汽车保有量预测研究文献综述

 2022-03-22 08:03

  1. 前言

随着经济社会的发展，居民的生活水平不断提高，对于汽车的需求也不断增大。近年来，我国的汽车保有量逐步增长，而汽车保有量对政府制定宏观经济政策具有十分重要的意义，因此对汽车保有量进行研究并合理地预测是一项必需的工作。

汽车保有量的研究早在二十世纪三十年代就已经出现，国内外对于汽车保有量的研究不乏一些重要成果，有关于汽车保有量主要影响因素的调查分析、汽车保有量预测模型的建立和改进以及汽车保有量预测对经济社会发展意义等相关研究。本文主要针对汽车保有量影响因素和预测模型，系统地总结前人已有的研究成果，期望从中分析总结出汽车保有量主要的和潜在的影响因素。

  1. 文献综述
    1. 汽车保有量影响因素相关研究

要研究汽车保有量的增长规律、尽量准确地预测未来汽车保有量的增长趋势，首先就要挖掘出影响汽车保有量变化的因素。汽车保有量增长是一个社会性话题，牵扯到众多可见的和不可见的因素，如居民可支配收入、人口规模、政策等。下面总结归纳了国内外对汽车保有量增长影响因素的相关研究成果。

姚广铮，刘小明[1]确定并利用居民可支配收入水平、汽车的购买费用、拥有费用和使用费用、城市交通政策、小汽车限购和限行政策、道路设施水平、公共交通设施及服务水平、汽车产业政策、城市人口规模和城市人口密度、汽车文化以及环境约束等15个影响城市汽车保有量的因素来构建解释结构模型和回归预测模型，对中国不同人口规模城市的千人汽车保有量进行预测，发现小城市远期的千人汽车保有量要高于大城市，城市人口规模和人口密度决定了城市交通战略并进一步影响汽车保有量。刘斌，赵天舒[2]等人对1985年-2018年之间我国汽车保有量增长的8个主要影响因素——城市人口、城市化水平、人均GDP、居民消费水平、公路里程、第一二三产业生产值所占比重，利用改进的PCA-Logistic模型进行回归分析，预测到2021年我国个人汽车保有量可能会突破3亿，但该研究未考虑国家政策对汽车保有量的影响，预测结果有待进一步精确。张兰怡，胡喜生[3]等人对2000年-2014年之间福建省总人口、人均GDP、第一、二、三产业生产总值的比重、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城市化水平等8个指标作为汽车保有量的主要影响因素，利用Logistic回归模型实现了对福建省2020年汽车保有量的预测。么丽欣，张海波[4]等人选取城镇居民人均可支配收入、城区建成面积、燃料动力购进价格指数、公路里程和政策等因素作为汽车保有量的影响因子，运用多维线性回归模型对城市民用汽车保有量进行了预测。但该研究调查的样本不够充分，存在较大的误差，对于其他外生因素的影响还有待于进一步的研究。崔月凯和高洁[5]通过对1996年-2009年之间的中国汽车保有量的数据进行分析，选取第三产业GDP、城镇居民可支配收入、人口数量等17个影响因素为因变量，利用逐步线性回归建立了我国民用汽车保有量的预测模型，发现社会消费品零售额、第二产业GDP、旅客周转量和人口数量对民用汽车保有量的影响是比较显著的。奕杨和刘迎洲[6]通过对1997年-2011年之间的中国私人汽车保有量的数据进行分析，建立多元线性回归模型，并采用逐步线性回归的方法发现影响我国私人汽车保有量的主要因素是国民总收入和汽车消费一年贷款利率。赵萌和夏秀芳[7]通过对山东省固定资产投资总额、居民消费价格指数、公路里程数等因素进行多元线性回归分析，发现固定资产投资总额和居民消费价格指数对私人汽车保有量有较为显著的影响。韩冰琪，李精精[8]等人选取1991年-2010年中国私人汽车拥有量的数据，建立计量经济学模型，回归分析发现人均可支配收入和国家财政收入的增加对私人汽车拥有量的增长有明显的拉动作用，其中国家财政收入的影响更为突出。邬娜[9]结合我国32个城市2001年-2011年之间的数据，利用双对数固定效应模型和双对数随机效应模型研究城市私人汽车保有量的影响因素，发现经济水平、人均收入、人均高速公路里程和人均道路铺装面积的增长会显著促进私人汽车保有量的增长。盖盈盈[10]通过分析北京市汽车保有量发展的历程及现状，运用因子分析法和得出了居民消费水平的提高、道路基础设施的完善会拉动汽车消费，刺激汽车需求。许伶俐[11]选取了人均国内生产总值、固定资产投入、进出口总额、社会消费品零售总额、总人口等是一个指标对汽车保有量进行预测，建立了基于主成分分析的协整回归预测模型，得出汽车保有量和这些影响因素之间存在很好的关联性、各影响因素之间也粗壮乃这很好的关联性。HAO lu-lu[12]等人的研究发现人口老龄化和国内生产总值对私家车保有量有显著的正向影响，公共交通的主要线路对私家车保有量有显著的积极影响。

    1. 汽车保有量预测模型相关研究

为了更加准确地预测汽车保有量的发展趋势，为政策的制定提供更加可靠和科学的依据，选取合适的研究方法、建立考虑全面的模型显得尤为重要，国内外一些学者大多根据各个国家历史的汽车保有量数据，综合考虑主要影响因素，利用回归分析法、时间序列法等预测模型和方法对国家和地方的汽车保有量进行预测，各类模型和方法均具有一定的适用性，同时也具有局限性。以下整理了汽车保有量模型的相关研究文献。

陈永胜和周林芳[13]运用指数平滑法和马尔科夫链进行汽车保有量预测模型的建立和修正，发现未来几年全国每千人汽车拥有量将持续快速增长。李捷和刘森[14]采用一种简单的数学方法拟合中国乘用车保有量Gompertz生长曲线，预测到2025年我国乘用车保有量将达到3.2亿辆，到2050年我国乘用车保有量将达到5.1亿辆，到2060年我国乘用车保有量将趋于饱和值5.3亿辆。戴学臻，王妍[15]等人利用双重Logistic曲线模型预测提高预测精度，通过分析西安市人口户数与小汽车保有量之间的关系，预测西安市未来小汽车保有量的发展趋势及峰值。王晓玲，谢泽慧[16]等人运用时间序列法和线性回归法建立了国民生产总值预测模型和汽车保有量预测模型，对十三五时期的国内生产总值和汽车保有量进行了预测。赵媛媛[17]通过对历史汽车保保有量数据的分析，运用指数平滑法、ARIMA模型和灰色预测三种方法对我国未来几年私人汽车的拥有量进行预测，但该研究忽略了一些突发事件的影响，如政策变化的影响等。ZHANG Di-ping[18]等人利用时间序列法和趋势外推法对我国未来私家车保有量进行预测，结果表明如果不采取政策控制汽车增长，到2020年私人汽车保有量将会是1999年的一百多倍。

  1. 小结

从既有文献研究的结果来看，国内外学者对于汽车保有量的研究主要有两个切入点，第一是致力于发掘汽车保有量的影响因素，主要分析方法有因子分析法和主成分分析法等，主要影响因素包括人均国内生产总值、居民可支配收入、政策条件等；第二是集中于构建汽车保有量的预测模型，主要模型方法有时间序列法、神经网络法、组合预测法等。已有的这些研究成果尽管仍存在不足之处，但是为后续的研究工作奠定了基础，具有一定的参考价值。

汽车保有量预测的后续研究工作仍然需要从影响因素和模型搭建两个方面入手，结合历史数据和现状政策，不仅要考虑常规因素的影响，也要分析经济新常态下可能存在的新的潜在影响因素，从而实现更高的预测精度。

  1. 参考文献
  2. 姚广铮, 刘小明, 陈艳艳, 等. 城市汽车保有量极限值分析与预测[J]. 城市交通, 2020, 18(05): 110-119.
  3. 刘斌, 赵天舒, 张冉霞. 基于改进PCA-Logistic模型对个人汽车保有量预测[J]. 公路交通科技, 2020, 37(08): 136-143.
  4. 张兰怡, 胡喜生, 陈清耀, 等. 基于PCA-Logistic回归的汽车保有量预测研究[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2017, 36(05): 104-109.
  5. 么丽欣, 张海波, 白辰. 基于多元线性回归方法的城市汽车保有量预测研究——以天津市为例[J]. 汽车工业研究, 2013(09): 40-42.
  6. 崔月凯, 高洁. 我国民用汽车保有量逐步线性回归预测模型[J]. 河北交通职业技术学院学报, 2012, 9(01): 69-71 77.
  7. 栾杨, 刘迎洲. 影响我国私人汽车保有量的因素分析[J]. 中国管理信息化, 2015, 18(09): 177-178.
  8. 赵萌, 夏秀芳. 山东省私有汽车保有量的影响因素分析[J]. 中国市场, 2014(31): 151-152.
  9. 韩冰琪, 李精精, 崔航, 等. 我国居民汽车保有量影响因素的计量分析[J]. 中国管理信息化, 2013, 16(04): 39-41.
  10. 邬娜.私人汽车保有与使用行为的基础研究[D].大连理工大学, 2017.
  11. 盖盈盈.北京市汽车保有量增长的原因及对交通拥堵影响研究[D].北京交通大学, 2017.
  12. 许伶俐.我国汽车保有量的预测研究——基于主成分分析与协整回归模型分析[D].东北财经大学, 2011.
  13. HAO Lu-lu, GUO Xue-meng. Study on the Influencing Factors of Private Car Ownership in China under the Background of Aging[A]. FEBM组委会. 2019年第四届经济与企业管理国际学术会议论文集[C]. FEBM组委会: 武汉金钥匙会务服务有限公司, 2019: 4.
  14. 陈永胜, 周林芳. 基于指数平滑法与马尔科夫链的汽车拥有量预测模型[J]. 长春工程学院学报(自然科学版), 2020, 21(01): 124-128.
  15. 李捷, 刘森. 基于Gompertz模型变换的中国乘用车保有量预测[J]. 汽车与配件, 2018(35): 68-69.
  16. 戴学臻, 王妍, 彭志鹏, 等. 基于双重Logistic曲线模型汽车保有量预测方法[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2019, 38(11): 21-26.
  17. 王晓玲, 谢泽慧, 田成元, 等. 基于时间序列法预测未来汽车保有量研究[J]. 科技视界, 2017(01): 41-42.
  18. 赵媛媛.私人汽车保有量的预测[D].华中师范大学, 2015.
  19. ZHANG Di-ping, ZHOU Si-yu. Prediction and Analysis of Private Car Ownership in China[J]. Advanced Management Science, 2015, 4(2).

资料编号：[261870]

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