目。个行业市场的空间分布主要集中在东南沿海地区，优越的地理位置和蓬勃的经济发展状况吸引了大量的商家投入，集中度稳定性情况图表示个行业中子行业市场集中度指数的标准差分布，其中小提琴形状图的白点表示中位数，旁边的黑色粗线条表示分位数范围，外面延伸的细线条表示的置信区间，图宽表示子行业集中度指数标准差的频率。百货食品服装鞋包和手机数码市场集中度指数的标准差的分位数范围主要集中在以下，而且它们的市场集中度指数标准差的置信区间几乎覆盖了大部分范围，可以认为百货食品服装鞋包和手机数码中的大部分子行业的集中度变化不显著，说明其具有较高的稳定性。特殊类目子行业市场集中度指数的标准差的分位数范围主要介于之间，与百行业在区域中的销售额，表示行业的总销售额，为总区域数。其中越大，越集中越小，越分散。摘要为了探究网络零售市场的变化状况和空间分布情况，基于赫芬达尔指数和锡尔系数的方法，以天猫平台百货食品服装鞋包手机数码和特殊类目商品为例，对网络零售市场集中度进行时空分析。从时间维度来看，百货食品服装鞋包和手机数码行业整体变化情况趋于稳定，而特殊类目行业变化幅度较大从空间分布角度来看，网络零售市场主要分布在东南沿海城市，区域分布相对集中化。关键词网络零售市场集中度数学分析时空分析赫基于空间分布角度采用锡尔系数与赫芬达尔指数进行网络零售市场集中度研究数学分析论文所有类型商品的平均价格类目所包含的商品种类每月的销售数目店铺的每个类目所对应的总销售额等。因为爬取的数据存在部分异常现象，如个别商品销售额出现极值些商品的特征呈现空值等情形，所以使用了算法去除异常值，数据预处理结束后，保留了约万份有效数据。市场集中度测量指标选用以下两种计算市场集中度的指标赫芬达尔指数赫芬达尔指数可以说是研究者使用次数最多的市场集中度评价指数之，因其兼顾绝对集中度和相对集中度的优点，不受企业的数目和规模分布的影响，并且能较好地计算行业的集中度变化情况而备受额等。因为爬取的数据存在部分异常现象，如个别商品销售额出现极值些商品的特征呈现空值等情形，所以使用了算法去除异常值，数据预处理结束后，保留了约万份有效数据。以上个主要行业的子行业内部的店铺数目非常少，市场空间由少数几家店铺所占据，有的子行业甚至家独大，高寡占形式非常明显。市场集中度的变化情况和销量的联系分析根据获取的数据，基于时间序列对市场集中度的变化情况和子行业的商品销量进行了分析，研究了年月全年的市场集中度变化和销量间的联系见表图图。因为每个行业领域中有多个子行业，本研究只展网络零售市场的行业领域中子行业的集中度指数，表示网络零售市场子行业的总销售额，表示所处子行业的店铺的总销售额，表示子行业的总店铺数目。值越大，市场就越集中。沿用美国司法部和联邦贸易委员会的划分标准，基于对市场结构进行分类，如表所示表基于的市场结构划分锡尔系数产业地理集中度分析的常见测量指标有胡佛系数基尼系数锡尔系数。根据所获取的数据信息，本研究选用了锡尔系数。计算公式如下公式中表示行业的值，表示行业在区域中的销售额，表示行业的总销售额，为摘要为了探究网络零售市场的变化状况和空间分布情况，基于赫芬达尔指数和锡尔系数的方法，以天猫平台百货食品服装鞋包手机数码和特殊类目商品为例，对网络零售市场集中度进行时空分析。从时间维度来看，百货食品服装鞋包和手机数码行业整体变化情况趋于稳定，而特殊类目行业变化幅度较大从空间分布角度来看，网络零售市场主要分布在东南沿海城市，区域分布相对集中化。关键词网络零售市场集中度数学分析时空分析赫芬达尔指数锡尔系数引言随着互联网的快速发展和应用普及，网络经济已成为我国经济的重要组成部分。据统计，年月，的联系，分析了不同的子行业内的环境对于行业销售量的相关性，但是存在定的局限性，只是单层面的关联性分析，未来要从多因素出发，探究经济收益和市场环境等的多目标的优化，实现收益最大化。基于天猫平台，以百货食品服装鞋包手机数码和特殊类目个行业为例，通过集中度指数从时间和空间角度分别对网络零售市场进行了分析，结果发现从时间维度看，百货食品服装鞋包和手机数码的行业集中度稳定性相对较好，而特殊类目集中度稳定性相对较差。从空间维度来看，海南省在个行业的集中化程度最高，青海省集中化程度与海南省差异较小，可以作为西化。个行业的地理空间分布情况，如图所示图个行业市场的空间分布图显示个行业市场的区域分布和全年的销售情况，图中的颜色越深说明销售额越高。根据计算结果，百货食品行业的锡尔系数为，服装鞋包的锡尔系数为，手机数码的锡尔系数为，而特殊类目的锡尔系数最小为。个行业市场的空间集中程度从大到小依次为手机数码服装鞋包百货食品特殊类目。个行业市场的空间分布主要集中在东南沿海地区，优越的地理位置和蓬勃的经济发展状况吸引了大量的商家投入，而且可以预见商业集群化，将会成为未来发展的趋势，这也间接造成了东南沿海地区和西北地白点表示中位数，旁边的黑色粗线条表示分位数范围，外面延伸的细线条表示的置信区间，图宽表示子行业集中度指数标准差的频率。百货食品服装鞋包和手机数码市场集中度指数的标准差的分位数范围主要集中在以下，而且它们的市场集中度指数标准差的置信区间几乎覆盖了大部分范围，可以认为百货食品服装鞋包和手机数码中的大部分子行业的集中度变化不显著，说明其具有较高的稳定性。特殊类目子行业市场集中度指数的标准差的分位数范围主要介于之间，与百货食品服装鞋包和手机数码市场相比市场集中度稳定性较弱，子行业市场变化比较多。市场的来看，海南省在个行业的集中化程度最高，青海省集中化程度与海南省差异较小，可以作为西部网络零售市场的重要突破口，推动西部网络经济的发展。参考文献电子商务研究中心年上中国网络零售市场数据监测报告陈阿兴，陈捷我国零售产业集中度的实证研究产业经济研究，罗建华，谭海彦，李铁宁区域性产业市场结构分类方法体系研究商业研究，赵秀丽，牛登云服务商市场的结构优化与发展趋势企业经济，贺灿飞，潘峰华产业地理集中产业集聚与产业集群测量与辨识地理科学进展，王珂我国电子商务行业发展的市场结构分析商基于空间分布角度采用锡尔系数与赫芬达尔指数进行网络零售市场集中度研究数学分析论文部网络零售市场的重要突破口，推动西部网络经济的发展。参考文献电子商务研究中心年上中国网络零售市场数据监测报告陈阿兴，陈捷我国零售产业集中度的实证研究产业经济研究，罗建华，谭海彦，李铁宁区域性产业市场结构分类方法体系研究商业研究，赵秀丽，牛登云服务商市场的结构优化与发展趋势企业经济，贺灿飞，潘峰华产业地理集中产业集聚与产业集群测量与辨识地理科学进展，王珂我国电子商务行业发展的市场结构分析商业时代，黄伟网络零售市场集中度的时空分析基于赫芬达尔指数和锡尔系数经营与管理部地区所对应行业领域空间分布较为集中化。研究发现，百货食品服装鞋包和手机数码这个行业市场的稳定性较高，特殊类目市场的稳定性较差，更易于发生改变，从特殊类目的不同省份的锡尔系数来看，青海省和海南省差距较小，所以大有可为之处。可以将青海省的特殊类目市场作为发展网络零售市场的重要突破口，推动西部地区网络经济发展。结论本研究通过对网络零售市场集中度趋势的分析，验证了王珂分析电子商务的市场结构得到的结果，即我国行业逐渐趋向于高寡占型的市场结构。基于市场集中度指数，构建了市场集中度指数和行业销售为和，而手机数码领域锡尔系数最高的省份是内蒙古自治区，表明青海省和内蒙古自治区在西部地区所对应行业领域空间分布较为集中化。研究发现，百货食品服装鞋包和手机数码这个行业市场的稳定性较高，特殊类目市场的稳定性较差，更易于发生改变，从特殊类目的不同省份的锡尔系数来看，青海省和海南省差距较小，所以大有可为之处。可以将青海省的特殊类目市场作为发展网络零售市场的重要突破口，推动西部地区网络经济发展。结论本研究通过对网络零售市场集中度趋势的分析，验证了王珂分析电子商务的市场结构得到的结果，即我国行网络零售市场差距越发的明显。进步研究东部中部和西部地区部分省份的行业市场情况，以各区县作为行业空间集中度计算的部分，以省份作为个整体。如表所示表个行业不同区域的锡尔系数情况表可知，东部地区的海南省在个行业的锡尔系数都是最高的，说明其行业空间分布集中化程度最高。中部地区各省份的个行业的锡尔系数相较于其他区域都偏低，表明行业的空间分布较为分散。在西部地区，青海省在百货食品领域服装鞋包领域和特殊类目领域的锡尔系数最高分别为和，而手机数码领域锡尔系数最高的省份是内蒙古自治区，表明青海省和内蒙古自治区在西间集中度分析基于获取的年月天猫平台公开的数据，采用锡尔系数，以省区市作为区域计算的单位，计算整个市场的空间集中程度变化情况。如表所示表年月个行业锡尔系数情况锡尔系数反映了市场空间集中的程度，其数值越小，市场的空间集中度越低，分散程度越高反之数值越大，市场空间集中度越高，分散程度就越低。从表得知，百货食品和特殊类目的锡尔系数都是小于，市场空间分布相对较为分散。而服装鞋包和手机数码的锡尔系数都超过，市场相对比较集中，而且从个行业计算的锡尔系数标准差来看，数值都非常的小，说明行业空间集中度没有明显变时代，黄伟网络零售市场集中度的时空分析基于赫芬达尔指数和锡尔系数经营与管理，。陈阿兴等对实体零售市场进行了研究，分别提出区域市场集中度和业态集中度的概念。罗建华等将实体产业集中度的算法和区域加权平均算法进行对比。基于空间分布角度采用锡尔系数与赫芬达尔指数进行