林曉芳，徐偉嘉，劉永紅，李熙瑩，馬金玲

(1.中山大學(xué)智能工程學(xué)院，廣東 廣州 510006；2. 廣東省智能交通系統(tǒng)重點實驗室, 廣東 廣州510006；3. 廣東省交通環(huán)境智能監(jiān)測與治理工程技術(shù)研究中心，廣東 廣州 510275；4. 廣東旭誠科技有限公司，廣東 廣州 510275)

車輛的車齡分布及其動態(tài)更新是確定車輛報廢年限的重要基礎(chǔ)，是車隊能源消耗和環(huán)境影響評估的重要指標(biāo)[1]。一方面，車輛的老化會導(dǎo)致安全隱患和排放劣化，影響道路使用者和周邊居民的身心健康；另一方面，合理的機動車報廢政策既可改善車隊排放水平，也有利于在保有量增長控制的前提下激勵汽車行業(yè)的健康發(fā)展。車齡分布是指在某計算年里各車型中不同登記年代的車輛所占的比例，其直接統(tǒng)計方法需要長期完備的數(shù)據(jù)積累，且統(tǒng)計結(jié)果無法應(yīng)用于對未來情景的預(yù)測?；诖婊罡怕是€的間接統(tǒng)計方法，由歷年各車型保有量與各車齡的存活概率，構(gòu)建車隊新舊車輛交替演化模型[2]，所需數(shù)據(jù)信息簡單、易獲取、可應(yīng)用于對未來情景的預(yù)測，相對于直接統(tǒng)計車齡分布具有較強的實踐性。近二十年來，我國在機動車污染防治過程中采取了一系列激勵措施，加快了對老舊、高排放車輛的淘汰，改變了我國車輛的存活規(guī)律。因此，當(dāng)下研究我國車輛存活規(guī)律具有實際意義。

西方發(fā)達國家汽車工業(yè)起步較早，在二戰(zhàn)之后就經(jīng)歷了汽車報廢量迅速提高的階段，進行了較多汽車存活規(guī)律方面的研究[3-6]。存活曲線的早期研究主要集中在研究區(qū)域車輛生存和淘汰規(guī)律，以及存活曲線的獲取方法、擬合方法和特征分析。1995年，Zachariadis等[7]使用威布爾分布模擬了機動車的存活率。De[8]通過對四種存活率分布擬合效果的對比，指出威布爾分布擬合效果優(yōu)于指數(shù)模型擬合效果。其中，以符合伽馬異構(gòu)分布的威布爾分布擬合效果最優(yōu)。Chen等[6]以威布爾分布為前提，構(gòu)建了基于少量觀測數(shù)據(jù)的存活曲線推演方法。目前，許多研究將車輛存活曲線作為基礎(chǔ)，對研究區(qū)域內(nèi)未來場景下的車隊技術(shù)水平進行了預(yù)測，以支撐車輛置換或報廢決策、減排效果評估和能源政策實施效果評估。Chen等[9]從國家報廢政策決策及居民個人車輛置換選擇入手，以伊利諾伊斯州杜培基縣的車隊情況構(gòu)建了不同燃料類型車輛的存活特征曲線；Alam等[10]將存活曲線應(yīng)用于愛爾蘭2015-2035年車隊技術(shù)水平分布和各車型銷量的預(yù)測，并將之與排放測算模型相結(jié)合，用于評估多種溫室氣體減排政策的成效。基于以上研究，國外部分學(xué)者根據(jù)本地數(shù)據(jù)構(gòu)建了能源消耗或環(huán)境影響計算評估模型，如劍橋大學(xué)與麻省理工大學(xué)開發(fā)的STEP(the stochastic transport emissions policy model)模型[11]、美國能源部車輛技術(shù)辦公室開發(fā)的ADOPT(the automotive deployment options projection tool)模型[12]。清華大學(xué)能源環(huán)境經(jīng)濟研究所使用全國1980-2009年全國機動車保有量及新車銷售量數(shù)據(jù)，在獲取全國機動車存活曲線的基礎(chǔ)上結(jié)合經(jīng)濟指標(biāo)預(yù)測了三種情景下的車輛技術(shù)水平分布，并開發(fā)了FEEI(the fuel economy and environmental impacts)模型[1]。但, 我國在車輛存活規(guī)律領(lǐng)域的數(shù)據(jù)積累和研究整體仍處于起步階段。以北京市1995年小型客車保有量、車齡分布以及1997-2002年車輛報廢數(shù)為基礎(chǔ)，楊方等[2]采用威布爾分布對北京市小型客車的存活概率進行了計算，并得到了其存活曲線。清華大學(xué)汽車安全與節(jié)能國家重點實驗室[13]和中國汽車技術(shù)研究中心[14-15]也采用類似的方法基于不同的數(shù)據(jù)來源獲取了我國部分車型的存活曲線。研究表明：不同經(jīng)濟水平、不同國家之間的機動車生存壽命及存活曲線圖譜有明顯差異；美國轎車、美國輕型貨車、美國重型貨車、日本普通乘用車、日本小型乘用車以及北京轎車的中位車齡分別為16.9、15.5、28.0、12.6、10.2以及14.6年[16]，這與不同國家和不同經(jīng)濟發(fā)展水平條件下的車輛使用特性和報廢規(guī)定密切相關(guān)，說明存活曲線特征受經(jīng)濟水平和機動車相關(guān)控制政策影響。

關(guān)于存活曲線，大多數(shù)中國城市從數(shù)據(jù)積累、數(shù)據(jù)統(tǒng)計到分析等的研究都較貧乏。且，現(xiàn)有研究側(cè)重于對曲線擬合算法以及存活曲線的應(yīng)用，并未開展存活曲線的規(guī)律研究。此外，我國在2009年才頒布《汽車以舊換新實施方法》[17]等一系列激勵措施，國內(nèi)存活曲線研究所用的數(shù)據(jù)絕大多數(shù)統(tǒng)計于2010年之前，缺乏大氣污染防止政策推行之后的研究結(jié)論。因此，本文選擇2014年為基準(zhǔn)年，以廣東省為研究區(qū)域，采用威布爾分布對其分區(qū)域的大型客車、中型客車、小型客車、微型客車、重型貨車、中型貨車、輕型貨車和小型貨車8種車型的存活規(guī)律特征及影響因素進行了分析，得到了分車型的存活曲線；并根據(jù)各車型的存活曲線，基于彈性系數(shù)法的保有量預(yù)測，模擬計算了2030年廣東省相關(guān)車輛的車齡分布，從而為廣東省在網(wǎng)車輛車齡分布以及車輛報廢標(biāo)準(zhǔn)的制定提供了理論依據(jù)。

1 研究方法

1.1 存活曲線

機動車保有量、新注冊車輛和不同車齡車輛的存活概率之間存在一定的規(guī)律，利用這一規(guī)律可建立車隊模型，動態(tài)模擬車隊新舊車交替過程，獲取車隊車齡分布，如式(1)所示。由機動車銷量和存活曲線可以獲取機動車保有量，利用機動車保有量和存活曲線也可計算新車數(shù)量，這使得車隊模型法在應(yīng)用上具有一定的靈活度[16]。

VPi,j,k=Sj,k-i×φi,j(k)

(1)

其中，k為年份；i為車齡；j為車型。 VPi,j,k為k年車齡為i的機動車的保有量，即一個車隊的車齡分布； VPk為k年機動車保有量；Sj,k-i為第k-i年該類車的新車注冊量，也有研究采用新車銷售量代表新車注冊量；φi,j(k)為k年j車型i車齡車輛的存活概率。

車輛存活概率是指每年進入市場的新車排除因各種原因被自然淘汰，存活下來的比例定義，車輛隨車齡的存活概率變化曲線稱為該車型的存活曲線。車輛的存活概率為[2]：

φi,j(k)=ni,j(k+i)/n0,j(k)

(2)

其中，n0,j(k)指k年j車型新車數(shù)(車齡i=0)；ni,j(k+i)指j車型車輛在k+i年仍正常使用(即存活)的車輛數(shù)。

在車輛性能和報廢法規(guī)等外界條件不發(fā)生變化的前提下，可認(rèn)為各年份的車輛存活曲線保持不變。在該前提下，車輛存活概率隨車齡的變化符合兩參數(shù)威布爾分布[7]。該分布被廣泛應(yīng)用于可靠性工程領(lǐng)域，用于描述電子、機械產(chǎn)品的失效規(guī)律[18]。本文所采用的分布為：

(φ0,j≡1;i=0,1,...,m-1)

(3)

式中，bj表示失效陡度(bj>1)；Tj表示車型j的服務(wù)壽命；車型j指大型客車、中型客車、小型客車、微型客車、重型貨車、中型貨車、輕型貨車、小型貨車。

1.2 保有量預(yù)測方法

機動車保有量的預(yù)測方法有時間序列法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、路網(wǎng)容量法、彈性系數(shù)法等。其中，彈性系數(shù)法是從整體上把握經(jīng)濟發(fā)展和機動車發(fā)展的相關(guān)關(guān)系，是一種定性定量相結(jié)合的交通量綜合分析預(yù)測方法。其中，彈性系數(shù)是指機動車保有量增長率與國民經(jīng)濟發(fā)展增長率的比例。由已知的國民經(jīng)濟發(fā)展增長率，根據(jù)彈性系數(shù)推算機動車保有量。該方法所考慮的因素相對較少，在宏觀預(yù)測中具有簡單實用、易于操作的優(yōu)勢[19]。選取GDP為經(jīng)濟指標(biāo)，構(gòu)建GDP增長與保有量增長之間的數(shù)學(xué)關(guān)系[20]：

Pj,k=Pj,2014(1+αj,k)k-2014

(k∈[2015,2030]&k∈N)

αj,k=εj×βj,k

(4)

其中，k為年份；j為車型；Pj,k為k年j車型的機動車的保有量；αj,k為k年j車型機動車保有量增長率；βj,k為k年GDP增長率；εj為彈性系數(shù)。

2 數(shù)據(jù)來源

廣東省機動車保有量數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計單個車輛全生命周期的業(yè)務(wù)狀態(tài)及業(yè)務(wù)辦理時間，能夠真實反映單個車輛從注冊到注銷的完整過程。以2014年為基準(zhǔn)年，分別統(tǒng)計各年份注冊車輛在2014年的存活情況，對各車齡的存活率進行兩參數(shù)威布爾分布擬合，標(biāo)定失效陡度bj和服務(wù)壽命Tj?？偣搏@取6 560 129輛客車、925 842輛貨車在數(shù)據(jù)觀測期間的所有業(yè)務(wù)辦理數(shù)據(jù)。所依據(jù)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)字段如下：(1)首次注冊登記時間：用于推算車齡、新車數(shù)統(tǒng)計；(2)車輛狀態(tài)：用于判斷車輛存活情況，從而可準(zhǔn)確獲取各年份的新注冊車輛數(shù)，以及各車齡車輛在基準(zhǔn)年的存活概率；(3)車輛類型：用于判斷車輛類型。其中，車型分類依照公安部規(guī)定[21]，分為大型客車(K1)、中型客車(K2)、小型客車(K3)、微型客車(K4)、重型貨車(H1)、中型貨車(H2)、輕型貨車(H3)、微型貨車(H4)8類。

由于缺乏2005年之前的數(shù)據(jù)，無法獲取2005年前實際車輛存活情況，考慮到存活率最終趨向于0，因此假設(shè)在達到一定年限yj后存活率為0，將yj年后的所有年份存活率均設(shè)為0，不對yj年至2004年間的存活率進行統(tǒng)計。表1為2012年《機動車強制報廢標(biāo)準(zhǔn)》部分車型的報廢里程和報廢年限。根據(jù)我國車輛報廢標(biāo)準(zhǔn)，選擇yj為20年。

表1 2012年《機動車強制報廢標(biāo)準(zhǔn)》部分車型的報廢里程和報廢年限Table 1 Compulsory scrappage standards for motor vehicles

3 結(jié)果與討論

以《廣東省統(tǒng)計年鑒》所公布的2010-2014年廣東省GDP、分車型保有量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，基于彈性系數(shù)法預(yù)測廣東省分車型車輛在2015-2030年的保有量。不同經(jīng)濟水平地區(qū)的機動車生存壽命及存活曲線圖譜有明顯差異。由于廣東省包含我國三大重要經(jīng)濟圈之一的珠三角經(jīng)濟圈，珠三角與非珠三角區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平存在較明顯的差異。據(jù)統(tǒng)計，2015年廣東省地區(qū)生產(chǎn)總值中，珠三角區(qū)域為62 267.78億元，非珠三角區(qū)域為16 416.71億元，珠三角生產(chǎn)總值占全省總量的79.14%[22]。為探究區(qū)域經(jīng)濟水平差異對于機動車存活概率曲線的影響，進一步統(tǒng)計分析了珠三角和非珠三角的機動車存活概率曲線特征。

3.1 全省分車型的存活曲線特征

廣東省、珠三角和非珠三角區(qū)域的各車型存活曲線的擬合結(jié)果、失效陡度bj和服務(wù)壽命Tj的標(biāo)定結(jié)果見表2-4和圖1。各區(qū)域各車型的擬合殘差在0.01×10-3- 11.58×10-3之間，具有良好的擬合效果。

圖1 美國、日本及我國部分車型存活曲線Fig.1 Vehicle survival patterns in US, Japan and China

從圖1可以看出，不同國家的機動車存活曲線有明顯區(qū)別。在我國，服役初期的小型和微型客貨車機動車存活率接近100%，在存活率低于80%后出現(xiàn)急劇下降，很快降至20%以下，該特征與日本普通乘用車和日本小型乘用車的曲線較為吻合，而其他國家的機動車存活曲線變化趨勢則較平緩。Huo指出，日本的機動車使用壽命相對較短的原因是其具有嚴(yán)格的檢驗要求，使得車輛維護成本高于置換成本[1]。由于我國在2009年頒布《汽車以舊換新實施辦法》，通過以舊換新補貼政策加快包括老舊汽車、“黃標(biāo)車”的報廢，這也是廣東省機動車存活曲線較其他國家的機動車更早出現(xiàn)下降的原因。

表2 廣東省各區(qū)域車輛存活曲線擬合殘差(×10-3)Table 2 Fitting residuals of vehicle survival pattern of Guangdong Province by area

表3 廣東省各區(qū)域車輛存活曲線服務(wù)壽命Tj擬合結(jié)果及對比Table 3 Fitting results and comparation of life span Tj of Guangdong Province and other regions

a來源于文獻[14-15]，其中車型分類依次為轎車、大型貨車、中型貨車、輕型貨車、微型貨車。

b來源于文獻[2]，其中車型分類為客車。

c來源于文獻[13]，其中車型分類依次為私人乘用車、重型貨車、中型貨車、輕型貨車。

表4 廣東省各區(qū)域車輛存活曲線失效陡度bj擬合結(jié)果及對比Table 4 Fitting results and comparation of failure steepness bj of Guangdong Province and other regions

a來源于文獻[14-15]，其中車型分類依次為轎車、大型貨車、中型貨車、輕型貨車、微型貨車。

b來源于文獻[2]，其中車型分類為客車。

c來源于文獻[13]，其中車型分類依次為私人乘用車、重型貨車、中型貨車、輕型貨車。

我國不同地區(qū)的車輛存活規(guī)律有較大差異。相對于其他研究，文獻[14-15]的車輛在服役初期即開始出現(xiàn)存活率明顯下降的現(xiàn)象。文獻[14-15]采用來自于中國汽車工業(yè)協(xié)會2001-2010年的客貨車以及各細分車型的銷量(作為新車數(shù))、來自中國公安部2001-2010年客貨車及各細分車型的保有量，以及2010年客貨車及各細分車型的車齡分布情況。 盡管以新車銷量數(shù)據(jù)作為歷年新車增長量的替代方法被廣泛認(rèn)為是在數(shù)據(jù)有限的情況下的一種可行方法，但其結(jié)果與本研究的統(tǒng)計結(jié)果存在較明顯的差異。而文獻[2,13]的車輛存活曲線與本文的結(jié)果吻合程度較好，其中客車的吻合程度更高。關(guān)于貨車各車型存活曲線特征，除文獻[13]的H1車型外，其他研究中各車型的存活曲線與本文相比均較早出現(xiàn)下降。2005-2014年間的數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，貨車各車型所觀測到的存活率幾乎均在70%以上，未出現(xiàn)較明顯的下降趨勢，高于其他研究的結(jié)果。由于觀測數(shù)據(jù)的下降趨勢不明顯，存活曲線受yj值取值的影響較大；存活曲線的預(yù)測存在較大的不確定性，也說明對于貨車存活曲線的確定需要更長時間的數(shù)據(jù)積累。

3.2 廣東省車輛的存活規(guī)律分析

圖2給出了廣東省各車型的存活曲線的擬合結(jié)果。2012年報廢標(biāo)準(zhǔn)實施前，大型客車、中型客車的報廢年限為10年，輕型客車為15年，輕型貨車、中型貨車和重型貨車的使用年限為10年或行駛里程達到40萬km。新標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定微型貨車使用年限為12年，輕型貨車、中型貨車和重型貨車為15年(表1)。

圖2 廣東省各區(qū)域各車型存活概率變化對比Fig.2 Survival patterns of different vehicle types and areas in Guangdong Province

從圖2中可以看出，對于客車而言，大型客車、中型客車相對于小型客車、微型客車的使用年限較短，前者為18年，后者為20年。相應(yīng)地，大型客車、中型客車存活率較小型客車、微型客車更早出現(xiàn)下降趨勢，存活率折半對應(yīng)車齡為10年；小型客車、微型客車存活率折半對應(yīng)車齡為14年。這一特征符合報廢標(biāo)準(zhǔn)的相關(guān)規(guī)定。對于貨車而言，其使用年限由重型貨車、中型貨車、輕型貨車到微型貨車依次增加，其規(guī)律與客車類似，但貨車各車型的存活率折半對應(yīng)車齡均介于12-13年之間。該結(jié)果與中國汽車技術(shù)研究中心關(guān)于重型貨車、中型貨車和輕型貨車的規(guī)律一致(文獻[14-15])，但與郝瀚等的研究結(jié)果不同(文獻[13])。

表5中給出了不同區(qū)域的出行指標(biāo)[21]。珠三角和非珠三角的機動車存活概率曲線，如圖2所示。從圖2中可以看出，大型客車、中型客車和重型貨車、中型貨車的區(qū)域差異不大，廣東省、珠三角和非珠三角區(qū)域的存活曲線吻合程度高；但小型客車、微型客車、輕型貨車、微型貨車的區(qū)域差異明顯。其中，均以珠三角區(qū)域的車輛存活率最早開始出現(xiàn)下降。相應(yīng)地，各車型的使用年限也短于非珠三角區(qū)域，小型客車、微型客車、輕型貨車、微型貨車的使用年限依次分別減少了3.39，5.10，4.74，4.26年。由于在廣東省內(nèi)，除微型貨車外，各車型保有量分布均以珠三角地區(qū)為主要分布區(qū)。因此，全省的分車型存活曲線更趨向于珠三角地區(qū)的分車型存活曲線，而微型貨車的存活曲線更趨向于非珠三角地區(qū)。一方面，珠三角區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平遠高于非珠三角區(qū)域，人均收入為非珠三角地區(qū)的3.79倍，因此珠三角區(qū)域的購買力相對于非珠三角區(qū)域更高，對于車齡置換的成本敏感性較低。其次，由于經(jīng)濟較發(fā)達區(qū)域的車輛使用強度較大，出行頻次更高，單次出行距離較長，其累積行駛里程更快達到報廢里程的限制。此外，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)對于淘汰老舊車輛的經(jīng)濟政策和機制更完善，對于車輛排放水平的控制更加嚴(yán)格，促使老舊車輛加快淘汰，導(dǎo)致珠三角區(qū)域的車輛使用年限相對較短。同時，這一結(jié)果也說明不同經(jīng)濟發(fā)展水平區(qū)域?qū)τ趫髲U年限的敏感度不同，采用分車型的行駛里程的報廢規(guī)則更具有實際意義。

圖3 廣東省2030年分車型保有量預(yù)測結(jié)果Fig.3 Population projection of different vehicle types in Guangdong Province, 2030

區(qū)域GDP億元客運量萬人客運周轉(zhuǎn)量億人公里周轉(zhuǎn)量/客運量km貨運量萬t貨運周轉(zhuǎn)量億噸公里周轉(zhuǎn)量/貨運量km珠三角62 267.78165 285.003 929.73237.75266 078.0012 796.07480.91非珠三角16 416.7142 061.00406.0696.54110 358.002 334.53211.54

3.3 廣東省2030年各車型的車齡分布預(yù)測結(jié)果

采用彈性系數(shù)法預(yù)測廣東省各車型2015-2030年保有量；并結(jié)合3.1節(jié)中廣東省各車型存活曲線，研究了廣東省2030年各車型車齡分布，計算結(jié)果如圖3所示。整體上，各車型的車齡分布均隨車齡的增長而下降。但，由于大型客車在預(yù)測年份中的保有量呈下降趨勢，因此其車齡分布規(guī)律與其他車型不同。基于存活曲線的車隊車齡分布計算方法，所需的數(shù)據(jù)簡單便捷，且可用于對未來情景預(yù)測，彌補了傳統(tǒng)問卷調(diào)查等統(tǒng)計方法的局限性。

4 結(jié) 論

車輛存活概率的準(zhǔn)確量化對交通環(huán)境部門有重要意義。本研究以廣東省2014年為基準(zhǔn)年，采用威布爾分布對其分區(qū)域的大型客車、中型客車、小型客車、微型客車、重型貨車、中型貨車、輕型貨車、小型貨車等8種車型的存活規(guī)律特征及影響因素進行了分析，得到了分車型的存活曲線；并結(jié)合彈性系數(shù)法，在預(yù)測廣東省2015-2030年分車型保有量的基礎(chǔ)上，計算了廣東省2030年分車型車輛的車齡分布。主要結(jié)論如下：

1)廣東省大型客車、中型客車相對于小型客車、微型客車的使用年限較短，前者為18年，后者為20年。重型貨車、中型貨車、輕型貨車到微型貨車的使用年限依次增加。

2)大型客車、中型客車和重型貨車、中型貨車的區(qū)域差異不大，廣東省、珠三角和非珠三角區(qū)域的存活曲線吻合程度高；但，小型客車、微型客車、輕型貨車、微型貨車的區(qū)域差異明顯，珠三角區(qū)域的小型客車、微型客車、輕型貨車、微型貨車使用年限相對于非珠三角地區(qū)依次分別減少了3.39、5.10、4.74、4.26年。

3)應(yīng)用車輛存活曲線，結(jié)合統(tǒng)計年鑒的機動車保有量數(shù)據(jù)，可以快速實現(xiàn)對目標(biāo)年份車齡分布的計算；且，基于存活曲線的車隊技術(shù)水平模擬方法具有較強的實踐性。影響城市道路車輛的車齡分布及其更新的相關(guān)機動車控制政策，如：報廢標(biāo)準(zhǔn)、以舊換新補貼制度等會影響車輛使用壽命，且不同經(jīng)濟水平區(qū)域、不同車型的存活曲線特征不同，報廢標(biāo)準(zhǔn)的制定需充分考慮地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異以及不同車型的使用差異。