摘 要

近些年来，由于经济的高速发展，汽车逐渐得到普及，我国的汽车保有量呈现出高速增长的态势，然而与此同时，汽车保有量的高速增长也带来了交通拥堵、环境污染、能源短缺等的问题，如何解决这些问题，推动汽车产业健康协调发展，是我国经济社会发展现阶段所需要着重考虑的事情。

本文在阅读了大量关于汽车保有量的研究文献的基础上，对国内外的汽车产业概况以及我国的汽车保有量现状进行概述，并从宏观经济水平、道路交通水平、城市化水平、居民收入水平四个方面叙述了不同因素对汽车保有量的影响，然后运用因子分析法对选取的十四个不同指标进行分析，提取出两个主成分因子，利用SPSS软件对其进行回归分析，建立数学模型，并得到分析结果。之后再对汽车保有量增长所带来的耕地资源问题、环境污染问题以及能源问题进行了论述。

分析结果表明经济因子和交通因子与汽车保有量之间存在着正相关关系，即经济发展水平和道路交通水平的发展有利于汽车保有量的增长。

本文的特色在于：通过采用因子分析法，对影响汽车保有量的不同因素进行了综合分析，并在此基础上建立起了基于多元回归分析的数学模型。最后针对汽车保有量增长带来的问题和研究结论，为政府及相关部门提供了建议。

关键词：因子分析法；汽车保有量；多元回归；

Abstract

In recent years, due to the rapid development of the economy, automobiles have gradually gained popularity, and China’s car ownership has shown a rapid growth. At the same time, however, the rapid growth of car ownership has also brought traffic congestion, environmental pollution, and energy shortages. Such issues as how to solve these problems and promote the coordinated development of the automobile industry are the most important considerations in the current stage of China's economic and social development.

This article reads a large number of research literature on car ownership, summarizes the domestic and foreign automobile industry overview and the current situation of China's car ownership, and from the macroeconomic level, road traffic level, urbanization level, and residents' income level. The four aspects describe the impact of different factors on the vehicle ownership. Then use factor analysis to analyze the fourteen selected indicators and extract two principal component factors. Use SPSS software to perform regression analysis and establish a mathematical model. , And get the results of the analysis. After that, the problems of cultivated land resources, environmental pollution and energy problems brought about by the increase in car ownership were discussed.

The analysis results show that there is a positive correlation between economic factors and transportation factors and car ownership, that is, the development of economic development level and road traffic is conducive to the growth of car ownership.

The feature of this paper is: Through the use of factor analysis, comprehensive analysis of different factors affecting car ownership, and on this basis established a mathematical model based on multiple regression analysis. Finally, the government's and related departments provided advice on the problems and research findings brought about by the increase in car ownership.

Key words: Factor analysis; car ownership; multiple regression

目 录

摘 要 II

Abstract III

第1章 绪论 1

1.1课题研究的背景 1

1.2课题研究的意义 1

1.3国内外相关研究现状 2

1.3.1国内汽车保有量的研究进展 2

1.3.2国外关于汽车保有量的研究 4

1.4研究的内容及主要方法 4

1.4.1研究内容 4

1.4.2研究方法 5

1.5研究的技术路线图 6

第2章 我国汽车产业发展现状 7

2.1国外汽车产业概况 7

2.1.1美国汽车产业概况 8

2.1.2日本汽车产业概况 9

2.1.2德国汽车产业概况 10

2.2我国汽车产业概况 11

2.3我国汽车保有量现状 13

第3章 影响汽车保有量关键因素的分析 16

3.1汽车保有量影响因素分析 16

3.1.1宏观经济水平 16

3.1.2道路交通水平 16

3.1.3城市化水平 17

3.1.4居民收入水平 18

3.2因子分析法 19

3.2.1因子分析法的应用 20

3.3多元回归线性分析 22

3.3.1 多元线性回归分析 22

3.3.2 多元线性回归的定义 22

3.3.2 变量选取 23

3.3.3模型构建 23

3.4结果分析 24

3.4.1相关因素对汽车保有量的影响 24

第4章 汽车保有量增长带来的危害分析 25

4.1耕地资源问题 25

4.2能源问题 27

4.3环境污染问题 28

第5章 结论及建议 30

5.1结论 30

5.2对策与建议 30

5.2.1稳定经济增长，缩小贫富差距 30

5.2.2鼓励购买汽车，但适当地限制使用 31

5.2.3加强交通道路等基础设施建设 31

5.2.4完善地区公共交通 31

5.2.5加快技术革新，大力推广新能源汽车 32

参考文献 33

致 谢 35

绪论

1.1课题研究的背景

近年来，随着我国经济社会的高速发展和城市化水平的不断提高，我国汽车产业呈现高速发展的态势。2017年，我国汽车产销量连续八年位居世界首位，千人汽车保有量达150辆，截至2017年底，中国汽车保有量达到2.17亿辆，我国已经成为世界第一汽车消费大国和世界第二大汽车生产大国，汽车产业成为促进中国经济发展的支柱产业。然而汽车产业的高速发展同时也对城市交通、城市环境以及城市规划建设等带来了严峻的考验。以北京市为例，2014年北京市的颗粒物PM10浓度年均值已将超过了国家的二级标准，一年中北京市居民有201天生活在烟雾弥漫的环境中，据有关实验结果显示雾霾中有4类物质可导致能见度减少：黑炭、有机气溶胶、硫酸盐、硝酸盐。其中机动车尾气排放中就包含了以上四类物质中的3种： 有机烃、氮氧化物、黑炭，而且黑炭是汽油不完全燃烧产物,当交通拥堵时，发动机怠速运转将产生更多的黑炭。此外，汽车保有量的快速增长也造成了我国对石油能源的依赖，我国目前是世界第一大石油进口国和消费国，2017石油净进口量约为3.96亿吨，石油对外依存度达到了67.4%。面对如此严峻的环境与能源问题，研究汽车保有量的影响因素，引导汽车保有量合理增长迫在眉睫。

1.2课题研究的意义

汽车产业是国民经济的支柱产业，一方面能带动钢铁、玻璃、电子、橡胶等行业的发展，从而推动国民经济的增长；另一方面又会给城市交通与环境带来巨大的压力。2005年底，我国汽车保有量约为0.3159亿辆，而在2017年底，这一数字达到了2.17亿辆，年平均增长率超过了17%。根据预测，中国的汽车保有量将在2020年超过美国，达到2.5亿辆以上。我国的汽车数量在未来很长一段时间仍将保持高速增长的趋势，如果不对汽车保有量的增长速度进行控制，将会带来一系列的社会和经济问题。因此，研究影响汽车保有量的关键因素，为汽车产业相关政策和产业规划提供理论依据，对实现汽车产业合理、健康、可持续发展具有重要的现实意义。

1.3国内外相关研究现状

1.3.1国内汽车保有量的研究进展

随着汽车产业的迅速发展，如何控制汽车保有量的合理增长逐渐成为国内外学者的研究重点。影响汽车保有量的因素有很多，比如居民消费水平，钢材产量，国民总收入等。而研究方法有主成分分析法、因子分析法、多元回归分析法等。以下分别总结了国内外对汽车保有量影响因素的相关研究。

刘佳（2010）^[1]以我国1985—2007年期间相关统计数据为基础，通过多元回归分析的方法研究钢材产量、GDP、公路里程对私人汽车拥有量的影响，分析结果表明钢材产量和GDP对汽车保有量有明显的正向作用。

王影（2012）^[2]将私人汽车保有量的影响因素代入Logistic 模型进行实证研究，证明了居民的可支配收入和城市化水平对私人汽车保有量的增长具有显著的推动作用。同时文章还提出要处理好汽车保有量增长而带来的交通拥堵等问题，最有效的手段是大力发展公共交通体系。

高鋆和虞晓芬（2013）^[3]借助多元回归模型分析了1991—2010年我国私人汽车保有量数据，文章从人口、人均可支配收入、汽车年产量、公路里程数和城市化水平多个方面出发分析不同因素对汽车保有量的影响，结果显示：居民收入对保有量的作用是正向且长期的；基础设施建设水平的上升能推动汽车保有量的增长，但其作用有限；人口是汽车保有量增长的最大推动力；城市化进程能推动汽车保有量的增长且作用稳定。

韩冰琪（2013）^[4]利用计量经济学模型对我国汽车保有量的变化过程进行研究，通过对我国1994年到2010年的数据进行分析，最终得出结论：人均可支配收入和国家财政收入对我国私人汽车拥有量起推动作用。

栾杨，刘迎洲（2015）^[5]依据1997-2011 年期间的相关统计数据，建立多元线性模型，在分析过程中运用逐步回归的方法对模型存在的多重共线性进行处理，得到准确的分析模型。最终分析得出影响我国汽车保有量增长的最大因素是居民收入和城市化水平。

王旖旎（2005）^[6]基于多个国家的面板数据，通过运用Gompertz模型对不同国家的汽车保有量增长曲线进行拟合，得出了汽车保有量增长曲线一般呈S型增长的结论，同时人均GDP对汽车拥有量起正向作用。文章在分析过程中还提到在2015年到2042年间中国汽车保有量增长曲线将达到拐点，那时中国的汽车保有量将超过2.6亿辆。

陈璇璇（2008）^[7]从《中国统计年鉴》收集了我国从2003年到2007年的面板数据，文章从经济因素、城镇化率、人口密度三个方面出发分析不同因素对汽车保有量的影响，在对经济因素的选取过程中采用了主成分分析的方法，对多个指标进行处理，得出经济代表因子,然后借助SPSS软件对数据进行多元回归分析，最终得出结论：三个因素对汽车保有量的影响都很大，其中人口密度对汽车保有量的影响是负向的，且影响最大，而经济代表因子和城镇化率对汽车保有量起正向推动作用。

施凤丹^[8]等借助中国1985—2006年的统计数据，运用EViews软件建立起我国汽车拥保有量与国际油价以及人均收入之间的回归方程，通过分析后发现汽车保有量与油价之间的关系是单向，即汽车保有量的增长在一定程度上导致了油价的上升。

盖盈盈（2017）^[9]基于我国1994-2016年的数据，采用因子分析的方法对来自不同方面的24个指标进行处理，最终得出结论：居民消费水平的提升和道路基础设施的完善有助于拉动汽车消费。

邓昀（2014）^[10]通过建立多元线性回归模型的方法对2000-2012年期间广西省数据进行分析，分析结果表明人口、居民收入、公路里程与私人汽车拥有量之间存在正相关关系，而燃油价格指数对汽车保有量的影响并不显著。

刘晓凝（2016）^[11]基于我国1999-2014年期间汽车保有量数据及历年SUV销量数据，建立了多元回归模型，并通过设置虚拟变量的方法将税收政策引入回归模型，最终文章得出结论：稅收政策对汽车保有数量增长有正向调节作用。

顾文娟（2016）^[12]通过查询1990-2014年来我国汽车保有量和石油消费量的数据建立起两者的关系模型，通过对模型进行回归分析后得出：我国的汽车保有量与石油消费量之间的作用是单向的，汽车保有量的增加会促进石油消费量的提高，而石油消费量的变化对汽车保有量的影响并不显著。

马丽平（2014）^[13]以我国1990-2011年的数据为例，通过采用主成分分析法对选取的10个影响汽车市场需求量因素进行分析，分析提取经济因子、价格因子、人口因子三个主成分因子，然后借助EViews软件对其进行回归分析，最终得出结论：随着经济的发展和人口规模的提升，汽车市场消费量也会逐渐上升。

韦保仁（2004）^[14]借助中国以往汽车数据建立起了初级汽车保有量预测模型，并运用模型对汽车保有量进行预测。预测结果显示,在十年后中国可能成为全球最大的汽车生产和消费国。

蒋艳梅（2010）^[15]通过分析历史数据并建立Logistic 模型来对我国的汽车保有量进行预测研究，研究结论指出: Logistic 模型特别适合对我国私人汽车发展进行中长期预测,且Logistic模型的拟合精度要高于其他模型，预测结果显示我国的私人汽车的最大市场容量为6.72 亿左右, 在2021-2026年期间，我国的汽车保有量增长速度将达到最大值。

徐志坚（2016）^[16]基于我国1994—2009年的相关数据并借助神经网络理论建立起汽车保有量预测模型，并对我国2012汽车保有量进行预测，将汽车保有量预测结果与已有数据做对比，然后得出结论：因此，采用神经网络理论而建立起的汽车保有量预测建模可以有效地预测汽车保有量的变化。

1.3.2国外关于汽车保有量的研究

Dargay 和 Gately（1999）^[17]根据全世界不同收入水平的国家在1960—1992 年的数据，借助创新扩散模型研究这些国家的汽车保有量与居民收入之间的关系。研究结论表明，两者之间的关系曲线呈S型，即随着居民收入的增长，汽车保有量会逐渐达到饱和。文章还预测在2015年，中国的汽车保有量将超过美国。

Joyce.M.Dargay（2002）^[18]通过研究1985-1999年英国汽车保有量数据，发现汽车价格变化对城市居民的影响要大于农村居民，同时文章还提到了随着城市化进程的加快，汽车保有量也会有所增加。

Kenneth B. Medlock III（2002）^[19]收集了28个不同收入水平国家的汽车保有量数据，并且基于这些数据建立了计量经济模型来分析经济发展水平与汽车保有量之间的关系。文章的结论指出对经济发展水平不同国家之间的汽车保有量饱和值存在巨大差异。

通过查阅国内外学者的相关文献，可以了解到对于汽车保有量，国内外学者已经进行了大量的研究。特别是近些年来由于汽车保有量的高速增长，各个国家均出现了不同程度的交通和污染等问题，引起了国内外学者的高度关注。研究的基本方法主要是通过对历史数据进行分析建立模型，借助模型来定性或定量分析不同因素对汽车保有量的影响。对汽车保有量影响因素的研究内容主要以经济因素为主，如人均GDP，居民消费水平等。而事实上，汽车保有量的增长不仅仅是受经济因素的影响，国家或地区的道路交通水平和城市化水平等因素也会对汽车保有量的增长产生作用，仅用单一的指标进行研究分析明显是不全面的，也是不合理的。

1.4研究的内容及主要方法

1.4.1研究内容

本文的研究内容主要有以下三个方面:

（1）对国内外汽车产业概况和我国的汽车保有量现状进行了分析

（2）将影响我国汽车保有量的因素整理为四个方面：宏观经济水平、道路交通水平、城市化水平、居民收入水平。从这四个方面的依次选取了十四个指标进行分析，最终建立起了基于因子分析和多元回归分析的数据模型。

（3）分析了汽车保有量增长过快而带来的耕地资源问题、能源问题以及环境污染问题。

1.4.2研究方法

本文用到的研究方法有因子分析法和多元回归分析法.

（1）因子分析法：本文在对影响汽车保有量的因素进行分类整理后，运用因子分析法对十四个不同指标进行处理，最后归纳整理出主成分因子，为后续研究做准备。

（2）多元回归分析法：在使用因子分析法对不同指标进行降维归类后，运用多元回归分析法对主成分因子进行处理，得出不同因子对汽车保有量的影响，并给出结论。

1.5研究的技术路线图

居民收入水平