线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应研究.docx

线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应研究.docx

《线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应研究.docx（5页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应研究

线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应研究

摘要：

本文基于我国省际面板数据模型,实证检验了线上零售对商贸流通业发展的阶段性赋能效应。

研究显示,线上零售对商贸流通业的影响总体显著,且阶段性差异明显。

并通过线上零售业发展趋势,将其发展分为起步、兴起、高速发展、线上线下零售市场颉颃四个阶段,前三阶段正向赋能效应明显,但呈现先升后降趋势,在第四阶段则表现出负向冲击作用。

以此为基础,本文又考察了线上零售市场与实体零售市场的关系,发现线上零售对纺织服装、家电五金装饰、汽摩配件等零售市场的“挤出效应”非常明显,从而制约了线上零售对商贸流通业的整体促进作用。

关键词：

商贸流通业;省际面板数据模型;线上零售;赋能效应

阶段性

引言及文献综述

线上零售业凭借时空优势、速度优势、成本优势和个性化优势,在我国零售体系中异军突起,2019年全国线上零售交易额同比增长16.5%,较社会消费品零售总额增速高8.5个百分点,限额以上零售业态中,超市、百货店、专业店和专卖店等实体业态的增速分别仅为6.5%、1.4%、3.2%和1.5%。

线上零售作为商贸流通业的一部分,它的快速增长理论上为商贸流通业的发展带来了强大的赋能效应。

但另一方面,线上零售也发挥了一把“双刃剑”作用,主要是与实体零售业之间形成了相互竞争市场的关系,难免带来了“挤出效应”。

因此不同规模阶段它所蓄的能量是不一的,因而可能对整个商贸流通业的影响也是有阶段性差异的,这便是本文要研究解决的问题。

梳理目前的研究文献,线上零售与商贸流通业发展之间关系的研究仍在少数,更多的是围绕线上零售对宏观经济或者对消费的影响展开研究。

例如,苏玉峰（2017）、谷苗苗（2020）等都研究了线上零售对宏观经济的影响,其中苏玉峰从市场主体效应、产业关联效应等方面研究了线上零售业对宏观经济的影响;谷苗苗则实证分析了线上零售业对经济增长的贡献及其规模效应递减规律,认为贡献作用是客观存在且明显的,同时也存在规模效应递减规律,其中分水岭在2005年。

杨守德、赵德海（2017）,谢迟、龙燕妮、叶胥（2020）都研究了线上零售业对消费的影响,其中杨守德和赵德海通过研究认为,网络零售业发展对我国地区消费格局产生了潜在影响,促使“中心地区”的中心地位有所下降,并容易出现产地集中的趋势;谢迟、龙燕妮和叶胥基于文献梳理,研究认为线上零售业态发展具有多维消费效应机制,主要表现在转移效应、挤入效应和挤出效应。

但从线上零售业与商贸流通业关系的研究来看,陆华章、朱玉杰（2019）认为线上零售市场对商贸流通业总体上具有正向促进作用;潘莹、万敏（2020）研究指出,线上零售扩张对商贸流通业的集聚产生了负向溢出效应,容易扩大地区间商贸流通业发展差距;解扬（2017）则研究了线上零售业与传统零售业的关系,认为线上零售业对传统零售业既有冲击作用,又有促进作用,这与谢迟、龙燕妮和叶胥（2020）研究认为的线上零售业的多维消费效应机制也是相似的。

比较并借鉴已有文献经验,围绕本文研究主题,下面将通过实证研究的方法展开讨论。

线上零售对流通业发展的影响作用

首先,线上零售本身作为一种新型的流通业态,它的发展为流通业提供有力的赋能效应。

第一,线上零售业本身作为一种产业业态,对流通业的发展做出了贡献。

线上零售业态是流通业的一个重要分支,主要承担了线上渠道的零售服务功能,因而它的发展本身可以赋能流通业规模增长。

我国网络零售发展指数基本上持续走高,2019年三季度网络零售发展指数为139.5,较2014年一季度提高了22.2%。

第二,线上零售通过扩大市场消费,为流通业的发展赋能。

线上零售凭借便利的购物消费渠道,获得了消费者的普遍青睐,从而获得较大的消费磁场。

2014年以来我国网络零售环境指数持续上升,2019年三季度达到130.8,较2014年一季度提高了24.2%。

而消费又是贴近经济发展的重要马车,消费的兴旺必然能带动贸易往来,从而必然对流通业务产生客观需求,以加速产品与人之间的联通。

第三,线上零售更加拓宽了流通渠道,有利于降低流通成本,提高流通效率。

线上零售作为一种新型的零售业态,有效利用了互联网这一资源,居民可以通过PC、手机等平台实现不出门就直接消费。

依托这种便利途径,可以为流通业规模的增长提供更大能量。

第四,线上零售可以为实体零售发展创造新的借鉴路径,在一定程度上为流通业的发展提供条件。

随着电商、微商等线上零售业态的兴起,一方面为实体零售业开辟线上渠道提供条件,另一方面也倒逼实体零售企业加快自我转型,推动传统业态变革,从而可能引爆新的增长点。

其次,线上零售作为一把“双刃剑”,其发展对传统流通业态产生了“挤出”效应,在一定程度上也对流通业带来负面赋能效应。

线上零售业规模不断壮大,与实体零售业形成了一定的抗衡关系。

第一,线上零售的价格优势明显,由于省去许多中间环节,同类商品的网购价格往往比实体零售店铺要低很多,因而对实体零售业形成了挑战。

第二,线上零售的消费环境具有明显优越性,一方面线上零售突破了空间与时间的限制,为网购提供更为便利的选择条件,另一方面电商等主体利用互联网平台,带给消费者很多“视觉冲击”的定制化的营销设计,从而更加满足消费者心理需求。

第三,线上零售依托互联网,可以更加精准获取消费需求信息,从而提供个性化商品和服务,于是更能俘获消费者购买热情,这是传统的实体零售商无法比拟的。

模型设定与数据来源

（一）检验模型

本文从线上零售业规模的不同阶段进行分析,理论上可以基于阈值设定阶段。

本文采用门限面板数据模型来检验阈值,模型框架如下:

lnSMit=β0+β1lnLSit×I（lnLSit≤θ1）+β2lnLSit×I（θ1θm）+γ×CONTROL+εit

（1）

其中,SM表示商贸流通业的变量,LS表示线上零售的变量。

商贸流通业变量的选取有很多,如社会消费品零售总额、商贸流通业增加值、商贸流通企业销售额等,为了与线上零售变量性质上有所区分,同时体现质量,本文采用商贸流通业增加值作为指标。

线上零售业目前可供参考的指标较少,基于数据的可得性,本文采用线上零售交易额占社会消费品零售总额的比重作为指标。

CONTROL为控制变量集合,主要包括一系列影响商贸流通业发展的因素,我们可以从内部因素和外部因素来进行区分,其中内部因素选择商贸流通业劳动力LD和商贸流通业资本ZB两个变量,分别用商贸流通业年末从业人员数和商贸流通业固定资产投资额作为衡量指标;外部因素选择金融支持JR和外向型经济发展WX两个变量,分别用年末存贷余额占地区生产总值比重、进出口总额占地区生产总值比重作为指标。

根据门限面板数据模型定义,这里θ为门限值,从设置m个门限值,具体通过模型检验进行选择。

在模型中在变量设置对数形式,一方面是考虑到避免出现异方差,另一方面参数可以作为影响弹性。

（二）数据来源

本文选取2010-2018年我国30个省市区作为样本（其中西藏自治区由于数据缺失,故不纳入样本范畴,并剔除港澳台地区数据）。

以上变量的指标数据主要来源于国家统计局网站的数据库、国研网统计数据库,部分数据通过地方统计年鉴等渠道进行补全。

这里主要对价值型指标进行对数处理,包括商贸流通业增加值、商贸流通业年末从业人员数和商贸流通业固定资产投资额3个指标。

阶段性赋能效应检验

根据stata软件,对门限数量进行选择,最终结果显示了三个门限值:

0.0135、0.0971、0.2866,即这三个门限值对应的线上零售交易额占社会消费品零售总额的比重分别为1.35%、9.71%和28.66%。

图1反映了2000-2019年我国线上零售交易额及其占社会消费品零售总额比重的变化趋势,可以看到从全国层面而言,三个门限值分别坐落在2008-2009年、2013-2014年、2019年以后。

根据设定的三个门限值,通过门限面板数据模型回归,表1反映了不加入控制变量和加入控制变量的回归结果,加入控制变量后,一方面F值和R2值都有提升,且线上零售变量的显著性没有改变,一定程度上说明模型是稳健的,下文按照模型2进行分析。

根据结果可以发现,线上零售变量在不同阈值范围,线上零售对商贸流通业的影响是有明显差异的。

表1门限面板模型回归结果

第一,当线上零售业的规模即线上零售交易额占社会消费品零售总额比重在1.35%以下时,线上零售对商贸流通业的影响系数为0.2548,通过5%的显著性检验。

根据我国线上零售业的发展,总体上是呈现快速增长的,但由图1可以看出,在2008年以前线上零售交易额占社会消费品零售总额比重很低,可以将这一阶段定义为起步阶段。

在这一阶段,线上零售业的发展对商贸流通业带来了一定的推动作用。

尽管在这一阶段线上零售市场规模在整个社会消费零售中的份额很低,但是它的增长对商贸流通业的发展也产生了即期刺激作用,可见线上零售市场的壮大,在初级阶段就对流通业增长产生了明显的溢出效应。

第二,当线上零售交易额占比在1.35%和9.71%之间时,它对商贸流通业的影响系数为1.1746,通过1%的显著性检验。

从统计意义上看,在这一阶段线上零售对商贸流通业的影响程度较第一阶段有明显提高,提升率为360.99%。

由图1可知,从全国层面而言,线上零售额占比在这一阈值范围基本对应了2009-2014年,可以定义这一阶段为线上零售业的兴起阶段。

在这一阶段线上零售业通过不断实现规模化发展,已经具备了规模基础条件,形成了一定的规模集聚效应,因而可以进一步发挥业态推动、市场关联和渠道优化等作用,从而带动商贸流通业规模增长。

即使线上零售对实体零售业产生了一定的抗衡作用,但是在这一阶段线上零售市场与实体零售市场相比仍然有一定差距,因而不足以对实体零售市场产生明显的威胁。

图1我国线上零售交易额及其占社会消费品零售总额比重的变化趋势

第三,当线上零售交易额占比在9.71%和28.66%之间时,它对商贸流通业的影响系数为0.5843,虽然仍通过显著性检验,但是影响程度较上一阶段有一定下降,降低率为50.26%。

将这一阶段定义为高速发展阶段,这一阶段由于网络零售市场的规模进一步壮大,与实体零售市场之间的抗衡作用已不断显现出来。

第四,当线上零售交易额占比在28.66%以上时,它对商贸流通业的影响系数发生了质的转变,转正为负,即开始对商贸流通业的发展产生负向赋能效应。

这一阶段可定义为线上线下零售市场颉颃的阶段,线上零售对实体零售业的冲击明显,引发更多的实体零售门店倒闭,总体上已不利于商贸流通业的整体发展。

回顾图1又可以发现,线上零售交易额占比的提升趋势在2019年有所缓和,事实上近年来我国线上零售额的增速也持续处于下降趋势,在侧面反映了线上零售对商贸流通业的负向赋能效应可能因为线上零售业增长的收敛而收敛。

综合以上结果可以表明,我国线上零售对商贸流通业的赋能效应是客观存在且带有阶段性特征的,并不是线上零售业规模越大越好。

当线上零售业占整个零售业的比重在一定范围内时,它对商贸流通业的发展产生了显著的赋能效应,而当突破这一阈值,那么便与实体零售产生了明显颉颃,反而对商贸流通业带来负向的赋能效应,即反向冲击作用。

线上零售负向赋能效应的有关解释

线上零售对商贸流通业之所以可能会出现负向赋能即冲击效应,主要是线上零售业与实体零售业之间的抗衡关系决定的,而物流、住宿、餐饮等其他业态则不易与线上零售业的发展有抗衡关系。

由此,下文通过检验线上零售业对实体零售市场的影响,在一定程度上解释为什么可能出现负向赋能效应。

本文仍选取2010-2018年我国30个省级行政区作为样本,分别选取农产品综合零售市场、食品饮料零售市场、纺织服装零售市场、家电五金装饰零售市场、汽摩及配件零售市场5个在亿元以上商品交易市场中份额较大的零售市场,分析线上零售对实体零售市场的影响,观察是否有负向赋能效应存在。

模型选择的控制变量均包括居民收入水平、生产水平、金融支持三个,分别用城镇居民人均可支配收入、人均工业增加值、年末存贷