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1、“互联网+”背景下农村电子商务发展环境竞争力评价农业作为我国经济发展和社会稳定的根基，历来受到国家层面的高度重视，电子商务在农业领域的普及有助于改善农业信息流通状况、促进农副产品销售、增加农民收入途径，从而实现农村经济的快速增长。截止到2016年5月31日，针对涉及“三农”领域电子商务的发展规划，我国已发布了包括国办发201578号在内的中央法规司法解释24篇，地方法规规章97篇，充分体现了我国各级政府将电子商务引入“三农”领域、培育“互联网+农业”新模式的决心和意志。良好的环境因素是电子商务扩散的重要推动力量（Viborg K et al.，2003），由于地区地理位置、产业发展模式、经济增
2、长水平等多方面因素的共同影响，我国各省农村电子商务的发展速度、规模和成效都呈现出明显的地区差异。因此，本文拟采用集对分析法对我国各地农村电子商务发展环境竞争力状况进行分析，明确我国农村电子商务发展环境的地区差异情况，并提出相应的环境优化建议。 文献回顾与指标构建 目前，对农村电子商务的研究主要建立在农村电子商务的发展模式上，而对各模式所基于的环境基础却鲜有评估。发展中国家较为看重经济表现、部门结构、政府立法情况等对电子商务发展方向、速度和质量产生的影响（Palacios J J，2003）。发达国家则更强调IT技术、人口素质（Koenig W et al.，2003）、风险资本开放程度（Fom
3、in V V et al.，2003）等因素在电子商务创造有吸引力的环境中的作用。在我国，将电子商务引入农村，既受农村特定物理设施、人文条件的影响，也受各地电子商务本身交易形势的影响。因此，本文拟从下列五个方面对农村电子商务的发展环境进行研究。 在农村电商基础设施环境方面，农村电子商务基础设施环境与农副产品信息流以及农副产品物流有着密切关系（王红梅，2015），电商环境下的农副产品信息流是存在于农民、农业生产企业、加工企业、销售企业以及消费者之间的关于农副产品购产销信息的双向沟通过程。农副产品物流则是在农副产品信息流频繁沟通的基础上，将农副产品实物从农民手中安全快捷地传递到消费者处，最终实现农
4、民价值创造、企业增收、消费者实惠的重要程序。 在农村电商政务环境方面，农村电子商务的发展既依赖于市场机制的推动作用，也受当地政府在此过程中对于自身在法律、财政、金融等方面功能定位的影响（李成钢，2015）。提供公共信息及物流服务是政府的重要职能，在政府主导下解决“信息及物流配送最后一公里”问题已然成为共识（Wilson P，2000）。因此，当地政府对信息服务业、物流业的重视程度越高，将越有利于农村电子商务在市场机制的刺激下，得到政府机制的进一步推动，最终实现快速发展。 在农民生活消费环境方面，农民的消费行为与其收入水平、生活态度、消费理念等有关，是农村经济和当地社会发展状况的集中体现。当农民
5、收入水平较低时，出于维持基本生存的必要考虑，其更容易接受以风险较低的方式取得收入和实施消费。而基于Internet发展起来的具有强烈虚拟特征的电子商务所带来的非接触性交易将不可避免地增加购销双方的交易风险（Pavlou P A，2003）。因此，良好的收入条件和生活环境更有助于增强农民对电子商务的接受和认可度。 在农村教育环境方面，农民信息化意识和利用信息能力的薄弱，使得电子商务这一新兴的线上交易模式对许多知识能力水平有限的农民来说，具有极大的认知和操作障碍，且农村地区长期以来落后的自然经济形成的“二元经济”也在无形中强化了农民传统保守的心理，造成了农村电子商务人文环境的进一步恶化。因此，加强
6、对农民的成人技术培训，向其灌输和传授电子商务的应用意识和技能，对电子商务在农村的普及具有重要意义。地区农村电子商务发展环境竞争力的指标体系如表1所示。 在地区电子商务效益大环境方面，据阿里巴巴研究院的分析数据显示，作为农村电子商务典型代表的淘宝村绝大部分都集中在浙江、广东、福建、江苏等地域，超前的电商意识和企业家精神以及本地已初具规模的电商效益基础，为电子商务在当地农村的扩散提供了有利条件。截止到2015年上半年，我国B2B交易额达到5.8万亿元，占到了同期全国电商交易总额的76%（曹磊，2015），可见企业与企业间的信息化交易已然成为我国电商交易的重要组成部分。 实证分析 （一）数据来源 本
7、文与电商效益相关的数据部分来自于中国县域电子商务发展指数报告、中国淘宝村研究报告、阿里农产品电子商务白皮书，其余数据主要来源于中国统计年鉴、中国农村统计年鉴和国家及各地方统计局网站。需要说明的是，为保证数据的横向可比性，农村宽带接入率指标考虑了地区乡村人口规模因素，长途光缆覆盖率、农村邮递路线覆盖率等指标考虑了地区面积规模因素。同时，对西藏等地区的个别缺失数据采用了均值插补法进行补充。 （二）研究方法 将农村电子商务发展环境竞争力评价问题记为H=（D，Z，w，X）。其中，D=D1，D2，Dm（i=1，2，31）表示待评估的31个省市及自治区（港澳台地区除外），Z=Z1，Z2，Zn（j=1，2，
8、19）表示选取的19个评价指标集，且在本文中的Zj均是效益型指标。w=w1，w2，wn（j=1，2，19）表示指标Zj所对应的权重。X=（xij）mn为最终决策矩阵，xij表示地区Di在指标Zj下的实值数据。同时，设立各指标的最优评估集P=p1，p2，pn和最劣评估集Q=q1，q2，qn，其中，pj=Max（Zj），qj=Min（Zj）。定义域Xj=xij，pj，qj（i=1，2，31）对xij，pj的同一度为、对立度为、差异度为。由于各指标对农村电子商务环境竞争力的影响力大小不同，因此本文拟采用熵值法确定的权重系数对各指标作用力大小进行定量评价，并以此确定农村电子商务环境竞争力的最终评价模型Ui=ai+biI+ciJ，以及地区Di（i=1，2，31）与最优评价集Ui的相对贴近度，其中，相对贴近度Fi的值越大，地区Di越接近Ui，其农村电子商务的发展环境越好。基于集对分析的理论方法，将31个评价对象的19评价指标数据代入上述同一度ai、对立度ci、差异度bi的计算公式中，得到我国各地区农村电子商务发展环境竞争力的综合评价结果如表2所示。 依据各地区相对贴近度的评价数据，可以将我国地区农村电子商务发展环境划分为5个梯队：第一梯队（0.8