杨亚璪，李全森

(重庆交通大学，交通运输学院，重庆400074)

0 引言

中国汽车工业协会发布的《汽车工业蓝皮书：中国汽车工业发展报告(2020)》显示，2019年中国累计销售汽车2576.9 万辆，其中，乘用车销量占比达83.2%，连续8年超过80%，较10年前增长了7.5%。郝瀚[1]采用Gompertz 模型和线性外推模型预测得出，2030年中国乘用车使用量将超过4.8 亿辆。另一方面，生态环境部发布的《中国机动车环境管理年报(2019)》指出，我国已连续10年成为世界机动车产销第一大国，其中，汽车是机动车大气污染排放的主要贡献者，其排放的CO 和HC 超过80%，NOx和PM超过90%。因此，建立具有多个层面的汽车预需求模型，既有利于汽车产销企业掌握消费者偏好，确定合适的产品规格，也有利于政府制定能源消耗、车辆排放、销售税费等方面的政策。

Lave[2]首次研究了乘用车购买偏好。随后有学者对偏好的选择集提出不同看法：Birkel[3]认为，需要从汽车制造商、车辆型号、发动机和年份等方面进行分析，他们提出的模型有1000多种替代方案；Page[4]认为可以从燃油消耗和燃油类型着手，用9种汽油替代品和7种柴油替代品大大简化了模型；Choo[5]用Logit模型简化选择模型的估计，但没有解决模型IIA 属性导致的伪估计问题。可以看出，已有成果或仅关注消费者偏好的识别问题，或仅考察企业的产品分类问题，或仅从个人和家庭原因分析消费行为，并没有从汽车自身特性出发，建立消费者偏好和市场消费统计数据之间的相关关系，进而分析其内在联系和因果效应。

本文以2009-2019年中国46 款乘用车的销量和车辆特性数据为基础，采用Logit 模型和面板数据相结合的分析方法，探寻对消费者购买偏好起决定作用的因素。……