楊 穎

（貴州財經(jīng)大學 大數(shù)據(jù)應用經(jīng)濟學院，貴州 貴陽 550004）

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)時代通過農(nóng)村電商不僅可以實現(xiàn)農(nóng)商對接、擴大市場，還可以促進傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。要實現(xiàn)精準脫貧，鄉(xiāng)村振興都離不開農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)的高速發(fā)展。據(jù)商務部發(fā)布的《中國零售行業(yè)發(fā)展報告（2018／2019年）》顯示，2018年全國農(nóng)村網(wǎng)絡零售額達1．4萬億元，同比增長30．4%，占全國網(wǎng)上零售額比重提升至15．18%。[1]但由于農(nóng)村地區(qū)地形復雜且居民分布零散，農(nóng)村電商發(fā)展也面臨著基礎設施條件不完善、物流體系建設滯后、農(nóng)產(chǎn)品同質(zhì)化和人才匱乏等問題，嚴重阻礙了農(nóng)村電商的發(fā)展。農(nóng)村電商具有混合品的特性和較強的正外部性，推動農(nóng)村電商發(fā)展僅靠市場調(diào)節(jié)是遠遠不夠的，政府必須扮演好“引路人”的角色。十九大報告指出，要充分發(fā)揮農(nóng)村電商在實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略中的賦能作用，開展多種電商模式創(chuàng)新，促進我國現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展。[2]2019年的一號文件提出要繼續(xù)開展農(nóng)村電子商務綜合示范縣工作，保證農(nóng)村地區(qū)的信息覆蓋面，尤其是貧困地區(qū)。[3]這是自2014年以來農(nóng)村電商連續(xù)6年出現(xiàn)在中央一號文件，足以看出政府對農(nóng)村電商發(fā)展的高度關注。

Tompkins（2016）覺得電子商務全球化對于每個國家來說既是機遇也是挑戰(zhàn)，未來電商的發(fā)展需要政府和企業(yè)聯(lián)合起來，加強跨國貿(mào)易合作，維護好與客戶的關系，并且建立健全相應的監(jiān)管體制，才能從中獲取利益。[4]Palacios．JJ（2003）認為政策扶持對于農(nóng)村電商發(fā)展程度不同的國家有不一樣的效果，發(fā)展中國家的政策支持對于農(nóng)村電商發(fā)展成效甚好，但對發(fā)達國家來說，政策支持并不是決定性因素，而是更看重信息技術的應用。[5]RitaRahayu（2015）認為，制約發(fā)展中國家農(nóng)村電商發(fā)展的主要因素包括：信息技術水平、個人因素、政策因素和電商發(fā)展的外部環(huán)境。[6]研究發(fā)現(xiàn)國外從政府行為來研究電商發(fā)展的較少，因為他們強調(diào)自由經(jīng)濟，重在發(fā)揮市場的自由。

國內(nèi)研究政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的文獻相對較少，魯釗陽（2018）采用問卷調(diào)查的方式研究政府扶持農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展政策的有效性，通過借鑒衡量企業(yè)發(fā)展的相應指標，結(jié)合問卷調(diào)查中的農(nóng)產(chǎn)品、農(nóng)戶和區(qū)域環(huán)境等指標，借此來研究農(nóng)產(chǎn)品電商發(fā)展情況。[4]周冬，葉睿（2019）同樣是對四川國家級農(nóng)村電商示范項目所做的調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析，借助模糊集定性比較分析法來研究農(nóng)村電商發(fā)展的影響因素與政府的支持，認為影響程度是按資源稟賦、政府支持、人才資源、基礎設施、市場環(huán)境的順序依次排列的。[5]從軟條件建設的方面考量，唐宜英（2012）、陳佳華、葉翀（2015）和李偉（2016）都強調(diào)了軟條件建設的重要性，認為要改進“軟”支撐體系，一方面，政府要整合有效資源，做到高效管理、提高資金利用率以及制定操作性強的政策規(guī)劃等。另一方面，應建立相對完備的人才培養(yǎng)機制，注重信息技術和農(nóng)產(chǎn)品自身的結(jié)合，進行理論、實踐兩手抓，為農(nóng)村電商發(fā)展輸送復合型人才。宋祎瑋（2019）研究地方政府在農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的作用考慮得相對全面，借助結(jié)果變量——2015年浙江省所有縣（市、區(qū)）的電子商務發(fā)展指數(shù)，政府組織規(guī)劃、優(yōu)化軟性服務、優(yōu)化硬件環(huán)境以及市場監(jiān)管四個條件變量進行fsQCA實證分析。[6]當前國內(nèi)學者研究的重點主要是農(nóng)村電商的發(fā)展現(xiàn)狀、對策建議、發(fā)展模式和個案研究等。從政府這一角度研究農(nóng)村電子商務發(fā)展的文章相對較少，且定性研究較多，定量分析較少。因此，本文將聚焦于政府在其發(fā)展過程中的作用，創(chuàng)新性地采用因子分析方法以深入挖掘變量對農(nóng)村電商發(fā)展效果的作用機制，找到政府扶持農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)的核心要素，可以更好地指導政府高效扶持農(nóng)村電商發(fā)展，助推鄉(xiāng)村振興。

二、政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展的評價指標體系構(gòu)成

本文構(gòu)建了基礎設施建設、電商發(fā)展?jié)摿?、資金扶持和政府市場監(jiān)督四大一級指標體系，其中政策扶持也是影響農(nóng)村電商發(fā)展的重要因素，但由于其政策效果需要做定性分析去衡量，無法客觀判斷政府扶持效率的高低，目前學者的研究大多通過調(diào)查問卷設置研究政府扶持的有效性，在本文定量分析中無法確定指標，故舍去政策扶持這一影響因素。在4個一級指標的基礎上，又細分為電子商務銷售額、農(nóng)村投遞路線長度、服務業(yè)發(fā)展專項資金和農(nóng)產(chǎn)品地理標志登記產(chǎn)品數(shù)量等14個二級指標，建立我國農(nóng)村電商發(fā)展水平評價模型，繼而研究政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展的有效性。

表1 我國政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展的有效性評價體系

（一）電商發(fā)展?jié)摿Ψ矫?/h3>

網(wǎng)上零售額反映了電商發(fā)展的規(guī)模，電子商務銷售額從流向來衡量電子商務對經(jīng)濟的貢獻度，快遞數(shù)量表現(xiàn)目前居民在生活中對電商的依賴度，企業(yè)擁有網(wǎng)站個數(shù)表明了現(xiàn)代企業(yè)在信息化投入方面的重視，大專以上人口代表著人才培養(yǎng)對于未來電商發(fā)展的重要性，從這五個指標的電商發(fā)展狀況側(cè)面體現(xiàn)出一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平，經(jīng)濟越發(fā)達，政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展的效果才會越明顯，農(nóng)村電商發(fā)展水平才會更高。

（二）基礎設施建設方面

每百人使用計算機臺數(shù)用來衡量互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)達程度，農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資總額一定程度上體現(xiàn)了政府對于農(nóng)村基礎設施建設的資產(chǎn)投入，農(nóng)村投遞路線長度表明了農(nóng)村物流基礎建設水平，農(nóng)村寬帶接入用戶指的是農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模，縣域內(nèi)寬帶覆蓋率越大，農(nóng)戶上網(wǎng)銷售農(nóng)產(chǎn)品就越便利。因此，采用這四個指標能夠體現(xiàn)該地區(qū)基礎設施基本條件的優(yōu)劣。

（三）政府市場監(jiān)督方面

農(nóng)業(yè)部每年會公告農(nóng)產(chǎn)品地理標志登記產(chǎn)品名單，說明政府在加強市場監(jiān)管、保證產(chǎn)品質(zhì)量上的工作較為扎實，給予一個產(chǎn)品導向，使得大家在購買物品時更加放心和舒心，且該地區(qū)被評為“名牌農(nóng)產(chǎn)品地理標志登記產(chǎn)品”的數(shù)量越多，體現(xiàn)了政府在區(qū)域品牌建設方面做得越好。農(nóng)村綜合示范縣是政府依據(jù)電商發(fā)展規(guī)劃完善情況、農(nóng)村物流解決方案及實施情況和質(zhì)量追溯體系建設情況等方面，進行評判所授予的稱號，既嚴格把控農(nóng)村電商運行情況，又對其地區(qū)加以資金和政策上的鼓勵，更加有利于農(nóng)村電商的發(fā)展。

（四）資金扶持方面

服務業(yè)發(fā)展專項資金是財政部針對農(nóng)村電商所撥付的資金，如2018年服務業(yè)發(fā)展專項資金扶持對象是2018農(nóng)村綜合示范縣。農(nóng)林牧漁業(yè)、信息技術業(yè)、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)加總占固定資產(chǎn)投資的比重一定程度上體現(xiàn)了政府對于農(nóng)村電商的資金支持，（這三個行業(yè)對于農(nóng)村電商的發(fā)展都有所涉及，但無法準確地剔除出來關于專門針對農(nóng)村電商的固定資產(chǎn)投資，故暫時用此比重來說明政府對于農(nóng)村電商的資金支持）。交通運輸支出占地方一般公共預算支出從財政支出上來體現(xiàn)政府關于物流設施建設的資金投入。

三、因子分析法構(gòu)建模型分析

（一）模型的設定

本文借助因子分析法分析政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展的有效性，利用SPSS計算出各變量間的相關性，將相關性較高和較低的指標劃分為不同組。通過研究相關系數(shù)矩陣的內(nèi)部關系，提煉出對農(nóng)村電商發(fā)展影響較大的指標并將其設為主因子。然后將若干主因子按照權重相加構(gòu)成最終的評價指標體系，并帶入各省的主客觀數(shù)據(jù)算得綜合得分，并按照得分對各地農(nóng)村電商發(fā)展進行分析。

因子分析法利用降維的思想，將數(shù)量比較多的原始變量轉(zhuǎn)化為極少量的綜合變量，假設每個方程組有p個指標，F(xiàn)1，F(xiàn)2，…Fm（m＜p）表示標準化的公共因子，則m個公共因子的變化能夠闡述各個原始變量的關系變化，于是得到以下數(shù)學模型：

通過方程組得到的m個公共因子可對每個觀測變量進行預測，而每一個觀測變量和公共因子之間的相關系數(shù)正好方程中的系數(shù)apm一一對應，這種關系也可表示為觀測變量在其對應因子上的載荷，又叫因子載荷，它體現(xiàn)了變量與因子之間的關系強度，即apm會隨著公共因子Fm與變量XP關系強度的增加而增大，但該系數(shù)不能完全解釋兩者之間的關系，還存在著一個誤差項εp，也稱特殊因子。

變換為矩陣形式為：

X＝AF＋ε

稱為因子載荷矩陣，對因子載荷矩陣進行求解，就可依次提煉出最有影響的公共因子。

（二）數(shù)據(jù)來源與選取

本文選取了全國31個省的相關數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《2019年中國統(tǒng)計年鑒》、財政部公布關于2018年服務業(yè)發(fā)展專項資金預算的通知及農(nóng)業(yè)農(nóng)村部公示的2018年農(nóng)產(chǎn)品地理標志登記產(chǎn)品信息，其中在統(tǒng)計農(nóng)村綜合示范縣數(shù)量和服務業(yè)發(fā)展專項資金時，涉及新疆兵團的數(shù)量和資金，把統(tǒng)一歸為新疆來計算。

（三）相關分析、KMO和Bartlett球形檢驗

1．相關分析

做因子分析前首先要通過相關性檢驗，要保證各變量之間具有相關性，將表2的原始數(shù)據(jù)導入到軟件SPSS 23．0系統(tǒng)中，在對31個省的14項指標數(shù)據(jù)進行標準化處理后，開始做相關系數(shù)的矩陣檢驗，軟件運行后，將數(shù)據(jù)梳理和分析后得到表3。通過表3了解到，矩陣中大多數(shù)相關系數(shù)值都超過了0．3，同時從表中還可以看到相關系數(shù)顯著性檢驗的p（p＜0．05）值也較多，這就證明表4．3各變量間的線性關系極為顯著，所以能夠進行下一步研究。

表2 相關原始數(shù)據(jù)表

表2 相關原始數(shù)據(jù)表（續(xù)）

表3 相關系數(shù)檢驗表

2．KMO和巴特利特球形檢驗

通過表4的結(jié)果可得出，KMO＝0．693＞0．5，證明了該數(shù)據(jù)能做因子分析；且巴特利特球形檢驗中近似卡方數(shù)值達到了483．722，顯著性水平即Sig值為0．000＜0．01，拒絕單位相關矩陣的原假設，表示該相關矩陣和單位矩陣存在較大差異，且數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布。通過KMO和巴特利特球形檢驗表明了本文所選指標能夠展開因子分析。

表4 KMO和巴特利特檢驗表

3．提取因子和因子旋轉(zhuǎn)

（1）提取因子

由公因子方差表可以得出，大多數(shù)原始變量共同度都在80%以上，說明提取的公共因子基本反映了原始變量80%以上的信息，具有一定的代表性，提取因子成效良好，可以進一步研究。

表5 公因子方差表

表6反映了特征根比1更大的因子共有3個，且累計方差貢獻率達到了80．687，說明有大量的信息存在于這3個因子之中，三者對各變量的解釋能力是極強的，其效果比較好。

表6 總方差解釋

通過圖1因子碎石圖，也證明了剛才的結(jié)論，結(jié)合特征值曲線的拐點，可以看出前3個公共因子的坡較陡，自第4個因子起趨于平緩，這就證明提取3個公共因子是科學合理的。

圖1 碎石圖

（2）因子旋轉(zhuǎn)

在找到三大主因子后，需要根據(jù)主因子包含的各種指標變量，對每個主因子背后所代表的含義進行歸納概括。在命名主因子前需進行因子載荷系數(shù)矩陣分析（見表7），由于14個差異性的變量上三因子載荷間的差異并不顯著，其意義無法得到明確表達，因此本文采用方差極大值法對因子載荷陣正交旋轉(zhuǎn)，以便接下來的分析。

表7 成分矩陣表

正交旋轉(zhuǎn)矩陣如表8所示，主因子F1在網(wǎng)上零售額、電子商務銷售額、快遞數(shù)量、企業(yè)擁有網(wǎng)站個數(shù)和大專以上人口的因子負荷分別為：0．933、0．910、0．892、0．886、0．873，主要反映的是電商發(fā)展水平提高的潛在條件，因此可以命名為“電商發(fā)展?jié)摿σ蜃印?；主因子F2在每百人使用計算機臺數(shù)、農(nóng)戶固定資產(chǎn)投資總額、農(nóng)村投遞路線長度、農(nóng)村寬帶接入用戶和農(nóng)產(chǎn)品地理標志登記產(chǎn)品數(shù)量的因子負荷分別為：0．833、0．823、0．736、0．729、0．644，反映的是農(nóng)村電商發(fā)展需要滿足的基礎設施條件，因此可以命名為“基礎設施因子”；主因子F3在農(nóng)村綜合示范縣數(shù)量、服務業(yè)發(fā)展專項資金、農(nóng)林牧漁業(yè)、信息技術業(yè)、交通運輸、倉儲和郵政業(yè)加總占固定資產(chǎn)投資的比重和交通運輸支出占地方一般公共預算支出的比重的因子負荷分別是：0．860、0．812、0．772、0．686，反映了政府在農(nóng)村電商發(fā)展方面的重視，對其投入的專項資金，其中被評為“農(nóng)村綜合示范縣”的每個縣會有2000萬的扶持資金，因此可以命名為“資金扶持因子”。

表8 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣表

4．因子得分求解

為了對各個地區(qū)政府扶持農(nóng)村電商的有效性進行客觀的分析和綜合的評價，就要求算出各個地區(qū)的因子得分函數(shù)，因此采用回歸法，利用SPSS軟件輸出如表9所示的成分得分系數(shù)矩陣。

基于表9的成分得分系數(shù)矩陣，可以得到以下公共因子的得分函數(shù)：

以表6主因子的方差貢獻率為權數(shù)進行加權匯總，可歸納出評價政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的數(shù)學表達式：F ＝（35．351F1＋ 26．479F2＝ 18．857F3）／80．687，然后運用 SPSS 軟件求得各省政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的綜合得分，以及各省的綜合排名。

表10 各省政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的綜合得分及排名表

四、實證結(jié)論

（一）政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展總體向好，但區(qū)域不均衡

全國各省關于政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的綜合得分排名如圖2，31個省中有一半數(shù)量的得分為正的，說明目前我國農(nóng)村發(fā)展水平整體上是不錯的，政府扶持的成果是值得肯定的，進一步堅定了我國發(fā)展農(nóng)村電商的信心和決心。其中廣東、四川、江蘇、浙江和山東的綜合得分居于全國前列，說明這五個地區(qū)的農(nóng)村電商發(fā)展水平較高，即政府扶持效果較好，該結(jié)果與各地區(qū)的現(xiàn)實發(fā)展情況是吻合的。從2019年阿里研究院公布的數(shù)據(jù)來看，各地區(qū)淘寶村的數(shù)量正是說明了在“政策利好”的大環(huán)境下，農(nóng)村電商的發(fā)展規(guī)模與速度已經(jīng)取得了一定的成效，我們應該堅持走這條道路來改善農(nóng)村經(jīng)濟。這五個地區(qū)作為農(nóng)村電商發(fā)展的領頭羊，可供其他地區(qū)學習和借鑒，其他省份還有很大的上升空間。青海、吉林、海南、重慶、寧夏和天津等地區(qū)應該加大對農(nóng)村發(fā)展的扶持力度，讓農(nóng)村電商的發(fā)展為經(jīng)濟建設加大“馬力”，力爭成為拉動農(nóng)村經(jīng)濟增長的重要組成部分。

圖2 各省政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的綜合得分排名

從區(qū)域分布來看，廣東、江蘇、浙江、山東、河北等東部地區(qū)的農(nóng)村電商發(fā)展水平名列前茅，淘寶村的分布也大多集聚在東部沿海地區(qū)，這些地區(qū)作為農(nóng)村電商發(fā)展的先行者，政府扶持在其發(fā)展的過程中起到的作用也是功不可沒的。湖南、河南、湖北作為中部地區(qū)的主力軍，也在努力趕超東部地區(qū)的發(fā)展，形成淘寶村高度集聚在東部地區(qū)向裂變增長的中部地區(qū)轉(zhuǎn)移的局面。陜西、甘肅、貴州、廣西、西藏等地區(qū)也不甘落后，近年來西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展突飛猛進，農(nóng)村電商的興起給他們帶來農(nóng)村發(fā)展的曙光，就拿貴州而言，精準扶貧的戰(zhàn)略部署和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展將農(nóng)村電商推向新的發(fā)展階段，同時隨著農(nóng)村電商的深入發(fā)展，精準脫貧的工作也得以順利進行，取得良好的效果。而東北地區(qū)的發(fā)展則顯得有些落后，遼寧、吉林、黑龍江和內(nèi)蒙古的綜合得分偏低，政府應加大扶持力度，對其農(nóng)村電商的發(fā)展加以規(guī)劃和引導，為農(nóng)村經(jīng)濟市場注入生機與活力。

（二）各因子影響程度不一

1．電商發(fā)展?jié)摿σ蜃幼铌P鍵

主觀因子即電商發(fā)展?jié)摿σ蜃拥姆讲钬暙I率為35．351%，是影響政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性的最關鍵因子。各地區(qū)電商發(fā)展?jié)摿σ蜃拥牡梅峙琶妶D3，全國僅有9各地區(qū)的因子得分為正，其他地區(qū)的主觀因子得分曲線較為平緩，各地市省之間的分數(shù)差別不大。就各省而言，廣東、北京、浙江、江蘇、上海、山東六個省份的電商發(fā)展?jié)摿^高，這與該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平是分不開的。廣東無論是電商發(fā)展?jié)摿λ?，還是整體而言，農(nóng)村電商發(fā)展都比較好。9個得分大于0的省份說明電商發(fā)展的環(huán)境比較好，領先于其他省份，有利于農(nóng)村電商的快速發(fā)展，其他發(fā)展落后的省份，如新疆、江西、廣西、青海、寧夏關于電商發(fā)展的條件較差，反映出政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展有效性較低，作為扶持扶持農(nóng)村電商發(fā)展的重要因素，這幾個省份應注重電商發(fā)展水平的提高，從而更好地促進農(nóng)村經(jīng)濟體制的改革。

圖3 電商發(fā)展?jié)摿σ蜃覨1得分排名

2．基礎設施因子影響較大

主因子即基礎設施因子的方差貢獻率為26．479，如圖4所示，有一半數(shù)量的省份的得分都在0以上，且各省得分呈均勻分布，河南、山東、湖南、四川、江蘇等地在該因子上得分明顯較高，說明上述城市在硬件設施建設上占據(jù)較大優(yōu)勢。甘肅、福建、云南、貴州、遼寧這幾個省份的因子得分在0上下波動，趨于平均水平。而北京和上海雖然排名倒數(shù)，但由于兩個省份屬于一線城市，經(jīng)濟實力雄厚，農(nóng)村地區(qū)及設施相對薄弱，主要注重城區(qū)的發(fā)展，且本文選取基礎設施方面的指標大多與農(nóng)村相關，故兩個省份的基礎設施得分低也實屬正常。寧夏、海南、西藏這三個省份的因子得分較低，說明基礎設施建設不到位，該地區(qū)的經(jīng)濟實力一定程度上會影響農(nóng)業(yè)基礎設施，政府在扶持農(nóng)村電商發(fā)展的過程中也會顯得力不從心。

圖4 基礎設施因子F2得分排名

3．資金扶持因子對各地區(qū)影響程度不一

資金扶持因子得分排名情況來看，云南、西藏、甘肅、四川、貴州、陜西這六個省份的扶持資金明顯高于平均水平，這說明了國家對于西部地區(qū)在農(nóng)村電商發(fā)展方面的強力支持，由于西部地區(qū)的地勢原因，經(jīng)濟發(fā)展較為緩慢，因此農(nóng)村電商的發(fā)展則顯得尤為重要，不僅打通了全國產(chǎn)品的流通網(wǎng)絡，增加西部地區(qū)的經(jīng)濟收入，更是為這些地區(qū)提供新的發(fā)展思路，增加就業(yè)機會，吸引人才到這些地方。其次重慶、安徽、遼寧、江西、天津的因子得分反映了政府資金扶持的力度較小，這些地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展狀況良好，資金扶持因素在其農(nóng)村電商發(fā)展中起到較小的作用。整體而言，各省在政府資金扶持的分配上尚不均衡。

圖5 資金扶持因子F3得分排名

本文主要設立了基礎設施建設、電商發(fā)展?jié)摿Α①Y金扶持以及政府市場監(jiān)督四個一級指標進行研究政府扶持的有效性。采用因子分析法建模分析后發(fā)現(xiàn)，政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展總體向好，但區(qū)域發(fā)展不均衡；決定政府扶持有效性的核心要素是電商發(fā)展?jié)摿?，基礎設施因素次之，資金扶持因素影響相對較小。為了更好地提高政府扶持農(nóng)村電商發(fā)展的有效性急需從以下幾方面進行完善：一是制定科學的發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃，結(jié)合各地優(yōu)勢，出臺具有科學性、合理性、實操性的相關政策，落實組織領導協(xié)調(diào)責任。二是加大統(tǒng)籌協(xié)調(diào)力度，加快各項基礎設施的均衡發(fā)展，尤其是網(wǎng)絡基礎設施、物流體系和配套設施建設。三是加大財政資金的投入力度，整合各部門相關扶持資金，注重資金利用率的提高，將各項資金統(tǒng)籌安排，集中使用，同時促進政府投入與社會資本有效融合，吸引市場投資，拓寬融資渠道，促進電商企業(yè)的發(fā)展運作。四是深化政府的監(jiān)督管理職能，建立健全法律法規(guī)體系和誠信機制，從而保障多元主體的合法權益。五是通過校企合作創(chuàng)新農(nóng)村電商人才培養(yǎng)體系、挖掘培養(yǎng)本土農(nóng)村電商人才和引進技術骨干，全面開展農(nóng)村電商人才的培育和引進工作。

特別感謝貴州財經(jīng)大學2017級財政學研究生李夢曦對文章數(shù)據(jù)收集、整理所作貢獻。