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        電商沖擊與傳統(tǒng)零售產業(yè)發(fā)展變革研究
        ——基于零售業(yè)上市公司實證

        2022-04-25 01:16:20泉,楊
        哈爾濱學院學報 2022年4期
        關鍵詞:門檻面板零售

        張 泉,楊 劍

        (滁州職業(yè)技術學院 商學院,安徽 滁州 239000)

        隨著電子商務的快速發(fā)展,以“互聯(lián)網+零售”為代表的新型電商平臺對傳統(tǒng)零售平臺產生了巨大的沖擊,電子商務憑借其更加高效和便捷的業(yè)態(tài)優(yōu)勢,實現(xiàn)了市場規(guī)模的持續(xù)擴張。2018年我國電子商務交易規(guī)模接近30萬億元,交易額同比增長12.1%;2019年前三個季度交易規(guī)模就達到2018年全年的規(guī)模。電子商務零售市場以其“快速、低價、廣泛”的特征實現(xiàn)了快速的市場擴張,不僅打破了傳統(tǒng)線下零售市場中比價難、信息不對稱等顯性問題,而且讓消費者享受到真正的福利。這一系列發(fā)展態(tài)勢,促使傳統(tǒng)零售企業(yè)開始實行“互聯(lián)網+”戰(zhàn)略,積極觸網,借助電子商務平臺擴大業(yè)務規(guī)模。在2013—2018年這一關鍵轉型期內,電子商務究竟對傳統(tǒng)企業(yè)零售企業(yè)產生了何種程度的沖擊,在電商沖擊下傳統(tǒng)零售企業(yè)是否順利完成產業(yè)變革,都是有待考察的重要問題。

        一、文獻綜述

        對于電商沖擊對傳統(tǒng)零售企業(yè)的影響,趙瑩認為,隨著國內互聯(lián)網技術的逐步發(fā)展及移動智能客戶端的全方位普及,加之多數(shù)零售企業(yè)開始逐漸走上產業(yè)升級及創(chuàng)新之路,種種因素催生了O2O電子商務模式的迅猛發(fā)展,許多企業(yè)紛紛涉足這一領域,提高企業(yè)利潤及業(yè)績。[1]尹志洪和龍偉則通過對我國傳統(tǒng)零售業(yè)現(xiàn)狀的分析,利用SWOT模式得出了“互聯(lián)網+”時代我國傳統(tǒng)零售業(yè)的發(fā)展優(yōu)勢、劣勢、機遇與威脅,認為我國傳統(tǒng)零售業(yè)應該采用信息技術導向進行轉型發(fā)展。[2]

        而更多的研究是從電子商務和傳統(tǒng)零售的問題出發(fā),分析發(fā)展過程中模式選擇情況。吳杰認為,在商業(yè)電子化背景下,傳統(tǒng)零售業(yè)逐步顯現(xiàn)出靈活度差、交易繁瑣、經營管理體制不完善等劣勢。同時,電子商務也并非十全十美,其欺騙行為已是該行業(yè)中的一大詬病,因此,厘清兩種經營方式的優(yōu)勢與劣勢,將二者有機結合起來,成為目前形式下最為迫切的問題。[3]覃龍飛認為,傳統(tǒng)零售業(yè)的問題在于同質化較為嚴重,零售業(yè)應該發(fā)展自有品牌,從電子商務平臺上建立起基礎的口碑,他針對品牌必要性展開分析,通過比較電商零售企業(yè)與傳統(tǒng)百貨企業(yè)自有品牌運營方式的差異,分析兩者自有品牌運營方式的優(yōu)缺點,針對性地提出了電子商務與傳統(tǒng)零售的品牌結合建議。[4]結合上述研究,本文將進一步從實證分析角度出發(fā),利用大數(shù)據樣本量化考察零售業(yè)上市公司在面對電商沖擊時的真實表現(xiàn)。

        二、實證方法與數(shù)據

        文章采用面板回歸模型分析零售業(yè)上市企業(yè)樣本,考察電商沖擊的動態(tài)效應,進而判定電商沖擊在一個較長的窗口期內對傳統(tǒng)零售企業(yè)的影響。由于我國傳統(tǒng)零售企業(yè)應對措施和發(fā)展模式并不類似,部分企業(yè)可能采取“互聯(lián)網+”融合發(fā)展策略應對電商沖擊,因此,需要根據技術變革水平對傳統(tǒng)零售企業(yè)電子商務進行分類,以觀察在電商沖擊下,究竟是堅定發(fā)展傳統(tǒng)線下零售具備優(yōu)勢,還是以融合促發(fā)展,通過“互聯(lián)網+”戰(zhàn)略實現(xiàn)技術變革更具效率。

        (一)面板回歸模型

        針對上市公司原始面板數(shù)據的平穩(wěn)性,采用單位根方法進行檢查;根據面板數(shù)據特征,將面板分為混合面板、變截距面板和變系數(shù)面板中的一種,采用豪斯曼檢驗分析面板適宜的模型種類,可能選取的面板模型包括固定效應模型和隨機效應模型,基礎模型的設置如下:

        (1)

        公式(1)中,被解釋變量R是傳統(tǒng)零售企業(yè)的績效水平;解釋變量ES為電子商務沖擊系數(shù)。根據上述分析,將窗口期長度設置為五年,因此,構建5期的滯后系數(shù)。Xi,t是其他可能對傳統(tǒng)零售企業(yè)發(fā)展產生影響的系數(shù),包括經濟情況(GDP)、市場情況(MARKET)、人力資本(RD)和勞動力(PEOPLE)。

        (二)門檻回歸模型

        為了進一步探索不同技術變革水平的傳統(tǒng)企業(yè)在應對電商發(fā)展時的表現(xiàn),本文假定存在門檻值A,在門檻值之上的企業(yè)屬于高技術投入企業(yè)樣本,而低于門檻值的企業(yè)則屬于低技術投入企業(yè)樣本,門檻回歸模型形式如下:

        Ri,t=α0+α1ESi,t*T(T≤A1)+α2ESi,t-1*T(A1≤T≤A2)+α3ESi,t-2*T(T≥A2)+Xi,t+εi,t

        (2)

        公式(2)為門檻回歸模型,解釋變量與各滯后階與門檻值進行交互,可以有效表現(xiàn)不同樣本的技術溢出情況。在門檻值確定過程中,采用Bootstrap自相關回歸,不斷縮小非線性轉折點,進而確定門檻值的位置。

        (三)數(shù)據來源

        樣本數(shù)據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》《中國電子商務發(fā)展報告》、WIND數(shù)據庫和CIECC數(shù)據庫,研究樣本區(qū)間為2013—2018年,這是我國電子商務發(fā)展最快、對傳統(tǒng)零售業(yè)影響幅度最大的一段時期,其次,針對因價格指數(shù)變動產生的量綱差距,本文以2013年為基期進行了對應平減。

        三、實證結果

        (一)單位根檢測

        采用ADF方法檢測,結果見表1。由表1可知,變量的ADF-t均在1%水平上顯著,各系數(shù)處于0階滯后上,屬于典型的同階面板,數(shù)據結構符合實證研究要求,可以進行后續(xù)分析。

        (二)面板回歸結果

        針對面板模型選擇,進一步采用F檢驗與Hausman檢驗分析模型的適用性,從而避免回歸過程中出現(xiàn)問題,結果見表2。由表2可知,面板估計的F檢驗結果拒絕“面板數(shù)據適用于廣義二乘回歸(GLS)”的原假設,故文章選擇固定效應模型(FE)進行實證研究。豪斯曼檢驗結果拒絕“系數(shù)間的隨機效應具備一致性”的原假設,進而檢驗其漸進系數(shù),結果證明原始面板不服從漸進系數(shù)為2的卡方分布,需要在模型中進行多期漸進檢驗。

        表2 F檢驗與Hausman檢驗結果

        針對固定效應模型(FE)的檢驗,需要確定動態(tài)滯后階數(shù),采用漸進擬合方式,將ES的滯后階延長至5期,從而觀察電商沖擊在5期窗口期的影響范圍,回歸結果見表3。

        表3 固定效應模型回歸結果

        表3中,模型擬合優(yōu)度為0.9032,模型的整體判決系數(shù)大于0.90,說明模型的統(tǒng)計解釋力極強。從當期模型回歸關聯(lián)特征來看,電商沖擊(ES)對零售企業(yè)的影響在1%的顯著性下正相關,說明電商沖擊有力刺激了傳統(tǒng)零售企業(yè)的發(fā)展,并擴大了零售產業(yè)的市場規(guī)模。從滯后的5階窗口期來看,電商沖擊在3個滯后期均具備顯著的正向影響,但影響效力逐步下降,這說明電商沖擊引起了零售產業(yè)長時間的績效改革,促進了行業(yè)整體活力。

        從控制變量角度來看,經濟基礎(GDP)、市場規(guī)模(MARKET)和人力資本(RD)的影響具備顯著性,這說明傳統(tǒng)零售產業(yè)的發(fā)展也離不開經濟基礎與市場的同步作用,從人力資本的角度來看,人力市場的有效性也能夠推動產業(yè)績效的增長。而勞動力(PEOPLE)的變化所產生的影響并不顯著,說明零售業(yè)已經逐步成為技術密集型產業(yè),勞動力的作用并不顯著。

        (三)門檻回歸結果

        針對樣本分類,采用Bootstrap自抽樣方法(自抽樣800次)分析門檻的存在性,通過對單一門檻、雙重門檻和三重門檻漸進特征和伴隨概率進行分析,選擇最合適的門檻模型,結果見表4。

        表4 門檻形式估計情況

        由表4可知,單一門檻檢驗值在1%水平下顯著,而雙重門檻和三重門檻均不適用本文分析,因此,采用單一門檻進行估計。單一門檻估計值為0.4271。根據門檻值可將本文構造的傳統(tǒng)零售產業(yè)樣本分為高技術樣本和低技術樣本,進行分別回歸,判斷對應的回歸系數(shù)情況。

        表5中為基于技術投入不同的兩個零售企業(yè)樣本,回歸結果具備如下情況:第一,以技術變革作為門檻值的不同企業(yè)樣本中,電商沖擊對門檻值之上的企業(yè)產生明顯的正向推動效果(0.614,p=0.000),對門檻值之下的企業(yè)產生明顯的抑制效果(-0.522,p=0.013)。第二,從滯后階回歸情況來看,對門檻值以下的企業(yè)發(fā)展抑制效果不斷走低,且在第二階滯后就不再具備抑制效果。第三,對門檻值以上的企業(yè)而言,電商沖擊對技術水平較高的零售企業(yè)有顯著促進作用,且在3個滯后期內作用仍持續(xù)顯著,大小逐步下降。

        表5 門檻分樣本回歸結果

        四、啟示

        第一,電商沖擊并非實體零售企業(yè)發(fā)展的“末日”,相反,電商沖擊強化了傳統(tǒng)零售企業(yè)的發(fā)展效益。由于電子商務零售企業(yè)的低價格、高技術策略,傳統(tǒng)零售企業(yè)優(yōu)勢不再明顯,為了彌補市場份額的缺失,大量傳統(tǒng)零售企業(yè)開始針對性的彌補其技術力量,加強客戶忠誠度,電子商務企業(yè)實質上成為了零售市場中的“鯰魚”,通過外部競爭促進了市場內部活力,為傳統(tǒng)零售企業(yè)提供了極佳的技術借鑒,擴大了市場規(guī)模。第二,技術投入是促進零售額與變革的動力,對技術水平較低的傳統(tǒng)零售企業(yè)而言,電商企業(yè)的介入嚴重沖擊了企業(yè)的發(fā)展策略,由于本身較低的技術儲備,低技術企業(yè)的市場份額被電商企業(yè)獲得,加速了相關企業(yè)的離場。而對具備高技術的企業(yè)而言,其技術已經構成企業(yè)的“護城河”,電商的沖擊反而引起技術水平較高企業(yè)的技術融合,通過逆向技術溢出實現(xiàn)了企業(yè)的技術進步,強化了企業(yè)的利潤管理能力,加強了企業(yè)的效益。第三,電商沖擊改變了傳統(tǒng)零售市場高集中度的局面,顯著提升了消費者福利,使得地區(qū)的消費經濟獲得有效推動。對企業(yè)而言,競爭產業(yè)中的發(fā)展豐富了企業(yè)的運營策略,同時削減了企業(yè)的單品利潤,但對企業(yè)擴大規(guī)模利潤產生了有效的作用。

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