图书销量的定量分析研究，本文主要内容关键词为：分析研究论文,销量论文,定量论文,图书论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、影响图书销量的因素分析
1.策划编辑与作者水平因素
现代出版业中，图书销量在很大程度上取决于图书所蕴涵的思想内容和文化积淀，而图书的思想内容和文化积淀又是由图书的选题策划编辑和作者水平的高低决定的。在图书市场上我们会看到有些图书尽管题材相近，但因为选题策划编辑和作者的不同，所以产生的效果也迥然不同。因此策划编辑与作者是最终影响一本书销量的主要因素。这样的分析在诸多文章中都有阐述，本文就不再重复。本文是在定性分析的基础上，量化了选题策划编辑和作者因素，使其符合计算标准，并最终给出销量与此因素之间的数量关系。现以某书(以下称为A书)的数据(并不是实际数据)为例进行说明，具体步骤如下：
假设选题策划编辑(以下简称编辑)与作者的作用是一致的，即设编辑与作者的作用对于销量影响的权重都为0.5。再假设编辑和作者的经验与知名度可以用曾经出版过的图书销量数据的期望值进行量化。
根据以上假定，A书的编辑在过去曾经出版的图书数据如表1。
表1选题策划编辑的经验数据
第一本书 第二本书 第三本书 第四本书 第五本书
销量(册)5000 14000 10000 18000 30000
注：非实际数据，仅供参考。
那么在A书出版时编辑所起作用的销量是：
(5000+14000+10000+18000+30000)÷5×50％=7700
同样，A书作者在过去曾经出版的图书数据如表2。
表2作者的经验数据
第一本书 第二本书 第三本书
销量(册)3000 50000 100000
注：非实际数据，仅供参考。
那么在A书出版时作者所起作用的销量是：
(3000+50000+100000)÷3×50％=25500
所以，在考虑出版A书时，由于编辑与作者的共同作用，可以考虑A书的基本数量为：
25500+7700=33200(册)
这种量化方法有一定的局限性，尤其在作者方面，作者的名人效应和书中内容事件的轰动效应并没有被考虑。例如可能作者(如名人)从前并没有出版过一本书，但第一本书就热卖了。再如一些描述重大事件的书的作者在此之前并没有什么书问世，但由于人们对事件内容的关注程度而导致了图书的热卖。这些因素如何量化及量化原理都需要具体实际数据的支持和检验，由于篇幅的关系本文简化了量化过程，只提取出最根本的元素加以量化。根据经验规律，编辑的被认知程度及作者的知名度与图书的销量是成正比的，而编辑的被认知程度和作者的知名度大部分还是依靠他们曾经出版过的图书情况一步一步积累起来的，而其他因素具有相当大的偶然性，需要具体问题具体分析才行。所以本文的量化过程是适当的和合理的。
另外，上面提到的编辑和作者的权重问题，也是为了简化问题而设定为0.5，而在实际操作中，如果编辑的作用明显高于作者，那么显然权重都为0.5就不妥了，应该根据编辑所起的实际作用加大编辑的权重比例，减少作者权重的比例。反之亦然(具体数字要根据实际出版时的资料整理情况做出合理的假定，本文不再详解)。
2.价格因素
无需进行证明就能够判断编辑及作者的水平与销量之间是有关系的，但对于价格，我们能说它与销量是有相关性的吗？下面我们以2003年1月至2005年1月的文学类畅销图书月销量排在前十位的图书为例(见表3)，根据方差分析来说明价格与销量之间的相关性。
表3文学类畅销书销量前十位的情况
日期前十位平均销量(册)前十位平均价格(元)
2003.01 3399 18.94
2003.02 4890 17.32
2003.03 4072 18.26
2003.04 3400 21.34
2003.05 4099 18.36
2003.06 4387 17.48
2003.07 6977 18.32
2003.0810021 19.70
2003.09 6514 21.94
2003.10 7019 20.92
2003.11 7588 22.72
2003.12 6579 32.30
2004.01 8750 27.38
2004.0210460 21.51
2004.0311099 23.71
2004.06 9293 21.18
2004.07 9350 21.53
2004.0810378 24.38
2004.09 9040 27.26
2004.1014271 25.28
2004.11 9386 22.80
2004.12 7392 28.00
2005.01 7580 23.22
数据来源：根据北京开卷图书市场研究所，《全国图书零售市场简要分析报告》(2003.1～2005.1)，有关资料进行计算整理后得出。
由于广泛读者的存在，选取文学类畅销书的数据具有普遍性，并且由于取自跨年度的数据，所以在研究价格与销量之间的关系时，对时间因素可以不予考虑。把以上数据进行简单分类，即分为低价位、中价位和高价位，具体数据见表4。
表4文学类畅销书销量前十位平均销量与平均价格的分类情况
平均销量(册)平均价格(元)价位
6579
32.30 高
8750
27.38 高
11099
23.71 高
10378
24.38 高
9040
27.26 高
14271
25.28 高
7392
28.00 高
7580
23.22 高
3400
21.34 中
6514
21.94 中
7019
20.92 中
7588
22.72 中
1046
21.51 中
9293
21.18 中
9350
21.53 中
9386
22.80 中
3399
18.94 低
4890
17.32 低
4072
18.26 低
4099
18.36 低
4387
17.48 低
6977
18.32 低
10021
19.70 低
对表4中的数据进行单因素方差分析(应用SPSS)，以销量为分析的应变量，以价位及平均销量为效应变量，得到如表5的分析结果。
表5单因素方差分析结果
变异来源Ⅲ型方差SS 自由度 均方MS统计量(F)
P值
校正的模型l 117622191.8 9
13069132.4 3.147
.030
截距1276589247.0 1
1276589247.0
307.384 .000
价位类型58287134.08 2
29143567.0 7.017
.009
每价位数量 57864351.50 7
8266335.93 1.990
.135
误差53989908.58 13
4153069.89
合计1517537802.023
校正的合计 171612100.4 22
从表5中，我们不难得出以下结论：
(1)所用的校正模型检验，F值为3.147，P=0.03，因此所用的模型是有统计学意义的；同样，价位类型也是有统计学意义的，而每价位平均销量稍有不足，应该在每价位中多增加样本数量，但并不妨碍分析的结论。
(2)可以认为高、中及低价位的畅销书销量是有差别的。
而具体是哪些价位间存在差别呢？还需要进行两两比较。本文选择用S-N-K法，可以得到如表6的结果。
表6高、中及低价位两两比较结果
Subset
价位类型数量 1
2
低价位 7
5406.428
中价位 8
7876.250
高价位 8
9386.125
概率值 1.000.171
从表6的结果可以看出，低价位与中、高价位的销量都是有显著差异的，而中、高价位没有明显的差异。
以上结论也许令人有些意外，价位高反倒使销量更高(低价位的平均销量为5406册，而高价位的平均销量为9386册)。所以，对于文学类畅销书来说，价格成为了畅销的一种符号，对图书内容有信心的出版社不妨把价格稍微定高一些，这样更会促进图书的销售，这其实也是符合消费心理学原理的。但价格高也一定要有限度。同样，当价格低到每个人都可以接受的程度时，也会促进图书的销售，这同样也是消费心理学的一部分，本文不再论述。
以上分析给我们的提示表明，在图书销量上不能片面地追求高价或低价，而要根据过去图书具体的销售情况来研究定价问题，因为过去的数据里包含着许多表面上无法真实反映出的事实。
3.类型因素
在图书分类中我们知道，不同种类图书的销售额所占全年图书销售总额的比例是不同的。表7是1998年至2003年各类图书所占年销售量的比例。
表7各类图书所占年销售量的百分比
哲学、社会
文化
文学、艺术 自然科学、 少儿读物
大中专
课本(％) 图片(％)
其他出
年度 科学(％) 教育(％)(％) 技术(％) (％)教材(％) 版物(％)
19982.50 31.80 3.50
3.202.90 2.10 52.50 0.70
0.70
19992.70 31.40 2.70
2.902.90 2.50 53.60 0.60
0.70
20002.60 29.80 2.90
3.403.20 2.70 54.00 0.50
0.90
20013.60 27.80 2.90
3.703.70 2.70 53.80 0.40
1.20
20023.50 27.90 2.90
3.603.20 3.00 53.50 0.30
2.00
20033.70 28.20 3.00
3.903.80 3.00 52.70 0.30
1.30
平均比例3.10 29.48 2.98
3.453.28 2.67 53.35 0.47
1.13
数据来源：新闻出版总署计划财务司，《中国新闻出版统计资料汇编》，中国劳动社会保障出版社，1999～2004。
从表7中我们不难看出，各类图书每年的销售量占图书全年销售总量的比例基本上是不变的，如文化、教育类基本在29.48％左右，文学、艺术类基本在2.98％左右。这说明不同种类图书的销量相对来说是固定的，也就是说一般情况下各类图书的销量将在某个销量左右浮动。结合编辑与作者的因素，同样资深的编辑与作者，当他们出版的图书分属不同种类时，显然也不能以同样的出版数量来考虑。例如，出版哲学类的图书和出版文化教育类的图书，可能编辑和作者都同样优秀，但最终的销量显然会有差异。这就为我们提供了在考虑图书销量时应加入图书分类因素的启示，本文在后面的统计模型中把此因素以权重的方式赋予给编辑与作者水平的因素，即给不同种类的图书赋予一个权值(这些权值之和为1)，再和编辑与作者水平因素的销量相乘来得到最终修正的销量值。
4.人们的消费因素
图书的销售情况自然与人们的消费能力是密切相关的，当人们的消费能力上升的时候，图书需求量就会增加，反之会减少。从表8的数据中我们就能够看出这一点。
表8图书销量与人均消费水平之间的关系
图书销售
年份按照1985年价 人均图书消费
人均消费 人均图书消费
销售(万元)
格指数销售额水平(元) 水平(元)
与消费水平
(万元)比率(‰)
1985
673.2
1990 1278.89
1993 2110.81
1994 2851.34
19953723047
1229540
30.743537.57
8.69
19965574204
1699971
45.543919.47 11.62
19976604755
1959287
53.434185.64 12.77
19987478364
2236353
59.944331.61 13.84
19998253113
2503219
65.614615.91 14.21
20008478848
2561585
66.904998.00 13.39
20019209291
2763064
72.165309.01 13.59
20029939324
3006450
77.386029.88 12.83
2003
10702012
3198449
82.826510.94 12.72
数据来源：根据国家统计局《中国统计年鉴》(中国统计出版社，2004)有关资料计算整理得出。
根据表8中的数据，可以画出图书销量与人均消费水平的关系图(见图1)。
从图1中我们可以看出，随着人均消费水平的不断提高，图书的销量也会增加。所以，在考虑图书销量时一定要对人均消费水平进行研究。由于消费水平与图书销量成正相关性，消费水平的提高会在很大程度上促进图书的销售。但人们的消费也是丰富多彩的，随着网络、电视广播及电子通讯产品的日益普及，图书的替代产品层出不穷，这会导致对图书需求和消费的反作用。因此，在研究人均消费水平与图书销量之间关系的同时，还应该研究人均消费水平与图书消费水平之间的关系。从表8中“人均图书消费水平(元)”与“人均消费水平(元)”的数据可以得到下面的图示(见图2)。
综合图1和图2我们不难看出，人均消费水平增长时，人均图书消费水平也在增长，并且从表8最后一列也能看出图书消费水平占人均消费水平的比例基本上是不变(在百分之十二左右)的，这表明人均图书消费水平与人均消费水平也有很强的正相关性，所以可以用人均消费水平的变化来代替人均图书消费水平的变化，而人均图书消费水平显然代表着图书销量的变化，这就从另一个侧面反映了图书销量与人均消费水平存在着正相关性。对这种传递关系可以描述为：人均消费水平的提高通过与人均图书消费水平的正相关性带动了图书消费水平的提高，从而促进了图书销量的提高。因此，当我们在研究图书销量的时候，人均消费水平也将作为一个非常重要的考虑因素。
综上所述，我们知道，对图书销量的预测是一个复杂的过程，好在关于数量预测问题的统计模型都比较完善，通过合理地简化过程，本文建立了多元线性回归统计模型来拟合图书销量数据。这一模型尽管可能不够全面和准确，不过随着数据的不断增加和更新，相信预测的结果与事实的误差会越来越小。(请参见附文)
二、统计决策应用中应注意的几个问题
1.要坚持定性与定量分析相互补充、相互促进的原则
图书销量预测可以被认为是一个系统工程，要做到准确预测不仅需要了解某些经济学原理，还要了解读者消费心理学、定价成本原理等相关知识。图书销量的定性分析就是在这些原理的基础上确立的，无论出版社是否承认应用过这些原理，其实在实际工作中都会自觉不自觉地用到这些原理。可以说没有定性的分析就不能掌握影响销量的因素是什么，也就无从谈起对销量的定量分析。但只掌握了定性的原理显然是不够的，因为对各种因素到底会对销量产生多少影响，影响的程度如何，因素之间又到底有多少相关性等等这些需要准确度量的问题，就必须用定量的手段来解决。另外，在进行定量分析时，我们有时会从对数据的深入分析中得出与定性分析完全相反的结论，这也反映了定量分析的客观性对定性分析的促进作用。因此，在图书销量预测中定性与定量的研究同样重要，绝不能厚此薄彼，否则会造成很大的偏差。
2.要不断提高数据质量，及时更新数据，保证统计模型参数估计的正确性
在进行定量分析过程中，数据的准确性与及时性非常重要。如果不能保证数据的准确性，那么统计模型所拟合出来的数据也只是错误的估计，有时甚至得出可笑的结论。数据的及时性如果不能得到保证，那么所得出的结论也会因为失去了实效性而无任何意义。所以说，只有不断提高数据本身质量，保证数据的及时更新，才能保证统计模型拟合数据的准确性，才能保证模型参数估计的实效性，这样最终的预测结果才能更接近实际情况。
3.坚信定量分析的科学性，努力减少预测的误差率
今天，各种定量分析的手段及方法已被各个领域的研究者所广泛使用。现在的各项研究报告越来越重视数据本身的说服力，没有数据的研究报告已经无法让人信服了。所以当图书销量预测中引入定量分析的手段和方法时，不要怀疑它的科学性。如果预测的结果与实际确实有较大的误差，就要改变模型参数的估计方法或者改变所选择的模型，以便把误差控制在可接受的范围内。任何一种方法或手段，都不可能保证预测结果的绝对准确，只要误差不断地减少，并且控制在一定的可接受的范围内，那么我们就可以认为这种方法或手段是可行的。定量分析研究就是在这种不断地“犯错”、不断地“纠错”中走向完美之路的。
附文：图书销量的线性回归方程
代表类型因素的权值，它可以是根据经验确定下来的常数，也可以是待估计的参数，后者就使得原式(1)变为了非线性回归模型，这就不能应用最小二乘法来估计参数了。(对于非线性模型的估计此处不再讨论。)
对于x[，4]也没有具体给出人均消费所对应的销量数据，这是数据的不完整性造成的，但对于整个模型的确立是不会产生影响的。根据以上分析，可以得到式(1)的等价式：
