內(nèi)容摘要：本文以我國10個代表性省及自治區(qū)的電子商務發(fā)展數(shù)據(jù)為基礎，通過構(gòu)建燕尾突變、蝴蝶突變、尖點突變等模型，對我國農(nóng)村電子商務的發(fā)展指數(shù)進行測度。結(jié)果表明：我國農(nóng)村電子商務發(fā)展不平均，普遍受地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的限制，呈現(xiàn)出沿海強于內(nèi)陸、南方強于北方的特點;發(fā)展迅速的地區(qū)在準備度、應用度、影響度3個方面發(fā)展較為一致;協(xié)同作用對農(nóng)村電子商務的發(fā)展起到了促進作用。

　　關(guān)鍵詞：農(nóng)村電子商務,突變級數(shù),發(fā)展水平

　　電子商務是目前我國經(jīng)濟發(fā)展的一個重要組成部分，阿里、京東、蘇寧等電商平臺每年吸納大量人員就業(yè)，發(fā)展電商縣、電商鎮(zhèn)、電商村已成為安置農(nóng)村富余勞動力的重要手段。國內(nèi)外眾多學者已經(jīng)為電子商務發(fā)展水平的測算提供了理論模型，但是對于農(nóng)村電子商務的研究較少，對于農(nóng)村電子商務很難做出量化評價。因此，為推動我國農(nóng)村電子商務快速發(fā)展，有必要設計一套完整的農(nóng)村電子商務發(fā)展指數(shù)評價模型。

　　本文所建立的模型是受認可的定性評價方法，但容易受到主觀因素影響，使得運算結(jié)果出現(xiàn)錯誤。因此，針對這一情況本文使用突變級數(shù)方法，將農(nóng)村電子商務的發(fā)展帶入突變級數(shù)，利用突變級數(shù)的特點輔助結(jié)果，最大程度地降低主觀因素對于運算結(jié)果的影響，使得結(jié)果更加科學準確，為我國農(nóng)村電子商務的進一步發(fā)展提供理論支持。

　　數(shù)據(jù)來源為更準確地反映電子商務在農(nóng)村的發(fā)展指數(shù)，本文選取10個代表性省及自治區(qū)截至2017年底的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，包括北部的河北與黑龍江、南部的廣東與廣西，東部的江蘇與浙江，西部的四川與陜西、中部的河南與湖北。

　　農(nóng)村寬帶入網(wǎng)戶數(shù)、寬帶接入行政村數(shù)量占行政村總數(shù)比例、農(nóng)村快遞業(yè)務占總快遞業(yè)務比例、農(nóng)村人口擁有上網(wǎng)設備的數(shù)量、農(nóng)村公路總長均取自2017年度《中國統(tǒng)計年鑒》和上述省份統(tǒng)計年鑒;農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)覆蓋率取自上述省份的互聯(lián)網(wǎng)報告;農(nóng)村人口初中以上學歷人數(shù)取自于人口普查數(shù)據(jù)。

　　互聯(lián)網(wǎng)安全指數(shù)取自于2017年度《互聯(lián)網(wǎng)安全報告》;行政村轄區(qū)內(nèi)電商快遞代收點、快遞投遞網(wǎng)點的數(shù)量、農(nóng)村人口通過電商平臺購買商品總額、電商在農(nóng)村帶動就業(yè)人數(shù)取自政府網(wǎng)站;網(wǎng)店數(shù)量、電商村及電商鎮(zhèn)數(shù)量、從事電商人員人均收入取自中國電子商務協(xié)會公布的數(shù)據(jù);上述指標中部分省份、部分年份有個別數(shù)據(jù)缺失，經(jīng)過深入研究文獻及現(xiàn)有數(shù)據(jù)，采取了合理計算、運用規(guī)律值或者平均值填補空缺。

　　我國農(nóng)村電子商務發(fā)展指數(shù)測度

　　(一)計算方法

　　計算農(nóng)村電子商務發(fā)展水平指數(shù)需要使用突變級數(shù)的方法。依次對每個子項目突變模型進行分類，并依據(jù)分類由末端開始依次向上層展開運算，可得到最終數(shù)值。首先建立層級關(guān)系及子項目的突變模型，并梳理突變模型相關(guān)公式。數(shù)據(jù)無量綱化處理。因為突變級數(shù)法涉及的各變量計量單位不盡相同，所以運算時要運用無量綱化處理的方法對各個變量進行處理，將涉及變量標準化，再對標準化后的變量進行分析。

　　由于涉及變量和數(shù)據(jù)特點眾多，因此需要使用多種無量綱化的方法，具體包括直線法、折線法、曲線法三種方法。突變級數(shù)法要求各變量均在0-1的范圍內(nèi)，因此對于第四層變量需要運用直線法進行處理，使處理后的變量符合突變級數(shù)法的要求。對第四層變量進行計算，得到第三層變量。依次考慮第四層相關(guān)變量的數(shù)量，使用與之相符合的突變模型，通過歸一公式得出第三層變量。

　　在使用對應的突變模型時，通過突出主成分作用，綜合考慮變量在模型中所發(fā)揮的作用和各個變量間的關(guān)系，進一步得出系統(tǒng)取值的基本原則是否為互補原則，最終得出第三層變量。按照突變模型計算第三層變量，得到第二層變量。依次考慮第三層相關(guān)變量的數(shù)量，使用與之相符合的突變模型，按照相同的計算方法和步驟，運用歸一公式得出第二層變量。按照突變模型計算第二層變量，得到第一層數(shù)值。依次考慮第二層相關(guān)變量的數(shù)量，使用與之相符合的突變模型，按照相同的計算方法和步驟，依次運用歸一公式得出10個省農(nóng)村電子商務發(fā)展水平指數(shù)。

　　(二)農(nóng)村電子商務發(fā)展準備度變量計算

　　準備度指數(shù)的最初變量數(shù)值和無量綱化處理后的數(shù)值。農(nóng)村電子商務發(fā)展的準備指數(shù)受互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展情況、物流發(fā)展情況、農(nóng)村居民情況和農(nóng)村電子商務政策環(huán)境4個變量共同影響。

　　結(jié)論與建議

　　南方省份相對于北方省份在農(nóng)村電子商務方面發(fā)展較快，而沿海地區(qū)較內(nèi)陸省份的優(yōu)勢也很突出，農(nóng)村電子商務的發(fā)展受到地區(qū)經(jīng)濟的正向拉動;浙江省作為電子商務發(fā)展最快的省份，共有淘寶村287個，在全國排名第一，占比35.75%;在電商最活躍的縣中，浙江省占據(jù)24個，銷售業(yè)績超億元的淘寶村也大部分在浙江省和廣東省。

　　政府應當加快推進農(nóng)村地區(qū)的基礎設施建設，提高財政補貼力度，提升信息化水平與公路硬化率，確保物流運輸效率;加大對農(nóng)村富余勞動力的培訓力度，激活農(nóng)村居民的電商致富思想，鼓勵農(nóng)村富余勞動力利用電商平臺創(chuàng)業(yè);引導農(nóng)村電商在發(fā)展特色農(nóng)產(chǎn)品的過程中深化與本地企業(yè)的合作，推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，從而為電商發(fā)展提供產(chǎn)業(yè)基礎;針對電商平臺銷售的產(chǎn)品通常具有集群性和品牌性，各地應打造本地品牌，形成產(chǎn)業(yè)鏈，從而迅速提升影響力。

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　　經(jīng)濟方向論文投稿：《現(xiàn)代營銷》雜志是一本連續(xù)多年，被被評為全國“社科類一級期刊”、“雙十佳期刊”的財經(jīng)雜志。但不同的是，我們一面發(fā)布產(chǎn)品信息，一面優(yōu)化項目資源;一面指引財富航向，一面指導銷售經(jīng)營。所以，我們以“共贏”為前提，以“媒介”為載體，讓結(jié)緣《現(xiàn)代營銷》的任何一個朋友，都收獲知識，贏得財富。