【“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下服裝零售業(yè)轉(zhuǎn)型升級探究8900字（論文）】

《“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下服裝零售業(yè)轉(zhuǎn)型升級研究》【摘要】隨著傳統(tǒng)零售企業(yè)圍繞“互聯(lián)網(wǎng)+”轉(zhuǎn)型升級，線下實體店和線上電商平臺已成為消費(fèi)者普遍的消費(fèi)途徑。作為零售業(yè)的重要組成部分，服裝零售業(yè)也從單一的購物中心+專賣店的銷售模式轉(zhuǎn)變成線上線下相結(jié)合的多渠道營銷模式。但是，服裝業(yè)線上、線下渠道并未呈現(xiàn)相互促進(jìn)的發(fā)展態(tài)勢，相反，線上渠道對線下實體店經(jīng)營造成了沖擊，帶來了風(fēng)險。而如何推動服裝零售業(yè)線上線下融合發(fā)展和服裝零售業(yè)轉(zhuǎn)型升級，成為迫切需要解決的問題。在此背景下，本文從宏觀和微觀層面，考察了零售服裝企業(yè)發(fā)展緩慢的原因，并通過宏觀貿(mào)易和企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證檢驗，在此基礎(chǔ)上，圍繞服裝零售企業(yè)轉(zhuǎn)型升級提出了具體建議?！娟P(guān)鍵詞】“互聯(lián)網(wǎng)+”；服裝零售；營銷模式；轉(zhuǎn)型升級目錄摘要 ⅠAbstract Ⅱ目錄 ⅢTOC\o"1-2"\h\u12488一、研究背景 12836二、服裝零售業(yè)發(fā)展影響因素理論分析 15093（一）宏觀層面 125348（二）微觀層面 326336三、服裝零售業(yè)發(fā)展影響因素實證分析 615828（一）宏觀層面 611984（二）微觀層面 1025096四、政策建議 1216070（一）線上線下渠道協(xié)同作用，多元化運(yùn)營 1227270（二）優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)，提高新品產(chǎn)銷率 1329132（三）實施智能化運(yùn)營，降低銷售成本投入 132844（四）采用“先上新，后生產(chǎn)”的產(chǎn)銷模式，嚴(yán)格把控服裝質(zhì)量 141455（五）提高服裝購進(jìn)比例，注重消費(fèi)者偏好 141694五、結(jié)論與展望 149550參考文獻(xiàn) 15研究背景2017年以來，我國限額以上單位服裝類商品零售額不斷下降，由10356億元下降至2020年的8824億元，自2018年起首次出現(xiàn)服裝零售額負(fù)增長，且至2020年為止并未出現(xiàn)利好變化（如圖1）。國際市場需求低迷，行業(yè)競爭日益激烈，企業(yè)運(yùn)營壓力顯著增加，此外因為新冠疫情的沖擊，服裝需求增長放緩，國內(nèi)外服裝市場形勢進(jìn)一步嚴(yán)峻。針對此現(xiàn)象，國內(nèi)服裝企業(yè)穩(wěn)步推進(jìn)復(fù)工復(fù)產(chǎn)復(fù)市，積極拓展服裝零售新業(yè)態(tài)，行業(yè)經(jīng)營效益降幅有所緩和，但仍未從根本上解決傳統(tǒng)服裝零售行業(yè)存在的問題。服裝零售企業(yè)如何在競爭激烈的市場環(huán)境中得以發(fā)展，如何建立全新的商業(yè)模式來更好地服務(wù)消費(fèi)者，是服裝零售行業(yè)亟待解決的問題。圖1：2012年-2020年中國限額以上服裝零售額變化情況（數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局）二、服裝零售業(yè)發(fā)展影響因素理論分析（一）宏觀層面（1）宏觀經(jīng)濟(jì)增速平穩(wěn)換擋，衣著消費(fèi)增速逐步放緩2020年GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值）增長2.3%，增速2015年放緩4.6個百分點(diǎn)。我國居民人均衣著消費(fèi)支出也隨之呈小幅度增長趨勢。2020年，我國居民人均衣著消費(fèi)支出1238元，同比降低7.47%，增幅較2019年同期收窄10.5個百分點(diǎn)，人均可支配收入增速自2017年以來逐步放緩，這一情況與服裝市場增速放緩現(xiàn)象一致（如圖2）。圖2：2015-2020年GDP、人均可支配收入、人均衣著消費(fèi)支出增長情況（數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局）（2）全球市場競爭激烈，貿(mào)易保護(hù)主義加劇我國傳統(tǒng)服裝產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢減弱，外銷壓力增大。近幾年來我國服裝及衣著附件出口額呈逐年小幅下降趨勢，2020年我國累計完成服裝以及衣著附件出口額9520億元，較上年減少927億元，同比下降6%（如圖3）。圖3：2015-2020年服裝及衣著附件出口額及增速（數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局）（3）外貿(mào)渠道多元化，服裝零售商品購進(jìn)成為主流隨著歐美潮流和韓流的文化輸入，再借助大型電商平臺和社交電商的迅猛發(fā)展，個人服裝網(wǎng)店不斷涌現(xiàn)，對服裝零售業(yè)造成了一定程度上的沖擊。服裝品牌如果從服裝款式設(shè)計研發(fā)到最終成衣大批量上市都自主進(jìn)行，則需要經(jīng)歷漫長的等待期，在潮流迅速迭代的當(dāng)下，在實體店陳列當(dāng)季新款時，已經(jīng)錯過了流行趨勢的最佳售賣期，因此很多服裝企業(yè)會采用從本企業(yè)以外的單位（包括從國外直接進(jìn)口）的方式轉(zhuǎn)賣或加工后轉(zhuǎn)賣商品。外貿(mào)渠道多元化促使服裝商品進(jìn)口成為主流，與服裝企業(yè)相比，個人網(wǎng)店采取產(chǎn)地直銷模式，分布范圍廣，推品速度快，市場迎合度高，部分網(wǎng)店還與異國實體店或者品牌進(jìn)行合作，線上訂購，線下跨境發(fā)貨，一定程度上對服裝企業(yè)商品購進(jìn)份額造成影響。微觀層面（1）線上線下銷售渠道融合度低近年來，隨著服裝品牌采取線上“自營平臺+第三方平臺”的分銷渠道，服裝品牌的專賣店的零售額不斷下降，太平鳥、only、veromoda等品牌相繼關(guān)閉了大量專賣店，數(shù)據(jù)顯示，2015年至2020年間，太平鳥專賣店零售額不斷下跌，而太平鳥線上零售額及占比不斷上升。盡管線上分銷渠道的開拓給品牌帶來了利好變化，但同時也削弱了實體店的零售額。從本質(zhì)上而言，這不是從零售向“新零售”的轉(zhuǎn)變，而是線上分銷渠道對線下分銷渠道的“侵蝕”，是傳統(tǒng)服裝品牌從“專賣店”向“網(wǎng)店”的過渡。（如圖6）圖5：2015-2020年太平鳥公司網(wǎng)上零售額及占比（數(shù)據(jù)來源：太平鳥時尚服飾股份有限公司年報）究其根本原因，是線下線上兩種分銷渠道融合度低導(dǎo)致的結(jié)果，作為同品牌的兩種銷售渠道，線上線下脫節(jié)，消費(fèi)者享受的“待遇”大相徑庭。以太平鳥公司為例，該公司從傳統(tǒng)密集型生產(chǎn)制造企業(yè)成功轉(zhuǎn)型為具備自身品牌設(shè)計理念并雙渠道分銷的上市服裝企業(yè)，但對比線下實體店售賣的服裝而言，線上網(wǎng)店不僅具備價格優(yōu)勢，而且有更多的迎合年輕人偏好的聯(lián)名款、設(shè)計款等最新款式選擇。服裝區(qū)別于藥品類型的急需品，在物流迅猛發(fā)展的當(dāng)下，短期的等待能換來性價比更高的商品對于消費(fèi)者而言完全是一種更有利的選擇，因此在線上線下銷售渠道低融合度的情況下，實體店的銷售額不可避免會被網(wǎng)店“侵蝕”。再者，想要實現(xiàn)線上線下全渠道共贏并非一蹴而就，全渠道資源整合，需求側(cè)向供給側(cè)生產(chǎn)模式的轉(zhuǎn)變，線上線下訂單、服務(wù)、庫存等方面協(xié)調(diào)配合的難題加大了線上線下戰(zhàn)略合作的難度。（2）商品售賣期短，存貨周轉(zhuǎn)率低服裝類商品具有季節(jié)性特點(diǎn)，實體店積壓的過季服裝由于時間和空間的限制，大多數(shù)情況下需要等到第二年當(dāng)季才能進(jìn)行二次售賣，但受市場流行趨勢以及競爭環(huán)境的影響，過季服裝已出現(xiàn)大幅度減值，因此也極大地降低了存貨的消化能力。以太平鳥公司為例，由圖6可知，近年來太平鳥公司存貨周轉(zhuǎn)次數(shù)均穩(wěn)定在2左右，盡管公司加大了過季服裝的處理力度以及引進(jìn)TOC管理模式“以銷定產(chǎn)”，但存貨周轉(zhuǎn)率仍未出現(xiàn)明顯的利好變化。圖6：2015-2020年太平鳥公司存貨周轉(zhuǎn)率變動趨勢圖（數(shù)據(jù)來源：太平鳥時尚服飾股份有限公司年報）庫存積壓，存貨周轉(zhuǎn)率低一方面在于過季貨品的低效處理，另一方面在于新庫存的高效產(chǎn)出。在流行趨勢不斷更新?lián)Q代的背景下，服裝也并入快速消費(fèi)品的隊列中，因此過季時間越長的服裝，處理難度也越大。大量的服裝品牌在生產(chǎn)經(jīng)營過程中存在盲目擴(kuò)張、貨物積壓等問題，從而導(dǎo)致資金流斷裂，企業(yè)經(jīng)營困難，在缺乏可靠的消費(fèi)受眾的預(yù)估情況下，一味地生產(chǎn)不可避免會帶來新庫存的積壓，且大部分品牌實體店之間提供的調(diào)貨服務(wù)也存在地區(qū)限制，無法為消費(fèi)者提供高效的服務(wù)。長期持續(xù)的疫情導(dǎo)致多個服裝品牌出現(xiàn)資金流斷裂，企業(yè)不得不關(guān)閉大量實體店，最嚴(yán)重者關(guān)閉了其品牌85%的門店。（3）智能化管理缺失，服務(wù)投入機(jī)制不足5G時代結(jié)合“互聯(lián)網(wǎng)+”的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)、物流技術(shù)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)不斷轉(zhuǎn)型升級并普遍應(yīng)用于多個行業(yè)：生鮮電商突破以往傳統(tǒng)生鮮的售賣模式，推陳出新，借助電商平臺、微信程序、自主開發(fā)的應(yīng)用等網(wǎng)絡(luò)渠道結(jié)合線下商超進(jìn)行生鮮農(nóng)產(chǎn)品的銷售，開創(chuàng)了及時配送、高端生鮮、自助零售等新型生鮮零售模式。餐飲行業(yè)線上線下一體化運(yùn)營的應(yīng)用具體表現(xiàn)為線上點(diǎn)單線下店內(nèi)就餐以及線上點(diǎn)單線下外送兩種形式，大數(shù)據(jù)和人工智能的應(yīng)用對于受眾需求的分析為消費(fèi)者創(chuàng)造了適用性較強(qiáng)的消費(fèi)方式和優(yōu)越的顧客體驗。但服裝零售業(yè)缺乏智能化運(yùn)營，大部分企業(yè)仍采用傳統(tǒng)的售賣模式，拒絕加大銷售和管理費(fèi)用投入，服務(wù)投入機(jī)制不足，導(dǎo)致商品宣傳、銷售、售后等服務(wù)水平不佳。三、服裝零售業(yè)發(fā)展影響因素實證分析（一）宏觀層面（1）變量以數(shù)據(jù)選擇為了印證上述宏觀因素是否對服裝零售業(yè)表現(xiàn)產(chǎn)生顯著性影響，通過建立時間序列模型進(jìn)行實證分析，通過中國限額以上服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤表示服裝零售業(yè)經(jīng)營表現(xiàn)，通過居民可支配收入表示宏觀經(jīng)濟(jì)水平，通過紡織品服裝出口額表示服裝出口情況，通過服裝零售商品購進(jìn)額表示服裝進(jìn)口以及轉(zhuǎn)賣情況。預(yù)測居民可支配收入，紡織品服裝出口額，服裝零售商品購進(jìn)額與服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤正相關(guān)，模型變量及數(shù)據(jù)如圖所示（表1）：表1：2003年-2019年我國限額以上服裝零售企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤影響因素相關(guān)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局、中國服裝協(xié)會網(wǎng)）年份服裝零售主營業(yè)務(wù)利潤（億元）居民可支配收入（元）紡織品服裝出口額（億美元）服裝零售商品購進(jìn)額（億元）20038.288472535101.74200434.019422974160.15200538.89104931150200.51200657.18117951621281.17200791.44137861712368.12008174.1157811852660.782009217.53171751839744.942010303.11910920651023.72011363.972181024801389.482012493.681656025491804.792013622.081831128411984.42014699.922016729842111.962015759.752196628382228.692016882.942382126692468.662017982.952597426862446.7720181040.42822827672623.912019872.833073327182586.29（2）建立回歸模型模型變量及對應(yīng)指標(biāo)如圖所示（表2）：表2：我國限額以上服裝零售企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤收入影響因素模型選取變量及對應(yīng)指標(biāo)變量類型變量名稱變量對應(yīng)指標(biāo)被解釋變量服裝零售業(yè)經(jīng)營表現(xiàn)Y中國限額以上服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤解釋變量宏觀經(jīng)濟(jì)水平X1居民可支配收入服裝出口X2紡織品服裝出口額服裝進(jìn)口以及轉(zhuǎn)賣X3服裝零售商品購進(jìn)額為緩解異方差影響，可通過對時間序列取對數(shù)降低變量尺度，因此構(gòu)建時間序列模型公式：LnY=C+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+e（Y為被解釋變量，β1、β2、β3、β4為待估參數(shù)，C為常數(shù)項，X1、X2、X3、X4表示解釋變量，e為殘差項）（3）變量描述性統(tǒng)計（表3）和相關(guān)性分析（表4）表3：數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計LNYLNX1LNX2LNX3平均值5.4840039.7582257.5825296.801263中位數(shù)5.8970719.8152577.8160147.236685最大值6.94736110.333098.0010207.872421最小值2.1138439.0445226.2822674.622421標(biāo)準(zhǔn)差1.4404490.3809800.4690311.101504由數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計可知各序列的標(biāo)準(zhǔn)差較小，數(shù)據(jù)變化較小。表4：相關(guān)性分析LNYLNX1LNX2LNX3LNY0.9488000.9657510.991675LNX10.9488000.8860660.948616LNX20.9657510.8860660.947228LNX30.9916750.9486160.947228通過相關(guān)性分析可得，LNY與LNX1、LNX2、LNX3的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，說明解釋變量與被解釋變量間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。（4）單位根檢驗為了避免回歸方程中的偽回歸，對各時間序列進(jìn)行單位根檢驗，從而選擇平穩(wěn)的變量進(jìn)行回歸，此處我們選擇ADF檢驗來判斷各序列的平穩(wěn)性，利用計量分析軟件，根據(jù)AIC、SC和HQ最小準(zhǔn)則來判斷在檢驗方程中選擇截距項、趨勢性和無三者中的一個，ADF檢驗結(jié)果如表5所示：表5：各變量ADF檢驗變量檢驗形式ADF檢驗值5%顯著水平上的檢驗值P值檢驗結(jié)果LNY（C,T,3）-1.710279-3.8289750.6875不平穩(wěn)LNX1（C,T,3）-2.101761-3.7332000.5064不平穩(wěn)LNX2（C,0,3）-6.956646-3.0655850.0000平穩(wěn)LNX3（C,0,3）-4.360957-3.0655850.0043平穩(wěn)從檢驗結(jié)果上看，被解釋變量原序列不平穩(wěn)，因此對原序列進(jìn)行一階差分，對差分后的序列進(jìn)行ADF檢驗，結(jié)果如表6所示：表6：一階差分序列ADF檢驗變量檢驗形式ADF檢驗值5%顯著水平上的檢驗值P值檢驗結(jié)果DLNY（C,T,3）-6.153878-3.8289750.0016平穩(wěn)DLNX1（C,0,3）-4.013474-3.0810020.0090平穩(wěn)DLNX2（C,0,3）-5.718843-3.7597430.0020平穩(wěn)DLNX3（C,0,3)-5.141719-3.7597430.0051平穩(wěn)從檢驗結(jié)果上看，LNY、LNX1、LNX2、LNX3的一階差分?jǐn)?shù)列在5%的顯著性水平上平穩(wěn)。（5）計量分析在原序列的一階差分序列平穩(wěn)基礎(chǔ)上，構(gòu)建回歸模型公式：DLNY=C+β1DLNX1+β2DLNX2+β3LNX3+u（Y為被解釋變量，β1、β2、β3為待估參數(shù)，C為常數(shù)項，DLNX1、DLNX2、DLNX3表示解釋變量,u為隨機(jī)誤差),利用計量分析軟件對一階差分序列進(jìn)行分析，模型的線性回歸計量結(jié)果為（如表7）：表7：計量模型結(jié)果自變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計量P值DLNX1-0.1864150.530561-0.3513540.7314DLNX21.1622390.3909532.9728330.0116DLNX30.8700680.3750772.3197030.0388C0.0121170.0873410.1387280.8920調(diào)整后R20.691666F統(tǒng)計量12.21618DW1.720735模型的擬合優(yōu)度為0.691666，說明該模型對與服裝零售主營業(yè)務(wù)利潤的解釋程度很好。在5%的顯著性水平上，從F檢驗來看，F(xiàn)值為12.21618大于臨界值，說明解釋變量聯(lián)合起來對LNY有顯著性影響。從P值來看，DLNX2和DLNX3均小于0.05，拒絕原假設(shè)，但DLNX1的P值為0.7314，不成立。在5%的顯著性水平上，從t值來看，t2=2.972833，t3=2.319703均顯著，t1=-0.351354，不顯著。因此再對經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行向前篩選法逐步回歸分析，篩選出最優(yōu)方程，最終剔除DLNX1變量，保留DLNX2和DLNX3變量，回歸結(jié)果如表8所示：表8：最優(yōu)方程回歸結(jié)果自變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計量P值DLNX21.1364980.3708553.0645370.0090DLNX30.8781820.3615242.4291090.0304C-0.0019220.075001-0.0256310.9799調(diào)整后R20.712456F統(tǒng)計量19.58296DW1.794312得到的回歸方程為DLNY=-0.001922+1.136498DLNX2+0.878182DLNX3,從P值來看，DLNX2和DLNX3的值均小于0.05，拒絕原假設(shè)。在5%的顯著性水平上，從F檢驗來看，F(xiàn)值為19.58296大于臨界值，說明解釋變量聯(lián)合起來對LNY有顯著性影響。從t檢驗來看，t2=3.064537，t4=2.429109均顯著，模型的擬合優(yōu)度為0.712456，說明該模型對與服裝零售主營業(yè)務(wù)利潤的解釋程度很好。（6）實證結(jié)論由上述實證分析結(jié)果可知，居民可支配收入中國限額以上服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤沒有顯著性影響，紡織品服裝出口額和服裝零售商品購進(jìn)額與服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤正相關(guān)。在其他條件相同的情況下，當(dāng)紡織品服裝出口額提高1%時，中國限額以上服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤提高1.14%，當(dāng)服裝零售商品購進(jìn)額提高1%時，中國限額以上服裝企業(yè)主營業(yè)務(wù)利潤提高0.88%。（二）微觀層面（1）變量以數(shù)據(jù)選擇為了印證微觀因素中企業(yè)自身因素是否會企業(yè)利潤產(chǎn)生顯著性影響，選取2019年市值排名前三十中的二十家服裝企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，通過建立多元線性回歸模型進(jìn)行實證分析，通過凈利潤表示企業(yè)經(jīng)營情況，通過存貨周轉(zhuǎn)率表示企業(yè)的存貨周轉(zhuǎn)情況，通過銷售管理費(fèi)用表示企業(yè)的銷售管理投入，預(yù)測存貨周轉(zhuǎn)率和銷售管理費(fèi)用與企業(yè)凈利潤正相關(guān)。模型變量以及數(shù)據(jù)如圖所示（表9）：表9：2019年中國服裝行業(yè)二十家企業(yè)財務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)來源：東方財富網(wǎng)各企業(yè)2019年公司財報公司名稱凈利潤（億元）存貨周轉(zhuǎn)率（次）銷售管理費(fèi)用（億元）森馬15.492.6150.84太平鳥5.522.0134朗姿0.591.2914.09星期六1.50.825.92三房巷7.744.030.81羅萊生活5.462.1113.41地素時尚6.242.079.44比音勒芬4.071.916.84富安娜5.071.628.87九牧王3.71.4711.29開潤股份2.264.083.83航民股份7.374.382.48百隆東方2.981.224.84探路者1.132.764.61偉星股份2.914.95.46江蘇陽光0.71.772.38臺華新材1.962.381.76魯泰9.524.126.04起步1.442.312.5南山智尚1.221.82.66（2）建立回歸模型探究存貨周轉(zhuǎn)變化和銷售管理費(fèi)用投入是否對公司利潤產(chǎn)生顯著性影響，模型變量及對應(yīng)指標(biāo)如圖所示（表10）：表10：模型變量及對應(yīng)指標(biāo)變量類型變量名稱變量對應(yīng)指標(biāo)被解釋變量企業(yè)表現(xiàn)Y凈利潤解釋變量存貨周轉(zhuǎn)情況X1存貨周轉(zhuǎn)率銷售管理投入X2銷售管理費(fèi)用建立多元回歸模型，公式如下：Y=C+β1X1+β2X2+u（Y為被解釋變量，C為常數(shù)，X1、X2表示解釋變量，u為隨機(jī)誤差）（3）計量分析表11：數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計YX1X2平均值4,34352.48303.67695最大值15.494.9050.84最小值0.590.820.81標(biāo)準(zhǔn)差3.676951.1829712.15284由數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計可知各序列的Y和X1標(biāo)準(zhǔn)差較小，X2的波動性相對較大。利用計量分析軟件進(jìn)行分析，模型的線性回歸計量結(jié)果為（表12）：表12：計量模型結(jié)果自變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計量P值共線性統(tǒng)計容差VIFX11.3930.4792.9060.0000.9761.024X20.2140.0474.5940.0100.9761.024C-1.1741.442-0.8140.427調(diào)整后R20.559F統(tǒng)計量13.028DW1.652模型的計量結(jié)果為Y=-1.174+1.393X1+0.214X2在上述模型中，X1和X2的參數(shù)符號均為正，即銷售管理費(fèi)用投入和存貨周轉(zhuǎn)率與凈利潤成正相關(guān)，從顯著性來看，數(shù)值均小于0.05，拒絕原假設(shè)，從可決系數(shù)來看，該模型的擬合優(yōu)度較好，從自變量的容差來看，變量之間共線性關(guān)系較弱。在α=5%的假設(shè)條件下，從F檢驗來看，統(tǒng)計量F=13.028大于臨界值F=3.592，即各企業(yè)2019年利潤收入與銷售管理費(fèi)用投入和存貨周轉(zhuǎn)率存在線性關(guān)系，從t檢驗來看，t0.025（18）=2.1小于t1=2.906和t2=4.594，因此各企業(yè)2019年利潤收入與銷售管理費(fèi)用投入和存貨周轉(zhuǎn)率顯著性相關(guān)。（3）實證結(jié)論由計量模型分析可知，企業(yè)銷售管理費(fèi)用投入和存貨周轉(zhuǎn)率對企業(yè)凈利潤有顯著性影響，存貨周轉(zhuǎn)率和銷售管理費(fèi)用與企業(yè)凈利潤正相關(guān)，存貨周轉(zhuǎn)率每變動1單位，企業(yè)凈利潤同方向變動1.393單位，銷售管理費(fèi)用每變動一單位，企業(yè)凈利潤同方向變動0.214單位，企業(yè)可通過改善存貨周轉(zhuǎn)情況和增加銷售管理投入來增加企業(yè)凈利潤。四、政策建議針對以上原因分析結(jié)論可知，服裝零售業(yè)既受宏觀經(jīng)濟(jì)下商品出口和進(jìn)口情況的影響，又受微觀經(jīng)濟(jì)下企業(yè)自身銷售渠道調(diào)控，存貨周轉(zhuǎn)情況和銷售管理成本投入的影響?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”背景下，互聯(lián)網(wǎng)與傳統(tǒng)企業(yè)深度融合，互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)也是大勢所趨，服裝企業(yè)如何在宏觀環(huán)境下改善營銷模式，提升企業(yè)自身的銷售和利潤，針對此問題，提出以下建議：（一）線上線下渠道協(xié)同作用，多元化運(yùn)營對于服裝零售業(yè)線上線下渠道融合度低的問題，提出以客戶整合法為主流的“樣品店”營銷模式，在“樣品店”營銷模式中，線下實體店從以往作為消費(fèi)者購買途徑的角色轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕洚?dāng)展示和試穿的“樣品店”角色。在此營銷模式下，線下實體店和線上網(wǎng)購平臺不再是單獨(dú)運(yùn)營的消費(fèi)渠道，除去傳統(tǒng)服裝零售業(yè)固有的買賣形式以外，二者在功能上協(xié)同作用，線下實體店以提供服務(wù)和體驗為輔，線上網(wǎng)店以提供產(chǎn)品為主，服裝價格、款式以及促銷形式的渠道高度統(tǒng)一使消費(fèi)者不再需要片面的追求經(jīng)濟(jì)效益而選擇網(wǎng)購，而是綜合考慮服裝本身的適用性。在“樣品店”營銷模式中，不斷進(jìn)行市場細(xì)分以滿足消費(fèi)者需求，提高企業(yè)核心競爭力?！熬€上”分銷渠道主要有入駐各大電商平臺的官方旗艦店、微信商城以及品牌應(yīng)用軟件，即“自營平臺+第三方平臺”的分銷模式，“線下”分銷渠道主要有專賣店、購物中心以及奧萊店，即“直營店+特許加盟店”的分銷模式。品牌要在最大限度下加大自身的品牌獨(dú)立性，除去各個電商平臺入駐的旗艦店和微信小程序的商城之外，要創(chuàng)立品牌自身的應(yīng)用軟件從而掌握獲取渠道的主動性，可以通過應(yīng)用軟件發(fā)展企業(yè)客戶群，借助大數(shù)據(jù)技術(shù)收集整理客戶信息和消費(fèi)行為，充分了解消費(fèi)者偏好，從而“量身訂制”用戶特有的商品和服務(wù)，對消費(fèi)者需求進(jìn)行實時追蹤和積極回應(yīng)，進(jìn)一步提高消費(fèi)受眾的消費(fèi)體驗和品牌忠誠度。抖音、快手等短視頻軟件的迅速興起也推動了直播帶貨的潮流，網(wǎng)紅營銷、粉絲化營銷等模式層出不窮，品牌應(yīng)充分利用此類現(xiàn)有的雙向傳播媒介，實現(xiàn)全場景、全渠道、全體驗和碎片化的新型商業(yè)運(yùn)營模式，讓品牌自身成為“流量網(wǎng)紅”。（二）優(yōu)化庫存結(jié)構(gòu)，提高新品產(chǎn)銷率對于過季商品積壓問題，一方面要優(yōu)化存貨結(jié)構(gòu)，提升存貨轉(zhuǎn)化效率，另一方面要提高新品產(chǎn)銷率，降低新庫存的形成。在“樣品店”營銷模式中，實體店的主要作用在于展示服裝和供消費(fèi)者試穿，各平臺網(wǎng)店以及各地區(qū)實體店的庫存以各地區(qū)倉儲為主，整體上而言庫存數(shù)量是一致的，此存貨模式在一定程度上降低了實體店的空間成本，提高了實體店的空間利用率，使實體店留有一定的空間供消費(fèi)者購買促銷的過季產(chǎn)品，實體店只需保證服裝款式以及尺碼的完整性來滿足消費(fèi)者的試穿需求，重“質(zhì)”不重“量”。此外，企業(yè)對于存貨轉(zhuǎn)化次數(shù)高的服裝，由于庫存量少，可采取僅線上銷售或僅線下銷售模式且低折扣處理以避免不必要的成本再生。（三）實施智能化運(yùn)營，降低銷售成本投入在“樣品店”營銷模式中，門店采用智能化運(yùn)營模式，注重消費(fèi)者個性化、便捷化和場景化的服務(wù)需求。引入智能化導(dǎo)購和售貨服務(wù)，降低人力資源成本投入，引入服裝數(shù)字化技術(shù)，致力于為消費(fèi)者打造具有連續(xù)性、邏輯性和歸屬感的購物空間，采用無線射頻識別技術(shù)自動讀取生成數(shù)據(jù)，構(gòu)建消費(fèi)者信息數(shù)據(jù)庫，總結(jié)顧客消費(fèi)行為，對顧客進(jìn)行精準(zhǔn)營銷用戶，為供應(yīng)鏈管理提供數(shù)據(jù)分析，構(gòu)造一個開放性的信息實時共享的品牌網(wǎng)絡(luò)，以提高門店管理效率，降低服務(wù)成本同時提升消費(fèi)者滿意度。此外，可適用當(dāng)下時興的信息技術(shù)為消費(fèi)者提供全新的購物體驗和樂趣，例如5G技術(shù)設(shè)計的3D試衣間，服裝款式與人體建模精準(zhǔn)匹配供消費(fèi)者進(jìn)行“虛擬試衣”，一方面為部分不愿意試穿衣服的顧客提供了便利，另一方面規(guī)避了樣衣尺碼短缺而造成的顧客無法試穿的情況。可采取線上下單線下提貨或者線下體驗線上下單的購物方式，也可享受線上購買線下退貨的附加服務(wù)，顧客可將線上購買的商品就近退換至線下實體店，一方面節(jié)約了消費(fèi)者的物流成本，另一方面彌補(bǔ)了實體店樣衣尺碼或者款式不齊全的問題。（四）采用“先上新，后生產(chǎn)”的產(chǎn)銷模式，嚴(yán)格把控服裝質(zhì)量借鑒個人網(wǎng)店預(yù)售的營銷策略，品牌可采用先上新，后生產(chǎn)的模式，及時將設(shè)計完成的服裝款式在線下實體店進(jìn)行陳列并預(yù)備少量存貨供消費(fèi)者上新當(dāng)日進(jìn)行搶購，再通過線上預(yù)售服務(wù)提醒消費(fèi)者進(jìn)行提前加購，后臺獲知消費(fèi)者加購數(shù)量從而合理安排各個服裝款式的大致生產(chǎn)數(shù)量，一方面保證了服裝上新的速度，避免錯過最佳銷售期，另一方面防止企業(yè)盲目生產(chǎn)，從而導(dǎo)致資金流斷裂的問題。作為品牌服裝的忠實顧客，在一定程度上更加重視產(chǎn)品質(zhì)量而非價格漲幅，且服裝質(zhì)量保證也是規(guī)模以上品牌服裝企業(yè)區(qū)別于個人店鋪的重要優(yōu)勢之一。在規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)下，服裝企業(yè)可以在同等品控下獲得更為低廉出廠價格，在此基礎(chǔ)上，嚴(yán)格把控服裝質(zhì)量是建立口碑的重要途徑之一。（五）提高服裝購進(jìn)比例，注重消費(fèi)者偏好建立客戶價值核心，產(chǎn)品即消費(fèi)者需求。服裝作為消耗品，推陳出新的節(jié)奏需要順應(yīng)甚至先于市場流行趨勢，品牌服裝款式的設(shè)計要緊跟當(dāng)下潮流并對未來階段的趨勢發(fā)展做出預(yù)判，實證分析表明，服裝購進(jìn)額與服裝零售業(yè)利潤收入呈正相關(guān)，因而要積極引進(jìn)潮流品牌和其他國家服裝品牌新品服裝款式，在適當(dāng)模仿的基礎(chǔ)上提高時尚敏銳度。企業(yè)可根據(jù)科學(xué)有效的客戶分類模型RFM模型從消費(fèi)時間、消費(fèi)頻率和消費(fèi)