中国汽车工业发展环境分析和需求模型研究

中国汽车工业发展环境分析和需求模型研究周晶上海财经大学统计学系，上海（200433）E-mail：[e-mail]摘要：作为我国重要的支柱产业，近年来我国汽车工业的飞速发展对整体经济起着很大的影响，应引起我们的关注。本文在此背景下尝试讨论中国的汽车工业发展现状在整个世界中所处地位，得出结论后对我国的汽车需求作了详尽的分析，分析我国汽车拥有量的发展规律以及短期的未来将如何继续发展。首先本文通过运用聚类和因子分析的统计方法对全世界大部分国家的汽车拥有量及相关发展环境因素进行实证分析，从中得出我国拥有较良好的汽车发展环境但我国汽车消费与发达国家相比还有一定的差距的结论。接着针对我国的劣势具体分析在中国影响汽车消费的因素建立协整回归模型分析论证人均汽车保有辆从80年代到现在的发展规律并预测在短期内该如何发展。本文的意义在于对中国汽车工业的发展全局有一个更明晰的认识，对汽车保有量的预测将对我国进一步发展汽车工业有重要参考作用。关键词：汽车工业，聚类，因子分析，协整回归，序列相关，异方差中图分类号：C8/F2221.引言作为我国重要的支柱产业，汽车工业具有高投入、高产出、规模效益递增、产业关联度大、科技含量高、经济带动力强的特点，是典型的资金、技术密集型产业，对我国经济持续增长具有强大的推动力。中国正在逐渐成为新兴汽车生产基地，汽车工业成为我国实现新型工业化的重要载体。[1邓丽娜]从1953年第一汽车制造厂奠基以来，中国汽车工业走过了半个世纪的风风雨雨。在很长时间里，我国的汽车工业发展一直相当缓慢。改革开放以来，我国从中央到地方都对汽车工业充满了期望，并逐步确立了汽车工业在我国经济发展中的战略地位。随着我国工业化进程不断加快,人民生活水平得到了显著提高,与人民生活密切相关的交通也取得了长足的发展,我国的汽车工业也呈现出一片繁荣景象,并将逐步成为国民经济的支柱产业之一。2003年，从国家统计局传来喜讯，汽车制造业销售收入位居通信设备、计算机及其他电子设备制造业、电力行业、黑色冶金行业和化工行业之后，首次成为我国工业第五大支柱产业。汽车制造业在工业中所处位置分别为：2000年第十位，2001年的第八位，2002年第七位。世界各国工业化发展的历史证明，在一个国家进入工业化中期阶段，从中期阶段到昀后完成工业化和现代化，没有一个大国不是靠汽车工业的高速发展来完成这一过程的。从我国的具体情况出发，分析汽车工业的现状及存在的问题，抓住机遇，加快发展，对增强我国汽车工业的技术开发实力和产业市场竞争能力和国际竞争力具有重大的现实意义。因此，在我国经济发展的现阶段，研究汽车工业的发展尤其重要。本文首先针对世界各国汽车工业的发展情况结合与其相关交通环境情况，采用聚类和因子分析等统计方法并运用大量数据图表对世界主要国家的情况进行了客观描述与分析，其中着重分析我国的所处地位并对未来我国汽车工业发展提供意见。接着，本文对民用汽车市场进行系统的研究分析，对影响和制约民用汽车市场发展的因素和问题加以剖析，运用计量经济学的方法针对影响汽车消费的因素，通过单位根，协整检验建立变量间长期协整关系，以此建立线性回归模型并加以修正，分析并给出了经济解释，对民用汽车市场的消费情况进行了预测，使整篇论文有理有据，具有较强的理论性和实用性。世纪，世界汽车产业发展具有不同于上一世纪的一些新特征和新格局。对这些新形势进行一些考察和分析有利于研究中国汽车产业的发展。总体而言，世界汽车产业的发展将呈现以下几个特征：（1）北美、西欧与日本三大传统市场相互渗透，需求层次升级北美、西欧和日本是世界上汽车产销量和汽车保有量昀大的三个地区，也是经济昀发达的三个地区。由于它们市场经济起步早，市场发育和市场机制完善，加之近几年来这三个地区的汽车工业不断走向联合（如雷诺与日产联合、通用与菲亚特结盟等），因而三个传统市场必将进一步相互渗透。尽管目前这三个市场基本饱和，但随着未来网络化、智能化、清洁化等新型汽车的推出，欧、美、日市场仍将有较大的购买需求，从这个意义上讲，欧、美、日这三大传统市场在近几十年仍将是世界上昀重要的汽车市场。（2）以中国为中心的亚太地区、南美地区和东欧地区等新型汽车市场需求急剧增加。随着亚太、南美和东欧经济的复苏和持续发展，这三大地区正在成为世界上新兴的汽车市场，其发展前景越来越被国际汽车界看好。世界五大汽车生产国美、日、德、意、法正是看准了这三个市场巨大的发展潜力与增长空间，才纷纷在这些地区谋求合作、投资设厂、加强建立和完善其营销体系和服务网络。尤其值得关注的是中国的汽车市场．近些年来，中国的经济一直持续快速增长，而中国的汽车（尤其是私人轿车）市场正处于普及前期，巨大的潜在需求即将转化为现实需求，国际各大汽车公司也都看好这块市场，纷纷来华进行汽车行业的各项投资。[1邓丽娜]为了对我国汽车工业发展整体情况有深入的认识,本文将对近年全世界主要国家的汽车工业及相关情况的资料作了统计分析，得到了一些有意义的结论。2.1变量选取与数据收集我们力求对世界各国的汽车工业及环境情况做一个全面的比较，拟取passengercars(per1000people)，pumppricefordieselfuel($perliter)，pumppriceforsupergasoline($perliter)，roads,paved(%oftotalroads)，vehicles(per1000people)，vehicles(perkmofroad)1六个变量综合分析，尤其分析我国汽车工业所处水平。根据数据的可得性，从世界银行发展指标数据库中提取了82个国家的六个指标的数据，其中大部分的数据为2003年（已昀新），小部分当年数据缺失由相近年数据代替，故近似认为我们的分析与客观实际相符。2.2模型介绍2.2.1聚类本文拟用动态聚类法对这些国家进行聚类。动态聚类法的基本思想是，选择一批凝聚点或给出一个初始的分类，让样品按某种原则向凝聚点凝聚，对凝聚点进行不断的修改或迭代稳定为止。它的优点是不必确定距离矩阵，在计算机运行中也不必存储基本数据，因此与系统聚类法相比更适用于大的数据集，更适用于本文所讨论的数据。动态聚类法有很多种方法，本文将介绍一种较常用的动态聚类法――k均值法。此方法是麦奎因（MacQueen，1967）1选取六变量对应中文翻译为：每千人乘用车拥有量（辆），每公升柴油价格（$），每公升汽油价格（$），公路道路铺设比例（%），每千人拥有车辆（辆），每公里道路车流量（辆）提出并命名的一种算法，基本步骤为：（1）选择k个样本作为初始凝聚点，或者将所有样本分成k个初始类，然后将这k个类的重心（均值）作为初始凝聚点。（2）对除凝聚点之外的所有样本逐个分类，将每个样本归入凝聚点离它昀近的那个类（通常采用欧式距离），该类的凝聚点更新为这一类目前的均值，直至所有样本都归入了类。（3）重复步骤（2），直至所有的样本都不能再分配为止。[2王学民]2.2.2因子分析因子分析是将多个实测变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。线性综合指标往往是不能直接观测到的，但它更能反映事物的本质。与主成分分析相比，因子分析较为灵活（体现在因子旋转上），这种灵活性使得变量在降维之后更易得到解释，即综合指标更容易解释。设有p维可观测的随机变量12(,,,)pxxxx=⋅⋅⋅’,其均值为12(,,,)pµµµµ=⋅⋅⋅’,协方差矩阵为()ijσ=∑。因子分析的一般模型为：11111122112221112222(2-1)mmmmppxafafafxafafafxµεµεµ=+++⋅⋅⋅++=+++⋅⋅⋅++⋅⋅⋅=+1122pppmmpafafafε⎧⎪⎪⎪⎪⎨⎪⎪⎪++⋅⋅⋅++⎪⎩其中12,,,mfff⋅⋅⋅为公共因子，12,,,pεεε⋅⋅⋅为特殊因子，它们都是不可测的随机变量。此模型亦可用矩阵表示为：x=µ+Af+ε(2-2)式中f=12(,,,)mfff⋅⋅⋅’为公共因子向量，ε＝12(,,,)pεεε⋅⋅⋅’为特殊因子向量，A＝():ijapm×称为因子载荷矩阵。通过对因子载荷矩阵的估计和因子旋转对公共因子的合理解释即可建立适当的因子模型并对其进行分析。同时让我们感兴趣的是给出每一个样本ix关于m个公共因子的得分，从得分排序中我们可以得到一些有意义的结论。接下来我们将用本文数据对82国的汽车工业情况及环境进行聚类并同时建立因子模型进行实证分析。[2王学民]2.3实证分析2.3.1用聚类法做实证分析根据聚类模型的介绍，我们使用k均值法进行聚类。为保证同等对待每一变量，在聚类前，先对各变量做标准变换。借助统计软件我们可将所有82个国家分为以下四类，分别为：第I类：巴林，巴巴多斯岛，加拿大，塞浦路斯，冰岛，卢森堡，马耳他，新西兰，美国。第II类：德国，中国香港，以色列，韩国，中国澳门，葡萄牙。第III类：奥地利，比利时，保加利亚，克罗地亚，捷克，丹麦，爱沙尼亚，芬兰，法国，希腊，匈牙利，爱尔兰，意大利，日本，拉脱维亚，荷兰，挪威，波兰，斯洛伐克，斯洛文尼亚，西班牙，瑞典，土耳其，英国。第IV类：阿尔巴尼亚，阿根廷，阿塞拜疆，白俄罗斯，玻利维亚，博茨瓦纳，巴西，柬埔寨，智利，中国，哥伦比亚，哥斯达黎加，厄瓜多尔，埃塞俄比亚，冈比亚，乔治亚苏维埃，洪都拉斯，印度，约旦，哈萨克，肯尼亚，马来群岛，毛里求斯，墨西哥，摩尔多瓦，蒙古，摩洛哥，纳米比亚，尼加拉瓜，巴基斯坦，巴拿马，秘鲁，菲律宾，罗马尼亚，俄国联盟，塞内加尔，塞拉利昂，新加坡，斯里兰卡，苏里南，叙利亚，乌干达，乌克兰。表2-1昀终聚类中心Cluster1234passengercars(per1000people)1.45.27.82-.80pumppricefordieselfuel($perliter)-.69.511.19-.59pumppriceforsupergasoline($perliter)-.55.941.04-.59roads,paved(%oftotalroads).311.04.60-.54vehicles(per1000people)1.54.23.78-.79vehicles(perkmofroad).152.95-.12-.37根据上表的昀终凝聚点我们可知第I类国家为车辆拥有率居多的国家。第II类国家的特点是公路铺设较多且车流量较大的国家。第III类国家的油费较昂贵，但其他诸如车量，拥有率都处于适中水平。第IV类国家的共同特点为各指标都处于较低水平，即拥有率低，车流量低，公路铺设率低，但油费也相对较便宜。而中国恰恰是第IV类国家，说明我国的汽车工业及其环境还处在发展阶段，有很长一段路可以走，随着中国的工业化进程及对汽车工业，交通方面的日益关注，我国的汽车工业将会得到蓬勃发展，现在以至将来会改变2003年（本数据）的状态，成为汽车大国。表2-2方差分析表ClusterErrorFSig.MeanSquaredfMeanSquaredfpassengercars(per1000people)21.0483.2297891.942.000pumppricefordieselfuel($perliter)18.3023.3357854.711.000pumppriceforsupergasoline($perliter)16.3403.4107839.855.000roads,paved(%oftotalroads)9.5543.6717814.239.000vehicles(per1000people)21.0673.2287892.327.000vehicles(perkmofroad)19.5433.2877868.139.000我们再来分析一下这六个变量