“雙積分”辦法下企業合規測算工具開發與應用

中圖分類號：U468.3 文獻標識碼：A

0引言

2021年起，乘用車燃料消耗量五階段標準開始實施。新階段標準在企業油耗核算方面進一步加嚴，如新能源車核算倍數繼續逐年降低，由2021年的2倍逐步降至2025年的1倍，預示著生產新能源車在企業油耗核算方面優惠力度的下降。另外，企業達標放大倍數也持續下降，由2021年的123%逐步降至2025年的100%，預示著企業油耗達標壓力逐年升高。

2020年6月，工業和信息化部發布了適用于2021～2023年的《乘用車企業平均燃料消耗量與新能源汽車積分并行管理辦法》（以下簡稱“雙積分”辦法）。新一版雙積分辦法首次引入“低油耗乘用車”概念，明確了低油耗乘用車的定義及鼓勵措施，這體現了國家對企業在生產燃油經濟性表現優異傳統能源車方面的引導。

由此可見，隨著政策法規對企業油耗核算的加嚴，新能源車參與核算方面優惠力度的減弱，以及對“低油耗乘用車”鼓勵措施的引入，傳統能源車如何節能降耗，傳統車節能技術應如何投放才能既滿足合規要求，又盡可能降低成本，成為各乘用車企業未來關注的重點口]。

本文綜合考慮積分辦法核算要點及企業油耗、積分與成本測算流程，基于MATLAB建立了一個簡便易行的企業合規測算工具（圖1）。該工具通過導入現有產品技術狀態及各產品技術升級路徑，可測算得到不同技術升級方案下企業的積分情況及合規成本等。之后企業可通過對各方案計算結果的綜合評估，最終形成符合自身發展需求的節能技術升級方案。

1合規測算工具構建思路

1.1整體思路

該合規測算工具的整體思路為，首先輸入企業現有車型參數信息與未來各年整體規劃信息;然后對需要進行技術升級的相關車型進行技術升級配置選擇，形成各技術方案。再利用工具內嵌的運算邏輯與數據庫，程序可自動測算出技術升級后相關車型的油耗及技術升級成本，從而最終得到各技術方案下企業的積分情況及整體技術升級成本（圖2）。

1.2數據輸入

該合規測算工具在進行合規測算之前需要輸入以下3類數據。

第一類是企業現有車型參數信息，包括企業目前在產各車型的燃料類型（汽油、柴油、混動和純電等）、混動類型（MHEV、HEV、PHEV和REEV）、發動機參數（排量、氣缸數和進氣方式等）、變速器型式、變速器擋位數、整備質量、油耗、純電續航以及產量占比等共24個參數。

第二類為企業整體規劃信息，即企業在目標年份的總產量規劃及各車型占比規劃。

第三類為技術升級配置選擇信息，即對需要進行技術升級的車型及總成進行技術升級配置勾選及總成占比輸入，與企業現有車型參數對應，共24個參數。

1.3工具運算

該合規測算工具利用內嵌的運算公式與技術經濟性數據庫完成測算。內嵌運算公式包括總成油耗實際值、目標值、達標值計算公式、企業平均油耗實際值、企業平均油耗目標值、企業平均油耗達標值計算公式、新能源單車積分計算公式、企業油耗積分與新能源積分計算公式、總成技術升級成本計算公式、企業整體技術升級成本計算公式以及企業積分抵償成本計算公式等。內嵌技術經濟性數據庫包含在各年分下各類節能技術的節油效果與成本。

其中，總成油耗目標值、總成油耗達標值、企業平均油耗實際值、企業平均油耗目標值、企業平均油耗達標值、新能源單車積分、企業油耗積分與新能源積分等計算方法，由GB 27999-2019《乘用車燃料消耗量評價方法及指標》和“雙積分”辦法中所確定的公式及方法計算。而總成油耗實際值、總成技術升級成本、企業整體技術升級成本、企業積分抵償成本和企業整體合規成本，由如下方法計算。

總成油耗實際值計算公式：

1.4結果輸出

1.4.1總成維度

總成維度的結果輸出包括：目標年份各車型各動力總成的油耗實際值、油耗目標值、油耗達標值、新能源單車積分和總成技術升級成本。

1.4.2企業維度

企業維度的結果輸出包括：目標年份企業平均油耗實際值、目標值、達標值、企業油耗積分、企業新能源積分、企業整體技術升級成本、企業積分抵償成本和企業整體合規成本。

1.4.3方案選擇

本文采用2種原則進行最終方案選擇：一種是合規成本最低方案，即“企業整體合規成本”最;另一種是政策風險最小方案，即企業積分抵償成本最低。

2應用研究

基于上述測算原理與方法，本文以乘用車領域某年產百萬輛級典型合資企業為研究對象，以其2020年所產車型為測算基準，進行合規測算工具的應用研究。

首先，導入該企業在2020年所產25款車型的信息，包括各車型所含所有動力總成的燃料類型、排量、氣缸數、進氣方式、供油方式、變速器型式、變速器擋位數、混動類別、混動構型、整備質量、油耗實際值、純電續航以及產量占比等共24個參數的基礎信息。

其次，導入該企業在目標年份的整體規劃信息，本文以2025年作為目標年份，輸入企業2025年的總產量規劃及各車型占比規劃。

再次，輸入企業2025年各車型及動力總成的技術升級配置規劃。由于不同規劃方案可得到不同的企業積分及技術升級成本計算結果，參考目標企業自身產品特點與規劃信息，本文對該企業2025年的車型設定了4種版本的規劃方案。

方案一：僅對1.4T發動機進行技術升級，即目前的1.4T發動機全部替換為全新1.5T發動機。

方案二：在方案一基礎上，基于該企業某A級SUV產品規劃一款HEV車型，采用雙電機混聯結構。

方案三：在方案一與方案二的基礎上，再規劃一款BEV車型，產量占比達到10%。

方案四：對傳統能源車型均不進行技術升級，僅規劃一款BEV車型，產量占比達到20%。

2.1僅對1.4T發動機進行技術升級

參考目標企業自身規劃信息，該企業將在2022年起引入一款全新1.5T發動機，匹配可變截面（VTG）渦輪增壓、35Mpa（350 bar）高壓直噴和米勒循環等節能技術，用于替換目前使用的1.4T發動機。方案一設定目前所有1.4T發動機在2025年均替換為1.5T發動機，因此2025年相關車型動力總成技術升級配置需將排量由1.4 L變更為1.5 L，進氣方式由“渦輪增壓”升級為“VTG渦輪增壓”，供油方式由“缸內直噴”升級為“高壓直噴”，循環方式由“奧托循環”升級為“米勒循環”，再設定其總成占比，即完成對各車型及動力總成的技術升級配置信息輸入。該方案企業平均油耗、企業積分與合規成本計算結果如表2所示。

2.2在方案一基礎上規劃一款HEV車型

參考目標企業自身規劃信息，該企業或將在2025年引入一款HEV車型，混動系統采用雙電機混聯結構，匹配1.5T發動機。設定該HEV車型基于某A級SUV開發，因此2025年需對該車型增加一條動力總成信息，即燃料類型為“混動”，混動類別為“HEV”，混動構型為“串并聯”，再設定其總成占比及其他參數。同時依照方案一設定其他車型技術升級配置信息，即完成所有車型動力總成的技術升級配置信息輸入。該方案企業平均油耗、企業積分與合規成本計算結果如表3所示。

2.3在前兩方案基礎上再規劃一款BEV車型

參考目標企業自身規劃信息，該企業在2021年開始推出全新平臺純電動車型，并將在未來逐漸擴大純電動車型規劃。因此以該企業2021年新上市的全新純電平臺A級SUV為樣例，將其設定為2025年推出的純電動車型，占比達到10%，燃料類型為“純電動”，再設定其他參數。同時依照方案一與方案二設定其他車型技術升級配置信息，即完成所有車型動力總成的技術升級配置信息輸入。該方案企業平均油耗、企業積分與合規成本計算結果如表4所示。

2.4僅規劃一款BEV車型

方案四僅規劃一款BEV車型，因此在基準年份基礎上僅增加一條純電動車型技術升級配置信息即可，其他車型均不進行技術升級。與方案三中對純電動車型的技術升級配置信息設定相同，僅調整其產量占比為20%。該方案企業平均油耗、企業積分與合規成本計算結果如表5所示。

綜合對比4個方案的合規成本（圖3），可以看出方案一是合規成本最低方案，但積分抵償成本最高，即所產生的負積分最多，政策風險最大。方案三是政策風險最小方案，即積分抵償成本最低，所產生的負積分最少，雖然技術升級成本最高，但整體合規成本折中。

由此可見，單純對傳統動力總成進行技術升級規劃，雖然技術升級成本低，但即便進行大范圍換搭與升級，仍會產生較多油耗與新能源負積分，造成企業面臨較大的政策合規風險（方案一與方案二）。由圖3對比來看，加大BEV規劃力度是企業積分降低政策合規風險最行之有效的方法（方案四），但考慮到未來有限的新能源市場空間與依然較大的負積分缺口，適度進行傳統車技術升級也是勢在必行的合規手段。只有綜合考慮新能源車投放與傳統能源車技術升級，才能在盡可能降低政策風險的同時，獲得一個可以接受的合規成本（方案三）。

3結論

本文基于企業積分合規整體測算原則，綜合考慮車型動力總成配置、油耗與積分達標情況以及整體合規成本之間的內在聯系，站在技術規劃者的角度，為企業設計了一款簡便易行的合規測算工具，以解決“企業如何對產品進行技術升級規劃以實現政策合規的目的”這一問題。該工具通過輸入企業在基準年份的車型動力總成信息、目標年份總產量及各車型產量規劃信息以及各車型在目標年份的技術升級配置信息等，依照工具內嵌的計算公式與技術經濟型數據庫，便可測算出目標年份各車型及企業整體的油耗、積分與合規成本。

隨后，本文以某典型合資企業2020年車型為基準，對其面向2025年的規劃設定了4種規劃方案，分別測算了4種方案下企業的積分與合規成本，并對其進行了綜合比較。通過比較可以看到，加大BEV規劃力度是企業現階段積分合規最行之有效的方法，但考慮到未來有限的新能源市場空間以及較大的負積分缺口，適度進行傳統車技術升級也是勢在必行的合規手段。只有綜合考慮新能源車投放與傳統能源車技術升級，才能在盡可能降低政策風險的同時，獲得一個可以接受的合規成本。

本文由于時間與精力限制，還有很多工作有待進一步展開，如技術經濟性數據庫中各技術的節油效果與技術成本數據需要進一步細化與完善;未來各年份的積分價格、工況切換油耗上浮程度等過程參數需繼續進行優化，以獲得更真實可靠的預測結果。另外，目前該工具的規劃方案僅能人為進行設定，未來應向實現自動求解功能方向進步，即通過邏輯算法的嵌入實現模型的自動迭代計算，以達到自動獲得預定目標下最優規劃方案的目的。