华交会发展的影响因素分析

1、第三章华交会发展的影响因素分析华交会从创办至今，经历了我国经济的腾飞时期，而华交会无论是其规模、到会客商、 成交效果还是国际影响都名列中国前茅。从图1（ 2.2节）可以看到，一些突发事件的发生(如1997 年、 1998 年亚洲金融危机，2001 年“ 911 ”事件 )对当年的到会客商数并没有显著影响，说明其具有较强的抗风险能力。而此后，华交会的到会客商一路猛增，屡创新高，进入了快速发展时期。纵观华交会十多年的发展历程，分析其发展的影响因素，总结经验， 相信会对中国展会品牌建设有所裨益。3 1 影响因素假设主要从推力因素、拉力因素、地域因素、设施因素及外部环境因素5 套影响因子作为假设来剖析

2、华交会发展历程中的影响因素6 。推力因素是指推动展商和客商参会的动力因素，主要是指他们参会的动机和目的。参展商希望通过参加展会在有限的时空里直接促进销售、获得订单、 建立新的业务关系、加强与老客户的联系、 获取信息、展示新产品和企业形象。客商希望通过展会采购满意的产品、接触更多的供货商、获得更多的新市场信息。拉力因素是指吸引客商和展商参加展会的因素，主要是指展会本身的价值以及举办地与办展单位的营销力度。展会本身的价值包括信誉、展出商品种类、 到会客商和参展商的数量和质量、服务质量、交易成本等。地域因素是指会展举办地的各种因素和条件的综合，它主要包括城市经济发展水平、基础设施完善程度、市场开放程

3、度、地缘状况、城市会展组织能力、城市优越的区位等因素。设施因素是指会展场馆设施以及会展服务配套设施，如住宿、市内交通、餐饮等因素。外部环境因素是指国内外的政治、经济环境。 国际形势和平稳定、主要客源国经济发展稳定、货币汇率稳定，展会举办地国家政局稳定宽松、经济增长、社会发展、国家政策支持等因素是降低风险和交易成本、提高交易效率的保障条件。3 2 影响因素作用机理分析在一定的前提下， 会展业的发展是多重机制共同作用的结果。各影响因素之间是相互作用的关系，它们发生作用的机理大致可以从以下5个层面进行分析。其一，会展的核心三大要素参展商、 客商和展会本身之间的关系；其二，城市作为展会的载体，集聚各个

4、相关要素，不仅为展会和参展商、客商提供硬件设施及完备的服务配套设施，还创造会展所需的软环境、如会展人才、 城市形象、 城市文化等等； 其三，展会与设施是相辅相承，互为基础的；其四， 交易会的发展受外部经济政治大环境的制约；其五， 突发事件对展会的影响程度的大小主要取决于其他因素 6 。客商和参展商是会展持续发展的动力所在。对参展商来说， 参加展会的首要目的是借助展会宣传自己， 需要尽可能多地接触客户。 因此在选择展会时，他们所关注的是展会是否能提供有效接触客户的机会。在确定展会的主办单位值得信赖，且有一定号召力的条件下，就看它能够为他们提供什么样的服务，是否能满足他们的参展需求。客商、参展商和

5、展会本身是会展的核心三要素，无论是参展商还是客商都希望借助参加展会获得他们的期望收益，这是他们参加展会的推力。如果双方参展的收益大于成本，则愿意参与展会。 参展商质量的好坏、 数量的多少直接吸引与制约了客商的质量与数量，反之亦然。只有参展商和客商的数量和质量相匹配，两者均感到满意才会形成继续参与下一届展会的推力， 展会才得以实现可持续的健康发展，逐渐形成品牌。 若展会使得双方都降低了满意度，则其参与展会的推力作用就会大大减小。失去了市场，展会便难以维持。展会是提供一个实现参展商和客商期望价值的平台，所以展会本身的价值是形成参展商和客商参会的主要拉力。此外，展会拉力的大小还决定于主办单位的努力程

6、度。如果展会能保持参展商和客商的质量、数量和参展商品种类的齐全，提高参展商和客商的满意度，那么将大大提高展会的知名度和美誉度，从而形成展会的品牌。当展会发展到一定成熟阶段时，主办单位的营销力度、制度安排和创新等努力因素也将得到事半功倍的成效。城市是会展发展的载体和助推器。城市是展会的载体， 集聚了展会的各个相关要素。城市不仅为展会提供会展设施、 基础设施以及为参展商和客商提供完备的服务配套设施，还创造会展所需的软环境，如会展人才、城市形象、城市文化等等。但另外一方面，展会也为城市带来可观的经济效益，大大提高了它们在国内外的知名度。设施是会展发展的基础性要素。设施和展会是相辅相承的关系。展会依赖

7、于成熟完备的会展设施和服务配套设施，展馆是会展的“硬件”，住宿餐饮服务设施是“辅件”。另外，展馆和住宿餐饮服务设施经济效益的好坏又与展会的经营发展有着直接联系。宽松稳定的经济政治环境是会展形成和发展的基本保障因素。突发事件是会展发展的干扰因素。突发事件的发生对会展会产生影响，影响程度的大小主要取决于其他相关因素的稳固性和完善性。如果在其他影响因素相对稳定和较完善的情况下，在主办单位的努力下，展会抗风险能力强。此时，突发事件的影响力是暂时的，它可能会影响当届的交易会，但很快就会恢复性反弹。但在其他影响因素不稳定的情况下，突发事件的发生对展览会的影响程度会很大，展会本身需要较长的恢复时间，甚至可能

8、逐步消亡。3 3 华交会主要影响因素定量分析上海作为华东地区的中心城市，又是华交会的举办地，故本文选取上海作为代表城市进行有关分析。33 1 研究设计样本期选择、 指标选取和数据采集：本文把华交会从创始1991 年到 2005 年作为样本期，根据因子的可测量性、资料可得性和有代表性的原则，选择9 个因子，其中 4个指标是有关华交会的变量，5 个是有关上海经济社会发展方面的变量。用华交会到会客商、成交额、参展企业数、 展馆展出面积来反映华交会本身的价值。用上海市生产总值反映城市经济发展水平；旅客发送量反映城市对外现代交通水平；邮电业务总量反映城市通讯水平；外贸进口商品总额和外贸出口商品总额反映城

9、市外向型经济发展的程度1 。1华交会到会客商、成交额、参展企业数、展馆展出面积等资料数据来源于华交会网站；上海市生产总值、旅客发送量、邮电业务总量、外贸进口商品总额和外贸出口商品总额等上海经济社会发展的相关数据根据相关年份的上海统计年鉴整理而得。分析方法： 量 行 性回 分析。 了具 行回 分析的条件 相关因子做了Pearson 相关性分析法以及主成分分析法，使用SPSS 件包 行数据 理78 。另外，由于上海市 社会 展的有些早期 数据无法 得，在 行数据 理 ，缺失数据取两 平均数。分析目的： 从相关的角度 行回 分析，且通 回 方程可以比 直 、具体地描述 量之 的相关性与相关 度，具体

10、目的有两个：第一， 交会的 展与上海市 社会的 展是否存在 著相关性？如果有相关性，又与哪个因素的相关性更大？第二， 交会内部之 是否也存在内部相关性？如果有，哪几个因素之 相关性更 著？33 2 数据处理分析过程及结果分析步 一： 交会内部 展 量的主成分分析（ 1）主成分分析原理9主成分分析是 法将原来众多具有一定相关性（比如P个指 ），重新 合成一 新的互相无关的 合指 来代替原来的指 。通常数学上的 理就是将原来P个指 作 性 合，作 新的 合指 。最 典的做法就是用F1（ 取的第一个 性 合，即第一个 合指 ）的方差来表达，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，故称F1 第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指 的信息，再考 取 F2即 第二个 性 合， 了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出 再 F2 中，用数学 言表达就是要求Cov(F 1 ,F2 )=0 ， 称 F2 第二主成分，依此 推可以构造出第三、第四，第P个主成分。（ 2）数据 理 果由于数据的 模不同， 不利于直 的比 ， SPSS在 用 FactorAnalyze 程 行分析 ，会自 原始数据 行 准化 理，所以在得到 算 果后指的 量都是指 准化 理后的 量。表1 交会的 展因子之 相关性系数矩 Cor relation

12、Matrix展 馆 展Correlation到 会客商 数到会 客商 数成 交 额出 面 积参展企业 数1.000.701.720.843成 交额.7011.000.743.579展 馆展出 面 积.720.7431.000.876参 展企业 数.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 初始因子载荷矩阵Com ponent MatrixaComponent1到 会 客商 数.909成 交 额.833展 馆 展出 面 积.931参 展 企业 数.923Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 1 components extracted.从表 1

14、 可知，参展企业数与到会客商数、展馆展出面积这几个指标存在着极其显著的关系， 与成交额存在着显著关系。可见这四个变量之间直接的相关性比较强，证明他们存在信息上的重叠。主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1的前 m 个主成分 2 。通过表 2 可知，提2 特征值在某种程度上可以被看成是表示主成分影响力度大小的指标，如果特征值小于1，说明该主成分的解释力度还不如直接引入一个原变量的平均解释力度大，因此一般可以用特征值大于1作为纳入标准。取 1 个主成分，即 m=1 ，从表 3 可知到会客商数、成交额、展馆展出面积、参展企业数在第一主成分上有较高载荷，说明第一主成分可以基本反映全部指标的信息。

15、（ 3）小结从以上分析可知，利用提取的主成分可以在80% 以上的程度上代表了华交会发展的信息，我们定义此主成分为华交会发展水平。因此以此主成分作为因变量对经济与社会发展的因子进行相关分析是可行的。步骤二：代表经济社会发展因子的主成分分析表4 经济与社会发展因子之间的相关性分析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- 上海市生产总值(亿元

16、)， B- 外贸进口商品总额（亿美元）， C- 外贸出口商品总额（亿美元）， D- 旅客发送量（万人次） ，E- 邮电业务总量（亿元）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 初始因子载荷矩阵Component Matrix aComponent1A.995B.993C.988D.983E.992Extraction Method: Principal Component Analysis.a. 1 components extracted.从上述 5 个变量的主成分分析可知，各因子之间有极高的相关性，提取的主成分可以在98% 的程度上代表了城市内外经济、通讯、交通等基础设施建设情况，足以反映城市经济社会发展水平。

18、 因此我们在以下的回归分析中就以这一主成分作为自变量对代表华交会发展水平的主成分为因变量进行回归分析。步骤三：回归分析通过上述对代表华交会发展的4个变量及代表经济与社会发展的5 个变量的主成分分析处理， 具备了进行回归分析的条件，下面我们以华交会发展水平为因变量，以经济与社会发展水平为自变量进行回归分析，结果如表7 。表 7 华交会发展变量与上海经济社会发展变量回归分析结果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小结：回归分析的拟合系数为0.808，经调整