基于回歸分析的新能源汽車消費(fèi)者意愿研究

摘要：近年來，伴隨著汽車保有量的持續(xù)增加，我國(guó)能源供需矛盾和環(huán)境污染問題日趨凸顯，傳統(tǒng)能源汽車污染強(qiáng)、能耗大的弊端亟需改善，大力發(fā)展新能源汽車成為解決諸多問題的有效途徑之一，也成為實(shí)現(xiàn)我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要力量。國(guó)家頒布一系列政策鼓勵(lì)居民綠色出行，鼓勵(lì)消費(fèi)者選擇新能源汽車，發(fā)展新能源汽車已然被提升到國(guó)家戰(zhàn)略地位。促進(jìn)新能源汽車發(fā)展，除了政策引導(dǎo)外，更重要的是要得到市場(chǎng)認(rèn)可，因此有必要深入了解中國(guó)消費(fèi)者的新能源汽車購買意愿，以及影響這一意愿的關(guān)鍵因素。本文通過問卷調(diào)查的方式，探究心理因素變量、認(rèn)知變量、外界變量等12 個(gè)變量對(duì)消費(fèi)者購買意愿的影響，并通過回歸分析模型分析各因素對(duì)購買意愿的影響程度，最終為新能源汽車的影響提供理論支持。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；購買意愿；回歸分析；心理因素；認(rèn)知變量；外界變量

中國(guó)汽車工業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，產(chǎn)銷量高居世界第一，但同時(shí)也面臨著能源緊缺和環(huán)境污染等問題。因此，探索新的汽車工業(yè)發(fā)展道路具有重要意義[1]。新能源汽車的營(yíng)銷可以彌補(bǔ)中國(guó)汽車工業(yè)產(chǎn)銷量下降的問題，同時(shí)也有助于緩解環(huán)境污染和石油能源緊缺的局面[2]。技術(shù)進(jìn)步和消費(fèi)者購買意愿是影響新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展發(fā)展的關(guān)鍵因素，因此需要深入研究消費(fèi)者對(duì)新能源汽車的購買意愿，并分析影響購買意愿的關(guān)鍵因素，以解決產(chǎn)銷問題[3]。

一、問卷調(diào)查流程

（一）問卷對(duì)象描述

本次調(diào)研所采用的方法為分層抽樣和隨機(jī)抽樣法，分別選取全國(guó)各個(gè)新能源汽車營(yíng)銷點(diǎn)的客戶，出于隨機(jī)性以及客觀性的考慮，本次調(diào)查盡量將城市人口與農(nóng)村人口的比例控制在1：1。

（二）問卷設(shè)計(jì)

問卷總共涉及兩個(gè)部分，第一個(gè)部分為消費(fèi)者的基本信息部分，第二部分為消費(fèi)者購買意愿調(diào)查部分。本次總共發(fā)出500 份問卷，回收480 份，回收率96%，經(jīng)過整理篩選，去掉無效問卷，總共得到465 份有效問卷，問卷有效率為93%。

（三）問卷發(fā)放與收集

問卷的研究對(duì)象來自于不同性別（男、女），不同年齡（18～30 歲、30～45 歲、45 歲以上），不同教育水平（專科及以下、本科、研究生），不同收入（5 000～10 000 元/ 月，10 000 元/ 月以上）。調(diào)查結(jié)果顯示，本次問卷被調(diào)查的對(duì)象在個(gè)人基本信息方面分布較為均勻，符合問卷調(diào)查的普遍性與科學(xué)性。

二、 回歸分析簡(jiǎn)介

回歸分析是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于研究變量之間的關(guān)系。其主要目的是通過構(gòu)建一個(gè)數(shù)學(xué)模型來描述因變量（被預(yù)測(cè)的變量）和一個(gè)或多個(gè)自變量（預(yù)測(cè)變量）之間的關(guān)系。這種分析可以幫助我們理解自變量如何影響因變量，并預(yù)測(cè)因變量的值。

本研究建立回歸模型時(shí)，以消費(fèi)者是否愿意購買新能源汽車作為模型的因變量，用Z 來表示，即0-1 型因變量，若消費(fèi)者有意愿購買新能源汽車，則Z=1，否則Z=0。現(xiàn)假設(shè)Z=1 的概率為P，xi（i=1，2，......n）為解釋變量，本文回歸分析模型的變量主要包括性別、文化水平、月收入、對(duì)新能源汽車的態(tài)度、綠色消費(fèi)觀、從眾心理、對(duì)新能源汽車產(chǎn)品的認(rèn)知、對(duì)環(huán)保的認(rèn)知、政府宣傳號(hào)召、政府經(jīng)濟(jì)支持、政策支持等。bi（i=1，2，......n）為第個(gè)影響因素的回歸系數(shù)，bi 為正表示第i 個(gè)因素對(duì)醫(yī)養(yǎng)結(jié)合型機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)參與意愿有正影響，為負(fù)則表示有負(fù)影響。則 Logistic 回歸分析模型一般為：

二、變量的選取

結(jié)合調(diào)查問卷，本文選擇4 類共12 個(gè)變量，變量的基本說明以及預(yù)期影響方向如表1 所示。

三、結(jié)果與分析

運(yùn)用SPSS21.0 統(tǒng)計(jì)軟件，根據(jù)上述模型原理，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行Logistic 回歸分析，得到回歸結(jié)果詳見表2。由表2 可見，模型的差異顯著性水平為0.000，小于0.05，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

在消費(fèi)者特征變量中，年齡的回歸系數(shù)為0.486，說明消費(fèi)者的年齡對(duì)購買意愿會(huì)造成負(fù)面影響，換言之，年齡越大對(duì)于新能源汽車的購買意愿越低，與假設(shè)相一致；性別方面，回歸系數(shù)為0.167，說明性別對(duì)于購買意愿幾乎沒有影響，這與假設(shè)相悖，原因可能在于所選模型中的男女性對(duì)于新能源汽車的認(rèn)知程度都較高；文化水平、月收入的回歸系數(shù)分別為0.718、0.815，說明文化水平越高、收入越高越容易對(duì)新能源汽車產(chǎn)生購買意愿，在一定程度上說明了高收入、高學(xué)歷的人群對(duì)于新能源這一環(huán)保節(jié)能的新產(chǎn)品的認(rèn)可度較高[4]。

在心理因素變量中，消費(fèi)者對(duì)于對(duì)新能源汽車的態(tài)度的回歸系數(shù)為0.689，顯著影響其購買意愿，與假設(shè)一致；而綠色消費(fèi)觀的回歸系數(shù)為0.423，對(duì)購買意愿的影響程度較為顯著，與假設(shè)相一致；從眾心理對(duì)于購買意愿幾乎沒有影響，這證明假設(shè)成立的同時(shí)，也證明了當(dāng)代人的理性消費(fèi)態(tài)度[5]。

認(rèn)知特征變量中對(duì)新能源汽車產(chǎn)品的認(rèn)知、對(duì)環(huán)保的認(rèn)知的回歸系數(shù)分別為0.717、0.470，均對(duì)購買意愿產(chǎn)生影響，與假設(shè)相一致。

環(huán)境特征變量中，政府宣傳號(hào)召、政府經(jīng)濟(jì)支持、政策支持的回歸系數(shù)分別為0.488、0.801 以及0.746，除政府宣傳號(hào)召對(duì)于購買意愿的影響程度與假設(shè)有出入，后兩者與假設(shè)完全一致，原因一方面在于，如今政府對(duì)于新能源汽車的宣傳力度需要加強(qiáng)；另一方面在于人們對(duì)于政府號(hào)召響應(yīng)存在一定的問題。

結(jié)論

在對(duì)于消費(fèi)者購買意愿的研究中，高收入、高學(xué)歷、對(duì)新能源汽車認(rèn)知程度高、對(duì)新能源汽車發(fā)展前景持樂觀態(tài)度的人群更愿意接受新能源汽車，而在外部因素中，政府的支持更容易形成新能源汽車的消費(fèi)，因此，對(duì)于新能源汽車的營(yíng)銷，應(yīng)當(dāng)在積極宣傳政府支持的同時(shí)，積極了解消費(fèi)者的需求，對(duì)消費(fèi)群體進(jìn)行定位，并結(jié)合市場(chǎng)需求開發(fā)出更加符合消費(fèi)者心理需求的新能源汽車產(chǎn)品。

參考文獻(xiàn)：

[1] 龔姝穎， 李成蹊， 孫琦. 產(chǎn)品線長(zhǎng)度對(duì)在線評(píng)論的影響：基于中國(guó)汽車市場(chǎng)的實(shí)證研究[J]. 管理工程學(xué)報(bào)，2023，37（6）：169-182.

[2] 湯海涅， 章瑞， 李德敏， 等. 基于演化博弈的智能網(wǎng)聯(lián)汽車市場(chǎng)合作發(fā)展機(jī)制研究[J]. 黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào)，2021，38（4）：387-393.

[3] 劉志華. 石化銷售企業(yè)汽車后服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展策略研究[J].當(dāng)代石油石化，2018，26（08）：1-9.

[4] 白彩盛. 低碳綠色背景下的新能源汽車營(yíng)銷策略探究[J].中國(guó)市場(chǎng)，2023（2）：103-105.

[5] 祖明， 宮群， 楊武. 消費(fèi)者環(huán)境價(jià)值導(dǎo)向與新能源汽車購買意愿關(guān)系研究[J]. 企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（6）：21-27.