鄭州市新能源汽車購買意愿的影響因素

董 婷

（鄭州財經學院 統計與大數據學院，河南 鄭州 450044）

據2020年中國汽車工業發展年度報告介紹，汽車銷量自4月份持續保持增長，全年銷量2 531.1萬輛，同比增速收窄至2%以內，繼續蟬聯全球第一。尤其是新能源汽車自 7月份月度銷量同比持續呈現大幅增長，全年市場銷量好于預期。由此說明，在石油資源稀缺以及環境污染嚴重的當下，綠色環保、節約資源的觀念愈發重要，新能源汽車作為汽車產業未來的發展方向，具有巨大的發展潛力。

近年來，鄭州市對于新能源汽車的推廣力度不斷加大。在2020年12月底之前，鄭州市城市建成區公交車、出租車、城市輕型物流配送車、環衛作業車等領域全部更換為新能源車。加快推進了新能源汽車在鄭州公交、出租、城市輕型物流等行業的推廣和應用。這一系列舉措說明鄭州市對于新能源汽車的重視程度越來越高。但在新能源汽車發展的同時，也存在著一些問題。因此，在未來，隨著新能源汽車的快速發展，對于如何提升消費者對新能源汽車的認可度，增強其購買欲望，值得深入研究。

本文通過線上發放調查問卷、收集數據，首先對被調查者的 7項基本信息與新能源汽車購買意愿進行關聯性分析，其次是對影響消費者新能源汽車購買意愿的13個因素進行因子分析。從而根據分析結果，結合鄭州市的實際情況，提出合理化的建議。

1 問卷設計

本調查問卷的設計是根據閱讀相關文獻以及了解當前新能源汽車實際情況而制定的。本問卷調查分為兩部分：（1）被調查者的基本信息，共7項；（2）消費者衡量是否購買新能源汽車的影響因素，共13個因素，采用李克特量表來說明被調查者對影響因素的衡量程度。

本次調查問卷共收回 300份有效問卷，樣本全部來自鄭州地區，有效率達96.2%。并且被調查者涉及不同的年齡段、不同的學歷、不同的職業，因此問卷所得的數據具有有效性，可以進行實證分析。

2 實證分析

2.1 描述性統計分析

2.1.1 樣本描述

將對被調查者的7項基本信息：性別、年齡、學歷、職業、婚姻狀況、家庭年收入、駕照有無進行樣本描述，如表1所示。

表1 樣本基本信息情況

由表 1可知，在性別方面，被調查者女性略多于男性；在年齡方面，處于45歲以上年齡段的被調查者較少，只占總人數的14.0%，處于18-25歲年齡段的被調查者較多，占總人數的41.6%；在學歷方面，大專及本科學歷的被調查者較多，占總人數的67.3%；在職業方面，屬于工作群體的人數較多，占總人數的59.6%；在駕照有無方面，被調查者擁有駕照的人數占比為46.8%，因此被調查者對汽車有所需求；在家庭年收入方面，11萬元及以上的人數較少，占總人數的21.3%，6～10萬元人數較多，占總人數的44.3%，5萬及以下人數占比為34.3%；在婚姻狀況方面，未婚人數略高于已婚人數。

2.1.2 列聯表分析及獨立性卡方檢驗

為了更加清楚地了解新能源汽車的受眾群體，采用SPSS軟件通過利用列聯表及獨立卡方檢驗對這 7項基本信息與新能源汽車購買意愿的進行關聯性分析，結果如表2所示。

表2 不同變量與購買意愿關聯性分析表

由表2可知，性別、學歷、職業、駕照有無、婚姻狀況這五個變量的值均小于0.05。因此，可以說明被調查者對新能源汽車的購買意愿與其性別、學歷、職業、駕照有無、婚姻狀況均與有顯著性關系。

由表 3可知，在可能會購買和一定會購買的人群中，18～25歲的人數為100人，占比33.3%；26～35歲的人數為 76人，占比 25.3%；36～45歲的人數為40人，占比13.3%；45歲及以上的人數為37人，占比12.3%。下面利用獨立卡方檢驗來說明不同年齡段對新能源汽車的購買意愿是否有顯著性差異。

表3 年齡與購買意愿

：年齡與購買意愿無顯著性差異；：年齡與購買意愿有顯著性差異。

通過運行SPSS軟件可以得出：卡方為14.027，自由度為12，值為0.229，小于0.05，因此接受，年齡與購買意愿無顯著性關系。一般認為年輕人更加容易接受新興事物，對新能源汽車了解較多，則就有可能愿意購買，那么年齡與購買意愿就會有顯著性關系。但結果表明被調查者對新能源汽車購買意愿與年齡沒有顯著性關系。

由表 4可知，在可能購買和一定會購買的人群中，5萬及以下的人數為103人，占比34.2%；6～10萬的人數為 133人，占比 44.3%；11～15萬的人數為31人，占比10.3%；16萬及以上的人數為 33人，占比 11.0%；16萬及以上的人數為33人，占比11.0%。下面利用獨立卡方檢驗來說明不同家庭年收入對新能源汽車的購買意愿是否有顯著性差異。

表4 家庭年收入與購買意愿

：家庭年收入與購買意愿無顯著性差異；：家庭年收入購的意愿有顯著性差異。

通過運行SPSS軟件可以得出：卡方為19.890，自由度為12，值為0.069，小于0.05，因此接受，家庭年收入與購買意愿無顯著性關系。然而一般卻認為收入越高的家庭，其購買新能源汽車的可能性就越大，但結果表明被調查者對新能源汽車的購買意愿與家庭年收入沒有顯著性關系。

綜上所述，根據對調查問卷所得的數據進行分析可得，影響消費者購買新能源汽車的因素與被調查者的基本信息存在一定聯系，其中性別、學歷、職業、駕照有無和婚姻狀況與購買意愿有顯著性關系，年齡和家庭年收入與購買意愿無顯著性關系。

2.2 信度檢驗

利用 SPSS軟件對得到的數據進行了信度檢驗，得到的克隆巴赫系數為 0.923，大于 0.9，說明此次調查問卷的數據信度甚好，十分可靠。

2.3 KMO檢驗與Bartlett球形檢驗

利用 SPSS軟件對得到的數據進行了檢驗統計量（Kauser-Meter-Olkin, KMO）檢驗與Bartlett球形檢驗，得到的KMO值為0.925，大于0.9，非常適合做因子分析。Bartlett球形檢驗顯著性水平是0.000，小于0.05，表示變量間存在相關性。

2.4 因子分析

利用 SPSS軟件對調查問卷第二部分中的 13個影響因素進行因子分析，應用主成分法提取公因子。除去特征值較小的因子，采用最大方差法對數據進行正交旋轉，把特征值標準化。由圖 1可知，第四個因子后的特征值較小，對解釋原有變量的貢獻率較低，因此可以忽略，所以提取四個因子是最合適的。由表 5可知，前四個因子累計貢獻率是72.62%，大于60%，說明這四個因子保留了原始數據中的大部分信息，因此能較好地代表原始變量的信息。

圖1 各個因子對應的碎石圖

表5 公因子累計貢獻率

提取的四個公因子見表6。

表6 提取的公因子及因子荷載系數圖

由表6可知，通過因子分析，將13個影響因素降為四個公因子，根據公因子所包含的變量內容，對提取出的四個公因子進行命名，依次為：環保便捷與政策支持因素、使用性能因素、基礎設施因素、銷售價格因素。由表 5可知，第一個公因子環保便捷與政策支持因素的方差貢獻率最大，為51.45%，說明環保便捷與政策支持因素對消費者購買新能源汽車影響最為顯著。具體來說，一方面，說明消費者的環保意識增強了；另一方面，也說明消費者在購買新能源汽車時首要考慮的是一些政策因素，比如購買新能源汽車是否可以免稅、是否有優惠的銀行貸款政策等；其次是使用性能，購買者會考慮新能源汽車的售后、續駛里程、充電時長等；最后是基礎設施和銷售價格。

3 結論與建議

3.1 結論

本文通過線上發放調查問卷、收集數據，首先對被調查者的 7項基本信息與新能源汽車購買意愿進行關聯性分析，結果發現：新能源汽車購買意愿與被調查者的性別、學歷、職業、駕照有無、婚姻狀況存在顯著性關系；其次，本文對影響消費者新能源汽車購買意愿的13個因素進行因子分析，提取了四個共性因子，分別是環保便捷與政策支持、使用性能、基礎設施和銷售價格。根據公因子方差貢獻率得出影響消費者購買新能源汽車因素最顯著的是環保便捷與政策支持，然后是使用性能，最后是基礎設施和銷售價格。

3.2 相關建議

根據本文的研究結果，對于如何提高消費者購買新能源汽車的意愿提出以下兩點建議：

（1）新能源汽車產業是我國的新興產業，因此我國在有關新能源動力電池研究方面存在短板，特別是在其安全性、性能、成本、壽命等方面存在技術瓶頸，對此要增強我國汽車公司的創新意識，突破新能源汽車的相關技術瓶頸，提高電池的梯次利用，降低我國汽車的燃油消耗量，增強新能源汽車的市場安全性、經濟性、可靠性及其競爭力。

（2）由于我國新能源汽車產業處于發展階段，相關基礎設施建設不夠完善，因此政府可以與汽車企業聯合加強有關新能源汽車的基礎建設，統籌規劃充電設施建設，增加使用新能源汽車的便利性以及消費者的購買意愿，推動新能源汽車發展。