中國連鎖零售企業的空間特征、影響因素及營銷對策研究

基金項目：江蘇省軟科學研究項目（項目編號：BR2024022）

一、引言

零售是將商品或服務直接銷售給終端消費者的銷售模式，連鎖零售企業通過統一品牌門店網絡實現規模化運營。隨著消費升級與經濟轉型，中國連鎖零售業在近十年呈現快速發展態勢。但是，受地域經濟梯度差異影響，行業空間分布呈現顯著區域分異特征。研究其空間分布規律，既有助于把握新零售時代商業格局的演變，也可以為企業優化空間布局提供決策支持，對促進城市經濟協調發展具有重要意義。

國外學者多基于消費行為與商業空間的互動關系，運用點密度分析、最近鄰距離測算等方法構建商業空間模型。國內研究方面，侯毅鳴等（2022）通過構建路網中心性指標，結合地理加權回歸揭示了濟南零售網點空間分布的異質性特征；徐澤潭等（2021）利用核密度分析法與空間句法模型，論證了福州路網形態與零售布局的空間關聯性，其方法對商業熱點分析具有重要參考價值。

當前國內外研究成果為本文的研究奠定了良好基礎，但仍需關注以下問題。首先，現有研究偏重定性分析，鮮有全國層面的量化研究，對空間關聯機制的系統性論證尚待深化。其次，盡管有文獻從不同方面分析了連鎖零售企業的影響因素，但缺乏從空間關聯性視角解讀連鎖零售企業的驅動機制和營銷對策。本文從空間經濟學視角解析連鎖零售企業的布局規律及其驅動因素，旨在為行業優化區域布局、制定分級營銷策略提供理論依據，從而助推連鎖零售企業高質量發展。

二、研究方法和變量選取

1.連鎖零售企業影響因素的模型構建

（1）傳統面板計量模型。在傳統最小二乘法模型（OLS）的基礎上，學者們提出了傳統面板計量模型，相比于OLS模型，普通面板計量模型考慮時間固定效應和空間固定效應，構建模型如下：

Y_it=αX_it+u_i+ν_t+ε

式中， α 表示回歸系數， Y_it 表示 i 地區 t 時間點的連鎖零售企業運營情況， X_it 表示解釋變量， u_i 和 u_t 分別代表省份和年份固定效應，8為誤差項。

（2）空間面板計量模型。空間面板計量模型根據空間滯后項的位置可分為滯后模型（SLM）、誤差模型（SEM）和杜賓模型（SDM）。空間面板計量模型的一般形式如下：

式中， Y_it 表示 i 地區 t 時間點的連鎖零售企業運營情況， X_it 為解釋變量， e_it 為誤差項， β 表示回歸系數， W_ij 為空間相鄰矩陣。

2.影響因素選取

影響連鎖零售企業運營的因素有很多，本文基于新零售背景，在前人研究的基礎上，梳理出四個影響連鎖零售企業運營的因素，分別為電子商務發展水平（E-com）、消費者購買力（consum）、區域市場規模（marke）和城鎮化水平（urban）。本文選用網上零售額來表征電子商務發展水平；市場是買賣關系的總和，本文借助居民人均可支配收人來表征消費者購買力；選用各地區年末總人口數來表征區域市場規模；利用城鎮人口占總人口的比重來表征城鎮化水平，相關數據來自《中國統計年鑒》。

三、連鎖零售企業的空間特征分析

1.連鎖零售企業的空間格局

根據連鎖零售企業門店數量的統計數據，中國連鎖零售企業門店總數分布呈現東南部－西北部差異。東南部地區門店總數多，西北部地區相對較少，東南部沿海地區門店數量明顯高于西北部地區，這可能是由于東南部地區經濟發達、人口密集、消費能力強，為連鎖零售企業的發展提供了良好的市場基礎。同時，東南部地區的零售業發展時間長，業態也比較完善，加之消費習慣和區域文化的原因造成東南部沿海地區零售企業門店數量多于西北部地區。

2.連鎖零售企業的莫蘭指數分析

根據表1可知，連鎖零售企業在樣本期內呈現顯著的空間自相關。從時間角度來看，連鎖零售企業的莫蘭指數呈波動上升趨勢；從所對應的 P 值來看，各個變量的莫蘭指數的 P 值均接近于0，說明2016—2021年連鎖零售企業運營莫蘭指數通過顯著性水平檢驗，表明連鎖零售企業存在顯著的集聚特征，連鎖零售企業門店總數呈現為具有統計顯著性的集聚模式。

3.連鎖零售企業的空間聚類分析

本文對連鎖零售企業進行局部空間相關檢驗，結果顯示2016年低-低聚類（L-L）由新疆、寧夏、內蒙古組成，表明這些地區的連鎖零售企業較少，且其相鄰省（市、區）的連鎖零售企業也不多。高-高聚類（H-H）由江蘇、上海、浙江、安徽組成，表明這些地區的連鎖零售企業較多，且其相鄰地區的連鎖零售企業也較多。高-低聚類（H-L）由四川和重慶組成，表明這些地區的連鎖零售企業較多，但其相鄰地區的連鎖零售企業較少。低－高聚類在江西和福建，2021年福建退出了低－高聚類，加入了高-高聚類，寧夏退出低-低聚類。

四、連鎖零售企業影響因素的實證檢驗

1.傳統面板計量模型

本文在進行空間計量分析前先構建不考慮空間要素的傳統面板計量模型，以識別一般情況下連鎖零售企業的影響因素，如表2所示。

根據表2可知，傳統面板計量模型不考慮固定效應（OLS模型）中電子商務水平、消費者購買力、區域市場規模和城鎮化水平與連鎖零售企業均呈現不同顯著性的相關關系。省份固定、年份固定和省份－年份固定效應下連鎖零售企業的各個影響因素的符號與OLS模型基本一致，表明了模型的穩定性。值得注意的是，不同固定效應下無論是空間滯后還是空間誤差的 LM 檢驗和RobustLM檢驗結果均表現出顯著性，表明不考慮空間要素的傳統面板計量模型在識別連鎖零售企業的影響因素時存在誤差，因此本文選用空間面板計量模型來識別連鎖零售企業的影響因素。

2.空間面板計量模型

連鎖零售企業影響因素的空間面板計量模型計算結果如表3所示，其中SLM、SEM和SDM分別表示空間面板滯后模型、空間面板誤差模型和空間面板杜賓模型。LR空間滯后和空間誤差的檢驗結果分別為28.928（ plt;0.01 ）和20.065（ plt;0.01 ，表明空間面板杜賓模型（SDM）不能簡化為空間面板滯后模型（SLM）和空間面板誤差模型（SEM，因此本文選用空間面板杜賓模型（SDM）來探討連鎖零售企業的影響因素。

根據表3可知， ，表明電子商務水平與連鎖零售企業呈顯著的正相關，電子商務水平每提高 1% ，連鎖零售企業提高 0.699% ，這一結果與新零售背景基本相符，電子商務的發展推動了連鎖零售企業的運營發展。lnconsum =-1.371 （ plt;0.01 ，表明消費者購買力與連鎖零售企業呈現顯著的負相關關系，消費者購買力每提高 1% ，連鎖零售企業減少 1.371% lnmarke=0.331（ plt;0.01 ，表明區域市場規模每提高 1% ，連鎖零售企業提高 0.331% ，這可能是因為市場規模越大，消費者對零售的需求就越多，因此有利于連鎖零售企業發展。Inurban =2.139 （ plt;0.01 ，表明城鎮化水平與連鎖零售企業呈現顯著的正相關關系，這可能是因為城市化水平越高的地區，商業發展越好，人口流動較大，因而對零售的需求會增加，進而有利于連鎖零售企業運營。值得注意的是，W×ln consum、 W×ln marke和 W×lnurban 的系數均通過顯著性檢驗，表明消費者購買力、區域市場規模和城鎮化水平存在空間溢出效應。

五、連鎖零售企業營銷對策分析

1.結論

本文綜合運用莫蘭指數與空間聚類方法，揭示連鎖零售企業空間分異規律。通過構建空間計量模型，重點解析電子商務發展水平、消費者購買力、區域市場規模和城鎮化水平四維驅動機制，主要結論如下。

第一，連鎖零售企業在省域上發展不均衡，其集聚情況與人口密度存在顯著空間耦合，形成東－中-西梯度分布特征。空間聚類顯示，連鎖零售企業高-高集聚區分布于東部沿海城市群，低－低集聚區則集中于中西部欠發達區域。

第二，電子商務發展水平、區域市場規模和城鎮化水平與連鎖零售企業數量呈顯著的正相關關系，而消費者購買力與連鎖零售企業數量呈顯著負相關關系。

第三，消費者購買力和區域市場規模對連鎖零售企業發展具有正向的溢出效應，而城鎮化水平對連鎖零售企業具有負向的溢出效應，呈現“虹吸效應”特點。

2.營銷對策探究

（1）合理規劃門店布局

中國連鎖零售企業應合理規劃門店布局，東部聚焦智慧門店升級，提升存量效能；西部構建輕資產下沉網絡。運用空間技術優化選址，在消費洼地實施價格引流策略，建立智能分撥與模塊化倉儲體系。

（2）抓住數字機遇，轉型新零售模式

電子商務能夠推動連鎖零售企業發展，電子商務可以拓寬連鎖零售企業營銷渠道，借助互聯網平臺，利用大數據和人工智能技術，加速傳統零售模式向新零售模式轉型。根據企業門店分布區域不同，形成不同連鎖門店的競爭，在對外競爭的同時加強對內的轉型升級，從而覆蓋更多消費者。

（3）優化零售產品營銷組合結構

消費者購買力與連鎖零售企業運營呈現顯著的負相關，因此連鎖零售企業可以優化零售產品的定價策略，開展契合不同消費者購買力的促銷活動。無論是傳統連鎖零售企業，還是新零售企業，都要關注企業擴張形勢，包括優化產品質量、調整價格策略、改善分銷渠道、創新促銷活動、加強與顧客的互動以及提供更具吸引力的有形展示和服務過程。

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作者簡介：朱永鳳（1993一），女，安徽馬鞍山人，博士，常州大學商學院，講師，碩士生導師，研究方向：企業管理。