O2O模式下零售企業類金融模式動態優化研究

龐金剛　王智泓

內容摘要：類金融模式作為企業擴張的關鍵助推器，能夠顯著提升零售企業營運能力，弱化風險傳導效應。近年來O2O模式的日益推進，進一步促使零售企業類金融模式盛行。由此，本文基于O2O背景下，將2009-2017年滬深 A 股60家上市零售企業作為研究樣本，構建零售企業類金融模式動態優化模型。研究結果表明：在各解釋變量中，流動資產、行業競爭力、銷售凈利潤、企業規模，對零售企業類金融模式動態優化產生正向影響;流動負債、輕資產屬性、總資產周轉率，會對零售企業類金融模式動態優化產生負向影響。據此，進一步提出優化零售企業類金融模式、提升零售企業抵御風險能力的具體建議。

關鍵詞：O2O模式? ?零售企業? ?類金融? ?優化模型? ?資產營運能力

相關理論分析

基于020的零售企業類金融模式，主要是指零售企業以低成本或者無成本的手段，吸納、占用供應鏈上各方資金，并且通過資金滾動供自身長期使用，進而促使營商規模快速擴張。020背景下零售企業類金融模式主要分為以下兩類：

第一，延期付款模式，即零售企業采用延期付款的方式，無償利用他方資金。零售企業憑借突出的供應商議價水平，在向供應商付款上延緩期限，賬期可以為3-4個月，甚至更久，在此時間段內，零售企業便可無成本使用供應商所支付的資金。目前我國采用延期付款模式的典型是國美。國美在電器零售商中占據重要地位，因此國美與供貨商交易時的議價能力處于主動位置。通常情況下，國美可以延期6個月之久支付上游供貨商貨款，促使賬面上長期存有大量浮存現金，便于規模擴張。

第二，預收款模式，即采取O2O商業模式的零售企業預先和客戶或經銷商收款，但延緩發貨時間，進而占用所收資金。常見形式有定金、預付卡、預付款等。其中，會員卡更為普遍，主要用于連鎖零售企業。連鎖零售企業通過優惠的方式吸引客戶辦理會員卡，并向卡內存入大量資金以供后期多次使用，通常客戶單次消費較低，所以卡內金額在短期內不會被全部消費。并且，多數會員卡只可消費，不能提現。基于上述兩種情況，連鎖零售企業便可長期占用客戶資金供自身使用。

零售企業采取類金融模式的主要目的是用于企業擴張，緩解擴張資金問題。以國美電器為例，國美依托線上商城及遍布全國的近1900家門店，全面發力加速線下新市場建設。根據國美公布的季報顯示，2018年前三季度國美門店總數為2008家。相關資料顯示，國美每擴張一家店需要大概4000萬元資金，但財務報告顯示未因此向銀行申請貸款。因此，國美擴張店面基本是采用所占用的供應商資金。此外，零售企業采取類金融模式還可購買銀行理財和投資房地產，但這兩種情況較為少見。

研究設計

（一）模型構建

由于市場存在不確定問題，所以O2O背景下零售企業類金融模式的動態優化容易受供應鏈上游壓力、資金鏈斷裂和不良資本入侵等因素的影響。鑒于此，本文采用Flannery與Rangan提出的優化模型，對零售企業類金融模式動態優化的影響因素進行研究，首先建立模型為：

（二）變量設計

本文按照零售企業類金融模式特征因素選取相應變量。在被解釋變量方面，考慮到我國零售企業類金融模式尚處于發展初級階段，財務結構有時波動性很大，對營收的衡量存在一定難度，因此在實證中采用類金融能力來度量類金融模式發展情況。在解釋變量方面，本文參考Flannery M和Rangan（2006）、姚宏和魏海玥（2012）、胡洋（2018）等人的研究結果，結合研究需要，選取了影響零售企業類金融模式動態優化的7個指標作為解釋變量（見表1）。同時，從銷售額、業務轉型及存貨周轉率三方面，選取構成我國零售企業競爭力的變量（見表2）。

（三）數據統計與模型估計

初步選取2009-2017年滬深A股60家上市零售企業作為研究樣本。由于構建的相關模型中部分變量選取了滯后一期的數值，所以從中剔除特別處理、退市預警、還沒有完成股改企業，最后得出765個有效觀測樣本。其中，2009年54個，2010年69個，2011年89個，2012年106個，2013年101個，2014年99個，2015年95個，2016年97個，2017年55個。本文其他數據均來自CSMAR數據庫、WIND數據庫以及中國銀行網站。

并且，本文采取stata 15.0軟件對各變量進行主成分分析。將表2中各變量命名為競爭力因子，表示預期值，以此來避免因代入表1中各變量引發多重線性問題，出現誤差。從式（4）可得，LJRmt和δmt不存在觀測值，難以直接估計模型，LJRmt*-LJRmt-1難以直接計算，而且優化系數δmt依賴于時間為t時企業m的最優類金融模式LJRmt*，由此產生內部迭代。所以采用stata 15.0軟件對模型進行非線性最小二乘估計，具體迭代方法采用牛頓-拉夫遜法，使原模型的殘差平方和達到最小。

實證分析

（一）主成分分析

由于各指標間關聯性較強，指標相關數據間存在多種重疊現象，需采取主成分分析法。采用stata 15.0軟件對競爭力因子進行主成分分析（因篇幅限制，競爭力因子的 KMO結果未列出）。從結果中選出累計貢獻率超過75%的主成分，最終用符合條件的四個新變量來代表原始變量。將新變量分別定義為F1、F2、F3，這三個主成分均包括原指標信息，具體表達式為：

行業競爭力評價。依據上述主成分表達式，得出零售企業行業競爭力排序。并且，將某一年樣本作為橫坐標，將主成分得分作為縱坐標，得出該年各樣本企業行業競爭力情況。通過分析可知，得分在-0.5到1區間內的零售企業占比為82%，高于1分的零售企業占比為18%，且多數稍高于1分，體現出整體競爭力較低。從2017年零售企業競爭力得分情況可知，在-0.5分以下的零售企業僅有三家，推理出整個零售企業競爭得分在-0.5到1區間內，整體水平較低。本研究將020型零售企業與非020型零售企業分為兩組，求其行業競爭力得分平均值，就2017年行業競爭力來看，020型零售企業行業競爭力平均得分為0.521，非020型零售企業行業競爭力平均得分為-0.162，通過比對也能看出020型零售企業競爭力較高。

（二）結果分析

為了進一步檢驗各變量對于零售企業類金融模式動態優化的影響，利用stata15.0軟件對模型進行分析。得到檢驗及估計結果，結果如表3所示。由表3可知，在影響類金融模式動態優化的因素中，呈正相關關系的有：流動資產（ISCA）、行業競爭力（COMP）、銷售凈利率（NPMS）、企業規模（SCALE）;顯著負相關的因素有流動負債（ISCL）、輕資產屬性（TANG）、總資產周轉率（TAT）。在正相關因素中，均與前文預期一致。在負相關因素中，流動負債（ISCL）與前文預期不一致，其它因素均與前文預期一致，原因是我國零售企業主要采用占用上下游資金的類金融模式擴張自身規模，從上下游企業獲取流動負債成本低且便捷，即便是償債能力較強的零售企業，也沒有理由憑借這些優勢進而增加債務融資。從總體來看，基于O2O的零售企業類金融模式動態優化正在不斷演進。

結論及建議

（一）結論

通過實證研究可以看出，基于O2O的零售企業類金融模式可以達到最優水平，且正在不斷進行優化。并且，流動資產、行業競爭力、銷售凈利潤、企業規模的提升，會強化零售企業類金融模式動態優化。此外，流動負債、輕資產屬性、總資產周轉率的提高，會對零售企業類金融模式動態優化產生不利影響。威脅零售企業供應鏈安全，動搖商業信用，不利于零售企業類金融模式長期發展。

（二）建議

適當調整策略，提高流動資產占比。近年來，020型零售企業在發展類金融模式過程中，貨幣資金在固定資產總額中的占比逐漸下降，且經營活動現金流的流轉速度較慢，體現出用在日常運營方面的流動資產較少。并且，占用他方資金雖然可以短期為資金缺口提供補充，但若面臨較大資金缺口，流動資產不足以相抵。因此，020型零售企業應該根據實際情況調整投資策略，優化房產、金融、理財等投資結構，提高流動資產占比，提供充足的現金流，保障企業穩健經營。

提高供應鏈管理能力，提高行業競爭力。渠道價值核心要素中單個要素出現風險，均會對020型零售企業類金融模式產生負面影響。因此，提高供應鏈管理能力，提高行業競爭力，是類金融模式健康發展的關鍵。此外，新形勢下020型零售企業應該高度整合供應商，制定規模化采購策略，同時建立完善的信息平臺打破信息不對稱局面，實現高速度、低成本并行的類金融模式，進而降低供應鏈風險，拓展競爭空間。

充分發揮線下優勢，提高主營業務銷售凈利潤。通常情況下，020型零售企業營業利潤下降的關鍵因素是主營業務銷售凈利潤長期未提升。多數零售企業線上業務因發展處于初級階段，難以和京東、天貓等大型電商競爭，因此，應該強化主營業務，并在線下開展多元化業務。具體來看，基于020的零售企業可以借助線下網點覆蓋面廣的優勢，通過線上渠道吸引流量，在線下渠道方面著重于體驗、售后、物流等一系列服務。通過此類方式，提高主營業務銷售凈利潤，最終形成一個良性循環。

提高營運效率，擴大企業規模。依據現金周轉期理論，影響O2O型零售企業類金融模式資金占用期限的關鍵是存貨周轉期，如果企業存貨周轉期越短，占用供應商資金時間越長，越有利于企業類金融模式的發展。因此，類金融企業應該提高營運效率，擴大企業規模。主要應該強化在貨幣資金、應收賬款等方面的管理，從優化物流體系、健全采購庫存管理模式等方面著手，提升企業經營效率，縮減資金在供應鏈各環節的滯留時間。此外，零售企業應該協調投資周期、融資周期以及金融擴張三者之間的關系，規范資金回流體系及周期，提高營運效率。

參考文獻：

1.Cherny，Obloj. Portfolio optimisation under non-linear drawdown constraints in a;semimartingale financial model[J]. Finance & Stochastics，2013（4）

2.Annand D. Developing a Sustainable Financial Model in Higher Education for Open Educational Resources.[J].International Review of Research in Open & Distance Learning，2015（5）

3.Jajarmi A，Hajipour M，Baleanu D.New aspects of the adaptive synchronization and hyperchaos suppression of a financial model[J].Chaos Solitons & Fractals，2017（99）

4.Flannery M，Rngan K.Partial adjustment toward tar-get capital structures[J].Journal of Financial Econom-ics，2006（3）

5.姚宏，魏海.類金融模式研究—以國美和蘇寧為例[J].中國工業經濟，2012（9）

6.林曉偉，陳輝.家電行業“類金融模式”風險評價—以青島海爾為例[J].財會月刊，2015（3）

7.郝素娟.互聯網時代蘇寧云商類金融模式發展探析[D].2016

8.劉瑋，張樂亭，張波.國美電器的類金融模式研究[J].商業會計，2017（10）

9.王培.O2O模式下零售企業營運資金管理優化研究[J].商業經濟研究，2018（3）

10.胡洋.O2O模式下零售企業物流配送網絡節點的優化布局[J].商業經濟研究，2018（8）

11.陸昊天.類金融模式下的企業財務風險分析與防范[J].會計師，2017（23）