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【文/觀察者網專欄作者 汪濤】

據中國汽車工業協會統計分析，2016年9月，乘用車市場繼續呈良好表現，當月銷量環比和同比保持較快增長。乘用車銷售226.83萬輛，環比增長25.95%，同比增長28.94%。這樣好的數據在近幾年疲軟的宏觀經濟數據中非常亮眼，值得肯定，同時GDP增長率也“趨穩”，兩個還算不錯的消息疊在一起，它們是否有某種關聯呢？

汽車銷售量與GDP關系分析

如果再看下2016年前9個月每個月的變化情況，似乎更有樂觀的理由，高速增長并非僅僅是9月，而是在5月之后就一直同比增長在10%以上，7、8、9三個月同比增長都在25%以上的高速度。如果保持這個趨勢，全年增長率可達到10%以上。

那么這個增長速度從多年發展情況來看又是處于什么水平呢？以下是2005以來中國乘用車年度發展情況分析。

由該圖可見，如果2016年全年乘用車銷售年增長率超過10%，的確是一個不錯的成績，尤其從2011年以來的5年多時間里，只有2013年超過10%（13.86%）。還有，目前基數已經相當高了，2015年全年銷量已經是2459.76萬輛，因此，如果在這個基礎上增長10%以上，增長量就是250萬輛左右，的確是不錯的成績。但另一方面說，這也的確算不上特別驚艷。

如果要了解中國乘用車銷售增長情況與宏觀經濟是否有一定相關性，最簡單的方法就是把兩者放在一起進行一下相關分析。以下是2006至2015年GDP增長率（注意采用的是名義GDP增長率數據）與乘用車銷售量增長率之間的對比分析。從該圖可見，兩者似乎有一點點相關性，但相關性顯然很小。尤其在2009年等很多年份，兩者波動方向甚至是完全相反的。

如何看經濟研究的相關分析方法

分析這個問題時，正好我剛剛寫完新書《實驗、測量與科學》（東方出版社出版之中），其中在“誤差理論”一章討論過相關分析問題，正好可用來對解決這類問題的理論基礎進行一下分析。

在大量社會領域，尤其經濟領域，主要采用的是統計分析方法。這個方法里建立事物之間聯系最核心的基礎是相關分析，相應的方法也比較成熟全面了。如，兩個因素之間簡單的線性關系采用“皮爾森相關分析”，兩個因素之間非線性關系采用“斯皮爾曼相關分析”。如果是多個因素之間的線性關系呢？就采用“復相關分析”，多個因素之間的非線性關系呢？就采用“肯德爾相關分析”。

但是，統計學的相關分析與大多數自然科學里的分析方法是有一些微炒差別的。在自然科學里，為了發現因果聯系，也會借助相關分析，但在許多情況下，相關性往往非常高，甚至能接近1，所以計算相關系數已經很難看出測量數據之間的區別了。一般在這種情況下采用的是“誤差分析”方法。

因此，當采用相關分析的時候，往往就意味著已經“不是太相關”了，因為相關系數已處于0.3到0.9之間。這個區間的相關系數到底是什么含義呢？這個問題在過去人們往往并沒有去深究。這導致的結果是：計算出一個相關系數后，只要別太低，如已經到0.4甚至更低，就算“有相關性”。既然“有相關性”，往往就可以拿來進行解釋了。這樣一來，很多因素之間都可以算出有相關性，想怎么解釋就可以怎么解釋。這就是兩個經濟學家坐在一起可以產生3個經濟學理論的重要原因之一。