(1.南開大學(xué)經(jīng)濟與社會發(fā)展研究院，天津300071；2.南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津300071)

一、引言

近年來，隨著我國信息化進程的加快與網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟的發(fā)展，以“淘寶村”“電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)園”等形式存在的電商產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢，成為具有中國特色經(jīng)濟增長的典型特征事實。根據(jù)阿里研究院的最新報告數(shù)據(jù)顯示，截至2017年，中國“淘寶村”和“淘寶鎮(zhèn)”的數(shù)量已經(jīng)分別達到2 118個和242個，直接創(chuàng)造就業(yè)機會超過130萬個，銷售額超過1 200億元[1]。那么電商產(chǎn)業(yè)集聚式發(fā)展背后的驅(qū)動力量是什么？區(qū)域內(nèi)是否存在“擠出”電商產(chǎn)業(yè)集聚的因素？這是學(xué)術(shù)界亟待回答的問題。

從電商產(chǎn)業(yè)的發(fā)展基礎(chǔ)來看，電子商務(wù)是在第三次工業(yè)革命中伴隨信息技術(shù)的發(fā)展而興起的一種新興產(chǎn)業(yè)，是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的重要組成部分，同時也是信息技術(shù)能夠貢獻經(jīng)濟增長的最常見方式之一。但是現(xiàn)有研究表明，信息技術(shù)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚具有雙重影響，部分學(xué)者認為信息技術(shù)顯著促進了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間集聚[2-3]；而另一部分學(xué)者則認為，信息技術(shù)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的驅(qū)動作用較弱[4]，甚至削弱了服務(wù)業(yè)在州際層面集聚的需求[5]，或?qū)е律a(chǎn)性服務(wù)業(yè)的郊區(qū)化[6]。那么信息技術(shù)作為電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展的技術(shù)基礎(chǔ)，在其集聚發(fā)展過程中是起到促進還是抑制作用，是否也存在雙重影響？從電商集聚的空間布局來看，目前“淘寶村”等電商產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)的空間分布并不均勻，而是集中分布在浙江、廣東、江蘇等民營經(jīng)濟高度發(fā)達的地區(qū)，在東北三省等國有經(jīng)濟所占比重較高的地區(qū)集聚程度則相對較低。電商產(chǎn)業(yè)集聚空間布局的這種非均衡現(xiàn)象是否與區(qū)域所有制結(jié)構(gòu)之間存在著某種內(nèi)在聯(lián)系？區(qū)域所有制結(jié)構(gòu)中國有企業(yè)所占比重的提高是否對電商產(chǎn)業(yè)集聚存在“擠出效應(yīng)”？概而言之，信息技術(shù)對電商產(chǎn)業(yè)集聚是否存在雙重作用？國有企業(yè)比重提高是否“擠出”了電商產(chǎn)業(yè)集聚？這兩個問題是本文研究的重點。

自馬歇爾首次提出“產(chǎn)業(yè)集聚”概念后，經(jīng)濟學(xué)界便對產(chǎn)業(yè)集聚進行了一系列的研究，其中最具代表性的兩個流派就是以馬歇爾為代表的新古典經(jīng)濟學(xué)派和以克魯格曼為代表的新經(jīng)濟地理學(xué)派。根據(jù)馬歇爾的觀點，他認為產(chǎn)業(yè)集聚主要是由外部規(guī)模經(jīng)濟所導(dǎo)致的，具體而言包括勞動力池共享、中間產(chǎn)品投入和技術(shù)溢出三種力量推動了產(chǎn)業(yè)集聚。在此之后，胡佛又將集聚經(jīng)濟分為內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟、地方化經(jīng)濟和城市化經(jīng)濟，并指出外部經(jīng)濟和專業(yè)化是產(chǎn)業(yè)集聚的主要原因，將對產(chǎn)業(yè)集聚的研究進一步深化。20世紀90年代，克魯格曼等人又在迪克西特-斯蒂格利茨壟斷競爭模型的基礎(chǔ)上，認為產(chǎn)業(yè)集聚是由企業(yè)規(guī)模報酬遞增、運輸成本和市場需求的相互作用而產(chǎn)生的。對中國制造業(yè)集聚的研究證實，運輸成本、要素流動、技術(shù)溢出、自然稟賦、市場容量、區(qū)位因素與外商直接投資等是影響制造業(yè)集聚的主要因素[7-10]；同時，對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚的研究也表明，其集聚程度主要受到市場規(guī)模、知識密集度、交易成本、專業(yè)化程度、制度環(huán)境、人力資源與信息技術(shù)水平等因素的影響[2-3,11-12]。梳理相關(guān)文獻可以發(fā)現(xiàn)，對產(chǎn)業(yè)集聚的研究是沿著制造業(yè)→服務(wù)業(yè)→生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的脈絡(luò)進行的，但是隨著新經(jīng)濟新業(yè)態(tài)的迅速發(fā)展，對其中具有典型代表性的電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集聚的研究仍較為欠缺。

當前，學(xué)術(shù)界對電商產(chǎn)業(yè)集聚的形成機制與影響因素等方面進行了一定程度的研究。在電商產(chǎn)業(yè)集聚的形成機制方面，電商產(chǎn)業(yè)集群的形成與發(fā)展有賴于內(nèi)源動力、外源動力以及兩者之間的協(xié)調(diào)融合。其中內(nèi)源動力包括產(chǎn)業(yè)價值鏈、外部經(jīng)濟、領(lǐng)軍企業(yè)家、社會資本和技術(shù)創(chuàng)新等，外源動力則包括政府支持與制度環(huán)境、市場需求和外部競爭等[13]。不同的動力因素在電商產(chǎn)業(yè)集群生命周期的不同階段發(fā)揮作用的方式與大小也有相應(yīng)的差異。具體而言，萌芽期的動力因素主要來自區(qū)位優(yōu)勢、領(lǐng)軍企業(yè)和企業(yè)自身條件，成長期的動力則來自區(qū)位優(yōu)勢、企業(yè)自身條件、規(guī)模經(jīng)濟、政府行為和社會網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同作用，在成熟期創(chuàng)新因子推動了產(chǎn)業(yè)集群向更高形態(tài)發(fā)展，而規(guī)模不經(jīng)濟則導(dǎo)致衰退期的出現(xiàn)[14-15]。徐智邦等[16]、馬海濤等[17]、武榮偉等[18]和浩飛龍等[19]分別從“淘寶村”“淘寶鎮(zhèn)”、縣域和城市的視角對電商產(chǎn)業(yè)集聚的空間格局及其影響因素進行了研究，發(fā)現(xiàn)中國的電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)出從沿海向內(nèi)陸遞減的空間分布格局，存在著顯著的空間異質(zhì)性與空間集聚特征，集聚區(qū)主要分布在“長三角”和“珠三角”等地區(qū)；其中，在村鎮(zhèn)層面上，徐智邦等[16]和馬海濤等[17]指出，影響電商產(chǎn)業(yè)集聚的因素主要包括互聯(lián)網(wǎng)市場發(fā)展、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、交通與物流基礎(chǔ)設(shè)施、政府政策支持以及商業(yè)文化發(fā)展等；在縣域與城市層面上，武榮偉等[18]和浩飛龍等[19]指出，電商產(chǎn)業(yè)集聚的主要影響因素則包括原有零售業(yè)基礎(chǔ)、經(jīng)濟發(fā)展、城鎮(zhèn)化、人口規(guī)模、受教育程度與信息化程度等。

綜上可知，第一，當前學(xué)術(shù)界關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚的研究主要集中在制造業(yè)和傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)領(lǐng)域，而對新經(jīng)濟新業(yè)態(tài)[20-21]和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中具有典型代表性的電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)集聚的研究仍然較為欠缺。第二，從行業(yè)異質(zhì)性角度來看，電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素與制造業(yè)也存在著明顯差異，傳統(tǒng)上用于解釋制造業(yè)集聚的典型因素，如R&D、專利和自然資源稟賦等，并不能很好地解釋具有高附加值和知識密集型特征的電商產(chǎn)業(yè)集聚。第三，在研究電商產(chǎn)業(yè)集聚時，不僅忽視了對電子商務(wù)的時空異步性的考察，從而導(dǎo)致對采購方或消費者空間集聚的研究相對缺乏，從而難以明確電商產(chǎn)業(yè)集聚的形成路徑及其影響因素；而且在考察信息技術(shù)在電商產(chǎn)業(yè)集聚中的作用時，忽略了信息技術(shù)的非線性作用，從而未能清晰地解釋信息技術(shù)在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚中的雙重效應(yīng)；除此之外，還未能將電商產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域所有制結(jié)構(gòu)特征聯(lián)系起來進行考察，對電商產(chǎn)業(yè)集聚影響因素的研究有待深入推進。

鑒于此，與以往的研究不同，本文選取信息技術(shù)與所有制結(jié)構(gòu)作為解釋電商產(chǎn)業(yè)集聚的核心變量，利用2013-2016年中國省際面板數(shù)據(jù)構(gòu)建計量經(jīng)濟模型，對近年來我國電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素與集聚路徑進行實證研究。與現(xiàn)有研究相比，本文的邊際貢獻在于：第一，從電商產(chǎn)業(yè)的時空異步性特征出發(fā)，創(chuàng)新性地將電商產(chǎn)業(yè)集聚路徑分為銷售集聚和采購集聚兩條路徑，豐富了對電商產(chǎn)業(yè)集聚路徑的相關(guān)研究。第二，構(gòu)建信息技術(shù)對電商產(chǎn)業(yè)集聚的非線性模型，從非線性的視角研究信息技術(shù)對電商產(chǎn)業(yè)集聚的作用，對于明確信息技術(shù)在以電子商務(wù)為代表的新經(jīng)濟新業(yè)態(tài)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚中的作用，是一項有益的嘗試與補充。第三，將所有制結(jié)構(gòu)納入到對電商產(chǎn)業(yè)集聚的研究中來，實證檢驗所有制結(jié)構(gòu)差異對電商產(chǎn)業(yè)集聚可能存在的“擠出效應(yīng)”，一方面拓展了對中國所有制結(jié)構(gòu)對產(chǎn)業(yè)集聚影響作用的相關(guān)經(jīng)驗研究，另一方面也為中國促進電子商務(wù)等新經(jīng)濟新業(yè)態(tài)發(fā)展和進一步深化國有企業(yè)改革提供了理論依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相比，電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)特征之一就是時空異步性，信息技術(shù)的深度應(yīng)用導(dǎo)致交易時空的徹底重構(gòu)，交易過程被離散為不同的間斷性的時點與地點，即時間的離散性與空間的可分性[22]。其中，前者表現(xiàn)為原本相對固化和連續(xù)的交易時間域被分解成具有高度彈性和離散的時間點集，消費者與供給商之間的交易時間域不再需要一致，甚至可以時間完全異步；后者表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)為消費者和供給商提供了交易平臺，雙方無需現(xiàn)實空間到場即可完成所有交易，交易空間域也可以完全異步。電商產(chǎn)業(yè)的這種時空異步特征使得消費者和供給商可以在地理空間上相對獨立地存在，從而電商產(chǎn)業(yè)集聚既可以表現(xiàn)為消費者的空間集聚，也可以表現(xiàn)為供給商的空間集聚，或者二者的同時集聚。從統(tǒng)計上也支持這一觀點，在統(tǒng)計中一個地區(qū)的電子商務(wù)的銷售與采購是分開統(tǒng)計的，因此，電子商務(wù)交易額包括銷售額與采購額，即交易額是銷售額與采購額二者之和。由此可知，電商產(chǎn)業(yè)集聚主要是通過消費者集聚和廠商集聚兩條基本路徑展開，前者主要通過網(wǎng)絡(luò)采購實現(xiàn)，后者則主要通過網(wǎng)絡(luò)銷售實現(xiàn)，于是可將電商產(chǎn)業(yè)集聚的兩條路徑概括為采購集聚路徑和銷售集聚路徑。

雖然電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素有別于制造業(yè)或傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，但是電子商務(wù)不可避免地涉及商品運輸過程，因此，運輸成本是影響電商產(chǎn)業(yè)集聚的基本因素，這一點與經(jīng)典理論相一致。對于消費者而言，要獲得多樣性商品，產(chǎn)品多樣性信息與產(chǎn)品的可獲得性很大程度上取決于信息技術(shù)與交通運輸?shù)臈l件。當市場因信息技術(shù)和交通運輸條件相對落后而被分割成獨立市場時，消費者被局限在狹小市場內(nèi)，跨地區(qū)進行網(wǎng)絡(luò)購物面臨高昂的信息成本與運輸費用，只能在當?shù)厥袌鲞M行交易，此時電商產(chǎn)業(yè)在空間上的相對集聚有利于提高交易效率。當區(qū)域內(nèi)信息技術(shù)和交通運輸條件得到初步改善時，消費者能夠接觸周邊市場并形成一定的聯(lián)系，周邊市場對當?shù)厥袌鲂纬杉ち业母偁?，從而引起消費者向周邊市場的擴散與分流，此時當?shù)厥袌龀跏夹纬傻碾娚坍a(chǎn)業(yè)集聚受到?jīng)_擊，集聚程度將會降低。隨著信息技術(shù)與交通運輸條件的進一步改善，高效的信息技術(shù)與交通運輸條件有利于降低高昂的產(chǎn)品信息搜尋成本和運輸成本，從而提高消費者效用水平，越有利于促進消費者采用電商消費模式，進而再次引起電商產(chǎn)業(yè)集聚程度的提高。對于廠商而言，是否采用電商模式同樣取決于信息技術(shù)與交通運輸條件。當區(qū)域內(nèi)信息技術(shù)發(fā)展程度較低且交通運輸條件較差時，企業(yè)采用電商模式的技術(shù)成本與運輸成本都相對較高，因此企業(yè)被局限在狹窄的當?shù)厥袌鲋畠?nèi)，但是在空間上的相對集中仍然可以利用外部規(guī)模經(jīng)濟并提高交易效率，此時廠商集聚程度相對較高。隨著信息技術(shù)的發(fā)展與交通運輸條件在一定程度上的改善，降低廠商的運輸費用使企業(yè)面臨的市場在周邊范圍內(nèi)得到擴大，但仍然無法與更遠的市場建立廣泛的聯(lián)系，此時傳統(tǒng)的分銷商或代理商模式更有利于企業(yè)發(fā)展，地區(qū)之間高昂的運輸費用使企業(yè)往往傾向于分散布局，從而降低產(chǎn)業(yè)集聚程度。當信息技術(shù)和交通運輸條件進一步發(fā)展，信息技術(shù)的擴散與廣泛應(yīng)用使產(chǎn)品信息更加順暢、精確地傳遞給消費者，大大降低了信息傳遞成本，改善廠商的營銷方式與商業(yè)模式，激勵企業(yè)大規(guī)模采用電商模式，分銷商或代理商模式被電商模式或網(wǎng)商模式所取代；良好的交通運輸條件也有利于降低運輸費用，促進企業(yè)集中布局，在更廣泛的區(qū)域內(nèi)進行協(xié)調(diào)分工，從而再次引起電商產(chǎn)業(yè)集聚。由此可得以下假設(shè)1。

假設(shè)1信息技術(shù)與交通運輸條件是電商產(chǎn)業(yè)集聚的基本影響因素，通過銷售路徑和采購路徑對電商產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)揮作用，而且其作用呈現(xiàn)出非線性的“U”型特征。

除了信息技術(shù)與交通運輸條件外，所有制結(jié)構(gòu)也是影響區(qū)域電商產(chǎn)業(yè)集聚的重要因素，但是通常而言，所有制結(jié)構(gòu)只對企業(yè)行為產(chǎn)生作用而不影響消費者行為，因此可以初步認為所有制結(jié)構(gòu)只通過銷售路徑影響電商產(chǎn)業(yè)集聚。從微觀視角來看，一方面，企業(yè)應(yīng)用電子商務(wù)，需要企業(yè)在技術(shù)設(shè)備、營銷模式、組織結(jié)構(gòu)等方面做出相應(yīng)的調(diào)整與創(chuàng)新，但現(xiàn)實中國有企業(yè)的經(jīng)營者或企業(yè)家，由于受到體制性因素的約束，特別是大量存在的“體制優(yōu)先權(quán)”，使國有企業(yè)輕易獲得市場競爭優(yōu)勢與壟斷地位。這就使在相同的技術(shù)條件下，國有企業(yè)經(jīng)營者一般并不熱衷于通過使用電子商務(wù)和主動進行商業(yè)模式創(chuàng)新獲取競爭優(yōu)勢，而是希冀于利用資本運作和投資經(jīng)營來提高產(chǎn)業(yè)績效以獲得相應(yīng)的政治回報[23]。另一方面，電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)具有明顯的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)型經(jīng)濟特征，從這個角度來看，電商產(chǎn)業(yè)集群的形成實質(zhì)上就是群體企業(yè)家模仿創(chuàng)業(yè)的過程，主要通過社會網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新及羊群效應(yīng)中的創(chuàng)業(yè)示范、社交示范、模仿創(chuàng)業(yè)等途徑引起電商產(chǎn)業(yè)集聚[24-25]。但是，這種示范與模仿的羊群效應(yīng)主要在創(chuàng)業(yè)企業(yè)中發(fā)揮作用，而國有企業(yè)由于受到體制性因素約束以及自身的金字塔式科層結(jié)構(gòu)原因，羊群效應(yīng)的效果受到削弱。從宏觀視角來看，一方面，電子商務(wù)在本質(zhì)上是基于個人而非基于地理的，而國有企業(yè)則是依靠對地理市場的高度了解形成競爭優(yōu)勢，因此電子商務(wù)的發(fā)展將會對國有企業(yè)的競爭優(yōu)勢形成取代[26]，兩種模式之間存在競爭關(guān)系。另一方面，對制造業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究表明，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)顯著地受到所有制的影響[27]，一個地區(qū)的國有企業(yè)比重越高，對新投資的吸引能力就越弱[28]。國有企業(yè)的低效率、對于人才資金和市場的競爭、僵化的管理制度以及某些保護國有企業(yè)的政策法規(guī)，可能惡化了區(qū)域內(nèi)的營商環(huán)境，降低了電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展的專業(yè)化勞動力可得性、中間投入可得性和技術(shù)溢出的作用，從而對電商產(chǎn)業(yè)的集聚式發(fā)展產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”。由此可得以下假設(shè)2。

假設(shè)2所有制結(jié)構(gòu)中國有企業(yè)比重的提高將會對電商產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”；由于所有制結(jié)構(gòu)主要對企業(yè)的集聚行為產(chǎn)生影響而不影響消費者的集聚行為，因此可以假設(shè)該“擠出效應(yīng)”主要通過銷售路徑發(fā)揮作用。

三、計量模型與變量選取

(一)計量模型

本文將電商產(chǎn)業(yè)集聚定義為一個區(qū)域內(nèi)電商產(chǎn)業(yè)較為集中的現(xiàn)象。根據(jù)以上對電商產(chǎn)業(yè)集聚路徑的分析可知，電商產(chǎn)業(yè)集聚包括消費者集聚與廠商集聚，或網(wǎng)絡(luò)采購集聚與網(wǎng)絡(luò)銷售集聚。根據(jù)假設(shè)1，信息技術(shù)與交通運輸條件對電商產(chǎn)業(yè)集聚的作用呈“U”型特征，通過畫出信息技術(shù)與交通運輸條件對電商產(chǎn)業(yè)集聚的散點圖以及初步的擬合優(yōu)度檢驗，也可證明非線性模型對現(xiàn)實經(jīng)濟的解釋力更高，因此將其二次項作為解釋變量引入模型，設(shè)定以下實證分析模型

eciai,t=α+β1infori,t+β2infori,t2+β3owneri,t+β4controlsi,t+μi,t

(1)

其中，ecia表示電商產(chǎn)業(yè)集聚程度(electronic commerce industry agglomeration)，是模型中的被解釋變量；infor和owner分別表示信息技術(shù)(information technology)和所有制結(jié)構(gòu)(pattern of ownership)，是模型的兩個主要解釋變量，其估計系數(shù)分別為β1、β2和β3；α和μ分別表示截距項與殘差項，i表示區(qū)域，t表示時間。

為保證模型的穩(wěn)健性，模型中加入了控制變量，以controls表示，其估計系數(shù)為β3。根據(jù)理論分析與我國現(xiàn)實區(qū)域電商發(fā)展實際，這里選擇以下三個變量作為控制變量：(1)交通運輸條件(transport)。交通運輸條件的改善將降低運輸成本，在越過一定的拐點后有利于促進電商產(chǎn)業(yè)集聚。(2)區(qū)域發(fā)展程度(develop)。經(jīng)濟發(fā)展程度越高的區(qū)域，市場交易越頻繁，且產(chǎn)業(yè)分工程度也也越高，從而有利于促進電商產(chǎn)業(yè)集聚。(3)人口規(guī)模(population)。區(qū)域人口規(guī)模越大，包括網(wǎng)上消費在內(nèi)的消費需求越高，市場規(guī)模越大，且越能為區(qū)域電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供足夠的勞動力，從而有利于促進電商產(chǎn)業(yè)的集聚。

(二)基本變量選取與描述

1. 電商產(chǎn)業(yè)集聚

以區(qū)域內(nèi)電商產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵表示，即地區(qū)電商產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重與全國電商產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重之比，表示為

(2)

其中，i表示第i個區(qū)域，ai表示區(qū)域i的電商產(chǎn)業(yè)集聚程度；ecomi和GDPi分別表示地區(qū)電商產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和地區(qū)生產(chǎn)總值；ecom和GDP則分別表示全國電商產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和國內(nèi)生產(chǎn)總值。銷售集聚程度(sell)和采購集聚程度(purc)也以該公式計算，具體而言，計算區(qū)域電商銷售集聚時，用電商銷售額替換上式中的電商產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值即可得到，是以一個地區(qū)內(nèi)從事電子商務(wù)的企業(yè)產(chǎn)品銷售額占地區(qū)GDP的比重與全國電子商務(wù)銷售額占全國GDP比重之比衡量的廠商的集聚程度；同理，計算區(qū)域電商采購集聚時，用電商采購額替換上式中的電商產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值即可得到，是以一個地區(qū)內(nèi)的消費者通過電子商務(wù)進行商品購買的采購支出額占地區(qū)GDP的比重與全國電子商務(wù)采購額占全國GDP比重之比衡量的消費者的集聚程度。

2. 信息技術(shù)(infor)

以每百家企業(yè)所擁有的計算機數(shù)表示，與以往文獻中所采用的電信業(yè)務(wù)總量后從業(yè)人員數(shù)、郵政業(yè)務(wù)收入等指標不同，本文認為計算機的使用更能代表一個企業(yè)和地區(qū)信息技術(shù)的發(fā)展程度，并且是支撐電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基本技術(shù)條件。Tan等[29]的研究也表明，企業(yè)中使用計算機的限制是制約電商采納的重要因素。

3. 所有制結(jié)構(gòu)(owner)

這里沿用學(xué)術(shù)界常用的國有企業(yè)就業(yè)人員數(shù)與全社會就業(yè)總量之比表示，該比值越高說明所有制結(jié)構(gòu)中國有企業(yè)所占比重越大。

4. 交通運輸條件(transport)

以交通運輸線路密度來表示，用區(qū)域內(nèi)交通運輸線路長度與區(qū)域面積之比表示，計算公式為

(3)

其中，length、area分別表示區(qū)域i的交通運輸線路長度和行政單位面積?，F(xiàn)有文獻中通常使用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)，以及貨運量、客運量、貨物周轉(zhuǎn)量與旅客周轉(zhuǎn)量等流量指標來表征交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施條件的發(fā)展程度，借鑒Demurger[30]和Fleisher等[31]的方法，采用交通密度這一存量指標來衡量交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施條件。一方面，從因果關(guān)系上看，前述各流量指標是交通運輸線路長度增加的結(jié)果，而不是其原因；另一方面，從實證需求上講，前述各流量指標與電商產(chǎn)業(yè)集聚之間存在明顯的雙向因果關(guān)系，會導(dǎo)致模型中出現(xiàn)嚴重的內(nèi)生性問題，而交通運輸線路長度則受電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響較小，有利于克服模型中的內(nèi)生性。

5. 區(qū)域發(fā)展程度(develop)

以其反向指標即該地區(qū)所統(tǒng)計的城鎮(zhèn)失業(yè)率表示。本文之所以選取該指標，主要是出于以下兩方面的考慮：一方面，學(xué)術(shù)界通常使用的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)或人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(人均GDP)等正向指標與本文的被解釋變量、主要解釋變量和其他控制變量之間都存在一定的因果關(guān)系，從而易產(chǎn)生較嚴重的多重共線性和內(nèi)生性問題；另一方面，根據(jù)奧肯定律，失業(yè)率與經(jīng)濟增長之間即便不存在一個穩(wěn)定的函數(shù)形式，至少也存在較密切的相關(guān)性，當失業(yè)率較低時區(qū)域經(jīng)濟繁榮或發(fā)展水平較高，反之則經(jīng)濟蕭條或發(fā)展水平較低，因此，以失業(yè)率衡量區(qū)域發(fā)展程度具有一定的合理性。

6. 人口規(guī)模(population)

以區(qū)域內(nèi)年末人口總量表示，以此作為市場規(guī)模的代理變量。

以上主要變量的基本統(tǒng)計描述見表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

本文中除國有企業(yè)就業(yè)人員數(shù)的數(shù)據(jù)來自《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2014-2017)外，其他數(shù)據(jù)均來自于《中國統(tǒng)計年鑒》(2014-2017)。

包含中國大陸31個省、直轄市、自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，除特殊聲明外所有數(shù)據(jù)均經(jīng)過取對數(shù)處理以消除截面數(shù)據(jù)中的異方差性；并且為了防止極端值的影響，對所有連續(xù)變量按照1%～99%進行winsorize縮尾處理。

四、計量結(jié)果及其分析

(一)區(qū)域電商產(chǎn)業(yè)集聚的主要影響因素

以上分析表明，信息技術(shù)與交通運輸條件是我國現(xiàn)階段電商產(chǎn)業(yè)集聚的主要影響因素，為此在實證分析中，將單獨以信息技術(shù)和交通運輸條件作為解釋變量建立比較的基準模型。運用STATA 14.0計量軟件進行回歸分析。結(jié)果見表2所示。

在表2中，模型(1)和模型(3)采用混合效應(yīng)，模型(2)和模型(4)根據(jù)Hausman檢定結(jié)果采用隨機效應(yīng)，模型(1)和模型(2)為實證比較的基準模型。在四個模型中，所有解釋變量的系數(shù)都是顯著的，其中信息技術(shù)的二次項系數(shù)符號為正，且在1%的顯著性水平顯著；一次項系數(shù)符號為負，且絕大多數(shù)至少在5%的顯著性水平上顯著，表明信息技術(shù)對區(qū)域電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響呈現(xiàn)出“U”型特征，在越過拐點后電商產(chǎn)業(yè)集聚程度會隨信息技術(shù)的發(fā)展逐步提高。交通運輸條件的二次項系數(shù)為正且在1%的顯著性水平上顯著，一次項系數(shù)為負且在5%的顯著性水平上顯著，表明交通運輸條件的作用與信息技術(shù)相似，對區(qū)域電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響呈“U”型特征，這意味著交通運輸條件的改善在越過拐點后會促進電商產(chǎn)業(yè)集聚程度的提高[注]雖然這一結(jié)果與我們的常識和預(yù)期相符，但卻與浩飛龍等(2016)對電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的分析結(jié)果相反，浩飛龍等(2016)認為交通物流環(huán)境對電商產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有顯著的負向作用，這可能與其選擇地區(qū)貨運總量和交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)等流量指標作為交通運輸條件的代理變量有關(guān)。見浩飛龍等：《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》，載《經(jīng)濟地理》，2016年第36卷第2期。。國有企業(yè)比重變量的系數(shù)均為負，且在1%的顯著性水平上顯著，表明區(qū)域國有企業(yè)比重提高對電商產(chǎn)業(yè)集聚具有“擠出效應(yīng)”。由此，前文提出的假設(shè)1、假設(shè)2得到初步驗證。

表2 電商產(chǎn)業(yè)集聚的基本影響因素

注：(1)本表數(shù)據(jù)由Stata14計算得到，其中括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健t統(tǒng)計量，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著；(2)混合效應(yīng)模型中報告的是F統(tǒng)計量的值，隨機效應(yīng)模型中報告的是Wald統(tǒng)計量的值；(3)Hausman統(tǒng)計量為非聚類穩(wěn)健條件下固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的p值的計算結(jié)果。

再分析控制變量的影響。計量結(jié)果表明，失業(yè)率的系數(shù)為負且在10%的顯著性水平上顯著，表明失業(yè)率上升時區(qū)域的經(jīng)濟蕭條或發(fā)展水平較低，對電商產(chǎn)業(yè)集聚具有負向作用，即失業(yè)率的增加將會降低電商產(chǎn)業(yè)的集聚程度；人口總量的系數(shù)為正且在10%的顯著性水平上顯著，表明以其衡量的市場規(guī)模對電商產(chǎn)業(yè)集聚具有正向促進作用。

(二)影響因素作用路徑的實證分析

通過上述理論分析可知，電商產(chǎn)業(yè)集聚包括銷售集聚和采購集聚兩條路徑，即使相同的影響因素在這兩種不同的運作機制和路徑下的作用方向和程度將會表現(xiàn)出一定的差異。為此，還需對不同影響因素的傳導(dǎo)路徑及機制作進一步實證分析和檢驗。由于在統(tǒng)計上，電商交易包括銷售與采購兩種行為，銷售額與采購額之和即是電商交易額，因此電商產(chǎn)業(yè)集聚要么是由銷售集聚或采購集聚其中之一引致的，要么是兩者同時引致的。所以，本文在對電商產(chǎn)業(yè)集聚路徑進行實證分析時，并未設(shè)定學(xué)術(shù)界通常采用的中介效應(yīng)模型，而是直接對銷售集聚路徑和采購集聚路徑進行實證分析。

1.銷售集聚路徑影響因素

這里重點考察信息技術(shù)和所有制結(jié)構(gòu)兩個因素對電商銷售集聚路徑的影響，兩者都是本文關(guān)注的核心解釋變量，如果前者的二次項系數(shù)顯著為正，而后者的系數(shù)顯著為負，那么前述兩個假設(shè)就得到進一步驗證。實證結(jié)果見表3所示。

表3 銷售集聚路徑的影響因素

注：(1)本表數(shù)據(jù)由Stata14計算得到，其中括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健t統(tǒng)計量，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著；(2)混合效應(yīng)模型中報告的是F統(tǒng)計量的值，隨機效應(yīng)模型中報告的是Wald統(tǒng)計量的值；(3)Hausman統(tǒng)計量為非聚類穩(wěn)健條件下固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的p值的計算結(jié)果；(4)本表中使用了失業(yè)率的對數(shù)形式。

表3中，模型(1)和模型(2)的實證結(jié)果表明，信息技術(shù)的一次項系數(shù)為負二次項系數(shù)為正，且均在1%的顯著水平上通過顯著性檢驗，表明信息技術(shù)發(fā)展對電商產(chǎn)業(yè)集聚的銷售路徑的影響呈“U”型特征。國企比重的系數(shù)為負且在1%的水平上通過顯著性檢驗，表明國有企業(yè)比重的上升會對電商銷售集聚產(chǎn)生一定的“擠出效應(yīng)”。國有企業(yè)與地方政府之間存在密切關(guān)系，國企高管兼具企業(yè)家和官員的雙重身份，國有企業(yè)在獲得金融、技術(shù)、勞動支持等方面具有比非國有企業(yè)更明顯的優(yōu)勢，企業(yè)組織結(jié)構(gòu)相對僵化，對電子商務(wù)等新興商業(yè)模式的沖擊反應(yīng)相對滯后，從而限制了自身電商模式的發(fā)展并“擠出”了區(qū)域內(nèi)的電商產(chǎn)業(yè)集聚。模型(3)和模型(4)也得出相同的結(jié)論，由此，假設(shè)1、假設(shè)2得到進一步驗證，且驗證了假設(shè)2提出的所有制結(jié)構(gòu)將主要通過銷售路徑“擠出”電商產(chǎn)業(yè)的集聚。

由表3還可看出，交通運輸條件的一次項系數(shù)為負二次項系數(shù)為正，且至少在5%的水平上通過顯著性檢驗，表明交通運輸條件對電商銷售集聚的影響具有“U”型特征，即電商銷售集聚程度隨區(qū)域交通運輸條件的改善呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢。這是因為當交通運輸條件初步改善時，企業(yè)的運輸費用下降不明顯，但卻能夠?qū)⑵髽I(yè)從初始的狹小市場中釋放出來，使得企業(yè)能夠在更大的市場中參與競爭，因此，企業(yè)傾向于采用在多個地區(qū)設(shè)立分支機構(gòu)的分散化經(jīng)營模式；隨著交通運輸條件的進一步改善，運輸費用出現(xiàn)大幅下降，其下降幅度超過企業(yè)的重置成本，此時企業(yè)傾向于在區(qū)域內(nèi)集中發(fā)展，即表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)集聚水平的提升。另外，雖然失業(yè)率對電商銷售集聚具有一定的阻礙，而市場規(guī)模的擴大則對其起到促進作用，只是從目前的實證結(jié)果看，這種作用還不明顯。

2.采購集聚路徑影響因素

消費者在采購過程中，通常都會考慮信息成本、運輸條件、預(yù)算約束等因素，且人口規(guī)模大致能代表一個地區(qū)的消費市場規(guī)模，從而也會對電商集聚產(chǎn)生一定的影響。計量結(jié)果見表4所示。

表4 采購集聚路徑的影響因素

注：(1)本表數(shù)據(jù)由Stata14計算得到，其中括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健t統(tǒng)計量，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著；(2)混合效應(yīng)模型中報告的是F統(tǒng)計量的值，隨機效應(yīng)模型中報告的是Wald統(tǒng)計量的值；(3)Hausman統(tǒng)計量為非聚類穩(wěn)健條件下固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的p值的計算結(jié)果。

在表4中，模型(1)和模型(2)的計量結(jié)果表明，信息技術(shù)和交通運輸條件一次項系數(shù)為負二次項系數(shù)為正，且大多數(shù)在5%的顯著性水平上顯著，表明信息技術(shù)發(fā)展和交通運輸條件改善對電商產(chǎn)業(yè)集聚的采購路徑的影響都具有“U”型特征。模型(3)和模型(4)的計量結(jié)果也得到相同的結(jié)論。由此，假設(shè)1得到進一步驗證。由模型(3)和模型(4)的計量結(jié)果可知，國企比重的系數(shù)為負，且未通過顯著性檢驗，這表明地區(qū)所有制結(jié)構(gòu)中國企比重的上升并不會對電商采購集聚產(chǎn)生顯著的“擠出效應(yīng)”，這與表3的實證結(jié)果表現(xiàn)出一定的差異。這表明，所有制結(jié)構(gòu)的“擠出效應(yīng)”只在電商銷售集聚中具有顯著作用，而在電商采購集聚中的作用不顯著。主要原因是，企業(yè)與消費者遵循不同的決策過程，企業(yè)在作出改變營銷模式的決策時，并不只是追求利潤最大化，而是要兼顧公平與效率，而這又明顯受到企業(yè)所有制性質(zhì)的影響。具體而言，一方面，傳統(tǒng)營銷模式改變?yōu)殡娚虪I銷，會導(dǎo)致裁撤傳統(tǒng)的營銷部門、建立新的營銷隊伍、變更現(xiàn)行財務(wù)制度等，需要多個部門之間協(xié)調(diào)進行并兼顧營銷模式變更導(dǎo)致的公平問題，而且國有企業(yè)的“政治人”特征也會促使其相對更加關(guān)注公平；另一方面，國有企業(yè)通過“擠出”對電商企業(yè)的新投資和降低創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的羊群效應(yīng)，從而抑制了電商產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。消費者依據(jù)效用最大化原則作出消費行為決策，一般不會受到個人所在企業(yè)性質(zhì)的影響。從而假設(shè)2得到進一步驗證。

由表4還可看到，失業(yè)率的系數(shù)為負且至少在10%的顯著性水平上顯著，表明失業(yè)率上升時區(qū)域的經(jīng)濟蕭條或發(fā)展水平較低，對電商采購集聚具有顯著的抑制作用。這主要是因為失業(yè)率較高的地區(qū)，經(jīng)濟社會發(fā)展相對落后，消費者收入水平相對較低且結(jié)構(gòu)單一，從而限制了電商采購水平的提升和產(chǎn)業(yè)集聚。人口規(guī)模的系數(shù)為正且在5%的水平上通過顯著性檢驗，表明人口規(guī)模的擴大則對電商采購集聚具有顯著促進作用。這主要是由于人口規(guī)模大，直接擴大了電商采購量，擴大了電商交易規(guī)模。從我國電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展實際看，據(jù)專家測算，中國電子商務(wù)在2013年左右進入到在消費者中全面普及的“經(jīng)濟體階段”[32]，人口因素對電商采購集聚的拉動作用表現(xiàn)得越來越明顯。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為避免由于模型設(shè)定偏誤、變量選取不恰當?shù)葐栴}造成的實證結(jié)果的不穩(wěn)健性，這里重新選取適當?shù)暮诵慕忉屪兞亢涂刂谱兞繉δＰ瓦M行穩(wěn)健性檢驗。其中，選取互聯(lián)網(wǎng)使用者密度(userdens)作為信息技術(shù)的代理變量，以每萬人中互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)衡量，該數(shù)值越大說明信息技術(shù)發(fā)展水平越高。考慮到中國的交通運輸主要依靠公里和鐵路進行，因此，這里選取以公路和鐵路通車里程之和測量的道路密度(roaddens)作為交通運輸條件的代理變量，其計算方法與公式(3)相同，該數(shù)值越大說明交通運輸條件越好。集體所有制企業(yè)在現(xiàn)實中國城鎮(zhèn)經(jīng)濟中占有較大比重，且具有與國有企業(yè)相似的性質(zhì)，由此選取以國有和集體企業(yè)就業(yè)比重(sce)作為所有制結(jié)構(gòu)的代理變量，以國有企業(yè)和集體企業(yè)中從業(yè)人員數(shù)之和占全體就業(yè)人數(shù)之比衡量，該數(shù)值越大說明所有制結(jié)構(gòu)中國企和集體企業(yè)所占比重越高?？紤]人口規(guī)模受區(qū)域面積的影響，這里選取人口密度(popudens)作為人口規(guī)模的代理變量。以上變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表5所示。

在表5中，模型(1)和模型(2)的被解釋變量為電商產(chǎn)業(yè)集聚，模型(3)和模型(4)的被解釋變量為電商銷售集聚，模型(5)和模型(6)的被解釋變量為電商采購集聚。所得實證結(jié)論與表2-表4中的結(jié)果雖然在系數(shù)絕對值大小上有一定差別，但在系數(shù)符號與顯著性水平等方面基本保持一致，這一結(jié)果表明以上實證分析結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、主要結(jié)論與政策建議

本文基于電子商務(wù)的時空異步性特征，將電商產(chǎn)業(yè)集聚路徑分為銷售集聚和采購集聚兩條路徑，利用中國2013-2016年的省際面板數(shù)據(jù)實證檢驗信息技術(shù)和所有制結(jié)構(gòu)對電商產(chǎn)業(yè)集聚的影響。研究發(fā)現(xiàn)：(1)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)中的銷售和采購?fù)瑫r集聚不同，電子商務(wù)由于存在時空異步特征，使得交易行為可以分時域跨地域進行，從而將交易過程的銷售行為和采購行為在時間和地理上分隔開，因此電商產(chǎn)業(yè)集聚也分為兩條路徑，包括銷售集聚路徑和采購集聚路徑，深化了對產(chǎn)業(yè)集聚路徑的研究。(2)從宏觀角度而言，信息技術(shù)與交通運輸條件是電商產(chǎn)業(yè)集聚的基本影響因素，而且其作用呈現(xiàn)出“U”型特征，即電商產(chǎn)業(yè)集聚程度將隨信息技術(shù)與交通運輸條件的發(fā)展呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢，這一發(fā)現(xiàn)有助于解釋信息技術(shù)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚影響的雙重影響問題。(3)所有制結(jié)構(gòu)中國有企業(yè)比重將通過銷售集聚路徑對區(qū)域內(nèi)電商產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”，在采購集聚路徑中的作用則不明顯；人口規(guī)模和失業(yè)率則主要通過采購集聚路徑影響電商產(chǎn)業(yè)集聚；表明體制和人口因素仍然是制約電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要因素，但其作用方式和途徑存在差異；研究結(jié)果對現(xiàn)實具有一定的指導(dǎo)意義。

表5 電商產(chǎn)業(yè)集聚的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：(1)本表數(shù)據(jù)由Stata14計算得到，其中括號內(nèi)為聚類穩(wěn)健t統(tǒng)計量，***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著；(2)混合效應(yīng)模型中報告的是F統(tǒng)計量的值，隨機效應(yīng)模型中報告的是Wald統(tǒng)計量的值；(3)Hausman統(tǒng)計量為非聚類穩(wěn)健條件下固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的p值的計算結(jié)果。

本文的理論貢獻主要體現(xiàn)為：第一，現(xiàn)有研究通常集中在對制造業(yè)集聚、傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)集聚和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的整體性集聚方面，將對產(chǎn)業(yè)集聚的研究領(lǐng)域拓展到以電子商務(wù)為代表的新經(jīng)濟新業(yè)態(tài)領(lǐng)域，進一步深化了對新經(jīng)濟新業(yè)態(tài)集聚及其影響因素的認識和理解，豐富了與產(chǎn)業(yè)集聚相關(guān)的研究文獻。第二，根據(jù)電商產(chǎn)業(yè)的時空異步性特征將電商產(chǎn)業(yè)集聚路徑分為銷售集聚和采購集聚兩條路徑，突破了現(xiàn)有研究中將供給和需求、銷售與消費集聚合二為一的研究框架的約束。第三，將信息技術(shù)和所有制結(jié)構(gòu)納入到對電商產(chǎn)業(yè)集聚的研究中來，證實了信息技術(shù)對電商產(chǎn)業(yè)集聚的雙重作用或“U”型特征，并驗證了國有企業(yè)比重提高將會通過銷售路徑“擠出”區(qū)域內(nèi)電商產(chǎn)業(yè)集聚，為中國進一步推進信息化進程和國有企業(yè)改革提供了理論依據(jù)。

同樣，本文的研究對于促進我國電商產(chǎn)業(yè)集聚式發(fā)展提供了相應(yīng)的理論指導(dǎo)與啟示。首先，進一步強化信息化建設(shè)。信息技術(shù)作為電商產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施，具有一定的公共品性質(zhì)，需要政府從多方面進行產(chǎn)業(yè)政策支持。一方面，通過稅收優(yōu)惠、財政補貼、低息貸款、共同投入以及風(fēng)險共擔等一系列政策措施，引導(dǎo)企業(yè)優(yōu)先把有限資源配置在信息技術(shù)提升方面，包括增加計算機使用量，建立信息要素發(fā)展市場，培育信息化人才，開展信息化業(yè)務(wù)等，推動信息技術(shù)對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的改造升級；調(diào)整上網(wǎng)資費制度，加快5G網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，通過政府引導(dǎo)提高居民的互聯(lián)網(wǎng)使用率和普及率。另一方面，抓住新產(chǎn)業(yè)革命的爆發(fā)期，大力發(fā)展移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息技術(shù)，著力解決新一代信息技術(shù)發(fā)展過程中的計算能力、關(guān)鍵芯片、數(shù)據(jù)存儲與分析等核心問題。

其次，進一步推進國有企業(yè)改革。上述研究結(jié)果表明，區(qū)域內(nèi)國有企業(yè)所占比重越高，對電商產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的阻力也就越大，因此，現(xiàn)階段為促進電商產(chǎn)業(yè)集聚，需進一步推進國有企業(yè)改革。一方面，在國企所占比重較高的區(qū)域發(fā)展電商產(chǎn)業(yè)時，應(yīng)優(yōu)先考慮發(fā)展電商采購而非電商銷售，以避免由于國企比重過高對電商銷售帶來的抑制作用，而且需要防止國有企業(yè)在金融資本、勞動資源等方面對電商產(chǎn)業(yè)的“擠出效應(yīng)”。另一方面，在商業(yè)類國有企業(yè)中加快推進經(jīng)營模式改革，尤其是在主業(yè)處于充分競爭行業(yè)和領(lǐng)域的商業(yè)類國有企業(yè)中，加速引入電子商務(wù)經(jīng)營模式，通過股份改革引入非國有資本、對在職員工進行電商服務(wù)方面的培訓(xùn)、建立以電商服務(wù)為主的組織機構(gòu)等，提高國有企業(yè)中電商銷售模式的應(yīng)用程度。

最后，改善交通運輸條件，改變銷售模式并擴大內(nèi)需。在改善交通運輸條件方面，需要建立更加便捷發(fā)達的交通網(wǎng)絡(luò)，采用更加先進的物流技術(shù)，降低鐵路與公路的運輸成本；在改變銷售模式方面，需進一步普及電商理念，鼓勵因地制宜地建設(shè)“淘寶村”形式的電商集聚區(qū)；在擴大內(nèi)需方面，要充分發(fā)揮人口規(guī)模對電商產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的促進作用。具體而言，在人口規(guī)模較大的地區(qū)或城市，如京津冀、長三角和珠三角地區(qū)，人口吸納能力強、人口密度高，鼓勵電商采購與消費行為；在人口規(guī)模較小的地區(qū)或城市，需要提升公共服務(wù)能力，吸引農(nóng)業(yè)人口等非熟練勞動力向城市的轉(zhuǎn)移，擴大區(qū)域內(nèi)的人口規(guī)模，提高人口密度，作為承接信息化建設(shè)的人力資源儲備。