王引弟　呼和

摘 要：本研究基于中國最大的C2C電子商務(wù)網(wǎng)站——淘寶網(wǎng)的數(shù)據(jù)，以全國31個(gè)省自治區(qū)直轄市（包括中國大陸22個(gè)省、5個(gè)自治區(qū)，4個(gè)直轄市）為研究對象，利用ArcGIS10.0工具并基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，從省域?qū)哟螌χ袊鳦2C電子商務(wù)發(fā)展的影響因素進(jìn)行空間回歸分析，以及對淘寶網(wǎng)的特產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)店鋪進(jìn)行地理分布的實(shí)證研究。研究結(jié)果表明，中國的C2C電子商務(wù)發(fā)展和當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度非常相關(guān)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度越高、物流業(yè)越發(fā)達(dá)的地區(qū)，其C2C淘寶網(wǎng)特產(chǎn)店鋪數(shù)量越多。

關(guān)鍵詞：C2C 電子商務(wù) 區(qū)位分析 電子商鋪 數(shù)據(jù)分析

一、引言

電子商務(wù)，Electronic Commerce，簡稱EC，通常是指是在全球各地廣泛的商業(yè)貿(mào)易活動(dòng)中，在因特網(wǎng)開放的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，基于瀏覽器、服務(wù)器應(yīng)用方式，買賣雙方不謀面地進(jìn)行各種商貿(mào)活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者的網(wǎng)上購物、商戶之間的網(wǎng)上交易和在線電子支付以及各種商務(wù)活動(dòng)、交易活動(dòng)、金融活動(dòng)和相關(guān)的綜合服務(wù)活動(dòng)的一種新型的商業(yè)運(yùn)營模式，是以電子為手段、以商務(wù)為目的的一種現(xiàn)實(shí)很常見的商務(wù)行為。

本文以人們熟知的淘寶為例進(jìn)行研究。淘寶網(wǎng)是一個(gè)虛擬網(wǎng)，亞洲最大網(wǎng)絡(luò)零售商圈，致力于打造全球首選網(wǎng)絡(luò)零售商圈，由阿里巴巴集團(tuán)于 2003 年5 月 10 日投資創(chuàng)辦。目前，淘寶網(wǎng)業(yè)務(wù)主要是C2C（Customer to Customer）。淘寶店鋪眾多，分布廣泛，研究淘寶店鋪的結(jié)構(gòu)對中國網(wǎng)絡(luò)銷售具有重要意義，對于中國網(wǎng)絡(luò)店鋪調(diào)整具有重要作用。

網(wǎng)絡(luò)銷售可以說是時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物，相比于實(shí)體店鋪，電子商務(wù)市場較低的進(jìn)入障礙、較低的管理成本和更方便的市場信息獲取性為所有的市場參與者提供了平等的機(jī)會(huì)。而且，網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的自動(dòng)搜索功能和分類技術(shù)獲取信息使電子商務(wù)市場信息的種類更多、效率更高、成本更低，具有低廉的交易成本。聚諸多優(yōu)點(diǎn)于一身的網(wǎng)上淘寶方式無怪乎會(huì)成為商家的新寵。那么，電商分布與地理空間的分布有什么樣的關(guān)系，這需要我們運(yùn)用實(shí)證研究進(jìn)行分析。

二、研究現(xiàn)狀及文獻(xiàn)綜述

（一）傳統(tǒng)實(shí)體店鋪的區(qū)位理論

國內(nèi)外來自經(jīng)濟(jì)學(xué)、地理學(xué)、社會(huì)學(xué)等各領(lǐng)域的學(xué)者從各自學(xué)科的角度對城市商業(yè)區(qū)位理論作了大量研究，形成了城市經(jīng)濟(jì)學(xué)、中心地方論、空間相互作用理論、生態(tài)學(xué)、城市規(guī)劃學(xué)科理論以及消費(fèi)者決策形成過程等多種理論。方遠(yuǎn)平等總結(jié)了1980年以來中國城市商業(yè)區(qū)位研究的進(jìn)展，并對信息化背景下城市商業(yè)區(qū)位研究新領(lǐng)域進(jìn)行了概述。一些學(xué)者針對地域的具體情況進(jìn)行了區(qū)位理論的研究，如城市的商業(yè)中心區(qū)位研究、文化產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展環(huán)境和影響因素等。這些理論和實(shí)證研究表明，在傳統(tǒng)商業(yè)和服務(wù)業(yè)空間布局中，區(qū)位和環(huán)境是最重要的影響因素。

周長輝曾指出，企業(yè)對外直接投資需要具備如下三大條件：第一個(gè)條件是企業(yè)所擁有的具有獨(dú)占性的競爭優(yōu)勢，即所謂的所有權(quán)優(yōu)勢；第二個(gè)條件是內(nèi)部化，即要在各種市場進(jìn)入模式中進(jìn)行選擇；第三個(gè)條件是區(qū)位優(yōu)勢。從國家和地區(qū)的層面看，區(qū)位優(yōu)勢包含多方面的因素，如市場大小、增長趨勢、傭工成本、交通便利、稅收制度、政治風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、文化差異、制度差異和政府政策等。毫無疑問，傳統(tǒng)店鋪的分布與區(qū)位有很大聯(lián)系，那么電商的分布是否與區(qū)位也有關(guān)系呢？

（二）淘寶特產(chǎn)店鋪的區(qū)位分布研究

淘寶網(wǎng)作為電子商務(wù)網(wǎng)的龍頭，以前人們對淘寶網(wǎng)的研究注意集中在電子商務(wù)交易過程，或者從客戶關(guān)系管理（CRM）角度分析淘寶網(wǎng)的客戶關(guān)系管理模式。但是隨著網(wǎng)上購物的興起，淘寶網(wǎng)的交易量和網(wǎng)內(nèi)商鋪的數(shù)量正在飛速的增長，應(yīng)用一般性的分析方法很難分析這種海量的數(shù)據(jù)，人們開始關(guān)注電子商鋪的區(qū)位研究。本文應(yīng)用ArcGIS工具并基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和描述統(tǒng)計(jì)，從省域?qū)哟螌χ袊鳦2C電子商務(wù)發(fā)展的影響因素進(jìn)行空間回歸分析，以及對淘寶網(wǎng)的特產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)店鋪進(jìn)行地理分布的實(shí)證研究。

從目前研究文獻(xiàn)來看，國內(nèi)關(guān)于電子商鋪的研究還是比較少的。路紫、樊莉莉（2005）以樂游戶外運(yùn)動(dòng)俱樂部旅游網(wǎng)站為例，研究了中小型旅游網(wǎng)站的區(qū)位問題，提出自我依托類型的旅游網(wǎng)站因?yàn)椴豢赡苊撾x物質(zhì)性的流動(dòng)而最終也要依賴于區(qū)位，一個(gè)使用者滿意的電子供需服務(wù)平臺(tái)應(yīng)包括服務(wù)空間、服務(wù)過程和合作者三個(gè)基本要素。俞金國等以淘寶網(wǎng)為例，利用變異系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差、 電子商鋪指數(shù)等多項(xiàng)指標(biāo)分析我國淘寶網(wǎng)上電子商鋪的空間分布特征。曾思敏、陳忠暖意以淘寶數(shù)據(jù)為例，基于微觀互聯(lián)網(wǎng)對電子商品的區(qū)位取向進(jìn)行實(shí)證研究。路紫、李曉楠、楊麗花、楊東、鄧麗麗采用一套基于鄰域設(shè)施的模糊區(qū)位取向方法和模糊多屬性決策方法，針對中國北京、上海、深圳、天津4城市淘寶網(wǎng)站6大商品類別網(wǎng)絡(luò)店鋪的空間集聚情況，通過其所屬的完全、重疊、過渡和不完全4種區(qū)位類型，揭示區(qū)位取向的傾向性特征和信息時(shí)代區(qū)位影響因素的變化，并進(jìn)一步探討區(qū)位取向明顯的數(shù)碼類別商品的網(wǎng)絡(luò)店鋪的最優(yōu)區(qū)位地選擇。還有王賢文、徐申萌先后對淘寶店鋪的分布進(jìn)行了區(qū)位四位分布以及空間分布研究。

三、數(shù)據(jù)來源及分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文所需的數(shù)據(jù)主要來自于網(wǎng)絡(luò)索引的數(shù)據(jù)資料，主要數(shù)據(jù)有淘寶特產(chǎn)店鋪在各個(gè)省自治區(qū)（港澳臺(tái)地區(qū)除外）的店鋪數(shù)量，進(jìn)入淘寶網(wǎng)站搜索關(guān)于特產(chǎn)的店鋪，檢索時(shí)間是2012年10月4日。GDP、消費(fèi)支出等數(shù)據(jù)來源于中國國家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)年鑒，與excel建立鏈接獲得所需數(shù)據(jù)，檢索時(shí)間是2012年11月1日。

（二）數(shù)據(jù)獲得

依據(jù)中國地圖的行政區(qū)域劃分，對31個(gè)省自治區(qū)直轄市（除港澳臺(tái)地區(qū)）的特產(chǎn)店鋪的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集。

利用淘寶網(wǎng)站，對其中特產(chǎn)店鋪的數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，發(fā)現(xiàn)全國特產(chǎn)店鋪?zhàn)疃嗟氖∽灾螀^(qū)直轄市是浙江省，共有4264家；最少的省自治區(qū)直轄市是西藏自治區(qū)，擁有店鋪165家；各個(gè)省自治區(qū)直轄市擁有店鋪的總數(shù)為35871家，平均數(shù)位1158家。

（三）數(shù)據(jù)分析與描述統(tǒng)計(jì)

基于對淘寶網(wǎng)收集到的特產(chǎn)店鋪個(gè)數(shù)，對所有特產(chǎn)店鋪數(shù)運(yùn)用描述統(tǒng)計(jì)的方法進(jìn)行分析。依據(jù)描述統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可知，31個(gè)省自治區(qū)直轄市總共設(shè)立特產(chǎn)電子商鋪的數(shù)量是35871，平均店家數(shù)量大約是1158家。其中擁有特產(chǎn)電子商鋪?zhàn)疃嗟氖钦憬?，?264家；擁有特產(chǎn)電子商鋪?zhàn)钌俚氖俏鞑夭刈遄灾螀^(qū)，有165家特產(chǎn)電子商鋪。內(nèi)蒙古自治區(qū)擁有的特產(chǎn)電子商鋪數(shù)量是858家，處于平均值之下，中位數(shù)之前，說明內(nèi)蒙古自治區(qū)特產(chǎn)電子商鋪還比較少。

四、淘寶特產(chǎn)店鋪的空間分析

傳統(tǒng)店鋪的分布都是依托于地理位置，尋找店鋪的一個(gè)重要因素就是地理位置，那么淘寶特產(chǎn)店鋪——基于微觀虛擬網(wǎng)絡(luò)的電子商鋪，它的分布是否會(huì)受到空間地理位置的影響呢？

（一）省域?qū)哟畏植?/p>

進(jìn)入ArcGIS10.0中國地圖數(shù)據(jù)庫，將31個(gè)省自治區(qū)特產(chǎn)店鋪的數(shù)據(jù)導(dǎo)入ArcGIS10.0中國地圖數(shù)據(jù)庫與之建立聯(lián)系并進(jìn)行相關(guān)性分析。

將收集到的特產(chǎn)店鋪數(shù)量的數(shù)據(jù)標(biāo)注到各省份并進(jìn)行密點(diǎn)分析和比例分析，得到如圖1、2，從圖中可以看出，8個(gè)擁有特產(chǎn)電子商鋪?zhàn)疃嗟氖∽灾螀^(qū)直轄市有6家（浙江省、廣東省、江蘇、山東、福建省、上海市），也就是75%的在沿海城市。東部沿海地區(qū)的點(diǎn)密集度高，比例高，特產(chǎn)店鋪數(shù)量明顯多于西部地區(qū)，西部地區(qū)店鋪數(shù)量位于前8的有新疆和四川。

（二）特產(chǎn)店鋪的空間回歸分析

電子商務(wù)的發(fā)展是以網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)的，電子商鋪的建立也需要網(wǎng)絡(luò)的支撐，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和技術(shù)人才的投入，所以本文想應(yīng)用空間回歸分析了解特產(chǎn)電子商鋪的發(fā)展是否與該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、消費(fèi)支出水平、人口數(shù)量以及受教育人口數(shù)量有關(guān)系，這里所說的關(guān)系是線性關(guān)系和線性相關(guān)性。

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展對特產(chǎn)店鋪發(fā)展的影響

將收集到的特產(chǎn)電子商鋪的各省自治區(qū)直轄市的店鋪數(shù)量和GDP數(shù)據(jù)錄入excel分析工具中，利用工具中的數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行分析，并以店鋪數(shù)量為因變量，以GDP為自變量，最后輸出如下表3、4、5。

由上表可以知道相關(guān)系數(shù)是0.76，表現(xiàn)為顯著，說明GDP與特產(chǎn)店鋪顯著相關(guān)，且表現(xiàn)為正相關(guān)，GDP高的省自治區(qū)直轄市，它的特產(chǎn)電子商鋪的數(shù)量也比較多，而且說明GDP可以解釋76%的特產(chǎn)店鋪的增長。

根據(jù)上表可知，自變量的P值（P-value）1.2759E-06小于顯著性水平0.05，同樣可以說明GDP對特產(chǎn)電子商品的分布影響很顯著。

2.人口數(shù)量對特產(chǎn)電子商鋪分布的影響

在當(dāng)前市場經(jīng)濟(jì)條件下，每一種產(chǎn)品都是以市場為導(dǎo)向的，企業(yè)制造的產(chǎn)品必須滿足消費(fèi)者的需求，那么人口的數(shù)量是否會(huì)影響特產(chǎn)電子商鋪的數(shù)量呢？

將收集到的特產(chǎn)電子商鋪的各省自治區(qū)直轄市的店鋪數(shù)量和人口數(shù)量數(shù)據(jù)錄入excel辦公軟件中，利用工具中的數(shù)據(jù)分析進(jìn)行分析，并以各省自治區(qū)直轄市淘寶特產(chǎn)店鋪數(shù)量作為因變量，人口數(shù)量作為自變量，利用excel進(jìn)行回歸分析得到表6、表7、表8。

由表6可以知道相關(guān)系數(shù)是0.59，表現(xiàn)為中度相關(guān)，說明人口數(shù)量對特產(chǎn)店鋪有影響，隨著人口數(shù)量的增加特產(chǎn)店鋪的數(shù)量也相應(yīng)有一定程度的增加。

根據(jù)表8可知，自變量的P值（P-value）0.000558小于顯著性水平0.05，同樣可以說明GDP對特產(chǎn)電子商品的分布影響很顯著。

五、結(jié)語

本文通過區(qū)位分析和數(shù)據(jù)分析等得到的結(jié)論是，中國的C2C電子商務(wù)發(fā)展迅速，且其發(fā)展程度與各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度非常相關(guān)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高的地區(qū)，特產(chǎn)淘寶店鋪分布越密集。

建立在虛擬網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上的特產(chǎn)電子商鋪的分布與地理位置有關(guān)系，且東部沿海地區(qū)的電子商鋪分布較密集，東部地區(qū)，尤其是以上海和杭州為核心的長江三角洲地區(qū)、以及以廣州和深圳為核心的珠江三角洲地區(qū)，特產(chǎn)電子商鋪很多。中部、西部地區(qū)呈現(xiàn)逐漸降低的趨勢。

基于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基礎(chǔ)對其進(jìn)行空間數(shù)據(jù)分析，可以說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對指標(biāo)對特產(chǎn)電子商鋪的影響顯著，且越是發(fā)達(dá)的地區(qū)特產(chǎn)電子商鋪越是集中，人口數(shù)量越多。

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性和分析工具的有限性，本文還存在一些不足之處，例如沒有對民族風(fēng)俗習(xí)慣和地域特色進(jìn)行了解和分析，在以后的調(diào)查研究中會(huì)不斷完善。

責(zé)任編輯：曉途