新能源汽车的发展前景分析

王哲田娟

王哲田娟（重庆交通大学管理学院，重庆400074）

摘要：在现行产业政策以及现有的汽车能源技术下，根据数据折线图的特征，选取了回归预测方法进行研究，预测我国未来石油耗尽所需要的时间以及新能源汽车的发展前景，首先根据所收集的历年石油销量的数据建立回归模型，并对模型进行了优化和修正，具体分析出了现有石油的耗尽年数以及新能源汽车的未来的销售量和发展前景。

关键词：新能源汽车；石油；发展前景

引言

随着国民经济和机动化水平的发展，世界资源越来越呈现出紧张状态，鉴于能源短缺，环境污染越来越严重，而且交通愈来愈拥堵，并且汽车业与许多行业紧密相关，如钢铁业等，随着新能源汽车的上市，石油资源及新能源汽车的发展前景是政府部门以及许多行业所关心的问题。

1新能源汽车简介

新能源汽车又称清洁能源汽车，含混合动力、纯电动（BEV，包括太阳能）、燃料电池电动（FCEV）、氢发动机、其他新能源（如高效储能器、二甲醚）等类能源为动力的汽车。与使用汽油、柴油作为燃料的常规汽车不同，节能环保的新能源汽车一般分为4种：使用天然气、生物质燃料、煤基燃料等替代燃料作为燃料的代用燃料汽车；使用汽油、柴油或代用燃料但增加混合电动系统从而具有显著节油效果的混合动力汽车；单纯从电网取电使用蓄电池和电动系统驱动的纯电动汽车；利用车载氢燃料电池发电和电动系统的燃料电池汽车。新能源汽车有诸多的好处，但新能源汽车正处于叫好不叫座的局面。比如成本，现在的电动车成本要比同级别车高出1/3，而且需要政府大力发展充电站，否则电动车的方便性也会大打折扣。并且根据预测，到2030年中国75%的石油需要进口，能源问题是我国现在所面临的最大问题，与此相对应的是，中国的新能源技术发展缓慢，新能源汽车研发能力欠缺，目前汽油内燃机仍占99%的市场份额。在多方面的共同压力下，中国将成为发展新能源汽车较快的国家，而且中国将成为最早将新能源汽车商业化的市场之一，但速度相对缓慢。

2模型建立

由于要对新能源汽车的发展前景进行综合的预测，而石油是影响新能源汽车发展的关键因素，所以对下表的石油消耗数据进行回归预测，根据其折线图趋势选择线性预测，如下图：

表1

单位（百万吨）

年份20012002200320042005200620072008200920102011

石油消耗量3433.33449.33518.13558.73576.23611.33681.83823.738713910.93952.8

图1

由y=55.802*t+3336.7（1997年t=1）可以粗略的计算出在经过三十五年世界石油资源耗尽。而根据问题二汽车保有量在2065年达到峰值，说明这之间的十多年里汽车还是在大量销售，但那时的石油资源已经耗尽，为了满足人们对汽车的需求，同时适应能源缺乏的现状，新能源汽车技术的进步速度变得更快。而且我国政府大力支持购买新能源汽车，政策对新能源汽车的发展越来越有力。可以说明，新能源汽车的发展市场越来越大，在汽车保有量达到峰值以后，近乎全部的汽车市场都将被新能源汽车所占领。

据预测，到2020年替代能源动力（含各种非纯汽油燃料和混合动力，电动及燃料电池等技术）轿车在基本场景的假设下将占整个市场新车销售量的39%，其中最有优势的替代能源动力形式为汽油混合动力，约占26%，但是在这时中国75%的石油需要进口。由于要对新能源汽车的发展前景进行综合的预测，借鉴研究可得，2050到2059年汽车的销售见表2。

年度汽车预测销售量

20501139.63

20511319.36

20521518.41

20531737.74

20541978.27

20552240.96

20562526.75

20572836.58

可见，新能源汽车在以后的汽车销量中的比例逐渐增大，至最后完全占领市场。下面对新能源汽车销售进行定性预测，新能源汽车的销售量：Q=C+vv（x）+rp（x）

随着在汽车保有量增长率r逐渐增大下，石油消耗量增大，新能源革新技术变快，革新系数p也增大，相应的函数增大，Q增大，这样节省能源效果就会明显。同理，在革新系数p增大的情况下新能源汽车销售量增大，但汽车保有量增长率r减小，p（x）减小，v与v（x）还是在增大，进而Q的变化不会很大。所以，无论r怎样变化，新能源汽车的销售量都会增加。根据以上分析，新能源汽车市场在一定阶段会得到长足的进步，逐步占领汽车市场。近而对解决环境及能源问题做出相应的贡献。

3模型的优缺点分析

模型的优点：根据收集的相关数据，进行合理化地数据处理，得到相应的折线图，并根据折线图趋势，添加了不同类型的趋势线，即运用了不同模型对汽车的销售量进行了预测，并且对最总结果进行了检验和比较，最终选择了更符合实际情况的模型。通过对一二两个问题的分析，找到了他们之间的微分关系，减少了数据的运用，使模型变得简单，使问题更趋于整体化。模型的缺点：由于数据比较少，考虑的限制因素不足导致预测存在一定偏差。

4模型的优化

虽然已经对模型做了比较全面的分析，但是为了简化模型，一些影响以泥塑还是没有加以考虑。在对销售量的预测中，没有考虑，GDP，银行利率的变化对销售量的影响。而且汽车数量不断的增加，城市内的总路线长一定会有峰值，单位车辆的拥有公路长度就会减小，到达一定数量以后，汽车的数量就不会在增长了，出于对这些因素的考虑可以将它们抽象为一个限制因子，用来限制销售量的快速增长。问题二中，为了简化模型，没有对每年的汽车的损毁量做数量化的分析，这里可将保有量函数改为：

x（t）=xm/[1+（xm/x1-1）e-rt]-k（t）

其中k（t）为不同年份汽车的报废车辆数，这样就可以比较全面的反映出汽车保有量的峰值。

参考文献

[1]康龙云.新能源汽车与电力电子技术[M].北京：机械工业出版社，2010.

[2]石川宪二.新能源技术及其未来[M].北京：科学出版社，2012

[3]李晓华.新能源汽车技术发展的挑战、机遇和展望[M].北京：机械工业出版社，2012.

[4]肖炼.中美能源合作前景及对策：改善能源安全和保护环境[M].北京：世界知识出版社，2008.