Abstract

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de faaliyet gösteren zincir ve indirim marketlerde büyüme performansının 2016–2019 (pandemi öncesi) ve 2020–2024 (pandemi sonrası) dönemleri için firma düzeyinde karşılaştırılması ve büyümenin bileşenlerinin ölçek (aktif) ile verimlilik (yoğunluk) ekseninde belirlenmesidir. Bu kapsamda Borsa İstanbul’da işlem gören zincir market firmalarının verileri kullanılmış, eşleştirilmiş dönem tasarımı uygulanmıştır. Öncelikle tanımlayıcı istatistikler hesaplanmış; ardından normallik (Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov, Anderson–Darling) ve varyans homojenliği (Levene) testleri ile dağılım varsayımları sınanmıştır. Bu çerçevede, göstergelerin dağılım özelliklerine göre eşleştirilmiş t-testi ve Wilcoxon Signed-Rank testleri kullanılmış; sonuçlar yalnızca istatistiksel anlamlılık düzeyleriyle değil, aynı zamanda etki büyüklükleriyle de değerlendirilmiştir. Ayrıca firmalar, büyüme bileşenlerine dayalı olarak ölçek (ekstensif), verimlilik (intensif) ve karma büyüme türleri şeklinde sınıflandırılmıştır. Analiz bulguları, pandemi sonrası dönemde satış büyümesi, toplam aktif büyümesi, satış yoğunluk büyümesi ve aktif yoğunluk büyümesi göstergelerinde istatistikî olarak anlamlı artışlara işaret etmektedir. Buna karşılık net kâr büyümesi, özkaynak büyümesi, personel sayısı büyümesi, şube sayısı büyümesi ve özkaynak yoğunluk büyümesi göstergelerinde anlamlı farklılık tespit edilmemiştir. Firma bazlı sınıflama sonuçları, örneklemde yer alan tüm şirketlerin “karma büyüme” modelinde konumlandığını, yani ölçek genişlemesi ile operasyonel verimlilikteki iyileşmenin eş zamanlı ilerlediğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmanın özgün katkısı, Türkiye’de zincir marketlerin büyüme performansını pandemi öncesi ve sonrası dönemde karşılaştırmalı olarak incelemesi, büyümenin niteliğini ölçek–verimlilik ekseninde çoklu gösterge seti üzerinden ayrıştırması ve firma bazlı büyüme türü sınıflamasını sistematikleştirmesidir.

Abstract

The aim of this study is to compare the growth performance of chain and discount retailers operating in Turkey at the firm level for the periods 2016–2019 (pre-pandemic) and 2020–2024 (post-pandemic), and to determine the components of growth along the axes of scale (assets) and efficiency (intensity). For this purpose, data from chain retailers listed on Borsa İstanbul were utilized, and a matched-period design was employed. Descriptive statistics were first calculated; subsequently, distributional assumptions were tested using normality tests (Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov, Anderson–Darling) and variance homogeneity tests (Levene). Depending on distributional characteristics, paired t-tests and Wilcoxon Signed-Rank tests were applied, and the results were evaluated not only in terms of statistical significance levels but also by reporting effect sizes. In addition, firms were classified into scale (extensive), efficiency (intensive), and mixed growth types according to their growth components. The findings indicate statistically significant increases in sales growth, total asset growth, sales intensity growth, and asset intensity growth in the post-pandemic period. By contrast, no significant differences were identified in net profit growth, equity growth, employment growth, store growth, and equity intensity growth. Firm-level classification results reveal that all companies in the sample were positioned under the “mixed growth” model, indicating that scale expansion and improvements in operational efficiency progressed simultaneously. The originality of this study lies in its comparative analysis of pre- and post-pandemic growth performance of chain retailers in Turkey, its decomposition of growth into scale and efficiency dimensions using a multi-indicator framework, and its systematic firm-level classification of growth types.

Structured Abstract:

The purpose of this study is to compare, at the firm level, the growth performance of chain and discount retailers operating in Turkey before and after the pandemic, and to identify the components of growth along the axes of scale (extensive/asset-based) and efficiency (intensive/productivity-based). To this end, the pre-pandemic period (2016–2019) and the post-pandemic period (2020–2024) are compared within a matched design, focusing on chain retail firms listed on Borsa İstanbul. The study aims to systematically reveal how format transformations, omni-channel investments, and logistics optimization efforts that have become prominent in food retailing over the past decade are reflected in firm performance. The central research question is: “Through which components has growth occurred in Turkey’s chain and discount retailers—scale (extensive), efficiency (intensive), or a mixed structure combining both?” In this way, the study generates contextual evidence on how demand shocks, cost fluctuations, and competitive dynamics accelerated by the pandemic have been reflected in firm-level performance metrics.

The theoretical foundation builds on the resource- and capability-based view of firm growth (e.g., Penrose’s framework), combined with the literatures on economies of scale, economies of scope, and process efficiency. Prior findings in food retailing show that while store network expansion and scaling of procurement and logistics increase sales and market share, intensive price competition and operational costs tend to constrain profitability gains. This study contributes by jointly measuring these two mechanisms—scale expansion and efficiency improvement—within a single framework, and by classifying the nature of growth. In doing so, it adds a contextual contribution to the literature, which has largely focused on single performance metrics, by providing a multi-indicator, firm-level decomposition.

Methodologically, the analysis proceeds in three stages. In the first stage, in addition to classical scale/profitability indicators such as sales growth, net profit growth, total asset growth, equity growth, and store number growth, two efficiency measures were constructed: sales intensity growth (sales per store) and asset intensity growth (sales per asset). For each indicator, descriptive statistics (mean, median, standard deviation, min–max, skewness, kurtosis) were calculated by period. In the second stage, the distributional properties of the differences were tested: Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov, and Anderson–Darling tests for normality, and Levene’s test for variance homogeneity. For indicators meeting the normality and homogeneity assumptions, paired t-tests were applied; for indicators with assumption violations, the Wilcoxon signed-rank test was employed. Results were reported not only with p-values but also with effect sizes (Cohen’s d for parametric tests, r for nonparametric tests), enabling an assessment of both statistical and practical significance. In the third stage, growth-type classification was conducted: an increase in total assets indicated scale (extensive) growth, an increase in sales or asset intensity indicated efficiency (intensive) growth, and simultaneous increases in both dimensions classified the firm as exhibiting “mixed growth.” This rule-based classification allows the firm-level interpretation of the significant differences observed in the comparative tests.

Descriptive statistics show that, in the post-pandemic period, average sales and total asset growth increased substantially compared to the pre-pandemic period, alongside notable increases in sales and asset intensity. In contrast, the increases in net profit and equity growth averages were accompanied by high standard deviations, while skewness and kurtosis values were elevated particularly in profitability and equity indicators due to outliers. This makes median values more reliable for interpretation and calls for caution in applying parametric tests. Following the normality and homogeneity tests, paired t-tests indicated highly significant differences in sales growth, total asset growth, sales intensity growth, and asset intensity growth. For net profit growth, normality was violated in the Shapiro–Wilk test; hence, the Wilcoxon signed-rank test was applied, which found no significant difference. Equity, employment, and store number growth indicators likewise showed no statistically significant differences. Effect size measures confirmed that the changes in scale and intensity indicators were not only statistically significant but also practically large.

Firm-level classification revealed that all companies in the sample fall into the “mixed growth” category: increases in total assets point to scale expansion, while improvements in sales and asset intensity reflect gains in store-level productivity and asset utilization. This simultaneity indicates that the nature of growth was shaped not by a single dimension but by the parallel progress of both, suggesting that mere network expansion without efficiency improvements has limited explanatory power. Another interpretation of the findings is that the absence of significant differences in employment and store number growth is consistent with format maturity and channel substitution: the spread of omni-channel models and digital sales channels can improve intensity metrics without necessarily requiring more stores or employees.

The results are consistent with two strands of the food retailing literature. On one hand, they align with studies showing that logistics network design, inventory-demand-pricing integration, and process alignment enhance efficiency—for instance, omni-channel strategies have been shown to raise intensity and service levels, and the increase in sales/asset intensity growth observed here provides firm-level evidence of these mechanisms. On the other hand, the findings resonate with research showing that while large chains contribute to consumer welfare through price competition, they simultaneously face margin pressures; and that rising input, energy, and logistics costs during and after the pandemic have constrained profitability.

The scope and methodology of the study entail certain limitations. The sample is limited to chain retailers listed on Borsa İstanbul, excluding privately held firms. Indicators are measured at the firm level and cannot capture store-level heterogeneity or regional competition intensity. More detailed data on profitability components (gross and operating margins) and cost structures would enrich the analysis in future research. Moreover, causal designs such as panel regressions could provide alternative counterfactual frameworks for isolating pandemic effects. Nonetheless, this study represents one of the first empirical contributions to comparatively examine, at the firm level, the growth performance of Turkey’s chain and discount retailers before and after the pandemic; to decompose the nature of growth into scale and efficiency components using a multi-indicator framework; and to systematically classify growth types (extensive, intensive, mixed).

Yapılandırılmış Özet

Bu çalışmanın amacı, Türkiye’de faaliyet gösteren zincir ve indirim marketlerde büyüme performansının 2016–2019 (pandemi öncesi) ve 2020–2024 (pandemi sonrası) dönemleri için firma düzeyinde karşılaştırılması ve büyümenin bileşenlerinin ölçek (aktif) ile verimlilik (yoğunluk) ekseninde belirlenmesidir. Bu doğrultuda, pandemi öncesi dönem (2016–2019) ile pandemi sonrası dönem (2020–2024) eşleştirilmiş tasarım çerçevesinde karşılaştırılmış; analiz, Borsa İstanbul’da işlem gören zincir perakende firmalarına odaklanmıştır. Çalışma, son on yılda gıda perakendeciliğinde öne çıkan format dönüşümleri, çok kanallı (omni-channel) yatırımlar ve lojistik optimizasyon çabalarının firma performansına nasıl yansıdığını sistematik biçimde ortaya koymayı amaçlamaktadır. Temel araştırma sorusu şudur: “Türkiye’de zincir ve indirim perakendecilerinde büyüme hangi bileşenler üzerinden gerçekleşmiştir—ölçek (yaygın), etkinlik (yoğun) ya da her ikisini birleştiren karma bir yapı üzerinden mi?” Bu çerçevede çalışma, pandemiyle hızlanan talep şokları, maliyet dalgalanmaları ve rekabet dinamiklerinin firma düzeyindeki performans göstergelerine nasıl yansıdığına dair bağlamsal kanıt üretmektedir.

Çalışmanın teorik temeli, firma büyümesine ilişkin kaynak ve yetenek temelli yaklaşım ile ölçek ekonomileri, kapsam ekonomileri ve süreç etkinliği literatürlerine dayanmaktadır. Gıda perakendeciliğine ilişkin önceki bulgular, mağaza ağının genişlemesi ile tedarik ve lojistik ölçeğinin büyümesinin satışları ve pazar payını artırdığını; ancak yoğun fiyat rekabeti ve operasyonel maliyetlerin kârlılık artışını sınırladığını göstermektedir. Bu çalışma, bu iki mekanizmayı—ölçek genişlemesi ve etkinlik iyileşmesi—tek bir çerçevede birlikte ölçerek ve büyümenin niteliğini sınıflandırarak literatüre katkı sunmaktadır. Böylece, çoğunlukla tek performans göstergesine odaklanan mevcut literatüre kıyasla, çok göstergeli ve firma düzeyinde bir ayrıştırma sağlayarak bağlamsal bir katkı üretmektedir.

Metodolojik olarak analiz üç aşamada yürütülmüştür. İlk aşamada, satış büyümesi, net kâr büyümesi, toplam varlık büyümesi, özkaynak büyümesi ve mağaza sayısı büyümesi gibi klasik ölçek/kârlılık göstergelerine ek olarak iki etkinlik ölçütü oluşturulmuştur: satış yoğunluğu büyümesi (mağaza başına satış) ve varlık yoğunluğu büyümesi (varlık başına satış). Her gösterge için dönem bazında tanımlayıcı istatistikler (ortalama, medyan, standart sapma, minimum–maksimum, çarpıklık, basıklık) hesaplanmıştır. İkinci aşamada, farkların dağılımsal özellikleri test edilmiştir: normallik için Shapiro–Wilk, Kolmogorov–Smirnov ve Anderson–Darling testleri; varyans homojenliği için Levene testi uygulanmıştır. Normallik ve homojenlik varsayımlarını sağlayan göstergeler için eşleştirilmiş t-testi, varsayım ihlali olan göstergeler için Wilcoxon işaretli sıralar testi kullanılmıştır. Sonuçlar yalnızca p-değerleriyle değil, aynı zamanda etki büyüklükleriyle de (parametrik testler için Cohen’s d, parametrik olmayan testler için r) raporlanmıştır; böylece hem istatistiksel hem de pratik anlamlılık değerlendirilmiştir. Üçüncü aşamada büyüme türü sınıflandırması yapılmıştır: toplam varlıklardaki artış ölçek (yaygın) büyümeyi, satış veya varlık yoğunluğundaki artış etkinlik (yoğun) büyümeyi göstermekte; her iki boyutta eş zamanlı artış ise firmayı “karma büyüme” kategorisine yerleştirmektedir. Bu kural temelli sınıflandırma, karşılaştırmalı testlerde gözlenen anlamlı farkların firma düzeyinde yorumlanmasını sağlamaktadır.

Tanımlayıcı istatistikler, pandemi sonrası dönemde ortalama satış büyümesi ve toplam varlık büyümesinin pandemi öncesine kıyasla önemli ölçüde arttığını; buna satış ve varlık yoğunluğunda da belirgin artışların eşlik ettiğini göstermektedir. Buna karşılık, net kâr ve özkaynak büyümesi ortalamalarındaki artışlar yüksek standart sapmalarla birlikte görülmüş; özellikle kârlılık ve özkaynak göstergelerinde aykırı değerler nedeniyle çarpıklık ve basıklık değerleri yüksek çıkmıştır. Bu durum, yorumlamada medyan değerleri daha güvenilir kılmakta ve parametrik testlerin kullanımında dikkat gerektirmektedir. Normallik ve homojenlik testlerinin ardından yapılan eşleştirilmiş t-testleri; satış büyümesi, toplam varlık büyümesi, satış yoğunluğu büyümesi ve varlık yoğunluğu büyümesinde oldukça anlamlı farklar göstermiştir. Net kâr büyümesinde Shapiro–Wilk testi normallik varsayımının ihlal edildiğini ortaya koymuş; bu nedenle uygulanan Wilcoxon testi anlamlı fark bulmamıştır. Özkaynak, istihdam ve mağaza sayısı büyümesi göstergelerinde de istatistiksel olarak anlamlı fark bulunmamıştır. Etki büyüklüğü ölçümleri, ölçek ve yoğunluk göstergelerindeki değişimlerin yalnızca istatistiksel olarak değil, aynı zamanda pratik açıdan da büyük olduğunu doğrulamıştır.

Firma düzeyindeki sınıflandırma, örneklemdeki tüm şirketlerin “karma büyüme” kategorisine girdiğini göstermiştir: toplam varlıklardaki artış ölçek genişlemesine işaret ederken, satış ve varlık yoğunluğundaki iyileşmeler mağaza düzeyinde verimlilik ve varlık kullanımında kazanımları yansıtmaktadır. Bu eşzamanlılık, büyümenin tek boyutlu değil, her iki boyutta paralel ilerlemeyle şekillendiğini; dolayısıyla yalnızca ağ genişlemesinin etkinlik iyileşmeleri olmadan sınırlı açıklayıcılığa sahip olduğunu göstermektedir. Bulguların bir diğer yorumu ise, istihdam ve mağaza sayısı büyümesinde anlamlı fark olmamasının format olgunluğu ve kanal ikamesi ile tutarlı olmasıdır: Omni-Channel modellerin ve dijital satış kanallarının yaygınlaşması, daha fazla mağaza veya çalışan gerektirmeden yoğunluk göstergelerini iyileştirebilmektedir.

Sonuçlar, gıda perakendeciliği literatüründeki iki ana eğilimle uyumludur. Bir yandan, lojistik ağ tasarımı, envanter-talep-fiyat entegrasyonu ve süreç uyumunun etkinliği artırdığını gösteren çalışmalarla paralellik göstermektedir; örneğin omni-channel stratejilerinin yoğunluğu ve hizmet düzeyini artırdığı bilinmekte olup, burada gözlenen satış/varlık yoğunluğu büyümesi bu mekanizmalara firma düzeyinde kanıt sunmaktadır. Öte yandan, bulgular; büyük zincirlerin fiyat rekabeti yoluyla tüketici refahına katkı sağlarken aynı zamanda marj baskısıyla karşı karşıya kaldığını ve pandemi sırasında ve sonrasında artan girdi, enerji ve lojistik maliyetlerinin kârlılığı sınırladığını gösteren çalışmalarla da örtüşmektedir.

Çalışmanın kapsamı ve yöntemi bazı sınırlılıklar içermektedir. Örneklem yalnızca Borsa İstanbul’da işlem gören zincir perakendecilerle sınırlıdır; özel şirketler kapsam dışındadır. Göstergeler firma düzeyinde ölçülmüş olup mağaza düzeyindeki heterojenliği veya bölgesel rekabet yoğunluğunu yakalayamamaktadır. Kârlılık bileşenlerine (brüt ve faaliyet marjları) ve maliyet yapılarına ilişkin daha ayrıntılı veriler gelecekteki araştırmaları zenginleştirebilir. Ayrıca panel regresyonlar gibi nedensel tasarımlar, pandemi etkilerini ayrıştırmak için alternatif karşılaştırmalı çerçeveler sunabilir. Bununla birlikte bu çalışma, Türkiye’de zincir ve indirim perakendecilerinin pandemi öncesi ve sonrası büyüme performanslarını firma düzeyinde karşılaştırmalı olarak inceleyen; büyümenin niteliğini çok göstergeli bir çerçevede ölçek ve etkinlik bileşenlerine ayıran ve büyüme türlerini (aktif, yoğunluk, karma) sistematik biçimde sınıflandıran ilk ampirik katkılardan biridir.

ملخص منظم

تهدف هذه الدراسة إلى مقارنة أداء النمو، على مستوى الشركات، لمتاجر التجزئة التابعة لسلاسل متاجر ومتاجر التخفيضات العاملة في تركيا قبل وبعد الجائحة، وتحديد مكونات النمو وفق محوري الحجم (التوسعي/القائم على الأصول) والكفاءة (المكثف/القائم على الإنتاجية). ولهذه الغاية، تتم مقارنة الفترة السابقة لوباء كوفيد-19 (2016–2019) والفترة اللاحقة له (2020–2024) ضمن تصميم متطابق، مع التركيز على شركات التجزئة ذات السلاسل المدرجة في بورصة إسطنبول. وتهدف الدراسة إلى الكشف بشكل منهجي عن كيفية انعكاس التحولات في نماذج العمل، والاستثمارات في القنوات المتعددة، وجهود تحسين الخدمات اللوجستية — التي أصبحت بارزة في قطاع تجارة التجزئة الغذائية خلال العقد الماضي — على أداء الشركات. والسؤال البحثي المركزي هو: «من خلال أي مكونات حدث النمو في سلاسل متاجر التجزئة ومتاجر التخفيضات في تركيا — الحجم (التوسعي)، أم الكفاءة (التكثيفي)، أم هيكل مختلط يجمع بين الاثنين؟» وبهذه الطريقة، توفر الدراسة أدلة سياقية حول كيفية انعكاس صدمات الطلب، وتقلبات التكاليف، وديناميات المنافسة التي تسارعت بفعل الجائحة، على مؤشرات الأداء على مستوى الشركات.

ويستند الأساس النظري إلى النظرة القائمة على الموارد والقدرات في نمو الشركات (مثل إطار عمل بنروز)، مقترنةً بالدراسات المتعلقة بوفورات الحجم، ووفورات النطاق، وكفاءة العمليات. وتُظهر النتائج السابقة في قطاع تجارة التجزئة للأغذية أنه في حين يؤدي توسيع شبكة المتاجر وزيادة حجم المشتريات والخدمات اللوجستية إلى زيادة المبيعات والحصة السوقية، فإن المنافسة السعرية المكثفة والتكاليف التشغيلية تميل إلى تقييد مكاسب الربحية. وتسهم هذه الدراسة من خلال القياس المشترك لهاتين الآليتين — التوسع في الحجم وتحسين الكفاءة — ضمن إطار عمل واحد، ومن خلال تصنيف طبيعة النمو. وبذلك، تضيف الدراسة مساهمة سياقية إلى الأدبيات، التي ركزت إلى حد كبير على مقاييس أداء فردية، من خلال توفير تحليل متعدد المؤشرات على مستوى الشركات.

من الناحية المنهجية، يجري التحليل على ثلاث مراحل. في المرحلة الأولى، بالإضافة إلى مؤشرات الحجم/الربحية التقليدية مثل نمو المبيعات، ونمو صافي الربح، ونمو إجمالي الأصول، ونمو حقوق الملكية، ونمو عدد المتاجر، تم وضع مقياسين للكفاءة هما: نمو كثافة المبيعات (المبيعات لكل متجر) ونمو كثافة الأصول (المبيعات لكل أصل). بالنسبة لكل مؤشر، تم حساب الإحصاءات الوصفية (المتوسط، الوسيط، الانحراف المعياري، الحد الأدنى والحد الأقصى، الانحراف، التفرطح) حسب الفترة. في المرحلة الثانية، تم اختبار خصائص توزيع الفروق: اختبارات شابيرو-ويلك، وكولموغوروف-سميرنوف، وأندرسون-دارلينغ للتوزيع الطبيعي، واختبار ليفين لتجانس التباين. بالنسبة للمؤشرات التي استوفت افتراضات التوزيع الطبيعي وتجانس التباين، تم تطبيق اختبارات t المزدوجة؛ أما بالنسبة للمؤشرات التي انتهكت هذه الافتراضات، فقد استُخدم اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة. تم الإبلاغ عن النتائج ليس فقط بقيم p بل أيضًا بأحجام التأثير (d كوهين للاختبارات البارامترية، وr للاختبارات غير البارامترية)، مما سمح بتقييم الأهمية الإحصائية والعملية على حد سواء. في المرحلة الثالثة، تم إجراء تصنيف حسب نوع النمو: حيث أشارت الزيادة في إجمالي الأصول إلى نمو في الحجم (نمو توسعي)، وأشارت الزيادة في المبيعات أو كثافة الأصول إلى نمو في الكفاءة (نمو مكثف)، وأدت الزيادات المتزامنة في كلا البعدين إلى تصنيف الشركة على أنها تُظهر «نموًّا مختلطًا». ويسمح هذا التصنيف القائم على القواعد بتفسير الفروق ذات الدلالة الإحصائية التي لوحظت في الاختبارات المقارنة على مستوى الشركة.

تُظهر الإحصاءات الوصفية أنه في فترة ما بعد الجائحة، ارتفع متوسط نمو المبيعات والأصول الإجمالية بشكل كبير مقارنة بفترة ما قبل الجائحة، إلى جانب زيادات ملحوظة في المبيعات وكثافة الأصول. في المقابل، رافق الزيادات في متوسطات نمو صافي الربح وحقوق الملكية انحرافات معيارية عالية، في حين ارتفعت قيم الانحراف والتقوس بشكل خاص في مؤشرات الربحية وحقوق الملكية بسبب القيم المتطرفة. وهذا يجعل القيم الوسيطة أكثر موثوقية للتفسير ويستدعي توخي الحذر عند تطبيق الاختبارات البارامترية. بعد إجراء اختبارات التوزيع الطبيعي والتجانس، أشارت اختبارات t المزدوجة إلى وجود فروق ذات دلالة إحصائية عالية في نمو المبيعات، ونمو إجمالي الأصول، ونمو كثافة المبيعات، ونمو كثافة الأصول. أما بالنسبة لنمو صافي الربح، فقد تم انتهاك افتراض التوزيع الطبيعي في اختبار شابيرو-ويلك؛ ومن ثم، تم تطبيق اختبار ويلكوكسون للرتب الموقعة، الذي لم يجد أي فرق ذي دلالة إحصائية. وبالمثل، لم تظهر مؤشرات نمو حقوق الملكية، وعدد الموظفين، وعدد المتاجر أي فروق ذات دلالة إحصائية. وأكدت مقاييس حجم التأثير أن التغيرات في مؤشرات الحجم والكثافة لم تكن ذات دلالة إحصائية فحسب، بل كانت كبيرة من الناحية العملية أيضًا.

وكشف التصنيف على مستوى الشركات أن جميع الشركات في العينة تندرج ضمن فئة «النمو المختلط»: حيث تشير الزيادات في إجمالي الأصول إلى التوسع في الحجم، في حين تعكس التحسينات في المبيعات وكثافة الأصول مكاسب في إنتاجية المتاجر واستخدام الأصول. يشير هذا التزامن إلى أن طبيعة النمو لم تتشكل بواسطة بُعد واحد فحسب، بل بالتقدم المتوازي لكليهما، مما يوحي بأن مجرد توسيع الشبكة دون تحسينات في الكفاءة له قدرة تفسيرية محدودة. وهناك تفسير آخر للنتائج وهو أن عدم وجود فروق ذات دلالة إحصائية في نمو التوظيف وعدد المتاجر يتوافق مع نضج النموذج التجاري واستبدال القنوات: فانتشار نماذج القنوات المتعددة وقنوات المبيعات الرقمية يمكن أن يحسّن مقاييس الكثافة دون الحاجة بالضرورة إلى المزيد من المتاجر أو الموظفين.

تتوافق النتائج مع اتجاهين في الأدبيات المتعلقة بتجارة التجزئة الغذائية. فمن ناحية، تتوافق مع الدراسات التي تُظهر أن تصميم الشبكة اللوجستية، والتكامل بين المخزون والطلب والتسعير، ومواءمة العمليات تعزز الكفاءة — على سبيل المثال، ثبت أن استراتيجيات القنوات المتعددة ترفع مستويات الكثافة والخدمة، وتوفر الزيادة في نمو كثافة المبيعات/الأصول التي لوحظت هنا دليلاً على مستوى الشركات على هذه الآليات. من ناحية أخرى، تتوافق النتائج مع الأبحاث التي تُظهر أنه في حين تساهم سلاسل المتاجر الكبيرة في رفاهية المستهلك من خلال المنافسة السعرية، فإنها تواجه في الوقت نفسه ضغوطًا على هوامش الربح؛ وأن ارتفاع تكاليف المدخلات والطاقة والخدمات اللوجستية أثناء وبعد الجائحة قد حدّ من الربحية.

ينطوي نطاق الدراسة ومنهجيتها على بعض القيود. فالعينة تقتصر على سلاسل التجزئة المدرجة في بورصة إسطنبول، باستثناء الشركات الخاصة. ويتم قياس المؤشرات على مستوى الشركة ولا يمكنها التعبير عن التباين على مستوى المتاجر أو شدة المنافسة الإقليمية. ومن شأن البيانات الأكثر تفصيلاً حول مكونات الربحية (الهوامش الإجمالية والتشغيلية) وهياكل التكاليف أن تثري التحليل في الأبحاث المستقبلية. علاوة على ذلك، يمكن أن توفر التصاميم السببية، مثل انحدارات الألواح، أطرًا بديلة افتراضية لعزل آثار الجائحة. ومع ذلك، تمثل هذه الدراسة إحدى المساهمات التجريبية الأولى التي تهدف إلى إجراء دراسة مقارنة، على مستوى الشركة، لأداء نمو سلاسل متاجر التجزئة ومتاجر التجزئة المخفضة في تركيا قبل الجائحة وبعدها؛ وتفكيك طبيعة النمو إلى مكونات الحجم والكفاءة باستخدام إطار متعدد المؤشرات؛ وتصنيف أنواع النمو (الامتدادي، المكثف، المختلط) بشكل منهجي.

Résumé structuré

L'objectif de cette étude est de comparer, au niveau des entreprises, les performances de croissance des enseignes de distribution et des magasins discount opérant en Turquie avant et après la pandémie, et d'identifier les composantes de cette croissance selon les axes de l'échelle (extensive/basée sur les actifs) et de l'efficacité (intensive/basée sur la productivité). À cette fin, la période pré-pandémique (2016-2019) et la période post-pandémique (2020-2024) sont comparées dans le cadre d’un dispositif d’appariement, en se concentrant sur les chaînes de distribution cotées à la Borsa İstanbul. L’étude vise à mettre systématiquement en évidence la manière dont les transformations de format, les investissements omnicanaux et les efforts d’optimisation logistique, qui ont pris une place prépondérante dans la distribution alimentaire au cours de la dernière décennie, se répercutent sur les performances des entreprises. La question centrale de la recherche est la suivante : « Par quels facteurs la croissance des chaînes de distribution et des magasins discount turcs s’est-elle produite : l’échelle (croissance extensive), l’efficacité (croissance intensive), ou une structure mixte combinant les deux ? » Ainsi, l’étude fournit des données contextuelles sur la manière dont les chocs de demande, les fluctuations des coûts et les dynamiques concurrentielles accélérées par la pandémie se sont répercutées sur les indicateurs de performance au niveau des entreprises.

Le fondement théorique s’appuie sur une approche de la croissance des entreprises fondée sur les ressources et les capacités (par exemple, le cadre théorique de Penrose), combinée à la littérature sur les économies d’échelle, les économies de gamme et l’efficacité des processus. Des résultats antérieurs dans le secteur de la grande distribution alimentaire montrent que, si l’expansion du réseau de magasins et la mise à l’échelle des achats et de la logistique augmentent le chiffre d’affaires et la part de marché, une concurrence intensive sur les prix et les coûts opérationnels tendent à limiter les gains de rentabilité. La présente étude apporte une contribution en mesurant conjointement ces deux mécanismes — l’expansion de l’échelle et l’amélioration de l’efficacité — au sein d’un cadre unique, et en classant la nature de la croissance. Ce faisant, elle apporte une contribution contextuelle à la littérature, qui s’est largement concentrée sur des indicateurs de performance isolés, en proposant une décomposition au niveau des entreprises à l’aide de plusieurs indicateurs.

Sur le plan méthodologique, l’analyse se déroule en trois étapes. Dans un premier temps, outre les indicateurs classiques d’échelle et de rentabilité tels que la croissance du chiffre d’affaires, celle du résultat net, celle du total des actifs, celle des capitaux propres et celle du nombre de magasins, deux mesures d’efficacité ont été élaborées : la croissance de l’intensité des ventes (chiffre d’affaires par magasin) et la croissance de l’intensité des actifs (chiffre d’affaires par actif). Pour chaque indicateur, des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type, min–max, asymétrie, kurtosis) ont été calculées par période. Au cours de la deuxième étape, les propriétés de distribution des différences ont été testées : tests de Shapiro–Wilk, de Kolmogorov–Smirnov et d’Anderson–Darling pour la normalité, et test de Levene pour l’homogénéité des variances. Pour les indicateurs répondant aux hypothèses de normalité et d’homogénéité, des tests t appariés ont été appliqués ; pour les indicateurs ne respectant pas ces hypothèses, le test des rangs signés de Wilcoxon a été utilisé. Les résultats ont été présentés non seulement avec des valeurs p, mais aussi avec des tailles d’effet (d de Cohen pour les tests paramétriques, r pour les tests non paramétriques), ce qui a permis d’évaluer à la fois la signification statistique et la signification pratique. Au cours de la troisième étape, une classification par type de croissance a été effectuée : une augmentation du total des actifs indiquait une croissance d’échelle (extensive), une augmentation du chiffre d’affaires ou de l’intensité des actifs indiquait une croissance d’efficacité (intensive), et des augmentations simultanées dans ces deux dimensions classaient l’entreprise comme présentant une « croissance mixte ». Cette classification fondée sur des règles permet une interprétation au niveau de l’entreprise des différences significatives observées dans les tests comparatifs.

Les statistiques descriptives montrent que, pendant la période post-pandémique, la croissance moyenne du chiffre d’affaires et de l’actif total a considérablement augmenté par rapport à la période pré-pandémique, parallèlement à des hausses notables de l’intensité du chiffre d’affaires et de l’intensité de l’actif. En revanche, les augmentations des moyennes de croissance du bénéfice net et des capitaux propres s’accompagnaient d’écarts-types élevés, tandis que les valeurs d’asymétrie et de kurtosis étaient particulièrement élevées pour les indicateurs de rentabilité et de capitaux propres en raison de valeurs aberrantes. Cela rend les valeurs médianes plus fiables pour l’interprétation et invite à la prudence dans l’application des tests paramétriques. À la suite des tests de normalité et d’homogénéité, les tests t appariés ont mis en évidence des différences hautement significatives concernant la croissance du chiffre d’affaires, celle de l’actif total, ainsi que la croissance de l’intensité du chiffre d’affaires et de l’intensité de l’actif. En ce qui concerne la croissance du bénéfice net, la normalité n’a pas été respectée lors du test de Shapiro-Wilk ; par conséquent, le test des rangs signés de Wilcoxon a été appliqué, qui n’a révélé aucune différence significative. Les indicateurs de croissance des capitaux propres, de l’emploi et du nombre de magasins n’ont pas non plus montré de différences statistiquement significatives. Les mesures de l’ampleur de l’effet ont confirmé que les variations des indicateurs d’échelle et d’intensité étaient non seulement statistiquement significatives, mais également importantes d’un point de vue pratique.

La classification au niveau des entreprises a révélé que toutes les sociétés de l’échantillon appartiennent à la catégorie de la « croissance mixte » : les augmentations de l’actif total indiquent une expansion de l’échelle, tandis que les améliorations de l’intensité des ventes et de l’intensité des actifs reflètent des gains de productivité au niveau des magasins et une meilleure utilisation des actifs. Cette simultanéité indique que la nature de la croissance n’a pas été déterminée par une seule dimension, mais par la progression parallèle des deux, ce qui suggère qu’une simple expansion du réseau sans amélioration de l’efficacité n’a qu’un pouvoir explicatif limité. Une autre interprétation des résultats est que l’absence de différences significatives dans la croissance de l’emploi et du nombre de magasins est cohérente avec la maturité des formats et la substitution des canaux de distribution : la généralisation des modèles omnicanaux et des canaux de vente numériques peut améliorer les indicateurs d’intensité sans nécessairement nécessiter davantage de magasins ou d’employés.

Ces résultats concordent avec deux courants de la littérature consacrée à la grande distribution alimentaire. D’une part, ils s’inscrivent dans la lignée d’études montrant que la conception du réseau logistique, l’intégration des stocks, de la demande et de la tarification, ainsi que l’alignement des processus renforcent l’efficacité — par exemple, il a été démontré que les stratégies omnicanales augmentent l’intensité et les niveaux de service, et la croissance de l’intensité des ventes par actif observée ici apporte une preuve concrète de ces mécanismes au niveau des entreprises. D’autre part, ces conclusions font écho à des recherches montrant que, si les grandes chaînes contribuent au bien-être des consommateurs grâce à la concurrence sur les prix, elles sont simultanément confrontées à des pressions sur leurs marges ; et que la hausse des coûts des intrants, de l’énergie et de la logistique pendant et après la pandémie a pesé sur leur rentabilité.

La portée et la méthodologie de l’étude comportent certaines limites. L’échantillon se limite aux chaînes de distribution cotées à la Borsa İstanbul, excluant ainsi les entreprises non cotées. Les indicateurs sont mesurés au niveau de l’entreprise et ne permettent pas de rendre compte de l’hétérogénéité au niveau des magasins ni de l’intensité de la concurrence régionale. Des données plus détaillées sur les composantes de la rentabilité (marges brutes et d’exploitation) et les structures de coûts enrichiraient l’analyse dans le cadre de futures recherches. De plus, des modèles causaux tels que les régressions de panel pourraient fournir des cadres contrefactuels alternatifs permettant d’isoler les effets de la pandémie. Néanmoins, cette étude constitue l’une des premières contributions empiriques visant à examiner de manière comparative, au niveau de l’entreprise, les performances de croissance des chaînes de distribution et des détaillants discount turcs avant et après la pandémie ; à décomposer la nature de la croissance en composantes d’échelle et d’efficacité à l’aide d’un cadre multi-indicateurs ; et à classer systématiquement les types de croissance (extensive, intensive, mixte).

Resumen estructurado

El objetivo de este estudio es comparar, a nivel de empresa, el rendimiento en términos de crecimiento de las cadenas minoristas y los establecimientos de descuento que operan en Turquía antes y después de la pandemia, e identificar los componentes del crecimiento en los ejes de la escala (extensivo/basado en activos) y la eficiencia (intensivo/basado en la productividad). Con este fin, se comparan el periodo prepandémico (2016-2019) y el periodo pospandémico (2020-2024) mediante un diseño de emparejamiento, centrándose en las empresas minoristas en cadena que cotizan en la Borsa İstanbul. El estudio pretende revelar de forma sistemática cómo las transformaciones de formato, las inversiones omnicanal y los esfuerzos de optimización logística —que han cobrado protagonismo en el sector minorista de la alimentación durante la última década— se reflejan en el rendimiento de las empresas. La pregunta central de la investigación es: «¿A través de qué componentes se ha producido el crecimiento en las cadenas minoristas y de descuento de Turquía: la escala (extensiva), la eficiencia (intensiva) o una estructura mixta que combine ambas?». De este modo, el estudio aporta evidencia contextual sobre cómo las perturbaciones de la demanda, las fluctuaciones de los costes y las dinámicas competitivas aceleradas por la pandemia se han reflejado en los indicadores de rendimiento a nivel empresarial.

La base teórica se asienta en la visión del crecimiento empresarial basada en los recursos y las capacidades (por ejemplo, el marco de Penrose), combinada con la bibliografía sobre economías de escala, economías de alcance y eficiencia de los procesos. Los resultados previos en el sector minorista de la alimentación muestran que, si bien la expansión de la red de tiendas y la ampliación de las compras y la logística aumentan las ventas y la cuota de mercado, la intensa competencia de precios y los costes operativos tienden a limitar las ganancias de rentabilidad. Este estudio aporta un valor añadido al medir conjuntamente estos dos mecanismos —la expansión de la escala y la mejora de la eficiencia— dentro de un único marco, y al clasificar la naturaleza del crecimiento. Al hacerlo, aporta una contribución contextual a la bibliografía, que se ha centrado en gran medida en métricas de rendimiento únicas, al proporcionar una descomposición a nivel de empresa basada en múltiples indicadores.

Desde el punto de vista metodológico, el análisis se desarrolla en tres etapas. En la primera etapa, además de los indicadores clásicos de escala y rentabilidad —como el crecimiento de las ventas, el crecimiento del beneficio neto, el crecimiento de los activos totales, el crecimiento de los fondos propios y el crecimiento del número de tiendas—, se elaboraron dos medidas de eficiencia: el crecimiento de la intensidad de ventas (ventas por tienda) y el crecimiento de la intensidad de activos (ventas por activo). Para cada indicador, se calcularon las estadísticas descriptivas (media, mediana, desviación estándar, mínimo-máximo, asimetría y curtosis) por período. En la segunda etapa, se comprobaron las propiedades distributivas de las diferencias: pruebas de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov y Anderson-Darling para la normalidad, y la prueba de Levene para la homogeneidad de la varianza. Para los indicadores que cumplían los supuestos de normalidad y homogeneidad, se aplicaron pruebas t pareadas; para los indicadores que incumplían dichos supuestos, se empleó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon. Los resultados se presentaron no solo con valores p, sino también con tamaños del efecto (d de Cohen para las pruebas paramétricas, r para las no paramétricas), lo que permitió evaluar tanto la significación estadística como la práctica. En la tercera etapa, se llevó a cabo una clasificación por tipo de crecimiento: un aumento de los activos totales indicaba un crecimiento de escala (extensivo); un aumento de las ventas o de la intensidad de activos indicaba un crecimiento de eficiencia (intensivo); y los aumentos simultáneos en ambas dimensiones clasificaban a la empresa como de «crecimiento mixto». Esta clasificación basada en reglas permite la interpretación a nivel de empresa de las diferencias significativas observadas en las pruebas comparativas.

Las estadísticas descriptivas muestran que, en el período pospandémico, el crecimiento medio de las ventas y de los activos totales aumentó sustancialmente en comparación con el período prepandémico, junto con aumentos notables en las ventas y la intensidad de activos. Por el contrario, los aumentos en los promedios de crecimiento del beneficio neto y de los fondos propios vinieron acompañados de elevadas desviaciones estándar, mientras que los valores de asimetría y curtosis se elevaron especialmente en los indicadores de rentabilidad y fondos propios debido a valores atípicos. Esto hace que los valores medianos sean más fiables para la interpretación y exige cautela a la hora de aplicar pruebas paramétricas. Tras las pruebas de normalidad y homogeneidad, las pruebas t pareadas indicaron diferencias altamente significativas en el crecimiento de las ventas, el crecimiento de los activos totales, el crecimiento de la intensidad de las ventas y el crecimiento de la intensidad de los activos. En cuanto al crecimiento del beneficio neto, se incumplió la normalidad en la prueba de Shapiro-Wilk; por lo tanto, se aplicó la prueba de rangos con signo de Wilcoxon, que no encontró diferencias significativas. Los indicadores de crecimiento de los fondos propios, el empleo y el número de tiendas tampoco mostraron diferencias estadísticamente significativas. Las medidas del tamaño del efecto confirmaron que los cambios en los indicadores de escala e intensidad no solo eran estadísticamente significativos, sino también de gran magnitud en la práctica.

La clasificación a nivel de empresa reveló que todas las empresas de la muestra se encuadran en la categoría de «crecimiento mixto»: los aumentos en los activos totales apuntan a una expansión de la escala, mientras que las mejoras en las ventas y en la intensidad de los activos reflejan ganancias en la productividad a nivel de tienda y en la utilización de los activos. Esta simultaneidad indica que la naturaleza del crecimiento no vino determinada por una única dimensión, sino por el progreso paralelo de ambas, lo que sugiere que la mera expansión de la red sin mejoras en la eficiencia tiene un poder explicativo limitado. Otra interpretación de los resultados es que la ausencia de diferencias significativas en el crecimiento del empleo y del número de tiendas es coherente con la madurez del formato y la sustitución de canales: la difusión de los modelos omnicanal y de los canales de venta digitales puede mejorar los indicadores de intensidad sin requerir necesariamente más tiendas o empleados.

Los resultados concuerdan con dos corrientes de la literatura sobre el comercio minorista de alimentación. Por un lado, coinciden con estudios que muestran que el diseño de la red logística, la integración entre inventario, demanda y fijación de precios, y la alineación de procesos mejoran la eficiencia; por ejemplo, se ha demostrado que las estrategias omnicanal aumentan la intensidad y los niveles de servicio, y el incremento observado aquí en el crecimiento de la intensidad de ventas/activos aporta pruebas a nivel de empresa de estos mecanismos. Por otro lado, los resultados coinciden con investigaciones que muestran que, si bien las grandes cadenas contribuyen al bienestar de los consumidores a través de la competencia de precios, al mismo tiempo se enfrentan a presiones sobre los márgenes; y que el aumento de los costes de los insumos, la energía y la logística durante y después de la pandemia ha limitado la rentabilidad.

El alcance y la metodología del estudio conllevan ciertas limitaciones. La muestra se limita a las cadenas minoristas que cotizan en la Borsa İstanbul, excluyendo a las empresas de capital privado. Los indicadores se miden a nivel de empresa y no pueden captar la heterogeneidad a nivel de tienda ni la intensidad de la competencia regional. Unos datos más detallados sobre los componentes de la rentabilidad (márgenes brutos y operativos) y las estructuras de costes enriquecerían el análisis en futuras investigaciones. Además, los diseños causales, como las regresiones de panel, podrían proporcionar marcos contrafactuales alternativos para aislar los efectos de la pandemia. No obstante, este estudio representa una de las primeras contribuciones empíricas que examina de forma comparativa, a nivel de empresa, el rendimiento en términos de crecimiento de las cadenas minoristas y de descuento de Turquía antes y después de la pandemia; que descompone la naturaleza del crecimiento en componentes de escala y eficiencia utilizando un marco de múltiples indicadores; y que clasifica sistemáticamente los tipos de crecimiento (extensivo, intensivo, mixto).

结构化摘要

本研究旨在企业层面比较疫情前后在土耳其运营的连锁零售商和折扣零售商的增长表现，并从规模（粗放型/基于资产）和效率（集约型/基于生产率）两个维度分析增长的构成要素。为此，本研究采用匹配设计，对比了疫情前时期（2016–2019年）与疫情后时期（2020–2024年）的数据，重点关注在伊斯坦布尔证券交易所上市的连锁零售企业。本研究旨在系统性地揭示，过去十年间在食品零售业日益突出的业态转型、全渠道投资以及物流优化举措，如何体现在企业绩效中。核心研究问题是：“土耳其连锁零售商和折扣零售商的增长是通过哪些要素实现的——规模（外延型）、效率（集约型），还是二者结合的混合结构？”通过这种方式，本研究提供了实证依据，说明疫情加剧的需求冲击、成本波动和竞争动态如何体现在企业层面的绩效指标中。

本研究的理论基础建立在以资源和能力为基础的企业增长理论（如彭罗斯的框架）之上，并结合了规模经济、范围经济及流程效率的相关文献。食品零售领域的先前的研究表明，虽然门店网络的扩张以及采购和物流规模的扩大能够提升销售额和市场份额，但激烈的价格竞争和运营成本往往会限制利润率的提升。本研究的贡献在于：在单一框架内联合衡量规模扩张与效率提升这两种机制，并对增长的性质进行分类。通过提供多指标的企业层面分解分析，本研究为主要关注单一绩效指标的现有文献增添了情境化的贡献。

在方法论上，分析分为三个阶段。第一阶段，除销售额增长、净利润增长、总资产增长、权益增长和门店数量增长等经典规模/盈利能力指标外，还构建了两个效率指标：销售强度增长（每家门店销售额）和资产强度增长（每单位资产销售额）。针对每个指标，按时期计算了描述性统计量（均值、中位数、标准差、最小值–最大值、偏度、峰度）。在第二阶段，对差异的分布特性进行了检验：采用夏皮罗-威尔克检验、科尔莫戈洛夫-斯米尔诺夫检验和安德森-达林检验检验正态性，并采用莱文检验检验方差齐性。对于满足正态性和方差齐性假设的指标，采用配对t检验；对于违反假设的指标，则采用威尔科克斯符号秩检验。结果不仅报告了p值，还报告了效应量（参数检验采用科恩d值，非参数检验采用r值），从而能够同时评估统计显著性和实际意义。在第三阶段，进行了增长类型分类：总资产的增加表明规模（扩展型）增长；销售额或资产强度的增加表明效率（集约型）增长；若两个维度同时增加，则将企业归类为“混合型增长”。这种基于规则的分类使得能够对比较检验中观察到的显著差异进行企业层面的解读。

描述性统计数据显示，在后疫情时期，与疫情前相比，平均销售额和总资产增长率大幅上升，销售额强度和资产强度也显著提高。相比之下，净利润和权益增长率的平均值虽有上升，但标准差较高；受异常值影响，偏度和峰度值在盈利能力和权益指标中尤为突出。这使得中位数在解释结果时更为可靠，同时也要求在应用参数检验时保持谨慎。在正态性与同方差性检验之后，配对t检验表明，销售额增长、总资产增长、销售额强度增长和资产强度增长存在高度显著的差异。对于净利润增长，夏皮罗-威尔克检验显示正态性不满足；因此，采用了威尔科克斯符号秩检验，结果未发现显著差异。权益、就业人数和门店数量增长指标同样未显示出统计学上的显著差异。效应量指标证实，规模和强度指标的变化不仅在统计上显著，而且在实际意义上也较大。

企业层面的分类显示，样本中的所有公司均属于“混合增长”类别：总资产的增加表明规模扩张，而销售额和资产强度的提升则反映了门店层面的生产率和资产利用率的提高。这种同步性表明，增长的性质并非由单一维度决定，而是由两者的并行发展共同塑造的，这表明仅靠网络扩张而缺乏效率提升的解释力是有限的。对这一发现的另一种解释是，就业和门店数量增长方面未出现显著差异，这与业态成熟度和渠道替代现象相一致：全渠道模式和数字销售渠道的普及可以改善强度指标，而未必需要增加更多门店或员工。

这些结果与食品零售领域的两类研究文献相一致。一方面，它们与表明物流网络设计、库存-需求-定价整合以及流程协调能提升效率的研究相吻合——例如，研究表明全渠道战略可提高销售强度和服务水平，而本文观察到的销售额/资产强度增长，为这些机制提供了企业层面的实证依据。另一方面，这些发现也呼应了相关研究：大型连锁企业虽通过价格竞争促进了消费者福利，但同时也面临利润率压力；此外，疫情期间及之后不断上涨的投入成本、能源成本和物流成本也制约了企业盈利能力。

本研究的范围和方法论存在一定局限性。样本仅限于在伊斯坦布尔证券交易所上市的连锁零售商，未包括私营企业。指标在企业层面进行测量，无法捕捉门店层面的异质性或区域竞争强度。关于盈利能力构成（毛利率和营业利润率）及成本结构的更详细数据，将有助于丰富未来研究的分析。此外，面板回归等因果设计方法可提供替代性的反事实框架，以孤立疫情的影响。尽管如此，本研究仍代表了首批实证研究成果之一，旨在企业层面比较分析土耳其连锁零售商和折扣零售商在疫情前后的增长表现；利用多指标框架将增长的本质分解为规模和效率两个组成部分；并系统地对增长类型（外延型、集约型、混合型）进行分类。

Структурированное резюме

Цель данного исследования заключается в сравнении на уровне отдельных компаний показателей роста сетевых и дисконтных розничных предприятий, работающих в Турции до и после пандемии, а также в выявлении компонентов роста по осям масштаба (экстенсивный/основанный на активах) и эффективности (интенсивный/основанный на производительности). С этой целью проводится сравнение допандемического периода (2016–2019 гг.) и постпандемического периода (2020–2024 гг.) в рамках дизайна сопоставимых групп с акцентом на сетевые розничные компании, котирующиеся на бирже Borsa İstanbul. Исследование направлено на систематическое выявление того, как трансформации форматов, инвестиции в омниканальные технологии и усилия по оптимизации логистики, которые стали доминирующими в сфере розничной торговли продуктами питания за последнее десятилетие, отражаются на результатах деятельности компаний. Центральный исследовательский вопрос звучит так: «За счет каких компонентов происходил рост турецких сетевых и дисконтных розничных компаний — за счет масштаба (экстенсивный рост), эффективности (интенсивный рост) или смешанной структуры, сочетающей оба этих фактора?» Таким образом, исследование предоставляет контекстуальные данные о том, как шоки спроса, колебания затрат и динамика конкуренции, ускоренные пандемией, отразились на показателях эффективности на уровне компаний.

Теоретическая основа опирается на подход к росту компаний, основанный на ресурсах и способностях (например, концепция Пенроуза), в сочетании с литературой по экономии масштаба, экономии ассортимента и эффективности процессов. Предыдущие исследования в сфере розничной торговли продуктами питания показывают, что, хотя расширение сети магазинов и увеличение масштабов закупок и логистики способствуют росту продаж и доли рынка, интенсивная ценовая конкуренция и операционные издержки, как правило, сдерживают рост рентабельности. Вклад данного исследования заключается в совместной оценке этих двух механизмов — расширения масштабов и повышения эффективности — в рамках единой концептуальной модели, а также в классификации характера роста. Таким образом, оно вносит контекстуальный вклад в научную литературу, которая в основном сосредоточена на отдельных показателях эффективности, предлагая многоиндикаторную декомпозицию на уровне компаний.

С методологической точки зрения анализ проходит в три этапа. На первом этапе, в дополнение к классическим показателям масштаба и рентабельности, таким как рост объема продаж, рост чистой прибыли, рост совокупных активов, рост собственного капитала и рост числа магазинов, были разработаны два показателя эффективности: рост интенсивности продаж (объем продаж на один магазин) и рост интенсивности активов (объем продаж на единицу активов). Для каждого показателя были рассчитаны описательные статистические характеристики (среднее, медиана, стандартное отклонение, минимальное и максимальное значения, асимметрия, эксцесс) по периодам. На втором этапе проверялись свойства распределения разниц: тесты Шапиро–Уилка, Колмогорова–Смирнова и Андерсона–Дарлинга на нормальность распределения, а также тест Левена на однородность дисперсий. Для показателей, удовлетворяющих допущениям о нормальности и однородности, применялись парные t-критерии; для показателей с нарушением допущений использовался критерий Вилкоксона. Результаты приводились не только с p-значениями, но и с размерами эффекта (d Коэна для параметрических критериев, r для непараметрических критериев), что позволяло оценить как статистическую, так и практическую значимость. На третьем этапе была проведена классификация по типу роста: увеличение совокупных активов указывало на масштабный (экстенсивный) рост, увеличение объема продаж или интенсивности активов — на эффективностный (интенсивный) рост, а одновременное увеличение по обоим показателям позволяло отнести компанию к категории «смешанного роста». Эта основанная на правилах классификация позволяет интерпретировать на уровне отдельных компаний значимые различия, выявленные в ходе сравнительных тестов.

Описательная статистика показывает, что в постпандемический период средние темпы роста объема продаж и совокупных активов существенно увеличились по сравнению с допандемическим периодом, наряду с заметным ростом интенсивности продаж и интенсивности активов. Напротив, рост средних значений чистой прибыли и собственного капитала сопровождался высокими стандартными отклонениями, в то время как значения асимметрии и эксцесса были повышенными, особенно в показателях рентабельности и собственного капитала, из-за наличия выбросов. Это делает медианные значения более надежными для интерпретации и требует осторожности при применении параметрических тестов. После проведения тестов на нормальность распределения и однородность парные t-тесты выявили высокозначимые различия в росте объема продаж, совокупных активов, интенсивности продаж и интенсивности активов. В отношении роста чистой прибыли нормальность распределения была нарушена по тесту Шапиро–Уилка; поэтому был применен тест Уилкоксона, который не выявил значимых различий. Показатели роста собственного капитала, численности персонала и количества магазинов также не продемонстрировали статистически значимых различий. Показатели размера эффекта подтвердили, что изменения показателей масштаба и интенсивности были не только статистически значимыми, но и практически значительными.

Классификация на уровне компаний показала, что все компании в выборке относятся к категории «смешанного роста»: увеличение совокупных активов указывает на расширение масштаба, в то время как рост объема продаж и интенсивности использования активов отражает повышение производительности на уровне магазинов и эффективности использования активов. Такая одновременность указывает на то, что характер роста определялся не одним-единственным фактором, а параллельным развитием обоих аспектов, что позволяет предположить, что простое расширение сети без повышения эффективности имеет ограниченную объясняющую силу. Другая интерпретация полученных результатов заключается в том, что отсутствие значимых различий в росте занятости и количества магазинов согласуется с зрелостью формата и замещением каналов сбыта: распространение омниканальных моделей и цифровых каналов продаж может улучшить показатели интенсивности, не требуя при этом увеличения количества магазинов или сотрудников.

Полученные результаты согласуются с двумя направлениями исследований в области розничной торговли продуктами питания. С одной стороны, они соответствуют исследованиям, показывающим, что проектирование логистической сети, интеграция запасов, спроса и ценообразования, а также согласованность процессов повышают эффективность — например, было продемонстрировано, что омниканальные стратегии повышают интенсивность и уровень обслуживания, а наблюдаемый в данном исследовании рост интенсивности продаж и активов служит убедительным доказательством действия этих механизмов на уровне компаний. С другой стороны, полученные результаты перекликаются с исследованиями, показывающими, что, хотя крупные сети способствуют повышению благосостояния потребителей за счет ценовой конкуренции, они одновременно сталкиваются с давлением на маржу; а рост затрат на сырье, энергию и логистику во время и после пандемии ограничил рентабельность.

Масштаб и методология исследования сопряжены с определенными ограничениями. Выборка ограничена розничными сетями, котирующимися на бирже Borsa İstanbul, при этом частные компании исключены. Показатели измеряются на уровне компании и не могут отразить неоднородность на уровне отдельных магазинов или интенсивность региональной конкуренции. Более подробные данные о компонентах рентабельности (валовая и операционная рентабельность) и структуре затрат обогатили бы анализ в будущих исследованиях. Кроме того, методы установления причинно-следственных связей, такие как панельные регрессии, могли бы предоставить альтернативные контрфактуальные рамки для выделения эффектов пандемии. Тем не менее, данное исследование представляет собой один из первых эмпирических вкладов, направленных на сравнительный анализ на уровне компаний динамики роста турецких сетевых и дисконтных розничных компаний до и после пандемии; на разложение характера роста на компоненты масштаба и эффективности с использованием многоиндикаторной модели; а также на систематическую классификацию типов роста (экстенсивный, интенсивный, смешанный).

संरचित सारांश

इस अध्ययन का उद्देश्य फर्म स्तर पर, महामारी से पहले और बाद में तुर्की में संचालित चेन और डिस्काउंट खुदरा विक्रेताओं के विकास प्रदर्शन की तुलना करना, और पैमाने (व्यापक/संपत्ति-आधारित) और दक्षता (गहन/उत्पादकता-आधारित) के अक्षों पर विकास के घटकों की पहचान करना है।

इस उद्देश्य के लिए, महामारी-पूर्व अवधि (2016-2019) और महामारी-पश्चात अवधि (2020-2024) की तुलना एक मिलान किए गए डिज़ाइन के भीतर की गई है, जिसमें बोर्सा इस्तांबुल पर सूचीबद्ध चेन खुदरा फर्मों पर ध्यान केंद्रित किया गया है। इस अध्ययन का उद्देश्य व्यवस्थित रूप से यह प्रकट करना है कि पिछले दशक में खाद्य खुदरा व्यापार में प्रमुख हुए प्रारूप परिवर्तन, ओम्नी-चैनल निवेश, और लॉजिस्टिक्स अनुकूलन प्रयास फर्म के प्रदर्शन में कैसे परिलक्षित होते हैं। मुख्य शोध प्रश्न है: "तुर्की के चेन और डिस्काउंट रिटेलर्स में वृद्धि किन घटकों के माध्यम से हुई है—पैमाना (व्यापक), दक्षता (गहन), या दोनों को मिलाकर एक मिश्रित संरचना?" इस प्रकार, यह अध्ययन इस बात पर संदर्भगत साक्ष्य उत्पन्न करता है कि कैसे मांग में उतार-चढ़ाव, लागत में उतार-चढ़ाव, और महामारी द्वारा तेज की गई प्रतिस्पर्धी गतिशीलता फर्म-स्तरीय प्रदर्शन मेट्रिक्स में परिलक्षित हुई है।

इसका सैद्धांतिक आधार फर्म के विकास के संसाधन- और क्षमता-आधारित दृष्टिकोण (जैसे, पेनरोज़ का ढांचा) पर बना है, जो पैमाने की अर्थव्यवस्था, दायरे की अर्थव्यवस्था और प्रक्रिया दक्षता पर आधारित साहित्य के साथ संयुक्त है। खाद्य खुदरा व्यापार में पिछले निष्कर्षों से पता चलता है कि जहाँ स्टोर नेटवर्क का विस्तार और खरीद तथा लॉजिस्टिक्स का पैमाना बढ़ाने से बिक्री और बाजार हिस्सेदारी बढ़ती है, वहीं तीव्र मूल्य प्रतिस्पर्धा और परिचालन लागतें लाभप्रदता के लाभों को सीमित करती हैं। यह अध्ययन इन दोनों तंत्रों—पैमाने का विस्तार और दक्षता में सुधार—को एक ही ढांचे के भीतर संयुक्त रूप से मापकर, और विकास की प्रकृति का वर्गीकरण करके योगदान देता है। ऐसा करते हुए, यह बहु-सूचक, फर्म-स्तरीय विघटन प्रदान करके, साहित्य में एक संदर्भगत योगदान जोड़ता है, जो काफी हद तक एकल प्रदर्शन मापदंडों पर केंद्रित रहा है।

पद्धतिगत रूप से, विश्लेषण तीन चरणों में आगे बढ़ता है। पहले चरण में, बिक्री वृद्धि, शुद्ध लाभ वृद्धि, कुल संपत्ति वृद्धि, इक्विटी वृद्धि और स्टोर संख्या वृद्धि जैसे पारंपरिक पैमाना/लाभप्रदता संकेतकों के अलावा, दो दक्षता माप बनाए गए: बिक्री तीव्रता वृद्धि (प्रति स्टोर बिक्री) और संपत्ति तीव्रता वृद्धि (प्रति संपत्ति बिक्री)। प्रत्येक संकेतक के लिए, वर्णनात्मक सांख्यिकी (माध्य, माध्यिका, मानक विचलन, न्यूनतम–अधिकतम, अपकर्ष, कुर्टोसिस) अवधि के अनुसार गणना की गई। दूसरे चरण में, अंतरों के वितरण संबंधी गुणों का परीक्षण किया गया: सामान्यता के लिए शापिरो-विल्क, कोल्मोगोरोव-स्मिरनोव, और एंडरसन-डार्लिंग परीक्षण, और विचरण समरूपता के लिए लेवेन का परीक्षण। सामान्यता और एकरूपता की परिकल्पनाओं को पूरा करने वाले संकेतकों के लिए, युग्मित टी-परीक्षण (paired t-tests) लागू किए गए; परिकल्पना उल्लंघनों वाले संकेतकों के लिए, विल्कोक्सन साइन्ड-रैंक परीक्षण (Wilcoxon signed-rank test) का उपयोग किया गया। परिणाम न केवल पी-मूल्य (p-values) के साथ बल्कि प्रभाव आकार (effect sizes) (पैरामीट्रिक परीक्षणों के लिए कोहेन का डी, nonparametric परीक्षणों के लिए r) के साथ भी रिपोर्ट किए गए, जिससे सांख्यिकीय और व्यावहारिक दोनों तरह के महत्व का आकलन करना संभव हुआ। तीसरे चरण में, विकास-प्रकार वर्गीकरण किया गया: कुल संपत्ति में वृद्धि से पैमाने (विस्तारित) विकास का संकेत मिला, बिक्री या संपत्ति तीव्रता में वृद्धि से दक्षता (गहन) विकास का संकेत मिला, और दोनों आयामों में एक साथ वृद्धि ने फर्म को "मिश्रित विकास" प्रदर्शित करने वाला वर्गीकृत किया। यह नियम-आधारित वर्गीकरण तुलनात्मक परीक्षणों में देखे गए महत्वपूर्ण अंतरों की फर्म-स्तर पर व्याख्या की अनुमति देता है।

वर्णनात्मक सांख्यिकी से पता चलता है कि महामारी के बाद की अवधि में, महामारी से पहले की अवधि की तुलना में औसत बिक्री और कुल संपत्ति में वृद्धि काफी बढ़ी, साथ ही बिक्री और संपत्ति की तीव्रता में भी उल्लेखनीय वृद्धि हुई। इसके विपरीत, शुद्ध लाभ और इक्विटी वृद्धि के औसत में वृद्धि के साथ उच्च मानक विचलन थे, जबकि आउटलायर्स के कारण लाभप्रदता और इक्विटी संकेतकों में विशेष रूप से झुकाव (skewness) और कर्टोसिस (kurtosis) मान बढ़ गए थे। यह व्याख्या के लिए माध्यिका मानों को अधिक विश्वसनीय बनाता है और पैरामीट्रिक परीक्षणों को लागू करने में सावधानी बरतने की मांग करता है।

सामान्यता और एकरूपता परीक्षणों के बाद, युग्मित टी-परीक्षणों ने बिक्री वृद्धि, कुल संपत्ति वृद्धि, बिक्री तीव्रता वृद्धि, और संपत्ति तीव्रता वृद्धि में अत्यधिक महत्वपूर्ण अंतरों का संकेत दिया। शुद्ध लाभ वृद्धि के लिए, शापिरो-विल्क परीक्षण में सामान्यता का उल्लंघन हुआ; इसलिए, विल्कोक्सन साइन्ड-रैंक परीक्षण लागू किया गया, जिसमें कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं मिला। इक्विटी, रोजगार, और स्टोर संख्या वृद्धि सूचकों ने भी इसी तरह कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं दिखाया।

प्रभाव आकार के मापों ने पुष्टि की कि पैमाने और तीव्रता संकेतकों में परिवर्तन न केवल सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण थे, बल्कि व्यावहारिक रूप से भी बड़े थे।

फर्म-स्तरीय वर्गीकरण से पता चला कि नमूने में सभी कंपनियाँ "मिश्रित विकास" श्रेणी में आती हैं: कुल संपत्ति में वृद्धि पैमाने के विस्तार की ओर इशारा करती है, जबकि बिक्री और संपत्ति तीव्रता में सुधार स्टोर-स्तर की उत्पादकता और संपत्ति के उपयोग में लाभ को दर्शाता है।

यह एक साथ होना दर्शाता है कि विकास की प्रकृति एक ही आयाम से नहीं बल्कि दोनों की समानांतर प्रगति से आकार ली है, जिससे यह पता चलता है कि दक्षता में सुधार के बिना केवल नेटवर्क का विस्तार सीमित व्याख्यात्मक शक्ति रखता है। निष्कर्षों की एक और व्याख्या यह है कि रोजगार और स्टोर संख्या में वृद्धि में महत्वपूर्ण अंतर की अनुपस्थिति प्रारूप परिपक्वता और चैनल प्रतिस्थापन के अनुरूप है: ऑम्नी-चैनल मॉडल और डिजिटल बिक्री चैनलों का प्रसार अनिवार्य रूप से अधिक स्टोर या कर्मचारियों की आवश्यकता के बिना तीव्रता मेट्रिक्स को बेहतर बना सकता है।

ये परिणाम खाद्य खुदरा साहित्य के दो धाराओं के अनुरूप हैं। एक ओर, वे उन अध्ययनों के अनुरूप हैं जो यह दर्शाते हैं कि लॉजिस्टिक्स नेटवर्क डिज़ाइन, इन्वेंटरी-मांग-मूल्य निर्धारण एकीकरण, और प्रक्रिया संरेखण दक्षता को बढ़ाते हैं—उदाहरण के लिए, यह दर्शाया गया है कि ओम्नी-चैनल रणनीतियाँ तीव्रता और सेवा स्तरों को बढ़ाती हैं, और यहाँ देखी गई बिक्री/संपत्ति तीव्रता वृद्धि में वृद्धि इन तंत्रों के फर्म-स्तरीय प्रमाण प्रदान करती है। दूसरी ओर, ये निष्कर्ष उस शोध से मेल खाते हैं जो यह दर्शाता है कि जहाँ बड़ी श्रृंखलाएँ मूल्य प्रतिस्पर्धा के माध्यम से उपभोक्ता कल्याण में योगदान करती हैं, वहीं उन्हें एक साथ मार्जिन के दबाव का भी सामना करना पड़ता है; और महामारी के दौरान और बाद में बढ़ी हुई इनपुट, ऊर्जा और लॉजिस्टिक्स लागतों ने लाभप्रदता को सीमित कर दिया है।

अध्ययन के दायरे और कार्यप्रणाली में कुछ सीमाएँ हैं। नमूना बोर्सा इस्तांबुल पर सूचीबद्ध चेन खुदरा विक्रेताओं तक ही सीमित है, जिसमें निजी स्वामित्व वाली फर्में शामिल नहीं हैं। संकेतकों को फर्म स्तर पर मापा जाता है और वे स्टोर-स्तर की विषमता या क्षेत्रीय प्रतिस्पर्धा की तीव्रता को नहीं पकड़ सकते। लाभप्रदता घटकों (कुल और परिचालन मार्जिन) और लागत संरचनाओं पर अधिक विस्तृत डेटा भविष्य के शोध में विश्लेषण को और समृद्ध करेगा। इसके अलावा, पैनल रिग्रेशन जैसे कारण-आधारित डिज़ाइन महामारी के प्रभावों को अलग करने के लिए वैकल्पिक काउंटरफैक्टुअल ढांचे प्रदान कर सकते हैं। फिर भी, यह अध्ययन फर्म स्तर पर महामारी से पहले और बाद में तुर्की के चेन और डिस्काउंट खुदरा विक्रेताओं के विकास प्रदर्शन की तुलनात्मक रूप से जांच करने, एक बहु-सूचकांक ढांचे का उपयोग करके विकास की प्रकृति को पैमाना और दक्षता घटकों में विघटित करने, और विकास के प्रकारों (विस्तारित, गहन, मिश्रित) को व्यवस्थित रूप से वर्गीकृत करने के लिए पहले अनुभवजन्य योगदानों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है।