对我国私人汽车拥有量进行因素分析

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1、对我国私人汽车拥有量进行因素分析张桂生国贸1班20101713310040引言:改革开放以来,我国经济高速发展,我国GDP三十多年来的平均增长速度高达9.8%。国力增强,人民有钱了,生活水平大大提高,就有能力购买所想要的物品。20世纪90年代以前我国汽车市场处于公务用车,不仅需求量少,而且70%是政府、事业单位的公务用车,剩下的是企业的商务用车,几乎没有私人用车,也没能力购买私家车。90年代以后公务用车与商务用车的份额发生变化,人民收入增加,私人购车开始起步。2002年以来,私家车发展迅速,进入私人购车阶段。有关统计资料表明,我国城镇居民

2、中有3800万户(占城镇居民总户数的24.8%),有能力承受10万元左右的汽车消费。从近几年我国汽车消费的发展变化来看,汽车消费将成为消费热点。从1990年到2000年的10年间,我国民用汽车的保有量由551.36万辆增加到1608.91万辆,平均每年增长11.3%。其中私人汽车拥有量由1990年的81.62万辆增加到2000年的625.73万辆,平均每年增长22.6%。私人汽车拥有量占民用汽车的保有量比重从1990年的14.8%,上升到2000年的38.9%,平均每年上升2.4个百分点。1996年以来,民用汽车拥有量的增加量中,私人汽车

3、增加量的比重均高于57.7%,其中最高的是1999年,私人汽车增加量占全部民用汽车增加量的82.5%。这说明我国汽车市场结构发生了根本性的变化,居民个人已经成为我国汽车市场的消费主体。正因为私家车逐渐占据了汽车消费市场的主导地位,私人购车成为我们越来越关注的对象,单从经济方面来说,私人汽车拥有数量是评判一个国家人民生活水平的重要指标,对它的研究分析是有比较现实的意义的。一、研究的相关理论背景(1)凯恩斯消费函数模型凯恩斯消费函数模型为:C=α+β*Y,式中C为现期消费,Y为现期收入,α为收入无关的那部分消费,即自发性消费,β为边际消费倾向

4、。(2)莫迪利安尼的生命周期理论莫迪利安尼的生命周期理论可以表述为:消费与生命周期有关,与财产收入有关。如下式:C=α*A+β*Y,式中A表示财产,α是财产的边际消费倾向,β是收入的边际消费倾向,Y为收入。上式表明消费取决于财产收入和个人生命周期不同阶段劳动收入。(3)杜森贝的相对收入理论杜森贝的相对收入理论表述为:消费以相对收入为函数。相对别人——示范效应,向高消费看齐。我国称之“攀比效应”。相对自己过去——习惯效应,收入水平变化后消费有滞后性。在稳定的收入增长时期,平均消费倾向不取决于收入水平。从长期考虑,平均消费倾向是稳定的。从短期

5、考察,边际消费倾向取决于现期收入与高峰收入的比例。由此使短期消费会有波动,但由于习惯效应的作用,收入减少对消费减少作用不大,而收入增加对消费增加作用较大。凯恩斯的绝对收入假定、美国经济学家杜森贝利的相对收入假定、莫迪里安尼等的生命周期假定虽然侧重点有所不同,但都认为居民的消费和收入水平是息息相关的,私人汽车拥有量以居民的收入作为基础。二、模型的选取和变量选择由于非线性模型的假设检验都涉及到非常复杂的数学计算,所以本文考虑做一个线性模型(对参数线性),这样各种检验的方法较多,对模型准确程度的分析也更可靠。1变量的选择(1)城镇居民可支配收入

6、私家车这种高档消费品的拥有量显然与收入水平有关,因此引进解释变量城镇居民可支配收入,并先验预期此因素与私家车拥有量呈正相关关系。(2)贷款利率银行的按揭贷款买车促进了私人汽车拥有量的增加,因此引进解释变量贷款利率,并先验预期此因素与私家车拥有量呈负相关关系。(3)燃料、动力类价格指数(以1990年价格为100的定比指数序列)燃料、动力价格也是影响私家车拥有量的原因之一,直接构成居民购买私家车的成本。因此引进解释变量燃料、动力价格指数,并且预期其与私家车拥有量成负相关关系。2模型的选取城镇居民可支配收入、贷款利率和燃料、动力类价格指数三个解

7、释变量对私家车拥有量的影响,可采取以下回归模型:Y=β0+β1x1+β2x2+β3x3(1-1)Y:我国私人汽车拥有量X1:城镇居民可支配收入X2:贷款利率X3:燃料、动力类价格指数(以1990年价格为100的定比指数序列)三、数据的来源及处理本文收集了中华人民共和国国家统计局编的《2004年中国统计年鉴》中1990年——2003年共14年相关数据并对其进行了处理:Y表示我国私人汽车拥有量(辆);X1表示城镇居民可支配收入(元);X2表示贷款利率(%);X3表示燃料、动力类价格指数(以1990年价格为100的定比指数序列)。具体数据如下:

8、表1我国私家车拥有量相关影响因素原始数据obsYX1X2(%)X319908162001510.29.7210019919604001700.68.64101.9874199211820002

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