中国新能源汽车产业政策效应评估——基于消费者特征的调节效应

赵小磊，刘毅然

(河南大学 1.中原发展研究院；2.经济学院，河南 开封 475004)

新能源汽车的推广和应用有助于降低交通部门对化石燃料的依赖性，同时也是推动经济转型升级与能源体系变革的有效方式，其发展受到了许多国家的高度重视与青睐[1].我国政府更是将发展新能源汽车视为由汽车大国迈向汽车强国的必由之路.在十余年的时间里，我国新能源汽车产业的发展取得了举世瞩目的成就，中国汽车工业协会最新数据显示，中国新能源汽车销量由2009年的480辆上升到2020年的136.7万辆，2020年中国销量比世界销量第二的德国多出97万辆.然而，自2019年7月以来，受补贴大幅退坡和新冠肺炎疫情的双重影响，中国新能源汽车销量出现负增长.2019年全年，新能源汽车销量为120.6万辆，同比下降4%，十年来首次同比下降[1-2].为此，国家颁布与调整了一系列促进新能源汽车消费的产业政策.例如延长新能源汽车补贴期限和平缓补贴退坡力度，推动公共领域车辆电动化，完善各地区对新能源汽车的限行、限购政策等，但是这些政策的效果究竟如何，尚缺乏来自经济学界的经验证据.

此外，虽然地方政府已经出台一系列加快新能源汽车推广与应用的规定，但不同省份和地区间新能源汽车推广的实际效果仍存在较大差异.《节能与新能源汽车年鉴2020》显示，2019年新能源汽车销量排名前三位的省份和地区分别是广东省(186 982台)、北京市(80 365台)、上海市(68 314台)，而面积与广东省相近的吉林省2019年的新能源汽车销量仅有2 113台.新能源汽车在不同省份的推广效果存在差异，一方面是各省份推广政策的力度存在明显差异[1]，另一方面是各省份推广政策的效果会受到包括但不限于消费者收入、受教育水平、人口密度等因素的影响，而影响的方式与程度还有待进行进一步实证研究.因此，本文研究的目的有两个：一是量化评估公共采购、购置补贴以及限行限购三类产业政策对新能源汽车私人消费量的影响；二是从消费者特征的角度解释三类产业政策效果存在地域差异的成因，即研究消费者特征对产业政策效果的调节效应.

1 文献回顾

当前国内外学者对于新能源汽车产业政策效果的研究主要集中在货币补贴政策、基础充电设施建设、公共采购政策、路权政策等四个方面.一是从购买端和生产端提高新能源汽车价格可接受性的货币补贴政策.在购买端，货币补贴政策能够通过降低新能源汽车的购买成本[2]，弥补新能源汽车在市场竞争中的价格劣势[3]，刺激消费者的购买欲望.在生产端，货币补贴政策通过缩减企业研发成本、运营成本，既可以促进新能源汽车质量的提高，也有利于降低新能源汽车的造车成本[4].然而，也有很多学者质疑货币补贴政策的有效性.例如，补贴的发放和落实具有时滞性[5]，且盲目的货币补贴会引发车企伪造材料骗取补贴、企业过度依赖补贴而创新性不足、地方政府财政压力过大等问题[6].二是改善新能源汽车“充电焦虑”与“里程焦虑”的充电基础设施建设政策.充电基础设施的完善有助于消除消费者的里程焦虑和对充电能力限制的担忧[7]，提高新能源汽车在使用环节的便利性[8]，从而显著提高消费者的购买意愿.但是消费者在使用的过程中可能更关心充电效率[9]与充电设施的合理布局[7]等问题.此外，充电设施的建设周期往往较长，前期资金投入过大，导致充电设施的增速总体上滞后于新能源汽车的增速,短期内无法给消费者带来明显的收益，激励效果存在一定的滞后性[10].三是缓解消费者有限理性与信息不对称劣势的公共采购政策.罗杰斯(Rogers)在他的创新扩散理论中指出，消费者个人对创新的理解和认知程度决定了创新的扩散速度[11].巴基(Bakke)等认为，公共采购能够向公众释放一种积极的信号，并在潜在消费者中形成示范效应，促进新能源汽车知识和信息的传播，强化消费者对新能源汽车的理解和认知程度[6]，消除有限理性障碍对消费者购买决策的不利影响[10].四是提高新能源汽车在使用环节与购买环节比较优势的路权优先政策[4].在交通拥堵或采取了特殊路权的城市，路权优先政策可以提高消费者对新能源汽车的接受程度[12-13]，对新能源汽车销量具有十分明显的正向激励作用[14].路权优先政策还能够在使用环节提高燃油汽车的使用成本，显著提高消费者对新能源汽车的采纳意愿[15].但路权优先政策仍存在政策强度低、政策细则不明、可操作性不强等问题[16].

总体来看，当前国内外学者聚焦于研究产业政策对新能源汽车推广的效果，但往往忽略产业政策效果在不同地区所具有的异质性.部分学者如熊永清[2]应用双重差分模型从静态和动态角度，研究分析了购买和使用环节政策在不同城市实施效果的差异性；李晓敏等[1]通过在多元回归模型纳入人口密度与产业政策的交互项，来分析产业政策效果的地域性差异.但无论是城市间差异，还是人口密度差异都属于宏观层面的异质性分析，目前还缺乏基于消费者个人微观特征的角度来分析产业政策效果存在地域差异的研究.因此，本文在使用省级面板数据量化评估公共采购、购置补贴以及限行限购三类产业政策对新能源汽车推广效果的基础之上，尝试研究消费者个人特征(收入水平、受教育程度、人口密度)对三类产业政策效果的调节效应.

2 理论分析与假设提出

2.1 新能源汽车的推广障碍

新能源汽车作为一种新兴的产业，众多风险和障碍限制了新能源汽车的推广与应用.例如，新兴产品需求具有很高的不确定性[17]、过高的购买价格[1]、高昂的电池成本[18]、技术水平的限制[19]、不完善的充电基础设施[8]、消费者有限理性与信息不对称[20-21]、消费者对政策认知水平与感知程度过低[22].

2.2 产业政策的影响机理分析

(1)购置补贴政策.新能源汽车本质上仍是一种商品，其需求受到价格的影响[2].因此，价格始终是消费者在整个购车过程中的重要考虑因素，尤其是在最初的新能源汽车品牌的选择中，价格高低是消费者是否购买某一品牌新能源汽车的决定性因素[23].政府实施的购置补贴政策可以缓解消费者对于新能源汽车的价格焦虑.购置补贴政策一方面可以促进新能源汽车与传统汽车价格平价的出现[9]，削弱新能源汽车的价格劣势；另一方面可以通过降低消费者的实际购车成本与使用成本来增强价格的可接受性[2].

(2)公共采购政策.熊彼特在1947年出版的《资本主义、社会主义与民主》一书中提出：消费者都是有限理性行为人，消费行为具有常规化和程式化的特点.在新能源汽车推广的初期，有限理性和汽车销售市场信息不对称会导致消费者对新能源汽车产生认知障碍和感知风险，弱化消费者的购买意愿[5]，阻碍新能源汽车的推广.公共采购政策作为一种典型示范类政策，可以对消费者起到良好的示范与引导作用.公共采购行为一方面可以通过向消费者提供更多关于新能源汽车品牌、价格、采用技术、驾驶技巧与经验的信息，另一方面也可以向新能源汽车潜在购买者释放出政府支持新能源汽车发展的强烈信号，并通过在人群中产生“示范效应”和“攀比心理”[6]，显著提高个人购买新能源汽车的意愿.

(3)限行、限购政策.限行、限购等非财税类工具对新能源汽车销量的正向激励也十分明显.这是因为对燃油汽车实行的限行、限购等政策在交通拥堵或采取了特殊路权的城市，会使新能源汽车使用者因为获得“道路特权”和“购买特权”[9]而获得更高效用水平，凸显新能源汽车相对于传统燃油汽车的比较优势，从而提高新能源汽车的需求.据此本文提出：

假设1A：购置补贴政策会提高新能源汽车私人消费量.

假设1B：政府公共采购政策会提高新能源汽车私人消费量.

假设1C：限行、限购政策会提高新能源汽车私人消费量.

2.3 消费者特征的调节效应

收入水平可能会影响购置补贴政策的效果，这是因为我国不同省份间人均收入水平存在较大差异.一方面，根据需求价格弹性理论，汽车属于耐用消费品，购买汽车的支出在消费者收入中占比较大，所以总体上消费者对汽车价格变动比较敏感，即需求价格弹性大于1.而从不同收入的人群来看，低收入消费者的购车支出在收入中所占比例大于高收入人群，即低收入人群对汽车的需求价格弹性更高.这也就意味着低收入人群对于购置补贴金额的多少(反映到汽车价格上)更为敏感.另一方面，根据绝对收入假说和消费函数Ct=A+BYt(其中C表示有效需求，Y表示总收入，B表示边际消费倾向)，高收入消费者具有更低的边际消费倾向，而低收入人群具有更高的边际消费倾向，且边际消费倾向是影响产品有效需求的决定性因素[23].对于高收入消费者来说，由于基本生活消费需求已经得到满足，他们对于价格变动的敏感程度相对较低[24].而对于低收入消费者来说，更高的边际消费倾向意味着消费者不得不把更多的收入投入于生活基本开支，但低收入的消费者对于价格的变动以及引起实际价格变动的政策敏感程度更高.因此，在低收入地区实行的购置补贴政策的效果更显著.据此本文提出：

假设2：收入水平对购置补贴政策具有反向的调节效应.

受教育水平的高低可能会影响公共采购政策的效果.这是因为我国不同省份和地区间居民受教育水平存在差异.一方面，基于消费者有限理性模型(Simmon，1947)，消费者在进行决策时既不可能掌握全部信息，也无法认识决策的详尽规律.但如果决策者掌握的信息资源不断增加，那么有限理性的决策者所制定的次优决策会不断趋近于理想的最优决策.在新能源汽车市场发展初期，市场信息的不完全和消费者的有限理性会导致消费者产生认知障碍并做出次优的购买决策，但随着消费者受教育水平的提高，其拥有的信息资源也更加完备，他们对于公共采购政策传递给他们关于新能源汽车品牌、价格、采用技术、驾驶技巧与经验的信息具有更强理解能力与更完备的获取渠道，从而做出更优的购车决策，获得更高的效用水平[11].另一方面，公共采购是典型的示范类消费促进政策，影响其效果的关键因素是潜在消费者对于示范政策的认知水平[25].如果消费者对示范政策存在认知偏差，那么这种偏差可能会削弱示范政策的效果[26]，降低消费者的购买愿意.从不同受教育水平的人群来看，受教育程度更高的消费者具有更强大的信息获取、储存与运用的能力，他们对于政府实行的示范政策往往具有更高认知水平.因此，受教育水平更高的消费者对于示范政策在潜在消费者中产生的“示范效应”与“攀比心理”[6]具有更强的感知程度，故在受教育程度更高的地区实行的公共采购政策效果更显著.据此本文提出：

假设3：受教育水平对公共采购政策具有正向的调节效应.

人口密度差异可能会影响限行、限购政策的效果，这是因为我国不同省份和地区间人口密度存在较大差异.一方面，不同省份的人口密度差异会导致不同地区交通承载压力不同，在人口密度更大的省份，更多的机动车与非机动车使得该地区出现交通拥堵的概率更大[3]；另一方面，人口密度更大的城市往往对汽车牌照的需求更大[1].政府在交通拥堵、汽车牌照高需求地区对于燃油汽车实行的限行、限购政策，会提高新能源汽车使用者在“使用环节”的效用水平，凸显新能源汽车的比较优势.因此，限行、限购政策在人口密度更大的地区效果更显著.据此本文提出：

假设4：人口密度对限行、限购政策具有正向的调节效应.

3 实证模型

3.1 变量选取和数据来源

本研究的主要数据是我国2010—2017年20个省份(1)包括：北京、上海、天津、重庆、河北、辽宁、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、云南、海南.新能源汽车销量的面板数据，来源于2011—2018年的《节能与新能源汽车年鉴》.选取这20个目标省份的依据主要有以下两方面考虑.一方面是考虑到数据的连贯性与完整性.在查阅2011—2018年的《节能与新能源汽车年鉴》后发现，除本文所选取的20个目标省份，其余省份或地区的销量数据存在缺失或是不连贯的.另一方面考虑到数据的代表性.这20个省份的新能源汽车销量在八年间均占据全国新能源汽车销量的85%以上[1]，具有代表性.本文所选取变量的解释与数据来源如表1所示.

表1 变量及数据来源

被解释变量EV表示新能源汽车私人消费量，用各省份当年私人购买的新能源汽车数量来衡量.主要解释变量为购置补贴、公共采购、限行限购三个政策变量.Subsidy表示购置补贴，按照熊勇清等对购置补贴的定义[2]，用各省份新能源汽车推广应用补助资金清算金额总和来表示.根据学者菲利帕(Filippa)等[21]和李晓敏等[1]对公共采购政策与补贴政策的定义，本文用全国各级政府和公共机构在公交、环卫、邮政、公务等公共领域采购的新能源汽车数量来表示公共采购Procurement.Privilege是用虚拟变量表示的限行限购政策，Privilege=0表示未实施限行限购政策，Privilege=1表示实施了限行限购政策.

控制变量Charger表示充电设施数量，本文采用各省份当年每千人所拥有的充电桩总数来表示，这是因为目前人均占有充电设施的数量是影响新能源汽车市场份额的重要因素[22].Price表示新能源汽车价格，本文用上海汽车公司旗下的新能源汽车荣威E550的年度成交均价来表示.这样做一是基于数据可得性的考虑；二是在新能源汽车市场激烈的竞争之下，某一款畅销车型年度成交均价的变化可以在一定程度上反映出该地区新能源汽车售价的整体变动情况.Patent表示新能源汽车行业技术水平，用各省份当年新能源汽车年度专利申请量来衡量，这是因为当前新能源汽车推广三大障碍(成本焦虑、里程焦虑和安全焦虑)产生的根源是新能源汽车技术的不成熟，技术的进步是未来新能源汽车大规模采用的决定因素[8].Gasprice表示汽油价格，用各省份当年93号汽油的年度平均价格来表示，这是因为汽油价格是消费者考虑节油和燃油经济性的重要信号，汽油价格相对微小的变化可能会导致消费者选择出行方式发生转变[18].Income和Education分别表示地区居民的收入水平和受教育水平.Filippa等[21]认为，收入和受教育水平作为消费者自身重要的社会经济变量，能够显著影响其购买决策.PopTotal为各省份当年常住人口总量.表2为各变量的描述性统计.

表2 描述性统计

3.2 模型设定

本文依照Filippa等[21]关于新能源汽车的需求主要取决于消费者的使用效用的结论构建如下计量模型：

lnEVmt=C+αlnδmt+βlnXmt+μm+γt+εmt

其中m表示省份，t表示年份，EVmt表示新能源汽车私人购买数量，δmt表示一组产业政策变量，α是各产业政策变量的系数，Xmt为一组控制变量，β是各控制变量的系数，μm为省份固定效应，γt为时间固定效应，εmt是随机误差项.

4 模型结果与分析

4.1 产业政策效果分析

在进行固定效应回归之前，对各变量进行平稳性检验，ADF单位根检验的结果显示各变量均满足一阶单整条件.另外，Hausman检验的结果，拒绝了随机效应模型的原假设.因此，将三个政策变量依次加入固定效应模型进行回归，回归结果见表3.

表3 固定效应结果

模型(1)中购置补贴lnSubsidy的系数为0.219，且在1%的置信水平上显著.这表明当前中国购置补贴政策在各省份的激励效果积极有效，购置补贴力度每增加1%，新能源汽车私人购买数量增加0.219%，这与威廉·塞尔茨楚拉(Sierzchula)等[27]和李国栋等[15]的研究结果一致.当前对于消费者来讲，新能源汽车价格依然较高，购置补贴可以降低消费者购车的实际成本，提高新能源汽车的价格的可接受程度.假设1A得证.模型(2)中公共采购lnProcurement的系数为0.345，且在1%的置信水平上显著，这表明新能源汽车的公共采购规模每提高1%，该地区新能源汽车的私人消费量就会增加0.345%.这与Rogers的结论一致，验证了Rogers[11]在他的创新扩散理论中提到的公共采购政策示范效应的存在，即公共采购规模的扩大有助于新能源汽车私人消费量的提高.假设1B得证.模型(3)限行限购Privilege的系数为0.772，且在5%的置信水平上显著.该结果表明，对燃油汽车的限行限购政策会增加该地区新能源汽车私人消费量，这与张国强等[9]和李国栋等[15]的结论一致.这是因为限行限购政策提高燃油汽车的使用成本，凸显新能源汽车的比较优势与便利性.假设1C得证.

4.2 基于消费者特征的调节效应

李(Li)等[27]在研究中发现人口密度会影响新能源汽车的扩散.为此，我们在本节引入地区人口密度Density(中国各省份当年每平方公里居住的人口数量)来验证假设4，并在本节进一步考察假设2和假设3是否成立.具体做法是在模型中依次加入人均收入水平与购置补贴、受教育水平与公共采购、人口密度与限行限购的交互项进行回归，回归结果如表4所示.

表4 消费者特征异质性结果

在模型(4)中，收入水平和购置补贴的交互项lnIncome*lnSubsidy的系数在1%的显著性水平为-0.180，验证了收入水平对于购置补贴政策存在反向调节效应.收入水平提高1%会使财政补贴政策的效果降低0.18%，假设2得证.这是因为低收入地区的消费者具有更高的边际消费倾向与需求价格弹性，购置补贴增加后低收入人群购买新能源汽车意愿更强烈.

在模型(5)中，受教育水平和公共采购的交互项lnEducation*lnProcurement的系数在1%的显著性水平为2.105，验证了受教育水平对于公共采购政策存在正向调节效应.受教育水平提高1%会使公共采购政策的效果提升2.105%，假设3得到证实.这是因为在受教育水平更高的地区，消费者有限理性行为和信息不完全劣势会得改善，消费者不仅对于公共采购行为带给他们的驾驶技巧与经验更敏感，同时对于公共采购在人群中引起的示范效应和从众心理具有更强的感知程度，政府实行的公共采购政策效果也更好.

在模型(6)中，人口密度和限行限购的交互项lnDensity*Privilege的系数在1%的显著性水平为1.253，验证了人口密度对于限行限购政策存在正向调节效应.人口密度提高1%会使限行限购政策的效果提升1.253%，这与假设4一致.这是因为在人口密度越大的区域，私家车等交通工具的数量越多，该地区出现交通拥堵问题的概率和“汽车牌照需求”也就越大.政府在交通拥堵和汽车牌照高需求地区对燃油汽车实施的限行限购政策会使新能源汽车使用者因获得“道路特权”而得到更高的使用效用与出行便利，同时消费者对于新能源汽车具有的比较优势感知程度也更强.

5 稳健性检验

为了证明上述结论的稳健性，本文采用以下方法进行了稳健性检验.一是为解决内生性问题,将新能源汽车私人购买数量的滞后一期lnEV(-1)和政策变量滞后一期代入原模型进行回归.二是用新能源汽车销量(私人购买数量+政府购买数量)代替新能源汽车私人购买数量，并在模型中加入时间趋势项进行回归.三是在模型中加入因变量的滞后项lnEV(-1)，使用动态面板回归系统GMM方法进行回归.系统GMM结果显示，三组回归中AR(2)均大于0.1、Sargan均大于0.5，可以认为通过了AR检验与Sargan检验，因此系统GMM的结果与原模型结果具有内在的一致性.三种稳健性检验的结果均显示三个政策变量与控制变量的系数变化很小，符号也与原模型一致，即上述结论通过了稳健性检验.

6 结论和建议

6.1 研究结论

本文基于2010—2017年中国20个省份新能源汽车销量的面板数据，通过多元回归模型考察公共采购、购置补贴、限行限购三类产业政策对促进私人新能源汽车消费的效果.研究结果表明，公共采购、购置补贴、限行限购三类产业政策均促进了新能源汽车私人销量的提高.此外，消费者的经济社会特征与社会分布特征可以解释产业政策效果存在地区差异的成因，即人均收入水平会对购置补贴政策产生反向的调节效应；受教育水平与人口密度分别会对公共采购政策与限行限购政策产生正向的调节效应.

6.2 政策建议

我国新能源汽车产业政策正处于调整优化的关键时期，在我国多样化产业政策的扶持下，新能源汽车产业的前景愈发清晰.根据以上结论，本文认为新能源汽车产业政策在下一步调整完善时应注意以下几点：①逐步取消货币补贴政策，合理制定退坡比率.各地政府应根据当地新能源汽车推广和技术发展现状，并结合不同地区的人均收入水平的差异合理安排新能源汽车财政补贴政策的退坡比例，有条不紊地进行财政退坡.②继续加大政府和公共机构对新能源汽车的采购力度.各地政府应不断加大新能源汽车的采购力度，在受教育水平差异的基础上制定不同地区针对性的采购方案.③积极探索与健全路权优先政策体系.地方政府应根据人口密度的差异制定不同执行力度的路权政策，人口越稠密的地区越要严格执行对新能源汽车的使用便利措施，允许新能源汽车使用公共车道、停车优惠等措施，提高消费者在使用环节的便利性.