我國私人汽車擁有量的影響因素的計量分析

我國私人汽車擁有量的影響因素的計量分析摘要建立準確而合理的計量經(jīng)濟學模型，尋求全國私人汽車擁有量和社會經(jīng)濟的相關指標之間的函數(shù)關系，可以較為準確的對一國一定時期內(nèi)私人汽車擁有量的變化進行定量的分析。本文選擇了2015年中國統(tǒng)計年鑒中1995—2014年共20年的相關數(shù)據(jù)，建立了計量經(jīng)濟學模型，并利用Eviews軟件對模型進行參數(shù)估計和檢驗。最后的結果進行經(jīng)濟意義分析，判斷出居民人均可支配收入，汽車產(chǎn)量、鋼鐵產(chǎn)量對居民汽車擁有量有正的影響。其中汽車產(chǎn)量影響最大，城市化率影響最小。并且這些影響因素對其存在長期的均衡關系。關鍵詞：居民汽車擁有量，計量模型，多重共線性，協(xié)整檢驗。一、引言改革開放以來，中國的經(jīng)濟快速增長，短短三十多年的時間，我國一躍成為世界第二大經(jīng)濟體。隨著市場經(jīng)濟的穩(wěn)定繁榮和改革開放的深入發(fā)展，我國的經(jīng)濟經(jīng)歷了一個快速發(fā)展的時期。經(jīng)濟的快速發(fā)展為汽車工業(yè)提供了巨大的發(fā)展空間，也為汽車廠商提供了巨大的市場。但是私人汽車擁有量的增加也會對土地、能源、環(huán)境等產(chǎn)生巨大影響。世界汽車工業(yè)發(fā)展規(guī)律表明.當一個國家的人均GDP在1000?10000美元時,是汽車工業(yè)發(fā)展的黃金時期，并帶動國民經(jīng)濟高速發(fā)展。2001年我國人均GDP達到1000美元，這預示著中國正處在汽車工業(yè)起飛的前期，市場需求表現(xiàn)出強勁的態(tài)勢，汽車進入普通家庭已成為眾所周知的事實，私家車開始步入普及化道路的里程碑。中國目前是世界上第二大的汽車擁有國，僅次于美國。而且中國現(xiàn)在已經(jīng)成為了世界第一大的汽車消費國。因此有必要對影響私人汽車擁有量的主要因素進行分析。本文通過描述各相關因素對全國私家車擁有量的影響，從而提出相關的政策建議。二、文獻綜述1995年中國私人汽車的擁有量為249.96萬輛，到2014年上升到12339.36萬輛，汽車行業(yè)作為國民經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，消費者需求量直接影響整個行業(yè)的發(fā)展。因此，不少學者從不同角度對我國私人汽車擁有量的影響因素進行了計量分析。王珺的《我國私家車擁有量的影響因素的計量分析》(2009)選擇了人均可支配收入XI；公路里程X2；原材料、燃料及動力購進價格指數(shù)(以1990年為基期)X3作為自變量，私人汽車擁有量Y作為自變量構建對數(shù)模型lnY二B+BlnX+BlnX+BlnX+u,利用eviews進行計量分析，并得出結論：全國私0家車1擁1有量2與其2人均3可3支配收入、公路里程和原材料、燃料及動力購進價格指數(shù)存在一定的函數(shù)關系。張廷煦,馬超的《從中國統(tǒng)計數(shù)據(jù)看私人汽車發(fā)展狀況》(2013)除了增加了人口數(shù)量X4這一自變量外，還將X3定義為平均原油價格構造了新的模型lnY=B+BlnX+BlnX+BlnX+BlnX+u,且驗證該模011223344型能夠較好地復合統(tǒng)計檢驗、計量經(jīng)濟學檢驗，并在序列相關性、多重共線性等方面也有很好的擬合度，總體上是一個較為成功的模型，有著切實的經(jīng)濟學意義，即人口數(shù)量也是影響私人汽車擁有量的因素之一。孫燕紅《我國私人汽車需求的計量經(jīng)濟模型分析》（2013）進一步細化影響因素，增加了全國汽車產(chǎn)量X5和社會消費品零售額X6這兩個自變量建立模型：lnY二B+BlnX+BlnX+BlnX+BlnX+BlnX+BlnX+u，利用eviews軟件進行分析得出：在上述模型5下，，原材料、、燃料及動力購進價格指數(shù)（以1990年為基期）X3這一變量是多余的，我國私人汽車需求量主要受人均可支配收入、公路里程、汽車產(chǎn)量、人口數(shù)量、社會消費品零售額的影響，而且均存在正向相關關系，并且人口數(shù)量是影響私人汽車需求量的最重要的因素。此外，還提出以下政策建議：加快城鎮(zhèn)道路化的發(fā)展，努力增加城鎮(zhèn)人口數(shù)將有助于汽車需求量的增長；完善公共基礎設施建設，加速全國公路建設，通過提高硬環(huán)境來增加汽車需求量；繼續(xù)發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)，改進技術，降低成本，增加汽車產(chǎn)量，促進需求；居民消費水平有待進一步提高，這就要求國家出臺一些偏向居民的收入分配政策，同時積極鼓勵消費信貸的發(fā)展，增強居民消費能力，努力擴大內(nèi)需，提高社會消費品零售額，間接帶動購車需；完善公共基礎設施建設，加速全國公路建設，通過提高硬環(huán)境來增加汽車需求量；繼續(xù)發(fā)展汽車產(chǎn)業(yè)，改進技術，降低成本，增加汽車產(chǎn)量，促進需求；居民消費水平有待進一步提高，這就要求國家出臺一些偏向居民的收入分配政策，同時積極鼓勵消費信貸的發(fā)展，增強居民消費能力，努力擴大內(nèi)需，提高社會消費品零售額，間接帶動購車需求。在這里，我的這篇文章上因素述幾位學者的研究方法類似，在幾位學者的研究基礎上再從不同的方向研究居民汽車擁有量的影響因素。三、模型設定（—）、因素的確定我們知道，想要擁有一輛汽車，必須進行購買，而城鎮(zhèn)居民的可支配收入是購買汽車的前提條件，本文可以考慮城鎮(zhèn)居民的人均可支配收入為城鎮(zhèn)居民的汽車擁有量的一個影響因素。同時，人口數(shù)量也是影響我國私人汽車擁有量的重要因素，所以，在本文中，人口數(shù)量也是研究中國私人汽車擁有量的一個重要的因素；在孫燕紅的研究中，她提出的建議加快城鎮(zhèn)道路化的發(fā)展，努力增加城鎮(zhèn)人口數(shù)將有助于汽車需求量的增長；所以我將城鎮(zhèn)化也作為影響汽車擁有量的一個重要影響因素，驗證城鎮(zhèn)化對中國私人汽車的擁有量的影響。在這里我們選用中國城鎮(zhèn)人口的數(shù)量與總人口數(shù)量的比值表示中國城市化的水平。在汽車需求市場中，汽車產(chǎn)量對私人汽車的擁有量產(chǎn)生重要的影響。所以該影響因素里也得考慮汽車生產(chǎn)量。中國的公路里程越多，人們就越需要也越應該擁有汽車。所以，中國的公路里程是汽車擁有量的基礎。因此，在研究居民汽車擁有量的時候有必要把公路里程也考慮在內(nèi)。由上我們選取出了除了汽車價格之外的對于居民汽車擁有量的影響因素，分別為居民可支配收入一一X1；總人口一一X2；城市化率一一X3；公路里程一一X4；汽車產(chǎn)量——X5；汽車擁有量——Y。從中國統(tǒng)計局年鑒和中國汽車工業(yè)年鑒選取1995年至2014年的二十年的居民居民可支配收入、總人口、城鎮(zhèn)人口、公路里程、汽車產(chǎn)量、汽車擁有量的數(shù)據(jù)（見附表）。二）、模型的建立由經(jīng)濟學的經(jīng)驗可選定該模型為一個線性模型。因為他的檢驗方法比較多，對模型的準確程度的分析也就更加的可靠。為了更好的研究，首先我們將變量YXI、X2、X4、X5,取對數(shù)，但是由于X3是一個率，所以我們對X3不做對數(shù)處理。具體來說，我們可以設定模型如下：lnY二B+BlnX+BlnX+BX+BlnX+BlnX+u01122334455其中，u為隨機擾動項。（三）、模型的確定1、用最小二乘法估計出該模型為：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:34Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-160.868421.01042-7.6566000.0000LNX10.3059400.3921100.7802400.4482LNX213.888172.0034276.9322070.0000X35.0687181.8171842.7893260.0145LNX40.0711820.0764430.9311870.3675LNX50.2008630.0623783.2201110.0062R-squared0.999459Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.999266S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.034120Akaikeinfocriterion-3.674534Sumsquaredresid0.016299Schwarzcriterion-3.375815Loglikelihood42.74534Hannan-Quinncriter.-3.616221F-statistic5171.509Durbin-Watsonstat1.235589Prob(F-statistic)0.000000lnY=-160.8684+0.3059lnX1+13.8882X2+5.0687X3+0.0712lnX4+0.0624X5從F統(tǒng)計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立。但是，LnX1和LnX4的T統(tǒng)計量的P值都大于0.05，可以看出XI、X4不顯著，所以解釋變量之間可能存在多重共線性。2、分別計算lnY關于lnXl、lnX2、X3、lnX4、lnX5的線性回歸：（1）、lnY對lnXl的線性回歸用最小二乘法估計出該模型為：

DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:45Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-11.377330.296472-38.375770.0000LNX12.0309420.03191763.631250.0000R-squared0.995574Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.995328S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.086057Akaikeinfocriterion-1.972966Sumsquaredresid0.133306Schwarzcriterion-1.873393Loglikelihood21.72966Hannan-Quinncriter.-1.953529F-statistic4048.936Durbin-Watsonstat0.502433Prob(F-statistic)0.000000lnY=-11.3773+2.0309lnX1從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且lnX1的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出XI顯著。XI代表的是人均可支配收入,從中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)可以看出,人均可支配收入在逐年增加，同時，我國私人汽車擁有量也在逐年增加。從方程可以表示出：在不考慮其他因素的同時，人均可支配收入每增加1%，私人汽車擁有量就增加2.039%，可以看出，私人汽車擁有量受人均可支配收入的影響很大。、lnY對lnX2的線性回歸用最小二乘法估計出該模型為：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:46Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-394.963214.56818-27.111360.0000LNX234.178921.23734827.622730.0000R-squared0.976953Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.975673S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.196378Akaikeinfocriterion-0.322915Sumsquaredresid0.694155Schwarzcriterion-0.223342Loglikelihood5.229153Hannan-Quinncriter.-0.303478F-statistic763.0149Durbin-Watsonstat0.176986Prob(F-statistic)0.000000lnY=-394.9632+34.1789lnX2從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且lnX2的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出X2顯著。X2代表的是人口總數(shù),從中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)可以看出,人口總數(shù)在逐年增加,同時,我國私人汽車擁有量也在逐年增加。從方程可以表示出：在不考慮其他因素的同時，人均可支配收入每增加1%，私人汽車擁有量就增加34.1789%，可以看出，這個數(shù)據(jù)不夠合理，雖然中國的人口基數(shù)大，但是，這個增長速度還是過快，不符合經(jīng)濟意義。分析其原因：應該是隨機擾動項中包含的其他因素對人均汽車擁有量的影響較大，導致出現(xiàn)這個不符合經(jīng)濟意義的回歸結果，但是，依然可以從這個結果中得出人口總數(shù)對私人汽車擁有量有影響的結果。、lnY對X3的線性回歸用最小二乘法估計出該模型為：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:46Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C5.3857160.16027133.603760.0000X321.471561.44853014.823000.0000R-squared0.924281Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.920074S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.355949Akaikeinfocriterion0.866580Sumsquaredresid2.280592Schwarzcriterion0.966153Loglikelihood-6.665798Hannan-Quinncriter.0.886018F-statistic219.7213Durbin-Watsonstat0.131162Prob(F-statistic)0.000000lnY=5.3857+21.4716X3從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且X3的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出X3顯著。X3代表的是城市化率,從中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)可以看出,城鎮(zhèn)人口占總人口的比率在逐年增加,同時,我國私人汽車擁有量也在逐年增加。從方程可以表示出：在不考慮其他因素的同時,城市化率每增加1%,私人汽車擁有量就增加21.4716%,這個數(shù)據(jù)看似不夠合理,但是,城市化率從1995年的29.04%到2014年的54.77%,20年增長了25.73%,而私人汽車擁有量從1995年的249.96萬輛增長達2014年的12339.36萬輛,增長了48倍,加之其他因素的影響,這個結果還是基本合理。但是,城市化率作為城市化進程的一個標準,在城市化的進程中,農(nóng)村也在發(fā)展,經(jīng)濟在發(fā)展,農(nóng)村的道路也在擴修發(fā)展,農(nóng)民的生活也在提高,私家車在農(nóng)村的擁有量也在不斷增加。所以：雖然城市化率對私人汽車擁有量有一定的影響,但不是主要的影響因素。、lnY對lnX4的線性回歸用最小二乘法估計出該模型為DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:47Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-5.3579570.832949-6.4325130.0000LNX42.3365780.15133815.439440.0000R-squared0.929791Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.925890S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.342754Akaikeinfocriterion0.791032Sumsquaredresid2.114646Schwarzcriterion0.890605Loglikelihood-5.910323Hannan-Quinncriter.0.810470F-statistic238.3764Durbin-Watsonstat0.816875Prob(F-statistic)0.000000lnY=-5.3580+2.3366lnX4從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且X4的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出X4顯著。X4代表的是公路里程,從中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)可以看出,公路里程在逐年增加,同時,我國私人汽車擁有量也在逐年增加。從方程可以表示出：在不考慮其他因素的同時，公路里程每增加1%，私人汽車擁有量就增加2.3366%，可以看出：公路里程是影響私人汽車擁有量的因素。、lnY對lnX4的線性回歸用最小二乘法估計出該模型為：

DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:47Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C2.2746490.18503112.293310.0000LNX50.9542530.03322928.717540.0000R-squared0.978640Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.977453S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.189054Akaikeinfocriterion-0.398929Sumsquaredresid0.643345Schwarzcriterion-0.299356Loglikelihood5.989288Hannan-Quinncriter.-0.379491F-statistic824.6973Durbin-Watsonstat0.534620Prob(F-statistic)0.000000lnY=2.2746+0.9543lnX5從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且X5的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出X5顯著。X5代表的是汽車產(chǎn)量,從中國統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)可以看出,汽車產(chǎn)量在逐年增加,同時,我國私人汽車擁有量也在逐年增加。從方程可以表示出：在不考慮其他因素的同時，汽車產(chǎn)量每增加1%，私人汽車擁有量就增加0.9543%，可以看出：汽車產(chǎn)量是影響私人汽車擁有量的因素。3、綜上所述：我們可以選擇lnY先對lnXl的回歸分析為主，依次加入lnX2、X3、lnX4、lnX5進行回歸分析，剔除不顯著的變量。（1）、加入lnX2進行分析：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:48Sample:19952014Includedobservations:20coefficientStd?匚IIOIL-SLdLISLICProb.LNCX1-11.2426.0396340701?40?7143100216-81?96?379798270200??00000000LNX29.8502921?2571857?8351980.0000ARd-sjuqsutaerdedR-squaredS.E.ofregression00..9999980942700.041238MeandependentvarS?D?dependentvarAkaikeinfocriterion71??424597705595-3.401454Sumsquaredresid0.028909Schwarzcriterion-3.252094Loglikelihood37.01454Hannan-Quinncriter?-3.372297F-statistic8847.291Durbin-Watsonstat1.562140Prob(F-statistic)0.000000

從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且XI和X2的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出XI和X2都顯著。（2）、加入lnX2、X3進行分析：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:48Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-129.059822.33943-5.7772200.0000LNX11.3826500.2117366.5300610.0000LNX210.501792.0469155.1305460.0001X30.4900011.1958350.4097560.6874R-squared0.999050Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.998872S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.042285Akaikeinfocriterion-3.311893Sumsquaredresid0.028609Schwarzcriterion-3.112746Loglikelihood37.11893Hannan-Quinncriter.-3.273017F-statistic5609.551Durbin-Watsonstat1.555508Prob(F-statistic)0.000000從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且X1和X2的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出X1和X2都顯著。但是且X3的t統(tǒng)計量的P值為0.0000>0.05,可以看出X3不顯著，所以剔除變量X3。（3）、加入lnX2、lnX4進行分析：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresSample:19952014CoefficientStd.ErrorIncludedobservations:20CoefficientStd.ErrorLNCX1-1.2426.031703210.50.5832937127-7.8518160.0000LNX29.8431321.37803317.761960.0000LNX40.0011000.0719907.1428860.00000.0152750.9880t-StatisticProb.ARd-sjuqsutaerdedR-squaredLoglikelihoodF-statistic7.4477591.259055-3.262593ARd-sjuqsutaerdedR-squaredLoglikelihoodF-statistic7.4477591.259055-3.2625931.56109537.01468Hannan-Quinncriter.5551.322Durbin-WatsonstatProb(F-statistic)0.000000從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且XI和X2的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出XI和X2都顯著。但是且X4的t統(tǒng)計量的P值為0.0000>0.05,可以看出X4不顯著，所以剔除變量X4。（4）、加入lnX2、lnX5進行分析：DependentVariable:LNYMethod:LeastSquaresDate:05/02/16Time:16:49Sample:19952014Includedobservations:20CoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-113.418115.23411-7.4450100.0000LNX11.3738900.09833313.971870.0000LNX29.1554411.3321546.8726570.0000LNX50.2008630.0623783.2201110.0062R-squared0.999138Meandependentvar7.447759AdjustedR-squared0.998976S.D.dependentvar1.259055S.E.ofregression0.040285Akaikeinfocriterion-3.408806Sumsquaredresid0.025966Schwarzcriterion-3.209659Loglikelihood38.08806Hannan-Quinncriter.-3.369930F-statistic6180.947Durbin-Watsonstat1.386931Prob(F-statistic)0.000000從上表中可以看出：該模型的F用計量的P值為0.00000<0.05,可以看出該方程關系顯著成立，且X1和X2的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05,可以看出X1和X2都顯著。同時X5的t統(tǒng)計量的P值為0.0000<0.05，可以看出X5顯著，所以不剔除變量X5。綜上所述,模型確定為：LnY=-133.4181+1.3740lnX1+9.1554lnX2+0.2009lnX5四、模型的協(xié)整檢驗（一）、單位根檢驗：1、對lnY進行單位根檢驗:NullHypothesis:D(LNY,2)hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:2(Fixed)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.6334890.0183Testcriticalvalues:1%level-3.9591485%level-3.08100210%level-2.681330

由表可知lnY的t檢驗的P值為0.0183<0.05，所以Y是一階單整的。1、對lnXl進行單位根檢驗：NullHypothesis:D(LNX1)hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:2(Fixed)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.6883420.0156Testcriticalvalues:1%level-3.9203505%level-3.06558510%level-2.673459由表可知X1的t檢驗的P值為0.0099<0.05,所以X1是一階單整的。3、對lnX2進行單位根檢驗：NullHypothesis:D(LNX2)hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:2(Fixed)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.6883420.0156Testcriticalvalues:1%level-3.9203505%level-3.06558510%level-2.673459由表可知lnX2的t檢驗的P值為0.0156<0.05,所以X2是一階單整的。2、對lnX5進行單位根檢驗：3、NullHypothesis:D(LNX5,2)hasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:2(Fixed)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.1252100.0462Testcriticalvalues:1%level-3.9591485%level-3.08100210%level-2.681330由表可知lnX5的t檢驗的P值為0.0462<0.05,所以X5是一階單整的。綜上所述：從上表可以看出lnY、lnXl、lnX2、lnX5都是一階單整的，所以可以做協(xié)整檢驗。運用Eviews對lnY、lnXl、lnX2、lnX5進行協(xié)整檢驗，檢驗結果如下：NullHypothesis:EThasaunitrootExogenous:NoneLagLength:2(Fixed)t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.3303230.0024Testcriticalvalues:1%level-2.7080945%level-1.96281310%level-1.606129由上可知道該回歸模型存在協(xié)整關系。五、計量結果的經(jīng)濟分析由以上的過程我們可以確定關于我國居民汽車擁有量的回歸方程為：LnY=-133.4181+1.3740lnX1+9.1554lnX2+0.2009lnX5故模型的主要經(jīng)濟意義解釋如下：（一）、人口總數(shù)是影響私人汽車擁有量的重要因素該方程表明：人口總數(shù)每增加1%，中國私人汽車擁有量增加9.1554%。從回歸模型可以看出：lnX2的系數(shù)為9.1554>1，表明私人汽車的擁有量對于人口總數(shù)來說是富有彈性的，即從1995年到2014年，在其他解釋變量保持不變的情況下，隨著人口數(shù)量的增加引起全國私人汽車的增加幅度小于全國人口總數(shù)的增長幅度。同時該彈性系數(shù)大于其他變量的彈性系數(shù)，表明人口總數(shù)是影響私人汽車擁有量最重要的因素。（