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时间:2019-05-13
《基于上海车牌额度拍卖机制对北京车牌摇号政策的分析与建议》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于上海车牌额度拍卖机制对北京车牌摇号政策的分析与建议中国人民大学蔡意、陶羽琪、王勃内容摘要如何缓解交通拥堵一直以来都是北京等诸多世界大城市面临的棘手问题。为缓解交通拥堵的进一步恶化,北京市政府在2011年初出台了《北京市小客车数量调控暂行规定》。该规定中对申请机动车号牌的个人以及单位作出了严格的限定,并通过随机抽取的方式将号牌配发给申请者。在经过5个月的摇号之后,参与摇号的人数逐月递增,但另一方面大量中签者却迟迟不愿买车。根据最新数据统计,个人申请者的人数已经由1月的187420人,上升到了6月份的577856人,中签率从9.39%下降到了3.05%。而根据今年4月中旬北
2、京交通委公布的信息,前三个月中签者中购车率仅为21%。摇号问题的合理性再一次成为了社会的热点话题。政府采取相应政策限制机动车增长速度在中国已经不是首例。上海从2002年开始引入拍卖机制,利用市场的方法来限制号牌数量的政策已经取得了一定的成效。因此我们希望借助上海拍卖成交的相关信息计算出北京相应的惩罚措施,以降低非刚性需求申请者的数量,从而最大限度地利用资源,避免配置号牌后的浪费。同时,由于惩罚机制的引入,抑制了部分总需求,也在一定程度上促进了北京的城市环境,提高了人民生活的满意度。本模型需要对北京和上海的机动车牌照政策进行比较,因此需要两地的机动车信息以及其他辅助宏观经济信
3、息。两地的机动车信息主要来自北京市公安局公12安交通管理局网站,上海市城乡建设和交通委员会网站,上海国际商品拍卖有3限公司网站。其他宏观数据,如城市人口、居民人均可支配收入等,主要来自45中经网统计数据库,中华人民共和国国家统计局网站(中国统计年鉴),北京6市统计局网站。关键词:车牌;额度拍卖;摇号政策;供给均衡;汽车保有量一、引言北京、上海为控制汽车增长速度,分别采用随机配置汽车号牌的方法和额度1http://www.bjjtgl.gov.cn/publish/portal0/2http://www.shucm.sh.cn/gb/jsjt2009/index.html3h
4、ttp://www.alltobid.com/guopai/4http://202.112.118.59:82/5http://www.stats.gov.cn/6http://www.bjstats.gov.cn/1拍卖的机制。两种方法各有利弊:北京随机抽取的方法更加公平,但牺牲了效率,例如会使得部分当时不需用车的人,为了增加自身最终中签的概率提前进入摇号系统,亦或者是急需用车的人为了提高概率而迫使家中更多的成员参与摇号,无论哪种情况,都最终导致号牌没有分配到合理的位置;上海的拍卖机制完全市场化,导致市场消费者负担显著增大,虽然资源得到了更高效的利用,但是却损失了部分社会
5、公平性。因此我们试图制定出一个惩罚措施,能在公平和效率之间寻找更好的平衡。一方面利用类似上海的政策,加入惩罚因子,抑制无强烈需求的参与者参与摇号,,从而在城市环境、经济压力下最大限度满足需求,以提高效率,但又需要保证低收入的购车者可以以较低的成本获得号牌,以实现社会公平。二、上海汽车号牌拍卖需求函数模型1.数据描述和处理上海需求函数数据主要包括三个重要指标,即成交量,平均价格,上海市居民当月实际收入。通过将平均价格除以当月实际收入可以计算出剔除了收入影响后的实际平均价格,即模型中的P。其中部分同期实际收入为季度值。不妨假设收入在季度内均匀分布,得到月度数据的计算值,即月实际
6、收入=季度实际收入/3。同时为了提高整体回归或时序的稳健性,我们对删除了部分离群点,包括2008第一季度数据(2008年2月号牌拍卖暂停一个月,1月投放号牌16000个,超过号牌投放量的5倍标准差)以及2007年第四季度数据(2007年第四季度人均月实际收入为1184.10元,而当年前三季度月实际收入均值为2505.47,标准差为426.8146,波动超过三倍标准差,因此认为该季度的收入显著低于正常水平,属于异常值)。模型中的Q值是指当期号牌实际投放量,也即最终成交量,未作其他处理。经过上述处理后得到Q-P散点图,见图1。22.模型选择(1)线性模型1根据参考文献中提到的经
7、济学常用模型,考虑以下四个线性模型A.P=a+b*Q利用R得到以下分析结果:B.P=a+b*lnQ利用R得到以下分析结果:C.P=a+b*Q利用R得到以下分析结果:1http://manage.eblcu.cn/specls/cls/206103/content/ksdg/ch1/se4/kcjj.htm3D.P=a+b/Q利用R得到以下分析结果:根据以上四个线性模型的结果发现,尽管系数都显著,但是R-square都低于0.1,即线性相关性不强。故而考虑非线性模型。(2)非线性模型结合图形特点,联想到二次函数,即P
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