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        基于Logistic回歸模型的我國網(wǎng)絡(luò)購物發(fā)展研究

        2017-11-04 08:05:39占正國
        市場周刊 2017年9期
        關(guān)鍵詞:網(wǎng)購購物規(guī)模

        劉 博,占正國

        基于Logistic回歸模型的我國網(wǎng)絡(luò)購物發(fā)展研究

        劉 博,占正國

        2008年以來,隨著我國居民收入的增加以及互聯(lián)網(wǎng)購物平臺的完善,國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)購物出現(xiàn)井噴式增長,線上交易在整個社會消費品零售份額中所占的比例不斷提高,網(wǎng)購購物對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。依據(jù)中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的中國網(wǎng)民人數(shù)和網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模數(shù)據(jù),利用生物學(xué)上的Logistic增長曲線建立回歸模型,研究我國網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展階段,分析發(fā)展規(guī)模,并預(yù)測網(wǎng)購市場的增速以及到達(dá)拐點的時間。

        網(wǎng)絡(luò)購物;Logistic曲線;交易規(guī)模

        互聯(lián)網(wǎng)購物(以下簡稱網(wǎng)購)是指通過互聯(lián)網(wǎng)段締結(jié)的商品和服務(wù)交易活動,主要是指在企業(yè)與個人(B2C)和個人與個人(C2C)之間的交易活動。由于線上交易具有交易價格低廉、商品種類豐富、不受時間和地域限制等優(yōu)勢,,所以受到消費者的普遍歡迎。

        剛剛過去的“雙十一購物狂歡節(jié)”再次刷新了中國網(wǎng)絡(luò)購物的歷史,根據(jù)阿里巴巴公布的實時數(shù)據(jù),截至11日24時,2016天貓雙11全球狂歡節(jié)總交易額超1207億,較去年同期增長294.83億,增長率達(dá)到32.32%。由此可以看出,我國網(wǎng)購交易的增長速度非常驚人,交易量也迅速增加,網(wǎng)購交易占整個社會消費品零售總額的比例不斷提高。

        一直以來網(wǎng)購的重要性以及網(wǎng)購模式的創(chuàng)新是國內(nèi)外研究的主流,對網(wǎng)購未來增速以及發(fā)展階段研究還比較缺乏。作為消費的重要組成部分,中國網(wǎng)購市場有什么樣的發(fā)展規(guī)律?網(wǎng)購能否完全取代實體店交易?網(wǎng)購未來又會有怎樣的發(fā)展趨勢?這些是在研究中所要重點關(guān)注的問題。

        一、模型

        將logistic曲線應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)方面的研究最早可以追溯到20世紀(jì)90年代,Vijal Gurbaxanl(1990)運用創(chuàng)新擴(kuò)散理論研究了計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的成長過程,得出了logistic模型能更加充分地描述網(wǎng)絡(luò)的成長。劉向暉(2003)建立了互聯(lián)網(wǎng)用戶的logistic模型,認(rèn)為logistic模型適用于研究中國互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。劉華楠(2015)運用logistic回歸模型研究網(wǎng)購水產(chǎn)品的意向,但是總體的預(yù)測率較低,模型的擬合優(yōu)度較差。周秀榮(2016)通過利用快遞包裹的數(shù)量來建立logistic模型,研究中國網(wǎng)民人數(shù)與線上交易的關(guān)系。

        Logistic曲線又被稱為“S曲線”,最早是由生物學(xué)家P.F.Verhulst于1845年提出,主要用于研究人口增長,但一直不受學(xué)界重視,直到20世紀(jì)20年代才被重新發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用。由于Logistic曲線呈S形,能很好地描述增長現(xiàn)象,因此在醫(yī)學(xué)、化學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。

        (一)Logistic曲線的方程

        在方程(1)、(2)中,y是生物量(biomass)、生長量(growth)或其它待測指標(biāo);t為時間序列;r被稱為瞬時增長率(instantaneous growth rate)或內(nèi)稟自然增長率;K是容納量(carrying capacity)或環(huán)境負(fù)載力;r和K均是常數(shù);a是積分常數(shù);e是自然對數(shù)底。

        (二)Logistic曲線的圖形及時點

        對方程(1)求一階導(dǎo)數(shù)并令其等于0,可以得到:

        該點為logistic長曲線唯一的極大值點,其含義為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展或生物繁殖最快,達(dá)到高峰期。

        圖1 logistic曲線圖

        對方程(1)求二階導(dǎo)數(shù)并令其等于0,可以得到:

        t1和t2是增長曲線的兩個拐點。

        這三個點分別對應(yīng)著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展或生物繁殖的三個階段:漸增期,快增期,慢增期

        二、數(shù)據(jù)測算與求解

        利用中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心每年所發(fā)布的《中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報告》和《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》,收集了自2007年至2015年中國網(wǎng)民人數(shù)和網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模的歷史數(shù)據(jù)。

        表1 2007—2015年中國網(wǎng)民人數(shù)和網(wǎng)購交易金額(億)

        Logistic模型的建立以具有傳染效應(yīng)的種群為基礎(chǔ),種群中已經(jīng)使用新技術(shù)的會影響未使用者。已經(jīng)使用互聯(lián)網(wǎng)平臺進(jìn)行購物的人帶動新購物者使用網(wǎng)絡(luò)平臺成為這個群體的重要特征。因此可以假設(shè)中國網(wǎng)購交易規(guī)模遵循logistic模型。運用SPSS22進(jìn)行相關(guān)分析,得到二者的Pearson相關(guān)性為0.874,在置信度(雙測)為0.01時,相關(guān)性是顯著的,說明中國網(wǎng)民人數(shù)對中國網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模有著非常重要的影響。

        利用網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模數(shù)據(jù),采用Logistic方程中的“拐點法”確定K的值,經(jīng)計算得到K值為58174億元。運用SPSS中的曲線回歸計算得到b0=0.003,b1=0.524,求解可得r=lnb1=-0.646263595,B=K*b0=174.522所以logistic方程為:

        一般使用判定系數(shù)來考察模型的擬合優(yōu)劣,求得模型的判定系數(shù)R2=0.996,調(diào)整的判定系數(shù)R2=0.995,由圖1可見,回歸方程能夠較好地擬合實際觀測值。

        圖2 logistic曲線擬合圖

        利用(3)式和(4)式可得 t1=6.228187444≈6,t=7.987531478≈8,t2=9.746875512≈10。根據(jù)計算結(jié)果,可以認(rèn)為從2012年開始,我國網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展較為迅速,進(jìn)入快速發(fā)展時期,在其后的4年時間里依舊呈現(xiàn)高速增長,到2014年底增長速度已經(jīng)達(dá)到了最高峰,大約到2016年年底,我國網(wǎng)絡(luò)購物增長速度將趨緩,進(jìn)入緩增期。當(dāng)t取10時,相當(dāng)于2016年的網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模,帶入模型中,求得我國的數(shù)值為45720.89223億元。

        三、結(jié)論

        1998年3月18日,中國的第一筆網(wǎng)上交易成功。到了1999年隨著8848等B2C網(wǎng)站的正式開通,中國開始進(jìn)入購物網(wǎng)站的階段。此后的一段時間,我國互聯(lián)網(wǎng)購物平臺的發(fā)展一直較為緩慢,2001年左右,由于互聯(lián)網(wǎng)泡沫的影響,許多電子商務(wù)網(wǎng)站倒閉。直到2003年,非典疫情催化了網(wǎng)購市場的發(fā)展,中國電子商務(wù)市場開始出現(xiàn)復(fù)蘇。2003年5月,由阿里巴巴集團(tuán)投資的淘寶網(wǎng)正式創(chuàng)立,由此拉開了我國互聯(lián)網(wǎng)購物的繁榮。截至2015年12月,我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達(dá)到4.13億,較2014年底增加5183萬,增長率為14.3%,高于6.1%的網(wǎng)民增速。2015年全國網(wǎng)絡(luò)零售交易額達(dá)到3.88萬億元,同比增長33.3%,相當(dāng)于社會消費品零售總額的比重繼續(xù)增長至12.9%。其中,B2C交易額2.02萬億元。

        綜上所述,如大多數(shù)新生事物成長一樣,中國網(wǎng)絡(luò)購物的增長也同樣符合創(chuàng)新擴(kuò)散理論,可以利用logistic增長去曲線描述我國網(wǎng)購規(guī)模的增長變化情況。預(yù)計到2016年年底,我國網(wǎng)購市場也將進(jìn)入“新常態(tài)”,網(wǎng)購規(guī)模的增速將趨于平緩,進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段。針對這種情況,提出以下對策建議:

        (一)順應(yīng)頂層設(shè)計,推動模式創(chuàng)新

        2015年的政府工作報告首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”概念,7月份國務(wù)院又發(fā)布了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動的指導(dǎo)意見》。電商平臺應(yīng)該順應(yīng)國家的頂層設(shè)計,深化電子商務(wù)與其他產(chǎn)業(yè)的深度融合,同時推動網(wǎng)絡(luò)購物平臺與線下購物的融合。

        (二)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高網(wǎng)絡(luò)普及率

        截至2015年12月,我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)6.88億,互聯(lián)網(wǎng)普及率為50.3%,其中手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模6.20億,占比90.1%。推動網(wǎng)絡(luò)購物的平穩(wěn)健康發(fā)展離不開手機(jī)網(wǎng)民的支持,必須加強(qiáng)廣大農(nóng)村地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),繼續(xù)提高互聯(lián)網(wǎng)普及率,同時注重提高手機(jī)網(wǎng)民的市場份額。

        (三)升級移動支付,創(chuàng)新物流模式

        2015年我國網(wǎng)上支付用戶達(dá)到4.16億。伴隨著消費逐漸向網(wǎng)絡(luò)化方向發(fā)展,必須逐步提高互聯(lián)網(wǎng)移動支付技術(shù),切實維護(hù)移動支付的安全性和便捷性。此外,網(wǎng)絡(luò)購物的繼續(xù)發(fā)展,離不開物流模式的深度創(chuàng)新,必須建立智能化物流模式,提高運輸速度降低運輸成本,滿足互聯(lián)網(wǎng)購物“最后一公里”的配送需求。

        (四)拓展農(nóng)村和國際市場

        各大電商平臺應(yīng)當(dāng)積極開拓農(nóng)村市場挖掘農(nóng)村的消費潛力,建立農(nóng)村地區(qū)的服務(wù)網(wǎng)點。與此同時,大力推進(jìn)國際化進(jìn)程,電商平臺積極走出國門開拓國際市場。

        [1]GURBAXANL V.Diffusion in computing networks:the case of BiNet[J].Commication of the ACM,1990,33(12):65-75.

        [2]劉向暉.對模型在研究中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的適應(yīng)性評價[J].浙江樹人大學(xué)學(xué)報,2003,3(3):64-66.

        [3]劉華楠.基于Logistic回歸分析的消費者網(wǎng)購水產(chǎn)品購買意向研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2015(0,2):109-111.

        [4]周秀榮,宋禮民.基于Logistic曲線的我國線上購物發(fā)展規(guī)模研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2016,(19):124-125.

        [5]殷祚云.Logistic曲線擬合方法研究 [J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2002,21(1).

        [6]中國互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心.2015年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報告(2016年6月)[EB/OL].http://research.cnnic.cn/.

        [7]楊連峰.基于Logistic曲線的中國網(wǎng)民人數(shù)增長規(guī)律研究[J].廈門理工學(xué)院學(xué)報,2008,16(4):86-89.

        [8]崔黨群.logistic曲線方程的解析與擬合優(yōu)度測驗 [J].數(shù)理統(tǒng)計與管理,2005,24(1).

        F713.36

        B

        1008-4428(2017)09-80-02

        劉博,男,吉林四平人,安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院碩士,研究方向:保險風(fēng)險管理;

        占正國,安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院。

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