摘要：文章運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程方法通過構(gòu)建指標(biāo)體系、分析指標(biāo)之間的結(jié)構(gòu)效度及因子之間的影響關(guān)系，探索了我國零售市場運(yùn)行過程性指標(biāo)對綜合效果指標(biāo)的作用機(jī)制，以及城鎮(zhèn)化水平和居民收入狀況對實體零售市場和網(wǎng)上零售市場的影響水平，從而揭示了這一市場的結(jié)構(gòu)特征和內(nèi)在規(guī)律。所選樣本省份為31個，統(tǒng)計數(shù)據(jù)為2019年、2020年和2021年。研究結(jié)果表明，我國零售市場的運(yùn)行過程性指標(biāo)對綜合效果指標(biāo)具有顯著正向影響關(guān)系，大型實體零售市場的普遍存在不僅非常必要，而且具有實際效果。

關(guān)鍵詞：零售市場；社會消費(fèi)品零售額；城鎮(zhèn)人口占比；居民可支配收入

中圖分類號：F713.32文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2024）31-0127-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.31.031

1引言

我國零售市場進(jìn)入21世紀(jì)以來，在發(fā)展過程中面臨著許多新問題，包括：傳統(tǒng)意義上的零售市場是否在縮小，而現(xiàn)代意義上的零售市場如網(wǎng)上零售市場是否在不斷擴(kuò)大；傳統(tǒng)意義上的零售市場運(yùn)行過程與預(yù)期效果是否出現(xiàn)了不一致性，甚至對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體貢獻(xiàn)率在下降？現(xiàn)代意義上的零售市場如網(wǎng)上市場會取代傳統(tǒng)意義上的零售市場嗎？這些問題既困擾著理論工作者，也影響著零售企業(yè)管理者在商業(yè)模式選擇上的決策與判斷。例如，有觀點(diǎn)認(rèn)為，城鎮(zhèn)和農(nóng)村居民的消費(fèi)支出對電子商務(wù)零售額影響顯著，農(nóng)村居民消費(fèi)支出對電子商務(wù)零售額產(chǎn)生正向影響；我國廣闊的市場對電子商務(wù)市場具有巨大的拉動作用，因此開發(fā)和利用下沉市場的潛在消費(fèi)動能將有效促進(jìn)我國電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)和整體經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展［1］；隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速發(fā)展，消費(fèi)者購買方式發(fā)生了許多變化，這使傳統(tǒng)零售模式難以匹配消費(fèi)者新的消費(fèi)需求，因此實體零售必須重新調(diào)整［2］。也有觀點(diǎn)認(rèn)為，盡管許多條件有利于互聯(lián)網(wǎng)零售在短期內(nèi)擴(kuò)散，但從長遠(yuǎn)來看則不然；在線零售的擴(kuò)散取決于許多其他商品的擴(kuò)散，其潛在的擴(kuò)散過程也在發(fā)生變化［3］。介于兩者之間的觀點(diǎn)是，B2B電子商務(wù)似乎是由全球力量推動的，而B2C似乎更多是一種地方現(xiàn)象［4］。

針對上述問題以及關(guān)于我國零售市場的不同觀點(diǎn)，文章試圖從這一市場的運(yùn)行過程與綜合效果之間的影響關(guān)系角度來分析其基本特征，這對于認(rèn)識整個市場的本質(zhì)和特點(diǎn)具有重要意義。文章采用結(jié)構(gòu)方程方法對我國零售市場的運(yùn)行特征和綜合效果進(jìn)行描述，構(gòu)建測量指標(biāo)和影響因子，分析因子之間的影響關(guān)系，得出研究結(jié)論與基本啟示。

2零售市場運(yùn)行過程性指標(biāo)和綜合效果指標(biāo)的范圍與內(nèi)涵

關(guān)于零售的概念，菲利浦·科特勒認(rèn)為［5］，零售包括把產(chǎn)品或服務(wù)直接銷售給最終消費(fèi)者供其個人、非商業(yè)性使用的所有活動。此類活動在連接品牌和消費(fèi)者這個被營銷代理機(jī)構(gòu)OgilvyAction稱為“最后一英里”（即消費(fèi)者購買過程中的最后一站）方面扮演著重要角色。零售市場，從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度觀察，是指零售活動的場所以及由此而衍生出的各種商業(yè)交易活動的總和；從營銷學(xué)角度觀察，是指最終消費(fèi)者的規(guī)模和結(jié)構(gòu)以及由此而引發(fā)的需要、欲望和需求的集合。研究我國零售市場的發(fā)展變化軌跡，除了從相關(guān)學(xué)科進(jìn)行普遍意義上的抽象性概括分析外，比較重要的方法是利用統(tǒng)計指標(biāo)來構(gòu)建分析框架和指標(biāo)體系，以此對這一市場的結(jié)構(gòu)特征和總量規(guī)模有一個量化的認(rèn)識。

第一，零售市場過程性指標(biāo)的范圍與內(nèi)涵。這主要體現(xiàn)零售市場中進(jìn)行零售活動所需的基本條件，包括市場參與主體以及開展市場活動的客觀環(huán)境。參與主體主要是指零售企業(yè)的數(shù)量和構(gòu)成；客觀環(huán)境是指從事零售業(yè)務(wù)的營業(yè)面積、攤位數(shù)量等指標(biāo)。為了體現(xiàn)市場中具有一定經(jīng)營規(guī)模的企業(yè)的引領(lǐng)作用，作為市場主力群體的億元以上商品交易市場億元以上商品交易市場是指年成交額在億元及以上的商品交易市場。商品交易市場是指經(jīng)有關(guān)部門和組織批準(zhǔn)設(shè)立，有固定場所、設(shè)施，有經(jīng)營管理部門和監(jiān)管人員，若干市場經(jīng)營者入內(nèi)，常年或?qū)嶋H開業(yè)三個月以上，集中、公開、獨(dú)立地進(jìn)行生活消費(fèi)品、生產(chǎn)資料等現(xiàn)貨商品交易以及提供相關(guān)服務(wù)的交易場所，包括各類消費(fèi)品市場、生產(chǎn)資料市場等。資料來源于《中國統(tǒng)計年鑒2022》。通常是分析和研究的重點(diǎn)對象。

第二，零售市場綜合效果指標(biāo)的范圍與內(nèi)涵。這主要體現(xiàn)零售市場實際運(yùn)行的結(jié)果和效益。具體包括零售行業(yè)產(chǎn)值及其占國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的比例，主要反映該行業(yè)在整體國民經(jīng)濟(jì)中的地位和貢獻(xiàn)；從事批發(fā)和零售的企業(yè)數(shù)量，主要反映此類企業(yè)的總體規(guī)模和生存能力；社會消費(fèi)品零售狀況，主要反映零售市場在承擔(dān)與社會居民生活直接相關(guān)的消費(fèi)品零售方面的實際能力和效果。

第三，其他影響因素的范圍與內(nèi)涵。這主要研究人口結(jié)構(gòu)和收入分配等因素對傳統(tǒng)零售市場成交量和網(wǎng)上零售成交量的影響。目的在于揭示存在于經(jīng)濟(jì)和社會環(huán)境中的一些非過程性因素可能對整個零售市場的實際運(yùn)行過程和效果所產(chǎn)生的綜合影響力。比如城市與農(nóng)村之間的人口比例關(guān)系對于零售市場的集中化趨勢可能有一定程度的影響，而居民收入水平在不同地區(qū)之間的差異也可能會影響這一市場的運(yùn)行效率。

文章選用2019年、2020年、2021年31個省、市、自治區(qū)的零售市場統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)樣本省份具體包括：北京，天津，河北，山西，內(nèi)蒙古，遼寧，吉林，黑龍江，上海，江蘇，浙江，安徽，福建，江西，山東，河南，湖北，湖南，廣東，廣西，海南，重慶，四川，貴州，云南，西藏，陜西，甘肅，青海，寧夏，新疆。資料來源于《中國統(tǒng)計年鑒2022》。文中所有統(tǒng)計數(shù)據(jù)均來自2022年、2021年、2019年的《中國統(tǒng)計年鑒》中相關(guān)數(shù)據(jù)的計算結(jié)果。，樣本量為93個。之所以選用這三年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，主要原因是為了分析在此期間迅速發(fā)展的網(wǎng)上零售是否從根本上改變了我國零售商業(yè)模式，以及對零售市場主要變量之間的關(guān)系是否產(chǎn)生了實質(zhì)性影響。

3具體測量指標(biāo)的選擇及數(shù)據(jù)樣本

在國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計指標(biāo)體系中，與零售市場發(fā)展相關(guān)的指標(biāo)有很多，但是直接相關(guān)的指標(biāo)并不是很多。為了選擇有針對性的指標(biāo)，文章根據(jù)該研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)，選擇了表1中的一些統(tǒng)計指標(biāo)進(jìn)行探索性因子分析（EFA）。指標(biāo)選用主要依據(jù)市場營銷理論宏觀環(huán)境要素PEST分析框架，并根據(jù)統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù)可獲得性，重點(diǎn)分析人口、經(jīng)濟(jì)、教育等指標(biāo)對零售市場的影響；而對市場狀態(tài)的評價，則重點(diǎn)圍繞實體市場的統(tǒng)計指標(biāo)展開研究，尤其強(qiáng)調(diào)億元以上商品交易市場的作用，同時兼顧了網(wǎng)上零售額網(wǎng)上零售額指通過公共網(wǎng)絡(luò)交易平臺（包括自建網(wǎng)站和第三方平臺）實現(xiàn)的商品和服務(wù)零售額之和。商品和服務(wù)包括實物商品和非實物商品（如虛擬商品、服務(wù)類商品等）。資料來源于《中國統(tǒng)計年鑒2022》。的增長情況。

在此基礎(chǔ)上，對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并進(jìn)行驗證性因子分析（CFA）之后，發(fā)現(xiàn)可以繼續(xù)進(jìn)行深入分析的測量項共有10項，可被納入4個因子之中。各因子所對應(yīng)的測量項以及因子所表達(dá)的含義和作用如表2所示。由于有效樣本量為93，超出分析測量項數(shù)量的5倍但是低于10倍，因而為了保證分析結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性，比較可行的辦法是不對所有因子之間的影響關(guān)系進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程構(gòu)建，而只選擇部分因子之間的影響關(guān)系進(jìn)行判斷。文章研究的因子之間影響關(guān)系包括以下兩組：①Factor1對Factor2，②Factor3對Factor4。這兩組因子所對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)如表3所示。

從表3可以看出，除測量項“批發(fā)和零售法人單位數(shù)量占法人單位總數(shù)量的比例”的標(biāo)準(zhǔn)載荷系數(shù)略低外，其他測量項的該項值均大于0.7。這說明測量項與因子之間具有較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，而且在顯著性方面也表現(xiàn)較好。

其他驗證性分析指標(biāo)值的因子分組計算結(jié)果如表4和表5所示。文章針對兩組因子分別進(jìn)行分析。在表4中，各個因子對應(yīng)的AVE值均大于0.5，且CR值全部高于0.7，意味著兩組因WeRD88mEEOY4Jhv5YK7y4zbYAGxIIaos0v4ges9UQak=子分別具有良好的聚合（收斂）效度。在區(qū)分效度方面，表5中的斜對角線為AVE平方根值，表示因子的“聚合性”。如果因子“聚合性”明顯強(qiáng)于與其他因子間的相關(guān)系數(shù)絕對值，則說明具有區(qū)分效度。Factor1和Factor2的AVE平方根值分別為0.945、0.875，均大于因子間相關(guān)系數(shù)0.775，意味著兩者之間具有良好的區(qū)分效度；同理，F(xiàn)actor3和Factor4兩者之間也具有良好的區(qū)分效度。

4結(jié)構(gòu)方程分析結(jié)果

4.1Factor1對Factor2的影響關(guān)系

模型1標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.820，F(xiàn)actor1對Factor2具有正向影響作用，且處于顯著水平。

模型1的擬合指標(biāo)值，如卡方自由度比、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI和NNFI，分別為2.792、0.937、0.140、0.021、0.981、0.971和0.964。除RMSEA值0.140略超過判斷標(biāo)準(zhǔn)（<0.10）外，其他指標(biāo)值都符合要求。擬合優(yōu)度R2的值為0.672，接近于0.7，表明模型擬合效果較好。

4.2Factor3對Factor4的影響關(guān)系

模型2標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.750，F(xiàn)actor3對Factor4具有正向影響作用，且處于顯著水平。

模型2的擬合指標(biāo)值，如卡方自由度比、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI和NNFI，分別為3.552、0.982、0.167、0.029、0.988、0.984和0.930。除卡方自由度比3.552和RMSEA值0.167略超過判斷標(biāo)準(zhǔn)（分別為<3和<0.10）外，其他指標(biāo)值都符合要求。擬合優(yōu)度R2的值為0.563，處于基本可以接受的水平，表明模型擬合效果較好。

5結(jié)論

文章從宏觀經(jīng)濟(jì)和市場狀態(tài)兩個角度選擇了統(tǒng)計指標(biāo)進(jìn)行探索性因子分析、驗證性因子分析和結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建。從模型1看出，億元以上商品交易市場總成交額、營業(yè)面積和攤位數(shù)量對零售業(yè)產(chǎn)值、批發(fā)和零售法人單位數(shù)量占法人單位總數(shù)量的比例、社會消費(fèi)品零售總額所具有的顯著強(qiáng)正向影響關(guān)系，表明實體零售市場對于整個零售市場發(fā)展的極端重要性。這在一定程度上回應(yīng)了近年來關(guān)于電商平臺等網(wǎng)上零售方式可能取代傳統(tǒng)實體店鋪及市場的爭論。

從所獲得的數(shù)據(jù)分析結(jié)果來觀察，實體零售市場的大量存在事實上能夠解決更多和更深層面的中國經(jīng)濟(jì)問題。尤其是把交易額、營業(yè)面積和攤位數(shù)量這些反映零售經(jīng)營活動過程的重要指標(biāo)考慮在內(nèi)時，更能夠清晰地觀察到零售市場的重心和支柱在實體零售渠道而不是在電商平臺為代表的網(wǎng)上零售渠道。尤其是提高批發(fā)和零售法人單位數(shù)量占比，對于實體零售企業(yè)的生存和發(fā)展具有長期的實踐意義。

模型2從城市化進(jìn)程和收入分配的公平性兩個角度一定程度上回應(yīng)了近年來關(guān)于零售市場發(fā)展中面臨的相關(guān)問題。從數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出，城鎮(zhèn)人口占比、居民人均可支配收入對億元以上零售市場成交額和實物商品網(wǎng)上零售額具有顯著的正向影響。這表明城市化進(jìn)程中激發(fā)了零售市場的活力，也可能增加居民人均收入并由此而提升實體零售市場和網(wǎng)上零售市場的交易額。這種在31個樣本省份的零售市場中普遍存在的規(guī)律，在一定意義上說明了人口數(shù)量、結(jié)構(gòu)以及居民收入對于整個市場的基礎(chǔ)性支撐作用。這個結(jié)論比較符合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，與市場營銷理論也有高度的一致性。究其本質(zhì)，市場是消費(fèi)者的集合，而且是具有購買力的消費(fèi)者的集合。但是，反過來觀察，城市化進(jìn)程的速度和效果以及由此而引起的地區(qū)之間、城鄉(xiāng)之間的收入分配失衡，也可能是該模型所揭示的真正問題所在。一個非常重要的標(biāo)準(zhǔn)是商店在實體上的可訪問程度，使用電子平臺而不是在實體超市中貿(mào)易的主要規(guī)范相當(dāng)?shù)?，熟悉電子購物的顧客在更大程度上受過高等教育，但對價格問題相當(dāng)敏感［6］。

當(dāng)然，文章的研究也有一些局限性。首先是數(shù)據(jù)樣本量并不大，這與數(shù)據(jù)資料的可獲得性有關(guān)，即有的統(tǒng)計指標(biāo)受年份公布情況的影響，指標(biāo)名稱和計算口徑有所改變，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整，無法納入樣本數(shù)據(jù)集合中進(jìn)行分析；其次是量表的結(jié)構(gòu)效度盡管比較好，但是有的因子載荷系數(shù)很高，這可能與測量項的選取有關(guān)，因而有必要在今后的研究中增加一些測量項，或者擴(kuò)大樣本量，增加測量項或因子之間的相關(guān)性研究；最后是全面的、系統(tǒng)的模型構(gòu)建還需進(jìn)一步探索。在研究過程中，文章嘗試把第一組因子作為一個Scale，第2組因子作為另一個Scale進(jìn)行二階分析，以求構(gòu)建一個復(fù)雜的模型，但是數(shù)據(jù)運(yùn)行效果并不理想。除了回歸系數(shù)（Scale1→Scale2，0.850）和R2（0.722）顯著性較好外，其他模型擬合指標(biāo)并不理想，這可能主要受目前樣本量和量表結(jié)構(gòu)影響，導(dǎo)致測量關(guān)系和影響關(guān)系未能支持一個較為全面、系統(tǒng)的復(fù)雜模型。

總之，關(guān)于我國零售市場的靜態(tài)指標(biāo)和動態(tài)指標(biāo)很多，選取作為測量項進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程分析的方式和方法也比較多，這些都為該領(lǐng)域的未來科研工作提供了探索空間。

參考文獻(xiàn)：

［1］JIAOQ.Researchoninfluencingfactorsofretailsalesine-commercemarket［C］.20212ndInternationalConferenceonE-CommerceandInternetTechnology（ECIT），2021：16-19.

［2］SHUJ.ThebusinessmodelofmultinationalretailcompaniesunderthenewretailenvironmentinChina［C］//Proceedingsofthe20227thInternationalConference?;onFinancialInnovationandEconomicDevelopment.Amsterdam：AtlantisPress，2022：779-783.

［3］GREENSTEINS，JIMENIZE.Theemerginginternetretailingmarketasanesteddiffusionprocess［J］.Internationaljournalofinnovationmanagement，1998，2（3）：281-308.

［4］GIBBSJ，KRAEMERK，DEDRIKJ.Environmentandpolicyfactorsshapingglobale-commercediffusion：across-countrycomparison［J］.Theinformationsociety，2003，19（1）：5-18.

［5］加里·阿姆斯特朗，菲利普·科特勒.市場營銷學(xué)（英文版）［M］.王永貴，鄭孝瑩，譯.12版.北京：中國人民大學(xué)出版社，2017：336.

［6］KLEISIARIC，DUQUENNEM，VLONTZOSG.E-commerceintheretailchainstoremarket：analternativeoramaintrend？［J］.Sustainability，2021，13（8）：4392.

［作者簡介］苗月新，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，教授，中央財經(jīng)大學(xué)商學(xué)院，研究領(lǐng)域：品牌管理、營銷渠道、旅游營銷。