零售业结构变动对我国商贸流通业结构优化的促进作用

吕腾捷

内容摘要：信息技术的进步带来的电子商务的蓬勃发展，引领了“新零售”革命的走向，孕育着中国流通业新的革命。我国零售业的革命实质上是流通业迅速发展的缩影。本文通过构建实证分析模型，研究了零售业结构变动对商贸流通业结构优化的促进作用。研究发现， 我国零售业革命极大促进了商贸流通业的发展，其结构每优化1个单位，就能够使商贸流通发展得分提升1.2分。

关键词：“新零售”   商贸流通业   实证分析

引言与文献概述

原国内贸易部党组成员、总经济师丁俊发教授，于2018年3月在北京大学“2018消费新时代国际论坛”所做演讲中谈到“中国零售业的革命是中国流通业的缩影”。以电子商务为标志的第三次零售业革命自上世纪70年代兴起迄今，国内淘宝、京东、苏宁和小米等电子商务企业的快速成长不仅激活了略显沉闷的零售消费市场，更是带动了物流行业、包装行业及交通行业的快速发展，我国零售业的革命实质上推动了流通业的进一步发展。但我国零售业革命是否与流通业的步调一致，还是两个行业间存在互相促进的关系？有待进一步的实证研究和观察。

中国社科院博士生导师宋则（2010）认为，商贸流通业具备“促销增收”的强大功能，因此有效地满足了居民消费升级的意愿。2016年马云提出，“新零售”将会快速终结纯电子商务，并形成一种以消费者体验为中心的智能化商业业态。对此，丁俊发（2017）认为，在“互联网+”的政策利好背景下，各地采取的“互联网+流通”实施方案构建出了“新零售”的最佳模板。张韫（2016）通过理论研究发现，零售业电子商务有效利用了“互联网+”的政策优势，同时王新宇（2016）从实证角度研究了电子商业零售业态的发展变迁，但现有研究中并没有从实证角度研究零售业与流通业的关系，“新零售”结构究竟对我国商贸流通业产生了多大的促进，仍需要数理研究进行梳理。

“新零售”与商贸流通业发展水平指标评价

（一）“新零售”水平指标构建

对于“新零售”水平进行量化评估，就需要从其内涵即背景进行阐述。丁俊发（2017）认为，研究零售结构要把零售放入国民经济全局，结合生产、分配、交换、消费四个方向进行评价。

第一，本文首先需要选取直接表征“新零售”结构的变量，简写为JG。根据中国电子商务研究中心的最新数据，自2005年起我国已经开始监测网络零售市场的交易规模，这一数额很好地代表了零售结构本身的发展水平，本文以网络零售交易市场额比国内零售市场总额表征“新零售”结构水平。

第二，本文需要选取直接表征“新零售”布局的变量，简写为BJ。由于新零售布局包含地理区划的因素，不同于传统零售业门店销售的方法，电子商务并不具备固定的销售场景，而目前我国主要电子商务企业也并未公布完全的各区域销售额信息，但本文根据Berinsky等（2012）对美国电商企业亚马逊的研究方法，采取了一个巧妙的方法权衡我国的电子商务布局。Berinsky等利用亚马逊配送站与每万人人口的比值，反映了美国每万人享受到的电子商务配送服务效率。对应于中国环境，国家邮政局自2014年开始发布的中国快递发展指数（CEDI）中也借鉴了这一做法，并推算出2016年我国每十万人享有快递点15个，但由于CEDI指数目前尚不成熟，无法达成本文的分析要求。目前淘宝推出的“菜鸟联盟”模式，解决了各种快递的“最后一公里”配送的问题，涉及的配送场景为“菜鸟驿站”（服务于高等院校）、“蓝店”（服务于社区）、“快递点”（顺丰、圆通、申通、中通、韵达等电商物流企业建立的派送点），而京东则采用了“京东派”模式解决京东物流的配送问题。本文通过C++软件编制了爬虫程序，从百度地图上分析了目前的所有“菜鸟驿站”、“蓝店”、“快递点”、“京东派”的数量，并以配送站点的总数与每十万人人口数对比，该比例较好的反映了中国每十万人享受到电子商务配送的水平，也是“新零售”对应于传统购物场景的最好表征，从而作为“新零售”布局水平。

（二）商贸流通业发展水平指标构建

对于商贸流通业的发展评估，现有方法主要通过主成分分析法进行指数构造，但由于商贸流通业统计口径问题，往往会出现结构性统计偏差。本文借鉴熊曦等（2015）的统计方法，引入熵权法确定指标的权重并采用综合评价法对商贸流通业的发展水平进行评分，选取了三个主要层次中的六个代表性指标，如表1所示。

利用上述代表性指标构建基本数据矩阵为：

由表2不难看出，我国自2006年以来“新零售”产业蓬勃发展，网络零售市场份额在2006年占据总零售份额不足1%，而到2017时这一数字已经超过了19.6%。相比之下，美国2017年网络零售份额仅占总零售份额的12.7%，我国的新零售结构水平已经超越美国2年。随之带动了物流行业的快速发展，新零售布局也在飞速跃进中。根据指标评价，我国在2006年前总体商贸流通发展速度并不尽如人意，发展水平也不高。熊曦等（2015）文章中所统计的2005年各省区得分中，有19个省份的商贸流通得分为负数，而2014年时仅有兩个省份为负值。本文所统计的总体得分也印证了该文章的结论，自2006年以来我国商贸发展呈现出了急剧的上升趋势，而这一波行业大发展伴随的正是“新零售”革命的发展，识别上述指标间关系可以进一步明晰零售业与商贸流通业发展的关系。

“新零售”革命对商贸流通业发展水平的推动

为明确“新零售”的结构与布局两方面对商贸流通业发展的影响，本文采用以下模型进行分析：

在式（6）中，建立了“新零售”革命结构变量对于商贸流通业发展的影响模型。其中，β值越大，说明零售业的结构调整对于商贸流通业拉动效果越明显，这一结构调整是来自于网络零售市场份额扩展;类似地，在（7）式中，则能够说明零售业布局水平对于商贸流通业的影响，这一布局主要体现在物流普及率上。

本文首先采用了Eviews 8.0对各变量间进行ADF检验。首先，就表2中三项数据进行了对数化处理，进而验证了对数化变量的单位根问题，检验过程中对常数项及滞后项的选择均满足SC准则。结果表明：ln（JG）、ln（BJ）和ln（SS）在5%的显著性水平上均拒绝原假设，原假设为变量存在单位根，因此可以认为三个变量均为一阶单整结构，即服从L（1），可以使用OLS回归对变量间关系进行分析。其次，本文就零售业指标是否与商贸流通业发展之间存在长期稳定的关系进行了研究。对ln（SS）与ln（JG）、ln（BJ）进行了协整关系分析，结果发现，在1%的置信水平下ln（SS）与ln（JG）存在协整关系，在5%的置信水平下ln（SS）与ln（JG）存在协整关系。

同时，由于回归过程中发现回归中式（1）、（2）均出现了异方差和残差序列自相关问题，本文采用了SPSS 13.0软件以AR（1）进行进一步修正，并通过岭回归的方法重新进行了回归修正。得到实证结果如下：

公式（2）的回归结果中，判决系数R2的值为0.959177，调整后为0.935095接近于1，证明该模型有较高的解释力;其次，模型的F值为31.52429，其对应的p值小于0.01，说明在99%的置信水平内模型具备统计学效应。D-W检验值为1.846179，查表可知不需要进行进一步检测自相关问题。该模型说明“新零售”结构指标每提升1个单位，商贸流通业得分就能够提高1.259分。类似有公式（7）的实证情况：

汇总公式（6）与公式（7）的计算结果，沿用Berinsky（2012）分析方法的设定，取指数影响度τ=0.5，即商贸流通业发展对零售业结构和零售业布局的偏好是一致的，求得“新零售”革命对商贸流通业发展的总体影响度为1.2038805。这一结果说明，零售业的革命是我国流通业发展的一个缩影，其结构或布局每优化一个单位，就能够使商贸流通发展得分提升1.2分。具体于该得分中的各个层级，有效提升了居民消费、商品贸易次数、零售业利润及零售品销售增长率，优化了流通业发展的环境，夯实了流通业发展的基础，提升了流通业发展的潜力。

结论

本文利用2006年至2017年我国的宏观指标及微观时间序列数据，综合分析已有文献中的方法，对“新零售”革命的结构指标与布局指标进行了构建。从网络零售份额结构来看，在2017年达到了19.6%，证明我国网络零售产业占比已有一定规模;从物流点布局来看，2017年达到了每十万人享有17个物流点，高于美国同期12个物流点，说明我国的物流产业效率处于国际领先水平。同时，本文利用综合指标法并引入了熵权法，对商贸流通业发展进行了评分，该评分综合了3个层面6个维度的数据，并研究了新零售革命与商贸流通业之间的关系，实证结果表明新零售综合指数每提升一个单位，可以使得商贸流通发展得分提高1.2分。目前，亚洲地区的网络零售交易额已经占据了全球市场的46%，阿里巴巴集团通过电子商务辐射日本、韩国、东南亚及印度等國家和地区，我国的电子商务发展已经占据了高地，无论是市场份额还是物流结构都已经优于美国，而零售业发生巨大革命的同时，已经对流通产业产生了深刻的影响。

丁俊发教授认为，我国需要一场新的流通革命，而零售业的结构性转变正是这场革命的冲锋号角。如何保证在零售业小革命已经取得重大胜利的同时，稳定实现商贸流通业的大革命，需要以如下方式进行渗透：第一，进一步推进“新零售”革命，以“互联网+”的思维统筹零售产业发展，有效促进网络零售市场份额与结构并进的发展模式。第二，完善商贸流通产业体制，发挥电子商务作用。“新零售”革命贵在“新”，只有发挥电子商务的高技术管理、高附加价值、高科技含量的作用，才能保证新零售产业对传统产业的优势，进而完善商贸流通产业中求新求变的部分。第三，坚持供给侧改革。供给侧改革是消费品市场的治本之策，好的产品才能够感动人心，只有从供给侧优化零售商品，才能够从根本上促进零售产业与商贸流通业的长盛不衰。

参考文献：

1.Berinsky A J， Huber G A， Lenz G S. Evaluating Online Labor Markets for Experimental Research： Amazon.coms Mechanical Turk[J].Political Analysis，2012，20（3）

2.宋则.商贸流通服务业外溢有助于转变经济增长方式[J].现代商贸评论，2010

3.丁俊发.改革开放40年的中国流通业[J].全球化，2017（8）

4.丁俊发.供给侧结构性改革下流通业的先导作用[J].中国流通经济，2017，31（2）

5.张韫.“互联网+”时代传统企业和O2O融合战略研究[J].商业经济研究，2016（6）

6.王新宇.网络生态视角下电子商务业态发展研究——以零售业电子商务为例[J].商业经济研究，2016（1）

7.熊曦，柳思维，张闻等.新型城镇化与商贸流通业融合发展的影响因素分析[J].商业经济研究，2015（35）