薛海濤，包辛煜

基于大數(shù)據(jù)與雙積分政策的產(chǎn)品規(guī)劃

薛海濤，包辛煜*

（湖南大學(xué) 機械與運載工程學(xué)院，湖南 長沙 410082）

在整個汽車生態(tài)系統(tǒng)研究中，政策對于產(chǎn)品規(guī)劃影響巨大，車企發(fā)展的基準(zhǔn)依托于國家政策，任何車企要想健康長久地發(fā)展，離不開國家政策的支持，因此，研究政策因素對于未來車企的發(fā)展規(guī)劃具有重要的意義，但是在傳統(tǒng)的新能源汽車產(chǎn)品規(guī)劃中，并沒有考慮政策因素的影響，因此，文章基于大數(shù)據(jù)的角度并結(jié)合國家雙積分政策開展了研究，實現(xiàn)了從政策角度構(gòu)建利潤模型，進而提出未來的產(chǎn)品規(guī)劃意見。首先利用灰色時間序列函數(shù)模型對汽車銷量及產(chǎn)量進行預(yù)測；其次結(jié)合預(yù)測數(shù)據(jù)及國家有關(guān)于雙積分政策的相關(guān)規(guī)定建立新能源汽車雙積分政策補貼利潤模型；最后選取上汽通用五菱的代表車型五菱宏光Mini EV進行案例分析，并依據(jù)利潤模型對五菱未來新能源汽車產(chǎn)品提出規(guī)劃意見。通過案例分析驗證了該模型的適用性，具有一定的實用意義。

大數(shù)據(jù)；雙積分政策；灰色時間序列函數(shù)；政策補貼利潤模型；產(chǎn)品規(guī)劃

隨著全球新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革蓬勃發(fā)展[1]，汽車與能源、交通、通信等領(lǐng)域有關(guān)技術(shù)加速融合，新能源汽車已經(jīng)成為全球汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的主要方向[2]。山德等研究者提出了三個有關(guān)美國新能源汽車產(chǎn)業(yè)監(jiān)管政策的觀點：第一，政府部門、行業(yè)機構(gòu)合作制定了新能源汽車行業(yè)監(jiān)管政策；第二，限制企業(yè)的燃油車生產(chǎn)指標(biāo)取得了良好的效果；第三，政府的資金支持與監(jiān)管力度處于持續(xù)加大的狀態(tài)[3]；陳柳欽指出，美國政府對新能源汽車產(chǎn)業(yè)實施的優(yōu)惠政策主要是稅收減免優(yōu)惠與直接補貼兩種方式，并且美國政府還為汽車企業(yè)提供了低息貸款，在財政上實施優(yōu)惠政策的同時堅持將嚴格監(jiān)管放在第一位[4]；在稅收補貼政策上，學(xué)者張鐘允指出，日本政府的稅收補貼政策提出天然氣及電動清潔能源車輛享受與同級別燃油車差價的50%作為優(yōu)惠補貼[5]；德國聯(lián)邦參議會于2017年通過了有關(guān)2030年禁止全部燃油動力車輛上路的決議，該決議體現(xiàn)出德國政府對于2030年實現(xiàn)歐盟零排放的積極態(tài)度[6]。

中國作為全球最大的汽車生產(chǎn)國和消費國，深入實施發(fā)展新能源汽車國家戰(zhàn)略[7-8]。近十年，中國政府為促進新能源汽車的產(chǎn)業(yè)化，制定出臺了一系列政策措施[9-10]。通過搭建新能源汽車政策評價指標(biāo)與評價模型，王顯志等學(xué)者采用層次分析法針對不同類的新能源產(chǎn)業(yè)政策展開分析并得出結(jié)論：第一，新能源汽車的應(yīng)用推廣是新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)；第二，新能源汽車的技術(shù)研發(fā)是核心問題；第三，新能源汽車的薄弱環(huán)節(jié)是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)；第四，新能源汽車的有效推廣方式是刺激消費者需求[11]。在良好的政策環(huán)境以及政策體系的支撐下，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展取得積極成效，建立起比較堅實的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和先發(fā)優(yōu)勢。

但如何基于大數(shù)據(jù)的角度確定企業(yè)未來所能獲得的新能源汽車雙積分補貼利潤進而對企業(yè)未來汽車產(chǎn)品線進行配置規(guī)劃成為困擾企業(yè)的主要問題，因此具有一定的研究意義。本文將利用大數(shù)據(jù)并結(jié)合雙積分政策建立新能源汽車雙積分政策補貼利潤模型，從而利用利潤模型對新能源汽車產(chǎn)品進行規(guī)劃。本次研究具有一定的理論意義以及現(xiàn)實意義，能夠為企業(yè)未來的產(chǎn)品規(guī)劃提供強有力的支撐。

1 雙積分補貼政策

雙積分政策[12]是推動節(jié)能與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要政策。產(chǎn)業(yè)目標(biāo)主要是推動我國實現(xiàn)電動化轉(zhuǎn)型升級，實現(xiàn)汽車產(chǎn)業(yè)可持續(xù)健康發(fā)展[13]。

乘用車雙積分是指乘用車企業(yè)平均燃油消耗量（Corporate Average Fuel Consumption, CAFC）積分和新能源汽車（New Enegry Vehicle, NEV）積分。雙積分政策分為五個階段進行實施，在2019—2023年，NEV積分比例考核要求從10%，每年以2%的速度增長至18%。

CAFC積分和NEV積分均可結(jié)轉(zhuǎn)，CAFC積分只能在關(guān)聯(lián)企業(yè)中進行轉(zhuǎn)讓，NEV積分可以自由交易。當(dāng)積分沒達到要求值時，CAFC積分可以采用CAFC正積分與NEV正積分進行抵償；而NEV積分只能使用NEV積分進行抵償。因此，企業(yè)產(chǎn)生的CAFC正積分僅能用于企業(yè)自身或關(guān)聯(lián)企業(yè)中，并不能產(chǎn)生其他收益；而產(chǎn)生的NEV正積分可以出售用于賺取利潤。

2 大數(shù)據(jù)與雙積分政策的利潤模型

新能源汽車大數(shù)據(jù)與雙積分補貼的利潤模型首先通過大數(shù)據(jù)產(chǎn)量模型預(yù)測企業(yè)新能源汽車及傳統(tǒng)燃油乘用車的產(chǎn)量，其次判斷企業(yè)某種車型是否滿足政策補貼條件，進而按照政策補貼的標(biāo)準(zhǔn)計算企業(yè)所能獲得的補貼金額[14-15]，并將兩者融合，從而建立有關(guān)于企業(yè)新能源汽車大數(shù)據(jù)與雙積分政策的利潤模型。

2.1 汽車大數(shù)據(jù)產(chǎn)量預(yù)測模型

目前關(guān)于汽車產(chǎn)量的預(yù)測，使用的方法主要有定性預(yù)測和定量預(yù)測兩種。本文采用定量預(yù)測中的灰色時間序列預(yù)測方法建立了汽車產(chǎn)量預(yù)測模型[16]。

灰色預(yù)測是一種對含有不確定因素的系統(tǒng)進行預(yù)測的方法，它通過對原始數(shù)據(jù)進行處理來尋找系統(tǒng)變動的規(guī)律，生成有較強規(guī)律性的數(shù)據(jù)序列，然后建立相應(yīng)的微分方程模型，從而預(yù)測事物未來發(fā)展趨勢的狀況[17]。時間序列分析法[18]將同一變數(shù)的一組觀察值，按時間順序排列構(gòu)成時間序列，運用一定的數(shù)字方法預(yù)計市場未來的發(fā)展變化趨勢，確定市場預(yù)測值。對于汽車產(chǎn)量的預(yù)測，由于汽車產(chǎn)量受諸多不確定因素的影響，其歷史數(shù)據(jù)也表明其增速的波動性明顯，因此，考慮以時間序列來構(gòu)造灰色預(yù)測模型。

步驟1：建立原始時間序列的預(yù)測值

式中，為選定的研究范圍的月份代表的序號，例如第1個起始月份為1，第2個月份為2，……，以此類推；0()為第個所代表的月份某種車型的每月汽車銷量或產(chǎn)量，其中=1,2,...,。

步驟2：生成累加數(shù)據(jù)序列

為了消除原始序列值中極端值對預(yù)測的影響，生成累加數(shù)據(jù)序列。

式中，1()、1為累加數(shù)據(jù)序列結(jié)果。

步驟3：準(zhǔn)光滑和指數(shù)規(guī)律檢驗

光滑比：

級比：

式中，()、()分別為光滑比、級比，通過光滑比及級比，判斷是否滿足光滑條件和指數(shù)規(guī)律，若滿足則對1建立灰色(1,1)模型。

步驟4：對1做緊鄰均值生成1

式中，1()為緊鄰均值，=2,3,...,。

步驟5：建立(1,1)模型

式中，為發(fā)展灰數(shù)；為內(nèi)生控制灰數(shù)。

步驟6：最小二乘法估計參數(shù)和

（7）

步驟7：確定時間響應(yīng)函數(shù)

式中，(1)(+1)為時間響應(yīng)函數(shù)。

2.2 雙積分政策補貼利潤模型

NEV積分為該企業(yè)新能源汽車積分實際值與達標(biāo)值之間的差額。實際值大于達標(biāo)值產(chǎn)生正積分，實際值小于達標(biāo)值產(chǎn)生負積分。

式中，NEV總為企業(yè)NEV的總積分值；NEV-r為企業(yè)NEV積分的實際值；NEV-sd為企業(yè)NEV積分的達標(biāo)值。

其中新能源汽車積分實際值NEV-r，是指該企業(yè)在核算年度內(nèi)生產(chǎn)或者進口的新能源乘用車各車型的積分與該車型生產(chǎn)量或者進口量乘積之和。

式中，NEV為企業(yè)NEV單車積分。其中純電動乘用車車型積分NEV按照下列公式進行計算：

式中，s為標(biāo)準(zhǔn)車型積分；μ為續(xù)航里程調(diào)整系數(shù)；μ為電耗調(diào)整系數(shù)；μ為能量密度調(diào)整系數(shù)。標(biāo)準(zhǔn)車型積分s與續(xù)航里程相關(guān)，具體計算公式如下：

續(xù)航里程調(diào)整系數(shù)μ與續(xù)航里程所處范圍相關(guān)，具體系數(shù)如下所示：

車型電能消耗量滿足電能消耗量目標(biāo)值的，即百公里電耗實際值≤目標(biāo)值，那么電耗調(diào)整系數(shù)μ為車型電能消耗量目標(biāo)值除以電能消耗量實際值（上限為1.5）；其余車型μ按0.5計算。

式中，為車型電能消耗量目標(biāo)值；為車型電能消耗量實際值。新能源汽車不同整備質(zhì)量下，電能消耗量目標(biāo)值計算公式如下：

能量密度調(diào)整系數(shù)μ與電池系統(tǒng)能量密度（Wh/kg）相關(guān)，具體系數(shù)如下所示：

新能源汽車積分達標(biāo)值是指該企業(yè)在核算年度內(nèi)傳統(tǒng)能源乘用車的生產(chǎn)量或者進口量，與新能源汽車積分比例要求的乘積。

式中，F(xiàn)V為傳統(tǒng)乘用車產(chǎn)量；為NEV積分比例要求。

式中，NEV為NEV積分補貼金額，為NEV積分的單價。按中汽中心對2020年NEV積分交易價格預(yù)測值進行測算，目前NEV積分為2300元/分。

2.3 大數(shù)據(jù)與雙積分政策的利潤模型

新能源汽車利潤計算公式為

式中，為企業(yè)某款新能源汽車的總利潤；M為企業(yè)某款新能源汽車銷售部分的利潤；M為政府政策對企業(yè)某款新能源車補貼部分的利潤。其中M由車型的銷量與定價相乘進行求解；M是將政府政策對某款車的補貼相加進行求解。

式中，為企業(yè)某款新能源汽車銷量；為企業(yè)某款新能源汽車產(chǎn)品定價。

M=MNEV新能源購置（21）

政府政策對企業(yè)某款新能源車補貼部分利潤M是由NEV積分政策補貼利潤NEV與新能源汽車購置補貼政策利潤兩部分組成。

3 上汽通用五菱案例分析

本文選取續(xù)航里程低于300 km的五菱宏光Mini EV進行研究。

3.1 五菱宏光Mini EV產(chǎn)量預(yù)測

首先整理五菱宏光Mini EV自上市以來產(chǎn)量數(shù)據(jù)，如表1所示。

表1 五菱宏光Mini EV 2020.06－2021.11產(chǎn)量數(shù)據(jù)　 單位：輛

年份產(chǎn)量數(shù)據(jù) 2020年4月5月6月 1 075 7月8月9月 7 37715 02220 186 10月11月12月 23 78028 26532 111 2021年1月2月3月 36 77920 17939 771 4月5月6月 29 27326 77430 119 7月8月9月 26 93041 20235 190 10月11月12月 39 15045 604

按照上述模型計算，可得到預(yù)測產(chǎn)量模型圖，如圖1所示。

通過上述產(chǎn)量預(yù)測圖可以預(yù)測五菱宏光Mini EV2022年每月產(chǎn)量，如表2所示。

通過表2預(yù)測數(shù)據(jù)，可以預(yù)測出五菱宏光Mini EV2022年全年產(chǎn)量。

3.2 傳統(tǒng)燃油乘用車產(chǎn)量預(yù)測

首先整理五菱傳統(tǒng)燃油乘用車2018—2020年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)，如表3所示。

圖1 五菱宏光Mini EV產(chǎn)量預(yù)測圖

表2 五菱宏光Mini EV 2022產(chǎn)量預(yù)測數(shù)據(jù) 單位：輛

年份產(chǎn)量數(shù)據(jù) 2022年1月2月3月 34 65321 36735 467 4月5月6月 25 68921 32530 765 7月8月9月 27 65440 76539 823 10月11月12月 38 74342 13645 289

表3 五菱傳統(tǒng)燃油乘用車2018－2020年產(chǎn)量數(shù)據(jù) 單位：輛

年份產(chǎn)量數(shù)據(jù) 2018年1月2月3月 178 315145 033181 732 4月5月6月 140 317132 082112 515 7月8月9月 89 25585 013108 289 10月11月12月 102 546106 922163 300 2019年1月2月3月 161 29175 167127 802 4月5月6月 79 47652 36946 475 7月8月9月 67 20383 00096 283 10月11月12月 129 242130 869133 099 2020年1月2月3月 53 8983 22428 709 4月5月6月 58 49560 86757 527 7月8月9月 64 45168 11193 869 10月11月12月 95 783113 731119 426

由表3數(shù)據(jù)按照步驟進行產(chǎn)量預(yù)測，預(yù)測模擬圖如圖2所示。

圖2 傳統(tǒng)燃油乘用車產(chǎn)量預(yù)測圖

通過上述產(chǎn)量預(yù)測圖可以預(yù)測傳統(tǒng)燃油乘用車2022年每月產(chǎn)量，如表4所示。

表4 傳統(tǒng)燃油乘用車2022年產(chǎn)量預(yù)測（輛）

年份產(chǎn)量數(shù)據(jù) 2022年1月2月3月 63 7456 02329 308 4月5月6月 59 23658 76353 005 7月8月9月 62 01770 32498 652 10月11月12月 92 35898 765154 323

通過上表預(yù)測數(shù)據(jù)，可以預(yù)測出五菱傳統(tǒng)燃油乘用車2022年全年產(chǎn)量。

3.3 政策補貼利潤

五菱宏光Mini EV基本參數(shù)如下所示：= 120/170 km；=665/700 kg；=9.3/13.8 kW.h。

按照式（9）—式（18）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分利潤，具體計算過程如下所示：

當(dāng)= 120 km；=665 kg；=9.3 kW.h時，補貼利潤計算如下所示：

1）計算五菱宏光Mini EV單車積分

NEV五菱宏光MiniEV

s=1，μ=0.7

2）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分實際值：

NEV-r五菱宏光MiniEV

4）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分

5）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分利潤

6）五菱宏光Mini EV補貼總利潤即為NEV積分的補貼利潤

當(dāng)= 170 km；=700 kg；=13.8 kW.h時，補貼利潤計算如下所示：

1）計算五菱宏光Mini EV單車積分

NEV五菱宏光MiniEV

2）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分實際值：

NEV-r五菱宏光MiniEV

4）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分

5）計算五菱宏光Mini EV的NEV積分利潤

6）五菱宏光Mini EV補貼總利潤即為NEV積分的補貼利潤：

3.4 規(guī)劃意見

通過對上汽通用五菱的五菱宏光Mini EV代表車型以及產(chǎn)量預(yù)測圖的分析，可得出未來1－2年新能源汽車依舊是發(fā)展的重點，我們可以提出未來企業(yè)新能源汽車規(guī)劃的意見，上汽通用五菱未來1－2年應(yīng)該在市場基本情況不變的前提下：

1）在國家政策繼續(xù)補貼的情況下，上汽通用五菱應(yīng)該盡可能地生產(chǎn)航里程大于300 km的新能源汽車，以便符合國家的政策趨勢導(dǎo)向，順應(yīng)國家發(fā)展規(guī)劃，獲得較多的補貼。

2）在國家政策補貼退坡的情況下，上汽通用五菱應(yīng)盡可能考慮市場情況，在城市中低續(xù)航能力新能源汽車足以滿足消費者基本出行需求。因此，五菱應(yīng)多生產(chǎn)低續(xù)航能力車型，同時開發(fā)新車型，盡快打入市場。

4 小結(jié)

本文主要從雙積分政策的角度探討了企業(yè)利潤的問題。為了研究企業(yè)未來新能源汽車雙積分政策補貼利潤，選取五菱宏光Mini EV新能源車進行研究。首先通過灰色時間序列預(yù)測回歸模型預(yù)測選定車型下一年的產(chǎn)量數(shù)據(jù)；第二，通過預(yù)測的產(chǎn)量數(shù)據(jù)與雙積分政策補貼建立聯(lián)系，計算選定車型雙積分政策下的補貼利潤。本文在一定程度上建立了針對新能源汽車的雙積分政策補貼利潤模型，補貼利潤模型的構(gòu)建為后續(xù)新能源汽車產(chǎn)品規(guī)劃提供了方向，根據(jù)利潤模型，可以得出未來一段時間內(nèi)新能源汽車產(chǎn)品如何配置，進而完成汽車產(chǎn)品生態(tài)研究中的產(chǎn)品規(guī)劃。

[1] 于永初.《節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖2.0》引領(lǐng)中國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展[J].汽車工藝師, 2020(11):20-22.

[2] 許興華,陳晨.新能源汽車"變革"中加速[J].英才, 2021(8):46-49.

[3] 山德,孟東暉,李顯君.美國新能源汽車發(fā)展及相關(guān)政策[J].汽車工業(yè)研究, 2014(6):5-11.

[4] 陳柳欽.美國新能源汽車發(fā)展政策走向[J].時代汽車, 2011(9):30-34.

[5] 張鐘允,李春利.日本新能源汽車的相關(guān)政策與未來發(fā)展路徑選擇[J].現(xiàn)代日本經(jīng)濟,2015(5):71-86.

[6] 陳翌,孔德洋.德國新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策及其啟示[J].德國研究, 2014(1):71-81.

[7] 鞏若琳,李文琦.《中國制造2025》背景下新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及前景研究[J].商訊,2020(10):29- 30.

[8] 袁妮,張振鼎,房旭.新形勢下我國新能源汽車政策現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢研究[J].時代汽車, 2021(5):93-94.

[9] 彭華.中外新能源汽車政策模式比較[J].2021(2019- 4):86-108.

[10] 李英艷,黃體允.新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策研究[J].合作經(jīng)濟與科技,2020(18):11-13.

[11] 王顯志,郭宏偉,王武宏.基于層次分析法的新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策評價[J].道路交通與安全,2015,15(1): 41-46.

[12] 夏靖武,王紅學(xué),陳林.我國汽車"雙積分政策"的影響及發(fā)展趨勢研究[J].時代汽車, 2020(15):64-65.

[13] 張國振,錢立運.我國乘用車雙積分政策研究[J].時代汽車,2020(9):10-11.

[14] 鄭吉川,趙驊,李志國.雙積分政策下新能源汽車產(chǎn)業(yè)研發(fā)補貼研究[J].科研管理,2019(2):126-133.

[15] 崔衛(wèi)國.基于雙積分政策的一種評估積分價值的方法[J].上海汽車,2021(5):19-23.

[16] 楊月英,馬萍.基于灰色時間序列預(yù)測中國汽車銷量[J].湖州職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2012,10(1):5-7.

[17] 王慶慶,李謀濤,張星杰.基于灰色預(yù)測GM(1,1)模型的體育彩票銷量預(yù)測[J].黃山學(xué)院學(xué)報,2018,20(3): 105-109.

[18] 羅佳佳.基于Matlab的達能餅干銷量預(yù)測分析[J]. 長沙大學(xué)學(xué)報,2013,27(2):115-116.

Product Planning Based on Big Data and Double Points Policy

XUE Haitao, BAO Xinyu*

( College of Mechanical and Vehicle Engineering, Hunan University, Changsha 410082, China )

Across the entire automotive ecosystem, policy has a huge impact on product planning. The benchmark for the development of vehicle companies relies on national policies. If any vehicle company wants to develop healthily and long-term, it is inseparable from the support of national policies. Therefore, the study of policy factors is of great significance for the development planning of future car companies.However, in traditional new energy vehicle product planning, the impact of policy factors is not considered.Therefore, this paper conducts research based on the perspective of big data and combine with the national double-point policy, realizes the construction of a profit model from a policy perspective, and then puts forward future product planning opinions.Firstly, use the grey time series function model to forecast the sales and production of vehicles;Secondly, combine with the forecast data and the relevant national regulations on the double-point policy, establish a new energy vehicle double-point policy subsidy profit model;Finally, the representative model of SAIC-GM-Wuling Wuling Hongguang Mini EV is selected for case analysis,and based on the profit model, it puts forward planning opinions on Wuling's future new energy vehicle products.The applicability of the model is verified by case analysis, which has certain practical significance.

Big data; Double points policy; Grey time series function; Policy subsidy profit model; Product planning

U461.99；F542

A

1671-7988(2023)12-196-07

薛海濤（1982－），男，博士，高級工程師，研究方向為汽車產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)，E-mail:haitao.xue@sgmw.com.cn。

包辛煜（1998－），女，碩士，研究方向為汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，E-mail:bxy0330042310@163.com。

10.16638/j.cnki.1671-7988.2023.012.037