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2018 , Vol. 37 >Issue 4: 783 - 796

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201804012

研究论文

技术扩散还是效率优先——基于“美团网”的中国O2O电子商务空间渗透探讨

  • 史坤博 , 1, 2, 3 ,
  • 杨永春 , 1, 2 ,
  • 白硕 1 ,
  • 李恩龙 1 ,
  • 陈丹 1
展开
  • 1. 兰州大学资源环境学院, 兰州 730000
  • 2. 兰州大学西部环境教育部重点实验室, 兰州 730000
  • 3. 根特大学地理系, 根特 B9000, 比利时
通讯作者:杨永春（1969- ）,男,陕西白水人,教授,博士生导师,主要研究方向为城市与区域发展与规划。E-mail:

作者简介：史坤博（1990- ）,男,河南商水人,博士,研究方向为城市与区域规划、信息地理与智慧城市。E-mail:

收稿日期: 2017-10-15

  要求修回日期: 2018-01-05

  网络出版日期: 2018-04-20

基金资助

国家自然科学基金项目（41571155）

收起

Innovation diffusion hypothesis or efficiency hypothesis: Spatial penetration of online-to-offline e-commerce in China based on Meituan.com

  • SHI Kunbo , 1, 2, 3 ,
  • YANG Yongchun , 1, 2 ,
  • BAI Shuo 1 ,
  • LI Enlong 1 ,
  • CHEN Dan 1
Expand
  • 1. College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
  • 2. Key Laboratory of Western China's Environmental Systems, Ministry of Education of the People's Republic of China, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
  • 3. Department of Geography, Ghent University, Ghent B9000, Belgium

Received date: 2017-10-15

  Request revised date: 2018-01-05

  Online published: 2018-04-20

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

摘要

关于电子商务的空间发展问题,学界提出了技术扩散假说和效率假说。技术扩散假说认为发达城市地区的电子商务发展更好,效率假说则认为欠发达城市地区的电子商务发展更好,两者内涵存在明显争议。以中国286个地级市的O2O电子商务为例,采用空间计量模型、多元线性回归等方法,尝试探讨了其空间发展更倾向于技术扩散还是效率优先。结果表明：① 中国O2O电子商务的规模指数在空间上呈现出由东部沿海向西北内陆逐渐递减的等级式特征,但其发展水平指数的空间格局表现出均质化特征,其渗透指数呈现出由东部沿海向西北内陆逐渐递增的“逆等级”式空间格局。② 实体商业对O2O电子商务的发展具有显著约束力,但交通条件对其具有明显的促进作用,因此,中国O2O电子商务的空间发展更倾向遵循效率假说内涵,但也并非完全契合于该假说。③ 中国O2O电子商务“逆等级”式的空间格局对欠发达城市地区实体商业有更强的促进作用,这会引导中国宏观商业格局趋于均质化。

关键词： 信息通信技术; 技术扩散假说; 效率假说; O2O电子商务; 中国

本文引用格式

史坤博 , 杨永春 , 白硕 , 李恩龙 , 陈丹 . 技术扩散还是效率优先——基于“美团网”的中国O2O电子商务空间渗透探讨[J]. 地理研究, 2018 , 37(4) : 783 -796 . DOI: 10.11821/dlyj201804012

Abstract

Two hypotheses about the spatial development of urban e-commerce are proposed herein. The innovation diffusion hypothesis surmises e-commerce exhibits better development in strongly urbanized areas than that in weakly urbanized areas. However, the efficiency hypothesis asserts there is better development in weakly urbanized areas. Obviously, the path the spatial development of urban e-commerce follows is a debated topic. In the context of the two hypotheses, we take online-to-offline (O2O) e-commerce of 286 Chinese prefecture-level cities as a research sample, and adopt spatial analysis models and multilinear regression to explore which hypothesis spatial patterns of e-commerce in China follow. The results indicate, first, the spatial pattern of comprehensive size of O2O e-commerce follows a hierarchy of decreasing from China's east coast to the inland areas. However, the development level of such e-commerce follows uniform spatial distribution, and its penetration level follows a "reverse hierarchy" of increasing from the east coast to the inland area. Second, in weakly urbanized areas, less-developed traditional commerce (physical stores) promotes development of O2O e-commerce. Thus, the spatial pattern of O2O e-commerce in China tends to follow the efficiency hypothesis. However, the development level of traffic has a promoting effect on O2O e-commerce development. This is contrary to the efficiency hypothesis. Therefore, the efficiency hypothesis is not absolutely suitable for explaining the spatial development of O2O e-commerce in China. Finally, the reverse hierarchy spatial pattern of O2O e-commerce has a greater promoting effect on the development of traditional commerce in weakly urbanized areas, which will lead to uniform distribution of urban commerce in China.

Key words： information & communication technologies;; innovation diffusion hypothesis; efficiency hypothesis; O2O e-commerce; China

1 引言

近年来,随着信息通信技术（Information & Communication Technologies,ICTs）的迅速普及,电子商务市场得到快速发展。据统计,中国电子商务交易规模已由2011年的6.4×1012元增长到了2016年的20.2×1012元。据预测,中国电子商务市场2017年和2018年的交易规模将会分别达到24.0×1012元和28.1×1012元,增长率也将分别保持在18.8%和17.1%的水平[1]。快速发展的电子商务市场引起了地理学者的广泛关注[2,3,4,5,6,7]。多数学者认为,电子商务正在对实体商业空间产生着深刻的影响[6,7,8,9,10,11,12,13]。如果某区域消费者更倾向进行网络购物,就说明这一区域的实体商业会更多地受到电子商务的影响[14]。因此,基于行为视角探讨区位因子对电子商务的发展成为学者们关注的核心问题[15,16,17,18,19,20,21,22,23,24]。
随着研究的深入,美国学者Andeson等率先提出了技术扩散假说（Innovation Diffusion Hypothesis）和效率假说（Efficiency Hypothesis）的雏形[21]。Andeson等认为,由于具有更好的教育背景和网络使用技能,大都市居民可能更倾向进行网络消费;但也可能存在另外一种情形,即由于非大都市居民能够在网络消费中获得更大的便利,因此他们更倾向进行网络购物。基于Andeson等的假设,荷兰学者Oort等明确提出了技术扩散假说和效率假说的概念,并扩充了两假说内涵[20]。其中,技术扩散假说的具体内涵如下：在发达的城市区域,居民通常具有高学历、高收入、年轻化等特点,能够熟练使用互联网工具,对新事物具有较强的接受能力,因此更倾向进行网络购物;效率假说的具体内涵如下：在相对落后的城市区域或郊区,实体商业市场不发达,且交通可达性较差,实体购物出行不便,因此,居民更倾向进行网络购物。根据两假说内涵,并结合已有研究可知[17,18,21,22,23,24],它们适用于两种区位情形：一是以单个城市为空间单元,从相对微观的尺度探讨城市中心与郊区居民网络购物行为的空间差异;二是以多个城市或区域为空间单元,从相对宏观的尺度探讨发达与欠发达城市或区域居民网络购物行为的空间差异。
基于对相关实证研究的归纳来看,学者们对相对微观尺度的情形给予了更多关注。部分研究表明,相较城市郊区,居住在城市中心区的居民更倾向于网络购物[17,18,22],这一结论支持了技术扩散假说。然而,也有学者认为,相较城市中心区,居住在郊区或者远离CBD区域居民的网络购物频次更高[23],相较可达性较好的郊区,居住在可达性较差郊区的居民网络购物频次更高[24],这一结论则支持了效率假说。此外,学界也针对上述相对宏观尺度的情形给予了一定探讨。其中,两假说内涵的完善者Oort等[20]的研究结果表明,居住在城市化水平较高区域的居民,更倾向进行网络消费,同时,居住在城市化水平较低区域居民的网络购物意愿也在逐步强化。他们因此认为,两假说并非绝对对立关系,而是对居民的网络消费行为均具有一定的解释力。显然,究竟哪种假说更契合消费者网络购物行为的区位特征仍有待商榷。
O2O（online to offline）电子商务是一种以本地服务为导向的电子商务类型,主要售卖餐饮、酒店、美容美发等体验性商品。作为最主要的电子商务市场形式之一,受到学界的广泛关注[2,3,6,7,25]。O2O电子商务运作模式如下：首先,由网络运营商提供电子商务网络平台,商家通过该网络平台发布商品信息,消费者通过该网络平台浏览商家发布的商品信息,并下单支付后,一般需要到实体店中完成消费。根据市场供需平衡理论,某一区域居民的高网络购物欲望往往会促进商家积极采用O2O电子商务营销渠道[8]。进而可推论,如果技术扩散假说成立,那么,城市中心区或发达城市区域的O2O电子商务发展更好;如果效率假说成立,那么,城市郊区或欠发达城市区域的O2O电子商务发展更好。但由于区位因素对居民网络购物行为影响的相关研究尚未形成学界共识,因此关于O2O电子商务市场的空间发展更倾向于技术扩散假说还是效率假说的问题有待论证。
此外,根据已有研究发现,相较于西方国家,中国学者对技术扩散假说和效率假说合理性的探讨十分匮乏。同时,由于中西方城市发展存在显著差别,基于西方发展情境的论证对中国电子商务发展的参考意义有限。因此,基于中国电子商务发展案例对两假说内涵合理性的探讨尤为迫切。当然,中国学者也尝试进行了一定的实证探讨,如汪明峰等基于微观尺度,对上海市市区和郊区居民的网络购物行为进行了实证探讨,并在一定程度上验证了技术扩散假说[17]。但鲜有学者基于宏观视角对中国电子商务市场进行研究。基于此,以全国286个地级市为空间单元,从宏观尺度尝试回答：中国O2O电子商务市场的空间发展是更契合于技术扩散假说,还是效率假说?这为理解中国O2O电子商务发展的空间逻辑,以及信息时代消费者的网络购行为特征具有一定的理论与实践价值。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究单元界定

上文述及,技术扩散假说和效率假说的内涵适用于宏观与微观两种情形。但由于已有研究基于微观视角,对单个城市中心与郊区居民网络购物行为进行了充分探讨,而宏观视角的研究相对较少。因此,本研究将基于宏观尺度,探讨中国地级及以上城市之间居民网络消费差异。需要强调的是,本文所认为的地级城市并不是单个的城市概念,而是该地级市所辖范围的区域概念。这主要基于两方面原因：其一,在O2O电子商务被广泛应用的背景下,除地级市的市辖区外,其所辖的县（市）及其乡镇（尤其是东部地区）的电子商务市场贡献不容忽视。因此,基于单个城市很难准确反映中国O2O电子商务空间特征。其二,Oort等[20]在定义了技术扩散假说和效率假说之后,使用区域概念实证对比了荷兰不同地区居民的网络消费特征,并对两假说内涵的合理性进行了论证。这说明,宏观尺度上,使用区域概念更契合于两假说内涵。因此,结合中国行政区划实际,本文采用地级市所辖范围的区域概念作为研究单元。

2.2 数据来源

美团网（http://meituan.com）是中国具有代表性的O2O电子商务发布平台,也成为部分研究的数据来源[6,7,25]。本文沿用这一数据获取方式,于2015年11月4日-19日,在美团官网获取了中国286个地级市O2O电子商务数据,共计1716087条。根据已有研究[6,7],并结合数据特征,将O2O电子商务划分为餐饮、娱乐、生活服务和酒店四种商品类型。需要说明的是,根据O2O电子商务的运作模式可知,该电子商务是一种半虚拟的电子商务类型,其运行需要依赖实体商业[7]。因此,对于商家而言,O2O电子商务为其开拓了第二销售渠道,O2O电子商务的发展会促进实体商业的发展。
另外,后文涉及的其他数据主要有以下三种来源：① 居民平均受教育年限（年）、20~40岁人口比例和非农业人口比例来源于《中国2010年人口普查分县资料》;② 城镇居民可支配收入（元）来源于《2014年中国区域经济统计年鉴》;③ 其余数据来源于《2015年中国城市统计年鉴》。需要说明的是,由于本文涉及的年鉴指标的数量与类别繁多,不同指标的可获得性存在一定差异。为尽可能地保证数据的科学性,以《2015年中国城市统计年鉴》作为主要统计数据源,《中国2010年人口普查分县资料》和《2014年中国区域经济统计年鉴》作为补充数据源,不可避免地出现了数据年限不一致的情况。此外,由于《2015年中国城市统计年鉴》的统计口径问题,少部分指标（如人均公共汽/电车客运量/人次等）为市辖区数据。但以上情况对整体结果的分析影响不大。

2.3 研究方法

2.3.1 综合规模/发展水平评价方法 为明确实体商业和O2O电子商务的空间发展关系,首先需要对两者的综合规模和发展水平进行评价。参考已有研究[3,26,27],并结合分析需要,分别构建了实体商业与O2O电子商务评价指标体系（表1）。需要说明的是,O2O电子商务通常是本地零售商开拓的第二销售渠道（即辅助渠道）,一般而言,采用O2O电子商务营销策略的商家也同时经营着实体商业渠道。因此,在实际的年鉴数据统计中,并未也无法剥离出O2O电子商务带来的市场贡献,即下文计算的实体商业规模和发展水平中包含了O2O电子商务的部分。O2O电子商务是一种半虚拟的电子商务模式,其运行需要依赖实体商业[7]。因此,将O2O电子商务市场份额认为是实体商业的一部分,是合理且必要的。另外,本文对各地级市实体商业进行评价,主要目的是辅助论证O2O电子商务的空间发展特征,尽管对实体商业的评价中包含了O2O电子商务的部分,但并不影响对O2O电子商务发展评价的准确性。
Tab. 1 Evaluation index system of comprehensive size and development level of traditional commerce and O2O e-commerce in China

表1 中国实体商业和O2O电子商务综合规模和发展水平评价指标体系

评价对象 评价指标
实体商业 限额以上批发零售贸易业商品销售总额(万元)
限额以上批发零售贸易企业数(法人数)(个)
社会消费品零售总额(万元)
O2O电子商务 餐饮类电子商务信息数量(条)
娱乐类电子商务信息数量(条)
生活服务类电子商务信息数量(条)
酒店类电子商务信息数量(条)
根据指标体系,借用综合规模指数模型和发展水平指数模型[3,7]对两系统分别进行评价。其中,综合规模指数模型：
S = ∑ i = 1 n x i n （1）
式中：S为实体商业或O2O电子商务综合规模指数;xi为实体商业或O2O电子商务第i个评价指标值经平均无量纲化处理后的数值;n为实体商业或O2O电子商务评价指标的 数量。
发展水平指数模型：
L = S G + P （2）
式中：L为实体商业或O2O电子商务发展水平指数;G和P分别为被评价地级市GDP和常住人口数量经平均无量纲化处理后的数值。
2.3.2 O2O电子商务渗透指数评价方法 鉴于对实体商业的评价包含了O2O电子商务的部分,选用O2O电子商务在实体商业中占有的比例进一步反映其发展水平,有报告将其称之为渗透率[28]。公式如下：
P = S a S b （3）
式中：P为O2O电子商务对实体商业的渗透指数;Sa和Sb分别为O2O电子商务和实体商业的综合规模指数。需要说明的是,O2O电子商务的渗透指数只是其对实体商业渗透水平的相对值,并非绝对意义上的渗透率。
需要说明的是,根据供需平衡理论,O2O电子商务的市场的发育程度代表着消费者的消费需求能力。在上文构建的O2O电子商务市场评价指数中,综合规模指数反映了电子商务市场发育规模,也代表着某一区域居民对O2O电子商务的总需求量。发展水平指数反映了单位经济产出和人均水平下的电子商务市场发育程度,这在一定程度上反映了某一区域居民对O2O电子商务的消费水平,但没有排除地级市之间居民零售消费能力差异带来的影响。渗透指数反映了O2O电子商务在实体零售市场中的占比,这一指标能够准确反映居民对O2O电子商务的消费水平,且排除了地级市之间居民零售消费能力差异的影响。根据技术扩散假说和效率假说的内涵可知,两者均在探讨消费者网络购物倾向（即消费水平）更强的区域。因此,本文认为,O2O电子商务的渗透指数更契合两假说 内涵。
2.3.3 空间计量模型 本文基于ArcGIS 10.2软件平台,采用矢量数据符号法[7]和热点分 析[29]两种方法进行空间可视化表达。首先,利用矢量数据符号法分别对实体商业和O2O电子商务的基本空间特征进行可视化展现,其等级划分方法均为自然断裂法（Natural Breaks (Jenks)）[30]。其次,考虑到渗透指数是O2O电子商务发展水平更准确的反映,因此,本文利用空间聚类分析中的热点分析,进一步明确该指数高/低值区的分布格局。公式如下：
G i ( d ) = ∑ j = 1 n W ij ( d ) x j / ∑ j = 1 n x j （4）
式中：Gi(d)为第i个地级市的Getis-Ord Gi*指数;xj为第j个地级市的O2O电子商务渗透指数;Wij(d)为地级市之间的空间权重矩阵,相邻为1,不相邻为0。Gi(d)值越高,说明该地级市越趋于热点区;Gi(d)值越低,说明该地级市越趋于冷点区。
2.3.4 多元线性回归分析 为比较分析中国地级市O2O电子商务的空间发展倾向遵从技术扩散规律,还是效率优先规律,需要首先根据技术扩散假说和效率假说的内涵,分别构建支撑两者的指标体系。基于假说的具体内容和数据的可获得性,本文尝试构建了指标体系（表2）。需要说明的是,根据中国最新年龄段划分标准可知,18~40岁人群被认为是青年群体[31]。同时,已有研究表明青年群体是网络购物的主要消费群体[32],尤其是在中国,20~40岁人群是网络购物的主要消费者[33]。因此,结合《中国2010年人口普查分县资料》的数据统计特征,本文界定在网络购物中年轻化群体的年龄范围是20~40岁。
Tab. 2 Support index system of innovation diffusion hypothesis and efficiency hypothesis

表2 技术扩散假说与效率假说的支撑性指标体系

假说名称 指标体系 指标编号 对应的前提条件
技术扩散假说 平均受教育年限(年) IN1 高学历
城镇居民人均可支配收入(元) IN2 高收入
20~40岁人口占常住人口比例(%) IN3 年轻化
人均移动电话年末用户数(户) IN4 能够熟练使用互联网工具
人均互联网宽带接入用户数(户) IN5
效率假说 实体商业发展水平指数 EF1 实体商业市场不发达
人均公共汽(电)车客运量(人次) EF2 商业可达性较差
年末每万人实有出租汽车数(辆) EF3
每万人拥有公共汽车(辆) EF4
人均城市道路面积(m2) EF5
基于以上准备条件,本文以能够更准确地反映O2O电子商务发展水平的渗透指数作为因变量,以两个假说的支撑性指标体系为自变量,尝试构建了多元线性回归模型,以识别对O2O电子商务发展具有显著影响的指标,进而判定中国电子商务的空间发展规律。由于变量选取较多,为避免多重共线性,首先对自变量取自然对数[34]。模型如下：
P = β 0 + β 1 ln ( I N 1 ) + … + β 5 ln ( I N 5 ) + β 6 ln ( E F 1 ) + … β 10 ln ( E F 5 ) + ε （5）
式中： β 0 为常数项; ε 为残差。

3 中国实体商业与O2O电子商务发展的基本空间格局

3.1 实体商业的空间格局

利用矢量数据符号法对中国实体商业的空间发展格局进行可视化表达（图1）。结果表明,整体上,中国实体商业的发展在空间上呈现由东部沿海到西北内陆递减的趋势,这与中国宏观经济格局和城市化水平具有较好的空间一致性。具体看,① 在实体商业综合规模方面,发展指数较高的区域主要集中在长三角、京津冀、珠三角和成渝等区域,其中长三角地区较突出。上海、北京、重庆、广州、杭州等城市的规模指数相对较高。② 在实体商业发展水平方面,发展指数较高的区域主要集中在东部沿海大部分区域以及成渝城市群周边。北京、天津、上海、广州、杭州等城市的发展水平指数较为突出。③ 相较实体商业综合规模,实体商业发展水平指数在空间分布上相对均匀。总之,中国实体商业的发展在空间上具有明显的等级性。
Fig. 1 Spatial pattern of development of traditional commerce in China

图1 中国实体商业的空间发展格局

3.2 O2O电子商务的空间格局

利用矢量数据符号法对中国O2O电子商务的空间发展格局进行可视化表达（图2）。结果表明,① 在市场规模方面,O2O电子商务的发展格局与实体商业具有较好的空间一致性,其高值区主要集中在长三角、京津冀、珠三角和成渝城市群等区域。具体来看,北京市、上海市、广州市、成都市、重庆市等为明显的高值城市区域。② 在市场发展水平方面,O2O电子商务的空间格局呈现相对均匀的分布状态,高值区零星分布于中国的东、中、西部,如长三角地区的南京市和杭州市,中部地区的郑州市及其周边,西部地区的拉萨市等。总之,即使中国O2O电子商务规模指数的空间分布仍表现出明显的等级化特征,但其发展水平的空间分布在一定程度上已经打破了这种等级化格局,大致呈现出空间均质化状态。
Fig. 2 Spatial pattern of development of O2O e-commerce in China

图2 中国O2O电子商务的空间发展格局

3.3 O2O电子商务对实体商业渗透水平的空间格局

3.3.1 O2O电子商务渗透指数的空间特征 利用矢量数据符号法对中国O2O电子商务渗透指数的空间格局进行可视化表达（图3）。结果表明,中国O2O电子商务渗透指数的高值区主要分布在云南省的丽江市、甘肃省东部的平凉市和定西市等、宁夏回族自治区的固原市和吴忠市等、内蒙古自治区中部的巴彦淖尔市、西藏自治区的拉萨市以及河北省北部的承德市等。由此表明,O2O电子商务对实体商业渗透水平较高的区域主要集中在区位相对偏远、经济发展较落后的地区。这也进一步说明,中国O2O电子商务渗透指数的空间分布基本打破了传统认为的“由高等级的东部沿海地区向低等级的西北内陆地区”的等级渐变格局,大致呈现出与传统经济活动格局相悖的“逆等级”式空间特征,即高值区主要集中在西北内陆地区,而低值区主要集中在中东部地区。
Fig. 3 Spatial pattern of penetration level of O2O e-commerce in China

图3 中国O2O电子商务渗透指数的空间格局

3.3.2 基于渗透指数的中国O2O电子商务热点分析 为进一步明确中国O2O电子商务发展的空间特征,基于渗透指数对其进行热点分析（图4）。结果表明,O2O电子商务渗透指数的热点区主要分布在甘肃省的中东部和南部、黑龙江省和吉林省的大部分地区、云南省的中南部、四川省东部、内蒙古北部、广西壮族自治区西部以及拉萨市等西北内陆和东北地区;冷点区主要分布在上海市、浙江省、福建省、安徽省、湖南省和湖北省等东部沿海和中部地区。总之,基于渗透指数对中国O2O电子商务的热点分析进一步凸显了其空间发展的“逆等级”式特征。
Fig. 4 Spatial distribution of hot/cold areas of O2O e-commerce based on penetration level in China

图4 中国O2O电子商务渗透指数的冷热点分布

4 中国O2O电子商务空间渗透的机制探析

4.1 前提条件合理性的验证

根据两假说内涵,绘制了两假说与电子商务发展关系的逻辑路径图（图5）。显然,路径a~d和e~f分别为两假说的前提条件,即默认路径。由于技术扩散假说和效率假说是在西方城市发展情境下提出的,而中国城市的发展特征与阶段与西方国家存在明显差别[35],因此,默认路径（a~f）在中国的合理性有待验证。本文借助SPSS 17.0软件平台,采用Pearson相关性分析对两个假说的前提条件分别进行验证。
Fig. 5 Logical path between innovation diffusion hypothesis and efficiency hypothesis and the development level of O2O e-commerce

图5 技术扩散假说和效率假说分别与O2O电子商务发展关系的逻辑路径图

另外,本文探讨的空间尺度为全国区域内的城市,因此,结合两假说内容,需要首先界定城市发展水平。已有研究认为,居住在城市化水平较高区域的居民,更倾向进行网络消费,但居住在城市化水平较低区域居民的网络购物倾向也在逐步强化,因此技术扩散假说和效率假说均对居民的网络消费特征具有解释力[20]。显然,上述研究将城市化水平作为了两假说的假设前提,本文沿用这一界定标准。结合中国城市化发展实际,并参考相关研究[36,37,38],本文从人口城市化、经济城市化、空间城市化和社会城市化四个方面构建了城市化水平评价指标体系。其中,人口城市化包括第二产业从业人员比例（%）、第三产业从业人员比例（%）和非农业人口比例（%）三个分指标;经济城市化包括人均地区生产总值（元/人）、第二产业占地区生产总值比例（%）和第三产业占地区生产总值比例（%）三个分指标;空间城市化包括每万人建成区面积（km2）和建成区占市区面积比例（%）两个分指标;社会城市化包括人均社会零售额（元）、每百人公共图书馆藏书量（册）和万人医院床位数（个）三个分指标。同时,为保证城市化水平评价的合理性,采用相对客观的变异系数法确定各指标权重,计算步骤参考史坤博等[38]。
4.1.1 技术扩散假说前提条件验证 首先,将城市化水平的测度结果分别与技术扩散假说支撑指标进行相关性分析（表3）。结果表明,IN1~IN5分别与城市化水平指数均存在显著正相关,显著水平均达到了P<0.01。这说明,城市化水平越高,人口的教育、收入与互联网使用水平越高,且越趋于年轻化。因此,技术扩散假说的前提条件在中国城市中具有较好的适用性,即该假说的默认路径（图5中的a~d路径）是合理的,其支撑指标可以作为自变量应用于后文的回归分析。
Tab. 3 Correlation analysis between urbanization level and support indexes of innovation diffusion hypothesis

表3 城市化水平指数与技术扩散假说支撑指标的相关性分析

IN1 IN2 IN3 IN4 IN5
城市化水平指数 0.716** 0.674** 0.630** 0.682** 0.451**

注：**表示在0.01水平上显著。

4.1.2 效率假说前提条件验证 其次,将城市化水平的测度结果与效率假说支撑指标进行相关性分析（表4）。结果表明,EF1~EF5与城市化水平指数之间存在显著正相关关系,显著水平均达到了P<0.01。这表明,城市化水平越高,城市实体商业和交通条件也就越好。因此,效率假说的前提条件在中国城市中也具有较好的适用性,即该假说的默认路径（图5中的e~f路径）是合理的,其支撑指标也可以作为自变量应用于后文的回归分析。
Tab. 4 Correlation analysis between urbanization level and support indexes of efficiency hypothesis

表4 城市化水平指数与效率假说支撑指标的相关性分析

EF1 EF2 EF3 EF4 EF5
城市化水平指数 0.599** 0.618** 0.502** 0.697** 0.463**

注：**表示在0.01水平上显著。

4.2 多元线性回归分析

基于两假说前提条件合理性的验证结果,进一步测度两假说对中国O2O电子商务影响路径（图5中g~l路径）的显著性。根据所构建的多元线性回归模型,基于SPSS 17.0软件平台获得了回归结果（表5）。为进一步确保自变量之间不存在多重共线关系,本文对回归模型进行了共线性检验。结果表明,10个自变量的方差膨胀系数（VIF）均小于5,且容差介于0.284~0.542之间,说明自变量之间不存在明显的多重共线性[39]。此外,回归模型的R2、调整后的R2和F值分别达到0.183、0.152和6.015,均为较高水平,且模型整体显著度为0.000,因此,回归模型的整体优度较高,回归结果可信。
Tab. 5 Multi-linear regression between penetration level of O2O e-commerce and support indexes of the two hypotheses in China

表5 中国O2O电子商务渗透指数与假说支撑指标之间的线性回归结果

变量 非标准化系数 标准化系数 t Sig. 共线性检验
B 标准误差 容差 VIF
（常量） 6.119 5.514 1.110 0.268
ln(IN1) -0.675 1.035 -0.060 -0.652 0.515 0.355 2.820
ln(IN2) -0.407 0.438 -0.085 -0.930 0.353 0.360 2.775
ln(IN3) 0.437 0.660 0.054 0.662 0.508 0.450 2.224
ln(IN4) 0.408 0.347 0.122 1.178 0.240 0.284 3.518
ln(IN5) 0.209 0.180 0.103 1.162 0.246 0.384 2.602
ln(EF1) -0.926 0.189 -0.445 -4.903 0.000 0.368 2.715
ln(EF2) 0.031 0.092 0.033 0.337 0.736 0.318 3.144
ln(EF3) 0.228 0.106 0.209 2.151 0.032 0.321 3.112
ln(EF4) 0.201 0.131 0.140 1.542 0.124 0.369 2.711
ln(EF5) -0.045 0.134 -0.025 -0.340 0.734 0.542 1.844
统计检验
R2 0.183
调整R2 0.152
F 6.015
Sig. 0.000
DW 1.822
样本量 286
回归结果表明,在10项自变量指标中,只有EF1和EF3对因变量具有显著影响,显著水平达到Sig.<0.05。具体来看,① EF1对中国O2O电子商务的发展具有显著抑制作用,这说明,在发达的城市区域,实体商业发展水平越高,对O2O电子商务的发展越不利（图5中k路径成立）,这与上文述及的中国O2O电子商务空间发展存在“逆等级”式格局存在逻辑上的一致性。O2O电子商务作为一种半虚拟的商业网络平台,其核心优势是将实体店铺的商品信息集中发布在网络平台,形成更加强大的虚拟商业集聚区,以方便消费者挑选。在发达的城市区域,实体商业的集聚效应就已十分明显,因此,基于O2O电子商务平台形成的虚拟集聚优势相对较弱。但在欠发达的城市区域,由于实体商业发展相对滞后,实体商业设施相对分散,基于O2O电子商务平台形成的虚拟集聚优势则会十分凸显。因此,相较于发达的城市区域,欠发达城市区域的居民更加倾向使用O2O电子商务进行网络消费。显然,这一结论为效率假说提供了支持。② EF3对中国O2O电子商务的发展具有显著促进作用,这说明,城市公共交通越便利,越有利于O2O电子商务的发展（图5中l路径成立）,但与效率假说中关于城市交通可达性对电子商务发展影响的内涵相悖。这主要是因为O2O电子商务并非完全线上（Online）的商业,其发展必须依托实体店铺,消费者通常需要付出出行成本才能获得商品或商业服务[2,3,6,7]。因此,公共交通的发展对O2O电子商务的发展也极为重要,这也体现了消费行为与商家行为之间良好的联动关系。总之,中国O2O电子商务的空间发展大体上遵循效率假说的逻辑内涵,但并非完全契合于该假说。
然而,由于城市化水平分别与效率假说的支撑指标EF1和EF3存在显著正相关关系,同时,中国O2O电子商务分别受到EF1显著负向约束和EF3的显著正向促进,因此,究竟是发达区域还是欠发达区域的O2O电子商务发展更好这一问题尚不明确。鉴于此,本文根据城市化水平的评价结果,将其划分为0~0.5、0.5~1.0、1.0~1.5、1.5~2.0和2.0以上五个等级（分别命名为等级1~5）,并统计五个等级中城市O2O电子商务渗透指数的平均水平,以回答上述问题。统计结果表明（图6）,城市化等级为1、2、3、4和5地级市的O2O电子商务的渗透指数均值分别为1.2633、1.3991、1.4358、1.1187和0.9413。大体上,城市化等级为1、2和3城市的O2O电子商务的渗透指数明显高于城市化等级为4和5的城市。显然,在欠发达地区,O2O电子商务的发展水平更高。
Fig. 6 Relationship between urbanization level and penetration index in China

图6 中国城市化水平与O2O电子商务渗透指数的关系

5 结论与讨论

（1）中国O2O电子商务的规模指数在空间上呈现出由东部沿海向西北内陆逐渐递减的等级式特征,但其发展水平指数的空间格局表现出均质化特征,其渗透指数呈现出由东部沿海向西北内陆逐渐递增的“逆等级”式空间格局,即由东部沿海到西北内陆,其渗透水平逐渐增强。
（2）相较于实体商业发展水平较高的区域,基于O2O电子商务平台形成的虚拟商业集聚优势在实体商业欠发达的区域更加凸显,更加受到消费者的青睐,并更促进了O2O电子商务在该区域的发展,这契合于效率假说的内涵。但由于交通条件是O2O电子商务发展的基础要素,因而交通条件越好的城市区域,O2O电子商务的发展水平越高,这一结果有悖于效率假说。总之,中国O2O电子商务的空间发展更倾向遵循效率假说内涵,但也并非完全契合于该假说。
（3）整体来看,在中国城市化水平越高的区域,O2O电子商务的发展的平均水平就越低。因此,欠发达地区为O2O电子商务提供了更优越的发展条件,这会引起两方面效应。其一,更加明显地促进欠发达区域实体商业的发展。O2O电子商务的发展是依托实体商业兴起的,即为实体商业提供了第二销售渠道——网络渠道,因此,它能够进一步促进实体商业的发展。与发达城市区域相比,欠发达城市区域O2O电子商务的综合发展水平更高,这意味着其对实体商业的促进作用更明显。其二,促进中国商业空间格局趋于均质化。O2O电子商务在欠发达城市区域的繁荣发展,会促使其实体商业发展与发达城市区域之间的差距减小,由此,引导中国宏观商业空间格局趋于均质化发展。但有学者认为,电子商务对实体商业的影响作用是有限的[40]。因此,这种均质化发展只是区域差异减小的趋势性特征,不可能形成绝对的均质化格局。
需要说明的是,据统计[29],2015年中国O2O电子商务市场规模已高达8.8×1011亿元,对零售市场的实际渗透率达到了5.5%,这说明中国O2O电子商务市场规模已经极为庞大,所形成的空间格局也已相当稳定。当然,本文选取的O2O电子商务数据为静态数据,从长时间尺度来看,当前的空间格局仍有发生变化的可能。同时,由于两假说的内涵并非为绝对对立关系,因此,不排除中国O2O电子商务逐渐转向技术扩散和效率优先共同作用的空间发展趋势的可能。然而,自2009年美国Groupon公司的迅速发展,O2O电子商务才在全球得以广泛传播[41]。因此,当前尚未达到对中国O2O电子商务发展长时间序列观察的条件。但至少可以肯定,一定时期内,本文认为的O2O电子商务对实体商业发展的效应将持续存在。所以,从长时间尺度观测O2O电子商务的空间格局是否发生改变,是将来需要探讨的重要方向。第二,有学者认为商品类型会影响电子商务的发 展[42]。在实际发展中,不同类型的商品通常以不同的电子商务模式进行销售,本文以主要销售体验性商品的O2O电子商务为例,探讨了中国电子商务的空间渗透特征,今后,可对其他电子商务空间特征（如B2C、C2C等）作进一步讨论。第三,本文仅针对技术扩散假说和效率假说涉及的区位因素分析了中国O2O电子商务的空间渗透规律,事实上,影响电子商务发展的区位因素十分繁杂,如物流发展、政策环境、社会文化等,今后可对其他因素对电子商务空间发展的影响作进一步讨论。
当然,本文也存在一些不足：一方面,由于年鉴数据的统计特点,不可克服地导致了年鉴数据年份和统计口径匹配不佳的问题。另一方面,文中涉及的各指标体系均为尝试构建的,可能还存在一定的优化空间。以上不足需要在今后的研究中进一步改进。

The authors have declared that no competing interests exist.

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汪明峰, 宁越敏, 胡萍. 中国城市的互联网发展类型与空间差异. 城市规划, 2007, 31(10): 16-22.在综合几个重要门户网站和专业杂志提供的数据的基础之上，建立了评价城市互联网发展状况的指 标体系，并对中国的地级及地级以上城市的互联网使用规模、发展水平和外向性程度进行了分析和归类。互联网的空间形态是复杂动力机制的结果，取决于城市特征 和各种相关因素的综合作用。先进的信息和通讯技术在一定程度上加剧了城市差异，可能导致地区之间的空间极化趋势。

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[Wang Mingfeng, Ning Yuemin, Hu Ping.Internet cities in China: Typology and spatial difference. City Planning Review, 2007, 31(10): 16-22.]

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岳中刚. 中国区域零售业竞争力评价与分析. 现代经济探讨, 2006, (1): 23-26.该文基于可获得的统计数据，尝试性地提出了我国零售业竞争力综合评价的5大要素和18项指标的评价体系，从不同侧面综合反映零售业竞争力水平和态势。通过这一指标体系对中国30个省、直辖市、自治区在2003年的零售业竞争力进行了定量评价，为了解各省市零售业发展的实际水平、提高零售业竞争力提供科学依据。

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[Yue Zhonggang.Evaluation & analysis on China's regional retail trade competition ability in Chinese district. Modern Economic Research, 2006, (1): 23-26.]

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艾瑞咨询. 2015年中国O2O行业发展报告. , 2017-10-24.

[IResearch.com. Development report of O2O e-commerce of China in 2015. Development report of O2O e-commerce of China in 2015. , 2017-10-24.]

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王洋, 修春亮. 1990-2008年中国区域经济格局时空演变. 地理科学进展, 2011, 30(8): 1037-1046.对中国区域经济格局的研究较多，但以小尺度单元、时间连续、同时关注经济水平和经济增速的研究较少。本文以地级行政单位为研究单元，运用基尼系数、泰尔指数、沃尔夫森指数、集中指数、空间自相关方法和比重法分析了1990 年以来中国经济总体空间差异与极化程度、经济水平和增速的全局空间自相关和&ldquo;热点区&rdquo;、各地经济地位的变化，并总结了主要驱动因素和演变模式。研究表明：①全国总体空间差异与极化在波动中明显增大，2003 年以后继续增大。②沿海主要城市群、省会城市、特殊资源城市是&ldquo;经济热点&rdquo;，与其他地区之间的差距逐步增大。③经济水平和经济增长的空间集聚特征明显，与全国总体经济增速具有耦合关系。④经济区位、区域政策、特殊自然资源、发展基础是中国区域经济格局形成与演变的主要驱动因素。

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[Wang Yang, Xiu Chunliang.The spatial-temporal evolution of regional economic pattern at prefecture level in China: 1990-2008. Progress in Geography, 2011, 30(8): 1037-1046.]

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方远平, 谢蔓, 林彰平, 等. 信息技术对服务业创新影响的空间计量分析. 地理学报, 2013, 68(8): 1119-1130.信息技术成为服务业创新的关键因素,并受到国内外学术界的普遍关注,但鲜有从省域及市域层面探索信息技术对服务业创新影响的研究成果。以广东省地级市(域)为例,运用因子分析、探索性空间数据分析、空间计量模型等实证研究方法,深入分析信息技术和服务业创新的空间分布特征和两者之间的关系。结果表明,服务业创新和信息技术均存在空间正相关性,形成全域空间的核心—边缘模式和局域空间的"俱乐部"模式。高值簇集聚区(珠三角)的扩散效应只局限在局域"俱乐部"里面,而低值簇亦形成集聚区(粤北、粤东和粤西),体现出珠三角同东西两翼与粤北山区之间巨大的差距。在空间差异和扩散效应的影响下,信息技术和服务业创新在空间上均出现"俱乐部"内趋同、"俱乐部"间趋异的现象。空间计量回归表明,服务业创新在市域空间上具有相互促进作用,信息技术对服务业创新具有明显的促进作用,当信息技术水平每提高1%,服务业创新水平就将提高0.7158%,证明了信息技术是影响服务业创新的重要因素。

[Fang Yuanping, Xie Man, Lin Zhangping, et al.A spatial econometric analysis of impact of ICT on service innovation: Based on analysis of 21 cities in Guangdong province. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(8): 1119-1130.]

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唐蓉. 基于随机森林回归的青年人体质影响因素研究. 上海: 华东交通大学博士学位论文, 2016.身体是革命的本钱,是生活的中心,所以身体健康是个人持续发展的保障。而体质是身体健康的前提和基础,与生活质量、工作效率密切相关。青年人是国家综合发展的新动力和中流砥柱,应该重视体质水平的改善。随着生活水平的上升,受生活环境因素影响,国民体质表现为肥胖率增加,耐力、柔韧性、爆发力等素质下降,各种现代文明病普遍发生。广大青年不仅要意识到存在的问题,更要通过加强体育锻炼,在工作、休闲、出行等方面养成良好的习惯,有效改善体质。各群体都已经认识到体育锻炼对促进身体健康的重要性,但其实交通方式、工作时状态、闲暇时活动是人们每天的生活内容,长期影响着体质。本文则研究具体因素指标对青年综合体质水平的影响程度,随机森林回归方法不需要事先设定函数形式,不要求满足线性回归经典假定条件,能够得到很好的估计效果。本文首先回顾并总结了已有的研究成果,对前人的研究理论、方法、内容都有了清晰的认识,以指导本文的研究;然后结合研究目标和样本数据建立了综合评价指标体系和影响因素指标体系。在此基础上,本文应用层次分析法确定单项体质指标的合理权重,计算得到体质综合指标,把握江西省青年人的体质现状;以综合体质指标为被解释变量,因素指标为解释变量,构建随机森林回归模型,根据变量重要性评分评价交通方式、工作时状态、闲暇时活动因素对青年人体质的影响。在模型构建与评估过程中,首先由于样本数据存在极大的不平衡性,采用过采样方法进行了调整;然后介绍并测试了模型两大参数的优选;接着考虑到样本数据年龄跨度大,因素对不同年龄段青年的影响不同,因此分别对20~24岁、25~29岁、30~34岁、35~39岁估计模型,以标准化均方误差(NMSE)评价模型的估计效果,比较随机森林回归、线性回归、人工神经网络、支持向量机的NMSE,结果表明随机森林回归方法的误差最低。因素对各年龄段青年体质的影响有共性,也表现出了独特性,为不同群体体质改善提供了科学的参考理论和建议。

[Tang Rong.Research on influence factors of young people physical fitness based on random forest regression. Shanghai: Doctoral Dissertation of East China Jiaotong University, 2016.]

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Rohm A J, Swaminathan V.A typology of online shoppers based on shopping motivations. Journal of Business Research, 2004, 57(7): 748-757.This paper develops a typology based upon motivations for shopping online. An analysis of these motives, including online convenience, physical store orientation (e.g., immediate possession and social contact), information use in planning and shopping, and variety seeking in the online shopping context, suggests the existence of four shopping types. These four types are labeled convenience shoppers, variety seekers, balanced buyers, and store-oriented shoppers. The convenience shopper is more motivated by convenience. The variety seeker is substantially more motivated by variety seeking across retail alternatives and product types and brands than any other shopping type. Balanced buyers are moderately motivated by convenience and variety seeking. The store-oriented shoppers are more motivated by physical store orientation (e.g., the desire for immediate possession of goods and social interaction). Shopping types are profiled in terms of background variables and the propensity to shop online. The results are contrasted with a matched sample of off-line shoppers. Implications of this typology for theory and practice are discussed.

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王亚卓. 双渠道顾客消费行为研究. 济南: 山东大学博士学位论文, 2011.随着互联网的快速发展，网络购物日益繁荣，越来越多的顾客穿梭于实体店铺和网络店铺之间进行消费行为，成为双渠道顾客。根据26次中国互联网状况统计报告指出，截至2010年6月，中国网民规模达到4.2亿，中国网络购物人数已达1.42亿，也就是说，中国双渠道顾客人数已达到1.42亿的规模，并且随着人数和交易量与日俱增，他们已经成为消费市场的主力军。因此，了解并熟知双渠道顾客消费行为已经成为理论界和实践界迫切需要解决的问题。本文基于交换理论、交易成本理论和顾客价值理论分析双渠道顾客消费行为形成机理，构建双渠道顾客购物决策过程模型，得出渠道选择...

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[Wang Yazhuo.Research on the dual-channel costumer's consumer behavior. Jinan: Doctoral Dissertation of Shandong University, 2011.]

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党云晓, 董冠鹏, 余建辉, 等. 北京土地利用混合度对居民职住分离的影响. 地理学报, 2015, 70(6): 919-930.市场经济体制改革以来,中国城市土地利用方式发生巨大变化,深刻影响居民日常生活。尽管国内外学者关注土地利用方式对居民通勤行为的影响,然而其研究方法均采用简单的单层模型,未能将数据的多层嵌套关系纳入模型中。为解决这一问题,本文采用多层线性模型(Multilevel Models),以北京为例,同时分析了在居住地和工作地层级上的街道土地利用混合度对居民职住分离的影响,以及居民住房情况和社会经济属性对其职住分离的影响。研究结果表明,微观层面的土地利用混合度的提升的确有利于减轻个体的职住分离;个体所在的工作地土地利用方式也对其职住分离产生影响,而且工作地对个体的影响要比居住地的影响更大;居民的社会经济属性、住房情况等对其职住分离程度存在显著的影响;交叉分类多层线性模型适用于解决存在复杂嵌套关系的影响因素分析。

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[Dang Yunxiao, Dong Guanpeng, Yu Jianhui, et al.Impact of land-use mixed degree on resident's home-work separation in Beijing. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(6): 919-930.]

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张庭伟. 全球化2.0时期的城市发展: 2008年后西方城市的转型及对中国城市的影响. 城市规划学刊, 2012, (4): 5-11.

[Zhang Tingwei.Urban development in the age of globalization 2.0: The transformation of west cites and impacts on Chinese cities. Urban Planning Forum, 2012, (4): 5-11.]

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臧锐, 张鹏, 杨青山, 等. 吉林省城市化水平综合测度及时空演变. 地理科学, 2013, 33(10): 1231-1237.lt;p>选取人口城市化、经济城市化、空间城市化和社会城市化4 个维度的指标,2000~2011 年的时间序列数据,运用均方差赋权法和线性加权和法,对吉林省综合城市化水平进行测度,运用ArcGIS 软件对各市州城市化水平进行地理空间的可视化表达,并分析吉林省城市化水平的时空格局演变,发现:① 各城市化指标的分布格局均呈现&ldquo;中高周低&rdquo;特征,各市州城市化质量差异显著;② 以长春和吉林为中心的双中心集聚特征开始显现;③ 空间城市化是人口城市化的直接表象,经济发展是推动社会发展的关键因素。</p>

[Zang Rui, Zhang Peng, Yang Qingshan, et al.Comprehensive measure and spatial-temporal evolution of urbanization level in Jilin province. Scientia Geographica Sinica, 2013, 33(10): 1231-1237.]

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赵丹丹, 胡业翠. 土地集约利用与城市化相互作用的定量研究: 以中国三大城市群为例. 地理研究, 2016, 35(11): 2105-2115.基于京津冀、长三角和珠三角三大城市群2007-2013年土地集约利用与城市化水平的测度,运用协整检验、脉冲响应和方差分解等计量方法,对其城市化与土地集约利用的动态关系和相互作用强度进行研究。结果表明：三大城市群土地集约利用与城市化水平之间存在长期的正向促进作用,但作用强度不同;城市化对土地集约利用的作用强度表现为京津冀〉珠三角〉长三角,而土地集约利用对城市化的作用强度则表现为长三角〉京津冀〉珠三角;京津冀和珠三角城市群应在城市化进程中加强城市土地的内涵挖潜,而长三角城市群应逐步调整和优化城市发展模式,从而实现三大城市群城市化与土地集约利用的协同发展。

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[Zhao Dandan, Hu Yecui.Quantitative study of the interaction between intensive land use and urbanization in three urban agglomerations of China. Geographical Research, 2016, 35(11): 2105-2115.]

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史坤博, 杨永春, 张伟芳, 等. 城市土地利用效益与城市化耦合协调发展研究: 以武威市凉州区为例. 干旱区研究, 2016, 33(3): 655-663.土地利用效益和城市化的耦合关系对于土地紧缺的干旱区内陆河流域绿洲城市的发展至关重要。以武威市凉州区为例,利用耦合协调度模型、灰色关联分析模型等分析其城市土地利用效益与城市化耦合协调发展关系。结果表明:2002—2012年,武威市凉州区土地利用的社会效益、经济效益和生态效益以及人口城市化、经济城市化、社会城市化、空间城市化和生活方式城市化指数均呈现明显的增加趋势。研究区土地利用效益值、城市化指数以及城市土地利用效益和城市化的综合评价指数呈现出线性递增的特征,且土地利用效益值增长速率快于城市化指数。土地利用效益和城市化的耦合协调系数从0.273 6提高至0.907 0,耦合协调状态由中度失调逐渐转为优质协调,耦合协调阶段可分为失调衰退—过渡—协调发展3个时期。城市土地利用效益和城市化发展之间存在相互驱动关系,即土地利用的经济效益对城市化产生的驱动影响较显著,城市化则主要从社会(人口)因素和经济因素两方面对土地利用效益产生驱动影响。研究结果对石羊河流域绿洲城市乃至干旱区绿洲城市的发展有一定的借鉴意义。

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[Shi Kunbo, Yang Yongchun, Zhang Weifang, et al, Coupling mechanism between urban land use benefits and urbanization in the Shiyang River Basin: A case study in Liangzhou, Wuwei. Arid Zone Research, 2016, 33(3): 655-663.]

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王婧, 李裕瑞. 中国县域城市化发展格局及其影响因素: 基于2000和2010年全国人口普查分县数据. 地理学报, 2016, 71(4): 621-636.利用2000和2010年中国人口普查分县数据,借助空间分析方法揭示近期中国常住人口城镇化格局特征及其动态变化,结合多元回归模型探讨城镇化空间分异的主要影响因素,基于主成分分析和聚类分析进行中国城镇化发展类型区划分.结果表明:①2000-2010年,中国常住人口城镇化率不断提高,年均增加1.3个百分点,32％的县域城镇化水平年均增长超过1.5个百分点;②中国城镇化发展存在区域差异性和"低快高慢"的收敛性,东部、东北、中部、西部四大区域城镇化率年均分别增加1.4、0.5、1.4和1.3个百分点;③60％的中国县域城镇化发展集中在低城镇化率—高增长率、低城镇化率—中高增长率和低城镇化率—中增长率三种类型,且以中、西部地区分布最为密集;④中国县域城镇化格局基本未变,仍以珠三角、长三角、京津冀三大增长极的城镇化发展较为突出,东部地区及内陆省会城市周边的城镇化水平也相对较高;⑤经济发展水平、产业结构特征、人力资本状况、人口集聚能力、公共服务水平、地理区位特征对县域城镇化空间分异具有显著而稳健的影响;⑥中国城镇化格局可分为具有明显区类一致性和区外异质性的5大类、20个区域.新时期的城镇化发展应凸显地域功能、提升承载能力、夯实产业基础、强调节约集约.

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[Wang Jing, Li Yurui.Spatial pattern and influencing factors of urbanization development in China at county level: A quantitative analysis based on 2000 and 2010 census data. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(4): 621-636.]

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Comi A, Nuzzolo A.Exploring the relationships between e-shopping attitudes and urban freight transport. Transportation Research Procedia, 2016, 12: 399-412.Although the store shopping remains the predominant way to buy, internet is modifying the end consumer's behaviour. In fact, the advance of information and communication technologies have pushed more and more people to choose to shop on-line. This can have significant impacts on freight traffic in urban areas because purchases have to be delivered to customers (e.g. at homes) through delivery tours that cannot always be optimised. Besides, additional costs for repeated deliveries can occur. The paper begins focusing on demographic and socio-economic factors that mainly influence end-consumer purchase production and subsequent trips. Then, a new system of models for simulating shopping choices, including e-shopping, is presented. The models were obtained by using surveys carried out in Rome where about 800 households were interviewed. The system of models were used to assess the effects on shopping and goods delivering under future demographic and socio-economic changes in an urban area. The results indicate these effects can be significant and specific solutions have to be pointed out for improving city sustainability.

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韩钰, 杜建会, 郭鹏飞. 基于SPSS的中国网络团购市场发展趋势及其区域差异研究. 经济地理, 2011, 31(10): 1660-1665.通过收集中国网络团购市场调研报告相关数据，采用回归、聚类和主成分分析等方法，对中国网络团购市场的发展趋势及区域差异进行了深入研究。结果表明，目前我国网络团购市场总体发展前景良好，但也存在不少问题。团购网站增长率已趋于平缓，维持在30％左右。同时，团购市场在不同区域存在较大差异，整体表现为“沿海快、内陆慢”，由东南沿海的较发达地区牵引向西北内陆的次发达地区发展。区域差异主要与不同城市的经济实力、居民生活水平和城市交通力有关，除北京和上海市场已较为成熟外，广州等6个城市是未来发展最为可观的城市，而武汉等10个城市则是未来发展潜力最大的城市。

[Han Yu, Du Jianhui, Guo Pengfei.The development of Chinese online group shopping-market and its regional differences based on SPSS. Economic Geography, 2011, 31(10): 1660-1665.]

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Suel E, Vine S L, Polak J.Empirical application of expenditure diary instrument to quantify relationships between in-store and online grocery shopping. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, 2015, (2496): 45-54.There is a sustained shift of certain types of retail activity away from in-store shopping and toward online retailing, with potentially structural consequences for shopping-related mobility. In the United Kingdom, for instance, 5.1% of spending on groceries in 2013 was transacted online, an increase from 3.8% in 2010. (The level was 1.1% in 2003.) Transport researchers face serious gaps in empirical data coverage of this phenomenon, however, because regional and national travel surveys typically collect limited information with which to establish how in-store and online shopping relate to one another. To address this issue, the authors employed a well-established data resource in a novel approach. The UK Living Costs and Food Survey is traditionally used to track aggregate household expenditure patterns and to monitor price inflation. This study drew on the unique nature of the survey's expenditure diary, in which respondents recorded each item that they purchased during a 2-week period; respondents also recorded whether each shopping occasion was in-store or online. Empirically, it was found that shopping basket characteristics (types of products being purchased) were significantly linked with channel choice (online versus in-store). Furthermore, with a two-stage modeling approach, it was found that sociodemographic factors appeared to relate in different ways to adoption of online shopping in general and to the choice of online versus in-store for individual shopping occasions. The paper closes with a brief discussion of research needs to advance this line of inquiry.

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