时间:2024-05-04
内容摘要:零售业是移动互联网应用最广泛、渗透最深的行业之一,移动互联网正在重塑零售业发展格局,对我国实体零售业效率形成深刻影响。本文选取2013-2018年我国零售业相关数据作为分析样本,通过构建含有非期望效率的SBM模型来分析移动互联网对我国实体零售业效率的影响。结果显示:我国移动互联网相对发达地区的零售业KM、CRN和RB平均值分别为0.9845、0.9053和0.9113,相对不发达地区的平均值分别为0.9994、0.8842和0.8762;移动互联网相对发达省份的零售业纯技术效率增速要显著高于移动互联网相对不发达的省份。
关键词:移动互联网 实体零售业 发展效率
随着我国经济发展步入新常态,第三产业在我国经济发展中的贡献度逐渐超过第一产业和第二产业,成为我国社会经济发展的新兴骨干行业。其中,零售业是与我国消费者日常生活联系最为紧密的行业,随着国民生活水平的逐渐提高得到高速发展。然而,我国零售行业的发展速度与西方国家相比仍有较大差距,主要是因为我国零售行业主要以线下实体店营销为主,商品从生产加工到消费者购买使用所经历的环节复杂,且商品在运输过程中所耗费的资金较多,导致我国实体零售企业发展效率较低,故我国零售业需要寻求一种新的经营模式来提高自身发展效率。
近年来,随着移动互联网科技的高速发展,零售业与移动互联网的融合发展已经成为提高我国零售业效率的重要途径。运用移动互联网技术可以增加零售业的营销渠道和商品生产过程中的衔接效率,进而提高零售行业效率。目前,我国众多专家学者也针对移动互联网对我国实体零售业效率的影响进行分析,其中张玉艳(2018)分析了互联网对我国传统零售行业的影响,认为互联网打破了我国传统零售行业的经营模式,推动零售行业向多元化方向发展;徐林(2018)分析了互联网对零售业创新的影响,发现互联网信息的快速传播对零售业创新存在双面影响。基于此,本文选取2013-2018年我国零售业相关数据作为分析对象,通过构建SBM模型就移动互联网对我国实体零售业效率的影响进行分析,旨在为我国零售业效率的进一步提高提供理论依据。
移动互联网背景下我国实体零售业发展现状
实体零售业的定义可以分为以下两种:第一种主要是基于营销学层面的定义,即认为零售指为消费直接提供的商品或者服务,进而满足消费者生活需求和心理需求的非商业性经济活动;第二种定义是将零售业归为零售贸易业,这扩大了零售业的营销渠道,认为零售业应该包括实体店的零售商、互联网销售平台,将商品销售给普通消费者。影响零售业发展的因素较多,首先是经济发展因素,一个地区经济发展水平的高低会直接影响该地区零售业的发展,当地相关部门需要出台相关法律政策,为零售业发展营造良好的市场环境。其次,信息技术因素也会对零售业发展造成深刻影响,众多学者通过互联网规模和消费者第三方支付频率来分析移动互联网对实体零售业的影响。最后是居民消费水平因素,居民收入水平、消费水平和消费理念是影响零售业发展的重要因素,有学者认为消费者的消费倾向和消费需求对零售业的影响程度高于工业发展水平对零售业的影响。
模型构建、数据来源与指标选取
(一)模型构建
本文选取Tone在2002年提出的松弛变量(SBM)构建含有非期望效率的SBM模型,通过SBM模型分析移动互联网对我国实体零售业效率的影响,构建的SBM模型如下:
SBM模型共包含三部分,分别为纯技术效率(CRN)、规模效率(KM)和综合技术效率(RB)。
(二)数据来源与指标选取
本文所选取数据均为我国在2013-2018年《中国年鉴统计网》发布的数据,基于我国现阶段移动互联网和零售业发展现状,选取如表1所示的指标开展研究。
实证分析
(一)全国零售业效率分析
本文基于全国层面对零售业效率进行分析。计算我国各省份零售业的规模效率(KM)、纯技术效率(CRN)、综合技术效率(RB)的平均值,通过该值来评判我国零售业效率,具体计算结果如表2所示。
通过表2可以看出,规模效率、纯技术效率、综合技术效率的变化趋势存在一定差异。2013-2018年,我国零售业的综合技术效率和纯技术效率基本保持缓慢上升趋势;2013年,我国零售业综合效率为0.8518,2016-2018年综合技术效率维持在0.9左右,相比2013年提高了7.66%;2013年,我国零售业纯技术效率为0.8422,2018年增加为0.9217,增加幅度为9.08%,这与我国近几年零售业发展趋势相吻合。移动互联网通过技术效应来提高零售业投入要素生产效率,并提升零售业纯技术效率。移动互联网基于自身先进的互联网科技和数字化特点,对我国零售业的经营、贸易、商品运输等营销环节进行技术改革,使得零售业运营打破了传统的低效率运营方式,零售业效率得到显著提升;借助移动互联网科技进一步构建高效率运营模式,消除了那些没有价值的中间环节,提高了零售业经营管理水平;通过移动互联网技术增加零售行业营销途径,完善了各个产业链的衔接,优化了零售业产业结构;移动互联网促进了企业技术研发、人员管理和产业结构共同优化升级,最终提升了零售企业纯技术效率。
(二)各省份零售业效率分析
本文分别对我国各省份零售业效率进行分析,具体分析结果如表3所示。通过表3可以看出,我国各省市之间的零售业效率存在较大差异,其中零售业RB值最高的省份是吉林省,同时该省的KM和CRN值也处于前列。然而,部分零售业RB值较高的省份,其KM和CRN值并没有到达峰值,表明我国零售业综合技术效率仍处于低水平阶段,需要进一步扩大零售行业市场规模和开拓营销途径,进而使得我国零售业效率得到提升。
2018年,我国大部分省份零售业效率整体仍处于较低水平,只有小部分省份零售业综合效率较高。因此,我国移动互联网技术对零售业效率的提升既发挥促进作用又起到了阻碍作用,其在通过技术创新扩大零售業规模的同时,也导致我国零售业线下市场规模出现萎靡,线下零售市场市场占有率降低,这对我国各省份零售行业发展造成负面影响。
(三)移动互联网对各省份零售业效率的影响
本文对2013-2018年我国各省份零售业的KM、CRN、RB进行分析,分析结果如表4所示。
通过表4可以看出,我国移动互联网相对发达地区的零售业KM、CRN、RBDE 平均值分别为0.9845、0.9053、0.9113,相对不发达地区的零售业KM、CRN、RBDE 平均值为0.9994、0.8842、0.8762。移动互联网相对发达地区零售业纯技术效率大于发展水平较低省份;以时间为序列进行分析,本文发现不管是移动互联网发展水平高的省份还是发展水平低的省份,其零售业纯技术效率均逐渐增长,其中移动互联网发展水平高的省份零售业纯技术效率由2013年的0.8352增加到2018年的0.9431,增长幅度达到12.93%;移动互联网相对不发达地区的纯技术效率由2013年的0.8821增加到2018年的0.8894,增加幅度为0.79%。可见,移动互联网相对发达省份的纯技术效率增速要快于低发展水平省份,反映移动互联网对零售业效率的影响效果与当地移动互联网发展水平直接相关,移动互联网相对发达地区,其对零售业效率的促进效果也更显著。
通过移动互联网对零售业KM的影响结果可知,移动互联网相对发达地区零售业KM由2013年的0.9953减少到2018年的0.9799,而移动互联网相对不发达地区由2013年的1.0235下降到2018年的0.9942。可见,即使我国移动互联网通过自身技术创新提高了零售业的KM,但其也使我国零售业线下市场受到负面影响,市场规模逐渐减小,线下市场占有率逐渐降低,由于我国传统零售行业在整体零售业市场中占比较大,故移动互联网对零售业线下市场的负面影响很有可能超过其对零售业效率提升的正向促进作用。
通过分析零售业的RB结果,移动互联网相对发达地区的零售业RB逐渐提高,且提高速度相对较快,而移动互联网相对不发达地区的零售业RB呈现上下波动状态。其中,移动互联网相对发达地区零售业RB由2013年的0.8378增加到2018年的0.9285,增加幅度为10.87%;移动互联网相对不发达地区零售业RB由2013年的0.8524增加到2015年的0.8963后,又下降到2016年的0.8896,随后在0.88左右波动。通过以上分析可以得出,我国移动互联网发展水平较高的省份,其对零售业效率的正面影响程度要高于较低水平省份。
结论与建议
第一,我国移动互联网相对发达地区的零售业KM、CRN、RB的平均值分别是0.9845、0.9053、0.9113,相对不发达地区平均值为0.9994、0.8842、0.8762;移动互联网相对发达地区零售业纯技术效率要明显高于相对不发达地区;我国移动互联网相对发达地区纯技术效率由2013年的0.8325提高为2018年的0.9431,提升幅度为12.93%,移动互联网相对不发达地区的纯技术效率由2013年的0.8821提升到2018年的0.8894,提升幅度为0.79%;移动互联网发展水平高的省份零售业CRN增速高于低水平省份。
第二,我国移动互联网在通过技术创新提高我国零售业KM的同时,也对我国零售业线下市场造成负面影响,线下市场占有率逐渐下降,同时由于我国传统零售行业在整体零售业市场中占有率较大,导致移动互联网对零售业线下市场的负面影响超过其对零售业效率提升的正面影响。
第三,移动互联网相对发达地区零售业RB逐渐升高,相比而言,我国移动互联网相对不发达地区的RB却始终呈现上下浮动态势。移动互联网相对发达地区零售业RB由2013年的0.8378提高到2018年的0.9285,提高幅度为10.87%;移动互联网相对不发达地区零售业RB由2013年的0.8524提高到2015年的0.8963后,随之又下降到2016年的0.8896,随后维持0.88左右波动。可见,我国移动互联网发展水平较高地区对零售业发展的推动作用较不发达地区更为明显。
根据上述结论,本文提出以下建议:首先,提高互联网覆盖率,特别是提高我国乡镇地区的互联网使用水平,引导消费者通过互联网平台进行购物,加深移动互联网与我国零售行业的深度融合发展。其次,在推动移动互联网与零售业协同发展的同时,保证线下零售行业的市场占有率,推动零售行业各营销渠道融合发展,为消费者制定个性化、多样化的服务模式,让消费者通过线下市场亲身体验商品和服务的同时,引导消费者通过互联网进行快捷购物。最后,加强政府宏观调控,消除不同省份之间零售业发展差距,鼓励不同省份之间的零售业企业借助互联网平台进行深度交流,为我国零售行业营造一个和谐、共赢的发展环境。构建零售业电商平台售后服务系统,消费者可以通过该平台对所购买产品进行评价,并可以通过该平台向企业提出消费需求,服务系统可以对消费者反馈的信息进行汇总,进而根据消费者需求创造出更加符合消费者消费理念的产品和服务。
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作者简介:
任菊香(1971-),女,漢族,山西朔州人,山西大学商务学院副教授,硕士,研究方向:管理科学与工程专业、经济管理、信息管理。
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