连锁经营规模对于零售企业产出效率的影响———个初步的实证性研究，本文主要内容关键词为：实证论文,连锁经营论文,零售企业论文,效率论文,规模论文，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。
国内已有不少文献讨论过连锁经营在中国零售业的发展问题，但这些文献主要是在一些假说的基础上根据发展中存在的问题提出解决的方法与对策，而缺乏对这些假说的实证性检验。比如，人们普遍认为连锁经营存在如下竞争优势：第一，通过大批量进货实施规模采购，降低进货成本，进而降低商品售价来吸引顾客，扩大市场占有率；第二，利用核心企业的无形资产、管理水平和社会影响力，实现资源共享，降低单位商品销售的其他投入成本；第三，通过CI的整体策划，提高企业形象，用统一的形象吸引更多的顾客；第四，连锁企业内部实行专业化分工与经营，实现职业经理人管理才能的放大效应。总之，通过连锁经营，增大连锁经营的规模，零售企业可以提高产出效率。果真如此吗？到目前为止，这一问题还没有被实证性地回答。
这一假设隐含的意义或更深层的原因是：如果增大连锁经营的规模不能提高企业的产出效率，那么增大连锁规模就失去了存在的基础。具体讲，如果一个开100家店的企业与一个开10家店的企业产出效率相同，或前者低于后者，那么零售企业就不会不断地扩大连锁经营的规模，而是把连锁经营限制在一定规模内。
世界著名的连锁零售企业如沃尔玛、家乐福等，尽管规模已经非常庞大，但还在不断向外扩张。这说明通过扩大连锁规模，至少这些零售企业提高了产出效率。
更进一步，如果扩大连锁规模不能使零售企业提高产出效率，那么规模较大的连锁企业并不一定会在市场竞争中胜出，规模较小的连锁企业或非连锁企业也不一定会在市场竞争中被逐渐淘汰（因为竞争优势的取得最终是由效率决定的）。这与我们的感觉不符。现实情况是，大的连锁企业似乎越来越强大，而小的连锁企业或单个独立店的生存则越来越困难。这似乎也说明扩大连锁规模是零售企业提高产出效率、获取竞争优势的一条途径。
本文利用中国连锁经营协会公布的统计数据，对连锁规模与企业效率间的关系进行检验。
一、研究方法
本文采用的数据为中国连锁经营协会对外公布的其会员单位1999年的相关数据，从中选取72家开店数目在10家以上（含10家）的单位作为研究样本。
表1 样本的基本特征（样本数：72）
企业类型数目百分比平均销售额平均网点数
超市 41 56.9
74800
66
便利店
28 38.9
64245
75
百货店2 2.848114
35
专业店
14 19.4
56928
80
仓储式商店3 4.213078
30
在这72家企业中，有些同时拥有两种以上的业态类型。比如联华超市旗下的606个网点中，既有超市，也有便利店。而在郑州友谊商业公司的40个网点中，除了超市和便利店以外，还有百货店。在对数据进行处理时，将那些同时拥有多种不同业态类型的企业重复计为多种不同类型的企业。因此，表中的企业总数超过72，百分比之和也超过100%（为122.2%）。
1.指标与测量
产出。从本质上讲，零售企业的产品是为媒介商品交换所提供的服务，具有无形性、不可分性、不稳定性、易消逝性和相似性等特点，因此，零售企业的产出很难标准化，也很难被精确地测量。在实际操作中，要测量零售企业的产出，也只能用一些替代指标，如销售额、销售量、交易次数或利润额。研究表明，销售额与利润额是两个相对较好的指标，二者之中，利润额又更好一些，因为它不包括生产者或运输企业的劳动成果，能够更准确地反映只属于零售业的劳动成果。由于中国连锁经营协会公布的数据只提供了销售额指标，在此我们用销售额作为零售企业的产出指标(S)。S越大，意味着零售企业的产出越大。
连锁经营规模。连锁经营规模可以用网点数目(N)来测量。N越大，意味着规模越大。要研究的问题是：随着规模的增大（网点数目的增加），零售企业的产出（销售额）以怎样的速度增加？当产出的增速超过连锁规模的增速时，我们就说连锁经营规模确实有助于零售企业提高产出效率。
控制变量。不同类型的商店对连锁经营有着不同的要求，因此商店类型有可能对连锁经营的效果有明显的影响。为了控制商店类型的影响，我们建立了几个二分变量。在对数据进行初步分析后发现，只有用来描述超市的二分变量(D)对连锁经营的效果有显著影响，所以只将这一变量放入分析模型中。
另外，我们还尝试用一个二分变量控制一个零售企业同时开办多种不同类型的零售店的影响。由于影响不显著，我们没有将这个变量放入最后的分析模型中。
2.分析方法
如果把连锁经营的规模看作是零售企业的投入，那么我们要进行的实际上就是投入——产出效率分析。使我们有可能使用生产函数方法进行分析。生产函数方法基于柯比——道格拉斯生产函数模型直接将零售店的投入与产出相联系。此模型可以表示如下：
其中，0表示产出量，Xi表示第i种资源的投入量，bi表示与第i种资源投入量相关的产出弹性，bo为常数。当∑bi=1时，表示资源投入与产出保持一个恒常的比例；当∑bi〉1时，产出量会以比投入量更快的速度增长，说明投入——产出效率较高；当∑bi〈1时，产出量会以比投入量慢的速度增长，说明投入——产出效率较低。
对于生产函数模型两边取对数，令β[,o]=Lnbo,β[,1]=b[,1]，代入S、N和D，得
Ln(S)=β[,o]+β[,1]Ln(N)+β[,2]D
（公式二）
这个回归模型是用来检验假设的基本模型。我们关注的是式中的回归系数β[,1]，因为它显示的是连锁经营的规模指标（网点数目）对产出指标（销售额）的影响。在回归模型的F值显著不为0的条件下，β[,1]显著大于1，则假设得证。否则，假设被证否。
二、分析结果
表2是运行SPSS软件中的线性回归分析得到的结果。表中有四个模型。前两个模型直接套用公式二，后两个模型则是只对超市连锁店进行回归。模型Ⅰ与模型Ⅱ之间，以及模型Ⅲ与模型Ⅳ之间的区别在于：它们所使用的网点数目的观察值不同。模型Ⅰ与模型Ⅲ用的是中国连锁经营协会对外公布的1999年底的网点数目，而模型Ⅱ与模型Ⅳ用的是经过处理的网点数目。
表2 回归分析的结果
在中国连锁经营协会对外公布的数据中，我们发现这些连锁店的扩张速度是不同的。比如，上海联华的网点数目1999年比1998年增长了69.3%，而郑州友谊的网点数目同期只增长了5%。有些连锁企业的网点数目还出现了负增长。由于新增加的网点只可能对企业全年的销售额有部分贡献，所以如果不考虑网点增长速度的影响，可能会低估扩展速度较快的连锁企业的产出效率。我们假设所有新增的网点只对全年的销售额有一半的贡献，将新增网点的数目打五折计入网点总数目中，作为连锁经营的规模指标，就得到了模型Ⅱ和Ⅳ。因为有少数企业的数据中没有给出网点扩展的速度，所以模型Ⅱ与Ⅳ可用的观察值分别少于模型Ⅰ与Ⅲ可用的观察值。
首先，看模型的总的显著性（F值与星号）和拟合优度(R[2])。很明显，这四个模型中自变量对因变量的线性关系（由F值与星号表示）均是显著的(ρ〈0.01)。这说明这些方程中的自变量作为一个整体能够部分地解释因变量的变化。从拟合优度(R[2])的角度看，模型中的自变量对因变量的解释程度分别是0.307、0.382、0.485和0.502。很显然，第一，只对超市连锁店的回归（模型Ⅲ和Ⅳ）要优于对全部连锁店的回归（模型Ⅰ和Ⅱ）；第二，采用经过处理的连锁经营规模指标所得到的回归模型（模型Ⅱ和Ⅳ）要优于采用未经过处理的连锁经营规模指标所得到的回归模型（模型Ⅰ和Ⅲ）。
再看β[,1]项下的数字。这些数字为我们所关心的网点数目对销售额的影响系数、系数的显著性水平和标准误差。所有四个系数（β[,11]=0.627、β[,21]=0.716、β[,31]=0.879和β[,41]=0.818）在ρ〈0.01的置信水平上都是显著为正的。这说明零售企业连锁经营规模(N)对其产出规模(S)确有正面影响，即以网点数目测量的连锁经营规模越大，以销售额测量的零售企业的产出就越大。
然而，正如前面已经指出的，要验证假设，β[,1]列下的系数不仅要显著大于0，还必须显著大于1。表中t(β[,1])列下的数据，目的在于检验β[,1]列下的系数是否显著大于1。这些数据显示，β[,1]列下的系数均小于1，虽然仅有模型Ⅰ的系统(β[,11])显著小于1〔t(β[,11])=2.986;ρ〈0.05〕。如果仅从分析结果来看，所有四个模型的分析结果均不支持假设。模型Ⅰ的分析结果甚至得到与假设相反的结论，即综合而言（不分连锁店的类型），增大连锁经营的规模不但不会增大零售企业的产出效率，反而会使零售企业的产出效率下降。换句话说，当网点数目增加一倍时，连锁企业的销售额不能倍增。这也意味着，从销售额的角度上看，一个企业拥有100家商店，不如两家企业各拥有50家商店；而两家企业各拥有50家商店，不如四家企业各拥有25家商店。
最后，看β[,2]下的系数。它们反映的是超市经营方式对连锁零售企业产出的影响。两个系数分别为0.746和0.883，均显著不为0(ρ〈0.05)。考虑到D=1表示超市连锁店，D=0表示其他连锁店，这意味着超市经营方式比其他方式更有助于连锁零售企业提高产出量。换句话讲，超市加连锁要比其他类型的商店加连锁产出效率更高。这也可以由对于模型Ⅲ和Ⅳ的分析结果看出。在那里，t(β[,31])和t(β[,41])负的程度降低了，而β[,31]和β[,41]则较大。另外，有关统计数据也为此提供了佐证。1999年，按销售额排在国内零售50强前十名的企业中，超市公司占有五席。而其他类型的连锁零售企业则没有排入50强的。
三、讨论
上面的分析结果均不支持我们的假设，甚至得出与假设相反的结论。这好象与我们的常识、也与企业的行为不符。为什么？可能的解释有下面几个：
第一，我们的感觉是错的。连锁经营规模的扩大虽然能使个别企业提高产出效率，但并不具有普遍意义。这里涉及到一个方法论问题。大多数大众媒体热衷于为新生事物“鼓与呼”。当一家零售企业通过扩大连锁经营成功了，就会引来大量的报道。但对于那些连锁失败的企业却报道很少。于是给人一个错觉：连锁经营好，扩大连锁规模好。然而，作为一个严肃的学术问题，连锁规模与企业效率之间的关系是不能通过这种有限个案的例举来证明的。因为在现实中，我们既能找到大量正面的例证，同时又能找到不少反面的个案。如果正面的例证引导我们肯定连锁规模与企业效率之间的正相关关系，那么反面的个案又会引导我们否定这种关系。因此，在证明连锁规模与企业效率之间的正相关关系之前，我们还是要对此存疑。实际上，很多零售企业的领导对此也深感困惑。在与西安一些零售企业老总的接触中，当笔者指出连锁经营是零售企业发展的方向时，一些老总常能举出就发生在他们身上或身边的相反的例子。这说明，至少在西安这样的地区，零售企业的连锁经营并不是很成功的。
第二，产业指标的设定有问题。前面提到，零售企业的产出很难被标准化，也很难被精确地测量。虽然销售额是一个较好的替代指标，但是最好的替代指标是利润额。如果用利润额作为连锁零售企业的产出指标，同样的分析方法可能会得出不同的结果。一般情况下，零售企业进行连锁扩张会遵循下述规律：先在预计销售额最大的地区设点，而后逐步向销售潜力小的地区扩散。因此，从销售额上讲，后开的店总是卖不过前面开的店。表现在以销售额测量的产出效率上就是随着连锁店数量的增加，销售额增长的速度是递减的。除非后开的店能够使前面开的店以更快的速度提高销售额，否则企业销售额的增长速度就只能是递减的。但是销售额增长速度递减并不表示利润额增长速度也递减。如果随着企业连锁店数量的增加，企业的管理水平、规模效益以较高的速度提高，那么很有可能出现在销售额增势趋缓的同时，利润额的增势提高。一旦这种情况出现，即使连锁规模与以销售额衡量的产出效率之间是负相关关系，它与以利润衡量的产出效率还有可能是正相关的。简言之，虽然证明了扩大连锁规模不能使企业的销售额以更快的速度增长，但并不排除它有可能使企业的利润额以更快的速度增长。
第三，其他因素的影响。实际上，位于不同地区的连锁企业面对着不同的市场环境。各地区在市场需求状况、市场竞争状况和消费者收入水平等方面都有很大的差异。如果连锁企业在不同地区的分布有系统性差异，如大型连锁企业多分布在北京、上海、广州等经济较为发达的地区，那么不同规模的连锁零售企业在产出效率上的差异，可能就更多地反映的是各地区市场环境导致的差异，而不是连锁规模导致的差异。正是因为很多因素没有考虑进去，所以本研究只是初步的。本研究与其说是解决了问题，不如说是提出了问题。
四、结论
本文采用中国连锁经营协会对外公布的其会员单位1999年的相关数据和定量分析方法，以销售额作为产出指标，以网点数目作为连锁经营的规模指标，对连锁经营规模与零售企业效率之间的关系进行了研究和分析。结果显示：第一，分析结果不支持连锁经营规模与零售企业效率之间有正相关关系的假设，甚至得到与假设相反的结论，即综合而言（不分连锁店的类型），增大连锁经营的规模不但不会增大零售企业的产出效率，反而会使零售企业的产出效率下降。第二，相对来讲，超市连锁店的产出效率要高于其他类型的连锁店。
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