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我國重卡年銷量影響因素實證研究

2018-06-26 02:39:32王東峰
現代營銷·學苑版 2018年4期
關鍵詞:因素影響分析

摘要:隨著經濟回暖,我國重卡行業全面復蘇。為更好地了解我國重卡需求,本文通過近十五年我國重卡年銷量及其相關影響因素的數據進行了回歸分析,結果顯示:我國重卡保有量與房地產開發企業自開始建設至本年底累計完成投資對我國重卡年銷量的預測具有較強的參考意義。

關鍵詞:重卡年銷量;實證研究

一、我國重卡年銷量及其影響因素

隨著我國經濟的高速增長,我國重卡行業取得了快速發展。重卡行業普遍認為我國重卡年銷量與我國GDP密切相關,本文通過重卡行業相關報告及專家訪談,提出了我國重卡年銷量的一些相關影響因素,除重卡行業普遍認可的公路里程數、GDP,還有我國重卡保有量、全社會固定資產投資、房地產開發企業計劃總投資等六項影響因素,將影響因素進行量化、數據整理,借助SPSS20.0分析,以期對我國重卡年銷量做出實證性研究。

通過國家統計局及汽車工業協會發布的數據整理,2002-2016年,我國重卡年銷量及其相關影響因素數據如表-1所示:Y為我國重卡年銷量(萬輛); X1為我國重卡保有量(萬輛);X2為我國公路里程數(萬公里);X3為我國GDP(萬元);X4為我國全社會固定資產投資(萬億元);X5為我國房地產開發企業計劃總投資(萬億元);X6為我國房地產開發企業自開始建設至本年底累計完成投資(萬億元);X7為我國房地產年度投資完成額(萬億元);X8為我國房屋施工面積(萬平方米)。

二、數據分析

本章節圍繞我國重卡年銷量的相關影響因素依次進行信度、效度分析后,試圖建立我國重卡年銷量的回歸方程。

1. 信度及效度分析

本研究對八個變量進行信度分析所得克朗巴哈α系數為0.815,其標準化后的α系數為0.986,說明量表信度較好;效度分析所得KMO值為0.776,說明效度較好,可以進行回歸分析。

2. 回歸分析

經分析得知,上述兩個模型的復相關系數分別為0.777、0.883,因此本文選擇模型2作為回歸方程。由表-2可知,模型2中自變量X1、X6的t統計量對應的相伴概率在0.05以下顯著,但常量的t統計量對應的相伴概率在0.05以下不顯著,即認為自變量X1、X6在線性回歸中有意義,而常量無意義。因此,本文所建回歸方程如下。

模型2 回歸方程:我國重卡年銷量=常量+0.282×我國重卡保有量-2.194×房地產開發企業自開始建設至本年底累計完成投資額

三、結論

結合數據分析,本文所得結論有以下幾點:①我國重卡年銷量與保有量、公路里程數、GDP及房屋施工面積相關度較高;②我國固定資產投資類四個變量對我國重卡年銷量相關度相對較低;③無法構建我國重卡年銷量的精確回歸方程;④我國重卡保有量及房地產開發企業自開始建設至本年底累計完成投資對我國重卡年銷量預測具有較強的參考意義。

四、展望

本文對我國重卡年銷量的影響因素進行了初步探討,對重卡年銷量及其影響因素數據進行了實證分析,所得結論為我國重卡企業的營銷決策提供一定的參考,同時也有助于豐富我國重卡行業的研究。

參考文獻:

[1]中華人民共和國國家統計局.http://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01

[2]中國汽車工業協會.http://www.caam.org.cn/newslist/a35-1.html

作者簡介:

王東峰(1987.8- ),男,漢族,河南鄭州人,研究生,助教,研究方向:企業管理、市場營銷。

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