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邢治河，张蕾，吴平，谷梦雨
（1.中国石油天然气股份有限公司规划总院；
2.中国石油天然气股份有限公司浙江销售分公司）
随着产业转型升级稳步推进，替代能源快速发展，中国成品油市场需求增速放缓，市场竞争愈发激烈，加油站各种形式的促销营销成了常态化的竞争手段[1-3]。不同方式的促销，其效果受到较多外部因素的干扰，很难进行横向比较，无法对未来的营销策划提供经验参考。因此，有必要对加油站的不同促销效果进行量化评价，为加油站营销决策提供方法和工具。
1.1 文献综述
从国外学者的文献中发现，加油站营销管理的影响因素广泛，加油站运营决策正在逐步向多样化的营销方式转化。1992年后，西方市场营销学的相关科学理论开始被国内研究加油站领域的学者广泛推广、应用和进行创新。国内外大量文献对加油站的营销管理进行了研究[4]。
艾米丽·博伊尔（Emily Boyle）研究了在石油销售竞争日益激烈、加油站便利店经营日益成熟时，英国的石油公司在寻求业务多元化的发展模式时涉足食品零售业，探寻这种方式的优缺点及经营失败原因[5]。黄晓莉指出营销策略对于企业来说是至关重要的[6]。宋尔明对中国石油销售辽宁分公司的营销策略所面临的环境进行了探究，针对销售过程存在的短板，设计出一套行之有效的营销策略[7]。从当前加油站营销管理文献分析看，仍然存在以下问题：一是研究的深度不足，仅仅停留在定性的分析和报告方面，缺乏针对性的方法和量化建议；
二是适用性不足，大多是一般性地讨论营销环境和营销策略，在操作性和决策依据方面的参考性有待提升。
1.2 研究方法介绍
加油站促销效果分析的主要难点在于，缺乏可以参考的对比“标准”。因此，需要找到一个合理的参考对象，以实现对促销效果的精确测量。基于此，本文选用了倾向得分匹配方法来解决这一难点。
倾向得分匹配法主要是对研究对象的各项指标打分并计算，得分越接近的两个主体相似程度越高[8-10]，以这个相似的主体作为“标准”开展对比研究。例如，王晓红和胡士磊利用倾向得分匹配法探究校企合作对企业技术创新绩效的影响[11]；
桂河清等采用倾向得分匹配方法，实证研究了农业转移人口市民化扩大其消费需求的效应[12]；
里卡多·阿尔贝托（Riccardo D’Alberto）等探索非参数统计匹配方法和倾向得分匹配反事实方法分析相结合的可行性，在案例研究中测试其有用性和实用性[13]，郭园园和成力为利用倾向得分匹配方法，分别测度了企业研究阶段与开发阶段投资的现金流敏感性[14]；
Alemu Abera和Ganewo Zerhun运用倾向得分匹配模型分析小额信贷对借款人收入的影响[15]。与其他方法相比，该方法有助于构建反事实情况，可以帮助找到与所需研究的加油站相匹配的另一个加油站或一个匹配度较高的虚拟加油站，以模拟加油站未采取促销方案时的销量变动情况，基于此计算出加油站平均处理效应，得以确定不同促销下加油站的销量变动情况。
2.1 数据来源
本文作者调查了1402座加油站内外部环境数据。核心变量为促销策略和销量（升）。将采用促销策略的站点组别（处理组）与没有采用促销策略的站点组别（控制组）进行配对，以地市编码、油品编号、上年总销量（吨）、加油枪数量、加油罐数量、加油罐罐容、车位数、人员、最大服务能力、星级、对手公司价格、对手公司数量、地理位置特征作为处理组匹配的控制变量。为了提升数据评估结果的实际应用能力和灵活性，本文将竞争对手数量和价格纳入控制变量，将对手数据与对应的加油站进行匹配，统计了每个加油站对应的对手数量、所有对手的平均销量和所有对手的平均价格。
2.2 数据整理
考虑到数据的可得性，本文主要研究促销策略对销量的影响，并对促销方式和力度进行描述性统计，见表1。从数据情况看，有以下发现：1）整体促销的样本数量多于单独使用卡折扣、电子券、价格直降和其他促销，存在部分同时使用多种促销方案的站点。2）使用价格直降法时，销量远高于其他方案，可见价格直降对销量的提升比较有效。3）整体促销带来的销量远高于使用单一方案的促销，说明同时使用多种促销方式效果更明显。
2.3 研究设计
测量促销策略对油品销量影响情况的难点在于：每个加油站在一段时间内只能选择一种促销策略，即在一段时间内只能得到一种油品销量的观测结果，无法观测到该加油站不选择促销策略时的油品销量的结果。对于一个采取了一种促销策略的加油站来说，如何找到该加油站油品销量的“反事实”就是研究的关键。
为了找到无法观测到的“反事实”，本文的研究思路是，当需要研究“处理组”中的某一加油站的销量变动情况时，可以从“控制组”中找到一个各方面特征与它非常相近的加油站的销量变动情况作为“反事实”，模拟这个加油站没有采取促销策略时的销量变动情况，具体如图1所示。图中，“现实可观测的销量变动”代表在t0到t1时间段内可以观测到的加油站的油品销量变动，“潜在变化趋势”代表在t0到t1时间段该加油站的“反事实”结果，两者在t1时的差值就是我们要研究的促销策略所引起的油品销量变动情况。这种寻找“反事实”并且对比分析促销策略“净影响”的方法就是匹配方法，这种方法所得到的促销策略的“净影响”称为ATT（Average Treatment Effect for the Treated），即处理组的平均处理效应。
图1 平均处理效应示意
匹配的过程类似于找到可以对两个加油站进行打分的可量化指标，通过对“处理组”和“控制组”内的加油站进行打分，进而从“控制组”中找到与所要研究的“处理组”中的加油站得分相近的加油站进行匹配，使得在分析比较时减少因加油站个体特征和其他外部因素带来的销量变动影响。本文借鉴罗森鲍姆（Rosenbaum）和鲁宾（Rubin）（1983）提出的“倾向得分匹配”方法，即根据每个加油站特征确定加油站被处理的概率p(xi)。由于p(xi)的取值介于[0,1]之间，这也就保证了处理组与控制组的最终得分范围存在重叠，即共同取值范围，共同取值范围越大表明控制组与处理组的匹配程度越高。计算出倾向得分p(xi)之后，得分越接近的两个加油站相似程度越高。基于此，用每个加油站的得分p(xi)来度量各加油站间的距离（此处的“距离”是指数学统计维度的向量距离，可以理解为相似程度），在此基础上进一步确定每一个加油站具体匹配的加油站编号。
3.1 模型构建
将是否采用促销策略设定为二值虚拟变量D，采用了促销策略的站点记Di=1，没有采用促销策略的站点记Di=0。倾向值指被研究的个体在控制可观测协变量的情况下受到干预变量影响的条件概率，本文将采用促销策略的站点组别（处理组）与没有采用促销策略的站点组别（控制组）进行配对，使两者的倾向值尽量趋于相同，最终可以得到采用促销策略站点组的平均处理效应（ATT）。具体地，我们选取上年总销量、加油枪数量、加油罐数量、加油罐罐容、车位数、人员数量、最大服务能力、星级、对手公司价格、对手公司的数量、经营状态、资产性质、地理位置等特征作为处理组匹配的协变量。为了保证结果的准确性，采用了三种匹配方法进行综合评估，分别是近邻匹配、半径匹配、核匹配①近邻匹配使得处理组内每个个体都能找到一个控制组个体与之匹配，但有一个明显的缺点是匹配组之间的距离可能会很小，但也可能非常大，差异很大的匹配组会影响匹配的质量。半径匹配恰好可以克服近邻匹配的这个缺点，其操作原理是，在进行匹配之前就对处理组和控制组之间的最大距离加以限制，避免出现质量较差的匹配结果，即设置一个距离的极限值（也可以看作是卡尺r或者范围半径r），不在极限值之内的处理组和控制组个体不能进行匹配，匹配结束后，将没有匹配到对象的处理组个体剔除。核匹配将所有控制组个体包括在内，每个处理组个体与可以相匹配的所有控制组个体的加权平均值匹配，这里的每个控制组个体的权重与处理组和控制组个体之间的距离有关。距离越近，权重越高；
距离越远，权重越低。与近邻匹配相比，核匹配通过带宽参数设置了“卡尺”，提高了匹配的质量；
与半径匹配相比，核匹配最大限度地利用所有样本，提高了匹配的精度。。
3.2 实证验证
3.2.1 促销效果分析
为了有效地对比不同促销策略的效果差异，对所有策略促销效果的评价都选取相同的基准组作为控制组，根据样本数量取油品促销策略的加油站作为控制组。以柴油为例，本文研究四类促销策略对柴油销量的影响，分别命名为：非油品促销（卖赠促销）、油非互动促销1（油满全额赠非油）；
油非互动促销2（油满额/非油总价绝对折扣）；
油品促销（油品满数量-单位绝对折扣）。结合显著性和不同策略的影响对进行匹配的四种促销策略进行对比，结果如表2所示。
表2 不同促销策略对柴油销量的影响（三种匹配方法汇总）
在近邻匹配下处理组样本的平均处理效应为-1260.24，在1%的水平上显著。这说明与油品促销相比，采用“非油品促销”时柴油销量会减少1260.24升。
半径匹配结果显示：采用非油品促销、油非互动促销1和油非互动促销2，相较于采用油品促销分别减少1039.22升、1477.22升和2896.39升的柴油销量。这说明非油品促销、油非互动促销1和油非互动促销2，对柴油销量的促销效果都弱于油品促销。
核匹配结果显示：非油品促销相比较于油品促销的平均处理效应为-825.22，这说明非油品促销相比较于油品促销减少了825.22升的柴油销量，油品促销优于非油品促销。油非互动促销1相比较于油品促销的平均处理效应为-1442.36，结果在1%的水平上显著，这说明油非互动促销1相比较于油品促销减少了1442.36升的柴油销量，油品促销优于油非互动促销1，且结果显著性强，参考性较强。油非互动促销2相较于油品促销的平均处理效应为-2541.39，这说明油非互动促销2与油品促销相比减少了2541.39升的柴油销量，油品促销优于油非互动促销2。
同样，对92号汽油和95号汽油的促销效果进行了分析，方法与柴油基本一致，结果如表3所示。对于柴油，油品促销对柴油销量提升的促销效果最好，为最优促销策略。对于汽油，促销策略油非互动促销1对92号和95号汽油销量提升的促销效果最好，为最优促销策略。
3.2.2 促销力度分析
为了对促销力度进行分析，本文使用促销金额分级情况开展实证研究，主要分析不同营销方式促销力度对站点柴油、92号汽油、95号汽油销量的整体影响。促销力度分级情况见表4。
在近邻匹配、半径匹配和核匹配三种匹配方法下，站点所采取电子券、卡折扣、价格直降和其他促销四种促销策略方式，在不同的促销力度下对站点整体销售量均存在显著的提升效应，见表5。
1）整体策略下最优促销力度为较高力度促销②这里的含义是说：在采用不同类型的促销方式后，以卡折扣、电子券、价格直降、其他促销等方式把区间对应金额返给客户或者是付钱时抵扣这些金额，这里的区间范围是根据表1不同类型促销方案的下四分位数、中位数以及上四分位数确定的，在确定每天每站选择何种类型的促销方式时，可以根据此金额计算促销支出。，促销金额区间为77.74～385.88元；
2）卡折扣最优促销力度为高力度促销，促销金额区间为117.54元以上；
3）价格直降最优促销力度为较高力度促销，促销金额区间为390.09～948.19元；
4）电子券最优促销力度为较高力度促销，促销金额区间为20.00～40.00元；
其他促销最优促销力度为较高力度促销，促销金额区间为73.21～187.94元。
表3 不同营销策略的效果比较
表4 促销力度
可见，成品油零售市场的价格弹性较高，促销力度和促销方式都会对加油站销量产生明显的作用，更为灵活的促销策略有助于加油站的精准营销。
3.2.3 促销策略有效性异质性分析
不同特点的加油站，促销策略产生的效果必然是有差异的。考虑到数据及变量的可得性，本文以经济发展水平为例探索不同特点加油站对促销策略的反应，即按照人均国内生产总值（GDP）分组开展实证对比。
根据内蒙古自治区各市盟2020年人均GDP，将加油站所在的12个市盟划分为高人均GDP和低人均GDP两种地区类型。以中位数为标准，对各市盟的人均GDP由高到低进行排序，高于人均GDP排位第7市盟的地区被划分为高人均GDP地区（锡林郭勒盟、呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市、乌海市、阿拉善盟），低于人均GDP排位第7市盟的地区则被认为是低人均GDP地区（呼伦贝尔市、兴安盟、通辽市、赤峰市、乌兰察布市、巴彦淖尔市）。
对柴油、92号汽油和95号汽油的各种促销有效性情况进行分析，得出综合推荐的促销策略。在高人均GDP地区，柴油适合采用油品促销策略，两种类型的汽油均适合采用油非互动促销1促销策略；
在低人均GDP地区，无论何种类型的成品油均推荐采用油品促销策略。上述结论中，高人均GDP地区的推荐情况与内蒙古自治区市盟总体分析情况基本一致，但是低人均GDP地区的推荐情况与总体分析有所出入。总体分析中，对于两类汽油的销售更倾向于使用油非互动促销1促销策略，但是在低人均GDP地区，采用油品促销的效果会更好（见表6）。油非互动促销1策略对内蒙古自治区所有市盟汽油的带动作用可能主要来源于高人均GDP地区。
不同的促销方式对加油站成品油销量提升的效果存在明显的差异，对于柴油来说，油品促销（油品满数量-单位绝对折扣）为最优的促销策略。对于92号和95号汽油来说，油非互动促销（油满全额赠非油限定）是最优的促销策略。
表5 促销力度分析
表6 全样本结果与异质性结果对比
促销力度对销量的影响是明显存在的，本文对促销力度进行了较为精细的量化分析。当所有促销策略一起使用时，整体策略的最优促销金额区间为77.74～385.88元；
电子券最优的促销金额区间为20.00～40.00元；
卡折扣最优促销金额区间为117.54元以上；
价格直降最优促销金额区间为390.09～948.19元；
其他促销最优促销金额区间为73.21～187.94元。
具有不同特点的加油站，促销产生的效果是不一样的。以人均GDP为例，高人均GDP地区，92号和95号汽油的最优营销策略仍然为油非互动促销（油满全额赠非油限定）。但是在低人均GDP地区，92号汽油和95号汽油更适合采用油品促销（油品满数量-单位绝对折扣）这一促销策略。
5.1 分类分组测算应用
本文所述的倾向匹配得分方法，是因果推断在成品油营销方面的探索性应用。从实证结果看，有较为明显的效果，可以进一步深化应用。例如，通过对加油站进行分类分组，考察不同促销方式的效果，得到不同类别促销、不同类别加油站、不同促销力度的效果对比。一方面，量化结果可以用于对已有促销营销方案的总结、分析、考核等。另一方面，可以为新促销方案进行效果预估、可行性探索等，为公司和加油站进一步营销提供量化参考。
5.2 工程系统发展应用
本研究从典型站点的数据切入进行了理论和方法方面的探索。该方法可以在未来进一步深化为工程应用系统，也就是作为公司或者加油站营销分析的软件或者系统产品，能够更好地符合加油站业务操作需求。例如，加油站或者加油站管理层只需要对不同的营销方式、开始/结束时间进行定义，模型就可以在后台进行倾向匹配和控制合成的运算，将结果直接反馈到软件界面。操作人员不需要了解模型背后的运算逻辑，但是可以根据量化结果不断优化实际业务操作。随着数据积累和模型的逐步成熟，其准确性可以不断提升。
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