徐陳棟方舒杰潘超杰葉凌浩劉建超

（浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院）

在石油資源緊缺的21 世紀(jì)，新能源交通工具得到重視。財政部2016 年發(fā)布的《關(guān)于2016—2020 年新能源汽車推廣應(yīng)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(wěn)定生長的趨勢。因此研究當(dāng)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(guān)數(shù)據(jù)，如：新能源汽車電池續(xù)航里程數(shù)、電池壽命、充電樁數(shù)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(guān)系。通過對近10 年國內(nèi)發(fā)表的新能源數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，用統(tǒng)計對比的方式分析新能源汽車產(chǎn)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(chǎn)業(yè)的興起是顯示我國在現(xiàn)代化工業(yè)發(fā)展中一個重要的里程碑，新能源產(chǎn)業(yè)帶動了國民經(jīng)濟(jì)、增加就業(yè)率，改善環(huán)境，優(yōu)化出行效率及節(jié)約有限資源。新能源在汽車上的應(yīng)用有：太陽能、電能、天然氣等。其優(yōu)勢是在國內(nèi)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(huán)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(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵因素。主要影響我國新能源汽車產(chǎn)量的因素一方面是新能源汽車的續(xù)航里程數(shù)、電池壽命；另一方面是國內(nèi)充電樁數(shù)量、新能源汽車的產(chǎn)量；以及新能源汽車銷售指導(dǎo)價與政府鼓勵購買新能源汽車政策之間的關(guān)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(xù)航里程x1、平均市場指導(dǎo)價x2、供油國石油儲量x3、平均電池壽命x4、充電樁數(shù)量x5、銷量x6、補(bǔ)貼x7。

1.2 數(shù)據(jù)的獲取

中國知網(wǎng)等數(shù)據(jù)統(tǒng)計網(wǎng)站采集了2011—2020 年對關(guān)鍵詞（平均續(xù)航里程、平均指導(dǎo)價、供油國石油儲量等）的數(shù)據(jù)，進(jìn)行建模分析，用2011—2020 年的數(shù)據(jù)用來驗證模型的精度，如表1 所示。

表1 中國新能源汽車產(chǎn)量影響因素分析

1.3 數(shù)據(jù)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(zhǔn)確性，需要計算和分析每個因素之間的相關(guān)系數(shù)，從而得出變量之間的相關(guān)關(guān)系，只有與因變量呈高度相關(guān)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(guān)程度分為以下幾種情況：|R|≥0.8，高度相關(guān)；0.5≤|R|≤0.8，中度相關(guān)；0.3≤|R|≤0.5，低度相關(guān)；|R|＜0.3 時，相關(guān)程度極弱，可視為不相關(guān)。**在0.01 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)[15]。*在0.05 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。根據(jù)表1 收集的原始數(shù)據(jù)可計算得到它們之間的相關(guān)系數(shù)，如表2 所示。由表2 可知，x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7與新能源汽車產(chǎn)量Y 呈高度相關(guān)的指標(biāo)作為自變量引入模型；相關(guān)性分析還表明，自變量x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7之間存在比較嚴(yán)重的共線性。

表2 新能源汽車產(chǎn)量影響因素相關(guān)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(dǎo)致回歸模型中的隨機(jī)誤差存在著自相關(guān)。因此文章采用多元線性回歸模型進(jìn)行研究分析并對此模型進(jìn)行統(tǒng)計檢驗與修正。模型參數(shù)檢驗，如表3 所示。由表3 中數(shù)據(jù)可知，模型的可決系數(shù)R2=1，經(jīng)調(diào)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(guān)時間序列回歸分析的回歸模型可用下式（1）所示：

表3 參數(shù)的檢驗

式中：a——常數(shù)量；

K1——產(chǎn)量與平均續(xù)航里程相關(guān)性系數(shù)0.857；

K2——產(chǎn)量與平均指導(dǎo)價相關(guān)性系數(shù)0.663；

K3——產(chǎn)量與供油國石油儲備量相關(guān)性系數(shù)0.788；

K4——產(chǎn)量與平均電池壽命相關(guān)性系數(shù)0.893；

K5——產(chǎn)量與充電樁數(shù)量相關(guān)性系數(shù)0.923；

K6——產(chǎn)量與銷量相關(guān)性系數(shù)1.000；

Y——產(chǎn)量；

R 為模型擬合優(yōu)度，R 越大則模型擬合越好。

2 結(jié)果

2.1 模型自變量的確定

導(dǎo)入模型的自變量為x1平均續(xù)航里程、x2平均指導(dǎo)價、x3供油國石油儲量、x4平均電池壽命、x5充電樁數(shù)量、x6銷量、x7補(bǔ)貼。

2.2 新能源汽車產(chǎn)量與影響因素的時序變化特征

2011 年后隨著新能源汽車補(bǔ)貼提高，新能源汽車銷量逐漸上升，國內(nèi)充電樁數(shù)量也相應(yīng)增加。補(bǔ)貼在2011 年達(dá)到頂峰，隨著銷量增加，補(bǔ)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(yè)在造車中應(yīng)用了更多人車互動技術(shù)，拉高了市場新能源汽車平均指導(dǎo)價。

圖1 平均續(xù)航里程、平均指導(dǎo)價、供油國石油儲量、平均電池壽命、充電樁數(shù)量、銷量、補(bǔ)貼隨時間變化統(tǒng)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(chǎn)量；t.對每個自變量進(jìn)行檢驗，看其beta值，即回歸系數(shù)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(chǎn)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(guān)回歸分析法對表1 的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。將2018—2019 年數(shù)據(jù)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(jié)果越優(yōu)秀。

表5 2018—2019 年數(shù)據(jù)驗證

通過表5 可知，將2018—2019 年的數(shù)據(jù)通過式（3）所得出的新能源汽車產(chǎn)量的模擬值偏差率分別為：0.86%和0.07%，得出模擬結(jié)果優(yōu)秀。

3 分析

通過文章的數(shù)據(jù)分析，在過去的10 年中，國內(nèi)新能源汽車產(chǎn)量呈上升趨勢，新能源汽車銷量與平均市場指導(dǎo)價成為影響產(chǎn)量的關(guān)鍵因素。它們對新能源汽車產(chǎn)量的增長有著非常顯著的貢獻(xiàn)。

3.1 加大新能源開發(fā)力度

開發(fā)新能源是為了減少工業(yè)對環(huán)境的污染，而對環(huán)境的污染中，運(yùn)輸業(yè)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(huán)境問題，目前，新能源汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模全球領(lǐng)先，產(chǎn)銷量連續(xù)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(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)步的角度來看，技術(shù)水平在明顯提升。

3.2 加強(qiáng)基礎(chǔ)建設(shè)

我國新能源汽車充電樁數(shù)量已逐步跟上新能源汽車銷量，但新能源汽車在續(xù)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(xiàn)，尤其在冬季，新能源汽車的續(xù)航里程大打折扣，即使是常溫下，實測的續(xù)航里程也與廠家注明的標(biāo)準(zhǔn)續(xù)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(guān)于自動駕駛引發(fā)的交通事故卻沒有明確的法規(guī)可以對應(yīng)。在新能源產(chǎn)品層出不窮的未來，我們更需要立出約束它們的規(guī)則。

4 結(jié)論

文章以2000 至2020 年的新能源汽車產(chǎn)量作為研究對象，通過對平均續(xù)航里程、平均市場指導(dǎo)價、供油國石油儲量、平均電池壽命、充電樁數(shù)量、銷量、補(bǔ)貼進(jìn)行線性回歸分析，建立多元線性回歸模型，模型模擬結(jié)果優(yōu)秀，可以為中國新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向提供科學(xué)依據(jù)。新能源汽車銷量對其產(chǎn)量起到?jīng)Q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(chǎn)業(yè)壯大的同時，相應(yīng)的基礎(chǔ)建設(shè)也必須跟上時代的步伐，否則產(chǎn)品不受約束。中國有望依靠新能源產(chǎn)業(yè)開辟一條環(huán)保、經(jīng)濟(jì)、可持續(xù)發(fā)展的道路，同時也有望擺脫他國對中國的資源控制。