转型期下的全球汽车市场变化特征及突发事件影响效应研究——基于双重机器学习模型  

作　　者：巫细波[1] 王艺晓 柳坤 

机构地区：[1]广州市社会科学院,广东广州510410

出　　处：《产业创新研究》2024年第19期1-5,共5页Industrial Innovation

基　　金：广州市哲学社科十四五规划课题“以新质生产力加快形成之进推动广州汽车产业实现新跃升研究”(项目编号:2024GZYB89)的阶段性成果。

摘　　要：全球新能源汽车销量占比从2017年不足0.02%快速上升至2023年的16.05%,汽车产业的加速转型使得全球化成为我国汽车产业培育新质生产力的重点。结合COVID-19大流行突发事件,本文采用空间分析和Theil系数分析了近年来全球汽车销量及区域差异变化特征,用双重机器学习模型实证分析了大流行对全球汽车市场的冲击效应。研究发现:(1)COVID-19大流行加剧了2018年以来全球汽车销量下滑态势,导致2020年全球汽车销量不足8000万辆,下降幅度14.90%;(2)2021年以来不同国家和地区的汽车市场恢复差异明显,中国汽车市场率先快速恢复,2020—2023年的销量增速均方差仅为4.27,在超100万辆销量的国家和地区中最小;(3)大流行加剧了全球汽车市场的区域差异,Theil指数从2019年的1.297增加到2020年的1.390,亚洲地区的汽车市场差异明显高于其他各大洲;(4)双重机器学习模型估计结果显示,大流行对全球汽车市场有显著抑制效应,相对于没有大流行冲击年份,大流行冲击导致主要国家和地区的汽车销量减少25.1%。本文旨在分析这一特殊事件对全球汽车市场的影响及特征,为我国汽车产业全球化发展和新质生产力培育提出建议。

关 键 词：全球汽车市场 COVID-19 时空格局 区域差异 双重机器学习 

分 类 号：F416.471[经济管理—产业经济]