基于面板模型的贵州省卷烟价格对卷烟销售的影响分析

任林 樊红 龚天任

[摘 要] 通过建模、检验和分析发现，在贵州省范围内，卷烟总收入和香烟均价呈正相关关系，这说明在目前的价格水平下，若进行进一步涨价，将会正向拉动公司的总收益，也能减少吸烟人口的上涨趋势，减轻货源供应方面的压力;而在不同的市州中，卷烟的总体购买潜力各有差别。应该对不同地区采取不同的销售策略，贵阳，遵义和毕节三地重点扶持，六盘水，安顺，铜仁，黔西南采取一些培育策略，这为烟草公司在不同地区不同类香烟的销售前景和战略提供了参考依据。

[关键词] 贵州省;面板模型;卷烟价格;卷烟销售;影响

[中图分类号] F713.54[文献标识码] B

一、引言

根据价格波动规律，在一定时间段内，商品的供求状态与商品的价格相互作用;当商品的价格发生变化时，其销量乃至于总的销售额也会随之发生影响。因此，对于企业而言，必须密切关注价格变动对销量的影响情况，从而进一步追求到最大利润。另外，企业的销售市场往往会覆盖不同的区域，由于地理、人口、经济、文化等因素的差异，会使这种由商品价格所导致的影响在不同区域间呈现出不尽相同的结果。了解到这些结果，将会有助于企业根据不同地域，不同品牌制定合理的销售策略。

已有众多学者从不同角度研究了我国卷烟市场的需求情况，张颖从供求关系入手，将影响卷烟需求的因素归类为外部环境因素，内部能动因素和特殊影响因素三类（张颖，2009）。白远良等发现居民支出，卷烟价格，地区差异，经济增长，产业升级，城镇居民恩格尔系数，农村居民消费支出与卷烟平均消费倾向变化对我国卷烟需求存在显著影响（白远良，吴应禄，陈晓苏，2007）。汤柱国研究了发现我国卷烟需求与消费者受教育水平呈正相关（汤柱国，2010）。杨俊发现GDP对卷烟需求影响显著（杨俊等，2015）。袁剑锋建立了面板数据模型，分析了第一产业比重降低和固定投资额增长不同类别，价段和业态的香烟需求量的影响（袁剑锋，黄东兵，2006））。

本文根据贵州省不同地区不同类别的香烟的销售情况，建立面板数据模型，探究其随着时间延续以及各地区相互之间的影响，寻找能反映卷烟价格与卷烟销售情况的内在规律的模型，对于烟草公司在贵州不同地区的货源供应，价格调整和销售策略，具有非常有意义的参考价值。

二、卷烟价格与销售情况关系的研究理论与方法

（一）面板数据模型的理论与方法

面板数据模型（paneldata）是现代计量经济学理论方法的重要发展之一，简单形象地说，它可以看做一连串横截面数据在时间序列上的延续。

面板数据模型一般的回归方程如下：

Y=μ+X（k）*β+V，i=1，2……N，t=1，2……T （1）

式中有些变量具有双下标的属性，一个是个体下标i，代表观测量所对应的截面个体，个体数量为N，一个是时间下标t，代表观测量出现在时间序列上的位置，时间序列的长度为T;

其中Yit代表的是因变量，是我们所关心的指标，通常以销量，利润，占有率等形式出现;X（k）it代表的是第k个自变量，也称做解释变量，它说明了因变量Y是由第1到M个自变量指标共同作用而产生的，β为系数矩阵，是我们待求的参数之一，代表了对应因变量的变化趋势，而vit为误差项，它由以下三个分量组成：

vit = αi+λt+μit （2）

α项表示随截面个体的变化而变化的误差分量，λ项表示随时间变化而变化的误差项，而u项表示随时间和截面个体变化而变化的变量。

对于面板数据而言，一般按照如下步骤进行处理：一是数据的获取，整理，堆积和录入;二是单位根检验与协整检验;三是探测模型类型;四是参数估计。随即得到定性的关系和定量的结论。

（二）数据来源与建模思路

本次研究，采用了烟草公司所提供销售数据，经过数据的整理与堆积，并计算衍生变量之后，得到了1个excel表格。

为了保证模型的时效性，时间跨度不能太大，以2008年经济危机为界线，将观测时间设定为2009年到2015年;为了保证时间序列的长度，将观测频率设为“季度”，这样，面板数据的时间序列长度为7*4=28个;而截面个体则设置为贵州省下辖的九个市州：六盘水，安顺，毕节，贵阳，遵义，铜仁，黔东南，黔南，黔西南，观测量方面，烟草公司提供了销售额和销量两个指标，通过它们，我们可以计算出香烟均价作为衍生变量，利用eviews7.2进行分析，从而得到香烟均价对销售情况的影响模型。

根据计量经济学理论可知，对数变换不仅不会改变数据的协整关系，还会有效地削弱异方差所带来的影响，同时还能让线性关系更加明显，因此我们向eviews录入数据时，不妨对均价，销量，销额进行取对处理。

考虑建立如上面板数据模型，并依次对其进行建模和分析。

三、卷烟价格对贵州省各市州卷烟销售情况的影响分析

首先，我们需要进行面板数据的单位根检验和协整检验，以避免伪回归现象;

用income和price分别代表“收入”和“香烟均价”两个统计量，并分别加上前缀ln表示取对;对它们进行单位根检验和协整检验;鉴于篇幅原因，只在本模型列举检验结果;

采用Fisher-ADF，Fisher-PP，Levin-Lin-Chu，Im-Pesaran-Shin检验法，对变量Ln_income，Ln_price进行检验，并对它们的一阶差分DLn_income，Dln_price进行检验，检验结果表明，贵州省香烟的均价对数ln_income和收入对数ln_price都是一阶单整的序列，而对它们进行协整检验之后，发现二者之间也存在协整关系。

由于各个地区之间独立性较强，故不妨先设定其为个体固定效应模型;所谓的个体固定效应模型，也被称为变截距固定效应模型，对于不同的个体，它拥有不同的截距，但对于不同的横截面，模型的截距并没有什么显著性变化。模型探测结果如下：

模型一的F检验和Hausman检验结果表

分别研究了未取对的观测量和已取对的观测量，对其进行和F检验和hausman检验：

F检验的原假设为：应该采用混合估计模型;说明比起建立混合模型，还是个体固定效应模型更为合适，而四组检验结果皆为0，说明原假设被彻底推翻，不应该采用混合模型;

Hausman检验的原假设为：比起固定效应模型，应该采用随机效应模型更合适，四组检验结果的P值都没有超过14%，说明原假设成立的几率不高于14%，然而这已经超过了10%的显著性水平，故采用P值最低的income和price变量，构建个体固定效应模型，得到输出结果与回归方程，这里给出回归方程的通式如下。

Incomei=（-1.47+Di）*108+45893.2PRICE-0.29349AR（1） （3）

通过上述面板模型的分析，可以得到下述结论：一是Price参数的系数为正值，这说明在目前的价格水平下，若进行进一步涨价，将会正向拉动公司的总收益;二是将截距项去均值后剩下的部分可以看作不同地区的卷烟消费潜力。相互比较之后得出，贵阳，遵义和毕节购买潜力巨大，黔东南和黔南购买潜力一般，而六盘水，安顺，铜仁，黔西南四地卷烟购买潜力较差。

四、结论

本文通过建模，检验和分析发现，在贵州省范围内，卷烟总收入和香烟均价呈正相关关系，这说明在目前的价格水平下，若进行进一步涨价，将会正向拉动公司的总收益，也能减少吸烟人口的上涨趋势，减轻货源供应方面的压力;而在不同的市州中，卷烟的总体购买潜力各有差别：在贵阳，遵义和毕节三地，卷烟的购买潜力非常大，而在黔东南和黔南则购买潜力一般，而六盘水，安顺，铜仁，黔西南四地卷烟购买潜力较弱。因此，应该对不同地区采取不同的销售策略，贵阳，遵义和毕节三地重点扶持，六盘水，安顺，铜仁，黔西南采取一些培育策略，这些结论可为烟草公司在不同地区不同类香烟的销售前景和战略提供了参考依据。

[参 考 文 献]

[1]袁剑锋，黄东兵.基于面板数据的经济因素对贵州省卷烟需求量影响分析：系统工程理论与应用——贵州省系统工程学会第五届学术年会[C].2014

[2]张红梅.贵州省卷烟消费市场特征分析[D].电子科技大学，2006（46）

[3]萧政.面板数据分析（第二版）[M].北京：中国人民大学出版社，2012

[4]陈海燕.面板数据模型的检验方法[M].北京：经济科学出版社，2012

[5]杨俊，刘登乾，蒋聪，等.贵州省经济发展水平对卷烟需求影响分析[J].内蒙古科技与经济，2015（13）：53-54

[6]汤柱国.影响中国卷烟需求的因素研究[J].科技创新导报，2010（1）：213-215

[7]白远良，吴应禄，程晓苏.我国卷烟需求分析（上）——需求现状与模型构建[J].中国烟草学报，2007（3）：6-10

[8]白远良，吴应禄，程晓苏.我国卷烟需求分析（下）——卷烟需求模型实证分析与结论[J].中国烟草学报，2007（4）：55-59

[9]张颖，张天珂.关于卷烟市场需求预测的理论性思考[J].企业家天地下半月刊（理论版），2009（11）：23-24

[责任编辑：王凤娟]