基于营销宏观环境理论的网上零售影响因素分析

摘 要：网络营销效果的重要评价指标之一是网上零售额。文章以营销宏观环境PEST理论为分析框架，从中提取了人口因素、技术因素、经济因素，并与我国国民经济统计指标体系中的相关指标进行对接，分析了移动互联网用户、企业电子商务交易活动比重、人均消费支出对网上零售额的影响，剖析了前两者对网上零售额的直接正向影响作用，以及人均消费支出在移动互联网用户与网上零售额关系中的中介效应。由此提出，先进技术设备的消费、生产使用以及人均消费支出能力的提升，对于扩大网上零售额具有积极作用。

关键词：网上零售;互联网用户;人均消费支出;电子商务

中图分类号：F724.6 文献标识码：A文章编号：1005-6432（2022）05-0125-03

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.05.125

网上零售（online retail sales）是网络营销模式在销售领域的一种具体呈现。在市场营销理论中，网络营销在形式和内容上都有别于传统营销方式，尤其与实体店铺销售有着根本区别。网络营销强调依托互联网技术平台进行营销活动的组织与管理，因而属于现代营销方式，划分在直接营销范畴之内，即需要借助于一定的媒体或介质把营销信息传播出去，且无须通过实体店铺完成交易。在网络营销中，营销活动组织与管理的最终效果往往通过销售额等重要指标来评价，因而网上零售额成为重点研究对象之一。

1 网上零售的基本概念

网上零售以互联网为技术条件，企业的产品和服务信息通过第三方网络交易平台或自建销售网站为主要媒介而出现在消费者面前。作为一种有别于传统店铺销售的新营销方式，网上零售在概念上经常与直接数字营销、移动营销、电子邮件营销等概念混合在一起而难以分辨。因此，准确理解网上零售的概念，必须清楚网络营销的具体含义。

在阿姆斯特朗（Gary Armstrong）和科特勒（Philip Kotler）认为，网络营销（online marketing）是指在互联网上使用公司网站、在线广告和促销措施、电子邮件、在线视频和网络日志的营销方式[1]。与之紧密相关的营销概念包括：①直接数字营销，是指企业为了获得直接回应和建立持久客户关系而直接与认真选定的目标个人消费者和客户社区进行互动;②数字社交媒体营销，是指企业使用网站、社交媒体、手机APP和广告、网络视频、电子邮件和网络日志与消费者在任何时间地点通过其数字设备来互动;③移动营销，是指营销信息、促销安排和其他内容通过移动电话、智能手机、平板电脑和其他移动设备传递给移动中的消费者;④电子邮件营销，是指通过电子邮件发送高度目标化、个性化的关系建立式营销信息[2]。这些概念在与网络营销的关系上，有的概念口径较大，直接将其包含;有的或多或少包括了其部分元素，比如数字社交媒体营销;有的概念与之有交集，比如移动营销和电子邮件营销;而直接数字营销在不经过中间商网络平台时，在口径上与之基本一致，即都属于直接营销。

网络营销从性质上规定了网上零售可以使用的技术和工具。与传统营销渠道对空间、场景、位置、销售队伍人数、渠道层级等要素依赖程度较高截然不同，网络营销主要依赖于能够与消费者进行互动、使消费者驱近于购买或者其他营销成果的营销网站，以及能够吸引消费者、围绕品牌建造社区呈现品牌内容的品牌社区网站，同时也采用在线广告、电子营销、网络日志、社交媒体等传播方式，甚至包括口口相传之新形态——病毒式营销。这些工具与传统工具的主要区别在于技术上的信息化和数字化，以及在人群特征上的广泛社会性和交互性。

在实践应用领域，网上零售有其对应的统计指标体系。中国国家统计局对网上零售主要统计指标之一“网上零售额”的解释是，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。其中，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]。

2 网上零售的理论模型与假设

网上零售的理论与实践研究一般有三种角度：一是从微观上分析企业在此类活动中出现的问题及可能涉及的消费心理和行为问题，即从企业管理角度入手通过市场调查洞察消费者心理和行为提出网上零售的改进措施;二是从行业层面分析网上零售对批发、零售行业的影响，通过分析企业之间竞争状况，研究网上零售的战略和策略，为行业政策制定和改进监管方式服务;三是从宏观层面分析网上零售的主要影响因素以及对社会、经济等领域的影响，着重研究其社会贡献和负面作用。第一种角度比较常见，第二种角度有大量文献呈现，因此本文从第三种角度分析网上零售的影响因素。

在市场营销学中，营销环境有宏观、微观之区分。其中，宏观营销环境中的影响因素包括政治法律、经济发展水平、社会文化、技术状况以及人口地理统计特征等，通常称为PEST模型。本文引用这一分析范式，从中提取人口因素、技术因素和经济因素作为重点研究对象，并采用我国国民经济统计指标体系中的具体指标与之对接。具體方法为：用“移动互联网用户”来反映人口因素对网上零售的影响;以“有电子商务交易活动企业比重”为控制变量，体现技术因素的影响;设定“人均消费支出”为控制变量，反映经济因素对网上零售的影响。反映网上零售效果的具体指标是“网上零售额”。人均消费支出虽然是一个平均数，但其形成过程受消费者需要、动机、行为等主观因素影响较大，因此设定为中介变量，并假设如下：

H1：自变量移动互联网用户（x1）通过中介变量人均消费支出（m）正向影响因变量网上零售额（y）;

H2：自变量移动互联网用户（x1）正向影响因变量网上零售额（y）。

这些变量之间的关系假设如图1所示。

3 实证分析

本文选取我国东部、中部、西部、东北共31个省市自治区2015—2019年上述指标的统计数据为样本，利用SPSS统计软件通过回归分析，计算以下模型中各个变量之间的关系。

回归模型计算结果：从表1中数据表明，在显著性水平为0.05时，三个模型的F更改值均为显著。模型1和模型3的调整R2都大于0.5，表明模型的拟合程度较好;模型2是中介变量人均消费支出对自变量移动互联网用户的回归，调整R2为0.051，表明模型的拟合程度略低，但由于人均消费支出是一个宏观经济变量，其影响因素很多，因而单个自变量做解释时，略低的拟合优度值在理论上也可以接受。

三个模型回归系数分析如表2所示，均在0.05水平上显著。比较模型2与模型1的自变量系数发现，标准系数值由0.694减少至0.240，而模型3中自变量系数为0.833，表明人均消费支出具有部分中介效应。有电子商务交易活动企业比重作为控制变量，对网上零售额具有显著影响。各个模型的自变量之间不存在多重共线性。回归系数分析见表2。

4 基本结论

综合上述分析结果，证明H1和H2假设均成立。这说明在网上零售额的许多影响因素中，移动互联网用户是一个重要变量，它对网上零售额不仅具有显著直接影响作用，而且通过人均消费支出这一中介变量间接影响其变化。有电子商务交易活动企业比重作为模型的控制变量，对网上零售额也有显著影响。

这一结论的理论意义在于，从营销宏观环境PEST理论模型中抽取人口、经济、技术等影响因素，通过与具体统计指标对接的方式，研究这些因素之间的因果关系，从而把抽象理论具体化;实践价值在于，发现了掌握技术设备的人口数量对以技术为支持的销售方式的直接影响，以及企业采用先进技术条件的比重对以技术为支持的销售方式的影响。这表明人口因素与技术因素对销售方式具有重要作用。企业、行业或者整个经济体要提升以先进技术为条件的销售能力，就要重视人口因素和技术因素的影响，提升技术设备的人口总拥有量和企业的技术装备与应用水平。而人均消费支出的中介效应，则表明拥有先进技术设备的消费者，能否成为网上零售额增长的带动力量，还受到人均消费支出数量大小的间接影响。

因此，不论是从整个国民经济发展宏观角度，还是从企业管理微观角度思考，在采用以先进技术条件为依托的销售方式时，都应当把拥有技术设备的消费者的实际消费能力考虑在内，要重视消费能力提升对销售额的带动作用。网上零售在现有基础上快速发展，需要从网络用户的增量、企业电子商务比例的提升以及消费者支出的增加等方面寻找对策。

首先，本文由于是从宏观营销角度研究网上零售问题，所选各个变量本身受影响的因素较多，导致一些对网上零售额可能具有直接或间接影響的变量未能纳入模型中进行研究。

其次，没有从PEST分析框架中把法律因素引入，主要目的是以“双循环”中的国内市场大循环为分析前提，未进行跨国对比。

最后，抽取的三个因素或多或少存在着一定的边界交叉，比如模型中的自变量虽然作为人口因素理解，事实上也包括了一定成分的经济和技术因素在内。由于在实践中完全与理论概念口径对接有一定困难，这就为以后的研究提出了新课题。增加控制变量数量，进一步寻找中介效应或调节效应，是需要继续深入研究的领域。

参考文献：

[1]加里·阿姆斯特朗，菲利普·科特勒.市场营销学（英文版）[M].12版.北京：中国人民大学出版社，2017：442.

[2]加里·阿姆斯特朗，菲利普·科特勒.市场营销学（英文版）[M].12版.北京：中国人民大学出版社，2017：436-452.

[3]国家统计局.中国统计年鉴2020[M].北京：中国统计出版社，2020.

[作者简介]苗月新（1966—），男，内蒙古乌兰察布市察右前旗人，经济学博士，中央财经大学商学院教授，研究方向：营销渠道、品牌管理、营销伦理。