王 麗

(安徽財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院，安徽 蚌埠 233000)

我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展主要分為兩個階段：第一階段在2010年之前，其發(fā)展處于起步階段，主要是學(xué)習(xí)國外網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的先進(jìn)技術(shù)和經(jīng)驗；第二階段在2010年之后，其發(fā)展進(jìn)一步趕超發(fā)達(dá)國家，交易規(guī)模及網(wǎng)絡(luò)用戶等指標(biāo)均處于世界領(lǐng)先地位。截至2016年底，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)總交易量占全球近40%的份額[1]。目前，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)正經(jīng)歷著復(fù)雜的技術(shù)革新和業(yè)態(tài)調(diào)整，線上線下的零售業(yè)不斷進(jìn)行兼并與融合。因此，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)都需要面對一個重新塑造零售價值的機遇和挑戰(zhàn)，這也表明我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了另一個嶄新的創(chuàng)新轉(zhuǎn)型時期。在這個創(chuàng)新轉(zhuǎn)型時期中，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的天花板效應(yīng)及空間溢出效應(yīng)格外引人關(guān)注。天花板效應(yīng)是一種高限效應(yīng)，對于網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)而言，特指在其發(fā)展過程中，在沒有遇到很大的困難的情況下便可以取得很好的業(yè)績，這種業(yè)績持續(xù)走高就會對其他行業(yè)產(chǎn)生不利影響，形成空間溢出效應(yīng)。由此可見，天花板效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)是在網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展過程中出現(xiàn)的主要障礙[2]。

一、我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的天花板效應(yīng)分析

(一)我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

2010年以來，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展迅猛。2013—2019年，行業(yè)銷售額年均增速達(dá)到了45%，僅2019年的銷售額就達(dá)到了5萬億元，占全國社會消費零售業(yè)銷售額的17%以上[3]。目前，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展更加成熟，阿里巴巴、京東等電商企業(yè)不僅積極擴充零售類別，改善售后服務(wù)，提高物流配送效率，還在推進(jìn)跨境網(wǎng)購和農(nóng)村電商產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2019年，我國網(wǎng)絡(luò)零售行業(yè)移動端銷售額達(dá)到68483億元，占該行業(yè)銷售額的91%，2013—2019年間，移動端網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售額年平均增速為249%[4]。相關(guān)數(shù)據(jù)變化趨勢如圖1所示。

就農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)而言，2018—2019年農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售額年平均增速超過了城市地區(qū)，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)逐漸成為農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的新動力。2019年，農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售額為6494億元，較2018年增長了42%。農(nóng)村地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售額占全國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)總額的15%左右[5]。

在2013—2019這7年里，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售總額不斷擴大，且年平均增速均大于全國社會消費零售業(yè)銷售額的年平均增速。相關(guān)數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖1 2013—2019年我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展情況

圖2 2013—2019年網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)增長變化趨勢

從圖2可以看出，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的增長勢頭已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的收斂趨勢，年平均增速逐年下降，符合天花板效應(yīng)出現(xiàn)的前期征兆。從阿里巴巴、京東等網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模來看，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)基本形成了穩(wěn)定的零售市場格局，近7年內(nèi)網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)排名順序沒有發(fā)生顯著變化。2019年，天貓依然是我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)市場銷售的冠軍，銷售份額占市場的比例達(dá)到了49%；其次是京東，市場銷售份額為29%；再其次是蘇寧，市場銷售份額為6%。這3家企業(yè)占網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)市場份額的84%。

(二)我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展模型設(shè)計及變量說明

網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展受到天花板效應(yīng)的影響，這種影響在短期內(nèi)確實刺激了社會消費需求，推動了經(jīng)濟社會發(fā)展，但實際上并不符合網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展的要求。因此，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)天花板效應(yīng)的存在，很難采用單一的結(jié)構(gòu)方程將這兩種效用進(jìn)行綜合體現(xiàn)。為此，本文采用狀態(tài)空間模型 (State Space Model，SSM)[6]來動態(tài)評估天花板效應(yīng)的影響作用，并運用該模型研究網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售額增量(NRS)對社會消費零售業(yè)銷售額增量(TRS)、國內(nèi)生產(chǎn)總值增量(GDP)、經(jīng)濟效率增長率(EE)的影響情況。變量的信號方程和狀態(tài)方程如下：

ΔTRSt=c(1)+SV1×ΔNRSt+ut(c(4))

(式1)

ΔGDPt=c(2)+SV2×ΔNRSt+ut(c(5))

(式2)

ΔEEt=c(3)+SV3×ΔNRSt+ut(c(6))

(式3)

SV1=SV1(-1);SV2=SV2(-1);SV3=SV3(-1)

(式4)

其中，ΔNRS是輸入變量，ΔTRS、ΔGDP、ΔEE為輸出變量；ΔNRSt、ΔTRSt、ΔGDPt、ΔEEt均為可觀測向量；SV1、SV2和SV3分別輸出變量ΔTRSt、ΔGDPt、ΔEEt相對應(yīng)的狀態(tài)向量；SV1為社會消費彈性系數(shù)，SV2為經(jīng)濟發(fā)展彈性系數(shù)，SV3為經(jīng)濟效率彈性系數(shù)；c(1)、c(2)和c(3)是常數(shù)；c(4)、c(5)和c(6)為不相關(guān)擾動項；ut(c(4))、ut(c(5))和ut(c(6))是均值為0、方差未知的常數(shù)項。

此外，ΔTRSt=TRSt-TRSt-1，ΔGDPt=GDPt-GDPt-1，ΔEEt=EEt÷EEt-1。在式1和式2中，有ΔNRSt=NRSt-NRSt-1； 在式3中，有ΔNRSt=NRSt÷NRSt-1。

(三)我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的天花板效應(yīng)

網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)是新型的零售業(yè)，由于存在天花板效應(yīng)，行業(yè)所處的市場以及潛在的市場總有一項會接近飽和，市場競爭格局也會逐步穩(wěn)定，僅僅依靠上一代信息技術(shù)的驅(qū)動并不能滿足遠(yuǎn)期網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的需求。同時，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)也受到內(nèi)外部因素的限制。例如，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展所面臨的外部限制條件主要源自“供給側(cè)”和“需求側(cè)”兩個方面。供給側(cè)端主要受到生產(chǎn)要素市場、生產(chǎn)環(huán)境條件、管理經(jīng)驗水平等因素的限制，需求側(cè)端主要受到消費者的購買潛力、消費偏好、消費結(jié)構(gòu)等因素的影響。按照天花板效應(yīng)基本理論，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)在技術(shù)和政策上基本不存在阻礙，生產(chǎn)要素市場健全，生產(chǎn)管理水平成熟。因此，我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)已經(jīng)跨過成長階段，進(jìn)入成熟發(fā)展階段。按照這樣的速度發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)即將或者已經(jīng)接觸到了發(fā)展的極限，也就是所謂的“天花板”。

社會消費零售業(yè)銷售額可以量化社會購買能力，互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人口比重可以量化電信業(yè)發(fā)展水平，單位GDP貨物周轉(zhuǎn)量可以量化物流業(yè)發(fā)展水平。以上三個變量屬于自變量，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)銷售額為因變量?；谑?—式4所示的信號方程和狀態(tài)方程，對自變量和因變量取自然對數(shù)，以消除變量的數(shù)量級差異，建立的個體固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型如式5所示。

(式5)

其中，t為年份，選取2018年和2019年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因此t=1，2；i為省市、自治區(qū)、直轄市(西藏、新疆、海南、香港、澳門、臺灣除外)，因此i=1，…，28，并將這28個省市、自治區(qū)、直轄市按照東北、西部、中部、東部區(qū)域進(jìn)行劃分。表1為個體固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計結(jié)果。

表1 個體固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計結(jié)果

從表1可以看出，自變量TRS、PPA、FV的系數(shù)保持了良好的顯著性。分析自變量系數(shù)的絕對值可知，當(dāng)前影響我國網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的主要因素為潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間以及信息技術(shù)實力，而物流配送能力經(jīng)過近些年來的發(fā)展加上交通運輸狀況的改善已經(jīng)得到大幅提升，但實際上，對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用并不顯著，地區(qū)以及城鄉(xiāng)之間的物流行業(yè)發(fā)展差距依然較大。

具體來說，對于潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間，全國整體情況好于東北、東部、西部和中部地區(qū)，潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間巨大。就TRS變量的系數(shù)而言，全國平均數(shù)為0.9734，大于東北地區(qū)的0.3105、東部地區(qū)的0.9274、西部地區(qū)的0.4364和中部地區(qū)的0.5825。從各個區(qū)域來看，東部地區(qū)的TRS變量系數(shù)最大，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)市場更加趨于飽和，相當(dāng)接近“天花板”。相比之下，東北地區(qū)的TRS變量系數(shù)最大，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)市場發(fā)展空間巨大。就信息技術(shù)實力而言，東部地區(qū)的PPA變量系數(shù)最大，說明該地區(qū)信息技術(shù)實力最強，對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展貢獻(xiàn)率也最大；西部地區(qū)的PPA變量系數(shù)小于0，表明西部地區(qū)缺乏高水平的信息技術(shù)實力，且已經(jīng)限制其網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展，出現(xiàn)了負(fù)增長效應(yīng)。就物流配送能力而言，中部地區(qū)和東部地區(qū)的FV變量系數(shù)較大，可以為當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展提供良好的物流基礎(chǔ)條件。西部地區(qū)和東北地區(qū)因氣候條件較差，交通運輸不便利，其FV變量系數(shù)較小，物流業(yè)已經(jīng)限制了當(dāng)?shù)鼐W(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展。

(四)空間自相關(guān)分析

從網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的天花板效應(yīng)的分析結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，我國東部地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的天花板效應(yīng)十分明顯，而西部地區(qū)和東北地區(qū)的還未出現(xiàn)明顯的天花板效應(yīng)，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)還存在較大的發(fā)展空間?；诖耍疚睦^續(xù)研究我國東北、西部、中部和東部地區(qū)以及全國整體的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)空間溢出效應(yīng)。基于柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)模型[7]，以TRS、PPA、FV為投入要素，以NRS為產(chǎn)出要素，計算相鄰地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)經(jīng)濟效率。表2為對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)經(jīng)濟效率進(jìn)行空間自相關(guān)分析的結(jié)果。

表2 網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)經(jīng)濟效率空間自相關(guān)分析結(jié)果

從表2可以看出，按照“閾值相鄰”原則[8]，計算我國東北、西部、中部和東部地區(qū)的空間權(quán)重，運用GeoDa軟件對2018年和2019年的4個經(jīng)濟區(qū)域的NRS單變量、NRS-TRS、NRS-PPA和NRS-FV雙變量進(jìn)行Moran'sI指數(shù)全域自相關(guān)分析，其結(jié)果顯示，我國東北、西部、中部和東部各地區(qū)之間的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展具有顯著的替代效應(yīng)。三對雙變量Moran'sI指數(shù)表明，相鄰地區(qū)潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間和物流配送能力對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展影響顯著，而相鄰地區(qū)的信息技術(shù)實力對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的影響甚微。就相鄰地區(qū)潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間而言，相鄰地區(qū)潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間與網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，因此，相鄰地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售消費市場潛力越大、購買能力越強，對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展促進(jìn)作用越明顯。就相鄰地區(qū)物流配送能力而言，相鄰地區(qū)物流配送能力與網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，因此，相鄰地區(qū)交通運輸能力越強、物流配送效率越高，對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展促進(jìn)作用也越明顯。

(五)空間面板數(shù)據(jù)模型分析

通過對相鄰地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)經(jīng)濟效率的空間自相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析，建立的空間效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型如式6所示。

(式6)

其中，i=1，…，4，t=1，2。W為空間權(quán)重矩陣，WLnNRSit為空間滯后項，含義為相鄰地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展對本地區(qū)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展的影響。ρ為空間滯后系數(shù)，其值表示對網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的作用方向及程度，其對應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型空間溢出效應(yīng)分析結(jié)果如表3所示。

表3 基于面板數(shù)據(jù)模型的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)空間溢出效應(yīng)分析結(jié)果

對比表2所示的空間自相關(guān)分析，表3中增加了面板數(shù)據(jù)空間滯后系數(shù)，相關(guān)參數(shù)的顯著性較好。從總體來分析，我國東北、西部、中部、東部地區(qū)之間的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展存在明顯的反向溢出效應(yīng)，也就是說，不同地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)之間具有一定的市場競爭關(guān)系，暫未發(fā)現(xiàn)互補關(guān)系。表3空間滯后模型中的自變量系數(shù)均大于表2空間自相關(guān)分析中的自變量系數(shù)。因此，雖然我國各地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展具有反向溢出效應(yīng)，但對于不同的地區(qū)，潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間、信息技術(shù)實力、物流配送能力可以正向刺激網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展。其中，潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間和物流配送能力的效應(yīng)相較于信息技術(shù)實力更加顯著，這也充分證明了相鄰地區(qū)潛在的網(wǎng)絡(luò)零售市場空間對本地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)發(fā)展可以起到促進(jìn)作用。

二、網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)展的趨勢建議

(一)網(wǎng)絡(luò)零售與實體零售的關(guān)系實現(xiàn)由競爭關(guān)系向引導(dǎo)關(guān)系的轉(zhuǎn)變

當(dāng)前，“網(wǎng)購”不再是年輕人特有的消費方式，網(wǎng)絡(luò)零售的發(fā)展使得網(wǎng)購逐漸滲透到社會各個年齡段以及不同的收入階層中。網(wǎng)購帶來的價格優(yōu)勢使得實體零售完全失去了對產(chǎn)品銷售的控制能力和消費者的價格轉(zhuǎn)移能力，實體店的銷售方式遭受到巨大的沖擊。實體零售與網(wǎng)絡(luò)零售之間的互補關(guān)系已然不在，而更多的是一種競爭狀態(tài)。這種競爭狀態(tài)如果不加以控制，勢必會產(chǎn)生惡性競爭，導(dǎo)致出現(xiàn)天花板效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，不利于網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的長遠(yuǎn)發(fā)展。因此，如何處理實體零售與網(wǎng)絡(luò)零售的關(guān)系至關(guān)重要。實體零售與網(wǎng)絡(luò)零售之間應(yīng)是一種引導(dǎo)關(guān)系，而非競爭關(guān)系，只有兩者相互整合、相互協(xié)調(diào)，才能更好地促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的發(fā)展。

(二)網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)逐漸由以銷售渠道為核心向以技術(shù)創(chuàng)新為核心轉(zhuǎn)變

全面了解并滿足消費者的需求，是網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)各個電商企業(yè)一直追求的目標(biāo)。隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算技術(shù)的廣泛應(yīng)用，消費者需求問題已經(jīng)不再是網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展的阻礙。消費者的購買意愿和消費行為將被深度數(shù)字化，因此獲得更多的消費者個人數(shù)據(jù)就可以更加高效和精準(zhǔn)地為消費者提供銷售服務(wù)，這樣的要求必須要借助一定的技術(shù)創(chuàng)新能力才能實現(xiàn)。傳統(tǒng)零售以銷售渠道為核心的觀念將被打破，網(wǎng)絡(luò)零售需要依賴大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)創(chuàng)新來解析消費者的真正商品偏好，這也使得網(wǎng)絡(luò)零售商之間的競爭轉(zhuǎn)變?yōu)榧夹g(shù)創(chuàng)新能力的競爭。實體零售沒有搜集和處理用戶數(shù)據(jù)的能力，而未來在零售行業(yè)以技術(shù)創(chuàng)新為核心的時代，網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)必將掌握行業(yè)的主動權(quán)和話語權(quán)?？梢哉f，一家優(yōu)秀的電商企業(yè)不僅僅是一流的營銷企業(yè)，更是一流的技術(shù)創(chuàng)新企業(yè)。

(三)實體零售與網(wǎng)絡(luò)零售共建全渠道零售時代的繁榮

目前，越來越多的消費者已經(jīng)從商品本身的銷售方式的約束中解脫出來。消費者在積極地擺脫零售的時空限制，不論何時何地選擇實體購買還是網(wǎng)絡(luò)購買，也無論何種零售業(yè)務(wù)形態(tài)或終端媒介，都可以充分滿足他們的購買需求，實體零售與網(wǎng)絡(luò)零售的全渠道銷售模式正在建立。傳統(tǒng)的實體零售方式和業(yè)務(wù)形態(tài)并不會就此消失，而是和網(wǎng)絡(luò)零售方式共同融入新的技術(shù)手段，在彼此的時空范圍內(nèi)服務(wù)消費者。在未來，實體零售與網(wǎng)絡(luò)零售的全渠道銷售模式是一種相互補充的方式，同時，對不同時空下的消費群體偏好選擇和定位會更加準(zhǔn)確。