汽车市场需求预测建模及其应用研究.doc

第23卷第4期2009年07月湖南大学学报(社会科学版Journal of Hunan University(Social SciencesVol.23,No.4Jul.2009汽车市场需求预测建模及其应用研究3马超群,赵海龙(湖南大学工商管理学院,湖南长沙410082摘要采用指数增长模型和向量自回归VAR等模型对中国汽车普及进行预测分析。采用协整误差校正模型,分析2008年全球金融危机对中国汽车市场需求的影响。根据汽车普及存在相似性现象,提出了一种新的预测方法,对中国中长期汽车市场需求进行了预测。关键词汽车;市场需求;预测模型中图分类号F06.29文献标识码A文章编号10081763(200904003807Research on the M odeli n g of Auto mobile De mandForecasti n g and E mpi ri cal AnalysisMA chao2qun,ZHAO hai2l ong(School of Business Ad m inistrati on,Hunan University,Changsha410082,ChinaAbstract:I n this article,an exponential increasing model and a VAR model are adop ted t o f orecast and ana2 lyze the aut omobile popularizati on of China.A cointegrati on and err or correcti on model is adop ted t o analyze the i m2 pact of the gl obal financial crisis in2008on aut omobile market de mand of China.A ne w f orecasting method is p r o2 posed base on the si m ilarity pheno menon exists in aut omobiles popularizati on t o f orecast the medium and l ong ter m aut omobile market de mand of China.Key words:aut omobile;market de mand;f orecasting model一引言中国加入W T O以来,汽车普及率出现了迅速增长,成为全球重要的新兴汽车市场和生产基地。汽车产业作为国民经济的支柱产业,是经济增长最重要的动力之一。汽车又是高度依赖于石油制品的产品,交通运输部门的石油消费占石油总消费的60%以上。汽车社会的快速到来,对我国今后相当长一个时期的能源结构、能源安全以及环境保护将产生重大而深远的影响。就汽车产业发展而言,汽车市场需求预测可以为汽车市场实现产销平衡目标提供基础性数据,指导汽车产业这一重要战略性产业的良性发展,还可以为国家制定宏观经济社会发展计划、确保我国能源安全和实施可持续发展战略,贯彻落实科学发展观及全面建设小康社会提供必要的决策参考。二汽车市场需求增长分析相较于汽车年销量和年产量,汽车保有量从整体上度量市场对汽车的实际需求,在得到保有量数据后,通过计算其变动增量,可以得到汽车市场对汽车的年度净需求。因此,本文采用汽车保有量度量汽车市场需求,重点对汽车普及率增长进行考察分析。(一研究回顾汽车普及率增长曲线存在三个阶段:快速的指数增长阶段,稳定增长阶段,出现饱和阶段,最终出现饱和餍足点1。陈道平等认为中国汽车存量还不能对汽车市场需求产生显著的调节作用,汽车市场需求主要受价格、收入及其他因素的影响2。曹建海等把汽车市场的扩大归结为三大原因:居民收3收稿日期2008-12-17作者简介马超群(1963,男,湖南岳阳人,湖南大学工商管理学院教授,博士生导师.研究方向:系统优化与预测.第4期马超群,赵海龙:汽车市场需求预测建模及其应用研究入增加、汽车价格下降以及消费环境和消费政策的改善3。对汽车保有量的研究重点在于中长期预测。王旖旎采用Co mpertz 模型研究汽车拥有率和人均收入之间的非线性关系,假设G DP 年增长率从3%至10%的各种状态,并假定中国汽车普及餍足点为0.62,采用情景分析法预测中长期汽车保有量4。韦保仁等假设中国汽车发展速度为快速、中速、慢速三种情景,用人均G DP 估计2020年汽车保有量5。金赛男等基于人均G DP 年均增长7%假设,采用情景分析法预测中长期家庭轿车拥有量6。(二世界主要汽车工业大国汽车普及历史考察分析美国汽车千人保有量历史数据采用MDPP (M ini m a D istance /Percentage Princi p le 方法,消除1928年至1944年间美国大萧条及二战变动影响(注:1943年美国汽车产量小于500辆。MDPP 处理后中国、美国、日本、韩国四国汽车千人保有量增长历史趋势如下图 1:(数据来源:中国国家统计局,日本统计局、韩国统计局,美国国家统计署图1中国、美国、日本、韩国四国汽车千人保有量(单位:辆以上普及率增长曲线存在明显的三个阶段特征,及增长趋势相似的现象。采用欧氏距离(Eu 2clidean 来度量其相似性,这里只给出美国和日本汽车普及率增长曲线的相似性考察(1921年起始,二者欧氏距离如下表1:表1美国日本普及率曲线欧氏距离时间间隔510152030欧氏距离25.65155.58193.96256.90504.69将以上普及相似现象推广到人均发电量进行相似性考察,发现中国、美国、日本、韩国在经济快速增长期,人均发电量存在一定的增长趋势相似性现象如下图 2:(数据来源:中国国家统计局,日本统计局、韩国统计局,美国国家统计署图2中国、美国、日本、韩国四国人均发电量(单位:k WH 在经济快速增长期,中、日、韩三国人均粗钢产量增长也存在一定程度的增长趋势相似性现象,如下图 3:(数据来源:世界钢铁业协会,中国国家统计局图3中国、日本、韩国三国人均粗钢产量(单位:KG 汽车普及率、人均粗钢产量、人均发电量三项主要实物经济指标,增长存在相似性现象的观察结论,为本文创建一种新的汽车保有量的中长期预测方法,提供借鉴参考,也为实现经济赶超战略的发展中国家相关经济指标的中长期预测,提供一种新的思路。三汽车市场年度需求预测建模及分析根据收集到的数据,从不同角度建立汽车年度普及率预测模型并进行分析。预测模型主要选取以下相关变量:千人汽车保有量P AUT O,以2000年不变美元计的人均国内生产总值PG DP (数据来源:世界银行,人均粗钢产量PSTEE L,人均发电量PE LEC,城镇化人口比重RATE URB (数据来源:世界银行。为消除各数据的异方差和剧烈波动影响,对部分数据取自然对数,对变量X,其自然对数变量用93湖南大学学报(社会科学版2009年LX表示,如:L PAU TO=In(PAU TO(一指数增长预测模型这里采用时间为外生变量,数据区间取1978年至2007年,建立指数增长模型,为了消除模型残差序列自相关,模型中引入因变量滞后一阶和滞后二阶变量:L PAU TO t=C(1+C(2T+C(3L PAU TO t-1+C(4L PAU TO t-2+e t得到统计数据结果如下表2:表2指数增长模型估计结果及统计量V a riable Coefficien t S td.E rror t-S ta tistic P rob C(10.0717020.0249102.8784550.0083 C(20.0253160.0141551.7884150.0863 C(31.4132730.1779107.9437480.0000 C(4-0.6569100.206740-3.1774770.0041 R-squa red0.999082M ean dependen t va r1.959854 A d justed R-squa red0.998967S.D.dependen t va r0.845023 S.E.of reg ression0.027154A ka ike info criterion-4.243001 S um squa red resid0.017697S chw a rz criterion-4.052686 L og likelihood63.40201D u rbin-W a tson sta t1.931910其中,R2为0.999082,调整后的R2为0.998967,说明该方程对于历史汽车普及率的拟合效果比较好;方程中各变量都显著,D.W值为1.93,接近于2.0,说明方程中的自相关被消除,模型et残差检验也证实这一点。对于中国汽车普及起步阶段,该指数回归模型较好地模拟了样本区间内的汽车普及率增长趋势。(二向量自回归VAR模型采用VAR模型有利于分析多个经济变量对汽车普及率的综合影响。该模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。由于我国缺乏统一的汽车价格指数数据,本文只能放弃对汽车价格的估计。基于前述的汽车普及率、人均钢铁产量、人均发电量三种主要实物经济指标,在经济落后国实现经济赶超的过程中,存在着相似现象,在VAR模型中,纳入体现经济增长的该两个实物变量即人均钢铁产量和人均发电量,分析其相关关系。此外,考察我国城镇化率对汽车普及率的影响,在模型中加入城镇人口占总人口的比例。对LP AUT O、LPG DPP、LPSTEEL、LPE LEC、RA2 TE URB序列建立VAR(p模型,根据A I C信息准则,并经过多次试验,选取模型的滞后阶数为3阶。进一步利用Granger因果检验方法检验变量之间的因果关系,得到结果如下表3:表3Granger因果关系检验变量零假设Chi-sq df Pr ob.LP AUT O,LPG DP LPG DP不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是LPG DP的Granger的原因6.60498913.09484330.04560.0044LP AUT O,LPSTEEL LPSTEEL不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是LPSTEEL的Granger的原因2.8627543.704063330.41330.2952LP AUT O,LPELECT LPELECT不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是LPELECT的Granger的原因0.22568039.59357330.97330.0000LP AUT O,RATEURBRATEUR不是LP AUT O的Granger的原因LP AUT O不是RATEURB的Granger的原因0.8137641.396059330.84620.7065汽车普及率与人均收入之间存在着很强的双向Granger因果关系,以往文献的研究说明了这一点。钢铁产量与汽车普及不存在明显的Granger因果关系,说明人均汽车普及率还很低,人均汽车消费用钢占钢铁用量比重很小,钢铁主要是用于基础设施建设和房屋建筑。我国城镇化率的增长与汽车普及不存在明显的Granger因果关系。汽车消费主要在城市,说明现阶段城市原有居民的一次购车占有汽车消费的主要比例。新增城市化人口对汽车普及率的提高影响还没有显现出来。值得注意的是汽车普及率提高对人均发电量这04第4期马超群,赵海龙:汽车市场需求预测建模及其应用研究一能源消耗指标具有很强的Granger 因果关系,我国汽车消费对能源消费增长的影响已经非常显著。人均发电量增长不是汽车普及率的Granger 原因,能源消费增长对汽车普及率增长的影响作用还不大,这说明了前几年汽油及能源消费的迅速增长,没有对我国汽车消费和汽车普及率增长产生足够的制约。(三协整误差校正模型经典的回归模型是建立在统计数据时间序列是平稳的假设上的,对于不平稳的时间序列回归,有可能发生“伪回归”现象,模型不能正确反映变量间的真实关系。Engle 和Granger (1987提出的协整(cointegrati on 理论可以很好的解决上述问题,是近年来处理非平稳时间序列之间长期均衡关系和短期波动的有力工具7。在此采用Engle Granger 两步法。首先对变量进行ADF 检验和PP 检验,以确定序列的平稳性和单整阶数。经过ADF 检验和PP 检验,汽车普及率与人均G DP 对数化后均为二阶单整,即LP AUT O 、LPG DP 均为I (2序列。考察变量之间存在的长期稳定的均衡关系,得到LP AUT O 与LPG DP 的长期均衡方程如下:L PAU TO t =-5.93(-68.58+1.245(90.61L PG D P t +t LPG DP 系数的经济学意义为收入弹性,表明我国人均美元G DP 每增长1%,会使得汽车普及率增长1.245%,反映汽车普及率增长超前于人均G DP 的增长,出现加速增长的趋势。对残差进行单位根检验,结果不接受存在单位根假设,以上建立的协整关系存在,ADF 检验单位根其结果如下表4:表4协整方程残差平稳性检验统计结果T 统计量概率值(P 值ADF统计值-2.8430.0062显著性水平1%5%10%检验结果值-2.650-1.954-1.610采用Chow 分割点检验方法检验协整方程的稳定性,分割点分别取2002年、1997年,统计检验结果如下表5:表5Chow 分割点检验统计结果年份F 统计量概率值(P 值2002 6.5931250.004830199710.010090.000597结果显示在5%的显著性水平下拒绝发生结构变化的原假设,说明模型在2002年及1997年前后都具有稳定性。在以上协整分析的基础上,令误差修ec m t =t正项,建立下面的误差校正模型:L PAU TO t =0.612(4.187L PG D P t +0.5379(4.707L PAU TO t-1-0.1780(-1.850ec m t-1R2=0.447, D.W.=1.837将ec m t-1=5.93+L PAU TO t-1-1.245L PG D P t-1代入误差校正方程,得到:L PAU TO t=-1.0554+0.61205L PG D P t -0.390L PG D P t-1+1.36L PAU TO t-1-0.5379L PAU TO t-2+用方程就可以进行数据拟合和预测了。从给出的误差校正模型来看,短期汽车普及率变化受到人均G DP 波动较为显著的影响。误差修正项的系数大小反映了对偏离长期均衡关系的调整力度,系数-1-0.1780,满足误差修正项前面系数的取值范围及符号,从该模型中看,这种调整力度为0.178。(四各模型预测效果比较选择的样本区间为1978年至2004年,建立年度汽车普及率预测模型,预测值与2005年至2007年汽车普及率实际值进行对比,以验证各模型预测效果。对比的结果如下表6:对于上述汽车普及率事后预测,考虑长期均衡关系的协整误差校正模型预测优于其他三个预测模型。随着预测期的增加,各模型预测值低于实际值绝对值增加,说明实际汽车普及速度比预测普及速度高。本文将采用各模型中预测效果相对较好的协整误差校正模型,并结合在给定经济恢复情况下的不同的人均G DP 增长率,对2008-2010年度汽车普及率进行条件预测,以研究国际金融危机对于未来几年中国汽车普及的影响。14湖南大学学报(社会科学版2009年表6预测效果比较时间实际值指数模型VAR模型协整误差校正模型AR I M A(1,2,1200524.1622.5623.1823.0023.06 200628.1324.2825.6025.7525.47 200732.8526.7527.8228.9327.95 MAE 3.85 2.85 2.48 2.89MAPE12.96%10.73%9.27%10.92%四国际金融危机影响下的年度汽车普及率预测(一国际金融危机对汽车市场影响2008年国际金融危机的发生,给欧美及日本等汽车工业大国的汽车业带来了严重冲击。汽车销售大幅下滑,汽车厂商出现亏损,汽车产业的兼并重组加快。各大汽车生产厂商更加重视对电动汽车、氢动力汽车和新型太阳能汽车等新能源汽车的发展。未来汽车产业格局有可能发生重大变化。受国际金融危机影响,汽车销量出现大幅下滑。据2008年9月份销量统计,全球最大的汽车市场北美市场平均下滑26.6%,创50年来惊人纪录。福特汽车、克莱斯勒汽车的当月销量分别下降35%、33%。2009年2月份,日本汽车市场销量达到了35年来的最低水平,仅为21.82万辆。德国2009年1月份汽车市场销量比去年同期下降14%,出口下降39%。戴姆勒奔驰、宝马和奥迪汽车公司全球销量分别下滑25%、24%和11%。韩国汽车业去年国内和出口销售分别下滑5.3%和5.7%。汽车厂商亏损加剧。美国汽车业发展陷入困境,不得不向政府请求救援。丰田汽车公司受到经济滑坡的严重冲击,出现过去59年以来的首次年度亏损,在截至2008年12月31日的财季中,丰田汽车公司净亏损1647亿日元。日产汽车公司在2008年第三季度净亏损达832亿日元,本土市场的巨亏令该公司更加看重中国市场,公司总裁兼CEO卡洛斯戈恩表示,今后日产将把所有投资优先放在中国。德国戴姆勒公司2008年第四季度亏损15.3亿欧元。法国标致雪铁龙集团财报2008年亏损额达到3.43亿欧元。国际金融危机对中国的汽车业带来了一定影响。市场销售量出现一定波动,汽车整车及零配件出口下降。2008年,中国汽车累计产销934.51万辆和938.05万辆,同比增长5.21%和6.70%。从2009年1月开始,政府实施减税措施,使得中小排量车型销售看好,2009年1月,中国汽车市场销售量达到73.55万辆,月销量首次超过美国的65.9万辆。2009年2月,国家出台多项刺激经济的政策,中国汽车产销再创新高,汽车产销双双超过80万辆,汽车市场回暖明显。2009年3月,政府开始实施的“汽车下乡”政策又进一步提升了微型及农用、商用车在市场上的竞争力。现阶段中国的汽车行业还处在成长期,这和欧美等发达工业国的汽车业所处发展阶段存在根本区别。中国汽车的千人保有量要远远低于美国等发达国家水平。2008年中国千人汽车普及率为37.46辆,汽车市场还远未达到饱和状态,中国汽车产业未来还有着很大的发展潜力。基于前述的协整分析研究也表明,中国人均美元G DP每增长1%,会使得汽车普及率增长1.245%,汽车普及率出现加速增长的趋势。由于汽车产业是国民经济重要的支柱产业,在国民经济和社会发展中发挥着重要作用。为应对国际金融危机的影响,政府出台了汽车产业调整和振兴规划。随着规划的实施,对促进汽车产业持续、健康、稳定发展,将发挥重大而深远的影响。总体而言,中国汽车市场快速普及的基本趋势没有改变,汽车产业发展的基本面没有改变。中国仍然是全球最为重要的汽车新兴市场。8(二年度汽车普及率条件预测本文仍然选用汽车保有量度量汽车市场需求,对国际金融危机发生后的2008-2010年汽车普及率进行预测,分析国际金融危机给中国汽车普及带来的影响程度。2008年下半年发生全球百年一遇的国际金融危机,世界银行调低2008年中国G DP增长率为9.8%。一些经济学家提出由于出口这一经济增长发动机的熄火,未来中国经济增长率可能降为7%或6%,甚至最低降到5%。本文设定经济保持原有增速、经济较快恢复、逐渐恢复、剧烈减速四种可能情景,给定相应的人均G DP增长率见表8。选用前面建立的协整误差校正模型,考虑未来3年中国人均G DP增长水平,对中国汽车普及率进行条件预测及分析。这里忽略人口增长因素,人均G DP增长率用G DP总量增长率代替。同时,考察近年来中国人均G DP(2000年美元不变价增长情况如下表7:24第 4期 马超群 ,赵海龙 : 汽车市场需求预测建模及其应用研究 表 7 中国人均 GD P增长率 43 时间 增长率 % 1997 8. 24 1998 6. 71 1999 6. 65 2000 7. 60 2001 7. 59 2002 8. 33 2003 9. 31 2004 9. 43 2005 9. 68 2006 11. 03 2007 11. 17 (数据来源 : 世界银行 得到的汽车保有量预测值如下表 8: 表 8 国际金融危机影响下汽车保有量条件预测 年份 保存原有增速 : 经济较快恢复 : 经济逐渐恢复 : 经济剧烈减速 : 2008 GDP 增长率 千人汽车保有量 GDP 增长率 千人汽车保有量 GDP 增长率 千人汽车保有量 GDP 增长率 千人汽车保有量 2009 11% 37. 48 9. 8% 37. 24 9. 8% 37. 24 9. 8% 37. 24 2010 11% 42. 26 8% 41. 16 7% 40. 94 6% 40. 72 11% 47. 44 10% 45. 35 8% 44. 47 6% 43. 37 从表 8 对 2008 - 2010 年中国汽车保有量增长 率的条件预测结果可以看出 , 采用协整误差校正模 型 ,对 2008 年千人汽车保有量的各预测值和实际值 ( 37. 46 相差很小 , 该协整误差校正模型具有较高 的预测精度 。 国际金 融 危 机 对 中 国 汽 车 普 及 率 的 影 响 在 2009 年显现 ,千人汽车保有量相比原有趋势值下降 2. 6 到 3. 7 个百分点 ,在 2010 年下降达到 4. 4 到 8. 6 个百分点 。 国际金融危机的发生降低了中国汽车普及率 ,但 是以上年度预测模型的预测结果表明 ,这种汽车市场 普及率降低的百分幅度仅是个位数程度 ,汽车普及仍 将保持快速提高的趋势。即使在设定宏观经济是剧烈 减速的最坏情况下 , 2010年千人汽车保有量达到 43. 37 辆 ,比 2007年仍将增加 32%左右 ,继续保持较快增长 的趋势 ,汽车产业增长前景仍然非常看好。 五 汽车保有量中长期预测 中国汽车普及增长现处于第一发展阶段 , 即快 速的指数增长阶段 。前面的研究表明 , 即使是发生 国际金融危机 ,给近几年汽车普及率增长速度会带 来个位数的影响 ,但汽车普及率仍将保持较快增长 的趋势 。 由于汽车普及在中长期进入新的发展阶段后 , 前述年度预测研究所采用的各传统时间序列递推 、 回归估计预测模型会出现结构变化 , 难以保证中长 期汽车市场预测合理的准确性 。因此 , 本文提出一 种新的基于汽车普及存在相似性假设条件下的情景 分析预测法 ,并沿用前述国际金融危机对中国汽车 普及影响所作的预测 , 对市场每千人汽车保有量作 出中长期预测 。 (一 预测提出的假设条件 基于前述发现的汽车普及增长存在相似性现 象 ,提出以下汽车普及率相似性假设 : ( 1 被预测国即汽车普及赶超国 , 其工业 、 人 口、 劳动生产率的水平 ,不低于历史相似比较阶段的 参考国的相应水平 ; ( 2 对于类似美国大萧条和二战给普及率增长 带来的停滞 ,采用 MDPP 方法对数据进行处理 ,消除 巨幅变动的影响 。 ( 3 赶超国汽车起步快速增长后 , 虽然短期内 受各种非线性因素影响 ,导致普及率起伏波动 ,但由 于有着共同的社会消费心理和对生活质量改善的追 求 ,其与发达国家普及率历史趋势存在大的相似程 度 ,汽车普及率曲线走势拟合存在一致 。 ( 4 人类研究并采用新的科学技术 , 在可再生 清洁能源以及电动汽车研究领域长期进步及工业化 实现 ,可以在中长期抵消掉能源等制约汽车消费增 长的影响 。 (二 预测方法 根据上述相似性假设第三点 , 中国中长期汽车 普及率曲线与美国 、 、 日本 韩国相应增长阶段的曲线 存在相似 ,同时也满足假设条件一 。中国汽车普及 增长中长期进入到稳定增长阶段 ,则普及率与美国 、 日本 、 韩国稳定增长阶段具有相似性 。 汽车稳定增长阶段抽象化为直线式增长 , 增长 速度用直线斜率 K表达 , 增长曲线抽象化为斜率为 K的直线 。对三国历史数据进行观测并经过反复测 算 ,可以分别求出美国 、 日本 、 韩国相应直线的斜率 K值 ,分别计为 Kus、Kjp、 计算结果及统计检验 Kkr, 如下表 9: 44 湖 (社 会 科 学 版 南 大 学 学 报 表 9 各国 K值表 国家 美国 日本 韩国 K值 2009 年 残差平 稳性检验 平稳 平稳 平稳 ADF检验 ( 90%置信度 P = 0. 0721 P = 0. 0096 P = 0. 066 R - squared 0. 992 0. 996 0. 994 汽车 元年 1916 1966 1987 平稳直线 增长启始年 1920 1973 1990 Kus = 12. 80 Kjp = 14. 80 Kkr = 17. 16 随着工业化和科技水平的进步 , 赶超国汽车普 及率平稳增长速度要超过被赶超国家 ,如表 9 所示 , 日本普及增长速度大于美国 , 韩国普及增长速度大 于日本 。 (三 中国中长期汽车千人保有量预测 中国中长期汽车普及率预测需首先确定普及率 直线增长斜率 Kcn 值 。根据情景分析法 , 考虑中国 汽车普及与美国 、 日本 、 韩国普及率增长的相似现 象 ,根据前述的增长斜率定义 , 给出不同的 Kcn 取 值见表 10。 年份 Kcn = 11 Kcn = 15 Kcn = 17 Kcn = 13. 8 2010 47 47 47 47 2011 53 53 53 53 2012 60 61 62 61 为了得到中长期汽车保有量预测值 , 还需要对 中国汽车普及增长曲线达到第二阶段即直线增长阶 段的起始年份进行情景分析 。为了简化起见 , 根据 前述国际金融危机对中国汽车普及趋势影响有限的 判断 ,采用 2010 年中国千人汽车保有量为 47. 00 辆 给定数据 ,并且假定在金融危机发生 2 3 年后 , 从 2011 年起 ,汽车业全面复苏并恢复快速普及态势 , 经过 5 年左右时间 ,在 2015 年汽车普及进入到第二 阶段 ,并达到情景分析所给定的 Kcn 值 , 从而得到 中国千人汽车保有量中长期预测值如下表 10: 2013 68 71 72 70 2014 77 83 85 81 2015 88 98 102 95 2020 143 173 187 164 2025 198 248 272 233 2030 253 323 357 302 2035 308 398 442 371 表 10 中国中长期千人汽车保有量预测值 (单位 : 辆 普及增长与美国具有较大相似程度的取值 Kcn = 11 的情景 ,意味着中国汽车普及达到稳定增长阶 段后 ,汽车保 有量 年均净 增长 1460 万辆左 右 , 是 2007 年中国汽车年产量的 1. 65 倍 , 随着中国汽车 工业的迅速发展和汽车生产能力的大幅提高 , 这一 年度产量值是完全能够达到的 。 着汽车工业大发展保持快速发展 , 人民生活必将更 加富足 ,全面建设小康社会的伟大目标得以实现 。 同时 ,中国也面临着更为严峻的能源和环保挑战 。 国家应下大力气研究并实施电动汽车及清洁能源替 代方案 ,这是一项刻不容缓的战略性工作 ,事关国家 民族经济发展命脉 。 参 考 文 献 1 Mogridge M J H. The Prediction of car Ownership J . Journal of Transport Econom ics and Policy, 1967, ( 1 : 52 - 75. 2 陈道平 ,刘 伟 . 中国汽车市场需求及其弹性和预测分析 J . 重庆大学学报 , 2005, ( 12 : 138 - 142. 3 曹建海 . 经济全球 化与中 国汽车产业发 展 J . 管 理世界 , 2003, ( 4 : 68 - 76. 4 王旖旎 . 中国汽车需求预测 : 基于 Gompertz模型的分析 J . 财 经问题研究 , 2005, ( 11 : 43 - 50. 5 韦保仁 ,八木田浩史 . 中国汽车保有量及年产量预测模型研究 J . 城市车辆 , 2004, ( 4 : 21 - 24. 6 金赛男 ,苏良军 . 我国轿车保有量的预测研究 J . 统计与决 策 , 2006, ( 2 : 50 - 60. 7 Engle R. F. and Granger C. W. J. Co - integration and error cor2 rection: rep resentation, estim ation and testing J . Econometrica, 1987, ( 2 : 251 - 276. 8 李平 ,张小芳 ,吴玲 . 汽车行业渠道影响策略 、 满意度 、 绩效关 系的实证研究 J . 财经理论与实践 , 2008, ( 2 : 108 - 111. 六 结论及政策建议 在汽车普及的初期 , 汽车普及率与人均收入之 间存在着很强的双向 Granger 因果关系 , 汽车快速 普及反映了我国改革开放和经济建设的巨大成就 。 反过来汽车快速普及又通过扩大内需 , 促进了国民 收入水平的提高 。建议政府采用积极疏导的方法适 应中国汽车社会的快速到来 。 2008 年国际金融风暴的发生 , 对汽车产业的影 响将有所显现 ,结合人均收入增长条件预测的结果 表明 ,中国汽车产业继续保持较快增长的态势 ,汽车 产业增长前景仍然十分看好 。 本文给出的基于情景分析方法的中长期预测显 示 : 大约再过三十年的时间 ,中国每千人拥有汽车达 到三百辆左右 ,中国汽车保有量达到四亿辆左右 ,是 美国现今汽车保有量的 1. 5 倍 。中国经济一方面随