电子商务与市场支撑环境的协调发展研究

沈凤斌

摘 要：基于31个省域，分析了中国2015年电子商务与市场支撑环境之间的耦合协调关系。结果表明，中国电子商务市场与支撑环境之间存在显著的相互关联性。中国电子商务市场规模和支撑环境的空间发展极不均衡，东部省域整体上优于西部。且中国电子商务与支撑环境之间的耦合协调水平也极不均衡，大体上表现出由东部沿海向西北内陆逐渐递减的空间渐变规律。耦合协调类型以支撑环境滞后型为主。另外，中国电子商务的发展受到居民消费能力和收入水平的显著影响。

关键词：电子商务；市场支撑环境；耦合协调度；中国；省级行政区

中图分类号：F49 文献标识码：A

0 引言

近年来，中国逐渐成为电子商务市场交易大国，且该市场处于快速发展阶段。据艾瑞网（2017）[1]统计，中国电子商务交易规模已由2011年的6.4×1012元增长至2016年的20.2×1012元，年均增速高达43.13%。电子商务作为一种新兴的商业业态，具有不同于传统商业的独特特征，因此备受学界关注。归纳来看，学者们主要从电子商务的发展与影响两个方面展开系统探讨。在电子商务发展方面，袁芯[2]较早探讨了电子商务对商业贸易方式重组的作用；冯亚楠等[3]分析了中国跨境电子商务发展现状与创新路径；朱蔚青[4]论证了中国经济市场化对电子商务发展的影响。在其影响方面，唐静等[5]研究了电子商务对城市商服用地规模的影响，认为随着电子商务的发展，城市商服用地规模会呈现先增加后减少的变化特征；武玥等[6-7]探讨了电子商务对中国外贸企业的影响；杨坚争等[8]分析了电子商务对经济增长的贡献。由此可以发现，当前经管类学者对电子商务的相关议题投入了更多的研究兴趣，并得到了丰硕的研究成果。

除上述研究之外，经济地理学界也对电子商务进行了一系列探讨。其中，在宏观尺度上，浩飞龙等[9]研究了中国城市电子商务发展水平空间特征与影响因素，认为中国东部城市的电子发展水平整体高于西部地区；史坤博等[10]基于省会城市揭示了中国网络团购市场的空间格局，并认为其存在明显的空间等级性；汪明峰等[11]以“当当网”为例揭示了网络零售企业的空间组织规律。在微观尺度上，黄莹等[12]以南京市主城区为例，探讨了电子商务影响下城市酒店空间组织规律；路紫等[13]对城市内部网络店铺的区位规律进行了深入分析，认为网络店铺仍具有较为明显的区位取向特征。上述研究对揭示和理解中国电子商务的空间发展规律具有重要意义。但相对于经济与管理学领域，基于地理学空间视角对电子商务发展的探讨仍比较匮乏，更加多维的空间规律亟须进一步探讨和挖掘。

电子商务作为新兴的商业模式，其运作需要依赖专业化人才；互联网等通信设施为电子商务提供了基础的线上运作平台；物流系统为电子商务的线下业务提供商品运输保障。相关研究也呼应了上述关系，如郑亚琴[14]认为，信息网络基础设施建设是电子商务发展的核心前提；王艺明等[15]的研究表明人力资本能够显著影响电子商务的发展；张家瑾等[16-17]认为物流系统是制约中国电子商务发展的重要因子。由此来看，上述三方面的市场支撑要素是电子商务发展的关键性约束条件，而电子商务的发展也会促进这些市场支撑要素的进一步发展，即两者之间存在交互耦合关系。但相关研究还表明，中国电子商务与市场支撑要素之间的发展关系存在许多问题与不足[16-18]。显然，电子商务的协调发展问题亟须探讨和解决。

基于地理学视角对中国电子商务特征挖掘不足的研究背景，本文尝试对中国电子商务与市场支撑环境协调发展的空间规律进行探讨。回顾已有研究，地理学者通过引入耦合协调模型对两个或多个要素系統协调耦合的空间规律展开了丰富研究。如廖重斌[19]较早地根据离差系数原理构建了耦合协调模型，并以珠三角城市群为例验证了模型的科学性。随后，学者们利用该模型对城市或区域的经济与环境[20]、旅游与交通[21]、工业化与城镇化[22]等系统耦合协调的空间关系进行了全面研究。随着互联网经济时代的到来，耦合协调模型也被应用于评价信息化和区域经济的协调发展关系等[23-24]。在此基础上，张涛等[25]利用该模型对中国城市网络团购市场供需协调水平的空间特征进行了评价研究。综上可知，耦合协调模型的科学性被学界广泛认可和应用，且其适用于评价电子商务协调发展的空间规律。鉴于此，本文将以中国31个省域（港澳台除外）为例，基于耦合协调模型探讨电子商务与支撑环境协调发展的空间特征，并进一步量化分析其影响因素，进而提出优化建议。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

作为一种新兴商业市场，目前没有年鉴对电子商务数据进行统计与发布。在已有研究中，学者们对电子商务的研究数据多为自采数据或非官方渠道数据[9-12]，其综合性和代表性稍显不足，权威性也令人质疑。2016年5月，由清华大学、中央财经大学、中国社科院、商务部、阿里研究院等多个学术、政府和市场机构联合发布了《中国电子商务发展指数报告（2014～2015）》。这是中国首份由科研院所、政府结构和商业企业联合发布的权威报告，弥补了以往研究中数据权威性不足的缺陷，为电子商务发展研究提供了优质的数据支撑。鉴于此，本文以《中国电子商务发展指数报告（2014～2015）》为主要数据来源，获取了2015年中国31个省域电子商务发展的规模指数和支撑指数。其中，电子商务规模指数由各省份有电子商务活动企业数占全国有电子商务活动企业数比重、各省份网络零售额占全国网络零售额比重、各省份电子商务交易额占全国电子商务交易额比重、各省份网购人数占全国网购人数比重等4项指标复合评价而成；电子商务支撑指数由基础环境、人力资本环境、物流环境等3项指标复合评价而成。此外，本文还采用多元线性回归模型，探讨了中国电子商务市场耦合协调的影响因素。模型中涉及的指标数据均来源于国家统计局网站（http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=E0103）。

1.2 研究方法

1.2.1数据预处理

为保证数据指标的可比性，本文首先对31个省域电子商务规模指数和支撑指数进行标准化处理。根据所获取数据特征，本文选用离差标准化方法。计算公式如下：

1.2.2构建耦合协调评价模型

以各省域电子商务规模指数和支撑指数标准化后的结果为基础，构建两者的耦合协调评价模型。计算公式如下：

式中： X为各省域电子商务规模指数标准化后的数值，Y为各省域电子商务支撑指数标准化后的数值；C为耦合度；T为各省域电子商务规模与支撑环境的综合评价指数，α和β为待定系数。已有研究表明[16-18]，支撑环境是电子商务发展的前提条件，即支撑环境是电子商务发展的保障；同时，电子商务也会“倒逼”支撑环境随之发展。基于这一逻辑来看，电子商务对支撑环境的“倒逼”式刺激作用要小于支撑环境对电子商务的保障性促进作用。因此，本文选取α=0.6，β=0.4；D为耦合协调度。

1.2.3构建多元线性回归模型

为进一步探讨中国电子商务耦合协调发展的影响因素，本文尝试以电子商务发展的测度结果为因变量，其潜在的影响因素为自变量，构建多元线性回归模型。基本表达如下：

2 结果分析

2.1 中国电子商务市场规模和支撑环境的发展现状

将各省域电子商务规模指数标准化后的数值进行空间可视化表达，并根据数据特征作如下等级划定：0.00～0.11为极低规模区；0.11～0.27为较低规模区；0.27～0.64为较高规模区；0.64～1.00为极高规模区。结果表明（图1）：整体上，中国电子商务市场规模在空间上的发展极为不均衡。其中，中东部省域的电子商务市场规模的发展明显超前于西部省域，但西部也存在较高规模指数的省份。具体来看，广东省和江苏省为极高规模区，浙江省、山东省、北京市、四川省和上海市等5个省域为较高规模区，辽宁省、河北省、天津市、陕西省、山西省、河南省、安徽省、湖南省、湖北省、福建省和重庆市等11个省域为较低规模区，其余13个省域为极低规模区，且主要集中在西部地区。

将各省域电子商务支撑指数标准化后的数值进行空间可视化表达，根据数据特征作如下等级划定：0.00～0.03为极低支撑区；0.03～0.10为较低支撑区；0.10～0.23为较高支撑区；0.23～1.00为极高支撑区。结果表明（图2）：整体上，中国电子商务支撑环境在空间上的发展也极不均衡。其中，中东部省域的电子商务市场规模的发展同样明显超前于西部省域，但西部也存在较高规模指数的省份，如四川省和陕西省。具体来看，广东省、江苏省、浙江省、北京市和上海市等4个省域为极高支撑区，河北省、山东省、福建省、四川省、陕西省和湖北省等6个省域为较高支撑区，辽宁省、黑龙江省、吉林省、天津市、河南省、山西省、内蒙古自治区、安徽省、湖南省、江西省和重庆市等11个省域为较低支撑区，其余10个省域为极低支撑区，也同样集中在西部地区。

2.2 中国电子商务与支撑环境的耦合协调评价

利用公式（2）计算了中国各省域电子商务与支撑环境的耦合度，用于评价两系统的相互作用关系的强弱，并进行空间可视化表达。为便于进行分析，采用自然间断点分级法对评价结果作如下等级划定：0.00为极低耦合区；0.00～0.84为较低耦合区；0.84～0.94为较高耦合区；0.94～1.00为极高耦合区。结果表明（图3）：整体上，中国电子商务发展与支撑环境的耦合水平较高，且在空间上相对均衡，说明电子商务与支撑环境之间的确存在显著的相互作用关系。具体来看，吉林省、黑龙江省、内蒙古自治区、河北省、北京市、天津市、陕西省等17个省域为极高耦合区，说明这些省域电子商务与支撑环境之间存在高度关联。山东省、山西省、河南省、安徽省、新疆维吾尔自治区、重庆市、海南省和湖南省等8个省域为较高耦合区，说明电子商务与支撑环境之间存在较高关联。辽宁省、云南省、广西壮族自治区和甘肃省等4个省域为较低耦合区，说明电子商务与支撑环境之间存在较低关联。贵州省和西藏自治区两个省域为极低耦合区，说明电子商务与支撑环境之间存在极低关联。

基于公式（3）～（4）进一步计算了中国各省域电子商务与支撑环境的耦合协调度。参考廖重斌[19]均匀分布函数的划分方法，并结合计算结果，对评价结果作如下等级划定：0.00～0.25为严重失调区；0.25～0.50为中度失调区；0.50～0.75为中度协调区；0.75～1.00为高度协调区。结果表明（图4）：整体上，中国电子商务与支撑环境的耦合协调关系在空间上发展极为不均衡，耦合协调水平表现出了由东部沿海向西北内陆逐渐递减的空间渐变规律。具体来看，北京市、浙江省、江苏省和广东省等4个省域为高度协调区，山东省、四川省、上海市和福建省等4个省域为中度协调区，吉林省、辽宁省、河北省、天津市、陕西省、山西省、河南省、安徽省、湖南省、湖北省、江西省和重庆市等12省域为中度失调区，其余11个省域为严重失调区，且主要集中在西部地区。

为进一步明确中国电子商务与支撑环境之间耦合协调的空间特征，在对两者耦合协调度分析的基础上进行了热点分析（图5）[26]。热点分析的结果表明，中国电子商务与支撑环境间耦合协调度的热点区主要集中在环长三角的各个省份与直辖市，冷点区主要分布在西部偏于区域。具体来看，上海市、江苏省、福建省、安徽省、江西省和湖北省为99%水平下的显著热点区；江西省为95%水平下的显著热点区；河南省、山东省和湖南省为90%水平下的显著热点区；西藏自治区和四川省为95%水平下的显著冷点区；新疆维吾尔族自治区和青海省为90%水平下的显著冷点区；其余省份为非显著区。热点分析结果再一次说明，中国电子商务与支撑环境之间的耦合协调水平呈现出明显的等级特征。

为进一步明确中国电子商务与支撑环境之间的耦合协调关系特征，本文划分了各个省域的耦合协调类型。划分标准如下：当电子商务规模指数的标准化数值大于支撑指数的标准化数值时，定义为支撑环境滞后型；当电子商务规模指数的标准化数值小于支撑指数的标准化数值时，定义为电子商务滞后型；当电子商务规模指数的标准化数值等于支撑指数的标准化数值时，定义为同步发展型。结果表明（图6）：整体上，中国各个省域以支撑环境滞后型为主，少量省域为电子商务滞后型或同步发展型。这也是电子商务对支撑环境的“倒逼”式刺激作用小于支撑环境对电子商务的保障性促进作用的结果。具体来看，广東省为电子商务与支撑环境同步发展型省份，且两指数均为全国最高。黑龙江省、北京市、上海市、海南省和西藏自治区等5个省域为电子商务滞后型。其余25个省域为支撑环境滞后型。

2.3 中国电子商务耦合协调的影响因素

分析结果表明，中国电子商务与支撑环境的耦合协调水平在空间存在明显差异。因此，两者耦合协调的影响因素值得进一步探讨。相关研究表明，中国电子商务的发展受到人口规模、经济发展水平和受教育程度等因素的显著影响[9，27-28]。同时，电子商务的发展会促进支撑环境进一步改善。因此，上述因子也会对支撑环境产生潜在影响，进而可能对电子商务与支撑环境的协调发展产生影响。另外，有研究表明，支撑环境受到经济发展水平、居民收入与消费能力、城镇化水平、工业增加值、固定资产投资等因素的显著影响[29-31]。同时，支撑环境也会促进电子商务的进一步发展。因此，上述因子也会对电子商务的发展产生潜在影响，进而可能对电子商务与支撑环境的协调发展产生影响。参考上述研究，本文分别选取年末常住人口（万人）、城镇化率（%）、社会消费品零售总额（亿元）、居民人均可支配收入（元）、工业增加值（亿元）、全社会固定资产投资（亿元）、人均GDP（万元）和每十万人口高等学校平均在校生数（人）等8项指标作为中国电子商务耦合协调的潜在影响因素。

参考已有研究[9]，以潜在影响因素作为自变量，电子商务发展的评价结果（规模指数、支撑指数和耦合协调指数）作为因变量，采用逐步回归法构建了多元线性模型。同时，为避免多重共线性，本文对各个自变量进行自然对数处理。回归结果表明，三个模型的R2分别为0.667、0.675和0.807，调整后的R2分别为0.630、0.651和0.792，F值分别为18.031、29.017和49.958，显著性sig.均达到0.000。说明三个模型的回归优度较高。回归结果显示，居民的消费能力和收入水平是中国电子商务耦合协调发展的关键促进性因子。具体来看，社会消费品零售总额和居民人均可支配收入均对电子商务的规模指数具有显著的正向影响，标准化系数分别为0.504和0.647，显著水平均达到P<0.01，说明居民的收入水平与消费能力对电子商务的发展具有明显的促进作用。其次，居民人均可支配收入对支撑指数具有显著的正向影响，标准化系数为1.302，显著水平达到P<0.01，说明居民的收入水平對支撑环境的发展具有显著的促进作用。第三，社会消费品零售总额和居民人均可支配收入均对电子商务与支撑环境的协调耦合度具有显著的正向影响，标准化系数分别为0.488和0.540，显著水平均达到P<0.01，说明居民的收入水平与消费能力对电子商务的耦合协调发展具有明显的促进作用。

3 结论与讨论

基于中国31个省域分析了2015年电子商务与支撑环境之省域调关系，并尝试探讨了其影响因素。发现中国电子商务市场规模、支撑环境以及两者耦合协调的空间发展极不均衡，大体上表现出由东部沿海向西北内陆逐渐递减的空间渐变规律。中国大多数省域电子商务与支撑环境的耦合协调类型为支撑环境滞后型。另外，居民的收入水平与消费能力对电子商务的发展及其与支撑环境的协调发展具有明显的促进作用，且居民的收入水平对支撑环境的发展也具有明显的促进作用。由此可知，居民的消费能力和收入水平是中国电子商务耦合协调发展的关键促进性因子。

电子商务市场的快速兴起，引起了诸多领域学者的广泛关注。其中，基于地理学视角探讨电子商务的空间规律成为经济地理学的前沿问题[9-13， 32-37]。然而，关于电子商务市场发展的空间规律，地理学界尚未达成共识。其中，一部分学者认为，在发达地区，消费者具有年轻化、高收入与高消费等特点，更倾向进行网络购物，因此该地区的电子商务市场发展更好[34-35]，这一观点被学界称之为技术扩散假说（Innovation Diffusion Hypothesis）[32-33]。另外，也有学者持相反的观点：在欠发达地区，由于实体购物出行不便，消费者更倾向进行网络购物，因此该地区的电子市场发展更好[32， 36-37]，这一观点被学界称之为效率假说（Efficiency Hypothesis）[32-33]。本文结果表明，中国电子商务的市场规模在空间上表现出由东部沿海到西北内陆递减的等级式空间规律，且电子商务与支撑环境之间的耦合协调水平也表现出了同样的空间特征。另外，中国电子商务的发展受到了居民收入水平和消费能力的显著影响。由此来看，技术扩散假说更适用于解释中国电子商务的空间发展规律。当然，尽管本文结论不能为效率假说提供直接证据，但并不排除其仍具有合理性的可能。

中国大部分省域的电子商务发展受到了支撑环境滞后带来的显著约束，说明电子商务市场的发展超前于支撑环境的建设。因此，努力改善支撑环境是改善其耦合协调水平的关键。具体可从以下三个方面展开：第一，加快专业化人才的培养与引进。首先，尽快制定并实施一系列人才引进措施，吸引相关专业化人才就业；其次，联合地方高校和科研院所，开设电子商务发展与管理的相关课程与专业，培养专业化人才；另外，增加电子商务领域的科研经费，鼓励研究人员创新研发，并引导科研成果向相关产业领域积极转化。第二，着力建设和完善物流系统，为电子商务的线下运输提供保障。首先，增加物流园区等相关设施的用地规模，为物流园区的进一步扩张提供充足的用地空间；其次，通过制定和实施一系列招商引资政策，吸引物流公司进驻，构建更为完善的物流运输网络；此外，完善交通运输管理系统，特别为物流运输车辆制定一定的税收优惠政策，降低企业物流成本。第三，由地方政府牵头，联合电信运营企业，制定并实施合理的通信设施布局优化方案，提升互联网等相关设施的建设水平，确保互联网服务的全覆盖。

另外，黑龙江省、北京市、上海市、海南省和西藏自治区等5个省域为电子商务滞后型，说明支撑环境建设超前于电子商务市场的发展，电子商务市场仍有很大的发展空间。鉴于此，可从供给与需求两个方面加以改善。在供给方面：首先，鼓励和引导企业和零售商创建网络销售平台，打造地方、全国乃至世界范围内颇具影响力的电子商务服务品牌；其次，为企业和零售商提供更为专业化的实体基础设施保障，如道路、仓储、互联网设备等；此外，打造电子商务产业孵化基地，组建电子商务发展智库，为企业和零售市场提供更为合理精准的互联网营销方案。在需求方面：其一，以财政补贴的方式，在宽带安装和移动智能设备的购买上给予一定的优惠，提高互联网普及率，提升采购企业和消费个体网络使用技能；其二，普及电子商务发展的相关政策和知识，加大电子商务运营企业的宣传，提升配套服务（如网络金融等）的普及率，进一步刺激线上消费需求；其三，强化网络监管力度，努力营造安全的网络环境，积极提升电子商务交易产品品质，严厉打击假冒伪劣产品，坚决杜绝不良企业扰乱线上市场秩序，为采购企业和消费个体提供良好的消费环境。

此外，本文还存在两方面的不足。其一，虽然电子商务的兴起已有数年，但相关评估数据仅于近些年陆续公布，官方权威数据更难以获取。所以，目前无法基于长时间尺度对中国电子商务及其与支撑环境的协调发展进行评价，这也是其他相关研究面临的共同问题[9-12， 25]。因此，待条件成熟，从更长的时间尺度探讨电子商务发展议题是未来研究的重点。其二，本文以中国首份由科研院所、政府机构和商业企业联合发布的《中国电子商务发展指数报告（2014-2015）》作为数据来源，保证了所用数据的权威性，这是本文的优势。但报告仅以省域为尺度对中国电子商务发展进行了评估，造成了空间尺度较大的问题，这在今后研究中需要进一步精细化。

参考文献：

[1] 艾瑞网. 2016年中国移动电商行业研究报告[R]. 2017.

[2] 袁芯. EDI和电子商务在贸易方式重组中的应用[J]. 国际经贸探索，1995，（6）：71-73.

[3] 冯亚楠，刘丹. 中国跨境电子商务发展现状及创新路径[J]. 商业经济研究，2015（31）：78-80.

[4] 朱蔚青. 我国经济发展市场化与电子商务发展实证研究[J]. 商业经济研究，2017（3）：44-46.

[5] 唐静，陈志刚，陈逸. 电子商务发展对城市商服用地规模的影响：基于中国285个地级市的实证研究[J]. 城市发展研究，2017，24（2）：655-663.

[6] 武玥，王铸东，杨晓璇. 跨境电子商务发展趋势及对我国外贸转型升级的促进作用[J]. 商业经济研究，2015（23）：63-65.

[7] 韩春艳. 电子商务发展对我国外贸企业的影响及应对策略[J]. 价格月刊，2008（1）：71-73.

[8] 杨坚争，周涛，李庆子. 电子商务对经济增长作用的实证研究[J]. 世界经济研究，2011（10）：40-43.

[9] 浩飛龙，关皓明，王士君. 中国城市电子商务发展水平空间分布特征及影响因素[J]. 经济地理，2016，36（2）：1-10.

[10] 史坤博， 杨永春， 任强，等. 基于省会城市的中国体验性网络团购发展的空间格局与空间错位[J]. 地理科学进展，2015，34（6）：696-706.

[11] 汪明峰，卢姗. 网上零售企业的空间组织研究：以“当当网”为例[J]. 地理研究，2011，30（6）：965-976.

[12] 黄莹，甄峰，汪侠，等. 电子商务影响下的以南京主城区经济型连锁酒店空间组织与扩张研究[J]. 经济地理， 2012，32（10）：56-62.

[13] 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（6）：813-820.

[14] 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.

[15] 王艺明，陈文鹏，林玢. 电子商务时代的技术创新？人力资本与经济增长[J]. 南方经济，2006（7）：16-24.

[16] 张家瑾. 制约我国电子商务发展的物流瓶颈及对策[J]. 国际贸易问题，2001（8）：34-38.

[17] 赵国君，李辉. 电子商务对物流发展的影响[J]. 北京邮电大学学报：社会科学版，2003，5（2）：26-29.

[18] 佟喜彦. 电子商务下物流发展的对策研究[J]. 国际商务研究，2008，25（1）：67-71.

[19] 廖重斌. 环境与经济协调发展的定量评判及其分类体系：以珠江三角洲城市群为例[J]. 热带地理，1999，19（2）：171-177.

[20] 吴玉鸣，张燕. 中国区域经济增长与环境的耦合协调发展研究[J]. 资源科学，2008，30（1）：25-30.

[21] 余菲菲，胡文海，荣慧芳. 中小城市旅游经济与交通耦合协调发展研究：以池州市为例[J]. 地理科学，2015，35（9）：1116-1122.

[22] 张燕，吴玉鸣. 中国区域工业化与城市化的时空耦合协调机制分析[J]. 城市发展研究，2006，13（6）：46-51.

[23] 王瑜炜，秦辉. 中国信息化与新型工业化耦合格局及其变化机制分析[J]. 经济地理，2014，34（2）：93-100.

[24] 王冠孝，梁留科，李锋，等. 区域旅游业与信息化的耦合协调关系实证研究[J]. 自然资源学报，2016，31（8）：

1339-1350.

[25] 张涛， 史亚博， 史坤博. 中国城市网络团购市场供需协调性评价：基于30个省会城市的实证分析[J]. 世界地理研究，2016，25（2）：94-102.

[26] 尹鹏，陈才，梁振民，等. 吉林省新型城镇化格局的空间演变分析[J]. 世界地理研究，2015，24（3）：110-117.

[27] 汤英汉. 中国电子商务发展水平及空间分异[J]. 经济地理，2015，35（5）：9-14.

[28] 俞金国，王丽华，李娜，等. 电子商铺空间分布特征分析：来自淘宝网的实证[J]. 经济地理，2010，30（8）：

1248-1253.

[29] 李国旗，刘思婧.大城市物流需求变化的综合评价与规律研究：基于7个副省级城市的实证分析[J].经济地理，2013，33（8）：104-108.

[30] 贺玉德，马祖军.基于CRITIC-DEA的区域物流与区域经济协同发展模型及评价：以四川省为例[J]. 软科学，2015，

29（3）：102-106.

[31] 曾倩，张锦，陈义友， 等.区域物流资源配置的公平性与影响因素：以四川省为例[J].中国流通经济，2016，30（10）：31-37.

[32] Oort F V， Weltevreden J W J， Farag S， et al. E-shopping in the Netherlands： Does geography matter？[J] Environment & Planning B Planning & Design，2006，33（1）：59-74.

[33] Anderson W P， Chatterjee L， Lakshmanan T R. E-commerce， transportation， and economic geography[J]. Growth & Change，2003，34（4）：415-432.

[34] Huh W， Song Y. E-shopping and off-line delivery systems in Korea： Real space still matters[J]. Networks and communication studies，2006，20（3-4）：219-235.

[35] 汪明峰，盧姗，袁贺. 网上购物对不同区位消费者行为的影响： 市区和郊区的比较[J]. 城市规划，2013，37

（11）：84-88.

[36] Cao X， Chen Q， Choo S. Geographic distribution of e-shopping[J].Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board，2013，（2383）：18-26.

[37] Krizek K， Li Y， Handy S. Spatial attributes and patterns of use in household-related information and communications technology activity[J]. Transportation Research Record Journal of the Transportation

Research Board，2005，（1926）：252-259.