基于关键技术链的新能源汽车产业政策分解及政策效力测度
2019-09-29郭本海陆文茜王涵乔元东李文鹣
郭本海 陆文茜 王涵 乔元东 李文鹣
摘要 对2001—2017年新能源汽车产业政策进行梳理,选取具有代表性的40项政策,通过大量文献及专家意见,将产业政策大致分为规划引导、财税支持、技术规范及行政监管四类政策措施,基于新能源汽车26个关键技术链进行政策分解与匹配。在此基础上,测度在各关键技术环节产业政策措施间耦合协调度,并实证分析政策措施耦合协调度对新能源汽车产业创新绩效的影响。研究表明:中国新能源汽车产业政策存在“重整车、轻原材料、轻零部件”等失调现象,上下游技术水平不匹配制约了整车整体技术水平;新能源汽车产业政策系统协调情况对创新绩效有方向性差异,财税支持措施与技术规范、行政监管措施间的协调有待进一步加强,而规划引导政策、技术规范与行政监管耦合协调度对整体协调水平有负面影响,明显不利于新能源汽车产业创新绩效的提升。根据政策分析,现有政策对有效推动新能源汽车未来进一步技术发展所起作用有限,而未来的政策要在产业共性技术发展和核心技术突破方面提供更强有力的保障,实现产业的自主可控应成为未来政策调控的重要目标,故更需要注重在技术环节的均衡性和协调性并根据产业环境的变化而适时调整政策。
关键词 新能源汽车;关键技术链;政策分解;政策效力测度
中图分类号 F276.44
文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2019)08-0076-11DOI:10.12062/cpre.20190318
作为多技术环节的产业系统,新能源汽车从原材料的制备到整车系统集成,涉及众多新兴技术,掌握这些技术是实现新能源汽车全产业链自主可控目标的关键。依靠产业政策扶持,中国新能源汽车产业发展短期内在产量和规模上呈爆发式增长。截至2017年年底,中国新能源汽车保有量已达153万辆,其产銷量和保有量近3年连续名列世界第一;研发投入也大幅上升,新能源汽车从“八五”起步至今,中央和地方政府对科技研发总体投入金额已超过1 500亿元,培育了上海电驱动、宁德时代、天津力神等一批重点企业,实现了从技术孵化到产业化的巨大蜕变,电池续航、电机驱动控制等技术取得了明显进步。由于新能源汽车产业尚处于导入期阶段,市场需求不稳定,技术路线不清晰,加之国内车企自身研发实力有限,新能源车企整体技术创新积极性不高,高性能动力电池、高集成度驱动电机系统等核心技术有待进一步突破。着眼产业技术创新,中国新能源汽车产业政策须在产业共性技术发展和核心技术突破方面提供更强有力的保障,未来产业政策调整要注重与产业技术环节的精准匹配。基于此,本文对已出台新能源汽车产业政策进行政策分解,科学测度作用于关键技术环节的政策效力(侧重于产业政策对产业技术创新的助推效力),识别制约产业技术创新的政策瓶颈,为调整和优化新能源汽车产业政策提供依据。
1 文献综述
学术界不乏对政策效力的研究,研究视角涉及政策工具的使用、市场表现、评估模型构建等方面。Hughes O E[1]将政策工具分成供应、补贴、生产、管制四类。Rothwell和Zegveld[2]则将其分为供给型、需求型和环境型三类。陈衍泰等[3]按新兴产业需求和供给维度细分政策工具,发现使用频率前三位是“科技投入”“平台建设”与“政府补贴”,中央和地方政府在技术资源需求方面的政策投入较少,对新能源汽车进入以及市场的开拓较为重视,对技术多样化的投入略有欠缺。张永安等[4]发现新能源汽车补贴政策中缺乏支持新能源汽车技术提升和产品开发的供给型政策工具,过于聚焦购买环节的补贴而对充电基础设施建设重视程度不够。范国如[5]则构建了最优补贴策略模型,考虑了政府补贴、造车成本、充电桩配套数目等因素,并提出要通过提高补贴门槛,倒逼企业提高新能源汽车创新技术水平,增强消费者对新能源车的质量认可。魏淑艳等[6]将新能源汽车产业政策工具问题归结为管制类工具过多、缺乏有机结合、管理机构不协调、缺乏评估问责机制四类。李珒等[7]发现经济诱因性工具和信息性工具应该是推动新能源汽车产业的关键工具,组织性和管制性工具只适用于产业化初期,资源性工具应该在市场得到完善后使用。李苏秀等[8]研究发现随着产业政策数量与力度的增加,技术专利、产销量和商业模式三个方面对市场表现整体均呈现出快速发展的趋势。Jiang C[9]检验了政府补贴与新能源车企R&D强度之间的动态关系,发现政府补贴对研发强度有显著的正面影响,但市场利润对研发强度没有贡献。符贵兴[10]认为汽车产业政策中,过多的行政管制破坏了市场机制,应采用放松准入管制、增加中小城市试点运行、建立零排放信用交易制度等市场化手段。金通等[11]指出新能源汽车产业政策应该从弱化补贴的基础上强化技术、突破目标,引入竞争增强型的产业政策和工具。
对政策效力的测度方法也很多样化,俞立平等[12]通过DEA-Malmquist模型测度了高技术产业政策绩效,并运用面板回归和分位数回归模型研究其影响因素。王晓珍等[13]采用负二项回归估计模型研究产业政策和区域创新环境对风电企业创新绩效的影响。周成雄等[14]构建二维度的区域战略性新兴产业政策分析框架对区域战略性新兴产业政策进行评估。Castillo V等[15]用综合控制法(SCM)研究阿根廷萨尔塔旅游发展政策(TDP)的实施对就业产生的影响。张思光等[16]在软系统方法论和“3E”评估理论基础上,构建了政策评估的逻辑模型,并将之应用到对促进科技社团承接政府职能的政策效果评估上。张永安等[4]运用文本挖掘方法抽取中关村区域科技创新政策中运用频率最高的政策工具,依据迪尔综合激励模型与道格拉斯生产函数构建区域科技创新政策对企业创新产出的作用机理模型。张炜等[17]构建区域创新政策的多维度评价模型,从创新政策强度、政策协同度、政策完善度三个维度对供给导向、需求导向和环境支持导向三类创新政策进行量化评估。Wang W等[18]采用内容分析法对政策文本进行编码并归入政策工具、创新价值链二维分析框架进行频数统计并提出需要加强现有政策实施力度和执行情况的监管和调控,适度降低相同政策工具在同一价值链上反复使用的频次防止政策“过溢”带来的负面影响。
对政策内部工具的协同研究,仲为国[19]和彭纪生等[20]将政策具体措施分为人事措施、财政税收措施、引导措施、行政措施、金融措施及其他经济措施等并测量了政策之间的协同问题,利用扩展的柯布-道格拉斯生产函数研究了政策协同与技术绩效之间的关系。Murphy L[21]则将具体措施划分为行政许可、经济措施、协议和信息引导等评估了荷兰能源产业政策。Tae-hyeong Kwon[22]对可再生资产组合标准(RPS)和长期合约拍卖的政策组合的协同效应进行了研究。关于政策协同的研究集中解决的是各系统措施两者协作情况对最终目标的影响,而耦合协调度模型不仅能测度多系统间各要素相互联系强弱,更能测度出各系统间相互协调、促进作用的程度。Ran Wang等[23]采用主客观加权方法,综合评价方法和耦合协调模型相结合的方法,对中国矿业经济区的资源环境承载力“短板”进行了耦合协调度评价。魏金义等[24]利用耦合协调模型,建立相应的指标体系,分析了改革开放以来中国农业技术进步和要素禀赋的耦合协调性,并对各地区间两者的耦合协调关系进行了比较;徐晔等[25]对珠三角地区产业创新与产业升级的耦合度进行了实证分析;段婕等[26]构建了高技术产业、传统产业与区域经济创新系统三系统间耦合关系动态理论模型,并利用BP 人工神经网络动态适应性对耦合系统动态影响因子进行实证分析;蔺鹏等[27]利用灰色关联度耦合计量模型对科技金融政策与科技型中小企业创新绩效的耦合协调程度进行实证检验。
总的来说,目前国内外有关产业政策工具的使用情况、政策实施效果及存在问题等方面的研究已有不少,但多为对政策整体效果的测度,基于技术环节的政策工具使用情况研究较为缺乏,围绕关键技术来讨论新能源汽车未来产业政策优化方向的研究亟待深化。深入政策系统内部则需要用针对具体政策措施的协同情况的测度方法,耦合协調度的实证方法已经相对比较成熟,本文则参考这种方法基于关键技术环节进行政策分解,识别制约产业技术创新的政策瓶颈,为调整和优化新能源汽车产业政策提供依据。
2 基于新能源汽车产业关键技术链的政策分解
作为多技术集成的新能源整车,从上游原料到中游零部件到最终成品涉及众多关键技术,可大致将其分为四个阶段,即原材料的提取与制备、上游技术研发、核心零部件制造、整车及配套技术。原材料钴镍锂及稀土等提取与制备是整车制造的源头,是支撑所有核心技术创新的基础。上游技术研发主要包括三电的原材料的制备技术,如正极材料能直接影响电池的能量密度、安全性、循环寿命等重要性能,核心零部件原材料的制备技术尤为关键。通过新能源汽车网、盖世汽车社区等网站和相关文献的了解,将上下游涉及的核心技术归纳为钴镍锂矿资源制备技术、石墨制备技术、稀土资源制备技术、铝镁及其合金制备、正极材料、负极材料、隔膜、电解液、磁性材料、硅钢片、电子元器件、嵌入式软件、逆变器、IGBT芯片、镍氢电池、锂离子电池、燃料电池、永磁同步电机、交流异步电机、开关磁阻电机、整车控制器、电机控制器、电池管理系统、整车集成技术、轻量化技术以及充电技术等26个技术环节(见图1)。上游技术的每个环节都决定着最终整个新能源汽车的性能好坏,因而通过产业政策对每个技术环节合理布局实现上下游技术协同发展从而提升新能源汽车整体技术水平。
通过中国报告大厅、中国汽车工业信息网、北大法律信息网数据库收集了2001年—2017年间国家及各部委颁布的与新能源汽车产业相关的政策,再利用中国汽车工业协会与新能源汽车网政策数据库对搜集的政策进行了核对剔除重复、相关性不大的政策,初步确定了339项政策,然后与团队老师和同学们对初步筛选的政策的具体内容(政策背景、发布时间、发布机构、政策类型、政策措施、政策绩效等)对政策进行进一步精读与筛选,锁定包括全国人大、国务院、工信部、发改委、国家能源局、环保局、科技部、知识产权局、商务部、财政部、税务总局、工商总局、全国汽车标准化技术委员会等多个机构颁布的117项新能源汽车政策,结合相关研究政策的文献[3-8,30],并考虑到相关部委颁布政策存在一定的效力等同性及本文基于关键技术研究的特殊性,经过团队的反复筛选与讨论,最终选取了40项与新能源汽车高度相关并对关键技术有明显助推作用力的代表性的产业政策。
对政策措施的分类,Murphy L[21]学者将具体措施划分为了行政许可、经济措施、协议和信息引导等。仲为国[19]和彭纪生[20]等将政策具体措施分为人事措施、财政税收措施、引导措施、行政措施、金融措施及其他经济措施等研究了政策协同与技术绩效之间的关系。郭本海[30]等将我国光伏产业政策措施分为财政税收措施、引导措施、金融措施、行政措施、监管保障措施、规范措施,研究了政策协同对政策效力的影响。本文在参考已有文献的基础上,并咨询了从事新能源汽车领域研究的相关人士,同时还邀请了 3 位公共政策领域的教授和江苏5家新能源汽车企业相关负责人进行了讨论,根据新能源汽车产业政策的现状最终将政策措施分为规划引导措施、财税支持措施、技术规范措施及行政监管类措施四大类别。规划引导措施包括了政府部门对新能源汽车产业整体的战略布局、发展目标规划等,对新能源汽车未来技术方向和战略有决定性作用。作为技术密集型的新能源汽车正处于高投入低收益的初始发展阶段,尚且离不开财政补贴、税收优惠等支持,然而财税措施使用不当常制约着产业的创新发展。目前,新能源汽车部分环节出现低水平重复建设现象,比如电池行业面临产能过剩的风险,由于新能源汽车企业和产品的准入门槛相对偏低,补贴标准和推荐车型条件的调整不够及时,因此要有明确的不断更新的技术规范。此外,为落实新能源汽车财税支持政策、完成规划目标,政府部门对整个新能源汽车的审批监管必不可少。基于此,研究这四类政策措施的协同情况有助于对现有新能源汽车产业政策效果的评估。
为了更好地对新能源汽车产业政策进行量化,本文将对政策样本内容进行分解并编码,同一项政策中可能包含着不同的政策条款,而不同的条款很可能属于不同类型的政策措施,故在编码时按照“政策编号-章节号-条款号”的方式进行。本文将政策进行分解后编码并与关键技术环节进行了匹配,匹配部分结果如表1所示。
3 新能源汽车产业政策措施间的耦合机理分析
耦合理论解决经济社会问题,最早应用者是美国学者Weick,用来研究两个或以上的系统通过相互作用而彼此影响的现象[28]。产业政策系统内部的政策措施之间相互促进,能够产生协同放大的效应,可认为政策措施间存在协同耦合关系,通常用耦合度反应系统或要素彼此作用影响程度,但在有些情况下很难反映出政策措施影响产生的整体功效和协同效应,为此需要构造耦合协调度模型评判政策措施交互耦合的协调程度。新能源汽车产业政策系统关系情况如下(见图2),各关键技术环节上政策措施系统的耦合协调程度影响着政策整体促进创新的效果。
新能源汽车产业政策措施的耦合关系是指政策措施通过要素相互影响、匹配协同优化整个新能源汽车创新系统,从而促进产業创新发展(见图3)。新能源汽车产业创新水平的提升的关键在于各核心技术环节的突破,技术的突破是离不开包括新能源汽车相关创新技术的企业、高校在内的创新主体的共同努力,而技术创新最重要的创新资源(研发资金、创新型人才、技术知识等)的大量投入并且存在很高的风险。新能源汽车作为中国战略性新兴产业,其产业的创新发展受到国家高度重视,各类政策措施间的相互影响和促进,为新能源汽车产业的创新发展提供了有力的扶持和持续保障。在产业政策科学规划和有力引导下,通过在财税、技术方面的支持以及严格的监管减轻了新能源汽车相关创新主体高风险、高投入带来的负担,一系列利好政策的出台为新能源汽车产业整个系统营造良好的创新氛围,实现整个新能源汽车创新系统的良性循环。
规划引导政策措施系统与其他政策措施系统的耦合关联,就是在新能源汽车产业技术创新系统发展进程中,规划性政策作为调控中心引领其他政策措施,将新能源汽车产业列入高技术重点领域,重点引导新能源汽车作为节能减排的重点项目,出台重点产品和服务目录,制定详细的新能源汽车关键零部件及整车的发展计划;通过专项行动、规划引导新能源汽车企业技术创新、产品升级及配套就基础设施的建设。释放重要信号是政策扶持创新的最基础的措施,把控着新能源汽车发展的整体节奏,因此,规划引导政策措施也是整个政策系统的核心部分,其规划的详细程度以及引导对象的明确程度都直接影响到新能源汽车相关企业未来发展战略计划的布局,吸引更多的资源投入,形成新业态。财税支持政策措施系统作为激励其他政策措施的基础资源,能促进政策措施的有效实行。在政府部门明确的引导下,新能源汽车产业拥有广阔的发展前景,然而作为技术密集型产业,新能源汽车的研发和生产成本很高,对于投资于新能源汽车的汽车生产商来说,新能源汽车的技术门槛高,且异于传统车的业务模式,故需要巨大的资金投入来更新生产线。基于此产生的新能源汽车的生产成本完全由汽车生产商承担,但是产生的收益由全社会共享,因此完全竞争市场环境下,市场机制难以推动新能源汽车产业的发展,导致市场失灵的现象出现。此时,以补贴为代表的政府扶持政策才能推动新能源汽车产业的稳步发展,但是重复过度的补贴产生了干扰市场供求、破坏公平竞争等体制性的弊端,以及产销数据与实际使用数据出现巨大落差、车企大面积骗补等市场性的不足,这也是由于补贴的实体与程序规则缺乏法治理念。因而技术规范政策措施系统与其他政策措施的耦合关联则是作为在技术规划、扶持以及监督等政策措施中的参考标准,发挥各政策措施的正向作用。
新能源汽车创新技术日
新月异,技术标准也应及时进行调整,发布新能源汽车规范建设企业名单,建立严格的评审体系,对新技术研发企业进行有效的激励,淘汰落后技术,才会避免低水平重复建设生产,保证新能源汽车技术的先进性。所以行政监管政策措施系统在与其他政策措施系统的耦合关系中是作为监督审核的重要部分,及时调整实施中出现偏差的政策。政府部门应在行政审批上优先保障新能源汽车项目建设的各项许可,支持新能源汽车产业与地方、区域经济发展相结合,保持与新能源企业产业规划目标的一致性。对新能源汽车企业补贴要有严格规范的行政审批流程,将最新技术作为标准进行定期的审核管理,这样才能淘汰掉落后、过剩产能,整体把控新能源汽车的健康发展。
4 产业政策措施间耦合协调度评价模型
4.1 指标的选取
本文在搜集2001—2017年新能源汽车具有典型代表的40项产业政策基础上,以26个关键技术环节为依据进行了进一步分解。政策效力的评估是在参考已有的文献
基础上,咨询了从事新能源汽车领域研究的相关专业人士,同时还邀请了我校3位公共政策领域的教授和江苏5家新能源汽车企业负责人进行了仔细的讨论研究,最终制定了一套详细的评分标准,对政策措施的各指标进行严格打分(见表2),获得最终数据。
4.2 耦合协调度的测算
通过以上理论分析,新能源汽车产业政策措施系统在各自耦合要素彼此产生某种程度的影响,这里定义为政策措施耦合度,其大小反映了对新能源汽车产业政策创新助推的贡献程度。在探讨多个系统间耦合关系的实证方法中,耦合协调模型是被广泛应用的一种,通常由功效函数、耦合度函数和耦合协调函数三部分构成[23-27]。
4.2.1 功效函数
设变量xi(i=1,2,3,4)是新能源汽车产业政策耦合系统的第i个子系统的综合序参量,xij为第i个序参量的第j个指标,其值为Xij(j=1,2,…,n)。αij,βij是系统临近稳定界点上序参量的上、下限值。本文的指标均具有正功效,因而产业政策系统对系统有序的功效系数xij可表示为:xij=(Xij-βij)/(αij-βij)。其中,xij为Xij对系统的功效贡献大小,反映了各指标达到目标的满意程度,趋近于0为最不满意,趋近于1为最满意,所以0≤xij≤1。
由于规划引导、财税支持、技术规范及行政监管政策措施系统是不同而又相互作用的子系统,对子系统内各个序参量的有序程度的“总贡献”可以通过集成方法论来实现[24]:
Uk,in=∑mj=1λijnxijn,∑mj=1λijn=1
式中,Uk,in以子系统对总系统有序度的贡献;λijn为各子系统中指标的权重,为了避免人为的主观性,本文引入Shannon的熵值思想确定各指标的权重,步骤如下。
(1)第i项指标的第j项样本的特征比重:
pij=xij·(∑nj=1xij)-1
(2)第i项指标的熵值:
其中,k>0,且k与样本的个数有关,k=1/ln(n),hi的取值范围在0到1之间。
(3)第i项指标的熵权系数:
λi=1-hi∑ni=1(1-hi)
4.2.2 耦合协调度模型
借鉴物理学中的耦合系数模型,对n个系统相互作用的耦合度通用模型[29]如下:
C=U1×U2×…×UnU1+U2+…+Unnn1n
虽然耦合度对各政策措施系统之间关系强弱的判别有重要作用,但是容易出现偏差,不能显示系统的整体协调情况,如在两个系统的评价值很低的情况下,却能得到很高的耦合度。为此,构建耦合协调度模型可以更好地判断系统之间的协同情况。
其公式如下:D=C×T
T=β1U1+β2U2+…+βnUn,∑nn=1βn=1
式中,D为各政策措施系统间的耦合协调度;T是各政策措施系统推动创新的综合能力的评价指数;β是待定系数,该系数作为综合评价得分的权重,权重的大小反应的是系统的重要程度,通过对新能源汽车产业政策措施的重要程度的研究,规划引导政策作为其他措施的基础条件,重要性优于其他措施,其次是财税支持措施,而技术规划和行政监管被视为同等效力的措施,因而我们设置β1=5/15,β2=4/15,β3=3/15,β4=3/15。
4.2.3 耦合度和耦合协调度评价标准
通过前面的分析,本文用耦合度C来表示在相对静态中各政策措施系统之间的耦合的相关程度。当C=0时,说明各系统间无耦合,耦合系统处于萌芽阶段;当0 用耦合协调度D表示各系统在动态耦合过程中的协调程度,具体划分见表3。 5 新能源汽车产业政策系统耦合实证分析 利用规划引导、财税支持、技术规范及行政监管政策措施系统耦合关系模型,得出作用于新能源汽车产业链上下游关键技术环节的各政策措施间的耦合度和耦合协调度(见图4)。 从图4中可以看出新能源汽车产业政策系统的耦合度和耦合协调度存在明显差异。各政策措施的耦合度较耦合协调度整体偏高,除了原材料提取与制备阶段中钴镍锂矿产资源、稀土资源、铝镁及其合金制备技术环节小于0.7,处于中度耦合阶段之外,其他技术环节的耦合度均大于0.8,表明各政策措施系统之间关系主要是高水平耦合為主,这说明中国新能源汽车产业政策措施间高度依赖,相互融合的力度加强,各系统之间相互推动、支撑作用非常明显。然而,系统高耦合情况下整体协调度出现整体偏低的现象,原材料制备与提取技术以及上游电机、电控原材料制备技术更是处于严重失调的状态,除了锂电子电池制造技术外,其他环节均为中度失调。耦合协调度的折线图中,从上游的新原始材料正负极材料、隔膜以及电解液制备到动力电池制造技术环节相对协调度较高,动力电池能源汽车电池是新能源汽车的“心脏”与“灵魂”,也是新能源汽车产业链条上附加值最高的环节,居于新能源汽车发展三大关键核心技术之首。是以新能源汽车产业政策会更注重动力电池行业的发展,有一定的倾向性,考虑的也相对全面,各元素趋向良性互动,因而动力电池环节的政策措施耦合协调度相对较高,但仍与理想状态相差甚远,说明在政策措施在协调方面中仍有待进一步提高。 政府侧重扶持于新能源汽车中下游技术环节,“三电”以及整车部分,我们也能从补贴优惠政策中看出,国家重点是对整车企业的大力补贴,很少有针对到上游原材料部分的具体政策措施,而事实上新能源汽车的制造成本之所以昂贵,“三电”关键技术难以突破,很大程度上在于关键原材料的制备技术的创新不足,稀土资源、矿产资源的提取及制备技术有限,导致生产关键零部件的原材料制造成本过高,最终致整个汽车的制造成本上升。 为深入探测政策措施间的协调情况,调整模型后可获得三个政策措施间的耦合协调情况,结果如图5所示。 从数值结果中可以看到三个政策措施的耦合协调度整体偏低,其趋势与四个政策措施系统在技术链上的情况一致,其中规划引导、财税支持与技术规范的协调度远远低于其他政策措施系统的协调度,处于严重失调的状态。为进一步探究影响整体协调耦合度的因素,利用常用的多元线性回归分析三个政策措施间的耦合协调度与整体协 调度的关系及影响程度,回归模型构建如下: Y=α+λ1ABC+λ2ABD+λ3ACD+λ4BCD+ε(1) 其中,Y表示政策措施整体协调度,为了简化公式这里A、B、C、D分别代表规划引导政策措施、财税支持政策措施、技术规范政策措施、行政监管政策措施,字母间组合代表系统间的协调度,下列公式(2)(3)(4)(5)也同样适用,λn(n=1,2,3,4)为自变量系数,α为模型常量,ε为其他随机因素对因变量的影响。结果发现规划引导、技术规范与行政监管政策措施系统间的协调度对整体协调度存在负面影响(见表4) 。 新能源汽车产业政策在整体产业创新技术的布局过程中,为了加快新兴行业的脚步设置了较低的门槛,在政策的驱动下,掀起了新一轮投资热潮,然而繁荣的背后却很存在众多隐患。国内新能源汽车企业档次偏低,缺乏核心竞争力,没有真正的核心技术,而政策的技术扶持标准没有及时更新,让不具备条件的企业生产新能源汽车并享受各种补贴就等于鼓励企业不要创新、不要走高端之路,以一种虚假的“繁荣”反过来误导决策。因而,政府部门需要加强对新技术发展趋势的把控,及时提高技术门槛,补贴也应该真正用于鼓励企业技术创新、工艺创新、设计创新、功能创新等,大力打击骗补行为,提高监管质量。
新能源汽车产业政策措施间相互促进产生协同放大效应,积极推动新技术的创新发展。进一步探索政策措施间的耦合协调度对新能源汽车技术创新的影响,可以为产业政策的优化调整提供思路。因此本文构建了以技术环节上政策措施系统耦合协调度为自变量,创新绩效为因变量的回归模型。企业创新绩效常见指标有专利产出,新产品销售收入,新产品产值率,由于《国家认定企业技术中心管理办法》中明确将企业当年被受理的专利申请数作为评价企业创新绩效的产出指标,本文结合企业技术创新的实际情况及数据的可获得性,将当年被受理的专利申请数作为企业创新绩效产出指标。本文涉及新能源汽车产业链的26个技术环节,通过专利网站地搜索到2001—2017年期间相关专利授权量(见表5),将其作为衡量该技术领域的平均创新水平。
本文分别利用公式(2)(3)(4)(5)分析规划引导措施和其他措施、财税支持措施与其他措施、技术规范措施与其他措施及行政监管措施与其他措施的协调度对新能源汽车产业创新绩效的影响。
I1=α1+β11ABC+β12ABD+β13ACD+ε1(2)
I2=α2+β21BAC+β22BAD+β23BCD+ε2(3)
I3=α3+β31CAB+β32CAD+β33CBD+ε3(4)
I4=α4+β41DAB+β42DAC+β43DBC+ε4(5)
其中Yn(n=1,2,3,4)表示新能源汽车产业关键技术领域的创新绩效(Innovation performance),A、B、C、D字母间组合表示不同政策措施的耦合协调度,公式(1)已说明,βab(a=1,2,3,4;b=1,2,3)为自变量系数,αn(n=1,2,3,4)为模型常量,εn(n=1,2,3,4)为其他随机因素对因变量的影响。
借助SPSS分析软件分析各系统协调度与新能源汽车
创新绩效之间的关系(见表6),结果显示P值(Pro>F)=0.000 0说明模型整体上是非常显著的。本文研究的主体为各新能源汽车技术环节,主体间关联性存在一定差异,因而模型的可决系数(R-squared)=0.870,也是在合理范围,模型的解释能力良好。
回归结果表明不同技术环节规划引导、技术规范、行政监管措施三者之间协调度对新能源汽车产业的创新绩效均产生负面影响。新能源汽车产业发展兴起的十几年,政府部门不断调整新能源汽车战略规划,积极引导新能源汽车产业项目,并通过财政补贴、税收优惠等手段提高新能源创新主体的积极性,然而产业繁荣的背后我们应该看到新能源汽车产业单单增加了产能,而整体技术进步不大,缺乏国际竞争力。在新兴产业发展初期,新能源汽车技术发展尚不成熟,国家制定的技术门槛较低,而补贴力度却逐步加大,短短几年,新技术日新月异,而生产企业及产品准入标准自2009年第一次修订后沿用了七年,技术标准严重滞后,财税支持没有真正推动技术进步,反而导致车企对补贴过度依赖,也出现低水平重复建设,产能過剩的现象,政府部门对车企及产品的审核监管不到位,整体监管失控,新能源汽车产业的创新步伐缓慢。
从财税支持措施与其他措施的协调度的影响结果来看,与规划引导、技术规范的协调度及技术规范、行政监管措施的协调度均对创新绩效产生负面影响。财税政策措施是国家在扶持一个新兴产业最常使用的手段,而适度的补贴优惠对产业发展会起到良性的促进效果,而国家将新能源汽车作为战略制高点的决心是很坚定的,在政策的扶
持力度也是空前的,“国补+地补”过度使用一定程度上助长了新能源汽车项目的无序建设,地方政府对新能源汽车产业疯狂追捧,加上准入门槛较低,监管体系建设尚不完善,已经造成新能源车产能过剩。
另外行政监管措施与规划引导、技术规范措施的协调度也不利于创新绩效的提升。中国新能源汽车关键核心技术整体创新不足,高比能量动力电池等关键核心技术仍是当前制约中国新能源汽车发展的主要瓶颈,国内大部分电池企业看好未来市场前景,加大了投入力度,但大多缺少核心技术,只是简单扩大产能,低水平重复建设现象加剧,导致产能过剩。另外,充电配套设施建设落后,使用率低,消费者充电不便,对市场的撬动作用不明显,而随着保有量的快速增长,车辆、电池及线束的逐步老化,起火甚至爆炸等安全问题逐渐显现,创新技术缺乏安全保障。种种问题的产生亟须政府部门的有效监管,在新兴产业发展初期,政府部门应整体把控发展局势,健全新能源汽车安全标准规范体系,定时开展新能源汽车安全专项排查,发挥新能源汽车监控平台的作用,完善安全预警机制,确保安全隐患及时消除。
6 结 论
本文梳理2001—2017年中国新能源汽车产业政策,在此基础上从关键技术链角度进行了政策分解,利用耦合协调度模型测度产业政策措施四个子系统间协调情况,并探讨了其对新能源汽车产业创新绩效的影响,主要结论如下。
第一,通过对新能源汽车关键技术链上的耦合度和耦合协调度的评估结果发现,新能源汽车产业政策子系统间各要素的关联性较高,彼此之间相互促进、相互依赖的程度较高,均处于高度耦合的状态。然而,各技术环节上政策子系统却存在普遍失调的状态,尤其是原始材料钴镍锂矿资源等、上游磁性材料、IGBT等三电核心材料等技术环节严重失调,产业政策重下游整车,轻上游原材料、零部件导致上下游技术水平不匹配制约了整车整体技术水平。
第二,政策措施三系统间耦合协调度的对比分析发现,规划引导、财税支持与技术规范政策措施间的协调水平最低,而通过回归分析发现对整体协调度负面影响最大的是规划引导、技术规范与行政监管政策措施间的协调情况。
第三,新能源汽车产业政策系统协调情况对创新绩效有方向性差异。不同技术环节规划引导措施、技术规范与行政监管政策措施三者之间协调度对新能源汽车产业的创新绩效均产生负面影响,而规划引导、财税支持与行政监管政策措施耦合协调度对产业创新绩效产生了正向影响,但财税支持政策措施与技术规范、行政监管措施间的耦合协调度产生了显著的负面影响。
根据本文结论,现有中国新能源汽车产业政策对有效推动新能源汽车未来技术发展所起作用有限。着眼产业技术创新,对未来产业政策的优化调整,提供了以下几点建议。
首先,注重新能源汽车上下游技术环节产业政策制定的均衡性和协调性。未来的政策要在产业共性技术发展和核心技术突破方面提供更强有力的保障,需积极引导与鼓励企业对新能源汽车关键原材料钴镍锂矿资源、轻量化材料等以及IGBT芯片、磁性材料等核心零部件相关人才、技术和研发的投资,平衡上游技术到整车技术创新的扶持力度,促进新能源汽车产业(技术)链协同发展。
其次,提高规划引导、技术规范与行政监管政策措施间耦合协调度,加强对财税支持措施的规范与监管。对核心技术环节尤其是薄弱技术制定更详细的规划,同时要时刻关注技术前沿,制定详细合理的技术标准,及时提高准入门槛,对企业进行有效规制,减少资本的过度涌入。行政监管也要提高与政策规划、技术规范的匹配度,建立健全有效的监督机制及严厉的惩处机制,保证政策实践过程与规划目标的一致性;对财政税收实施过程进行有效监管,优化财政资源配置;严格规范引导对象行为,保障新能源汽车新技术和产品的质量和安全。最终实现规划引导、技术规范与行政监管措施的有机协同。
最后,建立新能源汽车产业政策效力动态测度与调整机制。新能源汽车产业技术既具复杂性又存在高度不确定性,故产业政策的推出需根据产业环境的变化而动态调整。随着全球贸易摩擦频发,新能源汽车原材料、核心部件等进口将受限制,为提高产业链的自主可控能力,中国新能源汽车产业政策须在产业共性技术发展和核心技术突破方面提供更强有力的保障,因此需要适时对关键技术节点政策效力进行动态跟踪和控制调整,依据产业最新演变趋势对政策资源进行动态再分配,准确把握产业政策转换时机,保持产业政策促进产业发展的活力。
(编辑:王爱萍)
参考文献
[1]HUGHES O E. Public management and administration[M]. Beijing:China Renmin University Press,2015.
[2]ROTHWELL R, ZEGVELD W. An assessment of government innovation policies[J]. Review of policy research, 2010, 3(3-4):436-444.
[3]陈衍泰, 张露嘉, 汪沁. 基于二阶段的新能源汽车产业支持政策评价[J]. 科研管理, 2013(s1):167-174.
[4]张永安, 周怡园. 新能源汽车补贴政策工具挖掘及量化评价[J]. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(10):188-197.
[5]范如国, 冯晓丹. “后补贴”时代地方政府新能源汽车补贴策略研究[J]. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(3):30-38.
[6]魏淑艳, 郭随磊. 中国新能源汽车产业发展政策工具选择[J]. 科技进步与对策,2014(21):99-103.
[7]李珒, 战建华. 中国新能源汽车产业的政策变迁与政策工具选择[J]. 中国人口·资源与环境, 2017, 27(10):198-208.
[8]李苏秀, 刘颖琦, 王静宇, 等. 基于市场表现的中国新能源汽车产业发展政策剖析[J]. 中国人口·资源与环境, 2016,26(9):158-166.
[9]JIANG C, ZHANG Y, BU M, et al. The effectiveness of government subsidies on manufacturing innovation:evidence from the new energy vehicle industry in China[J]. Sustainability,2018,10(6):1692-1702.
[10]符贵兴. 结构调整中的新能源汽车产业政策创新[J]. 科技进步与对策,2013, 30(20):103-107.
[11]金通, 郑凌浩, 金颖. 多任务视角下的新能源汽车产业政策与企业行为分析[J]. 科技管理研究, 2017, 37(21):261-266.
[12]俞立平, 章美娇, 王作功. 中国地区高技术产业政策评估及影响因素研究[J]. 科学学研究, 2018(1):28-36.
[13]王晓珍, 邹鸿辉, 高伟. 产业政策有效性分析——来自风电企业产权性质及区域创新环境异质性的考量[J]. 科学学研究, 2018(2):225-238.
[14]周城雄, 李美桂, 林慧, 等. 战略性新兴产业:从政策工具、功能到政策评估[J]. 科学学研究, 2017, 35(3):346-353.
[15]CASTILLO V, GARONE L F, MAFFIOLI A,et al. The causal effects of regional industrial policies on employment: a synthetic control approach[J]. Regional science and urban economics,2017,67(11):25-41.
[16]張思光, 刘玉强, 徐芳. 基于软系统方法论的政策效果评估研究——以促进科技社团承接政府职能的政策为例[J]. 科研管理, 2018(s1):67-75.
[17]张炜, 费小燕, 肖云. 基于多维度评价模型的区域创新政策评估——以江浙沪三省为例[J]. 科研管理, 2016(s1):614-622.
[18]WANG W, LIU Y.An analysis of Chinese new energy vehicle industry development policies based on the content analysis method[J].Science research management, 2017(s1):581-591.
[19]仲為国, 彭纪生, 孙文祥. 政策测量、政策协同与技术绩效:基于中国创新政策的实证研究(1978—2006)[J]. 科学学与科学技术管理, 2009, 30(3):54-60.
[20]彭纪生, 仲为国, 孙文祥. 政策测量、政策协同演变与经济绩效:基于创新政策的实证研究[J]. 管理世界, 2008(9):25-36.
[21]MURPHY L, MEIJER F, VISSCHER H. A qualitative evaluation of policy instruments used to improve energy performance of existing private dwellings in the Netherlands[J]. Energy policy, 2012, 45(11):459-468.
[22]TAE-HYEONG KWON. Policy synergy or conflict for renewable energy support:case of RPS and auction in South Korea[J]. Energy policy,2018,123(12):443-449.
[23]WANG R, CHENG J, ZHU Y, et al. Evaluation on the coupling coordination of resources and environment carrying capacity in Chinese mining economic zones[J]. Resources policy,2017,53(9):20-25.
[24]魏金义, 祁春节. 农业技术进步与要素禀赋的耦合协调度测算[J]. 中国人口·资源与环境, 2015, 25(1):90-96.
[25]徐晔, 陶长琪, 丁晖. 区域产业创新与产业升级耦合的实证研究——以珠三角地区为例[J]. 科研管理, 2015,36(4):109-117.
[26]段婕, 孙明旭. 高技术产业、传统产业与区域经济三系统耦合协调度实证研究[J]. 科技进步与对策, 2017(23):54-63.
[27]蔺鹏, 孟娜娜, 李颖. 科技金融政策与科技型中小企业创新绩效的耦合协调研究——以河北省为例[J]. 科技管理研究, 2018(3):54-62.
[28]WEICK K E. Educational organizations as loosely coupled systems[J]. Administrative science quarterly,1976,21(1):1-19.
[29]姜磊, 柏玲, 吴玉鸣. 中国省域经济、资源与环境协调分析——兼论三系统耦合公式及其扩展形式[J]. 自然资源学报, 2017, 32(5): 788-799.
[30]郭本海, 李军强, 张笑腾. 政策协同对政策效力的影响——基于227项中国光伏产业政策的实证研究[J]. 科学学研究, 2018(5):790-799.
New energy vehicle industry policy decomposition and policy effectivenessmeasurement based on key technology chain
GUO Ben-hai1,2 LU Wen-qian1 WANG Han1 QIAO Yuan-dong1 LI Wen-jian1
(1.School of Management, Jiangsu University, Zhenjiang Jiangsu 212013, China;2.School of Economics and Management, China Jiliang University, Hangzhou Zhejiang 310018, China)
Abstract This paper sorted out the new energy automobile industry policy from 2001 to 2017, selected 40 representative policies, and divided industrial policies into four categories: planning guidance, fiscal and tax support, technical regulation and administrative supervision through a large number of documents and expert opinions. Based on the 26 key technology chains of new energy vehicle, the policy decomposition was carried out. On this basis, this paper measured the coupling coordination degree of industrial policy, and empirically analyzed the influence on the innovation performance of new energy vehicle industry. The research showed that Chinas new energy automobile industry policy had imbalance such as ‘pay more attention to the whole vehicle manufacturing, less raw materials and key component, the mismatch between the upstream and downstream technical levels restricted the overall technical level of the vehicle; the coordination of the new energy vehicle industry policy system had a directional difference in innovation performance, the coordination among fiscal and taxation support, technical specification and administrative supervision measures needed to be further strengthened, and the coupling coordination degree of planning guidance policy, technical specification and administrative supervision had negative influence on the overall coordination level, which was obviously not conducive to the improvement of the innovation performance of the new energy vehicle industry. According to the policy analysis, the existing policies have a limited effect on effectively promoting the further technological development of new energy vehicles in the future, and the future policy should provide stronger protection in the development of industrial common technology and breakthroughs in core technologies. Realizing the autonomy of the industry will become an important target for future policy regulation. Therefore, it is necessary to pay attention to the balance and coordination of the technical links and adjust the policies in a timely manner according to changes in the industrial environment.
Key words new energy vehicle; key technology chain; policy decomposition; policy effectiveness measurement