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user: 2. 我国餐饮业电子商务指数及其测度 2.1. 餐饮业电子商务指数 餐饮业电子商务指数是指通过采集全国餐饮业在发展过程中应用电子商务所产生的数据，计算出可以用来测量餐饮业对电子商务应用程度的指标。本文所说的餐饮业对电子商务的应用包括在电子采购、在线销售、电子支付、客户关系管理等各个环节中的应用，只要餐饮业在其发展过程中存在线上行为，即认为其应用电子商务。目前，学术界关于餐饮业对电子商务的应用主要分为以下几种：第三方建立的餐饮业综合网站、有店铺形式的餐饮业自己建立的网站、无店铺形式的餐饮企业电子商务、餐饮业电子商务门户网站、区域性的电子商务网站、大型连锁餐饮企业的电子商务等 [ 7 ] 。本文在收集到的原始数据的基础上，通过对数据进行标准化、赋权、线性加权等处理最终合成2010~2015六年的餐饮业电子商务指数。 2.2. 餐饮业电子商务指数指标体系 本文在建立指标体系时，主要借鉴了CII (国际统计信息中心)指标，同时在此基础上进行了局部的调整 [ 9 ] [ 10 ] 。考虑到数据的可收集性，排除了CII中一些难以测量的指标，选择了交易类、基础设施类、人力资本类、发展潜力类作为本研究的指标，具体如表1所示。 表1中，C1即全国餐饮业利用电子商务获得的收入；C2即餐饮业利用电子商务获得的收入与所有收入的比值；C3即餐饮行业从事电子商务人员占所有从事餐饮行业人员的比重；C4即利用电子商务进行点餐、支付、采购食品原材料等线上活动的人员数目；C5即为餐饮行业从事电子商务人员的平均工资；C6即为所有餐饮行业每年联网使用的计算机数目；；C7即为餐饮业应用电子商务的网站数目，包括餐饮企业自建网站、第三方餐饮综合网站、采购网站等；C8为餐饮业应用电子商务所涉及的域名数目；C9为餐饮业应用电子商务所链接到的所有网页数目；C10为在全国所有餐饮企业中，开展电子商务活动的餐饮企业占所有餐饮企业数目的比重；C11即为覆盖网络的餐饮企业占所有餐饮企业的比重。 本文采用信度分析的方法对所选指标体系进行合理性验证，即通过Cronbach’s α系数的大小来判断结果是否合理，如果Cronbach’s α系数大于0.8，则认为结果可靠。信度分析结果如表2所示。 通过表2发现，交易规模的Cronbach’s α系数为0.998，人力资本的Cronbach’s α系数为0.815，基础设施的Cronbach’s α系数为0.967，电商发展潜力的Cronbach’s α系数为0.913，即各个一级指标体系下的Cronbach’s α系数都在0.8以上，并且本指标体系整体的Cronbach’s α系数是0.971，满足统计要求，因此认为该指标体系是合理的。 2.3. 餐饮业电子商务指数测度 2.3.1. 原始数据 由于电子商务在餐饮业大规模应用的时间较短，本文选取2010~2015年的数据进行研究，数据的来源主要包括《中国统计年鉴》、《中国电子商务报告》、《中国互联网发展统计报告》、艾瑞咨询等。具体而言：餐饮业应用电子商务的交易额、餐饮业产值、从业人员数目、平均工资、电子商务活动企业个数在《中国统计年鉴》中直接查询得到；交易额所占比重根据电子商务交易额与餐饮业产值两列数据计算得到；企业持有网站个数、期末使用计算机数、网络普及率来源于艾瑞咨询网站；网民数、网站数 Table 1 Index system of e-commerce in catering trad 一级指标 二级指标 交易规模 电商交易额(C1) 交易额占餐饮业产值比重(C2) 人力资本 从业人员比重(C3) 网民数(C4) 从业人员平均工资水平(C5) 基础设施 期末使用计算机数(C6) 网站数目(C7) 域名数目(C8) 网页数目(C9) 电商发展潜 开展电商企业比重(C10) 网络普及率(C11) 表1. 餐饮业电子商务指数指标体系 Table 2 Reliability analysis of index system of e-commerce in catering trad 一级指标 二级指标 Cronbach’s α 交易规模 电商交易额(C1) 0.998 0.971 交易额占餐饮业产值比重(C2) 人力资本 从业人员比重(C3) 0.815 网民数(C4) 从业人员平均工资水平(C5) 基础设施 期末使用计算机数(C6) 0.967 网站数目(C7) 域名数目(C8) 网页数目(C9) 电商发展潜 开展电商企业比重(C10) 0.913 网络普及率(C11) 表2. 餐饮业电子商务指数指标体系信度分析 目、网页数目、域名数目可从《中国互联网发展统计报告》、《中国电子商务报告》直接获得。相关数据如表3所示。 2.3.2. 标准化处理 通过线性比例变换法进行标准化。由于本文中的指标都是正向指标，所以使用公式： 其中， 代表年份( )， 代表指标( )， 代表第 个指标在第 年的值， 代表第 个指标中最大的值， 代表第 个指标在第 年标准化后的值。经过变换处理后，其指标数值均在[0，1]区间，各指标的标准值如表4所示。 Table 3 Data of e-commerce index of catering industr 年份 指标 2010 2011 2012 2013 2014 2015 C1 (亿元) 46 57.5 74.7 94.3 261.5 472.5 C2 (%) 0.60 0.67 0.78 0.92 2.56 3.89 C3 (%) 0.61 0.66 0.72 0.79 0.80 0.84 C4 (亿) 4.57 5.13 5.64 6.18 6.49 6.88 C5 (元/月) 7581 6443 5606 6279 7877 98467 C6 (个) 484777 630211 743650 832888 931304 927149 C7 (万个) 12839 15407 17873 21269 23706 22563 C8 (万个) 865.6 774.8 1341.2 1843.6 2059.6 3101.4 C9 (万个) 6000806 8658229.8 12274681.7 15004076.3 18991864.9 21229622.4 C10 (%) 13.9 15.2 15.4 14.6 24.4 30.8 C11 (%) 34.3 38.3 42.1 45.8 47.9 50.3 表3. 餐饮业电子商务指数指标数据 Table 4 Standard value of e-commerce index of catering industr 年份 指标 2010 2011 2012 2013 2014 2015 C1 0.097 0.122 0.158 0.200 0.553 1.000 C2 0.154 0.172 0.201 0.237 0.658 1.000 C3 0.726 0.786 0.857 0.940 0.952 1.000 C4 0.664 0.746 0.820 0.898 0.943 1.000 C5 0.770 0.654 0.569 0.638 0.800 1.000 C6 0.521 0.677 0.799 0.894 1.000 0.996 C7 0.542 0.650 0.754 0.897 1.000 0.952 C8 0.279 0.250 0.432 0.594 0.664 1.000 C9 0.283 0.408 0.578 0.707 0.895 1.000 C10 0.451 0.494 0.500 0.474 0.792 1.000 C11 0.682 0.761 0.837 0.911 0.952 1.000 表4. 餐饮业电子商务指数指标标准值 2.3.3. 确定权重 本节利用熵值法进行赋权。首先，对表4中标准化结果进行归一化： 其中 即为第 个指标在第 年归一化后的值，计算结果如表5所示。 其次，对表5的数据求熵： Table 5 Normalization result of e-commerce index of catering industr 年份 指标 2010 2011 2012 2013 2014 2015 C1 0.046 0.057 0.074 0.094 0.260 0.469 C2 0.064 0.071 0.083 0.098 0.272 0.413 C3 0.138 0.149 0.163 0.179 0.181 0.190 C4 0.131 0.147 0.162 0.177 0.186 0.197 C5 0.174 0.148 0.128 0.144 0.181 0.226 C6 0.107 0.139 0.163 0.183 0.205 0.204 C7 0.113 0.136 0.157 0.187 0.209 0.199 C8 0.087 0.078 0.134 0.185 0.206 0.311 C9 0.073 0.105 0.149 0.183 0.231 0.258 C10 0.122 0.133 0.135 0.128 0.213 0.269 C11 0.133 0.148 0.163 0.177 0.185 0.194 表5. 餐饮业电子商务指数指标归一化结果 其中 代表第 年份的熵值，计算结果如表6所示。 最后，通过公式计算权重， 其中 代表权重， 由 得到。计算结果如表7所示。 2.3.4. 合成电子商务指数 采用线性加权方法合成电子商务指数。通过上面计算，得到了权重 和标准化后的指标值 ，理 由公式 得到最终的餐饮业电子商务指数 ，结果如表8所示。