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1、数学之美 2006 年 7 月第 1 期价格水平-校内小型超市提高盈利水平的瓶颈-应用计量经济学对商品价格对于商品需求量影响的检验经济学院 国际经济与贸易系 袁娜 0312001 倪阳 0311939 牛明 0311941摘要：校园超市作为我国高校的一大重要附属设施，本应极大方便师生需求，但是却因为价格不尽合理，商品品种单一，管理服 务态 度不甚良好等原因并没有紧紧抓住校内学生这部分直接并能够显著影响盈利水平 的顾客群，而使得广大1师生普遍在周围的各大外资连锁超市购物。这样既显著的降低了校园超市盈利水平，也给广大师生带来了 时间上的损失和生活上的不便。我们以南开大学的校内超市南苑超市为研究主体
2、，通过选取南开大学周围的四所超市 19992005年淡季、中间季和旺季的 12 种冰棒价格、 销售量、促销因素等数据，进行计量分析，估量出影响南苑超市冰棒盈利水平的函数模型，并据此提出突破盈利瓶颈的实际应用办法，力图能够改善目前校内超市普遍经营欠佳的状况。同时我们也希望，其他高校的校园超市在遇到此类问题时能够从我们所做的有关校园超市经营问题的一些初步探讨上面有所借鉴。关键字：校园小型超市 价格 销售量 盈利一、研究背景阐述在日常的校园生活中我们能够真切的感受到商品的价格对学生有着巨大的影响，对于价格的敏感直接表现在平时在校园内的小型超市的购物当中：在这里购物，有的商品想买却买不到，或者是价格不
3、合理接受不了，于是只能是为了方便或一时之需不得不在校园超市进行购物。大部分商品还是要到附近的大型外资连锁超市（比如家乐福、易买得甚至是沃尔玛）集中去购买。无形当中，造成了校内消费者效率的损失和校内经营者利益的流失。为什么我们不能把消费留在学校内？我们经过查阅资料发现有关校内小型数学之美 2006 年 7 月第 1 期零售超市对校园经济发展影响或类似的研究很少，于是我们就想到了对比出校内小型零售超市大型外资连锁超市之间的差距，并为校园小型超市提供一个切实可行的解决方案，使得校内超市的经营成本能够显著降低、货品变得丰富适销，这样同学就会愿意增加在这里的消费，同时增加供给者（校内小型超市）和消费者（
4、主要是校内的大学生）的福利。我们决定主要从电子商务和物流配送方面对比出二者的差距，结合校内小型超市、特别是我们学校小超市的具体情况，进行有南开特色的校园超市的经济学分析，给出南开特色的结合 BBS 和物流配送的解决方案。在附录部分我们简化了经济学分析得出的模型并尝试用计量经济学的方法对我们的结论进行了检验。经过收集数据、查询相关论文，我们发现相同或相似的代表性研究在此领域关注甚少，给我们的论文写作造成了相当大的困难。我们只是在最后的应用方面参考了一些有关超市营销方面的论文、书籍，在参考书目的部分我们予以注明。文章结构严格按照论文格式要求，分为：研究背景阐述、理论分析、建立回归模型、对所使用的数
5、据的说明、回归结果及对结果的分析、应用这六大部分。二、理论分析（一）校园超市的经营问题我们通过调查发现，校内小型超市定价不尽合理，而高价又成为了制约其商品销售的因素。反过来，商品销售的不好，在小型超市看来降价又未必能够解决问题，甚至降价会导致更多的亏损。因此周而复始，校内小型超市的价格仍然不合理，商品的销售情况也不好。校内超市普遍经营状况不甚良好，究其原因，无非是价格高、东西少，从根本上说是无法以合理的价格向校内主要消费者大学生们供应合适的商品，我们认为这在一定程度是因为超市（供给者）对学生们（消费者）的需求不了解、存在滞后，也即信息不对称，表现为“想买的买不到，或者是价格不合理” 。通过与大
6、型外资连锁超市的对比，我们认为造成这个现象的实际操作层面的原因是小型校园超市在商品物流配货上的失当（因为主要采用生产商上门配货的方式，较为被动，无法自主选择价格较低的供货商进货）导致成本过高和对消费者的需求把握上面有所欠缺。如果能够在这两方面有所改善，校内小型超市的盈利水平会有很大提高，对于消费者也有很大益处。（二）校园超市的一般经济学分析：以下部分我们试图用经济学最基本的供求理论来分析如何提校园超市的盈数学之美 2006 年 7 月第 1 期利水平以及影响校园超市商品需求的因素。考虑校园超市的需求函数。（1）与所有的需求函数一样，对超市商品的需求 Q 首先是商品价格 P 的函数，对于超市内大
7、多数商品来说，货物的需求是随着价格的上升而逐渐下降的，如图所示，从中可以看出当价格小于校外大型超市价格 P（0）时，居住点或工作地在校园内的老师及学生更乐于选择距离较近的校园超市购物，但由于商品的边际效益随商品价格的上升而下降，所以需求曲线向右下方凸出，符合市场的需求曲线。但是一旦商品的价格高于校外价格 P（0）后，越来越多的人将会选择集中时间去校外超市购物，导致校内超市的需求量急速下降。所以校内超市大多数物品的价格应该等于或低于校外超市的水平，这样才能使收益（PQ）最大化。但是，对于少数商品，如新鲜蔬菜及水果，因为属于保质期较短的商品，学生更愿意就近购买，另外某些商品如学校自行生产的纪念品和
8、文具等，一方面存在着校外货源的短缺，一方面存在着一定的需求，这些商品不满足上述所讨论的结果，超市对这类产品的销售具有一定的垄断作用，适当提高这些商品的价格将更有助于销售利润的增长。（2）季节性因素 S。像冰棒这样的食品具有明显的季节性特点：旺季（5-9 月份）销售数量最多，中间季（10 月份、11 月份和 2-4 月份）销售数量次之，淡季（12 月份、1 月份）销售数量最少。（3）交通因素 T。对于在校学生来说，出行最主要的交通工具是自行车，因此校园超市的消费者主体的活动半径就受制于自行车的活动范围，通过我们的调查，如果超市距离学校超过 15 公里，那里的超市对学生的吸引力显著下降。因此学生们
9、的主要消费发生在：南开大学的校内超市南苑超市（研究主体）和南开大学周围的四所超市-家乐福（白堤路与海光寺店） 、易买得和沃尔玛。交通因素方面的优势本应成为校内超市的一大盈利点，但是夏季的到来大大削弱了校园超市这方面的优势：夏季的酷热使学生们的采购变得频繁，因为价格上的劣势，他们会选择去校外的大型超市团购冰棒，以期以近乎批发的价格来购买冰棒。（4）学生偏好 L 也是影响校园超市需求的一个重要因素，也就是通常意义上的“流行” 。比如说近一段时期，由于商家的数学之美 2006 年 7 月第 1 期大规模促销及广告手段，使得学生和老师更倾向于伊利冰棒这个品牌，那么伊利冰棒的需求将在一定程度上有所增加。
10、那么需求量同样也是学生偏好 L 的函数。Q=Q（P，T，L） （5）其他因素 X。除上述所讨论的几种因素以外，诸如超市服务质量信誉以及宣传等因素以及学校特殊事件 H 也将影响到校园超市商品的需求。当时至夏天而且学生又面临各种考试的时候，此时学生倾向于更多的购买冰棒等食品。另外学校的各种大型活动都将对超市的销售起到一定的作用。综合以上讨论，于是有校园超市的需求量Q=Q（P，S，T，L，X）P 为商品的价格因素，S 为季节性因素，T 为时间因素，L 为偏好，X 为其他因素。上面对影响销售的各种因素的讨论给出了超市需求的大致趋势，此后可以借助校园电子商务的手段，也就是利用 BBS 的商务平台，根据平
11、台上的交易种类以及数量来跟踪及修正商品的需求，同时也可以及时了解学生及老师的各种需要，减少由于信息不对称所带来的损失，使得成本降至最低，实现商品的最大化收益。三、回归模型的建立根据上述理论模型，基于可操作性和数据采集的可能性，我们舍弃了 L（学生偏好）这个变量，选取了 Pnt,D2t,D3t,PROt,T 这五个解释变量，前四个用于时间序列数据模型，P nt和 T 则用于截面数据模型。（一）时间序列模型Qnt= 0 + 1Pnt+ 2D2t + 3 D3t+ 4PROt+utPnt,D2t,D3t,PROt.作为解释变量，其中 0为常数，各解释变量的系数分别为 0、 1、 2、 3、 4，u
12、t为随机项。各变量的经济含义为：1.被解释变量 Qnt :修正后的南苑冰棒销售量与白堤路店的销售量之比2.解释变量 Pnt:修正后的南苑冰棒销售价格与白堤路店的价格之比3.解释变量 D2t与 D3t： 分别代表为考虑季节变化对冰棒销售的两个虚拟变量,为了消除变量间的完全共线性,只引入三季中的两季为虚拟变量:1,淡季 1,旺季D2= D3=0,旺季 0,淡季4.解释变量 PRO：代表促销因素：1,促销力度大数学之美 2006 年 7 月第 1 期PRO= 0,促销力度小（二）截面数据模型Q= 0+ 1P+ 2TP,T 作为解释变量，其中 0为常数，各解释变量的系数分别为 1, 2,ut为随机项，
13、各变量的经济含义为：1.被解释变量 Q :2004 年旺季各大超市冰棒销售量2.解释变量 P: 2004 年旺季各大超市冰棒平均价格3.解释变量 T: 2004 年旺季各大超市与南开大学的距离（注：由于回归的统计检验，最终修正的模型中舍弃了 T 变量）四、数据说明模型中 Qnt，P nt，PRO t三大变量的数据均来自于我们在百项创新活动中对各大超市的实地调查和收银机的历史记录；T 的数据来源于天津热线的网上地图导航的距离数值；D 2t和 D3t是根据模型需要加入的虚拟变量，由自己设定。其中由于 Q 和 Q2、P 和 P2 之间多重共线性的影响，将其分别修正为QntQ/Q2 ,Pnt=P/P2
14、,以便更好的估计回归方程。另外，由于交通便利因素 T 是定性因素，因此用定量因素各大超市和南开大学的距离来替代交通因素。五、回归结果及对结果的分析（一）时间序列模型销售量估计的回归方程为Qn=0.098585+0.160525 Pn-0.095533 D2-0.095616 D3+0.024909 PROT 值 （3.14）（6.67）（-8.46）（-9.62） （2.34）反算的显著水平 （0.0063） （0.0000） （0.0000） （0.0000） （0.0328）即Q=0.098585Q2+(0.160525 Q2/P2)P-0.095533 Q2D2-0.095616 Q2D
15、3+0.024909 Q2PRO其中：判定系数 R2=0.906927, 校正的判定系数 0.883659, 残差平方和为2R0.005343，F 统计量= 38.97723, 其显著水平为 0.000000, DW 值=1.745921（由于样本不是足够大，DW 检验并不适合我们采用的是数学之美 2006 年 7 月第 1 期BG 检验，结果为不存在自相关，详见附录）怀特检验的结果为 TR2=Obs*R-squared=4.435201 =18.307,表明该回20.5(1)归模型中不存在异方差。（二）截面数据模型根据 2004 年旺季各大超市的销售量估计的回归方程为：Q=85320.04-44784.14Pt 值 （7.75）（-6.36）反算的显著水平 （0.0000） （0.0001）其中：判定系数 R2=0.801610, 校正的判
