我国私家车拥有量影响因素的实证分析

李玉婷

[摘 要]本文根据《2013年中国统计年鉴》中1990—2008年共19年的相关数据，选择我国国民生产总值、人均可支配收入、汽车总产量作为构建模型的解释变量，对我国私家车的拥有量影响因素进行实证分析。利用Eviews7.0对模型进行参数估计和检验，并加以校正，对最后的结果进行经济意义分析。

[关键词]汽车拥有量；多元线性回归型；影响因素[中图分类号]F713 [文献标识码]A [文章编号]1005-6432（2014）38-0100-02

1 问题的提出

随着我国汽车市场价格的持续下降和我国居民人均收入水平的不断提高，拥有私家车对普通百姓来说越来越容易。据统计，1984年年底我国共拥有私人汽车10几万辆，到1997年年底私人汽车拥有量已达300多万辆。影响私家车拥有量的因素众多，本文选取了我国国民生产总值、人均可支配收入、汽车总产量作为构建模型的解释变量，对我国私家车拥有量的影响因素进行实证分析。

2 模型的设定

2.1 模型的选取

经济学家提出收入差距决定了经济发展阶段，因此国民生产总值表示经济发展水平，是必须考虑的主要因素。那么人均收入水平也将决定消费水平高低，消费水平影响消费能力。因此，我国国民生产总值、人均可支配收入、汽车总产量作为模型的解释变量。

2.2 模型的设定

由于本文是运用多元回归模型对我国私家车拥有量进行实证分析，所以首先对解释变量Y与被解释变量Xi 进行回归分析，原始模型设定为：Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μ

式中：Y 表示私人汽车拥有量（万辆）；X1表示国民生产总值（亿元）；

X2表示人均可支配收入（元）；X3表示汽车总产量（万辆）；μ表示随机干扰项。

3 数据的收集、模型的估计与调整

本文数据来源于《中国统计年鉴（2013）》中1990—2008年共19年的相关数据。

3.1 模型估计

对模型的最小二乘估计我们可以用Eviews7对上述所设定的模型进行估计。结果见表1：

3.1.1 经济意义的检验

从回归得出的结果可以看出，解释变量X1、X3的系数符号与经济意义相符，而X2的符号与经济意义不符，所以模型可能存在多重共线性检验。

3.1.2 统计意义的检验

修正后的R2=0.9669，说明该模型的解释变量可以解释1990—2008年私家汽车拥有量的影响的99.69%，因此样本拟合效果较好。F值在α=0.05下显著，即国民生产总值、人均可支配收入、汽车总产量三个解释变量联立起来对“我国私家汽车拥有量”有显著影响。

3.2 多重共线性的检验

3.2.1 模型的检验

判断模型的多重共线性，得出相关系数矩阵如表2所示。

4 结 论

从最终模型可以看出，国民生产总值每增加1亿元，我国私家车拥有总量就增加0.00979万辆。汽车总产量每增加1个单位，我国私家车拥有量就增加0.956个单位。影响我国私家车拥有总量还有其他因素，但我国汽车总产量对我国私家车拥有总量具有显著影响。

参考文献：

[1]庞皓.计量经济学[M].2版.北京：科学出版社，2010.

[2]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南[M].2版.天津：南开大学出版社，2004.

[3]中华人民共和国统计局.中国统计年鑒[M].北京：中国统计局出版社，2013.