城乡一体化背景下农村电商发展水平评价与战略驱动机制研究

王一海 副教授

（南京信息职业技术学院 南京 210097）

文献综述

随着我国电子商务的不断“下沉”，农村电商的发展热度一直以来都居高不下，研究农村电商首先要对农村电商发展的水平进行测度。张磊、韩雷（2017）分别从宏观经济变化趋势、中观企业发展战略以及微观消费者层次构建了区域电子商务发展水平的测度指标。洪勇（2016）则从各地区电子商务交易的规模、信息化发展水平以及电商人力资本的积累来评价各区域电子商务发展的变化。

在对农村电子商务发展的影响因素研究上，董坤祥等（2016）指出社会创新是促进农村电商发展的重要因素，社会创新越大的地方农村电商发展的水平越高，但该研究并未明确指出社会创新对电商发展水平的具体驱动机制。王盈盈等（2017），王波、王兴帅（2018）分别从政府政策激励、农村社会网络以及电子商务的外部性分析了我国典型电商小镇发展现状，但此研究属于定性研究，缺乏逻辑基础，不具有普适性。

总的来说，由于我国农村电子商务的发展时间较短，关于影响我国农村电子商务发展的机制分析较少，大多数的研究仍然是以定性研究为主（王波、王兴帅，2018）。张滢（2017）分析了我国各地区电商模式的优劣性，以及影响电商模式推广的因素，但研究的范围较小，不具有普适性。在我国大力推进乡村振兴战略发展、统筹城乡一体化发展的背景下，研究我国农村电商发展水平的影响因素，并寻找到有效提高农村电商发展水平的路径至关重要。因此本文首先构建了衡量区域农村电子商务发展水平的指标体系，采用主成分分析法，对我国31个省市自治区的农村电子商务发展水平进行定量分析，并基于时空双固定模型探究影响我国农村电子商务发展的主要因素，并针对不同地区的差异性提出有针对性的建议。

研究方案设计

（一）农村电商发展水平的评价方法

主成分分析法。也被称为主分量分析法，是利用降维的思想将多个存在关联性的变量转变为不相关的综合指标，其基本的步骤如下：

首先是对原始数据的标准化：

其次需要计算相关系数矩阵R以及特征值和特征向量：

其中rij表示在本文中指标Xi和指标Xj之间的相关性。再次是要计算各个指标的贡献率以及累计贡献率：

最后是要计算主成分得分。将已经标准化的原始数据代入到主成分表达式中，得到最终的主成分得分值。其中P 表示需要提取的主成分数量。

（二）变量与数据来源

本文参考张正荣、杨金东（2019），崔凯、冯献（2018）的研究成果，构建评价我国农村电子商务发展水平的指标体系，具体如表1所示。基于数据的可得性以及指标体系的完整性，本文分别从行业发展、基础设施以及产业基础三个方面进行构建，其中在行业发展上分别以各地区农村人均快递数量、人均消费支出额以及电子商务交易比重来衡量；在基础设施上以农村地区互联网普及率、每万人电商平台数量、工业贡献度以及农村居民交通通信支出的比例确定；而在产业基础上则分别从教育、企业数量以及第一产业从业人员数量确定。

本文数据来自历年的《中国统计年鉴》《中国农村统计年鉴》《中国农业统计年鉴》以及阿里巴巴研究院公布的数据。本文首先利用SPSS软件对农村电商发展的相关数据进行检验，检验结果如表2所示，结果表示KMO值均大于0.8，而Bartlett球形度检验结果的显著性通过了1%的显著性检验，这说明各个变量之间存在一定的因果关系，需要做因子分析。

（三）研究方案设计

明确各地区农村电商发展水平是本文首先要完成的工作，其次本文还需要厘清影响我国农村电商发展水平的驱动要素。洪勇（2016）在研究中发现农村电商发展水平滞后是由于城乡发展差距过大，而城乡居民收入比是衡量城乡发展差距水平的代理变量，因此本文以城乡收入比作为解释变量。市场化程度的高低在一定程度上会影响区域经济要素的流动，因此本文基于樊纲、王小鲁（2019）编写的《中国市场化指数》，将我国各地区市场化指数作为重要的解释变量。城市的发展对农村经济发展会产生重要影响，因此本文选择城市化率指标，考察不同城市发展水平对农村电商发展的影响。此外本文也考虑了金融发展、教育投资、固定资产投资等变量影响。变量的表示与描述性统计如表3所示。

表1 农村电子商务发展评价指标

表2 KMO与Bartlett检验结果

表3 变量的表示与描述性统计

表4 2008-2018年我国不同地区农村电商发展水平测度

实证分析

（一）我国农村电商发展水平测度

基于主成分分析法，本文得到各地区历年农村电商发展水平评价值，并采用聚类分析法，取各地区历年农村电商发展水平均值，将农村电商发展水平分为高度发达区（＞70）、轻度发达区（50-70）、一般发展区（30-50）、滞后发展区（＜30）四类，具体结果如表4所示。

在我国31个省市自治区中，只有北京、上海以及浙江省属于高度发达区，其中北京和上海由于经济发展快，农村地区人口少，城乡一体化程度高促使农村电商发展较快，而浙江省由于电子商务发展水平较高，因此农村电商业务发展较早。而轻度发达区仅包括广东、天津、江苏以及福建四省。整体而言我国农村电商发展水平较高的地区集中在东部沿海地区，这些地区主要包含以下两个特征：城乡一体化程度高、电商发展水平高。并且在长三角地区形成明显的集聚趋势。

（二）实证检验结果

由于本文使用2008-2018年省级面板数据，因此采用时空双固定模型，其中α表示截距项，Xi为各个解释变量，βi是对各个解释变量的估计系数，μi表示个体固定效应，υi表示时间固定效应，ε为误差项。

借助stata软件，本文基于式（6）对数据进行了时空双固定模型的回归，结果如表5所示。在全样本回归中，城乡收入差距以及金融发展会降低农村电商发展水平，这说明当前我国金融发展尤其是农村金融发展仍属于非内生性模式，未发挥促进农村地区产业发展的作用。而城乡居民收入差距过大也分别从生产与消费制约了农村电商的发展。从短期来看，城市化率的提高会抑制农村电商的发展，而长期来看城市化水平的提高会促进农村电商的发展，呈现出明显的产业发展倒“U”型关系，这是因为我国城市化是一个人口以及资源要素快速集聚的过程，在这一过程中城乡发展是失衡的，但当城市化水平达到一定阶段，城市规模经济效应凸显，会产生一定的经济辐射效应，有利于农村电商产业的发展。教育投入以及固定资产支出的增加有利于农村电商产业的发展，这是因为农村电商产业的发展需要以技术进步以及基础设施的完善作为基础条件，而教育投入的增加有利于培养更多专业人才，固定资产投资水平的提高说明生产端供给增加，基础设施更为完善，有利于电商产业下沉到乡村。

分地区来看，城乡收入差距的增加并不会抑制东部地区农村电商的发展，但是会抑制中西部地区农村电商的发展，一个可能的解释是，在我国东部地区城乡一体化程度较高，城乡收入差距相对较小，农村产业较为完整，因此受城乡收入差距影响小。市场化程度的改善有利于促进东部地区农村电商的发展，但对中西部地区农村电商的发展作用不明显。此外，金融发展不利于西部地区农村电商发展，对东部地区以及中部地区影响较小，可能的原因是当前我国西部地区农村金融发展相对滞后，并且农村金融机构主动服务农村经济意识弱，因此不利于农村电商产业的发展。

结论与建议

随着我国城市化水平的不断提高，城乡一体化进程不断加快，提高农村电商发展水平越来越重要。本文借助主成分分析法，定量分析了我国各地区农村电子商务的发展水平，并基于双向固定效应模型实证检验了影响我国农村电商发展的因素。研究结果表明：我国农村电商发展存在明显的空间差异，以北京、上海为代表的东部沿海地区发展程度较高，中西部地区农村电商发展严重滞后；城市化水平的提高在短期内会抑制农村电商的发展，但长期来看有利于提高农村地区电商的发展；市场化程度的完善、固定资产投资以及教育投入的增加有利于促进农村电商发展，而城乡收入差距的增加会抑制农村电商的发展。本次研究所得到的政策启示如下：

表5 实证回归结果

第一，在城乡一体化进程加快的时代背景下，要充分发挥大城市的规模经济效应，带动农村电商产业的发展，以延伸农村产业链，丰富农村产业结构。多措并举促进农村电商与农村原有产业的融合发展，提高居民收入，完成乡村振兴战略宏伟目标。

第二，针对我国各地区农村电商发展不平衡问题，要结合各地区发展现状，制定适宜的农村电商发展战略，发挥好地区之间的传帮带作用。给予中西部地区农村电商发展更多的产业扶持政策优惠措施，完善农村地区基础设施建设，鼓励偏远地区农村电商的发展与投入。

第三，对于不同地区，应该制定差异化的措施，以促进农村电商的发展。在东部地区应该充分发挥市场经济的作用，提高市场化的程度，以金融与经济发展促进农村电商产业发展。在中西部地区要适当扩大政府宏观调控，降低城乡居民收入差距，发挥好农村金融对农村产业的提升带动作用。