基于“互聯(lián)網(wǎng)+”的零售企業(yè)運營效率研究

陳 港 博士生 汪 良

（1、泰國西那瓦大學(xué)管理學(xué)院 泰國曼谷 10400；2、重慶房地產(chǎn)職業(yè)學(xué)院 重慶 401331）

引言

零售業(yè)是國民經(jīng)濟中重要的行業(yè)類別，一般指通過買賣形式將工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者生產(chǎn)的產(chǎn)品直接售給居民作為生活消費用或售給社會集團供公共消費用的商品銷售行業(yè)。改革開放后，我國零售業(yè)不斷發(fā)展，市場業(yè)態(tài)漸趨豐富，規(guī)模格局不斷擴張。根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2018年末，批發(fā)和零售業(yè)企業(yè)法人單位資產(chǎn)總計超過50萬億元，實現(xiàn)全年營收88.2萬億元，相比上年同期分別提升4.5%和3.6%。零售業(yè)的快速發(fā)展離不開良好的經(jīng)濟形勢和適宜的市場環(huán)境，當前小規(guī)模非實體零售快速發(fā)展，傳統(tǒng)零售業(yè)中食品、日雜、紡織、文教、五金等零售單位企業(yè)法人單位呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，與此同時，新零售格局的快速演進也促進了零售業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展。“互聯(lián)網(wǎng)+零售”成為當前零售業(yè)發(fā)展的重要方式，無人售貨商店、網(wǎng)上超市等新型零售業(yè)態(tài)在很大程度上提升了零售業(yè)的全面發(fā)展能力。根據(jù)艾媒咨詢的數(shù)據(jù)，2018年中國B2B市場交易規(guī)模達到21.37萬億元，預(yù)計2019年交易規(guī)模達到25.94萬億元。伴隨著互聯(lián)網(wǎng)電商市場的持續(xù)向好發(fā)展，傳統(tǒng)零售企業(yè)電商化轉(zhuǎn)型趨向明顯，特別是大中型上市公司更是體現(xiàn)出在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的創(chuàng)新發(fā)展能力。但是由于“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的零售企業(yè)經(jīng)營發(fā)展面臨更加嚴峻的競爭壓力，不少企業(yè)成本收益比明顯下降，帶來了經(jīng)營效益環(huán)境的惡化。為此，需要對零售運營效率進行分析，明確影響零售企業(yè)運營效率的關(guān)鍵因素，并提出相應(yīng)對策，提高零售業(yè)綜合發(fā)展水平。

相關(guān)文獻綜述

針對企業(yè)運行效率的研究成果已經(jīng)較為豐富，早在19世紀，以指數(shù)分析法、投入產(chǎn)出法和前沿分析法為代表的產(chǎn)業(yè)效率研究成為在特定條件下反映生產(chǎn)有效性程度的方法。而近年來應(yīng)用愈發(fā)廣泛的DEA方法拓展了經(jīng)營效率的研究邊界，但針對零售企業(yè)運營效率，特別是“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的零售運營效率的研究成果有限。Donthu和Yoo（1998）采用DEA方法對美國24家連鎖快餐店數(shù)據(jù)進行分析，按照投入（營業(yè)面積、門店位置、營銷費用）和產(chǎn)出（營業(yè)額、顧客滿意度）等測算其經(jīng)營效率水平。Keh&Chu（2003）同樣使用DEA方法，分析了美國13家雜貨店1988-1997年的經(jīng)營效率，指出門店運營效率與其收銀效率、顧客滿意度等有較大關(guān)系。Xavier（2015）則對服裝連鎖企業(yè)的經(jīng)營效率進行分析，在DEA模型建構(gòu)過程中著重分析企業(yè)在擴大規(guī)模過程中經(jīng)營效率的變化情況。國內(nèi)學(xué)者姜向陽（2011）采用DEA方法對我國16家零售上市企業(yè)進行分析，得出的結(jié)論證明了技術(shù)進步對于提升零售企業(yè)運營效率的重要價值。除使用DEA方法之外，高振、馮國珍、焦玥（2019）使用隨機前沿分析法對2007-2016年中國實體零售企業(yè)門店運營效率進行研究，得出目前我國實體零售企業(yè)規(guī)模報酬處于固定階段，專賣店和百貨店運營效率較高，而超市和購物中心運營效率普遍偏低。

綜合以上研究文獻，目前研究“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下零售效率的內(nèi)容較少，在研究方法上也以DEA方法居多，DEA方法對于研究零售企業(yè)運營效率具有良好契合性，可以測量多種生產(chǎn)要素和不同產(chǎn)出情況下決策單元間的相對效率水平。此外還有使用SFA方法進行的相關(guān)研究，但在研究結(jié)論方面普遍沒有考慮生產(chǎn)函數(shù)，因此較為粗糙。本文在研究方法上雖繼續(xù)使用DEA方法，但更加面向“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下傳統(tǒng)零售企業(yè)網(wǎng)絡(luò)化轉(zhuǎn)型的過程，并以上市公司經(jīng)營數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過建構(gòu)效率評價指標完善研究，得出相應(yīng)結(jié)論，對于提升零售企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)時代下的經(jīng)營管理水平具有一定意義。

研究設(shè)計

（一）變量定義與數(shù)據(jù)選擇

變量定義。當前我國眾多零售企業(yè)都開始布局線上線下結(jié)合的零售營銷體系，特別是零售上市企業(yè)，由于資本實力和技術(shù)創(chuàng)新能力較高，因此在融入“互聯(lián)網(wǎng)+”環(huán)境的過程中表現(xiàn)出一定實力。在分析零售企業(yè)運營效率的過程中，投入產(chǎn)出指標的選擇應(yīng)具有客觀性、簡明性和科學(xué)性。鑒于DEA模型構(gòu)建過程中的實際需要，將主營業(yè)務(wù)成本、總資產(chǎn)和員工人數(shù)作為投入指標；將營業(yè)額、主營業(yè)務(wù)收入和凈利潤作為產(chǎn)出指標，如表1所示。

表1 指標體系

表2 變量描述性統(tǒng)計

表3 相關(guān)性分析

數(shù)據(jù)選擇。為了更好地體現(xiàn)零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的經(jīng)營投入產(chǎn)出水平，特選擇零售企業(yè)上市公司中以互聯(lián)網(wǎng)電商為主營業(yè)務(wù)的企業(yè)，包括B2B、B2C電商、跨境電商、生活服務(wù)電商、電商物流五大類20個企業(yè)。企業(yè)名錄如下：阿里巴巴（BABA）、京東（JD）、聚美優(yōu)品（JMEI）、蘇寧易購（002024）、南極電商（002127）、焦點科技（002315）、冠福股份（002102）、途牛（TOUR）、樂居（LEJU）、找鋼網(wǎng)（ZGW）、唯品會（VIPS）、蘑菇街（MOGU）、拼多多（PDD）、小米（W-01810）、優(yōu)信（UXIN）、寶寶樹（01761）、齊家網(wǎng)（01739）、有贊（08083）、趣店（QD）。企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)來自新浪財經(jīng)網(wǎng)站及Wind數(shù)據(jù)庫，對投入產(chǎn)出變量進行描述性統(tǒng)計分析，如表2所示。

從表3中可以看出，各變量相關(guān)性系數(shù)最小為0.590，最大為0.990，各變量均呈正相關(guān)關(guān)系，說明本文所選的投入產(chǎn)出變量較為合適，可以用于DEA分析。

（二）DEA模型建構(gòu)

DEA方法是一種建立在帕累托有效基礎(chǔ)上的數(shù)理分析方法，應(yīng)用于流通效率的測評方面，更加注重獲知相對效率。利用數(shù)學(xué)規(guī)劃的方式更好的獲知既定投入水平下產(chǎn)出規(guī)模的變動，其決策模式描述如下：假設(shè)有a個決策單元，每個單元有b種“投入”和s種“產(chǎn)出”，第i個決策單元的投入向量為xi，產(chǎn)出向量為yi，即：

其中，i=1,2,3,…,n，通過線性規(guī)劃的方法獲得效率值如下：

其中 i，j∈（1，2，3，…，b）及（1，2，3，…，s）（2）上式中，b和s分別表示輸入和輸出指標的個數(shù)，Sj為松弛變量，θxij和θyij則分別為jo的第i項輸入與第r項輸出，分別可用（x0，y0）。

（三）回歸分析模型建構(gòu)

本文在分析“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下零售企業(yè)效率之后，通過建構(gòu)Tobit模型探究影響企業(yè)零售效率變化的相關(guān)因素。在設(shè)計回歸分析模型時，采用零售企業(yè)綜合效率值作為因變量，以中國經(jīng)濟發(fā)展水平（gdp）、企業(yè)股權(quán)集中度（OC）、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（AT）和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新水平（MF）為假設(shè)影響因素，分析“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下影響零售企業(yè)運營效率的因素。模型如下：

（3）式中， TFPit為i企業(yè)在t年累積的綜合效率值，本研究中累積的最大值為10年。C為常數(shù)項，εit為系統(tǒng)誤差項，τ為虛擬變量。

研究結(jié)果分析

（一）DEA效率評價

本文對所選樣本上市公司經(jīng)營數(shù)據(jù)進行處理，將部分樣本數(shù)據(jù)予以刪除（主要是數(shù)值為負的收入、利潤等），繼而保證了DEA分析過程及所得數(shù)據(jù)的準確性。

標準化處理過程如下：

（4）（5）式中，ag為第g項指標的最大值，同理，bg則為最小值。

表4 各企業(yè)投入產(chǎn)出效率分

表5 年度均值Malmquist指數(shù)

表6 Tobit回歸分析結(jié)果

等式兩邊進行變換處理，得到：

使用Eviews對式（6）進行處理，得到數(shù)據(jù)記錄在表4中。

根據(jù)表4結(jié)果可做相應(yīng)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析如下：

首先，在整體DEA效率方面。所選樣本企業(yè)大部分未達到DEA有效，只有阿里巴巴、京東、拼多多、小米、優(yōu)信5家美股上市企業(yè)達到DEA有效。說明5家企業(yè)在當前投入產(chǎn)出水平下達到了較高效率水平，從其所屬行業(yè)來看，電商企業(yè)占比較高（60%），其次是制造業(yè)科技企業(yè)和服務(wù)業(yè)企業(yè)。

其次，所選樣本企業(yè)大部分都達到技術(shù)有效（即純技術(shù)效率為1），但由于規(guī)模效率普遍小于1，所以導(dǎo)致綜合技術(shù)效率無效。說明相應(yīng)地企業(yè)本身沒有投入需要減少，同時也沒有產(chǎn)出需要增加。綜合效率無效說明其投入產(chǎn)出不相匹配，需要根據(jù)企業(yè)實際經(jīng)營減少投入或增加產(chǎn)出。而當純技術(shù)效率為1時，說明這類企業(yè)在當前技術(shù)投入層面上相應(yīng)的資源投入是有效的，而由于規(guī)模效益下降導(dǎo)致的規(guī)模效率無效是企業(yè)綜合效率無效的關(guān)鍵影響因素。本文所選案例企業(yè)中，超過70%都為綜合效率無效企業(yè)，但進一步劃分可分為規(guī)模效率較高和規(guī)模效率較低兩類。以途牛（TOUR）、樂居（LEJU）、找鋼網(wǎng)（ZGW）、唯品會（VIPS）、蘑菇街（MOGU）為代表的企業(yè)規(guī)模效率雖未達到有效，但也接近有效，規(guī)模效率分別為0.995、0.988、0.976、0.980、0.985。而蘇寧易購（002024）、南極電商（002127）、焦點科技（002315）、冠福股份（002102）的規(guī)模效率較低，分別為0.639、0.721、0.672、0.770。按照企業(yè)規(guī)模和行業(yè)特性來看，規(guī)模效率較低的企業(yè)投入產(chǎn)出比較低，可能是由于固定資產(chǎn)投資較高或投資收益較差導(dǎo)致。

（二）基于Malmquist指數(shù)的分析

在對樣本企業(yè)完成DEA效率分析后，使用Malmquist指數(shù)對20家上市企業(yè)在10年內(nèi)的全要素生產(chǎn)率（TFP）進行測算，分析行業(yè)變動發(fā)展情況。

表5顯示了年度均值測算下的Malmquist指數(shù)情況。其中，EffCh代表技術(shù)效率的變動方向，包括了PeCh（純技術(shù)效率變動）和SECh（規(guī)模效率變動）。若該數(shù)值大于1則說明技術(shù)效率在改進中，相比上一年度，本年度技術(shù)效率距離生產(chǎn)前沿面更近。TechCh代表了技術(shù)進步率，衡量了投入產(chǎn)出的生產(chǎn)邊界向更高程序發(fā)展。MPI代表生產(chǎn)率指數(shù)，若該指數(shù)大于1，說明在這一時期生產(chǎn)率水平獲得提升。

從表5中可以看到，所選取的20家零售上市企業(yè)2009-2018年Malmquist指數(shù)為1.020，因而從整體來看，樣本企業(yè)經(jīng)營效率在10年間平均增長了2.0%，因此零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的整體運營效率是緩慢上升的。但歸結(jié)到具體影響因素層面，樣本企業(yè)運營效率的提升主要來自于純技術(shù)效率進步，10年間純技術(shù)效率進步幅度達到7.6%，而技術(shù)效率累計進步幅度為0.2%。這也可以說明伴隨著互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的成熟發(fā)展，零售企業(yè)在革新傳統(tǒng)經(jīng)營模式、提升經(jīng)營效益的過程中對技術(shù)性投入的依賴較高。過去10年間，包括移動支付、互聯(lián)網(wǎng)電商、現(xiàn)代物流等迅速成長，幫助零售企業(yè)實現(xiàn)了營銷渠道重構(gòu)和營銷體系創(chuàng)新，因而在很大程度上帶動了零售企業(yè)運營效率上升。

（三）回歸分析

使用Eviews軟件對上述Tobit回歸模型進行回歸，結(jié)果如表6所示。

通過表6可以看出，gdp在1%的顯著性水平上極為顯著，而股權(quán)集中度和虛擬變量在10%的顯著性水平上顯著，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新水平（MF）在5%的顯著性水平上顯著。因此零售企業(yè)運營效率與我國經(jīng)濟發(fā)展水平對其運營效率有顯著影響，而管理模式的影響則不顯著。企業(yè)的股權(quán)集中度和虛擬變量對運營效率的影響雖為正向，但影響程度一般。

綜合來看，回歸分析過程在一定程度上延續(xù)了前文DEA分析、Malmquist指數(shù)分析的結(jié)論。在當前“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下，零售企業(yè)運營效率整體較低的同時，揭示了影響企業(yè)運營效率提升的關(guān)鍵因素。從回歸分析結(jié)果看，大多數(shù)零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的發(fā)展受制于市場和技術(shù)轉(zhuǎn)型過程，部分企業(yè)難以全面融入互聯(lián)網(wǎng)電商時代，在傳統(tǒng)零售和新零售之間搖擺，增加企業(yè)投入的同時未能實現(xiàn)良好收益，規(guī)模報酬較低。對整體行業(yè)運營效率的提升造成了一定影響，而整體來看，我國零售上市企業(yè)運營效率處于緩慢上升過程中，因此隨著互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境的日臻成熟，未來零售企業(yè)運營效率將有明顯提升與發(fā)展空間。

結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

當前互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展環(huán)境下，零售企業(yè)經(jīng)營發(fā)展面臨全新格局，一方面網(wǎng)絡(luò)市場競爭壓力加大，另一方面?zhèn)鹘y(tǒng)零售營銷理念還對零售企業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生較大阻礙。本文在對相關(guān)文獻進行綜合分析的基礎(chǔ)上，采用建構(gòu)DEA模型和回歸分析的方法對20家零售上市公司2009-2018年運營效率進行研究，并使用Malmquist指數(shù)分析法測算了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。綜合研究得出以下結(jié)論：首先，“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下零售企業(yè)運營效率普遍較低，大部分尚未達到DEA有效狀態(tài)，說明企業(yè)投入產(chǎn)出情況較差。其次，過去10年間，零售企業(yè)全要素生產(chǎn)率獲得增長，純技術(shù)效率增長貢獻程度最大，說明零售企業(yè)在“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下的運營效率具有緩慢上升趨勢。最后，在影響零售企業(yè)運營效率的相關(guān)因素中，gdp和技術(shù)創(chuàng)新水平影響最大，對于零售企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的持續(xù)提升有相應(yīng)幫助。

（二）建議

政府部門要從政策上重視實體零售企業(yè)的發(fā)展，明確實體零售企業(yè)在市場經(jīng)濟中的重要價值，針對性加強對實體零售企業(yè)的扶持與幫助，比如在選址和用地方面給予支持，在財政和稅收等方面加以扶助等。

企業(yè)要積極適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)帶來的零售市場轉(zhuǎn)變。融入新零售格局，重視技術(shù)經(jīng)濟和知識經(jīng)濟對企業(yè)經(jīng)營效率提升所具有的重要價值。加強技術(shù)創(chuàng)新，對技術(shù)創(chuàng)新的重視便是對外部世界的關(guān)注。在紛繁的商業(yè)世界中，要通過團隊內(nèi)部良好的學(xué)習(xí)和彼此促進，改善以往經(jīng)營過程中的不足。筆者認為，在這一過程中，企業(yè)員工和領(lǐng)導(dǎo)相互配合尤為重要，只有企業(yè)內(nèi)部通力合作，形成統(tǒng)一的學(xué)習(xí)文化、工作文化、創(chuàng)新文化，才能提升經(jīng)營水平，繼而提高運營效率。