基于經濟特征的倉柵式汽車銷量關聯性研究

摘要：倉柵式汽車作為現代物流運輸的重要工具，其市場需求與宏觀經濟緊密相關。選取了房地產開發投資額、社會消費品零售總額、公路貨運量、人均國內生產總值、進出口總額、第二產業增加值和汽車出口數量7個經濟特征，通過對2012—2023年的官方統計數據進行標準化處理和相關性分析，發現房地產開發投資額和汽車出口數量與倉柵式汽車銷量具有較高的相關性。建立的多元線性回歸模型顯示，房地產開發投資額對倉柵式汽車銷量有顯著正向影響，而汽車出口數量則有負向影響。模型整體擬合度較高，調整后的多元線性回歸模型R2值為0815 2，表明模型能夠解釋8152%的銷量變異，且p值為0000 5，證明模型存在顯著的線性回歸關系。研究結果表明，倉柵式汽車銷量與宏觀經濟特征密切相關，這為汽車制造商提供了市場策略制定的依據。由此，建議制造商密切關注宏觀經濟動態，并適時調整生產與市場策略。

關鍵詞：倉柵式汽車；銷量；多元線性回歸；經濟特征

中圖分類號：U46199" 收稿日期：2025-01-22

DOI：1019999/jcnki1004-0226202503007

1 前言

倉柵式汽車作為一種特殊類型的商用車，在設計和功能上與其他商用車型存在顯著差異。這些差異賦予了倉柵式汽車獨特的適用性和操作優勢[1-2]，尤其是在特定的物流和運輸場景中。

倉柵式汽車的結構特點在于其開放式的貨箱設計，通常由金屬柵欄或板條構成，這不僅減輕了車輛自重，提高了載重效率，而且便于貨物的快速裝卸[3]。這種設計特別適合于運輸散裝、易裝卸的貨物，如農產品、建筑材料等，同時也提供了良好的通風條件，有助于保持貨物新鮮。

與此相比，廂式貨車以其封閉的貨箱著稱，為貨物提供了更好的保護，防止了日曬雨淋，適合運輸需要溫濕度控制或安全保密的貨物。平板貨車則因其平坦的載貨平臺而受到青睞，尤其適合承載大型機械、設備或其他不規則形狀的貨物[4]。罐車則專為運輸液體、氣體或粉末狀物質設計，配備了密封的罐體和相應的輸送系統[5]。而專用車輛，如起重機、消防車、救護車等，根據其特定用途配備了專業設備，以滿足特殊操作需求[6]。

倉柵式汽車的多功能性還體現在其易于改裝的特點上。根據不同的運輸需求，倉柵式汽車可以通過加裝篷布、集裝箱鎖具等配件進行快速調整，以適應不同的物流場景。

綜上所述，倉柵式汽車與其他商用車的主要區別在于其開放式貨箱設計、輕量化結構、靈活性和易于改裝的特點。這些特性使得倉柵式汽車在短途和中途的貨物運輸中尤為高效，尤其是在頻繁裝卸和多類型貨物運輸的場合。

隨著全球貿易的增長和電子商務的蓬勃發展，倉柵式汽車的需求呈現出穩步上升的趨勢。然而，銷量的波動不僅受到宏觀經濟因素的影響，還與行業政策、市場需求、技術進步等多重因素相關[7]。深入分析這些因素對于理解倉柵式汽車市場的動態和指導企業制定有效的市場策略至關重要。

盡管現有研究已經對商用車市場進行了一定程度的探討，但專門針對倉柵式汽車銷量因素的研究相對較少。本研究旨在填補這一空白，通過系統地分析影響倉柵式汽車銷量的多種因素，為行業提供更為精準的市場洞察。

研究目的是通過定量分析方法，識別和評估影響倉柵式汽車銷量的關鍵因素，包括但不限于宏觀經濟指標、行業政策、技術發展、市場需求等。研究問題主要集中在：哪些因素對倉柵式汽車銷量有顯著影響？這些因素如何相互作用？企業如何根據這些因素制定市場策略？在方法論上，本文采用多元線性回歸模型來分析數據，確保分析結果的科學性和準確性。

2 影響因素選擇

本研究深入探討了影響倉柵式汽車銷量的多種經濟特征，并對這些特征指標進行了詳盡的分析和解釋，以揭示它們與倉柵式汽車市場需求之間的內在聯系。

a.房地產開發投資額[8]：作為商用車需求的關鍵驅動力，房地產開發投資額的增長直接關聯到建筑材料和設備運輸的需求。隨著建筑項目的增多，對倉柵式汽車的需求也隨之上升，因為它們能夠高效地運輸大量的建筑材料，如水泥、磚塊、鋼筋等。此外，房地產開發的地理分布也會影響倉柵式汽車的區域銷量，不同地區的建筑活動強度會導致銷量的地域差異。

b.社會消費品零售總額[9]：此指標的增長表明消費者購買力的提升和消費市場的活躍，這不僅促進了零售商品的流通，也增加了對物流配送服務的需求。倉柵式汽車作為物流配送的重要工具，其銷量受到消費市場繁榮的正面影響，尤其是在電商和零售業快速發展的背景下。

c.公路貨運量：公路貨運量是衡量貨物運輸需求的直接指標。隨著經濟的發展和貿易的增加，公路貨運量持續增長，這就需要更多的運輸工具來滿足這一需求[10]。倉柵式汽車以其靈活性和適應性，在短途和中途貨物運輸中發揮著重要作用，因此其銷量與公路貨運量的增加呈正相關。

d.人均國內生產總值（GDP per capita）[11]：人均GDP是衡量一個國家經濟福利和居民生活水平的重要指標。隨著人均GDP的提升，居民的購買力增強，對各種商品和服務的需求也隨之增加。這種增長帶動了物流行業的發展，進而刺激了倉柵式汽車的銷售[12-13]，因為它們在商品配送和物流運輸中扮演著關鍵角色。

e.進出口總額[14]：國際貿易的活躍程度直接影響到運輸車輛的需求，尤其是倉柵式汽車。隨著進出口總額的增加，對港口和邊境運輸的需求也隨之增長，這就需要更多的倉柵式汽車來滿足國際貨物的運輸需求。此外，進出口貿易的不平衡也可能導致某些地區對倉柵式汽車需求的增加。

f.第二產業增加值：第二產業包括制造業和建筑業，是國民經濟的重要組成部分。第二產業的增長通常伴隨著對商用車輛，特別是倉柵式汽車的更高需求，因為這些車輛在原材料和成品的運輸中發揮著重要作用。隨著第二產業的發展，對倉柵式汽車的需求也會相應增加。

g.汽車出口數量：汽車出口數量的增減不僅反映了國內汽車產業的競爭力，也直接影響了倉柵式汽車市場。汽車出口的增長可能會帶動相關零部件和材料的運輸需求，進而刺激倉柵式汽車的銷售。同時，汽車出口的減少可能會對國內汽車產業及其供應鏈產生影響，從而影響倉柵式汽車的市場表現。

通過綜合考量上述因素，本研究旨在構建一個全面的分析框架，以評估它們對倉柵式汽車銷量的影響。這些因素不僅涵蓋宏觀經濟層面，也包括與倉柵式汽車使用直接相關的行業指標，為深入理解倉柵式汽車市場動態提供了一個多維度的視角。

3 數據處理和分析

31 數據來源

所采用的數據來源于國家統計局發布的官方統計數據，以及中國汽車工業協會。表1提供了中國倉柵式汽車銷量影響因素的詳細原始數據。

32 數據處理

為了平衡不同變量間的數量級差異，并確保它們在分析中的可比性，對這些數據執行了標準化處理。該過程采用以下標準化公式進行轉換，并以圖1的形式直觀展現標準化后的數據趨勢。

通過這種處理，旨在消除不同量綱和量級帶來的影響，從而使分析結果更加準確和可靠。圖1的可視化呈現，進一步幫助理解各影響因素在標準化處理后的變化情況，為后續的模型建立和數據分析奠定了基礎。標準化公式如下：

[xnew= x?μσ]" " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中，[xnew]為標準化后的數值；[x]為原始數值；[μ]為原始數值的均值；[σ]為原始數值的標準差。

表2詳盡地列出了中國倉柵式汽車的銷量數據，涵蓋了連續12年的年度銷售情況，從而為觀察銷量的長期趨勢提供了實證基礎。而圖2則通過圖形的方式，直觀地反映了這些銷量數據經過標準化處理后的變化趨勢。

通過這種結合表格與圖形的展示方法，不僅能夠精確地把握倉柵式汽車銷量的具體數值，還能通過標準化后的數據，更容易地識別和比較銷量在不同年份間的相對變化。這種數據的可視化處理，為進一步分析倉柵式汽車銷量的影響因素提供了清晰的視角和便利的工具。

4 多元線性回歸模型研究

41 模型假設

在應用多元線性回歸模型進行數據分析時，確保以下假設條件得到滿足是至關重要的，以保證模型的有效性和結果的可靠性：

a.線性關系假設：假設模型中的自變量與因變量之間存在線性關系。這意味著變量間的相互作用可以用直線方程來近似表示。

b.獨立性假設：自變量之間應相互獨立，以避免多重共線性問題。多重共線性會導致回歸系數的估計不準確，影響模型的解釋力。

c.同方差性假設（方差齊性）：假設對于所有的觀測值，誤差項具有恒定的方差。如果方差隨著自變量的不同水平而變化，即違反了同方差性假設，這可能會導致標準誤的估計不準確，從而影響統計推斷的有效性。

d.正態分布假設：誤差項應呈正態分布，特別是在大樣本情況下。這一假設確保了t檢驗和F檢驗的有效性，這些檢驗通常用于評估回歸系數的顯著性。

42 模型選擇與建立

為分析各影響因素與倉柵式汽車銷量之間的關聯程度，計算它們之間的皮爾遜相關系數，取值范圍在-1到1之間，其中1表示完全正相關，-1表示完全負相關，0表示沒有線性相關[15]。計算結果如表3所示，房地產開發投資額、社會消費品零售總額、汽車出口數量與倉柵式汽車銷量中度相關，公路貨運量、進出口總額與倉柵式汽車銷量相關性很微弱，而人均國內生產總值、第二產業增加值屬于宏觀經濟，與倉柵式汽車銷量相關性幾乎為零。

本研究采用了多元線性回歸模型作為主要的統計分析工具，多元線性回歸模型允許評估多個自變量對一個因變量的聯合影響。使用多元線性回歸模型的關鍵優勢包括如下：

a.多變量分析：多元線性回歸模型能夠同時分析多個自變量對因變量的影響，這有助于理解變量間的相互作用及其綜合效應。

b.參數估計：模型為每個自變量提供了精確的回歸系數，這些系數量化了自變量每變化一個單位時，因變量預期的平均變化量。

c.統計推斷：通過t檢驗或F檢驗等統計方法，可以評估各個自變量對因變量影響的顯著性，從而確定哪些變量在統計上對模型有重要貢獻。

d.預測能力：建立的模型不僅可以解釋現有數據，還可以用于預測新數據點的因變量值，為決策提供依據。

e.模型診斷：多元線性回歸模型允許進行殘差分析，檢查誤差項的分布模式，確保模型滿足同方差性和正態分布的假設。

構建的多元線性回歸模型可以表示為以下形式：

[y= β0+β1x1+β2x2+…+βkxk+?]" " " " " " " "（2）

式中，[β0]為截距項；[β1]，[β2]，…，[βk]分別為對應變量的回歸系數；[?]為誤差項。

在構建多元線性回歸模型時，并非參數的數量越多越好。雖然增加參數可以提升模型的擬合度，但同時也可能導致模型過度擬合，從而損害其泛化能力。應該選擇與因變量存在實質性關聯，并對因變量有顯著影響的變量作為自變量，確保模型既具有解釋力，又不失簡潔性。影響因素中，房地產開發投資額、社會消費品零售總額、汽車出口數量與倉柵式汽車銷量的相關系數絕對值比其它影響因素大，可以作為自變量。但是由于房地產開發投資額和社會消費品零售總額兩自變量之間的相關系數較大，會導致多重共線性問題；由于房地產開發投資額皮爾遜相關系數比社會消費品零售總額更接近于1，故擇優選擇房地產開發投資額作為自變量。最終確定房地產開發投資額和汽車出口數量作為模型自變量，旨在構建一個既能夠準確捕捉經濟現象，又能保持模型穩健性的多元線性回歸模型。

通過MATLAB計算得到如下多元線性回歸模型：

[y=?1.295 3+1.954 6x1?0.437 1x2]" " " " " " " " （3）

式中，[y]為倉柵式汽車銷量；[x1]為房地產開發投資額；[x2]為汽車出口數量。

43 模型結果

模型展現出較高的整體擬合度，通過MATLAB計算多元線性回歸模型的R2值達到0815 2，意味著模型能夠解釋超過8152%的銷量波動。此外，模型的p值為0000 5，遠低于005的顯著性檢驗標準，這表明模型中變量與銷量之間存在顯著的線性關聯。具體來看，多元線性回歸分析的結果揭示了房地產開發投資額與倉柵式汽車銷量之間存在明顯的正相關關系，而汽車出口量則對銷量有輕微的負面影響，盡管這種影響相對較小。圖 3展示了由多元線性回歸模型方程構建的回歸平面，以及原始數據點在這個三維空間中的位置分布。從圖中可以觀察到，絕大多數數據點緊密地分布在回歸平面內及其周圍。這一現象表明，本文所選用的多元線性回歸模型成功捕捉了數據中的關鍵趨勢和模式。數據點與回歸平面的緊密對應關系，不僅驗證了模型設定的合理性，也反映了模型在預測方面的潛力。簡而言之，圖 3中數據點的分布提供了模型有效性的有力視覺證據，進一步增強了對模型分析結果的信心。

44 模型診斷

圖4提供了對模型有效性和可靠性的深入洞察，通過展示殘差圖，可以進行關鍵的模型診斷。殘差是實際觀測值與模型預測值之間的差值，即：

[e=y? y]" " " " " " " " " " " " " " " " "（4）

式中，[e]為殘差；[y]為實際觀測值；[y]為模型預測值。殘差圖以殘差為縱坐標，以預測年份為橫坐標。在該圖中，殘差顯示出圍繞零點的隨機分布，未呈現出任何顯著的模式或趨勢。這種隨機性是模型捕捉數據信息能力的有力證明，同時意味著誤差項符合隨機性的預期。此外，殘差圖所展現的恒定方差特征，即殘差在不同擬合值水平上保持一致的分散程度，進一步證實了模型滿足了同方差性的關鍵假設。這一均勻分布的殘差模式表明，模型在不同觀測值上的預測精度保持穩定，沒有出現系統性的偏差。

圖5展示了模型殘差的Q-Q圖，橫軸表示理論分位數，縱軸表示樣本數據的分位數（即殘差）。如果殘差是從一個正態分布中抽取的，圖中的點應該大致沿著一條直線排列，這條直線代表理想的正態分布分位數，直線的斜率為樣本標準差，截距為樣本均值[16]。可以看出圖5中的點大致沿直線排列，揭示了殘差近似正態分布的特性，這滿足了正態分布的假設要求。正態分布的殘差是多元線性回歸模型有效性的一個重要條件，它為進一步的統計推斷和模型參數的解釋提供了堅實的基礎。

綜上所述，圖4和圖5提供了確鑿的視覺證據，證明了模型的擬合度、誤差項的隨機性、方差的一致性以及正態分布的假設均得到了滿足。這些特性共同確保了模型分析的科學性和結果的可信度。

5 結語

本文研究了影響倉柵式汽車銷量的一系列經濟特征，使用皮爾遜相關系數分析了各個特征與倉柵式汽車銷量的相關性，選取相關性較高的特征指標建立多元線性回歸模型。模型整體擬合度較高，調整后的R2值為0815 2，表明模型能夠解釋8152%的銷量變異。p值0000 5小于顯著性水平005，證明模型存在顯著的線性回歸關系。在所選自變量中，房地產開發投資額對倉柵式汽車銷量具有顯著正向影響，而汽車出口數量對倉柵式汽車銷量具有負向影響但效應大小相對較小。模型診斷顯示，不存在多重共線性問題，殘差滿足正態分布和獨立性的假設。然而，模型可能存在局限性，也可能遺漏的其他影響因素。研究結果對于汽車制造商在制定市場策略時具有實際指導意義，特別是在經濟快速發展和市場需求不斷變化的背景下。建議制造商關注宏觀經濟指標，適時調整生產計劃和市場策略。未來研究可以進一步探討其他潛在影響因素，擴大樣本量以提高模型的泛化能力和準確性。

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作者簡介：

王旭敏，男，1985年生，高級工程師，研究方向為汽車檢測。