基于回歸分析的廢舊家電回收重要影響因素研究

北京物資學院 謝廣營 張耀荔 陳靜 赫利彥

賽迪股份調研數據顯示，“十二五”期間，我國廢舊家電理論淘汰量分別為：電視機3500萬臺、洗衣機1000萬臺、冰箱1000萬臺、空調500萬臺。合理回收廢舊家電，不僅對我國經濟增長有著重要影響，更是關系到資源與環境保護、經濟社會可持續發展的重要問題。消費者、家電生產制造企業、廢舊家電回收企業和個人以及政府都對廢舊家電回收有著重要影響。如何找出其中更重要的一些影響因素，為研究廢舊家電回收作參考，是本文將試圖解決的主要問題。

1 研究方法

本文擬采用文獻分析法、問卷調研法和回歸分析法相結合的方法對廢舊家電回收重要影響因素進行研究。通過對國內外在廢舊家電回收領域的相關文獻進行分析、比較、歸類，本文認為，可以從居民、廢舊家電回收處理企業、家電生產制造企業、政府四個方面對廢舊家電回收的影響因素進行歸類，具體如表1所示：

然后，根據這些影響因素設計調查問卷，并針對所得數據利用SPSS 13.0進行回歸分析,找出權重較高的影響因素，并進行解釋。

2 問卷的設計、發放與回收

為了找出影響廢舊家電回收的諸多因素中的重要因素，本文采用李克特七級量表，即非常不重要、不重要、有點不重要、說不上重要不重要、有點重要、重要、非常重要七個等級，針對表1中的30個影響因素，同時結合性別、年齡、學歷等基本信息，在調研網站發放并回收了187份有效調查問卷。

3 數據整理

3.1 問卷信度檢驗

首先，將問卷數據導入SPSS 13.0，進行信度分析，一致性檢驗結果如表2所示，所得克爾巴哈系數為0.961，標準化的克爾巴哈系數為0.962，表明問卷具有良好的信度。

表1

表2 一致性統計

3.2 問卷描述性統計

對問卷中的30個廢舊家電回收影響因素以及這30個因素的整體的重要性進行描述性統計，結果如表3所示：

通過對表3的數據進行分析，可以發現，這31個變量的均值基本在5～6之間，即處于比較重要和重要之間，但更偏向于重要，說明通過文獻分析法所得的廢舊家電回收影響因素具有較為廣泛的認可度。而標準差也處在1.1～1.7之間，說明眾多被調查者對這些影響因素重要性的觀點具有較好的一致性。表3中，只有回收企業技術處理能力、政府補貼及稅收優惠、政府的社會監管、政府對生產和回收企業的技術支持、政府對回收知識的宣傳教育五個影響因素的得分在5.9以上，說明如果在單因素評價過程中，這五個影響因素的重要性較高。

表3 描述性統計結果

但是，在多因素比較的環境中，被調查者對各影響因素重要性的評估會受到其他因素的影響，與單因素評價的結果有可能不同。而本文的主要研究目的是綜合考慮廢舊家電回收過程中的各種影響因素，找出其中最為重要的幾個因素，因此，本文采用回歸分析法對廢舊家電回收的影響因素進行分析。

4 回歸分析

為研究廢舊家電回收影響因素的整體重要性受那些因素的影響，對30個影響因素建立回歸模型，為驗證回歸方程的建立的可能性，這30個影響廢舊家電回收的因素建立回歸方程的殘差的自相關性、擬合優度、分析如表4和表5：

表4 擬合優度、殘差的自相關性檢驗表

從表4可以看出，調整的R2系數為0.276，不接近1，可知回歸方程擬合優度不高；DW檢驗值接近于2，說明回歸變量間相關性較弱。

表5 回歸方程顯著性檢驗表

注：a.Predictors (Constant), 30個影響廢舊家電回收的因素b.Dependent Variable: 影響因素整體的重要性

在表5中：F檢驗統計量的觀察值為3.368，對應的概率P-值近似為0。如果顯著性水平為0.10，概率P-值小于顯著性水平，拒絕原假設，認為各回歸系數不同時為0，廢舊家電回收影響因素整體重要性與各影響因素的線性關系是顯著的，可建立線性模型。

然后檢驗各回歸系數的顯著性和各影響因素的多重共線性。結果如表6所示：

表6 回歸系數顯著性及共線性統計Coefficients(a)

注：A.Dependent Variable：影響因素整體的重要性

從表6中可以看出，如果顯著性水平為0.10，存在很多影響因素的回收系數顯著性檢驗的概率P-值都大于顯著性水平，接受原假設，認為這些影響因素的偏回歸系數與0無顯著性差異，它們與廢舊家電回收整體的重要性線性關系是不明顯的，不應該保留在方程中。同時，從容忍度和膨脹因子來看，容忍度基本都在0.5以下，膨脹因子大都在4以下，證明這些影響因素之間有很強的共線性。因此將所有影響因素都放在該模型中是不可用的，應剔除不該保留的影響因素。

利用向前篩選法，利用SPSS進行分析時設置，如果某個變量的偏F統計量的概率P-值小于0.10，應拒絕原假設，認為該影響因素與整體重要性的線性關系是顯著的，使其進入回歸方程，某個影響因素的偏F統計量的概率P-值大于0.11，接受原假設，剔除出回歸方程。結果如表7所示：

表7 調整后的回歸方程概覽

由表7可見，調整的判定系數有所提高，擬合優度得到了提高，方程的DW系數為1.772，殘差具有一定程度的自相關性。

采用向前篩選法得出的回歸方程回歸顯著性如表8所示：

表8 向前篩選法得出的回歸方程回歸顯著性表

向前篩選得到4個回歸模型，依次進入回歸模型的影響廢舊家電回收的因素是居民回收知識，政府補貼、稅收優惠，生產企業的回收渠道、居民回收收益。第4個方程是最終的回歸方程，如果顯著性水平 為0.10，由于回歸方程的顯著性水平P-小于顯著性水平，因此，影響因素整體的重要性與進入方程的這4個因素之間的線性關系是顯著的，建立線性模型是恰當的。具體而言，第四個回歸方程的各回歸變量系數及共線性統計如表9所示：

第4個模型是最終模型，進入模型的影響廢舊家電回收的因素中，居民回收知識，政府補貼、稅收優惠，生產企業的回收渠道，居民回收收益的偏回歸系數顯著性檢驗t的概率P-的值分別是0.000、0.010、0.095、0.096，都小于顯著性檢驗水平，拒絕原假設。同時，第4個方程的容忍度也都大于0.5，方差膨脹因子都小于2，它們的共線性也是不明顯的。因此，認為這4個因素與影響因素整體的重要性之間的線性關系是顯著的，它們保留在模型中是合理的。最終的回歸方程是：

影響因素整體的重要性=2.073+0.271×(居民回收知識)+0.189×(政府補貼、稅收優惠)+0.130×(生產企業的回收渠道)+0.074×(居民回收收益)

表9 最終回歸方程的回歸變量系數及共線性統計Coefficients(a)

5 結語

針對所收集到的問卷調查，利用SPSS軟件對得到的數據進行回歸分析，建立了回歸模型，在影響廢舊家電回收的30個因素中，分析總結出4個最重要的因素是：居民回收知識，政府補貼、稅收優惠，生產企業的回收渠道，居民回收收益，并給出它們對影響因素整體的重要性的回歸方程，為廢舊家電回收影響因素的研究提供參考。

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