1. 引言

烟草行业中，农网作为烟草产业链、供应链中不可缺少的一环，是服务广大农村卷烟消费者的前哨地带，市场潜力巨大，是建设现代化烟草经济体系、推动行业高品质发展的重要组成部分。并且，在当前大数据时代下，烟草行业已经逐渐出现向营销数字化、智能化建设方向转变的趋势，卷烟销售步入新阶段。在此背景下，建立合理科学的卷烟营销网络城乡一体化发展评价指标体系，准确评估当前烟草行业城乡一体化发展水平，深度推进卷烟营销城乡融合和区域协调发展成为重点任务。

2. 研究综述

早在1898年，西方城市学家Ebenezer Howard [1] 首次提出了“城乡一体化”的思想，他站在城市规划的立场提出要用城乡一体替代城乡分离的旧社会结构形态。1988年，我国学者张雨林 [2] 首次在《论城乡一体化》中提到“城乡一体化”内涵，即不同区域在历史洪流的不同发展中，存在角逐和协同，但是最终会形成一个统一的城乡发展体系。王伟(2020) [3] 认为，改革开放以来，我国社会经济得到迅速发展，但受城乡二元体制结构的影响，城乡发展一直存在差距，并从物质经济条件、社会文化、制度环境和满足城乡居民发展需求等方面阐述了如何实现城乡可持续发展，推动城乡一体化建设。在实现模式上，本文列出了主要研究学者的相关理论，如表1所示。

由此可以看出，现有的城乡一体化研究大多从公共服务、基础设施建设等较为笼统的角度考虑，在营销网络方面涉及较少，卷烟营销网络更是罕有，并且卷烟营销网络区别于一般的商品流通网络，其特殊的专卖体制，决定了卷烟营销网络以行政和经营合一、垂直管理为主。随着消费者对于卷烟产品的质量和正向营销提出更高的要求，消费偏好转为“少抽烟、抽好烟”，另一方面，卷烟行业也要不断提升经济效率，同时履行更多社会责任，在此背景下，国内陆续开展了关于卷烟营销网络的发展路径与实践研究，具体内容如表2所示。

随着卷烟营销网络城乡一体化发展的不断推进，同时国内也有不少学者和专家进行了关于农网建设的实践与研究，具体见表3。

目前来看，营销网络城乡一体化研究成果较为丰富，但概括来讲，表现出以下特点和不足：一方面是在城乡一体化的研究中，大多集中在基础建设和公共服务等方面，罕有针对于卷烟营销网络的城乡一体化研究；二是在卷烟营销网络的研究中，专家学者们也仅限其宏观层次上的内涵界定和理论探讨，缺少科学合理的数理统计分析方法及评价过程。因此，本文结合现有理论及实践，筛选出卷烟营销网络城乡一体化发展的影响因素，基于主成分分析法构建出一套创新性的合理且适用的评价指标体系，以期进一步完善和丰富已有研究成果。

3. 指标体系构建

卷烟城乡营销网络一体化发展应更侧重于烟草资源的城乡统筹与协调，既蕴含烟草行业中各类资源的平衡，也关乎城乡融合与共享。本文借鉴教育公平理论及义务教育城乡一体化研究的相关理论 [15] ，从营销网络推进的时序逻辑(起点–过程–结果)和营销公平的目标取向(机会公平、过程公平与结果公平)看，实现卷烟城乡营销网络一体化发展关键在于营销起点、营销过程和营销结果的城乡一体化。因此，包括零售终端库存情况、销售情况、资源配置和营销结果等在内的指标应纳入卷烟营销网络城乡一体化体系，将其划分为经营机会一体化、经营过程一体化和经营结果一体化三个维度。

考虑到数据的合理性和可获得性，在具体的指标选取过程中，本文基于当前研究及实践经验，经营机会一体化重点围绕零售终端的库存情况，包括卷烟库存总量、一类卷烟库存量指标，目的是消除因零售终端所在区域、管理者个人属性、经济发展水平差异造成的不平等；经营过程一体化是在经营过程中零售终端所获得的利润等情况，包括全店铺月均销售额和利润、卷烟月均销售额和利润、一类卷烟月均销售额和利润等指标，通过经营过程中卷烟及非烟商品的销售和利润情况反映经营过程的平等；经营结果一体化兼顾主观和客观评价两个层面，通过调查零售终端经营者的满意度评价和经营水平反映结果的公平性，包括卷烟销售总体满意度和全商品扫码占比的指标，旨在处于相同的条件与环境下，经过各种为了消除城乡之间的差别而进行的完善措施，零售终端在营销过程的最终进步及成果。具体指标体系如表4所示。

本文以某年度山东省某市分区县烟草市场网建基础工作调查信息为样本，采取分层随机抽样方法，对零售终端的有关信息进行量化，以便开展数据统计分析。

4. 分析方法

考虑到以往类似的研究分析较少，加之使用的数据类别多，为保留数据的主要信息，定量分析模型输出不同区域的得分，决定采用主成分分析法。

4.1. 相关系数检验

首先根据KMO取样适合度检验以及Bartlett球形检验的结果，判别数据进行主成分分析的适用性。检验结果表明，KMO值为0.800，以统计学家Kaiser设定的标准为依据，KMO取值结果 > 0.6则适合做主成分分析；通过Bartlett球形检验，结果显示其近似卡方分布值为2946.410，在45的自由度环境中，显著性概率为0.000，小于0.05，说明10个变量相关性显著，可以进行主成分分析。相关系数分析见表5。

4.2. 主成分分析法

主成分分析法用于考察多个变量之间的相关性，这种多元统计方法能够有效避免变量间出现多重共线性的现象。主成分分析法主要是从原始的多个变量中提取出少数几个主成分，使其保留的最初变量信息尽可能全面，且彼此间互不相关。在主成分分析中，各个综合因子的权重是根据提取出的各主成分的方差贡献率大小确定，因此克服了主观评价方法中人为确定权重的缺陷，使得评价结果客观且合理。

根据主成分分析法的基本原理，分析步骤如下：

1) 数据标准化处理。为了消除量纲影响和变量自身变异影响，使各指标数据具有可比性，需要先对数据进行标准化处理。标准化公式为：

$z_{ij}=\frac{x_{ij}-{\bar{x}}_j}{s_j},\left(i=1,2,\cdots ,10;j=1,2,\cdots ,9\right)$ (1)

式中， ${\bar{x}}_j$ 和 $s_j$ 分别为第j个指标的平均值和标准差； $z_{ij}$ 为标准化后的数据指标； $x_{ij}$ 为原始的数据指标。

2) 求标准化数据的相关系数。公式为：

$r_{ij}=\frac{1}{n-1}{\displaystyle {\sum }_{k=1}^n{z}_{ki}{z}_{kj}},\left(i,j=1,2,\cdots ,9\right)$ (2)

式中， $r_{ij}$ 为第i行指标和第j列指标间的相关系数。

计算特征根和特征向量，进而计算得到各主成分得分与各成分的贡献率。根据特征方程有：

$\left|R-\lambda \right|=0$ (3)

式中， $R={\left(r_{ij}\right)}_{9\times 9}$ 为相关系数矩阵； $\lambda$ 为相关矩阵R的特征值。

求解R的特征值 ${\lambda }_i$ 和其对应的特征向量 $e_i$ ，其中 ${\lambda }_1\ge {\lambda }_2\ge \cdots \ge {\lambda }_9>0$ 、 $\Vert e_i\Vert =1$ 。

各主成分得分为：

$F_i=e_i^{\text{T}}{z}_i$ (4)

式中， $z_i=\left(x_i-{\bar{x}}_i/s_i\right),\left(i=1,2,\cdots ,9\right)$ 为标准化指标变量矩阵。

各主成分贡献率为：

$b_i=\frac{{\lambda }_i}{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^9{\lambda }_i}},\left(i=1,2,\cdots ,9\right)$ (5)

式中， $b_i$ 为主成分 $F_i$ 的信息贡献率； ${\lambda }_i$ 为相关矩阵R的特征值。

3) 确定主成分的个数。确定主成分数量时，抽取特征值接近或≥1的为主成分，即 $\Vert F_i\Vert >1$ ，由此得出3个主成分。

4) 最后计算综合得分。主成分综合得分的计算表达式为：

$H=\left(b_1{F}_1+b_2{F}_2+b_3{F}_3\right)/m$ (6)

式中，H为综合得分； $b_i$ 代表的是主成分的信息贡献率； $F_i$ 为主成分得分；m代表累积贡献率。

4.3. 熵值法

熵值法是众多客观赋权法的一种，依据各评价指标与各指标值之间的差异来确定其权重系数。这种方法不仅排除了人为确定权重的主观性，还增强了指标的分辨意义和差异性，能够全面反映评价对象的信息。因此，本文应用熵值法对主成分分析法的结果进行验证对比。

本文在对原始数据进行标准化处理后，以此计算各属性在各个对象下的占比、指标的熵值、差异系数、权重，最后得到综合指数。计算步骤如下：

1) 构建原始数据矩阵

n表示的是需要进行评价的对象(本文中 $n=9$ )， $m^{\prime }$ 表示评价对象的属性( $m^{\prime }=10$ )，表示如下：

$X_{m^{\prime }n}=\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& \cdots & x_{1n}\\ x_{21}& x_{22}& \cdots & x_{2n}\\ ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ x_{m^{\prime }1}& x_{m^{\prime }2}& \cdots & x_{m^{\prime }n}\end{array}\right]$ (7)

2) 对原始数据进行无量钢化

由于指标的单位不同，为了消除指标单位的影响，进行指标的无量钢化，在进行指标的无量纲化时，会出现0这个值，因此在进行指标的无量纲化后所有数据加上万分之一。

对于正相关指标，转化公式如下(本文中指标均为正相关指标)：

$x_{ij}=\frac{x_{ij}-{m^{\prime }}_j}{M_j-{m^{\prime }}_j}+0.00001$ (8)

对于负相关指标，转化公式如下：

$x_{ij}=\frac{M_j-x_{ij}}{M_j-{m^{\prime }}_j}+0.00001$ (9)

式中， $M_j$ 为 $x_{ij}$ 最大值； ${m^{\prime }}_j$ 为 $x_{ij}$ 最小值。

于是标准化后如下：

$Y=\left[\begin{array}{cccc}{y}_{11}& y_{12}& \cdots & y_{1n}\\ y_{21}& y_{22}& \cdots & y_{2n}\\ ⋮& ⋮& \ddots & ⋮\\ y_{m^{\prime }1}& y_{m^{\prime }2}& \cdots & y_{m^{\prime }n}\end{array}\right]$ (10)

3) 计算比重，这个比重是指属性j在对象i下的占比，如下式：

$P_{ij}=\frac{x_{ij}}{{\displaystyle {\sum }_{i=1}^n{x}_{ij}}}\left(i=1,2,\cdots ,9;j=1,2,\cdots ,10\right)$ (11)

4) 则第j项指标的熵值的计算公式如下式：

$e_j=-k{\displaystyle {\sum }_{i=1}^9{P}_{ij}}\ln \left(P_{ij}\right),\left(k>0,k=\frac{1}{\ln \left(9\right)},0\le e_j\le 1\right)$ (12)

5) 计算第j项指标差异系数 $h_j$

$h_j=1-e_j\left(0\le h_j\le 1\right)$ (13)

6) 得出各项指标权重

$w_j=\frac{h_j}{{\displaystyle {\sum }_{j=1}^{10}{h}_j}}\left(j=1,2,\cdots ,10\right)$ (14)

7) 计算综合指数

$E_i={\displaystyle {\sum }_{j=1}^{10}{w}_j{x}_{ij}}$ (15)

其综合指数的范围在(0, 1)之间，数值越大表明该评价对象的卷烟营销网络城乡一体化发展水平越高。

5. 测试及结果分析

经过数据标准化以后，依据主成分分析法的计算过程，对10个变量数据提取公共因子，其次进行凯撒正态化最大方差法旋转，计算出各主成分的得分、方差贡献率和累积贡献率，结果见表6。表中显示前三个主成分的特征值均不小于1，且所提取的3个因子累积贡献率达到67.228%，说明所提取的3个主要成分基本上包含了10个指标的总量信息，本研究可以选取3个主要成分，分别记作F₁、F₂、F₃来解读影响卷烟营销网络城乡一体化发展的影响因素。

通过主成分分析计算出综合得分，对9个地市的得分进行高低的排序，并与熵值法的结果及其GDP水平进行对比，如表7和图1所示。

由表7可得，综合得分排名靠前的地市，其熵值法排名也较为靠前，且与该地市各区县的GDP水平相比，三者总体趋势一致，地市6通过主成分分析法所得总分最高，其GDP水平也最高。

进一步计算和分析各主成分所对应的指标及权重，以此来反映各个指标对综合得分的影响效果。

表8中从经营机会一体化、经营过程一体化和经营结果一体化三个维度，综合反映了卷烟营销相关指标对城乡一体化发展的影响程度。其中，F₂的权重占到18.70%，说明经营过程是影响营销网络城乡一体化发展水平的重要因素；F₃的权重为15.93%，说明经营结果对于城乡一体化有很大的促进作用；F₁的权重高达65.37%，对一体化发展的影响程度最大，充分说明了经营机会对卷烟营销网络城乡一体化发展水平的提高发挥主导作用。

GDP排名靠前的地区，经营机会一体化的指标得分相对较高，从表7可以看出，地市6在F₁成分的排名与综合排名均为第一，地市7的综合排名最后，其F₁成分也是最后一名。一方面，卷烟营销的投入力度越大，例如零售户一二类卷烟库存量越多，零售终端的经营机会越平等，满足消费者对卷烟的需求；另一方面，消费者的经济水平及使用需求也促进了投入力度的加大及软硬件设施的不断完善。因此，在越发达的区域，其卷烟营销网络城乡一体化的发展水平也就越高。

综合得分中，各个主要成分对应的占比可作为卷烟营销网络城乡一体化发展评估及后续指标权重计算的参考依据。由于本文所用数据采集时间较短、区域范围较小，导致样本量较小，并且评价指标不够细致，具有一定的局限性和时效性，后续需要细化指标和扩大数据采集范围，并且不断保持角度和深度的可持续性，以便更全面、更有深度地挖掘卷烟营销网络城乡一体化发展水平与各影响因素之间的关联度。

6. 结束语

本文基于已有的卷烟营销网络内涵和实践以及义务教育城乡一体化相关理论，初步筛选出了卷烟营销网络城乡一体化评价指标，采用主成分分析法提取出了三个关键因素，分别为经营机会一体化、经营过程一体化和经营结果一体化，包含10个二级指标，构建了卷烟营销网络城乡一体化评价模型，输出结果得出评价对象的综合得分及排名，最后与熵值法和GDP排名对比，验证了该方法的合理性和可靠度。最后根据各主成分的权重，可以看出经营机会一体化维度的指标是城乡一体化发展水平的关键影响因素，其次为经营过程和经营结果。

最后，针对卷烟营销网络的城乡一体化发展现状，给出以下建议：

1) 在管理模式上将营销网络网格化，构建城乡便民生活圈，以居民在15分钟内便利消费为目标，把城乡划分为若干个管理服务网格，打造具有示范引领作用的特色网格中心店。

2) 对零售终端建设实施6S管理。以提升终端建设质量和功能发挥水平为核心，创新6S (整顿、清洁、安全、服务、技能、体验)管理向零售终端现场延伸，改善零售终端陈列环境及消费体验。

3) 完善零售客户服务机制。探索线上与线下融合式服务机制，持续提升客户满意度。线上依托新技术、新平台，多渠道、多触点采集客户深层次服务需求。线下根据城乡区域特点，应用分层分类服务方法，实施“标准化 + 个性化”服务策略。

4) 打造乡村振兴数字生活服务社。建设集烟草、金融、社会化服务为一体的乡村振兴数字生活服务社，通过搭建数字乡村生态体系，为村民生产生活提供多层面、广覆盖的服务和支撑。

5) 改善农网客户整体盈利水平。通过多元化的经营方式盘活卷烟零售客户销售资源，提升整体盈利水平。针对卷烟销售，要引导卷烟零售客户充分利用门店陈列空间，做好明码标价，诚信经营。针对非烟产品，引导卷烟零售客户在店内增加特色农产品销售专区，增加门店的销售收入，进而提升总体经营利润。

参考文献