新零售时代下连锁零售业规模发展实证研究
2018-01-18胡文静
胡文静
内容摘要:新零售时代的到来为连锁零售业的发展带来了机遇和挑战,本文基于我国30个省市的面板数据构建了连锁零售业规模的影响因素模型,研究结果表明:2006-2016年间我国连锁零售业规模总体上发展迅速,但是近年来表现出低迷状态;连锁零售业从业人员、营业面积以及门店总数是影响其发展的重要内部因素,其中从业人员的影响最为明显;地方经济发展水平、人口规模与城镇化水平是影响连锁零售业发展的重要外部因素,其中城镇化水平的影响最为明显。因此,要进一步推动地方的城镇化发展,不斷提升连锁零售业从业人员的文化素质,为新零售时代下连锁零售业的规模拓展提供坚实基础。
关键词:连锁零售业 新零售 从业人员 城镇化
引言与文献综述
随着人工智能技术的发展,融合了线上服务、线下体验和现代物流的新零售模式应运而生,这对传统连锁零售业的发展带来了巨大冲击,同时为零售业的现代化改革、转型提供了历史机遇。新零售时代将线上数据优势与线下消费体验相结合,在更加全面、便利地满足消费者需求的同时,为连锁零售业的规模拓展提供了新的增长点。一般而言,零售业规模受到从业人员规模、地方经济水平等多种因素的影响。例如,仲伟(2012)等人对我国不同时期零售业规模的集中度进行了分析,认为零售业的发展与从业人员数量、地方零售业店面数量等多种因素存在着密切关系。湛泳、聂欣(2014)采用面板数据模型对我国零售业的影响因素进行了分析,从市场集中度的视角分析了行业利润、零售业从业人数等因素对零售业发展的重要性。焦石、李晓东(2016)基于城市空间角度对零售业拓展的影响因素进行了分析,认为零售业的发展除了受到零售业自身属性的影响外,还与地方经济、人口密集度以及土地因素相关。张武康、郭立宏(2016)基于企业发展的角度分析了网络零售的影响因素,认为网络零售的成功以及规模的不断扩大主要得益于企业内部的人力资源优势、财力投入以及领导者的管理才能。弭元英等人(2016)对我国电子零售业规模的影响因素进行了分析,从人力资本、物流水平、地方开放程度等方面构建了电子零售业规模拓展的影响模型。
连锁零售业的发展对于企业的品牌养成以及市场竞争力的提升具有重要意义,一般情况下,影响连锁零售业的因素主要包括行业内部因素和外部因素两方面。本文拟从宏观经济运行视角,探索内外因素对连锁零售业规模拓展的影响程度,并且在此基础上分析各因素对连锁零售业影响的区域差异。
我国连锁零售业规模的变化趋势分析
(一)我国连锁零售业规模的动态变化趋势
图1反映的是我国各地区连锁零售业销售总额的变化情况,用于反映连锁零售业的规模变化,可以看出,2006-2016年间全国连锁零售业规模总体上得到了较大幅度的增长,不过具体来看,仅在在2006-2013年间一直呈上升趋势,但是在2013年以后出现了小幅下降,2016年又有所回升,说明我国连锁零售业的发展并不稳定。再来对比各地区的情况,从图中可以明显看到,东部地区连锁零售业规模在各地区中居首,并且超出了中西部地区的总量之和,东部连锁零售业规模的变化趋势与全国基本上一致。不过在2006-2016年间,东部连锁零售业规模占全国比重总体上呈下降趋势,中西部占比在逐渐上升,这说明目前我国连锁零售业的发展主要依靠东部地区,区域间存在着较大差距,但是差距在逐渐缩小。
(二)我国连锁零售业与内部影响因素的协同变化
图2反映的是连锁零售业规模与从业人数、营业面积、门店数增长率的变化情况,可以看出,连锁零售业规模的增长率呈现出明显的波动变化,2007-2009、2011-2012与2013-2015年间呈下降趋势,而2009-2011、2012-2013与2015-2016年间呈上升趋势,说明连锁零售业的发展并不平稳。从业人数的变化也以2011年为节点分为两个变化阶段,2007-2011年呈上升趋势,2011-2016年总体上呈下降趋势。营业面积的变化则以2009年为节点,分为前后两个变化期,2009年以后下降的非常明显。门店数的变化与营业规模大致相同,以2011年为节点呈波动下降趋势,不过相对于营业规模而言,门店数增长率的变化幅度相对较小。对比各内部因素与连锁零售业规模的变化趋势可以发现,从业人数、门店数与连锁零售业规模基本上呈协同变化趋势,大致以2011年前后均分为两个变化期,而零售总额的增长相对于营业面积的扩大有所滞后,这也符合一般的发展规律。
(三)我国连锁零售业与外部影响因素的协同变化
图3反映的是外部因素与连锁零售业的协同变化趋势,可以看出,GDP增长率与连锁零售业规模增长率变化的趋同性最为明显,均在2011年前后出现了较大幅度的波动。城镇化与连锁零售业规模的协同性较微弱,在2007-2014年间,城镇化水平基本上没有出现明显的波动变化,不过在2014年以后城镇化与连锁零售业规模均在小幅下降后出现了回升。2007-2016年我国人口规模增长率没有出现明显的变化,基本上稳定在0.007左右,仅在2014年后出现了小幅波动,2014年人口规模出现了负增长,同期连锁零售业规模也出现了负增长。对比外部因素与连锁零售业规模的变化可以看出,经济发展水平对连锁零售业规模的扩展具有重要影响,城镇化的影响效应在最近几年逐渐凸显,而人口规模的影响效应相对较小;但是也要注意到,人口规模决定了一个地区的消费水平和消费结构,从而间接影响零售业规模的进一步拓展。
总体来看,2006-2016年间我国连锁零售业得到了快速发展,零售规模、从业人数、门店数以及营业面积都有很大幅度的增长,但是近年来受到经济社会等外在因素的影响,连锁零售业的发展表现出低迷状态。
连锁零售业规模影响因素的实证分析
连锁零售业规模不仅与从业人员等行业内部因素存在着密切关系,也受到地方经济、人口以及社会发展水平的影响,而我国地理经济差异非常明显,因此本文拟采用固定效应模型对不同地区连锁零售业的影响因素进行分析,探索内外因素对连锁零售业影响的区域差异。
(一)变量选取
被解释变量。连锁零售业规模(size)采用连锁零售业销售总额衡量。销售总额是连锁零售业产品价值的重要表现形式,能够从整体上反映出连锁零售业的发展水平,是衡量行业规模的重要指标。
解释变量(内部因素)。从业人数(labor):采用连锁零售业从业人数衡量。一般而言,随着从业人数的增长,连锁零售业规模也会表现出扩大趋势,但是随着人工智能技术的发展以及无人化销售方式的出现,从业人数对连锁零售业规模的影响也在受到削弱。营业面积(area):采用连锁零售业营业面积衡量。连锁零售业一般具有自身的产业品牌,对零售店面的营业面积也具有一定的要求,通常情况下,随着营业面积的扩大,连锁零售业规模也会表现出扩大趋势。门店总数(store):采用连锁零售业的门店总个数衡量。门店个数的多少对连锁零售业利润的形成具有乘数效应;但是也要注意到,在经济不景气的环境下,门店个数的增长反而会对连锁零售业销售额的增长起到抑制作用。
解释变量(外部因素)。经济发展水平(gdp):采用GDP总额衡量。GDP是衡量地区经济发展水平的重要指标,一般而言,GDP总量的多少能够反映出一个地区经济社会的整体发展水平,同时,也是判断地区社会产品吸纳能力的重要依据。我国区域间经济发展差距非常明显,不同地区在GDP总量方面存在着较大差距,人们的消费水平也具有明显差距,这必然导致连锁零售业规模扩展区域差异的形成。人口规模(people):采用年末总人口数衡量。通常情况下,人口规模决定着社会需求,而社会需求又影响着社会供给能力,从而影响着连锁零售业的发展水平。城镇化水平(urb):采用城镇人口占总人口比重衡量。城镇化水平的高低反映了一个地区的人口结构类型,城镇化水平越高意味着城市人口越多,即市场对粮食、日用产品等商品的需求也就越多,从而推动着零售业规模的进一步扩展;与此相反,在农村人口为主的地区,粮食等生活必需品可以实现自给,对零售业的需求也就相对较小。
此外,对连锁零售业规模、从业人数、营业面积、门店总数、经济发展水平、人口规模均进行对数化处理,城镇化水平采用原序列。
(二)研究方法
连锁零售业是依托地方经济和社会的发展而逐漸形成的,受到地缘政治经济的影响表现出区域差异。考虑到不同时期以及不同区域的影响,本文采用面板数据模型对连锁零售业规模的影响因素进行分析。构建的一般线性回归模型如下:
sizeit=c+eXit+μit
其中,size代表连锁零售业规模,X代表解释变量,c为截距项,μ为残差项,i和t分别代表个体效应和时间效应。
(三)模型实证分析
平稳性和协整检验。为保障数据结果有效性,采用ADF和LLC方法对各变量进行平稳性检验,结果如表1所示。由表1可知,经济发展水平和城镇化水平的原序列没有通过显著性检验,而在一阶差分形式下,所有变量均在1%或5%水平上显著,即各变量不存在单位根,为一阶单整序列,记为I(1),可以做进一步分析。继而对变量的长期协整性进行分析,采用Kao方法进行协整检验,结果如表2所示。由表2可知,Kao检验在1%水平下拒绝了面板不存在协整关系的原假设,因此变量存在长期协整关系,适合面板回归分析。
模型选择形式确定。表3反映了模型的形式检验结果,通过Hausman检验和F检验对模型的形式进行选择和判断。由表3可知,在Hausman检验中模型显著拒接了原假设,即模型采用固定效应模型更为合理,而F检验中仅有F1拒绝了原假设,即不同地区的模型构建在截面上存在显著差异,需要对模型的截距项进行控制。因此,建立变截距固定效应模型进行回归估计。
全国层面连锁零售业影响因素分析。表4给出了全国层面连锁零售业规模影响因素的模型估计结果及各解释变量的估计系数。由表4可知,模型统计检验结果较为理想,模型拟合优度R2为0.965,调整后的R2为0.961,解释了模型解释力度的96.1%,F=230.426,P=0.000,说明各解释变量对连锁零售业规模的预测作用达到了显著性水平。根据模型估计结果可得连锁零售业规模预测模型表达式:
具体来看各解释变量对连锁零售业的影响作用。从内部因素来看,从业人数、营业面积、门店总数对连锁零售业规模都具有显著正向预测作用。其中,从业人数对连锁零售业规模的影响作用最大,其次为营业面积,门店总数的影响作用最小,在其他变量不变的情况下,从业人数每增长1个百分点会带动连锁零售业规模拓展1.109个百分点。从外部因素来看,经济发展水平对连锁零售业具有显著正向预测作用,这符合连锁零售业发展的一般规律;人口规模对连锁零售业的影响作用不显著。我国是人口大国,人口规模对社会消费总量具有重要影响作用,但是,不同地区人口规模和人口结构存在着极大差异,对于经济发达地区而言,居民生活消费水平普遍较高,社会消费对连锁零售业的需求也相对较高;而对于经济落后地区,尽管社会消费处于较低水平,但是庞大的人口数量对低端消费品也具有较强的消费需求,因此在分析人口规模对连锁零售业的影响作用时,仍然需要考虑到地方差异,这一点将在后续实证过程中得以证实。城镇化水平对连锁零售业具有显著正向预测作用,并且影响效应最大。近年来很多地区在交通运输、物流仓储等基础设施建设方面发展速度很快,土地城镇化和人口城镇化都得到了极大发展,农村人口的消费水平和消费结构也在逐渐发生变化,整个社会消费结构水平得到了明显提升,从而带动了连锁零售业规模的逐渐拓展。
分地区连锁零售业规模影响因素分析。表5反映了我国东中西三大地区连锁零售业影响因素的回归估计结果,鉴于篇幅原因,表中仅给出了各解释变量的估计系数值及其显著性结果,以便各地区进行相互比较。
由表5可知,内外因素对连锁零售业的影响表现出明显的地区差异。按照各解释变量的影响大小排序,对于东部地区而言,城镇化水平、从业人员与人口规模对连锁零售业具有显著预测作用;对于中部地区,城镇化水平、经济发展水平、从业人员和门店总数对连锁零售业具有显著预测作用;对于西部地区,内外因素各变量对连锁零售业均具有显著预测作用,其中城镇化水平的影响作用最大,其次为人口规模。
从分地区的回归结果来看,城镇化水平和从业人员对连锁零售业规模一直具有显著影响;城镇化水平对连锁零售业规模的影响在西部地区最大,东部地区最小,说明对于西部地区,城镇化发展的社会效益更加明显,对连锁零售业的带动作用更强;从业人员对连锁零售业规模的影响作用在东部地区更为明显,东部地区经济发达,也是我国高素质人才的聚集区域,很多中西部高校的大学生在毕业后也选择了到东部地区就业,进一步强化了东部地区的人才集聚效应,为东部地区连锁零售业的发展提供了充足的人力资本。
结论与建议
本文对我国连锁零售业规模的时间变化进行了分析,在此基础上,采用面板数据模型构建了连锁零售业规模的影响因素模型,主要得出以下结论:我国连鎖零售业发展迅速,但是近年来表现出下降趋势;连锁零售业从业人员、营业面积以及门店总数是影响其发展的重要内部因素,其中从业人员的影响最为明显;地方经济发展水平、人口规模与城镇化水平是影响连锁零售业发展的重要外部因素,其中城镇化水平的影响最为明显;各因素对连锁零售业规模的影响表现出明显的区域差异。针对以上结论,本文提出如下建议:
推进地方城镇化水平,改善连锁零售业发展环境。城镇化对连锁零售业规模的拓展具有重要促进作用,尤其在西部地区表现的更为明显。推动地方城镇化进程一是要完善城乡基础设施建设,推动土地城镇化。尤其在农村地区,要进一步加强地方投资力度,在交通运输、仓储、农田水利建设等方面注重城乡接轨,采用统一的城市建设标准,提升城乡间的商品流通效率,为连锁零售业的纵深化发展提供良好的市场环境。二是要持续挖掘农村消费潜力,推动人口城镇化。除了从户籍制度方面打破二元结构外,人口城镇化的关键在于改变农村居民的消费观念,引导农民消费方式和消费结构的变化,提高农民粮食外的消费支出比,促进农民消费身份的社会转变,为连锁零售业规模的持续拓展提供充足的市场需求。
提高零售业人员素质,发展现代新型连锁零售业。新零售时代的到来更加强调从业人员的文化素质。发展现代新型连锁零售业意味着人员结构的重大调整,在人员引进和人员培训过程中要注重前瞻性和时代性。一是要改变以往的人员筛选制度,在人才引进过程中,除了对基本的零售业知识进行考核外,还要关注个体在电子设备、信息软件等方面的操作应用能力,增加相关的考核内容,引导个体加强技能学习,为现代连锁零售业的发展做充分准备。二是加速行业内部的人员流动过程,严格按照岗位考核标准对从业人员进行定期考核、选拔和清理,提升从业人员的竞争意识,避免企业出现死海效应,为连锁零售业的现代化改革提供良好的企业内部环境。
参考文献:
1.仲伟,周郭彬,彭晖.我国零售业市场集中度影响因素的实证分析[J].北京工商大学学报(社会科学版),2012(1)
2.湛泳,聂欣.我国零售业市场集中度影响因素研究[J].统计与决策,2014(10)
3.焦石,李晓东.南京市图书零售业空间布局及其影响因素[J].地域研究与开发,2016(2)
4.张武康,郭立宏.传统零售企业网络零售成功的关键因素实证研究[J].西安财经学院学报,2016(2)
5.弭元英,李松,张爽等.零售业电子商务发展规模的影响因素研究[J].经济纵横,2016(10)
6.石贝贝,王金营.人口发展变化对区域消费影响的实证研究—基于中国省级区域的数据[J].人口研究,2014(1)
7.朱高立,邹伟,王雪琪.经济结构调整对人口城镇化与土地城镇化协调性的影响差异[J].中国人口·资源与环境,2018(5)
8.姚星杜,艳周茂.中国城镇化、配套产业发展与农村居民消费拉动[J].中国人口·资源与环境,2017(4)