影響中國汽車產(chǎn)量的多因素分析

1、影響中國汽車產(chǎn)量的多因素分析摘要 汽車產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，改革開放以來我國汽車產(chǎn)量呈持續(xù)上升的趨勢(shì)。根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理和生活經(jīng)驗(yàn)，汽車產(chǎn)量可能與鋼鐵產(chǎn)量、運(yùn)輸公路長(zhǎng)度、制造業(yè)職工人數(shù)、私人汽車擁有量、石油消費(fèi)總量等因素相關(guān)，本文通過建立多元線性回歸模型，引入上述五個(gè)變量，利用eviews軟件進(jìn)行檢驗(yàn)分析。在逐步回歸分析中，先后排除了運(yùn)輸公路長(zhǎng)度、私人汽車擁有量、石油消費(fèi)總量等三個(gè)因素和汽車總產(chǎn)量之間的線性相關(guān)性。之后，又通過異方差性檢驗(yàn)和自相關(guān)性檢驗(yàn)驗(yàn)證了鋼鐵產(chǎn)量、制造業(yè)職工人數(shù)和汽車總產(chǎn)量之間的線性相關(guān)性。最后確定了汽車總產(chǎn)量的多元線性回歸模型。 關(guān)鍵詞 汽車產(chǎn)量 鋼鐵產(chǎn)量 制造業(yè)職工人數(shù)

2、 因素分析一、汽車產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的重要地位（1）促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)的持續(xù)快速發(fā)展 汽車產(chǎn)業(yè)是資本、技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，又是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，具有巨大的前后向關(guān)聯(lián)度和很強(qiáng)的波及效果，對(duì)國民經(jīng)濟(jì)具有很強(qiáng)帶動(dòng)作用。因此，黨中央、國務(wù)院對(duì)發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)非常重視，多次提出要把汽車產(chǎn)業(yè)建成國民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，并為此采取了一系列的政策措施。在這一指導(dǎo)思想下，我國汽車產(chǎn)業(yè)取得了快速發(fā)展，在國民經(jīng)濟(jì)中的地位和作用越來越重要。1990-1999年，我國汽車工業(yè)總產(chǎn)值占全國工業(yè)總產(chǎn)值的比例在2.1%-3.7%之間；占國民生產(chǎn)總值的比例在0.7%-1.2%之間。汽車工業(yè)增加值的比例在1.8%-2.9%之間，增加值年平均增長(zhǎng)速度為

3、23.72%,高于同期全國工業(yè)增加值21.9%的平均速度。汽車工業(yè)利稅占全國工業(yè)利稅的比例為2.2%-4.8%；汽車工業(yè)年利稅超過1 000億元人民幣。據(jù)測(cè)算，汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的帶動(dòng)系數(shù)為1：3。2002年廣義的汽車產(chǎn)業(yè)增加值占gdp的比重達(dá)6%。有關(guān)專家預(yù)測(cè)：到2030年，我國汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)gdp的直接影響將占8%，間接影響將占30%；汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率將達(dá)38%。由此可見，近些年來，我國國民經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，汽車產(chǎn)業(yè)做出了很大的貢獻(xiàn)。到2020年要實(shí)現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)翻兩番的奮斗目標(biāo)，離開了汽車產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展也是難以實(shí)現(xiàn)的。 （2）.有利于全面建設(shè)小康社會(huì) 發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)全面建設(shè)小康社會(huì)有很大的

4、推動(dòng)作用。一是有利于增加就業(yè)。汽車產(chǎn)業(yè)的大規(guī)模生產(chǎn)方式和對(duì)上下游產(chǎn)業(yè)的巨大帶動(dòng)作用為社會(huì)提供了大量的就業(yè)機(jī)會(huì)。根據(jù)筆者的測(cè)算和國外的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)就業(yè)的帶動(dòng)作用為1；10,即1個(gè)汽車產(chǎn)業(yè)的直接就業(yè)可帶來10個(gè)與汽車產(chǎn)業(yè)相關(guān)的就業(yè)機(jī)會(huì)。二是有利于滿足人民的消費(fèi)需求。隨著我國國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，人民的消費(fèi)需求已逐步由吃、穿、用為主向住和行為主轉(zhuǎn)變，因此，發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)有利于滿足人民不斷增長(zhǎng)的消費(fèi)需求，有利于推動(dòng)居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)。三是有利于改變?nèi)嗣竦纳罘绞剑岣呱钯|(zhì)量。隨著我國汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和汽車普及率的提高，將極大地提高人們的出行效率，拓展活動(dòng)空間，提高出行的舒適性。

5、 (3).推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí) 汽車作為一個(gè)產(chǎn)品，是高新技術(shù)的結(jié)晶。作為一個(gè)產(chǎn)業(yè)，是新技術(shù)應(yīng)用范圍最廣、數(shù)量最多、周期最長(zhǎng)、規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)。它不僅本身的生產(chǎn)制造有很高的技術(shù)要求，而且對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)如原材料產(chǎn)業(yè)、裝備制造業(yè)、配套產(chǎn)業(yè)等也有很高的技術(shù)要求。因此，汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅要求本身廣泛發(fā)展和使用新技術(shù)，也要求相關(guān)產(chǎn)業(yè)廣泛發(fā)展和使用新技術(shù)。因此，發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)對(duì)推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有重要作用。 (4).推動(dòng)城市化進(jìn)程 城市化是我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然歷史過程，汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有助于加快我國城市化進(jìn)程。一是汽車的發(fā)展和普及，改變了城市交通的面貌，推動(dòng)了城市交通的現(xiàn)代化，促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)繁榮；二

6、是汽車的發(fā)展和普及，推動(dòng)了城市結(jié)構(gòu)的改變，促進(jìn)了圍繞大城市而建立的衛(wèi)星城市群落發(fā)展；三是汽車的發(fā)展和普及，加強(qiáng)了城鄉(xiāng)之間在物質(zhì)、文化、信息、人員等方面的交流和聯(lián)系，有利于推動(dòng)城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)一體化發(fā)展，縮小城鄉(xiāng)差別。 我國正處于全面建設(shè)小康社會(huì)的重要戰(zhàn)略機(jī)遇期，大力發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)，全面推進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)各部門持續(xù)健康發(fā)展，是當(dāng)前我們面臨的重大任務(wù)。因此，通過建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，研究汽車產(chǎn)量和相關(guān)因素的依存度，是一件很有意義的事。二、模型設(shè)定根據(jù)經(jīng)濟(jì)學(xué)原理和生活經(jīng)驗(yàn)，我們把模型設(shè)定為：y=+其中： y. 汽車總產(chǎn)量（萬量）x1 鋼鐵產(chǎn)量（萬噸）x2 運(yùn)輸公路長(zhǎng)度（萬公里）x3 制造業(yè)職工人數(shù)（萬人）x4私人

7、汽車擁有量（萬輛）x5 石油消費(fèi)總量（萬噸）數(shù)據(jù)如下：年 份yx1x2x3x4x5198958.35 6159.00 101.43 5206.00 73.1216575.71 199051.40 6635.00 102.83 5304.00 81.6216384.70 199171.42 7100.00 104.11 5443.00 96.0417746.89 1992106.67 8094.00 105.67 5508.00 118.2019104.75 1993129.85 8956.00 108.35 5469.00 155.2721110.73 1994136.69 9261.00 1

8、11.78 5434.00 205.4221356.24 1995145.27 9535.99 115.70 5439.00 249.9622955.80 1996147.52 10124.06 118.58 5293.00 289.6725010.64 1997158.25 10894.17 122.64 5083.00 358.3628110.79 1998163.00 11559.00 127.85 3769.00 423.6528426.01 1999183.20 12426.00 135.17 3496.00 533.8830187.61 2000207.00 12850.00 14

9、0.27 3240.00 625.3332053.06 2001234.17 15163.44 169.80 3010.00 770.7832784.10 2002325.10 18236.61 176.52 2907.00 968.9835528.81 2003444.37 22234.00 180.98 2841.00 1219.2338107.38 三、 參數(shù)估計(jì)使用eviews軟件，根據(jù)ols法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)得：表1dependent variable: ymethod: least squaresdate: 05/13/05 time: 09:44sample: 1989 2003i

10、ncluded observations: 15variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-51.0043764.61807-0.7893210.4502x10.0252410.0057504.3900660.0017x2-1.1968580.457563-2.6157220.0280x30.0143690.0079831.7999860.1054x40.1207050.0958861.2588390.2398x5-0.0009290.001127-0.8243740.4310r-squared0.996025 mean dependent

11、var170.8173adjusted r-squared0.993816 s.d. dependent var103.2583s.e. of regression8.119807 akaike info criterion7.315664sum squared resid593.3814 schwarz criterion7.598884log likelihood-48.86748 f-statistic451.0106durbin-watson stat1.708534 prob(f-statistic)0.000000分析：由f=451.0106f0.05(5,9)=4.77(顯著水平

12、為0.05)表明模型從整體上看汽車生產(chǎn)量與解釋變量之間線性關(guān)系顯著。但x3,x4,x5的t值不顯著,x2,x5系數(shù)的符號(hào)與經(jīng)濟(jì)意義不符，模型可能存在多重共線性 。四、 檢驗(yàn)及修正1、多元線性檢驗(yàn)（1）計(jì)算解釋變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)：表2x1x2x3x4x5x1 1.000000 0.967588-0.862861 0.990592 0.945730x2 0.967588 1.000000-0.917334 0.983487 0.941083x3-0.862861-0.917334 1.000000-0.913528-0.904263x4 0.990592 0.983487-0.913528 1

13、.000000 0.955061x5 0.945730 0.941083-0.904263 0.955061 1.000000由上表可看出，屆時(shí)變量之間高度線性相關(guān)。表明模型確實(shí)存在多元共線性 。（2）修正：（a）、用ols法逐一求y對(duì)各解釋變量的回歸。結(jié)合經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)選出擬合效果最好的一元線性回歸方程。經(jīng)分析知y對(duì)x1的線性關(guān)系最強(qiáng)，即：y = -89.08702189 + 0.02303731716*x1 （1）t檢驗(yàn)值 （ -9.042861） （28.22923）r2=0.983948 se=13.57613 f=796.8896（b）、逐步回歸將其余解釋變量注意帶入（1）式得y

14、 = -0.7809499444 + 0.03162866347*x1 - 1.445864947*x2 （2）t檢驗(yàn)指：（-0.034472） （14.52252 ） （-4.076918）r2=0.993270 r2（修正）=0.992148 se=9.149627 f=885.5407x2系數(shù)符號(hào)與經(jīng)濟(jì)變量意義不符，故剔除x2。y = -207.99033 + 0.02674241588*x1 + 0.01714869331*x3 （3）t檢驗(yàn)值（-6.464265） （23.56714 ） （3.784124）r2（修正）=0.991462 se=9.541313 f=813.8449

15、y = -208.6516481 + 0.02550539133*x1 + 0.01858396171*x3 + 0.01984792996*x4 (4) t檢驗(yàn)值 (-6.184963) （3.821566） ( 2.072435) (0.188332)r2（修正）=0.90716 se=9.949549 f=498.9651y = -186.2612864 + 0.02692214325*x1 + 0.016017268*x3 + 0.01239626014*x4 - 0.0009249872475*x5 (5) t檢驗(yàn)值 (-3.818853) (3.743718) (1.599143)

16、 (0.113880) (-0.652324)r2（修正）=0.990204 se=10.22 f=354.7865由（4）式可知，值x3的t值不顯著，又由（5）式知x5的系數(shù)與經(jīng)濟(jì)意義不符，故排除x4,x5與y的相關(guān)性。由上可知，y與x1,x3具有高度相關(guān)性，從而建立如下模型：表3：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 05/13/05 time: 10:53sample: 1989 2003included observations: 15variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c

17、-207.990332.17540-6.4642650.0000x10.0267420.00113523.567140.0000x30.0171490.0045323.7841240.0026r-squared0.992682 mean dependent var170.8173adjusted r-squared0.991462 s.d. dependent var103.2583s.e. of regression9.541313 akaike info criterion7.525996sum squared resid1092.440 schwarz criterion7.667606

18、log likelihood-53.44497 f-statistic813.8449durbin-watson stat2.121992 prob(f-statistic)0.0000002、異方差性檢驗(yàn)（goldfeld-quandt檢驗(yàn)）將樣本時(shí)間為19891994年，然后用ols方法求得下列結(jié)果：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 05/13/05 time: 10:16sample: 1989 1994included observations: 6variablecoefficientstd. errort-statist

19、icprob. c-0.025314251.7579-0.0001010.9999x10.0305110.0046766.5247920.0073x3-0.0264250.051580-0.5123100.6438r-squared0.968100 mean dependent var92.39667adjusted r-squared0.946833 s.d. dependent var37.00892s.e. of regression8.533533 akaike info criterion7.432737sum squared resid218.4636 schwarz criter

20、ion7.328617log likelihood-19.29821 f-statistic45.52136durbin-watson stat2.379145 prob(f-statistic)0.005698y= -0.025314+0.030511x1-0.026425x3 （-0.0001）（6.524792）（-0.51231） r2=0.9681 殘差平方和（1）=218.4636將樣本時(shí)間定義為19982003，再用ols方法求得如下結(jié)果：dependent variable: ymethod: least squaresdate: 05/13/05 time: 10:21sam

21、ple: 1998 2003included observations: 6variablecoefficientstd. errort-statisticprob. c-251.6990143.0800-1.7591490.1768x10.0277280.0028529.7231630.0023x30.0261140.0322680.8092900.4776r-squared0.990165 mean dependent var259.4733adjusted r-squared0.983609 s.d. dependent var106.7821s.e. of regression13.6

22、7120 akaike info criterion8.375312sum squared resid560.7049 schwarz criterion8.271192log likelihood-22.12594 f-statistic151.0189durbin-watson stat2.665473 prob(f-statistic)0.000975y= -251.699+0.027728x1+0.026114x3 （-1.7591）（9.723） （0.80929）r2=0.990165 殘差平方和（2）=560.7049求f統(tǒng)計(jì)量：f=560.7049/218.4636=2.47給定顯著性水平為0.05，得臨界值f（3，3）=9.28，比較f=2.47f（3，3）=9.28，則接受原假設(shè)，表明隨機(jī)誤差不存在異方差。3、自相關(guān)性檢驗(yàn)(1)dw檢驗(yàn)由dw=2.121992，給定顯著性水平為0.05，查durlin-watson表，n=15,k=2,得下限臨界值為0.946，上臨界值為1.543。因?yàn)?.5432.1219924-1.543=2.457。根據(jù)判定區(qū)域知，這時(shí)隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在一階自相關(guān)。 (2)圖示法檢驗(yàn) 從上圖可看出殘差et較為分散，表明隨機(jī)誤差ut不存在自相關(guān)