居民消费渠道变迁与传统零售业转型升级——基于非线性门限效应分析

陆文娟

（湖北师范大学经济管理与法学院 湖北黄石 435002）

引言

随着市场经济的逐步完善，互联网技术对经济、生活、消费产生重要的影响，人们的消费渠道也随着电子商务零售模式的影响而发生变化，到实体店购物的时间和次数均大幅度减少，而网络购物成为消费者的重要选择。根据《中国互联网发展情况统计数据》显示，中国网民的数量达到8.54亿，其中网络购物用户为6.85亿，互联网普及率达到61.2%。2019年网络零售市场交易额为7.5万亿元人民币，网络购物的增长率为21.3%。但与此同时，也有部分电子商务企业开始通过投资、并购等方式积极参与到实体零售企业的经营，比如阿里巴巴通过入股大润发、开设盒马鲜生超市等方式进军实体零售领域，腾讯也在入股沃尔玛和家乐福等大型超市。由此带来的问题是互联网经济的大浪潮下，电子商务企业发展如日中天的时代，那些网络零售大企业是在逆势而为，还是另有作为？互联网的普及和电子商务的发展，改变了居民的消费渠道，对传统的零售业带来了巨大的竞争和压力。老子有言“福兮祸所依，祸兮福所伏”，电子商务的蓬勃发展导致居民消费渠道的变迁，不仅给传统零售业带来竞争和压力，同时还存在发展和壮大机会，他们之间不应是简单的替代关系，应该还可以和谐共存、相互促进。

互联网经济带来的居民消费渠道的变迁，引起了广大理论工作者的研究兴趣。吴亦姣和赵子健（2017）通过问卷调查的研究方式发现，互联网零售模式相比于传统零售方式具有更强的市场竞争力。还有一部分学者，进一步分析了哪些消费群体特征更偏好于选择网络购物，如性别、年龄、职业、消费偏好等特征（张跃超，2015）。潘煜和张星（2010）的研究发现影响居民消费渠道选择的因素既有信息化建设状况、物流配送、到实体店的距离、零售企业的口碑、企业文化等外部性因素，还有消费者对新鲜事物的接受程度、消费偏好、经济实力等内部性因素。还有一些学者也指出了网络零售业在盈利模式、行为规范、经营诚信和物流配送等方面存在一些问题，需要和传统零售业协同发展（张少哲、周长城、曹亚娟，2018）。

从已有学者的研究成果来看，居民消费渠道的变迁对传统零售产业的发展既存在负面的此消彼长的影响关系（卢东、刘懿德、曾小桥，2018），也存在相互促进、互相补充的正向影响作用（杨晓北，2018），说明居民消费渠道变迁对传统零售业发展的影响尚未达成一致意见，可能与他们选取的研究样本差异性以及采用的研究方法和模型的不同有关。如果考虑到居民消费渠道变迁的时间序列趋势的影响，居民消费渠道的变迁对传统零售业的影响在不同时期可能会呈现出不同的线性关系，现有的研究主要是采取添加平方项的方式（曹晓刚、郑本荣、闻卉，2015）或采取分阶段回归估计方法（吕鹏，2019）。添加平方项的实证估计模型可以模拟出“U”型或倒“U”型的曲线趋势，但对于那些不改变曲线斜率符号，仅仅改变斜率绝对值大小就不能适用，另外一次项和二次项之间可能还会存在多重共线性问题。采用分段回归估计可以分析每一阶段变量之间的影响关系，但对于不同阶段的划分存在一定的随意性。针对现有研究的不足之处，本文采取门限回归估计方法找到居民消费渠道变迁对传统零售业影响的突变拐点，然后进行相关性检验，找到对应的置信区间，以弥补现有研究的不足。

理论分析

零售是商品流通中的最后一个环节，把企业生产的商品和服务销售给消费者。零售业是指企业为了满足消费者的需求组织的不同的零售经营形式。零售业的类型可以分为传统零售业和创新型零售业，传统零售业是指有实体店铺的销售，包括百货商店、超市、便利店、仓储店、购物中心、厂家直销中心等店铺形态。创新型零售业是指无店铺销售，包括电视购物、电话购物、邮政购物、网上商店、自动售物店等形式。

居民的消费渠道从实体店消费到无店铺的网络消费，一方面是信息技术的发展，给网络消费提供了可能性；另一方面是由于生活节奏的加快，时间的边际价值越来越高，网络消费的选购效率更高于实体店铺的消费，需要整块的时间进行消费，可以利用生活中的碎片时间来消费，尤其是网络消费逐渐从电脑端过渡到手机端后，居民在任何时间、地点都可以选购商品，受时间、地点、设备、环境等外界因素的束缚较小。随着互联网经济的发展，网络消费渠道逐渐占据越来越多的份额，网络消费和传统消费模式之间是一种竞争关系；随着市场机制的进一步完善和居民消费体验感要求的提升，网络消费和传统消费之间由竞争关系逐渐转变为共生关系，最后演变为互补关系。具体演变过程见图1所示。

图1 居民消费渠道变迁对传统零售业发展的影响机制

表1 变量的描述性统计

根据居民消费渠道变迁不同阶段对传统零售业发展的影响机制，发现他们之间既存在互相竞争关系，也存在互补关系，特提出本文的研究假设：

假设1：居民消费渠道变迁对传统零售业的发展存在竞争和互补两种影响效应，总效应大小取决于这两个效应的相对大小。

假设2：居民消费渠道变迁对传统零售业的影响存在非线性的关系。

模型设定、变量选择与数据来源

（一）模型设定

从前面的理论分析可知，居民消费渠道变迁与传统零售业发展之间可能因为处在不同的零售发展阶段呈现出不同的线性关系，表现出非线性的阶段回归特点。为了避免人为划分商品零售额区间带来的偏误，本文借鉴Hansen提出的门限效应模型进行回归估计。

TDTit表示被解释变量传统零售业的发展，CONCit表示核心解释变量居民消费渠道的变迁，Zit表示影响传统零售业发展的一系列控制变量，γ表示门限值，通过门槛值的引入，将原始的回归模型变为随门限变量变化的分段函数，各个变量的下标i、t分别表示i地区第t年份。

（二）变量选择

1.被解释变量：传统零售业发展水平（CONC）。各个省区市按年统计的居民传统零售业销售额，以2000年的消费物价指数为基期进行平减获取实际的传统零售业销售额，然后取自然对数。

2.解释变量：居民消费渠道变迁（TDT）。互联网经济影响下居民消费渠道的变迁主要表现在居民选择网络消费和实体店铺消费的分布情况，本文采取网络零售业的交易额和传统零售业之间的比例来衡量它们之间的动态变化。

3.控制变量。除了居民消费渠道变迁之外，其他影响传统零售业发展水平的因素有很多，根据现有学者的研究成果和数据的可得性，本文选取了人均地区生产总值、通货膨胀率、信息化程度、交通运输条件、受教育程度等这几个有典型代表性的控制变量。

人均地区生产总值（GDP）：已有的经验研究表明，收入越高，居民的消费能力越强。因此人均地区生产总值是影响传统零售业的重要因素，本文以各个省区市按年统计的人均地区生产总值，以2000年的消费物价指数进行平减获取实际的人均地区生产总值，然后取自然对数。

通货膨胀率（CPI）：物价水平是影响居民消费行为的重要变量，物价越高，会减少消费。本文以各地区居民购买的商品和服务项目价格的变动程度来衡量，以2000年居民消费物价为基期进行计算年度通货膨胀率。

信息化程度（INF）：信息化程度主要是从网络的使用率及物流仓储业的发展来影响传统零售业的发展水平。本文用地区运输业、仓储业、邮电通信业的产出总量除以地区国内生产总值得到的比值再除以全国的均值来衡量。

交通运输条件（ROAD）：交通运输条件是影响零售业发展的重要因素，本文用地区公路的里程数除以全国公路总里程数。

受教育程度（EDU）：已有的经验研究证明受教育程度是影响居民消费行为的主要因素，尤其是接受过高等教育的居民消费能力和层次更高，本文以每十万人中普通高等学校在校生人数来度量受教育程度。

表2 居民消费渠道变迁对传统零售产业影响的全样本估计结果

表3 门限效果检验

表4 居民消费渠道变迁对传统零售产业发展影响的全样本和门限估计比较

（三）数据来源

本文选取我国2003-2018年省际面板数据为研究样本，因西藏、香港、澳门、台湾地区数据采集不完整，未纳入实证分析，有30个省市区15年共计450个观测值。居民消费渠道变迁、传统零售业的发展以及其他控制变量的数据来源于《中国统计年鉴》、中国电子商务数据中心、中国互联网信息中心等，各变量的描述性统计情况见表1所示。

实证分析

（一）居民消费渠道变迁对传统零售产业影响的省际面板估计结果

根据面板模型实证估计的基本步骤，首先需要对面板模型的预设进行检验，采用F统计量检验面板模型设定是否合理，混合OLS回归和面板模型（固定效应或随机效应）之间是否具有明显的差异性，固定效应模型的F统计量值为621.1328，相伴概率p=0.0016，说明面板模型设计是合理的。本文选取的省际面板数据属于静态面板数据，此时固定效应模型和随机效应模型的估计结果可能具有明显的差异，本文通过借助Hausman检验得到χ2=72.6371，相伴概率p=0.0005，拒绝了个体效应与解释变量之间的正交性假设，因此面板模型应选择固定效应模型（见表2）。

从表2的第一列关于固定效应模型的估计结果来看，居民消费渠道变迁对传统零售业发展存在明显的负向抑制作用，估计系数在10%的水平上通过显著性检验。居民消费渠道的变迁对传统零售业的影响，既有居民消费模式转变的推力作用，也有传统零售企业自身向网络销售转型的拉力作用。推力效应的具体体现如下：随着互联网技术进步和电子商务的发展，居民的消费渠道逐渐从传统的实体店铺消费向在线消费变迁，网络消费对传统零售业的发展带来了压力和竞争。网络消费模式突破了传统的实体店铺消费的时间和空间限制，给居民的消费选择带来了便利性。随着一些新的网络消费模式的流行，如网上订餐、平台打车、分享和点评等方式刺激了居民消费的参与度和体验感，居民的消费习惯也在逐渐从实体店铺消费和使用现金支付向使用电脑端、手机端消费方式变迁，慢慢习惯使用支付宝或微信等支付手段。另一方面，零售企业的拉力效应体现在零售商家积极培育居民的消费渠道方式转变，采取分享点评获取减免资格、定时秒杀等模式，吸引居民积极参与网络消费。零售企业利用一些影响力大的公众号、微博大V和娱乐明星采用直播带货等消费示范效应，促进居民从传统消费向网络消费渠道转变，网络消费模式越来越向社会公众化变迁，影响着居民的消费渠道选择。

其他控制变量的估计结果情况显示，地区人均生产总值越高，居民的消费能力越强，对传统零售业产业存在明显的正向影响。居民消费物价水平越高，会抑制居民的消费的行为，对传统零售产业具有负向影响作用，但估计系数没有通过显著性检验。网络信息化水平越高，物流、快递等站点网络建设越完备，商品流通的效率越高，居民消费的体验感越好，对传统零售业发展有明显的正向促进作用。交通设施建设越好，商品物流配送速度和商品可及性越好，会明显改善居民消费水平，促进传统零售额的提升。

（二）居民消费渠道变迁对传统零售产业影响的门限效应分析

从前面的理论分析可知，居民消费渠道变迁对传统零售业发展既存在竞争关系也存在互补关系，另外，从省际面板的固定效应估计结果来看，居民消费渠道变迁对传统零售业发展存在负面的影响作用，仅在10%的水平上勉强通过统计学检验。为了更精确地模拟它们之间的竞争和互补过程，采用门限效应模型估计。首先需要确定门限的个数，依次假定不存在门限、一个门限和两个门限，并进行省际面板门限估计，采取自举抽样300次循环计算，得到的门限检验结果如表3所示，单一门槛检验的F统计量通过1%显著性水平的检验，强烈拒绝不存在门限值的假设，说明至少存在一个门限值，但双重、三重门槛检验的F统计量均未通过显著性检验，说明模型只存在单一门槛值，结果报告的门限值为1.8287，相应的95%的置信区间为（1.7854，1.8501）。

本文利用居民消费渠道变迁的单一门槛值1.8287将省际面板样本数据分为两个小组分别进行估计，并和前面的省际面板全样本的估计结果进行对比，详细估计结果见表4所示.总体估计说明，居民消费渠道变迁对传统零售产业的发展呈现负相关，居民网络消费趋势越强，会降低传统零售业的销售额。门限回归结果说明处在不同的消费渠道变迁过程中居民的消费渠道选择与传统零售产业之间的关系存在差异性，在初始阶段，居民消费渠道选择对传统零售产业发展是负相关，一旦越过1.8287这个门限值后，当网络销售额和传统销售额之间的比重处在[1.8287，3.2516]区间，居民消费渠道选择对传统零售产业之间是正相关。门限估计结果说明互联网经济的发展在逐渐改变居民的消费观念，人们从开始满足基本的吃、穿、住、用、行等消费品，后期消费的目标逐渐改变为追求消费的附加值和体验感。随着社会经济的发展，居民收入水平的提升，商品的价格不再是影响消费选择的首要因素，居民追求消费的个性化、定制化、专业化的服务，而这些高层次的消费体验感和获得感是目前的网络消费渠道所欠缺的，需要线下的实体店铺消费来提升体验感。因此居民消费渠道变迁到一定阶段，网络消费和实体店铺消费之间是相辅相成的互补关系，这也是现阶段阿里巴巴和腾讯等电子商务企业纷纷向线下实体零售企业投资和入股的原因。随着网络经济和电子商务发展到成熟阶段，网络零售和传统零售之间不是竞争关系，并非网络零售业的比例越来越大、传统零售业逐渐萎缩，而是它们之间相互共存、相互补充。

研究启示

在互联网经济的冲击，居民消费渠道逐渐从传统店铺消费向网络消费变迁，传统零售业的业绩每况愈下，很多实体店铺在向网络消费转型，借助网络建立自己的数据库，对客户和商品库存进行分类管理并进行数据分析，还通过社交平台发放一些活动优惠券或发布打折信息，以争取更多的顾客。有一些实体店铺甚至在电子商务企业的网络消费的竞争和挤压下破产或转型，传统零售业的发展遇到极大困难。本文的实证分析结论为当前传统零售业指明了发展方向：第一，应对零售市场进行细分，提高产品质量满足不同居民消费的差异性需求；第二，零售企业应进一步提升消费者的购物体验感和满意度，通过多渠道融合，借助物流管理、供应链管理等渠道，延伸传统零售业的服务内涵，提供多样化、品质化、高服务性的商品；第三，未来的传统零售业应该是与网络零售业并存，它们之间是相互促进、相互提升的。