乡村振兴视域下J市农村电商发展满意度的影响因素研究

Research on the Influencing Factors of Rural E-Commerce Development Satisfaction in J City under the Perspective of Rural Revitalization

摘要: 农村电商促进城乡资源共享和乡村基础设施的完善，带动相关经济产业链的发展，对推动乡村振兴具有重要影响。本文运用满意度理论与网络关系营销理论，剖析J市农村电商发展满意度情况，构建相应的影响因素模型进行实地调查，结合数据统计工具的分析结果提出培育电商人才、加速经济发展、带动网络直播、促进价值回报与加强数字乡村建设等建议，以此推动J市农村电商的发展进程。

Abstract: Rural e-commerce promotes the sharing of urban and rural resources and the improvement of rural infrastructure, drives the development of related economic and industrial chains, and has an important impact on promoting rural revitalization. This article applies satisfaction theory and network relationship marketing theory to analyze the satisfaction situation of rural e-commerce development in J city, constructs corresponding influencing factor models for field investigation, and combines the analysis results of data statistical tools to propose suggestions such as cultivating e-commerce talents, accelerating economic development, driving online live streaming, promoting value return, and strengthening digital rural construction, in order to promote the development process of rural e-commerce in J city.

1. 引言

1.1. 研究背景

我国政府商务部等多个部门于2024年3月联合印发《关于推动农村电商高质量发展的实施意见》，我们在《意见》中清晰地看到了我国政府对农村电商发展的重视和强调，政府部门制定了农村电商在接下来的5年里达到高质量发展的目标，并促进农村电商实现数字化转型升级。与此同时，各地努力推进“数商兴农”工程，以电商为抓手促进农业数字化发展，提升农产品的市场竞争力。农村网络零售额在复杂多变的国内市场环境中依旧保持逐年增长。随着科技的发展和互联网的普及，当下中国农村地区与互联网技术呈现日益紧密结合的态势，电商平台逐渐成为农村地区经济活动的重要组成部分。农户们开始利用网络平台出售农产品，实现了农产品的线上销售和流通，大大提高了经济效益和销售渠道的多样性。此外，农村电商的兴起也为农户提供了更多就业机会，尤其是年轻人可以通过电子商务平台创业增收，因而农村电商行业已成为中国社会发展的重要趋势和新兴业态。

1.2. 研究意义

从实践意义的层面来看，J市作为国务院批准的撤县设市案例之一，跻身我国最早公布的对外开放地区之列，在农村电商建设中发挥着举足轻重的作用。通过研究其农村地区电商发展满意度的影响因素，对推动J市及周边地区的农村电商行业发展具有很好的借鉴作用。农村电商的发展能够有效推动农村经济转型升级以提高农产品市场竞争力，推动乡村物流体系建设来为农户提供更多便利的物流服务。同时，农村电商的普及也有助于推动农村信息化建设，提升农户的数字化素养，为乡村振兴战略的实施提供有力支撑。通过整合信息系统，农村电商平台可以预判市场需求来优化供应链配置，提供农产品资源分配效率以应对市场变化[1]。

从理论意义的层面来看，农村电商主要依附于电子平台载体实现，但通过查阅关于农村电商的相关文献，多基于电商行业顾客满意度的视角开展，针对县市级农村电商经营者满意度的实证研究总体还不是很丰富。为此在J市农村地区进行实地考察，通过查阅相关资料了解当地农村电商发展的大致情况。通过对J市农村电商经营者的调研，了解农户们对J市农村电商发展的满意度情况，分析总结其经验、揭示J市农村电商发展存在的问题，提出改善路径，从而能够丰富相关的研究方向，为区域农产品销售效率与质量的综合提高以及农村电商行业的创新发展打开突破口。

2. 理论基础

2.1. 满意度理论

满意度理论可以追溯到顾客满意理论，这一理论由美国市场学家劳特朋教授于1990年创立。它重视顾客的需求，主张企业组织要将顾客的满意度作为首要目标。民众满意度正是来源于顾客满意度，是指民众对产品或服务的预期与实际感受之间的比较所产生的一种认知水平。其目标是基于对民众满意程度的主观评估，来为农户电商经营创收与政府政策制订提供可借鉴的基础。在农村电商的发展过程中，农户经营者是电商服务的主体，他们通过电商平台获得的销售利润和自己的预期相对照，来判断当地农村电商行业发展水平。调研农户满意度有利于完善农村电商的发展机制，是衡量农村电商发展情况的核心指标，也是推进乡村振兴的重要手段[2]。本文运用满意度理论模型，通过发放问卷量表获取数据，从而得出J市农村电商发展满意度，发现行业发展中的问题，并提出具有针对性的对策建议。

2.2. 网络关系营销理论

网络关系营销理论指的是经营方利用互联网技术和数字交互媒介的特有功能，以达到其营销目的的过程。这一营销策略以市场顾客为核心，突出个性化特征，契合了当前定制化市场的需求趋势。此外，网络关系营销理论还能简化顾客的购买流程，提升购物效率，着重于经营主体通过电子信息网络在全球范围内吸引消费者，为企业拓展市场规模奠定基石。因此，网络营销模式对农村电商有着突破地域限制、降低交易成本和促进品牌建设等优势[3]。电商网络直播的营销模式成功融入信息化营销方式与现代营销模式，此举有效加速了乡村振兴向现代化方向的转变进程[4]。网络关系营销理论鼓励农户采取创新的方式和机制来提供线上销售服务，农村电商正是在这一理论基础上的具体举措。J市农村地区的市场经营者通过搭建电子商务平台，利用互联网技术实现产品销售的在线化、一体化和智能化，大幅提升J市农村电商行业的服务质量和营收效率。

3. 变量选择与模型建构

3.1. 变量选择

目前学术界以市场经营主体作为调研对象的满意度调查非常稀少，战林华曾在其商户满意度研究中认为，作为衡量服务品质五大因子的市场服务、收费价格、市场便利性、市场环境和市场安全性，对于商户满意度有着显著的正向影响，并且在后续的实证检验中以上五个因子均得到验证[5]。

而将专业市场经营主体转换为电商平台经营主体进行调研，以上五个因子便转变为平台服务、平台收费、平台便利性、平台环境与平台安全性，假设对于农村电商的商户满意度均有正向影响。因此本文主要针对乡村振兴视域下J市农村电商发展满意度的影响因素展开研究，满意度量表结合“商户满意度五大核心要素”理论框架，从平台服务、平台收费、平台便利性、平台环境与平台安全性五个方面对J市农村电商发展满意度进行测量。

本文在初步设计满意度影响因素量表时，充分考虑了J市农村电商行业发展的现实情况，并参考现有学术研究成果，选择的J市农村电商发展满意度的影响因素如下：第一，电商人才培育。徐思凡(2024)从国家政策与社会建设层面分析了培育农村电商人才的必要性，认为农村电商人才培养利于推动乡村振兴战略实施、农村产业转型升级与农户媒介素养提升[6]。常健聪和王蓓(2019)基于双因子实证分析的视角对浙江遂昌县农村电商相关从业人员进行调研发现，包含五个维度的农村电商人才胜任力对于农村电商工作发展有着正向影响[7]。因此，电商人才对农村电商发展满意度有着重要影响。第二，经济发展。周斌和高鑫(2024)通过构建平台经济发展综合指标体系，基于我国30个省份的平衡面板数据，得到平台经济发展显著促进农村电商创业的结论[8]。张颢瀚(2023)基于空间计量方法建立农村电商发展的计量指标，通过协整关系模型得出区域经济发展利于推动农村电商产业集聚的研究成果[9]。经济发展因素会对农村电商发展满意度有着很大影响。第三，网络直播。胡茉、胡斌和曹原豪(2024)基于新质生产力的理论视角，选取农村电商直播的典型案例进行研究发现，运用农村电商直播平台可带动农村电商产业发展[10]。邹良影和叶听蕉(2023)从“农播”的发展阶段、积极作用、行业困境等方面展开阐述，认为“农播”为农产品上行提供了有效途径，利于乡村振兴战略落地[11]。网络直播会对农村电商发展满意度有影响。第四，价值回报。易法敏、古飞婷与刘晓风(2024)等学者基于资源编排和价值共创理论，以寻乡记智慧农业发展有限公司为案例，得出资源与价值回报的获得促进了农村电商生态系统的发展[12]。赖玲玲和彭丽芳(2022)通过结构方程模型拟合，验证了感知有用性正向显著影响农民参与农村电商的意愿，感知有用性即农户感知到农村电商为其带来的好处[13]。农户会以价值回报为目的导向，其参与农村电商的意愿提升，因而价值回报与农村电商发展满意度二者呈正相关趋势。第五，数字乡村建设。文进爱和邱伟芳(2024)认为，数字乡村能够完善农村电商配套服务，赋能农村电商良性发展[14]。严敏与嵇正龙(2022)采用长三角三省一市县域层面数据，构建商贸流通一体化融合程度指标体系进行实证研究，发现数字乡村建设利于城乡商贸流通一体化，从而促进农村电商发展[15]。高水平的数字乡村建设将会提高农村电商发展满意度。

经过以上文献梳理，可对J市农村电商发展满意度的潜在影响因素总结如下(见表1)。

Table 1. Factors influencing satisfaction with rural e-commerce development in J city

表1. J市农村电商发展满意度的影响因素

影响因素	文献来源
电商人才培育	徐思凡(2024)；常健聪、王蓓(2019)
经济发展	周斌、高鑫(2024)；张颢瀚(2023)
网络直播	胡茉、胡斌、曹原豪(2024)；邹良影、叶听蕉(2023)
价值回报	易法敏、古飞婷、刘晓风(2024)；赖玲玲、彭丽芳(2022)
数字乡村建设	文进爱、邱伟芳(2024)；严敏、嵇正龙(2022)

3.2. 模型建构

结合上述讨论，最终确定本文研究变量如下(见表2)。

Table 2. Variables and their measurements

表2. 变量及其测量

变量类型	核心变量	测度指标
因变量	农村电商发展满意度	平台服务、平台收费、平台便利性、平台环境、平台安全性
自变量	电商人才培育	电商人才能力、电商培训频次
	经济发展	GDP增长趋势、就业率
	网络直播	直播频次、下单转化程度
	价值回报	增收水平、节支水平
	数字乡村建设	配套设施建设、数据资源共享程度

1) 因变量

本文从平台服务、平台收费、平台便利性、平台环境和平台安全性对J市农村电商发展满意度进行测量。通过衡量J市农户对电商平台的技术水平与营销服务[16]来测度平台服务满意度，测量农户对电商平台的收费规则与补贴激励[17]来测度平台收费满意度，衡量感知易用性[18]来测量平台便利性满意度，从竞争模式和生态合作[19]两个维度测度平台环境满意度，从网络安全和动态检查监控[20]来测量平台安全性满意度。

2) 自变量

本文从电商人才培育、经济发展、网络直播、价值回报和数字乡村建设等五个方面分析J市农村电商发展满意度的影响因素，其中价值回报属于主体维度，电商人才培育、经济发展、网络直播和数字乡村建设属于客体维度。电商人才培育通过衡量电商人才能力、电商培训频次来测度，经济发展程度通过调查GDP增长趋势与就业率来测度，网络直播通过了解直播频次和下单转化程度来测度，价值回报通过了解增收与节支水平来测度，数字乡村建设通过了解配套设施建设情况和数据资源共享程度来测度。

本文构建了以电商人才培育因素、经济发展因素、网络直播因素、价值回报因素和数字乡村建设因素为主范畴的影响因素模型，通过对J市农村电商发展满意度影响因素的研究为改善其农村电商经营者满意度提供决策依据。本文的被解释变量(Y)为J市农村电商发展满意度，是由调查对象对相关发展情况作出的综合评价。

4. 实证分析

文章主要对乡村振兴视域下J市农村电商发展满意度的影响因素展开实证研究，即基于理论分析和文献研究，展开问卷调查与数据处理工作，并以SPSS为数据分析工具，对研究模型进行实证检验。

4.1. 问卷设计与发放

文章以问卷调研的方式获取研究数据，相关问卷基于前文确立的研究模型而制定。问卷由三部分构成，第一部分了解受访者的性别、年龄、受教育程度和收入；第二部分主要调查受访者的平台服务满意度、平台收费满意度、平台便利性满意度、平台环境满意度和平台安全性满意度，从而评估受访者对J市农村电商发展的满意度。第三部分主要调查电商人才培育、经济发展、网络直播、价值回报和数字乡村建设五个变量对满意度的影响。除问卷第一部分的基本信息外，其他内容均使用李克特五级量表，量表由陈述句和若干分值构成。受访者根据实际情况在1~5分中做出选择。本次调查选取J市从事电商行业的农户作为调研对象，通过线上线下相结合方式发放问卷，共回收问卷350份，经筛选得到有效问卷322份，问卷有效率92%。样本情况构成如下(见表3)。

Table 3. Sample composition table (N = 322)

表3. 样本情况构成表(N = 322)

		频率	百分比	有效百分比
性别	男	171	53.1	53.1
	女	151	46.9	46.9
	18岁以下	30	9.3	9.3
	18~25岁	93	28.9	28.9
	26~40岁	105	32.6	32.6
	41~60岁	63	19.6	19.6
	60岁以上	31	9.6	9.6
受教育程度	初中及以下	36	11.2	11.2
	高中/中专/技校	61	18.9	18.9
	专科	115	35.7	35.7
	本科	97	30.1	30.1
	研究生	13	4.0	4.0
收入	3000元以下	53	16.5	16.5
	3000~5000元	146	45.3	45.3
	5000~10,000元	90	28.0	28.0
	10,000~20,000元	22	6.8	6.8
	20,000元以上	11	3.4	3.4

由表3可知，所调研对象中男女比例较为均衡，男性占53.1%，女性占46.9%。从受访者的年龄来看，18岁以下占9.3%，18~25岁占28.9%，26~40岁占32.6%，41~60岁占19.6%，60岁以上占9.6%。处于26~40岁年龄段的电商行业农户所占比例最大，符合J市从事农村电商群体的现实年龄情况。在受访者的教育背景分析中，初中及以下学历的受访者占比11.2%，相对较低；高中、中专、技校学历的受访者占18.9%；专科学历的受访者占到了35.7%，是本次调查中比例较高的一个群体；本科学历的受访者紧随其后，占30.1%；而研究生及以上学历的受访者比例最少，仅为4.0%。整体来看，除了初中及以下和研究生学历的受访者比例较小外，其余学历层次的受访者分布相对均衡。从受访者的收入水平来看，月薪3000元以下占16.5%，3000~5000元占45.3%，5000~10,000元占28.0%，10,000~20,000元占6.8%，20,000元以上占3.4%。

4.2. 数据分析

1) 信效度检验

信度分析作为评估测量工具稳定性的重要手段，亦称为可靠性分析。其核心目的在于检验问卷量表测量结果的一致性与可靠性，确保数据质量。本文为提高分析结果的准确性，对影响因素问卷量表的数据实施了基于Cronbach’s Alpha系数的信度检验，从而全面评估测量数据的可靠性。研究中使用了多个矩阵量表，采用SPSS软件对该量表进行了信度检验，得到了以下结论(见表4)。

Table 4. Reliability test of the scale

表4. 量表信度检验

Cronbach’s Alpha	项数
0.880	25

效度是指量表所设计的题目是否合理、能否有效反应研究目标，KMO和Bartlett球形度值是衡量调查问卷结构有效性的主要标准。对量表进行效度检验，所得结果如下(见表5)。

Table 5. Validity test of the scale

表5. 量表效度检验

取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量		0.882
Bartlett的球形度检验	近似卡方	550.338
	df	28
	Sig.	0.000

从表4可以看出，Cronbach’s Alpha系数为0.880，说明问卷的稳定性好，一致性好，可靠性高。从表5中可以观察到，该量表的KMO值达到了0.882，并且Bartlett的球形度检验显著性为0.000，表明问卷具有较好的结构效度。同时，该问卷的测量内容也是在理论基础上选取的，因而具有较好的内容效度。可见，本文问卷信效度水平较高，适合用于J市农村电商发展满意度的影响因素调查。

2) 描述性分析

本文变量的描述性分析结果如下(见表6)。由表6可知各变量的极小值为1，极大值为5。满意度分值为3.06，其中平台便利性满意度最低，为3.00，平台安全性满意度最高为3.08。影响因素变量中，经济发展分值最高，为3.16，电商人才培育分值最低，为2.96。

Table 6. Descriptive statistics of variables

表6. 变量描述性统计

	N	极小值	极大值	均值	标准差
平台服务满意度	322	1.00	5.00	3.0663	1.22273
平台收费满意度	322	1.00	5.00	3.0776	1.20509
平台便利性满意度	322	1.00	5.00	2.9990	1.39014
平台环境满意度	322	1.00	5.00	3.0762	1.37459
平台安全性满意度	322	1.00	5.00	3.0837	1.29734
电商人才培育	322	1.00	5.00	2.9612	1.49690
经济发展	322	1.00	5.00	3.1599	1.55132
网络直播	322	1.00	5.00	3.0823	1.36782
价值回报	322	1.00	5.00	3.0528	1.42966
数字乡村建设	322	1.00	5.00	3.0683	1.42791
有效的N (列表状态)	322

3) 加权平均法

加权平均法是一种依据权重计算总体得分的方法，常用于多指标综合评价和趋势预测中。本文采用加权平均法计算J市农村电商发展满意度，公式为：

$y=\frac{1}{5}{y}_1+\frac{1}{5}{y}_2+\frac{1}{5}{y}_3+\frac{1}{5}{y}_4+\frac{1}{5}{y}_5$ (1)

其中，y指农村电商发展满意度，y₁表示平台服务满意度，y₂表示平台收费满意度，y₃表示平台便利性满意度，y₄为平台环境满意度，y₅为平台安全性满意度。由表6描述性统计结果可得，y₁~y₅的值分别为3.07、3.08、3.00、3.08、3.08。根据公式(1)可得满意度y的值为3.06，满意度值大于3 (满分为5)，表明电商农户对J市农村电商发展的满意度表示一般。

4) 相关性分析

相关性分析是研究两个或多个变量间可能存在的相关性，它能准确地量化各变量间的相关性，而且是进行回归分析时不可或缺的一环。如果两个变量不相关，这两个变量就不会有任何的因果关联。利用Pearson相关系数对相关性进行了研究，在[−1, 1]的范围内，在相关系数大于0的情况下，认为该关系为正相关；反之，当相关性小于0时，被定义成负相关。

Pearson相关系数分析结果如表7所示，电商人才培育、经济发展、网络直播、价值回报、数字乡村建设与农村电商发展满意度的相关系数依次为0.483、0.305、0.454、0.480、0.498，且p值均小于0.05，表明J市农村电商发展满意度与各影响因素之间存在正相关。

Table 7. Pearson correlation coefficient analysis results

表7. Pearson相关系数分析结果

	电商人才培育	经济发展	网络直播	价值回报	数字乡村建设	农村电商满意度
电商人才培育	1	0.201^**	0.356^**	0.327^**	0.289^**	0.483^**
		0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
经济发展	0.201^**	1	0.210^**	0.187^**	0.220^**	0.305^**
	0.000		0.000	0.001	0.000	0.000
网络直播	0.356^**	0.210^**	1	0.365^**	0.222^**	0.454^**
	0.000	0.000		0.000	0.000	0.000
价值回报	0.327^**	0.187^**	0.365^**	1	0.286^**	0.480^**
	0.000	0.001	0.000		0.000	0.000
数字乡村建设	0.289^**	0.220^**	0.222^**	0.286^**	1	0.498^**
	0.000	0.000	0.000	0.000		0.000
农村电商满意度	0.483^**	0.305^**	0.454^**	0.480^**	0.498^**	1
	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
	322	322	322	322	322	322

^**在0.01水平(双侧)上显著相关。

5) 多元线性回归

多元线性回归是指多个自变量的数值与因变量的数值拟合，用拟合函数的方法来刻画自变量与因变量间的关系。本文运用多元线性回归分析来验证J市农村电商发展满意度的显著影响因素，回归模型为：

$y={\beta }_0+{\beta }_1{x}_1+{\beta }_2{x}_2+{\beta }_3{x}_3+{\beta }_4{x}_4+{\beta }_5{x}_5+\epsilon$ (2)

其中，y指农村电商发展满意度，β₀为常数项，x₁为电商人才培育、x₂为经济发展、x₃为网络直播、x₄为价值回报，x₅为数字乡村建设，$\epsilon$ 为随机误差。以上回归方程表示，当自变量电商人才培育、经济发展、网络直播、价值回报和数字乡村建设分别提升一个单位时，将会相应带来农村电商发展满意度分别提升 β₁、β₂、β₃、β₄、β₅个单位。构建多元线性回归模型，得到回归结果如下(见表8)。

Table 8. Regression results (N = 322)

表8. 回归结果(N = 322)

模型		非标准化系数		标准系数	t	Sig.	共线性统计量
		B	标准误差	试用版		容差	VIF
1	(常量)	0.808	0.138		5.866	0.000
	电商人才培育	0.153	0.030	0.230	5.102	0.000	0.793	1.261
	经济发展	0.070	0.027	0.109	2.592	0.010	0.911	1.098
	网络直播	0.146	0.033	0.200	4.435	0.000	0.789	1.267
	价值回报	0.157	0.031	0.225	4.997	0.000	0.791	1.264
	数字乡村建设	0.208	0.030	0.298	6.871	0.000	0.853	1.173

R² = 0.492；调整R² = 0.484；F = 61.126，p = 0.000，D-W值 = 1.916；因变量：农村电商发展满意度。

在评估回归模型的效果时，R²作为一个关键指标，反映了自变量对因变量变异程度的解释能力，是分析回归结果的首要步骤。通过参考表8的数据，本模型的R²值为0.492，这意味着本研究所构建的回归模型能够解释农村电商发展满意度约49.2%的变异情况，从而验证了该模型具备较强的解释能力。同时五个变量的显著性p值均小于0.05，表明对农村电商发展满意度影响显著。各变量容差均大于0.1且VIF小于5，表示变量间多重共线问题不严重，不会对拟合效果产生明显不利影响。由此可得满意度与其影响变量之间的关系模型为：

$y=0.808+0.153x_1+0.07x_2+0.146x_3+0.157x_4+0.208x_5+\epsilon$ (3)

由式3可以看出，自变量的回归系数分别为0.153、0.07、0.146、0.157和0.208，意味着在控制其他变量恒定的前提下，各自变量分别提升1个单位，会直接导致农村电商发展满意度提升相应数个单位。

5. 研究结论与对策建议

5.1. 研究结论

基于前文对J市农村电商发展满意度的评估，总体评价得分为3.06分，在中等水平，说明满意度总体“一般”；根据最大隶属度原则，对因变量量化评估分析发现，评价最大值也均位于中等水平。综合评价结果可见，J市农村电商行业还有进一步提升的空间。根据J市农村电商发展满意度影响因素的实证分析结果可知，影响因子均对满意度有正向影响，其影响程度由强到弱依次为数字乡村建设、价值回报、电商人才培育、网络直播和经济发展。J市数字乡村建设对农村电商发展起到最直接的基石作用，因此数字乡村建设作为因子之一影响满意度的程度较大符合客观事实。由此，J市需要通过培育电商人才、加速经济发展、带动网络直播、促进价值回报与加强数字乡村建设等措施，提升本市电商农户的整体满意度。

5.2. 对策建议

1) 培育电商人才

为促进J市农村电商发展，培育农村电商人才显得尤为关键。各村委会可以建立电商平台知识和技能的培训机制，为农村青年提供专业培训，也可考虑与高校合作，设立农村电商人才培养基地，加强实践与理论相结合的培训模式。此外，鼓励电商平台与农村企业合作，以实战项目驱动人才培养，提升农村电商运营能力。政府也应给予政策关照和资金支持，积极引入电商人才扎根农村[21]，激发农村电商的活力，为乡村振兴注入新动力。

2) 加速经济发展

加强农村基础设施建设，包括网络、交通等，为农村电商提供基础支撑；通过实施优惠政策鼓励农村电商企业创新发展，培育新兴产业；通过促进农村电商与传统农业融合，鼓励农村电商经营户与农村合作社合作，以农村电商平台推广农业科技成果[22]；建立完善农村电商物流体系，优化配送网络，降低物流成本。通过以上措施有效促进农村经济发展，推动农村电商的繁荣。

3) 带动网络直播

直播助农模式是农村电商和乡村振兴领域的全新探索，通过打造特色农村电商直播平台，培训农民电商从业者掌握直播技巧，有效利用直播平台推广产品。再者，可以组织特色农产品直播节，吸引更多平台用户关注农村产品，利用直播互动功能来增强用户参与感，提升购买欲望。同时，可以邀请J市政府领导入驻直播间，以政府代言拉动农村电商扶持链[23]。

4) 促进价值回报

在农村电商领域，价值回报是吸引农户电商创业的关键因素。需要电商平台提供公平的利润分配机制，确保农户在电商市场经营中获取应得收益。政府可以开展专项培训，提升农户电商运营能力，使其精准掌握电商市场规律以促进增收减本，并设立农村电商创业基金，为农户提供资金支持，降低创业风险。同时，建立稳定的销售渠道和良好的物流体系，确保商品快速流通。如此以多重价值回报鼓励农户投身电商行业，将有效促进J市农村电商的蓬勃发展。

5) 加强数字乡村建设

农村电商应构建全面的信息网络体系，确保乡村网络覆盖率和连接速度的持续提升。相关部门应推动数字化农业和电商服务业的深度融合，利用大数据、云计算等技术提升农产品销售和农村电商服务的智能化水平，建立健全农村电商的监管体系，确保电商市场的规范运行和健康发展。要形成建设型政策工具、保障型政策工具、指导型政策工具的三位一体政策工具箱，为数字乡村建设与乡村振兴提供助力[24]。

6. 结语

在乡村振兴战略背景下，农村电商的崛起与发展已成为推动农村经济发展的重要力量。本文通过调查J市农村电商发展的满意度情况及构建影响因素模型，强调农村电商的持续推动将带来产业融合的变革，增强农户收入水平及地区竞争力。未来应继续加强农村电商基础设施建设，优化政策环境，共同构建繁荣和谐的乡村经济新格局。

基金项目

扬州大学商学院研究生创新项目SXYKYCX202520。