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马云预言:未来农村的4个“聚宝盆”,聪明的人早已抓住

作者:admin 来源:未知 时间:2021-12-21 13:59:01 点击:

[文章前言]:ion of Innovation Spillover,UMS)的问项:贵公司愿意通过追加投入与其他企业实现创新协作;贵公司愿意通过创新协作获取更多资源帮助自己实现创新溢出;贵公司没有为创新溢出协作科学

  ion of Innovation Spillover,UMS)的问项:贵公司愿意通过追加投入与其他企业实现创新协作;贵公司愿意通过创新协作获取更多资源帮助自己实现创新溢出;贵公司没有为创新溢出协作科学合理配备专门人员

   ④非联结企业溢出能力(Unconnected Capacity of Innovation Spillover,UCS)的问项:贵公司熟知与其他企业开展创新协作的渠道;贵公司熟知利用创新协作获取创新溢出的价值;贵公司能通过创新协作掌握联结企业创新溢出成果;贵公司能通过创新协作转变自身技术适应新的市场竞争。

   (3)被解释变量。作为知识密集型服务业在创新网络节点机制下的创新溢出,其最终目标在于提升相关部门的创新溢出效应,并在节点部门与非节点部门之间开展创新溢出传输,因此,本章围绕创新溢出效应(Innovation Spillover Effect,ISE)基于Argote和Ingram(2000)[10]的研究,结合Oddou、Szkudlarek和Osland等(2013)[11]以及Argote和Fahrenkopf(2016)[12]的问项与量表设置,设定问项:创新协作帮助贵公司形成显著的创新产出增长;创新协作促进贵公司形成更高收入;创新协作促进贵公司形成更高利润额;创新协作明显提升了贵公司的创新转化能力。

   3.信度与效度检验

   表6-1报告了变量效度、信度。其中,利用包含KMO以及Bartlett球形检验的探索性因子分析,针对上述CCN、UCN、CMS、CCS、UMS、UCS、ISE等各项变量进行主成分分析与最大方差正交旋转因子分析,其结果在各项指标的问项中,仅有非联结企业溢出意愿的一个反向问项不具备内部一致性,将其删除。剩余各个问项都报告了超过0.7的KMO,并通过Bartlett球形检验(P低于0.0001),而信度方面,删除非联结企业溢出意愿问项后,均高于0.8的Cronbach’s α值,由此可知,本章指标及其问项设置符合信度与效度检验要求。

   表6-1 创新网络节点绩效变量效度、信度

   4.相关性分析

   在进行关于创新溢出的网络节点与溢出绩效回归分析之前,本章利用SPSS15.0进行了上述选取指标的皮尔逊相关分析(见表6-2)。结果显示,各项变量之间两两相关系数对应的t统计值相关性概率均位于1%和5%之间。以UCN为例,其关于非联结企业溢出能力指标报告了0.366(p值低于0.01)。而该指标与创新溢出效应ISE报告了0.209(显著性概率低于0.05),同时可以看到无论是联结企业还是非联结企业,其溢出能力和溢出意愿都报告了关于KIBS创新溢出的显著性结果,而非联结企业溢出意愿在相关系数检验中的t值报告了超过0.05的显著性概率(0.055),假设3部分不成立。

   表6-2 基于创新网络节点的KIBS创新溢出绩效的皮尔逊相关性系数分析

   注:*表示t统计量对应显著性概率低于0.05(双尾),**则表示低于0.01

   本章按照被解释变量、解释变量与中介变量之间的相互影响的研究线路进行检验;同时,若解释变量、中介变量共同影响被解释变量,则进一步利用回归方程测度基于中介变量的引入,解释变量是否对被解释变量有显著影响能力,进而进一步判断解释变量、被解释变量以及中介变量之间的影响关联与程度。据假设及前述相关性分析结果,在借鉴Baron和Kenny(1986)以及温忠麟和叶宝娟(2014)等人研究的基础上,对上述变量进行回归分析:

   关于联结企业网络中心度、非联结企业网络中心度对被解释变量创新溢出的总效应,设定其系数分别为c1、c2;关于联结企业网络中心度对中介变量联结企业溢出意愿的效应,设定系数为a1;其对中介变量联结企业溢出能力的效应,设定系数为a2;其对非联结企业溢出能力的效应,设定系数为a3,对应回归残差为d1~d4。而联结企业溢出意愿及能力、非联结企业溢出意愿及能力对被解释变量创新溢出的中介效应,设定系数分别为b1、b2和b3、b4;进一步地,关于联结、非联结企业的网络中心度在控制了中介变量影响后,对被解释变量创新溢出的直接效应,设定系数分别为c1′、c2′,而关于联结企业溢出意愿及能力、非联结企业溢出意愿及能力在控制了自变量影响后,对被解释变量创新溢出的效应,分别设定系数为b1′、b2′和b3′、b4′,对应回归残差为d5~d6。

   经逐步回归,未出现多重共线性,验证回归结果如表6-3所示。

   表6-3 基于网络节点的KIBS创新溢出绩效回归分析

   由表6-4可知,联结企业以及非联结企业网络中心性对应t统计量的显著性概率分别为0.007、0.048,证实二者关于网络节点的创新溢出效应显著,但当中介变量引入联结企业溢出意愿、溢出能力和非联结企业溢出能力后,联结企业以及非联结企业网络中心性关于网络节点的创新溢出对应t统计量的显著性概率分别为0.969

   马云预言:未来农村将出现4个聚宝盆  ,聪明的人早已抓住

   农村的发展关乎着我国8亿农民  ,虽然现在农村城市化进程飞速 ,许多农村的村落看不到几个年轻人  ,多事一些老人在家留守 ,多数人都在城里打工 ,而一些家里有农业项目的人  ,则继续选择在家务农  ,而且现在的农村早不是以前那样 ,村村通工程让油板路水泥路铺进了每个偏远的小村落 ,现在很多农村家庭都有小汽车  ,

  

   特别是近两年互联网行业的市场下沉  ,让更多的目光投向了农村这个广大的市场  ,互联网创业教父马云  ,就在去年的淘宝村高峰论坛上说 ,互联网时代  ,聪明人都在往电商走  ,往网上走  ,但是他认为  ,现在最好的机会 ,是向农村走  。

  

   实际上也确实如此  ,互联网的各位大佬在城市蛋糕已经充分分割殆尽后  ,把目光投向了远端的农村  ,农村大数据  ,农村电商 ,未来农场等等新名词像雨后春笋一般  ,马云也曾 预言  ,未来农村将会出现4个聚宝盆  ,而那些聪明的人早已经去抓住了  。

   第一个 ,农村电商  ,当然现在这已经不是什么新鲜事了 ,阿里巴巴京东拼多多都在大力扶持一些农村的创业者  ,也有不少是大学生返乡创业 ,据商务部数据在2018年农村网络零售额就已经达到了1.37万亿  !农村网络店铺达到了985.6万家 ,全国各地共有4000多个淘宝村  ,这个数据后面是带动的一群庞大的从业者致富  ,

  

   第二个  ,农村大数据  ,物联网大数据的运用很多  ,对用户需求喜好的判断 ,推送什么产品和讯息  ,都是如此  ,而运用到农业是也是如此 ,哪里的萝卜产量高 ,而哪里的萝卜稀少价格还好  ,各地市场个别菜品的销量喜好等等  ,大数据主要能帮助农民从生产到渠道到消费  ,每个环节都能了解  ,给农民更多的选择和帮助  。

  

   第三个是未来农场 ,在一些老牌的发达国家 ,农场化的农业模式已经是非常成熟的了 ,而我国国情不同  ,农村人口多经济条件差等多方面因素 ,一直未能尝试类似的模式  ,不过随着农村城市化的脚步加快 ,农村整体收入水平的增加  ,让农场化的发展成为可能  ,阿里巴巴就已经开始在这方面开始尝试  ,在互联网的助力下  ,未来的新型农场将会通过云数据的分析  ,什么时候施肥灌溉等等 ,包括养殖业也是一样 。

  

   最后第四个是农村自媒体 ,自媒体的门槛很低 ,简单讲就是我拍我自己  ,抖音快手今日头条等平台都给了农村自媒体创业者  ,很好的平台 ,有些农村自媒体已经发展的很成功了  ,有些农村美食或者民俗的自媒体大佬  ,年入过亿也不是不可能的  。

  

   现在很多互联网企业的产品都在抢夺农村用户市场  ,像京东阿里  ,拼多多  ,趣头条快手火山等等 ,农村用户都非常多  ,你觉得未来农村会有哪些软件用途比较广呢  ?

      

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