影响手机价格的因素分析

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1、影响手机价格的因素分析河南财经政法大学 华欢欢、刘瑞瑞、赵春芳【摘要】由于手机价格受诸多因素的共同影响，所以普通的手机价格 研究方法不能反映手机价格的决定因素，特征价格法则正好弥补了这一缺 陷，它将商品的价格分解，以显示出各项特征的隐含价格，从价格的变动 分析中逐项剔除不显著的特征变量，而留下显著的特征变量来分析研究。本文就是通过对可能影响手机价格的各个特征因素如手机类型、 像素、 主频尺寸、 CPU 频率、机身内存、手机重量、上市时间、品牌关注度、是 否直板以及是否旋转屏运用数据分析中的多元线性回归分析，试图建立多 元线性回归模型，但对从中关村网站上随机选取的 460 个手机价格是否服 从正

2、态分布做 K-S 检验来看，手机价格不服从正态分布，因此又对价格取 自然对数，对价格的自然对数做的 K-S 检验表明其服从正态分布，故本文 又提出了线性的半对数和双对数模型。在建立模型的过程中， 用统计软件 SPSS 以及逐步回归分析法和共线性 检验剔除了影响手机价格的不显著特征变量及存在共线性的变量：上市时 间、机身内存、是否直板以及手机类型，并对线性的半对数模型和双对数 模型做 T 检验及模型拟合优度的检验， 得到相应的判决系数分别为 0.549 和 0.571 。显然，双对数模型优于半对数模型。因此得到最终的模型为：LnY = 0.141+ 0.503LnX + 0.232LnX + 0

3、.465LnX + 0.544LnX + 0.085LnX 0.779C125672关键词 特征价格模型、多元线性回归分析、半对数模型、双对数模型引言从手机的发展来看，从 1973 年库珀发明“无线电通话系统”开始手机 就诞生了； 1983 年上海开通第一家寻呼台，寻呼机手机的前身便进入 了中国；九十年代出现砖头大小的大哥大（ 800 兆移动电话）； 1998 年传 呼机、大哥大“两机”合一的替代产品手机问世，真正的数字手机开始投 入使用；然后手机经历了手机模拟时代、 GSM 时代、 2.5G 时代和 3G 时代 （其中 2.5G 时代和 3G 时代表着中国手机的发展趋势）；中国的模拟手机 时

4、代，大概可以从 1987 年中国移动通信集团公司开始运营 900MHz 模拟移 动电话业务算起，到 2001 年 6 月 30 日，中国移动通信集团公司完全停止 模拟移动电话网客户的国际、国内漫游业务截止。模拟移动电话系统主要 采用模拟和频分多址（ FDMA ）技术，属于第一代移动通信技术。模拟移动 电话系统的质量完全可以与固定电话媲美，使通话双方能够清晰地听出对 方的声音。但模拟移动通信与数字移动通信相比保密性较差，极易被并机 盗打；只能实现话音业务，无法提供丰富多彩的增值业务；网络覆盖范围 小且漫游功能差；模拟手机体积大、重量沉、样式陈旧，加之手机供应商 早已停止生产模拟手机，使模拟手机的

5、维修与更新受到严重制约。模拟移动电话时代手机的功能往往仅仅只是局限于通话功能，而且受到技 术、材料各方面的限制，款式上相当单一，缺乏变化，大可称为手机的史前时代。 中国的GSM数字网大概可以从1994年在中国建成第一个GSM通讯网络开始,2001 年的模拟网转网，GSM数字网全面替代以往的模拟和GSM两网并存的格局，发展 至今。现在在我国广泛使用的GSM技术采用窄带的TDMA,允许在一个射频（即“蜂 窝”）同时进行8组通话。GSM数字网也具有较强的保密性和抗干扰性，音质清 晰，通话稳定，并具备容量大、频率资源利用率高、接口开放、功能强大等优点。 从2.5G再到3G，网络传输速度的提高是显而易见

6、的第一个变化。3G时代的用户 用手机进行在线点播、上网浏览或者连线网络游戏，根本不必再担心速度问题， 再也不用为了下载电子邮件中的某个附件，或是上网浏览时打开某个大页面而无 奈的等待。3G更可带来全方位的贴心服务，手机银行、移动支付、定位服务、 移动证券等等数据业务在 3G 时代将进一步发扬广大，大量的商务服务要求 3G 手机具有稳定、清晰的画面以及足够的待机时间等等。手机从刚开始的寻呼机到现在的具有宽带多媒体系统的 3G 手机，不只代表 着科技的进步，也证明了人类文明的发展。随着技术的进步、产业的逐步成熟手 机的性能快速得到提升，市场需求的不断扩大手机的销量在一路增长，手机均价 却持续下降。

7、手机已成为现在主要通讯产品之一，此外手机的外形也是体现身份 地位的象征，像很实用的小灵通虽然相对于固话来说方便但是正是因为它有的功 能太少并且不美观所以才会很快被淘汰。不同的功能、造型及配备也凸显着个人 的不同品味，像结合拍照功能的手机，让消费者只花一笔钱就能拥有两种功能， 再比如带音乐播放软件的手机不只是联络工具还多了娱乐功能等等，所以手机本 身的造形、功能、出厂时间、配备及品牌等也是手机价格的主导因素。现在手机已经成为我国最主要的通讯产品之一，统计数据表明中国将成为世 界上首个手机用户超过 9亿的国家。2010 年，全国电话用户净增9244 万户，总 数达到115339 万户。其中，移动电

8、话用户85900万户，在电话用户总数中所占 的比重达到 74.5%，是固定电话用户的 3倍左右。2010 年，全国移动电话用户净 增11179万户，创历年净增用户新高，累计达到85900万户。其中，3G用户净 增 3473万户，累计达到 4705万户。移动电话普及率达到 64.4部/百人，比上年 底提高8.1 个百分点。2010年，全国固定电话用户减少1935 万户，达到 29438 万户。其中，城市电话用户减少1528 万户，达到 19662万户；农村电话用户减 少407万户，达到 9776万户。固定电话普及率达到 22.1 部/百人，比上年底下 降 1.5 个百分点。这充分说明了手机逐渐进

9、入人们的生活。手机是整体售机，即使是一个品牌其价格也随配备的不同在不断的变化，而 且更新速度快。新机型不断代替旧机型，许多机型上市一段时间后即停产不再生 产，成为退市商品。如此快速的发展，手机的观察价格的变化已经不能代表手机 实际价格的变化，传统的价格统计方法已经不能代表手机价格的变化趋势。所以 理所当然更进一步手机价格的研究就势在必行，而且也要跟着时代的进步逐步的 完善手机价格的研究方法，只有建立新的价格模型，才能较为准确的反映实际价 格的变化。一、文献综述Hedomic price mode(HPM), 学术界有多种叫法，如享乐价格模型、隐含 价格模型、内隐价格模型等。本文统一称之为特征价

10、格模型。美国学者Lancaster(1966) 从产品的异质性出发， 分析了构成产品的基本 “元素”空间， 认为对产品的需求并不是基于产品本身，而是因为产品所内含的特征，这 些特征结合在一起，形成影响效用的特征包，商品是作为内在特征的集合 来出售的。美国经济学家 Rosen(1974) 就产品特征提出了市场供需均衡模型。 根据 Rosen 的理论，可以利用计量经济方法(如多元回归技术)将产品特 征的隐含价格分离出来，分析产品特征的需求等等。在国内，根据所搜集 的文献，王力宾是中国较早将特征价格法应用到实践中来的学者，他将特 征价格法运用到房地产价格分析研究中，温海珍、贾生华( 2004 )连续

11、发 表三篇论文定量分析房地产属性对房地产价格的影响，并建立杭州市总体 市场和细分市场的特征价格模型。夏祥谦、王力宾在研究汽车特征价格指 数时，采用汽车功率、扭矩、最高车速和整备质量作为特征变量，得到特 征价格函数，并指出特征价格模型剔除了“异质性”因素，能很真实的反 映汽车价格的变动趋势。鉴于国内外学者的研究成果，我们可以肯定本文 所研究对象的合理性及科学性，也相信其研究成果对手机价格的现实的指 导有很深远的实践意义。特征价格模型的优点是：容易取样，可以得到大量价格资料；模型的经济意 义比较直观；计算相对简单。但同时，运用特征价格法也存在多重共线性问题和 因手机的个别性而掩盖市场供求关系对手机

12、价格的影响等问题。二、数据与假设 要对手机价格进行因素分析，需要掌握一定量的数据。本文从 IT 行业 最新最权威的报价网站 -中关村官在线上搜寻到 07 年以来各个月的手机报 价共计 460 个，且各类手机的类型特征基本齐全。由于手机价格受多种因素影响，故采用特征变量法，对总体价格进行 分解，找出各个分解后的特征对价格的具体影响。简单的多元线性回归模 型因太过简单不易于较准确找出自变量与因变量的关系，所以采用多元线 性的对数模型。把 460 个数据录入 SPSS15.0 软件进行相关回归分析并逐步 筛选出显著的特征变量手机像素、主屏尺寸、 CPU 频率、手机重量、是否旋 转屏及品牌关注度，再对

13、这些特征变量进行分析找出其回归系数，列出最 后的双对数多元线性模型方程，从而实现对手机价格的影响因素分析及验 证。为了建立计量模型进行求解及分析，我们作出以下假设：（ 1）查找的 数据真实可靠；（ 2） 主要考虑手机本身因素影响；（ 3）不考虑重大国际 国内经济事件对手机价格的影响；（ 4） 手机行业平稳发展，手机价格平 稳变化。三、特征变量选择及符号说明 根据相关文献及我们的研究，我们选择手机的主屏尺寸、手机摄像头 像素、手机品牌受关注的程度、机身内存、 上市日期、 CPU 频率、手机重量、 手机的外观设计、是否是智能手机等作为特征变量，特征变量的符号说明 如下表所示。表一：特征变量符号说明

14、表符号所表示的特征变量XI主屏尺寸X2手机像素X3手机内存X4上市日期X5CPU频率X6手机重量X7手机品牌关注度Cl是否直板C2是否旋转屏C3手机类型：是否是智能手机我们利用统计软件 SPSS15.0 ，将初步选定的数量型特征变量与手机价 格进行相关性分析，结果如表二所示。由表二可知：像素、机身内存、上市日期、 CPU 频率、手机重量与手机 价格的相关系数分别为 0.354 、0.161 、0.160 、0.371 、0.271 ，这些特征变 量与手机价格的相关性比较显著。在所选的特征变量中有数量型的也有定性型的，因此对于数值型的变 量：主屏尺寸、像素、机身内存、 CPU 频率和手机重量都是

15、以其本身值代入 模型中；因为手机从 2007 年开始逐渐成熟， 因此我们对上市日期进行赋值： 2007年上半年=1、2007年下半年=2、2008年上半年=3 2011年上半年 =9；手机品牌赋值根据 2011 手机品牌排行榜进行赋值， 诺基亚 =10，HTC=9 三星=8 摩托罗拉 =7，苹果=6，黑莓=5，索尼爱立信 =4，多普达= 3 ，联想= 2 LG= 1 。对外观设计定义两个虚拟变量， C1 和 C2，C1 =1 表示直板， C1 =0 表示其他；C2 =1表示旋转屏，C2 =0表示其他；则C1=0且C2=0表示翻盖， 滑盖和侧滑盖，亦即有盖的外观设计。 手机类型定义一个虚拟变量

16、C3， C3=1 表示智能手机， C3 =0 表示非智能手机。表二：手机价格与特征变量相关系数表特征变量皮尔逊相关系数伴随概率主屏尺寸（英寸）0.0030.948像素（万）0.354*0.000机身内存（MB）0.161*0.001上市日期0.160*0.001CPU 频率(MHz)0.371*0.000手机重量（g）0.271*0.000品牌关注度0.0150.743*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关 。四、模型的建立与求解我们首先对样本数据作描述性分析，得到手机价格及各特征变量的描 述统计量，见表三。手机价格的极小值为 200，极大值为 14800 ，均值为 2188.90. 说