華交會(huì)發(fā)展的影響因素分析

1、第三章華交會(huì)發(fā)展的影響因素分析華交會(huì)從創(chuàng)辦至今，經(jīng)歷了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的騰飛時(shí)期，而華交會(huì)無論是其規(guī)模、到會(huì)客商、 成交效果還是國(guó)際影響都名列中國(guó)前茅。從圖1（ 2.2節(jié)）可以看到，一些突發(fā)事件的發(fā)生(如1997 年、 1998 年亞洲金融危機(jī)，2001 年“ 911 ”事件 )對(duì)當(dāng)年的到會(huì)客商數(shù)并沒有顯著影響，說明其具有較強(qiáng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。而此后，華交會(huì)的到會(huì)客商一路猛增，屢創(chuàng)新高，進(jìn)入了快速發(fā)展時(shí)期?？v觀華交會(huì)十多年的發(fā)展歷程，分析其發(fā)展的影響因素，總結(jié)經(jīng)驗(yàn)， 相信會(huì)對(duì)中國(guó)展會(huì)品牌建設(shè)有所裨益。3 1 影響因素假設(shè)主要從推力因素、拉力因素、地域因素、設(shè)施因素及外部環(huán)境因素5 套影響因子作為假設(shè)來剖析

2、華交會(huì)發(fā)展歷程中的影響因素6 。推力因素是指推動(dòng)展商和客商參會(huì)的動(dòng)力因素，主要是指他們參會(huì)的動(dòng)機(jī)和目的。參展商希望通過參加展會(huì)在有限的時(shí)空里直接促進(jìn)銷售、獲得訂單、 建立新的業(yè)務(wù)關(guān)系、加強(qiáng)與老客戶的聯(lián)系、 獲取信息、展示新產(chǎn)品和企業(yè)形象?？蜕滔Ｍㄟ^展會(huì)采購(gòu)滿意的產(chǎn)品、接觸更多的供貨商、獲得更多的新市場(chǎng)信息。拉力因素是指吸引客商和展商參加展會(huì)的因素，主要是指展會(huì)本身的價(jià)值以及舉辦地與辦展單位的營(yíng)銷力度。展會(huì)本身的價(jià)值包括信譽(yù)、展出商品種類、 到會(huì)客商和參展商的數(shù)量和質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、交易成本等。地域因素是指會(huì)展舉辦地的各種因素和條件的綜合，它主要包括城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施完善程度、市場(chǎng)開放程

3、度、地緣狀況、城市會(huì)展組織能力、城市優(yōu)越的區(qū)位等因素。設(shè)施因素是指會(huì)展場(chǎng)館設(shè)施以及會(huì)展服務(wù)配套設(shè)施，如住宿、市內(nèi)交通、餐飲等因素。外部環(huán)境因素是指國(guó)內(nèi)外的政治、經(jīng)濟(jì)環(huán)境。 國(guó)際形勢(shì)和平穩(wěn)定、主要客源國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定、貨幣匯率穩(wěn)定，展會(huì)舉辦地國(guó)家政局穩(wěn)定寬松、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、社會(huì)發(fā)展、國(guó)家政策支持等因素是降低風(fēng)險(xiǎn)和交易成本、提高交易效率的保障條件。3 2 影響因素作用機(jī)理分析在一定的前提下， 會(huì)展業(yè)的發(fā)展是多重機(jī)制共同作用的結(jié)果。各影響因素之間是相互作用的關(guān)系，它們發(fā)生作用的機(jī)理大致可以從以下5個(gè)層面進(jìn)行分析。其一，會(huì)展的核心三大要素參展商、 客商和展會(huì)本身之間的關(guān)系；其二，城市作為展會(huì)的載體，集聚各個(gè)

4、相關(guān)要素，不僅為展會(huì)和參展商、客商提供硬件設(shè)施及完備的服務(wù)配套設(shè)施，還創(chuàng)造會(huì)展所需的軟環(huán)境、如會(huì)展人才、 城市形象、 城市文化等等； 其三，展會(huì)與設(shè)施是相輔相承，互為基礎(chǔ)的；其四， 交易會(huì)的發(fā)展受外部經(jīng)濟(jì)政治大環(huán)境的制約；其五， 突發(fā)事件對(duì)展會(huì)的影響程度的大小主要取決于其他因素 6 ?？蜕毯蛥⒄股淌菚?huì)展持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力所在。對(duì)參展商來說， 參加展會(huì)的首要目的是借助展會(huì)宣傳自己， 需要盡可能多地接觸客戶。 因此在選擇展會(huì)時(shí)，他們所關(guān)注的是展會(huì)是否能提供有效接觸客戶的機(jī)會(huì)。在確定展會(huì)的主辦單位值得信賴，且有一定號(hào)召力的條件下，就看它能夠?yàn)樗麄兲峁┦裁礃拥姆?wù)，是否能滿足他們的參展需求?？蜕獭⒄股毯?/p>

5、展會(huì)本身是會(huì)展的核心三要素，無論是參展商還是客商都希望借助參加展會(huì)獲得他們的期望收益，這是他們參加展會(huì)的推力。如果雙方參展的收益大于成本，則愿意參與展會(huì)。 參展商質(zhì)量的好壞、 數(shù)量的多少直接吸引與制約了客商的質(zhì)量與數(shù)量，反之亦然。只有參展商和客商的數(shù)量和質(zhì)量相匹配，兩者均感到滿意才會(huì)形成繼續(xù)參與下一屆展會(huì)的推力， 展會(huì)才得以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的健康發(fā)展，逐漸形成品牌。 若展會(huì)使得雙方都降低了滿意度，則其參與展會(huì)的推力作用就會(huì)大大減小。失去了市場(chǎng)，展會(huì)便難以維持。展會(huì)是提供一個(gè)實(shí)現(xiàn)參展商和客商期望價(jià)值的平臺(tái)，所以展會(huì)本身的價(jià)值是形成參展商和客商參會(huì)的主要拉力。此外，展會(huì)拉力的大小還決定于主辦單位的努力程

6、度。如果展會(huì)能保持參展商和客商的質(zhì)量、數(shù)量和參展商品種類的齊全，提高參展商和客商的滿意度，那么將大大提高展會(huì)的知名度和美譽(yù)度，從而形成展會(huì)的品牌。當(dāng)展會(huì)發(fā)展到一定成熟階段時(shí)，主辦單位的營(yíng)銷力度、制度安排和創(chuàng)新等努力因素也將得到事半功倍的成效。城市是會(huì)展發(fā)展的載體和助推器。城市是展會(huì)的載體， 集聚了展會(huì)的各個(gè)相關(guān)要素。城市不僅為展會(huì)提供會(huì)展設(shè)施、 基礎(chǔ)設(shè)施以及為參展商和客商提供完備的服務(wù)配套設(shè)施，還創(chuàng)造會(huì)展所需的軟環(huán)境，如會(huì)展人才、城市形象、城市文化等等。但另外一方面，展會(huì)也為城市帶來可觀的經(jīng)濟(jì)效益，大大提高了它們?cè)趪?guó)內(nèi)外的知名度。設(shè)施是會(huì)展發(fā)展的基礎(chǔ)性要素。設(shè)施和展會(huì)是相輔相承的關(guān)系。展會(huì)依賴

7、于成熟完備的會(huì)展設(shè)施和服務(wù)配套設(shè)施，展館是會(huì)展的“硬件”，住宿餐飲服務(wù)設(shè)施是“輔件”。另外，展館和住宿餐飲服務(wù)設(shè)施經(jīng)濟(jì)效益的好壞又與展會(huì)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展有著直接聯(lián)系。寬松穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)政治環(huán)境是會(huì)展形成和發(fā)展的基本保障因素。突發(fā)事件是會(huì)展發(fā)展的干擾因素。突發(fā)事件的發(fā)生對(duì)會(huì)展會(huì)產(chǎn)生影響，影響程度的大小主要取決于其他相關(guān)因素的穩(wěn)固性和完善性。如果在其他影響因素相對(duì)穩(wěn)定和較完善的情況下，在主辦單位的努力下，展會(huì)抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)。此時(shí)，突發(fā)事件的影響力是暫時(shí)的，它可能會(huì)影響當(dāng)屆的交易會(huì)，但很快就會(huì)恢復(fù)性反彈。但在其他影響因素不穩(wěn)定的情況下，突發(fā)事件的發(fā)生對(duì)展覽會(huì)的影響程度會(huì)很大，展會(huì)本身需要較長(zhǎng)的恢復(fù)時(shí)間，甚至可能

8、逐步消亡。3 3 華交會(huì)主要影響因素定量分析上海作為華東地區(qū)的中心城市，又是華交會(huì)的舉辦地，故本文選取上海作為代表城市進(jìn)行有關(guān)分析。33 1 研究設(shè)計(jì)樣本期選擇、 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)采集：本文把華交會(huì)從創(chuàng)始1991 年到 2005 年作為樣本期，根據(jù)因子的可測(cè)量性、資料可得性和有代表性的原則，選擇9 個(gè)因子，其中 4個(gè)指標(biāo)是有關(guān)華交會(huì)的變量，5 個(gè)是有關(guān)上海經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展方面的變量。用華交會(huì)到會(huì)客商、成交額、參展企業(yè)數(shù)、 展館展出面積來反映華交會(huì)本身的價(jià)值。用上海市生產(chǎn)總值反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；旅客發(fā)送量反映城市對(duì)外現(xiàn)代交通水平；郵電業(yè)務(wù)總量反映城市通訊水平；外貿(mào)進(jìn)口商品總額和外貿(mào)出口商品總額反映城

9、市外向型經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度1 。1華交會(huì)到會(huì)客商、成交額、參展企業(yè)數(shù)、展館展出面積等資料數(shù)據(jù)來源于華交會(huì)網(wǎng)站；上海市生產(chǎn)總值、旅客發(fā)送量、郵電業(yè)務(wù)總量、外貿(mào)進(jìn)口商品總額和外貿(mào)出口商品總額等上海經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的相關(guān)數(shù)據(jù)根據(jù)相關(guān)年份的上海統(tǒng)計(jì)年鑒整理而得。分析方法： 量 行 性回 分析。 了具 行回 分析的條件 相關(guān)因子做了Pearson 相關(guān)性分析法以及主成分分析法，使用SPSS 件包 行數(shù)據(jù) 理78 。另外，由于上海市 社會(huì) 展的有些早期 數(shù)據(jù)無法 得，在 行數(shù)據(jù) 理 ，缺失數(shù)據(jù)取兩 平均數(shù)。分析目的： 從相關(guān)的角度 行回 分析，且通 回 方程可以比 直 、具體地描述 量之 的相關(guān)性與相關(guān) 度，具體

10、目的有兩個(gè)：第一， 交會(huì)的 展與上海市 社會(huì)的 展是否存在 著相關(guān)性？如果有相關(guān)性，又與哪個(gè)因素的相關(guān)性更大？第二， 交會(huì)內(nèi)部之 是否也存在內(nèi)部相關(guān)性？如果有，哪幾個(gè)因素之 相關(guān)性更 著？33 2 數(shù)據(jù)處理分析過程及結(jié)果分析步 一： 交會(huì)內(nèi)部 展 量的主成分分析（ 1）主成分分析原理9主成分分析是 法將原來眾多具有一定相關(guān)性（比如P個(gè)指 ），重新 合成一 新的互相無關(guān)的 合指 來代替原來的指 。通常數(shù)學(xué)上的 理就是將原來P個(gè)指 作 性 合，作 新的 合指 。最 典的做法就是用F1（ 取的第一個(gè) 性 合，即第一個(gè) 合指 ）的方差來表達(dá)，即Var(F 1 )越大，表示 F1 包含的信息越多。因此在

11、所有的 性 合中 取的F1 是方差最大的，故稱F1 第一主成分。如果第一主成分不足以代表原來P個(gè)指 的信息，再考 取 F2即 第二個(gè) 性 合， 了有效地反映原來信息，F(xiàn)1已有的信息就不需要再出 再 F2 中，用數(shù)學(xué) 言表達(dá)就是要求Cov(F 1 ,F2 )=0 ， 稱 F2 第二主成分，依此 推可以構(gòu)造出第三、第四，第P個(gè)主成分。（ 2）數(shù)據(jù) 理 果由于數(shù)據(jù)的 模不同， 不利于直 的比 ， SPSS在 用 FactorAnalyze 程 行分析 ，會(huì)自 原始數(shù)據(jù) 行 準(zhǔn)化 理，所以在得到 算 果后指的 量都是指 準(zhǔn)化 理后的 量。表1 交會(huì)的 展因子之 相關(guān)性系數(shù)矩 Cor relation

12、Matrix展 館 展Correlation到 會(huì)客商 數(shù)到會(huì) 客商 數(shù)成 交 額出 面 積參展企業(yè) 數(shù)1.000.701.720.843成 交額.7011.000.743.579展 館展出 面 積.720.7431.000.876參 展企業(yè) 數(shù).843.579.8761.000表 2 方差分解主成分提取分析表Total VarianceExplainedInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsComponentTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative

13、 %13.23780.92280.9223.23780.92280.9222.44211.05291.9743.2817.02698.9994.0401.001100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.表 3 初始因子載荷矩陣Com ponent MatrixaComponent1到 會(huì) 客商 數(shù).909成 交 額.833展 館 展出 面 積.931參 展 企業(yè) 數(shù).923Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 1 components extracted.從表 1

14、 可知，參展企業(yè)數(shù)與到會(huì)客商數(shù)、展館展出面積這幾個(gè)指標(biāo)存在著極其顯著的關(guān)系， 與成交額存在著顯著關(guān)系?？梢娺@四個(gè)變量之間直接的相關(guān)性比較強(qiáng)，證明他們存在信息上的重疊。主成分個(gè)數(shù)提取原則為主成分對(duì)應(yīng)的特征值大于1的前 m 個(gè)主成分 2 。通過表 2 可知，提2 特征值在某種程度上可以被看成是表示主成分影響力度大小的指標(biāo)，如果特征值小于1，說明該主成分的解釋力度還不如直接引入一個(gè)原變量的平均解釋力度大，因此一般可以用特征值大于1作為納入標(biāo)準(zhǔn)。取 1 個(gè)主成分，即 m=1 ，從表 3 可知到會(huì)客商數(shù)、成交額、展館展出面積、參展企業(yè)數(shù)在第一主成分上有較高載荷，說明第一主成分可以基本反映全部指標(biāo)的信息。

15、（ 3）小結(jié)從以上分析可知，利用提取的主成分可以在80% 以上的程度上代表了華交會(huì)發(fā)展的信息，我們定義此主成分為華交會(huì)發(fā)展水平。因此以此主成分作為因變量對(duì)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的因子進(jìn)行相關(guān)分析是可行的。步驟二：代表經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展因子的主成分分析表4 經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展因子之間的相關(guān)性分析Cor relation MatrixABCDECorrelationA1.000.988.971.969.997B.9881.000.986.961.980C.971.9861.000.967.963D.969.961.9671.000.967E.997.980.963.9671.000注： A- 上海市生產(chǎn)總值(億元

16、)， B- 外貿(mào)進(jìn)口商品總額（億美元）， C- 外貿(mào)出口商品總額（億美元）， D- 旅客發(fā)送量（萬人次） ，E- 郵電業(yè)務(wù)總量（億元）表 5 方差分解主成分提取分析表Total VarianceExplainedInitial EigenvaluesExtraction Sums of Squared LoadingsComponentTotal% of VarianceCumulative %Total% of VarianceCumulative %14.90098.00198.0014.90098.00198.0012.047.94298.9433.044.87499.8174.007.

17、14199.9595.002.041100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.表 6 初始因子載荷矩陣Component Matrix aComponent1A.995B.993C.988D.983E.992Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 1 components extracted.從上述 5 個(gè)變量的主成分分析可知，各因子之間有極高的相關(guān)性，提取的主成分可以在98% 的程度上代表了城市內(nèi)外經(jīng)濟(jì)、通訊、交通等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)情況，足以反映城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平。

18、 因此我們?cè)谝韵碌幕貧w分析中就以這一主成分作為自變量對(duì)代表華交會(huì)發(fā)展水平的主成分為因變量進(jìn)行回歸分析。步驟三：回歸分析通過上述對(duì)代表華交會(huì)發(fā)展的4個(gè)變量及代表經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展的5 個(gè)變量的主成分分析處理， 具備了進(jìn)行回歸分析的條件，下面我們以華交會(huì)發(fā)展水平為因變量，以經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展水平為自變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7 。表 7 華交會(huì)發(fā)展變量與上海經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展變量回歸分析結(jié)果Model SummaryModel1RaR Square .808AdjustedR Square.787Std. Error ofthe Estimate.39353984a. Predictors: (Constant

19、), REGR factor score1 foranalysis 2ANOVA bSum ofModelSquaresdfMean SquareFSig.1Regression5.87715.87737.949.000 aResidual1.3949.155Total7.27110a. Predictors: (Constant), REGR factor score1 for analysis 2b. Dependent Variable: RE GR factor score1 for analysis 1Coe fficientsaUnstandardizedStandardizedCoefficientsCoefficientsModelBStd. ErrorBetatSig.1(Constant).390.1193.290.009REGR factor score.767.124.8996.160.0001 for analysis 2a. Dependent Variable: REGR factor score 1 for analysis 1小結(jié)：回歸分析的擬合系數(shù)為0.808，經(jīng)調(diào)整