時間：2023-07-31 16:42:27
序論：在您撰寫市場調查數據時，參考他人的優秀作品可以開闊視野，小編為您整理的7篇范文，希望這些建議能夠激發您的創作熱情，引導您走向新的創作高度。
一、市場調查
法國哲學家奧古斯特•孔德在19世紀30至40年代首次提出將自然科學的研究經驗移植到社會學研究領域，其基本觀念是：社會科學與自然科學存在相似性，兩者的研究對象都是純客觀的，且兩者的現象背后都存在著必然的因果規律。迪爾凱姆在其著作《社會學方法的規則》中提出了實證主義社會學的方法論，他定義了社會學的研究對象，并真正將實證科學的方法（統計學和數學）引入社會現象的分析，開始了具體的社會實證研究，使定量研究的方法在社會學領域逐步盛行。韋伯認為，社會規律與自然規律存在本質的不同，不應以自然科學的客觀規范來研究社會個人的主觀行為，研究的是給出“因果性解釋”。對于社會科學而言，通過實證研究，使用定量或者定性的方法，探求因果關系一直是核心問題。市場調查基于市場營銷實踐需求而誕生，吸取社會科學方法中的營養，是“一種通過信息將消費者、顧客和公眾與營銷者連接起來的職能。這些信息用于識別和確定營銷機會和問題，產生、提煉和評估營銷活動，監督營銷績效，改進人們對營銷過程的理解。市場調查規定了解決這些問題所需的信息，設計收集信息的方法，管理并實施信息收集過程，分析結果，最后要溝通所得的結論及其意義。”①市場調查學沿襲了“探求因果關系”的社會學方法論本質，并在實證主義方法論的基礎上也適當融入了人文主義的研究方法，在20世紀初作為獨立學科發展起來。有記載的最早一次大規模調查要追溯到1824年8月，美國一家報紙為預測總統大選結果而進行了民意調查；在1879年美國出現了廣告商為農業機械制造商進行當地農產品生產狀況的調查。市場調查作為一門獨立學科發展起來，是在20世紀初。上世紀40年代初期定性研究在市場調查領域中得到廣泛應用；40年代末期，隨機抽樣技術的廣泛運用，也為市場調查發展起到了巨大的推動作用。上世紀50年代，市場調查被營銷者廣泛運用于研究消費動機、消費行為等各類營銷實踐操作中，市場調查融合了實證主義和人文主義的方法論，這兩者的研究邏輯都在市場調查的操作方法中有所體現。
二、大數據和市場調查
目前主流的觀點將大數據的特點歸納為4V：Vol⁃ume，大量，即數據量巨大，通常以拍字節為單位；Va⁃riety，多樣，即數據的種類與來源不斷擴充；Velocity，高速，各方向的數據流均實時在線，可快速處理數據；Value，價值，即商業價值高，但價值密度低。舍恩伯格認為，世界即是由數據構成的，一切事物皆可“量化”并由編碼或數據來表示；他認為“社會需要放棄它對因果關系的渴求，僅需要關注相關關系……也就是說只需要知道是什么，不需要知道為什么?！睋Q言之，大數據的方法論正是在復雜網絡中尋找出A所影響到的相關事物，而對于這些事物是否由A所引發的則不在考量范圍內。大數據通過對數量巨大的數據做統計性的搜索、比較、聚類、分類等分析，找到數據之間的關聯。數據的相關性（亦稱關聯性），可能是簡單的正向相關，可能會通過進一步的研究認定是因果關系，甚至可能通過相關性發現甚至之前都不存在的新關系。從研究路徑看，大數據偏向于歸納邏輯。相關分析在市場調查中并不是一個新鮮的名詞，但與傳統市場調查中采用的“假設——驗證”的實證主義研究路徑和演繹式邏輯不同，大數據不需要任何預設和模型，期望在大量無序個體的集合中.呈現出有序的趨勢，對其進行歸納。大數據為市場調查帶來了諸多可能性。首先，大數據條件下可以直接跨越樣本數量障礙，對數據整體進行分析；其次，不介入調研對象的日常行為，呈現出調研對象真實客觀的行為軌跡；再次，數據沉積為長期過程，可以進行歷時研究；最后，大數據的即時性有利于監測和解決瞬息萬變的市場問題。事實上，大數據的目前發展和使用還存在很多不確定性。例如數據量過大，合適的運算方法和硬件條件還不夠完善；不同平臺之間的數據無法做到打通；如何做到利用大數據分析消費者行為同時保護消費者的隱私不被侵犯等②。
事實上，市場調查與大數據這兩種方法論之間并非互斥或取而代之的關系，而是辯證的，適用于不同場景以應對不同需求，同時又存在著互補與借鑒的整合趨勢——將人們所說的與所做的結合起來，才能更好地理解人們所想的，從而根據不同的原因，在消費者未來行為的可能路徑中提供他們最需要的信息。沃頓商學院營銷學教授芭芭拉•卡恩（BarbaraE.Kahn）認為大數據可以幫助市場調研者更好地檢測和發現消費者的消費行為和原因。她指出，最終的目標是要利用大數據跟蹤消費者的整個消費軌跡——從最初的消費沖動、權衡階段，到最終的購買階段，再通過市場調查發現消費者之所以沒有購買的原因是什么、是在哪個環節出現了問題、而營銷人員又可以如何解決③。市場調查與大數據方法論之間存在明顯的差異，甚至乍看之下互相對立，但通過數據分析思維的角度交叉比較兩者的特點后，兩者之間更多存在的是并行與互補的辯證關系。
三、大數據對市場調查未來影響
1.“全樣本”與“價值中立”。市場研究多年來的統計測量都建立在抽樣選取的基礎上，而大數據使得直接提取母本成為了可能。這在現實層面對于減少研究周期、人力與經費有著巨大作用；在科學層面也保證了數據的多樣性、代表性、完整性和客觀性。大數據可以幫助市場調查克服大規模抽樣調查的缺陷，與市場調查模式中的數據采集環節相對應的，是大數據模式中對全樣本數據庫的篩選環節。大數據通過用戶計算機cookies、IP地址、瀏覽路徑、地理位置等維度，真實客觀地記錄用戶的行為與文本生成內容，并根據指令搜索篩選出符合要求的數據以供后續研究，這為數據采集帶來了重大突破。當然，大數據的“全樣本”與“客觀性”目前仍是一種理想狀態，首先，即使大數據模式中的篩選環節包含了數據清洗、不完全數據填補、數據糾偏和矯正，也無法完全保證樣本中不存在假數據、臟數據或重復數據。其次，盡管理論上所指的大數據應該是全體數據，但在現實社會受諸多方限制，除了諸如BAT之類的互聯網巨頭及國家機關或許掌握了全體數據，絕大多數的第三方所擁有的都僅是局部數據。大規模局部數據并不等于大數據，其研究價值甚至遠不如樣本規模小得多的抽樣數據。當務之急是打通各個數據方的平臺渠道，通過整合產生多個案、多變量的有價值的大數據。
2.數據計算技術要求迅速提升。在傳統市場調查模式下，數據的計算量較小且計算難度較低，該環節主要借助統計軟件即可完成。大數據模式下，數據規模、維度和分析方法的變化對計算的要求大大加強。除了常規的統計分析方法，還需要研究大數據的實時分析、數據流算法等，專業性更強，與下一環節數據分析的結合也更密切?！霸S多新的計算理論成為主角，比如對網絡非結構化文本數據使用自然語言處理，大數據挖掘的機器學習處理（大部分是高緯度向量計算），而社交網絡計算更多是圖計算。這些新的計算理論和方法，極大擴展了大數據分析洞察的能力，但也對相關人員的專業能力提出了很高的要求”④。
3、數據分析和數據可視化。相較市場調查模式的傳統實證分析方法論，大數據模式下的數據分析有其獨到的思維，它更關注個體標簽與用戶畫像，并重視對未來發展做出預測與期望。在技術發展的條件下，大數據的分析結果更加即時化，立體化，呈現方式更加豐富生動。相較于線性系統（表格、圖表）展示的市場調查而言，大數據的結論不再那么關注原因分析與建議，而是基于個體特征的群體體征進行標簽化的描述。
四、結論
1.研究“人”的最好時代大數據時代的市場營銷將是以“消費者洞察”為主導的。大數據在量化分析與相關趨勢預測方面的強勢，將成為市場調查研究消費者心理的最有力的后盾。市場調查將成為大數據的一部分，其相對成熟、系統的方法論也將在數據分析環節作為對大數據方法論的補充，從而完成定性與定量的合體。在搜索、電商、社交等垂直化領域，部分數據公司可以基本覆蓋到“全體樣本”，但在水平化領域仍以“局部樣本”為主，因此市場調查中抽樣的思想仍然需要。而目前能夠實現“全體樣本”的縱向領域與消費品行業密切重合。未來的市場調查將會基于消費者行為類大數據，更多聚焦對“人”的深度研究。數據技術人員將會與市場調查人員密切合作，前者通過大數據相關性分析法對消費者未來行為路徑提出多種可能預測，后者則對消費者心理進行深入挖掘，通過觀察、實驗、焦點小組訪談等定性定量研究方法，判斷出導致個體行為差異的不同原因，進一步完善大數據的分析缺陷，從而提高對消費者未來行為預測的精準性。
2.計算廣告學的崛起和發展大數據與市場調查的整合不僅將在實踐中發揮巨大威力，更將締造新的理論體系與交叉學科。2009年2月，以哈佛大學大衛•拉澤爾（DavidLazer）為首的15位美國知名大學教授就聯名在美國提出“計算社會科學”（computationalsocialscience）新領域。同社會學一樣，出現了“計算廣告學”領域，該領域研究的發展，將傳統無法定向投放、無法度量的廣告變得可度量效果⑤。隨著能夠收集和分析大規模的人類行為數據并從中發現個人和群體行為的模式，能夠構建出更好的大數據分析產品，幫助實現市場調查的精準效果。大數據能夠描繪出每一類潛在用戶的畫像與其行為路徑；而市場調查則會充分利用這數據，深入地找出影響每一類用戶路徑的關鍵原因，從而“對癥下藥”，將其轉化為真正的消費者。事實上從行業角度來看，如今隨著大數據的發展，企業對市場調查的需求同時也呈現出一個平行的上升趨勢——企業需要借助市場調查通過對“小數據”的分析來解答由“大數據”發現的疑問。
基于通信技術的日益發展，現代的通信模式已經從最初的單工，演變成半雙工，到現在的雙工制移動通信系統。從開機的那一剎起，位置信息便通過天線，向附近基站發起一連串的“附著–周期性登記–分離–位置更新–刪除位置”信息等這一系列循環的通信行為來確保我們能夠正常接打電話。正因如此，我們的位置信息無時無刻都被知曉，而埋藏在位置數據背后的卻又是另外一只看不見的手。
傳統的人流量調查，需要測試人員拿測量儀去蹲點，定時測量。在該地點進行實際測量以獲得原始的觀察數據后，再通過相關的分析、計算就可以預判該地點的人流量。當然，上述的方法尤為傳統和古老。新型的統計方式也有，從視頻中分析出人數也是一個測算人流量的統計方法之一，但是這個方案非常復雜和要有挑戰性的計算機視覺與人工智能技術。還有一些比較先進的調查方法——采用運動區域檢測算法來實現的。其基本原理是在固定攝像頭里提取出運動區域，根據這些運動區域進行統計。當運動區域和人的大小相似的時候，就可以認為有一個人通過。當多個人距離較近的時候，采用人體大小的先驗知識，把一個運動區域分割為多個單人區域，從而實現對人流量的估計。當然，視頻流是實時連續的，運動區域的檢測和分割需要在每一幀內不停地計算。此外還要對每一幀間的運動區域進行跟蹤，把不同時間的運動區域連接起來，從而給出正確的人流量和行人運動方向。還有一種基于圖像特征和神經元網絡的算法。其基本原理是在圖像中采集一些反應人體特點的比較粗糙的特征，比如圖像邊緣密度，然后通過神經元網絡學習人數與圖像特征之間的非線性關系。
而當今社會，每人至少配備一臺手機，從上文中，我們可以得知，手機在給予方便的同時，也悄悄地“出賣”了我們的位置信息，而運營商手握基站的管理權和后臺管理程序。所以，無論我們身在何地，都逃不過運營商的法眼，運營商的信息化部門可以根據附近基站的話務量和數據上傳下載量的大小而判斷出該路段的人流量情況。尤其在實名制實施之后，假如再深入發掘，我們可以了解該用戶使用什么套餐，細分每月話費的構成情況，得出是怎么樣的消費群體來往于該路段，知道來往該路段用戶的平均年齡，可以更好定制產品面向市場，通過計算位置更新的速度，從而判斷經過該路段用戶是步行還是乘坐交通工具，為該路段的建筑提供參考。運營商也可以借此優化該路段的網絡情況，提供更良好的網絡環境，為大眾服務。從以上的方方面面都看出，運營商龐大的數據庫為人流量調查，提供一個更有效的技術創新。
固定攝像頭里提取出運動區域，需要網絡傳輸，也就需要運營商搭建基礎通信系統承載數據的輸送；在細分位置登記數據從而得出該路段的人流量，同時細分人流量的情況也可以為運營商建設基站和構建室內分布系統提供更加周全的風險控制管理方法?？梢哉f運營商掌握龐大的位置信息庫，在通話收入有可能面臨減少的同時，不妨可以考慮運用手中龐大的位置信息庫和市場調查公司合作，或有需要做人流量調查的知名企業合作，為未來的人流量調查提供技術性的創新和技術指導。
在過去，運營商只為用戶提供通信和溝通的渠道，而現在，它們開始利用用戶數據賺錢。這種業務在運營商間也許尚未流行。2012年10月，Verzion推出了一項名為“精準營銷分析（Precision Market Insights）”的產品。其用戶一旦利用智能手機瀏覽了某個網站，Precision Market Insights便會將這個網站的信息、用戶的地理位置和個人資料等數據收集起來，提供給商場、體育館或廣告主使用。
除Verzion以外，其它歐洲移動網絡運營商也在進行這方面的努力。另外德國軟件行業巨頭SAP AG推出了一項服務，能夠從運營商處收集智能手機使用和位置數據，供營銷公司使用?，F在，菲尼克斯太陽隊（美國籃球隊）正在使用Verizon的數據服務。球隊副總裁斯科特霍羅維茨（Scott Horowitz）說，他們使用這些數據來分析觀眾在哪里觀看賽事直播，從而在這些地區增加廣告投入。Precision Market Insights項目由Verizon和沃達豐集團合資的一家公司負責，其負責人科爾森希利爾（Colson Hillier）說，它們自己也會利用這些數據來調整公司的營銷戰略。另外，全球知名的戶外廣告公司Clear Channel Outdoor Holdings也已同意試用Verzion的Precision產品。該公司北美總裁蘇珊妮格里姆斯（Suzanne Grimes）稱，該產品能讓我們了解到，駕車路過廣告牌的人有多少因為看到廣告后而光顧廣告主。現在，美國消費者已越來越習慣于通過Twitter和Foursquare等社交網絡提供自己的地理位置信息。隨著移動運營商的介入，他們會發現自己將成為谷歌和Facebook等網絡巨頭的競爭對手。但移動運營商擁有更全面的數據。菲尼克斯太陽隊副總裁霍羅維茨表示稱：“這些信息是任何人都想得到、但至今尚未得到的信息”。
外國如此，雖然國內運營商在商業上沒有外國運營商開發成功，但是在個人隱私保護這塊也是讓人有所詬病的。曾有報道指出，在2011年某電信運營商內部員工利用職位之便，以手機定位服務包月2000元，能提供50次指定號碼的定位這一收費標準，倒賣用戶個人信息，但換來的結果是最終被移交法庭。賽立信通信研究部曾經也有聽聞，運營商內部員工私下和私家偵探公司接觸，將用戶位置信息，通話記錄，全國手機查址、全國移動手機通話記錄查詢、全國聯通手機通話記錄查詢、全國電信手機通話清單、全國短信息內容查詢等出售出去，并且信息的價值不菲。如今在QQ群上搜索手機定位，數不清的QQ群立馬彈窗出來，市場魚龍混雜，都說明了用戶的信息，終究也只不過是一種商品，不同在于，此商品的顏色略帶灰色。
曾有這么一說法，建立在中國龐大的人口基數之上的，是龐大的手機數量和基站數量。各大運營商的基站都配有太陽能板，如果把這些太陽能板接受日光強度的變化進行匯總，加上各大基站都會配備的溫度濕度傳感器反饋的信息，最了解中國氣象全局的就不是中央氣象局，而是電信運營商了。這不是玩笑，是極有可能會發生的，但是運營商不是氣象局，他們最終沒有這樣做。正如我們不能重回馬車時代，一個人的美食，可能是另一個人的毒藥，大數據時代的來臨，是趨勢，也是挑戰。應對個人信息泄露、隱私權被侵害的風險，關鍵在于、在技術進步與社會倫理、公共利益與個人權利之間找到平衡點。這不僅需要運營商內部有統一、精細、規范化的管理，把責任落實到每一位員工的身上，實行調取數據簽字認領流程，把倒賣的可能性減少；同時，社會也應該建立起健全的個人隱私法律法規，利用行政監管、公眾監督，完善個人隱私保護體系，有效打擊犯罪分子，不能再漠視公民個人隱私被侵犯。（賽立信通信研究部 嚴俊揮）
《成功營銷》雜志社和新生代市場監測機構共同推出了《成功營銷?新生代 2003 年度中國品牌競爭力排行榜》，我覺得這對于相關企業了解市場、了解自身和競爭對手，進一步確定產品的定位和目標市場，從而制定更為有效的營銷組合策略，非常具有參考價值。
市場調查是企業了解市場和認識市場的一種科學的方法。企業不進行市場調查或自行進行不全面的調查，會大大增加企業錯誤決策的風險。透過市場調查，可以幫助企業及時發現市場營銷的機會或問題、找出問題產生的原因、評價市場營銷計劃的合理性和實施的有效性、了解競爭對手及制定正確的競爭策略、估計目前的市場及預測未來的市場，等等。利用市場調查這一理性的工具，使企業的營銷決策始終建立在科學地認識市場的基礎上，是現代企業在競爭中求生存和發展的必要途徑。
對品牌的調查和研究在市場調查中占據著越來越重要的地位。 清華大學趙平教授在“首屆市場調研與市場營銷學術研討會”上關于 市場營銷的發展新趨勢 的報告中指出， 品牌營銷將成為營銷的主流。
美國廣告專家萊利?萊特預言：未來的營銷是品牌的戰爭 ----- 品牌互爭長短的競爭。擁有市場比擁有工廠更加重要。擁有市場的唯一辦法，就是擁有占市場主導地位的品牌。
在今天的市場上，品牌已經成為一種產品區別與其他同類產品的主要標志，塑造強勢品牌有利于顧客識別和選購商品。著名品牌和強勢品牌，更容易取得購買者的信任，促使顧客形成品牌偏好，重復購買甚至愿意出高價購買，從而有助于穩定和擴大銷售，獲得比一般產品更多的利潤。品牌有助于建立人們對企業的印象，有利于企業的營銷溝通。
因此，市場的競爭在某種意義上說，就是品牌謀略的競爭。誰能恰當的運用品牌謀略，誰就能贏得市場，贏得財富。翻開一部現代企業經營史，可以看到：世界著名企業的生存和發展，無不依靠深謀遠慮的品牌戰略。曾經幫助“雀巢”闖過“信任危機”的帕根說過：“任何一家試圖長久生存并發展的企業，都離不開品牌謀略來相助”。
《成功營銷?新生代 2003 年度最具競爭力品牌調查》 及其數據來源具有如下特點：
1、調查的樣本量大（超過 7 萬人），涉及的城市多（ 30 多個主要城市）。可能是目前為止國內單一數據來源規模最大的市場調查。
2、調查的涵蓋面廣，涉及到了 5000 多個產品的品牌。一般的市場調查很少可以涉及得如此廣泛。對于一些小商品的品牌，有關的數據就更為難得。
3、調查具有單一的數據來源。此次調查將產品消費調查、媒體接觸習慣調查和生活形態調查結合在一起，形成單一來源的數據。通過細致的統計分析，可以挖掘出企業營銷決策所需的大量有用的信息。
4、調查的連續性。每年一度連續性的調查，將可以幫助企業分析市場的變化和發展趨勢，從而適時地調整自己的產品計劃和營銷策略。
5、調查的跨度長。此次調查可能是目前為止國內單一數據來源跨度最長的市場調查。
企業負責人、品牌管理者和營銷總監們應該注意以下幾點：
1 、在使用調查數據之前，先認真閱讀調查報告的有關技術說明，這樣才能做到正確地、有的放矢地、有效地使用報告。
2、關于品牌競爭力的指標體系，報告中有很詳細的說明，企業應該根據報告中所界定的含義來使用數據，不能籠統地絕對化地談論競爭力。例如這個指標體系中對于快速消費品、耐用消費品和手機等不同的產品類別，“品牌的消費者市場份額”的界定是不同的。
尤其值得注意的是，這是一個按照消費人數或戶數為基準來界定的“市場份額”，千萬不要與按照“消費量”來界定的“市場份額”或者以“消費金額”來界定的“市場份額”等相混淆。因此，要盡量避免一般性地談市場份額，甚至濫用市場份額的概念。因為，某個新品牌按照“消費人數或戶數”定義其“市場份額”可能在同類產品中排名很靠前。但是由于只是一次性的少量使用，或者由于該品牌價位很低，如果按照“消費量”或“消費金額”來定義的話，其“市場份額”的排名可能就很靠后。這也是為什么許多企業利用不同的排名榜，各自得出有利于自己的結論，以至于互相指責，甚至訴諸公堂的原因之一吧。
市場調查的結果必定有排名，排名無罪，而誤用排名則常常誤事。實際上這三種定義都是有意義的。有些大眾化的產品特別是新產品，主要關注覆蓋的人數，可能“消費人數或戶數”所界定的市場份額更有意義；而有些日常用品或高檔產品，主要關注的是使用量或消費金額，那么用“消費量”和“消費金額”所界定的市場份額可能就更有價值了。
企業如何有效地應用這個報告和相關的數據呢？
1.企業應該充分利用這種單一來源、同時又將消費、媒體接觸和生活形態的調查結合在一起的數據。例如你的目標消費群體經常是從哪些渠道獲取產品信息的？他們的購物決策過程是如何確定的？哪些因素最有影響力？他們對于時尚、名牌的態度如何？等等，實際上從《成功營銷?新生代 2003 年度中國品牌競爭力排行榜》的數據中都是可能進一步挖掘的。而這些信息對于企業的營銷策略的制定至關重要。
2.企業應該根據自己的特點，結合調查的特點，有側重地、適當地應用這個報告。例如，因為這是一個巨大樣本的調查，工程浩大，所以實施的跨度可能也比較長，那么相比之下，耐用品之類的數據可能就更有參考價值；而對于快速消費品例如飲料，那么可能就需要適當地結合或參考一下某個季節的其他相關專項調查的數據。
3.企業可以通過這次品牌競爭力調查，比較全面地分析市場的大體趨勢和規律，然后根據自身所處的位置、可能存在的問題和一些仍然不很清晰的問題，有針對性地進行一些更加細致的規模較小的專項調查研究。
當然，我們必須認識到，市場調查盡管十分重要，但也有一定的局限性。首先，市場調查本身就存在犯錯誤的風險。市場調查的結果難免帶有誤差，誤差的來源主要有兩部分。其中一部分叫“抽樣誤差”，是由于抽樣的偶然性造成之不可避免的誤差。不過抽樣誤差可以通過方案的設計加以控制，而且也是可以事先估算的。另一部分叫“非抽樣誤差”，是由于抽樣以外的其它原因造成的，主要是由于人為的偏差造成。這種偏差可能來自于研究者自身，也可能來自調查員，還可能來自受訪者。
關鍵詞：市場調查；樣本數據缺失；缺失值
一、引言
所謂缺失值就是指在研究分析中的數據統計方式，傳統的獲取方式是通過抽樣，但在實際操作時因為各種主客觀因素的影響而未能獲取相應調查數據，也常被成為缺失數據。根據以往的理論研究成果和實踐經驗，市場調查中樣本數據缺失是比較普遍的一種現象，究其原因，主要有以下幾個方面：（1）受調查對象出于個人的主觀意愿對調查者希望從自己這里獲取所需數據的行為持否定態度。（2）因各種不可控的因素而導致調查數據缺失。（3）受調查系統不完善、調查人員操作失誤等因素的影響，未能實現對所需數據的全面搜集。（4）在對調查數據進行匯總處理時出現錯誤或失誤而引起的數據缺失。不過，以上四種原因僅為導致數據缺失問題的主要原因，在實際工作中，缺失數據的產生原因種類繁多，很難對缺失數據的產生方式與機制進行準確的判斷和檢測，為了使針對缺失數據的研究能夠順利開展，專家和學者們從形式上將其劃分為項目缺失、單元缺失兩種類型。Rubin、Little在對數據缺失機制進行定義時將其劃分為以下三種類型：不可忽略的缺失、隨機缺失、完全隨機缺失。在推估過程中，缺失數據主要有單調、單變量、任意缺失三種表現形式。就目前的實際情況來看，刪除法、插補法以及最大似然估計法是缺失數值問題處理工作中最常用的三種方法，而缺失值的補法主要包括多重插補法、隨機插補法和均值插補法等，MCMC算法、EM算法、相似反映模式算法、最大似然估計法、回歸或主成分法也是處理缺失值的常用方法。本次研究針對市場調查中的顧客滿意度調查，提出一種新的缺失值處理方法――分類均值插補法，以此實現解決市場調查中樣本數據缺失值問題的最終目標。
二、構建顧客滿意度指數測評拓展模型
本次研究所構建的顧客滿意度指數測評拓展模型共涉及潛變量7個，分別為消費者滿意度、抱怨、質量期望、忠誠以及感知質量、價值期望和品牌期望。外生變量僅有品牌期望1個，其余均為內生變量。模型路徑如圖所示。
三、求解帶缺失值的顧客滿意度指數
1.處理異常值
這里所說的異常值，是指受調查者不遠回答問卷調查中的相關問題或回答結果超出數值范圍時所采用的默認值，調查問卷采用10分制，受調查者通過給分方式表達自己對相關項目的滿意或認可程度。98名受調查者表示自己不了解相關信息， 99名受調查者不愿作答，101名受調查者表示從不購買，以上回答均以缺失值進行處理。標準化處理后，樣本值的方差、均值分別為1、0。
2.處理缺失值
首先，用0代替數據庫中標記為NaN的缺失值，若潛變量對應的顯變量的樣本值完全缺失，則認為該樣本無效，采用成對刪除法進行處理；若潛變量對應的顯變量的樣本值僅有部分缺失，采用“分類均值插補法”進行處理?！胺诸惥挡逖a法”的操作流程可以簡單的概括為：依1～10分分值將滿意度字段劃分為10個類別，若某一類別中存在缺失值，則以該類別的缺失值均值插補?！胺诸惥挡逖a法”是由均值插補法發展而來，二者在均方根誤差方面的比較結果見表1。
3.潛變量估計值的獲取
潛變量估計值通過PLS算法反復迭代獲取，需要注意的一點是，若塊結構含有多個潛變量結構方程模型，那么在設定過程中應假定各指標及其對應的潛變量之間為線性關系；在對模型的內部關系進行設定時，應堅持不同關系共同構成一個線性因果鏈系統的原則。
步驟一：對潛變量、權重進行迭代估計，同時估計定位系數。
步驟二：重復執行①～④，直至滿足迭代條件。
四、顧客滿意度測評拓展模型的實證分析
1.顧客滿意度測評拓展模型的應用及評價。模型的實證分析涉及顯變量17個、潛變量7個（ξ0～6，分別對應消費者期望、質量期望值、價值期望值、消費者滿意度、消費者抱怨、消費者忠誠以及企業形象）。調查工作以網上發放調查問卷的形式開展，共涉及225名受調查者（即樣本量為225）。X52代表價格敏感度，包括價格上下浮動的不同趨勢，取值定義為價格上下浮動25%。用符號NaN替換表中的98、99、101，代表缺失數據。對原始數據進行標準化處理，設定權重迭代條件初始值，計算消費者對商品質量和價值的滿意度指數值。模型合理性評價于PLS路徑模型相關參數得出后進行。
通過測量、結構模型獲悉模型的科學可靠性，測量評價包括信度、效度兩個方面，結構評價則以分析路徑系數為主。分別對七組變量進行主成分分析，分析數據表明，第一主成分特征值>1，第二主成分特征值0.7，各組變量單一緯度均滿足要求。測評標準化因子0.59～0.90，所涉及概念AVE值0.81～0.99，均滿足“>0.5”的要求，證明所設計量表的內斂效度良好。不同解釋潛變量及所對應的潛變量R2值均>0，說明模型具備所需解釋能力。模型擬合優度GoF=0.7，說明模型擬合效果滿足要求。
依據迭代過程中權重系數ω的計算結果，可以歸納出以下結論：（1）在權重初始值不完全為0的情況下，最終迭代結果不會受到影響；（2）若調查樣本、迭代中止條件相同，則權重分析結果不會因初始權重ω值的差異而受到影響。（3）迭代過程是收斂的，雖然權重初值的差異會對迭代次數以及迭代過程中的權重值產生影響，但并不會導致迭代結果發生改變的問題。
基于Java設計開發的SmartPLS軟件包括路徑、因子、質子三種權重模式，在相同樣本的處理過程中，SmartPLS軟件至收斂分別需要13、13、9次迭代，本文所采用的方法僅需5次迭代即可達到同樣的效果。由這一結果我們可以看出，本次研究所采用的處理方式能夠使模型分析、處理速度較以往有較大幅度的提升，在測量模型系數、結構模型系數、權重系數等方面則與SmartPLS軟件一致。
2.測評結果。經計算和分析后獲取各潛變量間標準化路徑系數，所得部分結果如表2所示。
根據以上實證分析以及對各參數的評價結果，我們對該公司的網上滿意度調查結果進行如下歸納：
（1）感知質量和價值、顧客期望、企業形象這4個潛變量與顧客滿意度之間存在明顯的正比關系，排名前三的依次為感知質量、感知價值、企業形象，分別為0.6171、0.2997和0.2183。由此可以看出，想要使客戶對公司產品的滿意度得到進一步的提升，最為關鍵的一點是保證產品質量，合理控制產品價格也將為顧客滿意度的提升做出一定貢獻。
（2）顧客忠誠度受顧客滿意度的直接、間接影響β53、β43β54分別為0.6888、0.07132，證明顧客滿意度對于顧客忠誠的直接影響較強，而對顧客忠誠的間接影響相對較弱。
五、結語
本文在對數據缺失的基本概念、產生原因、主要處理方式進行了簡單的說明和介紹，在幫助讀者了解數據缺失值問題相關情況的基礎上提出針對顧客滿意度指數測評拓展模型，該模型細化了感知質量潛變量，將其分為感知服務、產品質量兩種類型，使同時提品和服務的現代企業在市場調查的過程中能夠對帶有缺失值的顧客滿意度指數進行更加方便的處理，使測評工作的開展更加簡潔、高效。為了使這一目標得到更好的實現，文章基于均值插補法提出了“分類均值插補法”并將其應用于缺失值問題的處理過程中，相對而言，新方法的有效性得到了進一步提升。為了驗證模型的效度、信度、適合度，以某公司為對象進行實證研究，對文章提出的顧客滿意度測評拓展模型進行評價分析，最終取得了滿意且有效的測評結果。
參考文獻：
[1]魯純.灰色建模中數據缺失值處理方法探討[J].遼寧省交通高等?？茖W校學報，2013，15（2）：18-22.
一、報業市場狀況
要考察一個地區（如某城市）報業市場狀況，最關鍵的是了解報紙的平均每期閱讀率（以下簡稱閱讀率）。如同產品市場份額一樣，閱讀率是衡量報紙在報業市場地位的重要指標，閱讀率高，表明該報讀者規模大，受眾群廣，這類報紙通常是廣告商首選的媒體。產品知名度主要通過投放該類報紙廣告獲得或提高。
上面是某地區各報閱讀率指數的示意圖，圖中顯示，該地區主要的10份報紙大致可以分成三個集團，A報以73.6％的閱讀率高居首位，超出第二名40個百分點，將近一倍。這種一枝獨秀的領先優勢在相當長的時間內保持。A報也是廣告主在該地區平面廣告投放的首先媒體。B、C、D三報構成報業市場的第二集團，三報閱讀率相差不大，順序很有可能發生改變。它們要爭取廣告就需要通過尋找特征群體，進行差異化競爭。E至J屬于第三集團，這些低閱讀率的報紙是市場的補充者，它們只能就某一領域、某一局部爭取廣告。
二、讀者結構
報紙讀者結構取決于報紙的市場定位，進而決定廣告營銷戰略。一般的龍頭報紙采取無差別市場戰略，將整體廣告市場作為其目標市場；第二集團的報紙采取差異化戰略，根據自身優勢選擇不同的廣告市場作為其目標市場；第三集團的報紙采取專業化戰略，選擇一個或幾個廣告市場作為其目標市場。
如圖顯示：A報代表龍頭報紙，B代表第二集團報紙，C代表小受眾群報紙。柱狀圖是各年齡段讀者滲透率，曲線是各年齡段讀者傾向性指數。A報在各個年齡段上的讀者滲透比例均最高，覆蓋所有受眾，但其傾向性指數趨于平均。B報的讀者主要集中在25～34及35～44歲之間，且傾向性指數分別達到133和123，其差異化市場在25～44歲年齡段。C報受年輕讀者關注，15～24及25～34歲讀者的傾向性分別為110和115，因此15～34歲年齡段群體是其重點爭取的市場。同理可根據受教育程度、收入等人口特征進行市場細分。
三、廣告價值
為更好地服務于廣告客戶，媒體還必須進行更加有針對性的研究，這就是要將產品消費群與報紙讀者群結合分析。
以可樂為例，百事可樂、可口可樂的消費者中超過50％的比例是A報的讀者，表明A報覆蓋兩品牌可樂大部分群體，廣告投放應首選A報；對于B報來講，它覆蓋了兩大可樂20％的消費者，且其傾向性指數分別為111和107，表明B報對百事可樂、可口可樂的消費者具有一定的吸引力，因此B報可作為可樂廣告投放的次選媒體；而C報覆蓋百事可樂、可口可樂的消費者較少，但值得關注的是C報對百事可樂的吸引力非常高，傾向性指數達119，因此，C報可作為百事可樂集中投放目標消費群廣告時選擇的媒體。
摘要：互聯網環境下數據收集和市場調查是指基于因特網而系統地進行營銷信息的收集、整理、分析和研究的過程。互聯網給了商家無限的創新和發揮空間，使數據收集和市場調研工作空前在互聯網上充滿了無限可能。
關鍵詞：互聯網；市場調研；數據收集
引言：數據收集和市場調查在企業的創辦和經營中起著至關重要的作用。互聯網時代的到來，使數據收集和市場調查的方式有了全新的變化。
1.互聯網環境下數據收集和市場調查的定義
數據收集和市場調查是指以科學的方法，系統地、有目的地收集、整理、分析和研究所有與市場有關的信息，特別是有關消費者的需求、購買動機和購買行為等方面的市場信息，從而提出解決問題的建議，以作為營銷決策的基礎。
互聯網環境下數據收集和市場調查是指基于因特網而系統地進行營銷信息的收集、整理、分析和研究的過程。
2.數據收集和市場調查的內容與目的
2.1 數據收集和市場調查的內容：市場需求、用戶及消費者購買行為特點、營銷因素、宏觀環境、競爭對手特點。
2.2 數據收集和市場調查的目的：通過對上述調查內容的整理，分析自身產品與市場需求的差異（特定市場的特征。不同地區的銷售機會和潛力、探索影響銷售的各種因素），分析自身產品與競爭對手的差異（顧客群體特征、產品包裝特征、產品售價差異），了解市場的現狀及其發展趨勢，為市場預測和營銷決策提供客觀的、正確的資料。
3.傳統市場數據收集和市場調查方法
傳統的數據收集和市場調研一方面要投入大量的人力物力，因為如果調研面較小，則不足以全面掌握市場信息，而調研面較大，則時間周期長，調研費用大；另一方面，在傳統的數據收集和市場調研中，被調查者始終處于被動地位，企業不可能針對不同的消費者提供不同的調查問卷，而針對企業的調查，消費者一般也不予以反應和回復。
4.互聯網時代數據收集和市場調查方法
4.1 與傳統調研方法相比，互聯網上市場調研的優勢：
4.1.1 互動性。這種互動不僅表現在消費者對現有產品的發表意見和建議，更表現在消費者對尚處于概念階段產品的參與，這種參與將能夠使企業更好地了解市場的需求，而且可以洞察市場的潛在需求。
4.1.2及時性。網絡的傳輸速度快，一方面調研的信息傳遞到用戶的速度加快，另一方面用戶向調研者的信息傳遞速度也加快了，這就保證了市場調研的及時性。
4.1.3便捷性和經濟性，在整個調查過程中，調研者只要在某站點上其調查問卷，且可以輕松對問卷進行及時修改和補充，而被調查者只要有一網終端就可以快速方便地反饋其意見。同時，對于反饋的數據，調查者也可以快速便捷地進行整理和分析，因為反饋的數據可以直接形成數據庫。
4.2 與傳統調研方法相比，互聯網調研的缺點：
4.2.1 網絡的安全性問題，容易造成個人信息泄露或招致黑客及病毒攻擊。
4.2.2企業和消費者對網絡調研缺乏認識和了解，對市場調研和網絡技術的不理解、不信任將直接影響網絡調研的實際運用效果。
4.2.3網絡調研技術有待完善、專業人員匱乏。
4.2.4網絡普及率影響數據結果。受我國經濟發展不均衡等諸多條件限制，各地區及各年齡段網民數量參差不齊，因此造成調研數據的偏差。
4.2.5無限制樣本的困擾。由于網絡的無限制性，使調研項目極有可能因個別人的多次重復參與導致調研數據的偏差。隨著互聯網技術的普及和互聯網法律法規的完善，以上種種弊端會逐漸弱化，互聯網將成為人們進行數據收集和市場調查的主要方法！
4.3以收集調查問卷為例，對比互聯網方式與傳統方式下信息收集的特點：
由圖中對比可知，盡管互聯網方式在親進度、回答率以及對調查現場的控制等方面表現一般，但它在資源節約、科技性輔助手段、記錄管理等方面都遠遠超過其他的方式。本例僅就調查問卷單一溫度進行對比。事實上，互聯網進行數據分析和市場調查可以獲得多維立體的信息，而它的積累將使得大量的數據將會在更長遠的商業決策中起到至關重要的作用。
5.互聯網環境下數據收集和市場調研的特點：
5.1 互聯網環境下數據收集和市場調研的五大基本特點：經濟性、便捷性、時效性、科技性、時間空間限制小。一方面，科技性對使用者的互聯網使用技能有了一個基本要求；另一方面，經濟性、便捷性、時效性、時間空間限制小這些明顯優勢使得互聯網工具被越來越廣泛的應用在數據收集和市場調研中。
5.2 互聯網數據收集和市場調研工具：
5.2.1 利用多種數據收集手段進行市場調查：
（1） Google Adwords 關鍵詞工具
（2） Google Adwords 點擊量估算工具
（3） 百度指數
（4） Google 趨勢
（5） 論壇、博客、社會化網絡
（6） 網站投票調查
5.2.2 利用多種搜索工具進行競爭對手調查：
（1） 搜索排名結果
（2） 對手網站基本情況
（3） 訪問對手網站
（4） 競價排名廣告商數量
（5） 競爭對手網站流量情況
5.3 舉例說明運用互聯網進行數據收集和市場調研
5.3.1 利用常規互聯網搜索統計工具進行數據收集和市場調研
例1： 百度指數“減肥”市場調查：
網址是http：//.例如搜索“減肥”，結果：
百度指數顯示特定關鍵詞的用戶關注度及媒體關注度。用戶可以輸入不同的關鍵詞，比較用戶關注度和媒體關注度。用戶可以輸入不同的關鍵詞，比較用戶關注度和媒體關注度數字，從而確定哪個關鍵詞市場需求更大。如果有百度指數賬號，用戶所搜索的關鍵詞數據可以儲存，并且可以批量查詢。沒有百度指數賬號的用戶，也可以在百度網站上進行簡單的查詢和調查。
們對互聯網工具使用的日益熟練，互聯網在市場調研中的優越性將極大提升并以絕對優勢遙遙領先，為人們提供更多的商業機會。
由于互聯網應用有一定的技術門檻和技術風險，使用互聯網技術進行數據收集和市場調研也有一定的風險性。
綜上所述，在互聯網時代下，若要在商業環境中長久生存，必須對互聯網工具進行數據收集和市場調研的方式方法有清晰的認識，并不斷學習、應用、創新，這樣才能在商業競爭中立于不敗之地?。ㄗ髡邌挝唬褐R產權出版社）
參考文獻：
[1]新浪企業微博2.0數據中心使用手冊 企業微博 2.0產品介紹文檔 Copyright，1996-2012 SINA
[2]百度指數查詢 http：//
[3]百度搜索引擎
[4]谷歌搜索引擎
[5]王若軍，市場調查與預測[M]，北京：北方交通大學出版社，2006
關鍵詞：大數據 市場調查與預測 教學改革 專業特色
中圖分類號：F274
文獻標識碼：A
文章編號：1004-4914（2017）02-237-02
一、引言
信息技術和社會化媒體的飛速發展引發了數據的大爆炸，而龐大的數據集為企業進行市場調查與預測提出了新的挑戰。為了適應新的企業需求，高?！妒袌稣{查與預測》課程的人才培養方案和培養模式必須做出相應的調整，引入新的教學方法和人才培養理念，使用更加先進的調查預測工具，為企業培養出具備數據分析能力的優秀人才。
二、課程改革的必要性
（一）大數據時代的要求
隨著大數據時代的到來，企業越來越重視基于大數據的更多樣本，更多實時數據的分析。對于市場專業本科階段的學生來講，雖然不能達到數據分析的專家，但是必須順應時代及企業人才需求的變化，提升數據分析的能力，《市場調查與預測》課程的教學改革迫在眉睫。
（二）傳統教學方法與教學模式存在很多弊端
《市場調查與預測》課程最顯著的特點就是實踐性強，但是傳統的教學方法與教學模式很難達到鍛煉學生實踐能力的目的。主要體現在以下三個方面：第一，傳統的注入式教學方法主要強調的是理論知識的傳授，學生缺乏參與感，很難調動學生的自主性和積極性，培養學生的創新性；第二，傳統課程安排實踐課時偏少，通過查閱各類院校本課程的教學計劃，多數高校實踐課時占總課程課時的比例不足30%，教師很難對整個實踐過程進行監管和指導。第三，傳統的教學模式忽略了對實踐能力的考核，基于實踐課時偏少，實踐成績所占總成績的比重很低且缺乏完整科學的成績評定體系，容易造成學生“搭便車”的現象；第四，《市場調研與預測》課程與《統計學》存在較強的相關關系，在授課過程中如果缺乏課程銜接與配合意識，很容易造成內容的重疊。同時，如果學生的統計學知識不扎實，對數據的分析僅僅停留在問卷調查數據的初步統計，很難提高學生的數據分析能力。
三、課程改革的基本思路
《市場調查與預測》課程的教學改革應順應大數據時展的要求，通過以學生為主體，教師為主導的教學方法，著重培養學生的實踐能力、創新能力和數據分析能力。教學內容上增加數據分析的內容，主要引入SPSS統計軟件的實驗課程，提升學生的數據分析能力；教學形式上采用課題式教學，通過課題式教學與分組合作學習的互動式教學模式提高學生的實踐能力；課程考核上，通過制定公平合理的考核制度提高學生參與實踐鍛煉的積極性，并在提高自身綜合素質的基礎上提高對教師教學的滿意度。
（一）教學內容的調整
依據市場調查與預測統計分析的需要，學生要先修《統計學》課程，通過和《統計學》教師的溝通與配合，《市場調查與預測》課程教學內容減少與《統計學》重復的理論部分，增加數據分析內容，尤其是SPSS操作模塊。與此同時，增加實踐課時。該課程的總課時為48學時，其中課堂理論授課占用24學時，SPSS操作占用12學時，實踐課時12學時。課程理論講授模塊的內容包括：市場調研方案設計、數據搜集方法、市場調研誤差、數據整理與分析、市場調研報告的撰寫、市場預測的基本方法。SPSS操作模塊包括：問卷設計與數據收集、問卷數據的錄入與清理、單變量的一維頻率分析、雙變量的交叉表分析、多選變量的一維頻率分析和交叉表分析、描述統計分析、簡單統計推斷、單因素方差分析、線性相關分析與線性回歸分析。@兩個模塊不是孤立的，而是通過課題式教學完成，學生通過選定的課題展開，圍繞選題在實踐課時完成完整的市場調研過程，應用SPSS完成數據的分析過程，最后以課題小組的形式進行匯報。
（二）教學的組織形式
教學組織形式上主要采用課題式教學與分組合作學習的形式，鼓勵學生按照興趣以4～6人為一組進行組隊，通過發現生活中與市場調查相關的實際問題，參與教師的課題項目，參與大學生市場分析大賽或者結合大學生創新項目等形式確定調研主題，明確調查目的、調查對象和調查范圍，設計調查方案。無論對于教師還是學生，新的科研項目的立項都會面對很多的新問題。在教學過程中，全體師生圍繞共同感興趣的科研課題展開教學與科研活動，形成一個學習型的教與學的團隊。提高學生自主學習與實踐的意識。師生在教學與科研活動中會有新的發現，達到教學相長的目的。
（三）課程成績評定方案的優化
由于《市場調查與預測》的課程加強了實踐環節，所以在最終課程的成績評定中，學生實踐環節的占比要相應的提高。我校傳統課程考核中，綜合成績=平時成績+期末成績。平時成績和期末成績分別占30%和70%?，F計劃調整為：綜合成績=實踐成績+期末成績。其中實踐成績和期末成績各占50%。由于實踐環節都是分小組進行，調研報告和最終的匯報只能區分不同小組的最終表現，很難區分小組成員的實踐表現。為了防止小組成員在團隊作業中出現搭便車的現象，所以學生個人實踐成績=小組實踐成績70%+個人平時成績30%。小組實踐成績的評定在匯報過程中采取小組互評和老師評定相結合的方式，其中小組互評占30%，由其他小組評定的平均分計算得來，老師評定占70%，按照課題選題的難易程度及完成的工作量大小來確定。個人平時成績=組長評分30%+老師評分70%，組長評分根據組員的參與度及完成情況決定，老師評分根據小組分工的完成情況決定。這種成績評定結構盡可能的做到客觀公正，讓學生切身體會到自覺參與實踐鍛煉的重要性，促進學生積極投入到實踐鍛煉中，并在提高自身綜合素質的基礎上提高學生對教師教學的滿意度。
四、課程改革與專業特色
由于課程采用課題式教學與分組合作學習的形式，不僅鍛煉了學生的實踐能力和創新能力，而且對學生團隊溝通與合作能力也是一種提升。通過這種教學模式的實踐也可以為市場營銷專業特色的建立指明方向。
（一）以就業為導向
市場營銷專業的學生將來很可能從事市場調研工作，因此如果能在學習的基礎上考取相關證書可以很大程度提高就業率，比如可以鼓勵學生考取中級調查分析師證書。中級調查分析師證書考核的內容主要包括五個模塊：消費者行為學、調查概論、市場調查實務、抽樣技術和調查數據分析。學生可以側重以“消費者行為”為課題開展市場調查，不僅使學生掌握了市場調查的基本理論知識，而且也掌握了市場調查的實務，提高了數據分析的能力，實現了大數據時代企業對新的人才需求的無縫銜接。
（二）以專業競賽為導向
該課程的實踐環節也可以以專業大賽為依托，比如學生的選題可以先以校級大學生創新項目為基礎組織教學實踐，既完成了教學任務，又可以為參加更高層次的專業大賽奠定一定的基礎。在現有課題的基礎上選拔比較好的項目銜接省級大學生創新項目、全國及海峽兩岸大學生市場調查分析大賽等。這種模式既可以加強與全國高校的交流，也可以緊追市場調研實踐教學模式的前沿，拓寬任課教師的思路，促進教學質量的提升，提高教學滿意度。
總之，《市場調查與預測》課程的改革不僅順應了大數據時代的發展，同時也能體現出以市場調研為依托的專業特色。但是我校《市場調查與預測》課程的改革并非一蹴而就，也是一個循序漸進的過程。課程的改革不僅和現有師資水平有關，而且與學校的各種軟硬件配置以及實驗室建設也存在很大的關系。目前我校在《市場調查與預測》教學方面的軟硬件還存在很大的欠缺。如何提高實驗室的利用效率，加強實驗室軟硬件建設，實現SPSS操作課程與理論課程的無縫銜接也是需要我們通過調研來逐步改善的。同時，課程的建O需要長期的投入和努力，我們在提高學生的市場調研實踐能力，增強學生將來融入社會的適應能力的過程中還要不斷摸索和提升，緊跟時展的步伐。
參考文獻：
[1] 段曉梅.基于SPSS軟件的《市場調查與預測》實驗課程教學研究[J].教育教學論壇，2014（9）58～60
[2] 李紅梅.市場調研課程實踐性教學模式研究[J].教育教學論壇，2015（12）107～109
[3] 陳成棟，劉曉云.“市場調查與預測“課程教學改革實證研究[J].中國市場，2012（35）26～28
[4] 趙磊，朱娜.“大數據”時代農業高職院校財經類專業市場調查與預測人才培養方法探討與研究[J].經濟研究導刊，2014（27）187～188
