我國汽車消費影響因素的回歸分析

【摘要】隨著我國經濟的快速發展和人民生活水平的逐步提高，以及80、90后的結婚浪潮的興起，汽車成為了人民生活中所必不可少的東西并且需求逐漸增加。因此本文欲研究哪些因素影響人們對汽車的需求和購買。本文運用Eviews軟件，采取多元回歸分析方法，選取國民生產總值、全國人口數量、城鎮居民人均可支配收入、居民消費水平四個指標作為自變量，以全國汽車產量為因變量，建立模型進行分析，研究發現城鎮居民的人均可支配收入對汽車需求影響最大。

【關鍵詞】汽車消費 影響因素 多元回歸

一、引言

汽車和住房是支撐我國近年經濟增長的重要力量，同時也是現在年輕人結婚所必須的兩大件。目前我國已經進入了汽車的普及階段，汽車需求呈持續增長趨勢，并且這種趨勢仍將持續較長時間，在未來5-10年內汽車仍然具有增長空間。在區域范圍內，隨著二三線城市的經濟發展速度加快，汽車需求逐漸向二三線城市延伸，二三線城市成為了汽車需求增加的強勁動力。

汽車的需求受到諸多因素的影響，如經濟發展、居民收入水平、消費者偏好及國家政策等，這些因素之間相互作用共同推動汽車行業的發展。現階段我國經濟的快速發展、人民生活水平的提高、消費觀念的轉變以及“丈母娘效應”的產生都在促進我國汽車需求的增加。另一方面，節能減排、倡導公共交通出行，以及部分城市限制出行的政策也在一定程度上限制了汽車的需求。但是總體上我國汽車的需求仍然保持持續增長態勢。

蘇暉（2009）研究了政府政策對汽車消費的長遠影響。田晟（2009）研究了當前我國汽車消費環境存在的問題，并提出改善措施。陳向懷，路霞（2011）研究了我國成品油價格變動對汽車消費的影響。除此之外，也有一些學者從汽車消費信貸、家庭汽車消費意向等不同角度對我國汽車消費進行研究。

二、研究方法概述

多元線性回歸分析預測法是從多個經濟變量之間的相互關系出發，通過對與預測對象有聯系的因子變動趨勢的分析，推算預測對象未來數量表現的一種預測方法。多元線性回歸模型的基本形式為：

其中，

我國汽車產品的消費受到多種因素的影響，包括宏觀因素（如市場環境、國內生產總值、人口增長、國家政策等）和微觀因素（消費者的收入水平、消費水平、消費者偏好、相關商品的價格等），運用多元回歸分析模型可以將汽車消費與各影響因素之間的關系量化，明確各因素的影響權重，進而有利于針對性提出促進我國汽車消費的措施。

三、模型構建及檢驗

（一）變量選擇及數據來源

汽車產品消費受到多方面因素的影響， 在研究過程中為了從眾多因素中選擇起決定作用的影響因素作為因子， 舍棄關系不大的因素，需要對影響因素進行選擇。本文結合定性與定量的方法，同時依據經驗與常識選擇與汽車消費高度相關的因子，如居民收入水平。對于市場環境、政府政策以及消費者偏好這些不可量化的因素暫不考慮。最終本文選擇了國內生產總值、全國人口數量、居民消費水平及城鎮居民的人均可支配收入4個經濟變量作為研究汽車消費變化規律的影響因素。

本文以我國汽車消費為研究對象，以連續21年（1990-2010年） 為觀察期， 使用的數據來自2011年的《中國統計年鑒》。另外，鑒于我國汽車消費量的數據難以全部找出，本文選取了統計年鑒中的全國汽車生產量的數據代替汽車消費量。

（二）模型的構建

按照上述多元線性回歸模型的基本形式，以汽車消費為因變量，國內生產總值、全國人口數量、居民消費水平和城鎮居民的人均可支配收入為自變量，分別為，確定觀察期為21年（1990-2010），利用Eviews軟件得到汽車產品需求的多元線性回歸模型。經過軟件分析，發現全國人口數量和居民消費水平兩個變量未能通過顯著性檢驗，運用“逐步進入變量”的方法，得到新模型：

（三）模型的檢驗

對上述模型進行經濟理論檢驗、統計檢驗和計量經濟學檢驗，只有通過檢驗，模型才能成立。

1.經濟理論檢驗，即檢查回歸參數的關系與經濟理論是否相符。從經濟學角度來看，通常國內生產總值和城鎮居民的人均可支配收入與消費之間呈現同方向變化的關系，其對應系數為正值。

2.統計檢驗，通過t檢驗、F檢驗及確定性系數三個途徑進行。采用t檢驗法檢驗各影響因子與汽車消費相關程度是否顯著。由F檢驗對回歸顯著性及可靠性進行檢驗，即預測模型是否能有效地反映未來汽車產品需求的變化規律。確定性系數是回歸誤差平方和與總誤差平方和之比，該比值越接近于1，說明模型擬合效果越好。上述建立的模型統計檢驗結果如下：

表1 模型統計意義檢驗結果

變量回歸系數t值檢驗結果F值檢驗結果確定性系數擬合效果

X10.01095.666顯著265.83顯著0.9672很好

X40.2465-3.545顯著

由表1可知，t檢驗和F檢驗的結果均為“顯著”，模型擬合效果為“很好”。說明模型通過檢驗。

3.計量經濟學檢驗包括異方差檢驗、自相關檢驗和多重共線性檢驗。檢驗異方差性，也就是檢驗隨機誤差項的方差與解釋變量觀測值之間的相關性及其相關的“形式”。進行自相關檢驗的原因是模型設計時，將對自變量有影響的因素并入到隨機誤差項之中，這些隨機誤差項會產生出系統性的、一貫性的作用，從而造成隨機誤差項前后期之間存在相關性。多重共線性檢驗是檢驗自變量之間的相關性，自變量之間的相關性會影響到模型回歸參數的準確性以及回歸效果。

（1）異方差檢驗

表2 模型異方差檢驗結果

Heteroskedasticity Test

F值4.9405Prob.F（2，18）0.0195

Obs*R-squared7.4423Prob.Chi-Squared（2）0.0242

SS15.292Prob.Chi-Squared（2）0.0005

（2）自相關檢驗

圖1 模型自相關檢驗結果

（3）多重共線性檢驗

圖2 模型多重共線性檢驗結果

從表2、圖1和圖2可以看出，模型不存在異方差性，而且自相關檢驗的值均位于兩條虛線之內，說明模型不存在自相關性。多重共線性檢驗的圖形不接近于直線，說明自變量之間不存在相關性。

因此，最終的汽車消費模型為：。可見，我國城鎮居民的人均可支配收入對汽車消費影響較大，人均可支配收入每增長1%，汽車消費增長14.6%。

參考文獻

[1]蘇暉.政策如何影響了汽車消費[J].中國汽車，2009（03）.

[2]田晟.制約我國汽車消費的原因分析及對策[J].企業經濟，2009（05）.

[3]陳向懷，路霞.我國成品油價格變動對汽車消費的影響[J].中國市場，2011（32）.

作者簡介：韓海勇（1989-），女，山西洪洞人，研究生，研究方向：知識產權管理。

（編輯：陳岑）