基于模糊—灰色聚类三角函数综合评价法的电动汽车技术发展风险分析研究

李钰龙　付洪斌

[摘要]随着全球变暖、环境污染问题的加剧，电动汽车作为一种低碳电力技术，在近年来取得了快速的发展。但是在快速发展的背后也存在着不确定性，面临着诸多风险。本文将构建电动汽车发展风险评价指标体系，运用模糊灰色聚类三角函数综合评价法对电动汽车发展风险进行了评价研究，并结合实例分析，得出我国电动汽车发展风险等级为高的结论。

[关键词]电动汽车；风险指标体系；模糊灰色聚类三角函数综合评价法

一、引言

近几年，全球气温上升和极端天气频发。长期的全球气候变暖还可能导致海平面上升，造成严重灾害，而减少汽车尾气排放是应对气候变化威胁的必要手段。发展电动汽车成为汽车产业转型升级的趋势和必然要求。电动汽车是其中举足轻重的低碳技术之一。最近几年，电动汽车取得了快速的发展。但是电动汽车取得快速发展的背后，也应看到其潜在的风险。由于电动汽车的发展历史不长，人们对其所蕴含的风险也关注不够，因此对电动汽车发展存在的风险进行评价研究具有十分重要的现实意义。目前关于电动汽车的研究普遍注重于风险分析和介绍，而没有进一步研究风险的严重程度，以及对电动汽车发展的风险等级做定量评价。本文在目前研究的基础上，构建了电动汽车发展的风险评价指标，运用模糊一灰色聚类三角函数综合评价法对其风险进行评价，并结合实例分析，对我国电动汽车发展风险的严重程度做定量的评价。

二、电动汽车技术发展风险评价指标

根据目前我国电动汽车的发展情况，本文依照风险评估指标体系建立的原则和思路，将当前我国电动汽车所存在的风险类型分为3类：技术风险、管理风险和外部环境风险，如图1所示。

（一）技术风险

电动汽车技术的技术风险主要体现在汽车工业基础、电池技术、技术标准三方面。首先，影响汽车工业基础的传统汽车制造技术水平仍然与世界先进国家存在较大差距，主要在设计研发、关键零部件制造以及整车安装三大方面较为落后。其次，当前电池技术尚无法完全满足电动汽车大规模应用的要求。最后，我国已制定一系列电动汽车的相关标准，初步形成了电动汽车技术的标准体系，但仍存在技术标准较低。

（二）管理风险

电动汽车技术的管理风险主要体现在市场管理机制、基础设施建设和技术人才激励机制三方面。首先，我国的市场管理机制还不完善，随着发展规模的扩大，电动汽车市场中的种种问题逐步凸显，如充电站投资主体不明确，便捷安全的收费方式有待进一步研究等。其次，我国的充电站很少，大规模电动汽车基础设施建设尚未全面展开，这给电动汽车的推广应用带来极大的不便，严重影响电动汽车的消费需求。最后，为调动电动汽车技术人才的积极性和创造性，我国有过大量的探索与实践，但激励手段缺乏针对性，绩效期望值过高，激励方式不当等问题普遍存在。

（三）外部环境风险

电动汽车技术的外部环境风险主要体现在政策风险、国际市场变动和宏观经济影响三方面。首先，目前我国电动汽车的发展情况是政策滞后于市场和企业发展，未有效发挥政府与政策对电动汽车发展的先导作用；财税政策支持主要停留在示范运行阶段，对电动汽车的产业化和大规模发展后的购置税和进口税等缺乏相应的政策支持。其次，国际市场变动将影响商品价格，进而影响到国内企业进口关键设备或材料。最后，国家宏观经济调控的首选工具是利率，利率调整将影响企业融资水平，进而影响电动汽车发展。

三、模糊-灰色聚类三角函数综合评价模型

（一）建立评价指标体系

记U={u₁，u₂，u₃，…，u_n），其中u代表因素集，U_i为因素集中的第i个因素，并且满足U_in∪_j=？（i≠j），将U={u₁，u₂，u₃，…，u_n}称为第一级因素集。其中U_i={u_i1，u_i2，u_i3，…，u_im}，（i=1，2，…，m）称为第二级因素集。

（二）各指标权重值的确定

本报告采用层次分析法（AHP法）来确定各项指标的权重。

1.判断矩阵的构造

判断矩阵表示本层有关元素相对于上一层某元素的重要性。通常用标度1、2、…、9以它们的倒数来表示元素之间的相对重要性。本文运用专家打分法来对各层指标两两比较的重要程度在标度（见表1）范围内给出判断信息，从而形成判断矩阵。

2.权重的确定及一致性检验

根据判断矩阵，求出最大特征值λ_max对应的特征向量，该特征向量即为各评价指标重要性排序，也是各指标的权重，得到权重集W={W₁，W₂，W₃，……W_n}。在对各因素进行比较时，由于人们对复杂事物存在估计误差，不可能做到完全一致。

为了避免误差过大，应对判断矩阵进行一致性检验。一般认为当判断矩阵具有满意一致性时，基于层次分析法得出的结论是基本合理的。检验公式为：

式中，CI为判断矩阵的一致性标准；R为随机一致性指标值；CR为修正后的一致性比率。随机一致性指标值见表2：

当CR<0.1时，一般认为判断矩阵具有满意的一致性，否则就需要调整判断矩阵并使之具有满意的一致性。

（三）灰色三角聚类评价模型

1.灰色三角函数的计算

2.灰色三角权向量的计算

3.评价结果的计算

将灰类划分为五个等级“高”、“较高”、“中”、“较低”、“低”，采用十分制评价标准，将取值范围设定在0-10之间，具体对应关系如下表3所示。

通过灰色聚类三角函数和评价指标基础数据值，分别得到评价指标x_j对应的各个灰度的聚类三角函数。

根据评价指标权重结果和三角权向量的乘积，可得到三角函数综合评价结果：T=GB。

同时，根据综合评价结果T，计算综合评价值L：L=R△^T。在此，△为各个灰类按照“灰水平”赋值形式的向量，本文设△=（1，3，5，7，9）。

四、算例分析

以我国电动汽车为例，用模糊一灰色聚类三角函数综合评价法对其风险进行评价。

首先分析得出评价我国电动汽车技术风险的3个指标的重要性判别矩阵，进而根据表2计算一致性指标值，得出指标值小于0.1，通过一致性检验。接着构造B-C的比较判断矩阵，对B₁、B₂、B₃矩阵分别求出其对应的权向量及进行一致性检验，得出B₁、B₂、B₃均通过一致性检验。

通过相关领域权威专家打分情况给出评价指标的基础数据值，代入评价指标墨对应的各个灰度的聚类三角函数中，得到评价指标的隶属度。进而计算得到指标的灰色聚类权向量。根据公式T=GB，解得T=（0，0，0，0.2341，0.7658）。根据综合评价结果，基于公式，L=R△^T而本文设△=（1，3，5，7，9），解得L=8.5316。由上述结果可知8

五、结论

本文通过运用模糊一灰色聚类三角函数综合评价法来对我国目前电动汽车技术发展所面临的风险进行风险等级评价，主要得出的结论有以下两点：

（1）通过建立模糊一灰色聚类三角函数综合评价模型，结合实证分析，得到我国电动汽车技术发展的风险级别为高，这与当前的社会状况基本符合，由此也证明了模型的正确性。

（2）电动汽车技术是新兴行业，发展前景广阔。对我国电动汽车技术发展进行风险研究，有助于投资者全面准确的了解风险，从而采用切实有效的方法规避风险，避免杜绝盲目投资，有利于科学决策，推动我国电动汽车技术持续健康发展。