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    中國城市電子商務發(fā)展水平空間分布特征及影響因素

    2018-10-19 18:51:44楊智惠趙鑫
    智富時代 2018年9期
    關鍵詞:電子商務

    楊智惠 趙鑫

    【摘 要】隨著經(jīng)濟化和信息化進程的不斷加快,電子商務作為一種新型的消費模式,呈現(xiàn)到了大家的視野當中,并對城市居民的日常消費產(chǎn)生了重要的影響。關于對電子商務的有效探究,基于發(fā)展時期的不同,不同視角、不同領域、不同尺度下,也會展現(xiàn)較強的沖突與不確定性。換句話說,電子商務引發(fā)的水平空間組織變化,不僅影響了居民的購物行為,同時也影響了城市零售企業(yè)的空間結(jié)構(gòu)變化。其中,阿里巴巴集團作為全球最大的電子商務平臺,既體現(xiàn)了信息化與城市產(chǎn)業(yè)化轉(zhuǎn)型升級的過程,同時也體現(xiàn)了區(qū)域與城市電子商務的空間分布特征及其影響因素的延伸。本文就中國城市電子商務發(fā)展水平空間分布特征及影響因素進行了探討與分析,希望能帶來有價值性的數(shù)據(jù)。

    【關鍵詞】中國城市;電子商務;水平空間

    一、中國城市電子商務發(fā)展水平空間分布探究的背景

    從《關于大力發(fā)展電子商務加快培育經(jīng)濟新動力的意見》開始,我國網(wǎng)絡購物交易已經(jīng)達到了一定的規(guī)模,并且在一定的速度上呈現(xiàn)了上升趨勢。因此,不僅展現(xiàn)了消費者對電子商務的消費需求,也展現(xiàn)了電子商務的投資,就業(yè)渠道,創(chuàng)新空間的有效利用等價值。根據(jù)交易雙方性質(zhì)的不同,電子商務可以分為三種類型,一種是企業(yè)對企業(yè)電子商務B2B,另外一種是企業(yè)對消費者電子商務B2C,還有一種是消費者對消費者的電子商務C2C。那么,從地理學的視角進行分析電子商務,就需要關注C2C模式的高效性與便捷性。與此同時,還需要關注電子商務企業(yè)空間發(fā)展規(guī)律與城市經(jīng)濟空間的有效拓展。2015年6月,阿里巴巴集團下屬的阿里研究院,在自身大數(shù)據(jù)構(gòu)建的過程中,蘊含的海量數(shù)據(jù)[1]。可以在中國城市電子商務發(fā)展水平空間分布特征基礎上,更加直觀的分析中國城市電子商務發(fā)展水平的影響因素。

    二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

    (一)數(shù)據(jù)獲取與處理

    本文主要利用阿里巴巴集團下屬的阿里研究院海量數(shù)據(jù)進行探究。分析網(wǎng)商與網(wǎng)購兩個方面的主要內(nèi)容。構(gòu)建中國地級以上城市電子商務發(fā)展水平的空間數(shù)據(jù)庫。

    (二)研究方法

    從Zipf位序規(guī)模法則上看,需要結(jié)合實際情況進行構(gòu)建,最后得出以下公式:lnP r =lnP 1 -qlnr ,其中r是省份,P r是電子商務發(fā)展指數(shù),P 1 是一個省市電子商務發(fā)展指數(shù)。接著在此基礎上構(gòu)建對應的空間自相關分析。

    三、中國城市電子商務發(fā)展水平空間特征

    (一)電子商務發(fā)展水平的格局

    從省域單元的角度進行分析,我國32個省級行政區(qū)的電子商務發(fā)展指數(shù)與網(wǎng)購指數(shù)、網(wǎng)商指數(shù)進行分析。具體的參見圖(1)

    從圖中可以發(fā)現(xiàn),像北京、天津、江蘇、上海等地區(qū),是從沿海向內(nèi)陸進行延伸的。接著,遼寧、河北、山東等省市整體發(fā)展較好。這就充分展現(xiàn)了階梯狀分布特征。從其它角度進行分析,各個地區(qū)之間也展現(xiàn)了經(jīng)濟發(fā)展水平和市場化程度之間的關系。并且區(qū)域之間,網(wǎng)購指數(shù)與網(wǎng)商指數(shù)也存在明顯的差異性。像新疆、內(nèi)蒙古等地區(qū),網(wǎng)商指數(shù)較低,這就充分說明了當?shù)仉娮由虅掌髽I(yè)發(fā)展情況較差,但是居民消費水平卻較高。

    從城市單元的角度進行分析,我國電子商務,以東部沿海地區(qū)為中心,分布發(fā)展。其中,深圳、上海、北京等地區(qū),商務發(fā)展水平較高。從空間分布上看,珠三角、長三角等地區(qū),相對比較密集。環(huán)渤海經(jīng)濟區(qū),北京、青島、大連等也呈現(xiàn)了較高的發(fā)展水平。相關調(diào)查發(fā)現(xiàn),中西部地區(qū)及東北地區(qū)電子商務發(fā)展相對處于較低的水平狀態(tài)。甚至還有一些省會城市,處于發(fā)展低下的水平。因此,總結(jié)得出,我國城市電子商務發(fā)展水平空間分布上,以長江三角經(jīng)濟區(qū)為核心,進行“放射狀”分布,同時也呈現(xiàn)了較高的密集性[2]。與此同時,自東向西方向,呈現(xiàn)了由高到低的階梯型分布趨勢。

    由此可見,中國城市電子商務發(fā)展水平偏低,在區(qū)域性的分析上,已經(jīng)形成了兩極分化的主要格局。從網(wǎng)購發(fā)展的角度來看,一般地級市發(fā)展處于偏低的位置,中西部分布相對比較零散。從網(wǎng)絡的角度進行分析,長三角經(jīng)濟區(qū)呈現(xiàn)了核心的地位,展現(xiàn)了從東部沿海向中西部內(nèi)陸延伸的發(fā)展狀態(tài)。在一定程度上,之所以東部沿海城市電子商務發(fā)展比較迅速,主要是由于交通便利。

    (二)電子商務發(fā)展水平的空間特征

    從等級規(guī)模特征上看,針對各個區(qū)域進行排列中發(fā)現(xiàn),中國省域電子商務發(fā)展水平線性擬合比較好,而且還呈現(xiàn)了雙分形結(jié)構(gòu)。從省域?qū)用骐娮由虅瞻l(fā)展角度進行分析,分布上相對穩(wěn)定,成正比的狀態(tài)。各省會城市壟斷性不強,中間位序城市發(fā)展比較健康。

    從發(fā)展狀態(tài)特征上看,按照網(wǎng)購指數(shù)均值和網(wǎng)商指數(shù)均值,進行劃分294個城市。第一區(qū)域是高網(wǎng)購—高網(wǎng)商的發(fā)展狀態(tài),第二區(qū)域是低網(wǎng)購—高網(wǎng)商的發(fā)展狀態(tài),第三區(qū)域是低網(wǎng)購—低網(wǎng)商的發(fā)展狀態(tài),第四區(qū)域是高網(wǎng)購—低網(wǎng)商的發(fā)展區(qū)域。

    從空間集聚特征的特征上看,我國城市電子商務發(fā)展水平主要中在長三角、海峽西岸及珠三角經(jīng)濟區(qū)。其次,是???、三亞、江門等地級城市。然后,甘肅、青海、新疆等地區(qū)聚集不明顯,范圍較小。

    四、電子商務發(fā)展水平空間分布的影響因素

    (一)影響因素分析

    以上可以發(fā)現(xiàn),我國電子商務的發(fā)展水平存在著地理空間差異性。從各解釋變量的回歸系數(shù)和顯著性來看,我國城市電子商務發(fā)展水平的空間分布特征受到區(qū)域性的影響。其中包含了人口規(guī)模、信息化程度、基礎設施建設、受教育程度等方面的影響[3]。與此同時,也展現(xiàn)了電子商務對互聯(lián)網(wǎng)的強依賴性較大。其中,交通物流設施并不能為電子商務發(fā)展帶來有效的提升。從網(wǎng)購指數(shù)上看,居民網(wǎng)絡消費能力的大小與人口規(guī)模的關系并不緊密。但是較小的城市,消費能力卻偏大。因此,反映出電子商務與人口規(guī)模,信息化化程度,基礎建設存在一定關系。

    (二)概述

    第一,我國城市電子商務發(fā)展整體水平并不高,地理分布差異性較大。第二,我國電子商務發(fā)展水平,在省區(qū)域的角度,比較均衡,壟斷性不強。但是在城市構(gòu)建的過程中,出現(xiàn)了5種分布類型。第三,我國電子商務水平會受到人口規(guī)模,信息化程度,受教育程度,基礎設置建設等方面的影響。

    五、總結(jié)

    隨著社會的進步,電子商務作為我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),成為熱議的對象,并呈現(xiàn)到大家的視野當中。但是城市電子商務發(fā)展水平空間分布上存在著一定的差異,受到的影響也會不盡相同。因此,這個時候,就需要適當?shù)慕档蜕鐣灰壮杀?,?yōu)化資源配置,創(chuàng)新社會發(fā)展。與此同時,還需要從多學科與多視角的角度進行分析,探究城市居民應用上的空間組織與擴張。

    【參考文獻】

    [1]劉學,甄峰,張敏,席廣亮. 網(wǎng)上購物對個人出行與城市零售空間影響的研究進展及啟示[J]. 地理科學進展. 2015(01):18-19

    [2] 王芳,高曉路,顏秉秋.基于住宅價格的北京城市空間結(jié)構(gòu)研究[J].地理科學進展. 2014(10):99-100

    [3] 汪明峰,盧姍,袁賀. 網(wǎng)上購物對不同區(qū)位消費者行為的影響——市區(qū)和郊區(qū)的比較[J]. 城市規(guī)劃. 2013(11):15-16

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