精准扶贫中电商产业扶贫绩效评价模型及聚类分析研究

摘要：运用熵权法建立精准扶贫中电商产业扶贫绩效评价模型，并运用聚类分析法对模型数据进行分类分析，以期有助于规范我国精准扶贫绩效评价体系建设，提高精准扶贫效率有借鉴作用。

关键词：精准扶贫电商扶贫绩效评价

研究实践中，我国学者对精准扶贫效评价体系研究方法集中于层次分析法等主观赋权法，电商扶贫研究主要集中和局限在政策、路径、对策等方面，对电商产业扶贫绩效的研究很少。实际上，电商产业扶贫绩效的分析对于研究精准扶贫绩效评价同等重要。截止2017年底商务部电子商务进农村综合示范中全国农村电子商务示范县覆盖756个县，建设有1051个县级运用中心，5万个村级电商服务站点，服务惠及涉及275万贫困户。

一、中国电商产业扶贫绩效指标体系建设

（一）指标体系

结合中国实际，中国电商产业扶贫绩效评价指标共分为三级指标，其中二级指标体系包括电商服务体系建设指标、营业效益、教育培训指标、扶贫效益4个指标体系及9个三级指标体系构成。表1指标体系中数据均为正向指标，故不考虑负向指标影响。

（二）数据说明

本文数据来源于四川省商务厅2018年6月进行的四川省电商产业扶贫统计调查，四川省共有21个市州，四川省成都市、雅安市、攀枝花市3个市经济发达，农村电商数据小，故未纳入本次统计。

二、电商产业扶贫绩效评价实证分析

1数据选取选取中国m个地区（或城市）n个电商产业扶贫绩效评价指标，则为第i个地区（或者城市）第j项电商产业扶贫绩效评价指标。

三、聚类分析及综合评价

（一）聚类分析运算结果

运用SPSS23系统聚类方法对表3数据进行聚类分析。选取四川省18个市电商产业扶贫绩效评价综合得分为聚类分析数据依据，聚类分析18个市州数据均有效见表4。

根据四川省18个市州电商产业扶贫绩效评价综合得分排名次序代表每个市县，如1代表眉山市，3代表广元市，运用SPSS23聚类分析结果（见图1）。

（二）聚类分析综合评价

通过聚类分析，可将四川省18个市州电商扶贫分为5大类。将5类每类数据依据各项扶贫指标数值汇总取平均值后计为该类各项扶贫指标数值。聚类分析评价中通过选取每类各项扶贫指标数值、综合评价全省各项扶贫指标平均值，绘制图形进行比较如下：

第一类电商扶贫发达型（见圖2），包括眉山市、广元市。该类型在线上线下销售农产品金额、带动主体数量这两项扶贫指标中表现突出，并且在表3中分别排名在第1位、第2位。

四、结论及建议

（一）结论

第一，四川地处内陆省份，地理位置的劣势阻碍了农村电子商务区域发展，特别是大小凉山彝区、高原藏区农村电商扶贫受经济、环境、人员素质等影响相对滞后。

第二，我国精准扶贫中电商产业扶贫主要还是依赖于目前我国精准扶贫政策倾斜，截止2019年12月，四川省45个深度贫困县电商示范县项目全覆盖，共有90个县申报电子商务进农村示范县项目成功。

第三，目前电商产业扶贫的发展主要依靠各地区原有商贸流通体系，在电商产业扶贫绩效评估中，排名靠前的市州同时也是商贸流通体系发展较完善，农村电商市场较成熟的地区。

（二）建议

第一，加快推进扶贫产品销售体系创新建设。首先在扶贫农产品品牌建设方面，通过打造“四川扶贫”集体商标形式，培养扶贫产品品牌化建设。其次在扶贫产品市场拓展方面，通过“川货全国行”、“四川贫困地区农特产品展销活动”等拓展市场渠道建设，扩大市场份额，提升知名度和美誉度。

第二，加强电商扶贫业务指导。电商扶贫需要秩序化、专业化、规范化开展，涉及电商扶贫的各个省级政府部门应对地方政府进行对口帮扶，对口指导，如通过制定农村电商扶贫实施方案等形式，因地施策。

第三，加强农村电商服务体系建设。通过县级电商公共服务中心、乡镇电商服务站、村级电商服务点的建设，在县域建设完善的农村电商服务体系，助力农产品上行，开展精准扶贫。

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〔本文系四川省商务厅课题项目“精准扶贫视角下西部农村电子商务发展探析——以四川省为例”（项目编号：川商综合（2018）5号）阶段性成果〕

（李志勤，四川商务职业学院经济贸易系）