汽车零售融资渗透率影响因素的实证分析

一、基本概念

汽车金融是在汽车产品的开发、采购、制造、流通与销售等各个环节中，为了获取资金而进行的金融活动，它的产生是金融行业与汽车行业之间融合交流的自然结果[1]。从全世界汽车市场来看，汽车金融以及相关的服务业已经逐渐成为汽车行业中的主流趋势[2]。其中零售融资是终端消费者从金融公司获取资金并直接购买汽车产品的贷款业务[3]。

1998年，我国的汽车零售融资业务得到全面启动[4]，但正式大力推广此项业务的时间尚短，目前这种汽车金融零售融资的信贷方式在我国还是处于发展的初级阶段，规模和成熟度都不及发达国家。目前国外汽车贷款的比例为72.3%，中国市场汽车零售融资比例只有35%。我国汽车零售金融融资市场虽然具有非常大的发展空间，但现状是我国的汽车金融零售融资起步相对较晚，发展也较慢，与我国汽车总销量已达全球第一相比，当务之急是如何将其发展壮大至与我国汽车市场规模匹配的水平。

二、理论与假设

有四个方面是中国汽车零售融资渗透率发展的影响因素：个人信用制度体系、专业汽车金融公司能力、消费者的消费贷款理念以及汽车金融产品自身的竟争力。接下来本文将使用实证分析的方法，对这四个主要影响方面所涉及的子因素进行模型的建立，然后进行量化分析，从实证分析的角度对它们与中国汽车零售融资渗透率间的关系加以证明。

三、实证分析

1、模型设计

依据影响我国汽车零售融资渗透率的四个主要因素，即：个人信用制度体系、专业汽车金融公司能力、消费者的消费贷款理念以及汽车金融产品自身的竟争力作为模型的自变量，而中国汽车零售融资渗透率将作为模型的因变量，可将此模型初步设定为：

中国汽车零售融资渗透率=f(个人信用制度体系，专业汽车金融公司能力，消费者的消费贷款理念，金融产品自身的竞争力)

在建立模型之前，需要对上面这些因素作为模型的自变量是否合理进行逐一的检查。

中国汽车零售融资渗透率：这个是一个可以量化的因素，所以可以直接使用这个参数作为模型的因变量，即汽车零售融资业务金额占总体汽车销售额中的百分比，它能很好的反映中国汽车零售融资业务的发展状况。

个人信用制度体系：个人信用制度体系是一个综合性的概念，如果只是简单的取用其中一个因素作为模型的变量并不恰当。由于商业银行风险的规避能力可以直观的体现其个人信用体系的完善程度。所以我们选用商业银行的不良贷款率来作为模型自变量之一，替代了个人信用制度体系。

专业汽车金融公司能力：评价一家专业汽车金融公司的能力可以有很多的维度和方法，其中最直接也是最简单的方法便是考察其业务规模，考虑到模型的因变量是零售融资渗透率，所以这里相应的使用汽车金融公司的市场占有率作为自变量更加合理，即汽车金融公司业务总额占市场总体汽车零售融资业务的占比。

消费者的消费贷款理念：由于本人的实际工作中有很多定期对购车者进行全面的市场调研项目，其中就有对于购车者使用零售融资购车的意愿率以及影响他们决策相关的因素调查，这里将调研获取的购车者使用零售融资购车的意愿率作为自变量。

汽车金融产品的竟争力：产品的竞争力体现在其产品的优惠幅度、服务质量、专业化程度等，其中最适合作为自变量的便是优惠幅度。目前业内汽车零售融资产品的优惠幅度都较为接近，这里将使用某汽车金融公司的零售融资产品平均折扣幅度来体现汽车零售融资产品的竞争力情况。

经过替换和调整自变量后，模型可重新定义为：

汽车零售融资渗透率=f(汽车业务不良贷款率，汽车金融公司的市场占有率，购车者的零售融资购车意愿率，汽车零售融资产品的平均折扣率)

拟建立多元线性回归模型为：

yi=β0+β1x1i+β2x2i+β3x3i+β4x4i+ui

(3.1)

其中yi是模型的因变量，即汽车金融零售融资渗透率，x1i为商业银行的汽车业务不良贷款率，x2i为汽车金融公司的市场占有率，x3i为购车者的零售融资购车意愿率，x4i为汽车零售融资产品的平均折扣率，βk(k=0,1,2,3,4)为是回归参数，ui为随机误差项。

2、模型计算

根据多元回归模型的要求完成数据的整理与收集后，得到表3-1：

表3-1 多元回归模型数据表

由于零售融资渗透率的概念在近年来才受到重视并被人们研究，所以只有近十年数据比较完整，本文选取2007年到2016年的数据来进行实证分析，其中：

汽车零售融资渗透率：数据来源为公安部乘用车上牌数，通过公式(汽车零售融资渗透率=零售融资每年购车金额/每年总体汽车销售金额)计算可以获得。

商业银行汽车不良贷款率：数据来源为中国银行的年度财务报告。中国银行的汽车零售融资业务在所有商业银行中发展的较有代表性，所以使用中国银行的汽不良贷款率来反映市场中主要商业银行的汽车业务不良贷款状况。

汽车金融公司市场占有率：数据来源为国家信息中心发布的中国汽车市场年鉴，通过公式(汽车金融公司市场占有率=全年汽车金融公司零售融资业务量/全年总体汽车零售融资业务量)计算可以获得。

购车者金融零售融资购车意愿率：数据来源为某汽车公司对购车者进行的半年度市场调研报告，其中包含了购车方式以及意愿率的调研结果。

汽车零售融资产品优惠率：数据来源为某汽车金融公司全年汽车零售融资产品的优惠率，通过公式(汽车零售融资产品优惠率=(汽车公司贴息+经销商贴息+终端成交价优惠幅度-零售融资手续费)/汽车市场终端指导价)，再利用某品牌旗下不同车型零售融资的实际优惠率算术平均值得出。

使用数据统计软件SPSS将表3-1中的数据导入，做线性回归分析得到：

表3-2 SPSS线性回归模型概述

从表3-2可以看到，通过模型确定系数R2为0.993，极为接近1，这反映出该模型的拟合程度非常好。

表1 表3-3 SPSS线性回归模型方差分

F统计量值为180.8792，Sig.<0.01，方程通过检验，可以说明回归方程有效，其具有统计学意义，即自变量和因变量之间存在线性关系。

表3-4 SPSS线性回归系数表

通过表3-4可以看到，模型中因变量对于四个自变量的回归非标准化系数分别是0.536，-2.526，1.425和8.090，常数系数是-0.091，同时所有回归系数的显著性水平Sig.均小于0.05，可以认为x1，x2，x3，x4对于因变量y均有显著性影响。

综上可以得到回归方程：

y=-0.091+0.536x1-2.526x2+1.425x3+8.09x4

图3-1 SPSS标准化残差图

3、模型分析

从以上模型可知道汽车金融零售渗透率与汽车金融公司市场占有率、购车者金融零售融资购车意愿率以及汽车零售融资产品优惠率正相关，与商业银行汽车不良贷款率负相关。模型从实证的角度证明了汽车金融公司市场占有率的增长、购车者金融零售融资购车意愿率的提高、汽车零售金融产品优惠率的增加以及商业银行汽车不良贷款率的降低都能够有效地提升汽车零售融资渗透率。

四、建议与对策

1、完善社会个人信用体系

目前社会信用体系在我国从功能、规模、流程、管控以及质量上来说，都还属于非常初级的阶段。一个较为完备的信用体系应该包括：信用信息的快速收集与处理流程、信用风险的识别、管理及防范体系，信用信息的数据库建立，信用信息的查询系统和相关服务，以及针对失信行为的惩罚执行力。有一个完备的社会信用体系，能够使得需求汽车零售融资的消费者个人信息更公开透明，更便于查询与管理，从而可以防止隐藏或伪造个人信息的道德风险发生

2、促进汽车金融公司的发展

汽车行业是一个非常突出专业性和技术性的行业，因此需要比较专业的团队来运营。目前我国以商业银行为主导来开展汽车零售融资业务对于汽车零售融资的发展是不利的。作为有汽车行业背景的，配备有专业的人员，能提供个性化服务的金融机构，汽车金融公司需要在目前激烈的竞争环境中快速发展并尽快占据市场最大份额，我国的汽车零售融资业务才能正式步入良性发展的阶段。

3、优化汽车零售融资产品

受到了中国传统消费观念的影响，大部分消费者尚未完全接受提前消费即信贷消费的观念。消费需求是推动中国汽车零售融资业务发展的第一动力，所以各业务主体如何正确的引导消费者的信贷观念，如何通过产品的定位释放尽可能多的消费需求以及做好对购车者的市场区分对于中国零售融资业务的发展是非常重要的。

4、健全我国的政策法规

目前我国的政策及法律法规只是涵盖了汽车金融中的企业融资和经销商库存融资，而对于消费者零售融资没有太多关注。此外还缺乏对商业银行、汽车金融公司以及担保公司的风险控制指导以及缺乏对骗贷等违法行为的威慑力度。完善的政策法规是汽车金融零售融资发展所必不可少的条件。

(湖南大学金融与统计学院，湖南 长沙 410082)

[1] Busra Erdeml，automotive_finance_and_leasing_for_consumers_in europe 2011，research and markets，2012.

[2] Arthur P.Baines and Dr.Marsha J.Courchane，Automotive finance，Charles river associates，2013.

[3] Mathias Schimit，Is automotive leasing a risky thing，university libre de bruxelles，2008.

[4] 乔建华，中国汽车金融发展预测分析，复旦大学，2004.

[5] John Hassler.Uncertainty and the Timing of Automobile Purchase [J].The Scandinavian Journal of Economics，Vol.103，No.2，2001：1-7.

[6] 乔婷婷，供应链物流整合中库存融资模式及风险研究，上海大学硕士学位论文，2006.

[7] 孙小丽，浅谈国外汽车金融公司[J].金融学苑，2004(1)：21-23.

[8] Automotive Finance Shifting Into Regulatory Overdrive，university of Chicago，2005.

[9] 刘萍，王爱梅.中外汽车消费信贷比较[J].科技与管理，2007(6)：3-4.

[10] 孙雷.我国汽车消费金融宏观影响因素的相关性研究[D].复旦大学硕士学位论文，2013.4：2-3.