我國(guó)電子商鋪空間分布的影響因素
——基于淘寶網(wǎng)電子商鋪的研究

董國(guó)芳，張曉芳

（河南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南開(kāi)封475004）

我國(guó)電子商鋪空間分布的影響因素
——基于淘寶網(wǎng)電子商鋪的研究

董國(guó)芳，張曉芳

（河南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河南開(kāi)封475004）

結(jié)合我國(guó)電子商鋪的分布特征及新地理經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論，構(gòu)造計(jì)量模型，并根據(jù)2003—2015年淘寶網(wǎng)的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析我國(guó)不同區(qū)域電子商鋪分布的主要影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，人力資本是決定電子商鋪分布的重要因素；政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的參與度和工業(yè)集中度對(duì)東西部電子商務(wù)發(fā)展的影響比較顯著，但因東西部處于不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，產(chǎn)生的作用也有所不同；本地市場(chǎng)需求規(guī)模對(duì)電子商鋪的分布在電子商鋪發(fā)展初期作用顯著；交通物流環(huán)境對(duì)中西部省份來(lái)說(shuō)仍是一個(gè)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(fā)展經(jīng)濟(jì)，改善外部環(huán)境，如提升人力資本，完善交通、物流基礎(chǔ)設(shè)施等；另一方面盡可能地完善相關(guān)政策和制度，全面促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展。

電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)；電子商鋪；淘寶網(wǎng)；空間分布

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，網(wǎng)上購(gòu)物逐漸被廣大居民所接受，成為其日常生活的一部分。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易規(guī)模達(dá)到3.8萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)35.7%，占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的12.7%；網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)到4.6億人，占所有網(wǎng)民的67.4%①。由此可見(jiàn)，以網(wǎng)購(gòu)為代表的電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響力越來(lái)越大，并且已經(jīng)成為國(guó)家重要的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)②。為了探究電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律，我們需要對(duì)電子商務(wù)的載體——電子商鋪的發(fā)展進(jìn)行研究，電子商務(wù)主要是依托于發(fā)達(dá)的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺(tái)進(jìn)行交易，與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)大不相同，那么電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的分布發(fā)展是否也存在集聚現(xiàn)象，受哪些因素的影響，這是值得探討的問(wèn)題。本文根據(jù)收集的淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)實(shí)證分析我國(guó)電子商鋪區(qū)位分布的影響因素，并進(jìn)一步為我國(guó)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供對(duì)策。

目前對(duì)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位分布的研究多基于地理學(xué)視角。國(guó)外方面，如安德魯（Andrew Currah）[1]對(duì)加拿大C2C電子商務(wù)的空間分布進(jìn)行了研究；國(guó)內(nèi)方面，王蕾[2]從省域?qū)用鎸?duì)淘寶的電子店鋪分布情況進(jìn)行了定量分析，并對(duì)影響區(qū)域布局的相關(guān)因素進(jìn)行了歸納；俞金國(guó)等人[3]利用基尼系數(shù)等從省域?qū)用鎸?duì)淘寶網(wǎng)的店鋪進(jìn)行了測(cè)度，并對(duì)影響店鋪分布的因素做了簡(jiǎn)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(guó)294個(gè)地級(jí)及以上城市的電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用空間分析法和多元線性回歸法，從省域和城市兩個(gè)層級(jí)分析電子商務(wù)發(fā)展水平的空間分布特征，并探討其影響因素。

關(guān)于電子商鋪空間分布影響因素的研究，目前國(guó)內(nèi)外的研究都相對(duì)較少。對(duì)于已有的相關(guān)研究，筆者認(rèn)為主要有兩點(diǎn)不足：一是數(shù)據(jù)不全面，僅僅基于C2C店鋪進(jìn)行分析，并沒(méi)有對(duì)B2C模式的商鋪進(jìn)行分析；二是都采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，忽略了時(shí)間趨勢(shì)這一重要特征。同時(shí)，在電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中政府也起著一定的積極作用，這在以往的研究中并沒(méi)有引起重視。因此，本文主要以淘寶網(wǎng)C2C及B2C兩種模式的電子商鋪區(qū)位分布為研究對(duì)象，采用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，并特別關(guān)注政府參與度對(duì)電子商鋪分布的影響。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

中國(guó)電子商務(wù)研究中心監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，2014年阿里巴巴零售平臺(tái)上約有700萬(wàn)家電子商鋪，其中小微網(wǎng)商占大多數(shù)，一方面沒(méi)必要對(duì)同類網(wǎng)店都進(jìn)行研究，另一方面基于全部網(wǎng)店的有效數(shù)據(jù)也難以獲取。而淘寶網(wǎng)是我國(guó)目前最大的B2C及C2C交易平臺(tái)，2014年成交額達(dá)2.3萬(wàn)億元，在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物整體市場(chǎng)中占比達(dá)到81.5%③，因此，淘寶網(wǎng)店的發(fā)展在很大程度上代表了我國(guó)電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，故本文對(duì)淘寶網(wǎng)上的電子商鋪進(jìn)行抽樣研究。本文選取淘寶網(wǎng)12個(gè)最熱門(mén)類目（女裝、男裝、童裝、女鞋、男鞋、童鞋、運(yùn)動(dòng)、戶外、箱包、數(shù)碼、日用、食品）皇冠以上的店鋪以及天貓店鋪?zhàn)鳛闃颖??；使谝陨系赇伿墙?jīng)過(guò)殘酷競(jìng)爭(zhēng)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(yè)性質(zhì)進(jìn)入，這兩類店鋪信譽(yù)度高、網(wǎng)絡(luò)交易量更大，具有更好的商業(yè)行為，其生命周期更穩(wěn)定，更能代表地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平，因此選擇這兩類具有代表性的電子商鋪進(jìn)行研究。本文采用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)工具對(duì)淘寶網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)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(yíng)類別、店鋪所屬行業(yè)、店鋪總銷量、店鋪當(dāng)月銷量、店鋪好評(píng)率、物流服務(wù)、注冊(cè)時(shí)間，所在地市等信息，這些店鋪涉及31個(gè)省市區(qū)的344個(gè)城市，檢索時(shí)間為2016年3月15日至2016年5月25日。

二、我國(guó)電子商鋪的分布概況

根據(jù)已經(jīng)獲取的電子商鋪數(shù)據(jù)，下面分省域和城市兩個(gè)層面來(lái)分析我國(guó)電子商鋪目前的分布概況。

（一）省域電子商鋪的分布現(xiàn)狀

表1統(tǒng)計(jì)了2015年淘寶網(wǎng)店鋪在我國(guó)大陸31個(gè)省市區(qū)的區(qū)域分布情況。從中可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)電子商鋪分布高度集中在東部沿海發(fā)達(dá)省份，沿海省份占全國(guó)份額的80.32%；東部、中部、西部④三個(gè)區(qū)域所占份額分別為87.88%，7.91%，4.21%。在對(duì)2003—2015年各省份電子商鋪的區(qū)域分布統(tǒng)計(jì)中發(fā)現(xiàn)，浙江、廣東、上海、江蘇、北京、福建、山東這七個(gè)省市雖然每年排名位次會(huì)發(fā)生改變，但一直牢牢占據(jù)前七位，2003年七省市電子商鋪占全國(guó)份額高達(dá)90.11%，2004年下降到86.75%，之后一直處于下降趨勢(shì)，但是下降的幅度小且平穩(wěn)，從2006年的84.86%一直到2015的84.07%，很顯然，中西部地區(qū)的電子商鋪是相對(duì)增長(zhǎng)的。

各省市區(qū)電商分布的變動(dòng)趨勢(shì)帶給我們兩點(diǎn)啟示：一是我國(guó)東部沿海地區(qū)憑借其優(yōu)越的綜合條件，如寬松的經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策、密集的工業(yè)集聚基地、高水平的人力資本以及發(fā)達(dá)的交通信息網(wǎng)絡(luò)等，電子商務(wù)目前已經(jīng)處于穩(wěn)態(tài)發(fā)展的階段；相比較而言，我國(guó)中、西部地區(qū)發(fā)展電子商鋪的外部環(huán)境與東部存在較大差距，還需進(jìn)一步改善，因此電子商鋪的發(fā)展比較緩慢，并且基本處于較低的發(fā)展階段。二是我國(guó)電商的發(fā)展分布經(jīng)歷了一個(gè)從集中到分散的過(guò)程，這是與東部地區(qū)良好的外部環(huán)境以及政府的扶持政策分不開(kāi)的，首先在東部地區(qū)集中發(fā)展，中西部隨著知識(shí)傳播以及交通網(wǎng)絡(luò)的逐步完善，才逐漸開(kāi)始發(fā)展電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)。

（二）城市層面電子商鋪的分布現(xiàn)狀

表2列出了淘寶網(wǎng)2015年兩類店鋪在全國(guó)344個(gè)城市分布排名前50的城市。仔細(xì)分析不難發(fā)現(xiàn)，在城市層面，我國(guó)電子商鋪主要分布在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的直轄市、省會(huì)城市、區(qū)域發(fā)達(dá)城市及制造業(yè)基地城市。根據(jù)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(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、人力資本水平高、交通發(fā)達(dá)等特點(diǎn)，而這些也是影響電子商鋪發(fā)展的外在條件，因此這樣的城市網(wǎng)點(diǎn)集中分布率就高；第二類城市的主要特征是工業(yè)發(fā)達(dá)或者某一產(chǎn)業(yè)的制造基地，比如泉州、溫州、莆田都是著名的制鞋業(yè)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(wǎng)店在這樣的城市分布集中率也比較高。浙江、廣東是制造業(yè)發(fā)達(dá)的省份，區(qū)域內(nèi)集中了大量紡織、服飾、鞋業(yè)、電器等制造業(yè)，從表2中可以看出，有9個(gè)城市屬于浙江省、8個(gè)城市屬于廣東省，可見(jiàn)電子商鋪也往往會(huì)選擇在產(chǎn)地附近集中分布。

表2 2015年全國(guó)排名前50電子商鋪城市

三、計(jì)量模型構(gòu)建

根據(jù)我國(guó)電子商鋪分布的特點(diǎn)以及新地理經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，我國(guó)電子商務(wù)的發(fā)展主要受政府參與度、人力資本、實(shí)體產(chǎn)業(yè)集中度、消費(fèi)需求以及交通便利等因素的影響，因此本文選取以上幾個(gè)變量作為解釋變量構(gòu)造計(jì)量模型，分析我國(guó)電子商鋪的發(fā)展。很顯然，電子商鋪的發(fā)展也受這些因素滯后期的影響，但我們關(guān)注的重點(diǎn)是各種因素對(duì)電子商鋪的影響，并不關(guān)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(shù)據(jù)兩個(gè)方面考慮，在建立模型時(shí)僅用滯后一期來(lái)表示。另外，筆者分別做了滯后一期、二期的回歸分析，結(jié)果也基本一致。故構(gòu)造計(jì)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(gè)省份電子商鋪的數(shù)量計(jì)算。

govi，t-1：表示政府參與度，測(cè)度政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的參與程度，其值為各省市區(qū)政府財(cái)政支出減去教育支出、科技支出、文體支出、衛(wèi)生醫(yī)療支出、社保支出后占其GDP的份額。

touti，t-1：表示工業(yè)集中程度，其數(shù)據(jù)采用各省市區(qū)歷年的工業(yè)產(chǎn)值，工業(yè)產(chǎn)值越大表明該地區(qū)工業(yè)發(fā)展規(guī)模越大，使用食品加工業(yè)，食品制造業(yè)，紡織業(yè)，紡織服裝、服飾業(yè)，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)，化學(xué)纖維制造業(yè)，非金屬礦物制品業(yè)，金屬制品業(yè)，計(jì)算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)這9個(gè)產(chǎn)值兩位數(shù)行業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值之和表示。

uedui，t-1：表示人力資本，用各地區(qū)大專以上人口數(shù)量表示。

agdpi，t-1：表示消費(fèi)者需求，其值越大代表地區(qū)市場(chǎng)需求越大，這里使用各地區(qū)人均GDP代理這一變量。

roaddi，t-1和meii，t-1這兩個(gè)變量表示公共基礎(chǔ)設(shè)施。roaddi，t-1：表示地區(qū)交通狀況，用地區(qū)的公路路網(wǎng)密度來(lái)度量，其值為地區(qū)公路里程數(shù)/地區(qū)面積；meii，t-1表示各地區(qū)物流狀況，用各省份郵政業(yè)務(wù)收入表示。

以上數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《新中國(guó)60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

根據(jù)第三部分構(gòu)建的計(jì)量模型，利用2003—2015年各省市區(qū)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，在模型中對(duì)各變量數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)進(jìn)行處理，這樣可以減少變量的異方差。另外，由于同一個(gè)省份不同期之間的擾動(dòng)項(xiàng)一般存在自相關(guān)，而默認(rèn)的普通標(biāo)準(zhǔn)誤差計(jì)算方法假設(shè)擾動(dòng)項(xiàng)為獨(dú)立協(xié)同分布，故普通標(biāo)準(zhǔn)誤差的估計(jì)并不準(zhǔn)確，因此對(duì)模型估計(jì)時(shí)采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差的方法進(jìn)行處理。

（一）變量的統(tǒng)計(jì)描述

表3列出了全國(guó)、東部、中部和西部等區(qū)域變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)描述。

從表3可以看出：第一，變量shopnum（電子商鋪數(shù)量）均值，東部地區(qū)＞全國(guó)＞中部＞西部，從各區(qū)域標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，我國(guó)店鋪主要集中分布在東部地區(qū)，全國(guó)各區(qū)域間店鋪分布不均；區(qū)域間標(biāo)準(zhǔn)差均小于全國(guó)范圍內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明各局域內(nèi)店鋪分布差異相對(duì)較小，全國(guó)范圍內(nèi)差異較大。第二，變量gov（政府參與度）均值，西部＞全國(guó)＞中部＞東部地區(qū)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)越落后的地區(qū)政府參與度越高，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)參與度越低。第三，變量tout（地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值）均值，東部地區(qū)＞中部＞全國(guó)＞西部，工業(yè)主要集中在東部，中部相對(duì)全國(guó)則較為均衡，西部比較落后；地區(qū)工業(yè)產(chǎn)值的標(biāo)準(zhǔn)差，全國(guó)＞東部＞西部＞中部，這說(shuō)明東部和西部工業(yè)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(qū)＞中部＞全國(guó)＞西部，說(shuō)明人力資本主要集中在東部地區(qū)；另外從標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，西部人力資本的差異較大，高水平人力資本分布在省會(huì)或發(fā)達(dá)城市，大部分居民的知識(shí)水平與東部相比較低；東部地區(qū)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(chǎng)需求）均值，東部地區(qū)＞全國(guó)＞中部＞西部，差距主要來(lái)自東部與中西部區(qū)域之間，區(qū)域內(nèi)部市場(chǎng)需求規(guī)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(qū)交通狀況遠(yuǎn)遠(yuǎn)好于全國(guó)水平，中部稍好于全國(guó)水平，西部則遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于全國(guó)水平。

表3 全國(guó)、東部、中部、西部地區(qū)變量統(tǒng)計(jì)描述

（二）計(jì)量模型的計(jì)算與分析

表4列出了計(jì)量分析的結(jié)果。其中，列表示不同區(qū)域的模型，行表示每個(gè)變量的結(jié)果，共計(jì)算了8個(gè)模型。模型（1）至模型（4）是固定效應(yīng)模型，模型（5）至模型（8）是隨機(jī)效應(yīng)模型，根據(jù)豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)結(jié)果，在5%的檢驗(yàn)水平下，我們判斷全國(guó)和東部區(qū)域選擇固定效用模型比較有效率，而中部和西部地區(qū)則選擇隨機(jī)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(jìn)行分析。模型（1）計(jì)算了全國(guó)的情況，顯示我們所選擇的這幾個(gè)指標(biāo)政府參與度、工業(yè)集中度、人力資本、市場(chǎng)需求、交通物流等在5%的顯著水平下都是非常顯著的，說(shuō)明這些變量對(duì)網(wǎng)店分布的影響都比較明顯；模型（2）、模型（7）、模型（8）則計(jì)算了不同區(qū)域影響電子商鋪分布的因素。下面根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析：

表4 電子商鋪影響因素估計(jì)

首先，我們看全國(guó)的計(jì)算結(jié)果即模型（1），模型的擬合優(yōu)度達(dá)到85.6%，說(shuō)明擬合優(yōu)度較好；政府參與度、工業(yè)集中度、人力資本、市場(chǎng)需求、交通和物流這幾個(gè)指標(biāo)都在5%的顯著水平下顯著，說(shuō)明這些因素對(duì)電子商鋪區(qū)位分布的影響是比較明顯的；其中政府參與度的參數(shù)為負(fù)值（-3.708），說(shuō)明與電子商鋪分布呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，也就是政府參與度越高，越不利于電子商鋪的集聚；工業(yè)集中度、人力資本、市場(chǎng)需求、交通和物流狀況的參數(shù)均為正值，說(shuō)明這些因素的提高均對(duì)電子商鋪的集聚產(chǎn)生正效應(yīng)，其中市場(chǎng)需求和交通狀況的參數(shù)比較大，分別為1.734 8和1.525，說(shuō)明這兩個(gè)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(qū)的計(jì)量結(jié)果，擬合優(yōu)度為88%，說(shuō)明擬合效果較好。政府參與度的參數(shù)為負(fù)值（-24.59），且在10%的顯著水平下顯著，即政府對(duì)經(jīng)濟(jì)參與度的提高會(huì)減少電子商鋪的集聚分布，也就是說(shuō)，在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展得比較好；工業(yè)集中度和人力資本分別在5%和1%的顯著水平下顯著，說(shuō)明這兩個(gè)因素在東部地區(qū)對(duì)電子商鋪的布局影響是非常明顯的，尤其是工業(yè)集中度的參數(shù)比較大（1.782），說(shuō)明工業(yè)集中度是東部地區(qū)電子商鋪分布要考慮的一個(gè)非常重要的因素，主要是因?yàn)楣I(yè)集中地區(qū)會(huì)產(chǎn)生外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，如公用公共設(shè)施、知識(shí)溢出效應(yīng)明顯等，有利于電子商鋪的發(fā)展，東部沿海地區(qū)很多商鋪都分布在工業(yè)集中的地區(qū)；另外，市場(chǎng)需求、交通和物流狀況都不顯著，表明這三個(gè)因素的影響不明顯，分析原因是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較早，開(kāi)放程度較高，電子商務(wù)起步也較早且發(fā)展快，市場(chǎng)需求目前已基本趨于飽和，因此市場(chǎng)需求對(duì)電子商鋪的影響不顯著。為了證明以上分析，對(duì)這一地區(qū)逐年進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)時(shí)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(yàn)證了我們的分析是正確的。另外這些地區(qū)的交通物流等外部設(shè)施也都比較發(fā)達(dá)，這些因素基本不會(huì)影響店鋪的選址。

模型（7）是中部地區(qū)的計(jì)量結(jié)果。結(jié)果顯示，政府參與度、工業(yè)集中度和物流狀況這三個(gè)因素對(duì)電子商鋪的分布都沒(méi)有顯著的影響。分析其原因，主要是中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)于東部比較落后，政府對(duì)本地電子商鋪分布發(fā)展的參與作用不明顯，工業(yè)集中程度比較弱，另外，物流狀況在中部地區(qū)還是比較好的，對(duì)店鋪選址的影響不大，因此這三個(gè)指標(biāo)都不顯著；人力資本、市場(chǎng)需求和交通狀況這三個(gè)指標(biāo)均在1%的顯著水平下顯著，對(duì)電子商鋪的集聚均起到正向促進(jìn)作用，其中市場(chǎng)需求的參數(shù)最大（1.804），說(shuō)明市場(chǎng)需求在中部地區(qū)是電子商鋪分布要考慮的一個(gè)比較重要的指標(biāo)，其他人力資本和交通狀況當(dāng)然也是需要考慮的重要影響因素。

模型（8）是西部地區(qū)的計(jì)量結(jié)果，其中政府參與度、工業(yè)集中度、人力資本和交通狀況這4個(gè)指標(biāo)均在10%的顯著水平下顯著，而市場(chǎng)需求和物流狀況則在1%的顯著水平下顯著，說(shuō)明這些因素對(duì)本地區(qū)電子商鋪的分布都有著顯著的影響，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后，工業(yè)集中度較低，人力資本水平不高，交通物流等外部環(huán)境狀況也較差，人口密集度低，市場(chǎng)需求不大，因此電子商鋪在本地區(qū)的分布需要綜合考慮各方面的因素，其發(fā)展受限比較大，故西部地區(qū)的電子商務(wù)發(fā)展水平比較低，集中度也比較低。

五、結(jié)論與建議

本文分析了我國(guó)電子商鋪的分布狀況，構(gòu)造了分析影響我國(guó)電子商鋪分布的計(jì)量模型，并利用淘寶網(wǎng)2003—2015年電子商鋪的面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)分析了這些因素對(duì)我國(guó)電子商鋪地區(qū)分布的影響。研究發(fā)現(xiàn)：

第一，我國(guó)區(qū)域遼闊，各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、外部環(huán)境各不相同，因此對(duì)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(gè)區(qū)域發(fā)展電子商鋪都必須要考慮的，比如人力資本，這個(gè)指標(biāo)在每個(gè)模型中都是非常顯著的，足以說(shuō)明人力資本的重要性，此地區(qū)只有具備了大量掌握電子商務(wù)相關(guān)技術(shù)的高素質(zhì)人力資本，才能促進(jìn)電子商鋪的集聚發(fā)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(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，政府的作用也是不一樣的，因此，如果想通過(guò)政府的政策來(lái)促進(jìn)電子商鋪發(fā)展，需要區(qū)別對(duì)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(biāo)在中部地區(qū)不顯著，說(shuō)明對(duì)當(dāng)?shù)匕l(fā)展電子商鋪的影響不大，因此在發(fā)展電子商鋪的過(guò)程中可適當(dāng)考慮。

第三，要發(fā)展、集聚電子商鋪，東部和西部地區(qū)的工業(yè)集中度較高，外部效應(yīng)也較強(qiáng)，故工業(yè)集中度是其重點(diǎn)考慮的指標(biāo)，對(duì)于目前工業(yè)集中度不高的中部地區(qū)，其外部效應(yīng)較弱，可以不作為重點(diǎn)指標(biāo)考慮。

第四，東部省份本地的市場(chǎng)需求已基本飽和，繼續(xù)增加的店鋪其產(chǎn)品也主要銷往外地，所以市場(chǎng)需求這個(gè)指標(biāo)可以不考慮；但是對(duì)于中部和西部地區(qū)市場(chǎng)需求量實(shí)際上還是比較大的，電子商務(wù)發(fā)展又比較落后，遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有達(dá)到飽和的狀態(tài)，這確實(shí)是影響電子商鋪集聚的一個(gè)重要因素，需要重點(diǎn)考慮。

第五，交通物流等外部環(huán)境東部地區(qū)已經(jīng)比較發(fā)達(dá)，基本滿足電子商務(wù)發(fā)展的需要，可以不予考慮，但是對(duì)于經(jīng)濟(jì)比較落后、環(huán)境比較差的中部和西部省份而言，需要加大力度重點(diǎn)建設(shè)，是發(fā)展電子商鋪重點(diǎn)要考慮的指標(biāo)。

綜上所述，我國(guó)各地區(qū)因不同的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，導(dǎo)致這些因素在各地的作用也不一致，但是電子商鋪的發(fā)展并不是某一兩個(gè)個(gè)別因素可以促進(jìn)的，而是各個(gè)方面綜合作用的結(jié)果，如果只重視工業(yè)集聚地的建設(shè)或是吸引人才等，不符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，肯定也達(dá)不到預(yù)期的效果。因此要想促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展，必須綜合考慮，一方面發(fā)展經(jīng)濟(jì)，改善電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的外部環(huán)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(duì)經(jīng)濟(jì)的參與度上考慮，盡可能創(chuàng)造有利于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的環(huán)境。當(dāng)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(yè)家精神及其他一些不確定的因素，這都是值得我們進(jìn)一步深入探討的問(wèn)題。

注釋：

①數(shù)據(jù)來(lái)源于《2015中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)報(bào)告》。

②“十二五”規(guī)劃中，電子商務(wù)被列入戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的重要組成部分。

③數(shù)據(jù)來(lái)自于《2015年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物行業(yè)年度監(jiān)測(cè)報(bào)告簡(jiǎn)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(nèi)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(wù)店鋪區(qū)域分布的實(shí)證研究[D].石家莊：河北師范大學(xué)，2007.

[3]俞金國(guó)，王麗華，李娜.電子商鋪空間分布特征分析：來(lái)自淘寶網(wǎng)的實(shí)證[J].經(jīng)濟(jì)地理，2010，30（8）：1248-1253.

[4]浩飛龍，關(guān)皓明，王士君.中國(guó)城市電子商務(wù)發(fā)展水平空間分布特征及影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36（2）：1-10.

責(zé)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(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“我國(guó)非現(xiàn)金收入分配的統(tǒng)計(jì)測(cè)度及效應(yīng)研究”（16BTJ002）；河南省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)一般項(xiàng)目“新常態(tài)下承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的微觀機(jī)制與經(jīng)濟(jì)政策研究”（2015BJJ011）

董國(guó)芳（1980—），男，河南省平頂山人，河南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生，主要研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)分析；張曉芳（1978—），女，河南省漯河市人，河南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，博士，主要研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)分析與預(yù)測(cè)。