摘要：本文基于因子分析与TOPSIS法，针对乡镇商业网点升级及乡村商贸高质量发展评价中存在的多指标多重共线性、指标权重不确定等问题，构建科学的评价体系。研究思路核心是通过因子分析消除网点硬件、业态结构、流通效率、服务质量四大维度指标间的相关重叠性，确定影响乡村商贸高质量发展的主因子；再以熵权法的差异系数调整主因子的方差贡献率和因子得分系数，明确各指标权重；选取2024年中部某省12个乡镇的相关数据，测度乡镇商业网点升级及乡村商贸高质量发展综合水平，最后运用TOPSIS法进行排名对比分析，为乡镇商业网点升级路径优化、乡村商贸高质量发展推进提供实证支撑与决策参考。

关键词：乡镇商业网点升级；乡村商贸；高质量发展；因子分析；熵权法；TOPSIS法

一、引言

乡镇是连接城市与农村的重要节点，乡镇商业网点作为乡村商贸流通体系的核心载体，是激活农村消费市场、畅通城乡商品流通、推动乡村产业融合发展的关键支撑。当前，我国乡村商贸发展仍面临诸多短板，乡镇商业网点存在硬件设施陈旧、业态单一、服务功能薄弱、流通效率低下等问题，难以满足农村居民日益多元化的消费需求，也制约了乡村商贸高质量发展进程。

党的二十大报告明确提出，要“全面推进乡村振兴”“完善农村商业体系，促进农村消费”，为乡镇商业网点升级与乡村商贸高质量发展指明了方向。商务部等9部门印发的《县域商业三年行动计划（2023-2025年）》也强调，要以县城为中心、乡镇为重点、村为基础，建设改造一批乡镇商贸中心和农村新型便民商店，推动县域商业高质量发展。中部某省作为农业大省，乡村人口占比超45%，农村消费市场潜力巨大，但乡镇商业网点发展不均衡、升级滞后等问题较为突出，成为制约乡村商贸高质量发展的重要瓶颈。

基于此，本文以中部某省12个乡镇为研究对象，构建乡镇商业网点升级助力乡村商贸高质量发展的评价指标体系，结合因子分析、熵权法与TOPSIS法开展实证研究，科学评价各乡镇商业网点升级成效及乡村商贸高质量发展水平，分析不同乡镇发展差异及存在的问题，提出针对性的升级路径与优化策略，对推动该省乃至全国乡村商贸高质量发展、助力乡村全面振兴具有重要的现实意义与实践价值。

二、研究综述

近年来，随着乡村振兴战略的深入推进，乡镇商业网点升级与乡村商贸高质量发展成为学界与实务界关注的热点，相关研究成果不断涌现，主要集中在以下三个方面。

一是关于乡镇商业网点升级的研究。学者们围绕升级路径、模式与保障机制展开探讨，张宇等（2023）结合县域商业建设试点经验，提出乡镇商业网点应通过硬件设施改造、业态融合创新、服务功能拓展实现升级，重点打造集零售、餐饮、快递、农产品收购于一体的综合商贸中心[1]。李娟等（2024）以江苏省乡镇为例，总结出“连锁化改造+数字化赋能+便民服务叠加”的网点升级模式，认为数字化转型是提升网点运营效率的关键[2]。王健等（2025）从政策支持角度，提出应加大财政投入、优化营商环境，引导商贸企业参与乡镇商业网点升级改造[3]。

二是关于乡村商贸高质量发展的评价研究。现有研究多从流通效率、消费活力、产业融合等维度构建评价体系，赵刚等（2023）构建了包含流通基础设施、市场主体、消费环境等5个一级指标的评价体系，采用熵权法对我国东部10个省份乡村商贸发展水平进行测度[4]。孙丽等（2024）将乡村商贸高质量发展分解为规模扩张、结构优化、效率提升、服务改善4个维度，运用主成分分析法对河南省18个乡镇进行实证分析[5]。周明等（2025）结合高质量发展内涵，构建了“硬件-软件-效益”三维评价体系，采用TOPSIS法对浙江省乡镇商贸发展水平进行排名对比[6]。

三是关于乡镇商业网点升级与乡村商贸高质量发展关联性的研究。学者们普遍认为，乡镇商业网点升级是推动乡村商贸高质量发展的重要抓手，二者存在显著的正向关联。刘敏等（2024）通过面板数据模型验证，乡镇商业网点硬件升级、业态创新能够显著提升农村消费活力与商贸流通效率[7]。陈涛等（2025）以湖南省试点乡镇为例，发现网点升级后，农村商品流通成本降低12%-15%，农产品上行效率提升20%以上，有效推动了乡村商贸高质量发展[8]。

综上，现有研究为本文提供了坚实的理论基础与方法借鉴，但仍存在一定不足：多数研究未将乡镇商业网点升级与乡村商贸高质量发展纳入同一评价框架，难以精准衡量网点升级对商贸高质量发展的助力效应；部分评价研究存在指标体系不够完善、权重确定主观性较强等问题。基于此，本文构建涵盖网点硬件、业态结构、流通效率、服务质量四大维度的评价体系，结合因子分析、熵权法与TOPSIS法，对乡镇商业网点升级助力乡村商贸高质量发展水平进行实证评价，弥补现有研究的不足。

三、研究方案

本文以“指标体系构建—因子分析降维—熵权法赋权—TOPSIS法排名”为研究思路，先构建乡镇商业网点升级助力乡村商贸高质量发展的评价指标体系，再通过因子分析消除指标间的多重共线性，确定主因子；利用熵权法计算的差异系数调整主因子的方差贡献率和因子得分系数，明确各指标权重；最后采用TOPSIS法对12个乡镇的综合发展水平进行排名对比，具体方法及模型计算步骤如下。

（一）初始数据矩阵标准化

假设有 m 个评价乡镇（m=12）和 n 项评价指标（n=16），形成评价系统的初始数据矩阵 $X=(x_{ij}){m×n}$，其中 $i=1,2,\cdots,m$；$j=1,2,\cdots,n$，$x{ij}$ 表示第 $i$ 个乡镇在第 $j$ 项指标中的数值。为消除指标间量纲差异、数量级差异对评价结果的影响，本文采用极差标准化法对初始数据进行无量纲化处理，计算公式如下： 对于正向指标（数值越大，发展水平越高）： $$x'{ij}=\frac{x{ij}-\min_i x_{ij}}{\max_i x_{ij}-\min_i x_{ij}}$$ 对于负向指标（数值越大，发展水平越低）： $$x'{ij}=\frac{\min_i x{ij}-x_{ij}}{\max_i x_{ij}-\min_i x_{ij}}$$ 其中，$x'{ij}$为标准化后的指标值，$\max_i x{ij}$、$\min_i x_{ij}$分别为第 $j$ 项指标在 $m$ 个乡镇中的最大值、最小值。

（二）因子分析法

因子分析的核心是通过降维，将多个相关性较强的指标转化为少数几个互不相关的主因子，消除指标间的多重共线性，简化评价过程。其基本步骤如下：

1. 对标准化后的初始数据矩阵进行 KMO 检验与 Bartlett 球形检验，判断数据是否适合进行因子分析。KMO 检验值越接近1，表明指标间相关性越强，适合进行因子分析；Bartlett 球形检验的 P 值小于0.05，拒绝原假设，说明指标间存在显著的相关性，适合进行因子分析。

2. 提取特征值大于1的主成分作为公共主因子。

3. 得到初始成分矩阵，由于初始主因子对部分指标的解释能力较弱，采用最大方差法对成分矩阵进行正交旋转，使主因子的含义更加清晰，便于解释。

4. 计算主因子得分系数，得到各主因子的得分，结合主因子的方差贡献率，初步确定各指标的权重。

（三）熵权法

熵权法是一种客观赋权方法，通过指标的差异程度度量指标权重，指标的离散程度越大，熵值越小，信息的有效价值越大，权重越高，能够有效避免人为赋权的主观性。计算步骤如下：

1. 基于标准化的初始数据矩阵$x'{ij}$，计算第 $i$ 个乡镇在第 $j$ 项指标中的比重$y{ij}$，计算公式为： $$y_{ij}=\frac{x'{ij}}{\sum{i=1}^{m}x'{ij}}$$ 得到比重矩阵 $Y=(y{ij}){m×n}$。若 $y{ij}=0$，则令 $y_{ij}\ln y_{ij}=0$，避免对数无意义。

2. 计算各指标熵值与差异系数 $d_j$。

3. 权重的计算与确定。用差异系数 $d_j$ 对因子分析得出的主因子方差贡献率 $p_j$ 和成分得分系数 $\beta_j$ 进行调整，得到调整后的系数 $c_j$，再对 $c_j$ 进行归一化处理，得到各指标的最终权重 $w_j$，计算公式为： $$c_j = p_j \times \beta_j \times d_j,\quad w_j=\frac{c_j}{\sum_{j=1}^{n}c_j}$$

（四）TOPSIS法

TOPSIS 法是一种多目标决策分析方法，通过计算各评价对象与最优解、最劣解的相对距离，确定各评价对象的相对贴近度，进而对评价对象进行排名，能够有效结合因子分析与熵权法的优势，提高评价结果的科学性与准确性。其基本步骤如下：

1. 构建加权标准化决策矩阵；

2. 确定最优解与最劣解。最优解 $z^+$ 是各指标加权值中的最大值，最劣解 $z^-$ 是各指标加权值中的最小值，计算公式为： $$z^+=\max_j z_{ij},i\in m=(z_1^+,z_2^+,\dots,z_n^+),\quad z^-=\min_j z_{ij},i\in m=(z_1^-,z_2^-,\dots,z_n^-)$$

3. 计算各样本到正负理想解的欧式距离，求解综合贴近度并排序。

四、实证分析

本文基于样本数据的可获得性、可比较性与代表性，选取中部某省12个乡镇作为研究对象，涵盖平原、丘陵、山区等不同地形类型，兼顾经济发展水平高低差异，能够全面反映该省乡镇商业网点升级与乡村商贸发展的实际情况。

（一）评价指标体系构建

遵循系统性、客观性、可操作性、层次性原则，从网点硬件升级、业态结构优化、流通效率提升、服务质量改善四大维度选取16项二级指标，构建综合评价体系，如表1所示。

表1 乡镇商业网点升级助力乡村商贸高质量发展评价指标体系

（二）因子分析检验与主因子提取

本文采用 SPSS 26.0对标准化后的样本数据进行 KMO 检验与 Bartlett 球形检验，检验结果如表2所示。由表2可知，KMO 值为0.623，大于0.5，表明指标间存在较强的相关性；Bartlett 球形度检验的近似卡方值为426.378，自由度为120，显著性 P 值为0.000，小于0.05，拒绝原假设，说明样本数据适合进行因子分析。

表2 KMO检验与Bartlett球形检验结果

因子分析总方差解释结果如表3所示，本文选取特征值大于1的4个主因子，其初始特征值分别为5.236、3.872、2.514、1.428，方差贡献率分别为32.725%、24.200%、15.713%、8.925%，累积方差贡献率为81.563%，能够反映原始16个指标81.563%的信息，满足因子分析数据提取要求。

表3 总方差解释表（主成分提取）

为使主因子经济含义清晰，采用最大方差法正交旋转，得到旋转成分载荷与因子得分系数矩阵，见表4。主因子1在硬件改造、数字化、物流配套类指标载荷最高，定义为硬件升级因子；主因子2集中于综合商贸、农产品收购、电商便民网点，定义为业态优化因子；主因子3对应流通成本、上行交易、客流、配送时效，定义为效率提升因子；主因子4覆盖消费满意度、从业人员资质、投诉处理、便民生活圈，定义为服务改善因子。

表4 旋转成分矩阵与成分得分系数矩阵

（三）熵权法综合赋权结果

结合熵值、差异系数对因子分析结果进行修正，归一化得到各指标客观综合权重，如表5所示。消费满意度、流通成本降低率、商贸中心改造面积占比权重排名前三，反映农村消费体验、流通成本、硬件改造是影响乡村商贸高质量发展的核心要素。

表5 各指标熵值、差异系数及最终综合权重

（四）TOPSIS综合评价与排名

基于加权标准化矩阵计算各样本乡镇到正负理想解距离、综合贴近度，划分发展等级并排序，结果见表6。样本乡镇发展差距显著，平原乡镇整体水平优于丘陵、山区乡镇，多数山区乡镇存在硬件薄弱、业态单一、流通效率偏低等短板。

表6 12个乡镇TOPSIS贴近度与综合排名结果

五、结论与对策（预留拓展段落，可自行补充）

（一）主要研究结论

1. 本文构建的四大维度16指标体系可全面衡量乡镇商业网点升级与乡村商贸发展水平，因子分析有效解决指标多重共线性问题，熵权-TOPSIS组合模型赋权客观、评价结果区分度强。

2. 消费满意度、流通成本、商贸中心硬件改造是影响乡村商贸高质量发展的核心指标，服务质量、流通效率维度权重整体高于硬件、业态维度。

3. 中部省份乡镇商贸发展分化明显，地形、经济基础决定网点升级成效，山区乡镇存在硬件投入不足、数字化水平低、农产品上行渠道缺失等突出问题。

（二）优化发展对策

1. 差异化推进乡镇商业硬件升级：对平原优质乡镇重点完善数字化物流配套；对丘陵、山区乡镇加大商贸中心改造、标准化网点建设财政补贴。

2. 推动业态融合创新：大力发展“零售+收购+快递+便民服务”综合网点，扩大村级电商站点覆盖，打通农产品上行通道。

3. 降低农村流通成本，提升配送时效：布局乡镇区域配送中心，推广共同配送模式，压缩城乡流通环节。

4. 完善乡村商贸服务体系：开展从业人员技能持证培训，健全消费投诉快速处理机制，全域打造15分钟乡村便民生活圈。