董 婷

（郑州财经学院 统计与大数据学院，河南 郑州 450044）

据2020年中国汽车工业发展年度报告介绍，汽车销量自4月份持续保持增长，全年销量2 531.1万辆，同比增速收窄至2%以内，继续蝉联全球第一。尤其是新能源汽车自 7月份月度销量同比持续呈现大幅增长，全年市场销量好于预期。由此说明，在石油资源稀缺以及环境污染严重的当下，绿色环保、节约资源的观念愈发重要，新能源汽车作为汽车产业未来的发展方向，具有巨大的发展潜力。

近年来，郑州市对于新能源汽车的推广力度不断加大。在2020年12月底之前，郑州市城市建成区公交车、出租车、城市轻型物流配送车、环卫作业车等领域全部更换为新能源车。加快推进了新能源汽车在郑州公交、出租、城市轻型物流等行业的推广和应用。这一系列举措说明郑州市对于新能源汽车的重视程度越来越高。但在新能源汽车发展的同时，也存在着一些问题。因此，在未来，随着新能源汽车的快速发展，对于如何提升消费者对新能源汽车的认可度，增强其购买欲望，值得深入研究。

本文通过线上发放调查问卷、收集数据，首先对被调查者的 7项基本信息与新能源汽车购买意愿进行关联性分析，其次是对影响消费者新能源汽车购买意愿的13个因素进行因子分析。从而根据分析结果，结合郑州市的实际情况，提出合理化的建议。

1 问卷设计

本调查问卷的设计是根据阅读相关文献以及了解当前新能源汽车实际情况而制定的。本问卷调查分为两部分：（1）被调查者的基本信息，共7项；（2）消费者衡量是否购买新能源汽车的影响因素，共13个因素，采用李克特量表来说明被调查者对影响因素的衡量程度。

本次调查问卷共收回 300份有效问卷，样本全部来自郑州地区，有效率达96.2%。并且被调查者涉及不同的年龄段、不同的学历、不同的职业，因此问卷所得的数据具有有效性，可以进行实证分析。

2 实证分析

2.1 描述性统计分析

2.1.1 样本描述

将对被调查者的7项基本信息：性别、年龄、学历、职业、婚姻状况、家庭年收入、驾照有无进行样本描述，如表1所示。

表1 样本基本信息情况

由表 1可知，在性别方面，被调查者女性略多于男性；在年龄方面，处于45岁以上年龄段的被调查者较少，只占总人数的14.0%，处于18-25岁年龄段的被调查者较多，占总人数的41.6%；在学历方面，大专及本科学历的被调查者较多，占总人数的67.3%；在职业方面，属于工作群体的人数较多，占总人数的59.6%；在驾照有无方面，被调查者拥有驾照的人数占比为46.8%，因此被调查者对汽车有所需求；在家庭年收入方面，11万元及以上的人数较少，占总人数的21.3%，6～10万元人数较多，占总人数的44.3%，5万及以下人数占比为34.3%；在婚姻状况方面，未婚人数略高于已婚人数。

2.1.2 列联表分析及独立性卡方检验

为了更加清楚地了解新能源汽车的受众群体，采用SPSS软件通过利用列联表及独立卡方检验对这 7项基本信息与新能源汽车购买意愿的进行关联性分析，结果如表2所示。

表2 不同变量与购买意愿关联性分析表

由表2可知，性别、学历、职业、驾照有无、婚姻状况这五个变量的值均小于0.05。因此，可以说明被调查者对新能源汽车的购买意愿与其性别、学历、职业、驾照有无、婚姻状况均与有显著性关系。

由表 3可知，在可能会购买和一定会购买的人群中，18～25岁的人数为100人，占比33.3%；26～35岁的人数为 76人，占比 25.3%；36～45岁的人数为40人，占比13.3%；45岁及以上的人数为37人，占比12.3%。下面利用独立卡方检验来说明不同年龄段对新能源汽车的购买意愿是否有显著性差异。

表3 年龄与购买意愿

：年龄与购买意愿无显著性差异；：年龄与购买意愿有显著性差异。

通过运行SPSS软件可以得出：卡方为14.027，自由度为12，值为0.229，小于0.05，因此接受，年龄与购买意愿无显著性关系。一般认为年轻人更加容易接受新兴事物，对新能源汽车了解较多，则就有可能愿意购买，那么年龄与购买意愿就会有显著性关系。但结果表明被调查者对新能源汽车购买意愿与年龄没有显著性关系。

由表 4可知，在可能购买和一定会购买的人群中，5万及以下的人数为103人，占比34.2%；6～10万的人数为 133人，占比 44.3%；11～15万的人数为31人，占比10.3%；16万及以上的人数为 33人，占比 11.0%；16万及以上的人数为33人，占比11.0%。下面利用独立卡方检验来说明不同家庭年收入对新能源汽车的购买意愿是否有显著性差异。

表4 家庭年收入与购买意愿

：家庭年收入与购买意愿无显著性差异；：家庭年收入购的意愿有显著性差异。

通过运行SPSS软件可以得出：卡方为19.890，自由度为12，值为0.069，小于0.05，因此接受，家庭年收入与购买意愿无显著性关系。然而一般却认为收入越高的家庭，其购买新能源汽车的可能性就越大，但结果表明被调查者对新能源汽车的购买意愿与家庭年收入没有显著性关系。

综上所述，根据对调查问卷所得的数据进行分析可得，影响消费者购买新能源汽车的因素与被调查者的基本信息存在一定联系，其中性别、学历、职业、驾照有无和婚姻状况与购买意愿有显著性关系，年龄和家庭年收入与购买意愿无显著性关系。

2.2 信度检验

利用 SPSS软件对得到的数据进行了信度检验，得到的克隆巴赫系数为 0.923，大于 0.9，说明此次调查问卷的数据信度甚好，十分可靠。

2.3 KMO检验与Bartlett球形检验

利用 SPSS软件对得到的数据进行了检验统计量（Kauser-Meter-Olkin, KMO）检验与Bartlett球形检验，得到的KMO值为0.925，大于0.9，非常适合做因子分析。Bartlett球形检验显著性水平是0.000，小于0.05，表示变量间存在相关性。

2.4 因子分析

利用 SPSS软件对调查问卷第二部分中的 13个影响因素进行因子分析，应用主成分法提取公因子。除去特征值较小的因子，采用最大方差法对数据进行正交旋转，把特征值标准化。由图 1可知，第四个因子后的特征值较小，对解释原有变量的贡献率较低，因此可以忽略，所以提取四个因子是最合适的。由表 5可知，前四个因子累计贡献率是72.62%，大于60%，说明这四个因子保留了原始数据中的大部分信息，因此能较好地代表原始变量的信息。

图1 各个因子对应的碎石图

表5 公因子累计贡献率

提取的四个公因子见表6。

表6 提取的公因子及因子荷载系数图

由表6可知，通过因子分析，将13个影响因素降为四个公因子，根据公因子所包含的变量内容，对提取出的四个公因子进行命名，依次为：环保便捷与政策支持因素、使用性能因素、基础设施因素、销售价格因素。由表 5可知，第一个公因子环保便捷与政策支持因素的方差贡献率最大，为51.45%，说明环保便捷与政策支持因素对消费者购买新能源汽车影响最为显著。具体来说，一方面，说明消费者的环保意识增强了；另一方面，也说明消费者在购买新能源汽车时首要考虑的是一些政策因素，比如购买新能源汽车是否可以免税、是否有优惠的银行贷款政策等；其次是使用性能，购买者会考虑新能源汽车的售后、续驶里程、充电时长等；最后是基础设施和销售价格。

3 结论与建议

3.1 结论

本文通过线上发放调查问卷、收集数据，首先对被调查者的 7项基本信息与新能源汽车购买意愿进行关联性分析，结果发现：新能源汽车购买意愿与被调查者的性别、学历、职业、驾照有无、婚姻状况存在显著性关系；其次，本文对影响消费者新能源汽车购买意愿的13个因素进行因子分析，提取了四个共性因子，分别是环保便捷与政策支持、使用性能、基础设施和销售价格。根据公因子方差贡献率得出影响消费者购买新能源汽车因素最显著的是环保便捷与政策支持，然后是使用性能，最后是基础设施和销售价格。

3.2 相关建议

根据本文的研究结果，对于如何提高消费者购买新能源汽车的意愿提出以下两点建议：

（1）新能源汽车产业是我国的新兴产业，因此我国在有关新能源动力电池研究方面存在短板，特别是在其安全性、性能、成本、寿命等方面存在技术瓶颈，对此要增强我国汽车公司的创新意识，突破新能源汽车的相关技术瓶颈，提高电池的梯次利用，降低我国汽车的燃油消耗量，增强新能源汽车的市场安全性、经济性、可靠性及其竞争力。

（2）由于我国新能源汽车产业处于发展阶段，相关基础设施建设不够完善，因此政府可以与汽车企业联合加强有关新能源汽车的基础建设，统筹规划充电设施建设，增加使用新能源汽车的便利性以及消费者的购买意愿，推动新能源汽车发展。