梁 佳 ,嚴(yán) 鋒 ,楊宜苗

(1.南京審計大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,江蘇 南京 211815 2.東北財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院,遼寧 大連 116025)

一、引言

《關(guān)于加快發(fā)展流通促進(jìn)商業(yè)消費的意見》對我國商品流通提出新的發(fā)展要求,鼓勵運用大數(shù)據(jù)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代信息技術(shù)。2019 年中國零售數(shù)字化額度超10 萬億人民幣,占整體零售業(yè)三成以上,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必然趨勢[1]。阿里云研究中心發(fā)布的《2019 數(shù)字化趨勢報告》中指出,我國零售業(yè)將成為受新數(shù)字技術(shù)影響最深的行業(yè)之一,在未來3～5年內(nèi),數(shù)字化程度有望達(dá)到70%～80%。數(shù)字化轉(zhuǎn)型改變了零售業(yè)的行業(yè)生態(tài),數(shù)字化成為零售業(yè)價值挖掘的熱點。

零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展問題在國內(nèi)已經(jīng)引起少數(shù)學(xué)者的關(guān)注。張予等[2]認(rèn)為,我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有三大特征:高品質(zhì)的產(chǎn)品服務(wù)和豐富的內(nèi)容、綠色低碳和集約高效、業(yè)態(tài)多樣和跨界融合。而關(guān)于零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評價,總體上形成了三種觀點:第一種觀點簡單地將我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展理解為我國零售總額的增長[3];第二種觀點從商品流通效率的角度評價我國零售業(yè)的發(fā)展情況,認(rèn)為高質(zhì)量發(fā)展的零售業(yè)在供應(yīng)鏈、渠道、營銷等方面資源的投入產(chǎn)出比較高,即高質(zhì)量發(fā)展的零售業(yè)效率較高[4];第三種觀點從零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度評價我國零售業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r,認(rèn)為高質(zhì)量發(fā)展的零售業(yè)對應(yīng)的消費結(jié)構(gòu)和零售結(jié)構(gòu)是協(xié)同升級優(yōu)化的[5]。從零售的流通本質(zhì)功能——媒介供需角度來看,提高供給并不是最終目的,更好地滿足消費需求才是零售的本質(zhì)職能。以部分特征表示整體,例如,上述研究中簡單地以我國零售總額增長代表我國零售業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,是嚴(yán)重偏離“高質(zhì)量”發(fā)展要求的界定方式。故本文結(jié)合流通學(xué)界對流通業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵界定[6],將我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系中的復(fù)合指標(biāo)確定為動態(tài)穩(wěn)定增長的零售總額、高效的零售業(yè)經(jīng)營以及優(yōu)化的高級零售業(yè)結(jié)構(gòu)。

我國零售業(yè)零售總額作為最簡單、基礎(chǔ)的數(shù)量指標(biāo)毫無疑問地被納入到零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價內(nèi)涵體系內(nèi),只是在產(chǎn)業(yè)變革和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下,我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展要求的不再是粗放式發(fā)展模式下的零售業(yè)零售額持續(xù)增長,而應(yīng)該是可持續(xù)發(fā)展的動態(tài)穩(wěn)定增長。過去的一段時間內(nèi),由于全球性新冠肺炎疫情和復(fù)雜的國際經(jīng)濟(jì)環(huán)境共同作用,我國實體零售業(yè)出現(xiàn)負(fù)增長以及部分零售業(yè)態(tài)出現(xiàn)倒閉的現(xiàn)象,這種現(xiàn)象的產(chǎn)生并非是我國國內(nèi)生產(chǎn)過剩危機(jī)的先兆,而是我國流通市場化改革、零售業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中,零售商業(yè)市場經(jīng)驗以及商品經(jīng)營能力積累不足導(dǎo)致的[7],同時商品供需存在暫時性的結(jié)構(gòu)性失衡,這種零售額增長暫時性降低是完全可接受并且是零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的必經(jīng)之路。

零售業(yè)經(jīng)營效率的核心是整個零售行業(yè)零售活動成本的降低與商品流通效率的提高,不是某個或幾個零售企業(yè)財務(wù)績效指標(biāo)的簡單加總?，F(xiàn)有實證研究大部分將視角固定于單個零售企業(yè)的財務(wù)績效。齊嚴(yán)[8]基于57 家零售企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)等新型數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能夠深入識別和把握現(xiàn)有目標(biāo)客戶的需求特征,有效提升企業(yè)經(jīng)營績效。田紅彬等[9]同樣是基于上市零售企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對實體零售企業(yè)的企業(yè)績效存在暫時的負(fù)面影響,而新零售模式則改善了零售商的績效。所以本文將零售業(yè)經(jīng)營效率回歸整個零售行業(yè),不再關(guān)注單個微觀零售企業(yè)的財務(wù)績效,利用我國零售行業(yè)的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)對我國零售業(yè)經(jīng)營效率進(jìn)行衡量,作為構(gòu)建我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價體系的一項指標(biāo)。

流通學(xué)界對于零售業(yè)結(jié)構(gòu)的定義仍未達(dá)成學(xué)術(shù)共識。牛華勇等[10]將零售業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)定義為各業(yè)態(tài)之間的比例結(jié)構(gòu),零售業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)優(yōu)化則是各零售業(yè)具體業(yè)態(tài)充分發(fā)揮優(yōu)勢,同時承擔(dān)不同功能以達(dá)到協(xié)同經(jīng)濟(jì)效應(yīng)并推動零售業(yè)整體強(qiáng)化效率取向的目的,最終回歸零售本質(zhì)職能即更好地滿足消費需求的過程,明確了我國零售業(yè)態(tài)優(yōu)化的兩個具體方向:業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)高級化和結(jié)構(gòu)均衡化。而王曉東等[11]在關(guān)于新時期流通結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的研究中,將所有制結(jié)構(gòu)、行業(yè)結(jié)構(gòu)、業(yè)態(tài)結(jié)構(gòu)、組織結(jié)構(gòu)等定義為流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。柳思維[12]則將空間結(jié)構(gòu)作為流通產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的主要研究對象。零售業(yè)作為流通業(yè)的子行業(yè),本文結(jié)合流通業(yè)結(jié)構(gòu)的相關(guān)研究將零售業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)定義為零售業(yè)內(nèi)部各業(yè)種及各業(yè)態(tài)之間的比例結(jié)構(gòu)。同時根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《批發(fā)和零售業(yè)總體規(guī)模不斷擴(kuò)大 行業(yè)結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化》報告中對我國零售業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的表述,本文以按國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分限額以上零售業(yè)企業(yè)的主營業(yè)務(wù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將各個省份發(fā)展型零售專門零售企業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入占總零售主營業(yè)務(wù)收入的比重作為我國零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化程度的數(shù)據(jù)化指標(biāo)。

總體來說,當(dāng)前關(guān)于零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的相關(guān)研究存在以下欠缺:一是關(guān)于數(shù)字技術(shù)、零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)容尚不明晰,對兩個變量也缺少統(tǒng)一的量化標(biāo)準(zhǔn),從而導(dǎo)致研究結(jié)果的異化;二是缺少關(guān)于二者之間關(guān)系的研究成果,數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系不明確。研究數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系,不僅有利于清楚地把握和理解我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的規(guī)律,而且能夠為促進(jìn)數(shù)字化在零售業(yè)的應(yīng)用提供經(jīng)驗證據(jù)。

由此本文主要基于面板門限模型,利用我國30個省份零售業(yè)的宏觀數(shù)據(jù)以及數(shù)字技術(shù)發(fā)展相關(guān)數(shù)據(jù),對數(shù)字技術(shù)和零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行實證研究。本研究是對數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間關(guān)系的有益探索,研究結(jié)果對于如何通過數(shù)字技術(shù)推動零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的參考價值。

二、模型設(shè)定與變量選擇

(一)理論分析

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展深刻改變了商品流通經(jīng)濟(jì)活動的環(huán)境和條件,進(jìn)一步影響到零售活動和零售商業(yè)的表現(xiàn)形式,通過探究數(shù)字技術(shù)在零售本質(zhì)功能實現(xiàn)過程中所發(fā)揮的具體作用以進(jìn)一步分析數(shù)字技術(shù)如何推動零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

首先,謝莉娟等[13]將零售的本質(zhì)功能定義為“媒介供需”,即存在于商品生產(chǎn)者和消費者之間,促進(jìn)供給需求匹配的最直接經(jīng)濟(jì)活動橋梁。零售不僅僅是商品和貨幣的交換媒介,更是生產(chǎn)者和消費者之間信息傳遞的交換媒介,零售的媒介供需職能最終目的是更好地滿足需求,而這項職能的完成又必須通過有效地信息傳遞以服務(wù)生產(chǎn)、提高供給側(cè)效率來實現(xiàn)。服務(wù)于零售的媒介供需職能,數(shù)字化驅(qū)動零售創(chuàng)新的邏輯起點和優(yōu)勢在于數(shù)字化分析強(qiáng)化了零售與消費間的聯(lián)系,精準(zhǔn)識別消費需要,為解決生產(chǎn)、零售到消費的商品流通難題提供技術(shù)支撐。進(jìn)一步來看,作為商品流通過程的社會交換關(guān)系,數(shù)字化零售創(chuàng)新的關(guān)鍵機(jī)理在于數(shù)字化促使商品能以更短的時間開拓至更遠(yuǎn)的市場空間,即從時間和空間的雙重范疇內(nèi)實現(xiàn)商品流通效率的提升。同時,數(shù)字技術(shù)的引入導(dǎo)致產(chǎn)銷之間銜接邏輯的變化,使數(shù)字化零售在客觀上具備了整合分散化生產(chǎn)資源并引領(lǐng)產(chǎn)能合理配置的潛在作用機(jī)理[14]。

其次,基于數(shù)字化零售驅(qū)動創(chuàng)新的作用機(jī)理,數(shù)字技術(shù)的零售應(yīng)用利用充分挖掘零售大數(shù)據(jù),精準(zhǔn)把握消費者偏好、消費傾向和消費動向,加強(qiáng)了零售的媒介供需效率,極大程度上避免了無效的商品供給,降低零售商銷售成本[15]。高密度的信息流處理技術(shù)能夠?qū)⒊轿淖值母鞣N消費者信息如圖像、語音等轉(zhuǎn)換為可視化的數(shù)據(jù)資料,將傳統(tǒng)零售業(yè)無法收集、分析、轉(zhuǎn)換的消費者相關(guān)信息層層篩選、過濾、處理,變成一份份可以直接供零售商使用的消費者需求報告,信息處理和傳遞的誤差縮小至極致,全面突破需求側(cè)的認(rèn)知約束[16],充分提高我國零售業(yè)經(jīng)營效率,同時增加零售業(yè)銷售總額。標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的積累借助大數(shù)據(jù)技術(shù)將龐大的消費者行為數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)化的形式儲存下來,形成高質(zhì)量的消費需要數(shù)據(jù)庫,而后零售借助終端信息資源的優(yōu)勢積累,精準(zhǔn)把握需求側(cè)的消費需要,重塑推式和拉式邏輯下的零售媒介機(jī)制[13],從“人貨場”角度來講就是從“人找貨”轉(zhuǎn)變?yōu)椤柏浾胰恕?精準(zhǔn)的“供需匹配”極大地降低了商品在零售市場中停滯的時間。這三項數(shù)字技術(shù)的零售業(yè)應(yīng)用在很大程度上提高了零售業(yè)經(jīng)營效率,同時能夠增加零售業(yè)銷售總額,但是對零售結(jié)構(gòu)并沒有明確的優(yōu)化能力,僅僅是單向式服務(wù)需求側(cè),即服務(wù)匹配消費者需求,以此提高零售效率降低銷售成本。

最后,供應(yīng)鏈信息管理技術(shù)與信息制度化共享技術(shù)的應(yīng)用則依托數(shù)字技術(shù)使傳統(tǒng)零售無法達(dá)到的微小化細(xì)分市場以及長尾市場得到充分的開發(fā)[17]。同時數(shù)字化信息技術(shù)有助于深化跨企業(yè)間的供應(yīng)鏈管理,供應(yīng)鏈的上游組織基于零售終端信息制度化共享,充分整合分散化的生產(chǎn)資源,進(jìn)一步實現(xiàn)高效配置有效產(chǎn)能到生產(chǎn)的各個部分[13],減少了信息不對稱引起的損耗,協(xié)調(diào)產(chǎn)業(yè)鏈的柔性化建設(shè)。零售商和生產(chǎn)者間的合作生產(chǎn)關(guān)系可以由基于流通渠道的供銷關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)榛诠?yīng)鏈的產(chǎn)銷合作關(guān)系,進(jìn)一步伴隨著產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)流程的模塊化分割,具有信息優(yōu)勢的終端零售商甚至可以通過自有品牌規(guī)則反向主導(dǎo)上游供應(yīng)商,以此為基礎(chǔ)重新構(gòu)建模塊化的產(chǎn)銷合作網(wǎng)絡(luò)[18],從零售端逆向規(guī)劃生產(chǎn)端,推動零售驅(qū)動的商品流通媒介機(jī)制升級,在提高零售業(yè)經(jīng)營效率的同時協(xié)調(diào)優(yōu)化零售結(jié)構(gòu),但對零售總額的影響卻無法準(zhǔn)確判定。

基于上述研究的理論分析,本文歸納總結(jié)得出數(shù)字技術(shù)對零售本質(zhì)職能實現(xiàn)的影響作用方式,如圖1 所示。

圖1 數(shù)字技術(shù)影響零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用方式

從數(shù)字技術(shù)對零售本質(zhì)職能實現(xiàn)的影響機(jī)理分析中可以得到,數(shù)字技術(shù)促進(jìn)我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展并非簡單的線性影響,對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的復(fù)合型評價內(nèi)涵同樣存在復(fù)雜的非線性影響作用。故綜合上文理論分析以及現(xiàn)有學(xué)者對數(shù)字技術(shù)促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)增長與高質(zhì)量發(fā)展、流通業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用存在非線性影響機(jī)制的研究[6,15],本文利用數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平作為門限變量,采用門限回歸模型檢驗數(shù)字技術(shù)對我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響是否存在相似的非線性作用。

(二)模型設(shè)定

Hansen 提出的門限回歸模型主要應(yīng)用于非線性關(guān)系的檢驗,且門限變量的選擇可由理論模型外生決定,可以根據(jù)變量的門限值進(jìn)行劃分,不同類型的門限值及其個數(shù)完全由樣本數(shù)據(jù)決定[19]。模型如下:

其中,被解釋變量Rqit為零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展變量,Dtit是門限變量數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平,Xit為影響零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的一組控制變量,分別是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PcGDP)、城鎮(zhèn)化水平(Urban)、交通基礎(chǔ)設(shè)施(Infra),γi為待估門限值。為深入分析并檢驗數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響,本文將零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展變量進(jìn)行分解,利用模型對數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展體系內(nèi)的變量間關(guān)系進(jìn)行實證檢驗。此時,被解釋變量分別為零售總額(Sale)、零售業(yè)經(jīng)營效率(Re)和零售結(jié)構(gòu)優(yōu)化(Rs)。

(三)變量測量方法

零售業(yè)經(jīng)營效率利用SBM 模型測算方式進(jìn)行非參數(shù)方法估計效率,需要相應(yīng)的零售業(yè)投入和產(chǎn)出指標(biāo)。本文投入指標(biāo)采用零售業(yè)從業(yè)人數(shù)作為勞動力投入指標(biāo),以零售業(yè)流動資產(chǎn)和固定資產(chǎn)作為資本投入指標(biāo),產(chǎn)出指標(biāo)采用零售業(yè)銷售額和零售企業(yè)營業(yè)收入指標(biāo),投入產(chǎn)出指標(biāo)體系如表1 所示。

表1 零售業(yè)經(jīng)營效率的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

在DEA 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的基礎(chǔ)上,Tone 提出包含松弛變量的效率度量模型SBM(Slack Based Model)模型,該模型利用非射線式的方式引入松弛變量,由于目標(biāo)函數(shù)內(nèi)考慮到了松弛變量,相較徑向模型對效率的測量具有更好的準(zhǔn)確性[20],故本文采用SBM 模型對我國零售業(yè)經(jīng)營效率值進(jìn)行評估。假設(shè)存在n個決策單元(DMU),每個決策單元j存在m項投入Xij(i=1,2,…,m)和S 項產(chǎn)出Yij(i=1,2,…,s),公式中的ρ即為利用SBM 模型測算出的零售業(yè)經(jīng)營效率(Re),而限制條件分別表示實際投入大于等于最優(yōu)投入,實際產(chǎn)出小于等于最優(yōu)產(chǎn)出。λ是DMU 的線性組合系數(shù)。而在對我國零售業(yè)經(jīng)營效率測算時,對不同省份的SBM 測算效率比較,在測定時采用全局參比方法進(jìn)行測定,使用所有年份的DMU 匯集總體作為參考集。具體模型公式如下:

參照國家統(tǒng)計信息中心對數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的評定標(biāo)準(zhǔn),本文以數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平和數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平兩項指標(biāo)構(gòu)建數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平指標(biāo)體系。參考國家統(tǒng)計信息中心的測算標(biāo)準(zhǔn),選定單位中國光纖傳輸線路、人均電話互聯(lián)網(wǎng)接入端口數(shù)量、移動通信基站設(shè)備數(shù)量作為數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平數(shù)據(jù)。然后,選定互聯(lián)網(wǎng)普及率、移動電子設(shè)備普及率和信息技術(shù)服務(wù)收入三個指標(biāo)作為數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平指標(biāo)[21],具體指標(biāo)如表2 所示。

表2 數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的評價指標(biāo)體系

本文選取三個控制變量:一是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PcGDP)。作為基礎(chǔ)性的外部環(huán)境影響指標(biāo),林翊等[22]、王曉東等[23]認(rèn)為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會直接影響地區(qū)商品流通效率,同樣對商品流通面向消費者的零售環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響,故本文使用人均GDP來衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。二是城鎮(zhèn)化水平(Urban)。丁寧等[24]在對零售業(yè)的研究中,明確了我國城鎮(zhèn)化發(fā)展是零售業(yè)發(fā)展的外部性影響因素,城鎮(zhèn)化率對零售企業(yè)的影響主要表現(xiàn)在地址的選擇、物流策略的選擇等方面,故本文選取各省份城鎮(zhèn)人口數(shù)占各省份人口總數(shù)的比重來表現(xiàn)該省份的城鎮(zhèn)化率。三是交通基礎(chǔ)設(shè)施(Infra)。王曉東等[23]在對中國商品流通效率及其影響因素的實證研究中,將物流基礎(chǔ)設(shè)施以各省份的公路里程、水路里程與鐵路里程之和除以省份面積的比值來反映。對于零售環(huán)節(jié)來說,實體商品的零售很大程度上受限于物流運輸活動,故本文以同樣的定義方式來衡量地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的發(fā)展。本文模型中采用的主要變量及其測量方法如表3 所示。

表3 變量選取與說明

(四)數(shù)據(jù)來源

本文所選取的數(shù)據(jù)為我國30 省份2010—2019 年共10 年的數(shù)據(jù),該時間段內(nèi)國家統(tǒng)計數(shù)據(jù)比較完整,對本研究所需的關(guān)鍵區(qū)域數(shù)據(jù)也不存在缺失,且量綱統(tǒng)一。由于西藏地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢,部分?jǐn)?shù)據(jù)無法獲得,故本文面板數(shù)據(jù)截面?zhèn)€體數(shù)只涉及30 個省份(不包含西藏)。數(shù)據(jù)來源為各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局、地方統(tǒng)計局以及中華全國商業(yè)信息中心。同時,為消除價格因素對實證研究的影響,以2010 年為基期,使用基期的GDP 平減指數(shù)對各省份人均GDP、限額以上零售業(yè)企業(yè)流動資產(chǎn)總計進(jìn)行平減處理,使用基期的消費者價格指數(shù)將限額以上零售業(yè)零售總額、限額以上零售業(yè)企業(yè)營業(yè)收入進(jìn)行平減,使用固定資產(chǎn)投資指數(shù)對限額以上零售業(yè)企業(yè)固定資產(chǎn)總計進(jìn)行平減。

三、實證結(jié)果分析

(一)變量測算

在對面板模型數(shù)據(jù)檢驗進(jìn)行驗證之前,需分別確定零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平兩個變量的數(shù)值。同時采用國家“七五計劃”提出的中國區(qū)域劃分方法,將我國經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分為東部、中部和西部三個地區(qū),東部地區(qū)包含北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南共12 個省份,中部地區(qū)包含山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽,江西、河南、湖北、湖南共9 個省份,西部地區(qū)包含重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆共10 個省份,本文因數(shù)據(jù)缺失排除了西藏地區(qū),故西部地區(qū)實際為9 個省份。

1.零售業(yè)經(jīng)營效率指標(biāo)測算。基于SBM 法分別測算出2010—2019 年各省份以及三大區(qū)域的零售業(yè)經(jīng)營效率。從各省份零售業(yè)經(jīng)營效率數(shù)值來看,該數(shù)值在各省份之間差異明顯。從三個區(qū)域的零售業(yè)經(jīng)營效率測算值來看,在2010—2019 年,東部地區(qū)零售業(yè)經(jīng)營效率提高最快,從0.644 提高至0.880,效率提升36.6%;而中西部地區(qū)則發(fā)生了零售業(yè)經(jīng)營效率下降情況,中部地區(qū)零售業(yè)經(jīng)營效率從0.464 降低為0.421,效率降低了9.3%;西部地區(qū)零售業(yè)經(jīng)營效率從0.658 降至0.551,效率降低了16.3%。東中西部地區(qū)的零售業(yè)經(jīng)營效率差距不斷擴(kuò)大。

2.零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)測算。參考王學(xué)民[25]、林海明等[26]對因子分析法綜合評價因子與主成分實際的關(guān)系差異處理的方式,采用SPSS 軟件對零售額、零售業(yè)經(jīng)營效率以及零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化三個指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗,得到KMO 值大于0.7 且球形檢驗顯著性水平值為0.000,故可以使用因子分析法。根據(jù)累計方差貢獻(xiàn)率和因子成分系數(shù)矩陣確定三個指標(biāo)的具體權(quán)重:零售額(Sale)指標(biāo)累計貢獻(xiàn)率為34.391%,權(quán)重為28.527%;零售業(yè)經(jīng)營效率(Re)指標(biāo)累計貢獻(xiàn)率為72.065%,權(quán)重為41.334%;零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化(Rs)指標(biāo)累計貢獻(xiàn)率為87.206%,權(quán)重為30.139%。

根據(jù)上述測定的零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重,本文對2010—2019 年各省份零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展情況進(jìn)行測算,部分地區(qū)數(shù)據(jù)如表4 所示。從我國整體零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平變化來看,東部地區(qū)零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平提高136%,中部地區(qū)提高208%,而西部地區(qū)則提高311%,表明我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展趨勢較快。從區(qū)域間差距來看,東部地區(qū)零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平高于中西部地區(qū),中部和西部地區(qū)的零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平相近,但按零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展測算結(jié)果的趨勢來看,中西部地區(qū)的零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平會逐漸向東部地區(qū)靠攏。

表4 部分地區(qū)零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測算結(jié)果

3.數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平測算。參考林海明等[27]的研究,為了避免主觀因素的影響導(dǎo)致數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的評價指標(biāo)產(chǎn)生偏誤,消除各級指標(biāo)之間的互相影響,本文采取主成分分析法對數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平評價指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行測定,對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分別進(jìn)行KMO 檢驗和Bartlett 球形檢驗,以總方差解釋表和因子成分系數(shù)矩陣確定各項指標(biāo)的權(quán)重。數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施水平(DtInfra)所占比重為43.233%,數(shù)字技術(shù)應(yīng)用水平(DtAppl)所占比重為56.767%。

根據(jù)測定的數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重對2010—2019 年各省份數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平進(jìn)行測算。從我國整體數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平變化來看,東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平指數(shù)提高64.4%,中部地區(qū)提高94.8%,而西部地區(qū)則提高105.7%,表明我國整體數(shù)字技術(shù)發(fā)展迅猛。從區(qū)域間差距來看,中西部地區(qū)的數(shù)字技術(shù)發(fā)展程度相近,東部地區(qū)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于中西部地區(qū),且按數(shù)字技術(shù)發(fā)展測算結(jié)果的基本趨勢來看,中西部地區(qū)的數(shù)字技術(shù)發(fā)展仍然會長期落后于東部地區(qū)。

(二)描述性統(tǒng)計分析

本文主要變量的描述性統(tǒng)計情況如表5 所示,從表5 數(shù)據(jù)可以得到:2010—2019 年我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平最大值為9.38,最小值為0.87;零售業(yè)省份零售額最大值為4.295 萬億元,最低為0.035 萬億元;省份人均國內(nèi)生產(chǎn)總值最大值為16.764 萬元,最小值為3.406 萬元;城鎮(zhèn)化率最高為88.3%,最低為34.1%;各省份零售業(yè)效率最大值為100%,最小值為23.6%;數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平最大值為0.983,最小值為0.178。由上述數(shù)據(jù)不難得到:我國零售業(yè)發(fā)展水平以及數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平省際差距較大,我國的地區(qū)發(fā)展不平衡問題比較突出,區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的政策效果并不理想。零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化最大值為0.432,最小值為0.163,說明我國零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平較低。

表5 主要變量數(shù)據(jù)統(tǒng)計描述

(三)Hansen 門限回歸模型檢驗

判斷數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展之間是否存在門限效應(yīng),必須先利用F統(tǒng)計量來判斷門限值的個數(shù)以確定模型具體的門限形式,然后才能應(yīng)用門限效應(yīng)模型進(jìn)行實證檢驗。

首先,利用F統(tǒng)計量來判斷門限值的個數(shù)以確定模型具體的門限形式。從表6 可得:數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響模型通過了在10%顯著性水平下的單一門限顯著性檢驗,雙重門限效應(yīng)顯著性檢驗未通過,說明數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響存在單一門限效應(yīng),門限估計值為0.536。數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售額影響模型沒有通過單一門限顯著性檢驗,說明數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售額的影響不存在非線性門限效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)經(jīng)營效率影響模型分別在10%和5%的顯著性水平下通過了單一門限和雙重門限檢驗,三重門限效應(yīng)顯著性檢驗未通過,說明數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)經(jīng)營效率存在雙重門限效應(yīng),且第一門限估計值為0.316,第二門限估計值為0.601。數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化影響模型在10%顯著性水平下通過了單一門限顯著性檢驗,雙重門限效應(yīng)顯著性檢驗未通過,說明數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化存在單一門限效應(yīng),門限估計值為0.583,且表6 中對應(yīng)門限估計值的置信區(qū)間較窄,門限估計值的識別較為準(zhǔn)確。

表6 門限效應(yīng)檢驗

其次,分析數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在的單一門限效應(yīng)。由表7 中數(shù)據(jù)可以得到:單一門限模型得到數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響的門限值為0.536,對應(yīng)門限上下區(qū)間估計系數(shù)分別為1.792(Dt≤0.536)和3.235(Dt＞0.536)且在1%顯著性水平下顯著,表明數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平在門限值上下兩個階段與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展都存在正相關(guān)關(guān)系。從系數(shù)值大小變化來看,跨越門限值后的系數(shù)值顯著大于未跨越門限值時系數(shù)值,數(shù)字技術(shù)發(fā)展對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響是由弱變強(qiáng)的,說明數(shù)字技術(shù)發(fā)展對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在正向的非線性效應(yīng)。

表7 零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展單一門限模型估計結(jié)果

從省份固定效應(yīng)和省份時間交互效應(yīng)回歸結(jié)果來看,數(shù)字技術(shù)發(fā)展對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展同樣起到了顯著的正向作用,數(shù)字技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用可以直接推動零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字技術(shù)在重構(gòu)零售供應(yīng)鏈、提高供給側(cè)效率方面具有重要作用,物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)應(yīng)用驅(qū)動零售門店服務(wù)升級,大數(shù)據(jù)技術(shù)賦能優(yōu)化零售企業(yè)經(jīng)營效率[24]。而數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代由于技術(shù)開發(fā)、應(yīng)用所需要的前期投入成本以及數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施不完善,大量中小型零售商缺乏數(shù)字化專業(yè)人才以及運營管理經(jīng)驗,前期需要投入大量的資金以達(dá)到足以突破數(shù)字技術(shù)發(fā)展門限水平。數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平在低于門限值0.536 時,對我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的正向影響能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于跨越門限值后數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的推動能力。但從整個發(fā)展過程來看,數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平不論是否跨越門限值,對我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響都顯著為正,同樣驗證了數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,有助于我國零售商快速提升專業(yè)化商品經(jīng)營能力,包括自主采購、精準(zhǔn)營銷等能力,提高我國商品流通領(lǐng)域的媒介性以及先導(dǎo)能力[28],推動了我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

最后,檢驗并分析數(shù)字技術(shù)對零售經(jīng)營效率的影響。從表8 中可以得到:第一門限值(0.316)和第二門限值(0.601)將樣本分為三個門限區(qū)間,分別為數(shù)字技術(shù)發(fā)展低水平區(qū)間(Dt≤0.316)、中水平區(qū)間(0.361 ＜Dt≤0.601)以及高水平區(qū)間(Dt＞0.601)。當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平在不同門限區(qū)間內(nèi)時,數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)顯著不同:當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平低于第一門限值(Dt≤0.316)時,其對零售業(yè)經(jīng)營效率的影響估計系數(shù)為-0.046,在5%的顯著性水平上顯著;而當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平處于第一門限值和第二門限值之間(0.316＜Dt≤0.601)時,數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)經(jīng)營效率的影響顯著為正,估計系數(shù)為2.663 在1%的顯著性水平上顯著,同時在三個門限區(qū)間彈性系數(shù)中也是最高的;當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平超越第二門限值(Dt＞0.601)時,數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)經(jīng)營效率的影響仍然為正,估計系數(shù)為1.135 在1%的顯著性水平上顯著。因此,數(shù)字技術(shù)發(fā)展對零售業(yè)經(jīng)營效率存在正向的非線性作用。

表8 零售業(yè)經(jīng)營效率雙重門限模型估計結(jié)果

然而,從雙重門限效應(yīng)回歸結(jié)果來看,三個門限區(qū)間內(nèi)的估計系數(shù)顯著不同,存在明顯的門限分隔。從系數(shù)的符號來看,系數(shù)從低水平區(qū)間內(nèi)的負(fù)值變?yōu)橹兴胶透咚絽^(qū)間內(nèi)正值,表明在數(shù)字技術(shù)發(fā)展的初期,數(shù)字技術(shù)發(fā)展對零售業(yè)經(jīng)營效率的影響為負(fù)影響。在數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平低于第一門限值時,數(shù)字技術(shù)發(fā)展所需要的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平低下,數(shù)字技術(shù)自身發(fā)展受限,相應(yīng)的數(shù)字產(chǎn)業(yè)、人才培養(yǎng)等都尚未發(fā)展成熟,資源更多地配置到發(fā)展數(shù)字技術(shù)行業(yè)領(lǐng)域內(nèi),對生產(chǎn)率的提高十分有限,也就產(chǎn)生了“索洛悖論”。同時數(shù)字技術(shù)應(yīng)用率低,并不能夠結(jié)合具體的其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行融合發(fā)展,零售業(yè)與數(shù)字技術(shù)的結(jié)合所投入的各項資源得不到應(yīng)有的報酬,在數(shù)據(jù)上就表現(xiàn)為數(shù)字技術(shù)阻礙了零售業(yè)經(jīng)營效率的發(fā)展,也就是負(fù)向影響。但數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平一旦突破了第一門限值,零售業(yè)經(jīng)營效率會伴隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平的提高而大幅提升,數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)經(jīng)營效率的影響會立刻變?yōu)檎虻耐苿幼饔?數(shù)字技術(shù)開始產(chǎn)生溢出效應(yīng),數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,充分降低了零售業(yè)信息傳播成本以及交易成本[29],零售業(yè)享受到數(shù)字經(jīng)濟(jì)帶來的數(shù)字紅利,零售效率提升所帶來的報酬遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于數(shù)字技術(shù)發(fā)展初期的投入,零售業(yè)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展的初期軌道。從系數(shù)值來看,當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平超過第二門限值時,數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平影響系數(shù)仍為正,但數(shù)值變小,主要原因可以分為兩點:第一,技術(shù)限制。隨著數(shù)字技術(shù)高速發(fā)展,數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)的融合深化不可避免地會遇到瓶頸,當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展到一定水平后,對零售業(yè)經(jīng)營效率的提升會逐漸變小,此時如果沒有突破性的技術(shù)發(fā)展或者零售業(yè)自身的突破性發(fā)展,零售效率只會隨著追加資源投入的增加而減少。第二,市場飽和。由于數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)經(jīng)營效率的提升作用,數(shù)字技術(shù)推動零售市場發(fā)展逐步成熟直至飽和。在這個發(fā)展過程中,越往飽和方向發(fā)展,消費需求不會有明顯地增加,那么對于數(shù)字技術(shù)的追加投入只會導(dǎo)致零售效率的遞減,表現(xiàn)在數(shù)據(jù)上就是數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平在超過第二門限值后對零售業(yè)經(jīng)營效率正向影響的系數(shù)變小,表明高質(zhì)量發(fā)展的零售業(yè)必須要控制并維持在一個合理的產(chǎn)業(yè)規(guī)模水平上。

(四)穩(wěn)健性檢驗與內(nèi)生性檢驗

1.穩(wěn)健性檢驗。參照趙濤等[30]在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與高質(zhì)量發(fā)展研究中對數(shù)字技術(shù)應(yīng)用存在的“先發(fā)優(yōu)勢”問題的處理方法,將面板門限模型回歸結(jié)果和固定效應(yīng)面板模型的回歸結(jié)果進(jìn)行對比,通過設(shè)定省份固定效應(yīng)以及省份時間交互效應(yīng)來緩和數(shù)字技術(shù)發(fā)展帶來的宏觀環(huán)境變化。從表7 和表8 中省份固定效應(yīng)模型和省份時間交互模型的回歸結(jié)果來看,對應(yīng)參照雙重門限模型和單一門限模型的回歸結(jié)果,所得出的結(jié)果與本文分析的結(jié)論基本一致,故本文估計的結(jié)果較為穩(wěn)健。

2.內(nèi)生性檢驗。首先,對于核心解釋變量的測算誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,本文選取的數(shù)據(jù)均來源于國家及地方統(tǒng)計局和中華全國商業(yè)信息中心,在保證了數(shù)據(jù)權(quán)威性的同時,本文也對相關(guān)零售數(shù)據(jù)進(jìn)行了價格平減處理,盡可能降低數(shù)據(jù)因價格因素對最終測算結(jié)果的影響。其次,互為因果帶來的內(nèi)生性問題的判斷,零售業(yè)經(jīng)營效率的提高和零售業(yè)結(jié)構(gòu)的升級主要與零售業(yè)資源投入、商品流通效率、消費升級等流通產(chǎn)業(yè)內(nèi)的業(yè)務(wù)有關(guān),而數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平主要與信息技術(shù)、通信技術(shù)以及移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等科技產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有關(guān),因此二者之間的因果關(guān)系中數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平可以確定為主因。最后,為保證面板門限模型回歸估計量的無偏性,進(jìn)一步對門限變量Dt進(jìn)行外生性檢驗,利用數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平指標(biāo)的一階、二階滯后項作為工具變量進(jìn)行回歸估計,采用兩階段最小二乘法進(jìn)行回歸,對結(jié)果進(jìn)行內(nèi)生性檢驗。檢驗結(jié)果為:不可識別KP 統(tǒng)計量的P值為0.000,在0.01 的水平上拒絕原假設(shè),即本文選用的工具變量識別性高;F統(tǒng)計量為245.96顯著大于臨界值,故不存在弱工具變量問題;Hansen檢驗值伴隨概率P值大于0.1,不拒絕原假設(shè),即工具變量均為外生變量;用DWH 檢驗對模型進(jìn)行異方差情形的內(nèi)生性檢驗得到P值為0.942,即內(nèi)生性不顯著,則門限變量Dt是外生變量,回歸估計值是無偏估計,進(jìn)一步驗證了數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)經(jīng)營效率的雙重門限效應(yīng)和數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的單一門限效應(yīng)。

四、結(jié)論和對策建議

(一)主要結(jié)論

本文利用2010—2019 年我國30 個省份面板數(shù)據(jù),基于面板門限模型,對數(shù)字技術(shù)和零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行實證研究,研究結(jié)果表明:

第一,數(shù)字技術(shù)對我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響存在單一門限效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展不論是處于跨越門限水平前的低發(fā)展水平還是處于跨越門限水平后的高發(fā)展水平上,整體上都積極推動了我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展,同時數(shù)字技術(shù)會促進(jìn)零售額的增加、零售業(yè)經(jīng)營效率的提高以及零售業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。

第二,數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對我國零售業(yè)經(jīng)營效率的影響存在雙重門限效應(yīng)。數(shù)字技術(shù)整體上對我國零售業(yè)經(jīng)營效率具有顯著的正向影響,但只有數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平突破第一門限水平后,數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)經(jīng)營效率的正向影響才開始產(chǎn)生,并且在未達(dá)到第二門限水平時,正向影響能力最大;而當(dāng)數(shù)字技術(shù)發(fā)展超過第二門限水平后,高發(fā)展水平的數(shù)字技術(shù)仍然會對零售業(yè)效率產(chǎn)生正向影響,但影響能力減小。

(二)對策建議

第一,加快我國零售企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程。政府應(yīng)充分發(fā)揮對零售行業(yè)的引導(dǎo)作用,落實數(shù)字化轉(zhuǎn)型支持政策,提高零售企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型效率。零售業(yè)借助政府發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)的宏觀政策,深度融合數(shù)字技術(shù)到零售關(guān)鍵環(huán)節(jié),實現(xiàn)零售前端和中端一體化,加大零售業(yè)數(shù)字技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施投入,全面提升我國零售業(yè)經(jīng)營效率。

第二,全面深化應(yīng)用新核心數(shù)字技術(shù)。創(chuàng)造性發(fā)展國內(nèi)零售平臺,推進(jìn)現(xiàn)代化零售業(yè)改革。由于存在門限效應(yīng),零售企業(yè)在初期對數(shù)字技術(shù)開發(fā)應(yīng)用的持續(xù)投入增加了企業(yè)經(jīng)營成本,降低了企業(yè)的經(jīng)營效率,此時零售企業(yè)可以通過與數(shù)字產(chǎn)業(yè)類企業(yè)合作,打造具備用戶、交易、關(guān)系于一體的新零售平臺,打破傳統(tǒng)零售以購銷差價實現(xiàn)價值創(chuàng)造的模式,建立零售數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、新零售平臺產(chǎn)業(yè)化的盈利模式,推動零售企業(yè)數(shù)字化進(jìn)程,優(yōu)化我國零售業(yè)結(jié)構(gòu)。

第三,重建消費者需求為導(dǎo)向的零售體系。新數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用環(huán)境下,傳統(tǒng)供給導(dǎo)向零售業(yè)商品和服務(wù)的同質(zhì)化日漸嚴(yán)重,零售體系的創(chuàng)新構(gòu)建必須以消費者為中心,以豐富使用價值的消費需要為核心,利用數(shù)字技術(shù)強(qiáng)化零售企業(yè)連接消費者的能力,逆向組織供應(yīng)鏈上游資源,與制造企業(yè)和原材料供應(yīng)商等上游企業(yè)數(shù)據(jù)共享,搭建零售業(yè)數(shù)字化信息共享平臺,將消費者需求納入產(chǎn)品研發(fā)設(shè)計、生產(chǎn)、配送以及售后服務(wù)的整個零售體系內(nèi),圍繞商流、物流、信息流的數(shù)據(jù)共享,節(jié)約商品流通成本,提高商品流通效率,實現(xiàn)跨越式發(fā)展。

五、研究局限與展望

本文還存在三個方面的研究局限:

第一,零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展涉及經(jīng)濟(jì)、綠色、效率、生態(tài)等多重目標(biāo),本文基于現(xiàn)有文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)可獲得性,僅關(guān)注了零售總額、零售業(yè)經(jīng)營效率以及零售業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化三個方面。未來研究可以考慮深入探究零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵、評價指標(biāo)以及數(shù)據(jù)處理,進(jìn)一步給出我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的明確定義并完善我國零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評價指標(biāo)體系。

第二,數(shù)字技術(shù)的影響效應(yīng)可能存在滯后期,由于2020 年數(shù)據(jù)缺失,本文無法進(jìn)行滯后期效應(yīng)檢驗。同時對于數(shù)字技術(shù)與零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的雙重門限效應(yīng)檢驗也未通過,未來研究可考慮增加面板數(shù)據(jù)量,利用門限回歸模型進(jìn)一步探討數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是否存在雙重門限效應(yīng),進(jìn)而驗證數(shù)字技術(shù)對零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響。

第三,不同地區(qū)數(shù)字技術(shù)發(fā)展水平對該地區(qū)的零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展影響可能存在差異,本文雖然進(jìn)行了區(qū)域劃分,但因為篇幅所限并沒有進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性分析。未來研究可以探討數(shù)字技術(shù)對東部和中西部地區(qū)零售業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的作用方式以及影響能力差異,并且能夠針對不同地區(qū)給出相應(yīng)的政策性建議以及零售企業(yè)發(fā)展對策。