摘要
中国的啤酒市场自1978年以来发生了深刻的变化，本论文试图
从产业的基本条件一需求的角度来解释这种变化，并且认为需求的
扩大是中国啤酒市场变化的基本原动力。为了考察啤酒需求成长的原
因，本论文按照微观经济学中的需求理论，再加上严格的实证研究，
把需求量的变化还原为最基本的经济学事实：人口、偏好、价格——
收入。经过对决定需求的三个因素的分解，文章计算出它们各自的作
用大小。论文的第一个发现，是中国啤酒需求可以以1995年为界分
为两个时期，划分的标准是收入增长对需求的作用不同。接着，作者
把全国的啤酒市场划分成北方片、南方片和西部片三大区域，分析出
不同区域居民对啤酒需求的偏好存在显著性差别。这是本文的第二个
发现。经过对中国啤酒市场分期、分类的研究，最后本文预测了未来
啤酒市场的发展。
关键词：啤酒需求人口偏好收入
Abstract
China’S beer market has experienced profound changes since 1 978。
This article tries to interpret these changes from the aspect of demand，
which is the industry’S basic condition。It further considers that the
enlargement of demand is the fundamental drive force of the changes in
China’S beer market。In order to investigate the causes of the growth of
beer demand，this article restores the demand to certain basic economic
factors：population，preference and price—income system，according to the
demand theory in microeconomics，together with the strict empirical
research。By disassembling the three decisive factors of demand，this
article calculates the degrees to which each of them respectively plays
role。The first fmding of the article is that according to the different
effects of income on demand，the development of beer’S demand could be
divided into two phases：before and after 1 995。Furthermore，by
separating the national beer market into the North，the South and the West，
the author discovers the remarkable differences among resident’S
preferences to beer demand in these three regions。This is the second
finding of the article。On the basic of the research on China’S beer market
by stages and by sorts，the article finally predicts the trend of beer market
in the future。
Key Word：Beer Demand Population Preference Income
2
目录
第1章引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1
1．1选题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1
1．1．1 1978年以来中国啤酒市场发生的巨大变化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l
1．1．2中国啤滔市场变化的基本甄动力是需求的扩大⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2
1．1 3对啤酒市场的需求分析要解决的闯题⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3
1．2研究方法、内容安排和创新之处⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3
J．2．J『嬲：方法祀嬲⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3
，．2．2户9{掌≥专?黔⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．3 J．2．3俞舵必⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3
第2章文献回顾和背景知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4
2．1文献回顾⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4 2．J『．J理7趱蹶⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4
．『．J．2实证劢苑彩蹶⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4
2．2关于啤酒的特殊知识⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．6
2．2．J秀箩萑笋与垒径⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯6 2．2．2瑚彳绕黜臼⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．7
2．2．3 1兰∥立：量、秀罗萑乒重量彳钇0窍赠⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．7
第3章中国啤酒市场需求的整体考察⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。8
3．1人口因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．9
3．J．J久口牵龄缮枸的芟纪⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．JD 2刀期陟络镌磁觥⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯_，J『
3．2偏好的改变⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯12 3．2．J擘溜喇喷孵芦拦⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．『3
3．2．2相对嗜好程度盼转移——扶白酒到啤涵⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1 6
3．3约束条件⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯17
3．3．J尼声力雪西穸嬲⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯J8
3．3．2胱掀A水乎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．J9
3．4一个小结：中国啤酒市场需求的计量分析结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．22
3．4．i逻辑(!o西stic)增长曲线模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．22
3．4．2典型啤酒消费者的需求方程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．23
第4章市场需求的进一步分解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。25
4．1为什么要分割市场⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯26
4。1 jl各地对啤涵的需求量存在着重大差异⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．2’ 4．J．2分黼黝重呈黯之⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．27
4．2怎么分割市场⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．28
Z2，久历经觞锄⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一28
彳．2．2朋彳多黝⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．29
Z2．3掀留璐⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3p
4．3市场分割为三大区域的合理性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。31 4．3．J／t刀彦窟事汐力多联⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3J
4．3．2产铝易啻蓐多毋多藤⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．?3
4．4三大区域的需求差异分析⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。34 4．4．．，三：爿}区l孝手磁^删{墨Z夕勇葶习守量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯34
4．4．2三尤臣互擞^—与i力箩雾铲厅多撩⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．35
4．4．3三：爿}臣}鸢礞矽多青雾与e新⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．36
第5章应用和预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37
5．1啤酒市场容量的预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37 5．J．J三台l雾钯乎茹雪匆Z考矛名麓黝≠∈_菇垮删⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．37
s。l。2 i大区域啤酒京场发鼹的裁景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯，38
5．2啤酒需求对啤酒行业产业组织变化的影响预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯39
5．2．J尉方场缮托钐影劈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．39 5．2．2，矽存嬲爿j彳多劂⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．?夕
5．3啤酒需求分析对其他行业的启发⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40 5．3．J物需习e力多辨⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4D
5．3．2歹譬j吩害∥刀Z场⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．4D
5．4本文的不足之处以及下一步的研究方向⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯40 5．Z，襁2：幺奎⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯．．⋯⋯⋯⋯彳D
5．t2 7_—■刍乡历院枸⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．⋯⋯⋯⋯．．彳f
参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．I
后记．．．．⋯．。．。．．。。⋯．．．⋯。．。．．．．。．⋯．。．。⋯。。．．．。。．。⋯。。。。．。。．．．．。。．。。．．．．．。．．．III
4
豳2。i
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圈3。2
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图3。5
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图3。10
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图4。2
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表2。l
表3。1
表3。2
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表3。4
表3—5
表3。6
表3。7
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表3。lO
表3。1l
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表碡。2
表碡。3
表4。4
表碡。§
表4。6
圈圄录
需求的识别阅怒⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4
需求总量变化1 978～2004⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯8
有效人盟平均消赞量的实际增长(1983-2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。。强
中国城市化率水平的变化(1979～2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。12
啤酒需求的季节变动《1997～2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。13
啤酒需求淡季的季节指数变化(1 997～2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。14
移动平均后的淡季季节指数趋势图(1998-2003)⋯⋯⋯⋯⋯⋯。．14
啤酒行业销售收入及出厂的平均价格(1994-2004)⋯⋯⋯⋯⋯。18
啤酒凼厂的实际价格变动(1994-2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。．18
人均实际GDP和有效人因的平均啤酒消费(1982～2004)⋯⋯⋯19
移动平均后的收入弹性{1984～2003⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。20
收入——消费散点麴(1982～2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2l
麟民收入与啤酒需求的恩格尔曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。。2i
逻辑模型的拟合结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。。23
线性需求分段圈蝗的拟合结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。．2薛
居民收入与啤懑需求的恩格尔曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯26
市场的分割——三大区域⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l
全国及三大区域的收入——消费散点图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯36
表阗录
中国啤酒行业的进出口(1998～2002)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯7
1982、1990、2000年的人因数量和年龄结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯10
需求的有效人岛的年增长率(1982~2005)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．i l
1997-2004年啤酒消费的平均季节比率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。13
1997-2004期间啤洒的季节比率的平均变化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．14
2004年各月的实际值和估算值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯l 5
历年囱酒产量(1990～2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。16
2004年全国及部分省份城镇餍民家庭年人均啤灏消费数量统计⋯20
市场需求的分解(1983—2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯22
逻辑增长曲线模型的回魍结暴⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯23
线性需求凰魉结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。。23
对数线性需求圈魉结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。。24
2004年世界人均啤酒消费量前15位囤家⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。25
中国啤酒生产的地理集中(1997-2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．27
2000年跨省的流动人口情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯28
2004年各地的人均啤酒产量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。30
2000年三大区域来囱省外麴流动人口情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3l
2000年广东省跨大区域熊流动人因估算情况⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯32
表4．7
表4—8
表4．9
表4．10
表4．11
表4．12
表4—13
表5．1
表5．2
表5．3
三大区啤酒消费的有效人口数量(1991～2004)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．32
2000年北方片和南方片交界省份的人均啤酒产量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯33
有无产品流动2000年北方片和南方片交界省份的人均啤酒产量．．33
三大区域1991~2004年的啤酒消费量⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．34
三大区域有效人口的平均的啤酒需求量(1991～2004年)⋯⋯⋯34
三大区域的人均实际GDP(1991~2004年)⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。35
三大区域的回归结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．36
啤酒消费的有效人口估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯37
人均GDP增长和啤酒需求的收入弹性估计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．38
2006~2020年中国啤酒市场规模的成长估算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．38
6
一个好的理论能够让懂这个理论的人，比不懂这个理论的人赚更多的钱。
Eric Marder
——The L口Ws西Choice
第1章引言
本篇论文着重于描述中国啤酒市场的需求面分析。为什么要从需求面来考察中国啤酒行
业，如何展开及其研究方法，这是本章要解决的问题。
1．1选题背景
怎样将经济学的基本原理来观察、解释现实世界，这是经济学的基本命题。对于现实世
界中的行业经济的运行进行描述和解释，这主要是产业经济学家进行的工作。产业经济学对
产业研究基本上集中于市场结构、市场行为和市场绩效这三个基本要素；当然，不同的学派
会利用不同的框架和理论来解释这三者以及它们之间的关系。这已经是进行产业研究的标准
方法。但是，本文决定抛开这个基本方法，对产业的基本条件之一——消费者需求方面进行
研究，这是基于中国的现状做出的考虑。中国的经济学的发展走的是一条国外(尤其是美国)
引进的道路。在这个过程中难免会出现这样的问题：国外的经济学已经历数百年的发展，在
每一个阶段都有其研究的重点；我们在引进的过程中，往往忽略了他们以往做过的工作而着
重于他们现在的重点。这样，对中国经济学界来说，很多国外成熟的理论或实证研究在中国
甚至还没有起步。对于中国啤酒行业或者其他的行业研究，行业的基本条件——供给和需求
没有得到应有的重视。这是中国经济学界需要补上的课。
另外，研究产业的基本条件，是因为作者认为啤酒产业的需求扩张引导了其他的所有变
化，这将在下文详细叙述；至于选择啤酒这一行业，这是由于笔者对这个行业相对来说比较
了解；另外，啤酒行业具有很多独特的性质，使得问题的处理和展开比较顺利。
1．1．1 1978年以来中国啤酒市场发生的巨大变化
1978年以来，中国的啤酒市场发生着深刻而且影响深远的变化。这些变化，归结起来
主要有以下的几个基本事实：
1)市场容量不断扩大；
2)消费者需求的季节变动逐步缩小；
3)区域消费差异显著；
4)竞争加剧，实际价格有时甚至出现下降；
5)外资频繁地进入和退出：
6)行业集中度上升，企业规模持续膨胀。
如何把这些基本事实联系起来并能用一个自洽的逻辑框架来解释，基本上有两条思路进
行展开。一是通过经典的产业组织理论范式对产业结构、厂商行为、市场绩效等问题进行探
讨，其中尤以哈佛学派的S．C-P(结构、行为、绩效)框架最为成熟；第二条思路是进行具
体某个厂商的行为研究，通过描述厂商的策略性行动，以小见大，间接地展示了该厂商所在
行业的变迁。前者可以对整个行业的全貌进行简洁而又清晰的概括；后者更多的是属于商学
院研究的范围。
一个成熟的市场可以由以上两条思路展开：但中国啤酒市场这～阶段的发展，整个内部
和外部环境都在发生翻天覆地的变化。因此不应只停留在技术层面进行分析，而要分析基本
面，也就是产业的基本条件的变化。本文要进行啤酒市场需求分析的最根本原因，是作者认
为，中国啤酒市场的需求变化是以上列举的众多现象的本源。中国啤酒行业的发展过程可以
这样描述：中国的啤酒需求迅速扩大，导致供给者(包括国外供给者)的进入或扩大生产规
模，拥挤的供给者之间不断地竞争造就了当前啤酒市场的格局；而且这种情况到现在还在继
续着。
1．1．2中国啤酒市场变化的基本原动力是需求的扩大
一个产业的基本条件有很多情况构成，大致可以分成两类：消费者需求和生产1。消费
者需求包括需求的弹性、替代品、增长率、购买方式等；生产包括技术、原材料、规模经济、
范围经济等。既然抛开市场结构、行为和绩效的框架，集中研究产业的基本条件，并且认为
产业的基本条件引导着整个产业的发展和变化，为什么忽略了供给方而只对消费者需求进行
研究呢?笔者有以下的两点考虑：
一、中国啤酒行业自1978年的所有变化，需求的急剧膨胀是基本的原动力。在经典的
供给——需求模型中，需求量的变化原因有两种可能：需求曲线的移动和供给曲线的移动。
但需求的因素更为基本，因为正是由于需求的扩张才导致新厂商的进入以及在位厂商的竞争
行为。也就是说，是先有需求，而后才有供给，需求是第～位的。
二、啤酒酿造早已是一个非常成熟的行业。如果从商业酿造算的话，已经有近400年的
历史：进入中国也超过一百年的历史了。作为成熟的行业，它在技术上、生产工艺上已没有
较大的突破和改进之处。这一点，亦可从行业标准的改变频率和改变程度来确证：一个合乎
逻辑的推断是，当一种产品进入成熟期后，其品质会被标准化，也不会出现太多的新产品2，
因此行业标准也较少变动。中国的啤酒厂商，在世界上只能属于追随者(一直延续到现在)，
几乎所有的重要技术都是从国外引进的。所以，在技术方面，中国啤酒市场不存在供给曲线
的剧烈冲击。尤其是进入20世纪90年代中期以来，中国宏观、行业经济的一个基本特征是：
整个基本面从供给约束转向需求约束，具体到啤酒行业也不例外。此时以后的供给面基本上
没有太大的变化。
当然，在供需模型中我们忽略了一个重大的制度因素。中国自1978年以来市场化、国
际化进程的不断加快，会不断地为供给方创造更为宽松的环境，有可能使它们更能发挥生产
上的规模经济从而实现供给能力的扩大(如废除地区壁垒实现更充分、自由的竞争)。这种
可能性是存在的，但相比需求来说，它的作用还是稍微差～些。
解决了啤酒市场的需求问题，也决定了市场的基本面；在一定的技术条件下，它就决定
了市场的结构。不存在外界的影响下(技术、非经济因素)，当整个市场的需求量只要一个
厂商就能提供时(自然垄断)，它的结构就是垄断；当需要数个厂商共同提供时，就是寡头
垄断的市场结构；当需要无数个厂商提供时，此时则是完全竞争的市场结构。市场需求对结
构的影响自然也会扩散到对市场行为、绩效，并引起这三者的相互作用；这又回到了S．C．P
的框架，此处不再讲述。
1[美]丹尼斯·卡尔顿，杰弗里·佩罗夫：《现代产业组织》，黄亚钧等译，上海人民出版社1998年，第
5页
2这里的新产品应指产品的某种重要性质发生变化，而非仅是诸如名称、包装上的变化。
2厶
1．1．3对啤酒市场的需求分析要解决的问题
对中国啤酒市场的需求分析，就是要将1978年1以来的需求量的变化，还原为最基本的
经济学事实：人口、偏好、收入、价格。也就是说，找出这些决定需求的基本因素，分析出
这些因素各有哪些特点，作用是多少。这样，才能对中国啤酒市场的长期变化做出定性、定
量的研究。
本文的另一个重要目标就是实现需求的区域分解。对于中国这样一个幅员辽阔、自然环
境和社会环境差异极大的市场来说，仅仅解释全国性发展趋势是远远不够的。本文试图通过
一种比较合理的技术处理，把各地的啤酒市场需求容量计算出来，从而实现对消费偏好的更
有力的解释。
通过解决以上的两类问题，本文利用这些结果对市场需求进行前瞻性的预测，以及利用
需求的变化对整个产业进行某些预测。
1．2研究方法、内容安排和创新之处
本文从本质上就是对需求理论的实证研究，在研究过程中着重对中国的啤酒市场进行分
期、分类的讨论，也得出了一些前人未发现的成果。
1．2．1研究方法和思路
本文的研究是理论和事实的相互印证过程；运用需求理论来谨慎地观察事实，利用实际
数据谨慎地验证理论。在对材料的分析上，综合利用统计学、计量经济学的各种方法，比如
季节分析法、移动平均法、回归分析法等等。
本文的研究思路按照决定需求的三个要素(人口、偏好、价格——收入)展开，对中国
的啤酒需求变化进行先分期、再分类的讨论。
1．2．2内容安排
文章的结构安排是：第2章，进行文献回顾和介绍背景知识；第3章，对中国啤酒市场
进行整体性考察，按照人口、偏好、价格——收入体系展开；第4章，对中国啤酒市场进行
区域细分，实现对偏好更有力的证明；第5章，利用以上的分析结果对将来的需求发展和产
业中的其他变化进行预测，并指出本文的局限性及将来的改进之处。
1．2．3创新之处
本文的最大特点就是实证分析，充分挖掘各种材料验证理论。对于结论，都是有数据、
事实、逻辑作为支撑。只选择对一个产品的需求面进行讨论，从基础的角度进行产业组织研
究。在研究过程中，成功地将啤酒需求的发展进行分期、分类，这是没有先例的。
1由于资料采集的问题，本文最早讨论的年份是1978年，但在不同的地方起始年份不一。
第2章文献回顾和背景知识
本章首先简要回顾需求理论和关于啤酒需求的实证研究，在第2节介绍关于啤酒的一些
背景知识及其在论文分析过程中的应用。
2．1文献回顾
需求理论是经济学中的经典理论。由于需求理论己非常成熟，本节的理论综述无意于经
济理论史的重新叙述，主要集中回顾啤酒需求的实证研究。
2．1．1理论回顾
需求理论，也就是消费者的选择理论。自从序数效用论提出以后，需求理论建立了更为
稳固的基础。关于需求理论的发展，更是集中于效用理论领域。在消费者的效用函数给定的
情况下，需求量不过是约束条件下数学的最优化过程——这些都已成为微观经济学的经典内
容。这里值得一提的是需求的识别问题，见下图：
图2．1需求的识别问题
(A)
(
f
(B)
在图2．1中的两个图里，价格——数量数据是相同的，但是它们的需求弹性是完全不一
样的。到底是图2．1的A图还是B图代表了真实的世界是一个重要的问题。上图中可能的
混乱称为识别问题。由于本论文并不讨论供给，并把价格、收入因素都看成外生的，消费者
的实际需求量当作他们选择的结果1。于是，本文就避开了识别问题。
获得了如何解释个人需求量的决定因素，整个市场需求量的决定不过是个人需求量的加
总。
1．1．2实证研究的回顾
对于需求的实证分析，常见的需求函数模型有以下几种：1)单方程线性需求函数模型，
1这里或许有人会提出疑问，市场的实际需求量是供需双方共同力量作用下的均衡结果。这固然是正确的，
但在现实中却没有应用的可能。为了实际操作，将价格、收入等因素看成外生变量是可以接受的。
4
模型形式是：
Q=屈+Σ岛e+玎+”，
，=1
即第i种商品的需求量是所有商品的价格和收入的线性函数。这种线性需求模型不满足可加
性条件，这意味着在消费者的需求系统中，不能所有的需求函数都是线性的；2)半对数需
求函数模型：
Q=属+Σ历三嵋+儿以+甜，
J2l
它的特点是能够反映价格微弱变化对需求的影响；3)单方程对数线性需求函数模型：
三刀Qf=屁+Σ岛三嵋+儿村+％
』-l
它的特点是其系数廖表现的是需求弹性1。本文采用的是线性需求模型和对数线性需求模
型。
国外对啤酒需求的研究中，肯尼思·G·埃尔津加综合考察了美国国内啤酒的需求情况。
他发现，1948年美国国内啤酒需求由1947年8，720万桶的销售量缓慢下降。人均消费量从
1947年的18．5加仑下降到1958年的15．0加仑。直到1959年，全年销售量才超过1947年。
在20世纪60年代至70年代，总需求又开始以年均超过3％的速度增长。人均消费量从1958
年的15加仑上升至1970年末的24加仑。他把上述需求的变化归结为需求曲线的向右移动。
导致需求曲线移动的原因有美国年轻人的增加(第二次世界大战后婴儿出生处于高峰期的结
果)、啤酒的消费者更加低龄化、妇女对啤酒的接受力提高、美国禁酒地区的大量减少。他
发现人口的年龄结构对需求的影响很重要，当18岁至34岁年龄段的年轻人数量下降时，统
计结果显示啤酒需求也开始下降；2l岁～24岁年龄段的人口占美国总人口的8％，却占了约
14％的啤酒消费量。导致需求减少的因素包括对体形的追求和对过度饮酒尤其是酒后驾车的
关注不断升温(美国对酒精饮料有需求的最小年龄上升至21岁)。他估算出来的啤酒的需求
弹性范围在0．7~o．9之间2。
steVe Spu订y着重讨论了人口结构对啤酒需求的影响，他观察到美国国内啤酒消费总量
从1990年到1997年减少了1．5个百分点，1997年的人均啤酒消费量更是1977年以来的最
低点。他发现，在啤酒消费总量减少的年代里，伴随的是美国处于20~29岁的人口数量是负
增长的。steve认为这是啤酒消费负增长的主要原因，并通过统计分析发现啤酒消费量与
20~29岁年龄段人口总量有着显著的正相关关系。另外，他还专门讨论了在这时期内作坊啤
酒(crm beer，相对于大工厂生产的啤酒)的需求量是增长的，通过统计分析检验，他把这
个现象归因于30一39岁年龄段人口数的增长。
F．A．G den Bu讹r，A．Delifotis and R．H．Koning(1997)讨论了啤酒消费的偏好转移问题。
他们的工作主要是对德国、荷兰、法国和意大利进行实证研究，分析啤酒和葡萄酒之间的偏
好转变。他们发现，在1973～1994年期间，随着可支配收入的上升，荷兰出现明显的从啤酒
需求转向葡萄酒需求的转变；但在德国这种情况不明显，而在法国和意大利则发生相反方向
的变化。这种转变不能由价格变化来解释，而只能归因于偏好的内在变化。他们发现，通过
1张晓峒主编：《计量经济学基础》，南开大学出版社2001年，第263页
2[美]肯尼思·G·埃尔津加：《啤酒业》。见沃尔特·亚当斯等主编：《美国产业结构》第十版，封建新
等译，中国人民大学出版社2003年，第87页
5
分析偏好的转变，能够估算出啤酒和葡萄酒的交叉弹性。Henw sa髓r(1997)讨论了酒精
业(其中包含啤酒业)的广告管制，这也可以属于偏好转变的范围。他所做的研究是酒精广
告与车祸中死亡人数的实证分析。他的结论是：如果禁止酒精广告的传播而对其它类型的酒
精产品市场行为不采取措施的话，每年可以从车祸中挽回2000～3000个生命。
Thom鹤F．Hoga啊锄d Ke衄eth GElzinga(1972)通过对1962—1969年美国啤酒需求的分
析，得到啤酒需求的收入弹性是O．59。J。AJohnson，E．H．Oksanen，M．R．veall，D．Fritz(1992)对
加拿大的酒精饮料市场消费的分析，估算啤酒的价格弹性是一0．26，收入弹性是0．38。这些
都是在价格——收入体系内作的实证分析。
国内研究需求的文献比较少，涉及到啤酒需求的基本没有；即使仅见的一些文章基本上
不是从经济学意义上进行的，在这也没有回顾的价值。
2．2关于啤酒的特殊知识
研究一个产业，最基本的知识应该是关于该产业的产品本身。啤酒，对于中国来说，是
外来产品，但在发展中逐渐取代中国传统的酒精饮料——白酒，占据了酒精饮料中的主导地
位。在国家统计分类中，啤酒行业属于饮料制造业中的酒精及饮料酒制造业，其四位码是
C1513。啤酒和白酒最大的区别是啤酒是发酵的，而白酒是蒸馏的；这是由它们的生产技术
决定的。另外一个区别是白酒的酒精度相对于啤酒而言要高出许多，因此啤酒也更易为消费
者所接受，它的消费群体也更为广泛。其他的酒精饮料在数量上都无法和啤酒、白酒相比。
啤酒另外一个重要的特点是总体价格比较低廉。在许多地方，当地的主流啤酒售价甚至
不及碳酸饮料(比如同等体积的啤酒和可乐相比，可乐的价格一般都高过啤酒)或其他饮料。
但是啤酒的营养价值远高于这些普通的饮料。由于啤酒的低酒精度、低价格、高营养价值，
使啤酒成为酒精饮料中最受欢迎的大众消费品。
啤酒有别于其他酒精饮料和非酒精饮料的重要特点是它的保鲜要求特别高，这方面与牛
奶产品很相似。虽然啤酒的保鲜期一般可达六个月，但消费者更愿意喝到最新生产的酒，因
为此时的口感更好。啤酒的保鲜要求使得产品的运输和库存比起其他产品更难处理。
2．2．1销售半径
由于啤酒产品的自然特点和现实中的人为因素，导致啤酒的销售存在着一定程度的限
制。啤酒具体的销售半径有多少，恐怕没有人说的清楚，但是它确实存在。决定啤酒销售半
径的因素主要有以下两点：1、啤酒的运输成本占销售收入的比例。当这个比例较高时，将
本地啤酒销往外地在经济上是难以接受的。一方面，中国啤酒市场上绝大部分产品的售价都
比较低；另一方面，啤酒的体积较大，又是易损品，在加上回收瓶的问题1，这三个方面的
因素加总起来，导致啤酒的运输成本比较大；2、地方保护主义的存在。由于啤酒是高税收
行业，能给地方财政带来可观的收入，所以地方政府不管在意愿上，还是在能力上都强烈支
持当地啤酒企业。中国普遍的状况是当地人喝当地啤酒。由于啤酒销售半径的存在，中国的
啤酒企业分布有着很强的地方割据。
1啤酒和其他很多产品不一样的地方在于，它的酒瓶一般由原来厂商回收继续使用，因为酒瓶上都有原厂
商的标记，而且玻璃瓶的价格不菲。这实际上造成产品的两次运输。
6
2．2．2产品的进出口
上文讲述了啤酒存在一定的销售半径，要进行跨国销售就更为困难了。能够进行国际贸
易的啤酒，售价都是比较高的，也就是说只有高昂的售价才能弥补运输的成本。事实上，啤
酒行业进行国际贸易的能力非常有限，其产品的进出口量只是占产量很小的比例。下表是
1998～2002年间中国啤酒业的国际贸易情况：
表2一l中国啤酒行业的进出口(1998’2002)单位：万吨
进口出口净出口净出口占当年产量的比重
1998年3．28 5．48 2．21 0．Il％
1999年5．82 6．04 0．21 0．01％
2000年7．16 8．44 1．28 0．06％
2001年5．38 8．35 2．97 0．13％
2002年4。36 13。04 8。68 0．36％
资料来源：历年的食品工业年鉴
从1998年起，中国啤酒的净出口占当年产量的比例从来没有超过0．5％。所以，在本文
的讨论中忽略了产品进出口的影响。
2．2．3生产量、销售量和消费量
由于啤酒的保鲜要求高，体积大，造成啤酒的库存成本比较大，所以啤酒的销售周期特
别短。由于市场竞争的加剧，库存管理己成为厂商缩小成本的重要手段之一。目前，在啤酒
行业内，“以销定产”已是厂商的基本行动法则。所以，啤酒行业当年的产量可以看成是该
行业当年的销售量。当然，这会有一定的误差。但是，现实中的一个基本事实就是：生产出
来的所有产品最终全部都会被消费掉。假设厂商进行均匀销售的话，年与年之间的库存变化
量应该是非常小的。也就是说，将生产量看成销售量是合意的。
严格说来，厂商的销售量并不一定等于居民的消费量，因为销售企业的库存能力远大于
生产厂商。但是，消费量的确切数据任何人都无法得到。从居民购买看，不可能进行这样的
统计活动：从销售过程看，复杂的销售网络和众多的销售企业，也不可能进行统计。由于产
品的高库存费用，在假设销售企业均匀销售的情况下，就可以把销售量当成消费量。
所以，本文将啤酒的生产量、销售量和消费量等同起来。也就是说当年的产量等于当年
消费者的需求量。当然，这是在销售半径范围内的前提下得到的结论。
7
第3章中国啤酒市场需求的整体考察
对于中国消费者来说，啤酒是一件舶来品。啤酒的发明缘于西方，20世纪初引入中国。
从1900年到1978年，中国的啤酒工业发展及其缓慢。到1978年，全国的啤酒产销量只有
40万吨，不过是现在一个中等规模厂商的年产量。当然，这与20世纪中国曲折的历史大有
关系。自1978年以来，中国的啤酒产业得到迅猛发展；从2002年起直至今日，中国己成为
世界啤酒产销第一大国。考察中国啤酒行业的发展过程，也就是考察中国啤酒需求的扩张过
程；本文的工作不仅要考察中国啤酒需求的变化，重要的，是找出导致这些变化的原因。
图3．1 需求总量变化l 978～2004
数据来源：历年的《中国统计年鉴》
从上图可以看出，从1978年以来，中国的啤酒市场规模发展大致可以分为两个时期：
以20世纪90年代中期以前为第一个时期，这一阶段是市场规模急剧膨胀；90年代中期以
来，啤酒消费的增速逐渐回落。在这26年的发展里，有两次突然的变动值得注意：一是1989、
1990年啤酒产量增速的突然回落，二是2004年增速的突然上升。总的来说，26年啤酒市场
规模的变化是很有规律的，特殊的年份可以归结为随机因素的干扰1。
人均啤酒消费量2与整体市场规模的发展是一致的。1978年人均啤酒消费量只有0．42升，
1990年为6．05升，2004年达到22．39升。由于人口增长的相对平稳，人均啤酒消费也以20
世纪90年代中期为界划分为两个阶段。
如果考虑啤酒市场的整体规模由人口和人均消费量决定，或者说啤酒市场规模的扩大可
以表现为外延式的扩大和内涵式的增长；那么，可以得出下式：
Q=Ⅳg (3—1)
这里，Q指的是市场需求总量，N是人口总数，q为人均需求量3。如果将式3．1进行数
学处理，写成增长速度的形式：
Q=N+q (3．2)
1比如1989年我国经济出现剧烈的整顿，2004年很可能与2003年的sARS危机有关。
2人均消费量=总消费量／人口总数=当年产量／当年人口数
3这里把所有的消费者抽象为同样性质(收入、偏好)的人
8
％0
0％
毗咣
喘咣咣
咪喘咣似
泓妣
钙∞
∞∞筋
加
侣
∞“
“
6
O
0
O
O
0
0
0
O
∞
鲫
砌
∞
∞
∞
∞
3
3
2
2
1
1
式3—2中的字母都表示各自的增长速度。由于个体的需求是其欲望和能力的统一，所以
个人的需求可以还原为消费者的偏好及其约束条件(即价格——收入体系)。偏好是非价格
的，即排除了价格因素的单纯的人们的嗜好、习惯问题，它构成消费理论中的无差异曲线。
消费者的需求，在偏好确定的情况下不过是一个最优化的求解过程。所以，个人的需求可以
表示为下式：
g=g(p，y) (3．3)
这里，p指的是消费者的偏好；y代表消费者的购买力，包含了整个产品价格体系和消
费者收入的变化。如果偏好不发生改变，那么消费者的需求可以表示为购买力的函数，在图
像上就是表示为恩格尔曲线1。收入和消费的关系与产品本身的性质有关，也与消费者消费
的数量有关2，这本质地已由消费者的偏好决定。但是在现实世界里，随着消费者收入的增
加，偏好往往也会发生改变，而且这种改变带来的影响不能忽略。这里，为了区分这两种改
变的效果，假设现实生活中消费者的选择过程是这样的：在偏好不改变的情况下，消费者仍
然按照最优化的选择进行产品消费；第二步，确定了由收入和原来偏好情况下消费者的需求
量后，出现消费者偏好的转变——由于偏好是在价格体系之外的，它单独对消费决策产生影
响。以上的假设可以描述成下式：
g=g(p’)·g(y(p)) (3．4)
这里，g(∥)代表偏好的转变对消费决策的影响，g(y(p))代表在原来的偏好情况下的
消费决策。如果表示成增长速度，式3—4又可表示为：
g=g(p’)+g(少(p)) (3—5)
与上面所定义的一样，式3—5中都表示增长速度。综合式3．2和3．5，就可以得到下式：
Q=Ⅳ+g=Ⅳ+g(p’)+g(少(p)) (3-6)
也就是说，决定需求增长的因素有三个：人口变化、偏好的改变和购买力的变化。本章
就按照这个逻辑依次讲述三个因素对需求的变化3。第1小节分析人口的增加对需求的影响；
第2节描述的是近十年来4消费者对啤酒嗜好程度的增强而带动了啤酒的需求；第3节的工
作则在价格——收入体系中进行。
3．1人口因素
人口是消费的最基本的条件，它决定了市场容量的基本面。1978年中国的人口是96259
万人，到2004年底人口总数达到129988万人5；26年共增长了35．04％，年均增长1．12％。
但是如果把人口绝对数来分析市场需求，可能要犯错误：啤酒这一酒精行业有其特殊性，因
为人口内部的变化与行业的特殊性密切联系。
众所周知，现实的需求是欲望和能力的统一。对于总人口中的一部分(如19岁以下或
1当然，这里为了简化起见把价格体系固定住。
2对于消费者来说，很多产品都是经历了从奢侈品到必需品的转变过程，它们的收入弹性是逐步减小的。
3这样的分解可能不是最精确的，却是比较可行的，而且也能较为精确地区分各个因素的影响。因为现实
世界几乎所有的变量都发生改变，所以无法做到像自然科学一样控制其它条件的不变。
4研究时段的长短完全取决于数据的可能性与否。
5数字来自《中国统计年鉴》。
9
70岁以上)，想成为酒精饮料的需求者存在着种种的障碍，因此要考虑人口的年龄结构；又
如由于居住区域的差异，可能有一部分农村居民既有需求欲望又有需求能力，却因为市场的
不存在(没有啤酒销售)而无法进行消费，因此要考虑人口的城乡结构；更一般的，人口的
性别差异对酒精饮料的需求有重大差别，但考虑到人口性别的比例基本稳定1，本文不对其
进行探讨。
3．1．1人口年龄结构的变化
通过三次人口普查的资料，可以发现中国自实施计划生育政策以来，已逐步步入人口低
增长国家行列。1982年到1990年的人口增长率平均为1．5％2，90年到2000年的人口自然
增长率只有O．95％。由于历史的惯性，各个年龄段的人口增长速度是完全不一样的，这从下
表可以清楚地看出。从1982年的第三次人口普查到2000年的第五次入口普查，中国入口的
年龄结构发生显著性变化。最明显的是，20~49岁年龄段的人口比重大幅上升；而肛19岁
的人口绝对数在这18年间是逐步下降的。所以，以人口自然增长率表示人口因素对啤酒需
求的影响，不免失于宽泛。
表3一l 1982、1990、2000年的人口数量和年龄结构
1982 1990 2000
绝对数绝对数绝对数
(万人)
比重比重比重
(万人) (万人)
人口总数100391 100％ 113051 100％ 124261 100％
0’19岁46262 46．08％ 43317 38．316％ 38756 31．189％
20“49岁38994 38。84％ 51306 45．383％ 61539 49．524％
50’69岁12333 12．28％ 14763 13．059％ 18615 14．981％
70岁以上2802 2．79％ 3666 3．242％ 5349 4．305％
数据来源：中国卫生统计年鉴2004
如果考虑消费欲望，假定啤酒的“有效消费者”只存在于20~69岁之间3；也就是说，
排除了o~19岁及70岁以上居民对啤酒需求的可能性。在这里，有效消费群体内部也有巨大
的差异。一般来说，50“9岁年龄段的需求者对啤酒的消费强度不如20~49岁年龄段居民。
如果20~49岁年龄段居民的消费强度为l，假设50~69岁年龄段居民的消费强度为O．74，可
以得出中国啤酒消费的有效人口数量5。表3．2描述了1982～2005年间对啤酒行业有意义的
有效人口的增长6。从表中可以看出，如果按照自然增长率来描述上文的式3．6，结果将是大
1根据《中国卫生统计年鉴2004》计算，1990年男性人口占总人口的比例为51．47％，2000年这一数字为
51．53％，变化不大。
2数据来自《中国卫生统计年鉴2004》，与《中国统计年鉴》有所不同，但差别也是有限的。但是，《中国
卫生统计年鉴2004》包含的信息量更为丰富，在本节里，如果没有特殊说明，数据均来自该年鉴。
3这种假定有其合理性，因为19岁以下大部分为未成年人，而70岁以上喝酒危险性更大。这种假定与社
会公认的行为准则是一致的。
4这里的完全消费仅指消费强度。并无其他任何意义；O．7的得出也是作者的主观推断。事实上，强度为0．7
或者0．5对最终计算结果并无太大的影响。即19岁以下和70岁以上的消费强度为O，20~49岁为l，5啦69
岁为O．7；这样可加权得出中国潜在和现实的啤酒需求者数量。
5这里，忽略了这些人口内部的所有差异。也就是说，存在这样一个“标准”的中国啤酒消费者，以致与
全中国的啤酒需求是这个标准消费者与有效人口的乘积。
6 2001~2005年的增长率按照2000年普查资料推移计算：2005年处于20~49岁年龄段的人是2000年处于
15~44岁年龄段的人成长而来的。所以，计算2005年20一49岁年龄段的人口数只要将2000年15~44岁年
龄段的人口数乘以该年龄段的平均存活率即可得出。同样的道理运用于计算50～69岁年龄段的人。其中，
20~49岁年龄段人口死亡率为O．37％，50~69岁人口死亡率为6．99％。这两个死亡率按照1990、2000年两
次人口普查的年龄推移获得。
10
大低估了人口因素的作用。因为这一期间的人口自然增长率还不到啤酒需求的有效人口增长
率的一半。
表3—2需求的有效人口的年增长率(1982’2005)
1982’1990期间1991’2000期间2001、2005期间
20’49岁3．49％ 1．84％ 0．49％
50。69岁2．27％ 2．35％ 3．43％
20、69岁(加权后) 3．28％ 1．92％ 1．03％
人口自然增长率1．50％ 0．95％
数据来源：中国卫生统计年鉴2004及作者推算
从上表中可以看出，需求的有效人口的增长对啤酒需求总量的影响在不同时期是不一样
的。1994年之前中国啤酒需求量的急剧扩张，人口增加解释了需求量增加的10％左右(1989、
1990年特殊年份除外)。1995年之后需求量的增长中人口因素的比重大大增加，其中
1998~2001年这四年需求量增加的30％以上可以由人口增加来解释。当然，这并非人口的增
速突然增加——人口增长速度是在下降的；主要原因是需求总量的增速大大下降。也就是说，
1995年以后啤酒需求的内涵增长在放缓。这是一个让人惊奇但又非常重要的结论。从中可
以看出，人口增长对市场规模的成长起着非常重要的作用。
由于我们知道中国啤酒需求总体规模的增长速度，把表3．2中20~69岁人口的增长率代
入式3—6，可以得到需求的有效人口平均消费量1的年增速。下图描述了1983~2004年期间有
效人口平均消费量的实际增长。
图3．2有效人口平均消费量的实际增长(1983～2004)
吣鹊：吣tt* l——有效人口平均消费量的实际增长卜Ⅶn‘≮‘：一⋯ }一有双人口半均渭贾重明买际瑁长l
弋≮；7．47％
、
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s。sa ss se st ss y婴e·。z。s。t。s。e。，。s。。。。。-。z。。。一
资料来源：作者推算
3．1．2人口城乡结构的变化
人口不仅存在着年龄差异，还有城乡差异。在其他条件相同的情况下，城镇居民与农村
居民的消费选择是不一样的。这种差异，有下文所要说的收入、偏好引起的；这里所说的，
是单纯由于人口的居住地的不同而引起的差异。比如一个城市里的对啤酒有需求的居民迁移
至农村居住，他的收入、偏好都没有发生变化，仅仅由于居住地的改变而影响了他对啤酒的
需求。
人口城乡结构引起需求的差异的原因，笔者归结为农村啤酒市场的失灵。也就是说，农
1这里必须强调的是，当式3．6中的人口增长率表示为啤酒需求的有效人口增长率后，人均需求增长率也
相应的表示为有效人口的平均需求增长率。
村消费者可能有消费欲望和消费能力，却没有市场1。这与啤酒这一行业的特殊性有关。第
2章已经指出，啤酒的运输成本在啤酒销售价格中占有显著的比重，这导致了啤酒销售半径
的存在。由于农村分布上很分散，农民中有购买能力的人相对又比较少；这些导致的后果是
啤酒销售上无法实现规模经济，就无法形成有效率的买、卖方组成的市场。这时候，市场可
能就不再存在了。可以佐证这一观点的是，日常生活中可以观察到农村(尤其是离城镇比较
偏远的农村)商品化的水平都非常低。
人口的城乡结构不同对啤酒需求的影响程度可能是非常微小的。因为上文所述的，只有
离城市偏远的农村才会有此类问题；在当今中国，只有西部地区或偏远山区的农村可能存在
市场的失灵。这部分农村居民的比例在全国人口比重已经非常小，而且这部分人口在很大程
度上是流动人口；他们大部分时间可能生活在城镇里，所以实际上他们面临的市场还是存在
的。
检验居住地的不同导致需求的不同是一件很困难的工作。如果用城市化率水平与啤酒需
求总量这两个指标，1978~2004年的数据表明：它们之间是高度正相关的，相关系数高达0．98。
但这个数据不足以论证由于居住地的不同导致需求的扩大，因为这里其他条件发生重大变
化，比如收入因素。换一种思路，检验人均消费增长率与城市化变化率之间的相关关系，发
现两者的相关系数只有．O．30，是低度负相关。这与前文的分析大大相悖，可以说它们之间
是无关的。所以可以得出以下结论，仅仅由于消费者居住地的不同造成的需求差异是可以忽
略的。
图3．3 中国城市化率水平的变化(1979。2004)
▲▲⋯⋯
气／ ＼
● ＼ ／
． 入． ▲ ▲ ／
＼厂＼／y＼ ／ y◆-、、厂⋯’
V
79 80 8l 82 83 84 85 86 87 88 89 90 9l 92 93 94 95 96 97 98 99 OO 01 02 03 04
资料来源：历年《中国统计年鉴》
3．2偏好的改变
二十多年来中国啤酒需求的增加，与人们对啤酒的偏好改变是分不开的。本文所要讨论
的偏好改变，主要从两个方面着手：一是在消费淡季中人们对啤酒嗜好程度的增加2；二是
与同类产品(主要是白酒)相比，人们由于各种原因(但不是价格因素)更喜欢啤酒这一酒
精饮料，从而在产品的替代上实现需求的增加。必须看到，把偏好的改变分为这两个方面未
1可能有人会对这一点提出疑问：只要有需求，必然就会有市场。他们的观点是，供给者的供给曲线会向
左移动，不过导致均衡量的减小；因此这一点理由仍然可以在价格框架内得到解释。笔者的论点是：普通
消费者(尤其是农村消费者)对啤酒的需求存在着一个不是很高的价格上限，有限的价格区间直接导致一
部分地区市场的不存在。
2这里要强调的是，啤酒消费季节性的变化，并不是指消费理论中的时期替代，仅仅是因为淡季的消费量
的增加更快造成的。
12
6
4
2
l
8
6
4
2
O
1
l
l
O
O
O
O
必十分精确，因为这两个方面可能是结果和原因的关系。这一点下文也会有进一步的讨论。
正是由于它们之间关系的不确定，相对于合在一起讨论，分开讨论犯错的可能性更小。
3．2．1啤酒消费的季节性
啤酒消费具有季节性，这不是什么值得稀罕的现象，更不是中国所特殊具备的。所有研
究者都会提及，问题是证据在哪里，啤酒消费季节性的强度有多少，它有没有什么变化趋势，
藏在这些现象背后的原因又是什么呢?
第2章已经提到，由于啤酒生产上具有时效性，每年的需求量可以用产量来代替；这里
更进一步，由于啤酒库存的高成本，每个月的产量与其销量也是相差不多的1。因此可以将
每月啤酒的产量作为市场的需求量。由于数据的限制，提取1997~2004年每月的啤酒产量，
得到下图：
图3．4啤酒需求的季节变动(1997～2004)
资料来源：各月的《中国经济统计快报》2
直观看上去，啤酒需求的旺季在6、7、8月：淡季在11、12、1月。但直观不能代替实
证研究，更重要的是要知道旺季和淡季的确切程度，并用统计数字精确地描述出来。对季节
因素的分解，常用的统计方法包括同期平均法、比率变动法和剔除长期趋势法。这三种方法
各有优劣，就精确程度而言，剔除长期趋势法最高。由于数据比较充分，这里用剔除长期趋
势法3，经过校正后4计算出来的1997～2004年间的每月的季节比率如下：
表3—3 1997’2004年啤酒消费的平均季节比率
1月2月3月4月5月6月7月8月9月lO月11月12月
0．529 0．668 O．877 1．096 1．286 1．478 l-484 1．444 1．203 0．812 0．581 0．541
从上表可以就清楚地看出，每年的l、2、ll、12月是啤酒需求的淡季5，需求量不过是
一年的月平均量的一半略多一些；5月进入旺季，6、7、8月是啤酒需求的高峰期，最高峰
1因为买方市场的出现，导致生产厂商都要以销定产才能提高效率。笔者的工作经历也可以证明：啤酒的
生产计划甚至只是生产前两天制定的。
2《中国经济统计快报》的总量与统计年鉴略有出入，但是相差不大。因此本质上并不影响以下的分析和
结论。
3采用12个月移动平均，对于啤酒消费正好是一个完整的周期。
4校正系数是1．002126。
5 12个月的季节比率相加之和等于12。所以，当季节比率显著小于1，就代表该月的需求量远远小于一年
中平均的每月需求量，称之为“淡季”。同样的道理适合于旺季。
13
的7月啤酒需求是最低谷的1月的2．81倍1。现在的问题是，人们对啤酒需求淡、旺季的变
化又是如何的，是否真的已经进入媒体经常所说的“淡季不淡”2呢?
根据比率变动法，可以计算出从1997到2004年期间每月的季节比率，淡季季节指数如
下图：
图3．5啤酒需求淡季的季节指数变化(1997～2004)
．，一=》c—一_、—_一“—一．．，__ 一／／、／＼I寰—∥∥‰⋯
=≯*’～“。一**一““一
I一。1月"-'---2fl lift——12月L
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
由于季节指数的变动有反复，为了观察它的发展趋势，将这些指数作三年移动平均，得
下图：
图3-6移动平均后的淡季季节指数趋势图(1998～2003)
__一--_一-⋯一--⋯一-一__～-__一1一4t I“，一一誓一：一』一-
J一一1月一2月一一11月⋯12月J
2000 2002 2003
经过移动平均后，淡季季节指数的发展趋势是已相当清晰，淡季需求占全年总需求的比
重确实在缓慢上升；旺季的情况与淡季恰恰相反，此处就不必赘述。但有一点必须指明，淡
季季节指数的上升并不完全是以旺季季节指数的下降为条件的，这包含了其他月份季节指数
的变化。季节比率的具体变化如下表3：
表3-4 1997、2004期间啤酒的季节比率的平均变化
1月2月3月4月5月6月7月8月9月lO月11月12月
0．019 O．013 一O．019 0．003 —0．02l 0．032 —0．005 —0．017 0．007 O．018 0．025 0．023
以上的分析可以得出这样的结论：在中国，啤酒需求的淡旺季的差别正在非常缓慢地缩
小，这种情况可能会继续持续下去，可以预见的是变化的幅度将是非常小的；但必须清楚地
1这也解释了为什么多数啤酒生产J一商往往在一月份进行设备检修。
2这种言论在网络上很多，用Google搜索关键字“啤酒销售，淡季不淡”，可以得到近3万个结果。
3该表中的数字是季节比率的绝对值，正数表示增加，负数表示减少。
14
8
7
6
5
4
3
2
1
O
0
O
O
O
0
0
O
0
看剑，啤灏需求不霹能没有淡、睚拳的差别。至于传媒得如晌“淡攀不淡卵的结论，只醚说
是在髑部市场、个别时间段中的有限论断；甚至魑是作袭在分析现象时忽略了长期趋势的影
响，仅仅看到绝对数的增长两得豳的错误论断。
下一步要进行的工作，怒计算季节因素导致需求增量的大小。为了涟行遮项工作，首先
要计算出季节比率不变的情况下的发餍水平。本文的逻辑是：在期初设定一个标准的各月季
节隗率，选定斓末的某个周份作为该年的发震标准，以该月的发展水平和季节比率计算出各
月的发腥水平1。这壁，将1997。2001年五年墨各月的攀节比搴进行简单算术平均，作为中
间年份(1999年)的季节比率2；以1999年作为期稠，该年的攀节隗率作为标准(不变)
季节跳率；以2004年作为期末，并以该年的七月作为基准月份3。其体的计算翁粟见下表；
褒3-5 2004年各月静实际值翻{占冀值单饶(万吨)
实际德估冀值季节比率改燮引发的增壁
1月138。77 109。23 29。54
2舞166。26 145，05 2t。2l
3月203，42 2瓣。85 ～至。43
4月261。∞ 253。ll 8。49
器熙295，3l 316。99 —2l+68
6髑329，57 353。53 一窆3。§6
7月346。79 346。79 0。OO
8雳338。32 3莲l。16 -2。84
9胃275。88 28重。19 ～5。3l
lO月213。il 189，92 23。19
11周174。23 135。46 38。77
12粥155，97 127．84 象8。13
合计2899。23 2805。12 94。11
计算结果褒嘲，哟于浚旺攀麴变动，导蒙五年润(1999到2004)啤酒的需求豢增麴了
9碡，ll万吨，占嗣期实际增长量的帆。7％。
居民对啤酒消赞的季节时段的改变，可能的原因有两点：一是气候的变化。自然科学研
究的结谂是20世纪80年代中后期以来，中国出现一个增暖期；更重要的是，增滠主要艘生
在冬季和春季，夏季气溅变化不嘲显4。生活经验也可以知道，啤溪煞需求帮气温是密甥糕
关的。薄酒需求晌季节变动与增暖发生的月份魑～致的。所以，气候的变化对于季节指数的
变化具有缀强的解释力。簿二个原因是人们越来越愿意罔啤涌来代替白酒，这个理幽的逻瓣
前提是从前人侗喜欢夏天喝啤酒、冬天喝白酒；在消费总量不变酶情况下，囱于对产器喜好
程度的转变人们冬天也愿意喝啤洒了。当然，这～点也可熊和气温的变化有关。下文将专门
讨论在洒鞲饮料中人能喜好程度的变化，这里就不再餍开讨论。
1计算公筑是；器月份豹发展水平。基准月份的黢麓水平m(该月份的季节比察，基准月份豹季节比率)
2这墼冀出来豹攀节比率没有剔除长勰憋势的影响，但由于时限过短，不巍进行剔除。傻努一方鬣，蒲单
算术平均代表中阖年份的值，其可信度还拦较高的。
3选择七月赞魄理由是：经过考察，发现8年里七露份的季节蹴率变动最小；葵标准差系数只有0。029，远
小于纂它月份。
4丁一汇；《气候变化阑家评健搬告(1)；中阖气候变化的历史氍未来趋势》，载于《气候变化研巍进展》
第2卷第1期，第4页；这璧特别感谤i该文的作者丁一汇院士提供的帮助。
3．2．2相对嗜好程度的转移——从白酒到啤酒
在产品集中讨论消费者对啤酒的嗜好程度变化，有两点困难。一是如何界定这个产品集
的范围。影响消费者选择的产品主要有两类：互补品和替代品。如果讨论互补品，就必须研
究消费者对互补品的偏好程度，这又导致问题的进一步扩大。与啤酒互补关系较强的是餐饮
业1的发展状况。即使人们对餐饮的偏好发生变化，经过一轮的传递，这种影响应该是很小
的2。因此本文不对互补产品进行讨论。替代品的范围更难界定，因为不仅其他酒精饮料在
理论上或现实中都有可能进行替代；其他的非酒精饮料也有部分的替代功效3。为简化问题
方便，这里选择替代品的标准有两个：l、产品的关联强度。由于非酒精产品与酒精产品的
关联度很低，即使有替代可能，那也是非常小，所以排除了所有的非酒精饮料。2、理论上
的替代量大小。这要求替代品的绝对量要比较大，因此在替代品集中只剩下了白酒4。
第二个困难是如何排除价格体系的干扰，找出仅由嗜好程度的变化导致需求的变化。由
于数据的缺乏，笔者无力证明白酒与啤酒相对比价的变动趋势。这里只能借助于假设：假设
近年来自酒与啤酒的相对价格没有发生变化。这是一个相当强的假设，但也有一定的证据来
佐证。从1990年代中后期开始直到现在，这两个行业一直是产能过剩的买方市场。虽然不
能保证两个行业的产品价格同比例上升或下降，它们的变动方向应该是一致的。所以，虽然
相对价格不变是一个较强的假设，还是有其合理性的。因此，可以假设啤酒对白酒的替代完
全是由于消费者的偏好变化而引起的。
白酒是中国的传统酒精饮料，从1986年以来，国家统计局公布的白酒产量5就一直低于
啤酒产量；在这期间，有～段时间白酒的消费是增加的，另外一段时间白酒的消费是减少的。
主要的问题是，如何确定白酒消费的转折点和变化程度。
根据国家统计局公布的数据，历年白酒产量如下：
表3—6历年白酒产量(1990’2004)
年份90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04
产量
514 524 547 594 65l 791 801 782 573 502 476 817 740 647 312
(万吨)
资料来源：历年中国统计年鉴
这里的数据发生剧烈的变动，由需求变化造成的影响因该是次要的，主要原因应归结于
我国统计制度的不完善6。所以上表无法反映现实世界的真实变化。综合原中国酒类商业协
会会长刘锦林7的说法、笔者的换算过程和经济学中的广告模型，笔者以为中国白酒消费的
1酒类消费大致可以分为两种，居家消费和在外消费。其中居家消费的消费者数量及其消费量相对而言比
较少一些；在社交场合进行啤滔消费是被消费者普遍接受的。与在外消费密切相联的最重要的指标就是餐
饮业的发展状况。
2笔者通过计算得出1993~2004年啤酒需求对餐饮消费的平均弹性为0．409(这是用算术平均计算的结果)。
可以大胆地假设，餐饮消费的变化中价格体系(收入和产品价格)的影响是非常大的。所以总的来说由于
餐饮偏好的变动对啤酒需求的影响是极其有限的。
3这个可以在日常生活中看到，比如在南方的餐饮业中酸奶经常为消费者所选择来替代酒精消费。
4根据《中国糖酒年鉴》的数据，近十年来(1995～2004年)葡萄酒的产量从来没有超过啤酒产量的1．5％，
所以无须考虑葡萄酒的情况。排除其他酒精饮料的理由也是一样的。
5虽然白酒的保存时间比啤酒长得多，考虑到库存成本的话，仍假设产量即是当年的消费量。
6从建国初期到1992年，国家统计局将不同酒精度的白酒折为65度来计算白酒产量；1993年到1997年间，
国家统计局改变了统计方法。一方面，将散酒按生产量折为60度计数，另一方面，将品牌酒则按实际酒精
度商品量计数，两者相加得出最后的统计结果，会出现重复统计的情况；从98年开始，统计方法变为按实
际酒精度的商品量计，且500万元以下产值的酒厂产量不计在内。中国白酒厂有3万7千多个，能够达到
500万元以上产值的却只有looO多家。——以上技术性的描述来自：
http：，／6n锄ce．siIla．com．c肌，20020723／1624235956．h廿nl
7此处见http：，／ⅥrvnⅣ．tyj盘．coIn／Xinxi／zazh沈004-09-26／20050517191424．bnnl，他认为高峰年是1992。
16
最高峰是1996年1。因此，1996年以前，消费者对白酒的需求里，收入增加带来的效应2和
啤酒替代的效应综合起来的效应为正；1997年以后，这种综合效应变为负值。
导致消费者对白酒嗜好的降低而用啤酒来代替，或者说由于消费者的偏好转变而更喜欢
啤酒这一酒精产品，可以有以下三个原因：1)白酒的信誉问题。1996年、1997年中央电视
台的标王都是山东的秦池酒，后来被曝光其所售卖的并非秦池酒厂生产的，很多都是勾兑酒。
这对整个白酒行业的声誉都是很大的打击。2)安全问题。从20世纪90年代中后期以来发
生多起重大的假白酒中毒事件3，震动全国，众多消费者对白酒产生不信任感。3)健康问题。
白酒的酒精度远高于啤酒，现代人的消费心理是酒精度越高越可能不利于身体健康4。
如果知道白酒产量减少的确切数量，再获得啤酒对白酒的替代强度5，就可以计算出由
于白酒消费的减少导致啤酒需求增加的具体数量6。由于数据的缺失，很遗憾这项工作无法
进行。但是不容否认的是，1997年以后啤酒需求的增加，很大一部分是由于消费者的选择
从白酒转向啤酒造成的。
综合3．2节的讨论，如果将相对嗜好的变化作为啤酒消费季节性变化的子因素，3．2．1
中的计算结果就可以作为偏好的改变对啤酒需求增加的影响。也就是说，1997年以来，偏
好变化可以解释需求增加的1 1．7％7。事实上，1997年以前也可以将这个数字作为啤酒需求
增加的影响份量。因为1997年以前也存在着气温的上升和啤酒对白酒的替代。本文就将这
个数字代入式3．6。根据式3．6，由于知道了整体市场的增长情况、人口增长的影响大小、
偏好改变带来的影响，剩下的影响就可以都归结于购买能力的作用结果8。
3．3约束条件
约束条件包括两个方面：一是价格体系，即产品间的相对价格，这包括替代产品、互补
产品和本身的价格水平：二是需求者的收入水平。两者构成了消费者的预算约束。再次要强
调的是，讨论约束条件并非单独把约束条件的影响划分开来；这里仅是讨论约束条件的后果，
它已经包含了偏好的影响。当然，这有偏好情况不变的假设。
本小节就按照构成约束条件的两个方面展开。这里需要说明的是，由于价格体系如此之
复杂，数据的不可得又如此之多，以至于讨论相对价格成为不可能。所以本小节扩大上文的
假设，假定价格体系是稳定的9。因此在价格体系中只讨论啤酒本身的价格变化。
1 1995～1997年中央电视台的标王都是白酒企业，广告有助于需求的增加。
2当然，收入增加也可能导致需求的减少。一般而言，日常消费品的需求量达到饱和时不下降的，也就是
说一般假定收入效应为正。
3比较重大的案件有：1998年山西假酒案造成32人死亡，140余人中毒；2001年贵州假酒案造成5人死亡，
35人中毒；2003年云南案造成5人死亡，79人中毒；2004年广州毒酒案造成14人死亡，41人中毒。
4这一点没有得到医学专业人士的证实；这里也仅指笔者接触到的大多数人的想法。
5笔者在小范围内做过关于替代率的有趣调查。对于啤酒、白酒都可接受的消费者来说，一斤50度的白酒
可替代啤酒的数量，大多数的回答是4—5瓶啤酒，也就是5～6斤啤酒。
6可以假设1997年以后白酒市场已经饱和，收入效应为0。所以白酒销量的减少完全就是由啤酒的替代效
应造成的。
’7这个数字还是有一定的可信度的——至少在直觉上。按照11．7％来计算，1983～2004年的22年里，偏好
改变带来啤酒需求增加平均每年为14．85万吨。单纯从啤酒对白酒的替代来看，以5：1的替代率，每年由
替代作用引起白酒需求的减少量不到3万吨——这个数字对于1997年以后而言还是相当小的。
8将偏好影响因素11．7％这一尚待证实的数据作为影响大小排除掉，比不进行排除要科学得多；因为不排除
将高估了收入、价格因素的作用。
9也就是说，产品间的相对比价是不变的——这是一个相当偷懒的假设，至少可以无须计算由于相对价格
变动带来的替代效应。
17
3．3．1啤酒的价格
讨论任何一个产品的价格都可以写得上一篇长篇大论。现代社会的产品很多都不是标准
化产品，这是难度之一：出厂价格不等于消费者的购买价格，这是难度二；啤酒厂商采取了
眼花缭乱的产品和价格策略，这是难度三。
为了从宏观上把握啤酒价格的走向，可以有这样的思路：把各年啤酒行业的销售收入收
集出来，除以当年的生产量。这里，必须看到这两个指标所描述的现象范围的不同：销售收
入等于平均价格与当年销售量相乘；销售量是上年库存加上本年生产量再减去本年的库存。
但正如本论文在第2章所强调的，生产量和销售量事非常接近的。下图1就是依靠这种思路
得出近年来我国啤酒价格的变化：
图3．7 啤酒行业销售收入及出厂的平均价格(1 994～2004)
资料来源：历年《中国食品工业年鉴》
为了消除通货膨胀的影响，利用CPI价格指数2进行调整，将1994年作为价格调整的基
期，得到啤酒实际价格的变动情况，见下图：
图3-8啤酒出厂的实际价格变动(1994～2004) 单位：元／升
1．62
1．60
1．58
1．56
1．54
1．52
1．50
1．48
入··叭一。公11
．，《N·59／＼ ／“～ M9
彳⋯一<⋯一＼／ ＼ ·。．57／
V1．55 n 56＼／
●上．b4
94 95 96 97 98 99 00 01 02 03 04
这里得到一个令人惊奇的发现：中国啤酒的实际价格在十年之间几乎没有太大的变化3。
这里还要注意到，厂商出厂的价格与消费者的购买价格是不一样的：消费者购买价格还必须
1《中国食品工业年鉴》产量与《中国统计年鉴》数据略有不同，但为保证数据来源的一致性，这里采用
前者的产量。
2运用这个价格指数的理由是啤酒是普通的居民消费品。
3另外一个证据是计算1998～2002年间产量超过20万吨的厂商的平均销售价格，同样发现这四年来啤酒价
格也是在非常小的范围内波动。
18
0
O
O
0
0
O
0
0
砌
砌
砌
∞
∞
∞
竹
要加上运输费用以及销售商的加价。1994年以来中国市场化程度的加深，各行业工作效率
都有较大的提高。运输效率的提高或许导致销售半径的扩大，销售半径的扩大又带来运费的
增加：所以运输效率对价格的影响是不确定的；商业环节的变革让人有充分理由相信，销售
商的加价应该是下降的1。所以综合起来，在很大把握上，可以说啤酒的实际价格自90年代
中期以来是不变的2。
3．3．2居民的收入水平
在实际价格不变的情况下，实际收入水平对预算线的决定就起着决定性的作用。很多指
标都可以大致描述出我国居民的收入水平，比如国家统计局公布的职工平均工资、城镇(农
村)居民人均总收入、人均GDP等。在选择描述收入指标的时候，笔者着重考虑到以下两
个方面：一是是否符合本章的研究特点。由于无法把城乡消费者区分开来，本章的一个基本
逻辑就是把所有适合年龄段的居民都看作是真实消费者，并把他们假定为具有相同性质的，
所以就排除了关于城乡的指标；二是数据的质量。由于我国统计的不完善，很多数据无法自
圆其说。比如GDP和人均GDP，全国GDP和各地区的GDP等等。这里选取国家统计局公
布的人均GDP衡量人均收入的指标；并以】982年人均GDP作为基准，以国家统计局公布
的每年人均GDP增长速度作为计算依据3，得到以1982年价格作为标准的人均实际GDP。
结合3．1、3．2节的分解得到的有效人口的平均啤酒消费量，可以得到下图：
图3．9人均实际GDP和有效人口的平均啤酒消费(1982~2004)
82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 Ol 02 03 04
这里要指出的是：上图中的两个指标的内涵有所区别。人均GDP是运用全国人口来计
算的，但有效人口的平均啤酒消费是按照上文分析得出的有效人口来算出。但是，这两个指
标并无太大的冲突，因为人均GDP可以比较精确地描述全体国民的收入水平，也包含了有
效人口的收入变化了。
从上图可以看出，有效人口的平均啤酒消费量的变动与人均实际GDP的增长是一致的。
这指出了一个简单而又有力的事实：收入对消费的影响是至关重要的。但仅仅停留在这个结
论是远远不够的——因为这个性质用经济学的常识即可得出。接下来的问题是：收入增长对
需求的增长的影响到底有多大，这种影响的效果又没有什么变化?
1这主要原因是销售环节的减少和销售商的规模经济效应以及销售商间的竞争加剧。
2即使按照图2．8的数据来看，变化的幅度也是非常小，十年间年均增长0．2％，与收入增长相比也是微不
足道的。把销售效率提高的因素考虑进来，0．2％更是可以忽略了。
3采取这样的算法，与用每年的人均GDP消除价格影响相比，减少了一个步骤，犯错的可能性更小。
19
∞
∞
∞
∞
∞
∞
∞
o
∞
∞
巧
加
12
佃
5
通过计算收入弹性，可以得到收入弹性的变动情况及其趋势。由于1989年比较特殊1，
所以忽略了该年值。在得到各年的收入弹性值后，对这些值进行三年2移动平均，可以得到
弹性变动的趋势：
图3．10移动平均后的收入弹性：1984～2003
3．50
3．00
2．50
2．00
1．50
1．00
O．50
O．00
◆掣曙撤：30
＼。”
I．心呸Jo．N一．一75 ＼
N心．22 ’、-L ⋯1№№一：艺EI．一／5 ～一彤．_哪．4a
84 85 86 87 88 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 00 01 02 03
6
图中可以看出，啤酒需求的收入弹性呈有规律的逐年下降3。本章开头曾经提及，20世
纪90年代中后期中国啤酒市场的分水岭；上图证实了这一点，具体地说，中国啤酒市场应
以1995年为界4，该年以前收入弹性大于1，之后小于l 5。也就是说，1995年以前啤酒是奢
侈品，随着收入的增长，啤酒在居民中快速地普及；但1995年以后，啤酒已经成为日常必
需品了。
收入与消费的关系也可以通过各地调查的数据6来证明，见下表：
表3—7 2004年全国及部分省份城镇居民家庭年人均啤酒消费数量统计单位：千克
最低#更低较低中间较高最高#更高
地区总计低10％ 高10％
lO％ 5％ 20％ 2096 20％ 10％ 5％
全国5．91 3．45 2．70 5．11 5．9l 6．43 6．50 6．81 6．54
山东6．84 4．13 3．90 6．89 6．93 7．69 6．25 7．3l 8．95 12．12
江苏3．74 1．71 1．39 2．90 3．75 4．71 4．27 3．44 4．1l
广东1．1l 0．29 O．29 0．43 O．97 1．03 1．78 1．34 1．75
河南2．92 2．48 4．03 3．36 3．65 3．95 3．72 3．76
安徽9．20 7．2l 5．88 10．24 9．34 9．40 9．35 9．78 8．66 8．66
内蒙
5．76 4．43 3．70 5．12 6．47 6．50 5．20 5．47 6．38
古
新疆2．27 O．46 0．25 1．43 3．33 2．04 2．66 2．20 2．36
黑龙
11．5 5．7 8．9 9．8 12．4 15．3 12．5
江
资料来源：中国统计年鉴2005及各地2005统计年鉴
1该年的收入弹性是．2．1，这是由于当年经济的剧烈调整导致。
2运用移动平均是为了观察它的长期趋势；用几年来移动平均并非十分重要，但不用更多的年份是可以减
少丢失更多的数据。
3 2003年的上升是因为2004年啤酒需求的突然增加。
4不用移动平均结果也是一样，但有1997、2004年的弹性是异常的，其值大于1。
5如果假定啤酒的实际价格一直没有发生变化(这个假定相当牵强)，那么，收入弹性就等于实际购买力弹
性。
6无疑，这里的统计是不完全的；因为所有地区的人均啤酒消费量都小于2004年全国人均消费量。假设各
省的统计局在进行抽样调查的时候保证统计的一致性，依然可以得出一些重要的结论。
20
上表中的八个省份涵盖了全国的东、中、西部和南、北方，具有比较强的代表性。从表
中可以看出，所有的省份的消费者都体现了一个趋势：城镇居民中收入越高的居民其啤酒量
消费越大。组问的变化看，从最低的20％组与到低的20％组，啤酒的消费变化最大；中间
20％组以上，组间的递增的速度大大减弱，有的地区，如江苏、新疆等地还出现相反的变动
趋势。这说明，在低收入时，啤酒需求随收入的增加而快速增加；随着收入绝对值得增加，
啤酒需求的增速开始下降；收入增长到一定值以后，啤酒消费会出现负增长1。这个结论与
图3．10是相一致的：啤酒的收入弹性是逐渐下降的。
收入与消费的关系，可以用经济学中的恩格尔曲线来描述。由于本章的计算，可以得到
历年的人均实际GDP和有效人口的人均啤酒消费量，描述收入——消费散点图(图中的曲
线是趋势线)：
图3．1l 收入——消费散点图(1982～2004)
结合散点图和表3—7得出的结论，可以得到啤酒需求的恩格尔曲线：
图3．12居民收入与啤酒需求的恩格尔曲线
对瞳
酒
的
消费
且里
收入
小结：在啤酒实际价格变化不大的情况下，随着实际收入的增加，啤酒需求量的变化经
历三个阶段。第一阶段的收入弹性大于1，第二阶段的收入弹性在0～1之间；一、二阶段的
分解是人均实际GDP达到1500元左右(以1982年的价格水平计算)；随着收入的继续增加，
1从表3．7中得到这个结论的前提是表中对居民的五分法(以及更细的分法)中，收入的变化是均匀的。
——这一点无法证明或证伪，但做这样的假设与现实的差距应该不会太大。
21
啤酒消费的收入弹性可能小于O，即进入第三阶段——这种情况在短期还不会出现。
3．4小结：中国啤酒市场需求的计量分析结果
前文的三个小节按照式3．6的思路，分别阐述了影响啤酒需求的三大因素，并在文中分
别计算了各自的影响大小。具体情况汇总见下表(由于1989年是负增长，不计该年)：
表3—8市场需求的分解(1983’2004)
总体需求的增长
有效人口增加带来的
偏好改变带来的增长收入增加带来的增长
年份增长
绝对值贡献率绝对值贡献率绝对值贡献率绝对值贡献率
1983 0．3932 100．OO％ O．0328 8．34％ 0．0460 11．70％ 0．3144 79．96％
1984 O．3742 100．00％ O．0328 8．76％ O．0438 11．7096 O．2976 79．54％
1985 O．3839 lOO．00％ O．0328 8．54％ O．0449 11．7096 O．3062 79．76％
1986 0．3323 lOO．OO％ O．0328 9．87％ 0．0389 11．70％ O．2606 78。43％
1987 0．3075 lOO．00％ O．0328 10．67％ 0．0360 11．7096 O．2387 77．63％
1988 0．2148 100．00％ 0．0328 15．27％ 0．0251 11I 7096 O．1569 73．03％
1990 O．0762 100．00％ O．0328 43．04％ O．0089 11．70％ O．0345 46．26％
199l O．2110 100．OO％ O．0192 9．1096 O．0247 11．7096 O．167l 79．209b
1992 O．2184 lOO．OO％ O．0192 8．79％ O．0256 11．7096 0．1736 79．51％
1993 0．1675 100．OO％ 0．0192 11．46％ 0．0196 11．70％ O．1287 76．84％
1994 O．1871 100．00％ O．0192 10．26％ 0．0219 11．7096 0．1460 78．04％
1995 O．1087 100．OO％ 0．0192 17．66％ O．0127 11．7096 O．0768 70．64％
1996 O．0721 100．00％ O．0192 26．63％ O．0084 11．7096 0．0445 61．67％
1997 O．123l lOO．00％ O．0192 15．6096 O．0144 11．7096 O．0895 72．7096
1998 0．0523 lOO．0096 0．0192 36．73％ O．0061 11．70％ 0．0270 51．57％
1999 0．0559 100．00％ 0．0192 34．35％ O．0065 11．70％ O．0302 53．95％
2000 O．0632 100．00％ 0．0192 30．40％ 0．0074 11．7096 0．0366 57．9096
2001 0．0258 100．00％ 0．O103 39．89％ O．0030 11．70％ O．0125 48．41％
2002 O．0497 100．0096 0．0103 20．72％ 0．0058 11．70％ O．0336 67．58％
2003 O．0573 100．00％ O．0103 17．96％ O．0067 11．7096 0．0403 70．34％
2004 0．1455 100．0096 O．0103 7．08％ 0．0170 11．70％ O．1182 81．22％
由于式3．6描述的是等式关系，所以没有必要对市场总需求量进行回归。重要的，是对
人均需求(或有效人口的平均需求)进行分析。下文分别对这两项进行回归分析。
在对人均需求进行回归时，采用逻辑增长曲线模型，利用时间对人均需求量进行回归；
这是考虑到啤酒消费符合逻辑模型所描述的产品生命周期的发展过程。在对有效人口的平均
需求进行回归时，由于白酒数据的不可得，就以上文分解好的偏好因素剔除出去，只对有效
人口平均需求与收入水平(人均实际GDP)进行回归。另外，有效人口的平均需求也可称
为典型啤酒消费的需求。
3．4．1逻辑(109istic)增长曲线模型
逻辑增长曲线模型描述的是技术的发展或某些产品销售的表现。当初始阶段发展是缓慢
的，接着是极具的增长阶段，
形式是：
七
M2丽
然后是一个平稳的发展时期，最后达到饱和状态1。它的模型
(3．7)
其中k是极限参数，这里指的是人均啤酒消费量的极限值2。a、b是参数。根据不同的
极限值对1978年以来的人均啤酒需求量进行回归，结果如下3：
表3—9逻辑增长曲线模型的回归结果
k a b R2 拐点年
25 42．18 0．216 0．983 1995
30 44．98 0．195 0．97l 1997
35 49．89 0．184 0．961 1999
40 55．4 0．178 0．955 2001
45 61．17 0．173 O．949 2002
50 67．09 0．17 0．946 2003
60 79．15 0．166 0．940 2004
从表中可以看出，逻辑模型可以很好地解释中国人均啤酒消费量的变化。拐点年指的是
dy／dt达到最大值的年份，也就是d2y艏t2=0。该表说明一个简单的事实：按照最乐观的算法，
中国人均啤酒消费的拐点年都已经过去。下图是逻辑模型的拟合结果与实际值的对比(2004
年以后是预测值)：
图3．13逻辑模型的拟合结果
3．4．2典型啤酒消费者的需求方程
3．3小结中的收入——消费散点图(图2—11)已相当明晰地描述了收入与消费的关系。
下面的工作，不过是将该图中的趋势线用数学表达出来。简单起见，分别运用线性需求回归
和对数线形需求回归，同时兼顾1995年这个重要的年份。线性需求回归结果如下：
表3—10线性需求回归结果
【样本范围1982～2004 1982～1994 1 995～2004
c O 一7．6361 9．1768
1冯文权主编：《经济预测与决策技术》第四版，武汉大学出版社2002年，第151页
2根据啤酒消费成熟国家的经验，人均啤酒消费量确实存在一个极限值，比如美国这个值在80升左右。
3回归结果在0．0l水平下显著，下同。
a 0．01163 0．01850 O．00795
R2 0．953 0．995 0．966
方程形式为：q=c+ay，q和y的单位分别是升、元
显然，分段回归的效果好于整体回归的效果。从上表可以看出，1995年前后收入增加
对啤酒消费的影响是截然不同的。
图3．14线性需求分段回归的拟合结果
▲实际值▲
■
一回归拟合值- 盖
．▲矗奎
重
‘
l
l
．
量
。
I
▲
_
奎一
—
一- ：i
兀l
O 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500
对数线形需求回归的结果如下：
表3一ll对数线性需求回归结果
样本范围1 982～2004 1982～1994 1995～2004
C ．7．6201 ．12．2283 ．1．8418
a 1．4219 2．1066 0．6664
R2 0．927 0．969 0．970
方程形式为：lnq=c+alny，q和y的单位分别是升、元
从上表可以发现分段回归的效果好于整体回归的效果。啤酒需求的收入弹性在1995年
前后差别很大。1995～2004年的收入弹性平均为0．6664。
24
∞升：8
∞
沥
加
嵋
m
5
0
第4章市场需求的进一步分解
本章可以认为是第3章的扩展。因为在分析全国市场时，忽略了各地人对啤酒需求的差
异性。这种差异是客观存在的，而且其数量之大以致任何研究者都不能忽略。从世界范围来
说，这种地域差别也是普遍存在的，具体情况见下表：
表4—1 2004年世界人均啤酒消费量前15位国家
国别消费量(L) 折合大瓶比上年增加瓶数
捷克156．9 247．9 ．3．2
爱尔兰131．1 207．1 ．7．1
德国115．8 182．9 ．3．2
澳大利亚109．9 173．6 ．7．6
奥地利108．3 171．7 ．3．6
英国99 156．4 ．3．6
比利时93 146．9 ．4．7
丹麦89．9 142 ．9．8
芬兰85 134．3 11．7
卢森堡84．4 133．3 ．0．5
斯洛伐克84．1 132．9 ．8．5
西班牙83．8 132．4 O．9
美国81．6 128．9 -O．3
克罗地亚81．2 1283 4．3
荷兰79 124．8 -2．7
资料来源：啤酒工业快报2006-03
从表中可以得到两个基本结论：一、啤酒的消费量并非只由收入差异决定的：二、啤酒
的市场容量并非一直在成长的。当考察全球的啤酒市场时，可能不会在意各国的消费差异；
但要进行更细致的工作时，这种国家间的差别就凸现出来。同样的，在第3章的讨论中忽略
了各地的差异性；如果用更精细的眼光来考察时，会有很多非常有价值的结论。
第3章的开头部分已经叙述：决定人均需求的因素可以归为两类，偏好和价格——收入
体系。在考察各地的差异性时，也可以把所有决定人均需求量的因素归结为上述两大类。对
于价格——收入体系，本章假定它们的效应与第3章分析的相同。也就是说，假定价格体系
是稳定的，而且各地是一致的1。所以，如果获得了各地啤酒消费的恩格尔曲线，就可以把
它当成是收入和偏好共同作用的结果。在保持各地收入水平不变的情况下，就能够分解出由
于各地偏好的不同导致的需求的差异，也就是相对于全国平均水平而言各地对啤酒需求的偏
好强度。
以上用数学表达如下，全国有效人口的平均消费由平均的收入和偏好决定，即
g。59(y。，n) (4—1)
J地的平均消费量与J的平均收入和偏好决定，即
1显然，各地的价格无差异是很强的假设。但是由于资料的缺乏和上一章没有分解出啤酒消费的价格效应，
只能如此假定。
qj=qtyj，p)
控制收入水平一样时，
Z．：=——g，o(=J=，—，—p·f)-
。钆(j，，j～))
(4．2)
就可分解出各地的偏好强度：
(4．2)
上式中，y是将收入水平固定住，‘指的是j地相对于全国的偏好强度。图像可表示为：
图4一l 居民收入与啤酒需求的恩格尔曲线
对瞧
酒
的消
费
量
尔曲线
的恩格尔曲线
收入
上图所表示的恩格尔曲线，在第3章的表3．7中的数据可以证明这个事实。从表3．7中
可以看到，各地的啤酒消费量与收入水平的关系都有先增加、到达一定程度后开始出现减少
的变化过程。由于第3章已经求得了上图中典型消费者的恩格尔曲线，本章的最重要工作，
就是获得所求各地的恩格尔曲线，即各地有效人口的平均啤酒消费量及相对应的真实收入水
平。
由于各地的真实收入水平可以从统计资料中获得，所以主要的工作在于确定各地有效人
口的平均啤酒消费量。但是，这还有一个前提：各地的啤酒消费量是存在差异的。确立了这
个前提之后，求解各地平均消费量的关键在于如何分割全国市场并证明分割的有效性。所以，
本章的结构是：第1节讲述为什么要分割市场；第2节指出分割市场的难点和解决方案；第
3节证明将全国市场分割成北方片、南方片、西部片三大区域的合理性；最后，也就是在第
4节，进行图4．1的工作，得出市场分割的结论。
4．1为什么要分割市场
如果全国的消费者是无差异的，那就不存在市场分割的情况。但是，至少从日常生活中
可以观察到，各地的居民对啤酒的消费存在明显的差异——不管造成这种差异的原因是由于
收入、价格、文化、还是自然条件。本节的工作，首先在于证明这种需求量的差异性；然后
指出分割市场的重要的理论和实践意义。
4．1．1各地对啤酒的需求量存在着重大差异
各地居民对啤酒的消费存在差异，这似乎是不言自明的事实。比如说大家印象中北方人
的酒量更大，但是感觉不能证明任何东西。因为当一个人用他感觉的东西来概括一个事物时，
任何人都可以轻易地找出无数个相反的个例来反驳他。重要的是要拿出证据。由于关于消费
的市场调查难以获得1，笔者用一个更简洁、更有说服力的方法来证明它2。
既然从现实消费行为方面难以考察消费的地区差异，可以换一个角度，从生产者角度来
考虑。由于啤酒的销售范围是有限的3；那么，生产者为了追求利润的最大化，更偏向于在
销地生产。厂商可以选择新建工厂或采取兼并、收购的方式来进行这种行为。也就是，从长
期看，当地的啤酒销量应该等于产量4。考察生产者的区域分布可以看出，啤酒生产的地理
集中程度没有明显地增加或减少的趋势，见下表：
表4—2 中国啤酒生产的地理集中(1997’2004)
1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
前10省0．676 0．672 0．680 O．693 O．674 0．663 0．670 O．676
前15省O．861 0．858 0．860 0．858 0．854 0．845 0．848 0．849
资料来源：根据历年统计年鉴资料计算
这里可以说明，厂商进行生产固然具有历史惯性。但是，7年的时间对于啤酒厂商来说
足够进行任何行为的调整了。所以，可能的解释有以下两点：一、厂商的运输能力没有显著
地扩大或缩小，即销售半径没有显著地增加或减小，所以不会出现生产的地理集中程度变大；
二、各地的消费者确实具有显著性的差异，这种差异不管是来自何种原因，至少从1997年
以来是没有多大改观的。
4．1．2分割市场的重要意义
分割市场，就本章而言，作为一种技术性的方法，是为了得到各地有效人口的平均啤酒
需求量。抛开这种作为工具的意义，它具有很重要的理论和现实意义。
总量需求可以从多个方面来了解，第3章把它认为是典型消费者的累加结果；在这里，
整体市场需求可以看出是各组成部分市场需求的累加。只有了解了组成部分的需求情况，才
能对总量需求有更深刻的理解，才能真正了解需求的动力之所在。
分割市场，在现实中至少可以有以下两个作用：一、可以比较准确地把握整体市场需求
的变化情况。在行业分析领域，经常有这样的论调：某种产品甲地的人均消费量只有乙地的
几分之几，所以甲地的发展空间还非常大。他们忽略了造成这种差异的原因所在，所以得出
不能让人信服、对现实也没有太大指导意义的结论5。在啤酒行业也有类似的论调，说如果
中国的人均啤酒消费量达到国际平均水平的话市场规模将达到多少，等等。对整体市场进行
分割，就可以清晰地看出造成各地啤酒需求差异性的原因，那么，各地啤酒的市场规模发展
就可以有比较科学的把握，于是就可以得到整体市场的发展趋势。
1即使可以获得的话，这些调查也是极为粗糙、极其不完全的。
2也可以有一个有趣的事实：南方酒杯的容量显著的比北方小。
3关于啤酒销售半径的大小，就连业内人士也莫衷一是。金星啤酒公司的董事长张铁山认为是150公里；
美国AB公司大中国区总经理程业仁认为这个数字是100~150公里：华润雪花啤酒有限公司市场总监侯孝
海认为可以达到200—300公里。这些数字的得出多是从经济效率方面计算的，如果考虑到啤酒业中比较严
重的地方保护主义等非经济因素，可能这些数字都要缩小。不管如何，总之啤酒的销售范围是有限的。
4当然，“当地”这个范围也要有所界定，但至少是在销售的经济范围内。
5这种论调并非现在才有，也非国人所独创。在描述鸦片战争的历史中曾有过类似的故事：英国人对中国
市场的估算非常乐观，他们假设如果每个中国人都买一个刀叉，他们都将有无限的发展空间。
27
分割市场对现实的第二个作用是可以在一定程度上把握整个产业组织的发展变化。论文
的导言部分已经提及，需求作为产业的基本条件，对市场结构、厂商的策略性行为都有着重
大的影响。对于全国市场来说如此，对于地区市场来说也是一样的。如果各地区的需求增长
不同，该地区的市场结构变化也会有所不同。各地的需求发展对于厂商的策略性行为的选择
尤为重要，因为它指明了厂商目标市场所在及下～步的策略性行为的方向。
4．2怎么分割市场
既然啤酒消费存在着地区差异，就必须进行市场分割。由于统计的对象以行政区划进行，
那么，进行市场分割的依据也只能按照行政地区来。也就是说，分割市场不过是行政地区的
组合罢了1。但是在市场分割时存在两大难点：人口的流动和产品的流动。这两种流动导致
一个基本事实难以确定：各地区的有效人口平均啤酒消费量到底有多少2。分割市场，也就
是为了消除这两种因素的影响。当然，完全精确地消除这种影响不大现实，能做的只是把影
响的效果降到可以容忍的范围之内。本节的思路是，先讨论市场分割的难点——人口和产品
流动，接着给出解决方案。
4．2．1人口的流动
人口是消费的基本条件，人口数量决定了市场容量的限度，这对于区域来说也是使用的。
在第3章的分析中，由于中国是一个人口大国，跨国的人口流动虽然存在，相对于全中国的
总人口而言，是微不足道的。所以，在讨论人均啤酒消费量或有效人口的平均消费量时，可
以完全不计跨国人口流动带来的影响。到了本章要讨论区域的市场容量时，这种影响是不能
够忽略的。因为相对于跨国的人口流动而言，跨区域人口流动显得非常容易。重要的是，我
国的跨区域人口流动是非对称的，也就是说由于存在某种结构性因素，导致人口的流动朝某
个特定的方向进行。
根据第五次人口普查，2000年我国的人口流动已经达到14，439万人，占当年总人口的
11．39％。其中有一部分是省(市)内的人口流动，剩下的是跨省的人口流动。跨省流动人口
的数量对于不同省份来说是不同的，具体隋况见下表：
表4—3 2000年跨省的流动人口情况单位：万人
年底总人口数跨省的流动人口数流动人口所占比例
全国126743．00 4241．86 3．35％
北京市1382．OO 246．32 17．82％
天津市1001．14 73．50 7．34％
河北省6674．00 93．05 1．39％
山西省3247．80 66．74 2．05％
内蒙古2372．40 54．79 2．31％
辽宁省4238．OO 104．52 2．47％
吉林省2728．00 30．86 1．13％
1事实上，进行市场分割按照其他的理由可能更合理：比如说按照经济发展状况、地理因素、各地人的风
格特点等。举例说，江苏的南部和北部在很多方面都有巨大的差异，分割市场时把它们区别开来更具合理
性。
2在全国市场分析时不存在这个问题，因为跨国界的人口流动对于中国这个人口大国来说是微不足道的，
而跨国的产品流动在第l章中已经阐明可以忽略的理由。
28
黑龙江省3807．00 38．66 1．02％
上海市1674．00 313．49 18．73％
江苏省7327．24 253．69 3．46％
浙江省4677．OO 368．89 7．89％
安徽省6093．OO 23．01 O．38％
福建省34lO．OO 214．53 6．29％
江西省4148．54 25．3l O．61％
山东省8997．OO 103．32 1．15％
河南省9488．00 47．62 0．5096
湖北省5960．OO 60．97 1．02％
湖南省6562．05 34．88 0。53％
广东省8642．00 1506．48 17．43％
广西4751．00 42．82 0．9096
海南省787．00 38．18 4．85％
重庆市3090．00 40．32 1．30％
四川省8329．OO 53．62 O．64％
贵州省3755．72 40．85 1．09％
云南省4240．80 116．44 2．75％
西藏259．83 10．87 4．18％
陕西省3644．00 42．60 1．17％
甘肃省2562．00 22．79 0．89％
青海省516．50 12。43 2。41％
宁夏562．00 19．19 3．41％
新疆1846．00 141．1l 7．64％
资料来源：中国统计数据应用系统
虽然没有流动人口来源地的信息，上表的数据可以看出人口流动的非对称性。一般的，
经济比较发达的省(市)，其来自外省(市)的流动人口数量也就越多。比如北京、上海、
广东，它们的跨省流动人口数量占常住人口的比例超过了17％。另外，人口流动的趋势还
在加强。根据2005年全国1％人口抽样调查的数据显示，2005年跨省的流动人口数量达到
4779万人，比2000年增长了12．66％；占全国人口的比例从2000年的3．35％上升到3．66％。
人口流动对区域市场容量研究的最重要影响是它改变了各地的人口年龄结构。因为人口
的流动往往是出于经济原因，所以流动人口的年龄分布不是均匀的。正如第3章已强调的，
啤酒需求是有一定的适饮年龄段的，而流动人口大多数出于这个适饮年龄段中。尤其对于跨
省流动人口比重较大的省(市)而言，它们的人口年龄结构与全国平均有较大的差距。由于
跨省的人口流动改变了人口年龄结构，所以，就造成一个重大的问题：如何决定某个区域的
有效人口数?
4．2．2产品的流动
在进行全国需求分析时，跨国的啤酒贸易被忽略了，所以可以把产量当作销量。但是在
分析区域市场需求时，如果再坚持这种假设就不再具有合理性了。下表是2004年各地的人
均啤酒产量：
表4—4 2004年各地的人均啤酒产量单位：升
全国22．39 黑龙江63．73 河南省15．45 贵州省3．55
北京市92．73 上海市33．96 湖北省19．71 云南省4．54
天津市16．77 江苏省19．66 湖南省6．56 西藏14．20
河北省18．64 浙江省45．65 广东省30．55 陕西省16．71
山西省5．23 安徽省20．10 广西9．56 甘肃省11．29
内蒙古21．51 福建省41．35 海南省10．72 青海省O．OO
辽宁省40．69 江西省11．30 重庆市14．80 宁夏15．43
吉林省31．99 山东省40．82 四川省12．30 新疆12．53
资料来源：作者根据《中国统计数据应用系统》的数据计算
该表显示，相邻省份的人均产量的显著差异(比如北京和天津，河北和山西)。如果把
当地的产量当作销售量的话，显然是不合理的，因为相邻省份的生活习性比较接近，在收入
差距不大的情况下，它们的消费也应该是相似的。因此产品必然是流动的。
由于啤酒产品本身的特点，它具有一定的销售半径。正如前文所述，销售半径的范围是
难以确定的。所以，啤酒的流动受到很大的限制。于是问题就产生了：啤酒具有一定的流动
性，但无法获知它具体的流动能力；所以产生了比人口流动更有难度的问题1：在某个区域
中到底消费了多少量的啤酒?
4．2．3解决思路
以上两个问题合并在一起，成为一个问题：如何确定某个区域的有效人口的平均啤酒消
费量?或者说，用何种方法能够有效地消除或最大限度地控制上述两个方面的影响?
对于这个问题，可以反向思考：怎样的分割市场，会使人口和产品的数量更难以确定?
答案很清楚：市场越小的情况下。当区域划分越大的时候，出错的可能性越小；极限的情况
下，当全国只分割成一个市场，它就没有出错的可能了。当然，区域划分的越大，它概括了
太多的东西，使得得出的结论只有普遍性，对于特殊性的描述也就比较欠缺。这里存在一个
在保持精确性和获得地区特性之间的选择。
目前我国的区域经济研究，对区域划分有几种常见的分法。一是国家统计局划分成六大
区域：华北(北京、天津、河北、山西、内蒙)、东北(辽宁、吉林、黑龙江)、华东(上海、
江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东)、中南(河南、湖北、湖南、广东、广西、海南)、
西南(四川、贵州、云南、西藏)、西北(陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆)；二是三大地带
的划分：东部十一个省市、中部八个省、西部十二个省市；三是八大经济区域划分：东北地
区、北部沿海、东部沿海、南部沿海、黄河中游、长江中游、西南地区、大西北地区。第四
种是中国科学院的《中国现代化报告2004》把中国划分为三大区域：北方片12个省市(黑
龙江、吉林、辽宁、内蒙古、河北、北京、天津、山西、山东、宁夏、河南、陕西)；南方
片11个省市(江苏、安徽、湖北、湖南、江西、浙江、上海、福建、广东、广西、海南)；
西部片8个省市(新疆、甘肃、青海、重庆、四川、贵州、云南、西藏)。
对于这几种区域划分，选择标准就是能够符合本文的研究要求，即1)划分后的各区域
可以确定需求的有效人口数；2)区域内的产量可以作为销量。由于第一种和第三种分法划
分的数量过多，出错的可能性比较大，故舍去。第二种分法的特点是在地理上东部和中部比
较狭长，固然解决了南北方向人口和产品的流动问题，但东西方向的流动问题难以避免，也
只能舍去。剩下的只有第四种划分方法，如图4．2所示。这种划分市场的方法恰好与本文研
1产品流动在统计上比人口流动更难估算，而且数量上可能更多。
30
究的出发点相同。因为1)划分结果比较清晰地勾勒出各地居民的特征。北方片、南方片和
西部片代表了中国三大类型的居民，从自然条件(如海拔、气温等)或人文条件(文化、习
俗等)。2)经济发展程度上三大区域表现了明显的差异性，区域间的差异明显大于区域内的
差异，这在《中国现代化报告2004》中有详尽叙述。3)它可以比较顺利地解决人口流动和
产品流动的问题，这将在3．3节详细证明。
图4．2市场的分割——三大区域
资料来源：h郇：，，6nance矗na．c。m．唰鼎颤霹馨承葱麓藩裂麓警iil：：蓉的。园地豳，
4．3市场分割为三大区域的合理性
证明啤酒市场划分为北方片、南方片和西部片的合理性，就是为了说明以下两点：人口
流动对人口年龄结构的影响效果很小、区域内的产量可以当作是销售量。下文就按照这两个
因素分别证明。
4．3．1人口流动的因素
全国市场分割成三大片后，各区域来自省外的流动人口情况见下表：
表4—5 2000年三大区域来自省外的流动人口情况单位：万
地区总人口数来自省外的流动人口省外流动人口占常住人口比例
全国126743．OO 4241．86 3．35％
北方片48141．34 921．18 1．91％
南方片54031．83 2882．25 5．33％
西部片24599．85 438．43 1．78％
资料来源：中国统计数据应用系统
由于没有三大区域间的流动人口数据，只能从省际流动人口来推断。表4—5可以初步推
断，北方片和西部片应属于人口净流出地区，而南方片属于人口净流入地区。理由是：当流
动人口的来源是均匀分布的时候，南方片的外来人口数量最多，自然这种来自跨区域的流动
人口也多。这个推论有个前提，就是流动人口的来源是均匀分布的。事实并非如此。所以有
必要进一步讨论，分清在这三大区域的跨省流动人口中，有多少是跨大区域的流动人口，有
多少是大区域内部的跨省流动人口。
2000年第五次人口普查的数据显示，跨省的流动人口数量居前五位的分别是广东、浙
江、上海、江苏和北京，它们共占全国跨省流动人口总量的65．33％，其中广东占全国的比
例高达35．51％。下面以南方片的广东省为例展开讨论。广东流动人口来源地前十名是：湖
南、四川、广西、江西、湖北、河南、贵州、安徽、重庆、福建；来自这些省市的流动人口
占广东流动人口的93％。如果按照广东前十名来源地的比例计算，广东省跨大区域的流动
人口和区域内流动人口情况如下：
表4～6 2000年广东省跨大区域的流动人口估算情况
来自南方片来自北方片来自西部片
绝对数(万人) 991．9 403．9 107．8
所占比例65．97％ 26．86％ 7．17％
显然，通过对广东省的分析，发现在跨省的流动人口中，约2／3的比重是属于大区域内
部的人口流动，只有1／3是属于跨区域的人口流动。出现这种情况的原因可以解释为：人口
的流动性随着离居住地的距离增加而减弱，与居住地相对于流入地的经济发展相对水平密切
关联1。
扩大广东省的经验，假设跨大区域的流动人口数约为大区域内所有跨省流动人口数的
1／3。根据这个数字以及表4．5，可以计算出2000年南方片的跨大区流动人口占常住人口总
数的1．81％，考虑到南方片流到北方片和西部片的人口，可知2000年南方片净流入人口占
常住入口的比例已非常小。同样的结论可以适用于北方片和西部片。既然跨区域净流入(流
出)人口的比例如此之小，它对区域内人口年龄结构的影响也可忽略不计2。所以，采用这
种分割市场的方法，基本上可以排除人口流动对年龄结构的影响。
本章所划分的三大区域，各区的人口总量都如此之大，而且根据上文的分析人口流动未
影响到各区的人口年龄结构；所以，可以运用上～章有效人口在总人口的比重以及各区人口
总量来计算各大区每年的有效人口数量，具体结果如下表：
表4—7三大区啤酒消费的有效人口数量(199l’2004)
地区全国北方片南方片西部片
199l 62129．09 23907．7 25926．9 12120．9
1992 63168．63 24297．3 26385．7 12310．7
1993 64219．58 24687．9 26848．4 12518．1
1994 65322．53 25080．4 27328．6 12735．9
1995 66501．69 25514．6 27834．6 12973．3
1996 67685．26 25940．5 28343．8 13220．4
1997 70436．84 26681．7 29265．O 12013．9
1998 71789．23 27130．8 29781．1 12265．5
1999 73167．58 27599．7 30341．2 12526．5
2000 74572．40 28247．3 31288．0 12814．8
2001 75340．50 28482．2 31566．7 12965．2
2002 76116．50 28735．8 31868．O 13117．6
2003 76900．50 28992．9 32274．8 13262．6
2004 77692．58 29273．7 32798．9 13411．6
1 2000年广东的情况如此，2005年北京市1％人口抽样调查的结果也显示了相似的结论。
2这里应该看到，2000年西部片的人口总量只有南方片的40．9％，所以流动人口对西部片的影响比对南方
片要大许多，可能出现的后果是西部片的有效人口被高估，这在下文会专门涉及。
32
4．3．2产品流动的因素
啤酒的有限流动性，导致难以估算各地啤酒的销售量。这里，假设啤酒的销售只能跨相
邻省，下面估算啤酒跨省销售对所划三大区的影响程度。
首先考察北方片和南方片啤酒贸易的可能性。北方片和南方片交界的省份有：属于北方
片的陕西、河南、山东和属于南方片的湖北、安徽、江苏。以下是2000年北方片和南方片
交界省份的人均产量1：
表4—8 2000年北方片和南方片交界省份的人均啤酒产量
北方片南方片
陕西10．03 湖北13．71
河南10．73 安徽18．34
山东32．95 江苏lO．47
以最极端的假设，如果这六个省市间的贸易完全没有障碍，而且它们的居民没有任何差
异；那么，它们平均每人消费16．99升啤酒，北方片的消费量应为375．99万吨，而南方片的
消费量为332．55万吨。北方片向南方片流出58．81万吨啤酒。
运用同样的方法，可以计算出北方片与西部片、南方片和西部片的啤酒贸易情况：北方
片向西部片流出8．83万吨啤酒，南方片向西部片流出8．55万吨啤酒。不考虑二次产品流动
的话，北方片共流出67．73万吨啤酒，其中南方片流入50．26万吨，西部片流入17．37万吨。
在这种假设下，各大区的人均消费量与没有产品流动下的情况对比如下表：
表4—9有无产品流动2000年北方片和南方片交界省份的人均啤酒产量
没有流动情况下的相邻省份完全流动情况情况
区域增加
人均消费量(升) 下的人均消费量(升)
北方片24．65 23．25 —5．71％
南方片15．97 16．9l 5．92％
西部片9．11 9．91 8．75％
下面考察现实中是否有可能出现上述假设中的产品流动。首先考察北方片和南方片现实
的产品流动可能性。北方片和南方片交界省份中陕西和河南的人均产量比较低，所以存在南
方片的湖北、安徽的产品向北方片流动的可能；同理，北方片的山东有向南方片流出的可能。
总的说来，北方片对南方片可能出现产品的净流出——这与上文的假设情况一致。但是，从
更大区域范围考察，可以发现江苏周围省份的人均产量均明显高于江苏省，也就是说，从更
大区域实现产品流动的话，江苏不一定要完全从山东流入产品，流入地还可以是(而且更具
可能)浙江、上海等地。所以，现实中南方片和北方片的产品流动并没有表3．9描述的那么
多。同样的道理可以运用于西部片的情况2。
经过上面的分析，可以有把握地得出这样的结论：表4—9中产品流动的效果被高估了，
现实中不会出现这样规模的跨大区产品流动。所以，如果假设不存在跨大区域的产品流动情
况，与实际情况相比，人均消费量不会有表4．9计算出来的那么大幅度的增加或减少。同样
的，有效人口的平均消费也不会比实际情况有太大的变化3。因此，下文就假设大区域间不
存在产品流动。这样，可以计算出各大区域每年的啤酒销售量，见下表：
1运用2000年的理由是该年是人口普查年，各地人口的数字最真实；运用人均产量指标是出于计算上的方
便。
2西部片中一个更显著的特点是交界省份的地理条件与北方片、南方片出现重大变化，这无疑大大减弱了
产品流动的可能性。
3有效入口的平均消费重的变化幅度应与入均消费量的变化幅度一样，因为上文分析的结果是各大区的人
口年龄结构可看出是一样的。
33
表4—10三大区域1991’2004年的啤酒消费量单位：万吨
年份全国北方片南方片西部片
1991 838．00 454．56 326．24 57．47
1992 1021．OO 549．77 400．43 70．44
1993 1192．00 619．OO 491．41 81．66
1994 1415．00 761．28 555．47 97．92
1995 1568．82 819．09 633．82 115．90
1996 1681．9l 877．15 677．77 126．99
1997 1888．94 982．50 750．91 155．53
1998 1987．67 982．31 813．50 191．87
1999 2098．77 1090．60 804．70 203。49
2000 2231．32 1183．65 849．16 198．5l
200l 2288．93 1176。07 918．40 194．46
2002 2402．70 1220．98 964．13 201．72
2003 2540．48 1243．82 1081．06 215．60
2004 2910．05 1448．60 1215．93 245．52
4．4三大区域的需求差异分析
经过第4．2、4．3节对市场分割的证明和计算，可以获得三大区的有效人口数和啤酒消费
量，就能够计算出各区域的有效人口平均需求量，也就能探讨是什么因素造成各区域间的消
费差异。
4．4．1三大区域有效人口的平均需求量
根据表4．7和表4．10的数据，可以计算出历年三大区域的有效人口的平均需求量，结
果见下表：
表4一ll三大区域有效人口的平均的啤酒需求量(199l~2004年) 单位：升
北方片南方片西部片
地区全国
绝对值与全国相比绝对值与全国相比绝对值与全国相比
1991 13．49 19．Ol 1．41 12．58 0．93 4．74 0．35
1992 16．16 22．63 1．40 15．18 0．94 5．72 O．35
1993 18．56 25．07 1．35 18．30 0．99 6．52 O．35
1994 21．66 30．35 1．40 20．33 O．94 7．69 O．35
1995 23．59 32．10 1．36 22．77 0．97 8．93 O．38
1996 24．85 33．81 1．36 23．9l 0．96 9．61 O．39
1997 26．82 36．82 1．37 25．66 O．96 12．95 O．48
1998 27．69 36．21 1．31 27．32 O．99 15．64 O．56
1999 28．68 39．5l 1．38 26．52 0．92 16．24 0．57
2000 29．92 41．90 1．40 27．14 O．91 15．49 O．52
2001 30．38 41．29 1．36 29．09 0．96 15．00 O．49
2002 31．57 42．49 1．35 30．25 O．96 15．38 O．49
34
2003 33．04 42．90 1．30 33．50 1．01 16．26 O．49
2004 37．46 49．48 1．32 37．07 O．99 18．31 0．49
上表显示，三大区域的啤酒消费确实存在重大差异。正如从第3章就开始强调的，需求
的差异性可以由偏好和收入进行解释。所以，有必要获得三大区域的收入与消费的关系。
4．4．2三大区域收入与消费的关系
为了获得三大区域收入——消费的关系，首先必须知道三大区域的收入情况。本章与第
3章一样，采取实际入均GDP指标作为描述当地居民的收入情况。
三大区域人均实际GDP的计算过程是：1、将三大区域中各省当年的名义GDP加总，
获得当年价格水平下的三大区GDPI；2、进行价格因素的剔除，获得以1982年价格水平的
实际GDP；3、将各大区的实际GDP除以常住人口总数，获得各年人均实际GDP的情况。
这里，要着重说明的是价格因素的剔除。具体的方法是：计算出相邻年份的全国GDP名义
增长情况，减去国家统计公布的GDP增长率，获得GDP减缩指数。以GDP减缩指数作为
通货膨胀水平，调整各大区域的实际GDP2。根据上述的计算过程，得到三大区域历年的人
均实际GDP水平(以1982年不变价格计)，入下表：
表4—12三大区域的人均实际GDP(199l’2004年) 单位：元
全国北方片南方片西部片
199l 1062．67 1114．52 1133．05 640．65
1992 1198．69 1226．46 1307．38 687．34
1993 1344．93 1333．42 1511．77 723．70
1994 1498．25 1427．26 1666．40 766．25
1995 1637．58 1558．58 1848．31 820．38
1996 1775．14 1714．68 2008．05 902．12
1997 1911．83 1888．94 2217．06 1116．7l
1998 2041．07 2034．66 2392．38 1205．04
1999 2167．00 2157．23 2540．28 1259．54
2000 2320．86 2322．10 2694．60 1318．73
2001 2476．36 2475．29 2856．70 1388．29
2002 2664．56 2680．83 3082．52 1484。65
2003 2899．04 3002．76 3418．27 1613．18
2004 3154．16 3378．35 3762．37 1776．44
资料来源：中国统计数据应用系统
知道了消费量和收入水平，还不能得出各区域的恩格尔曲线。这在第3章已经论述过，
在价格水平不变的情况下，消费的变化并非完全由收入决定，还存在偏好的改变造成的结果。
而经济学中的恩格尔曲线的推导，是在其他条件不变的前提下进行的。所以有必要再对有效
人口的平均消费量进行调整。这里，参照第3章偏好改变造成的效果，并假设在三大区域内，
偏好改变对消费影响的效果是一样的3。
1全国31个省市的GDP加总的结果与全国GDP水平相比，1991年~2003年前者小于后者，约为后者的
95~98％：2004年前者稍大于后者，是后者的100．4％：所以这样计算的结果会有误差，但误差范围不超过
5％。
2这里，暗含了三大区通货膨胀水平是一致的前提。
3事实上，这样的调整不过把表4．1l的数字同比例缩小。调整前后的数字本质上对下面的进一步分析没有
太大的影响，但正如第3章提及的，有调整比没有调整的理由更为充分，不然收入对消费的作用将被高估。
经过调整后就可以获得各大区域的收入——消费散点图(其中每个区域的散点图中的连
线是趋势线，即各区域的恩格尔曲线)：
图4．3 全国及三大区域的收入——消费散点图
4．4．3三大区域的需求差异
经过上文的分析，获得了各区域的消费与收入的对应关系，为了确定它们之间的函数关
系，分别对全国及三大区域进行回归。第4章的分析指出，啤酒消费存在一个拐点，就全国
平均水平而言这个拐点出现在1995年，此时的人均GDP在1500元左右。比较科学的方法
是对拐点前后分别回归。但是，由于只有14年的数据，这里不宜再进行分段回归。各大区
域的回归结果如下1：
表4—13三大区域的回归结果
全国北方片南方片西部片
C 4．77 10．08 4．99 O
a 9．26 10．71 7．55 9．75
R2 0．95 O．89 0．96 0．90
方程形式为：q=c+ay，q和y分别指有效人口的平均消费量和人均GDP，其单位分别是升、干元
从上表可以看出，收入的增长对需求的作用在各大区域是不同的。北方片的斜率比全国
平均水平以及南方片大，这也证实了北方地区的居民对酒精饮料的偏好强度比较大。根据回
归的方程和式4—3，可以计算各区域相对于全国的偏好强度。将收入水平固定在1991~2004
年全国人均GDP时，北方片相对于全国的偏好强度系数平均为1．35，南方片和西部片的相
对偏好强度系数分别为0．86和0．84。也就是，北方片居民对啤酒的偏好强度是南方片居民
的1．567倍。第4．3节已经指出，人口和产品的流动对西部片的影响最大；所以0．84这个数
值是被低估的结果2。
根据第3章的经验，这里把这个偏好的作用假定为10％。
1回归结果在0．01水平下显著。
2这从散点图可以看出，西部片的有效人口的平均需求量在收入为1300元左右突然出现下降。
36
第5章应用和预测
5．1啤酒市场容量的预测
经过第3、4章对中国啤酒需求分期、分类的分析，可以比较清晰地把握啤酒需求的特
点；经过对影响因素的分解，可以比较确切地知晓每个影响因素的作用大小；所以，就有可
能对将来的发展做出比较恰当的预测。下文就分别对全国啤酒需求和三大区域的需求发展做
出定性和定量的预测。
5．1．1全国啤酒市场容量的长期预测
根据第3章的分析，影响全国啤酒需求的因素有三点：入口、偏好和价格一收入体系
的变化。全国市场容量的增长也是由上述三个因素带动的。因此，市场容量的长期预测要分
别按照这三点展开讨论：
一、人口因素。由于我国在20世纪70年代末开始实行计划生育政策，随着时间的推移，
计划生育政策下出生的人口占人口总数的比重也就越来越多。随之变化的，是人口年龄结构
的变化。下表是未来15年我国啤酒消费的有效人口估算(计算方法与第3章的2．1节相同)：
表5—1 啤酒消费的有效人口估计单位：万人
2000年(实际值) 2005年2010年2015年2020年
20’49岁61539 63058．42 67458．26 65565．2l 59753．56
50’69岁18615 22034．21 25712．01 31551．46 37505．32
加权后总数74569．5 78482．37 85456．67 87651．24 86007．28
数据来源：中国卫生统计年鉴2004及作者推算
表中可以看出，20~49岁年龄段人口总量在2010年前后达到高峰后将开始减少，到2020
年这一年龄段的人口甚至少于2000年的水平。50~69岁年龄段的人口将持续增加，2020年
该年龄段的人口数是2000年的2倍左右。经过加权后，啤酒消费的有效人口数在2015年前
后达到最大值，从此以后啤酒消费的有效人口将减少。也就是说，2015年以前，由于啤酒
消费的有效人口的增长将带动全国啤酒市场需求的扩大；但到了2015年后，这种效应将是
负的了。如果计算有效人口的年均增长率，发现2006～2010年，有效人口的年均增长率达到
1．72％，高于2000~2005年期间1．03％的年均增长率；2011~2015年期间，有效人口的年均
增长率只有0．51％；2016~2020年期间，有效人口转入负增长，为．O．38％。
二、偏好因素。在第3章讨论偏好的时候，讲到偏好转变的主要原因有气候和人们的消
费选择从白酒向啤酒的转变。对于气候因素的预测超出了作者的知识之外，但从过去的经验
看，气候的变化是十分微小的，其对啤酒消费的影响相当有限。产品集中的选择变化因素，
由于白酒的产量已经连续下降多年，降幅也越来越小，可能的情况是白酒的消费将稳定在一
个数量上而不再减少；那么，由产品的替代带来的啤酒消费增加的情况将消失。另外，其他
酒精饮料比如葡萄酒可能具有良好的成长空间，它对啤酒的替代(这里不涉及价格体系的变
化)是存在的。由于当前啤酒需求量的数目已经如此巨大，不管是正的替代效应还是负的替
代效应，占啤酒需求总量的比例将是十分微小的。所以总的来说，未来的啤酒需求由偏好改
变而带来的消费增量可以看成00
37
三、价格——收入体系的变化。啤酒行业一直处于过度竞争状况，所以不必指望啤酒的
实际价格还有下降的空间；当然也可以排除上涨的可能1。相对价格体系的变化中最大的可
能性在于其他酒精饮料的价格变动，比如白酒、啤酒的相对比价发生变动所引起的替代效应。
这里假设产品的相对价格体系没有发生变化。所以，决定消费者购买力变化的只有其收入的
变化了。根据历史数据，人均GDP的增长和啤酒需求的收入弹性都是递减的，200D2020
年的估计值如下表：
表：
表5—2人均GDP增长和啤酒需求的收入弹性估计
200每之01 0 201l～2015 20l每乏020
人均GDP增长(％) 7 6．5 6
啤酒需求的收入弹性O．45 0．4 O．35
综合以上三个要素的分析，对200乱2020年中国的啤酒市场规模成长的估算结果如下
表5—3 2006’2020年中国啤酒市场规模的成长估算(％)
2006^v2010 2011～20l 5 2016～2020
人口带来的增长1．72 0．51 ．0-38
收入带来的增长3．15 2．6 2．1
中国啤酒需求的增长率4．87 3．1l 1．72
5．1．2三大区域啤酒市场发展的前景
第4章将全国市场分割成北方片、南方片和西部片三大区域，并讨论了三大区域啤酒需
求的差异性。从图4。3的三大区域的收入——消费散点图可以看到，北方片需求的转折点在
人均实际GDP达到1500元左右(1982年的价格水平下)，与第3章所求的全国的转折点一
致的；南方片和西部片的转折点难以观察出。但是根据全国的经验，南方片和西部片的转折
点估计在1200～2000元区间段。由于到2004年，北方片和南方片的人均GDP水平都大大超
过了1500元，而西部片的人均实际GDP也达到1700多元；所以，总的说来，三个区域依
靠收入增长实现需求量的增加的潜力已远不如前——这与前文的预测全国市场需求走势是
一致的。
三大区域的市场增长潜力是不一样的，最有增长潜力的是西部片市场。原因是西部的绝
对收入是最低的，意味着西部片可能还处于第3章所述的恩格尔曲线三阶段中的第一到第二
阶段之间，也就是说它的需求收入弹性还是比较高的。另一方面，由于西部片的经济发展整
体水平较低，西部大开发又包括了西部片的所有省份，所以西部的经济发展潜力也不小。因
此，综合以上两方面的考虑，西部片的收入增长带来的啤酒需求增长的效应将比较大。也就
是，西部片的市场需求增长速度在未来的一段时间内将高于南方片和北方片，也高于全国的
平均水平。
虽然说西部需求增长速度较高，但增长的绝对量远不如北方片和南方片。未来北方片需
求量的年增量平均后将是三大区域中最多的。原因很简单，北方片有众多的人口以及偏好酒
精饮料的习性。
南方片的啤酒需求不论在增速上、还是在增量上都不是最突出的，但对厂商来说它可能
是三大区域中最重要的。因为这个地区的经济最发达，啤酒的售价也最高(本论文没有涉及
啤酒产品的价格差异)；还有重要的一点就是流动人口非常多，产品辐射能量最强。
1除非投入品的价格上涨或者啤酒厂商的并购带来其市场势力的增强。前者无法预测，后者出现的可能性
不大。因为目前全国的市场结构是低集中的，但到了单个省份，它的市场集中度已相当高，近于寡头竞争。
啤酒厂商的并购带来的只是全国市场结构的变化，对地方市场结构并无实质性影响。
38
5．2啤酒需求对啤酒行业产业组织变化的影响预测
在产业经济学中，市场需求是产业的基本条件之一；在技术没有重大变化的情况下，市
场需求的变化也就决定了产业的基本条件的变化，也就可以对市场结构、企业行为起着深远
的影响。既然本章的第1节预测出啤酒需求的长期发展情况，就可以预测出需求变化带来的
进一步效应。下文分别从市场结构和厂商行为方面分别做出预测。
5．2．1对市场结构的影响
对比于20实际的80年代和90年代，21世纪的前20年市场规模的扩张速度将大大降
低，这对市场结构的影响至少有以下两点：
一、提高了该行业的进入壁垒。由于需求的低增长、竞争的日益激烈，要求厂商在技术
上要接近或者达到规模经济的程度，这意味着进入这个行业必须要有更大的资金：另外，由
于产能的过剩，政府会出台相应的行政政策(限制再建新厂)和经济政策(对上规模厂商进
行税收优惠)、环境政策(加强环境标准)等增加新进入者的进入难度。这两方面的共同作
用，导致该行业的进入壁垒将大大上升。
二、市场日益趋向集中。市场规模的低速增长导致竞争的方式发生改变，即从增量竞争
转向存量竞争。一般地，行业市场集中度的加强往往是市场比较成熟、需求增速放缓的情况
下进行的。中国啤酒行业的历史也证明了这一点：1995年以后，大厂商开始大量出现并且
规模越来越大。因为啤酒是一个有规模经济明显的行业，在市场需求旺盛的时候厂商在规模
不经济的情况下生产仍能盈利(这往往需要地方保护主义的支持)。需求放缓的情况下则不
同，处于规模不经济情况下生产的厂商在竞争中只能失败。另外，市场集中的方式也将改变。
以往啤酒行业市场集中度的提高依靠厂商的扩建、击败竞争对手实现的，但由于进入壁垒的
日益加强，兼并收购将成为厂商扩大生产规模的更有效方式。
5．2．2对市场行为的预测
市场需求的有限增长，使啤酒厂商面临更加困难的市场环境；尤其在2010年之后，这
种情况将日益严重。前文已经提及，啤酒市场的竞争行为已发生本质的变化，也就是在一定
存量下进行的竞争，市场已不可能做得更大。1995年以前，啤酒厂商能够在竞争中共同把
啤酒市场做大、得到共同发展、有可能实现共赢互利；1995年以后，尤其是2010年以后，
市场中日益成为有你无我的残酷竞争了。厂商间的关系也从正和博弈转为了零和博弈。
在这种大环境下，厂商的策略性行为就显得更为重要。地区市场需求的不同也决定了厂
商的行为重心不同。前文已述，在三大区域中南方片的需求是厂商的战略重点；可以有把握
地预测到，南方片的市场竞争行为将更为激烈。由于人口和经济发展是啤酒需求的重要决定
因素，因此，从全国来看，中国经济重心的长江三角洲、珠江三角洲和京津地区将是啤酒厂
商竞争的目标所在；从各省来看，各地的省会城市和中心城市将是各啤酒厂商的策略重心。
也就是说，目前在啤酒行业，厂商想获得成功的策略更大可能的是从城市向农村扩散，而不
是农村包围城市。经济发达城市和地区对于啤酒厂商的意义在于：这些地区不仅有为数众多
的消费者和强大的购买能力，这本身就会对厂商带来广阔的市场；另外，这些地区的流动人
口特别多，销售上可以实现溢出效应。
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5．3啤酒需求分析对其他行业的启发
本论文虽然只是涉及到一种快速消费品需求方面的研究，它涉及到全国和地方市场容量
的测算，这对任何一个消费品来说都是有意义的。
5．3．1市场需求的测算
本论文依照需求理论对市场需求的解释和测算提供了一个完整、简洁而且有效的分析框
架。即按照决定需求的三个因素展开：人口、偏好和价格——收入体系分别展开，讨论各因
素对需求的影响。当前的许多行业中的需求分析，并没有从需求的本质上入手，仅仅按照历
史数据进行简单推算。这不仅在理论上难以解释，对现实的说服力也比较弱，预测的结果也
不够科学。
对市场需求的分析，重要的是要扩大分析的时段范围和地区范围，并根据三因素的框架
展开讨论。只有这样，才能有效地对整体市场进行分期、分类；也只有这样，才能发现需求
的本质内涵。
5．3．2关于分割市场
分割市场，对于任何一个厂商来说都是至关重要的，因为它是厂商策略性行为的基本出
发点。在分割市场的时候，必须把握以下几点：一、最基本的，要了解产品的特性。因为有
时候它决定了产品是否能够有效地被分割。比如在分析啤酒市场时，就必须要考虑它的运输
半径：二、根据收入——价格体系中的指标进行划分。因为收入——价格体系中的指标是容
易获得的；三、构成偏好的因素用来分割市场时要特别慎重。由于偏好难以量化，而且在叙
述偏好的时候往往难以定义清晰，除非有相当的把握，不然难免要出错。
分割市场后，在考察各个子市场的需求差异性时，特别要注意的是找出导致这种差异的
真正原因所在。比如文中第4章所述的，当前北方片和南方片的需求差异，主要是由于偏好
的差别引起的；南方片和西部片的差异，又是由于收入的差别导致的。
5．4本文的不足之处以及下一步的研究方向
本论文把需求的增长归为三个因素：人口、偏好和价格——收入。这在理论上是无懈可
击的。但是，在实证过程中很多结论是依靠一系列的假设才得出的，在分析过程中也存在一
些不完善的地方；这也是进一步研究的方向所在。
5．4．1不足之处
本论文在分析过程中有一些重大但未经过充分证明的假设，主要包括：一、价格体系保
持不变，对于这一点文中没有做出有力的证明；二、关于人口的年龄结构的均匀变化。这个
假设不仅应用于全国，也运用于三大区域。但事实上可能并非如此，这关系到分析结果的准
确性；三、关于偏好因素的影响大小。文中对偏好作用的大小通过季节比率的变化计算出来
的，这是否真实地描述了它的大小、能否均匀地运用于三大区域，这都是未经证明的。
本论文更为重大的不完善在于统计指标上的运用。这里涉及两个方面，一是指标运用的
恰当与否。比如用人均GDP是否能够真实地衡量居民的收入；第二个方面是指标数据的准
确性、完整性。由于我国统计制度是在日益完善之中，很多数据的统计口径不是一致的。这
一点在文中讨论白酒时已有涉及。关于数据的完整性，主要指所收集资料的时间范围。本论
文采用的资料最早从1978年开始的，不过26年的资料；在讨论季节变化时，只采集到8
年的数据；在进行回归分析的时候，少的甚至只有10余年的资料。资料的不完备无疑妨碍
了分析的科学性。
5．4．2下一步研究方向
对于啤酒的需求，偏好是非常值得进一步的研究。如何把偏好分类，又如何分解出偏好
的各个子因素的影响大小，这在实际应用中都比较少涉及。是什么因素导致偏好的转变(比
如广告)，其中的作用机理又是什么，这也是国内比较少涉及的。
另外，有必要利用更长时段的数据进行实证分析：如果能够得到一手资料，在方法上可
以采用面板回归，可能会有更精确的结论。如果有微观的调查资料(比如运用高质量的问卷
得到的结果)来补充说明，所得到的结论将更有说服力。
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后记
当论文最终定稿的时候，我松了一口气。可能每个经历这个阶段的人都会有这样的感受，
因为在论文的写作过程中充满了挑战、成就、挫折、失败，也伴随着兴奋、激动、怀疑，甚
至绝望。现在回头看，这些都成为难得的记忆了。
这篇论文远非我一人之力，它还包含了太多人的热情、期待、鼓励和帮助。我愿意将它
作为目前我能拿出的最好的物品，呈现给他们。
我想谢谢我所有的老师们。排在第一位的，无疑是我的导师朱恒鹏副研究员。在三年的
学习和交往中，我从来没有经历过人们常说的“老板与员工”的师生关系。当我遇到困难的
时候，他总是不遗余力地提供慷慨的帮助。我希望，这三年来的表现没有让他太失望。我还
要感谢一位澳门大学的老师，在研究生院听过的课中他的～句话给我留下最深的印象：“分
期分类亦是大学问”。在写作中当我怀疑论文的价值时，这句话给我带来了信心。还有经济
所的老师、研究生院的老师，以及所有教过我的老师；如果要把名单列出来的话，它太长了，
请恕我不再列举。
我还想感谢我的同学、朋友们。谢谢你们这三年给我带来的快乐，无论是在学习上，还
是在生活中：如果没有你们的话，我的生活将黯然失色。希望这三年里，我也给你们带来了
快乐。
最后，我要感谢我的家人。可能我永远无法真正体会到一对农民夫妇养育两个孩子的艰
辛，但我还是想对他们说，你们辛苦了。我想对我的父母、哥哥、嫂子以及小侄女说，谢谢
你们一贯的支持。
这篇论文既是一个终点，更是新的起点。我愿以杨度先生的话作为我的人生信条：英雄
做事无它，只坚忍一心，能全世界能全我。
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中国啤酒市场的需求分析
作者： 程锦锥
学位授予单位： 中国社会科学院研究生院