王中陽，王威，戴建卓，焦熠琨，李潤秋，羅迪，董明

（1.國網(wǎng)陜西省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院，陜西西安 710049；2.西安交通大學(xué)，陜西西安 710049）

基于彈性系數(shù)法和千人保有量法的陜西省電動汽車保有量的預(yù)測

王中陽1，王威1，戴建卓2，焦熠琨1，李潤秋1，羅迪1，董明2

（1.國網(wǎng)陜西省電力公司經(jīng)濟技術(shù)研究院，陜西西安 710049；2.西安交通大學(xué)，陜西西安 710049）

隨著陜西省經(jīng)濟社會發(fā)展水平不斷提高，汽車保有量持續(xù)攀升。大力發(fā)展電動汽車，能夠加快燃油替代，減少汽車尾氣排放，對保障能源安全、促進(jìn)節(jié)能減排、降污治霾、有效緩解能源和環(huán)境壓力，具有重要意義。采用彈性系數(shù)法和千人保有量法建立電動汽車保有量預(yù)測模型，對陜西省“十三五”期間電動汽車保有量進(jìn)行了預(yù)測，并用一元線性回歸模型對結(jié)果進(jìn)行比較，表明千人保有量法預(yù)測結(jié)果更加準(zhǔn)確。結(jié)果顯示未來五年陜西省電動汽車將呈現(xiàn)階段式增長，預(yù)計2020年實現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展。最后對電動汽車發(fā)展及充電設(shè)施建設(shè)提出幾點建議。

彈性系數(shù)；千人保有量；電動汽車

目前，全球能源和環(huán)境系統(tǒng)面臨巨大的挑戰(zhàn)，汽車作為石油消耗和二氧化碳排放的大戶，需要進(jìn)行革命性的變革。世界各國都在大力發(fā)展新能源汽車，我國更是將其列入到七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之中。從長期來看，包括純電動、燃料電池技術(shù)在內(nèi)的純電驅(qū)動將是新能源汽車的主要技術(shù)方向[1]。隨著我國經(jīng)濟社會發(fā)展水平不斷提高，汽車保有量持續(xù)攀升。大力發(fā)展電動汽車，能夠加快燃油替代，減少汽車尾氣排放，對保障能源安全、促進(jìn)節(jié)能減排、防治大氣污染、有效緩解能源和環(huán)境壓力，促進(jìn)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，推動我國從汽車大國邁向汽車強國具有重要意義[2]。從2015年起，我國開始加快推廣新能源汽車，預(yù)計到2020年，中國電動汽車將達(dá)到500萬輛。

陜西省作為“新亞歐大陸橋”亞洲段的中心和“新絲綢之路經(jīng)濟帶”的重要樞紐，在“一帶一路”建設(shè)中占有重要位置。雄厚的科技實力，扎實的工業(yè)基礎(chǔ)，得天獨厚的區(qū)位優(yōu)勢為陜西省電動汽車的發(fā)展提供了良好的條件。大力發(fā)展電動汽車對陜西省探索低碳經(jīng)濟，節(jié)能減排，治污降霾具有重大推動作用[3]。因此，對陜西省“十三五”期間電動汽車保有量進(jìn)行預(yù)測，對于確定電動汽車發(fā)展目標(biāo)，促進(jìn)配套充電設(shè)施建設(shè)，為政府決策及相關(guān)企業(yè)把握發(fā)展機會和控制風(fēng)險提供數(shù)據(jù)支持，具有重要意義。國內(nèi)外學(xué)者對機動車保有量的增長進(jìn)行了大量分析研究。文獻(xiàn)[4]針對全球汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測分析，文獻(xiàn)[5]應(yīng)用趨勢外推方法預(yù)測到2030年我國汽車保有量將到達(dá)2.3億到2.5億輛。文獻(xiàn)[6]采用多遠(yuǎn)回歸分析，建立了基于人均可支配收入與汽車成本比值的汽車保有量預(yù)測模型。但以上模型的計算和求解都過于復(fù)雜繁瑣，實際應(yīng)用需要更為簡便快捷的分析方法。

本文分析了典型的汽車保有量預(yù)測方法，分別采用千人保有量法和彈性系數(shù)法建立陜西省民用汽車保有量預(yù)測模型，并用一元線性回歸模型加以驗證，最終采用千人保有量法預(yù)測得到了陜西省“十三五”期間的電動汽車保有量。預(yù)測結(jié)果與國家鼓勵政策相符，預(yù)測結(jié)果較為合理。最后對電動汽車發(fā)展及充電設(shè)施建設(shè)提出幾點建議。

1 汽車保有量預(yù)測方法

1.1 時間序列法

時間序列是變量依相等時間間隔的順序而形成的一系列變量值[7]。時間序列分析就是估算和研究某一時間序列在長期變動過程中所存在的統(tǒng)計規(guī)律性，如長期變動趨勢、季節(jié)性變動規(guī)律、周期變動規(guī)律，以此預(yù)測今后的發(fā)展和變化。

該方法預(yù)測所需的數(shù)據(jù)信息量較小，預(yù)測方法簡便易行，只要在所研究的時間序列上汽車數(shù)量沒有大的波動，則預(yù)測效果較好；但是它僅以時間作為單一的預(yù)測因素，無法反映汽車發(fā)展的實際影響因素（如經(jīng)濟政策和發(fā)展速度等外部因素）變化所引起的需求變化。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是由簡單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所做出的交互反映。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“黑箱”特性很適合預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用需要，它不需要任何經(jīng)驗公式，就能從已有數(shù)據(jù)中自動地歸納規(guī)則，獲得這些數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律[8]。因此，即使不清楚預(yù)測問題的內(nèi)部機理，只要有大量的輸入、輸出樣本，經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“黑箱”內(nèi)部自動調(diào)整后，便可建立良好的輸入、輸出映射模型。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的“黑箱”特性，難以知曉汽車保有量的增長機理，難以提出針對性的汽車發(fā)展戰(zhàn)略或控制措施。

1.3 彈性系數(shù)法

彈性系數(shù)（ET）法是在一個因素變化的基礎(chǔ)上，對另一個因素的發(fā)展變化作出間接預(yù)測的方法[9]。彈性系數(shù)法是從整體上把握經(jīng)濟發(fā)展和交通運輸?shù)南嚓P(guān)關(guān)系，是一種定性定量相結(jié)合的交通量綜合分析預(yù)測方法，即利用現(xiàn)有的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）數(shù)據(jù)測算汽車保有量增長率。彈性系數(shù)的確定是運用彈性系數(shù)法進(jìn)行汽車保有量預(yù)測的關(guān)鍵，通常彈性系數(shù)采用回歸分析與專家討論相結(jié)合的方法來確定。

1.4 千人汽車保有量法

千人保有量法是依據(jù)各地人口（經(jīng)濟和人均GDP等因素綜合考慮，參考水平相當(dāng)?shù)某鞘蓄A(yù)測本地電動汽車的發(fā)展）。千人保有量法通常用來反應(yīng)一個國家的人均GDP和汽車保有量之間的關(guān)系，一般說來，人均GDP值越高，其千人汽車保有量值越大[7]。

因彈性系數(shù)法和千人保有量法充分考慮了一個地區(qū)的經(jīng)濟、人口等因素對汽車保有量的影響，本文采用上述兩種方法對陜西省民用汽車保有量進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測流程如圖1所示。

圖1 民用汽車保有量預(yù)測流程圖Fig.1 The flow chart of civil vehicles ownership forecasting

2 陜西省汽車保有量預(yù)測

2.1 彈性系數(shù)法

彈性系數(shù)法是根據(jù)歷年陜西省民用汽車保有量增長速度與GDP增長速度的比例關(guān)系，確定規(guī)劃年彈性系數(shù)，并預(yù)測規(guī)劃年機動車保有量及增長率。

假設(shè)在“十三五”期間，民用汽車保有量和GDP各自以一個平均增長速度在增長，即

式中：t為預(yù)測目標(biāo)年；t0為預(yù)測基準(zhǔn)年；α為民用汽車保有量平均年增長速率；M0為基準(zhǔn)年的民用汽車保有量；M為目標(biāo)年的民用汽車保有量；β為GDP平均年增長速率；G0為基準(zhǔn)年的GDP值；G為目標(biāo)年的GDP值。

設(shè)ε為彈性系數(shù)，則

ε=1表示汽車與經(jīng)濟同步增長；當(dāng)ε＞1時，表明汽車增長快于經(jīng)濟增長；當(dāng)ε＜1時，表明盡管汽車絕對量可能增大，但汽車增長速度慢于經(jīng)濟增長速度[11]。

依據(jù)《陜西省統(tǒng)計年鑒2015》，“十二五”期間陜西省民用汽車保有量增長趨勢如圖2所示，從圖2中可以看出，民用汽車每年都以一定速度增長，年均增長速率約為20.6%[12]，根據(jù)“十二五”期間各年的彈性系數(shù)，可以預(yù)測得出2015年彈性系數(shù)約為2，據(jù)統(tǒng)計局預(yù)測，2015年陜西省GDP增長率約為8.5%，可以確定2015年陜西省汽車增長率，在此基礎(chǔ)上預(yù)測“十三五”期間民用汽車保有量。

國家主席習(xí)近平在對“十三五”規(guī)劃建議稿所做的說明中指出，2016年至2020年經(jīng)濟年均增長底線是6.5%以上，考慮陜西經(jīng)濟發(fā)展水平，預(yù)計在“十三五”期間陜西的GDP增長率約為7%，由于“十三五”期間，民用汽車保有量有飽和趨勢，汽車增長將慢于經(jīng)濟增長，因此彈性系數(shù)應(yīng)小于1，認(rèn)為預(yù)測期間彈性系數(shù)不變，選為0.8，則民用汽車年均增長率約為5.6%。依據(jù)上述國民經(jīng)濟GDP增長率及彈性系數(shù)，預(yù)測“十三五”期間陜西省汽車保有量如表1所示。根據(jù)彈性系數(shù)法預(yù)測結(jié)果，2020年陜西省汽車保有量達(dá)到619.22萬輛。

圖2 2010—2014年陜西省民用汽車保有量變化Fig.2 The civil motor vehicle ownership from 2010 to 2014

2.2 千人汽車保有量法

通常采用千人汽車保有量來反映一個國家的人均GDP和汽車保有量之間的關(guān)系，各國人均GDP和千人保有量之間的關(guān)系如表2所示。從表中可以看出，人均GDP越高，千人汽車保有量越大。

表1 彈性系數(shù)法預(yù)測陜西省民用汽車保有量Tab.1 The number of civil motor vehicles in Shaanxi province predicted by the elastic coefficient method

表2 各國人均GDP和千人汽車保有量關(guān)系Tab.2 The relationship between GDP per person and the motor ownership per thousand people

根據(jù)省衛(wèi)計委發(fā)布信息，“十二五”時期，陜西全省人口自然增長率穩(wěn)定在4‰以內(nèi)，據(jù)此“十三五”期間陜西人口自然增長率按照3.8‰計算，可以得到未來5年內(nèi)陜西省人口變化，再根據(jù)人均GDP和千人保有量關(guān)系得到千人汽車保有量，由此預(yù)測出陜西省“十三五”期間民用汽車保有量如表3所示。根據(jù)千人保有量法預(yù)測結(jié)果，2020年陜西省民用汽車保有量將達(dá)到627.44萬輛。

2種方法預(yù)測民用汽車保有量發(fā)展趨勢圖，如圖3所示。從圖3中可以看出，千人汽車保有量法預(yù)測結(jié)果較彈性系數(shù)法發(fā)展趨勢略快，但兩方法“十三五”期間預(yù)測結(jié)果差異較小。為進(jìn)一步驗證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，建立一元線性回歸模型對結(jié)果進(jìn)一步驗證。

表3 千人汽車保有量法預(yù)測陜西省民用汽車保有量Tab.3 The number of civil motor vehicles in Shaanxi province predicted by the motor ownership per thousand people method

圖3 “十三五”期間民用汽車保有量發(fā)展趨勢Fig.3 The civil vehicles development during the 13th Five Year

從圖3中可以看出，千人汽車保有量法預(yù)測結(jié)果較彈性系數(shù)法發(fā)展趨勢略快，但兩方法2020年預(yù)測結(jié)果基本相同。為進(jìn)一步驗證預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，建立一元線性回歸模型對結(jié)果進(jìn)一步驗證。

根據(jù)“十二五”期間GDP和汽車保有量數(shù)據(jù)，可以看到二者大致呈線性相關(guān)。采用一元線性回歸方程對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，并進(jìn)行相關(guān)分析。得到一元線性回歸曲線如圖4所示，得到的一元線性回歸方程為

相關(guān)系數(shù)用R表示，計算公式為：

圖4 GDP與民用汽車保有量一元線性回歸曲線圖Fig.4 The curve of unary linear regression of GDP and civil vehicles

從圖4中可以看出，GDP與民用汽車保有量存在正線性關(guān)系，且相關(guān)系數(shù)為0.981，線性相關(guān)度較高。采用一元線性回歸模型對“十三五”期間汽車保有量進(jìn)行了預(yù)測，并分別與彈性系數(shù)法和千人保有量法進(jìn)行比較，得出誤差如表4所示。

表4 一元線性回歸對汽車保有量的預(yù)測及誤差Tab.4 Theprediction and error of unary linear regression

從表4中可以看出千人保有量法與一元線性回歸模型預(yù)測值較為接近，下面采用千人保有量法預(yù)測的結(jié)果對陜西省“十三五”期間電動汽車保有量進(jìn)行預(yù)測。

3 電動汽車保有量的預(yù)測

根據(jù)國家出臺的《電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指南（2015—2020年）》，到2020年全國電動汽車保有量將超過500萬輛，2014年底全國民用汽車保有量約為1.46億輛，根據(jù)專家預(yù)測[1]，預(yù)計“十三五”期間我國民用汽車保有量增長率將達(dá)5%～8%，按照最大值8%估計，2020年全國民用汽車保有量將達(dá)到2.32億量；2020年全國電動汽車保有量約占民用汽車的2.15%?？紤]陜西省經(jīng)濟發(fā)展水平處于全國中等水平，預(yù)計2020年電動汽車占有率達(dá)2%。

一般說來，電動汽車的發(fā)展可以初步分為3個階段：

示范引導(dǎo)階段：主要涉及城市公交，出租車，公務(wù)車和環(huán)衛(wèi)物流等專用車等。

促進(jìn)發(fā)展階段：主要特征為電動汽車走入城市家庭，私人電動汽車逐步增加。

普及推廣階段：電動汽車覆蓋城鄉(xiāng)，私人電動汽車占主要比重。

據(jù)此，將“十三五”期間劃分為3個階段，2016～2017年為示范引導(dǎo)階段，2018～2019為促進(jìn)發(fā)展階段，2020年為普及推廣階段。根據(jù)不同階段估計電動汽車的占有率，采用千人汽車保有量法預(yù)測得到的電動汽車保有量如表5所示，電動汽車發(fā)展趨勢如圖5所示。從圖5中可以看出，電動汽車保有量呈階段式增長，到2020年將超過12萬輛。

表5 千人汽車保有量法預(yù)測陜西省電動汽車保有量Tab.5 The number of electric vehicles in Shaanxi province predicted by the motor ownership per Thousand people method

圖5 “十三五”期間陜西省電動汽車保有量發(fā)展趨勢Fig.5 The electric vehicles development during the 13th Five Year

根據(jù)國家出臺的《關(guān)于“十三五”新能源汽車充電設(shè)施獎勵政策及加強新能源汽車推廣應(yīng)用的通知》（征求意見稿），陜西獲得中央財政充電設(shè)施獎勵資金的條件是：在2016—2020年新能源汽車推廣數(shù)量分別不低于1.0萬輛、1.2萬輛、1.5萬輛、2.0萬輛、3.0萬輛（推廣數(shù)量以純電動乘用車為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行計算，其他類型新能源汽車按照相應(yīng)比例進(jìn)行折算），據(jù)此，上述預(yù)測結(jié)果，滿足國家獎勵基本條件，符合國家政策要求。

基于以上計算結(jié)果，針對各類型車占民用汽車保有量比例，可以預(yù)測得出，到2020年，電動公交車超過5 600輛，電動出租車超過9 800輛，電動環(huán)衛(wèi)、物流等專用車超過5 600輛，電動公務(wù)與私人乘用車超過10萬輛。根據(jù)國家出臺的《電動汽車充電基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展指南（2015—2020年）》，到2020年全國電動汽車保有量將超過500萬輛，其中電動公交車超過20萬輛，電動出租車超過30萬輛，電動環(huán)衛(wèi)、物流等專用車超過20萬輛，電動公務(wù)與私人乘用車超過430萬輛?！笆濉蹦珖瓣兾魇」妙I(lǐng)域電動汽車占比分別為14%和17%，預(yù)測結(jié)果較為合理。

4 結(jié)語與展望

本文運用了彈性系數(shù)法和千人汽車保有量法對陜西省“十三五”期間民用汽車保有量進(jìn)行了預(yù)測，并用一元線性回歸模型對結(jié)果進(jìn)行了比較，最終選取千人保有量法預(yù)測結(jié)果對陜西省“十三五”期間電動汽車保有量進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)預(yù)測結(jié)果，到2020年陜西省電動汽車保有量超過12萬輛，該預(yù)測結(jié)果表明，隨著電動汽車相關(guān)技術(shù)的成熟及國家政策的引導(dǎo)，未來電動汽車具有非常廣闊的發(fā)展前景，符合國家提倡節(jié)能減排，大力發(fā)展綠色清潔能源的要求。

陜西省電動汽車目前保有量較低，還處于起步階段，需要優(yōu)先在“十三五”期間在政府扶持力度較大的公共交通領(lǐng)域大力發(fā)展電動汽車；通過在公共領(lǐng)域的示范引導(dǎo)，逐步打消消費者對電動汽車的種種疑慮，提高消費者對電動汽車的認(rèn)可度，帶動個人購車的增加。

結(jié)合電動汽車發(fā)展趨勢，陜西省還應(yīng)推動充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以用戶居住地停車位、單位內(nèi)部停車場、公交及出租等專用場站配建的專用充電基礎(chǔ)設(shè)施為主體，以城市公共建筑物配建停車場、社會公共停車場、路內(nèi)臨時停車位配建的公共充電基礎(chǔ)設(shè)施為輔助，以獨立占地的城市快充站、換電站和高速公路服務(wù)區(qū)配建的城際快充站為補充，以充電智能服務(wù)平臺為支撐，加快建設(shè)適度超前、布局合理、功能完善的充電基礎(chǔ)設(shè)施體系。

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[12]陜西省統(tǒng)計局.2015年陜西省統(tǒng)計年鑒[G].

（編輯 黃晶）

Forecasting of Electric Vehicle Quantity Based on the Elastic Coefficient and Shaanxi Vehicles Ownership per Thousand People Method

WANG Zhongyang1，WANG Wei1，DAI Jianzhuo2，JIAO Yikun1，LI Runqiu1，LUO Di1，DONG Ming2
（1.Economic Research Institute of State Grid Shaanxi Electric Power Corporation，Xi’an 710049，Shaanxi，China；2.Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710049，Shaanxi，China）

With the continuous economic and social development，the number of motors is rapidly increasing in Shaanxi.Vigorous development of electric vehicles will speed up the alternative fuel development and reduce vehicle emissions and it is of significance for ensuring energy security，promoting energy saving and emission reduction，and controlling pollution haze.In this paper，the elastic coefficient and vehicles ownership per thousand people method are adopted to predict the number of electric vehicles of Shaanxi province during the 13th Five Year.And the unary linear regression analysis is used to verify correctness of the results.The results show that the number of vehicles will increase greatly in the coming five years and achieve steady development in 2020.Finally，several suggestions are proposed for electric vehicles and charging infrastructure development.

elastic coefficient；vehicles ownership per thousand people；electric vehicles

2015-04-17。

王中陽（1974—），男，高級工程師，主要從事輸變電工程研究；

王 威（1989—），男，工程師，主要從事電力系統(tǒng)二次及電動汽車研究；

戴建卓（1992—），男，碩士研究生，主要從事電力設(shè)備在線監(jiān)測與電動汽車研究。

1674-3814（2016）05-0142-06

TM855

A

陜西省科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計劃項目（2013GY2-08）；陜西省2015年留學(xué)人員科技活動擇優(yōu)資助項目。

Project Supported by Shaanxi Province Science and Technology Research and Development Program（2013GY2-08）；Returned Overseas Students Preferred Supporting Funding of Shaanxi Province.