基于因子分析法的农村电子商务发展水平实证分析

张 鸿， 李明甲， 汪玉磊

(西安邮电大学经济与管理学院，陕西西安 710121)

随着我国“互联网+”和“大数据”战略的深入推进，现代信息技术迅猛发展，使产业之间的创新融合达到了空前的程度，电子商务作为促进产业结构转型和创新驱动发展的新载体，成为推动经济增长的引擎[1]。农村电子商务通过网络平台嫁接各种服务于农村的资源，拓展农村信息服务业务、服务领域，使之兼而成为遍布县、镇、村的“三农”信息服务站。作为农村电子商务平台的实体终端直接扎根于农村服务于“三农”，真正使“三农”服务落地，使农民成为平台的最大受益者[2]，已成为我国电子商务发展的主要方向之一。至2015年，我国农村网民规模达1.86亿，占全国网民总量27.9%，农村网民网络购物用户规模为7 714万户，年增长率高达 40.6%。2014年，我国农村网络消费总额约为1 800亿元，预计2016年将达到4 600亿元，阿里巴巴“千县万村”项目已全面启动[3]，农村已成为电子商务发展的新蓝海。

然而，由于我国幅员辽阔，各地经济发展水平、思想观念、政策支持、产业布局等方面存在差异，不同省份农村电子商务发展水平不平衡，总体上看，东部经济发达地区的农村电子商务发展水平明显高于西部内陆地区。同时，农村电子商务发展不断将互联网与传统产业融合，涉及到社会、文化、经济等领域诸多问题，但是从已有文献研究来看，理论研究跟不上农村电子商务实践增长的速度，缺乏对我国农村电子商务区域发展水平的评价，不能准确地把握农村地区电子商务发展程度以及存在的问题。

因此，本研究运用我国各省(市)农村电子商务发展数据，对不同省(市)农村电子商务发展水平进行了评价以及实证分析，系统地构建了我国农村电子商务发展水平评价模型，归纳了我国农村电子商务发展的区域类别，对比了各个类别的差异性，基于此提出了进一步发展农村电子商务的政策建议。

1 农村电子商务发展水平的评价模型

1.1 评价指标的确定

电子商务发展水平的研究最初是源于对知识经济和信息经济的研究[4]，虽然这些研究并非直接针对电子商务产业，但为电子商务发展水平的测度开辟了一条道路。马克卢普构建了包含5个方面的信息经济测度体系，分别是教育、研究与开发、通信媒介、信息设备、信息服务产业[5]。波拉特对信息产业进行了全面的分类，评价美国的信息产业发展情况[6]。

近年来，国内学者从不同角度、建立不同的评价体系、运用不同的评价方法对我国电子商务发展水平进行评价研究。刘敏等从电子商务发展准备度、使用强度、影响度3个方面入手建立指标体系[7]。任今方在区域电子商务发展水平测度方法研究中，从企业应用类、个人应用类和交易规模3个方面提出了评价体系，运用层次分析法对区域电子商务发展水平进行了评价[8]。杨坚争等运用因子分析法从网络营销、电子支付指标、物流指标等方面对跨境电子商务进行了评价[9]。从已有研究来看，对电子商务发展水平评价指标大致是从参与主体水平、信息化水平、经营状况指标等方面进行设计的。但是，关于我国农村电子商务发展水平的研究较少，因此，对我国不同省份农村电子商务发展水平研究具有一定价值。

基于此，结合目前我国农村电子商务发展特点，依据评价指标的设计原则，建立我国农村电子商务发展水平评价模型，共选取12个评价指标，评价指标体系见表1。

评价体系主要从参与主体水平、农村信息化水平和电子商务经营状况这3个方面对我国农村电子商务发展水平进行分析，各级指标的具体含义如下：(1)参与主体水平主要由农村居民人均可支配收入、农村居民人均交通通信消费支出、农村宽带接入用户、大专以上人口占总人口比例这4个指标来衡量。其中，农村居民人均可支配收入主要反映农村居民的整体消费能力；农村居民人均交通通信消费支出主要反映农村居民在信息基础设施方面的投入； 农村宽带接入用户主要

表1 我国农村电子商务发展评价指标体系

反映农村互联网接入规模；大专以上人口占总人口比例主要反映人口综合素质水平。(2)农村信息化水平由域名数、网站数、农村用电量、农村投递路线、已通邮的行政村比重这5个指标来衡量。其中域名数是互联网中注册用户数，用来衡量互联网发达程度；网站数量用来反映互联网多样化发展程度；农村用电量一定程度上反映农村信息化应用水平；农村投递路线主要反映农村基础物流线路建设水平；已通邮的行政村比重反映各地区农村物流设施建设程度。(3)电子商务经营状况主要是从有电子商务交易的企业数、电子商务销售额、电子商务采购额3个角度来衡量。有电子商务交易的企业数量反映各地区电子商务发展规模；电子商务销售额和电子商务采购额从不同流向来衡量电子商务对经济的贡献度。

1.2 评价模型构建

采用主成分分析法来评价我国农村电子商务发展水平。主成分分析法是运用线性变换的方法，将复杂的多个变量转化为个数较少的几个变量的一种多元统计分析方法。基本思想是通过研究指标的内在联系，从而将较多的指标转化为几个相互独立且包含原始指标大部分信息(80%或85%以上)的综合指标[10]。主成分分析法得到的权数是由数据分析得到的，减少了主观因素的影响，且主成分相互独立，避免了信息交叉，使评价更为准确[11]。主成分分析的数学模型可以表示为

(1)

矩阵形式表示为

F=A×Z+ε。

(2)

且满足以下3个条件：

m≤p；

Cov(Z,ε)=0，即Z和ε是不相关的；

D(Z)=Im(单位阵)，即Z1，Z2，…，Zm不相关且方差皆为1。

(3)

即ε1，ε2，…，εp不相关，且方差不同。

式中：F为可以实际测量的p个指标所构成的p维随机向量，Z是不可观测的向量，是根据主成分分析法提取出的公共因子。A为因子载荷矩阵，

(4)

式中：aij(i=1,2,…,p；j=1,2,…,m)为因子载荷，是第i个变量在j个公共因子上的负荷，反映的是第i个变量在第j个公共因子上的相对重要性，ε为F的特殊因子。

2 农村电子商务发展水平实证分析

2.1 农村电子商务发展水平主成分分析

采用PASW Statistics 18统计软件，选取全国31个省(市)的12个指标进行因子分析，数据均来源于《2015中国统计年鉴》。

2.1.1 原始变量标准化处理 由于初始变量单位不同，因此需要先对原始变量进行标准化处理，本研究采用标准差方法进行标准化处理，具体公式为：

(5)

2.1.2 KMO检验 由表2可见，KMO值为0.754>0.5，且Bartlett的球形检验结果P值=0.000<0.05(0.05为显著性水平)，Bartlett检验拒绝原假设，认为各个变量之间不独立，即存在相关性，适宜做因子提取。

表2 KMO和Bartlett球形检验

2.1.3 主成分提取 对原始数据进行标准化处理，并对标准化后的变量通过特征根提取主成分(表3)，前3个成分的特征值大于1且累计贡献率达到了84.024%，表明3个主成分解释了12个指标反映的大部分信息，说明提取3个主成分较为合理，同时对主成分矩阵进行旋转，得到成分矩阵和旋转成分矩阵(表4)。从表4可以看出，农村居民人均交通通信消费支出、农村居民人均可支配收入、大专以上人口占总人口比例3个指标在第1主成分上载荷系数的绝对值最大，因此将其归为第1主成分，这些指标反映了我国农村地区电子商务发展的相关软环境条件，将其命名为社会发展因子；域名数、电子商务采购额、网站数、电子商务销售额4个指标在第2主成分上载荷系数的绝对值最大，将其归为第2主成分，这些指标反映出电子商务发展的规模，将其命名为行业发展因子；已通邮的行政村比重、农村宽带接入用户、农村投递路线、农村用电量、有电子商务交易的企业数5个指标在第3主成分上载荷系数的绝对值最大，将其归为第3主成分，这些指标反映出农村电子商务基础设施建设的水平，将其命名为信息化发展因子。

2.1.4 主成分系数得分 进一步得到3个主成分的得分系数矩阵(表5)。

2.1.5 综合评价函数 根据表6各个指标在各个主成分上的得分可以构造出我国不同省份农村电子商务发展水平的综

表3 解释的总方差

表4 旋转成分矩阵

表5 成分得分系数矩阵

合评价函数：

Z=Z1+Z2+Z3；

Z1=0.319×P_in+0.451×P_co-0.024×Net+0.261×R_coll-0.178×Domain-0.041×Web+0.120×Elec-0.156×Deli-0.151×R_vi+0.122×Enter-0.001×Sales-0.029×Purc；

Z2=-0.109×P_in-0.341×P_co-0.057×Net+0.059×R_coll+0.393×Domain+0.304×Web-0.143×Elec-0.044×Deli+0.264×R_vi-0.091×Enter+0.254×Sales+0.300×Purc；

Z3=0.009×P_in+0.126×P_co+0.320×Net-0.218×R_coll-0.065×Domain-0.078×Web+0.289×Elec+0.342×Deli-0.077×R_vi+0.242×Enter-0.056×Sales-0.085×Purc。

2.1.6 不同省份发展水平及排名 根据以上各主成分表达式可以计算出不同省在3个主成分上的得分和综合得分，计算结果见表6。从表6可以看出，排名前10的省份得分均为正值，说明这些省(市)农村电子商务发展整体水平较高，均位于全国平均水平之上。其他省份综合得分为负值，表明农村电子商务发展水平在全国平均水平之下。电子商务发展水平前10名的省(市)，其综合得分远远高于排名靠后的省份，这些省份在社会发展、行业发展、农村信息化3个主成分上都有较高的得分。综合排名靠后的省份大多是西南、西北地区省份，且在3个主成分上的得分相对较低。原因在于一方面由于这些地区受到经济发展水平、社会发展水平的限制，在农村电子商务资源配置、基础建设和技术支撑等方面还存在较大缺口，电子商务发展动力不足，导致电子商务的行业规模没有突破性增长，另一方面电子商务促进经济增长的效应没有显现，农村地区的信息化、现代化程度较低，农民生活水平和农村经济状况不佳，产业协同发展的能力极为有限。由此看出，我国农村电子商务发展存在区域不平衡性。

2.1.7 各主成分差异性分析 从第1主成分的得分(表6)来看，全国有19个省(市)的得分处于全国平均水平之上，上海市得分最高，达2.441 497，最低得分甘肃省，为-1.045 000，其中得分较低的省份大多处于西部比较落后的地区，如甘肃省、广西壮族自治区、云南省、西藏自治区、贵州省等省份，这些省份的得分远比处于东部地区省份的得分低，表明我国西部省份农村电子商务的社会发展环境较差。地处西部地区的省份，大多经济发展水平与我国中、东部地区相比差距明显，农村地区发展较为落后，人员素质偏低，居民收入水平不高，严重阻碍了农村地区的经济发展，导致农村经济活力不足，相应地农村消费水平也难以提高。这种不足表现在2个方面，从供给角度来讲，农村交通通信基础设施建设水平相对落后，交通通信便利程度普遍偏低， 农村居民的一些基本通信需求得不到满足，严重制约着农村电子商务的落地；从需求角度来讲，农村现代化水平低，环境较为封闭，大多数农民依然习惯于自给自足的生活方式，交通工具、通信工具的使用率低，导致信息闭塞，不具备发展电子商务的条件。

表6 我国各省农村电子商务发展水平得分及排名

从第2主成分的得分(表6)来看，全国有11个省份的得分高于全国平均水平，最高得分为广东省，为3.476 445，最低得分为青海省，为-1.776 610。我国农村电子商务行业发展已经具有一定的成效，电子商务平台已有了一定数量，蕴藏了一定的发展潜力。但广大的西部省份与广东省、北京市、上海市、山东省等东部省份相比，仍存在巨大的差距。分析得分较高的地区发现，这些地区或者是中国的经济重镇，或者是沿海开放城市，在商贸流通等领域资源丰富，优势明显，电子商务承载力较强，促进了电子商务行业的蓬勃发展。而广大的西部省份受意识观念等因素的影响，现代化程度较低，农村电子商务也是近2年才开始成为经贸领域的发展重点，网站建设规模和电子商务交易总量还明显不足，电子商务综合实力与经济发达省份和科技实力较强地区还有很大差距。

从第3主成分的得分(表6)来看，得分高于全国平均水平的省份为13个，最高得分为江苏省，为3.123 972，最低得分为河南省，为-1.022 740。得分较高的省份表明城镇化基础设施水平较高，农村地区基础交通设施和通信网络程度较为完善，信息化水平较高。广东省、北京市、江苏省、浙江省等经济环境与电子商务环境较好的地区该得分都较高，说明电子商务的发展有赖于相关配套设施和支撑产业的发展，而基础配套设施健全的地区电子商务整体水平也较高，他们之间是相互协同、相辅相成的。表明西部农村地区的交通通信网络、物流配送体系和互联网应用程度还有明显的不足之处，电子商务相关支撑环节实力较为薄弱。

2.2 农村电子商务发展水平聚类分析

为了便于比较不同省(市)农村电商务发展水平与其他省份的差异性和相似性，依据主成分分析的结果对31个省份的农村电商务发展水平进行聚类分析，分析结果见表7。根据聚类分析结果来看，31个省(市)在农村电子商务发展水平可以分为3个类别。第1类别包括8个省份，分别是北京市、天津市、上海市、江苏省、浙江省、山东省、福建省、广东省。其中上海市、江苏省、浙江省、山东省均为华东地区省份，是我国电子商务发展程度最高、影响力最大的地区，发展壮大了阿里巴巴、苏宁易购、携程旅行网等全国知名的电子商务平台。另外“淘宝村”数量众多，电子商务渠道下沉明显，产业聚集度非常高，逐渐形成了品牌效应和规模效应。以北京市、天津市为核心的华北地区发挥政治、文化、经济等领域优势， 发挥工业、大宗商品及农产品等产业优势，促进了周边地区电子商务的快速发展。广东省依托开放的经济、便利的交通和高新科技优势建立了电子商务与实体经济相融合的发展机制，大型传统制造业电子商务规模不断扩大，B2B网站交易额在全国处于领先水平，与长三角、京津冀地区并列成为我国电子商务发展的三大增长极。福建省连接着长三角和珠三角，是海上丝绸之路的起点，制造业发达，促进了跨境电子商务企业的发

表7 不同省(市)聚类分析结果

展。由此来看，第1类地区逐渐形成了网上聚集规模化，“网商驱动”是该类电子商务发展的主要途径，电子商务产业水平整体较高，已经成为当地生产生活方式变革的重要力量和支柱产业。

第2类别包括14个省份，分别是四川省、湖北省、湖南省、安徽省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、重庆市、内蒙古自治区、河北省、河南省、陕西省、江西省、云南省。华北、东北、中南地区省分占绝大多数，这些省份的经济成分虽没有第1类地区活跃，电子商务基础较第1类地区稍显逊色，但正处于电子商务快速发展的阶段。首先，这些地区大都在农业、工业等传统产业领域具有较强优势，再加上经济发展水平处于全国中上游水平，在推动经济转型、产业升级的过程中电子商务迅速发展起来。各地积极整合政府公共资源和市场服务资源，在政策优化、平台建设、技术应用等方面的推进效果良好。电子商务试点和园区建设工作已经大规模展开，河南省逐渐确立了自己电子商务物流的中心地位，河北省以优势行业为基础建立了各类大宗商品交易平台，安徽省多个市县被列为国家农村商务信息服务试点县，湖北省、湖南省等地也通过电子商务示范基地建设推动了电子商务及相关产业快速发展。农产品电子商务发展已经具有一定的影响力，河南省的“中华粮网”是全国最大的粮食行业网上交易平台，辽宁省通榆通过组建电子商务发展中心，推动当地农产品直销，已经成为县域电商的典型代表。同时，这类地区逐步呈现出“网购驱动”的电子商务发展趋势。2013年，内蒙古自治区就已跻身全国县域网购指数的前10名，排名第9位，除此之外，重庆市、云南省、湖南省、河南省等也均有入围[12]。这些省份由于受到经济发展环境和社会发达程度的限制，电子商务产业规模上与第1类地区相比稍有落后，但也都已经迈开了电子商务建设的步伐，再加上二、三线城市的迅速崛起，消费者需求日益扩大，购买潜力巨大，电子商务发展前景向好。

第3类别包括9个省份，分别是海南省、贵州省、广西壮族自治区、甘肃省、山西省、青海省、宁夏自治区、新疆维吾尔自治区、西藏自治区。这些地区大都是我国的偏远地区，基础设施建设较为落后，社会发展较为闭塞，一定程度上阻碍了电子商务的发展。从目前电子商务发展的趋势来看，这些地区依然大有可为。这些地区农业基础稳固，具有农产品原产地的优势，为电子商务发展开辟了新的路径。目前，这些地区开展电子商务大多是借助第三方平台进行，自身电子商务基础设施还较为落后，从“淘宝”平台的销售情况来看，新疆维吾尔自治区的红枣、核桃、葡萄干，西藏自治区的冬虫夏草、藏红花，青海省的枸杞，山西的枣、苹果，贵州省的牛肉、辣椒，广西与海南省的水果都是卖得最好的[13]。说明消费者对原产地农产品的需求量是巨大的，因此3类地区原产地农产品品牌树立和推广是电子商务发展的重要方向。这类地区丰厚的资源和落后的流通体系之间的矛盾是这类地区电子商务发展面临的主要矛盾。

3 结论

本研究运用实证分析方法探究了我国不同省份农村电子商务发展水平以及差异。研究结果表明，我国农村电子商务发展水平存在地域上的差异性，同时在不同因子之间也存在差异性。通过研究分析，可以更好地采取针对性的措施促进我国农村电子商务发展水平的提高。

首先，通过实证分析表明，我国农村电子商务的发展水平存在区域上的层次性。研究结果表明，我国农村电子商务发展水平大致分为3个层次，第1类地区发展水平较高，第2类发展前景乐观，第3类地区发展较为落后。因此，针对不同的发展水平应该采取不同的措施进一步提升农村电子商务的发展水平。对于发展水平较高的第1类地区应该积极创新发展模式，走集约化发展道路，第2类地区应该进一步激发电子商务对农村发展的活力，扩大电子商务在农村经济发展的重要性，第3类地区应该加快转变发展观念，加强国家政策扶持，加大要素投入。

其次，从社会发展因子来看，农村电子商务发展水平较低的原因在于通信基础设施建设水平相对落后，交通通信便利程度普遍偏低，农村现代化水平较低，环境较为封闭，大多数农民依然习惯于自给自足的生活方式。从行业发展因子来看，农村电子商务发展水平较高的地区拥有丰富的商贸流通资源，电子商务承载能力较强，同时较强的科技实力为电子商务发展的网站建设等行业需要提供了支撑。从信息化发展因子来看，农村信息化发展水平是影响农村电子商务发展的重要因素，互联网技术较发达的地区电子商务发展水平通常较高。

农村电子商务的发展对于经济社会的发展具有至关重要的作用，也是推进“互联网+”战略的重要组成部分，是提高农民收入，促进农业现代化，以及全面建成小康社会的重要保障措施。因此，农村电子商务发展水平较低的地区，要创新发展理念，增强企业、民众对电子商务的认识，让“互联网+”及电子商务在经济中的地位与作用应该得到根本性的重视，积极对传统产业进行改造升级，运用“互联网+”积极打造新的商业业态和模式，“互联网技术+商业模式+创新思想”三位一体，加强顶层设计，做到科学发展；积极构建“电子商务平台+企业”O2O模式，以电子商务综合服务商作为驱动，带动农村电子商务生态发展，“企业+行业协会+电子商务平台”相互作用，实现O2O线上线下互动；建立政、会、企、学产学研协同发展机制，积极开展电子商务交流与合作，建立政府、企业、专家等各个层面的对话机制；强化品牌意识，提升产品质量；不断加大电子商务人才、资金、技术等要素投入；强化道路信息基础

设施，建立健全物流配送体系，优化电子商务发展环境。

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