基于隨機前沿模型的中國零售業(yè)技術(shù)效率影響因素研究

李子文，劉向東，陳成漳

（中國人民大學(xué)商學(xué)院，北京市100872）

基于隨機前沿模型的中國零售業(yè)技術(shù)效率影響因素研究

李子文，劉向東，陳成漳

（中國人民大學(xué)商學(xué)院，北京市100872）

基于面板隨機前沿模型，利用2006—2013年我國零售業(yè)省級面板數(shù)據(jù)，結(jié)合我國零售業(yè)近年來發(fā)展現(xiàn)實，對連鎖化經(jīng)營程度、外資進入及網(wǎng)絡(luò)購物興起對我國零售業(yè)技術(shù)效率的影響進行實證研究可以發(fā)現(xiàn)，連鎖化經(jīng)營程度的提高對零售業(yè)技術(shù)效率呈現(xiàn)負(fù)面效應(yīng)，規(guī)模不足制約了連鎖化經(jīng)營組織化與規(guī)?；瘍?yōu)勢的發(fā)揮；外資進入對零售業(yè)技術(shù)效率的總體影響顯著為正，溢出效應(yīng)大于擠占效應(yīng)，但擠占效應(yīng)為主的省份逐年攀升，溢出效應(yīng)為主的省份逐年遞減；網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊提升了傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率，且其邊際效應(yīng)呈現(xiàn)出先減后增的趨勢，傳統(tǒng)零售業(yè)開始逐漸擺脫粗放式增長路徑。為更好地推動我國零售業(yè)發(fā)展，各地政府應(yīng)注意避免地方保護主義對連鎖零售企業(yè)發(fā)展的限制，鼓勵連鎖零售企業(yè)有序有度擴張；積極推進企業(yè)兼并重組審批制度改革，推動零售連鎖企業(yè)做大做強，提升規(guī)?；潭?；建立完善的外資引進評估體系與快速響應(yīng)的預(yù)警系統(tǒng)，注重外資政策靈活性，在確保產(chǎn)業(yè)安全前提下，發(fā)揮外資在供應(yīng)鏈管理、信息系統(tǒng)構(gòu)建、新型業(yè)態(tài)拓展等方面的技術(shù)溢出效應(yīng)；厘清行業(yè)內(nèi)部技術(shù)效率動態(tài)變化來源，引導(dǎo)傳統(tǒng)零售業(yè)回歸“經(jīng)營消費者、經(jīng)營商品”的零售本質(zhì)。

零售業(yè)技術(shù)效率；隨機前沿分析；連鎖化經(jīng)營；外資進入；網(wǎng)絡(luò)購物

一、引言

零售業(yè)是我國市場流通的中介和樞紐，在拉動內(nèi)需、吸引就業(yè)、維護市場繁榮與經(jīng)濟發(fā)展等方面起著不可替代的作用。改革開放以來，得益于國內(nèi)廣闊的消費市場與低廉的勞動力成本，我國零售業(yè)取得了持續(xù)而顯著的發(fā)展。但進入21世紀(jì)以來，我國零售業(yè)開始經(jīng)歷前所未有的沖擊和變革。首先，自2004年末起我國零售業(yè)對外資全面開放，外資企業(yè)開始大規(guī)模涉足中國實體零售市場和商業(yè)地產(chǎn)，業(yè)內(nèi)人士紛紛驚呼“狼來了”；［1］之后，網(wǎng)絡(luò)購物逐漸成為消費者重要的購物方式，國民消費習(xí)慣的改變極大地沖擊了傳統(tǒng)零售企業(yè)的經(jīng)營，一些實體零售店逐漸成為電商的“試衣間”和“展示柜”；最后，自2012年起我國GDP增速“破8”，開始進入經(jīng)濟新常態(tài)，宏觀經(jīng)濟的下行與實體經(jīng)濟的困境對社會內(nèi)需水平以及零售業(yè)發(fā)展造成了嚴(yán)重的負(fù)面影響。國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，我國社會零售總額增長率一路走低，從2008年的22.7%下降到了2015年的10.7%，零售業(yè)持續(xù)高速增長難以為繼，同時人工、水電、租金等成本的剛性上漲也使得零售企業(yè)在要素市場面臨極大壓力。中國連鎖經(jīng)營協(xié)會與德勤中國聯(lián)合發(fā)布的《2014—2015年中國連鎖零售企業(yè)經(jīng)營狀況分析報告》顯示，截至2014年，規(guī)模以上零售企業(yè)平均銷售增幅下滑到5.1%，凈利潤率更是跌至2.08%，一大批超市和百貨零售企業(yè)陷入關(guān)店潮，百盛、沃爾瑪、華潤萬家等知名企業(yè)均名列其中。

可以看到，我國零售業(yè)在經(jīng)歷了連續(xù)十幾年的快速發(fā)展之后，開始進入調(diào)整期和低速增長期，過去依靠開店擴張、集中采購獲得的粗放式規(guī)模效益已經(jīng)達到邊際頂點，僅僅依靠資本、勞動等要素投入的增加難以繼續(xù)支撐零售業(yè)的進一步發(fā)展。零售產(chǎn)出的增長必將越來越依賴于全要素生產(chǎn)率的作用。從經(jīng)濟學(xué)的角度來看，全要素生產(chǎn)率的提高一方面要依賴技術(shù)的進步，另一方面也同經(jīng)營活動與其產(chǎn)出前沿的距離相關(guān)，后者在隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，SFA）理論中通常被稱為“技術(shù)效率”。從零售業(yè)經(jīng)營活動的特點來看，零售商店往往會在不同的時間出現(xiàn)客流量與銷售額的高峰低谷，［2］通常會存在人力、設(shè)備等資源閑置問題，因而無法持續(xù)達到其產(chǎn)出前沿。技術(shù)效率可以衡量零售資源利用程度，反映零售業(yè)經(jīng)營效率，因此零售業(yè)技術(shù)效率相關(guān)研究對于提升我國零售業(yè)產(chǎn)出效率具有重要意義。

本文利用2006—2013年我國零售業(yè)省級面板數(shù)據(jù)，基于隨機前沿面板模型，結(jié)合我國零售業(yè)近年來發(fā)展現(xiàn)實，重點進行以下三個方面的研究：

第一，連鎖化經(jīng)營是否通過規(guī)模效應(yīng)與資源整合提升了我國零售業(yè)的技術(shù)效率。連鎖化經(jīng)營的零售企業(yè)往往在組織化程度和規(guī)模經(jīng)濟性等方面具有優(yōu)勢，連鎖經(jīng)營的零售商店通常會選擇合理的商圈、店面規(guī)模、人力和設(shè)備配置以及營銷方式等來避免資源閑置。因此，連鎖化經(jīng)營對零售業(yè)技術(shù)效率很可能具有正面作用，但這種正面作用尚待實證檢驗。

第二，外資進入會對我國零售業(yè)技術(shù)效率產(chǎn)生怎樣的影響。對外資零售企業(yè)進入效應(yīng)的討論和研究一直是業(yè)界、學(xué)界和產(chǎn)業(yè)政策關(guān)注的重點，但目前大部分實證研究僅僅停留在外資作為一種要素投入對零售業(yè)產(chǎn)出的影響上，未曾涉及對零售業(yè)技術(shù)效率的作用。

第三，網(wǎng)絡(luò)購物是否通過影響傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率沖擊了傳統(tǒng)零售業(yè)。網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊是實體零售商近年來最為關(guān)注的問題之一。網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊對傳統(tǒng)零售業(yè)的直觀影響反映在對傳統(tǒng)零售商店客流量、坪效等指標(biāo)的沖擊上，這些都意味著傳統(tǒng)零售商店與其產(chǎn)出前沿距離的變化，因此網(wǎng)絡(luò)購物對零售業(yè)技術(shù)效率可能存在顯著效應(yīng)。

二、零售業(yè)技術(shù)效率的隨機前沿分析

隨機前沿分析法是技術(shù)效率測度的一種主流方法，該方法由艾格納（Aigner D）等［3］首創(chuàng)，此后雷夫史耐德和史蒂文森（Reifschneider D&Stevenson R）、［4］貝特斯和科艾利（Battese G E&Coelli T J）［5-6］等分別對其進行了不同程度的發(fā)展。隨機前沿分析理論認(rèn)為，生產(chǎn)函數(shù)代表給定投入與技術(shù)水平下的最大產(chǎn)出，而現(xiàn)實中的廠商可能無法達到最大產(chǎn)出的前沿，［7］生產(chǎn)函數(shù)估計方程應(yīng)當(dāng)包括一個反映廠商與效率前沿距離的“無效率項”。隨機前沿分析法在零售業(yè)技術(shù)效率研究中具有兩個方面的優(yōu)點，一是作為一種包含隨機擾動項的參數(shù)估計方法，可以較好地避免隨機事件和測量誤差對估計結(jié)果的影響；［8-10］二是正如杜貝拉（Dubelaar C）等［2］所提到的那樣，零售活動場景中常常存在交易頻率的高峰和低谷，零售商店內(nèi)的設(shè)備和員工可能會在某些時段處于閑置或半閑置狀態(tài)，導(dǎo)致所觀測到的零售產(chǎn)出并沒有達到零售生產(chǎn)函數(shù)的前沿面，而隨機前沿分析法的假設(shè)與零售活動的特點相契合。

國內(nèi)相關(guān)研究利用隨機前沿分析法測度零售業(yè)技術(shù)效率的還比較少，最主要的有吳政球、李華磊［10］對2001—2009年11家上市零售企業(yè)并購行為下技術(shù)效率變化的研究以及雷蕾［11］對2001—2012年全國各省份零售業(yè)技術(shù)效率收斂性的研究等。這些研究存在以下兩個方面的缺陷和空白：

一是零售業(yè)技術(shù)效率的針對性研究非常少見。目前已有的有關(guān)服務(wù)業(yè)技術(shù)效率的研究文獻通常也會涉及零售業(yè)技術(shù)效率的研究和討論，［12-14］但主要側(cè)重于研究整個服務(wù)部門的技術(shù)效率及其影響因素。服務(wù)業(yè)在我國的定義近似等同于第三產(chǎn)業(yè)，即將第一第二產(chǎn)業(yè)之外的所有產(chǎn)業(yè)統(tǒng)稱為服務(wù)業(yè)，其內(nèi)部各產(chǎn)業(yè)之間并沒有經(jīng)濟學(xué)意義上的共同點，存在較強的異質(zhì)性。［15］因此，以服務(wù)業(yè)為研究對象的技術(shù)效率分析對特定產(chǎn)業(yè)如零售業(yè)而言，其實踐意義存在不足。

二是已有的零售業(yè)技術(shù)效率方面的研究在系統(tǒng)性、科學(xué)性方面還存在一定缺陷。一方面，基于上市零售企業(yè)數(shù)據(jù)的研究存在樣本量少、覆蓋面小、結(jié)論缺乏普遍性等缺陷；另一方面，基于地域?qū)用媪闶蹣I(yè)數(shù)據(jù)的研究較少涉及具有零售業(yè)特色的問題對技術(shù)效率的影響，研究主題與行業(yè)現(xiàn)實、業(yè)界焦點有所偏離。

本文試圖彌補上述兩個方面的缺陷和空白，將基于2006—2013年零售業(yè)省級面板數(shù)據(jù)，利用隨機前沿分析法，在控制人口統(tǒng)計學(xué)特征、金融危機和地區(qū)競爭狀況等變量的情況下，系統(tǒng)研究和討論連鎖化經(jīng)營、外資進入、網(wǎng)絡(luò)購物三方面因素對零售業(yè)技術(shù)效率的影響。

三、隨機前沿模型構(gòu)建與變量選取

目前，利用隨機前沿分析模型研究技術(shù)效率的方法主要有兩種。其中，第一種是雷夫史耐德和史蒂文森［4］提出的模型，該模型假設(shè)企業(yè)生產(chǎn)活動的無效率項ui服從均值為0的半正態(tài)分布，即，其中方差受到外生變量的影響；第二種是康巴哈那（Kumbhakar S C）等［8］提出的模型，該模型假設(shè)企業(yè)生產(chǎn)活動的無效率項ui服從均值大于0的半正態(tài)分布，即ui～N+（μ），其中均值μ受到外生變量的影響。本文選取后者來對我國零售業(yè)技術(shù)效率進行分析，因為在各種因素的影響下，零售業(yè)技術(shù)效率分布的均值極有可能發(fā)生移動，并與技術(shù)前沿產(chǎn)生明顯的距離。進一步，本文使用貝特斯和科艾利［6］開發(fā)的一步最大似然估計法進行實證估計，該方法與傳統(tǒng)的兩步估計法相比，既可以避免外生變量與投入要素相關(guān)性所導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，也可以放松無效率項同分布的假設(shè)。

在生產(chǎn)函數(shù)設(shè)置方面，本文以克里斯坦森（Christensen L R）等［16］提出的超越對數(shù)模型作為生產(chǎn)函數(shù)。與傳統(tǒng)的常替代彈性（Constant Elasticity of Substitution，CES）函數(shù)和柯布道格拉斯（Cobb—Douglas）函數(shù)相比，超越對數(shù)模型放松了要素替代彈性不變的假設(shè)，形式較為靈活，在很大程度上避免了生產(chǎn)函數(shù)模型誤設(shè)對估計結(jié)果的影響。零售業(yè)技術(shù)效率分析的隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)具體如下：

其中，yit、lit、kit分別代表i省第t年零售業(yè)的產(chǎn)出、勞動、資本，時間變量t和t2用來控制技術(shù)前沿面隨時間的變化，t和lit、kit的交互項用來控制要素彈性隨時間的變化，參數(shù)β0為截距項，β1～β7共同測度了隨時間以及要素配置狀況變化而變化的要素替代彈性，β8～β9用來測度生產(chǎn)前沿面隨時間變化的程度，εit為誤差項，其表達式如下：

其中，vit服從正態(tài)分布N（0，σ2v），代表隨機、未知或不可觀測因素所造成的誤差；uit為非負(fù)的無效率項，服從半正態(tài)分布N+（μit，σ2v），代表i省第t年零售活動與效率前沿的距離。無效率項uit的均值μit滿足下面的技術(shù)無效函數(shù)：

其中，Zit為零售業(yè)技術(shù)效率影響因素，δ為待估參數(shù)。Zit中除時間變量和表示比例的變量外，其他變量均進行對數(shù)化處理，這主要基于技術(shù)效率與技術(shù)無效率項之間的關(guān)系。技術(shù)效率TE的表達式為：

其中，e為自然常數(shù)，μ代表技術(shù)無效率項的均值。假設(shè)關(guān)于μ的技術(shù)無效函數(shù)為：

其中，x為影響μ的變量?？傻茫?/p>

即所估參數(shù)是x與技術(shù)效率之間彈性系數(shù)的相反數(shù)，因此對數(shù)化處理既排除了數(shù)量單位對估計結(jié)果的干擾，又可得到具有經(jīng)濟學(xué)含義的彈性系數(shù)。接下來基于連鎖化經(jīng)營、外資進入、網(wǎng)絡(luò)購物對我國零售業(yè)技術(shù)效率的影響，分別設(shè)置技術(shù)無效函數(shù)進行研究。

（一）連鎖化經(jīng)營

連鎖企業(yè)在零售業(yè)發(fā)展過程中一直發(fā)揮著不可替代的重要作用。在世界范圍內(nèi)，連鎖零售的銷售額占比高達60%～70%，2015年世界500強中連鎖零售企業(yè)更是占到了41家。相比之下，我國連鎖零售企業(yè)規(guī)模較小。截至2013年，我國規(guī)模以上連鎖零售企業(yè)的銷售額僅為21.1萬億元，僅占當(dāng)年社會消費品零售總額的17.6%。①

零售業(yè)連鎖經(jīng)營發(fā)展水平被認(rèn)為是一國零售業(yè)與世界零售業(yè)接軌程度的直觀反映和流通業(yè)現(xiàn)代化水平的重要標(biāo)志。［17］著名流通經(jīng)濟學(xué)家黃國雄［18］也曾經(jīng)提到，我國零售業(yè)核心競爭力的構(gòu)建要注重連鎖擴市，要發(fā)揮連鎖經(jīng)營優(yōu)勢，提高其市場競爭力，逐步擴大經(jīng)營范圍，以更多的份額占領(lǐng)市場。2014年國務(wù)院辦公廳發(fā)布的《關(guān)于促進內(nèi)貿(mào)流通健康發(fā)展的若干意見》重點提出，要大力發(fā)展連鎖經(jīng)營，推進發(fā)展直營連鎖，規(guī)范發(fā)展特許連鎖，引導(dǎo)發(fā)展自愿連鎖。從總體上來看，學(xué)界和政府部門對零售業(yè)連鎖化經(jīng)營均持正面態(tài)度。

與傳統(tǒng)的個體零售商相比，連鎖零售具有經(jīng)營規(guī)模大、采購議價能力強、標(biāo)準(zhǔn)化程度高、品牌效應(yīng)明顯等優(yōu)勢。［19］連鎖化經(jīng)營的零售商店一般具備統(tǒng)一的配送和庫存渠道，可以統(tǒng)一調(diào)配資金和設(shè)備，充分整合資源和信息，［20］更容易避免零售資源閑置或適銷不對路的狀況；連鎖企業(yè)在整體形象、商品質(zhì)量、廣告營銷等方面的標(biāo)準(zhǔn)化容易讓消費者產(chǎn)生品牌信任或依賴，［21］使其經(jīng)營活動更具有持續(xù)性、穩(wěn)定性；零售技術(shù)和營銷策略往往可以在連鎖企業(yè)內(nèi)部得到快速復(fù)制和普及，有利于零售技術(shù)的專業(yè)化。［22］連鎖化經(jīng)營的這些優(yōu)勢意味著連鎖零售企業(yè)可能具備更高的技術(shù)效率，反映到行業(yè)層面則意味著連鎖化經(jīng)營程度的提高很可能會帶動零售業(yè)整體技術(shù)效率的提高。然而，連鎖化經(jīng)營在組織化程度與規(guī)模經(jīng)濟性上的優(yōu)勢，需要以一定程度的規(guī)?；癁榛A(chǔ)。我國連鎖零售業(yè)目前總體規(guī)模較小，市場集中度偏低，難以充分體現(xiàn)連鎖化經(jīng)營的優(yōu)勢。綜上所述，有必要通過實證研究檢驗連鎖化經(jīng)營對我國零售業(yè)技術(shù)效率的整體作用?？梢詷?gòu)建技術(shù)無效函數(shù)：

其中，chainindexit代表第t年i省的零售業(yè)連鎖化程度，待估參數(shù)δ1的估計值如果小于0，則表明連鎖化經(jīng)營對零售業(yè)技術(shù)效率呈正向作用，連鎖零售企業(yè)充分發(fā)揮了組織化、規(guī)?；?jīng)營所帶來的技術(shù)效率上的優(yōu)勢，帶動了零售業(yè)整體技術(shù)效率的提升。②chainindexit用各地各年連鎖零售企業(yè)占當(dāng)?shù)匾?guī)模以上零售業(yè)銷售額的比重衡量，考慮到零售業(yè)是勞動密集型產(chǎn)業(yè)，也可用連鎖零售企業(yè)從業(yè)人數(shù)占當(dāng)?shù)匾?guī)模以上零售業(yè)從業(yè)人數(shù)的比重衡量。③controlit代表一系列與零售業(yè)相關(guān)的外生變量，作為技術(shù)效率研究的控制變量?？紤]到零售業(yè)自身的特點，controlit包括以下三個方面的因素：

第一，人口統(tǒng)計學(xué)變量，包括地區(qū)人口及人均可支配收入，用來控制零售業(yè)的潛在市場。

第二，當(dāng)?shù)亓闶燮髽I(yè)數(shù)量，用來控制地區(qū)產(chǎn)業(yè)內(nèi)競爭程度對零售業(yè)技術(shù)效率的影響。④

第三，代表金融危機的時間虛擬變量，控制金融危機及相關(guān)因素對零售技術(shù)效率的沖擊。

下文所涉及的控制向量controlit其含義與上述說明一致。進一步，為考察零售業(yè)連鎖化程度影響的時間變化，引入連鎖化程度與時間的交互項，即：

（二）外資進入

自2004年12月起，為履行加入世界貿(mào)易組織（WTO）的有關(guān)貿(mào)易協(xié)議，我國零售業(yè)正式向外資全面開放，不再對外資進入做地域、數(shù)量、股權(quán)比例等方面的限制。“兩稅并軌”⑤政策宣布實施之后，一些外資商業(yè)巨頭實際上仍然享受著極大的投資優(yōu)惠。許多地方政府不僅為外資提供了最好的商業(yè)地段，而且承諾了基礎(chǔ)設(shè)施配套、開業(yè)初期租金減免等方面的優(yōu)惠條件，致使外資進入零售業(yè)的體量迅速攀升。目前，流通學(xué)界有關(guān)外資進入對零售業(yè)影響的看法主要有兩種：第一種是零售業(yè)的全面開放可能會擠占民族企業(yè)市場份額，危及零售產(chǎn)業(yè)安全；［23-24］第二種是外資可以通過供應(yīng)鏈管理、信息管理技術(shù)等方面的外溢效應(yīng)正面促進我國零售業(yè)的發(fā)展。［25］此外，還有一些研究表明，外資進入對我國零售業(yè)的影響或不顯著，［26］或存在倒U型的變化。［27］

從實證研究方法看，已有的大部分研究都把外資作為一種區(qū)別于內(nèi)資的生產(chǎn)要素，放在生產(chǎn)函數(shù)中進行估計，而這僅能驗證外資對零售業(yè)產(chǎn)出的邊際效應(yīng)，無法說明這種效應(yīng)的作用機制。本文試圖檢驗外資進入是否通過對零售業(yè)技術(shù)效率的作用來影響零售業(yè)的發(fā)展。構(gòu)造技術(shù)無效函數(shù)如下：

其中，foreigncapit和nationcapit分別代表i省第t年的零售業(yè)外資和國有資本規(guī)模。引入國有資本規(guī)模是為了控制零售業(yè)內(nèi)資市場化程度對技術(shù)效率的影響。如果δ1為負(fù)，證明外資進入對零售業(yè)整體技術(shù)效率有正面作用，外資進入的溢出效應(yīng)大于對內(nèi)資企業(yè)的擠出效應(yīng)。進一步，為保證計量結(jié)果的穩(wěn)健性，參考陳福中和劉向東［26］的方法，考察外資占零售業(yè)資本總額的比重對零售業(yè)技術(shù)效率的影響，即：

其中，foreignratioit、nationratioit分別代表i省第t年外資和國有資本占零售業(yè)資本總額的比重。為驗證外資進入對零售業(yè)技術(shù)效率是否具有非線性影響，引入外資規(guī)模對數(shù)的平方項，即：

（三）網(wǎng)絡(luò)購物

目前，網(wǎng)絡(luò)購物已經(jīng)成為國內(nèi)社會零售消費重要的增長驅(qū)動力。近年來我國網(wǎng)絡(luò)購物市場的迅速發(fā)展既得益于互聯(lián)網(wǎng)普及率的提高，也離不開移動支付、智能物流等技術(shù)條件的日益成熟，更為重要的是，相比于傳統(tǒng)零售企業(yè)，網(wǎng)絡(luò)購物在銷售價格、交易終端便利性以及個性化營銷等方面均具有顯著優(yōu)勢。截至2015年末，我國網(wǎng)絡(luò)購物用戶規(guī)模達到4.13億，網(wǎng)絡(luò)零售交易總額更是達到3.88萬億元，占社會消費品零售總額的12.9%。⑥為應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)購物對零售消費市場的巨大沖擊，傳統(tǒng)零售商主要進行了兩個方面的嘗試，即線上到線下（Online to Offline，O2O）模式和異業(yè)聯(lián)盟（多網(wǎng)合一）模式。［28-29］從行業(yè)現(xiàn)實狀況來看，固然存在一些傳統(tǒng)零售業(yè)轉(zhuǎn)型成功的案例，但巨額虧損、利潤下滑、關(guān)店潮等負(fù)面新聞仍然屢見報端。

在網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊下，傳統(tǒng)零售業(yè)的技術(shù)效率可能會出現(xiàn)三個方面的變化：一是傳統(tǒng)零售業(yè)的諸多零售指標(biāo)（如人效、坪效、客流量等）開始下降，其零售活動距離產(chǎn)出前沿更遠，傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率受到負(fù)面影響；二是技術(shù)效率低下的傳統(tǒng)零售企業(yè)或企業(yè)內(nèi)技術(shù)效率低下的商店逐步退出市場，存活下來的零售企業(yè)、商店相對而言具有更高的技術(shù)效率，網(wǎng)絡(luò)購物對傳統(tǒng)零售業(yè)起到了去劣存優(yōu)的“過濾器”作用，反而提升了傳統(tǒng)零售業(yè)整體的技術(shù)效率；三是網(wǎng)絡(luò)購物倒逼傳統(tǒng)零售業(yè)采取異業(yè)聯(lián)盟、線上線下模式、電子商務(wù)等經(jīng)營策略，這些策略逐漸為傳統(tǒng)零售業(yè)帶來新的發(fā)展動力和契機，并推動行業(yè)整體技術(shù)效率的提升。為驗證網(wǎng)絡(luò)購物對零售業(yè)技術(shù)效率的總體影響，構(gòu)造技術(shù)無效函數(shù)如下：

其中，onlineshopit代表i省第t年的網(wǎng)絡(luò)購物程度，用當(dāng)?shù)禺?dāng)年網(wǎng)購消費者人數(shù)衡量。參數(shù)δ1若為正，表明網(wǎng)絡(luò)購物對零售業(yè)技術(shù)效率存在負(fù)面效應(yīng)。在此基礎(chǔ)上，可將生產(chǎn)函數(shù)中的零售業(yè)總體產(chǎn)出、資本、勞動變量替換為傳統(tǒng)零售業(yè)的產(chǎn)出、資本和勞動變量，⑦以考察網(wǎng)絡(luò)購物對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率的影響。

此外，考慮到傳統(tǒng)零售業(yè)面對網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊可能需要一個逐步適應(yīng)的動態(tài)過程，有必要討論網(wǎng)絡(luò)購物效應(yīng)隨時間的動態(tài)變化，因此引入網(wǎng)購消費者人數(shù)與時間、時間平方項的交互項，以檢驗網(wǎng)絡(luò)購物效應(yīng)時間維度上的線性和非線性變化，即：

四、數(shù)據(jù)收集和處理

本文的隨機前沿模型主要涉及兩個部分，一是生產(chǎn)函數(shù)部分，二是技術(shù)無效函數(shù)部分。

在生產(chǎn)函數(shù)部分，主要變量為資本、勞動和產(chǎn)出。借鑒汪旭輝和楊東星、［25］陳福中和劉向東［26］的指標(biāo)構(gòu)建方法，我們分別以各省（市、區(qū)）各年零售業(yè)實收資本、年末從業(yè)人員和主營業(yè)務(wù)收入作為資本、勞動、產(chǎn)出的衡量指標(biāo)。⑧數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年份的《大中型批發(fā)零售和住宿餐飲企業(yè)統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)數(shù)據(jù)的完整性，本文選取2006—2013年八年的零售業(yè)數(shù)據(jù)作為研究對象。以2005年為基期，實收資本通過各年的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)進行平減，主營業(yè)務(wù)收入通過各年的零售價格指數(shù)進行平減，所有價格指數(shù)均來自國家統(tǒng)計局。

在技術(shù)無效函數(shù)部分，地區(qū)連鎖零售企業(yè)銷售額和從業(yè)人數(shù)來自于相關(guān)年份的《中國零售與餐飲連鎖企業(yè)統(tǒng)計年鑒》；地區(qū)零售業(yè)外資和國有資本數(shù)據(jù)來自于相關(guān)年份的《大中型批發(fā)零售和住宿餐飲企業(yè)統(tǒng)計年鑒》；網(wǎng)購消費者數(shù)量通過各地各年網(wǎng)民數(shù)量與網(wǎng)絡(luò)購物滲透率⑨相乘得到，其中網(wǎng)民數(shù)量來自于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》，網(wǎng)絡(luò)購物滲透率來自于中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心發(fā)布的相關(guān)年份的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》；⑩人口和人均可支配收入數(shù)據(jù)來自于相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》；零售企業(yè)數(shù)量來自于相關(guān)年份的《大中型批發(fā)零售和住宿餐飲企業(yè)統(tǒng)計年鑒》。

在本文所得到的數(shù)據(jù)中，某些省份、年份的變量有所缺失。由于隨機面板方法支持非平衡面板的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，因此可直接刪除缺失變量的觀測樣本?；诓煌芯克鶎?yīng)數(shù)據(jù)的可得性，模型估計的樣本量有所區(qū)別，具體樣本數(shù)量在實證結(jié)果中給出。

五、實證結(jié)果及討論

本文使用Frontier4.1軟件對隨機前沿模型進行估計。該軟件采用了貝特斯和科艾利［6］構(gòu)造的包含技術(shù)無效函數(shù)的面板隨機前沿模型，估計方法為一步最大似然估計法。

（一）連鎖化經(jīng)營與技術(shù)效率

如表1所示，模型檢驗部分給出了兩項相關(guān)指標(biāo)。其中，參數(shù)γ代表隨機前沿模型中無效率項方差（）占隨機誤差項總方差（+）的比重，即，γ越大，越表明實際產(chǎn)出對技術(shù)前沿的偏離由技術(shù)無效部分引起，因此越適合使用隨機前沿模型；LR檢驗的原假設(shè)為，備擇假設(shè)為，如果拒絕原假設(shè)則驗證了無效率項的存在。隨機前沿分析的LR檢驗為單邊廣義似然比檢驗，［7］而非傳統(tǒng)的似然比檢驗?！?1表1顯示，四個模型的γ值均顯著大于0.8，LR檢驗均在1%的置信水平上拒絕了原假設(shè)，因此研究連鎖化經(jīng)營與零售業(yè)技術(shù)效率關(guān)系比較適合使用隨機前沿分析方法。

表1　連鎖化經(jīng)營與技術(shù)效率（樣本量=246）

基于（1）式，表1中的模型Ⅰ、模型Ⅲ分別以連鎖業(yè)銷售額占比、從業(yè)人數(shù)占比作為衡量連鎖化程度的指標(biāo)，考察了連鎖化經(jīng)營對零售業(yè)技術(shù)效率的影響。可以看到，地區(qū)連鎖業(yè)銷售額占比每增加1%，零售業(yè)技術(shù)效率反而降低0.9%；連鎖業(yè)從業(yè)人數(shù)占比每增加1%，技術(shù)效率降低0.4%。這兩個結(jié)果均在1%的置信水平上顯著?；冢?）式，模型Ⅱ、模型Ⅳ進一步考察了連鎖化經(jīng)營影響的時間變化趨勢，結(jié)果表明連鎖化經(jīng)營對零售業(yè)技術(shù)效率的負(fù)面效應(yīng)平均每年分別顯著增加0.3%和0.1%。

表1的計量結(jié)果表明，從技術(shù)效率的角度看，我國連鎖零售企業(yè)不僅沒有充分發(fā)揮自有優(yōu)勢，反而呈現(xiàn)出對零售業(yè)整體技術(shù)效率的負(fù)面效應(yīng)，這可能與目前我國連鎖零售企業(yè)規(guī)模不足的現(xiàn)狀有直接關(guān)系。一般來講，連鎖零售企業(yè)的規(guī)?；⒔M織化經(jīng)營優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：建立統(tǒng)一的配送中心，以節(jié)省流通費用；建立統(tǒng)一的庫存管控機制，整合不同商店經(jīng)營信息流，以對市場進行快速反應(yīng)；統(tǒng)一進貨以保證價格談判優(yōu)勢和商品質(zhì)量。這一系列優(yōu)勢都可以轉(zhuǎn)化為零售活動較高的技術(shù)效率，只是需要以足夠的規(guī)模作為支撐，以平攤較大的初始成本投入，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟性。當(dāng)連鎖化經(jīng)營規(guī)模不足時，不僅規(guī)模化、組織化優(yōu)勢得不到體現(xiàn)，反而可能需要企業(yè)承擔(dān)額外產(chǎn)生的組織成本，導(dǎo)致管理和經(jīng)營活動相對低效。由圖1可以看到，我國連鎖零售業(yè)銷售額占社會消費品零售總額的比重基本都處在20%以下，這與發(fā)達國家連鎖零售業(yè)的體量存在絕對差距，且更為嚴(yán)峻的現(xiàn)實是我國連鎖零售業(yè)規(guī)模占比近年來呈逐年下降趨勢。較低的零售業(yè)連鎖化程度極大地制約著連鎖經(jīng)營對零售業(yè)技術(shù)效率的正面效應(yīng)，甚至一些規(guī)模不足的連鎖企業(yè)表現(xiàn)出低于零售業(yè)整體水平的技術(shù)效率，這是導(dǎo)致連鎖經(jīng)營呈現(xiàn)負(fù)面效應(yīng)的直接原因。

（二）外資進入與技術(shù)效率

表2中三個模型的γ值均大于0.7且高度顯著，LR單邊檢驗均在1%的置信水平上拒絕了原假設(shè)，因此有關(guān)外資進入的研究比較適合使用隨機前沿分析方法。

表2中的模型Ⅴ、模型Ⅵ分別基于（3）式、（4）式，以外資規(guī)模和外資規(guī)模占比作為衡量地區(qū)零售業(yè)外資進入的指標(biāo)，考察外資進入對零售業(yè)技術(shù)效率的影響。模型Ⅴ的實證結(jié)果顯示，外資規(guī)模每增加1%，零售業(yè)技術(shù)效率增加0.08%；基于（5）式，模型Ⅵ的實證結(jié)果顯示，外資規(guī)模占比每增加1%，零售業(yè)技術(shù)效率增加0.7%。這兩項估計結(jié)果均在5%的置信水平上顯著，表明2006—2013年外資進入對我國零售業(yè)技術(shù)效率的總體效應(yīng)為正，溢出效應(yīng)要大于擠出效應(yīng)。為防止模型誤設(shè)導(dǎo)致的錯估，模型Ⅶ進一步引入外資規(guī)模的平方項，檢驗外資進入對零售業(yè)技術(shù)效率的非線性效應(yīng)。可以看到，外資規(guī)模和外資規(guī)模平方項的系數(shù)分別為-0.268和0.012，且都在10%的置信水平上顯著，表明外資進入對零售業(yè)技術(shù)效率的影響呈倒U型曲線。外資規(guī)模的真實拐點值約為70 732.94萬元，這與艾文衛(wèi)［27］的研究結(jié)果非常相近。當(dāng)外資規(guī)模小于拐點值時，外資規(guī)模越大，零售業(yè)整體技術(shù)效率越高，外資進入的技術(shù)溢出效應(yīng)占主要地位；當(dāng)外資規(guī)模大于拐點值時，外資規(guī)模的增加反而抑制了零售業(yè)技術(shù)效率的提高，外資進入的擠出效應(yīng)超過了溢出效應(yīng)。將外資規(guī)模拐點作為分界點，可以得到外資效應(yīng)的兩個階段，即外資規(guī)模小于拐點值的溢出效應(yīng)為主階段和外資規(guī)模大于拐點值的擠出效應(yīng)為主階段。根據(jù)各年各?。ㄊ?、區(qū)）零售業(yè)外資資產(chǎn)數(shù)據(jù)，不難得到各年分別處于溢出效應(yīng)為主階段和擠出效應(yīng)為主階段的省份個數(shù)。圖2顯示，自2007年起，外資溢出效應(yīng)為主的省份個數(shù)逐年下降，而外資擠占效應(yīng)為主的省份個數(shù)則一直呈逐年上升趨勢。

圖1　連鎖零售業(yè)銷售額占社會消費品零售總額比重

綜上可以得出結(jié)論，2006—2013年的八年間，外資進入對我國零售業(yè)技術(shù)效率的總體影響顯著為正，溢出效應(yīng)大于擠占效應(yīng)，但擠占效應(yīng)為主的省份個數(shù)正在逐年攀升，而溢出效應(yīng)為主的省份個數(shù)則逐年遞減。基于外資進入效應(yīng)的變化，此后在零售業(yè)政策制定與學(xué)術(shù)研究方面應(yīng)進一步關(guān)注外資進入的負(fù)面影響以及零售業(yè)產(chǎn)業(yè)安全問題，避免脫離實際需要、盲目引進外資的政策行為，利用外資的概念必須動態(tài)變化，與時俱進。［24］

表2　外資進入與技術(shù)效率（樣本量=221）

圖2　外資效應(yīng)不同階段省份個數(shù)變化○12

（三）網(wǎng)絡(luò)購物和技術(shù)效率

表3顯示，三個模型的γ值均顯著大于0.7，LR單邊檢驗均在1%的置信水平上顯著，表明本部分研究適合使用隨機前沿分析方法。

基于（6）式，模型Ⅷ首先檢驗了網(wǎng)絡(luò)購物對零售業(yè)整體技術(shù)效率的影響，實證結(jié)果表明，地區(qū)網(wǎng)購人數(shù)的增加對零售業(yè)整體技術(shù)效應(yīng)的影響為正，但并不顯著。模型Ⅸ、模型Ⅹ分別基于（6）式、（7）式檢驗了網(wǎng)絡(luò)購物對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率的影響。模型Ⅸ中網(wǎng)購人數(shù)的增加對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率具有顯著的正面效應(yīng)；模型Ⅹ中網(wǎng)購人數(shù)與時間、時間平方的交互項分別為0.079 6和-0.010 4，且在1%的置信水平上顯著，表明隨著時間的變化，網(wǎng)絡(luò)購物的正面效應(yīng)呈現(xiàn)出先減后增的趨勢。

根據(jù)模型Ⅹ的計量結(jié)果，很容易得到網(wǎng)絡(luò)購物沖擊對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率效應(yīng)的時間變化趨勢。如圖3所示，2006—2013年網(wǎng)絡(luò)購物對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率的影響整體而言為正。這種正面效應(yīng)的存在，既可能是因為網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊淘汰了技術(shù)效率低下的零售企業(yè)和商店，也可能是因為一些傳統(tǒng)零售企業(yè)和商店自身技術(shù)效率提升。由于缺乏企業(yè)層面進入、退出的微觀數(shù)據(jù)，因此很難區(qū)分到底是何種原因更大程度地導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)購物正面效應(yīng)的存在?！?3圖3還顯示，2006年網(wǎng)購人數(shù)每增加1%，傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率就增加0.21%，此后網(wǎng)絡(luò)購物沖擊的邊際效應(yīng)不斷下降，并于2009年達到最低點?？梢酝茰y，2006—2009年期間，網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊改善了傳統(tǒng)零售業(yè)整體的技術(shù)效率，但仍然對留在市場上的零售企業(yè)的技術(shù)效率造成了負(fù)面效應(yīng)，這種負(fù)面效應(yīng)在一定程度上抵消了網(wǎng)絡(luò)購物沖擊的正面效應(yīng)。2009年之后，網(wǎng)絡(luò)購物的邊際效應(yīng)開始回升，并于2012年超過了2006年的水平。截至2013年，網(wǎng)購人數(shù)每增加1%，傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率就可以增加0.309%。導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)購物邊際效應(yīng)回升的原因可能來自于兩個方面，一是傳統(tǒng)零售企業(yè)逐步適應(yīng)了網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊，開始嘗試電子商務(wù)、線上到線下、異業(yè)聯(lián)盟等策略，并在采購協(xié)同、信息系統(tǒng)升級等后臺業(yè)務(wù)上進行整合，［30］逐步回歸零售本質(zhì)，注重對消費者和商品的經(jīng)營，［31］導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)購物沖擊的正面效應(yīng)也呈逐步上升趨勢；二是在網(wǎng)絡(luò)購物沖擊下，技術(shù)效率低下的傳統(tǒng)零售企業(yè)、商店越來越多地退出了市場，只有技術(shù)效率足夠優(yōu)秀的傳統(tǒng)零售企業(yè)才能夠在網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊下繼續(xù)經(jīng)營，優(yōu)勝劣汰的市場機制加速運行，傳統(tǒng)零售業(yè)整體技術(shù)效率由此得以提升。同樣，由于缺乏微觀數(shù)據(jù)的支持，很難判斷到底是哪個方面的原因?qū)е铝司W(wǎng)絡(luò)購物沖擊效應(yīng)隨時間的U型變化。

表3　網(wǎng)絡(luò)購物與技術(shù)效率（樣本量=248）

總體而言，無論是網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊倒逼傳統(tǒng)零售企業(yè)自我變革，還是迫使技術(shù)效率低下的零售企業(yè)退出市場，網(wǎng)絡(luò)購物的興起都直接促進了傳統(tǒng)零售業(yè)從依賴人口紅利與規(guī)模紅利的粗放型增長模式向依賴零售服務(wù)創(chuàng)新與供應(yīng)鏈整合的集約型發(fā)展模式轉(zhuǎn)變，這種促進作用直接體現(xiàn)在了網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率的正面效應(yīng)上。

（四）行業(yè)競爭、金融危機的影響

除連鎖化經(jīng)營、外資進入、網(wǎng)絡(luò)購物這三個方面的因素之外，實證結(jié)果還顯示了行業(yè)競爭狀況和金融危機對零售業(yè)技術(shù)效率的影響。表4對相關(guān)計量結(jié)果進行了總結(jié)。

圖3　網(wǎng)購對傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率邊際效應(yīng)的變化

首先，所有模型的地區(qū)競爭參數(shù)估計值均為負(fù)，且只有模型Ⅹ估計值不顯著，表明行業(yè)競爭對零售業(yè)技術(shù)效率存在顯著促進作用?？紤]到網(wǎng)購與傳統(tǒng)零售業(yè)之間的競爭關(guān)系，表4的實證結(jié)果從側(cè)面佐證了網(wǎng)絡(luò)購物對傳統(tǒng)零售業(yè)的正面效應(yīng)。目前，國內(nèi)學(xué)界在研究零售業(yè)發(fā)展與競爭程度之間關(guān)系時，主要關(guān)注零售業(yè)過度競爭的概念。比如，吳小丁等［32］提到，目前我國零售業(yè)處于低進入壁壘和高退出壁壘的市場環(huán)境，存在過度競爭的情況。從本文對零售業(yè)競爭的初步實證結(jié)果看，各地區(qū)零售行業(yè)競爭狀況有利于技術(shù)效率的改進。再結(jié)合近年來一些技術(shù)效率低下的零售企業(yè)和商店退出市場的現(xiàn)象，可在一定程度上認(rèn)為，我國零售業(yè)過度競爭情況并不嚴(yán)重，不存在嚴(yán)重的退出壁壘，市場優(yōu)勝劣汰之下正常的退出機制依然存在。

其次，表4中所有模型的金融危機參數(shù)均為正，其中估計結(jié)果顯著的有六項，表明零售業(yè)受到了金融危機的顯著沖擊。黃國雄、［33］張庶平［34］等認(rèn)為，在金融危機對零售業(yè)的影響方面是百貨大于超市、高檔消費品大于日常消費品、城市大于農(nóng)村，金融危機主要通過影響居民的財富和可支配收入來制約消費者對不同需求彈性的產(chǎn)品與零售服務(wù)的購買力。居民消費能力的下降直接導(dǎo)致了零售商店客流量、客單價、坪效等零售指標(biāo)的下滑，這意味著對零售活動技術(shù)效率的負(fù)面沖擊。

表4　行業(yè)競爭、金融危機與技術(shù)效率

六、結(jié)論

本文借助面板隨機前沿分析方法，全面系統(tǒng)地研究了2006—2013年間我國零售業(yè)技術(shù)效率的影響因素。結(jié)合近年來我國零售業(yè)發(fā)展的現(xiàn)實，本文進一步重點分析了連鎖化經(jīng)營、外資進入、網(wǎng)絡(luò)購物對零售業(yè)技術(shù)效率的影響，所得到的主要結(jié)論和政策建議如下：

首先，目前我國零售業(yè)的連鎖化程度和水平并沒有對零售業(yè)整體技術(shù)效率產(chǎn)生正面影響，這是本文通過計量分析得出的一個重要結(jié)論。這個結(jié)論并不否定連鎖化經(jīng)營在采購、議價、營銷、管理等方面的規(guī)模經(jīng)濟性，但我國零售業(yè)連鎖化程度長期處于較低水平、零售業(yè)市場集中度偏低的現(xiàn)實已經(jīng)嚴(yán)重制約了連鎖化經(jīng)營規(guī)模經(jīng)濟性的發(fā)揮，制約了我國零售業(yè)的健康和快速發(fā)展?；谀壳斑B鎖經(jīng)營規(guī)模不足所帶來的負(fù)面效應(yīng)，各地政府應(yīng)注意避免地方保護主義對連鎖零售企業(yè)發(fā)展的限制，鼓勵連鎖零售企業(yè)有序有度擴張；應(yīng)積極推進企業(yè)兼并重組審批制度改革，鼓勵、引導(dǎo)金融機構(gòu)對企業(yè)兼并重組提供資金支持，鼓勵、吸引民間資本注入，推動零售連鎖企業(yè)做大做強，全面提升零售業(yè)連鎖經(jīng)營的規(guī)?；潭?。

其次，2006—2013年間外資進入對我國零售業(yè)技術(shù)效率的總體影響是正面的，但這種影響呈現(xiàn)出倒U型的變化，外資擠占效應(yīng)為主的省份個數(shù)正在呈逐年遞增趨勢。零售業(yè)是否需要大力引進外資，不僅要因時制宜，更要因地制宜，不同地區(qū)的零售業(yè)很可能處于外資進入的不同階段，外資進入的具體狀況存在動態(tài)變化。因此，學(xué)術(shù)界和政府部門應(yīng)建立完善的外資引進評估體系與快速響應(yīng)的預(yù)警系統(tǒng)，注重外資政策的靈活性，在確保零售業(yè)產(chǎn)業(yè)安全的前提下，發(fā)揮外資在供應(yīng)鏈管理、信息系統(tǒng)構(gòu)建、新型業(yè)態(tài)拓展等多方面的技術(shù)溢出作用。

其三，網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊顯著促進了傳統(tǒng)零售業(yè)技術(shù)效率的改進。這既可能是因為技術(shù)效率低下的傳統(tǒng)零售企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊下退出了零售市場，也可能是因為未退出市場的傳統(tǒng)零售企業(yè)在網(wǎng)絡(luò)購物沖擊的倒逼之下進行了線上到線下、異業(yè)聯(lián)盟、業(yè)態(tài)創(chuàng)新等方面的嘗試，實現(xiàn)了技術(shù)效率的自我提升。從長遠來看，網(wǎng)絡(luò)購物的沖擊有利于傳統(tǒng)零售業(yè)擺脫粗放型發(fā)展路徑，回歸“經(jīng)營消費者、經(jīng)營商品”的零售本質(zhì)。此外，網(wǎng)絡(luò)購物沖擊的正面效應(yīng)隨時間呈現(xiàn)出先減后增的U型趨勢，并在2009年之后逐年遞增。對該現(xiàn)象背后原因的進一步分析有助于厘清行業(yè)內(nèi)部技術(shù)效率動態(tài)變化的來源，但這需要更為詳盡的企業(yè)微觀數(shù)據(jù)的支持，可成為零售業(yè)技術(shù)效率研究后續(xù)關(guān)注的課題。

注釋：

①數(shù)據(jù)來自于《2014年中國零售與餐飲連鎖企業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。

②由于μit代表無效率程度，因此技術(shù)無效函數(shù)的參數(shù)符號與對技術(shù)效率影響的方向是相反的。

③這兩項指標(biāo)一般情況下小于100%，當(dāng)其大于100%時，意味著該地區(qū)不僅所有規(guī)模以上零售企業(yè)都實現(xiàn)了連鎖化經(jīng)營，部分規(guī)模以下零售企業(yè)也進行了連鎖化經(jīng)營。

④常用的衡量市場競爭狀況的指標(biāo)有赫芬達爾-赫希曼指數(shù)、CR4、CR8，由于缺乏各地區(qū)企業(yè)銷售額的微觀數(shù)據(jù)，這三項指標(biāo)均無法使用，因此近似地用企業(yè)數(shù)量來反映地區(qū)零售業(yè)競爭程度。

⑤“兩稅并軌”是指2008年通過的《中華人民共和國企業(yè)所得稅法》取代了之前的《外商投資企業(yè)和外國企業(yè)所得稅法》與《企業(yè)所得稅暫行條例》，外資從此不再享受稅率政策的“超國民待遇”。

⑥數(shù)據(jù)來自于中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心《2015年中國網(wǎng)絡(luò)購物市場研究報告》。

⑦根據(jù)國家統(tǒng)計局GB/T4754—2011《國民經(jīng)濟行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)》，本文定義傳統(tǒng)零售業(yè)為無店鋪零售（F529）之外全體零售子行業(yè)的集合。

⑧句中提到的各?。ㄊ?、區(qū)）不包括我國港澳臺地區(qū)，且考慮到數(shù)據(jù)可得性，不同研究問題所對應(yīng)的省（市、區(qū)）數(shù)量也不相同。其中，連鎖化經(jīng)營問題中省（市、區(qū)）數(shù)量為31，缺少西藏自治區(qū)2005年、2006年數(shù)據(jù)；外資進入問題中?。ㄊ小^(qū)）數(shù)量為30，缺少西藏自治區(qū)、青海省數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡(luò)購物問題中?。ㄊ小^(qū)）數(shù)量為29，缺少西藏自治區(qū)、青海省和海南省數(shù)據(jù)。

⑨網(wǎng)絡(luò)購物滲透率即一定時期內(nèi)有網(wǎng)上購物經(jīng)歷的用戶數(shù)量占網(wǎng)民數(shù)量的比重。

⑩該報告于每年年中、年末各發(fā)布一次，本文使用的網(wǎng)絡(luò)購物滲透率數(shù)據(jù)取當(dāng)年兩次統(tǒng)計數(shù)據(jù)的均值。

○11Frontier4.1軟件給出了單邊LR檢驗的自由度，據(jù)此不難得到對應(yīng)的p值。

○12由于本文所使用的是非平衡面板數(shù)據(jù)，因此各年的省份個數(shù)受數(shù)據(jù)可得性限制而有所不同。

○13佛斯特（Foster L）、霍爾蒂萬格（Haltiwanger J）、克里漢（Krizan C J）曾經(jīng)給出了分解勞動生產(chǎn)率的方法，該方法也可用于技術(shù)效率的分解，但需要企業(yè)層面數(shù)據(jù)的支持。

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責(zé)任編輯：陳詩靜

Research on the Technical Efficiency of Chinese Retail Industry Based on the Stochastic Frontier Analysis Model

LI Zi-wen，LIU Xiang-dong and CHEN Cheng-zhang
（Renmin University of China，Beijing100872，China）

Considering development reality of Chinese retail industry from 2006 to 2013 and with the panel Stochastic Frontier Analysis model，the authors focus on how degree of chain-operation，entry of foreign capital and the rise of online shopping impact on Technical Efficiency（TE）of retail industry.It is showed that:first，as the degree of chain-operations increases the TE of retail industry declines，which means the organization advantage is restricted by inadequate scale；second，the entry of foreign capital promotes TE of retail industry in general，but with decreasing spillover effects，the foreign investment policy should keep flexible with different situation under the precondition of industry security；third，the shock of online shopping improves TE of traditional retail industry，and meanwhile the marginal effect of the shock increases at the very first but has been decreasing over time，which indicates that under the shock of online shopping，traditional retail industry begins to get rid of the extensive growth path.To better promote the development of China's retail industry，local governments should avoid the problem of protectionism，promote reform in the approval system concerning M&A，establish the evaluation and warning system for the introduction of foreign capital，and understand the sources of the dynamic change of TE.

technical efficiency of retail industry；stochastic frontier analysis；chain-operation；entry of foreign capital；online shopping

F713.32

A

1007-8266（2016）11-0109-12

2016-10-08

李子文（1991—），男，山西省忻州市人，中國人民大學(xué)商學(xué)院博士研究生，主要研究方向為零售與分銷經(jīng)濟學(xué)；劉向東（1969—），男，江蘇省南通市人，中國人民大學(xué)商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向為貿(mào)易經(jīng)濟學(xué)、流通經(jīng)濟學(xué)；陳成漳（1990—），男，福建省三明市人，中國人民大學(xué)商學(xué)院博士研究生，主要研究方向為商業(yè)經(jīng)濟學(xué)。