1、影响我国汽车消费的因素分析摘 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。 下载 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
2、”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=0+1X1t+2X2t+3X3t+4X4t+t 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
3、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，可以看出该模型明显显著。但是，当 =0.05 时，t/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
4、 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 =0.05，在自由度为 5 的条件下，临界值 t0.025（5）=2.571。因为 tt0.025（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 =0.05，在自由度为 5 的条件下，临界值 t0.025（5）=2.571。因为 tt0.025（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
5、、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： 国家统计局.中国统计年鉴（1999-2013）M.北京：中国统计出版社 搜狐网汽车频道.中国汽车工业 60 年交通运输部.中国公路交通运输发展报告庞浩.计量经济学M.北京：科学出版社.2007
