连锁零售业运营效率研究

　　【论文摘要】近年来我国连锁零售业高速发展，但与发达国家仍有差距，提升我国连锁零售业运营效率已经迫在眉睫。文章采用灰色关联分析构建了连锁零售业效率评价体系，运用数据包络分析方法对我国31个省级行政区连锁零售业的效率进行了测度，认为纯技术效率不足和连锁零售业规模与地区经济环境不匹配是连锁零售业无效率的重要原因，并在此基础上提出了政策建议。
　　【论文关键词】连锁零售效率灰色关联分析数据包络分析
　　引言
　　与传统零售业态相比，连锁零售具有经营规模大、采购议价能力强、标准化程度高、品牌效应明显等优势，代表着零售业的发展方向。近年来，连锁零售业在我国蓬勃发展，已经成为零售商业领域中最重要的商业模式之一。截至2013年末，我国连锁零售企业门店总数为20.4万家，实现商品销售额38006.9亿元，与2009年相比门店总数和商品销售额两项指标分别提升了15.9%和70.9%。尽管发展势头迅猛，我国连锁零售业与西方发达经济体相比仍然存在较大的差距。西方国家连锁经营占的市场份额达总市场的三分之一以上，在美国甚至超过60%，在世界范围连锁经营的销售份额已达全球销售份额的60%-70%，但在我国连锁零售业销售额占社会消费品零售总额的比重仅为16.0%。这表明我国连锁零售业发展现状与国外发达经济体存在着较大差距，提升我国连锁零售业运营效率，加快连锁零售业发展速度已经迫在眉睫。
　　目前对连锁零售业的研究主要可以分为三个层次：
　　一是对大型连锁零售企业旗下多个门店进行比较分析：Barros和Alves（2003）运用DEA方法对葡萄牙一家连锁超市各个门店的效率情况进行了分析并提出了经营建议。
　　二是对若干大型连锁零售企业进行研究分析：杨杰（2013）构建了包含15个评价指标的评价体系，运用主成分分析法对我国28家上市连锁零售企业2011年的数据进行了分析，将评价指标归类为企业规模、企业盈利能力和偿债能力、企业成长能力、企业资源利用能力四个主要因子并对28家上市连锁零售企业的综合竞争力排名和各个因子排名进行了归纳。俞明南和储春银（2003）对国际大型连锁零售企业采用的创新方法和创新趋势进行了分析，并就这些创新方法在使用的可能性进行了探讨。Sellers-Rubio和Mas-Ruiz（2006）运用DEA方法对西班牙100家连锁超市1995年至2001年的经济效率进行了评估，认为西班牙连锁超市的经济效率过低。
　　三是对不同区域的连锁零售业进行比较研究：王瑛和柴华奇（2007）运用因子分析法和聚类分析法对连锁零售业在全国30个省市的集中状况进行了实证分析，认为连锁零售业已经呈现出显著的地理集中特征并且主要集中在东部沿海省市，各主要业态也表现出与整个连锁零售业相一致的区位集中态势。符静和孙彬彬（2007）应用数据包络分析对全国10个省市的连锁零售业的投入产出进行了实证研究得出了各省市连锁零售业的相对有效值和规模收益情况。
　　纵观已有的研究成果不难发现，目前学界对连锁零售业的研究主要存在以下几点不足：对连锁零售业效率的研究主要集中在门店效率和企业效率的层面，对区域之间连锁零售业运营效率进行比较分析的文献寥寥无几且往往存在研究区域不够全面、采用数据较为陈旧的问题。在构建连锁零售业运营效率评价指标体系时，学者往往会参考已有的文献而忽略了采用定量分析的方法对连锁零售业效率评价指标进行筛选以加强评价指标体系的科学性。在运用数据包络分析方法对连锁零售业效率进行研究的文献中，鲜有学者在得出效率评价结果后进一步分析各投入指标的冗余情况并为连锁零售业如何调整要素投入配比提出建议。
　　为了弥补现有研究的不足，本文采用GRA-DEA方法，首先运用灰色关联度（GRA）方法对投入指标进行筛选，构建连锁零售业效率评价指标体系，接着运用数据包络分析方法（DEA）对我国31个省级行政区连锁零售业的效率进行系统而客观的分析评价，并依据投入指标冗余情况对各地区连锁零售业的发展提出对策建议，实证分析过程中的原始数据均来源于《统计年鉴》。
　　实证分析
　　（一）连锁零售业效率评价体系初步构建
　　连锁零售业效率评价体系中包含的评价指标应当能够客观反映连锁零售业的行业特征，同时要兼顾指标数据的可获得性以及评价体系的可操作性。本文初步选择总店数（X1）、门店总数（X2）、年末从业人员数（X3）、年末零售营业面积（X4）、商品购进总额（X5）、统一购进商品总额（X6）作为投入指标，零售业连锁经营化程度（Y1）、连锁零售商品销售额（Y2）和统一购进率（Y3）作为产出指标。其中X1反映了进入连锁零售领域的市场主体数量，X2反映了连锁零售业的扩张情况，X3反映了连锁零售业人力资源的投入情况，X4反映了连锁零售业土地资源投入情况，X5、X6反映了连锁零售业商品购进情况，Y1反映了连锁零售业商品销售额占社会消费品零售总额的比重，Y2反映了连锁零售业销售情况，Y3反映了连锁零售业统一管理水平。
　　（二）灰色关联分析
　　灰色关联分析方法是根据模型中各指标发展趋势的相似程度测定指标间关联度的一种方法。灰色关联理论认为各指标发展趋势的相似程度越高，则综合灰色关联度越高。灰色关联分析方法可以较好的解决指标难以量化和统计的问题，排除人为因素带来的影响，使分析结果更客观、准确。
　　由于影响连锁零售业效率的因素较多，为了提升实证分析的准确程度，本文采用灰色关联度分析，对各投入指标和产出指标的综合灰色关联度进行考察，对初步构建的连锁零售业效率评价体系进行调整，剔除与产出指标关联度较低的次要投入指标，提取与产出指标关联度较高的投入指标，提升效率评价指标体系的科学性。
　　首先对原始数据进行标准化处理，将灰色关联分析分辨系数取值为0.5，运用GreyModeling建模软件对标准化后的原始数据进行分析，得到各投入指标与产出指标的综合灰色关联度如表1所示。
　　产出指标Y1与各投入指标综合灰色关联度从大到小的排序为：X1>X3>X4>X6>X5=X2;产出指标Y2与各投入指标综合灰色关联度从大到小的排序为：X5>X1>X3>X4>X2;产出指标Y3与各投入指标综合灰色关联度从大到小的排序为：X5>X1>X3>X4>X6>X2。投入指标X2与三个产出指标的综合灰色关联度分别是0.62、0.53和0.54，在6个投入指标中均排最后一位。按照综合灰色关联度介于0.65和1.0之间时为强关联的标准，本文将与产出指标综合灰色关联度较低的门店总数指标从连锁零售业效率评价体系中剔除。调整后的连锁零售业效率评价体系如表2所示。
　　（三）数据包络分析
　　自A.Charnes，WW.Cooper（1978）等人首次提出第一个基本的数据包络分析（DEA）模型以来，数据包络分析方法已经在经济学、管理学等领域得到了广泛的运用。数据包络分析方法依据各DMU的投入指标和产出指标数据，对各决策单元的综合效率、技术效率和规模效率进行评价，在处理多输出的问题上具有得天独厚的优势。本文为了剔除规模效率对技术效率测度的影响，采用了规模报酬可变假设下基于投入的数据包络分析模型。

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