基于Logistic曲线的我国线上购物发展规模研究

周秀荣，宋礼民

（湖北第二师范学院管理学院，湖北　武汉　430205）

基于Logistic曲线的我国线上购物发展规模研究

周秀荣，宋礼民

（湖北第二师范学院管理学院，湖北武汉430205）

近几年来，通过互联网购物平台实现的线上交易规模呈现爆发式增长，线上交易和传统的线下交易在整个社会消费品零售额中所占份额、线上交易的发展规模等问题备受关注。但是没有权威的统计数据可供分析研究。本文依据线上交易和邮政快递件数之间的对应关系，利用Logistic增长曲线，采用邮政快递时间序列数据，探讨分析了线上交易的发展规模，并预测了其增速达到拐点的大致时间。

线上交易；社会消费品零售总额；Logistic曲线；预测

一、问题的提出

本文中线上交易是指通过互联网购物平台下单，并由快递公司送达到客户手中的购物过程，即指B2C和C2C交易。和传统的线下交易相比，线上交易具有交易价格低于实体店并且商品种类丰富不受地域限制等诸多优势，受到购物者的欢迎。根据知名互联网购物平台淘宝天猫公布的数据，2009年淘宝双十一购物节一天交易额达到1个亿，2015年则爆发式增长到912.17亿元，年平均增长率接近145%。由此可以推测，我国的线上交易增长速度是惊人的。以至于有互联网购物平台和实体店铺到底谁占有更多的全国社会消费品零售额的份额之争。

依据国家统计局数据中心数据，2014年全国社会消费品零售总额为271896.1万亿元。但无法得知线上交易和线下交易各占的份额，线上交易的数据散见于一些研究报告或资料中。据有关资料介绍，2014年中国在线购物占整个零售销售额的9%，也有说为10.6%或10.7%的，按后一种说法其绝对数在2.8万亿元；而根据阿里巴巴集团2016年（2015年4月1日—2016年3月31日）最新财报，其电商交易额GMV突破3万亿人民币。依据社会消费品零售额的统计口径，专家测算全国社会消费品零售总额中的三分之一为“提袋消费”，主要指服装鞋帽、电脑通讯数码产品、日用百货、家用电器、化妆美容产品、食品保健品、手提包和箱包、书籍音像制品、文体用品、家具家装用品、母婴用品和珠宝首饰等购物消费，是B2C和C2C交易的汇总金额。线上交易中“提袋消费”的特征是每笔交易需要经过快递公司才能到达消费者手中，这对利用快递邮件数量来研究线上交易规模提供了可能性。随着智能手机和各种互联网金融支付手段的普及，线上交易更加快捷、方便和安全，吸引了更多的人参与到其中。那么线上交易能够占据整个社会消费品零售总额中“提袋消费”的多少份额呢？是否像有的说法那样完全取代线下交易呢？线上交易的峰值什么时候达到呢？这些均是在理论和实践中都需要关注的问题。

二、研究方法

由于无法从社会消费品零售额中分离出“线上交易”部分的时间序列数据，相关文献或研究报告中采用综合企业财务报表和专家访谈或抽样调查，依据统计核算给出了一些相关的数据。本文基于快递数据和线上交易订单的近似一一对应关系，利用国家数据中心的邮政快递件数时间序列来进行分析，进而推算出线上交易在社会消费品零售额中的份额。作为验证，笔者首先对收集到的中国网民数据（见表1）和中国邮政快递件数（见表2）两组数据进行了相关分析，相关系数达到0.836，在0.01的水平上显著相关。利用网民数据是因为网上交易的前提是上网，线上交易的订单数和网民人数高度相关。这也说明利用快递件数的变化规律来测算线上交易的变化规律是可行的。

表1　2007—2015年中国网民人数单位：亿人

表2　2007—2014年中国快递服务数据单位：亿件

三、模型设定和数据测算

线上交易是随着互联网的兴起而产生的新事物，根据美国墨西哥大学教授罗杰斯的创新扩散理论，新事物的发展通常呈现S型增长曲线，就是人们常说的Logistic增长曲线，它是由生物数学家P.F.Verhulst于1845年为研究人口增长过程而导出，但长期未受到人们重视，直到20世纪20年代才为R.Pearl和L.T.Reed重新发现并应用。诸多应用研究表明，Logistic增长曲线能较好地描述某些有界增长现象，在生物学、农业学和经济学等领域都有较广泛的应用。

Logistic曲线通常表示为下面两种形式：

其中，Y为待测指标，t为时间，k为增长率，B或b为常数尺度，且B=eb。Y在随着时间t的增长过程中，曲线上有两个拐点，其对应的时间参数。其经济意义为当增长到t1后，社会经济发展或动植物生长发育进入快速增长期，到达t2后，增长速度锐减进入缓慢的增长期。

依据表2的快递数据，采用确定Logistic方程中参数A的方法之一“拐点法”，经计算得出A值为413.4亿件。采用SPSS软件的曲线回归功能，计算得到b0=0.175，b1= 0.644，经过转换，得到k=lnb1=-0.440057，B=A*b0=69.0378。

由图1可见，回归方程能够较好地拟合实际观测值，计算显示R2=0.964。

图1　快递数量Logistic曲线拟合图

利用前述的拐点横坐标公式，可求得t1=7.039211，t2=12.206724。根据计算结果，可以认为在2013年底，快递数量得到快速增长，进入快速发展期。大约到2018年底，将转入稳定缓慢的增长时期。取t=12，相当于2018年的快递件数，带入得到的模型中，预测Y值为305.92亿件。

依据相关资料，2014年社会消费品零售总额为271896.1亿元，同比增长11.96%。按照2014年线上交易额占社会消费额的10.6%计算，2014年线上交易的绝对数为28821亿。对应的2014年快递件数为1395925.3万件，约为139.5925亿件。每万亿交易额产生的快递件数为48.95万件。平均每件快递的交易额为206.47元。由此预测2018年线上交易额为206.47*305.92=63163.3亿元。

四、结果分析

参照2014年社会消费品零售总额的增长速度11.96%，按照年增长12%测算，到2018年社会消费品零售总额将会达到427833.78亿元。预测线上交易值为63163.3亿元，占比为14.76%。结果显示，线上交易占社会消费品零售额的比例增加速度和2014年相比增长速度趋于缓慢，预计网上交易再经过1—2年的发展，将会达到其峰值，随后逐步进入稳定的发展阶段。由于本测算是基于快递件数时间序列，所以仅限于“提袋消费”。同时，由于利用了快递数据进行推算，因此也包括了利用微信、QQ和微博的现代社交媒体实现的B2C和C2C交易额。但是对于近两年兴起的各类网上支付的服务项目，像打车、订餐、旅游景点门票酒店预订等并没有涵盖。可以估计，线上交易额占社会消费品零售额的比重里面，“提袋消费”部分会稳定，而“非提袋消费”部分将会迎来快速的增长。近两年来，一些互联网公司纷纷大手笔投资于网络打车、网络送餐等项目，应该是其先知先觉所为。该结果对于希望开设网店的投资者，具有一定的参考价值。

[1]杨连峰：基于Logistic曲线的中国网民人数增长规律研究[J].厦门理工学院学报，2008，16（4）.

[2]殷祚云：Logistic曲线拟合方法研究[J].数理统计与管理，2002，21（1）.

[3]国家统计局数据中心[OB/OL].http：//data.stats.gov.cn/index. htm.

[4]CNNIC 2015年第35次中国互联网发展状况统计报告—网民规模和结构（四）[EB/OL].http：//www.199it.com/archives/ 326792.html.

[5]艾瑞咨讯：2014中国网络购物市场交易规模[EB/OL].http：// iresearch.com.cn/view/246308.html.

[6]中国互联网数据中心：2014中国网络购物市场研究报告（2015年6月）[EB/OL].http：//www.cnnic.net.cn.

（责任编辑：刘冰冰）