汽车节能技术经济性评价研究

沈斌，潘闻文，平翊函，韩紫云，付铁军

（1.中国汽车工程研究院股份有限公司，重庆 401120；2.吉林大学汽车工程学院，吉林 长春 130025）

0 引言

石油、煤和天然气是当今世界的主要能源[1]，但是这些能源很可能在2050年被用尽。目前切实可行的一个措施就是在已有能源消耗方式的基础上改进，提高能源消耗的经济性[2]。随着能源问题的突显、政策法规的趋严，节能成为目前全球汽车产业发展的共同趋势和转型升级方向[3]。本文致力于建立一个经济性模型，从“单车最优节油方案”到“企业最优节油方案”对汽车企业节油技术经济性进行分析。在保证汽车生产企业的各个车型均使用“单车最优节油方案”之后，要规划各个车型的生产量，各车型生产量的规划与各车型的汽车需求量相对应，而汽车需求量受到政策因素、燃料动力价格因素、制造成本因素及技术因素等多方面因素的影响，由于这些不确定因素在未来的发展趋势各有不同，所以导致企业的最优决策方案也会不同，所建立的模型需要综合考虑这些因素的影响，合理进行决策[4-5]。

1 单车节油技术经济性评价模型

目前我国发展比较好的几种节油技术主要有发动机涡轮增压技术、发动机缸内直喷技术、发动机可变气门正时技术（VVT）、发动机可变气门升程技术（VVL）等发动机节能技术、AMT、DCT、CVT等高效动力传动技术、低摩擦、轻量化技术、先进电子仪器技术及混合动力技术等[6-7]。

本模型首先计算汽车生产企业内各个车型采用各种节油技术方案的油耗值，然后计算各车型采用不同节油技术方案的节油率、购入成本、节油带来的经济效益的净现值。其中净现值最大（包括正、负）的所对应的节油技术方案为各车型最适合的节油技术方案。“净现值”是从消费者角度来考虑，采用节油技术方案所做的投资是否带来足够回报；“节油率”反映了相应节油技术方案节油效果的优劣。本文采用现金流量折现法计算净现值，现金流量折现法是通过对企业未来的现金流量及其风险进行预期，选择合理的折现率，将未来的现金流量折合成限值，从而比较方案优劣的一种技术经济分析方法[8-10]。

由于节油技术方案使乘用车油耗降低，所以将消费者每年省下的燃料消耗费用作为现金流入，计算公式为：

单车节油收益（C）=每年行驶公里数÷100×百公里油耗×节油率×油价

平均每年行驶公里数为2万公里左右，汽油价格均价在7元左右，在节油技术节油率和具体应用车型均确定的情况下，可以计算现金流入。

现金流出是消费者为采用节油技术多付出的成本，称为购入成本。

净现值（NPV）的计算公式是：

其中，C为期末金额（可正可负），r为折现率，t为投资期数，假设乘用车的使用为15年；折现率是特定条件下的收益率，说明资产取得该项收益的收益率水平。相关资料表明[11-12]，设折现率为6%。

2 节油技术经济性计算

我们以2014款卡罗拉车型为例进行计算，与2013款卡罗拉车型相比，其应用CVT替代4AT，在发动机技术上加入升程可变优化技术，并且采用低滚阻轮胎，在车身设计上，将风阻系数优0.01。在计算中采用工信部综合油耗5.9 L/100 km，油价为7 元/L。

表1 2013与2014版卡罗拉对比Table 1 Comparison between 2013 and 2014 Corolla

表2 各项技术的购入成本及节油效果Table 2 Purchase costs and fuel saving effects of various technologies

2.1 CVT技术

节油收益为：20000÷100×5.9×6%×7=495.6元

总的净现值NPV=节油收益NPV值-购入成本=4813-1200=3613元

2.2 升程可变优化

节油收益为：20000÷100×5.9×3.5%×7=289.1元

总的净现值NPV=节油收益NPV值-购入成本=2807-600=2207元

2.3 低滚阻轮胎

节油收益为：20000÷100×5.9×2.6%×7=214.7元

由于一般轮胎的使用寿命为4年，取t为4。

总的净现值NPV=节油收益NPV值-购入成本=744-400=344元

表3 卡罗拉典型节油技术经济性对比分析Table 3 Comparative economic analysis of corolla typical fuel saving technology

3 汽车企业节能技术选择经济性评价

本节的主要研究内容是“建立汽车企业节油技术选择经济性评价模型”，在满足国家相关政策要求的前提下，构建一个汽车企业节油技术选择经济性评价模型，汽车生产企业可以将此模型作为生产规划的辅助工具，可以为汽车企业在选择节油技术提供一个简捷、有效的方法，保证企业汽车产品的多样性以及最大的经济利益。

在研究“单车最优节油方案”之后，继而研究“企业最优节油方案”，目标是建立一个企业节油技术经济性评价的数学模型，当输入企业相关数据时，可以为企业选择节油技术提供参考。

本文建立一个单结点线性规划模型来对企业初始阶段时的最优节油方案进行分析：设企业车队共有N种车型，各车型的生产量分别为V1、V2、、、Vi、、、VN，成本为N1、N2、、、Ni、、、NN,价格为M1、M2、、、Mi、、、MN，各车型的燃料消耗量（即采用节油技术后的燃料消耗量）为FC1、FC2、、、FCi、、、FCN，各车型对应燃料消耗量目标值为T1、T2、、、Ti、、、TN，各车型的CAFÉ核算倍数为W1、W2、、、Wi、、、WN。以企业利润最大化为目标函数，可得线性规划模型如下：

目标函数：

约束条件：

模型中，Vi为线性规划的决策变量，即各车型的最优生产量，P是车队预测需求量； CCAFC是车企燃料消耗量积分；Ui是各车型上一年生产量，α是产量变动百分比。单结点线性规划模型为了得到汽车企业各车型的最优规划产量及企业当年获得的最大利润值，需要受到各车型的最优节油技术方案、燃料消耗量积分核算及市场需求量对汽车企业的影响，因此在模型中应有市场需求、政策法规及生产能力三方面的约束。分析市场、政策及企业现状从以三个方面来设置约束条件：

（1）市场需求约束

市场需求预测是企业选择市场机会的重要依据，也是企业选择目标市场的重要依据。企业制定经营计划不能单凭当前的状况和过去的资料，所以若想使企业的经营工作更富有成效，还需紧紧把握住市场的发展趋势。在汽车节油技术经济性评价的过程中，由于企业利润最大化是最终目标，所以市场需求的预测就在整个模型中起到了很重要的作用。本文所建立的数学模型最终目的是通过合理规划各车型的生产方案，使企业利润达到最大。所以市场需求量是本文研究模型中的重要约束条件之一。如图1所示，简要分析影响市场需求量的几个因素：国家经济发展水平很大程度的影响了汽车市场的发展，在表示国家经济水平发展的诸因素中，城镇居民人均可支配收入能直接影响人们的购车行为，本文中用城镇居民人均可支配收入作为影响汽车需求量的第一个因素；另一个影响汽车需求量的因素是燃料价格，用燃料、动力价格购进指数作为第二个影响因素[13]；此外，原材料成本作为影响汽车价格的一个重要因素，在一定程度上会影响汽车需求量，因此，用钢铁价格指数作为第三个影响因素，用黑色金属购进价格指数来代表；政策因素作为我国最具代表性的宏观调控手段，很大程度的影响了汽车市场的发展，故将其作为第四个影响因素；节油技术水平的发展影响了消费者的心理，因此也对汽车销量有一定程度的影响，也将其作为第五个因素；虽然汽车为人们的口常生活带来了很多的便利，但是随着汽车保有量的增加，交通问题、环境问题也随之出现，严重的影响了人们的口常生活及消费心理，由于这些因素不容易量化且在已确定的五个影响因素中有所体现，因此，本文中不将其纳入模型考虑范围[14-15]。

图1 影响市场需求量的五个因素Fig.1 Five factors affecting market demand

（2）政策法规约束

《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》自2018年4月1日起执行。其中约束条件(3)是指燃料消耗量积分核算的约束：

其中，TCAFC为企业平均燃料消耗量目标值， β×TCAFC为企业平均燃料消耗量达标值，其计算式为：

CAFC为企业平均燃料消耗量实际值，其计算式为：

其中，Wi为CAFÉ车型核算倍数。在已知这些基础数据之后，再代入企业的平均燃料消耗量实际值就可以计算出企业燃料消耗量积分，目的是在保证企业燃料消耗量积分为正的同时，该积分值越大越好[16]。

（3）生产能力约束

企业生产能力方面具有一定约束。由于企业的规划产量能直观反映一个企业的生产能力，但是规划产量值也要在一定的范围之内，这个约束就是企业生产能力的约束[17-18]，因此本文拟设置产量变动百分比α为此约束。

对于各车型汽车需求量预测，本文拟采用多元线性模型作为分析基础，选择汽车需求量增加百分比作为被解释变量Y，解释变量定为城镇居民人均可支配收入指数X1，燃料、动力价格购进指数X2，钢铁价格购进指数X3，虚拟解释变量为政策因素D1和汽车节油技术水平因素D2。这五个因素也是上文所述影响市场需求量的因素，采用EVIEWS软件可以对其分析，得到汽车需求量增加百分比与该五个影响因素的线性关系式。

结合汽车预测需求量及相关约束条件，采用MATLAB软件求解以企业利润最大化为目标函数的线性规划模型，获得最合理的各车型规划产量，最终得到企业利润最大化。

4 汽车企业节能技术选择经济性评价实例

现以汽车生产企业A作为汽车企业节能技术选择经济性评价实例进行分析。本文首先收集了相关数据[19]，并得到2010-2016年汽车保有量及其同比增长率，如图1所示。结合中华人民共和国统计局2017年《中国统计年鉴》[20]，制成汽车需求量增加百分比与各个影响因素的关系表格，如表4所示。

图2 2010-2016年汽车保有量及同比增长率Fig.2 Car ownership and year-on-year growth rate(2010-2016)

表4 2010-2016年汽车需求量增加百分比与各影响因素的关系Table 4 Relationship between percentage of increase in demand for vehicles and various influencing factors (2010-2016)

其中，Y表示汽车需求量增加百分比，X1表示城镇居民人均可支配收入，X2表示燃料、动力价格购进指数，X3表示钢铁价格购进指数，D1表示政策因素，D2表示汽车节油技术水平因素。通过采用EVIEWS软件进行分析可以基本判定被解释变量Y与5个解释变量为线性关系，故我们可以建立模型方程为：

通过EVIEWS软件的回归分析，得到具体模型方程：

通过分析当前经济、政治、原材料及燃料动力价格的价格发展水平及发展趋势，预测2018年X1为35.362，X2为0.938，X3为0.926，D1及D2为1，这样可以计算出预测Y值为0.356056，可以近似作为该车企本年度计划生产车辆的增加百分比（约为35.6%），于是总的规划产量就得到了。

A企业主要生产A1、A2、A3三种乘用车车型，具体信息如下表所示，其中油耗是该种车型采用节能技术后的实际油耗，并设三种车型的规划产量分别为V1、V2、V3，设产量变动百分比为20%。

表5 A汽车企业车型生产情况表Table 5 Production of a car company models

目标函数：

约束条件：

由上述约束条件求得目标函数的解为（12068，14025，13059），目标函数即企业的收益为453984751元。

5 结论

本文主要从单车节能技术选择经济性和汽车企业节能技术选择经济性两方面进行评价，前者主要针对单车节能技术经济效益评价，从而得到“单车最优节油方案”，作为企业研发节能车型技术方案选择的参考，而后者主要研究 “企业节能技术经济性评价”，提出一种汽车企业节能技术选择经济性评价方法，结合各影响因素的约束，通过解最优效益的模型方程，得到汽车企业的最佳规划产量，从而得到最佳的经济效益。两种方法相互补充，为企业生产提供了一种有效的工具。

通过上文的模拟计算我们可以得出以下结论：

1）对消费者而言，传动系的优化（如使用CVT代替4AT）具有最高的经济效益。这会促进消费者对本车型的选择，所以，车企应加大力度进行传动系统优化方面的研究；

2）目前低滚阻轮胎被广泛应用于乘用车上。低滚阻轮胎的选用，可以降低油耗，但是对于消费者而言性价比低，理性消费者对这项技术认可度不会高；

3）汽车企业节能技术选择经济性评价模型考虑市场需求、政策法规及生产能力三方面的约束，对于企业具有一定的适应性。

[1] 周成斌. 汽车驾驶技术与节油的关系分析[J]. 科技与企业, 2015(6): 254-254.ZHOU Cheng-bin. Analysis of the relationship between driving technology and fuel saving [J]. Technology and Enterprise, 2015(6):254-254.

[2] 周学伟. 关于汽车节油与驾驶技巧探讨[J]. 汽车实用技术, 2015(5): 153-154.ZHOU Xue-wei. Discussion on automobile fuel saving and driving skills[J]. Automotive Practical Technology, 2015(5): 153-154.

[3] 李君, 习纲, 栗工. 提高汽车燃油经济性的技术路线与可行性研究[J]. 上海汽车, 2010(9): 51-54.LI Jun, XI Gang, LI Gong. Technical route and feasibility of improving automobile fuel economy [J]. Shanghai Automobile, 2010 (9): 51-54.

[4] 赵梦. 汽车企业节油技术选择经济性评价研究[D]. 长春: 吉林大学, 2012: 12-35.ZHAO Meng. Economic Evaluation of Choice of Fuel-saving Technology for Automotive Enterprises [D].Changchun: Jilin University,2012: 12-35.

[5] 刘友祥. 汽车企业节油技术选择经济性评估研究[J]. 江西建材, 2016(9): 278-278.LIU You-xiang. Study on Economic Evaluation of Choosing Fuel-saving Technology in Automobile Enterprises [J]. Jiangxi Building Materials, 2016 (9): 278-278.

[6] 陈豪. 汽车节油技术浅析[J]. 机械研究与应用, 2007, 20(1): 25-26.CHEN Hao. Analysis of Automobile Fuel Saving Technology [J]. Journal of Machinery Research and Application, 2007, 20 (1): 25-26.

[7] 曹俊学, 杨学功. 关于汽车节油技术的讨论[J]. 资源节约与环保, 2005(6): 24-26.CAO Jun-xue, YANG Xue-gong. Discussion on the Technology of Automotive Fuel Saving [J]. Resource Conservation and Environmental Protection, 2005 (6): 24-26.

[8] 史静. 基于现金流量折现法的企业价值评估研究[D]. 北京: 北京交通大学, 2009: 10-15.SHI Jing. Research on valuation of corporate value based on cash flow discount method[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2009:10-15.

[9] 孟玮. 运用净现值原理对增值税影响投标报价可比性的分析[J]. 招标采购管理, 2017(4): 46-48.MENG Wei. Analysis of the comparability of the impact of value-added tax bidding using the principle of net present value[J]. Tendering Procurement Management, 2017(4): 46-48.

[10] 刘柄材, 蔡彬. 项目现金流的二重性与净现值法决策的折现率选择[J]. 财务与会计, 2017(12):39-40.LIU Shan-cai, CAI Bin. The discount rate selection of project cash flow duality and net present value method decision-making[J].Finance & Accounting, 2017(12):39-40.

[11] 高波. 企业价值评估中折现率确定及方法模型[J]. 中国资产评估, 2003(2): 17-19.GAO Bo. Determination of Discount Rate and Methodological Model in Enterprise Value Evaluation[J]. China Asset Valuation, 2003(2):17-19.

[12] 范伟伟. 关于企业价值评估收益法中折现率的选择问题探析[J]. 时代金融, 2016(9): 127, 130.FAN Wei-wei. A Study on the Choice of Discount Rate in the Income Approach to Enterprise Value Evaluation[J]. Times Finance,2016(26): 127, 130.

[13] 曾悦. 碳期货定价方法及价格预测技术综述[J]. 新型工业化, 2017, 7(2): 81-88.ZENG Yue. A review of carbon futures pricing methods and price forecasting techniques[J]. New Industrialization, 2017, 7(2): 81-88.

[14] 王彦梅, 李佳民. 顾客满意战略在汽车营销领域中的运用研究[J]. 中国商论, 2017(7): 17-19.WANG Yan-mei, LI Jia-min. Application of Customer Satisfaction Strategy in Automobile Marketing[J]. China Business & Trade,2017(7): 17-19.

[15] 成艾国, 粟婷. 基于顾客感知价值的汽车技术方案适用性研究[J]. 汽车工程学报, 2016, 6(4): 267-276.CHENG Ai-guo, SU Ting. Research on Applicability of Automotive Technology Solutions Based on Customer Perceived Value[J]. Journal of Automotive Engineering, 2016, 6(4): 267-276.

[16] 沈斌, 潘闻文, 付铁军, 等.我国新能源汽车NEV积分市场前瞻性分析[J]. 新型工业化, 2017, 7(3): 93-100.SHEN Bin, PAN Wen-wen, FU Tie-jun, et al. A prospective analysis of the NEV integration market for new energy vehicles in China[J].The Journal of New Industrialization, 2017, 7(3): 93-100.

[17] 荆全忠, 姜秀慧, 杨鉴淞, 等. 基于层次分析法(AHP)的煤矿安全生产能力指标体系研究[J]. 中国安全科学学报, 2006, 16(9):74-79.JING Quan-zhong, JIANG Xiu-hui, YANG Jian-yu, et al. Research on Coal Mine Safety Production Capability Index System Based on AHP[J]. China Safety Science Journal, 2006, 16(9): 74-79.

[18] 张欣, 马士华. 基于有限生产能力和产出缓存的订单接受策略[J]. 工业工程与管理, 2008, 13(2):34-38.ZHANG Xin, MA Shi-hua. Order acceptance strategy based on limited production capacity and output buffering[J]. Industrial Engineering and Management, 2008, 13(2): 34-38.

[19] 佚名. 2016年中国汽车行业产销量统计及保有量增长率分析[EB/OL]. (2017-03-17)[2018-05-03].http://www.chyxx.com/industry/201703/504459.html.YI Ming. Analysis of production for statistics of sales and growth rate of China’s auto industry in 2016[EB/OL]. (2017-03-17)[2018-05-03].http://www.chyxx.com/industry/201703/504459.html.

[20] 中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴2017[M]. 北京: 中国统计出版社, 2017.National Bureau of Statistics of the People’s Republic of China. china statistical yearbook (2004)[M]. Beijing: China Statistical Press, 2017.