《纺织科技进展》2024年第6期选登：运动服装品牌零售绩效分析

文献引用格式:马典傲,王军.运动服装品牌零售绩效分析[J].纺织科技进展,2024,46(6):50-54,62.

运动服装品牌零售绩效分析

马典傲,王 军*

(大连工业大学服装学院,辽宁 大连 116033)

基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJC60096);辽宁省教育厅科研项目(J202002、J2020030)

第一作者:马典傲(1998—),男,硕士,研究方向为服装产业绩效评价。

*通信作者:王 军(1978—),女,教授,博士,研究方向为数字化服装技术。

摘 要:为评估国内运动类服装品牌零售效率变化和差异性,基于因子分析法提取出2项投入指标和3项产出指标,利用DEA模型和DEA-Malmquist模型对国内外9家运动类服装品牌上市企业2018—2022年的零售效率进行静态和动态分析。研究结果表明,国内企业Malmquist指数上升2.6%,国外下降0.6%,国内企业与国外企业的技术进步差距有缩小的趋向;规模无效和技术无效是阻碍企业全要素生产率提升的主要因素。建议国内企业重视规模零售,合理配置资源,加大科研创新投入,充分利用新型技术。

关键词:运动服装品牌;零售效率;因子分析;DEA

随着体育强国和全民健身的发展,民众对运动的关注热情直线上升,健身成了健康正能量的时尚生活方式代言词。国务院印发的《关于加快发展体育产业促进体育消费的若干意见》中提出到2025年,我国体育行业的总规模实现超过5万亿元,无疑反映出运动服饰的消费需求将大幅提升以及巨大的零售市场,然而企业如何在大变局中提升自身市场效率,做到事半功倍是值得关注的问题。    

零售效率是评价企业市场发展的重要指标,通过分析零售效率,不仅可以全面评价企业运行状况,而且可以由此发现企业发展中的问题。Pande等[1]使用数据包络分析法,计算服装零售连锁店的效率得分,分析每家零售店的投入和产出,并为效率无效的评价单元提出针对性建议;Gupta等[2]采用模糊德尔菲和数据包络分析相结合的方法测试电子零售店的相对效率,并对高效商店进行排名,帮助从业者规划基准和效率提升;国内学者任菊香[3]通过构建含有非期望产出的SBM 模型分析影响实体零售业效率的因素。

从运动类服装品牌研究来看,苏一帆[4]指出我国运动服装行业在快速发展的同时也面临着严峻的考验,如消费水平的提高和消费观念的改变、行业竞争加剧、经营环境复杂化等;卢钰元[5] 使用DEAMalmquist方法评价以运动类服饰为主营业务的上市企业经营效率,分析比较企业之间的差异性;黄秀丽[6]通过调研发现国内运动服装品牌在产品设计生产中存在同质化现象;王爱春等[7]建议装备化运动服装应注重时尚感与舒适度的结合。

综合现有研究,学者们对评价零售效率投入产出指标并没有统一标准,以致于研究结论存在差异,同一维度比较评价对象缺乏科学性;外部环境、消费变革、资源配资影响运动服装品牌企业的发展。鉴于此,选取国内以运动服饰为主营业务的代表性企业2018—2022年年报为样本数据,根据研究的需要,选取国外同类型企业作为对比;归纳初选前人研究零售效率的投入产出指标,通过因子分析降维处理得到具有原始信息的投入产出因子;采用DEA 法对决策单元的零售效率进行静态动态分析。    

1 研究方法

1.1 DEA模型

DEA 法主要应用在多输入、特别是多输出同类型决策单元的效率评价中。国内学者魏权龄[8]在20世纪80年代系统介绍了DEA 法的理论和技术,DEA 法现已在许多领域得到广泛应用,作为一种重要的综合效率评价方法,已被众多研究者认为是定量分析零售效率的有效工具。采用规模报酬可变(VRS)的DEA模型对运动类服装品牌上市企业的零售效率静态分析。另外,采用DEA 与Malmquist指数相结合进一步分析运动类服装品牌上市企业的动态零售效率。

1.2 因子分析法

因子分析法的目的是以较少的几个主因子反映原始资料的共性信息,采用降维处理从根本上消除原有变量之间的信息重叠,以此来简化原有指标体系。该研究采用因子分析对初选的投入产出指标进行简化处理,提取出带有初选指标体系大量信息的公因子作为投入产出指标。

2 指标选取和样本数据来源

2.1 样本和初选指标说明

考虑到所选样本数据的可获得性及同质性,选择国内以运动鞋服为主营业务的6家上市企业作为研究样本,同时选取国外3家同类企业作为对比,数据见表1。    

对零售效率评价的相关文献分析,初选13个投入产出指标,其中包括6个人力、物力、财力的投入指标,7个综合产出指标,见表2。所有的数据均来自巨潮资讯网、美国证券交易中心的企业年报。欧元、美元汇率均来自报表年的汇率均值。

2.2 投入产出指标公因子提取

首先,利用SPSS26运算出投入指标巴特利特检验的F 值为0.000,水平显著,变量之间存在共性因子;KMO=0.775>0.5,说明适合进行因子分析,见表3。

其次,得到方差最大化因子旋转的累计方差贡献率约93%,提取的2个因子极大程度包含了6个投入指标的信息,见表4。

从表5旋转后的成分矩阵得出,员工数、门店数、销货成本、总费用的系数在成分1较大,可以命名为业务投入因子F1;同理,固定资产、流动资产可以命名为资产累积因子F2。

首先,利用SPSS26运算出产出指标巴特利特检验的F 值为0.000,水平显著,变量之间存在共性因子;KMO=0.865>0.5,说明适合进行因子分析,如表6所示。

其次,得到方差最大化因子旋转的累计方差贡献率约为85%,提取的3个因子极大程度包含了7个产出指标的信息,见表7。    

从表8旋转后的成分矩阵得出,主营业务利润、营业收入、总资产利润率、在成分1的系数较大,可以命名为盈利能力因子F3;同理,总资产净利率、营业收入增长率、利润增长率可以命名为发展能力因子F4,存货周转率命名为运转能力因子F5。

经过因子分析,原有的13个初选指标简化为业务投入和资产累计2个投入因子,盈利能力、发展能力、运转能力3个产出因子,不仅保留了大部分原有指标的共性,且简化评价过程,将进一步提高效率结果的客观性。

3 DEA分析

对5个投入产出因子标准化处理后,利用Deap2.1软件对所选国内外上市运动类服装品牌企业2018—2022年的零售效率进行静态、动态分析。研究视角主要从2个角度进行,第一是从各年度国内外样本企业的整体分析效率值,第二是每个企业进行研究期间的整体效率值比较,结果见表9、表10。    

3.1 零售效率的静态讨论

3.1.1 技术效率分析

在DEA 模型计算结果中,技术效率表示给定投入要素下,决策单元使用资源最大化的综合能力。观察表9国内外运动服装品牌综合技术效率平均值发现,国内综合技术效率水平由2018 年的0.876 下降到2022年的0.848,国外综合技术效率水平由2018年的0.961下降到2022年的0.798,整体呈下降趋势。主要原因是国内外运动服装品牌规模效率跌幅较大,这也说明了在企业的实际经营中,规模问题决定着企业的发展方向和管理者的决策。从各品牌的综合技术效率来看,各运动服装品牌变化不一,没有任何一个品牌能够同时保持5年有效。5年中技术效率接近DEA有效的运动服装品牌有国内的李宁、国外的露露乐蒙,这和两者近些年注重对品牌理念设计创新、整合线上线下店铺、员工专业培训的投入有很大关系;而其他运动服装品牌零售效率没有达到相对有效,表现平平。究其原因,运动服装品牌近几年处于低迷发展的状态,市场受疫情影响萎缩、劳动力价格上涨、原材料成本提升等挑战,致使企业存在产出不足或投入冗余,从而导致了效率的无效[9]。    

3.1.2 纯技术效率分析

纯技术效率是指给定投入要素下,决策单元产出过程的规划合理程度,反映企业管理水平的高低。观察国内外运动服装品牌纯技术效率平均值发现,国外纯技术效率在2018年和2019年领先国内,而在后3年国内纯技术效率赶超国外。这是因为欧美是全球经济最发达地区,有着先进的技术和设备,是其提高纯技术效率的关键;而随着国内企业愈加注重创新、管理理念,优秀的运动服装品牌已与国际接轨,尤其是李宁在5年中一直保持纯技术效率有效,企业的技术和管理水平表现出色。从各品牌纯技术效率来看,阿迪达斯下降幅度较大[10];其余品牌表现平平,波动不大,纯技术效率提升空间较大,应该进一步改进管理水平,加强技术创新,优化产出。

3.1.3 规模效率分析

规模效率描述了给定技术水平下,同比例缩减或扩大投入要素时产出的变化情况,反映决策单元在当期是否达到理想规模。观察国内外运动服装品牌规模效率平均值发现,国内外规模效率整体呈下降趋势且跌幅较大,说明多数企业投入规模是不合适的,不符合企业运营状况。李宁是我国运动服装品牌的标志,5年平均规模效率接近1,表明企业的实际规模和最优规模之间的偏差微乎其微;安踏、耐克5年内规模报酬递减所占的比例最大,如果依然增加投入量反而使产出量增加的速率降低,相反,特步、361度规模报酬5年内都递增,继续增加投入量能使产出量增加的速率提升,因此可以考虑扩大企业规模以达到规模有效。    

总体来看,国内运动服装品牌平均技术效率在0.84~0.90波动,国外运动服装品牌平均技术效率在0.78~0.97波动,整体呈下降趋势,其中国内外的平均规模效率是影响平均技术效率的主要因素。各品牌平均纯技术效率中,仅有安踏、特步、阿迪达斯的平均纯技术效率低于平均规模效率,据此可以发现,相对于规模水平来说,管理水平机制对三者的综合技术效率抑制较大。

3.2 零售效率的动态评价

3.2.1 全要素生产率分析

全要素生产率是运动服装品牌技术提升、组织生产管理创新、专业化等要素的综合生产效率,由技术效率变动和技术进步变动决定[11]。观察运动服装品牌全要素生产率变动指数发现,国外品牌和国内品牌特步、中国动向的全要素生产率变动指数小于1,对应的技术进步变动指数小于技术效率变动指数,所以可以得出,制约运动服装品牌全要素生产率发展的主要因素是技术积累的下降。2018—2022年间,国内运动服装品牌的全要素生产率变动指数为1.026,表明国内运动服装品牌全要素生产率整体增长2.6%,而国外运动服装品牌全要素生产率整体下降5.6%(表10),主要原因是国内运动服装品牌注重高质量发展,整体产品研发技术和经营管理水平与国际品牌之间的差距逐步缩小,国内运动服装品牌企业应对疫情挑战的处理内力要高于国外运动服装品牌企业。    

3.2.2 技术效率变动和技术进步变动分析

技术效率变动指某段时期决策单元与生产前沿面的距离;技术进步变动则表示生产前沿面的移动[12]。观察国内外运动服装品牌技术进步变动指数均值发现,国内技术进步变动指数大于1,说明国内运动服装品牌企业技术水平整体进步,尤其安踏、李宁、贵人鸟都在积极发展技术创新,促进生产技术的提升;国外技术进步变动指数小于1,出现了技术退步现象,表明企业的整体创新程度在减缓。从国内外技术效率变动均值可以得到,国外运动服装品牌技术效率呈现平稳趋势,没有显著的提升;国内运动服装品牌技术效率小于1,反映出在运动服装品牌企业发展中存在新技术没有被充分利用的问题,其原因在于运动服装品牌企业的产出相较于投入存在滞后性,导致了规模效率变动的后移,企业产能过剩的问题依然存在。

整体来讲,全要素生产率指数的上升或下降是技术进步变动和规模效率变动共同导致的结果,从上述运动服装品牌企业零售效率的静态分析中也能得到,规模效率无效是运动服装品牌零售效率的影响因素,因此运动服装行业的规模应不断提高适配性和高效性,为全要素生产率的提高和零售效率的增长提供有力的支撑。    

4 结束语

对国内运动服装品牌零售效率变化、差异性进行考量,选取了国内外9大代表性上市企业作为研究对象。通过对零售效率的静态和动态分析发现:(1)2018—2022年间国内外运动服装品牌技术效率是DEA无效的,国外跌幅较大,国内与国外的技术进步差距有进一步缩小的趋向。(2)对于规模收益,安踏企业5年内属于规模收益递减,实际规模不符合企业运营;特步、361度企业5年内规模收益递增,增加投入比例可以提升产出比例。(3)通过分析,国内运动服装品牌企业零售效率表现呈两极分化状态,但优秀企业已跻身国际,表现出色,值得其他企业借鉴和学习。(4)国内企业全要素生产率主要受技术非有效和规模非有效的影响。

综上所述,国内运动服装品牌企业发展不平衡、零售经营差异较大,企业应积极引进先进管理经验,调整零售运营模式,寻求多样化盈利渠道,实现绩效改进;加快多样式、多层次的品牌文化融合与建设,打造品牌高质量发展,满足不同层次、不同人群的运动服饰消费需求,如何在复杂的市场环境竞争中确定战略定位是每个企业值得考虑的问题;注重创新和科技研发投入,同时,科学配置企业资源,合理规划投入,从根本上解决产出滞后所带来的新技术未被充分利用的问题。    

参考文献见《纺织科技进展》2024年第6期。

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