零售商业是社会商业的主体,也是城市商业网络的细胞。随着信息技术的发展和零售环境的变化,消费者的消费目的日趋多元化,消费行为不断异化,各种短时性、炫耀性和情感性等符号性消费层出不穷,多样的消费形成的零售新业态也不断涌现[1,2]。在信息技术发展、消费升级等多因素驱动下,中国零售业正迎来新的转变时机,形成“线上+线下+物流”深度融合的“新零售”[3]。新零售是依托互联网、人工智能等新技术、打通线上线下多渠道、以需求数据指导供给的新型业态。互联网等新技术的应用打破零售业以往的时空边界,让零售以一种全新的面貌与消费者接触,消费者随时都可以在最短时间内获取自己所需要的服务[4]。2016年11月,国务院办公厅针对零售行业发展转型提出《关于推动实体零售创新转型的意见》,分别从零售业的发展方式、组织结构、跨界融合等多个方面为新零售的发展指明了方向,通过线上与线下融合的形式,融入云计算、大数据等创新技术,提高零售效率,升级零售服务水平和质量。
相对于城市中的传统零售,电子零售在出现之初表现为一种新颖的商业景观,这种实体兼网售的线上与线下结合的零售模式,又称“水泥+鼠标”(bricks and clicks)模式[5,6]。电子零售与新零售有一定的差异,但是电子零售是较为接近新零售的零售业态,新零售在“水泥”“鼠标”的基础上又增加了“大数据”支撑。在城市和经济地理学研究中商业区位研究一直是核心问题之一。目前传统零售、电子零售和正在发展的新零售研究主要基于3个尺度。传统零售的研究以中心地理论、商业设施选址模型、零售引力模型等作为理论支撑。宏观尺度上,学者们研究了跨国零售企业沃尔玛、家乐福及星巴克在中国的区位选择和扩散机制[7,8],以及本土零售企业永辉超市在全国的空间扩张与空间组织[9]。基于中观城市尺度的研究成果非常丰富,研究涉及对上海、北京等城市商业中心的扩张特征、等级体系与区位选择影响因素的讨论[10,11,12],以及基于POI大数据对广州和长春等城市零售商业的空间结构、行业差异与集聚特征的分析[13,14,15]。微观尺度上,学者们在城市层面对首尔咖啡零售行业的先行者与竞争者不同的区位模式和特殊的区位选址策略进行了比较[16],也对肯德基、7-11便利店、苏果超市和星巴克咖啡在城市内部的空间布局、区位选择及居民消费行为特征进行了研究[17,18,19,20,21]。
关于电子零售的研究,主要涉及互联网零售对零售业布局及区位选址的影响、电子零售空间扩散过程及其对城市空间结构的影响,以及互联网零售对购物、出行等行为的影响。在零售业布局及区位选址的影响上,电子零售商可以通过管理客户消费信息以降低配送时间和运输成本[22],城市内部电子零售商业可能对传统零售空间的影响会比较显著[6],电子零售正在把零售从传统购物中心分散出来,小型零售中心的地位正不断上升,电子零售将推动现有购物体系产生变革[23]。在空间扩散与组织变迁方面,Anderson等[24]提出了创新扩散假说和效率假说;Farag等[25]认为创新扩散假设和效率假设在电子商务扩散中并存;Weltevreden等[26]认为地理位置在电子零售发展扩散中起重要的作用,更倾向于创新扩散理论;而史坤博等[27]则认为电子商务总体呈现“逆等级”式的分布格局。在互联网零售对购物、出行等行为的影响上,研究者基于时间与空间关系置换的角度,提出网上购物与实体零售之间的关系主要有替代、补充和中立等[28,29],部分学者认为互联网购物的应用,使得消费者减少了购物出行数量和距离[30,31]。当然,也有许多学者认为购物是人们社会交往和消遣休闲的一种方式,这种社交需求是网上购物所不能替代的[32,33],还有人认为两者之间并不存在直接的关系[34]。
随着信息化、智能化社会的到来,新零售这一新兴业态已经开始融入我们生活。2017年,盒马鲜生、瑞幸咖啡(Luckin Coffee)等品牌新零售相继出现,逐步成为一股不可小觑的力量,影响着居民生活方式及城市空间组织的演变。通过对文献的分析可知,当前传统零售的研究非常丰富,关于新零售的区位偏好、布局形态,以及选址原因尚缺少较为细致的研究。星巴克咖啡作为传统零售的代表,致力于打造“第三空间”,专注体验消费;而异军突起的新零售瑞幸咖啡,主打配送,门店极不起眼,两者的区位选址和分布特征具有极大的反差。上海是全国新零售规模和发展水平最高的城市,本文基于上海瑞幸和星巴克的POI数据,对城市内部的新零售与传统零售空间布局特征,以及区位选择因素展开对比,以探究新零售的空间组织与区位要素。期望对新零售的科学认识提供一定理论贡献,为城市内部商业空间结构的发展优化与新零售企业的选址策略提供科学依据。
1 数据来源与方法
1.1 数据来源
本文所使用的数据主要包括2018年上海市瑞幸与星巴克门店POI数据,数据来自2家零售商的官方APP,通过地理编码得到241家瑞幸门店和638家星巴克门店点数据。星巴克是全球最大的咖啡连锁品牌,于1999年1月进入中国市场,星巴克的品牌优势源于其线下门店的优质体验和品牌文化,“体验型消费+文化产品”是星巴克的主要卖点,其打造的工作、家庭之外的“第三空间”受到消费者的推崇。瑞幸咖啡是互联网风口上迅速崛起的新零售咖啡品牌,已在全国范围内开出逾2000家门店,成为仅次于星巴克的咖啡零售品牌,并于2019年5月在美国纳斯达克挂牌上市。瑞幸咖啡的主要消费场景以外送和自提为主,以高性价比改变咖啡消费观念,以新零售模式改变咖啡消费体验,提出通过外卖形式让消费者时刻都能享用咖啡,实现咖啡消费的“无限场景”。社会经济数据方面,商业设施数据来源于高德地图POI数据,地铁人流量数据来源于上海地铁官方网站发布数据,地租数据来源于安居客官方网站,常住人口数据来源于第六次人口普查数据。上海市街道尺度地图数据通过矢量化获得,包括214个乡镇和街道。
1.2 研究方法
1.2.1 最近邻指数
平均最近邻指数用于测量每个要素的质心与其最近邻要素的质心位置之间的距离,然后计算所有这些最近邻距离的平均值,通过平均的实际观测距离与平均预期距离之比得到平均最近邻指数。如果指数小于1,则表现的模式为聚集;如果指数等于1,表现的模式为随机;如果指数大于1,表现的模式趋向于扩散。计算公式如下:
式中:ANN为最近邻指数;
1.2.2 核密度分析
核密度分析用于计算每个输出栅格像元邻域内的兴趣要素的密度,通过判定密度值的高低可以得到兴趣要素的空间集聚特征。门店数据属于点类兴趣要素,因此,本文采用适合点要素的分析方法,根据点要素属性计算每个输出栅格像元周围的点要素的密度,每个点上方均覆盖着一个平滑曲面。核密度高值区域指示门店存在空间聚集分布特征。
采用四次多项式核函数来估计,设p处的密度为
式中:p为待估计点的位置;pi为落在以p为圆心、h为半径的圆形范围内第i个门店的位置;h代表步长,即以p为源点的曲面在空间上延展的宽度。
2 空间分布与集聚特征
2.1 市域内空间分布特征
瑞幸与星巴克门店在上海市域内分布具有扩散特征。为了对比瑞幸与星巴克在上海市域各圈层的分布规律,首先以位于黄浦区的市政府为中心,向外每5 km进行缓冲区分析,同时,对每1 km的圈层门店数量进行统计。如图1所示,星巴克门店基本分布在60 km范围内,而瑞幸咖啡基本分布在35 km范围内,覆盖面相对较小,这种差距可能是由于发展阶段不同,但也有可能是销售理念的差异导致。星巴克与瑞幸门店均主要分布在上海市外环线内的市域范围中,这主要是由于中心城区涵盖了上海市大部分商业、办公等各类设施和消费人群,消费需求较为活跃。因此,传统零售和新零售均选取城市中心区域开设门店以接近消费者。
图1
图1
瑞幸与星巴克门店分布与缓冲区
Fig.1
Distribution of Starbucks and Luckin Coffee stores and buffers of the city center
从市中心向外每1 km做缓冲区,并统计每个1 km圆环内门店数量和密度,最终共形成20个同心圆,由于20 km外门店数量占比较小,故不进行比较分析。从距市中心不同距离的门店数量(图1b)和门店密度(图1c)来看,星巴克门店的分布具有更强的传统零售业分布特征,中心—外围模式非常显著,距市中心8 km以外的外围地区门店数量急剧下降。在门店密度方面,星巴克在距市中心5 km的范围,门店密度急剧下降,成为一个重要的拐点,7 km外每1 km2的门店数量不足1家。从门店数量和密度分布两方面来看,传统零售星巴克非常符合中心地理论,具有中心—外围特征,选址策略更偏向于地租高、交通便捷的城市核心商圈或高档写字楼等区域,以接近商务人士、白领、学生等目标消费群体,这也是传统零售的典型选址特征。瑞幸的门店数量和门店密度均小于星巴克,在中心向外围的扩散过程中,在数量和密度方面,其下降的速率都比较低,在距市中心10 km范围内,分布了大量的门店,且从数量上看差距较小,均有20家左右的门店,分布较星巴克更为均质。这与新零售的发展特征紧密相关,也和瑞幸正处于发展的扩张阶段有关,瑞幸的门店在后台数据分析和前端物流配送的支撑下,均匀分布有利于提供更优质的配送和服务,也可以帮助瑞幸更好地扩张市场。
总体而言,星巴克与瑞幸的门店布局存在一致性,都具有较强的中心指向性,同时也有差异;作为新零售的代表,瑞幸的分布更为均质,对于城市中心区位的要求不如传统零售强烈。
2.2 市域内空间集聚特征
在分析分布特征后,进一步探究市域内星巴克与瑞幸门店的空间集聚特征。首先对2类门店的最邻近指数进行计算(表1),可见,2类门店的最邻近指数都小于1,分别为0.4510和0.2878,均指示空间分布有集聚特征。当最邻近指数小于1时,数值越接近于0越集聚,所以从全局来观察星巴克集中程度略低于瑞幸咖啡。星巴克的分布范围在60 km,整体上要大于瑞幸的35 km,且在35 km以外的外围区域门店分布数量极少,这导致了星巴克在整体上的空间最邻近指数大于瑞幸,集聚状况上不如瑞幸。
表1 星巴克和瑞幸咖啡最邻近指数
Tab.1
| 项目 | 星巴克 | 瑞幸 |
|---|---|---|
| 观测平均距离/m | 733.8976 | 762.7283 |
| 期望平均距离/m | 1627.0281 | 2649.3356 |
| 最近邻指数 | 0.4510 | 0.2878 |
| Z得分 | -26.5461 | -21.1487 |
| P值 | <0.01 | <0.01 |
为深入讨论星巴克和瑞幸咖啡门店的空间分布规律,以1350 m为搜索半径,像元大小20 m,进行核密度分析,分别得到星巴克(图2)和瑞幸(图3)的核密度图。分析图2发现,星巴克的核密度高值区主要分布在内环线以内,呈现带状结构,在内环线与外环线之间有部分核密度次高值区,分布较为松散。星巴克门店核密度高值分布区与上海市各级商业中心重叠度较高,徐家汇、淮海路和南京路等高等级商圈与条带状高值中心高度吻合。外围的点状次高值中心也与各区级商业中心高度吻合。除此之外,还有其他的小型商业中心呈现出集聚状态,但集聚的规模远不如外环以内的商业中心。根据上述特征可以发现,星巴克门店的区位选择更加趋向单中心模式,总体上呈现单中心集聚的特征。
图2
分析图3可知,瑞幸的核密度高值分布较为分散,并未形成高值连片区,由于瑞幸门店总量远少于星巴克,故瑞幸的核密度总体低于星巴克。瑞幸门店存在3个核密度高值中心,位于徐家汇、淮海中路和南京西路3个商业中心附近。次级核密度高值区也基本位于外环以内,同样是以单个高值区的状态分散分布。这种空间分布特征,也支撑了缓冲区分析中瑞幸门店在各圈层分布较均匀的分析结果。通过比较可知,瑞幸门店的高值分布区与各级商业中心存在错位,重叠程度较低,避开商业中心,虽然不利于提高知名度,但这样可以大大降低租金成本。同时,瑞幸咖啡门店在区位选择上呈网状铺开,形成多中心分散的布局特征,既降低配送时间,也降低了自身的配送成本。
图3
综上可知,核密度分析并未验证瑞幸咖啡分布更集聚的现象;相反,在局部上看,星巴克的分布更加聚集,尤其是在城市的中心区域,瑞幸咖啡的分布反而比较均质化,不具有聚集的特征。这种相左的结果可能是由于星巴克门店分布范围比瑞幸咖啡几乎大1倍,最近邻指数的全局分析的尺度问题导致了和核密度的局部分析不同的结果。
3 区位选择的影响因素
在空间分析的基础上,以上海市各街道门店数量为因变量进行区位选择的影响因素分析,在综合已有文献关于商业选址影响因素研究的基础上,选择市场需求、商务活动水平、地租水平3个准则层指标作为自变量进行分析。采用街道内人口密度和地铁站人流量表征市场需求,基于街道人口数据的可获取性和稳健性,人口密度采用2010年第六次人口普查街道常住人口数据计算;商务活动采用研究区域内商场密度、写字楼密度进行表征;地租水平采用研究区内商铺租金、写字楼租金水平表征(表2)。通过以上指标,探究零售业布局的区位选择因素。由于人口密度与地铁站人流量值的标准差较大,对这2项取对数处理。
表2 回归模型指标选取
Tab.2
| 准则层 | 指标层 | 来源 |
|---|---|---|
| 市场需求 | 人口密度(POPD) | 第六次人口普查 |
| 地铁站人流量(SUBWPD) | 上海地铁 | |
| 商务活动集聚 | 商场密度(MALLD) | 高德地图 |
| 写字楼密度(OFFD) | 高德地图 | |
| 地租水平 | 商铺租金(MALLR) | 安居客 |
| 写字楼租金(OFFR) | 安居客 |
本文采用最小二乘法(OLS)模型与空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)进行模型拟合(表3)。对比OLS模型回归结果可知,对星巴克和瑞幸的拟合均显著,R2值分别为0.7745和0.5169,OLS模型在一定程度上反映了各因素与门店数量的关系。由于零售业的发展具有空间自相关,瑞幸和星巴克的空间依赖性检验LM项均在0.01的水平显著,所以使用SLM和SEM模型进行拟合,通过综合比较R2、log likelihood、AIC和SC的大小可知,在3个模型中,星巴克在SLM模型中拟合更优,而瑞幸在SEM模型中拟合效果更佳。因此,分别采用不同的模型对星巴克和瑞幸门店空间选址机制进行分析。
表3 回归结果
Tab.3
| 变量 | 星巴克 | 瑞幸 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| OLS | SLM | SEM | OLS | SLM | SEM | |
| 常数 | 0.1234 | 0.1471 | 0.0944 | -0.1102 | -0.1298 | -0.0852 |
| ln POPD | -0.0278 | -0.0308 | -0.0244 | 0.0113 | 0.0142 | 0.0084 |
| ln SUBWPD | 0.0043 | 0.0069 | 0.0049 | 0.0120* | 0.0117* | 0.0018** |
| MALLD | 0.1897*** | 0.1744*** | 0.1958*** | 0.0509* | 0.0472* | 0.0123 |
| OFFD | 0.0799*** | 0.0714*** | 0.0783*** | 0.0246*** | 0.0291*** | 0.0285*** |
| MALLR | -0.0035 | -0.0055 | -0.0025 | -0.0111** | -0.0102* | -0.0135*** |
| OFFR | 0.0426 | 0.0261 | 0.0426 | 0.0243 | 0.0183* | 0.0243 |
| λ | — | 0.1548** | — | — | -0.2259** | — |
| ρ | — | — | 0.1393 | — | — | -0.5359*** |
| R2 | 0.7745 | 0.7788 | 0.7767 | 0.5169 | 0.5293 | 0.5721 |
| 调整R2 | 0.7679 | — | — | 0.5029 | — | — |
| log likelihood | -203.606 | -201.969 | -202.8989 | -85.5615 | -83.6897 | -77.5619 |
| AIC | 421.211 | 419.939 | 419.798 | 185.123 | 183.379 | 169.124 |
| SC | 444.773 | 446.867 | 443.36 | 208.685 | 210.307 | 192.686 |
注:***、**、*分别表示在0.01、0.05、0.1的水平上显著;“—”表示此项未检验。
(1) 分析对星巴克门店区位选择因素发现,商场密度与写字楼密度的系数较大,两者均通过0.01显著性检验,这意味着商场和办公较为密集的区域是影响星巴克门店布局的重要因素。商场密度的回归系数为0.1744,是最大的系数,说明星巴克非常依赖于向商业中心和商业密集区布局,这符合传统零售业布局的原则,城市中心的商业黄金地带往往是其希望布局的场景。例如南京东路、南京西路、淮海中路等区域,这些区域人流量大,消费人群多,是最为理想的传统商业布局区位。办公楼密度的回归系数为0.0714,较商业密度的回归系数小,也是影响星巴克门店布局的显著因素,但重要性不如商业密度,办公楼中有大量的咖啡消费群体,星巴克门店的布局也照顾到这一部分消费人群的消费需求,只是星巴克门店对商务办公中心的依赖性明显不如商业中心强烈。
在市场需求方面,街道人口密度与地铁站人流量的回归系数均不显著。人口密度与星巴克门店分布呈现负相关关系,地铁人流量方面呈正相关关系。人口密度及地铁站人流量可以侧面反映街道内的消费需求,尤其是地铁站人流量,很大程度上表征了消费群体的数量和活跃度,如白领、游客等消费群体。在地租水平方面,商铺租金和写字楼租金水平的系数不显著,写字楼租金系数为正,商铺租金系数为负。一般来讲,商铺租金与传统零售业布局呈正相关关系,特别是星巴克这种主打场景消费的零售店,更是会选择高地租高消费的区域,但由于回归系数不显著,星巴克与商铺租金之间的关系仍有待进一步探索。写字楼租金对其门店分布有正向影响,但回归结果不显著,咖啡的一个较大的消费群体是消费能力较高的写字楼白领,星巴克作为主营线下门店的品牌,其营造的“第三空间”是较多白领工作、交流、休息的理想场所,邻近写字楼的消费群体是其重要的选址策略。
(2) 瑞幸门店的区位选择因素表明,写字楼密度的系数最大,为0.0285,且在0.01的水平上显著,在所有因子中系数较高。这反映出写字楼是瑞幸咖啡较为主要的布局场景。瑞幸咖啡作为新零售的代表,其门店通常不大,外卖配送是其主要的消费形式。这种即点即走或即点即送的消费理念,非常符合上班一族、商务人士等群体的消费观,所以瑞幸门店与写字楼联系度较高,因此,选址于高端写字楼群不仅更精准贴近消费者,另一方面也避开星巴克等咖啡品牌的布局的高值区,与星巴克错位发展。商铺租金的系数为-0.0135,且在0.01的水平上显著。商铺租金与瑞幸门店布局为负向联系,传统的零售行业偏好租金高的商业中心地带,但是瑞幸咖啡作为新零售的代表,在大数据和大物流的支撑下,外卖配送与到店自取是瑞幸的主要服务形式,在此情况下,商业黄金地段并非其主要布局对象;相反,避开商业中心地带可以降低经营成本,提高产品的竞争优势。地铁站人流量的回归系数为0.0018,在0.05的水平上显著,是影响瑞幸门店布局的显著因素,但回归系数较写字楼密度的回归系数小,重要性不如写字楼密度,地铁站附近人流量大,可见,对瑞幸咖啡而言,在地铁站附近开设门店不仅有助于其接近消费群体和提升销售业绩,更有助于提高知名度,尤其是对于瑞幸这种初创企业,增加受众范围也是商业扩展中重要的内容。
商场密度、人口密度、写字楼租金的回归系数均较小,且对瑞幸咖啡的门店分布具有正向影响,但结果并不显著。高商业密度区作为传统零售竞相追逐的区域,在新零售瑞幸的门店分布上影响并不显著,这也说明了由于技术革新和发展理念不同,新零售在一定程度上对传统的零售业选址要素有一定的改变。人口密度越高,区域内的各种消费需求越多,一般来说,人口密度高的地区更能吸引各种商业的布局。写字楼租金对瑞幸门店布局存在正向影响,写字楼租金表征着商务等级,商务等级高的区域更倾向于消费咖啡产品。由于回归结果并不显著,所以,商场密度、人口密度和写字楼租金对瑞幸门店布局的影响还需继续探讨。
综上所述,通过对区位选择因素的分析可知,影响星巴克选址的最重要因素是商场密度,因为传统零售对商场密度最为依赖;其次为写字楼密度,人口密度和地铁站人流量等也都是影响传统零售发展重要因素。瑞幸咖啡的门店则主要偏好商务办公中心区,影响选址最重要的因素是写字楼密度,但地租对瑞幸咖啡的影响显著为负,这表明新零售瑞幸咖啡显著偏好商务办公中心区域,而非商业中心区域。
4 结论与讨论
4.1 结论
本文基于上海市瑞幸咖啡和星巴克咖啡的门店点数据,对城市内部的新零售与传统零售空间布局特征及选址因素展开研究,得到以下结论:
(1) 星巴克和瑞幸咖啡门店在市域尺度上的空间分布明显具有中心指向性,门店主要分布在上海市外环线以内区域,但中心城区瑞幸的门店数量和门店密度在向外围的扩散过程中,其下降的速率都比较低,瑞幸的门店分布在各圈层较为均质。作为新零售的代表,瑞幸的中心—外围分布的细微特征明显区别于传统零售星巴克,对于城市中心区位的要求不如传统零售强烈。
(2) 空间最近邻指数从全局的分析结果显示,瑞幸咖啡分布更加聚集,而核密度的局部分析显示星巴克的分布更加聚集,尤其是在城市的中心区域,瑞幸咖啡在内环以内的聚集特征远不如星巴克。综合分析得出,星巴克在全局上呈现单中心集聚特征,新零售瑞幸则呈现多中心分散特征,分布更为分散。
(3) 从选址因素上看,影响星巴克选址的最重要因素是商场密度,其次为写字楼密度等因素。传统零售星巴克对商场密度有显著依赖,具有较强的商业中心偏好。影响新零售瑞幸咖啡选址最重要的因素是写字楼密度,地租对瑞幸咖啡的影响显著为负,新零售瑞幸咖啡具有商务办公中心偏好。
4.2 讨论
随着大数据和人工智能的发展,社会经济的各个方面都打上了“互联网+”和大数据驱动的烙印,零售商业是各种经济活动中较早运用互联网和大数据的业态,互联网、大数据、物流等共同改变了零售业的面貌,新零售这种商业业态正逐渐融入我们生活的方方面面。虽然新零售在大尺度上具有中心指向,但具体的布局与选址环节,与传统零售还存在很大的差异[6]。新零售对城市中心区域的依赖远不如传统零售商业,且分布更加均质化[23],地理中心性的地位在一定程度上开始让位于物流中心性,零售业的空间约束也在不断变小,新零售开始具有“无限场景”的特征,这些布局特征一定程度上是技术革命对中心地理论在零售业分析上的修正。传统零售偏好地价高、人流量大的商业中心或商业综合体布局,但新零售似乎对商业中心并未表现出特别强烈的偏好,反而对商务办公中心有更大的偏好,这种与以往选址策略具有不同侧重的因素,不仅仅是信息技术对零售业区位选择策略带来的改变,也是新零售时代经营理念和服务理念的改变导致的零售选址策略变革[16]。
本文使用上海瑞幸和星巴克门店点数据,对新零售空间分布特征及新零售的选址要素进行了分析。瑞幸受制于目前所处的发展阶段,其门店数量不及星巴克的一半,分布范围远不如星巴克广泛,在关于空间布局的分析中,可能存在一定的不足。同时,本文在研究时,将星巴克作为一个传统零售的代表,但事实上,星巴克也在进行“互联网+”转型,也在拥抱互联网和大数据,这种传统零售转型过程中所发生的一系列转变,也是零售商业研究应该关注的问题。随着零售业的进一步发展,仍需要对新零售和传统零售进行持续的观察和深入的研究。
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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。
Innovation diffusion hypojournal or efficiency hypojournal: Spatial penetration of online-to-offline e-commerce in China based on Meituan.com
网上购物对城市零售业空间的影响: 以书店为例
[J].
The impact of online shopping on urban retail space: A case study of book store
网上购物对个人出行与城市零售空间影响的研究进展及启示
[J].
DOI:10.11820/dlkxjz.2015.01.006
URL
[本文引用: 1]
随着互联网的快速发展和普及,网上购物因其巨大的经济潜力已经成为ICT 应用的核心领域之一。网上购物指的是通过互联网搜索或购买商品和服务的活动,网上购物作为一种新的购物渠道和媒介,与城市传统零售业在竞争的同时又相互补充,重新塑造人们的购物行为和零售业运行模式,进而改变着城市传统零售业布局和土地利用格局。本文重点梳理国内外近20 年来地理学界关于网上购物、出行和城市零售空间的研究内容。网上购物和出行的关系包括替代、补充、修正、中立4 个方面。网上购物对城市零售空间的影响包括:①扩大化和碎片化活动空间;②不同等级零售空间受网购影响差异显著,向虚实融合的零售空间转化;③线上线下零售活动向与其他空间渗透和融合,促进传统零售空间转型。研究结论可为消费者出行优化和城市传统零售业发展转型提供借鉴。
Research review of online shopping impact on personal travel and urban retail space and implications
南京市居民网络消费的影响因素及空间特征
[J].
DOI:10.11821/dlyj201402008
URL
[本文引用: 1]
在互联网络和信息技术的影响下，网上购物、团购等基于电子商务平台的网络消费方式得到极大发展，网络消费逐渐成为城市居民消费选择的重要方式，网络消费市场得到了较快的发展。同时，由于居民社会阶层的差别及相应居住空间的分异，导致网络消费呈现出不同的空间特征，并且对实体空间产生不同程度的影响。通过对南京居民网络消费情况的问卷调查，分析个人社会经济属性、住房状况、交通方式以及移动网络使用等体现居民社会阶层状况的要素对居民网络消费选择的影响，进而分析居民网络消费的空间分布特征，研究城市不同空间的网络消费构成和网络消费商品类型特征，在此基础上分析不同空间网络消费对交通出行和实体商业空间结构的影响程度。
Study on the influencing factors and spatial characteristics of residents' online consumption in Nanjing
Measuring the spatial vulnerability of retail centres to online consumption through a framework of e-resilience
[J].
Consumer mobility in the Scottish isles: The impact of internet adoption upon retail travel patterns
[J].DOI:10.1016/j.tra.2013.11.012 URL [本文引用: 1]
行动者网络视角下批发市场新电商模式
[J].
DOI:10.18306/dlkxjz.2018.07.011
URL
[本文引用: 1]
在电商兴起和旧城更新的背景下,传统批发市场出现衰退趋势,亟需转型升级。本文在梳理广州市一德路海味干货市场转型历史的基础上,得出市场近年经历了由衰退到出现电商再到综合升级的初步判断,并构建了一德市场电商化的行动者网络模型探讨转型机制和效应。通过深入的现场调查,详尽分析人类行动者如商、客、政府和非人类行动者如海味干货商品、网络在电商化过程中的作用,得出具体的转型新模式。研究表明：①传统批发市场经过电商化转型,不会走向单一电商化或地理空间无用化的极端,而是出现综合多样的业态形式,如电商和实体、批发和零售4种类型的交叉组合;②在引发传统批发市场转型的多元行动者力量中,非人类主体如商品和网络发挥着巨大的作用,如商品的客观特性阻碍着地理空间的消除,而网络引发人们对空间重要性的重新权衡和促进对实物商品的升级改造。
New models of e-commerce in wholesale market from the perspective of actor-network theory
Shopping online and/or in-store? A structural equation model of the relationships between e-shopping and in-store shopping
[J].DOI:10.1016/j.tra.2006.02.003 URL [本文引用: 1]
