
实 验 报 告
实验课程名称 计量经济学课程论文
开 课 系 部
班 级 0
学 号
姓 名 李思强
指 导 教 师
2011年 6 月 15 日
广东省私家车辆调查报告
摘要:本文根据2010年我国广东省各市区私人车辆的各项指标和数据,主要运用私人汽车拥有量,各市区公路里程数,常住人口数等相关数据,构建理论模型,用计量经济方法来分析影响我国广东省私人车辆数目的因素,并结合实际对起发展前景与未来进行进一步研究。
关键词:私家车;广东省;计量经济模型
2010年,2010年我国经济已成功摆脱国际金融危机的负面冲击,开始进入常规增长轨道,物价涨幅趋稳,预计全年经济增长10%左右。预计2011年全年经济增长可保持在9%左右,全年物价涨幅有望控制在4%以内。物价的相对与经济大形势的好转大大刺激了人们对汽车的购买欲望,减税等刺激的拉动更使得汽车市场逆市上扬,在广东省尤其火暴,在高级进口汽车的销售方面表现的尤为明显.为了对汽车产业未来发展空间和速度进行科学预测与定位。对典型案例的剖析必不可少。
一、对私家车辆影响因素的选取
汽车产业是第二产业的龙头产业,也是我国国民经济的支柱产业,影响因素很多,涉及方方面面。根据2010年的广东省统计年鉴公布的各地区数据,进行研究分析,各具体变量设置如下:
(一)私人汽车拥有量(单位:万)
建筑业作为国民经济的重要组成部分,其产值对一个国家或地区的GDP的贡献相当明显。建筑业对社会的贡献是多方面的,其总效应可以用总产值来反映。所以这里我们用总产值作为研究的因变量来分析不同的自变量对其的影响的程度。
(二)各市区公路通车里程(单位:公里)
汽车公路通车里程是私家车辆数增加的基础因素之一,通车里程越长,居民驾车越为方便,购买车辆欲望越强。
(三)常住人口数(单位:万人)
人口基数越多,购买车辆的数量也越多
二、计量经济学模型的建立
(一)、选择正确的指标进行分析是至关重要的,指标的选择将决定模型的优劣。根据广东各地区车辆数,公路里程等的具体情况确定如下数据表:
表1 2009年我国广东省私家车辆数及其影响指标值
| 市 别 | 私人汽车拥有量 | 公路通车里程 | 常住人口数 |
| 广 州 | 1032988 | 16 | 1033.45 |
| 深 圳 | 1032988 | 1616 | 1.23 |
| 珠 海 | 1083561 | 1368 | 149.12 |
| 汕 头 | 181392 | 3748 | 510.71 |
| 佛 山 | 651117 | 5124 | 599.68 |
| 韶 关 | 63223 | 13067 | 296.94 |
| 河 源 | 46260 | 14650 | 295.35 |
| 梅 州 | 69297 | 15272 | 414.49 |
| 惠 州 | 165650 | 10611 | 397.21 |
| 汕 尾 | 141 | 4809 | 293.54 |
| 东 莞 | 628011 | 4713 | 635.00 |
| 中 山 | 259913 | 1704 | 251.74 |
| 江 门 | 184855 | 90 | 420.14 |
| 阳 江 | 55306 | 7094 | 239.68 |
| 湛 江 | 91744 | 21321 | 699.43 |
| 茂 名 | 110732 | 15300 | 620.17 |
| 肇 庆 | 96318 | 10319 | 388.83 |
| 清 远 | 81921 | 17719 | 382.71 |
| 潮 州 | 79816 | 4528 | 257.42 |
| 揭 阳 | 96503 | 6265 | 579.06 |
| 云 浮 | 41936 | 6926 | 243.83 |
中华人民共和国统计局http://www.stats.gov.cn/
(二)、建立模型
1、利用最小二乘建立线性回归模型。
估计模型结果如下:
| Dependent Variable: Y | ||||
| Method: Least Squares | ||||
| Date: 06/08/11 Time: 17:12 | ||||
| Sample: 1 21 | ||||
| Included observations: 21 | ||||
| Variable | Coefficient | Std. Error | t-Statistic | Prob. |
| C | 187940.2 | 150944.9 | 1.245091 | 0.2291 |
| X1 | -34.14539 | 10.23451 | -3.336299 | 0.0037 |
| X2 | 879.3226 | 253.7097 | 3.465862 | 0.0028 |
| R-squared | 0.540419 | Mean dependent var | 2165.3 | |
| Adjusted R-squared | 0.4354 | S.D. dependent var | 360636.3 | |
| S.E. of regression | 257708.9 | Akaike info criterion | 27.88861 | |
| Sum squared resid | 1.20E+12 | Schwarz criterion | 28.03783 | |
| Log likelihood | -2.8304 | F-statistic | 10.58304 | |
| Durbin-Watson stat | 2.088517 | Prob(F-statistic) | 0.000915 | |
T = ( 1.245091 ) ( -3.336299 ) ( 3.465862 )
=0.540419 F=10.58304 N=21
=0.540419 拟合优度较好 F通过检验 T的绝对值都大与2 说明该模型显著性高
2、异方差性检验
用White检验所估计建筑业总产值模型的异方差,结果如下:
| F-statistic | 2.442687 | Probability | 0.0040 |
| Obs*R-squared | 7.961961 | Probability | 0.092982 |
4、自相关性检验-DW检验
回归结果可知DW=2.088517,在显著性水平上,样本容量21和解释变量的数目1,查DW分布表,可得临界值=1.763; =2.128,则< DW< 4-,表明随机误差项无
自相关性
。
由上图可知该模型不存在自相关性
三、结论
由模型可以得出,广东省各个市区的通车里程及人口常住数量都对广东省的私家车数量有显著影响。从一些范围来说,成一定的正相关关系。还有一些,如通货膨胀率,以及一些未涉及的因素影响,如地区人均生产总值,人均可支配收入都未考虑。因此,在实际生活中,我们需要考虑众多因素的影响,谨慎的看待目前一时的私家车井喷现象。这种情况下,国内汽车企业的高速扩张,其可持续性、合理性受到我的很大质疑。一些专家认为这是“虚胖”或“虚火”上升是正确的。这种快速扩张加剧了产能过剩的风险,不仅会阻碍汽车产业持续健康发展,对宏观经济发展也会造成很大影响。
中国汽车工程学会常务副理事长兼秘书长付于武说,目前无论是传统汽车还是新能源汽车核心技术方面,跟国际先进水平相比仍然有很大差距,例如在自动变速箱和汽车轻量化技术方面就是空白,在汽车电子技术方面,我们跟国际先进水平的距离越拉越大。 同时,国内汽车产业还没有摆脱“小、散、弱”的局面,全国有27个省、自治区、直辖市都在生产整车。国内车市的疯狂“增长”,也有汽车产业发展模式被各省份竞相克隆所暴露的某些问题。然而,业界仍在用“过于乐观”的预测掩盖产能过剩的风险,使得汽车业整合缺乏“优胜劣汰”的环境和土壤。即使是最大的前三家汽车企业,从全球市场角度看仍处于一个非常弱小的地位。纵观国内百余家整车生产企业,无一不是始终在汽车制造业产业链低端踱步徘徊,鲜有在自主品牌方面跻身国际一流队伍的企业。应当尽快以科学发展观为指导,从能源、土地、环境等方面的大局着眼,统筹兼顾,对汽车产业未来10年的发展空间和速度进行科学预测与定位。否则,这种类似与广东省私家车超速的“高增长”反而将会给汽车产业自身发展带来越来越多的负面效应。
