姜紅波，蔡捷微，張智超，王景河

（1. 廈門(mén)理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 廈門(mén)，361024；2. 華僑大學(xué)經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，福建 廈門(mén)，362021）

隨著鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略和數(shù)字鄉(xiāng)村發(fā)展戰(zhàn)略的提出，農(nóng)村電商已發(fā)展成為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)新增長(zhǎng)點(diǎn)，助力于農(nóng)村產(chǎn)業(yè)興旺與生活富裕。2022 年中央一號(hào)文件提出，要持續(xù)推進(jìn)農(nóng)村一二三產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，重點(diǎn)發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品加工、農(nóng)村電商等產(chǎn)業(yè)。在國(guó)家政策的支撐和信息技術(shù)高速發(fā)展的推動(dòng)下，農(nóng)村電商發(fā)展進(jìn)入新階段，亟需進(jìn)行新形勢(shì)下的新發(fā)展建設(shè)。因此，構(gòu)建農(nóng)村電商評(píng)價(jià)體系，分析農(nóng)村電商發(fā)展水平至關(guān)重要。2022 年，福建省農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)2 588億元，排名全國(guó)第三［1］。雖然福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平位居全國(guó)前列，但各地級(jí)市的發(fā)展水平存在不均衡、不協(xié)調(diào)的問(wèn)題［2］。構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，能夠科學(xué)合理地量化福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平，找出影響農(nóng)村電商發(fā)展重要因素，提出具有針對(duì)性的改進(jìn)措施，促進(jìn)區(qū)域均衡發(fā)展。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)農(nóng)村電商的作用成效和發(fā)展水平進(jìn)行了研究。在作用成效方面，郝新軍等［3］從農(nóng)村電商作用效果角度出發(fā)，構(gòu)建了農(nóng)村電商賦能鄉(xiāng)村振興成效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，使用改進(jìn)的熵權(quán)法分析某縣農(nóng)村電商對(duì)鄉(xiāng)村振興作用效果及制約因素；王涵等［4］基于DPSIR 概念模型構(gòu)建數(shù)字化鄉(xiāng)村發(fā)展水平指標(biāo)體系，運(yùn)用組合賦權(quán)BMW、TOPSIS 方法對(duì)數(shù)字賦能農(nóng)村電商成效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。在發(fā)展水平方面，李健［5］基于主觀經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建了東北三省農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并進(jìn)行了定量評(píng)估，發(fā)現(xiàn)東北三省目前農(nóng)村電商發(fā)展不平衡，需要進(jìn)一步延伸東北農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈條；Sun 等［6］采用層次分析法對(duì)山西省農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)的發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)估和分析；賈葉子等［7］基于熵權(quán)-TOPSIS法構(gòu)建了農(nóng)村電商物流服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，并為農(nóng)村電商物流服務(wù)提供發(fā)展建議。

綜上所述，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)的研究處于初步階段，未形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，指標(biāo)篩選方法主觀性較強(qiáng)，層次分析的評(píng)價(jià)方法有一定的主觀意識(shí)，容易受到主觀因素的影響，傳統(tǒng)的TOPSIS 方法存在無(wú)法區(qū)分部分相似樣本的缺陷。此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)福建省各個(gè)地級(jí)市的農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究較少。因此，本研究首先從政策文件、權(quán)威報(bào)告和相關(guān)文獻(xiàn)中確定海選指標(biāo)，完成指標(biāo)篩選后，采用熵權(quán)法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重；然后，結(jié)合TOPSIS 歐式距離和樣本向量與理想向量量夾角，計(jì)算貼近度，改進(jìn)TOPSIS 法；最后，應(yīng)用改進(jìn)的TOPSIS 方法對(duì)福建省9 個(gè)地級(jí)市農(nóng)村電商發(fā)展水平進(jìn)行排序，從時(shí)間和空間維度上評(píng)價(jià)2016—2020年福建省農(nóng)村電商的發(fā)展水平情況①2021 年和2022 年的一部分指標(biāo)數(shù)據(jù)尚未公開(kāi)，筆者無(wú)法獲取，不全面的數(shù)據(jù)會(huì)影響后續(xù)評(píng)價(jià)的確定性，因此，本文僅對(duì)2016-2020年福建省農(nóng)村電商的發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。，并針對(duì)現(xiàn)存問(wèn)題提出未來(lái)發(fā)展的建議措施。

一、福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

（一）指標(biāo)篩選與檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)《國(guó)務(wù)院關(guān)于促進(jìn)鄉(xiāng)村產(chǎn)業(yè)振興的指導(dǎo)意見(jiàn)》《關(guān)于做好2020年電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范工作的通知》等政策文件［8-9］進(jìn)行文本挖掘，結(jié)合權(quán)威報(bào)告［10-12］和相關(guān)文獻(xiàn)［13-19］來(lái)海選評(píng)價(jià)指標(biāo)［20］，從基礎(chǔ)層、應(yīng)用層、效果層3個(gè)維度構(gòu)建福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)海選指標(biāo)體系［21］。基礎(chǔ)層是發(fā)展農(nóng)村電商所需要的基礎(chǔ)設(shè)施，應(yīng)用層是農(nóng)村電商的應(yīng)用狀況，效果層是農(nóng)村電商達(dá)到的效果。首先對(duì)海選指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，利用R 聚類將反映信息相同的指標(biāo)聚為同一類，并使用SPSS 軟件對(duì)聚類后的指標(biāo)進(jìn)行K-W 檢驗(yàn)，判斷聚類數(shù)目是否合理。然后利用變異系數(shù)篩選出信息含量最大指標(biāo)，完成指標(biāo)終選。最后計(jì)算指標(biāo)信息含量貢獻(xiàn)率，判斷評(píng)價(jià)指標(biāo)的合理性。農(nóng)村電商評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選流程如圖1所示。

圖1 農(nóng)村電商評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選流程Fig.1 Screening process of rural e-commerce evaluation indicators

本研究搜集《福建省統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒、各地級(jí)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等統(tǒng)計(jì)資料，訪問(wèn)福建省商務(wù)廳、福建省工業(yè)和信息化廳、企查查等網(wǎng)站完成福建省各地級(jí)市數(shù)據(jù)收集及整理，收集福建省2016—2020 年5 a 時(shí)間，9 個(gè)地級(jí)市62 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，對(duì)于部分缺失數(shù)據(jù)，借助StataMP 17軟件進(jìn)行缺失值處理。

由于各指標(biāo)選取的量綱不同，因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。將正向指標(biāo)定義為指標(biāo)數(shù)值越大，農(nóng)村電商發(fā)展水平越高，負(fù)向指標(biāo)則相反。正、負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理計(jì)算式為

式（1）、（2）中：xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)；aij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第j個(gè)指標(biāo)的原始客觀數(shù)據(jù)；Mj為指標(biāo)最大值；mj為指標(biāo)最小值。

對(duì)各標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)進(jìn)行R 聚類，確定聚類數(shù)目，并對(duì)聚類后的各類指標(biāo)進(jìn)行K-W 檢驗(yàn)，判定聚類數(shù)目的合理性。當(dāng)Sig值大于0.05時(shí)，說(shuō)明聚類數(shù)目合理。

各評(píng)價(jià)指標(biāo)的變異系數(shù)計(jì)算式為

計(jì)算最終評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的信息貢獻(xiàn)率，判斷指標(biāo)體系的合理，其計(jì)算式為

式（4）中：tr（s）為最終指標(biāo)的方差和；tr（S）為海選指標(biāo)的方差和。

計(jì)算得到指標(biāo)信息含量貢獻(xiàn)率I=tr（s）/tr（S）=7.304 1×1 012/（7.651 5×1 012）≈95%，使用29%的指標(biāo)數(shù)量反映海選指標(biāo)95%的信息含量，說(shuō)明評(píng)價(jià)指標(biāo)體系是合理的［22］。

最終，構(gòu)建出包括基礎(chǔ)層、應(yīng)用層、效果層3個(gè)一級(jí)指標(biāo)及18個(gè)二級(jí)指標(biāo)的農(nóng)村電商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中，基礎(chǔ)層包含國(guó)家電子商務(wù)示范基地、省級(jí)示范物流園區(qū)、公路通車?yán)锍?、主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量、郵路總長(zhǎng)度和農(nóng)村郵政營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量6個(gè)二級(jí)指標(biāo)，應(yīng)用層包含電信業(yè)務(wù)總量、4G 用戶普及率、R＆D 經(jīng)費(fèi)占GD 比重、政府農(nóng)林水務(wù)支出、全年農(nóng)村用電量和科學(xué)技術(shù)支出6 個(gè)二級(jí)指標(biāo)，效果層包含第一產(chǎn)業(yè)增加值、第一產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率、農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售占比、人口城鎮(zhèn)化率、鄉(xiāng)城居民消費(fèi)性支出比和第三產(chǎn)業(yè)貢獻(xiàn)率6個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

（二）指標(biāo)賦權(quán)

采用熵權(quán)法對(duì)農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦值。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的分散程度，利用信息熵計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重。

第一，根據(jù)式（5）計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵。即

式（5）中：ej為信息熵，反映指標(biāo)的變異程度；m為評(píng)價(jià)對(duì)象的個(gè)數(shù)；pij為第j項(xiàng)指標(biāo)下第i方案占該指標(biāo)比重，且

第二，根據(jù)式（6）計(jì)算指標(biāo)j的熵權(quán)。即

利用公式（1）、（2）分別對(duì)正向型指標(biāo)和負(fù)向型指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)。再利用公式（5）計(jì)算各指標(biāo)的熵，利用式（6）對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦值，根據(jù)權(quán)重大小對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行重要性排名，如表1所示。

表1 福建省農(nóng)村電商評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重Table 1 Weights of rural e-commerce evaluation indicators in Fujian Province

從維度來(lái)看，權(quán)重大小依次是效果層、應(yīng)用層、基礎(chǔ)層。效果層反映了農(nóng)村地區(qū)發(fā)展農(nóng)村電商所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益及農(nóng)村地區(qū)主要變化，能夠直觀地反映農(nóng)村電商的發(fā)展程度。因此，效果層所占比重最大。從指標(biāo)來(lái)看，對(duì)農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)影響較大的指標(biāo)是農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售占比、郵路總長(zhǎng)度和國(guó)家電子商務(wù)示范基地3個(gè)指標(biāo)。農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額反映了該城市內(nèi)農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)銷售額占全省農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售額的比重，這說(shuō)明，農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售占比是評(píng)價(jià)農(nóng)村電商發(fā)展水平的重要指標(biāo)，直接反映了當(dāng)?shù)剞r(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)銷售水平，以及農(nóng)村電商所帶來(lái)直接經(jīng)濟(jì)效益。郵路總長(zhǎng)度和國(guó)家電子商務(wù)示范基地反映的是當(dāng)?shù)匕l(fā)展農(nóng)村電商的基礎(chǔ)條件和發(fā)展方向。發(fā)展農(nóng)村電商應(yīng)首先保證物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，為快遞的投遞與接收提供物流保障。同時(shí)，制定農(nóng)村電商發(fā)展規(guī)劃，優(yōu)先發(fā)展國(guó)家電子商務(wù)示范基地，為農(nóng)村電商發(fā)展提供發(fā)展經(jīng)驗(yàn)與對(duì)策，實(shí)現(xiàn)國(guó)家電商示范企業(yè)帶動(dòng)農(nóng)村電商協(xié)調(diào)發(fā)展。

二、改進(jìn)TOPSIS方法

傳統(tǒng)TOPSIS 通過(guò)度量各個(gè)評(píng)價(jià)方案與正負(fù)理想解的相對(duì)貼進(jìn)度來(lái)判斷方案的優(yōu)劣，然而當(dāng)指標(biāo)間存在線性相關(guān)時(shí)，歐式距離無(wú)法反映出各方案的優(yōu)劣性。傳統(tǒng)TOPSIS 存在逆序現(xiàn)象，即與正理想解歐式距離更近的點(diǎn)可能與負(fù)理想解的歐式距離也更近的弊端，無(wú)法區(qū)分部分樣本。因此，本研究在傳統(tǒng)TOPSIS歐式距離的基礎(chǔ)上加入樣本向量與正負(fù)理想解之間的夾角進(jìn)行結(jié)合，來(lái)定義TOPSIS方法中新的貼近值。

第一，計(jì)算加權(quán)決策矩陣。即

第二，確定正負(fù)理想解。即

第三，計(jì)算每個(gè)方案與正負(fù)理想解之間的歐氏距離。即

式（10）、（11）中：d+為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到正理想解的歐式距離；d-為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象到負(fù)理想解的歐式距離。

第四，計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與正負(fù)理想解向量之間的夾角。即

式（12）（13）中：為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與正理想解之間的向量夾角大?。粸榈趇個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與負(fù)理想解之間的向量夾角大??；Xi?B+、Xi?B-分別表示評(píng)價(jià)對(duì)象Xi與正、負(fù)理想解B+、B-的內(nèi)積；‖Xi‖表示第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的模；‖B+‖‖B-‖分別表示正負(fù)理想解的模。

第五，計(jì)算歐氏距離與夾角的和。即

式（14）（15）中：α+β= 1，α、β的值分別代表決策者對(duì)于歐氏距離及夾角度量的傾向程度。本研究中認(rèn)為歐氏距離和夾角度量同等重要，故α和β分別取0.5。

TOPSIS 法的核心思想是逼近理想解，即評(píng)價(jià)對(duì)象距離正理想解越近，負(fù)理想解越遠(yuǎn)，評(píng)價(jià)對(duì)象的排序結(jié)果越好。本研究采用歐氏距離與夾角的和代替歐氏距離，解決傳統(tǒng)TOPSIS 法中不能區(qū)分部分樣本優(yōu)劣的局限性。

第六，用相對(duì)接近度來(lái)衡量每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣。即

該值越大，說(shuō)明該對(duì)象越接近正理想解，即該評(píng)價(jià)對(duì)象越好。

以文獻(xiàn)［23］的數(shù)據(jù)為例，對(duì)改進(jìn)后的TOPSIS方法進(jìn)行了驗(yàn)證，結(jié)果如表2所示。

表2 算例計(jì)算結(jié)果及比較Table 2 Calculated results compared

從表2可以看出，在對(duì)樣本進(jìn)行排序時(shí)，傳統(tǒng)的TOPSIS方法和基于虛擬最劣解，以及基于夾角和歐氏距離改進(jìn)的TOPSIS 方法得出了不同的結(jié)果。傳統(tǒng)的TOPSIS 法認(rèn)為樣本4優(yōu)于樣本8，而基于虛擬最劣解改進(jìn)的TOPSIS 方法認(rèn)為樣本8 優(yōu)于樣本4，這一點(diǎn)與本研究所使用的方法得到的結(jié)果一致。同時(shí)，在空間位置上，樣本8 是位于理想最優(yōu)解Z+與理想最劣解Z-連線上且與Z-的距離為1/5|Z-Z+|的點(diǎn)。明顯樣本8是距離Z+Z-連線近，且距離理想最優(yōu)解Z+更近的點(diǎn)，改進(jìn)后的TOPSIS 方法排序結(jié)果更合理更科學(xué)［24］。因此，研究認(rèn)為夾角+歐氏距離法實(shí)現(xiàn)了對(duì)傳統(tǒng)TOPSIS方法的改進(jìn)。

三、福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)

采用改進(jìn)的TOPSIS 法對(duì)福建省9 個(gè)地級(jí)市2016—2020 年農(nóng)村電商發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)。利用式（7）計(jì)算2016—2020 年福建省各地級(jí)市農(nóng)村電商發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的加權(quán)決策矩陣；通過(guò)式（8）、（9）分別確定正負(fù)理想解；借助式（10）～（13）分別確定評(píng)價(jià)對(duì)象到正負(fù)理想解的歐氏距離和與正負(fù)理想解的夾角大小；通過(guò)式（14）、（15）計(jì)算歐氏距離和夾角的和；最后利用式（16）計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象的相對(duì)貼近度，即福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平得分。福建省9個(gè)地級(jí)市2016—2020年農(nóng)村電商發(fā)展水平得分，如表3所示。

表3 福建省2016—2020年各市農(nóng)村電商發(fā)展水平得分Table 3 Scores of rural e-commerce development level in Fujian Province from 2016 to 2020

福建省2016—2020 年農(nóng)村電商發(fā)展水平熱力圖如圖2 所示。從表3 和圖2 可以看出，2016—2020年福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平呈現(xiàn)為東部沿海地區(qū)發(fā)展水平較高，西部地區(qū)發(fā)展水平較低，整體發(fā)展不協(xié)調(diào)不平衡。東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平較高，具有較為完備的網(wǎng)絡(luò)及物流基礎(chǔ)設(shè)施，能夠?yàn)檗r(nóng)村電商發(fā)展提供強(qiáng)有力的基礎(chǔ)保障。2016—2019年期間，福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平整體較為穩(wěn)定。在2020 年，福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，但還有部分地區(qū)出現(xiàn)逆增長(zhǎng)現(xiàn)象，在大部分地區(qū)農(nóng)村電商發(fā)展受阻的情況下仍然能夠?qū)崿F(xiàn)發(fā)展水平的提高。一方面，由于新冠疫情制約了福建省農(nóng)村電商的發(fā)展；另一方面，這也說(shuō)明福建省農(nóng)村電商抗干擾能力有待提高。

圖2 福建省2016—2020年農(nóng)村電商發(fā)展水平熱力圖Fig.2 Thermal map of rural e-commerce development level in Fujian Province from 2016 to 2020

四、結(jié)論與建議

為衡量福建省各地區(qū)農(nóng)村電商發(fā)展現(xiàn)狀，以及從哪些方面為農(nóng)村電商提出改進(jìn)策略，本研究借鑒農(nóng)村電商相關(guān)研究，對(duì)農(nóng)村電商相關(guān)政策文件進(jìn)行文本挖掘，海選出農(nóng)村電商評(píng)價(jià)指標(biāo)。通過(guò)R聚類和變異系數(shù)法，篩選出信息含量最大指標(biāo)，解決評(píng)價(jià)指標(biāo)冗余問(wèn)題，并使用信息含量貢獻(xiàn)率檢驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的合理性；再借助熵權(quán)法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，分析各評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性。最后采用改進(jìn)的TOPSIS方法對(duì)福建省9個(gè)地級(jí)市農(nóng)村電商發(fā)展水平進(jìn)行實(shí)證分析。得到以下3點(diǎn)研究結(jié)論。

第一，從權(quán)重結(jié)果來(lái)看，權(quán)重排名前3 的指標(biāo)分別為農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售占比（0.126 3）、郵路總長(zhǎng)度（0.110 7）和國(guó)家電子商務(wù)示范基地（0.098 2）。其中郵路總長(zhǎng)度和國(guó)家電子商務(wù)示范基地為基礎(chǔ)層維度的指標(biāo)，這3個(gè)指標(biāo)對(duì)福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平影響最大。

第二，從時(shí)間演進(jìn)來(lái)看，2016—2020 年福建省各市農(nóng)村電商發(fā)展水平得分總體差距小，呈現(xiàn)穩(wěn)定狀態(tài)。

第三，從測(cè)度結(jié)果來(lái)看，目前福建省農(nóng)村電商發(fā)展存在東強(qiáng)西弱的不協(xié)調(diào)、不均衡發(fā)展局勢(shì)，福建省東部沿海地區(qū)農(nóng)村電商發(fā)展水平最高，北部地區(qū)發(fā)展水平居中，西部地區(qū)發(fā)展水平最低。泉州、福州、廈門(mén)3個(gè)地區(qū)農(nóng)村電商發(fā)展水平穩(wěn)居前3，區(qū)域差異明顯，東西部非均衡程度高。

針對(duì)以上結(jié)論，提出以下3點(diǎn)建議。

第一，精準(zhǔn)把握影響農(nóng)村電商建設(shè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。在未來(lái)福建省農(nóng)村電商發(fā)展建設(shè)工作中，打造一批具有本土特色的農(nóng)產(chǎn)品品牌，借助直播電商營(yíng)銷拓寬農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道，推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品形式多元化發(fā)展，提高農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額。加強(qiáng)農(nóng)村電商基礎(chǔ)建設(shè)，合理規(guī)劃郵路路線布局，增加郵路里程數(shù)，實(shí)現(xiàn)從“村村通”到“戶戶達(dá)”。增建國(guó)家電子商務(wù)示范基地，吸引優(yōu)質(zhì)電商企業(yè)入駐，并開(kāi)展電商企業(yè)交流會(huì)，分享電商經(jīng)營(yíng)成功經(jīng)驗(yàn)。

第二，穩(wěn)中求進(jìn)促發(fā)展。在2017 年之后，福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平明顯呈現(xiàn)整體下降趨勢(shì)。在未來(lái)發(fā)展中，充分利用自身自然資源、科技力量、文化資源等優(yōu)勢(shì)，加強(qiáng)農(nóng)業(yè)科技合作，培養(yǎng)新型電商人才，提高農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平。抓住國(guó)家建設(shè)農(nóng)村5G 網(wǎng)絡(luò)機(jī)遇，加快對(duì)部分農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和改造，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

第三，促進(jìn)農(nóng)村電商區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。加強(qiáng)福建省各區(qū)域協(xié)同合作效能，促進(jìn)地區(qū)交流，發(fā)揮東部沿海地區(qū)帶頭示范作用。加強(qiáng)對(duì)于福建省西部地區(qū)農(nóng)村電商政策扶持力度，實(shí)現(xiàn)福建省全區(qū)域農(nóng)村電商協(xié)調(diào)發(fā)展，共同進(jìn)步。

限于篇幅，本研究只對(duì)福建省農(nóng)村電商發(fā)展水平進(jìn)行了實(shí)證研究，在未來(lái)的研究中，可以考慮對(duì)全國(guó)農(nóng)村電商發(fā)展水平進(jìn)行實(shí)證分析。本研究使用的賦權(quán)方法是熵權(quán)法，在未來(lái)的研究中可以使用AHP、DANP等方法進(jìn)行賦權(quán)。