信息技術視角下縣域農產品電商績效評估及其影響因素分析

賈 鋮 夏春萍*

(1.華中農業大學 經濟管理學院，武漢 430070；2.湖北農村發展研究中心，武漢 430070)

隨著互聯網技術普及、網民規模增長和大數據平臺的發展，傳統消費方式的改變以及電商與不同產業融合創新的持續縱深推進，加之第三方物流配送體系輻射范圍擴大，“一村一品”特色化經營，線上線下融合發展的全渠道銷售模式進入了實質性階段[1-3]。農產品電商平臺正成為降低農產品“流通桎梏”，加快農產品上行的新通道。它是對以批發和集貿市場為主導、超市為發展方向的線下流通體系的有力補充，是鄉村振興戰略的重要組成部分[4]。農產品電商突破了地域限制，擴大了農產品銷售半徑，同時減少了農產品信息搜尋成本，縮短流通環節，提高流通效率，進而推動農業經濟轉型與農戶收入增收[5-8]。因此，提升農產品電商發展水平，對規劃與引導未來農村產業發展、小康社會的建設具有重要的現實意義。2019年中央1號文件再次提出實施數字鄉村戰略，深入推進“互聯網+農業”，農產品電商已成為新時代解決“三農問題”的重要“突破口”。由此隨之而來關于農產品電商的研究也大量涌現，不同學者從不同角度分別探討了農產品電商發展的模式、績效等。其中，涉及農產品電商發展模式的研究較多，也頗為成熟。一般將國內農產品電商模式分為網絡直銷交易模式[1,9]、網絡第三方平臺交易模式[9]、社交網絡平臺的交易模式[1]等；而關于農產品電商績效的研究卻較少，主要包括評價指標體系構建[10-11]、農產品電商績效測算[12]、農產品電商平臺評估[13-14]等。有學者通過使用發展中國家的調查數據證明，信息技術對農產品銷售規模和改善農戶福利有著顯著的積極作用[15-17]；但也有學者發現信息技術未必能夠給發展中國家的農戶帶來顯著的積極影響[18-19]。然而前人多是從微觀視角下分析信息技術與個體收入之間的關系，而在宏觀層面上，信息技術是否仍會造成農產品電商發展的區域差異卻較少涉及。

現階段對農產品電商績效評估的研究居多。其中，張莉[20]采用AHP層次分析法得出網絡平臺是當前農產品營銷的最佳選擇；田剛等[21]采用2008—2015年數據證實了生鮮農產品線上交易增速明顯，農產品電商績效較好，這與李麗等[22]通過調查數據驗證農產品電商在扶貧方面取得成效的結果一致；然而史嘉興等[23]利用ANP評估法卻認為農產品網絡營銷績效“一般”，甚至“較差”。主觀指標的確認難免存在認知的差異性，從而影響結果判定的真實性。目前國內關于農產品電商的研究還存在兩點不足：①農產品電商績效概念界定模糊，導致測度指標單一或評估方法過于主觀；②缺乏縣域數據研究信息技術對農產品電商績效的影響[9]。由此，本研究嘗試在信息技術視角下，采用縣域數據，利用數據包絡分析(Data envelop analysis, DEA)等非參數模型評估2018年重慶市38個縣域農產品電商發展水平，以期從縣域層面揭示農產品電商發展的績效水平及其影響因素，從而提出相應的發展對策。

1 概念界定與模型變量

1.1 概念界定

農產品電商是將電子商務應用在農產品流通領域，是“互聯網+農產品”的一種表現[24]。農產品電子商務概念包括廣義含義，是指涉及整個農業生產鏈條產生的所有電子交易活動，包括對農產品生產、銷售、質量追溯及其售后客戶關系維護等[24]；而狹義農產品電商僅針對農產品銷售環節，即通過第三方線上平臺或社交軟件進行農產品售賣[24]。由于信息技術視角下農產品電商發展涵蓋了農產品生產與流通的整個過程，所以本研究選擇廣義含義上的農產品電商概念。

1.2 理論假設

在信息技術視角下，農產品電商包括農產品生產與農村電商基礎設施建設，能夠幫助農戶完成農產品從生產到線上交易的一系列活動。創新理論認為創新是經濟增長的主要動力，信息技術作為創新的主要形式對經濟發展有著重要的推進作用[25]。經濟發展對農產品電商技術的引進與應用具有直接關系，而居民作為信息技術的采納人與推動者，其收入或消費水平的高低也能間接反映不同地區經濟發展的差異，繼而影響到農產品線上“交易”的進展。然而信息技術生產率悖論卻認為信息技術的過度投資并不一定會帶來生產率的提高[26]。對農產品電商而言，信息技術不僅僅是傳統概念上的新技術，更表現為一種“通用技術”，通過加強電商基礎設施建設與應用增加了農產品附加值、擴大了生產者和消費者剩余，繼而提高社會福利水平。但信息技術在農產品生產或電商基建規模上的過度投資可能會由于測度不當、效用滯后、資本比重相對低下和管理失當等影響農產品線上銷售額的提升[25]。因此，基于上述理論的分析，本研究提出以下假設：

假設1：居民收入或消費水平正向影響農產品電商績效提升；

假設2：農產品生產中信息技術的應用水平可能負向影響農產品電商績效提升；

假設3：電商基礎設施建設規?？赡茇撓蛴绊戅r產品電商績效提升。

1.3 模型選擇

1.3.1農產品電商績效測度

數據包絡分析(DEA)是使用數學規劃(包括線性規劃等)方法進行評價具有輸入輸出的“單位”(決策單元，DMU)間的相對有效性，是一種非參數評估相對效率的統計方法[27]。研究中常用到的DEA模型包括CCR模型與BCC模型等。其中CCR模型假定規模報酬不變，測算的綜合效率包含技術效率與規模效率；而BCC模型假定規模報酬可變，測算效率僅能評估技術有效性，通過綜合效率與純技術效率計算可剝離出規模效率的成分。電商技術水平與平臺規模對農產品電商銷售的影響同等重要，而且對當地政府而言，在保證產出不變的前提下，減少資源投入，既能節約成本，提升利益，又能最大化利用有限資源。由此，本研究選擇以投入導向為主的DEA模型評估縣域農產品電商發展效率，并代表其在考察期內的績效水平[27-31]。限于篇幅限制，其模型公式不予贅述。另外，利用DEA模型測算出的農產品電商績效是m種投入與n種產出系統中的相對績效，并不能表示投入對產出的影響程度，需要進一步通過Tobit模型探究影響農產品電商績效的主要因素。

1.3.2農產品電商績效影響因素

Tobit模型也稱為樣本選擇模型、受限因變量模型、截尾回歸模型等，是因變量滿足某種約束條件下存在截尾回歸的數學模型。該模型的表達式為：

(1)

1.3.3農產品電商績效影響因素的層級模型

基于DEA-Tobit兩階段模型對農產品電商績效進行分析，雖然能夠明確影響農產品電商發展的主要因素，但無法區分不同要素之間的層級關系。由此，本研究進一步引入ISM模型(分析復雜的社會經濟系統)[24]，構建縣域農產品電商績效影響因素間的層級模型[32]。

1.4 變量選擇

1.4.1農產品電商績效評估指標

前人多是從農戶角度對農產品電商績效進行評估，缺乏宏觀指標的權威統計?；跀祿傻眯栽瓌t，本研究借鑒趙友森等[33]利用主成分分析法得到的農產品電商評估指標體系，包括資本投入等財務指標，包裝、物流等電商技術指標以及線上交易人數等用戶參與指標。從信息技術視角下的資本投入、人員參與和信息技術服務水平3個維度選擇農業農村信息化財政支出額、每十萬人上網人數、益農信息社總量等指標。其中，益農信息社能為農戶提供信息技術指導與有效信息，用益農信息社總量表示不同地區信息技術服務水平；而農產品電商資本投入與電商從業人員卻無法獲得各縣域統計數據，只能獲得信息化支出額并將其作為對農產品電商資本投入的衡量指標，用上網人數來表示農產品“賣出去”與“買進來”的用戶參與人數。另外，根據農產品電商概念，本研究選擇農產品網絡零售額、農產品質量安全追溯的交易額[16]作為農產品電商績效評估的產出指標。雖然農產品網絡零售額與農產品質量安全追溯交易額屬于平行系統，但都屬于農產品電商廣義概念中的重要組成部分，同時納入指標體系中可以提高農產品電商績效評估的準確度，根據模型理論測算績效水平。如表1所示：

表1 重慶市農產品電商投入-產出指標Table 1 Agricultural product e-commerce input-output index of Chongqing

1.4.2農產品電商績效的影響因素

信息技術應用在農產品生產與電商基礎設施建設的水平都會對農產品電商績效產生負向或正向影響[34]。例如：不同種類農產品對電商銷售的需求差異較大[35]，其信息化程度會對農產品電商發展產生影響[1]；石魯達等[31]通過定性-定量方法驗證了經營者的個體特征和經濟收入會間接影響對農產品電商的采納意愿；除此之外，平臺規模、網絡支付系統等基礎設施也會影響到農產品電商的發展[1]?；诖?，本研究最終從農產品信息技術生產水平、城鄉人均經濟發展水平、農產品電商基建規模水平等3個維度選擇露天農產品信息技術水平等11個二級指標變量：

1)農產品信息技術生產水平：通過信息技術種植的農產品質量往往附加值更高[35]，而電商平臺的發展也為高質、綠色、無污染的農產品提供了新的銷售渠道，但由于農林牧漁業信息技術應用水平的統計數據難以全面覆蓋，所以，本研究選擇露天農產品信息技術水平、大棚農產品信息技術水平、畜禽產品信息技術水平、水產產品信息技術水平代表不同種類農產品信息技術應用水平的指標；

2)城鄉人均經濟水平：經濟收入是消費的前提[25]，城鄉人均通信消費水平、城鄉居民人均收入水平既在一定程度上決定著農戶是否會在意采納電商銷售的機會成本，也影響著居民是否會線上采購農產品的意愿。所以，本研究選擇城鄉人均消費額、城鄉居民人均可支配收入作為居民經濟水平的衡量指標；

3)農產品電商基建規模水平：選取每個行政村電商服務站點數、建設電商服務站的行政村比例、每個行政村益農信息社數、建設益農信息社的行政村比例、電子政務開通的行政村比例[34]等5個比值變量衡量不同縣域的農產品電商基礎建設水平。如表2 所示。

2 研究區域與數據來源

2.1 研究區域

重慶市是我國中西部唯一的直轄市，長江上游地區的經濟、金融、科創、航運和商貿物流中心，西部大開發重要的戰略支點、“一帶一路”和長江經濟帶重要的聯結點以及內陸開放高地，然而重慶市經濟發展卻呈現出明顯的“二元”結構，尤其是農村信息渠道的不完善，間接影響了重慶市農業現代化發展。由此，本研究選擇重慶市作為研究地區，主要基于以下考慮：第一，信息技術應用于農產品生產及銷售環節并產生了經濟效益；第二，在縣域層面統計了農產品電商交易額等區域數據。進而在有效評估農產品電商績效水平的同時，著重分析影響農產品電商發展的關鍵因素。

表2 縣域農產品電商績效差異的影響因素Table 2 Factors affecting the differences in the performance of agricultural products in counties

2.2 數據來源

研究數據主要來自于重慶市農業農村委員會在2019年4月對全市2018年38個縣域農村信息化、農村電商發展的全面調查；部分缺失數據通過二次調查進行合理補充，最終獲得重慶市縣域農業農村信息化財政支出額等27個有效指標數據。

3 結果與分析

3.1 縣域農產品電商發展的績效評估

利用MaxDea軟件測算重慶市38個縣域農產品電商的綜合績效、純技術績效與規?？冃ВY果如表3所示：

表3 重慶市38個縣域農產品電商績效Table 3 Performance evaluation of agricultural products in 38 counties of Chongqing

通過表3，從綜合績效層面分析，重慶市農產品電商發展整體處于中等水平，38個縣域綜合績效均值為0.55。其中江北區等9個縣域農產品電商績效達到1，占重慶市全部縣域的23.7%，說明上述地區總體信息技術投入與農產品電商經濟產出之間相對有效。在信息技術資金投入、服務水平等方面處于相對最佳狀態；而大渡口區等27個縣域的綜合績效較低，表明重慶市大部分地區投入資源不足或平臺規模有限，整體處于非有效或弱有效狀態。其中大渡口區績效得分僅為0.067，是江北區的1/15，暴露出重慶市縣域間存在明顯的兩極分化，也證實了本研究選擇重慶市作為研究區域的初衷。

從純技術績效層面分析，大渡口區、綦江區、潼南區、武隆縣、沙坪壩區等4個縣域績效得分為1，但上述地區綜合績效得分卻很低，說明信息技術可能由于平臺規?；蜻\營不當等原因導致無法順利轉變為生產力，從而制約該地區農產品電商的發展水平。另外，共15個區縣純技術績效得分為1，表明重慶市大部分地方政府重視信息技術投資，技術投入-產出處于相對有效狀態。

而從規模績效層面分析，大渡口區等10個縣域績效值低于0.3，電商平臺規模較小，對農產品電商綜合績效影響程度更大。2018年，長壽區、江津區、大足區等3個縣域的規?？冃С^0.9，現有電商平臺的規模合理，且可以滿足農產品線上交易與質量追溯的有效運轉；而其他25個縣域的規?？冃Ы橛?.3～0.9，占全市的66%，暗示大部分地區電商平臺規模并沒有達到最合理狀態，仍有提升的空間[13]。

3.2 縣域農產品電商發展的空間特征

利用ArcGis軟件中的自然間斷點法(地圖分級算法)分別將縣域農產品電商發展的綜合績效、純技術績效和規?？冃б来蝿澐譃榈偷瓤冃^、中等績效區與高等績效區等三級分類，繪制圖1(a)、(b)、(c)；同時根據規模報酬變化繪制圖1(d)。

在重慶市行政區劃地圖與表3匹配過程中，其中的萬盛區在地圖中并沒有坐標與之對應，地圖中的渝中區也缺少具體數值。作者通過查閱2018年《重慶市統計年鑒》[36]，發現渝中區作為重慶市大都市之一，其經濟中心聚焦在金融、商貿與旅游業，發展以“二、三產業”為主，涉及農產品電商的數據幾乎為0。綜上考慮，故將渝中區農產品電商績效歸為0，從而與地圖匹配，繪制圖1。In the process of matching the administrative division map of Chongqing with the data of Table 3, the Wansheng District in Table 3 has no coordinates corresponding to it in the map, and the Yuzhong District in the map also lacks specific values. The author consults the “Chongqing Statistical Yearbook of 2018” and finds that Yuzhong District is one of the metropolises in Chongqing, and its economic center focuses on finance, commerce, and tourism, and the development is mainly based on “second and third industries”. So the data is almost zero. In summary, the authors attribute the performance of agricultural products in Yuzhong District to 0, thus drawing Fig.1.圖1 重慶市38個縣域農產品電商發展的空間布局Fig.1 Spatial distribution map of agricultural product e-commerce development in 38 counties of Chongqing

圖1(a)、(c)表明電商基礎設施規模是農產品電商發展的主要影響因素。整體水平與規模水平在空間分布趨于一致，高績效區主要集中在重慶市的西北、中部以及西南部，其均值高于0.751；另外從圖1(d)也可以發現除北部和中部少數地區外，全市大部分區縣是可以通過拓展電商平臺規模，實現農產品電商整體績效的提升。不同于圖1(a)、(c)，圖1(b)結果顯示純技術高效區覆蓋范圍多于高規模地區。其中，包括除城口縣外的北部、中部大部分地區、西南及東南地區。大部分信息技術的普及程度較高的現象也可以推斷出各地政府高度重視信息技術在農產品電商發展過程中的投入強度與支撐力度。

綜上，重慶市自西南向東北沿長江流域帶，縣域農產品電商發展水平最高，其次沿西北與東南方逐步向兩邊降低。長江流域帶成為重慶市農產品電商發展的高聚集中心。一方面可能由于毗鄰水源，土壤肥沃，農產品種植規模較大，品種較多，從而保證了農產品線上“持續供應”的數量與“好評如潮”的質量；另一方面，信息技術的引入與電商基礎設施的建設也擴大農產品的“銷售半徑”，克服了區域限制，拉動了重慶市內長江流域沿邊地區農產品電商發展的整體水平。

3.3 縣域農產品電商績效的影響因素

在上述分析中，將DEA模型測算得到的綜合績效值作為式(1)的因變量，將信息技術視角下初步篩選的11個影響因素為作為自變量，進行Tobit回歸。

在回歸之前，對原始數據進行共線性檢驗。其中，11個自變量中VIF最大為5.56，且小于10，所以變量之間不存在多重共線性；但由于自變量量綱不同，采用Z-Score方法標準化消除自變量的單位差異，再進行Tobit回歸。模型結果如表4所示：

1)在模型Ⅱ中，露天農產品與大棚農產品信息技術水平對農產品電商績效具有顯著負向影響，而畜禽產品與水產品信息技術水平正向影響農產品電商績效，且畜禽產品影響效果顯著，從而證實了假設2。推測原因一方面露天與大棚農產品信息技術的投入，更多表現在農產品生產端，增加了其產品附加值，但儲存期可能較短，尤其設施大棚內的“反季節農產品”。伴隨“銷售半徑”的擴大，較高的保鮮物流成本不僅會改變農產品的口感，也會影響到消費者的體驗，從而減少購買意愿；而對于畜禽與水產品來說，其生長周期較短、儲存期限較長、保鮮運輸成本較低、信息技術運用能夠提高肉質農產品的流通效率，例如，物聯網技術，既可以檢測產品質量，又能對接供需信息、減少流通環節，從而滿足跨區域消費者的需求，直接推動了農產品電商發展。

2)城鄉人均經濟水平對績效的影響并不顯著，并未證實假設1。筆者推測可能因為居民收入與通信消費水平并不能合理表示區域經濟對農產品電商整體績效的影響，電商在農產品“線上交易”環節中更多的是受到政府與市場的調控作用。

3)在農產品電商流通環節中，每個行政村電商服務站與電子政務開通的行政村比例對農產品電商績效提高具有顯著正向影響；電商服務站可以為農產品網上銷售提供技術支持與信息傳播，村內服務站數越多代表當地政府對農村電商發展的重視與資源傾斜，同時也提高了電商平臺的服務水平；但開通電商服務站行政村的比例越高反而抑制績效水平提升，說明縣域內電商基礎設施建設規模投資越大并不一定能提高績效水平。另外，村內益農信息社旨在為農產品生產提供技術指導，側重于農產品電商運營鏈中的生產端；但對農產品銷售的影響較小，而且由于行政村內資源稟賦的有限性，過多投資益農信息社的建設規模也會制約村內電商服務站規模的擴大，影響農產品電商發展的經濟水平，由此則論證了假設3。

綜上，通過Tobit模型分析，假設2和3得到驗證，而假設1并沒有得到論證。不同種類農產品信息技術應用水平對農產品電商績效的影響各異。其中傳統種植業信息技術的應用主要集中在農產品的生產端，負向影響農產品電商績效水平；而肉質類農產品信息技術多應用于農產品電商的流通端，促進農產品“線上交易”的效益規模。由于居民收入與消費的單一性導致影響績效水平的程度較低。與此同時，電商基建規模水平對農產品電商發展的直接影響效果更佳。上述實證分析客觀證實了“信息技術生產率悖論”的存在。此外，為了進一步理順各影響因素之間的邏輯關系，本研究引入ISM模型分析核心要素間的層級結構。

3.4 縣域農產品電商績效影響因素的層級分析

在Tobit回歸得出影響農產品電商發展的主要因素后，運用ISM模型構建農產品電商綜合績效條件下影響因素間的鄰接矩陣，通過Matlab軟件計算可達矩陣的解析解，從而繪制農產品電商綜合績效影響因素間的層級結構圖，如圖2所示。

表4 縣域農產品電商績效差異的影響因素分析(Tobit)Table 4 Analysis of factors affecting the differences in the performance of agricultural products e-commerce in counties

圖2 縣域農產品電商績效影響因素的層級結構Fig.2 Driving mechanism of comprehensive performance of county agricultural products e-commerce

從圖2可以看出，露天、大棚等傳統種植業與畜禽養殖業的信息技術應用水平是影響重慶市縣域農產品電商發展的表層因素。信息技術在種植業的應用水平可以提高農產品的附加值，而在養殖業的運用能夠提高肉質農產品的流通效率，減少信息搜尋成本，實現供需信息對稱。優質的農產品與高效的物流技術直接影響到農產品電商的績效水平。與此同時，農產品生產端與流通端中信息技術應用得益于其村內電商服務站與益農信息社的規模。一方面可以為農產品生產提供技術指導；另一方面也能借助電商平臺為其提供有效的銷售渠道。而電子政務開通的行政村比例說明從政策根源支撐農產品電商的發展，開通電子政務意味著當地政府對信息技術的重視程度以及社會宣傳等資源傾斜力度，才能進一步推動開通電商服務站點建設的進程，擴大電商服務的輻射水平。另外，縣域政府借助互聯網平臺對村內特色農產品信息的公開也會吸引電商公司的入駐頻率，從而借助社會資源帶動本地農產品銷售強度，提升農戶福利水平。

4 結論與建議

4.1 結論

本研究在信息技術視角下構建DEA-Tobit-ISM三階段模型，評估了重慶市2018年38個縣域農產品電商發展的績效水平，并揭示其空間分布特征，分析了影響縣域農產品電商發展的主要因素，主要結論如下：

第一，重慶市農產品電商發展整體處于中等水平，但仍有76%的地區屬于非有效區域，存在投入資源利用不足等現實問題?？臻g上自西南向東北沿長江流域發展水平最高，其次向西北與東南兩邊逐步降低，存在明顯的“中間高，兩頭低”的分布格局；相對于純技術績效而言，規?？冃r產品電商整體績效提升的影響效果更為顯著。

第二，①在農產品信息技術生產水平中，露天、大棚等種植業信息技術應用水平負向顯著影響農產品電商績效，畜禽肉質等養殖業農產品正向顯著影響其績效水平，農產品信息技術應用于流通端水平比生產端更能提高農產品電商的績效水平，繼而驗證了假設2；②個體收入與通信消費水平對農產品電商績效提升的影響較少，假設1未得到證實；③農產品電商基建規模對其績效影響程度更加明顯。其中，村內電商服務站規模與電子政務開通的行政村比例對農產品電商發展具有顯著正向影響，但行政村內益農信息社規模與開通電商服務站行政村比例負向制約其績效提升，從而證實了“信息技術生產率悖論”中的假設3：信息技術過度投資并不一定能帶來生產績效的提高。

第三，從信息技術視角下縣域內電子政務開通的行政村比例是影響農產品電商發展的深層因素，電子政務開通的行政村高度重視信息技術應用與有效信息共享，便于吸引電商企業入駐；同時傾斜資源投資力度建設農村電商服務站與益農信息社，從種植業信息技術生產端和畜禽肉質農產品流通端雙向影響農產品電商的績效水平。由此斷定，當地政府支撐是“農產品電商”發展的核心驅動力。

4.2 建議

根據研究結論，為縮小重慶市縣域農產品電商發展差距，有效推動農產品電商的協調發展。本研究從信息技術視角下提出以下建議：

第一，提高重慶市西北和東南地區農產品電商基礎建設規模，可以有效提高農產品電商發展水平；加強長江流域帶與周邊區域的電商互動交流，形成“中間帶動兩邊”的幫扶模式促進農產品電商一體化發展。通過電商項目“以點帶面”實現信息技術資源優化配置，從而提高農產品“線上交易”的經濟產出；

第二，適當減少露天、大棚等農產品等生產端信息技術的投入資源，增加其流通端信息技術應用水平，如供需信息對接系統等，避免過度投資引起的“信息技術生產率悖論”；增加畜禽等養殖業農產品信息技術投資力度，注重物聯網技術應用。提高行政村內電商服務站規模，降低對益農信息社的投資額度，集中人力、財力、物力打通農產品上行的流通渠道，打造“一村一品”優質農產品的同時，減少銷售信息的搜尋成本，縮小農產品從“田野到餐桌”的流通環節，最大化提高信息技術資源的利用效率，保證農產品電商的穩定發展；

第三，堅持政府政策指導，逐步縮小縣域電商發展差距。一方面繼續提高開通電子政務行政村的比例，引導當地政府對信息技術的重視程度與資源傾斜力度，公開農產品品質、價格等信息，招商引資，吸納更多電商企業入駐、交流；另一方面也要避免過度投資，適當增加村內電商服務站規模，減少同村農戶對信息技術資源的惡性競爭，及時更新線上交易的市場信息等，從而規避農產品滯銷或供給不足的窘境，保證不同縣域農產品電商的協調發展。

因此，未來重慶市農產品電商仍需按照政府引導、信息技術支撐的模式發展。打造“一村一品”，提高農產品附加值的同時，著重拓展行政村內電商基建規模水平，提升農產品電商流通的效率，繼而優化資源配置，促進區域農產品電商的發展水平。