基于e-TSC指數的淘寶村集群網絡交易時空特征研究*

周 靜 王 帥 趙 越 曾 越 田 靜 于 立 ZHOU Jing, WANG Shuai, ZHAO Yue, ZENG Yue, TIAN Jing, YU Li

0 引言

淘寶村是信息技術時代中國農村社會經濟發展的一種獨特的新現象。由于信息技術的嵌入，農村地區擺脫了物理空間距離對其發展的限制，實現人口、資本、商品、信息等實時流動和深度共享[1]。截至2020年底，全國已經涌現出5 000多個淘寶村、近2 000個淘寶鎮，電子商務年銷售額合計超過1萬億元[2]。淘寶村在增加農民收入、帶動返鄉創業、靈活就業、減貧脫貧、促進鄉村振興等方面已經顯現出重要的社會經濟效應和價值[3]。

針對淘寶村這一新現象，相關研究逐年增多，主要集中于社會學、經濟地理學與規劃學等學科[4-5]。研究內容主要集中在淘寶村的空間分布[6]24，[7-8]、發展特征與演化機理[9-12]、機制解析[13]，以及淘寶村產生的社會經濟效應[14]等多個方面。另外，淘寶村等電子商務村莊作為新的現象，國際社會上相對應的研究也剛起步不久，發表論文較為集中的英文期刊有Journal of Rural Studies、Cities、China Economic Review等。

但是目前學界對淘寶村現象的信息技術作用機理及其科學表達的探討仍然較少。定量研究力度有待增強，尤其亟需開展利用大數據在鄉村尺度進行分析的研究[15]。在當前國家鄉村振興政策不斷聚焦、新一輪國土空間規劃編制的關鍵時期，傳統區位理論是否適用于分析電子商務？如何描述電子商務平臺上淘寶村真實的網絡交易時空特征？如何用科學方法識別淘寶村發展中關鍵的流動性要素，認知鄉村產業經濟、社會網絡、空間需求的動態變化和規律趨勢，更好地發揮其聚集輻射效應？這些問題亟需得到解答。

如果不對虛擬的網絡交易空間的時空特征進行深入剖析，則很難真正理解其運行規律[16]。對淘寶村各類資源稟賦進行科學測度、要素解析和建立評價標準，用于指導政府及相關部門制定鄉村發展政策，實現各類要素的優化配置，有助于推動“鄉村聯動”“城鄉一體化”高質量發展。

1 研究方法與數據來源

傳統意義上，決定鄉村發展潛力的要素主要指鄉村特有的自然稟賦或長期發展積淀形成的人文條件，主要是在地性要素，如區位交通條件、產業基礎、生態環境、基礎設施和支撐保障體系等[17]。隨著信息技術的深度嵌入，鄉村發展的“流”要素的重要性日益凸顯。淘寶村發展的“流”要素可以分為商品流、人流、物流、信息流、資金流等流動性要素（見表1）。由于基于電子商務的商品流能夠突破物理時空限制，實現多重時空維度生產者與消費者的交易契合，因而極大拓展了時空效用[18]。高效的商品流是推動淘寶村快速發展的重要原因之一。基于此，本文主要針對商品流進行測度與識別。

1.1 既有研究與測度方法

一是應用傳統經濟學、地理學中產業集聚指標或模型，定量分析網店/淘寶村在全國/區域的空間分布及演化特征。例如俞金國等[19]，王賢文等[20]，朱邦耀等[21]通過電子商務平臺的網店地址數據，分析得到我國網絡交易活躍度與所在地區GDP呈現一定的正相關關系；曹義等[6]27，楊卓等[22]基于B2B的電子商務企業聯系探討長三角區域網絡格局，發現長三角地區正在成為一個互聯網與區域制造相結合的混合經濟空間。

表1 淘寶村發展的“流”要素測度指標Tab.1 Measurement indexes of "flow" elements of the development of Taobao Villages

二是借鑒傳統的“商品流”研究，探討電子商務的虛擬商圈特征。但目前相關研究較少，還處于探索階段。厄爾曼（E.L.Ullman，1956）對商品流的地理研究進行了開創性的工作。他從不同區域的相互作用和經濟聯系出發，提出“互補性、介入機會、可轉移性”作為商品流與區域建立關系的基礎。余金艷等[23]從“時間距離”角度出發構建時間距離地圖，將“時間成本”可視化，探討電子商務的虛擬商圈特征。靳字含等[24]73利用網店后臺數據，描繪某商品從生產者到消費者之間的空間移動軌跡，從微觀層面挖掘了網絡交易特征。這些研究都為本文提供了重要啟示（見圖1）。

1.2 “網絡交易時空指數”的構建

借鑒既有研究和測度指數①2010年阿里研究院與中國社會科學院信息化研究中心利用電子商務平臺大數據，合作構建“網商發展指數指標體系”，后發展為“阿里巴巴電子商務發展指數”（aEDI）。該指標體系包括網商密度、網商交易水平、網購者密度和網購交易水平4項指標，用于測度某地區的電子商務發展水平。見阿里研究院《2010年網商發展指數報告》《2013中國縣域電子商務發展指數報告》。，本文從空間、時間和價格3個維度構建“網絡交易時空指數”（e-Trading Spatial-temporal Characteristics，簡寫為e-TSC）的測度指標（見表2）。3個維度中，“網絡交易空間集聚指數”測度網絡交易是否存在集聚現象，用于探索網絡空間與場所空間的映射與相互影響；“網絡交易時間離散指數”測度網絡交易時間的離散化、碎片化特征，用于理解時間變量逐漸成為信息時代社會經濟發展的新動力之一[24]75，[25-26]；“網絡交易價格指數”測度不同地區的商品網絡交易的價格特征，用于揭示日趨明顯的商品產銷一體化現象。

“網絡交易空間集聚指數”（e-Trading Space Cluster Index，簡寫為e-TSCI），為某地區某商品在電子商務平臺上交易的次數在同類商品中所占的比例。

圖1 相關定量研究與測度方法Fig.1 Related quantitative research and measurement methods

式中，e-TSCI表示某地區（本文指某淘寶村集群，包含數量不等的淘寶村，下同）某商品在電子商務平臺上進行網絡交易次數的集中度；N表示電子商務平臺上某同類細分商品所有交易地區；n表示平臺上銷售該商品的這一地區（即該淘寶村集群，下同）；Si表示網絡空間交易次數。

“網絡交易時間離散指數”（e-Trading Time Dispersion Index，簡寫為e-TTDI），為電子商務平臺上某地區某商品網絡交易的時間離散程度。

式中，e-TTDI表示某地區某商品在電子商務平臺上進行網絡交易的時間離散度；n表示平臺上銷售該商品的這一地區；Ti表示該地區銷售該類商品的一天中交易次數發生時間的平均值。受限于采集到的數據，本文使用該地區該商品店鋪一天中直播時間平均值的占比作為替代計算②1天直播時間平均值占比并不能完全代表平臺交易的時間離散度，僅能部分代表網絡交易時間特點。根據本文計算公式，取值在0—1之間;越接近于1，則認為網絡交易的離散程度越高。。

“網絡交易價格指數”（e-Trading Price Index，簡寫為e-TPI），為某地區某商品在電子商務平臺上交易的平均價格與平臺上同類商品的平均價格的比值。

式中，e-TPI表示某地區某商品在電子商務平臺上進行網絡交易的平均價格水平；N表示電子商務平臺上某同類細分商品的所有交易地區；n表示平臺上銷售該商品的這一地區；Pi表示網絡空間交易的平均價格。

1.3 數據采集與淘寶村集群選取

使用Python采集淘寶網電子商務平臺網站（https://www.taobao.com）數據。所有數據來源于淘寶網公開數據，不涉及企業和個人隱私信息。根據對淘寶村銷售的商品類型的分析③本文中將淘寶村集群分為基于工業產品、手工藝產品和農業產品的淘寶村集群3種基本類型。，經過多輪測試，本文最終選取“大閘蟹”“紫砂壺”“家紡”“花卉/綠植”“子母床”“水晶飾品”等29個關鍵詞搜索商品，進行數據采集。關鍵詞的確定原則是進行預搜索，商品條目數量樣本在5 000條以上，同時盡量減少相關或衍生商品對該商品的影響。數據采集時間為2020年3月—2020年10月，共采集到14萬多條數據。每一條數據包含的屬性字段有商品名稱及ID，商品店鋪所在地、商品價格、該商品購買人數等信息。

采集完數據后整理篩選有效數據。篩選出等級為“三鉆”以上的店鋪④周章偉等認為淘寶網平臺上等級為“三鉆”以上的店鋪可以看作達到一定規模，具有相對穩定的交易量與消費群體。，刪除該商品之外的相關商品或衍生品的數據信息⑤淘寶網搜索引擎采用智能算法。分詞權重定義產品關聯度。，以及同一店鋪重復商品且購買數量為0的數據。根據對淘寶網上店鋪營業執照上的登記地址或商品發出的物流信息的整理得到店鋪所在地地址，并與阿里研究院公布的淘寶村名單核對，辨識其所在的淘寶村集群⑥根據阿里研究院數據統計得到，2020年淘寶村集群所含淘寶村數量占所有淘寶村數量的比重達到76%。根據筆者實地調研發現淘寶村集群周邊通常會存在專業市場，二者之間聯系密切，因此本文在計算中保留了地址位于專業市場的網店數據信息。。

表2 “網絡交易時空指數”的測度指標Tab.2 Measurement indexes of e-TSC

表3 全國典型淘寶村集群網絡交易時空特征計算結果Tab.3 The calculation results of e-TSC of typical Taobao Village clusters in China

2 計算結果分析

全國典型淘寶村集群的“網絡交易空間集聚指數（e-TSCI）”“網絡交易時間離散指數（e-TTDI）”和“網絡交易價格指數（e-TPI）”的計算結果如表3所示⑦因河南洛陽東平鎮淘寶村集群同時銷售牛皮大鼓和牡丹花畫兩種細分商品，所以本文測度對象共28個淘寶村集群。。

計算結果分析如下：

（1）基于工業產品的淘寶村集群

基于工業產品的淘寶村集群主要位于東部地區，占比超過90%，以銷售日用消費品為主，包含淘寶村數量眾多，遠超過基于手工藝產品和農產品類型的淘寶村。

從網絡交易空間集聚指數（e-TSCI）來看，在e-TSCI指數較高的淘寶村集群中，浙江省占比最多，其次是廣東省和江蘇省。如電熨斗（浙江寧波）的e-TSCI高達0.6620、皮草（浙江嘉興）達到0.6224、家紡（江蘇南通）的e-TSCI為0.6158等。近40%的基于工業產品淘寶村集群的e-TSCI超過0.5。

從網絡交易時間離散指數（e-TTDI）來看，不同工業產品淘寶村集群的e-TTDI指數差異較大。一些與女性消費者相關的商品，如女士內衣、家紡產品、皮草和牛仔褲等，網絡直播活躍，計算得到的e-TTDI較高。

從網絡交易價格指數（e-TPI）來看，兒童玩具的e-TPI為1.9421，價格高出電子商務平臺平均價格近1倍，健身器材、皮草的網絡交易價格都超過了平均價格的10%—20%。其余商品的價格略低于電子商務平臺上銷售的平均價格。

（2）基于手工藝產品的淘寶村集群

基于手工藝產品的淘寶村集群主要分布在我國東部和中部地區，但數量遠少于基于工業產品的淘寶村。

從網絡交易空間集聚指數（e-TSCI）來看，依賴當地特色原料的手工藝淘寶村集群的e-TSCI指數相對較高。如紫砂壺（江蘇無錫）e-TSCI達到0.8072，占電子商務平臺約80%的交易量。另外，一些具有傳統文化特色的手工藝產品在電子商務平臺的銷售量逐年增加，如中國名劍龍泉寶劍（浙江麗水）、牛皮大鼓（河南洛陽）、玉器（河南南陽）的e-TSCI分別為0.6351、0.5244、0.3201。

從網絡交易時間離散指數（e-TTDI）來看，玉器（河南南陽）、紫砂壺（江蘇無錫）和天然水晶（江蘇連云港）的e-TTDI指數較高，分別達到0.4165、0.3091、0.2337，其他商品的e-TTDI則在0.1000左右，目前直播促銷現象不明顯。

從網絡交易價格指數（e-TPI）來看，手工藝淘寶村集群的網絡交易價格普遍高于同類產品在電子商務平臺上銷售的平均價格。其中天然水晶（江蘇連云港）、龍泉寶劍（浙江麗水）、老粗布（山東濱州）的e-TPI別為1.7358、1.3023和1.1293，比電子商務平臺上銷售的平均價格高出10%以上。紫砂壺的e-TPI為1.0340，與電子商務平臺上銷售的平均價格基本持平。瓷器（福建泉州）、牛皮大鼓（河南洛陽）、牡丹花畫（河南洛陽）的e-TPI分別為0.8986、0.7057和0.6857，略低于電子商務平臺上銷售的平均價格。

（3）基于農產品的淘寶村集群

本文選取水果、特產水產和花卉綠植在電子商務市場上相對穩定并且發展較為成熟的農產品進行分析。

從網絡交易空間集聚指數（e-TSCI）來看，具有地域品牌效應的農產品淘寶村集群的e-TSCI指數較高，而普通農產品淘寶村集群的e-TSCI指數一般。

從網絡交易時間離散指數（e-TTDI）來看，農產品淘寶村集群的e-TTDI指數普遍較高。蘋果、橙子等水果通常采用現場采摘、現場包裝、主播試吃等形式開展各種營銷活動吸引消費者，如蘋果（山東煙臺）的e-TTDI高達0.4483，丑橘（四川成都）和臍橙（江西贛州）e-TTDI分別為0.2770、0.2635。茶葉（福建泉州）和蜂蜜（河南許昌）種類豐富，通過直播有利于增加對茶葉和蜂蜜的了解，其e-TTDI分別為0.3172和0.2525。

從網絡交易價格指數（e-TPI）來看，農產品淘寶村集群銷售的平均價格略高于電子商務平臺的平均價格。大閘蟹（江蘇蘇州陽澄湖）的e-TPI為1.4671。花卉綠植（江蘇宿遷）、茶葉（福建泉州）、丑橘（四川成都）、蘋果（山東煙臺）的e-TPI均在1以上。

3 結論與討論

3.1 主要結論

本文構建“網絡交易時空指數”，利用大數據分析，精細化識別并測度了2020年全國28個典型淘寶村集群的商品流要素。研究認為電子商務經濟形成了更強的地理空間鎖定效應，相比傳統專業村鎮，淘寶村集群正在成為更大規模商品專門化的生產—交易空間節點。具體結論如下：

（1）通過“網絡交易空間集聚指數（e-TSCI）”計算，發現對于細分商品類型，淘寶村集群e-TSCI指數相當高，即網絡交易映射的生產性實體空間集聚現象明顯。2020年全國28個典型淘寶村集群中約有30%的e-TSCI指數大于0.5。一個值得注意的現象是，近年來農產品淘寶村集群發展開始加速⑧在應用電子商務銷售的過程中，一些淘寶村逐漸摸索出適宜農產品銷售和運輸的方式，如農產品預售模式、農產品直播模式、不斷改進物流包裝等，建立起生產者和消費者之間的直接聯系。這成為推動農產品淘寶村集群發展的重要動力之一。。

（2）通過“網絡交易時間離散指數（e-TTDI）”，發現部分淘寶村集群的e-TTDI指數較高，發展活躍。研究認為時間變量日益成為數字新經濟發展的重要動力之一，且隨著網絡直播銷售方式的日趨成熟，e-TTDI指數還會進一步提升。

圖2 鄉村振興要素識別與應用Fig.2 Identification and application of factors of rural revitalization

（3）通過“網絡交易價格指數（e-TPI）”分析，發現淘寶村集群的商品交易價格在淘寶平臺同類商品中處于中高水平。2020年全國28個典型淘寶村集群中，約50%的淘寶村集群的e-TPI價格指數超過1，高于同類產品在電子商務平臺上銷售的平均價格。這一發現打破了淘寶村集群銷售廉價商品的認知，部分淘寶村集群正朝著品牌化的方向發展升級。

盡管研究采集到14萬條商品信息，但這些數據在淘寶網平臺交易中仍然是相當小的一部分，更為全面和深入的研究有待進一步推進。

3.2 思考與討論

當前正是新一輪國土空間規劃編制的關鍵時期，鄉村空間管控既需要傳導自上而下的剛性，同時又要協調好自下而上的需求反饋。如何識別和挖掘有潛力的鄉村，科學高效地配置鄉村資源要素，具有強烈的現實導向和政策需求。本文作為一種探索，將隱性的商品流通過指標測度顯性化，有利于拓展對“流”要素的認知，并為今后進一步提煉淘寶村發展的關鍵要素和實施鄉村振興路徑提供參考。研究提出以下幾點建議：

（1）突破傳統在地性要素為主導的鄉村發展要素判定依據，研究深度信息化時代鄉村發展綜合要素的判定技術和方法。對應于不同社會經濟發展階段，鄉村發展路徑有其特定規律。信息技術推動并不必然導致淘寶村發展和鄉村產業興旺。科技技術背后，需要一系列軟環境和基礎設施建設的支撐。辨識鄉村發展的在地性要素和流動性要素，揭示各類資源稟賦在鄉村發展中的作用機制是極其緊迫的課題。隨著大數據技術方法的日益成熟，電商平臺、手機信令、社交網絡等大數據為“流”研究帶來了數據獲取上的巨大變革和方法優勢。利用大數據在鄉村尺度開展研究，識別“流”的內部規律和屬性特征，挖掘以淘寶村為代表的數字鄉村發展的內生動力機制，可以為深度信息化時代的鄉村振興提供科學依據。

（2）建立規范和分類相結合的鄉村振興診斷體系，探索分類調控、精準實施的鄉村振興路徑。建立鄉村基礎數據庫，在識別其發展的關鍵要素基礎上，科學評價其發展潛力，可以應用于政府及相關部門鄉村振興政策設計與引導。在既有的數字鄉村發展相關規劃和文件基礎上，可考慮制定數字鄉村建設的規劃實施方案及實施細則，讓空間上的“千山萬水”變為網絡里的“近在咫尺”，實現各類要素的優化配置。推動信息技術與鄉村深度融合，發揮縣城、鎮區、鄉村產業集群的聚集輻射效應，推動“鄉村聯動”“城鄉一體化”高質量發展（見圖2）。