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对我国私人汽车拥有量进行因素分析 张桂生 国贸1班 20101713310040 引言： 改革开放以来，我国经济高速发展，我国GDP三十多年来的平均增长速度高达9.8%。国力增强，人民有钱了，生活水平大大提高，就有能力购买所想要的物品。20世纪90年代以前我国汽车市场处于公务用车，不仅需求量少，而且70%是政府、事业单位的公务用车，剩下的是企业的商务用车，几乎没有私人用车，也没能力购买私家车。90年代以后公务用车与商务用车的份额发生变化，人民收入增加，私人购车开始起步。2002年以来，私家车发展迅速，进入私人购车阶段。 有关统计资料表明，我国城镇居民中有3800万户（占城镇居民总户数的24.8），有能力承受10万元左右的汽车消费。从近几年我国汽车消费的发展变化来看，汽车消费将成为消费热点。 从1990年到2000年的10年间，我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆，平均每年增长11.3。其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆，平均每年增长22.6。私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8，上升到2000年的38.9，平均每年上升2.4个百分点。1996年以来，民用汽车拥有量的增加量中，私人汽车增加量的比重均高于57.7，其中最高的是1999年，私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5。这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化，居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。正因为私家车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位，私人购车成为我们越来越关注的对象，单从经济方面来说，私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标，对它的研究分析是有比较现实的意义的。一、研究的相关理论背景（1）凯恩斯消费函数模型凯恩斯消费函数模型为:C=+*Y,式中C为现期消费,Y为现期收入,为收入无关的那部分消费,即自发性消费,为边际消费倾向。（2）莫迪利安尼的生命周期理论莫迪利安尼的生命周期理论可以表述为:消费与生命周期有关,与财产收入有关。如下式:C=*A+*Y,式中A表示财产,是财产的边际消费倾向,是收入的边际消费倾向,Y为收入。上式表明消费取决于财产收入和个人生命周期不同阶段劳动收入。（3）杜森贝的相对收入理论杜森贝的相对收入理论表述为:消费以相对收入为函数。相对别人示范效应,向高消费看齐。我国称之“攀比效应”。相对自己过去习惯效应,收入水平变化后消费有滞后性。在稳定的收入增长时期,平均消费倾向不取决于收入水平。从长期考虑,平均消费倾向是稳定的。从短期考察,边际消费倾向取决于现期收入与高峰收入的比例。由此使短期消费会有波动,但由于习惯效应的作用,收入减少对消费减少作用不大,而收入增加对消费增加作用较大。凯恩斯的绝对收入假定、美国经济学家杜森贝利的相对收入假定、莫迪里安尼等的生命周期假定虽然侧重点有所不同，但都认为居民的消费和收入水平是息息相关的，私人汽车拥有量以居民的收入作为基础。二、模型的选取和变量选择由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算，所以本文考虑做一个线性模型(对参数线性)，这样各种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。1变量的选择（1） 城镇居民可支配收入 私家车这种高档消费品的拥有量显然与收入水平有关，因此引进解释变量城镇居民可支配收入，并先验预期此因素与私家车拥有量呈正相关关系。（2） 贷款利率 银行的按揭贷款买车促进了私人汽车拥有量的增加，因此引进解释变量贷款利率，并先验预期此因素与私家车拥有量呈负相关关系。（3） 燃料、动力类价格指数（以1990年价格为的定比指数序列） 燃料、动力价格也是影响私家车拥有量的原因之一，直接构成居民购买私家车的成本。因此引进解释变量燃料、动力价格指数，并且预期其与私家车拥有量成负相关关系。2模型的选取 城镇居民可支配收入、贷款利率和燃料、动力类价格指数三个解释变量对私家车拥有量的影响，可采取以下回归模型： Y 0+1x1+2x2+3x3 （1-1） Y:我国私人汽车拥有量 X1：城镇居民可支配收入 X2：贷款利率 X3：燃料、动力类价格指数（以1990年价格为的定比指数序列） 三、数据的来源及处理本文收集了中华人民共和国国家统计局编的2004年中国统计年鉴中1990年2003年共14年相关数据并对其进行了处理：Y表示我国私人汽车拥有量（辆）；X1表示城镇居民可支配收入（元）；X2表示贷款利率（%）；X3表示燃料、动力类价格指数（以1990年价格为的定比指数序列）。具体数据如下:表1我国私家车拥有量相关影响因素原始数据 obsYX1X2（）X319908162001510.29.7210019919604001700.68.64101.9874199211820002026.68.64118.7133199315577002577.410.17162.2811199420542003496.210.98191.491619952499600428311.52208.1514199628967004838.910.53229.3829199735836005160.38.64250.7155199842365005425.17.08248.4591999533880058545.85250.69522000625330062805.85289.3022200177078006859.65.85289.8808200296898007702.85.31290.17072003121923008472.25.31311.64334、 模型的估计和检验 本文根据表1中提供的数据，利用Eviews5计量软件对式（1-）所设定的模型进行计量分析。结果如下：1、模型回归结果 Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/23/12 Time: 16:43Sample: 1990 2003Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C3250054.1725513.1.8835290.0890X12922.028515.06245.6731540.0002X2-214742.9155673.7-1.3794420.1978X3-50492.4814255.54-3.5419550.0053R-squared0.964556 Mean dependent var4354921.Adjusted R-squared0.953922 S.D. dependent var3498430.S.E. of regression750961.7 Akaike info criterion30.13105Sum squared resid5.64E+12 Schwarz criterion30.31364Log likelihood-206.9174 F-statistic90.71108Durbin-Watson stat1.514620 Prob(F-statistic)0.000000 可得估计出回归方程：y=3250054+2922.028x1-214742.9x2-50492.48x3 (1725513) (515.0624) (155673.7) (14255.54) t=(1.883529) (5.673154) (-1.379442) (-3.541955) Adjusted R2-=0.953922 F=90.711082、 回归结果的检验 （1)经济意义的检验 从回归得出的结果来看，X1的参数为2922.028，X2的参数为-214742.9，X3的参数为-50492.48，各变量符号与预期的相一致，并且其大小在经济理论上解释得通，因此该模型通过经济意义检验。 （2）拟合优度及模型估计效果检验 从结果看，可决系数R2=0.964556，该模型的解释变量解释了1990-2003年间全国私人汽车拥有量变异的96.4556%，因此样本拟合效果较好。整个模型的F值为90.71108表明整个模型估计效果较好。 （3）回归系数的显著性检验(t检验) 从回归结果看，此模型中的城镇居民可支配收入和燃料、动力类价格指数的变量和参数的t值在5%的置信水平下均统计值显著 ，即在95%的置信系数下，可认为全国的私人汽车拥有量Y与城镇居民可支配收入X1、燃料及动力价格指数X3之间都存在显著的线性相关关系。 (4)变量的多重共线性检验 由于经济变量之间都是相互影响的，难免存在一定的共线性，但是只要共线性不严重，各自变量对因变量的解释程度还是可信的。可是X2的t检验不显著，而f统计量显著，效果很好，可以推断出解释变量可能存在多重共线性。 （5）异方差检验（white检验）时间序列模型也可能存在异方差。我们用WHITE检验来验证该模型是否存在异方差。在建模的过程中，我们选择含交叉项的模型进行检验。 建立原假设H0：不存在异方差。 因为时间序列数据，样本个数较小，所以选用ARCH检验：Dependent Variable: E2Method: Least SquaresDate: 06/23/12 Time: 18:31Sample(adjusted): 1993 2003Included observations: 11 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C4.33E+111.37E+120.3149420.7620E2(-1)3.4755720.8320874.1769320.0042E2(-2)-3.8674531.376776-2.8090650.0262E2(-3)1.4041651.1176241.2563840.2493R-squared0.827082 Mean dependent var2.96E+12Adjusted R-squared0.752974 S.D. dependent var3.55E+12S.E. of regression1.76E+12 Akaike info criterion59.51134Sum squared resid2.18E+25 Schwarz criterion59.65603Log likelihood-323.3124 F-statistic11.16052Durbin-Watson stat1.980794 Prob(F-statistic)0.004656 检验结果表示，在样本容量为14的条件下，进行ARCH检验，计算(n-p) R2 = 6.616656临界值7.81(=0.05),所以接受Ho,表明模型中不存在异方差。（6） 自相关检验 根据回归结果得到DW=1.980794。对于n=14,k=3,在5%的显著性水平下得到d值的界限dL=0.71和dU=1.61。4-dU=2.39，显然1.980794在0.71和2.39之间，即表明dU DW4-dU ，根据自相关判定规则，我们可以得出结论：整个模型的残差之间不存在自相关关系。5、 多重共线性的修正 我们采用逐步回归法进行修正： （1）运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，结合经济意义和统计检验出拟合效果最好的一个一元线性回归方程：方程1：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/12 Time: 17:08Sample: 1990 2003Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-2616509.787741.3-3.3215330.0061X11474.612151.63329.7248640.0000R-squared0.887401 Mean dependent var4354921.Adjusted R-squared0.878018 S.D. dependent var3498430.S.E. of regression1221860. Akaike info criterion31.00121Sum squared resid1.79E+13 Schwarz criterion31.09250Log likelihood-215.0085 F-statistic94.57299Durbin-Watson stat0.273300 Prob(F-statistic)0.000000方程2：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/12 Time: 17:23Sample: 1990 2003Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C150419042243778.6.7038280.0000X2-1322763.268920.1-4.9187960.0004R-squared0.668458 Mean dependent var4354921.Adjusted R-squared0.640830 S.D. dependent var3498430.S.E. of regression2096637. Akaike info criterion32.08113Sum squared resid5.28E+13 Schwarz criterion32.17243Log likelihood-222.5679 F-statistic24.19456Durbin-Watson stat0.583287 Prob(F-statistic)0.000355方程3:Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/24/12 Time: 17:34Sample: 1990 2003Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-4659138.1615330.-2.8843250.0137X341472.907074.3335.8624470.0001R-squared0.741202 Mean dependent var4354921.Adjusted R-squared0.719636 S.D. dependent var3498430.S.E. of regression1852398. Akaike info criterion31.83342Sum squared resid4.12E+13 Schwarz criterion31.92472Log likelihood-220.8340 F-statistic34.36829Durbin-Watson stat0.332537 Prob(F-statistic)0.000077(2)对比分析，依据调整后可决系数最大原则，选取X1进入回归模型的第一个解释变量，形成一元回归模型:Y=-2616509+0.887401x1 (787741.3) (151.6332)t=(-3.321533) (9.724864)Adjusted R-squared=0.878018 F=94.57299（3）逐步回归，将其余变量分别加入模型：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/25/12 Time: 9:13Sample: 1990 2003Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C2354107.2443622.0.9633680.3561X11164.618197.88255.8854020.0001X2-433834.9204519.4-2.1212410.0574R-squared0.920089 Mean dependent var4354921.Adjusted R-squared0.905560 S.D. dependent var3498430.S.E. of regression1075105. Akaike info criterion30.80114Sum squared resid1.27E+13 Schwarz criterion30.93808Log likelihood-212.6080 F-statistic63.32690Durbin-Watson stat0.449924 Prob(F-statistic)0.000001Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/25/12 Time: 10:20Sample: 1990 2003Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C1316764.1047067.1.2575730.2346X13323.203442.20237.5151190.0000X3-58306.1613608.15-4.2846500.0013R-squared0.957811 Mean dependent var4354921.Adjusted R-squared0.950141 S.D. dependent var3498430.S.E. of regression781172.8 Akaike info criterion30.16239Sum squared resid6.71E+12 Schwarz criterion30.29933Log likelihood-208.1367 F-statistic124.8664Durbin-Watson stat1.457294 Prob(F-statistic)0.000000由上表可以看出，X3和X1构建的模型的拟合值优于X2和 X1构建的方程的拟合值，且比起y对x1的回归拟合优度更好,t检验和F检验都更显著，所以在 Y=-2616509+0.887401x1的基础上加入解释变量x3,得: Y=1316764+3323.203x1-58306.16x3 (1047067) (442.2023) (13608.15) t=(1.257573) (7.515119) (-4.284665) Adjusted R-squared=0.950141 F=124.86646、 计量结果的经济分析1、收入是影响私家车拥有量的重要因素 对于私家车的购买来说，城镇居民可支配收入的影响是很大的，随着可支配收入的增加，私家车拥有量也随之增加。在回归模型中，该变量的参数估计值为2922.028，即表示在其他解释变量保持不变的条件下，可支配收入每增加一个单位，而私家车拥有量增加2922.028辆。而随着城镇居民可支配收入从1990年的1510.2元增加到2003年的8472.2元，私家车拥有量也由1990年的816200辆增加到2003年的12192300辆。可以说明城镇居民可支配收入的提高是私家车拥有量增加的重要因素。2、 贷款利率对私家车拥有量有一定影响 对于购车者来说，收入一定时，没有足够的金钱购买车时，可以向银行贷款来买车。所以贷款利率的高低在一定程度上影响私家车拥有量，之所以这么说，那是因为可支配收入不高，没有能力还贷款，也就不想买车。贷款利率与其他解释变量相关系数不是很突出，但也是挺高的。3、 燃料、动力价格指数影响显著 变量的参数估计值为-50492.48，参数符号符合预期，参数的绝对值都大于其他变量，说明燃料及动力价格