基于VAR模型的我國汽車銷量影響因素實證分析

摘 ?要：近年來，隨著經濟的發展，國民收入的提高，道路等基礎設施建設的加強，我國汽車行業發展迅速，汽車銷量也經歷了一個井噴式的發展。但是，汽車行業的快速發展使得各個汽車公司盲目擴展產能。有的車企產能過剩，有的車企產能不足，積重難返的結構性失衡已經成為我國汽車行業亟待解決的問題之一。

關鍵詞：汽車銷量;影響因素;VAR模型

目前，我國學者對汽車行業的研究主要集中在汽車銷量預測模型和汽車銷量影響因素實證分析兩方面。從結論上看，汽車銷量影響因素主要分為經濟因素、價格因素以及環境因素三方面。但是，尚未有學者針對汽車銷量與其影響因素之間的動態關系進行研究。因此，本文從汽車銷量的影響因素入手，著重研究各影響因素對汽車銷量的沖擊程度，從而提出相應的政策建議。

一、理論依據：

結構性產能過剩是指在產業發展過程中，供給結構不適應需求結構的變化，部分落后產能無法滿足現實需求而形成富余產能從而導致的產能過剩。結構性產能過剩不是某一產業整體性的產能過剩，而是該產業特定環節的過剩，且通常表現為產業鏈低端環節或低端產品和技術的產業過剩。在結構性產能過剩中，往往出現落后產能的相對過剩和先進產能的相對不足共存的局面。

二、模型設定：

三、數據來源

鑒于數據的可獲得性，本文選取了1989-2015年相關數據，實證分析我國汽車銷量的影響因素。本文以私人汽車擁有量表征汽車銷量水平（AS），以人均GDP表征經濟狀況，以燃料、動力類工業生產者價格指數（FPPI）表征汽車生產成本，以全社會固定資產投資（TFAI）表征社會總資產的增加，以公路里程（HM）表征影響汽車銷量的交通因素。另外，為降低數據的異方差性，分別對AS、GDP、TFAI取對數。并且，變量取對數具有一定的經濟意義。如，LNAS表示汽車銷量的增長率，LNGDP表示經濟增長率，LNTFAI表示固定投資的增長率，用來衡量對汽車行業發展的帶動作用，LNHM表示公路里程增長速度。

四、汽車銷量影響因素實證研究

（一）單位根檢驗

利用Eviews 6.0 軟件計算可得LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM的單位根檢驗結果。由檢驗結果可知，對于四個時間序列，它們在1%的顯著性水平下均是非平穩的，都接受存在單位根的假設。再對它們的一階差分序列進行平穩性檢驗，由檢驗結果可以看出，ΔLNAS在5%的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設，ΔLNGDP、ΔLNTFAI、ΔFPPI、ΔLNHM在1%的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設。因此，可認為LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM原序列均不平穩，且LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM ?I（1），它們的一階差分序列為平穩時間序列。

（二）建立VAR模型

首先，確立滯后階數，為了在保持合理的自由度使模型參數具有較強解釋力的同時，消除誤差項的自相關，必須選擇VAR模型的最優滯后階數。使用AIC信息準則作為選擇最優滯后階數的檢驗標準?？紤]到樣本容量問題，設定最大滯后階數為2。檢驗結果顯示，最大滯后階數為2時，AIC=-0.137332，此時最優滯后階數為2階。因此，將該模型的最優滯后階數定為2階。

其次，檢驗VAR模型的平穩性。在滯后2階時，通過檢驗VAR模型的F矩陣的單位根情況來檢驗VAR是否平穩。圖為Eviews 6.0 給出的F矩陣的單位根的分布情況，所有的單位根顯然都落在單位圓內，因此滯后2階的VAR模型是平穩的。

（三）協整檢驗

本文采用Johansen和Juselius（1990）提出的方法進行協整檢驗。由于前面確定的無約束VAR模型的最優滯后期為2，因此協整檢驗的VAR模型的滯后期應確定為1。根據檢驗結果可知，在5%的顯著性水平下拒絕沒有協整向量的原假設，接受系統中存在一個協整向量的備擇假設，即序列LnAS、LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM存在長期穩定的協整關系。

（四）誤差修正模型

為彌補長期靜態模型的不足，本文通過進一步構建誤差修正模型來研究VAR模型中變量LnAS、LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM的短期動態特征。由于VECM的滯后期是無約束VAR模型一階差分變量的滯后期，根據無約束VAR模型的滯后階數為2階確定VECM的滯后階數為1階，進而得到誤差修正模型。

（五）脈沖響應函數

脈沖響應函數刻畫的是在擾動項上加一個標準差大小的沖擊對于內生變量當前值和未來值所帶來的影響。對一個變量的沖擊直接影響這個變量，并且通過VAR模型的動態結構傳導給其它所有的內生變量。本文通過估計VAR模型的脈沖響應函數確定LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM對汽車銷量增長沖擊的時間軌跡。響應時間設定為10期。

（六）方差分解

脈沖響應函數是追蹤系統對一個變量的沖擊效果，相反，方差分解則是將系統的均方誤差分解成系統中各變量的隨機沖擊所做的貢獻，然后計算出每一個變量沖擊的相對重要性，即變量沖擊的貢獻占總貢獻的比。取滯后期為10。

通過對汽車銷量的對數差分值變動進行方差分解可以看出，汽車銷售量增長率變動的預測誤差主要來自其自身變動的擾動和燃料、動力類工業生產者價格指數的增長率的擾動，受其余因素的影響很小。

五、結論

綜合以上分析，可以得出以下結論：汽車銷量與其影響因素構成的動態系統是穩定的。從短期來看，人均GDP增長率等因素的影響總體上是上升的，而全社會固定資產投資增長率的正向變動對汽車銷售增長率的影響是波動的。對此，應該具體問題具體分析，針對影響因素的特點制定專項政策措施，同時保持政策之間的協調性。

參考文獻

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作者簡介：李靜（1996—），女，山西臨汾人，山西財經大學2017統計學術碩士研究生，研究方向：宏觀經濟統計分析。