我國零售業線上線下融合效率實證分析

樊利 王艷珍

摘 要：本文從企業運營效率角度出發，選取實施線上線下融合的27家零售企業，以資產總額、營業成本和職工人數為投入指標，以營業收入、每股收益和凈資產收益率為產出指標，對27家企業2013年-2017年5年的數據進行效率分析，結果顯示，實施融合的企業的運營效率整體水平較高，但近5年一直處于止步不前的狀態;實施融合的企業純技術效率普遍較高，規模效率是導致企業整體效率沒有提升的主要原因。

關鍵詞：零售業;線上線下融合;效率評價

一、前言

隨著網絡科技的不斷進步，電商的飛速發展，市場競爭已經進入到白熱化的境地。實體零售成本的不斷上升導致實體零售店鋪紛紛面臨倒閉，網絡零售的流量紅利逐漸消失也使得線上的電商企業面臨著流量嚴重衰竭的困境。與此同時，線下的傳統供應鏈體系也面臨著需要借助于互聯網技術來朝著更加高效的方向轉型。這種情況下，線上零售和線下實體由對抗開始轉向融合，線上線下融合逐漸成為新時代零售行業變革的主要方向。

從線上線下融合出現至今，雖然部分實施融合的企業已經卓有成效，但大部分實施融合的企業仍舊處于初步探索階段。企業運營效率是衡量零售企業投入產出比的重要依據，因此本文借用企業運營效率對實施線上線下融合的零售企業進行分析，找出實施融合企業存在的問題，并提出針對性的對策建議，加快零售業線上線下融合發展進程。

二、線上線下融合效率實證分析

本文在實施線上線下融合的零售企業中選擇上市至少5年以上的滬深A股公司。根據證監會行業分類標準，符合要求的企業共27家。三個投入指標分別為資產總額、職工人數和營業成本，三個產出指標分別為營業收入、每股收益和凈資產收益率。考慮到需要進行不同決策單元之間效率對比，所以選取DEA數據包絡分析法進行研究。

通過對新浪財經和公司年報數據的收集整理，獲得了27家已實施線上線下融合的企業2013年-2017年連續5年的六個投入產出指標數據，通過BCC模型（規模報酬狀態下），導入DEAP2.1軟件，得到27家企業在這5年的總體效率變化數值（詳見表1）。

由表1可知，2013年-2014年效率呈上升趨勢，說明融合初大數據人工智能的使用使得融合初見成效;2014年-2016年整體效率呈下降趨勢，由于融合初期的成效，使得大量零售企業開始實施融合，由于缺少融合經驗，導致整體效率下降;2016年-2017年效率重新開始上升，2016年提出的“新零售”使得線上線下融合進入了新階段，開始了真正意義上的線上線下深入融合。實施融合的零售業上市公司整體運營效率5年內平均水平大致在0.96-0.97水平間，效率水平較高，說明實施線上線下融合對零售業發展具有顯著的積極作用，但整體效率變化幅度不大，說明融合已經進入瓶頸階段，這就需要積極找出企業融合過程中存在的問題并加以改正，提高融合企業整體運營效率。

從純技術效率角度來看，實施融合的企業純技術效率普遍較高，高于其他兩個效率水平，說明實施融合的零售公司普遍重視在技術和管理方面的投入。但2013年到2017年純技術效率的變化幅度并不大，一方面說明是部分企業缺少融合管理手段，導致融合效率不高，融合內部質量參差不齊，造成整體漲幅不大;另一方面說明零售業整體融合技術有待創新，需要結合時代背景，與時俱進。

從規模效率角度來看，實施融合企業的規模效率經歷了先下降再上升又下降的趨勢。從開始的盲目擴張，到后期積攢了少許經驗，適當控制經營規模，2016年到2017年又由于電商紅利的消失，以及電商對實體企業的沖擊，導致整體規模效率又開始呈下降趨勢。

表1對實施線上線下融合的零售企業進行了2013年-2017年5年的整體效率分析，找出融合企業整體效率變化趨勢以及存在的問題。下面表2將針對27家實施線上線下融合的企業2017年的投入產出指標，從個體角度進行效率分析。

從技術效率可知，27家企業2017年平均技術效率0.964，，其中達到1的企業有中百集團等11家企業，占比達到40.74%，近半數達到最優運營效率。技術效率未達到0.9水平以上的只有銀座股份等三家企業，屬于實施融合手段較晚的企業，需要參考融合典范企業，借鑒經驗，進一步實施融合。

從純技術效率角度看，實施融合的27家零售業上市公司2017年平均純技術效率為0.983，達到最優技術效率的企業18家，占比66.67%，實施線上線下融合的企業中超過一半的企業純技術效率達到了最優水平，未達到最優純技術效率的企業中，也僅有合肥百貨一家企業純技術效率值在0.9水平以下，說明實施融合的企業對公司投入的資源進行了有效的利用，且整體管理水平和技術水平都比較好。

從規模效率來看，27家企業2017年整體平均規模效率為0.98。其中達到最優規模效率的企業為11家，占比40.74%，說明這11家資源投入的規模比較合理。在資源投入沒有達到最佳的16家企業中，規模報酬呈遞增狀態的有北巴傳媒等三家企業，應該適當增加資金和員工投入，適當擴大企業規模，充分發揮自身優勢;規模報酬呈遞減狀態的有新華百貨等13家企業，這些企業可適當縮減企業規模，減少資金和人力的投入。

通過表2發現，鄂武商A、歐亞集團等7家企業純技術效率為1，已經達到相對最優狀態，但技術效率和規模效率均未達到最優水平，說明這7家企業的技術和管理水平較好，充分結合大數據和人工智能實施零售業線上線下融合，但資源投入規模并不是最優狀態，應根據規模報酬狀態，調整投入規模，從而提高企業效率。

三、結論與建議

第一，積極實施線上線下融合。根據對27家實施線上線下融合的零售業上市公司2013年-2017年5年的投入產出指標分析結果可知，實施線上線下融合的企業整體運營效率都比較高，大部分都在0.9水平以上，近半數達到最優技術效率，說明實施線上線下融合對零售業快速發展具有重要意義。所以，應積極倡導線上線下融合，使線上的便捷性、易擴展性與線下的專業性、低門檻互補，提高零售業整體運營效率。

第二，借鑒現有公司成功經驗。雖然融合企業運營效率整體較高，但從2013年到2017年這5年分析結果可以看出，效率整體變化幅度不大，說明零售業的融合目前處于瓶頸階段，需要相關理論的支撐，要求融合企業發現融合中存在的問題，總結實施融合較成功的企業的融合經驗，尋求突破。

第三，根據企業實際情況調整企業經營規模。從技術效率分解結果來看，超過1/2的企業技術效率達到最優水平，但規模效率相對較低。說明導致融合企業技術效率緩步不前的主要原因是企業資源投入規模不合理。因此，目前實施線上線下融合的企業應根據自身的規模報酬狀態，適當調整規模，整合現有資源，充分發揮自身優勢，提高利用效率。

第四，建立完善物流配送體系。在新的零售模式下，融合的關鍵便是線上線下和物流的結合。通過輸出結果可以看出，融合已進入瓶頸階段，主要原因是大部分企業都沒有做到線上線下和物流的真正融合。因此，為提高融合效率，應著力提高物流供應鏈管理水平，通過大數據和人工智能的應用建立智慧物流體系，實現線上線下信息同步共享，渠道無縫化對接，從而提高綜合服務能力。

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作者簡介：樊利（1996.03- ），女，黑龍江省牡丹江人，哈爾濱市南崗區哈爾濱工業大學國際貿易學專業，碩士研究生