我國啤酒產量的計量模型研究

曹 清，劉 偉

（四川大學錦城學院，成都611731）

一、緒論

（一）研究背景

我國是啤酒生產大國和消費大國，從消費方面來看，啤酒消費的群體在不斷擴大。而從生產方面來看，自從改革開放以來，我國的啤酒產量增長很快。目前，我國啤酒制造已經處于成熟時期，正在逐步加大技術研發，朝著中高端啤酒方向發展。根據中國酒業協會的數據顯示，2019年我國的啤酒產量完成3765.3萬千升，相比于2018年增長了1.1%，產量凈增長達到40.4萬千升。人均占有量為26.9升，比2018年下降0.4升。而從全世界范圍來看，啤酒成為全世界酒類中生產和消費最大的酒種。全球有165個國家和地區生產啤酒，所以可以將啤酒作為國際上通用的飲料。

（二）研究意義

我國啤酒生產在世界中占據著主導地位，以2017年為例，我國啤酒全行業規模以上企業產量約4600萬噸，占世界啤酒總產量的24.5%。可以說，我國作為啤酒生產大國，生產產量的變化會給世界啤酒的生產帶來巨大的影響。加之目前國內啤酒消費需求旺盛，僅2019年啤酒行業的銷售收入達158.3億元。現階段，我國啤酒行業進入新周期，啤酒行業品牌創新升級，產品結構和生產水平不斷優化，啤酒出口量大。而且啤酒消費在各種消費中扮演著越來越重要的角色，在酒類消費中的占比不斷擴大。因此，本文從我國啤酒的產量入手，通過分析影響其產量的關鍵因素的不同影響，從而研究出我國啤酒行業在生產過程中急需改善、提升的方面。由此根據所建立的模型對啤酒的產量做進一步預測，并為我國啤酒行業發展提供相關的建議。

（三）研究綜述

魏清予（2008）分析了我國啤酒制造業的市場行為情況，同時進一步深度分析了當時我國啤酒制造業的發展狀況、資源配置效率、技術進步水平狀況，通過分析我國啤酒制造業的現狀給出未來啤酒行業發展的建議。周江（2011）通過VAR模型研究了我國啤酒銷售量與氣象之間的關系，通過氣象對啤酒原料產量的影響來得出何因素對于大麥的影響最為嚴重，由此通過相關措施來減輕這些因素對于啤酒產量的影響。安曉燕（2005）通過4C營銷策略來研究分析我國農村啤酒行業的發展態勢，與城鎮居民的啤酒行業進行對比，并且主要研究了啤酒市場的消費人群、我國啤酒行業的消費特點，對我國啤酒行業未來在城鎮和農村的發展態勢作了進一步深度研究，從理論高度上給予相關解決問題的方法。張洋（2013）以百威啤酒為例，研究分析百威啤酒每一年的產量與銷售量之間的關系，研究百威啤酒是否能夠滿足我國啤酒消費者的需求、偏好等，同時通過分析我國啤酒市場的發展狀況、行業平均產量，分析市場規模、營銷渠道等方面，給出百威啤酒乃至我國啤酒行業在生產、定量上的有關建議。艾民（2009）根據對不同地區啤酒行業負責人的新聞采訪報道，發現我國不同省市啤酒行業發展狀況有所不同。上海、浙江等沿海城市居民啤酒消費能力強，這些省市的啤酒行業發展狀況較好，啤酒供應量隨著技術的成熟在不斷提升。而從啤酒的市場容量來看，國內很多地區的啤酒供給不能滿足該地區的啤酒需求，部分地區的供需相差較大，仍然需要進口啤酒或以其他酒類代替啤酒，啤酒行業還沒達到飽和的狀態。而從啤酒行業未來發展狀況來看，我國啤酒產業需要通過技術升級等提升產量。

以上學者都通過對我國啤酒產業的發展態勢、發展的方向等方面對我國啤酒行業進行了分析，但并沒有對哪一種因素影響我國啤酒產量的發展做進一步分析。基于此，本文挑選幾種影響啤酒產量的關鍵因素，對啤酒行業產量進行深入研究。

二、模型變量的選擇

（一）城鎮居民人均可支配收入

城鎮居民人均可支配收入的高低會影響城鎮居民對于啤酒的消費量，居民可支配收入指的是居民可以自由支配的收入，而選用城鎮居民的人均可支配收入的原因是從現有的數據分析來看，我國農村地區的啤酒消費量占比較小，同時我國農村地區啤酒消費市場還沒有打開，因此選用城鎮居民的人均可支配收入作為模型的解釋變量。通過每一年城鎮居民的可支配收入以及其增減變化可以初步判斷其對于我國啤酒產量的影響。如果城鎮居民的人均可支配收入高，說明其可以用于啤酒消費或者用于不同品質的啤酒消費量就會提升，同時如果人均可支配收入低，意味著居民用于購買啤酒的支出的頻率或者次數可能會減少。因此，城鎮居民人均可支配收入成為影響我國啤酒產量的一大關鍵因素。

（二）餐飲業營業收入

啤酒消費的群體越來越多，同時啤酒消費的場所也在變多。從原來的家庭聚會等發展到現在聚會、外出就餐等場所。因此，餐飲業營業收入也對我國啤酒產量有著重要的參考意義。我國餐飲業營業收入的增減變化中包含著居民在外出就餐、聚會時啤酒消費量的變化，這自然而然也會成為影響我國啤酒產量的一大因素。

（三）我國小麥產量

小麥作為啤酒的主要原料。目前，國內外生產啤酒所使用的原料主要是小麥麥芽，而我國國產小麥的產量遠遠滿足不了國內啤酒工業發展的需要，每年都要從國外進口小麥。以我國2019年12月啤酒主要原料的進口統計數據來看，當月小麥進口239650噸，占我國啤酒生產所需小麥量的比重大，因此小麥作為現階段我國啤酒行業的主要原材料，直接影響著我國啤酒的產量。將小麥產量作為我國啤酒產量的研究因素，可以分析出小麥產量對于我國啤酒產量的影響因素，以利于對我國未來啤酒行業的發展提出科學的建議。

（四）啤酒新增生產能力

根據定義，啤酒新增生產能力是指通過固定資產投資活動而增加的設計能力。主要指標包括建設規模、本年施工規模、自開始建設累計新增生產能力（或工程效益）、本年新增生產能力等。因此，如果某一年的啤酒新增能力高，說明本年度啤酒的新增生產能力強，啤酒行業的投資增加，無論是對于技術還是啤酒釀造廠房的投入增加，都有利于我國啤酒的生產。啤酒新增生產能力不僅關乎我國的啤酒產量，同時還與我國啤酒產業的改革升級有著重要的聯系。因此，將啤酒新增生產能力納入本次計量模型的解釋變量。

三、實證分析方法和模型設定

（一）模型的構想和初步設立

通過收集到的數據（相關數據見附表1），運用Eviews軟件進行分析，通過解釋變量與被解釋變量關系的散點圖和折線圖（見附圖2）發現，初步設立該模型為線性形式：

表1 簡單相關系數檢驗結果

圖2 正態檢驗結果圖

其中：Y代表我國啤酒產量（單位：萬千升），X1代表我國城鎮居民的人均可支配收入（單位：元），X2代表我國小麥產量（單位：萬噸），X3代表我國餐飲業營業收入（單位：億元），X4代表我國啤酒新增生產能力（萬噸/年）。

（二）初步設立模型的參數估計與檢驗

1.初步設立模型的參數估計

通過Eviews軟件進行參數估計，得出模型的數學形式如下：

2.初步設立模型的檢驗

由回歸模型可以知道，雖然模型的可決系數好，但在給定的顯著水平下，X2也就是小麥產量的參數估計不顯著。而城鎮居民的可支配收入與小麥產量與我國啤酒的產量呈負相關關系，這與現實的經濟意義相違背。所以我們可以知道現有的初步設立的模型存在著許多問題。因此我們對模型進行多重共線性檢驗。

使用相關系數矩陣法，檢驗結果如下圖所示：

圖1 相關系數矩陣法的檢驗結果

由以上數據我們可以知道，X1與X2、X3，X2與X3存在著嚴重的多重共線性。因此我們需要對模型進行修正。

（三）初步設立模型的修正

1.為了避免刪除重要的解釋變量引起設定誤差，不隨意刪除解釋變量，考慮將各變量進行對數變換：

之后我們采用逐步回歸法，對lnX1、lnX2、lnX3、lnX4做一元線性簡單回歸。

（1）對lnX1進行一元線性簡單回歸，結果為：

R2值比較大，擬合優度較好，t=9.51，通過t檢驗；

（2）對lnX2進行一元線性簡單回歸，結果如下

R2值小，擬合優度很差，t=4.55，通過t檢驗；

（3）對lnX3進行一元線性簡單回歸，結果如下

R2值大，擬合優度好，t=14.95，通過t檢驗；

（4）對lnX4進行一元線性簡單回歸，結果為：

R2值很小，擬合優度極差，t=0.10，F=0.010360不能通過t檢驗、F檢驗

2.綜合以上檢驗結果，通過對各自擬合優度、D.W值和t值的比較，得出變量的優異程度排序為ln X3＞ln X1＞ln X2＞ln X4，但就經濟意義理論分析我們將城鎮居民人均可支配收入作為最優解釋變量。以模型lnY=3.901491+0.443425ln X1為基礎，分別引入ln X2、ln X3、ln X4。

（1）引入ln X2

R=0.829701，擬合優度一般，lnX1通過了t檢2驗，但是lnX1無法通過t檢驗，卻通過了F檢驗。

（2）引入lnX2

R2=0.973389，擬合優度很好，ln X1、ln X3分別通過了t檢驗，同時通過了F檢驗，但是這使得ln X1反而不能通過經濟意義檢驗，這與實際情況不符。

（3）引入ln X4

R2=0.946544，擬合優度好，ln X1、ln X4分別通過了t檢驗，同時通過了F檢驗。

3.根據以上的檢驗，通過對各自擬合優度、D.W值和t值的比較，得出最優變量為ln X1、ln X4，以模型lnY=2.309138+0.503308lnX1+0.181167lnX4為基礎，分別引入ln X2、ln X4。

（1）引入ln X2

R2=0.947267，擬合優度好，ln X1、ln X4分別通過了t檢驗，但ln X2是不能通過t檢驗的。

（2）引入ln X2

R2=0.986795，擬合優度好，ln X1、ln X3、ln X4分別通過了t檢驗，但是ln X1卻不能通過經濟意義檢驗。

（四）模型的設定

以上得出結果，為最終解釋變量，確定最終模型為：

四、實證分析檢驗

（一）經濟意義檢驗

通過模型的回歸結果可知：我國啤酒產量與城鎮居民的人均可支配收入呈正相關，與啤酒新增生產能力呈正相關。依據有關經濟理論及結合模型可知，我國城鎮居民可支配收入每增長1%，我國啤酒產量提高0.503308%。而啤酒新增生產能力增長1%，我國啤酒產量提高0.181167%。這與實際經濟情況相符，由此通過經濟意義檢驗。

（二）統計檢驗

擬合優度檢驗：R2=0.964544，R2=0.940604，說明模型擬合優度好。

顯著性檢驗：對于β1而言，t=17.85給定顯著性水平α=0.05，n-k=21-3=18，臨界值t0.025（18）=2.101，t（β1）＞t0.025（18），則通過t檢驗；

對于β4而言，t=6.39，給定顯著性水平α=0.05，n-k=21-3=18，臨界值t0.025（18）=2.101，t＞t0.025（18），則通過t檢驗；

F=159.3624，給定顯著性水平α=0.05，臨界值Fα（k-1，n-k）=3.55，F＞Fα，所以通過了F檢驗。

（三）正態檢驗

如上圖可知，該模型Jarque-Bera=0.84933＞α=0.05，表明該隨機誤差項服從正態分布。

（四）多重共線性檢驗

簡單項關系數矩陣R=-0.3338＜0.8由上表可知，該模型檢驗不存在或僅存在低度多重共線性。

表2 方差擴大因子法檢驗結果

通過分析所構建模型的VIF我們可以看到，由于VIF＜10，說明模型檢驗不存在或僅存在低度的多重共線性。

（五）異方差檢驗

通過殘差分析異方差是否存在（檢驗結果見附圖3）

圖3

通過圖形可以看出，殘差平方ei^2對解釋變量lnX1、lnX4的散點圖分布較為波動，大致看出殘差平方ei^2對lnX1、lnX4的變動不能判定，因此，模型可能存在異方差。但是否一定存在異方差還需要進一步的檢驗。

White檢驗：該模型White Heteroskedasticity Test（no cross terms）、White Heteroskedasticity Test（cross terms）檢驗結果表明，“Obs*R-squared”項后的伴隨概率分別為0.7358和0.8971，大于給定顯著性水平α=0.05，表明該模型不存在異方差。

（六）自相關檢驗

DW=1.099944，對于樣本量為21，兩個解釋變量的模型，在5%的顯著水平下，由DW統計表可知，Dl=1.125，dU=1.538＞DW，說明模型存在自相關。

另外，根據LM檢驗的結果：該模型的“Prob-Chi-square（2）”項后的一階伴隨概率和二階伴隨概率分別為0.0249和0.0367，小于給定顯著性水平α=0.05，表明該模型存在自相關。

由于模型存在自相關，我們需要對模型進行修正，采用科克倫—奧科特迭代法，在方程估計中加入AR項，用Eviews軟件得出的模型如下：

通過修正結果可以發現DW=1.901527＞dU，且4-dU=2.462可知修正的模型不存在自相關。

（七）單位根檢驗與協整檢驗

變量差分次數（C,T,K）DW值ADF值5%臨界值1%臨界值結論lnY 2 (C,N,1)1.8367-4.2958-3.0522-3.8867 I(2)***lnX1 2 (C,N,1)1.9422-5.3101-3.0522-3.6877 I(2)***lnX4 2 (C,N,1)1.8096-3.6981-3.0522-3.8867 I(2)***

通過上述單位根檢驗分析結果我們可以發現：變量之間存在著相同階的單位根，因此可以做協整檢驗，結果如下：

通過Johansen協整檢驗，其TraceStatistic的值為30.2345＞顯著水平0.05下的值24.2760，且Max-Eigen Statistic的值為19.7813，大于顯著水平0.05下的值17.7973。因此，存在著協整關系。

五、結論分析和政策建議

（一）結論

根據調查分析，雖然四個解釋變量即城鎮居民人均可支配收入、小麥產量、餐飲營業收入、啤酒新增生產能力都對我國啤酒產量有一定的影響，但根據模型分析檢驗得出小麥產量和餐飲營業收入對我國啤酒產量影響并不顯著，而城鎮居民人均可支配收入和啤酒新增生產能力對我國啤酒產量影響顯著。所以，想要提高我國啤酒的產量，就需要從城鎮居民人均可支配收入和啤酒新增生產能力入手。

結合模型，我們知道：我國城鎮居民人均可支配收入每增長1%，我國啤酒產量提高1.193605%，這對模型的影響較大。一方面，居民的人均可支配收入影響了居民的消費水平，居民人均可支配收入的增加意味著居民可以自由支配的錢增加，而通過我國啤酒的消費人群來看，我國啤酒的消費人群主要集中在20-50歲，而這部分居民的人均可支配收入增加，他們會增加對于啤酒的消費。因為他們在聚餐、獨自在家、酒吧等地都會消費啤酒，所以會與人均可支配收入有著重要的關聯。另一方面，現階段鄉村居民的消費習慣和人均可支配收入與城鎮居民有著不同，所以城鎮居民的人均可支配收入對我國啤酒產量有著重要的參考意義。而啤酒新增生產能力增長1%，我國啤酒產量提高0.06289%。啤酒新增生產能力能夠反映我國啤酒行業中各廠商對于啤酒生產的投入。我國近十年來在啤酒生產技術、生產的基本設備和場所上都有著大量的投入。特別是生產技術方面，逐步升級生產設備、提高生產水平，這對我國啤酒產量也有著重要的影響。

（二）建議

1.跟進啤酒消費結構調整

從2018年的數據來看，我國現階段啤酒市場仍以經濟型啤酒為主要產品，并且由我國消費結構多層次的特性所決定，啤酒消費的結構性升級必然存在發展空間。我國啤酒市場高端及超高端類別的消費量占比已由2013年的10.9%升至2018年的16.4%，且預期該趨勢將會持續。要提升啤酒的產量，就得結合市場進行分析，從只生產中低端啤酒產品向以中低端啤酒產品為主，輔之生產高端產品，合理分配不同類型啤酒的生產比重。隨著我國城鎮居民人均可支配收入不斷增加，啤酒已經從輕奢品向普通消費品轉變。啤酒消費占居民人均可支配收入的比重增加，啤酒行業在提升產量的同時就需要緊抓現階段的啤酒消費結構調整，提高啤酒行業的生產能力。

2.進一步提高啤酒生產技術

隨著我國啤酒生產技術的不斷提升，我國啤酒產量也在增加。隨著產業集群化的發展，啤酒產業的生產設備由進口轉變為國內主要生產并出口。啤酒生產的主要原料是小麥、大麥和酒花等。我國近幾年來在啤酒所需原料方面進行改革，由人工采選到機械化采選打包，提升了啤酒所需原料的供給。在節能減排技術推廣條件下，我國啤酒行業也積極對設備進行改造升級，但大多數工廠還是沒達到這一標準。我國要提高啤酒產量，不僅要提升生產技術和機械化、集約化水平，還需要做好節能減排，使得我國啤酒行業能夠走向國際化。從人均消費量來看，目前我國啤酒人均年消費33升，考慮到我國酒文化底蘊深厚、飲用量大，未來啤酒人均消費還會不斷提升，這對于我國啤酒的生產緊密相連。所以，若要進一步提升啤酒的產量，就得提高啤酒的生產水平，滿足居民的消費需求。

而從我國精釀啤酒技術來看，現階段我國精釀企業規模小，產量占比有限，而精釀啤酒是未來大多數啤酒消費者的選擇，精釀啤酒產業的建設也是啤酒強國的重要指標。而精釀啤酒又能極大豐富啤酒的口味，但從目前我國啤酒品牌來看，大多數精釀技術從國外引進，所以要想促進精釀啤酒的發展，我國還需要在精釀技術研發、創新方面多做研究。企業重視精釀啤酒行業發展，注重推陳出新的同時規范精釀啤酒的生產，提高精釀啤酒的產量。而從前瞻產業研究院的數據來看：20年后，精釀按最樂觀估計，能占比總產量15%，約為1000萬噸。近期來看，按照目前大約40%的年增幅產量，將能達到140萬噸，占比總量的3%。所以我國精釀啤酒行業需要不斷提升自身的生產技術，在控制生產成本的同時提高產量，由依靠進口技術向運用自身創新技術發展。

3.加速行業集團化

我國啤酒行業集團化已施行了30年，大量的中小型啤酒行業被并購或者淘汰。大批啤酒新工廠（產量在20萬噸以上的啤酒工廠）入駐工業園，隨著行業集團化的不斷進行，啤酒新增生產能力的不斷提升，我國啤酒行業集團化正在加速進行。行業集團化可以將產能逐步集中于人口集中、水源豐富、交通便利的大型工廠，配以大型、高效、高速設備，優化配置供應，規范生產行業運行，降低運行成本，最終使得我國啤酒行業實現高度的集約化，在產量和技術上成為全球的領軍者。