新型智能汽車潛在節(jié)油量的量化分析

薛秉津　沈森垚

[摘 要]由于智能汽車大多采用新型的節(jié)能技術，本文將結合節(jié)能減排這一熱點問題，使用回歸擬合預測等經(jīng)典數(shù)學方法，從一個更加理性的角度逐步推導得出新型節(jié)能汽車的興起能為我國帶來約合人民幣3.5萬億元的石油經(jīng)濟效益這一結論，旨在幫助決策者更好地抓住智能汽車興起這一機遇，制定可持續(xù)發(fā)展與節(jié)能減排的戰(zhàn)略需要標準，創(chuàng)建民族品牌，節(jié)約資源，改善環(huán)境。

[關鍵詞]智能汽車；節(jié)能減排；石油經(jīng)濟

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2015.15.191

1 引 言

年前，蘋果公司被曝正在研究新型智能汽車iCar，準備進軍汽車市場。作為科技時尚的領軍企業(yè)，這一消息或許預示著智能汽車時代的到來。除了激光測距儀、視頻攝像頭、車載雷達、傳感器等獲得環(huán)境感知和識別能力的智能設備之外，智能汽車大多采用電驅動、混合驅動等節(jié)能技術。2011年第六屆中國智能交通年會上，通用展位展出的EN-V[1]概念車可以實現(xiàn)零污染零排放；2013年年底廣汽WITSTAR[2]概念車亮相，該款汽車搭載增程式電驅動動力總成，能用極低的油耗輸出較大的動力。

站在經(jīng)濟學的角度上，智能汽車的興起將意味著更少的油耗及更清潔的環(huán)境，這一點與世界節(jié)能減排潮流以及我國的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略不謀而合。本文將結合T.M.I.Mahlia等人所使用的數(shù)學模型，站在一個更加理性的角度測度智能汽車與其新的節(jié)能標準將為我國節(jié)省多少石油資源，從而為決策者提供更多地依據(jù)。

2 量化分析過程

本文所用的模型主要通過三個步驟測度智能汽車潮流能夠帶來的汽油節(jié)約量及其經(jīng)濟效益。首先通過歷年的數(shù)據(jù)回歸、估計未來20年我國汽車總量的變化；接著通過調查所得數(shù)據(jù)得出我國汽車汽油使用效率的自然增長率；最后計算扣除自然增長率后，智能汽車能潮流能為我國帶來多少石油經(jīng)濟效益。在最后的計算中，本文分別假設智能汽車的汽油使用效率較之傳統(tǒng)車分別提升10%，20%，30%，40%，用于測度不同情況下的節(jié)油數(shù)量，同時也便于進行靈敏度檢查。

2.1 汽車數(shù)量的回歸及預測

在這里，我們采用回歸模型對未來20年我國汽車數(shù)量進行預測。根據(jù)Klienbau[3]以及Makridakis et al[4]的研究，汽車數(shù)量的預測可以使用公式（1）來進行回歸和預測（其中Y為汽車數(shù)量，單位萬輛，X為年份）。2000年至2013年我國的汽車數(shù)量可以從國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫獲取。

此回歸可決系數(shù)為0.99，擬合效果非常好。考慮到我國中西部地區(qū)的汽車數(shù)量仍然存在較大的發(fā)展空間，我們采用公式（2）預測未來20年我國汽車總量。從預測結果可以看出，我國汽車總數(shù)在未來20年中還將不斷增長，2034年汽車總數(shù)將達到83731.89萬輛，這些估計數(shù)據(jù)將為接下來計算總的汽油節(jié)約量提供基礎。

2.2 汽車節(jié)能技術進步的自然增長率

隨著汽車產業(yè)的發(fā)展，哪怕沒有智能汽車產業(yè)的介入，節(jié)能技術也會不斷進步。我們將這一節(jié)能技術的緩慢進步速率定義為AEI——汽車節(jié)能技術進步的自然增長率。根據(jù)調查數(shù)據(jù)及T.M.I.Mahli[5]等人的研究，這一自然增長率約為1.5%。

2.3 節(jié)油量的計算

（1）基準年我國汽車的汽油使用效率——BFC

定義2014年為基準年，即新型節(jié)能車的節(jié)能效果都與2014年的汽油利用率進行比較。基準年我國汽車的汽油使用效率定義為2014年每輛汽車平均行駛的總里程數(shù)除以每輛汽車的平均年油耗，如公式（3）所示。

BFC=U0E0（3）

（2）智能汽車的汽油使用效率——NFC及平均汽油使用效率——AFC

智能汽車由于采用電驅動或混合驅動，將拉低所有汽車的平均油耗。換言之，每升汽油將支持更多的汽車行駛里程。我們在此引入智能汽車的汽油使用效率NFC及所有汽車的平均汽油使用效率AFC兩個概念。所有汽車的平均汽油使用效率將取決于智能汽車所占的市場比重，這里我們假設從2015開始智能汽車所占的市場比重每年提高10%，其上限為70%，見公式（4）和（5）。NFC=BFC（1+η）（4）

AFCi=i×NFC+（10-i）BFC10（i<7）

7×NFC+3×BFC10（i≥7）（5）

（3）單位汽油節(jié)約量——IFS

單位汽油節(jié)約量為智能汽車發(fā)行后的市場平均油耗于基準年的市場平均油耗之差，其表示的是每公里的平均節(jié)油量，見公式（6）。

IFS=1AFC-1BFC（6）

（4）第i年的汽車凈增量

第i年的汽車凈增量為相鄰兩年預測汽車總數(shù)之差，見公式（7）。

Shi=Nai-Nai-1（7）

（5）第i年的調整系數(shù)

由于汽車節(jié)能技術的提升存在自然增長率，實際節(jié)油量應該是智能汽車的節(jié)油總量與自然增長狀態(tài)下的節(jié)油量之差。在此，我們使用一個由1遞減到0的調整系數(shù)反映這一事實，見公式（8）。

SFi=1-（i×AEIη）（8）

（6）每輛車每年的實際節(jié)油量——UFS

在知道了單位汽油節(jié)約量和調整系數(shù)之后，我們可以得出每輛車每年的實際節(jié)油量。其值應該等于單位節(jié)油量，每輛車的年平均行駛里程與調整系數(shù)三者的乘積，見公式（9）。

UFSi=SFi×IFSi×MAVG（9）

（7）汽車存活系數(shù)——SSF

由于汽車存在使用壽命，我們需要一個調整系數(shù)SSF來反映汽車報廢這一事實。根據(jù)Mahlia et al[6]的研究：在汽車使用總壽命2/3的年限內，我們規(guī)定SSF為100%，隨后的年份內的SSF使用下式進行計算，見公式（10）。

SSFi=1-i-2L32L3（10）

（8）第i年的新型車總量——AS

接下來，我們計算第i年的智能汽車總量，用于作為直接計算最終節(jié)油量的基數(shù)。其值應為第i年汽車的凈增數(shù)與汽車存活系數(shù)的乘積加上上一年的智能汽車總量，見公式（11）。

ASi=（Shi×SSFi）+ASi-1（11）

（9）計算年節(jié)油量

上述各算式做好鋪墊之后，我們可以用智能汽車的總量乘以每輛車每年的實際節(jié)油量得到我們需要的最終結果，見公式（12）。

ESi=ASi×UFSi（12）

代入相關數(shù)據(jù)后，所得的結果見下圖。假設2015年智能汽車開始大規(guī)模進入市場，分別分析其節(jié)油技術所帶來的汽油節(jié)約量為10%，20%，30%，40%時的情況。可以看出由于自然增長率的存在，節(jié)油技術僅在一段時間內帶來實際的汽油節(jié)約，且新的節(jié)油技術所帶來的節(jié)油效果越顯著，這一有效期越長。

不同節(jié)能技術下的節(jié)油量

3 結 論

智能汽車潮流將為我們節(jié)約數(shù)量巨大的石油資源。本研究顯示，如果智能汽車的節(jié)油技術能使每輛車的平均油耗減少10%，在未來的5年內我國共可以節(jié)約6750920噸汽油。若每輛車的平均油耗減少40%，在未來的20年內共可節(jié)油60128萬噸。如果按每升5.8元進行計算，這相當于節(jié)省了約3.5萬億元人民幣。同時，新的節(jié)能技術也將減少碳排放量，從而減少對環(huán)境的污染，這一效應不僅能為我們帶來更多的環(huán)境經(jīng)濟效益，更是可持續(xù)發(fā)展與節(jié)能減排的戰(zhàn)略需要。希望本研究能夠幫助決策者更好地抓住智能汽車興起這一機遇，創(chuàng)建民族品牌，節(jié)約資源，改善環(huán)境，為經(jīng)濟發(fā)展與人民生活質量的提高提供助力。

參考文獻：

[1]吳志，低碳出行——EN-V概念車[J].地理教育，2011（5）.

[2]機經(jīng)，國產無人駕駛汽車首次亮相[J].軍民兩用技術與產品，2015（1）.

[3]Klienbaum DG，Applied regression analysis and other multivariable methods.New York：ITP，1998.

[4]Makridakis S，Wheelwright SC，Hyndman RG.Forecasting：methods and applications[M].New York：Wiley，1998.

[5]T.M.I.Mahlia，K.V.Wong，Damon Honnery，M.H.Hasan Sensitivity analysis of potential fuel savings by implementation of fuel economy standards for motorcycle[J].Clean Techn Environ Policy，2014（6）：175-182.

[6]Mahlia T，Masjuki H，Choudhury I.Theory of energy efficiency standards and labels.Energy Convers Manag，2002（43）：743-761.