黑龍江省農村電子商務發展水平測度實證分析

穆燕鴻++王杜春

摘要：為促進農村電子商務的發展，結合國內外測度電子商務發展水平的理論基礎，構建了農村電子商務發展水平測度指標體系，并以黑龍江省15個農村電子商務綜合示范縣的調研數據為樣本，采用因子分析和聚類分析的方法，對樣本縣域的農村電子商務發展水平進行打分、排名、歸類。研究發現，就緒度因子、應用度因子、影響度因子是發展農村電子商務的核心要素；尚志市的農村電子商務綜合發展水平最高，克東縣的農村電子商務發展水平最低；將15個縣域聚成5類，不同類別的縣域之間存在共性和差異性。最后提出黑龍江省農村電子商務發展的對策和建議。

關鍵詞：農村電子商務；測度指標體系；因子分析；聚類分析

中圖分類號： F320.3文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2016）05-0608-04

1農村電子商務研究現狀

1.1研究背景

2015年中央一號文件在關于創新農產品流通方式部分指出，支持電商、物流、商貿、金融等企業參與涉農電子商務平臺建設，在河北省、黑龍江省、江蘇省、安徽省、江西省、河南省、湖北省、四川省率先開展電子商務進農村綜合示范工作。在2015年互聯網大會上，“互聯網+農業”備受關注，農村電商平臺加速落地已達成共識。黑龍江省“互聯網+流通”行動計劃中明確提出，大力發展黑龍江省農村電子商務，提升農業電子商務服務能力，開展電子商務進農村綜合示范，促進互聯網與流通產業深度融合。自2014年起，黑龍江省已推出15個電子商務綜合示范縣。電子商務發展水平的測度是評價政府宏觀政策的有效工具，是了解電商行業發展情況的重要手段，是解決農產品市場信息不對稱的基礎保障，是衡量農村電子商務經濟競爭力的標準[1]。針對農村電子商務構建測度體系，對農村電子商務的發展進行綜合評價。

1.2文獻綜述

國內外學者對于農村電子商務發展水平測評體系的研究方法略有不同。20世紀90年代，Machlup、Porat分別對知識經濟、信息經濟測度進行研究，為電子商務測度提供了重要依據[2]。1998年，國際經濟合作與發展組織（OECD）成立了關于電子商務測度的專家組，以羅杰斯關于創新擴散理論的S曲線為基礎，將電子商務發展水平分為就緒度、應用度、影響度3個階段，從而全面描述電子商務的發展水平[3]。2000年，中國互聯網信息中心（CNNIC）開始發布《中國互聯網發展狀況統計調查》，從中國網民的角度展開宏觀定性的統計研究[4]。2001年，推出了“CII電子商務指標體系研究與指數測算”，設定9個一級指標、32個二級指標，系統、綜合地對中國電子商務總指數進行測算[5]。2013年，阿里研究院發布了《2013年中國縣域電子商務發展指數報告》，依據阿里電商平臺交易數據，構建阿里巴巴電子商務發展指數（AEI）體系[6]。

電子商務發展水平的測度多為定量描述，定性測量方法中指標的設定過于繁多，數據難以測量。近年來，電子商務進農村的發展逐步加快，但尚未建立全面的農村電子商務發展水平測評體系[7]。本研究借鑒現有電子商務發展水平測評的相關文獻，以黑龍江省15個農村電子商務綜合示范縣為例，通過實地調研數據和統計年報數據，運用主成分分析法和聚類分析法對黑龍江省農村電子商務發展水平進行綜合評價。

2研究假設

由于農村電子商務的發展剛剛起步，發展水平受多方面因素的影響。本研究對國內外電子商務發展水平測度指標進行梳理，結合中國農村發展電子商務的實際情況，從數據的可獲得性、代表性、權威性出發，提出以下研究假設。

依據OECD的評價方法提出3個一級指標假設：就緒度、應用度、影響度。H1為農村電子商務的就緒度，指農村電子商務發展的前期準備，如基礎設施、人力、物力等。就緒度是農村電子商務順利開展的前提條件，對農村電子商務綜合發展水平存在一定影響，但不是絕對影響。H2為農村電子商務的應用度，指農村電子商務的運營情況，主要體現在交易過程中買賣雙方對電子商務的應用。應用度水平高，表明該農村的電子商務交易使用頻繁，供給與需求雙方收益大。H3為農村電子商務的影響度，指借助電子商務平臺完成交易后，對政治、經濟、物流、就業結構、農民心理等帶來的影響。影響度越高，表明農村電子商務對當地經濟的影響越大。

根據3大類一級指標假設所設定的邏輯關系，對照CII指數及AEI指數，構建農村電子商務發展水平測評指標體系，嘗試性地提出14個二級指標假設（表1）。表1農村電子商務發展水平測評指標體系

一級指標二級指標指標說明就緒度農村互聯網普及率X1反映農村的上網程度農村快遞點數X2反映農村物流的基礎情況農村網站數X3反映農村信息化程度農村初中以上學歷所占比例X4反映農民受教育程度農村道路硬化率X5反映農村道路基礎情況應用度涉農電子商務企業數X6反映涉農電商平臺的應用度農村電子商務交易額X7反映農村電商平臺活動的程度農村網民網絡購物使用率X8反映農村網民網購使用密度農民網上支付率X9反映農民網上支付的使用程度網購消費占支出比重X10反映農村電子商務消費情況影響度農村物聯網線路情況X11反映對農村物聯網的影響電子商務就業指數X12反映電子商務從業人員的就業構成農村網民安全感知度X13反映農民對電子商務的信任程度農村病毒侵襲電腦比率X14反映電子商務的安全程度

H4：X1～X5為就緒度一級指標下的二級指標，假設這5個指標越高，農村電子商務的基礎設施越好。H5：X6～X10為應用度一級指標下的二級指標，假設這5個指標越高，農民電子商務應用程度越強。H6：X11～X15為影響度一級指標下的二級指標，假設這4個指標越高，農村電子商務的影響度越大。H7：假設在因子分析中，各共同因子之間、特殊因子之間、共同因子和特殊因子之間均不相關，各因子之間的線性關系不顯著。H8：假設將15個樣本聚成5類，每個類別中存在共性，不同類別間存在差異性。

3樣本選擇及數據來源

2015年上半年，黑龍江省實現電子商務交易額556.7億元，同比增長26.1%；網絡消費總額265.8億元，同比增長34.0%，這與黑龍江省電子商務進農村綜合示范縣工作有序開展密不可分。截至2015年，已有慶安縣、富裕縣、明水縣、肇源縣、尚志市、拜泉縣、集賢縣、泰來縣、勃利縣、延壽縣、嫩江縣、樺南縣、海林市、方正縣、克東縣成為示范縣。為全面、真實地反映黑龍江省電子商務發展水平，選取全部示范縣作為樣本來源地。

本研究的數據來源分為案頭調研、問卷調查2個部分。案頭調研主要整理《黑龍江省年鑒》《2014黑龍江省互聯網發展報告》中的相關數據。問卷調查針對15個示范縣，每個示范縣發放100份問卷，共發放1 500份問卷；去除不完整、有缺失的問卷，回收有效問卷1 326份，有效回收率為 88.4%。調研受訪農民的樣本特征見表2。

4模型建立與結果分析

4.1因子分析KMO和Bartelett檢驗

因子分析主要利用降維的思想，采用較少互相獨立的因子反映原有變量的絕大部分信息。原有變量之間具有較強相關關系是因子分析的前提條件，因此在因子分析時應先研究原有變量之間的相關性。采用SPSS 19.0軟件進行KMO、Bartlett檢驗，結果見表3。

KMO統計量的取值為0.0～1.0，一般情況下，KIMO值>0.5時適合進行因子分析。Bartlett檢驗以原有的相關系數矩陣為出發點，其零假設H0相關系數矩陣為對角矩陣，如果拒絕原假設，表明可以進行因子分析；如果不拒絕原假設，則表明這些變量可能獨立提供信息，不適合進行因子分析。KMO值為0.537，且Bartlett檢驗P=0.000，表明樣本數據較適合進行因子分析。

4.2提取公因子

根據原有變量的相關系數矩陣，采用SPSS 19.0軟件對黑龍江省15個農村電子商務示范縣的14個指標進行主成分分析，選取特征值大于1、累計貢獻率大于80%的特征根，提取了3個主成分。方差貢獻率分別為32.039%、29.935%、28.712%，采用最大方差法對因子進行旋轉，旋轉平方和載入后累計貢獻率達到90.686%，原有變量的信息丟失總體較少，因子分析效果較理想，這3個主成分基本反映原有變量的絕大部分信息（表4）。

運用方差極大值法得到因子載荷矩陣，用平均值代替缺失值，使選取的主因子能夠更準確地反映其實際含義。由旋轉得分矩陣（表5）可知，農村互聯網普及率X1（0.948）、農村快遞點數X2（0.974）、農村網站數X3（0.628）、農村初中學歷所占比例X4（0.958）、農村道路硬化率X5（0.963）5個指標在表4解釋的總方差

第一主成分上載荷較大，代表了就緒度主因子。涉農電子商務企業數X6（0.824）、農村電子商務交易額X7（0.905）、農村網民網絡購物使用率X8（0.866）、農民網上支付率X9（0.835）、電子商務交易額占GDP比重X10（0.921）5個指標較能反映農村電子商務的應用度，在第二主成分上載荷較大，代表了應用度主因子。農村物聯網線路情況X11（0.972）、電子商務就業指數X12（0.952）、農村網民安全感知度X13（0.948）、農村病毒侵襲電腦比率X14（0.917）4個指標在第三主成分上載荷較大，代表了影響度主因子。主成分分析驗證了農村電子商務在就緒度、應用度、影響度存在著水平差異，各二級指標的歸類與原假設一致。

4.3計算因子得分

由成分得分系數矩陣（表6）可知，采用回歸法得出各因子得分函數，將3個公因子表示為各變量的線性組合，并直接代替14個變量進行相關分析與回歸分析。主因子F1就緒度、F2應用度、F3影響度3個公因子得分公式如下。

由綜合得分排名可知，尚志市、肇源縣、海林市、集賢縣、延壽縣的農村電子商務發展水平較高，勃利縣、明水縣、方正縣、泰來縣、克東縣的農村電子商務發展水平較低。其中，尚志市各因子得分均為正值，表明尚志市的就緒度、應用度、影響度得分均高于平均水平。2015年，尚志市的地區生產總值在15個示范縣中最高，達到315億元，年均增長14%；電子商務企業數為47家，其中涉農2家。尚志市的旅游資源較為豐富，帶動了當地土特產品的銷售。

克東縣的3個公因子得分均為負值，表明克東縣農村電子商務發展水平低于示范縣平均水平。就緒度因子得分為 -0.750 6，表明其電子商務基礎設施較不完善；應用度得分為-1.099 6，在實地調查中發現，當地農村主要進行傳統交易，涉農電子商務企業較少；就緒度得分、應用度得分均較低，其影響度因子也為負值。克東縣政府應加強宣傳力度，完善基礎設施，打造特色農產品品牌，真正讓農村電子商務為農民帶來利益[8]。

4.4聚類分析

為深入了解黑龍江省農村電子商務的發展情況，對黑龍江省15個農村電子商務示范縣進行分類，從而找出同一類別的共性以及不同類別的差異性。依據因子分析中的農村電子商務綜合得分F，選擇系統聚類分析方法，運用SPSS 19.0軟件進行系統聚類計算，標注個案為地區，聚類方法為組間聯接，區間為平方Euclidean距離，指定聚類數為5，標準化采用Z得分，繪制出樹狀圖[9]。

由聚類結果樹狀圖（圖1）可知，尚志市為第1類，農村電子商務綜合發展水平最高；肇源縣、海林市、集賢縣、延壽縣為第2類，農村電子商務綜合發展水平較高；嫩江縣、樺南縣、拜泉縣為第3類，農村電子商務綜合發展水平一般；慶安縣、富裕縣、勃利縣、明水縣為第4類，農村電子商務綜合發展水平較低；方正縣、泰來縣、克東縣為第5類，農村電子商務綜合發展水平最低。

5結論與建議

黑龍江省農村電子商務發展處于起步階段，測度農村電子商務發展水平可在一定程度上反映農村市場經濟、信息經濟的發展情況，為各級政府和企業的政策調整提供依據。

5.1結論

反映農村電子商務發展水平的指標與原假設基本一致。選取樣本數據并構建農村電子商務發展水平測度指標體系，剔除多重共線變量。經檢驗，采用主成分聚類分析的方法研究縣域農村電子商務發展相對水平是可行的。實證分析表明，就緒度、應用度、影響度是影響黑龍江省農村電子商務發展的核心要素。

就緒度因子、應用度因子、影響度因子的權重系數分別為0.35、0.33、0.32，3個主要公因子對農村電子商務發展綜合水平的作用差異不大。黑龍江省農村電子商務發展起步較晚，基礎設施較為落后，但就緒度因子對電子商務發展水平的影響并不顯著。

由聚類分析可知，同一類別的縣域具有共性。因子得分為第1類的尚志市與第2類的肇源縣、海林市、集賢縣、延壽縣具有共同特點，即應用度因子得分均為正值，表明其應用度高于平均樣本水平。這5個縣域均有涉農電子商務的龍頭企業，帶動整個農村電子商務的應用水平。方正縣、泰來縣、克東縣排在第5類，這些地區的應用度因子、影響度因子得分均為負值。這3個縣域的農村網民對互聯網安全的感知度較低，且其網上支付率很低，多數農村網民選擇貨到付款，對電子商務不信任從根本上影響了農村電子商務的發展。

5.2建議

就緒度、應用度、影響度應齊頭并進，打造黑龍江特色區域性農村電商平臺。在起步階段，這3個方面須兼顧發展。針對農村生產生活資料的采購需求，建設B2B、B2C綜合型農村電子商務服務平臺，完善農村電子商務服務體系，提供農產品交易、綜合服務、物流服務、金融服務等涉農電子商務的相關服務。及時準確地提供農產品市場信息，使農產品銷售渠道保持暢通，解決難買難賣問題。

涉農電子商務龍頭企業要當領頭羊，提升農民的電子商務意識。黑龍江省農村經濟主要依靠農業，與江浙地區的“淘寶村”不同，多數黑龍江省農村均自下而上由傳統行業轉型為電子商務服務業。為使黑龍江省加快農村電子商務的發展，應支持農產品流通企業建設、發展電子商務、加強農民對電子商務的認識，真正讓電子商務服務平臺為各方所用。

利用黑龍江省區域特色農產品品牌，拓展綠色食品電商銷售渠道。通過現有的各類電子商務平臺及淘寶、天貓、京東、蘇寧易購等國內知名第三方電子商務平臺，推動黑龍江省綠色食品網上銷售。同時，對黑龍江省綠色食品展示交易中心、旗艦店、連鎖店等現有綠色食品營銷渠道進行改造，逐步構建覆蓋全國的龍江綠色食品線上線下銷售網絡。

提升電子商務物流倉儲能力，培育農村電子商務人才。全面開展農村電子商務人才培訓，鼓勵大專院校與電子商務產業園區合作建立電商人才培訓基地，做到懂電商、善應用、通電商、善營銷。鼓勵農民工返鄉創業，針對傳統流通企業開展電商應用實訓，帶動企業形成“互聯網+流通”應用能力。

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