胡 璇(義烏工商職業技術學院外語外貿學院 浙江義烏 322000)
李國英(2017)指出,農村電商經過近幾年的發展,已由星星之火漸成燎原之勢,形成了線上線下融合、工業品農產品雙向流通、商流物流信息流資金流合一、服務生產與服務消費并重、傳統與現代有機互補的新型農村現代流通體系,奠定了新時期農村市場體系的基礎。陳亞琦(2017)對電子商務產業發展的時空動因進行理論論證,認為電子商務是互聯網技術革新帶來的時間與空間結構演變,進而導致個性化消費與分布式生產相互契合的自組織結果。穆燕鴻等(2016)選取黑龍江省15個電子商務示范縣為樣本,采用結構方程模型測算了農村電子商務的影響因素,認為流通要素是影響農村電子商務發展的核心要素之一。當前農村電子商務的主要發展過程,即通過電子商務構建現代化的城鄉雙向流通模式,進而形成城鄉經濟合力,從而推動農村經濟的深度發展。
由于電子商務與農村經濟的結合沒有先例,農村電商都是“摸著石頭過河”,使得城鄉雙向流通模式在發展中產生了一系列問題。郭承龍(2015)基于“淘寶村”現象對農村電子商務進行調研,認為自發形成的“淘寶村”具有典型的產業集群特征,但“淘寶村”的集群水平、經營效率等普遍低下,出現同地同村同業的惡性競爭,需要分類政策的引導。劉佳、鄭艷娜(2018)采用PVAR模型實證檢驗了物流產業發展與城鄉居民消費差距之間的動態關系,認為通過促進農村地區商貿流通業發展,可以改善農村消費市場。在上述研究的指引下,本文將同時結合雙向流通模式視角,針對電子商務與農村經濟的融合度展開實證研究。
本文在指標體系建立上力圖體現雙向流通視角下電子商務與農村經濟發展的諸多特點,因此在前人研究結果上,將指標體系設置為三個層級:目標層;二級系統層與三級指標層。如表1所示。根據表1所示的評價體系,可以采用層次分析法(AHP)或主成分分析法(PCA)進行擬合,由于本文的指標層對應數據量并不一致,采用層次分析法賦權可能產生主觀性的問題,故利用主成分分析法進行更客觀的擬合。主成分分析法的主要步驟如下:計算原始數據的標準化值,統一統計量綱;根據特征值選取主成分因子,剔除次要因子,使得方差貢獻率大于85%;計算主成分因子得分Fi和主成分因子權重ωi。權重公式,其中λi為第i個主成分的特征值;計算各個指標對象的系統得分:F=ω1F1+ω2F2+…+ωn Fn。

表1 農村電子商務的流通融合水平評價體系

表2 我國31個省份2017年農村電子商務的流通融合度情況

表3 融合等級的劃分

表4 我國各區域融合度等級劃分
由此計算出流通化水平、電商化水平和農業現代化水平的子系統得分值后,由于部分地區的得分可能為復數,故需要進行歸一化處理,公式為:

其中Fn為我國n地區的某系統得分,Fmax和Fmin分別該系統的最大得分和最小得分,可以計算出我國各個區域的流通化得分A(a)、電商化得分B(b)、農業現代化得分C(c)。并可以構建出農村電商發展流通指數的均值得分:

衡量各個系統得分的融合度,一般引入物理理論中的耦合度模型,但由于本文的三種系統對應的部門并非單一的生產部門或消費部門,因此首次引入統計學中的離差系數模型對融合度進行衡量。離差系數是系數標準差與其均值之比,離差系數越小則說明數據越集約,反之越離散。假定子系統為f(x)與f(y),其中的數據均為正值,μ和σ為兩個子系統所對應的均值與標準差,那么離散系數Cυ為:

為保證離散值越小則其集約程度越高,充要條件為:

保證(4)式盡可能的大,則可以進一步將雙系統推廣到多系統情況f1(x)、f2(x)、…、fn(x)。從而由離散系數的最小化問題得出融合度模型:

在本文表1的構造中,包含了三種子系統,從而根據式(5)可以得出“農村電子商務的流通融合度”模型:

公式(6)中,將上文計算得出的流通化得分A(a)、電商化得分B(b)、農業現代化得分C(c)代入,從而可以得到各個區域的三類子系統的融合離散值,再將離散值與公式(2)的均值相結合,即可得到區域的綜合融合度:

公式(7)中,不僅納入了刻畫內部系統融合水平的C值,并考慮了系統本身的發展水平T值,從而均衡考慮了區域內部農業經濟發展和電子商務發展的水平,并有效納入了流通化能力,從而得到了該區域的融合度水平。
研究采用我國31個省市區(不含港澳臺地區)雙向流通模式下電子商務與農村經濟融合所需的原始數據指標,數據主要來源于2017年《中國統計年鑒》、《中國物流年鑒》及我國各省統計局。原始數據收集與量綱標準化過程采用了Excel軟件;對農村電商融合度的計算采用了SPSS 17.0軟件,保證85%以上的主成分因子貢獻率,子系統A中包含4個因子、子系統B中包含3個因子、子系統C中包含3個因子,從而得到流通化、電商化與農業現代化的系統得分;利用公式(1)對上述得分進行歸一化處理;最終采用公式(2)-(7)計算得到了我國31個省份的具體得分與排名情況,如表2所示。
我國各區域融合離散值的平均值為0.74,標準差為0.12,最大值為0.98,最小值為0.54,集約程度前五的區域為江蘇、山東、天津、浙江和廣東;離散程度前五的區域為青海、西藏、海南、新疆和貴州,高于平均值的區域除重慶外,均為中東部地區,這說明在經濟基礎較強、基本設施完全的區域內部,流通業發展與電子商務及農村經濟的結合更深入。需要注意的是,中北地區的吉林、黑龍江均低于平均水平,說明融合度的離散值也在一定程度上呈現自南向北遞減的特征。此外,北京市作為首都,其農村經濟的融合離散度僅排名24,這可能是由于北京農業總體占比較低,而流通業發展與其顯著不對稱,從而使得整體離散度被拉高。
我國各區域融合系統值的平均值為5.67,標準差為5.98,最大值為8.73,最小值為4.59,融合程度前五的區域為浙江、上海、廣東、江蘇和北京;融合程度最低的區域為云南、江西、重慶、廣西和貴州。高于6.00的區域僅12個,說明我國各個區域的整體融合度情況較差,同時,東部區域的浙江與排位第10的新疆差距達到2.18,說明高融合區域占比極低。整體來看,我國的雙向流通市場建設情況較差,導致本身區域內部融合離散水平較高的諸多區域,在城鄉一體化納入考慮后,實際融合度大幅下降。
對農村電商的流通融合度進行計算與比對,僅僅能反映該區域的比較發展情況,而不能科學的從“融合發展”或“排斥發展”所定義。因此,文章進一步根據融合度的取值特點,根據所得的綜合融合度劃分為10個等級,如表3所示。
需要指出的是,融合等級劃分中存在大量的離散值與系統值并未處于同一區間的情況,本文的等級劃分采用向下取整的方式,根據該區域C或D所在的最低融合等級確定該區域的最終融合等級。各個區域的融合度最終分類如表4所示。
基于表3的離散值與系統值的向下對比,最終確定了如表4所示的最終結果,表4中報告了2017年雙向流通模式下我國各個地區電子商務與農村經濟的融合等級情況。其中,有24個省市區處于融合發展區間,7個省市區處于排斥發展區間,達到完全融合狀態的區域數為0,中度及以上融合情況的省市包含浙江、上海、廣東、江蘇、福建、山東和天津,均屬于東部地區。24個省市仍處于融合線的上下(包含微度排斥、微度融合及輕度融合)。這一現象說明我國目前的雙向流通模式中,流通化水平顯著滯后于電商化與農業現代化;我國農村電商的流通融合度整體偏低,并呈現東部、中部、西部依次遞減的階梯式分布,實現雙向流通視野下的電子商務與農村經濟融合依然任重道遠。
互聯網與農業的深度融合,是解決我國城鄉經濟二元問題的新途徑。文章結合雙向流通模式背景,運用主成分分析法(PCA)構造流通化、電商化和農業現代化三類指標,采用基于離差系數的融合度模型分析我國31個省份的融合度。研究發現:第一,雙向流通下電子商務與農村經濟的融合大幅依賴于區域本身的經濟水平和基礎設施建設,以東部地區為代表的大量省市憑借良好的基本流通規劃,在實現農村電商發展的過程中搶占先機,幫助農村經濟與電子商務間進行快速融合,產生了一定的經濟效益。第二,區域融合度并非完全由經濟基礎決定,以北京為代表的部分區域產生了較為明顯的流通與農村發展不對稱、不均衡情況,以新疆、黑龍江為代表的傳統農業大省由于流通能力較差,總體集約程度產生了較大的偏移,說明離散值與區域本身的地理結構和環境息息相關,也與地方的功能性戰略緊密相關。第三,我國城鄉二元經濟問題依然突出,導致區域內部的城鄉市場存在較大差距,由信息不對稱衍生出的“市場失靈”情況多發于城鄉溝通的二級市場,嚴重制約農村經濟的發展,并造成電子商務向農村市場延伸時,多個系統間的排斥現象。
基于我國農村電子商務與農村經濟發展的實際情況,應該認識到:其一,發展農村電子商務是農村經濟社會轉型的重要途徑,不斷加強完善農村地區商貿物流基礎設施建設,通過提高基礎設施運用效率來降低農村物流成本,提高居民消費邊際收益,有助于實現我國農村經濟的再突破。其二,我國農村電商融合程度偏低的事實也為相關部門制定策略提供了空間,由于各個區域的發展均處于較差的狀態,在未來依托電子商務這一新生工具,實現發展中的彎道超車,較大的空間距離為各個區域提供了現實可能。其三,新常態下農村部門運用電子商務,可以結合需求側進行優化供給,進行農村商業模式的創新,利用雙向流通渠道整合物流資源與信息,能夠加快電子商務與農村農業的深度融合。通過建立與完善雙向流通渠道,實現城鄉電子商務一體化,擴展農村消費市場,激發農村居民消費潛力,促進農村經濟的再發展。