精准扶贫视域下的电商成效评价与创新实践

李伟

摘要：为了优化对贫困地区住户的精准帮扶，开展精准扶贫视域下的电商成效评价与创新实践研究。设定建立一级评价指标，使用熵值法，确定二级评价指标，构建电商成效评价指标体系;将DEM模型与电商成效评价指标体系进行对接，构建一个全新的评价模型;分析电商“投入”与“产出”的关系;将评价结果以离散点的方式进行表示，对评价数值进行离散化处理后，将点数据平均分布在四分图中，实现电商成效评价。通过对设计方法进行创新实践应用的方式，证明设计的电商成效评价方法，在实际应用中，可以实现对电商成效的精准评价，评价结果与地区电商发展真实成效匹配度高达90.0%。

关键词：精准扶贫电商成效评价熵值法DEM模型

中图分类号：F724.6文献标识码：A        文章编号：1672-3791（2022）06（a）-0000-00

根据国家电子商务综合统计管理局提供的市场行业发展中心数据可知，在电子商务正式在市场推广的第一年，当年线上有效交易额达到5.4亿元，随着电商理念的进一步推广，线上交易额每年在市场内均呈现出断崖式上涨趋势[1-2]。现如今，电商的发展已经引起了国际学者的关注，越来越多的市场调研人员参与到此项工作中，而该文也将在现有数据的支撑下，根据电商的精准扶贫效果，设计一种针对电商发展成效的评价方法，以此种方式，深度把握电子商务在市场内的机遇与挑战。

1精准扶贫视域下的电商成效评价方法设计

1.1构建电商成效评价指标体系

为了提高贫困地区的个体收入，改善地区经济发展存在的落后现象，此次研究将精准扶贫作为研究背景，构建对应的电商成效评价指标体系。此次研究构建的指标体系通过查阅文献的方式获取，在建立一级评价指标后，使用熵值法，确定二级评价指标[3]。具体内容如表1所示。

在建立二级评价指标的基础上，可根据地方经济发展的实际情况，对二级指标进行细化，细化后的指标表示为Xym，在评价过程中，可以根据指标的达成度或实现程度，进行电商成效的评价[4]。

1.2构建DEM电商成效评价模型

DEM模型是一种既有模型，在该文的研究中，可采用将此模型与电商成效评价指标体系进行对接的方式，构建一个全新的评价模型[5]。此模型是一个基于相对效率层面分析的数据模型，其主要内容为“投入”与“产出”关系的匹配。当“投入”>“产出”时，证明电商运营存在亏损;当“投入”<“产出”时，证明电商运营存在收益。设定样本数据为DMUj，其中用于评价电商成效的自变量表示为xi（其中i的取值在1～m之间），则x的表达式为xi=xi1，xi2，...，xim。用于评价电商成效的因变量表示为yj（其中j的取值在1～j之间），则y的表达式为yj=yj1，yj2，...，yjn。在此种条件下构建的DEM电商成效评价模型表达式如下。

Y=min⁡∑_（i>1）^m▒〖P_ij0 x_i 〗（1）

公式（1）中：Y表示为DEM模型表达式;P表示为电商收入。在上述计算公式中进行评价指标的填充，实现对DEM电商成效评价模型的构建。

1.3基于四分图的电商成效评价结果分析

完成上述研究后，将评价结果以离散点的方式进行表示，对评价数值进行离散化处理后，将点数据平均分布在四分图中，四分图结构示意图如图1所示。

四分图主要是用于描述或分析结果重要性的模型之一，其中横向坐标轴表示评价结果满意度，从左到右数值依次递增，纵向坐标轴表示评价结果重要程度，从上到下依次递增[6]。根据此次评价需要，将评价结果划分成4个区域，分别对应a区域、b区域、c区域与d区域。

a区域属于优势区，当离散点随机散落在此区域中时，证明此次设计的评价方法在进行电商成效评价后，得出的结果具有较强的时效性与真实性，可直接作为最终评价结果进行输出。

b区域属于高性能区域，当离散点随机散落在此区域中时，证明此次设计的评价方法在进行电商成效评价后，得出的结果重要程度较高，但结果需要改进。

c区域属于完全改进区域，当离散点随机散落在此区域中时，证明此次设計的评价方法在进行电商成效评价后，得出的结果与实际结果存在较大偏差，无论是评价结果的可靠性或是输出电商成效值的真实性都有待重新考证或查究。

d区域属于不完全改进区域，当离散点随机散落在此区域中时，证明此次设计的评价方法在进行电商成效评价后，得出的结果可能与实际结果存在偏差，需要对输出的最终结果进行一致性检测，当检测结果通过后，输出此区域的离散点聚合值，将结果数值作为评价方法的最终值。

在上述提出内容的基础上，对4个区域进行量化，其中a、b、c、d区域对应的成效等级分别为高成效、较高成效、低成效与中等成效。根据离散点的分配方式，进行评价结果的输出，以此实现对电商成效的评价。

2创新实践应用分析

此次实例所选的地区为某城市乡镇区域，该地区是地方政府长期以来的精准扶贫对象，为了证明电商对于此地区发展具有显著的推动效果。随机选择3家农户作为实践参与人员，将其表示为A、B、C，其中A农户主营的农产品包括有机蔬菜，包括白菜、菠菜、胡萝卜等;B农户主营的农产品包括有机水果，包括草莓、菠萝、苹果等;C农户主营的农产品包括甘蓝、莴笋等。由技术人员对其进行农产品与特色产品的线上营销指导，设定为期6个月的电商经营模式，根据电子商务后台记录，获取6个月农户个体收入的变化情况（见图2）。

根据上述图2所示的结果可以看出，将地方销售模式转变为电子商务销售模式后，农户个体的收入在6个月内呈稳定提升状态。参与此次实践的3个农户月收入均超过了20000.0万元，由此可见，电商对于地区精准扶贫工作的实施是可以起到显著推进效果的。因此，说明了电子商务是具有成效的，也从侧面印证了所选该地区作为创新实践应用区域是可行的。建立DEM电商成效评价模型，绘制四分图，分析不同农户对于电商的认知。在此基础上，随机选择训练样本，此次实验所选的训练样本数量为2.0×108组数据，对训练样本进行建模分析，设定此样本的维度为2.0×108×1的随机数组，掌握样本特征后，使用perm函数，进行下组数据取值，按照上述方式，在预设的评价模型中对样本数据进行迭代与训练。

为了确保训练后的样本具有较强的时效性与可靠性，将std作为标准，对数据进行集中标准处理，并使用聚类算法，构建样本初始化网络。将实验结果以二维空间序列的方式进行表达（横向-纵向），如图3所示。

从上述图3中可以看出，离散点随机分布在二维空间序列中，根据图像离散点的匹配效果可知，训练后数值的真实值与训练数据的评价值，重合度较高，发生完全重合（匹配）现象的数值超过90.0%。在输出评价结果时，可以提取图像中的所有离散点，对离散数值进行聚类处理后，对接四分图，根据不同区域的真实情况，掌握评价结果。

综合上述分析，完成此次创新实践应用，并得出此次实验的最终结论：该文设计的精准扶贫视域下的电商成效评价方法，在实际应用中，可以实现对电商成效的精准评价，评价结果与地区电商发展真实成效匹配度高达90.0%。可將此次设计的评价方法正式投入市场应用，以此种方式，为经济落后地区的电商发展与规划建设提供帮助与指导。

3结语

该文从构建电商成效评价指标体系、构建DEM电商成效评价模型、基于四分图的电商成效评价结果分析方面，设计一种基于精准扶贫视域下的电商成效评价方法。并通过对比实验证明了设计的电商成效评价方法，在实际应用中，可以实现对电商成效的精准评价，评价结果与地区电商发展真实成效匹配度高达90.0%。通过该文的分析后可知，发展电商经济对于个体收入可以起到促进作用，因此，在后续的研究中，应当细化此项工作内容，加大对市场电商行业建设与发展的投入，提高个体收入，实现扶贫的精准化，解决偏远地区产品滞销的问题。

参考文献

[1] 周翔，周笛，郭燕.第三方跨境电商结汇平台评价指标体系构建研究——基于模糊神经网络[J].现代管理科学，2021（3）：113-120.

[2] 曾偲慧，陈原，郭舒敏.基于大数据分析的电商产品感知质量评价研究——以面膜产品为例[J].中国商论，2021（8）：44-49.

[3] 杨静.“一带一路”背景下我国内陆地区跨境电商发展竞争力评价与提升路径——基于ANP-TOPSIS模型[J].商业经济研究，2021（9）：140-143.

[4] 田一辰，史宪睿.基于SERVQUAL和LSQ模型的生鲜电商末端配送服务质量评价研究[J].山西农经，2021（14）：54-55.

[5] 肖开红，刘威.电商扶贫效果评价及可持续反贫政策建议——基于农户可持续生计能力视角的实证研究[J].河南大学学报：社会科学版，2021，61（5）：41-49.

[6] 刘若阳，申威，史稳健，等.基于TF-AHP-TOPSIS的生鲜电商冷链物流服务商评价[J].现代商贸工业，2020，41（1）：43-47.