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 作者: 
 
 
 
 
 周晓岚 泽田康行 马修·沈 伊莱恩·S·陈 摘要 数字平台对联合国（UN）可持续发展目标（SDGs）实施的影响，特别是对新冠肺炎（COVID-19）大流行期间和之后不同封锁政策下中小微企业（MSMEs）的商业可持续性的影响，尚未得到详细研究。利用来自阿里巴巴集团在线点餐外卖平台（饿了么）的详细管理数据，我们发现数字平台在疫情期间和之后对中小微企业的食品安全、福祉、就业和商业可持续性做出了贡献。我们揭示了中国在不同封锁政策实施期间和之后，商家对新冠肺炎大流行的异质性反应。在广泛的利润率方面，完全封锁期对在线商家造成了长期损害，减少了进入者数量，尤其是在熟食行业。相比之下，在密集利润率方面，连锁店，尤其是那些拥有大型连锁网络或多应用商店的连锁店，在封锁期间和之后表现出比同行更强的韧性。因此，专业化（在网点层面）和更广泛的覆盖（在网络层面）成为在充满挑战的经济环境下实现商业可持续性的关键因素。 引言 在过去十年中，全球经济以空前的数字化为特征。数字平台不仅正在改变我们互动、交流和交易商品和服务的方式，而且还在帮助经济从意想不到的负面冲击中恢复。电子商务的日益增长以及经济的更广泛数字化因全球新冠肺炎大流行而加速（ADB  ,  ；Du et al.  ）。2020年1月下旬，中国政府在中国多个城市实施了三项严格的封锁政策，以阻止该疾病的快速传播（Fang et al.  ；Qiu et al.  ），这些政策显著降低了新冠肺炎的传播率和蔓延（Alekseev et al.  ；Bartik et al.  ）；延长了对中小微企业生态系统的影响（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.  ）；并促进了中国中小微企业的数字化。然而，数字平台在支持联合国（UN）可持续发展目标（SDGs）方面的作用、不同封锁政策对数字商户商业可持续性的影响以及不同商业策略对中小微企业可持续韧性的有效性仍然研究不足。为了至少部分弥合这一文献空白，本研究采用了阿里巴巴集团在中国饿了么的大规模管理数据，饿了么是一个在线点餐外卖平台，提供食品和非食品杂货；饿了么上的大多数店铺都是中小微企业。本文对不同封锁政策对饿了么所有选定店铺、不同产品类别（例如，熟食、生食、药店）的店铺以及个体店铺依次产生的影响进行了定量评估。我们讨论了数字外卖平台在疫情期间和之后在实现可持续发展目标方面的作用，然后为政策制定者和商户提出政策建议。本研究表明，数字外卖平台不仅在疫情期间和之后为中小微企业的食品安全、福祉、就业和商业可持续性做出了贡献，而且还支持了可持续发展目标。 2021a b 2022 2020 2020 2022 2020 2020 2020 2021 2022 2021a b 2022 2021 2020 本研究的贡献如下。首先，它从中小微企业的角度审视了可持续发展（SD），这一焦点对于中国经济的可持续发展至关重要，因为2018年中小微企业就业人员占所有企业的比例为79.4%（NBS  ）。此外，中小微企业可持续发展与SDG目标8.3相关。本文使用的数据集（很少能获得）为定量和全面地检查不同新冠肺炎封锁政策对中小微企业商业可持续性（从而对整体可持续发展）的长期影响提供了独特的机会。除了通常被研究的订单量或销售量之外，我们还构建了产品种类和价格折扣的代理变量。我们采用了二次时间趋势来跟踪政策影响的潜在非线性，而许多以往的研究仅采用不同的封锁政策的二元变量来估计平均政策“处理”效应（Raj et al.  ；Han et al.  ；Guo et al.  ）。其次，我们的案例研究涉及食品行业和药店行业，这些行业的数字化通过商户使用在线配送平台来实现；这些发现可以阐明数字化在危机期间对食品安全和医疗保健问题的作用，这与SDG目标2.c和3.8分别相关。我们独特的数据集使我们能够得出一个衡量新冠肺炎驱动的数字化程度的指标，即中国食品行业进入一个数字食品配送平台的的中小微企业数量，这与SDG目标8.3相关。虽然这个指标仅限于一个平台，但它可以提供对封锁政策对数字化影响的见解。我们的发现是，这些政策对不同的产品类别产生了异质性结果，而当研究时间跨度更长时，这些结果会有所不同；因此，疫情期与数字化之间并非存在直接关系，而是受不同封锁政策的调节。第三，我们研究了两种商业策略（即连锁店和多应用商店）对中小微企业可持续性的影响。对于进入平台（即实现数字化）的中小微企业，我们发现封锁政策的影响因商户类型而异。连锁店的表现优于非连锁店，这表明即使两种商店类型都实现了数字化，更大的供应链网络也能为数字化带来更大的收益。同样，多应用商店（表明比没有多个应用的商店具有更高的数字化水平）的表现也更好。 2019 2023 2022 2022 本文的其余部分安排如下。首先，我们提供了一篇关于通过数字化应对联合国可持续发展目标的文献综述，以及新冠肺炎对中小微企业可持续性和韧性应对外源性冲击影响的文献综述。第二，我们阐述了所使用的材料和方法，包括中国新冠肺炎的演变、数据、非模型事实和实证模型。第三，我们呈现了关于各种封锁政策和两种商业策略影响的实证结果。第四，我们总结了我们的发现，并讨论了对政策制定者和商户的影响。第五，最后，我们对通过数字食品配送平台实现联合国可持续发展目标提出建议，并讨论本研究的局限性和未来研究方向。 文献 通过数字化应对联合国可持续发展目标 2015年，联合国大会通过了《2030年可持续发展议程》，其中制定了17个可持续发展目标和169个具体目标（UN  ,  ）。可持续发展目标的实施面临诸多挑战，如本地化和纳入治理。数字化被认为是实现可持续发展目标最有希望的转型之一（Gouvea et al.  ；Sachs et al.  ；Seele and Lock  ；Walker et al.  ）。数字转型和网络化有助于可持续发展目标的本地化（ElMassah and Mohieldin  ；Reuter  ），并加强治理以实现可持续发展（Athey  ；Lowman  ）。随着大数据和信息通信（ICT）技术在生活各个领域的普及，数字化在许多场景中急剧增加，例如远程工作、在线教育、数字健康（Novillo-Ortiz et al.  ；Asi and Williams  ）、智慧城市（Jain et al.  ）、机器人技术以及减排和其他环保解决方案（He et al.  ），所有这些都为实现可持续发展目标做出了贡献，尤其是在新冠肺炎期间及之后（Pan and Zhang  ；Zhao et al.  ）。然而，数字化与可持续性之间的关系仍然存在争议（Castro et al.  ；Vinuesa et al.  ）。数字化可能会损害人们的隐私权，导致数据滥用和政治监视（Seele and Lock  ），破坏自然生态系统（Bekaroo et al.  ），并对环境和健康产生负面影响（LaPointe  ）。数字化可以缓解收入不平等（Yin and Choi  ）；然而，数字化是否能减少不平等也取决于它的塑造方式（Asongu and Odhiambo  ）。大多数现有研究采用了定性方法来分析数字化对实现可持续发展目标的影响，而采用定量方法的研究很少。关于可持续发展目标的定量研究大多侧重于国家层面的可持续发展目标指数（SDGI）（Zhao et al.  ）。据我们所知，没有研究集中探讨数字食品配送平台在疫情期间和之后帮助实现可持续发展目标的机制。 2015a b 2018 2019 2017 2019 2020 2023 2017 2017 2018 2020 2023 2023 2020 2022 2021 2020 2017 2016 2018 2022 2019 2022 新冠肺炎对中小微企业可持续性和韧性的影响 韧性是指经济系统在面对社会经济变化时吸收冲击和重组的能力。可持续性是一个比韧性更广泛的概念，代表着一个长期目标，即社会、环境和经济绩效的整合，使当前和未来的世代受益（Geissdoerfer et al.  ；Ranjbar et al.  ；Elkington  ）。外源性冲击，如自然灾害，通常通过企业的供应链或供应商-客户网络传播（Brummitt et al.  ；Inoue and Todo  ；Carvalho et al.  ）。专注于新冠肺炎对可持续性影响的研究可分为三个维度：环境绩效（Adelodun et al.  ；Amankwah-Amoah  ；Freire-González and Vivanco  ）、社会绩效（Anholon et al.  ；Christoffel et al.  ；Sharma et al.  ；Ryan et al.  ；Iyengar  ）和经济绩效（Pan and Zhang  ）。相当数量的研究采用了定性方法而不是定量方法。然而，许多关于新冠肺炎对中小微企业经济影响的研究都基于调查或财务账户交易数据（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.  ），他们研究了各种重要课题，如小企业的收入和成本、企业预期、裁员、关闭、进入、企业数量、数字化、财务危机和企业要素生产率。然而，关于中小微企业的详细管理数据很少可供研究，或者在调查中（Guo et al.  ；Kong et al.  ）的报告频率较低（例如，按季度）。对于餐馆行业，一些研究人员通过手机地理定位数据、网页浏览量和预订量间接推断餐馆的访问量或员工配置（Wang et al.  ；Glaeser et al.  ）；只有少数研究使用了在线平台提供的实际订单数量（Raj et al.  ）。此外，新冠肺炎对中小微企业的影响因企业的地理位置和特征而异，例如该地区的收入、餐馆是否为连锁餐馆、餐馆是否位于市中心，或者该州是否具有不同的政治偏好（Wang et al.  ；Glaeser et al.  ）。据我们所知，没有以往的研究使用全面的高频商户级别管理数据来量化封锁政策对数字食品配送平台上的商户、用户、配送骑手、产品种类和价格折扣的长期影响。为了弥合这一重要的文献空白，我们研究了食品行业和药店行业的店铺在封锁期间和之后如何应对不同的封锁政策。 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 材料与方法 新冠肺炎在中国的演变 表1显示了自2019年12月以来中国新冠肺炎大流行的时间顺序，当时武汉出现了几例不明原因肺炎病例。随后，该疾病在短时间内传播到整个城市、湖北省和其他地区。2020年1月23日，中国采取了关键一步，全面封锁了武汉的对外交通，随后封锁了湖北省的七个城市，以遏制病毒的传播。其他中国城市实施了部分封锁、检查站和隔离区。到3月中旬，每日新增病例数被控制在个位数，全国性的疫情预防和控制措施取得了显著成效。武汉的封锁于2020年4月8日解除。2020年12月31日，中华人民共和国国家卫生健康委员会宣布，新冠肺炎疫苗将对所有公民免费接种，并将于2021年5月1日前在全国范围内接种3亿剂。截至2021年8月31日，中国超过60%的人口已完全接种疫苗。 数据 来自阿里巴巴集团饿了么和口碑的行政数据 饿了么提供不同类型的数据：区-周级别店铺数量、活跃用户、全职和兼职配送骑手，商户-周级别的运营数据，以及店铺特征。消费者可以通过饿了么应用程序、饿了么支付宝门户或饿了么网页浏览器查看菜单并订购食品或其他产品进行配送或外卖。饿了么从餐馆或商店收取平台上订单佣金，并向顾客收取配送费。与饿了么相关的另一个应用程序是口碑，它为用户提供本地生活服务的信息和评价。口碑店铺的外卖服务通过口碑上的链接导向饿了么。饿了么于2018年10月与口碑合并，成为一家本地生活服务公司，其在中国的主要竞争对手是美团，美团是一个专注于本地生活服务的应用程序。2020年第二季度，美团和饿了么在全国的市场份额分别为68.2%和25.4%（Trustdata  ）。 2020 我们使用了饿了么长达104周的详细行政数据，时间范围从2019年第5周到2021年第4周，即新冠肺炎疫情爆发前一年和爆发后一年。随机选择了在整个样本期间至少有一个订单的店铺。在给定的一周内，“有效”店铺被定义为至少有一个订单的店铺。时间不变的店铺特征包括店铺创建日期以及店铺是否在口碑上列出，这表明了店铺的线下业务和城市-区域级别位置的相对重要性。时间变化的数据包括店铺运营数据，如订单数量、商品交易总额（GMV）、店铺或平台提供的补贴、库存单位（SKU）数量、顾客给予的店铺评分（0-5）、销售的商品类别、店铺是否为连锁店，以及唯一的连锁品牌识别号。我们将补贴与GMV的比例用作价格折扣的代理变量。通常，饿了么上的名义价格或标价随时间变化不大，GMV是使用名义价格和配送费计算的。因此，补贴与GMV的比例是价格折扣的良好代理。我们进一步使用SKU数量作为产品种类的代理变量。 这些店铺由饿了么分为204个“狭窄”类别。我们将这些“狭窄”类别归入四个互斥且完整的“广泛”类别，如表2所示：熟食、生食、药店和其他。从净GMV（GMV减去补贴）来看，熟食是最大的类别。主要类别从大到小的顺序是：熟食、生食、非食品杂货店商品、药店和其他。 我们进一步将饿了么数据与关于每周确诊新冠肺炎病例数量以及不同严格程度政策的开始和结束日期的公开信息相结合（Du et al.  ）。对于前者，我们从国家卫生健康委员会获取了市-日级别的新增病例数，并将其汇总为市-周级别的新增病例数。 2022 封锁 严格程度分为三级：完全封锁、部分封锁和检查点封锁。在完全封锁下，居民被禁止离开城市，并且只能在有限的时间内因基本活动而离开家；公共和私人交通均被禁止。部分封锁的严格程度较低，居民可以离开城市。尽管公共交通关闭，但私人出行被允许。在最不严格的级别，仅限于疾病爆发的局部区域的出行限制，如检查站。即使在没有任何封锁政策的城市，在大流行爆发初期或武汉封锁的早期阶段，人们也被强烈鼓励遵守居家令。通常，在有封锁政策的城市，所有运送的包裹都放在社区入口处。 我们重点关注所有可获得数据的七个城市：湖北省的武汉和宜昌，浙江省的杭州，黑龙江省的哈尔滨，江苏省的苏州，以及陕西省的重庆和西安。选择这七个城市的原因如下。首先，封锁政策随时间变化，严格程度在七个城市之间也各不相同。武汉和宜昌从2020年1月24日到2020年4月7日处于完全封锁政策下。杭州在2020年2月4日至2020年2月27日期间经历了部分封锁；哈尔滨在2020年2月4日至2020年3月16日期间经历了部分封锁。苏州在2020年1月31日至2020年3月23日期间设有检查站，重庆在2020年2月6日至2020年2月19日期间设有检查站。西安在此期间从未经历过封锁政策。其次，除宜昌外，所有城市都是省会或直辖市；宜昌是一个小城市。六个大城市在人口和GDP方面在经济上具有可比性；2021年武汉、宜昌、杭州、哈尔滨、苏州、西安和重庆的地区生产总值分别为2750亿、778亿、2810亿、830亿、3520亿、1660亿和4320亿美元（分别为1.772万亿、0.502万亿、1.811万亿、0.535万亿、2.272万亿、1.069万亿和2.789万亿元人民币）。第三，这些城市或直辖市不接壤，因此潜在的溢出效应很弱。我们利用大流行产生的外部变化来量化其因果影响。 市场的地理范围被定义为城市中的一个区域，因为大多数订单都在一个区域内。消费者通常从距离他们地点三公里内的店铺下单。极少数店铺提供全市配送服务；此外，这些订单耗时更长，配送费更高，并且当店铺繁忙时通常会被拒绝。 非模型事实 进入者 封锁期间，口碑（定义为多应用商店）、连锁店和生食的进入者比例较高（图1）。在供应端，口碑上的店铺（在疫情大流行之前大多严重依赖线下服务，并且由于在口碑上列出而为消费者所熟知）由于居家令且非必需业务强制关闭而暂时关闭了实体店，从而转向多渠道零售。此外，口碑上的店铺已经拥有数字化经验；因此，它们更容易加入同一公司内的另一个数字平台，即饿了么。在需求端，疫情期间及之后，更多的消费者在家做饭，不得不在线购买生食。即使是那些较少在线购物的人也不得不适应在线渠道。    、 分别显示了进入者数量和进入者比例。虚线代表武汉封锁前、期间和之后的平均值。“2020w5”和“w15”指武汉封锁的第一周和最后一周，即2020年的第5周和第15周。 a b 按城市划分的整体运营绩效 封锁期间，除熟食外，其他类别（图2）的整体运营绩效（尤其是净GMV）与熟食的差异很大。熟食的总周净GMV下降，而生食的总周净GMV增加。即使考虑到春节，我们也

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