关于我国私人汽车拥有量的计量经济学

关于我国私人汽车拥有量的计量经济学模型及其检验和预测韩雪李潜(华中科技大学,武汉430074)〔摘要〕建立准确而合理的计量经济学模型,寻求全国私人汽车拥有量和社会经济的相关指标之间的函数关系,可以较为准确的对一国短期内私人汽车拥有量的变化进行定量的分析与预测。本文采用1989-2004年中华人民共和国国家统计局公布的相关统计数据,给出建立计量经济学模型和对其进行多种检验的详细过程,并根据模型预测了2005年我国的私人汽车拥有量。〔关键词〕私人汽车拥有量计量经济学模型检验预测〔〕F4161471〔文献标识码〕收稿日期:2006—05—271引言改革开放以来,我国创造了经济高速增长的神话,拥有近13亿庞大人口的基数,在2003年实现了人均GDP1000美元的基本小康目标,这也是私家车开始步入普及化道路的里程碑。从近几年如火如荼的汽车市场发展来看,即使最近出现了不同程度的车市渐冷现象,但无论是国外跨国公司,还是国内汽车业霸主和中小汽车厂商,仍然纷纷投资于新车开发、产品推广与宣传,其持久看好中国车市的坚定信心没有丝毫动摇。现实生活中,汽车进入普通家庭已成为一个人所共知的事实,同样也会成为社会经济发展的必然趋势。鉴于此原因,我们进行了这次关于私人汽车拥有量的计量模型研究。2模型设定211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,所以我们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212私人汽车这种高档消费品的拥有量显然与居民收入有关,因此引进解释变量国民总收入(GNI),并先验预期两者呈正相关关系213我们预计私家车市场的发展与其主要原材料钢材的生产有一定的关联,所以引进解释变量钢材产量,并先验预期其与私人汽车拥有量呈正相关214我们将引入趋势变量T,理由如下:(1)为了分析私人汽车市场的发展与时间的关系;(2)趋势变量t可代替一个影响应变量的基本变量,如科技进步或交通状况变化等不宜直接观测和难以得到数据的变量;(3)避免谬误相关,例如:只用私人汽车拥有量对国民总收入做回归,即使得到一个很高的R2值,也未必反映了两者之间的真实关联,它可能仅仅反映出两个变量的共同趋势。215对于国民总收入和钢材产量这些国民经济指标,我们更关心其相对数变化对私人汽车拥有量的影响,所以采用对数模型综上所述,我们采用的模型如下:lnYt=β1+β2lnX2t+β3lnX3t+β4t+ut其中,Yt=私人汽车拥有量(万辆)X2t=国民总收入(亿元)X3t=钢材产量(万吨)t=趋势变量3数据我们选择了中国统计出版社出版的《2005年中国统计年鉴》中1989年-2004年共16年的相关数据:年份tYlnYX2lnX2X3lnX3198917311241292102169171891736122485910081488588199028116241402074185981491830831515310081547334—121—第25卷第9期2006年9月工业技术经济Vol125,No19总第155期续表年份tYlnYX2lnX2X3lnX31991396104415647652166215919833385638100816372851992411812041772378266511910119061666971008180941519935155177510483813456015101450467771610081951051199462051425132505746670101017508578428100910393151995724919651521301574941910195945289791809110273319968289167516687426685015111110214933810291141850199793581365188153873142171112001689978193912082311998104231656104890876967121112511351073718091281526199911533188612801718057914111296998121091789140176920001262513361438280882541011138797413146100914838732001137701786164740395727191114692651606716191684561200214968198618762441039351311155152419251159918653492003151,2191237110597511674112111667715241081011010902992004161,481166713009181365841311182469729723112101299680Yt=私人汽车保有量(万辆)X2t=国民总收入(亿元)X3t=钢材产量(万吨)t=趋势变量4回归结果及其含义我们根据上述时间序列数据,采用最小二乘估计法(OLS),结果如下(使用软件SPSS1210,下同):lnYt=01256+01192lnX2t+01228lnX3t+01153t(11188)(01062)(01097)(01016)t=(01216)(31081)(21345)(91358)R2=01999其中,Yt=私人汽车拥有量(万辆)X2t=国民总收入(亿元)X3t=钢材产量(万吨)t=趋势变量截距...

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