影響汽車行業(yè)銷量的因素分析?

摘 要：汽車行業(yè)的飛速發(fā)展，使其很快成為社會(huì)主流行業(yè)，本文通過公開的數(shù)據(jù)整理、分析、修正，總結(jié)了銷售量、4S店、用戶關(guān)注度、汽車型號(hào)之間的關(guān)系，為汽車行業(yè)的發(fā)展給出一些參考性建議。

關(guān)鍵詞：汽車行業(yè);銷售量;數(shù)據(jù)分析;影響因素

一、背景介紹

中國汽車產(chǎn)業(yè)是繼中國通信行業(yè)之后又一個(gè)高速發(fā)展的行業(yè)，中國的汽車行業(yè)自2000年前后起步，先后跨越了幾個(gè)大發(fā)展階段，至2009年，產(chǎn)銷自百萬級(jí)跨越到千萬級(jí);至2017年又跨越到近3000萬級(jí);2017年汽車經(jīng)銷市場(chǎng)總銷售額近4萬億，形成了巨大的行業(yè)規(guī)模。汽車行業(yè)有多種不同的分類方法，按照用途汽車可分為乘用車、客車、貨車、牽引汽車等，經(jīng)過了幾十年的發(fā)展，到目前品牌汽車品牌種類繁多，形成了國內(nèi)國外上百種，包括國內(nèi)外知名的勞斯萊斯、路虎、奔馳、寶馬等到國內(nèi)新崛起的吉利、比亞迪、奇瑞等，中國已經(jīng)成為全球最大的汽車生產(chǎn)和銷售大國。

二、研究的目的

汽車行業(yè)的發(fā)展離不開汽車政策、品牌、新車研發(fā)、市場(chǎng)銷售、售后服務(wù)等各個(gè)方面，而品牌汽車的銷量和銷售額則是汽車行業(yè)研究的重要內(nèi)容，找出影響汽車行業(yè)銷量和銷售額的因素對(duì)于整個(gè)汽車行業(yè)的發(fā)展有重要意義。

由于數(shù)據(jù)及收集的限制，本文在此僅通過公開發(fā)布的數(shù)據(jù)，在小范圍內(nèi)根據(jù)已有數(shù)據(jù)討論主要的汽車品牌的銷量與該品牌4s店數(shù)量、用戶對(duì)該品牌關(guān)注度的排名、該品牌汽車的型號(hào)數(shù)量之間的關(guān)系，給出影響品牌汽車銷量的相關(guān)因素的模型及數(shù)據(jù)化分析。

本文數(shù)據(jù)全部來自于公開的國家數(shù)據(jù)發(fā)布、行業(yè)協(xié)會(huì)、汽車行業(yè)垂直網(wǎng)站等給出的數(shù)據(jù)整理與引用。

三、模型設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)整理

通過對(duì)行業(yè)數(shù)據(jù)的整理，根據(jù)相關(guān)數(shù)學(xué)模型分析，建立如下的模型：Y=β0+β1.X1+β2.X2+β3.X3+μ

參數(shù)說明：

Y——2017年品牌汽車的銷售量/單位輛

X1——品牌汽車全國4S店數(shù)量/單位個(gè)

X2——用戶對(duì)汽車品牌的關(guān)注度排名指數(shù)

X3——汽車品牌的車型數(shù)量/單位個(gè)

以下為收集的公開發(fā)行的汽車行業(yè)垂直站點(diǎn)的部分?jǐn)?shù)據(jù)，如下（該數(shù)據(jù)的原始數(shù)據(jù)可能為單獨(dú)的相關(guān)數(shù)據(jù)，在此經(jīng)過了匯總、整理，數(shù)據(jù)僅僅用于證明本文提出的相關(guān)論點(diǎn)的相關(guān)性）：數(shù)據(jù)以銷量-y，全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2，車型數(shù)量-X3為維度，品牌包括大眾（3115228，2060，29140738，39）本田（1394328，1188，12226390，18）、別克（1260304，819，18743098， 12）、吉利（1247516，1000，6790828，17）、豐田（1131618，1229， 13836658，44）、日產(chǎn)（1117538，1031，9771784，27）、寶駿（1016232， 510，3930124，9）、五菱汽車（875478，512，1412620，10）、哈弗（851855，501，7155874，13）、福特（832919，835，6521416，31）、現(xiàn)代（781503，815，8165608，23）、長(zhǎng)安（771549，444，9619522，19）、雪佛蘭（601724，629，6195640，16）等近百家數(shù)據(jù)為依據(jù)（限于篇幅，以下數(shù)據(jù)省略）。數(shù)據(jù)來源：中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)、中國產(chǎn)業(yè)信息、車主之家等，本文數(shù)據(jù)有些在上述來源的基礎(chǔ)上做了匯總。

四、數(shù)據(jù)分析及結(jié)論

本次數(shù)據(jù)模型使用相關(guān)軟件進(jìn)行分析，首先導(dǎo)入數(shù)據(jù)，其次擬合多元線性回歸模型，并繪制殘差散點(diǎn)圖，觀察效果。具體步驟如下：

以不同品牌汽車的銷售量為因變量，品牌汽車全國4S店的數(shù)量、用戶對(duì)汽車品牌的關(guān)注度排名指數(shù)、汽車品牌的的車型數(shù)量為自變量進(jìn)行分析如下：分析-回歸-線性，統(tǒng)計(jì)、圖、保存（設(shè)置為保存殘差）做設(shè)置（限于篇幅，圖片省略）。

1.基本分析

經(jīng)過上述數(shù)據(jù)設(shè)置、導(dǎo)入、分析，得到如下結(jié)果，并對(duì)結(jié)果做相關(guān)分析：

R數(shù)值為0.941，R方為0.885，調(diào)整好的R方為0.881，標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為154580.626

a.預(yù)測(cè)變量：（常量），車型數(shù)量-X3，全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2

b.因變量：銷量-Y

從數(shù)據(jù)可以看出，模型擬合優(yōu)度R2的值為0.885，經(jīng)調(diào)整后的R2為0.881，遠(yuǎn)大于0.5，擬合優(yōu)度比較好，線性明顯，說明相關(guān)度較強(qiáng)。

2.模型的總體顯著性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)

ANOVAa數(shù)據(jù)表中：

回歸的平方和、自由度、均方分別為：16025059678957.326、 3、5341686559652.442，殘差的平方和、自由度、均方分別為：2078879779057.667、87、23895169874.226。

總計(jì)的平方和、自由度分別為：18103939458014.992、90。

F值為223.547，顯著性為.000b。

a.因變量：銷量-Y

b.預(yù)測(cè)變量：（常量），車型數(shù)量-X3，全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2

模型的總體顯著性檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中，F(xiàn)值為223.547，p值遠(yuǎn)小于0.05，通過F檢驗(yàn)，故拒接原假設(shè)，說明模型是顯著的。

經(jīng)過模型中，除了常量，三個(gè)系數(shù)：全國4S店數(shù)量-X1的t值為5.780，品牌關(guān)注度-X2的t值為10.461，車型數(shù)量-X3的t值為-2.884，三個(gè)系數(shù)的p值都遠(yuǎn)小于0.05，拒絕原假設(shè)H0，通過了t檢驗(yàn)，模型顯著。

下面對(duì)異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，首先通過保存的殘差RES_1，并做殘差的絕對(duì)值保存到新變量e2，做spearman相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)：得到新的分析圖：根據(jù)上述設(shè)置及分析，得到如下的分析結(jié)果：

斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為0.580，大于0.5，p值遠(yuǎn)小于0.05，顯著性明顯，說明存在異方差，需要消除異方差，具體步驟如下：對(duì)殘差絕對(duì)值取倒數(shù)，得到新的e4，并繪制散點(diǎn)圖：隨后對(duì)殘差平方取倒數(shù)，得到新的e5，并繪制散點(diǎn)圖。通過上述措施，基本消除了喇叭口，即消除了異方差。

消除了異方差，還需要做多重共線性的診斷，得到的結(jié)果如下：

模型顯示，車型數(shù)量-X3容差為0.541，VIF為1.847，小于3，存在多重共線性的可能性較小;全國4S店數(shù)量VIF為3.302，品牌關(guān)注度VIF為3.337，存在多重共線性的可能性較大，需要采取措施消除多重共線性，采用步進(jìn)法消除多重共線性，得到的三個(gè)模型的結(jié)果分別如下：

模型1：R數(shù)值為0.861，R方為0.741，調(diào)整好的R方為0.738，標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為229656.468

模型2：R數(shù)值為0.935，R方為0.874，調(diào)整好的R方為0.871，標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為160879.347

模型3：R數(shù)值為0.941，R方為0.885，調(diào)整好的R方為0.881，標(biāo)準(zhǔn)估算的誤差為154580.626

a.預(yù)測(cè)變量：（常量），全國4S店數(shù)量-X1

b.預(yù)測(cè)變量：（常量），全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2

c.預(yù)測(cè)變量：（常量），全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2， 車型數(shù)量-X3

上圖可以看出，第三個(gè)模型的調(diào)整后的R方為0.881最大，說明模型3的擬合程度最好。

3.ANOVAa數(shù)據(jù)分析

模型1的回歸平方和、自由度、均方、F及顯著性分別為：13409893169269.041、1、13409893169269.041、254.254、0.000

殘差的平方和、自由度、均方分別為：4694046288745.951、 89、52742093131.977

總計(jì)的平方和、自由度、均方分別為：18103939458014.992、90

模型2的回歸平方和、自由度、均方、F及顯著性分別為：15826308996401.127、2、7913154498200.563、305.738、0.000

殘差的平方和、自由度、均方分別為：2277630461613.865、 88、25882164336.521

總計(jì)的平方和、自由度、均方分別為：18103939458014.992、90

模型3的回歸平方和、自由度、均方、F及顯著性分別為：16025059678957.326、3、5341686559652.442、223.547、0.000

殘差的平方和、自由度、均方分別為：2078879779057.667、 87、23895169874.226

總計(jì)的平方和、自由度、均方分別為：18103939458014.992、90

a.因變量：銷量-Y

b.預(yù)測(cè)變量：（常量），全國4S店數(shù)量-X1

c.預(yù)測(cè)變量：（常量），全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2

d.預(yù)測(cè)變量：（常量），全國4S店數(shù)量-X1，品牌關(guān)注度-X2， 車型數(shù)量-X3

4.系數(shù)a數(shù)據(jù)分析

模型1：（常量）的t值為0.999，顯著性為0.321;的品牌關(guān)注度-X2：t為21.479，顯著性為0.000;

模型2：（常量）的t值為-2.130，顯著性為0.036;的品牌關(guān)注度-X2：t為9.662，顯著性為0.000;全國4S店數(shù)量-X1：t為5.012，顯著性為0.000;

模型3：（常量）的t值為-.696，顯著性為0.488;的品牌關(guān)注度-X2：t為10.461，顯著性為0.000;全國4S店數(shù)量-X1：t為5.780，顯著性為0.000;車型數(shù)量-X3：t為-2.884，顯著性為0.005;

a.因變量：銷量-Y

系數(shù)表里除常量外，其他各模型的所有系數(shù)的p值都遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于0.05，說明顯著性明顯。

五、分析總結(jié)

根據(jù)以上的數(shù)據(jù)、設(shè)置、分析、修正，可以得出如下的結(jié)論：

1.結(jié)論一

模型3的調(diào)整后的R方為0.881，擬合程度明顯，根據(jù)模型3建立的多元線性回歸方程為：Y=-18483.253+493.856.X1+0.069.X2-6075.854.X3

說明品牌汽車的全國銷量與該品牌全國的4s店的部署總數(shù)量關(guān)系非常密切，與用戶對(duì)品牌的關(guān)注度的關(guān)系不是很大，而且與該汽車品牌的車型數(shù)量有較大的負(fù)相關(guān)性。

2.結(jié)論二

根據(jù)共線性的VIF值可以看出，模型3的VIF比較大，也可以選擇模型2，而且模型2的調(diào)整后的R方為0.871，擬合程度與模型3相差不大，故若選擇模型2，根據(jù)模型2建立的多元線性回歸方程為：Y=-52703.385+430.880.X1+0.064.X2

該模型同樣說明品牌汽車的全國銷量與該品牌全國4s店的總數(shù)量關(guān)系密切，而與用戶對(duì)品牌的關(guān)注度關(guān)系不是很大。

總之，本文僅僅討論品牌汽車的銷量與用戶關(guān)注度及汽車型號(hào)之間的關(guān)系，不涉及其他要素的關(guān)聯(lián)。根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析，得出如下結(jié)論：

品牌汽車的全國銷量的提升與該品牌全國4S店的部署總數(shù)有直接關(guān)系，與用戶對(duì)該品牌的關(guān)注度沒有直接關(guān)系，與該汽車品牌的車型數(shù)量可能有較大的負(fù)相關(guān)性。

參考文獻(xiàn)：

[1]楊震，著.《基于數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略決策/數(shù)據(jù)模型與決策》.

[2]數(shù)據(jù)來源：中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì);中國產(chǎn)業(yè)信息;車主之家.

作者簡(jiǎn)介：王吉浩（1973.07- ），男，漢族，山東省煙臺(tái)市人，大學(xué)本科學(xué)歷，學(xué)士學(xué)位，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國際商學(xué)院企業(yè)管理專業(yè)在職課程研修班，現(xiàn)攻讀對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)企業(yè)管理碩士學(xué)位