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在我国人民的日常生活中猪肉占据了十分重要的地位，猪肉产业是事关我们国家民生的支柱产业。近年来，我国猪肉价格阶段性波动，猪肉市场振荡频繁，给居民日常生活带来了一些负面影响。
本文以S市购买猪肉的居民为研究对象进行市场调查，采取分层抽样的方式，在S四县一区抽取样本，共收回400份问卷。通过频数分析、因子分析和Logistic分析方法，重点研究了影响S市居民购买猪肉的因素，包括收入水平、人口数量与结构，以及文化差异和政府政策等其他的相关因素。
通过数据分析，本文可以得出以下结论：猪肉市场前景广阔、猪肉市场相关信息了解渠道多样化、潜在购买者众多、基于影响猪肉购买的主要因素，有效地识别了潜在客户群的特征，猪肉价格上涨对消费者的影响及未来心理预期。最后通过分析S市居民购买猪肉的情况，对S市猪肉购买市场统计分析结论进行了解读，认为加强绿色有机猪肉的宣传、完善市场体系是非常有必要的。同时猪肉经营单位应该改变自身的营销策略，狠抓落实，保证统计数据的真实性与实用性等建议。
6493.3.3猪肉价格上涨的生活影响与个人信息的logistic回归分析 16
畜牧业作为我国农业产业的重要组成部分,其全产业链条的发展,影响着我国经济的全局发展。改革开放以来,随着经济的飞速发展,居民生活水平不断提高,中国从最开始的物质供给难以满足居民消费需求阶段,转变为物质不断创新发展,消费需求对于促进国家经济发展起着重要作用。肉类是居民生活不可或缺的消费品,近年来,随着收入水平的提升,居民对于肉类消费需求也在不断上升,但已经逐渐从满足温饱消费向膳食均衡消费的方向转变REF_Ref16013\r\h[1]。
农牧业作为国民经济发展的基础产业，畜牧业是农业发展的重要组成部分。猪肉价格的大幅频繁波动，不仅影响到普通百姓居民的日常生活，也影响到党和政府关心民生的敏感神经。猪肉一直是中国居民的主要肉类来源，养猪业长期以来在中国的畜牧业和农业中发挥着不可磨灭的作用。随着居民日常生活水平和保健意识的提高，人们对猪肉质量的要求也在不断提高。猪肉高蛋白、低脂肪、低胆固醇、薄而嫩、多汁、味道鲜美，深受市场消费者的青睐。然而,猪肉变得乏味难吃、缺少风味、适口性差,降低了消费者对肉质的满意度REF_Ref16098\r\h[2]。
从研究内容上看，猪肉产业显现出发展迅猛的态势，猪肉市场价格开始不同程度的波动。岳冬冬，王征兵依据生猪存栏量数据，利用HP滤波法对生猪生产波动情况进行研究REF_Ref16154\r\h[3]。潘国言，龙方利用CD生产函数分析得出内部传导机制产生的影响大，其中包括生猪价格、养殖技术水平、农民人均纯收入等因素REF_Ref16199\r\h[4]。王建华,高子秋认为影响消费者对安全认证猪肉购买意愿的要素分别是消费者对于安全认证猪肉的了解程度、态度、关注程度、识别能力,以及政府的宣传号召、猪肉的产地信息、消费者的受教育程度、收入水平、消费者对政府监管效果的满意程度REF_Ref16232\r\h[5]。
从研究方法看，王明利、肖洪波REF_Ref16268\r\h[6]通过对陕西省7个生猪大县的实地调查和对2000年以来陕西省生猪价格监测数据分析研究,总结出4轮波动周期、5个产业波动特点,并对造成生猪价格波动的5大因素进行分析；葛楠楠,任建超,马晓旭REF_Ref16297\r\h[7]非洲猪瘟疫情对中国生猪产业发展和居民猪肉消费产生了重大影响，借助消费者猪肉消费行为调查数据,通过构建有序Logit回归模型,分析猪瘟疫情对消费者猪肉购买地点和购买量的影响；王玺祥,滑雪,曹文欣,郭佳丽REF_Ref16353\r\h[8]为了解非洲猪瘟防控背景下城市消费者猪肉消费意愿及影响因素,以青岛市黄岛区350位消费者调查数据为样本,对数据进行描述性统计、交叉列联表分析、卡方检验分析,采用多项Logistic模型对消费者购买猪肉意愿及影响因素进行分析。
在研究思路上，潘国,龙方,周发明运用DEA方法,从静态以及动态这两个维度综合考察产销对接区域不同省份生猪生产方式的效率。通过对区域不同省份生猪生产方式的调查，运用马尔奎斯特指数测量,研究发现生猪生产率最近几年呈小幅负向增长,生产方式主要是由于技术进步变化的无效REF_Ref16402\r\h[9]。李媛媛,王凯REF_Ref16754\r\h[10]基于南京市城镇居民调查数据,根据我国实际国情,以最主要的日常畜禽消费产品猪肉为例,通过SPSS20.0软件整理数据,应用描述性统计方法分析了消费者对冷鲜肉的认知情况和购买行为,并采用有序回归模型对消费者冷鲜肉购买行为的影响因素进行了分析。
在应对策略上，崔钊达,吴金红REF_Ref16790\r\h[11]提出要加大猪肉质量监管力度,提高消费者满意度;增强食品安全意识,提高消费者认知水平等相关政策建议。增强政府品牌意识;培育品牌营销主体;促进产业科技创新;推进标准体系建设;生产优质产品;提高规模化经营水平;建立质量安全体系;注重产品细分;多渠道产品宣传;拓宽营销渠道等.
本文采取了统计学中因子分析和Logistic回归分析法以及多选项频数分析的方法，结合居民猪肉市场发展现状，通过数据分析等手段重点研究了影响居民猪肉购买市场的因素，包括收入水平、人口数量与结构，以及季节性消费习惯、疫情疾病等其他因素。本文通过建立猪肉市场价格、营销、推广等的影响因素数据库，研究在现有的当前市场资源条件下，如何做好S市猪肉市场的营销和推广，为S市猪肉市场的健康发展提供意见建议。
本文采用三阶段分层抽样和简单随机抽样的方法对S市居民进行调查研究。根据S市最新的行政区域划分以及每个行政区域的居民人口总数，设定差异性的层权重，以确保收集的样本的准确性和代表性。
S市共有1个市辖区和4个下辖县，因此将调查总体确定为S市四县一区的全体568万居民。
由于S市所管辖四县一区之间存在各种差别，考虑到事实情况以及调查开展限制（比如时间成本、开销费用等）、抽样的完整性和规范性、研究结论要求的科学性与可靠性，结合层间差异大，层内差异小的原则，最终选择采用分层抽样方法。
进行实际抽样的具体程序中，实地采访当地居民购买猪肉的情况以获取前期数据，保证随后正式调查的真实性、可靠性和有效性。
由于极限绝对误差实际要求控制在5%内，因此由数据计算可得所需样本量QUOTE=396。又因为样本总体总量庞大，则样本量（放回情况）大致等于修正样本量，即QUOTE=396。
考虑到发放过程中可能出现的各种情况，导致误差的产生，为了确保回收的有效样本量至少大于396份，同时考虑大概有效回答率为85%，因此此次估计样本量为：
在对S市各层农村百姓的抽样过程中，由于问卷的回收率和问卷填写的居民部分无回答的误差和本问卷的设计不周调查设计不细致、不周全而使被调查者回答有误差，存在搜集数据有缺失数据。实发问卷440份，回收的调查问卷中有效问卷400份，问卷的有效率为90.9%。
计算调查问卷CronbachsAlpha系数为0.805，信度较好，能接受，即问卷的调查结果稳定性较高，此问卷可以采用。
（1）调查对象年龄方面。其中，25岁以下占总样本量的26.50%，一共调查了106人；25到35岁之间占据了总样本量的36.00%，一共调查了144人；36至50岁之间占总样本量的23.75%，其调查对象为95人；50岁以上占总样本量的13.75%，调查人数为55人。
（2）调查对象文化程度方面。调查对象大多是大学本科学历，达到了38.75%；相对较少的为小学及以下和硕士及以上学历，分别占总体的7.25%和2.50%；初中、高中、专科学历者分别占总体的18.50%、16.00%、17.00%，三者数据基本一致。因此可以分析和比较收入和居民文化程度以及购买猪肉支出与猪肉价格之间的关系。
（3）调查对象工作岗位方面。其中，专业人员50人，占总样本量的12.50%，服务业人员和学生人数，分别有85人和94人，占21.25%和23.50%，自由职业者42人，占10.50%，公司职员27人，占6.75%，事业单位、公务员20人，占5.00%，家庭主妇21人，占5.25%,其他占总样本量的10.50%，此调查情况较为符合现实生活。
通过对收集数据的整理，我们对S市居民购买猪肉的基本情况进行了分析，具体情况如下：
表5和图1显示了选择每周猪肉购买量频率分布，其中，每周购买猪肉1-2次的最多，占总样本量的33.80%，基本不买的占总样本量的9.20%。
图2可以看出其中认为疫情安全、供需不平衡占主要原因的人数较多，各自为147人和100人，分别占总样本量的36.78%以及25.19%.
图3显示猪肉价格上涨对居民的生活影响构成比。通过图表我们可以知道调查者大多数认为猪肉价格上涨对于其有一定的影响，认为没有影响的占一小部分。
图4显示了被调查者对猪肉市场价格未来半年预期分布情况，其中研究对象回答道对未来半年猪肉市场价格预期不清楚的占总样本的24.70%，回答猪肉价格市场在未来半年保持稳定占总样本的14.30%，回答猪肉价格市场未来半年可能下降的人数占总样本的28.90%，回答猪肉价格市场继续上涨占总样本的15.70%。相当一部分居民认为未来半年内猪肉价格会下降。
由表6卡方检验可以看出对应的p值0.0000.05，因此两者之间处于相关关系，为了更清楚地看出它们之间地关系，我们绘制如下条形图：
从图5可以看出不同家庭每周购买猪肉次数之间与家庭月收入存在差异，且差异显著，由此可知，每周购买猪肉次数与家庭月收入有关联性。
由表7可以得知卡方统计量对应的p值0.8580.05，因此地区与购买猪肉地点呈不相关关系，即行政区域与购买猪肉地点之间没有必然联系，为了更清楚地了解它们之间的关系，我们绘制如下条形图：
由图6可知，不同的行政区域在不同购买猪肉地点的分布是一致的，大体上分布为“超市”最多，“个体经营户”次之，然后是“集贸市场”，“品牌店”较少，其他最少。
由图7可示不同家庭月收入区间居民对待猪肉替代品的选择关系，其中家庭月收入在6000元以上的居民消费者更偏好于选择牛肉作为替代品，家庭月收入在4000-6000元的消费者更倾向于选择鸡鸭肉和鱼肉，家庭月收入在2000-4000元的消费者则偏好于鸡鸭肉。
为了了解消费者购买猪肉情况，对消费者与选购猪肉制品的主要关心因素进行因子分析：
由公因子方差表14看出，经过SPSS降维，默认提取了2个公因子，且其特征根大于1，这2个公因子可以达到原来5个指标所描述特征的74.839%，用以较多地解释内容。为了更恰当地的解释公因子，这里使用方差最大的正交旋转法来旋转因子载荷矩阵。
由表15可以看出公因子1主要价格决定，公因子2主要由品质决定，所以，消费者对于市场售卖猪肉制品的主要关心因素为猪肉的价格和品质。
由公因子方差表16可以看出，通过SPSS降维，默认提取了3个公因子，特征根均大于1，公因子1的方差贡献率为28.175%，公因子2的方差贡献率为19.276%，公因子3的方差贡献率为31.920%，提取的公因子能反映原来5个指标所描述特征的79.371%，因此解释的内容一般。为了更好的解释公共因子对因子载荷矩阵进行旋转，我们仍然采用方差最大正交旋转法。
由表17可以看出公因子1主要由营养决定，公因子2主要由保质保鲜决定，公因子3主要由虚假宣传决定。所以，消费者对市场售卖品牌猪肉的怀疑因素主要有营养、保质保鲜和虚假宣传。
为了研究是否购买猪肉与个人信息之间的关系，我们进行有序的回归分析，先对模型的拟合情况进行分析。
由表8可知，可以看出拟合的模型显著（P0.05），因此我们可以进行有序的logistic回归分析。
从表9中可以知道个人基本信息与猪肉购买次数之间有显著关系，具体关系为猪肉价格上涨对25-35岁的人影响很大，对学生也有较大的影响，对文化程度高的人影响不大。
为了清楚S市居民每周购买猪肉次数与猪肉替代品选择的关系，因此建立二元logistic回归分析模型。
本次logistic模型的因变量为二元变量：0是指认为其他肉制品不可代替猪肉，1是指其他肉制品可以代替猪肉。
由表10关于是否认为其他肉制品可以代替猪肉的分类可知，此模型可以甄别判定400份样本，总体成功的几率为64%。因此本模型的成功率为良好。
由表11可知，其显著性均小于0.1，因此该模型成立。上表的EXP（B）的值解释了自变量对因变量的发生风险。
家庭每周购买猪肉次数一栏C项的的值为0.392，表明“购买次数=3（即每周3-4次）”相比于“购买次数=2（即每周5-6次）”时，认为其他肉无法代替猪肉的是可以代替的0.392倍，同理可以得出其他选择关系。
猪肉替代品选择一栏中C项的的值为1.798，表明“替代品=3（即鸡鸭肉）”相比于“替代品=2（即羊肉）”时，认为其他肉无法代替猪肉的是可以代替的1.798倍，以此类推可得其他替代关系。
所以可以得出结论，猪肉是人们吃的比较多的一种常见肉类，已经成为大多数家庭的必需品。从以上结果可以看出，认为其他肉制品不能代替猪肉的消费者每周购买猪肉的次数比认为可以的消费者多。
为了研究猪肉价格上涨的生活影响与个人基本信息之间的关系，我们进行回归分析，首先对模型的拟合信息情况进行分析。
由表12可知，可以看出拟合的模型显著（P0.05），因此我们可以进行有序的logistic回归分析。
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