可替代产品（共7篇）
可替代产品 篇1
LED现阶段的发展态势如何,其替代通用产品的时间表是否已经明确?LED能否迎来政府补贴时代?近日,在中国地下停车场照明节能产业发展论坛上,国家半导体照明工程研发及产业联盟秘书长吴玲、中国建筑设计研究院电气总工程师张文才等业内专家对此进行了分析并给出了明确解答。
“如果中国搞传统照明的企业在未来5年内不能接受LED,中国的照明传统大国地位就将消失。”
中国建筑设计研究院电气总工程师张文才介绍说,建筑能耗占我国一次能耗总量的27.8%,基本上为同纬度国家的3倍左右。而在这其中,照明在各项能耗中所占比例又相当靠前:具体说来,通风能耗占总能耗40%～50%,照明能耗约占20%～30%,给排水能耗占10%～15%,其他动力能耗占10%～15%左右,照明居第二位。因此,照明行业的节能潜力相当巨大。但是,张文才在参加北京市办公建筑节能改造时发现,一些单位为了减少能耗而少开灯甚至不开灯,单纯为了实现节能却不能满足视觉的要求,这是一个误区,并不可取。“照明节能有许多方面,关注光源、灯具、配套附件的应用,都能带来广阔的节能空间,从照明控制的角度也有多种方法可以实现节能。”他表示,“当然,对气体放电灯而言,当采取移动探测控制开关时,光源寿命受开关次数的影响较大,开关一次相当于点亮几个小时,因此要找到更好的光源不受开关灯次数的影响,LED就是一个不错的选择。”
正是由于这些原因,LED在建筑照明中日益受到关注。目前室外照明采用LED的范例较多,包括路灯照明、庭院灯照明、航空障碍灯照明等。从供电方式上,有外部供电方式,也有采用太阳能光伏一体供电。而在室内照明中,应用于应急疏散照明和指示显示领域的较多,还有的用于停车场照明等,用于办公室、走廊、楼梯间的照明数量还不多,但也呈现出了快速增长的趋势。
国家半导体照明工程研发及产业联盟秘书长吴玲说,当下,全球80%的节能灯是在中国生产的,但是如果中国搞传统照明的企业在未来5年内不能接受LED,实现提升和转型,那么中国的照明传统大国地位就将消失。按照飞利浦的预测,到2015年,其销售收入的50%将来源于LED,到2020年这项收入将占到总的销售收入的80%,这可以说明LED在未来照明市场上的巨大影响力。
“LED替代通用照明产品已有时间表,这也成为国家出台财政补贴政策的重要依据。”
吴玲介绍说,LED产品呈现出爆发增长的态势,整合速度加快,连续5年LED增长速度都超过了30%,产业规模达到1200亿元,企业超过4000家。未来5年,其增长速度将保持在38%～40%,而企业近几年的投入也有望在未来2年内看到收益。吴玲强调,国家财政补贴政策也将会依据LED对通用产品替代时间表而逐渐浮出水面。
“不同厂家生产的LED产品、甚至是同一厂家不同规格的产品接口都是不同的。我国LED标准、检测、认证体系有待完善。”
张文才介绍说,中国目前关于LED的相关标准是从2005年开始制定的,主要是针对光源、灯头灯座、控制装置、灯具、LED光安全等,但是作为指导建筑照明设计的有关LED照明标准却一直处于空白。他认为,标准的制定应该包含两个方面:一是通过应用来推动标准的编制和完善,再反过来推动技术的应用和进步。二是吸取国际相关技术,来推动国内标准的进步。他透露说,在此次对《建筑照明设计标准》的修编中,就将增加关于LED照明的内容,推动我国照明设计中对LED的应用。
除了标准之外,技术的进步更是重中之重。“就其光学特性而言,光效高、寿命长、能效低、色彩丰富、便于控制、安全等是我们所希望看到的方面。但是我们同样要关注,由于LED属于点光源,光线集中,峰值光强高,容易产生视觉的不舒适感,这是未来需要认真研究并加以克服的。另外,在低色温其显色性方面应该有所提高。LED的色温很宽,产品的一致性控制问题、光谱的连续问题、不连续光谱对人的影响问题等都需要进一步研究。”张文才表示。
吴玲也表示,目前LED检测设备方法标准不统一、滞后,“我们看到,不同厂家生产的LED产品、甚至是同一厂家不同规格的产品接口都是不同的,这都反映了我国LED标准、检测、认证体系的缺失。而除此之外,技术人才队伍不足,公共研发平台缺位,关键材料、关键设备、关键技术发展滞后等都是现阶段存在的问题。”
对于未来,吴玲表示,要从三个方面加强对LED行业的建设:第一就是规范市场,这其中包括三个方面的内容,一是完善标准体系;二是建立网络式的检测平台;三是开展节能产品的认证。第二,要建立公共的研发平台,这些平台包括核心装备、原材料国产化;下一代白光核心技术;互换性、兼容性、通用性的标准化光源模块及接口;上下游多学科技术交叉融合、系统集成。第三则是要加强人才培养,支撑产业可持续创新,要创新人才与团队建设,开设相关学科教育;积极开展职业资格培训认证,形成创新人才开发模式。通过“软硬”兼顾,实现行业的健康长远发展。
“LED替代通用照明产品已有时间表,这成为国家出台财政补贴政策的重要依据。”
可替代产品 篇2
很早就有学者对多产品的供应链问题做了研究, Stephen A.Smith (2000) 在报童模型的基础上, 研究了存在需求替代的多产品需求分发问题;Barun Das (2007) 研究了单周期下多种可替代易腐品的库存问题。随着研究的进一步深入, 考虑多产品可替代的供应链协调研究也逐渐受到关注。其中Chung-Chi Hsieh (2008) 研究了存在两种可替代产品时的供应链协调问题, 分别从非合作与合作探讨了多产品供应链的可协调性, 得出结论上下游企业通过合作能达到帕累托改进。本文研究的是单周期下基于两种可替代产品的二级供应链契约协调问题, 假设只有一个销售商和二个供应商。信息对称条件下, 每个供应商向销售商供应一种商品, 但供应商之间的商品可以双向替代。商品之间的需求替代只与相互之间的价格相关, 不受其他因素或商品的影响, 这两种产品的价格任意变化都对彼此需求产生影响。同时, 假设供应商尽力满足销售商的订购量, 但两个供应商都存在一个不确定的供应量, 且允许供应商的供应量可能超过销售商的订购量的情况出现, 为此, 在建立的模型同时考虑了供应链中的生产和需求的不确定, 加入了需求预测波动和产品供应波动的随机变量, 但不考虑产品的缺货成本及不允许销售商退货。
一、非合作模型
(一) 相关说明
Di:供应商i的产品需求, i=1, 2;di:产品i的需求预测函数;Si:供应商i的供应量;wi:产品i的批发价格;ci:产品i的生产成本;vi:销售周期末的产品i残值, ci>vi;qi:销售商对于产品i的订购量;pi:产品i的市场销售价格;πr (p1, p2) :销售商的利润函数;πi (.) :供应商的利润函数;则为该二级链整体利润;xi:表示需求预测波动的随机变量, 概率分布为fi (.) , 概率密度函数为Fi (.) , 且表示供应预测波动的随机变量, 概率分布为gi (.) , 概率密度函数为Gi (.) , 且, 这意味着供应商尽力满足销售商订购需求。本文研究的商业过程是供应商i首先确定产品批发价格wi, i=1, 2, 销售商然后确定销售价格pi及订购量qi。因为销售商在供应与需求到来之前须决定产品销售价格和订购量, 所以销售商会存在一个库存风险。所以我们考虑了在销售周期末销售商对产品i的库存态度参数zi, E (zi) =1[13]。
由于供应商会尽力满足销售商的订购需求, 可能出现供应量超过订购量的情况, 当供应超过订购时会提高交易成本等额外成本。因此, 在这里本模型定义了一个产品i超过订购量那部分供应的边际收益mi, 且假设miwi-ci[5]。根据文献[7], 定义产品i的需求预测函数为di=α-βpi+γp3-i, i=1, 2;其中, α>0表示的是需求无法替代的部分, 而β>γ>0, 这表示当β-γ越大时, 产品3-i相对于产品i有越低的替代能力;为了使分析有意义, 定义α, β满足。从实际可以发现, 当Di
(二) 模型
根据文献[6], 我们得到参数Di、Si及订购量qi的乘法形式:
由 (2) 、 (3) 又得到:
非合作形式下供应商和销售商都有自己的利润函数, 并都以自己的利润最大化为目标。
根据前面说明, 本文分别得到以下关于销售商、供应商i和供应链整体的利润函数:
(5) 、 (6) 、 (7) 式中, 令:
min{Di, min (qi, Si) }=qiθi, 表示i类产品的销售量;min (qi, Si) =qiηi, 表示i类产品的订购量;max{min (qi, Si) -Di, 0}=qi (ηi-θi) , 表示i类产品的销售剩余;max (Si-qi, 0) = (1-ηi) qi, 表示供应商i的供应超过订购的数量。其中:
E (xi) =1, E (yi) =1和E (zi) =1我们容易知道, 0<θi, ηi<1。
(三) 模型求解
现在对该两种产品双向可替代情况下的Stacklberg博弈进行分析。假设供应商提供给销售商i的批发价格为wi0时相对于自己的利润函数是最优的, 然后销售商根据供应商提供的批发价格可以得到相对于自己最优的销售价格和订购量。
根据 (1) - (4) 式和 (8) - (9) 式, 我们将 (5) 式转换为:
要使 (10) 式最大化, 必须找到这样的P0I, i=1, 2使其满足下式:
由 (10) - (11) 式我们得到销售商关于产品1、2的最优市场销售价格:
其中, 这是因为wi>vi且θi, ηi>0。
从 (12) 、 (13) 式知道销售商的价格确定与供应商的批发价格和产品残值相关。对于销售商而言, 销售商总是期望降低库存风险, 所以订购量恰好等于其对于市场的需求预测时为销售商最优的订购量决策, 所以将p10, p20代入di=α-βpi+γp3-i即可得到最优的qi0, q20。
根据 (8) 、 (9) 式, 我们可以将供应链整体的利润函数转换为:
同理可以得到该供应链整体最优的市场销售价格P′1, P′2:
其中。
通过对比pi0与p′i发现, 为了能使销售商的利益和供应链利益保持一致即达到供应链的协调, 必须使i=φi。所以, 得到wi0ηi=ciηi-mi (1-ηi) 的协调条件。又因为mi
综上所述, 以上非合作形式下销售商决定的最优销售价格要高于供应链整体最优的销售价格, 可替代产品下的非合作形式模型无法达到协调该二级供应链的效果。
二、收益共享扩展模型
通过以上非合作形式下模型分析发现, 对于2种可替代产品下的二级供应链存在类似单产品时的结果, 是无法协调的。而单产品条件下的收益共享模型可以达到协调二级供应链的效果, 很多文献对此做了丰富的研究[5], 所以利用非合作形式下的相关说明, 建立了一个收益共享模型。在销售商决定最优订购量q1, q2和最优销售价格p1, p2, 供应商i决定最优批发价格wi之前, 销售商给予供应商i来自产品i销售收入λi的比例。类似单产品条件下Gérard P.Cachon[5]建立的收益共享模型, 建立了2种可替代产品下的收益共享模型, 销售期末时销售商、供应商的利润分别表示为:
供应链的利润函数不变仍为 (7) 或 (14) 式。
从以上模型可以发现, 当λi=1, i=1, 2时此收益共享即以上非合作形式下的批发价格模型;当λ1=1时, 销售商选择与供应商2合作, 采取该收益共享契约, 而与供应商1非合作, 同样当λ2=1时, 销售商选择与供应商1合作, 采取该收益共享契约, 而与供应商2非合作。
命题1:当销售商同时与2个供应商采取收益共享契约时, 收益共享扩展模型无法协调该供应链。
证明:首先不妨假设该供应链整体达到协调, 即销售商利润与供应商利润满足下式:
令πr (p1, p2) =λ1∏0, 得到:
所以,
同样令πr (p1, p2) =λ2∏0, 得到:
所以,
由以上可以发现, 在时,
只要满足式 (20) 和 (21) , 即可达到销售商和供应链整体的决策一致, 那么供应商肯定会令λi=1, 因为供应商决定的批发价格与销售商的收益分享比例无关, 对供应商无实际约束力。当λi=1时, 收益共享扩展模型与非合作形式下的批发价格模型等价, 所以对于以上销售商同时与2个供应商都采取收益共享契约的情况, 并无实际意义。另外, 满足式 (20) 和 (21) 也恰好对应了非合作形式下该供应链无法达到协调的原因。命题1得证。
命题2:当销售商选择只与供应商j采取收益共享契约时, 令:
本文收益共享模型可以达到销售商与供应商j的协调。
证明:将 (20) 式代入 (17) 式, 容易得到πr (p1, p2) =λj∏0 (篇幅原因过程略) , 即销售商、销售商与供应商j组成的供应链整体最优行动一致, 由此看出可以协调销售商与供应商j组成的内部供应链。
命题2意味着即使其他供应商3-j供应的产品对供应商j供应的产品j的市场需求有影响, 但是如果供应商j足够强势, 使得销售商只和其合作, 还是能够找到相互协调的策略。实际上, 由λj∈[0, 1]并结合 (20) 式可以发现, 在该收益共享模型下, 供应商j的自身收益wjηj要低于其生产成本cjηj-mj (1-ηj) , 只有通过收益共享契约才能弥补供应商j的损失及从中获利。从 (21) 式还可以发现, 虽然假设两个供应商之间不相互竞争, 但供应商j与销售商的合作策略与产品3-j的批发价格、市场销售价格及市场需求相关。所以, 在本文研究的供应链中, 销售商与供应商j的收益共享比例存在一定的不确定性。
假设销售商只与供应商j采取收益共享契约, 则销售商确定的产品j市场价格为p′j, 而产品3-j的市场价格为p03-j。由图1和图2我们发现, 如果销售商与供应商j合作, 将增大产品j的市场需求同时会降低产品3-j的市场需求。
命题3:销售商只与供应商j采取收益共享契约时, 其他变量不变情况下销售商给予供应商j的利润为供应商j确定批发价格的单调递减函数。
证明:命题2已经知道当λj满足 (22) 式时, 供应商j与销售商可以达到协调, 销售商的价格决策将与供应链整体决策一致;同时由 (15) 、 (16) 式, 可知此时销售商j对于产品j的销售价格决策与各供应商的批发价格无关。因此由 (22) 式发现1-λj为wj的递减函数, 即销售商给予供应商j的共享利润为供应商j确定批发价格的递减函数。
三、结论
在假设只有两个非竞争的供应商和一个销售商的二级供应链中, 不同供应商分别供应不同的一种产品, 但两种产品具有依赖市场销售价格的需求替代性。在同时考虑供应和需求不确定条件下建立了非合作条件下的批发价格模型, 并证明了非合作条件下该供应链的不可协调性。通过本文建立的收益共享扩展模型, 当销售商同时与两个供应商采取收益共享契约时无法做到供应链的协调, 当销售商只与其中一个供应商采取收益共享契约时, 虽然受到另一个供应商产品的需求影响, 但可以做到合作双方的协调, 同时给出了具体的共享策略。由于本文假设三方信息对称, 降低了收益共享扩展模型实际可操作性。因此在将来的研究中笔者将关注于能同时协调该供应链整体的合作策略研究, 同时假设供应商之间相互竞争也是我们将来关注的重点。
参考文献
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可替代产品 篇3
拖拉机是农机的“母机”, 一国农业现代化程度, 农业机械化水平的高低, 通过观察其拖拉机制造业水平就可以看出个大概。从世界农机工业总产值看, 拖拉机占四分之一强, 拖拉机制造业在全球农业装备产业中的重要性不言而喻。
小四轮——现代农机薪火传承者
我国农机工业最先也是从发展拖拉机开始的, 1955年在前苏联专家的指导下开始筹建中国第一拖拉机制造厂, 一拖制造的履带拖拉机曾畅销20年。1978年实行联产承包责任制后, 农业重新回到了一家一户的小规模原始状态, 分田到户后土地以碎片化的形态存在, 大型的农机设备迅速退出了农业生产, 原来在生产中扮演主角的履带式拖拉机由于不能适应小规模农业, 几乎一夜之间便退出了作业市场。而有一种结构简单, 操作方便, 功能多样, 经济实惠的农机产品却迅速的发展起来, 这就是小四轮拖拉机。
小四轮拖拉机农忙时可以用于农业生产, 农闲时可以做运输工具或动力输出设备, 由于其体积小、通过性强, 除个别偏远山区外, 几乎可以在全国所有地区通用, 于是短短几年就在全国各地得到了普及;由于技术门槛很低, 两三年时间国内便出现了100多家小四轮制造企业, 在最辉煌时期, 小四轮的年销量曾超过100万台。至今小四轮拖拉机保有量仍有2 000万台, 可以说在中国农机工业史上, 没有任何一个产品的影响力能超过小四轮拖拉机。
在小四轮拖拉机的带动下, 小型农机具和背负式收获机等产品也得到了发展, 可以说小四轮拖拉机完成了我国机器取代人力、畜力的最初任务。
在小规模农业生产中, 小四轮促进了农业生产力的发展, 推进了农业现代化的进程, 培养了一批熟练的农机手, 培育了农村农机消费文化。事实证明, 后期许多购买联合收割机、大中型拖拉机, 甚至农用车、工程机械和商用汽车的用户都是当年的小四轮拖拉机机手。
但好景不长, 中国的改革开放步伐加大, 经济建设开始加速, 农村人口开始以年均千万级别的速度向城市转移, 农村劳动力出现短缺, 农村有了对农机社会化服务的巨大需求, 专门从事农机服务的个体户应运而生, 这些人以农机作业为职业, 为了追求更多的收益, 需要效率更高的农机, 此时一些企业开始研制中型拖拉机, 当产品推向市场后, 小四轮的作业功能和运输功能迅速被中轮拖所取代, 小四轮的黄金年代结束了。
中轮拖——拖拉机工业中的战略要塞
中轮拖具备进可攻、退可守的特质, 处于拖拉机产业链中“咽喉”位置, 是拖拉机产业中的战略要地。
说其进可攻, 是因为只要在中轮拖行业占据一定的位势, 就可以通过功率延伸, 顺利切入大轮拖行业。近年来, 进入大轮拖行业的企业绝大多数了选择了这种策略, 如黄海金马、山拖等生产企业。相反的例子是中国一拖, 开始是进入大轮拖行业, 由于缺乏中轮拖产品的支持, 处处受到竞争对手的牵制, 后来中国一拖补上了中轮拖短板, 才成就了其在大中功率拖拉机行业的领导地位。约翰迪尔是最先抓住中国农机机遇的外国公司, 其在中国开始经营的也是大功率拖拉机, 但也遇到了和中国一拖相同的问题, 所以在2007年斥资收购了中轮拖企业宁波奔野, 完善了其产品型谱, 其在拖拉机行业的竞争优势才得到加强。
说其退可守, 是因为一旦大中型拖拉机需求减少或受到竞争对手的打压、需求锐减, 企业生存受到威胁时, 就可以向下发展小功率拖拉机和争夺小功率拖拉机市场。
中轮拖也是最适应国内农业生产力水平的农机。2011年国内主要粮食作物耕种收综合机械化水平达到54.5%, 在这个阶段农业生产对大功率拖拉机需求在增加, 但是由于我国农村经济发展落后, 土地所有权中空, 土地不能自由流动, 小规模农业生产仍处于主导地位, 所以今后很长一段时期国内仍然需要大量的中小功率农机产品, 中等功率的拖拉机产品正好适应了生产力发展水平。从销量看, 近10年来中轮拖销量一直强劲且占绝对的优势, 据统计, 2004—2011年中轮拖行业年平均增长率达到29%, 是继大轮拖之后, 农机行业增长较快的产品之一。相信后期中轮拖仍将是拖拉机产品中需求量最大, 销量坚挺的产品。
中轮拖还是中国“最具国际影响力”的农机产品。在我国农机里, 中轮拖是最“外向”的, 每年中国出口拖拉机产品中中轮拖占70%的份额。中国造中轮拖具有比欧美、日韩等发达国家产品无可比拟的性价比优势, 通常情况下, 日本企业的产品在欧美比中国造产品贵5~7倍, 这无形中给中国造中轮拖留下了巨大的生存空间, 所以中国造中轮拖很受亚洲、非洲、南美洲等中低档用户的青睐。
中轮拖产品还具备功能丰富, 用途广泛的优势。国内中轮拖行业竞争激烈, 出于生存和发展的需要, 各企业使出浑身解数, 研发出了各种用途的产品, 专业化细分市场不断被开发出来, 不但满足传统的农业生产中耕、种、收环节的需求, 还延展到了田间作业管理、大棚和果园管理、烟田中耕管理、草坪维护、水田耕作、县域公路运输、林场伐木、除雪和清淤等领域。正是这些细分市场的需求不断的挖掘, 才使得中轮拖的使用范围得到极大的扩展, 产品生命周期得到延续。
如果把拖拉机产品比作一个能源输送的通道, 中轮拖就是这个通道的能源中转站, 一来吸收小功率轮式拖的优点达到自身功率增大、性能完善、功能拓展, 二是通过吸收更先进的技术达到性能升级, 从而升级成为功率更强, 效率更高的大功率拖拉机, 所以说中轮拖是拖拉机产品族中的战略要塞, 是“咽喉”, 制造企业应该重视象中轮拖这样的“中坚”产品而不是一味的“好高骛远”。
当前规模化农业的发展让中轮拖的需求空间被大轮拖不断的吞食, 中轮拖在与大轮拖的博弈中促进了中轮拖产品自身的进步, 但不管怎样, 历史的进程不可改变, 中轮拖优势地位最终将让位于性能更好, 功能更强, 作业效率更高的大轮拖, 这只会是时间问题。
大轮拖——国内农业现代化的引擎
大轮拖被喻为农机工业皇冠上的明珠。在国内能生产58.8 k W (80 hp) 以上的拖拉机的企业才能被看作是真正“入围”了拖拉机制造圈。据不完全统计, 从2004年开始农机购置补贴后, 在利益的驱动下, 至少有30家企业新进入了大轮拖制造行列, 大轮拖和玉米收获机行业是国内竞争最激烈的领域。
进入21世纪后, 中国经济快速发展、城市人口急剧膨胀、农村劳动力快速转移, 对农产品的需求开始成倍增长, 土地流转后农业规模化经营成为趋势, 再加之国家推动的保护性耕作、土地深松和土地整理等都需要比中功率拖拉机功率更大、作业效率更高的农机产品, 顺应这一趋势, 国内的大轮拖产品进入了发展快车道。
从需求看, 大轮拖功率上延趋势非常明显, 近10年, 拖拉机行业中大轮拖取代中轮拖, 然后大轮拖又被更大功率的拖拉机所取代是产品发展的主线。
从竞争态势看, 国内已形成“东方红”、“雷沃欧豹”为代表的自主品牌军团和以迪尔天拖、上海纽荷兰、美国爱科等代表的外资军团两大阵营。从销量上看, 国内军团暂居优势地位, 约占年销量70%, 从技术水平上看, 国内军团大轮拖相当于国外20世纪八九十年代的水平, 目前仍在使用机械换挡和同步器换挡技术, 而国外高端产品已经普及动力换挡和无级变速、机电液一体化技术。
幸运的是跨国公司出于技术保护考虑、经营短视和用户购买力等原因, 其先进的技术与产品并没有引入中国市场, 这为自主品牌的大轮拖企业提供了难得的发展时空, 再加之本土企业深谙本土营销之道, 所以自主品牌抓住了国内农机购置补贴的10年大好契机, 经历了“你方唱罢我登场”跑马圈地与业务扩张。目前, 自主品牌的大轮拖已渐成气候, 随着技术升级和性能不断提高, 就连只用进口农机的农垦农场、生产建设兵团系统, 现在也在大量使用自主品牌的大轮拖产品。
在大功率拖拉机产品上, 自主品牌“蚕食”进口产品市场份额已成不争的事实, 另外自主品牌大轮拖也积极开拓国际市场, “YTO”、雷沃欧豹、金马等自主品牌拖拉机正越来越被国外用户所熟知, 一些自主品牌还通过在国外建立组装厂、建立装配线、合资合作企业、贴牌生产等方式, 在对国外市场进行反渗透, 可以说在国内国际两个市场, 自主品牌大功率拖拉机正在与跨国大鳄们进行全方位的竞争。
从中国农机工业历程上看, 自主品牌的大轮拖是国产农机装备与跨国农机巨头第一次真正意义上有份量的较量。这种较量已经深深地刺痛了跨国大鳄们的神经, 自主品牌的坐大使其不得不重新审视中国市场和中国的自主农机品牌。因为从全球农机市场的竞争情况看, 亚洲的知名农机企业, 如久保田、马恒达等跨国公司, 也把自己定位在中小功率农业装备市场, 在大功率拖拉机产品上, 久保田至今仍很少染指73.5 k W (100 hp) 以上的拖拉机市场, 而年轻的中国自主农机品牌们, 以一种初生牛犊不怕虎的大无畏勇气, 用年轻而稚嫩的身体, 在跨国公司成人的世界里不惧权威, 勇往直前。
据调查, 当前中国一拖已经在147~220 k W (200~300 hp) 大型和重型拖拉机上全面布局, 并且已经进入了294 k W (400hp) 的拖拉机产品领域, 福田雷沃也在147 k W (200 hp) 以上产品上进行积极的技术研发和产品准备。其他后起之秀, 如五征集团、山东时风和江苏常发等都在加快追赶的步伐, 其在产品上跨越式发展的速度往往出人意料。
据笔者预测, 今后5年内将是国内大功率、重型轮式拖拉机等新产品的集中上市期, 随着一批批新产品的推出, 国内大轮拖行业的竞争格局将发生深刻的变化, 自主品牌将逐渐夺回被跨国公司长期霸占的市场, 在自主品牌的围堵下, 跨国公司不是节节败退, 就是放下高傲的身段, 被迫将最先进的技术和最好用的产品引入中国市场, 而新技术和新产品的引入又将激发自主品牌新一轮的发展热潮……
在本土市场之外, 随着自主品牌大型、重型拖拉机技术成熟和性能稳定, 147 k W (200 hp) 以上轮拖出口量将迅速增大, 凭借着性价比的先天优势, 自主品牌将一步步地挤占跨国大鳄们的传统市场, 届时国际农机竞争环境将发生剧烈的动荡, 国际农机市场的竞争格局将出现松动, 中国制造力量将逐步显现, 如果时机成熟, 国内农机企业就会像工程机械行业的三一重工、徐工、中联重科一样, 进行全球范围的产业布局和全球化并购, 那时候, 属于中国的农机时代会切切实实地到来, 而这一切都离不开自主品牌大功率拖拉机的发展。
预计后期在拖拉机行业, 中轮拖会快速取代小轮拖的市场地位, 如13~18 k W (18~25 hp) 会被15~29 k W (20~40 hp) 中轮拖取代;大轮拖快速取代中轮拖市场地位, 如37~51 k W (50~70 hp) 功率段会被51~66k W (70~90 hp) 功率段大轮拖取代;在大轮拖内部, 73.5 k W (100 hp) 以上功率产品会迅速取代低功率段产品的市场份额。
可替代产品 篇4
随着环保问题的日益严重,废旧产品的回收再利用受到了普遍重视,许多国家已经立法,责令制造商要对产品的整个生命周期负责,以期节约资源和保护环境[1]。同时,企业出于经济性的考虑,也更加主动地对处于生命周期末端的产品进行再制造或再利用,进而实现价值增值。打印机、计算机、电子元件、汽车、轮胎和家电等许多行业都存在再制造活动。
生产计划是制造系统运行的核心,而传统的生产计划模型并没有考虑再制造因素的影响,只是近几年才将产品的回收管理整合到生产计划当中。文献[2]以再制造中检验和修理过程为研究对象,以延期/提前时间窗和库存优化为目标函数,考虑系统中的不确定因素和关键环节的能力约束,将拉格朗日松弛法、随机动态规划方法进行综合用于模型求解。文献[3]在假设有限时间内需求量和回收量确定的条件下,考虑了再制造产品和新产品同时满足需求的制造/再制造生产批量问题,以成本最小化为目标函数,并在模型中设计了制造和再制造活动的启动成本。文献[4]引入库存能力约束,利用动态规划方法给出了一多项式算法来求解终产品库存能力受限问题和回收品库存能力受限问题。文献[5]引入生产能力约束,建立了生产能力约束下的再制造批量决策模型。文献[6]综合考虑了回收品处理、拆卸、检验、再加工、装配等环节的影响和约束,以最大化生产利润为目标函数,建立了通用的再制造系统的生产计划混合整数规划模型,并设计了两种启发式算法对该模型进行求解。
在考虑产品需求可替代的生产计划研究方面,文献[7]研究了产品需求可替代条件下的多周期需求计划问题,并利用动态规划进行求解,得到了确定性需求下的生产数量和替代数量。Li等[8]建立了考虑回收再制造的产品需求替代的无约束、多周期生产计划模型,并利用动态规划和启发式算法进行求解。在此基础上,他们进一步引入生产能力约束,建立再制造经济批量的混合整数规划模型,并利用遗传算法与启发式动态规划相结合的方法对模型进行求解[9]。文献[10]研究了回收产品再制造和产品需求可替代情况下的多类多生命周期产品的动态批量生产计划问题,利用系统动力学仿真工具对问题进行建模,分析了需求率和回收率等参数对生产计划安排及利润的影响。
以上研究都是假设再制造产品与新产品是完全同质的,不存在差异性。然而再制造产品的质量和性能是可以存在差别的[11]。电动摩托车可以再制造恢复为与新产品相同的产品进行销售,也可以再制造为价格更低、满足低端市场需求的产品;而轮胎通过不同技术工艺的翻新,可以满足不同层次的市场需求[12]。因此,本文研究制造/再制造商将回收产品加工为两种不同质量的再制造产品的情况,同时考虑产品需求可替代、能力约束以及延期交货等因素,建立了再制造批量生产计划的混合整数规划模型,并提出了一种改进的协同进化遗传算法对模型实例进行求解。
1 产品需求可替代的再制造批量生产模型
1.1 问题描述
假设制造/再制造商除了通过新产品的生产来满足市场需求以外,还可以通过回收产品的再制造来满足市场需求。而该制造/再制造商同时拥有两种再制造技术和设备,分别生产两种不同档次的再制造产品。高端再制造产品的性能和质量与新产品具有同质性,而低端再制造产品的性能和质量与新产品有一定差距,用以满足低端市场需求。当低端产品的需求不能完全由自己满足时,可以由部分高端产品来满足。
生产和再制造流程系统如图1所示。系统流程的运行顺序为:(1)制造/再制造商对处于生命周期末端的产品进行回收,并存放于回收品库中;(2)对回收品进行拆卸,将其拆分为核心组件和配套组件,并对核心组件进行检验,如果检验合格便存放于核心件库中,否则就进行处理;(3)制造/再制造商通过两种再制造技术,利用经检验合格的核心组件生产出Ⅰ级产品和Ⅱ级产品,并分别存放于Ⅰ级品库和Ⅱ级品库中;(4)制造/再制造商通过购买新的核心组件和配套组件生产新产品,并存放于Ⅰ级品库中;(5)Ⅰ级品库和Ⅱ级品库分别面向下游Ⅰ级产品需求和Ⅱ级产品需求提供产品,当Ⅱ级产品需求无法满足时,可使用剩余的Ⅰ级产品替代。
1.2 模型假设及变量
进一步,根据模型的需要,我们作如下假设:(1)再制造Ⅰ级产品与新产品的质量和性能完全相同,均为Ⅰ级产品,而再制造低端产品为Ⅱ级产品,满足低端市场需求;(2)制造/再制造的各个关键环节有能力约束,即存在拆卸能力约束、制造能力约束、再制造能力约束以及各种库存水平限制;(3)允许延期交货,但需要根据各周期延期交货的数量决定延期交货成本,且在最后一个规划周期末所有产品需求必须得到满足;(4)制造和再制造的提前期远远小于一个规划周期,即制造和再制造生产的产品可用于满足同一规划周期内的市场需求;(5)所有回收品在回收入库之前经过了初期检验,以便保证核心组件可利用率不至于过低,且回收品的库存持有成本小于回收品单位价值,因此不需要对回收品进行处理;(6)满足当期需求的回收品、核心组件和制造/再制造产品不影响库存成本;(7)对无法用于再制造的核心组件进行即时处理,假设不存在核心组件的处理启动成本,且忽略配套组件的处理成本。
模型涉及的各变量和参数如下:
(1)决策变量。xt为第t周期新产品的生产批数;yit为第t周期再制造i级产品的生产批数;dt为第t周期进行拆卸、检验的回收品批数;rt为第t周期用以满足低端市场的Ⅰ级产品的数量;πit为第t周期i级产品延期交货的数量。
(2)状态变量。αt为t周期末回收品的库存水平;βt为t周期末核心组件的库存水平;λit为t周期末i级产品的库存水平(i=1表示再制造Ⅰ级产品和新产品的库存总量,i=2表示再制造Ⅱ级产品的库存量);ct为第t周期处理的核心组件数量;δt为第t周期是否存在制造准备成本的0-1变量;ηit为第t周期是否存在再制造i级产品准备成本的0-1变量;μt为第t周期是否存在回收品拆卸、检验准备成本的0-1变量。
(3)参数。SPt为第t周期生产新产品的准备成本;SRit为第t周期再制造i级产品的准备成本;UCPt为第t周期生产新产品的单位制造成本;UCRit为第t周期再制造i级产品的单位再制造成本;pb为生产新产品的经济批量;rbi为再制造i级产品的经济批量;SDt为第t周期进行回收品拆卸、检验的准备成本;UCDt为第t周期回收品拆卸、检验的单位成本;UCSt为第t周期核心组件的单位处理成本;ICRt为第t周期回收品的单位库存成本;ICCt为第t周期核心组件的单位库存成本;ICPit为第t周期i级产品的单位库存成本;st为第t周期用以满足低端市场的Ⅰ级产品的单位替代成本;db为回收品拆卸、检验的经济批量;ut为第t周期回收品数量;Uit为第t周期i级产品的市场需求量;Bit为第t周期i级产品延期交货的成本;θt为第t周期核心组件的可利用率;为回收品库存的最大容量;为核心组件库存的最大容量;为i级产品库存的最大容量;MP为生产新产品的最大生产能力;MRi为生产再制造i级产品的最大生产能力;MD为回收品拆卸、检验的能力上限。
1.3 数学模型的建立
依据上文描述和假设,考虑产品需求可替代的制造/再制造生产批量模型可表示为
其中,式(1)为目标函数,表示在规划期内总成本最小化,总成本包括了制造成本、再制造成本、拆卸检验成本、处理成本、库存成本、替代成本和延期交货成本;式(2)~式(5)分别表示回收品、核心组件、Ⅰ级品和Ⅱ级品的库存平衡,式(3)中[θ×dt×db]表示不大于θ×dt×db的最大整数;式(6)~式(8)分别表示制造环节、再制造环节、回收品拆卸检验环节的能力限制,并且只有当各个环节活动发生时,才产生相应的准备成本;式(9)~式(10)表示第t周期的延迟交货数量不能超过该周期i级产品的实际需求量;式(11)~式(13)分别表示回收品库、核心组件库、Ⅰ级品库和Ⅱ级品库的容量限制;式(14)为核心组件的处理数量;式(15)表示规划初始阶段各库存量为零,以及规划初始阶段和结束阶段都不存在延期交货;式(16)为变量的非负约束。
2 算法设计及实现
遗传算法作为全局寻优的智能方法,在求解批量生产计划问题中得到了广泛应用,但是在对大规模复杂批量生产问题的求解上,存在搜索效率低和收敛困难等不足[13]。Potter和de Jong为了解决更为复杂的优化问题,设计了合作协同进化遗传算法(co-operative co-evolutionary genetic algorithm,CCGA),采用分而治之的思想把复杂的问题分解为若干较简单的子问题,对每个子问题进行优化,最后对子问题合并形成完整的解[14]。在此基础上,本文设计了一种改进的合作协同进化遗传算法,以种群多样性的评价对代表个体的数量进行动态调整,使适应值计算过程中的计算量和稳定性得以兼顾。
2.1 算法流程
结合1.3节的数学模型,算法流程如图2所示。在初始层,将优化问题的决策变量按照变量种类进行分组,从而将一个复杂的多变量多约束问题转化为多个相对简单的少变量少约束问题[15]。对分组后的决策变量进行编码,并产生初始子种群。
在协同层,将待评价个体与其他子种群进行合并,并实施解码操作,得到相应的状态变量,构成问题的完整解。再通过由目标函数和罚函数构成的适应度函数进行个体评价,记忆最优完整解。同时,利用完整解的个体适应度值对种群多样性进行测量,构造个体数量调节因子,对下一代适应值计算中的代表个体选择数量进行调整。
在进化层,通过经典遗传算法的选择、交叉、变异等操作,产生各子种群的新种群,进入下一循环的操作直至到达终止条件。
2.2 算法的主要步骤
2.2.1 编码和解码
根据问题模型的特征,为使编码序列有效地反映每周期的生产计划数量,对所有子问题的决策变量均采用非负整数编码。以dt子种群为例,一条染色体即为(d1,d2,…,dT),基因位dt表示第t周期需要拆卸、检验的批数。但在种群初始化时,如果完全采用随机的方式,很难保证产生的基因串是可行的。因此定义dt在[0,MD/db]区间内随机生成。其他子种群的决策变量以同样的方式生成。
对染色体进行解码主要目的是得到相应状态变量的取值。仍以dt子种群为例,当一条染色体生成后,通过式(2)、式(15)和式(8),就可以确定αt、μt的取值。同时,与y1t、y2t子种群合并,通过式(3)、式(15)和式(7)就可以解码出βt和ηit。其他状态变量的解码过程也与此类似。
2.2.2 构造适应度函数
上述解码过程得到的αt、βt、λit等状态变量不一定能满足式(11)~式(13)的约束,并且由于式(9)和式(10),决策变量πit和rt也不一定能够满足约束要求。因此,我们以目标函数和约束罚函数构造完整解的适应度函数F,F(Ij)=φ(Ij)+ω(j)×W(Ij)。其中,Ij为一个解集,j为种群进化代数,φ(Ij)为优化目标函数,ω(j)为惩罚因子,W(Ij)为与约束对应的违反量函数。
本文采用文献[16]提出的适应性罚函数法,把搜索过程中获得的信息作为反馈,以指导惩罚因子的调整,即惩罚因子ω(j+1)随进化代数j的变化有以下三种更新方式:
其中,ρ1>ρ2>1,情况1表示过去j代中的最好个体均为可行解,情况2表示在过去j代中找到的最好个体均为不可行解。采用这种自适应调节方法,当过去找到的最好个体为可行解时则表明惩罚因子已足够大,可适当降低对不可行解的惩罚压力;当过去找到的最好个体均为不可行解时则表明惩罚因子过小,需适当增强对不可行解的惩罚。
2.2.3 协同适应值计算
在协同进化遗传算法中,只有进行个体评价时,子种群之间才进行信息交互。因为一个子种群内部的个体仅代表优化变量的一部分,从而无法直接对其进行评价,因此,待评价个体必须和其他种群的个体结合,以构成一个完整解。代表个体的选择一般有两种方法:一是选择其他子种群的最优个体作为代表个体,与待评价个体结合计算适应值,这种方法比较简单,但只能获得一个贪婪解,且只适用于各分量之间联结不强的情况[17];另一种方法是从其他子种群中随机选择代表个体,但选取的个数可多可少,代表个体数量越少,个体适应值计算的偶然性就越大,选取数量越多,则计算量就越大。
因此,本文对种群多样性进行测量,进而动态地调整代表个体的选择数量。种群多样性越高,表示需要较多的代表个体;反之,则需要减少代表个体的数量。由于算法进程中适应值的计算是必须的,为了尽可能地减少计算量,采用个体适应度的空间分布方差Δj作为种群多样性的度量,具体计算过程可参见文献[18]。则代表个体的选择数量Nj=[Δj×N],其中N为最大选择数量。
协同适应值计算过程如下:首先从其他子种群中选择最优个体与待评价个体结合,并对其进行评价,计算适应值Top;然后,再从其他子种群中随机选取一个个体与待评价个体结合,组成问题的完整解,计算适应值Ts,并将此过程循环Nj次;最后,把取得的Nj+1个完整解的适应值进行比较,选择具有最优适应值的完整解作为优化解,其适应值即为待评价个体的适应值。
2.2.4 遗传操作
(1)选择。选择操作是根据适应度值选择个体遗传到下一代群体,本文采用轮盘赌选择策略。
(2)交叉。本文采用双点交叉,即在染色体中随机确定两个交叉位置,然后对换相应的子串。
(3)变异。采用逆序操作对概率选中的染色体实施变异,即将染色体中两个不同随机位置间的基因串逆序,当某一基因位超出初始约束时,则取其边界值。同时,变异概率pmj=pm0×(1-j/J),j为当前种群进化代数,J为总代数,pm0为初始变异概率。
3 仿真算例
上述分析给出了考虑产品需求可替代的再制造批量计划问题的模型及其求解算法,下面结合仿真实例,验证方法的有效性,并进行简单的分析。
算法在Visual C++6.0平台上编译,在主频2.70GHz双核CPU,1.75GB内存,操作系统为Windows XP的台式电脑上运行。算法的相关参数设置如下:种群规模为100,进化代数为300,交叉概率为0.60,初始变异概率为0.01,惩罚因子初始值为50,N取10,ρ1和ρ2分别取10和2。程序独立重复运行10次,其中一次求解结果的生产批量计划如表2所示。
为进一步验证算法的有效性,在相同的编译平台和运行平台上,将本文算法与普通遗传算法(ordinary genetic algorithm,OGA)和CCGA进行比较。OGA、CCGA算法的相关参数设置与上述设置相同。每种算法各自独立运行10次,比较结果如表3所示。
由表3可知,CCGA与本文算法得到的优化解在质量方面明显优于传统的遗传算法,说明本文对协同进化中的变量分割是合理的,没有破坏变量之间的联结关系,能够有效地发挥协同进化遗传算法的优越性,提高算法的求解性能;同时,本文算法以种群多样性的评价对代表个体的数量进行动态调整,使适应值计算过程中的计算量和稳定性得以兼顾,因此在求解稳定性和收敛次数两个方面又优于CCGA。可见,对于此类模型,改进的合作协同进化遗传算法在求解质量和求解效率上都有很大改善。
4 结语
本文研究了考虑产品需求可替代的制造/再制造混合批量生产计划问题,以总成本最低作为目标函数,引入了生产能力和库存能力作为约束条件,并考虑允许延迟交货的情况。基于种群多样性的测量,提出了一种动态调整代表个体数量的合作协同进化算法。实例表明,本文算法在解决这一类大规模复杂优化问题时具有适用性和有效性。
但是本文所设计的算例仅局限于理论上,模型的有效性验证也仅仅是实验性的,在实际运用中还需要考虑更多的不确定性因素,例如回收数量的不确定性、再制造率的不确定性以及产品需求的不确定性,以拓展模型的实用价值,这将是下一步研究的努力方向。
可替代产品 篇5
所谓可再生资源指的是那些经过消耗、实用、燃烧、加工、废弃等程序, 能在一定的周期里重复形成的并且具有自我更新和复原的特性, 还能够可持续地被利用的自然资源, 它与不可再的资源相对应, 是我国目前所提倡发展的清洁能源。其中具有代表性的有:水资源, 可降解塑料袋, 废旧物品等等。利用可再生发的能源替代即将枯竭的化石性能源是实现我国经济社会可持续发展的主要选择与必然选择。本文将运用最先进的控制理论, 建议一个直观的包含能源、资本、劳动力投入等一系列先进模型来解答其中的奥妙所在。能源作为国家经济增长和社会发展最为基础的物质需求。由于世人对化石能源的过分开采致使其目前处于枯竭的边缘。除此之外化石能源燃烧后释放出的二氧化碳和二氧化硫又成为了污染大气以及造成温室效应的罪魁祸首。目前来看能源发展受到了地球资源与环境污染量大问题的制约, 如果不采取措施, 环境污染将进一步加剧。正是因为能源与环境危机的不断凸显可再生资源的优势才引起了全世界的重视。
一、中国在可再生能源市场上所遇到的问题
近几年来, 我国在能换资源市场化上面虽然取得了很不错的成绩, 可是由于能源资源利用和开发中存在大量的化境外部性使得市场机制没有完全的来解决能源可持续问题。可再生能源具有清洁无污染的优点, 它的这一特点对环境是没有伤害的, 并且可以持续利用。我国的可再生能源目前包括:水能、太阳能、生物质能、风能、地热能、海洋能等等非化石能源。但是我国可再生能源的利用情况相对于发达国家来说尚处于起步阶段, 目前中国主要还是依靠化石能源来维持国家的发展和人民的生活。目前中国所占的各类人均化石能均低于发达国家, 但中国每年在开采过程中由于技术落后等因素所造成的浪费和污染却居世界前列。如果中国继续放任这种事态的严重, 到本世纪五十年代我国将面临更为严峻的经济增长与环境保护双重压力。所以, 中国必须要找出一条全新的道路来走, 加大发展利用可再生资源的力度, 才能走出这一困境, 更好更快的发展我国社会主义事业。
二、可再生资源期望代替路经测算
为了走出这一困境, 我们必须通过科学的计算来论证观点, 找出途径, 下面我们将为可再生资源期望代替路径产开测算。根据我国两千一一年二月份发出的初步核算显示, 中国两千一零年全年的能源消费总量为32.5亿吨的标准煤炭, 比起上年同比增长可5.9%, 能源第二消耗国的称号降临在了我国头上。两千一零年可再生的能源的消费量占了能源总消费量的10%, 到了3.25亿吨标准煤炭。所以E数值可以知道, 再根据李韧的回归分析一九七八年到两千零七年数据, 将能源的有入内升华, 再利用三要素柯布道拉丝生产的函数, 对能源和经济的增长关系进行研究, 算出a=0.7429, B=0.19, A=0.81, 其中的Y, K的单位是亿元, E的单位是万吨煤, 取P=0.03。
根据我国的《可再生能源中长期发展规划》, 至本世纪二十年代, 中国必须使可再生能源的消费量达到能源总消费水平的15%, 到本世纪三十年代, 可再生能源的消费量达到消费总量的20%。
上面讲述的结果表明, 要是存在着合理的社会计划工作者, 找出相适应的可再生的能源的年份路径, 对消耗的化石能源进行有效的替代, 到本世纪二十年的可再生能源占总的能源消费量的比例从两千一零年的10%升高至15.15%, 再到本世纪三十年代的20%, 确保了中国总体经济的可持续性的同时化石能源实用渐渐减少, 降低二氧化硫、GHG污染物的排放, 才能保证我国在未来的CDP稳步增长。
三、总结
根据上文的论断, 想要实现可再生能源的期望替代路径, 中国政府在可再生的能源的定价上, 必须充分的按照根据可再生能源年替代率的标准, 运用税收、财政、行政等多种政府手段, 来全面推动可再生能源的最佳替代水平。带领可再生能源合理的定价, 是消费人群逐渐普遍起来, 保证可再生的能源对耗竭性石油化工能源使用照成GHG等排放所造成的自然环境退化问题。对于枯竭型的石油化工能源应将它的市场价格和成本相对于可再生的能源维持在较高的水平里, 首先要对可再生的能源实行财政补贴, 税收优惠, 并不断加大支持力度, 其次对耗竭性的能源运用提高污染排放的标准来对其价格进行施加影响。总之, 为了实现国家能源可持续的终极目标, 政府和人民应当充分重视这一要素, 并将它排上日程, 它的成功定时一件造福于子孙后代的伟大成就。
参考文献
[1]刘岩, 于渤, 洪富艳.基于可持续发展的可再生能源替代动态增长模型研究[D].哈尔滨工业大学.经济与管理学院.哈尔滨商业大学财政与公共管理学院.黑龙江哈尔滨2005 (02)
可替代产品 篇6
科技日报讯据物理学家组织网1月21日报道, 美国弗吉尼亚理工大学研究小组开发出一种电池, 以糖为能源提供电力, 能量密度达到前所未有的水平, 继续发展有望替代传统电池成为一种廉价的、可充电而且可生物降解的电池。相关论文发表在当天的《自然·通讯》杂志上。
发明糖电池的是该校农业与生命科学学院、工程学院的生物系统工程副教授帕西瓦尔·张。他说, 虽然现在也有其他糖电池, 但他们的糖电池能量密度比以前的高出一个数量级, 在充电之前运行的时间更长。预计三年后, 这种糖电池将能为手机、平板电脑、视频游戏和大量其他电子器材供电。
“糖是自然界一种绝佳的、储存能量的混合物。”张说, “所以仅从逻辑上讲, 我们也要努力利用这种天然能量, 以一种环保的方式来生产电池。”
据美国环保署称, 仅在美国, 每年就有数十亿的有毒电池被扔掉, 给环境和人体健康带来很大威胁。这种糖电池有望帮人们减少填埋数十万吨的电池。
这种糖电池利用了一系列酶, 这些酶以一种自然界没有的方式组合在一起。张和同事构造了一种非天然式的合成酶路径, 能从糖里面获取所有的电荷势能, 在一个小小的酶燃料电池中产生电流。传统电池通常是用昂贵的铂金作催化剂, 而他们用的是低成本的生物催化酶。“通过一种酶流注, 我们能把糖溶液中的所有电荷缓慢地、一步步地释放出来。”张说。
就像所有其他燃料电池一样, 糖电池也是一种联合燃料。研究人员用的是麦芽糊精和空气产生电流和水, 麦芽糊精是一种多聚糖, 由淀粉部分水解形成, 水是主要副产品。
可替代产品 篇7
能源是经济发展和社会进步的重要物质基础,从利用方式来分可分为不可再生能源和可再生能源,或者分为生化能源和可再生能源。纵观能源使用历史,都是效率高的能源对效率低的能源不断替代的过程。当前世界各国在发展经济过程中都要面临着两大棘手问题:第一,世界化石能源(尤其石油资源)掌握在少数国家手中,并且这些国家都形成卡特尔组织,操纵能源价格,使得能源进口国在能源价格博弈中面临很不利的地位,而本国能源储量又极其有限且趋于衰竭,加大了国内出现能源短缺甚至能源危机的可能性;第二,随着化石能源的大量使用,向大气中排放了过量的温室气体,导致气候变暖,进而引发一系列环境生态问题。因此,一方面决策者面临环境约束不得不降低化石能源使用量,另一方面又被发展经济目标诱导要更多地消费化石能源产品,这使得各国的决策者都面临着两难的境地。而可再生能源兼具传统化石能源所不具备的两大优势:首先它不像化石能源在人类发展时期一旦使用就不可再生的,像太阳能、风能、生物质能等都是取之不尽用之不竭的,这就不存在能源存量的约束;其次,新兴的可再生能源又被称作清洁能源,原因在于他们在使用过程中很少会向空气中排放温室气体,这就不存在环境约束问题。因此,各国未来能源获取的出路还在于发展可再生清洁能源,实现资源的可持续利用。
未来一段时间,如何加大可再生能源产业的发展速度,在保证能源供给的前提下尽快实现可再生能源对传统能源的替代,将是决策者以及经济学家们共同关心的问题。本文从最基本的经济单元———利润最大化为目标的能源企业入手,基于可再生能源对不可再生能源替代的视角,建立一个双寡头动态博弈模型用以分析在替代路径上能源间替代速率的动态特征及影响因素,并分析在不可再生能源被完全替代时的均衡解的特征及影响因素。
对于自然资源开发的动态最优策略研究始于Hotel-ling(1931)的一篇著名的学术论文,他在完全竞争及完全垄断两种极端市场结构条件下求得了资源价格动态变化率,这也被后来经济学界所广泛使用的 “Hotelling rule”[1]。此后大批经济学家专注于在Hotelling模型的基础上对某些假定条件进行放松,来研究更加贴近实际的资源开发问题。进入21世纪,学者们开始逐渐将研究重心从能源开发转移到可再生能源的替代问题上。Vita(2006)构建了在技术替代率(the rate of technical substi-tution)是否为1假设下可再生能源对不可再生能源的替代模型,并比较了不同政策在治理市场失灵时的优劣[2]。Acemogluet等(2012)分析了高污染能源部门与清洁能源部门间的技术替代问题,并给出了政府何时需要参与能源技术替代的临界条件[3]。Duan等(2013)通过构建一个聚合经济技术模型(aggregated economic technological model)来分析在给定的气候政策下的碳捕获及存储(CCS)技术发展潜力,并指出碳税政策是促进CCS技术的最有效工具[4]。Simone等(2009)将能源分为可再生能源和不可再生能源,并将其引入生产函数,在内生增长模型的框架下分析经济的动态过程,得到经济体的平衡增长路径及稳态时鞍点的存在性。他们认为经济实现最终增长的动力在于加强对可再生能源的投资[5]。Nguyen和Phu(2008)通过两种能源投入的内生增长模型得到,如果经济体中存在一个社会计划者,通过合理安排可再生能源和不可再生能源的消费比例,经济体可以以最优路径实现可持续发展[6]。
国内学者对能源间替代的相关问题的研究主要是以借鉴国外成熟的理论进行发展并结合中国实际经济情况进行实证分析。杨宏林等(2004)分析了能源约束条件下经济平衡增长路径[7]。陶磊等(2008)建立了一个包含可再生资源的内生增长模型,采用最优控制理论得到了模型的稳态增长解[8]。后勇等(2008)建立了可再生能源替代下的经济持续发展模型来探讨经济可持续增长的最有条件[9]。张玉卓(2008)建立双寡头静态模型来分析不同功能得能源间的相互替代问题[10]。丁占文等(2008)建立一个双寡头垄断模型,研究不同约束条件可再生能源对不可再生能源的替代问题[11]。陈雅琳等(2010)实证分析了生物质能对化石能源替代的环境效应[12]。石敏俊,周晟吕(2010)基于动态CGE模型构建了中国能源-环境-经济模型,模拟了能源利用效率提高和能源结构替代的减排效果及其对实现减排目标的贡献。结果表明,发展低碳技术,推动能源利用效率提高和能源结构转换,可以实现减排目标的64%~81%[13]。林珏和闫建(2009),汤祚楚和唐要家(2010)都实证研究了石油价格与当前可替代能源供需变动的相关性问题[14,15]。
纵观国内外关于可再生能源技术替代的研究现状可以发现,研究主要从宏观视角构建增长模型来分析技术替代路径以及影响,而从中观产业间替代博弈的视角来研究能源技术替代问题的研究并不多见。基于此,本文部分借鉴丁占文等(2008)[11]的理论模型构建一个非对称投入双寡头博弈模型,来分析可再生能源对传统化石能源的替代问题。找寻能源替代路径以及影响替代速率的因素。并在以下几个方面进行了拓展:首先丁占文等(2008)[11]中假定R&D投资固定,进而每家能源企业只有一个决策变量———能源产量。而本文进一步放开约束,假定不可再生能源企业只决策产量,而可再生能源企业一方面决策产量,能一方面还要决策R&D的投资量,这一拓展大大增加了模型的适用性。其次,丁占文等(2008)[11]只是通过相位图粗略的探讨了可再生能源对不可再生能源的替代趋势,基本结论也是偏向于简单的定性结论,本文在此基础上重点分析了两种能源产量增长率、两种能源价格增长率以及能源替代速率等变量的动态特征,并研究各参数如何对能源动态替代过程产生影响。同时,本文还着重探讨了系统均衡解的性质以及影响因素。最后,本文还对市场的需求函数进行了推广,引入了产品的可替代性参数,因为当前能源替代较慢很重要的原因在于可再生能源和传统能源相比在使用上还存在很大的差异,比如太阳能、风能、生物质能发电在上网以及一些配套设施建设上与传统能源还存在差异,这使得能源差异性在能源替代过程中扮演非常重要的地位。同时,本文更加注重对可再生能源企业的研究,因为当前能源替代的关键在于弄清楚可再生能源企业生产的动机,政府也只有在充分调动可再生能源企业生产积极性的前提下才能更有效率的完成能源替代,实现经济的可持续发展。
2 基本模型
考虑一个拥有两个生产者的双寡头行业:生产不可再生能源的企业D,以及生产可再生资源企业R。两种能源可以在市场上相互替代,但两个企业面临的约束条件不同。不可再生能源企业面临资源储量约束,随着时间的推移,资源是不断衰竭;而可再生能源企业面临技术知识约束,因此必须从每期的利润拿出一部分作为技术进步投入。以此建立一个双寡头的能源替代博弈模型。
2.1 需求方
对于i∈{D,R},Pti和Qti分别为为时间t时i企业的价格和能源产量。①时期t时的效用函数为:
参数α>0为常量,表示市场规模,γ∈ (0,1]表示两厂商生产的产品的替代水平,γ越小表示两种能源的差异性越大,新能源对传统能源的替代就越困难。能源产品替代有其特殊性,其差异不仅体现在最终产品的差异上,而是在能源替代的整个技术流程上都存在差异,为了分析方便,本文仅将能源替代差异反应在γ 上。反需求函数与Nie和Chen(2012)[16]给出的相同,即
其中i,j∈ {D,R}且i≠j.注意到式(2)即是式(1)中对Qti求偏导并令其等于0而得到。
2.2 生产方
(1)不可再生能源生产企业
假定不可再生资源企业只存在能源储量S的约束,并且没有R&D投资。资源储量的状态方程为:
其中S为能源储量两期间的变化量,即St+1-St.假定能源开采的单位成本cD(S)是能源储量的函数,并有,表示随着储量的逐渐降低,单位能源开采成本逐渐上升。不可再生能源生产企业当期的利润函数πD为:
(2)可再生能源生产企业
假定可再生能源生产企业没有能源约束,但存在技术知识水平K的约束。企业开采成本cR(K)为技术知识存量的函数,并且有。可再生能源生产企业可以将本期利润的一定量作为R&D投资来增加企业下一期的技术知识存量,以降低下一期的能源开采成本。设每一期的R&D投资额为I,f(I)二阶可导为R&D技术知识增加的投资函数,并且有。技术知识存量的运动方程为:
其中,为技术知识存量两期间的变化量,即Kt+1-Kt,θ∈ (0,1)为技术知识折旧率,折旧率越高,每期的剩余技术知识存量就越低。K0为初始时的技术知识存量,并且假定初始K0小于均衡时的技术知识存量K*①,由式(2)、式(5)可知当期可再生能源生产企业的净利润函数即为:
3 模型求解及基本结论
3.1 不可再生能源生产企业求解
由上文可知,以无限期限上利润最大化为目标的不可再生能源企业所面临的问题即为:
其中 δ 为贴现率。 根据Pontryagin(1962)最优控制理论[17]构建现值Hamilton函数:
λD为Lagrange乘子,即不可再生资源的影子价格(shad-ow price),均衡内点解由最优条件(9)、欧拉方程(10)、运动方程(11)刻画:
式(10)的影子价格增长率由两部分组成:贴现率δ以及单位边际成本效应。影子价格憎长率随开采的单位边际成本以及贴现率的上升而上升,并且由于边际单位开采成本为负,不可再生能源影子价格的增长率小于贴现率δ.这正是著名的“Hotelling rule”。对式(9)关于时间t求导,再结合式(10)和式(11)消掉λD,λD,可得关于QR、QD的运动方程:
式(12)给出了不可再生能源企业最优产量变化率路径受到可再生能源产量以及产量变化率的影响。并且替代水平γ越大,可再生能源产量变化对不可再生能源产量的影响就越大。
3.2 可再生能源生产企业求解
可再生能源生产企业面临的问题为:
与不可再生能源企业的求解过程类似,可以得到两家企业开采量的另一个运动方程:
3.3 市场总量求解
结合式(12)、式(14),可以分别求得QR、QD单独的运动方程以及能源总产量Q= QR+QD的运动方程:
式(15)、式(16)、式(17)反映出能源产出最优增长率都可分为技术知识积累效应Et与市场博弈效应Eg① 两大部分(见式(15)中标注,后同)。显然,Et对两种能源产量增加率的影响是确定的,技术知识的积累会提高可再生能源企业的产出增长率,降低不可再生企业的产出增长率。由于假定了均衡时技术知识存量要大于初始存量,因此在博弈过程中,f(I)-θK是不断上升的,因此有可再生能源的技术积累效应是不断变大的,而不可再生能源企业对可再生资源企业技术积累的负效应是不断变大的。
对于市场博弈效应而言,将可再生能源增长率式(16)中的Eg进一步拆分得到:
由不可再生资源企业一阶条件以及可再生能源企业一阶条件可知市场博弈效应Eg> 0。再由式(18)可以看出,中间项为负,右侧项为正。且cR(K)逐渐降低,cD(S)逐渐升高。这表明,随着cR(K)的逐渐上升,则中间项逐渐增大,可再生能源企业产出率增大;cD(S)逐渐升高,则右侧项也逐渐升高,可再生能源企业产出率也是增大的。这表明随着时间推移,Eg效应是不断增大的。
同理可知不可再生能源产出增长率的市场博弈效应为负。随着cR(K)的逐渐上升,市场博弈效应降低,cD(S)逐渐升高,不可再生能源企业产出增长率的市场博弈效应是降低的。因此,不可再生资源的市场博弈的负效应是逐渐增大的。
由于技术积累效应中可再生能源企业的正效应要大于对不可再生能源的负效应(2>γ),因此对能源总产出增长率的技术积累效应是正向的。但不可再生能源产出增长率负的市场博弈效应要大于可再生能源正的市场博弈效应,因此总产出增长率的市场博弈效应是负向的。(同样由前文分析可知式(17)的后一项为负。)即能源总产出增长率的符号要视两种效应的大小而定。当|Et|>|Eg| 时,能源总产出增长率为正;当|Et|<|Eg| 时,能源总产出增长率为负。以上分析可以总结为如下命题:
命题1 在双寡头能源企业博弈中,可再生能源产出增长率gR恒为正,且不断增大;不可再生能源产出增长率gD恒为负,且不断降低。可再生能源将实现对不可再生能源的替代。但在替代过程中,能源总产出增长率gQ的符号不确定,gQ为正的条件是技术积累的正效应>市场博弈负的效应,即|Et|>|Eg|。
对于社会计划者而言,其一方面希望降低经济对传统化石能源的依赖,减少能源消费过程产生的负外部性,另一方面又不能使得能源总产出增长率为负,引发能源供给短缺。命题1给出了能源替代过程中总产出增长率为正的条件,即只要在技术积累的正效应大于市场博弈负效应时,gQ才为正。如果能源替代过程中发生能源总产出增长率为负的情形,原因在于研发投入的不确定性导致可再生能源企业R&D投资不足,并且传统能源开发单位成本增长过快,此时必须由政府对能源企业进行干预,加大能源企业的补贴力度,这样才能够保证能源总产出的稳步增长。
在两种效应下,能源替代水平γ对可再生能源产出增长率都是正向影响的,即γ越大,产出增长率越高,对不可再生能源产出增长率而言,替代率γ 都是负向影响的,而对总产出增长率的影响是不确定的,总产出增长率为正时,γ对其就是正向影响,总产出增长率为负时,γ 对其就是负向影响。这表明,当总产出增长率为负时,低替代性会加剧能源产出的放缓。增加经济发展的不确定性。同时由技术积累效应可知,折旧率θ越大,则可再生能源产出增长率就越低,而不可再生能源产出增长率就越高,总产出增长率的就越低。
令能源的替代速率为gs.定义替代速率gs由两种能源变化率之差来表示。由式(15)、式(16)做差求得:
命题2 能源替代速率gs恒为正,即可再生能源对不可再生能源的替代速率是不断增加的。能源替代性γ 越大,gs越大。技术知识折旧率θ越大,则替代速率会越小。贴现率δ越大,gs越大。
由前文分析可知能源替代速率的两个效应———技术积累效应和市场博弈效应都是正向的。这表明能源替代速率恒为正,即可再生能源会逐步取代不可再生能源,替代速率是不断增加的,直至不可再生能源生产企业退出市场那一刻为止。参数γ越大表明能源间的差异性越小,更有利于能源间的替代。技术知识折旧率θ越大,可再生能源的技术积累速度就越慢,因此其生产成本下降的就越慢,此时替代速率会越小。而由上文可知,贴现率δ 的增加对可再生能源的增长率起到正向作用,而对不可再生能源产出增长率则是负向影响,因此,δ越大,能源替代速率gs就越大。另外,市场规模及对替代速率没有影响。因为市场规模对两能源企业的影响是完全等量的,对能源替代速率没有任何影响。
再由式(13)有欧拉方程:
式(20)表明技术知识的影子价格的增长率可以分为三个部分:第一项技术知识折旧率,第二项社会贴现率以及第三项生产成本的负效应(cR′(K)为负)。技术知识的影子价格增长率随着贴现率和折旧率的上升而上升,而随着单位边际成本的上升而下降。进而可得R&D投资I的运动方程为:
其中ε(I)=- (f′(I)/f″(I))I为技术产出边际弹性,式(21)表明贴现率与折旧率的提高都会提高企业的投资增长率,生产的单位边际成本的增加会降低投资的增长率,而投资的技术产出边际弹性对投资增长率的影响要视投资增长率的符号而定,当时,ε(I)的增加将提高投资的增长率,反之亦反之。
4 能源市场博弈均衡解分析
通过以上分析可以求解得到了关于可再生能源产量、R&D投资额、可再生能源企业技术知识存量、不可再生能源存量的四元非线性动力系统。为了进一步分析简便,令两个能源企业的单位成本函数为线性形式:cD(S)=β-ωS,cR(K)=φ-μK.再进一步假定投资函数为:.其中A为投资效率。A越大单位投资的技术知识增量就越大。非线性系统为:
系统(22)不可求解,且在均衡点处不稳定,但我们知道在不可再生能源退出市场那一刻,不可再生能源产量QD=0,市场中只有可再生能源生产企业一家进行生产。此时可再生能源企业利润函数一阶条件可以变为:。对其两边关于时间t求22导,可知:
最优条件下可再生能源产量及产量的变化率只与技术知识存量及其变化率有关,此时系统(22)将立即退化为:
将系统(24)中消掉QR,求得关于(I,K)的动力系统为:
此系统虽然不包含可再生能源产量QR,但可以间接的通过可再生能源企业的一阶条件以及式反映出来。令I =0,K =0,求得系统的均衡点为(I*,K*),并有以下命题:
命题3系统(25)均衡点(I*,K*)是鞍点均衡的。
命题说明在均衡点处有一条稳定路径趋向点E(I*,K*),如图1所示。
命题3证明了可再生能源对不可再生能源替代的最终实现性。在适当的初始投资额度前提下,投资额与技术知识存量将逐渐趋近于均衡值,并在不可再生能源企业退出市场一刻达到均衡。鞍点均衡解的结论保证了前文替代路径与替代速率相关分析的解释性和政策的可操作性。
5 结论及政策含义
本文提出的几个基本结论是:① 在只有可再生能源企业进行R&D投入的假设条件下,在能源替代路径上,可再生能源产出增长率恒为正且不断上升,不可再生能源产出增长率恒为负且不断下降。能源总产出增长率符号并不确定,为保证能源替代过程能源总产出增长率为正,技术知识积累效应大于市场博弈效应。可再生能源的价格增长率恒为负,不可再生能源产出增长率恒为正。②能源替代速率恒为正。并且随着能源替代水平的增大而增大,随技术知识折旧率的增大而减少,随贴现率的增大而增大。③当不可再生能源企业退出市场时,系统刚好达到鞍点均衡。即存在一条稳定路径趋向均衡点。
对于社会决策者而言,本文得到相关结论有一定借鉴意义。首先,本文假定只有可再生能源企业进行研发投资(实质是假定不可再生能源企业研发投入为0时的差额净投资),因此得出可再生能源产出增长率恒为正,而不可再生能源产出增长率恒为负。可以看出,可再生能源对不可再生能源进行替代是未来发展的必然趋势,从国家战略高度出发,更应提早着手可再生能源产业的长期发展布局规划,加大投入可再生能源产业配套设施建设以及技术研发支持,尽早实现能源利用方式转型的革命性突破。但同时,我们也要做好打持久战的准备,目前可再生能源对传统能源的替代可以认为是人类历史第三次的能源替代转型,前两次(柴薪时代→煤炭时代,煤炭时代→石油时代)替代过程都是一个十分长期的过程,并且现在还没有结束,所以可以料想可再生能源对传统能源的替代也会经历长期的曲折的过程。
其次,本文认为虽然趋势上看可再生能源会逐步的取代不可再生能源,但在整个替代过程中可能会出现能源总产出率的波动,进而影响到国民经济的能源供给。 作为决策者首要任务就是在保证能源替代转型过程中实现能源总产出增长率的稳定增长,由命题1 可知,只有在技术积累效应> 市场博弈效应时,总产出增长率才可能为正,因此要想缓解经济对化石能源的依赖,顺利的实现能源替代,一方面要大力扶持可再生能源技术研发和创新,进一步扫清政策和体制障碍,努力像产业化方向转变;另一方面,要从传统化石能源企业入手,有计划的逐步减少化石能源补贴,提高化石能源的精炼效率,减少环境污染。