线上交易现如今已经成为经济增长的新动力,其快速发展对传统的线下消费造成了巨大的冲击,使得线下实体店往往沦为了线上电商的“试衣间”。2007年,全国网络交易额为542亿元,2015年就增长为3.8万亿元,八年时间增长了近70倍,占社会消费品零售总额的比例也达到12.8%;据麦肯锡公司预测,到2020年,我国网络购物交易额规模将相当于美国、日本、英国、德国和法国的市场之和;电子商务市场的发展前景大好已成为公认的事实,消费者的生活方式也正在因此而改变,可以说网络交易已经成为人们消费中不可忽视的重要组成部分。这也引起了学术界的广泛关注,从2011年开始涌现出大量关于线上线下消费方面的文章,其中线上线下价格水平的变化成为了学者们研究的重要方面,多项研究成果表明:价格优势是人们选择网络交易的重要原因(Malon等,1987;贾文艺,2013),但线上商品相对于线下的价格优势到底有多大?各自的变化特征如何?不同类商品之间的价格优势有何区别?这些都是有待研究的课题。对国内外关于线上线下价格方面的研究梳理后发现:国外的研究成果大多是从某类商品,如车辆、书籍音像制品等来对比分析线上线下价格特征,国内大部分研究成果都是通过建立模型来分析线上线下零售商绩效的影响因素,而对于线上线下价格水平的研究还是空白。本文采用EEMD方法将代表线下价格水平变动的CPI和代表线上价格水平变动的aSPI-core价格指数以及这两类指数的八个分项分解为价格指数的不规则变动、循环变动以及长期趋势三部分,用以研究线上线下价格的波动特征,为线上线下价格水平方面的研究提供一个新的视角。本文共分为五个章节:第一章:绪论。本章主要介绍了文章的研究背景及研究意义,梳理了国内外在线上线下价格水平变化方面的文献后,确定了的本文研究内容,给出了论文的创新点;第二章:研究方法介绍。本章旨在介绍文章使用的模型方法——EEMD方法,并介绍了改进之前的EMD方法,详细地说明了该方法的原理及计算步骤;第三章:aSPI-core和CPI模式分解,实证研究部分,将aSPI-core和CPI利用Matlab软件进行EEMD模式分解,并对分解得到的各结构分量进行详细分析,充分了解各结构分量和原数据序列的关系,并对aSPI-core和CPI的各结构分量进行对比分析;第四章:将aSPI-core下各分项和CPI下各分项(共八类)进行模式分解,同第三章使用方法相同,将aSPI-core各分项和CPI各分项模式分解后的各结构分量对比分析,主要对比线上线下各分项长期趋势;第五章:结论。对第三章和第四章中的结果进行总结归类,分析原因,并给出相关建议。通过本文研究发现,①经过EEMD分解后的CPI和aSPI-core都得到三部分,其中高频部分代表价格水平的不规则变动,低频部分代表价格水平的循环变动,趋势项反映了原始时间序列的长期趋势;②aSPI-core曲线整体处于在CPI曲线下方,一直是负增长状态,波动区间在-5%到-1.3%之间,而CPI曲线波动范围较小,基本稳定在2%～3%,如果线上线下同一商品的生产价格一致,说明线上该商品的价格低于线下该商品价格,即线上交易存在价格优势;③aSPI-core和CPI的各分项经过EEMD分解之后价格水平变化的趋势项表现各不相同,但也有相似之处,根据各分项线上线下价格水平趋势项的变化程度,可以将这八个分项分为三类:交通通信分项线上价格水平变化明显,线上价格优势正在逐渐丧失;烟酒分项线上价格水平呈上升状态,优势稳定;其余6个分项线,线上价格水平趋势线都低于线下价格水平趋势线,如果商品起始价格相同,表明这6个分项商品的线上价格低于线下价格,即存在价格优势,且线上价格的优势仍然在持续加强。因此,对于实体店铺来说,若想在今后仍占有自己的一席之地,应该充分利用自身优势,大力发展适合线下销售的商品,主动调节商品价格,避免电商以价格优势取胜,减少甚至消除线上价格优势;其次,提供各种精细化服务,以更优质的服务来吸引消费者,让消费者享受更好的购物体验才是重中之重。