汽车销量影响因素分析

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摘 要：中国汽车销量在最近几年增长速度快，汽车工业对我国经济发展影响显著，选取城市居民可支配收入、消费者信心指数、汽车消费信贷利率、政策变化等变量指标建立计量模型并进行实证分析，最终找到我国汽车销量的主要影响因素，以期为企业和政策制订者提供思路和参考价值。由最终得到的模型得出：消费者信心指数和城市居民可支配收入对汽车销量有显著影响。

关键词：计量经济学；汽车销量；影响因素；实证分析

中图分类号：F27

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.032

0 引言

国际汽车制造商协会的数据表明，2014年中国汽车销量达到2349多万台，同比增长6.9%，占全球销量的27%，连续6年全国第一。汽车工业在我国经济中有着重要的地位，是我国经济发展的带头行业。另外汽车工业涉及石油、钢材、橡胶等大宗商品的消费，也直接作用和反作用于国民收入的变动，研究汽车销量的影响因素无论是对于该行业的政策制定者和行业生产者落实供给侧改革以及促进消费者提高生活水平等方面都具有现实性意义。

针对汽车销量的影响因素，不少学者运用各种方法对其进行了分析和研究。作者认为汽车销量的影响因素受到汽车信贷利率、物价水平、农村居民纯收入、城市居民可支配收入以及原材料的生产和相关商品石油价格等因素的影响。本文采用实证分析的方法，通过建立计量模型具体探究汽车销量的各影响因素之间以及影响因素与汽车销量之间的关系。以期得到相关经验证据，提出科学性的建议，为汽车制造商掌握市场规律、科学生产提供数据支撑，同时促进居民提高生活水平。

1 实证分析

1.1 变量选择

一个国家的汽车消费量与利率水平相关，一方面，利率越高，汽车消费的机会成本越高，人们更倾向于将钱存于银行；另一方面，利率水平越高，汽车消费信贷成本越高，人们贷款买车的意愿将会下降。

汽车行业在我国的发展速度较快，但汽车行业毕竟不是生活必需品，而作为耐用消费品来说，购买汽车的能力与家庭收入存在密切关系。近年来，城市居民收入水平逐步增长，另外农村居民收入增速逐渐赶超城市居民收入增速。因此，为进一步具体观察城乡居民收入情况对汽车销量的影响，本文在统计年鉴上选择了城镇居民可支配收入的历年数据以及与之对应的农村居民纯收入数据作为解释变量。

另一个影响汽车销量的因素是汽车原材料的成本和生产情况，汽车的主要材料成本来自于钢铁和橡胶，在这里，我们通过观察钢铁和橡胶的产量变化，判断二者对汽车销量的具体影响。

消费者信心指数通常能表明在一定时期人们对于未来的经济预期以及消费的意愿程度，对产品销量有着一定影响。因此，我们选择消费者信心指数作为变量之一观察其对汽车销量的影响。

油价也是影响购车的直接原因，面对不断上涨的油价，多数人对汽车的购买欲望也相应降低。此处我们搜集到了各年的平均石油价格来描述油价的变动情况。

2001年，我国加入世贸组织之后，汽车市场随之开放。2002年起，国家先后七次下调了汽车进口关税，2001年排量3L以下的进口汽车整车关税为70%，3L以上的为80%。而2006年7月进口汽车整车关税为25%。这些政策因素对我国汽车销量都具有一定的影响。

综上，本文选择了汽车消费信贷利率等6个变量（如表1）。由于我国汽车工业起步较晚，在收集数据时，我们选择了1996-2015年的样本数据。当然除了上述因素之外，品牌因素、消费心理、环境与交通等社会问题都对汽车销量具有重要影响。但是由于有限的样本数量，过多选择解释变量，会导致模型自由度为负，所以此处我们选择的变量如表1。

1.2 模型构建

1.2.1 时间序列计量分析

因为各变量的数据都是时间序列数据，可能存在非平稳的现象，如果直接进行回归分析可能会存在伪回归等问题。所以需对数据进行平稳性检验，并且运用EG两步法考察变量之间是否存在协整关系，最后对变量进行格兰杰因果检验，促进真实回归的实现。

采用Augmented Dickey-Fuller检验，分别对Y、R、RI、UI、CCI、OP进行时间序列平稳性检验。最终结果显示，在1%、5%、10%三个显著性水平下，各序列均为一阶单整。运用EG两步法对各模型进行协整检验，结果显示残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明因变量来和自变量之间协整。因此，模型的建立有意义，为真实回归。由Eviews进行的格兰杰因果检验的最终结果表示UI、CCI、OP是被解释变量Y的格兰杰原因。由于格兰杰检验的重要价值在于预测，但是并不是实际因果关系，实际因果关系还需通过经济理论进行进一步的分析，所以下面我们加上其他变量进行建模并分析。

1.2.2 初步估计模型

首先描绘出各变量的线形图，初步观察变量间的关系及走势如图1。

我们发现因变量与各自变量的差异明显，其变动的趋势基本相同，相互间可能具有一定的关系。所以探索将模型设定为：

运用OLS法估计模型参数并据结果进行多重共线性检验。结果表明存在多重共线性。我们根据逐步回归法修正多重共线性，最终剔除变量之后留下了变量UI、CCI。

1.2.3 异方差检验和自相关检验

运用white检验对模型进行异方差检验，得到如表2结果。

由表可知，nR2=3.954886

根据DW值和BG检验发现模型存在二阶自相关，对其进行广义差分修正之后，得到模型：

Y=1163.02089+0.091205UI-13.73228CCI

2 ψ芴迥P偷木济意义分析

2.1 对模型进行分析

由模型可看出，城市居民收入情况、消费者信心指数对汽车销量影响显著。其中，在其他变量不变的前提下，城市居民可支配收入每增加1%，汽车销量会增加9.16%，消费者信心指数对汽车销量具有显著影响，而消费者信心指数的增加，汽车销量却会出现下降的现象。

2.2 基于模型的实证分析

从收入情况来看，原始变量包含了城镇居民可支配收入和与之相对应的农村居民纯收入，而最终模型表示，城居民的收入水平与汽车销量（即汽车需求量）有正相关关系。通过经济理论和实际情况分析，居民可支配收入的增长，意味着居民有更多的资金用于消费，结合我国的社会和经济情况，汽车是重要的居民消费品之一，根据数据和模型显示，城市居民是我国汽车消费的主要群体，对汽车的消费贡献更大。所以，对于企业和政策制定者来说，城市居民的消费结构升级是汽车销量增加的重要因素；另外，在城市市场逐渐饱和的情况下，广大的农村居民市场可以作为汽车销售的开发区。

根据直观感受，"消费者信心指数”的下降应该导致“汽车销量”的下降，但是模型的参数估计结果却与之相悖。鉴于此，我们通过查询相关文献、数据以及对汽车消费群体的采访信息对模型进一步进行了实证分析，我们发现2007年以来物价水平居高不下，CPI增长速度较快，而居民收入增长速度却相对较慢，消费信心指数下降的同时，人们对未来的物价水平形成了直观预期。在这种预期下，现在或未来有汽车需求的人如果选择将来买车，那么会面临着物价水平继续上涨，包括汽车及其相关商品的价格均会上涨，在收入增长较慢的情况下，选择在将来买车并不合算。因此消费者会本着“先买先用，先用能享受较便宜价格”的想法，以致消费者信心指数下降的同时，人们还是会趋向于当期购车。

2.3 建议

企业贯彻落实供给侧改革，针对城市居民消费结构升级以及农村市场环境和消费水平生产适应市场需要的产品。政策制定者有针对性的制定和实施政策，不能只针对单一市场进行抉择。

3 模型的问题

在选取变量的同时，本文选择了理想中对被解释变量影响较大的几个变量，包括政策因素、汽车消费信贷利率、石油价格。但是在多重共线性检验修正的时候，发现这几个因素t值并不显著，并且造成了严重的多重共线性，最终运用逐步回归法将其剔除，这与经济理论和现实情况相悖。

在运用广义差分法修正自相关的最终模型中，我们发现整个模型的拟合效果很好且p值显著，但是个别变量的p值却较大。

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