消費者購買新能源汽車的意愿評價及決策因素探究

牛麗薇

新能源汽車指的是采用除汽油、柴油發動機之外的其他類型的汽車，如：燃料電池汽車、太陽能汽車等。在激烈的市場競爭中，相對于工藝成熟、歷史悠久的常規能源汽車，新能源汽車在很多方面都處于劣勢，如技術、價格等。但是，出于對節能環保的要求和可持續發展的考量，各國政府普遍通過導向型的政策來扶持新能源汽車廠商，或者通過各種媒體的宣傳來引導消費者轉變觀念。我國也將新能源汽車提升至戰略地位。本文采用網絡問卷與實地考察相結合的方式，對4S店咨詢購車的消費者以及網絡用戶進行調查，發放問卷300份，旨在研究消費者新能源汽車購買意愿及決策因素。

一、從消費者心理角度評價新能源汽車購買意愿

1.消費者購買新能源汽車意愿評價指標體系選取

從消費者心理學角度，消費者的購買意愿是消費者個人行為的心理表現，必然受消費者心理特征和外界環境的影響。因此依據美國營銷專家菲利普·科特勒提出的產品層次模型，選取政治因素、經濟因素、技術因素以及環境因素四個一級評價準則，與此同時，立足于消費者購車實際和4S店的實地考查，將一級評價指標再次劃分，形成17個子準則，具體指標體系如下：

2.基于IAHP指標體系因素的權重確定

選取徐州4S店的消費者及銷售成員，根據自身在選購汽車時比較各考慮因素之間的重要性，利用Superdecision2.2軟件計算得出每級指標的權重、特征根，權向量及檢驗表，詳見下表

根據一致性比率對照表可知，所有指標CR<0.1均通過一致性檢驗。

3.綜合模糊評價模型的構建

綜合模糊評價法根據模糊數學的隸屬度理論，把定性評價轉化為定量評價，本文選取該方法對消費者購車意愿進行定量的評估，其步驟如下：

（1）確定意愿評價域評語集：V={意愿極高，意愿高，意愿中等，意愿低}，并分別賦值為4，3，2，1；

（2）構造意愿評價矩陣

分別對兩層因素進行評價，意愿評判矩陣：R={r_ij}m×n，r_ij表示指標u_li對第j級評語v_j的隸屬度；

（3）進行模糊矩陣運算

模糊矩陣的運算法則為B=w·R（為權重向量，R為模糊矩陣，B為隸屬向量）

（4）合成綜合評分值

本文采用加權平均的原則求消費者購買新能源汽車意愿，公式為P=Be·V^T，

4.消費者購買節能汽車的意愿評價求解

本文選取汽車4S店的消費者作為研究對象，發放調查問卷300份，收回298份，有效問卷298份，回收率和有效率均為99.3%，問卷由量表中的評價準則確定，調查消費者在新能源汽車現有條件下的購買意愿，評價結果分為意愿極高、意愿高、意愿中等和意愿低四個等級。根據3.的綜合模糊評價模型及2.的權向量數據，用Excel對模型進行求解，

從而消費者購買新能源汽車的意愿評價得分值為：

P=B·V^T=（0.15691 0.28937 0.467797 0.27282）·（4，3，2，1）^T=2.704164可知消費者購買新能源汽車的意愿高，從消費者心理因素考慮，消費者總體是愿意購買新能源汽車的。

5.設定消費者購買新能源汽車意愿的打分機制

我們可以將以上模型應用于對某個消費者意愿進行整體評價：根據消費者在新能源汽車現有環境下，在每個因素現有條件下進行意愿打分，得分計算公式為：

二、從消費者行為學角度探究影響新能源汽車潛在顧客--決策的因素

從行為學來看，馬克·佩里提出的“內在—外在一表現一抽象”分類方式認為只要有潛在意愿就可以將其轉化為最終決策。可是在在汽車市場上，雖然大多數消費者都對購買新能源汽車存在高意愿，但購買新能源汽車的比例極低，其主要原因是“意愿并未轉化成決策”。因此模型一中確定的250位新能源汽車的潛在顧客的購車因素分析較為重要，根據2.2中AHP的相關權重大小，我們發現技術因素和經濟因素明顯在消費者購車意愿中占有較大比重，因此我們這部分將重點研究這10個因素對新能源汽車潛在消費者購車的影響，數據來源是潛在顧客的因素打分表。針對250份問卷，我們對所設打分表的信息量和調查結果做了信度檢驗，其Cronbacks α信度系數為0.972，根據可信度高低與Cr onbacksα系數對照表可知問卷處于非常可信0.9≤Cronloack's α階段，因此問卷數據可用。

1.基于方差分析的消費者自身因素對新能源汽車購買決策的影響

調查選取的問卷250份，樣本中男性為168人，女性為82人，分別占67.2%和32.8%；年齡以36-35歲居多占45.2%，26-35歲占23.6%，50歲以上占22%，18-25歲占9.2%；職業分布為學生0.8%，公司職員32.4%，公務員37.2，事業單位26.8%，離退休2.8%；對于收入狀況，5萬元以下僅占6%，年收入在5-10萬、10-15萬、15-20萬及20萬以上所占百分比分別為18%、23.2%、24.8和28%。對其進行方差分析：

上述計算結果表明：

（1）從檢驗p值來看，性別和職業這兩個因素的檢驗p值均大于置信度0.05，因此拒絕原假設，即性別和職業對于購買新能源汽車無顯著性影響，而年齡、年薪、性別年薪、性別職業、年齡年薪的交互作用對消費者購買新能源的意愿有顯著性影響。

（2）統計結果表明男性消費者、年薪10-20萬的顧客以及年齡段在26-35歲的消費者更具有購車傾向。

2.基于因子分析的外界因素對新能源汽車購買決策的影響

針對模型一中權重較高的十七個個因素，根據里克特量表將重要性程度（非常重要、重要、一般、不重要、完全不重要）分別進行打分5，4，3，2，1，選擇得分均值大于3（即重要性較高的）的10個因素作為我們因子分析的基本因素，統計結果顯示新能源汽車的潛在顧客普遍認為安全性能、車的價位、質量性能、政府補貼、售后服務、使用成本、動力性能、經濟實力、品牌效應和外觀效應這10個因素是自己購車考慮的重要因素。其中安全性能是自己決策中考慮的最重要的因素，其均值為4.9560；其次，質量性能和車的價位也是被認為較為重要的因素；大多消費者對外觀性能關注較少其得分均值僅為2.5800。根據上述統計進行充足性檢驗，系數KMO值為0.877，大于0.5的經驗值，Bartlett球形檢驗值sig<0.01，可認為各變量間存在顯著相關，同時，相關矩陣不是單位陣，因此符合進行因子分析的條件。

根據SPSS17.0進行主成分分析，由方差貢獻率大小確定影響主因子，所得結果如下所示：

由上表可知前兩個因子累積貢獻率達到88.1%，選取這兩個主因子使得消費者購買新能源汽車的信息量丟失較少，因子分析效果較為理想，再通過旋轉因子后載荷，結果如下表所示：

（1）在第一因子中，排前四位的驅動因子載荷分別是使用成本（0.951）、經濟實力（0.950）、車的價位（0.949）、政府補貼（0.908），因此第一因子可以成為“經濟成本”因子。

（2）在第二因子中，排前三位的驅動因子載荷分別是安全性能（0.784）和質量性能（0.501），售后服務（0.29）等因此第二因子可被命名為“技術保障”因子。

由此可見，影響消費者購買新能源汽車的外部因素的重大方面：安全性能、質量性能、使用成本、經濟實力、售后服務以及車的價位是影響消費者購買新能源汽車的重要方面，在消費者購車決策中占有重要地位。

三、結論與建議

1.研究結論

本文從研究消費者心理和行為出發，通過實證分析對消費者購車意愿進行定量評估，與此同時，對潛在顧客的決策因素進行統計分析，得出影響消費者將意愿轉化為決策的因子，結論如下：

（1）根據建立綜合模糊評價模型可知，問卷涉及的消費者的新能源汽車購買意愿評分為2.704164，按照意愿等級表處于高意愿。

（2）統計得250名顧客對于新能源汽車購買意愿在中等及以上是新能源汽車的潛在顧客，并得出分析消費者意愿的打分函數：

（3）在對購車意愿具有顯著影響的性別、年薪及年齡等因素影響下男性消費者、年薪10-20萬的顧客以及年齡段在26-35歲的消費者更具有購車傾向。

（4）安全性能、車的價位、質量性能、政府補貼、售后服務、使用成本、動力性能、經濟實力、品牌效應和外觀性能是影響消費者購買新能源汽車的10個主要因素。

（5）經濟成本因子和技術保障因子是通過主成分提取的最重要的影響因子，其累計方差貢獻率達到88.1%。

（6）負載在兩個主因子上面的重要因素有使用成本（0.951）、經濟實力（0.950）、車的價位（0.949）、政府補貼（0.908）以及安全性能（0.784）和質量性能（0.501），售后服務（0.29）因子即為消費者購買意愿轉化為購買決策的關鍵因子。

2.政策建議

（1）著重提高新能源汽車售后服務的質量

與普通大排量汽車相比，新能源汽車的售后服務顯得較為薄弱，因此在行業規范方面需加強，讓消費者在購買時有一定的心理保障。

（2）多方位對新能源汽車行業進行補貼，以降低汽車價位和提高消費者的經濟實力

我國對于新能源汽車的補貼種類尚不完善，需借鑒其他發達國家相應的補貼體系，制定具有符合中國國情的補貼制度，以加大消費者購買力度。

（3）加快新技術的研發和應用，提高新能源汽車的性能

消費者目前對新能源汽車安全性能和動力性能不滿意，所以加強該方面的技術研發能夠降低其使用成本，增加保養里程。

（4）繼續加強宣傳和引導，特別是針對36至50歲的群體，提高其環保意識，轉變消費觀念

對于新能源汽車的宣傳可以與節能減排同步，讓消費者意識到環保的重要性的同時可以增強新能源汽車的購買水平。