影响北京市私家车保有量的因素研究
来源：岁月联盟
时间：2013-02-14
［关键词］私家车；拥堵；回归；政策
1 问题提出
随着经济的增长，私家车保有量一路增长。诚然，私家车不仅给出行带来了极大方便，而且它的消费带动了整个行业的发展和GDP的增长，但随之而来的拥堵问题、污染问题及安全问题已经对我们的生活造成困扰。
资料显示，北京机动车保有量2003年8月、2007年5月，先后突破200万、300万大关，分别用时6年半和3年零9个月，而东京这一过程分别用时5年和10年;而从300万辆到400万辆，北京仅用2年零7个月，而东京实现这一变化却用12年时间。近些年来，北京市私家车（大部分为家庭自用如出行、上班、旅游）的销售呈较好态势，逐渐占据汽车消费市场的主导地位，成为拉动内需、促进就业、提高经济增长的主力；私家车快速增长的势头导致它的增长速度大大快于道路建设速度，加之私家车已成为了城市交通的主要扮演者，这必将导致交通堵塞加剧，污染严重等现象，或者说私家车的高增长增加了北京市拥堵的负担。所以说，私人汽车市场已成为消费者、汽车制造商、原料供应商和政府共同关注的对象。
以往知名学者的研究，对私家车的拥有量的分析在一定程度上能够反映汽车行业的发展状况及发展的前景，但本文将主要从北京拥堵角度考虑此问题，建立合理的计量经济学模型，就影响北京市私家车保有量的因素进行分析，试图从这些影响因素中找到控制私家车数量的方法，为有关部门解决私家车带来的问题提供某些建议和参考。
2 变量选取
统计数据显示：北京市的私家车保有量逐年递增。本文这里不考虑汽车报废率及二手车交易，即在去年保有量的基础上又有新购买者加入，所以本文研究影响私家车保有量的因素实际上也是研究影响消费者购买私家车的因素（保有量的增加说明购买的完成）。同时，私家车购买量的变化受其需求和供给因素的影响，本文不着重区分需求与供给因素的影响程度，将影响需求与供给的变量一并归为影响私家车保有量的因素。
本文的模型从拥堵角度考虑影响北京市私家车保有量的因素，虽然载重客车、货车及私人货车等是城市交通的一部分，但它们不是私人出行选择的主要方式。城市交通拥堵问题是由于路面行驶的车量超过了道路的承载能力，但路面行驶的私家车数量不易观测，同时存在拥有私家车的车主选择公共交通工具出行的情况，这里排除影响“开”私家车的因素与影响“买”私家车的因素之间的区别，即如果消费者购买私家车后，他的大部分出行都将依赖这部车，本文不对“买”和“开”做严格区分。
私家车对于一般家庭来说是高档消费品，因此居民的可支配收入可能是影响购买私家车的因素之一。此处不选择农民可支配收入，在农村拥堵问题并不存在。这一点与之前学者讨论的城镇居民的购买能力要远高于农村居民不同。
汽车行业的发展带动了钢材市场的发展，所以这里不把钢材的销量作为解释变量，很大程度上是因为钢材的需求为引致需求。前期节节攀升的油价无疑增加了购车的成本，多数想要购车的人只能对汽车望而却步，本文猜测油价可能对购车有影响，这里用燃料动力购进价格指数来表征油价。
在拥堵日益严重时，北京政府鼓励公交（私家车的替代者）出行，城市公交车的数量很多、票价便宜、线路网发达，相比较而言，私家车更多地面临了车位紧张及一些社会问题，故公共电汽车数量也可能是影响私家车保有量的一个因素。此处没有加入北京市出租车的数量，因为考虑到出租车的服务特点：多用于旅游、商务以及紧急事件的出行，它并没有扮演城市公共交通的角色。
随着北京市的市区面积的扩大，交通的方便以及外来人口的进入，人们会倾向于往返城市边界工作（也可能因为市郊的房子便宜），比如说住在东城区的人会在西城区上班，乘公交车花费很长的时间，所以人们更可能有购车需求。这里衡量城市范围扩张的解释变量是城市建成区面积。
自1980年中央已推行政策推进汽车行业发展，但本文主要讨论与私家车相关的政策：“十五”计划明确“鼓励轿车进入家庭”。入世后，根据协议，中国将在汽车的生产、销售等领域放宽对国内外汽车公司的限制。中国政府削减进口关税率，取消进口定额配制、国产化需求和技术转让政策。2007年以来，政策转向促进研发节能环保的汽车产业，带动国民经济的增长。因此本文推测政策在一定的程度上有助私家车的消费。
说明：Yt：第t年私家车保有量（单位：万辆）；X1：居民的可支配收入（单位：元）；X2：燃料购进价格指数；X3：城市公交车辆（单位：辆）；X4：城市建成区面积（单位：平方公里）；Dt：国家政策，即当第t年有国家政策鼓励汽车消费时，Dt=1，否则，Dt=0；ut：随机干扰项。
数据来源：北京市统计局、中经网。本文选择1998—2009年的相关数据，因为近些年来私家车的数量增长较快，致使北京拥堵现象凸显，整理数据如下：
3 回归模型构建与分析
因为当年私家车的保有量是前一年的保有量加上当年购买者数量，私家车滞后一期的保有量对当期保有量是长期的、延滞的影响，故模型引入滞后一期解释变量。本文要确定各种可能的影响因素对私家车保有量的直接影响程度，故采用多元线性回归模型：
Yt=α+β0Yt-1+β1X1t+β2X2t+β3X3t+β4X4t+β5Dt+ut t=1,2,…,12（1）
一些变量的数据随着年份不断增长，而利用Eviews求得变量的相关系数超过0.9（X1，X3，X4），故它们之间存在较强的相关性，因此采用逐步回归法估计参数。首先利用Eviews软件做Yt对Yt-1的线性回归：
Yt=21980.84+1.18Yt-1（2）
（0.70）（51.40）R—?2=0.9962,DW=0.9812,F=2641.71
从上述数据看出，该线性模型拟合程度很高，Yt-1对Yt的线性影响显著，反映了私家车保有量的刚性变化。接下来做Y对X1,X2,X3,X4,Dt的各自线性回归:
Yt=-165578.1+0.96Yt-1+27.10X1t（3）
（-0.71）（3.46）（0.81）R—?2=0.9961，?DW=1.1855，F=1271.04
Yt=310635.1+1.18Yt-1-2687.04X2t（4）
（1.67）（55.33）（-1.57）R—?2=0.9968，?DW=2.0373，F=3957.563
Yt=-214296.6+1.10Yt-1+17.34X3t（5）
（-1.90）（27.06）（2.15）R—?2=0.9973，?DW=1.8639，F=1855.41
Yt=-77988.00+1.12Yt-1+160.11X4t（6）
（1.45）（34.59）（2.14）R—?2=0.9973，?DW=1.1999，F=1851.14
Yt=-28937.87+1.17Yt-1+69857.48Dt（7）
（-0.56）（48.77）（1.22）R—?2=0.9964，?DW=1.4170，F=1393.42
从上述拟合得到模型（3）~（7）的统计检验结果，分析可知私家车的保有量与公共电汽车的数量有较强的线性关系，拟合较好，所以在模型（5）的基础上继续以同样的方式逐个引入解释变量建立最终回归模型如下：
Yt=114716.1+1.08Yt-1-3561.17X2t+21.26X3t（8）
（0.94）（39.74）（-3.42）（3.94）R—?2=0.9988,DW=2.9609,F=2891.87