大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈的影響研究

陳 露

（江西理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 贛州 341000）

一、引言

隨著中國經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，加之新技術(shù)的不斷發(fā)展變革，零售邊界不斷被超越和打破，新零售的發(fā)展成為不可阻擋之勢[1]。2016年，馬云首次提出新零售概念，認(rèn)為純電商時(shí)代已經(jīng)過去，迎來了線上線下相融合的新零售時(shí)代。在數(shù)字化新零售時(shí)代下，以“盒馬鮮生”等為代表的生鮮電商，運(yùn)用大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)，重構(gòu)商品供應(yīng)鏈，發(fā)展重心由傳統(tǒng)的以產(chǎn)品為核心轉(zhuǎn)向以消費(fèi)者體驗(yàn)為核心，推動(dòng)傳統(tǒng)零售走上高質(zhì)量發(fā)展的道路。新零售表面上體現(xiàn)為零售渠道的變革，實(shí)質(zhì)是對供給端的供應(yīng)鏈進(jìn)行重構(gòu)[2]，供應(yīng)鏈的整合與優(yōu)化將主導(dǎo)新零售未來發(fā)展的方向。

圍繞大數(shù)據(jù)下新零售對生鮮產(chǎn)品供應(yīng)鏈影響因素的問題，國外學(xué)者Lioutas E D，Charatsari C認(rèn)為智能技術(shù)引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，可以提高應(yīng)對農(nóng)產(chǎn)品供需平衡、質(zhì)量安全和購買力等風(fēng)險(xiǎn)的能力，提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，進(jìn)一步促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的改造升級(jí)[3]。Lees等分析農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈與供應(yīng)商關(guān)系保持穩(wěn)定的影響因素，研究表明供應(yīng)商長期關(guān)注消費(fèi)者，根據(jù)消費(fèi)者需求適應(yīng)市場風(fēng)險(xiǎn)以維持農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈的關(guān)系[4]。Cai X等認(rèn)為生鮮產(chǎn)品在運(yùn)輸過程中易腐，質(zhì)量難以得到保障，研究從運(yùn)輸費(fèi)用、產(chǎn)品數(shù)量和價(jià)格出發(fā)，建立模型以協(xié)調(diào)供應(yīng)鏈，找到最佳決策方案[5]。Soto-Silva W E等在研究中基于生鮮產(chǎn)品采購、運(yùn)輸和存儲(chǔ)建立三種優(yōu)化模型。優(yōu)化模型在實(shí)踐中得到運(yùn)用使得企業(yè)總成本降低，為生鮮供應(yīng)鏈的發(fā)展提供新思路[6]。Banerjee等在研究中表明信息共享的重要性，生鮮零售商利用已有的銷售數(shù)據(jù)及時(shí)了解市場的需求，改善產(chǎn)品精準(zhǔn)定位服務(wù)，以便快速響應(yīng)生鮮零售市場的發(fā)展需要[7]。Verdouw C N等認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)的發(fā)展應(yīng)基于互聯(lián)網(wǎng)智能的設(shè)計(jì)。物流網(wǎng)絡(luò)具有高效、快速靈活的特性，以便對農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈進(jìn)行預(yù)測[8]。國內(nèi)學(xué)者方頡，楊磊認(rèn)為供應(yīng)鏈的協(xié)調(diào)是影響新零售生鮮業(yè)發(fā)展的重要因素，并基于收益共享契約研究新零售生鮮業(yè)的供應(yīng)鏈，最后確定最優(yōu)協(xié)調(diào)策略[9]。王坤，相峰提出新零售的未來發(fā)展路徑不僅需要拓展渠道，形成“全渠道”營銷模式，同時(shí)需要利用大數(shù)據(jù)等新技術(shù)帶動(dòng)新零售與供應(yīng)鏈的關(guān)系重構(gòu)[10]。張建軍，趙啟蘭（2018）深入地研究新零售下流通供應(yīng)鏈商業(yè)模式轉(zhuǎn)型升級(jí)的路徑，提出建立以客戶個(gè)性化需求為導(dǎo)向的數(shù)字化、柔性化、扁平化、共享化和生態(tài)化商業(yè)模式[11]。劉陽陽研究了傳統(tǒng)生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈中存在的問題，并基于大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)新性地提出生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈模式，從而提升企業(yè)效率和降低成本的建議[12]。

通過上述分析發(fā)現(xiàn)，本文相關(guān)的大數(shù)據(jù)新零售下生鮮產(chǎn)品供應(yīng)鏈研究，總體上圍繞大數(shù)據(jù)技術(shù)下新零售特點(diǎn)、生鮮產(chǎn)品供應(yīng)鏈現(xiàn)狀等問題展開。學(xué)者們認(rèn)同新興技術(shù)對生鮮供應(yīng)鏈的正面影響，構(gòu)建出供應(yīng)鏈協(xié)調(diào)優(yōu)化的不同模型，助力生鮮供應(yīng)鏈升級(jí)。但是現(xiàn)有研究對于大數(shù)據(jù)技術(shù)下的新零售較少涉及到生鮮供應(yīng)鏈，即生鮮供應(yīng)鏈的研究中缺少對大數(shù)據(jù)技術(shù)的分析，同時(shí)現(xiàn)有文獻(xiàn)較少分析大數(shù)據(jù)技術(shù)下新零售給生鮮供應(yīng)鏈帶來的影響，需要探討大數(shù)據(jù)技術(shù)對生鮮供應(yīng)鏈的影響，為大數(shù)據(jù)技術(shù)在生鮮供應(yīng)鏈運(yùn)用提供理論參考。因此，本文研究基于大數(shù)據(jù)技術(shù)背景，立足新零售的發(fā)展趨勢和生鮮供應(yīng)鏈的現(xiàn)狀，深入挖掘新零售對生鮮供應(yīng)鏈的關(guān)鍵影響因素，以便為進(jìn)一步研究新零售的發(fā)展提供決策指導(dǎo)，助力新零售轉(zhuǎn)型發(fā)展。

二、多元Logistic回歸模型

Logistic回歸屬于概率型非線性回歸，它通過 Logit變換將概率和自變量關(guān)系的S形曲線直線化，從而解決了傳統(tǒng)回歸模型在數(shù)據(jù)類型要求上的問題[13]。Logistic回歸分析根據(jù)因變量取值類別不同，分為二項(xiàng)式Logistic回歸和多元Logistic回歸。由于本研究的前提假設(shè)是大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈有不同的影響程度，其影響的因素也不同，因此采用多元Logistic回歸方法進(jìn)行分析。基于Logistic回歸模型，建立生鮮供應(yīng)鏈的研究模型，運(yùn)用實(shí)證模型分析大數(shù)據(jù)新零售下影響生鮮供應(yīng)鏈的因素，促進(jìn)生鮮供應(yīng)鏈優(yōu)化升級(jí)。

多元Logistic回歸方法主要應(yīng)用于因變量具有多種可能、多種取值水平的情況。該方法模型對于變量的假設(shè)要求不高，最終以事件發(fā)生概率的形式提供結(jié)果。設(shè)大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈的影響程度 Y=（y1，y2，……，ym），自變量 X=（x1，x2，……，xn），P是模型響應(yīng)的概率，相應(yīng)的多元Logistic回歸模型如下：

式中 pi= P（yi=1|x1i，x2i，…，xki）為在給定系列自變量x1i，x2i，…，xki的值時(shí)事件的發(fā)生概率；α為截距；β為斜率。

通過構(gòu)建多元 Logistic回歸模型，從大數(shù)據(jù)新零售的信息共享、顧客體驗(yàn)、物流升級(jí)和消費(fèi)者的個(gè)人主觀因素四大方面，對大數(shù)據(jù)新零售的影響因素進(jìn)行分析，從而建立大數(shù)據(jù)新零售與生鮮供應(yīng)鏈之間的關(guān)系，進(jìn)而對大數(shù)據(jù)新零售與生鮮供應(yīng)鏈的結(jié)合運(yùn)用進(jìn)行分析，為生鮮供應(yīng)鏈的發(fā)展提供建議。

三、問卷設(shè)計(jì)與發(fā)放

1.設(shè)計(jì)思路

本研究運(yùn)用 Logistic 回歸模型完成大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈的影響因素分析，本研究的因變量是大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈的影響程度。同時(shí)，自變量的選取也十分重要。由于新零售注重消費(fèi)者的體驗(yàn)感受，強(qiáng)調(diào)為消費(fèi)者提供個(gè)性化服務(wù)，運(yùn)用新技術(shù)對供應(yīng)鏈重構(gòu)和物流升級(jí)。因此，自變量將圍繞大數(shù)據(jù)新零售中的信息共享、顧客體驗(yàn)、物流升級(jí)和主觀因素進(jìn)行選取。

問卷主體一共分成三個(gè)部分，第一部分是被調(diào)查的基本情況；第二部分是區(qū)分被調(diào)查者是否有在新零售平臺(tái)購買生鮮產(chǎn)品的經(jīng)歷，針對不同經(jīng)歷的被調(diào)查者進(jìn)一步分析原因；第三部分主要了解被調(diào)查者對大數(shù)據(jù)新零售下生鮮供應(yīng)鏈的態(tài)度和看法，是衡量變量的主要部分。

問卷設(shè)計(jì)采用的是李克特五級(jí)量表，運(yùn)用李克特五級(jí)量表設(shè)計(jì)的題項(xiàng)依次用“1”“2”“3”“4”“5”進(jìn)行計(jì)分。這種方法設(shè)定固定的題目及選項(xiàng)可得出被調(diào)查者對于該問題態(tài)度的強(qiáng)弱或其對于問題的不同狀態(tài)。

2.指標(biāo)選取

在研究大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈影響因素中，共計(jì)5個(gè)變量，測量指標(biāo)14個(gè)，每個(gè)指標(biāo)用1-5分進(jìn)行賦值，由低到高依次代表的含義是“非常不同意”“不同意”“不確定”“同意”“非常同意”，各指標(biāo)的題項(xiàng)設(shè)計(jì)及賦值情況如表1所示。

表1 模型題項(xiàng)及賦值情況

3.數(shù)據(jù)來源與調(diào)查

本研究的問卷發(fā)放選擇了國內(nèi)最大的在線問卷調(diào)查網(wǎng)站“問卷星”進(jìn)行有償發(fā)放，調(diào)查人群特征不限，限制單一網(wǎng)絡(luò)IP地址只可回答1份問卷。最終，互聯(lián)網(wǎng)問卷共回收300份，去掉答題時(shí)間少于60秒的問卷，最后確認(rèn)有效問卷為267份，有效問卷率達(dá)95%。

4.信度效度分析

為確保研究的科學(xué)性，對問卷進(jìn)行了信效度檢驗(yàn)。信度檢驗(yàn)的結(jié)果表示，克隆巴赫系數(shù)為0.681，表明該問卷的信度良好，數(shù)據(jù)可靠。在隨后效度檢驗(yàn)中，對量表的效度進(jìn)行KMO值和Bartlett’s 球形檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，KMO值為0.788，Bartlett’s 球形檢驗(yàn)X2值為 456.609，Sig 值為 0.000＜0.01，達(dá)到非常顯著。

5.描述性分析

在性別的題項(xiàng)中男女比例分別為50.54%、49.46%，男女性別比例分布較均勻。被調(diào)查者的年齡在25歲～34歲占36.2%、35歲～44歲占34.41%，說明在新零售平臺(tái)購買生鮮的顧客或者潛在顧客以中青年為主。在職業(yè)題項(xiàng)中，40.14%是公司職員，21.15%是學(xué)生。關(guān)于月收入的題項(xiàng)，其中“4000元及以下”“4001元～6000元”“8001元～12000元”在人數(shù)上都較為均衡，“6001元～8000元”選項(xiàng)人數(shù)最多，占樣本總?cè)藬?shù)的31.18%。關(guān)于新零售平臺(tái)購買生鮮的題項(xiàng)，83.87%的被調(diào)查者有過在新零售平臺(tái)購買生鮮的經(jīng)歷，16.13%的被調(diào)查者沒有在新零售平臺(tái)上購買過生鮮，樣本數(shù)據(jù)可以作為生鮮供應(yīng)鏈的影響因素分析。

四、多元Logistic回歸模型

1.模型檢驗(yàn)

平行線檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，這里輸出的是檢驗(yàn)各自變量對于反應(yīng)變量的影響在兩個(gè)回歸方程中是否相同的結(jié)果，如果該檢驗(yàn)結(jié)果P＞0.05，說明各回歸方程互相平行有序多分類Logistic回歸模型是適當(dāng)?shù)倪x擇。

表2 模型平行線檢驗(yàn)

原假設(shè)指出，位置參數(shù)（斜率系數(shù)）在各個(gè)響應(yīng)類別中相同。

擬合度檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示，由表3可知Logistic回歸模型的Cox & Snell R2及Nagelkerke R2檢驗(yàn)結(jié)果為0.383及0.430，R2（R2＜1）越大表明模型擬合效果越好。

表3 模型匯總

2.回歸結(jié)果分析

將“影響程度”做為因變量，信息共享、顧客體驗(yàn)、物流升級(jí)和主觀因素的13個(gè)維度為自變量，采用向前進(jìn)入的方法對自變量進(jìn)行篩選，結(jié)果如表4所示。

表4 模型的回歸結(jié)果分析

表4中的結(jié)果顯示，在信息共享中，因?yàn)楫a(chǎn)品信息的共享是大數(shù)據(jù)技術(shù)下在新零售平臺(tái)購買生鮮的重要條件，不能得知產(chǎn)品的詳細(xì)信息，不利于顧客在新零售平臺(tái)上購買生鮮產(chǎn)品。對于新零售平臺(tái)借助大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠查到產(chǎn)品來源等信息而購買生鮮產(chǎn)品不同意的顯著性為0.041，不確定的為0.001，同意的為0.011。綜上，在信息共享中，大數(shù)據(jù)新零售平臺(tái)上查到產(chǎn)品來源等信息對生鮮供應(yīng)鏈有一定的影響，大數(shù)據(jù)技術(shù)下的信息化資源共享，引領(lǐng)生鮮供應(yīng)鏈的信息化管理能力，為生鮮供應(yīng)鏈的價(jià)值賦能奠定基礎(chǔ)。

在顧客體驗(yàn)中，產(chǎn)品的新鮮度和推薦的產(chǎn)品與真實(shí)產(chǎn)品的相符度都對生鮮供應(yīng)鏈有一定的影響。大數(shù)據(jù)新零售平臺(tái)上購買的產(chǎn)品新鮮，數(shù)據(jù)顯示其不同意的顯著性為0.01，大數(shù)據(jù)新零售平臺(tái)上推薦的產(chǎn)品與真實(shí)產(chǎn)品相符其不同意的顯著性為0.007，兩者都存在顯著性影響。但是兩者的偏回歸系數(shù)為負(fù)值，一定程度上說明顧客對新零售平臺(tái)提供的產(chǎn)品新鮮度和產(chǎn)品符合度較為敏感。綜上，大數(shù)據(jù)新零售平臺(tái)中生鮮產(chǎn)品的新鮮度和推薦產(chǎn)品與真實(shí)產(chǎn)品相符度對生鮮供應(yīng)鏈有一定的影響，且關(guān)于產(chǎn)品新鮮度和產(chǎn)品符合度方面都可以有一定的改善空間。

在物流升級(jí)中，大數(shù)據(jù)新零售平臺(tái)的生鮮產(chǎn)品采用冷鏈物流，商品送達(dá)完好無損壞表示不確定的偏回歸系數(shù)為-1.689，顯著性為0.003，存在負(fù)面的影響，說明顧客對新零售的物流配送有著較高的要求。大數(shù)據(jù)新零售平臺(tái)的線下提貨地點(diǎn)覆蓋范圍合理表示不同意的顯著性為0.037，同意的為0.019，同時(shí)存在較大的負(fù)面影響。原因可能是線下自提店的分布不合理，如果新零售利用大數(shù)據(jù)技術(shù)合理配送生鮮產(chǎn)品，調(diào)整自提店的布局，生鮮供應(yīng)鏈還會(huì)有一定的進(jìn)步空間。綜上，在物流升級(jí)中，冷鏈物流配送和配送范圍的合理分配對生鮮供應(yīng)鏈有一定的影響。顧客對物流的總體要求較高，與大數(shù)據(jù)新零售相關(guān)的生鮮供應(yīng)鏈物流需要進(jìn)一步優(yōu)化。

五、結(jié)論與建議

本文從信息共享、顧客體驗(yàn)、物流升級(jí)和個(gè)人因素四個(gè)角度設(shè)計(jì)問卷，考察大數(shù)據(jù)新零售對生鮮供應(yīng)鏈的影響因素，通過對問卷結(jié)果的Logistic回歸分析發(fā)現(xiàn)：信息共享方面中關(guān)于產(chǎn)品信息的追溯、顧客體驗(yàn)方面中關(guān)于產(chǎn)品的新鮮度及符合度與物流升級(jí)方面中冷鏈物流運(yùn)輸及產(chǎn)品線下提貨地點(diǎn)覆蓋范圍都對生鮮供應(yīng)鏈有一定影響。并且在信息共享、顧客體驗(yàn)、物流升級(jí)、主觀因素4個(gè)變量中信息共享對生鮮供應(yīng)鏈的影響最大。據(jù)此，本研究提出以下建議。

1.運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化管理實(shí)現(xiàn)信息共享

本文研究表明產(chǎn)品的來源信息對生鮮供應(yīng)鏈有顯著影響，同時(shí)可能存在產(chǎn)品信息溯源標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，難以體系化的難題。新零售生鮮零售商、供應(yīng)商和顧客可以通過大數(shù)據(jù)技術(shù)建立標(biāo)準(zhǔn)化信息資源共享體，充分利用大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取數(shù)據(jù)資源，及時(shí)追蹤產(chǎn)品產(chǎn)地的信息來源，覆蓋產(chǎn)品生產(chǎn)運(yùn)輸?shù)娜^程來保證產(chǎn)品在流通過程中的信息共享。利用大數(shù)據(jù)建立的標(biāo)準(zhǔn)化信息資源共享體，能夠?qū)ιr產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)據(jù)化信息管理，便于顧客及時(shí)查詢、檢索產(chǎn)品的信息狀態(tài)，另外配合物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)，更精準(zhǔn)、安全實(shí)現(xiàn)信息共享，提升生鮮產(chǎn)品信息的溯源管理效率，資源配置合理運(yùn)用，增強(qiáng)顧客購買信心，助力生鮮產(chǎn)品供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型升級(jí)。

2.運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)字化實(shí)現(xiàn)物流智能運(yùn)作

本文研究表明冷鏈物流運(yùn)輸及產(chǎn)品提貨地點(diǎn)的覆蓋范圍對生鮮供應(yīng)鏈有顯著影響，另外顧客對物流的總體要求較高，生鮮供應(yīng)鏈配送的生鮮產(chǎn)品的品質(zhì)難以保證，需要提高物流整體運(yùn)作的效率。新零售下供應(yīng)鏈借助大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，加大物流設(shè)施投入力度，優(yōu)化物流流通模式。當(dāng)產(chǎn)品尤其是易腐蝕的生鮮產(chǎn)品出現(xiàn)訂單量大或配送路線出現(xiàn)交通擁擠時(shí)，可以利用大數(shù)據(jù)對路線及線下的提貨地點(diǎn)進(jìn)行合理的規(guī)劃，以減少流通環(huán)節(jié)產(chǎn)生的成本和損耗，給顧客帶來更好的消費(fèi)體驗(yàn)。利用大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)提前規(guī)劃最優(yōu)線路、分配人員和車輛，同時(shí)合理設(shè)置提貨點(diǎn)，提高物流過程中的反應(yīng)速度，縮短物流時(shí)間，促進(jìn)生鮮產(chǎn)品供應(yīng)鏈高效發(fā)展。

3.運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)滿足顧客個(gè)性化需求

本文研究表明產(chǎn)品的新鮮度對生鮮供應(yīng)鏈有顯著影響且顧客對產(chǎn)品的新鮮度較為敏感。由于生鮮產(chǎn)品是生活必需品，保質(zhì)期短且容易腐壞，需要格外注重產(chǎn)品的質(zhì)量并了解顧客的消費(fèi)需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過標(biāo)準(zhǔn)化信息資源，能夠有效地收集到顧客的消費(fèi)數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)資源整合體系[19]，通過數(shù)據(jù)資源的協(xié)同與整合，形成顧客的立體消費(fèi)畫像，從而挖掘顧客需求，掌握顧客的消費(fèi)偏好以滿足顧客多樣化、個(gè)性化的需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)分析得出的用戶畫像信息是加強(qiáng)顧客互動(dòng)的依據(jù)，將其傳遞給供應(yīng)鏈上游，從產(chǎn)品產(chǎn)地進(jìn)行逐步改善，努力高效實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，提升顧客體驗(yàn)價(jià)值。