苏南农村电子商务发展的空间特征及影响因素——以南京市淳溪镇为例

陈 轶，蒋常怡，方智超，凌 琳，张瑞林

（1.南京工业大学建筑学院，江苏南京210000；2.同济大学建筑与城市规划学院，上海200092）

电子商务的蓬勃发展正在逐渐改变和影响着传统农村的产业结构及要素市场。农村电子商务是指涉及农村、农民和农业的电子商务［1－2］。学者们探讨了信息技术对区域空间结构、传统农业、物流配送的影响［3］，并认为信息技术、知识因素、创新因素成为了影响空间结构的新因子［4］，时间成本的缩减是重要的影响因素［5］，信息技术对农村地区产生影响的程度和方向仍然存在较大的争议［3］。信息技术究竟是拉大“数字鸿沟”还是导致区域差异的消失成为了新的议题。信息技术改变了农村企业的地方市场，企业可以通过“电子市场”扩大其经营范围，使得物理区位不再是影响生产的关键要素［6］。也有学者总结了信息传递方法、技术应用环境、社会网络、社会政策和体制机制几个方面对信息技术发展的影响［7］。

农村电子商务作为新的农村发展动力，其本质在于信息技术对农村地区产生的影响，从而对农村产业体系、产业布局、基础设施及城镇化进程产生相应的影响［8－12］。农村电子商务对城镇化格局产生影响，包括延伸式、介入式、内生式3种作用模式［12］，信息技术对农村产业布局产生影响导致电子商务集聚区的形成［11－13］，农村电子商务的自身模式归纳为寄生模式、非对称模式、偏利模式、对称模式、一体化模式［1］，农村电子商务产业集群的成长路径包括萌芽期、成长期、成熟期、转型期［10］，不论是农村还是城市电子商务，都具有节约时间成本、增加选择权、无需移动的优点，此外还能满足消费者的特殊需求［14］。不同的学者对于电子商务的辐射范围及无线扩展性存在不同的观点，但总体上认为电子商务对传统条件下的商圈形态具有一定的影响，虚拟商圈的辐射范围较传统商圈的辐射范围广，且表现出较强的层次性［15］，网络店铺区位取向的影响因素除了传统的传输网络、货源供给、市场集聚因素外，技术劳动力因素、信任因素逐渐成为主流［16］，对于农业产业布局，有学者提出应针对农村农业信息化现状实行“分区建设”路径［17－21］。

国外学者的研究相对较早，信息社会缩小了农村地区与核心市场的距离，增强了农村地区的学习能力，然而远程办公仍然集中于城市和城市郊区，农村地区的效果不明显，良好的政策环境是农村地区信息化的核心［6］。随后有学者从农村地区的居民、企业出发，研究了信息交流技术（Information and communications technology，ICT）的影响，结论是ICT技术不是一剂快速良药，而是需要政策、环境、制度、人才各方面配合的结果［22，25－26］，也有学者对网上购物行为的影响因素进行了分析［27－28］，从互联网对农村企业、本地市场及外部市场的定位进行了研究［21］，通过构建通信服务、信息技术服务、邮政服务和电子银行服务4个维度的“农村ICT中心”带动农村地区的发展，从可达性和连接性角度分析农村地区的交通贫困［29］，学者认为ICT技术对遥远的老龄化村庄的社区重建有着积极的作用［24］。总体上，现有的研究集中在电子商务对农村地区的产业布局、政策制定等方面，但较少从农村电子商务的区位特征、影响因素、形成机制等角度对农村电子商务进行研究，以南京市远郊的高淳区淳溪镇为例进行信息化推动农村地区发展的实证研究，研究问题包括农村电子商务发展的区位特征有哪些，什么是农村电子商务发展的影响因素，农村电子商务的形成机制是怎样的，等等。伴随着信息化对农村地区发展带来的新机遇，推进农村电子商务对农村地区的发展具有重要的理论和现实意义。

1 数据来源与样本统计

在互联网经济形态下，“互联网＋”行动计划促进电子商务的健康发展。2013年，我国电子商务交易总额增速是国内生产总值增速的3.86倍，电子商务成为了国民经济重要的增长点［18］。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的数据显示，截至2014年12月，我国农村网民数量已占27.5%，规模达1.78亿［19］，该数据呈现逐年增长的态势。2015年，农产品销售额达到695.50亿元，农产品电商总量位居前3的分别是广东、浙江、江苏，天津、山西、甘肃增幅位居前3［2］，商务部和财政部联合启动了“电子商务进农村综合示范”项目，在全国8个省56个县开展了电子商务应用示范项目。商务部建设开通了全国农产品商务信息公共服务平台，累计促成农副产品销售 2 300多万 t、交易额达 870多亿元［30－32］。

本研究组于2015年4—6月开展了信息化背景下农村电子商务发展的问卷调查，调查问卷包括个人基本信息、电子商务从业特征及从业满意度等几个方面的内容。根据南京农村地区的分布情况，问卷的发放主要考虑农村电子商务具有依托农村特色产业的特点，选择不同类型的农村产业周边进行随机调查，采用了纸质问卷和网上问卷2种方式。本次问卷调查共发放问卷152份，有效问卷131份，有效率86.2%。

选取了南京市高淳区淳溪镇为调研区域（图1），淳溪镇为高淳区政府驻地镇，面积82.6 km2，人口 11.5万人，2014年高淳区实现地区生产总值475.61亿元，3次产业结构为6∶51.8∶40.6［31］，形成了以高端装备制造产业和节能环保产业为主的两大产业集群，也是著名的“国际慢城”。高淳区于2015年被列为江苏省首批电子商务示范县之一，具体地点为高淳老街、水产市场、天河市场（图2）。为了与淳溪镇进行比较，还选取南京市浦口区龙华美食街、桥林、澳林广场、天润城，以及市中心的莱迪、淘淘巷区作为调研区域（图3），调查对象以从事电子商务的居民为主（表1）。

2 淳溪镇区域特征

2.1 空间集聚特征

淳溪镇电子商务产业集聚在有“金陵第一古街”之称的高淳老街。目前在老街百余家店铺中有20多家个体店面从事电子商务业务，其产品类型多是具有高淳特色的农副产品和羽毛扇、布鞋等手工艺品。老街上的高淳馆集结了高淳300多家电子商务商家及供货商，有专门的工作人员为其管理网上店铺。

淳溪镇农村电子商务产业集聚区临近水产市场和农贸市场，主要依托高淳特产固城湖河蟹、鱼虾、酱菜、掌中宝等进行销售（图3）。

2.2 产业特征

淳溪镇紧邻固城湖，形成了特色养殖产业链，因此，该镇的农村电子商务产业特征形成了以农作物、特色养殖和农副产品为主的产业特征。其中，从事作物类销售的店铺占46%，从事河蟹类销售的店铺占29%，从事农副产品销售的店铺占3%，这也在一定程度上反映了该镇依托特色产业并在其基础上拓展销售模式，从而形成信息化对农村地区的带动作用（图 4）。

2.3 物流特征

淳溪镇高淳老街附近物流点数量较多，分布均衡，形成15 min的物流服务半径，高淳馆形成了系统的物流环节，统一包装发货，物流设施相对完善。从淳溪镇附近的大型物流集散中心和小型物流自提点可以看出，南京市远郊区的镇级电子商务依托15 min物流圈形成了一定的规模集聚效应（图5）。

3 淳溪镇农村电子商务影响因素与形成机制

3.1 研究假设与模型方法

农村居民从事电商与实际需求、个体特征密不可分。从事农村电商的实际需求可能来自单纯的兴趣，也有可能出于照顾家庭。在产生实际需求基础上，谁能够成为电商则受个体特征（如年龄、受教育程度、外出务工经历等）的影响。不同农村居民存在的个体差异、家庭差异、所在村落的资源禀赋等都会影响农村居民从事电商的选择。根据已有的农村居民从事电子商务的个人社会属性因素研究，提出以下研究假设：

表1 调查样本基本情况统计

（1）农村居民从事电子商务行为与年龄相关。电子商务作为一项新兴事物，由于年轻人接受和学习能力相对更强，因此认为年龄影响着农村居民从事电子商务的行为。

（2）农村居民从事电子商务行为与文化水平相关。电子商务是基于电子平台的商务形式，对文化和技术方面有一定的要求，因此，通过引入文化水平的指标，来考察对农村居民从事电子商务是否产生影响。

（3）农村居民从事电子商务行为与外出打工时间有关。外出打工时间影响农村居民的阅历，对就业方式和地点的选择产生一定的变化。假设农村居民是否从事电子商务与居民外出打工时间有着密切联系，考察农村居民外出打工时间对从事农村电商是否产生影响。

（4）农村居民从事电子商务行为与家庭人口数量、抚养子女数量、赡养老人数量相关。电商商务对工作时间和地点的限制较小，对家庭生活的影响相对较小，为了方便照顾家庭，更容易从事电商［7－8］。

基于以上假设，采用多元线性回归模型分析居民从事电商的影响因素。多元线性回归模型主要用于2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，多个自变量与因变量之间是线性关系。多元线性回归模型为：

式中：b0为常数项；b1、b2…bk为回归系数；e为误差项。

本研究中分别以农村居民是否从事电子商务作为因变量y，以农村居民年龄、性别、文化水平、婚姻状况、户口性质、外出打工时间、家庭人口数量、抚养子女数量、赡养老人数量等影响因素作为自变量x，来构建多元线性回归模型。

3.2 影响因素

在 Spss statistics 19.0中，采用强制进入（Enter）方法，分别对南京市农村居民是否从事电子商务与影响因素进行多元线性回归分析（表2）。

表2 农村居民从事电子商务影响因素的多元回归模型

3.2.1 农村居民年龄、学历、婚姻状况、外出打工时间对从事电商有显著影响 从回归结果可以发现，年龄对从事电商有显著影响。年龄变量中，以20～29岁为参照，19岁以下的回归系数为负值，且显著性水平＞0.1，根据P值和P值检验法，可以认为年龄变量在显著性水平为0.1的情况下，20～29岁和19岁以下是显著的，表明20～29岁和19岁以下的年轻人从事电商的比例较高。农村电子商务是个新事物，能否从事受到是否会上网、是否懂得电子商务基本流程等限制，然而青年人对新兴事物较为热衷，能够较快地理解并领悟农村电子商务的要义，年轻人由此成为了农村电子商务推进的主力军。

教育水平是农村居民能否从事电商的重要准入门槛。从影响农村居民从事电子商务的多元回归模型中可以看出学历变量对是否从事电商有显著影响。学历变量中，以高中为参照组，专科毕业的居民显著性水平＜0.1，根据P值和P值检验法，可以认为学历变量在显著性水平为0.1的情况下，专科的P值为0.022，小于0.1为显著。表明，专科学历从事电商的概率最高，其他组从事电商的概率都不如专科学历的高。对于不显著的小学、高中、本科、硕士及以上的人群而言，他们从事电商的概率跟初中生相比并没有显著区别。

外出打工时间对从事电子商务影响显著，以5年及以上为参照组，外出打工＜0.5年和0.5～＜1年的农村居民显著性水平＞0.1，根据P值和P值检验法，可以认为外出打工时间变量在显著性水平为0.1的情况下，有外出打工经历且外出打工2～＜3年和3～＜5年对于从事电商是显著的。外出打工＜0.5年和0.5～＜1年的农村居民看到电子商务并不需要大资本投入，如果一旦电子商务做不下去，还可以继续外出打工。相对应的，外出打工2～＜3年和3～＜5年的农村居民有较多的经验和资本积累，更有可能是正经回乡创业。总体上，长期务工经历对从事电商具有正向影响。

3.2.2 抚养子女数量和赡养老人数量对农村居民从事电商影响显著 需要抚养的子女和老人数量越多，家庭负担越重，电商工作时间和工作地点灵活，从事电商能够便于他们照顾家庭。随着国家对农民工返乡创业的支持，越来越多的人选择了农村创业。电子商务是其中比较典型的创业类型，能够为解决“三农”问题提供新的思路。

3.2.3 居民的性别、婚姻状况、户口性质和家庭人口数量对从事电商的影响不显著 性别变量（男性为参照）、婚姻状况（未婚为参照）、户口性质变量（农村户口为参照）、家庭人口数量等显著性水平均＞0.1，根据P值和P值检验法，可以认为这3个变量在显著性水平为0.1的情况下，对于从事电商不显著［18］，说明这些要素对是否从事电商的影响较小。

3.3 形成机制

农村网络的全覆盖及农村物流业的加速发展，有效地促进了农村网络消费者向农村电商转化的进程，全社会近年来对农村电商的关注及扶持以及农村电商的低成本、低门槛促进了农村居民从事电子商务的可能。

首先，从事电子商务的先决条件是具有网络基础设施及便捷的物流条件，其次是从事电子商务所必需的上网技能、多次的网购经验及亲朋好友的相互影响。此外，由于电子商务开店成本低，时间灵活使得开店可能性增加。农村电子商务能够发生和发展基于2个方面：一方面是将农产品卖给城里人，因为越来越多的城里人对绿色、无公害、有机食品的需求日益旺盛；另一方面，农村和城市的价格差异、产品差异使得越来越多的农村居民有购买城市产品的需求，如电冰箱、彩电、家用电器等。

相当多的农村网商依托县域特色产业如草莓、豆干、河蟹等直接通过网络平台与消费者链接，这些农村网商大多具有相当的文化水平及外出务工经验，了解城市市场能够精准定位、细化分工，从而弥补农村电子商务的空白点。然而，仍然有相当多的农村居民并不具备直接成为农村网商的条件，于是他们仍旧将自己的产品提供给供货商或者分销商，他们仍旧是传统农产品产业链的一环。这些供货商或者分销商将这些特色农产品通过专业的网店设计人士、网店包装人员及专业的网络平台打包出去，因此在这个环节实际上供货商及分销商成为了促使农产品转化为网络产品的催化剂（图6）。

南京市高淳区则通过建设镇级实体服务店——高淳馆的模式将“金陵第一古街”高淳老街的所有电子商务服务需求集中起来，并在高淳馆周边设置物流站点，极大程度地满足了网络良好、物流便捷这2个条件，不论是由农户自发形成的网商还是由供货商、分销商找专业人士形成的网商都最终转化入驻高淳馆，并形成“高淳馆”该农村电子商务品牌。

4 结论与讨论

本研究主要分析了基于多元线性回归模型的南京市农村电子商务的区域特征、影响因素及形成机制，证实了南京市农村电子商务的空间集聚特征、商品类型特征、物流特征及产业特征。通过实地走访，证实了农村电子商务发生的地点具有城镇依托性，南京高淳农村电子商务并非在村一级，而是依托镇的历史文化名街进行，这种镇级模式是南京高淳农村电子商务的典型特征。

采用多元线性回归模型对农村电子商务的影响因素进行分析，结果表明，南京市高淳区淳溪镇农村居民的年龄、学历、婚姻状况、外出打工时间、抚养子女数量和赡养老人数量对从事电商有显著影响；居民性别、户口性质和家庭人口数量对从事电商的影响不显著。影响因素的显著性也具有一定的普适意义。

从农村居民和小城镇2个层面分别对农村电子商务发生的内在机制进行了分析，结果发现农村居民层面从事电子商务受正效应和负效应2个方面的影响，小城镇层面主要依托县域传统产业、建设区域营运中心、综合网络服务平台进行的集中式网店集群。

目前已经形成了一些较为成熟的农村电子商务示范村，但关注点仍集中于较为成型的农村电子商务点，伴随着农村信息化的推进及农村基础设施的完善，会有相当一部分的农村正在或者即将通过农村电子商务发展模式发展，研究发展初期的农村电子商务影响因素及形成机制，有助于识别基于农户实际需求的农村电子商务引导模式，并指出农村电商的发展模式应给予政策、组织、村镇和科技及基础设施方面的支持，为改善农村电子商务的政策－组织－村镇－科技－基础设施提供了可靠的理论和现实的需求基础。

参考文献：

［1］郭承龙.农村电子商务模式探析——基于淘宝村的调研［J］.经济体制改革，2015（5）：110－115.

［2］阿里研究院.阿里农产品电子商务白皮书（2015）［J］.农产品市场周刊，2015（12）：44－55.

［3］丁疆辉，刘卫东.农村信息技术应用的地理学研究进展与评析［J］.地理科学进展，2009（5）：759－766.

［4］甄 峰.信息时代的区域空间结构［M］.北京：商务印书馆，2004.

［5］刘卫东，Peter D，杨伟聪.信息技术对企业空间组织的影响——以诺基亚北京星网工业园为例［J］.地理研究，2004（6）：833－844.

［6］Grimes S.Rural areas in the information society diminishing distance or increasing learning capacity［J］.Jounal of Rural Studies，2000（1）：13－21.

［7］Jackson L A，Barbatsis G，Eye A V，et al.Internet use in lowincome families：implications for the digitaldivide［J］.Society，2003，1（5）：219－244

［8］丁疆辉，刘卫东，吴建民.中国农村信息化发展态势及其区域差异［J］.经济地理，2010（10）：1693－1699.

［9］郑亚琴.我国农村电子商务区域基础设施发展水平的主成分聚类分析［J］.中国科技论坛，2007（1）：119－122.

［10］凌守兴.我国农村电子商务产业集群形成及演进机理研究［J］.商业研究，2015（1）：104－109.

［11］钱 俭，郑志锋.基于“淘宝产业链”形成的电子商务集聚区研究——以义乌市青岩刘村为例［J］.城市规划，2013（11）：79－83.

［12］许 婵，吕 斌，文天祚.基于电子商务的县域就地城镇化与农村发展新模式研究［J］.国际城市规划，2015（1）：14－21.

［13］黄 超.农村电子商务发展需求现状及其制约因素的研究——来自襄阳地区的调研分析［J］.企业科技与发展，2014（3）：9－11.

［14］王贤文，徐申萌.中国C2C淘宝网络店铺的地理分布［J］.地理科学进展，2011（12）：1564－1569.

［15］余金艳，刘卫东，王 亮.基于时间距离的C2C电子商务虚拟商圈分析——以位于北京的淘宝网化妆品零售为例［J］.地理学报，2013（10）：1380－1388.

［16］路 紫，李晓楠，杨丽花，等.基于邻域设施的中国大城市网络店铺的区位取向——以上海、深圳、天津、北京四城市为例［J］.地理学报，2011（66）：813－820.

［17］谭艺平.湖南农村农业信息化“分区建设”路径探析［J］.经济地理，2013，33（1）：155－159.

［18］商务部.中国电子商务报告（2014）［R］.北京：中华人民共和国商务部，2014.

［19］商务部.第35次中国互联网络发展状况统计报告［R］.北京：中华人民共和国商务部，2015.

［20］席广亮，甄 峰.南京市居民网络消费的影响因素及空间特征［J］.地理研究，2014（33）：284－295.

［21］Galloway L，Sanders J，Deakins D.Rural small firmsuse of the internet：from global to local［J］.Journal of Rural Studies，2011（27）：254－262.

［22］Gorla N.A survey of rural e－government projects in India：status and benefits［J］.Information Technology for Development，2009，15（1）：52－58.

［23］Jalali A A，Okhovvat M R，OkhovvatM.A new applicablemodel of Iran rural e－commerce development［J］.Procedia Computer Science，2011，3（3）：1157－1163.

［24］Kilpelinen A，Seppnen M.Information technology and everyday life in ageing rural villages［J］.Journal of Rural Studies，2014，33（33）：1－8.

［25］Malecki E J.Digital development in rural areas：potentials and pitfalls［J］.Journal of Rural Studies，2003（19）：201－214.

［26］Ramirez R.A model for rural and remote information and communication technologies： a Canadian exploration ［J］.Telecommunications Policy，2001，25（5）：315－330.

［27］Rotem－Mindali O.E－tail versus retail：the effects on shopping related travel empirical evidence from Israel［J］.Transport Policy，2010，17（5）：312－322.

［28］Rotem－Mindali O，Salomon I.The impacts of E－retail on the choice of shopping trips and delivery：some preliminary findings［J］.Transportation Research Part A－Policy and Practice，2007，41（2）：176－189.

［29］Velaga N R，Beecroft M，Nelson JD，et al.Transport poverty meets the digital divide：accessibility and connectivity in rural communities［J］.Journal of Transport Geography，2012，21（1）：102－112.

［30］浩飞龙，王彬燕，王士君.东北地区县域电子商务发展水平的空间差异及影响因素［J］.地域研究与开发，2016（35）：16－21.

［31］中华人民共和国商务部.中国电子商务报告2014［EB／OL］.［2016－02－02］.http：／／www.mofcom.gov.cn／article／i／dxfw／gzzd／201505／20150500974173.shtml.

［32］高淳区统计局.2014年高淳区国民经济和社会发展统计公报［EB／OL］.［2016－02－02］.http：／／www.nanjing.gov.cn／xxgk／qzf／gcq／gcqtjj／201508／t20150821＿3527215.html.