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我国新能源汽车产业市场需求要素识别

减小字体 增大字体 作者:佚名  来源:本站整理  发布时间:2017-02-18 21:55:47

我国新能源汽车产业市场需求要素识别
一、市场需求要素的识别方法选择
    新能源汽车市场需求要素的识别,是在对产业现状分析的基础上,识别未来产品对产业技术和服务的需求。在国内外对产业市场需求识别的研究中,大部分是定性的分析产业需求。运用的方法有头脑风暴法、SWOT分析法、情景分析法、德尔菲法等。其中头脑风暴法常被企业用于解决内部问题,在产业方面则用的较少,SWOT分析法也因过于依赖自身的条件而用的越来越少,情景分析法和德尔菲法在产业市场需求要素识别中用的较多。本文拟采用德尔菲法来识别我国新能源汽车产业市场需求要素。
    德尔菲法,又称专家调查法,是一种非见面形式的专家意见交流方法。调研者就要调查的对象设计调查问卷,通过信函或邮件的方式分别向选定的专家组成员进行征询调研,按照既定程序,专家组成员以匿名的方式将意见反馈给调研者。通过几轮的征询和反馈,专家组成员间匿名的意见交流,使得最终的意见趋于集中,最后获得具有统计意义的集体判断结果[[23]。它是一种主观、定性的方法,用于对未来发展中可能出现的前景做出预测。由于它的匿名性以及多次信息交流反馈,并用数理统计方法对结果进行汇总整理,使得调查结果更加科学可靠。
二、德尔菲法在市场需求要素识别中的应用
德尔菲法源于20世纪40年代末期,由兰德公司最先使用,很快便在全球范围内盛行起来。它作为一种重要的预测方法,应用于人口预测、经济预测、军事预测、技术预测等,几乎可以用于任何领域的预测。    
 (1)德尔菲法的特征
    德尔菲法作为一种专家调查法,具有以下几个特征[[24].
    1)匿名性。预测专家之间不能进行讨论,并且不知道其他参与本次调研的专家,在完全匿名的情况下,通过组织者的反馈信息进行沟通。这也保证了各位专家能够独立思考,观念不被少数权威专家所左右。
    2)反馈性。专家小组成员间的交流是通过调研组织者实现的。完成一轮预测后,调研组织者会将专家们的意见进行整理和汇总,并将结果反馈给专家,进行第二轮的预测。它根据预测对象的不同,一般需要进行若干轮的信息反馈才能完成最终的预测。
    3)统计性。经过若干轮的专家预测后,调研组织者需要对专家的意见进行汇总整理,并运用统计学的相关方法,对每位专家赋予一定的权重,将定性的调查结果予以定量的分析,从而使得预测结果更加科学可靠。
      (2)德尔菲法的实施流程
    德尔菲法的具体实施流程一般分为6个步骤,根据预测对象的不同,也可对实施步骤进行调整,去掉某些不需要的步骤。一般德尔菲法的实施步骤如下['1.    1)专家小组的成立。按照预测对象的需求,选择相关领域的专家,成立专家小组。为了确保德尔菲法调查结果的可靠性,在选择专家时要注意不同背景专家的比例,地区、经历、年龄结构、研究领域等都是必须进行评估的,尽量做到专家小组成员都具有代表性。
2)调查问卷的设计。调查问卷是德尔菲法成功与否的关键。它是调研组织者与专家小组成员间信息交流的载体,并且专家们是根据调查问卷的内容来对预测对象做出自己的预测。因此,调查问卷的质量直接关系着最终预测结果。  
 3)预测问题以及相关要求的提出。调研组织者向专家小组成员提出预测问题及相关要求,并附上与问题相关的背景资料。专家成员对调查问题经过资料查询和分析研究之后,按调查问卷做出书面回答,进行第一轮德尔菲调查。
    4)第一轮德尔菲调查结果的汇总整理。调研组织者将各位专家的意见汇总,进行对比分析,再将汇总结果反馈给专家成员,让专家成员比较其他成员的意见,并对自己先前的意见进行修改,加以完善。将修改后的意见交给调研组织者,完成第二轮德尔菲调查。这一过程可以重复进行,直到每位专家成员不再修改自己的意见为止。
    5)对最终结果进行相关数据分析和处理,得出预测结果。德尔菲调查结果的分析有多种方法,采用什么方法处理,取决于预测对象和需要解决的问题。
本文采用的市场德尔菲法,它是基于传统德尔菲法的一种创新。除了具备传统德尔菲法的匿名性、收敛性、反馈性之外,还具备自身独有的特点。首先在征询专家的选择上,市场德尔菲法让更多的产业界、经济界专家参与进来,而不仅仅是学术界、科技界专家;其次在问卷设计上,指标选择更趋向于市场相关的问题。例如技术对产业发展的重要程度、市场需求情况等;最后在德尔菲调查结果处理上,产业界专家赋予更高的权重。其实施流程如图3-2所示。   
  (1)成立专家小组
    本文的研究需要对新能源汽车领域有全面深入的了解,在专家小组成员选择上,加大了新能源汽车产业界专家的比例。专家小组一共有9名专家,1名研究所专家、2名科技专家、2名高等院校教授、4名产业界专家。
    (2)《新能源汽车产业市场需求要素调查表》的设计
    本次德尔菲调查的目的是识别我国新能源汽车产业市场需求要素,首先必须请专家小组成员对我国新能源汽车产业市场需求要素进行预测。针对新能源汽车市场需求要素课题,将《新能源汽车产业市场需求要素调查表》(见附录A)发放给各专家小组成员。从专家小组反馈的信息,初步得到38个新能源汽车市场需求要素。针对这38个课题,邀请新能源汽车技术方面的专家开展专题研讨会,对各个课题进行深入研究,参照目前我国新能源汽车技术发展状况,通过文献调查、专利查询等方式,筛选出了15个我国新能源汽车产业市场需求要素,如表3-4所示。
      <3)调查问卷的设计
    本次德尔菲调查的目的是针对筛选出的巧个新能源汽车产业市场需求要素,从市场需求要素对产业发展的重要程度、当前的发展水平、发展路径等方面进行深入分析,研究各个需求要素在未来实现的可能性。针对调查目的,选择合适的调查指标,设计调查问卷,对专家小组成员进行问卷调查。问卷的指标说明如下:    ①专家的熟悉程度。专家对该产业市场需求要素课题的熟悉程度,分为非常熟悉、熟悉、一般、不熟悉、完全不熟悉5个等级,专家小组成员根据自己的专业水平,选择相应的等级。非常熟悉:目前正从事该课题的研究并且取得了一些进展,专业知识非常熟悉;熟悉:目前正从事与该课题相关的工作或研究,专业知识掌握的比较熟悉;一般:曾经做过与该课题相关的研究,具有一定的专业背景知识;不熟悉:查阅过与该课题相关的文献资料或者听过相关的学术报告;完全不熟悉:对该课题的研究内容完全不了解,不具备相关的专业知识。
    ②对产业发展的重要度。问卷将该产业市场需求要素课题对产业发展的重要程度分为5个等级:非常重要、重要、一般、不重要、完全不重要。专家小组成员需要对该课题领域进行一些深入研究,查阅资料文献,根据自己掌握的专业知识,做出相应的判断。非常重要:该课题是当前新能源汽车发展函待解决的难题,研究成果对产业有很大的推进作用;重要:该课题是当前新能源汽车领域的热门话题,具有较好的发展前景;一般:该课题是新能源汽车领域需要突破的难题,但不是急需解决的课题;不重要:该课题对新能源汽车产业发展没有绝对贡献,可能是某项技术的优化;完全不重要:该课题对新能源汽车产业的发展无关紧要。
    ③研发水平。该产业市场需求要素课题目前所处的技术水平,基本分为国际领先、与国际水平持平和落后于国际水平。
    ④技术发展路径。问卷将产业市场需求要素课题技术发展路径分为四种方式,技术引进、原始创新、集成创新和二次创新。技术引进:直接从发达国家引进与该课题相关的先进技术;原始创新:是指前所未有的重大科学发现、技术发明等创新成果;集成创新:将不同内容的技术进行选择、集成和优化而得以实现的创新活动;
二次创新:在现有技术成果的基础上进行优化改良而实现的创新成果。
    ⑤课题所处技术阶段。问卷将产业市场需求要素技术课题所处的阶段分为以下四个阶段:理论研究阶段、开发阶段、试用阶段和产业化阶段。
    ⑥市场需求情况。问卷将产业市场需求要素技术课题的市场需求情况按时间节点划分为三种,分别是:近期需求(2012-2015年)、中期需求(2016-2020年)和远期需求(2020年以后)。
    ⑦研发主体。问卷将研发主体分为汽车企业、高等院校、科研机构和产学研相结合。
    ⑧实现时间。专家小组成员通过自己的知识背景,预测该产业市场需求要素课题的实现时间。
      (4)德尔菲问卷调查
    调研组织者将设计好的《我国新能源汽车产业市场需求要素调查表》以函件的形式寄给各专家小组成员,并且附上与调研主题相关的背景资料以及前期研究成果。专家小组成员仔细阅读问卷及相关资料,认真回答问卷的问题,并要附上所选答案的详细资料,将完成的问卷调查表回寄给调研组织者。后者将专家小组成员的问卷进行汇总整理,通过专家座谈及研讨会的方式,分析对比各个问题的答案,并将汇总后的信息反馈给专家小组成员,进行第二轮德尔菲调查。专家小组成员根据反馈的信息,综合考虑不同专家的意见,进行第二次问卷的回答,并将最终结果回寄给调研组织者,完成德尔菲问卷调查。
      (5)调研结果处理
    由于在调查问卷的回答中,存在一些决策者的模糊客观信息,只能是一个定性的描述,缺少定量的分析。因此,在调研结果的处理上,本文运用基于三角模糊数的群策模型来进行定量分析,从而达到定性与定量相结合的研究方法,使结果更加科学可靠。基于三角模糊数的群策模型能够将决策者的模糊客观信息合理的转化成可以分析的数量化数值,消除决策者个人主观因素的影响,是一种将定性信息定量化处理的过程,在群体决策中得到了较多的运用[[26]。产业市场需求要素识别中,不确定性因素很多,专家在识别时常常会有模糊性的表达,例如重要、一般、不重要等模糊性语言。为了让分析结果更加科学可靠,必须将模糊性语言进行定量化,客观的识别产业市场需求要素。
 

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