汪興東，熊彥齡

(1.江西農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江西南昌 330045；2.江西省鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略研究院，江西南昌 330045)

農(nóng)村電子商務(wù)是轉(zhuǎn)變農(nóng)業(yè)發(fā)展方式的重要手段，是精準(zhǔn)扶貧的重要載體。加快農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展有利于促進(jìn)消費、擴大內(nèi)需，推動農(nóng)業(yè)升級、農(nóng)村發(fā)展和農(nóng)民增收。近年來，隨著農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)的普及，我國農(nóng)村電商的發(fā)展非常迅速。截至2018年12月，全國農(nóng)村網(wǎng)店數(shù)達(dá)985.6萬家，農(nóng)產(chǎn)品上行交易額由2012年200億元增至2018年2 305億元，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)到1.37萬億元，同比增長30.4%，約占全國網(wǎng)絡(luò)零售額的15.21%。為了進(jìn)一步推動農(nóng)村電商的發(fā)展，降低農(nóng)戶電商技術(shù)的采納成本，政府部門高度重視，在2017年中央一號文件中共出現(xiàn)“電子商務(wù)”（含“電商”）8次，還首次設(shè)了一個專節(jié)“推進(jìn)農(nóng)村電商發(fā)展”，共計297字。商務(wù)部也從2014年開始推進(jìn)電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范工作，從財政、金融、稅收、基礎(chǔ)設(shè)施、技術(shù)培訓(xùn)等方面全方位地支持示范縣，截至2018年12月，已累計支持示范縣1 016個，覆蓋國家級貧困縣737個，占國家級貧困縣總數(shù)的88.6%，其中支持深度貧困縣137個。因此，研究政府扶持政策對農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的影響，進(jìn)而發(fā)揮其引導(dǎo)作用，對于推動農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城、提升農(nóng)產(chǎn)品流通效率具有重要的現(xiàn)實意義。從目前來看，雖然近幾年我國各級政府陸續(xù)發(fā)布了諸多關(guān)于引導(dǎo)農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的政策文件，但還很少有學(xué)者對這些政策的效應(yīng)進(jìn)行量化評估，以回答這些政策的最終效應(yīng)如何、怎樣的政策工具組合能帶來更佳的實施效果、哪些發(fā)文機構(gòu)協(xié)同能產(chǎn)生更好的政策效應(yīng)等問題。為了回答這些問題，本文通過收集近幾年與農(nóng)村電商上行扶持政策有關(guān)的70項政策文件，利用熵權(quán)法對這些政策文件進(jìn)行量化分析，以評估我國農(nóng)村電商上行扶持政策的實施效應(yīng)，為政府更為有效地利用政策工具推動農(nóng)村電商發(fā)展提供借鑒和參考。

1 文獻(xiàn)綜述

農(nóng)村電商扶持政策主要包括兩個方向：一個方向是工業(yè)品下鄉(xiāng)，拓展農(nóng)村消費市場，降低農(nóng)村流通成本，充分釋放農(nóng)村市場消費潛力；另一個方向是農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)城，創(chuàng)新農(nóng)產(chǎn)品流通方式，培育多元化農(nóng)村電商主體，疏通農(nóng)產(chǎn)品渠道梗阻。本文旨在評估農(nóng)村電商中農(nóng)產(chǎn)品上行扶持政策的實施效應(yīng)，故對農(nóng)村電商的下行扶持政策不做評價。

由于我國農(nóng)村電商扶持政策實施時間較短（從2014年開始），還未析出專門探討農(nóng)村電商扶持政策的研究文獻(xiàn)。但已有一些文獻(xiàn)從政策本身出發(fā)，對政策的實施效應(yīng)進(jìn)行了量化研究，如：Libecap［1］首次對礦產(chǎn)權(quán)的各項法規(guī)內(nèi)容進(jìn)行打分量化處理，然后利用所構(gòu)建的指標(biāo)分析了各項法規(guī)的實施效應(yīng)并進(jìn)行了排序。在此之后，有眾多的學(xué)者開始借鑒量化評估的方法對有關(guān)政策進(jìn)行了評估，如Daugbjerg等［2］從責(zé)任部門、執(zhí)行計劃、法律地位、目標(biāo)群體、政策目標(biāo)、時間規(guī)劃、預(yù)算、評估與反饋8個維度對英國的27項體育運動推廣政策進(jìn)行政策效應(yīng)研究，拓展了政策文本量化研究的思路；彭紀(jì)生等［3］對技術(shù)創(chuàng)新政策進(jìn)行文本量化評估；而羋凌云等［4］對節(jié)能引導(dǎo)政策文本進(jìn)行量化，評估政策的效應(yīng)和效果。從總體來看，這些研究基本從政策工具、政策協(xié)同、政策力度及政策目標(biāo)等方面展開政策評估，對農(nóng)村電商扶持政策的效應(yīng)評估具有重要的參考價值。

1.1 政策工具的影響效應(yīng)

在對有關(guān)政策的研究文獻(xiàn)進(jìn)行梳理后，本文將政策工具分為經(jīng)濟工具、信息工具、行政工具和物理工具四大類。電商扶持政策中的經(jīng)濟工具主要包括：補貼、稅收減免、信貸支持等。岳欣［5］在研究農(nóng)村電商技術(shù)應(yīng)用時指出，政府對網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施和龍頭企業(yè)的資金扶持政策及稅收優(yōu)惠政策能快速推動電子商務(wù)在農(nóng)村的普及和運用。除了對經(jīng)濟工具的研究，有學(xué)者開始探討非經(jīng)濟政策工具對組織（個體）電商技術(shù)采納及擴散行為的影響，其中包括信息工具、行政工具和物理工具等［6］，認(rèn)為比較而言，信息工具的影響是最為有效和持久的，但其影響效果的呈現(xiàn)需要較長時間；行政工具能起到立竿見影的效果，但需要政府的不斷宣傳和監(jiān)督；物理工具是通過網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的完善來實現(xiàn)的，其效果介于信息工具和行政工具之間。在此基礎(chǔ)上，Gatautis［7］進(jìn)一步提出，信息工具盡管有效，但如果與其他政策工具結(jié)合使用，效果會更加顯著。我們在政策文獻(xiàn)的研讀中也發(fā)現(xiàn)，政策工具的使用確實往往不是單一出現(xiàn)，而是組合使用，如張國興等［8］在研究我國節(jié)能減排政策的協(xié)同有效性中發(fā)現(xiàn)，政策工具協(xié)同使用效果會更好，但是不同政策工具的協(xié)同對政策有效性的影響有顯著的差異。

1.2 部門協(xié)同的影響效應(yīng)

經(jīng)過前期對我國出臺的有關(guān)農(nóng)村電商上行扶持政策的收集和分析，我們發(fā)現(xiàn)農(nóng)村電商上行扶持政策通常會由幾個部門協(xié)同發(fā)布。若追溯協(xié)同治理的起源，其實踐源自英國布萊爾政府的改革。Arthur［9］認(rèn)為，協(xié)同是組織之間互換信息、改變行為、共享資源、提高各自能力的過程，并在這一過程中同擔(dān)風(fēng)險和責(zé)任、共享利益，最終實現(xiàn)共同受益、達(dá)成共同目標(biāo)。而在政策推行過程中，政府的角色是“掌舵”而不是“劃槳”，“劃槳”的任務(wù)應(yīng)該交給私人部門和非營利組織、社區(qū)組織等第三部門［10］。既有的發(fā)展主義文獻(xiàn)盡管也提出了嵌入型自主性的概念［11］，也論及了國家與社會的協(xié)同［12］，但對于部門協(xié)同問題，Meijers等［13］認(rèn)為部門協(xié)同是指政府在政策制定過程中對跨界問題的管理，這些問題超越了現(xiàn)有的政策領(lǐng)域邊界和單個部門的職責(zé)范圍，需要多元主體間的協(xié)同；Matei等［14］強調(diào)政府在制定政策的過程中應(yīng)當(dāng)加強政府內(nèi)部門間以及不同政府部門間的協(xié)同來平衡不同部門間的利益沖突；而Camarero等［15］則認(rèn)為政府部門協(xié)同是政策目標(biāo)相互沖突或相互競爭的結(jié)果，部門協(xié)同是解決政策沖突的有效途徑；在此基礎(chǔ)上，Kim［16］指出政府應(yīng)該采取部門協(xié)同等措施來維持政策在環(huán)境變化中的穩(wěn)定性。由于我國農(nóng)村電商扶持政策實施時間較短，目前主要還是由政府推動，故本文僅分析政府職能部門間的協(xié)同效益；但隨著扶持政策的推進(jìn)，是否有可能擴展到與企業(yè)或私人組織之間的協(xié)同，本文不做討論。

1.3 政策力度的影響效應(yīng)

政策力度包括兩個維度，一個是頒布機構(gòu)的行政級別，另一個是頒布政策的屬性（包括法律、條例、規(guī)定等）［3］。彭紀(jì)生等［3］通過對創(chuàng)新政策演變的研究發(fā)現(xiàn)，頒布機構(gòu)的行政級別越高、政策類型的強制性越大，政策的經(jīng)濟績效也越好；在此基礎(chǔ)上，張國興等［17］在測量節(jié)能減排政策時，通過研究國務(wù)院《規(guī)章制定程序條例》和參考彭紀(jì)生等［3］科技創(chuàng)新政策量化標(biāo)準(zhǔn)，并結(jié)合專家意見，對政策賦予1～5分的數(shù)值以描述政策力度，定量分析結(jié)果表明政策力度與其他政策變量（如目標(biāo)、工具等）結(jié)合使用政策的實施效果更好；而羋凌云等［4］通過對65項有關(guān)政策的研究，對我國生活節(jié)能政策力度進(jìn)行量化分析，結(jié)果表明我國節(jié)能政策的力度偏低，且命令控制性政策的節(jié)能效果不明顯。

1.4 政策目標(biāo)的影響效應(yīng)

政策目標(biāo)是指用于描述政策文本中所要實現(xiàn)目標(biāo)的可衡量程度。羋凌云等［4］認(rèn)為，政策目標(biāo)越量化，其可衡量程度越高，政策的效應(yīng)越明顯。彭紀(jì)生等［3］在對我國技術(shù)創(chuàng)新政策分析中發(fā)現(xiàn)，越是高一級領(lǐng)導(dǎo)機關(guān)頒布的政策越宏觀，對經(jīng)濟主體的影響和約束力越弱。而張國興等［8］則進(jìn)一步指出，盡管量化的政策目標(biāo)比定性的政策目標(biāo)更有執(zhí)行效力，但量化目標(biāo)之間的協(xié)同性同樣重要，目標(biāo)間的協(xié)同性越好，政策的效果越明顯。國外的相關(guān)研究也表明量化可衡量的政策目標(biāo)更容易實現(xiàn)，如Harmelink等［18］在對歐洲節(jié)能政策工具的研究中發(fā)現(xiàn)，定性的政策目標(biāo)難以衡量目標(biāo)的實現(xiàn)程度，定量的目標(biāo)更容易實現(xiàn)甚至是超額完成；Stern［19］的研究也表明，政策文件的目標(biāo)越宏觀，政策的執(zhí)行效應(yīng)越不好評估，對目標(biāo)主體的影響及約束力越弱。

從以上文獻(xiàn)回顧可以看出，學(xué)者們對不同類型的政策進(jìn)行了量化評估研究，取得了許多具有借鑒意義的研究結(jié)論，但還有以下問題值得探討：一是，目前大部分關(guān)于政策效應(yīng)評估的文獻(xiàn)都是基于某一個或幾個維度展開，而從政策工具、政策協(xié)同、政策力度及政策目標(biāo)4個維度進(jìn)行綜合評估不太常見；二是，對于政策評估指標(biāo)的賦值，大部分研究文獻(xiàn)以主觀賦值法（如專家打分法、德爾菲法等）為主，而綜合運用主觀賦值與客觀賦權(quán)對政策進(jìn)行評估的研究較為少見；三是，對于創(chuàng)新、知識產(chǎn)權(quán)、節(jié)能等政策效應(yīng)的評估較多，但對電商扶持政策的評估還未涉及。因此，本文利用所收集的70項農(nóng)村電商扶持政策（上行）的文本，基于熵權(quán)法從政策工具、政策協(xié)同、政策力度及政策目標(biāo)4個維度對這些政策文件進(jìn)行量化分析，以評估我國農(nóng)村電商上行扶持政策的實施效應(yīng)。

2 數(shù)據(jù)收集和模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)收集

在研究區(qū)域的選取上，本研究選擇江西省作為研究區(qū)域，主要基于以下3點理由：首先，江西省是一個傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，截至2017年12月，江西省農(nóng)村人口為2 098.4萬人，占全省人口的45.4%，全年農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值為3 069億元；其次，2014年是江西省農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點，共有7個縣入選首批國家電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣，占首批綜合示范縣總數(shù)的12.5%，截至2018年12月，江西省共有國家級電子商務(wù)示范縣43個，幾乎覆蓋了全省縣（市/區(qū)）的一半；最后，截至2019年10月江西省共有18個縣符合貧困縣退出的要求順利退出，且上述18個縣均為國家電商示范縣，可見電商扶貧政策在產(chǎn)業(yè)扶貧中起到了重要作用。

在數(shù)據(jù)的收集上，我們從國家、省、市相關(guān)政府部門的網(wǎng)站，萬方數(shù)據(jù)庫（法規(guī)），中國知網(wǎng)（政府文件和法律）及百度數(shù)據(jù)庫中以“農(nóng)村電商”為檢索關(guān)鍵詞，收集了2006年1月至2018年3月期間相關(guān)政策216項，其中國家政策文件154項、江西省地方性文件62項。首先通過標(biāo)題進(jìn)行篩選，去除評選結(jié)果通知、實施方案、經(jīng)驗推廣等文件97項；然后從剩下的119項文件中剔除農(nóng)村電商下行扶持政策文件，共獲得農(nóng)村電商上行扶持政策文件70項；最后，對這70項政策文件進(jìn)行精讀，從頒布時間、頒布機構(gòu)、政策屬性、政策目標(biāo)、工具類型等進(jìn)行分類、編號和整理，形成最終的農(nóng)村電商上行扶持政策數(shù)據(jù)庫（以下簡稱“樣本政策”）。其中，頒布機構(gòu)為人大常委會、國務(wù)院的政策18項，國家各部委16項，江西省政府及各機關(guān)單位23項，各市級政府13項。在70項政策文件中，以意見居多（42項），通知次之（10項），而規(guī)劃、辦法、計劃、指南等屬性的文件較少，為了便于后續(xù)的量化分析，我們把這些屬性的政策文件統(tǒng)一歸類為其他（18項）。按年份劃分頒布的樣本政策數(shù)量如圖1所示。

圖1 我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策數(shù)量的年度分布

2.2 評估維度確定與賦值

基于文獻(xiàn)回顧的結(jié)果，為了更為全面地評估我國農(nóng)村電商上行扶持政策的效應(yīng)，本文從政策工具、政策協(xié)同、政策力度及政策目標(biāo)這4個維度建立政策文本的量化評估模型。其中，政策工具包括經(jīng)濟工具、行政工具、物理工具和信息工具。經(jīng)濟工具的使用主要表現(xiàn)為政府通過補貼、稅收減免、信貸支持等經(jīng)濟手段刺激農(nóng)村電商技術(shù)的采納；行政工具往往體現(xiàn)在政策目標(biāo)及規(guī)則設(shè)定等方面，用來規(guī)范制約政策實施過程，協(xié)調(diào)在完成政策目標(biāo)過程中可能碰到的問題；物理工具顧名思義是提供可見的物質(zhì)基礎(chǔ)，如構(gòu)建電商平臺、搭建電商創(chuàng)業(yè)基地等，通過提升農(nóng)村電商使用的物質(zhì)條件推動農(nóng)村電商的發(fā)展；信息工具則體現(xiàn)在對電商的宣傳推廣、組織培訓(xùn)等技術(shù)信息的傳遞，通過對電商知識的普及和推廣，破除農(nóng)戶使用電商的技術(shù)壁壘。由于4類電商政策工具的特點各異，主要表現(xiàn)形式不同，所能達(dá)到的預(yù)期政策目標(biāo)也不一致（見表1）。

表1 2006—2018年我國農(nóng)村電商上行扶持政策主要工具類型

從目前政策評估的文獻(xiàn)來看，大部分基于單個政策工具進(jìn)行效應(yīng)評估，而現(xiàn)實情況是，很少僅出現(xiàn)單個工具的文本。正如羋凌云等［4］所指出的，政策工具通常是2個或2個以上協(xié)同使用，且以某類工具為主，其他工具為輔的形式出現(xiàn)。我們對70項農(nóng)村電商上行扶持政策的文本分析中也發(fā)現(xiàn)，單獨使用某種政策工具的文本僅有8份。因此，在本研究中，我們不評估某個政策工具單獨的政策效應(yīng)，而是重點考察不同政策工具的組合效應(yīng)，根據(jù)政策文件中出現(xiàn)的政策工具數(shù)量分別賦值為1～4分：如使用了4種政策工具，賦值為4分；僅使用了一種政策工具，賦值為1分，詳見表2。

對于政策文本中所使用政策工具類型及數(shù)量的判定，我們采取了3步討論法，盡量保證判定的準(zhǔn)確性：第一步，由4位研究生分別對70項政策文件進(jìn)行精讀后，給出每個編號的政策文件所使用的工具類型及數(shù)量，然后對意見不一致的歸類進(jìn)行充分討論，得出一致性的判定；第二步，邀請了筆者所在地農(nóng)業(yè)廳和商務(wù)廳的行政人員各1名（由于大部分的農(nóng)村電商扶持政策文件都由這兩個部門起草或下發(fā)）及2位專業(yè)老師分別對研究的歸類結(jié)果進(jìn)行分析，對不一致的判定進(jìn)行討論后，形成統(tǒng)一意見；第三步，對于第一步和第二步中不統(tǒng)一的歸類，先由4位研究生給出歸類的理由，然后由2位行政人員和2位老師共同判定。我們用同樣的方法得出政策協(xié)同、政策力度及政策目標(biāo)的分類判定。

根據(jù)政策文本中目標(biāo)描述的清晰度和可衡量度，把政策目標(biāo)劃分為非常清晰、比較清晰和不太清晰3類。如果文件中政策目標(biāo)清晰明確且可量化，我們歸類為非常清晰，如政策文件中用明確的數(shù)字表達(dá)電商銷售額、服務(wù)站建設(shè)數(shù)量、電商培訓(xùn)次數(shù)等。對于政策目標(biāo)類型的賦值，參考羋凌云等［4］在研究中的分值設(shè)定，從低到高分別賦值1、3、5分（見表2）。（部門間）政策協(xié)同的劃分相對比較簡單，通過政策文件中共有幾個部門聯(lián)合頒布（有幾個部門的公章）來判定。從樣本政策來看，最多有3個部門聯(lián)合頒布。根據(jù)政策聯(lián)合頒布部門的多少，從低到高分別賦值1～3分（見表2）。

表2 我國農(nóng)村電商上行扶持政策的目標(biāo)、協(xié)同和工具評分標(biāo)準(zhǔn)及賦值

對于政策力度的評估本研究又細(xì)化為2個維度，一是頒布機構(gòu)的行政級別，另一個是頒布政策的屬性。參照國務(wù)院《規(guī)章制定程序條例》，以及彭紀(jì)生等［3］、張國興等［17］的賦值方法，我們對政策力度中的行政級別維度從低到高分別賦值1至5分：如果是市級政府機構(gòu)頒布的政策文件，賦值為1分；如果是全國人大常務(wù)委員會、國務(wù)院頒布的政策文件，賦值為5分。對于政策力度中政策屬性維度的賦值，參考羋凌云等［4］所使用的政策力度評估方法，從低到高賦值1至4分：如政策文件為通知、公告等，賦值為1分；如果政策文件為條例、規(guī)定、意見等，賦值為4分。詳見表3。

表3 我國農(nóng)村電商上行扶持政策力度的評分標(biāo)準(zhǔn)及賦值

2.3 評估模型構(gòu)建

本研究利用熵權(quán)法進(jìn)行客觀綜合賦權(quán)。借用信息熵的性質(zhì)，即在信息論中，熵是對不確定性的一種度量，信息量越大，不確定性就越小，熵也越小，反之熵也越大。在本文中，對政策的研究是基于文件內(nèi)含有的信息內(nèi)容分5個維度（其中政策力度包含兩個維度）對其進(jìn)行客觀賦值，進(jìn)而評判政策價值，符合此性質(zhì)；并且熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，能削弱主觀因素影響，從客觀角度對政策價值作出綜合評估。故我們選擇熵權(quán)法進(jìn)行研究，具體過程如下：

政策評估完全使用等級評分制，因此不需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的歸一化處理。自變量的選取分別為行政級別、政策工具、政策目標(biāo)、政策協(xié)同和政策屬性；v為政策價值；為各項屬性的系數(shù)。需要注意的是，熵權(quán)法僅僅針對平等的基本屬性，我們認(rèn)為為政策的5項地位平等的基本屬性，因此建立以下政策評估模型：

由于熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，通過計算指標(biāo)的信息熵，相對變化程度大的指標(biāo)具有較大權(quán)重。計算具體過程按如下公式及步驟進(jìn)行：

首先，對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，計算得到P值：

其次，計算參評指標(biāo)熵值。對于某項指標(biāo)，指標(biāo)值差距越大，則該指標(biāo)在綜合評估中所起作用越大：

在這里的累加為某一列指標(biāo)數(shù)值，即某一屬性的數(shù)值和。

然后，計算指標(biāo)差異系數(shù)：

最后，確定參評指標(biāo)權(quán)數(shù)：

表4 2006—2018年我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策評估模型指標(biāo)計算結(jié)果

利用式（7）可以計算得到v值，在后續(xù)的研究中我們會按照維度劃分求出相應(yīng)v的均值，v的均值越大表示政策效應(yīng)越好，v的均值越小則表示政策效應(yīng)越差。

3 政策效應(yīng)評估

為了更為清晰地評估農(nóng)村電商上行扶持政策的實施效應(yīng)，首先通過計算模型中的v值，描繪出各年度樣本政策總效應(yīng)的演化，然后再分別從行政級別、政策屬性、政策工具、政策目標(biāo)和政策協(xié)同5個維度對政策效應(yīng)進(jìn)行評估。

高校固定資產(chǎn)信息化管理，必須執(zhí)行責(zé)任到人的要求，固定資產(chǎn)的申購、登記入庫及驗收、變動處置等每個環(huán)節(jié)都明確負(fù)責(zé)人，全程透明化管理、規(guī)范性操作。通過固定資產(chǎn)管理平臺，對固定資產(chǎn)從申購到銷賬整個生命周期進(jìn)行動態(tài)管理，可以有效避免固定資產(chǎn)的流失，保障固定資產(chǎn)的安全有效。

3.1年度政策的效應(yīng)演化

將政策按年劃分為2014年之前、2015年、2016年和2017年以后，利用模型構(gòu)建出不同年份的政策價值計算方程，結(jié)果表明2015年出臺的政策價值的均值最高為2.78，2016年開始政策價值開始下滑，到2017年以后下滑更為明顯，跌至2.55（詳見圖2）。對年度樣本政策數(shù)量的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，2015年政策數(shù)量急劇增加，而到2016年迅速降至一半左右，之后的年度政策數(shù)量保持穩(wěn)定。結(jié)合當(dāng)時背景資料可知，第一批國家級電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村示范縣于2014年12月份由財政部、商務(wù)部認(rèn)定通過，緊接著2015年7月認(rèn)定第二批，這說明由于中央政府有關(guān)部門的支持，使得2015年農(nóng)村電子商務(wù)政策出臺數(shù)量突然急劇上升。但在政策推進(jìn)的持續(xù)程度上，隨著時間的推移，政策價值的均值由2015年的2.78下滑至2017年后的2.55，數(shù)量也由2015年30項下滑為2016年的12項?？梢娬咄趧偼菩泻蟮囊欢螘r間內(nèi)在數(shù)量上呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長，且具有較高的政策效應(yīng)，但在持續(xù)程度方面卻不太樂觀。因此，政府需要思考如何維持政策質(zhì)量與數(shù)量，以保證政策能持續(xù)推進(jìn)。

圖2 我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策價值均值的演化

為了分析各年度某一維度對v值變化率影響的大小，我們對不同年度的樣本政策分別構(gòu)建模型，通過計算得到各模型中的值，如表5所示。

表5 我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策效應(yīng)評估結(jié)果

然后對行政級別、政策工具、政策目標(biāo)、政策協(xié)同和政策屬性5個維度分別求導(dǎo)進(jìn)行描述，結(jié)果如圖3所示。從圖3可以看出，政策協(xié)同的影響高于另外5個維度。根據(jù)已有統(tǒng)計的政策信息，我國農(nóng)村電商上行扶持政策一般會由商務(wù)部、財政部、農(nóng)業(yè)部和國家發(fā)改委等同級部門聯(lián)合發(fā)布。根據(jù)機構(gòu)職責(zé)可知，商務(wù)部的主要職責(zé)中包含有推進(jìn)物流配送、電子商務(wù)等現(xiàn)代流通方式的發(fā)展和推進(jìn)農(nóng)村市場體系建設(shè)，組織實施農(nóng)村現(xiàn)代流通網(wǎng)絡(luò)工程；財政部負(fù)責(zé)有關(guān)政策補貼和專項儲備資金管理工作，在農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展中主要是提供財政支持和補貼；農(nóng)業(yè)部（于2018年3月整合為農(nóng)業(yè)農(nóng)村部）負(fù)責(zé)加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化建設(shè)；國家發(fā)改委的職責(zé)主要在于監(jiān)督和管理經(jīng)濟和社會發(fā)展，其中下設(shè)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟司為農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟制定發(fā)展戰(zhàn)略及政策。由于這些政策制訂主體的職責(zé)存在交叉的地方，同時權(quán)力之間能夠互相彌補，進(jìn)而發(fā)揮部門間的協(xié)同效應(yīng)，使得農(nóng)村電商上行扶持政策協(xié)同對政策價值的影響力高于其他政策維度。

從年度來看，行政級別和政策屬性出現(xiàn)此消彼長的態(tài)勢：2014年及以前，國家、省、市發(fā)布的政策較為平均，由于農(nóng)村電子商務(wù)示范縣工作的推進(jìn)，2015年國家相關(guān)政策數(shù)量出現(xiàn)大幅度增長，而到2016年3種行政級別的政策數(shù)量又逐漸恢復(fù)至平均。印子［20］的研究結(jié)果表明，國家政策的出臺往往是從地方走向全國，并以河南省為例研究低保政策時認(rèn)為，政策的制訂和施行分為地方政策階段、國家政策執(zhí)行階段、地方性政策完善階段3個階段；劉岳等［21］的研究認(rèn)為國家的各項政策從宏觀上決定了農(nóng)村社會的生活方式，但最終的政策結(jié)果往往并不取決于當(dāng)初政策制定時的理論預(yù)設(shè)和良好的愿望，而是實踐過程中對政策的修正程度，即政策的實施過程。因此，可能是由于2015年國家關(guān)于農(nóng)村電子商務(wù)政策的大量出臺，國家的權(quán)威性使得行政級別對政策價值的影響增強，而政策屬性相應(yīng)顯得影響力度較弱，后期由于各行政級別出臺的政策數(shù)量趨于平均，且地方性政策在基層的可操作性更接近農(nóng)村情況，行政級別對政策價值的影響力減弱，政策屬性對政策價值的影響力度再次上升，故而出現(xiàn)此消彼長的現(xiàn)象。

另外，從圖3還可以看出，政策目標(biāo)在2016年開始對政策價值的影響力就開始略微下滑，到2017年以后為各維度中對政策價值影響力最弱的一項。通過研讀研樣本政策文本內(nèi)容，我們發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)農(nóng)村電子商務(wù)扶持政策目標(biāo)設(shè)定的年限為5年左右，但并未細(xì)化每一年的目標(biāo)?？赡艿脑蚴怯捎跁r限較長，政策目標(biāo)的影響力無法在每一年中明確體現(xiàn)；且由于目標(biāo)設(shè)定完成多在2020年及以后，故政策目標(biāo)的影響在短期內(nèi)沒有得到充分體現(xiàn)。

圖3 我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策各維度對政策價值的影響

3.2 政策力度的效應(yīng)評估

因為政策力度包括行政級別和政策屬性兩個維度，我們把兩個維度組合進(jìn)行政策力度的效應(yīng)評估。政策的行政等級一共有國家、省級和市級3個等級，將其與政策屬性綜合考慮得到政策力度，分別對不同政策價值的均值取平均值，結(jié)果如表6所示。需說明的是，在前期統(tǒng)計時，省級未見出臺通知類型政策，因此無法計算此類政策v的均值。由表6可知，國家級別中，規(guī)劃、計劃等其他類別政策在3種模型中的v的均值最高（3.14），說明其價值優(yōu)于意見和通知；在省級中，意見的政策價值均值（2.91）都高于其他類別政策價值均值（2.61），相比而言，省級意見的政策效應(yīng)更好；在市級中，其他類別政策價值均值最大（2.86），而通知類型政策價值均值最小（1.98），所以在市級政策中其他政策效益最好，通知政策效益較差。從總體上進(jìn)行比較，國家其他類別政策價值均值在模型中為最高，說明這類政策在5個維度上搭配較為合理。

表6 2006—2018年我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策力度v的均值

3.3 政策工具協(xié)同的效應(yīng)評估

在進(jìn)行政策工具協(xié)同的效應(yīng)評估時，將同一種組合加總求政策價值的平均值，權(quán)重越大表明影響力越強。從表7可以看出，政策的出臺一般不會單獨使用經(jīng)濟工具，本研究通過政策研讀及參考前人的研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這可能是由于經(jīng)濟工具往往會當(dāng)作一種伴隨的激勵措施與其他工具協(xié)同使用。單獨使用行政工具v的均值往往高于其與經(jīng)濟或信息組合使用時的均值，說明這兩種工具組合使用時反而會相互弱化彼此的效果，表明行政工具不太適合與經(jīng)濟或信息工具協(xié)同使用；同時，我們也發(fā)現(xiàn)，行政工具v的均值（2.13）是所有單獨使用工具中最低的，但數(shù)量卻最多，因此政府在未來單個政策工具的設(shè)計中應(yīng)考慮更多地選擇物理或信息工具。在兩種工具組合中，信息和物理工具組合v的均值最大（2.66），行政和物理工具組合v的均值（2.63）排在第二；而從數(shù)量上來看，信息和物理工具組合數(shù)量較少，就兩種工具組合而言，物理工具與信息或行政工具協(xié)同使用能取得更佳的政策效果。在3種工具組合當(dāng)中，行政、信息和物理工具組合v的均值最大（2.85），數(shù)量也最多（16個），說明政府在3種工具協(xié)同選擇上取得了較好的政策效果。從表7可以看出，4種工具同時組合使用，政策價值的均值最高（3.04），且同時使用4種政策工具的政策數(shù)量也最多，表明政府很明確其在出臺政策時應(yīng)該從多方面考慮扶持方式，融合4種政策工具，盡可能大地發(fā)揮了工具的協(xié)同效應(yīng)。

3.4 部門協(xié)同的效應(yīng)評估

在樣本政策文件中有超過半數(shù)是由1個部門頒布，然而其政策價值均值最小，為2.57，比3個部門聯(lián)合頒布的低了0.67（詳見表7），說明政府可能在出臺農(nóng)村電商相關(guān)扶持政策時未能明晰部門協(xié)同的重要性，或是擔(dān)憂政策由多個部門聯(lián)合發(fā)布可能導(dǎo)致職責(zé)分散，但就本文研究結(jié)論而言，利用部門協(xié)同能夠有效提升政策的效應(yīng)。

3.5 政策目標(biāo)的效應(yīng)評估

政策目標(biāo)的清晰度賦值分別為1、3、5分，由表7可知，在模型中政策目標(biāo)v的均值隨著目標(biāo)清晰度的增加而增大，由2.45分增至2.92分，說明政策目標(biāo)越清晰，政策價值均值越高，政策效果越好。

表7 2006—2018年我國農(nóng)村電商上行扶持樣本政策其他各維度v的均值

表7（續(xù)）

4 研究結(jié)論與政策建議

4.1 研究結(jié)論

本文利用熵權(quán)法從行政級別、政策屬性、政策工具、政策目標(biāo)及政策協(xié)同5個維度建立量化評估模型，對近幾年國家及江西省頒布的70項農(nóng)村電商上行扶持政策進(jìn)行了效應(yīng)評估，主要得到了以下結(jié)論：

首先，從年度政策的總體效應(yīng)演化來看，電商扶持確實取得了很好的效果，但隨著時間的推移，政策數(shù)量增加所獲得的疊加效應(yīng)出現(xiàn)了邊際效用遞減的現(xiàn)象，因此政府相關(guān)部門在考慮政策數(shù)量的同時，需要兼顧政策質(zhì)量，即不同政策維度的協(xié)同效應(yīng)。就政策力度而言，國家和市級規(guī)劃、計劃、措施等政策價值優(yōu)于通知和意見，而省級頒布的意見要優(yōu)于其他政策類型。

其次，從政策工具的協(xié)同來看，經(jīng)濟、行政、物理及信息工具的協(xié)同使用會取得最佳的政策效果；而使用行政、信息及物理3種工具會比其他3種工具的組合效果更好；在出現(xiàn)兩種工具的政策中，物理工具與信息或行政工具的協(xié)同效果最好；經(jīng)濟工具通常不會單獨出現(xiàn)，而是與其他工具協(xié)同使用；單獨使用物理或信息工具的效果會比單獨使用行政工具的效果更好。

最后，盡管部門間難以協(xié)同，但政府部門間的協(xié)同能夠明顯提高政策的執(zhí)行效果；而政策目標(biāo)的清晰程度以及政策目標(biāo)是否量化，也會對政策效應(yīng)產(chǎn)生重要影響，目標(biāo)越具體、量化程度越高，越易于評估，政策的效果也越好。

4.2 政策啟示

首先，具體政策需層層細(xì)化。在國家層面，出臺的政策應(yīng)以規(guī)劃、計劃、措施等政策類型為主，并制定相應(yīng)的實施條例。在省級層面，政府需對國家政策進(jìn)一步研讀，根據(jù)各省份的經(jīng)濟和物理條件，基于國家政策，制定適合本地發(fā)展的省級政策，輔以意見的形式頒布。在市級層面，由于市級政府更加清楚各個縣的實際情況，選擇使用計劃、規(guī)劃等政策類型明確每個縣區(qū)的發(fā)展任務(wù)、規(guī)定每一年需達(dá)到的目標(biāo)，讓政策能夠真正落實下去；另外，市級政府還需要承擔(dān)起收集政策效果的任務(wù)，向上反饋政策效應(yīng)，以根據(jù)前期政策的實施效果有的放矢地推出后續(xù)扶持政策。

其次，政策工具需協(xié)同使用。就單獨使用某種工具而言，物理或信息工具會比行政工具效果更好；雖然經(jīng)濟工具易于實施，但需要與其他工具協(xié)同使用。從研究結(jié)論看，盡管使用兩種或兩種以上的工具組合能取得更好的政策效果，但同時也要看到，有些工具間的組合反而會弱化政策效應(yīng)（如行政與經(jīng)濟或信息工具組合）。因此，職能部門在制定農(nóng)村電商上行扶持政策時，要充分考慮政策工具的疊加效應(yīng)，避免產(chǎn)生弱化現(xiàn)象；另一方面，還需發(fā)揮職能部門間的協(xié)同優(yōu)勢，強調(diào)部門間的職能互補，以期更為有效地推動政策實施。

最后，政策目標(biāo)需清晰傳遞。由于政策目標(biāo)越具體、量化程度越高，政策的執(zhí)行效果也會越好，因此職能部門在制定相關(guān)政策時要充分考慮政策目標(biāo)的清晰度，如明確時間節(jié)點、電商產(chǎn)業(yè)園建設(shè)規(guī)模、帶動就業(yè)人數(shù)、電商銷售額等等，一方面可以清晰地傳遞政策目標(biāo)，另一方面可以進(jìn)行明確的任務(wù)分解，推動政策的實施進(jìn)程，并在執(zhí)行的過程中及時反饋政策的實施效果，以便有針對性地進(jìn)行政策調(diào)整，為后續(xù)相關(guān)政策的制定和實施提供有力的參考和支撐。

4.3 不足與展望

本文基于農(nóng)村電商上行扶持政策文本構(gòu)建價值評估體系，對政策價值進(jìn)行了前期評估，取得了一些具有理論及實踐意義的重要結(jié)論，但也存在不足：首先，從4個維度對政策的總體效應(yīng)進(jìn)行了評估，但缺乏對政策實際效果與評估結(jié)果的有效性檢驗。主要是由于一方面商務(wù)部從2014年年底開始推進(jìn)電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村工作，這意味著到2018年年底只能收集到4年的評估數(shù)據(jù)，而政策推行過程中可能產(chǎn)生政策時滯，很難在短時間內(nèi)準(zhǔn)確地檢驗農(nóng)村電商政策的實施效益；另一方面，本研究計劃從社會效益、經(jīng)濟效益和生態(tài)效益3個方面對評估結(jié)果進(jìn)行驗證，但在前期信息收集中發(fā)現(xiàn)，目前農(nóng)村電商效益反饋數(shù)據(jù)不全，難以從這3個方面進(jìn)行實際效果的評估，但實際效益的檢驗對推動農(nóng)村電商后續(xù)扶持政策的頒布和實施具有重要的指導(dǎo)意義。因此在后續(xù)的研究中，可以從多視角、多維度、多方向?qū)r(nóng)村電商扶持政策的實施效果進(jìn)行評估。其次，本文以江西省作為研究區(qū)域，盡管研究結(jié)論可以為與江西省相類似的中西部農(nóng)業(yè)大省提供借鑒和參考，但結(jié)論是否適合其他省份需要進(jìn)一步驗證，且研究結(jié)論的外部效度也需要進(jìn)一步拓展。