基于實證分析的電商企業(yè)績效影響因素研究
——以蘇寧易購為例

張英宣， 樊喜樂

(遼寧石油化工大學，遼寧 撫順 113001)

基于實證分析的電商企業(yè)績效影響因素研究
——以蘇寧易購為例

張英宣， 樊喜樂

(遼寧石油化工大學，遼寧 撫順 113001)

電商企業(yè)績效是企業(yè)發(fā)展到一定階段需要重點考慮的問題之一，對企業(yè)績效進行研究具有比較現(xiàn)實的意義。以比較典型的電商企業(yè)——蘇寧易購為例，提出影響企業(yè)績效的10個重點因素，并轉化為10項關鍵指標研究電商企業(yè)的績效。通過SPSS19.0軟件，對10項指標進行相關性檢驗、統(tǒng)計量描述及回歸分析，找出了影響電商企業(yè)績效的關鍵因素，并提出了一些建議。研究結果對電商企業(yè)未來的發(fā)展將起到一定的指導作用。

電子商務； 績效； 影響因素

1 電子商務發(fā)展的現(xiàn)狀

我國電子商務目前正朝著積極的方向發(fā)展，已進入密集創(chuàng)新、快速擴張的新階段，電子商務逐漸成為拉動我國消費需求、促進傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級、發(fā)展現(xiàn)代服務業(yè)的重要引擎[1]。電子商務在積極發(fā)展的同時，不僅帶動了相關行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而且還增加了數(shù)以萬計的就業(yè)崗位，可以說電子商務是社會發(fā)展到一定階段的成果和產(chǎn)物，同時也是一個國家網(wǎng)絡信息化水平的體現(xiàn)[2]。

2 問題的提出

電子商務在蓬勃發(fā)展的同時，帶動了許多與電子商務有關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[3]。電子商務發(fā)展到每一時期都會遇到不同的問題，就當下的電子商務發(fā)展程度而言，因為受多個因素的影響，電商企業(yè)的績效成為其發(fā)展的瓶頸，也是電商企業(yè)需要解決的關鍵點[4]。為此，本文對影響電商企業(yè)績效的因素進行了分析，以期企業(yè)更加高效有序地運行。

3 實證分析

3.1 研究假設

隨著電子信息時代的快速發(fā)展，電子商務迎來了快速發(fā)展期[5]。但是，電商企業(yè)發(fā)展到每個階段都會遇到不同的問題。在基礎設施日臻完善的時代，還有哪些因素會影響電商企業(yè)的績效，本文在研究之前提出如下假設：電商企業(yè)的績效與網(wǎng)民數(shù)量、網(wǎng)站數(shù)量、基礎建設、支付系統(tǒng)、物流系統(tǒng)、售后管理、人才管理、網(wǎng)絡維護、企業(yè)文化、顧客口碑等10項指標成正相關關系[6]。

以研究假設為中心，通過發(fā)放調(diào)查問卷、查閱近兩年的網(wǎng)上資料、咨詢蘇寧內(nèi)部員工、查閱官方近兩年公布的數(shù)據(jù)等，取得所需數(shù)據(jù)，對所取得數(shù)據(jù)進行整理，并通過SPSS19.0軟件進行統(tǒng)計分析。

3.2.1 變量Y的選取 衡量企業(yè)發(fā)展能力的指標有銷售增長率、人員流失率、產(chǎn)品市場占有率等，本文選取銷售增長率Y作為企業(yè)績效的指標。電商企業(yè)銷售增長率一般以兩年為一個周期進行計算，通過本周期銷售額的增加量與上個周期銷售額的增加量進行計算可得到，是企業(yè)本周期管理及運營狀況最直觀的體現(xiàn)。通過銷售增長率也可以與其他電商企業(yè)直接進行比較，因此銷售增長率反映整個行業(yè)的發(fā)展動態(tài)[7]。

如果銷售增長率為負，則說明這一周期的企業(yè)績效低于上一周期的水平；如果銷售增長率為0，則表示企業(yè)績效與上一周期的水平持平；如果銷售增長率為正，則說明企業(yè)績效較上一周期有所提高。當銷售增長率為正時，其值越大，說明企業(yè)績效水平提高越明顯。

3.2.2 解釋變量Xi的選取 根據(jù)電商企業(yè)的特點，本文把網(wǎng)民數(shù)量(X1)、網(wǎng)站數(shù)量(X2)、網(wǎng)絡基礎建設(X3)、網(wǎng)絡支付系統(tǒng)(X4)、物流系統(tǒng)為(X5)、售后管理(X6)、人才管理(X7)、網(wǎng)絡維護(X8)、企業(yè)文化(X9)、顧客口碑(X10)為解釋變量。

3.3 模型的建立

為了檢驗研究假設，本文構建如下模型：

2)為減少飽和煙氣的加熱熱量，新方案采用先降溫除濕再加熱的原理，使飽和煙氣到達更低溫度的飽和狀態(tài)點，脫除部分水分后，再利用更少的熱量進行絕熱加熱，達到與白霧治理常規(guī)方案一樣的效果。

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+β9X9+β10X10+ε

式中，βi為待估參數(shù)，下標i為1到10的整數(shù)(下同)；Xi為解釋變量；ε為隨機干擾項，0<ε<1。

3.4 相關性檢驗

每項指標的重要程度不同，對企業(yè)績效的影響程度也不同。本文將10項指標的重要程度分為10個等級，重要程度用Im表示，Im越大重要程度越高，Im越小重要程度越低。10項指標的可信度用Re表示，Re越小可信度越高，Re越大可信度越低。

基于SPSS19.0軟件，采用Spearman和Kendall的檢驗方法對10個基本指標的可信度和重要程度進行了相關性檢驗。基于兩種方法的Im與Re的相關性檢驗結果見表1。

表1 基于兩種方法的Im與Re的相關性檢驗結果

注：“*”表示在置信度(雙側)為0.050時顯著相關。

從表1可以看出，Im與Re的Kendall相關系數(shù)為0.556，大于0，雙尾檢驗的相伴概率為0.025，小于0.050，說明兩個變量具有顯著的正相關性；Im與Re的Spearman相關系數(shù)為0.758，大于0，同時雙尾檢測的相伴概率為0.011，小于0.050，說明兩者具有顯著的正相關性；在雙尾檢測下，兩個變量在0.050水平上具有顯著的正相關性。

綜上可以看出，電商企業(yè)的整體績效與網(wǎng)民數(shù)量(X1)、網(wǎng)站數(shù)量(X2)、網(wǎng)絡基礎建設(X3)、網(wǎng)絡支付系統(tǒng)(X4)、物流系統(tǒng)(X5)、售后管理(X6)、人才管理(X7)、網(wǎng)絡維護(X8)、企業(yè)文化(X9)、顧客口碑(X10)等10項指標呈正相關性，可以根據(jù)此10項指標進行下一步的具體分析。

3.5 統(tǒng)計量分析

變量Xi的數(shù)據(jù)由兩個部分組成，第一部分是調(diào)查問卷受訪者的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，第二部分是受訪領導小組對10個指標進行等級劃分，最后得出平均等級，用1～10的整數(shù)表示。等級不同其權重也不同，等級為1，表示其權重為1.0，等級為2，表示其權重為0.9，以此類推，等級為10，表示其權重為0.1。

針對電商企業(yè)蘇寧易購進行問卷調(diào)查及數(shù)據(jù)分析，對10個指標(Xi，i=1～10)進行匯總，通過SPSS19.0軟件進行了數(shù)據(jù)分析。統(tǒng)計量描述見表2。

表2 統(tǒng)計量描述

續(xù)表2

從表2可以看出，蘇寧易購的績效(Y)處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，其均值為0.467 0，但企業(yè)在最小值控制方面沒有做好，其最小值為0.021。結合表2進行分析可知，顧客口碑(X10)、企業(yè)文化(X9)、售后管理(X6)等方面可能是該項指標落后的原因，這也是成長性企業(yè)需要注意的問題。蘇寧易購在顧客的開發(fā)、忠誠度的培養(yǎng)方面還需要加強，企業(yè)文化的建立需要立足于長遠[8]。

從表2還可以看出，蘇寧易購的網(wǎng)絡基礎建設力度逐年加大，網(wǎng)絡基礎建設(X3)的均值為0.357 9；物流系統(tǒng)(X5)及售后管理(X6)相對來說比較落后，其均值分別為0.257 9和0.272 8，而物流和售后是關系到整個電商的命脈，因此對中小型城市的售后體系需要完善；網(wǎng)絡支付系統(tǒng)(X4)的多樣化使消費者有更多的支付選擇，蘇寧易購的O2O體系、線上線下的結合是未來電商的發(fā)展趨勢；人才管理是每個企業(yè)必須重視的問題，蘇寧大學的成立為后續(xù)的發(fā)展打下了堅實的基礎，“1200工程”人才培養(yǎng)計劃也在逐步實施，人才管理(X7)的高均值(0.432 9)也充分說明了這一點[9]。

3.6 回歸分析

利用SPSS19.0軟件進行了多元線性回歸分析，結果見表3及表4。

表3 回歸模型擬合度檢驗結果

表4 回歸模型方差分析結果

從表3可以看出，模型的擬合優(yōu)度R2為0.774，樣本與模型之間的擬合效果比較好，解釋變量Xi(i=1～10)對被解釋變量Y的77.4%做出了解釋。

從表4可以看出，F(xiàn)值為11.994，顯著性概率P值為0，在顯著性水平為0.050的情況下可以認為被解釋變量(Y)與解釋變量Xi(i=1～10)之間存在線性關系。

回歸分析結果見表5。

表5 回歸分析結果

由表5可知，非標準化系數(shù)均為正數(shù)，說明企業(yè)的績效(Y)與網(wǎng)民數(shù)量(X1)、網(wǎng)站數(shù)量(X2)、網(wǎng)絡基礎建設(X3)、網(wǎng)絡支付系統(tǒng)(X4)、物流系統(tǒng)(X5)、售后管理(X6)、人才管理(X7)、網(wǎng)絡維護(X8)、企業(yè)文化(X9)、顧客口碑(X10)呈正相關關系，換言之，網(wǎng)民數(shù)量的增加、網(wǎng)站的及時維護、網(wǎng)絡支付系統(tǒng)的完善、物流系統(tǒng)的發(fā)達、售后管理的完整、人才儲備的充足、企業(yè)文化的深入人心等條件都達到一定水平后，企業(yè)的績效自然會達到一定的高度[10]。

其中，網(wǎng)民數(shù)量(X1)的標準化系數(shù)β1為0.023，t統(tǒng)計量為0.233，Sig.值為0；網(wǎng)站數(shù)量(X2)的標準化系數(shù)β2為0.044，t統(tǒng)計量為0.432，Sig.值為0.002：說明網(wǎng)民數(shù)量及網(wǎng)站數(shù)量與企業(yè)績效呈正相關，但是影響不大。支付系統(tǒng)(X4)的標準化系數(shù)β4為0.676，t統(tǒng)計量為4.435，Sig.值為0；售后管理(X6)的標準化系數(shù)β6為0.732，t統(tǒng)計量為1.543，Sig.值為0.001；網(wǎng)絡維護(X8)的標準化系數(shù)β8為0.673， t統(tǒng)計量為3.776，Sig.值為0；企業(yè)文化(X9)的標準化系數(shù)β9為0.575，t統(tǒng)計量為5.667，Sig.值為0.002：說明這些指標與企業(yè)績效呈正相關，而且對企業(yè)績效影響較大[11]。

網(wǎng)絡基礎建設(X3)的標準化系數(shù)β3為0.432，t統(tǒng)計量為3.234，Sig.值為0.001；物流系統(tǒng)(X5)的標準化系數(shù)β5為0.303，t統(tǒng)計量為1.154，Sig.值為0.002；人才管理(X7)標準化系數(shù)β7為0.271，t統(tǒng)計量為1.678，Sig.值為0；顧客口碑(X10)的標準化系數(shù)β10為0.336，t統(tǒng)計量為1.667，Sig.值為0.001：說明這些指標對企業(yè)績效的影響一般。

4 結 論

由上述分析可知，電商企業(yè)的績效與10個基本指標即解釋變量呈正相關關系，網(wǎng)民數(shù)量(X1)、網(wǎng)站數(shù)量(X2)、網(wǎng)絡基礎建設(X3)、網(wǎng)絡支付系統(tǒng)(X4)、物流系統(tǒng)(X5)、售后管理(X6)、人才管理(X7)、網(wǎng)絡維護(X8)、企業(yè)文化(X9)、顧客口碑(X10)影響企業(yè)績效。特別是支付系統(tǒng)(X4)、網(wǎng)絡維護(X8)和售后管理(X6)、企業(yè)文化(X9)的標準化系數(shù)β均大于0.5，對企業(yè)績效的影響較大[12]。企業(yè)的決策不同，側重點就不同，因此在管理上就會有所區(qū)別，但企業(yè)若要長久發(fā)展，則需要權衡利弊，在不同的市場環(huán)境下采取不同的策略。這樣，企業(yè)既可節(jié)省不必要的支出，又可得到利益，使企業(yè)在未來的發(fā)展道路上走得更長久、更平穩(wěn)。

[1] 于杰.淺談電子商務的發(fā)展與變化[J].現(xiàn)代交際，2014(3)：132.

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[3]HomburgC，ArtzM，WiesekeJ.Marketingperformancemeasurementsystems：Dosecomprehensivenessreallyimproveperformance[J].JournalofMarketing，2013，76(5)：56-77.

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(編輯 宋錦玉)

Empirical Research on the Factors Related to the Performance of E-Commerce Enterprise：Taking SUNING as an Example

Zhang Yingxuan， Fan Xile

(LiaoningShihuaUniversity，F(xiàn)ushunLiaoning113001，China)

E-commerce enterprise performance was one of the important issues to be considered when they developed to a certain stage, and it was realistic to research enterprise performance. SUNING was taken as an example, the typical E-commerce enterprise, 10 key factors were proposed that affected the performance and converted them into 10 key indicators to study the performance of the E-commerce enterprises. By SPSS19.0 software, the correlation test, descriptive statistics and regression analysis were made based on the 10 indicators, and the conclusion showed that the key factors influenced the E-business enterprise performance. The research conclusion would play a guiding role in the future development of E-commerce enterprises.

E-commerce； Performance； Factors

1672-6952(2017)02-0077-04

2015-09-14

2016-01-09

張英宣(1966-)，男，碩士，副教授，從事績效管理方面的研究；E-mail：zhangyingxuan66@163.com。

F

Adoi:10.3969/j.issn.1672-6952.2017.02.016

投稿網(wǎng)址：http://journal.lnpu.edu.cn