电子商务的应用模式 农村电子商务发展与地方经济的关系(4)

进行典型相关分析，要求原始变量具有一定的相关性，但又不能存在高度多重共线性[21]。表5为电子商务发展与地方经济水平组间指标的相关系数矩阵，可以看出，原始变量的相关关系满足典型相关分析的上述要求。在原始变量相关系数矩阵中，网商指数（y1）与第二产业从业人员（x12）、规模以上工业企业单位数（x14）、年末金融机构各项贷款余额（x17）的相关系数在0.5以上，说明网络商务应用与地区工业发展程度显著相关，这与目前农村地区网商销售的产品以工业品而非农业品为主的结果一致。网购指数（y2）与人均GDP（x1）、各项税收（x3）、人均居民储蓄存款余额（x4）、第二产业增加值（x7）、第三产业增加值（x8）、规模以上工业企业单位数（x14）、年末金融机构各项贷款余额（x17）的相关系数在0.5以上，尤其是与人均居民储蓄存款余额（x4）的相关系数在0.7以上，这充分说明了居民购买能力与网络购买规模高度相关。

进行典型相关分析，首先要提取第一对典型变量，然后提取与第一对不相关的第二典型变量，如此继续下去，直到两组变量之间的相关性被提取完毕为止。电子商务发展与地方经济水平的典型相关系数及其检验见表6所示，一共提取了2对典型相关变量，其典型相关系数分别为0.807203和0.473082，Wilks'Lambda、Pillai'sTrace、Hotelling-LawleyTrace、Roy'sGreatestRoot检验均在0.05的显著性水平上，认为典型根是显著的。因此，农村电子商务发展与地方经济水平两组变量相关性的研究可以转化为2对典型变量相关性的研究。由于第二对典型变量（X2、Y2）的相关系数低于0.5，因此本文仅分析第一对典型变量（X1、Y1）的情况。

典型载荷类似于因子载荷，表示原始指标与典型变量的共同方差，即每个原始指标对典型变量的相对贡献；典型交叉载荷则表示典型变量与另一组原始指标的相关系数。电子商务发展与地方经济水平的典型结构分析见表7所示。

在典型载荷中，人均GDP（x1）、人均公共财政收入（x2）、各项税收（x3）、人均居民储蓄存款余额（x4）、第二产业增加值（x7）、第三产业增加值（x8）、第二三产业增加值占GDP比重（x9）、第二产业从业人员（x12）、规模以上工业企业单位数（x14）、规模以上工业总产值（x15）、固定资产投资（x16）、年末金融机构各项贷款余额（x17）等指标与地方经济水平的第一典型变量（X1）显著相关，相关系数均在0.5以上，说明经济基础、工业及服务业等指标在反映地方经济水平方面占主导地位。农业增加值（x5）、牧业增加值（x6）、农业机械总动力（x10）、设施农业占地面积（x11）等农牧经济相关的指标则在反映地方经济水平方面较弱，这也与中国农村地区农牧业市场化程度较低、经济贡献主要来自工业、服务业的现实相符。网商指数（y1）、网购指数（y2）与电子商务发展的第一典型变量（Y1）高度相关，相关系数均在0.7以上，说明两个指标均能反映了电子商务发展状况。

对于地方经济水平组，典型变量X1+X2解释了本组变量变异值的43.25%，基本上反映了地方经济水平；解释了对方组变量变异值的23.06%，解释程度较弱，这说明当前中国农村电子商务的规模较小，对于当地经济增长的影响作用还比较弱。对于电子商务发展组，典型变量Y1+Y2解释了本组变量变异值的100%，这是因为本组的指标个数等于典型变量个数；解释了对方组变量变异值的55.51%，这说明地方经济水平对于电子商务发展的影响显著，从而解释了当前中国农村电子商务发展地区间不平衡的现实。