计量经济学-关于我国汽车销售量影响因素的分析

摘要改革开放以来，中国经济实现了跨越式的发展，人民的生活水平有了极大提高，居民家庭可支配收入逐年上升，自九十年代初期以来，我国的汽车市场开始蓬勃的发展，汽车销量每年以高速增长，私人的汽车拥有量自90年代中期开始飞速提升，汽车由昔日的奢侈品变为了进入千家万户的必需品。也正因为汽车产业的发展，拉动产业链上的其他行业发展，对国内经济起到了巨大的推动作用。本文将采用计量经济学方法，根据我国1995年-2010年的汽车销售量及其重要影响因素的时间序列为样本，分析了国内平均工资水平、城乡居民存款、城乡居民恩格尔系数、物价指数和汽车产量对我国汽车私人销售量的影响。进而可以更好的预期未来年份汽车的销售量，并为政策制定提供相关依据。引言随着中国正式成为世界贸易组织成员以及在全球化的影响下，中国的汽车市场正在逐步对外开放，汽车产业也在迅猛发展。国民经济的发展带来的不仅是生活水平的提高，还有消费需求的增加，汽车市场也由以前的公车消费为主转变为私人消费主导，国人对汽车消费的需求由潜在转变为现实。纵观人类近代发展史，汽车产业早已成为世界经济的支柱产业之一，没有任何一种工业产品可以像汽车一样渗透到社会大众生活的各个层面。正因为如此，在遭受到金融危机的冲击后，美国的汽车销量大幅萎缩并逐步下滑。庆幸的是，作为汽车产业蓬勃发展的中国虽然也遭受到巨大的冲击，但也只是增速放缓，并未出现负增长的现象。而且随着居民收入的逐步提高，居民够买汽车的意愿也越来越强烈。然而，除了人民收入水平的不断提高以外，中国政府鼓励轿车进入家庭的政策以及信贷的发展也促进了汽车产业的发展。汽车改变了人们的生活方式，提高了人们的生活质量当前，我国汽车产业正处于高速发展阶段，汽车的总销量收到多种因素的影响，这里，我们用EVIEWS软件来分析影响汽车销量的主要因素进行实证分析，为制定科学合理的发展战略提供基础。研究背景一、汽车产业的地位汽车工业在我国已有50多年的发展历史，经过多年的发展现在汽车工业在我国经济中已占有很重要的地位，成为了拉动我国经济发展的“火车头”，汽车产业在国民经济中所占的地位是举足轻重的，汽车产业的发展对我国工业，乃至整个GDP的增长都具有决定性，2005年，汽车业产值达到1.2万亿元，汽车行业向国家纳税超过2000亿元。汽车产业的产业链很长，作为技术密集型、资本密集型产业，对社会的贡献并不仅仅局限于产销量或GDP数值的增加，其辐射效应也很重要。在德国，每7个从业者中就会有一个与汽车行业有直接或间接关系；在日本，汽车产业从业人员总数超过650万人，其就业人数占总人数的11%。。如果通用公司关门，250万人就会下岗，会影响到30多个行业。汽车产业，不禁汽车产业的辐射范围广，而且其增长速度迅速，成为我国GDP增长的主要贡献力量，据专家预测，中国在未来10年汽车产量增长率将是我国GDP增长率的1.5-2倍，正在成为新时期的经济增长点。二、我国汽车市场需求现状1.汽车市场结构较合理我国汽车需求市场仍呈现车型结构合理化的特点。第一，轿车销量的增长速度高于其他车型。轿车是我国未来汽车结构中增长最快的车型。在载货汽车销量中，汽车市场发展速度呈现出两头快、中间慢的格局。重型载货汽车保持超高速增长的趋势，轻型载货汽车一改下降的势头。重型载货汽车的发展使重、中、轻、微型汽车的比例更趋合理。2．经济型轿车占据主体地位随着经济的发展，人民收入的提高，我国购车数量有了大步的提高，但是纵观所有汽车市场，近几年车市的热销车型还是集中在经济型轿车,中高档轿车的受关注程度有所增加,但不会马上成为车市的主导车型,，据统计,全国汽车交易市场中近70%甚至占更大比例的人群在关注10万元以下的车型。三、我国汽车市场发展趋势随着我国经济的发展和人民生活水平的提高，我国人均汽车量有了飞速的提高，但拥有量还远远落后于世界平均水平，市场空间依然很大，我国汽车市场目前400多万的销量仅仅相当于上世纪美国六七十年代的水平，并且我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，中国的汽车消费还远远未达到应有的水平，市场潜力依然存在；在经历了高速增长、价格大战等几次沉浮之后，中国汽车市场无论是厂商还是消费者都逐渐成熟，这种成熟会推动市场的稳定和平衡发展。综合考虑这些因素，中国汽车市场会保持一个较大的增长势头稳步上升。随着国际油价的日益高涨，成品油价格对汽车销售的影响程度越来越大，同时国家及部分地区相继出台了有关限制汽车，尤其是家用车购买的政策，这对汽车销售市场造成了很大的冲击，考虑到上诉几个因素，预计在外来的一段时期内，小排量经济型轿车仍然会是汽车销售的主力车型，同时节能型与新能源汽车将日益抢占汽车销售市场研究意义及问题提出汽车工业发展呈现较明显的周期性。在需求的高峰期，厂商主要工作是加大产量，增加利润；而在周期性的低谷，厂家需要改变生产，为下一个高峰期的到来做好准备。随着国民经济的发展，我国释放出了对汽车的巨大需求。可以说是处在周期性的上升期，可以说这个时期是我国汽车产业飞速发展的黄金时期。然而我们看到目前，在与日俱增的汽车销量数据下，仍然隐藏了很多问题。一方面，汽车生产产家忽视市场情况，盲目生产，造成我国汽车市场泡沫严重。当前，盲目新建汽车项目的势头依然存在，重复建设严重，散乱局面没有彻底改变，使有限的资源得不到有效利用。1999年底，全国厂商共有2391家，其中整车企业118家，改装车企业546家，摩托车企业136家，发动机企业51家，零部件企业1540家。政府批准的轿车规模为112万辆，已验收的轿车生产能力91万辆。汽车产销量在1万辆以上的有16家企业，其中，三大汽车集团上汽、一汽和东风资产占有率为62.04%，市场占有率为71.76%，利润占有率为87.96%。结果，在很短的时间内，汽车生产能力迅速放大，引起厂商之间反复的价格战，而价格战又让消费者选择驻足观望。就价格战而言，除了生产的增长过剩外，汽车产业自主能力不强，满目的模仿与跟风对我国汽车市场的发展造成了极大的不利影响。另一方面，汽车生产产家，也出现了供应不足造成市场流失的现象。某种热销车型往往会出现排队提车，甚至是加价提车的现象，同时一侧是其他车型的销售惨淡。据资料显示，在我国，目前120多家整车生产厂中，产量超过50万辆的只有两家，超过10万辆的企业只有8家，产量不足1万辆的企业达95%以上。随着我国经济的飞速发展，对汽车的需求也将会不断的增长。只有对我国汽车市场有一个清楚的认识，运用微观经济学的相关理论，对我国的汽车生产量有一个较好的规划，以解决生产过度和资源的浪费现象。所以对影响我国汽车需求的主要因素进行研究，从而能够更有效的进行汽车生产，具有很大的现实意义。根据以上分析，提出本文准备研究的问题，一，影响我国汽车销售的因素有哪些，二，更因素对汽车销量的影响程度有多少，三，根据分析结果，提出什么样的建议促进汽车销量的增加，汽车产业的发展定量部分一、变量的选择本文定量部分，首先需要确定解释变量。变量的选取既要考虑其代表性和可度量性，同时又要考虑数据的可获得性。选定的变量为：1995-2010年间，汽车销量作为因变量。选择国内平均工资水平自变量之一，体现居民收入对汽车销量影响；选定城乡居民存款，以体现可供居民支出财产对汽车销售的影响，选用城乡居民恩格尔系数，体现除生活支出外的支出对汽车销量的影响，选用物价指数，表现价格变化对汽车销量的影响，选用汽车产量的变化销售量的影响提供基础。基于上述分析，汽车销售中各方面的因素已经考虑较周全。各变量的原始数据年份汽车销售量（万辆）平均工资水平（元）城乡居民存款（亿元）城乡居民恩格尔系数物价指数汽车产量（万辆）1995144.18534829662.354.3117.1145.271996145.87598038520.852.5108.3147.521997156.59644446279.850.8102.8158.251998160.31744653407.474999.2163.001999183.30831959621.8347.398.6183.202000207.84933364332.3844.3100.4207.002001237.111083473762.4342.9100.7234.172002324.811237386910.6541.999.2325.102003439.0813969103617.6541.4101.2444.392004507.1115920119555.3942.5103.9509.112005567.9618200141050.9941.1101.8570.492006721.6020856161587.339.4101.5727.892007879.1524721172534.1939.7104.8888.892008938.0528898217885.3540.8105.9930.5920091364.4832244260771.6638.799.31379.5320101806.1936539303302.538.4103.31826.53二、模型的建立考虑到个因素间可能存在较强的相关性，先做相关性分析。设yiuxbxbxbxbxbb55443322110y表示汽车销售量（万辆），1x表示平均工资水平（元），2x表示城乡居民存款（亿元），3x表示恩格尔系数，4x表示物价指数，5x表示汽车产量（万量）DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/20/13Time:01:03Sample:19952010Includedobservations:16VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-49.3127920.29167-2.4301990.0354X10.0003040.0011920.2548720.8040X20.0002610.0001681.5522050.1517X30.3328120.4042320.8233190.4295X40.2515750.2662400.9449180.3670X50.9433590.01044190.349050.0000R-squared0.999977Meandependentvar548.9769AdjustedR-squared0.999965S.D.dependentvar488.4672S.E.ofregression2.870566Akaikeinfocriterion5.226892Sumsquaredresid82.40150Schwarzcriterion5.516613Loglikelihood-35.81514Hannan-Quinncriter.5.241728F-statistic86865.40Durbin-Watsonstat1.944238Prob(F-statistic)0.000000yiuxxxxx543210.940.250.330.00030.000349.31-t-Statistic：（-2.43）（0.25）（1.55）（0.82）（0.94）（90.35）Prob：（0.04）（0.80）（0.15）（0.42）（0.36）（0.000）2R=0.99998F-statistic=86865.40DW=1.94三、模型检验拟合度检验：因为2R=0.99998，因此数据拟合度非常好T检验：在自由度为14，置信水平在5%的水平下，临界值为2.145，处5x外都不显著。怀特检验：HeteroskedasticityTest:WhiteF-statistic4.234549Prob.F(5,10)0.0250Obs*R-squared10.86731Prob.Chi-Square(5)0.0541ScaledexplainedSS1.566517Prob.Chi-Square(5)0.9053在自由度为14，置信水平在5%的水平下，Obs*