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    新零售情景下企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型與績(jī)效提升路徑

    2024-12-07 00:00:00張敏陳志成
    商業(yè)研究 2024年5期

    摘要:在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮中,零售作為挖掘消費(fèi)方式、創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷手段、構(gòu)筑商業(yè)業(yè)態(tài)的重要環(huán)節(jié),逐步成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的前沿。結(jié)合“新零售”特征,運(yùn)用DEA-Tobit模型檢驗(yàn)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,研究發(fā)現(xiàn):零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高供需匹配效率、降低成本費(fèi)用、增強(qiáng)研發(fā)能力等三條路徑提高企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率與技術(shù)水平,帶動(dòng)企業(yè)績(jī)效提升。其中,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)效率提升作用最大,規(guī)模效率次之,技術(shù)進(jìn)步最小。此外,數(shù)字化轉(zhuǎn)型在地區(qū)間、產(chǎn)業(yè)間、企業(yè)間等存在廣泛的不平衡性。據(jù)此,應(yīng)合理評(píng)估企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用,正視企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的不均衡性,注重政策配套,進(jìn)而推動(dòng)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

    關(guān)鍵詞:新零售;數(shù)字化轉(zhuǎn)型;企業(yè)績(jī)效;高質(zhì)量發(fā)展

    中圖分類號(hào):F0629文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1001-148X(2024)05-0104-10

    收稿日期:2023-11-06

    作者簡(jiǎn)介:張敏(1990—),女,山東濰坊人,博士研究生,講師,研究方向:反壟斷與競(jìng)爭(zhēng)政策;陳志成(1989—),本文通訊作者,男,山東濟(jì)南人,助理研究員,研究方向:互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)規(guī)制、貨幣金融理論與政策。

    基金項(xiàng)目:國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目“價(jià)值鏈視角下我國(guó)海外園區(qū)空間布局對(duì)‘一帶一路’高質(zhì)量發(fā)展的影響研究”,項(xiàng)目編號(hào):20CJL016;山東省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“影子銀行視域下貨幣政策與宏觀審慎政策防范化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)的路徑研究”,項(xiàng)目編號(hào):ZR2023QG126;云南省教育廳科學(xué)研究基金項(xiàng)目“數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下云南省稅收治理能力提升研究”,項(xiàng)目編號(hào):2022J0035。

    一、引言與文獻(xiàn)回顧

    互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的廣泛滲透加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代到來(lái)。以數(shù)字技術(shù)為依托,各類新?tīng)I(yíng)銷方式、商業(yè)業(yè)態(tài)、消費(fèi)渠道不斷涌現(xiàn),加速了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,并逐步成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要著力點(diǎn)。中國(guó)信息通信研究院2022年發(fā)布的《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》顯示,2012年以來(lái)我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)年均增速高達(dá)159%,2021年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模更是達(dá)到455萬(wàn)億元,在GDP中的占比接近40%。作為連接供需兩端的關(guān)鍵紐帶,企業(yè)零售端逐步成為挖掘消費(fèi)方式、創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷手段、構(gòu)筑商業(yè)業(yè)態(tài)的重要應(yīng)用場(chǎng)景,企業(yè)零售環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最集中、最活躍的表現(xiàn)領(lǐng)域之一,并引發(fā)“新零售”概念與情景運(yùn)用的廣泛探討[1]。在此背景下,探索“新零售”情景下企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何引導(dǎo)企業(yè)績(jī)效提升對(duì)于消費(fèi)提質(zhì)擴(kuò)容、加快構(gòu)建雙循環(huán)新發(fā)展格局具有重要現(xiàn)實(shí)意義,也是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)邁向高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵之舉。

    盡管零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出時(shí)間較早,但學(xué)界尚未就零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)涵與“新零售”發(fā)展形態(tài)形成統(tǒng)一的定論。較為一致的觀點(diǎn)認(rèn)為,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為線下傳統(tǒng)零售模式向線上網(wǎng)絡(luò)零售模式逐步拓展和轉(zhuǎn)型,本質(zhì)上是利用零售數(shù)字信息要素對(duì)商品生產(chǎn)、銷售、物流等各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行整合升級(jí),推動(dòng)企業(yè)組織決策、經(jīng)營(yíng)理念、資源能力和方法流程的優(yōu)化改進(jìn),在數(shù)字技術(shù)與企業(yè)經(jīng)營(yíng)的深度融合的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)消費(fèi)渠道、供銷模式、商業(yè)業(yè)態(tài)、價(jià)值鏈體系的根本性變革[2]。零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速了人、貨、場(chǎng)及其內(nèi)在關(guān)系顛覆性重構(gòu)[3],促進(jìn)了線下體驗(yàn)、線上服務(wù)與現(xiàn)代物流的相互結(jié)合,這構(gòu)成了“新零售”的基本要義。以提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展為戰(zhàn)略出發(fā)點(diǎn)推動(dòng)企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型,進(jìn)而逆向引導(dǎo)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)適應(yīng)性重構(gòu),是零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)績(jī)效提升的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力。

    結(jié)合“新零售”的內(nèi)涵與特征,已有研究圍繞零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)績(jī)效進(jìn)行了深入探討。Cao和Li(2015)[4]從全渠道與跨渠道視角進(jìn)行分析,主要結(jié)論表明全渠道模式可以整合品牌、資產(chǎn)和客流,增進(jìn)渠道互動(dòng),強(qiáng)化線上線下綜合市場(chǎng)資源優(yōu)勢(shì)。線上線下的同步發(fā)展有助于提高消費(fèi)者忠誠(chéng)度和滿意度[5],改善企業(yè)業(yè)務(wù)流程,降低企業(yè)管理成本,實(shí)現(xiàn)企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率的帕累托改進(jìn)[6]。張任之(2022)[7]從供應(yīng)鏈視角審視零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)的廣泛應(yīng)用賦予供應(yīng)鏈可追溯性,有利于提高供應(yīng)鏈的可視化程度,增進(jìn)供應(yīng)鏈企業(yè)信息共享度[8]。供應(yīng)鏈協(xié)作效率的提升增進(jìn)了供需匹配水平,降低了外部交易成本[7]。謝莉娟和王曉東(2020)[3]的研究則著眼于零售業(yè)實(shí)體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型趨勢(shì),認(rèn)為零售業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型本質(zhì)上是借助數(shù)字技術(shù),引領(lǐng)以消費(fèi)需求為核心的生產(chǎn)供給體系變革,通過(guò)有效識(shí)別消費(fèi)需求聯(lián)動(dòng)生產(chǎn)資源優(yōu)化配置。此外,部分拓展研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)穩(wěn)定銷售預(yù)期[9]、促進(jìn)技術(shù)溢出[10]等途徑提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性與經(jīng)營(yíng)效率。也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)全渠道模式未能實(shí)現(xiàn)零售企業(yè)績(jī)效的實(shí)質(zhì)性提升[11]。

    相關(guān)文獻(xiàn)從各個(gè)渠道分析了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績(jī)效的內(nèi)在機(jī)理,鑒于零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究范疇較為寬泛,涉及的內(nèi)容、機(jī)制、特征仍存在探討的空間。部分文獻(xiàn)通過(guò)文本分析方法測(cè)度企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,然而企業(yè)在信息披露過(guò)程中對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”相關(guān)陳述與相關(guān)測(cè)度存在失真風(fēng)險(xiǎn)[12]。另外,以文本分析為核心的研究大多測(cè)度企業(yè)整體的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,難以識(shí)別企業(yè)績(jī)效的變動(dòng)源于零售環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型還是其他生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié),因而難以單獨(dú)考察企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實(shí)質(zhì)作用。此外,部分研究認(rèn)為零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要提高了企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率,也有文獻(xiàn)認(rèn)為企業(yè)績(jī)效優(yōu)化源于技術(shù)進(jìn)步,企業(yè)績(jī)效變動(dòng)來(lái)源有待系統(tǒng)性完善。從實(shí)際情況看,大量企業(yè)傳統(tǒng)線下零售渠道相對(duì)成熟,線上網(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展的差異較大,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平更是千差萬(wàn)別,多數(shù)研究根據(jù)企業(yè)是否擁有線上線下多渠道銷售模式進(jìn)行簡(jiǎn)單的分類研究,鮮有文獻(xiàn)從零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度進(jìn)一步探究企業(yè)線上網(wǎng)絡(luò)零售實(shí)際發(fā)展程度、利用程度及其對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。有鑒于此,本文利用2015—2021年上市企業(yè)季度銷售數(shù)據(jù),構(gòu)建企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),同時(shí),利用三階段DEA模型拆解企業(yè)績(jī)效來(lái)源,從數(shù)字化轉(zhuǎn)型理論入手分析零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響方式與潛在機(jī)制,以期為企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展提供切實(shí)可行的建議。

    相對(duì)已有文獻(xiàn),本文貢獻(xiàn)可能有以下幾點(diǎn):首先,通過(guò)構(gòu)建企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)識(shí)別企業(yè)零售環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,拓展了企業(yè)零售環(huán)節(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的測(cè)度方式,為細(xì)化企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究奠定了基礎(chǔ);其次,利用三階段DEA模型將企業(yè)績(jī)效變動(dòng)進(jìn)一步拆分為技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率與經(jīng)營(yíng)效率,揭示了企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的具體影響渠道及相對(duì)影響力,豐富了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究機(jī)理;最后,通過(guò)引入企業(yè)內(nèi)部與外部因素,檢驗(yàn)了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響渠道與異質(zhì)性影響機(jī)制,為探究企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展的不平衡性原因及政府政策發(fā)力方向提供重要參考。

    二、理論分析與研究假設(shè)

    在“新零售”情景下,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型及由此展開(kāi)的技術(shù)運(yùn)用與實(shí)踐創(chuàng)新已成為企業(yè)發(fā)展的基石。在線上線下多渠道零售模式中,線上網(wǎng)絡(luò)零售是大數(shù)據(jù)挖掘、消費(fèi)渠道創(chuàng)新、營(yíng)銷模式變革的關(guān)鍵所在,也是聯(lián)動(dòng)傳統(tǒng)線下零售同步發(fā)展的根本驅(qū)動(dòng)力,因此企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)零售的新特征進(jìn)行分析??傮w而言,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型圍繞消費(fèi)者需求對(duì)溝通渠道、運(yùn)營(yíng)方式等方面進(jìn)行重構(gòu),通過(guò)市場(chǎng)層面、管理層面、技術(shù)層面的微觀機(jī)制對(duì)企業(yè)績(jī)效產(chǎn)生顯著且積極的影響。

    (一)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力企業(yè)提升銷售規(guī)模

    企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型首先為市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大提供空間。作為連接不同群體的市場(chǎng)中介,互聯(lián)網(wǎng)為線上零售創(chuàng)造了一個(gè)多元、開(kāi)放、標(biāo)準(zhǔn)的虛擬環(huán)境,兼具跨地域、無(wú)邊界、高時(shí)效特征,降低了企業(yè)的市場(chǎng)分割度。借助電商平臺(tái)等各類網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)零售可以在較低接入門檻與訪問(wèn)成本下以較高的通用化水平實(shí)現(xiàn)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型,極大喚醒了企業(yè)深度挖掘市場(chǎng)的潛能。從需求端看,網(wǎng)絡(luò)零售打破了傳統(tǒng)線下零售面臨的時(shí)空限制,一方面,網(wǎng)絡(luò)零售可以以更靈活的方式放寬線下零售的時(shí)間、空間約束,拉近消費(fèi)者與商品的距離,緩解消費(fèi)者位置阻力。另一方面,網(wǎng)絡(luò)零售可以更加便捷地展示商品的種類、數(shù)量、價(jià)格等信息,通過(guò)更廣泛、精準(zhǔn)的信息傳輸渠道降低企業(yè)與消費(fèi)者之間的信息不對(duì)稱性,消除產(chǎn)銷間的信息鴻溝,緩解消費(fèi)者搜索阻力[13]。位置阻力與搜索阻力的下降提高了消費(fèi)者的消費(fèi)便利性,緩解了交換面臨的“雙向契合”難題,同時(shí)也削減了消費(fèi)者搜尋成本、物流成本以及渠道轉(zhuǎn)換成本,各類成本的下降增進(jìn)了消費(fèi)者的搜索和消費(fèi)欲望[14],提高了個(gè)性化、多樣化商品的市場(chǎng)需求,為消費(fèi)市場(chǎng)拓展奠定了基礎(chǔ)。

    從供給端看,數(shù)字技術(shù)可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化方式獲取消費(fèi)者大數(shù)據(jù)信息,提升企業(yè)對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)的認(rèn)知,幫助企業(yè)探知市場(chǎng)動(dòng)態(tài)、洞察消費(fèi)動(dòng)向,進(jìn)而更快地識(shí)別商機(jī),更精確地挖掘潛在的消費(fèi)市場(chǎng)需求。企業(yè)可以憑借網(wǎng)絡(luò)零售的時(shí)空優(yōu)勢(shì)在更低的資源成本下以更快更高效的方式拓展虛擬商圈,實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。從網(wǎng)絡(luò)零售特征看,互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中各類平臺(tái)的快速發(fā)展極大地延展了市場(chǎng)的邊界。梅特卡夫法則(Metcalfe’sLaw)指出,網(wǎng)絡(luò)的價(jià)值以網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的幾何級(jí)數(shù)遞增,網(wǎng)絡(luò)用戶規(guī)模越大,網(wǎng)絡(luò)用戶效用越高。互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)存在交叉網(wǎng)絡(luò)外部性,消費(fèi)者與商家(企業(yè))獲取的效用與雙側(cè)用戶數(shù)量成正比,表現(xiàn)出極強(qiáng)的聚集效應(yīng)。各類平臺(tái)的快速擴(kuò)張為消費(fèi)者與企業(yè)提供了廣闊的虛擬環(huán)境,大量消費(fèi)者與企業(yè)的聚集不僅增加了產(chǎn)品受眾面,也為產(chǎn)品的對(duì)比、交流、演進(jìn)提供了舞臺(tái),這顛覆了傳統(tǒng)的營(yíng)銷方式,拓展了潛在市場(chǎng)。綜上所述,網(wǎng)絡(luò)零售在便利消費(fèi)方式、識(shí)別消費(fèi)動(dòng)態(tài)、增進(jìn)溝通交流等方面占據(jù)優(yōu)勢(shì)。線下傳統(tǒng)零售向線上網(wǎng)絡(luò)零售的數(shù)字化轉(zhuǎn)型突破了傳統(tǒng)零售以門店擴(kuò)張為核心的市場(chǎng)拓展思路,擺脫了傳統(tǒng)零售在消費(fèi)者服務(wù)方面的時(shí)空限制,助力企業(yè)以更低的成本拓展消費(fèi)市場(chǎng),提高企業(yè)績(jī)效。據(jù)此,提出以下假設(shè):

    H1:零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)拓展消費(fèi)市場(chǎng)提高企業(yè)績(jī)效。

    (二)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提升

    企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)優(yōu)化企業(yè)生產(chǎn)、管理、銷售等各個(gè)流程環(huán)節(jié)改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平,帶動(dòng)企業(yè)績(jī)效提升。從銷售層面看,線上網(wǎng)絡(luò)零售賦予消費(fèi)者更多表達(dá)訴求的渠道,提升了消費(fèi)者與企業(yè)間信息的可交互性,借助數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用,企業(yè)能夠更加精準(zhǔn)地捕捉消費(fèi)者的消費(fèi)偏好、消費(fèi)習(xí)慣、消費(fèi)動(dòng)態(tài),準(zhǔn)確繪制用戶畫像,幫助企業(yè)了解目標(biāo)消費(fèi)者消費(fèi)特征,制定更加適銷對(duì)路的營(yíng)銷策略,改善服務(wù)水平。此外,線上網(wǎng)絡(luò)銷售賦予消費(fèi)者更多、更及時(shí)的信息反饋渠道,增進(jìn)企業(yè)與消費(fèi)者之間聯(lián)系,這有助于提高消費(fèi)者對(duì)企業(yè)服務(wù)與承諾的感知力,鞏固客戶忠誠(chéng)度,增加消費(fèi)頻率,提高銷售的針對(duì)性和有效性。從管理層面看,快速多變的市場(chǎng)大數(shù)據(jù)信息要求企業(yè)提高管理響應(yīng)能力,突破部門間管理壁壘,縮減冗余管理步驟,增進(jìn)管理協(xié)作,推動(dòng)企業(yè)組織架構(gòu)由“垂直化”管理方式向扁平化、網(wǎng)絡(luò)化的管理方式轉(zhuǎn)變[15]。此外,消費(fèi)大數(shù)據(jù)的積累可以同步改善企業(yè)內(nèi)部信息流通效率及外部供應(yīng)鏈信息共享水平,緩解企業(yè)內(nèi)部“委托-代理”問(wèn)題[2],提高供應(yīng)鏈不同主體間信任度與協(xié)作能力[7],引領(lǐng)企業(yè)更加靈活地應(yīng)對(duì)市場(chǎng)環(huán)境變動(dòng),增進(jìn)資源配置效率與企業(yè)管理效率。從生產(chǎn)層面看,零售端大數(shù)據(jù)信息的積累兼具準(zhǔn)確性與及時(shí)性,數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的直接交流剝離了主觀判斷誤差,實(shí)現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)分析與動(dòng)態(tài)感知,提升生產(chǎn)決策效率,為未來(lái)不確定情景下企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程提供最優(yōu)決策支持。綜上,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型借助網(wǎng)絡(luò)零售的大數(shù)據(jù)積累整合以產(chǎn)品為核心的銷售、管理、生產(chǎn)流程,引導(dǎo)企業(yè)創(chuàng)新?tīng)I(yíng)銷策略、提高管理協(xié)作、優(yōu)化生產(chǎn)決策,提升產(chǎn)品供需匹配水平,改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。據(jù)此,提出以下假設(shè):

    H2:零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)改善企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提高企業(yè)績(jī)效。

    (三)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶動(dòng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步

    企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶動(dòng)企業(yè)拓展細(xì)分市場(chǎng),需求導(dǎo)向型的商業(yè)模式提高了企業(yè)的研發(fā)能力,引領(lǐng)技術(shù)進(jìn)步。在“新零售”背景下,市場(chǎng)需求與產(chǎn)銷邏輯發(fā)生顛覆性變化,搜尋成本大幅下降拓展了消費(fèi)者多樣化、個(gè)性化的選擇空間,催生大量差異化小眾產(chǎn)品需求,自此,傳統(tǒng)同質(zhì)化市場(chǎng)需求逐步瓦解,市場(chǎng)真實(shí)需求隨多樣性產(chǎn)品種類增加而大幅分散。同時(shí),長(zhǎng)尾商品的市場(chǎng)曲線向右側(cè)大幅延伸,小眾長(zhǎng)尾商品擁有的盈利空間迅速增加,為消費(fèi)市場(chǎng)進(jìn)一步細(xì)分奠定了基礎(chǔ)[16]。另外,企業(yè)交易成本、邊際生產(chǎn)成本等一系列成本逐步下降,也提升了企業(yè)多樣化產(chǎn)品的供給水平,企業(yè)拓展細(xì)分市場(chǎng)能力顯著提升。

    在此基礎(chǔ)上,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型為供需匹配搭建了新的橋梁,一方面,網(wǎng)絡(luò)零售獲取的大數(shù)據(jù)積累能夠協(xié)助企業(yè)探知商情,提高企業(yè)有針對(duì)性的生產(chǎn)能力,增加市場(chǎng)的供需匹配水平。另一方面,以真實(shí)需求為導(dǎo)向的網(wǎng)絡(luò)零售可以通過(guò)柔性化生產(chǎn)機(jī)制對(duì)企業(yè)生產(chǎn)流程進(jìn)行適應(yīng)性重構(gòu),進(jìn)而壓縮企業(yè)的試錯(cuò)成本,降低資源誤配幾率,明確企業(yè)市場(chǎng)定位。較低的邊際成本,多樣性的產(chǎn)品需求以及更好的供需匹配效率促使企業(yè)深耕所處競(jìng)爭(zhēng)領(lǐng)域,通過(guò)成本領(lǐng)先或差異化的戰(zhàn)略獲取競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),逐步走上個(gè)性化、差異化道路。進(jìn)一步,數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以通過(guò)市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)提升企業(yè)研發(fā)能力,加速創(chuàng)新步伐[17]。綜上,在“新零售”背景下,多樣性需求的不斷涌現(xiàn)推動(dòng)需求導(dǎo)向性商業(yè)模式逐步取代生產(chǎn)導(dǎo)向性商業(yè)模式,形成以消費(fèi)者為核心的供銷體系。零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅增進(jìn)了企業(yè)拓展細(xì)分市場(chǎng)的能力,也明確了企業(yè)的市場(chǎng)定位,進(jìn)而形成市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)力,促使企業(yè)提高研發(fā)能力,加速技術(shù)進(jìn)步,提升企業(yè)績(jī)效。據(jù)此,提出以下假設(shè):

    H3:零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)推動(dòng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步提高企業(yè)績(jī)效。

    三、研究設(shè)計(jì)、變量選取及測(cè)度

    (一)研究設(shè)計(jì)

    零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何影響企業(yè)績(jī)效是本文探討的核心問(wèn)題,本文采用DEA-Tobit模型進(jìn)行檢驗(yàn):首先利用三階段DEA模型測(cè)算企業(yè)績(jī)效水平,之后通過(guò)面板Tobit模型考察零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的具體影響,基礎(chǔ)模型設(shè)定如下:

    tfp_chit=α0+α1digitalit+δXit+ui+εit(1)

    下標(biāo)i代表企業(yè)個(gè)體,t代表時(shí)間。tfp_ch為企業(yè)實(shí)際績(jī)效的代理變量,digital表示企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),衡量企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,X為一系列相關(guān)控制變量,u為個(gè)體效應(yīng),ε為誤差項(xiàng)。α1表示零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,按照理論分析,預(yù)期α1顯著為正。在此基礎(chǔ)上,再次利用三階段DEA模型分解的企業(yè)績(jī)效變動(dòng)來(lái)源,進(jìn)一步考察零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響企業(yè)績(jī)效的具體渠道,模型設(shè)定如下:

    de_chit=θ0+θ1digitlit+φXit+μi+ξit(2)

    de_ch代表企業(yè)績(jī)效變動(dòng)來(lái)源,包括規(guī)模效率se_ch、經(jīng)營(yíng)效率pe_ch、技術(shù)進(jìn)步tech_ch,μ為個(gè)體效應(yīng),ξ為誤差項(xiàng)。θ1表征數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)各種效率來(lái)源的影響,按照理論分析,無(wú)論是企業(yè)規(guī)模效率、經(jīng)營(yíng)效率還是技術(shù)進(jìn)步,預(yù)期θ1均顯著為正。如若上述結(jié)論成立,進(jìn)一步檢驗(yàn)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)規(guī)模效率、經(jīng)營(yíng)效率、技術(shù)進(jìn)步等三種效率渠道影響力的相對(duì)大小,考察零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)企業(yè)績(jī)效提升的主要驅(qū)動(dòng)方式。

    (二)變量測(cè)度與選取

    1被解釋變量:企業(yè)績(jī)效(tfp_ch)。Higón等(2010)[18]認(rèn)為,運(yùn)用定量方法討論零售企業(yè)績(jī)效應(yīng)關(guān)注全要素生產(chǎn)率。目前,常用測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率的方法包括DEA、LP、LP-ACF、OP、OP-ACF。其中,DEA可以進(jìn)一步分解全要素生產(chǎn)率來(lái)源,但忽視了企業(yè)不同的外部環(huán)境等因素對(duì)企業(yè)績(jī)效的干擾。對(duì)此,本文參考Fried等(2002)[19]的三階段DEA模型,通過(guò)SFA模型剔除外部環(huán)境因素及隨機(jī)因素等冗余后,再次測(cè)度企業(yè)績(jī)效及效率變動(dòng)來(lái)源。具體測(cè)度步驟如下:(1)選擇傳統(tǒng)投入導(dǎo)向型DEA-BCC模型,利用DEAP21軟件得到各個(gè)投入變量的松弛變量,獲取投入變量的冗余。(2)使用Frionter41軟件SFA模型分離松弛變量中的環(huán)境因素、統(tǒng)計(jì)噪聲和無(wú)效率項(xiàng),將分離得到的環(huán)境因素和隨機(jī)擾動(dòng)因素對(duì)原始投入變量進(jìn)行調(diào)整。(3)結(jié)合DEA模型和Malmquist分解方法,再次利用調(diào)整之后的投入變量測(cè)度企業(yè)績(jī)效(tfp_ch)及企業(yè)績(jī)效構(gòu)成,包括規(guī)模效率(se_ch)、經(jīng)營(yíng)效率(pe_ch)DEA模型中,Malmquist分解效率的理論定義為純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步,其中純技術(shù)效率表征既定要素投入水平下企業(yè)的最大產(chǎn)能,主要與企業(yè)的經(jīng)營(yíng)管理能力相關(guān),為論述方便,將其定義為經(jīng)營(yíng)效率。、技術(shù)進(jìn)步(tech_ch),企業(yè)績(jī)效與各個(gè)效率來(lái)源的關(guān)系滿足:企業(yè)績(jī)效=經(jīng)營(yíng)效率×規(guī)模效率×技術(shù)進(jìn)步。

    企業(yè)績(jī)效的投入及產(chǎn)出指標(biāo)如表1所示,其中投入指標(biāo)選取固定資產(chǎn)凈額與應(yīng)付職工薪酬度量企業(yè)資本投入與勞動(dòng)投入。產(chǎn)出指標(biāo)采用營(yíng)業(yè)總收入和凈資產(chǎn)收益率代理。環(huán)境變量主要考慮企業(yè)所處地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、信息化水平和金融發(fā)展程度。其中,經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度使用人均GDP表征,信息化水平使用每百人移動(dòng)電話數(shù)衡量,金融發(fā)展程度使用省級(jí)金融機(jī)構(gòu)本外幣各項(xiàng)存貸款余額占GDP的比例代理。

    2核心解釋變量:零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)(digital)。如上文所述,線上網(wǎng)絡(luò)零售是銷售大數(shù)據(jù)積累與市場(chǎng)拓展的主要場(chǎng)景,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型表現(xiàn)為線下傳統(tǒng)零售模式向線上網(wǎng)絡(luò)零售模式逐步拓展和轉(zhuǎn)型,換言之,線上網(wǎng)絡(luò)零售的相對(duì)規(guī)模在一定程度上反映了企業(yè)零售端數(shù)字化應(yīng)用程度與轉(zhuǎn)型程度。據(jù)此,我們選取線上網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)銷售額(esales)與總銷售額(tsales)的比值作為零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),度量企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度,具體度量方式如下:

    digital=esalestsales(3)

    企業(yè)網(wǎng)絡(luò)零售與企業(yè)績(jī)效具有密切聯(lián)系,廖理等(2021)[20]認(rèn)為,企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)零售數(shù)據(jù)作為一種另類數(shù)據(jù)在一定程度上可以預(yù)測(cè)企業(yè)的未預(yù)期盈余、未預(yù)期收入以及累計(jì)超額收益,反映了企業(yè)的營(yíng)運(yùn)能力。因此,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)零售數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),分析其對(duì)企業(yè)績(jī)效的變動(dòng)具有一定的穩(wěn)健性。

    3控制變量:選取以下變量控制企業(yè)經(jīng)營(yíng)特征:(1)企業(yè)的行業(yè)地位與經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn),使用年度企業(yè)經(jīng)營(yíng)時(shí)長(zhǎng)(time)進(jìn)行控制。(2)企業(yè)的人力資本結(jié)構(gòu),選取本科及以上學(xué)歷占比(education)進(jìn)行控制。(3)企業(yè)的負(fù)債狀況與償債能力,選取資產(chǎn)負(fù)債率(dar)進(jìn)行控制。

    (三)樣本選擇

    本文以2015年一季度—2021年四季度公布網(wǎng)絡(luò)零售情況的A股上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)作為研究樣本,主要包含三類數(shù)據(jù):一是企業(yè)線上網(wǎng)絡(luò)銷售數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)來(lái)自Wind滬深股票專題統(tǒng)計(jì)中的“線上銷量”,主要收集上市公司在天貓、京東等各大電商平臺(tái)開(kāi)設(shè)店鋪的銷售數(shù)據(jù),覆蓋電子電器、醫(yī)藥生物、文教體娛及工藝品、食品飲料、紡織服裝、家化、建材家具等7個(gè)品類。據(jù)廖理等(2021)[20]考證,這套數(shù)據(jù)獲取的企業(yè)線上銷售品牌與線下銷售品牌重合度高于90%,具有較強(qiáng)的可信度。二是上市企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。三是環(huán)境變量數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)源自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和中華人民共和國(guó)工業(yè)和信息化部。所有原始數(shù)據(jù)按照以下步驟處理:(1)以線上銷量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)匹配企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),并在此基礎(chǔ)上匹配企業(yè)環(huán)境變量數(shù)據(jù);(2)剔除主要在線上孵化品牌的企業(yè),保留線下向線上數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)“新零售”要義為線上線下融合發(fā)展,線上孵化品牌的公司缺少線下發(fā)展路徑,且不符合線下傳統(tǒng)零售向線上網(wǎng)絡(luò)零售拓展這一零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程,因此予以剔除。;(3)剔除*ST企業(yè)和ST企業(yè);(4)剔除資產(chǎn)負(fù)債率0至1范圍外的異常觀測(cè)值;(5)通過(guò)X12方法去除季節(jié)性因素。上述樣本處理后,最終得到150家企業(yè)4092個(gè)樣本觀測(cè)值。所有變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

    四、實(shí)證結(jié)果分析

    (一)基準(zhǔn)回歸

    按照基準(zhǔn)模型設(shè)定,首先考察零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效及各個(gè)分解效率的影響。表3列(1)回歸檢驗(yàn)了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,結(jié)果顯示,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的系數(shù)顯著為正,說(shuō)明零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶動(dòng)了企業(yè)績(jī)效的整體提升,這與丁寧和丁華(2020)[6]對(duì)于線上線下全渠道商業(yè)模式的研究論斷相吻合。表3列(2)—列(4)回歸結(jié)果分別呈現(xiàn)了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步等三個(gè)分解效率的影響,可以看出,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型回歸系數(shù)同樣顯著為正,這與理論分析中零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化企業(yè)績(jī)效的三條路徑相一致,上述回歸結(jié)論初步驗(yàn)證了假設(shè)H1、假設(shè)H2和假設(shè)H3。

    (二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文對(duì)企業(yè)績(jī)效及經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步等三個(gè)分解效率進(jìn)行檢驗(yàn)。其中,總體績(jī)效穩(wěn)健性檢驗(yàn)考慮的因素包括:(1)被解釋變量穩(wěn)健性問(wèn)題,借鑒趙宸宇等(2021)[21],使用LP法測(cè)度企業(yè)績(jī)效,作為企業(yè)總體績(jī)效的替代變量進(jìn)行估計(jì)。(2)異方差問(wèn)題,為解決傳統(tǒng)Tobit可能出現(xiàn)的異方差問(wèn)題,使用歸并最小離差法(CLAD)進(jìn)行估計(jì)使用CLAD方法之前,通過(guò)去中心化的方式去除個(gè)體效應(yīng),后續(xù)樣本選擇MLE方法與IV-Tobit方法使用同樣的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。。(3)樣本自選擇問(wèn)題,企業(yè)公布網(wǎng)上銷售數(shù)據(jù)可能源于企業(yè)本身具備網(wǎng)絡(luò)銷售優(yōu)勢(shì),這會(huì)產(chǎn)生樣本自選擇問(wèn)題,對(duì)此使用MLE方法進(jìn)行Heckman估計(jì),對(duì)回歸進(jìn)行糾偏。表4列(2)—列(4)回歸結(jié)果顯示,估計(jì)結(jié)果均非常穩(wěn)健。此外,本文進(jìn)一步檢驗(yàn)了總體績(jī)效和分效率的穩(wěn)健性,參照胡珺等(2020)[22],選取企業(yè)同季度同行業(yè)平均企業(yè)績(jī)效、經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步作為目標(biāo)企業(yè)對(duì)應(yīng)效率的工具變量,通過(guò)IV-Tobit進(jìn)行估計(jì),表4列(1)、列(5)—列(7)回歸結(jié)果顯示,估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸相一致。

    (三)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型下企業(yè)績(jī)效優(yōu)化路徑的相對(duì)影響力檢驗(yàn)

    在零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型下企業(yè)績(jī)效優(yōu)化的多重路徑中,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)哪一領(lǐng)域滲透性更強(qiáng)?對(duì)哪一類企業(yè)績(jī)效的推動(dòng)作用更明顯?劉向東和湯培青(2018)[23]認(rèn)為實(shí)體零售商多渠道與全渠道商業(yè)模式具有顯著的技術(shù)特征,新技術(shù)的吸收與轉(zhuǎn)化帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步是企業(yè)轉(zhuǎn)型的主要驅(qū)動(dòng)力;馬述忠和房超(2020)[24]發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)零售主要功能在于降低市場(chǎng)分割,提高企業(yè)的規(guī)模效率。從已有研究看,企業(yè)績(jī)效的度量方式不一,側(cè)重點(diǎn)也不一致,且缺乏橫向?qū)Ρ?。因此,有必要進(jìn)一步識(shí)別企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同類型企業(yè)績(jī)效推動(dòng)作用的相對(duì)大小DEA模型測(cè)度的企業(yè)效率具有無(wú)量綱化的特征,經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率、技術(shù)進(jìn)步具有橫向可比性,這為探究企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)化企業(yè)績(jī)效的主要路徑和方式提供了分析基礎(chǔ)。。從表5回歸結(jié)果看,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率促進(jìn)效用最大、規(guī)模效率次之、技術(shù)進(jìn)步最小,然而這一結(jié)論仍需進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。本文使用SUR-Tobit方法對(duì)表3中回歸列(2)—列(4)進(jìn)行聯(lián)合回歸本文考察的企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率與技術(shù)進(jìn)步并非樣本分組,無(wú)法按照Fisher’sPermutation檢驗(yàn)或者Chow檢驗(yàn)進(jìn)行考察。SUR(似不相關(guān)回歸)可以檢驗(yàn)解釋變量完全相同時(shí)跨方程的參數(shù)約束。據(jù)此,本文通過(guò)SUR-Tobit模型對(duì)原始Tobit模型系數(shù)進(jìn)行聯(lián)合檢驗(yàn)。值得注意的是,殘差檢驗(yàn)顯著拒絕了表5中回歸列(1)—列(3)殘差不相關(guān)的假設(shè),說(shuō)明SUR-Tobit方法具備一定的估計(jì)效率。,表5回歸結(jié)果顯示,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率與技術(shù)進(jìn)步的正向推動(dòng)作用依次減小,與表3結(jié)論一致。

    表6從統(tǒng)計(jì)角度進(jìn)一步考察了SUR-Tobit回歸結(jié)論的穩(wěn)健性,其中假設(shè)檢驗(yàn):回歸(1)θ1=回歸(2)θ1檢驗(yàn)了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)效率與規(guī)模效率的正向促進(jìn)作用是否存在統(tǒng)計(jì)意義上的差異。同理,回歸(1)θ1=回歸(3)θ1檢驗(yàn)了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)經(jīng)營(yíng)效率與技術(shù)進(jìn)步的正向促進(jìn)作用是否存在統(tǒng)計(jì)意義上的差異;回歸(2)θ1=回歸(3)θ1檢驗(yàn)了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)進(jìn)步與規(guī)模效率的正向促進(jìn)作用是否存在統(tǒng)計(jì)意義上的差異。結(jié)論顯示,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模效率、經(jīng)營(yíng)效率的促進(jìn)作用兩兩之間均存在顯著差異,結(jié)合表5列(1)—列(3)回歸結(jié)果可知,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的正向促進(jìn)效用最大、規(guī)模效率次之、技術(shù)進(jìn)步最小,上述結(jié)果在統(tǒng)計(jì)意義上顯著。這表明零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)作用遵從“就近原則”,即零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)與零售環(huán)節(jié)密切相關(guān)的企業(yè)經(jīng)營(yíng)與規(guī)模擴(kuò)張的正向促進(jìn)作用較大,對(duì)生產(chǎn)源頭技術(shù)發(fā)展的正向促進(jìn)作用較小,不同影響渠道下,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效貢獻(xiàn)存在顯著差異。現(xiàn)實(shí)情況中,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速了企業(yè)數(shù)字化管理進(jìn)程,提高了企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化管理程度。此外,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型還促使企業(yè)積極對(duì)接天貓、京東等大型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),拓展企業(yè)市場(chǎng)規(guī)模。上述轉(zhuǎn)變?cè)鲞M(jìn)了數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)零售的融合度,提高了數(shù)字技術(shù)的通用性,推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率與規(guī)模效率快速提升,逐步成為企業(yè)績(jī)效提升的重要源動(dòng)力。

    (四)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)企業(yè)績(jī)效優(yōu)化的中介傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)

    企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何帶動(dòng)企業(yè)績(jī)效提升是研究的又一重點(diǎn),這需要根據(jù)企業(yè)績(jī)效優(yōu)化路徑進(jìn)一步識(shí)別企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型傳導(dǎo)機(jī)制。構(gòu)建中介效應(yīng)檢驗(yàn)考察零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的傳導(dǎo)機(jī)制,具體而言,在基礎(chǔ)模型(2)基礎(chǔ)上,拓展模型如下:

    Meit=γ0+γ1digitalit+φXit+νi+υit(4)

    de_chit=κ0+κ1Meit+κ2digitalit+ωXit+ζi+τit(5)

    Me代表傳導(dǎo)機(jī)制變量,ν、ζ為個(gè)體效應(yīng),υ、τ為誤差項(xiàng)。估計(jì)系數(shù)γ1與κ2均顯著說(shuō)明中介傳導(dǎo)渠道顯著。結(jié)合理論機(jī)制部分各類企業(yè)效率的影響因素,分別確定如下中介機(jī)制變量:(1)經(jīng)營(yíng)效率,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型借助線上網(wǎng)絡(luò)零售整合以產(chǎn)品為核心的銷售、管理、生產(chǎn)流程,提升產(chǎn)品供需匹配水平,增進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率。參考張任之(2022)[7],將存貨周轉(zhuǎn)期自然對(duì)數(shù)(inv)作為經(jīng)營(yíng)效率的中介傳導(dǎo)機(jī)制變量。(2)規(guī)模效率,線下傳統(tǒng)零售向線上網(wǎng)絡(luò)零售的轉(zhuǎn)型突破了傳統(tǒng)零售以門店擴(kuò)張為核心的市場(chǎng)拓展思路,擺脫了傳統(tǒng)零售在消費(fèi)者服務(wù)方面的時(shí)空限制,助力企業(yè)以更低的交易成本拓展消費(fèi)市場(chǎng),參考趙宸宇等(2021)[21],將成本費(fèi)用率(cos)作為規(guī)模效率的中介傳導(dǎo)機(jī)制變量。(3)技術(shù)進(jìn)步,發(fā)明專利體現(xiàn)了企業(yè)技術(shù)進(jìn)步轉(zhuǎn)化能力,將發(fā)明專利申請(qǐng)數(shù)(pat)取自然對(duì)數(shù)作為技術(shù)進(jìn)步的中介變量。

    表7報(bào)告了傳導(dǎo)機(jī)制檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。其中,表7列(1)和列(2)回歸結(jié)果展示了經(jīng)營(yíng)效率的中介機(jī)制檢驗(yàn),估計(jì)系數(shù)γ1顯著為負(fù),κ2顯著為正。上述結(jié)論說(shuō)明,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以改善企業(yè)以商品為核心的經(jīng)營(yíng)管理流程,提高存貨周轉(zhuǎn)效率,增進(jìn)企業(yè)產(chǎn)品供需匹配度,以此推動(dòng)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提升,“零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)存貨周轉(zhuǎn)效率提高-企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率提升”這一中介傳導(dǎo)機(jī)制成立。表7列(3)和列(4)回歸結(jié)果展示了規(guī)模效率的中介機(jī)制檢驗(yàn),估計(jì)系數(shù)γ1顯著為負(fù),κ2顯著為正,上述結(jié)果意味著零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠助力企業(yè)突破傳統(tǒng)線下銷售的成本約束與時(shí)空束縛,降低企業(yè)交易成本,提升企業(yè)規(guī)模效率,“零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)成本費(fèi)用率下降-企業(yè)規(guī)模效率提升”這一中介傳導(dǎo)機(jī)制成立。表7列(5)和列(6)回歸結(jié)果展示了技術(shù)進(jìn)步的中介機(jī)制檢驗(yàn),估計(jì)系數(shù)γ1與κ2均顯著為正,這表明零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以激發(fā)企業(yè)研發(fā)動(dòng)力,通過(guò)市場(chǎng)需求驅(qū)動(dòng)提高企業(yè)研發(fā)能力,帶動(dòng)企業(yè)技術(shù)進(jìn)步的提升,“零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型-企業(yè)研發(fā)能力提高-企業(yè)技術(shù)水平提升”這一中介傳導(dǎo)機(jī)制成立。為穩(wěn)健起見(jiàn),本文對(duì)上述中介效應(yīng)進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn),結(jié)果支持中介機(jī)制結(jié)論。

    經(jīng)營(yíng)效率中介機(jī)制、規(guī)模效率中介機(jī)制、技術(shù)進(jìn)步中介機(jī)制等均闡述了零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升企業(yè)績(jī)效的影響方式,進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)H1、假設(shè)H2、假設(shè)H3,完整的中介傳導(dǎo)效應(yīng)機(jī)制如圖1所示。

    (五)基于企業(yè)自身微觀特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

    零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的正向推動(dòng)作用與企業(yè)自身微觀特征密切相關(guān),本文關(guān)注企業(yè)以下兩類特征影響因素:(1)企業(yè)規(guī)模因素的影響。企業(yè)規(guī)模表征了企業(yè)已有發(fā)展程度,根據(jù)證監(jiān)會(huì)企業(yè)規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn),本文將樣本企業(yè)劃分為大型企業(yè)與中型企業(yè)兩組,考察企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性影響。(2)企業(yè)范圍經(jīng)濟(jì)的影響。范圍經(jīng)濟(jì)是指企業(yè)同時(shí)生產(chǎn)多種商品形成的經(jīng)濟(jì)性,有別于規(guī)模經(jīng)濟(jì)對(duì)于企業(yè)發(fā)展的縱向測(cè)度,范圍經(jīng)濟(jì)側(cè)重對(duì)企業(yè)發(fā)展橫向的測(cè)度??紤]到數(shù)據(jù)的可得性,本文使用企業(yè)擁有的品牌個(gè)數(shù)作為企業(yè)商品豐富度的代理變量,根據(jù)企業(yè)商品豐富度中位數(shù)將樣本企業(yè)分為高商品豐富度企業(yè)和低商品豐富度企業(yè),考察企業(yè)商品豐富度的異質(zhì)性影響?;貧w結(jié)果如表8所示。

    表8列(1)和列(2)回歸結(jié)果顯示,對(duì)于大型企業(yè)而言,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)績(jī)效的提升作用遠(yuǎn)高于中型企業(yè)。造成這一結(jié)果的原因可能與企業(yè)的資源調(diào)配能力和商品推廣能力相關(guān),一方面,企業(yè)規(guī)模越大,越有能力整合和調(diào)用資源稟賦,加快企業(yè)數(shù)字技術(shù)的融合與發(fā)展,提高企業(yè)生產(chǎn)效率;另一方面,網(wǎng)絡(luò)零售中往往具有頭部效應(yīng),規(guī)模較大的企業(yè)更易憑借穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)與企業(yè)信譽(yù)推廣商品,獲取流量,提升企業(yè)績(jī)效。表8列(3)和列(4)回歸結(jié)果顯示,企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于高商品豐富度企業(yè)的績(jī)效提升作用更大,對(duì)于低商品豐富度企業(yè)的提升作用相對(duì)較低,這表明多樣化產(chǎn)品有助于增進(jìn)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于企業(yè)績(jī)效的正向促進(jìn)效應(yīng)。如上文所述,線上零售能夠更好地挖掘消費(fèi)者的潛在需求,開(kāi)拓長(zhǎng)尾市場(chǎng)。商品的多樣化在一定程度上反映了商品差異化水平,拓展了企業(yè)商品在細(xì)分市場(chǎng)中的接受面,提高了企業(yè)在長(zhǎng)尾市場(chǎng)中的供需匹配能力,形成更廣闊的品牌輻射效應(yīng)。本文采用似不相關(guān)方法檢驗(yàn)組間差異,SUEST檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)顯示,組間系數(shù)差異不能忽略。

    (六)基于宏觀經(jīng)濟(jì)特征的異質(zhì)性檢驗(yàn)

    外部宏觀經(jīng)濟(jì)特征同樣會(huì)干擾企業(yè)零售端數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,本文重點(diǎn)關(guān)注以下兩種宏觀經(jīng)濟(jì)因素:(1)服務(wù)業(yè)開(kāi)放程度。服務(wù)業(yè)開(kāi)放程度衡量了企業(yè)所在地區(qū)服務(wù)業(yè)市場(chǎng)的市場(chǎng)化程度,參考申明浩和劉文勝(2016)[25]測(cè)算省級(jí)服務(wù)業(yè)開(kāi)放度的方法,以中位數(shù)為界將樣本企業(yè)分為低服務(wù)開(kāi)放度和高服務(wù)開(kāi)放度兩個(gè)子樣本,考察服務(wù)業(yè)開(kāi)放程度的影響。(2)行業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度。行業(yè)數(shù)字化發(fā)展程度衡量了企業(yè)所在行業(yè)整體數(shù)字化發(fā)展水平,本文將樣本企業(yè)與袁淳等(2021)[17]整理的數(shù)字化轉(zhuǎn)型企業(yè)進(jìn)行匹配,并按照企業(yè)所在行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型平均水平將樣本企業(yè)分為低數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)企業(yè)和高數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)企業(yè)兩個(gè)子樣本,考察行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的影響。回歸結(jié)果如表9所示。

    表9列(1)和列(2)回歸結(jié)果顯示,對(duì)于所在地服務(wù)業(yè)開(kāi)放度較高的企業(yè)而言,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)作用更強(qiáng),主要原因在于,服務(wù)業(yè)開(kāi)放可以打破地區(qū)間壟斷和壁壘,弱化地方市場(chǎng)保護(hù)與市場(chǎng)分割,有助于激勵(lì)企業(yè)積極參與零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,進(jìn)而提高企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力,優(yōu)化企業(yè)績(jī)效,增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制對(duì)資源的配置作用。表9列(3)和列(4)回歸結(jié)果顯示,企業(yè)處于高數(shù)字化轉(zhuǎn)型行業(yè)時(shí),零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的促進(jìn)作用更明顯。究其原因,數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方式和方向面臨較高的不確定性,同行業(yè)企業(yè)間存在廣泛的模仿、學(xué)習(xí)等互動(dòng)行為,具有明顯的“同群效應(yīng)”。行業(yè)企業(yè)內(nèi)部的互動(dòng)與數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用加速了行業(yè)企業(yè)間的知識(shí)溢出,促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。同樣,通過(guò)似不相關(guān)方法檢驗(yàn)組間差異,SUEST檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)顯示,組間系數(shù)存在顯著差異。

    五、結(jié)論與政策啟示

    本文以“新零售”發(fā)展模式為切入點(diǎn),通過(guò)網(wǎng)絡(luò)零售數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù),探究了企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響,并進(jìn)一步分析了相關(guān)的影響渠道。研究結(jié)論表明:(1)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型有力推動(dòng)了企業(yè)績(jī)效的提升,具體而言,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過(guò)提高供需匹配能力、降低成本費(fèi)用、增強(qiáng)研發(fā)能力等三條路徑提高了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率、規(guī)模效率與技術(shù)水平,推動(dòng)企業(yè)績(jī)效提升。(2)對(duì)于企業(yè)而言,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于經(jīng)營(yíng)效率的提升作用最大,規(guī)模效率次之,技術(shù)進(jìn)步最小。(3)異質(zhì)性分析表明,對(duì)于大型企業(yè)與商品豐富度較高的企業(yè)而言,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的推動(dòng)作用較高;對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較高的行業(yè)及服務(wù)業(yè)開(kāi)放度較高的地區(qū)而言,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)績(jī)效的推動(dòng)作用較大。

    結(jié)合研究結(jié)論,本文得到如下啟示:(1)合理評(píng)估零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用,注重配套輔助政策的實(shí)施,助力企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下,數(shù)字技術(shù)通用性增強(qiáng),技術(shù)與應(yīng)用的融合度逐步提高,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速推動(dòng)企業(yè)管理流程標(biāo)準(zhǔn)化,促進(jìn)企業(yè)積極對(duì)接大型網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),提高了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率和規(guī)模效率,這表明零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制自發(fā)形成較好的發(fā)展趨勢(shì)。但也應(yīng)看到,零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)企業(yè)技術(shù)發(fā)展的引領(lǐng)效用不足,對(duì)企業(yè)生產(chǎn)端的帶動(dòng)作用有限,因此應(yīng)注重配套高新技術(shù)補(bǔ)貼等輔助政策協(xié)同實(shí)施,從生產(chǎn)端促進(jìn)企業(yè)新型數(shù)字技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用,多管齊下助力企業(yè)零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型。(2)正視零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不平衡性,注重政策向中小型企業(yè)、低數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)業(yè)傾斜。企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型存在廣泛的不平衡性,這可能進(jìn)一步拉大企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距,抑制我國(guó)整體數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。因此,應(yīng)將中小企業(yè)及零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度較低的產(chǎn)業(yè)作為政策的著力點(diǎn)與落腳點(diǎn),積極引導(dǎo)企業(yè)參與零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程,提高產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型政策的針對(duì)性。此外,要進(jìn)一步削弱地方市場(chǎng)保護(hù)與市場(chǎng)分割,破除地區(qū)間壟斷和壁壘,提高地區(qū)服務(wù)業(yè)開(kāi)放度,充分調(diào)動(dòng)零售市場(chǎng)在生產(chǎn)資源中的配置作用,促進(jìn)國(guó)內(nèi)統(tǒng)一大市場(chǎng)的建設(shè),推動(dòng)不同企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間、地區(qū)間零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)同發(fā)展。

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    TheDigitalTransformationandPerformanceImprovementPathofEnterpriseRetail

    UndertheNewRetailScenario

    ZHANGMin1,3,CHENZhicheng2

    (1SchoolofEconomics,ShandongUniversity,Jinan250100,China;

    2InstituteofEconomics,ShandongAcademyofSocialSciences,Jinan250002,China;

    3.SchoolofEconomicsandManagement,ShandongYouthUniversityofPoliticalScience,Jinan250103,China)

    Abstract:Inthewaveofdigitaltransformation,retail,asanimportantlinkinexploringconsumptionpatterns,innovatingmarketingmethods,andbuildingcommercialformats,hasgraduallybecometheforefrontofenterprisedigitaltransformationBasedonthe&nbsp;characteristicsof“newretail”,&nbsp;theDEATobitmodelisusedtotesttheimpactofretaildigitaltransformationonenterpriseperformanceTheresultsshowthatretaildigitaltransformationimprovestheoperationalefficiency,scaleefficiency,andtechnologicallevelofenterprisesthroughthreepaths:improvingsupplyanddemandmatchingefficiency,reducingcostsandexpenses,andenhancingresearchanddevelopmentcapabilities,drivingtheimprovementofenterpriseperformanceAmongthem,thedigitaltransformationofretailhasthegreatestimpactonimprovingoperationalefficiency,followedbyscaleefficiencyandtechnologicalprogressInaddition,thereisawidespreadimbalanceindigitaltransformationamongregions,industries,andenterprisesBasedonthis,itisnecessarytoreasonablyevaluatetheroleofretaildigitaltransformation,facetheimbalanceofretaildigitaltransformationdevelopment,payattentiontopolicysupport,andpromotehigh-qualitydevelopmentofenterprises

    Keywords:newretail;digitaltransformation;enterpriseperformance;highqualitydevelopment

    (責(zé)任編輯:趙春江)

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