網絡商品區域分布研究

任杰+趙冬梅+羅歡

內容摘要：網絡商品區域分布是信息時代下經濟活動的空間表現形式。本文通過多元線性回歸模型，利用2012年統計年鑒以及淘寶網絡平臺相關數據，分析表征網絡商品區域分布的重要因子，主要包括信息傳輸計算機服務投資、批發企業交易額，在此基礎上提出了合理分布淘寶網絡商品，提高網絡商家的經營利潤，進而優化我國電子商務均衡發展的思路和建議。

關鍵詞：淘寶網 網絡商品 區域分布 多元線性回歸

網絡商品是電子商務的重要依托，其區位分布不僅能體現區域內電子商務的均衡度，而且能為區域內部的商品流通進行有效的調節和有序的選擇其合適的經濟活動的一種形式。現階段我國將網絡商品區位性與區域組織相聯系的宏觀研究還處于摸索時期。基于此，本文以淘寶網為例，借助淘寶網絡平臺的相關數據對該網站商品的區域分布進行分析，意在揭示網絡商品的區位對區域組織的影響力。

研究現狀

目前針對網絡購物的研究大多是集中在網絡購物行為的影響因素、信用評價機制等視角上，對網絡商品區域分布的研究并不多見。Kenji Hashimoto等（2002）將信息網絡的虛擬空間與其實際地理位置結合起來進行分析。王蕾（2008）首次從省域層次對淘寶網絡店鋪的分布情況進行了實證分析，并對影響區域布局的相關因素進行了歸納，包括經濟發達程度、貨源地、交通便捷性等；楊麗花（2011）在相關研究中分析了領域設施對C2C實體店鋪在城市中空間區位選擇的影響，認為除了傳統的傳輸網絡、貨源供給、市場集聚因素外，技術勞動力因素、信任因素成為電子商務區位選擇的主流；王賢文（2011）研究結果表明經濟發展程度越高、物流業越發達的地區越容易積聚大量的網絡店鋪以及網絡商品。

前人的研究結論多是通過對數據的描述得來，但是經濟發達程度、物流發達水平、貨源充足程度以及教育水平等影響網絡商品區域分布的因素應該用什么數據來表現以及說明還是模糊的，這正是本文嘗試的方向。

變量選取與模型設立

相關研究表明，網絡商品區域分布的影響因素主要包括經濟發達程度、物流發達水平、貨源充足程度以及教育水平，本文結合現有數據選取表征經濟發達程度的指標有生產總值（X1）、第三產業總值（X2）；表征物流發達水平的指標有快遞從業人員（X3）；表征貨源從組程度的指標有批發企業數（X4）、批發企業交易額（X5）；表征教育水平的指標有上網人數（X6）、信息傳輸計算機服務投資（X7）、教育投資（X8）。把淘寶平臺商品數（y）作為因變量，建立的多元線性回歸模型如下：

Y=β0+β0 X1+β0 X2+β0 X3+β0 X4+β0 X5+β0 X6+β0 X7+β0 X8+ε

數據來源與統計分析

（一）數據來源

本文中31個省（直轄市）的淘寶商品數據來源于淘寶平臺，利用淘寶高級搜索得來。自變量數據來源于中國統計年鑒（2012年），整理后的數據參見附錄。

（二）統計分析

1.相關性分析。首先分析因變量與各自變量之間的相關關系，通過相關關系的分析整理可知，商品數與第三產業總值、快遞從業人員、批發企業個數、批發企業交易額、上網人數、信息傳輸計算機服務投資、生產總值這7個自變量的相關系數都超過0.5，均在0.01水平（雙側）上顯著相關，說明相關性強；商品數與教育投資在0.05水平上顯著相關，但是相關系數為0.398，相對于其他自變量而言，與因變量的相關性弱。

2.逐步回歸。由表1可知，自變量之間相關系數普遍高于0.5，說明自變量之間的相關性強，為了盡量避免多重共線性對回歸模型的影響，本文采用逐步回歸的方式進行自變量的選取。

首先將與因變量相關性最強的自變量，引入線性回歸模型，構造一元線性方程。查表1可知，與商品數相關性最強的自變量是信息傳輸計算機服務投資（X7），兩者的相關系數為0.736，構造的一元線性方程如下：

y=-3301.989+78.435 X7

調整后的R2為0.562，F值為34.323，t值為5.859，該方程通過F檢驗和t檢驗。

然后再按相關性強弱引入第二個自變量，查表可以應該引入批發企業交易額（X5），兩者的相關系數為0.715，構造的多元線性回歸方程如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

調整后的R2為0.591，F值為22.689，X7系數的t檢驗值為2.799，X5系數的t檢驗值為2.367，該方程通過F檢驗和t檢驗。

再試著引入第三產業總值（X2），構造的多元線性回歸方程如下：

y=-3265.156+58.271 X7 +0.203 X2

調整后的R2為0.522，F值為17.356，X7系數的t檢驗值為2.134，X5系數的t檢驗值為0.848，該方程通過F檢驗，X7系數通過t檢驗，而X5系數的t未通過t檢驗。

再試著引入批發企業個數（X4），構造的多元線性回歸方程如下：

y=-2940.136+55.188 X7 +0.589 X4

調整后的R2為0.537，F值為18.392，X7系數的t檢驗值為2.470，X4系數的t檢驗值為1.292，該方程通過F檢驗，X7系數通過t檢驗，而X4系數的t未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入上網人數（X6）、快遞從業人員（X3）、生產總值（X1）、教育投資（X8），通過比較R2值的大小，0.591>0.537>0.522>…，可知第二個引入回歸模型的自變量為批發企業交易額（X5）。

然后再按相關性強弱引入第三個自變量，查表可以應該引入第三產業總值（X2），構造的多元線性回歸方程如下：

y=-2960.855+52.532 X7+01 X5-0.46 X2endprint

調整后的R2為0.577，F值為14.615，X7系數的t檢驗值為2.034，X5系數的t檢驗值為2.152，X2系數的t檢驗值為-0.183，該方程通過F檢驗，X7 和X5的系數通過t檢驗，X2的系數未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入批發企業個數（X4）、上網人數（X6）、快遞從業人員（X3）、生產總值（X1）、教育投資（X8），綜合比較R2值大小，以及回歸方程是否通過F檢驗，回歸系數是否通過t檢驗，可知最優的回歸模型如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

該模型共引入兩個自變量，分別是信息傳輸計算機服務投資（X7）、批發企業交易額（X5）。

通過計算，回歸平方和為5.407E8，殘差平方和為3.336E8，表明自變量可以在很大程度上解釋因變量。

由于在引入變量的過程中采用了逐步回歸的方法，所以很大程度上避免了多重共線性情況，回歸結果顯示兩個自變量X7、X5容差均為0.502，VIF均為1.991，表明多重共線性的程度較小（見表2）。

3.殘差分析。在回歸模型的分析中，假定ε是期望值為0，方差相等且服從正態分布的一個隨機變量。如果此假定不成立，后面的分析都有問題，因此有必要進行方差分析來確定有關ε的假定是否成立。殘差分析包括以下幾部分：

殘差是否服從均值為零的正態性。由圖1可知，標準化殘差符合正態分布的假設。

殘差的獨立性分析。由表3可知，DW值為2.141，接近于2，可以認為該模型不存在自相關情況。

異方差分析。由圖2可知，隨著因變量的增加，殘差有所波動，但是整體而言，基本上符合回歸分析中方差企業的假設。

模型解釋與研究結論

從回歸模型中留下的自變量可知，表征淘寶商品數區域分布的主要指標為信息傳輸計算機服務投資、批發企業交易額。此結果表明，與國外相比，我國的互聯網發展和普及程度較弱，從而導致我國消費者擁有的計算機網絡經驗和知識也相對較少，因此網絡購物中的計算機服務投資是影響我國消費者網絡購物行為的重要因素。網絡購物的優勢是為消費者提供便捷的購買方式，但網絡購物涉及到商品的信息搜集、訂購、付款等一系列程序，每個程序又有相應的操作流程和方法，對于網絡經驗較少的消費者會產生一種挫敗感，從而放棄選擇網絡購買，因此本研究認為，我國的購買網站應該為消費者提供簡單、易學易懂、易操作的購買流程，減少消費者的挫敗感，提高消費者對網絡購買的易用認知水平，以降低消費者購買所花費的時間并以減少消費者所做的努力為首要目標。批發企業交易額越大意味著該區域的批發市場越活躍，貨源越充足，物流越發達，就會有更多的人在淘寶開店，自然商品數就越多，表明我國電子商務發展和當地的經濟發達程度非常相關。

綜上所述，通過理論及實證研究表明影響淘寶網絡商品區域分布的影響因素主要有地區經濟發達程度、物流發達水平、貨源充足程度以及教育水平等，而主要表征網絡商品區域分布的指標為信息傳輸計算機服務投資和批發企業交易額。

參考文獻：

1.王賢文.中國C2C淘寶網絡店鋪的地理分布[J].地理科學進展，2011（11）

2.楊洋.基于回歸分析的科普網站空間分布差異研究[J].科技創新導報，2010

3.俞金國.電子商務空間分布特征分析—來自淘寶網的實證[J].經濟地理，2010（8）

4.周章偉.C2C電子商務模式下的網絡店鋪區域分布特征[J].熱帶地理，2011（1）

5.王蕾.C2C電子商務店鋪區域分析的實證研究[D].河北師范大學碩士學位論文，2008

6.郭呈全，陳希鎮.主成分回歸的SPSS實現[J].統計與決策，2011（5）endprint

調整后的R2為0.577，F值為14.615，X7系數的t檢驗值為2.034，X5系數的t檢驗值為2.152，X2系數的t檢驗值為-0.183，該方程通過F檢驗，X7 和X5的系數通過t檢驗，X2的系數未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入批發企業個數（X4）、上網人數（X6）、快遞從業人員（X3）、生產總值（X1）、教育投資（X8），綜合比較R2值大小，以及回歸方程是否通過F檢驗，回歸系數是否通過t檢驗，可知最優的回歸模型如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

該模型共引入兩個自變量，分別是信息傳輸計算機服務投資（X7）、批發企業交易額（X5）。

通過計算，回歸平方和為5.407E8，殘差平方和為3.336E8，表明自變量可以在很大程度上解釋因變量。

由于在引入變量的過程中采用了逐步回歸的方法，所以很大程度上避免了多重共線性情況，回歸結果顯示兩個自變量X7、X5容差均為0.502，VIF均為1.991，表明多重共線性的程度較小（見表2）。

3.殘差分析。在回歸模型的分析中，假定ε是期望值為0，方差相等且服從正態分布的一個隨機變量。如果此假定不成立，后面的分析都有問題，因此有必要進行方差分析來確定有關ε的假定是否成立。殘差分析包括以下幾部分：

殘差是否服從均值為零的正態性。由圖1可知，標準化殘差符合正態分布的假設。

殘差的獨立性分析。由表3可知，DW值為2.141，接近于2，可以認為該模型不存在自相關情況。

異方差分析。由圖2可知，隨著因變量的增加，殘差有所波動，但是整體而言，基本上符合回歸分析中方差企業的假設。

模型解釋與研究結論

從回歸模型中留下的自變量可知，表征淘寶商品數區域分布的主要指標為信息傳輸計算機服務投資、批發企業交易額。此結果表明，與國外相比，我國的互聯網發展和普及程度較弱，從而導致我國消費者擁有的計算機網絡經驗和知識也相對較少，因此網絡購物中的計算機服務投資是影響我國消費者網絡購物行為的重要因素。網絡購物的優勢是為消費者提供便捷的購買方式，但網絡購物涉及到商品的信息搜集、訂購、付款等一系列程序，每個程序又有相應的操作流程和方法，對于網絡經驗較少的消費者會產生一種挫敗感，從而放棄選擇網絡購買，因此本研究認為，我國的購買網站應該為消費者提供簡單、易學易懂、易操作的購買流程，減少消費者的挫敗感，提高消費者對網絡購買的易用認知水平，以降低消費者購買所花費的時間并以減少消費者所做的努力為首要目標。批發企業交易額越大意味著該區域的批發市場越活躍，貨源越充足，物流越發達，就會有更多的人在淘寶開店，自然商品數就越多，表明我國電子商務發展和當地的經濟發達程度非常相關。

綜上所述，通過理論及實證研究表明影響淘寶網絡商品區域分布的影響因素主要有地區經濟發達程度、物流發達水平、貨源充足程度以及教育水平等，而主要表征網絡商品區域分布的指標為信息傳輸計算機服務投資和批發企業交易額。

參考文獻：

1.王賢文.中國C2C淘寶網絡店鋪的地理分布[J].地理科學進展，2011（11）

2.楊洋.基于回歸分析的科普網站空間分布差異研究[J].科技創新導報，2010

3.俞金國.電子商務空間分布特征分析—來自淘寶網的實證[J].經濟地理，2010（8）

4.周章偉.C2C電子商務模式下的網絡店鋪區域分布特征[J].熱帶地理，2011（1）

5.王蕾.C2C電子商務店鋪區域分析的實證研究[D].河北師范大學碩士學位論文，2008

6.郭呈全，陳希鎮.主成分回歸的SPSS實現[J].統計與決策，2011（5）endprint

調整后的R2為0.577，F值為14.615，X7系數的t檢驗值為2.034，X5系數的t檢驗值為2.152，X2系數的t檢驗值為-0.183，該方程通過F檢驗，X7 和X5的系數通過t檢驗，X2的系數未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入批發企業個數（X4）、上網人數（X6）、快遞從業人員（X3）、生產總值（X1）、教育投資（X8），綜合比較R2值大小，以及回歸方程是否通過F檢驗，回歸系數是否通過t檢驗，可知最優的回歸模型如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

該模型共引入兩個自變量，分別是信息傳輸計算機服務投資（X7）、批發企業交易額（X5）。

通過計算，回歸平方和為5.407E8，殘差平方和為3.336E8，表明自變量可以在很大程度上解釋因變量。

由于在引入變量的過程中采用了逐步回歸的方法，所以很大程度上避免了多重共線性情況，回歸結果顯示兩個自變量X7、X5容差均為0.502，VIF均為1.991，表明多重共線性的程度較小（見表2）。

3.殘差分析。在回歸模型的分析中，假定ε是期望值為0，方差相等且服從正態分布的一個隨機變量。如果此假定不成立，后面的分析都有問題，因此有必要進行方差分析來確定有關ε的假定是否成立。殘差分析包括以下幾部分：

殘差是否服從均值為零的正態性。由圖1可知，標準化殘差符合正態分布的假設。

殘差的獨立性分析。由表3可知，DW值為2.141，接近于2，可以認為該模型不存在自相關情況。

異方差分析。由圖2可知，隨著因變量的增加，殘差有所波動，但是整體而言，基本上符合回歸分析中方差企業的假設。

模型解釋與研究結論

從回歸模型中留下的自變量可知，表征淘寶商品數區域分布的主要指標為信息傳輸計算機服務投資、批發企業交易額。此結果表明，與國外相比，我國的互聯網發展和普及程度較弱，從而導致我國消費者擁有的計算機網絡經驗和知識也相對較少，因此網絡購物中的計算機服務投資是影響我國消費者網絡購物行為的重要因素。網絡購物的優勢是為消費者提供便捷的購買方式，但網絡購物涉及到商品的信息搜集、訂購、付款等一系列程序，每個程序又有相應的操作流程和方法，對于網絡經驗較少的消費者會產生一種挫敗感，從而放棄選擇網絡購買，因此本研究認為，我國的購買網站應該為消費者提供簡單、易學易懂、易操作的購買流程，減少消費者的挫敗感，提高消費者對網絡購買的易用認知水平，以降低消費者購買所花費的時間并以減少消費者所做的努力為首要目標。批發企業交易額越大意味著該區域的批發市場越活躍，貨源越充足，物流越發達，就會有更多的人在淘寶開店，自然商品數就越多，表明我國電子商務發展和當地的經濟發達程度非常相關。

綜上所述，通過理論及實證研究表明影響淘寶網絡商品區域分布的影響因素主要有地區經濟發達程度、物流發達水平、貨源充足程度以及教育水平等，而主要表征網絡商品區域分布的指標為信息傳輸計算機服務投資和批發企業交易額。

參考文獻：

1.王賢文.中國C2C淘寶網絡店鋪的地理分布[J].地理科學進展，2011（11）

2.楊洋.基于回歸分析的科普網站空間分布差異研究[J].科技創新導報，2010

3.俞金國.電子商務空間分布特征分析—來自淘寶網的實證[J].經濟地理，2010（8）

4.周章偉.C2C電子商務模式下的網絡店鋪區域分布特征[J].熱帶地理，2011（1）

5.王蕾.C2C電子商務店鋪區域分析的實證研究[D].河北師范大學碩士學位論文，2008

6.郭呈全，陳希鎮.主成分回歸的SPSS實現[J].統計與決策，2011（5）endprint