中國電子商務(wù)空間格局研究
——以某大型電商為例

龍 瀛 劉 曦 王 晟

中國電子商務(wù)空間格局研究
——以某大型電商為例

龍 瀛 劉 曦 王 晟

電子商務(wù)在中國迅速發(fā)展，成為了居民生活的重要組成部分。利用某大型電商平臺的宏觀銷售統(tǒng)計數(shù)據(jù)和微觀用戶訂單數(shù)據(jù)，對居民網(wǎng)絡(luò)消費時空格局、城市在線銷售潛力、渠道電商物流策略等多個議題進行了分析與探討。研究表明（：1）電商用戶數(shù)、銷售額和訂單量的高值多集中在東部地區(qū)，且受到人口、經(jīng)濟、互聯(lián)網(wǎng)滲透率等多種因素的影響（。2）城市的經(jīng)濟水平與電商銷售額有很高的相關(guān)性，而城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征則能夠體現(xiàn)出城市的在線銷售潛力（。3）對訂單配送信息進行的分析則表明，渠道電商的物流體系具有清晰的層次結(jié)構(gòu)。從數(shù)據(jù)量到研究尺度都與以往研究不同，對于了解電商發(fā)展現(xiàn)狀具有十分重要的意義，同時可為電商制定發(fā)展策略提供參考。

電子商務(wù) | 銷售地理 | 城市特征 | 潛力分析 | 物流體系

0 引言

中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心《第35次中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》指出，2014年底，中國網(wǎng)民規(guī)模已達6.49億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達到47.9%。隨著信息通訊技術(shù)（ICT, Information and Communications Technology）和物流業(yè)的蓬勃發(fā)展，電子商務(wù)在中國發(fā)展迅速，涌現(xiàn)出了多個電商平臺，如淘寶、京東、一號店等，甚至有了淘寶村、淘寶鎮(zhèn)等業(yè)態(tài)模式。而各電商平臺也以實惠的價格、多元化的商品、方便的購物途徑和快捷的物流配送等優(yōu)勢吸引了大量用戶。艾瑞咨詢的數(shù)據(jù)指出，2014年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場交易規(guī)模達到2.8萬億，占社會消費品零售總額的10.7%。國家也對電商發(fā)展給予了額外重視，除了《商務(wù)部關(guān)于促進電子商務(wù)應(yīng)用的實施意見》等綜合政策之外，在“互聯(lián)網(wǎng)+”等概念的引導(dǎo)下，電子商務(wù)將進一步融入百姓生活。因此，深入了解我國電商的發(fā)展模式及其時空演變的一般規(guī)律，不僅對于電商認清自身特征，也對于國家零售業(yè)等產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要意義。

電商平臺所處的賽博空間（Cyber Space）與地理實體空間有著緊密的聯(lián)系[1-2]，網(wǎng)絡(luò)消費對人們在實體空間的購物行為產(chǎn)生了替代影響、促進影響、改變影響或中性影響等復(fù)雜的作用[3]，因此電商平臺的空間布局和用戶網(wǎng)絡(luò)購物的時空特征引起了很多相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注。由于數(shù)據(jù)的限制，在已有研究中，針對大型電商詳細銷售地理的研究多體現(xiàn)在電商自身研究機構(gòu)發(fā)布的報告中，如阿里研究院發(fā)布的基于2014年“雙十一”銷售情況的《網(wǎng)絡(luò)零售新增長點報告》等，而少有學(xué)者利用詳細的宏觀整體銷售數(shù)據(jù)或微觀城市層面訂單數(shù)據(jù)進行深入的探討。在已有研究中，地理、規(guī)劃等領(lǐng)域的學(xué)者多通過問卷調(diào)查得到用戶網(wǎng)絡(luò)購物相關(guān)的數(shù)據(jù)，從以下幾個方面進行研究：

（1）居民網(wǎng)上購物行為的空間特征

網(wǎng)上購物影響著經(jīng)濟活動的空間分布[4]，因此吸引了地理和規(guī)劃界的學(xué)者進一步研究居民網(wǎng)上購物行為的空間特征。在國外的代表性研究中，F(xiàn)arag等著重分析了荷蘭居住環(huán)境和實體店鋪可達性對居民網(wǎng)購行為的影響，指出網(wǎng)購行為傾向于從城市中心區(qū)域向郊區(qū)擴散[5]，并在另一研究中指出市區(qū)的居民由于網(wǎng)絡(luò)設(shè)施便利，比郊區(qū)的居民更傾向于網(wǎng)購[6]。在國內(nèi)的主要研究中，孫志群等[7]發(fā)現(xiàn)臨近和遠離商業(yè)中心的居民網(wǎng)上購物頻率相對較高，而處于其過渡帶上居民卻相對較低；席廣亮等[8]指出南京內(nèi)城、外城和郊區(qū)的居民網(wǎng)絡(luò)消費特征具有差異性；汪明峰等[9]則以網(wǎng)上購書為例，指出市區(qū)的網(wǎng)上購物強度大于郊區(qū)。這些研究受數(shù)據(jù)所限，多以一個城市的某種網(wǎng)絡(luò)消費行為進行分析，研究結(jié)果是否能夠進行推廣還值得商榷。

（2）網(wǎng)上購物行為對實體購物行為的影響

居民的網(wǎng)上購物行為與實體購物行為關(guān)系復(fù)雜，除了單純的替代和增強關(guān)系外，還出現(xiàn)了復(fù)雜的混合關(guān)系，如在網(wǎng)上查詢商品信息而在實體店購買商品等[10]。Farag等[6]發(fā)現(xiàn)網(wǎng)上購物會促進荷蘭4個城市的居民在實體空間的購物出行行為；而Ferrell[11]則通過舊金山灣區(qū)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人們的網(wǎng)上購物削減了實體購物的次數(shù)和出行距離；汪明峰等[12]也通過大學(xué)生網(wǎng)上購書習(xí)慣的調(diào)查，指出網(wǎng)購與實體購物的關(guān)系并非簡單的替代或者補充。由于網(wǎng)上購物改變了時空條件對人們購物行為的限制[13]，網(wǎng)購行為對出行和交通的影響也引發(fā)了學(xué)者的關(guān)注。Mokhtarian[14]早在2004年即從購物模式、購物量、消費量和人口統(tǒng)計特征等4個角度討論了網(wǎng)上購物對交通的影響。這些研究由于數(shù)據(jù)的限制和城市的不同，往往會得出不同的結(jié)論，體現(xiàn)出采用大量客觀的電商數(shù)據(jù)進行大尺度研究，以獲得更為普適性結(jié)論的重要性。

（3）虛擬商業(yè)空間特征及其對城市商業(yè)空間的影響

電商平臺的發(fā)展形成了基于網(wǎng)絡(luò)的虛擬商業(yè)空間[15]，地理空間要素在其中是否仍具有重要作用是值得探討的議題。余金艷[16]等指出地理空間因素仍以物流派送消耗的“時間距離”等方式影響著虛擬商圈的結(jié)構(gòu)；史坤博等[17]發(fā)現(xiàn)不同類型的網(wǎng)絡(luò)團購在城市商圈的集中程度也不同。由于虛擬空間對地理空間的滲透，虛擬商業(yè)空間也對城市商業(yè)空間產(chǎn)生了多種影響[18]。雖然電商的發(fā)展對實體低端零售業(yè)造成了很大的沖擊，但是Weltevreden等[19-20]的研究表明居民感知到的城市中心商業(yè)空間吸引力越高，可達性越好，則該商業(yè)空間受到電商平臺的影響越小。虛擬商業(yè)空間也促使多種實體商業(yè)空間進行轉(zhuǎn)型，對新模式進行探索[21-22]?？梢?，相關(guān)研究多集中于單個城市空間，對全國尺度城市實體空間與電商的聯(lián)系缺乏討論。

（4）電商的物流策略

不同于平臺電商，對于京東、1號店等渠道電商而言，其物流策略很大程度上影響了其電商平臺的競爭力。除了優(yōu)化物流體系之外，各渠道電商更提供了自提點、便利店等多種取貨方式，探索和解決“最后一公里”問題?，F(xiàn)有研究[23-24]主要著眼于各電商平臺公開的物流體系信息等進行定性分析，缺少從實際訂單配送數(shù)據(jù)出發(fā)，自下而上地分析電商物流體系結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究。

綜上所述，已有的關(guān)于中國電子商務(wù)銷售情況的研究，多基于小規(guī)模調(diào)查數(shù)據(jù)的分析，少有針對全國尺度總體銷售情況的宏觀地理分析，本文致力于填補這一研究空白。席廣亮等[25]近期基于京東用戶的商品評論數(shù)據(jù)和社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)從宏觀層面分析了中國網(wǎng)絡(luò)消費的時空演變趨勢等，但由于數(shù)據(jù)的代表性問題等局限性，網(wǎng)絡(luò)消費的宏觀地理特征研究仍有更為廣闊的探索空間。本文著眼于城市層面，通過對中國電子商務(wù)的銷售地理的數(shù)據(jù)探索性分析，著重解釋和回答如下問題：（1）電子商務(wù)的總體格局、相關(guān)因素及其時空演化特征；（2）從城市經(jīng)濟特征探討各城市的電商銷售潛力；（3）從訂單配送的視角探討電商地理格局及其物流策略。

1 數(shù)據(jù)

1.1 某電商2008與2014年連續(xù)3個月不同城市的銷售總量

本研究的數(shù)據(jù)來源為中國著名的B2C電商之一。在宏觀層面，本研究采用了該電商2008年不同城市全年銷售額和實體訂單量數(shù)據(jù)集，以及該電商2014年不同城市連續(xù)3個月銷售額和訂單量數(shù)據(jù)集。需要說明的是，訂單量為15個商品大類各自包含的實體訂單量，即一個實體訂單可能在不同的商品大類中均被統(tǒng)計，因此訂單量的和會高于總實體訂單量。15個商品大類的具體類別及編號如表1所示。本研究的原始數(shù)據(jù)以地級行政區(qū)劃為基本單元，包括地級及以上城市338個，其中中國大陸地級行政區(qū)劃333個，直轄市4個，神農(nóng)架林區(qū)1個，不含香港、澳門和臺灣地區(qū)。需要注明的是，“城市”在本文中均指代地級市的市域范圍。該銷售總量數(shù)據(jù)將主要用于電商總體空間格局分析和城市銷售潛力分析（表1）。

1.2 某電商2014年9月連續(xù)6天的銷售日志

在微觀層面，本研究采用了該電商連續(xù)6天的實體訂單數(shù)據(jù)，時間跨度為2014年9月2日至2014年9月7日。經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理，刪去了少量不完整或者有問題的數(shù)據(jù)，實際研究中使用數(shù)據(jù)記錄共計約1 600萬條，數(shù)據(jù)記錄包含匿名用戶的實體訂單金額、下單時間和物流信息等多種相關(guān)屬性。每日實體訂單總量如表2所示。該銷售日志數(shù)據(jù)將主要用于電商物流體系的空間格局分析。

表1 15大類商品類別編號及其銷售額和訂單量占比

1.3 其他輔助性數(shù)據(jù)

為了研究城市經(jīng)濟社會屬性與該電商用戶量、銷售額以及訂單量之間的關(guān)系，本研究還使用了城市屬性數(shù)據(jù)、微博數(shù)據(jù)、POI（Point of Interest，興趣點）數(shù)據(jù)、大眾點評數(shù)據(jù)和軌道交通數(shù)據(jù)。城市屬性數(shù)據(jù)包括第六次人口普查的人口數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)，以及《中國城市統(tǒng)計年鑒（2011年）》中285個城市的第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重等多種城市屬性。微博數(shù)據(jù)為2014年半年內(nèi)各個地級行政區(qū)劃包含地理位置的微博數(shù)量，用來表征城市的互聯(lián)網(wǎng)普及情況。POI數(shù)據(jù)為全國范圍零售行業(yè)POI，包含約113萬條記錄，用來表征城市傳統(tǒng)商業(yè)模式的強度。

2 結(jié)果

2.1 總體格局

2.1.1 用戶數(shù)分布特征及其與人口、互聯(lián)網(wǎng)滲透率的關(guān)系

圖1 不同城市用戶數(shù)量柱狀圖和互補累積頻率分布圖

圖2a） 用戶空間分布圖

本節(jié)基于2014年的宏觀層面數(shù)據(jù)，分析該電商的用戶總體分布情況。整體來說，多數(shù)城市的用戶數(shù)較少（圖1），并且其互補累計頻率曲線在雙對數(shù)坐標(biāo)系下尾部呈直線，說明不同城市的用戶數(shù)呈重尾分布（Heavy-tailed Distribution），即多數(shù)城市用戶數(shù)量較少，而少數(shù)一些城市集中了較多的用戶。在空間格局上，東部地區(qū)的用戶數(shù)量遠高于西部地區(qū)（圖2a），除了東西部地區(qū)的經(jīng)濟差異等原因外，東部地區(qū)的人口基數(shù)大于西部地區(qū)也是很重要的一個因素。而從用戶在當(dāng)?shù)爻Ｗ∪丝诘恼急龋从脩魯?shù)/人口數(shù)）來看（圖2b），除了東部沿海地區(qū)外，西部地區(qū)的一些省會城市，如拉薩、蘭州、烏魯木齊、西寧、昆明等，也具有較高的用戶比例。

不同城市用戶數(shù)與人口數(shù)呈對數(shù)線性相關(guān)，即（y—xβ），遵從“標(biāo)度律”（Scaling Law），且β=1.42（p＜0.001, r-square = 0.69），說明隨著城市人口的增長，用戶數(shù)的增長會比線性增長更快，體現(xiàn)出超線性（superlinear）的特性。不同城市用戶數(shù)與微博數(shù)量同樣呈對數(shù)線性相關(guān)，且β=1.10（p＜0.001, r-square = 0.88）。用不同城市微博數(shù)表征互聯(lián)網(wǎng)滲透水平，則說明隨著城市互聯(lián)網(wǎng)滲透水平的提高，用戶數(shù)的增長速率也變得更快。這些結(jié)果表明不同城市電商用戶數(shù)不僅僅與城市的人口規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)滲透水平有關(guān)，用戶數(shù)的增長更可能受到多種因素的綜合作用。

圖2b） 用戶人口占比空間分布圖

2.1.2 不同城市銷售總額和訂單總量分布情況

本節(jié)基于2014年宏觀數(shù)據(jù)，分析該電商不同城市銷售額、訂單量等總體分布情況。由于不同城市銷售額與訂單量高度相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.996），空間分布情況也十分相似，下文僅描述銷售額的總體分布情況。不同城市的銷售額統(tǒng)計特征和空間分布與用戶數(shù)較為相似。多數(shù)城市的銷售額同樣集中在低值區(qū)域，且從互補累積頻率分布來看呈現(xiàn)重尾分布（圖3a），即多數(shù)城市具有較低的銷售額，而少數(shù)一些城市集中了較多的銷售額。從空間格局來看，東部地區(qū)的銷售額高于西部地區(qū)，一些省會等經(jīng)濟發(fā)達的城市也同樣具有較高的銷售額（圖3b）。

各城市居民消費習(xí)慣不同，城市的消費空間特征也不同，所以不同城市該電商用戶的人均銷售額與總銷售額的統(tǒng)計特征差異較大。用戶人均銷售額成對數(shù)正態(tài)分布（Log-normal Distribution），總體差異性低于總銷售額，多數(shù)城市的用戶人均銷售額集中在100—200元的較低的區(qū)域內(nèi)（圖4a）。從空間格局來看，除了經(jīng)濟發(fā)達的城市，內(nèi)蒙、西藏、新疆和廣西等省份的很多城市也具有較高的用戶人均銷售額（圖4b），表明雖然這些地區(qū)電商用戶較少，但都是網(wǎng)購頻繁的活躍用戶。這一現(xiàn)象可能是由于電商平臺商品種類的豐富性對當(dāng)?shù)貙嶓w店鋪起到了較好的補充作用所引起，也可能是由于這些地區(qū)人群異質(zhì)性較高，居民多為非電商用戶或活躍用戶，而非活躍用戶這類過渡性人群較少所引起。

虛擬單是對實體訂單的拆分，每虛擬單的平均價格能夠反映一個城市電商用戶對于網(wǎng)購商品價格的偏好。不同城市每虛擬單的平均價格呈正態(tài)分布（圖5a），均值約為264.62元，表明各城市居民在電商平臺購買商品的價值等級較為集中，對購買大件小件商品的偏好比較相似。而從空間格局來看（圖5b），東部沿海的江、浙、滬地區(qū)和經(jīng)濟發(fā)達的內(nèi)陸城市的用戶會在電商平臺購買更多的大件商品，這可能不僅與城市居民的經(jīng)濟情況有關(guān)，也與這些地區(qū)的物流設(shè)施、售后服務(wù)等相對更為完備有關(guān)。

2.1.3 2008年與2014年電商銷售的宏觀比較

2008年至2014年6年間，該電商的注冊用戶增長了42倍，體現(xiàn)出電子商務(wù)領(lǐng)域在近些年的迅速發(fā)展。各個城市的用戶增長倍數(shù)并不一致，總體來說，二三線城市的增長倍數(shù)普遍高于一線城市，用戶數(shù)量的高增長主要集中在中原地區(qū)和西部地區(qū)（圖6a）。這些高增長區(qū)域多為人口較多且有一定經(jīng)濟實力基礎(chǔ)、近期經(jīng)濟增長幅度較快的城市。增長倍數(shù)較低的主要是經(jīng)濟文化非常發(fā)達和經(jīng)濟文化較為落后的城市，前者早于其他城市積累了較多比例的電商用戶，因此近些年用戶增長量較少，而后者由于經(jīng)濟水平和互聯(lián)網(wǎng)等硬件設(shè)施水平仍較為落后，用戶數(shù)量仍沒有較大的增長。這一格局說明電商平臺早期用戶多為受教育程度較高、對互聯(lián)網(wǎng)較為熟悉的發(fā)達地區(qū)的居民，而近些年這一新興的購物平臺逐步向其他地區(qū)滲透，現(xiàn)在已經(jīng)廣泛為居民所使用。

圖3a） 不同城市銷售額的柱狀圖和互補累積頻率分布圖

圖3b） 不同城市銷售額空間分布圖

圖4b） 用戶人均銷售額空間分布圖

圖5a） 不同城市每虛擬單平均價格柱狀圖

圖5b） 不同城市每虛擬單平均價格空間分布圖

從訂單量來看，電商平臺從商品銷售數(shù)量到商品銷售種類都有大幅的增長。2008年，該電商銷售商品類別較少，主要為家用電器、手機數(shù)碼和電腦辦公用品，而2014年除了訂單總量相較2008年增加約24倍外，銷售商品種類也更為豐富。從訂單量的增長倍數(shù)空間分布圖（圖6b）上來看，其格局與用戶數(shù)的增長趨勢基本一致，也是從對互聯(lián)網(wǎng)較為熟悉的、經(jīng)濟文化較為發(fā)達地區(qū)逐步向其他地區(qū)擴散。其中訂單量增長較為突出的和用戶增長趨勢略有區(qū)別的是四川成都地區(qū)，這可能與成都建有該電商一級物流中心、用戶具有較高購買需求等多種因素有關(guān)。這里需要強調(diào)的是，通過數(shù)據(jù)作者只能對相關(guān)性進行判斷，進而對其成因進行猜測。

圖6a） 各城市用戶增長倍數(shù)

圖6b） 各城市訂單量增長倍數(shù)

2.2 城市在線銷售潛力分析

各城市的電商平臺銷售額與該城市的經(jīng)濟水平有緊密的聯(lián)系，本節(jié)通過分析該聯(lián)系來探討城市的在線消費潛力。由于各大類商品的銷售額具有很高的相關(guān)性，在此著重分析總銷售額與城市經(jīng)濟特征之間的關(guān)系。整體來看，不同城市總銷售額與城市的GDP呈對數(shù)線性相關(guān)（y—xβ），且β=1.27（p＜0.001, r-square = 0.83）；不同城市總訂單量也與城市的GDP呈對數(shù)線性相關(guān)，且β=1.24（p＜0.001, r-square = 0.83）。這說明不同城市的總銷售額和總訂單量增速超過GDP增長速度，相對于城市GDP呈超線性增長。經(jīng)濟越發(fā)達的城市，其互聯(lián)網(wǎng)普及率和居民受教育水平也會越高，這些相關(guān)因素的綜合作用可能導(dǎo)致了用戶在線購物消費水平的超線性增長。

基于城市GDP與用戶在線購物消費水平的高度相關(guān)性，可以根據(jù)模型y=xβ+b利用GDP對各個城市的在線總銷售額進行推斷和預(yù)測，其中y為電商銷售額，x為城市GDP水平，β和b為相應(yīng)的系數(shù)。與利用GDP得到的預(yù)測值相比，有些城市的實際總銷售額偏高，有些則偏低。通過分析實際總銷售額與預(yù)測總銷售額之間的差異?P，即?P=實際總銷售額－預(yù)測總銷售額，能夠發(fā)現(xiàn)哪些城市具有提高線上銷售額的潛力，以及哪些因素導(dǎo)致了實際值與預(yù)測值的差異。?P在空間上呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征（圖7a）。東部地區(qū)、省會城市和省會周邊城市在線銷售額多高于預(yù)測值，很可能因為這些地區(qū)具有更為發(fā)達的物流配送條件；而西部的青海、西藏等地區(qū)的城市則可能由于線下商品種類較少，懂得網(wǎng)購的居民的經(jīng)濟條件又高于當(dāng)?shù)匾话闼?，?dǎo)致在線銷售額會高于基于GDP的預(yù)測值。實際銷售額低于預(yù)測值的城市主要分布在中部地區(qū)、西南地區(qū)、東北地區(qū)以及新疆和內(nèi)蒙，電商可以通過在這些區(qū)域的城市增加線下自提點、加大宣傳力度、采用合適的營銷手段刺激用戶嘗試線上購物，增加用戶粘性，從而進一步挖掘城市的線上消費潛力。

由于消費結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有密切的關(guān)系[26]，本研究利用285個城市（缺失的地級行政區(qū)劃多位于西部地區(qū)）的城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，即第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)分別占GDP的比重，來分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對于網(wǎng)絡(luò)消費的影響。通過回歸分析發(fā)現(xiàn)，城市的第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重與?P成顯著的線性正相關(guān)關(guān)系（圖7b）（p＜0.001, r-square = 0.27）。信息產(chǎn)業(yè)、物流運輸業(yè)等均在第三產(chǎn)業(yè)中占有重要比重，因此第三產(chǎn)業(yè)在GDP的占比體現(xiàn)了城市的網(wǎng)絡(luò)普及程度、倉儲物流發(fā)達程度等，而這些因素對居民網(wǎng)絡(luò)購物行為有著重要影響，這可能是產(chǎn)生此相關(guān)性的原因。從第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重的空間分布（圖7c），也可以較為直觀的看出其與?P的空間格局較為相似：第三產(chǎn)業(yè)比重較高的城市多分布在沿海地區(qū)以及內(nèi)陸的經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)。該數(shù)據(jù)在西部的一些地區(qū)缺失，西部地區(qū)實際銷售額高于預(yù)測值的原因也可能與其他城市有較大不同。因此，信息產(chǎn)業(yè)與倉儲物流業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)越為發(fā)達，該城市居民對于電商平臺的接受程度越高。

2.3 基于銷售數(shù)據(jù)的電商物流體系空間格局分析

物流系統(tǒng)是渠道電商十分重要的一環(huán)，健全完善的物流系統(tǒng)不僅能夠覆蓋更大范圍的用戶，還能夠依靠快捷高效的商品配送提高用戶粘性。根據(jù)公開資料顯示，該電商的物流系統(tǒng)包括一級物流中心、二級物流中心和物流配送站3個層級，其中5個一級物流中心包括北京、上海、廣州、成都、武漢等城市，8個二級物流中心包括沈陽、濟南、西安、杭州、福州、佛山、深圳等城市。本研究的實體訂單數(shù)據(jù)中，包含的配送倉庫分別位于39個城市。為了從城市層面體現(xiàn)該電商的物流布局，將位于同一城市的倉庫聚合為一個虛擬倉庫，用以表示該城市在物流體系中的配送能力。

整體來看，一級物流中心所在城市的發(fā)貨量最高，通過各倉庫在研究期間段內(nèi)向各個城市發(fā)貨的數(shù)量上可以看出，該物流網(wǎng)絡(luò)具有明顯的層次結(jié)構(gòu)（圖8a）。城市發(fā)貨量大小在一定程度上遵循“位序—規(guī)?！狈▌t（Rank-Size Rule）（圖8b），說明少數(shù)幾個城市的物流中心擔(dān)負了大多數(shù)的發(fā)貨量。

訂單的收發(fā)表征了倉庫與城市之間的聯(lián)系強度。令Tij為倉庫i和城市j之間的發(fā)貨量，Tijmax=m ax(Tij)則為城市i的最大引力線，對應(yīng)的倉庫j為與城市i聯(lián)系強度最大的倉庫。由于每個倉庫可以向多個城市發(fā)貨，每個城市也可以接收來自多個倉庫的貨物，因此找出每個城市對應(yīng)的最大發(fā)貨量物流中心是衡量整個物流體系空間布局的重要途徑。通過分析發(fā)現(xiàn)，所有城市對應(yīng)的最大發(fā)貨量物流中心包括7個，除了5個一級物流中心以外，還有西安和沈陽2個二級物流中心。除內(nèi)蒙古自治區(qū)外，其他同省份的地級行政區(qū)劃都對應(yīng)相同的最大發(fā)貨量物流中心（圖9a）。該結(jié)果一方面表明在此物流體系中，高層級的物流中心具有較好的覆蓋性，并且實際運行也比較符合初期規(guī)劃，另一方面也說明西安和沈陽兩個二級物流中心具有很大的潛力升級為一級物流中心。

圖7a） 實際總銷售額減去預(yù)測總銷售額的值的空間分布（圖中黃色邊線城市為省會城市和直轄市）

圖7b） 第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重與關(guān)系

圖7c） 285個城市第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重的空間分布

受倉庫的容量、倉儲產(chǎn)品種類、以及次級倉儲地理布局等因素的影響，除了最大發(fā)貨量物流中心外，各城市也有很多訂單由其他倉庫進行發(fā)貨。如果一個城市的訂單由很多地理位置較遠的倉庫發(fā)貨，則會影響貨物配送效率。這里借用熵H(X)的概念來定量地分析每個城市訂單配送源的復(fù)雜程度，其計算公式為H(X)=-∑in=1p(xi)logp(xi)，n為總的倉庫數(shù)量，p(xi)為該城市的訂單由倉庫i發(fā)貨的概率。熵的值越小，則該城市從最大發(fā)貨量物流中心發(fā)貨的比例就越大。從圖9b可以看出，一級物流中心對其周邊的城市訂單配送具有很強的主導(dǎo)性，二級物流中心由于和一級物流中心覆蓋區(qū)域有所重合，其對周邊城市訂單配送主導(dǎo)性較弱，尤其是西安物流中心，其覆蓋的西北地區(qū)城市有相當(dāng)比例的訂單由其他物流中心配送。加強西安物流中心的建設(shè)，對于提高西北地區(qū)的物流配送效率應(yīng)該會有很大的幫助。

圖8a） 各個倉庫所在城市發(fā)往各個城市訂單量示意圖

圖8b） 各城市倉庫的發(fā)貨量大小與其排名大致遵從“位序—規(guī)?！狈▌t（N=39）

圖9a） 每個城市對應(yīng)的聯(lián)系強度最大的倉庫在城市

圖9b） 各城市訂單的發(fā)貨倉庫混合程度（熵）

在該物流系統(tǒng)中，除去各個倉庫發(fā)送到自己所在城市的訂單量，共有2 514個倉庫/城市對具有發(fā)貨和收貨的交互聯(lián)系。通過互補累積頻率曲線（圖10a）可以看到倉庫/城市對之間的訂單量呈現(xiàn)重尾分布，大多數(shù)倉庫/城市對之間的發(fā)貨量較小，但是大發(fā)貨量的倉庫/城市對在總發(fā)貨量中占有很大的比例。這說明城市多數(shù)訂單是由其對應(yīng)的最大發(fā)貨量物流中心發(fā)貨，與前文的發(fā)現(xiàn)相符。

圖10a） 倉庫/城市對之間的訂單量的互補累積頻率圖

圖10b） 倉庫/城市對的訂單實際值

如前文所述，訂單的收發(fā)表征了倉庫與城市之間的空間交互，這里采用重力模型來解釋倉庫與城市之間的訂單量關(guān)系。其中，TijGM為倉庫i向城市j的發(fā)貨量，mi為第i個倉庫在該模型中的大小，nj為第j個城市在該模型中的大小，dij為城市i和j之間的距離，γ為距離衰減系數(shù)。通過最小二乘法擬合得到γ=-2.74，體現(xiàn)了空間交互中的距離衰減效應(yīng)。R2=0.49，說明該重力模型只能在一定程度上解釋倉庫與城市之間的發(fā)貨量。圖10b對比了倉庫/城市對之間的實際發(fā)貨量和模型預(yù)測出的發(fā)貨量，圖中，橫軸為實際訂單量，縱軸為估計的訂單量，灰色小點代表一個倉庫/城市對，藍綠色大點為原始數(shù)據(jù)在對數(shù)下等間距分組后組內(nèi)預(yù)測值的平均值。從圖中可以看出，訂單量少的倉庫/城市對預(yù)測的發(fā)貨量偏高，這是由于訂單量較少的倉庫/城市對多相距較遠，物流體系內(nèi)各個倉庫主要負責(zé)其覆蓋區(qū)內(nèi)的訂單，即負責(zé)離倉庫近、訂單量大的城市，而對超出覆蓋區(qū)域的城市，訂單量迅速減少，從而使交互較少的倉庫/城市對的發(fā)貨量偏高。

3 討論與結(jié)論

信息技術(shù)的快速發(fā)展推動了互聯(lián)網(wǎng)在人們生活中的廣泛應(yīng)用，也促使電商平臺進入了人們的日常生活，居民的網(wǎng)絡(luò)購物行為與其實體空間消費行為相互競爭而又相互補充。由于經(jīng)濟水平、信息產(chǎn)業(yè)水平、物流倉儲業(yè)發(fā)展水平等多方面的差異，各個城市的居民的網(wǎng)絡(luò)購物行為存在多種差異，也體現(xiàn)出了城市的不同特征。本文在國內(nèi)研究中第一次采用電商平臺用戶的宏觀和微觀消費行為數(shù)據(jù)，探討了全國尺度地級行政區(qū)劃層面的居民網(wǎng)絡(luò)購物地理空間分布特征。通過多角度的分析，本研究主要得到以下結(jié)論：

（1）電商用戶分布受到城市人口總數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)滲透率、GDP規(guī)模、城市實體空間等多種因素的影響。由于城市的聚集效應(yīng)，隨城市規(guī)模和GDP水平等的增長，電商平臺用戶數(shù)量、訂單量和銷售額均呈超線性增長。

（2）電商平臺近些年發(fā)展迅速，其銷售的商品種類也越發(fā)多樣化。電商平臺用戶從經(jīng)濟文化發(fā)達地區(qū)向其他地區(qū)擴張，次發(fā)達地區(qū)的用戶數(shù)增長最為迅速。重慶成都地區(qū)由于具有物流設(shè)施上的優(yōu)勢，近些年訂單量的增長倍數(shù)最高。

（3）城市的GDP水平能夠在一定程度上反映城市的電商平臺銷售額，第三產(chǎn)業(yè)在GDP中比重較高的城市銷售額普遍高于根據(jù)城市GDP水平得到的銷售額預(yù)測值；銷售額低于基于GDP預(yù)測值的城市有較大的銷售額提升空間，進一步推進信息化產(chǎn)業(yè)和物流業(yè)的發(fā)展同樣能夠?qū)﹄娚唐脚_的銷售額起到積極的影響。

（4）從訂單物流信息來看，電商的自有物流系統(tǒng)在全國范圍內(nèi)具有等級層次結(jié)構(gòu)，主要物流倉庫都能夠主導(dǎo)其所覆蓋城市的訂單發(fā)送。由于物流體系是人為設(shè)計，其發(fā)往各個城市的發(fā)貨量與重力模型模擬結(jié)果具有一定的區(qū)別，更多的物流配送集中在近距離的倉庫和城市對之間，以此提高效率，節(jié)省成本。

通過在城市層面對全國尺度的電商地理進行研究，本文得到的結(jié)論對于了解電商地理格局、設(shè)定電商擴張策略、改進電商物流布局等具有參考價值。其中，電商與實體零售業(yè)在全國尺度的空間分布異同及相互影響值得在后續(xù)研究中進行進一步的討論。本文中，電商的地理分布呈現(xiàn)階梯遞減，與傳統(tǒng)零售業(yè)相似[27]，但也有一些差異出現(xiàn)。這主要源于電商與零售業(yè)既相互競爭又相互補充的復(fù)雜機制，從多年的相關(guān)數(shù)據(jù)中研究兩者的相互作用是一個十分重要的議題。此外，由于渠道電商具有不同的特征，本文的結(jié)論具有一定的局限性，根據(jù)不同電商數(shù)據(jù)得到的結(jié)論會略有不同。但從整體上來說，利用大數(shù)據(jù)對電商銷售地理進行分析仍具有十分重要的意義，結(jié)合多源數(shù)據(jù)從不同角度對電商銷售地理進行綜合討論也是未來的研究方向。

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Spatial Patterns of E-commerce Sales in China: A Case Study of a Large E-commerce Company

E-commerce is developing rapidly in China, and has become an important part of people’s daily life. In this study, macro sales statistics and micro order data of a large e-commerce company are applied to explore topics such as spatiotemporal on-line shopping patterns of residents, on-line shopping potentials of cities, and logistics strategies of the channel e-commerce company. In general, most cities that have high values of e-commercial users, sales, and orders lie on the east part of China, and these values are influenced by various factors such as population, economy, and Internet penetration. Users in different cities also have different goods category preferences for on-line shopping. The distribution of cities that have different preferences shows certain patterns. GDP and sales of each city have high correlation, while the industrial structure of the city could be used to predict its on-line sale potential. The analyses of order delivery information indicate that the logistics system of the company has clear hierarchical structure and is efficient. This study is different from literature in both data quantity and research scale, and can help understand the current status of e-commerce and making strategies for future development.

E-commerce | Sales geography | Characteristics of cities | Sales potential analysis | Logistics System

1673-8985（2016）05-0086-08

TU981

A

龍 瀛

清華大學(xué)建筑學(xué)院

副研究員，博士

劉 曦

北京大學(xué)遙感與地理信息系統(tǒng)研究所碩士研究生

王 晟

創(chuàng)點客（北京）科技有限公司

董事長