恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的績效評價及其影響因素探究

陳文鳳

摘要：文章基于恩施州724位農(nóng)村電商的數(shù)據(jù)，采用DEA-Tobit模型，對恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效及影響因素進行了探究。研究發(fā)現(xiàn)，金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的綜合效率和規(guī)模效率較低，而純技術(shù)效率較高，規(guī)模效應(yīng)是阻礙經(jīng)濟績效提高的主要原因；對研究區(qū)域金融支持農(nóng)村電商發(fā)展績效顯著性影響因素為年齡、文化程度、對相關(guān)政策的了解程度等8項，其中對金融支持農(nóng)村電商政策的了解程度為極顯著因素。基于上述研究結(jié)論，文章提出若干對策建議，為有關(guān)部門進一步完善相關(guān)政策措施提供一定的理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：金融支持；經(jīng)濟績效；農(nóng)村電子商務(wù)；DEA-Tobit模型

一、引言

作為數(shù)字經(jīng)濟的重要組成部分，電子商務(wù)近年來在農(nóng)村發(fā)展迅猛，為鄉(xiāng)村振興注入了新動能。恩施州發(fā)展農(nóng)村電商條件優(yōu)越，農(nóng)產(chǎn)品種類豐富且綠色環(huán)保、土壤富含硒元素、當?shù)卣С?、企業(yè)發(fā)展勢頭良好，一大批依靠農(nóng)村電商脫貧致富的新農(nóng)人涌現(xiàn)。2021年恩施市芭蕉侗族鄉(xiāng)電商銷售額達1.2億元，農(nóng)村電商數(shù)量達4100多家，“幺妹木木”“土家艷子”等農(nóng)村電商個體戶依托電商平臺將農(nóng)產(chǎn)品銷往全國各地，帶領(lǐng)一大批新農(nóng)民在農(nóng)村電商發(fā)展中增收致富，效果十分突出，在農(nóng)村電商發(fā)展中具有一定代表性。但其發(fā)展效果與政策期望始終存在一定差距，通過初步了解，恩施州農(nóng)村電商的發(fā)展仍然存在個體農(nóng)戶資金短缺、銀行借貸款門檻高、資金來源渠道狹窄等諸多問題，極大程度上制約了恩施州農(nóng)村電商的發(fā)展，解決金融支持問題刻不容緩。因此，本文以恩施州農(nóng)村電商個體經(jīng)營戶為調(diào)查對象，通過724份有效數(shù)據(jù)分析，探究恩施州金融支持農(nóng)村電商的經(jīng)濟績效及影響因素，并基于研究結(jié)論，提出優(yōu)化建議，為有關(guān)部門進一步完善相關(guān)政策提供理論依據(jù)，同時為其他地方金融支持農(nóng)村電商發(fā)展提供普適性意見。

二、文獻綜述

（一）績效研究現(xiàn)狀

彭小珈（2022）認為宏觀層面上，我國農(nóng)村電商發(fā)展仍處于爬坡期，金融政策支持整體效率偏低，存在較大的省域空間差異，微觀層面上，農(nóng)村電商農(nóng)產(chǎn)品上行的總體發(fā)展效率不高。葉慧（2022）指出在推進農(nóng)村電商扶貧工作中，多數(shù)地方只關(guān)注對電商扶貧資金的大量投入，忽視了電商扶貧整體效率，河南省等7個省份在規(guī)模投入和技術(shù)運用上存在資源浪費。王凌宇（2022）為了改善全國農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展過程中遇見的現(xiàn)實問題，研究農(nóng)村電商績效提升策略，運用三階段DEA模型對我國農(nóng)村電子商務(wù)績效進行評價。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，不同省份的農(nóng)村電子商務(wù)效率相差較大，純技術(shù)效率和規(guī)模效率有很大的提升空間。綜上所述，現(xiàn)有文獻研究表明，農(nóng)村電商發(fā)展績效整體偏低。

（二）農(nóng)村電商發(fā)展的影響因素研究現(xiàn)狀

張風山（2021）基于潛山市實地調(diào)研數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，潛山市農(nóng)村地區(qū)“農(nóng)業(yè)+金融+電商”扶貧效果受到農(nóng)民個人特征、政策特征等多種因素的共同影響，其中以傳統(tǒng)觀念和受教育程度為代表的農(nóng)民個人特征因素的影響最大。郭禮英（2018）通過研究近期權(quán)威機構(gòu)發(fā)布的有關(guān)農(nóng)村電商數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村金融對農(nóng)村電商發(fā)展影響較大。周冬（2019）以四川省為基礎(chǔ)，采用模糊集定性比較方法分析農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的影響因素。結(jié)果表明，資源稟賦、政府支持、人才資源、基礎(chǔ)設(shè)施、市場環(huán)境對農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展有明顯影響。

綜上所述，現(xiàn)有文獻對金融支持農(nóng)村電商發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題展開了深入研究，多側(cè)重于單方面對農(nóng)村電子商務(wù)效率和影響因素的研究，缺乏對金融支持農(nóng)村電商的績效測量與影響因素的探究。本文特選取恩施州這一具有代表性的研究區(qū)域，基于724位農(nóng)村電商的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，采用DEA-Tobit模型，客觀地構(gòu)建了績效測量體系，對恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效及其影響因素進行探究，進而提出若干對策建議，為有關(guān)部門進一步完善相關(guān)政策措施提供一定的理論依據(jù)。

三、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)來源于對湖北省恩施州農(nóng)村電商的調(diào)查結(jié)果。恩施州下轄恩施、利川2個縣級市；建始、巴東、宣恩、咸豐、來鳳、鶴峰6個縣。全州共有46個鄉(xiāng)，37個鎮(zhèn)，2627個村。本文通過線上采訪和實地考察結(jié)合的方式，采取隨機抽樣法，先隨機選擇6個縣（區(qū)），再從所選縣（區(qū)）中隨機抽取5～10個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，每個鄉(xiāng)鎮(zhèn)隨機抽取10～20名電商從業(yè)者進行調(diào)查。合計發(fā)放問卷762份，收回有效問卷724份，問卷有效率為95.04%。

（二）DEA模型建立

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（簡寫為“DEA”）作為績效評價中最常用的方法之一，它是在“相對效率”的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，它是運籌學，數(shù)理經(jīng)濟學和管理科學相互交叉的一個新領(lǐng)域。它是一種根據(jù)若干投入指標和若干產(chǎn)出指標，采用線性規(guī)劃的方法，對同類型單位進行可比性比較效果評價的數(shù)量分析方法。在DEA中目前常見的兩種模型為CCR模型（規(guī)模報酬不變）和BBC模型（規(guī)模報酬遞減），二者均使用綜合效率值作為衡量標準。根據(jù)金融支持農(nóng)村電商發(fā)展過程中投入與產(chǎn)出并非成比例變化，本文選取投入導向的BBC模型。其模型構(gòu)建如下：

式（1）中θ為金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效值，x表示決策單元（農(nóng)村電商）的投入值；y表示決策單元（農(nóng)村電商）的投入與產(chǎn)出值；i和r分別表示投入項和產(chǎn)出項的個數(shù)；λ表示j=1，2，…，n的權(quán)重。

（三）指標選取

基于對恩施州農(nóng)村電商的調(diào)查數(shù)據(jù)，將724份有效問卷作為樣本單位。鑒于科學性和系統(tǒng)性原則及數(shù)據(jù)真實性和可獲取性，通過前期大量閱讀相關(guān)資料和文獻，本文構(gòu)建了恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展績效的評價指標體系，該指標體系由投入和產(chǎn)出兩個維度構(gòu)成，包括4個投入指標和2個產(chǎn)出指標，如表1所示。

（四）Tobit模型構(gòu)建

Tobit模型（Tobit model）又稱樣本選擇模型、受限因變量模型，是被解釋變量滿足某種約束條件下取值的模型。本文由DEA模型所得的金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的績效值介于0～1之間，滿足因變量取值兩端取值受限制，故選取Tobit模型。并構(gòu)建模型如下：

式（2）中符號說明如表2所示。

為有效避免普通最小二乘法所造成的參數(shù)估計偏差問題，本文采用極大似然法對Tobit模型進行估計。使用DEAP2.1軟件基于DEA模型對金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效進行測量，得出綜合效率（OE）、純技術(shù)效率（TE）和規(guī)模效率（SE）?？紤]綜合效率在反映經(jīng)濟績效上具有較強的全面性，故本文選取綜合效率（OE）作為Tobit模型的因變量。通過大量相關(guān)文獻的閱讀，本文將影響因素（自變量）分為以下五個維度：個人屬性、個人認知、地理交通、政府政策和金融機構(gòu)，具體變量說明如表3所示。

四、實證分析

（一）金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的績效評價

基于724份有效問卷數(shù)據(jù)，本文使用DEAP2.1軟件對恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效進行測量，得到恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，如表4所示。本文以綜合效率（OE）反映恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效，純技術(shù)效率（TE）表示受技術(shù)與管理水平影響的經(jīng)濟績效，規(guī)模效率（SE）表示實際規(guī)模與最優(yōu)規(guī)模的差距。由表4可得，平均綜合效率值為0.43，恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的整體經(jīng)濟績效較低。同時，平均規(guī)模效率值為0.47，由此說明仍然需要大力促進規(guī)模優(yōu)化。平均純技術(shù)效率值為0.91，遠大于綜合效率均值和規(guī)模效率均值，即與規(guī)模效應(yīng)相比，農(nóng)村電商的技術(shù)管理水平對綜合效率具有更大的貢獻，而規(guī)模效應(yīng)是制約經(jīng)濟績效提升的主要因素，提高綜合效率應(yīng)該主要從提高規(guī)模效率著手。

（二）基于Tobit模型的影響因素分析

首先，本文進行模型似然比檢驗，假設(shè)是否放入解釋變量對模型質(zhì)量無影響，檢驗結(jié)果如表5所示。由表5可得，此時p<0.05，拒絕原假設(shè)，即說明該模型構(gòu)建有意義，可進行后續(xù)分析。

本文使用Stata16.0，以金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的綜合效率為因變量，對Tobit模型進行估計，所得結(jié)果如表6所示。

1. 在個人屬性層面中，年齡在5%的水平呈現(xiàn)顯著性，且對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)正向影響，這可能與年齡大的農(nóng)村電商經(jīng)驗豐富、更加熟悉各類相關(guān)政策及流程有關(guān)。文化程度在10%的水平對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)顯著正向影響，文化程度越高的樣本個體有更豐富的相關(guān)理論知識，并且容易掌握新的技術(shù)和經(jīng)營方式。其余變量均未呈現(xiàn)顯著性影響。

2. 在地理交通方面，當?shù)亟煌ū憷潭仍?%的水平呈現(xiàn)顯著性且對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)正向影響，當?shù)亟鹑跈C構(gòu)普遍遠近程度在10%的水平對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)顯著反向影響。這表明，交通越便利、當?shù)亟鹑跈C構(gòu)普遍距離越近，金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效越好。

3. 在個人認知層面，對金融支持農(nóng)村電商政策的了解程度在1%的水平對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)顯著正向影響，農(nóng)村電商對相關(guān)政策越了解，越能有效運用相關(guān)政策以提高經(jīng)營收益，從而提高金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效。其余變量未呈現(xiàn)顯著性影響。

4. 在政府政策層面，農(nóng)村電商的稅收優(yōu)惠政策在10%的水平對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)顯著反向影響，政府對農(nóng)村電商的稅收優(yōu)惠政策能夠在一定程度上緩解電商經(jīng)營資金困難，提高其經(jīng)營積極性，進而有效提高金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效。

5. 在金融機構(gòu)層面，相關(guān)金融產(chǎn)品種類在5%的水平呈現(xiàn)顯著性且對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)正向影響，與電商經(jīng)營相關(guān)的金融產(chǎn)品種類越多，越能夠促進電商的借貸意愿，從而提高金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效。貸款門檻在10%的水平呈現(xiàn)顯著性且對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)反向影響，貸款門檻越高，電商獲取資金的難度則越大，從而反向影響經(jīng)濟績效。

五、結(jié)論建議

（一）研究結(jié)論

本文基于724份有效數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建DEA-Tobit模型對恩施州金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效及其影響因素進行探究，得出以下結(jié)論：

1. 金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效水平較低。其中，綜合效率均值和規(guī)模效率均值較低，二者仍然存在巨大的優(yōu)化空間。純技術(shù)效率均值為0.91，遠高于綜合效率均值和規(guī)模效率均值，說明與規(guī)模效應(yīng)相比，農(nóng)村電商的技術(shù)管理對綜合效率具有更大的貢獻，而規(guī)模效應(yīng)是制約經(jīng)濟績效提高的主要因素。因此，要提高綜合績效，應(yīng)該主要從提高規(guī)模效率著手。

2. 對研究區(qū)域金融支持農(nóng)村電商發(fā)展績效存在顯著性影響的因素有以下八項：年齡、文化程度、當?shù)亟煌ū憷潭取⒔鹑跈C構(gòu)普遍遠近程度、對金融支持農(nóng)村電商政策的了解程度、農(nóng)村電商的稅收優(yōu)惠政策、相關(guān)金融產(chǎn)品種類及貸款門檻。

3. 上述因素中，貸款門檻與金融機構(gòu)普遍遠近程度對研究區(qū)金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效存在顯著的反向影響，即貸款門檻越高、金融機構(gòu)普遍較遠，經(jīng)濟績效越低。其余因素均為顯著性正向影響，對金融支持農(nóng)村電商政策的了解程度為極顯著因素，在1%的水平對經(jīng)濟績效呈現(xiàn)顯著正向影響。

（二）對策建議

基于上述研究結(jié)論，為提高研究區(qū)域金融支持農(nóng)村電商發(fā)展的經(jīng)濟績效，本文提出以下建議：

1. 相關(guān)部門應(yīng)該加強宣傳教育，有效組織農(nóng)村電商進行培訓。一方面，增強其對有關(guān)領(lǐng)域的了解程度，使其能夠?qū)鹑谥С洲r(nóng)村電商所涉及的各類政策深度了解，同時對獲取金融支持過程中的各類相關(guān)流程規(guī)則能夠熟練掌握，有利于提高農(nóng)村電商的從業(yè)素養(yǎng)。另一方面，通過普及相關(guān)知識，使電商從業(yè)人員了解借貸過程中的信用規(guī)則，促進構(gòu)建金融支持電商發(fā)展的良好信用環(huán)境。

2. 電商從業(yè)者應(yīng)該利用純技術(shù)效率較高的優(yōu)勢，將技術(shù)優(yōu)勢應(yīng)用于電商經(jīng)營活動。同時，應(yīng)及時接受有關(guān)知識培訓以提高自身科學管理水平，減少電商非必要投入冗余，從而達到規(guī)模報酬有效，進而提高綜合經(jīng)濟績效。

3. 創(chuàng)新金融產(chǎn)品，有效降低借貸門檻。目前金融機構(gòu)中適合于電商的特色金融產(chǎn)品種類較少，貸款流程繁雜，從一定程度上提高了農(nóng)村電商的貸款門檻，增大了其獲取貸款的難度。相關(guān)金融機構(gòu)應(yīng)該以數(shù)字金融為背景，充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)材料，探索特色金融產(chǎn)品、創(chuàng)新貸款品種，從而在一定程度上降低農(nóng)村電商的借貸門檻，打通普惠金融服務(wù)“最后一公里”，進一步推動金融支持農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展。

參考文獻：

[1]彭小珈.農(nóng)村電商發(fā)展效率及影響因素研究[D].長沙：湖南農(nóng)業(yè)大學，2020.

[2]葉慧.我國農(nóng)村電商扶貧效率研究[D].呼和浩特：內(nèi)蒙古大學，2022.

[3]王凌宇，吳麗麗.基于三階段DEA方法的我國農(nóng)村電商績效評價研究[J].南方農(nóng)村，2022，38（02）：20-24.

[4]張風山.鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下農(nóng)村“農(nóng)業(yè)+金融+電商”扶貧效果影響因素研究——以潛山市為例[J].湖北農(nóng)業(yè)科學，2021，60（21）：211-216.

[5]郭禮英.從大數(shù)據(jù)看農(nóng)村電商發(fā)展的影響因素與改善路徑[J].農(nóng)村經(jīng)濟與科技，2018，29（01）：154-155+179.

[6]周冬，葉睿.農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的影響因素與政府的支持——基于模糊集定性比較分析的實證研究[J].農(nóng)村經(jīng)濟，2019（02）：110-116.

[7]李輝婕，柯今朝，朱玲娟，謝學勤.江西省種糧大戶應(yīng)對氣象災害適應(yīng)性行為經(jīng)濟績效研究——基于DEA-Tobit模型[J].生物災害科學，2022，45（01）：95-102.

＊基金項目：2022年國家級湖北省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練項目“數(shù)字經(jīng)濟視角下金融支持農(nóng)村電商發(fā)展困境及其突破路徑探究——以恩施州為例”（項目編號：202210524020）。

（作者單位：中南民族大學經(jīng)濟學院）