电商背景下上海实体零售业发展的影响因素分析

张梦珂 李骏阳

电商背景下上海实体零售业发展的影响因素分析

张梦珂 李骏阳

电子商务以其后发优势不断冲击着实体零售业。作为建设中的国际消费城市，上海实体零售业也受到电商的巨大冲击，面临供需失衡、业绩下滑、大规模关店等困境。本文分析了影响上海市实体零售业发展可能的因素：电商快速发展挤压实体市场，实体零售自身成本居高不下，零售业态与商品同质化问题严重等。继而选取电商指标和成本指标作为自变量，使用偏最小二乘法（PLS）论证影响上海实体零售企业的主要因素。结果表明，网购对上海实体零售额具有显著的挤压作用，人口及收入也是重要的影响因素。

电子商务；实体零售业；影响因素；偏最小二乘法

一、引言

实体零售在拉动经济、促进就业、引导生产、扩大消费等方面发挥着重要作用。作为建设中的国际消费城市，上海实体零售业的发展处于全国领先地位。但近年来百货、超市、大卖场等零售业态的经营业绩呈下滑趋势，实体零售店铺供给明显过剩，城市商业物业空置率加大，关店数量逐年上升，但商业设施仍在开发。仅购物中心，2016年上海市新增面积达271万平方米，同比增长24．6%，居于历年来增幅第一。2017年商业综合体新增面积将达到360万平方米，新开业41家，预计到年底全市城市商业综合体将达到230家。

在整体消费增速放缓的大背景下，电商快速上升的市场份额猛烈冲击了上海实体零售业。与此同时，房租、人力等各项成本持续上涨，经营者面临较高的运营压力；加之传统零售企业同质化严重，经营模式相对落后，无法完全顺应消费者多元化的购物需求，使上海实体零售业面临发展受限。在电商发展背景下，上海市实体零售业未来如何发展成为政府主管部门、零售企业及学者们关注的热点问题。本文选取上海市实体零售业为研究对象，分析实体零售业的发展现状，使用实证方法研究影响实体零售业发展的主要因素，为上海市现有实体零售企业的发展转型与业态调整提供建议。

二、现有文献探究

国内有众多学者做过电子商务对实体零售业影响方面的研究，主要集中于现状描述、商业模式、经营策略、政策建议等层面，在分析过程中对计量模型的使用并不多见。就电子商务和实体零售业的关系而言，于海洋（2013）通过运用产品有一定差异的双寡头伯特兰德模型，对网络零售冲击实体零售业进行动态博弈分析，认为网络零售的冲击对实体零售既是威胁又是机会，网络零售不会完全替代实体零售，短期看网络零售冲击实体零售市场，但长期看来，随着政府部门对网络零售市场的政策法规、监管措施的完善，网络零售市场会从现在的火热状态进入到成熟的发展阶段，与实体零售相互补充，互利共赢。赵燕（2014）应用模糊综合评价分析对我国网络购物影响因素进行综合评价，并基于VAR模型对网购和传统零售业之间的长短期关系进行定量分析。研究结果表明，传统零售业销售额与网购成交额存在长期的正向协整关系，人均可支配收入、网购成交额是传统零售业销售额的单向格兰杰原因。而短期内传统零售业销售额与网购成交额之间存在负向关系。宁欣如、单海鹏等（2015）通过时序定量分析电商与实体经济之间的博弈，认为电商不会完全取代实体，实体也不能完全压制电商，二者在博弈反复后实现合作和均衡。李骏阳（2016）用数据分析我国零售企业当前的发展态势，指出电商的发展打破了销售的地域限制，导致了零售业地区发展的不平衡以及省域和城市之间消费的净流入和净流出，并将引发零售业供给侧改革的深入。郭馨梅、施珊珊（2017）认为在当前电商增速放慢和实体零售利润下滑的背景下，电商渠道和实体零售渠道整合优化各自优势资源，进行线上线下融合发展成为大势所趋。

就影响实体零售业发展的因素来看，国内的研究大多集中于定性分析。王国顺、何芳菲（2013）指出顾客需求、企业发展需求及成本要素共同作用于实体零售与网络零售。受各要素影响，实体零售与网络零售从市场探索发展至双渠道共生，再至双渠道协同，并向更高层次的协同形态演进。余远坤（2014）从规模扩张、销售增长和网购的冲击三个方面分析了零售连锁行业面临的问题和挑战，论述了电商在降低交易成本、提升经营效率和延伸经营触角等方面为零售连锁企业转型发展提供的支撑作用，分析了零售企业开展电商业务的现状，并从明确发展战略、建立组织架构、建立电商平台等方面提出了零售连锁企业加快发展电子商务，实现转型升级的对策。陈健（2015）认为零售业作为消费性服务业，其发展的好坏很大程度上是由该地区居民的收入水平以及消费意愿所决定，人口规模也会影响零售业的消费需求。伴随着劳动力成本、房租和物流成本的逐年上升，零售企业利润被大幅缩减，消费者受到通货膨胀以及物价上涨影响而表现出来消费需求不足，以及电子商务网络销售等新型零售模式的快速发展对传统零售业造成冲击。冯叔君（2017）认为零售市场需求放缓、经营成本上涨、电商冲击等外部挑战，以及行业不能及时根据市场变化做出调整，使零售企业面临困境。传统零售企业需要在搭建物流配送体系，营造生动直观的客户体验等方面发挥其优势，以弥补自身互联网运营经验的不足，实现差异化竞争。

总体来看，我国对电商背景下实体零售企业发展的研究尚为有限，大多学者侧重于营销策略、商业模式、政策建议等方面，并未从定量角度分析电商背景下实体零售业的发展状况和影响因素。本文使用实证方法研究影响上海市实体零售业的主要因素，拟填补研究领域空白，给上海零售业的未来发展提供参考。

三、上海实体零售业发展现状

（一）上海实体零售店铺数量供大于求

伴随着城市商业地产的快速发展，上海市商业设施出现了供需失衡问题。

人均零售商业面积是体现城市流通业饱和度的重要指标。根据人均零售商业面积的国际标准，该指标在人均1-1．2平方米最为合理。上海市经委、市商业经济研究中心联合出具的《上海市零售商业网点面积调研报告》显示，2004年上海市零售商业网店面积为2857万平方米，按常住人口计算，人均零售商业面积为1．65平方米，2005年为1．75平方米，2007年约2平方米。从以上数据来看，上海市的实体零售面积早在2004年就已趋于饱和，零售业市场容量的增长空间已经不大。与此同时，同期零售业的坪效数据也从2005年的0．91万/平方米降至2007年的0．88万/平方米。实体零售业的经营绩效并未随着零售商业面积的大幅增加而快速增长，相反由于商业设施的扩大，商业蛋糕被更多商铺瓜分，每一零售店铺的市场份额也相应下降。

作为中国经济发展的排头兵，上海基础设施健全，就业机会较多，越来越多的外来人口被吸引来沪。此外，人均可支配收入的增长刺激居民消费需求的旺盛，每年攀升的旅客数量也进一步吸引开发商竞相投资商业地产。在大型零售商业中心雨后春笋般冒出之时，实体零售的运营问题也日渐突出。相似业态的商业设施重复建设、同质化的商铺非理性规划，致使实体商业中心竞争力下滑，商业地产过剩。2014年上海市人均零售商业面积已达2．8平方米/人，是香港的2．1倍、东京的2．1倍、纽约的2．5倍、

伦敦的3倍。2015年上海仍保持较高的人均零售商业面积，为2．79平方米/人。

资料来源：上海政协网站，http://www．shszx．gov．cn/node2/node5368/node5474/u1ai92715．html

商铺空置率是衡量城市商业发展供需状况的又一重要指标。作为国际商业中心，上海有着良好的区位优势和庞大的消费需求，商业物业市场交易持续活跃。然而，近年来上海商铺市场面临不断上升的空置率，商铺平均空置率由2014年的10．7%，增至2015年的12．4%，2016年空置率更是达到了15%，与其他一线城市相比，空置率最高。

表2 2014-2016年一线城市商铺市场平均空置率（单位：%）

尽管实体零售业发展不景气，市场网点趋于饱和，但商业地产仍在不断开发，缺少有效的规划与监管，造成零售网点过剩，运营效率低下。截至2016年4月底，上海商业用房库存已超过住宅。根据《上海市商业网点布局规划（2014-2020年）发布稿》中的规划，预测至2020年，上海市商业网点建筑总量控制在7000-7500万平方米，按照2500万的常住人口计算，2020年人均商业面积达2．8-3平方米/人，远远超过国际一般城市的平均水平。

在百货、大卖场、超市经历严冬时，另一边则是便利店、社区店等小型商店的火热发展和良好绩效。截至2015年末，上海共有便利店5898家，年销售额达127．49亿元，较2014年增长9．3%。2016年，便利店仍高速发展，数量增至6122家，销售额同比增长12．9%。

（二）百货、超市等零售业态现大规模关店，经营业绩大幅下滑

2015年下半年，上海实体店关门潮来势汹汹，无论是大型商业百货、超市还是小型服装店、餐饮店都面临关店威胁，外资百货店也未能幸免。实体零售业面临高端消费流向国外、中低端偏向网购、消费从商品转向服务的尴尬境地。2016年3月，奢侈品牌LV为优化店铺结构首度在上海关店，撤走位于淮海中路力宝广场的门店；淮海东路已开业20年的太平洋百货因租约到期于2016年年底关闭；玛莎百货也于2017年4月正式谢幕，实体门店整体撤离上海。

在消费整体下行以及实体零售受电商分流等因素影响下，部分弱势企业退出速度加快，上海市零售物业特别是百货、大卖场自2014年以来出现大规模倒闭潮，现存实体零售商业业绩增长不容乐观，各种促销也难掩销售乏力迹象。

三、影响上海实体零售业发展的主要因素

（一）网购占社零总额比重大幅增长制约上海实体零售的发展

过去几年间，上海零售业市场呈现冰火两重天，一面是传统零售额增速趋缓，另一面是网络零售强势崛起，抢占实体零售企业市场，成为拉动上海零售市场整体向上的重要力量。

2010-2016年上海社会消费品零售总额逐年增加，年均增速约10．4%。2011-2014年上海网上商店零售额①（1）社会消费品零售总额：简称社零总额，是指企业（单位）通过交易售给个人、社会集团非生产、非经营用的实物商品金额，以及提供餐饮服务所取得的收入金额。（2）网上商店零售额：是指通过公共网络交易平台（包括自建网站和第三方平台）实现的商品和服务零售额之和。商品和服务包括实物商品和非实物商品（如虚拟商品、服务类商品等）。（3）社会消费品零售总额包括实物商品网上零售额，但不包括非实物商品网上零售额。增速迅猛，2015年、2016年增速有所回落，年均增速为61%。随着网络购物的不断普及，上海网上商店零售额占社零总额的比重逐年增加，由2010年占比1．18%升至2016年占比11．42%（见下图1）。与此同时，2010年以来上海网购交易额逐年攀升，年均增速59%。2016年网络购物（B2C/C2C）交易额达5603．7亿元，同比提高35．4%，增速较上年趋缓；商品类网购交易额2991．9亿元，占网购交易额的53．4%（见下图2）。

网购零售额占社会消费品零售总额比例有较大增幅，2016年占社零总额比重已超过50%，较2010年增长近9倍。下表3反映了上海市网购交易额占社零总额比重及增量贡献②网络零售交易额对社会消费品零售总额的增量贡献=（本年网购交易额-上年网购交易额）÷（本年社会消费品零售总额-上年社会消费品零售总额）⋆100%。。2016年上海市网购交易额对社零总额的增量贡献率约164．3%，较2010年5．9% 的增长贡献率相比，增长了近28倍。网购占比的提高制约着上海实体零售业的发展，虽然网购作为一种便捷高效的交易方式，有助于实现社会的新增消费，但在消费者数量既定的前提下，电商与实体商业的客户具有重叠性，网购交易额将吸收新增社会消费品零售总额，替代原本属于实体零售企业的市场规模。据德勤研究的测算，虽然网络零售的整体增速有逐步放缓的趋势，但未来仍会以远高于整体零售市场的增速增长。

图1 2010-2016年上海市社会消费品零售总额、网上商店零售额及增速情况

图2 2010-2016年上海市网购交易额及增速、商品类网购交易额情况

表3 2010-2016年上海市网购交易额占社零总额比重及增量贡献（单位：%）

（二）实体门店同质化现象严重，传统业态转型升级步子不快

对实体零售商来说，通过扩张门店数量和扩展门店面积可以短期内实现快速外生型增长，上海更是成为它们拓展市场、追逐利润的重要平台。随着上海零售网点数量日益增加，这些店铺在业态结构、品牌引进等方面存在严重的同质化现象，缺乏个性与创新，引发“千店一面”的结构化问题，无法迎合消费者日趋多元化的购物观念。以百货商店为例，由于普遍采用“联营扣点”方式、单一业态落后、商场规模与购物中心相比较小（营业面积2-5万平方米）、门店数量过多等原因，上海市百货业整体处于下降趋势，与购物中心呈现截然相反的发展态势。购物中心因其体量较大（营业面积5-50万平方米），具有更强的综合经营能力和商圈辐射力，但近年来购物中心也面临投资过热问题。

传统零售企业通常设立实体门店，经营利润、商品陈列数量和顾客流量受门店区位、场所规模、营业时间等因素的较大影响。但随着互联网技术的快速发展，零售行业发生巨大变革，消费者的购物习惯和消费需求也发生了巨大转变。实体零售企业未能积极加快商业模式创新，顺应个性化、多样化、品质化消费趋势，使自身的劣势在电商的冲击下凸显出来，面临严峻的生存挑战。

（三）租金、工资高企加大实体零售业营运压力

网络零售的快速发展不单单是因为它为消费者带来了购物的便捷性、时间和地域的非限制性，更因为它给予商家较实体商业更具优势的经营成本。

众所周知，传统实体零售业的经营成本主要包括采购运输、存货管理、店面租金、门店经营、职工工资、资本利息及各项税费等。中国连锁经营协会及普华永道对中国大陆59家和香港27家以中国零售业务为主营业务的上市公司进行研究，结果显示百货店、超市、服饰专业店以及家电专业店虽然持续通过调整产品组合和业务结构来提升毛利率水平，但是经营费用（特别是房租、人工和水电）的逐年提高蚕食了利润空间，导致整体利润仍处于下滑态势。传统零售业的毛利率本就不高，而经营费用占销售收入的15%-20%。房屋租金持续上涨对各业态均造成较大影响，特别是体量较大的百货业，在没有自有物业的情况下，如何进行调整以增加营业利润成为一大挑战。

上海市实体零售业也面临高经营成本的问题。由于门店租期较长（一般为5-15年），业主提租后的刚性费用压力短期内难以消除，近年来租金费用稳中有增，很难有下降的空间。在北上广深四大一线城市中，近三年来上海的商铺平均租金始终居于首位。自2007年以来，上海优质零售物业首层平均租金爆发式增长，从2007年的28．9元/平方米/天增长至2014年的70．3元/平方米/天，虽在2015年下跌后趋于稳定，但整体租金成本仍占据实体零售企业成本的较大份额。

表4 2014-2016年一线城市商铺平均租金（单位：元/平方米/月）

与此同时，近年来国内基本工资水平逐年上涨对劳动密集型的传统零售业造成较大压力。员工薪酬已超过物业成为百货业第一费用细项；对于一线员工占比很高的超市企业，毛利也无法覆盖高企的营业费用，导致经营亏损。2016年上海市批发零售业职工平均工资已较2009年增长了2．4倍。

与实体零售企业相比，网络零售业以其较低的营业成本取胜。网上店铺不需要营业店铺、装修陈列等，网络零售商可大量节省租金和仓储成本，员工数量相对较少使工资支出也相对减少，而且在线交易跨过生产到销售间的部分中间商，从而降低产品最终销售的费用。此外，线上平台将商品的营销推广和广告宣传统一到网上进行，节省大量宣传、促销和交易费用。Wind咨询金融终端对各零售业态下的渠道成本和运营效率进行了对比分析：电商的成本和效率成为调研业态中的佼佼者，其渠道成本占销售额的6%至15%，运营也较其他业态更高效。

表5 各零售业态下的渠道成本和运营效率③运营效率是指企业资源使用并获得产出的全过程所需要的时间。

总体来看，上海市网络购物交易规模逐年增长，实体零售企业经营困难，销售额和利润大幅下滑。一方面，由于行业景气下滑过程中，毛利率增长进入瓶颈期，商业店铺租金不断抬升，人工费用居高不下，制约实体商业市场规模的扩大；另一方面，网购高速发展的态势也给实体零售业带来威胁。在电商快速发展的背景下，上海市实体零售企业亟待寻找自身出路，积极主动地突破当前困境。

四、实证分析

（一）指标选取

根据前文的文献综述以及对上海市实体零售业发展现状和影响因素的描述，选取可量化的影响实体零售业发展的两个指标：成本指标、电商发展指标。成本指标进而可以分为人工成本和租金成本。电商发展水平可以用网购交易额来表示。此外，选取城镇居民人均可支配收入和全市常住人口作为控制变量，代表全市居民购买力和消费需求的水平。

实体零售总额。实体零售额用社会消费品零售总额剔除网上商店零售额的部分较为合理。但考虑到网上商店零售额可得数据有限，所以使用社会消费品零售总额扣除网购交易额来表示实体零售总额。

批发零售业职工平均工资。选取人均工资指标以剔除职工人数增长带来的总量影响。社会消费品零售总额包含批发和零售业、住宿和餐饮业以及其他行业的商品零售，而单独选择批发零售业的职工平均工资更能代表实体零售业发放工资的人均成本。

商业营业用房平均销售价格。实体零售企业大多采用租赁形式缴纳租金，获取商业店铺使用权。但由于商业租金数据可选取的年份较少，因此使用商业营业用房销售单价替代④Denise Dipasquale、William C． Wheaton（1996）在《城市经济学与房地产市场》一书中将房地产市场划分为资产市场和物业（租用）市场。在房地产资产市场与物业市场均衡的“四象限”模型中，利用资本化率确定资产价格。资本化率被视为一种外生变量，是根据利率和资本市场上各种资产（股票、债券、短期存款）的投资回报而定的。租金水平R可以利用资本化率i来确定房地产资产的价格P，即P=R/i。反过来，租金水平可以用房地产资产价格与资本化率来表示。。

网络购物交易额。网络购物交易额作为零售业和互联网技术相结合的产物，占据上海零售市场的半壁江山，是衡量电商对实体零售业影响的主要指标。

（二）数据来源

由于2002年上海市开始统计电子商务相关数据，所以本文选取2002-2016年的各指标情况。社零总额数据

表6 变量描述

来源于《上海统计公报》，职工平均工资、商业营业用房均价、人均可支配收入⑤居民人均可支配收入本应选取全市居民人均可支配收入，但上海市自2013年才有全市人均收入数据，故2002-2012年选取上海市城市居民人均可支配收入代替。、常住人口数据来自《上海统计年鉴》，网购交易额数据来源于《上海市电子商务蓝皮书》及上海商务委员会网站。考虑到通货膨胀带来的影响，除常住人口（TP）以外，其余变量均通过CPI换算出每年该变量的实际值。

（三）模型构建

根据上述上海实体零售业发展的影响因素，构建上海实体零售业影响因素的回归模型为：

PRS = β0+ β1AW + β2P - β3OPV + β4PCDI + β5TP

1． 方法选择

首先对模型进行普通最小二乘回归分析，结果显示，模型的拟合优度达99．04%，拟合效果较好；F统计量为185．55，总体回归效果显著；但除了OPV外，其余解释变量无法通过显著性检验。进一步对样本变量进行共线性诊断发现，除P外其他变量的VIF值远大于10，存在严重的多重共线性。为解决小样本多变量和变量间存在的多重共线性问题，本文运用偏最小二乘法（PLS）对模型进行回归分析。偏最小二乘法综合了多元线性回归分析、主成分分析和典型相关分析的基本功能，既可包含原有的全部解释变量，最大限度地利用数据信息，又可以消除多重共线性问题，保证较高的预测精度。

表7 多重共线性的判定

2． 初步偏最小二乘回归和成分个数确定

采用留一交叉验证法确定PLS成分数，以保证提取的成分尽可能多地包含各变量的信息，并确保被解释变量和解释变量之间的相关程度达到最大。本文使用R软件对数据标准化并进行交叉有效性检验的结果如表8所示。

根据上表所示，当主成分个数为3个时，模型在经过留一交叉验证法后求得的PRESS总和最小（CV=0．1406），并且3个成分对被解释变量的累积贡献率已达到了98．88%，因此回归成分的个数为3。

3． 最终回归模型确定及回归系数显著性检验

综合回归模型的结果及回归系数的显著性可以看出：

第一，批发零售业职工平均工资（AW）和商业营业住房平均售价（P）均与上海实体零售总额呈正向关系，但其作用不显著。本文用职工平均工资表示人工投入成本，把房价作为租金成本的代理变量，两者对上海实体零售额具有正向影响的原因可能在于：不论是零售业职工平均工资，还是代表房租的商业用房销售均价，均为零售企业成本，这些成本的上升会导致售价上升，促使实体零售额的增大，但实体零售业利润总额可能减少，最终导致实体零售业的竞争力削弱。

第二，网购交易额（OPV）与上海实体零售业的市场规模显著负相关。尽管实体零售业因其发展惯性仍保持增长，但其增速趋缓，网购对上海实体零售确实产生了显著的挤压作用。网购与实体零售本都是商品销售的渠道，但网络零售为消费者提供了更加便捷高效的购物方式，减少了中间经销商的加价，降低了实体门店所需的各类成本费用，提供更多的差异商品供消费者选择。网购的种种优势带来新增消费的同时，也使原有在实体店进行消费的顾客转向电商平台，给上海实体零售企业带来冲击。

第三，人均可支配收入（PCDI）和常住人口数量（TP）两个控制变量对上海实体零售业市场规模的影响也较为显著。消费者的购买力及需求量是影响上海实体零售业发展的重要因素。人均可支配收入和常住人口数量每增加1%，上海实体零售额分别增加0．4224%和0．8564%。

通过偏最小二乘法进行回归分析后，最终标准化的回归模型为：

上述模型回归系数的显著性检验结果如下表9所示：

表8 初步偏最小二乘回归结果

表9 偏最小二乘回归系数显著性检验结果

五、结论

本文首先描述了上海市实体零售企业的发展现状，之后根据现有数据提出了可能影响上海实体零售业发展的因素，继而采用偏最小二乘法（PLS）分析了各可能因素对上海实体零售业发展的影响程度。结果显示，网购对上海实体零售业发展的挤压作用明显。人均可支配收入和常住人口对上海实体零售额呈显著正向作用。房租成本和人工成本均与上海实体零售总额呈正向关系，但其影响并不显著。

在“互联网+”的大背景下，上海实体零售企业应积极开通网上平台服务或入驻第三方网络销售平台，同时利用实体店优势，发展线上下单、线下体验的融合模式，增加移动支付服务，实现实体店互联网化。上海市现有实体零售店铺要积极转型升级，进行内部结构调整，将原有经营不善、业绩下滑严重的实体业态进行关店整改，把传统业态与餐饮、娱乐、亲子教育等体验式消费相结合，形成多功能商业综合体。新增店铺要充分重视客流、交通便捷程度等因素，考虑区域选址和业态选择，合理规划布局。

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Analysis on the lnf l uencing Factors of Shanghai’s Physical Retailing under the Background of E-commerce

Zhang Mengke, Li Junyang

E-commerce has been impacting physical retailing with its subsequent advantages. As a construction of the international consumer city, physical retail industry of Shanghai has been greatly impacted by e-commerce, facing difficulties such as imbalance of supply and demand, declining performance and large-scale shop closing. This paper analyzes the possible factors which have affected the development of Shanghai’s physical retail industry, from the aspects of the rapid development of e-commerce, high cost of physical retailers, and homogenization of retail format and commodity. Then, we use the Partial Least Squares(PLS) to demonstrate the main factors that affect the retail enterprises in Shanghai by choosing the indexes of e-commerce and cost as independent variables.From the results we can see that online shopping has a significant negative effect on the physical retailers of Shanghai, and population and income are also important factors.

e-commerce; physical retailing;inf l uencing factors; partial least squares

李骏阳（1954-），男，上海人，上海大学经济学院教授，博士生导师，研究方向：商贸流通；张梦珂（1993-），女，河南洛阳人，上海大学经济学院硕士研究生，研究方向：商贸流通。