雍 瑞

（成都錦城學(xué)院，成都 610097）

一、研究背景

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，對其啤酒銷量變動的影響因素進(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。

二、A 啤酒銷量的影響因素分析

（一）變量選取

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，而我國勞動年齡人口近年來人口數(shù)量占比持續(xù)下滑，可能會對企業(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)收入可能會對企業(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)值可能會對企業(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)，也會影響其消費(fèi)偏好，因此居民人均可支配收入可能會對企業(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)可能會對企業(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，對該企業(yè)啤酒銷量的影響因素展開研究。

（二）數(shù)據(jù)收集和模型設(shè)定

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)量每變動一個(gè)單位會導(dǎo)致A 啤酒企業(yè)的啤酒銷量變動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一個(gè)單位會導(dǎo)致銷量變動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)收入每變動一個(gè)單位會導(dǎo)致銷量變動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)每變動一個(gè)單位會導(dǎo)致銷量變動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)值每變動一個(gè)單位會導(dǎo)致銷量變動β5 個(gè)單位。

（三）參數(shù)估計(jì)

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

（四）平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)

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，再對所得模型的殘差序列E 進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對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。

（五）經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)與統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

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 對被解釋變量沒有顯著性影響，解釋變量X2、X3、X4、X5 對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，接下來將對模型進(jìn)行修正與檢驗(yàn)。

（六）模型的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)與修正

1.多重共線性檢驗(yàn)

用EViews 10 軟件對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，所以接下來對模型進(jìn)行多重共線性的更正。利用逐步回歸法對其進(jìn)行更正，首先分別對X1、X2、X3、X4、X5 進(jìn)行簡單一元回歸，得到對應(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，因此模型不需要對此進(jìn)行修正。

4.自相關(guān)檢驗(yàn)

用EViews 10 軟件對模型進(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。

三、結(jié)論

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A 啤酒企業(yè)的啤酒銷量變動有顯著影響，而主力消費(fèi)群體數(shù)量對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，我們可以對啤酒企業(yè)啤酒銷量的有效變動提出指向性的建議。

（一）降本增效，科學(xué)定價(jià)

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)的變動對銷量有顯著影響。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。

（二）順應(yīng)消費(fèi)升級，滿足多元需求

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，人們越來越注重身體健康、生活質(zhì)量，因此會減少對啤酒，尤其是對傳統(tǒng)啤酒的需求；另一方面，消費(fèi)者更加個(gè)性化，會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。

（三）鍛造品牌新理念，打破消費(fèi)場景邊界

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。