中国零售业态变迁：基于2004—2013年统计数据的解释

曹鸿星

摘要：从2004年至今，中国零售业态创新不断，新兴业态发展迅速，传统业态在努力地适应环境的变化。基于中国2004年至2013年的宏观统计数据，构建了影响零售业态变化的14个环境变量指标。通过建立理论模型，采用因子分析中的主成分方法，对我国零售业态的三个因变量指标：商品销售额、资产总计和主营业务利润进行回归，分析影响五种代表性零售业态：百货零售、超级市场、家用电器及电子产品专门零售、无店铺及其他零售、邮购及电子销售的环境因素。研究发现，交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资对所有零售业态都是负面影响，原因可能是交通和仓储方面的投资分散了客流量，促进了零售业态分散化和多元化的发展。而且，与投资相关的变量对于零售业态的资产都产生积极的正向影响。对于无店铺及其他零售和邮购及电子零售，快递量发挥着非常直观的正向促进作用。

关键词：零售业态；创新；变迁

文章编号：2095-5960（2016）05-0053-08；中图分类号：F721；文献标识码：A

从2000年至今，中国零售业态发生了一些显著的变化：随着20世纪初期邮购、目录销售、自动售货机等业态的兴起，到2005年至2008年间家电零售巨头大规模的全国连锁扩张；从2009年起，以淘宝、京东为代表的网络零售的迅猛发展，到2012年至今，我国零售业从线下门店到线上渠道的全渠道整合。在这短短的16年里，零售业态呈现出了创新迭出、不同业态此消彼长、不断变迁和融合的发展趋势。

这段时间，也是我国整体经济环境发生巨大变化的时期。国家从基础设施、信息技术发展、人均可支配收入等多个方面，发生了很多变化，而这些经济变量与零售业态的创新和变迁密切相关。关于零售业态创新和变迁的研究，虽然已经有相当多的研究从不同企业的个案、不同地区的零售总体发展来解释近十年来我国零售业态的创新和变迁，但是，现有研究尚缺乏宏观经济环境的各个变量对我国零售业态的影响，以及二者之间的相互作用机制的实证分析。因此，本文基于我国2004-2013年的国家统计局公开发布数据，通过构建理论模型，进行计量经济学分析，从宏观视角解释影响我国零售业态发展的因素和变化。

一、文献综述

零售业态（Retailing Format）是指零售企业为满足不同的消费需求而形成的不同经营形式。西方学者在零售业态变迁和演化领域取得了很多研究成果。从1958年零售车轮假说提出一直到1976年，零售手风琴假说、真空地带假说、辩证发展假说、零售生命周期假说等先后被提出，然而，这些理论假说都只是从某一个角度对零售业态的变迁过程进行解释，它们可以作为参考，但还应对零售业态的变迁过程进行必要的历史分析和实证分析。

20世纪90年代以后，很多学者都试图将各种零售业态演变进行综合，零售业态演化的研究逐渐深入到零售创新研究，研究方法也从理论假说发展为定性研究和实证分析。英国学者Stephen Brown通过英国零售仓库的研究来验证英国零售业态演化和创新的假设。对英国零售业从业者的访谈和统计数据分析表明，零售业态和商业模式都是环境因素影响下的产物，没有一种业态和商业模式是不随着时间变化而变化的，与零售创新相比，零售业态有着较长的生命周期。而且，零售业的创新和变迁具有非常强的行业特性，与其他行业有非常大的不同。最为明显的就是，零售业的变化更多是一种持续的、不断调整和适应环境的过程。然而，对于零售业态的实证研究并不多见，除了英国学者，三位西班牙学者通过销售额、投入产出比、市场集中度等统计指标，对1998年至2004年期间的西班牙便利店业态进行了分析，研究发现，便利店的生产率是不断增长的，但是在不同连锁机构之间存在很大的差异。巴西学者通过观察和人员访谈，研究了巴西服装零售业态的演化过程，他们发现，巴西的服装零售业态演化成个四种不同的具体零售形式。总之，各国关于零售业态演化过程的研究目前还是描述性分析，或是以访谈为主的探索性研究，主要原因是大家面临一个共同的问题——缺乏零售业的基础数据。零售企业数据又由于保密等原因很难获取，大大制约了零售领域的研究。因此，一些学者倡导，应该建立一个全球性的零售业态数据库，更好地促进各国零售业的横向比较和发展。

我国学者很早就开始介绍西方零售业态演变的研究成果。关于零售业态变迁和演化的影响因素和过程是很多学者关注的焦点，其试图解释环境与零售业态之间相互影响和作用的过程。环境理论就认为零售业态变迁或革新是不断变化的环境条件的函数。消费者需求、技术、竞争及法律等环境直接影响到零售业的生存与发展。自然选择理论则认为当经济环境发生变化时，特别是消费者、竞争者和技术发生变化时，零售组织也就相应地改变其形式。而且，零售业态的变迁是不以人的意志为转移的，它不仅受目标消费者的构成、支付能力、购买愿望、消费心理、消费习惯等因素的制约，还受到商业企业经营管理理念、管理水平、竞争能力、企业资源优劣势的约束，更受到一个国家的经济发展水平、信心信息技术、物流配送、城市建设、社会文化观念、法律法规等发展状况的制约。因此，零售业态的变迁受制于一个国家和地区的社会经济技术发展状况，是一个国家和地区的综合发展真实写照。因此，在研究零售业态变迁和流通创新问题时，应当在一个更为广泛的范围内研究问题，否则在商言商，不利于从本质上解决中国的实际问题。

为了更好地分析零售业态演变的过程，鲍观明和叶永彪构建了一个零售业态演变的综合模型，认为业态演变的动因主要来自于外部环境和零售业内竞争两个方面，外部环境包括经济水平、政府行为或政策、相关技术和消费方式。汪建成和任丽霞从社会商品零售总额、人均收入、恩格尔系数、冰箱拥有率、小轿车拥有率等数据人手，分析中国零售业环境的变化和业态变迁的关系。马超通过理论综述，认为影响我国零售业演变的六大因素是：经济体制、经济发展、市场需求、消费者购买力、商业竞争和科学技术。基于SCP框架，汪旭晖认为，零售业的变迁与成长的内在表现是零售业规模的扩大、零售技术的进步和零售产业组织的演进。但是，以上研究都只是基于理论归纳和总结，或只进行了描述性统计分析，缺乏实证研究的支持。目前，虽然零售业态研究已经深入到影响零售企业微观经营的因素来为企业战略决策提供参考，这些研究涵盖了零售业态创新的路线图和判断标准；零售业态适应性的影響因素；零售业态演化的原动力。但由于我国整体上零售业数据的缺失，对于影响我国零售业态演化因素和过程的研究，主要还是理论描述和案例研究。

总之，零售业统计数据的缺失不仅限制了我国零售领域的研究，对于世界零售学者而言都是共同面临的问题。这使零售学者的研究方法大多集中于理论构建、案例研究、描述性统计等。一方面，这反映出该领域的研究尚处于初步阶段；另一方面，也反映出未来研究的巨大空间。因此，本文基于我国2004-2013年《中国统计年鉴》，试图从宏观数据入手，通过计量分析，解释影响我国这十年零售业态变迁和创新的因素和过程。

四、结果分析和局限

对于百货零售业态，可以发现，在14个指标中，只有信息投資和交通投资对于百货零售的商品销售额产生负面影响，其回归系数分别是448.26和11.66；对于主营业务利润，交通投资产生最大的负面影响，其回归系数是114.51；交通投资和信息投资对于该业态的资产有最大的负面影响，其回归系数分别是161.55和92.17。

对于超级市场，上网人数对该业态的商品销售额有最大的负面影响，其回归系数达到了278.39，远超其他的影响因素；交通投资对于超级市场的利润产生最大的负影响，其回归系数是93.06，远大于其他因素；所有指标对于超级市场的资产都产生正向影响。

对于家电和电子产品专门零售，信息投资和交通投资对于该业态的商品销售额产生负面影响，回归系数是333.93和36.75。上网人数、信息投资和交通投资对于该业态的主营业务利润产生负面影响，回归系数是70.14，23.24和14.93。所有指标对于该业态的资产产生正向影响。

对于无店铺及其他零售，存在两个显著的影响因素：快递量和批发零售全社会固定资产投资，它们对于该业态的商品销售额、主营业务利润和资产都有着很强的正向关系，其回归系数分别是653和339.12，是其他变量的三倍以上。而交通投资对于该业态的三个指标都是负面影响。

对于邮购和电子销售，与无店铺及其他零售的结果相似，快递量和批发零售全社会固定资产投资对于该业态的商品销售额、主营业务利润和资产有着正向影响，其回归系数分别是422.8和213.95，也是其他变量的三倍以上。信息投资对于邮购和电子销售的主营业务利润是第三大显著影响因素。而交通投资对于该业态的三个指标都是负面影响。

上述结果中，可以发现三个特点：

其一，以投资相关的变量对于零售业态的资产都产生积极的正向影响：批发零售全社会固定资产投资、信息传输计算机服务和软件业全社会固定资产投资、交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资都对零售业态的发展有着重要的推动作用。

其二，对于无店铺及其他零售和邮购及电子零售，快递量都与其有着非常直观的正向促进作用。快递量代表物流配送程度，随着国家促进电子商务和新兴业态政策的推出，批发零售全社会固定资产投资也对于这两种业态产生积极影响。这些事实都与我们的直觉相符。

其三，对于五种业态的三个指标，交通运输、仓储和邮政业全社会固定资产投资都是负面影响。可能的解释之一是由于交通网络的发展和速度的提升，人们的出行不再受限于过去一两个街区的范围，郊区的购物中心、仓储超市、家居建材市场都吸纳了不少来自于原先商业聚集区的消费者，交通投资提高了人们到出行方便的任意一个零售网点购物的可能性。本文所选择的仅是具有代表性的17种业态中的五种，因此，对于这些业态，交通和仓储方面的投资分散了客流量，促进了零售业态分散化和多元化的发展。

本文的局限主要来自两个方面：首先，影响零售业态变迁的因素很多，限于数据可获得性，本文构建了由四个一级自变量的指标体系进行分析，但是没有考虑各个变量之间的交互作用。对于百货零售、超级市场和家电及电子产品专门零售，信息投资和上网人数都有着部分的负面影响，这在一定程度上反映了网络零售等新兴业态对于传统店铺的替代效应；但也可能是由于自变量的二级指标体系存在多重共线性，即使通过主成分分析也难以消除全部的多重共线性。而且，由于数据有限，难以考虑时间的滞后效应，今后应该从指标选取和滞后效应方面进一步改进分析结果。其次，竞争情况是影响零售业态的重要因素，但由于市场竞争数据难于获得，即使获得，也难以找到跨度10年的数据，因此，本文只考虑环境因素中其他主要变量，希望今后随着零售业统计数据和相关研究的发展，能够加以改进、完善。