基于嵌套Logit模型的需求估计结果对比普通最小二乘法估计结果

在给出嵌套Logit模型估计结果之前，表7先给出了基于Logit模型的需求估计结果。前三列是不考虑价格的内生性问题采用普通最小二乘法（OLS）的估计结果。后三列是为了解决价格内生性问题引入工具变量使用两阶段最小二乘法（2SLS）的估计结果。表8则给出了基于嵌套Logit模型的需求估计结果，同样地，前三列是OLS估计结果，后三列是2SLS估计结果。

表7中列（1）至列（3）的OLS估计结果表明，在控制了其他因素的情况下有如下结论：一是价格显著为负，与需求定律吻合；二是获得免费牌照可以显著提高效用增加需求；三是单位距离行驶成本均不显著，这一结论与预期不相符（在后面表8的嵌套Logit需求模型估计中则显著为负，与预期相符）；四是相比普通混合动力汽车，插电式混合动力、纯电动以及增程式电动汽车给消费者带来的效用均显著更低，进一步以这三个变量的系数两两相等为原假设进行检验，结果均在 5% 显著水平下不接受原假设，这为后面我们以这四种不同的燃料类型对新能源汽车进行分组提供了理论依据；五是相比轿车车型，suv车型能显著提高消费者效用，跑车车型则显著降低消费者效用，而mpv车型所带来效用则与轿车无显著区别；六是相比微型车，紧凑型车的效用显著更大，其他车型的效用均无显著区别；最后是以车重调整后的马力、轴距这两个控制变量均显著。表7中列（4）至列（6）的2SLS估计结果基本相同，主要的变化有：一是克服价格的内生性后，价格的系数负得更多，如列（4）至列（6），这一变化与理论相符，而列（5）、列（6）则显示在引入更多的有关车型的虚拟变量后价格变量不显著为负（在后面表8的嵌套Logit需求模型估计结果中则显著为负）；二是在引入更多的控制变量后，跑车车型相比轿车车型并无显著的效用区别；三是相比微型车，小型车的效用显著更低。

表7　基于Logit模型的需求估计结果

续表

注：*、**、***分别代表10%、5%、1%的显著水平，括号中的数值为标准误。

根据Berry（1994），基于Logit模型的需求估计将得出不符合现实的自身价格弹性以及交叉价格弹性，解决这一问题的其中一个可行办法是对车型进行分组，采用基于嵌套Logit模型的需求估计方法。我们对样本中的车型依据不同的燃料类型分为四组，即插电式混合动力、普通混合动力、纯电动以及增程式电动。表8给出了基于嵌套Logit模型的需求估计结果，列（1）、列（2）为OLS结果，列（3）、列（4）为2SLS结果。与表7不同的是，由于已经采用燃料类型的信息进行分组，计量模型不再包括有关燃料类型的虚拟变量。(www.xing528.com)

表8　基于嵌套Logit模型的需求估计结果

续表

注：*、**、***分别代表10%、5%、1%的显著水平，括号中数值为标准误。

表8的估计结果主要表明以下结论：一是价格显著为负，尤其在相同的模型设定下，2SLS所得到的价格系数均比OLS价格系数负得更多，再次印证了忽略价格的内生性问题会低估消费者对价格的敏感程度，与理论非常一致；二是获得免费牌照显著提高效用增加需求；三是单位距离行驶成本均显著为负，与预期相符；四是ln（/g）的系数显著为正，处于0～1之间，与理论相符，说明以燃料类型分组具有合理性；五是相比轿车车型，suv车型能显著提高消费者效用，以最后一列结果来看跑车车型与mpv车型所带来效用与轿车均无显著区别；六是相比微型车，紧凑型车与大型车的效用均显著更大，小型车的效用显著更小，其他车型的效用则无显著区别；最后也是非常重要的一点是，调整后R2表明基于嵌套Logit模型进行估计的拟合优度相比Logit模型有非常明显的提高。总的来说，与表7相比，表8的估计结果变化不大，而使用基于嵌套Logit模型进行需求估计则显著改进模型拟合优度。后面我们将以表8中列（4）的估计结果为基础进行一系列的反事实分析。