林子祥

中圖分類號：F713? ?文獻標識碼：A

內(nèi)容摘要：本文以20家上市傳統(tǒng)零售企業(yè)資產(chǎn)凈利率、資產(chǎn)報酬率等11個指標構(gòu)建了傳統(tǒng)零售企業(yè)績效評價體系，基于多因子模型對它們轉(zhuǎn)型升級前2年至轉(zhuǎn)型升級后2年的績效進行了量化分析。研究認為傳統(tǒng)零售企業(yè)與電子商務(wù)融合、轉(zhuǎn)型升級帶動了其績效的提升。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù)? ?傳統(tǒng)零售行業(yè)? ?發(fā)展策略? ?因子分析

由于人口基數(shù)大，我國零售行業(yè)有著全球數(shù)量最多的消費者群體，在居民收入水平上升以及國家一系列政策的推動下，我國社會消費品零售總額一直保持高速增長，但是2012年以來社會消費品增長速度明顯放緩，零售行業(yè)甚至出現(xiàn)關(guān)店潮。然而，在同時間段，我國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)卻呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展，以阿里巴巴，京東商城為代表的電子商務(wù)企業(yè)紛紛崛起。在此背景下我國網(wǎng)絡(luò)零售總額增長迅速，2017年我國網(wǎng)絡(luò)零售總額超過7萬億元（馮然等，2017）。面對電子商務(wù)迅速發(fā)展的態(tài)勢以及傳統(tǒng)零售行業(yè)持續(xù)低迷的狀態(tài)，許多傳統(tǒng)零售企業(yè)向電子商務(wù)靠攏，希望能夠依靠電子商務(wù)獲取新生。本文以20家上市傳統(tǒng)零售企業(yè)轉(zhuǎn)型升級2年后與轉(zhuǎn)型升級2年前的績效對比，分析轉(zhuǎn)型升級對傳統(tǒng)零售企業(yè)績效的影響，進而提出可操作的傳統(tǒng)零售行業(yè)發(fā)展策略，以期能夠為我國傳統(tǒng)零售行業(yè)的發(fā)展提供創(chuàng)新思路。

文獻綜述

隨著電子商務(wù)市場規(guī)模的擴大，傳統(tǒng)零售行業(yè)發(fā)展面臨危機，學者們對此進行了大量的研究。Harri（2013）以美國1999-2010年傳統(tǒng)零售企業(yè)銷售彈性指數(shù)為依據(jù)建立計量模型，分析電子商務(wù)對傳統(tǒng)零售企業(yè)的影響，認為電子商務(wù)模式可以提升傳統(tǒng)零售企業(yè)銷售彈性，認為美國的傳統(tǒng)零售行業(yè)應(yīng)該盡快和電子商務(wù)相結(jié)合。Wojciech等（2014）認為電子商務(wù)和傳統(tǒng)零售行業(yè)之間并沒有清楚的界限，電子商務(wù)也可以進行線下銷售，傳統(tǒng)零售業(yè)也可以進行線上營銷，目的都是滿足客戶需求，占領(lǐng)市場。他們提出傳統(tǒng)零售業(yè)應(yīng)該和電子商務(wù)結(jié)合，優(yōu)勢互補，才能更好地滿足消費者需求。Erick等（2015）指出電子商務(wù)時代既給傳統(tǒng)零售行業(yè)帶來沖擊，同時也帶來了機遇，從營銷、供應(yīng)鏈、消費特征等方面說明了傳統(tǒng)零售行業(yè)與電子商務(wù)相結(jié)合的優(yōu)勢，提出了網(wǎng)絡(luò)零售和實體商店相結(jié)合的一系列最優(yōu)方法。黃天龍等（2014）從電子商務(wù)對傳統(tǒng)零售行業(yè)品牌形象和權(quán)益的影響入手，研究了電子商務(wù)對傳統(tǒng)零售行業(yè)的影響，建立傳統(tǒng)實體零售店和電子商務(wù)相結(jié)合的雙重渠道的品牌形象結(jié)構(gòu)模型，認為傳統(tǒng)零售行業(yè)向電子商務(wù)轉(zhuǎn)型對于其品牌以及權(quán)益具有一定好處。蔣曉敏（2014）使用SWOT分析方法對電子商務(wù)時代傳統(tǒng)零售行業(yè)的威脅、機遇等進行深入剖析，進而歸納除了傳統(tǒng)零售行業(yè)在電子商務(wù)時代應(yīng)該向電商轉(zhuǎn)移的結(jié)論，并提出了一系列傳統(tǒng)零售行業(yè)轉(zhuǎn)型策略。趙瑩（2017）對傳統(tǒng)零售行業(yè)受到電子商務(wù)時代的沖擊和機遇進行分析，提出了傳統(tǒng)零售行業(yè)應(yīng)該向O2O模式轉(zhuǎn)移并給出相對應(yīng)的政策建議。

以往學者有關(guān)電子商務(wù)沖擊下傳統(tǒng)零售行業(yè)的發(fā)展狀況的分析多集中于理論分析，對于傳統(tǒng)零售行業(yè)的狀況缺乏量化分析，本文采用實證分析的方法對電子商務(wù)沖擊下傳統(tǒng)零售行業(yè)的發(fā)展狀況進行深入分析，擬彌補以往研究的不足之處。

轉(zhuǎn)型升級對傳統(tǒng)零售企業(yè)績效的影響

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選取

企業(yè)績效作為一個綜合指標，僅依靠某一指標很難對企業(yè)績效進行準確分析。以往有學者使用資產(chǎn)凈利率、凈資產(chǎn)收益率等指標衡量企業(yè)績效，也有企業(yè)使用凈資產(chǎn)收益率、流動比率等指標（王文毅，2017）。但是選取這樣單一的指標所反映的僅僅是企業(yè)績效的某一方面，很難對企業(yè)績效進行精確衡量，所以本文在以往學者研究的基礎(chǔ)上，選取了資產(chǎn)凈利率、資產(chǎn)報酬率、資產(chǎn)負債率、每股收益、凈利潤增長率、每股收益增長率、速動比率、流動比率、存貨周轉(zhuǎn)率、流轉(zhuǎn)資金周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率11個指標，構(gòu)建企業(yè)績效評價體系，利用多因子分析對企業(yè)績效進行綜合分析。

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取上市零售企業(yè)作為研究對象，資產(chǎn)凈利率、資產(chǎn)報酬率等數(shù)據(jù)均來源于銳思金融數(shù)據(jù)庫，對于存在數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)本文通過國泰安數(shù)據(jù)庫以及企業(yè)年報進行了補足，缺失數(shù)據(jù)較多的企業(yè)進行了剔除。企業(yè)的轉(zhuǎn)型時間基點設(shè)定為2015年，判斷方法為訪問企業(yè)官方網(wǎng)站確定該企業(yè)是否開通網(wǎng)上商城或者入駐第三方平臺，最終選取了三江購物、一心堂、上海九百、王府井等20家上市零售企業(yè)。

（二）多因子模型的建立與分析

1.因子分析可行性檢驗。使用KMO和Bartlett球形檢驗對原始數(shù)據(jù)進行檢測，觀測變量之間的信息重疊程度，如果KMO檢驗測定值低于0.5，Bartlert球形度檢驗的Sig值低于0.05，就認為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位矩陣存在顯著差異，所建立的評價體系可以進行多因子模型分析（張向陽，2012）。 如表1所示，20家上市零售企業(yè)轉(zhuǎn)型前2年、轉(zhuǎn)型前1年、轉(zhuǎn)型當年、轉(zhuǎn)型后1年和轉(zhuǎn)型后2年的KMO檢驗測定值均低于0.5，說明原始變量之間重疊程度較低，同時Bartlert球形度檢驗的Sig值均為0，說明本文所建立的上市零售企業(yè)績效評價體系可以進行多因子模型分析。

2.提取公共因子。使用主成分分析方法提取綜合因子，可以將本文所選取的11個指標歸納為較少的綜合指標，并計算綜合的特征根植、方差貢獻率和累積方差貢獻率（張雅靜，2016），結(jié)果如表2所示。如表2所示，有4個因子的初始特征值在1以上，這4個因子的方差累積貢獻率為88.42%，說明這四個因子涵蓋了11個因子中的88.42的信息量，所以本文認為這4個因子可以表示上市零售企業(yè)轉(zhuǎn)型當年的績效水平。

本文對20家企業(yè)轉(zhuǎn)型前兩年至轉(zhuǎn)型后兩年5個時間段的11個因子分別進行主成分分析，提取公共因子，結(jié)果如表3所示。如表3所示，前4個因子在轉(zhuǎn)型前兩年至轉(zhuǎn)型后兩年5個時間段內(nèi)的特征值均高于1，轉(zhuǎn)型前兩年的累積方差貢獻率為79.46%，轉(zhuǎn)型前1年的累積方差貢獻率為78.78%，轉(zhuǎn)型后1年的累積方差貢獻率為81.22%，轉(zhuǎn)型后2年的累積方差貢獻率為82.12%。由此可知，前4個因子可以表示上市零售企業(yè)轉(zhuǎn)型前2年至轉(zhuǎn)型后兩年的績效。

3.因子荷載矩陣。使用最大方差旋轉(zhuǎn)法對11個因子進行旋轉(zhuǎn)，目的在于使因子載荷矩陣的元素取值盡可能地向兩級分化，以便于看出各個因子在哪個公因子上具有較高的載荷（林荷等，2015）。結(jié)果如表4所示，資產(chǎn)凈利率、資產(chǎn)報酬率、資產(chǎn)負債率、每股收益在公因子F1上具有較高的載荷，凈利潤增長率、每股收益增長率在公因子F2上具有較高的載荷，速動比率、流動比率在公因子F3上具有較高的載荷，存貨周轉(zhuǎn)率、流轉(zhuǎn)資金周轉(zhuǎn)率、凈資產(chǎn)收益率在公因子F4上具有較高的載荷。

方程（5）中的系數(shù)來自表3因子方程貢獻表中的累積方差貢獻率。同理，可以建立20家上市企業(yè)轉(zhuǎn)型升級前2年、轉(zhuǎn)型前1年、轉(zhuǎn)型后1年、轉(zhuǎn)型后2年的計算方程，限于篇幅不一一贅述，20家樣本企業(yè)績效綜合結(jié)果如表6所示。如表6所示，20家上市零售企業(yè)轉(zhuǎn)型當年綜合績效得分高于轉(zhuǎn)型前1年和前2年的企業(yè)有5家;但是轉(zhuǎn)型升級1年后企業(yè)績效高于轉(zhuǎn)型當年的企業(yè)數(shù)上升到13家，占樣本企業(yè)數(shù)量的65%;轉(zhuǎn)型升級2年后企業(yè)績效高于轉(zhuǎn)型當年的企業(yè)數(shù)上升到17家，占樣本企業(yè)數(shù)量的85%。由此可見，傳統(tǒng)零售企業(yè)與電子商務(wù)融合，轉(zhuǎn)型升級帶動了其績效的提升。

傳統(tǒng)零售行業(yè)轉(zhuǎn)型升級策略選擇

第一，多元化經(jīng)營，提升企業(yè)經(jīng)營的靈活性。我國傳統(tǒng)零售企業(yè)應(yīng)該轉(zhuǎn)變其經(jīng)營模式，向電子商務(wù)模式或者線上與線下相結(jié)合的模式進行轉(zhuǎn)變（王娟娟等，2015）。首先，傳統(tǒng)零售企業(yè)的管理者要轉(zhuǎn)變觀念，接受電子商務(wù)的經(jīng)營模式并學習電子商務(wù)的經(jīng)營理念和方法;其次，利用自身線下實體店優(yōu)勢發(fā)展線上與線下相結(jié)合的營銷模式，擴大市場占有率;最后，建立自身的網(wǎng)絡(luò)購物平臺，對于大型傳統(tǒng)零售企業(yè)可以建立自身的線上銷售網(wǎng)站，中小型傳統(tǒng)零售企業(yè)可以建立購物APP，實現(xiàn)與電子商務(wù)的融合。

第二，選擇多種電商平臺，擴寬自身渠道。與電子商務(wù)融合的途徑有很多種，除了建立自身的購物平臺或者購物網(wǎng)站外，與國內(nèi)大型購物平臺或者購物網(wǎng)站合作也是不錯的選擇，特別是對中小型傳統(tǒng)零售企業(yè)來說既可以節(jié)省成本，又可以實現(xiàn)與電子商務(wù)的融合（鄭稱德等，2014）。為此企業(yè)應(yīng)該選擇多種電商平臺，如國內(nèi)的阿里巴巴、京東商城、蘇寧易購等，傳統(tǒng)電子商務(wù)企業(yè)可以與電商平臺建立長期合作關(guān)系，在電商平臺上開設(shè)旗艦店，擴展線上銷售額。同時，傳統(tǒng)零售企業(yè)要注重對自己網(wǎng)店的宣傳工作，可以和電商平臺合作開展一系列優(yōu)惠活動，吸引消費者關(guān)注。

第三，培養(yǎng)電商人才，提升技術(shù)和管理水平。電商企業(yè)的發(fā)展需要較高的技術(shù)以及管理水平。傳統(tǒng)零售企業(yè)本身并不具備充足的電子商務(wù)人才、技術(shù)以及管理經(jīng)驗，所以在與電子商務(wù)相融合的過程中，傳統(tǒng)零售企業(yè)要注重電商人才的培養(yǎng)，逐漸提升自身的技術(shù)以及管理水平（鄧小軍等，2014）。首先，傳統(tǒng)零售企業(yè)要拿出較高的待遇吸引優(yōu)秀的電子商務(wù)人才;其次，傳統(tǒng)零售企業(yè)可以與國內(nèi)高等院校以及科研機構(gòu)合作，為企業(yè)員工提供電子商務(wù)技術(shù)和管理知識培訓;最后，傳統(tǒng)零售企業(yè)可以與電商企業(yè)合并，利用電商企業(yè)內(nèi)部的優(yōu)質(zhì)人才，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級。

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