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基于电商扶贫措施效果的实证分析

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邓仲平辜雄霖

[摘要]国务院扶贫办于2014年将“电商扶贫”正式纳入扶贫政策体系，并作为“精准扶贫十大工程”之一从2015年开始实施至今3年多，很多学者都对扶贫效果进行了相关定性研究并提出政策建议，本研究利用UTAUT理论修正模型，通过调查问卷以广东粤东、西、北农村贫困地区为主要调研对象范围，对调研数据进行结构方程建模和定量分析，结果表明，电商扶贫措施对广大农村农民农业相关工作人员的脱贫效果中社会影响即SI最显著，其次是促成因素FC，绩效期望PE和灵活性FL也有显著影响，努力期望EE影响不显著。

[关键词]电商扶贫;UTAUT;Smart-PLS;精准扶贫

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电商扶贫的理念首先由汪向东教授于2011年最早提出，2014年后电商扶贫开始受到广泛关注和热议，电商扶贫也于当年成为了“精准扶贫十大工程”之一，被正式纳入了国家扶贫政策体系。汪向东教授认为，“电商扶贫，即电子商务扶贫开发，就是将今天互联网时代日益主流化的电子商务纳入扶贫开发工作体系，作用于帮扶对象，创新扶贫开发方式，改进扶贫开发绩效的理念与实践”。

胡文岭针对当前我国电商扶贫实践中存在的营销和物流等问题，提出构建社交媒体、电商平台和传统线下营销优势互补的O2O销售系统及实现路径。赵平认为目前电商扶贫已经取得了较大进展，但是需要转型升级，需要在激发群众活力、加大电商扶贫基础设施建设以及人才培养方面继续加大实施力度。易法敏结合京东“跑步鸡”案例，提出在扶贫生态系统中，通过资源整合，发展可持续的特色化产业，并以此构建扶贫服务支点，农户通过参与产业链获取市场机会以及直接参与生态系统的价值分配，进而获得知识与技能，积累持续发展能力。张夏恒通过研究认为，实施精准扶贫，辅助供应链理论、协同理论与生态系统理论，能有效推进电子商务进农村，促进电商精准扶贫。这些研究结果丰富了电商扶贫理论，但是都没有针对扶贫措施对农民贫困户的脱贫行为效果的定量研究。

本研究通过问卷调查对电商扶贫措施效果，收集相关数据，利用技术采纳与整合（UTAUT）理论模型并对模型进行修正，在电商扶贫的绩效期望（PerformanceExpectancy，简称PE）、努力期望（EffortExpectancy，简称EE）、促成因素（FacilitatingConditions，简称FC）和社会影响（SocialInfluence，简称SI）基础上添加了灵活性（Flexibility，简称FL）变量，对电商措施的效果进行实证研究分析，再采用PLS（PartialLeastSquares）偏最小二乘SEM结构方程模型（StructureEquationModeling）方法，并最终得出电商扶贫措施效果的相关结论。

1理论模型与研究方法

FishbeinAjzen的TRA（TheoryofReasonedAction）理性行为理论从心理学角度阐述了一个人是否执行某特定行为是由其行为意图BI所决定的，而BI则由其个人对行为的态度与主观规范决定;Ajzen提出的TPB（TheoryofPlannedBehavior）计划行为理论认为TRA再加上直觉行为控制力变量（PerceivedBehaviorControl）将更贴近实际行为的状态;DavisTAM（TechnologyAcceptanceModel）科技接受模型理论是信息系统领域最重要的基础理论之一，该理论认为感知的有用性（perceivedusefulness）和感知的易用性（perceivedeaseofuse）是影响信息系统使用态度和行为的最重要的两个因素;Venkateshetal.的UTAUT（UnifiedTheoryofAcceptanceandUseofTennology）技术采纳与整合理论模型，整合了TRA、TPB和TAM模型，该模型认为绩效期望PE、努力期望EE、促成因素FC和社会影响SI共同决定个体行为意向（BehavioralIntention，简称BI）;AlrawashdehAl-Mahadeen对UTAUT模型进行了修正，添加了FL因素，如图1。

本次研究利用UTAUT理论修正模型，通过研究模型中的PE、EE、SI、FC、FL对BI的影响来反映脱贫行为效果，每个变量都通过3个测量指标和问题来体现，每个问题参考成熟量表，设计采用了Likert1-7分制量表，1-7分别代表“非常不同意”到“非常同意”的程度。

2数据收集与数据特征

本次研究问卷调查通过问卷星平台发放调查问卷，以互联网形式开展问卷调查，问卷总共回收323份，有效问卷数为269份，占总回收问卷数量的83.28%，主要剔除了随意填写