时间：2021-02-07 10:13:33 所属分类：经济学 浏览量:
随着互联网 +不断深入到人们生活中，电子商务与消费的结合也日益强化，电商购物越来越成为居民特别是年轻一代所青睐的购物方式。根据商务部统计数据，2019 年我国电商交易额达到 34.81 万亿元，其中网上零售额就达到 10.63 万亿元，同比增长 16.5%，明显高于
随着“互联网 +”不断深入到人们生活中，电子商务与消费的结合也日益强化，电商购物越来越成为居民特别是年轻一代所青睐的购物方式。根据商务部统计数据，2019 年我国电商交易额达到 34.81 万亿元，其中网上零售额就达到 10.63 万亿元，同比增长 16.5%，明显高于社会消费品零售总额增长。随着电商消费经济的不断壮大，对我国流通业的发展起到了一定的推动作用，但与此同时，电商的兴起对国内实体零售业的发展也产生了一定挑战，实体零售店所拥有的消费群体在一定程度上为电商所瓜分，线上与线下处于激烈的竞争状态。从近年来的数据来看，百货店、超市、专卖店和便利店等实体零售业态的销售额增长速度低于网上零售额增长速度。可以说，电商购物模式在当前及未来一段时期内将逐步强化，而为了更好地促进我国消费经济增长以及流通业高质量发展，必然要处理好电商购物与实体零售之间的关系。而电商购物对实体零售产生了怎样的经济外部性呢?认识这一问题，有助于我们更好地把握两种购物模式之间的关系，从而也有利于推动线上与线下消费的有机融合。
电商购物对实体零售经济外部性的作用机理
电商与实体零售两者是一种相互制约又相互依赖的关系。从相互制约性来说，电商零售对实体零售会形成一定冲击，这一点许多实体零售商也感同身受。电商为市场提供了更为便捷的购物方式，同时电商商品的价格也总体更为低廉，这就容易促使一大波消费者愿意选择电商购物，从而在一定程度上制约了实体零售发展。从相互依赖性来说，电商零售作为从实体零售发展过程中衍生出来的一种零售业态，无论是商品结构还是售后服务内容等，都与实体零售之间存在着较大的相似性和同步性。总体来说，电商对实体零售产生了一定的经济外部性，从相互制约和相互依赖的关系来看，经济外部性可以从替代效应和共生效应两种关系进行解释。
替代效应。在一个商圈中，如果没有电商，零售主体全部是实体零售，那么在商圈范围内，消费者购物频度的分布应是以商圈购物网点为圆心，逐步向外递减，即离零售店的距离与光顾该零售店的顾客分布数量存在着反比例关系。距离零售网点越远，那么光顾该零售网点的顾客也越少。如果引入电商业态，那么消费者对距离则变得更加敏感。尽管距离该零售网点较近的顾客，可能在实体零售消费方面没有表现出较明显的影响，但是若顾客距离该零售点较远，那么他就要考虑购物成本，于是更容易倾向于放弃实体零售店购物而直接通过电商进行购买。因为如果离实体店距离较远，前往购物的途中因时间、交通、精力等耗费的成本也就较大，因此在可以通过电商平台搜索得到同种类商品的前提下，他们宁可直接通过电商渠道购买。由此可知，在电商影响下，实体零售店购物的顾客可能会随着距离半径的扩大而加速减少，即存在着按距离衰减特征，从而在整体上可能对实体零售购物规模带来一定制约作用，这便是电商购物对实体零售的一种“替代效应”。Weltevreden 和 Van (2007)通过对荷兰部分区域的调研发现，消费者的电商购物会影响他们去市中心实体零售店购物的频率。
共生效应。事实上，电商购物也可能会带来另一种效应，就是消费者不仅没有因为电商购物而对实体零售购物的距离变得敏感，反而还会派生出更多的实体零售店购物行为。这我们可以从两个方面进行解释：第一，电商购物本身也有利于诱发消费者的购物强度提升，从而也会促进消费者提高实体零售店购物的频度，这是一种消费心理带动效应。因为，一旦消费者对网络购物形成爱好，他就会产生短期内的购物计划，列出购物清单，从而会增强光顾实体零售店的可能性。正如 Farag 和 Krizek 等(2006)、Farag 和 Schwanen 等(2007)研究指出，若消费者网络购物频度越大，那么去实体零售店购物的可能性也就越大。第二，电商购物相比实体零售店购物更容易引发消费冲动，从而提高购物商品的种类和丰富性。而各类商品也都可能存在其他的商品配套，一旦消费者因心理消费冲动购买某类商品并形成爱好，那么就会激发其购买与之配套商品的心理，而部分商品可能使实体店购物更有保障，处于安心购物考虑，可能倾向于前往实体零售店消费。基于此，我们认为电商购物在对实体零售产生“替代效应”的同时，也对其带来了“共生效应”。
数据样本和理论方法
(一)数据样本本文选取北京市著名的王府井商圈作为调研地，虽然电商购物对实体零售店不同商品购买的影响可能存在差异，例如对生鲜、家电、服饰等都存在较大差异，但是基于本文的研究主旨，不着重讨论不同商品类型，而是选择包含大多数商品的综合商场作为对象。在实体零售店对象上，选择王府井步行街的“新中国第一店”—北京百货大楼。其于 1955 年便开业，目前建筑面积达到 3.9 万平方米，营业面积达 1.8 万平方米，因此零售服务范围较大。为有效获取一手数据，在北京百货大楼附近进行调研，共发放问卷 1200 份。调查问卷共包含 3 大类问题，第一类是包括受访者的性别、年龄、月收入和月消费等信息，第二类包括受访者去北京百货大楼的出发地、使用交通工具和从出发点往返实体店的时间，第三类反映了受访者的电商购物行为，包括电商购物经验、电商购物频度、电商购物单次平均消费额度、电商购物总体评价等。其中，根据受访者去北京百货大楼的出发地，采用地理信息系统软件进行测算，可以得到受访者离北京百货大楼的地理距离;对于电商购物总体评价，设置题项为：您是否会因为电商消费便捷而减少实体店消费?根据李克特 5 级量表分法，设置选项：非常不同意、比较不同意、中立、比较同意、非常同意，每个选项的赋分值分别为 1-5。
(二)理论方法首先，结合量表，对电商购物行为这一变量进行测量。电商购物行为包括电商购物经验、电商购物频度、电商购物单次平均消费额度、电商购物总体评价，因此采用因子分析来确定各个变量的载荷量。通过 Cronbach's alpha 检验、均方差抽取量 AVE 检验信度和效度，Cronbach's alpha 值大于 0.7，AVE 值大于 0.5，可见总体上信度和效度都较高。通过 KMO 检验和 Bartlett 球形检验，发现 KMO 值比较接近 1，Bartlett 检验的 p 值小于 5%，由此可认为变量适合做因子分析。通过因子分析，得到各个变量的载荷量，结果如表 2 所示。由此，根据载荷量结果，设电商购物经验、电商购物频度、电商购物单次平均消费额度、是否会因为电商消费便捷而减少实体店消费分别为 x1、x2、x3 和 x4，那么电商购物行为变量 S 即可表示为： S =0.7826*x1+0.7012*x2+0.6628*x3+0.5723*x4 (1)根据上述公式，可以对全体样本按照电商购物行为得分值由高到低，划分为高频购物、中频购物和低频购物三个组，每个组分别考察电商购物下实体零售店所在商圈的顾客分布按距离衰减程度，比较衰减程度是否发生明显变化，便可以推断电商购物对实体零售的经济外部性究竟表现为“替代效应”还是“共生效应”。
为了实现这一路径，以代表距离大小的变量为自变量，记为 distance，以每个距离段中所包含的消费者数量为因变量，记为 consumer，于是构建基本回归模型如下： consumeri =a+b*distancei +ei (2)其中，a 为常数项，b 为变量 distance 的系数，即方程的斜率，可表示为实体零售网点所在商圈的顾客分布的按距离衰减程度。对于高频购物、中频购物和低频购物三个组，我们可以通过比较衰减程度 b 的大小，如果三个组的衰减程度并没有发生明显变化，则电商购物对实体零售的经济外部性不明显;若高频购物组的衰减程度明显更高，则说明电商购物对实体零售产生了“替代效应”;若高频购物组的衰减程度反而没有其他组高，则说明电商购物对实体零售产生了“共生效应”。
结论及建议
本文通过问卷调研的方法，研究了电商购物对实体零售的经济外部性。根据研究，主要得到以下结论：总体来看，在有电商购物的环境下，消费者对于某个实体零售点的购物强度会因与之距离的增加而存在衰减，电商购物对实体零售表现出一定的经济外部性。在地理距离约束下，电商购物在经济外部性上表现出“替代效应”，总体上高购物强度的消费者对于地理距离的敏感性强于低购物强度的消费者，而在购物强度本身较高的消费群体中，经济外部性却表现为“共生效应”。另一方面，在时间距离约束下，电商购物对实体零售发展的经济外部性表现出明显的“替代效应”，同时相较于地理距离，时间距离约束下电商购物对实体零售的经济外部性并没有表现出“共生效应”，主要是由于消费者在选择实体零售时，对于时间距离的敏感性更强。
基于本文的调研分析，提出以下建议：第一，在一个城市范围内要优化实体零售布店，根据城市人口密集特征来合理配置实体零售点，尽量确保城市内各个节点所能接收的商圈辐射作用均衡化，从而有效推动实体零售业得到更加有效的消费源。第二，实体零售点所覆盖的商圈经济要加快推动发展模式转型，实体零售点应着力丰富购物模式，充分发挥实体零售的实体化优势，开发体验式消费模式，吸引顾客逗留，从而增强商圈辐射带动作用。第三，坚持推进电商经济与实体零售经济的融合发展，实体零售店铺应逐步改变传统的静态摆放商品思维，转向主动捕捉消费者购物偏好信息，实体店场景布置可探索与电商平台的虚拟场景相匹配，以实现线上与线下客户的叠加特别是促使电商高频消费者增强对实体店铺的亲切感，激发对实体购物的热情，从而积极化电商购物的“替代效应”为“共生效应”，为实体零售的发展提供动力。
参考文献：
1.FARAG S，SCHWANEN T，DI JST M，et al.Shopping online and /or in-store?A structural equation model of the relationships between e-shopping and in-store shopping[J].Transportation Research Part A：Policy and Practice，2007，41(2)
2. 李湘滇 . 电商消费影响商贸流通效率的实证分析—基于自回归分布滞后模型检验 [J]. 商业经济研究， 2018(8)
3. 张梦珂，李骏阳 . 电商背景下上海实体零售业发展的影响因素分析 [J]. 上海商业，2017(11)
4. 丁婉娟 .“互联网 +”背景下电商产业集群外部性评价 [J]. 商业经济研究，2019(7)
5. 徐璐琳，李忠武 . 网红电商销售额溢出效应实证分析—基于动态空间杜宾模型 [J]. 商业经济研究，2020(11)
《电商购物对实体零售的经济外部性影响研究》来源：《商业经济研究》，作者：楚欣鑫 1 张其光 2
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