摘  要：近年来，随着经济的发展，国民收入的提高，道路等基础设施建设的加强，我国汽车行业发展迅速，汽车销量也经历了一个井喷式的发展。但是，汽车行业的快速发展使得各个汽车公司盲目扩展产能。有的车企产能过剩，有的车企产能不足，积重难返的结构性失衡已经成为我国汽车行业亟待解决的问题之一。

关键词：汽车销量;影响因素;VAR模型

目前，我国学者对汽车行业的研究主要集中在汽车销量预测模型和汽车销量影响因素实证分析两方面。从结论上看，汽车销量影响因素主要分为经济因素、价格因素以及环境因素三方面。但是，尚未有学者针对汽车销量与其影响因素之间的动态关系进行研究。因此，本文从汽车销量的影响因素入手，着重研究各影响因素对汽车销量的冲击程度，从而提出相应的政策建议。

一、理论依据：

结构性产能过剩是指在产业发展过程中，供给结构不适应需求结构的变化，部分落后产能无法满足现实需求而形成富余产能从而导致的产能过剩。结构性产能过剩不是某一产业整体性的产能过剩，而是该产业特定环节的过剩，且通常表现为产业链低端环节或低端产品和技术的产业过剩。在结构性产能过剩中，往往出现落后产能的相对过剩和先进产能的相对不足共存的局面。

二、模型设定：

三、数据来源

鉴于数据的可获得性，本文选取了1989-2015年相关数据，实证分析我国汽车销量的影响因素。本文以私人汽车拥有量表征汽车销量水平（AS），以人均GDP表征经济状况，以燃料、动力类工业生产者价格指数（FPPI）表征汽车生产成本，以全社会固定资产投资（TFAI）表征社会总资产的增加，以公路里程（HM）表征影响汽车销量的交通因素。另外，为降低数据的异方差性，分别对AS、GDP、TFAI取对数。并且，变量取对数具有一定的经济意义。如，LNAS表示汽车销量的增长率，LNGDP表示经济增长率，LNTFAI表示固定投资的增长率，用来衡量对汽车行业发展的带动作用，LNHM表示公路里程增长速度。

四、汽车销量影响因素实证研究

（一）单位根检验

利用Eviews 6.0 软件计算可得LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM的单位根检验结果。由检验结果可知，对于四个时间序列，它们在1%的显著性水平下均是非平稳的，都接受存在单位根的假设。再对它们的一阶差分序列进行平稳性检验，由检验结果可以看出，ΔLNAS在5%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设，ΔLNGDP、ΔLNTFAI、ΔFPPI、ΔLNHM在1%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设。因此，可认为LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM原序列均不平稳，且LNAS、LNGDP、LNTFAI、FPPI、LNHM ̴I（1），它们的一阶差分序列为平稳时间序列。

（二）建立VAR模型

首先，确立滞后阶数，为了在保持合理的自由度使模型参数具有较强解释力的同时，消除误差项的自相关，必须选择VAR模型的最优滞后阶数。使用AIC信息准则作为选择最优滞后阶数的检验标准。考虑到样本容量问题，设定最大滞后阶数为2。检验结果显示，最大滞后阶数为2时，AIC=-0.137332，此时最优滞后阶数为2阶。因此，将该模型的最优滞后阶数定为2阶。

其次，检验VAR模型的平稳性。在滞后2阶时，通过检验VAR模型的F矩阵的单位根情况来检验VAR是否平稳。图为Eviews 6.0 给出的F矩阵的单位根的分布情况，所有的单位根显然都落在单位圆内，因此滞后2阶的VAR模型是平稳的。

（三）协整检验

本文采用Johansen和Juselius（1990）提出的方法进行协整检验。由于前面确定的无约束VAR模型的最优滞后期为2，因此协整检验的VAR模型的滞后期应确定为1。根据检验结果可知，在5%的显著性水平下拒绝没有协整向量的原假设，接受系统中存在一个协整向量的备择假设，即序列LnAS、LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM存在长期稳定的协整关系。

（四）误差修正模型

为弥补长期静态模型的不足，本文通过进一步构建误差修正模型来研究VAR模型中变量LnAS、LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM的短期动态特征。由于VECM的滞后期是无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期，根据无约束VAR模型的滞后阶数为2阶确定VECM的滞后阶数为1阶，进而得到误差修正模型。

（五）脉冲响应函数

脉冲响应函数刻画的是在扰动项上加一个标准差大小的冲击对于内生变量当前值和未来值所带来的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量，并且通过VAR模型的动态结构传导给其它所有的内生变量。本文通过估计VAR模型的脉冲响应函数确定LnGDP、LnTFAI、FPPI、LnHM对汽车销量增长冲击的时间轨迹。响应时间设定为10期。

（六）方差分解

脉冲响应函数是追踪系统对一个变量的冲击效果，相反，方差分解则是将系统的均方误差分解成系统中各变量的随机冲击所做的贡献，然后计算出每一个变量冲击的相对重要性，即变量冲击的贡献占总贡献的比。取滞后期为10。

通过对汽车销量的对数差分值变动进行方差分解可以看出，汽车销售量增长率变动的预测误差主要来自其自身变动的扰动和燃料、动力类工业生产者价格指数的增长率的扰动，受其余因素的影响很小。

五、结论

综合以上分析，可以得出以下结论：汽车销量与其影响因素构成的动态系统是稳定的。从短期来看，人均GDP增长率等因素的影响总体上是上升的，而全社会固定资产投资增长率的正向变动对汽车销售增长率的影响是波动的。对此，应该具体问题具体分析，针对影响因素的特点制定专项政策措施，同时保持政策之间的协调性。

参考文献

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作者简介：李静（1996—），女，山西临汾人，山西财经大学2017统计学术硕士研究生，研究方向：宏观经济统计分析。