汽車銷量影響因素分析

張新新+王柳+張子敖

摘 要：中國汽車銷量在最近幾年增長速度快，汽車工業(yè)對我國經(jīng)濟發(fā)展影響顯著，選取城市居民可支配收入、消費者信心指數(shù)、汽車消費信貸利率、政策變化等變量指標(biāo)建立計量模型并進行實證分析，最終找到我國汽車銷量的主要影響因素，以期為企業(yè)和政策制訂者提供思路和參考價值。由最終得到的模型得出：消費者信心指數(shù)和城市居民可支配收入對汽車銷量有顯著影響。

關(guān)鍵詞：計量經(jīng)濟學(xué)；汽車銷量；影響因素；實證分析

中圖分類號：F27

文獻標(biāo)識碼：A

doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2017.08.032

0 引言

國際汽車制造商協(xié)會發(fā)布的數(shù)據(jù)表明，2014年中國汽車銷量達到2349多萬臺，同比增長6.9%，占全球銷量的27%，連續(xù)6年全國第一。汽車工業(yè)在我國經(jīng)濟中有著重要的地位，是我國經(jīng)濟發(fā)展的帶頭行業(yè)。另外汽車工業(yè)涉及石油、鋼材、橡膠等大宗商品的消費，也直接作用和反作用于國民收入的變動，研究汽車銷量的影響因素?zé)o論是對于該行業(yè)的政策制定者和行業(yè)生產(chǎn)者落實供給側(cè)改革以及促進消費者提高生活水平等方面都具有現(xiàn)實性意義。

針對汽車銷量的影響因素，不少學(xué)者運用各種方法對其進行了分析和研究。作者認為汽車銷量的影響因素受到汽車信貸利率、物價水平、農(nóng)村居民純收入、城市居民可支配收入以及原材料的生產(chǎn)和相關(guān)商品石油價格等因素的影響。本文采用實證分析的方法，通過建立計量模型具體探究汽車銷量的各影響因素之間以及影響因素與汽車銷量之間的關(guān)系。以期得到相關(guān)經(jīng)驗證據(jù)，提出科學(xué)性的建議，為汽車制造商掌握市場規(guī)律、科學(xué)生產(chǎn)提供數(shù)據(jù)支撐，同時促進居民提高生活水平。

1 實證分析

1.1 變量選擇

一個國家的汽車消費量與利率水平相關(guān)，一方面，利率越高，汽車消費的機會成本越高，人們更傾向于將錢存于銀行；另一方面，利率水平越高，汽車消費信貸成本越高，人們貸款買車的意愿將會下降。

汽車行業(yè)在我國的發(fā)展速度較快，但汽車行業(yè)畢竟不是生活必需品，而作為耐用消費品來說，購買汽車的能力與家庭收入存在密切關(guān)系。近年來，城市居民收入水平逐步增長，另外農(nóng)村居民收入增速逐漸趕超城市居民收入增速。因此，為進一步具體觀察城鄉(xiāng)居民收入情況對汽車銷量的影響，本文在統(tǒng)計年鑒上選擇了城鎮(zhèn)居民可支配收入的歷年數(shù)據(jù)以及與之對應(yīng)的農(nóng)村居民純收入數(shù)據(jù)作為解釋變量。

另一個影響汽車銷量的因素是汽車原材料的成本和生產(chǎn)情況，汽車的主要材料成本來自于鋼鐵和橡膠，在這里，我們通過觀察鋼鐵和橡膠的產(chǎn)量變化，判斷二者對汽車銷量的具體影響。

消費者信心指數(shù)通常能表明在一定時期人們對于未來的經(jīng)濟預(yù)期以及消費的意愿程度，對產(chǎn)品銷量有著一定影響。因此，我們選擇消費者信心指數(shù)作為變量之一觀察其對汽車銷量的影響。

油價也是影響購車的直接原因，面對不斷上漲的油價，多數(shù)人對汽車的購買欲望也相應(yīng)降低。此處我們搜集到了各年的平均石油價格來描述油價的變動情況。

2001年，我國加入世貿(mào)組織之后，汽車市場隨之開放。2002年起，國家先后七次下調(diào)了汽車進口關(guān)稅，2001年排量3L以下的進口汽車整車關(guān)稅為70%，3L以上的為80%。而2006年7月進口汽車整車關(guān)稅為25%。這些政策因素對我國汽車銷量都具有一定的影響。

綜上，本文選擇了汽車消費信貸利率等6個變量（如表1）。由于我國汽車工業(yè)起步較晚，在收集數(shù)據(jù)時，我們選擇了1996-2015年的樣本數(shù)據(jù)。當(dāng)然除了上述因素之外，品牌因素、消費心理、環(huán)境與交通等社會問題都對汽車銷量具有重要影響。但是由于有限的樣本數(shù)量，過多選擇解釋變量，會導(dǎo)致模型自由度為負，所以此處我們選擇的變量如表1。

1.2 模型構(gòu)建

1.2.1 時間序列計量分析

因為各變量的數(shù)據(jù)都是時間序列數(shù)據(jù)，可能存在非平穩(wěn)的現(xiàn)象，如果直接進行回歸分析可能會存在偽回歸等問題。所以需對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，并且運用EG兩步法考察變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，最后對變量進行格蘭杰因果檢驗，促進真實回歸的實現(xiàn)。

采用Augmented Dickey-Fuller檢驗，分別對Y、R、RI、UI、CCI、OP進行時間序列平穩(wěn)性檢驗。最終結(jié)果顯示，在1%、5%、10%三個顯著性水平下，各序列均為一階單整。運用EG兩步法對各模型進行協(xié)整檢驗，結(jié)果顯示殘差序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列，說明因變量來和自變量之間協(xié)整。因此，模型的建立有意義，為真實回歸。由Eviews進行的格蘭杰因果檢驗的最終結(jié)果表示UI、CCI、OP是被解釋變量Y的格蘭杰原因。由于格蘭杰檢驗的重要價值在于預(yù)測，但是并不是實際因果關(guān)系，實際因果關(guān)系還需通過經(jīng)濟理論進行進一步的分析，所以下面我們加上其他變量進行建模并分析。

1.2.2 初步估計模型

首先描繪出各變量的線形圖，初步觀察變量間的關(guān)系及走勢如圖1。

我們發(fā)現(xiàn)因變量與各自變量的差異明顯，其變動的趨勢基本相同，相互間可能具有一定的關(guān)系。所以探索將模型設(shè)定為：

運用OLS法估計模型參數(shù)并據(jù)結(jié)果進行多重共線性檢驗。結(jié)果表明存在多重共線性。我們根據(jù)逐步回歸法修正多重共線性，最終剔除變量之后留下了變量UI、CCI。

1.2.3 異方差檢驗和自相關(guān)檢驗

運用white檢驗對模型進行異方差檢驗，得到如表2結(jié)果。

由表可知，nR2=3.954886<χ20.05（3）=7.81473，接受原假設(shè)，該模型不存在異方差。

根據(jù)DW值和BG檢驗發(fā)現(xiàn)模型存在二階自相關(guān)，對其進行廣義差分修正之后，得到模型：

Y=1163.02089+0.091205UI-13.73228CCI

2 對總體模型的經(jīng)濟意義分析

2.1 對模型進行分析

由模型可看出，城市居民收入情況、消費者信心指數(shù)對汽車銷量影響顯著。其中，在其他變量不變的前提下，城市居民可支配收入每增加1%，汽車銷量會增加9.16%，消費者信心指數(shù)對汽車銷量具有顯著影響，而消費者信心指數(shù)的增加，汽車銷量卻會出現(xiàn)下降的現(xiàn)象。

2.2 基于模型的實證分析

從收入情況來看，原始變量包含了城鎮(zhèn)居民可支配收入和與之相對應(yīng)的農(nóng)村居民純收入，而最終模型表示，城鎮(zhèn)居民的收入水平與汽車銷量（即汽車需求量）有正相關(guān)關(guān)系。通過經(jīng)濟理論和實際情況分析，居民可支配收入的增長，意味著居民有更多的資金用于消費，結(jié)合我國的社會和經(jīng)濟情況，汽車是重要的居民消費品之一，根據(jù)數(shù)據(jù)和模型顯示，城市居民是我國汽車消費的主要群體，對汽車的消費貢獻更大。所以，對于企業(yè)和政策制定者來說，城市居民的消費結(jié)構(gòu)升級是汽車銷量增加的重要因素；另外，在城市市場逐漸飽和的情況下，廣大的農(nóng)村居民市場可以作為汽車銷售的開發(fā)區(qū)。

根據(jù)直觀感受，"消費者信心指數(shù)”的下降應(yīng)該導(dǎo)致“汽車銷量”的下降，但是模型的參數(shù)估計結(jié)果卻與之相悖。鑒于此，我們通過查詢相關(guān)文獻、數(shù)據(jù)以及對汽車消費群體的采訪信息對模型進一步進行了實證分析，我們發(fā)現(xiàn)2007年以來物價水平居高不下，CPI增長速度較快，而居民收入增長速度卻相對較慢，消費信心指數(shù)下降的同時，人們對未來的物價水平形成了直觀預(yù)期。在這種預(yù)期下，現(xiàn)在或未來有汽車需求的人如果選擇將來買車，那么會面臨著物價水平繼續(xù)上漲，包括汽車及其相關(guān)商品的價格均會上漲，在收入增長較慢的情況下，選擇在將來買車并不合算。因此消費者會本著“先買先用，先用能享受較便宜價格”的想法，以致消費者信心指數(shù)下降的同時，人們還是會趨向于當(dāng)期購車。

2.3 建議

企業(yè)貫徹落實供給側(cè)改革，針對城市居民消費結(jié)構(gòu)升級以及農(nóng)村市場環(huán)境和消費水平生產(chǎn)適應(yīng)市場需要的產(chǎn)品。政策制定者有針對性的制定和實施政策，不能只針對單一市場進行抉擇。

3 模型的問題

在選取變量的同時，本文選擇了理想中對被解釋變量影響較大的幾個變量，包括政策因素、汽車消費信貸利率、石油價格。但是在多重共線性檢驗修正的時候，發(fā)現(xiàn)這幾個因素t值并不顯著，并且造成了嚴重的多重共線性，最終運用逐步回歸法將其剔除，這與經(jīng)濟理論和現(xiàn)實情況相悖。

在運用廣義差分法修正自相關(guān)的最終模型中，我們發(fā)現(xiàn)整個模型的擬合效果很好且p值顯著，但是個別變量的p值卻較大。

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