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| 经济/产业 |
| “互联网+”茶业经营新思路 |
| 第617期 作者：□文/王 鑫 居 凯 卢汝金 欧阳伟贤 时间：2019/9/16 17:57:23 浏览：380次 |
［提要］ 茶叶源于中国，并且目前中国在产量、种植面积上仍居世界首位，所以中国茶业在自然禀赋要素方面依旧保有一定的优势，可是却存在着技术落后、经营粗放等严重缺陷，如此局面在当今这样一个优胜劣汰、竞争环境残酷的背景下，必将不利于维护我国在世界茶叶市场的重要地位，因此顺应时代要求，坚定不移地推进产业与物联网、大数据为代表的新技术的融合，加强产业整合，实现茶产业转型升级是茶业发展的必由之路。为此，本研究在技术接受模型（TAM）支持下，通过研究影响茶叶从业者接受大数据平台的因素，从而为构建大数据平台指明建设方向。
关键词：茶业；技术接受模型；大数据平台
基金项目：江苏省大学生创新创业训练计划项目（项目编号：201810299209H）；项目指导老师：谢振宇
中图分类号：F32 文献标识码：A
收录日期：2019年5月27日
前言
随着海量信息的井喷式爆发，农业跨步迈入大数据时代，农业农村大数据已经成为现代农业的重要资源要素。农业大数据的应用将进一步推动精准农业的建设，通过对精准农业、农产品流通、粮食安全、病虫害预测与防治等信息的收集和挖掘，可以为农业生产、加工、销售提供指导与全程服务，为政府决策、监管提供基础，从而促进产业发展。农业大数据已经成为现代农业发展的黄金数据库，而由农业大数据为核心的大数据平台则将数据与农业从业者连接起来，成为现代农业发展的关键一环。而茶叶产业作为农业的一个重要分支，仍然处于传统的生产加工方式中，少有人去分析与探讨茶产业的信息化、智能化建设，更别说茶业大数据平台的构建和应用。
一、背景
（一）江苏省茶产业现状。茶产业的参与者众多，其产业生态系统涵盖茶产业供应链上游到下游、种植加工到流通领域中所涉及的各个环节、各个单位与个人，包括农资供应商、茶叶生产者、经销商、消费者、政府、媒体、金融机构等。江苏省是我国的重点茶叶产区之一，省内名优茶叶品牌众多，但江苏省茶产业普遍存在着产业分散、技术落后、集约化程度低等问题，绝大部分都依然沿用着传统的生产、管理思维进行着茶叶的生产、加工与流通，茶业产业链整体而言效率低下，具体反映在以下几个方面：（1）产量增长乏力，生产效率低下；（2）经营主体结构不合理、现代化程度较低；（3）人工成本、原料成本不断上升；（4）市场狭窄，区域内自产自销现象严重；（5）产业信息化滞后，信息数据利用率低。
（二）大数据在茶产业中应用的意义。从江苏省茶产业的现状我们可以看出，该产业普遍存在生产效率低下、产业集中度太低、经营管理方式故步自封、整体竞争优势不足等诸多问题，前景并不乐观，亟待引进新的思想观念和技术方法促进产业升级改造，在当前“互联网+”时代背景下，构建江苏省茶业大数据平台服务于茶产业的转型升级和发展有着迫切的现实意义。（1）加强政府对茶业的监管，保障食品安全；（2）推进产业整合，降低成本，实现茶企增产增收；（3）指导茶企科学生产，提高生产效率；（4）整合市场数据，实现生产、流通有效对接；（5）解决信息流通问题，增强茶企与市场的对接；（6）推进行业标准化建设，引导茶业转型升级，扩大江苏茶叶品牌影响力。
实际上，茶业大数据平台在茶业领域中应用的意义远远不止如此，其带来的经济效益、社会效益是不可估量的。
二、茶业大数据平台的构建
（一）茶业大数据平台构建问卷调查。在进行市场调查前，我们根据学者Davis在1989年提出的TAM技术接受模型（学者Davis在1989年提出TAM技术接受模型，该模型分为5个变量，即外部因素、感知有用性、感知易用性、使用态度以及行为意图。其中感知有用与感知易用为该模型的2个决定因素。技术接受模型认为个体接受外部刺激后，会产生感知有用性和感知易用性，共同决定着使用态度与行为意向）与其他学者的研究，假设“信任”、“风险”、“成本”、“功能”等因素会影响茶企对茶业大数据平台的接受程度并构建了茶业大数据平台接受程度模型，如图1所示。（图1）
我们根据假设模型，在连云港、南京、苏州、镇江等种植茶叶的地区做调研，针对茶企发放了184份调查问卷，覆盖上述地区各个茶企的中高级管理者与深入茶田的茶农以及部分省外的同行，问卷调查也通过信度3与效度检验，具有非常好的可信度，最终在此数据基础上构建结构方程模型（SEM）进行检验，并通过AMOS16.0软件进行实证分析，得出以下结论：（1）茶企认为含有交互、交易与观测数据的茶业大数据平台是有意义的；（2）但是大多数茶企的工作人员对于大数据于大数据平台的概念非常模糊；（3）感知有用性正向影响用户对茶业大数据平台的行为意向；（4）感知易用性正向影响用户对茶业大数据平台的有用性感知；（5）感知易用性正向影响用户对茶业大数据平台的行为意向；（6）信任正向影响用户对茶业大数据平台的有用性感知；（7）信任正向影响用户对茶业大数据平台的行为意向；（8）感知易用性正向影响用户对茶业大数据平台的信任感知；（9）感知成本负向影响用户的行为意向；（10）专业化服务正向影响用户对茶业大数据平台的有用性感知；（11）专业化服务正向影响用户对茶业大数据平台的行为意向。
（二）茶业大数据平台的设计。笔者根据上文的研究与定位设计了茶业大数据平台的架构模型，如图2。（图2）
首先，数据类型分为结构化数据、半结构化数据与非结构化数据，与电商平台对接，可直接获取结构化数据，利用Python技术可从微博、微信等社交媒体上与茶田观测设备上获取文本、SQL等半结构化数据，最终茶业大数据平台的数据获取分析能力可以识别互联网上绝大多数复杂的数据类型，这些交互、交易、观测数据以不同的数据类型构成茶业大数据平台的数据来源与数据库。
其次，大数据平台的数据处理流程，先根据数据来源采集数据，然后进行存储、挖掘分析，最后进行数据可视化展现。
再次，茶业大数据的分析结果将用于生产加工、预测预警、动态监控、流通交易、舆情分析等。
最后，可视化展现则呈现在用户的PC、移动、大屏等渠道上，供内部、外部人员查看与使用。
统一采用JAVA EE及SOA技术架构系统，实现功能模块的分布式部署，保证系统能够轻松地进行扩展、扩容，使整个系统在未来一段时间内都可以满足茶业信息化的需求，并且以上所有操作都会在阿里云上完成。
而平台的智能化决策服务的形成过程需要通过大量的数据源经过AI学习后形成AI智脑，最终应用到整个茶产业当中，为茶企、茶产业、政府等参与者提供个性化的科学指导服务。AI智脑的形成与应用过程如图3所示。（图3）
三、茶业大数据平台政策建议
（一）茶业大数据平台的建设方面。由上文的研究结论表明，茶业大数据平台在建设过程中，应通过增强茶企对平台的信任、减轻茶企加入平台而带来的成本、提供专业化的服务、降低平台的操作难度来使茶企对平台的有用性感知得到提升，从而选择加入茶业大数据平台，因此建设茶业大数据平台应围绕这几个方面来展开：
1、政府立项，明确茶业大数据平台实施主体。笔者建议，可以将茶业大数据平台的建设包装成项目的形式，采用招标的方式，选择具有产、学、研能力且拥有丰富的IT与农业经营背景的骨干企业来建设平台，且最好与在农业工程方面具有较强实力的高校有紧密合作。但是，一方面由于产业大数据平台的构建需要整合行业参与者与大量资源，因此政府对骨干企业的资金与政策支持是必不可少的；另一方面骨干企业并非政府机构，不确定因素众多，因而一次性拨出全部款数，会使得建设风险加大，所以为了促进项目有效率、有效果地进行，可以签订项目资助协议，按照其完成建设目标的进度，采用分步拨款的方式共担风险，保障与激励其完成茶业大数据平台的建设任务。
2、制定章程，规定茶业大数据平台参与各方职责。光确定建设茶业大数据平台的主体还不够，还要制定章程，明确各个参与方的建设任务与职责，才能保证平台的建设进程有序、有目标的进行，这是建设茶业大数据平台的第二个关键点。
政府的职责是引导、教育与基础建设。
茶企在茶业大数据平台的建设中需要无偿提供自己的数据，帮助茶业大数据平台大的AI智脑服务的建设。
骨干企业的职责是根据项目招标的要求完成茶业大数据平台的功能建设与维护，并利用自己的关系网与影响力，协助政府引导茶企参与到大数据平台中。
3、由简到难，分阶段完成茶业大数据平台建设任务。调查研究的结果表明，茶企最看重茶业大数据平台的交互、交易、观测数据与最终的AI智脑决策辅助服务，尤其是AI智脑服务，因此，平台的核心：数据与服务是必不可少的。但是AI智脑服务是需要通过对大量数据的长时间AI学习才能形成的。因此在没有智脑服务的建设前期，平台应尽可能地实现基本功能，也就是提供交互、交易与观测等产业数据，并且采用无偿的方式来吸引更多的茶企参与其中。而茶企的参与就需要按照章程提供其数据为智脑的AI学习提供数据基础，后期AI智脑的功能完善后，茶业大数据平台就可以添加辅助决策功能，提供额外的有偿服务，进行商业化运作。
4、加强监管，降低茶业大数据平台建设风险。由于茶业大数据平台的建设不光是政府的工作，还有其他参与者的协助，因此在建设过程中，政府需要对其他参与者进行监管，包括资金监管、过程监管与成果监管，以此来保证大数据平台的建设按计划进行。
政府可以通过制定招标协议、参与平台股份的方式，以三年为期限进行平台建设的资助，三年后建设方自负盈亏，这样有效避免龙头企业的消极怠工、贪污腐败与窃取其他茶企的私有数据等。还可以在协议中加入验收方案，阶段性查收建设成果，实施奖惩制度，降低建设风险，激励骨干企业建设工作。
（二）茶业大数据平台的数据获取方面与推广方面。调查的研究结果表明，茶业大数据平台的数据获取与推广问题应从“信任”、“成本”、“服务”、“易用性”与“风险”这几个方面入手：
1、发挥政府影响，加强茶业大数据平台相关科普及培训。调查发现，大多数茶企虽然对于茶业大数据平台所拥有的数据与功能非常认同与期待，但是其很大一部分人都对大数据及大数据平台不甚了解，甚至对信息技术望而生畏，因此政府不光要建设茶业大数据平台，还要在建设过程中对从业者群体进行知识普及与计算机技术的基础培训，提升其知识水平与操作能力。所以在茶业大数据平台的推广与数据获取过程中，应积极发挥政府与骨干企业的意见领袖作用，推广茶业大数据与大数据平台的概念，加强茶业大数据平台的相关科普与培训。
2、强化平台服务功能，辅之以激励政策，吸引用户自觉加入平台并主动提供数据。93%的被调查者认为掌握市场数据、产品数据、观测数据是对企业非常重要的，并且多数被调查者认为专业化决策服务是有用的，因此在大数据平台推广方面，政府与平台管理者应抓住平台这一定位优势，着重强调平台提供的数据与决策服务对茶业从业者的重要性，深刻切入其对企业经营认知中的利益点，并不断完善数据的全面性、权威性与准确性，加快建设AI智脑服务。但是光靠满足用户的需求还不够，还需要一些辅助措施来推动，所以还可以通过补贴、降低准入门槛、无偿服务、减税等促使吸引茶企参与到茶业大数据平台中并主动提供数据。
3、突出政府主导，基于信任，扩大数据来源，提高数据采集效率。根据研究，信任正向影响用户对茶业大数据平台的有用性感知与行为意向，可知信任是影响企业接受茶业大数据平台的一个重要因素，所以在获取数据与推广平台时可以适当强调“茶业大数据平台是由政府主导的”这一性质，并在提供的数据中标注准确的数据来源，不断扩大权威数据的录入，使得数据的权威性在用户的心中留下更深的印象，建立用户与茶业大数据平台之间的信任关系，提高数据采集的效率。
4、强调低风险性，建立健全数据安全和保护制度，提升用户数据提供意愿。由于来源有误或不明的数据会导致茶企决策失误，因此茶业大数据平台必须建立决策风险承担体系，对于由数据准确性引发的决策失误承担责任。并且茶企出于竞争意识，会对平台利用自己的数据有戒备之心，少有愿意分享出来供茶业大数据平台的AI智脑学习的，因此平台也必须建立数据保护制度，切实保护用户的数据安全。通过这样的方式来降低茶企对于数据来源、数据去向、数据分析的专业性、私密性的担忧，提升用户提供数据的意愿。
5、降低技术门槛，方便用户自行主动提交数据和使用平台服务。由于感知易用性正向影响用户对茶业大数据平台的有用性感知、行为意向与信任感知，所以在获取数据时尽量将数据的形式、术语、可操作性简单化，最大限度地弱化计算机操作在其中的影响，设置操作提示，并及时对用户的咨询与疑问进行解答，降低计算机操作技术的门槛，方便用户提交与使用平台数据与服务。
四、结语
中国是世界上最早生产与饮用茶叶的国家，茶业历史悠久，自然资源丰富，要素禀赋优势犹存。但纵观我省茶业现状，茶园的分布非常分散，地域化封闭的生产经营倾向严重，小富即安，茶企与茶企之间并没有过多的联系，不同茶叶品种之间也没有过多联系，多数茶企的生产方式还是传统的采茶、揉茶、制茶等，而并没有根据最新的生产技术做优化升级。同时，我国虽然人人品茶，但是对茶叶相关的知识其实知之甚少，茶企对于用户的体验也没有形成相对完善的回馈机制，这样就导致我国的茶叶生产始终在走一个封闭的怪圈，而不能够随着经济的发展逐渐提升自己。
未来企业将日渐演化成两大类型：一种是全新的知识型企业如微软，主要是高科技企业；另一种使进行了信息化、知识化改造的传统企业。作为江苏省茶业企业，乃至整个茶叶产业要走的只能是后一种方式，对标贵州、福建等省茶产业的快速发展，我省茶产业应充分利用本省的技术优势快人一步进行产业“互联网+”改造，建设和利用茶业大数据平台实现茶叶生产、加工、流通和市场的有效对接，引领茶叶行业转型升级。
（作者单位：江苏大学）
主要参考文献：
［1］谢润梅.农业大数据的获取与利用［J］.安徽农业科学，2015（30）.
［2］郭承坤.发展农业大数据的主要问题及主要任务［J］.安徽农业科学，2014（27）.
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