新能源汽车扩散驱动因素及市场保有量预测研究

焦燕青

摘 要：近几年来，新能源汽车扩散得到了很大的发展。系统地研究驱动新能源汽车扩散的因素并加以利用，小到能够帮助企业据此制定合理的发展战略目标和产品规划，保证企业的可持续发展能力，大到能够推进我国新能源汽车的发展和支持国家战略的实现。文章运用系统动力学理论和方法，先行通过对新能源汽车扩散驱动因素的动态研究，构建出多因素的系统动力学方法新能源汽车推广预测模型。尔后，将从搭建模型中提炼出来的各驱动因素权重与现实情况作对比，从而分析和论证模型的可靠性，最终实现对我国新能源汽车保有量发展的有效预测。

关键词：新能源汽车;扩散;系统动力学模型;保有量预测

中图分类号：U469.7  文献标识码：B  文章编号：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年以来开始加大新能源汽车的推广力度[1]，于此连续在产业政策、补贴政策领域发文，从整个汽车产业角度加强引导和扶持。然而另一方面，一项产业的转型，除了政策扶持之外，市场是最主要的因素。从新能源汽车近几年推广发展情况来看，量能的扩张并未能带来或表征新能源汽车产业的成熟。在这种情况下，实现对该产业发展的精准预测，无论对于国家的大政方针还是对企业的发展而言，都具有重大的现实意义。本文从研究促进新能源扩散的驱动因素着手，结合时间预测序列、回归分析、BASS预测理论和AHP层次分析法，运用系统动力学方法建立动态模型对我国新能源汽车保有量的发展趋势进行预测。

1 新能源汽车扩散的驱动因素

当前，纳入新能源补贴政策的新能源汽车类型有纯电动车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车。燃料电池汽车由于当前技术和产业限制，短期内难以形成规模，因此，本文应用系统动力学方法研究新能源汽车保有量确定将纯电动和插电式混合动力小汽车作为分析研究的对象。影响新能源汽车推广的驱动因素如图1。

2 系统动力学建模

2.1 建模边界

图2为2013年至2019年全国新能源汽车年度销量和年度汽车总销量之间的数据对比。从图2可以看出，短期内新能源汽车销量很难突破全国汽车年度总销量的水平。因此，研究新能源汽车扩散趋势，暂不需要考虑汽车市场总容量的问题，仅需要考虑影响和促进新能源汽车发展的驱动因素即可。

2.2 系统建模

将各驱动因素现有水平定义为1，将其对新能源汽车扩散的促进或阻滞分别定义为正（+）、负（-）相关。将这些正负相关的程度进行量化，建立的系统动力学全国新能源汽车保有量模型见图3。

（2）据行业预测数据（见表5）分析，动力电池技术进步指数为0.32。

（3）参考技术进步指数，设定非三电构件价格指数为2.6%，即0.026。

（4）新能源汽车运行费用约为传统能源车辆的1/3，设定该运行费用驱动因子0.33，表示领先30%。

3 模型检验

3.1 历史数据检验

表6列出了全国新能源汽车保有量预测值与历史数据之间的比较，其中最大误差-5.7%，其余均小于1%。表明所构建的模型是有效的。

3.2 新能源汽车发展产品生命周期理论S曲线检验

产品生命周期S曲线理论已在科技界获得普遍认可[7]。图6为全国新能源汽车保有量仿真结果曲线，该曲线很好的展现了新能源汽车发展从探索期到成长期，再到成熟期的历程，与产品生命周期S曲线理论高度契合，说明搭建起来的模型是可靠和有效的。研读图6还可以得出，当前新能源汽车发展仍属于探索期，预计到2030年才进入成长期。

3.3 模型修正

（1）第3.2节已初步检验了该系统动力学模型的有效性。为了更准确地未来发展趋势进行预测，需根据2019年实际情况对模型进行修正。表7数据表明，取2017年至2019年保有量平均增长率61.57%对全国新能源汽車保有量增长率进行修正，修正系数定为0.616。

（2）受疫情影响，2020年度新能源汽车扩散将会受到较大影响。据行业预计，2020年新能源汽车扩散量将会比2019年同比减少25%左右，由此，2020年度新能源汽车保有量增长率修正系数为0.616×（1-25%）=0.462。

4 仿真结果

4.1 全国新能源汽车保有量预测

运行模型，可得各年全国新能源汽车保有量数值，如表8。数据表明，到2020年全国新能源小汽车保有量将达到490万辆。

4.2新能源汽车扩散驱动因素分析

表9中2020年及其后变量因子由系统动力学仿真结果输出，经加权统计扩散量各驱动影响影子得到相应加权权重。

制图，各加权权重演变趋势见图7。由该图可以看出：

（1）到2022年底，消费心理（额外消费心理因素，由补贴、购置税驱动）因素完全退出，其后，新能源汽车扩散将主要由消费者经济能力驱动;

（2）2022年后，国家产业政策双积分政策将扮演越来越重要的角色。同时，新技术应用、电池技术的进步，将逐步凸显其在新能源汽车扩散中的促进作用;

（3）新技术、电池技术的进步，仍将是新能源汽车扩散的关键。在当前，电池技术仍然是新能源汽车推广应用的瓶颈所在。

5 结论和展望

运用系统动力学方法来研究新能源汽车的扩散趋势，能够规避刻板的方法论，和充分考虑政策因素、环境因素等外部因素对新能源汽车扩散的影响，有利于准确找到驱动新能源汽车扩散的主要驱动因子，能够帮助主机厂有针对性地规划和开发新产品，或着重于对这些影响因素的关注，利于企业良性决策。本文基于对近几年来新能源汽车发展实际情况的分析，从新能源汽车主流技术路线、国家政策对新能源汽车发展的促进、新技术对新能源汽车发展的导向性、系统动力学方法原理及其在新能源汽车扩散研究中的应用等角度，系统研究了驱动新能源汽车发展的关键驱动因素及其作用机理。最终获得以下结论：

（1）通过对各影响因子相关性的系统分析和运用，系统动力学建模可以较好地实现对新能源汽车保有量发展趋势的准确预测;

（2）在技术发展较为受限的条件下，政策因素在新能源汽车保有量发展中处主导地位;

（3）从表象上看，后补贴时代，新能源汽车能否得到快速发展仍将取决于新技术尤其是电池新技术是否能获得尽快的发展和突破;

（4）新能源汽车保有量的发展与经济社会发展实际高度

相关，随着人们交通出行需求和出行行为模式的转变，驱动新能源汽车扩散的因素其权重也会发生变化。这里，作者把人们交通出行行为模式变化这一社会化因素作为后续课题来研究，同时也希望能就这一课题与更多的同行分享交流。

综上，本文论证了系统动力学方法在新能源汽车保有量发展预测中应用的重要意义。但是囿于水平，且模型中所考虑的驱动因子或许还比较片面和有限，不足之处在所难免。相信随着大数据应用的发展和行业理论的进一步深入，系统动力学方法新能源汽车保有量预测的研究，也必将得到进一步的丰富和提升，预测精度也会更进一步的提高。

参考文献

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[6] 闻坤.深圳编制发布中国技术进步指数[N].深圳特区报2017年12月19日.

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