我國電子商鋪空間分布的影響因素
——基于淘寶網電子商鋪的研究

董國芳，張曉芳

（河南大學經濟學院，河南開封475004）

我國電子商鋪空間分布的影響因素
——基于淘寶網電子商鋪的研究

董國芳，張曉芳

（河南大學經濟學院，河南開封475004）

結合我國電子商鋪的分布特征及新地理經濟學的相關理論，構造計量模型，并根據2003—2015年淘寶網的面板數據，實證分析我國不同區域電子商鋪分布的主要影響因素。研究發現，人力資本是決定電子商鋪分布的重要因素；政府對經濟的參與度和工業集中度對東西部電子商務發展的影響比較顯著，但因東西部處于不同的經濟發展階段，產生的作用也有所不同；本地市場需求規模對電子商鋪的分布在電子商鋪發展初期作用顯著；交通物流環境對中西部省份來說仍是一個比較重要的影響因素。因此，必須綜合考慮各種因素，一方面發展經濟，改善外部環境，如提升人力資本，完善交通、物流基礎設施等；另一方面盡可能地完善相關政策和制度，全面促進電子商務發展。

電子商務產業；電子商鋪；淘寶網；空間分布

隨著互聯網技術的高速發展，網上購物逐漸被廣大居民所接受，成為其日常生活的一部分。據統計，2015年中國網絡購物交易規模達到3.8萬億元，同比增長35.7%，占社會消費品零售總額的12.7%；網絡購物用戶規模達到4.6億人，占所有網民的67.4%①。由此可見，以網購為代表的電子商務產業的社會經濟影響力越來越大，并且已經成為國家重要的戰略性新興產業②。為了探究電子商務產業的發展規律，我們需要對電子商務的載體——電子商鋪的發展進行研究，電子商務主要是依托于發達的互聯網技術平臺進行交易，與傳統產業大不相同，那么電子商務產業的分布發展是否也存在集聚現象，受哪些因素的影響，這是值得探討的問題。本文根據收集的淘寶網數據實證分析我國電子商鋪區位分布的影響因素，并進一步為我國電子商務產業發展提供對策。

目前對電子商務產業區位分布的研究多基于地理學視角。國外方面，如安德魯（Andrew Currah）[1]對加拿大C2C電子商務的空間分布進行了研究；國內方面，王蕾[2]從省域層面對淘寶的電子店鋪分布情況進行了定量分析，并對影響區域布局的相關因素進行了歸納；俞金國等人[3]利用基尼系數等從省域層面對淘寶網的店鋪進行了測度，并對影響店鋪分布的因素做了簡單的回歸分析；浩飛龍等[4]以2015年6月阿里研究院提供的中國294個地級及以上城市的電子商務發展指數為基礎，運用空間分析法和多元線性回歸法，從省域和城市兩個層級分析電子商務發展水平的空間分布特征，并探討其影響因素。

關于電子商鋪空間分布影響因素的研究，目前國內外的研究都相對較少。對于已有的相關研究，筆者認為主要有兩點不足：一是數據不全面，僅僅基于C2C店鋪進行分析，并沒有對B2C模式的商鋪進行分析；二是都采用截面數據進行實證研究，忽略了時間趨勢這一重要特征。同時，在電子商務產業發展過程中政府也起著一定的積極作用，這在以往的研究中并沒有引起重視。因此，本文主要以淘寶網C2C及B2C兩種模式的電子商鋪區位分布為研究對象，采用面板數據進行實證分析，并特別關注政府參與度對電子商鋪分布的影響。

一、數據來源說明

中國電子商務研究中心監測數據顯示，2014年阿里巴巴零售平臺上約有700萬家電子商鋪，其中小微網商占大多數，一方面沒必要對同類網店都進行研究，另一方面基于全部網店的有效數據也難以獲取。而淘寶網是我國目前最大的B2C及C2C交易平臺，2014年成交額達2.3萬億元，在網絡購物整體市場中占比達到81.5%③，因此，淘寶網店的發展在很大程度上代表了我國電子商務產業的發展，故本文對淘寶網上的電子商鋪進行抽樣研究。本文選取淘寶網12個最熱門類目（女裝、男裝、童裝、女鞋、男鞋、童鞋、運動、戶外、箱包、數碼、日用、食品）皇冠以上的店鋪以及天貓店鋪作為樣本。皇冠以上店鋪是經過殘酷競爭留下的最具生命力的C2C店鋪，而代表B2C的天貓店鋪本身要求以企業性質進入，這兩類店鋪信譽度高、網絡交易量更大，具有更好的商業行為，其生命周期更穩定，更能代表地區電子商務發展水平，因此選擇這兩類具有代表性的電子商鋪進行研究。本文采用網絡爬蟲工具對淘寶網數據進行抓取，共抓取162 597家店鋪信息，店鋪信息包含有店鋪ID、店鋪名稱、店鋪主營類別、店鋪所屬行業、店鋪總銷量、店鋪當月銷量、店鋪好評率、物流服務、注冊時間，所在地市等信息，這些店鋪涉及31個省市區的344個城市，檢索時間為2016年3月15日至2016年5月25日。

二、我國電子商鋪的分布概況

根據已經獲取的電子商鋪數據，下面分省域和城市兩個層面來分析我國電子商鋪目前的分布概況。

（一）省域電子商鋪的分布現狀

表1統計了2015年淘寶網店鋪在我國大陸31個省市區的區域分布情況。從中可以發現，我國電子商鋪分布高度集中在東部沿海發達省份，沿海省份占全國份額的80.32%；東部、中部、西部④三個區域所占份額分別為87.88%，7.91%，4.21%。在對2003—2015年各省份電子商鋪的區域分布統計中發現，浙江、廣東、上海、江蘇、北京、福建、山東這七個省市雖然每年排名位次會發生改變，但一直牢牢占據前七位，2003年七省市電子商鋪占全國份額高達90.11%，2004年下降到86.75%，之后一直處于下降趨勢，但是下降的幅度小且平穩，從2006年的84.86%一直到2015的84.07%，很顯然，中西部地區的電子商鋪是相對增長的。

各省市區電商分布的變動趨勢帶給我們兩點啟示：一是我國東部沿海地區憑借其優越的綜合條件，如寬松的經濟發展政策、密集的工業集聚基地、高水平的人力資本以及發達的交通信息網絡等，電子商務目前已經處于穩態發展的階段；相比較而言，我國中、西部地區發展電子商鋪的外部環境與東部存在較大差距，還需進一步改善，因此電子商鋪的發展比較緩慢，并且基本處于較低的發展階段。二是我國電商的發展分布經歷了一個從集中到分散的過程，這是與東部地區良好的外部環境以及政府的扶持政策分不開的，首先在東部地區集中發展，中西部隨著知識傳播以及交通網絡的逐步完善，才逐漸開始發展電子商務產業。

（二）城市層面電子商鋪的分布現狀

表2列出了淘寶網2015年兩類店鋪在全國344個城市分布排名前50的城市。仔細分析不難發現，在城市層面，我國電子商鋪主要分布在經濟發展水平高的直轄市、省會城市、區域發達城市及制造業基地城市。根據這些城市的特征，我們將其分為兩類：第一類城市如北京、廣州、上海、深圳、杭州、南京等，這些城市具有人口密集、經濟發達、人力資本水平高、交通發達等特點，而這些也是影響電子商鋪發展的外在條件，因此這樣的城市網點集中分布率就高；第二類城市的主要特征是工業發達或者某一產業的制造基地，比如泉州、溫州、莆田都是著名的制鞋業基地，汕頭是玩具制造基地，東莞、寧波、中山是服飾制造基地，網店在這樣的城市分布集中率也比較高。浙江、廣東是制造業發達的省份，區域內集中了大量紡織、服飾、鞋業、電器等制造業，從表2中可以看出，有9個城市屬于浙江省、8個城市屬于廣東省，可見電子商鋪也往往會選擇在產地附近集中分布。

表2 2015年全國排名前50電子商鋪城市

三、計量模型構建

根據我國電子商鋪分布的特點以及新地理經濟學理論，我國電子商務的發展主要受政府參與度、人力資本、實體產業集中度、消費需求以及交通便利等因素的影響，因此本文選取以上幾個變量作為解釋變量構造計量模型，分析我國電子商鋪的發展。很顯然，電子商鋪的發展也受這些因素滯后期的影響，但我們關注的重點是各種因素對電子商鋪的影響，并不關注到底滯后多少期，因此基于分析的目的以及保留足夠的樣本數據兩個方面考慮，在建立模型時僅用滯后一期來表示。另外，筆者分別做了滯后一期、二期的回歸分析，結果也基本一致。故構造計量模型如下：

i：表示不同的省份。

t：表示不同的年份。

shopnumit：表示電子商鋪在各省的分布，用各年度各個省份電子商鋪的數量計算。

govi，t-1：表示政府參與度，測度政府對經濟的參與程度，其值為各省市區政府財政支出減去教育支出、科技支出、文體支出、衛生醫療支出、社保支出后占其GDP的份額。

touti，t-1：表示工業集中程度，其數據采用各省市區歷年的工業產值，工業產值越大表明該地區工業發展規模越大，使用食品加工業，食品制造業，紡織業，紡織服裝、服飾業，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業，化學纖維制造業，非金屬礦物制品業，金屬制品業，計算機、通信和其他電子設備制造業這9個產值兩位數行業的工業銷售產值之和表示。

uedui，t-1：表示人力資本，用各地區大專以上人口數量表示。

agdpi，t-1：表示消費者需求，其值越大代表地區市場需求越大，這里使用各地區人均GDP代理這一變量。

roaddi，t-1和meii，t-1這兩個變量表示公共基礎設施。roaddi，t-1：表示地區交通狀況，用地區的公路路網密度來度量，其值為地區公路里程數/地區面積；meii，t-1表示各地區物流狀況，用各省份郵政業務收入表示。

以上數據主要來自《中國工業經濟統計年鑒》《中國城市年鑒》《中國統計年鑒》以及《新中國60年統計資料匯編》。

四、實證結果與分析

根據第三部分構建的計量模型，利用2003—2015年各省市區的面板數據進行實證分析，在模型中對各變量數據取對數進行處理，這樣可以減少變量的異方差。另外，由于同一個省份不同期之間的擾動項一般存在自相關，而默認的普通標準誤差計算方法假設擾動項為獨立協同分布，故普通標準誤差的估計并不準確，因此對模型估計時采用聚類穩健標準誤差的方法進行處理。

（一）變量的統計描述

表3列出了全國、東部、中部和西部等區域變量的數據統計描述。

從表3可以看出：第一，變量shopnum（電子商鋪數量）均值，東部地區＞全國＞中部＞西部，從各區域標準差來看，我國店鋪主要集中分布在東部地區，全國各區域間店鋪分布不均；區域間標準差均小于全國范圍內標準差，說明各局域內店鋪分布差異相對較小，全國范圍內差異較大。第二，變量gov（政府參與度）均值，西部＞全國＞中部＞東部地區，說明經濟越落后的地區政府參與度越高，經濟越發達的地區經濟參與度越低。第三，變量tout（地區工業產值）均值，東部地區＞中部＞全國＞西部，工業主要集中在東部，中部相對全國則較為均衡，西部比較落后；地區工業產值的標準差，全國＞東部＞西部＞中部，這說明東部和西部工業集中度比較高，中部比較分散。第四，變量uedu（人力資本）均值，東部地區＞中部＞全國＞西部，說明人力資本主要集中在東部地區；另外從標準差來看，西部人力資本的差異較大，高水平人力資本分布在省會或發達城市，大部分居民的知識水平與東部相比較低；東部地區的人力資本水平差異較小，都比較高；中部的人力資本水平差異也不大，但整體水平是較低的。第五，變量agdp（市場需求）均值，東部地區＞全國＞中部＞西部，差距主要來自東部與中西部區域之間，區域內部市場需求規模差異不大；第六，變量roadd（交通狀況）和mei（物流狀況）均值，東部地區交通狀況遠遠好于全國水平，中部稍好于全國水平，西部則遠遠落后于全國水平。

表3 全國、東部、中部、西部地區變量統計描述

（二）計量模型的計算與分析

表4列出了計量分析的結果。其中，列表示不同區域的模型，行表示每個變量的結果，共計算了8個模型。模型（1）至模型（4）是固定效應模型，模型（5）至模型（8）是隨機效應模型，根據豪斯曼（Hausman）檢驗結果，在5%的檢驗水平下，我們判斷全國和東部區域選擇固定效用模型比較有效率，而中部和西部地區則選擇隨機效用模型比較有效率，故選擇模型（1）、模型（2）、模型（7）、模型（8）進行分析。模型（1）計算了全國的情況，顯示我們所選擇的這幾個指標政府參與度、工業集中度、人力資本、市場需求、交通物流等在5%的顯著水平下都是非常顯著的，說明這些變量對網店分布的影響都比較明顯；模型（2）、模型（7）、模型（8）則計算了不同區域影響電子商鋪分布的因素。下面根據計算結果進行分析：

表4 電子商鋪影響因素估計

首先，我們看全國的計算結果即模型（1），模型的擬合優度達到85.6%，說明擬合優度較好；政府參與度、工業集中度、人力資本、市場需求、交通和物流這幾個指標都在5%的顯著水平下顯著，說明這些因素對電子商鋪區位分布的影響是比較明顯的；其中政府參與度的參數為負值（-3.708），說明與電子商鋪分布呈負相關關系，也就是政府參與度越高，越不利于電子商鋪的集聚；工業集中度、人力資本、市場需求、交通和物流狀況的參數均為正值，說明這些因素的提高均對電子商鋪的集聚產生正效應，其中市場需求和交通狀況的參數比較大，分別為1.734 8和1.525，說明這兩個因素是電子商鋪選址布局需要考慮的比較重要的因素。

模型（2）是東部地區的計量結果，擬合優度為88%，說明擬合效果較好。政府參與度的參數為負值（-24.59），且在10%的顯著水平下顯著，即政府對經濟參與度的提高會減少電子商鋪的集聚分布，也就是說，在市場經濟比較發達的地區電子商務發展得比較好；工業集中度和人力資本分別在5%和1%的顯著水平下顯著，說明這兩個因素在東部地區對電子商鋪的布局影響是非常明顯的，尤其是工業集中度的參數比較大（1.782），說明工業集中度是東部地區電子商鋪分布要考慮的一個非常重要的因素，主要是因為工業集中地區會產生外部經濟效應，如公用公共設施、知識溢出效應明顯等，有利于電子商鋪的發展，東部沿海地區很多商鋪都分布在工業集中的地區；另外，市場需求、交通和物流狀況都不顯著，表明這三個因素的影響不明顯，分析原因是東部地區經濟發展比較早，開放程度較高，電子商務起步也較早且發展快，市場需求目前已基本趨于飽和，因此市場需求對電子商鋪的影響不顯著。為了證明以上分析，對這一地區逐年進行回歸分析，發現時間越早這一因素越顯著，2010年之前在5%的水平下影響都很顯著，這驗證了我們的分析是正確的。另外這些地區的交通物流等外部設施也都比較發達，這些因素基本不會影響店鋪的選址。

模型（7）是中部地區的計量結果。結果顯示，政府參與度、工業集中度和物流狀況這三個因素對電子商鋪的分布都沒有顯著的影響。分析其原因，主要是中部地區經濟相對于東部比較落后，政府對本地電子商鋪分布發展的參與作用不明顯，工業集中程度比較弱，另外，物流狀況在中部地區還是比較好的，對店鋪選址的影響不大，因此這三個指標都不顯著；人力資本、市場需求和交通狀況這三個指標均在1%的顯著水平下顯著，對電子商鋪的集聚均起到正向促進作用，其中市場需求的參數最大（1.804），說明市場需求在中部地區是電子商鋪分布要考慮的一個比較重要的指標，其他人力資本和交通狀況當然也是需要考慮的重要影響因素。

模型（8）是西部地區的計量結果，其中政府參與度、工業集中度、人力資本和交通狀況這4個指標均在10%的顯著水平下顯著，而市場需求和物流狀況則在1%的顯著水平下顯著，說明這些因素對本地區電子商鋪的分布都有著顯著的影響，西部地區經濟落后，工業集中度較低，人力資本水平不高，交通物流等外部環境狀況也較差，人口密集度低，市場需求不大，因此電子商鋪在本地區的分布需要綜合考慮各方面的因素，其發展受限比較大，故西部地區的電子商務發展水平比較低，集中度也比較低。

五、結論與建議

本文分析了我國電子商鋪的分布狀況，構造了分析影響我國電子商鋪分布的計量模型，并利用淘寶網2003—2015年電子商鋪的面板數據，檢驗分析了這些因素對我國電子商鋪地區分布的影響。研究發現：

第一，我國區域遼闊，各區域經濟發展、外部環境各不相同，因此對電子商鋪分布的影響因素也大不相同，但是有一些因素是各個區域發展電子商鋪都必須要考慮的，比如人力資本，這個指標在每個模型中都是非常顯著的，足以說明人力資本的重要性，此地區只有具備了大量掌握電子商務相關技術的高素質人力資本，才能促進電子商鋪的集聚發展。

第二，政府參與度在東部與西部省份比較顯著。很顯然，東部與西部處于不同的經濟發展水平，政府的作用也是不一樣的，因此，如果想通過政府的政策來促進電子商鋪發展，需要區別對待，東部省份需要降低參與度，而西部省份則需要加大政府的扶持力度。此指標在中部地區不顯著，說明對當地發展電子商鋪的影響不大，因此在發展電子商鋪的過程中可適當考慮。

第三，要發展、集聚電子商鋪，東部和西部地區的工業集中度較高，外部效應也較強，故工業集中度是其重點考慮的指標，對于目前工業集中度不高的中部地區，其外部效應較弱，可以不作為重點指標考慮。

第四，東部省份本地的市場需求已基本飽和，繼續增加的店鋪其產品也主要銷往外地，所以市場需求這個指標可以不考慮；但是對于中部和西部地區市場需求量實際上還是比較大的，電子商務發展又比較落后，遠遠沒有達到飽和的狀態，這確實是影響電子商鋪集聚的一個重要因素，需要重點考慮。

第五，交通物流等外部環境東部地區已經比較發達，基本滿足電子商務發展的需要，可以不予考慮，但是對于經濟比較落后、環境比較差的中部和西部省份而言，需要加大力度重點建設，是發展電子商鋪重點要考慮的指標。

綜上所述，我國各地區因不同的經濟發展水平，導致這些因素在各地的作用也不一致，但是電子商鋪的發展并不是某一兩個個別因素可以促進的，而是各個方面綜合作用的結果，如果只重視工業集聚地的建設或是吸引人才等，不符合經濟發展的規律，肯定也達不到預期的效果。因此要想促進電子商務發展，必須綜合考慮，一方面發展經濟，改善電子商務產業發展的外部環境，如人力資本、交通、物流等因素；另一方面也要從制度也就是政府對經濟的參與度上考慮，盡可能創造有利于電子商務產業發展的環境。當然，本文所討論的影響電子商鋪分布的因素只是其中的一部分，并不排除還有其他因素的影響，如地域文化、企業家精神及其他一些不確定的因素，這都是值得我們進一步深入探討的問題。

注釋：

①數據來源于《2015中國電子商務市場報告》。

②“十二五”規劃中，電子商務被列入戰略性新興產業的重要組成部分。

③數據來自于《2015年中國網絡購物行業年度監測報告簡版》。

④東部：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南；中部：山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部：四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西。

[1]CURRAH A.Behind the web store：the organisational and spatial evolution of multichannel retailing in Toronto[J].En?vironment and planning A，2002，34（8）：1411-1442.

[2]王蕾.C2C電子商務店鋪區域分布的實證研究[D].石家莊：河北師范大學，2007.

[3]俞金國，王麗華，李娜.電子商鋪空間分布特征分析：來自淘寶網的實證[J].經濟地理，2010，30（8）：1248-1253.

[4]浩飛龍，關皓明，王士君.中國城市電子商務發展水平空間分布特征及影響因素[J].經濟地理，2016，36（2）：1-10.

責任編輯：林英澤

Research on the Influence Factors of Spatia Distribution of China's E-shops

Dong Guo-fang and ZHANG Xiao-fang
（Henan university，Kaifeng，Henan475004，China）

Combined with the characteristics of China's e-shop spatial distribution and the related theories of new geographic economics，the author formulate a metric model and empirically analyzes the main influencing factors of e-shop spatial distribution in China according to the panel data of Taobao from 2003 to 2015.It is found that human resources is the important determinant of e-shop distribution；governments'involvement in economy and industrial concentration ratio has comparatively significant impact on the development of e-commerce in the western and eastern regions of China depending on the different economic stage；local market demand has important effect on e-shop distribution in the primary stage of e-shop development；and the transportation and logistics environment is the key influencing factor for the central and western regions.So we must fully consider different kinds of factors，on one hand，we should promote economic development and improve the external environment，such as the improvement of human resources，and the infrastructure of transportation and logistics；on the other hand，we should perfect related policies and regulations，and fully promote the development of e-commerce.

e-commerce industry；e-shops；Taobao；spatial distribution

F713.36

A

1007-8266（2017）01-0107-07

2016-11-20

國家社會科學基金一般項目“我國非現金收入分配的統計測度及效應研究”（16BTJ002）；河南省哲學社會科學一般項目“新常態下承接產業轉移的微觀機制與經濟政策研究”（2015BJJ011）

董國芳（1980—），男，河南省平頂山人，河南大學經濟學院博士生，主要研究方向為宏觀經濟分析；張曉芳（1978—），女，河南省漯河市人，河南大學經濟學院副教授，博士，主要研究方向為宏觀經濟分析與預測。