人类进入21世纪以来,电子信息技术和网络以迅猛的速度发展,其影响力正覆盖着越来越多的人口。在此背景下,电子商务应运而生,并以惊人的速度不断发展,造福人民和企业。对于个体来说,电商为人们网上购物提供了良好的平台,足不出户便可了解数以万计商品的详细信息,让生活更加便捷;对于企业来说,电商为两家远距离的公司之间搭建了合作的桥梁。针对B2B(企业与企业之间的)电商而言,客户公司与供应商通过电商平台,远程便可互晓商家信息,产品信息,产品价格,公司声誉与发展历史,缩短了传统交易的时间,为采购交易带来便捷。客户公司通过B2B电商采购平台,了解供应商商品信息,通过网络招标竞价选择供应商和产品,签订合同,供应商在接到订单之后发货,客户收货后付款,在此过程中,B2B电商提高了流程的效率。因此,基于B2B电商的多种优点,研究影响电商发展的因素将会促进电商更好、更明确地发展,为更多企业带来福利。目前对于电商的研究分为两类:理论研究和实证研究。理论研究主要集中于哪些因素影响电商发展和这些因素如何影响电商发展两大主题;实证研究主要从两个层面研究电商发展影响因素:企业和国家。这些实证研究以企业的一些特征或国家的一些基本特征来作为自变量,对电商做回归。然而,几乎没有实证研究选择行业的特征作为自变量,来从行业角度研究影响因素,这是因为行业特征很多缺乏数据,甚至无法量化。因此,本文将研究在美国哪些行业特征以及哪些美国的特征对B2B电商的发展有影响。通过文献综述,选取本文模型使用的变量背后的理论和逻辑将以总结现有文献使用的理论(企业和国家层面)为依据。最终确定,实证研究模型中,样本选取美国21个行业14年(2002-2015)的数据,因变量为某行业通过电商达成的交易额占总交易额的百分比,自变量包含以下5个:行业资本密集度,行业就业人数,行业前四名份额集中度,美国网络覆盖率,美国快递公司年收入。本文组建了 4个模型。前两个模型分别使用随机效应和行业固定效应进行面板数据回归;在第三个模型中,为了检测因变量与自变量之间是否存在反向因果问题,模型将网络覆盖率和快递公司年收入这两个自变量分别滞后一年,再对因变量电商百分比进行面板回归,回归结果显示存在反向因果。因此,第四个模型引入两个工具变量来解决内生性问题:网络覆盖率的工具变量是脸书(Facebook)的年收入,快递公司年收入的工具变量是油价。根据回归结果,第一,资本密集度与电商百分比正相关,资本密集型行业将更多的支出放在资本上,用来采购生产设备,取代劳动力,因此更多的设备采购需要更多的电商来提高效率。第二,行业就业人数与电商百分比负相关,人数越多的行业电商从业人员百分比越小,因为低技能劳动力数量会随着总人数的增长比高技能劳动力数量以更快的速度增长,而电商从业人员属于高技能劳动力。第三,行业集中度与电商正相关,集中度越高的行业垄断程度越高,前四名企业拥有的资源与权力越多,可以更好地在各个领域发展,电商属于其中一个领域。第四,网络覆盖率与电商正相关,网络是电商的基础,更好的网络环境给予电商发展更好的土壤和支持。第五,快递公司年收入与电商正相关,良好的物流使得远距离企业交易合作成为可能,让越来越的企业愿意采用电商。最后,基于回归结果,最后一章给美国、美国的行业、美国的公司提出相应促进电商发展的建议。同时,本文的局限性以及日后可研究的方向也在最后一章中提到。