任杰+趙冬梅+羅歡

內(nèi)容摘要：網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布是信息時代下經(jīng)濟活動的空間表現(xiàn)形式。本文通過多元線性回歸模型，利用2012年統(tǒng)計年鑒以及淘寶網(wǎng)絡(luò)平臺相關(guān)數(shù)據(jù)，分析表征網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的重要因子，主要包括信息傳輸計算機服務(wù)投資、批發(fā)企業(yè)交易額，在此基礎(chǔ)上提出了合理分布淘寶網(wǎng)絡(luò)商品，提高網(wǎng)絡(luò)商家的經(jīng)營利潤，進而優(yōu)化我國電子商務(wù)均衡發(fā)展的思路和建議。

關(guān)鍵詞：淘寶網(wǎng) 網(wǎng)絡(luò)商品 區(qū)域分布 多元線性回歸

網(wǎng)絡(luò)商品是電子商務(wù)的重要依托，其區(qū)位分布不僅能體現(xiàn)區(qū)域內(nèi)電子商務(wù)的均衡度，而且能為區(qū)域內(nèi)部的商品流通進行有效的調(diào)節(jié)和有序的選擇其合適的經(jīng)濟活動的一種形式?，F(xiàn)階段我國將網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)位性與區(qū)域組織相聯(lián)系的宏觀研究還處于摸索時期?；诖耍疚囊蕴詫毦W(wǎng)為例，借助淘寶網(wǎng)絡(luò)平臺的相關(guān)數(shù)據(jù)對該網(wǎng)站商品的區(qū)域分布進行分析，意在揭示網(wǎng)絡(luò)商品的區(qū)位對區(qū)域組織的影響力。

研究現(xiàn)狀

目前針對網(wǎng)絡(luò)購物的研究大多是集中在網(wǎng)絡(luò)購物行為的影響因素、信用評價機制等視角上，對網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的研究并不多見。Kenji Hashimoto等（2002）將信息網(wǎng)絡(luò)的虛擬空間與其實際地理位置結(jié)合起來進行分析。王蕾（2008）首次從省域?qū)哟螌μ詫毦W(wǎng)絡(luò)店鋪的分布情況進行了實證分析，并對影響區(qū)域布局的相關(guān)因素進行了歸納，包括經(jīng)濟發(fā)達程度、貨源地、交通便捷性等；楊麗花（2011）在相關(guān)研究中分析了領(lǐng)域設(shè)施對C2C實體店鋪在城市中空間區(qū)位選擇的影響，認為除了傳統(tǒng)的傳輸網(wǎng)絡(luò)、貨源供給、市場集聚因素外，技術(shù)勞動力因素、信任因素成為電子商務(wù)區(qū)位選擇的主流；王賢文（2011）研究結(jié)果表明經(jīng)濟發(fā)展程度越高、物流業(yè)越發(fā)達的地區(qū)越容易積聚大量的網(wǎng)絡(luò)店鋪以及網(wǎng)絡(luò)商品。

前人的研究結(jié)論多是通過對數(shù)據(jù)的描述得來，但是經(jīng)濟發(fā)達程度、物流發(fā)達水平、貨源充足程度以及教育水平等影響網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的因素應(yīng)該用什么數(shù)據(jù)來表現(xiàn)以及說明還是模糊的，這正是本文嘗試的方向。

變量選取與模型設(shè)立

相關(guān)研究表明，網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的影響因素主要包括經(jīng)濟發(fā)達程度、物流發(fā)達水平、貨源充足程度以及教育水平，本文結(jié)合現(xiàn)有數(shù)據(jù)選取表征經(jīng)濟發(fā)達程度的指標有生產(chǎn)總值（X1）、第三產(chǎn)業(yè)總值（X2）；表征物流發(fā)達水平的指標有快遞從業(yè)人員（X3）；表征貨源從組程度的指標有批發(fā)企業(yè)數(shù)（X4）、批發(fā)企業(yè)交易額（X5）；表征教育水平的指標有上網(wǎng)人數(shù)（X6）、信息傳輸計算機服務(wù)投資（X7）、教育投資（X8）。把淘寶平臺商品數(shù)（y）作為因變量，建立的多元線性回歸模型如下：

Y=β0+β0 X1+β0 X2+β0 X3+β0 X4+β0 X5+β0 X6+β0 X7+β0 X8+ε

數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文中31個?。ㄖ陛犑校┑奶詫毶唐窋?shù)據(jù)來源于淘寶平臺，利用淘寶高級搜索得來。自變量數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒（2012年），整理后的數(shù)據(jù)參見附錄。

（二）統(tǒng)計分析

1.相關(guān)性分析。首先分析因變量與各自變量之間的相關(guān)關(guān)系，通過相關(guān)關(guān)系的分析整理可知，商品數(shù)與第三產(chǎn)業(yè)總值、快遞從業(yè)人員、批發(fā)企業(yè)個數(shù)、批發(fā)企業(yè)交易額、上網(wǎng)人數(shù)、信息傳輸計算機服務(wù)投資、生產(chǎn)總值這7個自變量的相關(guān)系數(shù)都超過0.5，均在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)，說明相關(guān)性強；商品數(shù)與教育投資在0.05水平上顯著相關(guān)，但是相關(guān)系數(shù)為0.398，相對于其他自變量而言，與因變量的相關(guān)性弱。

2.逐步回歸。由表1可知，自變量之間相關(guān)系數(shù)普遍高于0.5，說明自變量之間的相關(guān)性強，為了盡量避免多重共線性對回歸模型的影響，本文采用逐步回歸的方式進行自變量的選取。

首先將與因變量相關(guān)性最強的自變量，引入線性回歸模型，構(gòu)造一元線性方程。查表1可知，與商品數(shù)相關(guān)性最強的自變量是信息傳輸計算機服務(wù)投資（X7），兩者的相關(guān)系數(shù)為0.736，構(gòu)造的一元線性方程如下：

y=-3301.989+78.435 X7

調(diào)整后的R2為0.562，F(xiàn)值為34.323，t值為5.859，該方程通過F檢驗和t檢驗。

然后再按相關(guān)性強弱引入第二個自變量，查表可以應(yīng)該引入批發(fā)企業(yè)交易額（X5），兩者的相關(guān)系數(shù)為0.715，構(gòu)造的多元線性回歸方程如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

調(diào)整后的R2為0.591，F(xiàn)值為22.689，X7系數(shù)的t檢驗值為2.799，X5系數(shù)的t檢驗值為2.367，該方程通過F檢驗和t檢驗。

再試著引入第三產(chǎn)業(yè)總值（X2），構(gòu)造的多元線性回歸方程如下：

y=-3265.156+58.271 X7 +0.203 X2

調(diào)整后的R2為0.522，F(xiàn)值為17.356，X7系數(shù)的t檢驗值為2.134，X5系數(shù)的t檢驗值為0.848，該方程通過F檢驗，X7系數(shù)通過t檢驗，而X5系數(shù)的t未通過t檢驗。

再試著引入批發(fā)企業(yè)個數(shù)（X4），構(gòu)造的多元線性回歸方程如下：

y=-2940.136+55.188 X7 +0.589 X4

調(diào)整后的R2為0.537，F(xiàn)值為18.392，X7系數(shù)的t檢驗值為2.470，X4系數(shù)的t檢驗值為1.292，該方程通過F檢驗，X7系數(shù)通過t檢驗，而X4系數(shù)的t未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入上網(wǎng)人數(shù)（X6）、快遞從業(yè)人員（X3）、生產(chǎn)總值（X1）、教育投資（X8），通過比較R2值的大小，0.591>0.537>0.522>…，可知第二個引入回歸模型的自變量為批發(fā)企業(yè)交易額（X5）。

然后再按相關(guān)性強弱引入第三個自變量，查表可以應(yīng)該引入第三產(chǎn)業(yè)總值（X2），構(gòu)造的多元線性回歸方程如下：

y=-2960.855+52.532 X7+01 X5-0.46 X2endprint

調(diào)整后的R2為0.577，F(xiàn)值為14.615，X7系數(shù)的t檢驗值為2.034，X5系數(shù)的t檢驗值為2.152，X2系數(shù)的t檢驗值為-0.183，該方程通過F檢驗，X7 和X5的系數(shù)通過t檢驗，X2的系數(shù)未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入批發(fā)企業(yè)個數(shù)（X4）、上網(wǎng)人數(shù)（X6）、快遞從業(yè)人員（X3）、生產(chǎn)總值（X1）、教育投資（X8），綜合比較R2值大小，以及回歸方程是否通過F檢驗，回歸系數(shù)是否通過t檢驗，可知最優(yōu)的回歸模型如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

該模型共引入兩個自變量，分別是信息傳輸計算機服務(wù)投資（X7）、批發(fā)企業(yè)交易額（X5）。

通過計算，回歸平方和為5.407E8，殘差平方和為3.336E8，表明自變量可以在很大程度上解釋因變量。

由于在引入變量的過程中采用了逐步回歸的方法，所以很大程度上避免了多重共線性情況，回歸結(jié)果顯示兩個自變量X7、X5容差均為0.502，VIF均為1.991，表明多重共線性的程度較?。ㄒ姳?）。

3.殘差分析。在回歸模型的分析中，假定ε是期望值為0，方差相等且服從正態(tài)分布的一個隨機變量。如果此假定不成立，后面的分析都有問題，因此有必要進行方差分析來確定有關(guān)ε的假定是否成立。殘差分析包括以下幾部分：

殘差是否服從均值為零的正態(tài)性。由圖1可知，標準化殘差符合正態(tài)分布的假設(shè)。

殘差的獨立性分析。由表3可知，DW值為2.141，接近于2，可以認為該模型不存在自相關(guān)情況。

異方差分析。由圖2可知，隨著因變量的增加，殘差有所波動，但是整體而言，基本上符合回歸分析中方差企業(yè)的假設(shè)。

模型解釋與研究結(jié)論

從回歸模型中留下的自變量可知，表征淘寶商品數(shù)區(qū)域分布的主要指標為信息傳輸計算機服務(wù)投資、批發(fā)企業(yè)交易額。此結(jié)果表明，與國外相比，我國的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和普及程度較弱，從而導(dǎo)致我國消費者擁有的計算機網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗和知識也相對較少，因此網(wǎng)絡(luò)購物中的計算機服務(wù)投資是影響我國消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為的重要因素。網(wǎng)絡(luò)購物的優(yōu)勢是為消費者提供便捷的購買方式，但網(wǎng)絡(luò)購物涉及到商品的信息搜集、訂購、付款等一系列程序，每個程序又有相應(yīng)的操作流程和方法，對于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗較少的消費者會產(chǎn)生一種挫敗感，從而放棄選擇網(wǎng)絡(luò)購買，因此本研究認為，我國的購買網(wǎng)站應(yīng)該為消費者提供簡單、易學(xué)易懂、易操作的購買流程，減少消費者的挫敗感，提高消費者對網(wǎng)絡(luò)購買的易用認知水平，以降低消費者購買所花費的時間并以減少消費者所做的努力為首要目標。批發(fā)企業(yè)交易額越大意味著該區(qū)域的批發(fā)市場越活躍，貨源越充足，物流越發(fā)達，就會有更多的人在淘寶開店，自然商品數(shù)就越多，表明我國電子商務(wù)發(fā)展和當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)達程度非常相關(guān)。

綜上所述，通過理論及實證研究表明影響淘寶網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的影響因素主要有地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達程度、物流發(fā)達水平、貨源充足程度以及教育水平等，而主要表征網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的指標為信息傳輸計算機服務(wù)投資和批發(fā)企業(yè)交易額。

參考文獻：

1.王賢文.中國C2C淘寶網(wǎng)絡(luò)店鋪的地理分布[J].地理科學(xué)進展，2011（11）

2.楊洋.基于回歸分析的科普網(wǎng)站空間分布差異研究[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2010

3.俞金國.電子商務(wù)空間分布特征分析—來自淘寶網(wǎng)的實證[J].經(jīng)濟地理，2010（8）

4.周章偉.C2C電子商務(wù)模式下的網(wǎng)絡(luò)店鋪區(qū)域分布特征[J].熱帶地理，2011（1）

5.王蕾.C2C電子商務(wù)店鋪區(qū)域分析的實證研究[D].河北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文，2008

6.郭呈全，陳希鎮(zhèn).主成分回歸的SPSS實現(xiàn)[J].統(tǒng)計與決策，2011（5）endprint

調(diào)整后的R2為0.577，F(xiàn)值為14.615，X7系數(shù)的t檢驗值為2.034，X5系數(shù)的t檢驗值為2.152，X2系數(shù)的t檢驗值為-0.183，該方程通過F檢驗，X7 和X5的系數(shù)通過t檢驗，X2的系數(shù)未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入批發(fā)企業(yè)個數(shù)（X4）、上網(wǎng)人數(shù)（X6）、快遞從業(yè)人員（X3）、生產(chǎn)總值（X1）、教育投資（X8），綜合比較R2值大小，以及回歸方程是否通過F檢驗，回歸系數(shù)是否通過t檢驗，可知最優(yōu)的回歸模型如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

該模型共引入兩個自變量，分別是信息傳輸計算機服務(wù)投資（X7）、批發(fā)企業(yè)交易額（X5）。

通過計算，回歸平方和為5.407E8，殘差平方和為3.336E8，表明自變量可以在很大程度上解釋因變量。

由于在引入變量的過程中采用了逐步回歸的方法，所以很大程度上避免了多重共線性情況，回歸結(jié)果顯示兩個自變量X7、X5容差均為0.502，VIF均為1.991，表明多重共線性的程度較?。ㄒ姳?）。

3.殘差分析。在回歸模型的分析中，假定ε是期望值為0，方差相等且服從正態(tài)分布的一個隨機變量。如果此假定不成立，后面的分析都有問題，因此有必要進行方差分析來確定有關(guān)ε的假定是否成立。殘差分析包括以下幾部分：

殘差是否服從均值為零的正態(tài)性。由圖1可知，標準化殘差符合正態(tài)分布的假設(shè)。

殘差的獨立性分析。由表3可知，DW值為2.141，接近于2，可以認為該模型不存在自相關(guān)情況。

異方差分析。由圖2可知，隨著因變量的增加，殘差有所波動，但是整體而言，基本上符合回歸分析中方差企業(yè)的假設(shè)。

模型解釋與研究結(jié)論

從回歸模型中留下的自變量可知，表征淘寶商品數(shù)區(qū)域分布的主要指標為信息傳輸計算機服務(wù)投資、批發(fā)企業(yè)交易額。此結(jié)果表明，與國外相比，我國的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和普及程度較弱，從而導(dǎo)致我國消費者擁有的計算機網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗和知識也相對較少，因此網(wǎng)絡(luò)購物中的計算機服務(wù)投資是影響我國消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為的重要因素。網(wǎng)絡(luò)購物的優(yōu)勢是為消費者提供便捷的購買方式，但網(wǎng)絡(luò)購物涉及到商品的信息搜集、訂購、付款等一系列程序，每個程序又有相應(yīng)的操作流程和方法，對于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗較少的消費者會產(chǎn)生一種挫敗感，從而放棄選擇網(wǎng)絡(luò)購買，因此本研究認為，我國的購買網(wǎng)站應(yīng)該為消費者提供簡單、易學(xué)易懂、易操作的購買流程，減少消費者的挫敗感，提高消費者對網(wǎng)絡(luò)購買的易用認知水平，以降低消費者購買所花費的時間并以減少消費者所做的努力為首要目標。批發(fā)企業(yè)交易額越大意味著該區(qū)域的批發(fā)市場越活躍，貨源越充足，物流越發(fā)達，就會有更多的人在淘寶開店，自然商品數(shù)就越多，表明我國電子商務(wù)發(fā)展和當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)達程度非常相關(guān)。

綜上所述，通過理論及實證研究表明影響淘寶網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的影響因素主要有地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達程度、物流發(fā)達水平、貨源充足程度以及教育水平等，而主要表征網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的指標為信息傳輸計算機服務(wù)投資和批發(fā)企業(yè)交易額。

參考文獻：

1.王賢文.中國C2C淘寶網(wǎng)絡(luò)店鋪的地理分布[J].地理科學(xué)進展，2011（11）

2.楊洋.基于回歸分析的科普網(wǎng)站空間分布差異研究[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2010

3.俞金國.電子商務(wù)空間分布特征分析—來自淘寶網(wǎng)的實證[J].經(jīng)濟地理，2010（8）

4.周章偉.C2C電子商務(wù)模式下的網(wǎng)絡(luò)店鋪區(qū)域分布特征[J].熱帶地理，2011（1）

5.王蕾.C2C電子商務(wù)店鋪區(qū)域分析的實證研究[D].河北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文，2008

6.郭呈全，陳希鎮(zhèn).主成分回歸的SPSS實現(xiàn)[J].統(tǒng)計與決策，2011（5）endprint

調(diào)整后的R2為0.577，F(xiàn)值為14.615，X7系數(shù)的t檢驗值為2.034，X5系數(shù)的t檢驗值為2.152，X2系數(shù)的t檢驗值為-0.183，該方程通過F檢驗，X7 和X5的系數(shù)通過t檢驗，X2的系數(shù)未通過t檢驗。

依次類推，再先后引入批發(fā)企業(yè)個數(shù)（X4）、上網(wǎng)人數(shù)（X6）、快遞從業(yè)人員（X3）、生產(chǎn)總值（X1）、教育投資（X8），綜合比較R2值大小，以及回歸方程是否通過F檢驗，回歸系數(shù)是否通過t檢驗，可知最優(yōu)的回歸模型如下：

y=-2966.043+49.121 X7 +0.096 X5

該模型共引入兩個自變量，分別是信息傳輸計算機服務(wù)投資（X7）、批發(fā)企業(yè)交易額（X5）。

通過計算，回歸平方和為5.407E8，殘差平方和為3.336E8，表明自變量可以在很大程度上解釋因變量。

由于在引入變量的過程中采用了逐步回歸的方法，所以很大程度上避免了多重共線性情況，回歸結(jié)果顯示兩個自變量X7、X5容差均為0.502，VIF均為1.991，表明多重共線性的程度較?。ㄒ姳?）。

3.殘差分析。在回歸模型的分析中，假定ε是期望值為0，方差相等且服從正態(tài)分布的一個隨機變量。如果此假定不成立，后面的分析都有問題，因此有必要進行方差分析來確定有關(guān)ε的假定是否成立。殘差分析包括以下幾部分：

殘差是否服從均值為零的正態(tài)性。由圖1可知，標準化殘差符合正態(tài)分布的假設(shè)。

殘差的獨立性分析。由表3可知，DW值為2.141，接近于2，可以認為該模型不存在自相關(guān)情況。

異方差分析。由圖2可知，隨著因變量的增加，殘差有所波動，但是整體而言，基本上符合回歸分析中方差企業(yè)的假設(shè)。

模型解釋與研究結(jié)論

從回歸模型中留下的自變量可知，表征淘寶商品數(shù)區(qū)域分布的主要指標為信息傳輸計算機服務(wù)投資、批發(fā)企業(yè)交易額。此結(jié)果表明，與國外相比，我國的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展和普及程度較弱，從而導(dǎo)致我國消費者擁有的計算機網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗和知識也相對較少，因此網(wǎng)絡(luò)購物中的計算機服務(wù)投資是影響我國消費者網(wǎng)絡(luò)購物行為的重要因素。網(wǎng)絡(luò)購物的優(yōu)勢是為消費者提供便捷的購買方式，但網(wǎng)絡(luò)購物涉及到商品的信息搜集、訂購、付款等一系列程序，每個程序又有相應(yīng)的操作流程和方法，對于網(wǎng)絡(luò)經(jīng)驗較少的消費者會產(chǎn)生一種挫敗感，從而放棄選擇網(wǎng)絡(luò)購買，因此本研究認為，我國的購買網(wǎng)站應(yīng)該為消費者提供簡單、易學(xué)易懂、易操作的購買流程，減少消費者的挫敗感，提高消費者對網(wǎng)絡(luò)購買的易用認知水平，以降低消費者購買所花費的時間并以減少消費者所做的努力為首要目標。批發(fā)企業(yè)交易額越大意味著該區(qū)域的批發(fā)市場越活躍，貨源越充足，物流越發(fā)達，就會有更多的人在淘寶開店，自然商品數(shù)就越多，表明我國電子商務(wù)發(fā)展和當?shù)氐慕?jīng)濟發(fā)達程度非常相關(guān)。

綜上所述，通過理論及實證研究表明影響淘寶網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的影響因素主要有地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達程度、物流發(fā)達水平、貨源充足程度以及教育水平等，而主要表征網(wǎng)絡(luò)商品區(qū)域分布的指標為信息傳輸計算機服務(wù)投資和批發(fā)企業(yè)交易額。

參考文獻：

1.王賢文.中國C2C淘寶網(wǎng)絡(luò)店鋪的地理分布[J].地理科學(xué)進展，2011（11）

2.楊洋.基于回歸分析的科普網(wǎng)站空間分布差異研究[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報，2010

3.俞金國.電子商務(wù)空間分布特征分析—來自淘寶網(wǎng)的實證[J].經(jīng)濟地理，2010（8）

4.周章偉.C2C電子商務(wù)模式下的網(wǎng)絡(luò)店鋪區(qū)域分布特征[J].熱帶地理，2011（1）

5.王蕾.C2C電子商務(wù)店鋪區(qū)域分析的實證研究[D].河北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文，2008

6.郭呈全，陳希鎮(zhèn).主成分回歸的SPSS實現(xiàn)[J].統(tǒng)計與決策，2011（5）endprint