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user: 4. 实证分析及假设检验 4.1. 统计分析 4.1.1. 汉服淘宝店发展的时间和规模 如果用店铺的粉丝数量代表规模，我们发现拥有较多粉丝的店铺并非开店时间都很长。在研究的1002个样本中，大多数汉服店的粉丝数在10万以下。有87家店铺粉丝数超过10万，粉丝超过50万和100万的分别有26家和14家，这些店中仅有5家、3家和1家存在的时长为4500~6000天，在四个时段中占比为最低的6%、12%和8% (表2和图2)。而近十年来，新注册的汉服淘宝店数量增多，而且高粉丝量的店铺层出不穷，粉丝数超过300万的两家店就是在近四年注册运营的(图3)。这表明汉服网上销售早在十几年前就开始慢慢兴起，但较早的开始与后来才出现的网络购物热潮和汉服复兴运动产生了错位，早期的店铺销量惨淡，商家还需要花费大量精力筹备、进货，甚至自己设计、制作汉服，入不敷出，所以很少形成规模。近年来开始经营汉服的商家一方面因为汉服网上销售准入门槛低而迅速入驻淘宝，另一方面他们赶上了网购热潮、汉服复兴以及抖音、快手等各自媒体平台兴盛的时代，拥有更多渠道推广产品，也更容易在淘宝站稳脚跟、发展壮大。 Table 2 The number of Hanfu Taobao stores with different durations under a specific fan scale (Source: Taobao APP 开店时长(天) 粉丝数量(人) 0~1500 1500~3000 3000~4500 4500~6000 总人数 ≥10万 28 34 20 5 87 ≥50万 4 9 10 3 26 ≥100万 4 2 7 1 14 表2. 特定粉丝规模下不同开店时长的汉服淘宝店数量(数据来源：淘宝APP) 图2. 特定粉丝规模下不同开店时长的汉服淘宝店铺占比(数据来源：淘宝APP) 图3. 汉服淘宝店铺存在时长和粉丝数量分布图(数据来源：小组搜集整理) 4.1.2. 汉服店铺的地理分布 由图4可知，汉服淘宝店集中在山东、江浙沪、四川和广东四个地区，其中山东菏泽最多((1)图)；汉服的实体、体验店除了分布在汉服淘宝店较多的区域，也集中在河南、湖北、湖南等中部省份，河南省最多((2)图)，故汉服淘宝店和实体店的地理位置不完全重合。汉服线下销售要求较大的市场、较便利的交通并靠近汉服生产地，因而线下店铺分布在拥有广阔消费市场的沿海省份、内陆交通枢纽省份以及劳动力较廉价的中部省份；而汉服的线上销售是汉服产业、互联网水平、交通运输等要素作用的结果，影响因素不同，二者选址的地理位置也各异。 图4. 2019年全国汉服线上淘宝店和线下实体店分布图 4.2. 回归检验 4.2.1. 模型检验和调整 进行普通 O L S 回归后，我们对模型进行多重共线性和异方差检验。总体来看，模型的 V I F 值为 2.91 ，小于 5 ，可以认为不存在多重共线性； L S e r 、 G Q u a 和 S A t t 的 V I F 值分别为 7.91 、 7.23 和 6.43 ，在 5 和 10 之间，存在中度多重共线性(表3)，但是它们未造成模型整体多重共线 8 ，故不予剔除。异方差检验中，被解释变量( P S a l )较大时，扰动项的方差也较大(图5)，进一步地，我们考察残差和解释变量 N F a n 的散点图(图6)，发现两图的轮廓基本一致，扰动项的方差随着观测值而改变，表明很可能存在异方差。再进行了怀特检验，得到 P 值为 0.0000 ，强烈拒绝了同方差的原假设(表4)，即模型存在异方差，所以本文采用“ O L S + 异方差稳健标准误”的方法进行回归。 Table 3 Results of multiple collinearity tes 变量 A P r i G K i n G Q u a F C l o N F a n S L e n S C r e P T o p S A t t L S e r T B a o I T o p S T o p V I F 1.07 1.13 7.23 1.05 3.62 1.09 1.52 2.88 6.43 7.91 1.33 1.31 1.29 1 / V I F 0.93 0.88 0.14 0.95 0.28 0.92 0.66 0.35 0.16 0.13 0.75 0.77 0.78 M e a n V I F 2.91 表3. 多重共线性检验结果 Table 4 Results of Heteroscedasticity tes 卡方值 自由度 P值 异方差 999.92 98 0.0000 表4. 异方差检验结果 图5. 残差与拟合值的散点图 图6. 残差与粉丝数量的散点图 4.2.2. 回归结果分析 如表5所示，销量与衡量互联网发展水平的变量 T B a o 和 I T o p 的相关关系不显著。可能是因为产业集聚和互联网水平的提升对技术密集型产业具有较强的推动作用，而经营汉服淘宝店准入门槛较低，良好的信誉、健全的网络和交通基础设施是经营的基础条件，大部分汉服淘宝店选址的区位都拥有较好的基础，淘宝店铺集聚带来的溢出效应以及互联网发展指数的提升不会对单个店铺的绩效有显著影响，因而假设1不成立。 与绝大多数商品相同，汉服淘宝店的销量与商品均价在1%的水平上呈显著负相关。一般原创汉服的设计困难、制作成本高，价格会达到几千甚至上万元，这会抑制部分汉服爱好者消费，也让一些人选择了盗版汉服，不利于汉服产业长期稳定发展，因而平价汉服更受欢迎。销量和商品质量并无显著相关性，可能是因为本文用“商家描述相符程度”代替商品质量，而这一指标存在诸多缺陷，买家未评价商品时淘宝系统会默认好评，而且刷动态评分 9 、有偿好评的现象普遍存在，故买家不会完全参考这一可信度较低的指标决定是否购买。虽然“商家服务态度满意度”和“物流服务满意度”也存在同样的问题，但快递发货时间、配送速度、包裹的密封性直接影响买家的消费体验和再次购买的意愿，所以销量与前者不存在显著相关关系，却与后者在5%的水平上显著正相关。销量与“店铺粉丝数”和“是否为2019年销售产值前十名的店铺”在1%的水平上显著正相关，与“店铺信誉”的相关系数在5%的水平上显著为正，说明买家信任拥有较高信誉和较好网络口碑的汉服店铺。上述分析表明假设2部分成立，汉服销量确实与商品价格成反比，与物流服务评价、商店的粉丝数、店铺去年销量和店铺信誉成正比，但与商品质量和商家服务态度不显著相关。 销量与“店铺是否位于2019年汉服实体店铺数量排名前十的省份”不具有显著的相关关系，可能是因为互联网发达的信息传输和便利的交通物流降低了市场定位和运输的成本，汉服的线上销售逐渐摆脱了线下的束缚，这也验证了汉服淘宝店和实体、体验店空间分布不完全重合的分析。 销量与三个控制变量都没有显著相关关系。统计分析和计量回归都表明销量与开店时长无关；消费者多看重汉服商品本身的性价比、款式等，许多商品种类少的店铺也经常出现销量“爆款”汉服；大部分汉服淘宝店以经营女装为主，但销量仍高低不均，二者不显著相关。 Table 5 Least square regression results of heteroscedasticity robust standard erro 假设1 假设2 假设3 控制变量 T B a o − 311.4299 (−1.36) I T o p − 55.2675 (−0.26) A P r i − 2.6375 * * * (−2.60) G Q u a 9.6336 (1.42) S A t t 2.0825 (0.78) L S e r 8.6798 * * (2.17) N F a n 0.0047 * * * (2.89) S C r e 0.1887 * * (2.32) P T o p 11233.52 * * * (7.99) S T o p 111.9543 (0.40) S L e n − 0.0848 (−0.86) G K i n − 1.8295 (−1.48) F C l o 72.9219 (0.72) 345.2896 (1.14) R 2 0.4543 F 值 14.61 表5. O L S + 异方差稳健标准误法回归结果 注：“***”、“**”和“*”分别代表在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为t值。