李洪慶 王軍雷 康凱 劉磊

（中國汽車技術(shù)研究中心有限公司，天津 300300）

主題詞：汽車產(chǎn)業(yè) VAR模型 脈沖響應(yīng)函數(shù) 方差分解

1 引言

自1953 年中國第一汽車制造廠在長春開工建設(shè)以來，中國汽車產(chǎn)業(yè)走過了67年的歷程，初步形成了大中小企業(yè)、主機(jī)廠和供應(yīng)商、研發(fā)和生產(chǎn)銷售3大聯(lián)合體系。汽車產(chǎn)業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展重要的戰(zhàn)略性、支柱性產(chǎn)業(yè)，也是制造強(qiáng)國建設(shè)重要的標(biāo)志性產(chǎn)業(yè)，對帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、推動制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級發(fā)揮著重要作用。隨著我國將汽車產(chǎn)業(yè)上升到國家戰(zhàn)略層面，作為世界汽車產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展關(guān)乎到經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和制造強(qiáng)國的建設(shè)。

近年來很多學(xué)者發(fā)表了一些關(guān)于汽車產(chǎn)業(yè)相關(guān)的研究：楊隨[1]在對我國汽車產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)布局深入研究后，發(fā)現(xiàn)隨著省區(qū)專業(yè)化的不斷提高，相對應(yīng)的地理集中度呈現(xiàn)“擴(kuò)散—集中—擴(kuò)散”的趨勢。王瑞晉等人[2]基于地理科學(xué)的基礎(chǔ)理論，揭示了我國汽車產(chǎn)業(yè)布局的時空變化規(guī)律，分析了汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，并提出相應(yīng)的對策。賀燦飛等人[3]指出中國工業(yè)總體呈現(xiàn)“內(nèi)陸—沿?！獌?nèi)陸”集聚特征，和改革開放以前相比，中國工業(yè)呈現(xiàn)出較為明顯的聚集趨勢。賀正楚[4]對我國2006～2015年31個省域汽車制造業(yè)進(jìn)行研究，指出影響汽車制造業(yè)區(qū)域布局的主要因素有科技創(chuàng)新水平、勞動力成本、稅收政策。巫細(xì)波[5]認(rèn)為整車帶動、政策引導(dǎo)、集聚經(jīng)濟(jì)、資源分布及空間成本等因素對汽車產(chǎn)業(yè)空間布局有重要影響。鄧若冰等人[6]基于空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究視角，探討了我國2001～2003年省域汽車工業(yè)集聚和經(jīng)濟(jì)增長的空間關(guān)系。

從這些研究可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者主要是對汽車產(chǎn)業(yè)及其影響因素進(jìn)行探討，而對汽車產(chǎn)業(yè)與這些影響因素之間關(guān)系的探討尚存在空白，在汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，汽車產(chǎn)業(yè)的時序變化和社會經(jīng)濟(jì)、資源環(huán)境、生產(chǎn)研發(fā)能力等因素密切相關(guān)?；谝陨峡紤]，以期作出以下2方面分析：一方面使用脈沖響應(yīng)函數(shù)來研究汽車產(chǎn)量與其影響因素長期相互動態(tài)影響，另一方面運(yùn)用方差分解研究汽車產(chǎn)量與其影響因素在相互沖擊中的相對重要性。

2 數(shù)據(jù)說明和模型簡介

2.1 VAR模型介紹

向量自回歸模型（VAR）是自回歸模型（AR）的拓展，1980年由Sims提出[7]，常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列及分析隨機(jī)擾動項(xiàng)對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響。VAR 模型把每個內(nèi)在變量看成是所有內(nèi)在變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)由多元時間序列變量組成的“向量”自回歸模型。p階VAR模型的數(shù)學(xué)表達(dá)形式記為VAR(p)，具體公式如下：

式中，Yt為k維內(nèi)生變量向量；Xt為d維外生變量；μt是k維擾動向量；A1,A2，…，Ap和B是待估系數(shù)矩陣，p是滯后階數(shù)。VAR模型轉(zhuǎn)化為矩陣為：

2.2 數(shù)據(jù)來源

論文中的研究數(shù)據(jù)主要從中國統(tǒng)計(jì)局和《中國汽車工業(yè)年鑒》[8]獲取，根據(jù)確定的指標(biāo)體系選擇1983～2018 年中國汽車產(chǎn)量及其相關(guān)影響因素統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。以中國汽車生產(chǎn)數(shù)量作為因變量，用汽車產(chǎn)量（y）來表示。數(shù)據(jù)共涉及全國31 個省、市、自治區(qū)，由于制度差異，沒有納入分析香港、澳門和臺灣3 個地區(qū)的數(shù)據(jù)。

2.3 指標(biāo)體系構(gòu)建

汽車產(chǎn)業(yè)是1個技術(shù)資金密集、關(guān)聯(lián)波及范圍廣、帶動能力強(qiáng)勁的支柱產(chǎn)業(yè)。本文以汽車生產(chǎn)水平作為被解釋變量，用汽車產(chǎn)量來表示。在選擇解釋變量時，借鑒了國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于時空演變的研究成果。同時又針對中國的具體情況，從社會經(jīng)濟(jì)、資源環(huán)境、生產(chǎn)研發(fā)能力3個方面構(gòu)建了中國汽車生產(chǎn)時序變化的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型（表1）。此外，中國汽車生產(chǎn)還受到政策因素的影響，由于政策因素在VAR模型中無法有效量化，運(yùn)算過程中會產(chǎn)生虛擬變量，影響模型準(zhǔn)確性，所以本文選取具有政策意義的汽車行業(yè)完成固定投資代替。

表1 時間序列影響因素指標(biāo)體系

居民消費(fèi)水平（x1）

居民消費(fèi)水平和國民生產(chǎn)總值（GDP）、居民儲蓄和居民人均收入等多個經(jīng)濟(jì)因素息息相關(guān)，能夠很好地反映居民整體消費(fèi)能力，具有極為重要的社會經(jīng)濟(jì)意義。故本文引入居民消費(fèi)水平來分析其對中國汽車生產(chǎn)的影響。

汽車工業(yè)總產(chǎn)值（x2）

汽車工業(yè)總產(chǎn)值是衡量汽車工業(yè)發(fā)達(dá)程度和規(guī)?？偭康闹匾笜?biāo)。工業(yè)總產(chǎn)值的計(jì)算價格有2種：一是不變價格，另一個是現(xiàn)行價格，由于本文研究跨度36年，所以如果采用不變價格會影響模型精準(zhǔn)性，故本文所有數(shù)據(jù)采用的均是現(xiàn)行價格。

汽車進(jìn)口數(shù)量（x3）

中國汽車進(jìn)口數(shù)量從1983 年的2.24 萬輛到2018年的113萬輛，增長50.4倍，汽車進(jìn)口數(shù)量的逐年增加會沖擊本地汽車的生產(chǎn)。本文把汽車進(jìn)口數(shù)量引入到影響因素的分析中。

汽車行業(yè)完成固定資產(chǎn)投資（x4）

汽車行業(yè)固定資產(chǎn)投資是指在一定時期內(nèi)建造和購置固定資產(chǎn)的工作量以及與此有關(guān)的費(fèi)用變化情況，從固定資產(chǎn)投資角度可以來探討汽車行業(yè)宏觀經(jīng)濟(jì)走勢及行業(yè)政策方向。所以本文將把汽車行業(yè)完成固定資產(chǎn)投資納入指標(biāo)體系。

工程技術(shù)人員數(shù)（x5）

汽車產(chǎn)業(yè)是技術(shù)人才密集型行業(yè)，行業(yè)的整體進(jìn)步需要人才的積累和技術(shù)水平的提高，而且工程技術(shù)人員還關(guān)乎著企業(yè)的創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化。因此本文引入工程技術(shù)人員來分析對中國汽車生產(chǎn)的影響。

全員勞動生產(chǎn)率（x6）

全員勞動生產(chǎn)率可以衡量勞動力要素的投入產(chǎn)出效率，是勞動力積極性、企業(yè)管理水平、生產(chǎn)技術(shù)水平的綜合體現(xiàn)，是考核企業(yè)和行業(yè)的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。故本文把全員勞動生產(chǎn)率引入到影響因素的分析中。

3 實(shí)證分析與估計(jì)結(jié)果

3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建立VAR模型的基礎(chǔ)是驗(yàn)證變量是平穩(wěn)的，否則會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，即建立的回歸模型在經(jīng)濟(jì)意義上沒有因果關(guān)系。本文采用單位根檢驗(yàn)方法（ADF）驗(yàn)證時間序列的平穩(wěn)性。為了保證回歸參數(shù)估計(jì)量具有良好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，消除異方差，對居民消費(fèi)水平、汽車工業(yè)總產(chǎn)值、汽車進(jìn)口數(shù)量、汽車行業(yè)完成固定資產(chǎn)投資、工程技術(shù)人員、全員勞動生產(chǎn)率和汽車產(chǎn)量分別取對數(shù)為lnx1，lnx2，lnx3，lnx4，lnx5，lnx6，lny，結(jié)果顯示7個變量均為非平穩(wěn)序列，因此對變量進(jìn)行一階差分，結(jié)果顯示序列平穩(wěn)，數(shù)據(jù)水平為一階單整，記為D(lnx1)，D(lnx2)，D(lnx3)，D(lnx4)，D(lnx5)，D(lnx6)，D(lny)。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

3.2 滯后階數(shù)的確定

一般情況下，解釋變量和被解釋變量的因果關(guān)系不會在同一時期發(fā)生，通常會有時間滯后性，所以模型滯后階數(shù)（Lag）的確定對模型的可靠性和準(zhǔn)確性十分關(guān)鍵。結(jié)合表3可以看出：除了施瓦茲準(zhǔn)則（SC）準(zhǔn)則顯示最后滯后階數(shù)為1，似然比檢驗(yàn)（LR）、最后預(yù)測誤差（FRE）、赤池信息準(zhǔn)則（AIC）、HQ 信息準(zhǔn)則均顯示最優(yōu)滯后階數(shù)為2，故本文選取滯后2 期為最優(yōu)滯后階數(shù)。

3.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果關(guān)系是為了檢驗(yàn)時間序列變量之間在統(tǒng)計(jì)上的時間先后順序，即x的前期變化能否有效地解釋y的變化，如果x的前期變化能有效地解釋y的變化，即認(rèn)為x是y的格蘭杰原因，相反，不是y的格蘭杰原因，選取滯后2期作為最優(yōu)滯后期。

表2 變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

表3 VAR模型滯后期選擇標(biāo)準(zhǔn)

由表4 可以得出，居民消費(fèi)水平（x1）是汽車產(chǎn)量變化的格蘭杰原因，說明隨著居民生活水平的提高，人們對于汽車產(chǎn)品的需求逐漸增強(qiáng)，同時汽車產(chǎn)量變化也對居民生活水平有顯著影響；汽車工業(yè)總產(chǎn)值（x2）不是汽車產(chǎn)量變化的格蘭杰原因，即當(dāng)年汽車工業(yè)總產(chǎn)值的滯后作用對汽車產(chǎn)量變化無顯著影響；汽車進(jìn)口數(shù)量（x3）不是汽車產(chǎn)量變化的格蘭杰原因，然而汽車產(chǎn)量變化是汽車進(jìn)口數(shù)量的格蘭杰原因；汽車行業(yè)固定資產(chǎn)投資（x4）對汽車產(chǎn)量變化的影響較??；同樣，工程技術(shù)人員數(shù)（x5）也不是汽車產(chǎn)量變化的格蘭杰原因；全員勞動生產(chǎn)率（x6）是汽車產(chǎn)量變化的格蘭杰原因，說明企業(yè)勞動力積極性、企業(yè)管理水平、生產(chǎn)技術(shù)水平的提高可以顯著影響汽車產(chǎn)量的變化；汽車工業(yè)總產(chǎn)值、汽車進(jìn)口數(shù)量、汽車行業(yè)固定資產(chǎn)投資、工程技術(shù)人員數(shù)分析結(jié)果雖然不是汽車產(chǎn)量變化的格蘭杰原因，但是他們可以影響汽車產(chǎn)量的變化，只是影響程度較小，下面將用脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解來分析這些變量之間更為復(fù)雜的關(guān)系。

表4 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

3.4 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

在進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析之前必須對VAR 模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，一般采用使用AR根圖表(AR Roots Table／Graph)，如果模型所有根的模數(shù)都在單位圓內(nèi)，說明模型是穩(wěn)定的，否則不穩(wěn)定。由圖1可知本文被估計(jì)模型有部分模數(shù)在單位圓邊緣，較難判斷其模數(shù)是否小于1，所以采用AR 根圖和AR 根表結(jié)合來分析。

圖1 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

從圖1 和表5 可以看出，被估計(jì)模型所有模數(shù)都位于單位圓內(nèi)，說明所建立的VAR 模型是穩(wěn)定的，可以繼續(xù)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析。

表5 VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

3.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)主要用于研究動態(tài)系統(tǒng)內(nèi)變量之間的關(guān)系，它是1種因果性分析方法[9]。具體來說，脈沖響應(yīng)函數(shù)是用來衡量隨機(jī)擾動項(xiàng)的1 個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響，能夠清晰直觀的刻畫出變量之間的相互關(guān)系，橫坐標(biāo)表示沖擊作用的滯后期數(shù)，縱坐標(biāo)表示汽車產(chǎn)量的響應(yīng)程度，選擇分析期長度為10期，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)計(jì)算值，上下的虛線為正負(fù)2 倍標(biāo)準(zhǔn)差置信帶。脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果如圖2所示。

從圖2（a）可以看出，當(dāng)本期給居民消費(fèi)水平1個正向沖擊后，居民消費(fèi)水平的沖擊會對汽車產(chǎn)量帶來負(fù)面影響。當(dāng)沖擊后在第2期內(nèi)影響最大，后逐漸減弱，在第8期達(dá)到第二次影響峰值?？此七@一結(jié)論不符合實(shí)際，但是仔細(xì)思考可以看出，當(dāng)在一定時間段內(nèi)居民消費(fèi)水平過度提高時，會在一定程度上透支消費(fèi)者的需求，比如2009年的《汽車行業(yè)調(diào)整振興規(guī)劃》即汽車下鄉(xiāng)政策公布后，迅速釋放消費(fèi)者需求，導(dǎo)致在2011 年和2012 出現(xiàn)汽車銷量增長疲軟，所以產(chǎn)量相對減少也在情理之中。

圖2（b）顯示，對汽車工業(yè)總產(chǎn)值1 個正沖擊后，會給汽車產(chǎn)量帶來正面影響，在第4期達(dá)到最大，隨后影響逐漸減弱。這是因?yàn)槠嚠a(chǎn)業(yè)是1 個長期性產(chǎn)業(yè)，作為產(chǎn)業(yè)革命的核心，它具有相當(dāng)長的產(chǎn)業(yè)鏈，包括上游的鋼鐵、玻璃等，中游的整車制造，以及下游的汽車銷售及服務(wù)等。當(dāng)本期的汽車工業(yè)總產(chǎn)值達(dá)到一定值，在一定程度上反應(yīng)了汽車行業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈的快速發(fā)展，自然會帶動汽車產(chǎn)量的增長。

圖2 各自變量沖擊對汽車產(chǎn)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)（實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)計(jì)算值，上下虛線為正負(fù)2倍標(biāo)準(zhǔn)差置信帶）

圖2（c）表明，汽車進(jìn)口數(shù)量在前6期對汽車產(chǎn)量是正向影響，這是因?yàn)槠囘M(jìn)口數(shù)量的增長反映出汽車市場需求的增加，第6期后產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)，是由于汽車進(jìn)口市場的繁榮在一定程度上影響了國內(nèi)汽車市場。

從圖2（d）個圖可見，汽車行業(yè)固定資產(chǎn)情況的沖擊對汽車產(chǎn)量有正向的影響，在第2期影響最大，后逐漸減弱，從第7期后開始重新增強(qiáng)，并趨向平穩(wěn)。這是由于隨著汽車行業(yè)固定資產(chǎn)的增加，體現(xiàn)出國家及地方政府對汽車行業(yè)的支持，目前我國31個省市區(qū)中，有28個省區(qū)把汽車產(chǎn)業(yè)確立為支柱產(chǎn)業(yè)。

圖2（e）表明，工程技術(shù)人員數(shù)的正向沖擊對汽車產(chǎn)量的影響力較弱，這和中國汽車銷量主要由市場需求帶動有分不開的關(guān)系。

從圖2（f）可知，給全員勞動生產(chǎn)率1 個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后，汽車產(chǎn)量有顯著正向影響，在第4期達(dá)到最大，后緩慢趨于平穩(wěn)。隨著勞動生產(chǎn)率的逐漸提高，汽車行業(yè)整體生產(chǎn)效率穩(wěn)步提升。

3.6 方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)主要用來衡量每1個變量產(chǎn)生的沖擊是如何影響另1個變量的，方差分解是脈沖響應(yīng)分析的重要補(bǔ)充手段，可以進(jìn)一步分析影響內(nèi)生變量的結(jié)構(gòu)沖擊的貢獻(xiàn)度。對解釋變量和被解釋變量進(jìn)行方差分解，研究各變量的貢獻(xiàn)度，選擇分析期長度為10期，圖3為VAR模型方差分解圖，其中橫縱坐標(biāo)分別表示滯后期數(shù)和解釋變量對汽車產(chǎn)量變化的方差貢獻(xiàn)率。

圖3 VAR模型方差分解

從圖3可以看出，汽車產(chǎn)量變化從第1期到第4期對自身的方差貢獻(xiàn)率由100%降到了60%，后逐漸緩慢下降。全員勞動生產(chǎn)率從第1期的0逐漸上升，在第8期達(dá)到最大值31%，后趨于穩(wěn)定，工程技術(shù)人員貢獻(xiàn)率一直在0附近，其它變量貢獻(xiàn)率為6%左右。由此可見，汽車產(chǎn)量自身的變化對汽車生產(chǎn)影響程度最大，其次為全員勞動生產(chǎn)率，然后依次為汽車進(jìn)口數(shù)量、居民消費(fèi)水平、汽車行業(yè)固定資產(chǎn)投資、汽車工業(yè)總產(chǎn)值、工程技術(shù)人員數(shù)。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文選取我國31個省、市和地區(qū)的1983～2018年中國汽車產(chǎn)量及其相關(guān)影響因素統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，構(gòu)建向VAR模型，經(jīng)實(shí)證分析，得到以下結(jié)論。

（1）從長期看，居民消費(fèi)水平和全員勞動生產(chǎn)率對汽車產(chǎn)量的影響較為顯著和持久，居民消費(fèi)水平呈現(xiàn)負(fù)向沖擊，全員勞動生產(chǎn)率表現(xiàn)為正向沖擊。汽車工業(yè)生產(chǎn)總值、汽車進(jìn)口數(shù)量、工程技術(shù)人員及固定資產(chǎn)相比之下對汽車產(chǎn)量的影響較弱。

（2）方差分解分析表明汽車產(chǎn)量的變化受自身擾動項(xiàng)的沖擊影響呈現(xiàn)遞減的趨勢，從初始的1遞減到第10 期的0.47，全員勞動生產(chǎn)率次之，其它影響程度依次為汽車進(jìn)口數(shù)量、居民消費(fèi)水平、汽車行業(yè)固定資產(chǎn)投資、汽車工業(yè)總產(chǎn)值和工程技術(shù)人員數(shù)量。

4.2 建議

當(dāng)前，新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命正在蓬勃興起，我國汽車產(chǎn)業(yè)面臨深刻的調(diào)整和變革機(jī)遇期，電動化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化成為主要發(fā)展潮流，但是宏觀經(jīng)濟(jì)增速放緩、國際貿(mào)易摩擦等不確定因素正在逐漸顯現(xiàn)。基于以上分析，為了推動我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)優(yōu)化，提出以下建議。

（1）提高勞動生產(chǎn)率。綜合格蘭杰因果檢驗(yàn)和脈沖響應(yīng)分析結(jié)果來看，全員勞動生產(chǎn)率是汽車產(chǎn)量的格蘭杰原因，而且給全員勞動生產(chǎn)率1個沖擊，可以顯著影響汽車產(chǎn)量的變化。因此建議根據(jù)市場需求及生產(chǎn)任務(wù)決定優(yōu)化企業(yè)的各項(xiàng)資源投入，努力提高勞動者的技術(shù)熟練程度和科學(xué)文化水平。

（2）提高居民消費(fèi)水平。雖然從脈沖響應(yīng)分析上得出居民消費(fèi)水平對汽車產(chǎn)量帶來負(fù)面影響，但是長遠(yuǎn)來看居民收入和消費(fèi)水平的提高可以刺激汽車消費(fèi)，帶動社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展。一方面政府要健全社會保障體系，提升居民的消費(fèi)信心，另一方面政府要擴(kuò)大就業(yè)，完善分配制度，提高居民收入。

（3）優(yōu)化頂層設(shè)計(jì)。本文使用投資強(qiáng)度代替了政策影響因素，在我國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程中，政策具有引領(lǐng)性和指導(dǎo)性作用。一方面需要在政府的主導(dǎo)下明確未來汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和結(jié)構(gòu)優(yōu)化的趨勢，另一方面需要穩(wěn)定產(chǎn)業(yè)增長基本盤，推動行業(yè)壯大新增長點(diǎn)。