B2C電子商務(wù)競爭結(jié)構(gòu)及發(fā)展演化規(guī)律

李 杰，王宇菲，王 聰，張志穎

一、B2C的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀

2013年，我國B2C 電子商務(wù)市場的競爭格局變得越來越清晰，從之前多個(gè)企業(yè)均衡較量的混亂局面，逐漸形成梯隊(duì)化的明朗格局。這一市場競爭格局的形成標(biāo)志著我國B2C電子商務(wù)市場走向了成熟。

在世界B2C電子商務(wù)體系中，發(fā)展較早且相對成熟的國家是美國，始于1994年，到目前為止已有20年的發(fā)展歷程。我國的發(fā)展起步相對較晚，1999年成立了第一家B2C電子商務(wù)企業(yè)——當(dāng)當(dāng)網(wǎng)，到目前已有15年的發(fā)展歷史。2000年我國B2C電子商務(wù)交易額為3.9億元人民幣，國內(nèi)B2C網(wǎng)站有677家，有一定影響并且連續(xù)在運(yùn)營的只有205家。到2013年，B2C電子商務(wù)交易額已增長到6 500億元，網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)數(shù)已經(jīng)達(dá)到29 303家。在短短的十幾年間，我國B2C電子商務(wù)市場飛速發(fā)展。根據(jù)《1997-2009：中國電子商務(wù)十二年調(diào)查報(bào)告》所述，我國的電子商務(wù)服務(wù)企業(yè)經(jīng)歷了從萌芽到轉(zhuǎn)型與升級(jí)的五個(gè)階段，其中2006年標(biāo)志其開始進(jìn)入高速時(shí)期。在此之后，國際國內(nèi)知名的電子商務(wù)企業(yè)不斷成長，電子商務(wù)的配套服務(wù)設(shè)施，如物流、支付、信用和其他基礎(chǔ)環(huán)境逐步改善，加之我國企業(yè)和網(wǎng)民對電子商務(wù)的認(rèn)識(shí)越來越成熟和理性，人們的消費(fèi)行為發(fā)生了重大改變。隨著消費(fèi)者參與度的提高，電商之間的競爭也日趨激烈。

在我國電子商務(wù)零售市場中，主要以B2C和C2C為主。從整個(gè)電子商務(wù)零售市場來看，B2C的發(fā)展最為迅速，尤其是近幾年進(jìn)入者增速較快，隨之退出市場的速度也較快，一些規(guī)模較大、實(shí)力較強(qiáng)的網(wǎng)站競爭力愈來愈強(qiáng)，例如天貓、京東等。與之區(qū)別較大的是C2C，盡管一直有新進(jìn)入者努力嘗試，但是目前C2C市場仍然是以淘寶獨(dú)大的局面。根據(jù)《2013年度中國電子商務(wù)市場數(shù)據(jù)監(jiān)測報(bào)告》，淘寶的市場份額占到了96.5%，表明C2C市場的競爭很不充分。根據(jù)目前我國電子商務(wù)市場的發(fā)展?fàn)顩r來看，B2C市場的競爭更加激烈、充分，且受到規(guī)模不斷增長的用戶的影響更大。

我國B2C市場發(fā)展迅猛，中國電子商務(wù)研究中心截止到2013年12月份的數(shù)據(jù)顯示，我國網(wǎng)絡(luò)零售市場交易規(guī)模已達(dá)到18 851億元，與2012年相比，增長了42.8%，在社會(huì)消費(fèi)品零售總額的占比達(dá)到了8.04%，同比增長了27.6%。在中國2013年B2C市場交易份額排名的前十中，天貓仍然以50.1%市場份額排名第一，京東、蘇寧易購分別位于第二、第三。與2012年B2C市場的交易份額相比，前四位的企業(yè)沒有發(fā)生明顯變化，而新蛋網(wǎng)則首次從行業(yè)前十中消失。2013年中國B2C市場的特征表現(xiàn)為平臺(tái)的開放，由于自營商品的銷售普遍出現(xiàn)虧損，各大電商紛紛開放第三方平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)和交易額的快速增長。

基于我國電子商務(wù)市場的這種局面，以及B2C市場較強(qiáng)的環(huán)境適應(yīng)性，隨著亞馬遜進(jìn)入中國、阿里巴巴開拓國際市場、蘭亭集勢赴美上市等等，電子商務(wù)的發(fā)展越來越全球化，并且由于美國電子商務(wù)起步較早，市場相對成熟，因此本文選取中國和美國的B2C電子商務(wù)市場作為研究對象，分析它們各自市場競爭結(jié)構(gòu)的特征以及它們之間的異同。

二、電子商務(wù)研究現(xiàn)狀及冪定律的應(yīng)用

國內(nèi)外學(xué)者在電子商務(wù)方面的研究主要從應(yīng)用、技術(shù)、支持和實(shí)施以及其他四個(gè)方面開展工作。在應(yīng)用方面主要是包括各類電子商務(wù)系統(tǒng)，如零售業(yè)的電子商務(wù)系統(tǒng)、金融電子商務(wù)系統(tǒng)、教育等門戶網(wǎng)站以及最近幾年流行的移動(dòng)電子商務(wù)系統(tǒng)。技術(shù)方面主要包括網(wǎng)絡(luò)安全、前臺(tái)后臺(tái)的支持系統(tǒng)、網(wǎng)站布局設(shè)計(jì)和算法等。支持和實(shí)施則是包括電子商務(wù)的環(huán)境、相關(guān)政策和企業(yè)戰(zhàn)略等方面。其余的一部分研究則歸類到其他，例如一些結(jié)合具體企業(yè)的案例研究或者是針對影響電子商務(wù)發(fā)展的某一方面的因素研究等。王淵（2008）等人選取了169篇電子商務(wù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行研究，基于主題統(tǒng)計(jì)，樣本顯示的結(jié)果支持上述的四個(gè)研究方面。李杰（2008）對2000-2006年中文核心期刊發(fā)表的4 808篇電子商務(wù)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分類分析，我國電子商務(wù)研究主題按論文數(shù)量排序依次是技術(shù)、市場、支持和應(yīng)用。

回顧電子商務(wù)分類模型的研究文獻(xiàn)可知，電子商務(wù)研究的主要方面在于企業(yè)層，即微觀運(yùn)作層，宏觀上的研究很少，尤其是電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)演化規(guī)律的研究目前沒有見到。宏觀研究的意義十分重要，它能夠揭示電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)特征和動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。競爭結(jié)構(gòu)特征用于新進(jìn)入企業(yè)把握電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)格局和競爭形勢，分析自己企業(yè)進(jìn)入市場后所面臨的競爭壓力，決定是否進(jìn)入以及進(jìn)入后的競爭戰(zhàn)略。動(dòng)態(tài)變化規(guī)律揭示市場的發(fā)展規(guī)律，是趨于壟斷還是趨于更加競爭，便于新企業(yè)選擇進(jìn)入一個(gè)比較成熟但壟斷的電子商務(wù)市場，還是開拓性進(jìn)入一個(gè)新市場。因此，本文將從宏觀層面研究電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，很多市場經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的背后都符合冪定律。根據(jù)冪定律，本文猜想電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)應(yīng)該符合冪定律。以y為因變量，x為自變量所形成的函數(shù)關(guān)系y=cx-a就稱為冪律分布。其中x代表統(tǒng)計(jì)量從高到低的排名，y代表排名所對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量。在冪律分布的發(fā)展過程中做出突出貢獻(xiàn)的是Zipf和Pareto（胡海波，2005）。1932年，哈佛大學(xué)語言學(xué)家Zipf在研究文本中單詞出現(xiàn)的頻率時(shí)發(fā)現(xiàn)了這種分布。他將單詞在文本中出現(xiàn)的頻率由高至低排列，發(fā)現(xiàn)每個(gè)單詞出現(xiàn)的頻率和它的名詞存在反比的關(guān)系，即y=cx-a，人們將這一關(guān)系式稱為Zipf定律。1877年，意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家Pareto在針對人們財(cái)富的調(diào)查取樣中發(fā)現(xiàn)大部分的財(cái)富流向了少數(shù)人手里；同時(shí)，他還發(fā)現(xiàn)某一個(gè)族群占總?cè)丝跀?shù)的百分比和他們享有的收入之間也存在著一種關(guān)系。他從大量事實(shí)中發(fā)現(xiàn)社會(huì)上20%的人占有80%的社會(huì)財(cái)富，即在社會(huì)中財(cái)富的分配是不平衡的。在生活中還存在許多與之相類似的不平衡現(xiàn)象，人們把這種不平衡的關(guān)系統(tǒng)稱為二八定律即Pareto定律。

在自然界與社會(huì)生活中，科學(xué)家們普遍感興趣的事情基本都有一個(gè)典型的規(guī)模，而個(gè)體的尺度在這一特征尺度附近變化很小。比如學(xué)生的成績，在某次考試中絕大多數(shù)學(xué)生的成績都集中在平均值附近，很少會(huì)出現(xiàn)集中在高分和低分的情況。如果以成績?yōu)闄M坐標(biāo)，以成績所對應(yīng)的人數(shù)為縱坐標(biāo)，可繪制出一條曲線，該曲線兩邊下降得極快。這種用平均值來表征整個(gè)群體特征的分布稱之為泊松分布。然而對于其他一些分布，例如個(gè)人收入或一些金融數(shù)據(jù)的分布，就與泊松分布大不一樣了，個(gè)體的情況可以在很大的范圍內(nèi)波動(dòng)，這一波動(dòng)經(jīng)?？梢钥缭綆讉€(gè)數(shù)量級(jí)。冪律分布是與泊松分布顯著不同的另一分布，廣泛存在于眾多領(lǐng)域中，例如物理學(xué)、金融學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及社會(huì)科學(xué)，且表現(xiàn)形式各不相同。尤其是目前許多領(lǐng)域的發(fā)展都面臨著一些復(fù)雜系統(tǒng)問題。而這一分布很好的表征了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的無標(biāo)度特性，即個(gè)體值的波動(dòng)范圍相當(dāng)大。根據(jù)這一特性，本文認(rèn)為激烈的B2C電子商務(wù)市場競爭是一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，也應(yīng)該會(huì)表征出無標(biāo)度的特性，即冪律分布的特征。

隨著計(jì)算機(jī)和數(shù)學(xué)工具的迅猛發(fā)展，學(xué)者們對金融數(shù)據(jù)的研究變得相對容易。這一研究促使了經(jīng)濟(jì)物理學(xué)的誕生，例如Kadanoff（1971）和Montroll（1974）等。之后該領(lǐng)域吸引了越來越多的學(xué)者，模型的變化和改進(jìn)多種多樣，所涉及的數(shù)據(jù)范圍也越來越寬泛。Adrian（2001）對美國和英國的財(cái)富和收入分布進(jìn)行研究，證實(shí)其尾部符合冪律分布規(guī)律。Anders（2008）研究發(fā)現(xiàn)在阿根廷、巴西、智利、墨西哥、秘魯、委內(nèi)瑞拉、中國香港、印度尼西亞、韓國、馬來西亞、菲律賓和泰國等多個(gè)國家和地區(qū)的股票市場中，冪律分布規(guī)律很好地描述了存在于新興市場中的投機(jī)泡沫。張宇（2004）等人介紹了有關(guān)金融資產(chǎn)收益率分布呈現(xiàn)冪律特征的主要研究方法和結(jié)果，以及與其相關(guān)的理論解釋。高建敏（2007）根據(jù)《福布斯》公布的中國大陸富人榜排名，以排名為橫坐標(biāo)，他們所擁有的財(cái)富為縱坐標(biāo)，可繪制出一條向右偏斜的、拖著很長尾巴的分布曲線，這與泊松分布曲線有著明顯的不同，稱之為冪律分布。這種分布表明，大部分的財(cái)富主要集中在少數(shù)人手中，即符合著名的Pareto定律。司馬則茜(2009)等人收集國內(nèi)外公開的中國銀行系統(tǒng)操作損失數(shù)據(jù)，在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用分形的POT冪律模型對其進(jìn)行了估算，表明了操作存在的嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)。吉翔（2012）使用對數(shù)周期性冪律模型對我國股市的泡沫進(jìn)行了分時(shí)間段研究，證實(shí)我國股市具有分形特征，存在符合冪律分布規(guī)律的泡沫現(xiàn)象。

除了經(jīng)濟(jì)學(xué)、物理學(xué)領(lǐng)域的研究之外，其他基于冪律分布的研究也是層出不窮。在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，冪律分布更是無處不在，從網(wǎng)上信息量的分布、站點(diǎn)擁有的網(wǎng)頁再到個(gè)人的搜索行為幾乎都存在冪律分布。在互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)看似混沌復(fù)雜的領(lǐng)域，卻出乎意料地存在著極強(qiáng)的規(guī)律性。學(xué)者們把在互聯(lián)網(wǎng)中存在的冪律稱為“富者益富”，這一機(jī)制與西蒙模型的“成功產(chǎn)生成功”是一致的。山石、邱紅（2008）在文獻(xiàn)中指出，當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)新的網(wǎng)頁或一個(gè)新的鏈接時(shí)，它會(huì)以一定的概率鏈接到已有的節(jié)點(diǎn)，而這一概率與所有站點(diǎn)擁有的鏈接量存在相關(guān)關(guān)系，站點(diǎn)擁有的鏈接量越大，新鏈接接入的可能性越大，依據(jù)這一過程，最終就形成了鏈接量在網(wǎng)站中的冪律分布。近年來，學(xué)者們經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)在人口統(tǒng)計(jì)學(xué)中冪律分布現(xiàn)象同樣存在。施華萍（2009）在研究我國人口分布的過程中發(fā)現(xiàn)省、市、縣三級(jí)人口的分布具有相似的冪律分布規(guī)律，并采用無標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)上的聚集體遷移模型很好地解釋了我國人口分布的演化規(guī)律。Aaron Clauset（2009）等人改變前人應(yīng)用最小二乘法來分析具有冪律分布規(guī)律的數(shù)據(jù)，而選用了最大似然估計(jì)法來對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并用這種方法在24個(gè)不同學(xué)科的現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)中得到了驗(yàn)證。楊波（2007）等人也基于這種方法并引入KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和歐幾里得距離來檢驗(yàn)了這種方法的估計(jì)效果，最后通過CNN模型網(wǎng)絡(luò)和爵士音樂家網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)實(shí)例驗(yàn)證了新方法較圖形方法更好的估計(jì)效果。劉臣（2013）研究中國重要中文期刊文獻(xiàn)之間相互引用的關(guān)系時(shí)，證明了中國學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的邊權(quán)分布具有冪律分布特征。

目前，在電子商務(wù)領(lǐng)域基于冪律分布規(guī)律的研究還較少，且主要以基本概念的描述和某些行為的局部特征研究為主，對其宏觀層面——市場競爭結(jié)構(gòu)全局特征的理性認(rèn)識(shí)或者定量研究還有很多欠缺。俞宣伊（2010）基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以淘寶網(wǎng)為例對C2C電子商務(wù)交易網(wǎng)絡(luò)的演化機(jī)制和動(dòng)態(tài)特征進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)了 C2C交易網(wǎng)絡(luò)的度分布遵循冪律分布，這說明C2C交易網(wǎng)絡(luò)的演化滿足優(yōu)先連接和增長定律。葉作亮（2011）基于冪律分布對C2C顧客的購買行為特征進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)在C2C電子商務(wù)的環(huán)境下，顧客的購買行為呈現(xiàn)出長尾分布的特征。他進(jìn)一步構(gòu)建模型，解釋了形成這一規(guī)律的內(nèi)在機(jī)制。高瑞澤（2012）從生態(tài)群落的角度研究了電子商務(wù)群落之間的競爭關(guān)系，并以B2C網(wǎng)站為研究對象，揭示了其市場中存在的冪律分布規(guī)律。

傳統(tǒng)市場經(jīng)濟(jì)、金融領(lǐng)域基于冪定律的研究有很多，但在電子商務(wù)領(lǐng)域冪律分布的研究還十分缺乏。因此，本文將基于冪律分布研究電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)以及其動(dòng)態(tài)變化規(guī)律，從定量和動(dòng)態(tài)的角度形成對電子商務(wù)整個(gè)發(fā)展歷程的清晰認(rèn)識(shí)和對未來發(fā)展的預(yù)測，為這一研究領(lǐng)域的發(fā)展提供新的視角，并為企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略提供指導(dǎo)性建議。本文的研究目標(biāo)包括以下兩個(gè)方面：（1）驗(yàn)證電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)符合冪律分布規(guī)律。以中國B2C電子商務(wù)市場的市場份額和美國B2C電子商務(wù)市場的市場份額為研究對象，基于冪定律擬合它們歷年的市場競爭結(jié)構(gòu)分布規(guī)律。（2）從縱向時(shí)間角度，分析得出電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)的縱向演化規(guī)律。本文首先是從靜態(tài)角度，基于冪定律擬合它們歷年的市場競爭結(jié)構(gòu)分布規(guī)律，進(jìn)而從動(dòng)態(tài)角度，研究冪定律參數(shù)的變化規(guī)律以得到市場競爭結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。

三、數(shù)據(jù)收集和理論模型

（一）數(shù)據(jù)收集

本文的研究對象為中國 B2C 電子商務(wù)市場和美國 B2C 電子商務(wù)市場。收集到的數(shù)據(jù)一共分為兩個(gè)部分：中國 B2C 電子商務(wù) 2007年-2013 年市場份額數(shù)據(jù)和美國 B2C 電子商務(wù) 2004年-2013年市場份額數(shù)據(jù)。

根據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告所述，2007年國家統(tǒng)計(jì)局首次對中國19 267個(gè)大中型企業(yè)電子商務(wù)交易情況進(jìn)行了調(diào)查（中國互聯(lián)網(wǎng)、中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心，2008）。因此，本文收集到的中國B2C電子商務(wù)市場的數(shù)據(jù)是從2007年至2013 年。其來源為電子商務(wù)年鑒、艾瑞咨詢、中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心、中國電子商務(wù)研究中心。針對美國B2C電子商務(wù)市場進(jìn)行數(shù)據(jù)收集整理，由于美國電子商務(wù)的出現(xiàn)早于我國，因此最終收集到的美國B2C電子商務(wù)市場的數(shù)據(jù)是從2004年至 2013年。其來源網(wǎng)址是：http://marketingland.com/、http://www.top500guide.com/、http://investor.officedepot.com。由于報(bào)告和網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)有限以及電子商務(wù)行業(yè)的發(fā)展變化速度較快，因此最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果中有部分?jǐn)?shù)據(jù)存在缺失。本文的研究是基于原始數(shù)據(jù)，沒有經(jīng)過處理，確保了研究的真實(shí)可靠性，能夠真實(shí)反映出中美兩國B2C電子商務(wù)市場的內(nèi)在發(fā)展規(guī)律。

（二）理論模型

針對收集到的中美兩國B2C電子商務(wù)市場份額數(shù)據(jù)，一共17個(gè)數(shù)據(jù)集，本文研究首先建立在一元非線性回歸模型—冪函數(shù)的基礎(chǔ)上，以驗(yàn)證中美兩國B2C電子商務(wù)企業(yè)市場排名和其市場份額之間的關(guān)系強(qiáng)度及其顯著性。接著建立在一元二階多項(xiàng)式模型的基礎(chǔ)上，擬合中美兩國B2C電子商務(wù)企業(yè)市場競爭結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。

一元非線性回歸模型用于分析一個(gè)自變量和因變量之間的非線性關(guān)系。一般的非線性回歸模型可以表示為

式中X是自變量，β是待估的參數(shù)，Y 是因變量，ε是隨機(jī)誤差。一元非線性回歸模型有很多種，本文研究所選擇的模型是冪函數(shù)

由于冪函數(shù)回歸模型可以通過簡單的數(shù)學(xué)變換轉(zhuǎn)換為線性回歸模型，因此我們首先對冪函數(shù)回歸模型進(jìn)行變換處理，接著采用最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。對式(2)左右兩邊同時(shí)取對數(shù)：

令Y=lny，A=lnβ1，B=β2，X=lnx，誤差為δ，則式(3)化為一元線性函數(shù)

然后根據(jù)一元線性回歸最小二乘法估計(jì)參數(shù)A和B，最小二乘法準(zhǔn)則

式中，yi對于第i 次觀測，因變量的觀測值；yi代表對于第i次觀測，因變量的估計(jì)值。估計(jì)的回歸方程的參數(shù)A和B為

式中，xi代表對于第i 次觀測，自變量的觀測值；yi代表對于第i 次觀測，因變量的觀測值；代表自變量的樣本平均值；y 代表因變量的樣本平均值。

四、基于冪定律擬合的B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)分布規(guī)律分析

（一）中國 B2C 電子商務(wù)市場中的冪律分布規(guī)律

基于中國B2C市場2007-2013年市場份額數(shù)據(jù)，首先以企業(yè)市場份額排名為橫軸，每個(gè)企業(yè)的市場份額為縱軸，繪制歷年的散點(diǎn)圖；接著添加趨勢線，分別形成每一年市場競爭結(jié)構(gòu)分布規(guī)律的擬合曲線。擬合曲線的方程為p(x)=cx?a。經(jīng)分析可得，中國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)服從冪律分布規(guī)律。分析結(jié)果如圖1所示。

圖1 2007年-2013年中國B2C市場冪律分布規(guī)律變化圖

利用SPSS軟件對基于冪定律擬合的市場競爭結(jié)構(gòu)分布規(guī)律進(jìn)行進(jìn)一步分析，得到了F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)的P值。將中國B2C市場2007年到2013年的市場份額數(shù)據(jù)基于冪定律擬合的分析結(jié)果整理見表1。

表1 中國B2C電子商務(wù)市場2007-2013年基于冪定律擬合的分析結(jié)果

通過表1可以看出，冪定律擬合的可決系數(shù)均大于0.74，且F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)的P值均小于0.05，回歸擬合結(jié)果令人滿意，表明模型在統(tǒng)計(jì)意義上十分顯著。分析結(jié)果表明中國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)符合冪律分布特征，即商家的市場份額與其對應(yīng)的排名成反比關(guān)系，少數(shù)的商家占據(jù)了整個(gè)市場中大部分的份額。

（二）美國 B2C 電子商務(wù)市場中的冪律分布規(guī)律

圖2 2004-2013年美國電子商務(wù)市場冪律分布規(guī)律變化圖

以同樣的方法對美國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)分布規(guī)律進(jìn)行分析，擬合方程同上。分析可得，美國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)服從同樣冪律分布規(guī)律。分析結(jié)果如圖2所示。

對基于冪定律擬合的美國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)的結(jié)果進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度判定，分析結(jié)果見表2。

表2 美國B2C電子商務(wù)市場2004-2013年基于冪定律擬合的分析結(jié)果

通過表2可以看出，冪定律擬合的可決系數(shù)均大于0.81，且F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)的P值均小于0.05，回歸擬合結(jié)果令人滿意，表明擬合模型在統(tǒng)計(jì)意義上十分顯著。分析結(jié)果表明，美國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)符合冪律分布特征，即商家的市場份額與其對應(yīng)的排名成反比關(guān)系，整個(gè)市場中大部分的份額集中在少數(shù)商家中。

五、基于冪定律參數(shù)變化規(guī)律的B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律分析

（一）基于冪定律參數(shù)變化規(guī)律的中國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律分析

在上一章中，已驗(yàn)證歷年中美兩國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)符合冪律分布規(guī)律，即少數(shù)幾個(gè)商家擁有大部分的市場份額。在此基礎(chǔ)上，本章將繼續(xù)探索服從冪律分布特征的市場競爭結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)變化趨勢—是更加趨于壟斷，還是競爭變得更加充分—最終得到中美兩國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。

在SPSS中，用表1中的冪指數(shù)α和系數(shù)C以及年份建立工作表，利用回歸分析中的曲線估計(jì)工具，以時(shí)間為自變量，并分別以冪律曲線的歷年系數(shù)變化和歷年指數(shù)變化為因變量，進(jìn)行曲線擬合。通過比較不同模型的擬合效果，可知指數(shù)模型的擬合效果最優(yōu)，分析結(jié)果見表3、表4與圖3、圖4。

1.中國B2C市場冪方程系數(shù)變化曲線擬合

表3 中國B2C市場2007-2013年冪方程系數(shù)變化模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

圖3 中國B2C市場2007-2013年冪方程系數(shù)變化曲線擬合

擬合中國B2C市場2007年到2013年冪方程系數(shù)變化的指數(shù)回歸方程為：

由表3的分析結(jié)果可知，模型的可決系數(shù)為86.9%，表明指數(shù)模型對中國B2C市場2007年到2013年冪方程系數(shù)變化的擬合程度很好，F(xiàn)檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)的P值均小于0.01，在統(tǒng)計(jì)意義上非常顯著，即冪方程的系數(shù)隨時(shí)間變化整體呈現(xiàn)遞增趨勢。

2.中國B2C市場冪方程指數(shù)變化曲線擬合

表4 中國B2C市場2007-2013年冪方程指數(shù)變化模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

圖4 中國B2C市場2007-2013年冪方程指數(shù)變化曲線擬合

擬合中國B2C市場2007年到2013年冪方程指數(shù)變化的指數(shù)回歸方程為：

由表4的分析結(jié)果可知，模型的可決系數(shù)為89.5%，表明指數(shù)模型對中國B2C市場2007年到2013年冪方程指數(shù)變化的擬合程度很好，F(xiàn)檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)的P值均小于0.01，在統(tǒng)計(jì)意義上非常顯著，即冪方程的指數(shù)隨時(shí)間變化整體呈現(xiàn)遞增趨勢。

（二）基于冪定律參數(shù)變化規(guī)律的美國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律分析

基于冪定律的參數(shù)變化，進(jìn)而研究美國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律。分析方法同上，在SPSS中，用表2中的冪指數(shù)α和系數(shù)C以及年份建立工作表，通過回歸分析曲線估計(jì)工具比較不同模型的擬合效果，可知二次曲線的擬合效果為最優(yōu)，這與在中國B2C市場得到的模型不同，分析結(jié)果見表5、表6與圖5、圖6。

1.美國B2C市場冪方程系數(shù)變化曲線擬合

表5 美國B2C市場2004-2013年冪方程系數(shù)變化模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

圖5 美國B2C市場2004-2013年冪方程系數(shù)變化曲線擬合

擬合美國B2C市場2004年到2013年冪方程系數(shù)變化的二次曲線回歸方程為：

由表5的分析結(jié)果可知，模型的可決系數(shù)為97.3%，表明指數(shù)模型對美國B2C市場2004年到2013年冪方程系數(shù)變化的擬合程度很好，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0.000非常顯著， t檢驗(yàn)的P值均小于0.05非常顯著，即冪方程的系數(shù)隨時(shí)間變化整體呈現(xiàn)遞增趨勢。

2.美國B2C市場冪方程指數(shù)變化曲線擬合

表6 美國B2C市場2004-2013年冪方程指數(shù)變化模型匯總和參數(shù)估計(jì)值

圖6 美國B2C市場2004-2013年冪方程指數(shù)變化曲線擬合

擬合美國B2C市場2004年到2013年冪方程指數(shù)變化的二次曲線回歸方程為：

由表6的分析結(jié)果可知，模型的可決系數(shù)為93%，表明指數(shù)模型對美國B2C市場2004年到2013年冪方程系數(shù)變化的擬合程度很好，F(xiàn)檢驗(yàn)的P值為0.000非常顯著，t檢驗(yàn)的P值均小于0.05非常顯著，即冪方程的系數(shù)隨時(shí)間變化整體呈現(xiàn)遞增趨勢。

六、結(jié)論和意義

（一）中美兩國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)冪定律擬合結(jié)果

本文基于中國2007年-2013年和美國2004年-2013年B2C電子商務(wù)的市場份額數(shù)據(jù)，通過運(yùn)用SPSS軟件中回歸擬合分析工具驗(yàn)證了存在于中美兩國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)中的冪律分布規(guī)律。研究結(jié)果表明，中國B2C電子商務(wù)競爭結(jié)構(gòu)冪律擬合結(jié)果的可決系數(shù)在74% -97%之間變化。經(jīng)F檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)，P值均小于0.05，表明模型在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，即中國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)符合冪律分布特征。美國B2C電子商務(wù)競爭結(jié)構(gòu)冪律擬合結(jié)果的可決系數(shù)在81% -98%之間變化。經(jīng)F檢驗(yàn)與t檢驗(yàn)， P值均小于0.05，表明模型在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，即美國B2C電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)符合冪律分布特征。本文得出結(jié)論，中美兩國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)均服從冪定律，電子商務(wù)企業(yè)的市場份額和它們的市場排名之間存在著冪律關(guān)系，即B2C電子商務(wù)市場中大部分的市場份額集中在少數(shù)商家中。

（二）中美兩國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化規(guī)律

對于中國B2C電子商務(wù)市場，擬合的歷年市場競爭結(jié)構(gòu)的冪曲線的指數(shù)和系數(shù)整體都呈現(xiàn)出上升趨勢，且基于指數(shù)回歸模型對指數(shù)和系數(shù)變化規(guī)律的擬合效果最好。F檢驗(yàn)表明變量之間存在顯著關(guān)系，即中國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)的冪律曲線的指數(shù)和系數(shù)與時(shí)間存在著顯著的相關(guān)關(guān)系。隨著時(shí)間的變化，擬合曲線的指數(shù)和系數(shù)逐漸遞增，表明電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)趨于壟斷，即強(qiáng)者越強(qiáng)。

相對于中國B2C電子商務(wù)市場，美國B2C電子商務(wù)市場中擬合的歷年市場競爭結(jié)構(gòu)的冪曲線的指數(shù)和系數(shù)雖然整體也都呈現(xiàn)出上升趨勢，但在初始的四年中呈現(xiàn)出下降的趨勢，之后逐漸增長。對于美國B2C電子商務(wù)市場，與中國B2C電子商務(wù)市場不同，它基于二次回歸模型對指數(shù)和系數(shù)變化規(guī)律的擬合效果是最好的。F檢驗(yàn)表明美國B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)的冪律曲線的指數(shù)和系數(shù)與時(shí)間也存在著顯著的相關(guān)關(guān)系。隨著時(shí)間的變化，擬合曲線的指數(shù)和系數(shù)首先呈現(xiàn)出下降的趨勢接著逐漸遞增，表明電子商務(wù)市場的競爭結(jié)構(gòu)在經(jīng)過一段時(shí)間的波動(dòng)之后逐漸趨于壟斷，即強(qiáng)者越強(qiáng)。

（三）意義

本文的研究結(jié)果給電子商務(wù)企業(yè)在未來發(fā)展過程中做決策時(shí)提供了重要的理論依據(jù)。中國電子商務(wù)正處于一個(gè)迅速發(fā)展和變革的時(shí)期，面對如此激烈的市場競爭環(huán)境，無論是在市場中已占據(jù)一定份額的企業(yè)還是意欲進(jìn)入市場的企業(yè)，他們都需要清楚地了解到存在于現(xiàn)有市場的客觀發(fā)展規(guī)律。本文從理論角度揭示了B2C電子商務(wù)市場競爭結(jié)構(gòu)的冪律分布規(guī)律，即在B2C電子商務(wù)市場競爭中企業(yè)占有的市場份額和它的排名之間存在著y=cx-a的函數(shù)關(guān)系。因此，如果一個(gè)企業(yè)計(jì)劃提高自己的市場排名，他可以根據(jù)該市場排名相對應(yīng)的市場份額制定合理的資金投入計(jì)劃，以確保資金的充分利用，避免資金不足和浪費(fèi)；對于準(zhǔn)備進(jìn)入這個(gè)市場的新企業(yè)，通過清楚地了解現(xiàn)有市場的競爭結(jié)構(gòu)并根據(jù)其自身的資源狀況，合理地估計(jì)出其進(jìn)入市場后可以擁有的市場份額，從而確保企業(yè)的投資計(jì)劃低風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)。由此可見，本文的研究成果對B2C電子商務(wù)市場的企業(yè)具有相當(dāng)重要的現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

[1] 《1997-2009：中國電子商務(wù)十二年調(diào)查報(bào)告》.中國電子商務(wù)研究中心.2009.9

[2] 《2013年度中國電子商務(wù)市場數(shù)據(jù)監(jiān)測報(bào)告》.中國電子商務(wù)研究中心.2014.3

[3] 高建敏, 王炳興.中國財(cái)富分布規(guī)律的實(shí)證研究[J].浙江工商大學(xué)學(xué)報(bào), 2007 (01): 61-65.

[4] 高瑞澤.電子商務(wù)生態(tài)群落內(nèi)部演化和競爭機(jī)理研究[D].北京交通大學(xué), 2012.

[5] 胡海波, 王林.冪律分布研究簡史[J].物理, 2005(12): 889-96.

[6] 吉翔, 高英.中國股市的泡沫與反泡沫——基于對數(shù)周期性冪律模型的實(shí)證研究[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào), 2012 (12): 27-38.

[7] 劉臣, 單偉, 于晶.中國學(xué)科知識(shí)網(wǎng)絡(luò)的演化研究——基于1981-2010年引文數(shù)據(jù)[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2013 (02): 430-436.

[8] 施華萍, 柯見洪, 孫策, 林振權(quán).中國人口分布規(guī)律及演化機(jī)理研究[J].物理學(xué)報(bào), 2009(1)：第58卷第1期: 1-8.

[9] 司馬則茜, 蔡晨, 李建平.度量銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的POT冪律模型及其應(yīng)用[J].中國管理科學(xué), 2009(01): 36-41.

[10] 山石, 邱紅.長尾分布、冪律的產(chǎn)生機(jī)制和西蒙模型[J].第六屆中國管理科學(xué)與工程論壇論文集.上海: 第六屆中國管理科學(xué)與工程論壇, 2008: 886-890.

[11] 王淵, 楊姝, 王刊良.電子商務(wù)研究方向的分類研究:中國視角[J].情報(bào)雜志, 2008(11): 87-90.

[12] 楊波, 陳忠, 段文奇.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)冪律函數(shù)標(biāo)度指數(shù)的估計(jì)與檢驗(yàn)[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào), 2007(07): 1066-1073.

[13] 俞宣伊.我國C2C電子商務(wù)交易網(wǎng)絡(luò)及其演化機(jī)制[D].哈爾濱工業(yè)大學(xué), 2010.

[14] 葉作亮, 王雪喬, 寶智紅, 陳濱桐.C2C環(huán)境中顧客重復(fù)購買行為的實(shí)證與建模[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào), 2011(12): 71-78.

[15] 張宇, 張建瑋, 王正行.金融市場中冪律分布的經(jīng)驗(yàn)和理論研究進(jìn)展——經(jīng)濟(jì)物理學(xué)研究的一個(gè)前沿[J].物理, 2004(10):734-740.

[16] 中國互聯(lián)網(wǎng)、中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心, 《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》.2008.

[17] Ngai E W T, Wat F K T.A Literature Review and Classification of Electronic Commerce Research[J].Information & Management,2002 (39): 416-428.

[18] Jie Li, Baoying Jiao, Yunfeng Wang, Zhipeng Li, A review of electronic commerce research in China[C].The international conference on E-business and e-govrenment, May 7-9, 2010, Guangzhou, China.

[19] LP Kadanoff.From simulation model to public policy An examination of Forrester's[J].Urban Dynamics Simulation, 1971, 16.6: 261-268.

[20] EW Montroll, WW Badger.Introduction to quantitative aspects of social phenomena[J].1974.

[21] Adrian Dr gulescu, Victor M.Yakovenko.Exponential and power-law probability distributions of wealth and income in the United Kingdom and the United States[J].Physica A, 2001, 299(1-2): 213-221.

[22] Anders Johansen, Didier Sornette.Log-periodic power law bubbles in Latin-American and Asian markets and correlated anti-bubbles in Western stock markets: An empirical study[J].International Journal of Theoretical and Applied Finance, 2001, 4 (6): 853-920.

[23] Aaron Clauset, Cosma Rohilla Shalizi, and M.E.J.Newman.Power-Law Distributions in Empirical Data[J].Siam Review, 2009,51(4): 661-703.