综述：农产品直播电商生态系统动态研究

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Agricultural products live streaming E-commerce ecosystem dynamics research

本文运用系统动力学方法，首次构建了农产品直播电商生态系统的理论模型，模拟了2016-2046年关键主体（如直播平台、MCN机构）在捕食、互利、竞争和寄生关系下的动态演化。研究发现，竞争和寄生关系对系统发展的推动作用最为显著，为平台运营和产业政策制定提供了科学依据。

　　

1 引言

近年来信息技术的飞速发展为农产品直播电商行业带来了前所未有的机遇。据艾瑞咨询估计，2023年中国直播电商市场规模达4.9万亿元，同比增长35.2%¹。中国政府高度重视直播电商在推动农业农村现代化和乡村振兴中的作用，2022年国务院相继出台《"十四五"推进农业农村现代化规划》²和《关于做好2022年全面推进乡村振兴重点工作的意见》³，明确将直播销售作为促进乡村产业兴旺和乡村振兴的重要工具。

随着农产品品类扩展、直播实践深化和政策支持加强，越来越多的市场主体涌入该行业。快手、抖音等内容平台纷纷布局农产品直播业务，农业主播、多频道网络(MCN)机构、物流企业等相继入场，激发了多个经济增长点。然而行业在快速发展中也暴露出监管不足、服务监督机制缺失及金融、物流等配套设施不完善等问题。因此，探究农产品直播电商生态系统的内在运行机制，对促进行业可持续发展具有重要意义。

2 文献综述

2.1 农产品电商生态系统

21世纪初，学者运用商业生态系统理论解释电商产业集群现象，提出电子商务生态系统概念。研究者借鉴生态学理论，将电子商务生态系统定义为依托互联网平台协作的、具有协同和互依特征的复杂系统。在系统构成上，电商生态系统与自然生态系统相似，包含由食物链关系连接的种群（如领导种群、关键种群、支持种群、寄生种群）及其外部环境，这些种群通过相互依赖和协作实现共同进化。

在农产品电商领域，相关生态系统研究已趋于成熟。王丁等(2015)首次提出农产品电商生态系统概念，将其定义为涉及生产者、加工者、分销者、消费者、电商企业、利益相关者和外部环境的动态有机系统。随着农村电商兴起，政治、经济、文化、产业等因素被识别为关键环境要素。有学者通过淘宝村案例进行微观层面研究，分析种群结构和形成路径；也有研究将生态系统划分为领导种群、关键种群、支持种群、寄生种群和外部环境五大部分。现有研究为本文提出农产品直播电商生态系统概念和主体构成奠定了理论基础。

2.2 基于系统动力学的农产品电商生态系统

电子商务生态系统是具有多重反馈回路、因果关系的动态复杂系统，许多学者运用系统动力学理论系统分析其演化过程中的关键影响因素。有研究识别出平台建设、跨境物流、信用风险管理和人才培养是影响跨境电商生态系统的关键因素，并应用系统动力学进行定量研究；也有学者采用系统动力学方法研究社交电商价值创造的驱动因素，发现产品质量、性价比、物流服务、产品设计和佣金激励是影响社交电商生态系统价值创造的关键因素。

还有学者从生态学角度探讨电商生态系统的动态演化，认为电商生态系统内的种群内和种群间关系都存在竞争与合作，并采用系统仿真方法对这些关系进行建模分析。基于生态系统理论，有研究将网络零售生态系统种群分为四大类型：网络零售商、消费者、物流配送企业和网络零售服务外包企业，运用系统动力学图示了这些种群间的捕食、竞争、互惠和寄生关系。许等(2020)构建了跨境电商生态系统发展的系统动力学模型，使用Vensim PLE软件模拟其发展趋势，发现未来中国跨境电商交易规模、平台发展水平、物流服务水平、综合外贸服务水平和认证管理水平都将保持增长态势。

众多学者也研究了农产品电商生态系统的动态演化。有研究建立系统动力学模型探索农村电商与乡村振兴的互动发展，揭示了农村电商商户数量、特色农产品市场、农村电商专业人才规模和资本规模四个子系统间的因果关系和动态反馈机制；也有研究构建系统动力学模型模拟淘宝村中家庭式、公司式和品牌式商户群体的持续增长和演化，发现当地电商生态建设显著影响这些农村淘宝村商户群体的转型升级。贾妮(2025)勾勒了农产品电商平台发展的系统结构模型，将农产品交易量、产品质量、平台运营能力、基础设施水平和平台服务水平确定为衡量系统发展的关键变量。现有研究表明，系统动力学理论在电子商务研究领域的应用已较为成熟，为本文构建农产品直播电商生态系统动力学模型提供了理论参考。

2.3 农产品直播电商

农产品直播电商已成为产业界和学术界关注的焦点。当前研究主要围绕三个方面展开：首先是消费者购买意愿的影响因素，主要通过直播平台数据的实证分析进行研究。研究表明，互动功能和社交临场感能降低消费者对产品信息的不确定性，从而增强购买意愿。同样，主播属性、情感表达、专业知识、受欢迎程度和娱乐内容也显著影响消费者行为。显然，主播是直播电商区别于传统电商的显著特征，其个人特质、专业知识和社会技能能培养消费者信任，鼓励参与和购买。

第二类研究关注治理机制，解决欺骗性营销、虚假广告和不道德商业行为等问题。一些学者运用演化博弈理论构建三方或四方监管模型，从主播、平台和监管者角度提出治理策略。有研究主张通过制度和伦理约束来规范直播销售中的不当行为；有学者强调需要内容创作者的自我参与机制和社区建设策略来加强平台治理；还有研究倡导建立全面的行业治理框架，包括更严格的法规、更高的主播准入门槛、技能提升、多样化产品供应、高质量内容创作和优化供应链，以营造公平竞争环境。这些建议为直播电商行业的健康发展提供了重要指导。

第三是直播电商行业可持续发展研究。众多学者为农产品直播的可持续常态化提出了建议，如培养直播人才库、提升直播内容质量、改善直播基础设施、构建逆向供应链和加强行业监管等。

2.4 研究空白

基于上述文献回顾，当前关于电子商务生态系统和农产品电子商务生态系统的研究相对系统和成熟。学术界对农产品直播电商的认识也在不断深化，从最初的概念解释和情境分析扩展到行业治理和可持续发展等更广泛的长期发展问题。然而，随着农产品直播电商的快速增长，该领域的理论研究仍存在以下不足：首先，尚未建立农产品直播电商生态系统的概念模型。尽管学术界已经形成了相对成熟的（农产品）电子商务生态系统理论，但这些理论基于传统电子商务模式的研究成果，缺乏对直播电商平台、农业主播和多频道网络(MCN)机构等关键主体的考量，因此其理论框架不能直接应用于本研究。其次，缺乏从系统理论角度对农产品直播电商生态系统的全面分析。现有研究主要聚焦于特定企业或淘宝村等典型案例，且多为定性研究。少有学者运用系统动力学方法深入分析农产品直播电商生态系统内各主体间的因果关系和发展趋势。因此，在前人研究基础上，本研究旨在应用系统动力学的原理和方法构建农产品直播电商生态系统模型，通过重点分析系统内主体间的因果关系，进一步揭示系统的运行机制，清晰刻画关键主体的发展趋势。

3 研究方法

系统动力学是一门将系统科学理论与计算机仿真紧密结合，研究系统反馈结构与行为的应用学科，是分析复杂系统的有效方法。农产品直播电商生态系统不仅内部结构复杂，而且与外部环境存在复杂动态的相互作用，因此系统动力学方法适用于分析该生态系统的发展机制。

本文的系统动力学建模框架包括四个关键步骤：系统构成、模型设定、模型检验和仿真。第一步是明确系统构成，主要包括直播电商平台、农业主播、MCN机构、物流企业、农产品供应商和消费者六大主体。第二步是模型设定，描述系统结构，定义主体间的反馈关系，绘制因果回路图和存量流量图，在此基础上构建数学模型，建立变量间关系方程。第三步是模型验证，通过计算关键变量的相对误差来验证模型有效性，若相对误差较大则需调整参数值或重选模型变量，根据仿真结果优化模型，增强模型可信度和应用价值。最后是模型仿真，使用Vensim PLE 10.1.3软件仿真系统随时间推移的运行情况，通过调整关键变量参数获得相应的动态演化结果，并设计基准情景模拟预测系统发展趋势。

3.1 系统构成

农产品直播电商交易涉及买卖双方间的"三流"：信息流、资金流和物流。因此，在农产品直播电商生态系统中，除买方种群（主要包括供应商和零售商）和卖方种群（主要是消费者）外，还有信息流赋能者——直播电商平台和农业主播，以及物流赋能者——物流企业。此外，由于专业化和成本优势，还有服务于农业主播的MCN机构。

因此，本研究将农产品直播电商生态系统的主体分为六类：直播电商平台、农业主播、MCN机构、物流企业、消费者和农产品供应商。

直播电商平台是农产品直播电商生态系统的核心主体，主要包括电商平台和内容平台，如淘宝和抖音。这些平台是促进直播交易和协调资源的关键中介，通过整合物流服务、支付解决方案等功能，增强可扩展性和生态系统发展，降低交易成本，提高效率，从而吸引用户、供应商和品牌入驻平台，形成公域流量池。

农业主播在直播交易中充当农产品供应商和消费者之间的桥梁，主要功能是提供交易媒介，最终实现供需匹配。在生态系统中，农业主播在直播中向消费者介绍和推广农产品，消费者通过文字和语音互动，帮助判断产品是否满足需求。此外，主播通过创作短视频和直播期间提供激励来吸引粉丝，将平台公域流量转化为私域流量。

MCN机构为生态系统中直播商务平台和农业主播的协同发展提供运营支持，在内容制作、活动管理和主播品牌塑造方面发挥作用，是生态系统规模化发展和市场拓展的关键驱动力，确保生态系统顺畅运行。

物流企业通过管理实体商品流——将产品从生产地高效、准确、安全地运输到终端消费者——在生态系统中扮演关键角色。高质量的物流服务增强直播商务平台的竞争力，吸引更多消费者。因此，物流企业必须持续优化配送流程，提高服务水平，以加强平台竞争优势。

消费者是农产品直播电商生态系统的终端用户，作为核心组成部分，其购买反馈准确反映生态系统运营效率，指导主播和供应商更好地理解消费者需求，提高服务质量。满足消费者需求是生态系统高效运行的保证。

农产品供应商是生态系统中农产品的提供者，是直接生产者、所有者或聚合者，核心职责是供应符合市场需求、有质量和安全保障的新鲜或加工农产品。供应商高度多样化，包括个体农户、专业种植者、农业合作社、家庭农场、农业企业和加工企业等。没有稳定可靠的供应商，整个直播电商链条将无法运转。

3.2 主体关系

在自然生态系统中，种间关系包括捕食、竞争、互利、偏利、偏害、中性和寄生等。为研究方便，本研究聚焦四种关键关系：捕食、互利、寄生和竞争。

捕食关系指一种生物消耗另一种生物的关系。在农产品直播电商生态系统中，这种关系存在于直播商务平台和消费者之间。平台通过广告和口碑吸引消费者，影响其信任度，高信任度导致重复购买。

互利关系描述两个物种通过资源整合和信息交换相互依赖、互惠互利的关系。在生态系统中，互利存在于直播商务平台与物流企业、农业主播与供应商之间，促进共同成长。

竞争关系发生在主体争夺相同资源时。在生态系统中，商业主体为最大化自身利益产生竞争，特别是在电商平台和内容平台之间，以及更广泛的直播电商生态系统与传统电商生态系统之间。为保持竞争优势，平台提升定价策略和服务质量以提高市场份额。

寄生关系涉及一种生物依赖另一种生物生存。在生态系统中，这种关系存在于直播商务平台和MCN机构之间。MCN机构依赖直播商务存在——其兴衰与直播商务兴衰同步。这些机构向主播和平台提供直播营销、技术支持等服务。

3.3 因果关系分析

与自然生态系统类似，农产品直播电商生态系统是一个开放、非平衡、自组织的复杂系统，用常规线性方法分析其发展动力学具有挑战性。系统动力学作为研究信息反馈系统的学科，特别适用于考察复杂社会经济和生态系统的发展。因此，本研究采用系统动力学方法研究农产品直播电商生态系统的动态发展。

基于农产品直播电商生态系统概念模型，构建了捕食、互利、竞争和寄生四种关键关系的因果回路图。

捕食关系因果回路图主要展示直播电商平台与消费者之间的动态关系。本质上，这种关系代表了直播电商通过创造比传统电商更优越的价值来吸引客户的过程。本研究将特定时期内至少通过直播购买过一次农产品的消费者定义为农产品直播消费者。基于Bass扩散模型，识别消费者采用直播购买的两个关键驱动因素：商家广告和现有直播消费者的人际传播。因此，农产品直播消费者规模主要受广告努力和人际沟通影响。

互利关系因果回路图主要关注直播电商平台与物流企业、农业主播之间的共生关系。平台与物流企业的共生关系推动配送需求增加，促使物流提供商提升配送能力以满足市场需求。当农产品物流能力无法满足强劲市场需求时，出现配送能力短缺。为此，物流企业必须增加对配送基础设施和技术的投资，同时优化流程提高效率。因此，农产品配送能力主要受日益增长的配送需求和现有能力短缺影响。

竞争关系因果回路图基于麦克奈尔零售之轮理论，零售业发展呈现明显的周期性特征。新兴零售业态通过服务优化和定价等竞争优势逐渐从传统模式夺取市场份额。类似地，作为创新业态，直播电商吸引越来越多消费者，将其购买行为从传统网购转向直播购买。这种行为转变根本上源于购买决策的变化，受农产品价格优势、产品种类和用户体验等多因素影响。

寄生关系因果回路图显示MCN市场随着农产品直播电商交易额增长而扩张。随着消费者直播购买热情增长和交易量增加，MCN机构获得更大的市场发展潜力。为满足市场需求，MCN机构持续提高服务质量和规模，从而增强市场发展能力。因此，主播与MCN机构间的寄生关系通过增加市场潜力和发展能力促进MCN市场增长。

3.4 系统流图与参数方程

系统流图通过详细描述系统变量，基于变量间逻辑关系建立相应数学方程，从而实现系统的定量描述。本研究基于前述因果关系分析构建系统流图，该流图由捕食、互利、竞争和寄生四部分组成。在农产品直播电商生态系统动力学流图中，有五个状态变量：农产品直播消费者规模、农产品物流配送能力、农民主播规模、MCN市场规模、农产品直播人均消费。系统动力学流图及具体变量清晰可见。

参数方程通过数学形式表征了系统变量间的逻辑关系。捕食关系模型方程包括农产品直播消费者规模、规模增长、受人际传播影响接受率、受广告影响接受率和潜在农产品直播消费者规模等。互利关系模型方程包括农产品配送能力、能力增长、基础设施投资、配送能力不足和配送需求等。竞争关系模型方程包括农产品直播人均消费、消费增长、直播农产品人均潜力、市场竞争力以及价格优势、产品数量、客户购物体验等相关变量。寄生关系模型方程包括MCN市场规模、规模增长、市场发展潜力、市场承载能力、市场发展能力以及MCN机构数量、服务质量、机构成熟度等。

3.5 外生变量与模型初始值

本模型中外生变量是直播用户基数和直播购物人均消费。其中，直播用户基数基于中国互联网络信息中心(CNNIC)2016-2024年统计数据，采用SPSS 22时间序列分析中的专家建模器进行预测。

直播购物人均消费包括农产品人均支出和非农产品人均支出两部分，这些值通过将2016-2024年直播电商总交易额（来自Wind数据库）除以相应年度直播用户基数得到，随后采用SPSS 22时间序列分析中的专家建模器进行预测。

模型中设立了五个状态变量，其初始值均来自2016年相关机构提供的历史数据。农产品直播消费者规模初始值设为1240.93万，农产品配送能力初始值为36亿单，MCN市场规模初始值为65.29亿元，农产品直播人均消费初始值为11.68元，农业主播规模初始值为1.39万人。这些初始值设置保证了模型在仿真过程中的准确性和可靠性。

3.6 模型检验

仿真时间跨度为2016-2046年共30年，时间步长为年(Δt=1年)。模型参数主要使用2016-2024年历史数据进行校准，数据来源包括Wind等权威数据库，必要时辅以文献回顾和调查结果进行参数估计。

模拟输出与实证观察的比较分析表明模型有效性令人满意，所有相对误差保持在可接受阈值内。模型稳健性的确认为后续仿真和情景分析提供了可靠基础。

4 系统模型仿真分析

4.1 系统指标预测分析

本模型模拟了2016-2046年农产品直播电商生态系统主要主体的发展趋势，包括农产品直播消费者规模、农产品直播人均消费、农产品配送能力、MCN市场规模和农业主播规模。仿真结果如图所示。

农产品直播消费者规模在直播平台与消费者动态互动（概念化为捕食-被捕食关系）驱动下，呈现明显的阶段性增长特征。2016-2020年为缓慢增长初期，此时农产品直播作为新兴销售模式处于市场探索和技术积累阶段，消费者接受度低，增长相对平缓。2020-2030年进入快速增长期，随着直播技术成熟、电商平台推广和消费者对线上购买农产品信任度提高，市场规模迅速扩大。2030-2040年消费者规模增速逐渐放缓，进入稳定增长期，此时市场可能接近阶段性饱和，竞争加剧，行业开始向精细化运营转变。2040年后趋于稳定，市场进入成熟阶段，曲线接近平坦，表明增长空间有限，行业可能转向创新模式或细分领域的深度发展。

农产品直播人均消费在电商平台与内容平台竞争 dynamics 驱动下，呈现明显的阶段性增长模式。2016-2020年保持低位缓慢增长，反映市场孵化期特征，消费者对直播购买农产品的认知和信任有限，支出水平普遍较低。随后2020-2030年进入爆发式增长阶段，主要由直播电商基础设施成熟、农产品供应链优化和消费者线上购物习惯固化推动。然而2030-2040年增速放缓，市场逐渐成熟，消费增长从数量驱动扩张转向质量提升，消费者优先考虑产品质量和购物体验，推动客单价稳步增长。2040年后进入平台期，增长曲线显著平坦化，表明市场达到相对饱和状态，此时竞争格局基本稳定，创新服务模式和差异化产品对维持消费水平至关重要。

农产品配送能力在直播电商平台与物流企业互利关系驱动下，呈现明显的阶段性发展特征。2016-2020年处于缓慢改善的初始阶段，年配送量徘徊在200万单左右。随后2020-2030年进入快速扩张期，配送量从200万单激增至超400万单，这一增长由政府新基建投资、物流企业技术升级和生鲜配送网络完善推动。2030-2040年继续增长，但步伐放缓，行业开始将重点从单纯规模扩张转向提高配送效率和服务质量，智能仓储、无人机配送等创新技术应用推动行业向高质量发展转型。2040年后农产品物流配送系统成熟，年配送量稳定在约600万单的高位，市场格局基本固化，竞争重点转向精细化运营和差异化服务。

MCN市场规模在直播电商平台与MCN机构寄生关系驱动下，呈现明显的阶段性扩张特征。2016-2020年处于起步阶段，增长相对缓慢，此时行业处于探索期，商业模式和盈利机制尚未成熟。2020-2030年经历爆发式增长，由直播电商崛起、内容变现渠道多元化和大量资本注入共同推动。随后2030-2040年市场扩张进入理性增长阶段，竞争分化显现，头部MCN机构通过垂直领域专业化和全球化扩张策略巩固地位。2040年后MCN行业成熟，稳定在约15万亿元的高位，马太效应显著，创新能力和资源整合成为关键竞争优势。

农业主播规模在直播电商平台与农民主播互利关系驱动下，呈现明显的阶段性增长模式。2016-2020年行业缓慢发展初期，主播基数保持在2000人以下的较低水平，此阶段增长受农民对直播电商认知有限以及技能培训和基础设施支持不足制约。随后2020-2028年进入首个快速扩张阶段，由政府乡村振兴支持政策和各大平台加强农产品直播举措催化，共同促成了首批规模可观的农民主播涌现。2028-2036年则呈现爆发式增长，农民主播数量年增长率显著提高，主要得益于农村数字基础设施改善、直播培训体系成熟和农产品电商市场规模扩大。2036年后农民主播群体稳定在约6000人的高位，随着市场成熟，行业竞争加剧，专业知识和特色内容专业化成为可持续发展关键。

4.2 系统仿真结果分析

从根本上说，农产品直播电商生态系统的动态发展是基于系统动力学原理建模的。通过改变关键参数对系统运行进行仿真，从而为决策提供参考。因此，有必要在已建立的农产品直播电商生态系统动力学模型中选择特定变量进行仿真。

本研究主要分析主要种群间的捕食、互利、竞争和寄生关系对农产品直播电商生态系统演化轨迹的影响。选择农产品直播电商市场交易额作为生态系统发展的关键绩效指标，通过改变农产品直播消费者规模、农产品直播人均消费、农产品配送能力、MCN市场规模、农业主播规模等因素，观察这四种生态关系对生态系统的影响。根据仿真结果提出相应培育建议，促进整个农产品直播电商生态系统可持续健康运行。主要发现总结如下。

增加直播消费者规模对农产品直播GMV提升不显著；提升人均消费对农产品直播GMV影响显著；增强农产品配送能力对农产品直播GMV提升不显著；扩大MCN市场规模对农产品直播GMV产生较为明显的增长；增加农产品主播规模不仅未能显著提升农产品直播GMV，反而导致GMV呈下降趋势。

整合这些仿真结果可知，在农产品直播生态系统内，主体间的生态关系促进了MCN机构、物流企业和农业主播等关键主体的发展，最终提高了农产品直播GMV，推动了直播产业经济增长。此外，竞争和寄生关系对系统发展的驱动作用显著，而捕食和互利关系的影响相对较弱。因此，在实践中促进生态系统发展应优先培育和保护直播电商平台和MCN机构等关键主体，从而促进农产品直播电商生态系统可持续健康发展。

5 讨论

从生态系统视角出发，本研究聚焦农产品直播电商，提出了农产品直播电商生态系统概念模型，并进一步构建系统动力学模型模拟该生态系统发展。仿真结果表明，系统内各主体间的捕食、互利、竞争和寄生关系对农产品直播电商生态系统发展均产生积极影响。具体而言，电商平台与内容平台间的竞争关系影响最为显著；直播电商平台与MCN机构间的寄生关系影响较为明显；而直播电商平台与消费者间的捕食关系，以及直播电商平台与物流企业、农业主播间的互利关系影响相对较弱。

本文建立了农产品直播电商生态系统概念模型。Moore(1993)提出的商业生态系统理论为该领域研究提供了理论框架。胡等(2009)引入了电子商务生态系统概念，王丁等(2015)首次提出了农产品电商生态系统概念，将其定义为由农产品生产者、加工者、分销者、消费者、电商企业、利益相关群体和外部环境组成的动态有机整体。这些研究表明生态系统理论能有效解释电子商务行业的集群现象。相比之下，本研究聚焦新兴的农产品直播电商模式，提出了农产品直播电商生态系统的理论框架，是对（农产品）电子商务生态系统概念的最新延伸，为未来研究提供了宝贵见解。

构建了系统动力学模型模拟农产品直播电商生态系统的动态演化。雷(2017)运用系统动力学理论探讨了网络零售生态系统内的种群关系和发展趋势。许等(2020)提出了跨境电商生态系统动态机制的概念模型，并使用Vensim PLE软件模拟其发展趋势。这些研究证实了应用生态系统理论和系统动力学方法研究电子商务生态系统动态演化的可行性和科学性。反之，本研究深入探究了农产品直播电商生态系统关键主体间的生态关系——捕食、互利、竞争和寄生，通过深入分析获取的数据，检验了不同生态关系对生态系统发展的影响程度。结果揭示竞争关系影响最大，其次是寄生关系，这表明应重视培育直播电商平台和MCN机构等主体，以促进农产品直播电商行业的可持续发展。

本研究也存在一定局限性，需在未来研究中解决。本文旨在构建农产品直播电商生态系统的通用模型，所选变量具有普适性。然而在实际应用中，不同地区的生态系统常表现出独特特征，需根据实际情况灵活调整变量。未来研究可进一步探索不同地区生态系统的特异性，以完善模型并增强其实用性。

6 结论与建议

基于系统动力学理论，本研究通过构建仿真动态系统探索了农产品直播电商生态系统的动态发展，模拟了不同生态关系下农产品直播电商生态系统的发展趋势。仿真结果表明，系统内各主体间的捕食关系、互利关系、竞争关系和寄生关系均对农产品直播电商生态系统发展产生积极影响。其中，电商平台与内容平台间的竞争关系对生态系统影响最明显；直播电商平台与MCN机构间的寄生关系影响较为明显；而直播电商平台与消费者间的捕食关系，以及直播电商平台与物流企业、直播电商平台与农业主播间的互利关系影响相对较弱。因此，在实践中应优先培育直播电商平台和MCN机构等主体，促进农产品直播行业的可持续发展。

基于上述研究发现，本研究针对农业直播电商平台和MCN机构提出相应管理建议。

对直播电商平台而言，作为农产品直播电商生态系统的核心主体，应加强生态建设，促进各主体协同发展。农产品直播电商的可持续发展依赖于多主体、多因素的协同作用。作为中心参与者，直播电商平台可整合农民主播、MCN机构、物流企业等资源，实现信息共享和风险共担，从而形成良性互动机制。同时，这些平台可优化技术和服务提升用户体验，例如通过个性化推荐和互动功能增加消费者参与度。此外，直播电商平台可与MCN机构紧密合作，帮助农民主播提升直播技能和内容质量，增强其市场竞争力。物流方面，这些平台可促进与高效物流企业的伙伴关系，确保农产品配送的时效性和安全性，进一步提升消费者满意度。通过以上措施，直播电商平台能推动整个生态系统健康发展，实现可持续增长。

对MCN机构而言，作为连接主播、平台和供应链的关键中介，其发展应聚焦专业化和生态协作。应深化在农产品垂直领域的专业知识，培育具有农业知识的主播团队，通过专业内容增强消费者信任。同时，MCN机构应加强与直播电商平台的战略合作，获取流量和政策支持，并为农民主播建立系统化培训体系，帮助他们提高直播技能和粉丝管理能力。MCN机构还可与供应商和物流企业紧密合作，确保产品质量和配送效率，引入溯源技术增强透明度。此外，MCN机构应探索多元化商业模式，如品牌代理运营和私域流量开发，同时严格遵守行业法规避免合规风险。通过数据驱动运营和参与农业支持计划，MCN机构不仅能提升自身竞争力，还可为乡村振兴做出贡献，最终实现与生态系统的共生共荣。