基于Logistic回归模型的我国网络购物发展研究

刘 博，占正国

基于Logistic回归模型的我国网络购物发展研究

刘 博，占正国

2008年以来，随着我国居民收入的增加以及互联网购物平台的完善，国内互联网购物出现井喷式增长，线上交易在整个社会消费品零售份额中所占的比例不断提高，网购购物对我国经济发展做出了重要贡献。依据中国互联网络信息中心发布的中国网民人数和网络零售交易规模数据，利用生物学上的Logistic增长曲线建立回归模型，研究我国网络购物的发展阶段，分析发展规模，并预测网购市场的增速以及到达拐点的时间。

网络购物；Logistic曲线；交易规模

互联网购物（以下简称网购）是指通过互联网段缔结的商品和服务交易活动，主要是指在企业与个人（B2C）和个人与个人（C2C）之间的交易活动。由于线上交易具有交易价格低廉、商品种类丰富、不受时间和地域限制等优势，，所以受到消费者的普遍欢迎。

刚刚过去的“双十一购物狂欢节”再次刷新了中国网络购物的历史，根据阿里巴巴公布的实时数据，截至11日24时，2016天猫双11全球狂欢节总交易额超1207亿，较去年同期增长294.83亿，增长率达到32.32%。由此可以看出，我国网购交易的增长速度非常惊人，交易量也迅速增加，网购交易占整个社会消费品零售总额的比例不断提高。

一直以来网购的重要性以及网购模式的创新是国内外研究的主流，对网购未来增速以及发展阶段研究还比较缺乏。作为消费的重要组成部分，中国网购市场有什么样的发展规律？网购能否完全取代实体店交易？网购未来又会有怎样的发展趋势？这些是在研究中所要重点关注的问题。

一、模型

将logistic曲线应用于互联网方面的研究最早可以追溯到20世纪90年代，Vijal Gurbaxanl(1990)运用创新扩散理论研究了计算机网络的成长过程，得出了logistic模型能更加充分地描述网络的成长。刘向晖（2003）建立了互联网用户的logistic模型，认为logistic模型适用于研究中国互联网的发展。刘华楠（2015）运用logistic回归模型研究网购水产品的意向，但是总体的预测率较低，模型的拟合优度较差。周秀荣（2016）通过利用快递包裹的数量来建立logistic模型，研究中国网民人数与线上交易的关系。

Logistic曲线又被称为“S曲线”，最早是由生物学家P.F.Verhulst于1845年提出，主要用于研究人口增长，但一直不受学界重视，直到20世纪20年代才被重新发现和应用。由于Logistic曲线呈S形，能很好地描述增长现象，因此在医学、化学和经济学领域都有着广泛的应用。

（一）Logistic曲线的方程

在方程（1）、（2）中，y是生物量(biomass)、生长量(growth)或其它待测指标；t为时间序列；r被称为瞬时增长率(instantaneous growth rate)或内禀自然增长率；K是容纳量(carrying capacity)或环境负载力；r和K均是常数；a是积分常数；e是自然对数底。

（二）Logistic曲线的图形及时点

对方程（1）求一阶导数并令其等于0，可以得到：

该点为logistic长曲线唯一的极大值点，其含义为社会经济发展或生物繁殖最快，达到高峰期。

图1 logistic曲线图

对方程（1）求二阶导数并令其等于0，可以得到：

t1和t2是增长曲线的两个拐点。

这三个点分别对应着社会经济发展或生物繁殖的三个阶段：渐增期，快增期，慢增期

二、数据测算与求解

利用中国互联网络信息中心每年所发布的《中国网络购物市场研究报告》和《中国互联网络发展状况统计报告》，收集了自2007年至2015年中国网民人数和网络零售交易规模的历史数据。

表1 2007—2015年中国网民人数和网购交易金额（亿）

Logistic模型的建立以具有传染效应的种群为基础，种群中已经使用新技术的会影响未使用者。已经使用互联网平台进行购物的人带动新购物者使用网络平台成为这个群体的重要特征。因此可以假设中国网购交易规模遵循logistic模型。运用SPSS22进行相关分析，得到二者的Pearson相关性为0.874，在置信度（双测）为0.01时，相关性是显著的，说明中国网民人数对中国网络零售交易规模有着非常重要的影响。

利用网络零售交易规模数据，采用Logistic方程中的“拐点法”确定K的值，经计算得到K值为58174亿元。运用SPSS中的曲线回归计算得到b0=0.003,b1=0.524,求解可得r=lnb1=-0.646263595,B=K*b0=174.522所以logistic方程为：

一般使用判定系数来考察模型的拟合优劣，求得模型的判定系数R2=0.996,调整的判定系数R2=0.995,由图1可见，回归方程能够较好地拟合实际观测值。

图2 logistic曲线拟合图

利用（3）式和（4）式可得 t1=6.228187444≈6，t=7.987531478≈8，t2=9.746875512≈10。根据计算结果，可以认为从2012年开始，我国网络购物的发展较为迅速，进入快速发展时期，在其后的4年时间里依旧呈现高速增长，到2014年底增长速度已经达到了最高峰，大约到2016年年底，我国网络购物增长速度将趋缓，进入缓增期。当t取10时，相当于2016年的网络零售交易规模，带入模型中，求得我国的数值为45720.89223亿元。

三、结论

1998年3月18日，中国的第一笔网上交易成功。到了1999年随着8848等B2C网站的正式开通，中国开始进入购物网站的阶段。此后的一段时间，我国互联网购物平台的发展一直较为缓慢，2001年左右，由于互联网泡沫的影响，许多电子商务网站倒闭。直到2003年，非典疫情催化了网购市场的发展，中国电子商务市场开始出现复苏。2003年5月，由阿里巴巴集团投资的淘宝网正式创立，由此拉开了我国互联网购物的繁荣。截至2015年12月，我国网络购物用户规模达到4.13亿，较2014年底增加5183万，增长率为14.3%，高于6.1%的网民增速。2015年全国网络零售交易额达到3.88万亿元，同比增长33.3%，相当于社会消费品零售总额的比重继续增长至12.9%。其中，B2C交易额2.02万亿元。

综上所述，如大多数新生事物成长一样，中国网络购物的增长也同样符合创新扩散理论，可以利用logistic增长去曲线描述我国网购规模的增长变化情况。预计到2016年年底，我国网购市场也将进入“新常态”，网购规模的增速将趋于平缓，进入稳定发展阶段。针对这种情况，提出以下对策建议：

（一）顺应顶层设计，推动模式创新

2015年的政府工作报告首次提出“互联网+”概念，7月份国务院又发布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。电商平台应该顺应国家的顶层设计，深化电子商务与其他产业的深度融合，同时推动网络购物平台与线下购物的融合。

（二）加强网络基础设施建设，提高网络普及率

截至2015年12月，我国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%，其中手机网民规模6.20亿，占比90.1%。推动网络购物的平稳健康发展离不开手机网民的支持，必须加强广大农村地区的网络基础设施建设，继续提高互联网普及率，同时注重提高手机网民的市场份额。

（三）升级移动支付，创新物流模式

2015年我国网上支付用户达到4.16亿。伴随着消费逐渐向网络化方向发展，必须逐步提高互联网移动支付技术，切实维护移动支付的安全性和便捷性。此外，网络购物的继续发展，离不开物流模式的深度创新，必须建立智能化物流模式，提高运输速度降低运输成本，满足互联网购物“最后一公里”的配送需求。

（四）拓展农村和国际市场

各大电商平台应当积极开拓农村市场挖掘农村的消费潜力，建立农村地区的服务网点。与此同时，大力推进国际化进程，电商平台积极走出国门开拓国际市场。

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

[2]刘向晖.对模型在研究中国互联网发展中的适应性评价[J].浙江树人大学学报,2003，3(3):64-66.

[3]刘华楠.基于Logistic回归分析的消费者网购水产品购买意向研究[J].现代管理科学,2015(0，2):109-111.

[4]周秀荣,宋礼民.基于Logistic曲线的我国线上购物发展规模研究[J].当代经济,2016，(19):124-125.

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

[6]中国互联网数据中心.2015年中国网络购物市场研究报告(2016年6月）[EB/OL].http://research.cnnic.cn/.

[7]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):86-89.

[8]崔党群.logistic曲线方程的解析与拟合优度测验 [J].数理统计与管理,2005，24(1).

F713.36

B

1008-4428（2017）09-80-02

刘博，男，吉林四平人，安徽财经大学金融学院硕士，研究方向：保险风险管理；

占正国，安徽财经大学金融学院。