【文/观察者网专栏作者 汪涛】

据中国汽车工业协会统计分析，2016年9月，乘用车市场继续呈良好表现，当月销量环比和同比保持较快增长。乘用车销售226.83万辆，环比增长25.95%，同比增长28.94%。这样好的数据在近几年疲软的宏观经济数据中非常亮眼，值得肯定，同时GDP增长率也“趋稳”，两个还算不错的消息叠在一起，它们是否有某种关联呢？

汽车销售量与GDP关系分析

如果再看下2016年前9个月每个月的变化情况，似乎更有乐观的理由，高速增长并非仅仅是9月，而是在5月之后就一直同比增长在10%以上，7、8、9三个月同比增长都在25%以上的高速度。如果保持这个趋势，全年增长率可达到10%以上。

那么这个增长速度从多年发展情况来看又是处于什么水平呢？以下是2005以来中国乘用车年度发展情况分析。

由该图可见，如果2016年全年乘用车销售年增长率超过10%，的确是一个不错的成绩，尤其从2011年以来的5年多时间里，只有2013年超过10%（13.86%）。还有，目前基数已经相当高了，2015年全年销量已经是2459.76万辆，因此，如果在这个基础上增长10%以上，增长量就是250万辆左右，的确是不错的成绩。但另一方面说，这也的确算不上特别惊艳。

如果要了解中国乘用车销售增长情况与宏观经济是否有一定相关性，最简单的方法就是把两者放在一起进行一下相关分析。以下是2006至2015年GDP增长率（注意采用的是名义GDP增长率数据）与乘用车销售量增长率之间的对比分析。从该图可见，两者似乎有一点点相关性，但相关性显然很小。尤其在2009年等很多年份，两者波动方向甚至是完全相反的。

如何看经济研究的相关分析方法

分析这个问题时，正好我刚刚写完新书《实验、测量与科学》（东方出版社出版之中），其中在“误差理论”一章讨论过相关分析问题，正好可用来对解决这类问题的理论基础进行一下分析。

在大量社会领域，尤其经济领域，主要采用的是统计分析方法。这个方法里建立事物之间联系最核心的基础是相关分析，相应的方法也比较成熟全面了。如，两个因素之间简单的线性关系采用“皮尔森相关分析”，两个因素之间非线性关系采用“斯皮尔曼相关分析”。如果是多个因素之间的线性关系呢？就采用“复相关分析”，多个因素之间的非线性关系呢？就采用“肯德尔相关分析”。

但是，统计学的相关分析与大多数自然科学里的分析方法是有一些微炒差别的。在自然科学里，为了发现因果联系，也会借助相关分析，但在许多情况下，相关性往往非常高，甚至能接近1，所以计算相关系数已经很难看出测量数据之间的区别了。一般在这种情况下采用的是“误差分析”方法。

因此，当采用相关分析的时候，往往就意味着已经“不是太相关”了，因为相关系数已处于0.3到0.9之间。这个区间的相关系数到底是什么含义呢？这个问题在过去人们往往并没有去深究。这导致的结果是：计算出一个相关系数后，只要别太低，如已经到0.4甚至更低，就算“有相关性”。既然“有相关性”，往往就可以拿来进行解释了。这样一来，很多因素之间都可以算出有相关性，想怎么解释就可以怎么解释。这就是两个经济学家坐在一起可以产生3个经济学理论的重要原因之一。

有些分析认为汽车工业总产值与GDP之间的相关系数可达到0.961388（参见：“汽车工业总产值与国内生产总值GDP的相关性分析http://gc7c.com/chejie/2014-03-04/1338.html”）。需要注意，作者的计算方法是对两个数据先取自然对数（ln），然后再作相关分析计算，而且其分析的数据对象是两者的基数，而不是增长率。

汽车总产值与GDP数据之间为什么是取自然对数后会呈线性关系，作者并没有给出证明。取对数处理本来就会极大减少波动影响，如果这样去计算，可能许多行业与GDP的相关性都非常高了。另外，这样计算出来的相关系数，意味着绝对值的非相关部分偏差要被指数放大。这一点却是作者没有去仔细分析的。

因此，对于相关分析方法一定要非常仔细和小心，否则很可能得出错误的结论。

乘用车销售数据漂亮的真实原因是什么？

我们还是先从乘用车销售数据本身寻找一下原因。以下是2015年与2016年各月销量同比增长对比分析情况，由图中可明显看出，两者之间呈一定程度负相关：

如果将2015和2016年月度增长率进行合计，相比2014年同比增长情况如下：

由此可见，两年综合的月销量同比增长率的确有逐月增长的趋势，但波动并没有那么大。2016年7、8、9三个月之所以月同比增长率如此之高，一个纯粹数据处理上的原因在于2015年这三个月的同比增长率相对较低，而10、11、12三个月同比增长率相对较高。由此可以预见，2016年10、11、12三个月的月销量同比即使数据较好，可能也不会象三季度各月那么高。

2014年底和2015年上半年，汽车市场下滑比较严重。因此，2015年9月29日，国务院常务会议决定，从2015年10月1日到2016年12月31日，对购买1.6L及以下排量乘用车实施减半征收车辆购置税的优惠政策。今年三季度汽车市场销售形势较好，也有赶末班车效应的因素在里面。

当然，以上分析显然不否认2016年的汽车行业应该还是可以算作一个很好的年份。

宏观经济究竟如何？

宏观经济数据刚刚出来，GDP同比增长率为6.7%，与上季度持平，算是一个“趋稳”的数据。

国务院总理李克强11日在澳门出席中国-葡语国家经贸合作论坛第五届部长级会议时已经表示，进入第三季度，中国经济运行好于预期。

三天后，国家统计局公布的9月份全国居民消费价格指数（CPI）和工业生产者出厂价格指数（PPI）印证了李总理的说法。特别是PPI，以同比上涨0.1%终结了连续54个月以来的下降态势，2012年3月以来首度转正。尤其是着力点最大的“去库存”获得一定的进展，国内工业行业供需矛盾有所缓解，重点行业库存、销量均出现向好态势，加之国际市场原油、铁矿石、有色金属等大宗商品行情有所好转，国内工业品价格持续回升。

9月末，全国商品房待售面积69612万平方米，比6月末减少1804万平方米。去房地产库存的收效并不算特别明显，去库存比例为2.6%。但从9月和10月以来，各地已经连续出台了一系列新的房地产限购措施。而在此前的9月23日，推出了被认为是房地产最大空头的中国CDS（信用违约互换Credit Default Swap），要知道2008年引爆美国金融危机的次贷危机，直接触发因素就是美国的CDS刺破了当时美国的房地产泡沫。这些信号表明，中央政府阻止房地产泡沫形成或放大的决心非常强烈，以及减少对传统经济发展路线的依赖之心甚为迫切。如果说最近中国宏观形势有什么变化，这应该是最大的变化之处。

宏观经济是非常多行业发展的叠加，这会使单纯某一个行业的好坏或许都很难“以小见大”。中国产业发展已经非常全，2015年中国汽车工业总产值约为3.46万亿人民币，与当年中国GDP相比的比例为5.05%。这样简单来算，汽车销售总额增长率（注意不是基数）发生20%的变化，会与GDP增长率1个百分点变化相当。如果同时有其他行业发生不同方向的变化，汽车单一行业的增长往往就会被叠加在里面看不出来了。

因此，汽车产业的确已经是中国非常重要的、有可能会对整体经济产生一定程度影响的产业，但不可过度引申，这很可能会成为“管中窥豹”。

不过有一点可以肯定，如果各个实体行业都能交出好一些的成绩表，无疑会为中国完成根本性的经济发展模式转变提供更好的基础。

作者简介：汪涛。曾任中兴通讯国际市场副总裁，北京数码视讯科技股份有限公司国际市场总经理，现为数码视讯国际投资总裁。已出版专著：《超越战争论——战争与和平的数学原理》、《生态社会人口论》、《纯电动拯救世界》、《通播网宣言》。

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