江苏省零售发展对居民消费影响的研究

马 娜，戎晓红

(徐州工业职业技术学院工商管理学院，江苏 徐州221140)

一、 引言

2020 年，经济环境经历了较为严峻的挑战，经济潜在增长率呈现逐步放缓的趋势。 当前中国的消费市场正在稳步恢复活力，在此过程中，消费及零售业的恢复将发挥较大的作用。 “十四五”规划建议中明确提出要“全面促进消费”，“十四五”期间消费及零售市场的稳定快速发展将成为中国经济发展的基石。

江苏省社会经济发达，2019 年GDP 达9.96 万亿，位居全国第二，零售业发展亦位居全国前列。 由于受疫情的影响，江苏省零售业受挫亦较为明显，居民消费被压制，虽然国务院23 个部委联合发布了《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》，但是居民消费扩容的效果尚未有效得到改善，以零售业拉动江苏居民消费市场无疑将被纳入重要的议事日程。

二、 文献综述

关于零售业与消费之间关系，Colin(1997)认为零售业创新能够吸引外地消费，同时还会抑制本地消费外流。 张昊(2016)将购物成本引入效用函数，分析零售业区位服务对于消费增长的影响，由于消费者在优质商品和购物成本之间权衡，高水平区位服务形成的低购物成本能够增加消费。 李子文和刘向东(2017)以“服务—满意度—消费行为”分析框架为理论基础，通过问卷调查分别探究了零售商的品类、交付、信息、区位、环境五种分销服务对消费行为的影响，结果支持失验理论假设，并建议零售商加强影响消费者满意度的分销服务水平以促进单次购买额增加。 晓雯(2020)提出零售行业发展状况取决于消费，而消费能力的大小取决于居民收入水平。 李丹和鲁锦涛(2020)提出商品的价格、市场的信息情况、销售者对消费者需求的满足程度、商家的促销手段和消费者购买渠道以及商家的库存信息均能够影响消费者的策略性消费，其中商品的价格对消费者策略性消费起到了最明显的作用。 铁轶(2020)提出居民消费升级与零售业的结构优化之间存在比较稳定的协同发展效用，居民消费升级有利于零售业结构优化，而零售业结构优化又能够反哺居民消费升级。

上述研究从不同的角度探讨了零售业与居民消费之间的关系，主要存在以下问题：①从微观的环境针对消费者与零售商之间关系的研究居多，通过宏观环境对居民消费与零售业之间的关系展开的研究相对较少。 ②研究方法以定性分析居多，主要是提出对策和建议，定量分析进行研究的较少。 论文将对零售业对居民消费的影响开展深入的研究，采用定量分析——偏最小二乘法对统计数据展开实证分析，旨在针对零售业对居民消费的影响方面得到较为有说服力的依据。

三、 实证研究

(一)变量选取

针对实体零售业发展程度的评价，根据李骏阳等(2011)的研究，选取了零售业规模、零售业组织状况、零售业基础设施投入作为评价指标，结合中国统计年鉴、江苏省统计年鉴所能获取的数据，论文选取了零售业营业面积表示零售业规模、零售业单位数表示零售组织状况、固定资产投资完成额表示零售业基础设施的投入情况。

1. 零售业营业面积

零售业营业面积是衡量零售规模的一个重要指标。 根据江苏统计年鉴相关统计数据，2010 ～2019 年江苏省零售业营业面积呈现稳定增长的态势，其中2019 年相比较2018 年营业面积增长达1.7%，实现10 年间的最大增幅。

2. 零售业单位数

零售业单位数的变化在一定程度上可以反映出零售组织和渠道的情况。 2010 年江苏省零售业单位数为11827 个，2019 年江苏省零售业单位数为29277 个，10 年间增长至2.5倍。

3. 零售业固定资产投资完成额

固定资产投资完成额可以直接反映在零售业中相关基础设施的投入，以及一定程度上代表了零售业规模和发展速度的综合性指标。 江苏省零售业固定资产投资完成额增长迅速，从2010 年的352.88 亿元增长至2019 年的680.09亿元。

与此同时，在将以上零售业发展的各个指标作为解释变量的同时，需要引入控制变量，以建立回归模型时剔除其他因素对被解释变量——居民人均消费支出的影响。 根据李骏阳等(2011)的研究，选取了居民家庭人均纯收入作为控制变量。 各指标对应的变量属性和定义如表1 所示。

表1 变量的属性和定义

(二)数据来源

论文数据源自江苏统计年鉴(2011～2020)，选取了2011～2020 年共计10 年的相关数据作为相应的变量，具体如表2所示。

表2 各变量数据

上面所呈现的是原始数据，为避免价格变动因素对数据造成的影响，在以上原始数据的基础上对居民人均消费支出、零售业固定资产投资完成额和居民家庭人均纯收入进行了价格变动因素的剔除。

(三)模型构建

由于2000 年及之后的相关数据统计口径发生变化，论文仅选取了近10 年的样本数据，因此样本较小，另外各个自变量之间可能存在较高的相关程度。 鉴于以上两点原因，论文使用统计工具SIMCA-P 采用偏最小二乘法(PLS)对模型进行回归分析，具体回归模型构建如下：

其中X1～X4为自变量(解释变量)；Y为因变量(被解释变量)；b0为常数，b1～b4为系数，各系数分别表示对应的自变量对因变量的影响程度，系数值越大，代表影响程度越大；ε为随机误差值。

(四)结果分析

通过对2010～2019 年的模型进行拟合，得到模型拟合参数具体如表3 所示。

表3 模型拟合参数

通过上表可以看出，1 个PLS 成分对居民人均消费支出交叉有效性已经达到了90%，因此论文提取1 个成分，便可以表现出该模型具有较高的预测准确性；同时，模型在提取1个成分后对居民人均消费支出的解释能力为0.923，说明所能解释样本变差较高，模型对数据的拟合程度较好。

在此基础上开展数据整理，数据整理结束模型回归情况具体如图1 所示。

图1 偏最小二乘法回归相关系数图

由此得到居民人均消费支出(Y)与零售业发展(X)的标准化最小二乘法回归模型：

结论：根据以上回归结果发现，论文所关注的江苏省零售业发展与江苏省居民人均消费支出呈现正相关关系：零售业营业面积每增加1%，引起居民人均消费支出增加0.262%；零售业单位数每增加1%，引起居民人均消费支出增加0.266%；零售业固定资产投资完成额每增加1%，引起居民人均消费支出增加0.219%；居民家庭人均纯收入每增加1%，引起居民人均消费支出增加0.293%，说明各个零售业发展的指标(自变量)均对居民人均消费支出产生积极的作用，与此同时居民家庭人均纯收入(控制变量)对于居民人均消费支出也产生了较强的正向作用。

四、 对策建议

根据零售业发展对居民消费的实证研究结果，针对零售业的发展主要提出以下建议：

(一)增设体验空间促进零售业发展

体验经济时代的到来，消费者对舒适生活、情怀意趣等体验元素的向往对零售业体验营销模式提出了更高的要求，零售业营业空间内除了陈列展示商品外，需增设相应的空间进行相应的设计，打造全方位的消费场景，以达到与消费者互动的作用，从而提升消费者的体验效用。

(二)加快产业升级促进零售业发展

在当前“内循环”经济的背景下，零售业要立足于消费者本身，实现对经营理念、经营功能、经营商业模式的全面升级，此路径的推进过程中，必须以合理、科学的技术和管理作为推进的工具和手段。 如，利用大数据技术实现对各个门店消费信息的积累分析，使得零售商的供给行为与消费者需求实现最大程度的契合。

(三)提高固定资产利用率促进零售业发展

零售业的固定资产是零售业劳动的手段，包括与生产经营活动有关的设备、器具、工具等。 零售企业应立足于消费者本身，强化资产配置、资产使用和资产处置等各个环节的管理。 信息技术手段是提升固定资产利用率的重要的突破口，如现阶段推动了新一轮智慧浪潮，零售业纷纷引进智能化设备打造企业的数字化运营水平，在这个过程中要注意不能为了智能而智能，智能应该更多考虑实用性和便利性，真正解决消费者的实际问题，贴近消费者的实际需求，方能实现对于“智能设施设备”固定资产的使用效率。