我國私人汽車擁有量的影響因素分析

馮澤坤

[摘要]本文以“我國私人汽車擁有量的影響因素”為研究對象，將國民總收入、鋼鐵產量、汽油消費量、載客車數量、公路里程等因素作為可能的解釋變量，采用“雙對數回歸模型”進行問題分析。在初步回歸結果的基礎上，對模型進行一系列改進，包括：多重共線性的識別與修正；時間序列的平穩性檢驗；異方差的識別；自相關的識別與修正。最終得到回歸結果，并將此結果與中國實際情況進行了比較分析。

[關鍵詞]私人汽車；線性回歸；多重共線性；平穩性；協整；異方差；自相關

[中圖分類號]F426[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2014）31-0135-05

1選題背景

汽車工業向來有“火車頭工業”之稱。作為我國的支柱產業之一汽車工業，其迅猛發展使中國成為世界第一汽車產銷國，極大地改變了中國人的生活方式。

在20世紀90年代以前，我國汽車市場處于公務車階段，不僅需求量少，而且大部分是政府、事業單位的公務用車，剩下的多是企業的商務用車。1990—2000年，公務用車的份額下降，商務用車的份額加大，私人購車開始起步。而從2002年開始，我國汽車行業進入了爆發式增長階段。私人消費的興起，使得私家車需求量迅速攀升，私人汽車消費逐漸占領汽車消費市場?；趯υ撝匾袠I的興趣，筆者用所學的經濟學與計量統計學方面的知識，對“我國私人汽車擁有量的影響因素”做了初步探索，并建立了相關分析模型。

2文獻回顧

對于作為中國國民經濟支柱產業的汽車業，許多專家、學者都已經作過很深入的研究分析，雖然研究側重點各不相同，但都涉及了汽車業的發展走向。

（1）山崎修嗣出版的《中國汽車產業》一書，該書將“陷入嚴重衰退的日本經濟”與“仍然保持著較快步伐的中國經濟”作了鮮明對比，著重突出了對中國經濟起了大力推動作用的汽車產業。此書的參考意義在于，通過對比日本產業，結合對中國汽車產業的實際考察，從宏觀的“產業政策”到中觀的“產業鏈、上下游產業供銷情況”再到微觀的“企業自主創新”，進行了全方位的研究，是對中國汽車業實際發展狀況的全面概括。

（2）宇澤弘文出版的《汽車的社會性費用》一書，剖析了“汽車社會性消費”、“社會性毒害”給日本帶來的災難。此書的參考意義有：它提到了汽車業對社會造成的負面影響，包括環境污染，生活質量影響，對城市的壓力等。這符合我國現階段面臨“汽車產業結構升級”問題。同時它涉及了汽車業與資本主義制度“雙向促進”的問題，這對于堅持走社會主義路線，但資本化率越來越高的中國有現實意義。

（3）由我國國務院發展研究中心產業經濟研究部編寫的《汽車藍皮書——中國汽車產業發展報告2011》一書，以“入世十年發展回顧與展望”為主題，全面論述了入世十年來中國汽車產業的發展歷程、發展成就和發展經驗，包括了發展模式選擇與評價、消費政策與市場需求、市場環境與競爭機制等，系統分析了2010年中國汽車產業的發展態勢、景氣狀況、國際競爭力，對我國乘用車小型化和輕型化的節能潛力進行了專項研究，并對下一個十年中國汽車產業的發展趨勢、影響因素等進行了展望。

3理論依據及分析方法

3.1經濟理論

根據西方經濟學的基本理論，“汽車銷售量”是由“汽車供給曲線S”與“汽車需求曲線D”的交點決定的。如圖1所示，圖中只考察了價格P對汽車需求和汽車供給的影響，屬于簡單模型。而實際上，“需求曲線D”綜合表示了“汽車需求數量”與各種影響因素之間的關系。價格因素只是其中之一，其他因素有：消費者收入水平、替代品價格（載客車等）、消費者偏好等。同樣，“供給曲線S”也綜合表示了“汽車供給數量”與各種因素之間的關系。除P之外，影響供給的因素還有：經濟發展景氣狀況、生產成本變化、原材料供給等。

實際的“汽車銷售量”由上面各種因素綜合決定，本文選取其中幾個可能的因素，做線性回歸模型考察其對汽車銷售的影響。這些選取的因素有：國民總收入（衡量購買力，影響需求方）、鋼鐵產量（影響汽車供給方）、汽油消費量（互補品影響）、載客車數量（替代品影響）、公路里程（硬件設施對汽車飽和量影響）。

3.2計量理論

非線性模型的假設檢驗涉及復雜的數學計算，因此考慮利用“線性回歸模型”簡化對市場的研究。此外，線性模型存在多種檢驗方法和修正方法，便于對模型進行改進。

對于國民總收入和鋼材產量這些國民經濟指標，我們更關心其相對數變化對私人汽車擁有量的影響，因此本文采用體現相對數的“對數模型”。

5回歸及其處理

5.1基本結果分析

對各組數據取對數后，錄入Eviews。對①作OLS估計，結果如下：

5.1.1擬合優度檢驗

可絕系數R2=0.998359，修正后的R—2=0.997927，擬合優度很高，解釋了私人汽車擁有量變化的近99.8%，可認為被解釋變量與解釋變量之間強力相關。

5.1.2回歸系數的顯著性檢驗（t檢驗）

當t的絕對值大于2時，可粗略判斷系數通過t檢驗。由表可知，除β3、β5外，其余估計參數都顯著，根據它們的p值，拒絕0假設。

求實際β3、β5的置信區間，得：β3：[-0.31630.9623]；β5：[-0.17700.6074]，兩者都接受0假設，故理論上變量X3、X5應予以剔除。也可以通過t統計量的p值直接判定，β3對應的p值為0.3036，β5對應的p值為0.2651，均大于α的值0.05，接受0假設。