基于三阶段DEA方法的我国农村电商绩效评价研究
来源:用户上传
作者: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）、 r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：
nlc202205100950
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-15430764.htm
