电子商铺空间分布规律及其影响因素探究——来自淘宝网的实证(2)

淘宝

３６

地域研究与开发第２９卷

３

分析结果

３．１各省区市统计结果及分类

以省区市为单位，以中国大陆各省区市的电子商铺

指数计算结果（表１）为依据，可将３１个省区市划分为三

大类（图１），即：（１）分布密集区（Ｅｆ＞０．５）：沪、粤、浙、

京、苏；（２）分布稀疏区（０．４９＞Ｅｆ＞０．１０）：闽、鲁、鄂、川、津、藏、湘、冀、辽、豫、赣、云、新、渝、桂、皖、黑、陕、吉、琼；（３）弱势区（０．１０＞Ｅｆ＞ｏ））：内、青、黔、晋、陇、宁。此外，值居前列有：沪、京、浙、闽、粤、苏、藏、鄂、川、津、新、云，其中，藏、鄂、川、新、云等属于中西部省区市，其余属于东部发达地区（图２）。

图１

Ｅ指数值空间分布

Ｆｉｇ．１

Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆ

Ｅ－ｓｈｏｐｓｉｎｄｅｘ

图２

Ｃ；值空间分布

Ｆｉｇ．２

Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆ

ｑ

３．２

２５个省区市内部差异比较

从标准差来看，绝对差异大的省区市为粤、浙、苏、

鄂、闽、鲁、川，位于中国东部地区，标准差大于５３００；绝对差异小的省区市为新、贵、甘、内蒙古、宁、藏，位于西部地区，标准差小于９００。从离差系数来看，相对差异大的省区市为川、鄂、云、陕、新、甘、粤，大部分位于中西部，离差系数大于２．１；相对差异较小的省区市为鲁、赣、

浙、内蒙古、闽、苏、冀，主要集中于中东部地区，离差系数小于１．３（表２）。

表２

２５个分省区市内部差异比较

Ｔａｂ．２

ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＥ－ｓｈｏｐｓ

ｉｎｔｈｅｔｗｅｎｔｙ ｆｉｖｅｐｒｏｖｉｎｃｉａｌ

ａｒｅａｓ

从集中指数、基尼系数来看，各省区市的指标值都在０．４以上，其中，陕、川、粤、鄂、新、云、黑、甘、藏等地区的指标值特大，除了广东外，其他属于中西部地区。

辽、吉、贵、桂、宁、豫、浙、湘、鲁、晋、内蒙古、闽、赣、皖、

苏、冀等地区内部差异较大，辽、吉、冀、浙、鲁、闽、苏等位于东部，其他属于中西部地区（表２）。

从首位度看，大部分省区市的首位度很高，表现为首位分布，其中，鄂、云、陕、川、新、藏、宁、甘等省区市，首位城市的电子商铺数比省内第二位城市高出７倍之多，湖北高达１５倍之多，这些省区市的四城市指数也很高，这表明电子商铺在这些省区市内表现为集中分布，集中于省会城市或自治区首府。冀、浙、桂、内蒙古、鲁、

辽、闽、苏、粤等省区市首位度则相对较低，广东省内首

淘宝

第６期俞金国，等：电子商铺空间分布规律及其影响因素探究

．３７．

位城市的电子商铺数是省内第二位城市的１．０５倍，福建省内的４城市指数仅为０．４６，这说明电子商铺分布在这些省区市内的少数几个城市，表现为多中心的特征。

３．３

对较弱；中部地区山西省的电子商铺指数则较低，西部地区中的藏、云、陕、新等省区市的实力不弱，形成沿边民族集聚区。省区市内部，发达省区市的绝对差异大，相对差异较小；不发达地区的绝对差异小，而相对差异较大；相比较而言，中部省区市的绝对差异和相对差异均较小；很多省区市的电子商铺呈现首位分布，西部多数省区市表现为单中心的特征，而东部表现为多中心的特征。４

电子商铺空间分布特征

３．３．１电子商铺分布广。淘宝网发展时间短，但其发展速度快；淘宝网上的电子商铺遍及中国大陆各个省区市、各个地级市，分布极其广泛，交易活动覆盖全国各地。

３．３．２分布不均衡，自东向西呈现递减态势。电子商铺分布不均衡，东部省区市经济发达，商业繁荣，电子商铺数量多，Ｅ指数强，中西部地区经济相对落后，电子商铺数量较少，Ｅ指数较弱，这体现了强者恒强、弱者恒弱

的特征。

Ｅ指数与影响因素相关分析

为定量解析电子商铺空间分布成因，掌握影响电子

商铺空间分布的关键因子，本项研究选取各省区市的主要经济、社会指标（表３）分别与反映电子商铺空间分布状况的Ｅ指数进行相关分析、回归分析，获得客观的、定量的分析结果，了解区域社会经济发展与电子商铺分布之间的关系。

３．３．３不同尺度空间内电子商铺分布表现为集聚态势。从东、中、西三大分区来看，电子商铺分布表现为弱中有不同、强中有变化。东部地区整体实力强，形成以北京、上海、江苏、浙江、广东为中心的北部沿海、南部沿海、东部沿海等三大集聚区，而吉、桂和海南省等地区相

表３

Ｔａｂ．３

３１个省区市主要经济、社会指标特征描述（２００９年）

ｅｃｏｎｏｍｉｃｉｎｄｉｃａｔｏｒｓｏｆｔｈｉｒｔｙ－ｏｎｅｐｒｏｖｉｎｃｅｓ（２００９）

Ｍａｉｎ

ｓｏｃｉａｌｉｎｄｉｃａｔｏｒｓａｎｄ

说明：数据来源于各省区市２００９年统计公报及２０１０年政府工作撤告。

４．１经济发展状况与电子商铺分布

发达地区商品经济繁荣，实体商铺发达，其电子商户也很多。相反，落后地区商品经济相对不发达，实体商铺较少，其电子商户数量相对较少。实证分析表明我国东部沿海地区的上海、广东、浙江、江苏、北京等省区市经济基础好，电子商铺指数高，而中西部地区相对滞后。选取地区国内生产总值、人均ＧＤＰ、城镇居民可支配收入、第三产业增加值、社会消费品零售总额等指标，分别与相应省区市的Ｅ指数进行相关分析，结果表明各项指标与Ｅ指数之间存在显著相关关系，其中，城镇居民可支配收入指标与Ｅ指数之间的相关系数高达０．８９１。在此基础上，对各项经济指标进行ｚ值标准化，

并分别与Ｅ指数进行一元回归分析，经检验表明回归效果娃著（表４）。结果表明，城镇居民可支配收入、人均ＧＤＰ、社会消费品零售总额、地区生产总值及第三产业增加值等指标对电子商铺的空间分布产生影响，城镇居民可支配收入表现最为明显，其次是地区人均ＧＤＰ，这表明地区经济越发达，个人收入越高，尤其是城镇居民可支配收入越高，电子商铺越多。

４．２交通、区位状况与电子商铺分布

位置优越、交通发达的地区，物流业发达，电子商铺繁荣；反之，地处偏远地区交通闭塞，物流业落后，电子商铺相对较少。实证分析表明，区位优越、交通便利的京、沪、粤、浙、苏等省区市的电子商铺指数高，而地处偏

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