商贸流通业品牌建设结构维度与营销战略的最优选择

郭琳琳 李爱红

内容摘要：商贸流通业品牌建设与营销投入的非对称特征，使得我国流通产业发展遭遇瓶颈。本文立足于三维结构下指标构造渠道，以我国流通业为主要研究对象，构建了商贸流通企业品牌价值指数，采用多重序数分类方法分析了市场上的品牌级别构成，并利用灰色关联分析验证了商流类企业和物流类企业与营销投入的滞后期。本文研究表明，我国商贸流通业的品牌建设进程较为稳健，但品牌建设向上提升过程中容易遭受阻力;商流类企业的品牌建设滞后于营销投入2阶，物流类企业的品牌建設滞后于营销投入1阶。

关键词：流通企业   品牌建设   营销投入   灰色关联分析

引言

从国际商贸流通业的发展历程来看，打造专属的品牌文化，并利用品牌建设创造价值，是产业成熟期的共同选择。现有研究中对企业品牌建设或是品牌发展的分析可以分为三个主要视角：第一是品牌资产价值，较为知名的有国际知名机构国际品牌集团（Interbrand）自2001年开始的评价榜单，即世界最具价值品牌排行榜，及明略行（Millward Brown）所公布的Brand Z全球品牌排行榜，这一类排行榜是通过价值评价模型计算企业品牌的折现价值，再进行排序对比;第二是从政府认证的角度进行评估，该视角下可以分为几个层次，较低层级是注册省级的认证商标，更具品牌价值的是注册国家工商行政管理总局的商标，在国家工商行政管理总局被认定为中国驰名商标的则是政府认证层面的我国最具价值品牌;第三是从企业知识产权成果的角度分析，企业的研发成果包含已申请专利数、已获取专利数、R&D总量，在世界知识产权组织（WIPO）的全球品牌数据库中，不仅把专利作为企业的品牌价值认定标准，也把商标注册认定为企业的品牌价值标准。迄今为止，关于企业品牌的研究虽然已有较多成果，但尚未关注到品牌建设和公司营销的内在联系，从某种层面来说，公司的营销建设目的在于促进品牌价值的发展，但是从公司战略层面来说，选择偏向品牌建设的战略架构，就势必放弃对其他要素的投入。选择最优化的营销战略以匹配公司的品牌价值创造和营销目标，需要进一步的分析与归纳。

商贸流通业品牌建设的结构维度

（一）品牌建设的理论基础

根据上文的简述，商贸流通业品牌发展需要考虑三个主要层面，本文将这三个层面定义为品牌资产、政府评定和品牌投入。

品牌资产（Brand equity，BE）。品牌资产是品牌当前真实价值的折现值，这一指标更关注企业的营销投入方向。但由于目前的国际评级机构出于商业机密的考虑，并未透露其评价方法，且以排行榜的序数排列形式公布，较难转换为量化的数据进行分析。本文选取营销资金与上一季度净收入比例、绩效使用边际利润、品牌建设投入作为代理变量。

政府评定（Government assessment，GA）。政府评定反映了企业在品牌建设方面的政策支持水平。本文采用公司规模和股权特征作为控制变量，衡量政府评定的因素。企业规模是根据该企业的从业人数进行反馈;股权特征则考虑了最大股东持股比例，及股东的政治关联性，政治关联性的评定是根据其是否担任过国家级、省级、市级职务评定，分别给予3、2、1的政治分数，进而无量纲化替代。

研发投入（R&D expenditure，RD）。研发投入反映了企业品牌价值评定的需求侧结构。对商贸流通业而言，专利的申请能够促进产品结构、管理结构及流通效率的提升。综合上述观点，本文采用侯燕（2016）的文章设定，采用R&D投入在总营收占比、每年获取专利数占申请数比例、实用新型专利在总专利中占比作为研发投入的代理变量。

（二）商贸流通业的企业品牌价值评定

由上述理论分析即可得到商贸流通业品牌建设得分指标，如表1所示。

利用上述代表性指标构建基本数据矩阵为：

公式（1）中，X为对企业品牌建设投入的评分，j代表了基础指标的个数，本文总共有9个基础指标，故j～（1，9）。利用SPSS 16.0进一步对各个代表性指标处理得到标准化矩阵（2）式：

进一步，根据熵权法对各个代表性指标的熵值进行计算，可以得到权值（3）：

同时，还需要对熵值进行正数化处理，从而避免负向熵值导致指标间差异增大的问题。正向化式（3）所得权值，可以得到各指标的信息效应值：

联立（3）式与（4）式，从而得到流通业企业的品牌建设得分：

商贸流通业营销战略的最优决定

（一）流通业内企业的评级分析

在进行评分后，本文引入多重序数分类（Ordered probit model）来测算企业的品牌资产级别，该模型的优势在于，不需要转换矩阵对评判结果进行再次转换，更有利于分辨处于不同级别的品牌特殊性，本文的多次序数分类模型如下：

模型（6）中，R为各个品牌的资产价值评分，也被视为品牌资产的折现值，可以写做：

公式（7）中，X为一系列衡量品牌资产的代理变量，R代表企业品牌资产评分，对于不同的品牌等级认定，采用如下概率区间模型：

利用模型（8），就可以将公式（7）所计算的品牌资产价值分类到各个级别之中，同时模型（6）中还需要判定各个临界值Zj的大小，为便于计算，本文采用最大似然估计的方法判断。徐乔梅（2016）的研究发现，价值评分h5模型的粗略模型与精密模型在统计上并不存在较大误差，本文采用13个等级的品牌评级模型，R的取值可能为AAA，AA，A，BBB+，BBB，BBB-，BB+，BB，BB-，B+，B，B-，CCC。对于R处于BB区间的品牌而言，似然函数（likelihood function）可以通过下述方法得到：

对于品牌资产的代理变量选择，本文考虑了企业对品牌建设的两个方向，即“意愿（willingness）和能力（ability）”。上述基础指标在实证测试前必须进行无量纲化处理以满足实证测度需求，根据第一主成分系数除以对应特征值根的平方根，得到系数权重。同时，根据中华人民共和国统计局网站、《中国统计年鉴》、《中国物流产业统计年鉴》，本文整理得到上述基础指标的数据，共计1375个数值，本文所计算的产业包括商贸流通业内的480家企业，利用序数评级可以看到，我国目前的产业品牌构成情况，如图1所示。

图1准确反映了我国上市商贸流通企业的品牌结构，在A、AA、AAA阶段的企业已经有了相当的规模，该情况的产生离不开我国多年来对商贸流通业品牌建设的大力支持，同时也有大量企业处于BBB+至B+的品牌建设阶段，但总量上少于领先阶段的产业数量，在品牌建设较为薄弱的B及以下区域，产业数量较少，说明我国的产业发展已经来到了一个品牌强势区间，存在许多知名的流通产业品牌，同时也有一批具备竞争力的企业在构建自己的品牌。但现有品牌建设仍有较大问题，第一梯队的品牌集团与第二梯队仍有一定的距离，说明中等品牌力的企业在向上发展时会遇到较大阻力。

（二）品牌建设评级与营销投入的灰色度分析

根据第一部分计算结果，本文进一步将流通业内产业分为从事媒介商流的企业（批发业、零售业;样本共计219家）和从事物流运输的企业（运输业、仓储业;样本共计261家），分析营销投入的灰色度联系。

在这一基础上计算灰色关联度。设序列x0=（x0（1），x0（2），…，x0（n））为系统的特征序列，xi=（xi（1），xi（2），…，xi（n））为系统的行为序列，两序列长度均为n。本文以表1的营销指数作为系统特征序列，以同期企业的绩效作为系统行为序列，序列总长度n=9，子行为序列长度为n=5。设X0/Xi的初始值分别为：

X00=（x00（1），x00（2），…，x00（n））

公式（14）中，i=（1，2，…，m），被称为灰色关联度，本文使用固定特征序列X0并将时间序列Xi向右平移1-s个单位的做法（s≤10）。s值也被称为移动步长，比较s取1-9时各个灰色关联度ε0i的数值，ε0i达到最大时所对应的移动步长即为滞后年数。灰色关联度水平如表3所示。

由表3可以看到，商流类企业滞后于营销投入2阶，可以理解为商流企业的品牌建设落后于营销投入2年;与之对应的是，物流企业的品牌建设仅落后营销水平1年。仅就灰色关联度而言，尽管我国商贸流通业的品牌建设水平较高，品牌建设水平依然无法达到营销战略的预算目标，营销投入水平高于企业建设所收获的品牌价值。平滑灰色错位步长，需要企业根据错位期的投入数据，调整当前投入，故商流类企业的调整阶数为2阶，物流调整阶数为1阶。

政策建议

第一，本文通过理论分析得出了商贸流通业品牌建设的主要指标，利用主成分分析法，采用熵权结构拟合得到了商贸流通业品牌得分，根据2010-2017年我国480家上市企业的数据计算得到了企业的品牌价值得分。第二，本文采用多重序数分类模型，模拟评分机构对企业的品牌排行，对计算所得的企业品牌价值进行评级，评级结果证明2017年内，我国商贸流通业的品牌建设已经处在较为稳健的时期，大量企业具备了A及以上的品牌评级，且存在大量品牌处于B与BBB评级之间，构成了商贸流通业第二梯队品牌，但第二梯队的企业在向上转换时会受到较大阻力。第三，本文把商贸流通业企业简单分为商流类企业和物流类企业，通过取均值的方法计算得到了分行业的品牌均值，利用灰色关联分析讨论了营销投入和企业品牌价值的关系，研究发现我国的商流企业品牌建设滞后于营销投入2阶，物流企业品牌建设滞后于营销投入1阶。

综上所述，企业市场品牌建设的滞后是普遍存在于我国商贸流通产业发展中的共性问题。改善这一问题，需要企业优化营销方法，改善资金结构，调整现有营销组织;解决这一问题，需要企业从战略层面出发，建立新的营销战略以弥补品牌建设的差距;根除这一问题，需要企业从宏观产业着手，建立更具效率的商贸流通市场，实现价值共创共赢。

参考文献：

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5.徐乔梅.我国零售企业自有品牌的发展现状及战略优化[J].商业经济研究，2016（23）

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