河南省新能源汽车需求量影响因素及其检验
2019-03-19郭正光王贝芦一帆
郭正光 王贝 芦一帆
摘 要:新能源汽车是河南省政府规划中的支柱型产业。在新常态发展背景下厘清影响其需求量的主要因素,对于助推新能源汽车快速健康发展,促进河南省实现高质量增长具有重大的现实意义。为识别具体因子的作用方向和影响强度,本文把人均地区生产总值、居民消费水平、年末常住人口、汽油的消费量、道路长度、公共交通车辆运营数和钢材产量等因素作为解释变量,采用最小二乘法回归模型进行实证检验,分析发现:居民消费水平是河南省新能源汽车需求量最重要的影响因素。据此供给方在价格策略、成本控制、销售渠道上应贴近不同层级收入群体的消费特征,政府部门需要采用财税工具提升消费者的消费能力和消费意愿。
关键词:新能源汽车需求量;居民消费水平;个人理性
中图分类号:F426.471 文献标识码:A 文章编号:1671-0037(2019)11-52-7
DOI:10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.11.008
黄河流域生态保护与高质量发展背景下,河南地区的产业结构、次级区域结构和产业布局都急需调整,其中产业结构的高端化是重中之重。新能源汽车产业具备较强的产业关联度和绿色环保特性,在我国各省市的“十三五”规划中都被确定为支撑地区未来发展的核心产业。河南省地处中原,是我国北方重要的经济大省,近年来承接了“三区一群”等诸多国家级战略任务。2019年,习近平总书记更明确提出了要发展黄河流域生态保护和高质量发展的国家战略。因此,加快推进河南地区新能源汽车产业的发展是关系本地区和全国经济大局的重大经济问题,具有举足轻重的作用。
马克思主义经济学和西方经济学均发现相关产品的市场供需状态对产业的发展速度与绩效具有决定性的引导作用,“产品的需求大于供给”是实现加速产业规模膨胀的重要动力源。因此,解析河南省新能源汽车市场需求的主要影响因子,实证检验其作用方向和强度,就可以进一步制定对策刺激市场需求,提升产业规模。
1 相关研究
国外对汽车需求的相关研究注重分析客观可控因素的影响。美国杰罗姆·麦卡锡在其《基础营销》一书中提出影响汽车销售策略组合中最重要的是产品、价格、渠道和促销[1]。菲利普·科特勒在《营销管理:分析、规划与控制》一书中认为汽车销售要注重功能的设计、性能的开发、市场的定位、品牌的塑造,同时注重分销渠道的建立,巩固企业和消费者之间的联系[2]。
国内的汽车需求研究分为两大类:一类从规范分析的角度出发,认为影响汽车销售的因素大致可以划分为国家和政府宏观政策、环境保护的要求、汽油价格、交通环境以及新能源的利用情况,同时新能源汽车后市场也是一个重要条件,河南省的后市场面临着业内人员综合素质不高、产品严重同质化、市场价格混乱、不重视品牌建设等问题。另一类从实证分析的角度出发,陆畅、张陈[3]在我国私家车拥有量影响因素分析中所选取的影响因素为人均可支配收入、公路里程、居民消费价格指数以及原材料、燃料和动力购进价格指数,研究发现除居民消费价格指数以外都有显著影响。万柳琴认为主要因素包括全国总人口数、汽油产量、机动车辆保险费、公路里程和GDP,其中最重要的影响因素是汽油产量、人口数和保险费[4]。
现有研究从国家层面识别出了对新能源汽车消费量具有重要价值的影响因子,但缺少从省区层级的针对性研究,而我国不同省份经济发展水平差异较大,地区间存在较明显的发展不平衡不充分现象,这使得从国家整体角度的研究结论和对策难以与各地区有效结合[5-7],在此背景下,论文选取河南省为研究目标,解析河南地区新能源汽车产业发展中影响市场需求扩张的主要因素。
2 河南省新能源汽车需求的影响因素分析
首先从宏观经济考虑地区生产总值对河南省近期的经济运行态势和发展状况的影响。增长的GDP反映了经济的蓬勃发展和居民生活质量的提升,下降的GDP反映了经济发展和居民生活水平的落后。由凯恩斯学派的消费函数可知,居民收入和消费量之间是一种正相关关系,会同方向发生变化,即收入增加必定会带来消费的增长[8]。在其他条件不变只有GDP发生改变的情况下,地区生产总值增加会使消费总量增加,消费总量既包括居民消费也包括政府消费,而人们的消费需求分为生存、发展和享受3个层次。
新能源汽车的最优消費量受到消费行为产生的边际收益与边际成本的影响,当两者相等时出现最优消费点[9]。个人购买新能源汽车的机会成本方面包括汽车充电设备、汽油价格、道路长度、公共交通、制造汽车的钢材数量等变量,河南地区新能源汽车的市场需求量是个人最优需求量与地区人口乘积的结果。
由此最终确定模型的解释变量Xi和被解释变量Y,如表1所示。
3 河南省私人汽车需求影响因素的实证检验
3.1 数据的来源
所有数据均来源于河南省统计局2008—2017年的统计数据,为了保证数据的真实可靠性,以私人汽车保有量作为反映新能源汽车需求量的代表,统计单位统一为万/人、万/元、万/吨、万/辆,详细数据如表2。
3.2 实证模型及变量设定
令Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μi,(μi为随机误差项)实验结果运用Eviwes7.2做Y对X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8的多元线性回归,最小二乘法回归估计结果如表3所示。
由表中结果可知:可决系数较高且接近于1说明拟合优度好,但是可决系数过高有可能存在着多重共线性,从经济意义的检验来看,私人汽车需求量和人均地区生产总值、年末常住人口、汽油消费量理论上应是正相关关系,和公共交通车辆运营数理论上应是负相关关系,但结果中的X1、X3、X4系数出现负值,X6系数出现正值,说明可能存在多重共线性,且在显著水平5%的条件下联合分布F的检验值拒绝原假设,有显著性影响且F值很高,t的检验值不通过。综上述可知,多元线性回归模型中极有可能存在着严重的多重共线性,因此需要进行多重共线性的检验与修正。
4 多重共线性检验与修正
首先应该通过相关系数矩阵进一步查看多重共线性的可能性,并通过逐步回归法验证并修正具体操作方法为:被解释变量对每一个解释变量做简单回归保留贡献最大的变量再逐个引入其余解释变量。①若新引入变量改进了修正的可决系数F检验,其他参数t检验值仍然是显著的则保留。②若新引入的变量未能改进且其他参数t值检验也未带来新的影响则认为是多余。③若没有改进也影响了其他回归参数估计值的数值或者符号,致使某些回归参数不通过t检验说明存在严重的多重共线性剔除,最终只保留重要且没有多重共线性的解释变量。
5 异方差的检验与修正
因为样本数为10,不适用于Goldfeld-Quandt检验,此检验只适用于大样本数据,因此本文选用White进行检验,构造辅助函数бt2=α0+α1Xt1+α2Xt2+νt,一元函数故无交叉项乘积,其结果如表6所示。
由结果可知,nR2=2.668 446,在α=0.05下,查χ2分布表的临界值χ20.05(2)=5.991 5,因为nR2=2.668 446<χ20.05(2)=5.991 5,所以接受原假设,拒绝备择假设,表明模型不存在异方差。
6 自相关的检验与修正
由于样本容量为10,不满足DW检验样本数必须大于等于15的要求,因此选用Breush-Godfre检验(LM检验),其检验结果如图3所示。
由结果可知,LM=TR2=10*0.023 245=0.232 454,在α=0.05下查χ2分布表的临界值χ20.05(2)=5.991 5,因为nR2=0.232 454<χ20.05(2)=5.991 5,所以接受原假设,拒绝备择假设,表明模型不存在自相关。
可知,最终的回归模型为:
其具体的经济意义为在其他参数不改变的情况下边际居民消费水平增加1万元,边际汽车需求量将会增加836.079 1万辆,相对应地,也会造成新能源汽车需求量的增加。
7 主要结论与对策
7.1 主要结论
7.1.1 GDP指数所反映的消费水平不具有普遍性。虽然生产总值能较为全面地反映出这一地区的经济增长水平,但是GDP作为一种衡量标准,也存在着很多的缺陷。例如,GDP不能够完全地反映出社会的劳动成果、经济增长所付出的代价、人们需求的普遍性,最重要的是它并没有反映出人们之间的收入差距,而人均GDP会更加放大这些负面效果。
7.1.2 人口对需求的传导作用在短期内失效。人口的增长必然会导致私人汽车需求量的绝对增加,但是一个生育高峰期之后到新生儿成年需要20年左右的时间,同时人们受教育的程度在不断提高,在教育上所花费的时间在不断延长,这些都会延后他们对汽车的需求。如果以人口为考虑因素会造成政策的时滞现象,因为可能在长期后才会发挥作用,而私人汽车的需求量更加注重短期内有效的规划分析。
7.1.3 汽油价格变动对汽车需求量的影响作用微弱。汽油的消费量主要取决于汽油的价格,但是汽油的价格主要受供给方的影响,供给曲线移动,当总供给不足时可能会造成严重的通货膨胀,使价格不断高涨,消费量不断减少。但是,近十年的汽油价格稳定,油价的浮动在消费者可接受范围之内。此外,汽油对于私人汽车需求者而言是生活必需品,其需求弹性小,只有当油价的涨落发生很大的变化时才会使汽油消费量发生大的改变,进而反映出私人汽车的需求量是否有显著变化。
7.1.4 道路长度也可能对汽车需求产生负面影响。道路的长度作为交通基础设施建设的一个指标,它所包含的道路种类繁多,是一个总量概念,这一指标过于单一笼统化。如果一个地区道路总长度数量足够,但是因道路布局问题导致容纳量不足,这就会造成拥堵、事故等交通弊病,这些弊病对增加私人汽车需求是一种负面影响。
7.1.5 公共交通车辆运营数与私人汽车需求量之间是无关的。公共交通车辆的运营数一般认为和私人汽车的需求量之间是一种负相关关系,但他们两者之间实际上是一种互相排斥的商品组合。我国居民通常认为乘坐公共交通车辆出行是“次于”私家车出行的出行选择,這导致公共交通车辆成为经济学理论意义上的“劣等品”,在收入水平比较低的条件下,收入效应会小于替代效应,随着收入的增加而增加公共交通出行的意愿,私人汽车的需求不在其等效用曲线之内或之上,属于不可能事件。但是当一个家庭的收入水平达到一定的高度以后,根据收入消费曲线原理可知其需求曲线会向后弯折,会使收入效应大于替代效应,随着收入的增加会减少公共交通出行的意愿。也就是说富裕家庭倾向于私人汽车,排斥公共交通出行,因为公共交通出行并没有达到消费者均衡状态,不是效用最大化,此时无论公共交通如何变化都不会改变其对汽车需求的意愿。
7.1.6 钢材耗费量并不是汽车最终价格的真正决定因素。汽车的需求弹性比较大,降价对于汽车销售者而言是有利的。但是汽车存在着严重的溢价现象,体现在品牌、关税、销售渠道等方面,这会造成与由钢材决定的出厂价格相比具有很大的差距。钢材只是决定了基础价格,而真正对于汽车需求起作用的是最终价格。
7.2 进一步提升新能源汽车消费的对策建议
从以上分析可知,居民的消费水平对汽车的需求量是最为重要且直接的影响因素,对此我们提出以下3点建议。
7.2.1 加强营销推广,刺激个人需求。生产厂商应该针对不同的消费人群和消费市场提出不同的营销策略,产品应划分为低档车、中档车、高档车。即低档车应该满足价格低、使用期长、维护费用低、内饰简单的要求;中档车价格稍高、外观设计多样、舒适度高;高档车性能好、安全性高、工艺精良、具有品牌效应[10-13]。使用营销手段营造出汽车需求的普遍现象,当汽车需求变为一种潮流意识时会产生蝴蝶效应,进而增加私人汽车的需求量。
7.2.2 提供長期低息新能源汽车消费贷款,刺激个人购买意愿。长期低息贷款可以有效降低消费者购买成本,在市场成长期起到良好的促进作用。河南省尚未制定专门针对新能源汽车购买的长期低息贷款,可以借鉴发达省区经验,依据新能源汽车价位出台分层级的贷款政策[14-15]。
7.2.3 进一步完善新能源汽车售后服务。除了居民的消费水平是汽车需求量最重要的影响因素之外,汽车后市场和政府的扶持优惠政策对私人汽车的需求量也具有重要的影响。汽车后市场的整合(如建立更多的电动汽车停车位、增加充电桩的放置密度、改善小区电路设施等),可以起到扩张新能源汽车需求的作用,尤其对于新能源汽车而言更为重要[16-17]。由消费者剩余理论可知,后市场的完善会改变处于消费边缘即观望者对于汽车需求的决策,只要后市场费用降低,消费者就会进入市场,私人汽车的需求量就会增加。
参考文献:
[1] 尤金妮·E·麦卡锡小威廉·D·佩罗特.基础营销学[M].上海:上海人民出版社,2001.
[2] 菲利普·科特勒,巧国庆.市场营销原理[M].北京:清华大学出版社,2013.
[3] 陆畅,张陈.我国私家车拥有量影响因素分析[J].合作经济与科技,2017(9):82-85.
[4] 万柳琴.中国私人汽车拥有量的影响因素分析[J].知识经济,2018(6):70-71.
[5] 王文海.影响汽车销售的因素及其应用评价[J].时代农机,2016(6):80-82.
[6] 王中亚.河南汽车制造业高质量发展问题研究[J].河南牧业经济学院学报,2018(4):10-14.
[7] 李恪玮.郑州建设国家中心城市的优势分析[J].中国商论,2018(10):134-135.
[8] 李娜.6条高速放射线强化郑州“区位+交通”优势[N].郑州日报,2017-02-05.
[9] 刘明张,梦妍.河南居民消费现状、问题及对策研究[J].现代经济信息,2017(21):470-471.
[10] 刘世磊.发达国家电动汽车产业最新进展及启示[N].中国能源报,2019-03-11.
[11] 粱瀚元.中国自主品牌汽车内销策略调整[J].重庆第二师范学院学报,2018(9):26-31.
[12] 许家伟.中原经济区汽车产业的转型升级与格局重构[J].江西社会科学,2017(2):75-82
[13] 宋伟.2030年河南城市人口空间格局的展望[J].经济经纬,2016(4):1-7.
[14] 朱凤琳.人口因素对河南省经济发展影响研究[D].北京:中共中央党校,2016.
[15] 董姣姣.河南省人口结构对产业结构的影响研究[D].南充:西华师范大学,2016.
[16] Johannes Emmerling, Salmai Qari.“Car ownership and hedonic adaptation”[J] Journal of Economic Psychology,2017(11):123-148.
[17] Wei H Q, Guo H Q, Zhang X D, et al.Effects of private car ownership, economic growth and medical services on healthcare expenditure in China: a dynamic panel data analysis[J].Natural Hazards. 2018(12):167-188.