新能源汽车需求与库存量预测

熊雪颖

摘  要：突如其来的新冠肺炎疫情打乱了汽车行业的正常运行节奏，长期来看，或将对未来全球汽车行业格局产生影响，这更给新能源汽车企业库存管理带来极大的挑战。为解决需求不确定高、预测不准确等带来的成本过高问题，选取北汽新能源作为研究对象建立系统动力学模型，并发现了新能源汽车库存量的变化规律及其不同影响因子间的作用机理来进行库存量预测。通过分析，发现政府补贴大幅下降对消费者购买意愿没有产生大的影响，可见当新能源汽车发展到一定水平后，政府完全可以取消对新能源汽车的购买补贴。而库存量的波动却十分明显;另一方面，缩短生产延迟时间对于库存量的稳定也至关重要，延迟越长，库存调整越慢，节点库存波动越大。

关键词：新能源汽车;库存量预测;系统动力学

中图分类号：F274 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2020）30-0062-02

Abstract： The sudden COVID-19 epidemic has disrupted the normal operation rhythm of the automobile industry， and in the long run， it may have an impact on the future pattern of the global automobile industry， which brings great challenges to the inventory management of new energy automobile enterprises. In order to solve the problem of high cost caused by high demand uncertainty and inaccurate forecast， BAIC BJEV is selected as the research object to establish a system dynamics model. The changing law of the inventory of new energy vehicles and the action mechanism among different influencing factors are found to predict the inventory. Through the analysis， it is found that the sharp decline in government subsidies has no great impact on consumers' willingness to buy， which shows that when the new energy vehicles have developed to a certain level， the government can completely cancel the purchase subsidies for new energy vehicles. However， the fluctuation of inventory is very obvious; on the other hand， shortening the production delay time is also very important for the stability of inventory. The longer the delay is， the slower the inventory adjustment is， and the greater the fluctuation of node inventory is.

Keywords： new energy vehicles; inventory prediction; system dynamics

引言

激烈的市場竞争让企业纷纷寻找降低成本、提高利润的方法。库存管理作为企业管理的重要组成部分，起着平衡供需侧、提高需求侧服务水平、处理不确定因素和规模效率的作用，合理进行企业库存预测直接影响到企业的生产和发展。因此十分有必要对库存量进行合理预测研究，特别是对汽车产业，因为汽车产业的产业链长而资金占用又大。

本论文提出的库存量预测既可以解决北京新能源汽车企业在库存管理方面的问题，同时也能在具有同样问题的众多新能源企业中推广使用，为新能源企业库存预测提供很高的参考价值和借鉴意义。

1 文献综述

从新能源汽车的发展经验来看，政策支持与研发是促进能源汽车发展的必备条件。麦肯锡公司的结果表明，财政补贴政策对促进和使用新能源汽车产品具有重要作用[1]。

从一定程度上来说，新能源汽车的市场需求反映了新能源汽车的未来发展趋势。丁笑在财政补贴退坡的背景下，分析了电动汽车消费者的选择偏好。研究结果表明现阶段的消费者是具有环保意识的，但在车辆购买时，更关注车辆与自身需求相关的因素，忽视车辆对环境的影响[2]。

许多专家认为，经济增长是研究市场规模的必要参考指标。Spolaore和 Franke的研究表明市场越大，经济增长越快[3-4]。张劲松、朱则和沈洁的结果表明消费者购买新能源汽车时，他们希望能获得与收入水平相匹配的购车优惠，但实际情况往往得不到，这严重影响了汽车消费市场[5]。

2 新能源汽车的库存量预测模型构建

本文将模型分成四个部分，前三部分为主要影响因子模块，即政府与研发模块、市场需求模块、经济增长模块，最后一部分为库存预测模块，即将前三个模块的最终作用结果用于库存预测。这四个模块互相联系起来就构成完整的北汽新能源库存预测模型了。

2.1 政府与研发模块

政府的投资促进了技术的创新从而使得新能源汽车的成本下降，再加上基础设施完善度提高，消费者购买新能源汽车的意愿自然就增强了，新能源汽车市场份额也随之上升，又刺激政府的资金投入，从而使技术进一步改进，基础设施进一步完善，同时市场份额不断上升，厂商将会有更大的动力去进行新能源汽车的创新，也促进了行业技术水平的提升，这就形成一个良性循环系统。

2.2 经济增长模块

根据世界银行的研究，汽车拥有量与人均GDP成正比[6]。人均可支配收入的增加将直接刺激购买意愿的增长，促使新能源汽车保有量增加。新能源汽车市场占有率的增长不仅能促使政府加大对新能源汽车技术的投资，还能促使企业增强对新能源汽车的创新动力，使得新能源汽车价格下降，从而又刺激了新能源汽车保有量的增长。

2.3 市场需求模块

市场需求是库存预测的基础，消费者对新能源汽车的购买意愿将直接影响其市场需求。市场需求模块又重点包括成本因素、新能源汽车续驶里程的接受度和新能源汽车的购买意愿。

2.4 库存预测模块

通过前三个影响因子模块的分析可得出新能源汽车实际增加总量，再通过北汽新能源汽车的往月销售数据的分析得出北汽新能源汽车的市场占有率，由此可预测北汽新能源汽车的月需求信息，北汽直接通过自身库存销售给市场消费者，造成库存水平的降低，因此，北汽需要加大汽车生产量以提高自身库存水平。

3 仿真结果分析

为了保证研究的精确性，本文的数据主要来源于近年来中国汽车工业年鉴、国家统计局官方网站和公共信息数据。本模型只能尽量接近并反映实际问题。

从运行结果发现，消费者对新能源汽车的购买意愿基本呈现S型，即当保持目前国家对新能源汽车的扶持力度，由于基础设施完善度太低，续驶里程接受度不高等因素，前期消费者的购买意愿增长比较缓慢;中期由于行业的发展，这些因素都得到了极大的改善，故购买意愿增长迅速，而后期当政府将不再扶持新能源汽车产业的发展时，增长又趋于平缓。同时发现当政府对新能源汽车的购置补贴由50000元降到5000元时，购买意愿也没有产生大的影响。

3.1 政府与研发的灵敏度分析

保持其他参数不变，改变财政支持力度，得到财政支持力度对新能源汽车的作用曲线。可以看出，财政支持力度对北汽新能源汽车库存量的影响很大，如图1所示。北汽新能源汽车的库存量在财政支持力度提高一倍时波动更加明显，这是因为由于财政支持力度增大，使得基础设施更加完善、新能源汽车的成本也因为行业技术水平提高而下降，故新能源汽车的需求量上升，从而导致库存波动更大。

3.2 生产延迟的灵敏度分析

在保持其他参数不变的情况下，改变生产延迟，得到生产延迟对新能源汽车的库存作用曲线。可以看出，当生产延迟时间降低一半时，北汽新能源汽车库存基本波动幅度最小;当生产延迟时间加倍时，波动是最大的。换言之，延迟越长，库存调整越慢，节点库存波动越大。

4 结论

本文基于新能源汽车的市场需求对北汽新能源汽车的库存量预测进行了动态模拟，验证了影响北汽新能源汽车库存量的影响因子，并对政府与研发影响因子进行了灵敏度分析得到了具體结论，仿真预测结果显示：（1）政府对新能源汽车的基础设施及技术研发投入，对新能源汽车的市场需求起到了推动作用，虽然一个产业的发展不能完全依靠政府的扶持，但目前新能源汽车的技术水平及基础设施都还严重匮乏，如果仅仅依靠市场机制的作用，新能源汽车很难发展下去。（2）虽然消费者购买新能源汽车意愿与政府的资金投入很有关系，但即使当政府对新能源汽车的购置补贴由50 000元降到5000元时，也没有对购买意愿产生大的影响，由此可见当新能源汽车发展到一定水平后，政府完全可以取消对新能源汽车的购买补贴。（3）对灵敏度的测试可以看出，财政支持力度增大，使得影响消费者对新能源汽车的购买意愿因素中的基础设施更加完善、新能源汽车的成本也因为行业技术水平提高而下降，故新能源汽车的需求量上升，从而导致库存波动更大，另一方面，当生产延迟时间降低一半时，北汽新能源汽车库存基本波动幅度最小;当生产延迟时间加倍时，波动是最大的。换言之，延迟越长，库存调整越慢，节点库存波动越大。

参考文献：

[1]International Conference on Challenges in EnvironmentalScienc

e and ComputerEngineering[J]. IEEE， 2010：491-493.

[2]丁笑.新能源汽车消费者选择偏好研究——考虑补贴额度、交通管理政策及温室气体排放[D].陕西：西南交通大学，2017.

[3]SPOLAOREE， WACZIARGR. Borders and growth[J]. Journalof EconomicGrowth， 2005，10（4）：331-386.

[4]FRANKEL JEFFREY， ANDREW ROSE. An Estimateof the Effect of Common[J]. Quarterly Journal of Economics， 2002，117（2）：437-466.

[5]劲松，朱则，沈洁.基于消费者视角的新能源汽车采纳与发展对策研究[J].价值工程，2015，34（10）：224-228.

[6]刘雪.纯电动汽车、混合动力汽车及燃油汽车市场规模的动态模拟[D].上海：上海理工大学，2014.