江蘇省零售發展對居民消費影響的研究

馬 娜，戎曉紅

(徐州工業職業技術學院工商管理學院，江蘇 徐州221140)

一、 引言

2020 年，經濟環境經歷了較為嚴峻的挑戰，經濟潛在增長率呈現逐步放緩的趨勢。 當前中國的消費市場正在穩步恢復活力，在此過程中，消費及零售業的恢復將發揮較大的作用。 “十四五”規劃建議中明確提出要“全面促進消費”，“十四五”期間消費及零售市場的穩定快速發展將成為中國經濟發展的基石。

江蘇省社會經濟發達，2019 年GDP 達9.96 萬億，位居全國第二，零售業發展亦位居全國前列。 由于受疫情的影響，江蘇省零售業受挫亦較為明顯，居民消費被壓制，雖然國務院23 個部委聯合發布了《關于促進消費擴容提質加快形成強大國內市場的實施意見》，但是居民消費擴容的效果尚未有效得到改善，以零售業拉動江蘇居民消費市場無疑將被納入重要的議事日程。

二、 文獻綜述

關于零售業與消費之間關系，Colin(1997)認為零售業創新能夠吸引外地消費，同時還會抑制本地消費外流。 張昊(2016)將購物成本引入效用函數，分析零售業區位服務對于消費增長的影響，由于消費者在優質商品和購物成本之間權衡，高水平區位服務形成的低購物成本能夠增加消費。 李子文和劉向東(2017)以“服務—滿意度—消費行為”分析框架為理論基礎，通過問卷調查分別探究了零售商的品類、交付、信息、區位、環境五種分銷服務對消費行為的影響，結果支持失驗理論假設，并建議零售商加強影響消費者滿意度的分銷服務水平以促進單次購買額增加。 曉雯(2020)提出零售行業發展狀況取決于消費，而消費能力的大小取決于居民收入水平。 李丹和魯錦濤(2020)提出商品的價格、市場的信息情況、銷售者對消費者需求的滿足程度、商家的促銷手段和消費者購買渠道以及商家的庫存信息均能夠影響消費者的策略性消費，其中商品的價格對消費者策略性消費起到了最明顯的作用。 鐵軼(2020)提出居民消費升級與零售業的結構優化之間存在比較穩定的協同發展效用，居民消費升級有利于零售業結構優化，而零售業結構優化又能夠反哺居民消費升級。

上述研究從不同的角度探討了零售業與居民消費之間的關系，主要存在以下問題：①從微觀的環境針對消費者與零售商之間關系的研究居多，通過宏觀環境對居民消費與零售業之間的關系展開的研究相對較少。 ②研究方法以定性分析居多，主要是提出對策和建議，定量分析進行研究的較少。 論文將對零售業對居民消費的影響開展深入的研究，采用定量分析——偏最小二乘法對統計數據展開實證分析，旨在針對零售業對居民消費的影響方面得到較為有說服力的依據。

三、 實證研究

(一)變量選取

針對實體零售業發展程度的評價，根據李駿陽等(2011)的研究，選取了零售業規模、零售業組織狀況、零售業基礎設施投入作為評價指標，結合中國統計年鑒、江蘇省統計年鑒所能獲取的數據，論文選取了零售業營業面積表示零售業規模、零售業單位數表示零售組織狀況、固定資產投資完成額表示零售業基礎設施的投入情況。

1. 零售業營業面積

零售業營業面積是衡量零售規模的一個重要指標。 根據江蘇統計年鑒相關統計數據，2010 ～2019 年江蘇省零售業營業面積呈現穩定增長的態勢，其中2019 年相比較2018 年營業面積增長達1.7%，實現10 年間的最大增幅。

2. 零售業單位數

零售業單位數的變化在一定程度上可以反映出零售組織和渠道的情況。 2010 年江蘇省零售業單位數為11827 個，2019 年江蘇省零售業單位數為29277 個，10 年間增長至2.5倍。

3. 零售業固定資產投資完成額

固定資產投資完成額可以直接反映在零售業中相關基礎設施的投入，以及一定程度上代表了零售業規模和發展速度的綜合性指標。 江蘇省零售業固定資產投資完成額增長迅速，從2010 年的352.88 億元增長至2019 年的680.09億元。

與此同時，在將以上零售業發展的各個指標作為解釋變量的同時，需要引入控制變量，以建立回歸模型時剔除其他因素對被解釋變量——居民人均消費支出的影響。 根據李駿陽等(2011)的研究，選取了居民家庭人均純收入作為控制變量。 各指標對應的變量屬性和定義如表1 所示。

表1 變量的屬性和定義

(二)數據來源

論文數據源自江蘇統計年鑒(2011～2020)，選取了2011～2020 年共計10 年的相關數據作為相應的變量，具體如表2所示。

表2 各變量數據

上面所呈現的是原始數據，為避免價格變動因素對數據造成的影響，在以上原始數據的基礎上對居民人均消費支出、零售業固定資產投資完成額和居民家庭人均純收入進行了價格變動因素的剔除。

(三)模型構建

由于2000 年及之后的相關數據統計口徑發生變化，論文僅選取了近10 年的樣本數據，因此樣本較小，另外各個自變量之間可能存在較高的相關程度。 鑒于以上兩點原因，論文使用統計工具SIMCA-P 采用偏最小二乘法(PLS)對模型進行回歸分析，具體回歸模型構建如下：

其中X1～X4為自變量(解釋變量)；Y為因變量(被解釋變量)；b0為常數，b1～b4為系數，各系數分別表示對應的自變量對因變量的影響程度，系數值越大，代表影響程度越大；ε為隨機誤差值。

(四)結果分析

通過對2010～2019 年的模型進行擬合，得到模型擬合參數具體如表3 所示。

表3 模型擬合參數

通過上表可以看出，1 個PLS 成分對居民人均消費支出交叉有效性已經達到了90%，因此論文提取1 個成分，便可以表現出該模型具有較高的預測準確性；同時，模型在提取1個成分后對居民人均消費支出的解釋能力為0.923，說明所能解釋樣本變差較高，模型對數據的擬合程度較好。

在此基礎上開展數據整理，數據整理結束模型回歸情況具體如圖1 所示。

圖1 偏最小二乘法回歸相關系數圖

由此得到居民人均消費支出(Y)與零售業發展(X)的標準化最小二乘法回歸模型：

結論：根據以上回歸結果發現，論文所關注的江蘇省零售業發展與江蘇省居民人均消費支出呈現正相關關系：零售業營業面積每增加1%，引起居民人均消費支出增加0.262%；零售業單位數每增加1%，引起居民人均消費支出增加0.266%；零售業固定資產投資完成額每增加1%，引起居民人均消費支出增加0.219%；居民家庭人均純收入每增加1%，引起居民人均消費支出增加0.293%，說明各個零售業發展的指標(自變量)均對居民人均消費支出產生積極的作用，與此同時居民家庭人均純收入(控制變量)對于居民人均消費支出也產生了較強的正向作用。

四、 對策建議

根據零售業發展對居民消費的實證研究結果，針對零售業的發展主要提出以下建議：

(一)增設體驗空間促進零售業發展

體驗經濟時代的到來，消費者對舒適生活、情懷意趣等體驗元素的向往對零售業體驗營銷模式提出了更高的要求，零售業營業空間內除了陳列展示商品外，需增設相應的空間進行相應的設計，打造全方位的消費場景，以達到與消費者互動的作用，從而提升消費者的體驗效用。

(二)加快產業升級促進零售業發展

在當前“內循環”經濟的背景下，零售業要立足于消費者本身，實現對經營理念、經營功能、經營商業模式的全面升級，此路徑的推進過程中，必須以合理、科學的技術和管理作為推進的工具和手段。 如，利用大數據技術實現對各個門店消費信息的積累分析，使得零售商的供給行為與消費者需求實現最大程度的契合。

(三)提高固定資產利用率促進零售業發展

零售業的固定資產是零售業勞動的手段，包括與生產經營活動有關的設備、器具、工具等。 零售企業應立足于消費者本身，強化資產配置、資產使用和資產處置等各個環節的管理。 信息技術手段是提升固定資產利用率的重要的突破口，如現階段推動了新一輪智慧浪潮，零售業紛紛引進智能化設備打造企業的數字化運營水平，在這個過程中要注意不能為了智能而智能，智能應該更多考慮實用性和便利性，真正解決消費者的實際問題，貼近消費者的實際需求，方能實現對于“智能設施設備”固定資產的使用效率。