我国汽车消费影响因素的回归分析

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1、我国汽车消费影响因素的回归分析　　【摘要】随着我国经济的快速发展和人民生活水平的逐步提高，以及80、90后的结婚浪潮的兴起，汽车成为了人民生活中所必不可少的东西并且需求逐渐增加。因此本文欲研究哪些因素影响人们对汽车的需求和购买。本文运用Eviews软件，采取多元回归分析方法，选取国民生产总值、全国人口数量、城镇居民人均可支配收入、居民消费水平四个指标作为自变量，以全国汽车产量为因变量，建立模型进行分析，研究发现城镇居民的人均可支配收入对汽车需求影响最大。　　【关键词】汽车消费影响因素多元回归　　一、引言　　汽车和住房是支撑我国近年经济增长的重要力量，同时也是现在年轻人结婚所必须的两大件。目前

2、我国已经进入了汽车的普及阶段，汽车需求呈持续增长趋势，并且这种趋势仍将持续较长时间，在未来5-10年内汽车仍然具有增长空间。在区域范围内，随着二三线城市的经济发展速度加快，汽车需求逐渐向二三线城市延伸，二三线城市成为了汽车需求增加的强劲动力。　　汽车的需求受到诸多因素的影响，如经济发展、居民收入水平、消费者偏好及国家政策等，这些因素之间相互作用共同推动汽车行业的发展。现阶段我国经济的快速发展、人民生活水平的提高、消费观念的转变以及“丈母娘效应”的产生都在促进我国汽车需求的增加。另一方面，节能减排、倡导公共交通出行，以及部分城市限制出行的政策也在一定程度上限制了汽车的需求。但是总体上我国汽车的

3、需求仍然保持持续增长态势。　　苏晖（2009）研究了政府政策对汽车消费的长远影响。田晟（2009）研究了当前我国汽车消费环境存在的问题，并提出改善措施。陈向怀，路霞（2011）研究了我国成品油价格变动对汽车消费的影响。除此之外，也有一些学者从汽车消费信贷、家庭汽车消费意向等不同角度对我国汽车消费进行研究。　　二、研究方法概述　　多元线性回归分析预测法是从多个经济变量之间的相互关系出发，通过对与预测对象有联系的因子变动趋势的分析，推算预测对象未来数量表现的一种预测方法。多元线性回归模型的基本形式为：　　其中，　　我国汽车产品的消费受到多种因素的影响，包括宏观因素（如市场环境、国内生产总值、人口

4、增长、国家政策等）和微观因素（消费者的收入水平、消费水平、消费者偏好、相关商品的价格等），运用多元回归分析模型可以将汽车消费与各影响因素之间的关系量化，明确各因素的影响权重，进而有利于针对性提出促进我国汽车消费的措施。　　三、模型构建及检验　　（一）变量选择及数据来源　　汽车产品消费受到多方面因素的影响，在研究过程中为了从众多因素中选择起决定作用的影响因素作为因子，舍弃关系不大的因素，需要对影响因素进行选择。本文结合定性与定量的方法，同时依据经验与常识选择与汽车消费高度相关的因子，如居民收入水平。对于市场环境、政府政策以及消费者偏好这些不可量化的因素暂不考虑。最终本文选择了国内生产总值、全国

5、人口数量、居民消费水平及城镇居民的人均可支配收入4个经济变量作为研究汽车消费变化规律的影响因素。　　本文以我国汽车消费为研究对象，以连续21年（1990-2010年）为观察期，使用的数据来自2011年的《中国统计年鉴》。另外，鉴于我国汽车消费量的数据难以全部找出，本文选取了统计年鉴中的全国汽车生产量的数据代替汽车消费量。　　（二）模型的构建　　按照上述多元线性回归模型的基本形式，以汽车消费为因变量，国内生产总值、全国人口数量、居民消费水平和城镇居民的人均可支配收入为自变量，分别为，确定观察期为21年（1990-2010），利用Eviews软件得到汽车产品需求的多元线性回归模型。经过软件分析，

6、发现全国人口数量和居民消费水平两个变量未能通过显著性检验，运用“逐步进入变量”的方法，得到新模型：　　（三）模型的检验　　对上述模型进行经济理论检验、统计检验和计量经济学检验，只有通过检验，模型才能成立。　　1.经济理论检验，即检查回归参数的关系与经济理论是否相符。从经济学角度来看，通常国内生产总值和城镇居民的人均可支配收入与消费之间呈现同方向变化的关系，其对应系数为正值。　　2.统计检验，通过t检验、F检验及确定性系数三个途径进行。采用t检验法检验各影响因子与汽车消费相关程度是否显著。由F检验对回归显著性及可靠性进行检验，即预测模型是否能有效地反映未来汽车产品需求的变化规律。确定性系数是回

7、归误差平方和与总误差平方和之比，该比值越接近于1，说明模型拟合效果越好。上述建立的模型统计检验结果如下：　　表1模型统计意义检验结果　　变量回归系数t值检验结果F值检验结果确定性系数拟合效果　　X10.01095.666显著265.83显著0.9672很好　　X40.2465-3.545显著　　由表1可知，t检验和F检验的结果均为“显著”，模型拟合效果为“很好”。说明模型通过检验。　　3.计量经济学检验包括异