新能源汽車產量的影響因素分析

徐陳棟方舒杰潘超杰葉凌浩劉建超

（浙江農林大學暨陽學院）

在石油資源緊缺的21 世紀，新能源交通工具得到重視。財政部2016 年發布的《關于2016—2020 年新能源汽車推廣應用財政支持政策的通知》表明新能源汽車開始了在政策扶持下穩定生長的趨勢。因此研究當下新能源汽車的銷售量以及其影響因素對中國的有限資源影響巨大。目前由于影響新能源汽車銷量的因素較多，因此選取有關數據，如：新能源汽車電池續航里程數、電池壽命、充電樁數量、電動汽車銷量、電動汽車售價、石油儲備量等方面因素闡明影響對新能源汽車銷量的影響關系。通過對近10 年國內發表的新能源數據進行收集整理，用統計對比的方式分析新能源汽車產量在不同時間段、不同銷量及政策扶持影響下的變化。

1 材料與方法

1.1 模型變量的選擇

新能源汽車產業的興起是顯示我國在現代化工業發展中一個重要的里程碑，新能源產業帶動了國民經濟、增加就業率，改善環境，優化出行效率及節約有限資源。新能源在汽車上的應用有：太陽能、電能、天然氣等。其優勢是在國內分布廣、儲量豐富，使用后污染小或無污染，部分新能源甚至可以循環利用，增加燃料利用率。所以新能源汽車銷量成了推動整個新能源產業的關鍵因素。主要影響我國新能源汽車產量的因素一方面是新能源汽車的續航里程數、電池壽命；另一方面是國內充電樁數量、新能源汽車的產量；以及新能源汽車銷售指導價與政府鼓勵購買新能源汽車政策之間的關系；以及對我國石油出口國的石油儲備要求減輕了壓力。因此初步確定平均續航里程x1、平均市場指導價x2、供油國石油儲量x3、平均電池壽命x4、充電樁數量x5、銷量x6、補貼x7。

1.2 數據的獲取

中國知網等數據統計網站采集了2011—2020 年對關鍵詞（平均續航里程、平均指導價、供油國石油儲量等）的數據，進行建模分析，用2011—2020 年的數據用來驗證模型的精度，如表1 所示。

表1 中國新能源汽車產量影響因素分析

1.3 數據的分析與處理

1.3.1 模型單因素篩查

為了保證多元線性回歸模型的合理性與準確性，需要計算和分析每個因素之間的相關系數，從而得出變量之間的相關關系，只有與因變量呈高度相關的自變量才適合引入模型，保證模型回歸的精確程度。通常將相關程度分為以下幾種情況：|R|≥0.8，高度相關；0.5≤|R|≤0.8，中度相關；0.3≤|R|≤0.5，低度相關；|R|＜0.3 時，相關程度極弱，可視為不相關。**在0.01 水平（雙側）上顯著相關[15]。*在0.05 水平（雙側）上顯著相關。根據表1 收集的原始數據可計算得到它們之間的相關系數，如表2 所示。由表2 可知，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7與新能源汽車產量Y 呈高度相關的指標作為自變量引入模型；相關性分析還表明，自變量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7之間存在比較嚴重的共線性。

表2 新能源汽車產量影響因素相關性分析

1.3.2 多元線性回歸模型的選擇

有多個因素將對中國新能源汽車銷量造成影響，并且自變量時間序列之間依舊會存在共線性問題，若采用逐步線性回歸，會導致回歸模型中的隨機誤差存在著自相關。因此文章采用多元線性回歸模型進行研究分析并對此模型進行統計檢驗與修正。模型參數檢驗，如表3 所示。由表3 中數據可知，模型的可決系數R2=1，經調整后的R2=1，說明模型整體擬合度高。多元線性回歸模型的建立，自相關時間序列回歸分析的回歸模型可用下式（1）所示：

表3 參數的檢驗

式中：a——常數量；

K1——產量與平均續航里程相關性系數0.857；

K2——產量與平均指導價相關性系數0.663；

K3——產量與供油國石油儲備量相關性系數0.788；

K4——產量與平均電池壽命相關性系數0.893；

K5——產量與充電樁數量相關性系數0.923；

K6——產量與銷量相關性系數1.000；

Y——產量；

R 為模型擬合優度，R 越大則模型擬合越好。

2 結果

2.1 模型自變量的確定

導入模型的自變量為x1平均續航里程、x2平均指導價、x3供油國石油儲量、x4平均電池壽命、x5充電樁數量、x6銷量、x7補貼。

2.2 新能源汽車產量與影響因素的時序變化特征

2011 年后隨著新能源汽車補貼提高，新能源汽車銷量逐漸上升，國內充電樁數量也相應增加。補貼在2011 年達到頂峰，隨著銷量增加，補貼力度逐漸下降，到2020 年低至10 980 元。同時隨著銷量升高，新能源企業在造車中應用了更多人車互動技術，拉高了市場新能源汽車平均指導價。

圖1 平均續航里程、平均指導價、供油國石油儲量、平均電池壽命、充電樁數量、銷量、補貼隨時間變化統計圖

2.3 回歸模型建立

最大似然估計值，如表4 所示。a.因變量：產量；t.對每個自變量進行檢驗，看其beta值，即回歸系數是否有意義；sig.顯著性，如sig 大于0.05，說明平均值在大于5%的幾率上是相等的；如sig小于0.05，說明平均值在小于5%的幾率上是相等的。平均值相等的幾率比較小，說明差異顯著。

表4 最大似然估計

由表4 可得新能源汽車產量多元回歸模型：

2.4 回歸模型驗證

在SPSS 軟件中利用自相關回歸分析法對表1 的數據進行回歸分析。將2018—2019 年數據作為驗證，并通過下式（2）計算偏差率：

式中：o——觀測值；

p——計算值；

d——偏差率，值越低則模擬結果越優秀。

表5 2018—2019 年數據驗證

通過表5 可知，將2018—2019 年的數據通過式（3）所得出的新能源汽車產量的模擬值偏差率分別為：0.86%和0.07%，得出模擬結果優秀。

3 分析

通過文章的數據分析，在過去的10 年中，國內新能源汽車產量呈上升趨勢，新能源汽車銷量與平均市場指導價成為影響產量的關鍵因素。它們對新能源汽車產量的增長有著非常顯著的貢獻。

3.1 加大新能源開發力度

開發新能源是為了減少工業對環境的污染，而對環境的污染中，運輸業又占比最大，也就是石油用車帶來的污染最大。新能源的崛起大大改善了環境問題，目前，新能源汽車產業規模全球領先，產銷量連續5 年位居世界首位，累計推廣的新能源汽車超過了450 萬輛，占全球的50%以上。從產業發展進步的角度來看，技術水平在明顯提升。

3.2 加強基礎建設

我國新能源汽車充電樁數量已逐步跟上新能源汽車銷量，但新能源汽車在續航里程與電池壽命方面的問題仍然需要解決。新能源汽車常常有充電慢、掉電快的情況出現，尤其在冬季，新能源汽車的續航里程大打折扣，即使是常溫下，實測的續航里程也與廠家注明的標準續航里程有一定差距。很多高端新能源汽車上配備自動駕駛功能，而關于自動駕駛引發的交通事故卻沒有明確的法規可以對應。在新能源產品層出不窮的未來，我們更需要立出約束它們的規則。

4 結論

文章以2000 至2020 年的新能源汽車產量作為研究對象，通過對平均續航里程、平均市場指導價、供油國石油儲量、平均電池壽命、充電樁數量、銷量、補貼進行線性回歸分析，建立多元線性回歸模型，模型模擬結果優秀，可以為中國新能源產業發展方向提供科學依據。新能源汽車銷量對其產量起到決定性作用，而政府的扶持有效改善了新能源汽車的銷量。在新能源產業壯大的同時，相應的基礎建設也必須跟上時代的步伐，否則產品不受約束。中國有望依靠新能源產業開辟一條環保、經濟、可持續發展的道路，同時也有望擺脫他國對中國的資源控制。