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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">ASDS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Applied Statistics and Data Science</journal-title></journal-title-group><issn>3066-8433</issn><eissn>3066-8441</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/ASDS.2025050003</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>新能源车企激战：价格战漩涡下广东消费者购车决策的多维重塑</title><url>https://artdesignp.com/journal/ASDS/1/5/10.61369/ASDS.2025050003</url><author>张旌旆,张雪莹</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>1</volume><issue>5</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-07-20</published-time></date></history><abstract>在全球能源转型与产业变革背景下，新能源汽车市场竞争格局因价格战加速重构。中国作为全球最大新能源市场，2024年产销量突破千万辆，广东省以占全国26.8%的产量和领先的研发能力，成为产业生态核心区。然而，价格战引发的市场震荡导致消费者决策复杂性显著升级。基于此，本研究以广东省消费者为研究对象，聚焦价格策略对消费者决策的多维影响，融合UTAUT2理论、机器学习算法与多源数据，构建&amp;ldquo;消费者认知－行为－政策&amp;rdquo;三维分析框架。在网络评论调查上，跨平台抓取广东常住人口关于新能源汽车的评论数据，通过基于Word2Vec的双向LSTM模型情感分类法、语义网络分析法，对广东常住人口关于新能源汽车的评论数据进行分析，并以此为据，为问卷和访谈设计提供参考。在问卷设计上，基于UTAUT2模型扩展，构建多维变量量表，通过11项假设验证各维度对新能源汽车购买行为的正向影响路径、购买意愿的中介作用及驾驶经验、性别、年龄、是否有车的调节效应。在抽样方案设计上，采用三阶段PPS抽样调查的方法。正式调查中，以问卷调查为主，辅以访谈调查、实地调查等的方式。最终回收问卷1276份，其中1106份有效样本，样本有效率86.68%。在数据分析部分，首先，通过描述性统计了解广东省常住人口的新能源汽车认知现状。其次，针对消费者购买前的决策过程，构建结构方程（SEM）模型，对广东省常住人口新能源汽车购买决策影响因素进行探究；采用SHAP量化调节变量对购买决策的影响强度；对尚未购买与已经购买新能源汽车的两类消费者，利用K-Prototypes聚类方法对其进行分类。最后，利用模糊综合评价法分析新能源汽车消费者关注的核心需求及影响情况，进一步采用XGBoost预测用户购买概率，为车企提供优化的价格策略。调查结果显示：（1）消费者认知呈现显著分化。（2）消费者购车决策由多维因子驱动。（3）用户分层揭示差异化需求。（4）配套设施与用户体验是市场拓展的关键支撑。综上，本论文提出以下建议：（1）破解价值感知断层，建立透明化决策体系。（2）技术理性与情感体验的双向赋能，打造&amp;ldquo;技术易用度－情感愉悦度&amp;rdquo;双轴驱动的新型交互生态。（3）从用户分层到生态化场景重构，以精准金融方案与跨界生态打破传统竞争边界。（4）基础设施与区域文化的协同进化，打造技术普惠与人文关怀交织的基础设施网络。新能源汽车产业的突围之战，本质是工业时代规模逻辑与数字时代价值逻辑的范式碰撞。通过认知重构打通价值共识、技术赋能激活体验革命、生态协同重塑产业边界，方能将价格敏感性转化为价值共生的战略支点，为全国市场提供&amp;ldquo;技术降本－体验增值－生态共创&amp;rdquo;的广东示范。</abstract><keywords>新能源汽车,购买行为,K-Prototypes聚类算法,结构方程模型,XGBoost算法</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 国际能源署IEA.全球电动汽车展望2024（Global EV Outlook 2024）[EB/OL]. https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2024.&amp;nbsp;[2] TrendForce 集邦咨询 . 2024年第三季全球PHEV销量年增55.3%，比亚迪市占突破40% [EB/OL]. https://www.trendforce.cn/presscenter/news/20241202-12388.html.&amp;nbsp;[3] 新华社. 2024年我国新能源汽车产销量均超1200万辆[EB/OL].https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202501/content_6998270.htm.&amp;nbsp;[4] 华山网. 价格诉求驱动车市变革？易车研究院揭秘车企价格战策略与影响[EB/OL].https://finance.sina.com.cn/roll/2025-02-20/doc-inemcpez3700463.shtml.&amp;nbsp;[5] Venkatesh V, Thong J Y, Xu X. Consumer acceptance and use of information technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology[J]. MIS Quarterly, 2012, 36(1): 157-178.&amp;nbsp;[6] Venkatesh V, Morris M G, Davis G B, et al. User acceptance of information technology: Toward a unified view[J]. MIS Quarterly, 2003, 27(3): 425-478.&amp;nbsp;[7] Duarte P, Pinho J. A mixed-methods UTAUT2-based approach to assess mobile health adoption[J]. Journal of Business Research, 2019, 102: 140-150.&amp;nbsp;[8] AJZEN I． The theory of planned behavior[J]．Organizational behavior ＆ human decision processes，1991，50( 2) : 179 － 211．[9] 杨智， 董学兵. 居民可持续消费行为及意向实证研究&amp;mdash;&amp;mdash;以长沙市为例[J]．城市问题，2011( 3) : 60 － 66.&amp;nbsp;[10] 王建明． 资源节约意识对资源节约行为的影响&amp;mdash;&amp;mdash;中国文化背景下一个交互效应和调节效应模型[J].管理世界，2013( 8) : 77 － 90,100.&amp;nbsp;[11] Celik, H. Customer online shopping anxiety within the Unified Theory of Acceptance and Use Technology (UTAUT) framework[J]. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 2016, 28(2).&amp;nbsp;[12] 李梦涵. 北京老年人的智能手机使用情况调查[D].北京外国语大学,2023.&amp;nbsp;[13] 唐大力 . 基于双向图卷积与注意力机制的方面级情感分析研究[D].重庆理工大学,2024.DOI:10.27753/d.cnki.gcqgx.2024.000102.&amp;nbsp;[14] 孔繁钰 , 陈纲. 基于改进双向LSTM的评教文本情感分析[J].计算机工程与设计,2022,43(12).&amp;nbsp;[15] 孙吉贵 , 刘杰, 赵连宇. 聚类算法研究[J].软件学报,2008(01):48-61.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
