馮朝睿 尹俊越

一、問題的提出

作為一種以“造血式”扶貧為抓手的長(zhǎng)效幫扶機(jī)制，電商扶貧于2014年被正式納入“精準(zhǔn)扶貧十大工程”。此后，黨和國(guó)家高度重視電子商務(wù)在扶貧過程中的效力發(fā)揮，多次出臺(tái)政策文件為其實(shí)施提供指導(dǎo)意見(如表1)，逐步推動(dòng)電商扶貧成為促進(jìn)農(nóng)村發(fā)展、助推農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的新引擎。脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)略以來，電商扶貧利用互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)實(shí)體融合發(fā)展的方式打破農(nóng)產(chǎn)品銷售的地理局限，構(gòu)建“強(qiáng)農(nóng)戶—弱資本”的良性市場(chǎng)關(guān)系，運(yùn)用其獨(dú)特的雙向互動(dòng)機(jī)制打破傳統(tǒng)的單項(xiàng)扶貧思維，激活貧困人口嵌入網(wǎng)絡(luò)共享資源，促進(jìn)傳統(tǒng)農(nóng)村市場(chǎng)線上線下融合發(fā)展(1)汪興東、俞佩娟、廖青：《農(nóng)村專業(yè)大戶電商技術(shù)采納及投資決策——基于Heckman模型的實(shí)證研究》，《西安財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第3期。，助推貧困地區(qū)共享數(shù)字紅利(2)李紅艷、唐薇：《人人在場(chǎng)：行政、資本與技術(shù)視野下的電商模式——基于M縣級(jí)電商中心的案例研究》，《新聞與寫作》2021年第6期。，并間接帶動(dòng)了貧困地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施及公共服務(wù)建設(shè)，得到了各地政府與村民自治組織的充分認(rèn)可。近幾年，伴隨著網(wǎng)絡(luò)扶貧行動(dòng)的深入開展，我國(guó)電商扶貧的投入力度持續(xù)加大。數(shù)據(jù)顯示，2014—2018年的五年間，我國(guó)總共設(shè)立了1016個(gè)電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣，其中國(guó)家級(jí)貧困縣在電子商務(wù)進(jìn)農(nóng)村綜合示范縣中占比高達(dá)72.54%；淘寶村的數(shù)量從2014年初的20個(gè)增加到2018年底的3202個(gè)，年均增長(zhǎng)率高達(dá)175.98%。2019年，全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)3975億元，同比增長(zhǎng)27%，帶動(dòng)300多萬貧困農(nóng)民實(shí)現(xiàn)增收(3)中國(guó)商務(wù)新聞網(wǎng)：《電商為筆，寫好鄉(xiāng)村振興錦繡文章》，2020年11月26日，http://www.comnews.cn/article/ibdnews/202011/20201100065010.shtml.。2020年第一季度，電商扶貧在一批受新冠肺炎疫情影響的行業(yè)中脫穎而出——全國(guó)832個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣農(nóng)村電商實(shí)現(xiàn)逆勢(shì)增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)565.6億元，同比增長(zhǎng)5.0%(4)商務(wù)部：《一季度832個(gè)國(guó)家級(jí)貧困縣農(nóng)村電商實(shí)現(xiàn)逆勢(shì)增長(zhǎng)》，2020年4月30日，http://finance.china.com.cn/news/20200430/5264241.shtml.。這些數(shù)據(jù)充分體現(xiàn)出黨和國(guó)家對(duì)電商扶貧的重點(diǎn)支持，也彰顯出電商扶貧巨大的發(fā)展活力和廣闊的發(fā)展前景。為此，習(xí)近平總書記對(duì)電商扶貧做出了高度評(píng)價(jià)，“不僅可以幫助群眾脫貧,而且還能助推鄉(xiāng)村振興,大有可為”(5)宮鈺、郭智芳、章文光：《電商扶貧農(nóng)產(chǎn)品促進(jìn)型監(jiān)管模式比較分析》，《中國(guó)行政管理》2020年第8期。，電商扶貧在推動(dòng)貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)建設(shè)過程中扮演的角色愈發(fā)重要。

表1 電商扶貧指導(dǎo)文件

然而，由于我國(guó)電子商務(wù)的產(chǎn)業(yè)鏈條多集中在城鎮(zhèn)，貧困地區(qū)的倉儲(chǔ)物流、農(nóng)產(chǎn)品加工、信貸金融等電商支撐環(huán)境仍舊相對(duì)滯后(6)楊書焱：《我國(guó)農(nóng)村電商扶貧機(jī)制與扶貧效果研究》，《中州學(xué)刊》2019年第9期。，電商專業(yè)型人才缺乏、相應(yīng)技術(shù)落后，電商扶貧的效果受到了較大的制約(7)王鶴霏：《農(nóng)村電商扶貧發(fā)展存在的主要問題及對(duì)策研究》，《經(jīng)濟(jì)縱橫》2018年第5期。。在此背景下，黨的十九屆五中全會(huì)提出了“優(yōu)先發(fā)展農(nóng)業(yè)農(nóng)村，全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興”的戰(zhàn)略指導(dǎo)，并于鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施過程中大力推動(dòng)農(nóng)村千兆光網(wǎng)、 5G、 移動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)、物流體系等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)(8)孫玉棟、李浩任：《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略實(shí)施中財(cái)政引導(dǎo)市場(chǎng)機(jī)制參與的模式、問題及對(duì)策研究》，《公共管理與政策評(píng)論》2021年第4期。，力求深化農(nóng)村改革，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)。作為鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的重要支撐，電商扶貧更應(yīng)肩負(fù)起時(shí)代使命，努力完善農(nóng)村基礎(chǔ)設(shè)施短板、重視電商人才培養(yǎng)、深化信息技術(shù)應(yīng)用，提升電商扶貧的質(zhì)量和效率，更好地為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展、農(nóng)村數(shù)字化建設(shè)、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型服務(wù)。目前，中國(guó)雖已全面打贏脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)(9)馮朝睿、李昊澤：《后脫貧時(shí)代多中心反貧困治理的影響因素與效果實(shí)證研究》，《學(xué)術(shù)探索》2020年第12期。，但絕對(duì)貧困的解決并不意味著貧困的消滅(10)張世貴：《緩解相對(duì)貧困視角下的農(nóng)村電商扶貧：機(jī)制與路徑》，《電子政務(wù)》2021年第3期。，農(nóng)業(yè)、農(nóng)村、農(nóng)民問題仍然是后扶貧時(shí)代的關(guān)鍵所在(11)馮朝睿、張葉菁：《鄉(xiāng)村振興背景下西南地區(qū)大扶貧績(jī)效評(píng)價(jià)研究》，《云南行政學(xué)院學(xué)報(bào)》2020年第5期。。站在“兩個(gè)一百年”奮斗目標(biāo)的歷史交匯期(12)武漢大學(xué)鄉(xiāng)村振興研究課題組：《脫貧攻堅(jiān)與鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的有效銜接——來自貴州省的調(diào)研》，《中國(guó)人口科學(xué)》2021年第2期。，有必要科學(xué)測(cè)量電商扶貧效率、挖掘推動(dòng)電商扶貧效率提升的關(guān)鍵要素、尋求電商扶貧完善路徑，為實(shí)現(xiàn)鞏固脫貧攻堅(jiān)成果同鄉(xiāng)村振興有效銜接、推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村信息化建設(shè)開拓新的道路。

二、文獻(xiàn)回溯與研究假設(shè)

電商扶貧是一種將信息時(shí)代的電子商務(wù)納入扶貧開發(fā)體系(13)汪向東、王昕天：《電子商務(wù)與信息扶貧:互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代扶貧工作的新特點(diǎn)》，《西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2015年第4期。、推進(jìn)農(nóng)業(yè)小生產(chǎn)與電商大市場(chǎng)對(duì)接(14)昝夢(mèng)瑩、王征兵：《農(nóng)產(chǎn)品電商直播:電商扶貧新模式》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)問題》2020年第11期。、拉動(dòng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)業(yè)和網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)、推動(dòng)貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的扶貧模式(15)解梅娟：《電商扶貧:“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代扶貧模式的新探索》，《長(zhǎng)春市委黨校學(xué)報(bào)》2016年第2期。。

電商扶貧的作用機(jī)制可分為增收、節(jié)支、賦能三種形式(16)唐超、羅明忠：《貧困地區(qū)電商扶貧模式的特點(diǎn)及制度約束——來自安徽碭山縣的例證》，《西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2019年第4期。，通過促進(jìn)信息共享、要素流動(dòng)、資源對(duì)接等途徑助力農(nóng)村產(chǎn)業(yè)發(fā)展(17)宋樂、倪向麗：《電商消費(fèi)扶貧助力農(nóng)產(chǎn)品走出困境》，《人民論壇》2020年第29期。，對(duì)貧困地區(qū)農(nóng)戶的增收和企業(yè)的擴(kuò)產(chǎn)具有明顯的正向作用(18)曾億武、郭紅東、金松青：《電子商務(wù)有益于農(nóng)民增收嗎?——來自江蘇沭陽的證據(jù)》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2018年第2期。(19)陳曉旭、王翔宇、劉建曉：《博弈視角下電商扶貧對(duì)農(nóng)村生產(chǎn)企業(yè)發(fā)展的影響》，《經(jīng)濟(jì)問題》2019年第1期。，促進(jìn)貧困地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“內(nèi)生動(dòng)力”(20)王萍：《電商扶貧拓寬農(nóng)民增收新渠道》，《人民論壇》2020年第15期。。首先，電子商務(wù)為農(nóng)產(chǎn)品的售賣搭建了“線上+線下”營(yíng)銷平臺(tái)(21)馮朝睿、李昊澤：《貧困縣脫貧摘帽的影響因素及實(shí)踐路徑——基于中國(guó)西南地區(qū)60個(gè)案例的模糊集定性比較分析》，《云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第11期。，利用及時(shí)的市場(chǎng)信息對(duì)接(22)張倩、牛榮：《“小額信貸+產(chǎn)業(yè)鏈”:小農(nóng)戶銜接現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的新路徑——寧夏“鹽池模式”的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)》，《西安財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第3期。，有效緩解了因滯銷和信息不對(duì)稱而造成的低價(jià)售賣問題，在提高銷量的同時(shí)也保障了農(nóng)產(chǎn)品的銷售價(jià)格；電商企業(yè)的發(fā)展不僅為貧困人口提供了就業(yè)和創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)，更是間接帶動(dòng)了貧困地區(qū)的產(chǎn)村融合，為交通、物流、信息、娛樂、旅游等多元產(chǎn)業(yè)的發(fā)展創(chuàng)造了條件，有效彌合了貧困地區(qū)的數(shù)字鴻溝，幫助貧困人口實(shí)現(xiàn)“增收”。其次，農(nóng)村電商的發(fā)展為貧困人口購買生產(chǎn)、生活資料提供了新的方式，打破空間的限制，增加購買的選擇，降低其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)“節(jié)支”。最后，電商扶貧蘊(yùn)含的互聯(lián)網(wǎng)思維不僅可以提升貧困人口的市場(chǎng)適應(yīng)能力，更可以通過增強(qiáng)外界交流增強(qiáng)貧困人口的社會(huì)成長(zhǎng)能力，激發(fā)貧困人口的自主發(fā)展?jié)撃埽瑥亩鴮?shí)現(xiàn)“賦能”。此外，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等一批新興技術(shù)的出現(xiàn)也為電商扶貧的模式創(chuàng)新提供了新的動(dòng)力，“農(nóng)產(chǎn)品電商直播”“三農(nóng)專場(chǎng)購物節(jié)”等模式在電商技術(shù)發(fā)展的洪流中應(yīng)運(yùn)而生，賦予農(nóng)產(chǎn)品更大的銷售機(jī)會(huì)，為貧困人口的持續(xù)脫貧創(chuàng)造了可能。通過電商扶貧作用機(jī)理的闡述，文章提出如下兩個(gè)假設(shè)：

H1：電商投入規(guī)模與扶貧效果存在正相關(guān)關(guān)系。

H2：電商技術(shù)水平與扶貧效果存在正相關(guān)關(guān)系。

當(dāng)前，我國(guó)電商扶貧因區(qū)域間電商發(fā)展水平差異較大，無法形成統(tǒng)一的政策規(guī)劃(23)楊書焱：《我國(guó)農(nóng)村電商扶貧機(jī)制與扶貧效果研究》，《中州學(xué)刊》2019年第9期。，且受電商扶貧軟環(huán)境不完善、農(nóng)產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)化程度低、電商人才匱乏、品牌特色與文化意識(shí)不突出等因素的限制(24)陳雷：《農(nóng)村電商發(fā)展的瓶頸與破局》，《人民論壇》2020年第10期。(25)顏強(qiáng)、王國(guó)麗、陳加友：《農(nóng)產(chǎn)品電商精準(zhǔn)扶貧的路徑與對(duì)策——以貴州貧困農(nóng)村為例》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2018年第2期。，扶貧效率難以得到保障。為鞏固脫貧攻堅(jiān)成果、提升電商扶貧效率，部分學(xué)者開始注重研究電商扶貧效率的空間分布，運(yùn)用中介效應(yīng)模型(26)唐紅濤、郭凱歌、張俊英：《電子商務(wù)與農(nóng)村扶貧效率:基于財(cái)政投入、人力資本的中介效應(yīng)研究》，《經(jīng)濟(jì)地理》2018年第11期。、非徑向超效率DEA模型(27)楊雪云、時(shí)浩楠：《電商扶貧效率的空間特征及影響因素分析：以大別山區(qū)為例》，《統(tǒng)計(jì)與決策》2019年第16期。、超效率DEA模型以及修正Feder模型(28)張俊英、唐紅濤：《電商扶貧效率的效應(yīng)分解及空間擴(kuò)散——基于修正Feder模型的空間杜賓分析》，《湖南師范大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第5期。等方法測(cè)量電商扶貧效率，并最終得到電商扶貧效率空間分布不均的研究結(jié)果。

綜上所述，電商扶貧領(lǐng)域的現(xiàn)有研究多集中于概念離析、影響機(jī)理、發(fā)展困境、效率空間分布等方面，基于全國(guó)視角的電商扶貧效率評(píng)估研究較少，故文章從我國(guó)電商扶貧的現(xiàn)狀嵌入，結(jié)合電商扶貧的作用機(jī)理提出H1、H2兩個(gè)研究假設(shè)，運(yùn)用DEA模型和Malmquist指數(shù)對(duì)我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧的效率進(jìn)行系統(tǒng)科學(xué)地測(cè)量，進(jìn)而在掌握中國(guó)電商扶貧的整體發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，對(duì)中國(guó)電商扶貧的省域空間差距進(jìn)行分析，找出影響中國(guó)電商扶貧效率的主要因素，以便為中國(guó)電商扶貧的高質(zhì)量發(fā)展提供理論借鑒及實(shí)踐支撐。

三、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

1.DEA模型

DEA模型是一種測(cè)算多個(gè)主體經(jīng)營(yíng)效率的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，致力于研究各個(gè)決策單元投入與產(chǎn)出的有效性，其基本思想是通過比較多個(gè)決策單元的投入產(chǎn)出效率確定生產(chǎn)前沿面，將處于生產(chǎn)前沿面的決策單元視為DEA有效、未處于生產(chǎn)前沿面的決策單元視為DEA無效，再通過測(cè)量DEA無效點(diǎn)與生產(chǎn)前沿面的距離確定該決策單元的相對(duì)效率值。采用DEA模型計(jì)算加權(quán)產(chǎn)出與加權(quán)投入的比值作為反映效率的指數(shù)(29)馮朝睿、徐宏宇：《TOE框架下電子政務(wù)服務(wù)效率及其影響因素研究——基于DEA-Tobit兩步法模型》，《云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第7期。，是評(píng)估我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)電商扶貧效率的有效方式。目前，得到廣泛應(yīng)用的DEA模型主要包括CCR模型和BCC模型，其中CCR模型假定規(guī)模報(bào)酬不變，BCC模型假設(shè)規(guī)模報(bào)酬可變。由于不同地區(qū)間電商扶貧的差異較大，文章將采用規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型來測(cè)算我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧的效率， BCC模型的表達(dá)式為：

(1)

2.Malmquist指數(shù)

Malmquist指數(shù)是一種衡量多投入、多產(chǎn)出生產(chǎn)效率的非參數(shù)效率評(píng)價(jià)法。相較于只能測(cè)量靜態(tài)效率的DEA模型而言，Malmquist指數(shù)可以動(dòng)態(tài)反映各省級(jí)行政區(qū)在多個(gè)時(shí)期內(nèi)電商扶貧效率的縱向變化情況，解釋效率變化的動(dòng)態(tài)特征。假設(shè)t時(shí)期和t+1時(shí)期的輸出函數(shù)分別為Dt和Dt+1，投入和產(chǎn)出向量分別為(Xt,Yt)和(Xt+1,Yt+1)，則t到t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù)表達(dá)式為：

(2)

在式(2)中，當(dāng)M<1時(shí)，表明從t到t+1時(shí)期全要素生產(chǎn)率降低；當(dāng)M=1時(shí)，表明從t到t+1時(shí)期全要素生產(chǎn)率不變；當(dāng)M>1時(shí)，表明從t到t+1時(shí)期全要素生產(chǎn)率提高。

此外，Malmquist指數(shù)還可分解為EFC指數(shù)和TEC指數(shù)，其表達(dá)式分別為：

(3)

(4)

M(Xt+1,Yt+1,Xt,Yt)=EFC×TEC

(5)

其中，EFC為技術(shù)效率指數(shù)，當(dāng)EFC<1時(shí)，表明技術(shù)效率降低，決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離變遠(yuǎn)；當(dāng)EFC=1時(shí)，表明技術(shù)效率不變，決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離也未得到改變；當(dāng)EFC>1時(shí)，表明技術(shù)效率得到改善，決策單元與生產(chǎn)前沿面的距離得到拉近。TEC為技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，當(dāng)TEC<1時(shí)，表明技術(shù)衰退，整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)邊界向內(nèi)移動(dòng)；當(dāng)TEC=1時(shí)，表明技術(shù)不變，整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)邊界不變；當(dāng)TEC>1時(shí)，表明技術(shù)得到進(jìn)步，整個(gè)行業(yè)的生產(chǎn)邊界向外移動(dòng)。

(二)指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

文章立足我國(guó)電商扶貧的現(xiàn)狀，兼顧數(shù)據(jù)的可獲得性和有效性，對(duì)2014—2018年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)度分析，數(shù)據(jù)不包含已在研究時(shí)段脫貧的北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東以及受地緣政治影響較大的新疆和西藏，指標(biāo)數(shù)據(jù)均已做標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同指標(biāo)間測(cè)量方式不同的影響，為后續(xù)的效率測(cè)算提供更加可靠的保障。

文章建立了如表2所示的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，旨在從電子商務(wù)的發(fā)展規(guī)模、發(fā)展?jié)摿?、?duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的影響程度以及相關(guān)環(huán)境、技術(shù)等基礎(chǔ)保障能力四個(gè)方面衡量電商扶貧的投入情況，從貧困減少以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)兩個(gè)方面測(cè)量電商扶貧的產(chǎn)出效果，全方位、系統(tǒng)地評(píng)估各省級(jí)行政區(qū)電商扶貧的效率，相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)報(bào)告》《中國(guó)農(nóng)村貧困檢測(cè)報(bào)告2019》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。具體指標(biāo)描述如下：(1)電商發(fā)展規(guī)模，反映各省電子商務(wù)發(fā)展的市場(chǎng)規(guī)模。(2)電商成長(zhǎng)潛力，反映各省電子商務(wù)的發(fā)展前景和成長(zhǎng)水平。(3)電商應(yīng)用滲透，反映各省電子商務(wù)的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的滲透及影響能力。(4)電商支撐環(huán)境，反映各省與電子商務(wù)相關(guān)的配套設(shè)施或服務(wù)的建設(shè)情況。(5)貧困發(fā)生率減少值，衡量各省當(dāng)年貧困發(fā)生率的變動(dòng)情況，從貧困減少的角度測(cè)算電商扶貧效果。(6)人均GDP，衡量各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從宏觀經(jīng)濟(jì)的角度測(cè)算電商扶貧的效果。

表2 電商扶貧投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

四、數(shù)據(jù)分析與實(shí)證結(jié)果

(一)DEA模型的靜態(tài)分析

運(yùn)用DEAP2.1軟件我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)2014年和2018年電商扶貧的投入產(chǎn)出效率進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如表3所示。

表3 2014年及2018年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧效率值

1.綜合技術(shù)效率分析

綜合技術(shù)效率值是反映電商扶貧效率的關(guān)鍵指標(biāo)，可以通過測(cè)算電子商務(wù)投入與扶貧效果產(chǎn)出的比率來衡量某一省級(jí)行政區(qū)在電商扶貧過程中資源配置的有效性，其數(shù)值越接近于1，表明該省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧效率越高。從表3可以看出，2014年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧效率為0.673，2018年該值上升到0.836，雖增幅明顯，但始終未達(dá)到DEA有效，仍存在較大上升空間。考察各省域的電商扶貧綜合技術(shù)效率可以發(fā)現(xiàn)，不同省域間電商扶貧的綜合技術(shù)效率仍存在較大的差異，除江西、湖南、廣西、貴州的電商扶貧綜合技術(shù)效率有所下降之外，大多數(shù)省份的電商扶貧效率均已提升，表明我國(guó)的電商扶貧工作已逐步步入正軌。2014年電商扶貧綜合技術(shù)效率達(dá)到生產(chǎn)前沿的省份有6個(gè)，2018年該值上升為10個(gè)，占比分別為28.57%和47.62%。其中內(nèi)蒙古、遼寧、甘肅、青海和寧夏這五個(gè)地區(qū)在兩個(gè)研究時(shí)段的電商扶貧效率均表現(xiàn)為有效，表明其電商扶貧效率始終保持在全國(guó)領(lǐng)先水平。

從2018年的具體數(shù)據(jù)來看，可以根據(jù)DEA有效性的分類原則將21個(gè)省級(jí)行政區(qū)劃分為三個(gè)層次。

(1)DEA有效的省級(jí)行政區(qū)有10個(gè)。山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、湖北、云南、甘肅、青海和寧夏這10個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧綜合技術(shù)效率及其分解指標(biāo)均處于生產(chǎn)前沿面，表明這些地區(qū)電商扶貧的投資結(jié)構(gòu)已實(shí)現(xiàn)最佳配置，投入產(chǎn)出組合達(dá)到了最優(yōu)效果。

(2)DEA弱有效的省級(jí)行政區(qū)有2個(gè)。海南省和陜西省的純技術(shù)效率為1，但尚未達(dá)到生產(chǎn)前沿面，造成其綜合技術(shù)效率較低的原因應(yīng)歸結(jié)為規(guī)模效率不高，因此這兩個(gè)省份應(yīng)合理設(shè)計(jì)投資結(jié)構(gòu)，適當(dāng)調(diào)整投資規(guī)模，帶動(dòng)規(guī)模效率上漲，進(jìn)一步提高綜合技術(shù)效率。

(3)DEA無效的省級(jí)行政區(qū)有9個(gè)。河北、安徽、江西、河南、湖南、廣西、重慶、四川和貴州這9個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧綜合技術(shù)效率及其分解指標(biāo)均未達(dá)到1，表明其電商扶貧投入產(chǎn)出效率仍存有較大的進(jìn)步空間，需從內(nèi)部管理和規(guī)模狀況兩個(gè)方面共同推進(jìn)電商扶貧效率提升。21個(gè)省級(jí)行政區(qū)中電商扶貧綜合技術(shù)效率位于后三位的省份為四川(0.491)、江西(0.493)、安徽(0.516)，且其規(guī)模報(bào)酬均表現(xiàn)為遞減態(tài)勢(shì)，說明這三個(gè)省份的電商扶貧投入沒有得到有效的利用，應(yīng)合理設(shè)計(jì)電商扶貧的投資結(jié)構(gòu)，改善電商扶貧資金的使用方向，實(shí)現(xiàn)電商扶貧的資源優(yōu)化配置。

2.純技術(shù)效率分析

純技術(shù)效率是綜合技術(shù)效率的分解指標(biāo)，可以通過測(cè)算相同投入規(guī)模下的實(shí)際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出之間的比例關(guān)系，衡量各省級(jí)行政區(qū)電商扶貧過程中的技術(shù)和管理水平，其數(shù)值越接近于1，表明該省級(jí)行政區(qū)的技術(shù)和管理能力越接近先進(jìn)水平。從表3可以看出，2014年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧純技術(shù)效率為0.768，2018年該值上升到0.880，增幅較為明顯，但其與生產(chǎn)前沿面的差距還差0.120，反映出我國(guó)電商扶貧的管理和技術(shù)能力還有較大的進(jìn)步空間。2014年電商扶貧純技術(shù)效率有效的省份有8個(gè)，2018年該值上升為12個(gè)，占比分別為38.10%和57.14%。其中內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、甘肅、青海和寧夏這六個(gè)地區(qū)在兩個(gè)研究時(shí)段的電商扶貧純技術(shù)效率均表現(xiàn)為有效，表明其電商扶貧的技術(shù)與管理能力處于全國(guó)領(lǐng)先水平。此外，通過比較純技術(shù)效率指數(shù)和規(guī)模效率指數(shù)還可以發(fā)現(xiàn)，2014年和2018年兩個(gè)研究時(shí)段的純技術(shù)效率均低于規(guī)模效率，這表明制約我國(guó)電商扶貧效率提升的主要因素是管理和技術(shù)等方面的因素。

從2018年的具體數(shù)據(jù)來看，電商扶貧純技術(shù)效率有效的地區(qū)為山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、湖北、海南、云南、陜西、甘肅、青海和寧夏，表明這些地區(qū)在電商扶貧過程中擁有先進(jìn)的技術(shù)和管理理念，大大推動(dòng)了電商扶貧的效果提升。未達(dá)到純技術(shù)效率有效的地區(qū)，其本質(zhì)原因應(yīng)歸結(jié)于電商扶貧過程中的技術(shù)能力與管理經(jīng)驗(yàn)儲(chǔ)備不足，造成電商投入資源并未得到充分的利用，沒有達(dá)到最優(yōu)的扶貧產(chǎn)出效果。其中，河北、安徽、江西、河南、廣西、重慶、四川的純技術(shù)效率值不及規(guī)模效率值，表明限制這些地區(qū)電商扶貧規(guī)模的主要因素為純技術(shù)效率，應(yīng)在電商扶貧的過程中不斷更新管理觀念，加強(qiáng)技術(shù)設(shè)施的應(yīng)用，培養(yǎng)電商技術(shù)人才，推動(dòng)電商扶貧效率的提升。

3.規(guī)模效率分析

規(guī)模效率是綜合技術(shù)效率的分解指標(biāo)，可以衡量在相同的技術(shù)與管理水平下因改善投入規(guī)模而實(shí)現(xiàn)的生產(chǎn)效率，反映各省級(jí)行政區(qū)在電商扶貧過程中投入規(guī)模的有效性，其數(shù)值越接近于1，表明該省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧規(guī)模越接近最佳規(guī)模。從表3可以看出，2014年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧規(guī)模效率為0.865，2018年該值上升到0.944，增速略緩，且尚未達(dá)到電商扶貧的最優(yōu)規(guī)模。2014年電商扶貧規(guī)模效率有效的省份有7個(gè)，2018年該值上升為10個(gè)，占比分別為33.33%和47.62%。其中內(nèi)蒙古、遼寧、甘肅、青海和寧夏這五個(gè)地區(qū)在兩個(gè)研究時(shí)段的電商扶貧規(guī)模效率均已達(dá)到最優(yōu)，表明其電商扶貧的投入始終處于最佳規(guī)模。

從2018年的具體數(shù)據(jù)來看，電商扶貧規(guī)模效率有效的地區(qū)為山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、湖北、云南、甘肅、青海和寧夏，表明這些地區(qū)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了投入規(guī)模的最優(yōu)配置，可以繼續(xù)在電商扶貧中維持當(dāng)前的投入規(guī)模。未達(dá)到規(guī)模有效的11個(gè)省級(jí)行政區(qū)中，河南、廣西、海南和重慶的規(guī)模效率值高于平均水平，而河北、安徽、江西、湖南、四川、貴州、陜西的規(guī)模效率值低于平均水平。其中，湖南、海南、貴州、陜西的規(guī)模效率值不及純技術(shù)效率值，表明限制其電商扶貧規(guī)模的主要因素為規(guī)模效率，應(yīng)適當(dāng)調(diào)整電商扶貧的投入，促進(jìn)綜合技術(shù)效率的上漲；河北省和海南省的規(guī)模收益表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞增，表明河北省和海南省可適度增加電商扶貧的規(guī)模投入，以求達(dá)到最佳規(guī)模；其余未達(dá)到生產(chǎn)前沿的省份，其規(guī)模收益均處于規(guī)模報(bào)酬遞減的狀態(tài)，表明這些地區(qū)的規(guī)模投入與產(chǎn)出不成正比，其電商扶貧資金利用存在效率損失的問題，應(yīng)合理規(guī)劃電商扶貧資金的使用方向。

(二)Malmquist指數(shù)的動(dòng)態(tài)分析

Malmquist指數(shù)可以分年度、分地區(qū)的動(dòng)態(tài)反映我國(guó)電商扶貧效率的變化趨勢(shì)，運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)2014—2018年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧的供給數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，旨在考察電商扶貧全要素生產(chǎn)率的動(dòng)態(tài)變化特征。

1.全要素生產(chǎn)率階段性分析

2014—2018年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)如表4和圖1所示。

表4 2014—2018年電商扶貧Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)

(1)2014—2018年，我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧全要素生產(chǎn)指數(shù)年均增長(zhǎng)率達(dá)10.5%，表明我國(guó)電商扶貧的發(fā)展態(tài)勢(shì)良好。分年度來看，除2015—2016年以外，其余各年的全要素生產(chǎn)率均大于1，其中2015—2016年電商扶貧的全要素生產(chǎn)指數(shù)最低(0.476)，2016—2017年全要素生產(chǎn)指數(shù)最高(2.328)，上下波動(dòng)幅度較大。從分解指標(biāo)來看，技術(shù)效率年均增長(zhǎng)6.7%，波動(dòng)幅度相對(duì)較??；技術(shù)進(jìn)步年均增長(zhǎng)3.5%，波動(dòng)幅度相對(duì)較大。同時(shí)結(jié)合圖1的變動(dòng)曲線可知：全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步呈同方向的變動(dòng)，表明我國(guó)電商扶貧的全要素生產(chǎn)率主要受技術(shù)進(jìn)步的影響，即我國(guó)電商扶貧效率的提升屬于技術(shù)進(jìn)步型。

圖1 2014—2018年電商扶貧Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)

(2)技術(shù)效率指數(shù)除2014—2015年以外均大于1，年均增長(zhǎng)率達(dá)6.7%，表明我國(guó)電商扶貧的技術(shù)效率總體上處于逐年上升的狀態(tài)，對(duì)電商扶貧全要素生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)為正向貢獻(xiàn)。從分解指標(biāo)來看，純技術(shù)效率年均增長(zhǎng)4.1%，波動(dòng)幅度相對(duì)較?。灰?guī)模效率年均增長(zhǎng)2.5%，波動(dòng)幅度相對(duì)較大。同時(shí)結(jié)合圖1的變動(dòng)曲線可知：技術(shù)效率與規(guī)模效率大致呈同方向的變動(dòng)，表明規(guī)模效率對(duì)技術(shù)效率的影響程度更大一些。

(3)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的年際變動(dòng)較為明顯。其中，2015—2016年和2017—2018年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均小于1，表明在這兩年間我國(guó)對(duì)電商扶貧的技術(shù)利用和技術(shù)創(chuàng)新的重視程度不及前一年；2016—2017年的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)高達(dá)2.309，表明此年的電商扶貧受到了技術(shù)上的強(qiáng)大支持。究其原因，其與2016年國(guó)務(wù)院扶貧辦下發(fā)的《關(guān)于促進(jìn)電商精準(zhǔn)扶貧的指導(dǎo)意見》具有密切的聯(lián)系，該文件為電商扶貧提出了新的指導(dǎo)意見，加速了電子商務(wù)與脫貧攻堅(jiān)的有效融合。此外，2016年國(guó)務(wù)院扶貧辦與京東聯(lián)合推出的一系列電商扶貧項(xiàng)目以及電商扶貧示范縣的設(shè)立也對(duì)該年電商扶貧的技術(shù)進(jìn)步做出了重要貢獻(xiàn)。

2.全要素生產(chǎn)率區(qū)域性分析

我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧Malmquist指數(shù)及分解指標(biāo)如表5所示。

表5 21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧Malmquist指數(shù)及分解指標(biāo)

(1)2014—2018年，除河北、內(nèi)蒙古、江西、河南、湖北、湖南、廣西、四川和貴州9個(gè)省份外，其余12個(gè)的電商扶貧全要素生產(chǎn)率指數(shù)均大于1，這說明我們大多數(shù)地區(qū)的電商扶貧供給效率在逐年提升，發(fā)展態(tài)勢(shì)較為良好。在增長(zhǎng)動(dòng)因方面，遼寧、甘肅、青海和寧夏的技術(shù)效率均達(dá)到有效，其電商扶貧效率的提升主要得益于技術(shù)進(jìn)步的提升；安徽、海南、重慶和陜西的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均有所降低，其電商扶貧效率的提升主要得益于技術(shù)效率的提升；山西、吉林、黑龍江和云南的技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)均有所提升，這表明這4個(gè)省份電商扶貧全要素生產(chǎn)率的提升是由技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步的共同推動(dòng)所成就的。21個(gè)省級(jí)行政區(qū)中，黑龍江省的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率最高(133.7%)，其增長(zhǎng)動(dòng)因主要源自于技術(shù)進(jìn)步，這與2016年《黑龍江省加快農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展工作方案的通知》的印發(fā)、2017年在黑龍江舉行的中國(guó)電商扶貧行動(dòng)網(wǎng)絡(luò)直播、2018年黑龍江少數(shù)民族特色農(nóng)產(chǎn)品電商扶貧項(xiàng)目戰(zhàn)略的啟動(dòng)等舉措具有密切的關(guān)系；貴州省的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率最低(-15.9%)，其中技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步都是制約其發(fā)展的因素，表明貴州省應(yīng)繼續(xù)注重電商扶貧的技術(shù)投入，加快電商扶貧的技術(shù)進(jìn)步，保障貴州省電商扶貧的技術(shù)效率。

(2)從綜合技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)來看，各地區(qū)平均增長(zhǎng)6.7%，其中純技術(shù)效率變動(dòng)增長(zhǎng)4.1%，規(guī)模報(bào)酬變動(dòng)增長(zhǎng)2.5%。從純技術(shù)效率指數(shù)的變動(dòng)情況來看，江西、河南、廣西、貴州的純技術(shù)效率小于1，內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、甘肅、青海和寧夏的純技術(shù)效率等于1，其余省份的純技術(shù)效率均大于1。其中，江西省因冷鏈物流不健全、倉儲(chǔ)和物流體系不完善、農(nóng)產(chǎn)品存在質(zhì)量安全隱患等問題而制約了電商扶貧的發(fā)展(30)周晨暉、謝培菡、周水平：《江西省農(nóng)村電子商務(wù)的發(fā)展問題與對(duì)策研究》，《當(dāng)代農(nóng)村財(cái)經(jīng)》2020年第6期。；河南電商扶貧因精準(zhǔn)度不夠、本土知名品牌少等原因而導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)力不強(qiáng)(31)曹獻(xiàn)存：《河南省電商扶貧的現(xiàn)狀及對(duì)策研究》，《河南牧業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)》2018年第6期。；廣西電商扶貧則主要存在缺乏大型電商和專業(yè)垂直電商的介入、中小垂直電商實(shí)力良莠不齊的問題(32)李新輔：《電子商務(wù)在廣西農(nóng)村扶貧的途徑、難題和預(yù)測(cè)》，《勞動(dòng)保障世界》2016年第5期。；貴州電商扶貧因地形復(fù)雜，存在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)困難的問題，同時(shí)因電商培訓(xùn)的目標(biāo)人群不精準(zhǔn)而存在資源浪費(fèi)的問題(33)況盈盈、關(guān)延宇：《貴州省電商扶貧中存在的問題及其對(duì)策研究》，《現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)》2020年第11期。。這些省份應(yīng)努力克服上述限制，從管理和運(yùn)營(yíng)的角度提高電商扶貧的純技術(shù)效率，并進(jìn)一步帶動(dòng)全省電商扶貧綜合效率的提高。從規(guī)模效率指數(shù)的變動(dòng)情況來看，湖南、重慶、貴州的規(guī)模效率小于1，內(nèi)蒙古、遼寧、廣西、甘肅、青海和寧夏的規(guī)模效率等于1，其余省份的規(guī)模效率均大于1。其中，湖南、重慶、貴州的電商扶貧的規(guī)模收益均呈遞減的態(tài)勢(shì)，表明這三個(gè)地區(qū)并未合理利用電商扶貧的投入，應(yīng)進(jìn)一步尋找規(guī)模效率損失的原因，調(diào)整電商扶貧的資源配置，實(shí)現(xiàn)電商扶貧綜合效率的提高。

(3)從技術(shù)進(jìn)步指數(shù)來看，各地區(qū)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的平均增長(zhǎng)率為3.5%，增長(zhǎng)速度較快，但不同省域間電商扶貧的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)存在較大的差異，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)最高的省份為黑龍江省(112.8%)，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)最低的省份為河北省(-21.4%)。究其原因，黑龍江省電商扶貧技術(shù)進(jìn)步的主要推動(dòng)力源于政府的政策支持和項(xiàng)目支撐，而河北省電商扶貧技術(shù)進(jìn)步的主要制約力源自電商扶貧軟環(huán)境開發(fā)不足和農(nóng)產(chǎn)品上行成本過高(34)陸剛、孫蕓莉：《電商扶貧助力鄉(xiāng)村振興:基于河北省實(shí)踐的再思考》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理》2019年第8期。。通過上文的分析可知，技術(shù)進(jìn)步是影響我國(guó)電商扶貧全要素生產(chǎn)率最主要的因素，因此各省份應(yīng)加強(qiáng)對(duì)電商扶貧技術(shù)進(jìn)步的重視，注重提高電商扶貧體系的精準(zhǔn)度、培養(yǎng)電商專業(yè)人才、加強(qiáng)電商服務(wù)建設(shè)、完善農(nóng)村電商冷鏈體系、強(qiáng)化電商物流體系和倉儲(chǔ)體系，推動(dòng)電商扶貧前沿面外移，促進(jìn)我國(guó)電商扶貧的整體技術(shù)進(jìn)步，提升我國(guó)電商扶貧的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

(三)研究假設(shè)的驗(yàn)證結(jié)果

根據(jù)規(guī)模效率分析可知，2018年未達(dá)到DEA有效的省級(jí)行政單位的規(guī)模收益均表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞減，表明電商扶貧的規(guī)模投入與產(chǎn)出不成正比，投入資源存在一定的冗余，在該種狀況下增加電商投入規(guī)模非但不能對(duì)扶貧效果產(chǎn)生積極作用，反而會(huì)因資源浪費(fèi)降低電商扶貧效率。由此可見，電商扶貧的效果并非與電商投入規(guī)模存在正相關(guān)關(guān)系，H1并未得到驗(yàn)證。

根據(jù)Malmquist指數(shù)分析可知，我國(guó)電商扶貧的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步效率的變動(dòng)趨勢(shì)相同，表明在技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步中，技術(shù)進(jìn)步是影響全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的主要因素，且兩者的同方向變動(dòng)更是驗(yàn)證了電商技術(shù)水平與扶貧效果的正相關(guān)關(guān)系，H2得到支持。

五、結(jié)論

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用以及新冠肺炎疫情對(duì)人民生產(chǎn)生活方式的轉(zhuǎn)變(35)馮朝睿、尹俊越：《風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)公共安全危機(jī)社會(huì)共治體系構(gòu)建——以新冠肺炎疫情防控為例》，《云夢(mèng)學(xué)刊》2021年第4期。，電子商務(wù)的發(fā)展愈發(fā)成熟，這也為電商扶貧的實(shí)施提供了重要支撐。目前，伴隨著絕對(duì)貧困的消除和全面建成小康社會(huì)目標(biāo)的完成，電商扶貧已逐步成為我國(guó)解決相對(duì)貧困問題、推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要抓手，并正在發(fā)展成為后扶貧時(shí)代可持續(xù)減貧的生力軍。為測(cè)量我國(guó)電商扶貧效率、完善電商扶貧路徑，文章對(duì)我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)2014—2018年的電商扶貧效率進(jìn)行了實(shí)證研究，并得出以下結(jié)論。

(一)電商扶貧效率整體表現(xiàn)較好，但仍存在較大的上升空間

2018年我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧綜合技術(shù)效率均值為0.836，較2014年的0.673有很大的進(jìn)步，發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，但距離達(dá)到DEA有效仍具有較大差距，可通過提高純技術(shù)效率和規(guī)模效率獲取較大的提升。規(guī)模效率值始終大于純技術(shù)效率值，是影響我國(guó)電商扶貧效率的主要因素。其中，限制湖南、海南、貴州、陜西電商扶貧效率的主要因素為規(guī)模效率，可通過調(diào)整電商投入來促進(jìn)綜合效率的上漲；限制河北、安徽、江西、河南、廣西、重慶、四川電商扶貧效率的主要因素為純技術(shù)效率，應(yīng)通過調(diào)整電商扶貧過程中的管理方式和技術(shù)應(yīng)用來促進(jìn)綜合效率的上漲。

(二)電商扶貧發(fā)展呈上升趨勢(shì)，技術(shù)進(jìn)步是促其提升的關(guān)鍵要素

2014—2018年，我國(guó)21個(gè)省級(jí)行政區(qū)電商扶貧全要素生產(chǎn)指數(shù)年均增長(zhǎng)率為10.5%，技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率在年際均值上也表現(xiàn)為逐年提升的態(tài)勢(shì)，電商扶貧整體發(fā)展趨勢(shì)良好。其中，技術(shù)進(jìn)步效率是促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升的關(guān)鍵要素，表明近幾年電子商務(wù)的高速發(fā)展為電商扶貧的效率提升貢獻(xiàn)了核心力量，應(yīng)在后續(xù)的工作中持續(xù)注重電子商務(wù)的技術(shù)創(chuàng)新，爭(zhēng)取為電商扶貧的效率提升提供更大的發(fā)展動(dòng)力?？疾觳煌∮蜷g電商扶貧Malmquist指數(shù)及分解指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，雖然部分省份的全要素生產(chǎn)率大于1，但多數(shù)省份在技術(shù)進(jìn)步效率上表現(xiàn)不佳，應(yīng)注重提升電商扶貧的重視程度和技術(shù)支持，設(shè)置科學(xué)的激勵(lì)機(jī)制，創(chuàng)新發(fā)展電子商務(wù)技術(shù)，促進(jìn)電商扶貧效率的進(jìn)一步提升。

(三)不同省域間電商扶貧效率差距明顯，應(yīng)根據(jù)所屬層次完善電商扶貧工作

從各省級(jí)行政區(qū)的電商扶貧效率值來看，不同省域間電商扶貧發(fā)展水平差距明顯，可按照DEA有效性劃分為三個(gè)層次，各省級(jí)行政區(qū)應(yīng)根據(jù)所屬層次完善電商扶貧工作：(1)DEA有效的省級(jí)行政區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、湖北、云南、甘肅、青海和寧夏共10個(gè)省級(jí)行政區(qū)，表明這些地區(qū)在電商扶貧的過程中投入產(chǎn)出效率已達(dá)到相對(duì)最優(yōu)水平，可繼續(xù)按照當(dāng)前的投入水平和管理模式開展電商扶貧工作，并不斷創(chuàng)新技術(shù)應(yīng)用、推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)綜合技術(shù)效率的進(jìn)一步提升。(2)DEA弱有效的省級(jí)行政區(qū)包括海南省和陜西省共2個(gè)省級(jí)行政區(qū)，表明這些地區(qū)雖已在技術(shù)和管理上達(dá)到最優(yōu)水平，但在規(guī)模投入方面還存在一定的缺陷。其中，海南省表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞增，可在保持現(xiàn)有管理和技術(shù)支撐的基礎(chǔ)上，繼續(xù)加大電商投入力度；陜西省表現(xiàn)為規(guī)模報(bào)酬遞減，無需增加電商資源的投入力度，而須注意對(duì)現(xiàn)有投入資源的合理利用。(3)DEA無效的省級(jí)行政區(qū)包括河北、安徽、江西、河南、湖南、廣西、重慶、四川和貴州共9個(gè)省級(jí)行政區(qū)，表明這些地區(qū)在規(guī)模投入、內(nèi)部管理和技術(shù)應(yīng)用方面都造成了資源浪費(fèi)，應(yīng)該在后續(xù)電商扶貧工作中嚴(yán)格控制投入規(guī)模，切實(shí)提高管理意識(shí)，并不斷加強(qiáng)與先進(jìn)省份的技術(shù)交流和合作，以求獲取更大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。