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基于灰色關聯(lián)的LNG汽車推廣策略研究

2019-05-30 11:26:28張良勇吳秀海鄧昌俊等
山東工業(yè)技術 2019年12期
關鍵詞:推廣策略

張良勇 吳秀海 鄧昌俊等

摘 要:四川省富含天然氣而少石油,是全國 LNG 汽車應用推廣的一個代表,LNG汽車具有經(jīng)濟、高效等優(yōu)點,是改善能源結構和降低汽車排放污染的有效途徑,但受油價下調(diào)、氣價上升的影響,LNG 汽車的價格優(yōu)勢開始下降。推廣策略研究根據(jù)四川省2006—2016年的油氣價格及 LNG 汽車保有量數(shù)據(jù),運用灰色關聯(lián)法找尋最主要的影響因素,并在此基礎上提出了我國推廣和應用LNG汽車的發(fā)展建議。結論認為:①油、氣價格和人均GDP 等都是影響 LNG 汽車需求量的主要因素,而政策等因素也會產(chǎn)生重要的影響 ;②燃油價格的變化對LNG汽車需求量造成的影響更為明顯,倡議相關部門推行油氣價格聯(lián)動機制,以控制油氣價格比。

關鍵詞:LNG汽車;推廣策略;需求量;價格聯(lián)動;灰色關聯(lián)

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.12.008

0 引言

四川省有推廣LNG 汽車的良好條件 [1],相關建設取得較好發(fā)展,截至2014年底,液化天然氣汽車達到3046輛和26個液化天然氣加油站,但隨著燃油價格的變化,液化天然氣汽車的推廣面臨新的挑戰(zhàn),因此,有必要從燃料和天然氣價格和LNG車輛需求的角度討論需求與燃料價格之間的關系。分析燃料價格變化對天然氣汽車需求的具體影響,以及四川天然氣價格彈性的現(xiàn)狀研究。

四川省LNG汽車推廣研究現(xiàn)狀主要基于兩方面 :①從環(huán)境保護方面看,LNG理化性質(zhì)優(yōu)于CNG[2],推廣LNG汽車能更好地滿足環(huán)保要求[3] ;②從經(jīng)濟技術方面,四川省推廣CNG 汽車的經(jīng)驗豐富[4],使得推廣LNG汽車的可行性較好。上述研究具有一定的參考意義,仍未能有效解決LNG車輛推廣面臨的問題[5]。為此,采用灰色關聯(lián)方法,根據(jù)四川省2003 - 2016年油氣價格和液化天然氣汽車保有量數(shù)據(jù),研究了汽油,柴油和汽車天然氣價格變化對四川省液化天然氣汽車需求的影響,并向有關部門提供車輛油氣價格的合理聯(lián)動機制參考。

1 灰色關聯(lián)分析法

1.1 灰色關聯(lián)評估法的基本思想

灰色關聯(lián)法根據(jù)曲線形狀的相似程度進行判定[6],如果兩曲線越接近,兩者之間的相關性越大,相反的越小。由于灰色關聯(lián)法是一種多因素統(tǒng)計分析方法,它可以彌補數(shù)理統(tǒng)計和回歸分析的不足,不限樣本的規(guī)律性和數(shù)量,計算量小且不出現(xiàn)反常 [7] 。

1.2 灰色關聯(lián)評估理論

確定參考序列和比較序列。基于研究對象的定性分析,建立由因變量和自變量組成的原始序列。因變量的值構成參考序列,自變量的值構成比較序列,可表示為:x0(0)={x0(0)(k)|k=1,2....,n}為參考數(shù)列,xi(0)={xi(0)(k)|k=1,2....,n}(i=1,2....m)為比較數(shù)列。i表示比較數(shù)列的序號,n表示數(shù)列中數(shù)據(jù)樣品的個數(shù)。

(1)數(shù)據(jù)的無量綱化處理。原始序列中的自變量和因變量的計量單位不同,直接使用原始數(shù)據(jù)計算很難得出合理的結論,因此,需要對原始數(shù)據(jù)進行無限回火處理,并且處理方法是多種多樣的。其中,最常用的是均值法和初值法。在分析LNG車輛需求因素對無量綱處理的影響時,本文使用初始值處理。

初值化處理后的新序列為:

求關聯(lián)系數(shù):

通過曲線之間的差來測量相關系數(shù),即,計算無量綱比較系列和參考序列之間的絕對差。X0(1)與Xi(1)第K點的關聯(lián)系數(shù)為:

式中△i(k)-----△i(k)=| x(k)- x(k)|,

稱為第k個指標X與X的絕對差;

m-m= △i (k),兩級最小差;

M -M= △i(k),兩級最大差。

ζ ----分辨系數(shù),分辨系數(shù)范圍在0到1之間,本文使用的分辨系數(shù)取值0.5。

(2)計算關聯(lián)度。關聯(lián)數(shù)列的數(shù)據(jù)多且分散,不方便得出結論,因此要得到對每個時刻的關聯(lián)系數(shù)集成的一個數(shù),因此用關聯(lián)系數(shù)的平均值定量反應數(shù)列中的關聯(lián)程度,其公式如下:

式中為參考序列x0與比較序列xi的關聯(lián)度。

2 基于灰色關聯(lián)法的燃氣、燃油價格及人均GDP影響LNG汽車需求量的定量分析

影響LNG汽車需求量的因素有很多,例如燃氣、燃油價格,人均GDP,LNG汽車的售后與維修技術程度,加氣站數(shù)量,政策補貼力度等。

考慮到國內(nèi)外學者對天然氣需求價格彈性的研究較多,對LNG車輛推廣應用的研究僅僅是基于對應用前景的分析。從汽車燃料價格的角度討論了很少有LNG車輛的推廣和應用。因此,在目前LNG車輛價格優(yōu)勢進一步降低,LNG車輛推廣受到嚴重挑戰(zhàn)的情況下,研究人均GDP,燃氣和燃料價格對LNG車輛需求的影響具有重要意義。

(1)采用灰色關聯(lián)法分析時,以2003年至2016年期間LNG汽車的需求量為參考數(shù)列,以燃氣、燃油價格和人均GDP為比較數(shù)列。由此建立模型進行研究。

(2)運用初值化公式,對表1的參考數(shù)列和比較數(shù)列進行無量綱化處理得:

根據(jù)表2和求絕對差算法公式得到,通過計算得知最小差、最大差,可知,=3.728。

(3)人均GDP、燃氣和燃油價格關聯(lián)度。

由表3得出結論,r氣=0.73,r油=0.71,r人均GDP=0.60,因此r氣>r油>r人均GDP,燃氣價格的波動對于LNG汽車需求量的影響最大。

四川省LNG汽車需求量與燃氣、燃油和人均GDP之間不存在嚴格的數(shù)學關系,因此能應用灰色關聯(lián)法分析各影響因素影響程度的比重,且結果合理。

由表1可知,自2003年起,四川人均GDP的不斷增長,并為LNG汽車的需求波動。因此,天然氣和燃料價格波動的影響相比,影響應該是最小的,并且結果是合理的。而燃油、燃氣的可替代性很強,兩者的影響程度相近也滿足目前研究的結果,建議有關部門實行價格聯(lián)動[8]。

(4)建議:①政府可以加強政策扶持力度來控制三個解釋變量影響程度,從而提升LNG汽車在市場上的需求量。就霧霾等環(huán)境問題強化生態(tài)倡議力度,同時設立LNG汽車推廣的專項資金,改善發(fā)展環(huán)境,促使消費者的購車偏好朝LNG汽車方向發(fā)展 [9] 。②引導并擴大LNG汽車應用推廣面,增大天然氣汽車民用使用比例,使其產(chǎn)生由公用向民用的轉變。③燃氣和燃油的替代效應非常強,油價下調(diào)導致LNG汽車的需求量下降。應實現(xiàn)油氣價格聯(lián)動,降低天然氣價格,對非居民用油氣價格進行改革,將天然氣和柴油價比控制在1:0.3,保證LNG燃料的成本優(yōu)勢。④簡化了基礎設施建設的審批過程中,如LNG加氣站,實施激勵政策,加大稅收優(yōu)惠和補貼的加油站。

3 結論

(1)由于四川的富氣和貧油的能源結構,四川省一直致力于推廣天然氣汽車很長一段時間,導致在四川省天然氣汽車的剛性需求。

(2)LNG汽車的經(jīng)濟效益是顯而易見的。基于LNG汽車的優(yōu)勢,與LNG汽車相關技術的成熟和配套措施的進一步完善,迅速推廣LNG汽車將是一個必然的趨勢。

(3)研究表明,人均GDP、燃氣燃油價格等是影響四川省LNG汽車需求量的主要因素,其中燃油價格的變動產(chǎn)生的影響最為明顯。

參考文獻:

[1]何太碧,黃海波,林秀蘭,李良君.中國LNG汽車及加氣站技術應用分析及推廣建議[J].天然氣工業(yè),2010,30(09):82-86.

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[3]葛穎恩,呂杰.理論、方法、數(shù)據(jù):交通流模型成功三要素[J]交通工程,1997(02):36-37.

[4]李澤強,司景萍.LNG汽車的應用分析及推廣建議[J].公路與汽運,2015(03):21-24.

[5]溫永剛,陳運文,樊栓獅,安成名,徐文東.LNG 汽車技術發(fā)展及其推廣應用前景[J].石油與天然氣化工,2013,42(03):257-260.

[6]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)理論教程[M].武漢:華中理工大學出版社,1990

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[7]劉思峰,蔡華,楊英杰,曹穎.灰色關聯(lián)分析模型研究進展[J].系統(tǒng)工程理論與實踐.

[8]陳向懷,路霞.我國成品油價格變動對汽車消費的影響[J].中國市場,2011(32):124-125.

[9]何太碧,楊煒程,晏啟鵬.油氣價格與 LNG 汽車市場需求關系的實證研究——以四川省為例 [J].天然氣工業(yè),2015,35(11):78-82.

項目基金:四川省教育廳自然科學一般研究項目“基于油氣價格彈性的LNG汽車推廣研究”(編號:18ZB0392)

作者簡介:張良勇(1981-),男,四川合江人,碩士,講師,研究方向:清潔汽車。

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