新型城鎮(zhèn)化背景下體育用品企業(yè)區(qū)域網(wǎng)點布局研究*——基于企業(yè)區(qū)域面板數(shù)據(jù)的分析

趙世偉

(廣東惠州學院，廣東惠州 516007)

體育用品制造行業(yè)，是體育產(chǎn)業(yè)鏈中的重要組成部分。近年來，隨著行業(yè)規(guī)模的持續(xù)膨脹，我國體育用品行業(yè)增速有所放緩。行業(yè)環(huán)境變化，傳導(dǎo)至終端消費市場，則是部分體育品牌試圖通過調(diào)整與優(yōu)化零售網(wǎng)點布局，以提升企業(yè)的經(jīng)營效率和品牌競爭力。體育地理學研究表明，體育用品銷售網(wǎng)點的空間分布與特定區(qū)域城市化水平密切相關(guān)。［1］城市化率越高的地區(qū)，往往也是各體育用品企業(yè)競爭較為激烈的市場區(qū)域。［2］2014年3月，我國頒布《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014年－2020年)》，提出要優(yōu)化城鎮(zhèn)規(guī)模結(jié)構(gòu)，加快發(fā)展中小城市，有重點地發(fā)展小城鎮(zhèn)。［3］這對正處于為優(yōu)化網(wǎng)點布局尋求突破的體育用品企業(yè)來說，無疑是一個良好的外部機遇。因此，分析影響我國體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局的宏觀環(huán)境因素，以及這些因素的作用方向和重要程度，這對體育用品企業(yè)抓住國家新型城鎮(zhèn)化機遇，優(yōu)化企業(yè)零售網(wǎng)點在國內(nèi)不同區(qū)域(城市)的布局，從而提高企業(yè)經(jīng)營績效，促進體育產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

目前，國內(nèi)有關(guān)體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局的研究還相對滯后，且主要是從城市商業(yè)空間布局視角入手，分析網(wǎng)點布局所需要考慮的相關(guān)因素。例如，劉慶新(2010)［4］、趙蘭革(2010)［5］等研究認為，體育用品企業(yè)在城市的網(wǎng)點布局主要受城市商業(yè)中心、地標建筑、城市規(guī)劃、交通狀況、人口分布等因素影響。現(xiàn)有文獻中，大都是從單個城市視角分析影響體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局的微觀因素，較少有從宏觀環(huán)境視角出發(fā)，研究影響企業(yè)網(wǎng)點布局的宏觀因素。基于此，本文以我國代表上市體育用品企業(yè)為研究樣本，通過建立面板數(shù)據(jù)模型，實證分析影響企業(yè)網(wǎng)點布局的宏觀環(huán)境因素。

1 數(shù)據(jù)樣本與變量選擇

1.1 數(shù)據(jù)樣本

本文以我國代表體育用品上市公司為研究樣本，即李寧、安踏、特步、匹克和361度，共五家上市公司。研究樣本區(qū)間為2008年－2013年，選取的數(shù)據(jù)樣本為年度數(shù)據(jù)。之所以選擇這個樣本區(qū)間，主要考慮以下兩個因素:一是2008年奧運會后，我國體育用品制造業(yè)進入一個快速增長期，企業(yè)數(shù)量、市場規(guī)模、從業(yè)人員等均有明顯增長;選擇這一時期，可以更完整地反映影響國內(nèi)體育用品制造企業(yè)擴張或收縮網(wǎng)點的相關(guān)因素。二是2008年后國內(nèi)體育用品制造企業(yè)紛紛上市，樣本企業(yè)的門店布局數(shù)據(jù)逐步公開。

本文建模數(shù)據(jù)主要分兩個類型，一是樣本企業(yè)在不同區(qū)域的門店數(shù)量數(shù)據(jù)，該部分數(shù)據(jù)主要來源于上市公司年報;二是各個區(qū)域的宏觀經(jīng)濟、人口數(shù)量、城市化率等數(shù)據(jù)，該部分數(shù)據(jù)則主要來源于各個省份(直轄市、自治區(qū))統(tǒng)計年鑒。

1.2 變量選擇

1.2.1 因變量

衡量企業(yè)在特定區(qū)域的網(wǎng)點布局狀況，一般是采用零售網(wǎng)點數(shù)量指標。本文結(jié)合我國上市體育用品制造企業(yè)的年報，采用門店數(shù)量作為因變量，以反映企業(yè)在不同區(qū)域的零售網(wǎng)點分布情況。表1給出了五家樣本上市公司2008年－2013年門店數(shù)量分布狀況。

1.2.2 自變量

在自變量選擇上，綜合現(xiàn)有研究，本文選擇人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入、普通本/專科在校學生數(shù)量、城市化率這五個指標作為自變量。具體解釋如下:

隨著互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)和廣泛使用，越來越多傳統(tǒng)行業(yè)都在與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合，形成“互聯(lián)網(wǎng)+”模式。傳統(tǒng)金融行業(yè)的借款和貸款業(yè)務(wù)也在與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的基礎(chǔ)上，形成了互聯(lián)網(wǎng)金融理財業(yè)務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)。

表1 2008年－2013年國內(nèi)五家樣本上市公司三大區(qū)域門店數(shù)量變化 單位:間

①人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。一般地，衡量一個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平，主要有國內(nèi)生產(chǎn)總值和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值這兩個指標。為了更好地消除同一區(qū)域內(nèi)，不同省份(直轄市/自治區(qū))的數(shù)據(jù)統(tǒng)計差異，本文選擇人均國內(nèi)生產(chǎn)總值作為衡量地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的指標。經(jīng)濟發(fā)展水平越高，人們的體育消費能力就越高;另外，經(jīng)濟越發(fā)達的地區(qū)，相關(guān)的體育設(shè)施配套也更為齊全，人們對體育用品的需求就越大，企業(yè)在該區(qū)域內(nèi)的布局數(shù)量就會越多。

②第三產(chǎn)業(yè)增加值。該指標主要是衡量地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展狀況，指標數(shù)值越高，說明地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)越發(fā)達。當前，按照我國的產(chǎn)業(yè)劃分標準，體育事業(yè)、體育賽事、體育活動、體育服務(wù)等均屬于第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)容。因此，第三產(chǎn)業(yè)興旺發(fā)展的區(qū)域，其相關(guān)的體育產(chǎn)業(yè)、體育事業(yè)等也更為活躍，從而刺激體育用品消費需求。

③城鎮(zhèn)家庭人均可支配收入。企業(yè)的零售網(wǎng)點布局，與地區(qū)城鎮(zhèn)居民的消費水平緊密相關(guān)。居民的收入越高，其體育用品消費能力就越高;因此，企業(yè)在該區(qū)域的網(wǎng)點數(shù)量則可能會有所增加。

④普通本/?？圃谛W生數(shù)量。在校大學生，是體育運動、體育鍛煉的最主要群體，也是體育用品需求最為強烈的群體。因此，區(qū)域在校大學生的數(shù)量，也是體育用品企業(yè)進行網(wǎng)點布局時考慮的因素之一。

⑤城市化率。一般地，城市化率=地區(qū)城鎮(zhèn)人口數(shù)量/地區(qū)總?cè)丝跀?shù)量。它是衡量地區(qū)城市發(fā)展水平的主要指標。城市化率愈高的地區(qū)，其城市建設(shè)、基礎(chǔ)道路、體育設(shè)施等就愈完善;同時，城市化率越高的地區(qū)，一般其體育文化氛圍也更加濃厚，人們參與體育鍛煉的積極性也會更高。

表2給出了我國體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局影響因素實證模型中所采用的變量;表3則是給出了各個變量的描述性統(tǒng)計特征。

表2 實證模型變量一覽

表3 實證模型變量一覽

從表3的描述性統(tǒng)計結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn):一是2008年－2013年間，我國體育用品企業(yè)在北部、東部和南部這三大區(qū)域的門店數(shù)量在7390家至13935家之間;同時，從最小值(最大值)與均值的比較中可以發(fā)現(xiàn)，均值更加接近最大值一方，表明我國近五年來體育用品企業(yè)在三大區(qū)域的門店數(shù)量有較明顯增長。二是從自變量的描述性統(tǒng)計特征中可以發(fā)現(xiàn)，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、人均收入以及在校學生數(shù)量這四個指標的差異較大;從標準差中可以看出，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值和在校學生數(shù)在三大區(qū)域中的差異較為明顯。

2 計量模型與實證結(jié)果分析

2.1 平穩(wěn)性檢驗

為考察面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，本文采用LLC(Levin－Lin－Chu)、Fisher－ ADF和Fisher－PP、Hadri方法對各變量序列進行單位根檢驗，結(jié)果參見表4。由于采用對數(shù)形式能有效消除不同變量之間的數(shù)量級差異，故本文對模型變量進行對數(shù)處理。從表4可知，變量LnMDSL、LnDSCY和LnZXXS為零階單整序列，而LnRJGDP、LnRJSR和 LnCSHL則為一階單整序列。由于變量個數(shù)大于兩個，且因變量的單整階數(shù)低于自變量的單整階數(shù)，因此可以進行協(xié)整檢驗，以考察變量間的長期關(guān)系。

表4 各變量序列單位根檢驗結(jié)果一覽

表5 模型因變量與自變量協(xié)整關(guān)系檢驗結(jié)果一覽

2.2 模型形式選擇

在進行面板數(shù)據(jù)模型的參數(shù)進行估計之前，必須先確定模型的形式，才能避免估計結(jié)果出現(xiàn)較大偏差，從而確保模型參數(shù)估計的有效性和無偏性。一般地，面板數(shù)據(jù)模型主要有混合模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型。通常是采用F檢驗來確定是選擇混合模型，或者是固定效應(yīng)模型;其次，運用Hausman檢驗來判斷是建立隨機效應(yīng)模型，還是固定效應(yīng)模型。

表6的F檢驗結(jié)果表明，面板數(shù)據(jù)模型的P值小于0.01，拒絕構(gòu)建混合模型的原假設(shè)，應(yīng)建立個體固定效應(yīng)模型。此外，由于研究截面?zhèn)€數(shù)少于模型變量個數(shù)，因此將運用個體固定效應(yīng)模型對體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局影響因素進行分析。

表6 F檢驗結(jié)果一覽

2.3 實證結(jié)果與分析

2.3.1 體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局影響因素的固定效應(yīng)模型

為考察我國體育用品制造企業(yè)網(wǎng)點布局影響因素的固定效應(yīng)，建立如下計量模型，具體如式(1)所示。

其中，因變量MDSL表示門店數(shù)量，自變量RJGDP、DSCY、RJSR、ZXXS和CSHL分別表示人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、人均可支配收入、本/?？圃谛４髮W生數(shù)和城市化率;下標i=1，2，3，分別代表北部、東部和南部三大區(qū)域;下標t則表示序列的觀測期;為隨機擾動項。

2.3.2 實證結(jié)果分析

運用Eviews6.0對計量模型進行回歸，結(jié)果如表7所示。在回歸過程中，為考察城市化率對體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局的影響，本文將CSHL作為控制變量進入回歸模型。在表7中，模型(1)是未加入CSHL變量的回歸結(jié)果，而模型(2)則是加入CSHL變量的結(jié)果。

表7 面板數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果

根據(jù)表7的結(jié)果，盡管自變量的系數(shù)符號保持一致，但是從顯著性、調(diào)整R2，以及D.W值來看，加入CSHL變量模型(2)的回歸結(jié)果要優(yōu)于模型(1)。由此可以看出，城市化率水平是解釋我國體育用品制造企業(yè)網(wǎng)點布局數(shù)量變化的一個重要因素。下面主要針對模型(2)的輸入結(jié)果進行分析。

(1)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(RJGDP)變量。由表7可知，人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的回歸系數(shù)為正，且在1%的顯著水平下通過檢驗。這說明，我國人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的增加將會對體育用品企業(yè)的網(wǎng)點數(shù)量產(chǎn)生正向影響。從模型(2)的回歸系數(shù)來看，當人均國內(nèi)生產(chǎn)總值每提高一個百分點，那么我國體育用品企業(yè)的零售網(wǎng)點數(shù)量將增加0.98個百分點。

(2)第三產(chǎn)業(yè)增加值(DSCY)變量。從表7可以看到，第三產(chǎn)業(yè)增加值的系數(shù)顯著為正。這表明，國內(nèi)各個區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度越高，那將會對體育用品制造企業(yè)的布局將產(chǎn)生更大的正向促進作用。具體來看，模型(2)的輸出結(jié)果說明，第三產(chǎn)業(yè)增加值每增加一個百分點，那將促使體育用品企業(yè)的門店數(shù)量增加2.71個百分點。

(3)城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入(RJSR)變量。由表7的輸出結(jié)果可知，無論是模型(1)，或是模型(2)，RJSR變量的系數(shù)符號都為負號，而且都在1%的顯著水平下通過檢驗。實證分析結(jié)果顯示，當區(qū)域人均收入增加一個百分點時，體育用品制造企業(yè)所布局的門店數(shù)量將下降3.46個百分點，這與基本假設(shè)不符合。一般認為，人均收入水平越高，可用于體育消費的資金越充足，從而增加體育消費的有效需求，刺激體育用品企業(yè)增加零售網(wǎng)點數(shù)量。實證結(jié)果系數(shù)為負，本文認為，其中原因可能在于:一是近年來國際知名體育品牌(如耐克、阿迪達斯等)，加快了在國內(nèi)一線及主要二線城市的布局，這些城市的居民收入水平往往較高。國際知名品牌憑借其強大的影響力，迅速搶占高端體育用品市場，擠壓了國內(nèi)體育用品企業(yè)的生存空間，迫使本土品牌減少在部分城市的門店數(shù)量。二是2008年－2010年間，國內(nèi)體育用品企業(yè)無論是在前端產(chǎn)能規(guī)模，還是在終端消費的渠道布局方面，均呈現(xiàn)爆發(fā)式增長。這種增長的后果，則是體育用品企業(yè)在部分區(qū)域城市的競爭趨于白熱化，甚至大打價格戰(zhàn)。2011年后，部分企業(yè)逐步減少部分競爭過于激烈城市的門店數(shù)量，以謀求戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型。企業(yè)的這種主動退出，則主要是從人居收入較高的一線(或二線)城市開始進行調(diào)整。

(4)在校學生數(shù)量(ZXXS)變量。根據(jù)模型(2)的輸出結(jié)果可知，區(qū)域的在校本/?？拼髮W生數(shù)量與體育用品企業(yè)的網(wǎng)點布局密切相關(guān)。具體來看，一個地區(qū)的在校大學生數(shù)量每增加一個百分點，而體育用品企業(yè)在該地區(qū)的門店數(shù)量則會增加2.1個百分點。一直以來，在校大學生都是體育用品消費的主要群體，區(qū)域大學生人數(shù)越多，其對體育用品消費需求越旺盛，從而體育用品企業(yè)在該區(qū)域的門店數(shù)量布局則越多。本文研究結(jié)論與姜衛(wèi)德(2003)［6］、趙蘭革(2010)［7］等研究成果保持一致。

(5)城市化率(CSHL)變量。從表7可以看到，增加CSHL變量之后，模型的調(diào)整R2從模型(1)的0.8977，提高到模型(2)的0.9665;同時，模型中通過顯著性檢驗的變量數(shù)量由2個變成5個;另外，D.W統(tǒng)計量值也更為合理。從模型構(gòu)建角度上看，城市化率水平是影響我國體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局的一個關(guān)鍵因素。從模型(2)的輸出結(jié)果上看，城市化率對因變量的影響程度也最大，即區(qū)域城市化率每提升一個百分點，將刺激體育用品企業(yè)在區(qū)域內(nèi)的門店數(shù)量增加6.7個百分點。人口在向城鎮(zhèn)遷移的過程中，不僅為城市帶來了大量的消費人口，而且還對政府完善城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、舉辦體育活動(賽事)等提出了間接要求。而這，將不斷增加城鎮(zhèn)居民的體育消費需求，刺激體育用品企業(yè)增加零售網(wǎng)點布局。

3 結(jié)論

體育用品企業(yè)的零售網(wǎng)點，是體育用品企業(yè)實現(xiàn)銷售的主要渠道之一。它不僅為消費者的購買和體驗提供便利，而且還是企業(yè)進行品牌宣傳，打造品牌形象的重要窗口。體育用品企業(yè)的網(wǎng)點布局策略，將會直接影響到企業(yè)的經(jīng)營績效和品牌競爭力。本文利用國內(nèi)代表上市公司2008年－2013年的面板數(shù)據(jù)，實證分析了影響體育用品企業(yè)網(wǎng)點布局的宏觀因素，得出以下結(jié)論:

(1)在現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)上，構(gòu)建了影響體育產(chǎn)業(yè)網(wǎng)點布局的面板數(shù)據(jù)計量模型，回歸結(jié)果顯示所選取的五個自變量均在1%的水平下通過顯著性檢驗，而且調(diào)整R2值達到0.9665，實證模型可以較好地解釋了因變量的變化情況。

(2)從各自變量對因變量的影響來看，城市化率、第三產(chǎn)業(yè)增加值、在校大學生數(shù)和人均GDP對體育用品企業(yè)的網(wǎng)點布局產(chǎn)生正向影響。其中，城市化率對企業(yè)網(wǎng)點布局的影響程度最為明顯。未來，隨著國家新型城鎮(zhèn)化的深入推進，國內(nèi)正處于城市化加快發(fā)展階段的中小城市，將給體育用品企業(yè)帶來新的市場機遇。國內(nèi)體育用品制造企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注不同區(qū)域(或城市)的城鎮(zhèn)化進程，并制定與之相適應(yīng)的網(wǎng)點布局策略，才能更好地把握新型城鎮(zhèn)化帶來的戰(zhàn)略機遇。此外，對于城鎮(zhèn)化水平已經(jīng)處于較高水平的區(qū)域(或城市)，體育用品制造企業(yè)也要靈活調(diào)整網(wǎng)點布局策略，該撤則撤，以維護經(jīng)銷商利潤，避免惡性競爭。

(3)實證分析結(jié)果表明，人均收入變量與體育用品企業(yè)的網(wǎng)點布局數(shù)量呈負相關(guān)。本文認為，這可能與國際知名體育品牌在人均收入較高城市的擴張，致使本土品牌被動減少門店數(shù)量有關(guān);此外，還可能與本土品牌出于戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型考慮，主動收縮部分一線或二線人均收入較高、競爭較激烈城市的網(wǎng)點布局有關(guān)。

［1］史兵.關(guān)于體育地理學研究內(nèi)容的討論［J］.西安體育學院學報，2006(1):1－5

［2］王靜.體育產(chǎn)業(yè)與城市化關(guān)聯(lián)性分析［J］.沈陽體育學院學報，2005(3):25－26

［3］中華人民共和國中央人民政府.國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014－2020年)［EB/OL］.2014－03－16.http://www.gov.cn/zhengce/2014－03/16/content_2640075.htm

［4］劉慶新，史兵，雷歡歡，等.城市體育用品銷售中心空間分布研究——以西安市為例［J］.西安體育學院學報，2010，27(2):129 －132

［5］趙蘭革.體育用品銷售行業(yè)地理空間分布研究——以煙臺市為例［J］.北京體育大學學報，2010(10):17－20

［6］姜德衛(wèi).煙臺市城鎮(zhèn)居民體育消費水平與體育產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀分析［J］.山東體育科技，2003，25(2):76－77