摘 要：實體店鋪的發展依賴于經濟發展和消費支出，本研究主要研究網店這種虛擬的店鋪的分布。本研究基于淘寶網的數據，以全國31個省自治區直轄市（包括中國大陸22個省、5個自治區，4個直轄市）為研究對象，利用ArcGIS10.0工具和因素分析方法。從省域層次對中國C2C電子商務發展的影響因素進行空間分析，對淘寶網的特產電子商鋪進行實證研究。
關鍵詞：淘寶網 空間分析 特產電子商鋪 回歸分析
一、引言
隨著移動互聯網的發展，電子商務進入了迅速的發展時期，十幾年里，更多的“宅男”“宅女”出現了，購物網上下單，只因電子商務的便捷。其中，淘寶網成為中國最大的網上銷售網絡，就2012年11月11日，也就是所謂的“光棍節”一天，淘寶網創造了191個億的銷售收入和7500萬包裹。可見淘寶網已經成為一種新的且為更多人們所接受的銷售模式。誠如馬云所說的： “十年之后中國將沒有電子商務，理由是電子商務將徹底地融入到所有企業的血液當中，成為企業日常運作的一部分。[1]”
相比于實體店鋪，電子商務市場較低的進入障礙、較低的管理成本和更方便的市場信息獲取性為所有的市場參與者提供了平等的機會。并且，網絡強大的自動搜索功能和分類技術獲取信息使電子商務市場信息的種類更多、效率更高、成本更低，具有低廉的交易成本。由此看來，聚諸多優點于一身的網上交易方式無怪乎會成為商家的新寵。那么電商分布與地理空間的分布有什么樣的關系，我們有必要運用實證研究進行分析。
二、文獻綜述
（一）對淘寶的研究
以前人們對淘寶網的研究注意集中在電子商務交易過程和淘寶的發展情況，或者從客戶關系管理（CRM）角度分析淘寶網的客戶關系管理模式。逐漸人們開始關注電子商鋪的區位研究，本文應用ArcGIS工具并基于空間計量經濟學模型和描述統計，從省域層次對中國C2C電子商務發展的影響因素進行空間回歸分析，以及對淘寶網的特產網絡店鋪進行地理分布的實證研究。
周霆研究了淘寶以免費開店吸引電商開店的盈利模式為出發點對淘寶的盈利模式問題進行研究[2]。趙庚升，張寧，李季明從復雜網絡的角度研究淘寶網內商鋪之間的網絡拓撲結構特性，并且引用信用度作一種新的加權方式分析淘寶網內各商鋪之間的網絡拓撲結構特性，通過分析發現商鋪合作網的度與信用度之間冪律關系, 這一發現對于新的商鋪發展具有潛在的應用價值[3]。
（二）空間分析的研究
從目前研究文獻來看，國內利于ArcGIS對電子商鋪的研究還是比較少的。路紫、樊莉莉（2005）研究了中小型旅游網站的區位問題，提出自我依托類型的旅游網站因為不可能脫離物質性的流動而最終也要依賴于區位，一個使用者滿意的電子供需服務平臺應包括服務空間、服務過程和合作者三個基本要素[4]。俞金國等利用變異系數標準差電子商鋪指數等多項指標分析我國淘寶網上電子商鋪的空間分布特征[5]。曾思敏、陳忠暖以淘寶數據為例基于微觀互聯網對電子商品的區位取向進行實證研究[6]。還有王賢文，徐申萌先后對淘寶店鋪的分布進行了區位四位分布[7]以及空間分布研究[8]。
三、淘寶特產店鋪的空間分析
本文所需的數據主要來至于網絡索引的數據資料，主要數據有淘寶特產店鋪在各個省自治區（港澳臺地區除外）的店鋪數量，進入淘寶網站（www.taobao.com）[9]，搜索關于特產的店鋪，檢索時間是2012年10月4日。GDP、消費支出等數據來源于中國國家統計局，進入中國國家統計局，搜索統計年鑒[10]，與excel建立鏈接獲得所需數據，檢索時間是2012年11月1日。
（一）空間層次分布
將31個省自治區特產店鋪的數據導入ArcGIS10.0中國地圖數據庫與之建立聯系并進行分析。將特產店鋪數量的數據標注到各省份并進行餅圖分析和柱圖分析,得到如圖2、3。
圖2餅圖分析
圖3 柱圖分析
餅圖分析中，餅圖面積越大說明該省份特產店鋪越多。柱狀圖來說，柱形越高的省份說明其電子商鋪越多。從上圖中可以看出，餅圖面積大的和柱形高的省份大多在南方或沿海城市。東部沿海地區的特產店鋪數量明顯多于西部地區。
（二）特產店鋪的回歸分析
電子商務的發展是以網絡技術為基礎的，電子商鋪的建立也需要網絡的支撐，經濟的發展和技術人才的投入，所以本文想應用回歸分析了解特產電子商鋪的發展是否與該地區的經濟發展水平、消費支出水平和人口數量有關系，這里所說的關系是線性關系和線性相關性。
1經濟發展對特產店鋪發展的影響
將收集到的特產電子商鋪的各省自治區直轄市的店鋪數量和GDP數據錄入excel分析工具中，利用工具中的數據分析功能進行分析，并以店鋪數量為因變量，以GDP為自變量，最后輸出如下表3。
根據上表可知，自變量的P值（P-value）1.2759E-06小于顯著性水平0.05，同樣可以說明GDP對特產電子商品的分布影響很顯著。
2消費支出對特產店鋪的影響
將收集到的特產電子商鋪的各省自治區直轄市的店鋪數量和居民消費支出數據錄入excel分析工具中，利用工具中的數據分析功能進行分析，并以各省自治區直轄市淘寶特產店鋪數量作為因變量，消費支出作為自變量，利用excel進行回歸分析得到表2?！?br />
根據上表可知，自變量的P值（P-value）0.008368小于顯著性水平0.05，同樣可以說明GDP對特產電子商品的分布影響很顯著。
四、結論與展望
本文通過區位分析和數據分析等得到的結論是，電子商鋪這種虛擬店鋪的空間分布與經濟發程度，消費水平有關，經濟發展水平和消費支出水平越高的地區，特產淘寶店鋪分布越密集。
鑒于數據的可獲得性和分析工具的有限性，本文還存在一些不足之出，例如沒有對民族風俗習慣和地域特色進行了解和分析。在以后的調查研究中會不斷完善。
