市场规模研究范文

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中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2016）03（b）-0080-04

Abstract：The rapid development of the taxi-hailing apps is impacting on the future of traditional taxi market， and even will subvert the original consumption pattern， so the competition is intense. From the perspective of users， questionnaires of influence factors on the size of the taxi-hailing apps market are designed and given out through the network， and the investigation data are analyzed. Based on the analysis results， the clustering analysis method is used， and the orderly multinomial logistic regression model is established to analyze the factors impacting the size of the market taking taxi-hailing apps. Research shows that of all the factors subsidies plays the leading role on taxi-hailing apps use frequency. Finally， the practical significance of the results is analyzed， and then the strategies on the taxi-hailing apps competition are suggested.

Key Words：Cluster analysis；Orderly multinomial logistic regression model；Taxi-hailing apps

近年来，在出租车市场的供不应求及互联网技术的快速发展的推动下，打车软件应运而生。打车软件是一种智能手机应用，乘客可以便捷地通过手机打车信息，大大提高了打车效率。iiMediaResearch数据显示，2014年中国移动出行用车平台的用户规模达到2.11亿，而2015年预计将达到2.69亿，同比增长率为27.5%。

打车软件的快速发展和激烈竞争，将会对传统出租车市场的未来发展产生重大的影响，因而引起了许多研究人员的关注。周光伟（2014年）研究认为打车软件对出租车行业并没有颠覆性的影响，只能在出租车行业基本监管体系下有序参与市场竞争[1]。王一帆（2014年）根据ISM解释结构模型分析得出我国应构建出租车行业预约服务与打车软件机构合作的利益协调机制[2]。侯云杰（2015年）则提出应统筹移动软件与市场发展的关系来应对新媒体环境下出租车市场机遇与挑战并存的现状[3]。

目前国内利用数学建模方法对打车软件市场规模影响因素进行分析的研究不多，研究主要集中在分析因为打车软件而激化的各类矛盾，以及针对这些矛盾而提出的解决措施。文章基于问卷调查所得数据，综合运用聚类分析法和多项有序logistic回归法构建关于打车软件市场规模影响因素的模型，并对其判别效果进行分析。

1 研究设计

文章的研究对象是打车软件，研究主要依据江苏省13个市的问卷数据。调查人员采用网上发放问卷的方式进行调查，共收回有效问卷550份。从被调查者的职业来看，学生占66.98%，上班族占22.22%，其他占10.8%，消费主体分布合理，样本具有代表性。调查问卷共包括补贴力度、等待时间、便利性、安全性、广告宣传、接受程度、网络通畅、年龄、收入、使用频率等10个影响因素，各因素的影响度用1～5表示，见表1。

图1～5分别具体展现了打车软件使用频率、补贴满意度、使用打车软件打车等候时间、打车软件是否带来便利、打车软件是否安全的分布。

用户使用打车软件频率分布显示，被调查者中超过3/4使用过打车软件，11.42%的使用者使用频率较高，7.72%的使用者使用频率非常高。在使用过打车软件且被补贴的调查者中，62.65%的人都对补贴表示满意，只有7.1%的人不满意。使用打车软件后等待的时间分布为：约58.33%的用户认为等待时间会减少，只有3.7%的用户认为等待时间反而会增加。打车软件是否带来便利的统计结果为，58.95%的用户认为使用打车软件会更便利，其中17.59%的被调查者认为使用打车软件非常便利，41.36%的被调查者认为使用打车软件较为便利，如在偏僻地方或上下班高峰期时打车更为容易。相反，11.42%的用户认为使用打车软件并没有带来便利。在使用打车软件的安全性的调查中，82.86%的被调查者认为安全，其中认为比较安全和一般安全的被调查者的比例大约各占一半，在37%左右。而剩下的被调查者认为使用打车软件不安全。

2 计量模型分析

2.1 聚类分析

此文选取以上调查问卷结果来分析打车软件市场规模的影响因素。由于变量较多，笔者自行将这些变量分为心理、津贴、有用性、年龄、网络通畅5类。属于心理类变量有：willing，influence；属于津贴类有：allowance，income；属于有用性的变量有：time，convenience，safety；属于网络通畅变量有internet；属于年龄变量是age。提取每类变量样本的样本值，采用K-Means聚类法将样本分为5类。利用SPSS软件最终确定5个类中心，并得到每个类中的样本数量[4]。

2.2 多项有序logistic回归模型

此文以研究以上5类变量对打车软件使用频率的影响来分析打车软件市场状况，而影响使用打车软件频率的因素众多，不能以简单的线性关系描述，因而采用多项有序logistic回归模型[5]。在经典的Logistic回归里，仅考虑是否使用打车软件的概率。引入随机变量Y，Y取0表示不使用打车软件，Y取1表示使用打车软件，Y=1的概率为P（Y=1），影响是否使用打车软件的因素设为X1（心理），X2（津贴），X3（有用性），X4（网络通畅），X5（年龄），所对应的Logistic回归模型为

其中Xi表示影响用户使用打车软件频率的因素。在采用极大似然估计法得到aj和bji的估计值后，就可以计算出具有某一社会经济特征的用户使用打车软件频率的概率，进而分析其影响因素。

根据上述模型，代入问卷调查所统计的数据，利用SPSS 16.0拟合出4个二分类logistic回归方程[7]。

方程在0.1水平下，大部分的系数均显著，说明在0.1的水平下模型拟合较好。其中Money变量最为显著，说明该变量是5个因素中对于模型的影响最大的因素，即打车软件提供的补贴力度和用户收入所构成的新变量Money，对于使用打车软件频率影响最大。

根据表2得到模型似然比检验在0.01水平下显著，说明模型整体性较好，模型拟合结果很好。

3 结语

文章以问卷调查得到的550份有效问卷为样本，以聚类分析为工具，利用多项有序logistic回归模型分别从津贴、心理、有用性、手机网络通畅以及年龄5个方面分析了打车软件使用频率。基于模型估计的结果，得到结论：5个变量中津贴对打车软件使用频率的影响程度最大，即补贴满意度和收入的综合作用对打车软件使用频率的影响最大，而这两个变量中补贴满意度占主导地位，说明了用户对补贴的满意度对软件使用频率的影响最大。文章以使用打车软件频率作为衡量打车软件市场规模的依据，说明了目前打车软件行业主要依靠“双向补贴”方式来吸引用户使用自家打车软件，不断增强他们对打车软件的依赖性以此扩大打车软件市场规模，最终达到盈利目的。

但是仅仅依靠补贴方式来吸引消费者，长此以往并不现实，打车软件公司不可能用无穷无尽的现金流来笼络住消费者的心，因而需要思考补贴之外的新出路。

参考文献

[1] 周光伟.打车软件的应用对出租车行业的影响及对策分析[D].深圳：深圳大学经济学院，2014.

[2] 王一帆.基于打车软件的出租车服务模式优化研究[D].上海：上海交通大学，2014.

[3] 侯云杰.论手机打车软件对市场的影响[J].新闻研究导刊2015（6）：1.

[4] 苏理云，陈彩霞，高红霞.SPSS19统计分析基础与案例应用教程[M].北京：北京希望电子出版社，2012：173-240.

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自20世纪90年代全球性大发展和市场化改革以来，通信业一直被视为最具创新活力及市场竞争力的领域之一，并迅速成长为广泛普及的大众消费服务行业。作为全面支撑经济社会发展的战略先导性行业，通信业已成为世界各国优先发展的关键领域。电信业务总量的增长不仅对经济增长有重要意义，还对其他产业起带动作用，进而也对国民经济发展产生渗透与倍增作用[1]。所以对电信业务总量增长情况及其带动作用显著的因素的研究具有重要且深远的影响。本文在面板数据分析的基础上，对固定电话市场规模、2G市场规模、3G市场规模及互联网市场规模对电信业收入增长的拉动程度进行了实证研究，并以此提出相关的建议。

1 实证分析

面板数据综合了时间序列数据和截面数据的优点，全面的提供了通信业的客观信息，在控制了个体的异质性的同时又达到增大自由度和减小变量间的多重共线性的效果[2]。

本文采用的数据来源于工信部运行监测协调局，采用2012年8月到2013年4月共计9个月的月度数据，截面包括全国共31个省、直辖市、自治区。使用EViews 6.0，Stata 12.0软件进行分析。

1.1 变量

电信主营业务收入主要来源于固定电话市场、移动电话市场（2G/3G）、互联网宽带市场。本文主要研究各市场规模的变化对电信主营业务收入的影响，故变量选择如下：（1）电信主营业务收入。根据工信部提供的电信主营业务收入（累计值），我们计算了每月相应的净增值（单位：亿元）。设该变量为；（2）固定电话市场规模。分析固定电话市场规模及发展趋势时，以固定电话用户数（单位：万户）为表征量；（3）移动通讯市场规模。移动通讯市场处于高速发展期，主流为2G与3G并存。2G与3G市场分别处于成熟期和发展期，市场份额、发展趋势、业务贡献能力等方面都有较大差别，且二者对通信业今后的发展起到的作用也是值得研究的。考虑以上，作者选用2G用户数（单位：万户）和3G用户数（单位：万户）为通讯市场规模的表征量；（4）互联网市场规模。考虑到反映互联网市场的实际数据的可得性、准确性，同时与移动数据市场区分开，以互联网宽带接入用户数（单位：万户）作为互联网市场的表征量，研究其与通信业收入的关系。

1.2 面板数据处理

对来源于工信部运行监测协调局2012年8月到2013年4月共计9个月的月度数据5个变量的分析整理，得到以全国共31个省、直辖市、自治区为截面的平衡面板数据（横截面看，每个变量都有观测值，纵截面看，每期都有观测值）。对每个变量进行对数化处理，消除异方差效应。

对面板数据进行平稳性的单位根检验，避免由于非平稳引起的伪回归问题[3]。由表可知，在1%的显著水平下，对的单位根检验是不平稳的，除了LLC单位根检验外也都表现为非平稳。在一阶差分后四种单位根检验都显示为平稳。因此，可以认为该面板数据存在单位根。模型建立时使用变量对数后一阶差分（如表1）。

1.3 模型选择与实证结果

我们常采用三种方法估计面板数据模型：混合OLS模型、固定效应模型、随机效应模型。选择过程见图1。

1.3.1 个体效应检验

固定效应检验结果如下：F test that all u_i =0：F（30，243）=0.32，Prob>F=0.9998。从检验结果看，F值等于0.32，P值不显著。因此，我们认为固定效应不显著，选择混合OLS模型比固定效应模型好（如表2）。

1.3.2 混合OLS模型（如表3）

根据所得结果，我们得出回归方程：

结果表明，方程各系数均显著，模型整体显著，回归方程有意义。

1.3.3 模型解释

由回归方程可以看出，、、及的回归系数为正，表明固定电话用户数、2G用户数、3G用户数以及互联网宽带用户数的增加会促进电信主营业务收入的增加。由各变量系数大小可以看出，3G用户数的增加对电信主营业务收入增加的拉动效果最明显。固定电话用户数对电信主营业务收入也具有拉动作用，但是和移动电话用户数增加的拉动效果相比，后者更为明显。

2 结论及建议

本文采用2012年8月～2013年4月9个月的面板数据实证了通信业各业务规模的增减变化对电信业务收入的影响。我们比较了估计面板数据的三种模型，最终结果认为，在处理本文面板数据上混合OLS模型优于固定效应模型和随机效应模型。通过混合OLS模型得到的回归方程显示，对于中国的通信业来说，各个业务规模的增长都对增加电信收入有显著影响。如果在各业务市场均未饱和的情况下，增加各个业务的用户规模均对电信收入的增加具有拉动作用。但是，就中国目前的电信业发展情况来看，电话用户规模已快接近饱和状态。但是就回归模型的结果显示，固定电话用户规模的扩大远不如移动电话用户规模的扩大对于电信收入的拉动效果明显。所以，当电话用户数目基本稳定的情况下，加速固定电话用户向移动电话用户的转移，将会显著拉动电信业务收入。其中，3G用户规模增长又显著优于2G用户规模增长对电信业务收入的拉动作用。所以对于通信业来说，加速固定电话用户移动化，2G用户3G化，同时保持互联网宽带接入用户规模的稳定增长，将会显著增加电信主营业务收入，促进我国通信业的整体发展。

本文在上述研究的基础上可以做进一步地优化和改善。考虑到目前3G市场进入高速发展阶段不久，后续研究可以采取更多的时点数进行完整分析，探究其与电信主营业务收入的关系。如果按照通信业发展水平对各省市地区进行分类，针对每个类别进行面板数据研究分析，每个分组可能会得出不一样的模型，对各变量系数的经济意义解释或许会对不同地区的通信业发展提出更有针对性的建议。

参考文献：

[1]赵晓力，杨显佐，杨东亮.我国电信发展对经济增长的乘数效应溢出效应和扩散效应计量检验[J].工业技术经济，2007，26（11）：102-104，121.

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一、贵阳市高校体育场馆现状分析

（一）贵阳市高校体育场馆拥有数量

贵阳市，简称“筑”，是贵州省会城市，也是贵州政治、经济中心，目前拥有二十所高校，其中包括八所本科院校、十一所高职院校和一所私立院校，另外还有七所挂靠在本科院校的独立学院。主要院校有贵州大学、贵州师范大学、贵州民族大学、贵州财经大学、贵阳医学院、贵阳中医学院、贵阳学院、贵州师范学院等，各高校均有体育场馆设施。

据资料显示，到2007年年底，贵阳市高校（含独立学院和私立职院）的体育场馆或者连片体育场地的总数在470个左右，相比省外特别是沿海地区城市的高校所拥有的体育场馆数量要低很多，大学的体育场馆资源较为稀缺，这也是阻碍或制约着贵阳市高校体育场馆对外开放的重要原因。

（二）贵阳市高校体育场馆在贵阳市所占比例

根据网上查阅的相关资料显示，贵阳市目前的体育场地总数为8000个左右，其中教育系统所占的比例就约为84﹪，而这其中，高等院校的体育场地为693个，约占贵阳市体育场地总数的8.6﹪。

（三）贵阳市高校体育场馆开放程度

随着我国市场经济的建立健全，高等教育改革不断深化，高校体育场馆也逐渐向社会公众开放，并且开展部分有偿服务等。

据此，贵阳市高校体育场馆的利用率不高，还没有达到合理的充分的利用状态。体育场馆的建设资金绝大部分都来纳税人缴纳的税款，高校体育场馆天生就包含着一定的公益性和对外开放的义务性，贵阳市各高校应积极着力开放自己的体育场馆设施。

（四）贵阳市被调查高校体育场馆对外开放所采取的主要措施

根据走访发现，这些高校采取的主要措施包括：限定开放时间和开放对象及限制开放场馆类型，具体措施如下：

这些被调查的高校中，无偿开放的场馆大多都是全天候开放，但前提是不影响正常的教学和训练。而有偿开放的场馆对外开放的时间，平时主要是教学时间以外的下午和晚上，以及节假日和周末时间。而在寒暑假期间，只有校区分布在城区的五所高校的部分场馆对外有偿开放，而封闭的免费场馆基本上都会关闭，当然，无法封闭的露天场地是全天候开放的。

场地资源相对比较丰富的篮球、排球、羽毛球、健美操等体育场地，各高校都对外免费开放；足球、网球、健身房、游泳等稀缺性场馆，由于投入高、管理难等问题，各高校大多都对外有偿开放这些项目的场馆。

（五）贵阳市高校体育场馆对外开放所带来的弊端

首先，体育场馆对外开放给贵阳市高校体育场馆建设和管理带来机遇的同时，对于贵阳市高校的管理也带来不小的考验，如果处理不当，将会影响学校的名声，甚至会影响到学校的正常教学活动。其次，高校体育场馆对外开放肯定增加体育场馆的养护成本和资金，若是经营不善，很有可能让高校体育场馆无法正常运作。再次，高校体育场馆对外开放会或多或少带来一些安全方面的不确定性，包括体育设施的爱护、使用人的运动安全问题、学校师生人身财产安全等问题。最后，高校体育场馆对外开放会对学校的教学和秩序带来一定影响。

（六）贵阳市高校体育场馆对外开放的主要改进措施

贵阳市高校体育场馆主要采取自主经营模式，然而却缺乏专门的体育场馆经营管理专业人才，致使高校体育场馆经营管理和运行模式滞后。针对以上问题，各高校均加快对体育场馆专业管理和经营人才的引进，或者加强对院校已聘管理人员的业务培训和加快经营观念转变。

体育场馆的建设和场馆在开放过程中的损耗、日常维护成本、人员值班补贴等都需要大笔经常性投入。贵阳市高校体育场馆对外开放所产生的巨大养护资金缺口，基本上都是由学校办公经费拨给。

高校体育场馆对社会开放过程中的安全问题是个不可忽视的重要问题，因此，这些被调查走访的高校中大部分高校均要明确安全责任，落实到人，常抓不懈。

二、结论和建议

（一）结论

高校体育场馆对外开放具有一定的义务性和重要性，是社会发展的必然趋势。贵阳学院跟贵阳市其他院校一样，篮球、羽毛球等普及率较高的体育项目的室外场地资源较为丰富，这些体育场地大多都对社会无偿开放，但足球、网球等养护成本较高的封闭式体育场馆资源大多都比较紧缺，因此，大多尚未开放，或者部分有偿开放。

（二）建议

保证教学训练和公众体育竞赛等硬性任务是高校体育场馆有偿开放的前提，贵阳学院应在保障本校正常的教学训练的前提下积极对外开放，具体场馆是否适合对外有偿开放应当由学院和周围环境的具体情况决定。体育场馆对外开放后应着力处理好教学、训练与有偿开放之间的关系，合理安排教学、训练和开放各项事项，争取做到既能够为学校创收，缓解养护资金压力，又能够尽到自己应有的责任和义务，为贵阳市体育事业发展做出最大努力和贡献。

【参考文献】

［1］古鸿宇. 贵州省高校体育场馆设施现状及开放对策研究[D]. 重庆：西南大学硕士学位论文，2009（8）.

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随着畜禽规模养殖场规模的不断扩大，畜禽养殖逐渐走向规模化、集约型的道路，规模化饲养必然产生大量粪污，这必将会对生态环境造成严重的污染。

一、畜禽规模养殖场粪污对生态环境的影响。

1、污染大气。畜禽规模养殖场产生的大量粪污露天堆沤或直接排放，一方面会产生大量的臭气层，污染空气。另一方面，在高温环境尤其是夏天，会产生大量细菌，污染周边居民环境，严重威胁周边居民的身体健康。2、污染水体。根据环保相关部门检测，畜禽养殖场粪水的COD、BOD、SS都是严重超标。粪污若是直接排入鱼塘、河流，一方面在水体中进行厌氧消化，污染水源；另一方面，会造成水体富营养化，造成大面积农业生产减产、鱼类死亡等损失。3、污染土壤。过量的畜禽粪污排放到土壤中，会破坏土壤理化性状，逐渐削弱土壤对有机物质的自净能力，造成土壤空隙阻塞和板结，不利于农作物的生长；此外，由于畜禽养殖中的饲料中或多或少含有一定量的Cu、As等元素，随粪便排出体外后，对土壤造成污染更有甚者会引发农产品安全等问题。

二、畜禽规模养殖场污染治理模式

伴随畜禽规模养殖场的发展，畜禽养殖的粪污污染问题越发引起社会的广泛关注。因此，为了促进畜禽业的可持续发展，积极探索粪污治理新模式至关重要。本文笔者根据当前畜禽规模养殖现状以及污染治理技术的可行性，对当前常见的几种畜禽养殖污染治理模式进行探讨。

1、种养结合模式

畜禽养殖场可以采用干清粪或水泡粪清粪方式，液体废弃物进行厌氧发酵或多级氧化塘处理后，固体经过堆肥后就近或异地用于农田的作物生产。通过自有土地或土地流转等方式，促进粪便就地还田，利用好肥水等资源，实现土地配套、种养结合。湖北省武汉市江夏区武汉中粮肉食品有限公司沼液返田综合利用的案例，他们将发酵后的沼液通过16.1千米的主管道运送到8座2000立方米沼液暂存池，根据土壤及沼液养分成分和种植作物的需氧量确定沼液施用量，搭建起了养殖与种植的桥梁，既解决了粪污处理难题，又减少了化肥费用，还能产生一定的收益。由于畜禽规模化养殖场一般都是在近郊或农村，种养结合模式值得优先示范推广。

2、清洁回用模式

如何做到清洁回用，畜禽养殖场在养殖过程中，可以采用机械干清粪、高压冲洗，尽量控制生产用水，减少养殖过程中用水量；对于场内污水深度处理后全部回用于场内粪沟或圈栏等冲洗，无排放。固体粪便通过堆肥、栽培基质、牛床垫料、种植蘑菇、养殖蚯蚓蝇蛆、碳棒燃料等方式处理利用。在这方面成功的案例有，广西玉林市容县奇昌种猪有限公司，高架网床环保猪舍零排放生态养殖模式：利用“高架网床+微生物”技术养猪（污水产生少），底层粪便发酵腐熟生产生物有机肥，用于栽培食用菌，种植食用菌后的有机肥可养殖蚯蚓，之后产生的有机肥再用于作物种植，蚯蚓用于养猪，既提高了生猪免疫力，节省了人工，获得了较高的养殖效益，又达到节能减排和农业生产“三物”循环。此外，黑龙江齐齐哈尔汇轩生物科技有限公司，他们利用发酵床养牛，解决了北方高寒地区牛舍温度低的难题，实现了牛舍（栏、圈）免清粪、免冲洗，达到了健康养殖与粪尿零排放的和谐。还有广东温氏集团江苏养猪分公司采用固液分离后对固体干粪采用堆肥发酵堆沤处理技术，将沼气作为清洁能源场内使用；对污水采取深度处理中水回用的方案。清洁回用模式是对粪污进行治理的主要模式，可以作为典型的示范进行推广。

3、达标排放模式

达标排放模式，是应用工厂化处理设施，对畜禽养殖场产生的污水进行厌氧、好氧生化处理或氧化塘、人工湿地等自然处理，出水水质达到国家排放标准和总量控制要求，固体粪便通过堆肥发酵生产有机肥或复合肥。绿倍生态科技有限公司在这方面是比较成功的案例，他们采用微藻生态技术是利用微藻吸收污水中有机物生长，回收成为蛋白质原料，可形成高附加值的高功能微藻饲料，在确保达标排放的同时，可产生一定的经济效益。达标排放治理模式具有用地面积小的优点，但是主要应用于耕地畜禽承载能力有限的区域，而且适应中等规模以上的养殖场，所以各地要根据自己实际，做到因地制宜。

4、集中处理模式

集中处理模式是在养殖密集区，依托规模化养殖场处置设备设施或委托专门从事粪污的处理中心，对周边养殖场户（小区）的粪便污水实行专业化收集和运输，并按资源化和无害化要求集中处理和综合利用。仙桃市畜禽粪污综合利用的PPP模式，就是粪污集中处理取得成功的案例，主要通过政府出资建设粪污处理和运输设施设备；养殖业主出钱建设干粪池、三级沉淀池及粪水存储池，为粪污处理买单；合作社出力负责粪水处理和还田利用。畜禽粪污集中处理与利用模式，主要在中小规模场较多且自行处理粪污困难的畜禽养殖密集区推广应用。畜禽规模养殖污染治理的任务十分艰巨，如何妥善的处理好畜禽养殖过程中带来的环境问题，防治畜禽养殖业的污染，使畜禽养殖业走上健康、可持续发展之路，实现经济发展和环境保护双赢，值得不断思考和探索。在以上的几种粪污治理模式中，种养结合和集中处理模式是将来大力倡导推广的模式，清洁回用和达标排放将作为补充。随着环境污染治理技术的不断改进，会有越来越多的粪污处理模式的出现，各养殖场要根据自己实际，来科学防治污染，从而促进畜禽业的可持续发展。

参考文献

[1]臧胜兵.畜禽粪污综合处理模式[J].农家致富，2015年18期.

[2]张安福，谈雅丽，邓惠中.畜禽规模养殖场粪污治理模式探讨[J].湖南畜牧兽医，2014年05期.

[3]严小东.规模养猪场粪污治理示范技术研究[J].科协论坛（下半月），2011（05）