我國農村電子商務發展指數測度

于欣譽 董麗杰 于越

內容摘要：本文以我國10個代表性省及自治區的電子商務發展數據為基礎，通過構建燕尾突變、蝴蝶突變、尖點突變等模型，對我國農村電子商務的發展指數進行測度。結果表明：我國農村電子商務發展不平均，普遍受地區經濟發展的限制，呈現出沿海強于內陸、南方強于北方的特點;發展迅速的地區在準備度、應用度、影響度3個方面發展較為一致;協同作用對農村電子商務的發展起到了促進作用。

關鍵詞：農村電子商務? ?突變級數? ?發展水平

中圖分類號：F713? ?文獻標識碼：A

電子商務是目前我國經濟發展的一個重要組成部分，阿里、京東、蘇寧等電商平臺每年吸納大量人員就業，發展電商縣、電商鎮、電商村已成為安置農村富余勞動力的重要手段。國內外眾多學者已經為電子商務發展水平的測算提供了理論模型，但是對于農村電子商務的研究較少，對于農村電子商務很難做出量化評價。因此，為推動我國農村電子商務快速發展，有必要設計一套完整的農村電子商務發展指數評價模型。本文所建立的模型是受認可的定性評價方法，但容易受到主觀因素影響，使得運算結果出現錯誤。因此，針對這一情況本文使用突變級數方法，將農村電子商務的發展帶入突變級數，利用突變級數的特點輔助結果，最大程度地降低主觀因素對于運算結果的影響，使得結果更加科學準確，為我國農村電子商務的進一步發展提供理論支持。

數據來源

為更準確地反映電子商務在農村的發展指數，本文選取10個代表性省及自治區截至2017年底的數據作為依據，包括北部的河北與黑龍江、南部的廣東與廣西，東部的江蘇與浙江，西部的四川與陜西、中部的河南與湖北。

農村電子商務發展評價指標體系見表1所示。農村寬帶入網戶數、寬帶接入行政村數量占行政村總數比例、農村快遞業務占總快遞業務比例、農村人口擁有上網設備的數量、農村公路總長均取自2017年度《中國統計年鑒》和上述省份統計年鑒;農村互聯網覆蓋率取自上述省份的互聯網報告;農村人口初中以上學歷人數取自于人口普查數據;互聯網安全指數取自于2017年度《互聯網安全報告》;行政村轄區內電商快遞代收點、快遞投遞網點的數量、農村人口通過電商平臺購買商品總額、電商在農村帶動就業人數取自政府網站;網店數量、電商村及電商鎮數量、從事電商人員人均收入取自中國電子商務協會公布的數據;上述指標中部分省份、部分年份有個別數據缺失，經過深入研究文獻及現有數據，采取了合理計算、運用規律值或者平均值填補空缺。

我國農村電子商務發展指數測度

（一）計算方法

計算農村電子商務發展水平指數需要使用突變級數的方法。依次對每個子項目突變模型進行分類，并依據分類由末端開始依次向上層展開運算，可得到最終數值。首先建立層級關系及子項目的突變模型，并梳理突變模型相關公式（見表2）。

數據無量綱化處理。因為突變級數法涉及的各變量計量單位不盡相同，所以運算時要運用無量綱化處理的方法對各個變量進行處理，將涉及變量標準化，再對標準化后的變量進行分析。由于涉及變量和數據特點眾多，因此需要使用多種無量綱化的方法，具體包括直線法、折線法、曲線法三種方法。突變級數法要求各變量均在0-1的范圍內，因此對于第四層變量需要運用直線法進行處理，使處理后的變量符合突變級數法的要求。

對第四層變量進行計算，得到第三層變量。依次考慮第四層相關變量的數量，使用與之相符合的突變模型，通過歸一公式得出第三層變量。在使用對應的突變模型時，通過突出主成分作用，綜合考慮變量在模型中所發揮的作用和各個變量間的關系，進一步得出系統取值的基本原則是否為互補原則，最終得出第三層變量。

按照突變模型計算第三層變量，得到第二層變量。依次考慮第三層相關變量的數量，使用與之相符合的突變模型，按照相同的計算方法和步驟，運用歸一公式得出第二層變量。

按照突變模型計算第二層變量，得到第一層數值。依次考慮第二層相關變量的數量，使用與之相符合的突變模型，按照相同的計算方法和步驟，依次運用歸一公式得出10個省農村電子商務發展水平指數。

（二）農村電子商務發展準備度變量計算

準備度指數的最初變量數值和無量綱化處理后的數值。農村電子商務發展的準備指數受互聯網發展情況、物流發展情況、農村居民情況和農村電子商務政策環境4個變量共同影響。其初始變量數值在表3、表4中表示，各個初始變量經過無量綱化處理后的數值在表5、表6中表示。

歸一公式計算準備度指標。互聯網基礎指數由農村互聯網普及率（d1）、農村互聯網寬帶接入用戶占全部接入用戶比例（d2）、開通互聯網寬帶業務行政村比重（d3）、互聯網安全程度（d4）組成，因其組成變量為4，所以使用蝴蝶突變進行計算，即： ，適用公式為Xa=a1/2、Xb=b1/3、Xc=c1/4、Xd=d1/5。

考慮各變量對最終數值的重要性和相互關聯性，經過計算，各變量相關系數低于0.5，可見各變量相關性不是突出特點，采用非互補原則確定最終數值，如表7所示。

根據表8初始變量特征指數確定4個變量對最終結果的影響由大到小依次是d1、d3、d2、d4，因此各指標計算方式為Xd1=d11/2、Xd2=d21/3、Xd3=d31/4、Xd4=d41/5。其中，互聯網基礎指數取4個變量最小值，見表9所示。

經過歸一公式計算和選取最小值，得到互聯網基礎指數結果，同理計算物流基礎、農村居民基本情況、農村電子商務政策環境3個變量。所得結果與互聯網基礎變量共同帶入蝴蝶突變模型，得到準備度指數Xb1=min（Xc1，Xc2，Xc3，Xc4）。按照上述方法依次計算應用度指數和影響度指數見表10所示。

帶入燕尾突變模型，遵循非互補原則取值Xb1=b11/2、Xb2=b21/3、Xb3=b31/4，最終農村電子商務發展水平=min（Xb1、Xb2、Xb3），如表11所示。

根據10省農村電子商務發展水平數據可以看出，浙江、廣東、江蘇3省居于前列，農村電子商務發展水平由高到低依次是浙江、廣東、江蘇、河北、湖北、河南、廣西、陜西、四川、黑龍江。

結論與建議

南方省份相對于北方省份在農村電子商務方面發展較快，而沿海地區較內陸省份的優勢也很突出，農村電子商務的發展受到地區經濟的正向拉動;浙江省作為電子商務發展最快的省份，共有淘寶村287個，在全國排名第一，占比35.75%;在電商最活躍的縣中，浙江省占據24個，銷售業績超億元的淘寶村也大部分在浙江省和廣東省。

政府應當加快推進農村地區的基礎設施建設，提高財政補貼力度，提升信息化水平與公路硬化率，確保物流運輸效率;加大對農村富余勞動力的培訓力度，激活農村居民的電商致富思想，鼓勵農村富余勞動力利用電商平臺創業;引導農村電商在發展特色農產品的過程中深化與本地企業的合作，推動相關產業的發展，從而為電商發展提供產業基礎;針對電商平臺銷售的產品通常具有集群性和品牌性，各地應打造本地品牌，形成產業鏈，從而迅速提升影響力。

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