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麦肯锡:劳动生产率亟待大幅提高 以充分实现行业潜力

中国欠发达的零售业是实现其提升内需政策目标的一大障碍,但网络零售动员数百万新的消费者的速度,可比实体零售业在新地区扩张的速度快得多,因此可以加速提升内需的进程。如果这一跨越式发展取得成功,此模式将可作为其他新兴经济体零售业发展的重要案例。但随着网络零售生态系统的渐趋成熟,将需要将重点转向提升劳动生产率,而这可能对更广泛的零售业产生正面的影响。随着行业的逐步成熟,网络商户和服务提供商特别需要站在这一劳动生产率转型的前沿。
劳动生产率的提高是实现网络零售业增长潜力和推动中国整体零售行业转型最为重要的前提之一。
2011年,大约260万员工受雇于中国的网商、电商服务和平台运营行业。网络零售生态系统员工薪酬占其收入的比例 (11%-15%)高于线下零售业 (3%-4%)。服务商员工薪酬占其收入的比例最高,达到20%-40% (见图1)。


图1

由于网络零售需要大量的高技能劳动力,不难理解相对较高的员工薪酬水平。260 万名网络零售员工(包括大约40万名的物流员工)中大约24%接受过高等教育,而这一比例在实体零售业和总体经济分别仅为5%和9% (见图2)。


图2

中国到2020年预计将产生2,300万高技能劳动力的缺口①。网络零售业目前已经面临人才短缺问题, 而未来几年这一情况将变得更加严重。
目前,中国独立电子商户的劳动生产率仅略高于其线下同行(见图3)。按照当前的劳动生产率水平,在线生态系统将需要新增160万-290万高技能劳动力以满足今后10年的增长预期。因为网络零售生态系统2011年人均零售额只有线下零售商的大约1/4,行业将必须大幅提高效率以缓解人才短缺和控制人力开支。 基于平台商户约30%的从业者是兼职,中国网络零售行业劳动生产率可能被低估,但毫无疑问网络零售企业 (尤其是网络商户和服务提供商)拥有提高劳动生产率的巨大空间,以确保实现长期盈利的增长。

  图3

令人欣慰的是,这样的改善是可能的。根据美国、日本和英国的经验,在线生态系统的劳动生产率可达到实体零售商的2.2-4.4倍(见图4),而这样做的回报十分巨大。中国零售业劳动生产率仅为美国当今水平的2/3,而网络零售可望使行业劳动生产率在2020年前再增加14%(见图5)。


图4


图5

在美国,领先企业持续投资以提高效率及效果。例如,2006-2011年,亚马逊将收入的5.5%投入一系列技术以降低劳动力需求和提高收入,包括:
自动化/电子邮件客户服务系统。这些系统的自动化程度达到了90%,相比零售商自动化平均水平仅为44%。
动态定价算法和网络爬虫。这些技术实现了日内价格变化以维持5%-20%的价格优势。
先进的搜索能力、个人化的触发式邮件以及协同过滤推荐演算法。这些技术通常能使销售转化率达到5%-6% (相比典型的零售商仅为1%-3%)。
中国的网络商户和服务提供商可借鉴其他国家领先企业的经验。例如,中国的快递业一直在实现自动化以控制日益攀升的人力成本。运输业薪资增长不仅快于全国平均水平,而且针对中小城市或农村地区的快递业加盟店,政府也在不断规范其社会福利缴纳。作为应对措施,快递业领先企业一直采取创新以缓解人力成本的增长压力。多数企业已在一、二线城市建立了半自动化的分拣中心,大型企业则正在不断扩大半自动技术的地域覆盖,并推动一线城市分拣中心的全面自动化。
大部分市场迄今为止资本投入仍然偏低。这有助于提高行业的盈利,但随着竞争加剧、技术进步和消费者期望的提高,偏低的投资水平将难以为继。鉴于市场很大一块由在平台上运营的中小型卖家组成,政府或平台运营商亟需投入数据分析和仓库空间所需的必要投资及花费,以推动效率的大幅提升。

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