基于多元回歸的環衛車未來市場容量預測

摘要：針對市場運營過程中靠傳統的觀察法和類比法難以預測未來市場容量、難以指導企業健康運營的現象，通過整理和分析近兩年的專用車月度掛牌數據，應用多元回歸分析理論對其進行線性和非線性回歸分析，發現非線性回歸模型能很好地擬合目標專用車（清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車、壓縮式垃圾運輸車）月度市場容量與專用車總的月度市場容量之間的關系。通過計算得到了目標專用車未來市場容量的計算值，并結合其他影響因素因子，得到目標專用車未來市場容量的參考值，為企業的健康運營提供較為合理的參考數據。

關鍵詞：多元回歸;市場容量;環衛車;健康運營

中圖分類號：U471.2收稿日期：2022-06-25

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2022.08.005

1 前言

隨著國家綜合實力的穩步提升，人們的生活質量和工作環境得到了快速提升，但對環境衛生的維持和維護也迎來了更大挑戰。為了實現天更藍、山更綠、水更清、生態環境更美好的愿望，國家加大環衛機械的投入，從而促進了環衛車市場容量的快速提升。

環衛車是以二類汽車底盤為載體，加裝某種專用設備以完成某種特殊工作的專用車輛，主要包括清掃類車輛、清洗類車輛以及清運類車輛。

環衛車生產廠家作為環衛車的供應商，承擔著環衛車的立項調研、設計制造以及技術改進等任務，為了其自身的健康運營，需要準確把握未來市場容量，以便精細化設計、精益性生產以及合理的控制制造成本。其中最難操作的就是把握未來市場容量，因為市場受各種因素的耦合制約，很難對環衛車車型和數量做出合理的預測。

本文整理近兩年三個省份（某環衛車公司的目標市場）專用車的掛牌數據，用多元回歸方法分析目標專用車（清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車、壓縮式垃圾運輸車）的掛牌數量與專用車總掛牌數量的回歸規律，得到回歸公式，并結合下一年三省份經濟的運營情況、市場環境等其他制約因素，得到下一年度三個省份目標專用車未來市場容量的預測值，對把握未來市場規律，合理安排生產資源和市場資源具有重要意義。

2 多元回歸分析理論

多元回歸分析理論是統計學中的重要理論，以相關性理論為基礎，用來處理變量間相互關聯的數理統計方法，一般用于研究一個隨機變量y與多個變量，之間的內在關系，并利用統計分析方法發現其內在的變化規律，在科研領域具有廣泛的應用前景。

多元回歸分析計算量較大，用傳統計算方法很難得到結果，一般借助分析軟件處理數據，例如SPSS、MAT-LAB、EXECL等，從而得到因變量和自變量之間的內在規律，其關鍵要設計好回歸模型。

a.多元線性回歸模型

b.多元非線性回歸模型多元二次模型：

多元指數模型：

多元周期模型：

式中，Y是自變量對應的因變量;是回歸系數;是隨機誤差項。

多元回歸模型創建后要導入統計分析軟件，并對計算結果做出合理的判定，主要判定自變量間是否相關、預測變量與殘差間的關系、殘差方差（R）以及回歸的決定系數。

3 數據整理

數據是多元回歸分析的基礎，只有合理的數據才能分析出合理的回歸規律，才能對數據的內在規律做出合理的研判，才能指導實際的生產。

某環衛車集團公司所屬的第一銷售分公司負責甲省份、乙省份和丙省份的環衛車市場銷售，為了公司的健康運營，需要對目標專用車未來市場容量做出全面的調研和預判。甲省份、乙省份和丙省份處在沿海省份，降雨量較多，環境衛生較好處理，經市場調研可知對清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車以及壓縮式垃圾運輸車的需求量較大。

經查詢中國商用車市場研究報告，可得到三省份（甲、乙和丙省份）在兩年（2018年和2019年）中的專用車月度掛牌數據，如表1、圖1、圖2以及圖3所示。

從專用車月度掛牌數據可知：

a.灑水車的需求量最大，且在每年4月份達到最大需求量;

b.清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車以及壓縮式垃圾運輸車在每年的2月份需求量達到最小值，且清洗車、掃路車、洗掃車以及壓縮式垃圾運輸車每月的需求量變化不大;

c.2019年每月的需求量基本都比2018年多。

4 數據多元回歸分析

某環衛車集團公司所屬的第一銷售分公司將清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車以及壓縮式垃圾運輸車作為目標產品，對三省份近兩年專用車需求數量進行多元回歸分析，并研判數據的可行性，以便找出其內在的數據規律，從而對目標產品未來市場容量做出合理的研判，為公司的健康運營提供有力的參考。

4.1 多元線性回歸分析

根據多元回歸理論，計算所用的多元線性回歸模型的表達式如下：

其中，y為專用車總的月度市場容量的0.1倍，x，（ x為清洗車、x，為灑水車、x，為掃路車、xq為洗掃車、x，為壓縮式垃圾運輸車）為具體專用車的月度市場容量，3o～B5為回歸系數。

將表1的數據導入SPSS軟件進行統計計算，結果如表2和表3所示。

由表2可知 ， R2=0.262，說明模型方程（5）僅能解釋26.2%的數據回歸規律;取顯著性水平o=0.05，查F分布表可得 F0.05（5 ，18）=2.77，遠小于表3中F的值。

綜合計算結果，多元線性回歸模型不能擬合清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車、壓縮式垃圾運輸車的月度市場容量與專用車總的月度市場容量之間的關系[5-7]。

4.2 多元非線性回歸分析

根據多元回歸理論，計算所用的多元非線性回歸模型的表達式如下：

將表1的數據導入SPSS軟件進行統計計算，結果如表4和表5所示。

由表4可知，R2=0.987，說明模型方程（6）的擬合度較高，能解釋98.7%的數據回歸規律[8-11]，另外1.3%的因素為不可控因素，可根據具體的因素對數據做出進一步的修正。

將β0～β20的系數代入多元非線性回歸模型（6），得到多元非線性回歸方程：

對多元非線性回歸模型的表達式（6）按照式（8）求導，可得到五元一次方程組（9）：

將βo～β20的系數代入五元一次方程組（9），并解方程得到回歸方程（7）的最優解：

經計算可知，清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車和壓縮式垃圾運輸車的最佳未來月度市場容量為1134輛（清洗車133輛、灑水車500輛、掃路車62輛、洗掃車222輛和壓縮式垃圾運輸車217輛），而專用車總的未來月度市場容量最佳值為41837輛。

5 其他影響因素

影響三個省份目標專用車未來市場容量的因素很多，僅僅依靠多元非線性回歸模型分析以往數據，用得到的結果預測未來市場容量，其準確性有些欠缺，還需充分考慮其他因素的制約，主要包括目標市場所在區域的經濟運行情況、市場運營情況、現有專用車保有值、未來專用車的需求量及產品的競爭力等因素。

可在式（6）的基礎上乘以一影響因素因子，即：

式中，Y為目標專用車未來市場容量的參考值;y為用多元非線性回歸模型分析以往數據得到的計算值;k為影響因素因子，其值k=k，xhk2xk3xk，xks，k1為目標市場所在區域的經濟運營情況因子，為目標市場所在區域的市場運營情況因子，k3為目標市場所在區域的現有專用車保有值因子，k4為目標市場所在區域的未來專用車的需求量因子，k，為目標市場所在區域的產品的競爭力因子。

綜合目標市場所在區域受新型冠狀病毒肺炎、國際環境、專用車市場保有值以及其他因素的影響，取值k1=1， k2=0.93，k3=0.96，k，=0.98，k3=0.93，則k=0.81。

經計算可知，清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車和壓縮式垃圾運輸車的最佳未來月度市場容量參考值為919輛（清洗車108輛、灑水車405輛、掃路車50輛、洗掃車180輛和壓縮式垃圾運輸車176輛），而專用車總的未來月度市場容量最佳參考值為33888輛。

6 結語

本文用多元回歸模型分析以往數據，發現非線性回歸模型能很好地擬合目標專用車（清洗車、灑水車、掃路車、洗掃車、壓縮式垃圾運輸車）月度市場容量與專用車總的月度市場容量之間的關系，然后結合目標市場所在區域的經濟運行情況、市場運營情況、車輛保有值、未來專用車的需求量及產品的競爭力等因素，推導出未來專用車市場容量的參考值。

本文采用的方法可為企業在預測目標產品未來市場容量時提供一定的參照。

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作者簡介：

路澤軍，男，1977年生，經濟師，研究方向為環衛裝備、保潔服務發展趨勢。