新能源汽车大规模投放物流领域的可行性评价

白斌丽，张孝法

(1.合肥工业大学 管理学院，安徽 合肥 230011；2.安徽国防科技职业学院 经贸管理学院，安徽 六安 237011；3.安徽省道路运输管理服务中心，安徽 合肥 230061)

工业水平的快速发展，使得环保问题日益成为一个全球性难题，作为重工业的一个重要环节，汽车产业已成为空气污染的重要源头。开发具有高效、节能、环保的新能源汽车，以缓解日趋严重的环境与能源危机，对于物流行业的绿色发展意义重大。

作为新能源汽车的代表产品，电动汽车无须消耗汽油以及柴油，动力源自车载电池设备，在其运行过程中不会排放燃烧汽油、柴油产生的废气，因此不会对环境产生太大影响，同时可以缓解整个汽车产业对于石油的依赖性，这些特性使得新能源汽车成为该产业的发展方向。但是，相对于技术成熟的传统汽车，人们对新能源汽车这新兴产品的在接受程度上需要经历一定的时间，研究新能源汽车是否适合大规模投放物流领域现具有重要的经济意义。

一、文献回顾

对于新能源汽车市场投放可行性评价问题，国内相关研究并不多见。周冬分析了电子汽车、混合动力汽车、天然气汽车等产品的特点及发展前景[1]。丁代明引入探讨了充电、换电两种新能源汽车运行模式可行性[2]。肖娜从建设、财务及保障措施等方面对陕重汽企业开展新能源专用车投资项目的可行性进行研究[3]。宋娜运用改进的灰色多层次评价方法对具体实施新能源汽车项目的风险进行综合评价[4]。

通过总结分析前人研究成果，本文尝试构建新能源汽车投放物流领域的可行性评价体系，对近期市场大规模投放能源汽车的前景进行定性与定量分析。通过新能源汽车与传统能源汽车在各个因素上的对比研究，进一步探讨了近期新能源汽车市场投放及发展的优势与劣势，旨在为物流行业制定适应性政策提供一定参考。

二、研究思路与方法

新能源汽车投放物流领域的可行性评价对象集中于新能源汽车各项运营风险参数的平均情况。由于新能源汽车市场投放进程缓慢等原因，部分结果的拟定主要参考目前已小规模投放新能源汽车的相关参数统计结果，并通过这些调查数据来反映目前新能源汽车市场投放整体情况。同时，借鉴管理科学中较为常用的标杆管理思想，将已经广泛使用的传统汽车作为参照对象，对两者差异性进行对比研究。

(一)研究思路

研究思路如下：1)选择新能源汽车投放物流领域可行性评价指标并建立评价体系，根据指标特点设置评价得分标准；2)确定新能源汽车投放物流领域可行性评价指标权重，并构建评价模型；3)借鉴标杆管理思想，对比分析新能源汽车与传统能源汽车在各项指标上的差异，研究新能源汽车投放物流领域可行性值及反映的问题。

(二)评价方法

本文研究主要采用的方法包括基于信息熵的权重计算方法、问卷调查法、加权模型分析法以及对照分析法等，所涉及的数据通过调研访谈方式获取，并借助MATLAB、SPSS等数学工具加以处理。

其中，熵用于表征物质内具有相互作用特性的分子混乱程度，属于热力学概念的范畴。1872年奥地利物理学家Boltzmann从分子运动角度，将熵定义为系统内部分子的无规则或紊乱程度。1948年美国数学家Shannon引入数理统计中的概率论，界定了基于熵的信息量概念[5](P16)。截至目前，信息熵的应用已超出物理及系统科学范畴，被推广运用于信息、控制以及工程领域，在评价与分析方面广泛应用。

三、评价体系构建

(一)评价指标及标准值

评价指标体系表的设计围绕新能源汽车投放物流领域核心这个核心问题，以政策风险(包含政策稳定性、政策有效性指标)、市场风险(包含购车成本、燃料成本、车辆性能、操作性能、维修费用、排放污染以及续航能力等指标)、技术风险(包含研发水平、生产能力条件指标)以及运营风险(包含能源资源丰富性、能量存储能力、添加燃料便捷性、车辆运行安全性以及专业人才可获性等指标)等四个方面的16项内容来表现。在各指标的标准值设置上，本文参照汽车行业各项指标评价参数的赋值范围，设置了各指标相应的评价参数区间四个等级标准——好(0.8～1.0)、较好(0.6～0.8)、一般(0.4～0.6)以及较差(0～0.4)。新能源汽车市场投放可行性评价体系如图1所示。

(二)评价指标权重确定

信息熵的作用是用于反映系统状态的原有信息量，其具有用于定量描述系统状态自有信息量的特性，因此在评价系统指标权重确定中更加客观。

新能源汽车市场投放物流领域可行性评价中，通过相关资料的查询，提取了k个主成分，即构建了包含k个综合指标的评价体系，从而构成一个具有m个样本，k项指标的主成分矩阵(Fij)m×k，基于信息熵理论的新能源汽车市场投放可行性评价指标权重的计算步骤如下：

Step 1 计算第j项指标下第i个样本的比重

(1)

Step 2 计算第j项指标的信息熵

(2)

其中，常数η=(lnm)-1，m为观测样本的个数，H(j)∈[0,1]。

Step 3 计算第j项指标的偏差度[6]：

dj=1-H(j)

(3)

Step 4 计算第j项指标的权重：

(4)

本文通过对国内汽车行业15位权威专家采取发放问卷的调查方式，并对数据结果进行归一化处理，并按照上述步骤计算得到各指标权重值及排序如表1所示。

四、结果分析

基于前文设置的属性数据，对新能源汽车市场投放物流领域的各项评价指标的分值进行量化处理，在此基础上通过指数加权模型计算新能源汽车市场投放可行性综合总分值，其公式如下：

(5)

图1 新能源汽车投放物流领域可行性评价指标层次结构图

表1 评价体系中各因素权重及综合排序

将新能源汽车投放物流领域可行性综合总分值作为评价可行性等级划分的依据，其划分标准设置如下：[0.00,0.25]可行性很弱(不适宜投放物流领域)；(0.25,0.50]可行性中等偏下(投放物流领域适宜性尚需继续论证)；(0.50,0.75]可行性中等偏上(投放物流领域适宜性较高)；(0.75,1.00]可行性很强(适宜大规模投放物流领域)。利用MATLAB计算得到各自的总分如表2所示。

表2 新能源汽车与传统能源汽车市场投放综合价值得分比较

结果显示，新能源汽车与传统能源汽车投放物流领域可行性具有较大差距，两种产品的综合评价值分别为0.444分和0.739分，分属区间二与区间三的上限，新能源汽车投放物流领域适宜性有待进一步论证。其中，在政策风险、市场风险、技术风险以及运营风险四大方面，新能源汽车目前的得分分别为0.0773、0.1968、0.0174和0.1526分。参考目前已部分投入新能源汽车城市的实际销售情况，综合评价结果与现实状况基本符合。

五、结论

本文在借鉴前人研究成果的基础上，构建了新能源汽车投放物流领域可行性评价体系及指标标准值，结合信息熵与问卷调查法计算评价体系中每个指标的综合权重，并借鉴标杆思想对新能源汽车与传统能源汽车各项性能指标进行对比分析，以综合评估新能源汽车投放物流领域的可行性情况，主要结论如下：

1)添加燃料便捷性、车辆运行安全性、燃料成本、政策稳定性以及车辆性能是影响新能源汽车在中国市场投放的关键因素，即汽车市场是否适宜大量投放新能源汽车的核心评价指标。

2)对比数据结果显示，新能源汽车市场投放可行性位于中度偏下区间，究其原因是由于两者在市场风险以及运营风险上的差距。从目前已部分投入新能源汽车城市的实际销售情况来看，综合评价结果与现实状况基本符合。