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1、影響成都市機(jī)動(dòng)車總數(shù)因素的定量分析 影響成都市機(jī)動(dòng)車總數(shù)因素的定量分析 :汽車產(chǎn)業(yè)當(dāng)前是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支柱，另一方面，我國(guó)各大城市的機(jī)動(dòng)車數(shù)量趨近飽和。我們經(jīng)過(guò)分析認(rèn)為人均可支配收入和車輛主要替代品——住房?jī)r(jià)格是購(gòu)買者的角度影響機(jī)動(dòng)車數(shù)量的重要方面,我們以成都為一個(gè)樣本利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的基本知識(shí)對(duì)其作實(shí)證分析,分別檢驗(yàn)當(dāng)年以及滯后幾年的人均可支配收入和住房?jī)r(jià)格對(duì)成都機(jī)動(dòng)車數(shù)量的影響,分析汽車產(chǎn)業(yè)的騰飛和城市市政和人居環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的協(xié)調(diào)促進(jìn)關(guān)系。 人均可支配收入　住宅投資情況　滯后 本文結(jié)構(gòu)概要： 一 概述： 二 問(wèn)題提出：

2、 （一）問(wèn)題提出的背景： ⒈ 環(huán)境問(wèn)題： ⒉ 能源問(wèn)題： ⒊ 汽車行業(yè)增長(zhǎng)迅速 （二）研究的意義： 三 理論分析與模型建立 （一）影響因素的選擇： （二）數(shù)據(jù)取得： （三）模型建立與分析： 1．初步模型分析 2．滯后模型的建立 3．異方差檢驗(yàn)： 四 結(jié)論 五 不足之處 一 概述： 作為中國(guó)西部重鎮(zhèn)，成都?xì)v史悠久，早在2300多年前，蜀王開(kāi)明九世就在此建都，取“一年成邑，二年成都”之意而名成都。自公元前310年建城以來(lái)，成都一直是四川地區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、文化中心，歷史上曾6次成為封建割據(jù)王朝都城，自古就是商賈通衢之地，車水馬龍，民生富足。新中國(guó)成立后，成都是四川省省

3、會(huì)，1993年國(guó)務(wù)院進(jìn)一步要求"充分發(fā)揮成都市作為西南地區(qū)科技中心、商貿(mào)中心、金融中心和交通通信樞紐的作用"。在國(guó)家西部大開(kāi)發(fā)政策的支持，成都近經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，全市現(xiàn)有總?cè)丝?029萬(wàn)，是西南地區(qū)特大中心城市之一。近年來(lái)，成都的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值每年均以13%以上的速度發(fā)展，2002年，全市國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)1663億元人民幣，在全國(guó)15個(gè)副省級(jí)城市中居第四位，居西部各大城市之首。在這樣的條件下，成都的機(jī)動(dòng)車輛數(shù)量也連年處于高速增長(zhǎng)狀態(tài)，總量位居全國(guó)各大城市前列，這也為成都的市政的建設(shè)和生態(tài)環(huán)境的治理帶來(lái)了沉重的壓力。在此，我們希望能簡(jiǎn)單實(shí)踐計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí)對(duì)影響成都市機(jī)動(dòng)車總數(shù)的因素進(jìn)行定量的分析，找到

4、有效控制機(jī)動(dòng)車增長(zhǎng)過(guò)熱的手段，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、市政和環(huán)境三者的協(xié)調(diào)發(fā)展。 二 問(wèn)題提出 （一）問(wèn)題提出的背景： ⒈ 環(huán)境問(wèn)題： 清華大學(xué)交通研究所近期關(guān)于汽車消費(fèi)與城市環(huán)境的關(guān)系的研究表明： 機(jī)動(dòng)車排氣污染已成為城市大氣污染的主要因素，目前我國(guó)城市固定源排放逐漸趨于穩(wěn)定，而隨著城市交通的發(fā)展，汽車保有量的增加，我國(guó)汽車污染物排放總量也日趨上升，成為一個(gè)突出的問(wèn)題。據(jù)國(guó)家環(huán)?？偩诸A(yù)測(cè)，2005年我國(guó)機(jī)動(dòng)車尾氣排放在城市大氣污染中的分擔(dān)率將達(dá)到79%左右。，如果不能有效控制汽車污染，城市污染將從煤煙型污染向汽車尾氣型污染轉(zhuǎn)化。 ⒉ 能源問(wèn)題： 自 1990 年以來(lái)，中國(guó)的石油消費(fèi)量一直

5、在以年均 7% 的速度攀升，現(xiàn)已經(jīng)蓋過(guò)了日本，成為世界第二大石油消費(fèi)國(guó)。然而中國(guó)的能源完全自給時(shí)代已經(jīng)結(jié)束，經(jīng)過(guò)多年的開(kāi)采，中國(guó)的主要油田已幾近枯竭，每桶原油的產(chǎn)出成本在穩(wěn)步攀升。據(jù)估計(jì)2004年我國(guó)的原油進(jìn)口量將突破1億噸。 同時(shí)，中國(guó)市場(chǎng)已經(jīng)離不開(kāi)國(guó)際市場(chǎng)的原油，如果中斷國(guó)際原油供應(yīng)，制造業(yè)的成本會(huì)上升，交通運(yùn)輸業(yè)，旅游業(yè)，很多行業(yè)成本會(huì)提高，這是對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)影響比較大的。種種跡象表明中國(guó)已經(jīng)與美國(guó)、日本和歐洲爭(zhēng)奪中東地區(qū)的石油了。由此可見(jiàn)，中國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)了較為嚴(yán)重的能源危機(jī)，對(duì)石油需求的有效控制將成為其發(fā)展方向。 我國(guó)機(jī)動(dòng)車消耗石油約占全國(guó)石油消費(fèi)三分之一以上。國(guó)務(wù)院發(fā)展研究中心產(chǎn)業(yè)部預(yù)

6、測(cè)，2010年和2020年全國(guó)機(jī)動(dòng)車燃油需求分別為1.38億噸和2.56億噸，為當(dāng)年全國(guó)石油總需求的43%和57%。國(guó)土資源部預(yù)測(cè)同期中國(guó)國(guó)產(chǎn)石油產(chǎn)量頂多為2億噸。新增石油需求越來(lái)越多依賴進(jìn)口。 ⒊ 汽車行業(yè)增長(zhǎng)迅速 中國(guó)市場(chǎng)對(duì)汽車總需求連續(xù)幾年成高速增長(zhǎng)，自2000年以來(lái)分別以14.3% 37.4% 32.0%的速度進(jìn)行增長(zhǎng)。隨著中國(guó)加入WTO，汽車價(jià)格開(kāi)始逐漸有所下降，刺激人們對(duì)汽車的需求，國(guó)內(nèi)市場(chǎng)迅速增長(zhǎng)，目前處于高速增長(zhǎng)時(shí)期。 （二）研究的意義： 汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)呈顯著正相關(guān)，汽車工業(yè)在經(jīng)濟(jì)方面的波及效應(yīng)能達(dá)到本身產(chǎn)值的3—5倍。由此可以看出汽車產(chǎn)業(yè)的高速增長(zhǎng)將成

7、為我國(guó)經(jīng)濟(jì)騰飛的先導(dǎo)。2000 年我國(guó)經(jīng)濟(jì)的強(qiáng)勁復(fù)蘇，帶動(dòng)了汽車產(chǎn)業(yè)的更快發(fā)展。隨著汽車價(jià)格、居民收入和消費(fèi)結(jié)構(gòu)、消費(fèi)信貸、消費(fèi)環(huán)境的改善，特別是新產(chǎn)品的推出，今后10 － 15 年中國(guó)將成長(zhǎng)成為全球最大的汽車市場(chǎng)，年銷量將達(dá)到1700 萬(wàn)輛，汽車保有量超過(guò)1 億輛。 另一方面，由于汽車銷量的直線飆升，城市道路的設(shè)施的不完備，造成我國(guó)大中城市汽車容量趨向飽和，由此產(chǎn)生的交通擁堵，能源短缺，環(huán)境污染等一系列問(wèn)題日益嚴(yán)重。因此，我們希望通過(guò)對(duì)影響汽車銷量的因素進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析，找到有效控制機(jī)動(dòng)車增長(zhǎng)過(guò)熱的手段，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)、市政和環(huán)境三者的協(xié)調(diào)發(fā)展。 三 理論分析與模型建立 （一）影響因素的

8、選擇： 經(jīng)過(guò)調(diào)查，我們發(fā)現(xiàn)影響汽車銷量的因素有汽車價(jià)格，燃油價(jià)格，道路基建投資，人均可支配收入，消費(fèi)結(jié)構(gòu)，國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策等。但是由于我們無(wú)法獲得某些因素的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，進(jìn)而不能進(jìn)行定量分析。故此我們只選擇其中較主要與能夠得到較準(zhǔn)確數(shù)據(jù)的影響因素。 由于成都汽車總量位距全國(guó)第三，并且其汽車總量連年保持高速增長(zhǎng)，因此我們最終選定成都市作為研究范圍，希望由此可窺一斑。 人均可支配收入——根據(jù)收入決定支出理論，我們決定選擇其中容易得到數(shù)據(jù)的人均可支配收入來(lái)進(jìn)行定量分析。 家庭住房投資額——另外，由于個(gè)人購(gòu)車通常是在滿足了住房需求之后才成為家庭需求的，所以我們也把家庭住房投資做為定量分析汽車銷量的因素

9、之一。 （二）數(shù)據(jù)取得： 由于我們?cè)谡医曜》科骄鶅r(jià)格方面具有一定困難，所以我們?cè)谶@里就用近十年成都市住宅投資情況X2近似表示——就需假定所有投資都有對(duì)應(yīng)的回報(bào)即所建住宅的空置率接近0。 在表一中： Y表示成都市機(jī)動(dòng)車總量——由成都市車輛管理部門獲得（由于私家車的數(shù)量難以得到，故此的數(shù)據(jù)包括了公家車）。 X1表示全市人均可支配收入情況（X1、X2均由《成都統(tǒng)計(jì)年鑒》查得）。 表一： obsY（單位：輛）X1（單位：元）X2（單位：萬(wàn)元） 1993138061.02624.200172211.0 1994165182.03940.470226016.0 19952072

10、10.04708.990319019.0 1996280495.05265.640372952.0 1997382659.06018.740349139.0 1998478784.06446.440455224.0 1999561944.07098.010554029.0 2000613236.07649.090867561.0 2001715241.08128.3901228045. 20021037603.8971.9101488834. （三）模型建立與分析： 1．初步模型分析 由于我們不知道如何將兩個(gè)滯后變量放在一個(gè)模型里面，所以我們將利用EViews軟件，分別

11、建立人均可支配收入X1和住宅投資情況X2的模型，采用最小二乘法對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，最后再比較兩個(gè)模型得出結(jié)論。 需要注意的是，經(jīng)過(guò)我們的調(diào)查，X1和X2對(duì)Y的影響均有一定的滯后性，我們需要建立分布滯后模型進(jìn)行檢驗(yàn)。 利用EViews輸入X1的數(shù)據(jù)，我們先得到人均可支配收入影響機(jī)動(dòng)車總量的模型。 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1993 2002 Included observations: 10 VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-3678

12、40.2104655.6-3.5147690.0079 X1135.720016.433828.2585810.0000 R-squared0.895019Mean dependent var458041.5 Adjusted R-squared0.881896S.D. dependent var283946.5 S.E. of regression97581.71Akaike info criterion25.99162 Sum squared resid7.62E+10Schwarz criterion26.05214 Log likelihood-127.9581F-stat

13、istic68.20415 Durbin-Watson stat0.964223Prob(F-statistic)0.000035 =-367840.2+135.72X1 （-3.514769）（8.258581） 0.895019DW=0.964223F=68.20415 從輸出結(jié)果看，T檢驗(yàn)值、F檢驗(yàn)值、值都很高，但在0.05顯著水平下，DW值偏低，說(shuō)明模型中存在自相關(guān)。 2．滯后模型的建立 實(shí)際上，從定性方面來(lái)分析，影響購(gòu)買機(jī)動(dòng)車數(shù)量除了本期的可支配收入外，還受以前各期可支配收入的影響，因此必須對(duì)該模型進(jìn)行分布滯后的修正。 ① 假設(shè)滯后影響期數(shù)為無(wú)限，我們采用庫(kù)伊克變

14、換法估計(jì)模型： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample(adjusted): 1994 2002 Included observations: 9 after adjusting endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-243046.3331098.9-0.7340590.4906 X168.3027096.015360.7113730.5036 Y(-1)0.7487450.7577350.9881350.3612 R-squ

15、ared0.949181Mean dependent var493594.9 Adjusted R-squared0.932242S.D. dependent var276556.2 S.E. of regression71988.84Akaike info criterion25.46761 Sum squared resid3.11E+10Schwarz criterion25.53335 Log likelihood-111.6043F-statistic56.03319 Durbin-Watson stat1.317923Prob(F-statistic)0.000131

16、 從結(jié)果看，我們發(fā)現(xiàn)T檢驗(yàn)值偏低，且由于該模型為自回歸模型，我們求其H統(tǒng)計(jì)量計(jì)算結(jié)果小于在顯著水平上的臨界值。 ② 阿爾蒙法：上面的數(shù)據(jù)說(shuō)明將此模型設(shè)定為無(wú)限分布滯后模型不是很理想，我們覺(jué)得經(jīng)濟(jì)學(xué)上滯后期為3到5年，我們用阿爾蒙法分別計(jì)算得到三個(gè)不同滯后期數(shù)所對(duì)應(yīng)的模型，經(jīng)過(guò)比較可見(jiàn)當(dāng)滯后期數(shù)為4的時(shí)候，有一個(gè)相對(duì)理想的模型。 滯后期數(shù)為4的結(jié)果如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample(adjusted): 1997 2002 Included observations: 6 after adjust

17、ing endpoints VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-1416501.295767.4-4.7892410.0409 PDL01-672.4102247.4055-2.7178470.1129 PDL02-197.973442.44699-4.6640150.0430 PDL03350.9851120.23212.9192290.1000 R-squared0.989534Mean dependent var631577.8 Adjusted R-squared0.973836S.D. dependent va

18、r229062.3 S.E. of regression37051.63Akaike info criterion24.11273 Sum squared resid2.75E+09Schwarz criterion23.97391 Log likelihood-68.33820F-statistic63.03365 Durbin-Watson stat2.412506Prob(F-statistic)0.015657 Lag Distribution of X1iCoefficientStd. ErrorT-Statistic .*|01127.48303.9183.70981

19、 *.|1-123.45299.7530-1.23757 *.|2-672.410247.405-2.71785 *.|3-519.399161.302-3.22004 .*|4335.583176.6101.90014 Sum of Lags147.80041.07873.59797 = -1416501+1127.48X1-123.452X1(-1)-672.410X1(-2) -519.399X1(-3)+ 335.583X1(-4) (-4.789241)(3.70981)(-1.23757)(-2.71785)(-3.22004)(1.90014) 0.989534

20、DW=2.412506F=63.03365 另一方面，我們通過(guò)定性分析認(rèn)為房產(chǎn)和住宅是一般居民最大的兩筆固定資產(chǎn)購(gòu)買，兩者存在較為明顯的相互替代關(guān)系。而且，一般的居民都是先購(gòu)房再購(gòu)車，所以，除了本期住宅投資的影響外，機(jī)動(dòng)車數(shù)量在很大程度上受過(guò)去投資額的影響。同上法，我們通過(guò)比較，得到滯后期數(shù)為3時(shí)有相對(duì)理想的模型： VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-22051.7447806.38-0.4612720.6760 PDL010.1233780.1118411.1031600.3505 PDL020.2639610.1

21、166112.2636070.1086 PDL030.0902580.1083430.8330750.4659 R-squared0.990962Mean dependent var581423.1 Adjusted R-squared0.981925S.D. dependent var247655.2 S.E. of regression33296.02Akaike info criterion23.95982 Sum squared resid3.33E+09Schwarz criterion23.92891 Log likelihood-79.85938F-statistic

22、109.6471 Durbin-Watson stat2.743157Prob(F-statistic)0.001455 Lag Distribution of X2iCoefficientStd. ErrorT-Statistic *.|0-0.050320.11596-0.43400 . *|10.123380.111841.10316 .*|20.477600.118614.02678 .*|31.012330.255523.96177 Sum of Lags1.562980.197527.91294 = -22051.74- 0.05032X2 +0.12338X2

23、(-1)+ 0.47760X2(-2) +1.01233X2(-3) (-0.461272)(-0.43400)(1.10316)(4.02678)(3.96177) 0.990962DW=2.743157F=109.6471 3．異方差檢驗(yàn)： 最后，我們對(duì)模型進(jìn)行異方差的檢驗(yàn)，由于我們?nèi)〉玫氖切颖荆覙颖举Y料為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，所以我們采用ARCH檢驗(yàn)分別對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，結(jié)果如下： 在Y對(duì)X1回歸時(shí)： ARCH Test: F-statistic2.526026Probability0.406489 Obs*R-squared3.339067Probabilit

24、y0.188335 在α=0.05時(shí)，自由度P=2，查表得=5.99147，從上表可以得： Obs*R-squared=3.339067ARCH Test: Obs*R-squared4.000000Probability0.261464 在α=0.05時(shí)，自由度P=3，查表得=7.81473，從上表可以得： Obs*R-squared=4 四 結(jié)論 通過(guò)對(duì)影響成都市機(jī)動(dòng)車總量的因素建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，并進(jìn)行了上述分析之后，我們可以得出這樣的結(jié)論： 成都市人均可支配收入和住宅投入確實(shí)對(duì)機(jī)動(dòng)車總量有一定的影響，這點(diǎn)我們可以從模型的分析結(jié)果可以看出，但是需要說(shuō)明的是這兩種因素的影響存

25、在一定的問(wèn)題。因?yàn)橥ㄟ^(guò)對(duì)模型的檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)得出的結(jié)果與我們當(dāng)初設(shè)想的情況存在一定的出入。 比如，我們當(dāng)初設(shè)想的是成都市人均可支配收入和住宅投資應(yīng)該對(duì)成都市機(jī)動(dòng)車總量有較為顯著的影響，可是結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)這一影響并不是很顯著，而且模型經(jīng)過(guò)修正之后還存在比較嚴(yán)重的自相關(guān)，之所以出現(xiàn)這種情況，是因?yàn)槲覀兊玫降臄?shù)據(jù)十分的有限，數(shù)據(jù)量明顯不足應(yīng)該是最主要的問(wèn)題，但是限于客觀情況，在這一點(diǎn)，我們沒(méi)有很好的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集與整理。 盡管如此，我們還是可以看出，我們所選擇的因素確實(shí)也能夠說(shuō)明其對(duì)機(jī)動(dòng)車總量的作用，從經(jīng)濟(jì)意義上講，人均可支配收入對(duì)于個(gè)人夠買汽車是起著決定性因素的，因?yàn)閺哪壳暗那闆r來(lái)看，我國(guó)居

26、民的消費(fèi)意識(shí)還是以量入為出為基本的消費(fèi)觀念的，盡管近幾年出現(xiàn)了消費(fèi)信貸，但是由于我們目前這方面的發(fā)展和管理都不是很完善，因此大眾消費(fèi)仍以個(gè)人的可支配收入量為依據(jù)進(jìn)行消費(fèi)，而且在汽車消費(fèi)上的投入存在著一定的滯后。 另外，在居民消費(fèi)問(wèn)題上還存在著消費(fèi)順序的問(wèn)題，一般都是先解決了吃住問(wèn)題，然后才是其他的消費(fèi)，所以，這一點(diǎn)對(duì)于個(gè)人購(gòu)買汽車也是很重要的。因此，通過(guò)分析我們可以得出這樣的結(jié)論：由于近幾年來(lái)我國(guó)居民生活水平的不斷提高，人均可支配收入的不斷增高，個(gè)人購(gòu)買汽車的需求也在不斷增高，就成都市而言，私家車總量呈現(xiàn)逐年上升的趨勢(shì)。另一點(diǎn)結(jié)合成都市的房?jī)r(jià)以及成都人的個(gè)性，對(duì)于私家車總量的上升趨勢(shì)也起到很

27、大的作用。 經(jīng)過(guò)上述分析，我們認(rèn)為雖然這兩種因素在對(duì)機(jī)動(dòng)車總量的影響中占有很大作用，但是想要依此兩點(diǎn)來(lái)限制機(jī)動(dòng)車的高速增長(zhǎng)是不現(xiàn)實(shí)的，只能通過(guò)國(guó)家出臺(tái)相應(yīng)的政策及環(huán)保方面相應(yīng)的法律法規(guī)，以及地方政府通過(guò)改善道路基建設(shè)施，逐步限制機(jī)動(dòng)車總量并緩減交通壓力，以此解決這個(gè)問(wèn)題。 五 不足之處 前面我們分析了對(duì)汽車銷量影響的因素，因現(xiàn)在所學(xué)尚淺不能取得有效的數(shù)據(jù)，且不能對(duì)某些數(shù)據(jù)進(jìn)行正確的整理，故采用的進(jìn)行分析的自變量較少。若能加入再多點(diǎn)自變量可能能夠得到不同的結(jié)論，可能與我們得到的結(jié)論有差入。 對(duì)于自變量采用的數(shù)據(jù)也有不足之處： 成都市機(jī)動(dòng)車總量數(shù)據(jù)取得時(shí)由于私家車的數(shù)量難以得到，采用的數(shù)據(jù)包括了公家車的數(shù)量，公家車的數(shù)量較大對(duì)我們得到的數(shù)據(jù)有一定的影響從而對(duì)建立的模型有一定的影響。