PDF《应对碳价格波动的新能源汽车联合生产策略》

第33 卷第

6 期2018 年12 月系统工程学报JOURNAL OF SYSTEMS ENGINEERING Vol.

33 No.6 Dec.

2018 应对碳价格波动的新能源汽车联合生产策略 程永伟1,2 , 穆东1 (1. 北京交通大学经济管理学院, 北京 100044;

2. 北京物资学院现代物流产业研究院, 北京 101149) 摘要: 建立了碳交易制下传统燃油车与新能源汽车的联合生产决策模型, 分析了碳价格对汽车生产商产量、定价 及利润的影响, 在配额交易量不受限和受限两种情形下, 得到了碳价格波动下生产计划的鲁棒区间及其应急调整策 略, 建立非线性规划模型求解扰动管理下最优的初始生产计划, 最后通过数值算例验证了文中结论的正确性. 研究 表明: 在新能源汽车发展初期, 碳交易制对生产决策的影响相对较大, 随着碳价格升高, 新能源汽车的竞争优势逐 步增强;

初始生产计划存在非对称性鲁棒区间, 初始生产计划的优化方向与鲁棒区间的非对称倾斜方向一致;

交易 限量的存在将改变最优调整策略和生产计划的应急响应区间. 关键词: 新能源汽车;

碳价格;

碳交易;

扰动管理;

联合决策 中图分类号: F272 文献标识码: A 文章编号: 1000?5781(2018)06?0780?013 doi: 10.13383/j.cnki.jse.2018.06.007 Joint production strategies of new energy vehicle with carbon price disruption Cheng Yongwei1,2 , Mu Dong1 (1. School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China;

2. Academy of Modern Logistics Industry, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China) Abstract: This study models joint production decision-making of traditional and new energy vehicles consid- ering carbon trading, and analyzes the effect of carbon price on vehicle productivity, pricing and pro?t. The robustness range and emergency adjustment strategies of production planning are obtained considering carbon price disruption, assuming carbon quota trading volume is unlimited or limited respectively. Furthermore, a nonlinear programming model is built to improve the initial production planning with carbon price disruption, and a numerical analysis veri?es the above conclusions. The results show that carbon trading signi?cantly affects production decision at the primary stage of new energy vehicles development, and that the competitive- ness of new energy vehicles increases with carbon prices. There exists asymmetry in the robustness range of initial production planning and its improving direction is the same as the asymmetry direction of robustness range. The results also demonstrate that carbon trading limitation may change the optimal solutions and the corresponding emergency response interval of initial production planning. Key words: new energy vehicle;

carbon price;

carbon trading;

disruption management;

joint decision 收稿日期: 2017?09?06;

修订日期: 2018?03?22. 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(71473013;

71772016);

教育部人文社科青年基金资助项目(17YJC630203);

教育部 人文社科规划基金资助项目(16YJAZH012);

北京物资学院校级重大资助项目(2017XJZD05);

北京物资学院科技 协同攻关团队建设资助项目 (2017GG06;

2018XJGG01). 第6期程永伟等: 应对碳价格波动的新能源汽车联合生产策略

781 1 引引引言言言随着新能源汽车业的迅猛发展, 越来越多的车企开始选择燃油车 + 新能源汽车 两条腿走路 的发展模 式. 同时,

2020 年补贴政策到期后, 我国将正式进入 后补贴时代 , 碳交易制将取代当前的财税制度. 根据国 家发改委 《新能源汽车碳配额管理办法》 的要求, 届时所有燃油车规模企业的新能源汽车产销量必须达到一 定比例, 否则须从碳市场中购买相应的配额用于清缴, 汽车生产商生产运营将面临新的挑战. 目前, 碳交易 方面的研究已较为丰富, He 等[1] 研究了碳限额交易下制造商生产决策问题. Jiang 等[2] 分析了随机低碳需求 和策略消费行为下的生产定价策略. 赵道致[3] 、 马秋卓[4] 等研究了碳排放总量限制和交易政策下供应链减排 及定价问题. 也有学者关注了碳价格的影响. Rezaee 等[5] 采用两阶段随机规划模型研究了碳价格和需求不 确定下选址问题. Diabat 等[6] 分析了碳价格对供应链结构的影响. 文献[7,8]研究了碳价格对供应链企业减排 效果的影响以及上下游企业合作减排问题. 上述研究只针对单一产品的减排决策, 但在汽车行业却是以新 能源汽车的产销比例作为减排标准, 碳交易收益和生产收益均关系到两种不同的车型. 因此, 需要从多产品 联合决策[9] 视角来构建汽车生产商碳交易模型. 同时, 在碳市场中汽车生产商将面临更多的不确定性[10] , 车企往往需要事先对碳价格等进行预判 才能开展生产活动, 一旦它们的波动幅度超过预期, 原有的生产计划将面临调整从而产生额外的应急 处置成本[11] . 尽管当前碳市场波动大、 波动规则复杂[12?14] , 但对碳价格的扰动研究却十分鲜见. 扰动管 理(disruption management)最早由 Clausen 等[15] 提出, 应用于应急管理等领域[16,17] . 田江等[18] 研究了碳价格 波动对企业减排决策的影响, Kockar 等[19] 分析了碳价格对电力行业运营及电价的影响, 但这些研究只做 了碳价格的灵敏度分析, 未考虑生产计划的调整成本. 其他相关研究主要围绕需求和成本扰动展开: Zhu 等[20] 采用系统动力学分析了供应链的扰动因素及其组合应对策略. Atan 等[21] 研究了供应系统随机扰动下 易逝品的最优库存问题. Huang 等[22] 研究了生产成本扰动下双渠道供应链的生产与定价问题. 文献[23,24] 分析了需求和成本扰动下闭环供应链的生产策略. 黄松等[25] 研究发现需求扰动效应和生产成本扰动效应的 交互作用使得初始的生产计划具有一定的稳健性. Zhang[26] 、 Xu[27] 等研究了扰动情形下供应链的协调问题. 碳价格波动关系到汽车生产商的碳交易收益, 本质上属于成本扰动范畴, 因此上述研究对本文有较好的借 鉴意义. 但这些研究主要从正向角度考虑扰动发生后如何对生产计划进行调整, 没有反向地去思考, 在不同 的应急措施下(不调整、 小范围调整、 价格或产量调整, 等等), 所对应的最优初始生产计划也是不一样的;

换 言之, 企业制定怎样的初始生产计划, 在很大程度上已经决定了一旦发生应急情形, 所能采取的扰动管理策 略. 对初始生产计划进行优化, 方能从根本上削弱碳价格扰动所带来的负面影响, 但现有文献并没有关注到 这个视角. 此外, 配额交易量也是现有研究中被普遍忽视的另一重要因素. 在实际交易中, 尤其是特定企业 之间的碳交易, 交易量往往是有限的而不是无限的. 交易量的多寡同样决定着企业是否启动应急调整计划. 综上, 本文尝试探讨碳交易实施后汽车生产商将面临的联合决策、 碳价格扰动和初始生产计划优化三 个急迫又紧密关联的现实问题, 本文基于新能源汽车产销比例建立碳交易下燃油车与新能源汽车联合生产 决策模型, 分析碳价格对汽车生产商产量、 定价及利润的影响;

在配额交易量不受限和受限两种情形下, 得 到初始生产计划的鲁棒区间以及两种产品价格、 产量的阶梯调整策略;

建立非线性规划模型求解最优的预 期碳价格及初始生产计划.

2 碳碳碳交 交 交易 易 易下 下 下新 新 新能 能 能源 源 源汽 汽 汽车 车 车联 联 联合 合 合生 生 生产 产 产决 决 决策 策 策模 模 模型 型型本文考虑一个同时生产燃油车与新能源汽车的传统燃油车规模企业. 两种产品满足相同的细分市场, 市 场潜在销售量为 ?, 由于生产成本和需求偏好的差异, 采取差别定价策略. 市场中主要有两类消费者: 第一 类消费者坚定选择传统燃油车, 不考虑购买新能源汽车, 需求函数为 ?m ? bmpm, 其中 ?m 为这类人群的潜 在销售量, pm 为燃油车价格, bm 是它们的价格敏感系数. 第二类消费者在两种产品中犹豫不决, 依据两者

782 系统工程学报第33 卷 的性价比进行决策. 假定这部分人群的潜在销售量为 ?n, ?n = ? ? ?m, 新能源汽车定价为 pn, 比燃油车价 格高 ?p = pn ? pm;

这类消费者综合考虑续航里程、充电便利性等因素, 认为新能源汽车性能(下文以续 航里程作为当前新能源汽车主要性能指标)[28] 达到燃油车的 h (0 <

h <

1) 水平1 , 对燃油车的心理支付意 愿为

1 ? h. 根据 Ferrer[29] 、 Yan[30] 等人的研究成果, 第二类消费者中将有 ?n ? bn (pn ? pm) h 的人群选择购 买新能源汽车, 但仍有 bn ((1 ? h) pn ? pm) h (1 ? h) 的人群选择购买燃油车, 其中 bn 是第二类人群的价格敏感系 数. 由此, 可以得到燃油车的最终销售量为 qm = (?m ? bmpm) + bn ((1 ? h) pn ? pm) h (1 ? h) , 新能源汽车销售量 为qn = ?n ? bn (pn ? pm) h . 令βm = bm + bn h (1 ? h) , βn = bn h , 可将 qm 和qn 简化为 qm = ?m ? βmpm + βnpn, qn = ?n ? βnpn + βnpm. 由于交叉价格项系数均为 βn, 表明燃油车与新能源汽车具有完全替代性, 只是市场接受程度不同[11] . 假定政府规定燃油车规模企业的新能源汽车产销比例为 ρ, 那么生产 qm 数量的燃油车应至少生 产ρ1?ρqm 数量的新能源汽车. 令t=ρ1?ρ为新能源汽车与燃油车的生产比例, tqm 为新能源汽车产销达 标值, 则汽车生产商的实际配额量为 (qn ? tqm) η, 其中 η 是每辆新能源汽车的配额系数. 当qn tqm 时, 汽 车生产商超额完成任务, 将有剩余配额可向碳市场出售获益, 反之须从碳市场中购买不足配额. 综上, 若两 者生产成本分别为 cm 和cn, 碳价格为 pe, 则汽车生产商的收益函数为 π = qm (pm ? cm) + qn (pn ? cn) + (qn ? tqm) ηpe. 整理得 π = (?m ? βmpm + βnpn) (pm ? (cm + tηpe)) ........