我國批發零售業宏觀營銷效率因子分析

劉 蘇,萬 濤,謝江波,毛 羽

(1.華中科技大學公共管理學院，武漢 430070；2.湖北省科技信息研究院，武漢 430071；3.中廣傳播集團有限公司，北京 100000）

對宏觀營銷效率的分析可從分銷部門營銷效率和物流業營銷效率這兩個層面來衡量。但是截止目前，有關這兩個層面的系統研究不多，而且已有研究多傾向于使用定性方法，較少涉及定量分析。同時多從全國總體效率進行分析，沒有涉及各地區宏觀營銷效率分布情況。因此，本文擬采用定量的方法，對作為宏觀營銷效率重要組成部分的各地區批發零售業宏觀營銷效率進行系統研究，以期得出更為客觀的結論。

1 批發零售業宏觀營銷效率指標體系構建

Engle(1941)認為，營銷效率的分析應包含批零企業數量、銷售凈額、經營費用、每一美元投入（表現為經營費用）所獲得的產出（表現為銷售凈額）、從業人員數量、每一從業人員平均銷售額等指標。Turck(1948)在Engle的基礎上提出，應將人·時生產率也納入營銷效率的考察范圍。Moyer（1972）進一步提出了衡量分銷系統效率的4個指標：商品銷售總額中分銷費用所占比重、總就業人員中流通領域就業人員所占比重、零售商品總額中毛利所占比例、流通領域人·時產出年均增長率同生產部門人·時產出年均增長率相比較。綜上所述，營銷效率的衡量緊緊圍繞投入和產出兩方面。本文在數據可獲得的前提下，重點選取了能反映投入產出對比關系和批零企業增長情況的12項指標來構建指標體系，從而在一定程度上來反映批零企業的盈利效率、管理效率、成長效率和規模效率。選用的指標體系見表1：

其中平均每個商店雇傭的人員數是逆指標，指標值越大，營銷效率越低；其它指標都是正指標。

2 數據來源與計量方法

表1 批發零售業宏觀營銷效率指標體系

2.1 數據來源

本文收集了全國31個省、自治區、直轄市的相關數據，數據全部來自統計年鑒。變量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X11和X12的數值根據2011年《中國統計年鑒》橫截面資料計算求得。變量X8、X9和X10的數值根據1997－2011年《中國統計年鑒》縱向資料計算求得。其中國家在1998年將重慶市改為直轄市后，我們將重慶市和四川省的資料按統一口徑進行了調整。各省指標具體數值見表2。

2.2 計量方法

基于各項指標數據量綱不一致，故先對這些指標進行綜合集成和無量綱化處理。主要原理如下：

設X=(X(1),…,X(p))為P維隨機變量，∑為X的協方差陣，即：

因為X的協方差陣∑是非負定的，由對稱陣的性質可知，必存在正交陣U(Uτ=U-1)使

對角陣Λ的對角線元素λ滿足λ1≥λ2≥…≥λp≥0，以Uj表示UT的第j列，即UT=(U1,U2,…,Up)，ZΔ=UX=(U1,U2,…,Up)TX，則Z的諸分量Z(j)=UTX，此時Z的協方差陣為δ。

表2 各地區批發零售業宏觀營銷效率指標值(全國31個省市自治區資料)

Z有如下性質：

性質1：Z(1),Z(2),…,Z(p)是互不相關的向量，且λj是Z(j)的方差。

性質2：若B為任一p維向量，BTB=1，則maxD(BτX)=λ1，且當B=U1時，D(U1xx)=D(Z(1)=λ1)。

性質3：若B為任一p維向量，與U1,U2,…,Uj-1正交，且BτB=1，則：

性質4：設U=(Ujk)，則Z(j)與X(k)間的相關系數

(ii)

(iii)為X的第j個主成分，稱為主成分Z(j)的貢獻率稱為Z(1),Z(2),…的累積貢獻率，p(Z(j),Z(k))稱為因子負荷量。以上性質說明，經過正交交換處理，Z各分量之間互不相關，其主成分是一定條件下解釋X這個隨機變量差異能力最強的線性組合。

通常，協方差陣或相關系數矩陣的特征值之間差異很大，因而通過指定的貢獻率來確定的主成分個數小于原來分量個數。由此可見，在不損失原有信息的條件下，主成分分析法可以顯著的壓縮隨機變量的個數。

Z各分量之間互不相關，當X服從多元正態分布時相互獨立，各主成分分析法可以用來有效剔除觀測資料中的冗余信息。并且，各分量之間互不相關的性質也便于將子系統的數學模型經過調整集成后獲得大系統的數字模型。

2.3 構造宏觀營銷效率指數基本程序

在SPSS軟件環境下編制主成分分析法程序，以標準化了的地區宏觀營銷效率數據作為輸入，計算出地區宏觀營銷效率表現要素的相關矩陣，然后進一步通過相關矩陣求得特征值、累計特征值及主成分的載荷。再根據最初的幾個特征值在全部特征值的累計百分率大于或等于百分率的原則決定選取主成分的具體數值。假定前m個主成分分別為：

Zi1=fi1(xi1,xi2,…)

Zi2=fi2(xi1,xi2,…)

Zi3=fi3(xi1,xi2,…)

Zim=fim(xi1,xi2,…)

將第Ⅰ地區各解釋變量的數值標準化后代入，可求得Z1、Z2、…、Zm的數值，然后將這m個主成分對應的特征值加權累加，從而構造一個地區的宏觀營銷效率，其數學表達式如下：

E1=[λimZi1+λi2h+…+λimZim]，其中Ei為宏觀營銷效率指標，λi1,…,λ1m為前m個特征值。基于上面的計算數據，可進行一定的實證分析。通過主成分分析構建的宏觀營銷效率會出現一部分負值。需要說明的是，這里的負值僅僅代表宏觀營銷效率的相對水平，即表明該地區在所有被考慮選地區中的相對地位是低于平均水平的。

3 我國各地區宏觀營銷效率分析

3.1 求R特征值與貢獻率

使用SPSS11.5統計分析軟件，處理表2中的數據。首先將各項評價指標的原始數據標準化，然后建立變量的相關系數矩陣R的特征值及貢獻率。發現變量的相關系數矩陣有四大特征根:3.180、3.077、2.429、1.477，它們對宏觀營銷效率指標標準差的累計貢獻率為84.695%。這意味著前四個成分顯示了原始數據所提供的足夠信息。同時，過程內特征值均大于1，四個特征值全部符合要求（最小特征值為1.477），主因子分析過程相應提取四個主成分量：F1、F2、F3、F4。

3.2 構建因子載荷矩陣

首先，我們為四個主因子分量F1、F2、F3、F4建立原始因子載荷矩陣，然后對其結構進行調整和簡化，最終得出方差最大正交旋轉矩陣，這也就是標準化后前四個主成分的載荷矩陣。同時，根據正交載荷陣中高載荷，將指標值分為四類，可以看出第一個主因子在X1、X2、X3、X 4上有較大載荷，其中X1和X2是衡量宏觀營銷盈利效率的核心指標，X3是較為全面反映各地批發零售業宏觀營銷的獲利效率的指標，X4是從人力資源角度反映宏觀營銷收益潛力的指標。這4項指標都可以從某個方面反映批發零售業盈利效率，因此我們稱它們為獲利效率因子。第二個主因子在X5、X6、X7上有較大的載荷，其中X5、X6綜合反映企業的資產管理狀況，不僅影響企業的償債能力，也是整個企業管理的重要內容；X7反映企業人力資源的技術以及管理現狀。可見X5、X6、X7是對貨幣資本、人力資本管理效率的反映，我們稱之為管理效率因子。第三個主因子在X8,X9,X10上有較大的載荷，它們是各地批發零售業增長情況的綜合反映，我們稱之為成長效率因子。在第四個主成分上有較大載荷的是X11、X 12，它們分別反映批發零售企業的規模大小以及分布密度，我們稱之為規模效率因子。以上四個主成分因子數值越大，則說明該地區的批發零售業宏觀營銷效率越高。

3.3 因子評分

因子評分以各因子的信息貢獻率作為加重權數計算各地區批發零售業宏觀營銷效率的綜合測評得分，公式如下：

Zi=0.312864F1i+0.302733F2i+0.239034F3i+0.145369F4i

其中，Zi為各地區批發零售業宏觀營銷效率得分，Fji的系數為各因子的信息貢獻率，它是各因子的方差貢獻率與四個主成分的累計貢獻率的比值，則F1i、F2i、F3i、F4i的系數分別為0.312864、0.302733、0.239034、0.145369。通過計算最后得分得出各地區批發零售業宏觀營銷效率狀況的因子綜合測評分及排序，如表3所示。

從表6可以看出，浙江、廣東、云南、福建、海南和北京批發零售業宏觀營銷效率最高，名列全國31個省、直轄市、自治區中的前6位；河南、安徽、廣西、陜西、山西、寧夏的批發零售業宏觀營銷效率最低，名列后6位。排在前6位的省市除云南省不是沿海地區外，其他各省市基本上都屬于沿海城市或我國的政治文化中心；而排在最后6位的省市，除廣西外其他都屬內陸省份或邊遠省份。

再從各項因子上進行分析。云南省作為一個經濟并不太發達的省份之所以能在批發零售業宏觀營銷效率排名中進入前3名，主要得益于獲利效率因子和規模效率因子，但是比較而言，其管理效率因子和成長效率因子仍得分較低，與全國先進省份相比仍有差距。而北京、上海作為全國的文化和經濟中心，在此次總體排名中并不是太理想。

4 結論

表3 各省直轄市自治區宏觀營銷效率評分及排序

綜合各項因子分析結果，可以看出我國批發零售業宏觀營銷效率的高低走勢并非與各地區的經濟發展水平完全一致，但是能大體上反映一個地區的市場外向度，市場外向度高的地區的宏觀營銷效率相對較高。市場外向度主要通過地區的地理位置優勢和政治文化中心來體現。

同時，全國各地區批發零售業宏觀營銷效率差異很大，效率高的只集中在少數幾個地區，近一半地區的宏觀營銷效率在全國平均水平以下。這反映出我國批發零售業區域發展不平衡，同時在整體上仍處于較低水平，批發零售業的宏觀營銷效率和競爭力亟待提高。

[1]甘碧群，張雪蘭.我國宏觀營銷效率分析[J].中國流通經濟，2003,（9）.

[2]甘碧群，王文超.批發零售行業的宏觀營銷效率研究[J].武漢大學學報(社科版)，2003,（3）.

[3]國家統計局.中國統計年鑒[Z].北京：中國統計出版社，1997～2011.

[4]李濤.我國35個大中城市人力資本投資實證分析[J].中國管理科學，2004,(8).