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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

单位：

西南财经大学经济学院

作者：

李阳

学号：

40501103

指导老师：

庞皓、黎实

二零零七年十二月

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

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

ycx1x2x2x3y（-1）ar

（1）

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BardonJ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:

其中,

表示私人汽车拥有量（辆）；

表示人均地区生产总值（元）；

表示公路里程（公里）；

表示其他交通运营数（辆）；

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：

年份

1990

36900

1134

97155

24987

1991

43399

1180

98122

26789

1992

52754

1356

98920

28205

1993

75200

1911

99342

28765

1994

89200

2516

100002

29784

1995

138100

3081

100724

30586

1996

189200

3763

101646

32582

1997

216200

4029

76066

22963

1998

134000

4339

81646

24412

1999

424900

4452

89318

24909

2000

212100

4784

90875

27820

2001

458500

5250

108724

30259

2002

560600

5766

111898

32632

2003

670200

6418

112543

33123

2004

759000

7895

113043

34558

2005

893200

9060

114694

35091

表示私人汽车拥有量（辆）；

表示人均地区生产总值（元）；

表示公路里程（公里）；

表示其他交通运营数（辆）；

为随机扰动项。

经对数变换的数据为：

年份

1990

10.51596683

7.03351

11.4841

10.1261

1991

10.67819168

7.07327

11.494

10.1957

1992

10.87339488

7.21229

11.5021

10.2473

1993

11.22790651

7.55538

11.5063

10.2669

1994

11.39863632

7.83043

11.5129

10.3017

1995

11.83573334

8.03301

11.5201

10.3283

1996

12.15055994

8.23297

11.5293

10.3915

1997

12.28395918

8.30127

11.2394

10.0416

1998

11.80559508

8.3754

11.3101

10.1028

1999

12.95960913

8.40111

11.4

10.123

2000

12.26481314

8.47303

11.4172

10.2335

2001

13.03571557

8.56598

11.5966

10.3175

2002

13.23676292

8.65973

11.6253

10.393

2003

13.41533145

8.76686

11.6311

10.408

2004

13.53975706

8.97398

11.6355

10.4504

2005

13.7025658

9.11162

11.65

10.4657

第五章模型的估计、检验、调整

（使用软件EViews3.1）

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：

DependentVariable:

LNY

Method:

LeastSquares

Sample:

19902005

Includedobservations:

16

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

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

Meandependentvar

12.18278

AdjustedR-squared

0.956615

S.D.dependentvar

1.054390

S.E.ofregression

0.219619

Akaikeinfocriterion

0.018471

Sumsquaredresid

0.578789

Schwarzcriterion

0.211619

Loglikelihood

3.852228

F-statistic

111.2480

Durbin-Watsonstat

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

=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

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:

=14.53432、

=3.398253、

=-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

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）:

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

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）：

ADFTestStatistic

-2.152419

1%CriticalValue*

-4.0113

5%CriticalValue

-3.1003

10%CriticalValue

-2.6927

*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.

AugmentedDickey-FullerTestEquation

DependentVariable:

D（LNX1）

Method:

LeastSquares

Sample（adjusted）:

19922005

Includedobservations:

14afteradjustingendpoints

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

，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：

ADFTestStatistic

-3.932776

1%CriticalValue*

-4.1366

5%CriticalValue

-3.1483

10%CriticalValue

-2.7180

*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.

AugmentedDickey-FullerTestEquation

DependentVariable:

D（LNX1,3）

Method:

LeastSquares

Sample（adjusted）:

19942005

Includedobservations:

12afteradjustingendpoints

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

，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=residual，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：

ADFTestStatistic

-6.623627

1%CriticalValue*

-2.7411

5%CriticalValue

-1.9658

10%CriticalValue

-1.6277

*MacKinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot.

AugmentedDickey-FullerTestEquation

DependentVariable:

D（E）

Method:

LeastSquares

Sample（adjusted）:

19912005

Includedobservations:

15afteradjustingendpoints

在5%的显著水平下，t检验统计量为-6.623627，小于由公式

计算得到的相应的临界值-4.855820313，从而拒绝

，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：

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

1.951917

Probability

0.214278

Obs*R-squared

11.92655

Probability

0.217482

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Sample:

19902005

Includedobservations:

16

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

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

Meandependentvar

0.036174

AdjustedR-squared

0.363524

S.D.dependentvar

0.051733

S.E.ofregression

0.041272

Akaikeinfocriterion

-3.268081

Sumsquaredresid

0.010220

Schwarzcriterion

-2.785213

Loglikelihood

36.14465

F-statistic

1.951917

Durbin-Watsonstat

3.024538

Prob（F-statistic）

0.214278

由数据得到该回归中的

由于

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

分布,即:

又自由度为9,则在95%的置信系数下,有

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，

=3时，得下限临界值

=0.857，上限临界值

=1.728，因为DW统计量为2.876040，所以

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

：

，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：

DependentVariable:

LNY

Method:

LeastSquares

Sample（adjusted）:

19912005

Includedobservations:

15afteradjustingendpoints

Convergenceachievedafter7iterations

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic