基于VAR模型的我國汽車銷量影響因素實(shí)證分析

摘 ?要：近年來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，國民收入的提高，道路等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的加強(qiáng)，我國汽車行業(yè)發(fā)展迅速，汽車銷量也經(jīng)歷了一個(gè)井噴式的發(fā)展。但是，汽車行業(yè)的快速發(fā)展使得各個(gè)汽車公司盲目擴(kuò)展產(chǎn)能。有的車企產(chǎn)能過剩，有的車企產(chǎn)能不足，積重難返的結(jié)構(gòu)性失衡已經(jīng)成為我國汽車行業(yè)亟待解決的問題之一。

關(guān)鍵詞：汽車銷量;影響因素;VAR模型

目前，我國學(xué)者對(duì)汽車行業(yè)的研究主要集中在汽車銷量預(yù)測模型和汽車銷量影響因素實(shí)證分析兩方面。從結(jié)論上看，汽車銷量影響因素主要分為經(jīng)濟(jì)因素、價(jià)格因素以及環(huán)境因素三方面。但是，尚未有學(xué)者針對(duì)汽車銷量與其影響因素之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行研究。因此，本文從汽車銷量的影響因素入手，著重研究各影響因素對(duì)汽車銷量的沖擊程度，從而提出相應(yīng)的政策建議。

一、理論依據(jù)：

結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩是指在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，供給結(jié)構(gòu)不適應(yīng)需求結(jié)構(gòu)的變化，部分落后產(chǎn)能無法滿足現(xiàn)實(shí)需求而形成富余產(chǎn)能從而導(dǎo)致的產(chǎn)能過剩。結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩不是某一產(chǎn)業(yè)整體性的產(chǎn)能過剩，而是該產(chǎn)業(yè)特定環(huán)節(jié)的過剩，且通常表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)鏈低端環(huán)節(jié)或低端產(chǎn)品和技術(shù)的產(chǎn)業(yè)過剩。在結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩中，往往出現(xiàn)落后產(chǎn)能的相對(duì)過剩和先進(jìn)產(chǎn)能的相對(duì)不足共存的局面。

二、模型設(shè)定：

三、數(shù)據(jù)來源

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取了1989-2015年相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析我國汽車銷量的影響因素。本文以私人汽車擁有量表征汽車銷量水平（AS），以人均GDP表征經(jīng)濟(jì)狀況，以燃料、動(dòng)力類工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)（FPPI）表征汽車生產(chǎn)成本，以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（TFAI）表征社會(huì)總資產(chǎn)的增加，以公路里程（HM）表征影響汽車銷量的交通因素。另外，為降低數(shù)據(jù)的異方差性，分別對(duì)AS、GDP、TFAI取對(duì)數(shù)。并且，變量取對(duì)數(shù)具有一定的經(jīng)濟(jì)意義。如，LNAS表示汽車銷量的增長率，LNGDP表示經(jīng)濟(jì)增長率，LNTFAI表示固定投資的增長率，用來衡量對(duì)汽車行業(yè)發(fā)展的帶動(dòng)作用，LNHM表示公路里程增長速度。

四、汽車銷量影響因素實(shí)證研究

（一）單位根檢驗(yàn)

利用Eviews 6.0 軟件計(jì)算可得LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM的單位根檢驗(yàn)結(jié)果。由檢驗(yàn)結(jié)果可知，對(duì)于四個(gè)時(shí)間序列，它們?cè)?%的顯著性水平下均是非平穩(wěn)的，都接受存在單位根的假設(shè)。再對(duì)它們的一階差分序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，由檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，ΔLNAS在5%的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)，ΔLNGDP、ΔLNTFAI、ΔFPPI、ΔLNHM在1%的顯著性水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)。因此，可認(rèn)為LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM原序列均不平穩(wěn)，且LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM ?I（1），它們的一階差分序列為平穩(wěn)時(shí)間序列。

（二）建立VAR模型

首先，確立滯后階數(shù)，為了在保持合理的自由度使模型參數(shù)具有較強(qiáng)解釋力的同時(shí)，消除誤差項(xiàng)的自相關(guān)，必須選擇VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。使用AIC信息準(zhǔn)則作為選擇最優(yōu)滯后階數(shù)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)。考慮到樣本容量問題，設(shè)定最大滯后階數(shù)為2。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，最大滯后階數(shù)為2時(shí)，AIC=-0.137332，此時(shí)最優(yōu)滯后階數(shù)為2階。因此，將該模型的最優(yōu)滯后階數(shù)定為2階。

其次，檢驗(yàn)VAR模型的平穩(wěn)性。在滯后2階時(shí)，通過檢驗(yàn)VAR模型的F矩陣的單位根情況來檢驗(yàn)VAR是否平穩(wěn)。圖為Eviews 6.0 給出的F矩陣的單位根的分布情況，所有的單位根顯然都落在單位圓內(nèi)，因此滯后2階的VAR模型是平穩(wěn)的。

（三）協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用Johansen和Juselius（1990）提出的方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。由于前面確定的無約束VAR模型的最優(yōu)滯后期為2，因此協(xié)整檢驗(yàn)的VAR模型的滯后期應(yīng)確定為1。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可知，在5%的顯著性水平下拒絕沒有協(xié)整向量的原假設(shè)，接受系統(tǒng)中存在一個(gè)協(xié)整向量的備擇假設(shè)，即序列LnAS、LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

（四）誤差修正模型

為彌補(bǔ)長期靜態(tài)模型的不足，本文通過進(jìn)一步構(gòu)建誤差修正模型來研究VAR模型中變量LnAS、LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM的短期動(dòng)態(tài)特征。由于VECM的滯后期是無約束VAR模型一階差分變量的滯后期，根據(jù)無約束VAR模型的滯后階數(shù)為2階確定VECM的滯后階數(shù)為1階，進(jìn)而得到誤差修正模型。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是在擾動(dòng)項(xiàng)上加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對(duì)于內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值所帶來的影響。對(duì)一個(gè)變量的沖擊直接影響這個(gè)變量，并且通過VAR模型的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)給其它所有的內(nèi)生變量。本文通過估計(jì)VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)確定LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM對(duì)汽車銷量增長沖擊的時(shí)間軌跡。響應(yīng)時(shí)間設(shè)定為10期。

（六）方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)是追蹤系統(tǒng)對(duì)一個(gè)變量的沖擊效果，相反，方差分解則是將系統(tǒng)的均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量的隨機(jī)沖擊所做的貢獻(xiàn)，然后計(jì)算出每一個(gè)變量沖擊的相對(duì)重要性，即變量沖擊的貢獻(xiàn)占總貢獻(xiàn)的比。取滯后期為10。

通過對(duì)汽車銷量的對(duì)數(shù)差分值變動(dòng)進(jìn)行方差分解可以看出，汽車銷售量增長率變動(dòng)的預(yù)測誤差主要來自其自身變動(dòng)的擾動(dòng)和燃料、動(dòng)力類工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)的增長率的擾動(dòng)，受其余因素的影響很小。

五、結(jié)論

綜合以上分析，可以得出以下結(jié)論：汽車銷量與其影響因素構(gòu)成的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)是穩(wěn)定的。從短期來看，人均GDP增長率等因素的影響總體上是上升的，而全社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長率的正向變動(dòng)對(duì)汽車銷售增長率的影響是波動(dòng)的。對(duì)此，應(yīng)該具體問題具體分析，針對(duì)影響因素的特點(diǎn)制定專項(xiàng)政策措施，同時(shí)保持政策之間的協(xié)調(diào)性。

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作者簡介：李靜（1996—），女，山西臨汾人，山西財(cái)經(jīng)大學(xué)2017統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)碩士研究生，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析。