商貿流通業品牌建設結構維度與營銷戰略的最優選擇

郭琳琳 李愛紅

內容摘要：商貿流通業品牌建設與營銷投入的非對稱特征，使得我國流通產業發展遭遇瓶頸。本文立足于三維結構下指標構造渠道，以我國流通業為主要研究對象，構建了商貿流通企業品牌價值指數，采用多重序數分類方法分析了市場上的品牌級別構成，并利用灰色關聯分析驗證了商流類企業和物流類企業與營銷投入的滯后期。本文研究表明，我國商貿流通業的品牌建設進程較為穩健，但品牌建設向上提升過程中容易遭受阻力;商流類企業的品牌建設滯后于營銷投入2階，物流類企業的品牌建設滯后于營銷投入1階。

關鍵詞：流通企業 ? 品牌建設 ? 營銷投入 ? 灰色關聯分析

引言

從國際商貿流通業的發展歷程來看，打造專屬的品牌文化，并利用品牌建設創造價值，是產業成熟期的共同選擇。現有研究中對企業品牌建設或是品牌發展的分析可以分為三個主要視角：第一是品牌資產價值，較為知名的有國際知名機構國際品牌集團（Interbrand）自2001年開始的評價榜單，即世界最具價值品牌排行榜，及明略行（Millward Brown）所公布的Brand Z全球品牌排行榜，這一類排行榜是通過價值評價模型計算企業品牌的折現價值，再進行排序對比;第二是從政府認證的角度進行評估，該視角下可以分為幾個層次，較低層級是注冊省級的認證商標，更具品牌價值的是注冊國家工商行政管理總局的商標，在國家工商行政管理總局被認定為中國馳名商標的則是政府認證層面的我國最具價值品牌;第三是從企業知識產權成果的角度分析，企業的研發成果包含已申請專利數、已獲取專利數、R&D總量，在世界知識產權組織（WIPO）的全球品牌數據庫中，不僅把專利作為企業的品牌價值認定標準，也把商標注冊認定為企業的品牌價值標準。迄今為止，關于企業品牌的研究雖然已有較多成果，但尚未關注到品牌建設和公司營銷的內在聯系，從某種層面來說，公司的營銷建設目的在于促進品牌價值的發展，但是從公司戰略層面來說，選擇偏向品牌建設的戰略架構，就勢必放棄對其他要素的投入。選擇最優化的營銷戰略以匹配公司的品牌價值創造和營銷目標，需要進一步的分析與歸納。

商貿流通業品牌建設的結構維度

（一）品牌建設的理論基礎

根據上文的簡述，商貿流通業品牌發展需要考慮三個主要層面，本文將這三個層面定義為品牌資產、政府評定和品牌投入。

品牌資產（Brand equity，BE）。品牌資產是品牌當前真實價值的折現值，這一指標更關注企業的營銷投入方向。但由于目前的國際評級機構出于商業機密的考慮，并未透露其評價方法，且以排行榜的序數排列形式公布，較難轉換為量化的數據進行分析。本文選取營銷資金與上一季度凈收入比例、績效使用邊際利潤、品牌建設投入作為代理變量。

政府評定（Government assessment，GA）。政府評定反映了企業在品牌建設方面的政策支持水平。本文采用公司規模和股權特征作為控制變量，衡量政府評定的因素。企業規模是根據該企業的從業人數進行反饋;股權特征則考慮了最大股東持股比例，及股東的政治關聯性，政治關聯性的評定是根據其是否擔任過國家級、省級、市級職務評定，分別給予3、2、1的政治分數，進而無量綱化替代。

研發投入（R&D expenditure，RD）。研發投入反映了企業品牌價值評定的需求側結構。對商貿流通業而言，專利的申請能夠促進產品結構、管理結構及流通效率的提升。綜合上述觀點，本文采用侯燕（2016）的文章設定，采用R&D投入在總營收占比、每年獲取專利數占申請數比例、實用新型專利在總專利中占比作為研發投入的代理變量。

（二）商貿流通業的企業品牌價值評定

由上述理論分析即可得到商貿流通業品牌建設得分指標，如表1所示。

利用上述代表性指標構建基本數據矩陣為：

公式（1）中，X為對企業品牌建設投入的評分，j代表了基礎指標的個數，本文總共有9個基礎指標，故j～（1，9）。利用SPSS 16.0進一步對各個代表性指標處理得到標準化矩陣（2）式：

進一步，根據熵權法對各個代表性指標的熵值進行計算，可以得到權值（3）：

同時，還需要對熵值進行正數化處理，從而避免負向熵值導致指標間差異增大的問題。正向化式（3）所得權值，可以得到各指標的信息效應值：

聯立（3）式與（4）式，從而得到流通業企業的品牌建設得分：

商貿流通業營銷戰略的最優決定

（一）流通業內企業的評級分析

在進行評分后，本文引入多重序數分類（Ordered probit model）來測算企業的品牌資產級別，該模型的優勢在于，不需要轉換矩陣對評判結果進行再次轉換，更有利于分辨處于不同級別的品牌特殊性，本文的多次序數分類模型如下：

模型（6）中，R為各個品牌的資產價值評分，也被視為品牌資產的折現值，可以寫做：

公式（7）中，X為一系列衡量品牌資產的代理變量，R代表企業品牌資產評分，對于不同的品牌等級認定，采用如下概率區間模型：

利用模型（8），就可以將公式（7）所計算的品牌資產價值分類到各個級別之中，同時模型（6）中還需要判定各個臨界值Zj的大小，為便于計算，本文采用最大似然估計的方法判斷。徐喬梅（2016）的研究發現，價值評分h5模型的粗略模型與精密模型在統計上并不存在較大誤差，本文采用13個等級的品牌評級模型，R的取值可能為AAA，AA，A，BBB+，BBB，BBB-，BB+，BB，BB-，B+，B，B-，CCC。對于R處于BB區間的品牌而言，似然函數（likelihood function）可以通過下述方法得到：

對于品牌資產的代理變量選擇，本文考慮了企業對品牌建設的兩個方向，即“意愿（willingness）和能力（ability）”。上述基礎指標在實證測試前必須進行無量綱化處理以滿足實證測度需求，根據第一主成分系數除以對應特征值根的平方根，得到系數權重。同時，根據中華人民共和國統計局網站、《中國統計年鑒》、《中國物流產業統計年鑒》，本文整理得到上述基礎指標的數據，共計1375個數值，本文所計算的產業包括商貿流通業內的480家企業，利用序數評級可以看到，我國目前的產業品牌構成情況，如圖1所示。

圖1準確反映了我國上市商貿流通企業的品牌結構，在A、AA、AAA階段的企業已經有了相當的規模，該情況的產生離不開我國多年來對商貿流通業品牌建設的大力支持，同時也有大量企業處于BBB+至B+的品牌建設階段，但總量上少于領先階段的產業數量，在品牌建設較為薄弱的B及以下區域，產業數量較少，說明我國的產業發展已經來到了一個品牌強勢區間，存在許多知名的流通產業品牌，同時也有一批具備競爭力的企業在構建自己的品牌。但現有品牌建設仍有較大問題，第一梯隊的品牌集團與第二梯隊仍有一定的距離，說明中等品牌力的企業在向上發展時會遇到較大阻力。

（二）品牌建設評級與營銷投入的灰色度分析

根據第一部分計算結果，本文進一步將流通業內產業分為從事媒介商流的企業（批發業、零售業;樣本共計219家）和從事物流運輸的企業（運輸業、倉儲業;樣本共計261家），分析營銷投入的灰色度聯系。

在這一基礎上計算灰色關聯度。設序列x0=（x0（1），x0（2），…，x0（n））為系統的特征序列，xi=（xi（1），xi（2），…，xi（n））為系統的行為序列，兩序列長度均為n。本文以表1的營銷指數作為系統特征序列，以同期企業的績效作為系統行為序列，序列總長度n=9，子行為序列長度為n=5。設X0/Xi的初始值分別為：

X00=（x00（1），x00（2），…，x00（n））

公式（14）中，i=（1，2，…，m），被稱為灰色關聯度，本文使用固定特征序列X0并將時間序列Xi向右平移1-s個單位的做法（s≤10）。s值也被稱為移動步長，比較s取1-9時各個灰色關聯度ε0i的數值，ε0i達到最大時所對應的移動步長即為滯后年數。灰色關聯度水平如表3所示。

由表3可以看到，商流類企業滯后于營銷投入2階，可以理解為商流企業的品牌建設落后于營銷投入2年;與之對應的是，物流企業的品牌建設僅落后營銷水平1年。僅就灰色關聯度而言，盡管我國商貿流通業的品牌建設水平較高，品牌建設水平依然無法達到營銷戰略的預算目標，營銷投入水平高于企業建設所收獲的品牌價值。平滑灰色錯位步長，需要企業根據錯位期的投入數據，調整當前投入，故商流類企業的調整階數為2階，物流調整階數為1階。

政策建議

第一，本文通過理論分析得出了商貿流通業品牌建設的主要指標，利用主成分分析法，采用熵權結構擬合得到了商貿流通業品牌得分，根據2010-2017年我國480家上市企業的數據計算得到了企業的品牌價值得分。第二，本文采用多重序數分類模型，模擬評分機構對企業的品牌排行，對計算所得的企業品牌價值進行評級，評級結果證明2017年內，我國商貿流通業的品牌建設已經處在較為穩健的時期，大量企業具備了A及以上的品牌評級，且存在大量品牌處于B與BBB評級之間，構成了商貿流通業第二梯隊品牌，但第二梯隊的企業在向上轉換時會受到較大阻力。第三，本文把商貿流通業企業簡單分為商流類企業和物流類企業，通過取均值的方法計算得到了分行業的品牌均值，利用灰色關聯分析討論了營銷投入和企業品牌價值的關系，研究發現我國的商流企業品牌建設滯后于營銷投入2階，物流企業品牌建設滯后于營銷投入1階。

綜上所述，企業市場品牌建設的滯后是普遍存在于我國商貿流通產業發展中的共性問題。改善這一問題，需要企業優化營銷方法，改善資金結構，調整現有營銷組織;解決這一問題，需要企業從戰略層面出發，建立新的營銷戰略以彌補品牌建設的差距;根除這一問題，需要企業從宏觀產業著手，建立更具效率的商貿流通市場，實現價值共創共贏。

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