1. 引言
实施乡村振兴战略，是党的十九大做出的重要决策部署，是新时代“三农”工作的总抓手。在该背景下，电商作为一种新兴的商业模式，正逐步展现出巨大的经济潜力和社会价值，不仅为农业产业转型升级提供了新机遇，也为农民增收和农村消费升级等方面开辟了新路径。作为一项系统性工程，乡村振兴战略既依赖于政府、企业及社会组织这三大部门的参与，也依赖于作为社会创新重要载体的社会企业的参与。且相比于政府、市场与社会组织，社会企业可以充分发挥其自身在资源整合、技术服务、人才培育和组织建设等方面的优势，链接乡村内外资源、激发乡村发展的内生动力、助推乡村实现“自我造血式”发展[1]。
农村电商是“数商兴农”的重要实现途径，社会企业是乡村振兴战略不可或缺的助力者，在乡村振兴的大背景下，深入探讨社会企业与电商扶贫模式的深度融合具有重要理论和实践意义。但是社会企业作为一个相对新兴的组织形式，它们在参与电商扶贫中究竟可以发挥哪些作用；在面临复杂的乡村背景下，社会企业参与电商扶贫有哪些影响因素，都是值得关注的问题[2]。本文将在梳理现有文献和研究的基础上，借鉴结构化理论，使用层次分析法对社会企业参与电商扶贫的影响因素进行优先级分析，最后根据分析结果提出对策建议。
2. 文献综述与理论基础
在乡村振兴战略背景下，社会企业参与电商扶贫的研究涉及到社会学、管理学、经济学等相关理论依据，具有明显交叉学科的倾向。学术界对乡村振兴视域下社会企业以及电商扶贫的探讨形成了丰富的研究成果，却鲜少有专门针对社会企业参与电商扶贫的影响因素的研究。社会企业参与电商扶贫本质上是一个组织行为或组织现象，基于此，本文结合既有研究并借鉴结构化理论分析出社会企业参与电商扶贫的影响因素，构建指标体系并判断其优先级。
2.1. 文献综述
随着乡村振兴战略的提出和持续推进，政府连续出台多项政策引导电商助力扶贫和乡村振兴，有关于电商扶贫的研究如雨后春笋。电子商务的出现给中国农村和偏远地区的贫困人口提供了一个创业的平台和更多的商业机会[3]，且随着“淘宝村”等电子商务实践对扶贫工作产生的积极影响，一些值得深入研究的理论问题也开始出现[4]。从内容上来看，现有电商助力扶贫与乡村振兴的研究多聚焦于电商对乡村产业融合升级、乡村人才培养和就业创业以及消费市场下沉和农村消费带来的影响[5]。有学者指出农村电商在推动“农产品上行”的同时，还带动了周边产业发展，实现了“工业品下行”，推进了乡村产业融合升级[2]。而随着农村电商产业服务体系逐渐完善，政府支持、学习成本降低，农村地区逐渐成为外来创业者的孵化基地，为农村社会创业发展注入了新动力，有助于吸引人才回流、提高人力资本强度，从而解决农村空心化问题[6]。此外，现有关于农村电商对农村消费影响的研究主要分为市场下沉和消费上行两个重要方向[7]，两者相向而行，共同拉动农村消费的供给侧与需求侧，有效促进了农村产品和日常消费品的双向流通。从参与主体来看，政府作为电商助力扶贫与乡村振兴的引领者，其积极推进策略有利于农村电商与农村物流之间进行“积极合作”，而减免税收、扩大投资等政策扶持能够有效帮助农村电商和农村物流的共同发展[8]；企业等多元参与主体作为电商助力扶贫与乡村振兴的支撑平台，通过发放补贴能进一步畅通上下游产业链，切实增加企业生产、培养消费习惯、促进社会消费，从而为电商企业赋能；农民作为电商助力扶贫与乡村振兴的主力军，其参与意愿对电商扶贫的成效具有决定性影响[2]。
作为乡村场域的外部支持力量，社会企业的加入将是“乡村治理共同体”建立的重要推动力。乡村振兴与社会企业之间是相辅相成的，乡村振兴是社会企业机会创造、开发与实现的过程，而社会企业能够通过赋能方式帮助村民发现乡村价值、实现价值共创、共享[9]。已有研究证明，社会企业是一种能够帮助乡村地区消除贫困、减少人口流失和解决就业问题的有效手段[10]，以社会企业模式带动乡村振兴，具有优化乡村资源配置、最大化乡村本土收益的内在逻辑[11]，同时可以充分发挥企业的机制以保证项目实现可持续发展、依托社会的性质以最大限度保证农民利益。
聚焦社会企业，围绕社会企业参与乡村振兴这一议题，国内呈现出诸多研究维度。其中，部分学者将视野投放到社会企业参与乡村振兴的功能研究，认为社会企业是乡村振兴的重要载体，符合乡村振兴多样化业态的新要求，其优势在于可以在既定的规则与制度中实现公益性与商业性的平衡[12]，能够实现诸多主体协同经营与调配，在实现乡村产业发展经济目标的同时，实现农民利益共享的社会目标，促进乡村或本地社会的良性综合发展[13]。此外，也有学者聚焦于特定案例的具体实践，通过对案例进行细致的描述与分析来探索社会企业参与乡村振兴的实践路径。善品公社探索出“社会企业 + 合作社 + 农户”的模式[14]，通过采用现下最先进的互联网电子线上购物，帮助建立具有本地特质的高质量农产品品牌，用市场化运作方式形成线上与线下在内的合作社融入农村电商模式[12]。还有学者围绕社会企业赋能乡村振兴展开研究，指出社会企业参与乡村振兴的赋能路径主要有乡村结构赋能、村民能力赋能和心理赋能三种，具体来说，通过对村民心理赋能识别乡村价值，通过对乡村结构赋能、对村民能力赋能创建乡村价值，最后通过三重底线机制的结构赋能实现乡村价值的平衡与共享[9]。
诸多研究尽管少有将视角聚焦于社会企业参与电商扶贫这一主题，也没有直接指出社会企业参与电商扶贫的影响因素，但大多研究都将电商扶贫作为社会企业参与乡村振兴的一个重要板块加以论著，且众多研究都强调社会企业、乡村以及政府等多元主体对社会企业参与电商扶贫效能的重要影响，为本文进一步探索社会企业参与电商扶贫和乡村振兴的影响因素和路径提供了理论支撑和实践指导。
2.2. 结构化理论
诞生于上个世纪六七十年代的结构主义认为社会或社会结构是多元成分的结合体，在对复杂的社会现象进行考察时应当放置在变迁的社会结构背景之中。吉登斯的结构化理论强调社会结构既是在人类的有意识的社会互动中建构起来的，同时又塑造人类行动。结构是行为得以建构的媒介和基础，结构与行动相互依存并持续演化，即吉登斯所称的“结构和行动的二重性”[15]。其中社会结构层面是社会系统中一系列规则和资源的集合，其中规则是强调行动的内在要素，对行动具有一定的制约作用。资源属于行动的外生条件，对于规则与行动的互动起着中介的作用。结构化理论也强调组织层面的行动者则是其中的关键，行动者可以利用社会结构来指导自己的行为并实施特定的活动[16]。行动者虽然受到规则和资源的推动，同样行动者也具备能动性反过来影响结构层面规则和资源的获得。结构化理论应用具体情境中主要包含行动者外部结构、行动者内部结构、行动者能动性和结果等四个组成部分[17]。目前结构化理论被广泛应用于组织行为及其效果研究中，例如研究组织制度结构与结构化行为对企业信息技术系统绩效的影响[18]；制度变迁与农户经营行为的互动作用影响[19]；乡村经济精英参与行为的影响机制[20]。
基于上述研究可以得知，结构化理论有助于解释组织行为、组织绩效及其促进因素，从而为组织行为及其质量改进提出有效措施。因此，结构化理论对于解释社会企业参与电商扶贫的影响因素提供重要的理论逻辑。纵观结构化理论的内涵及其应用，可以发现组织行为与其所处的组织内部禀赋与外部社会结构紧密相关。因此，社会企业及其参与行为始终与乡村结构处于互动调整中，要分析社会企业参与电商扶贫效能以及模式需考察乡村结构与自身组织结构等维度的影响。此外，政府作为宏观调控者与相关政策和资源的提供者，其对社会企业参与电商扶贫的效能也有着重要影响。
乡村振兴背景下社会企业参与电商扶贫是一项持久任务，需要政府、社会企业和农民个体等主体加强合作，实现资源和政策的有效对接。其中，政府作为顶层设计者，其在社会企业参与电商扶贫的过程中所提供的诸如资源支持、政策供给、平台搭建等会对社会企业参与效果产生深刻影响。有学者指出，政府对农村电商的补贴可以提高农村地区的网络服务水平，进而影响电商销售价格和网络销量，从而有效促进农村企业增收脱贫，且补贴越多，农村生产企业的销量和利润就越高[21]；此外，制度环境对企业等参与主体的绩效有正向影响，欠发达地区政府实行较为积极的激励政策，能够促进发达地区企业在贫困地区的分支机构更好地融入当地关系网络，减少不确定性[22]。社会企业作为资源链接者、政策落实者和项目推动者，参与电商扶贫的效果与其自身的能力、资源和规模等组织禀赋有着重要关系。乡村作为社会企业参与电商扶贫的客体与受益者，同时也是这一过程的主力军和潜力股，村民参与意识、村民参与能力、村庄自有资源以及村庄社会资本都是社会企业参与电商扶贫的重要影响因素。其中，村庄自有资源主要包括发展电子商务所需要的交通、网络、物流、金融等基础设施[23]，如有学者指出，发展电商基础设施对农户收入具有显著正向影响，农村电商发展能够提高农户参与电商的积极性[24]；而村民参与意识与参与能力等个人特征因素会影响农民获得网络信息的方式及其接受互联网作为媒介的程度；村庄社会资本主要涉及到村民之间以及村民与外部组织之间所形成的社会网络、信任程度、村规民约、风俗习惯等。
基于此，本研究借鉴结构化理论及其应用，从参与者主体视角出发，构建“组织禀赋–乡村结构–政府支持”的逻辑框架来分析社会企业参与电商扶贫的影响因素。
3. 指标体系的构建
3.1. 指标的选取原则
乡村振兴背景下社会企业参与电商扶贫的过程是一个多主体、多目标、多层次的复杂决策分析过程，涉及到社会企业自身、乡村、政府等方面诸多因素的综合分析和比较。所选指标既要尽可能地反映社会企业参与电商扶贫的影响因素，又要保证指标的易采集和量化。评价指标的选取需遵循科学性、系统性、综合性、可操作性等原则。
3.2. 指标体系的构建
综上所述，本文通过大量的文本梳理和实际访谈资料，结合结构化理论并广泛吸收有关专家的研究成果，主要从组织禀赋、乡村结构和政府支持三个方面入手，构建了社会企业参与电商扶贫影响因素的识别指标体系(如表1所示)。整个指标体系由三个层次组成，包括目标层(A)、准则层(B)和指标层(C)。通过指标体系的建立，政府部门决策人员可以更好地了解社会企业参与电商扶贫的具体情况，并在后面的实践中有针对性地对社会企业及乡村提供支持。
Table 1. indicator system for identifying factors influencing social enterprise participation in e-commerce poverty alleviation
表1. 社会企业参与电商扶贫的影响因素识别指标体系
目标层 |
准则层 |
指标层 |
社会企业参与电商扶贫的影响因素A |
组织禀赋B1 |
组织能力B11 |
组织资源B12 |
组织规模B13 |
乡村结构B2 |
村民参与意识B21 |
村民参与能力B22 |
村庄自有资源B31 |
村庄社会资本C24 |
政府支持B3 |
资源支持B32 |
政策供给B33 |
平台搭建B34 |
4. 社会企业参与电商扶贫影响因素的优先级评价
4.1. 建立递阶层次结构模型
在对社会企业参与电商扶贫的影响因素进行量化的过程中，利用层次分析法解决问题时，需要将问题进行层次化，本研究根据研究的目标、考虑的要素和对象之间的相互关系，将它们分为最高层、中间层和最底层，利用Yaahp软件绘制出如下模型(如图1所示)。
Figure 1. Hierarchical structure model
图1. 递阶层次结构模型
4.2. 构造判断矩阵
构造判断矩阵是计算指标权重的前提和关键，在层次结构模型建立之后，对社会企业参与电商扶贫的影响因素进行两两比较，以构成判断矩阵。文章采用1~9比率标度法作为打分标准(见表2)，各层次判断矩阵如表3~6所示。
Table 2. The 1-9 scaling method for determining matrices
表2. 判断矩阵的1~9标度法
标度 |
含义 |
1 |
表示两个因素相比具有同样的重要性 |
3 |
表示两个因素相比，前者比后者略微重要 |
5 |
表示两个因素相比，前者比后者明显重要 |
7 |
表明两个因素对比，前者比后者强烈重要 |
9 |
表示两个因素对比，前者比后者极端重要 |
2，4，6，8 |
表示上述相邻判断值的中间值 |
以上各值的倒数 |
若因素i与因素j重要性之比为aij，那么因素j与因素i重要性之比为aji = 1/aij |
Table 3. Judgment matrix of target layer A for criterion layer B
表3. 目标层A对准则层B的判断矩阵
A |
B1 |
B2 |
B3 |
B1 |
1 |
2 |
3 |
B2 |
1/2 |
1 |
2 |
B3 |
1/3 |
1/2 |
1 |
4.3. 层次单排序及一致性检验
求解判断矩阵的最大特征值λmax，找出最大特征值对应的特征向量W，将其归一化，即为同一层次元素相对于上一层次元素的相对重要性权值。由于判断矩阵受人的主观因素影响，需要进行一致性检验，其公式为CR = CI/RI。其中CI = (λmax − n)/(n − 1)，RI为随机一致性指标。当CR值 < 0.1时，即认为判断矩阵具有可靠的一致性，通过一致性检验，可选取归一化特征向量W作为权向量，否则需要调整原有的判断矩阵重新进行计算，直至判断矩阵满足一致性要求。各层次单排序及一致性检验结果如表7~10所示，指标的单层次排序均通过了一致性检验的要求[25]。
Table 4. Judgment matrix of criterion layer B1 for indicator layers C11~13
表4. 准则层B1对指标层C11~13的判断矩阵
B1 |
C11 |
C12 |
C13 |
C11 |
1 |
1/3 |
3 |
C12 |
3 |
1 |
5 |
C13 |
1/3 |
1/5 |
1 |
Table 5. Judgment matrix of criterion layer B2 for indicator layer C21~24
表5. 准则层B2对指标层C21~24的判断矩阵
B2 |
C21 |
C22 |
C23 |
C24 |
C21 |
1 |
5 |
3 |
1/3 |
C22 |
1/5 |
1 |
1/4 |
1/6 |
C23 |
1/3 |
4 |
1 |
1/3 |
C24 |
3 |
6 |
3 |
1 |
Table 6. Judgment matrix of criterion layer B3 for indicator layers C31~33
表6. 准则层B3对指标层C31~33的判断矩阵
B3 |
C31 |
C32 |
C33 |
C31 |
1 |
1/3 |
2 |
C32 |
3 |
1 |
4 |
C33 |
1/2 |
1/4 |
1 |
Table 7. Single ranking and consistency test results of criterion layer B relative to target layer A
表7. 相对于目标层A，准则层B的单排序及一致性检验结果
|
W |
AW |
AW/(nW) |
CR |
B1 |
0.5396 |
1.6238 |
1.0031 |
CI = 0.0046 CR = 0.0088 |
B2 |
0.2970 |
0.8936 |
1.0031 |
B3 |
0.1634 |
0.4918 |
1.0031 |
|
1 |
λmax = 3.0092 |
|
Table 8. Single ranking and consistency test results of indicator layer C1 relative to criterion layer B1
表8. 相对于准则层B1，指标层C1的单排序及一致性检验结果
|
W |
AW |
AW/(nW) |
CR |
C11 |
0.2583 |
0.7848 |
1.0128 |
CI = 0.0193 CR = 0.0370 |
C12 |
0.6370 |
1.9355 |
1.0128 |
C13 |
0.1047 |
0.3182 |
1.0128 |
|
1 |
λmax = 3.0385 |
|
Table 9. Single ranking and consistency test results of indicator layer C2 relative to criterion layer B2
表9. 相对于准则层B2，指标层C2的单排序及一致性检验结果
|
W |
AW |
AW/(nW) |
CR |
C21 |
0.2808 |
1.1942 |
1.0632 |
CI = 0.0698 CR = 0.0785 |
C22 |
0.0567 |
0.2361 |
1.0402 |
C23 |
0.1533 |
0.6436 |
1.0493 |
C24 |
0.5091 |
2.1520 |
1.0568 |
|
1 |
λmax = 4.2095 |
|
Table 10. Single ranking and consistency test results of indicator layer C3 relative to criterion layer B3
表10. 相对于准则层B3，指标层C3单排序及一致性检验结果
|
W |
AW |
AW/(nW) |
CR |
C31 |
0.2385 |
0.7198 |
1.0061 |
CI = 0.0091 CR = 0.0176 |
C32 |
0.6250 |
1.8865 |
1.0061 |
C33 |
0.1365 |
0.4120 |
1.0061 |
|
1 |
λmax = 3.0183 |
|
4.4. 层次总排序及一致性检验
计算指标层所有元素对于目标层Ａ的相对重要性权值，并对总排序进行一致性检验，以保证层次总排序计算的一致性精度。经计算，得到社会企业参与电商扶贫各影响因素的总排序权重，如表11所示，指标的总排序通过了一致性检验的要求。
Table 11. Overall sorting and consistency test of elements
表11. 元素总排序及一致性检验
准则层 |
指标层 |
层次 总排序 |
CR |
名称 |
权重W |
名称 |
权重W |
组织禀赋B1 |
0.5396 |
组织能力C11 |
0.2583 |
0.1394 |
0.0518 |
组织资源C12 |
0.6370 |
0.3437 |
组织规模C13 |
0.1047 |
0.0565 |
乡村结构B2 |
0.2970 |
村民参与意识C21 |
0.2808 |
0.0834 |
村民参与能力C22 |
0.0567 |
0.0169 |
村庄自有资源C23 |
0.1533 |
0.0455 |
村庄社会资本C24 |
0.5091 |
0.1512 |
政府支持B3 |
0.1634 |
资源支持C31 |
0.2385 |
0.0390 |
政策供给C32 |
0.6250 |
0.1021 |
平台搭建C33 |
0.1365 |
0.0223 |
从表11中可以看出，在准则层指标中，组织禀赋(0.5396)对社会企业参与电商扶贫效能的影响最大，可见社会企业作为外源力量在介入乡村的过程中，其自身的禀赋对乡村的影响最大；其次是乡村结构(0.2970)，乡村作为电商扶贫的重要主体与主要场域，能否激发其自身内生动力对扶贫结果好坏具有不可忽视的影响。在指标层指标中，组织资源(0.3437)、村庄社会资本(0.1512)、组织能力(0.1394)以及政府政策供给(0.1021)是社会企业参与电商扶贫影响较大的几个因素，此外村民参与意识(0.0834)的重要性也不可忽视。
5. 乡村振兴背景下社会企业参与电商扶贫的推进路径
脱贫攻坚解决了“三农”发展中的底线问题，但是乡村发展中的不平衡、不充分问题依然较为严峻，虽然现行标准下的绝对贫困问题得到解决，但相对贫困问题依然存在，巩固脱贫攻坚成果并有序实现乡村振兴是当下的重要任务[26]。社会企业参与乡村振兴具有高度的契合性和合理性，乡村振兴作为系统工程，其实施需要多学科介入、多元主体协同参与，社会企业可以担当整合者的角色来动员与整合各方扶贫力量和资源，承担评估者的角色来考评地方政府的扶贫成效，扮演使能者的角色来激发和提升扶贫对象的进取精神和内生动力[27]，因此，社会企业助力、参与乡村治理成为大势所趋[28]。
为提升社会企业在电商扶贫领域的参与度与效能，首要任务是促进社会企业的成长与发展，并探索其参与电商扶贫的新路径[1]。其一，要扩大社会企业参与电商扶贫与乡村振兴的队伍，鼓励大型企业及基金会创立社会企业，利用其管理体系、网络资源及平台优势，实现快速发展；同时，银行与信贷机构应为社会企业提供贷款优惠，吸引公益创投基金和社会投资基金的关注，引导资金流向；此外，还应鼓励更多县域社会企业的成立，并吸纳高等教育人才加入，为社会企业提供人力资源支持。其二，要强化对乡村本土社会企业的培育，通过规划、备案、税收优惠等政策措施，促进其成长壮大。建议以省、地为单位，政府与支持乡村振兴的企业共同作为资源供给方，重点扶持一批本地领先的社会企业，加强城乡社会企业间的合作，形成资源互补，共同推动当地村民的组织、资源发掘、内生动力激发、新需求创造与新供给实现。其三，需创新社会企业的参与模式，鼓励青年特别是返乡青年以社会企业形式创新创业，参与乡村振兴；同时，推动社会企业与高校合作，参与创新创业大赛，吸引资源与人才，促进项目落地，推动大学生创业组织向乡村振兴类社会企业转型[1]。
其次，要推动数字技术赋能社会企业参与电商扶贫和乡村振兴，鼓励其在运营与服务中运用大数据、区块链、云计算、元宇宙等数字化技术，提升效率、创新能力及决策水平，构建更多数字化应用场景[1]。
最后，要制定和完善社会企业及其参与乡村振兴的相关政策，提高政策的针对性和实效性[1]。北京市于2022年出台了国内首部省级层面的《关于促进社会企业发展的意见》，为社会企业在财税、金融等方面提供了有力支持。当前，政策供给不足仍是制约社会企业及其参与乡村振兴的关键因素之一。因此，建议国家层面高度重视社会企业的独特作用，出台相关政策，如制定促进社会企业参与乡村振兴的指导意见，明确政策导向；同时，建立激励机制，对积极参与的社会企业给予资金支持和政策优惠。建议政府设立社会企业创业基金，为初创企业提供启动资金和补贴；设立专项资金，通过购买服务、发展培训等方式扶持其发展；设立奖项、资金支持和荣誉称号等激励措施，激发社会企业的创新与积极性；简化行政审批、提供税收优惠，并加大对社会企业参与电商扶贫先进事迹的宣传，营造有利于社会企业参与电商扶贫与乡村振兴的社会环境。
6. 结语
近些年来，在乡村振兴的政策支持和数字技术高速发展的背景下，社会企业参与电商扶贫作为一种新型助农方式得到了蓬勃发展，为缓解农产品滞销、促进农户增收创造了新途径。本文深入探讨了乡村振兴背景下社会企业参与电商扶贫的影响因素，分析了这些因素的作用机制，并提出了相应的策略建议。研究发现，社会企业参与电商扶贫的效能受到社会企业自身资源和能力、政府政策供给以及村庄社会资本和村民参与意识等多方面因素的影响。这些因素相互作用，共同决定了社会企业参与电商扶贫的效果和可持续性。为促进社会企业更有效地参与电商扶贫，推动乡村振兴，需要政府、企业和社会各界的共同努力，只有多方协作，才能充分发挥社会企业在电商扶贫中的独特优势，实现乡村振兴的宏伟目标。