我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析

1、我国私人汽车拥有量影响因素的计量分析【摘要】本文选择了2011 年中国统计年鉴中 1991 年2010 年共 20 年的相关数据，选择城镇居民人均可支配收入，全国公路里程，原材料、燃料及动力购进价格指数，居民消费价格指数，我国GDP 作为解释变量构建模型，对我国私人汽车拥有量得影响因素进行实证分析。并利用EVIEWS软件对模型进行参数估计和检验，并加以校正。对最后的结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。【关键词】私人汽车拥有量 影响因素 实证分析 计量经济学模型 检验一、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

2、种检验的方法较多，对模型准确程度的分析也更可靠。1、变量选择（1）人均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，因此引进解释变量人均可支配收入，并先预期此二因素与私家车拥有量呈正相关。（2）公路里程本文预计私家车的拥有量与全国公路里程有关，因此引入解释变量公路里程，并预期其与私人汽车拥有量成正相关。（3）原材料、燃料及动力购进价的指数燃料及动力价格也是影响私家拥有量的原因之一，直接构成居民购买私家车的成本。为此本文引用以上一年为基期的原材料、燃料及动力购进价格指数作为解释变量，并且预期其与私家车拥有量成负相关。（4）居民消费价格指数本文预计私家车的拥有量与居民消费价格指数有关，

3、居民消费促进汽车销售，因此引入解释变量居民消费价格指数，并预期其与私人汽车拥有量成正相关。2、模型选取对于人均可支配收入、公路里程和其他交通运营数这些指标，我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量得影响，而且对数变换后能够减少异方差对模型的影响，所以采用对数模型。二、数据的来源及模型设定1、数据的来源及处理本文选择了2011 年中国统计年鉴中 1991 年至 2010 年共 20 年的相关数据，并对其进行了处理：Y 表示私人汽车拥有量（万辆）； X 1 表示人均可支配收入（元）； X 2 表示公路里程（万公里）； X 3表示原材料、燃料及动力购进价格指数（%）； X 4 表示居民消费价格指数（%

4、）； 为随机扰动项。然后，把上述数据进行对数变换得到各变量的增量：lnY、ln X 1 、ln X 2 、ln X 3 、 ln X 4 。表 1 我国私家车拥有量相关影响因素原始数据一览表(以 1990 年为基年）年份YX 1X 2X 3X 4199196.041700.6104.11109.1103.41992118.202026.6105.67121.1110.11993155.772577.4108.35163.6126.21994205.423496.2111.78193.4156.61995249.964283.0115.70222.9183.41996289.674838.911

5、8.58231.6198.61997358.365160.3122.64234.6204.21998423.655425.1127.85224.7202.51999533.885854.0135.17217.3199.72000625.336280.0140.27228.4200.52001770.786859.6169.80227.9201.92002968.987702.8176.52222.7200.320031219.238472.2180.98233.4202.720041481.669421.6187.07260.0210.620051848.0710493.0334.52281.

6、6214.420062333.3211759.5345.70298.5217.6200820073501.392876.2215780.813785.8373.02358.37344.3311.6241.6228.120094574.9117174.7386.08317.1239.920105938.7119109.4400.82347.54247.82、模型设定基于以上数据，建立的多元线性回归模型可表示为：ln Y = b1 + b 2 ln X 1 + b3 ln X 2 + b 4 ln X 3 + b5 ln X 4 + mb1 度量了截距项，它表示在没有其它因素影响的时候私人汽车拥有

7、量。b度量了当城镇居民人均可支配收入变动一个单位时，私人汽车拥有量的变动。2b3 度量了当公路里程变动一个单位时，私人汽车拥有量的变动。b度量了当原材料、燃料及动力购进价格变动一个单位时，私人汽车拥有量的变动。4b5 度量了当居民消费价格指数变动一个单位时，私人汽车拥有量的变动。三、模型的估计和检验1、模型回归结果根据表 1 中提供的数据，利用统计软件 EVIEWS6 对上述所设定的模型进行最小二乘估计。结果如下：2、回归结果的检验（1）经济意义检验从回归得出的结果来看，ln X 1 的系数为 2.460461，,ln X 2 的系数为 0.094778，ln X 3 的系数为-0.78457

8、7，这三个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，只有 ln X 4 这个解释变量符号与预期相反。因此该模型基本上通过经济意义检验。（2）拟合优度及模型估计效果检验从回归得出的结果来看，该模型可决系数 R 2 =0.998810，该模型的解释变量解释了 1991 到 2010 年间全国私人汽车拥有量变异的 99.9。因此样本拟合效果较好，整个 F 值为 3148.799，表明整个模型估计效果显著。（3）回归系数的显著检验（t 检验）从回归结果来看， 此模型中的变量和参数的 t 值在 5% 的置信水平下， a = 0.05 时， ta / 2 (n - k ) = t0.025

9、(20 - 4) = 2.12，ln X 1 、ln X 3 的统计值显著，即在 95%的置信系数下，可认为全国的私人汽车拥有量的增量 lnY 与全国的人均可支配收入的增量 ln X 1 ，还有原材料、燃料及动力购进价格指数的增量 ln X 3之间都存在显著的线性相关关系。但是 lnX 2 的 t 值不显著，而且 X4 这个解释变量符号与预期相反，这表明很可能存在严重的多重共线性。（4）变量的多重共线性检验用 EVIEWS 计算解释变量之间的简单相关系数由相关系数矩阵可以看出：各解释变量相互之间的相关系数较高，证实确实存在严重多重共线性。同时也证明了，虽然整体上拟合较好，但不能分解出各个解释变

10、量对 Y 独立影响。利用逐步回归法进行修正。l运用 OLS 方法逐一求 Y 对各解释变量的回归，结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程，EVIEWS 过程如下：变量X1X2X3X4参数估计1.7855082.3387293.6948644.306234t 统计量26.8145113.194999.0602146.965015R 20.9755770.9063030.8201570.729370从上述结果可以看出 Y 对 X1 的线性关系强，拟合程度好，即：Y = -9.103310 + 1.785508lnX 1l逐步回归，将其余解释变量逐一代入上式：再次依据调整后的可决系数

11、最大原则，选取调整后可决系数最大所对应的解释变量作为新进入模型的候选变量。调整后的可决系数若是大于上一步的调整后可决系数，则将候选变量加入模型，若是小于，则将停止逐步回归。经比较，在 X1 的基础上加入 X4 后可决系数最大，但是参数为-1.934154，是负值不合理故 X3 作为第二个解释变量进入回归模型。l 继续逐步回归：在 X1、X3 的基础上加入 X2 后的方程参数为 0.461223，且 t 检验显著，F 值为 0.997496 可决系数也显著。最后修正严重多重共线性影响后得到的模型为：Y = -6.455866 + 2.047129 ln X 1 + 0.461223ln X 2

12、- 1.350439 ln X 3（5）异方差性的检验时间序列模型也可能存在异方差。我们运用 white 检验来验证该模型是否存在异方差。得到如下结果：由 white 检验知道，在 0.05 的显著水平下，自由度为 4 的开方临界值为 14.86，n R 2 的值大于Obs*R-squared 的值，所以接受原假设，即认为该模型不存在异方差性。（6）自相关检验根据回归结果可知 D.W.=2.080786，且样本容量为 20，有三个解释变量的条件下，给定显著水平=0.05.查 D.W.表得 dl =1.10，d=1.54,这时有 D.W.>dU,这表明模型中不存在自相关。而且此时 R-sq

13、uared 为 0.997496，且 t、f 统计量也均达到理想水平。四、计量结果得经济分析由上表可得最终的私人汽车拥有量的模型为：Y = -6.455866 + 2.047129 ln X 1 + 0.461223ln X 2 - 1.350439 ln X 3（-17.44645） （16.69633）（-6.904483）（5.398387）R 2 =0.9974962R =0.997027F=2124.844模型的主要经济意义解释如下：1、收入是影响私家汽车拥有量的重要因素由上述的回归模型的各变量的系数的经济意义来看，lnX1 的系数 2.047129 大于 1，表明私家车的拥有量相对

14、于收入来说是富有弹性的。即是说，在 19912010 年间，在其它解释变持不变的条件下，随着人均可支配收入的增加引起的全国的私家车拥有量的增长幅度大于全国的人均可支配收入的增长幅度。同时，该弹性系数大于其它变量的弹性系数，故而收入是影响私家车拥有量的最重要的因素。2、公路里程对私家车拥有量有一定影响公路里程 lnX2 的系数 0.461223，小于 1，表明在 19912010 年间，在其它解释变持不变的条件下，随着公路里程数的增加引起的全国的私家车拥有量的增长幅度小于全国的公路里程数的增长幅度。该弹性系数没有全国人均可支配收入变量的弹性系数大，但是其影响为正，说明公路里程数的增加有助于增加私家车拥有量。3、全国原材料、燃料及动力购进价格指数影响显著全国原材料、燃料及动力购进价格指数 lnX3 的 9，系数符号符合预期结果，系数-1.35043，绝对值大于 1，富有弹性，表明全国原材料、燃料及动力购进价格指数在 19912010 年间的增加，对全国的私家车拥有量的减少影响显著。五、结论及建议从以上分析可见，全国私人汽车拥有量与人均可支配收入、公路里