中国上市零售企业的规模经济效应研究——基于超越对数成本函数的实证分析，本文主要内容关键词为：对数论文,实证论文,中国论文,零售企业论文,函数论文，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。
一、引言及相关文献回顾 零售业作为现代产业体系的核心构成，是国民经济发展的支柱产业和“润滑剂”，较能体现现代国家的经济繁荣与社会进步。近年来，中国经济发展势头强劲，在一系列刺激消费、扩大内需、发展经济的政策推动下，中国零售业正以平均每年14.88%的速度扩张。中国成为全球零售市场膨胀最快的国家。从绝对规模上看，2014年全社会消费品零售总额为26.2万亿元，同比增长12.0%①。不仅如此，中国零售业也正与制造业、金融业一同成为国内外资本最热衷进入的行业。2001年中国加入WTO后，零售市场进一步对外开放，面对沃尔玛等国际零售巨头进入的挑战，发展连锁经营、进行分店扩张及规模经营成为零售业发展的主题词（夏春玉等，2006；伍业锋，2013）。2000年前后，中国零售企业竞相开展大规模“跑马圈地”运动，以期在中国零售市场对外资企业全面开放之前能抢占市场份额，从而获得竞争优势。 然而，连锁零售企业门店增长率自从2004年达到最高之后直线下降，到2010年增速几乎为0，在2011年小幅反弹之后，2012年开始出现负增长。与门店个数增长率下降相对应的事实是，2012年以来多个城市出现了超市、百货“关店”现象。据《国际商报》2013年1月份统计，2012年，沃尔玛、家乐福、乐购等国际零售巨头在中国纷纷关闭多家门店。进入2013年，即便在农历春节前夕的消费旺季，零售卖场关店的消息仍不绝于耳。中国连锁经营协会的调查数据显示，中国连锁百强企业排名前两位的苏宁和国美，2013年门店总数分别较2012年减少79家和100家。2013年连锁百强企业销售规模达到2.04万亿元，同比增长9.9%；新增门店6600余个，总数达到9.5万个，同比增长仅为7.6%；销售额增幅比2012年下降0.9%，是“百强”统计以来销售增幅最低的一年②。 “关店潮”不禁让人反思，多年前中国零售企业跑马圈地的决策是否合理？规模经济效应是否在中国零售行业实现过，还是规模过度扩张导致的“规模不经济”已然出现？ 对于零售业是否存在规模经济的问题，国外的早期研究（McClelland，1962；Shaw，et al.，1989）认为，零售业存在规模经济，因此扩大企业规模可以获得规模经济。Guy等（2005）通过论述连锁企业成本的降低与连锁商店的规模成正比，表明连锁经营应该通过扩大商店规模、增加连锁店数量来获得规模经济效应。Keh和Chu（2003）、Keh和Park（1997）运用数据包络分析（DEA）方法，基于企业层面测量了1988～1997年间美国13家连锁百货店的产出效率与规模经济效应，结果表明其所研究的百货零售业也存在规模经济效应。 在国内研究中，由于数据的局限，学者们热衷于使用上市公司数据，而非国外常用的连锁零售业的数据。杨宜苗（2010）采用2003～2007年中国上市零售企业数据的平均值进行研究，认为中国以上市公司为代表的零售业存在企业规模与零售企业成长显著正相关的经济规律，因此规模经济应该存在。陈奕奕和刘成昆（2013）使用同样的研究思路，更新了上市公司数据，实证研究发现企业规模与公司价值呈负相关关系，因此零售业已经出现了规模不经济。 从上述截然相反的结论不难看出，实际上中国上市零售企业的规模经济效应是随时间而变动的，然而现有实证研究受制于计量模型而无法得出这种规模经济的时间波动性。本文将依托超越对数成本函数在规模经济测度方面的灵活性——企业规模经济程度可以随时间而变化，进行一系列拓展尝试。 早期研究文献中均假定零售企业规模报酬不变，零售行业的长期均衡是在大量的研究中被当成公理（Ingene，1984），而门店的相似规模性也支持企业层面研究的规模报酬不变（Thomas，et al.，1998；DeJorge，2008）。可变规模报酬假设大多被用于衡量零售组织之间存在巨大规模差异时的变动，从而在生产函数模型中得以用不同的规模形式展现（Barros and Alwes，2006；Mostafa，2010）。当零售企业或者门店经历规模报酬递减时，意味着其规模太大从而不能充分利用规模经济效应的优势；当零售企业处于规模报酬递增阶段，说明其规模太小而无法充分发挥规模经济效应的优势（Perrigot and Barros，2008）。 中国的相关研究仍遵循规模报酬不变的传统，主要使用规模报酬不变（递增或递减或等于1）的C-D生产函数进行研究。赵凯（2008）采用2005年的上市零售企业数据，运用C-D生产函数进行多元线性回归，研究上市零售企业的规模经济效应。但由于当年上市零售企业只有46家，截面样本过少而导致测度出的规模经济效应不稳健。陈金伟和张昊（2013）同样使用C-D生产函数对上市零售企业进行计量检验，并结合DEA效率分析得出，上市零售企业已经出现规模报酬递减的现状和趋势。但由于C-D生产函数的制约，根据回归结果计算出来的规模经济指数是全行业的，而非单一企业，即会造成行业内全体企业的规模经济程度一模一样，并且这个测度出来的零售业规模经济指数不随时间变化。 其实，使用要素替代弹性恒为1和规模报酬不变的C-D生产函数，无法拟合出符合实际情况的长期平均成本函数，亦无法考虑到规模报酬可变的情况。为此，本文使用基于CES生产函数推导出来的超越对数成本函数模型进行改良研究，测度出来的企业层面规模经济指数既有企业异质性，也有时间波动性。 综上所述，本文试图通过对中国上市零售企业2002～2013年的数据进行成本函数的拟合，计算出各企业的规模经济指数，对以上市公司为代表的中国零售业规模经济问题进行探讨，以期对中国零售业龙头企业的规模扩张问题提供有益的启示。 二、理论与假说 依据新帕尔格雷夫经济学大辞典，在一定技术条件下，如果企业的长期平均成本在某一区间上随着企业产出的增加而减少，则存在规模经济。近期的研究表明，与制造业一样，零售业的规模经济效应同样可以存在。由于零售企业完全专业化于“交易的生产”（Demsetz，1997），资产通用性和技术稳定性使其避免了威廉姆森（2002）的企业“复制和有选择性控制的不可能性”命题的局限。由于零售企业拥有一定的资本规模、专用的交易技术和成熟的零售网络，以集中交易来替代制造商和消费者间的分散交易从而减少交易次数，以程序化交易替代一次性交易，以合理的网点设置来缩短交易距离，提高了零售交易效率，降低了交易成本，进而能够实现交易“生产”上的规模经济。因此，相对于制造业，零售业的规模经济效应较为明显。 然而，任何的规模经济都是在某一特定产量上的规模经济，规模经济效应必然会随着产量的上升而减少。因此，一旦企业或产业的规模经历了过度扩张，便必然会出现规模不经济的现象。如果用现代经济学的指标量化规模经济效应，其实就是平均成本（AC）与边际成本（MC）之比。随着产量上升，企业的边际成本一般会经历下降与上升这两个阶段，这是由生产函数的凹性和成本函数的凸性决定的（否则产量最大化和成本最小化的一阶条件便无法实现）。也就是说，边际成本总会有大于平均成本的一刻，在那个产量临界点（即文献综述提及的部分研究测度出来的最优规模点）之后，规模经济效应自然消失，规模不经济出现。 从宏观数据来看，中国零售业似乎正是经历了一个类似的规模扩张历程。2013年全社会消费品零售总额达到23.78万亿，但由于这些商品的销售分布于大型百货公司、电子商务平台、小型超市以及小商铺，本文无法准确得出每家零售网点的单位规模，为此，使用一个近似的指标进行推算。假如连锁零售门店（包括大型品牌百货、大中型连锁超市）在全社会消费品零售市场的份额相对固定，那么每家连锁零售门店“承担”的社会消费品零售的比例变量就能够反映出零售业务的户均规模变化。本文以2003～2013年社会消费品零售总额除以全国连锁零售门店的数量，得到图1。数据显示，连锁零售店的平均销售额从2006年的最低谷（约6千万元）激增到2013年的历史高峰（接近1.2亿元），年均增长率高达9.6%。这个高峰发展期几乎与2008年以来财政扩张和经济周期同步。户均规模的高速扩张必然导致每家企业的边际成本上升（图1的U型曲线或许是边际成本从下降到上升的一个侧证），从而拖累了零售业规模经济效应的发挥，甚至导致规模不经济现象的出现。当然，这只是一个从宏观经济运行角度的间接证据。至于企业层面数据是否如图1所示——规模经济效应正在逐步消失，还有待于进一步的实证分析。综上所述，本文提出： 假说1：中国上市零售企业存在一定程度的规模经济效应，但近年来由于规模过度扩张而导致增速放缓。 另外，本文认为，零售业尤其是以上市公司为代表的零售龙头企业的规模经济效应存在显著的区域差异性。从上市公司的历年数据看，东部沿海地区的零售企业户均营业收入高达44.7亿元人民币，远高于西部地区的均值31.7亿元，发达地区的户均规模为后发地区的将近1.5倍。考虑到同为上市企业，这种地区差异是极其显著的。 根据新制度经济学的交易成本理论，零售商场内部各个部门所从事的活动属于“类似活动”（需要相同能力的活动），柜台之间几乎不存在负外部性。因此，零售企业规模不经济的原因很少是来自于组织成本，而更多来自于当地市场条件，如人口、地域、经济发展水平、购买力、政府政策等限制。因为零售行业是整个产业链的最前端，是最接近消费市场的部门，其发展有赖于所在地区经济发展水平、消费者购买力、基础交通设施状况以及政府政策等会影响行业需求与供给的因素。中国幅员辽阔，各地区的经济发展状况不尽相同，居民消费水平和消费能力存在巨大差异，基础设施完善程度和政府政策积极性也有所区别。为此，本文提出： 假说2：不同地区零售企业的规模经济效应不同，经济发达地区的零售企业可能会出现规模不经济现象。 三、数据与模型 （一）样本选择和数据来源 鉴于2001年中国加入WTO后，零售市场更加开放，竞争更加激烈，各大企业的规模扩张进入白热化阶段，本文采用2002～2013年的数据资料。依据2001年证监会行业分类，选取在上海和深圳交易所上市的零售企业为研究样本。样本数据主要来自于CSMAR国泰安中国财经数据库中的上市公司财务报表数据库。
初始样本包含87家零售企业，在剔除21家2003年以后上市从而截面太少的企业、20家归为零售业三个会计年度以下（含三个）的企业以及3家已经终止上市的企业，合并了同时发行A、B股的样本后，最终保留下来的41个样本企业来自中国各个地区，既满足了足够的区域分布，又能在一定程度上代表零售行业的发展水平，同时也符合本次研究的数据要求。 （二）指标选取 要考察零售企业的规模经济问题，先要对企业投入产出做出界定，才能选取适当的指标进行研究。而学术界对于投入产出的定义方法通常有三种：生产法、中介法和收益产出测量法。生产法将企业视为零售服务产品的生产者，为客户提供交换媒介服务，这种方法下用一定时期内的各个分支门店处理的订单量、员工数（Good，1984）等数据来衡量产出比较合适。中介法通常被研究银行业规模经济的学者所使用，他们视银行是储蓄转化为投资的中介机构，将银行看作存款人和投资者（即贷款人）之间融通资金的金融中介，认为银行在进行中介服务过程中，除了劳务和实物资本的投入以外，还包括资金投入（徐传谌等，2002）。收益测量法以利润和收益为中心，把经营收入作为产出指标。国内外学者在使用DEA对零售企业效率进行研究时通常采用这种方法，例如Thomas等（1998）以销售额和利润额作为指标，王旭晖和徐健（2009）则以主营业务收入净额、净利润来衡量产出。 在产出指标选取方面，由于零售企业以提供商品交换服务为产品，产品特性为无形、不可分、不稳定、易消逝和相似等，产出难以标准化，亦难量化，因而实际操作中只能运用收益测量法，使用销售额、销售量、利润额等指标替代。尽管以利润额作为指标最好，但是零售企业的前期和后期都可能面临负利润，无法满足计量方法上对样本观测值非负的要求，所以本文选取营业收入作为替代变量来衡量企业产出y的大小，
则表示第i个企业第t年的营业收入。相应的成本指标c则以企业营业成本来表示（方虹等，2009）。 在投入指标选取方面，由于受数据可得性限制，加之本文的研究重心放在整个零售企业集团的规模经济，故不适合用生产法来选取指标。零售企业以提供商品交换服务为营业模式，而相应的财务投资等经营行为并非其主要盈利方式，只是起到商品中介而非资金中介的作用，因而本文在投入要素的选择上运用学术界主流的中介法，认为零售企业的投入要素只包括劳动力投入和资本投入。在生产函数的实证研究中，固定资本存量是资本要素的投入量。但成本函数中资本投入的大小却是企业基于成本最小化决策的内生变量，它取决于固定资本价格和产出两个外生变量的大小。具体而言，资本要素投入量是企业基于要素相对价格、要素边际替代率以及产量所作的内生变量。在现实中，影响资本价格的因素众多，其中新购置资本的支出最能反映资本价格，即资本增量含有资本价格信息最多，所以从资本存量入手难以准确测算出资本价格。而企业新增固定资本的形式各不相同，或土地或设备，可比的价格信息更是难以获得。事实上，资本价格指标难以估算，已成为制约国内应用成本函数计量模型的主要因素。 综合考虑，在选取投入要素指标时，本文选取货币型变量，以上市企业现金流量表和资产负债表为基本数据来源，从流量的角度来衡量，将劳动力要素投入的价格
定义为第t年企业i支付给职工以及为职工支付的现金与职工人数之比，将资本要素投入的价格
定义为第t年企业i的资本支出与折旧摊销之比，资本支出为购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金净额，折旧和摊销为当年固定资产折旧、油气资产折耗、生产性生物资产折旧与无形资产摊销以及长期待摊费用摊销之和。 （三）计量模型 规模经济定义描述的是企业规模变动与成本之间的关系，因而本文认为运用成本函数模型进行分析更加直观贴切。并且此前部分学者运用替代弹性恒为1的C-D生产函数等多元线性回归的方式，只能得出零售行业整体是否存在规模经济或不经济，而不能得到不同产出规模下企业的规模经济状况，即不能拟合出U型平均成本曲线，无法研究中国零售业发展过程中规模经济的变化趋势，故结论存在一定的时期局限性。 为了减少对成本函数具体形式的限制，以适应更一般的情况，本文选用超越对数成本函数模型进行拟合。模型假设企业生产满足CES生产函数，依据企业生产成本最小化原则，对成本函数在生产约束下进行转换变形即得到超越对数成本函数模型③：
其中，α为待估计的系数，W、R分别为两种投入要素的价格。为了保证成本函数二次可微和关于要素价格向量的一次齐次性，待估系数α必须满足以下条件：
按照上式进行回归分析，得出的结果即为成本函数。柯布—道格拉斯模型也可以看作是超越对数模型的一种退化形式，即模型中二次项系数和交叉项系数为0。依据上述模型可得到成本—产出规模弹性系数
：
成本—产出规模弹性即为学界常用的规模经济指数S=AC/MC（陈林、刘小玄，2015）的倒数。当
＞1时，表明产出增加1%时成本上升的幅度大于1%，则依据规模经济的定义，此时不存在规模经济；当
＜1时，表明产出增加1%时成本上升的幅度小于1%，则表示产业处于平均成本递减的阶段，具有规模经济效应。反之则不然。 （四）统计描述 本文依据CSMAR数据库中上市公司注册地址所在城市的所属地区，参照国家统计局标准，综合考虑零售业的基本特征，进行了一定的区域合并。国家统计局划定的中国7大区域为：华北（北京、天津、河北、内蒙古、山西、山东）、东北（辽宁、吉林、黑龙江）、华东（上海、浙江、江苏、安徽）、华中（河南、湖北、湖南、江西）、华南（广东、福建、广西、海南）、西南（四川、重庆、云南、贵州）、西北（陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆）。 首先，考虑到年度截面样本不能过少，本文将国家统计局划分的西南地区和西北地区归并为“西部地区”。其次，考虑到历史沿革与文化同质性（清代两江总督府管辖比邻安徽的江西，闽浙总督府管辖比邻浙江的福建），亦考虑到沿海属性，本文将江西、福建与山东（山东在清代不属于管辖河北与天津的直隶总督府）加入华东地区，归并为“东部地区”。根据国家统计局的华南地区与华中地区，剔除并入了东部的江西与福建，将两个地区的6个省份归并为“华中南地区”（即清代两广与湖广总督府辖地）。根据国家统计局的华北地区和东北地区，剔除并入了东部的山东，将两个地区的八个省市自治区归并为“北部地区”。 综上所述，41家样本企业最终被划归为北部地区、东部地区、华中南地区、西部地区等4个地区（见表1）。其中注册地址位于北部的有12家上市企业，东部有14家，各占样本总数的30%左右，原因之一可能是东部和北部地区一般具有较强的生产成本优势和运输成本优势，另一原因可能在于东部和北部地区更接近最终产品的消费市场，从而更易实现零售企业最终产品交换的职能。因此北部和东部地区的上市零售企业较多，但总体看来，根据历史地理学的划分，样本的区域分布还是相对平均的，华中南、西部地区也分别有7、8家上市公司，与北部、东部地区相差不太大。
从变量统计特征（表2）来看，本文各地区和企业数据均包含了完整年份观测值，不存在缺失值，属于一份比较规整的平衡面板数据；全国范围各变量的最小值均来自北部地区且大于0，因而样本数据不存在0值情况，适宜取自然对数进行下一步实证分析。 通过变量统计特征可以发现：东部地区的零售企业平均产出规模和成本最大，而西部这两项指标最小，这与各地区经济发展总水平和居民消费水平有较为直接的关系；华中南地区平均劳动力价格最低，这种情况一方面可能与当地经济发展水平、消费水平和对外开放程度等宏观环境有关（徐健、汪旭晖，2009），另一方面也可能是缘于零售行业属于劳动密集型产业（方虹等，2009；仲伟周等，2012），低进入门槛的劳动力需求量大，尤其是一线销售部门，而华中南地区多为河南、广东、湖北、湖南等人口大省，相对充足的劳动力供给使得该地区平均工资水平相对较低。相较之下，东部地区由于包括了上交所等活跃资本市场所在地，体现出来的则是相对较低的平均资本成本。 四、实证检验 （一）回归结果分析 利用Stata.11对样本进行似无相关回归估计，结果如表3所示。
通过表3可以看到，各个地区的拟合优度
都在0.94以上，而回归结果中F检验的相伴概率均为0，说明被解释变量的绝大部分变动能被解释变量组合很好地解释，即该回归估计结果合理而可信。进一步分析如下： 首先，各个地区的相同变量回归系数各有差异且与把全国样本作为一个整体得到的系数也有较大差异，说明本文使用的似不相关回归法也是合理的。其次，各地区大部分变量的估计系数
均能通过5%显著水平的t检验，既不同时显著，也不同时为0，故本文为中国各区域零售企业设定的超越对数成本函数形式是合理的，不会出现退化现象。最后，估计结果也显示，四个地区的超越对数成本函数均具有“U型”平均成本曲线特征，满足边际成本递增规律。 综合上述分析可知，运用超越对数成本函数模型来研究中国零售企业的规模经济要比运用C-D生产函数模型更符合实际情况，因而可以利用其估计结果做下一步的分析。 （二）成本—产出规模弹性分析 1.规模经济的时间趋势 鉴于各地区的回归系数均不相同，本文以各地区解释变量回归系数的估计结果来测算2002～2013年各企业的成本—产出规模弹性，计算公式中的产出规模、劳动力价格、资本价格则为各企业的实际产出、劳动力价格和资本价格，各地区和各时期的成本—产出规模则分别是对各地区企业和各企业在各时期的成本—产出规模弹性值进行算术平均得到，并最终整理成如表4所示。 表4中，各期平均值反映了中国零售业整体在各期的规模经济状况，将其转化为图2则更明显地揭示出中国零售业规模经济效应随着时间变化的动态趋势。总体平均弹性的趋势线在2005年左右穿过
=1线（最优规模临界点），说明在这个时点之前，中国的零售业确实存在规模不经济的现象，而在此之后开始进入规模经济阶段。2002～2013年
从1.028减少至0.948，即规模经济指数处于增长态势。这表明，中国零售企业从一开始的整体规模不经济发展到规模经济。但2002～2006年的整体规模经济效应是逐年递增的（
从1.028逐年递减至0.988），而从2007年开始规模经济效应则出现波动，如2007年和2008年的规模经济指数连续两年下降（
增长），2010年又出现了下降。该结果与假说1提出时所用的宏观数据图1是一致的——2002～2006年中国上市零售企业的扩张是适度的，但进入财政扩张与经济高速增长周期后的零售企业便出现了规模过度扩张的现象。因此，假说1基本得证。
从指标的时间区间整体差异看，国内上市零售业的规模经济效应还是得到了长足的发展。20世纪前后被认为是中国零售业发展的黄金时代，中国零售市场繁荣发展，中国零售业逐步进入由市场主导、自由竞争的高速成长阶段。为了争夺市场份额，各零售企业纷纷进行跑马圈地式的扩张。如此粗放型扩张的结果便是市场竞争的白热化和市场容量的逐步饱和。一方面使得企业组织结构迅速扩大，而庞杂的组织管理则带来了经营成本与管理费用的增加；另一方面，市场的激烈竞争消减了利润，使得各大零售企业盈利能力受损。收益上的边际增长无法弥补边际成本的增加，因而规模上的继续扩张造成平均成本的提高，最终出现了本文研究结果中2002～2005年间显示的规模不经济现象。 图2的测算结果显示，中国零售业的发展开始注重规模效益，其规模经济效应以一定速度增长。这可能是因为，中国零售企业由盲目扩张转变为重视分店盈利，由仅依靠增加分店数量的粗放式扩张开始转变为通过资产重组、并购，尝试构建大企业集团，且2005年实现零售业全面对外开放之后，外资零售企业进入中国市场带来了较大的技术溢出效应，使得本土零售业得以学习引进先进的信息技术、供应链管理技术、卖场布局与商品陈列技术、品类管理技术与防损技术等，从而提升了零售企业的技术生产率（汪旭晖、徐健，2009），降低了经营成本和管理费用，进而实现了企业在市场份额和规模质量上的共同提升，产生规模经济效应。 当然，上市零售企业受到2008年以来的财政扩张与经济过热的影响，规模开始过度扩张，从而导致规模经济指数的增长出现波动，影响了规模经济效应的发挥。 2.规模经济的区域异质性 不同地区零售企业的规模经济效应不同，零售业的规模经济效应出现显著的区域差异性。依据表4和图2可以验证假说2成立，即不同地区零售企业的规模经济状况不同：从四个地区2013年的规模弹性值来看，东部地区最大为1.016，而其他三个地区均小于1，其中，西部地区最大为0.972，华中南地区最小为0.890，说明东部地区存在规模不经济，其他地区存在规模经济，而且中西部地区规模经济效应较强。 从四个地区的规模弹性值变化趋势来看：北部地区和华中南地区的成本—产出规模弹性呈下降（规模经济效应增长）趋势，意味着这两个地区的零售业正在由规模不经济逐步向规模经济发展。东部地区虽然处于规模不经济的阶段，但其规模弹性呈下降趋势，说明从发展的角度来看，东部地区零售业也正在向规模经济发展。但东部地区上市零售企业一直处于生产规模越过最优规模的规模不经济状态。 西部地区尽管规模弹性变化趋势线一直位于
=1线（最优规模）以下，说明2002～2013年这12年间该地区零售业一直存在规模经济，但是从时间趋势上来看，却是向着规模不经济的方向发展。华中南地区成本—产出规模弹性值虽然起点较高，但是从趋势变化速度来看，下降较快，趋势线变化较为陡峭。北部地区趋势线则几乎与整体平均线平行，呈缓慢波动下降趋势。 究其原因，本文认为：东部地区和北部地区经济发达，居民可支配收入相对其他地区较高，当地消费者具有较高购买力，消费需求旺盛，在市场经济环境下，客观地要求零售业规模的迅速扩张以满足当地市场的需求，因而相对于其它地区零售业的规模发展较快。另外，由于1992年国务院批准在北京、天津、上海、大连、青岛、广州6市和5个特区试办中外合资零售企业，外资零售企业的技术溢出效应率先在东部和北部地区体现，使得东部和北部地区的零售企业运营效率提升较快，因而更易实现规模经济。然而，2005年零售业全面对外开放之后，外资零售企业同样选择了经济发展和消费水平较为先进的东部地区作为突破口，使得东部区域零售业竞争的激烈程度达到白热化，各大企业在开店扩张的同时，通过收购兼并等方式做大做强，致使上市零售企业的垄断地位日益增强，出现同业不良竞争、零供冲突等问题，影响了经营绩效（夏春玉等，2006）。外资企业进入的另一个负面影响则是其凭借自身全球化的规模带来的规模效益，直接降低了生产经营成本，并且在配送、分销、零售管理方面的优势也使得其经营费用和管理成本降到最低，从而形成绝对成本优势壁垒（彭磊，2009）。当这些负面影响大于由经济水平和外企技术溢出带来的正面影响时，企业规模扩张所带来的边际成本增加便无法得到经营边际效益的弥补，从而造成了东部地区规模不经济现象。 相比之下，北部地区除了北京和天津两个直辖市以外，其他都是经济发展水平相对于东部较为落后的地区，因而在市场竞争方面相对较弱，从而能够在较好地利用区位优势情况下实现规模经济发展。 华中南地区虽然平均经济水平发展程度不及东部和北部地区，但发展速度更快。由于本文的华中南地区包括湖南和湖北等省份，一方面广东省在经济总量上长期排名全国第一，另一方面近年来国家提出“中部崛起”政策，支持华中南地区经济建设，伴随而来的是基础设施建设的大量投入和地区人民消费水平的提高，成为拉动内需的一个重要发展动力。因而零售业赖以发展的交通运输系统得以完善，消费者需求也被逐渐挖掘。此外，中国零售业仅在短短二三十年内就完成了国外零售业花费近百年时间才完成的从单店到连锁的发展和单业态到多业态的变革，“拿来主义”的方式将国外的发展模式在国内迅速复制，外资企业进入中国市场带来的技术溢出效应又促进了这一复制速度的提升。尽管受政策限制，华中南地区开放较晚，但是随着零售业在东部地区和北部地区的飞速发展，华中南地区得以充分利用其“后发优势”，学习借鉴先进地区的发展经验，快速提高运营效率，从而更快地实现规模经济。 西部地区的规模经济则可能主要来自于其零售业发展规模刚好与其市场容量和竞争程度相匹配，从而在2002年到2013年问保持着
＜1的水平。近年来，中国一二线城市零售市场趋于饱和，各零售企业纷纷将眼光投向中西部地区，向三、四线城市和地区发展。上市零售企业的跨区域进入，加速了西部地区的竞争，提高了总体产出规模，而当地经济发展水平和基础建设速度却无法跟上零售业的增长速度，进而可能会导致规模不经济现象的产生，这也是西部地区成本—产出规模弹性值趋于上升的原因。另外，西部地区人力资本现状不利于零售企业的规模扩张，因为企业的快速扩张需要匹配相应的管理体系和信息系统，这些功能的实现又依赖于高素质的管理团队和熟练的技术人员，人力资本对其发展起着至关重要的作用（仲伟周等，2012），但在西部地区，由于工资水平相对较低，高素质人才倾向于向大中型城市流动，导致了西部地区零售业人才缺乏，进而不利于规模扩张。 五、简要结论 本文利用沪深股市中国零售业上市公司2002～2013年的统计资料，基于超越对数成本函数模型，运用似不相关回归对相关数据进行估计，利用估计结果测算出中国各地区零售业成本—产出规模弹性（规模经济指数的倒数），并以此作为依据得出如下结论： 从整体上看，中国零售业存在规模经济效应，并随着时间发展越来越强。但2008年以来由于经济过热导致零售企业出现规模过度扩张的现象，规模经济效应的增长速度有所减缓。从区域来看，中国零售业各地区规模经济状况各不相同，东部地区存在规模不经济，而北部、华中南和西部地区均存在规模经济，该结果也验证了适中的产出规模更易实现规模经济效应。从发展趋势看，东部、北部和华中南地区的规模经济效应均呈现出随时间增强的趋势，西部地区则呈现出由规模经济向规模不经济发展的现象。 从政策含义来看，近年来中国零售业在一系列财政扩张政策的冲击下，尤其是东部沿海地区的零售业寡头一直处于规模不经济的高速发展阶段，一旦面临宏观经济大环境的逆转，其经营风险的剧增将难以避免。因此，政府对于零售业的产业政策及财政扶持措施均需因地制宜和因时制宜，并考虑到前期零售业“经济过热”的可能性。 ①如无特别注明，本文数据来源为历年《中国统计年鉴》。 ②数据来源：中国连锁经营协会“2013年度行业发展状况调查”。 ③本模型为陈林和刘小玄（2015）的一个简化形式。
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我国上市零售企业规模效应研究--基于超越对数成本函数的实证分析_规模经济论文
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