鄢慧麗，王 強(qiáng)，熊 浩，徐 帆

(1． 海南大學(xué) 旅游學(xué)院，海南 ?？?570228；2．海南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，海南 ?？?570228)

電子商務(wù)作為一種全新的商務(wù)交易模式，在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代取得顯著成績．隨著電子商務(wù)應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，它已成為推動落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要手段．因此，電子商務(wù)發(fā)展水平成為國內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者研究的熱點(diǎn)問題之一．國外學(xué)者對電子商務(wù)的研究主要集中在空間效應(yīng)、消費(fèi)者行為、經(jīng)濟(jì)影響、電子商務(wù)發(fā)展水平測度等方面．Weltevereden研究了網(wǎng)購對城市商業(yè)中心購物的影響，認(rèn)為從長遠(yuǎn)來看，網(wǎng)購將取代實(shí)體店鋪的地位[1]．Borenstein等闡述了電子商務(wù)給日常生活帶來的變化，認(rèn)為電子商務(wù)通過降低交通成本、提升經(jīng)濟(jì)效益來提高企業(yè)創(chuàng)造價值的能力[2]．Michalak認(rèn)為區(qū)域差異對電子商務(wù)產(chǎn)生重大影響，并以加拿大為例進(jìn)行了實(shí)證分析[3]．Van den Poel等認(rèn)為網(wǎng)站點(diǎn)擊率對顧客的購買決策行為起著重要作用，電子商務(wù)零售商應(yīng)注重對顧客行為的研究，進(jìn)而提升經(jīng)營效益[4]．Hernéndez等認(rèn)為顧客購物經(jīng)驗(yàn)與購物觀念有關(guān)系，隨著網(wǎng)購者認(rèn)識水平的變化，購物行為也隨之變化[5]．Brookes等運(yùn)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型估算了B2B電子商務(wù)對發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用[6]．1998年OECD成立專家組開展電子商務(wù)測度研究，提出了電子商務(wù)測度指標(biāo)體系，包括電子商務(wù)的就緒度、應(yīng)用度和影響度3類指標(biāo)[7]．

“雙十一”“6.18”狂歡節(jié)等電子商務(wù)活動的涌現(xiàn)，改變了人們的生活習(xí)慣和傳統(tǒng)商業(yè)經(jīng)營格局，電子商務(wù)逐漸引起國內(nèi)相關(guān)領(lǐng)域?qū)W者的關(guān)注．國內(nèi)學(xué)者對電子商務(wù)空間格局的研究主要集中在“淘寶網(wǎng)”電子商鋪的空間格局及影響因素的研究[8-11]和“淘寶村”空間分布的研究[12-14]等方面，而對電子商務(wù)發(fā)展水平測度的研究主要是利用相關(guān)分析、因子分析、主成分分析等方法進(jìn)行分析[15-19]．俞金國等[8]、魏華等[9]對電子商鋪的空間分布進(jìn)行了量化研究，并對其影響因素進(jìn)行分析．鄭文升等以中國361個地級以上的行政區(qū)為研究單元，以“淘寶網(wǎng)”449 626個活躍C2C電子商鋪與國內(nèi)20家物流公司的物流網(wǎng)點(diǎn)為研究對象，對電子商鋪與物流網(wǎng)點(diǎn)地區(qū)分布關(guān)系進(jìn)行研究[10]．王賢文等從演化經(jīng)濟(jì)學(xué)角度，在省域和市域兩個層面，分析了影響電子商務(wù)地理格局的主要因素[11]．刁貝娣等[12]、朱邦耀等[13]、馬海濤等[14]根據(jù)阿里研究院公布的2013—2014年淘寶村的相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用最鄰近指數(shù)法、核密度分析法和回轉(zhuǎn)半徑等方法分析了淘寶村的空間分布格局及影響因素．徐智邦等[15]運(yùn)用2013—2015年“淘寶村”空間統(tǒng)計數(shù)據(jù)，結(jié)合區(qū)域網(wǎng)民數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)普及率等數(shù)據(jù)，研究了中國“淘寶村”變化趨勢及驅(qū)動因素．湯英杰[16]、何紅[17]、楊堅爭等[18]、穆燕鴻等[19]運(yùn)用統(tǒng)計學(xué)方法，從全國、區(qū)域及省域尺度對電子商務(wù)發(fā)展水平特征進(jìn)行了研究．

綜合看來，已有對電子商務(wù)空間差異的研究，多數(shù)從全國范圍內(nèi)選取省域或經(jīng)濟(jì)大區(qū)(如長三角、京津冀地區(qū))為研究對象進(jìn)行分析，分析視角較為宏觀，未能具體到省級范圍內(nèi)的縣(區(qū))揭示電子商務(wù)發(fā)展水平的空間差異．而且，研究數(shù)據(jù)多數(shù)采用C2C或B2C“淘寶店鋪”的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，存在一定的片面性．鑒于此，文中選取華東地區(qū)464個縣(區(qū))為研究對象，利用阿里研究院公布的縣域電子商務(wù)指數(shù)，從電子商務(wù)發(fā)展水平指數(shù)、網(wǎng)購指數(shù)和電商應(yīng)用指數(shù)3個層面，探究華東地區(qū)縣(區(qū))電子商務(wù)發(fā)展水平的分布特征，并且試圖通過空間自相關(guān)分析和多元逐步回歸分析法進(jìn)一步探究其差異的影響因素與機(jī)制，為引導(dǎo)縣域電子商務(wù)的發(fā)展提供參考．

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

選取的研究區(qū)域?yàn)槿A東地區(qū)(不包括臺灣省)，包括上海市、浙江省、安徽省、江蘇省、福建省、山東省、江西省，是一個相對完整的地理單元．?dāng)?shù)據(jù)來源于阿里研究院公布的華東地區(qū)464個縣(區(qū))的電子商務(wù)發(fā)展指數(shù).電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)是反映電子商務(wù)發(fā)展水平的指標(biāo)，取值在0～100，電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)=網(wǎng)購指數(shù)×0.5+電商應(yīng)用指數(shù)×0.5，其中，網(wǎng)購指數(shù)指居民應(yīng)用電子商務(wù)的能力；電商應(yīng)用指數(shù)指市縣企業(yè)應(yīng)用電子商務(wù)的能力[14]．空間數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息中心的1∶4 000 000地圖數(shù)據(jù)庫，所需統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于《中國縣域統(tǒng)計年鑒》、各市縣統(tǒng)計年鑒以及各市縣國民經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展統(tǒng)計公報．

1.2 研究方法

利用ArcGIS 10.2，運(yùn)用全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’sI)、局部莫蘭指數(shù)(Local Moran’sI)、位序-規(guī)模法則(Rank-size rule)等研究方法(表1)，對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間差異進(jìn)行分析．

在研究電子商務(wù)發(fā)展水平空間差異的過程中，引入空間自相關(guān)分析法，判定縣(區(qū))單元與相鄰空間的電子商務(wù)發(fā)展水平指數(shù)、網(wǎng)購指數(shù)和電商應(yīng)用指數(shù)相關(guān)性是否顯著;在研究華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展的規(guī)模等級結(jié)構(gòu)及其差異性的時候，引入位序-規(guī)模法則分析;在研究空間差異影響因素的過程中，引入逐步回歸分析法，探究華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間差異的影響因素．

表1 研究方法及意義解釋

圖1 華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平地理分布

2 電子商務(wù)發(fā)展水平空間差異特征

2.1 地理格局特征

利用ArcGIS 10. 2，將阿里研究院獲取的華東地區(qū)464個縣(區(qū))的電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)、網(wǎng)購指數(shù)和電商應(yīng)用指數(shù)進(jìn)行可視化處理，并運(yùn)用自然斷裂法對其進(jìn)行分級顯示(圖1)．

從電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)來看，電子商務(wù)發(fā)展的區(qū)域差異較顯著，發(fā)展水平較高的區(qū)域是東部沿海區(qū)域，從東部沿海向內(nèi)陸逐漸遞減；此外，電子商務(wù)發(fā)展水平最高的地區(qū)是浙江省的義烏市、永康市、海寧市，這些城市是電子商務(wù)的發(fā)源地．從網(wǎng)購指數(shù)來看，網(wǎng)購指數(shù)較高的區(qū)域仍然是東部沿海地區(qū)(第1梯度)，“雙十一”“6.18”這些網(wǎng)購狂歡的節(jié)日，刺激著忠實(shí)的網(wǎng)民，使其網(wǎng)購欲望增強(qiáng)；福建省、江蘇省、山東省的大部分縣(區(qū))的網(wǎng)購指數(shù)處于第2梯度，居民應(yīng)用電子商務(wù)的能力較明顯，而安徽省、江西省等內(nèi)陸省份的居民對電子商務(wù)的需求相對較弱．從電商應(yīng)用指數(shù)來看，電商應(yīng)用指數(shù)呈3級分層的格局，最高的區(qū)域仍是沿海地區(qū)，尤其是長三角地區(qū)的電商應(yīng)用指數(shù)最高．究其原因，主要是長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，信息化程度領(lǐng)先全國各地，物流發(fā)達(dá)，使得長三角地區(qū)擁有很多知名的電商企業(yè)．山東省、福建省、江蘇省等地的電商應(yīng)用指數(shù)處于第2梯度，安徽省、江西省等地的電商應(yīng)用指數(shù)較低，說明電商發(fā)展受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響較為強(qiáng)烈．整體來看，華東地區(qū)的電子商務(wù)發(fā)展水平領(lǐng)先全國其他地區(qū)，區(qū)域差異比較明顯，沿海區(qū)域的電子商務(wù)引領(lǐng)全國．

表2 位序-規(guī)模

2.2 等級規(guī)模特征

對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平等級規(guī)模特征從城市層面進(jìn)行分析，通過對75個省市地級市及以上城市電子商務(wù)發(fā)展水平指數(shù)均值進(jìn)行降序排列，得到位序-規(guī)模表(表2)，并運(yùn)用SPSS 20.0進(jìn)行線性回歸分析，得到各城市坐標(biāo)值，進(jìn)而制作出相應(yīng)的散點(diǎn)圖(圖2)．

圖2 華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平

由圖2可知，整體看來，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平線性擬合較好(R2=0.950 5)．根據(jù)Zipf位序-規(guī)模法則，q值小于1，表明各城市電子商務(wù)發(fā)展水平差異顯著，等級結(jié)構(gòu)體系呈正態(tài)分布，位于中間位序的城市較多，首位城市浙江省義烏市的壟斷性較弱．同時，由于電子商務(wù)中小企業(yè)較多，使得規(guī)模結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出復(fù)雜、松散的特點(diǎn)，并且由各縣(區(qū))電子商務(wù)企業(yè)規(guī)模變化幅度可以預(yù)測，這種狀態(tài)將會持續(xù)一段時間．

2.3 發(fā)展類型特征

利用ArcGIS 10.2，基于四分位圖的評價模式，以網(wǎng)購指數(shù)均值(8.26)和電商應(yīng)用指數(shù)(網(wǎng)商指數(shù))均值(6.64)為分界線， 將華東地區(qū)所有縣(區(qū))的網(wǎng)購指數(shù)和電子商務(wù)應(yīng)用指數(shù)的高低狀態(tài)進(jìn)行可視化表達(dá)，可以直觀地反映華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展類型特征(圖3)．

按:美尼埃病在臨床是一種常引發(fā)眩暈的疾病,由于該病會反復(fù)發(fā)作,給患者帶來強(qiáng)烈的痛苦感,采用西藥治療雖然有一定的治療效果,但無法根除該病。該病的主要癥狀有眩暈以及嘔吐,小柴胡湯可治療這兩種癥狀,所以在使用小柴胡湯進(jìn)行治療后獲得了良好的成效。

圖3 華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展類型特征

由圖3可知，電子商務(wù)發(fā)展處于“高-高”類型的縣(區(qū))分布在東部沿海區(qū)域，尤其是長三角地區(qū)，此發(fā)展類型占總數(shù)的30.4%；“高-低”類型的縣(區(qū))主要分布在福建省，還有少部分分布在山東省，占總數(shù)的14.5%；“低-高”類型的縣(區(qū))零星散落在華東地區(qū)，占總數(shù)的5.2%；“低-低”類型的縣(區(qū))主要分布在安徽、山東、江西等省份，沿海區(qū)域分布很少，此發(fā)展類型在華東地區(qū)占比最大，占總數(shù)的50.1%．整體來看，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展主要處于“高-高”和“低-低”兩種發(fā)展類型，說明電子商務(wù)發(fā)展水平不均衡，“兩極”狀態(tài)分布較多，發(fā)展成熟的縣(區(qū))分布在東部沿海區(qū)域，多數(shù)內(nèi)陸縣(區(qū))處于雙低狀態(tài)，單一指數(shù)較高的縣(區(qū))數(shù)量較少．

2.4 空間集聚特征

為了對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間集聚特征有清晰的了解，利用ArcGIS 10.2，計算了華東地區(qū)3指數(shù)的Moran’sI指數(shù)(表3)．

表3 華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間分布的莫蘭指數(shù)

由表3 可知，3指數(shù)的莫蘭指數(shù)均為正值，且都通過了0.01的顯著性檢驗(yàn)，說明華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間上呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)性，即縣(區(qū))電子商務(wù)發(fā)展水平越高，空間分布越集中．同時可知，電子商務(wù)發(fā)展水平較高的縣(區(qū))對周邊縣(區(qū))的輻射作用不容小覷．

進(jìn)一步運(yùn)用Getis-OrdG*i指數(shù)[20]，分析華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間冷熱點(diǎn)分布情況(圖4)．

從電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)來看(圖4(a))，整體而言，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平冷熱點(diǎn)空間分布呈現(xiàn)出明顯的梯度分層格局，其中，以長三角地區(qū)為中心的核心邊緣結(jié)構(gòu)突出，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平熱點(diǎn)區(qū)主要聚集于長三角地區(qū)，次熱點(diǎn)聚集區(qū)分布在熱點(diǎn)區(qū)附近，主要是福建省部分縣(區(qū))；冷點(diǎn)聚集區(qū)主要集中在安徽省、江西省部分縣(區(qū))，其他省市縣(區(qū))冷熱點(diǎn)聚集特征不明顯．從網(wǎng)購指數(shù)來看(圖4(b))，空間集聚特征基本與電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)的集聚特征類似，長三角地區(qū)及福建省部分縣(區(qū))熱點(diǎn)區(qū)聚集特征明顯，冷點(diǎn)區(qū)主要分布在江西省、安徽省和山東省部分縣(區(qū))．從電商應(yīng)用指數(shù)來看(圖4(c))，空間熱點(diǎn)聚集區(qū)主要分布在長三角地區(qū)，次熱點(diǎn)區(qū)分布在福建省部分縣(區(qū))，冷點(diǎn)區(qū)主要分布在江西省部分縣(區(qū))．總體來看，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平的空間分布以冷點(diǎn)區(qū)為主，且冷熱點(diǎn)聚集特征空間差異顯著，表現(xiàn)出自東向西過渡的特征，除長三角地區(qū)熱點(diǎn)區(qū)聚集特征明顯之外，多數(shù)地區(qū)處于低聚集狀態(tài)，說明其電子商務(wù)發(fā)展水平處于起步階段．

3 電子商務(wù)發(fā)展水平的影響因素

3.1 影響因素識別及模型構(gòu)建

縣(區(qū))電子商務(wù)發(fā)展水平存在梯度差異是由縣(區(qū))基礎(chǔ)條件的差異造成的[12]．現(xiàn)階段中小企業(yè)是電子商務(wù)應(yīng)用主體，因此，電子商務(wù)交易活躍的地區(qū)多為中小企業(yè)聚集地區(qū)．從以上的分析可知，浙江省、江蘇省、上海市等地電子商務(wù)發(fā)展水平明顯高于華東地區(qū)其他省市，這也說明這些省市是中小企業(yè)聚集區(qū)．電子商務(wù)以信息技術(shù)為基礎(chǔ)，同時配備專業(yè)人才、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施以及政策等諸多方面來輔助[15]．鑒于此，從多層次、多維度出發(fā)，探究影響華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平差異的因素，盡可能全面揭示華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平差異的原因．

參考有關(guān)電子商鋪空間分布已有的成果[8,11,16,22]，選取了不同層面的指標(biāo)，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展、管理模式、信息普及程度、對外開放水平、教育水平等15個指標(biāo)，運(yùn)用SPSS 20.0進(jìn)行了因子分析，通過對結(jié)果的分析，選取影響因子較高的人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息化程度、物流環(huán)境、教育程度、政策環(huán)境等6個指標(biāo)，探究這些因素對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平的影響(表4)．

圖4 華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間集聚特征

變量指標(biāo)衡量指標(biāo)人口規(guī)模X1縣域總?cè)丝跀?shù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平X2城鎮(zhèn)居民人均可支配收入信息化程度X3互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)物流環(huán)境X4物流網(wǎng)點(diǎn)數(shù)教育程度X5每萬人在校大學(xué)生政策環(huán)境X6引入虛擬變量城市等級,把縣級市賦為1,其他縣賦為0

其中，E為華東地區(qū)電子商務(wù)水平；βi(i=1～6)為各指標(biāo)變量回歸系數(shù)；β0為常數(shù)；ε為回歸誤差；Xi(i=1～6)為自變量．

3.2 模型結(jié)果分析

采用SPSS 20.0，利用上述回歸模型，進(jìn)行多元逐步回歸分析，根據(jù)擬合效果選取最優(yōu)模型(表5)．

表5 華東地區(qū)多元逐線性回歸分析的評估結(jié)果

注：**表示P<0.05，*表示P<0.1．

從決定系數(shù)R2來看，3個指數(shù)方程擬合結(jié)果都比較好，網(wǎng)購指數(shù)擬合結(jié)果最優(yōu)．從6個變量的回歸系數(shù)和顯著性來看，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平的空間差異受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息化程度、物流環(huán)境和教育程度影響顯著，人口規(guī)模、政策環(huán)境對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展影響并不顯著．其中信息化程度對電子商務(wù)發(fā)展的影響最為顯著，說明縣(區(qū))信息化程度的高低決定電子商務(wù)發(fā)展的程度，也表明了電子商務(wù)對互聯(lián)網(wǎng)具有很強(qiáng)的依賴性．從網(wǎng)購指數(shù)來看，縣(區(qū))居民應(yīng)用電子商務(wù)的能力主要取決于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息化程度和教育程度．其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和信息化程度影響最為突出，說明人均可支配收入較高、信息化普及的居民更青睞網(wǎng)上購物．人口規(guī)模因素表現(xiàn)出明顯的負(fù)相關(guān)性，說明網(wǎng)購指數(shù)受人口規(guī)模影響較低．從電商應(yīng)用指數(shù)來看，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)使用電子商務(wù)的能力受到信息化程度、人口規(guī)模、物流環(huán)境的顯著影響，表明電子商務(wù)企業(yè)更愿意在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)達(dá)、物流環(huán)境良好、人口集中的城鎮(zhèn)發(fā)展業(yè)務(wù)；而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和受教育程度對電商應(yīng)用指數(shù)影響并不顯著．

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

基于阿里研究院公布的電商數(shù)據(jù)，借助空間分析法、位序-規(guī)模法則等研究方法，對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平的空間分布特征及影響因素進(jìn)行分析，得出如下結(jié)論：

1)整體來看，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平較高，空間差異顯著．空間格局呈現(xiàn)出自東部沿海區(qū)域向西部內(nèi)陸區(qū)域階梯狀分層特征；縣(區(qū))層面呈現(xiàn)出長三角地區(qū)與華東地區(qū)其他縣(區(qū))之間分異并存的空間格局，網(wǎng)購水平與電商應(yīng)用水平空間分布較為一致，呈現(xiàn)出以長三角地區(qū)為核心向內(nèi)陸輻射的分布特征．

2)等級規(guī)模特征顯示，華東地區(qū)電子商務(wù)等級結(jié)構(gòu)體系位于中間位序城市較多，城市等級因素的顯著性不高，說明區(qū)域核心城“兩極”狀態(tài)分布較明顯；發(fā)展成熟的縣(區(qū))分布在東部沿海區(qū)域，華東內(nèi)陸區(qū)域主要縣(區(qū))單一發(fā)展指數(shù)較高，其他縣(區(qū))仍處于“雙低”狀態(tài)．電子商務(wù)發(fā)展水平縣(區(qū))尺度上表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征，熱點(diǎn)聚集區(qū)位于長三角地區(qū)，冷點(diǎn)聚集區(qū)分布于安徽省及江西省部分縣(區(qū))．

3)通過對華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平空間差異影響因素的分析可知，華東地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平受人口規(guī)模、教育程度、信息化程度和物流環(huán)境影響顯著，其中以信息化程度影響最為突出；經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因素影響并不顯著，主要因?yàn)殡娮由虅?wù)發(fā)展水平處于起步階段，對電子商務(wù)發(fā)展水平的影響不突出；縣(區(qū))居民應(yīng)用電子商務(wù)水平(網(wǎng)購指數(shù))主要受經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、教育程度、信息化程度影響顯著；而影響企業(yè)使用電子商務(wù)(電商應(yīng)用指數(shù))的因素主要包括人口規(guī)模、信息化程度及物流環(huán)境．

4.2 建議

基于上述分析，提出如下建議：

1)促進(jìn)華東地區(qū)電子商務(wù)協(xié)調(diào)發(fā)展．① 通過發(fā)展縣(區(qū))經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)籌力度，縮小周邊縣(區(qū))電子商務(wù)發(fā)展差距，使不同縣(區(qū))電子商務(wù)更好地發(fā)展．② 各縣(區(qū))都應(yīng)立足于自身，發(fā)揮自身優(yōu)勢，挖掘具有鮮明特色的電商優(yōu)勢．

2)通過政府惠民政策促進(jìn)華東地區(qū)電子商務(wù)落后地區(qū)發(fā)展．① 積極發(fā)展物流業(yè)，提高物流服務(wù)水平，為電子商務(wù)發(fā)展提供基礎(chǔ)保障；② 加強(qiáng)信息化建設(shè)，積極培訓(xùn)個體商戶，激勵電商網(wǎng)站不斷完善交易平臺建設(shè)，最終形成以交易為主的電商平臺，促進(jìn)電子商務(wù)、金融、旅游等“互聯(lián)網(wǎng)+”行業(yè)融合發(fā)展．

3)網(wǎng)購市場規(guī)范化管理，促進(jìn)華東地區(qū)電子商務(wù)進(jìn)一步發(fā)展．① 政府及相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)網(wǎng)購市場的規(guī)范管理，并提升個體商戶的誠信教育，確保電子商務(wù)健康發(fā)展；② 利用長三角等電子商務(wù)熱點(diǎn)聚集區(qū)的優(yōu)勢和經(jīng)驗(yàn)，充分發(fā)揮其輻射作用，促進(jìn)熱點(diǎn)聚集區(qū)周邊縣(區(qū))電子商務(wù)的發(fā)展．

:

[1] WELTEVREDEN J W J．Substitution or complementarity？How the Internet changes city centre shopping[J].JournalofRetailing&ConsumerServices，2007，14(3)：192．

[2] BORENSTEIN S，SALONER G．Economics and electronic commerce[J].JournalofEconomicPerspectives，2001，15(1)：3．

[3] MICHALAK W，CALDER L．Integration of e-commerce as a retail channel：impact of youth：on e-commerce trends in Canada[J].ProgressinPlanning,2003，60(1)：111．

[4] Van den POEL D，BUCKINX W．Predicting online-purchasing behaviour[J].EuropeanJournalofOperationalResearch，2005，166(2)：557．

[5] HERNéNDEZ B，JIMéNEZ J，MARTN M J．Customer behavior in electronic commerce：The moderating effect of e-purchasing experience[J].JournalofBusinessResearch，2010，63(9/10)：964．

[6] BROOKES M，WAHHAJ Z．TheShockingEconomicEffectofB2B[M].Golaman:Global Economics，2000．

[7] OECD．Measuring electronic commerce[R].Paris:Committee for Information,Computer and Communications Policy,1998．

[8] 俞金國，王麗華，李娜．電子商鋪空間分布特征分析——來自淘寶網(wǎng)的實(shí)證[J].經(jīng)濟(jì)地理，2010，30(8)：1248．

[9] 魏華，王勇,萬輝．C2C電子商務(wù)賣家空間分布特征——以湖北省為例[J].中國流通經(jīng)濟(jì),2016,30(8)：76．

[10] 鄭文升，金麗娟，姜玉培，等．中國C2C電子商鋪與物流網(wǎng)點(diǎn)地區(qū)分布關(guān)系[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36(3)：83．

[11] 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．

[12] 刁貝娣，陳昆侖，丁鐳，等．中國淘寶村的空間分布格局及其影響因素[J].熱帶地理，2017，37(1)：56．

[13] 朱邦耀，宋玉祥，李國柱，等．C2C電子商務(wù)模式下中國“淘寶村”的空間聚集格局與影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36(4)：92．

[14] 馬海濤，李強(qiáng)，劉靜玉，等．中國淘寶鎮(zhèn)的空間格局特征及其影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理，2017，37(9)：118．

[15] 徐智邦，王中輝，周亮，等．中國“淘寶村”的空間分布特征及驅(qū)動因素分析[J].經(jīng)濟(jì)地理，2017，37(1)：107．

[16] 湯英漢．中國電子商務(wù)發(fā)展水平及空間分異[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015，35(5)：9．

[17] 何紅．我國電子商務(wù)發(fā)展及區(qū)域差異的初步分析[D].蘭州：蘭州大學(xué)，2016．

[18] 楊堅爭，鄭碧霞，楊立釩．基于因子分析的跨境電子商務(wù)評價指標(biāo)體系研究[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2014，35(9)：94．

[19] 穆燕鴻，王杜春．黑龍江省農(nóng)村電子商務(wù)發(fā)展水平測度實(shí)證分析——以15個農(nóng)村電子商務(wù)綜合示范縣為例[J].江蘇農(nóng)業(yè)科學(xué)，2016，45(5)：608．

[20] 浩飛龍，關(guān)皓明，王士君．中國城市電子商務(wù)發(fā)展水平空間分布特征及影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理，2016，36(2)：1．

[21] 劉大均，胡靜，程紹文，等．中國旅游微博空間分布格局及影響因素——以新浪旅游微博為例[J].地理科學(xué)，2015，35(6)：717．

[22] 宋周鶯，劉衛(wèi)東．中國虛擬企業(yè)的空間分布格局及其影響因素[J].地理科學(xué)進(jìn)展，2011，30(8)：1021．

[23] 董國芳，張曉芳．我國電子商鋪空間分布的影響因素——基于淘寶網(wǎng)電子商鋪的研究[J].中國流通經(jīng)濟(jì)，2017，31(1)：107．