雍 瑞
(成都錦城學(xué)院,成都 610097)
A 啤酒企業(yè)是我國啤酒行業(yè)的龍頭企業(yè),其銷量自企業(yè)創(chuàng)辦以來一路“高歌猛進(jìn)”,直至2014 年達(dá)到915 萬千升的頂點(diǎn),然后開始回落。而銷量是衡量和決定一個(gè)企業(yè)經(jīng)營發(fā)展情況的重要經(jīng)濟(jì)變量,因此基于A 啤酒企業(yè)的案例,對(duì)其啤酒銷量變動(dòng)的影響因素進(jìn)行科學(xué)的分析是必要的,可以幫助啤酒企業(yè)更好地分析經(jīng)營現(xiàn)狀、預(yù)測未來收益及制定發(fā)展策略。
影響企業(yè)啤酒銷量的因素多種多樣,從消費(fèi)需求端來看,主要影響因素可分為消費(fèi)意愿和消費(fèi)能力兩個(gè)方面。
決定消費(fèi)意愿的影響因素包括主力消費(fèi)群體數(shù)量、餐飲企業(yè)營業(yè)收入和企業(yè)的品牌價(jià)值等。啤酒的消費(fèi)群體以20 ~50 歲為主,而我國勞動(dòng)年齡人口近年來人口數(shù)量占比持續(xù)下滑,可能會(huì)對(duì)企業(yè)啤酒銷量產(chǎn)生顯著影響。啤酒的主要銷售渠道集中在線下即飲端,因此餐飲企業(yè)營業(yè)收入可能會(huì)對(duì)企業(yè)啤酒銷量產(chǎn)生顯著影響。品牌的吸引力往往決定了啤酒消費(fèi)者的最終選擇,以A 啤酒企業(yè)為例,世界品牌價(jià)值實(shí)驗(yàn)室編制的《中國500 最具價(jià)值品牌》榜單中的“品牌價(jià)值”在某種程度上可以科學(xué)地體現(xiàn)品牌的吸引力。企業(yè)的品牌價(jià)值可能會(huì)對(duì)企業(yè)啤酒銷量產(chǎn)生顯著影響。
決定消費(fèi)能力的影響因素包括居民人均可支配收入、企業(yè)的啤酒均價(jià)等。消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)條件是其購買啤酒產(chǎn)品的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ),也會(huì)影響其消費(fèi)偏好,因此居民人均可支配收入可能會(huì)對(duì)企業(yè)啤酒銷量產(chǎn)生顯著影響。我國啤酒市場競爭激烈,消費(fèi)者選擇廣泛。對(duì)于單一企業(yè)來說,啤酒的需求價(jià)格彈性較大,因此企業(yè)的啤酒均價(jià)可能會(huì)對(duì)企業(yè)啤酒銷量產(chǎn)生顯著影響。
綜上,基于A 啤酒企業(yè)的案例,本文選取主力消費(fèi)群體數(shù)量、居民人均可支配收入、餐飲企業(yè)營業(yè)收入、企業(yè)的啤酒均價(jià)、企業(yè)的品牌價(jià)值作為解釋變量,對(duì)該企業(yè)啤酒銷量的影響因素展開研究。
1.數(shù)據(jù)收集
數(shù)據(jù)來源于2011—2020 年國家統(tǒng)計(jì)局年度數(shù)據(jù)、A 啤酒企業(yè)財(cái)務(wù)年報(bào)和《中國500 最具價(jià)值品牌》榜單,真實(shí)性較強(qiáng)(見表1)。
表1 2011—2020 年A 啤酒企業(yè)啤酒銷量及影響因素
表2 模型回歸結(jié)果
2.模型設(shè)定
根據(jù)上述分析選取以下五個(gè)變量作為解釋變量。
X1:主力消費(fèi)群體數(shù)量(億人);X2:居民人均可支配收入(元);X3:餐飲企業(yè)營業(yè)收入(億元);X4:企業(yè)的啤酒均價(jià)(元/升);X5:企業(yè)的品牌價(jià)值(億元)。
被解釋變量Y:企業(yè)的啤酒銷量(萬千升)。
依據(jù)解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)聯(lián),建立以下模型:
Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ei
其中,β1 表示當(dāng)其他條件不變時(shí),主力消費(fèi)群體數(shù)量每變動(dòng)一個(gè)單位會(huì)導(dǎo)致A 啤酒企業(yè)的啤酒銷量變動(dòng)β1 個(gè)單位;β2 表示當(dāng)其他條件不變時(shí),居民人均可支配收入每變動(dòng)一個(gè)單位會(huì)導(dǎo)致銷量變動(dòng)β2 個(gè)單位;β3 表示當(dāng)其他條件不變時(shí),餐飲企業(yè)營業(yè)收入每變動(dòng)一個(gè)單位會(huì)導(dǎo)致銷量變動(dòng)β3 個(gè)單位;β4 表示當(dāng)其他條件不變時(shí),企業(yè)的啤酒均價(jià)每變動(dòng)一個(gè)單位會(huì)導(dǎo)致銷量變動(dòng)β4 個(gè)單位;β5 表示當(dāng)其他條件不變時(shí),企業(yè)的品牌價(jià)值每變動(dòng)一個(gè)單位會(huì)導(dǎo)致銷量變動(dòng)β5 個(gè)單位。
利用EViews 10 軟件,用OLS 最小二乘法進(jìn)行初步回歸,方程如下:
Y= 4225.17523195-80.6213036327*X1-0.0590526005029*X2
+0.207540682787*X3-915.148118945*X4
+0.61389976026*X5
t=(2.174102)(-0.314476)(-5.314910)(5.176809)(-3.854713)(4.491826)
R^2=0.942197 (R^2)=0.869943
F=13.04005 DW=1.823152 N=10
1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)
模型所選經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)為時(shí)間序列數(shù)據(jù),為避免時(shí)間序列變量的非平穩(wěn)性帶來的偽回歸問題,依次對(duì)Y、X1、X2、X3、X4、X5 的原始序列、一階差分序列和二階差分序列進(jìn)行ADF 平穩(wěn)性檢驗(yàn)。結(jié)果是在顯著性水平5%下,Y 和X1 的原始序列平穩(wěn),X3 經(jīng)過一次差分后平穩(wěn),X2、X4 經(jīng)過二次差分后平穩(wěn),X5 二次差分后仍不平穩(wěn)。
2.協(xié)整檢驗(yàn)
由平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果可知,模型含有非平穩(wěn)序列,所以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。采用EG 兩步法對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整分析,先用最小OLS 進(jìn)行協(xié)整回歸,再對(duì)所得模型的殘差序列E 進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對(duì)E 做ADF 單位根檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn),在顯著性水平5%下,殘差項(xiàng)原始序列平穩(wěn)。說明被解釋變量和解釋變量之間有協(xié)整關(guān)系,即其間存在長期穩(wěn)定均衡。
1.經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)
由參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知,所估計(jì)的參數(shù)β1=-80.62130,β2=-0.059053,β3=0.207541,β4=-915.1481,β5=0.613900。說明在其他條件不變的情況下,啤酒的主力消費(fèi)群體每增加1 億人,A 啤酒銷量對(duì)應(yīng)減少80.6213 萬千升;居民人均可支配收入每增加1 元,A 啤酒銷量將減少0.059053 萬千升;餐飲企業(yè)營業(yè)收入每增加1 億元,A 啤酒銷量將增加0.207541 萬千升;企業(yè)的啤酒均價(jià)每增加1元/升,A 啤酒銷量將減少915.1481 萬千升;企業(yè)的品牌價(jià)值每增加1 億元,A 啤酒銷量將增加0.6139 萬千升。
據(jù)理論和經(jīng)濟(jì)經(jīng)驗(yàn)判斷可知,只有X1 主力消費(fèi)群體與預(yù)期的經(jīng)濟(jì)意義嚴(yán)重不符,X2 居民人均可支配收入的經(jīng)濟(jì)意義略微不符,其他變量與預(yù)期的經(jīng)濟(jì)意義符合。
2.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
由參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知,可決系數(shù)R2=0.942197,接近1,說明模型整體上對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好。
3.t 檢驗(yàn)
由參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知:X1 的t 值絕對(duì)值為2.086669,大于臨界值t0.5=1.65,不通過t 檢驗(yàn);X2 的t 值絕對(duì)值為0.0060,小于臨界值t0.5=1.65,通過t 檢驗(yàn);X3 的t 值絕對(duì)值為0.0066,小于臨界值t0.5=1.65,通過t 檢驗(yàn);X4 的t 值絕對(duì)值為0.0182,小于臨界值t0.5=1.65,通過t 檢驗(yàn);X5 的t 值絕對(duì)值為0.0109,小于臨界值t0.5=1.65,通過t檢驗(yàn)。表明解釋變量X1 對(duì)被解釋變量沒有顯著性影響,解釋變量X2、X3、X4、X5 對(duì)被解釋變量有顯著性影響。
4.F 檢驗(yàn)
由參數(shù)估計(jì)結(jié)果可知,F(xiàn) 統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率為0.013782,小于顯著性水平0.5,所以通過F 檢驗(yàn),說明回歸模型整體顯著。
綜上所述,X1 未通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn),其他變量通過經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn);X1 未通過t 檢驗(yàn),其他變量通過t 檢驗(yàn);F檢驗(yàn)通過。所以該模型不是最優(yōu)模型,接下來將對(duì)模型進(jìn)行修正與檢驗(yàn)。
1.多重共線性檢驗(yàn)
用EViews 10 軟件對(duì)模型中各解釋變量做相關(guān)系數(shù)舉證檢驗(yàn)。經(jīng)檢驗(yàn),解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)較高,說明各解釋變量之間線性相關(guān)關(guān)系和互相影響程度高。
為了進(jìn)一步檢驗(yàn)?zāi)P褪欠翊嬖趪?yán)重的共線性,做方差擴(kuò)大因子檢驗(yàn)。通過可決系數(shù)和方差擴(kuò)大因子可知,X1、X2、X3、X5 的方差膨脹系數(shù)(VIF)大于10,因此X1、X2、X3、X5 之間多重共線性較強(qiáng)。
2.多重共線性修正
通過方差擴(kuò)大因子檢驗(yàn)可知,該模型存在著嚴(yán)重的共線性,所以接下來對(duì)模型進(jìn)行多重共線性的更正。利用逐步回歸法對(duì)其進(jìn)行更正,首先分別對(duì)X1、X2、X3、X4、X5 進(jìn)行簡單一元回歸,得到對(duì)應(yīng)的可決系數(shù)和R^2 和可決修正系數(shù)(R^2)統(tǒng)計(jì)量并進(jìn)行大小排序,發(fā)現(xiàn)A 啤酒企業(yè)的啤酒銷量與其啤酒均價(jià)關(guān)聯(lián)程度最大。因此,以Y=f(X4)的方程為基礎(chǔ),逐步引入解釋變量X1、X3、X2、X5 進(jìn)行二元回歸,同理進(jìn)行三元回歸和四元回歸,回歸結(jié)果如下:
根據(jù)所得結(jié)果,結(jié)合相關(guān)理論分析,得到通過修正多重共線性影響后建立的多元回歸模型為:
Y=3626.59241287-978.025094674*X4+0.212592282563*X3-0.0579888012812*X2+0.632975680123*X5
t=(10.21319(-8.438290)(6.392337)(-6.051681)(5.708262)
R^2=0.940768 (R^2)=0.893382
F=19.85333 DW=1.918181 N=10
此外,由于數(shù)據(jù)收集的原因,此分析中樣本容量較小,其可靠性會(huì)受到影響。經(jīng)過諸多修正嘗試后,為了過程的流暢性,從結(jié)果導(dǎo)向出發(fā),以上修正過程略去了具體結(jié)果分析,修正標(biāo)準(zhǔn)主要參考可決系數(shù)R^2 統(tǒng)計(jì)量的大小。
3.異方差檢驗(yàn)
采用EViews 10 軟件對(duì)所得模型進(jìn)行自回歸條件異方差(ARCH)檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知,在0.05 的顯著性水平下,Prob(nR^2)=0.7831>0.05,所以接受原假設(shè),表明該模型不存在異方差,因此模型不需要對(duì)此進(jìn)行修正。
4.自相關(guān)檢驗(yàn)
用EViews 10 軟件對(duì)模型進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)。由檢驗(yàn)結(jié)果可知,在0.05 的顯著性水平下,Prob(nR^2)=0.1008>0.05,所以接受原假設(shè),表明該模型不存在自相關(guān),因此模型不需要對(duì)此進(jìn)行修正。
綜上所述,確定最終最優(yōu)模型為:
Y=3626.59241287-978.025094674*X4+0.212592282563*X3-0.0579888012812*X2+0.632975680123*X5
t=(10.21319)(-8.438290)(6.392337)(-6.051681)(5.708262)
R^2=0.940768 (R^2)=0.893382
F=19.85333 DW=1.918181 N=10
說明在其他條件不變的情況下,企業(yè)的啤酒均價(jià)每增加1 元/升,A 啤酒銷量將減少978.0251 萬千升;餐飲企業(yè)營業(yè)收入每增加1 億元,A 啤酒銷量將增加0.212592萬千升;居民人均可支配收入每增加1 元,A 啤酒銷量將減少0.057989 萬千升;企業(yè)的品牌價(jià)值每增加1 億元,A啤酒銷量將增加0.632976 萬千升。
根據(jù)以上實(shí)證分析,我們可以得出結(jié)論,即企業(yè)的啤酒均價(jià)、餐飲企業(yè)營業(yè)收入、居民人均可支配收入及企業(yè)的品牌價(jià)值對(duì)A 啤酒企業(yè)的啤酒銷量變動(dòng)有顯著影響,而主力消費(fèi)群體數(shù)量對(duì)啤酒銷量的影響較弱。結(jié)合模型、經(jīng)濟(jì)理論和市場現(xiàn)狀,我們可以對(duì)啤酒企業(yè)啤酒銷量的有效變動(dòng)提出指向性的建議。
由于啤酒行業(yè)整體利潤率較低,釀酒原材料、包材成本占比較高,公司業(yè)績對(duì)成本端的變化敏感性極高。近年來,隨著成本端壓力持續(xù)上升,啤酒行業(yè)多次整體提價(jià)。雖然提價(jià)可以緩解企業(yè)毛利率壓力,但是產(chǎn)品均價(jià)的變動(dòng)對(duì)銷量有顯著影響。如模型所示A 啤酒企業(yè)的產(chǎn)品均價(jià)每增加1 元/升,其銷量將減少978.0251 萬千升。因此,啤酒企業(yè)在制定定價(jià)策略時(shí)需格外謹(jǐn)慎。特別是對(duì)于中低端產(chǎn)品的定價(jià)、調(diào)價(jià)而言,企業(yè)可以通過提升產(chǎn)出率、提升罐化率、提升運(yùn)輸效率等方式以緩解成本壓力,從而緩解定價(jià)壓力,穩(wěn)定銷量。
在傳統(tǒng)觀念中,啤酒銷量應(yīng)與居民的消費(fèi)水平呈正相關(guān)。但如模型所示,居民人均可支配收入每增加1 元,A啤酒企業(yè)的啤酒銷量將減少0.057989 萬千升,與傳統(tǒng)觀念恰恰相反。一方面,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,人們?cè)絹碓阶⒅厣眢w健康、生活質(zhì)量,因此會(huì)減少對(duì)啤酒,尤其是對(duì)傳統(tǒng)啤酒的需求;另一方面,消費(fèi)者更加個(gè)性化,會(huì)追求更加多元和高端的酒類產(chǎn)品。因此,啤酒企業(yè)應(yīng)順應(yīng)國內(nèi)啤酒市場消費(fèi)升級(jí)趨勢,深度挖掘市場多樣性的消費(fèi)需求,豐富中高端產(chǎn)品矩陣,開拓新的銷量領(lǐng)域。
我國啤酒行業(yè)已經(jīng)發(fā)展到了新的階段:一方面,受人口增速放緩、消費(fèi)觀念轉(zhuǎn)變等多方面影響,啤酒的傳統(tǒng)銷售渠道已趨于飽和,餐飲業(yè)對(duì)啤酒銷量的提振效果日益乏力;另一方面,在新消費(fèi)時(shí)代,啤酒產(chǎn)品被重塑,新的消費(fèi)場景在崛起,產(chǎn)品的文化屬性、內(nèi)涵精神得到消費(fèi)者的重視。因此,啤酒企業(yè)應(yīng)以消費(fèi)者為中心,鍛造契合時(shí)代的品牌理念,提升品牌價(jià)值,突破傳統(tǒng)消費(fèi)渠道限制,打造多元化新場景,為提振啤酒銷量賦能。