新能源汽車發(fā)展現(xiàn)狀及銷量預(yù)測方法研究綜述

摘要：新能源汽車市場正處于快速發(fā)展階段，市場規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。本文分析了新能源汽車市場的發(fā)展現(xiàn)狀，著重分析了影響銷量的政策、價(jià)格、能源價(jià)格、基礎(chǔ)設(shè)施和續(xù)航里程等多種因素。在銷量預(yù)測方面，本文介紹了基于單一模型（如時(shí)間序列分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和灰色預(yù)測等）和組合模型（如ARIMA-LSTM組合模型）的銷量預(yù)測方法，并對(duì)這些方法的應(yīng)用情況進(jìn)行了對(duì)比。通過綜合分析與對(duì)比，為新能源汽車銷量的科學(xué)預(yù)測提供有價(jià)值的參考，進(jìn)而為新能源汽車產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃、投資決策及政策制定提供有力指導(dǎo)。最后，本文對(duì)新能源汽車市場的發(fā)展和銷量預(yù)測研究進(jìn)行了總結(jié)和展望，強(qiáng)調(diào)了技術(shù)創(chuàng)新在推動(dòng)新能源汽車發(fā)展中的關(guān)鍵作用，并指出組合模型在銷量預(yù)測中的優(yōu)勢及未來研究方向。

關(guān)鍵詞：新能源汽車；銷量預(yù)測；單一模型；組合模型

引言

汽車顯著提升了人們的出行效率和生活質(zhì)量，為現(xiàn)代生活帶來了諸多便利，已成為滿足現(xiàn)代出行需求的關(guān)鍵工具。然而，隨著燃油汽車的廣泛使用，能源短缺、氣候變化和環(huán)境污染等問題變得越來越嚴(yán)重。數(shù)據(jù)顯示，中國交通運(yùn)輸行業(yè)的碳排放量約占全國碳排放總量的10%。在汽車需求持續(xù)增長的前提下，為了應(yīng)對(duì)日益加劇的能源和環(huán)境挑戰(zhàn)，推動(dòng)汽車行業(yè)技術(shù)革新、發(fā)展新能源汽車，已成為交通運(yùn)輸行業(yè)實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型和節(jié)能減排的關(guān)鍵策略。

新能源汽車主要包括純電動(dòng)汽車、燃料電池汽車和混合動(dòng)力汽車，與傳統(tǒng)燃油汽車相比，每百公里可節(jié)約2.3kg標(biāo)準(zhǔn)煤，同時(shí)，二氧化碳、二氧化硫和氮氧化物的排放量可降低13%—68%左右。中國新能源汽車產(chǎn)銷量已連續(xù)8年位居全球第一，成為全球最大的新能源汽車市場，在國際市場上發(fā)揮著越來越重要的作用。因此，研究中國新能源汽車的發(fā)展進(jìn)展，對(duì)推動(dòng)新能源汽車在全球的普及具有重要意義。

一、新能源汽車市場發(fā)展現(xiàn)狀

1949年，我國建立了第一家汽車制造廠，完成了中國汽車工業(yè)從無到有的轉(zhuǎn)變。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，我國汽車工業(yè)已頗具規(guī)模，但“大而不強(qiáng)”，與西方國家相比仍存在一定差距。我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)起步于2006年，在國家節(jié)能減排政策的引導(dǎo)下，科技部啟動(dòng)了“863”計(jì)劃節(jié)能與新能源汽車重大項(xiàng)目，確立了“三縱三橫”新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略。2010年9月8日，國務(wù)院常務(wù)會(huì)議審議并原則通過《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》，正式將新能源汽車列為七大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)之一。2011年以后，隨著政府部門和相關(guān)企業(yè)的加大投入，新能源汽車在產(chǎn)品質(zhì)量和技術(shù)上取得重大突破，產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度明顯加快。2015年中國新能源汽車產(chǎn)銷量超越美國，首次成為全球新能源汽車產(chǎn)銷量最高的國家。2019年，受補(bǔ)貼退坡影響，中國新能源汽車產(chǎn)銷量首次出現(xiàn)下滑。2020年新冠疫情的暴發(fā)和國際形勢的復(fù)雜多變使得中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢更加嚴(yán)峻。在行業(yè)各方的共同努力下，2020年中國新能源汽車產(chǎn)銷量止跌回升，創(chuàng)下歷史新高。截至2022年底，中國新能源汽車保有量達(dá)1310萬輛，居全球首位。2015年至2022年，中國已連續(xù)8年成為全球最大新能源汽車市場。如今，新能源汽車產(chǎn)業(yè)是中國最具競爭力的新興產(chǎn)業(yè)，中國已成為世界新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中心。

二、新能源汽車銷量影響因素

在全球氣候變化的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)下，新能源汽車作為推動(dòng)節(jié)能減排和能源轉(zhuǎn)型的重要力量，其市場銷量的顯著增長已成為學(xué)術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界深入研究的熱點(diǎn)話題。這一增長趨勢受到政策因素、購買價(jià)格和成本、能源價(jià)格、配套基礎(chǔ)設(shè)施與續(xù)航能力等多種因素的共同影響。通過系統(tǒng)性地分析這些具體影響因素，能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測新能源汽車未來的銷量走向，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供支撐。

（一）政策措施

新能源汽車作為新興產(chǎn)業(yè)，在發(fā)展初期面臨著傳統(tǒng)燃油汽車在技術(shù)、成本等方面的挑戰(zhàn)，政策支持有助于促進(jìn)其前期技術(shù)創(chuàng)新和市場導(dǎo)入。政策支持主要包括財(cái)政補(bǔ)貼、電費(fèi)補(bǔ)貼、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等。中國、美國、日本及歐盟等新能源汽車領(lǐng)域的主要領(lǐng)先國家相繼出臺(tái)相應(yīng)措施，推動(dòng)新能源汽車技術(shù)改造和市場拓展。單項(xiàng)補(bǔ)貼是政策推動(dòng)新能源汽車發(fā)展最直接的體現(xiàn)。補(bǔ)貼政策對(duì)加速新能源汽車的普及發(fā)揮了顯著作用，有效提升了消費(fèi)者的購買意愿。

（二）購買價(jià)格和成本

購買價(jià)格是消費(fèi)者選擇新能源汽車時(shí)考慮的首要經(jīng)濟(jì)因素。從歷史走勢上看，高昂的初始購買成本一直是新能源汽車廣泛應(yīng)用的重大障礙。然而，隨著電池技術(shù)的進(jìn)步和規(guī)模經(jīng)濟(jì)導(dǎo)致的生產(chǎn)成本降低，新能源汽車價(jià)格逐漸趨于合理。此外，政府補(bǔ)貼、稅收優(yōu)惠等政策措施有效降低了消費(fèi)者的購置成本，進(jìn)一步增強(qiáng)了新能源汽車的市場競爭力。

（三）能源價(jià)格

能源成本是影響新能源汽車經(jīng)濟(jì)可行性的核心要素。相較于傳統(tǒng)汽油車，電動(dòng)汽車在日常使用中展現(xiàn)出了更低的能源成本，這一特點(diǎn)在很大程度上彌補(bǔ)了電動(dòng)汽車相對(duì)較高的初期購買價(jià)格。能源市場的價(jià)格波動(dòng)對(duì)于消費(fèi)者的購車決策起到了關(guān)鍵作用。以電池級(jí)碳酸鋰原料價(jià)格為例，其價(jià)格的下跌導(dǎo)致動(dòng)力電池成本下降，進(jìn)而影響了新能源汽車的售價(jià)。此外，當(dāng)油價(jià)持續(xù)攀升時(shí)，電動(dòng)汽車的低能耗特性愈發(fā)顯得突出，消費(fèi)者可能會(huì)更加傾向于選擇電動(dòng)汽車，因?yàn)槠涿抗锏氖褂贸杀具h(yuǎn)低于燃油車。這種經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢進(jìn)一步增強(qiáng)了消費(fèi)者選擇電動(dòng)汽車的意愿。

（四）充電基礎(chǔ)設(shè)施

充電基礎(chǔ)設(shè)施的充足性是新能源汽車普及的關(guān)鍵，充電站的數(shù)量、分布密度、充電速度、兼容性等因素直接影響消費(fèi)者的體驗(yàn)和購買新能源汽車的意愿。一個(gè)覆蓋廣泛、布局合理、高效便捷的充電網(wǎng)絡(luò)，能夠有效緩解消費(fèi)者的里程焦慮，提升使用新能源汽車的便捷性和滿意度。政府對(duì)充電基礎(chǔ)設(shè)施的投入和發(fā)展對(duì)于支持新能源汽車的擴(kuò)張至關(guān)重要。通過加大投資力度、優(yōu)化布局規(guī)劃、提升設(shè)施性能，政府可以為新能源汽車的普及創(chuàng)造更加有利的條件。

（五）續(xù)航里程

續(xù)駛里程是消費(fèi)者關(guān)注的核心性能指標(biāo)之一，直接影響新能源汽車的實(shí)際使用范圍和實(shí)用性。有限的續(xù)航里程曾是制約新能源汽車普及的重要因素，常常引發(fā)消費(fèi)者的“里程焦慮”。然而，隨著電池技術(shù)的不斷突破和革新，新能源汽車的續(xù)航里程得到了顯著提升，許多車型已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)與傳統(tǒng)燃油車相近的行駛距離，有效緩解了消費(fèi)者的這一擔(dān)憂。這一進(jìn)步使新能源汽車的市場競爭力顯著提升。

三、新能源汽車銷量預(yù)測研究進(jìn)展

國內(nèi)外研究者對(duì)新能源汽車銷量預(yù)測進(jìn)行了大量研究，已取得了豐碩的成果?；趩我荒Ｐ偷念A(yù)測方法可概括為兩大類：基于時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)、灰色預(yù)測等的非統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。通過合理設(shè)置影響因素、優(yōu)化模型參數(shù)等手段，基于單一模型的預(yù)測方法能夠在一定程度上提升新能源汽車銷量預(yù)測的準(zhǔn)確性。隨著新能源汽車市場的增長和研究的深入，在單一模型的基礎(chǔ)上，一些組合模型不斷被應(yīng)用于銷量預(yù)測中，以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果。

（一）基于單一模型的銷量預(yù)測方法

1.基于時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。時(shí)間序列模型是研究人員用于預(yù)測的最常用工具，例如自回歸（AR）、移動(dòng)平均 （MA）、自回歸移動(dòng)平均 （ARMA）、自回歸積分移動(dòng)平均 （ARIMA） 和季節(jié)性自回歸積分移動(dòng)平均 （SARIMA）。姜佳辰等利用中國近十年汽車產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，建立ARIMA模型，對(duì)新能源汽車未來十年的銷量進(jìn)行預(yù)測[1]。結(jié)果表明，中國新能源汽車的銷量在未來十年呈上升趨勢，且態(tài)勢良好。陳科秀等收集了2019年1月至2021年2月間中國品牌歐拉黑貓新能源汽車的銷售數(shù)據(jù)，通過平穩(wěn)性檢驗(yàn)、自相關(guān)性檢驗(yàn)和偏自相關(guān)性檢驗(yàn)后采用ARIMA（7，2，1）模型，預(yù)測了2021年1—2月份的銷量，平均絕對(duì)百分誤差為 2.23%，表明模型具有較好的性能[2]。

2.非統(tǒng)計(jì)學(xué)方法。盡管傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型已經(jīng)在新能源汽車銷量預(yù)測的應(yīng)用中展現(xiàn)了一定的有效性，但由于它們對(duì)于非線性關(guān)系的捕捉相對(duì)較弱，大部分方法也不能添加更多的外生變量用于預(yù)測，因而這些模型的精度往往受限。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，很多學(xué)者將機(jī)器學(xué)習(xí)、灰色預(yù)測和Bass擴(kuò)散模型等應(yīng)用于時(shí)間序列預(yù)測領(lǐng)域，希望利用其非線性預(yù)測能力獲得良好的預(yù)測效果。王訓(xùn)洪等通過粒子群優(yōu)化算法（PSO）優(yōu)化反向傳播（BP）網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)迭代過程，構(gòu)建了基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源汽車銷量預(yù)測模型， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相比于指數(shù)平滑模型在均方誤差、平均絕對(duì)值誤差和平均絕對(duì)百分比誤差指標(biāo)上預(yù)測性能優(yōu)勢顯著[3]。汪蘭蘭通過優(yōu)化GM（1，1）灰色預(yù)測模型背景值，對(duì)新能源汽車銷量進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果表明，改進(jìn)背景值后的模型具有更高的預(yù)測精度，對(duì)于汽車制造業(yè)精準(zhǔn)研判新能源汽車市場發(fā)展趨勢，制定研發(fā)、生產(chǎn)與銷售策略，具有一定的參考價(jià)值[4]。劉騰飛等基于Bass模型，根據(jù)2008—2014年中國新能源汽車銷量數(shù)據(jù)，研究結(jié)果顯示，當(dāng)前中國新能源汽車的擴(kuò)散模式受外部模仿性因素影響更大，新能源汽車企業(yè)在營銷時(shí)應(yīng)加強(qiáng)口碑引導(dǎo)，以實(shí)現(xiàn)新能源汽車的高效率擴(kuò)散[5]。

（二）基于組合模型的銷量預(yù)測方法

基于數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)方法的單一模型依賴于歷史銷售數(shù)據(jù)，難以準(zhǔn)確捕捉市場需求，導(dǎo)致預(yù)測準(zhǔn)確率相對(duì)較低。機(jī)器學(xué)習(xí)、灰色預(yù)測等非統(tǒng)計(jì)學(xué)預(yù)測方法表現(xiàn)出比數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法更好的預(yù)測性能，但在解決復(fù)雜的非線性問題方面仍存在困難。近年來，在單一模型的基礎(chǔ)上，一些組合模型被應(yīng)用于新能源汽車需求預(yù)測。

張鈺妍等將ARIMA模型和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型相結(jié)合，建立了ARIMA-LSTM組合模型，該組合模型相較于單一模型在預(yù)測精度上有所提升，RMSE下降約20%，為新能源汽車市場的戰(zhàn)略規(guī)劃提供了有價(jià)值的決策支持[6]。楊東紅將SARIMA模型引入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，提出一種基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新能源汽車銷量模型，結(jié)果表明，改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可準(zhǔn)確預(yù)測新能源汽車銷量的趨勢，平均預(yù)測準(zhǔn)確率為 90.82%[7]。余明洋等基于時(shí)間序列分析，在分析了新能源汽車月銷量序列的性質(zhì)后，引入Logistic模型作為修正，建立了一個(gè)復(fù)合預(yù)測模型，在考慮到市場本身發(fā)展及外部突發(fā)因素影響的同時(shí)，又兼顧市場發(fā)展的延續(xù)性，更具合理性和適用性[8]。

四、總結(jié)與展望

首先，中國新能源汽車市場已在國際上占據(jù)領(lǐng)先地位。中國新能源汽車市場在近幾年保持了爆發(fā)式增長，銷量和保有量均位居世界前列，推動(dòng)了新能源汽車技術(shù)的不斷創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。中國新能源汽車市場的快速發(fā)展，促進(jìn)了全球新能源汽車技術(shù)的交流和合作，推動(dòng)了全球新能源汽車產(chǎn)業(yè)的共同發(fā)展。其次，技術(shù)創(chuàng)新是影響新能源汽車發(fā)展的決定性因素。它不僅決定了新能源汽車的性能、效率、續(xù)航里程等關(guān)鍵指標(biāo)，還直接關(guān)聯(lián)到新能源汽車的成本降低和市場接受度的提升。通過技術(shù)創(chuàng)新，新能源汽車企業(yè)能夠不斷突破技術(shù)瓶頸，提升產(chǎn)品的競爭力和市場占有率，從而推動(dòng)整個(gè)新能源汽車行業(yè)的快速發(fā)展。最后，組合模型在新能源汽車銷量預(yù)測中展現(xiàn)出了更優(yōu)異的預(yù)測性能?；趩我荒Ｐ偷念A(yù)測方法對(duì)于預(yù)測非線性和多維度的數(shù)據(jù)難度較大，預(yù)測精度有待進(jìn)一步提高，不能很好地反映汽車市場的波動(dòng)情況，一些組合模型不斷被應(yīng)用于銷量預(yù)測中，組合模型展現(xiàn)出了更優(yōu)異的預(yù)測性能。此外，由于目前中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程較短、可利用數(shù)據(jù)量較少且汽車歷史銷量數(shù)據(jù)呈現(xiàn)顯著的周期波動(dòng)特征，在未來的研究中，需要綜合分析歷史銷量的數(shù)據(jù)特征，進(jìn)一步將不同的預(yù)測模型進(jìn)行組合，從而更加精準(zhǔn)地捕捉市場發(fā)展的態(tài)勢，最大限度地提升預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性。

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（作者簡介：毛華碩，河南大學(xué)歐亞國際學(xué)院團(tuán)支部書記）