新能源汽车购买行为及其环境影响效果研究

左 志，王 涛，刘 锴

（大连理工大学 交通运输学院，辽宁大连116024）

新能源汽车购买行为及其环境影响效果研究

左 志，王 涛，刘 锴

（大连理工大学 交通运输学院，辽宁大连116024）

为了考量新能源汽车的推广使用对环境的具体影响，对新能源汽车的购买行为和普及率进行了研究，同时分析新能源汽车在优惠政策条件下在实际路网中的环境影响。首先，对大连市居民进行了意向问卷调查，建立描述家庭新能源汽车购买行为的模型；然后，应用该模型对新能源汽车在大连市的普及率进行分析；最后，在道路收费优惠政策条件下，考虑新能源汽车的普及率和出行频率的变化，利用多用户交通平衡分配模型进行实例分析，探索新能源汽车在实际路网中的排放影响。结果表明，在低普及率情况下，新能源汽车的减排效果并不明显，而在高普及率情况下，减排效果比较显著。对于交通领域巨大的碳排放体量而言，低普及率带来的碳排放量下降的累积效应仍是非常可观的。

新能源汽车；购买行为；多用户交通分配；道路收费；减排

emission reduction

0 引言

随着私家车的普及，人们的生活变得愈加便利。然而由于人们对私家车的依赖与过度使用，造成诸如汽车尾气污染和温室效应等一系列问题。同时，依赖私家车的工业化社会也面临着未来石化能源枯竭的可能。为解决此类问题，低能耗、低环境负荷的生活方式以及环境友好的交通系统成为社会的发展目标。为实现环境友好的交通系统，提高公交网络的服务水平是非常好的措施，但是由于环境、人口分布以及人本身意愿等因素的制约，在很多情况下该措施并不可行。

近年来，新能源汽车得到了世界各国的广泛关注并成为未来绿色出行最为可能的交通方式。国内外的专家学者对新能源汽车的推广进行了大量的研究：罗少文[1]研究了我国新能源汽车产业发展战略；徐国虎等人[2]、谭慧[3]分别应用主成分分析法和离散选择模型对新能源汽车的购买决策影响因素和消费者偏好进行了探讨；王颖等人[4]从感知风险和涉入程度角度入手，建立结构方程模型对消费者的购买意愿进行了实证研究；孙小慧等人[5]对电动汽车的补贴政策进行了总结；方景瑞[6]对新能源汽车的能源和环境效益进行了分析和评价；Steven J. Skerlos等人[7]讨论了插电式混合动力汽车补贴政策的社会效益，指出插电式混合动力车的社会效益严重依赖于所使用的地区，同时给出影响效益规模的重要因素，其中包括燃油效率、排放及到充电网络的可达性，另外汽车的行驶里程也是需要考虑的重要因素；Theo Lieven等人[8]通过对德国1 152名参与者的在线购车意向调查，利用多重一致性分析方法对费用、实用性、可行驶里程、生活方式4大因素在8种不同车型和6种使用目的上的影响进行分析，并提取费用和可行驶里程作为核心因素计算出个人购买电动汽车妨碍指数，预测了电动汽车的市场潜力，结果表明约有5%的人是电动汽车的潜在购买者；Sashank Musti等人[9]研究汽车保有量与汽车花费及汽车技术之间的关系，研究采用微观仿真的方法，利用家庭人口出生、死亡、结婚、离婚、迁入、迁出以及汽车选择偏好模型和汽车报废模型的综合模型框架，对德克萨斯奥斯汀地区家庭车拥有情况利用4个脚本（基础脚本、折扣与额外费用脚本、高油价脚本和低价车脚本）进行了25年模拟，结果显示在对低能耗车辆给予折扣与对高能耗车辆征收额外费用脚本取得了比较好的尾气排放效果和经济效果。

上述研究多数集中在购买影响因素和政策制定方面，而对于环境的影响分析也偏向于宏观，定量的研究尤其是对新能源汽车在路网内的交通分配模型及环境影响的研究并不多见。因此，本文对新能源汽车替换普通汽车的可能性进行了探索，同时考虑这种替换对新能源汽车的普及路网中尾气排放的影响。本文对家庭购买新能源汽车的行为进行了详细的建模，进而使用模型对大连市未来年份新能源汽车普及率进行预测分析。最后，假定新能源汽车在优惠政策下，考虑其出行频率以及普及率变化，利用普通汽车和新能源汽车共存的多用户交通平衡分配模型，对城市道路交通的环境影响效果进行分析。

1 新能源汽车购买意向调查

本文于2015年5月就新能源汽车购买意向进行调查，调查以网上问卷调查形式进行，共回收有效问卷283份。问卷参考正交表设计，主要包括被调查人的属性，家庭汽车保有量，普通汽车利用情况，新能源汽车预想特征如价格、最高速度、驾驶费用、续航里程等必要的功能特征，另外还包括扶持措施诸如充电设施数目、购车补贴等。本次调查由于条件所限，并未考虑品牌因素。

根据调查的统计结果，潜在购车者选择新能源汽车特征值的均值如表1所示。

表1 新能源汽车特征均值

从表1中可以看出，大部分人对于新能源汽车的要求是价廉物美，价格上要跟普通燃油汽车类似，行驶费用小，续航里程也不能过低。

2 新能源汽车购买意愿模型

2.1 购买意愿模型

对于新能源汽车的购买意愿主要是基于汽车本身的特征及消费者的家庭基本属性，该意愿可以用概率表示。假定概率变量服从对数正态分布，则支付意愿的对数值的误差服从正态分布，可以用下列多变量回归模型表示：

式中：ya,n(yc,n)是家庭n购买第一辆（第二辆及以上）新能源汽车的意愿概率；Va,n(Vc,n)是可观测的效用部分，用合适的变量和未知的参数以线性效用函数表示。εa,n(εc,n)是均值为0、方差为σa2(σc2)的正态分布的误差项。

未知参数可以用以下似然函数表示，并利用最大似然估计得到估计值：

式中：da,n(dc,n)是购车选择的辅助变量，如果选择购买则是1，否则为0；f(·)是正态概率密度函数；Xa,n(Xc,n)是解释变量的向量；βa(βc)是待估计的参数向量。

家庭购买汽车时，根据支付意愿模型分布假定，买第一辆车（第二辆车以上）的概率可用以下的二项Probit模型计算：

这样，得到了家庭n购买新能源汽车的概率，Φ(·)是标准正态分布的累积概率函数。对数似然函数公式用下式表示：

解释变量包括家庭属性以及前部分提到的新能源汽车的特征，利用公式（2）与公式（4）对通过调查得到的数据同时进行估计。

2.2 模型参数估计

本文采用SAS统计软件8.02中Logistic过程进行Probit回归分析，标定了新能源汽车购买意愿模型的参数，结果如表2所示。

表2 购买意愿模型参数标定

从表2可以看出，该模型的拟合优度达到0.324，拟合效果较好。从系数的对比来看，家庭消费者第二次购买汽车对于汽车的价格、补贴、性能等要求跟买第一辆汽车相比，相对要宽松一些，而对于第一次购车的用户来说，对于汽车的性能价格等方面相对要求较高。大部分参数对应的t值的绝对值均大于1.96，说明这些估计参数的置信程度较高。部分参数的t值不高，如第一次购车意愿模型中的家庭12岁以下人口数，这是由于购买第一辆车的家庭多数组建时间不长，较少有生育情况，第二辆车购买意愿模型中的续航里程这一变量参数对应的t值也小于1.96，此现象的产生是由于这些家庭购买的第一辆车均为传统汽油汽车，第二辆车多作为特定时期的替代选择，对里程关注明显下降。此外，Logsum是表示两个模型之间的关系变量，反映了第一辆车购买新能源汽车对于第二辆车购买带来的影响，该系数的t值只有1.3，置信程度较低，同时该系数绝对值只有0.015 8，说明第一辆车购买新能源汽车时对于第二辆车购买意愿的影响很小。综合以上分析，从目前的新能源汽车的性能看，很明显混合动力型汽车更受消费者青睐。

通过上述模型标定，按照现有机动车规模，对大连市主城区一个使用周期后（10年）的机动车保有量进行初步预测，得到的结果为新能源汽车约占机动车总保有量的11%。

3 基于道路收费政策的多类别用户交通平衡分配模型

从动力性能方面而言，新能源汽车和普通的燃油车属于不同类型。我国已经制定了多项购车补贴政策推动新能源汽车的普及，而对于在鼓励政策下新能源汽车在网络中的走行以及环境影响模型，国内外所做的研究并不多，已有的少量研究也仅局限于在较为简单的路网上[10]。因此，本文基于多类别用户交通平衡分配模型，探索新能源汽车达到一定普及率时，在道路收费优惠政策下（非新能源汽车收费，新能源汽车免费），新能源汽车对于路网中的CO2排放的影响。该模型具体形式如下：

关于模型解法细节，请参考文献[12]中的多类别用户平衡问题章节，现简要介绍如下：

Step 1：路段花费时间的更新，路段上所有类别交通量进行加和，，计算路段上花费的时间，对于普通燃油汽车阻抗仍需要计算道路收费换算得到的时间。

Step 3：利用下降方向的步长ζ(n)计算更新的流量：

这里，解出步长ζ(n)需要对下列函数进行非线性一维搜索求最小值，常用的方法有二分法和黄金分割法，本文采用的是黄金分割法：

Step 4：更新可行解，将前一步骤得出的步长代入公式（6），求出更新的可行解。

Step 5：收敛判断，如果不满足收敛条件，则n=n+1，返回Step 1；如果满足收敛条件，计算终止，输出分类的路段交通流量解。

通常关于机动车排放的研究多是基于工况软件如Mobile,MOVES,Emfac,Ive,Cmem,Copert等，但这些软件无法与上述交通分配的结果联系到一起。因此，为利用分配结果得到的速度参数和交通量参数，某一路段单个汽车的排放用以下公式计算[13]：

式中：EF为单位车辆行驶每公里CO2排出量（g）；va为路段a上车辆的平均速度（km/h）；la为路段a的长度；ta为公式（5）解得的路段a的通行时间。

以某城市路网为例，该路网共有单向路段2 195条，在城市中心区域粗线范围内设置拥堵收费区域，如图1所示。收费规则如下：普通燃油汽车进入收费区域将被ETC设备自动收费，新能源汽车则不收费，拥堵收费水平为10元。最后，运用基于道路收费政策的多类别用户交通平衡分配模型求得不同条件下路网车辆总体CO2排放量，得到如表3所示的结果。

图1 城市路网及收费区域示意图

表3 CO2排放变化率（%）

从表3中可以看出，无论收费与否，新能源汽车的普及率增加会导致道路网的CO2排放减少。而在出行频率增加的情况下，CO2的排放量减少程度会有所降低，这是由于出行频率的增加变相增加了路网中拥堵，降低了机动车走行速度，从而导致减排效果渐弱。而在有收费的情况下，非新能源汽车会绕路，导致减排效果降低；同样情况下，无道路收费情况反而收到了更好的减排效果。但是，该计算结果是在非新能源汽车在收费情况下不减少出行频率的假设下得出的，实际上在收费情况下，非新能源汽车的出行频率降低，计算结果会有所变化。此外，根据我国历年的统计年鉴显示，交通运输、仓储和邮政业约占石油消费碳排放量的20%，可见即便是新能源汽车的少量普及对于我国减少碳排放的作用也是十分可观的。

4 结语

本文通过对大连市新能源汽车潜在购车者进行SP问卷调查，得出了新能源汽车购买意向模型，并估计模型参数，对新能源汽车的可能替换率进行预测。在对新能源汽车与传统燃油汽车性能分析的基础上，本文利用多用户交通平衡分配模型，定量分析不同普及率和在优惠的道路收费政策下新能源汽车出行频率增加对道路网络CO2排放的影响，补充了该方向上定量研究的不足。

由于本文的调查是采用网上问卷的形式，在模型上会有一定的偏差，未来的研究需要在样本选取上进行一定的修正。同时，由于多用户交通平衡分配模型属于固定需求的分配模型，还不能反映在收费情况下一些燃油汽车的退出和方式变更行为，在未来的研究中，变需求的多用户平衡分配模型应是较好的研究方向。

[1]罗少文.我国新能源汽车产业发展战略研究[D].上海：复旦大学，2008.

[2] 徐国虎，许芳.新能源汽车购买决策的影响因素研究[J].中国人口·资源与环境，2010，20（11）：91-95.

[3]谭慧.消费者购买新能源汽车偏好及影响因素研究[D].镇江：江苏科技大学，2014.

[4] 王颖，李英.基于感知风险和涉入程度的消费者新能源汽车购买意愿实证研究[J].数理统计与管理，2013，32（5）：863-872.

[5]孙小慧，刘锴，左志.我国电动汽车补贴政策研究[J].科技与管理，2011，13（6）：99-103.

[6]方景瑞.新能源汽车能源及环境效益的分析研究与评价[D].长春：吉林大学，2009.

[7] SKERLOS S J,WINEBRAKE J J.Targeting Plug-in Hybrid Electric Vehicle Policies to Increase Social Benefits[J].Energy Policy,2010,38(2):705-708.

[8]LIEVEN T,MUHLMEIER S,HENKEL S,et al.Who Will Buy Electric Cars?An Empirical Study in Germany[J]. Transportation Research Part D,2011,16(3):236-243.

[9] MUSTI S,KOCKELMAN K M.Evolution of the Household Vehicle Fleet:Anticipating Fleet Composition,PHEV Adoption and GHG Emissions in Austin,Texas[J].Transportation Research Part A,2011,45(8):707-720.

[10] XIE Y C,CHOWDHURY M,BHAVSAR P,et al.An Integrated Modeling Approach for Facilitating Emission Estimations of Alternative Fueled Vehicles[J].Transportation Research Part D,2012,17(1):15-20.

[11] 赵胜川，王喜文，姚荣涵，等.基于Mixed Logit模型的私家车通勤出行时间价值[J].吉林大学学报，2010， 40（2）：406-411.

[12] 日本土木学会.道路交通需求预测的理论及应用（卷Ⅱ）[M].东京：日本土木学会，2006.

[13]MATSUSHITA O N,NAMIKAWA M,OHNISHI H Y.Fuel Consuming Ratio of Driving Vehicle and CO2Emission Parameter[J].Material of Civil Engineering Technology,2001, 43(11):50-55.

Purchase Behavior ofAlternative Fuel Vehicle and Its Environmental Impact Effect

ZUO Zhi,WANG Tao,LIU Kai
(School of Transportation&Logistics,Dalian University of Technology,Dalian 116024,China)

In order to consider the specific impact of the use of alternative fuel vehicles on the environment,the purchase behavior and penetration ratio of alternative fuel vehicle(AFV)were studied and the environmental impact of AFV in the real network under preferential policy was analyzed.Firstly,a questionnaire survey was carried out in Dalian city,and models which depict household purchase behavior based on the questionnaire data were established.Then,the penetration rate of AFV in Dalian city was analyzed by applying the established models.Finally,under road preferential pricing policy,by conducting multi-class traffic assignment calculation which considered the change of penetration ratio and trip frequency of AFV,the impact of AFV on emissions in the real road network was explored.The results show that,the emission reduction effect of AFV is not obvious in the case of low penetration ratio while this effect is remarkable in the case of high penetration ratio.However,the cumulative effect of low carbon emissions which the low penetration rate of AFV brings is still very considerable for the huge amount of carbon emissions in the transport field.

alternative fuel vehicle;purchase behavior;multi-class traffic assignment;road pricing;

U491

A

2095-9931（2015）06-0040-05

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.06.007

2015-11-24

国家自然科学基金项目（51278087）；国家自然科学基金项目（51378091）；辽宁省教育厅科学研究一般项目（L2012026）

左志（1980—），男，辽宁大连人，讲师，工学博士，研究方向为交通规划、交通需求管理。E-mail:zuozhi@dlut.edu.cn。