影响我国汽车消费的因素分析

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  摘 要:汽车消费作为拉动经济增长的一个重要动力源,一直是国内学者们研究的热点之一。本文通过选取1999-2013年的指标数据,实证检验了影响我国汽车消费的因素。结果发现,城镇居民人均收入、国民总收入这两个指标是影响我国居民汽车消费的重要因素。
  关键词:汽车消费;国民总收入;多元线性回归
  一、引言
  新中国成立之初,中国汽车工业几乎是空白。直到1953年7月15日,新中国汽车工业正式起步。1978年改革开放以后,通用、大众、丰田等国外汽车品牌纷纷到中国寻求合作,中国汽车工业改革大幕由此拉开。到2010年,经历了井喷式的发展之后,车市已进入“微增长”时代,亦进入了一个新的调整期。
  二、指标选择和模型构建
  本文选取1999-2013年共15年的城镇居民人均收入、公路里程、国民总收入、钢材进口量四个指标数据,通过利用Eviews软件进行回归分析,建立回归模型,找到影响我国汽车销售量的因素。数据来自于1999-2013年《中国统计年鉴》、《中国工业统计年鉴》(限于篇幅数据未列在文中,有需要请向作者联系)。
  首先将模型设定为多元线性回归模型,即:
  Yt=β0+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+μt
  其中Y代表汽车销量(万辆);X1代表城镇居民家庭人均总收入(元);X2代表公路里程(万公里);X3代表国民总收入(亿元);X4代表钢材进口量(万吨)。
  用最小二乘法对模型进行估计,输出结果如下:
  在该模型R2=0.977612,R2=0.968657,F的检验值为109.1675,可以看出該模型明显显著。但是,当α=0.05时,tα/2(10-4-1)=2.571,不仅X1、X2、X4的系数t检验不显著,而且X1系数的符号与预期相反。这表明型很有可能存在严重的多重共线性。
  三、模型的检验
  1、多重共线性检验
  (1)由上表知模型中确实存在多重共线性
  (2)修正:
  分别作X2,X3对X1的估计,得到相关系数分别为:0.905354,0.998762。可知X1分别与X2、X3有较高相关性。因为X1与Y的相关系数更大,所以剔除X2。以X1为基础,顺次加入其它变量逐步回归:
  2、显著性检验
  (1)对于X1,t统计量为2.928495。给定α=0.05,在自由度为5的条件下,临界值t0.025(5)=2.571。因为t>t0.025(5),所以拒绝原假设H0:X1=0,表明城镇居民人均可支配收入对汽车消费量水平有显著性影响;
  (2)对于X3,t统计量为2.899944。给定α=0.05,在自由度为5的条件下,临界值t0.025(5)=2.571。因为t>t0.025(5),所以拒绝原假设H0:X3=0,表明国民总收入对汽车消费量水平有显著性影响。
  3、模型结论
  (1)随着城镇居民人均可支配收入、国民总收入增加,汽车消费量水平增加;
  (2)模型中虽然去掉了公路总里程、钢材进口量两个变量,但并不代表其对汽车消费量水平没有影响,只是说该模型暂不考虑其对于汽车消费量水平的影响。
  四、建议
  首先,政府需要在宏观上保证经济的稳态增长,政府应当加大资金和物质投入,增加融资来源和渠道,有效地促进社会保障制度的运行和社会保障体系的建设。
  其次,合理控制收入差距,保障居民生活水平,最大限度的提高收入水平。同时,应进一步改善公路设施等基础设施的建设。
  总之,政府应发挥好其经济职能,维护经济稳定发展,为促进我国汽车消费行业的快速稳定发展制定相应规章制度,促进我国经济更快更好的发展。(作者单位:山东财经大学)
  参考文献:
  [1] 国家统计局.《中国统计年鉴》(1999-2013)[M].北京:中国统计出版社
  [2] 搜狐网汽车频道.《中国汽车工业60年》[J].2014.08
  [3] 交通运输部.《中国公路交通运输发展报告》[J].2014.09
  [4] 庞浩.《计量经济学》[M]》.北京:科学出版社.2007
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