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| 基于PCA-BP神经网络的跨境农产品供应链数字化转型风险预测 |
| 何林婧1，2，陈晓琳2，朱林森2，严晓2 |
| （1.北部湾大学北部湾海洋发展研究中心；2.北部湾大学经济管理学院，广西钦州535011） |
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摘要 数字经济正在成为重组全球农业要素资源、重塑全球农业经济结构、改变全球农业竞争格局的关键力量。对于跨境农产品供应链（Cross-borderAgri-foodSupplyChains，CASCs），由于农产品自身具有易损易耗、季节性和周期性等特点，使得跨境农产品的链式结构相比其他供应链存在更大的脆弱性。推动跨境农产品供应链数字化转型，关键是有效识别和预测数字化转型过程中的风险因素。基于TOE框架归纳了企业数字化转型风险中的3个表现层面，在对跨境农产品供应链核心企业及其成员企业调研基础上，运用主成分分析（PCA）减少原始数据的维度，在此基础上构建反向传播神经网络（BPNN）用于预测CASCs数字化转型中的风险。结果表明，所选择的4个主成分是合理的，评价指标体系是有价值的。研究结果为跨境农产品供应链发展提供了新的思路。
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| 关键词:
跨境农产品
农产品供应链
数字化转型
主成分分析（PCA）
反向传播神经网络（BPNN）
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发布日期: 2024-06-04
整期出版日期: 2024-06-04
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| 作者简介: 何林婧（1997-），女，北部湾大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：跨境农产品供应链；陈晓琳（2000-），女，北部湾大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：港口物流与东盟港口城市经贸合作；朱林森（1999-），男，北部湾大学经济管理学院助教，研究方向：区域经济发展；严晓（1999-），女，北部湾大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：国际贸易与湾区经济。 |
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