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电子商务企业竞争力评价探析

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摘要:本文基于DPSIR理论模型选取企业成长能力、市场资源获取能力等7大基础层指标,并选取相对应的指标层因子构建中国电子商务企业竞争力评价体系,利用2017年杭州、深圳等地的868份调查问卷获取的数据,运用多因子模型对本文所构建的中国电子商务企业竞争力评价体系进行量化分析。研究表明:在中国电子商务企业竞争力中权重最大的是营销能力,其次是技术能力,权重排名后三位的分别是品牌能力、通关能力和物流能力,说明营销能力是电子商务企业竞争力的主要体现,而物流能力对电子商务企业竞争力的影响较弱。

关键词:公司治理;电子商务企业;竞争力;DPSIR模型

伴随着互联网技术的迅速发展,以互联网技术为载体的电子商务产业也实现了迅速发展,电子商务克服了以往商贸活动高成本、处理速度慢、出错率高等缺点,得到了企业和消费者的认同。国家统计局公开数据显示,2017年我国电子商务交易额超过20万亿元,同比增长11.7%,参与电子商务的消费者在4亿人以上(肖频,2018)。电子商务产业的迅速发展带动了我国电子商务企业数量和规模的迅速扩大,《中国电子商务市场数据监测报告》显示当前我国电子商务企业数量已经超过20万家,在不同的公司治理水平下,这些电子商务企业的市场竞争力存在较大差异(刘锦峰,2017)。针对电子商务企业竞争力评价的研究层出不穷,国内外众多学者对企业或者专门针对电子商务企业竞争力进行分析。Rumelt(2009)认为企业竞争力的优势在于企业通过与政府合作或者使用某种手段获取了市场稀缺资源,该资源市场需求高、可替代性低导致企业在市场中处于主导地位。Prahalad(2010)提出了企业核心竞争力的概念,认为企业核心竞争力在于企业管理能力和市场营销能力,他的研究过于片面,只是针对企业表层进行研究。此后西方有学者构建评价指标体系对企业竞争力进行评价。Coombas(2015)构建了学习能力、技术能力、共享能力以及营销能力的企业竞争力评价指标,对电子商务企业的竞争能力进行评价。我国学者宿恺(2008)构建了涵盖6个一级指标和22个二级指标的我国电子商务企业市场竞争力评价指标体系,但是他的研究仅涉及指标的构建,没有进行实证分析。以往学者们对企业竞争力评价的研究主要是采用理论分析的方法,使用计量分析的较少,而且计量分析使用的指标数量过少,难以准确对企业竞争力进行精确分析,本文在构建理论模型的基础上进行实证分析具有一定的创新性。

数据来源与指标体系设计

(一)数据来源本文数据源于2017年杭州、深圳以及珠三角地区电商企业的问卷调查,问卷形式分为网络问卷和纸质问卷两种,其中纸质调查问卷是在各地区电子商务协会的帮助下发放的,共计500份,回收492份,回收率达到98.4%,网络调查问卷500份,回收376份,回收率为75.2%。问卷从发放到回收历时1个月,所以本文得到的调查数据不存在时间上的反映偏差。本文是基于公司治理视角探究中国电子商务企业竞争力,所以本文将调查对象分为小型电商企业(年主营业务收入在100万以下)、中型电商企业(年主营业务收入在100-500万)、大型电商企业(年主营业务收入在500万以上)(张炯,2016)。从回收结果来看,小型企业占比为55%,中型企业占比37%,大型企业占比8%。从企业类别来看,涉及电子信息的电商企业占比为15.7%,服装类电商企业占比28.2%,文化、体育用品电商企业占比10.2%,家居用品电商企业占比13.3%,食品类电商企业占比20.1%,其他类别占比12.5%。这样的问卷调查对象可以保证本文数据的多元化,可以提升实证分析的准确性(刘亚杰,2016)。

(二)指标体系设计DPSIR模型常用来分析环境保护效益以及公司或者行业竞争力,对于公司竞争能力的评价,学者们经常使用成长能力、品牌能力、盈利能力、技术能力等几个指标构建DPSIR模型对企业竞争能力进行分析(王健等,2014)。本文在学者们研究的基础上对以往的研究进行了改进,增加了市场资源获取能力、通关支付能力、物流能力等指标综合分析电子商务企业的竞争能力,具体评价指标如表1所示。如表1所示,本文选取了企业成长能力、市场资源获取能力、品牌能力等7大类基础层指标,并在每一个基础层指标下面选取多个指标层因子,通过对这些因子的综合分析,可以得到7个基础层指标在电商企业竞争力中的影响程度,从而得出电商企业竞争力的量化结果。

(三)数据有效性检验问卷的调查数据是否能够代入模型进行计量分析需要对原始数据进行效度检验,只有效度检验结果在0.7以上的指标才能够纳入模型进行计量分析(戴清华,2014),本文利用SPSS对原始指标进行效度分析的结果如表2所示。如表2所示,年营业收入增长率、产品销售方式、通关结汇退税情等24个因子的AlphaifItemdeleted值均在0.7以上,说明24个因子均通过了效度检验;而企业成长能力、管理能力等7个指标层的Cronbach值也高于0.7,说明本文基于DPSIR模型构建的中国电子商务企业竞争力评价体系的基础层和指标层均有效,可以利用多因子模型对理论模型各因子进行加权。

基于因子分析的电子商务企业竞争力评价

(一)主成分分析本文按照多因子模型的步骤首先对原始数据进行主成分分析,主成分分析是霍特林在1933年首次提出,它主要通过投影的方法实现数据的降维,它可以在损失较少数据信息的基础上把多个指标转化为几个主要的、具有代表性的指标,本文的主成分分析结果如表3所示。如表3所示,初始特征值中有8个因子的特征值高于1,说明有8个满足条件的特征值,这8个因子的方差累积贡献率为78.83%,而这8个因子的提取平方和载入,累积贡献率为78.83%,说明这8个通过特征值检验的因子能够较好地反映表1中24个指标层因子所代表的信息。

(二)因子旋转经过主成分分析之后,本文得到了8个特征值大于1的综合因子,但是主成分分析只是提取出了这些因子,对于这些因子所代表的实际意义并不能直接说明,所以需要提取的因子进行旋转(唐晓华,2011)。本文采用方差最大化的正交旋转方法进行因子旋转,进行2次旋转后,总方差变化不大,结束旋转,结果如表4所示。由表4旋转后的各公因子的载荷可以看出,各个因子所代表的实际意义更加明确。代表年营业收入增长率的A1在公因子X4上有较高的载荷,同样地代表市盈率A2、资产负债率A3、产品销售数量增长率A4均在公因子X4上具有较高的载荷,所以本文将X4称为企业成长能力。B3、B5、B6在公因子X3上具有较高的载荷,将公因子X3称为市场资源能力。B1、B2、B4在公因子X1上具有较高的载荷,将公因子X1称为营销能力。业务开展时间D1、政策了解程度D2、研发投资力度D3、技术人员占比D4在X2上具有较高的载荷,将X2称为技术能力。E1和E2在公因子X5上具有较高的荷载,将X5称为通关能力。C1和C2在公因子X6上具有较高的载荷,将X6称为品牌能力。F1、F2以及F3在公因子X7上具有较高的荷载,X7称为物流能力。G1、G2以及G3在X8上具有较高的荷载,将X8称为管理能力。

(三)综合权重进行因子旋转成分矩阵之后,本文将24个因子降为8个综合因子,这8个因子较本文所建立的表1电商企业竞争力指标体系多出了一个营销能力,这8个综合因子在电商企业竞争力中的权重如表5所示。如表5所示,在本文所构建的电商企业竞争力评价体系中,营销能力的权重最高为0.471,其次是技术能力,权重为0.262;权重排名第三的为管理能力,权重为0.137;权重排名后三位的分别是品牌能力、通关能力、物流能力,权重分别为0.047、0.044、0.026。

结论与建议

(一)结论基于DPSIR理论模型构建中国电商企业竞争力评价体系,认为电商企业竞争力主要体现在企业成长能力、市场资源获取能力、品牌能力、技术能力、通关支付能力、物流能力和管理能力7大方面;选取相对应年营业收入增长率、通关结汇退税情况、国际支付工具、物品服务平台等24个因子。主成分分析和因子旋转矩阵将24个因子降为营销能力、技术能力等8个综合因子。

(二)建议基于此,提出以下几点政策建议:第一,健全电商法律体系,为我国电子商务产业的发展提供法律保障。电子商务作为新兴产业,目前我国的法律法规并不健全,使我国电子商务产业发展受到影响,所以我国应该进一步推进电子商务法律体系建设,完善电子商务行业的配套政策,精准对焦解决电子商务产业发展的难题,为电子商务企业的发展营造一个良好的法律环境(张静,2010)。第二,提升技术能力。本文的实证分析表明技术能力是影响电子商务企业竞争力的第二大要素,为此我国政府应该出台相关政策鼓励电子商务企业进行技术研发,政府公共财政支出要适当的向电子商务企业倾斜。

参考文献:

1.肖频.消费需求视野下电子商务企业竞争力评价[J].商业经济研究,2018(13)

2.刘锦峰.创业期电子商务公司人力资源管理探究——以折800长沙分公司为例[J].电子商务,2017(1)

3.张炯.基于跨境电子商务的中小企业竞争力研究[J].商业经济研究,2016(15)

4.刘亚杰.基于跨境电子商务的企业竞争力提升策略研究[J].商业经济研究,2016(12)

5.王健,张晓媛.企业竞争力指标体系研究[J].山东社会科学,2014(11)

6.戴清华,刘卫国.智慧化背景下电子商务企业竞争力评价实证研究——以苏宁云商为例[J].北京石油化工学院学报,2014,22(1)

7.唐晓华,徐雷.大企业竞争力的“双能力”理论——一个基本的分析框架[J].中国工业经济,2011(9)

8.张静.中国零售业利用电子商务提升企业竞争力的对策分析[J].经济研究导刊,2010(36)

作者:余益民 江国才 副教授 罗筱梅 副教授 单位:四川工商职业技术学院

电子商务企业竞争力评价探析责任编辑:张雨    阅读:人次