影响我国私家车拥有量的因素分析

影响我国私家车拥有量的因素分析
——以四川省为案例分析的
计量经济学模型及其检验
内容提要
本文旨在对1990-2005四川省人均地区生产总值变动，基础设施建设等一系列因素对私人汽车拥有量的影响进行实证分析。

首先，我收集了相关的数据。

其次，建立了理论模型。

然后，利用EVIEWS软件对计量模型进行了参数估计和检验，并加以修正。

最后，我对所得的分析结果作了经济意义的分析。

关键词：私家车、计量经济学模型、检验、预测
目录
第一章导论
1.1问题的提出
1.2研究方法与目标
1.3论文结构
第二章文献综述
2.1国外研究情况
2.2国内现状及研究
2.3理论简述
第三章模型的设定及变量的选择
第四章数据的来源及其处理
第五章模型的估计、检验与调整
5.1 模型回归
5.2 统计推断检验
5.2.1 拟合优度检验
5.2.2检验回归系数的显著性(t检验)
5.2.3回归方程的总体显著性检验(F检验)
5.3 计量经济学检验
5.3.1时间序列的平稳性检验（单位根检验）
5.3.2异方差性检验（White检验）
5.3.3用杜宾-沃森d检验法检验自相关（DW检验）5.4最终模型回归结果及其的含义
第六章结论
参考文献
第一章导论
1.1问题的提出
改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。

近几年随着国内市场汽车价格的持续下降和我国居民收入水平的不断提高，拥有私家车对普通百姓来说越来越容易了。

私家车走入普通百姓家中已成为定势，而汽车市场早已由卖方市场转为了买方市场，而且随着私家车的普及造成了道路拥挤、空气污染等诸多问题，现在出现了有些城市限制私家车的现象。

中国汽车市场目前400多万的销量仅仅相当于美国六七十年代的水平,而中国的人口基数要比美国大得多,从收入最高的20%人口的收入水平来看,如果达到世界平均水平，中国应该有1.6亿辆汽车，是目前的８倍。

可见中国的汽车市场还没有完全形成应有的规模，所以中国汽车市场潜力巨大。

鉴于此原因我进行了这次以四川省为案例的关于影响我国居民私家车拥有量的计量模型研究。

1.2 研究方法与目标
本文应用计量经济学的方法对影响私家车拥有量的各个因素的进行计量分析，然后建立模型，并对模型进行检验与调整来对四川省私家车拥有量的实证分析，期望通过这种分析，找出影响我国私家车拥有量的真正原因及私家车拥有量的发展规律。

1.3 论文结构
全文共分六章。

第二章对论文涉及到的国内外研究情况和理论做了一个简要的综述；第三章对影响我国私家车拥有量的因素进行了分析，并选择适当的变量建立了初步模型；第四章通过各种手段收集了上一章中所选变量的相关数据，并进行了适当的处理；第五章着重对模型进行了各种检验和调整，尽可能使其准确反映我国私家车拥有量的影响因素对其的影响；第六章有以上各章的结果得出我的结论。

第二章文献综述
2.1国外研究情况
虽然战后世界汽车市场呈现快速增长的态势，但这种增长具有不稳定性。

汽车市场的供求和价格经常发生变化，起伏也较大，不仅是传统的汽车市场经常起伏不定，而且高技术产品也经常发生变化和波动。

为了研究平均汽车拥有水平与国家居民富裕程度的关系，早在1982年世界银行和许多学者就对汽车拥有水平与收入状况的关系进行了统计分析，得出二者呈正相关关系。

其中Bardon J以发达国家为背景的研究最有代表性，他的研究结果是:当人均国民收入在500-1000美元时，千人汽车拥有量为10-30辆，这时轿车开始进入高收入家庭;当人均国民收入在5000-10000美元时，千人汽车拥有量为170-400辆，这时轿车进入全面普及阶段。

最早对汽车工业规模经济进行系统论述的是英国经济学家马克斯和西尔伯斯通1959年所著的《汽车工业》，该书认为技术最优的生产规模会随着技术条件的变化而变化，总的趋势是技术最优的生产规模会越来越大。

在马克斯和西尔伯斯通之后，又有许多学者对汽车行业规模进行了研究，得出的结果有:在规模经济被充分利用时，总装厂的最佳生产规模是5-30万辆，而全能厂的最佳生产规模是36-200万辆。

60年代美国学者布朗森在研究发展中国家的汽车工业时，发现随着国产化程度的提高，汽车的相对制造成本呈现出不利于汽车行业发展的上升趋势。

通过对各汽车工业国及发展中国家人均国民收入与汽车保有量的关系分析中得出结论:当人均国民收入达500-1000美元时，千人拥有汽车量为10--30辆，此时，轿车开始进入高
收入家庭，人均国民收入在1000-5000美元时，千人拥有汽车量为20-180辆:在5000-10000美元时，千人拥有汽车量为170-400辆，这时出现需求高潮，轿车开始普及:10000-20000美元时，千人拥有量约为360-700辆，进入全面普及阶段。

2.2 国内现状及研究
自上世纪90年代以来，我国私人汽车市场地位持续升高，私人汽车保有量年均增长23％，是全社会汽车保有量平均增长率的2倍以上，对我国汽车市场的影响力也在逐步加大。

近年来在集团汽车需求逐年以较大幅度下降的情况下，汽车总需求之所以表现为仅呈微弱下降的态势，完全得益于私人购车需求的持续扩张。

据统计，1984年底我国共拥有私人汽车17.35万辆，到1997年底私人汽车保有量已达358.36万辆。

国内私人汽车保有量占全国汽车保有量的比例从1990年的14.8％上升到了1997年的29.4％。

目前，私人购车已取代集团消费成为支撑汽车市场增长的主导力量。

据国家统计局资料，2006年全国人均国民生产总值已达到1911.50美元，虽然距私人可以从容购车的消费水平尚有较大的差距，但是已经接近了汽车进入富裕家庭的阶段。

况且我国幅员辽阔，各地区的经济发展水平也存在着较大的差异，很多家庭已基本具备购车能力。

有关专家预测，目前我国至少已形成了600－700万辆的潜在汽车购买能力。

但如何将这个潜在的市场转化为现实的市场，是一个涉及面很广的问题，它既需要国民经济的迅速增长，政府的鼓励政策，也需要社会基础设施及配套设施的建设等。

2.3 理论简述
当今理论界对轿车工业的研究一般可以分为如下几类。

一类是从国家产业政策对产业发展影响的角度进行的分析，主要涉及到关税结构、国产化率、进入壁垒等具体产业政策；另一类是对中国加入WTO 的应对策略进行的讨论；还有一类是以经济学为基础，利用统计分析，研究轿车市场的市场结构、用户组成、供给情况等方面。

第三章 模型的设定及变量的选择
3.1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,所以我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。

3.2私家车这种高档消费品的拥有量显然与地区的经济水平有关，因此引进解释变量地区生产总值,并先验预期两者呈正相关关系。

3.3 私家车的拥有与各地区年末实有道路长度有一定的关联,所以引进解释变量年末实有道路长度,并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。

3.4 我预计私家车的拥有与各地区的公路的长度有关，因此引入解释变量公路里程，并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关。

3.5 私家车的拥有必然是为了出行的便利，所以我预计其与各地区公共交通情况和出租车数量有关，而公共交通又由公共汽车、无轨电车、有轨交通组成，因此取其总和引入解释变量年末其他交通运营数，并先验预期其与私人汽车拥有量呈负相关。

3.6 对于人均地区生产总值、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的影响,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。

综上所述,我们采用的计量经济学模型如下:
u X X X Y t t t t ++++=33
22
11
t ln ln ln ln ββββ其中, Y t 表示私人汽车拥有量
(辆)；
X
t
1表示人均地区生产总值①
（元）；X
t
2表示公路里程(公里)；
X
t
3 表示其他交
①
已折换成现价
通运营数（辆）；u t为随机扰动项。

第四章数据的来源及其处理
我收集了中华人民共和国国家统计局编的《中国统计年鉴》中1990年—2005年共16年相关数据：
Y t表示私人汽车拥有量(辆)；X t1表示人均地区生产总值（元）；
X t2表示公路里程(公里)；X t3表示其他交通运营数（辆）；u t为随机扰动项。

第五章模型的估计、检验、调整
（使用软件EViews 3.1)
5.1模型回归：
我们根据上述时间序列数据,采用普通最小二乘法(OLS)进行模型估计,结果如下：Dependent Variable: LNY
Method: Least Squares
Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable Coefficie
nt Std. Error t-Statisti
c
Prob.
C -18.66404 5.759199 -3.240735 0.0071
lnX1 1.660588 0.114253 14.53432 0.0000
lnX2 4.511365 1.327554 3.398253 0.0053
lnX3 -3.367891 1.318257 -2.554807 0.0252 R-squared 0.965292 Mean dependent var 12.18278
Adjusted R-squared 0.956615 S.D. dependent var 1.054390
S.E. of regression 0.219619 Akaike info
criterion
0.018471
Sum squared resid 0.578789 Schwarz criterion 0.211619
Log likelihood 3.852228 F-statistic 111.2480
Durbin-Watson stat 2.876040 Prob(F-statistic) 0.000000
5.2经济意义检验：
从回归得出的结果来看, lnX1的系数为1.660588, lnX2的系数为4.511365, lnX3的系数为-3.367891,其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。

5.2 统计推断检验：
5.2.1 拟合优度检验：
从回归结果看，可绝系数R2=0.965292,该模型的解释变量解释了1990-2005年间四川省私人汽车拥有量变异的96.53%,而R2最大值为1,因此样本回归方程对数据拟合得很好,方程通过拟合优度检验。

5.2.2检验回归系数的显著性(t检验)：
从回归结果看,回归系数的t值分别为: t1=14.53432、t2=3.398253、t3=-2.554807,而给定 =0.05，查t分布表，在自由度为n-4=12时得临界值2.179由于各解释变量系数t 值均大于临界值，因此拒绝H0,即在95%的置信系数下,可认为四川省的私人汽车拥有量的对数与四川省的人均地区生产总值的对数,四川省的私人汽车拥有量的对数与四川省的公路
里程的对数，四川省的私人汽车拥有量的对数与四川省其他交通运营数的对数，都存在显著的线性相关关系。

5.2.3回归方程的总体显著性检验(F 检验):
03
2
1
===βββ：
H
111.2472
4)-(160.965292)/-(11)-40.965292/(k -n /1)1-k /(2
2
==-=）
（）（R R F 得出的F 值111.2472大于在5%的显著水平上,自由度为3和12的F 临界值3.49,因此F=111.2472是显著的,拒绝
H
,即可认为,在95%的置信系数下,四川省的私人汽车拥有量
的对数与四川省的人均地区生产总值的对数、四川省的公路里程的对数和四川省其他交通运
营数的对数存在着显著的线性相关关系。

5.3 计量经济学检验
5.3.1时间序列的平稳性检验（单位根检验）：
ADF Test Statistic -2.152419 1% Critical Value*
-4.0113
5% Critical Value
-3.1003
10% Critical Value -2.6927 *MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNX1) Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1992 2005
Included observations: 14 after adjusting endpoints
从检验结果看，在1%、5%、10%三个显著水平下，单位根检验的Mackinnon 临界值分别为-4.0113、-3.1003、-2.6927，t 检验统计量值-2.152419大于相应的临界值，从而不能拒绝
H
，表明人均地区生产总值的对数存在单位根，是非平稳序列。

为了得到人均地区生产总值的对数序列的单整阶数，在单位根检验对话框中，指定二阶差分序列作单位根检验，得到结果为：
ADF Test Statistic -3.932776 1% Critical Value*
-4.1366
5% Critical Value
-3.1483
root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LNX1,3) Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1994 2005
Included observations: 12 after adjusting endpoints
从检验结果看，在5%、10%两个显著水平下，单位根检验的Mackinnon 临界值分别为-3.1483、-2.7180，t 检验统计量值-3.932776小于相应的临界值，从而拒绝
H
，表明人
均地区生产总值的对数差分序列不存在单位根，是平稳序列。

采用同样的方法，可检验得到公路里程的对数序列、其他交通运营数的对数序列和私人汽车拥有量的对数序列在5%、10%两个显著水平下都是二阶单整的。

为了分析人均地区生产总值的对数、公路里程的对数、其他交通运营数的对数和私人汽车拥有量的对数之间是否存在协整关系，我们先做他们之间的回归，然后检验回归残差的平稳性。

为了检验回归残差的平稳性，对残差命令e=resid ，将回归得到的残差序列命名为新序列e ，然后对e 序列进行单位根检验。

由于残差序列的均值为0，所以选择无截距项、无趋势项的DF 检验，结果如下：
ADF Test Statistic -6.623627 1% Critical Value*
-2.7411
5% Critical Value
-1.9658
10% Critical Value -1.6277
*MacKinnon critical values for rejection of hypothesis of a unit
root.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(E) Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1991 2005
Included observations: 15 after adjusting endpoints
在
5%的显著水平下，t 检验统计量为-6.623627，小于由公式
T
T
C P 2
2
1
1
--∞
++=ϕ
ϕ
ϕ计算得到的相应的临界值-4.855820313，从而拒绝
H
，表
明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明人均地区生产总值的对数、公路里程的对数、其他交通运营数的对数和私人汽车拥有量的对数之间存在协整关系。

5.3.2异方差性检验（White 检验）：
对原模型运用EViews 进行怀特检验，结果如下：
F-statistic 1.951917 Probability 0.214278
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Sample: 1990 2005
Included observations: 16
Variable
Coefficie Std. Error t-Statisti
Prob. C
-49.41929
162.5559 -0.304014
0.7714
LNX1 20.44050 30.09095 0.679291 0.5223 LNX1^2 0.065142 0.126160 0.516346 0.6241 LNX1*LNX2 -2.020328 3.342842 -0.604374 0.5677 LNX1*LNX3 0.176439 1.244836 0.141737 0.8919 LNX2 64.95096 61.11243 1.062811 0.3288 LNX2^2 -6.291298 8.553848 -0.735493 0.4898 LNX2*LNX3 9.413956 15.79897 0.595859 0.5730 LNX3 -79.61688 83.21292 -0.956785 0.3756 LNX3^2 -1.478752 6.457012 -0.229015 0.8265
R-squared
0.745409 Mean dependent var 0.036174 Adjusted R-squared 0.363524 S.D. dependent var 0.051733 S.E. of regression 0.041272 Akaike info criterion -3.26808
1
Sum squared resid 0.010220 Schwarz criterion -2.78521
3
Log likelihood 36.14465 F-statistic 1.951917 Durbin-Watson stat 3.024538 Prob(F-statistic) 0.214278
由数据得到该回归中的
11.92655n 2
=R ,由于R n 2
渐近地遵循自由度等于辅助回归
中回归元个数(不包括常数项)的χ
2
分布,即:
χ
2df
2
~n R ,又自由度为9,则在95%的置信
系数下,有
5073.1511.926552
)
9(05.02
n =<=χ
R
,所以根据怀特检验,模型不存在异方差
性。

5.3.3 用杜宾-沃森d 检验法检验自相关（DW 检验）： 给定显著水平0.05，查德宾-沃森d 统计量表，当n=16，k ‘
=3时，得下限临界值d L =0.857，
上限临界值
d
U
=1.728，因为DW 统计量为2.876040，所以d L DW -<<-
44d
U
,因而不
能判断其是否有自相关。

但是，由于自相关后果严重，在自相关不确定时，宁可拒绝
H
：
0=ρ，而不轻易接受无自相关。

自相关的补救—科克伦-奥克特迭代法：
在EViews 中应用科克伦-奥克特迭代法，得到结果为：
Dependent Variable: LNY Method: Least Squares
Sample(adjusted): 1991 2005
Included observations: 15 after adjusting endpoints Variable Coefficie nt Std. Error t-Statisti
c Prob. C -18.76763 3.847062 -4.878431 0.0006 LNX1
1.617396
0.072967 22.16618
0.0000
LNX2 4.150105 1.082031 3.835478 0.0033 LNX3 -2.918057 1.083205 -2.693910 0.0225 AR(1)
-0.526014 0.274561 -1.915841 0.0844
R-squared
0.971879 Mean dependent var 12.29390 Adjusted R-squared 0.960630 S.D. dependent var 0.989682 S.E. of regression 0.196371 Akaike info criterion -0.15642
4
Sum squared resid 0.385614 Schwarz criterion 0.079593 Log likelihood 6.173179 F-statistic 86.40095 Durbin-Watson stat
2.465225 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots -.53
由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1，为15个。

查1%显著水平的DW 统计表可知
d
L
=0.591，
d
U
= 1.464，而模型中DW=2.465225，
d
U
<DW<4-
d
U
=2.536,说明广义差分
模型中已无自相关。

同时可见，可决系数
R
2
、t 、F 统计量也均达到理想的水平。

由此，我们得到限制我国私家车拥有量因素分析的最终模型为：
X
X X Y
t
t t *3*
2*
1*t
918057
.2150105
.4617396
.176763.18-++-=
5.4 最终模型回归结果及其的含义：
X
X X Y
t
t t *3*
2*
1*t
918057.2150105.4617396
.176763.18-++-=
se=（3.847062） （0.072967） （1.082031） （0.274561）
t=（-4.878431） （22.16618） （3.835478） （-2.693910）
R
2
=0.971879
R
2
=0.960630 F=86.40095 DW=2.465225
其中,
Y
*
t
表示私家车拥有量(辆)；X
t
*
1表示人均地区生产总值 (元)；X
t
*2表示公路
里程(公里)；
X
t
*3表示其他交通运营数（辆）。

由各个变量的斜率系数的t 值可知,它们均在0·05的显著水平上是显著的,且与我们预期的符号相一致。

截距项的t 值表现显著,但对其机械的解释没有什么经济意义。

X
t
*1的系数
1.617396表示在样本期间即1990-2005年间,在其它解释变量保持不变的条件下,四川省的人均地区生产总值每增加1%,四川省的私家车拥有量将平均增加1.67%；
X
t
*2的系数4.150105
表示在样本期间即1990-2005年间,在其它解释变量保持不变的条件下,四川省的公路里程每增加1%,四川省的私家车拥有量将平均增加4.15%；
X
t
*3的系数-2.918057表示在样本期间即
1990-2005年间,在其它解释变量保持不变的条件下,四川省的其他交通运营数增加1%,四川省的私家车拥有量将平均减少2.92%。

R
2
=0.971879表明,该模型的解释变量解释了1990-
2005年间四川省民用汽车拥有量变异的97.19%。

第六章 结 论
从以上分析可见,四川省的私家车拥有量与其人均地区生产总值、公路里程、其他交通运营数存在着一定的函数关系。

四川省的人均地区生产总值和公路里程对私家车的拥有量有一定的促进作用，它们保持每年持续增长,从而使得四川省的私人汽车拥有量不断增多；而其他交通的运营对私家车的拥有一定的限制作用，随着其量的增多，私家车拥有量有减少的趋势。

所以，可以以增加公路里程的方式来增加私家汽车的拥有量，从而促进汽车行业的发展，同时带动其他相关行业的发展，来增加就业，促进经济的发展。

从现在的情况看来，一些城市出现了汽车拥挤现象，由此带来的污染等现象，所以通过我上面的分析，政府可以采取增加公共交通和出租车的方式来限制私家车拥有量的增加，来解决这一问题。

参考文献
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