基于多因子AHP的印度汽車消費(fèi)者決策研究

鐘新才

摘 要：印度2018年汽車銷量達(dá)到了440萬輛，成為全球第四大汽車市場，上升空間巨大。進(jìn)入2019年，印度汽車市場卻急轉(zhuǎn)直下，銷量連續(xù)10個月下跌。本文基于層次分析法（AHP）對經(jīng)濟(jì)水平、政策趨勢、社會環(huán)境、產(chǎn)品性能等多個影響因子的分析，來探討消費(fèi)者的自我構(gòu)建對于其購置決策的影響，剖析印度汽車消費(fèi)者的消費(fèi)需求以及銷量下降背后的原因。分析結(jié)論銷量下降的原因主要是信貸機(jī)構(gòu)大幅削減貸款，汽車消費(fèi)稅、排放法規(guī)等政策突變導(dǎo)致了長期以來印度消費(fèi)者購買力較低的問題重新暴露;印度消費(fèi)者在購置汽車時社會認(rèn)同感，社會群體參照、便利度對其決策影響較大。

關(guān)鍵詞：印度汽車市場;AHP;汽車消費(fèi);多因子;消費(fèi)者決策

1 前言：印度汽車市場概述

印度汽車產(chǎn)銷規(guī)模在2013年以后進(jìn)入高速增長期，2014～2018年期間汽車銷量年均復(fù)合增長率CAGR達(dá)到8.5%，2018年銷量排名全球第四，達(dá)到440萬[1]。汽車零部件方面同比增長18.3%，GDP貢獻(xiàn)率達(dá)到2.3%。零部件出口外匯收益達(dá)135億美元，占印度出口總額的4%。售后服務(wù)具備92億美元的市場規(guī)模。汽車零部件行業(yè)整體創(chuàng)造的直接、間接就業(yè)機(jī)會高達(dá)300萬人[2]。2018年底開始印度汽車行業(yè)發(fā)展不樂觀，2019年8月份銷量同比下降33.2%。印度最大的合資汽車制造商瑪魯?shù)兮從?月份銷量同比下滑36%，塔塔同比下滑49.1%，馬恒達(dá)下滑28.6%，本田下滑51%。銷量下滑是否意味著印度汽車消費(fèi)者需求降級？本文將通過層次分析法從多個角度去分析印度汽車消費(fèi)者在購置汽車時影響其決策的因素，探討銷量下滑的主要原因。

2 影響印度汽車消費(fèi)者決策的關(guān)鍵因子

購買行為指消費(fèi)者為滿足某種需要在購買動機(jī)的驅(qū)使下，以貨幣換取商品的行動。在這之前，消費(fèi)者會根據(jù)需要先去了解、搜集各種相關(guān)信息，并對可供選擇的商品進(jìn)行綜合的分析比較，最后才做出是否要購買的決策[3]。消費(fèi)者每天做出各種購買決策，其購買行為模型如圖2所示。

汽車消費(fèi)者購買者黑箱中的影響因子包括政策，經(jīng)濟(jì)，文化，營銷，技術(shù)等多個方面。下文將結(jié)合印度市場實(shí)際情況，來分析印度汽車消費(fèi)者決策的主要影響因素。

2.1 產(chǎn)品因子

產(chǎn)品的價值是消費(fèi)者購買產(chǎn)品的首要需求因素，影響產(chǎn)品價值的因素包括功能、品類、特質(zhì)、造型等。乘用類汽車主要用于載運(yùn)乘客及其隨身行李或物品，在產(chǎn)品設(shè)計和技術(shù)特性上兼顧美學(xué)和實(shí)用性。消費(fèi)者關(guān)注的影響因素包括：動力性、舒適性、造型等。

2.2 經(jīng)濟(jì)因子

對于大多數(shù)印度民眾來說，汽車既是一個耐久性產(chǎn)品，同時也是一個奢侈品，所以經(jīng)濟(jì)性也是消費(fèi)者優(yōu)先關(guān)注的因素，消費(fèi)者做出購買決策時會在購買價格，使用成本，維護(hù)成本三者之間進(jìn)行考量[4]。

2.3 政策因子

印度是一個聯(lián)邦制國家，頒布的政策對于汽車市場的干預(yù)不能忽視。以下三大政策影響較大：1）消費(fèi)稅制。由于2017年稅改以前的多種混合稅體系十分復(fù)雜，印度各邦都有征稅權(quán)利，導(dǎo)致很多稅是被中央和地方重復(fù)征收[5]。2）排放標(biāo)準(zhǔn)。印度原計劃2020年開始BS-V，2024年開始BS-VI。但2016年1月官方突然宣布2020年直接調(diào)整為BS-VI。3）購車補(bǔ)貼。在2016年和2019年先后推出了FAME、FAME-2階段計劃，計劃用三年的時間耗資3萬億盧比對電動汽車進(jìn)行補(bǔ)貼[6]。

2.4 社會因子

在印度社會中，有的82% 左右的人信奉印度教。等級森嚴(yán)的婆羅門種姓制度深刻影響著印度人民的生活方式以及消費(fèi)理念[7]。有三個主要因素：1）家庭。汽車作為一個家庭型消費(fèi)品。丈夫、妻子、子女的意見都會對最終的消費(fèi)決策產(chǎn)生影響。2）自我認(rèn)知。印度教徒對自我的認(rèn)知代入了強(qiáng)烈的宗教色彩，造成了兩級分化。低等級的底層印度人消費(fèi)欲望較低;而高等級的人群消費(fèi)欲望較高。3）社會認(rèn)同。消費(fèi)者在社會中承擔(dān)著多種不同的角色，在特定的時間里有特定的主導(dǎo)角色，同時這種角色所代表的社會身份和地位也會影響其購買行為。

2.5 其他因子

由于印度的特殊國情，另有其他三個因素也應(yīng)該考慮：1）基礎(chǔ)設(shè)施。印度官方數(shù)據(jù)顯示截止2019年4月，印度公路長度 430萬公里，高速公路的長度超過142，126公里。公路絕大部分都是路面崎嶇、路況不良的縣級、農(nóng)村土路。2）信貸消費(fèi)。根據(jù)印度汽車制造者協(xié)會（SAIM）的數(shù)據(jù)，印度的信貸購車比例高達(dá)80%，40%的新車貸款來自影子銀行（非銀行金融公司）。3）節(jié)能減排。SoE科學(xué)環(huán)境中心的環(huán)境統(tǒng)計年度報告，印度的環(huán)境保護(hù)績效指數(shù)在180個國家中排名第177位，空氣質(zhì)量得為僅5.75分（滿分100）。

3 AHP多因子遞階模型的建立

上一章對于影響因子的類別和各因子均進(jìn)行了詳盡的總結(jié)，下面按照類別總結(jié)將各因子納入遞階模型結(jié)構(gòu)的分析中，將決策目標(biāo)、考慮的決策準(zhǔn)則和決策對象按相互關(guān)系分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和子準(zhǔn)則層，遞階模型如下。

如圖3所示，第一層D為目標(biāo)層，進(jìn)行刺激因子識別的目標(biāo)，即印度汽車消費(fèi)者的購置決策;第二層為f準(zhǔn)則層，是基于文獻(xiàn)和印度的汽車消費(fèi)現(xiàn)狀梳理得到描述汽車價值構(gòu)成的5類因素，這也是日常進(jìn)行汽車購置決策之前理性消費(fèi)者將去收集的基本信息類別，第三層將準(zhǔn)則層再次細(xì)分，構(gòu)成包含15個因子的子準(zhǔn)則組，是當(dāng)前印度的汽車市場環(huán)境中可能會對消費(fèi)者購買決策產(chǎn)生影響的刺激信號。

4 建立判斷矩陣和權(quán)重計算

判斷矩陣中的元素表示消費(fèi)者在對汽車進(jìn)行購置決策考量時所考慮的某兩個評價指標(biāo)之間的相對重要性程度之比。根據(jù)汽車行業(yè)專家在層次比較問卷中對印度汽車市場的評估打分情況對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行算數(shù)平均處理（問卷采用1～9的標(biāo)度來對因子之間的重要性進(jìn)行賦值進(jìn)而排序），再綜合前人論文中的權(quán)重進(jìn)行微調(diào)，最終得到表1所示結(jié)果，隨后構(gòu)建準(zhǔn)則層相對于目標(biāo)層的判斷矩陣Df：

本研究采取“和法”權(quán)重計算法，將判斷矩陣進(jìn)行列向歸一化，再按行求和繼續(xù)歸一化得到特征向量近似值，以此近似計算最大特征根[8]。首先將準(zhǔn)則層-目標(biāo)層的判斷矩陣Df進(jìn)行列向量的歸一化得到歸一化矩陣rij，然后對rij按行求和并且進(jìn)行行的歸一化處理得到向量，即準(zhǔn)則層f1到f5對于決策層D的影響權(quán)重。

同樣地，針對準(zhǔn)則層各因素的判斷矩陣f1u、f2u、f3u、f4u、f5u，根據(jù)樣本對各因素重要程度的打分同樣進(jìn)行歸一化處理得到各判斷矩陣的權(quán)重向量rf1u、rf2u、rf3u、rf4u、rf5u。

5 判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)評分過程中權(quán)重打分的協(xié)調(diào)性，我們需要對判斷矩陣Df進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。判斷一致性比率CR計算方式如下：，其中RI是n>2階方陣的不一致程度指標(biāo)，RI指平均隨機(jī)一致性指標(biāo)，它只與矩陣階數(shù)n有關(guān)，其數(shù)值如表2所示。

λmax為矩陣的最大特征根，通常當(dāng)CR<0.1時，認(rèn)為判斷矩陣具有可接受的一致性。通過計算，矩陣Df最大特征根λmax=5.169;査表可得5階矩陣平均一致性制表位1.12，因此該判斷矩陣一致性比率為：CR=0.03772<0.1，判斷矩陣的一致性檢驗(yàn)通過，同理可以算出f1u、f2u、f3u、f4u、f5u的一致性比例，結(jié)果如表3所示，判斷矩陣一致性檢驗(yàn)全部通過。接下來將子準(zhǔn)則u層在其準(zhǔn)則層中的權(quán)重計算結(jié)果相乘，進(jìn)而可以計算出u層中每一個子準(zhǔn)則對于總決策目標(biāo)D的權(quán)重結(jié)果，如表4所示，可以明顯識別出各影響因子對總決策目標(biāo)D的影響排名。

6 結(jié)論

6.1 印度消費(fèi)者購買力偏低

印度汽車消費(fèi)者購買汽車時，經(jīng)濟(jì)因素是首要考慮的問題，對消費(fèi)決策影響權(quán)重達(dá)到0.491。購買價格和信貸消費(fèi)兩者對于總目標(biāo)的影響權(quán)重達(dá)到了0.513。世界銀行數(shù)據(jù)顯示印度人均國民收入僅為2020美元，居民購買力低。消費(fèi)者對購買價格極其敏感，影響權(quán)重為0.343;其次，由于購買力的不足，大多數(shù)意向購車者都選擇信貸消費(fèi)，信貸消費(fèi)對于購置決策的影響權(quán)重為0.170。2018年末，印度最大的非銀行金融公司IL&FS倒閉后，印度影子銀行的流動性緊縮加劇，大幅削減貸款。這是2018印度汽車銷量斷崖式下跌的導(dǎo)火索。

6.2 政策對印度汽車消費(fèi)的驅(qū)動力較大

消費(fèi)稅制是印度消費(fèi)者第三關(guān)注的因素，對于總目標(biāo)的影響權(quán)重比為0.099。2017年7月GST改革的稅率汽車消費(fèi)稅率為28%，但僅僅2個月，印度官方就出臺附加稅，所以最終改革后汽車消費(fèi)稅率并不比以前低，個別項(xiàng)目相比于稅改前更高。新的排放法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)出臺后，規(guī)定2020年3月31日以后，BS-IV的車輛將無法通過新車注冊。導(dǎo)致必須提前幾個月停產(chǎn)BSIV車型。這造成了成本增加，并最終轉(zhuǎn)嫁到消費(fèi)者頭上。以上兩大政策都削弱了其消費(fèi)積極性，這也是印度汽車2019年銷量下滑原因之一。

6.3 消費(fèi)者對便捷出行體驗(yàn)的需求極高

由于印度道路基礎(chǔ)設(shè)施（對總目標(biāo)影響權(quán)重比為0.07）落后，路面擁擠情況嚴(yán)重，所以在印度主要交通工具還是兩輪或三輪的摩托車。出行便捷度也是消費(fèi)者在做出購買汽車決策時需要重點(diǎn)考慮的——同時這也是4米以下的A00級小型車在印度市場受歡迎的原因。

6.4 印度汽車消費(fèi)者對產(chǎn)品品質(zhì)需求亟待提升

印度整體市場購車意愿影響因子中產(chǎn)品因子影響力較弱。聯(lián)合國開發(fā)計劃署的報告中指出，在2005-06年至2015-16年，印度貧困率從55%大幅降低到28%，隨著印度經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，產(chǎn)品品質(zhì)——如動力性、舒適性和造型設(shè)計等對印度消費(fèi)者的影響將進(jìn)一步擴(kuò)大。

6.5 社會群體參照對消費(fèi)決策的影響較高

產(chǎn)品因子對總目標(biāo)的影響權(quán)重僅有0.037，是準(zhǔn)決層中影響權(quán)重最低的因子。社會因子對于總目標(biāo)的影響權(quán)重為0.061。從整體來看，底層民眾在購買汽車時傾向于尋求社會認(rèn)同，以群體的標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)。鈴木汽車在印度占據(jù)近一半的市場份額，暢銷乘用車排名前十的車型中，鈴木占據(jù)7席。除了產(chǎn)品本身的原因外，也體現(xiàn)了大多數(shù)印度人的參照群體心理。

參考文獻(xiàn)：

[1]安慶衡.印度將成為全球汽車產(chǎn)業(yè)爭奪的下一個制高點(diǎn)——參加日本“印度汽車論壇”有感[J]. 汽車縱橫，2019（7）：46-49.

[2]尹嵐. 汽車產(chǎn)業(yè)“市場換技術(shù)”政策分析——中國同印度比較分析[J]. 經(jīng)濟(jì)技術(shù)協(xié)作信息，2015（28）：14-15.

[3]姜生俊. 基于購買意愿視角的電動汽車市場發(fā)展實(shí)證研究[D].2017.

[4]秦志嬡，沈慶. 印度汽車市場現(xiàn)狀及中國汽車產(chǎn)品進(jìn)入對策建議[J]. 汽車工業(yè)研究，2016（10）：14-19.

[5]劉小平. 基于PEST分析法的印度汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境分析[J]. 汽車與配件，2012（18）：48-50.

[6]2018印度汽車工業(yè)分析報告[R].印度：印度品牌資產(chǎn)基金會（IBEF），2018：9-10.

[7]歐東明. 印度教與印度種姓制度[J]. 南亞研究季刊（3）：64-69.

[8]韓柳. 私人電動汽車消費(fèi)者價值感知及購置行為意向研究[D]. 2019.