基于三阶段DEA方法的我国农村电商绩效评价研究
2022-05-05王凌宇吴丽丽
王凌宇 吴丽丽
摘 要:为了改善全国农村电子商务发展过程中遇见的现实问题,研究农村电商绩效提升策略,运用三阶段DEA模型对我国农村电子商务绩效进行评价。结果发现:不同省份的农村电子商务效率相差较大,纯技术效率和规模效率有很大的提升空间;只有上海、重庆和宁夏保持综合技术有效,北京、天津、河北等26个省份去除环境因素后效率综合效率都有所提升,说明环境因素制约着农村电商的提升;只有西藏去除环境因素后效率综合效率有所下降,表明可能一些对其有利的环境因素和随机干扰因素诸如中央财政转移支付倾斜、“对口援藏”等优惠政策导致其调整前综合技术效率较高。
关键词:农村电子商务;三阶段DEA;随机前沿分析;绩效评价
中图分类号:F724.6 文献标志码:A 文章编号:1008-2697(2022)02-0020-05
一、引言
党的十九大以来,在实施乡村振兴战略的背景下,农民家庭人均纯收入和人均可支配收入持续较快增长。电子商务作为近年来逐渐兴起的一种新型商业模式,被视为农民突破市场分割,从而实现脱贫增收的新动能。农村电子商务通过对商业流和信息流的创新,改变了农民固有的就业方式,日渐成为农民拓宽增收途径的重要实践。然而,我国农村电子商务发展还存在许多问题,2019年,我国农村电商网络销量占互联网零售总额的比例仅为17%。
研究农村电子商务绩效,可以找出影响我国农村电子商务绩效的因素和存在的不足,给我国农村电子商务提供一些建议和意见。Ali Akbar Jalali等(2011)在定量和定性的基础上,提出了在农村地区开展电子商务的应用与模式,认为在农村地区开展电子商务对发展中国家的经济生计或农村居民人口带来很大的影响。Graham Clarke等(2015)认为年龄和收入是区分电子商务使用情况的关键人口因素,农村和城市的的地理位置以及与实体店的距离也是如此。Victor Couture等(2018)调查了第一个全国范围内的电子商务扩张计划对家庭福利和底层渠道的影响,认为这些影响主要是由于克服了农村市场电子商务的物流障碍,而不是使电子商务适应农村人口的额外投资。万津津等(2021)运用因子分析、聚类分析模型对我国省域农村电子商务进行评价和分类,认为农村宽带介入用户、农村投递路线、农村居民可支配收入是农村电子商务发展的积极影响因素。杜瑞娟等(2021)认为我国农产品电子商务投入产出效率整体水平较低,资源配置与产业规模有待进一步提高。王七苟(2020)认为我国农村电子商务在各大地区间存在着显著的异质性问题。刘佳(2019)认为我国农村电子商务正处于成长成熟阶段,影响我国农村电子商务发展因素包括农村经济发展水平和农村基础建设。
电子商务绩效的评价方法主要分为三类:第一类是主成分分析或因子分析法;第二类是模糊综合评价法;第三类是传统DEA方法及其与Malmquist指数、Tobit模型等的结合。大多数已有文献的关注点主要在农村电子商务发展、对策及建议上,本文应用三阶段DEA方法,分别对剔除环境因素、随机因素影响前后的农村电子商务效率进行分析,通过分析结果差异,可更加准确、真实地反映农村电子商务的效率。
二、指标选取和数据说明
(一)指标选取和构建
在总结我国农村电子商务理论的基础上,根据实际情况,遵循指标体系建立的科学性、典型性及系统性原则,选择投入指标、产出指标和环境指标,然后利用SPSS26.0软件计算各项投入指标、产出指标和环境指标的Spearman非参数相关系数(表1)。
(二)指标说明和数据来源
考虑到数据的真实性和可用性,选取农村投递路线 (公里)、农村宽带介入用户(万户)作为投入变量。农村投递路线可以反映我国农村电子商务物流运输的状况,选择农村宽带介入用户(万户)可以反映我国农村农民网络的使用情况。
乡村社会消费品零售额(亿元)和农作物总播种面积(千公顷)作为产出变量,乡村社会消费品零售额是反映农村电子商务的一个基本指标,农作物总播种面积可以反映农作物的生产规模和耕地的利用程度。
环境变量是指那些除投入、产出变量之外,对农村农村电子商务绩效的确产生影响但是不能被样本主观进行控制的变量。本文选取的环境变量为农村居民人均可支配收入(元)、 農村居民人均消费支出(元)、 农业产值(亿元)。农村居民人均可支配收入反映了农村居民可用于最终消费支出和储蓄的总和,农村居民人均消费支出反映了农村居民用于满足家庭日常生活消费需要的全部支出,农业产值反映了一定时期内农业生产规模和总成果。
本文以全国31个省份和地区作为统计决策单元,所收集到的统计数据均来源于《中国统计年鉴(2019-2020)》、《各省统计年鉴(2019-2020)》和 《中国农村统计年鉴(2019-2020)》。
三、模型构建
农村电子商务绩效的分析研究通常需要多投入和多产出变量指标,而数据包络分析法(Data Envelopment Analysis,DEA)是反映同类型多主体的运行效率,所以本文采用数据包络分析方法。本文采取 Fried 等提出的三阶段DEA模型,这种新的效率评估模型是利用了传统DEA模型中的松弛变量,通过对投入变量的调整,让其处于同一水平下,然后用deap2.1软件和EXCEL2016计算和分析调整后的效率值,能将环境因素、随机误差的影响很好分离出来。
本文选择BCC(规模报酬可变)模型作为基本模型。选择投入导向下的对偶形式,公式如下:
其中i=1,2,…m;r=1,2,…q;j=1,2,……n。x表示第j个决策单元第i项投入的指标,y则表示第j个决策单元第r项产出的指标,s代表第k各决策单元在第i项投入指标的松弛变量,s代表第k个单元在第r项产出指标上的松弛变量,λ表示该决策单元的组合指标关联系数。
通过BCC模型计算,可以得出其综合技术效率(TE),然后通过计算,得出规模效率(SE)、纯技术效率(PTE),公式如下:
TE=SE*PTE (2)
四、农村电子商务绩效分析
(一)DEA结果分析(不考虑环境因素)
第一阶段的DEA分析包括了环境变量与随机干扰因素,运用 Deap 2.1 软件对2019年全国31个省份投入产出数据构建DEA模型,结果如表3所示。
(二)SFA 模型回归分析
将第一阶段农村投递路线和农村宽带介入用户投入变量的松弛变量作为被解释变量,农村居民人均可支配收入、农村居民人均消费支出、农业产值这3个环境变量分别作为解释变量,然后运用 Frontier4.1软件,把参数设定好,最后使用极大似然法进行回归估计,结果如表4所示。
由表4可见,在0.01水平上的临界值值为10.50,然而17.36和37.02均大于临界值,说明在0.01水平上是显著的,所以该模型通过了 LR 单边显著性的检验;γ值为1,在0.01水平上显著,说明管理无效率对农村电子商务效率的影响占据主要地位。因此,用SFA模型进行回归去分离随机干扰因素、管理因素和环境因素是合理的。
(三)DEA结果分析(考虑环境因素)
用第二阶段测算出的结果调整作为原始投入变量,原始产出数据不变,再次使用Deap2.1软件进行分析,得出调整后我国31省市和地区农村电子商务的效率值。为了更好的和调整前的效率作比较,调整后的效率见表3。
综合技术效率值可以表示各省市农村电子商务效率高低。从表3中可以得出:只有上海市、重庆市和宁夏省一直保持为1,保持综合有效,说明上海和重庆的农村电子商务化水平全国领先。通过调整前和调整后的效率的比较,综合技术效率的均值从0.605上升到0.684,增幅为13%。纯技术效率的均值从0.837上升到0.872,增幅为4%。规模效率的均值从0.729上升到0.789,增幅为8%。处于效率前沿面的只有上海、重庆和宁夏,内蒙古、福建、山东、河南、湖北、广东、西藏、新疆这八个省份处于纯技术有效,各省份的综合效率值相差较大,最低的为内蒙古(0.233),说明还有76.7%的投入是无效投入。通过调整后,规模报酬递增的有2个省份,规模报酬递减的有21个省份,规模报酬不变的有8个省份。
五、结论与对策建议
(一)研究结论
本文基于三阶段DEA模型对我国31个省(市、自治区)2019年的农村电子商务绩效进行测算,(1)从效率分析的结果来看:对比调整前和调整后的效率,综合技术效率增长13%,其中纯技术效率增长4%,规模效率增长8%,说明全国农村电子商务的整体技术和规模有待进一步的提升。不同省份的农村电子商务效率相差较大,纯技术效率和规模效率有很大的提升空间;只有上海、重庆和宁夏保持综合技术有效,北京、天津、河北等26个省份去除环境因素后效率综合效率都有所提升,说明环境因素制约着农村电商的提升;只有西藏去除环境因素后效率综合效率有所下降,表明可能一些对其有利的环境因素和随机干扰因素诸如中央财政转移支付倾斜、“对口援藏”等优惠政策导致其调整前综合技术效率较高,说明环境因素有利于农村电商的提升。(2)从环境变量分析结果来看,农村电子商务的绩效受环境因素的影响较大。农村居民人均消费支出、农业产值会制约农村电子商务绩效的提升,而农村居民人均可支配收入的提高有利于提升农村电子商务绩效。(3)从规模报酬分析结果来看:通过调整后,2个省份处于规模报酬递增的状态,表明适度扩大规模是我国农村电子商务提升绩效的有效途径。
(二)对策建议
针对农村电子商务存在的问题,有必要调整农村电子商务治理策略,尤其是将农村电子商务和乡村振兴战略进行有效衔接,创新农村电子商务治理机制,建构农村电子商务治理体系。
一是优化农村投递路线和农村宽带介入用户的规模。我国农村电子商务综合技术效率不高主要是纯技术效率和规模效率均偏低,其中规模效率的影响占很大一部分比例,则农村电子商务绩效主要由农村投递路线和农村宽带介入用户的规模是否接近最适规模。因此,要加大对农村电子商务绩效主要由农村投递路线投入资金,扩大农村宽带用户数的范围,健全农村电子商务的治理体系,来促使其接近最适规模,提升农村电子商务的水平。
二是营造良好的外部环境。农村电子商务绩效不仅受到内部技术管理水平的影响,同时也受到农村居民人均可支配收入、农村居民人均消费支出和农业产值等外部环境的影响,因此,必须要为农村电子商务营造一个好的环境。首先,要大力发展农村经济,提高农村居民的收入,促进农村居民人均可支配收入的增加;其次,政府应该多支持在农村举办有意义的活动,建立农村小型超市等,促进农村居民合理消费,提升农村居民人均消费支出的基本水平;最后,大力发展农业,农业是第一产业,将农业发展和农村电子商务有效连接起来,然后通过农村电子商务来实现乡村振兴战略,促进农业产值的增长。
参考文献:
[1] 李宏兵,王爽,赵春明.农村电子商务发展的收入分配效应研究——来自“淘宝村”的经验证据[ J ].經济经纬,2021,38(01):37-47.
[2] Jalali A A, Okhovvat M R, Okhovvat M. A new applicable model of Iran rural e-commerce development[ J ]. Procedia Computer Science, 2011 (03): 1157-1163.
[3] Clarke G, Thompson C, Birkin M. The emerging geography of e-commerce in British retailing[ J ]. Regional Studies, Regional Science, 2015, 2(01): 371-391.
[4] Couture V, Faber B, Gu Y, et al. E-commerce integration and economic development: Evidence from China[M]. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, 2018.
[5] 万津津,陈刚,刘玉轩.我国省域农村电子商务绩效的影响因素及发展策略[ J ].商业经济研究,2021(06):75-78.
[6] 杜瑞娟,俞守华,区晶莹.我国农产品电子商务投入产出效率及影响因素分析——基于区域视角[ J ].当代经济,2021(01):77-81.
[7] 王七苟.我国农村电商与区域经济协同发展关系研究[ J ].商业经济研究,2020(23):129-132.
[8] 刘佳.我国农村电子商务发展研究——基于主成分分析法[ J ].价格月刊,2020(02):26-31.
[9] Fried H O, Lovell C A K, Schmidt S S, et al. Accounting for environmental effects and statistical noise in data envelopment analysis[ J ]. Journal of productivity Analysis, 2002, 17(01): 157-174.
[10] 罗登跃.三阶段DEA模型管理无效率估计注记[ J ].统计研究,2012,29(04):104-107.
[11] 陈巍巍,张雷,马铁虎,刘秋繸.关于三阶段DEA模型的几点研究[ J ].系统工程,2014,32(09):144-149.
[12] 胡扬名, 刘恋. 农村低保兜底扶贫绩效的省际测度与优化路径——基于三阶段DEA模型的实证分析[ J ]. 中国农业资源与区划, 2021, 42(08):10.
[13] 王嘉伟.基于三阶段DEA模型的我国区域企业电子商务化效率评价研究[ J ].物流工程与管理,2016,38(07):162-165.
[14] 王冬屏.农村电子商务产业集群影响因素的层次分析[ J ].商业经济研究,2020(17):128-131.
[15] 万媛媛,苏海洋,刘娟.农村电子商务发展影响因素及对策建议[ J ].商业经济研究,2020(02):140-142.
[16] 黄露菲. 政府引导农村电子商务发展存在的问题及对策[D].湘潭:湘潭大学,2020.
(责任编辑:楚 霞)
Research on Performance Evaluation of Rural E-commerce in China
Based on Three-stage DEA Method
WANG Ling-yu,WU Li-li
(College of Information Science and Technology,Gansu Agricultural University,Lanzhou 730070)
Abstract: In order to improve the practical problems encountered in the development of rural e-commerce in China, aiming at solving the problems, this paper studies the performance improvement strategy of rural e-commerce. This study uses the Three-stage DEA model to evaluate the performance of rural e-commerce in China. The results show that the efficiency of rural e-commerce in different provinces varies greatly, and there is a great room to improve the pure technical efficiency and scale efficiency; Only Shanghai, Chongqing and Ningxia have maintained effective comprehensive technology, and the comprehensive efficiency of 26 provinces such as Beijing, Tianjin and Hebei has improved after removing environmental factors, indicating that environmental factors restrict the improvement of rural e-commerce; Only after the removal of environmental factors, the comprehensive efficiency of Tibet has decreased, indicating that some favorable environmental factors and random interference factors, such as the inclination of central financial transfer payment, "counterpart assistance to Tibet" and other preferential policies, may lead to its high comprehensive technical efficiency before adjustment.
Key words: Rural E-commerce;Three stage DEA;Stochastic frontier analysis;Performance evaluation
收稿日期:2021-10-19
基金項目:甘肃省科技计划项目(民生科技专项):“定西地区电子商务营销综合能力提升”(20CX9NA095)。
作者简介:王凌宇,男,硕士研究生,研究方向:农业信息化;吴丽丽,女,博士,副教授,研究方向:农业信息化。