徐 磊，彭金栓，邵毅明

(重慶交通大學(xué) 交通運(yùn)輸工程重點(diǎn)實驗室，重慶 400074)

隨著近年來我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車產(chǎn)業(yè)不斷壯大，二手機(jī)動車的交易量也不斷增加。截止2012年底，我國汽車保有量達(dá)1.2億輛，而2012全年舊機(jī)動車交易額達(dá)3 595億元。舊機(jī)動車市場的穩(wěn)定與繁榮，為優(yōu)化汽車產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高汽車工業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度等方面做出了巨大的貢獻(xiàn)[1]。但是，我國當(dāng)前舊機(jī)動車市場存在諸多問題亟待解決：相關(guān)政策法規(guī)不健全，缺乏相應(yīng)的制度約束；交易雙方信息不對稱，影響了舊機(jī)動車評估價格的準(zhǔn)確性；評估體系不完善，缺乏科學(xué)有效的評估方法，其中最主要的原因是缺乏一套行之有效的舊機(jī)動車評估方法及鑒定體系，使得評估價值嚴(yán)重悖離其真實交易價格。目前我國在舊機(jī)動車評估當(dāng)中應(yīng)用的多是以簡單的折舊理論為基礎(chǔ)的評價方法，考慮因素較為單一，具有較大的隨意性，不能準(zhǔn)確反映其市場特征[2-4]。筆者嘗試基于DHGF模型研究舊機(jī)動車評估問題，降低舊機(jī)動車評估當(dāng)中的主觀成分，為客觀、公正地評估舊機(jī)動車價格提供客觀依據(jù)與決策支持。

1 DHGF模型

DHGF模型綜合了德爾菲法(Delphi)、層次分析法(AHP)、灰色預(yù)測法(Gray Prediction)以及模糊評價法(Fuzzy Evaluation)等理論方法的優(yōu)勢，并規(guī)避了各自的缺陷，其具體步驟如下[5]。

1.1 構(gòu)建指標(biāo)體系，確定評價標(biāo)準(zhǔn)集合

搜集待評價對象基本信息，基于Delphi法，采用背對背的通信方式征詢專家意見，確定評價指標(biāo)體系?；跍y度理論，綜合確定各評價標(biāo)準(zhǔn)對應(yīng)的測度值，確定評價標(biāo)準(zhǔn)集合為：

Y=Y1,Y2,…,Ym

(1)

1.2 確定指標(biāo)權(quán)重

對于構(gòu)建的指標(biāo)體系，綜合相關(guān)專家的意見，基于層次分析法對相關(guān)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行判定，構(gòu)建判定矩陣，得到歸一化后的模糊加權(quán)子集：

W=w1,w2,…,wn

(2)

1.3 構(gòu)建對象的評價矩陣

假定有r位專家參與評價工作，第l位專家對指標(biāo)i的評價得分為dli(1≤l≤r)，則最終構(gòu)成的評價矩陣為：

(3)

1.4 確定灰類白化函數(shù)

根據(jù)1.1中確定的j類評價標(biāo)準(zhǔn)集合，構(gòu)建其對應(yīng)的灰類白化函數(shù)，進(jìn)一步求出評價矩陣元素dli隸屬于評價標(biāo)準(zhǔn)j的灰權(quán)重fj(dli)，延伸得到評價矩陣對應(yīng)的灰統(tǒng)計量nij及總灰統(tǒng)計數(shù)ni[6]。

1.5 確定評估灰權(quán)重及權(quán)矩陣

對于評價指標(biāo)i，綜合所有專家對該指標(biāo)的評價得分，確定其隸屬于評價標(biāo)準(zhǔn)j的灰權(quán)重vij，且vij=nij/ni，進(jìn)一步可求得灰權(quán)矩陣：

(4)

1.6 模糊評判

采取模糊評價方法對評估對象所屬的評價等級進(jìn)行判斷。根據(jù)以上步驟，可得：

R=W·V=(R1,R2,…,Rm)

(5)

根據(jù)最大隸屬度原則，確定最終的評判結(jié)果。

2 舊機(jī)動車評估指標(biāo)

二手機(jī)動車評估是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。目前常用的評估方法是機(jī)動車外觀檢測與線上檢測結(jié)合的方法，其中線上檢測是更為可靠的方法。為了便于評估操作，需要確定統(tǒng)一的評估指標(biāo)體系。遵循便于量化，可比性、可測性較強(qiáng)，簡潔有效等基本原則，筆者將二手車評估指標(biāo)簡化為使用年限、動力性、燃油經(jīng)濟(jì)性、制動性等。相對于行駛里程，使用年限這一參數(shù)更易獲取，且與其他指標(biāo)的重復(fù)性更低。隨著使用年限的增加，愈接近于車輛規(guī)定的報廢期限，車輛的評估價值越低。

筆者主要依靠汽車綜合檢測提供的參數(shù)值評價舊機(jī)動車動力特性。設(shè)在額定扭矩工況下校正驅(qū)動輪輸出功率與其額定功率的比值為ηVM,在GB 18565—2001中規(guī)定了每種類型車輛該參數(shù)對應(yīng)的額定值ηMr，則定義動力性參數(shù)k，且滿足：

(6)

依此評價舊機(jī)動車動力性能。依托多工況燃油消耗量檢測試驗，借助燃油消耗儀等設(shè)備測定燃油消耗量及行駛時間等，進(jìn)一步得到百公里燃油消耗量L，可據(jù)此衡量舊機(jī)動車的燃油經(jīng)濟(jì)性[7]。

評價汽車制動性的指標(biāo)包括制動效能、制動效能穩(wěn)定性以及制動時方向穩(wěn)定性等。在舊機(jī)動車評估中，主要依據(jù)制動減速度、制動力以及制動距離等參數(shù)評價其制動性能，其中制動力是最常用的指標(biāo)。為減小機(jī)動車線上檢測時制動參數(shù)測量誤差對評估的影響，定義制動力系數(shù)為：

(7)

式中：B為綜合檢測得到的制動力總和，M為機(jī)動車整備質(zhì)量。

一般而言，為保證車輛具備在危險發(fā)生前快速停車的安全性能，制動力系數(shù)需大于0.6，其值越大越好。為了便于參與評價的專家給出評估得分，需要確定每款待評車輛的理想制動力系數(shù)。表1給出了從監(jiān)測站獲得的25輛五菱某款商用車的制動力系數(shù)值，由均值統(tǒng)計結(jié)果發(fā)現(xiàn)，隨著使用時間的增加，構(gòu)件間磨損加劇，導(dǎo)致制動力系數(shù)逐漸減小。結(jié)合表中參數(shù)值可將該款車型的理想制動力系數(shù)確定為75%[8]。

表1 五菱某款車型制動力系數(shù)時序特性Table 1 Time series characteristics of braking force coefficient for a certain car of Wuling

3 評估過程

3.1 構(gòu)建評價指標(biāo)體系

根據(jù)上節(jié)的內(nèi)容，所建立的評價指標(biāo)體系為：H=(H1,H2,H3,H4)，其中H1為使用年限，H2為動力性，H3為經(jīng)濟(jì)性，H4為制動性。

3.2 確定各評價指標(biāo)權(quán)重值

邀請相關(guān)專家對各個評價指標(biāo)打分，對其重要程度進(jìn)行比較，得到評判矩陣，基于層次分析法確定各評價指標(biāo)權(quán)重，如表2。最大特征根λmax=4.038 2，CI=0.012 7，RI=0.9，CR=0.014 1<0.1，通過一致性檢驗，最終可以得到各評價指標(biāo)權(quán)重集合為W=(0.470 7,0.300 8,0.075 7,0.152 8)。

表2 權(quán)重判斷矩陣Table 2 Judgment matrix of index weight

3.3 確定評價等級

依據(jù)測度理論，結(jié)合專家意見，將舊機(jī)動車評估結(jié)果分為4個等級，即{優(yōu)，良，一般，較差}，然后確定該評價對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)集合Y={9,8,6,4}。

3.4 獲得評估對象的評價矩陣

現(xiàn)以重慶某舊機(jī)動車市場的1輛上海大眾朗逸2011款2.0L AT 品悠版為評估對象，開展舊機(jī)動車評估工作，并驗證評估模型的有效性。該車輛上牌時間為2012年2月，購買價格為12.68萬元，評估當(dāng)日重置價格P為11.90萬元，車輛使用性質(zhì)為家用轎車，累計行駛里程約為50 000 km，車輛維護(hù)狀況良好，按規(guī)定對各評價指標(biāo)進(jìn)行了相應(yīng)的線上檢測，經(jīng)過對應(yīng)的換算，提取相應(yīng)的指標(biāo)參數(shù)。其中，使用年限為1.5 a，動力性參數(shù)k為0.91，百公里燃油消耗量為8.9 L,制動力系數(shù)為71.2%。依據(jù)以上確定的各評估參數(shù)值，邀請熟悉舊機(jī)動車評估的4位專家對該車輛各評估指標(biāo)進(jìn)行逐一打分，采取滿分10分制。需要特別指出的是，對于使用年限指標(biāo)，其值越小，對應(yīng)的分值越高?；谝陨蠝?zhǔn)則，最終得到相應(yīng)的評估矩陣為：

3.5 確定灰類白化函數(shù)，構(gòu)建灰權(quán)矩陣

定義fk第k類白化函數(shù)，fk(dli)為評估矩陣元素dli在fk投影后的白化值。假定yk為fk對應(yīng)函數(shù)值，x為矩陣元素值，則fk可以分解為：

基于樣本評估矩陣及以上構(gòu)建的白化函數(shù)，可以得到各評估指標(biāo)隸屬于各評價標(biāo)準(zhǔn)的灰統(tǒng)計值，以下舉例給出具體算法。對于動力性指標(biāo)H2，設(shè)其統(tǒng)計量隸屬于“優(yōu)”、“良”、“一般”、“較差”的灰統(tǒng)計值分別為n21，n22，n23，n24，則有：

n21=f1(d12)+f1(d22)+f1(d32)+f1(d42)=

3.888 9

n22=f2(d12)+f2(d22)+f2(d32)+f2(d42)=

3.500 0

n23=f3(d12)+f3(d22)+f3(d32)+f3(d42)=

2.000 0

n24=f4(d12)+f4(d22)+f4(d32)+f4(d42)=0

動力性指標(biāo)H2的灰統(tǒng)計總量n2=n21+n22+n23+n24=9.388 9，則動力性指標(biāo)H2映射于“優(yōu)”的隸屬度v21=n21/n2=0.414 2，映射于“良”、 “一般”、“較差”的隸屬度v22、v23、v24分別為0.372 8，0.213 0及0。同理，可以得到其他評估指標(biāo)映射于各評價標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度，則最終構(gòu)成用于模糊評價的灰權(quán)矩陣如下：

3.6 模糊評判

根據(jù)以上各步驟，有R=W·V=(0.403 9, 0.371 2,0.221 3,0.003 6)，即該舊機(jī)動車評估結(jié)果映射于“優(yōu)”、“良”、“一般”、“較差”等評價標(biāo)準(zhǔn)的綜合隸屬度分別為0.403 9，0.371 2，0.221 3，0.003 6。根據(jù)最大隸屬度原則，可以認(rèn)為該舊機(jī)動車的最終評估結(jié)果為“優(yōu)”[9]。假定該舊機(jī)動車評估評估價格為M(單位為萬元)，評估日其重置成本為P，則有：M=P·(R·YT)/10=9.46，即評估價值為9.46萬元。經(jīng)征詢該舊機(jī)動車所在評估市場專業(yè)咨詢師，該舊機(jī)動車內(nèi)部估價約為9.3萬元，與筆者基于DHGF模型得到的評估價值較為接近，表明該模型可以廣泛應(yīng)用于舊機(jī)動車評估，具備較強(qiáng)的適用性。

4 結(jié) 語

筆者綜合德爾菲法、層次分析法、灰色預(yù)測法以及模糊評價法等，構(gòu)建了DHGF 四元評價模型，并將之用于舊機(jī)動車評估過程，評估結(jié)果與車輛真實的市場交易結(jié)果非常契合。結(jié)論表明DHGF模型較好地融合了各類子方法的優(yōu)勢，并有效規(guī)避了各自缺陷，在未來可以廣泛的應(yīng)用于舊機(jī)動車評估，從而可以有效減弱舊機(jī)動車估價當(dāng)中的主觀成分，保證評估的科學(xué)性、可靠性。

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