Прогнозирование развития национальных рынков электромобилей

Рассмотрена проблема прогнозирования развития национальных рынков электромобилей в контексте глобальной тенденции энергетического перехода. Актуальность проблемы обусловлена тем, что развитие рынка электромобилей играет важную роль в процессе замещении традиционных источников энергии возобновляемыми источниками. Вместе с тем, прогнозы развития национальных рынков электромобилей часто характеризуются значительными ошибками, что обусловливает необходимость разработки надежных методов прогнозирования, учитывающих особенности национальных экономик. Для решения данной задачи предложен мульти-трендовый подход к построению смешанного тренда для количества электромобилей и их удельного веса на рынке автомобилей, который основан на моделировании тенденции развития национального рынка в виде линейной комбинации логистического, линейного и экспоненциального трендов с весовыми коэффициентами, зависящими от степени отклонения трендов от фактических данных. На основе предложенной модификации данного метода были составлены прогнозы развития рынка электромобилей для десяти стран на период 2018–2019 гг., которые показали высокую надежность. Разработан также прогноз на период 2020–2024 гг. Показано, что причиной ошибок прогнозов часто служит стремление использовать логистическую кривую в качестве универсального инструмента анализа без учета других компонент динамики национальных рынков электромобилей.

Ключевые слова

национальные рынки, электромобиль, возобновляемая энергия, логистическая модель роста, прогнозирование развития региона, мульти–трендовый подход

Получено

18.06.2021

Дата публикации

28.06.2021

Кол-во символов

29329

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Корнейчук Б. В. Прогнозирование развития национальных рынков электромобилей // Псковский регионологический журнал – 2021. – Выпуск 2 (46) C. 31-45 [Электронный ресурс]. URL: https://prj.pskgu.ru/S221979310013726-1-1 (дата обращения: 20.04.2024). DOI: 10.37490/S221979310013726-1
MLA	Korneychuk, Boris "Forecasting the national electric vehicle markets development." Pskov Journal of Regional Studies 46 (2021):31-45. DOI: 10.37490/S221979310013726-1
APA	Korneychuk B. (2021). Forecasting the national electric vehicle markets development. Pskov Journal of Regional Studies (46), pp.31-45 DOI: 10.37490/S221979310013726-1

Введение. Развитие национальных рынков электромобилей является важным элементом энергетического перехода — глобальной тенденции замещения традиционных углеводородных источников возобновляемыми источниками. Национальные рынки электромобилей развиваются опережающими темпами, и им свойственна высокая неравномерность развития в региональном аспекте. Так, в 2019 г. парк электромобилей в Бразилии вырос на 173 %, Финляндии — 90 %, Австралии — 84 %, Швеции — 23 %, Мексики — 17 %, Японии — 15 %¹. Высокая степень региональной дифференциации темпов роста требует, чтобы методы анализа и прогнозирования были чувствительны к особенностям национальных тенденций развития. Методы прогнозирования рынков автомобилей играют особую роль в управлении современной экономикой, поскольку позволяют предвидеть изменения в структуре энергопотребления страны, экологической ситуации, транспортной системе и градостроительстве, внешней торговле, потребительском поведении.

1. International Energy Agency. Global EV Outlook. 2020. [Электронный ресурс]: URL: >>>> (дата обращения: 20.01.2021).

Вместе с тем существующие методы прогнозирования не способны в необходимой мере учитывать национальные особенности рынков электромобилей. В работе сделан акцент на применении статистических методов прогнозирования, которые при анализе рынков электромобилей часто сводятся к построению логистической кривой, описывающей замещение (диффузию) старой технологии новой технологией. Однако динамика национальных рынков автомобилей демонстрирует большую сложность по сравнению с логистическом трендом, поскольку она в той или иной степени также характеризуется иными компонентами: линейным, экспоненциальным и др. Поскольку в каждой стране разные компоненты тренда развития рынка электромобилей проявляются в разной мере, требуется разработка методов «тонкой настройки» в рамках регионального подхода к прогнозированию их динамики. Таким образом, прогнозирование развития национальных рынков электромобилей является актуальной проблемой, решение которой позволит предвидеть и учитывать в экономической практике важную составляющую глобального процесса энергетического перехода. Проблема находится на начальной стадии изучения и требует теоретического анализа и инструментального решения на основе регионального подхода.

Цель статьи. Автор поставил цель разработать инструментальный метод прогнозирования развития национального рынка электромобилей на основе анализа статистических данных и предложенного модифицированного мульти-трендового подхода. Исследуемые рынки включают электромобили обеих основных технологий (BEV и PHEV), а в качестве индикаторов развития рынка приняты количество электромобилей (парк) в стране и их удельный вес среди всех автомобилей (рыночная доля). Объектами исследования выбраны десять стран с наиболее развитыми рынками электромобилей. Для достижения цели автором поставлены следующие задачи:

– описать и обосновать модифицированный мульти-трендовый подход, полученный включением в алгоритм расчёта корректирующего коэффициента, который учитывает особенности развития национального рынка электромобилей и позволяет осуществить «тонкую настройку» метода прогнозирования;

– для каждой страны определить корректирующий коэффициент, который минимизируют отклонение смешанного тренда развития национального рынка автомобилей от фактических данных;

– на основе фактических данных 2013–2019 гг. с учётом корректирующих коэффициентов построить прогнозы динамики показателей количества электромобилей и их рыночной доли для десяти стран на 2020–2024 гг.;

– построенные прогнозы развития национальных рынков электромобилей проанализировать в территориальном аспекте, выделить региональные группы стран со сходным характером ожидаемой динамики рынков и факторов их развития.

всего просмотров: 633

Оценка читателей: голосов 0

1. Каталевский Д. Ю., Гареев Т. Р. Имитационное моделирование для прогнозирования развития автомобильного электротранспорта // Балтийский регион. 2020. № 2. С. 118–139. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2020-2-8.

2. Корнейчук Б. В. Прогнозирование развития солнечной энергетики в регионе // Региональные исследования. 2020. № 3. С. 16–25. https://doi.org/10.5922/1994-5280-2020-3-2.

3. Abhyankar N., Gopal A., Sheppard C., Park W., Phadke A. All electric passenger vehicle sales in India by 2030: Value proposition to electric utilities, government and vehicle owners. 2017. [Электронный ресурс]: URL: https://www.osti.gov/servlets/pure/134441 (дата обращения: 20.01.2021).

4. Al-Alawi B., Bradley T. Review of hybrid, plug-in hybrid, and electric vehicle market modeling studies // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2013. Vol. 21. P. 190–203. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.12.048.

5. Balducci P. Plug–in Hybrid electric vehicle market penetration scenarios. US Department of Energy, 2008 [Электронный ресурс]: URL: https://www.pnnl.gov/main/publications/external/technical_reports/pnnl-17441.pdf (датаобращения: 20.01.2021).

6. Barkenbus J. Prospects for electric vehicles // Sustainability. 2020. Vol. 12. No. 14. https://doi.org/10.3390/su12145813.

7. Becker T., Sidhu I., Tenderich B. Electric vehicles in the United States. A new model forecast to 2030. Center for Entrepreneurship and Technology, 2009. [Электронный ресурс]: URL: https://www.globaltrends.thedialogue.org/publications/electric-vehicles-in-the-United-States-a-new-model-forecast-to-2030 (дата обращения: 20.01.2021).

8. Block D., Harrison J. Electric vehicle sales and future projections. Electric Vehicle Transportation Centre, 2014. [Электронный ресурс]: URL: https://www.evtc.fsec.ncf.edu/reports/EVTC-RR-01-14.pdf (датаобращения: 20.01.2021).

9. Daiana N., Sivakumar A., Polak J. Modelling electric vehicle use: A survey on the methods // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2015. Vol. 68. No. 1. P. 447–460. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.10.005.

10. Davidsson S., Grandell L., Wachtmeister H., Hook M. Growth curves and sustained commissioning modeling of renewable energy: Investigating resource constraints for wind energy // Energy Policy. 2014. Vol. 73. P. 767–776. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.05.003.

11. Dubin J., Barney R., Csontos A., Um J., Wu N. Realizing the potential of the Los Angeles electric vehicle market // Luskin Center for Innovation, 2011. [Электронный ресурс]: URL: https://innovation.luskin.uda.edu/sites/LA_EV_Final_Report (дата обращения: 20.01.2021).

12. Eggers F., Eggers F. Where have all the flowers gone? Forecasting green trends in the automobile industry with choice–based conjoint adoption model // Technological Forecasting and Social Change. 2011. Vol. 78. No. 1. P. 51–62. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2010.06.014.

13. Ensslen A., Will C., Jochem P. Simulating electric vehicle diffusion and charging activities in France and Germany // World Electric Vehicle Journal. 2019. Vol. 10. No. 4. https://doi.org/ 10.3390/wevj.10040073.

14. Gnann T., Plotz P., Kuhn A., Wietschel M. Modelling market diffusion of electric vehicles with real word driving data — German market and policy options // Transportation Research Part A. 2015. Vol. 77. P. 95–112. https://doi.org/10.1016/j.tra.2015.04.001.

15. Gnann T., Stephens T., Lin Z., Plotz P., Lin C., Brocate J. What drives market for plug–in electric vehicles? – A review of international PEV market diffusion models // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. Vol. 93. P. 158–164. https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.03.55.

16. Hansen J., Narbel P., Aksnes D. Limits to growth in the renewable energy sector // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2017. Vol. 70. P. 769–774. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.11.257.

17. Harris T., Devkota J., Khanna V., Eranki P., Landis A. A logistic growth curve modeling of US energy production and consumption // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. Vol. 96. P. 46–57. https://doi.org/10.1016.j.rser.2018.07/049.

18. Higgins A., Paevere P., Gardner J., Quezada G. Combining choice modelling and multi–criteria analysis for technology diffusion: An application to the uptake of electric vehicles // Technological Forecasting and Social Change. 2012. Vol. 79. No. 3. P. 1399–1412. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.04.008.

19. Jensen A., Cherchi E., Mabit S., Ortuzar J. Predicting the potential market for electric vehicles // Transportation Science. 2017. Vol. 51. P. 427–440. https://doi.org/10.1287/trsc.2015.0659.

20. Jochem P., Vilchez G., Ensslen A., Schauble J., Fichtner W. Methods for forecasting the market penetration of electric drivetrains in the passenger car market // Transport Reviews. 2018. Vol. 38. No. 3. P. 322–348. https://doi.org/10.1080/01441647.2017.1326538.

21. Kam M., Meelen A., Sark W., Alkemade F. Diffusion of solar photovoltaic systems and electric vehicles among Duch consumers: Implications for energy transition // Energy Research & Social Science. 2018. Vol. 46. P. 68–85. https://doi.org/10.1016/j.erss.2018.06.003.

22. Kihm A., Trommer S. The new car market for electric vehicles and the potential for fuel substitution // Energy Policy. 2014. Vol. 73. P. 47–57. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.05.021.

23. Kwasnicki W. Logistic growth of the global economy and competitiveness of nations // Technological Forecasting & Social Change. 2013. Vol. 80. No. 1. P. 50–76. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2012.07.007.

24. Lebreau K., Mierlo J., Lebreau P., Mairesse O., Macharis C. The market potential for plug-in hybrid and battery electric vehicles in Flanders: A choice–based conjoint analysis // Transportation Research. Part D. Transportation and Environment. 2012. Vol. 17. No. 8. P. 592–597. https://doi.org/10.1016/j.trd.2012.07.004.

25. Li S., Chen H., Zhang G. Comparison of the short–term forecasting accuracy on Battery Electric Vehicle between modified Bass and Lottka–Volterra model: A case study of China // Journal of Advanced Transportation, 2017. https://doi.org/10.1155/2017/7801837.

26. Madsen D., Hansen J. Outlook of solar energy in Europe based on economic growth characteristics // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2019. Vol. 114. https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109306.

27. Mohamed Z., Bodger P. A variable asymptote logistic (VAL) model to forecast electricity consumption // International Journal of Computer Applications in Technology. 2005. Vol. 22. No. 2. P. 65–72. https://doi.org/10.1504/IJCAT.2005.006937.

28. Morganti E., Bontueil V., Leurent F. BEVs and PHEVs in France: Market trends and key drivers of their short–term development. Research Report. Corri–Door Consortium. 2015. [Электронный ресурс]: URL: https://hal-enpc.archives-ouvertes.fr/hal-01294644 (дата обращения 20.01.2021).

29. Orbach Y., Fruchter G. Forecasting sales and product evolution: The case of the hybrid/electric car // Technological Forecasting and Social Change. 2011. Vol. 78. No. 7. P. 1210–1226. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2011.03018.

30. Redondo A., Cagigas A. Sales Forecast of electric vehicles // Journal of Engineering and Architecture. 2015. Vol. 3. No. 1. P. 79–88. https://doi.org/10.15640/jea.v3n1a8.

31. Rietmann N., Hugler B., Lieven T. Forecasting the trajectory of electric vehicle sales and the consequences for worldwide CO2 // Journal of cleaner production. 2020. Vol. 262. https://doi.org/ 10.1016/j.jclerpo.2020.121038.

32. Rypdal K. Empirical growth models for the renewable energy sector // Advances in Geosciences. 2018. No. 45. P. 35–44. https://doi.org/10.5194/adgeo-45-35-18.

33. Tsai S., Xue Y., Zhang J., Chen Q., Liu Y., Zhou J., Dong W. Models for forecasting growth trends in renewable energy // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2017. Vol. 77. P. 1169–1178. https://doi.org/10.1016/j.rser.2016.06.001.

34. Zhang Y., Zhong M., Geng N., Jiang Y. Forecasting electric vehicles sales with univariate and multiplicative time series models: The case of China // PLoS ONE. 2017. Vol. 12. No. 5. https://doi.org/ 10.1371/journal.pone.0176729.

35. Zhuge C., Wei B., Dong C. et al.Exploring the future electric vehicle market and its impacts with an agent–based spatial integrated framework: A case study of Beijing, China // Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 221. P. 710–737. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.02.262.