关于我国居民服装销售额影响因素的分析

● 文 嫣

一、引言

服装行业是创造美好生活的基础性消费行业，是体现人们文化创意、技术创新和时代变迁的智慧结晶，在提高人民生活质量、发展国民经济、提升全民幸福感方面起着重要的推动作用。“一三五”时期作为我国重要的现代化建设时期，也是我国服装产业的重要转型机遇。内需扩大和消费升级及国家政策的支持，将推动服装产业的升级，服装产业的市场未来可期。因此，如何把握机遇，将挑战转化为自己的优势，更好地适应新时代的市场显得尤为重要。

二、影响因素分析和数据收集

（一）影响因素分析

居民服装零售商品销售额反映了一段时间服装市场的销售量和价格变动趋势和变动程度，它可以观察居民服装消费品的需求量和购买量，为各级政府了解居民消费现状，研究和制定居民有关消费价格政策、工资政策以及为新国民经济核算体系中消除价格变动因素的核算提供科学依据。社会经济变动、市场需求变化等都会对居民服装零售商品销售额发生不同程度的变化。下面将其影响因素分类以下几个方面：

1．居民消费水平（元）：X1。在人们收入水平一定的情况下，人们用于消费的支出和支付能力是我国居民服装零售商品销售额的又一个重要决定因素。一般来说，居民消费水平与居民收入成正比例关系，用于购买服装类的消费支出也越高，可以得出居民消费水平对服装零售商品销售额有着重要的影响。

2．居民人均可支配收入（元）：X2，X3。人们的收入水平是反映一个国家经济发展水平的重要指标，也是决定人们消费能力的一个关键因素。我们一般用居民人均可支配收入指标来表示，在本文中，我们将居民人均可支配收入分为城镇居民人均可支配收入和农村居民人均可支配收入。

3．布年产量（亿米）：X4。服装原材料主要包括布、纱、棉麻、纤维等，但由于这些指标之间会存在相关关系而导致的多重共线性，所以我们没有将所以指标列入模型中。目前，服装的大部分材质还是以布料为主，所以我们将布年产量作为指标。

4．其他因素。居民的消费偏好、个人审美、心理承受价格能力、节约程度及利率水平等，我们在本文中均规划为随及误差项。

（二）数据收集

本文收集了整理近十几年来的一些相关影响因素数据，对其进行计量经济学回归分析，并通过建立计量回归方程的模型来估计各个因素对我国居民服装零售商品销售额的影响。

三、模型设定及参数分析

（一）模型的设定

运用计量经济模型进行分析，将选取收集到的2003—2016年的我国居民服装零售商品消售额与居民消费水平、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入及我国布年产量的相关数据，以居民服装零售商品销售额为被解释变量，把居民消费水平、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均可支配收入及我国布年产量作为解释变量，对他们进行回归分析。本文在下面将用Y表示我国居民服装零售商品销售额，用X1表示居民消费水平，用X2作为城镇居民人均可支配收入、X3作为农村居民人均可支配收入，布年产量用X4表示，基于以上数据，我们将初步建立回归模型如下：

（二）参数的OLS估计

利用EViews分析和估计模型的参数模型估计结果为：

四、模型检验

（一）经济意义检验

模型估计结果说明，在假设其他变量不变的情况下，当居民消费水平增长1元时，我国服装零售商品销售额会随之增长；当增加城镇居民人均可支配收入1元时，我国服装零售商品销售额增加0.1582亿元；这与理论分析和经验判断相一致。而X3，X4的符号与预期判断不相符，有可能是模型出现多重共线性，给变量带来的影响，需要进一步检验分析。

（二）统计检验

该模型R2=0.996740，可决系数很高，F的检验值为687.9424，明显显著。但当α=0.10时，T0.025（15）=1.833，X3和X4的符号与预期相反，这表明可能存在严重的多重共线性，故现对其进行计量经济检验。

（三）计量经济检验

1．多重共线性检验。上述辅助回归模型的可决系数很高，经验表明，方差扩大因子VIFj＞=10时，通常说明该解释变量与其余解释变量之间有严重的多重共线性。这里X1，X2，X3，X4的方差膨胀因子（VIF）远大于10，表明存在严重的多重共线性问题。

2． 利用逐步回归法建立最终回归模型。第一，建立一元模型。利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。直接计算相关系数矩阵，将与Y相关系数最大的解释变量作为基本的一元回归方程的解释变量，其中Y和X1的相关系数最大。所以，以作为最基本的模型。将其余的变量逐个引入模型，即逐步建立二元、三元、四元回归模型以及将所有变量引入模型，经过逐步回归，最终确定最优模型为：

第二，统计检验。数据可以表明模型对样本数据拟合优度高。给定显著性水平α为0.05，自由度为n-k=14-4=10，临界值T0.025（10）=2.228，X1，X4的t统计量绝对值均大于2.120，表明X1，X4均对Y有显著影响。

第三，计量经济检验。

A.异方差检验：

由检验结果看出：nR2=3.849412，White检验可知，在给定显著性水平α为0.05下，临界值＜12.592，表明该模型不存在异方差。

B.自相关检验：a. DW检验

给 定 显 著 性 水 平 0.05， 当 n=14 ，k=3时，DW＞DU＞DL，所以不存在自相关性。

所以，最终确定最优模型为：

该模型表示，当居民消费水平增加1元，服装零售商品消费额会随之增长0.4009亿元。随着经济的发展，人们的生活水平日益提高，人们在服装领域消费的能力也逐渐提高，所以我国服装类零售商品销售额总体趋势是上升的。

根据该模型，当增加农村居民人均可支配收入增加1元时，服装零售商品消费额降低0.2683亿元。一般来说，消费者的服装消费水平会随着收入的增加而增加，人们的收入越高，对服装的支付能力越强，但是实际上，人们随着收入的增加会适当减少对某些生活必需品的消费，而增加对非生活必需品的消费。随着生活水平的提高，服装消费作为人们生活消费的一个重要部分，其支出会不断增加，但当服装消费已经基本得到满足后，其比重就有可能稳定甚至可能呈下降趋势。作为现如今中国年布产量不断增加，而不仅仅只运用于纺织、服装类生产行业。所以与理论分析和经验判断相一致。

五、模型应用（结论与建议）

随着改革开放的深入，服装市场的繁荣使人们在购买服装时有了更多的选择余地。服装消费需求日益个性化、差异化、多样化的趋势，大大加剧了服装产业的竞争，对服装生产和销售环节提出了更高的要求。目前我国服装零售类商品销售正在逐步适应全新技术和全新理念的发展，并取得了不错的成效。

结合当前国内服装行业发展现状及实证分析结果提出以下几点建议。

（一）重视农村服装市场，改善农村消费环境

企业应该打造出品牌联动影响力，扩大辐射范围，形成集群效应。尽快行动起来，找准市场间隙，低价渗入；建立完善的线上线下销售渠道，销售宣传一体化；通过宣传自身特色和产品质量，以逐步培养品牌认知度，是消费者切实感受到服装市场的升级变化，培养品牌消费意识。

（二）增强品牌意识，改变经营思路

一个服装企业如果想得到消费者的认同，增强品牌意识是成功的重点所在。服装企业如果想要做大做强，增强品牌意识，打造长久的品牌发展战略才是服装从业者们所面临的最大挑战。不断更新商品的款式，加快速度，让消费者对品牌总是保持着一种新鲜感。洞察出消费者的心理走势和消费特征，了解市场的变化，适时地调整战略。

（三）拓宽经营销售渠道

店面经营与网络销售合二为一是拓宽服装销售渠道的一个良好的方法，是企业可以去尝试的一种新思路。

六、总结

应用Eviews模型分析影响我国服装零售商品销售额的因素，可以分析各种因素对销售额的影响，为我国服装行业未来发展策略提供依据。还可以对服装行业的未来销售额进行预测，但在使用时要注意结合模型和服装销售额本身的特性，因为服装零售商品销售市场的供求是变动着的，所以服装行业发展趋势还没有形成固定模式，又由于模型本身是动态的，所以在不同时间周期内影响它的主要因素不一定是相同的，因此该模型只能有效地预测近些年的情况。