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新零售背景下安徽省零售業與物流業耦合研究

2024-01-11 08:08:22畢斯妤YANGJianBISiyu
物流科技 2024年1期
關鍵詞:物流發展

楊 健,畢斯妤 YANG Jian, BI Siyu

(安徽理工大學 經濟與管理學院,安徽 淮南 232001)

0 引 言

2016 年馬云在云棲大會上提出“新零售”一詞,引發熱議,此后無人便利店、無人倉等新商業模式應運而生。同年11 月,國務院辦公廳發布了《關于推動實體零售創新轉型的意見》,從總體要求、調整商業結構、創新發展方式、促進跨界融合、優化發展環境、強化政策支持等方面為“新零售”發展指明方向。隨著我國綜合國力的增強,居民人均可支配收入的不斷提升,消費者越來越注重消費的體驗感,消費偏好由注重商品價格向注重商品質量與價格并重轉變,理性消費、體驗式消費受到消費者青睞。消費者對零售業發展提出更高要求將直接推動新零售的普及與深入發展[1-3]。新零售的發展會影響物流需求[4]、促進物流技術與服務升級[5]、擴大物流業務[6],但同時會給物流業帶來較大成本負擔[7]。而現代物流業推動新零售深化發展,產生“新零售”物流的新模式[8],且智慧物流管理系統可以最大程度上實現供應鏈生態系統內部資源共享、信息互通,更好服務新零售市場化發展需求[9]。

關于零售業與物流業的研究以探討二者關系[10-11]、二者協調發展[12-15]為主,現有研究結果表明學者們已經從分析視角上開始注重地區間的差異性,但鮮有研究結合新零售的背景去考查二者協調發展關系。故文章選取2016—2020 年安徽省的相關數據,探究新零售背景下安徽省的零售業與物流業耦合發展狀況,利用灰色關聯模型深入分析兩業指標的影響程度,并提出相應的建議。

1 研究模型及指標體系構建

1.1 耦合協調模型

1.1.1 數據標準化

采用功效函數消除不同量綱的影響:

正功效函數:

負功效函數:

式中:maxij表示第i 個系統、第j 項指標的最大值,minij表示第i 個系統、第j 項指標的最小值,0≤U1≤1 且0≤U2≤1。

1.1.2 設定零售業與物流業綜合評價指數

采用熵權法計算各指標權重λij,再分別計算兩系統綜合評價指數:

式中:Ui表示兩個系統的綜合評價指數,Uij表示第i 個系統的第j 項指標,代表權重。

1.1.3 耦合度模型

構建零售業與物流業耦合度模型如下:

式中:U1、U2為經過標準化處理后的兩個系統的評價指數。為了整體反映二者的協同效應,避免出現綜合水平較低而耦合度指數較高的情況,引入耦合協調度模型:

式中:D 表示耦合協調度指數,E 表示零售業和物流業的綜合評價指數。α、β 分別表示零售業系統和物流業系統的系數。根據文獻[14-15],專家意見與學者意見均認同零售業與物流業相互作用、共生影響,故取α、β 值同為0.5。參考文獻[16-17]等,劃分耦合協調度指數D 值等級如表1 所示。

表1 耦合度和協調度等級劃分

1.2 灰色關聯模型

在耦合度模型分析基礎上,通過灰色關聯模型進一步確定各評價指標的作用。計算公式如下:

定義取值范圍在[0,0.35 ]關聯度較弱, [0.3 5,0.65 ]為關聯度適中, [0.6 5,0.85 ]為關聯度較強, [0.85,1 ]則關聯度極強。

1.3 建立指標體系

參考既有文獻[15,17-18]的研究,選取16 個評價指標作為研究樣本,研究時段選取2016 年至2020 年。考慮到數據獲取的有限性,選取零售業中企業單位數、就業人數、社會消費總額、建設項目投資額、商品銷售總額、資產總計、商品利潤總額、主營業務收入8 個指標,選取物流業中鐵路通車里程、公路通車里程、運輸車輛數、綜合貨運量、綜合周轉量、業務總量、固定資產投資、建設項目投資8 個指標(見表2)。文章數據來源于2017 年至2021 年《安徽省統計年鑒》。

表2 兩業耦合評價指標體系及權重

2 實證分析

2.1 安徽省零售業與物流業系統耦合協調度分析

如圖1 所示,零售業綜合評價指數呈現先降后升趨勢。物流業綜合評價指數從2016 年的0.034 8 快速上升到2020 年的0.412 9,增幅較為明顯。零售業和物流業綜合發展水平趨勢可分為四個階段。第一階段2016 年零售業評價指數高于物流業評價指數,表明物流業發展滯后于零售業;第二階段2017 年由U2>U1得出此時物流業發展較快,零售業滯后于物流業;第三階段2018—2019 年零售業與物流業發展都為上升趨勢,物流業滯后于零售業;第四階段2019—2020 年物流業發展超越了零售業。

圖1 安徽省零售業與物流業綜合發展水平(2016—2020)

五年內零售業與物流業耦合發展指數從0.841 2 增長到0.976 3,其中2019 年至2020 年呈現細微下降趨勢,整體處于高水平耦合階段。鑒于耦合度水平較高而綜合發展水平較低的情況,需要進一步利用耦合協調度指數分析兩大產業的耦合狀況如表3 所示。

表3 兩業耦合協調度等級

安徽省零售業與物流業耦合協調指數在2016 年至2017 年由中度失調轉為輕度失調,2018 年至2020 年勉強協調,零售業與物流業聯系密切,物流業的快速發展加速兩業融合趨勢。零售業的綜合水平發展緩慢且波動較大,物流業綜合發展水平逐年上升,持續趕超零售業甚至超越零售業,兩者之間的耦合程度在不斷提高,但整體耦合協調度指數不高,說明零售業與物流業的協調發展空間依然很大。

2.2 安徽省零售業與物流業灰色關聯度分析

根據公式(7),經標準化處理后,將物流業各指標的時間序列觀測值作為參考序列,零售業各指標的時間序列觀測值作為比較序列,分別計算物流業指標和零售業指標的灰色關聯度如表4 所示。

表4 安徽省物流業與零售業灰色關聯度

從總體來看,安徽省物流業各指標與零售業各指標平均灰色關聯度最低在0.52 以上,說明安徽省零售業與物流業關聯度適中。

從零售業指標來看,y5零售業商品銷售總額(關聯度0.769)、y1零售業企業單位數(關聯度0.735)、y3社會消費品零售總額(關聯度0.759) 與物流業關聯度居前三位,說明零售業發展可以有效帶動物流業發展。零售企業建設項目投資額與物流業的關聯度最小,但仍具有一定程度的影響。

從物流業指標來看,與零售業各指標平均關聯度較大的前三個指標分別是x3載貨汽車輛數(關聯度0.708)、x6郵電業務總量(關聯度0.702) 和x2公路通車里程(關聯度0.699)。除綜合貨運量和綜合貨運周轉量兩個指標,其余指標關聯度均較強。說明安徽省公路運輸方式應用較為廣泛,運輸工具高效化、物流業務多樣化發展更有利于兩業聯動發展。

3 結論及建議

3.1 結 論

基于對安徽省零售業與物流業的耦合分析和灰色關聯度分析,可以得出以下結論:

(1) 近幾年安徽省物流業與零售業耦合協調程度由中度失調轉變為勉強失調,耦合協調水平不斷提高。

(2) 從零售業角度來看,零售業促進物流業轉型升級,社會消費需求激增、零售企業增加、零售商品總額增長對物流業產生相當程度的影響,促使物流業內部提高物流系統運作效率,外部加強基礎設施建設。

(3) 從物流業角度來看,物流業發展也會帶動零售業,其中公路運輸對零售業影響程度強于鐵路運輸。郵電業務的快速增長也促進了“線上+線下”的新零售渠道流通。

3.2 建 議

(1) 積極發展零售新模式,促進零售業與物流業融合

傳統零售業面臨競爭壓力和新發展趨勢必須進行創新,升級轉型行業結構,注重提升用戶體驗度的銷售方式,最大程度地利用互聯網發揮零售優勢,并與物流系統充分對接,避免“信息孤島”現象。安徽省要抓住新零售的機遇,尤其在疫情嚴峻、防汛救災的社會環境中,充分發揮新零售的優勢,鼓勵O2O 餐飲等新消費方式發展,促進居民消費新業態;吸引智慧門店例如盒馬鮮生、宏圖Brookstone、淘寶便利店等入駐省內城市。同時做好對市場不良行為的管控,需要政府引導+行業監督+消費者反饋三管齊下,為新零售發展提供良好市場環境。

(2) 構建全渠道物流系統,提高供應鏈響應速度

安徽省雖然位于長三角地區,但與區域內其他省市相比,智慧物流水平仍在成長初期,構建自動化的物流操作系統和智慧化的物流規劃管理系統對其物流業發展來說是非常必要且急需的。物流業在充分利用計算機技術、通信技術等各種高新技術的基礎上,需要提高與互聯網的融合度,將各種智慧物流新技術運用于物流系統的各個環節,實現物流各環節的自感知、自學習和自反應能力,逐步將粗放型的物流體系升級成效率高、響應快、能耗少的智慧物流體系。此外,運用大數據分析消費者的訂單數據促進供應鏈上下游、產供銷有效銜接,才能更好結合地域特色拓寬皖美制造、皖美農品、皖美旅游、皖美味道發展新空間。

(3) 加強物流基礎設施建設,創新物流業態模式

安徽省地理位置獨特,地貌類型復雜多樣,城鎮化增速快,但仍有許多農村地區物流基礎設施建設不到位,城鄉物流水平發展不均衡。必須圍繞安徽省“三橫四縱多輻”物流通道和物流樞紐完善基建,織密物流運輸干線、支線網絡,優化區域性物流節點、完備縣鄉村物流節點。新零售背景下的物流系統必須通過不斷創新才能滿足不斷變化的市場需求,要鼓勵發展云倉、共享集裝箱、共享托盤等共享物流模式[19],積極發展共同配送、集中配送、分時配送等先進物流組織方式,在萬物互聯互通的基礎上,實現物流體系各方面的實時感知和智慧互動。

(4) 培養物流專業人才,實現人才可持續發展

在新零售的價值實現過程中,物流的作用至關重要,高素質的智慧物流專業人才是市場所急需的。安徽省是人口大省,也是勞動力輸出大省。政府應加大人才引進力度,強化人才激勵體制,為留住人才提供良好的工作生活環境。高校應設置既有針對性、又強調系統性的智慧物流專業課程,合理開展實訓環節,培養學生的創新意識和專業素養,同時加強校企合作,提升學生解決實際問題的實踐能力,為社會提供更貼合新零售智慧物流市場需求的高素質人才,保證人才資源的可持續。

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