乘用车零售模式互联网化的影响因素及实证研究——结合归因理论、企业战略分析、宏观环境分析的视角

陈九男

(新疆长跨汽车销售服务有限公司 新疆乌鲁木齐 830023)

“互联网+”是指依托现代互联网和物联网信息技术，实现传统产业与互联网相联合，其目的是对传统产业的生产要素进行优化、对传统产业的业务体系进行更新换代、对传统产业的商业模式进行重构，以实现传统产业的转型升级。乘用车零售行业中，不仅有互联网新兴资本进入行业参与竞争，还有新技术新理念进入行业推动行业创新变革，传统的、主流的乘用车4S店零售模式，毫无疑问受到巨大冲击。在现有相关的研究文献中，有的基于乘用车零售模式某种商业功能进行，如营销研究，有的基于乘用车零售渠道变化中的现状分析，有的基于互联网平台在乘用车零售行业中的构建，鲜有对“互联网+”政策及其市场趋势下乘用车零售模式整体互联网化影响因素的实证研究，而这正是本文的主旨与特征。

1 乘用车零售模式的类型及实证研究解释

1.1 乘用车零售模式类型

我国汽车分为乘用车和商用车两大类，对车辆分类采用依据为GB/T3730.1-2001和GB/T15089-2001国家标准，大分类基本与国际一致，汽车分为乘用车和商用车两大类。乘用车又细分为11类:(1)普通乘用车 (saloon, sedan)；(2)活顶乘用车 (convertible saloon)；(3)高级乘用车 (pullman saloon,pullman sedan, executive limousine)；(4)小型乘用车 (coupe)；(5)敞篷车 (convertible, open tourer, roadster, spider)；(6)仓背乘用车 (hatchback)；(7)旅行车 (station wagon)；(8)多用途乘用车 (multipurpose passenger car)；(9)短头乘用车 (forward control passenger car)；(10)越野乘用车 (off-road passenger car)；(11)专用乘用车 (special purpose passenger car)，本研究所称乘用车的范畴，均属于上述乘用车细分类别中的汽车类型，对乘用车做出界定后，也将对乘用车零售模式做出解释界定。

乘用车销售模式一般是指乘用车制造厂商设立销售公司，向代理销售其产品的经销商公司进行批量销售，经销商公司建立销售实体门店，即通常所称的汽车4S店或简化的4S店，对该产品在市场零售给最终消费者。品牌4S专卖店是指一种集整车销售(Sale)、零配件供应(Sparepart)、售后服务(Service)、信息反馈(Survey)于一体的一种汽车零售模式。汽车综合超市是指汽车4S模式的扩展，将销量不高的品牌车辆各4S店中“销售(Sale)”分离出来再将其集中在一起销售，进行统一管理，最大限度地避免了资源浪费，是多品牌大卖场与 4S 模式相结合的一种零售模式。通过文献研究与市场实践总结归纳，本文所称的乘用车零售模式，是指乘用车经销商公司为了在市场内对最终消费者提供零售服务而建立销售实体门店，即通常所称汽车4S店或简化4S店的零售模式，这是乘用车经销商的主流零售模式。汽车4S店，是指专营某个汽车品牌经销商对最终消费者提供整车销售(Sale)、零配件供应(Sparepart)、售后服务(Service)并进行信息反馈分析研究(Survey)的一种综合性零售服务模式。实际上已有相当多的研究文献对乘用车零售模式进行了探索研究，尽管绝大多数用的都是汽车零售模式或汽车销售模式称谓，实则描述的是乘用车零售模式，有的研究文献描述到乘用车4S店零售模式的各种弊端及其与互联网销售的初步融合；有的研究文献侧重于乘用车4S店零售模式某个功能板块；有的研究文献直接探讨新型的乘用车互联网平台零售模式，也有研究文献专注于乘用车4S店零售模式与个体经销商公司的案例结合，更有从历史宏观的角度对不同经济体中乘用车零售模式的探讨，相关研究文献较多不再赘述。本研究方式特点基于客观事实数据，通过定性定量分析与模型建立，用客观性科学化的实证研究方法，探讨乘用车零售模式的互联网化的影响因素。所谓实证研究一般是指狭义上的实证研究(Positive Research)，也就是遵循“观察、发现问题(来自经验与现实，而不是文本文献)、理论假设、经验或事实检验(证实与证伪)”的研究过程。

1.2 实证研究方法解释

所谓实证研究是指研究者基于社会客观事实现象、取得大量合理有效数据资料、提出理论假设且检验理论假设，并使用统计分析推断理论技术系统性验证、展开定量定性研究并最终得出问题结论的一种研究方法类型，其目的在于解释、预测社会事实现象的普遍性特征与关联。实证研究方法有三大特征，即以事实证据为基础、有定量定性数据资料、可验证可复制。本文运用实证研究方法，在下一个部分中，将结合归因理论、企业战略分析、宏观环境分析的视角，探讨研究乘用车零售模式互联网化的影响维度因素，并提出研究假设。

2 乘用车零售模式互联网化的理论因素与研究假设

乘用车零售模式互联网化是指乘用车经销商主流的汽车4S店零售模式或简化4S店零售模式，向互联网上零售平台模式的部分参与或整体转变的公司决策行为。在此部分中，本文认为乘用车零售模式互联网化的因素与三个理论要素相关:归因理论、企业战略分析(SWOT)、宏观环境分析(PEST)，并据此提出相关研究假设。

2.1 归因理论(Attribution Theory)

总体来说，一个人的行为是某种或多种原因驱动造成的，某种或多种驱动的原因，要么属于其主观原因，要么是其外在环境客观原因，如果探究驱动原因的内含或性质，这就是归因。归因理论(Attribution Theory)始源于美国社会心理学家海德(Fritz Heider)的《人际关系心理学》，在海德(Fritz Heider)的理论基础上，伯纳德·韦纳(Bernard Weiner)提出了归因理论，特别是在其著作《动机和情绪的归因理论》中，伯纳德·韦纳解释了因果关系的三个基本性质或因素，并用经验研究支持这种因果的结构，伯纳德·韦纳提出的三个归因的因素，即部位(内部与外部)、稳定性(稳定与不稳定)、控制性(可控与不可控)，这就创立了归因的一种三因素模式(部位+稳定性+控制性)，比如一个人的天资天赋，就是内部的、稳定的、不可控的因素组合。基于归因理论的逻辑和因果结构，本文认为乘用车零售公司(4S店)决策是否进行互联网化模式经营必定是一个理性渐进的行为过程，公司决策人或决策层必定会依据其内部稳定可控的资源或因素决定是否进行互联网化模式经营，基于此本文提出第一个假设。

假设1:乘用车零售公司会依据(内部稳定可控因素)充裕资金决定进行互联网化模式转变。

2.2 企业战略分析(SWOT)

本文通过SWOT分析法从企业战略视角进行解析，对乘用车零售公司(4S店)决策进行互联网化模式经营展开研究探讨。所谓SWOT分析方法又称为态势分析法，是20世纪80年代由美国管理学教授海因茨·韦里克(Heinz Weihrich)提出的，主要是指通过企业内部的优势(Strength)、劣势(Weakness)和企业外部的机会(Opportunity)、威胁(Threats)进行综合分析及战略组合的一种分析与决策的方法，现已广泛运用于企业战略分析决策的实践领域中。基于SWOT分析方法及其体系性矩阵性，乘用车零售公司(4S店)决策人对进行互联网化模式经营之重大战略，必定会分析依据内外优势并排除风险，因此也引出了以下三个研究假设。

假设2:乘用车零售公司越有(内部优势)人才团队越可能进行互联网化模式转变。

假设3:乘用车零售公司越有(内部优势)网络技术越可能进行互联网化模式转变。

假设4:乘用车零售公司越有(外部机会)市场准入门槛低越可能进行互联网化模式转变。

2.3 宏观环境分析(PEST)

PEST分析模型就是根据政治(Politics)、经济(Economic)、社会(Society)、技术(Technology)四个维度对企业宏观环境因素进行定性研究的一种分析方法，该分析模型方法始源于美国管理学教授Andrews的经典著作《公司战略概念》，后经Hitt、Ireland、Hoskisson(1987)对Andrews战略思想进行了深化与细化，而逐渐形成了PEST模型分析法。对于乘用车零售公司(4S店)或任何性质公司的经营，其宏观环境因素分析包括政治(Politics)、经济(Economic)、社会(Society)、技术(Technology)四个维度方面，其互联网化的经营模式参与或完全转型，涉及公司重大经营战略，必然会经过这四个方面来分析预判利弊与可行性，个体公司根据各自情况的不同而偏重不同的环境因素。

假设5:乘用车零售公司会依据(宏观环境)政府(政治)支持政策决定进行互联网化模式的转变。

假设6:乘用车零售公司会依据(宏观环境)互联网行业技术发展决定进行互联网化模式转变。

2.4 其他公司因素(Other Factor)

尽管综合视角研究归因理论(Attribution Theory)、企业战略分析(SWOT)、宏观环境分析(PEST)对乘用车零售模式互联网化的关联，但发掘掌握其他市场实践中可能有的自变量影响因素也是非常重要的。比如乘用车零售公司实体店(4S店)来访量，如同互联网零售平台的访问量，实际上就决定了其零售公司的销量，销量能力决定了其盈利能力，而盈利能力很大程度上影响着进行互联网化零售模式经营的参与前提，所以研究认为乘用车零售公司(4S店)的实体店来访量越大就越可能进行互联网化零售模式经营，根据市场实践发掘与相关文献进而引出最后一个研究假设。

假设7:乘用车零售公司线下实体店来访量越大越会进行互联网化零售模式转变。

3 研究方法论述

在综合参考已有文献量表的基础上，本文采用伦西斯·李克特(Rensis Likert)五级量表进行调查问卷的设计与检测分析，特别借鉴参考了中南大学公共管理学院董海军、朱东星教授对高质量问卷设计的研究，以及浙江大学吴挺博士问卷设计结构，然后通过信度检测和效度检测以保证调查问卷的可用有效和研究价值。基于信度概念用数学语言的方式，信度的评价指标是信度系数，理论上可以表达为真实值方差和测量值方差的比值，若X为测量值，T表示真实值，E表示测量随机误差,真实值和测量值之间的关系为:X=T+E，同时也可以描述为σ2X =σ2T+σ2E，即测量值的方差等于真实值的方差与随机误差的方差之和,所以信度评价指标即信度系数为:

类似于信度系数的公式，效度系数一般规定为与测量目标值的方差在总测量值方差中所占的比例,即效度系数为:

式(2)中T=TX+T0,而TX是想要测量的目标值,T0则是与测量目的不相关的系统性偏差。

在实际研究操作中，本文借助大数据处理技术工具调查问卷的信度评价分析通常直接用克朗巴赫系数Cronbach’s α检测，克朗巴赫系数α的取值一般在0和1之间，该系数值越大表明调查问卷信度越高，一般该α值应该较好介于0.6～0.8，最好大于0.7以上属优秀，不能低于0.5，如果低于0.5则需要修改调查问卷。在效度方面，则使用客观性较强的结构效度检测因子分析法，以取得KMO值、显著性值、总方差解释值等指标，一般需要KMO＞0.7，sig值大于0.05才能进一步做因子分析。对信度效度来说，信度高的调查问卷，其效度也不一定高，所以更需要同时检测，但效度高的调查问卷，其信度一般也比较高。

除了基础性的信度分析、效度分析，为检查验证研究假设，本文采用了相关分析、回归分析、建立结构方程模型等主要研究分析方法。

3.1 样本和数据收集

本文采用伦西斯·李克特(Rensis Likert)五级量表，对各个维度的问题项目答案赋予不同的得分数值，对“完全同意”赋值“1”、“同意”赋值“2”、“不确定”赋值“3”、“不同意”赋值“4”、“完全不同意”赋值“5”。本研究总共发放340份调查问卷，共回收311份，回收率91.4%，其中剔除不完整无效问卷4份，得到有效问卷307份，回收有效问卷率90.2%，通过科学的调查问卷设计与实践数据收集，用专业的方式方法统计分析乘用车零售模式互联网化的影响因素。

3.2 因变量

本次研究的因变量，在调查问卷中是第十个问题(Q10)，即乘用车零售模式互联网化，主要是指乘用车零售公司当下主流的汽车4S店零售模式或简化4S店零售模式，向互联网上零售平台模式的部分参与或整体转变的公司决策行为。在市场实践中一般是指租用知名电子商务平台线上铺位作为公司部分或全部零售渠道，或者自建具有独立品牌名的网上零售平台作为公司部分或全部的零售渠道。

3.3 自变量

(1)充裕资金，该自变量是假设检验乘用车经销商零售公司如果满足充裕的资金条件，就会进行4S店零售模式的互联网化，充裕的资金包括自有资金、战略投资资金、资产变现资金、销售利润资金等任何形式的内部稳定可控的资金。

(2)人才团队，该自变量是假设检验乘用车零售公司如果满足人才团队的条件，就会进行零售模式互联网化的行动，人才团队包括执行力、凝聚力、学习能力、盈利能力与创造力等方面的特点与优势。

(3)自有技术，该自变量是假设检验乘用车零售公司是否会根据自己所拥有的互联网技术，进而推动其4S店的实体店模式向互联网化模式的转变，具体包括网上商品展示技术、网上商品选购技术、网上商品购买支付技术、网上商品数据库技术、网上消费行为大数据技术等。

(4)市场准入门槛，该自变量主要解释乘用车经销商零售公司如果达到了市场准入门槛，其是否会进行互联网化的部分参与或整体转变，市场准入门槛包括注册资金额度、公司发展规模、证照手续、运营资金要求等基本准入参与条件。

(5)政府(政治)支持政策，该自变量是假设验证乘用车经销商零售公司，如果宏观环境上具有政府(政治)支持政策条件，其是否会进行4S店模式向互联网化转型，政策包括网络零售返利、网络零售技术支持、网络零售减税、网络零售补助或任何政策支持政策。

(6)互联网行业技术，该自变量是假设验证乘用车经销商零售公司如果宏观上具有互联网行业相关发达技术，其是否会进行4S店模式向互联网化转型，主要包括电子商务、自建网站、零售能力技术、线下推广技术、销售盈利技术等互联网行业的技术发展。

(7)实体店来访量，该自变量假设验证的是如果乘用车经销商零售公司的线下实体4S店来访量足够大，其是否会进行互联网化模式部分或整体转型，因为在线下4S店的实体店运营模式中，来访量越大销量就越大，来访量决定销量，销量决定营业收入规模，决定利润与再投资。

4 研究结果解析

本研究总共发放340份调查问卷，共回收311份，其中剔除不完整无效问卷4份，有效问卷307份，回收有效问卷率90.2%，并使用SPSS Statistics 26版本和Amos 28版本进行相关统计分析与建立结构方程模型。

4.1 信度分析

调查问卷的信度表示该问卷的一致性和稳定性，说明结果是可靠的，调查问卷一致性信度通常用克隆巴赫信度系数法(Cronbach’s alpha)进行检测，一般该α值应介于0.6～0.8，最好大于0.7以上属优秀，不能低于0.5，如果低于0.5则需要修改调查问卷。根据调查问卷数据分析，信度系数检测的α值为0.886，说明本研究的调查问卷信度较好。

4.2 效度分析

效度通常是指测量结果的正确程度，效度越高表示越接近测量的真实目的，本研究采用客观性较强的结构效度检测因子分析法。表1KMO值为0.859显著性P值为0.000小于0.05具有显著性差异，可进行因子分析。经过反复探索性因子分析，总共解释了35个分析项目63.20%的信息量，信息提取具有充分性，说明数据提取有效程度达到标准；同时基于因子载荷值大于0.5的旋转后成分矩阵，可见维度划分合理，具有结构性。

表1 效度检测因子分析

4.3 数据描述与分析

由数据可知，本研究中的被调查对象有276人负责零售业务，占比89.9%，有256人所在的乘用车零售公司属于51～200人公司规模，占比83.4%，有277人从业年限在4～10年，占比90.2%，有187人属于大专及以下学历，占比60.9%，充分说明本次调研的乘用车零售人员对乘用车零售行业的发展有长期的实践与观察。

在调查问卷中，本文结合之前的文献研究与行业发展观察，列出了七个影响一个公司愿意参与互联网化零售模式的因素维度，探究哪些因素维度可能性较大，由描述性统计数据可知，充裕资金(2.56)、政府(政治)支持政策(2.57)这两个因素维度的平均值最靠前，说明这两个因素维度最容易影响一个公司愿意参与互联网化零售模式，人才团队(2.78)、自有技术(2.70)、实体店来访量(2.70)这三个因素维度的平均值适中，说明这三个因素维度比较容易影响一个公司愿意参与互联网化零售模式，市场准入门槛(2.85)、互联网行业技术(3.62)这两个因素维度的平均值靠后，说明这两个因素维度较弱影响一个公司愿意参与互联网化零售模式，因为互联网行业技术发展和市场准入门槛标准，是一个乘用车零售公司无法影响或无法通过近期努力就能改变的，故其在考虑愿意参与互联网化零售模式时，对这两个因素表达出一种不确定态度。

4.4 相关分析

为更好整理呈现数据表，本文将因变量即调查问卷中Q10问题项目“只要满足一定条件因素，我公司将愿意参与进行互联网化零售”命为dependent variable(DV)，自变量维度问题项目“充裕资金”命为independent variable1(IV1)、“人才团队”命为independent variable2(IV2)、“自有技术”命为independent variable3(IV3)、“市场准入门槛” 命为independent variable4(IV4)、“政府支持政策”命为independent variable5(IV5)、“互联网行业技术”命为independent variable6(IV6)、“实体店来访量”命为independent variable7(IV7)。此外，对所有变量进行了皮尔逊(Pearson)相关性分析，详细分析结果数据见表2。由表2可知，乘用车零售模式互联网化与充裕资金、人才团队、自有技术、市场准入门槛、政府支持政策、互联网行业技术、实体店来访量七个影响因素呈正相关关系，其中充裕资金呈现相对较强的正相关关系，实体店来访量呈现相对较弱的正相关关系。

表2 乘用车零售模式互联网化变量相关性系数矩阵

4.5 建立结构方程模型与分析

为检验自变量对因变量的研究假设因果关系的影响方向与影响程度，本文使用建立结构方程模型分析方法，将充裕资金(IV1)、人才团队(IV2)、自有技术(IV3)、市场准入门槛(IV4)、政府支持政策(IV5)、互联网行业技术(IV6)、实体店来访量(IV7)作为潜变量即自变量维度，将调查问卷中Q10问题项目“只要满足一定条件因素，我公司将愿意参与进行互联网化零售”作为因变量(DV)，相关结构方程模型、数据、分析见图1。由表3可知，组合信度(Composite Reliability)大于0.7、克隆巴赫信度系数法(Cronbach’s alpha)大于0.7、平均提取方差值Average Variance Extracted (AVE)大于0.5，说明本次分析数据的可靠性与一致性较高，由表4可知，拟合指数中卡方自由度比Chi-square/df (χ2/df)＜3、GFI＞0.85、RMSEA＜0.10、AGFI＞0.80、NFI＞0.85、CFI＞0.90、IFI＞0.90、PCFI＞0.50、PNFI＞0.50，说明乘用车零售模式互联网化影响因素的结构方程模型SEM拟合优度较好，整体上本次结构方程模型SEM较好，说明本次分析具有统计学意义，而且模型较好通过分析要求检验。

图1 乘用车零售模式互联网化影响因素结构方程模型

表3 基于结构方程模型SEM的乘用车零售模式互联网化影响因素的可靠性和因子载荷统计

表4 乘用车零售模式互联网化影响因素的结构方程模型SEM拟合优度及相关指标

由表5回归结果数据可知，观察到充裕资金(IV1)与(DV)(Q10)“只要满足一定条件因素，我公司将愿意参与进行互联网化零售”之间关系的P值(β=0.188，C.R.=2.132，P=0.033＜0.05)小于0.05的显著性水平，表明自变量“充裕资金”与因变量(DV)“Q10”之间存在线性相关关系，自变量对因变量产生显著性的正向影响关系，说明“互联网+”政策驱动和市场发展趋势对乘用车零售模式冲击力影响较大，只要有充裕的资金，乘用车零售公司就愿意参与进行互联网化零售模式；观察到自变量人才团队(IV2)与(DV)(Q10)之间关系的P值(β=-0.007，C.R.=-0.109，P=0.913＞0.05)不小于0.05的显著性水平，表明自变量“人才团队”与因变量(DV)“Q10”之间不存在线性相关关系，自变量对因变量不会产生显著性影响，说明乘用车零售公司有比较务实的态度，无论现有人才团队的执行力、凝聚力等方面表现如何，也不作为零售模式互联网化转变的重要影响因素；观察到自变量自有技术(IV3)与(DV)(Q10)之间关系的P值(β=0.324，C.R.=3.419，P=0.000＜0.05)小于0.05的显著性水平，表明自变量“自有技术”与因变量“Q10”之间存在线性相关关系，自变量对因变量产生显著的正向影响关系，说明在“互联网+”趋势下乘用车零售公司希望拥有互联网化零售相关技术并参与互联网化零售模式转变；观察到自变量市场准入门槛(IV4)与(DV)(Q10)之间关系的P值(β=-0.072，C.R.=-0.497，P=0.619＞0.05)不小于0.05的显著性水平，表明自变量“市场准入门槛”与因变量“Q10”之间不存在线性相关关系，自变量对因变量不会产生显著的正向影响关系，说明市场准入门槛各方面的指标是基础性难度较低的影响因素，乘用车零售公司不会将其作为互联网化零售模式参与的决策因素；观察到自变量政府支持政策(IV5)与(DV)(Q10)之间关系的P值(β=0.277，C.R.=3.645，P=0.000＜0.05)小于0.05的显著性水平，表明自变量“政府支持政策”与因变量“Q10”之间存在线性相关关系，自变量对因变量产生显著性的正向影响关系，说明政府支持政策尤其在资金支持、减免税支持、技术支持等方面，对乘用车零售公司参与互联网化零售模式转变具有很强的影响力，既降低了风险又能获得政策与资金技术的保障；观察到自变量互联网行业技术(IV6)与(DV)(Q10)之间关系的P值(β=0.244，C.R.=2.454，P=0.014＜0.05)小于0.05的显著性水平，表明自变量“互联网行业技术”与因变量“Q10”之间存在线性相关关系，自变量对因变量产生显著性的正向影响关系，说明随着互联网行业技术的发展对传统零售模式影响越来越大，乘用车零售公司不得不主动或被动参与进行互联网化零售；观察到自变量实体店来访量(IV7)与(DV)(Q10)之间关系的P值(β=0.166，C.R.=3.004，P=0.003＜0.05)小于0.05的显著性水平，表明自变量“实体店来访量”与因变量“Q10”之间存在线性相关关系，自变量对因变量产生显著性的正向影响关系，说明实体店来访量越大则销售量越大，销量越大则营收与利润越高，在“互联网+”市场背景趋势下，利润高低也是乘用车零售公司参与进行互联网化零售的影响因素之一。

表5 乘用车零售模式互联网化影响因素的研究模型回归系数影响

5 结语

综上所述，本文得出以下结论:(1)乘用车零售模式互联网化与充裕资金(IV1)、自有技术(IV3)、政府支持政策(IV5)、互联网行业技术(IV6)、实体店来访量(IV7)影响因素的回归系数分别为0.188、0.324、0.223、0.244和0.179，而且均通过显著性水平sig值(P＜0.05)验证，说明乘用车零售模式互联网化与充裕资金、自有技术、政府支持政策、互联网行业技术、实体店来访量五个影响因素呈显著性正向影响关系，说明该五个影响因素综合性显著驱动乘用车零售模式向互联网化转变；(2)乘用车零售模式互联网化与人才团队(IV2)、市场准入门槛(IV4)影响因素的回归系数分别为-0.007和-0.072，但该两个影响因素均未通过显著性水平sig值(P＜0.05)验证，说明乘用车零售模式互联网化与该两个影响因素呈微弱负相关关系且不存在显著性影响关系，说明人才团队、市场准入门槛因素对乘用车零售模式互联网化不存在显著性影响。回顾上文，本文以300余位乘用车零售公司从业人员作为调查对象，通过文献回顾、统计分析、相关分析、建立结构方程模型、回归分析等主要研究方法，对乘用车零售模式互联网化的影响因素进行探索研究，并得出乘用车零售模式互联网化转变受到充裕资金、自有技术、政府支持政策、互联网行业技术、实体店来访量五个影响因素的共同驱动正向影响作用，同时相关研究假设并没有全部成立，其中两个研究假设被验证不成立，具体如表6所示。

表6 研究假设检验结果汇总

本文通过文献回顾、统计分析、相关分析、建立结构方程模型、回归分析等主要研究方法，研究探讨乘用车零售模式互联网化的影响因素，研究发现充裕资金、自有技术、政府支持政策、互联网行业技术、实体店来访量五个影响因素，对乘用车零售模式互联网化起着正向显著影响，而人才团队、市场准入门槛两个因素对乘用车零售模式互联网化不存在显著影响。