田凯旋 李美娟

摘 要： 随着零售商市场势力不断扩张，主导零售商市场势力逐渐受到重视，其对该行业市场绩效的影响效应成为关注焦点。利用2013-2017年全国零售业市场相关数据，建立面板数据模型，对零售市场整体与主导零售商市场势力与零售市场绩效的关系进行实证分析，结果表明，零售业市场整体市场势力对该行业市场绩效有促进作用，而主导零售企业的市场势力对零售业市场绩效有削弱作用。

关键词： 主导零售商 市场势力 市场绩效

一、引言

随着产品市场由原来供不应求逐渐转为供可应求甚至供过于求，零供关系转变为以零售商为主导，全球各地零售行业的市场集中度显著上升。2018年我国零售百强企业中，前10名企业销售规模合计为574万亿元，占百强整体销售规模的比重为781%，同比上升了35%。可见，大型零售商对零售市场起到了主导作用，被视为主导零售商。将主导零售商从零售市场分离，探究其市场势力对该行业的绩效影响效应对零售市场有着重要意义。

二、实证模型

（一）样本选择与数据来源

采用2013-2017年5年间全国31个省、自治区、直辖市的155个面板观测值作为研究对象。考虑数据的可得性与代表性，以连锁零售商作为主导零售商的代理变量，相关数据来源于《中国统计年鉴》《中国零售和餐饮连锁企业统计年鉴》《2018大中型批发零售和住宿餐饮企业统计年鉴》及国家统计局。

（二）变量选取

本文用总资产收益率表示被解释变量市场绩效（perf）：市场绩效=零售业企业主营业务利润/零售业企业资产总额。解释变量分别为零售企业整体市场势力（pow）和主导零售商市场势力（apow）。前者用主营业务的收入和成本代替价格和成本，即：零售市场势力（pow）=（零售业企业主营业务收入-零售业企业主营业务成本）/零售业企业主营业务收入。后者用连锁零售企业商品销售额与社会消费品零售总额的比代理，计算如下：主导零售企业市场势力（apow）=连锁零售企业商品销售额/社会消费品零售总额。控制变量包括零售业资产规模（size）、居民消费能力（y）、主导零售市场从业规模（n）、主导零售门店规模（m）、零售价格变动趋势（p）、零售企业负债率（lev）、商品购进总额（buy）、劳动成本（labor）  零售业资产规模指零售业总资产的数额（亿元）。居民消费能力用居民人均可支配收入（元）替代。从业规模和门店规模，分别指连锁零售业年末从业人数（万人）和连锁零售企业门店总数（个）。零售价格变动趋势为该年的零售价格指数（上年=100）。零售企业负债率为零售业负债合计与资产总额之比。劳动力成本为批发和零售业城镇单位就业人员平均工资（元）。 。

（三）模型构建

考虑到抵消各变量的异方差性，使回归系数明确地表示各变量间弹性关系，对各变量取对数分析，并引入零售市场势力的二次项lnpow2及零售业与主导零售商市场势力交互项lnapowlnpow进行讨论。初步模型如下：

lnperfit =β0+β1lnpowit +β2lnpow2it +β3lnapowit +β4lnapowlnpowit+β5 Xit+ui+εit式中：i、t分别表示地区和年份;ui为个体效应项;εit为误差项。结合以上数据，使用软件Stata14作为工具进行面板实证分析。

三、实证模型分析

（一）描述性统计

本文数据个体变量31个，时间变量5个，为平衡短面板。各变量相关统计性描述由表1可知。我国零售行业中主导零售商在各省、自治区、直辖市之间的市场势力分布不均，也可以看出我国该行业的市场绩效在各地区间也存在较大差异，两者间是否存在一定的关联值得探究。

（二）静态面板回归分析

面板回归模型包括混合回归、固定效应和随机效应模型。表2报告了三种模型不同变量下的系数和标准误，根据本文模型假设得到列（1）、（3）、（5）。在各回归模型中零售市场势力lnpow的系数除（3）列在5%水平显著为正以外，其余都在1%水平显著为正，表明零售业的整体生产势力将显著提升该行业的市场绩效，且该指标的二次项系数lnpow2也在各显著性水平上显著为正，可见其对绩效的促进作用存在加速性，可以用产业组织理论中规模经济来解释。而主导零售商市场势力lnapow则在相应水平上显著为负，可见主导零售商的市场势力的增加将减弱零售市场整体绩效。此外，两市场势力的交互项lnapowlnpow系数为负，且系数绝对值小于lnapow的绝对值，可理解为主导零售商的市场势力一定程度上拉低了零售企业整体势力对市场绩效的促进作用。

对三种模型选择，首先对固定效应模型回归时采用F检验，结果P值为0000，故在5%的显著性水平上强烈拒绝“所有个体效应都为0”的假设。在进行随机效应与固定效应的Hausman检验时，同样P值为0000，在5%显著性水平上强烈拒绝个体效应项与扰动项不相关，即应使用固定效应模型。表2（3）列为包括所有变量的固定效应模型，控制变量中居民的消费能力、门店规模和零售价格指数都在5%水平上显著为正，可见这三项指标都显著地促进了零售业的市场绩效。此外，零售业资产规模和从业规模虽然系数不显著，但为正，对绩效同样存在着促进作用。然而资产负债率、商品购进总额和劳动成本系数均为负，商品的购进可能造成货物的积压，与负债率和劳动力成本共同拉低市场绩效。

（三）稳健性检验与模型修正

考虑本文数据的时间跨度较短，解释与被解释变量间可能存在内生性问题，使回归结果产生偏误，故对动态面板数据回归，在解释变量中加入被解释变量滞后项。该滞后项可能与不可观测的截面异质性效应产生相关性，经过选择使用系统GMM法进行回归。

對表2中（3）列的回归过程以及系统GMM检验后发现，尽管其通过了扰动项的自相关性检验和过度识别检验，但是被解释变量滞后一期结果不够显著。故模型设定有误，在对市场势力的二次项、不够显著的交互项以及部分控制变量进行取舍后，重新确定了表2中（2）、（4）、（6）列。可见，零售企业整体市场势力在1%水平下显著为正，主导零售商市场势力在10%水平下显著为负，与上文结论相同，此时模型表示为：

lnperfit =β0+β1lnpowit +β2lnapowit +β3 Xit+ui+εit

式中：i、t分别表示地区和年份;ui为个体效应项;εit为误差项。

对该模型进行内生性检验，用市场绩效的滞后一期Llnperf作为工具变量进行系统广义矩估计，检验结果见表3。该动态面板回归中，其扰动项的自相关性检验得出AR（2）统计量的p值为03779，故在5%的显著性水平下不能拒绝扰动项无自相关的原假设，即满足GMM的要求。此外，在进行过度识别检验时，Sargan统计量显示p值为AR（2），同样在5%的水平下不能拒绝原假设，即所有工具变量都有效。经过稳健性检验，此时模型正确。在控制了内生性问题后，零售企业整体市场势力仍然显著为正，主导零售企业市场势力虽然不够显著地为负数，表明零售业整体市场势力对于市场绩效存在促进作用，而主导零售商市场势力则削弱其绩效。且该动态模型的被解释变滞后项Llnperf在10%水平下显著为正，可以表明零售市场的市场绩效具有自我强化的作用。

四、结论与建议

本文利用2013-2017年5年间我国31個省、自治区和直辖市的零售企业相关数据，就零售市场整体市场势力、主导零售商市场势力对零售市场绩效影响效应进行实证分析，研究结果表明：零售企业整体的市场势力对于该行业的市场绩效存在促进作用;主导零售商势力在各地区之间存在着一定的差异，在一定程度上削弱了该行业的市场绩效，削弱了整体市场势力对市场绩效的促进作用。此外，零售业企业的资金规模、从业规模、门店规模和零售价格指数以及居民消费能力都为产业绩效的增长提供动力，而资本负债率、劳动力成本、商品购进总额降低了该行业市场的绩效水平;动态地看，我国零售市场的市场绩效水平有显著的自我强化作用。

根据所得结论得出如下建议：一是平衡零售市场势力，阻止地域性集中、控制并购行为，制衡大型主导零售商;二是扶持边缘零售商，进行宣传补贴，提高零售市场的竞争程度;三是强化零售业的法律法规建设，界定违法行为、落实惩罚措施、确立相关反垄断机构等。

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〔本文系国家社会科学基金项目“区域性垄断背景下互联网骨干网网间互联规制研究”（编号：17BJY082）;云南师范大学2019年度研究生科研创新基金一般项目“主导零售商市场势力的规制研究”（编号：ysdyjs2019028）研究成果〕

〔田凯旋、李美娟（通讯作者），云南师范大学经济与管理学院〕