零售企业规模不经济研究:基于企业特征和竞争环境的面板数据分析_规模经济论文

零售企业规模不经济问题研究——基于企业特性和竞争环境的面板数据分析,本文主要内容关键词为:企业规模论文,经济问题论文,竞争环境论文,面板论文,特性论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

规模经济与范围经济共同构成了中间商成本优势的基础,而规模经济更是分析零售企业经营效率与竞争能力时必须考虑的重要因素。[1]就现代零售业而言,单店规模的扩大与连锁经营的采用都为规模经济效应的发挥创造了条件。近年来,随着对外开放的深入,中国零售业竞争日趋激烈。在这样的环境下,选择何种途径来获得规模经济和形成竞争优势,就成为普遍关注的问题。从中国连锁经营协会发布的行业数据来看,2003~2010年间,连锁零售百强中单个企业的平均门店数由204个增加到1502个,扩大连锁门店数量似乎已经成为零售企业重要的竞争策略。但现实情况是,随着连锁门店数量的扩张,企业将面临更加复杂的市场竞争环境,这又会对零售商商品销售及服务的提供可能产生负面影响。

因此,本文认为,这种规模扩张的发展方式值得审视,不论是从零售企业是否具有规模经济特征的静态角度讨论,还是从企业的规模经济效益是否得到了提升的变化趋势研究,问题的答案需要结合需求与竞争两方面因素来加以解释。本文基于182家零售企业所构成的平衡面板数据,采用蒙德拉克(Mundlak)均值回归和数据包络—马姆奎斯特(DEA-Malmquist)指数的方法,就样本企业的规模经济状态和变化趋势进行考察,并对综合零售、专业零售两大子行业进行比较。

一、文献回顾

现有不少理论文献认为,零售企业具有产生规模经济的可能性,并对此加以研究说明。一方面,零售企业规模的扩大可以使固定成本在各个服务单位之间分摊,顾客需求的不确定性会在大数定理的作用下因为销售批量的增加而变得可以预测,同时,大批量运输也更具有经济性。[2]、[3]另一方面,采取连锁经营的零售企业可以通过品牌和统一经营进行有效的“复制”和“选择性干预”,实现分店扩张,[4]这是零售企业扩张的“最佳途径”,[5]并且与零售业经营所具有“类似性活动”和“订购性生产”的特征密切相关。[6]同时,也有文献强调了规模扩大所带来的负面因素,并且认为负面效应会在一定情况下大于正面效应,从而带来零售企业的规模不经济。[7]从经验分析来看,尽管零售业规模经济的表现会因地区、时期而异,但多数结论都表明,较小的零售机构存在着规模报酬递增,而较大规模的机构则表现为规模报酬不变或递减,并且可以大致计算出发生转折时的店面规模。[8]有研究从时间维度出发,发现随着20世纪70年代美国超市零售规模的扩张,全要素生产率由递增状态变为稳定或递减状态。[9]中国的零售企业而言,有研究表明,百货等业态中存在着规模经济,而在连锁超市等业态中则已经出现了规模不经济。[10]、[11]

从方法上看,研究零售企业所处的规模经济状态可以采用不同的途径,一是估计柯布—道格拉斯型生产函数中各要素的指数并求和,将其与1进行比较来加以判断,[12]、[13]二是直接分析规模指标与经营效率指标之间的关系,[14]、[15]三是应用数据包络分析方法,计算有关规模效率状态或生产率变化的得分来进行判断。[16]、[17]上述文献在分析过程中主要使用了企业层面的投入与产出数据,通常选取销售额、利润额等指标作为产出,而将劳动力、资产、营业面积等视为投入。

本文认为,鉴于中国近年来的零售业发展状态,仍有对这一问题进行深入探讨的必要。首先,不同国家和地区之间存在着消费习惯的差异,同时零售业市场结构、上下游关系也各有特点,因而零售企业规模经济的状况也会存在差别。其次,零售业的规模经济状态会随着产业自身的发展而发生变化,但现有针对中国零售企业的分析主要采用截面数据,难以捕捉其中的动态特征。第三,受到方法和数据的限制,现有研究或者使用回归分析来考察总体表现,或者使用DEA分析来挖掘个体特征,较少有文献采用统一的变量和方法对零售子行业的情况进行分析并加以比较。本文的创新点就在于以较大样本的面板数据为基础,运用统一的回归分析与非参数方法,对近年来中国零售业所处的规模经济状态进行考察,并分析其动态变化趋势,同时对主要子行业或子业态之间的情况进行比较,以期得出更有针对性的结论。

二、经验分析

1.数据与方法

根据现有文献的通常做法以及数据的可得性,本文选取营业额作为产出(Y),劳动力(Labor)和资产作为投入,并将资产划分为固定资产和流动资产(Current Assets,CRNTA)。为使分析更准确,固定资产使用的是扣除折旧后的净值(Net Fixed Assets,NTFA)。①文中所采用的数据均取自“BvD-Qin中国企业财务信息分析库”,其中,上市公司财务数据取自公开报表,非上市公司数据取自“中国信保”资信评估中心(SinoRating)。后者的数据主要来自工商、统计、法院、行业协会等权威机构。但是,该数据库中并未包含行业内规模以上全部企业,且非上市公司的劳动力数据来源未能保持动态更新,部分样本是隶属于某一大型零售集团的地区有限公司。因此,后面在讨论方法选择时将考虑这些缺陷,在分析结果中也将说明由此带来的偏误。本文先以中国行业标准“零售业”(分类代码65)进行检索,然后按照年度间数据的完整性加以筛选,最终获得182家企业在2004~2008年间的平衡面板数据,其中上市公司46家,非上市公司136家;综合零售企业94家,专业零售企业88家。②各变量的描述统计结果如表1所示。

本文在分析过程中使用两种方法。第一,以柯布一道格拉斯型生产函数为基础,使用全部年限的面板数据对总体和两大子行业(综合零售、专业零售)的规模经济状态进行判断。根据(Y代表产出,X代表各种用i标识的投入),如果大于1,则说明存在规模报酬递增,如果等于或小于1,则分别说明规模报酬不变或递减。对生产函数表达式两边求取对数,即可得到用于计量估计的方程(其中C=lnA):

lnY=C+αlnLαbor+βlnNTFA+γln CRNTA+ε(1)

在利用面板数据拟合上述方程时,一般的方法是分别用混合模型、固定效应模型和随机效应模型进行回归,根据其结果使用F检验、拉格朗日乘数检验和豪斯曼(Hausman)检验等来选择模型的形式,最后检验有关残差、变量及其关系的假设是否成立。但如前所述,本文所采用的数据中,非上市公司部分的劳动力数据未能实现逐年动态更新,体现为该变量的组内变异较小(见表l)。对于这些近似“与时间无关”的变量,固定效应模型中针对个体设置的虚拟变量会与其产生线性相关,进而影响估计结果。对此,蒙德拉克提出了将变量的均值加入回归方程的做法,可以有效地处理随时间变异较小的变量,同时又考虑了可能存在的固定效应,[18]因而本文将采用蒙德拉克的均值项回归方式。接下来考虑随机效应部分。每一个样本企业都属于一个特定的子行业,而该子行业又从属于一个更高层次的行业类别。对于一个子行业中的企业而言,其随机效应之间会存在某些共性,这些共性可以通过采用层次模型(Hierarchical Model)设置多层扰动项的方式来加以刻画。综上所述,本文使用蒙德拉克层次模型设定形式(i、j、k分别代表企业及其所属的两层分类)。同时,在回归结果中也将报告非层级形式蒙德拉克等模型的回归结果,以此来进行比较。在样本量允许的情况下,本文还用该方法对细分行业的子样本进行回归方程的拟合,但其中扰动项的层级将相应减少。在得到α、β和γ的取值以后,需要判断三者之和是否显著不等于1。对于该线性约束条件,可以使用沃尔德(Wald)检验来完成,其原假设是α+β+γ=1。

第二,使用基于数据包络计算的马姆奎斯特指数来分析样本企业在2004~2008年间规模经济变化的动态特征。该方法将企业在一段时间内的全要素生产率改进分为两部分,一是效率变化所带来的改进,二是行业技术前沿变化所带来的改进。其中,效率变化可以看成是企业对行业生产技术前沿的“追赶”,又可以进一步分解为纯效率改进和规模效率改进。前者表示企业纯粹地提高要素使用效率,而后者则代表由于规模变化产生规模经济而带来要素使用效率的提高。当然,这些变化不一定完全是正向的改进,也有可能是负向的倒退,这可以通过将马姆奎斯特指数及其分解项得分与1进行比较来加以判断:大于1表示改进,小于1表示倒退,等于1表示持平。在计算马姆奎斯特指数时,本文采用“径向(Radial)方法”,该方法在计算得分时不考虑单种要素的冗余(Slack)。在处理本文所采用的数据时,资产要素不与劳动力要素同步增加就有可能带来冗余,若采用“基于冗余的测度(Slack Based Measure,SBM)”方法就有可能影响得分,而径向方法则能够在一定程度上弥补本文数据所带来的缺陷。[19]

2.分析结果

使用全体样本数据对(2)式进行回归的结果如下页表2所示。除固定效应模型中劳动力系数α的回归结果不显著以外,其余模型形式中三种要素投入的回归系数都达到了1%的显著性水平,且估计结果(或标准差)也较接近。计算α+β+γ的值,发现其结果均小于1,且线性约束检验都较显著,达到了5%或以上水平。这说明,α+β+γ=1的原假设被拒绝,样本全体表现出规模不经济或规模报酬递减的特征。

将样本进一步分为综合零售与专业零售两个类别,然后分别进行回归(参见下页表3)。考虑到专业零售中“汽车、摩托车、燃料及其零配件销售”、“药品零售”、“无店铺及其他零售”3个子行业在消费需求与购买模式上所具有的特殊性,暂时将其中的18个样本省去。可以看到,对于综合零售而言,α+β+γ的值大于全样本估计的结果,且无法显著拒绝α+β+γ=1的原假设。这说明综合零售没有表现出明显的规模不经济特征。但对于专业零售而言,α+β+的值比全样本的估计结果还小,且α+β+γ=1的原假设在5%的显著性水平上被拒绝,说明专业零售中存在规模不经济现象。

数据本身缺陷给分析结果带来的误差在于:部分样本中劳动力投入未及时更新,实际员工人数可能随着企业规模的扩大而增多,因而α的估计值将会偏大。同时,样本中存在部分企业的地区型子公司,这些子公司所实现的规模经济可能是公司整体协调所带来的,即仅靠子公司自有要素无法实现,因而α+β+γ的估计值会偏高。但由于目前的结论是存在规模不经济,所以考虑上述偏误之后只会使结论更明确。

接下来通过基于数据包络的马姆奎斯特指数分析来考察样本企业在2004~2008年间的动态效率特征(表4),各项得分之间的分解关系为:

全要素生产率变化得分=效率变化得分×技术进步得分=纯效率改进得分×规模改进得分×技术进步得分(3)

可以看出,绝大部分行业中的零售企业在这4年间都体现出全要素生产率的提升,即“全要素生产率变化得分”大于1。从分解指标来看,“效率变化得分”大多小于1,而“技术进步得分”大多大于1。这说明全要素生产率的提高主要是由技术进步带来的,而效率变化的影响方向则与之相反。进一步观察效率变化指标的分解结果可以发现,纯效率和规模两方面的得分大多都小于1,说明两者都未发生改进。在不同行业中,其表现略有不同:综合零售在纯效率方面的变化明显大于规模方面,而专业零售在两方面的变化基本接近,综合零售在纯效率方面的恶化比专业零售更为严重,而专业零售在规模方面的恶化比综合零售更为严重。考虑“汽车、摩托车、燃料及零配件销售”、“药品零售”、“无店铺及其他零售”之后,总体表现没有发生明显改变。

三、结果讨论

从前述分析结果可以看到,我国零售业已经出现了规模报酬递减的现状和趋势,并且在专业零售领域表现得尤为突出。现有针对近年来中国零售业规模经济的文献中,有分析认为家电专业店存在规模经济。考察出现不同结论的原因,除所选取的投入指标有所不同以外,或许样本数量的影响更大。③就中国零售业的现状而言,企业总体规模并不大。2010年,全国连锁百强排名第一的苏宁电器集团实现商品销售总额1170亿元人民币,与国外零售巨头沃尔玛4218亿美元的销售额相比,差距仍然十分明显。④那么,是什么原因使中国的零售企业,尤其专业零售企业在目前阶段就已经进入了规模报酬递减区间呢?

本文认为,要回答这一问题,必须考虑零售企业的产品与服务特性,结合商店规模及连锁扩张对竞争环境的影响等多方面因素加以分析。零售业的作用在于实现商品的价值,作为连接生产和消费的纽带,对其规模经济的考察必须考虑需求因素。零售业的“产品”首先是向消费者销售实体商品,进而是附加于这一过程中的销售服务,因而,消费者首先需求的是实体商品,进而才是零售服务。当实体商品的需求总量与结构基本不变时,零售行业内的竞争就会影响到单个零售企业的产品销售活动及其所附加的销售服务,进而左右规模经济效应的发挥。这与制造业中“要素投入—产品产出”的生产过程相比是有所不同的。

另外,城市中成熟的商业地段必然是大型零售企业开设连锁分店时的首选,但由此带来的必然是更加激烈的竞争。同时,单店规模越大,其商圈覆盖范围越大,也就越有可能与其他零售企业形成竞争关系。因此可以认为,虽然我国当前零售企业的总体规模并不大,但由于布局欠合理,尤其一、二线城市中心地段竞争过于激烈,影响了规模经济优势发挥。这一现象在东南沿海等经济较为发达的地区尤为明显。以单店销售额、从业人员人均销售额以及每平方米销售额衡量的效率指标,在2007~2010年的增长率都明显低于2004~2007年(见表5)。

进一步考虑的问题是为什么专业零售中竞争所导致的规模不经济会比综合零售更为明显。综合零售的范围经济特征或许可以部分地解释这一问题。大型综合零售店,如百货店、综合超市等,可以同时为消费者提供多品类的商品。对于这些零售店而言,扩大规模、增加品种,往往会给消费者更多的选择,尤其包括商品之间的互补性所带来的“冲动性购买”。[20]此时,尽管综合零售店中产品之间也存在着竞争,但消费者“一站式购物”的诉求能够使零售企业通过“招徕价格(Lose Leader)”、“滚动促销”等营销手段发挥范围经济的优势。但对于专业零售店而言,消费者的购买目标更为明确,如在购买家用电器等耐用消费品时,一般不会出现冲动性购买的行为。因此,专业零售店往往无法通过范围经济来予以补偿,单店规模的扩大和商圈内连锁店密度的增加更多地表现为竞争的加剧,进而使规模效率难以发挥。

在面临规模不经济的情况下,大型连锁零售商依然不断扩张网点,很大程度上是为了获得更大的销售能力,进而取得针对供货商的谈判优势。[21]在此过程中,大型零售商可以实现低价进货与低价销售,同时以优惠的付款条件实现资金运转,这将对中小零售商形成巨大的冲击。体现组织化特征的大型连锁零售集团比中小零售商更具规模经济优势,因而连锁经营在发展初期可以带来社会流通效率的提高。但是,从城市商业竞争的角度来看,当竞争的主要方面转向连锁零售企业之间时,附加于实体商品之上的服务产品“生产”就会体现出规模不经济特征,影响流通效率的进一步提高。同时,传统或具有特色的中小零售商面临的生存困境,也会造成社会成本和文化损失。可见,当大型连锁零售商在商圈竞争中获得垄断势力后,对城市商业发展的引导就显得十分必要。

四、总结与启示

本文的分析结果表明,样本企业总体处于规模不经济状态,而专业零售的规模不经济状态更为显著。在考察的年限中,绝大部分样本企业都实现了全要素生产率的提升,但技术提升是主要原因,规模效益的变化方向则与之相反。零售企业要在提供产品和销售服务的过程中实现规模经济,必须考虑需求状况及其结构。这一约束条件取决于零售商所面临的竞争环境,进而对规模扩张行为的经济效率产生影响。

对连锁零售企业而言,不应“盲目”进行网点扩张。在连锁分店选址时,应当对备选商圈中的消费能力和竞争环境进行慎重考察。目前,在大型城市中心市区商业布局呈现“过密”态势的情况下,城郊地带的新兴工业、住宅区域具有较大的市场前景。布局零售店网点时,可以考虑在一定区域内首先开设多家小型便利店,从而发挥连锁零售在配送上的规模经济优势,这将给郊外社区及商业环境的形成带来积极作用。

对政府或零售业中介组织而言,应在商业区位布局方面加强引导,改变零售业区域发展不平衡的局面。应鼓励零售企业,特别是连锁经营企业进入二、三线城市,并且可以考虑小规模综合零售的形式。在城市中心地区,应当注意对传统中小零售商业,尤其是特色商店的保护,而在城郊地区,大型零售企业的入驻可以促进地域内商业环境的形成,小规模连锁零售业的发展则可作为社区商业发展的基础。另外,在零售业全要素生产率提升的过程中,鼓励新技术的采用是至关重要的,并且很可能在很长时间内都将如此。

注释:

①庄贵军等认为,代表范围经济的商品种类数量也应作为生产函数中的“要素投入”,但考虑到生产要素的一般意义,本文所采用的生产函数并未将其包括。

②本文对样本中企业的细分行业进行了检查并调整了少量归类错误,对分析结果无明显影响。

③如赵凯在讨论家电专业店规模经济时使用的是由8家企业构成的截面数据。

④根据中国连锁经营协会百强排名及《财富》杂志全球500强排名。

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