關于啤酒企業啤酒銷量的計量經濟學分析

雍 瑞

（成都錦城學院，成都 610097）

一、研究背景

A 啤酒企業是我國啤酒行業的龍頭企業，其銷量自企業創辦以來一路“高歌猛進”，直至2014 年達到915 萬千升的頂點，然后開始回落。而銷量是衡量和決定一個企業經營發展情況的重要經濟變量，因此基于A 啤酒企業的案例，對其啤酒銷量變動的影響因素進行科學的分析是必要的，可以幫助啤酒企業更好地分析經營現狀、預測未來收益及制定發展策略。

二、A 啤酒銷量的影響因素分析

（一）變量選取

影響企業啤酒銷量的因素多種多樣，從消費需求端來看，主要影響因素可分為消費意愿和消費能力兩個方面。

決定消費意愿的影響因素包括主力消費群體數量、餐飲企業營業收入和企業的品牌價值等。啤酒的消費群體以20 ～50 歲為主，而我國勞動年齡人口近年來人口數量占比持續下滑，可能會對企業啤酒銷量產生顯著影響。啤酒的主要銷售渠道集中在線下即飲端，因此餐飲企業營業收入可能會對企業啤酒銷量產生顯著影響。品牌的吸引力往往決定了啤酒消費者的最終選擇，以A 啤酒企業為例，世界品牌價值實驗室編制的《中國500 最具價值品牌》榜單中的“品牌價值”在某種程度上可以科學地體現品牌的吸引力。企業的品牌價值可能會對企業啤酒銷量產生顯著影響。

決定消費能力的影響因素包括居民人均可支配收入、企業的啤酒均價等。消費者的經濟條件是其購買啤酒產品的經濟基礎，也會影響其消費偏好，因此居民人均可支配收入可能會對企業啤酒銷量產生顯著影響。我國啤酒市場競爭激烈，消費者選擇廣泛。對于單一企業來說，啤酒的需求價格彈性較大，因此企業的啤酒均價可能會對企業啤酒銷量產生顯著影響。

綜上，基于A 啤酒企業的案例，本文選取主力消費群體數量、居民人均可支配收入、餐飲企業營業收入、企業的啤酒均價、企業的品牌價值作為解釋變量，對該企業啤酒銷量的影響因素展開研究。

（二）數據收集和模型設定

1.數據收集

數據來源于2011—2020 年國家統計局年度數據、A 啤酒企業財務年報和《中國500 最具價值品牌》榜單，真實性較強（見表1）。

表1 2011—2020 年A 啤酒企業啤酒銷量及影響因素

表2 模型回歸結果

2.模型設定

根據上述分析選取以下五個變量作為解釋變量。

X1：主力消費群體數量（億人）；X2：居民人均可支配收入（元）；X3：餐飲企業營業收入（億元）；X4：企業的啤酒均價（元/升）；X5：企業的品牌價值（億元）。

被解釋變量Y：企業的啤酒銷量（萬千升）。

依據解釋變量與被解釋變量之間的關聯，建立以下模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+ei

其中，β1 表示當其他條件不變時，主力消費群體數量每變動一個單位會導致A 啤酒企業的啤酒銷量變動β1 個單位；β2 表示當其他條件不變時，居民人均可支配收入每變動一個單位會導致銷量變動β2 個單位；β3 表示當其他條件不變時，餐飲企業營業收入每變動一個單位會導致銷量變動β3 個單位；β4 表示當其他條件不變時，企業的啤酒均價每變動一個單位會導致銷量變動β4 個單位；β5 表示當其他條件不變時，企業的品牌價值每變動一個單位會導致銷量變動β5 個單位。

（三）參數估計

利用EViews 10 軟件，用OLS 最小二乘法進行初步回歸，方程如下：

Y= 4225.17523195-80.6213036327*X1-0.0590526005029*X2

+0.207540682787*X3-915.148118945*X4

+0.61389976026*X5

t=（2.174102）（-0.314476）（-5.314910）（5.176809）（-3.854713）（4.491826）

R^2=0.942197 （R^2）=0.869943

F=13.04005 DW=1.823152 N=10

（四）平穩性檢驗與協整檢驗

1.平穩性檢驗

模型所選經濟變量數據為時間序列數據，為避免時間序列變量的非平穩性帶來的偽回歸問題，依次對Y、X1、X2、X3、X4、X5 的原始序列、一階差分序列和二階差分序列進行ADF 平穩性檢驗。結果是在顯著性水平5%下，Y 和X1 的原始序列平穩，X3 經過一次差分后平穩，X2、X4 經過二次差分后平穩，X5 二次差分后仍不平穩。

2.協整檢驗

由平穩性檢驗結果可知，模型含有非平穩序列，所以進行協整檢驗。采用EG 兩步法對變量進行協整分析，先用最小OLS 進行協整回歸，再對所得模型的殘差序列E 進行平穩性檢驗。對E 做ADF 單位根檢驗。經檢驗，在顯著性水平5%下，殘差項原始序列平穩。說明被解釋變量和解釋變量之間有協整關系，即其間存在長期穩定均衡。

（五）經濟意義檢驗與統計檢驗

1.經濟意義檢驗

由參數估計結果可知，所估計的參數β1=-80.62130，β2=-0.059053，β3=0.207541，β4=-915.1481，β5=0.613900。說明在其他條件不變的情況下，啤酒的主力消費群體每增加1 億人，A 啤酒銷量對應減少80.6213 萬千升；居民人均可支配收入每增加1 元，A 啤酒銷量將減少0.059053 萬千升；餐飲企業營業收入每增加1 億元，A 啤酒銷量將增加0.207541 萬千升；企業的啤酒均價每增加1元/升，A 啤酒銷量將減少915.1481 萬千升；企業的品牌價值每增加1 億元，A 啤酒銷量將增加0.6139 萬千升。

據理論和經濟經驗判斷可知，只有X1 主力消費群體與預期的經濟意義嚴重不符，X2 居民人均可支配收入的經濟意義略微不符，其他變量與預期的經濟意義符合。

2.擬合優度檢驗

由參數估計結果可知，可決系數R2=0.942197，接近1，說明模型整體上對樣本數據擬合較好。

3.t 檢驗

由參數估計結果可知：X1 的t 值絕對值為2.086669，大于臨界值t0.5=1.65，不通過t 檢驗；X2 的t 值絕對值為0.0060，小于臨界值t0.5=1.65，通過t 檢驗；X3 的t 值絕對值為0.0066，小于臨界值t0.5=1.65，通過t 檢驗；X4 的t 值絕對值為0.0182，小于臨界值t0.5=1.65，通過t 檢驗；X5 的t 值絕對值為0.0109，小于臨界值t0.5=1.65，通過t檢驗。表明解釋變量X1 對被解釋變量沒有顯著性影響，解釋變量X2、X3、X4、X5 對被解釋變量有顯著性影響。

4.F 檢驗

由參數估計結果可知，F 統計量的伴隨概率為0.013782，小于顯著性水平0.5，所以通過F 檢驗，說明回歸模型整體顯著。

綜上所述，X1 未通過經濟意義檢驗，其他變量通過經濟意義檢驗；X1 未通過t 檢驗，其他變量通過t 檢驗；F檢驗通過。所以該模型不是最優模型，接下來將對模型進行修正與檢驗。

（六）模型的計量經濟學檢驗與修正

1.多重共線性檢驗

用EViews 10 軟件對模型中各解釋變量做相關系數舉證檢驗。經檢驗，解釋變量之間的相關系數較高，說明各解釋變量之間線性相關關系和互相影響程度高。

為了進一步檢驗模型是否存在嚴重的共線性，做方差擴大因子檢驗。通過可決系數和方差擴大因子可知，X1、X2、X3、X5 的方差膨脹系數（VIF）大于10，因此X1、X2、X3、X5 之間多重共線性較強。

2.多重共線性修正

通過方差擴大因子檢驗可知，該模型存在著嚴重的共線性，所以接下來對模型進行多重共線性的更正。利用逐步回歸法對其進行更正，首先分別對X1、X2、X3、X4、X5 進行簡單一元回歸，得到對應的可決系數和R^2 和可決修正系數（R^2）統計量并進行大小排序，發現A 啤酒企業的啤酒銷量與其啤酒均價關聯程度最大。因此，以Y=f（X4）的方程為基礎，逐步引入解釋變量X1、X3、X2、X5 進行二元回歸，同理進行三元回歸和四元回歸，回歸結果如下：

根據所得結果，結合相關理論分析，得到通過修正多重共線性影響后建立的多元回歸模型為：

Y=3626.59241287-978.025094674*X4+0.212592282563*X3-0.0579888012812*X2+0.632975680123*X5

t=（10.21319（-8.438290）（6.392337）（-6.051681）（5.708262）

R^2=0.940768 （R^2）=0.893382

F=19.85333 DW=1.918181 N=10

此外，由于數據收集的原因，此分析中樣本容量較小，其可靠性會受到影響。經過諸多修正嘗試后，為了過程的流暢性，從結果導向出發，以上修正過程略去了具體結果分析，修正標準主要參考可決系數R^2 統計量的大小。

3.異方差檢驗

采用EViews 10 軟件對所得模型進行自回歸條件異方差（ARCH）檢驗。由檢驗結果可知，在0.05 的顯著性水平下，Prob（nR^2）=0.7831＞0.05，所以接受原假設，表明該模型不存在異方差，因此模型不需要對此進行修正。

4.自相關檢驗

用EViews 10 軟件對模型進行拉格朗日乘數（LM）檢驗。由檢驗結果可知，在0.05 的顯著性水平下，Prob（nR^2）=0.1008＞0.05，所以接受原假設，表明該模型不存在自相關，因此模型不需要對此進行修正。

綜上所述，確定最終最優模型為：

Y=3626.59241287-978.025094674*X4+0.212592282563*X3-0.0579888012812*X2+0.632975680123*X5

t=（10.21319）（-8.438290）（6.392337）（-6.051681）（5.708262）

R^2=0.940768 （R^2）=0.893382

F=19.85333 DW=1.918181 N=10

說明在其他條件不變的情況下，企業的啤酒均價每增加1 元/升，A 啤酒銷量將減少978.0251 萬千升；餐飲企業營業收入每增加1 億元，A 啤酒銷量將增加0.212592萬千升；居民人均可支配收入每增加1 元，A 啤酒銷量將減少0.057989 萬千升；企業的品牌價值每增加1 億元，A啤酒銷量將增加0.632976 萬千升。

三、結論

根據以上實證分析，我們可以得出結論，即企業的啤酒均價、餐飲企業營業收入、居民人均可支配收入及企業的品牌價值對A 啤酒企業的啤酒銷量變動有顯著影響，而主力消費群體數量對啤酒銷量的影響較弱。結合模型、經濟理論和市場現狀，我們可以對啤酒企業啤酒銷量的有效變動提出指向性的建議。

（一）降本增效，科學定價

由于啤酒行業整體利潤率較低，釀酒原材料、包材成本占比較高，公司業績對成本端的變化敏感性極高。近年來，隨著成本端壓力持續上升，啤酒行業多次整體提價。雖然提價可以緩解企業毛利率壓力，但是產品均價的變動對銷量有顯著影響。如模型所示A 啤酒企業的產品均價每增加1 元/升，其銷量將減少978.0251 萬千升。因此，啤酒企業在制定定價策略時需格外謹慎。特別是對于中低端產品的定價、調價而言，企業可以通過提升產出率、提升罐化率、提升運輸效率等方式以緩解成本壓力，從而緩解定價壓力，穩定銷量。

（二）順應消費升級，滿足多元需求

在傳統觀念中，啤酒銷量應與居民的消費水平呈正相關。但如模型所示，居民人均可支配收入每增加1 元，A啤酒企業的啤酒銷量將減少0.057989 萬千升，與傳統觀念恰恰相反。一方面，隨著經濟的發展，人們越來越注重身體健康、生活質量，因此會減少對啤酒，尤其是對傳統啤酒的需求；另一方面，消費者更加個性化，會追求更加多元和高端的酒類產品。因此，啤酒企業應順應國內啤酒市場消費升級趨勢，深度挖掘市場多樣性的消費需求，豐富中高端產品矩陣，開拓新的銷量領域。

（三）鍛造品牌新理念，打破消費場景邊界

我國啤酒行業已經發展到了新的階段：一方面，受人口增速放緩、消費觀念轉變等多方面影響，啤酒的傳統銷售渠道已趨于飽和，餐飲業對啤酒銷量的提振效果日益乏力；另一方面，在新消費時代，啤酒產品被重塑，新的消費場景在崛起，產品的文化屬性、內涵精神得到消費者的重視。因此，啤酒企業應以消費者為中心，鍛造契合時代的品牌理念，提升品牌價值，突破傳統消費渠道限制，打造多元化新場景，為提振啤酒銷量賦能。