“新零售”模式發(fā)展的影響因素分析

李昂

摘 要：零售業(yè)線上和線下發(fā)展相融合，形成“新零售”模式，引領(lǐng)了零售業(yè)的變革。使用因子分析法對(duì)實(shí)體零售業(yè)線上線下發(fā)展的融合程度進(jìn)行測(cè)度，使用最小二乘回歸的方法找出影響線上線下融合發(fā)展的影響因素，提出推進(jìn)零售企業(yè)線上線下融合發(fā)展的建議。

關(guān)鍵詞：新零售；線上線下；因子分析

文章編號(hào)：1004-7026（2018）19-0124-003 中國(guó)圖書分類號(hào)：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

2016年10月，馬云在云棲大會(huì)上正式提出“新零售”，2017年4月，馬云在IT領(lǐng)袖峰會(huì)再次闡述新零售概念。“新零售”模式引領(lǐng)了零售業(yè)的變革，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)，促進(jìn)消費(fèi)轉(zhuǎn)型升級(jí)，打破零售業(yè)的發(fā)展瓶頸，為企業(yè)發(fā)展注入新的動(dòng)力[1]。

新零售與傳統(tǒng)的零售業(yè)有很大的不同，是一次多方位的創(chuàng)新。在角色方面，傳統(tǒng)零售商從上游供應(yīng)商采購商品，向下游消費(fèi)者銷售商品，賺取中間差價(jià)；新零售中，零售商沒有了經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)，而是提供一個(gè)供應(yīng)商與消費(fèi)者交易的平臺(tái)，賺取的是供應(yīng)商的相關(guān)費(fèi)用。天貓，淘寶等，不僅為供應(yīng)商提供了平臺(tái)，還利用自身掌握的消費(fèi)者的大數(shù)據(jù)為供應(yīng)商提供消費(fèi)者的需求信息。從內(nèi)容方面，新零售不僅以商品為核心，渠道也極為重要，如商品的數(shù)字化、在線支付、情景體驗(yàn)消費(fèi)等。實(shí)體零售業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，線上線下融合發(fā)展是一個(gè)值得探究的問題[2]。

1 線上線下融合程度分析

1.1 實(shí)證方法和數(shù)據(jù)選取

由于實(shí)體零售業(yè)線上線下融合情況不可直接測(cè)量，選取庫存信息查詢、門店自取、賬號(hào)注冊(cè)、交通指引、線上支付、品牌一致、在線客服、投訴渠道、平臺(tái)合作共9個(gè)方面來對(duì)零售業(yè)線上線下融合的程度進(jìn)行評(píng)價(jià)[3-5]。如表1所示。對(duì)這9個(gè)指標(biāo)設(shè)置虛擬變量進(jìn)行數(shù)量化處理，再利用因子分析法找出主成分，對(duì)實(shí)體零售業(yè)線上線下融合程度進(jìn)行評(píng)價(jià)。

選取滬深上市公司概念股的新零售企業(yè)為樣本，考察數(shù)據(jù)來自上市公司的官方網(wǎng)站，對(duì)上述9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，并進(jìn)行數(shù)量化處理。

1.2 實(shí)證結(jié)果分析

按照主成分分析法，選取特征值大于1的因子F1、F2和F3，其經(jīng)過最大方差法旋轉(zhuǎn)后的因子方差貢獻(xiàn)分別為38.89%、21.01%、18.20%，累積方差貢獻(xiàn)率為78.10%，可以說明F1、F2和F3三個(gè)主成分可以解釋78.10%的原有信息，具有較好的解釋力。根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣，F(xiàn)1由賬號(hào)注冊(cè)、線上支付、平臺(tái)合作幾個(gè)指標(biāo)決定，可以解釋信息化應(yīng)用；F2由門店自取、交通指引、庫存信息查詢幾個(gè)指標(biāo)決定，可以解釋線上線下銷售融合能力；F3由在線客服、品牌一致、投訴渠道幾個(gè)指標(biāo)決定，可以解釋為客戶服務(wù)。

回歸分析得到F1、F2和F3 3個(gè)公共因子的因子得分，計(jì)算3個(gè)公因子的綜合得分，如表2所示。線上線下融合程度越好的企業(yè)綜合得分越大，以此衡量實(shí)體零售企業(yè)線上線下融合發(fā)展情況。

由表2可以看出得分第一名為三江購物，證明企業(yè)線上線下融合程度較高，其它較好的還有紅旗連鎖、蘇寧易購等。

2 影響融合程度的因素分析

2.1 變量選取和模型設(shè)置

選取管理能力、平臺(tái)資源、營(yíng)運(yùn)能力、人才資源、資金能力、經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)這六個(gè)方面作為自變量[6-8]，通過最小二乘法進(jìn)行回歸，看哪些因素對(duì)企業(yè)的線上線下融合影響比較大。

將上述影響因素分為3方面，能力指管理能力、營(yíng)運(yùn)能力、資金能力；經(jīng)驗(yàn)指經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)；資源指企業(yè)資源，包括平臺(tái)資源、人才資源。設(shè)定以下線性回歸模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+μ

其中，μ為模型隨機(jī)變量，βi為個(gè)影響因素的影響系數(shù)。

樣本數(shù)據(jù)基本信息如表3所示。

2.2 實(shí)證結(jié)果分析

運(yùn)用最小二乘法對(duì)上述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到各變量的回歸分析結(jié)果如表4所示。

由表4可以看出，根據(jù)回歸系數(shù)的顯著性，剔除X1管理能力、X2營(yíng)運(yùn)能力、X4經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)、X6人才資源，對(duì)顯著變量X3、X5再進(jìn)行回歸分析，得到參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表5所示。

回歸結(jié)果如表5所示，在給定顯著水平為0.05的情況下，X3和X5的系數(shù)是顯著的。其中，X3代表資金能力，其系數(shù)為正，代表企業(yè)的資金能力與線上線下融合程度成正相關(guān)。企業(yè)資金能力越強(qiáng)就越有助于企業(yè)線上線下融合業(yè)務(wù)的開展和資金投入，相應(yīng)的融合推進(jìn)會(huì)比較迅速，程度會(huì)比較深入。X5代表的平臺(tái)資源與企業(yè)線上線下融合程度也成正相關(guān)關(guān)系。與傳統(tǒng)零售相比，新零售不是以商品為核心，在線上線下的融合過程中會(huì)運(yùn)用在線支付、商品數(shù)字化等平臺(tái)資源。越是先進(jìn)的平臺(tái)，越能打開渠道，共享數(shù)字資源，進(jìn)一步促進(jìn)線上線下的融合。另外，更多的平臺(tái)資源也意味著強(qiáng)大的資金能力，對(duì)融合程度是起到正向促進(jìn)作用。

3 推進(jìn)“新零售”發(fā)展的建議

3.1 提高企業(yè)資本利用能力

企業(yè)擁有的資金能力對(duì)于企業(yè)線上線下融合有一定的正向促進(jìn)作用。實(shí)力比較強(qiáng)、規(guī)模比較大的企業(yè)擁有一定的資金能力，需要將一部分資金用于支持企業(yè)的轉(zhuǎn)型發(fā)展。資金沒有那么多、實(shí)力不是很強(qiáng)的企業(yè)，一方面要繼續(xù)提高自己的資本水平，另一方面可以和互補(bǔ)企業(yè)合作，共同提高資本的利用能力，積極推進(jìn)線上線下的融合。

3.2 提高企業(yè)信息化水平

企業(yè)平臺(tái)資源與線上線下融合發(fā)展程度是正相關(guān)的，而平臺(tái)發(fā)展得益于信息化水平的提升，因此，新零售企業(yè)要重視提高企業(yè)的信息化水平。與傳統(tǒng)的零售業(yè)相比，“新零售”不再是經(jīng)銷商的角色，而是為供應(yīng)商和消費(fèi)者提供一個(gè)平臺(tái)，并利用自己的信息化水平生成大數(shù)據(jù)，向供應(yīng)商提供消費(fèi)者的消費(fèi)信息，向消費(fèi)者提供供應(yīng)商的供貨種類。要獲得精準(zhǔn)的信息并把數(shù)據(jù)進(jìn)行輸送，新零售企業(yè)就必須提高自身的信息化水平，建立內(nèi)部信息管理系統(tǒng)，整體把握線上線下的融合情況，及時(shí)提供必要的數(shù)據(jù)，提升服務(wù)的便利性。

參考文獻(xiàn)：

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