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我国零售业线上线下融合的DEA效率分析— —来自上市零售业公司的实证

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我国零售业线上线下融合的DEA效率分析— —来自上市零售业公司的实证

182 商业经济研究 2019 年 13 期 零售业发展带来了我国居民生活方式的巨大改变,其 在国民经济中的地位也不断提高,在拉动内需促发展方面 起到了重要作用。虽然我国零售业还处在快速发展阶段, 但我国经济增长速度由高速向中高速转换的这一现实情 况,势必会在一定程度上影响我国零售业的销售增长率, 导致零售业面临一定的发展压力。 过去零售业仅仅是用于商品交换的独立行业,随着互 联网的出现,零售业的销售方式也发生了改变,由实体零 售方式转变为线上与线下融合的零售方式。零售业的线上 与线下融合指的是通过网络与实体零售业相互结合、相互 渗透,形成新的零售方式。我国众多经济学领域的专家学 者对这种线上与线下融合的零售方式进行了研究,有学者 指出线上销售与线下零售能够实现相互协同发展,在相互 独立的同时能够实现相互补充、共同发展。还有学者利用 实证模型对我国零售企业数据进行了分析,发现实体零售 业扩展网络销售方式后更有利于提高销售额。虽然众多专 家对此进行了大量研究,但尚未涉及零售业线上线下融合 对零售效率的影响。为此,本文通过实证模型,分析我国 零售业线上线下融合对DEA效率的影响,以期为我国零售 业线上线下融合发展提供指导依据。 DEA 效率分析 (一)研究方法介绍 本文通过数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis),即DEA分析法,以及数学模型比较各个决策 单元之间的效率。DEA分析法具有更广泛的计算范围,更 简单的计算方法,更少的工作量等优点。 DEA模型又分为CCR模型与BCC模型,其中根据 CCR模型计算出的技术效率会受到规模效率的影响,所以 倪盛盛(揭阳职业技术学院 广东揭阳 522000) 中图分类号F724 文献标识码A 其计算结果又称为综合技术效率。而在CCR模型的基础上, 通过BCC模型计算得出的技术效率不会受到规模效率的 影响,其计算结果成为纯技术效率。综合技术效率与纯技 术效率的比值反映的是规模对单元技术效率的影响,故称 为规模效率。t时期到t1时期的技术效率变化称为技术 效率变动,技术效率变动分为纯技术效率变动(PEC)和 规模效率变动(SEC),其数量关系如下 tfpcheffch*techch effchpech*sech (二)样本选取 时间跨度选择。自2013年开始,逐渐有零售商从实体 经营模式扩展到互联网线上经营模式,并开始探索将线上线 下零售融合,故本文首先选取2013年零售商数据。此外, 考虑到零售商开始实行线上线下融合的经营方式后,要经过 一段时间后才能产生效果,故本文还选取了距离较近的2017 年零售商的数据通过DEA分析法与2013年的数据进行对比。 样本公司选择。样本公司数据需要具有代表性,所以 本文选取的样本公司均为上市的零售业公司,这是因为根 据国家规定上市公司需要对公司的财务情况、经营情况等 进行公布,这对本文的研究提供了一定的便利性。其次, 上市的零售业公司具有较大规模,能够反映出整个零售产 业的情况。本文对上市的零售业公司进一步进行筛选,排 除了存在与零售业无关业务、经营状况不明及我国港澳台 零售业公司后,最终选取了30家上市零售业公司。 (三)指标选取 指标体系初选。本文选取的变量指标首先要能够代表 零售业,其次选取的数据变量要有层次性,通过不同层次 的指标能够计算出我国零售业的经营效率。本文基于以上 原因,并结合我国零售业的特点,经过分析,将选取以下 内容摘要本文根据DEA模型和Malmquist指数变动数据分析了线上线下融合对我国上市零售企业效率的影响, 以期为相关研究提供指导依据。结果表明线上线下已经融合的零售企业效率大多是降低的,但其中有将近20 的企业效率是提升的;而线上线下未融合的零售企业效率均是降低的,说明线上线下的融合在一定程度上有助于 零售业企业效率的提升。 关键词零售业 线上线下融合 企业效率 我国零售业线上线下融合的DEA效率分析 来自上市零售业公司的实证 产业观察 中文核心期刊要目总览贸 易 经 济 类 核 心 期 刊 183 数据作为初选的指标体系 第一,投入指标。资产总计资产总计包括了企业的固 定资产、流动资产、投资资产等其它资产的总和,这些资产 是企业自身所拥有的、能够有效控制的资产,它能够直接反 映出一个企业的规模和在市场中的占有率。所有者权益企 业的所有者权益代表了企业的所有者对企业的资产投入,而 所有者权益也代表了所有者对企业的资产投入权益。营业成 本营业成本是指零售业企业的销售商品成本,即一个企业 的主营业成本及其它成本的总和。管理费用管理费用指企 业在经营过程中所消耗的费用成本。销售费用销售费用指 企业在销售成品过程中产生的费用,此外,还包括在销售过 程中产生的劳务成本,它反映了企业对产品销售的投入。 第二,产出指标。营业收入企业营业收入代表了企业 的经营情况,它是企业在销售产品、经营其它业务时所产生 的经济利益。营业利润营业利润是每个企业的目标,它代 表了企业在一个时间除去所有成本后所得的企业净收入。 指标筛选。通过以上指标的选取可以看出,本文对指 标体系的初选比较多,进行初步效率分析如表1所示。 表1为指标初步效率分析表。由表1可知,本文选取 2013年和2017年的投入指标和产出指标计算结果的技术效 率均值都很高,这容易导致本文在通过模型计算时产生误 差,导致结果的错误,所以需要对选取的各个指标变量进 行简化处理。一般采取的方法为排除相关性指标。由于本 文只有投入指标和产出指标,所以不需要进行相关性分析。 为了研究选取的五个投入性指标的相关性,分析了各投入 指标相关系数。 表2为各投入指标相关系数表。由表2可知,资产总计 (zczj)与所有者权益(syzqy)之间的相关性是0.9846,为最高, 根据排除相关性指标方法,所以要排除其中之一。通常情况 下,用资产总计来反映企业资产投入更为恰当,因为资产总 计代表了企业能够利用的资产。通过表2还可以看出,营业 成本与销售费用之间同样具有较高的相关性,为0.8825。此外, 营业成本与其它四个指标变量的相关性明显大于企业销售费 用与其它四个指标变量的相关性。根据排除相关性指标方法, 要将营业成本这一指标变量排除后,零售业的投入与产出指 标变为资产总计、销售费用、管理费用、营业收入及营业利 润。根据以上指标变量计算其技术效率均值。 表3为排除最高相关性指标后的投入与产出指标体系 计算的效率结果。由表3可知,2013年的技术效率均值为 0.875,2017年的技术效率均值为0.842,这说明该体系能 够分析零售企业的营业效率。此外,虽然除去了两个相关 性指标变量,但这并不意味着本文DEA模型使各指标变 量之间不能具有相关性,经过筛选后的指标变量仍具有较 高的相关性,且不会影响计算结果。 (四)数据处理 公司业务处理。本文还要考虑另一种实际情况,很多 上市零售业公司除了经营零售业外还经营着其它产业。但 是这些企业的主要经营产业仍为零售业且占据绝大部分比 重,其它经营产业为次要或是附属产业,在企业中占据的 比重极小,对企业的财务和经营产生的影响也很小。所以, 本文将企业的其它业务不作为考虑计算,但这不会影响本 文的计算准确性。 产出处理。本文除了要考虑公司的其它业务外,还要 考虑公司的实际盈利情况。通过本文选取的上市零售业公 司中发现有负盈利现象,这样会影响DEA模型的计算结果。 对于这样的情况,通常采用三种方法解决第一种是将数 据映射到一定的区间,进行无量纲化处理;第二种是将负 表 1 指标初步效率分析 表 2 各投入指标相关系数 表 3 投入与产出指标体系计算的效率结果 表 4 全样本公司、已融合公司和未融合公司的均值效率 表 5 30 家零售上市公司 Malmquist 指数变动数据 Estate Observation 184 商业经济研究 2019 年 13 期 值改成正值;第三种就是将负值变为接近于0的数值。这 三种方式中第三种方式最简单也最直接。这是由于这些公 司中出现负盈利的现象仅为个别现象,通过这种方法也不 会对计算结果产生影响。在进行负值变换时要考虑数值要 最接近于0,如果数值偏大的话会影响整体结果的准确性。 因此,本文选取0.01和0.1作为负值的替换值。 我国零售业线上线下融合的 DEA 效率实证 分析 (一)DEA效率计算结果与分析 实施线上线下融合与未实施线上线下融合的分类分 析。本文选取了2013年和2017年30家上市的零售业公 司作为对比分析,并将这些“全样本公司”分为两类,一 类为已经实施线上与线下融合的20家企业,称为“已融 合公司”;另一类为未实施线上与线下融合的10家企业, 称为“未融合公司”,其分析结果如表4所示。 表4为全样本公司、已融合公司和未融合公司的均值 效率。由表4可知,对2013年来说,已融合公司的综合技 术效率、纯技术效率和规模效率分别为0.924、0.953、0.972, 而未融合公司的综合技术效率、纯技术效率和规模效率比 已融合公司的效率值略有降低,为0.913、0.944、0.946。而 对2017年来说,出现的情况较为复杂,已融合公司的综合 技术效率和纯技术效率为0.843和0.911,未融合公司的综 合技术效率和纯技术效率为0.856和0.952。而已融合公司 的规模效率为0.954,高于未融合公司的规模效率。但2017 年从总体来看,已融合公司的效率低于未融合公司的效率, 这主要是由于受到了纯技术效率的影响。 此外,由表4还可以看出,对比2013年已融合公司 的综合技术效率、纯技术效率和规模效率,2017年已融合 公司的各效率有所降低,这是由于已融合公司效率的下降 主要是由于受到了纯技术效率的影响,使综合技术效率降 低。而对比2013年未融合公司的综合技术效率、纯技术 效率和规模效率,2017年未融合公司的各效率有所降低, 而不同的是,未融合公司下降的主要原因是规模效率的影 响,使得综合技术效率降低。 虽然采用均值效率的方法能够从整体上分析线上线下 融合对零售业的影响,但这种分析方法具有局限性,故本 文通过Malmquist指数法进一步分析线上线下融合对零售 业的影响。 Malmquist指数计算结果与分析。之前通过DEA分析 了2013年和2017年的零售企业的效率,发现了纯技术效 率和规模效率对企业效率的影响,但是从效率均值角度来 分析具有一定的局限性,本文将通过Malmquist指数法计 算技术变动、技术效率变动、纯技术效率变动、规模效率 变动和全要素生产率变动,进一步分析这些变量对纯技术 效率与规模效率的影响,从而得出线上线下融合对零售业 的影响,其计算结果如表5所示。 零售业整体分析。表5为30家零售上市公司 Malmquist指数变动数据。由表5可知,全样本公司的全 要素生产率变动值为0.87,技术效率为0.953,技术进步 值为0.881,纯技术效率变动值和规模效率变动值均为 0.976。这表明全样本公司的效率整体是下降的,这说明 企业的效率是受到了纯技术效率和规模效率的影响,这与 DEA的分析结果一致。 实施线上线下融合与未实施线上线下融合的分类分 析。通过表5还可以看出线上线下已经融合的零售企业全 要素生产率变动值为0.855,技术效率为0.962,技术进步 值为0.913,纯技术效率变动值为0.964,规模效率变动值 为0.972。这表明从总体上看线上线下已经融合的零售企 业的效率是降低的,并且受到了纯技术效率和规模效率的 影响,其中纯技术效率起主要作用。但进一步分析发现, 虽然从整体看,线上线下已经融合的零售企业的效率是降 低的,但其中有将近20的企业效率是提升的。此外, 未融合公司的全要素生产率变动值为0.886,说明总体上 看线上线下未融合的零售企业的效率同样是降低的。虽然 线上线下未融合企业效率降低小于已经融合的企业,但全 样本公司中未实施线上线下融合的10家企业的效率均为 下降,因此说明实行线上线下融合有助于企业提高效率。 相关建议 通过本文分析可以发现,仍有许多线上线下已经融合 的零售企业的效率没有明显提高,说明我国零售业仍有极 大的提升空间。首先,零售业企业可以深入分析并研究那 些在实现线上线下融合后效率得到提升的零售业企业,总 结成功经验,并结合自身实际情况制定融合策略;其次, 零售业企业在实施线上线下融合的同时,要将提升消费者 的体验作为企业发展的重心;最后,零售业企业要不断提 高自身的创新能力和应用水平。 参考文献 1.郭馨梅,施珊珊.电商渠道与实体零售渠道融合发 展的主要模式与对策[J].商业经济研究,2017(4) 2.林炳坤,吕庆华,杨敏.多渠道零售商线上线下协 同营销策略研究[J].软科学,2016,30(12) 3.周锐.网络经济下零售企业全渠道管理路径研究[J]. 商业经济研究,2017(21) 4.郭燕,陈国华,王凯.传统零售与“互联网”融 合中的定价策略研究基于消费者感知价值的分析[J].价 格理论与实践,2016(8) 5.刘海龙.传统零售商线上线下同品同价策略研究 以苏宁为例[J].中国流通经济,2016,30(2) 产业观察

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