旅游地商品销售需求预测与评估

郭兴堃，谭 志，姚 辉

（1.湖南农业大学 经济学院，长沙 410128；2.湖南省烟草专卖局 长沙 410004；3.张家界市烟草专卖局，湖南 张家界 427000）

0 引言

营销的本质是产品市场化，以满足消费者需求为出发点和归宿。为此，卷烟营销的核心要义就是用精准的信息手段把握市场动态，用科学的市场手段对未来市场进行谋局。然而，长期以来，我国的卷烟营销模式采取的是计划经济下的专卖制度，在“按客户订单组织货源”政策实施以前，烟草公司大都采用上级计划总量、逐级分派配额的经营模式，这种模式时常导致供需失调，不符合市场自身逻辑。当下卷烟销售，即便采用“按客户订单组织货源”的经营办法，然而，“订单”是一种事前行为，也会因为过于理想化而与实际需求相脱节。所以，展开“按客户订单组织货源”，也需要实时修正，做到“有计划不惟计划、走市场适调需求”。为此，在“按客户订单组织货源”的主营销模式基础上，构建一整套卷烟需求量预测系统，对于稳步推进卷烟产品销售的市场化进程，促成理想“订单”与现实需求的一致性，具有重要意义。

本文分拟采用多元线性回归法，对湖南张家界全市未来5年的卷烟市场需求进行预判，以期指导张家界卷烟营销工作。

1 研究模型设定与测试

1.1 研究模型的设定

线性与非线性函数模型是产品市场需求预测的通行函数模型，线性函数运用的前提是各影响变量事先确定，且不含未知因素，然而，现实生活时常伴随各种不确定性市场因素，运用非线性形式似乎已成常态，但这种函数的使用也常受决策者实践经验影响。借鉴现有的研究，我们拟选取以下非线性函数模型：

在此，Q为特定年度的产品市场预测需求量；GDP、D、P、R分别表示某地区特定年度的旅游GDP、旅游人口、产品销售价格以及人均居民收入水平；a为常数项；b、c、d、e、f分别为某地区某特定年度的旅游人口、旅游GDP、物价指数CPI、产品市场售价、人均收入水平等参量常数。

1.2 数据的收集与初检验

通过对张家界统计局官方统计数据、《张家界市国民经济和社会发展统计公报》（2009～2013）、《张家界烟草年鉴》（2009～2013）、《张家界全市主要经济指标》（2009～2013）等资料的收集与整理，搜集上述统计项目数据见表1。

表1 张家界近5年来的卷烟销量以及影响参数量化值

本文采用EXCEL中的数据分析回归工具进行计算，选择置信度为95%，计算结果如表2所示。

表2 模型回归结果

1.3 模型评估

（1）R2线性检验。

一般而言，R2∈（0 1），R2值越趋向于1，显示函数方程对经济现象的拟合度越好。拟合测算的结果表明，在上述研究中，R2=0.99843，显示出函数模型的拟合度程度较高，这也说明，检验函数趋向于线性检验，即自变量X与因变量Y的散点分布基本上在一条直线上，两者呈线性关系。然而，当X拓展为Xi时，即自变量趋向多元时，不确定性因素增多，模型的线性将可能打破，进而呈非线性关系。

（2）t统计量检验。

t统计检验旨在测试各自变量真实值与参数为零假设的关系问题。假如测试结果显示t统计量超过其临界值，那么将可以试图预设置信区间，结合自由度重设临界值，参数为0的假设将被拒绝；相反，假设测试结果显示，统计值t小于临界值，则说明自变量Xm相对于因变量Y不构成线性关系，自变量Xm应该剔除。本研究设定10%的显著性水平，即置信区间为90%，设定t临界值c值为2.132，测试结果显示：CPI的t统计值为-0.67207小于临界值c，根据上述原理，对CPI变量予以剔除。包括GDP、销售单价、居民人均收入、人口数等在内的其他变量t值都大于临界值，予以保留。为此，还需对模型进一步测试与修正。

（3）剔除变量CPI后的模型修正。

剔除变量CPI后，样本数依然是5个，而自变量数目从原来的5个减为4个。预先设定t的临界值c=2.015，进行EXCEL测试，结果如表3所示。

表3 模型回归结果

1.4 模型确立

2 未来5年需求量预测

2.1 自变量历史数据

按照上述预测函数，我们拟搜集近年来的相关自变量统计数据，进一步构建具体的时间序列预测模型，进而对张家界卷烟市场的未来5年市场需求做出预测。

收集2002～2013年12年来张家界的旅游人口、旅游带来的年生产总值GDP、城镇居民可支配收入及2009年来的产品销售单价、销量等数据资料如表4所示。

表4 近12年来自变量历史数据

2.2 各变量计算

（l）未来5年的人口D预测。

通过时间序列，张家界未来5年人口分布如图1所示：

图1 未来5年人口分布图

该关系图呈线性关系，以2002～2013年12个旅游人口数值作为Y值，2002～2013年为X值进行回归分析。2015～2019年的旅游人口值D分别为：

（3）城镇居民可支配收入未来5年预测。

城镇居民可支配收入未来5年的时间序列预测，如图2所示。

图2 以时间散点图表示的未来5年居民收入

基于图2的模拟关系，我们拟采用二次回归予以分析，令：

如果年份自2002～2013年为1～12的序列数，那么，令Z为1-12的平方数，如表5所示。

表5 时间序列表述的居民收入原始统计值表

于是，收入回归结果如表6所示。

表6 居民收入时间序列回归结果

于是，得到函数方程为：

（4）未来5年单箱收入（价格）预测。

未来5年单箱收入（价格）做时间序列预测：以2009～2013年5年单箱收入为Y值，以2009～2013年为X值进行线性回归，2015～2019年的单箱收入（价格）公式为：

回归结果如表7所示。

表7 单箱收入时间序列回归结果

单箱收入2015=-2834895+2015*1420.29=26989.35

单箱收入2016=-2834895+2016*1420.29=28409.64

单箱收入2017=-2834895+2017*1420.29=29829.93

单箱收入2018=-2834895+2018*1420.29=31250.22

单箱收入2019=-2834895+2019*1420.29=32670.51

2.3 估计未来一段时间需求量

整理上述各变量预测值，我们得到张家界2015-2019年的各年份数据如表8所示。

表8 张家界2015～2019年各变量预测值表

完整需求模型为：

3 结论

以式（10）为张家界卷烟需求的最终回归模型。从中可以看出，从旅游角度看，影响张家界卷烟产品需求的变量主要有旅游人口、旅游GDP、卷烟价格和居民可支配收入等。由于EXCEL回归中的t统计值检验不予通过，故初始CPI因素被剔除。

从回归方程中我们看到，旅游人口、旅游GDP、居民收入和单箱收入等变量系数分别是0.00158、0.000074、0.000025、-0.00002，据此可以判断各影响因素的影响力水平为：

旅游人口＞旅游GDP＞居民收入＞单箱价格。

本文以张家界市场为例，通过对影响区域市场卷烟产品需求的宏观和微观因素进行分析，构建了考察区域市场产品市场需求预测模型，并试图采取时间序列数据对预测模型做进一步测试，以求对区域市场未来一段时间内产品市场需求做出较为精准的预判。该预测模型的构建及运用以微观需求模型为主要框架，以影响变量为突破口，构建了市场自变量与需求量因变量间的预测模型关系式，对区域市场卷烟商业企业进行卷烟市场需求预测具有推广价值。

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