辽宁省私家车保有量增长及影响因素分析

王翠

摘 要 近年来，辽宁省的經济稳步发展，私家车保有量在快速上升.私家车保有量的变化趋势与辽宁省的基础设施建设、城市发展、交通以及环保等政策的制定有着密切联系，因此，准确的预测未来辽宁省私家车保有量有重要意义.本文以辽宁省1996～2015年私家车发展情况为研究对象，运用统计学及计量经济学相关知识，建立多元线性回归模型来分析私家车保有量的影响因素，经过模型检验和修正，进而分析各因素与保有量的影响关系.最后，根据得到的研究结果，对未来几年辽宁省私家车保有量进行预测并针对辽宁特殊的社会经济状况，为改善建成环境中潜藏着的复杂问题提出相关政策和建议.

关键词 私家车保有量；增长率；影响因素；多元回归

中图分类号 F426文献标识码 A

Abstract In recent years， the economy of Liaoning Province has developed steadily， and the number of private car ownership has been increasing rapidly. The change trend of private car ownership， and infrastructure construction in Liaoning， the city development， transportation and environmental protection policies are closely linked. Therefore， the accurate prediction of the number of Liaoning private cars has important significance. This paper takes the private car in Liaoning Province from 1996 to 2015 as the research object， uses statistics and econometrics and establishes multiple linear regression model to analyze the influencing factors of the number of private cars . Then we analyze the factors influencing the amount of relationship with paulthrough model test and correction . Finally， according to the research results， we get private car ownership forecast of Liaoning Province in the next few years. For Liaoning special economic situation， we put forward relevant policies and suggestions to improve the completion of complex problems hidden in the environment.

Key words private car ownership； growth rate； influence factor； multiple regression

1 引 言

近年来，我国经济快速发展，社会的购买力逐渐增强.以作为高档耐用品的汽车行业为例，随着人们对出行的要求越来越高，私家车保有量也在逐年增加.私家车的普及不仅带来交通的便捷性，还带来了出行的舒适性.但在带来便利的同时，随之而来的问题也在困扰人民的生活.比如空气污染、拥挤的交通环境、驾驶的安全问题等.

以辽宁省为例，城乡面貌和生活条件不断改善提高的同时，也伴随着诸多的失落和无助.因此，研究辽宁省私家车保有量的影响因素，准确的预测未来辽宁省私家车保有量，进而合理控制引导私家车保有量增长速度，使辽宁省汽车产业实现可持续发展变得尤为重要.本文主要研究辽宁省1996～2015年私家车保有量，运用统计学及计量经济学相关知识，得到辽宁省私家车保有量的现状.通过建立多元线性回归模型，利用Eviews及R统计软件，找到包括居民消费水平、工业总产值等因素对私家车保有量的影响.最后，尝试通过这些影响因素找到控制私家车保有量的方法，为相关部门应对辽宁特殊的社会经济状况，解决私家车带来的问题而制定政策提供思路与经济定量参考.

2 模型及变量选取

为了研究可能存在的影响因素对辽宁省私家车保有量的直接影响程度，进而找到解决私家车增多带来的负面效应的方法，选择多元线性回归模型.众所周知，私家车的保有量和很多因素有关，在不同的经济发展水平区域，影响私家车保有量的因素也不同.受制于宏观经济大环境影响，以及自身体制、机制、结构等矛盾制约的辽宁经济的新常态之路略显艰难.基于辽宁经济的实际情况，选取辽宁省每万人私人汽车拥有量作为被解释变量Y，解释变量包括：

1）居民消费水平（单位：元）.随着经济的快速发展，人民生活水平越来越高，居民消费水平逐渐提高，证明人们的购买力逐渐增强.可见，作为奢侈消费品的汽车，与居民消费水平有密切联系.

2）公路营运汽车拥有量（单位：万辆）.根据经济学基本原理，公路营运汽车与私家车是互为替代品的关系.公交等公路营运汽车具有比私家车更大的载客量，因此，当以公交为代表的公路营运汽车数量增加时，私家车的需求量会减少.

3）燃料类商品零售价格指数.燃料类商品零售价格指数指的是居民消费车用燃料及零配件价格指数和车辆使用及维修价格指数.根据经济学原理，燃料类商品零售价格指数是私家车保有量的互补品.一般情况下，当互补品的价格升高时，对私家车的需求量就会减少.因此，燃料类商品零售价格指数是影响私家车保有量的原因之一，同时也构成居民购买私家车的成本.endprint

国家政策.自1980年中央已推进汽車行业发展，但本文主要讨论与私家车相关的政策，“十五”计划明确“鼓励轿车进入家庭”.入世后，根据协议，中国将在汽车的生产、销售等领域放宽对国内外汽车公司的限制.中国政府削减进口关税，取消进口定额配制、国产化需求和技术转让政策.2007年以来，政策转向促进研发节能环保的汽车产业，带动国民经济的增长.因此国家推出政策在一定程度上有助于私家车的消费.

3 数据来源及模型建立

本文的数据来源中国统计年鉴，选取1996～2015年共20年辽宁省的相关数据 [1]，并对其进行了处理，如表1所示.

采用的计量经济学模型为：

其中，Yt表示私人汽车拥有量（万辆）；X1t表示居民消费水平（元）；X2t表示公路营运汽车拥有量（万辆）；X3t表示燃料类商品零售价格指数；Dt表示国家政策，即当第t年有国家政策鼓励汽车消费时，Dt=1，否则，Dt=0；ut为随机扰动项.

4 模型回归

通过对表1的数据进行统计，根据时间序列数据，采用普通最小二乘法（OLS），利用数学软件Eviews对设定的模型进行计量分析[2]，结果如表2所示.

4.1 变量的多重共线性检验与消除

从结果中可以看出，模型的拟合优度非常好，模型整体也非常显著，但是有几个自变量的t值检验没有通过，说明该模型可能存在多重共线性.综合来看，需要对上述模型进行计量经济学检验，并进行修正，使得模型的方程能够得到改进.

首先，运用R统计软件，采用相关系数计算方法进行指标间的相关性分析，可以发现X1与X2的相关系数比较高，大于0.9.因此可以断定该模型必然存在多重共线性.

采用Frisch综合分析法[3-5]对其进行逐步回归消除.首先写出以Y为因变量，以X1，X2，X3，D分别为自变量建立一元线性回归模型，可以获得以下4个方程：

综上所述，通过比较R2的大小选择以X1为自变量的一元线性回归模型，再利用逐步回归的法则，如表3所示.

根据表3可以看出D1的R2值没有增加，而且t值的显著性检验也没有通过，所以最终只保留X1：居民消费水平（单位：元）；X2：公路营运汽车拥有量（单位：万辆）；X3：燃料类商品零售价格指数；这几个影响因素.得出消除多重共线性之后的最终模型为

接下来，进行自相关性检验.由于该数据是时间序列数据，因此就要对其自相关性进行检验.根据回归结果可以得出，D.W=1.188 0，其中n=20；k=3在显著性水平为5%的情况下，DL=1；Du=1.68；可以得出DL

4.2 修正后模型的检验

4.2.1 经济意义检验

从回归得出的结果来看，X1的系数为0.02，X2的系数为-0.61，X3的系数为-0.93，各变量符号与预期的相一致，并且其大小在经济理论上解释的通.对于X1，当公路营运汽车拥有量和燃料类商品零售价格指数不变时，居民消费水平增加增加1元，辽宁省私家车保有量就会增加0.02万辆，就是说，在1996～2015年间，在对于X2，当居民消费水平和燃料类商品零售价格指数不变时，公路营运汽车拥有量每增加1万辆，辽宁省私家车保有量就会减少0.61万辆；对于X3，当居民消费水平和公路营运汽车拥有量不变时，燃料类商品零售价格指数每增加1%，辽宁省私家车保有量就会减少0.93万辆.综上所述，该模型通过经济意义检验.

4.2.2 回归系数的显著性检验（t检验）

从回归结果看，回归系数的t值[6，7]分别为：t1=20.247 66，t2=-2.130 310，t3=-2.323 627，查t分布表，在自由度为16，在95%的置信系数下，有t0.025（16）=2.12，由于各解释变量系数t值均大于临界值，因此拒绝H0，所以此模型中的变量和参数的t值统计值均显著.即居民消费水平、公路营运汽车拥有量和燃料类商品零售价格指数都对辽宁省私家车保有量具有显著影响.根据经济理论，居民消费水平的增加，意味着居民拥有充裕的资金用于汽车的消费.一般认为，公共交通工具是私家车的替代品.所以当公路营运汽车拥有量增加时，居民的汽车购买量也会相应降低.然而，燃料类商品零售价格指数的增加意味着居民的燃油费用将会增多，人们将会减少对车辆的购买，或倾向于选择其他交通工具出行.

4.2.3 回归方程的总体显著性检验（F检验）

得出的F值1 316.640大于在5%的显著水平上，自由度为3和16的F临界值是3.24，因此F=1 316.640是显著的，拒绝H0，即可认为，在95%的置信系数下，辽宁省的私家车保有量与居民消费水平、公路营运汽车拥有量、燃料类商品零售价格指数存在着显著的线性关系.

4.2.4 拟合优度及模型估计效果检验

从输出结果看，可绝系数R2=0.995 966，说明该模型的解释变量解释了1996～2015年间的辽宁省私家车保有量变化的99.60%，而R2最大值为1，因此样本回归方程对数据拟合效果较好.

5 私家车保有量的预测

根据中国统计年鉴，得到辽宁省1996～2015年私家车保有量的数据见表5，其曲线图如图1所示.

由1996～2015年辽宁省私家车保有量曲线图可知辽宁省私家车保有量指数增长趋势，因此利用Excel对曲线进行拟合[8-10]，结果如图2所示，可以看到拟合效果是非常理想的，且可以得到预测模型为：

利用该模型对未来几年辽宁省私家车保有量进行预测就可以先实现.

6 结论及建议

辽宁省的私家车保有量和辽宁省居民消费水平正相关.随着国民经济的快速发展，人们收入和消费水平不断提高直接地刺激和拉动私家车消费；辽宁省私家车保有量和公路营运汽车数量负相关，私家车和公交车之间存在着对道路、汽油等资源的争夺.此外，辽宁省私家车保有量和燃料类商品零售价格指数负相关，油价的上涨会抑制私家车的数量.相关部门在制定未来交通规划方案时，应该侧重考虑上述三个因素的作用.

通过预测模型可以看出，未来辽宁省私家车会大幅度增长，一方面极大地满足人们的消费欲望，改善和提升人们的生活质量，另一方面也可以推动和促进我国汽车产业的快速发展，在一定程度上也加快了交通基础设施建设的步伐，提高了城市交通管理和综合管理的水平.但是需要理性看待社会现象，私家车增长引起的负面影响也应纳入省政建设的考虑范围.短期预测作为制定近期决策的依据，需要结合长裙预测运用于实际工作中.短期预测方法既要保障近期决策在短期战略与规划的指导下进行，也要为远期规划的实施赢得时间.

参考文献

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