新能源汽車擴散驅動因素及市場保有量預測研究

焦燕青

摘 要：近幾年來，新能源汽車擴散得到了很大的發展。系統地研究驅動新能源汽車擴散的因素并加以利用，小到能夠幫助企業據此制定合理的發展戰略目標和產品規劃，保證企業的可持續發展能力，大到能夠推進我國新能源汽車的發展和支持國家戰略的實現。文章運用系統動力學理論和方法，先行通過對新能源汽車擴散驅動因素的動態研究，構建出多因素的系統動力學方法新能源汽車推廣預測模型。爾后，將從搭建模型中提煉出來的各驅動因素權重與現實情況作對比，從而分析和論證模型的可靠性，最終實現對我國新能源汽車保有量發展的有效預測。

關鍵詞：新能源汽車;擴散;系統動力學模型;保有量預測

中圖分類號：U469.7? 文獻標識碼：B? 文章編號：1671-7988（2020）17-33-05

Study on Sale Dirving Factors and Car Ownership Prediction of New Energy Vehicles

Jiao Yanqing

（Magna Blue Sky NEV technical （Zhenjiang） Co.， Ltd. Shanghai Branch， Shanghai 201807）

Abstract： In recent years， the promotion of new energy vehicles has been greatly developed. Systematic research and utilization of the factors driving the spread of new energy vehicles can help enterprises to formulate reasonable development strategic objectives and product planning， ensure the sustainable development ability of enterprises， and promote the development of new energy vehicles in China and support the realization of national strategy. In this paper， using the theory and method of system dynamics， through the dynamic research on the driving factors of new energy vehicle diffusion， a multi factor system dynamics method is established to predict the promotion of new energy vehicles. Then， the weight of each driving factor extracted from the model is compared with the actual situation， so as to analyze and demonstrate the reliability of the model， and at the same time， to predict the development of the number of new energy vehicles in China in the future.

Keywords： New Energy Vehicle; Promotion; System Dynamic Method; Car Ownership Prediction

CLC NO.： U469.7? Document Code： B? Article ID： 1671-7988（2020）17-33-05

前言

國家自2012年以來開始加大新能源汽車的推廣力度[1]，于此連續在產業政策、補貼政策領域發文，從整個汽車產業角度加強引導和扶持。然而另一方面，一項產業的轉型，除了政策扶持之外，市場是最主要的因素。從新能源汽車近幾年推廣發展情況來看，量能的擴張并未能帶來或表征新能源汽車產業的成熟。在這種情況下，實現對該產業發展的精準預測，無論對于國家的大政方針還是對企業的發展而言，都具有重大的現實意義。本文從研究促進新能源擴散的驅動因素著手，結合時間預測序列、回歸分析、BASS預測理論和AHP層次分析法，運用系統動力學方法建立動態模型對我國新能源汽車保有量的發展趨勢進行預測。

1 新能源汽車擴散的驅動因素

當前，納入新能源補貼政策的新能源汽車類型有純電動車、插電式混合動力汽車和燃料電池汽車。燃料電池汽車由于當前技術和產業限制，短期內難以形成規模，因此，本文應用系統動力學方法研究新能源汽車保有量確定將純電動和插電式混合動力小汽車作為分析研究的對象。影響新能源汽車推廣的驅動因素如圖1。

2 系統動力學建模

2.1 建模邊界

圖2為2013年至2019年全國新能源汽車年度銷量和年度汽車總銷量之間的數據對比。從圖2可以看出，短期內新能源汽車銷量很難突破全國汽車年度總銷量的水平。因此，研究新能源汽車擴散趨勢，暫不需要考慮汽車市場總容量的問題，僅需要考慮影響和促進新能源汽車發展的驅動因素即可。

2.2 系統建模

將各驅動因素現有水平定義為1，將其對新能源汽車擴散的促進或阻滯分別定義為正（+）、負（-）相關。將這些正負相關的程度進行量化，建立的系統動力學全國新能源汽車保有量模型見圖3。

（2）據行業預測數據（見表5）分析，動力電池技術進步指數為0.32。

（3）參考技術進步指數，設定非三電構件價格指數為2.6%，即0.026。

（4）新能源汽車運行費用約為傳統能源車輛的1/3，設定該運行費用驅動因子0.33，表示領先30%。

3 模型檢驗

3.1 歷史數據檢驗

表6列出了全國新能源汽車保有量預測值與歷史數據之間的比較，其中最大誤差-5.7%，其余均小于1%。表明所構建的模型是有效的。

3.2 新能源汽車發展產品生命周期理論S曲線檢驗

產品生命周期S曲線理論已在科技界獲得普遍認可[7]。圖6為全國新能源汽車保有量仿真結果曲線，該曲線很好的展現了新能源汽車發展從探索期到成長期，再到成熟期的歷程，與產品生命周期S曲線理論高度契合，說明搭建起來的模型是可靠和有效的。研讀圖6還可以得出，當前新能源汽車發展仍屬于探索期，預計到2030年才進入成長期。

3.3 模型修正

（1）第3.2節已初步檢驗了該系統動力學模型的有效性。為了更準確地未來發展趨勢進行預測，需根據2019年實際情況對模型進行修正。表7數據表明，取2017年至2019年保有量平均增長率61.57%對全國新能源汽車保有量增長率進行修正，修正系數定為0.616。

（2）受疫情影響，2020年度新能源汽車擴散將會受到較大影響。據行業預計，2020年新能源汽車擴散量將會比2019年同比減少25%左右，由此，2020年度新能源汽車保有量增長率修正系數為0.616×（1-25%）=0.462。

4 仿真結果

4.1 全國新能源汽車保有量預測

運行模型，可得各年全國新能源汽車保有量數值，如表8。數據表明，到2020年全國新能源小汽車保有量將達到490萬輛。

4.2新能源汽車擴散驅動因素分析

表9中2020年及其后變量因子由系統動力學仿真結果輸出，經加權統計擴散量各驅動影響影子得到相應加權權重。

制圖，各加權權重演變趨勢見圖7。由該圖可以看出：

（1）到2022年底，消費心理（額外消費心理因素，由補貼、購置稅驅動）因素完全退出，其后，新能源汽車擴散將主要由消費者經濟能力驅動;

（2）2022年后，國家產業政策雙積分政策將扮演越來越重要的角色。同時，新技術應用、電池技術的進步，將逐步凸顯其在新能源汽車擴散中的促進作用;

（3）新技術、電池技術的進步，仍將是新能源汽車擴散的關鍵。在當前，電池技術仍然是新能源汽車推廣應用的瓶頸所在。

5 結論和展望

運用系統動力學方法來研究新能源汽車的擴散趨勢，能夠規避刻板的方法論，和充分考慮政策因素、環境因素等外部因素對新能源汽車擴散的影響，有利于準確找到驅動新能源汽車擴散的主要驅動因子，能夠幫助主機廠有針對性地規劃和開發新產品，或著重于對這些影響因素的關注，利于企業良性決策。本文基于對近幾年來新能源汽車發展實際情況的分析，從新能源汽車主流技術路線、國家政策對新能源汽車發展的促進、新技術對新能源汽車發展的導向性、系統動力學方法原理及其在新能源汽車擴散研究中的應用等角度，系統研究了驅動新能源汽車發展的關鍵驅動因素及其作用機理。最終獲得以下結論：

（1）通過對各影響因子相關性的系統分析和運用，系統動力學建模可以較好地實現對新能源汽車保有量發展趨勢的準確預測;

（2）在技術發展較為受限的條件下，政策因素在新能源汽車保有量發展中處主導地位;

（3）從表象上看，后補貼時代，新能源汽車能否得到快速發展仍將取決于新技術尤其是電池新技術是否能獲得盡快的發展和突破;

（4）新能源汽車保有量的發展與經濟社會發展實際高度

相關，隨著人們交通出行需求和出行行為模式的轉變，驅動新能源汽車擴散的因素其權重也會發生變化。這里，作者把人們交通出行行為模式變化這一社會化因素作為后續課題來研究，同時也希望能就這一課題與更多的同行分享交流。

綜上，本文論證了系統動力學方法在新能源汽車保有量發展預測中應用的重要意義。但是囿于水平，且模型中所考慮的驅動因子或許還比較片面和有限，不足之處在所難免。相信隨著大數據應用的發展和行業理論的進一步深入，系統動力學方法新能源汽車保有量預測的研究，也必將得到進一步的豐富和提升，預測精度也會更進一步的提高。

參考文獻

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