（1）农产品网络销售影响因素的确定

为了确定影响农产品网络销售的因素，本研究在充分考虑甘肃省农产品网络销售现状下，分别咨询甘肃省农牧厅相关专家、甘肃各高校相关领域教授及甘肃省政府农产品网络销售有关部门的建议，并下乡与农产品网络销售经营者进行沟通交流，最终在综合众专家和实际经营者意见的基础上，选取了影响农产品网络销售的因素，具体内容如表3-10所示。

表3-10　农产品网络销售影响因素

由于选取的指标众多，加上有些指标对农产品网络销售影响程度不高，都会对本研究的研究过程和研究结果产生干扰，因此，为了更加清晰地了解各指标对农产品网络销售的影响程度，进而排除对农产品网络销售影响程度不高的因素，提高研究结果的精确度，本研究采用问卷调查方式，以甘肃省为研究区域，对当地的农产品网络销售经营者进行调查。其中，调查问卷的设计问题是“在经营的过程中，您认为下面各项对您网络销售的影响程度分别为？”，调查问卷的设计区间是[1，5]，数字1→5表示影响强度依次增加。

在获取有效调查问卷的基础上，本研究对调查问卷中的有关数据进行了统计分析，运用均值法，对农产品网络销售经营者所填写的各指标的影响强度进行了均值化处理，指标的均值越大，表明该指标对农产品网络销售影响程度越大，最终的统计结果如表3-10所示。

通过表3-10，我们可以发现：产品自身成本、物流配送费、网络销售拥有的资金状况、网络销售渠道宽广程度、网络销售技术和服务配套程度、网络销售产品的价格优势、网络销售的对外宣传推广程度、电子支付手段的发展程度、网络销售交易的安全程度和网络销售平台的设计水平这些指标的均值大于3，表示这些因素对农产品网络销售的影响程度较大。

而通信费（宽带、话费等）、仓储费、广告及推广费用、网络销售经营管理水平、网络销售所采取的盈利模式、政府对网络销售的扶持力度和网络销售平台及产品的知名度这些指标的均值小于3，表示上述因素对农产品网络销售的影响程度较小，因此，对这些指标进行了排除。

（2）农产品电子商务发展的基础环境评价指标体系的建立

通过对农产品网络销售经营者的状况进行实际调查，并对数据进行均值化处理，本研究从微观方面入手，选取了众多对农产品电子商务发展影响程度较大的因素。进而，本研究从宏观上对甘肃省14个市（州）农产品电子商务发展的基础环境进行分析时，以上述因素为评价指标体系建立的标准和主要依据，选取了如下变量：农村人均纯收入（X1）、农业技术服务机构数（X2）、通公共交通村比重（X3）、公路里程（X4）、各地县公共财政预算支出（X5）、通宽带村比重（X6）、乡村从业人员高中以上文化程度人员比重（X7）、网络技术推广站个数（X8）和乡村从事交通运输仓储业和邮政业人员所占比重（X9）。同时参考刘金荣的研究，考虑到农产品生产条件同样影响农产品网络销售，因此，添加了农业产值占总产值比重（X10）、农作物播种面积（X11）和农作物产量（X12）3个变量，共选取了12个变量，并且本研究的原始数据来源于对2015年《甘肃省发展年鉴》有关内容的搜集整理。

由于本研究在对甘肃省农产品电子商务发展的基础环境进行分析时，选取的变量较多，变量之间可能存在相关性，适合运用因子分析，运用SPSS16.0软件对数据进行KMO、Bartlett检验，发现KMO值大于0.5，Sig值小于0.5，表明样本数据适合进行因子分析，检验结果如表3-11所示。(www.daowen.com)

表3-11　KMO和Bartlett检验

首先，采用SPSS16.0统计软件对上述数据进行因子分析，首先得到各因子的特征值和贡献率，如表3-12所示。我们可以看到，旋转后第一个公因子贡献率为43.579%，第二个公因子贡献率为17.690%，第三个公因子贡献率为14.347%，第四个公因子贡献率为10.243%，前四个公因子的累计贡献率达到了85.859%，满足选取公因子时累计贡献率大于等于85%的原则，说明前四个公因子能够反映原有指标的大多数信息，最终确定公因子个数为4。

表3-12　特征值和累计贡献率

其次，观察表3-13旋转后的因子载荷矩阵，我们发现：第一公因子在通公共交通村比重（X3）、公路里程（X4）、通宽带村比重（X6）、乡村从事交通运输仓储业和邮政业人员所占比重（X9）的载荷较大，并且从指标的实际意义可以看出，这些指标主要反映了农产品电子商务发展所需的交通和网络环境，因此，可以认为F1是交通和网络环境因子。第二公因子在农业产值占总产值比重（X10）、农作物播种面积（X11）和农作物产量（X12）载荷较大，载荷的绝对值都在0.6以上。通过观察这些指标的实际意义可以看出，这些指标反映了农产品电子商务发展所需的农产品生产环境，因此，可以认为F2是农产品生产环境因子。第三公因子在农业技术服务机构数（X2）、乡村从业人员高中以上文化程度人员比重（X7）和网络技术推广站个数（X8）这几个变量上的因子载荷值较大，因子载荷值都在0.6以上，这些指标均反映了农产品电子商务发展所需的技术环境，因此，可以认为F3是技术服务环境因子。第四公因子在农村人均纯收入（X1）和各地县公共财政预算支出（X5）这两个变量上的因子载荷值较大。这些指标均反映了农产品电子商务发展所需的资金和价格环境，因此，可以认为F4是资金和价格环境因子。

表3-13　旋转后因子载荷矩阵

最终，根据上述研究结果，本研究建立了甘肃省农产品电子商务发展的基础环境评价指标体系，具体内容如表3-14所示。

表3-14　甘肃省农产品电子商务发展的基础环境评价指标体系