农业电商产业链知识网络构建与优化范文

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长期以来,我国农村地区的经济发展水平偏低,给农业生产带来许多负面影响,造成了农产品供给侧出现结构性失衡,相关部委已推出一系列促进农业产业发展的政策措施,加快农业产业的发展;随着“互联网+”经济的快速发展,农业企业也随之被注入了新鲜的活力,“互联网+”农业的商业模式成为新时期下农业企业经营的重要手段,但是由于农业产业的自身因素,生产者的生产观念以及社会物流等诸多因素的影响,农业电商产业的发展较其他产业的发展较为滞后,因此农业电商的发展还有很长的路要走。如何利用知识网络,集聚农业企业及其连带企业的知识资源,提高农业电商产业链发展过程中的知识转移质量、知识传递效率以及降低知识传递成本等问题,是实现农业电商产业链发展过程的关键,要解决这一问题,可通过对知识网络进行优化来实现。

一、文献回顾

(一)知识网络研究现状国外对于知识网络的研究最早是由20世纪90年代中期瑞典工业界Beekmann[1]首次从学术性只是流动中提出了知识网络的概念,认为知识网络是进行科学知识生产和传播的机构和活动。Seufert等[2]给出了知识网络的理论基础,从微观和宏观角度建立了知识网络的框架。Noteboom等[3]认为,产业内部进行知识交流是知识网络的主要功能之一。Erin和Aaron[4]改变可持续食物和浪费行为,调整领域知识及其定量关系。Bi等[5]通过融合领域知识改进的遗传算法进行配水系统优化设计。

(二)产业链研究现状国内外许多学者从不同角度对产品或者产业进行研究时,都体现出了产业链的重要性。21世纪,Gereffi等[6]建立起全球价值链的概念及其相关理论框架。Saliola和Zanfei[7]提出跨国公司在全球价值链的构建过程中会出现知识转移现象。Iii等[8]建立了高技术产业中的知识转移网络的概念模型,通过实证研究分析了产业链中知识转移网络形成的因素。远德玉[9]最早从技术过程论和形态论角度,提出推行以产业技术为核心的知识创新与知识转移。刘志迎和李慧[10]基于产业链的互动机制,从技术衔接角度分析了产业内部的创新机理。王晰巍等[11]分析了低碳经济下产业技术链中的知识创新路径问题。

(三)评述上述学者对产业链与知识网络都进行了大量的研究,并且取得了一定的成果。但是目前就互联网经济下将产业链与知识网络相结合的研究鲜有文献提及,对于某一特定领域的研究就更加少,并且在知识网络研究过程中,学者们大都从知识节点度出发进行择优连接,但是却忽略了知识节点本身的适应度对知识连接的影响,知识节点的连接在本质上其实是遵循“适者生存”法则的,节点之间的连接除了与节点度有关,还与其自身适应度有很大关系。并且极少有文献从知识节点本身的适应度出发对网络进行优化。本文的研究,首先对农业电商产业链的初始网络进行构建,然后通过粒子群算法对农业电商产业链知识网络结构进行优化,最后通过实证研究对北大荒现代农业平台进行知识网络结构优化。

二、农业电商产业链初始知识网络构建

(一)农业电商产业链初始网络框架农业电商产业链是在“互联网+”背景下产生的“互联网+农业+物流+金融”的多个产业链条,主要是电子商务在我国农业产业中的应用,它是以互联网为载体,物化在农业电商产业链中的各个环节。从知识角度来看,就是将每一个链条作为一个知识节点,而随着农业电商产业链的发展,各个知识节点之间会发生各种正式或者非正式的交流学习,导致农业电商产业链在演进过程中会存在知识溢出现象,而知识溢出则会促使知识发生流动,并基于整个产业链使得各个知识节点进行知识交流,然后慢慢形成初始知识网络[12]。

(二)农业电商产业链知识网络运行过程中的问题分析农业电商产业链知识网络在实际运行过程中仍然存在一些问题:第一,知识传递路径无规则。知识在农业电商产业链知识网络传递过程中,存在传递路径无规则现象,前文提到由于各知识节点在连接过程中不仅需要考虑知识节点度,知识节点本身的竞争力也是需要考虑的重要因素,因此在一定程度上就影响了知识的传递效率。第二,知识传递不精确。知识在传递过程中是否足够精确,同样影响会影响知识的传递效果,由于在产业链上的各领域对同一知识的理解存在偏差,知识传递的效果并非尽如人意。第三,知识传递时间成本过高。农业电商产业链想要保持足够的竞争优势,对于新模式的开发尤为重要,而新模式的开发需要依赖知识传递的效率和准确性,因此对知识传递的时间进行优化则显得尤为重要

三、基于粒子群算法的知识网络优化模型

粒子群算法是国外学者Kennedy和Eberhart[13]根据鸟群觅食行为总结出的一种优化计算技术。知识在农业电商产业链演化过程中,知识传递受到不同环境中的众多因素因素,为简化问题的复杂度,本文做出如下假设:假定某一种知识在知识网络中的总传递时间为T,知识传递节点数为n;知识节点本身的竞争能力受其所处的环境Tf影响,有利环境下对于知识节点竞争力的影响指数为1,不利环境对于知识节点竞争力的影响为0;知识节点对于知识的学习能力为Ta,知识网络工具对于在某一知识节点的运行熟练度为TE.

四、实证分析

(一)初始网络构建本文以北大荒现代农业交易平台作为实证研究,通过对其平台知识划分展现出转型后的北大荒全新的农业企业运作模式。首先通过UCINET对初始网络进行构建,初始知识网络由交易领域,金融服务领域,物流仓储领域,信息服务领域4大领域知识组成,随着平台的发展,初始知识网络已经无法支撑业务需求,因此知识节点开始增加,各知识节点之间产生知识交流,共享等行为。

(二)算法参数设置及结果分析通过粒子群算法计算过程对网络结构进行优化,首先对各参数值进行设定:学习因子C1=C2=2,惯性权重值最大为0.9,最小为0.4,种群规模为25,最大进化次数为200。由MATLAB仿真得到图3。由图3可知,当进化代数达到180代时,曲线已经逐渐平稳,并且知识节点的适应度值很接近71,证明在此时,知识网络中各知识节点已经趋于稳定。因此,需要吸收足够的知识节点,使知识网络的知识节点数达到其适应度值,通过知识网络的结构优化,在平台中对知识节点再度细分,以期达到提高知识传递效率和知识传递准确性的目的。

五、结语

知识是农业电商产业在互联网经济时代下创造新价值、提供新服务、保持竞争优势的核心要素。在市场环境瞬息万变的时代,农业电商产业链中企业若想得以生存和发展,必须要有良好的知识网络作为支撑。本文通过构建农业电商产业链的初始知识网络结构模型,发现其中存在知识传递路径无规则、知识传递不精确、知识传递时间成本过高问题;为达到优化目的,本文通过仿生学的粒子群优化算法,构建了知识网络优化模型,并且以北大荒现代农业电商平台作为实证研究,对其进行知识网络的结构优化,实验结果表明,知识网络的凝聚力与连通性都较好,因此知识传递的效率得到了提升。在未来的研究中,可以同时考虑节点度最优连接以及知识节点适应度对知识网络进行优化,对优化模型进行修正。本文在理论方面为农业电商产业链的纵深化提供了理论支撑,在实践方面,本文以北大荒现代农业电商平台为例对知识网络进行构建,为其他领域的知识网络构建也提供了一定的参考。

作者：李敬波1孙赫楠1李倩2栾兆东1 单位：1.哈尔滨理工大学，2.长安大学经济管理学院