苗同学 Angelina
EPQ课题: 《中国电动汽车产业的未来:内部竞争与外部环境分析》
The Future of the Electric Vehicle Industry in China: Internal Competition and External Environmental Analysis
Angelina把中国新能源汽车作为研究对象,用PESTEL模型分析外部环境,从消费者、市场、政策、技术多个维度拆解内部竞争,收集了三百多份有效问卷,还用Python、SPSS做了数据分析。她采访了理想汽车的销售主管,得到了很有价值的行业信息。
选题逐步聚焦到内部竞争与外部环境
我最开始关注电动汽车行业,是因为它的发展真的非常快,而且它同时涉及我特别感兴趣的商科,还有科技,以及和消费者行为息息相关的东西。我发现新能源汽车这个主题特别适合做研究。它不仅是一个产品,背后还有国家政策、AI技术等比较丰富的维度。
一开始我的选题特别大,最初甚至只想研究“中国新能源汽车的发展”。如果范围太大,论文容易没有真正的分析,只是泛泛而谈。所以我们就开始缩小选题范围,最终我把重点放在了内部竞争和外部环境上,用PESTEL模型去分析整个行业环境。这种结构比较清晰,也更适合深度研究。

我用PESTEL分析外部环境,从多角度拆解内部竞争
我先看了很多关于行业竞争结构的文献,发现中国电车行业最核心的问题是:市场竞争是否健康、企业靠什么建立优势、以及未来产能会不会过剩。所以内部环境我主要从消费者需求、市场供应、市场结构、品牌竞争,以及产品差异化创新这几个维度来分析。
外部环境我一开始选的是PEST模型。但调研之后我发现,电车行业和别的行业不太一样,最后两个字母,E(environmental,环境)和L(legal legislation,法律法规),对这个行业影响特别大。所以我最后用了PESTEL,分析会更完整。
数据方面,我主要找了三类。第一类是市场数据,比如电动汽车销量、各个品牌的市场份额、产量。第二类是消费者数据,比如消费者为什么买电动车、他们对电动车担心的点在哪、不同年龄收入群体对电动车的偏好是什么。第三类是政策和技术相关的数据,比如充电基础设施有多少、电池技术怎么样、补贴政策有什么变化。
收集数据是我最头疼的部分,因为行业变化很快,不同平台数据不一致。我优先找官方机构的数据,同时会进行多平台验证,用的基本上都是2024到2025年比较新的数据。

311份问卷、Python分析...我还采访了理想汽车的销售主管
我设计了一份问卷做消费者调查,主要是想了解消费者真正会因为什么而去购买电动汽车。我把问卷数据分成六个维度:政策、经济、社会、技术、环保、法律,并用Python模型进行分析,看哪些因素对消费者影响最大。
发放渠道上,我在小红书发了问卷,我爸爸妈妈也帮我转进了他们的车友群。填写者买不买电动车都可以,但年龄要求20岁以上。最后收回了311份有效数据。
我选了三个品牌做重点分析,比亚迪、特斯拉和蔚来,它们代表了三种不同路线:比亚迪偏成本控制,价格范围广;特斯拉偏技术和智能化;蔚来更强调用户服务。
看文献时,我特别想了解一些公开数据里看不到的东西——比如品牌之间真实的经营状态、企业未来的技术方向。于是,我采访了一位理想汽车的销售主管。他提到的一点让我印象很深:现在电动车竞争已经不只在于新能源了,而是开始比智能化和生态系统。

我的结论是:电动车市场会增长,但竞争更加激烈
我发现:中国电车市场未来还会继续增长,但竞争会越来越激烈。技术、政策和环保意识是目前这些品牌最主要的推动力。
数据分析方面,我用了SPSS,这也是我第一次接触这样的分析方法。它和学校学的数学不太一样,更复杂,也要自己动手做。一开始有些困难,但慢慢学会之后觉得很有意思,表格一拉,数据的规律就很清楚地显现出来。
回顾整个研究,我觉得有两点遗憾。问卷虽然收了311份,但时间只有两周多,如果周期更长,样本可以更大、数据会更精确。另外我的研究只聚焦中国市场,因为国际市场变量太多、不稳定。如果继续做,我会多调研几个市场,做对比分析。

其次,关于选题的聚焦一定要重视。一开始我把题目定得很大,后面细化选题还是花了一段时间。
EPQ相关背景知识
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EPQ 认证等同于半个A-Level 课程成绩,可以获得UCAS(英国高等院校招生办公室)最高28 学分加分。
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“学生拥有学习能力,批判性思维,思考技巧,知识和质询能力,EPQ 能力等。”
条件性录取
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