我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易規(guī)模實(shí)證研究

李小鋒+蔣勇

內(nèi)容摘要：隨著電子商務(wù)的發(fā)展，我國(guó)電子商務(wù)交易額逐年增長(zhǎng)，電子商務(wù)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用更加顯現(xiàn)；電商網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)規(guī)模的逐年增長(zhǎng)使得電商主體在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位不斷提升。本文利用回歸分析法分別建立了我國(guó)年網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模和B2C企業(yè)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)占有率的預(yù)測(cè)模型，使網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)相關(guān)經(jīng)濟(jì)關(guān)系得以量化，為政府和電商企業(yè)進(jìn)行精準(zhǔn)市場(chǎng)預(yù)測(cè)提供了模型支持，對(duì)政府和電商企業(yè)的科學(xué)合理決策具有一定的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)民規(guī)模 網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額 網(wǎng)民覆蓋人數(shù)比例 市場(chǎng)占有率 回歸分析

引言

隨著電子商務(wù)的發(fā)展，我國(guó)電子商務(wù)交易額逐年增長(zhǎng)，電子商務(wù)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的作用更加顯現(xiàn)；電商網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)規(guī)模的逐年增長(zhǎng)使得電商主體在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的地位不斷提升。由此“十二五”規(guī)劃把發(fā)展電子商務(wù)列為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)。作為政府，如何在既有經(jīng)濟(jì)技術(shù)條件下促進(jìn)消費(fèi)，提升國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是經(jīng)濟(jì)問(wèn)題研究的重點(diǎn)，也是政府決策的核心問(wèn)題；電商企業(yè)是我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)中的主力軍，提升電商企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模就是提升整個(gè)國(guó)家的網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模。作為電商企業(yè)，如何科學(xué)預(yù)測(cè)電商網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)容量，分析自身市場(chǎng)地位，制定市場(chǎng)發(fā)展的合理決策也是一個(gè)值得研究的問(wèn)題。根據(jù)電子商務(wù)和市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)科相關(guān)理論知識(shí)，我們知道網(wǎng)民規(guī)模的增長(zhǎng)有助于促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)零售交易額的增長(zhǎng)，企業(yè)網(wǎng)站點(diǎn)擊率的提升有助于企業(yè)銷售額和市場(chǎng)占有率的提升，但具體量化關(guān)系缺乏解釋。本文針對(duì)以上問(wèn)題從網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模和電商企業(yè)市場(chǎng)占有率兩個(gè)角度分析并提出相應(yīng)的預(yù)測(cè)和決策模型，明確了各經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的量化關(guān)系，對(duì)政府和電商企業(yè)的科學(xué)合理決策具有一定的指導(dǎo)意義。

文獻(xiàn)綜述

目前國(guó)內(nèi)學(xué)者任麗麗、陸秋君（2013）在基于模糊線性回歸的電子商務(wù)交易額預(yù)測(cè)中基于Coppi等的研究，對(duì)電子商務(wù)交易額數(shù)據(jù)為因變量進(jìn)行預(yù)測(cè)，選取對(duì)電子商務(wù)交易額影響較顯著的網(wǎng)民數(shù)、CN域名數(shù)、網(wǎng)站數(shù)、國(guó)際出口帶寬四個(gè)指標(biāo)為自變量建立回歸方程，從清晰輸入、模糊輸出角度出發(fā)，討論回歸模型的結(jié)構(gòu)，考察對(duì)電子商務(wù)交易額的擬合預(yù)測(cè)。李榮霞（2006）在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)我國(guó)電子商務(wù)影響的定量分析中用一元線性回歸分析法對(duì)網(wǎng)民數(shù)和電子商務(wù)交易額之間建立了統(tǒng)計(jì)模型。縱觀國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究，關(guān)于網(wǎng)民規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模之間關(guān)系的實(shí)證研究較少，對(duì)電商企業(yè)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)占有率與電商平臺(tái)網(wǎng)民覆蓋的比例的研究也僅僅停留在理論研究的范疇，并沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行量化實(shí)證研究，本文利用回歸分析對(duì)以上兩種關(guān)系做了實(shí)證分析。通過(guò)實(shí)證分析量化和考證了各個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系，同時(shí)也印證了經(jīng)濟(jì)理論的科學(xué)性。

網(wǎng)絡(luò)零售概述

（一）網(wǎng)絡(luò)零售的定義

網(wǎng)上零售是企業(yè)或個(gè)體指借助B2C網(wǎng)站或C2C平臺(tái)向個(gè)人或家庭提供產(chǎn)品或服務(wù)的銷售行為。網(wǎng)絡(luò)零售包括所有針對(duì)終端顧客的電子商務(wù)活動(dòng)，這里的顧客主要指普通的個(gè)人或普通的家庭，并不包括生產(chǎn)性顧客（謝人強(qiáng)、田嫻，2010），所以可以認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)零售就是指借助互聯(lián)網(wǎng)向個(gè)人消費(fèi)者零售商品或服務(wù)（李永發(fā)，2013）。

（二）網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)相關(guān)理論基礎(chǔ)

基于電子商務(wù)和市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)的理論，可以知道，網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)規(guī)模受網(wǎng)民規(guī)模以及購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模的影響，同時(shí)也與企業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模有關(guān)。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模增大，購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模也會(huì)增大，網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)的規(guī)模就會(huì)變大；同時(shí)在電商企業(yè)數(shù)量不變的情況下，各個(gè)電商企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)零售規(guī)模增大，整個(gè)社會(huì)的網(wǎng)絡(luò)零售規(guī)模也會(huì)隨之增大，網(wǎng)絡(luò)零售交易額占社會(huì)消費(fèi)品的零售總額也會(huì)變大。為了進(jìn)一步明確這些理論描述的經(jīng)濟(jì)變量之間的相互關(guān)系，本文利用回歸分析法對(duì)上述經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行進(jìn)一步分析。

我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模發(fā)展現(xiàn)狀

（一）網(wǎng)絡(luò)零售規(guī)模逐年增加

根據(jù)表1數(shù)據(jù)，2012年我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)1.3萬(wàn)億元，2013年達(dá)1.9萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)46.2%。我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額逐年增長(zhǎng)。剔除掉2007年以前的不平穩(wěn)數(shù)據(jù)，以2007年作為基年即自變量時(shí)間x=1，用Excel做簡(jiǎn)單回歸分析得到我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售交易額隨時(shí)間變化的二次方程為：y=0.0525x2- 0.1281x+0.1502，R2=0.997，擬合度較好，根據(jù)方程推測(cè)2014年我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售交易額約為2.48萬(wàn)億。

（二）網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物規(guī)模占社會(huì)消費(fèi)品零售總額比例逐年增加

網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易規(guī)模占社會(huì)消費(fèi)品零售總額的比例是衡量電商企業(yè)對(duì)消費(fèi)促進(jìn)作用的重要指標(biāo)。根據(jù)表1數(shù)據(jù)顯示，2005-2014年我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額即網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物規(guī)模占社會(huì)消費(fèi)品零售總額比例隨時(shí)間逐年增長(zhǎng)，用Excel軟件進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸分析得出增長(zhǎng)關(guān)系方程：y=0.0013x2- 0.003x+0.0038，擬合度R2= 0.9973，擬合較好，y代表網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物規(guī)模占社會(huì)消費(fèi)品零售總額比例，x代表時(shí)間年，以2005年為基年即第一年，后續(xù)年份按照自然數(shù)順序逐次類推。可見(jiàn)電商對(duì)社會(huì)消費(fèi)的促進(jìn)作用逐年增強(qiáng)。

（三）網(wǎng)絡(luò)零售交易額與購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模相關(guān)分析

通過(guò)Excel軟件對(duì)表1中2005-2013年購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)零售交易額數(shù)據(jù)繪制直方圖。從圖1可以看出，購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)零售交易額之間存在線性相關(guān)性。

分別建立它們的變量，令y=網(wǎng)絡(luò)零售交易額（萬(wàn)億），x=購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模（億人），用Spss20.0首先進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)兩變量之間的Pearson Correlation為0.972，sig為0.000，顯然相關(guān)。進(jìn)行曲線回歸分析：通過(guò)冪函數(shù)回歸分析，發(fā)現(xiàn)其R2為 0.995，非常接近于1，擬合度較好，方差sig為0.000。各估計(jì)參數(shù)顯著性如表2所示，各項(xiàng)分析指標(biāo)滿足回歸分析要求。

根據(jù)表2，網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模與網(wǎng)民規(guī)模之間的關(guān)系可用方程：lny= ln0.21+ 2.006 lnx，其方程曲線如圖2所示，根據(jù)圖2可發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)交易規(guī)模的增長(zhǎng)要遠(yuǎn)快于網(wǎng)民規(guī)模，網(wǎng)民規(guī)模的增長(zhǎng)對(duì)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)零售交易規(guī)模有著非常大的推動(dòng)作用。endprint

我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀

（一）網(wǎng)民人數(shù)和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物人數(shù)逐年增長(zhǎng)

1.我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)。根據(jù)表1數(shù)據(jù)，2005-2013年間，隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化建設(shè)舉措的推進(jìn)和城市信息化建設(shè)步伐的加快，互聯(lián)網(wǎng)普及率（網(wǎng)民人數(shù)占總?cè)丝诘谋壤┲鹉晟仙W(wǎng)民規(guī)模也逐年增長(zhǎng)。 2013年我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模61758萬(wàn)人，互聯(lián)網(wǎng)普及率提升到了45.4%。

因?yàn)楸?中2009年以前的網(wǎng)民發(fā)展趨勢(shì)不平穩(wěn)，所以剔除掉，用Excel對(duì)2009-2013年的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單回歸分析，得出網(wǎng)民規(guī)模的預(yù)測(cè)方程：y = -316.71x2 + 7638.9x + 31287，擬合度R2 = 0.9988，擬合較好，y代表網(wǎng)民規(guī)模，x代表時(shí)間年，以2009年為基年即第一年，后續(xù)年份按照自然數(shù)順序逐次類推預(yù)計(jì)2014年我國(guó)網(wǎng)民人數(shù)約65719萬(wàn)人。

2.網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模逐年攀升。隨著我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)應(yīng)用的發(fā)展，電子商務(wù)的快捷方便、不受地域限制，選擇范圍廣，方便快捷的特點(diǎn)深入人心，加之支付、物流等網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物環(huán)境日趨完善與成熟和電子商務(wù)企業(yè)眾多的促銷活動(dòng)的吸引，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物已深入千家萬(wàn)戶，成為萬(wàn)千消費(fèi)者購(gòu)買產(chǎn)品的首選消費(fèi)方式，網(wǎng)購(gòu)不再是年輕人的專屬，越來(lái)越多的大齡網(wǎng)民也加入到了網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物這個(gè)大群體中。

根據(jù)表1數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)使用率（網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的人數(shù)占總網(wǎng)民人數(shù)的比率）逐年上升，2013年達(dá)到了48.9%，相比2012年增長(zhǎng)6個(gè)百分點(diǎn)。購(gòu)物網(wǎng)民數(shù)量達(dá)到了30189萬(wàn)人，這表明我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展動(dòng)力基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模正在不斷壯大。

（二）網(wǎng)民規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物人數(shù)的相關(guān)性分析

用Excel軟件對(duì)表1中網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶人數(shù)和網(wǎng)民規(guī)模數(shù)據(jù)繪制直方圖，如圖3所示。可看出網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶人數(shù)和網(wǎng)民規(guī)模之間存在相關(guān)性。設(shè)變量Y代表網(wǎng)絡(luò)年購(gòu)物人數(shù)（萬(wàn)人），變量X代表年網(wǎng)民人數(shù)（萬(wàn)人），用spss20.0進(jìn)行相關(guān)性分析，兩者之間的Pearson Correlation為0.967，sig為0.000，相關(guān)性較為顯著。通過(guò)二次曲線回歸分析發(fā)現(xiàn)其R2為0.998，非常接近于1，sig為0.000，擬合度比較高。所以選擇了該分析結(jié)果，如表3所示。

根據(jù)分析結(jié)果，其方程為：

Y=4091.497-0.197X+ 0.000009906X2

用spss20.0繪制的該模型方程圖，如圖4所示。從圖4可看出，該方程的擬合情況較好。證明該模型方程可大致反映網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶和網(wǎng)民規(guī)模之間的關(guān)系，可見(jiàn)隨著網(wǎng)民規(guī)模的增加，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶的規(guī)模將得到進(jìn)一步擴(kuò)展。

B2C企業(yè)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)占有率與電商平臺(tái)相關(guān)性分析

根據(jù)艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，2013年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)中B2C交易規(guī)模達(dá)6500億元，在整體網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模的比重達(dá)到35.1%，較2012年的29.6%增長(zhǎng)了5.5個(gè)百分點(diǎn)。從增速來(lái)看，B2C市場(chǎng)增長(zhǎng)迅猛，2013年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物B2C市場(chǎng)增長(zhǎng)68.4%，遠(yuǎn)高于C2C市場(chǎng)30.9%的增速。隨著競(jìng)爭(zhēng)的加劇，個(gè)人網(wǎng)商在質(zhì)量、服務(wù)、信譽(yù)方面的缺陷，將會(huì)使其市場(chǎng)份額逐漸降低，甚至淘汰出局，加之越來(lái)越多的傳統(tǒng)企業(yè)將會(huì)加入B2C電商群體的行列，B2C市場(chǎng)將繼續(xù)成為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物行業(yè)的主要推動(dòng)力。預(yù)計(jì)到2017年，B2C在整體網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)交易規(guī)模中的比重將超過(guò)C2C，達(dá)到52.4%（張向麗，2014）。

可見(jiàn)電商企業(yè)市場(chǎng)零售額是整個(gè)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額的主力，研究B2C電商企業(yè)市場(chǎng)零售額對(duì)研究整個(gè)電商市場(chǎng)具有指導(dǎo)意義，根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)平臺(tái)和中國(guó)電子商務(wù)研究中心監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)獲得表4 的數(shù)據(jù)。用Excel繪制相關(guān)數(shù)據(jù)折線圖，如圖5所示。

從圖5發(fā)現(xiàn)B2C購(gòu)物網(wǎng)站網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比分別與總覆蓋人數(shù)比例和日均覆蓋人數(shù)比例呈線性相關(guān)狀態(tài)，建立它們對(duì)應(yīng)的變量，根據(jù)spss20.0進(jìn)行Pearson Correlation分析，B2C企業(yè)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比與總覆蓋人數(shù)比例以及日均覆蓋人數(shù)比例的相關(guān)性數(shù)據(jù)分別為：0.978、0.971.顯著性均為0.000，可見(jiàn)變量之間明顯相關(guān)，結(jié)合一元線性回歸分析，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比與總覆蓋人數(shù)比例之間的關(guān)系如表5所示。

根據(jù)回歸分析結(jié)果，sig值都小于0.05，所以滿足模型方程：

B2C企業(yè)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比= 0.779*網(wǎng)站總覆蓋人數(shù)比例-0.133

另外網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比與日均覆蓋人數(shù)比例之間的關(guān)系因常數(shù)項(xiàng)T值顯著性檢驗(yàn)sig=0.451，大于0.05，不能通過(guò)而被放棄，這點(diǎn)與前面的相關(guān)性分析結(jié)果相對(duì)應(yīng)。

根據(jù)以上分析結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比與總覆蓋人數(shù)比例之間呈正相關(guān)關(guān)系，B2C電商要盡可能通過(guò)各種方法提高購(gòu)物網(wǎng)站總覆蓋人數(shù)比例才能提高網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比。B2C電商的用戶占有率決定了其市場(chǎng)占有率。

預(yù)測(cè)模型總結(jié)及相關(guān)建議

（一）預(yù)測(cè)模型總結(jié)

根據(jù)以上實(shí)證分析得出如下三個(gè)主要經(jīng)濟(jì)模型：

模型一：lny= ln0.21+2.006 lnx

{y=網(wǎng)絡(luò)零售交易額（萬(wàn)億），x=購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模（億人）}

模型二：Y=4091.497-0.197X+ 0.000009906X2

{Y=購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模（萬(wàn)人），X=網(wǎng)民規(guī)模（萬(wàn)人）}

模型三：B2C企業(yè)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物交易市場(chǎng)份額占比=0.779*網(wǎng)站總覆蓋人數(shù)比例-0.133

根據(jù)“我國(guó)網(wǎng)民規(guī)模持續(xù)增長(zhǎng)”部分Excel簡(jiǎn)單預(yù)測(cè)2014年我國(guó)網(wǎng)民人數(shù)約為65719萬(wàn)人，代入模型二，得出2014年購(gòu)物網(wǎng)民規(guī)模約為33929萬(wàn)人，約3.4億人，代入模型一，得網(wǎng)絡(luò)零售交易額約為2.45萬(wàn)億。與根據(jù)網(wǎng)絡(luò)零售交易額數(shù)據(jù)直接回歸預(yù)測(cè)的結(jié)果2.48萬(wàn)億相差不大，證明了前述模型符合電商市場(chǎng)相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論，其推斷結(jié)果具有一定科學(xué)合理性。endprint

（二）提升網(wǎng)絡(luò)零售交易額的建議

根據(jù)電商市場(chǎng)管理理論結(jié)合以上模型分析，電商企業(yè)可以根據(jù)自身平臺(tái)的點(diǎn)擊情況來(lái)預(yù)測(cè)自身的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)占有率，政府要不斷推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展，提高我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的普及率，才可以提高購(gòu)物網(wǎng)民的比例，進(jìn)而促進(jìn)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額的增長(zhǎng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的提升，電商企業(yè)要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得一席之地，必須大力推廣自己的網(wǎng)站平臺(tái)，提高市場(chǎng)占有率。

參考文獻(xiàn)：

1.Coppi C，D'Urso P，Giordani P，Santoro A.Least Squares Estimation of a linear Regression Model with LR Fuzzy Response[J].Computational Statistics and Data Analysis，2006，51

2.任麗麗，陸秋君.基于模糊線性回歸的電子商務(wù)交易額預(yù)測(cè)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（3）

3.李榮霞.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)我國(guó)電子商務(wù)影響的定量分析[J].遼寧行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2006（6）

4.謝人強(qiáng)，田嫻.網(wǎng)絡(luò)零售的影響因素分析及其發(fā)展策略研究[J].上海商學(xué)院學(xué)報(bào)，2010（6）

5.李永發(fā).中國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)容[J].貴陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013（4）

6.CNNIC.第30-31次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告&2009-2012中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物調(diào)查研究報(bào)告[OL].2010-2013. http：//www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/

7.中國(guó)電子商務(wù)研究中心.2013年（上）中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告 [OL].http：//www.100ec.cn/zt/2010bgdz/，2013

8.張向麗.艾瑞咨詢[OL].http：//ec.iresearch.cn/shopping/20140114/224908.shtml，2014

作者簡(jiǎn)介：

李小鋒（1979年-），男，陜西富平人，塔里木大學(xué)講師，主要研究企業(yè)信息管理與產(chǎn)業(yè)信息化。

蔣勇（1972年-），男，湖北武漢人，博士，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，主要研究信息經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。endprint

（二）提升網(wǎng)絡(luò)零售交易額的建議

根據(jù)電商市場(chǎng)管理理論結(jié)合以上模型分析，電商企業(yè)可以根據(jù)自身平臺(tái)的點(diǎn)擊情況來(lái)預(yù)測(cè)自身的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)占有率，政府要不斷推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展，提高我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的普及率，才可以提高購(gòu)物網(wǎng)民的比例，進(jìn)而促進(jìn)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額的增長(zhǎng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的提升，電商企業(yè)要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得一席之地，必須大力推廣自己的網(wǎng)站平臺(tái)，提高市場(chǎng)占有率。

參考文獻(xiàn)：

1.Coppi C，D'Urso P，Giordani P，Santoro A.Least Squares Estimation of a linear Regression Model with LR Fuzzy Response[J].Computational Statistics and Data Analysis，2006，51

2.任麗麗，陸秋君.基于模糊線性回歸的電子商務(wù)交易額預(yù)測(cè)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（3）

3.李榮霞.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)我國(guó)電子商務(wù)影響的定量分析[J].遼寧行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2006（6）

4.謝人強(qiáng)，田嫻.網(wǎng)絡(luò)零售的影響因素分析及其發(fā)展策略研究[J].上海商學(xué)院學(xué)報(bào)，2010（6）

5.李永發(fā).中國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)容[J].貴陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013（4）

6.CNNIC.第30-31次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告&2009-2012中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物調(diào)查研究報(bào)告[OL].2010-2013. http：//www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/

7.中國(guó)電子商務(wù)研究中心.2013年（上）中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告 [OL].http：//www.100ec.cn/zt/2010bgdz/，2013

8.張向麗.艾瑞咨詢[OL].http：//ec.iresearch.cn/shopping/20140114/224908.shtml，2014

作者簡(jiǎn)介：

李小鋒（1979年-），男，陜西富平人，塔里木大學(xué)講師，主要研究企業(yè)信息管理與產(chǎn)業(yè)信息化。

蔣勇（1972年-），男，湖北武漢人，博士，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，主要研究信息經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。endprint

（二）提升網(wǎng)絡(luò)零售交易額的建議

根據(jù)電商市場(chǎng)管理理論結(jié)合以上模型分析，電商企業(yè)可以根據(jù)自身平臺(tái)的點(diǎn)擊情況來(lái)預(yù)測(cè)自身的網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)占有率，政府要不斷推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)和發(fā)展，提高我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)的普及率，才可以提高購(gòu)物網(wǎng)民的比例，進(jìn)而促進(jìn)我國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售市場(chǎng)交易額的增長(zhǎng)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)水平的提升，電商企業(yè)要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中贏得一席之地，必須大力推廣自己的網(wǎng)站平臺(tái)，提高市場(chǎng)占有率。

參考文獻(xiàn)：

1.Coppi C，D'Urso P，Giordani P，Santoro A.Least Squares Estimation of a linear Regression Model with LR Fuzzy Response[J].Computational Statistics and Data Analysis，2006，51

2.任麗麗，陸秋君.基于模糊線性回歸的電子商務(wù)交易額預(yù)測(cè)[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（3）

3.李榮霞.網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對(duì)我國(guó)電子商務(wù)影響的定量分析[J].遼寧行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2006（6）

4.謝人強(qiáng)，田嫻.網(wǎng)絡(luò)零售的影響因素分析及其發(fā)展策略研究[J].上海商學(xué)院學(xué)報(bào)，2010（6）

5.李永發(fā).中國(guó)網(wǎng)絡(luò)零售生態(tài)系統(tǒng)的擴(kuò)容[J].貴陽(yáng)學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2013（4）

6.CNNIC.第30-31次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告&2009-2012中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物調(diào)查研究報(bào)告[OL].2010-2013. http：//www.cnnic.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/hlwtjbg/

7.中國(guó)電子商務(wù)研究中心.2013年（上）中國(guó)電子商務(wù)市場(chǎng)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)報(bào)告 [OL].http：//www.100ec.cn/zt/2010bgdz/，2013

8.張向麗.艾瑞咨詢[OL].http：//ec.iresearch.cn/shopping/20140114/224908.shtml，2014

作者簡(jiǎn)介：

李小鋒（1979年-），男，陜西富平人，塔里木大學(xué)講師，主要研究企業(yè)信息管理與產(chǎn)業(yè)信息化。

蔣勇（1972年-），男，湖北武漢人，博士，華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，主要研究信息經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展。endprint