周亞慶++周斌

摘 要：中國于2010年建立了輕型汽車燃料消耗量公示制度。目前面臨的問題是用戶的實際油耗普遍要比公示油耗高很多，且油耗與用戶滿意度之間的關系并不明確。對大量數據進行了統(tǒng)計分析，結果表明，公示油耗與用戶實際油耗的平均值之間存在近似的線性關系，其影響因素包括變速器類型、制造商等；用戶油耗滿意度與實際油耗及車輛功率成近似線性關系，其影響因素還包括車型級別、變速器類型、汽車的排量等。根據以上規(guī)律，可以由車輛的公示油耗對用戶的實際油耗及用戶滿意度做出預測。

關鍵詞：乘用車；油耗； 用戶滿意度；統(tǒng)計分析；預測

中圖分類號：U461.8文獻標文獻標識碼：A文獻標DOI：10.3969/j.issn.2095-1469.2015.05.11

燃油經濟性是影響用戶對乘用車滿意度評價的一個重要因素。我國于2010年建立了輕型汽車燃料消耗量公示制度。除了在工信部網站公示外，車企必須在車輛出廠前在車身上粘貼實際油耗標識，標明城區(qū)工況、城郊工況和綜合工況下的油耗，以方便消費者辨識油耗或節(jié)能效果。截止至2010年9月，工信部網站已經對100多家汽車制造商近萬種車型進行了公示，并每月對數據庫進行更新[1]。公示油耗通過型式試驗得到。我國乘用車燃油消耗量型式試驗中借鑒了新歐洲駕駛循環(huán)（New European Driving Cycle，NEDC）測試。該循環(huán)工況包括兩部分：第一部分主要反映車輛在城區(qū)內的行駛特征；第二部分主要反映車輛在城郊公路上的行駛特征 [2]，國內外學者對用戶實際油耗與試驗油耗之間的關系進行了大量研究，結果顯示，通過試驗得到的公示油耗比實際油耗低15%～25%左右[1]，但是兩者之間的具體關系并不明確。另一方面，目前還沒有學者對車輛燃油消耗量與用戶滿意度之間的對應關系進行定量研究。文中利用統(tǒng)計方法分析了公示油耗與用戶平均油耗的關系，用戶平均油耗與平均滿意度之間的關系。這樣，就可以在車型的開發(fā)設計階段，通過型式試驗油耗對用戶實際油耗及相應的滿意度做出預測。

1 公示油耗與用戶平均油耗之間的關系

公示油耗是通過型式試驗測量計算得到的。進行型式試驗的目的在于模擬車輛在真實道路上的行為，從而預測車輛真實的油耗、排放等。然而，影響汽車油耗的因素紛繁復雜，實際油耗與型式試驗的結果存在差距。僅就地域因素來說，國內不同城市典型行駛工況下用戶油耗的仿真數據與車輛公示油耗之間的差距可達-8%～34%[2]。很多學者通過構建更加精確和本地化的測試循環(huán)來貼近用戶的實際油耗[1，3-4]。另外一個解決問題的方法是對大量的數據進行分析得到公示油耗與用戶平均油耗之間的統(tǒng)計規(guī)律，從而由試驗油耗給出一個用戶平均油耗的預測值。

1.1 國內外相關研究

各類汽車網站龐大的用戶群和高參與度為我們提供了豐富的研究數據。Peter Mock等人[5]使用spritmonitor.de網站的數據對歐洲車輛試驗油耗與真實油耗之間的關系進行了研究。如圖1所示，車輛實際CO2排放量Er比試驗數值Ei高15%以上，且呈近似的線性關系[6]。值得注意的是，公示的油耗并不是直接測量得出，而是通過碳平衡的方法計算得到。汽車實際工作時油耗與CO2排放之間是近似的正比例關系，因此可以說實際油耗與型式試驗油耗之間存在近似的線性關系。

相對于歐洲來說，國內汽車的行駛環(huán)境與NEDC典型工況之間的差距更大，所以國內用戶的實際油耗與公示油耗之間的差別也更為明顯。多家汽車門戶網站對這一問題進行了分析和討論。其中新浪汽車從某油耗數據庫中調取了近百款車型的實際油耗數據，以工信部公示油耗與網友真實油耗的差額百分比為序，做了百款主流車型的“油耗差額排行榜”，其中排名前50的車型數據全部超過了30%。Huo Hong等人[1]收集了搜狐汽車網的油耗數據，分析了實際油耗FCr與公示油耗FCi之間的關系，如圖2所示。結果表明，用戶實際油耗與公示油耗之間存在-8%～60%的偏差，平均高出15%左右，這與美國19世紀80年代中期的情況類似。

分析以上研究數據可知，當樣本數量足夠大時，公示油耗和用戶平均油耗之間存在近似的線性關系。

1.2 車型級別的影響

為了對這一關系進行進一步的分析，收集了汽車之家（www.autohome.com）網站上包含了3 829種車型在內的69 842條數據。為了保證數據的可靠性，剔除了提交油耗數據的用戶人數低于20人的車型或信息不全的數據。最終分析對象為658種車型，其中包括454種普通乘用車型和204種SUV/MPV車型。圖3和表1顯示了樣本數據線性回歸分析的結果。

表1中R2為回歸效應的度量?？贫鞫x簡單回歸中R2的值0.01、0.09和0.24分別表示小、中和大的效應量[4]。這里三個回歸的R2都大于0.24，為大效應。三個回歸分析中用戶平均油耗與公示油耗之間的相關性也較大，且其單側檢驗的p值都小于0.001，說明回歸結果顯著。此外，SUV/MPV樣本、基本型普通車樣本和總體樣本線性回歸所得的直線之間并沒有明顯的區(qū)別，說明車型對用戶評價油耗與試驗油耗之間的關系沒有顯著的影響。圖4為用戶平均油耗與公示油耗之間偏差的分布擬合，可見它符合正態(tài)分布。

1.3 變速器類型的影響

將數據分為自動變速器（Automatic Trans-mission，AT）、雙離合器自動變速器（Dual Clutch Transmission，DCT）、手動變速器（Manual Trans-

mission，MT）、無級變速器（Continuously Variable Transmission，CVT）四組分別進行回歸分析，表2中給出了相應的回歸系數及其顯著性分析，結果顯示在將汽車按照變速器類型分類后，用戶平均油耗與型式試驗油耗之間的偏差減小。在圖5中我們還可以發(fā)現，相對來說MT車輛的用戶平均油耗與試驗油耗最為接近，然后依次為CVT、DCT和AT，這與我們日常的經驗是相吻合的。

1.4 制造商的影響

考慮到不同的制造商在車型的設計、生產和試驗過程中有其固有的特點，所以對于不同廠家生產的車輛，試驗油耗和用戶平均油耗之間的關系有所差異。表3中顯示了幾個不同制造廠商統(tǒng)計數據的回歸分析結果，可以看出，對于多數制造商，擬合數據與實際數據之間的誤差更小，判定系數R2更大，且線性關系顯著。因此，制造商在進行車型實際油耗的預測時除了可以參考國內行業(yè)的總體水平之外，還可以利用自己公司的歷史數據，從而對用戶平均油耗做出精度更高的預測。

2 用戶平均油耗與平均滿意度之間的關系

“滿意度準則”是諾貝爾獎獲得者H. A. Simon 提出的，最初用于經濟組織決策[7]。汽車之家等網站推出的“用戶口碑”板塊可以為滿意度的研究提供豐富的數據支持。車主在網站上提交油耗（L/100 km）并使用1～5的標度對車型油耗滿意度進行評價。本文將對車型的用戶平均油耗及其滿意度之間存在的規(guī)律進行統(tǒng)計分析。

2.1 車型級別的影響

將數據按照車型級別分類并分別進行線性回歸，其結果見表4，可以看出，大多數線性回歸的結果是顯著的。其中MPV、中大型SUV和中型普通車的檢驗p值較大，說明已有的數據并不能說明用戶平均油耗為燃油經濟性滿意度的顯著預測變量。其原因可能是因為回歸分析的數據較少（中大型普通車型6組，中大型SUV車型8組，MPV車13組，而其它車型的數據至少有35組），使數據失去了代表性。

由圖6可知：（1）無論是普通車輛還是SUV，都存在中型車、小型車和緊湊型車擬合曲線的斜率大概相同這樣的規(guī)律，而且油耗相同時，車型級別越高用戶滿意度越高。（2）相對于SUV車輛來說普通車輛的擬合曲線斜率更大，說明隨著燃油消耗量增加，普通車輛的用戶滿意度快速下降，而SUV車輛的用戶滿意度下降較慢。（3）相同油耗下，小型SUV的用戶滿意度可能低于中型、甚至于緊湊型車輛的用戶滿意度；反之，相同油耗下，普通中型乘用車用戶滿意度可能會高于小型SUV、甚至于緊湊型SUV汽車。其原因是用戶對于高級別車輛燃油消耗量的預期要高一些，對于高油耗有一定的心理準備。

2.2 變速器類型的影響

圖7為變速器不同時車型的用戶平均油耗與用戶平均滿意度之間的關系。可以看出用戶油耗滿意度與用戶平均油耗之間的關系還與變速器的類型有關。油耗相同時，CVT車輛用戶油耗滿意度明顯大于MT車輛，其下降趨勢類似，AT車輛油耗滿意度下降最快，DCT車輛油耗滿意度下降最為緩慢。

2.3 排量及功率的影響

一般來說，大排量汽車的油耗也要高一些。在油耗相同時，大排量汽車的用戶滿意度應該高于小排量的汽車。本文將緊湊型普通乘用車按其排量分為1.4 L、1.5 L、1.6 L、1.8 L和2.0 L幾組，并對其數據進行回歸，其結果如圖8所示?？梢钥闯?，這一結果與原假設并不相符，特別是當排量為1.4 L時，用戶滿意度要高于除2.0 L之外的各種車型。分析原始數據發(fā)現，排量為1.4 L的汽車有很多采用了增壓技術。這一技術使車輛在同樣的排量下產生更大的功率，提高了車輛的動力性，也提高了用戶對汽車油耗的心理承受能力。因此，在對數據進行回歸時可以考慮引入車輛的功率作為另外一個變量，對用戶滿意度進行二元一次回歸。

2.4 二元回歸與一元回歸的精度比較

對所有總體樣本和緊湊型車的數據分別進行了一元一次線性回歸和二元一次線性回歸，其結果見表5。圖9和圖10為兩次回歸的殘差分布情況?？梢钥闯?，二元回歸預測的精度要大于一元回歸，其調整R2更大，根據殘差分布的峰度可以看出殘差的分布區(qū)間更小且集中于靠近0的部分。實際上，二元回歸的相關性分析中，用戶滿意度與平均油耗之間的相關性要明顯高于其與汽車功率之間的相關性，因此一次回歸的結果也具有較高的效應和較小的誤差。

3 模型的驗證

驗證模型時選取手動擋緊湊型普通車作為分析對象。分別對用戶平均油耗與公示油耗的關系，用戶油耗滿意度與車輛功率、實際油耗之間的關系進行了線性回歸。得到的結果如下：

式中，FCr為用戶實際油耗，L/100 km；FCi為試驗油耗，L/100 km；S為油耗滿意度評分；P為發(fā)動機額定功率，kW。

用戶滿意度計算值與實際值的偏差絕對值及相對值分別在[-0.63，0.55]和[-0.13，0.14]區(qū)間內。圖11為計算值與實際值的偏差絕對值和相對值的分布擬合，模型的偏差近似符合正態(tài)分布，至此可以證明模型具有較高的精度。

4 結論

（1）乘用車用戶平均油耗與通過型式試驗得到的公示油耗之間存在近似的線性關系。線性回歸系數與車輛變速器的類型及車輛的制造商有關，與車型級別的關系不大。

（2）乘用車用戶平均油耗滿意度與用戶平均油耗之間存在近似的線性關系。這一關系與乘用車的車型級別、變速器的類型、排量和功率等因素有關。與一元回歸相比，引入汽車功率作為另一變量的二元線性回歸可以提高用戶油耗滿意度的預測精度。

（3）通過對大量數據進行統(tǒng)計分析的方法，由車輛的公示油耗（型式試驗油耗）可以近似地預測用戶油耗滿意度。設計人員可以利用這一規(guī)律對汽車整車匹配的燃油經濟性做出評價。

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