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【摘 要】采用空间计量经济学方法，从省域空间层次对我国电商产业园发展及其影响因素进行实证研究。结果表明，我国电商产业园发展存在由东部沿海到内陆地区梯度降低的空间分布趋势，空间集聚程度非常高。电商产业园的发展与当地政府干预程度，信息化程度以及物流业发展有着显著的关系，尤其与当地政府的大力支持有关。
【关键词】电子商务;产业园;空间回归分析
引言
电商产业园是电子商务服务业发展的高级形态——电子商务集群。近年来，基于全球竞争与深化合作、国内经济转型升级等原因，电子商务产业在政策的大力扶持下，得以快速增长。据阿里研究院提供的数据，从2015年3月底，截止到2016年3月，一年的时间，全国电商产业园从510家迅速发展到1122家，同比增长约120%，显示全国电商产业园建设如火如荼。截止2020年我国共有1801个电商产业园，排名前十省份中，浙江、广东、江苏三省合计747个，占比超过半数。
然而，电子商务引发的企业区位空间组织变化、居民的购物出行及城市零售商业空间重构现象比实际看起来要复杂的多。基于此，本文以阿里研究院提供的中国大陆31个省（区或直辖市）的电商产业园发展水平为基础，从省域层面分析我国电商产业园发展水平的局空间布局的影响因素，以期为促进区域电子商务产业发展、引领产业结构调整和转型升级提供参考价值。
1.我国电商产业园的空间分布影响因素
1.1变量的选择
通过对已有学者有关电子商务企业空间分布特征研究的总结，发现电子商务企业空间分布可能的影响因素包括人口规模、受教育程度、经济发展水平、居民收入水平、互联网普及程度、政策环境及地域文化等方面，故研究从以下七个方面来探讨：
（1）人口规模（TP），选取人均城市占地面积来衡量，因为电商产业园的建设需要大量的土地资源，而人口密度能够反映劳动力可得性、住房价格、本地需求等因素;
（2）经济发展水平，选取各地区2019年的生产总值（GDP）来衡量，因为较高的 GDP 意味着较大的市场规模;
（3）受教育程度（EDU），随着人们经济理论知识的日益丰富，金融水平的提高，参与市场经济运行能力的增长，越来越多的人从单纯的消费者到投资者和劳动者转变，不仅减少了创业的难度，而且还为在做专业领域工作的同时兼职经营网店创造了可能;
（4）信息化程度（ICT），考虑到每个地区人口规模不同，互联网宽带接入用户数量也就不好比较，所以就选取了各地区2015年互联网普及率;
（5）交通物流环境，选取交通运输、仓储和邮政业增加值（FT1）和各省快递业务收入（FT2），由于交通设施的不断完善以及物流业迅猛发展，也是促进电商产业园发展的重要因素;
（6）国家政策（GOV），即政府干预程度，由于这是经济政策变量，滞后一期的效果会更好，故采用2018年地方财政商业服务业等事务支出占当年GDP的比重来表示各省域政府对经济的相对干预水平;
（7）人均生活水平反映了市场需求，选取城镇单位就业人员平均工资（SUP），由于廉价而素质较高的劳动力也是吸引企业入驻的一个重要优势。如果一个地区的居民消费水平越高，将会吸引企业到该地集聚。
1.2模型的建立与估计
根据以上对影响电商产业园发展的变量选取，采用各省域电商产业园的数量（Number）来表示各省电商产业园的发展规模，并选取各影响因素变量作为解释变量，由此建立以电商产业园发展程度为被解释变量的空间回归方程为：
式中：β为回归系数;i为1，2，3，......，30，31个省域;ε为回归误差项。根据LogL、AIC和SC信息的判断准则，三个模型中SEM的LogL值最大，且AIC和SC值最小，同时其拟合优度R2最高（0.8959），因而SEM最为恰当的模型。
1.3结果分析
根据检验所得最佳模型为空间误差模型（SEM），其估计结果对我国省域电商产业园空间分布发展的影响因素分析如下：
信息化程度ICT（0.6587**）和国家政策GOV（0.8650***），即政府干预程度，两个指标分别在5%和1%上显著，表明信息化程度和政干预程度对我国电商产业园的发展存在显著正向影响。而经济发展水平（GDP），交通物流环境因素中的交通运输、仓储和邮政业增加值（FT1）以及居民受教育水平（EDU）的系数都为负值，且未通过显著性检验，所以在省域层面，经济发展水平，交通运输、仓储和邮政业发展水平以及居民受教育水平对电商产业园发展的影响暂时还无法判断，需要进一步探讨和研究。但还是可以说明简单的以各省GDP年总量来衡量省域的经济发展水平对电商产业园的发展的影响程度是存在问题的。而人口规模（TP）的系数为0.8217很高，但也未通过显著性检验，可能是因为电商产业园大都是在城市旧工业区、旧厂房等的基础上进行更新改造，以"腾笼换鸟"的方式建立，没有涉及到新的土地应用，所以暂时还不能体现人口规模对电商产业园发展的影响程度。城镇单位就业人员平均工资（SUP）通过1%的显著性检验，系数为负，即有着负向的显著影响，这也从侧面反映了电商产业园的聚集仍旧是低端的制造业，并不是高新技术产业，进入电商产业园的更多的是本地的传统企业发展电子商务业务或微创企业借助电商产业园完善的配套设施而入驻。各省的快递业务收入（FT2）通过显著性检验，对电商产业园的发展有着显著的正向影响，进一步说明电商产业园的发展伴随着快递业迅猛发展而来。
2.结论
实证结果显示，一个地区的财政支出越多，该地区的公共基础设施等公共服务的水平越高，那么企业更加倾向于在这个地区投资。东部沿海地区商品经济繁荣，科技进步速度快，信息产业的基础设施相对完善，应用也更为广泛，相对中西部地区来说通过电商产业园的公共服务设施，能使企业的运营成本更低，风险更小。中西部地区政府可根据实际情况通过扶持资金和优惠政策支持电子商务的发展;加大宣传力度，提高居民的经济意识，形成浓厚的经济文化氛围;加强信息产业基础设施的建设，并积极发展交通和物流配送，以及組织开展电商培训和电商服务网站的建设等，从而引导居民学习利用计算机和互联网技术;加强对网络购物市场的规范管理，为电商产业园的发展提供保障。
本文虽然从人口规模，经济发展水平，受教育程度，信息化程度，交通物流环境，国家政策以及人均生活水平等方面来探讨电商产业园的空间集聚的影响因素，但仍存在诸多有待深化和完善之处，如对影响因素选择的准确性以及社会制度环境和优惠政策影响因子无法量化，加之由于篇幅限制，也没有对其从城市层面进行研究等，这些不足还有待今后进一步的深入研究。
参考文献
[1]陶安，覃艳华，曹细玉. 电子商务环境下产业集群竞争优势影响因素研究——基于珠三角传统产业集群的实证研究[J]. 科技管理研究，2014，14：149-154.
[2]朱邦耀，宋玉祥，李国柱，于婷婷. C2C电子商务模式下中国“淘宝村”的空间聚集格局与影响因素[J]. 经济地理，2016，（4）：92
[3]罗胤晨，谷人旭，王春萌，杨帆，许树辉. 县域工业集聚的空间效应分析及其影响因素——基于长江三角洲地区的实证研究[J]. 经济地理，2015，12：120-128.
【关键词】电子商务;产业园;空间回归分析
引言
电商产业园是电子商务服务业发展的高级形态——电子商务集群。近年来，基于全球竞争与深化合作、国内经济转型升级等原因，电子商务产业在政策的大力扶持下，得以快速增长。据阿里研究院提供的数据，从2015年3月底，截止到2016年3月，一年的时间，全国电商产业园从510家迅速发展到1122家，同比增长约120%，显示全国电商产业园建设如火如荼。截止2020年我国共有1801个电商产业园，排名前十省份中，浙江、广东、江苏三省合计747个，占比超过半数。
然而，电子商务引发的企业区位空间组织变化、居民的购物出行及城市零售商业空间重构现象比实际看起来要复杂的多。基于此，本文以阿里研究院提供的中国大陆31个省（区或直辖市）的电商产业园发展水平为基础，从省域层面分析我国电商产业园发展水平的局空间布局的影响因素，以期为促进区域电子商务产业发展、引领产业结构调整和转型升级提供参考价值。
1.我国电商产业园的空间分布影响因素
1.1变量的选择
通过对已有学者有关电子商务企业空间分布特征研究的总结，发现电子商务企业空间分布可能的影响因素包括人口规模、受教育程度、经济发展水平、居民收入水平、互联网普及程度、政策环境及地域文化等方面，故研究从以下七个方面来探讨：
（1）人口规模（TP），选取人均城市占地面积来衡量，因为电商产业园的建设需要大量的土地资源，而人口密度能够反映劳动力可得性、住房价格、本地需求等因素;
（2）经济发展水平，选取各地区2019年的生产总值（GDP）来衡量，因为较高的 GDP 意味着较大的市场规模;
（3）受教育程度（EDU），随着人们经济理论知识的日益丰富，金融水平的提高，参与市场经济运行能力的增长，越来越多的人从单纯的消费者到投资者和劳动者转变，不仅减少了创业的难度，而且还为在做专业领域工作的同时兼职经营网店创造了可能;
（4）信息化程度（ICT），考虑到每个地区人口规模不同，互联网宽带接入用户数量也就不好比较，所以就选取了各地区2015年互联网普及率;
（5）交通物流环境，选取交通运输、仓储和邮政业增加值（FT1）和各省快递业务收入（FT2），由于交通设施的不断完善以及物流业迅猛发展，也是促进电商产业园发展的重要因素;
（6）国家政策（GOV），即政府干预程度，由于这是经济政策变量，滞后一期的效果会更好，故采用2018年地方财政商业服务业等事务支出占当年GDP的比重来表示各省域政府对经济的相对干预水平;
（7）人均生活水平反映了市场需求，选取城镇单位就业人员平均工资（SUP），由于廉价而素质较高的劳动力也是吸引企业入驻的一个重要优势。如果一个地区的居民消费水平越高，将会吸引企业到该地集聚。
1.2模型的建立与估计
根据以上对影响电商产业园发展的变量选取，采用各省域电商产业园的数量（Number）来表示各省电商产业园的发展规模，并选取各影响因素变量作为解释变量，由此建立以电商产业园发展程度为被解释变量的空间回归方程为：
式中：β为回归系数;i为1，2，3，......，30，31个省域;ε为回归误差项。根据LogL、AIC和SC信息的判断准则，三个模型中SEM的LogL值最大，且AIC和SC值最小，同时其拟合优度R2最高（0.8959），因而SEM最为恰当的模型。
1.3结果分析
根据检验所得最佳模型为空间误差模型（SEM），其估计结果对我国省域电商产业园空间分布发展的影响因素分析如下：
信息化程度ICT（0.6587**）和国家政策GOV（0.8650***），即政府干预程度，两个指标分别在5%和1%上显著，表明信息化程度和政干预程度对我国电商产业园的发展存在显著正向影响。而经济发展水平（GDP），交通物流环境因素中的交通运输、仓储和邮政业增加值（FT1）以及居民受教育水平（EDU）的系数都为负值，且未通过显著性检验，所以在省域层面，经济发展水平，交通运输、仓储和邮政业发展水平以及居民受教育水平对电商产业园发展的影响暂时还无法判断，需要进一步探讨和研究。但还是可以说明简单的以各省GDP年总量来衡量省域的经济发展水平对电商产业园的发展的影响程度是存在问题的。而人口规模（TP）的系数为0.8217很高，但也未通过显著性检验，可能是因为电商产业园大都是在城市旧工业区、旧厂房等的基础上进行更新改造，以"腾笼换鸟"的方式建立，没有涉及到新的土地应用，所以暂时还不能体现人口规模对电商产业园发展的影响程度。城镇单位就业人员平均工资（SUP）通过1%的显著性检验，系数为负，即有着负向的显著影响，这也从侧面反映了电商产业园的聚集仍旧是低端的制造业，并不是高新技术产业，进入电商产业园的更多的是本地的传统企业发展电子商务业务或微创企业借助电商产业园完善的配套设施而入驻。各省的快递业务收入（FT2）通过显著性检验，对电商产业园的发展有着显著的正向影响，进一步说明电商产业园的发展伴随着快递业迅猛发展而来。
2.结论
实证结果显示，一个地区的财政支出越多，该地区的公共基础设施等公共服务的水平越高，那么企业更加倾向于在这个地区投资。东部沿海地区商品经济繁荣，科技进步速度快，信息产业的基础设施相对完善，应用也更为广泛，相对中西部地区来说通过电商产业园的公共服务设施，能使企业的运营成本更低，风险更小。中西部地区政府可根据实际情况通过扶持资金和优惠政策支持电子商务的发展;加大宣传力度，提高居民的经济意识，形成浓厚的经济文化氛围;加强信息产业基础设施的建设，并积极发展交通和物流配送，以及組织开展电商培训和电商服务网站的建设等，从而引导居民学习利用计算机和互联网技术;加强对网络购物市场的规范管理，为电商产业园的发展提供保障。
本文虽然从人口规模，经济发展水平，受教育程度，信息化程度，交通物流环境，国家政策以及人均生活水平等方面来探讨电商产业园的空间集聚的影响因素，但仍存在诸多有待深化和完善之处，如对影响因素选择的准确性以及社会制度环境和优惠政策影响因子无法量化，加之由于篇幅限制，也没有对其从城市层面进行研究等，这些不足还有待今后进一步的深入研究。
参考文献
[1]陶安，覃艳华，曹细玉. 电子商务环境下产业集群竞争优势影响因素研究——基于珠三角传统产业集群的实证研究[J]. 科技管理研究，2014，14：149-154.
[2]朱邦耀，宋玉祥，李国柱，于婷婷. C2C电子商务模式下中国“淘宝村”的空间聚集格局与影响因素[J]. 经济地理，2016，（4）：92
[3]罗胤晨，谷人旭，王春萌，杨帆，许树辉. 县域工业集聚的空间效应分析及其影响因素——基于长江三角洲地区的实证研究[J]. 经济地理，2015，12：120-128.