专题课程
【城市数据团支书】
回答这个问题之前，先讲一个小故事。
话说周一早上，我第一个来到了单位打卡。打开电脑，忽然发现本来整理干净的电脑桌面上竟然多了一个压缩文件。一看大小，2.15G。咦，是哪位大神趁周末黑了我的电脑给我塞了那么大一个病毒呢？有如此仇怨么？2.15G的病毒？好奇心忽然开始作祟，我奋不顾身地决定看看这个文件到底是啥。双击。竟然打不开！什么鬼？一怒之下写了个小程序，把这个文件丢了进去。于是我的破电脑开始疙疙瘩瘩地呻吟，而一个庞大的亿级数据文档就此展开。也正是这个文档给了我们回答这个问题的机会。
哦对了，忘了说了。这个压缩文件的文件名是：“2014年12月淘宝全网商品数据”。
（以上情节纯属虚构。）
淘宝改变了哪些城市？ 回答之前，我们需要讨论第一个问题：
城市是一个涉及到空间属性的概念，而淘宝作为一种互联网经济模式，它有空间属性吗？它跟城市有关系吗？
按照马省长的理念，阿里巴巴（淘宝）是一个基于互联网的能够无差别支持商业梦想的伟大虚拟平台。就这个意义而言，淘宝是一种抹平了传统商业的地域属性且彻底颠覆了 “产地－渠道－市场” 的传统商品交换逻辑的商业模式。
换句话说，淘宝应当是一种去空间化的、一种相对扁平的、一种反集聚的商业模式。那么现实如何呢？看图便知：
从数据上看，毫无疑问，商品数量的分布并不扁平，反而是高度集聚在少数城市当中。于是，我们将每个城市的淘宝商品数量和排名取对数，制作出下图：
看到这张图，我们长舒一口气。原来每个城市的淘宝商品总数量和其排名是基本符合齐夫法则的（Zipf's Law）。这也就意味着：
淘宝作为一个高度市场化的经营平台，它在空间上自然产生了某种程度的集聚。由于空间上的集聚，使得淘宝对城市的影响并不是均衡的，而是对不同的城市有不同程度的影响。
在这样一个认识的前提下，第二个问题来了：
淘宝在哪些城市或哪些区域聚集呢？
看图便知。
上图是淘宝网在卖的商品数量在全国各个地级以上城市的分布。很明显，淘宝的商品数量高度集聚在东部沿海地区。为了观察其空间集聚的程度，我们再用核密度进行分析，得到下图：
从图中可以看出：
1，淘宝商品分布的高密度地区在我国的东部沿海地区；
2，其中密度最高的两个区域分别是长三角包邮国与珠三角省港深；
3，从密度上看，帝都虽然也较强，但却孤独地矗立在华北平原当中，骄傲地俯瞰着其南部的河北山东的各个孤点。
当然，商品总数量只是其中一个指标。事实上，我们还比较了店铺数量的聚集和商品种类的丰富度。但在全国尺度上来看，基本也呈现相同的态势。可以参看下面两张图（左图是店铺数量分布，右图是商品种类数量分布），不再具体展开了。
事实上，这三个指标之间有着很强的相关性。我们按照城市在商品总量上的排名，取出了前50名（否则图太长看不清楚）。分别叠加了店铺数量和商品种类数量制作出下图：
如图所示，总体而言每个城市的商品数量与店铺数量呈现除了高度统一的趋势。在这两个指标上面，排名前十的城市分别是：上海、广州、金华、北京、深圳、杭州、苏州、温州、佛山、台州。而每个城市的商品种类数曲线则略有一些局部的波动，但前十名梯队仍然不变，且呈现与商品和店铺数量统一的总体规律。
做完这张表，我弱弱地问：“金华排名第三？难道火腿真的那么受欢迎吗？”这时远处传来一个微弱的声音：“义乌，在金华。”
果然解释了一切。但第二个疑惑仍未得到解答：
到底菏泽究竟是有什么逆天的独门特产呢？
按下菏泽的问题先不表。我们起码得到了这样一个初步的结论：
在互联网时代，淘宝商品并没有扁平地分布在全国尺度的空间当中，而是保持了高度的集聚。其集聚的空间范围基本上是三个城市群：
1，长三角；
2，珠三角；
3，帝都。（谁说“京津冀”的？中国有这个城市群吗？那里不是叫做“帝都和它的穷邻居们”吗？）
虽然看到了淘宝在空间上的集聚状况，但淘宝商品和卖家的集聚程度并不一定意味着淘宝对城市的改变程度。对于这三个城市群而言，其经济和人口本来就高度集聚，淘宝的集聚也可能只是一种附属现象。因此，某城市的淘宝指数（商品量／卖家量／商品种类数）高，并不意味着淘宝对城市的改变（影响）程度大。在此我们还需要探讨第三个问题：
如何判断淘宝对城市的改变（影响）程度呢？
简单地说，假如我们认为淘宝指数的集聚在某种程度上是城市经济集聚的附属现象，那么我们需要做的是把城市自身的经济集聚特征剥离出去，然后再看淘宝指数的变化。也就是说，我们需要将各个城市的淘宝指数和其总体经济指数合在一起进行综合比较。
在这里，我们选择了城市的GDP作为被剥离的指标。我们从《中国城市年鉴2014》中整理了相关城市的GDP指标，然后将每个城市的“淘宝指数/GDP指数”作为度量淘宝对城市改变程度的指标。在这个度量体系中，相同GDP的城市，淘宝指数越高，改变程度越大；相同淘宝指数的城市，GDP指数越小，改变程度越大。
我们利用每个城市的“淘宝指数/GDP指数”，制作出下图。
可以看到：这一指标密度最高的地区虽然仍在东部沿海，但和淘宝指数的空间分布图已经并不完全一致了。我们把这两张图（下左图是淘宝指数分布，下右图是“淘宝指数/GDP指数”分布）放在一起比较：
通过淘宝指数和影响程度指数的比较可以看到，在剥离城市自身经济发展水平的因素后，淘宝对城市影响的真实状况如下：
1，淘宝对帝都的影响作用大幅地降低了，降到了与石家庄差不多的程度；
2，淘宝对包邮国的影响作用仍然极强，但其影响的重心则向南大幅移动，从上海移动至浙南地区；
3，淘宝对珠三角的影响作用仍然极强。在保持了原有影响的同时，其高强度影响范围向东侧沿海大幅度地延伸，一直连接到了福建沿海地区。
总体而言，虽然淘宝指数在三大城市群均高度集聚，但事实上对这三大城市群的改变程度是截然不同的。 那么，最后一个问题来了：
淘宝对哪些城市改变程度最大呢？
我们把全国地级以上城市再按照GDP排名（取了前50名），然后叠加了每个城市的淘宝指数，得到了下图（GDP是红线，淘宝指数是蓝线）：
在这张图上，我们可以清晰地看到每个城市GDP指数和淘宝指数的关系：淘宝指数曲线偏离GDP曲线越高，淘宝对该城市的改变程度越大；越低，则反之。
于是，我们看到了那些淘宝指数远远高于GDP指数的城市：杭州、佛山、东莞、泉州、南通、温州、临沂、台州。。。同时我们也看到了那些淘宝指数远远低于GDP的城市：大连、唐山、长春、大庆、鄂尔多斯、包头。。。
目测太不科学了。让我们用一个唤起悲惨童年回忆的方法来结束这个回答吧。
问：淘宝改变了哪些城市？ 答：请看下面这张成绩单。
*注：由于图表面积有限，我们只列出了从GDP排名到淘宝指数排名跃迁度最高的十名和GDP排名到淘宝指数排名下降度最多的十名。
*另注：之前那张成绩单经查证漏了好几个城市，现已更新。并向漏选的汕头、莆田、揭阳等城市致歉。
最后补充一个小故事。
在发布这篇答案前，我得意地拿给同事：“看，这是我用亿级数据写出的回答呦，是不是碉堡了？”
同事凑过来瞄了几眼，问道：”为什么你只使用淘宝商品和卖家数据？而忽略了重要买家和交易数据？这样不科学啊！”
对于这个疑问，我认真地思考了一分钟，解释道： “有两个原因吧。第一，在这个答案里，我们更多是从城市产出（而非消费）角度来思考淘宝对城市的改变；同时用于对比和剥离的城市GDP也与城市产出（而非消费）的关联度更强。因此我们觉得用淘宝商品和卖家数量和城市经济指标进行对比，在逻辑上有着更强的说服力。”
他点点头，“貌似有点道理，第二个原因呢？”
“第二，我没有那个数据。你有你上啊！妈蛋！”
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