基于結(jié)構(gòu)方程模型的消費(fèi)者對(duì)新能源汽車購買意愿的影響機(jī)制分析
——以武漢市為例

李明來，王雪蕓

（華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢430070）

一、消費(fèi)者購買新能源汽車的影響因素研究

我國(guó)北方空氣污染嚴(yán)重，其中汽車尾氣排放是重要污染源之一，而推廣新能源汽車是減少汽車尾氣污染的重要途徑。財(cái)政部、科技部、工信部、發(fā)改委于2016年12月30日公布了《關(guān)于調(diào)整新能源汽車推廣應(yīng)用財(cái)政補(bǔ)貼政策的通知》，在供給側(cè)的角度進(jìn)一步改革，有助于提高產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平。而在需求側(cè)方面，新能源汽車仍不是消費(fèi)者購車的主要選擇，因此筆者對(duì)消費(fèi)者對(duì)于新能源汽車的購買意愿影響機(jī)制進(jìn)行研究，以期根據(jù)消費(fèi)者購買意愿的影響路徑提出更有效的推廣新能源汽車的建議。

在消費(fèi)者購買新能源汽車的影響具體因素方面，國(guó)外學(xué)者做了深入的研究，大致可分為個(gè)人與家庭因素、外在影響和心理三個(gè)方面。在個(gè)人與家庭因素方面，Hackbarth和Madlener（2013）提出，年齡、教育程度以及家中充電的可操作性等是影響消費(fèi)者購買意愿的重要因素。Peters和Dütschke（2014）則分析性別、年齡和家庭車輛數(shù)量的影響。在外在影響方面，Beck等人（2016）認(rèn)為，政府獎(jiǎng)勵(lì)，車輛排放量，空氣質(zhì)量與氣候變化是重要的影響因素。Graham-Rowe等人（2012）認(rèn)為，購買及維護(hù)成本、性能、安全性和電池及其充電設(shè)施是重要的影響因素。在心理因素方面，Carley等（2013），Sang和Bekhet（2015）分析了社會(huì)影響、環(huán)境憂慮和經(jīng)驗(yàn)對(duì)購買意愿的影響。而國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)此問題的研究較少，根據(jù)WenboLi等人（2017）的研究，國(guó)內(nèi)對(duì)于新能源汽車的研究?jī)H占全球研究的8%左右。而我國(guó)多年實(shí)行扶持新能源汽車的產(chǎn)業(yè)政策，而且國(guó)內(nèi)環(huán)保形勢(shì)嚴(yán)峻，立足于中國(guó)消費(fèi)者實(shí)際情況的購買意愿影響因素分析是十分有必要的。

在研究方法的選擇方面，楊杰（2016）和徐國(guó)虎、許芳（2010）主要使用因子分析的方法進(jìn)行了分析，馬鈞、王寧、孔德祥（2009）使用了logit回歸分析并對(duì)新能源汽車市場(chǎng)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。因子分析等方法的使用可以從問卷問題中歸納出影響因素，但無法分析影響因素間的作用機(jī)理。

從以上分析可以看出，目前國(guó)內(nèi)學(xué)者針對(duì)消費(fèi)者對(duì)新能源汽車的購買意愿的研究較少，而且分析多停留在具體的影響因素層面，針對(duì)其內(nèi)在的路徑分析的研究處于空白。因此，本文主要針對(duì)消費(fèi)者對(duì)新能源汽車購買意愿的影響機(jī)制進(jìn)行分析。

二、調(diào)查設(shè)計(jì)和樣本特征

（一）調(diào)查設(shè)計(jì)

筆者和課題組其他成員在武漢市開展了廣泛的問卷調(diào)研工作，共收集問卷560份，其中有效問卷456份。通過研讀前人對(duì)新能源購買意愿的影響因素相關(guān)文獻(xiàn)，筆者選取了年齡、性別、教育水平、職業(yè)、家庭整體年收入、家庭車輛購置情況、汽車款式、車輛年均行駛里程、長(zhǎng)途出行月均次數(shù)、家庭采購決定權(quán)、對(duì)新能源汽車的認(rèn)知情況（種類品牌、安全加速性能、電池續(xù)航能力、保養(yǎng)與售后、廣告宣傳、優(yōu)惠政策）、汽車價(jià)格、能源耗費(fèi)成本、外形設(shè)計(jì)、內(nèi)飾配備、多樣化功能體驗(yàn)、提速性能、電池續(xù)航能力、安全保護(hù)性、廠家品牌影響力、售后服務(wù)、配套設(shè)施（充電樁等）普及程度、充電設(shè)施簡(jiǎn)單與安全性、充電時(shí)長(zhǎng)、新能源汽車是否容易購買到、購車與上牌手續(xù)煩瑣程度、消費(fèi)理念的傳達(dá)、社會(huì)認(rèn)可和贊許、身份地位品位的體現(xiàn)程度、他人了解、廣告宣傳、國(guó)家宣傳、補(bǔ)貼、新能源汽車的競(jìng)爭(zhēng)和推廣力度、政策優(yōu)惠作為可能影響消費(fèi)者購買意愿的因素進(jìn)行調(diào)研。

（二）樣本特征

在有效的456份問卷中，從性別來看，女性218位，男性238位，分別占比47.8%和52.2%。從年齡來看，25歲以下106位，26—35歲187位，36—55歲152位，55歲以上11位，分別占比23.2%、41%、33.3%和2.4%。從教育水平來看，高中及以下56位，大專或本科358位，碩士及以上42位，分別占比12.3%、78.5%和9.2%；從職業(yè)來看，學(xué)生69位，一般工人或服務(wù)人員42位，機(jī)關(guān)事業(yè)單位或國(guó)企179位，私營(yíng)企業(yè)主或員工99位，個(gè)體營(yíng)業(yè)主或員工37位，自由職業(yè)22位，無業(yè)8位，分別占比15.1%、9.2%、39.3%、21.7%、8.1%、4.8%和 1.8%；從家庭年收入來看，8萬元以下135位，8萬—15萬元210位，15萬—25萬元79位，25萬元及以上32位，分別占比29.6%、46.1%、17.3%和7%。在考慮購買新能源汽車方面，完全不會(huì)買31位，比較不會(huì)買58位，不確定179位，比較會(huì)買152位，一定買36位，分別占比6.8%、12.7%、39.3%、33.3%和7.9%。

三、結(jié)果分析

（一）問卷信度和效度檢驗(yàn)

1.信度分析

筆者使用SPSS22.0對(duì)問卷進(jìn)行了信度分析，Cronbachα系數(shù)值為0.889，說明問卷信度很好。

2.效度分析

筆者使用SPSS22.0對(duì)問卷進(jìn)行了效度分析，KMO值為0.885，Bartlett球形檢驗(yàn)近似卡方值為7 332.367，自由度為496，顯著性概率值為0.000，表示變量間具有共同因素存在，適合進(jìn)行因子分析。

（二）探索性因子分析

運(yùn)用SPSS22.0進(jìn)行因子分析，在分析中剔除在公因子載荷均小于0.5、多個(gè)因子負(fù)載均大于0.5的題項(xiàng)或只含有一個(gè)題項(xiàng)的公因子，使用主成分方法提取特征值大于1的公因子，采用最大方差法進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，最終得到6個(gè)公因子，累積方差解釋率為60.582%，依據(jù)因子載荷情況命名如表1所示。

以提取的6個(gè)公因子為自變量、消費(fèi)者的購買意愿為因變量，運(yùn)用stata14.0軟件進(jìn)行有序probit回歸分析，對(duì)各公因子的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。

由上述結(jié)果可知，因子分析得到的6個(gè)公因子中第3、4、6個(gè)對(duì)購買意愿影響不顯著，對(duì)意愿有顯著影響的是產(chǎn)品及其相關(guān)因素、消費(fèi)者了解程度因素、政府推廣因素。

表1 探索性因子分析結(jié)果（旋轉(zhuǎn)后）

表2 有序probit回歸結(jié)果

（三）驗(yàn)證性因子分析

1.模型的構(gòu)建

基于探索性因子分析的結(jié)果，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)消費(fèi)者對(duì)于新能源汽車的購買意愿的影響因素的路徑進(jìn)行分析。結(jié)構(gòu)方程分為測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型，測(cè)量模型表示觀測(cè)變量和潛變量之間的關(guān)系，結(jié)構(gòu)模型表示潛變量之間的關(guān)系，矩陣方程如下所示：

公式（1）和（2）為測(cè)量模型。其中，X為潛變量ξ的觀測(cè)變量，Λχ為X的因子載荷，Y為潛變量η的觀測(cè)變量，Λy為Y的因子載荷，σ和ε為測(cè)量變量的測(cè)量誤差。公式（3）為結(jié)構(gòu)模型，β和τ均為系數(shù)矩陣，ζ為殘差。

根據(jù)前文探索性因子分析結(jié)果，筆者構(gòu)建了如圖1所示的模型。其中橢圓表示潛變量，線條表示因果關(guān)聯(lián)。圖1中反映了假定的新能源汽車影響因素間的路徑關(guān)系。

本文提出如下研究假設(shè)：

圖1 結(jié)構(gòu)方程模型

（1）產(chǎn)品及相關(guān)因素。主要反映新能源汽車目前的產(chǎn)品特性及其配套設(shè)施完善程度，體現(xiàn)廠商供給方面的特征。從消耗成本、時(shí)尚大氣、功能體驗(yàn)、續(xù)航能力、安全保護(hù)性、品牌影響力、售后服務(wù)、配套設(shè)施完善度、充電設(shè)施安全性、充電時(shí)長(zhǎng)、購買手續(xù)幾個(gè)方面衡量。本研究認(rèn)為，新能源汽車產(chǎn)品的研發(fā)和配套設(shè)施的完善，有助于改善消費(fèi)者認(rèn)知程度并進(jìn)而提高購買意愿：

H1：產(chǎn)品及相關(guān)因素和消費(fèi)者了解程度因素之間存在正相關(guān)關(guān)系

H2：產(chǎn)品及相關(guān)因素和購買意愿之間存在正相關(guān)關(guān)系

（2）政府推廣因素。主要反映政府對(duì)新能源汽車發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策以及補(bǔ)貼政策，從補(bǔ)貼、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和推廣、其他激勵(lì)政策三個(gè)方面衡量。本研究認(rèn)為，政府推廣會(huì)對(duì)廠商研發(fā)、消費(fèi)者認(rèn)知兩方均產(chǎn)生正向影響，并可能直接影響購買意愿：

H3：政府推廣因素和消費(fèi)者購買意愿之間存在正相關(guān)關(guān)系

H4：政府推廣因素和產(chǎn)品及其相關(guān)因素之間存在正相關(guān)關(guān)系

H5：政府推廣因素和消費(fèi)者了解程度因素之間存在正相關(guān)關(guān)系

（3）消費(fèi)者了解程度。主要反映消費(fèi)者對(duì)新能源汽車的認(rèn)知程度，從新能源汽車的種類和品牌、安全加速性能、續(xù)航能力、保養(yǎng)和售后、廣告、優(yōu)惠政策幾方面的了解程度來衡量。本研究認(rèn)為，消費(fèi)者對(duì)新能源汽車的更加了解和熟悉有助于提升購買意愿：

H6：消費(fèi)者了解程度因素和購買意愿之間存在正相關(guān)關(guān)系。

2.模型的檢驗(yàn)

運(yùn)用AMOS22.0軟件采用極大似然法對(duì)上述模型進(jìn)行求解，并對(duì)模型的擬合程度進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)路徑的顯著性檢驗(yàn)顯示政府推廣對(duì)消費(fèi)者了解程度之間的路徑不顯著、產(chǎn)品及其相關(guān)因素與消費(fèi)者了解程度及購買意愿之間的路徑不顯著、消費(fèi)者了解程度和購買意愿之間的路徑不顯著。擬合度指標(biāo)如表3所示。

表3擬合指標(biāo)

根據(jù)表3可知，本文構(gòu)建的模型擬合程度尚可，但仍需進(jìn)一步修正。

3.模型的修正

為使模型的結(jié)構(gòu)關(guān)系更加合理，在不違反模型假定的基礎(chǔ)上使用AMOS修正指數(shù)Modification Indices對(duì)模型進(jìn)行修正。觀察模型的修正指數(shù)報(bào)表，選出M.I.較高的五組，如表4所示。

根據(jù)模型設(shè)定，第1、3、4、5行其誤差間存在相關(guān)在理論上合理，故依據(jù)逐個(gè)修正的原則對(duì)上述3處進(jìn)行修正，修正后模型的關(guān)系更加合理，修正后的模型χ2/df=2.97（χ2=291.057，df=98），IFI 提 高 到 0.952，GFI 提 高 到 0.924，NFI 提 高 到0.929，CFI提高到 0.951，RMSEA降低到 0.066，相對(duì)于之前的模型擬合效果得到了改善，修正后的模型求解結(jié)果如圖2所示。

表4修正指數(shù)報(bào)表

圖2 模型路徑求解

（四）結(jié)果的估計(jì)

筆者采用極大似然法對(duì)模型的路徑參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5所示，表中***表示顯著性水平小于0.001。

四、結(jié)論與建議

通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)消費(fèi)者對(duì)新能源汽車的購買意愿的影響路徑進(jìn)行分析，對(duì)上文提出的有關(guān)假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

由此可見，新能源汽車的購買意愿最直接的影響因素為政府推廣，政府推廣對(duì)生產(chǎn)廠商（產(chǎn)品及相關(guān)因素）和消費(fèi)者（購買意愿）均有顯著正向影響。因此，我國(guó)發(fā)展新能源汽車仍應(yīng)堅(jiān)持政府主導(dǎo)的模式，落實(shí)相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策與補(bǔ)貼政策，適當(dāng)進(jìn)行政府采購，注重社會(huì)氛圍的引導(dǎo)，促進(jìn)新能源汽車產(chǎn)業(yè)和市場(chǎng)又好又快發(fā)展。

表5模型路徑參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化估計(jì)

表6 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

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