沈中元
关
本文以对数正态分布曲线作为收入分布曲
辆
本文也利用了预测模型易于扩展的特点
考察了影响汽车普及的几个主要因素
对数正态分布曲线；收入分布曲线；逻辑曲线；基尼系数；汽车保有量；家用汽车中图分类号： Ｆ４０７．４７１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３－２３５５（２００６）０８－００１１－０５Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｔｈｅ ｑｕｉｃｋ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅ ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ｉｓ ｎｏｔ ｏｎｌｙ ｓｔｉｍｕｌａｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｉｎｃｏｍｅ ｌｅｖｅｌ， ｂｕｔ ａｌｓｏ ａｆｆｅｃｔｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｅｎｌａｒｇｅｄ ｉｎｅｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ ｉｎｃｏｍｅ． Ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅｓｅ ｔｗｏ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ ａｔｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ， ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｕｓｅｓ ｔｈｅ Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅ ａｓ ｔｈｅ ｉｎｃｏｍｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅ ｔｏ ｅｓｔａｂｌｉｓｈ ａｖｅｈｉｃｌｅ ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｍｏｄｅｌ． Ｔｈｅ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｉｎ ２０３０， ｔｈｅ ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ ｐａｓｓｅｎｇｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｗｉｌ
ｌ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｏ １４．７４３ Ｍｉｌｌｉｏｎ ｕｎｉｔｓ， ａｎｄ ｔｈｅ ｔｏｔａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ ｗｉｌｌ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｏ ２２．７８９ Ｍｉｌ－ｌｉｏｎ ｕｎｉｔｓ． Ｔｈｅ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｖｅｈｉｃｌｅｓ ｒｅｖｅａｌｓ ｔｈｅ ｇｒｏｗｉｎｇ ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ ｏｆ ｅｎｅｒｇｙ ｓａｖｉｎｇ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎ－ｔａｌ ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ ｉｎ Ｃｈｉｎａ． Ｂｙ ｕｔｉｌｉｚｉｎｇ ｔｈｅ ｅａｓｙ－ｅｘｐａｎｓｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｈｉｓ ｍｏｄｅｌ， ｔｈｅ ｐａｐｅｒ ｃｏｎｄｕｃｔｓ ｆｏｕｒｓｅｎｓｉｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｅｓ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｓｏｍｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｆａｃｔｏｒｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： Ｌｏｇｎｏｒｍａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅ； ｉｎｃｏｍｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｕｒｖｅ； Ｌｏｇｉｓｔｉｃ ｃｕｒｖｅ； Ｇｉｎｉ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ；ｖｅｈｉｃｌｅ ｏｗｎｅｒｓｈｉｐ； ｈｏｕｓｅｈｏｌｄ ｐａｓｓｅｎｇｅｒ ｖｅｈｉｃｌｅｓ
收稿日
期
财团法人日本能源经济研究所主任研究员曾于２００３年至２００５年
受邀以高级访问学者的身份工作于国家发展和改革委员会能源研究所
客
车的发展速度要快于货车
，而在１９９８
年上升到了５
０
私有客车占客车的比例在２０世
纪８０年代初期几乎是０，而２００２
年则超过了５
０
随着经济的继续发展
除了有收入水平的提高外
本文利用
收入分布曲线构建以下家用汽
车的预测模
型
元
ｙ（ｘ）－
收入分布曲线
辆／
户；
ｐ－总人口
万
辆
１
对数正态
分布曲线如式（２）
所示
－方
差
收入差距
以中国４８００户家
庭作为分析对象的研究验证了人均收入的分布在
５
Ａｉｔｃｈｉｓｏｎ和Ｂｒｏｗ
ｎ
可
也就是说取决于ｕ
和
（
ｘ
２
２
２
１
１
＋
），
２
１一个参数决定
只
要平均收入和基尼系数确定了
而
且
数据也比较容易获
得
为整个预测模型的计算
带来了方便
本
文利用中国
国家统计局
公
布的
农村居民家庭人均纯收
入
中国国情国力
２
００５
年
１９９３
年
，巴西是
０．５９２５
２０００年
首先
使得基尼系数被低估的可
Ｇ
）
也就是说
２
分布曲线的概率密度累积到Ｆ（
这里
例
如
市场报的计算结果显示
比国家
统计局０．３８６
高出１８％
基尼系数以及
社会保障体系的构建
中国经济报告
的报告则显示全国
１９９９年的基尼系数是０．４３７就是说
本文综合考虑
了国家统计局的权威性和社会实际情况
１．２ 汽车普及曲线的确定
本文把汽
车普及曲线确定为逻辑曲线
ａ －不
同收入组之间的最大普及率的差
此曲线可以
先进行线性变
换
按收入等级
新迈腾分城镇居民家
庭
平均每人可支
配收入卡车e族
所用数据
Ｐ（ｘ）
参照了文献１
的数据
本文用城市的
汽车普及曲线替代了农村的汽车
普及曲线
辆／
户
１．３ 户均人口曲线户均人口曲线也和收入水平有很大关系，从２００３年的城
市情况可以看出
城市最低收入组的户均人口数是３．４人，而最高收入组的人口数是２．７６
人
ｈ
８．３４３９－０．５４８３１ｏｇ（ｘ
）
即收入
分布曲线
为了检验模型的预测
精度
实际家用汽
车保有量为４３０．４
万辆
长安汽车cm8按照统计局
而且各条曲线的确定也得到
了比较好的模拟
预测将来的
汽车保有量需要设定３
个参数
城市采用可支配收
入
１９９０
得出人均收入和ＧＤＰ
的弹性系数是城市０．９４２６，农村０．７７５３，利用此弹性系数可以通过设定ＧＤＰ的增长率来确定人
均收入
但
是考虑到中国农村问题得到政府的不断的重
视
另
外
中国２０３０年能源供需预
测
２００４
年
而之后将逐渐缩小人口的假
定参考了同研究所的研究报告
，如表１所
示
万人元／人
１．１０．３２
１．１
０．３５万辆
０．３１
２．５０７．１６１４．８
保有量辆／１００人
１８９
１７８２６３７２１４７４３
普及率
低７个点
２０３０年基尼系数变动幅度为０．３０相当于现在的日本水平到拉美国家水平２０３０年汽车保有费用比基准情景高３０
１３７８１１５３１１
１２２２５
１６５５６万辆
万
辆
２０３０
年
预测结果如表２所示，城市家用汽车在２０３０年将达到１．３７８亿辆，农村将达到９６３万辆，全国为１．４７
亿万辆
这主要有２个原
因
二是城市和农村收入差
距虽然假定得到一定的遏制
家用汽
车拥有量的年均增长率虽然将
从
期间的
桥壳２４
３ 利用模型特点进行敏感度分析
因为预测模型使用了概率
密度函数
但是实际上
操作很简单
包括Ｅｘｃｅｌ数
据文件和Ｒｉｃｈ Ｔｅｘｔ
程序文件
ｗｗｗ．ｇｅｏｃｉｔｉｅｓ．
ｊｐ／ｗｅｂｙｅａ
ｒ／处下载
变速器原理进行如表３所示的４种不
同情景的敏感度分析
序号
１
城市化率降低情景（序号２）利用了预测模型中人口Ｐ考察了中国的城市化率对汽车保有
量的影响下降到５
５
如
果城市化率降低１
个百分点相当于约２００
万辆汽车
收入差距变化情景（序号３）
通过表示收入差距的
假定城市
基尼系数的变化范围是从０．１８７
到
０．５０６
通过重叠
城市和农村的收入分布曲
线
如表３
所示
城市的汽车保有量
将增加，
而农村将减少
在收入水平较低的情况
下
而在收入
水平上升到较高的时
候
另外
所以总的家用汽车保有
量将增加
那么城市保有
量将减少而农村将增加，全国合计将减
少
收入差距
的变化在２０１０
年如图１
所示
两者的影响效果
正好相反
收入差距的扩
大有增加保有量的效果
却带来减少的效果
收入差距
的扩大在一定程度上有增加的
效果
但是
２０３０年的家用汽
车的保有量也将达到１．２５亿
辆汽车费用上升情景（序号４）利用了模型容易扩展的特性进行的价格敏感度分
析
财
税
即
使在现在，原油价格的大幅度上
涨，已经给中国的汽车市场带来了很大影
响
油税如果正式开征，也将会有很大影响，因此，扩展此预测模型从而使它能够分析价格变化的
影响
在预测模型中引入价
格弹性系数曲线
式中
也就是说这条正态分布曲线是以４万元为峰值而向两边
减少的曲线
汽车价格和普及率
的关系
反应不断
增大
这
个随着收入水平增加而反应不断加大的现象只观察到人均收入１．５
万元的高收入组
之
后将逐渐减少
计算结果显
示
和悦sc什么时候上市
４ 汽车化进程的总体情
况和家用汽车的重要性
表４
描述了包括家用汽车
摩托车和农
用车在内的整个机动车的普及
预测的结果
结果显示，２０３０年中国机动车的保有量将达到３．８２
万辆
摩
托车和农用车的合计要远多于汽车的数量，三者合计在２０００年是９４６４万辆，而汽车所占比
例只有１
７
但是随着汽车数
量
，而２０２０年将上升到
５４．５
５结论
本文利用对数正态分布曲线作为收入分布曲线构建了家
用汽车保有量的预测模型
同
时模型具有计算精度比较高
因此，汽车领域中的节能和石油替代，以及环境保护问题将越来越突出，
和汽车产业
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辆／１００人
汽车占机动车的比例
（万辆
注：１．货车ＲＴ
价格为２０００年价格
ＣＭ和不变价ＧＤＰ作为说明变量的回归结果作为预测公式
的，具体是：Ｌｏｇ（ＣＭ／ＰＯＰ）＝－４．６２０４８＋１．７１４８１ Ｌｏｇ（ＧＤＰ／ＰＯＰ）； ３．摩托车的预测参照了家用汽车的预测方法０．８２７１９
８．８６５１ＬｏｇＰ１．８５２５
８．８６５１ＬｏｇＰ
Ｎ（４００００，１００００））
（３）
Ｐ（ｘ
）
１＋ｅ－ａ（ｘ－ｂ）
ｋ｀
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