2023年影响全国以及东中西部私家车保有量的因素研究.doc

影响全国以及东中西部私家车保有量的因素研究 云南大学 姚琦、宋思思、刘炫璋 目录 2 一．问题的提出 3 二.对于模型构建前的假设 5 三.变量选取 5 四.针对全国私家车的模型建立 9 【一】．确定滞后阶数p 9 【二】．多元线性回归模型的建立: 10 【三】．进行模型检验 14 1.异方差检验 14 2．序列相关检验 15 五.针对东部〔浙江省〕私家车的模型建立 15 【一】建立模型 15 【二】经济计量检验 17 六.针对中部〔湖南省〕私家车的模型建立 18 【一】建立模型 18 【二】经济计量检验 20 七.针对西部〔云南省〕私家车的模型建立 21 【一】建立模型 21 【二】经济计量检验： 23 近年来，私人汽车的拥有量呈现出迅猛的增长态势。如此庞大的汽车数量在给人们出行带来便利的同时，也带来了诸如城市拥堵，空气质量下降等问题，如何抑制汽车数量的过快增长是当前一个重要的课题。 本文从我国现有的相关资料和数据入手，运用我国1992年至2023年间私人汽车的拥有量、城镇居民可支配收入、燃料相对购进价格指数、公共载客汽车数量、城市建成区面积、人口等统计数据，通过构建时间序列模型来对影响私人汽车拥有量的因素加以分析，得到燃料相对购进价格指数对私人汽车拥有量最为显著的结论，并且利用多元回归检验了结论的可靠性。在建立模型过程中使用到的软件是spss 16.0 本文最后在所得模型分析的根底上，根据实际情况和我国国情，就抑制私人汽车数量提出了相应的对策建议。 关键字：私人轿车拥有量 燃料相对价格指数 时间序列模型 多元回归分析 一．问题的提出 汽车是近代工业最重要的成果之一，它的出现极大地改变了人类的生活面貌，使人们生活的范围进一步扩大。不仅如此，汽车产业的迅猛开展，还带动了国家经济突飞猛进的增长。我国的汽车产业起步较晚，建国初期全国只能生产几十辆汽车，就在这样一个一穷二白的根底上，中国汽车产业取得了举世瞩目的成就，据最新统计数据显示，2023年前8个月，我国的国内汽车销售近1200万辆，同比增长超过39％。中国汽车工业协会预计，今年中国汽车销售将到达1700万辆。这意味着中国新车销量将到达美国历史上的最高水平。汽车特别是私人汽车保有量的多少，与经济开展程度、居民收入以及道路建设等有着密切的联系。随着居民收入水平的不断提高和中国政府鼓励轿车进入家庭的政策，私人汽车正在快速地进入普通家庭。 汽车的高速增长让中国快步进入了汽车社会，而这种高速增长也带来了经济和社会问题，其中能源短缺、交通拥堵和环境污染已成为汽车产业可持续增长的三大制约因素。小汽车所带来的问题，从它被消费者购置那一刻起就已经产生了：一是我国“人多地少〞，无法容纳这么多汽车；二是中国没有足够石油，来为这么多汽车提供燃料；三是城市环境容量十分有限。 美国作家莱斯特·Ｒ·布朗在他所著的Ｂ模式一书中说，在美国，每增加5辆汽车，就得有一块足球场大小的土地被铺上沥青。如果中国有朝一日到达日本汽车的拥有率，汽车总量将增加到6．4亿辆。假定中国每辆机动车的用地面积与欧洲、日本相同，那么，6．4亿辆汽车需要铺平的土地面积会接近1300万公顷，而目前这些稻田年产1．22亿吨大米，是中国人的主要粮食。 据统计，2023年，我国石油对外依存度大约50％。2023年8月，这一对外依存度增至55％。国家开展和改革委员会产业协调司司长陈斌近日介绍，“十一五〞规划新增的1亿吨左右炼油能力，几乎全部被新增汽车消耗。分析人士指出，石油对外依存度超过50％是一条警戒线，作为一个开展中的能源消费大国，在缺乏国际石油定价权的情况下，石油对外依存度过高显然是不安全的。 与此同时，机动车增长带来的交通压力成为困扰都市生活的一大难题。今年中秋节前后，北京等城市出现了严重的交通拥堵，说明人、车、路之间的矛盾已经到达十分锋利的程度。此外，随着私家车在普通家庭的普及，使得一些驾车技术不太熟练的司机上路，同样成为安全隐患。 因此，如何使轿车产业实现可持续开展是当前的一个重要课题。我们通过对1993到2023年的数据分析发现，影响私家车保有量的因素有很多，包括人均国内生产总值，全社会消费品零售总额，全社会固定资产投资总额，载客汽车总数，城市建成区面积，城镇居民人均可支配收入，居民储蓄款余额，燃料购进相对价格，私人汽车保有量，人口数，以及政府出台的相关政策等。我们在借鉴以往研究的成果上，发现采用时间序列模型来分析这些变量的相关性是可行的。同时通过模型得出相关结论，对于解决当前汽车数量过快增长具有很好的现实意义。 二.对于模型构建前的假设 本文从现有数据和我国国情出发，提出以下假设： 〔1〕.私人汽车数量与所选取变量具有线性关系； 〔2〕.所选取的三个省份分别在东部、中部、西部中具有较强的代表性； 〔3〕.不同地区受变量的影响各不相同； 〔4〕.经济活动中的随机变量满足均值为0的正态分布。 在我国学者张正中，王华和王迎新2023年基于时间序列分析的餐饮市场需求预测模型中，其运用时间序列建立模型，并以2023年到2023年的数据进行验证，得出正确结论。以及北京航空航天大学学者基于时间序列分析的网络流量预测模型研究都一样仿真出了真实的现实数据，这样的学者研究还有很多。 这些研究的存在，使得我们运用时间序列以及多元分析私家车保有量有了一定的合理性。而在此根底上我们不仅仅限制于预测，并结合现在存在环境问题，指出全国以及东中西部应采取的相对应措施，使得我们的模型建立有了更深刻的实际意义。 三.变量选取 在问题提出中，我们所提出的所有影响私家车保有量的因素中我们重点选取私人汽车保有量，城镇居民人均可支配收入，燃料购进相对价格，载客汽车总数，城市建成区面积，人口数，以及政府出台的相关政策。 据统计年鉴数据显示，全国的私家车保有量在逐年的不断增加，首先应说明，我们所研究的私家车保有量是指新的购置者参加私家车保有量的数据之中。 对于我们所研究的课题，我们考虑到了每年私家车相对于上一年私家车的关系曲线问题，所以我们所提出的第一个自变量就是所研究的私家车保有量。 私家车作为一种高消费的低拥有率的产品，我们考虑到不同年城镇居民可支配收入不同也许会成为影响的因素之一，而考虑到农村居民的购置力远不如城镇居民的购置力，所以我们在此根底上忽略了农村居民可支配收入的影响。 众所周知，每年甚至几个月之内的燃油价格在不停地上升，多数人有着，“买得起却供不起的〞想法，所以燃油价格的上下是我们所确定的又一影响因素。 许多城市，如北京，上海等一线城市，政府鼓励乘坐公共交通设施以减少燃油消耗和所带来的环境问题。而且公共交通工具相比于私家车有着廉价，便利，无私家车所带来的车位问题，私家车也会有着一定的影响和制约。各个城市的 出租车也是有着它不可取代的作用。〔此处我们所说的载客汽车就是说公共交通设施。〕 随着全国不同省市建设经济开发区，全国的城市建成区面积在不断的变大扩张，伴随这样的变化，为了从城北到城南，或者从城西到城东，毋庸置疑的一定会用到交通工具，而私家车会是较为便捷的方式之一，所以将其考虑为所选的变量。 私家车拥有量的不断增加也与人口数不断的增加有着密切的关系。车是由人来购置的，变化的人数会引起不同程度上的购置力变化。 最后是政府所出台的一系列政策的影响，在“十五〞方案中，“国家鼓励汽车进入家庭〞，在中国参加WTO后，政府鼓励汽车的进出口数量，而且在一定程度上削减税率，这些在一定程度上促使了人们购置私家车。 说明：：第t年私家车保有量〔单位：万辆〕；：城镇居民收入〔单位：元〕；：燃料购进相对价格指数；：载客车数〔单位：万辆〕;:城市建成区面积〔单位：平方公里〕；：人口数〔单位：万人〕；：政策，当第t年有国家鼓励汽车消费政策时，=1，否那么=0；：滞后一期私家车数量。 数据来源中国统计年鉴〔1993年到2023年的统计年鉴〕，选取1992年到2023年的相关数据。 表3.1 全国私家车数量与相关因素关系表 年份 私家车数量 城镇居民收入 燃料购进价格指数 载客车数 城市建成面积 人口数 政策 滞后一期私家车数量 1993 155.77 2577.4 136.7 226.13 5041 118517 0 118.20 1994 205.42 3496.2 118.0 281.12 5327 119250 0 155.77 1995 249.96 4283.0 108.7 303.75 19264 121121 0 205.42 1996 289.67 4838.9 110.2 344.98 20234 122389 0 249.96 1997 358.36 5160.3 109.3 389.29 20791 123626 0 289.67 1998 423.65 5425.1 99.1 424.18 21380 1254761 0 358.36 1999 533.88 5854.0 100.9 436.14 21525 125786 0 423.65 2023 625.33 6280.0 115.4 488.64 22439 126743 1 533.88 2023 770.78 6859.6 100.2 524.18 24027 127627 1 625.33 2023 968.98 7702.8 100.1 578.61 25973 128453 1 770.78 2023 1219.23 8472.2 107.4 632.93 28308 129227 1 968.98 2023 1481.66 9421.6 109.7 666.21 20406 129988 1 1219.23 2023 1848.07 10493.0 115.0 748.53 32521 130756 1 1481.66 2023 2333.32 11759.5 111.9 796.00 33660 131448 1 1848.07 2023 2876.22 13785.8 104.3 879.09 35470 132129 1 2333.22 2023 3501.39 15780.8 120.6 958.42 36295 132802 1 2876.22 2023 4574.91 17174.6 89.2 1036.75 38107 133474 1 3501.39 表3.2 浙江私家车数量与相关因素关系表 年份 私家车数量 城镇居民收入 燃料购进价格指数 载客车数 城市建成面积 人口数 政策 滞后一期私家车数量 1993 5.3609 3625.99 141.49 7.0763 623.41 4313.3 0 3.6947 1994 6.9683 5066.32 119.96 8.708 789.31 4341.2 0 5.3609 1995 9.61 6221.36 107.3 9.0736 815.36 4369.63 0 6.9683 1996 11.19 6955.79 109.8 10.19 833.73 4400.09 0 9.61 1997 9.5 7358.72 106.1 13.77 74