一、研究背景与意义

（一）研究背景

随着网络信息化的到来、人们生活水平的提高和传统实体店经营成本的增加，传统零售企业抓住信息数字化的商机，纷纷涌入网络零售市场。

作为数字经济的重要组成部分，电子商务保持蓬勃发展，拉动消费需求持续增长。在市场监管方面，2019年初《电子商务法》正式实施，电子商务行业进入新的发展阶段。在交易规模方面，2019上半年我国网上零售交易额达4.82万亿元，同比增长17.8%。在用户规模方面，截至2019年6月，我国网络购物用户规模达6.39亿，较2018年底增长4.7%，占网民整体的74.8%①。随着互联网的高度普及以及网络购物使用率的持续增加，网络零售市场的消费者基础和潜在需求不断扩大。

（二）研究意义

随着消费结构的升级和人们生活水平的提高，广大消费者已经不满足于对产品的最低需求，而是追求商品和服务的质量。近年来，消费者群体明显开始偏向于B2C领域，众多的网络零售扶持政策也向B2C网络零售领域倾斜，相比之下，我国C2C网络零售市场的发展处于劣势且不断萎缩。2015年，网络零售市场交易规模构成出现了变化，B2C占比首次超过C2C，开始在网络零售中占据主要地位，未来B2C领域的交易规模占比还将进一步增加。因此，本文基于SCP范式对我国B2C网络零售业进行分析，对把握其发展规律及其健康发展有重要意义。

二、我国网络零售业市场结构分析

（一）市场集中度

1.行业集中度

行业集中度（CRn）是对整个行业的市场结构集中程度的测量指标，主要用于表示在特定产业或市场中，卖者具有怎样的相对规模结构。行业集中度的计算公式为：

式中：CRn—产业中规模最大的前n位企业的行业集中度；

Xi—产业中第i位企业的销售额、职工人数或资产总额等数值；

n—产业内的企业数；

N—产业的企业总数。

公式中n的取值可以根据计算的需要确定，通常取n为4或8，且CRn的计算结果越大，表明市场垄断性越强。以下是贝恩对市场结构的划分：

表1 贝恩的市场结构分类资料来源：J.S.贝恩.产业组织.丸善出版社，1981:141～148.集中度市场结构值（%）寡占Ⅰ型 85≤C C4值（%）C8 4—寡占Ⅱ型 75≤C4＜85 或85≤C8寡占Ⅲ型 50≤C＜85寡占Ⅳ型 35≤C 4＜75 75≤C8＜75寡占Ⅴ型 30≤C 4＜50 45≤C8＜45竞争型4＜35 或40≤C8 C4＜30 或C8＜40

本文依照惯例选取了我国B2C网络零售领域中规模最大的前4家以及前8家企业作为行业集中度的测算对象，得到2014年至2018年中国B2C网络零售业行业集中度如下：

表2 2014-2018年中国B2C网络零售业交易份额市场集中度数据来源：根据中国电子商务研究中心、中国互联网络信息中心（CNNIC）相关检测数据计算得出.贝恩分类标准市场结构 CR值（%） 市场结构2014年C4=85.4 C8=91.3极高寡占Ⅰ型极高寡占Ⅰ型2015年C4=87.0 C8=92.5极高寡占Ⅰ型极高寡占Ⅰ型2016年C4=90.1 C8=95.8极高寡占Ⅰ型极高寡占Ⅰ型2017年C4=91.7 C8=97.1极高寡占Ⅰ型极高寡占Ⅰ型2018年C4=90.4 C8=97.0极高寡占Ⅰ型极高寡占Ⅰ型

通过测算数据可以判断，近五年国内B2C网络零售行业交易份额市场集中度均属于高寡占Ⅰ型垄断市场。其中天猫和京东分别稳居第一、二位，两家市场份额总和在2015年突破80%，此后三年也基本以该比例维持主导地位，其他中小企业的状况却不乐观，存在着明显的马太效应。因此我国B2C网络零售业市场基本上形成了以天猫和京东双寡头为主导的大中小企业并存的格局，且强者愈强、弱者愈弱的分化现象较为显著。

2.赫芬达尔—赫希曼指数

芬达尔―赫希曼指数(HHI），简称赫芬达尔指数，是一种基于某行业中企业的总数和规模分布的市场集中度测度指标，即某特定行业相关市场上的所有企业的市场份额的平方和。计算公式为：

式中：X—产业市场的总规模；

Xi—产业中第i位企业的规模；

Si—产业中第i位企业的市场占有率；

n—产业内的企业数。

表3 以HHI值为基准的市场结构分类资料来源：日本公正交易委员会编.日本的产业集中.市场结构竞争型高寡占Ⅰ型 高寡占Ⅱ型 低寡占Ⅰ型 低寡占Ⅱ型 竞争Ⅰ型 竞争Ⅱ型HHI值寡占型HHI≥3000 3000＞HHI≥1800 1800＞HHI≥1400 1400＞HHI≥1000 1000＞HHI≥500 500＞HHI