试论因素研究法在电力营销中应用

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1、试论因素研究法在电力营销中应用  摘要:随着时代的进步和我国社会主义经济的飞速发展,经济全球化的不断推进使各企业间竞争日益激烈,电力企业的发展同样也遇到了重大挑战。为了便于评价营销绩效适应多变且竞争激烈的市场环境,发电企业建立电力营销因素分析体系的重要性不言而喻。本文简要对常见的指数因素分析方法进行探讨,并以水电企业为实例,对其实用性与缺陷进行分析,对电力营销工作具有一定的参考意义。关键词:电力营销;因素分析;指数体系;水电企业中图分类号:F407.61文献标识码:A文章编号:前言7经济的飞速发展和经济全球化的不断推进使各企业间竞争日益激烈,电力企业

2、的发展同样也遇到了重大挑战。为了便于评价营销绩效适应多变且竞争激烈的市场环境,发电企业有必要建立电力营销因素分析体系。在电力营销的分析体系当中,进行定量分析影响电力营销的因是很重要的一方面,例如:对同期对比收入的增长因素进行分析,未达到预算目标的原因分析等等。企业经营的主要影响程度与影响因素,可以通过对应用因素的分析找出,分析结构对于制定销售计划及营销策略都有着极为重要的意义。本文对各种常用的因素分析方法进行了对比分析,并且以某水电企业为实例,探讨了在具体电力市场环境下对营销绩效有所影响的因素。1.指数体系因素分析方法通常那个所说的因素分析法的作用是

3、指某种经济现象因为受到多种因素影响在总变动中对各个因素的影响程度与影响方向进行统计和分析。指数体系则是指在经济上有所联系,在数字上存在着等式关系的三个或三个以上指数。对各影响因素对某种经济现象总变动的影响程度和影响方向利用指数体系进行测定,这是指数体系因素分析法的定义。7当前,帕氏指数、函数指数、拉氏指数、费雪指数等四种指数体系因素分析方法最为常用。实质上拉氏公式就是一个变化了的算数平均数的算法,而帕氏公式则是一个调和平均数的算法。建立在帕氏指数与拉氏指数体系上的因素分析公式从数学的角度出发是一致的,所不同的是帕氏指数是质量指标在前,拉氏指数则是数量

4、指数在前。将其应用于因素分析时,正式因为这种不同,绝对分析结果与相对分析结果会出现不一致的现象,这是其固有的缺陷。因素权重的偏差是导致这种偏离产生的原因,导致指数体系因素分析欠严谨的根源也正是因为这种权重偏差。一般认为,采用帕氏指数计算指数要比实际偏小,而采用拉氏指数计算指数则比实际偏大。为了避免帕氏指数偏小与拉氏指数偏大现象的出现,在帕氏指数与拉氏指数的基础上,美国经济学家沃尔什等人创建了解决偏差的指数公式,著名经济学家费雪其后对其优良性进行了大量比较验证,将其命名为理解指数,也就是我们所说的费雪指数。费雪指数可以解决指数偏低或者偏高的现象,是对帕

5、氏指数与拉氏指数直接进行平均的结果。但是,费雪指数在进行多因素分析时,体系计算结果会出现合并为两因素后的计算结果与三因素计算结果出现偏差的现象,基于微积分分析原理的函数指数分析方法,正式为了消除该现象对结果的影响而出现的。函数指数分析方法可以完全吻合分析结果,这是因为,函数指数体系建立在微积分的基础上,相比于建立在经典数字基础上的帕氏指数、拉氏指数、费雪指数体系更加严谨和科学。帕氏指数和拉氏指数由于其简单明了的计算公式,所以在经济分析领域被长期广泛应用,但是函数指数与费雪指数分析在计算机普及的条件下可以轻易实现,相比之下计算结果更加严谨、科学。本文建

6、立营销分析所采用的因素分析法均为函数指数分析方法。2.相加因素分析法7有一些社会经济现象中的现象的变动,受到其总体内各个构成因素的变动影响。例如:电力企业的售电收益变动,受到由售电给直购电用户收益变动和售电给电网公司收益变动的共同影响。因此,由各个组成因素变动的所引起的变动,就是相加因素。对于总体各个组成部分变动的测定,相加因素经常使用的方法是差额法语比重法。差额法指的是,某因素的基期绝对值和报告期绝对值的基数与离差对比,以确定现象总量变动受某因素变动的影响程度。比重法则是根据该因素的基期和因素报告期的相对离差与技术中所占比重,以确定现象的总量变动受

7、因素变动影响的程度。相加因素的绝对值测定分析相对较为简单,各个因素变动引起的现象变动的绝对求和,所得到的就是现象变动的绝对值。3.电力营销绩效分析分析电力营销过程中,因素分析的应用非常多,本文以电力销售收入的影响因素为实例,对电力销售收入产生影响的因素进行了逐层分析,建立了电力营销的绩效因素树,对因素相乘或相加的类型进行了区分,对因素的现实经济意义进行了考虑,对各因素的绝对额公式进行了构建。根据分析重点的不同,电力营销绩效因素树的构成形式也不同,本文从电价与电量这两大影响绩效因素出发,构建了(如图1)电力营销绩效因素树。图1电力营销绩效因素树平均电价

8、乘以总电量等于电力销售收入,平均电价因素与电量因素对销售收入的影响绝对额应用函数指数公式如下:在公式中,电量

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