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消費(fèi)者購買新能源汽車偏好及影響因素研究.pdf 全文免費(fèi)在線閱讀

發(fā)布時(shí)間:2016-12-17 14:07

  本文關(guān)鍵詞:消費(fèi)者購買新能源汽車偏好及影響因素研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


網(wǎng)友511709291近日為您收集整理了關(guān)于消費(fèi)者購買新能源汽車偏好及影響因素研究的文檔,希望對(duì)您的工作和學(xué)習(xí)有所幫助。以下是文檔介紹:分類號(hào): F272密級(jí): 公開學(xué)號(hào):112040025管理學(xué)碩士學(xué)位論文消費(fèi)者購買新能源汽車偏好及影響因素研究學(xué)生姓名譚慧指導(dǎo)教師代逸生教授江蘇科技大學(xué)二 O 一四年六月萬方數(shù)據(jù)A Thesis Submitted in Fulfillment of the RequirementsFor the Degree of Master of Management ScienceA research on new energy vehicle consumers' preferencesand characteristics profilingSubmitted byTan HuiSupervised byDai Yisheng ProfessorJiangsu University of Science and TechnologyJune, 2014萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)江蘇科技大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文,是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下,獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外,本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體,均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名:年月日萬方數(shù)據(jù)萬方數(shù)據(jù)江蘇科技大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定,同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版,允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)江蘇科技大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于:(1)保密□,在年解密后適用本授權(quán)書。(2)不保密□。學(xué)位論文作者簽名: 指導(dǎo)教師簽名:年月日年月日萬方數(shù)據(jù)摘要I摘要近年來,我國中東部很多地區(qū)都籠罩在濃濃的霧霾中。2013 年末到 2014 年初春,華北中南部、黃淮東部、江淮、江南東北部等地也相繼出現(xiàn)霧霾天氣,空氣污染狀況令人不禁擔(dān)憂。相關(guān)資料提出,機(jī)動(dòng)車污染是造成灰霾、光化學(xué)煙霧污染的重要原因。面對(duì)環(huán)境問題和能源緊缺現(xiàn)狀的雙重壓力,發(fā)展新能源汽車是大勢(shì)所趨。陳述性選擇偏好實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是為消費(fèi)者構(gòu)造一個(gè)模擬購買情境,為其提供更直觀和真實(shí)的產(chǎn)品進(jìn)行購買,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)品不同影響因素重要性的具體分析。目前,離散選擇實(shí)驗(yàn)方法在很多消費(fèi)者購買偏好的文章中得以應(yīng)用。本文是專門針對(duì)中國新能源汽車市場(chǎng)和政策特點(diǎn)而定制的陳述性選擇實(shí)驗(yàn)研究。主要研究重點(diǎn)有:1.從消費(fèi)者角度進(jìn)行分析,通過采用陳述性偏好選擇實(shí)驗(yàn)的方法調(diào)查消費(fèi)者購買新能源汽車的選擇偏好的影響因素,具體研究我國消費(fèi)者對(duì)于混合動(dòng)力和純電動(dòng)汽車兩種新能源汽車的偏好及影響購買決策的重要屬性,討論了消費(fèi)者對(duì)新能源汽車各屬性的支付意愿,并對(duì)其市場(chǎng)份額進(jìn)行仿真。側(cè)重探討了正確評(píng)價(jià)補(bǔ)貼和充電設(shè)施對(duì)人們選擇新能源汽車的潛在影響,與已有研究不同,文章將車輛價(jià)格和購買補(bǔ)貼視為不同的屬性,以調(diào)查購買補(bǔ)貼是否與價(jià)格的減少等效。結(jié)果表明,在和普通燃油汽車同等條件下,消費(fèi)者對(duì)插入式混合動(dòng)力汽車和純電動(dòng)汽車的選擇意愿較低,購車補(bǔ)貼和充電設(shè)施建設(shè)等政策可以刺激消費(fèi),其中購車補(bǔ)貼邊際效用明顯大于價(jià)格。2.通過整合潛變量和離散選擇模型的混合選擇模型方法,整合了消費(fèi)者人口統(tǒng)計(jì)變量,車輛使用偏好變量,認(rèn)知和態(tài)度變量,車輛屬性變量和政策刺激變量等五類變量,在具體新能源汽車采納的研究中,引入心理潛變量進(jìn)行分析。結(jié)果顯示,包含潛變量的模型可以有更好的數(shù)據(jù)擬合性,更強(qiáng)的解釋力。通過此模型的應(yīng)用,發(fā)現(xiàn)了易于接受新能源汽車的消費(fèi)者特征,還進(jìn)一步考察了中國消費(fèi)者對(duì)新能源汽車購買的影響因素。3.結(jié)合整體的新能源汽車市場(chǎng),通過使用潛分類選擇模型,結(jié)合相關(guān)新能源汽車屬性,依照人口統(tǒng)計(jì)變量以及相關(guān)潛變量確定新能源汽車的市場(chǎng)細(xì)分類別,討論不同細(xì)分市場(chǎng)消費(fèi)者的特征及偏好,為新能源汽車生產(chǎn)企業(yè)提供生產(chǎn)、營銷和定位的指導(dǎo)建議和意見。關(guān)鍵詞新能源汽車;陳述性選擇偏好;離散選擇模型;混合選擇模型;潛分類選擇模型萬方數(shù)據(jù)AbstractIIAbstractThe central and eastern regions in China were wrapped in thick fog in recent years.During the period from the end of 2013 to early spring in 2014, the central and southernnorth of China, east of Huanghuai, Jianghuai, northeast of Jiangnan and other places alsoappeared haze, the air pollution condition worried a lot of chinese people.Relevant data putforward that motor vehicle pollution is the most important cause of the haze andphotochemical smog pollution.Considering the double pressure of scarce energy andenvironment pollution, the trend of the development of new energy vehicles isunmistakable.Stated choice experimental design is a method for consumers to construct a simulationof purchasing situation which provides a intuitive and real product to buy, so as to realizethe specific analysis on importance of different influence factors of products.At present, thediscrete choice experiment method applied in many fields in the papers about consumerpurchasing preferences.This is a specifical stated choice experimental design research onChina's new energy vehicle which takes account of the market and policy characteristics.There are several research emphases in several ways of this paper:1. From

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本文編號(hào):216880

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