Чого нас навчив COVID про цифрові платформи та виживання малого бізнесу

```html Автори: Xiaolan Zhou Yasuyuki Sawada Matthew Shum Elaine S. Tan Анотація Вплив цифрових платформ на реалізацію Цілей сталого розвитку ООН (ЦСР), особливо на бізнес-стійкість мікро-, малих та середніх підприємств (ММСП), за різних політик стримування під час та після пандемії COVID-19, ще не був детально вивчений. Використовуючи детальні адміністративні дані з платформи доставки їжі на замовлення Alibaba Group, ми виявили, що цифрова платформа сприяла продовольчій безпеці, добробуту, зайнятості та бізнес-стійкості ММСП як під час, так і після пандемії. Ми виявили неоднорідні відповіді продавців на пандемію COVID-19 під час та після впровадження різних політик стримування в Китаї. На екстенсивному рівні період повного локдауну залишив довготривалі наслідки для онлайн-продавців, зменшивши кількість нових учасників, особливо в галузі приготованої їжі. Натомість, на інтенсивному рівні мережеві магазини, особливо ті, що мають великі мережі або магазини з кількома додатками, продемонстрували більшу стійкість, ніж їхні конкуренти під час та після локдауну. Таким чином, спеціалізація (на рівні торгових точок) та ширше охоплення (на рівні мережі) виявилися ключовими факторами, що забезпечують бізнес-стійкість за складних економічних обставин. Вступ За останнє десятиліття світова економіка зазнала безпрецедентної цифровізації. Цифрові платформи не тільки трансформують способи нашої взаємодії, спілкування та здійснення угод щодо товарів та послуг, але й допомагають економікам відновлюватися після несподіваних негативних шоків. Зростаюча тенденція електронної комерції та ширша цифровізація економік були прискорені глобальною пандемією COVID-19 (ADB , ; Du et al. ). Наприкінці січня 2020 року китайський уряд запровадив три суворі політики стримування в різних містах для запобігання швидкому поширенню хвороби (Fang et al. ; Qiu et al. ), що значно знизило швидкість передачі та поширення COVID-19 (Alekseev et al. ; Bartik et al. ); продовжило вплив на екосистеми мікро-, малих та середніх підприємств (ММСП; Bartik et al. ; Bloom et al. ; Mathijs de et al. ; Cong et al. ; Dai et al. , ; Guo et al. ; Kong et al. ; Wang et al. ); та сприяло цифровізації ММСП у Китаї. Однак роль, яку відіграють цифрові платформи у підтримці Цілей сталого розвитку ООН (ЦСР), вплив різних політик стримування на бізнес-стійкість цифрових продавців та ефективність різних бізнес-стратегій для стійкості ММСП залишаються недостатньо дослідженими. Щоб хоча б частково подолати цю прогалину в літературі, це дослідження використовує великомасштабні адміністративні дані від Ele.me від Alibaba Group у Китаї, яка є платформою доставки їжі та продуктів не з їстівних товарів на замовлення; більшість магазинів на Ele.me є ММСП. У цій статті представлено кількісну оцінку впливу різних політик стримування на всі вибрані магазини на Ele.me, на магазини різних категорій продуктів (наприклад, приготована їжа, сира їжа, аптека) та на окремі магазини послідовно. Ми обговорюємо роль цифрових платформ доставки їжі у досягненні ЦСР під час та після пандемії, а потім пропонуємо рекомендації для політиків та продавців. Це дослідження показує, що цифрова платформа доставки їжі сприяла не тільки продовольчій безпеці, добробуту, зайнятості та бізнес-стійкості ММСП як під час, так і після пандемії, але й підтримці ЦСР. 2021a b 2022 2020 2020 2022 2020 2020 2020 2021 2022 2021a b 2022 2021 2020 Внесок цього дослідження полягає в наступному. По-перше, воно розглядає сталий розвиток (СР) з точки зору ММСП; цей фокус є критично важливим для СР економіки Китаю, оскільки частка осіб, зайнятих у ММСП серед усіх підприємств, становила 79,4% у 2018 році (NBS ). Крім того, СР ММСП пов'язаний з цільовим показником ЦСР 8.3. Використані тут адміністративні дані, які рідко доступні, надають унікальну можливість кількісно та комплексно дослідити довгостроковий вплив різних політик стримування COVID-19 на бізнес-стійкість ММСП і, отже, на СР загалом. На додаток до кількості замовлень або продажів, які зазвичай досліджуються, ми створюємо проксі-показники для різноманітності продуктів та знижок. Ми використовуємо квадратичні часові тренди для відстеження потенційної нелінійності ефектів політики, тоді як багато попередніх досліджень лише використовували бінарні змінні різних політик стримування для оцінки середніх ефектів «лікування» політикою (Raj et al. ; Han et al. ; Guo et al. ). По-друге, наш прикладний аналіз пов'язаний з галуззю харчової промисловості та аптеками, де цифровізація розглядається через використання продавцями онлайн-платформ доставки; результати можуть пролити світло на роль цифровізації у питаннях продовольчої безпеки та охорони здоров'я під час криз, що пов'язано з цільовими показниками ЦСР 2.c та 3.8 відповідно. Наш унікальний набір даних дозволяє нам вивести один показник ступеня цифровізації, зумовленої COVID-19, а саме кількість ММСП у харчовій промисловості, які вийшли на цифрову платформу доставки їжі в Китаї, що пов'язано з цільовим показником ЦСР 8.3. Хоча цей показник обмежений однією платформою, він може надати інформацію про вплив політик стримування на цифровізацію. Наш висновок полягає в тому, що ці політики мають неоднорідні результати для різних категорій продуктів, які відрізняються при вивченні більш тривалого періоду; отже, період пандемії не мав прямого зв'язку з цифровізацією, оскільки він опосередковувався різними політиками стримування. По-третє, ми досліджуємо вплив двох бізнес-стратегій, а саме мережевих магазинів та магазинів з кількома додатками, на стійкість ММСП. Для ММСП, які вийшли на платформу (тобто цифровізовані), ми виявили, що ефекти політик стримування варіюються залежно від типу продавця. Мережеві магазини виявилися більш ефективними, ніж немережеві, що свідчить про те, що навіть коли обидва типи магазинів цифровізовані, більша мережа ланцюгів поставок приносить більшу вигоду від цифровізації. Аналогічно, магазини з кількома додатками (що вказує на вищий рівень цифровізації, ніж у магазинів без кількох додатків) демонстрували кращі результати. 2019 2023 2022 2022 Решта цієї статті структурована наступним чином. По-перше, ми надаємо огляд літератури, зосереджений на досягненні ЦСР ООН за допомогою цифровізації та впливі COVID-19 на стійкість та життєздатність ММСП до екзогенних шоків. По-друге, ми ілюструємо використані матеріали та методи, включаючи еволюцію COVID-19 у Китаї, дані, факти, що не моделюються, та емпіричні моделі. По-третє, ми представляємо емпіричні результати щодо впливу різних політик стримування та двох бізнес-стратегій. По-четверте, ми підсумовуємо наші висновки та обговорюємо наслідки для політиків та продавців. По-п'яте, і, нарешті, ми завершуємо рекомендаціями щодо досягнення ЦСР ООН через цифрові платформи доставки їжі, а також обмеженнями цього дослідження та майбутніми дослідженнями. Література Досягнення ЦСР ООН за допомогою цифровізації У 2015 році Генеральна Асамблея ООН прийняла Порядок денний на період до 2030 року для сталого розвитку, який встановив 17 ЦСР та 169 цільових показників (UN , ). Реалізація ЦСР стикається з багатьма викликами, такими як локалізація та інтеграція в управління. Цифровізація розглядається як одна з найбільш перспективних трансформацій для досягнення ЦСР (Gouvea et al. ; Sachs et al. ; Seele and Lock ; Walker et al. ). Цифрова трансформація та мережева взаємодія можуть допомогти локалізувати ЦСР (ElMassah and Mohieldin ; Reuter ) та покращити управління для досягнення СР (Athey ; Lowman ). З поширенням великих даних та інформаційно-комунікаційних технологій (ІКТ) у всіх сферах життя, цифровізація різко зросла в багатьох сценаріях, таких як віддалена робота, онлайн-освіта, цифрова охорона здоров'я (Novillo-Ortiz et al. ; Asi and Williams ), розумні міста (Jain et al. ), робототехніка, зменшення викидів та інші проекологічні рішення (He et al. ), які сприяли досягненню ЦСР, особливо під час та після COVID-19 (Pan and Zhang ; Zhao et al. ). Однак зв'язок між цифровізацією та сталістю залишається суперечливим (Castro et al. ; Vinuesa et al. ). Цифровізація може порушувати законні права людей на конфіденційність, призводити до зловживання даними та політичного спостереження (Seele and Lock ), погіршувати природні екосистеми (Bekaroo et al. ) та негативно впливати на навколишнє середовище та здоров'я (LaPointe ). Цифровізація може зменшити нерівність доходів (Yin and Choi ); однак, чи зменшує цифровізація нерівність, також залежить від того, як вона формується (Asongu and Odhiambo ). Більшість існуючих досліджень використовували якісний підхід для аналізу впливу цифровізації на досягнення ЦСР, тоді як мало досліджень використовували кількісну методологію. Більшість кількісних досліджень ЦСР вивчають індекс ЦСР (SDGI) на рівні країни (Zhao et al. ). Наскільки нам відомо, жодне дослідження не зосереджувалося на механізмах, за допомогою яких цифрові платформи доставки їжі допомогли досягти ЦСР під час та після пандемії. 2015a b 2018 2019 2017 2019 2020 2023 2017 2017 2018 2020 2023 2023 2020 2022 2021 2020 2017 2016 2018 2022 2019 2022 Вплив COVID-19 на стійкість та життєздатність ММСП Життєздатність (resilience) означає здатність економічної системи поглинати шоки та реорганізовуватися перед обличчям соціально-економічних змін. Сталість (sustainability) є ширшим поняттям, ніж життєздатність, і представляє собою довгострокову мету, яка є інтеграцією соціальних, екологічних та економічних показників, що приносять користь нинішнім та майбутнім поколінням (Geissdoerfer et al. ; Ranjbar et al. ; Elkington ). Екзогенні шоки, такі як стихійні лиха, зазвичай поширюються через ланцюги поставок або мережі постачальників-клієнтів фірм (Brummitt et al. ; Inoue and Todo ; Carvalho et al. ). Дослідження, присвячені впливу COVID-19 на сталість, можна розділити на три виміри: екологічні показники (Adelodun et al. ; Amankwah-Amoah ; Freire-González and Vivanco ), соціальні показники (Anholon et al. ; Christoffel et al. ; Sharma et al. ; Ryan et al. ; Iyengar ) та економічні показники (Pan and Zhang ). Значна кількість досліджень використовувала якісні, а не кількісні підходи. Однак багато досліджень щодо економічного впливу COVID-19 на ММСП базувалися на опитуваннях або даних про транзакції з фінансових рахунків (Bartik et al. ; Bloom et al. ; Mathijs de et al. ; Cong et al. ; Dai et al. , ; Guo et al. ; Kong et al. ; Wang et al. ), і вони досліджували різні важливі теми, такі як доходи та витрати малих підприємств, очікування бізнесу, звільнення, закриття, вступ, кількість фірм, цифровізація, фінансові кризи та продуктивність факторів фірм. Однак детальні адміністративні дані щодо ММСП або рідко доступні для досліджень, або повідомляються з низькою частотою (наприклад, щоквартально) в опитуваннях (Guo et al. ; Kong et al. ). Для ресторанної індустрії деякі дослідники опосередковано виводили відвідуваність ресторанів або укомплектованість персоналом на основі даних геолокації мобільних телефонів, переглядів веб-сторінок та бронювань (Wang et al. ; Glaeser et al. ); лише невелика кількість досліджень використовувала фактичну кількість замовлень, отриманих з онлайн-платформи (Raj et al. ). Крім того, вплив COVID-19 на ММСП варіюється залежно від місця розташування та характеристик фірми, таких як дохід регіону, чи є ресторан мережевим, чи розташований ресторан у центрі міста, або чи має держава різні політичні вподобання (Wang et al. ; Glaeser et al. ). Наскільки нам відомо, жодне попереднє дослідження не використовувало комплексні високочастотні адміністративні дані на рівні продавців для кількісної оцінки довгострокового впливу політик стримування на продавців, користувачів, кур'єрів, різноманітність продуктів та знижки на платформах доставки їжі. Щоб заповнити цю важливу прогалину в літературі, ми досліджуємо, як магазини харчової промисловості та аптеки реагували на різні політики стримування під час та після локдауну. 2017 2021 1998 2017 2019 2021 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2020 2021 2022 2021a b 2022 2021 2020 2022 2021 2022 2021 2023 2022 2021 Матеріали та методи Еволюція COVID-19 у Китаї Таблиця показує хронологію пандемії COVID-19 у Китаї, починаючи з грудня 2019 року, коли в Ухані було виявлено кілька випадків невідомої пневмонії. Згодом хвороба поширилася по всьому місту, провінції Хубей та іншим частинам країни за короткий період. 23 січня 2020 року Китай зробив ключовий крок для стримування поширення вірусу, повністю зупинивши виїзд з Уханя, за яким послідували сім міст провінції Хубей. Часткові локдауни, контрольно-пропускні пункти та карантинні зони були впроваджені в інших китайських містах. До середини березня кількість нових випадків на день була обмежена однозначними цифрами, і загальнонаціональні заходи з профілактики та контролю епідемії досягли значного успіху. Локдаун в Ухані був знятий 8 квітня 2020 року. 31 грудня 2020 року Національна комісія охорони здоров'я Китайської Народної Республіки оголосила, що вакцина проти COVID-19 буде безкоштовною для всіх громадян, і до 1 травня 2021 року буде введено 300 мільйонів доз по всій країні. Станом на 31 серпня 2021 року понад 60% населення Китаю мали повну вакцинацію. 1 Дані Адміністративні дані від Ele.me та Koubei від Alibaba Group Ele.me пропонує різні типи даних: кількість магазинів, активних користувачів, штатних та часткових кур'єрів на рівні району-тижня, операційні дані на рівні продавця-тижня та характеристики магазинів. Споживачі можуть переглядати меню та замовляти їжу чи інші продукти для доставки або самовивозу з ресторанів або магазинів-учасників за допомогою додатку Ele.me, порталу Ele.me в Alipay або веб-браузера Ele.me. Ele.me стягує комісію за замовлення, розміщені на платформі, від ресторанів або магазинів та плату за доставку, отриману від клієнтів. Інший додаток, пов'язаний з Ele.me, — це Koubei, який надає користувачам інформацію та відгуки про послуги місцевого стилю життя. Послуги самовивозу магазинів Koubei спрямовуються до Ele.me через посилання на Koubei. Ele.me було об'єднано з Koubei як компанія з надання послуг місцевого життя в жовтні 2018 року, а її основним конкурентом у Китаї є Meituan, який є додатком, що зосереджений на послугах місцевого стилю життя. У 2 кварталі 2020 року загальнонаціональні частки ринку Meituan та Ele.me становили 68,2% та 25,4% відповідно (Trustdata ). 2020 Ми використали детальні адміністративні дані Ele.me за 104 тижні, що охоплюють період з п'ятого тижня 2019 року до четвертого тижня 2021 року, тобто за рік до та за рік після спалаху пандемії COVID-19. Випадковим чином було відібрано магазини, які мали хоча б одне замовлення протягом усього періоду вибірки. «Ефективний» магазин за певний тиждень визначався як магазин, який мав хоча б одне замов