劉會 陳欣 王少為 劉含 聶晚影 曹暢
摘?要:文章選取碭山縣、安徽省、全國2015—2019年電子商務(wù)、快遞物流相關(guān)數(shù)據(jù),先利用SFA模型分析電子商務(wù)的影響因素并測算技術(shù)效率值,再以互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額占GDP的比值衡量農(nóng)村電商對地方經(jīng)濟的重要性,最終以SFA數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)計算各投入指標(biāo)對經(jīng)濟的貢獻度。結(jié)果顯示:農(nóng)村電商對縣域經(jīng)濟發(fā)展有貢獻;批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)、寬帶戶數(shù)和快遞包裹數(shù)對電子商務(wù)發(fā)展有正向影響,批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額有負(fù)向影響;電商行業(yè)的資源配置合理化水平有待提高。
關(guān)鍵詞:農(nóng)村電商;快遞物流;縣域經(jīng)濟;隨機前沿分析
中圖分類號:F724.6文獻標(biāo)識碼:A?文章編號:1005-6432(2023)16-0192-05
DOI:10.13939/j.cnki.zgsc.2023.16.192
1?引言
近年來,國務(wù)院、國家商務(wù)部等部委先后出臺了一系列推動農(nóng)村電商發(fā)展的政策和意見,開展了電子商務(wù)進農(nóng)村、“互聯(lián)網(wǎng)+”等一系列行動,為促進實體經(jīng)濟和互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展,建設(shè)數(shù)字鄉(xiāng)村,推進鄉(xiāng)村振興提供指引。各地方政府依托本地區(qū)資源為縣域農(nóng)村電商發(fā)展提供政策保障和政府服務(wù),從政府層面推動地方電商經(jīng)濟的發(fā)展,以達(dá)到促就業(yè)、增收入、推動經(jīng)濟轉(zhuǎn)型發(fā)展的目的。但農(nóng)村電商在我國發(fā)展非常不均衡,兩極化嚴(yán)重,且發(fā)展水平較低[1]。因此,研究農(nóng)村電商對縣域經(jīng)濟發(fā)展的貢獻度,以及影響農(nóng)村電商和快遞物流發(fā)展的因素,能為政府決策提供相應(yīng)依據(jù)。
目前關(guān)于農(nóng)村電商發(fā)展現(xiàn)狀及與宏觀經(jīng)濟關(guān)系的相關(guān)研究較多。李志平和吳凡夫(2021)[2]通過實證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村電商具有明顯的減貧效應(yīng)。王瑞豐(2020)[3]在探討涉農(nóng)電商平臺對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展影響機理的基礎(chǔ)上,對過去一段時間涉農(nóng)電商平臺的經(jīng)濟影響效應(yīng)進行了客觀而準(zhǔn)確的評估。王七茍(2020)[4]選取GDP水平、農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額、農(nóng)村網(wǎng)民比重等7個指標(biāo),對我國農(nóng)村電商與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展方向進行研究。Peng?Chao、Ma?Biao、Zhang?Chen(2021)[5]通過對中國電子商務(wù)扶貧效果的研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)村電商對個人收入有顯著的正向影響。
隨著農(nóng)村電商不斷發(fā)展,越來越多的學(xué)者關(guān)注影響農(nóng)村電商發(fā)展的因素。席悅(2017)[6]認(rèn)為制約農(nóng)村電商發(fā)展的主要問題包括“最后一公里”配送、農(nóng)村消費觀及人才短缺三大問題。廖糧、賀桂和(2018)[7]依據(jù)扎根理論對影響農(nóng)村電商發(fā)展的因素進行研究,發(fā)現(xiàn)宏觀環(huán)境、農(nóng)村電子商務(wù)意識等四個方面對農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的影響較為明顯。王?。?018)[8]運用Logistic模型調(diào)查分析得出影響農(nóng)村電商發(fā)展的關(guān)鍵因素為:人才、品牌建設(shè)、運輸成本。
現(xiàn)有的相關(guān)文獻,多從宏觀層面探討農(nóng)村電商對經(jīng)濟發(fā)展的影響,針對縣域經(jīng)濟的研究較少,常用的方法有最小二乘法、回歸分析法等。隨機前沿分析法是近年來比較流行的技術(shù)效率測算方法,我國學(xué)者王輝(2010)[9]首次將隨機前沿分析法應(yīng)用到了農(nóng)村地區(qū)的技術(shù)效率分析中并與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟水平相結(jié)合。因此,文章首先采用隨機前沿分析法對影響農(nóng)村電商發(fā)展的因素及其技術(shù)效率進行測算和分析,然后通過計算互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額占GDP的比值衡量農(nóng)村電商對地方經(jīng)濟的重要程度,再以SFA數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)計算各投入指標(biāo)對經(jīng)濟的貢獻度,最終基于結(jié)論提出相關(guān)建議。
2?研究方法
2.1?第一階段:隨機前沿分析模型(Stochastic?Frontier?Analysis,SFA)
隨機前沿分析法是一種參數(shù)方法,它由Farrell(1957)[10]首次提出并得到理論界的認(rèn)同。與非參數(shù)方法相比,其可以體現(xiàn)隨機干擾因素對效率的影響。文章將采用碭山縣、安徽省、全國2015—2019年的面板數(shù)據(jù)進行分析。
文章選擇超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù),其基本模型如下:
lnyit=β0+∑nβnlnxnit+vit-uit(1)
式中,yit為第i(i取整數(shù))個決策單元第t期的產(chǎn)出向量,即互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)2015—2019年每年的實際值;xnit為第i個決策單元第t期的投入向量,即投入指標(biāo)每年的實際值;vit為隨機擾動項;uit為技術(shù)無效率項,兩者為混合誤差項。
技術(shù)效率的定義為實際產(chǎn)出和最大可能產(chǎn)出在某種特定環(huán)境下的比值,其具體形式如下:
TEi=yi/f(xi;?β)·exp{vi}(2)
文章可據(jù)此比較碭山縣、安徽省和全國電子商務(wù)的發(fā)展水平。
2.2?第二階段:電子商務(wù)的投入指標(biāo)對縣域GDP的貢獻度分析
為了進一步判斷農(nóng)村電商對地方經(jīng)濟的重要程度及各投入指標(biāo)對GDP的貢獻度,文章將計算互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額對GDP的占比并對比投入某項指標(biāo)后比值的變化情況,得到電子商務(wù)對經(jīng)濟發(fā)展的重要性及各投入指標(biāo)對GDP的貢獻度。
3?指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源
3.1?指標(biāo)選取
近年來碭山縣農(nóng)村電商發(fā)展迅速,于2015年、2019年兩次被評為電子商務(wù)進農(nóng)村綜合示范縣,2020年被評為國家農(nóng)產(chǎn)品出村進城試點縣,2021年入選全國農(nóng)產(chǎn)品電商“百強縣”??梢姶X山縣農(nóng)村電商發(fā)展?fàn)顩r良好,具有一定的代表性。
由于電子商務(wù)行業(yè)屬于新興產(chǎn)業(yè),其相關(guān)指標(biāo)統(tǒng)一性不強,因此文章參考李彩彩、王英(2018)[11]、羅潤芝、湯春玲(2017)[1]、王?。?018)[8]等人的研究成果,選擇批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額、批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)、寬帶戶數(shù)、快遞包裹數(shù)作為投入指標(biāo),互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額作為產(chǎn)出指標(biāo)。
為了進一步論證電子商務(wù)對經(jīng)濟的貢獻度,文章以第一階段的產(chǎn)出指標(biāo)為分子,對應(yīng)GDP值為分母計算占比,再計算投入某項指標(biāo)后占比的變化,以此反映電子商務(wù)對經(jīng)濟的重要性和各投入指標(biāo)的經(jīng)濟貢獻度。
3.2?數(shù)據(jù)來源
表1數(shù)據(jù)來源于2015—2019年《碭山縣統(tǒng)計年鑒》《安徽省統(tǒng)計年鑒》《全國統(tǒng)計年鑒》,對于少量缺失數(shù)據(jù)采用指數(shù)預(yù)測法進行補齊。最終數(shù)據(jù)見表2。
4?結(jié)果分析
4.1?第一階段:電子商務(wù)影響因素及技術(shù)效率分析
在第一階段以互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額為被解釋變量,以批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額、批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)、寬帶戶數(shù)和快遞包裹數(shù)作為解釋變量,建立SFA模型,使用Frontier?4.1軟件進行運算。
4.1.1?投入貢獻率分析
表2?各變量的系數(shù)及t統(tǒng)計量結(jié)果
從表2可以看出,單邊似然比檢驗LR值均通過檢驗,表明使用SFA回歸是有必要的。
由表2可知,批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)、批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額、寬帶戶數(shù)和快遞包裹數(shù)的系數(shù)分別為0.0892、-0.0017、0.7330和0.1149。除批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額以外,其余投入指標(biāo)的系數(shù)都大于零,說明僅有批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額對互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額有反向作用,其余投入指標(biāo)都為正向變量,與互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額呈正相關(guān)。說明就電子商務(wù)的效率水平而言,人力、寬帶戶數(shù)和快遞包裹數(shù)目前仍處于不飽和的狀態(tài),而資本投入已達(dá)到飽和。此時,如增加人力、寬帶戶數(shù)和快遞包裹數(shù)的投入,對于電子商務(wù)的發(fā)展均有正向積極的影響。
從表2中也可以看出,雖然批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額的系數(shù)為負(fù)數(shù),但其絕對值僅為0.0017,這意味著每增加1%的資本投入,互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)的銷售額減少0.0017%。因此,雖然資本的投入對于電子商務(wù)有負(fù)面影響,但影響較小。而年均批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)寬帶戶數(shù)及快遞包裹數(shù)每增加1%,互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額將分別增加0.0892%、0.7330%和0.1149%。其中寬帶戶數(shù)的系數(shù)值遠(yuǎn)大于快遞包裹的系數(shù)值和批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人數(shù)的系數(shù)值,說明對于電子商務(wù)而言,寬帶戶數(shù)投入的貢獻率遠(yuǎn)大于勞動和快遞包裹的投入,占據(jù)主導(dǎo)地位。這也與實際情況相符,電子商務(wù)是依賴于網(wǎng)絡(luò)存在的。
4.1.2?技術(shù)效率分析
技術(shù)效率值(TEi)取值范圍為[0,1],其大小可以表示環(huán)境因素造成的產(chǎn)出減少程度,TEi值越大則表明因環(huán)境造成的產(chǎn)出減少程度越小,即資源的利用效率越高。當(dāng)TEi=1時,表示產(chǎn)出達(dá)到最大可能值;當(dāng)TEi<1時,表示處于非技術(shù)效率的狀態(tài)。
圖1?碭山縣、安徽省、全國2015—2019年每年平均技術(shù)效率值
從各個區(qū)域來看,以碭山縣為代表的農(nóng)村電商2015—2019年的電子商務(wù)平均技術(shù)效率值始終高于安徽省和全國的平均值,說明碭山縣的電商發(fā)展平均水平超過安徽省和全國的平均水平,且始終保持領(lǐng)先(圖1)。在2015年,碭山縣電子商務(wù)的技術(shù)效率值與安徽省和全國電子商務(wù)的技術(shù)效率值差距超過40%,這表明碭山縣電子商務(wù)早期發(fā)展?fàn)顩r良好。值得注意的是,2015—2019年全國和安徽省的年均技術(shù)效率值增長速度大于碭山縣,且全國技術(shù)效率值增長最快,2015—2019增長率達(dá)到191.72%,這與國家在2015—2019年大力發(fā)展電子商務(wù)的實際情況相符合。但截至2019年,全國范圍內(nèi)的電子商務(wù)行業(yè)還有很大的提升空間。
從趨勢上來看,雖然碭山縣、安徽省、全國2015—2019年的年均技術(shù)效率值都呈現(xiàn)上升態(tài)勢,但這種上升的趨勢逐漸放緩。符合邊際效率遞減規(guī)律,是一種正常現(xiàn)象。
4.2?第二階段:電子商務(wù)的投入指標(biāo)對縣域GDP的貢獻度分析
從總體上看,互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)的銷售額在GDP中的占比逐年增加,且有持續(xù)增加的趨勢。表明電子商務(wù)在整體國民經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)越來越重要的位置。
圖2?碭山縣、安徽省、全國2015—2019年互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)的銷售額與GDP占比
從不同地區(qū)來看,2019年碭山縣、安徽省和全國的互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額在GDP中的占比分別為2.293%、1.146%和1.559%。表明電子商務(wù)在經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)一定的地位,其中以碭山縣為例的農(nóng)村電商占當(dāng)?shù)谿DP的比重最大,表明該地農(nóng)村電商對GDP的重要性最高。同時碭山縣、安徽省和全國的互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額在GDP中的占比2015—2019年分別增長了1.630%、0.821%和1.046%,其中碭山縣占比漲幅最大,表明碭山縣發(fā)展農(nóng)村電商有效地拉動了縣域經(jīng)濟的增長,農(nóng)村電商對縣域經(jīng)濟的發(fā)展有促進作用(圖2)。
為進一步探究各投入指標(biāo)對GDP的貢獻度,文章以2019年碭山縣的數(shù)據(jù)為例,計算各投入指標(biāo)每增加1%對應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)零售業(yè)銷售額對GDP的比值變化,即各投入指標(biāo)對GDP的貢獻度。計算結(jié)果如表3所示。
整體上看,各投入指標(biāo)對GDP的貢獻度都較小,不超過0.02%。其中寬帶戶數(shù)的增加對GDP產(chǎn)生的影響最大,批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)及快遞包裹數(shù)對GDP的影響幾乎相同,批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額對GDP有負(fù)向影響,但影響較小。
5?結(jié)論與建議
文章的主要研究結(jié)論有:
(1)批發(fā)零售業(yè)固定資產(chǎn)投資額、批發(fā)零售業(yè)從業(yè)人員數(shù)、寬帶戶數(shù)和快遞包裹數(shù)對電子商務(wù)的發(fā)展有影響。其中,寬帶戶數(shù)的投入對電子商務(wù)的促進作用最大,其次是快遞包裹數(shù)。表明現(xiàn)階段農(nóng)村信息化程度和物流水平有待提升,這可能與農(nóng)村居民文化程度偏低,缺乏使用網(wǎng)絡(luò)的技能,以及農(nóng)村物流“最后一公里”的問題有關(guān)。
(2)碭山縣技術(shù)效率值最高,表明相較于安徽省和全國,碭山縣農(nóng)村電商資源配置合理化水平最高,且整體發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好,因此碭山縣的電商模式具有一定的推廣價值。
(3)2015—2019年間碭山縣、安徽省、全國電子商務(wù)對GDP的占比逐年增加,表明電子商務(wù)在整體國民經(jīng)濟中占據(jù)越來越重要的位置。其中碭山縣比值最大,攀升速度最快,表明農(nóng)村電商對地方經(jīng)濟發(fā)展的促進作用更加明顯。因此發(fā)展農(nóng)村電商是實現(xiàn)鄉(xiāng)村振興的有效途徑之一。
基于以上結(jié)論,提出以下三點建議:
(1)提升農(nóng)村地區(qū)信息化基礎(chǔ)水平,重點普及網(wǎng)絡(luò)的使用方法。截至2020年3月我國農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)46.2%,較城鎮(zhèn)地區(qū)(64.5%)低了18.3%。數(shù)據(jù)顯示非網(wǎng)民不上網(wǎng)的主要原因是缺乏網(wǎng)絡(luò)使用技能[12]。因此,農(nóng)村地區(qū)不僅要提升信息化基礎(chǔ)水平,還要注重對網(wǎng)絡(luò)使用技能的普及。
(2)注重解決農(nóng)村物流“最后一公里”問題。物流業(yè)是決定電子商務(wù)發(fā)展水平的基礎(chǔ)。而農(nóng)村居民分散,快遞無法到家,“最后一公里”問題影響了農(nóng)村人群參與電子商務(wù)的積極性。
(3)推廣碭山縣農(nóng)村電商發(fā)展模式,鼓勵各地因地制宜發(fā)展農(nóng)村電商。碭山縣依托碭山梨為切入點,打造了“背個果果”“桃如意”等15個知名電商品牌。電商產(chǎn)業(yè)還有效帶動了碭山現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、倉儲物流、彩印包裝、創(chuàng)意設(shè)計、文化旅游等相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。各地要挖掘自身特色發(fā)展農(nóng)村電商,帶動地方經(jīng)濟發(fā)展。
參考文獻:
[1]羅潤芝,湯春玲.基于因子分析和聚類分析的農(nóng)村電商影響因素研究[J].現(xiàn)代商業(yè),2017(11):20-23.
[2]李志平,吳凡夫.農(nóng)村電商對減貧與鄉(xiāng)村振興影響的實證研究[J].統(tǒng)計與決策,2021,37(6):15-19.
[3]王瑞峰.涉農(nóng)電商平臺對我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的影響效應(yīng)評估——以農(nóng)村淘寶為例[J].中國流通經(jīng)濟,2020,34(11):68-77.
[4]王七茍.我國農(nóng)村電商與區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展關(guān)系研究[J].商業(yè)經(jīng)濟研究,2020(23):129-132.
[5]PENG?C,MA?B,ZHANG?C.Poverty?alleviation?through?e-commerce:village?involvement?and?demonstration?policies?in?rural?China[J].Journal?of?integrative?agriculture,2021,20(4).
[6]席悅.蘇寧云商:農(nóng)村電商有三大發(fā)展瓶頸待解[J].中國物流與采購,2017(5):42-43.
[7]廖糧,賀桂和.影響農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的因素分析——基于扎根理論[J].湖南人文科技學(xué)院學(xué)報,2018,35(6):100-107.
[8]王丁.基于Logistic模型的農(nóng)村電商發(fā)展影響因素研究[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2018(6):40-43.
[9]王輝.基于SFA的中國農(nóng)村區(qū)域技術(shù)效率分析[J].河北科技大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2010,10(4):1-7.
[10]FARRELL?M?J.The?measurement?of?production?efficiency[J].Journal?of?royal?statistical?sociely(Series?A?General),1957,120?(3):253-281.
[11]李彩彩,王英.精準(zhǔn)扶貧背景下農(nóng)村電商發(fā)展影響因素及對策研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2018,46(29):209-211,214.
[12]中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心.第45次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告[R].北京:中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心,2020.