余昕杰，魏修建，薛偉宏

（西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061）

一、引言

隨著國家擴(kuò)大內(nèi)需政策的實(shí)施，擴(kuò)大內(nèi)需已經(jīng)成為促使我國經(jīng)濟(jì)和社會穩(wěn)定發(fā)展的主要方式。我國的零售行業(yè)消費(fèi)體量巨大、發(fā)展?jié)摿薮螅鐣M(fèi)品零售總額持續(xù)增長，從2014 年27萬億元持續(xù)增長到2018 年的38 萬億元，以雙十一當(dāng)天的電商零售額來看也在不斷創(chuàng)出新高。這個(gè)過程中，零售行業(yè)的商業(yè)模式也在快速發(fā)展，不斷創(chuàng)新。其中，“新零售”迅速發(fā)展、脫穎而出，成為社會熱點(diǎn)。

“新零售”作為一種新的業(yè)態(tài)模式出現(xiàn)，在發(fā)展中并沒未固化而是在不斷嘗試，它一方面順應(yīng)國內(nèi)消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級的趨勢，同時(shí)也得到政府的關(guān)注和重視，中央及地方政府出臺相關(guān)政策對零售業(yè)進(jìn)行大力扶持，由國務(wù)院頒發(fā)的《國務(wù)院辦公廳關(guān)于推進(jìn)線上線下互動加快商貿(mào)流通創(chuàng)新發(fā)展轉(zhuǎn)型升級的意見》中指出，支持零售業(yè)經(jīng)營模式創(chuàng)新，鼓勵零售企業(yè)轉(zhuǎn)變經(jīng)營模式，在技術(shù)應(yīng)用與產(chǎn)品服務(wù)方面加快創(chuàng)新的政策意見，為中國零售業(yè)的發(fā)展提供了良好的政策法規(guī)環(huán)境。通過對眾多進(jìn)入“新零售”領(lǐng)域企業(yè)的觀察研究發(fā)現(xiàn)，在其經(jīng)營方式和經(jīng)營績效方面存在顯著差異。對此，國內(nèi)外學(xué)者也進(jìn)行了相關(guān)的研究和探討，筆者認(rèn)為，評價(jià)和衡量新零售企業(yè)的績效，關(guān)鍵在于其經(jīng)營效率。

近年來，對“新零售”方面的研究較有代表性的文獻(xiàn)及其主要觀點(diǎn)如下：

王正沛和李國鑫（2019）[1]對中國正在進(jìn)行的“新零售”做了定義，認(rèn)為新零售是以消費(fèi)體驗(yàn)為中心，線上零售和線下零售邊界融合，新型技術(shù)廣泛應(yīng)用，以傳統(tǒng)零售的消費(fèi)體驗(yàn)痛點(diǎn)和發(fā)展瓶頸為突破口，以服務(wù)質(zhì)量和市場利益為內(nèi)生驅(qū)動力的一種新模式。那么應(yīng)怎樣融合，是目前零售業(yè)發(fā)展面臨的重大問題。在美國，Seong 等（2009）[2]選取了某一知名咖啡公司的8 家零售門店2008、2009 連續(xù)兩年的內(nèi)部財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA 方法，對各門店的相對經(jīng)營效率進(jìn)行了測度與評價(jià)；在歐洲，Perrigot 和Barros（2008）[3]對11 家法國綜合零售商的技術(shù)效率進(jìn)行評估，并得出了影響效率結(jié)果的原因主要是上市、兼并、成立企業(yè)集團(tuán)以及國際化經(jīng)營；Wen-Min Lua 和Shiu-Wan Hung（2011）[4]應(yīng)用DEA 方法分析了全球30 家電子零售公司的效率和有效性，發(fā)現(xiàn)全球整體的電子零售公司仍有很大的空間來提高其管理實(shí)踐；同時(shí)，中國學(xué)者也用DEA 方法對零售企業(yè)效率進(jìn)行了定量分析，雷兵和趙夢佳（2015）[5]對比研究了線上與線下零售企業(yè)的經(jīng)營效率，發(fā)現(xiàn)中國網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)的綜合效率高于實(shí)體零售企業(yè)，源于其規(guī)模效率處于較高水平，因?yàn)榧夹g(shù)的進(jìn)步使得網(wǎng)絡(luò)零售企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的增長速度高于實(shí)體零售企業(yè)，由此可見，“新零售”的發(fā)展依賴技術(shù)的進(jìn)步。

多重銷售模式的發(fā)現(xiàn)從對購買者在線上線下融合模式下的行為、偏好等作出調(diào)查開始（Maximilian Teltzrow，2008）[6]。近年來，中國學(xué)術(shù)界對于新零售更多的是從概念、模式、技術(shù)支持、未來發(fā)展方向等方面開展了研究。

國外領(lǐng)先零售企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新被認(rèn)為對中國零售企業(yè)有借鑒價(jià)值，其呈現(xiàn)出渠道全面化、無邊界化、零售體驗(yàn)化、服務(wù)增值化、個(gè)性化、定制化、透明化、社會化以及管理效率更高、成本更低的主流趨勢（齊嚴(yán)，2017）[7]，從模式上為我國零售的發(fā)展指明方向。

在技術(shù)方面，為更好地引導(dǎo)“新零售”發(fā)展，韓彩珍和王寶義（2018）[8]結(jié)合理論與實(shí)踐進(jìn)一步深入研究，重點(diǎn)拓展線上線下深度融合、“新零售”下的新物流、“新零售”驅(qū)動供應(yīng)鏈變革與重構(gòu)等研究方向。

在數(shù)字化快速發(fā)展的現(xiàn)在，“新零售”帶給用戶的將是更加完美而豐富的數(shù)字化新體驗(yàn)。高焰輝（2018）[9]通過對騰訊和阿里的分析，認(rèn)為零售行業(yè)集中度勢必隨新零售之爭加速提升。

國內(nèi)外有很多學(xué)者對企業(yè)績效進(jìn)行了研究，但根據(jù)筆者對已有文獻(xiàn)的查閱，主要還是以傳統(tǒng)的零售企業(yè)和傳統(tǒng)的電商零售企業(yè)為樣本，關(guān)于新零售模式創(chuàng)新的學(xué)術(shù)研究多體現(xiàn)在商業(yè)模式等理論層面，對于新零售企業(yè)如何發(fā)展以及提升效率進(jìn)行研究，研究新零售業(yè)經(jīng)營模式創(chuàng)新發(fā)展具體的經(jīng)營情況的文獻(xiàn)比較少。本文針對以上不足，結(jié)合零售業(yè)多投入、多產(chǎn)出的特點(diǎn)，擬采用財(cái)務(wù)指標(biāo)和非財(cái)務(wù)指標(biāo)，以2016 年、2017 年我國新零售業(yè)百強(qiáng)中已上市公司為樣本，運(yùn)用DEA 模型系統(tǒng)地分析我國零售企業(yè)在進(jìn)行新零售模式創(chuàng)新前后，其經(jīng)營效率的變化。本文通過經(jīng)營效益評價(jià)可以有效分析現(xiàn)有新零售企業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，為我國想要進(jìn)行新零售轉(zhuǎn)型的企業(yè)管理者的長期經(jīng)營決策提供幫助。

二、研究設(shè)計(jì)——DEA 方法概述

DEA（數(shù)據(jù)包絡(luò)分析）方法是一個(gè)以相對效率概念為基礎(chǔ)的線形規(guī)劃模型，是具有多個(gè)輸入（輸入越小越好）和多個(gè)輸出（輸出越大越好）的多目標(biāo)決策問題的方法。DEA 以某一生產(chǎn)系統(tǒng)中的實(shí)際決策單元為基礎(chǔ)，建立在決策單元的“Pareto最優(yōu)”概念之上，通過利用線性規(guī)劃技術(shù)確定生產(chǎn)系統(tǒng)的效率前沿面（或稱為前沿生產(chǎn)函數(shù)），進(jìn)而得到各決策單元的相對效率以及規(guī)模效益等方面的信息，用于評價(jià)部門間的相對有效性。此方法不需要提前確定權(quán)重，便可以直接求得最優(yōu)權(quán)重，更不需要預(yù)先估計(jì)參數(shù)，避免了主觀因素，具有很強(qiáng)的可操作性，不僅可以評價(jià)決策單元的有效性，也可以指出調(diào)整的方向和最優(yōu)目標(biāo)值，一直以來DEA 模型憑借上述優(yōu)勢幾十年來在國內(nèi)外的管理科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究中得到了廣泛的應(yīng)用。

（一）CCR 模型

CCR 模型計(jì)算決策單元綜合技術(shù)效率值（Technical Efficiency，簡稱TE）。在CCR 模型中，假定規(guī)模報(bào)酬不變，而現(xiàn)實(shí)中規(guī)模報(bào)酬往往又是變化的，所以由CCR 模型計(jì)算出來的技術(shù)效率是包含規(guī)模收益的成分的。當(dāng)TE=1，則此決策單元（DMU）綜合技術(shù)效率有效。

如果第j 個(gè)DMU 的效率指數(shù)為目標(biāo)，以所有決策單元的效率指數(shù)為約束，就構(gòu)造了如下的CCR 模型。

上述規(guī)劃模型是一個(gè)分式規(guī)劃，使用Charnes-Cooper 變化，可變成如下的線性規(guī)劃模型P：

取規(guī)劃P 的對偶規(guī)劃D：

D 中，θ 是前沿面與決策單元的相對距離：

θ=1，松弛變量為零時(shí)覺得單元有效；

θ=1，松弛變量不全為零時(shí)決策單元弱有效；

θ≠1，決策單元非有效

（二）BCC 模型

BCC 模型是計(jì)算純技術(shù)效率值（Pure Technical Efficiency）。在BCC 模型中，假定規(guī)模收益可變，那么其計(jì)算出來的效率不包含規(guī)模成分，所以可以通過技術(shù)效率和純技術(shù)效率剝離出來規(guī)模效率的部分。其中，綜合效率=純技術(shù)效率* 規(guī)模效率。

三、實(shí)證分析

（一）構(gòu)建DEA 評價(jià)指標(biāo)體系

1.決策單元（DMU）的確定。DMU 是效率評價(jià)的對象，可以理解為一個(gè)將“投入”轉(zhuǎn)化為“產(chǎn)出”的實(shí)體，且應(yīng)具有同質(zhì)性。本文從深滬股市的新零售概念股中的46 個(gè)上市企業(yè)中，剔除非百貨零售的企業(yè)，最終確定了10 家基于互聯(lián)網(wǎng)的百貨新零售企業(yè)如永輝，蘇寧等，以及兩個(gè)分別在美國和香港上市的零售企業(yè)京東和國美作為最終的研究對象。

2.指標(biāo)體系的選取與數(shù)據(jù)來源。運(yùn)用DMU 模型計(jì)算，重點(diǎn)在于選取合適的投入產(chǎn)出。對于現(xiàn)在要往新零售發(fā)展的電商企業(yè)來說，將投入大量資金在線下店鋪的建造上，因此輸入指標(biāo)從總資產(chǎn)、門店總數(shù)、員工總數(shù)3 個(gè)維度選取。其中總資產(chǎn)能夠反映資本要素的投入，門店總數(shù)反應(yīng)固定資產(chǎn)的投入，員工總數(shù)反應(yīng)勞動力要素的投入。選取營業(yè)收入、凈利潤作為輸出指標(biāo)。指標(biāo)體系所選取的數(shù)據(jù)涉及了三大會計(jì)報(bào)表。

由于本篇文章主要研究“新零售”對于企業(yè)的經(jīng)營效益帶來的影響，因此選取了2016 年（新零售提出之前企業(yè)的經(jīng)營狀況）和2017 年（進(jìn)行新零售轉(zhuǎn)型之后的狀況）的各項(xiàng)數(shù)據(jù)分別做DEA 分析。在每一個(gè)截面數(shù)據(jù)出來的結(jié)果中，可以分析每家企業(yè)的商業(yè)模式的經(jīng)營效益以及可取性；對比兩次的結(jié)果，能夠得出進(jìn)行新零售模式創(chuàng)新之后對于每一家公司經(jīng)營效率的影響。

表1 選取的12 家新零售企業(yè)2017 年的輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù)

表2 選取的12 家新零售企業(yè)2016 年的輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù)

由于DEAP 2.1 軟件分析的數(shù)據(jù)不能為負(fù)，需要對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理。利用《關(guān)于DEA有效性在數(shù)據(jù)變換下的不變性》中的推論，DEA的有效性與輸出輸入數(shù)據(jù)的量綱無關(guān)，因此，對于各決策元的同一指標(biāo)數(shù)據(jù)同時(shí)加上相同的正數(shù)，其DEA 有效性不變。所以最終數(shù)據(jù)如表3、表4 所示。

表3 選取的12 家新零售企業(yè)2017 年的輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù)

表4 選取的12 家新零售企業(yè)2016 年的輸入輸出指標(biāo)數(shù)據(jù)

（二）結(jié)果評價(jià)分析

由于選取的DMU 的指標(biāo)體系都是多輸入和多輸出指標(biāo)，所以在處理數(shù)據(jù)時(shí)使用DEAP2.1 軟件對指標(biāo)進(jìn)行CCR 和BCC 兩種模型的運(yùn)算和分析。結(jié)果如表5 所示。

表5 2017 年新零售企業(yè)的效率DEA 評價(jià)結(jié)果

1.綜合技術(shù)分析。綜合技術(shù)效率（crste）是DMU在一定（最優(yōu)規(guī)模時(shí)）投入要素的生產(chǎn)效率。綜合技術(shù)效率=純技術(shù)效率* 規(guī)模效率。綜合技術(shù)效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面的綜合衡量與評價(jià)。從上面展示的結(jié)果來看，DMU1-5、11、12 綜合效率是1，說明這7 家公司是DEA 有效的，同時(shí)達(dá)到了純技術(shù)有效和規(guī)模有效。這些企業(yè)也就是說相對其他樣本企業(yè)而言，投入獲得了最優(yōu)產(chǎn)出，企業(yè)投入與產(chǎn)出達(dá)到最佳狀態(tài)，投入產(chǎn)出比例較為合理，沒有出現(xiàn)產(chǎn)出不足或者冗余，如果擴(kuò)大投入則可以較好地發(fā)揮經(jīng)營優(yōu)勢。而剩下5 家企業(yè)綜合技術(shù)效率均小于1，表明沒有達(dá)到最大產(chǎn)出，屬于非DEA 有效。另外可以看到，有2 家企業(yè)在規(guī)模收益趨勢上都是遞減的,這表明再投入資源，并不會帶來相應(yīng)的收益，反映出這家企業(yè)存在資源不合理的情況，因此此種模式建議先不要盲目擴(kuò)張，應(yīng)在合理優(yōu)化資源配置上在進(jìn)行進(jìn)一步的探究。

本文選取上市的12 家新零售企業(yè)進(jìn)行比較，有7 家達(dá)到了綜合技術(shù)效率DEA 有效，超過半數(shù)。由此可見我國新零售企業(yè)整體狀況比較樂觀，效率令人滿意。

圖1 2017 年中國電商用戶對新零售業(yè)發(fā)展的期待

在圖1 中，從消費(fèi)者的角度對新零售的期待，可以看出，對于線下用戶體驗(yàn)方面，消費(fèi)者有著最高的期待，這對于零售企業(yè)來說，提供了需要進(jìn)一步改善的方向。

圖2 中國新零售業(yè)行業(yè)效率指數(shù)

圖2 展示的是我國目前“新零售”行業(yè)的各項(xiàng)效率指數(shù)。在這種背景下，零售企業(yè)轉(zhuǎn)型應(yīng)該緊緊抓住新零售發(fā)展的契機(jī)，運(yùn)用大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)手段，針對消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析，了解消費(fèi)者的層次及消費(fèi)特征，有針對性地?cái)U(kuò)大營銷，進(jìn)而增加客戶黏性，爭取為企業(yè)帶來更大收益。

2.純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）分析。純技術(shù)效率是指在規(guī)模收益固定的情況下，評價(jià)決策單元的效率。當(dāng)PTE=1 時(shí)，說明投入指標(biāo)要素資源合理。當(dāng)PTE＜1 時(shí)，說明投入指標(biāo)要素資源不合理，如企業(yè)的物流管理等可以改善優(yōu)化。12家企業(yè)的平均純技術(shù)效率和平均規(guī)模效率均＜1，平均規(guī)模效率為0.933，故還有6.7%的投入沒有進(jìn)行充分的產(chǎn)出，這12 家企業(yè)的投入產(chǎn)出效率非高效，需要進(jìn)一步擴(kuò)大規(guī)模。

從表5 中可以看出，DMU6、7、8、10 純技術(shù)效率＜1，說明這4 家企業(yè)存在投入指標(biāo)要素資源不合理的情況，可以通過注重顧客體驗(yàn)、運(yùn)用大數(shù)據(jù)及新技術(shù)等措施改善目前的狀況。

規(guī)模效率是在投入指標(biāo)要素確定的情況下，評價(jià)決策單元的效率。規(guī)模效率（SE）是綜合技術(shù)效率與純技術(shù)效率之間的比值。

當(dāng)規(guī)模效率=1 時(shí)，評價(jià)結(jié)果會顯示收益不變，說明該決策單元處于最優(yōu)化規(guī)模。當(dāng)規(guī)模效益＜1 時(shí)，評價(jià)結(jié)果會顯示收益遞增或收益遞減。如表5 所示，3 家非DEA 有效的企業(yè)規(guī)模效益均＜1，都處于規(guī)模收益遞增的階段，這意味著目前非有效的企業(yè)規(guī)模都較小，此時(shí)應(yīng)該在優(yōu)化投入指標(biāo)資源的前提下，擴(kuò)大企業(yè)的規(guī)模，提高企業(yè)效率，從而達(dá)到企業(yè)經(jīng)營的相對有效。

3.對比兩年DEA 評價(jià)結(jié)果。通過對比表5、表6 兩年的DEA 評價(jià)結(jié)果，DMU2、DMU5 從前一年的非有效且規(guī)模遞減，經(jīng)過新零售轉(zhuǎn)型變成DEA有效。這兩個(gè)決策單元為蘇寧易購和歐亞集團(tuán)。從數(shù)據(jù)上看，主要是這兩個(gè)企業(yè)在2016 年面臨由于規(guī)模效率＜1，且處于規(guī)模效益遞減階段，這種狀況不能單純地通過擴(kuò)大規(guī)模來增加收益，而是要將重心放在對于企業(yè)自身結(jié)構(gòu)流程的改變上，以及更加精準(zhǔn)的對客戶的分析，從而進(jìn)行優(yōu)化升級。從2017 年的結(jié)果來看，這兩家企業(yè)克服了這一道難關(guān)，在優(yōu)化升級方面做得很成功，達(dá)到了DEA 有效。

表6 2016 年新零售企業(yè)的效率DEA 評價(jià)結(jié)果

四、結(jié)論與啟示

本文選取國內(nèi)上市的12 家新零售企業(yè)，采集5 項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用DEA 模型計(jì)算，得到了三大效率指標(biāo)，即技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率。利用冗余率和產(chǎn)出不足率進(jìn)行測度，分析企業(yè)的投入與產(chǎn)出情況。對零售企業(yè)提出以下優(yōu)化建議：

第一，充分發(fā)揮線上線下融合的技術(shù)優(yōu)勢，通過對消費(fèi)用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，進(jìn)而充分了解用戶的需求偏好，做好消費(fèi)預(yù)測，從而基于其需求重新梳理、合理規(guī)劃人、貨、場之間的關(guān)系，推動我國供應(yīng)鏈體系的整體優(yōu)化，從零售這一環(huán)節(jié)推動供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，推動我國零售業(yè)更快地適應(yīng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

第二，對新零售企業(yè)而言，提升績效的另一個(gè)關(guān)鍵，要加大高效物流配送體系的建立，充分利用物聯(lián)網(wǎng)和智能物流系統(tǒng)，同時(shí)要不斷提升物流配送的運(yùn)營效率。物流作為一項(xiàng)不直接產(chǎn)生利潤，但卻是一個(gè)十分重要的支持輔助的環(huán)節(jié)，物流的速度反映了人與貨之間的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)高效的物流配送可以幫助企業(yè)縮短現(xiàn)金周期。

第三，“新零售”的商業(yè)模式應(yīng)逐漸朝著柔性化、定制化和靈活化的方向發(fā)展，以加速適應(yīng)消費(fèi)者需求的個(gè)性化和異質(zhì)化。對于這一點(diǎn)，企業(yè)應(yīng)該優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，盡力做到符合周邊消費(fèi)者的需求；發(fā)揮“新零售”的優(yōu)勢，利用線上APP 的營銷優(yōu)勢，在更廣的范圍提升用戶的導(dǎo)流能力；同時(shí)要不斷改進(jìn)線下的服務(wù)，包括但不限于服務(wù)能力和服務(wù)質(zhì)量，要將重心放在進(jìn)店用戶的現(xiàn)場體驗(yàn)的提升方面。

本研究中出現(xiàn)綜合技術(shù)無效的企業(yè)，尤其是規(guī)模效益趨勢遞減的企業(yè)，其本質(zhì)上要解決的就是資源配置問題。進(jìn)行優(yōu)化資源配置的途徑有很多，但首先要了解企業(yè)為什么會在一些投入中出現(xiàn)了冗余，不能盲目地?cái)U(kuò)張，要立足優(yōu)化資源配置。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，如何有效利用企業(yè)數(shù)據(jù)，深入挖掘客戶需求，關(guān)注用戶體驗(yàn)和需求成為了許多企業(yè)獲得更多收益的主要途徑。

本研究證明了DEA 方法應(yīng)用于零售企業(yè)投入產(chǎn)出效率評價(jià)的可行性，但由于指標(biāo)數(shù)據(jù)可得性等原因的限制，僅選擇了12 家上市的零售企業(yè)作為研究樣本。在樣本選擇時(shí)，因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)零售發(fā)展較晚，“新零售”又是近來才提出的概念，在選取數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度上可能不是很理想，因此在零售企業(yè)信息披露機(jī)制健全之后，未來的評價(jià)研究應(yīng)向“新零售”企業(yè)深入。