桂夏芸 博士 通讯作者 傅 春 教授 陈佶玲(、南昌大学管理学院 南昌 330047 、江西理工大学 江西赣州 34000)
改革开放四十年来,与我国成功的城市化进程相比,农村地区的发展稍显滞后,城乡发展不平衡的问题也在全面建成小康社会的节点被无限放大。十九大报告将乡村振兴上升到国家战略层面,而特色小镇则是实现乡村振兴发展战略的重要尝试。随着淘宝平台逐渐下沉到各乡镇,发展农村电商成为下一个投资风口。一些地区或是基于传统产业,或者是寻求传统产业转型升级,都期望借助电商产业打造电商小镇的方式实现经济的再增长,因此电商小镇应运而生。与传统产业园区和成建制的乡镇不同,所谓电商小镇,是指以特色产业为基础、以深度融合为支撑、以配套服务为辅助,具有一定电商产业定位的区域。电商平台的支撑有利于打破传统交通地理的限制,加强城乡、区域间的联系,对促进农村地区特色产业的发展,有着重要的助推作用。
表1 电商发展环境与特色产业评价指标体系
表2 耦合度分类
在这一背景下,学者们对农村电商以及农村特色产业发展展开了丰富的研究。王乐君、寇广增(2017)认为,实现乡村振兴最重要的还是要依靠农村产业的发展。王志刚、于滨铜(2019)基于实际案例指出,农村产业融合是未来的发展方向。盛瑛莺等(2019)指出,电商平台有利于信息的传播,对未来农村产业融合具有重要作用。于爽(2017)定性分析了农村电商发展对促进传统产业融合的良性作用。衷新如(2016)第一次从电商小镇的视角研究了互联网对农村传统产业的影响。付晓东、蒋雅伟(2017)、郁建兴等(2017)也对当前我国农村地区特色小镇的发展提出了各自的看法。虽然学者们对农村电商的关注度越来越高,但对电商小镇以及农村特色产业耦合发展的研究较少,也缺乏定量分析的研究,因此本文基于熵权TOPSIS模型,定量评价我国电商小镇与其特色产业耦合发展的关系,这也是本文的创新所在。
评价体系的构建要满足指标的可比性、可量化、可操作性的特点,成为电商小镇,不仅意味着要有完善的电商环境,还需要有特色产业作为支撑,并在运行过程中逐渐形成标准化、品牌化的特色产品,因此本文分别从电商环境与特色产业两个系统来构建指标体系。在电商环境评价上,分别从政策环境、规模及发展潜力层面着手评价,而特色产业则从收入产出、产业发展以及社会就业面进行评价,本文的指标体系如表1所示。
运用熵权TOPSIS模型对我国代表性的电商小镇及其特色产业发展程度进行评价。熵权TOPSIS法首先设定一个最优方案与最劣方案,通过比较各个测度对象优劣方案的相对距离进行排序,不仅计算过程简单,而且能够实现评价结果的客观性与合理性,其具体步骤如下:
第一步,采用极差法对测度指标体系中各个指标做标准化处理,以消除不同测度指标在数量上及量纲上的不一致性:
第二步,计算Yij的信息熵Ej:
第三步,计算Yij的权重Wj:
第四步,构建加权矩阵R:
其中,rij=Wj*Yij。
第五步,首先确认最优方案Q+和最劣方案Q-,然后计算二者所代表的欧式距离D+和D-:
第六步,由欧式距离D+和D-可得到评价值:
耦合协调模型就是将两个或多个产业通过模型定量化处理,将两者或多者之间的联系表示出来。本次研究以电商产业和小镇特色产业为研究对象,研究两者之间的耦合协调关系,具体模型如下:
式(10)中,L为两个系统之间的耦合程度,U1和U2分别为电商小镇电商产业和特色产业的系数,L的取值范围介于0-1之间,参照学者们对耦合度的经典分类,本次研究将耦合度分为下列五类,具体如表2所示。对于耦合取值在(0.8-1)的定义为高度协调型;对于耦合取值在(0.6-0.8)的定义为中度协调型;对于耦合取值在(0.4-0.6)的定义为协调型;对于耦合取值在(0.2-0.4)的定义为不协调型;对于耦合取值在小于0.2的定义为严重不协调型。
自从电商小镇理念提出以来,我国各地区挖掘区域优势,积极探索电商小镇的发展道路。本次研究通过搜集整理选择了以天津市崔黄口镇为代表的6个电商小镇,通过实地调查获得电商小镇电商及相关产业发展的数据,并基于熵权TOPSIS模型进行评价。以崔黄口镇为例,崔黄口镇被誉为华北地区的地毯之乡,地毯业一直是崔黄口镇的支柱产业,然而随着劳动力成本的上升,地毯产品的毛利率逐年下降。在这一行业背景下,2009年唯品会成功入驻天津武清县为崔黄口镇的发展带来了机遇,如今电商小镇已成为崔黄口镇新的代名词。其余电商小镇如供销e家秭归电商小镇、济南平阴县玫瑰镇、青岛平度云山樱桃电商小镇、泰安肥城桃木旅游商品城、江苏省徐州市睢宁县沙集镇也都有着各自的传统优势产业,并基于电商平台进一步延伸传统市场,各电商小镇的传统优势产业具体如表3所示。
基于熵权TOPSIS模型,首先对数据进行无量钢化处理,得到电商小镇与其特色产业发展水平2018年各个子系统的评价结果,具体如表4所示(因篇幅限制,仅列出2018年数据,读者可向作者索取2015-2017年数据)。
政策环境。在六个电商小镇中,崔黄口镇的政策环境得分最高,为0.84,这主要是由于当地政府对崔黄口镇出台的电商支持政策性文件较多,对电商平台的调研次数相比于其它小镇也更为频繁。得分最低的为桃木旅游商品城的0.44,这是因为桃木旅游商品城属于经销商自主推动型,政府在政策上给予的支持相对较少。这说明我国不同电商小镇发展的诱因存在差异,市场导向与政策导向均可以促进电商小镇的发展。
表3 本文的研究对象
表4 2018年电商小镇与其特色产业发展子系统评价
表5 2015-2018年电商小镇与其特色产业发展水平的耦合协调度
电商规模。崔黄口镇的电商规模最大,为0.92。其次为沙集镇、云山樱桃小镇、桃木旅游商品城、平阴玫瑰城、秭归电商小镇,得分最低的秭归电商小镇为0.38,电商小镇在规模上存在较大差异。
发展潜力。以人均智能手机和人均宽带数量衡量的电商发展潜力指标,在所有电商小镇中,崔黄口镇得分最高,而沙集镇得分最低。移动互联网络的可获得性越大,越有利于当地居民依托电商平台推销本地产品,有利于发挥电商平台促进特色产业发展的优势。
收入产出。特色产业的收入产出评比中,平阴玫瑰镇得分最高,秭归电商小镇得分最低,之所以会出现收入产出在不同小镇之间的差异,一个很大的原因就是其原有特色产业产品经济附加值的差异。平阴玫瑰镇由于其玫瑰产品深受市场认可,因此市场价格高,产品经济附加值高。而秭归电商小镇的特色产业是各类农产品,又由于当地缺少农产品深加工企业,因此特色产品的经济附加值低。
产业发展。以企业规模及市场占有率为基础的产业发展评价体系显示,各个电商小镇存在较大的差异。崔黄口镇由于拥有悠久的地毯加工历史,因此其产业在北方家居市场占有较高的市场比例。而秭归电商小镇及桃木旅游商品城由于其特色产业自身特性,导致小镇内无论是企业规模还是市场占有率都不及其它小镇,因此在产业发展评价上得分较低。
社会就业。特色产业吸纳的社会就业质量越高,意味着特色产业发展越突出。虽然本文所研究的电商小镇如崔黄口镇、秭归电商小镇、沙集镇等,其特色产业均为劳动密集型产业,对劳动力的需求量较大,但由于产业附加值的原因,其对社会就业的影响也会有所差异。平阴玫瑰镇的玫瑰产业虽然对劳动力的需求相对较少,但由于产品的附加值较高,提高了其对整个社会就业的促进作用。
表5是电商小镇2015-2018年基于熵权TOPSIS计算下的电商小镇与其特色产业的耦合协调系数。根据表2的耦合度分析方法将耦合协调系数划分为五类。崔黄口镇由2015年的B类上升为2018年的A类;秭归电商小镇由2015年的E类上升为2018年的D类;平阴玫瑰镇由2015年的C类上升为2018年的A类;云山樱桃小镇以及桃木旅游商品城的耦合协调度则一直维持在C类;沙集镇的电商与特色产业发展的耦合度则一直维持在D类。
综合来看,在我国电商小镇中,电商与特色产业发展的耦合程度存在较大差异。崔黄口镇及平阴玫瑰小镇电商发展与当地特色产业的耦合度较高,这说明电商平台的引入有利于促进其特色产业的发展,提高了特色产业产品的市场知名度。而沙集镇、秭归电商小镇的电商与特色产业耦合协调程度较低,电商平台的引入并未显著促进其特色产业的发展。从增长速度来看,平阴玫瑰小镇由2015年的0.57(C类)逐步增加到2018年的0.84(A类),电商小镇的打造促进了其特色玫瑰产业的发展。而秭归电商小镇、沙集镇、桃木旅游商品城以及云山樱桃小镇的耦合协调程度增长缓慢。
研究发现:崔黄口镇以及平阴玫瑰小镇的电商发展与特色产业的耦合程度较高,主要是因为其特色产业产品的经济附加值较高,市场占有率大、政策性支持力度高。而秭归电商小镇、云山樱桃小镇、桃木旅游商品城以及沙集镇由于其特色产业产品经济附加值较低、电商发展水平相对较弱、市场占有率低,因此,电商平台对支持特色产业发展的功能还未凸显。
本文研究带来的政策启示如下:第一,延长产业链,提升特色产业产品经济附加值。案例分析结果已经表明,产品经济附加值越高的电商小镇,电商与特色产业发展的耦合程度越高,电商对特色产业发展的支撑作用就越强。而目前一些电商小镇之所以没有发挥电商对特色产业的促进作用,很大一部分原因在于其特色产业经济附加值低、受市场认可度低。因此,各地区在发展电商小镇的同时,应同步延长特色产业链,特别是提高对特色农产品的深加工,以改善小镇特色产业产品的电商经济价值。第二,提高电商政策支持,营造良好电商环境。电商小镇的发展一方面是市场自发推动的,另一方面也离不开政府的宏观推动。地方政府应顺应乡镇振兴发展宏观方略,基于地方特色,适时推动电商小镇的发展,出台政策鼓励电商平台入驻,以带动地方特色产业发展。此外,进一步加强信息、交通基础设施投资,提高农村居民电商意识,也是政府营造电商环境的重要手段。