中国新能源汽车产业政策工具动态变迁与效能评价研究_周银香.pdf
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1、第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023中国新能源汽车产业政策工具动态变迁与效能评价研究周银香高珊珊田婧茹芮紫薇徐俊韩(浙江财经大学数据科学学院,杭州310018)摘要发展新能源汽车产业是目前世界各国解决能源危机和环境污染的重要途径,科学评价政策体系对于实现“双碳”目标具有重要的现实意义。本文依据新能源汽车产业化推进“三步走”战略,选择 20082020 年间 76 项国家新能源产业发展政策作为样本,借助文本挖掘工具,运用内容分
2、析法和PMC 指数模型,从政策工具选择、政策着力点动态变迁及政策效能 3 个维度对我国新能源汽车产业政策进行量化评价。研究结果表明:环境型政策工具在政策体系中始终占据主要地位,但需求类政策工具较为薄弱;随着产业化进程的推进,三类政策工具的使用已从初期的差异化、中期的交替波动转换为现期的相对稳定状态,政策着力点呈现出从需求面到环境面、再到供给面的动态调整;产业化推进各阶段部分政策文件的涉及面及受体较为狭窄,且需要加强政策主体的协同合作。关键词新能源汽车产业政策工具内容分析法PMC 指数模型动态演变政策效能评价DOI:103969/jissn1004910X202303002中图分类号F512.0
3、;F407.471文献标识码A收稿日期:20221106基金项目:国家社会科学基金一般项目“高质量发展视域下新能源汽车产业扶持政策动态效应测度与评价研究”(项目编号:20BTJ007);浙江省哲学社会科学规划课题“高质量发展视阈下新能源汽车产业政策效应测度及协同路径研究”(项目编号:21NDJC100YB)。作者简介:周银香,浙江财经大学数据科学学院教授,博士生导师。研究方向:新兴产业政策评价,低碳经济统计。高珊珊,浙江财经大学数据科学学院硕士研究生。研究方向:新兴产业政策评价。田婧茹,浙江财经大学数据科学学院硕士研究生。研究方向:新兴产业政策评价。芮紫薇,通讯作者,浙江财经大学数据科学学院教
4、师。研究方向:新兴产业政策评价。徐俊韩,浙江财经大学数据科学学院硕士研究生。研究方向:新兴产业政策评价。引言为应对全球气候变暖,2020 年 9 月联合国气候首脑会议上,全球 65 个国家发布了碳中和宣言。中国作为世界第二大经济体和最大的发展中国家,明确承诺“二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值,2060 年前实现碳中和”(“双碳”目标)。新能源汽车产业作为战略型新兴产业之一,被喻为一种“绿色”产业,并成为“蓝天保卫战”的重要战略支撑,发展新能源汽车产业是目前世界各国解决能源危机和环境污染的重要途径,更是实现“双碳”目标的强有力手段。为加强对新能源汽车产业的宏观规划,以确保新能源汽车产业长
5、远高质量发展,中国政府自2009 年开始,相继出台了免征购置税、财政补贴及免费专用牌照等系列扶持政策,驱动新能源汽车产业发展迅速进入快车道。但与传统燃油车相比,由于存在着销售价格偏高、充电配套设施不完善和技术成熟度偏低等问题,导致消费者对新能源汽车的接受度不高,扶持政策实施的实际成果与预期目标仍有较大差距。为此,科学评判新能源汽车产业政策质量与效能,优化政策工具选择以保证政策实施的前瞻性、连续性和实效性,对于推动新能源汽车产业的可持续高质量发展和全社会的节能减排具有重要的现实意义。1文献综述1.1政策工具分类研究政策工具维度的合理划分对于政策分析乃至政策目标的实现具有较为直接的影响。othwe
6、ll 和Zegveld(1985)1 按照政策措施的影响与着力面,将政策工具划分为供给型、需求型和环境型三大类,成为操作性最强、最为经典的分类方式。och-efort2 根据政府行政干预力度的不同,将政策工具分为强制性、混合性和自愿性三大类。Woolthuis等3 依据政府所拥有的资源类型,将政策工具系31第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023统化分类为信息型、权威型、组织型和财政型。Huang 等4 针对新兴产业创新力与竞争
7、力提升,将创新政策工具聚类为战略型、综合型与基本型。近年来,随着节能减排与新能源汽车推广应用示范工作的大力发展,政策工具成为国内学者进行新能源汽车产业政策分析的主要手段之一,郭随磊5 按照政府的介入程度,将政策工具分为强制性工具、混合性工具和自愿性工具,指出在新能源汽车产业政策工具执行中存在政府职能定位不合理的现象。李珒和战建华6 依据政策工具的作用方式与作用程度,从组织性、管制性、经济诱因性、信息性和自愿性 5 类政策工具的视角,定性分析了新能源政策变迁中的政策工具选择与推动力。谢青和田志龙7、张永安和周怡园8、高伟和胡潇月9 基于对政策工具的供给端、需求端和环境端三层面划分,分别选取了截至
8、 2013 年底、2016年底及 2017 年底中央或地方的新能源汽车产业政策进行文本内容分析,结果大多表明,在三类政策工具中,环境端政策工具的运用最为频繁,供给端与需求端政策工具的表现则各不相同。1.2新能源汽车产业政策评价对于政策工具的评价方法,早期主要以指标体系结合实证研究为主10,11,随着模糊数学、统计学等学科的成熟发展,AHP 与模糊综合评价、灰色关联、DEA 数据包络分析等量化方法逐渐流行于政策评价1214。互联网时代下,基于大数据、机器学习的共词分析、BP 神经网络等方法被用于评价政策优劣特性15,16。纵观各种政策评价方法,虽然具有一定的科学性和合理性,但多数方法的缺陷体现在
9、主观性较强和精确度较低等方面。为此,由 Estrada17 提出的政策文本量化评价方法 PMC(Policy Modeling Consistency)指数模型开始被学者们采用,并成为节能环保、大数据、人工智能等新兴产业领域较为先进的政策评价方法1821,但鲜有文献从系统、动态视角对新能源汽车产业政策体系展开效能评价研究。检索国内外研究文献发现,张永安和周怡园8、Yang 等22、Wang 等23 运用 PMC 指数模型对新能源汽车产业的财税补贴、充电设施奖励及双重信贷等政策进行了量化评价,但由于量化评价仅涉及少数补贴政策或特定性政策,对于引领新能源汽车产业高质量持续发展的规划类政策较少涉及,
10、导致研究结果在时空层面具有一定的局限性。综合来看,围绕新能源汽车产业政策工具的研究取得了系列成果,但仍存在些不足:(1)已有研究因政策样本选择的时段与数量限制,或因研究视角的局限性,导致研究结果在时空层面上可能出现偏颇;(2)涉及新能源汽车产业政策的量化评价大多采用模糊数学或传统评价方法进行单一政策分析,基于政策文本的多维度和群组效能评价则相对缺乏。基于此,本文依据新能源汽车产业化推进“三步走”战略(2008 2010 年、20112015 年、2016 2020 年),扩大研究样本的时空范围,运用文本挖掘、内容分析法及 PMC指数模型,对新能源汽车产业的政策工具选择、中长期规划政策及重点政策
11、的群组效能进行探究,多维度识别产业政策的优劣程度及动态演变态势。2新能源汽车产业政策工具文本分析引入 othwell 和 Zegveld1 的政策工具分类方法,将政策工具划分为供给型、需求型和环境型3 个层面,采用内容分析法对新能源汽车产业政策进行文本量化研究。其中,供给型政策工具的主要作用是鼓励新能源汽车技术研发与产品生产,提高产品性能、降低生产成本推动新能源汽车市场的发展;需求型政策工具作为拉动力促进新能源汽车市场的发展及新能源汽车产品的消费,以对消费者的购置补贴为主;环境型政策工具通过金融财税、法规管制等方式,通过营造有利的环境条件支持新能源汽车产业的发展(表 1)。2.1政策文件样本选
12、择与政策条款编码依据科技部制定的新能源汽车产业化推进“三步走”战略,选取 20082020 年期间的新能源汽车产业政策作为样本。由于地方政策通常基于国家政策的扩展且作用对象相对局限,因此仅选取国家层面政策进行分析。通过各政府部门网站与北大法律信息网,共获取新能源汽车产业政策 76 项(考虑到 2008 年未出台相关政策,且 2007年底发布政策的主体实施时段为 2008 年后,故将2007 年 10 月发布的政策纳入样本框)。将政策条款作为基本分析单元,按照“政策编码章节条款”进行编码,共得到 844 条政策条款及其编码,部分条款编码示例如表 2 所示。41第 3 期(总第 353 期)202
13、3 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023表 1政策工具分类工具类型工具名称工具涵义与举例供给型科技支持政府对科学和技术发展的直接与间接支持,如建立实验室、试验区、研究协会等人才资源针对教育体系与人才培训的政策,如技术培训、见习、职业教育等信息支持与技术、运营、市场相关的信息支持,如建立专用共享数据库、建立信息中心等公营事业与公营事业的成立与管理相关的措施,如公有事业创新、发展新兴产业等需求型公共服务解决各项社会问题的服务性措施,如公共建筑、健康服务等购置补贴政府为
14、企业、部门或消费者在消费、购置环节中所提供的补贴政府采购中央及地方政府的各项采购规定,如政府采购、合约研究等海外贸易政府鼓励企业进行海外拓展、关于海外贸易制定的一系列措施环境型税收减免为减少企业在运营过程中的投入,政府实行的相应税收减免政策金融支持各种金融及衍生机构提供的贷款、担保、风险投资等对新能源汽车产业的支持目标规划政府对于未来产业发展所达成的目标及规划策略措施政府为协助产业发展所制定的各项策略性措施,如奖励创新、区域性政策等制度规范政府为营造良好经济发展环境而推行的一系列规范制度资料来源:根据参考文献 1,7,8 整理。表 2政策条款编码表政策编码政策标题条款内容条款编码1新能源汽车生
15、产准入管理规则为促进汽车产品技术进步,保护环境,推进节约能源和可持续发展,鼓励企业研究开发和生产新能源汽车,贯彻 汽车产业发展政策1111新能源汽车生产准入管理规则国家发展和改革委员会(以下简称国家发展改革委)负责新能源汽车生产准入管理工作11276关于进一步完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知进一步强化监督管理,完善市场化长效机制。落实新能源汽车生产企业产品质量主体责任,鼓励企业积极开展缺陷调查及主动召回。763176关于进一步完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知加强汽车投资项目和生产准入管理,严控增量、优化存量,76412.2政策工具维度分析(1)政策工具条款分析从政策工具各维度条
16、款分布来看(表 3),我国 20082020 年间环境型政策工具占比最大,为59.83%;其次为供给型工具,政策条款数量占比为 23.70%;而需求型政策工具条款占比仅为16.47%。可见,我国当前新能源汽车产业政策体系主要着力于为产业发展营造良好的环境,并辅以供给型政策工具推动产业发展,但需求型政策工具对于新能源汽车推广的拉动力则表现出明显的不足。进一步分析可知,在环境型政策工具层面,制度规范类政策条款最多,达到 293 条,占全部政策条款的比重为 34.72%,体现了国家为推动新能源汽车产业发展着重于实施产业规范化、标准化。其次为策略性措施,条款占比 12.44%,说明国家为促进新能源汽车
17、产业发展推出了创新奖励、区域协调发展、商业模式优化等大量实质性举措。此外,金融支持和税收减免等政策条款分布则相对较低,占比分别为 4.62%和 3.67%,表明政府在金融与财税支持等方面的扶持力度相对偏弱。51第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023表 3各维度政策条款数量分布表工具类型工具名称条款编码小计子项占比(%)总占比(%)供给型公营事业438,448,1021,1121,7211,7221,7222394.62科技支持
18、123,433,434,435,6921,7531,7532,7533,7542,7543,7561,7562,7563,7584819.60人才资源122,522,811,1124,11211,1224,1234,1555,2928,2934,4022,4044,4351,7583141.66信息支持421,539,1122,1123,7551,7552,7553,7554667.8223.70环境型策略性措施121,411,432,4411,513,521,831,7031,7441,7541,7544,7581,758510512.44金融支持211,445,623,6621,6631,
19、6651,7051374.38目标规划111,423,7511,7512,7513,7521,7522,7523394.62税收减免441,1311,1321,6211,6221,6231,6241,6251,6261,7041,7582313.67制度规范112,113,114,115,116,131,132,133,134,135,141,142,143,144,145,146,147,148,149,1410,74151,74161,74171,74181,74191,74201,74211,74221,74231,74251,74261,74271,74281,7429129334.7
20、259.83需求型公共服务221,321,447,4410,4511,4521,4531,4541,4561536.28购置补贴222,223,241,251,252,253,254,262,7611,7621,7631,7641526.16海外贸易437,1556,1942,1961,7571,7572202.37政府采购332,436,2311,2321,2331,2332,2333,2341,2351,2352,2353,2354,2441,2442141.6616.47供给型政策工具层面,政府对科技支持和信息支持等方面较为重视,政策占比分别达 9.60%和 7.82%。公营事业在政策体
21、系中占比不足 5%,透露出我国新能源汽车产业发展的基础设施建设仍不够完善。人才资源政策占比仅为 1.66%,表明政策对这项工具的支持力度严重不足。需求型政策工具层面,政策扶持主要体现在公共服务与购置补贴两方面,占比分别为 6.28%和 6.16%,这两类政策工具的运用能快速提高我国各领域新能源汽车使用率,但两类政策工具总体占比不高。同时,海外贸易与政府采购方面的政策支持力度也明显不足,占比仅为 2.37%和 1.66%。(2)政策工具的动态变迁从产业政策发展来看,不同维度的政策工具对于新能源汽车产业发展的不同阶段所呈现出的着力点不尽相同。从历年新出台政策所使用的三类基本政策工具比例来看(图 1
22、),环境型政策工具在产业发展的各个阶段占比基本保持在 50%以上,供给型政策工具占比呈现出先涨后平的趋势,需求型政策工具则显现出先扬后抑的态势。在新能源汽车产业化推进的第一阶段(20072010 年),国家侧重于营造产业发展环境,需求型政策占比逐渐提高。产业化推进的第二阶段(2011 2015 年),环境型政策工具占比保持在50%左右,而供给型与需求型政策工具占比则出现61第 3 期(总第 353 期)2023 年 3 月工业技术经济Journal of Industrial Technological EconomicsNo.3(General,No.353)Mar.2023图 1政策工具累
23、计占比注:由于 2008 年无新政策发布,所以图中未展示当年数据,后文图形类同。交替领先的波动状态,这与 2012 年科技部发布电动汽车科技发展“十二五”专项规划,提出“实现混合动力汽车产业化技术突破”与“开展以小型电动汽车为代表的纯电驱动汽车大规模商业化示范”两个目标有关。进入第三阶段(20162020 年),三类政策工具基本趋于稳态,表明我国新能源汽车产业政策逐步趋向成熟稳定,但需求型政策工具仍保持 20%以下的最低占比。进一步剖析三类政策工具各维度的动态变迁情况,在环境型政策工具层面(图 2),制度规范工具占比随着产业化推进虽有所下降,但其主导地位贯穿了我国新能源汽车产业的发展历程,表明
24、产业规范化、标准化作为产业发展的关键前提与保障,受到了政府的高度重视;其次,策略性措施随着产业化进程的推进,其重要程度也逐渐凸显;而金融支持、税收减免政策工具占比则始终保持较低水平,尤其是税收减免类政策工具在2013 年前占比均未突破 2%。图 2环境型政策工具占比在供给型政策工具变迁中(图 3),政府的科技支持力度始终较高,尤其是随着产业化推进至第二阶段,科技支持类政策占比大幅增加。其次,信息支持类政策随着产业化进程推进也逐渐增多。然而,公营事业与人才资源的支持力度在产业化推进过程中占比相对落后,尤其是人才资源政策工具,自产业化推进第二阶段开始占比不断下降,反映出新能源汽车产业人才的重视程度
25、严重不足。图 3供给型政策工具占比需求型政策工具中(图 4),购置补贴类政策占比自 2009 年开始迅猛增加,2010 年达到最高且突破 20%,其主要原因是 2009 年国家正式实行新能源汽车示范推广试点工作,但此后该政策工具逐渐退坡,至 2020 年购置补贴类政策占比降至不足 10%。公共服务类政策则在 2014 年占比达到最高,此后也呈现逐年下降的趋势,反映我国新能源汽车发展过程中确实存在配套服务滞后的问题。此外,海外贸易与政府采购类政策在产业化推进过程中始终保持不足 5%的水平,表明长期以来政策对机关采购与进出口贸易方面的引导与支持力度严重缺失。图 4需求型政策工具占比3基于 PMC
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