雙碳政策下對(duì)新能源汽車發(fā)展趨勢(shì)的研究

朱威林 劉遠(yuǎn)洋

（山東石油化工學(xué)院大數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院）

0 引言

在綠色低碳制約條件下，新能源汽車未來的發(fā)展受到了廣泛關(guān)注，截至目前大量文獻(xiàn)已經(jīng)總結(jié)出多種影響其發(fā)展的因素，例如：充電樁分布，續(xù)航問題，電池問題，群眾購買意愿等多方面因素，文獻(xiàn)[2-3] 分析了消費(fèi)者認(rèn)為新能源汽車未來是否有良好的發(fā)展前景以及對(duì)新能源汽車的購買意愿。從文獻(xiàn)[4-5]、文獻(xiàn)[8] 可以得知現(xiàn)在國內(nèi)的新能源汽車發(fā)展技術(shù)不夠優(yōu)良，但是具有了一定的成果。因此，新能源汽車技術(shù)未來的發(fā)展需更進(jìn)一步歸納和完善自身的缺陷，增強(qiáng)對(duì)新能源汽車企業(yè)的開發(fā)和投資，能夠促進(jìn)未來新能源汽車發(fā)展越來越好。文獻(xiàn)[1]、文獻(xiàn)[6] 可以說明熵值法能夠全面有效地分析影響新能源汽車發(fā)展的因素。通過文獻(xiàn)[9-10] 提供的灰色預(yù)測(cè)模型可以預(yù)測(cè)2022～2026 年新能源汽車總銷量。

指標(biāo)構(gòu)建體系法是一種很好的研究方法，它通過選取一些客觀、全面、準(zhǔn)確反映研究對(duì)象的特征，并將這些特征進(jìn)行量化和標(biāo)準(zhǔn)化，從而構(gòu)建出一些有代表性的指標(biāo)，以評(píng)估研究對(duì)象的變化趨勢(shì)，是重要的定量研究方法，它可以幫助我們更加深入、全面地了解研究對(duì)象，為實(shí)現(xiàn)科學(xué)決策提供有力支持。為確定制約新能源汽車發(fā)展的因素，并預(yù)測(cè)未來新能源汽車整體發(fā)展趨勢(shì)，本文首先基于指標(biāo)構(gòu)建體系，借助于熵值法對(duì)新能源汽車發(fā)展的影響因素進(jìn)行分析，得出影響發(fā)展的相關(guān)因素；其次，基于數(shù)據(jù)處理和量化分析構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)的GM 模型，并預(yù)測(cè)2 年新能源汽車銷量能夠萬輛。

1 數(shù)據(jù)來源與應(yīng)用方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

通過收集整理國家統(tǒng)計(jì)局以及乘用車市場(chǎng)信息聯(lián)席會(huì)和中國汽車工業(yè)協(xié)會(huì)公布的數(shù)據(jù)，得到2017～2021 年中國新能源汽車年銷量，如表1 所示。通過對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析得出影響新能源汽車發(fā)展的主要因素，并構(gòu)建GM（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型。

表1 2017 ～2021 年新能源汽車總銷量

1.2 熵值法

熵值法的基本方式是依據(jù)指標(biāo)變異性的幅度去研究它所占比例的權(quán)重。假如一個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，就表明這個(gè)指標(biāo)的幅度變化越大，所以在研究影響因素時(shí)，能反映出的信息量也更多，整體的評(píng)估能達(dá)到的影響也越大，因此可得其權(quán)重所占分量也更大。恰相反，信息熵更大，會(huì)出現(xiàn)與上面相反[1]的結(jié)果。其一般的計(jì)算步驟為：

式中，Yij為標(biāo)準(zhǔn)化值，i代表新能源汽車企業(yè)，j代表影響因素。Yij表示第i家新能源汽車企業(yè)第j個(gè)影響因素的原始數(shù)據(jù)，公式加上0.001 是為了避免出現(xiàn)0 量綱，以便下面步驟的正常進(jìn)行。

計(jì)算第i年第j項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值占該指標(biāo)的比重Zij，具體的步驟為：

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值aj，具體的步驟為：

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的幅度變化系數(shù)bj，具體的步驟為：

求各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重Wj，具體的步驟為：

計(jì)算各年的綜合得分，具體的步驟為：

在對(duì)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[2]以及熵值法分析可知影響新能源汽車發(fā)展的主要因素可以有以下幾個(gè)方面：政策因素，經(jīng)濟(jì)因素，技術(shù)因素，社會(huì)因素[3]。從政治文化、經(jīng)濟(jì)狀況、社會(huì)需求、技術(shù)發(fā)展等方面的影響因素可以看出，國內(nèi)的大體環(huán)境對(duì)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠起到有力促進(jìn)作用，特別是在國家政策方面的推動(dòng)作用[4-5]。多個(gè)地區(qū)政府制定了購買、補(bǔ)貼、免稅、完善設(shè)施等促進(jìn)發(fā)展的政策[6]，促使新能源汽車的市場(chǎng)需求和工業(yè)發(fā)展。從經(jīng)濟(jì)狀況、社會(huì)需求、技術(shù)發(fā)展三個(gè)層面的情況可以看出，很多城市的發(fā)展差距較為突出，對(duì)新能源汽車未來發(fā)展沒有促進(jìn)作用。其中最突出由經(jīng)濟(jì)狀況的差距引起各地技術(shù)發(fā)展的不平衡[7-8]。

1.3 灰色模型理論概述

灰色模型主要是解決數(shù)據(jù)少、樣本小、不完整的信息等難以確定及會(huì)受到周圍因素一定程度的影響的問題[9]。灰色預(yù)測(cè)模型GM（1，1）是使用隨機(jī)的初始序列，用一階線性微分式子的方法去解來靠近變量累加之后形成的新時(shí)間序列表現(xiàn)出來的規(guī)律。該模型使用一個(gè)序列就可以處理運(yùn)算，是一階線性微分方程的動(dòng)態(tài)模型[10]。

2 主要結(jié)果

2.1 構(gòu)建GM（1，1）灰色預(yù)測(cè)模型

首先利用2017～2021 年國內(nèi)新能源汽車銷量形成初始數(shù)列：

式中，Y(0)(i)≥0，i=1，2，3，4，5。

形成初始數(shù)列之后做一次累加，計(jì)算生成一個(gè)累加的數(shù)列：

再對(duì)生成的累加序列做一個(gè)緊鄰平均值的生成，得到：

定義灰色微分方程為：

式中，p為發(fā)展系數(shù)；m為灰色作用量。

構(gòu)建白化方程：

參數(shù)和的估計(jì)值為：

時(shí)間相應(yīng)函數(shù)的解方程式為：

還原值為：

2.2 模型檢驗(yàn)

2.2.1 殘差檢驗(yàn)

絕對(duì)誤差為：

相對(duì)誤差為：

2.2.2 后驗(yàn)差檢驗(yàn)

原始數(shù)列的均方差為：

殘差序列的均方差為：

方差比為：

最小誤差率為：

GM（1，1）預(yù)測(cè)模型等級(jí)精度對(duì)比表如表2 所示。

表2 GM（1，1）預(yù)測(cè)模型等級(jí)精度對(duì)比表

驗(yàn)證GM（1，1）預(yù)測(cè)模型對(duì)新能源汽車銷量的適用性，可采用2015～2019 年國內(nèi)新能源汽車銷量數(shù)據(jù)運(yùn)用GM（1，1）預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來年新能源汽車的銷量用來檢驗(yàn)等級(jí)精度和它的適用性。最終得到的結(jié)果，如表3 所示。

表3 2020 ～2024 年新能源汽車銷量指標(biāo)預(yù)測(cè)結(jié)果等級(jí)精度

經(jīng)過驗(yàn)證可知，GM（1，1）預(yù)測(cè)模型能對(duì)新能源汽車銷量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)精度良好。因此，可以進(jìn)行純電動(dòng)汽車未來銷量變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)2020～2024 年新能源汽車銷量，如表4 所示。

表4 預(yù)測(cè)2022 ～2026 年的新能源汽車銷量

通過灰色預(yù)測(cè)構(gòu)建GM 模型，量化分析影響新能源汽車發(fā)展趨勢(shì)的因素以及兩者之間的關(guān)系，本次分析建模最終得出到2026 年新能源汽車銷量能夠突破1700 萬輛。

3 結(jié)束語

新能源汽車行業(yè)還需要解決一些問題，如去除國家補(bǔ)貼后定價(jià)較高、電池回收利用、低溫下電池續(xù)航能力較差、爬坡時(shí)動(dòng)力不足、依賴政策等問題，促進(jìn)統(tǒng)一布局突破核心的技術(shù)和關(guān)鍵的零部件，完善新能源汽車扶持力度，淘汰落后產(chǎn)業(yè)。但總體來看，通過各種模型預(yù)測(cè)，我國新能源汽車市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)充滿勃勃生機(jī)，我國大力加強(qiáng)新能源的發(fā)展，新能源汽車未來的發(fā)展和應(yīng)用一定會(huì)刺激產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和企業(yè)的轉(zhuǎn)型，新能源汽車產(chǎn)業(yè)未來必將成為我國經(jīng)濟(jì)重要行業(yè)。