我國農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)測度

于欣譽(yù) 董麗杰 于越

內(nèi)容摘要：本文以我國10個代表性省及自治區(qū)的電子商務(wù)發(fā)展數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過構(gòu)建燕尾突變、蝴蝶突變、尖點突變等模型，對我國農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展指數(shù)進(jìn)行測度。結(jié)果表明：我國農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展不平均，普遍受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的限制，呈現(xiàn)出沿海強(qiáng)于內(nèi)陸、南方強(qiáng)于北方的特點;發(fā)展迅速的地區(qū)在準(zhǔn)備度、應(yīng)用度、影響度3個方面發(fā)展較為一致;協(xié)同作用對農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展起到了促進(jìn)作用。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村電子商務(wù)? ?突變級數(shù)? ?發(fā)展水平

中圖分類號：F713? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

電子商務(wù)是目前我國經(jīng)濟(jì)發(fā)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(yè)，發(fā)展電商縣、電商鎮(zhèn)、電商村已成為安置農(nóng)村富余勞動力的重要手段。國內(nèi)外眾多學(xué)者已經(jīng)為電子商務(wù)發(fā)展水平的測算提供了理論模型，但是對于農(nóng)村電子商務(wù)的研究較少，對于農(nóng)村電子商務(wù)很難做出量化評價。因此，為推動我國農(nóng)村電子商務(wù)快速發(fā)展，有必要設(shè)計一套完整的農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)評價模型。本文所建立的模型是受認(rèn)可的定性評價方法，但容易受到主觀因素影響，使得運算結(jié)果出現(xiàn)錯誤。因此，針對這一情況本文使用突變級數(shù)方法，將農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展帶入突變級數(shù)，利用突變級數(shù)的特點輔助結(jié)果，最大程度地降低主觀因素對于運算結(jié)果的影響，使得結(jié)果更加科學(xué)準(zhǔn)確，為我國農(nóng)村電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展提供理論支持。

數(shù)據(jù)來源

為更準(zhǔn)確地反映電子商務(wù)在農(nóng)村的發(fā)展指數(shù)，本文選取10個代表性省及自治區(qū)截至2017年底的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，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(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展評價指標(biāo)體系見表1所示。農(nóng)村寬帶入網(wǎng)戶數(shù)、寬帶接入行政村數(shù)量占行政村總數(shù)比例、農(nóng)村快遞業(yè)務(wù)占總快遞業(yè)務(wù)比例、農(nóng)村人口擁有上網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量、農(nóng)村公路總長均取自2017年度《中國統(tǒng)計年鑒》和上述省份統(tǒng)計年鑒;農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率取自上述省份的互聯(lián)網(wǎng)報告;農(nóng)村人口初中以上學(xué)歷人數(shù)取自于人口普查數(shù)據(jù);互聯(lián)網(wǎng)安全指數(shù)取自于2017年度《互聯(lián)網(wǎng)安全報告》;行政村轄區(qū)內(nèi)電商快遞代收點、快遞投遞網(wǎng)點的數(shù)量、農(nóng)村人口通過電商平臺購買商品總額、電商在農(nóng)村帶動就業(yè)人數(shù)取自政府網(wǎng)站;網(wǎng)店數(shù)量、電商村及電商鎮(zhèn)數(shù)量、從事電商人員人均收入取自中國電子商務(wù)協(xié)會公布的數(shù)據(jù);上述指標(biāo)中部分省份、部分年份有個別數(shù)據(jù)缺失，經(jīng)過深入研究文獻(xiàn)及現(xiàn)有數(shù)據(jù)，采取了合理計算、運用規(guī)律值或者平均值填補(bǔ)空缺。

我國農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)測度

（一）計算方法

計算農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展水平指數(shù)需要使用突變級數(shù)的方法。依次對每個子項目突變模型進(jìn)行分類，并依據(jù)分類由末端開始依次向上層展開運算，可得到最終數(shù)值。首先建立層級關(guān)系及子項目的突變模型，并梳理突變模型相關(guān)公式（見表2）。

數(shù)據(jù)無量綱化處理。因為突變級數(shù)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(jìn)行處理，將涉及變量標(biāo)準(zhǔn)化，再對標(biāo)準(zhǔn)化后的變量進(jìn)行分析。由于涉及變量和數(shù)據(jù)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(shù)法要求各變量均在0-1的范圍內(nèi)，因此對于第四層變量需要運用直線法進(jìn)行處理，使處理后的變量符合突變級數(shù)法的要求。

對第四層變量進(jìn)行計算，得到第三層變量。依次考慮第四層相關(guān)變量的數(shù)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(yīng)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(fā)揮的作用和各個變量間的關(guān)系，進(jìn)一步得出系統(tǒng)取值的基本原則是否為互補(bǔ)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(guān)變量的數(shù)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(shù)值。依次考慮第二層相關(guān)變量的數(shù)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(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展水平指數(shù)。

（二）農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展準(zhǔn)備度變量計算

準(zhǔn)備度指數(shù)的最初變量數(shù)值和無量綱化處理后的數(shù)值。農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的準(zhǔn)備指數(shù)受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況、物流發(fā)展情況、農(nóng)村居民情況和農(nóng)村電子商務(wù)政策環(huán)境4個變量共同影響。其初始變量數(shù)值在表3、表4中表示，各個初始變量經(jīng)過無量綱化處理后的數(shù)值在表5、表6中表示。

歸一公式計算準(zhǔn)備度指標(biāo)?；ヂ?lián)網(wǎng)基礎(chǔ)指數(shù)由農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)普及率（d1）、農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶占全部接入用戶比例（d2）、開通互聯(lián)網(wǎng)寬帶業(yè)務(wù)行政村比重（d3）、互聯(lián)網(wǎng)安全程度（d4）組成，因其組成變量為4，所以使用蝴蝶突變進(jìn)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(shù)值的重要性和相互關(guān)聯(lián)性，經(jīng)過計算，各變量相關(guān)系數(shù)低于0.5，可見各變量相關(guān)性不是突出特點，采用非互補(bǔ)原則確定最終數(shù)值，如表7所示。

根據(jù)表8初始變量特征指數(shù)確定4個變量對最終結(jié)果的影響由大到小依次是d1、d3、d2、d4，因此各指標(biāo)計算方式為Xd1=d11/2、Xd2=d21/3、Xd3=d31/4、Xd4=d41/5。其中，互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)指數(shù)取4個變量最小值，見表9所示。

經(jīng)過歸一公式計算和選取最小值，得到互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)指數(shù)結(jié)果，同理計算物流基礎(chǔ)、農(nóng)村居民基本情況、農(nóng)村電子商務(wù)政策環(huán)境3個變量。所得結(jié)果與互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)變量共同帶入蝴蝶突變模型，得到準(zhǔn)備度指數(shù)Xb1=min（Xc1，Xc2，Xc3，Xc4）。按照上述方法依次計算應(yīng)用度指數(shù)和影響度指數(shù)見表10所示。

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

根據(jù)10省農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展水平數(shù)據(jù)可以看出，浙江、廣東、江蘇3省居于前列，農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)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(jié)論與建議

南方省份相對于北方省份在農(nóng)村電子商務(wù)方面發(fā)展較快，而沿海地區(qū)較內(nèi)陸省份的優(yōu)勢也很突出，農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)的正向拉動;浙江省作為電子商務(wù)發(fā)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(jù)24個，銷售業(yè)績超億元的淘寶村也大部分在浙江省和廣東省。

政府應(yīng)當(dāng)加快推進(jìn)農(nóng)村地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高財政補(bǔ)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(nóng)村富余勞動力的培訓(xùn)力度，激活農(nóng)村居民的電商致富思想，鼓勵農(nóng)村富余勞動力利用電商平臺創(chuàng)業(yè);引導(dǎo)農(nóng)村電商在發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品的過程中深化與本地企業(yè)的合作，推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而為電商發(fā)展提供產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ);針對電商平臺銷售的產(chǎn)品通常具有集群性和品牌性，各地應(yīng)打造本地品牌，形成產(chǎn)業(yè)鏈，從而迅速提升影響力。

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