论文总字数：11574字

摘 要

如何控制机动车快速增长一直是交通管理部门的重要任务。本文使用了2014年至2018年苏南地区机动车行业的相关数据，基于地理加权回归模型来研究个人因素、社会因素、机动车价格、经济发展速度、燃料消耗成本和城市化水平等影响因素与机动车需求量的关系，论文研究成果有助于发现影响机动车增长的重要因素，为相关部门提供决策参考。

关键词：地理加权回归模型、机动车需求、停车需求、影响因素、交通管制

Analysis on Influencing Factors of Urban Motor Vehicle Demand

Taking South Jiangsu As Example

Abstract

How to control the rapid growth of motor vehicles has been an important task for traffic management departments. This article uses data from 2014 to 2018 for the motor vehicle industry in southern Jiangsu Province, based on a geographically weighted regression model, this paper studies the relationship between individual factors, social factors, vehicle prices, economic development speed, fuel consumption cost and Urbanization by country and vehicle demand, the research results of this paper are helpful to find out the important factors that affect the growth of motor vehicles and provide reference for related departments.

Keywords: Geographic weighted regression model, motor vehicle demand, parking demand, Influencing factor, traffic control

目录

摘要 1

第一章 引言 5

1.1研究背景与意义 5

1.2 国内外研究现状 5

1.3 主要研究内容和技术路线 5

1.3.1 主要研究内容 5

1.3.2 技术路线 6

第二章 数据来源与研究方法 7

2.1 数据来源 7

2.2 GWR模型 7

第三章 苏南地区机动车发展情况 9

3.1 苏南地区概况 9

3.2 苏南地区机动车发展情况 9

3.3 机动车影响因素分析 9

3.3.1经济发展速度 10

3.3.2 社会因素 10

3.3.3 个人因素 10

3.3.4 城市化水平 11

3.3.5 机动车价格 11

3.3.6 用车耗油成本 11

3.4 GWR模型分析结果 12

第四章 政策建议 16

4.1 P R 16

4.2 交通拥堵费 16

5.1 结论 17

5.2 展望 17

致谢 18

参考文献 19

第一章 引言

1.1研究背景与意义

改革开放以来，江苏经济一直走在全国前列，全省经济总量持续保持全国领先地位。从区域经济发展情况看，江苏经济长期以来形成了苏南、苏中、苏北三大经济板块，其中苏南经济处于领先地位。因此，江苏省在“十一五”规划中，提出要进一步提升苏南经济发展层次，争当“两个率先”的排头兵。随着经济水平以及大数据和智能化的发展，苏南地区机动车产业也实现了跨越式发展，尽管对于我国其他区域，苏南地区在机动车产业取得了辉煌成就，但随之带来的城市机动车拥堵和尾气污染等问题突出，且由于市场成熟开放，竞争激烈，机动车市场环境艰难复杂，受制于各种因素，苏南地区的机动车行业想要取得进一步的突破还有很长的路要走，机动车的未来前景如何？影响苏南地区机动车需求的主要因素是什么？这些问题亟待解决。

本文主要探索苏南地区机动车市场现状，分析我国苏南地区的机动车市场需求影响因素，研究各影响因素与机动车保有量的关系，这对把握苏南地区机动车市场的运作规律、合理正确地引导居民消费、制定科学的机动车产业发展战略、促进区域机动车市场持续健康发展具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

国内外专家学者对城市机动车需求的影响因素都进行了研究，已经取得了一定的成果。史艳虎，郝才娟等人从政策、法规、车身安全性和环境保护等因素对机动车需求的影响进行了定性分析，并对经济发展速度和居民消费价格指数等因素进行了量化^[1]。孙巍、张馨月等人通过Gompertz模型对中国国内机动车市场的饱和点进行的研究，发现收入增长是机动车需求爆炸性增长的主要原因^[2]。尹小平、王艳秀等人认为售出的机动车数量与经济发展的速度密切相关，在金融危机之后，机动车行业的相关政策导致机动车销量大幅增加^[3]。王蕾和于宗亮等人认为2009年的宏观经济和机动车行业政策可能直接刺激了机动车需求的增长^[4]。陈道平和刘伟等人使用月度经济数据分析中国当前机动车库存与需求之间的关系，结果表明，当前机动车库存不会显着影响需求^[5]。Christian A. Klockner，Sunita Prugsamatz 认为机动车类型和 CO₂ 水平是在挪威购买一辆新车的决定因素^[6]。由于使用的方法和选择的时间间隔不同，相同因素的分析结果可能不同。例如向钧文使用回归方法分析了车辆燃油和备件价格指数对车辆需求的影响，并得出结论，燃油价格指数的增加将使每月的车辆需求增加^[7]。杨煜琪提出引入TOWS法，提出快速城市化地区应采用交通适度超前于经济，战略重点应落在沿江地区骨架运输网络建设、城际交通整合与区域内外交通的对接 ^[8]。Jongsu Lee 和 Youngsang Cho 认为政府监管影响韩国柴油车需求^[9]

。

1.3 主要研究内容和技术路线

1.3.1 主要研究内容

1. 翻阅统计年鉴，整理统计苏南地区五座城市（南京、镇江、苏州、常州、无锡）近几年机动车的保有量、常驻居民数量、驾驶员数量及人均生产总值等相关数据，绘制相应的图表，观察其发展动态和发展趋势，以精准的数据分析作为支撑；
2. 基于面板数据，利用GWR模型分析各变量对机动车需求的影响，并进行合理性预测；
3. 利用计量经济学理论分析各影响因素与经济系统的关联性；
4. 收集分析各地区交通管理部门的相关政策、地理位置、道路设施条件及气候特点，对城市已有的交通设施和管制方案提出针对性建议；

（5）根据研究成果，合理探讨各方案为城市居民带来的出行便捷度和幸福感指数，及社会影响，为苏南地区的交通管理部门提供合理政策建议，为交通管理部门提供导向性政策支撑。

1.3.2 技术路线

第二章 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

本次研究数据来源于《江苏统计年鉴》中的市县社会经济、县（市）社会经济发展序列，主要统计年末常驻人口、地区生产总值、人均地区生产总值、城市化水平、机动车价格和机动车保有量等数据。

2.2 GWR模型

当使用传统的线性回归模型分析空间数据时，全局模型假设变量之间的关系在分析之前是“各向同性的”，结果仅在研究范围内是特定的，通常很难获得满意的结果，诸如“平均”之类的东西。因此，必须采用新的局部回归方法来处理空间数据本身的属性。

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