方便面市場消費量的影響因素分析

趙雪琦+林莉萍+王余超+畢示承+向龍斌

[摘 要]方便面是大陸地區消費者喜愛的快消食品，近年來消費量持續下滑引起了業界和學者的關注。根據該產品消費的特點，從消費環境、消費者數量和競爭替代品三個因素出發，考察了旅行時間、高鐵旅客數量、活躍勞工數量、O2O外賣市場規模等四個變量與方便面消費量之間的關系。研究結果表明，方便面消費量和高鐵營運里程呈負相關，旅行時間的壓縮減少了產品的需求，高速鐵路營運里程每增加1%，方便面消費量平均減少0.3191%；和高鐵客運量、活躍勞工數量呈正相關，這兩類群體仍是傳統的消費主力，高速鐵路客運量每增加或減少1%，方便面消費量平均增加或減少0.3977%，活躍勞工數每增加或減少1%，方便面消費量平均增加或減少0.3978%；和O2O外賣市場規模便當規模呈負相關，O2O外賣市場規模每增加1%，消費量會減少0.0533%。因此，方便面生產商應積極應對“互聯網+”新業態的競爭，在產品類型和營銷模式上進行創新。

[關鍵詞]方便面消費量；高鐵旅客數量；活躍勞工數量；O2O外賣；中國大陸市場

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2017.32.079

1 引 言

方便面是深受消費者喜愛的快消食品，具有“制作簡單、烹調快捷、食用方便、經濟實惠”等產品特性，[1]消費群體以活躍勞工、旅行者和青年學生為主，而方便面的產品特性正好符合這類群體快節奏的生活模式和簡單方便的消費心理特點。

自1970年進入中國大陸市場以來，方便面行業發展迅速，到2015年，方便面消費量達404.3億份；擁有1000多家生產廠和3000多條生產線，涌現出“康師傅”“統一”“華龍”“白象”等知名品牌，其中“康師傅”和“統一”的市場占有率分別為51.1%和21.0%。但是2014年全行業產量下跌10.6%，消費量下跌了7.9%，[2]如“康師傅”2016年方便面收益同比下降達10.34%。方便面消費量持續下行的現象引起了學者和業界的關注，[3][4][5]分別從食品工業轉型、交通發展、消費升級、食品安全、“互聯網+”等視角對方便面消費量下滑的原因進行了探討。歸納起來，主要觀點分為三類：一是交通工具的發展。以前，人們出行一般選用火車、長途汽車等交通工具，在長時間的路途中，方便面則是最佳選擇之一。自2008年高鐵營運之后，交通速度得以提升，短時間的旅途不需要方便面臨時充饑，方便面消費量逐漸下滑。[6]二是消費群體變化。近年來，作為方便面主要消費群體——外來務工人員和青年學生，人數增長逐漸下滑，且中產階級崛起，外來務工人員紅利消失，人們對飲食要求開始發生變化，方便面需求逐漸下滑。[7]三是新興業態的興起。自2013年O2O外賣市場發展以來——美團外賣、百度外賣、“餓了么”等平臺紛紛進入市場，對方便面消費量產生極大的沖擊。同時，O2O外賣市場的產品競爭對方便面的營銷渠道、口味特色、產品形式等提出了更高的要求。[8][9]

2 數據分析與討論

2.1 數據來源

針對方便面消費特性，從旅行時間、高鐵旅客數量、活躍勞工數量、競爭替代品三個方面進行了數據采集（見表1），并與方便面的消費量進行了對比分析。

2.2 數據處理

高鐵自2008年開始營運，故各類指標數據統計從2008年開始統計。首先，因統計數據量綱不同，為消除數據單位差異化及化解不同類型指標的數值大小的巨大差異，故采用歸一化的處理方法，將以上有量綱的數據進行無量綱化處理，對其進行基期標準化，以期進行趨勢對比。將2008—2015年各類型數據總和作為一個整體，計算每年每類指標所占該整體百分比，以此為數據分析基礎，從而探討各類指標的一個發展情況及不同指標間的關聯情況。

其次，計算出各變量之間的相關系數ρ，若ρ>0則是正相關，ρ<0呈負相關，其絕對值越大說明兩要素之間的相關性就越強。

2.2.1 旅行時間的影響

選擇了公路營運客運量、公路營運里程、定期國內航班航線里程、國內航線客運量、高速鐵路營運里程、高速鐵路客運量、全國鐵路運營里程、全國鐵路客運量等8項變量（見表2），計算各類影響旅行時間的交通因素與方便面消費量之間的相關系數，結果發現，將2008—2015年的所有數據作為一個整體時，數據存在不規律性，具有階段性，結合2008年經濟危機的影響因素，故將2010—2015年作為一個數據整體，從而對其相關系數進行計算，見表2。

由表2可知，各變量和方便面消費量呈負相關，其中全國鐵路客運里程與客運量相關系數絕對值最大，可以看出鐵路依舊是影響方便面消費量的主要因素。

從2008年中國高鐵運營以來，高速鐵路系統提供了快速、可靠和舒適的交通方式，加快了城際交通走廊的出行速度，節省了乘客在交通上花費的時間，更多的旅客開始逐漸放棄鐵路選擇高鐵這項更加快捷便利的交通工具。[10][11][12][13]而從表2可得，除鐵路外，高鐵里程和客運量的相關系數絕對值較大，分別為-0.1912和-0.1829，說明眾多交通因素中，高鐵里程與方便面消費量之間有明顯的負相關關系。故選取高鐵客運量與高鐵營運里程作為主要交通影響因素，參與模型分析。深究原因，高鐵的高效快速使得旅客在同一天往返兩座城市變得越來越便捷，減少了游客的逗留時間，降低飲食需求。[14]而伴隨著高鐵的普及，旅行時間縮短，旅客不必消耗大量的時間在旅途中，用餐次數也會減少，故旅行時間越短，方便面消費量越少。

2.2.2 消費者數量的影響

中國品牌研究院食品飲料行業研究員朱丹蓬認為，方便面是活躍勞工和鐵路旅客的主要食品。[15]2016年全國活躍勞工總人數達到16934萬人，相比于2015年，其增速僅為0.4%。從2011年到2016年，全國活躍勞工數量的增速從3.4%一直持續下降到0.4%。2016年，高鐵客運量達到2.2億人次，但從2011年到2015年，其增速一直呈波動變化，數值相差不大。為了解影響方便面主要消費群體，將高鐵客運量增速與活躍勞工數量的增速和方便面消費量的增速做相關分析，見表3。endprint

由表3可得，高速鐵路客運量增速、活躍勞工數量增速與鐵路客運量增速和方便面消費量增速呈正相關，其中活躍勞工數量相關系數最大，達到0.518，說明隨著活躍勞工數量的增速逐漸下降，方便面消費量也將減少。

2.2.3 競爭品替代的影響

根據波特五力模型，競爭品的崛起發展對方便面發展提出了更大的挑戰。其中，在線外賣憑借其與方便面相同的特性——便捷、快速的特性，及優于方便面的特性——種類繁多、營養美味、購買便捷的特點，成為方便面的最大競品。

方便面的消費量自2013年開始呈現下降的態勢，從2013年的462.2億份銳減到444億份，減少了18.2億份。2016年其消費數量首次跌破400億份，跌至385.2億份，相較2015年減少了19.1億份，下滑速率高達4%。方便面的消費量在2015年和2016年的增長率分別為-8.94%和-4.72%，消費量明顯下滑。

反觀中國O2O外賣的市場交易規模，其年增長率自2011年開始均呈破百的狀態，市場滲透率從2013年的3.40%增長到2015年的18.50%，增長速率高達544%。其交易規模在2015年突破400億元，增長率高達365.2%。總體而言，中國O2O外賣自2013年起大舉進駐市場后，方便面的消費量便快速下滑。換言之，方便面的消費量與O2O外賣的交易規模呈負相關。故將O2O外賣市場規模作為另一個變量納入分析范圍，做出一個整體的相關分析，見表4。

根據表4各類變量與方便面消費量的相關系數可得，中國O2O外賣市場規模、高速鐵路營運里程、高速鐵路客運量、全國活躍勞工和鐵路營運里程和方便面消費量呈負相關。其中O2O外賣市場規模的相關系數為-0.7249，相關性最大。這反映出隨著競爭品O2O外賣市場規模市場逐步擴大，方便面消費量隨著減少。

2.3 模型構建與檢驗

2.3.1 模型構建

將方便面消費量（y）作為因變量，活躍勞工（x4）、高速鐵路客運量（x3）、高速鐵路營運里程（x2）和中國O2O外賣市場規模（x1）作為解釋變量，對2011—2015年的數據進行多元線性回歸分析。

先對方便面消費量y和各個自變量做線性回歸分析，結果如下。

=0.2047-0.0237x1 R2=0.5254 F=3.3215

=0.2093-0.0466x2 R2=0.1561 F=0.5550

=0.2092-0.0459x3 R2=0.1818 F=0.6665

=0.2108-0.0542x4 R2=0.0008 F=0.0025

R2表示因素之間的擬合度，越接近1說明擬合程度越好，F越大說明方程顯著性越高。上述結果表明，R2最高值為0.53，最小只有0.0008，說明各個量之間線性擬合程度都不高，方程顯著性也很低，所以方便面消費量y和解釋變量之間必定不是單純的線性關系。

因此，在一個坐標系中畫出方便面消費量和幾個因素間的折線圖，如圖1所示。

圖1結果表明，相較于線性關系，方便面消費量y和高速鐵路營運里程x2、高速鐵路客運量x3呈二次函數關系，故對方便面消費量y和各解釋變量做二次多項式擬合。

=0.1998+0.0720x1-0.1234x21 R2=0.7241F=2.6240

=0.1358+0.7572x2-1.9039x22 R2=0.9456F=17.3824

=0.1545+0.5461x3-1.3559x23 R2=0.9482F=18.3114

=-13.6960+140.0891x4-352.8444x24 R2=0.4913F=0.9659

結果表明，y和x2做二次多項式擬合的效果在各方面都比線性擬合更優，而通過擬合優度檢驗和殘差分析發現高速鐵路客運量x3和活躍勞工x4的兩種擬合結果都不理想，且兩者相關性很大，所以在方程中加入其交叉項x3x4，建立非線性回歸模型

=β0+β1x21+β2x22+β4x3x4+ε

做最小二乘估計得到回歸方程

=0.1698-0.0517x21-0.8552x22+1.8677x3x4（1）

系數估計值及其置信區間見表5。

從表5看出，方程的擬合優度R2=0.9925非常接近于1，說明模型在整體上擬合得很好，F=44.1901遠大于F檢驗的臨界值，但F檢驗對應的P值=0.1100>0.1，系數β1、β2的90%置信區間包含0點，說明模型還有待改進。

系數估計值及其置信區間見表6。

由表6的結果可看出擬合優度R2=0.9963>0.9613，說明該模型在整體上擬合得比上一個模型更好，F=90.3425遠大于F檢驗的臨界值，且F檢驗對應的p值=0.0772<0.1，可認為該方程顯著，效果良好；而且系數βi的置信區間都沒有包含0，模型合理。并且得到回歸方程的殘差圖，如圖2所示。

圖2表明，每個殘差的估計區間都穿過了“0”水平線，殘差無異常，并且殘差值精確到了小數點后三位小數。

2.3.2 模型分析

經過檢驗，從得到的式（2）可以看出：方便面消費量y和高鐵營運里程x2為非線性關系，x2對方便面消費量y有抑制作用，高速鐵路客運量x3和全國活躍勞工x4對方便面消費量y都有促進作用。方便面消費量y和O2O外賣市場規模x1之間為線性關系，O2O外賣市場規模對方便面消費量有抑制作用，并且O2O外賣市場規模每增加1%，方便面消費量會減少0.0533%。

對式（2）兩端微分得

dy=-0.0533dx1-1.5954x2dx2+1.9888x4dx3+1.9888x3dx4endprint

取2015年數據x1=0.7388，x2=0.3135，x3=0.3352，x4=0.2049，代入得

dy=-0.0533dx1

dy=-1.5954x2dx2=-0.5002dx2

dy=1.9888x4dx3=0.4075dx3

dy=1.9888x3dx4=0.6666dx4

將各年數據代入，計算結果見表7。

由表7可看出，對方便面消費量的影響程度來說，高鐵營運里程和活躍勞工數量對其的影響逐年增大，高鐵客運量對其的影響較為穩定；高速鐵路營運里程每增加1%，方便面消費量平均減少0.3191%；高速鐵路客運量每增加或減少1%，方便面消費量平均增加或減少0.3977%；中國活躍勞工數每增加或減少1%，方便面消費量平均增加或減少0.3978%；O2O外賣市場規模影響恒定，中國O2O外賣市場規模每增加1%，方便面消費量減少0.0533%。

3 結 論

通過對旅行時間、高鐵旅客數量、活躍勞工數量、O2O外賣市場規模與方便面消費量之間的關系分析，得到了以下認識。

第一，方便面消費量與旅行時間、高鐵旅客數量、活躍勞工數量和O2O外賣市場規模有關。

第二，高鐵里程、O2O外賣市場規模和方便面消費量呈負相關，高鐵旅客數量、活躍勞工數量與方便面消費量呈正相關。O2O外賣市場規模每增加1%，對方便面的影響是其消費量減少0.0533%；高速鐵路營運里程每增加1%，方便面消費量平均減少0.3191%；高速鐵路客運量每增加或減少1%，方便面消費量平均增加或減少0.3977%；活躍勞工數每增加或減少1%，方便面消費量平均增加或減少0.3978%。

因此，在“互聯網+”新業態的競爭環境中，方便面廠商應及時調整產品結構以適應發生的這些變化，同時在營銷模式上進行創新，積極參與O2O外賣市場的競爭，滿足消費者的多樣化、差異化的需求，開辟產品的需求空間。

參考文獻：

[1]YadavDN，RajanA.FibresasanAdditiveforOilReductioninDeepFatFriedPoori[J].JournalofFoodScienceandTechnology，2012，49（6）：767-773.

[2]胡笑紅.我國方便面銷量連跌四年[J].廣西質量監督導報，2015（10）：47.

[3]徐婧婷，劉賀，郭順堂.我國方便面食品的發展方向與技術需求分析[J].保鮮與加工，2016（5）：108-111.

[4]林艷桃.國內外方便面行業發展現狀及趨勢[J].糧食科技與經濟，2014，4（24）：66-68.

[5]孫定紅，陳潔.國外方便面行業發展現狀及趨勢研究[J].安徽農業科學，2010（36）.

[6]亞洲方便面轉向高端路線[J].市場觀察，2014（4）.

[7]金非.方便面“失寵”折射消費升級[N].經濟日報，2017-01-04（5）.

[8]李得眾，余國新.新疆民族方便食品開發調查分析——基于消費者視角[J].食品工業，2014，3（20）：228-233.

[9]思雨.業績下滑近50%康師傅需向高端市場升級[J].中國食品，2016，700（12）：114-117.

[10]JingjuanJiao，JiaoeWang，FengjunJin，etal.ImpactsonaccessibilityofChinaspresentandfutureHSRnetwork[J].JournalofTransportGeography，2014（10）：123-132.

[11]XiaoWu，PingYuan，QiangPeng，etal.DetectionofBirdNestsinOverheadCatenarySystemImagesforhigh-SpeedRail[J].PatternRecognition，2016（51）：242-254.

[12]JoanHarvey，NeilThorpe，MatthewCaygill，etal.PublicAttitudestoandPerceptionsofHighSpeedRailintheUK[J].TransportPolicy，2014（36）：70-78.

[13]JohnPreston.High-speedRailinBritain：AboutTimeoraWasteofTime[J].JournalofTransportGeography，2012，5（22）：308-311.

[14]JuanLuisCampa，PhD，Candidate，etal.HighSpeedRailEffectsonTourism：SpanishEmpiricalEvidenceDerivedFromChinasModellingExperience[J].JournalofTransportGeography，2016（57）：44-54.

[15]劉勇，孫晶.行業利潤逐年下降方便面難再成主流食品[J].食品界，2017（1）.endprint