基于淘寶平臺的第三方服務(wù)商地理分布空間淺析

摘 要：文章基于以往電子商務(wù)服務(wù)業(yè)的文獻(xiàn)研究，探討淘寶平臺第三方服務(wù)商省域、市域兩個層次的地理空間分布規(guī)律，發(fā)現(xiàn)無論是省域?qū)哟芜€是市域?qū)哟?，第三方服?wù)商在真實地理空間上均存在著明顯的空間集聚效應(yīng)和空間相關(guān)性。因此，文章認(rèn)為相鄰省、市域之間應(yīng)當(dāng)加強電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的共享建設(shè)，提高信息化水平，推動經(jīng)驗和信息分享，普及信息技術(shù)知識等，進(jìn)而實現(xiàn)合作共贏，共同推進(jìn)區(qū)域電子商務(wù)經(jīng)濟的發(fā)展。

關(guān)鍵詞：第三方服務(wù)商；地理空間分布規(guī)律；空間集聚

一、引言

技術(shù)變革推動著經(jīng)濟的增長。隨著寬帶和移動網(wǎng)絡(luò)的普及，電子商務(wù)與實體經(jīng)濟的日益融合，電子商務(wù)活動對人們的生產(chǎn)、消費和生活的各方面均產(chǎn)生了巨大的影響。

淘寶的興起和發(fā)展帶來了新型服務(wù)業(yè)——電子商務(wù)服務(wù)業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)+背景下，我國大量傳統(tǒng)企業(yè)開始尋求新渠道以建立更加穩(wěn)固的市場，有意開始從事電子商務(wù)活動；但由于缺乏相關(guān)的電子商務(wù)經(jīng)驗，對其造成了極大的障礙，同時也成為一個新商機，涌現(xiàn)了一批又一批電子商務(wù)服務(wù)商群體，開始為傳統(tǒng)企業(yè)提供電子商務(wù)服務(wù)，從而幫助其消除電子商務(wù)市場的無形壁壘，借此契機，電子商務(wù)服務(wù)商為自身的發(fā)展積累了有利的條件。其中，頗具代表性和典型性的就是阿里巴巴旗下的淘寶賣家服務(wù)市場，它提供的服務(wù)種類不斷細(xì)化和深化，涵蓋了店鋪裝修、商品服務(wù)、促銷管理等服務(wù)，聚集了數(shù)量眾多的賣家第三方服務(wù)商，為電子商務(wù)主體帶來了更大的便利性，更好的用戶體驗和更深層次的發(fā)展，成為電子商務(wù)發(fā)展中不可忽視的重要經(jīng)濟主體。

信息技術(shù)雖然模糊了經(jīng)濟發(fā)展的空間邊界，但這并不意味著能就此割裂與地理空間之間的聯(lián)系，尤其對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展而言，這不僅會導(dǎo)致研究結(jié)果的不實，還可能得到不切實際的研究結(jié)論。因此，本文基于以往電子商務(wù)服務(wù)業(yè)的文獻(xiàn)研究，探討淘寶平臺第三方服務(wù)商省域、市域兩個層次的空間分布集聚性與差異性。

二、研究回顧

1.關(guān)于服務(wù)業(yè)的傳統(tǒng)區(qū)位理論

關(guān)于服務(wù)業(yè)分布要素的探討較為權(quán)威和被普遍認(rèn)可的理論是區(qū)位理論。傳統(tǒng)的區(qū)位理論認(rèn)為，外在的區(qū)位因素包括了交通可達(dá)性、運輸開支、土地利用方式、地租費用等，它們能夠明顯影響地區(qū)經(jīng)濟的集聚，即正是外在的資源稟賦差造成了不同國家或地區(qū)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)的差異。例如，土地經(jīng)濟學(xué)家W·Alonso（阿蘭索）提出的著名的競租理論。著名的城市地理學(xué)家W·Christaller（克里斯塔勒）和經(jīng)濟學(xué)家A·Lsch（廖什）提出的中心地理論。我國有研究者在借鑒中心地理論的基礎(chǔ)上，提出空間分布的等級性也存在于服務(wù)業(yè)之中，不同等級的服務(wù)組織分布于不同等級的中心地（張文忠，1999）。一般認(rèn)為，服務(wù)業(yè)的空間集聚趨勢較工業(yè)企業(yè)的空間集聚特征更加顯著。

以上主要的幾種服務(wù)業(yè)區(qū)位理論來看，服務(wù)業(yè)區(qū)位理論均屬于個別要素/稟賦導(dǎo)向型，而沒有考慮空間要素的影響。

2.服務(wù)業(yè)——基于空間視角的區(qū)位研究

高進(jìn)田（2007）在其著作中把“區(qū)位”定義為有效配置形態(tài)在空間中的體現(xiàn)，那么區(qū)位要素的范疇理所應(yīng)當(dāng)可以擴展到空間維度上，也就是說區(qū)位本身應(yīng)當(dāng)成為一種要素。這是基于區(qū)位要素的空間延伸所形成的一種新型要素。隨著空間經(jīng)濟學(xué)研究的不斷展開，越來越多的研究更多地關(guān)注非空間因素和空間因素的綜合分析。

Wernerheim， C Michael，Sharpe， Christopher（2003）采用加拿大城市、省域和國家級關(guān)于兩類生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)加拿大高端服務(wù)業(yè)的研究沒有證明制度和接近客戶對產(chǎn)業(yè)布局的影響，但卻間接地證實了產(chǎn)業(yè)布局不應(yīng)當(dāng)忽視空間因素。王小霞（2011）基于新地理經(jīng)濟學(xué)、城市經(jīng)濟學(xué)理論，對我國三大經(jīng)濟圈服務(wù)業(yè)空間集聚機理及其影響因素進(jìn)行了空間分析，證實了我國三大經(jīng)濟圈服務(wù)業(yè)存在空間集聚現(xiàn)象。胡霞，魏作磊（2006）將空間作為要素納入研究范圍，分析了在我國主要城市中服務(wù)業(yè)是如何分布的，空間分布存在的差異性以及導(dǎo)致空間分布差異的影響因素，主要包括收入、城市化水平、人口和勞動力因素、GDP、優(yōu)惠政策等。盛龍，陸根堯（2013）則從行業(yè)和地區(qū)層面闡述了，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚要素主要是對第二產(chǎn)業(yè)的需求、信息化程度、知識密集度以及人力資源等。

以往的文獻(xiàn)研究，從行業(yè)類型來看，對我國服務(wù)業(yè)空間集聚的研究大多以分配性、消費性、生產(chǎn)性和社會公共性服務(wù)業(yè)四大類展開，而這種行業(yè)劃分是概括而粗略的；從地區(qū)來看，基于地理空間劃分視角對各地區(qū)服務(wù)業(yè)的研究也是略顯粗糙的，劃分的地理區(qū)塊過大，可能因為區(qū)域內(nèi)各地區(qū)之間數(shù)據(jù)的抵消關(guān)系或受到區(qū)域內(nèi)極端屬性值的影響而掩蓋真實經(jīng)濟實質(zhì)。

3.電子商務(wù)服務(wù)業(yè)相關(guān)研究回顧

廣義電子商務(wù)服務(wù)業(yè)是指，在電子商務(wù)環(huán)境中，依托電子信息技術(shù)，為交易主體提供各類電商服務(wù)的服務(wù)商集合（荊林波，梁春曉主編，2011）。另一方面，根據(jù)Tobler（1970）的地理學(xué)第一定律，空間分布上的所有屬性互為相關(guān)，但是空間相近的事物關(guān)聯(lián)更緊密（all attribute values on a geographic surface are related to each other， but closer values are more strongly related than are more distant ones）。因此，空間因素在區(qū)域科學(xué)研究，尤其在電子商務(wù)服務(wù)業(yè)研究的重要影響是不容懷疑的。

俞金國，王麗華，連顯淼（2010）利用淘寶網(wǎng)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)檢索，結(jié)合E指數(shù)和回歸分析等方法，研究發(fā)現(xiàn)電子商鋪分布廣泛且不均衡，由東向西的遞減趨勢明顯；但同時在部分區(qū)域還存在集聚現(xiàn)象。楊麗花（2010）利用GIS和FMCDM技術(shù)對淘寶實體店鋪的區(qū)位選擇進(jìn)行了定量探究，研究發(fā)現(xiàn)，整體上看，電子服務(wù)網(wǎng)點表現(xiàn)出了區(qū)位特征；分行業(yè)來看，分散與集聚并存，對傳統(tǒng)設(shè)施的依賴較少。路紫等（2011）采用基于鄰域設(shè)施的模糊區(qū)位選擇方法和模糊多屬性的決策方法，得到了在C2C電子商務(wù)方式下電子服務(wù)網(wǎng)點區(qū)位選擇的分析結(jié)論，指出影響網(wǎng)絡(luò)店鋪地理空間的選址的因素的重要程度順位與以往傳統(tǒng)區(qū)位選擇要素的重要性順位發(fā)生了變化。

關(guān)于網(wǎng)絡(luò)店鋪真實地理空間分布的規(guī)律，學(xué)者們或多或少把空間效應(yīng)予以考慮，運用了定量分析方法進(jìn)行研究，得出網(wǎng)絡(luò)店鋪真實地理空間分布呈現(xiàn)了東西部分布不均衡，由東向西遞減趨勢的結(jié)論。而鑒于”生產(chǎn)者——消費者”之間的緊密關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)店鋪區(qū)位分布的規(guī)律有理由成為研究影響第三方服務(wù)商地理空間分布規(guī)律的借鑒。

三、第三方服務(wù)商地理空間分布的描述性分析

1.第三方服務(wù)商地理空間分布——省域?qū)哟?/p>

數(shù)據(jù)來自于淘寶平臺2009年-2013年底中國大陸31個省區(qū)（不包含港澳臺地區(qū)）和331個地市（包含港澳地區(qū)和臺灣部分城市：臺北、臺南、基隆、高雄和臺中）第三方服務(wù)商數(shù)據(jù)；囿于數(shù)據(jù)的可得性和完整性，本文對少量缺省數(shù)據(jù)進(jìn)行了刪除。

為了更加細(xì)致、直觀地展現(xiàn)淘寶第三方服務(wù)商省域分布的差異，本文運用五分位法對我國31個省份（不含港澳臺地區(qū)）的淘寶第三方服務(wù)商省域分布數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分和展示。

處于第一級（第三方服務(wù)商數(shù)量最少）的省份共有六個，分別是西藏、青海、寧夏、海南、新疆和甘肅六省區(qū)，除海南省外，其余五省皆位于我國西部地區(qū)。處于第二級省份的第三方服務(wù)商數(shù)量多于第一級省區(qū)，共有六個，分別是山西、云南、黑龍江、吉林、貴州和內(nèi)蒙古，這些省份主要位于我國的東北和西南部，呈現(xiàn)明顯對角呼應(yīng)，這些省份位于我國邊境，經(jīng)濟發(fā)展程度相對不高，電子商務(wù)發(fā)展相對受限。而處于第三級省份的服務(wù)商數(shù)量又多于第二級省份，共有七個省份，分別是安徽、廣西、遼寧、江西、重慶、陜西和天津，這些省份的分布相對分散，大致位于我國地理中部，是第三方服務(wù)商的第三梯隊，并且有意思的是安徽和江西兩省，它們與服務(wù)商最多的省份接壤，鄰近東部沿海，擁有相對便捷的交通等較為有利的區(qū)位，但卻并未進(jìn)入第四級區(qū)間，而成為第五級和第四級之間的“山谷”，這可能是因為，一，與東部沿海城市相比，安徽和江西發(fā)展電子商務(wù)尤其是第三方服務(wù)商的區(qū)位優(yōu)勢不夠、社會經(jīng)濟基礎(chǔ)不夠堅實，二，鄰近的中部省份本身大多經(jīng)濟水平較好，有能力較好地發(fā)展電子商務(wù)；共有六個省份位于第四級區(qū)間，分別是山東、四川、河南、湖北、河北和湖南，除四川省外主要位于我國的中東部，社會經(jīng)濟水平較好，電子商務(wù)比較活躍，成為第三方服務(wù)商的第二梯隊。第五級區(qū)間的省份分布了最多的第三方服務(wù)商，它們分別是廣東、北京、浙江、上海、江蘇和福建，與賣家分布第一梯隊一一對應(yīng)，無一例外地位于我國東部沿海地區(qū)，社會經(jīng)濟基礎(chǔ)好，區(qū)位條件優(yōu)越，電子商務(wù)發(fā)展迅速，無疑成為第三方服務(wù)商的第一梯隊。

值得注意的是，以往有關(guān)網(wǎng)絡(luò)店鋪（或網(wǎng)店）空間地理分布的文獻(xiàn)中，有學(xué)者指出淘寶網(wǎng)絡(luò)店鋪的空間地理分布呈現(xiàn)出了明顯的梯度特征，即淘寶網(wǎng)店數(shù)量由東部沿海地區(qū)向西部內(nèi)陸地區(qū)明顯遞減（王賢文，徐申萌，2011；俞金國等，2010）。

根據(jù)數(shù)據(jù)擬合結(jié)果來看，第三方服務(wù)商的空間分布大致上符合淘寶網(wǎng)絡(luò)店鋪分布由東部沿海向內(nèi)陸地區(qū)遞減的趨勢，但兩者分布規(guī)律并不完全吻合，第三方服務(wù)商空間地理分布自有其特點。其一，部分層級的省份在地理上大致都呈現(xiàn)了東北——西南走向的條帶狀分布特征，尤其第五級省區(qū)（除北京外）和第四級省區(qū)（除四川外）地理靠近，首尾鄰接，特征明顯；其二，各層級”高低相見”分布，并非按照數(shù)量多少由東部向內(nèi)陸依次遞減。

2.第三方服務(wù)商地理空間分布——市域?qū)哟?/p>

為了進(jìn)一步了解市域?qū)哟蔚谌椒?wù)商的空間地理分布情況，同樣利用地理畫圖分析軟件的五分位法對我國331個地市（包括香港、澳門，但不包括臺灣）的淘寶第三方服務(wù)商市域分布數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和展示。

處于五分位第一層級區(qū)間的城市共有66個，主要是白銀，榆次，阿拉善盟、七臺河、昌都和玉樹等，經(jīng)濟相對不發(fā)達(dá)，電子商務(wù)發(fā)展相對落后等我國大陸西部城市，此外還包括澳門、基隆、臺北、臺南、高雄和臺中。市域?qū)哟蔚谌椒?wù)商的第四梯隊有65個城市，如陽泉、晉城、通遼、本溪、阜新、雞西、黑河、延安和天水等城市，隨著梯隊秩序的升高，城市分布開始由西向東轉(zhuǎn)移。第三梯隊城市，主要有大同、臨汾、運城、長治、包頭和赤峰等中部城市。到第二梯隊即第四層級區(qū)間時，城市多分布于東部省區(qū)，基本完成了由西向東的轉(zhuǎn)移，主要有秦皇島、邯鄲、衡水、安慶、阜陽、三明、漳州、宜春等城市。第五層級區(qū)間的城市即為第三方服務(wù)商的第一梯隊，刷光地圖得到圖3，可知，包括北京、天津、上海、重慶和香港，特別地，9個來自江蘇省，如南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通等；9個來自廣東省，如惠州、深圳、廣州、佛山、東莞、珠海等；8個來自浙江省，如杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興等；7個來自山東省，如濟南、青島、煙臺、濰坊、濟寧等；5個來自福建省，福州、廈門、莆田、泉州、漳州；4個來自河北省，唐山、石家莊、邢臺和保定。

3.第三方服務(wù)商市域?qū)哟蜟artogram分布圖

考慮到我國大大小小的地級市有300多個，且單個城市在地圖上的面積較小，不易辨認(rèn)，很難通過普通地圖來反映某個城市小面積，高屬性值的情況，因此采用比較統(tǒng)計地圖（Cartogram）進(jìn)行市域?qū)哟危?31個地市，包括香港和澳門以及臺灣部分城市）的分析。

比較統(tǒng)計地圖（Cartogram）以地圖為底，利用不同的圖形或標(biāo)志的大小來比較各區(qū)域某種指標(biāo)數(shù)值大小。在GeoDa軟件中，Cartogram比較統(tǒng)計地圖用圓圈來代表原先的空間單元，圓圈本身盡可能以非線性最優(yōu)原則，緊密地排列在相匹配的空間單元的原始位置，但是圓圈的大小則取決于指標(biāo)的數(shù)值大小，而與該區(qū)域的實際地理面積無關(guān)。

但在進(jìn)行比較統(tǒng)計地圖的擬合之前，需要確定變量值的分類。在GeoDa軟件中，利用Hinge標(biāo)準(zhǔn)來確定離群值或極端值。通過運行軟件，從而得到在Hinge=1.5和Hinge=3.0標(biāo)準(zhǔn)下，第三方服務(wù)商數(shù)值的分布變化。由于在不同標(biāo)準(zhǔn)下，離群情況沒有大的差異，因此采用默認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)Hinge=1.5，同時為了保證擬合的效果，比較統(tǒng)計地圖擬合時進(jìn)行了大于1000次的迭代計算處理。

由Cartogram地圖可知，市域?qū)哟蔚牡谌椒?wù)商分布基本服從了自東向西遞減的趨勢，并且我國三大經(jīng)濟圈（長三角、珠三角和環(huán)渤海經(jīng)濟圈）在集聚了大量的服務(wù)商。具體表現(xiàn)在，第三方服務(wù)商在市域?qū)哟蔚目臻g分布存在47個上離群值，占樣本總量的14.2%，0個下離群值。紅色表示該區(qū)域分布了數(shù)量較多的第三方服務(wù)商，其中圓圈最大的五個城市依次分別是，北京、廣州、上海、杭州和深圳，這五個城市經(jīng)濟基礎(chǔ)深厚，位于東部沿海，地理位置優(yōu)越，發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)和便捷的物流服務(wù)，吸引了來自全國各地的人才，技術(shù)和創(chuàng)新環(huán)境良好，為電子商務(wù)尤其是第三方服務(wù)的發(fā)展和創(chuàng)新提供了有利的資源和技術(shù)支撐；相對較小的紅色圓圈依次是，成都、香港、金華、蘇州、東莞、泉州、武漢、廈門、溫州、鄭州等42個城市，其中2個直轄市，13個省會城市。與此同時，東西部地區(qū)紅色圓圈的空間分布體現(xiàn)了截然不同的規(guī)律：在東部沿海地區(qū)，紅色大圓圈被小紅色圓圈所包圍，紅色圓圈的周圍大多仍是紅色圓圈，紅色圓圈的分布呈現(xiàn)了“抱團”趨勢，例如上海被蘇州、嘉興、南通等城市所圍繞，杭州被金華、紹興、臺州、寧波等城市包圍。而在中西部地區(qū)，紅色圓圈則呈散落分布，并且這些紅色圓圈多是該省區(qū)的省會城市，周圍被較低量級的、非紅色圓圈所圍繞，側(cè)面說明省會城市對鄰近城市電商發(fā)展的帶動作用不明顯。另一方面，無論是東部地區(qū)還是中西部地區(qū)，第三方服務(wù)商分布近似以較高量級的圓圈為圓心，圓圈量級由內(nèi)向外地逐圈遞減，即離紅色大圓圈越遠(yuǎn)，圓圈量級越低，該區(qū)域服務(wù)商數(shù)量越少。這可能是因為，離紅色大圓圈越近，受到區(qū)域中心的經(jīng)濟輻射作用越明顯，吸收到更多更好的技術(shù)、資源，接觸到前沿的市場，從而刺激和推動周邊城市的第三方服務(wù)商的產(chǎn)生和成長。而非紅色圓圈有284個城市，占樣本總量的85.8%，主要分布在中西部、內(nèi)陸地區(qū)。

通過前面的分析可知，無論是省域和市域?qū)哟?，我國第三方服?wù)商的空間地理分布都與賣家分布保持極大的相似性，一般來說，賣家數(shù)量較多的省區(qū)/城市，擁有的第三方服務(wù)商數(shù)量也較多，反之則較少；從空間分布規(guī)律來看，無論是賣家分布還是第三方服務(wù)商分布，兩者都大致遵循了由西向東梯度遞減，高低相見分布的規(guī)律。

四、第三方服務(wù)商地理空間分布的統(tǒng)計分析

在空間統(tǒng)計學(xué)中，一般使用Moran I指數(shù)來檢驗區(qū)域經(jīng)濟變量是否存在空間相關(guān)性，它主要針對全域空間相關(guān)性分析，即從區(qū)域的空間整體上刻畫區(qū)域空間分布的集聚趨勢。

Moran I指數(shù)的數(shù)值介于-1到1之間，其絕對值的大小代表了空間相關(guān)程度的高低，絕對值越大說明空間相關(guān)性越高，反之越低。

1.第三方服務(wù)商及其與賣家省域?qū)哟蔚腗oran散點圖

以淘寶平臺第三方服務(wù)商省域?qū)哟蔚臄?shù)量為自變量X，以省域?qū)哟蔚谌椒?wù)商數(shù)量的空間滯后值為因變量Y，計算得出淘寶平臺第三方服務(wù)商省域?qū)哟蔚腗orans I指數(shù)為0.1213，并且考慮對Morans I的推斷基于隨機序列，它多次重新計算統(tǒng)計量會產(chǎn)生一個參考分布，將統(tǒng)計量與參考分析進(jìn)行比較，從而計算一個假設(shè)顯著性，發(fā)現(xiàn)其通過了顯著性（P值=0.077）和敏感性檢驗。這說明淘寶平臺第三方服務(wù)商分布在省域?qū)哟紊洗嬖诒容^顯著的正向空間自相關(guān)性；進(jìn)一步由下圖可知，大部分省域最主要地集中在第三象限，即”低-低”集聚區(qū)域，這意味著第三方服務(wù)商數(shù)量較少的省份，其相鄰省份的第三方服務(wù)商數(shù)量也較少（見圖4）。

需求的誕生往往伴生著供給，第三方服務(wù)商的服務(wù)對象主要是網(wǎng)絡(luò)賣家，第三方服務(wù)商的空間分布似乎天然地趨近賣家分布，那么賣家的省域分布究竟會對第三方服務(wù)商省域分布產(chǎn)生怎么樣影響？利用雙變量空間自相關(guān)指標(biāo)——Morans I用所有相鄰位置的平均值評估一個位置的X變量與Y變量的空間相關(guān)程度，其中Morans I=0.1582（P值=0.05），說明賣家的省域分布會比較顯著地正向影響第三方服務(wù)商的省域分布，同時省域之間的集聚主要地屬于“低-低”集聚，即賣家少、第三方服務(wù)商少的省份地理上普遍相鄰，如黑龍江省、內(nèi)蒙古、新疆、吉林省、甘肅省、山西省等。少量省域分布在第一象限——”高-高”區(qū)域的省份是山東省、福建省、浙江省、上海、江蘇省和河北省（見圖5）。

2.第三方服務(wù)商及其與賣家市域?qū)哟蔚腗oran散點圖

根據(jù)下圖顯示，我國市域?qū)哟蔚牡谌椒?wù)商Morans I指數(shù)為0.0729，且我國地市多集中分布在第一象限——“高-高”集聚區(qū)域，這說明在市域?qū)哟?，我國第三方服?wù)商的空間分布存在比較顯著的正向空間自相關(guān)性并且分布呈現(xiàn)了與省域?qū)哟尾煌姆植继卣?，第三方服?wù)商較多的城市，其周邊城市也擁有較多的第三方服務(wù)商。同時考慮到市域?qū)哟螛颖玖康脑龆?，以?99序列對特定隨機序列的敏感性評估結(jié)果相對穩(wěn)定，由此對P值和敏感性進(jìn)行了999序列檢驗。

通過前文的分析可知，在省域?qū)哟紊希u家的空間分布會顯著正向影響第三方服務(wù)商的地理分布，但卻主要地落在”低-低”集聚區(qū)域；而在市域?qū)哟紊希琈orans I指數(shù)約為0.1212（P值=0.004）同樣說明了賣家的空間分布對第三方服務(wù)商的空間分布發(fā)揮的顯著正向影響，但主要地落在第一象限“高-高”集聚區(qū)域，說明賣家的省域分布會比較顯著地正向影響第三方服務(wù)商的省域分布，同時賣家多、第三方服務(wù)商多的城市也被賣家多、第三方服務(wù)商多的城市所圍繞（見圖7）。

3.LISA聚集分析

（1）第三方服務(wù)商省域?qū)哟蔚腖ISA集聚分析

LISA聚集地圖能夠反映相關(guān)的局域空間指標(biāo)，展現(xiàn)相鄰省份之間的空間關(guān)系，刷光Moran散點圖，可以在地圖上顯示選中取值的對應(yīng)區(qū)域，也可以通過對我國31個省區(qū)分布的第三方服務(wù)商數(shù)量進(jìn)行計算得到，本文采取后者，繪制顯著性水平為0.05時，我國省域?qū)哟蔚牡谌椒?wù)商LISA聚集地圖（Morans I=0.1213）。由下圖可知，共有9個省市通過顯著性檢驗，其中處于”高-高”區(qū)域為福建省和上海市，表示福建省和上海市與其鄰近省份之間的擁有較多數(shù)量的第三方服務(wù)商且其鄰近省份也擁有較多數(shù)量的第三方服務(wù)商；處于“低-低”區(qū)域的主要是我國中西部省區(qū)，分別是內(nèi)蒙古、新疆和甘肅省，說明這些省份本身分布的第三方服務(wù)商數(shù)量并不多，同時其鄰近省份的第三方服務(wù)商數(shù)量也較少；落在“低-高”區(qū)域的省份是江西省，雖然江西省分布的第三方服務(wù)商數(shù)量較少，但卻被第三方服務(wù)商數(shù)量較多的省份所圍繞；“高-低”區(qū)域的省份為四川省，它擁有較多數(shù)量的第三方服務(wù)商，但與它相鄰接的省份的第三方服務(wù)商數(shù)量卻不多。而灰色區(qū)域則表示該省份（海南省）與其他各省區(qū)地理上都不相鄰，且第三方服務(wù)商數(shù)量較少。

（2）第三方服務(wù)商市域?qū)哟蔚腖ISA集聚分析

通過對我國331個地市的第三方服務(wù)商數(shù)量進(jìn)行計算得到，顯著性水平為0.05，Morans I為0.0729時，我國市域?qū)哟蔚牡谌椒?wù)商LISA聚集地圖（見下圖），其中97個城市通過顯著性檢驗。處于“高-高”區(qū)域的城市共有11個，分別是保定、蘇州、南通、寧波、嘉興、紹興、惠州、佛山、東莞、珠海和中山，在這些城市中，除了保定坐落于京津冀經(jīng)濟圈外，其余十個城市均分布在長三角或是珠三角，形成了明顯的集聚，說明東部沿海的長三角和珠三角聚集了數(shù)量較多的第三方服務(wù)商；落在“低-低”區(qū)域的城市多達(dá)79個，它們本身及其周邊城市的第三方服務(wù)商數(shù)量都較低，、主要是白銀、太原、運城、呼和浩特、阿拉善盟等中西部城市，這些城市多位于我國的內(nèi)陸欠發(fā)達(dá)地區(qū)，社會經(jīng)濟和電子商務(wù)發(fā)展水平大都較低，明顯落后于東部沿海城市；落在“低-高”區(qū)域的城市共有5個，分別是河北省的張家口、承德、廊坊、浙江省的湖州和廣東省的清遠(yuǎn)，說明它們本身的第三方服務(wù)商數(shù)量較低，卻仍被第三方服務(wù)商數(shù)量較多的城市所包圍，這些城市也同樣分別坐落于我國京津冀、長三角和珠三角三大經(jīng)濟圈內(nèi)，這也側(cè)面反映了三大經(jīng)濟圈內(nèi)各城市之間的電子商務(wù)發(fā)展水平存在一定的差異。

五、結(jié)論與展望

電子商務(wù)服務(wù)業(yè)作為拉動我國經(jīng)濟社會發(fā)展新的增長動力，其重要性不言而喻。為了更好地促進(jìn)我國各區(qū)域電子商務(wù)服務(wù)業(yè)的均衡發(fā)展，掌握并電子商務(wù)服務(wù)業(yè)的空間分布規(guī)律及其影響因素等問題是十分必要的。以往關(guān)于服務(wù)業(yè)，尤其是電子商務(wù)服務(wù)業(yè)的分析研究大多是基于傳統(tǒng)的區(qū)位理論和一般區(qū)位要素，忽視了空間經(jīng)濟效應(yīng)。

因此，本文分別從省域和市域兩個層次對淘寶平臺第三方服務(wù)商在真實地理空間的分布進(jìn)行了擬合和空間描述性統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)無論是省域?qū)哟芜€是市域?qū)哟危谌椒?wù)商在真實地理空間上均存在著明顯的空間集聚效應(yīng)和空間相關(guān)性，基于此，從現(xiàn)實來看，相鄰省域、市域之間以及具有空間經(jīng)濟效應(yīng)的省域、市域之間應(yīng)當(dāng)加強合作協(xié)同，促進(jìn)合作共贏。相鄰省、市域應(yīng)當(dāng)加強電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施的共享建設(shè)，提高信息化水平，推動經(jīng)驗和信息分享，普及信息技術(shù)知識等。尤其對于我國不夠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)來說，發(fā)展電子商務(wù)，開展電子商務(wù)服務(wù)業(yè)，不僅需要強化電子商務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，還應(yīng)當(dāng)關(guān)注人的因素。不僅要創(chuàng)造條件，推動信息技術(shù)的普及和應(yīng)用，還應(yīng)當(dāng)營造良好的“軟環(huán)境”，吸引和留住電子商務(wù)人才，特別是高層次的電子商務(wù)人才。

參考文獻(xiàn)：

[1]張文忠.大城市服務(wù)業(yè)區(qū)位理論及其實證研究[J].地理研究，1999，18（3）：273-281.

[2]高進(jìn)田.區(qū)位的經(jīng)濟學(xué)分析[M].上海：上海人民出版社·格致出版社，2007：pp18、76、85、116.

[3]Wernerheim，C Michael，Sharpe，Christopher.“High Order”Producer Services in Metropolitan Canada： How Footloose Are They？[J]. Regional Studies，2003，37（5）：469-490.

[4]王小霞.我國服務(wù)業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚及影響因素——基于三大經(jīng)濟圈的實證研究[D].暨南大學(xué)，2011.

[5]胡霞，魏作磊.中國城市服務(wù)業(yè)發(fā)展差異的空間經(jīng)濟計量分析[J].統(tǒng)計研究，2006，（9）：54-60.

[6]盛龍，陸根堯.中國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚及其影響因素研究：基于行業(yè)和地區(qū)層面的分析[J].南開經(jīng)濟研究，2013，（5）：115-129.

[7]荊林波，梁春曉主表.電子商務(wù)服務(wù)業(yè)發(fā)展報告NO.1[M].北京：社科文獻(xiàn)出版社，2011.

[8]Tobler W.R.，A Computer Movie Simulating Urban Growth in the Detroit Region[J].Economic Geography，1970，46（2）：234-240.

[9]俞金國，王麗華，連顯淼.電子商鋪空間分布規(guī)律及其影響因素探究——來自淘寶網(wǎng)的實證[J].地域研究與開發(fā)，2010，29（6）：34-39.

[10]楊麗花.基于GIS和FMCDM的淘寶實體店鋪區(qū)位探究[D].河北師范大學(xué)，2010.

[11]路紫，李曉楠，楊麗花，楊東，鄧麗麗.基于鄰域設(shè)施的中國大城市網(wǎng)絡(luò)店鋪的區(qū)位取向——以上海、深圳、天津、北京四城市為例[J].地理學(xué)報，2011，66（6）：813-820.

[12]王賢文，徐申萌.中國C2C淘寶網(wǎng)絡(luò)店鋪的地理分布[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2011，30（12）：1564-1569.

[13]俞金國，王麗華，連顯淼.電子商鋪空間分布規(guī)律及其影響因素探究——來自淘寶網(wǎng)的實證[J].地域研究與開發(fā)，2010，29（6）：34-39.

作者簡介：陳雨泓（1991- ），女，福建南平人，管理學(xué)碩士，助教，研究方向：電子商務(wù)