基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率研究

陳 港 博士生 汪 良

（1、泰國(guó)西那瓦大學(xué)管理學(xué)院 泰國(guó)曼谷 10400；2、重慶房地產(chǎn)職業(yè)學(xué)院 重慶 401331）

引言

零售業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)中重要的行業(yè)類別，一般指通過(guò)買賣形式將工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者生產(chǎn)的產(chǎn)品直接售給居民作為生活消費(fèi)用或售給社會(huì)集團(tuán)供公共消費(fèi)用的商品銷售行業(yè)。改革開(kāi)放后，我國(guó)零售業(yè)不斷發(fā)展，市場(chǎng)業(yè)態(tài)漸趨豐富，規(guī)模格局不斷擴(kuò)張。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2018年末，批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)法人單位資產(chǎn)總計(jì)超過(guò)50萬(wàn)億元，實(shí)現(xiàn)全年?duì)I收88.2萬(wàn)億元，相比上年同期分別提升4.5%和3.6%。零售業(yè)的快速發(fā)展離不開(kāi)良好的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和適宜的市場(chǎng)環(huán)境，當(dāng)前小規(guī)模非實(shí)體零售快速發(fā)展，傳統(tǒng)零售業(yè)中食品、日雜、紡織、文教、五金等零售單位企業(yè)法人單位呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，與此同時(shí)，新零售格局的快速演進(jìn)也促進(jìn)了零售業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+零售”成為當(dāng)前零售業(yè)發(fā)展的重要方式，無(wú)人售貨商店、網(wǎng)上超市等新型零售業(yè)態(tài)在很大程度上提升了零售業(yè)的全面發(fā)展能力。根據(jù)艾媒咨詢的數(shù)據(jù)，2018年中國(guó)B2B市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)到21.37萬(wàn)億元，預(yù)計(jì)2019年交易規(guī)模達(dá)到25.94萬(wàn)億元。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)電商市場(chǎng)的持續(xù)向好發(fā)展，傳統(tǒng)零售企業(yè)電商化轉(zhuǎn)型趨向明顯，特別是大中型上市公司更是體現(xiàn)出在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的創(chuàng)新發(fā)展能力。但是由于“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展面臨更加嚴(yán)峻的競(jìng)爭(zhēng)壓力，不少企業(yè)成本收益比明顯下降，帶來(lái)了經(jīng)營(yíng)效益環(huán)境的惡化。為此，需要對(duì)零售運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行分析，明確影響零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的關(guān)鍵因素，并提出相應(yīng)對(duì)策，提高零售業(yè)綜合發(fā)展水平。

相關(guān)文獻(xiàn)綜述

針對(duì)企業(yè)運(yùn)行效率的研究成果已經(jīng)較為豐富，早在19世紀(jì)，以指數(shù)分析法、投入產(chǎn)出法和前沿分析法為代表的產(chǎn)業(yè)效率研究成為在特定條件下反映生產(chǎn)有效性程度的方法。而近年來(lái)應(yīng)用愈發(fā)廣泛的DEA方法拓展了經(jīng)營(yíng)效率的研究邊界，但針對(duì)零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率，特別是“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的零售運(yùn)營(yíng)效率的研究成果有限。Donthu和Yoo（1998）采用DEA方法對(duì)美國(guó)24家連鎖快餐店數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，按照投入（營(yíng)業(yè)面積、門店位置、營(yíng)銷費(fèi)用）和產(chǎn)出（營(yíng)業(yè)額、顧客滿意度）等測(cè)算其經(jīng)營(yíng)效率水平。Keh&Chu（2003）同樣使用DEA方法，分析了美國(guó)13家雜貨店1988-1997年的經(jīng)營(yíng)效率，指出門店運(yùn)營(yíng)效率與其收銀效率、顧客滿意度等有較大關(guān)系。Xavier（2015）則對(duì)服裝連鎖企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率進(jìn)行分析，在DEA模型建構(gòu)過(guò)程中著重分析企業(yè)在擴(kuò)大規(guī)模過(guò)程中經(jīng)營(yíng)效率的變化情況。國(guó)內(nèi)學(xué)者姜向陽(yáng)（2011）采用DEA方法對(duì)我國(guó)16家零售上市企業(yè)進(jìn)行分析，得出的結(jié)論證明了技術(shù)進(jìn)步對(duì)于提升零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的重要價(jià)值。除使用DEA方法之外，高振、馮國(guó)珍、焦玥（2019）使用隨機(jī)前沿分析法對(duì)2007-2016年中國(guó)實(shí)體零售企業(yè)門店運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行研究，得出目前我國(guó)實(shí)體零售企業(yè)規(guī)模報(bào)酬處于固定階段，專賣店和百貨店運(yùn)營(yíng)效率較高，而超市和購(gòu)物中心運(yùn)營(yíng)效率普遍偏低。

綜合以上研究文獻(xiàn)，目前研究“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下零售效率的內(nèi)容較少，在研究方法上也以DEA方法居多，DEA方法對(duì)于研究零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率具有良好契合性，可以測(cè)量多種生產(chǎn)要素和不同產(chǎn)出情況下決策單元間的相對(duì)效率水平。此外還有使用SFA方法進(jìn)行的相關(guān)研究，但在研究結(jié)論方面普遍沒(méi)有考慮生產(chǎn)函數(shù)，因此較為粗糙。本文在研究方法上雖繼續(xù)使用DEA方法，但更加面向“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下傳統(tǒng)零售企業(yè)網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型的過(guò)程，并以上市公司經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)建構(gòu)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)完善研究，得出相應(yīng)結(jié)論，對(duì)于提升零售企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)時(shí)代下的經(jīng)營(yíng)管理水平具有一定意義。

研究設(shè)計(jì)

（一）變量定義與數(shù)據(jù)選擇

變量定義。當(dāng)前我國(guó)眾多零售企業(yè)都開(kāi)始布局線上線下結(jié)合的零售營(yíng)銷體系，特別是零售上市企業(yè)，由于資本實(shí)力和技術(shù)創(chuàng)新能力較高，因此在融入“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的過(guò)程中表現(xiàn)出一定實(shí)力。在分析零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的過(guò)程中，投入產(chǎn)出指標(biāo)的選擇應(yīng)具有客觀性、簡(jiǎn)明性和科學(xué)性。鑒于DEA模型構(gòu)建過(guò)程中的實(shí)際需要，將主營(yíng)業(yè)務(wù)成本、總資產(chǎn)和員工人數(shù)作為投入指標(biāo)；將營(yíng)業(yè)額、主營(yíng)業(yè)務(wù)收入和凈利潤(rùn)作為產(chǎn)出指標(biāo)，如表1所示。

表1 指標(biāo)體系

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)選擇。為了更好地體現(xiàn)零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的經(jīng)營(yíng)投入產(chǎn)出水平，特選擇零售企業(yè)上市公司中以互聯(lián)網(wǎng)電商為主營(yíng)業(yè)務(wù)的企業(yè)，包括B2B、B2C電商、跨境電商、生活服務(wù)電商、電商物流五大類20個(gè)企業(yè)。企業(yè)名錄如下：阿里巴巴（BABA）、京東（JD）、聚美優(yōu)品（JMEI）、蘇寧易購(gòu)（002024）、南極電商（002127）、焦點(diǎn)科技（002315）、冠福股份（002102）、途牛（TOUR）、樂(lè)居（LEJU）、找鋼網(wǎng)（ZGW）、唯品會(huì)（VIPS）、蘑菇街（MOGU）、拼多多（PDD）、小米（W-01810）、優(yōu)信（UXIN）、寶寶樹(shù)（01761）、齊家網(wǎng)（01739）、有贊（08083）、趣店（QD）。企業(yè)經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)來(lái)自新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)站及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)投入產(chǎn)出變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，如表2所示。

從表3中可以看出，各變量相關(guān)性系數(shù)最小為0.590，最大為0.990，各變量均呈正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明本文所選的投入產(chǎn)出變量較為合適，可以用于DEA分析。

（二）DEA模型建構(gòu)

DEA方法是一種建立在帕累托有效基礎(chǔ)上的數(shù)理分析方法，應(yīng)用于流通效率的測(cè)評(píng)方面，更加注重獲知相對(duì)效率。利用數(shù)學(xué)規(guī)劃的方式更好的獲知既定投入水平下產(chǎn)出規(guī)模的變動(dòng)，其決策模式描述如下：假設(shè)有a個(gè)決策單元，每個(gè)單元有b種“投入”和s種“產(chǎn)出”，第i個(gè)決策單元的投入向量為xi，產(chǎn)出向量為yi，即：

其中，i=1,2,3,…,n，通過(guò)線性規(guī)劃的方法獲得效率值如下：

其中 i，j∈（1，2，3，…，b）及（1，2，3，…，s）（2）上式中，b和s分別表示輸入和輸出指標(biāo)的個(gè)數(shù)，Sj為松弛變量，θxij和θyij則分別為jo的第i項(xiàng)輸入與第r項(xiàng)輸出，分別可用（x0，y0）。

（三）回歸分析模型建構(gòu)

本文在分析“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下零售企業(yè)效率之后，通過(guò)建構(gòu)Tobit模型探究影響企業(yè)零售效率變化的相關(guān)因素。在設(shè)計(jì)回歸分析模型時(shí)，采用零售企業(yè)綜合效率值作為因變量，以中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）、企業(yè)股權(quán)集中度（OC）、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（AT）和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新水平（MF）為假設(shè)影響因素，分析“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下影響零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的因素。模型如下：

（3）式中， TFPit為i企業(yè)在t年累積的綜合效率值，本研究中累積的最大值為10年。C為常數(shù)項(xiàng)，εit為系統(tǒng)誤差項(xiàng)，τ為虛擬變量。

研究結(jié)果分析

（一）DEA效率評(píng)價(jià)

本文對(duì)所選樣本上市公司經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，將部分樣本數(shù)據(jù)予以刪除（主要是數(shù)值為負(fù)的收入、利潤(rùn)等），繼而保證了DEA分析過(guò)程及所得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

標(biāo)準(zhǔn)化處理過(guò)程如下：

（4）（5）式中，ag為第g項(xiàng)指標(biāo)的最大值，同理，bg則為最小值。

表4 各企業(yè)投入產(chǎn)出效率分

表5 年度均值Malmquist指數(shù)

表6 Tobit回歸分析結(jié)果

等式兩邊進(jìn)行變換處理，得到：

使用Eviews對(duì)式（6）進(jìn)行處理，得到數(shù)據(jù)記錄在表4中。

根據(jù)表4結(jié)果可做相應(yīng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析如下：

首先，在整體DEA效率方面。所選樣本企業(yè)大部分未達(dá)到DEA有效，只有阿里巴巴、京東、拼多多、小米、優(yōu)信5家美股上市企業(yè)達(dá)到DEA有效。說(shuō)明5家企業(yè)在當(dāng)前投入產(chǎn)出水平下達(dá)到了較高效率水平，從其所屬行業(yè)來(lái)看，電商企業(yè)占比較高（60%），其次是制造業(yè)科技企業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)。

其次，所選樣本企業(yè)大部分都達(dá)到技術(shù)有效（即純技術(shù)效率為1），但由于規(guī)模效率普遍小于1，所以導(dǎo)致綜合技術(shù)效率無(wú)效。說(shuō)明相應(yīng)地企業(yè)本身沒(méi)有投入需要減少，同時(shí)也沒(méi)有產(chǎn)出需要增加。綜合效率無(wú)效說(shuō)明其投入產(chǎn)出不相匹配，需要根據(jù)企業(yè)實(shí)際經(jīng)營(yíng)減少投入或增加產(chǎn)出。而當(dāng)純技術(shù)效率為1時(shí)，說(shuō)明這類企業(yè)在當(dāng)前技術(shù)投入層面上相應(yīng)的資源投入是有效的，而由于規(guī)模效益下降導(dǎo)致的規(guī)模效率無(wú)效是企業(yè)綜合效率無(wú)效的關(guān)鍵影響因素。本文所選案例企業(yè)中，超過(guò)70%都為綜合效率無(wú)效企業(yè)，但進(jìn)一步劃分可分為規(guī)模效率較高和規(guī)模效率較低兩類。以途牛（TOUR）、樂(lè)居（LEJU）、找鋼網(wǎng)（ZGW）、唯品會(huì)（VIPS）、蘑菇街（MOGU）為代表的企業(yè)規(guī)模效率雖未達(dá)到有效，但也接近有效，規(guī)模效率分別為0.995、0.988、0.976、0.980、0.985。而蘇寧易購(gòu)（002024）、南極電商（002127）、焦點(diǎn)科技（002315）、冠福股份（002102）的規(guī)模效率較低，分別為0.639、0.721、0.672、0.770。按照企業(yè)規(guī)模和行業(yè)特性來(lái)看，規(guī)模效率較低的企業(yè)投入產(chǎn)出比較低，可能是由于固定資產(chǎn)投資較高或投資收益較差導(dǎo)致。

（二）基于Malmquist指數(shù)的分析

在對(duì)樣本企業(yè)完成DEA效率分析后，使用Malmquist指數(shù)對(duì)20家上市企業(yè)在10年內(nèi)的全要素生產(chǎn)率（TFP）進(jìn)行測(cè)算，分析行業(yè)變動(dòng)發(fā)展情況。

表5顯示了年度均值測(cè)算下的Malmquist指數(shù)情況。其中，EffCh代表技術(shù)效率的變動(dòng)方向，包括了PeCh（純技術(shù)效率變動(dòng)）和SECh（規(guī)模效率變動(dòng)）。若該數(shù)值大于1則說(shuō)明技術(shù)效率在改進(jìn)中，相比上一年度，本年度技術(shù)效率距離生產(chǎn)前沿面更近。TechCh代表了技術(shù)進(jìn)步率，衡量了投入產(chǎn)出的生產(chǎn)邊界向更高程序發(fā)展。MPI代表生產(chǎn)率指數(shù)，若該指數(shù)大于1，說(shuō)明在這一時(shí)期生產(chǎn)率水平獲得提升。

從表5中可以看到，所選取的20家零售上市企業(yè)2009-2018年Malmquist指數(shù)為1.020，因而從整體來(lái)看，樣本企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率在10年間平均增長(zhǎng)了2.0%，因此零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的整體運(yùn)營(yíng)效率是緩慢上升的。但歸結(jié)到具體影響因素層面，樣本企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的提升主要來(lái)自于純技術(shù)效率進(jìn)步，10年間純技術(shù)效率進(jìn)步幅度達(dá)到7.6%，而技術(shù)效率累計(jì)進(jìn)步幅度為0.2%。這也可以說(shuō)明伴隨著互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的成熟發(fā)展，零售企業(yè)在革新傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式、提升經(jīng)營(yíng)效益的過(guò)程中對(duì)技術(shù)性投入的依賴較高。過(guò)去10年間，包括移動(dòng)支付、互聯(lián)網(wǎng)電商、現(xiàn)代物流等迅速成長(zhǎng)，幫助零售企業(yè)實(shí)現(xiàn)了營(yíng)銷渠道重構(gòu)和營(yíng)銷體系創(chuàng)新，因而在很大程度上帶動(dòng)了零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率上升。

（三）回歸分析

使用Eviews軟件對(duì)上述Tobit回歸模型進(jìn)行回歸，結(jié)果如表6所示。

通過(guò)表6可以看出，gdp在1%的顯著性水平上極為顯著，而股權(quán)集中度和虛擬變量在10%的顯著性水平上顯著，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新水平（MF）在5%的顯著性水平上顯著。因此零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)其運(yùn)營(yíng)效率有顯著影響，而管理模式的影響則不顯著。企業(yè)的股權(quán)集中度和虛擬變量對(duì)運(yùn)營(yíng)效率的影響雖為正向，但影響程度一般。

綜合來(lái)看，回歸分析過(guò)程在一定程度上延續(xù)了前文DEA分析、Malmquist指數(shù)分析的結(jié)論。在當(dāng)前“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率整體較低的同時(shí)，揭示了影響企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率提升的關(guān)鍵因素。從回歸分析結(jié)果看，大多數(shù)零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代的發(fā)展受制于市場(chǎng)和技術(shù)轉(zhuǎn)型過(guò)程，部分企業(yè)難以全面融入互聯(lián)網(wǎng)電商時(shí)代，在傳統(tǒng)零售和新零售之間搖擺，增加企業(yè)投入的同時(shí)未能實(shí)現(xiàn)良好收益，規(guī)模報(bào)酬較低。對(duì)整體行業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的提升造成了一定影響，而整體來(lái)看，我國(guó)零售上市企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率處于緩慢上升過(guò)程中，因此隨著互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的日臻成熟，未來(lái)零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率將有明顯提升與發(fā)展空間。

結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展環(huán)境下，零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展面臨全新格局，一方面網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力加大，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)零售營(yíng)銷理念還對(duì)零售企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生較大阻礙。本文在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜合分析的基礎(chǔ)上，采用建構(gòu)DEA模型和回歸分析的方法對(duì)20家零售上市公司2009-2018年運(yùn)營(yíng)效率進(jìn)行研究，并使用Malmquist指數(shù)分析法測(cè)算了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。綜合研究得出以下結(jié)論：首先，“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率普遍較低，大部分尚未達(dá)到DEA有效狀態(tài)，說(shuō)明企業(yè)投入產(chǎn)出情況較差。其次，過(guò)去10年間，零售企業(yè)全要素生產(chǎn)率獲得增長(zhǎng)，純技術(shù)效率增長(zhǎng)貢獻(xiàn)程度最大，說(shuō)明零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的運(yùn)營(yíng)效率具有緩慢上升趨勢(shì)。最后，在影響零售企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的相關(guān)因素中，gdp和技術(shù)創(chuàng)新水平影響最大，對(duì)于零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的持續(xù)提升有相應(yīng)幫助。

（二）建議

政府部門要從政策上重視實(shí)體零售企業(yè)的發(fā)展，明確實(shí)體零售企業(yè)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中的重要價(jià)值，針對(duì)性加強(qiáng)對(duì)實(shí)體零售企業(yè)的扶持與幫助，比如在選址和用地方面給予支持，在財(cái)政和稅收等方面加以扶助等。

企業(yè)要積極適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的零售市場(chǎng)轉(zhuǎn)變。融入新零售格局，重視技術(shù)經(jīng)濟(jì)和知識(shí)經(jīng)濟(jì)對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提升所具有的重要價(jià)值。加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的重視便是對(duì)外部世界的關(guān)注。在紛繁的商業(yè)世界中，要通過(guò)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部良好的學(xué)習(xí)和彼此促進(jìn)，改善以往經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的不足。筆者認(rèn)為，在這一過(guò)程中，企業(yè)員工和領(lǐng)導(dǎo)相互配合尤為重要，只有企業(yè)內(nèi)部通力合作，形成統(tǒng)一的學(xué)習(xí)文化、工作文化、創(chuàng)新文化，才能提升經(jīng)營(yíng)水平，繼而提高運(yùn)營(yíng)效率。