李思

中圖分類號(hào)：F713 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：以連鎖零售業(yè)為研究對(duì)象分析電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局的影響，期望對(duì)電子商務(wù)與實(shí)體零售的有關(guān)研究作一些有益補(bǔ)充，同時(shí)對(duì)連鎖零售企業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的合理規(guī)劃提供一些參考意見。本文建立了多指標(biāo)評(píng)價(jià)體系對(duì)我國(guó)各地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，選取平均每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額和每萬人擁有的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量分別作為被解釋變量構(gòu)造了兩個(gè)回歸模型，從總效應(yīng)和地區(qū)影響差異兩個(gè)方面針對(duì)電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局的影響進(jìn)行實(shí)證分析。

關(guān)鍵詞：電子商務(wù) 連鎖零售業(yè) 網(wǎng)點(diǎn)布局

引言

電子商務(wù)對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的影響可以豐富零售網(wǎng)點(diǎn)布局的研究范疇。根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究，各地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平、人口因素、地理因素等因素都會(huì)對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局造成影響，但較少有學(xué)者研究各地電子商務(wù)發(fā)展水平對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的影響。針對(duì)電子商務(wù)對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的影響進(jìn)行實(shí)證分析，本文提出三個(gè)待驗(yàn)證的命題：電子商務(wù)發(fā)展水平對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)需求存在影響，對(duì)連鎖零售業(yè)的銷售規(guī)模起負(fù)向的作用；電子商務(wù)發(fā)展水平對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)需求和實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)投入存在影響，對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量起負(fù)向的作用；電子商務(wù)發(fā)展水平對(duì)不同的地區(qū)連鎖零售業(yè)的影響程度存在差異。

為了驗(yàn)證以上三個(gè)命題，本文首先將建立指標(biāo)體系對(duì)我國(guó)各地區(qū)的電子商務(wù)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度，其次將構(gòu)建模型對(duì)電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局的影響進(jìn)行驗(yàn)證，最后根據(jù)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步解釋說明。

我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展水平測(cè)度

（一）指標(biāo)體系的建立

關(guān)于電子商務(wù)發(fā)展水平的測(cè)度，國(guó)內(nèi)外學(xué)者和研究機(jī)構(gòu)構(gòu)建了多種指標(biāo)體系，比較常見的是利用層次分析法建立多指標(biāo)體系對(duì)電子商務(wù)進(jìn)行測(cè)度?？紤]到本文研究的電子商務(wù)主要是面向消費(fèi)者的電子商務(wù)，因此電子商務(wù)的接受程度和應(yīng)用水平是關(guān)鍵，這兩點(diǎn)與我國(guó)各地的信息化水平存在很大的關(guān)系，因此本文以信息化發(fā)展指數(shù)（IDI）（信息化發(fā)展指數(shù)由5個(gè)分類指數(shù)和10個(gè)具體指標(biāo)構(gòu)成，其中五個(gè)分類分別是：基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、使用指數(shù)、知識(shí)指數(shù)、環(huán)境與效果指數(shù)、信息消費(fèi)指數(shù)）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和阿里巴巴研究院指標(biāo)體系為參考標(biāo)準(zhǔn)建立指標(biāo)體系（見表1）。

（二）多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)處理方法

本文研究范圍是2008-2015年我國(guó)各地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平，在建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)體系后搜集了數(shù)據(jù)整合成多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)，然而傳統(tǒng)的因子分析方法一般只用在截面數(shù)據(jù)中，而目前針對(duì)多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)的多元統(tǒng)計(jì)研究卻不多。肖啟華等（2015）提出了一種分層因子模型，通過對(duì)面板數(shù)據(jù)指標(biāo)和時(shí)間兩個(gè)維度的雙重提煉，實(shí)現(xiàn)對(duì)面板數(shù)據(jù)的綜合評(píng)價(jià)。肖啟華等（2015）提出的分層因子模型與任娟（2013）提出的有序聚類方法在面板數(shù)據(jù)處理上有一定的相似性，都能夠充分地利用面板數(shù)據(jù)時(shí)間、空間和指標(biāo)三個(gè)維度，本文結(jié)合兩位學(xué)者的研究方法對(duì)2008-2015年間各地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展指標(biāo)進(jìn)行處理。

（三）我國(guó)電子商務(wù)發(fā)展水平測(cè)度

借鑒任娟（2013）多指標(biāo)面板數(shù)據(jù)融合聚類的方法對(duì)本文的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先，按照XV（3.4）的數(shù)據(jù)格式將數(shù)據(jù)重新排列導(dǎo)入SPSS軟件中，把樣本數(shù)擴(kuò)展為nT達(dá)到降維的目的；其次，為了消除量綱的影響，將面板數(shù)據(jù)全局Z標(biāo)準(zhǔn)化；再次，對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行因子適用性檢驗(yàn)，使用方法是KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)，一般認(rèn)為，KMO值大于0.5時(shí)說明所選取的指標(biāo)可以作因子分析，大于0.7時(shí)表示非常適合，Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的概率Sig小于0.05時(shí)，拒絕原假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣不是單位陣，說明適合做因子分析；最后，運(yùn)用主成分分析法提取公因子，用特征值大于1確定公因子數(shù)，并計(jì)算因子得分。處理結(jié)果如表2、表3、表4所示。由表2可知，KMO檢驗(yàn)結(jié)果為0.824，大于0.7說明非常適合作因子分析，Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的概率Sig接近于0.000，說明不是單位陣，適合做因子分析；由表3可知，從標(biāo)準(zhǔn)化的變量中提取的信息大部分都達(dá)到75%以上，只有變量5移動(dòng)電話普及率存在一定損失，總體狀況良好；由表4可知，基于特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取了兩個(gè)公因子，兩個(gè)公因子的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了83.216%，說明指標(biāo)體系進(jìn)行主成分分析效果良好。

在得到公因子后，用相應(yīng)的因子得分乘以相應(yīng)的方差的算術(shù)平方根得到主成分得分f1、f2，然后以每個(gè)公因子的特征根作權(quán)數(shù)計(jì)算綜合得分：

最終得到2008-2015年各地區(qū)電子商務(wù)得分如表5所示。表5反映了2008-2015年間我國(guó)各地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平的相對(duì)大小，將表5數(shù)據(jù)整理成變化趨勢(shì)圖，如圖1所示，可以看出：我國(guó)各地區(qū)電子商務(wù)水平隨時(shí)間增長(zhǎng)呈上升趨勢(shì)，除了在2011年部分地區(qū)的電子商務(wù)水平有所下降，這是受到2010年國(guó)家加大互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域安全治理的影響，使網(wǎng)站數(shù)和域名數(shù)這類互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)資源數(shù)量下降，但這并沒有對(duì)電子商務(wù)各地區(qū)的相對(duì)水平造成明顯影響；我國(guó)地區(qū)間電子商務(wù)水平存在一定的差異，尤其表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)先與經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的地區(qū)之間。電子商務(wù)發(fā)展水平相對(duì)較高的地區(qū)有廣東、北京、上海、浙江、江蘇、山東、福建等地區(qū)，這些地區(qū)多分布在東部，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和受教育水平相對(duì)較高，人們對(duì)電子商務(wù)的接受度也較高。電子商務(wù)發(fā)展水平相對(duì)較低的地區(qū)有江西、寧夏、青海、云南、甘肅、貴州等，這些地區(qū)多分布在西部。

電子商務(wù)對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局影響實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源及說明

本文的研究是針對(duì)電子商務(wù)對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的影響，為此確定被解釋變量：平均每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額和每萬人擁有的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量；解釋變量：電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)、居民購(gòu)買力水平、人口密度；控制變量：地方保護(hù)政策、對(duì)外開放水平、城市化率。各變量的具體計(jì)算方法如表6所示。

在確定被解釋變量和解釋變量后，本文進(jìn)行了數(shù)據(jù)的收集與整理。由于統(tǒng)計(jì)口徑的變化等原因，部分?。▍^(qū)市）的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)出現(xiàn)不符合實(shí)際的巨大波動(dòng)，因此本文對(duì)各省（區(qū)市）數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選。依據(jù)數(shù)據(jù)的可得性、真實(shí)性和完整性原則，本文最終收集了2007-2014年我國(guó)內(nèi)地22個(gè)?。▍^(qū)市）的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括北京、天津、河北、遼寧、黑龍江、上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、重慶、貴州、云南、青海、新疆。本文數(shù)據(jù)全部來源于2007-2014年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、2007-2014年各省統(tǒng)計(jì)年鑒。為了減小異方差出現(xiàn)的可能性，本文對(duì)幾個(gè)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換，包括每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額（SALE）、每萬人擁有的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)（NUM）、居民消費(fèi)水平（CON）和人口密度（POP）。最終建立回歸模型如下：

（1）

（2）

公式（1）中，SALE表示每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額，EC表示電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)，CON表示居民消費(fèi)水平、POP表示地區(qū)人口密度，Z表示控制變量，分別是地方保護(hù)政策、對(duì)外開放水平、城市化率，i表示地區(qū)，t表示時(shí)間，C表示常數(shù)項(xiàng)，ξ表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。公式（2）中，NUM表示每萬人擁有的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)，其它變量含義與公式（1）中一致。

（二）實(shí)證研究

按照本文的假設(shè)，可以將本文的實(shí)證研究包含三部分內(nèi)容：一是檢驗(yàn)電子商務(wù)發(fā)展對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)需求的影響，即檢驗(yàn)電子商務(wù)對(duì)每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額的影響；二是檢驗(yàn)電子商務(wù)發(fā)展對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)供給的影響，即檢驗(yàn)電子商務(wù)對(duì)每萬人擁有的網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的影響；三是檢驗(yàn)電子商務(wù)發(fā)展對(duì)不同地區(qū)的影響。由于第一部分和第二部分都是從總體層面反映連鎖零售布局，因此本文將第一部分和第二部分實(shí)證內(nèi)容放在一起進(jìn)行研究，即電子商務(wù)對(duì)連鎖網(wǎng)點(diǎn)布局總效應(yīng)分析，而將第三部分作為獨(dú)立部分進(jìn)行電子商務(wù)對(duì)連鎖網(wǎng)點(diǎn)布局地區(qū)差異性分析。

第一，電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局總效應(yīng)分析。首先是電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)銷售規(guī)模的影響。本文是以平均每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額來反映消費(fèi)者對(duì)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)需求的，按照前文的假定，電子商務(wù)的發(fā)展對(duì)我國(guó)連鎖零售業(yè)發(fā)展規(guī)模應(yīng)有一定的負(fù)向作用?；谏鲜黾僭O(shè)，本文首先利用STATA11.0軟件對(duì)模型（1）進(jìn)行了模型選擇（Hausman檢驗(yàn)），模型（1）Hausman檢驗(yàn)結(jié)果卡方為11.45，P值為0.0254，由于P值小于0.05，因此拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型。其次，對(duì)模型進(jìn)行混合效應(yīng)模型回歸以初步觀察模型系數(shù)，并用固定效應(yīng)模型對(duì)墨香進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。最后，在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)后對(duì)模型的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，由于異方差檢驗(yàn)結(jié)果為chi2（22）=7343.90，Prob>chi2=0.0000，因此拒絕原假設(shè)，認(rèn)為存在異方差。利用廣義最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行修正消除異方差。模型（1）具體檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

其次是電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的影響。本文是以每萬人擁有的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量來反映零售商的網(wǎng)點(diǎn)供給情況。按照上文的分析，電子商務(wù)的發(fā)展對(duì)我國(guó)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量應(yīng)有一定的負(fù)向作用，基于上述假設(shè)，本文利用STATA11.0軟件按照基本方法對(duì)模型（2）進(jìn)行參數(shù)估計(jì)（見表8）。

第二，電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局影響地方差異性分析。在上一節(jié)的實(shí)證分析中，證明了電子商務(wù)的發(fā)展與連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)規(guī)模之間存在負(fù)相關(guān)系，本文分區(qū)域分別檢驗(yàn)電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局的影響。以往學(xué)者通常分為三個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)進(jìn)行探討。由于本文只選取了我國(guó)內(nèi)地的22個(gè)地區(qū)，數(shù)據(jù)單元不足，因此本文將所研究的22個(gè)地區(qū)中的中部和西部包含的地區(qū)放在一起討論，分東部和中、西部?jī)纱髤^(qū)域分布進(jìn)行實(shí)證研究。根據(jù)模型（1）和（2），利用stata11.0分別對(duì)兩大區(qū)域進(jìn)行回歸，結(jié)果如表9、10所示。表9和表10顯示了各個(gè)變量對(duì)我國(guó)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)布局的影響情況。

結(jié)論

（一）電子商務(wù)因素

從總效應(yīng)層面來看，在模型（1）回歸結(jié)果中，電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)的系數(shù)為負(fù)（P值為0.05），說明電子商務(wù)發(fā)展對(duì)各地區(qū)連鎖零售業(yè)每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額起負(fù)向作用，電子商務(wù)發(fā)展水平的提高會(huì)減小消費(fèi)者對(duì)連鎖零售業(yè)的網(wǎng)點(diǎn)需求。結(jié)合上文的分析，電子商務(wù)的發(fā)展影響了消費(fèi)者對(duì)實(shí)體零售的需求，而網(wǎng)絡(luò)渠道對(duì)實(shí)體渠道存在一定的替代作用，因此在現(xiàn)階段電子商務(wù)發(fā)展水平越高實(shí)體零售網(wǎng)點(diǎn)需求越小。在模型（2）回歸結(jié)果中，電子商務(wù)發(fā)展指數(shù)的系數(shù)為負(fù)，但是回歸結(jié)果并不是十分顯著（P值為0.081，R方也不高）。說明電子商務(wù)發(fā)展對(duì)各地區(qū)連鎖零售業(yè)每萬人擁有的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量可能起到一個(gè)負(fù)向作用，而回歸結(jié)果不顯著可能是由于店鋪經(jīng)營(yíng)情況的不佳并不必然導(dǎo)致店鋪關(guān)閉，電子商務(wù)對(duì)連鎖零售實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)造成了沖擊，但是連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量和規(guī)模的調(diào)整過程應(yīng)是緩慢的。本文的時(shí)間跨度較小，電子商務(wù)的發(fā)展對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的影響在研究時(shí)間內(nèi)可能沒有達(dá)到顯著效果。電子商務(wù)對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量的影響出于三個(gè)方面的原因。其一，由于電子商務(wù)對(duì)實(shí)體零售的替代作用影響了消費(fèi)者對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)的需求，而需求與供給是緊密相關(guān)的，需求的減少影響了部分連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營(yíng)情況而導(dǎo)致部分連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)關(guān)閉。其二，部分制造商由于選擇了網(wǎng)絡(luò)渠道，減小了對(duì)連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)的依賴，影響連鎖零售業(yè)發(fā)展。其三，部分零售商加入網(wǎng)絡(luò)渠道而減少了在實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)的投入，并對(duì)實(shí)體網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行調(diào)整，以適應(yīng)當(dāng)前電子商務(wù)與實(shí)體零售競(jìng)爭(zhēng)合作并存的市場(chǎng)形勢(shì)。

從地區(qū)影響差異層面來看，在影響連鎖零售需求方面，電子商務(wù)的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)的影響要稍大于對(duì)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的中西部地區(qū)。歸因于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是與各地電子商務(wù)水平的發(fā)展是有一定相關(guān)性的，東部地區(qū)電子商務(wù)發(fā)展水平領(lǐng)先于中、西部地區(qū)，因此東部地區(qū)電子商務(wù)對(duì)實(shí)體零售的沖擊也相對(duì)較大，從而對(duì)實(shí)體連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)的影響較大。同時(shí)，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局對(duì)網(wǎng)購(gòu)用戶的調(diào)查顯示，東、中、西部地區(qū)網(wǎng)購(gòu)用戶的網(wǎng)購(gòu)替代率分別是78.8%、 78.4%、76.3%，同樣說明東部地區(qū)的網(wǎng)購(gòu)替代率是高于中部和西部的。在影響連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)供給數(shù)量方面，電子商務(wù)對(duì)東部地區(qū)的影響為負(fù)，而對(duì)中、西部地區(qū)影響為正。這可能是出于兩方面的原因：其一，東部地區(qū)的連鎖零售業(yè)比中、西部地區(qū)連鎖零售業(yè)發(fā)達(dá)，東部地區(qū)尤其是東部沿海地區(qū)零售市場(chǎng)飽和程度較高，飽和市場(chǎng)對(duì)市場(chǎng)需求的變化更敏感，受到電子商務(wù)影響的程度更大。本文對(duì)連鎖零售關(guān)店情況的分析也證實(shí)了本結(jié)論，沿海地區(qū)比內(nèi)地的關(guān)店情況嚴(yán)重。其二，電子商務(wù)的發(fā)展有一定的刺激消費(fèi)作用，東部的零售市場(chǎng)發(fā)達(dá)基本能滿足地區(qū)消費(fèi)需求，而中、西部地區(qū)連鎖零售市場(chǎng)尚未達(dá)到飽和，電子商務(wù)的發(fā)展可以刺激中、西部本不旺盛的消費(fèi)需求，同時(shí)也給予實(shí)體零售一定的擴(kuò)展空間。在東部市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈且接近飽和的情況下，中、西部地區(qū)連鎖零售業(yè)比東部的發(fā)展?jié)摿Ω螅形鞑康貐^(qū)的許多城市反而成為許多零售商擴(kuò)張的新藍(lán)海，加速渠道下沉成為零售商的重要戰(zhàn)略，近幾年大型連鎖零售企業(yè)在三四線城市的擴(kuò)張戰(zhàn)略也可以從一定程度反映這個(gè)問題。因此導(dǎo)致了隨電子商務(wù)發(fā)展東部地區(qū)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量減少而西部地區(qū)連鎖零售業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量反而增多了的結(jié)果。

（二）其它因素

從居民購(gòu)買力水平來看，表7、表8回歸結(jié)果顯示，無論是總效應(yīng)分析還是地區(qū)差異分析，居民購(gòu)買力水平系數(shù)均為正。說明地區(qū)居民購(gòu)買力是支持地區(qū)連鎖零售業(yè)發(fā)展的重要因素。近年來，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度下行，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)需求受到影響，國(guó)內(nèi)消費(fèi)增長(zhǎng)乏力，國(guó)內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩導(dǎo)致了國(guó)內(nèi)消費(fèi)增長(zhǎng)放緩。數(shù)據(jù)顯示，2014年、2015年我國(guó)社會(huì)消費(fèi)品零售總額較以往增速有所降低。消費(fèi)疲軟導(dǎo)致了零售市場(chǎng)的不景氣，零售企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況也受到了影響，零售關(guān)店現(xiàn)象頻發(fā)。增大內(nèi)需、擴(kuò)大消費(fèi)和推動(dòng)消費(fèi)新增長(zhǎng)點(diǎn)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要的戰(zhàn)略手段，也是影響零售業(yè)發(fā)展的重要因素。

從人口密度來看，表7、表8回歸結(jié)果顯示，從系數(shù)上看，連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量與規(guī)模都與地區(qū)人口密度是存在正向關(guān)系的。這說明需求仍然是影響連鎖零售業(yè)發(fā)展和連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)布局的關(guān)鍵的因素，地方人口的增加帶來地方GDP和消費(fèi)水平的提高，從而促進(jìn)了地方的零售業(yè)發(fā)展。

從政府政策來看，表7回歸結(jié)果顯示，政府支出越多，每個(gè)居民貢獻(xiàn)的銷售額反而越少。這可能由于政府支出越多意味著政府提供的公共產(chǎn)品和服務(wù)的增加，彌補(bǔ)了部分居民的消費(fèi)性需求。表8的回歸結(jié)果顯示，政府政策系數(shù)為負(fù)。該結(jié)果與仲偉周等（2012）的研究結(jié)論具有一致性。這可能是由于地方保護(hù)主義帶來的負(fù)作用，影響了其它地區(qū)零售企業(yè)在本地的發(fā)展。

從對(duì)外開放水平來看，表7、表8回歸結(jié)果顯示對(duì)外開放水平的系數(shù)為正，說明對(duì)外開放水平的提高對(duì)消費(fèi)有一定的刺激作用。對(duì)外開放水平的提高有利于先進(jìn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)的引入，有利于消費(fèi)者消費(fèi)觀念的轉(zhuǎn)變與升級(jí)。因此，雖然對(duì)外開放可能導(dǎo)致國(guó)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)的加劇，但是對(duì)外開放帶來的有利影響大于負(fù)面作用。另外，由于數(shù)據(jù)獲取的有限性，本文所得到的連鎖零售網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)是包括各地連鎖零售企業(yè)在港澳臺(tái)地區(qū)和國(guó)外的門店，即使這些門店數(shù)量不多，但仍然可能對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響。

從城市化率來看，表7、表8回歸結(jié)果顯示，城市化率的回歸顯著性不高，且系數(shù)為負(fù)，這可能是由于數(shù)據(jù)方面的原因。然而，曾有學(xué)者認(rèn)為城市化率與零售業(yè)發(fā)展之間存在重要的關(guān)聯(lián)（葛金田，2009等）。一般情況下，城鎮(zhèn)居民的收入水平要高于農(nóng)村居民，因此，城市化率越高，意味著居民的收入水平越高，對(duì)應(yīng)的居民消費(fèi)水平越高，越有利于零售業(yè)發(fā)展。但是，城市化率與居民教育水平等因素也存在密切關(guān)系，一般情況下城鎮(zhèn)居民受教育情況高于農(nóng)村居民，因此城市化率越高，居民教育水平越高，可能導(dǎo)致更多的居民進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、跨境購(gòu)物等，從而影響了消費(fèi)者對(duì)實(shí)體零售網(wǎng)點(diǎn)的需求。

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