聚焦战“疫”

时代商学院实习生 黎绮婷

经济水平稳步上升使得国人的收入也随之增加，汽车从遥不可及的奢侈品转变成人们生活的重要消费品。2019年我国私家车保有量达2.6亿，汽车驾驶人达3.97亿。汽车行业已成为我国的支柱产业，在国民经济中发挥着举足轻重的作用。

经历了30年的快速发展，近两年汽车市场发展速度减缓，汽车销量出现了拐点，2018年、2019年销量连续下滑。当前，我国汽车市场仍面临各方压力，加上新冠肺炎疫情的冲击，2020年我国汽车销量走势将如何？

时代商学院通过SARIMA模型（季节性自回归移动平均模型）对2020年的汽车销量进行预测，预测结果显示，今年3月份我国汽车销量或同比下降35%，未来6个月总销量或同比下降14%。以下为具体分析。

【摘要】

产销量入世后首现负增长,2019年跌幅扩大。2018年我国汽车销量出现拐点，自入世后首现负增长，同比下降2.76%。而2019年我国汽车销量同比下降8.2%，跌幅扩大5.4个百分点。

未来六个月预计总销量同比下降14%。从2004年至今我国汽车销量总体呈上升趋势，且其波动具有周期性，因此建立SARIMA模型对数据进行拟合，并对未来六月汽车销量做出预测。结果显示，3月份销量或同比下降35%，未来6个月总销量预计同比下降14%。

经济是影响汽车销量的主要因素。对比经济、交通基础设施以及价格三大因素的影响程度发现，经济因素为主要影响因素，权重达0.85。其中，人均液化石油气生活消费量是经济因素里占比最大的二级指标，权重为0.342。

一、产销量入世后首现拐点

随着我国经济发展，人们的生活水平不断提高，尽管轨道交通的覆盖率越来越高，但汽车在人们生活中依旧是重要的交通工具。尤其是加入WTO后，随着政府出台一系列扶持政策，我国汽车行业迎来飞速发展，汽车普及率快速上升，2018年汽车保有量达到2.4亿量。

不过，由于宏观经济下行压力、居民可支配收入增速放缓以及资源、环境压力，2018年我国汽车行业进入拐点，产销量自入世后首次下滑。

根据中汽协发布的最新数据，2018年全国汽车产销量分别为2780.92万辆和2808.06万辆，分别同比下降4.16%和2.76%。

这种形式延续到2019年。一方面，中美经济贸易摩擦升级，我国宏观经济增长缓慢，另一方面，我国出台的环保标准切换、新能源补贴退坡等政策，使目前处于转型升级状态的汽车行业承受更大的压力。

数据显示，2019年我国汽车总产量为2572.1万辆，同比下降7.5%，降幅较2018年扩大3.3个百分点；总销量为2576.9万辆，同比下降8.2%，降幅较2018年扩大5.4个百分点。

从细分市场来看，乘用车、商用车、新能源汽车、卡车四大细分板块产销量均出现不同程度的下滑。

据中国汽车工业协会公布的数据，2015年至今，亚太地区一直是汽车生产量最高的地区，2017年亚太地区汽车生产总量为53395211辆，2018年为52449078辆，同比下降1.77%。2018年，中国汽车生产总量为28062437辆，亚太地区中，中国汽车产量占比为53.5%，由此可见，中国汽车生产量占据全球第一。

据中国汽车工业协会，按区域将世界各国(地区)划分为以下四个区域，分别为欧洲、美洲、亚洲/大洋洲/中东地区、非洲。近年来，汽车销量最高的区域均为亚洲/大洋洲/中东地区，2017年此区域的汽车总销量为48314672辆，2018年为47410253辆，同比下降1.86%。从图表4中可以看出，中国2018年汽车销量为28542898辆，同比下降2.76%，但依旧占据亚洲/大洋洲/中东地区的59.22%，甚至比销量第二大的美洲区域还要高出2830608辆。中国不仅是汽车生产大国，还是世界最大的汽车销售市场。

二、2020年汽车销量预测

我国汽车市场正处于升级转型阶段，做好汽车市场的分析预测，不仅有助于汽车企业适应激烈的市场竞争，更为汽车企业制定发展战略提供一定的依据。SARIMA模型(季节性自回归移动平均模型)是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。通过观察2004年1月至今的汽车月度销量数据，发现我国汽车销量存在明显的周期性特征，因此结合季节差分与ARIMA模型对数据建模，消除时间序列数据的周期性与趋势性。SARIMA模型的优点在于只需要内生变量而不需要借助其他外生变量就可以对短期未来有较为精准的预测。

（一）数据选择

本次建模数据来自中国汽车工业协会，数据为2004年1月至2020年2月共195个月的我国汽车月度销售量。由于数据量较大，此处仅展示部分数据。

（二）时间序列模型

从时序图中可以看出，2015年后汽车销售量波动幅度较大，但总体来看近16年我国汽车销量呈上升趋势，初步判断时序非平稳，且均有周期性。进一步序列进行ADF检验。

ADF检验统计量为-1.7676，其P值为0.6734，大于显著性水平0.05，因此保留原假设，认为序列是非平稳序列。建立ARIMA模型的条件之一是序列具有平稳性，以下对序列进行一节差分，并对差分后序列进行ADF检验。

从时序图中可知，经过一阶差分后序列的趋势性减弱了，并呈现出明显的周期性，周期为12。

ADF检验统计量为-7.5197，其P值为0.01，小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，认为序列具有平稳性平稳序列。但由于序列具有周期性，因此继续差分进一步消除序列周期性。

从时序图中可以看出再次差分后的序列不再呈现周期性；自相关图与偏自相关图均呈现一阶截尾。ADF检验统计量为-5.5977，其P值为0.01，小于显著性水平0.05，因此拒绝原假设，认为序列具有平稳性平稳序列。用R语言自动获取最优ARIMA模型，结果如下：

通过对三个模型的对比，根据AIC最小原则，选取模型一对未来12个月汽车销量进行预测。

（三）销量预测

受新冠肺炎疫情的冲击，2月份我国汽车市场受到重创，汽车销量断崖式下跌，若没有强有力的政策去刺激市场，那么重创对全年销量的影响将会持续。因此，从结果来看，2020年我国汽车市场形式仍然不容乐观。由于部分消费者的购车意愿受到激发，3月我国汽车销售量相较2月份将会有所提升，预计销售量为165万辆左右，与2月份相比，预计环比上涨约300%；与2019年同期相比，同比下降约35%。3月购车小高峰过后，第二季度汽车销量或再次回落，经过行业内新一轮的优胜劣汰的竞争，下半年汽车销量将止跌回升。从预测情况来看，未来半年销量呈现向预测上限靠拢的趋势，预计总销量达1000万辆，同比下降14%。

（四）模型检验

由模型拟合效果图可以看出，红线与黑线基本重叠，可见拟合效果较好。通过对模型残差序列进行检验，结果显示，卡方统计量为0.00017604，其P值为0.9894，大于显著性水平0.05，因此认为残差序列为白噪声序列，说明建模成功，原始序列的信息已充分提取。

三、影响我国汽车销量的因素

作为我国支柱产业之一，汽车产业的发展与我国工业发展水平以及国民经济水平密切相关，因此，我国经济发展水平一定程度上反映了我国汽车市场现状。

（一）汽车销售量影响因素

经济发展与汽车销售量存在一定的正相关性，当经济发展速度较快，水平较高时，人们的可支配收入随之增加，进而提高人们对汽车的购买能力。价格也是影响汽车销售量的主要因素，但因为我国汽车市场细分已经初步完成，这意味着消费者可以根据自己的喜好以及购买能力去选购汽车，因此影响汽车销售量的价格因素主要还是能源、燃料等价格。除此以外，交通基础设施建设程度同样对我国汽车销售量产生影响。

因此，影响我国汽车销售量的主要因素有以下几个：汽车产量、城镇居民可支配收入、人均GDP、私人汽车拥有量、营运载客汽车拥有量、人均液化石油气生活消费量以、钢材产量、燃料价格指数以及公路里程，共9个因素。

（二）影响因素权重确定

不用的影响因素对汽车销售量的影响大小不一，因此，可以通过因子分析法来确定各因素对汽车销售量的影响权重。因子分析法是将多个相关变量通过降维的方法，将相关程度较高的指标合成一个综合指标，并通过少数的综合指标去反映原始材料的一种统计方法。

首先对各因素进行相关程度检验，结果如下：

由相关性矩阵可以看出，除了燃料价格指数，各因素之间相关性较强，其中城镇居民可支配收入与人均GDP是完全正相关。

根据结果，KMO样本测度为0.716，大于阈值，说明变量间存在相关性。Bartlett球形检验结果中，近似卡方值为385.161，P值小于显著性水平0.05，认为这组数据适合进行因子分析。

由公因子方差可知，提取值均超过0.9，说明公因子能较好地表达各因素变量。由于事先将影响因素分为经济因素、价格因素以及交通基础设施因素，因此提取3个公因子。前三个公因子的累计方差贡献率达到了97%，说明这三个公因子能表达原始数据里97%的信息。

由上表可知，9个因素共分成三类，其中汽车产量、城镇居民可支配收入、人均GDP、私人汽车拥有量、人均液化石油气生活消费量以及钢材产量为因子1；营运载客汽车拥有量和公路里程为因子2；燃料价格指数为因子3。将因子1称为经济因素，因子2称为交通基础设施因素，因子3称为价格因素，详细分类如下：

不同层次的指标权重确定方法不同，利用各因子的方差贡献率分别给一级指标(经济因素、交通基础设施因素、价格因素)赋权，而二级指标要在一级指标的权重上确定权重，利用因子得分系数进行赋权。各指标权重结果如下：

四、结束语

本文仅从国民经济、交通基础设施建设以及价格这三个层面选取了9个影响我国汽车销售量的因素，但实际中，一种经济现象背后往往不止少数几个影响因素，而是由多个因素相互作用所产生的，其中不乏一些难以量化的因素。正如影响我国汽车销售量的还有政策、突发事件等因素。

税收政策、补贴政策、环保政策、车辆限行限排政策等等，对消费者的购车意愿都有一定的影响。而一些突发事件如战争、大型自然灾害、大范围爆发式病毒等，不仅影响消费者的购车意愿，对汽车行业甚至我国宏观经济的冲击也不容小觑。因此，汽车企业在制定发展战略是也要考虑到这些难以测量的因素。

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