關于電商精準扶貧工作的有效性評價

吳艾芮 胡鈺

【摘 要】中國精準扶貧所取得的成就受到國際廣泛贊譽，近年來，隨著互聯網技術的廣泛普及，電商精準扶貧成為精準扶貧工作的重要動力之一。為了提高電商扶貧資源投入產出效率，實現資源的有效配置和規模效益，本文選取了龍井市、云陽縣、尋烏縣、利川縣等8個2017年國家級貧困縣的脫貧人數、郵電業務總量增長率、城鎮新增就業人數、農村常駐居民人均可支配收入增長率、及入駐網絡購物平臺企業等投入產出指標，運用DEA模型對各地區電商精準扶貧工作成效進行有效性測算與分析，并提出相應的政策性建議。

【關鍵詞】電商；精準扶貧；數據包絡分析

一、引言

我國農村電子商務發展溢出效應顯著，農村電子商務發展可以帶動創新就業，促進農村科技進步與普及，優化產業結構，轉變農村經濟發展方式，增加農民收入。正因為如此，電子商務扶貧工作才能取得如此顯著的脫貧效果。

雖然電商精準扶貧已取得了較為顯著的成果，但是從總體上看，我國貧困村縣電子商務基礎設施建設仍呈現滯后現象，電商精準扶貧缺乏統籌引導，電商人才稀缺，市場化程度低，缺少標準化產品，貧困群眾網上交易能力較弱，影響了農村貧困人口通過電子商務就業創業和增收脫貧的步伐。

為解決上述相關問題，加強電商精準扶貧的長效機制，國內外許多學者均對此展開研究，并發表了相關文獻。比如扎實推進貧困地區道路、互聯網、電力和物流等基礎設施建設，改善貧困地區電商發展的基本條件，或以典型的貧困縣為例，分析全國貧困縣存在的共性電商扶貧問題，提出政策性建議等。然而，關于貧困縣在電商精準扶貧投入產出指標方面的數據包絡分析研究卻并不充分。探討電商精準扶貧投入產出效率，根據DEA模型的投入產出優化目標值，有助于了解電商扶貧的資源配置效率，使電商精準扶貧更加聚焦，從而實現精準扶貧的可持續性，這對于國家制定和調整電商精準扶貧相關政策也具有重要意義。

二、DEA模型的建立

（一）DEA模型介紹

數據包絡分析法是美國運籌學家Charnes等提出的一種效率評價方法，可用于解決多輸入、多輸出同類決策單元的有效性分析。其特點為：①不僅可以對同類型決策單元的相對有效性做出評價和排序，還能進一步分析各決策單元非DEA有效的原因及改進方向；②DEA方法不需要確定各指標的權重，客觀性較強；③DEA方法通過對決策單元的原始數據進行計算評價，不必進行量綱一化處理，排除了人為因素。而考慮到在關于電商精準扶貧工作的有效性評價中并不存在明確的函數關系式，故數據包絡分析模型在此類研究中具有極強的優越性，因此可以將其引入到電商精準扶貧的有效性評價中。

1.規模報酬不變的CCR模型

CCR投入角度模型：

minθ，λθ，

st -qi+Qλ≥0

θxi-Xλ≥0

λ≥0

CCR產出角度模型：

maxφλφ，

st -φqi+Qλ≥0

xi-Xλ≥0

λ≥0

其中，q是產出，x是投入，θ為模型投入角度的效率值.產出角度的技術效率值為1/φ。由于規模報酬不變，CCR模型的前沿線為一條直線，稱為CRS前沿，而在DEA模型中只有位于前沿線上的單元才是有效的，其他單元均為非有效。非有效單元向前沿線移動的過程，即為決策單元的改進過程。

2.規模報酬可變的BCC模型

BCC投入角度模型：

minθ，λθ，

st -qi+Qλ≥0

θxi-Xλ≥0

I1λ=1

λ≥0

BCC產出角度模型：

maxφλφ，

st -φqi+Qλ≥0

xi-Xλ≥0

I1λ=1

λ≥0

此模型與CCR投入角度模型基本一致，除了I 1λ=1（單位向量*λ=1）這一項體現為可變的規模報酬假設，將導致模型前沿線發生變化，BCC模型前沿線為折線，為分段線性包絡，稱為VRS前沿。其中，投入角度的技術效率值為θ，產出角度的技術效率值為1/φ。

（二）決策單元界定

決策單元即為DMU，由于數據包絡分析是對同類型的DMU進行相對有效性評價，所以在選擇DMU時應遵循“同類型”標準，又因文章研究對象是國內電商精準扶貧工作的有效性，故本文將從全國592個貧困縣（市）中選取龍井市、云陽縣、尋烏縣、利川市、豐都縣、沙縣、臨安市、祿勸縣這8個來自7個不同省份的地區作為決策單元進行研究。

三、實證分析

（一）效率值分析

根據CCR模型的計算結果可以看出，在本文考察的8個地區中，只有3個地區的電商精準扶貧是整體有效的，占37.5%；非有效的地區共有5個，占62.5%，平均技術效率值約為0.5517，以上結果均說明我國貧困地區的電商精準扶貧的水平和能力還有待提高。

（二）規模效率分析

以上對于效率值的分析是基于CCR模型進行的，在數據包絡分析模型中，由于規模報酬不變，CCR模型的前沿線是一條直線，而BCC模型的前沿線是一條折線，故BCC模型的效率值大于等于CCR模型的效率值。規模效率=CCR的效率值/BCC的效率值。

四、結論與對策啟示

本文以我國8個來自7個不同省份的貧困地區作為決策單元，基于DEA模型對各地區的純技術效率、綜合效率和規模效率進行了測度與分析，以此來對我國電商精準扶貧進行有效性評價并提出政策性建議，研究結果已于上文進行充分描述，在此不再贅述，基于以上研究結果，提出以下政策性建議：

第一，將DEA模型引入電商扶貧績效評價體系，對投入冗余與產出不足的地區進行投入結構的改善。

第二，增加新技術引進并進行技術升級改造，提高生產技術效率從而實現精準扶貧工作綜合有效。

第三，對規模和投入、產出不相匹配的地區進行規模效率改造。