安徽相对贫困县电子商务发展水平及破局建议——以退出国家级贫困县序列的17县为例

孙翠平

（铜陵学院工商管理学院，安徽铜陵，244000）

“电商扶贫”作为“精准扶贫十大工程”之一，于2014年被国家扶贫办正式纳入扶贫政策体系，电子商务日益成为脱贫攻坚、巩固脱贫成效和乡村振兴等“三农”领域不可或缺的工具。2020年全国顺利完成脱贫攻坚任务，进入后扶贫时代，稳定脱贫成效，实现乡村振兴和农业农村现代化成为重要任务。安徽省是传统农业大省，利用电子商务实现上述任务显得更为迫切。因此，安徽省委省政府在2016年提出“电商安徽”建设战略的基础上，于2017—2019年连续3年部署农村电商发展行动方案，分别为2017年农村电商全覆盖行动方案、2018年农村电商全覆盖巩固提升行动方案、2019年农村电商优化升级行动方案。由此可见安徽省具有以农村电商为新动能稳定扶贫成效，实现数字乡村的决心，并且也取得了系列成效，共计建成76个县（市、区）电商公共服务中心，实现1.4万个行政村电商服务网点全覆盖。但安徽农村电商依然存在总体发展层次和质量不高、发展不平衡、功能不完善、利益联结机制不稳固、助力脱贫攻坚不精准等问题［1］。在后扶贫时代，绝对贫困消失，相对贫困依然存在，安徽退出国家级贫困县序列的地区仍然处于相对贫困的境地，其电子商务发展水平对于稳定脱贫攻坚成效，实现乡村全面振兴和农业农村现代化至关重要。电子商务能够拓展农产品销售渠道，直接带动农民收入。农民借助线上渠道将农产品跨区域、跨国界地销售到世界各地，快速实现收入效应。农村电商可吸纳农村闲置劳动力就近就业，在提升农民收入同时，稳定农村社会秩序。农村电商具有巨大发展潜力，特别是阿里、拼多多、京东等电商平台能吸引更多人才返乡创业，为农村经济可持续发展带来产业和人才保障。因此，准确客观评估安徽相对贫困县区电子商务发展水平，梳理其制约因素，因地制宜提出电子商务发展策略，是后扶贫时代保持脱贫长期效果，促进乡村振兴，实现农业农村现代化的关键和基础性工作。

一、研究综述

我国学者对不同区域电子商务发展水平的测度方法主要包括综合评价法、层次分析法、因子分析、熵权法、数据包络、TOPSIS等。如《CⅡ电子商务指数研究与测算课题组》（2001）采用综合评价法测算了我国电子商务发展总指数［2］。任今方（2013）用层次分析法对福建省电子商务发展水平进行了测度［3］。在因子分析法方面，石志恒（2017）等对我国农村电商发展的基础环境进行了评价［4］；崔俊峰（2017）等对陇南涉农电商发展水平进行了评估［5］；穆燕鸿（2016）等以15个农村电子商务综合示范县为例对黑龙江农村电子商务的发展水平进行了测度［6］。在熵权法方面，段禄峰（2017）等对西部地区农村电商发展水平进行了测度［7］；张鸿（2016）等对我国区域电子商务发展水平进行了测度［8］。吴莉（2014）用PCA-DEA数据包络分析法对我国18个省市的电子商务竞争力进行了评价和等级划分［9］。孙玉志（2017）用TOPSIS法对我国31个省市的电子商务发展水平进行了动态监测。［10］上述测度方法各有优劣：层次分析法操作简单，但定性和主观程度大，结论信服度低；数据包络分析法通过线性规划求解测算同类型的决策单元（Deci⁃sion making units，DMUs）的投入产出效率，即前提条件要求每个生产决策单元（DMU）为同类型;熵权法确定指标权重更客观，但适用范围有限。因此，本文拟采用因子分析法测度安徽省相对贫困县区电子商务发展水平，综合考虑如下：一是通过梳理上述研究成果，发现在农村电商发展水平评价方面，因子分析法用得较多；二是因子分析法最大的优势是尽量减少原始变量信息的损失，通过降维的思维，将多个原始变量缩减为少数几个具有解释清晰性的因子变量，利于明确制约因素并提出解决方案。

二、安徽相对贫困县电子商务发展水平的因子分析

（一）研究对象选取及指标体系构建

以安徽退出国家级贫困县序列的19个县区名单为基础，考虑到数据的可得性，除去阜阳市的颍东区和六安市的裕安区，最终选取17个县区作为研究对象（具体名单与分布情况见表1），这些县区的电子商务发展水平能够代表安徽相对贫困县电子商务发展的整体情况。其中，岳西县在2018年2月由安徽扶贫开发领导小组办公室宣布退出国家级贫困县序列；颍上县、寿县、潜山县、宿松县、砀山县、灵璧县、泗县、舒城县、利辛县等9县在2019年4月由安徽省人民政府公布退出贫困县序列；萧县、临泉县、阜南县、霍邱县、金寨县、石台县、太湖县等7县于2020年4月由安徽省扶贫办考核评估处公示退出贫困县序列。至此，安徽贫困县在现行贫困标准下全部脱帽，绝对贫困得以消除，进入稳定扶贫效果、防止返贫和促进贫困地区可持续发展的后扶贫时代。

表1 安徽省退出国家级贫困县序列的名单及分布情况

指标体系的建立参考了已有的研究成果。罗润芝设立了包含农村信息化基础、宏观经济发展水平和政府扶持力度等三个方面的农村电商发展水平评价体系；段禄峰从地区信息化发展、宏观经济发展、城乡社会统筹发展、农村经济发展、农村信息化基础等5个方面构建了农村电商发展水平的一级指标体系；罗红恩从地区经济、城乡统筹、地区电商基础、农村电商基础、农村经济发展等5个方面设立了农村电商竞争力评价体系［11］。由此可见，现有评价体系大都包括农村信息化基础、农村经济发展两个方面。由于农业产业基础是因地制宜开展农村电商的根本，农村电商发展潜力代表着未来竞争力，因此本文建立了农村电商基础设施、农村电商发展潜力、农村经济发展、农业产业基础等4个一级指标和12个二级指标。评价指标体系具体如表2。

表2 农村电商竞争力评价指标体系

（二）数据来源及处理

利用《2019年安徽统计年鉴》搜集上述12个二级指标2018年的数据。上述指标均是正向指标，属性相同无需趋同化处理。量纲和数量级不同的指标需要无量纲化处理，采用min-max标准化法，将原始数据映射到［0，1］区间内。这是基于以下考虑：各指标数据均是客观数据，要尽量保留原始数据中由标准差所反映的潜在权重关系。min-max标准化为公式1：

（三）因子分析过程

1.KMO检验和Bartlett检验

KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，取值范围为［0，1］，根据具体取值可以判定数据是否适合做因子分析。KMO统计量越接近1，变量的相关性越强，偏相关性越弱，越适合做因子分析。KMO统计量通常分为6个等级，每个等级表示的含义如表3，实际应用时，只要大于临界值0.5就可以进行因子分析。Bartlett检验是为了检验数据的分布以及各变量的独立情况，Sig值小于0.05时，表示数据成球形分布，变量间相互独立，适合做因子分析。

表3 KMO统计量等级及含义

利用SPSS17.0统计分析软件输出KMO检验和Bartlett检验结果，如表4所示。

表4 KMO检验和Bartlett检验结果

由表4可知，KMO值为0.645>0.5，Bartlett检验中Sig值为0.000<0.05，因此原始数据适合进行因子分析。

2.公因子提取

利用主成分分析法，采用降维的思想提取少数几个公因子，确定公因子的方法通常是其特征值大于1。根据SPSS输出结果，可提取3个公因子，累积贡献率为76.674%，这说明能反映原始指标的绝大部分信息。具体输出结果见表5。

表5 公因子提取及旋转结果

3.公因子分析

因子载荷矩阵能够反映原始变量和公因子之间的相关关系，载荷系数要看绝对值，绝对值范围为［0，1］，有正有负，负数表示方向相反。为准确命名各公因子，采用最大方差法对因子载荷矩阵进行正交旋转，使每个公因子上具有最高载荷的变量数最少。命名的依据是看哪些变量是公因子的代表性变量，代表性变量判定依据为载荷系数大于0.5。旋转后的因子载荷矩阵见表6。

表6 旋转后的因子载荷矩阵

由表6可知，公因子F1的代表性变量有乡村从业人员数（X21）、人均生产总值（X31）、农业产值（X33）、村民委员会（X22）、平均4G移动电话用户（X12）、固定互联网宽带接入用户（X11），这些变量反映了农村电商发展的人力资本、经济基础、网络环境等支撑条件，因此公因子F1命名为农村电商发展支撑环境。

公因子F2的代表性变量有油料产量（X41）、园林水果（X42）、农林牧副渔服务业产值（X23），这些变量反映了农村电商发展的产业基础，因此公因子F2命名为农村电商产业基础。

公因子F3的代表性变量有水产品产量（X43）、农村居民人均可支配收入（X32）、快递数（X13），这些变量反映了农村电商未来发展潜力，因此公因子F3命名为农村电商发展潜力。

4.因子得分计算

根据成分得分系数矩阵，进一步可得到各公因子的表达式（1）（2）（3），将标准化后的数据带入表达式进一步得到17个相对贫困县区各公因子的得分。

5.综合发展水平

以旋转后各因子的方差贡献率占累积贡献率的比重为权重，得出17个相对贫困县区综合发展水平F的情况，17个相对贫困县区各因子得分和综合发展水平F的得分情况见表7。

表7 各因子得分及综合竞争力情况

由表7可进一步分析安徽各相对贫困县电商发展的具体情况。以各公因子和综合发展水平的平均得分为分界线，将17个县区电商发展情况分成两类，超过平均得分的为发展良好的县区，低于平均得分的为发展情况较差的县区。具体分类结果如表8。

表8 安徽17个相对贫困县区电商发展情况分类

6.结果分析

第一，从整体来看，安徽相对贫困县区电子商务产业基础和支撑环境优良，但发展潜力不足。从17个县区整体来看，公因子F2得分均为正，且平均得分最高，说明安徽农村电商发展具备良好的产业基础，尤其是砀山县产业基础最为雄厚，得分遥遥领先，其次为泗县和萧县。公因子F1得分除岳西县、太湖县、潜山县、石台县为负外，其余均为正，且平均分仅次于F2，说明安徽农村电商发展的支撑环境总体不错，尤其以临泉县表现最佳，其次为利辛县和阜南县。公因子F3得分为负的包括颍上县、宿松县、太湖县、寿县、霍邱县、舒城县等6县，平均得分仅为0.003，说明安徽农村电商发展潜力整体不足，是制约安徽相对贫困县区电商可持续和高质量发展的瓶颈因素。

第二，从个体来看，各县区电子商务发展水平存在明显差异，制约因子表现不同。从17个县区个体来看，利辛县、灵璧县和萧县综合得分排在第1、3、4位，三县的三个公因子得分均高于均值，说明三县电商发展不存在明显短板。临泉县和阜南县综合得分排在第2、7位，两县F2得分低于均值，F1和F3得分高于均值，说明两县电商发展需要强化产业基础。砀山县和泗县综合得分排在第5、6位，两县公因子F1得分均低于均值，而F2和F3均高于均值，说明两县电商发展的支撑环境有待加强，而电商产业基础和发展潜力均表现不错。颍上县、霍邱县、寿县综合得分排在第8、9、12位，三县F1得分高于均值，而F2和F3得分低于均值，说明三县电商发展支撑环境不错，但电商产业基础和发展潜力均需优化。宿松县综合得分排在11位，公因子F2得分高于均值，而F1和F3得分低于均值，说明电商发展产业基础不错，但支撑环境和发展潜力都需要优化。金寨县、潜山县、岳西县、石台县综合得分排在第13、14、15和17位，F1和F2得分都低于均值，F3得分高于均值，说明四县电商发展有一定的潜力，但支撑环境和产业基础均存在明显不足。舒城县和太湖县综合得分排在第10、16位，三个公因子得分都低于均值，说明要在电商发展支撑环境、电商产业基础和发展潜力上多管齐下，多方发力。为更直观地明确安徽17个相对贫困县区电子商务发展水平的制约因子，绘制表9，其中灰色对应的因子表示所在县区电子商务发展的制约因子，需要进一步加强和完善。

表9 安徽17个县区电子商务发展制约因子

第三，从时间维度来看，安徽相对贫困县区电子商务产业基础、支撑环境和发展潜力均呈向好趋势。为进一步从时间维度探讨安徽贫困县区三个公因子的发展情况，从《2020年安徽统计年鉴》整理出典型县区2019年的关键指标数据，并与2018年数据进行纵向对比。

从表征安徽农村电商产业基础的公因子F2来看，2019年各项重要指标的数据均好于2018年，如得分排在前三位的砀山县、泗县和萧县，农林牧副渔服务业产值分别由2018年的15 865、137 579、147 058万元上升到2019年的165 815、152 710、163 340万元。园林水果产量分别由2018年的1 481 210、19 970、304 045吨上升到 2019年的1 497 566、21 050、326 675吨。

从表征安徽农村电商发展支撑环境的公因子F1来看，表现最佳的是临泉县、利辛县、阜南县等3县，除利辛县乡村从业人员数由2018年的729 110人下降到2019年的702 298人外，其余两县由2018年的1147483、740580人上升到2019年的1 155 530、749 376人。三县人均GDP分别从2018年的9 190、13 312、10 432元上升到2019年的16 069、18 661、16 064元。平均4G移动电话用户和固定互联网宽带接入用户的数量也均有提高，说明用户拥有更多接触互联网的机会。

从表征安徽农村电商发展潜力的公因子F3来看，关键指标均有所提升。如临泉县、阜南县、颍上县、利辛县的农村居民人均可支配收入分别由2018年的10 292、10 256、10 824、10 740元上升到2019年的12 573、12 451、13 213、13 082元。

三、安徽相对贫困县电子商务发展的破局建议

（一）凝聚合力，提升电商产业发展潜力

整合政府、社会组织、电商企业、高等学校，农村创业者、新型农民等各方力量，形成合力提升安徽相对贫困县区电商产业发展潜力。政府层面，一是适时制定和调整农村电商发展政策，引导社会资源集聚到农村电商市场；二是为知名电商企业下沉农村市场搭好平台，营造好的营商环境；三是在人才、资金等方面帮助电商企业消除下沉农村市场的后顾之忧。社会组织层面，一是新闻媒体要发挥融媒体时代的宣传作用，将农村电商政策及农村好产品、好项目进行广泛宣传；二是电商社会培训机构做好农村电商从业者技能培训工作。电商企业层面，电商企业搭建好供需双方的线上桥梁，卖家做好农产品电商运营、推广和品牌塑造等工作。高等学校层面，高校应负责培养适合行业需要的电商专业人才，并依托课程思政，引导学生自觉服务农村电商。农村创业者层面，借助自身创业技能持续实现农村好项目、好产品的商业价值，推进农村电商的持续繁荣。新型农民层面，一方面利用农业技术提高农产品技术含量，推进低端农业向现代农业转变；二是利用信息技术深挖农产品需求信息的内在规律，逆向牵引农业供给侧，实现农产品结构的优化和升级。

（二）因地制宜，制定差异化的发展策略

安徽各相对贫困县电商发展情况及制约因子不同，因此要结合各自实际，以“发挥优势，补足短板”为原则，制定差异化发展策略。在发挥优势层面，具有特色农产品优势的县区，要借助电商平台拓展农产品销售渠道，提高农产品知名度，塑造农产品品牌；具有旅游资源优势的县区，要结合旅游景点的自然特征和文化，将休闲、娱乐、康养、旅居等生活理念融入乡村旅游产品创新，借助“电子商务＋乡村旅游”实现旅游产品的商业价值；具有综合发展优势的县区，着力打造乡村产业综合体，树立农文旅融合发展格局，将设计和运营前置到项目建设前期，即项目建设之初就要充分考虑农文旅综合项目的空间结构、功能布局、运营过程，转变重土建工程、轻运营设计的建设思路，切实提高农文旅项目的经济、生态和社会价值。补足短板层面，依据上述因子分析的结果，有针对性地补齐短板，促进相对贫困县区电商可持续发展。

（三）创新发展，不做城市电商的简单模仿者

我国电商经历了由城市逐渐渗透到农村的发展历程。但城市和农村在资源禀赋、社会环境、人才基础等各方面存在差异，因此农村电商不能简单地模仿城市电商，而应在自我审视和客观评估的基础上，前瞻性地进行创新发展。一是可以创新应用“电子商务+循环农业、创意农业、绿色农业、休闲农业”等模式，利用电子商务充分发挥农业特色优势。二是利用农民自组织性和基层政府亲民性，发挥当地能人示范引领作用和基层政府公信力，快速形成区域电商产业集聚效应。三是深入挖掘农村特色文化、民间技艺、名人典故等文化IP，将其融入乡村旅游项目，并借助电子商务实现乡村旅游产品的商业价值。

（四）改造升级全产业链，借助电商平台实现高质量发展。

农业领域普遍存在价格怪圈和供需错配问题，优化农业供应链体系是解决这些问题的根本方法。农业产业链涉及主体多、环节复杂，更需要主导企业发挥资源整合和辐射带动作用。当前，我国农业依然存在生产规模不足、经营分散且非标准化、品牌溢价能力弱等问题，大多农业经营主体不具备承担产业链主导企业的能力。农业农村部下发的《数字农业农村发展规划（2019—2025年）》明确了新时期要以数字化引领驱动农业农村现代化，为实现乡村全面振兴提供有力支撑。在我国农业发展现状和数字农业农村发展要求下，具有资源整合优势的电商平台作为数字产业代表可担任主导企业，以电商平台为产业链核心，改造升级农业全产业链，是贫困县区实现高质量发展的可行方案。实践中，阿里在2019年设立大农业办公室，统筹了淘宝、天猫、聚划算、阿里乡村、阿里云、菜鸟、钉钉等20多个业务，全面构筑了数字助农网络，从技术、营销、金融、物流、人才、治理等多个维度，致力于推动农村全产业链路的改造升级和县域数字新基建的建设。多多果园作为拼多多在助农领域的创新模式，实现了消费者最后一公里和原产地最初一公里的直连，有效解决了农产品价格怪圈，让农户真正成为全产业链的受益主体。同时，拼多多还利用平台大数据追踪分析买家购物行为，利用分布式AI技术帮助商家优化供应链。