徐璐琳 李忠武 副教授

（中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 湖北武漢 430074）

引言

“意見(jiàn)領(lǐng)袖”一詞在電商營(yíng)銷(xiāo)中被廣泛提及，指人們所認(rèn)識(shí)和信賴(lài)的并對(duì)某些問(wèn)題認(rèn)識(shí)深刻或具有某種專(zhuān)才的人群，網(wǎng)絡(luò)紅人便屬于這類(lèi)人群。在國(guó)內(nèi)，網(wǎng)絡(luò)紅人對(duì)消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)選擇影響更為顯著，相關(guān)研究也主要集中在其KOL影響力的傳播機(jī)制及變現(xiàn)能力等方面。如許翠蘋(píng)等對(duì)KOL和社交平臺(tái)在去中心化及維系用戶(hù)忠誠(chéng)中的作用進(jìn)行研究。

“地理學(xué)第一定律”認(rèn)為所有事物都與其他事物相關(guān)聯(lián)，但較近的事物比較遠(yuǎn)的事物更具關(guān)聯(lián)性。實(shí)體商店運(yùn)營(yíng)中通常要考慮相鄰店鋪因素，因?yàn)橥瑯I(yè)種店鋪選擇相鄰店址，可能會(huì)因競(jìng)爭(zhēng)而減少各個(gè)店鋪的客源；但同業(yè)種集聚帶來(lái)的客流增加量，也可能超過(guò)競(jìng)爭(zhēng)激化引起的顧客減少量。由于基于虛擬網(wǎng)絡(luò)的淘寶店鋪能夠憑借點(diǎn)擊商品頁(yè)面提供的鏈接，快速跳轉(zhuǎn)到相似淘寶店頁(yè)面，所以在虛擬網(wǎng)絡(luò)中，兩個(gè)地理距離很遠(yuǎn)的店鋪也可能很近，即虛擬空間相鄰。因此，以上實(shí)體店鋪研究理論同樣適用于網(wǎng)店?duì)I銷(xiāo)的研究，而空間計(jì)量理論提供了分析空間溢出效應(yīng)的有效方法。目前，空間計(jì)量的運(yùn)用主要集中在金融、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域。但空間計(jì)量中的距離不僅指地理距離，還包括經(jīng)濟(jì)距離，甚至社交網(wǎng)絡(luò)中的距離。受此啟發(fā)，本文創(chuàng)新性地將空間計(jì)量模型應(yīng)用于電商直播對(duì)虛擬空間相鄰店鋪銷(xiāo)售額影響的研究中，以淘寶電商直播與店鋪聯(lián)盟為切入點(diǎn)，通過(guò)實(shí)證數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析，不僅關(guān)注直播等營(yíng)銷(xiāo)手段對(duì)本店銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的影響，還探究其空間溢出效應(yīng)。

理論分析與計(jì)量模型

傳統(tǒng)的Bass模型可以被理解為潛在采納者在只受大眾媒體和口碑傳播的影響下，單一廣告信息的擴(kuò)散模型：

其中，β=δ/M；M為市場(chǎng)潛力（潛在需求總數(shù)）；α為創(chuàng)新系數(shù)；β為模仿系數(shù)；N（t）為在時(shí)點(diǎn)t的累積已采用者；n（t）為時(shí)間t時(shí)的產(chǎn)品采用者數(shù)量。

Bass模型假設(shè)α和β均為常數(shù)，但對(duì)于網(wǎng)紅電商，α和β均為一些變量的函數(shù)，如引流手段、好評(píng)率、價(jià)格和是否包郵等商品本身特性。為了使模型更為簡(jiǎn)潔，本文假設(shè)：

其中，Iit為虛擬變量，若店鋪i在第t天進(jìn)行直播營(yíng)銷(xiāo)則值為1，否則為0；f（t）為單個(gè)個(gè)體在時(shí)刻t采用新產(chǎn)品的概率，F(xiàn)（t）表示到時(shí)刻t采用新產(chǎn)品的累計(jì)概率函數(shù)；Fit表示店鋪i在第t天的PC端+移動(dòng)端總引流商品數(shù)，即自然搜索、直通車(chē)和關(guān)鍵詞搜索結(jié)果10頁(yè)內(nèi)，在默認(rèn)排序下發(fā)現(xiàn)此店鋪商品總數(shù)（去重）；Ri表示商品i的好評(píng)率。將式（2）（3）（4）代入式（1），并引入平均售價(jià)、是否包郵、賣(mài)家所在地三個(gè)店鋪?zhàn)陨硖卣髯兞?，可得網(wǎng)紅電商銷(xiāo)量模型：

其中，Di表示店鋪i免郵商品數(shù)；1～5為控制變量彈性系數(shù)；N(t)[M-N(t)]為時(shí)間滯后項(xiàng)；uit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，表示未包含在模型內(nèi)但會(huì)對(duì)店鋪銷(xiāo)量造成影響的其他變量。

淘寶店鋪銷(xiāo)量會(huì)受到相似店鋪影響，其主要影響機(jī)制是淘寶店鋪聯(lián)盟。根據(jù)店鋪聯(lián)盟官網(wǎng)設(shè)定，對(duì)于符合規(guī)則的成員，系統(tǒng)選取與店鋪相匹配的賣(mài)家商品視情況隨機(jī)在店鋪中的店鋪聯(lián)盟專(zhuān)區(qū)“鄰家好貨”模塊中進(jìn)行不同葉子類(lèi)目商品的關(guān)聯(lián)投放。開(kāi)通店鋪聯(lián)盟的賣(mài)家在從相似店鋪獲得精準(zhǔn)流量的同時(shí)，自身流量也可能被分流。本文通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量模型分析淘寶聯(lián)盟內(nèi)虛擬空間相鄰店鋪直播銷(xiāo)售效果的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)。通過(guò)觀察發(fā)現(xiàn)，店鋪好評(píng)率及所在地在觀測(cè)期內(nèi)基本保持不變，同時(shí)后續(xù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果指向固定效應(yīng)模型，因此最終模型去除這兩個(gè)控制變量。同時(shí)，對(duì)店鋪銷(xiāo)售額時(shí)間滯后項(xiàng)進(jìn)行替換簡(jiǎn)化，并加入空間滯后項(xiàng)得到：

其中，lnSi，t-1為店鋪被解釋變量的時(shí)間滯后項(xiàng)，基于Bass模型，上一期銷(xiāo)售業(yè)績(jī)會(huì)對(duì)當(dāng)期銷(xiāo)量有影響；W為空間加權(quán)矩陣；∑j≠iωij的系數(shù)ρ衡量店鋪營(yíng)銷(xiāo)手段對(duì)相似店鋪銷(xiāo)量起到促進(jìn)還是抑制作用。

由Bass擴(kuò)散模型推導(dǎo)出的空間計(jì)量模型為動(dòng)態(tài)空間杜賓模型（SDM），同時(shí)本文首先構(gòu)造動(dòng)態(tài)SDM，繼而進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，判斷選擇固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)，然后利用Wald檢驗(yàn)及LR檢驗(yàn)判斷SDM是否可能退化為空間自回歸模型（SAR）或空間誤差模型（SEM）。后續(xù)檢驗(yàn)結(jié)果也印證了動(dòng)態(tài)SDM為本文實(shí)證研究最優(yōu)模型，與經(jīng)濟(jì)模型推導(dǎo)結(jié)果相互印證。

數(shù)據(jù)來(lái)源與實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于淘寶網(wǎng)公開(kāi)數(shù)據(jù)及店偵探網(wǎng)站。通過(guò)自定義爬蟲(chóng)程序及網(wǎng)站數(shù)據(jù)整理收集到共包含16個(gè)淘寶女裝店鋪?zhàn)?018年1月1日至6月30日銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，并通過(guò)淘寶移動(dòng)端中淘寶直播歷史紀(jì)錄整理獲得電商直播數(shù)據(jù)，總計(jì)14480條。

（二）空間權(quán)重矩陣構(gòu)造

相似度越高的店鋪，其虛擬空間距離越近，空間效應(yīng)越強(qiáng)，因?yàn)檫@些店鋪被互相推薦、引導(dǎo)流量進(jìn)而影響銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的可能性更大。通過(guò)店鋪收藏量、銷(xiāo)售額、銷(xiāo)量、DSR等因子計(jì)算店鋪間歐幾里得距離作為店鋪間虛擬空間距離，則：

其中，dij為相鄰店鋪?zhàn)罱嚯x。為減少店鋪間外在影響，對(duì)矩陣進(jìn)行行標(biāo)準(zhǔn)化，使得標(biāo)準(zhǔn)化后各行元素之和等于1，之后得到空間權(quán)重矩陣W。

（三）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

首先對(duì)淘寶店鋪虛擬空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，Moran’s I均為正，說(shuō)明店鋪間存在正的虛擬空間效應(yīng)，且絕大部分均通過(guò)1%顯著性檢驗(yàn)，因此拒絕原假設(shè)，即存在空間相關(guān)性。

（四）實(shí)證分析

經(jīng)濟(jì)理論模型推導(dǎo)及空間計(jì)量模型檢驗(yàn)結(jié)果均顯示固定效應(yīng)的SDM為本文最優(yōu)模型。本文根據(jù)上文建立的淘寶店鋪銷(xiāo)售額動(dòng)態(tài)空間杜賓模型，采用偏差修正QMLE對(duì)淘寶店鋪銷(xiāo)售數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。此外，為檢驗(yàn)各個(gè)變量參數(shù)估計(jì)的穩(wěn)健性，本文同時(shí)還進(jìn)行OLS回歸、固定效應(yīng)SAR、SEM、SAC的QMLE回歸，回歸結(jié)果如表1所示。

由回歸結(jié)果可以看出，主要解釋變量電商直播（I）系數(shù)及其空間加權(quán)項(xiàng)（W*I）系數(shù)均在1%水平上顯著為正，即其對(duì)銷(xiāo)售額（S）有顯著影響。從經(jīng)濟(jì)意義看，電商通過(guò)直播方式銷(xiāo)售不僅可以明顯提高自身銷(xiāo)售額，并且具有顯著空間外溢效應(yīng)，即可以促進(jìn)相似店鋪商品銷(xiāo)售。并且，由于虛擬空間距離取決于店鋪相似性，而相似度高的店鋪通常具有更相近的顧客群體，所以這種相似店鋪間的引流更為精準(zhǔn)，對(duì)銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用也更為顯著。控制變量中，總引流商品數(shù)、包郵商品數(shù)同樣會(huì)帶來(lái)自身銷(xiāo)量提升，回歸結(jié)果基本與理論預(yù)期相符。其空間加權(quán)項(xiàng)W*lnF回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明自身引流商品數(shù)可以促進(jìn)虛擬空間相鄰店鋪銷(xiāo)售額。而W*D項(xiàng)回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明包郵商品數(shù)增加會(huì)減少虛擬空間相鄰店鋪銷(xiāo)售額。銷(xiāo)售額的一階時(shí)間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)同樣顯著為正，說(shuō)明上一期銷(xiāo)售額增加對(duì)當(dāng)期銷(xiāo)售額有正向影響，符合Bass擴(kuò)散模型理論中上期消費(fèi)者通過(guò)口碑傳播影響當(dāng)期銷(xiāo)售額的觀點(diǎn)。各模型中空間自回歸系數(shù)ρ及空間自相關(guān)系數(shù)λ均在1%水平上顯著為正，顯示各個(gè)淘寶店鋪銷(xiāo)售業(yè)績(jī)?cè)趦?nèi)生空間交互效應(yīng)及隨機(jī)沖擊的空間交互效應(yīng)作用下存在明顯空間依賴(lài)關(guān)系。通過(guò)對(duì)不同模型回歸結(jié)果進(jìn)行比較可以發(fā)現(xiàn)，SDM模型自回歸系數(shù)ρ估計(jì)值要小于SAR及SAC模型估計(jì)值，這是因?yàn)椴豢紤]自變量空間滯后項(xiàng)將會(huì)高估內(nèi)生空間交互效應(yīng)。比較所有模型外生變量回歸系數(shù)可知，如果忽略淘寶店鋪間虛擬空間相關(guān)性，將可能高估各因素對(duì)銷(xiāo)售額的影響。

表1 淘寶網(wǎng)店銷(xiāo)售額空間面板計(jì)量估計(jì)結(jié)果

表2 不同規(guī)模淘寶店動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果

店鋪規(guī)模細(xì)分下電商直播對(duì)銷(xiāo)售額的空間外溢效應(yīng)

對(duì)于不同規(guī)模的淘寶店鋪，直播及其他自變量對(duì)其銷(xiāo)售額的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)可能存在差異，因此本文按照銷(xiāo)售額對(duì)店鋪規(guī)模進(jìn)行劃分，檢驗(yàn)各變量在不同規(guī)模店鋪中的影響。根據(jù)2018年六月份銷(xiāo)量，銷(xiāo)售件數(shù)0-150000為小規(guī)模店鋪，150001-250000為中等規(guī)模店鋪，250001及以上為大規(guī)模店鋪，三種規(guī)模店鋪動(dòng)態(tài)SDM回歸結(jié)果如表2所示。各規(guī)模店鋪銷(xiāo)售額時(shí)間滯后項(xiàng)（lnSt-1）回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正，說(shuō)明不論是何種規(guī)模店鋪，上期銷(xiāo)售額增長(zhǎng)均能帶動(dòng)當(dāng)期銷(xiāo)售額增長(zhǎng)。其中小規(guī)模店鋪lnSt-1回歸系數(shù)最大，為0.630，這可能是因?yàn)樾∫?guī)模店鋪銷(xiāo)量較小，但商品單價(jià)及質(zhì)量相對(duì)更高，因此其顧客口碑更好，更能通過(guò)社群效應(yīng)帶動(dòng)店鋪銷(xiāo)售。電商直播（I）在小規(guī)模和大規(guī)模店鋪中顯著為正，但在中等規(guī)模店鋪中卻未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其空間加權(quán)項(xiàng)僅有小規(guī)模店鋪回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明直播在小規(guī)模店鋪中作用更大。其余空間加權(quán)項(xiàng)（W*lnF、W*D）均只在小規(guī)模店鋪中通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明小規(guī)模店鋪更易受到相似店鋪空間溢出效應(yīng)的影響。

結(jié)論

淘寶店鋪聯(lián)盟等機(jī)制使得從一家店鋪可以通過(guò)點(diǎn)擊鏈接快速跳轉(zhuǎn)到另一家店鋪，實(shí)現(xiàn)店鋪間的虛擬空間相鄰。淘寶店鋪賣(mài)家在從相似店鋪獲得精準(zhǔn)流量的同時(shí)，自身流量也可能被分流，同時(shí)聯(lián)盟中一家店鋪的引流手段也會(huì)影響其相似店鋪的流量和銷(xiāo)量。主要解釋變量電商直播對(duì)銷(xiāo)售額有顯著影響，商品引流及店鋪銷(xiāo)售額時(shí)間滯后項(xiàng)同樣具有正的空間溢出效應(yīng)。從經(jīng)濟(jì)意義看，這些變量不僅可以明顯提高自身銷(xiāo)售額，并且具有顯著空間外溢效應(yīng)，即可以促進(jìn)相似店鋪商品銷(xiāo)售。在店鋪分規(guī)模回歸中，本文發(fā)現(xiàn)自然搜索、直通車(chē)和關(guān)鍵詞搜索引流更能促進(jìn)小規(guī)模店鋪銷(xiāo)售額增長(zhǎng)，并且小規(guī)模店鋪更易受到相似店鋪的引流、包郵等措施的空間溢出效應(yīng)影響。

本文研究結(jié)論對(duì)淘寶電商經(jīng)營(yíng)策略具有明顯的啟示意義：首先，直播、直通車(chē)和關(guān)鍵詞搜索等引流手段的確可以促進(jìn)銷(xiāo)售額增加，商家應(yīng)合理利用；其次，商家應(yīng)該確保商品及服務(wù)質(zhì)量，提高已購(gòu)買(mǎi)者對(duì)商品的滿(mǎn)意度，使商品通過(guò)社群得以推廣；再次，絕大多數(shù)營(yíng)銷(xiāo)策略都具有正的空間溢出效應(yīng)，因此，加入淘寶聯(lián)盟以縮短與相似店鋪虛擬空間距離是提升自身銷(xiāo)售業(yè)績(jī)的有效手段；最后，店鋪還需要具備自身獨(dú)特的核心競(jìng)爭(zhēng)力，以保證各類(lèi)渠道導(dǎo)入本店的流量最終能夠變現(xiàn)。