杨玉娇 沈威 黄光文

内容摘要：伴随着网络零售业的快速发展，浙江省内部网络零售经济差异问题开始凸显，因此开展区域网络零售经济差异的相关研究对于浙江省网络零售经济的整体协调发展就显得十分必要。本文以浙江省11个省辖市为研究对象，时间序列为2012-2016年，选取人均网络零售额指标测度浙江省区域网络零售经济差异，综合运用变异系数、泰尔指数和灰色关联度分析法等统计方法对浙江省区域网络零售经济差异时空格局及影响因素展开研究。

关键词：浙江省 网络零售 时空格局 影响因素

引言及文献综述

现代信息技术的迅猛发展带动了电子商务产业的繁荣，越来越多的传统零售企业开始结合互联网技术智慧化转型，网络零售业得到了快速发展。数据显示，截止2016年我国网络零售市场交易规模已达到5.3万亿元，约占全社会消费品零售总额的15.96%，网络零售在社会消费品零售市场发展中发挥着越来越重要的作用。根据中国电子商务研究中心较权威的定义，网络零售是指交易双方通过互联网进行的商品交易活动，以实现有形商品和无形商品所有权的转移或服务的消费，一般认为网络零售包括B2C和C2C两种形式。网络零售在我国的蓬勃发展正深刻地影响着我国经济的发展，网络零售不仅仅是线下消费的简单替代，而是消费新模式的创新和拉动消费的新增长点，在经济新常态背景下，对拉动内需以及国内经济增长产生着重要作用。浙江省作为我国网络零售业起步较早、发展最好的省份之一，伴随网络零售业的高速发展其内部发展差距问题逐渐显露，因此对其展开时空差异分析研究对于浙江省乃至全国网络零售經济的发展都具有借鉴意义。

目前有关网络零售的研究多是一些基于经验的描述，而关于区域网络零售经济差异的定量分析研究还未曾涉及，因此，开展相关领域的研究显得非常迫切和重要。

研究区域、数据来源及研究方法

（一）研究区域

浙江省地处我国东南沿海长江三角洲南翼，地理位置优越。作为电子商务起步最早、发展最快、业态最全的省份，浙江省网络零售业近年来一直保持着平稳快速发展（见图1），据中国电子商务研究中心和浙江省商务厅发布的数据显示，2016年我国网络零售市场交易规模5.3万亿元，其中浙江省网络零售交易总额为10306.74亿元，占全国总交易额的19.45%，浙江省以百分之一的国土创造了全国接近五分之一的网络零售市场。但是，伴随着网络零售经济的快速增长，浙江省区域内部发展差异问题日渐凸显，基于此，本文选取浙江省为研究区域，对其区域网络零售经济差异问题展开研究。

（二）指标选取和数据来源

人均网络零售额在一定程度上可以反映区域网络零售经济发展状况和发展水平，本文以浙江省11个地级市为研究单元，时间序列为2012-2016年，选取人均网络零售额指标测度浙江省区域网络零售经济差异，具体选取地区网络零售总额和地区常住人口两个指标计算得出，相关数据分别来源于浙江省商务厅（全年网络零售统计数据由天猫等第三方平台数据、自建平台数据和移动微商数据三部分构成）和《浙江省统计年鉴》（2012-2015），其中2016年浙江地级市常住人口数据来源于《2016年浙江省人口变动抽样调查主要数据公报》。

（三）研究方法

1.极差、标准差和变异系数。极差是指一组数据内最大值与最小值的差，又称为范围误差或全距，以R表示。标准差（SD）能够反映数据集间的离散程度，标准差越大代表两端数据与平均值间差异越大，反之越小。变异系数（CV）反映了数据集间的整体相对差异和整体离散程度，变异系数越大表明数据集整体离散程度的测度值越大，反之越小。

上式中：R为极差，ymax为人均网络零售额最大值，ymin为人均网络零售额最小值；SD为标准差，n为研究单元数量，yi为第i个地区人均网络零售额，y为n个地区人均网络零售额平均值；CV为变异系数。

2.泰尔指数。泰尔指数（Theil index）是衡量区域经济差异的常用方法。泰尔指数可以衡量区域间经济发展的相对差异，指数越大代表相对差异越大，反之越小。

其中：T为泰尔指数，n为研究单元数，yi为第i个区域人均网络零售额， y为n个地区人均网络零售额平均值。

3.灰色关联度分析。灰色关联度分析方法是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，即灰色关联度，作为衡量因素间关联程度的一种方法。这种方法的本质是根据因素之间的差异性来判断各个因素对整个系统的影响程度，因素间差异性越大，因素与系统的关联度越低，因素对系统的影响也就越小，反之影响越大。公式如下：

上式中：△（min）为两极最小差，△（max）为两极最大差，Δoi（k） 为各比较数列 xi上每一点与参考数列xo曲线上的每一个点的绝对差值，ξi（k） 表示参考数列 xo与各比较数列xi在各个时刻的关联系数，ri为关联度，k为研究单元数，ρ为分辨系数，一般在0-1之间，通常取0.5。

时空格局演变分析

（一）浙江省区域网络零售经济的时间演变特征

1.浙江省网络零售经济总体发展变化趋势。2012-2016年浙江省省域网络零售经济总体发展趋势较平稳，地市网络零售经济发展呈现“三高五稳三平”的态势。见图2所示，浙江省全省人均网络零售额总体呈平稳增长的趋势，全省网络零售经济发展稳步向前推进。地级市网络零售发展中出现杭州市、嘉兴市和金华市三个高峰，这三个地级市人均网络零售额增长迅速，呈大踏步跨越式的发展状态；宁波市、温州市、湖州市、台州市和丽水市等五个地级市的人均网络零售额增长较平稳，地区网络零售经济保持着稳步发展状态；此外，绍兴市、衢州市和舟山市的人均网络零售额增长较其他8个地级市发展较平缓，地区网络零售经济发展迟缓，制约着全省网络零售经济快速发展的步伐。

2.区域网络零售经济极化分析。2012-2016年区域网络零售经济差异明显，首末城市的两极发展问题突出但极化差距呈现减小的趋势，区域间绝对差距不断增长但增长速度逐渐放缓。见图3所示，2012-2016年人均网络零售额最高的杭州市与最低舟山市相差倍数分别为24.9、49.8、38.3、28.5和20.7倍，说明区域发展的极化问题较为突出，首末发展城市两极差距呈现先增加后减少的过程；2012-2016年区域标准差增长率分别为78.4%、32.9%、26.6%和26.1，标准差增长率呈逐渐减小的趋势，说明区域间绝对差距较大但增长速度逐渐放缓，区域向协调发展方向迈出了重要的一步。

3.区域网络零售经济发展差距分析。2012-2016年区域网络零售经济相对差异较大，但有逐渐减小的趋势。见图4所示，2012年区域变异系数最大，达到了1.063，属于强变异状态，但研究时段内变异系数由1.063减小到0.769，逐渐由强变异状态发展为中等变异状态，说明浙江省市域间网络零售经济发展的相对差距较大，但是随时间发展有逐渐减小的趋势；另一方面，区域泰尔指数由2012年的0.185降低到2016年的0.110，呈平缓下降的走势，也说明了区域间相对差异呈逐渐减小的态势，区域间网络零售经济发展正在走向协调化。

（二）浙江省区域网络零售经济的空间格局演变

运用arcGIS软件并选取目前被普遍使用且能保持数据统计特征的jenks自然断裂点法对浙江省市域人均网络零售额进行分级可视化，然后分别做出2012、2014和2016年浙江省市域人均网络零售额空间格局演变图（见图5）。

1.区域网络零售经济整体空间格局发展保持相对稳定。如图5中所示，2012、2014和2016三年中，杭州市和金华市两个城市一直稳定在网络零售经济发展的第一梯队，处于领先地位，而舟山市、衢州市、湖州市、丽水市和绍兴市5个城市则一直处于网络零售经济发展的第四、五梯队，发展较为落后，沿海城市嘉兴市、宁波市、台州市、温州市在研究时段内的发展层次有所浮动，浙江省区域网络零售经济整体空间格局基本保持相对稳定，且这种空间发展状态基本保持着以杭州市和金华市为中部发展核心，以宁波、台州和温州等省域东部沿海城市为发展活力带的中西部协同发展的“S”字形空间格局。这一特点反映了中部的杭州市和金华市始终是浙江省网络零售经济最发达、最有活力的地区，省域西南山区受经济水平、交通、信息基础设施、政策以及历史原因等因素影响则一直处于网络零售经济发展的落后地区。

2.区域空间同类集聚特征明显，且保持着稳定发展的趋势。如图5中所示，浙江省存在三大同类集聚区域，包括以省域中部地区的杭州市和金华市组成的高水平发展区，以宁波市、台州市和温州市等省域东部沿海城市组成的中高水平区，以及以丽水市和衢州市等省域西南部欠发达城市组成的低水平区。以省域中部地区的杭州市和金华市组成的高水平发展区在2012-2016年间一直保持着稳定的高值集聚态势，空间演化较为稳定；以宁波市、台州市和温州市等省域东部沿海城市组成的中高水平区在研究时段内由第二、三发展梯队城市共存变化为第三发展梯队城市组成再演变为全部由第四发展梯队城市组成，其同类集聚趋势明显；以丽水市和衢州市等省域西南部欠发达城市组成的低水平区则由2012和2014年的第四、五发展梯队城市混合构成演化为2016年的全部由第五发展梯队城市组成，区域城市间同类集聚发展较为显著。

3.空间发展的极化特征趋于显著。2012年浙江省区域网络零售经济发展第一梯队城市有3个，分别为杭州市、金华市和嘉兴市，第二梯队城市有两个，第三梯队为1个，2014年区域网络零售经济发展第一梯队保持不变，第二梯队城市增长为3个，第三梯队为1个，至2016年，区域网络零售经济发展第一梯队城市减少为两个，分别为杭州市和金华市，第二梯队城市减少为1个，第三梯队城市增长为4个，首位城市在减少，而中间城市数量在大幅增加。浙江省网络零售经济发展的城市发展结构的变化特点反映出市域间的发展差距在拉大，空间极化现象逐渐凸显，杭州市和金华市开始占据绝对优势，成为省域网络零售经济发展的高地。

影响因素分析

为了进一步理解浙江省区域网络零售经济时空差异以及定量识别影响因子与区域网络零售经济之间的关系，综合考虑影响因素数据选取的系统性、科学性和可获取性，运用灰色关联分析方法来计算2012-2015年人均网络零售额与影响因子的关联水平，探求区域网络零售经济时空差异的影响因素。通过计算，求得四个年份人均网络零售额与8个影响因子的关联度值（见表1）。

由表1可知，2012-2015年人均网络零售额与影响因子的关联水平排名前五的因子为电信业务收入（X5）、高等学校在校学生数（X8）、年末移动电话用户数（X7）、常住总人口（X1）、信息传输软件和信息技术服务业人数（X6）。其中电信业务收入（X5）、年末移动电话用户数（X7）和常住总人口（X1）三个因子的关联度呈上升的趋势，因子X5和X7在一定程度上代表了地区信息基础设施水平和移动电子商务发展的硬件水平，因子X1代表了网络零售主体的规模（包括网络零售买方和卖方），说明地区信息基础设施水平、移动电子商务发展的硬件水平以及人口规模对区域网络零售经济的影响力在增加。高等学校在校学生数（X8）、信息传输软件和信息技术服务业人数（X6）两个因子的关联度有下降的趋势但关联水平仍较高，因子X8反映了地区文化教育水平，因子X6一定程度上反映了从事电子商务技术人员发展水平和服务保障水平，说明地区人口素质和电子商务信息技术软件业服务保障水平对区域网络零售经济发展产生着重要的助推作用。

此外，人均GDP（X2）和第三产业占GDP比重（X4）兩个因子与人均网络零售额的关联度较低，但是从2012年至2015年一直保持着增长趋势，说明这两个因子对区域网络零售经济发展的影响在增加。人均GDP（X2）反映了一个地区社会经济总体发展水平，它是网络零售系统运行、发展的重要支撑力和推动力。第三产业占GDP比重（X4）因子反映了地区产业结构状况，其在网络零售业交易过程中扮演着重要的角色，一方面，网络零售交易完成离不开第三产业的支持，另一方面，参与电子商务交易的企业主要集中于批发零售和制造业两个行业，此外，电子商务发展的过程也表明，越来越多的实体企业正在借助传统实体的供应链资源和品牌优势逐渐转型升级加入到电子商务交易领域，因此，与网络零售业相关联的第三产业的发展对网络零售经济的发展也产生着重要推动力。

除上述8个定量评价因素之外，浙江省电子商务发展历程和实际发展经验表明，地理区位、地域文化、初期发展优势、政策等因素对浙江省区域网络零售经济的快速发展也产生着重要的作用。浙江省优越的地理区位使得其在早期形成了一大批电子商务相关产业，如纺织业、鞋帽制造业、日用消费品行业等，这种特色经济与“浙江精神”式的重商崇商地域文化相融合促生了电子商务行业，率先形成地方电子商务模式，网络零售经济也在早期占尽先机，在全国形成了初期发展优势并不断地发展成熟，成为全国网络零售业发展的领头羊。政府支持引导政策、电子商务监管和支付环境、配套基础设施规划和建设、区域电子商务发展战略等政策对地区网络零售业也产生了重要影响。

结论

本文结果显示：第一，从时间演变特征来看，2012-2016年浙江省省域网络零售经济总体发展趋势较平稳，地市网络零售经济发展呈现“三高五稳三平”的态势，首末城市的两极发展问题突出但极化差距呈现减小趋势，区域间绝对差距不断增长但增长速度逐渐放缓，相对差异较大但有逐渐减小趋势。第二，从空间格局演变特征来看，区域网络零售经济整体空间格局发展保持相对稳定，空间上基本保持着以杭州市和金华市为中部发展核心，以宁波、台州和温州等省域东部沿海城市为发展活力带的中西部协同发展的“S”形空间分布格局。从局部特征来看，市域城市间网络零售经济发展的极化特征趋于显著，且空间同类集聚特征明显，并保持着相对稳定的发展趋势。第三，2012-2015年，电信业务收入、高等学校在校学生数、年末移动电话用户数、常住总人口、信息传输软件和信息技术服务业人数等五个因子对区域网络零售经济差异影响较大。人均GDP和第三产业占GDP比重等两个因子与人均网络零售额的关联度较低，但是从2012年至2015年一直保持着增长趋势，说明这两个因子对区域网络零售经济发展的影响力在增加。

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