双积分政策下传统能源车企的策略选择研究

柴强飞 肖忠东∗ 周光辉

(1.西安交通大学 管理学院, 陕西 西安 710049; 2.西安交通大学 机械工程学院, 陕西 西安 710049)

0 引言

为缓解能源与环境压力,减少汽车行业的碳排放,中国于2018年发布《乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法》(简称《办法》),即“双积分政策”,并将于2020年开始正式结算。双积分政策不仅要求车企的传统能源汽车平均燃油消耗量达标,还进一步要求车企的新能源汽车积分达标。对于没有布局新能源汽车的传统能源车企,如长城汽车,这意味着车企面临减排和成本提升的双重压力。如何减少双积分政策对于车企的影响成为企业必须考虑的问题。不生产新能源汽车意味着每个核算年度内车企必须为新能源汽车负积分付出成本,而生产新能源汽车需要巨大的投资成本。因此,在双积分政策下传统能源车企的运营决策面临着巨大的挑战。

双积分政策为车企提供了抵偿负积分的不同策略。双积分指乘用车平均燃油消耗量积分(CAFC)和新能源汽车积分(NEV)。在双积分政策下,每个核算年度内需要分别对CAFC和NEV进行核算,若车企的平均燃油消耗量实际值大于目标值,则产生CAFC负积分,低于目标值则产生CAFC正积分;若车企的新能源汽车积分实际值高于达标值,则产生NEV正积分,否则产生NEV负积分。车企产生的负积分在年度末必须进行抵偿。双积分政策下,抵偿负积分的策略主要有:购买NEV正积分(购买策略),关联企业转让(关联策略)和投资生产新能源汽车获得NEV正积分(投产策略)。因此,双积分政策下传统能源车企在决策时必须考虑以下问题:(1)双积分政策对于传统能源车企的影响如何?(2)采用不同策略能否改善该影响,改善效果如何?(3)不同策略下传统能源车企的最优决策是什么?(4)如何根据不同的情形选择合适的策略?

现有关于双积分的研究多聚焦于政策分析和比较。刘宗巍等[1]认为双积分政策参考了美国加州零排放汽车法规,因此对欧美等国家有关碳排放及新能源推广方面的法规政策进行了分析,并在此基础上详细解读了我国的双积分政策。刘宏笪等[2]分析了我国自2003年以来的新能源汽车产业政策演化并讨论了双积分政策的协同实施路径问题。Ou等[3]从汽车销量、产品表现以及政府政策方面分析了中国的插电式汽车市场并与美国市场进行对比,发现政府政策可以促进初创新能源汽车企业与现有知名汽车企业的竞争。目前,涉及双积分政策的模型研究较少,其中,程永伟和穆东[4]研究了传统能源车企与新能源车企形成关联企业后的联合生产决策问题,并进一步探讨了在积分价格与汽车销量波动情况下的应对策略,但没有探讨其他策略下传统能源车企的最优生产决策,此外也没有涉及传统能源车企的策略选择问题。卢超和闫俊琳[5]研究了双积分政策下双寡头新能源车企研发竞争与研发合作下的最优决策以及不同情形下的利润与社会福利的变化,但研究的对象只针对于新能源车企,不涉及传统能源车企。郑吉川等[6]研究了双积分政策下供应商与制造商均进行研发时补贴政策的作用与效果,着重考察双积分政策与补贴政策的组合使用是否有效。Ou等[7]提出了一个新能源和燃油消耗量积分模型以定量化研究双积分政策对于消费者的选择和行业利润的影响,研究的视角是整个汽车行业。Li等[8]基于建立的动态模型仿真分析了双积分政策的有效性,但没有为传统能源车企提供决策指导。Zhou等[9]认为改进双积分政策可以帮助其他能源消耗型产品向绿色产品转变,因此研究通用化的双积分政策对两级供应链中绿色技术投资和定价决策的影响,研究视角是供应链中绿色产品开发。

本文构建双积分政策下传统能源汽车生产商不同策略下的决策模型并求解不同策略下的最优生产决策,通过比较实施双积分政策前后以及不同策略下的模型研究双积分政策对于传统能源汽车生产商的影响以及为传统能源汽车生产商提供应对双积分政策的策略选择和最优决策的指导。

1 模型背景

本文考虑一个传统能源汽车生产商,现阶段只生产销售燃油车。政府为了减少碳排放,鼓励新能源汽车的发展,开始实施双积分政策。假设该传统能源汽车生产商生产的燃油车的平均油耗实际值为wa,双积分政策规定的企业平均油耗目标值为wt,用φ表示汽车实际平均油耗与政策油耗目标值之间的差距,即φ=wa-wt,φ＞0。NEV积分的价格为P,P≥0。双积分政策对于NEV积分的比例要求为τ,0≤τ≤1。用分别表示该传统能源汽车生产商生产的燃油车的数量和销售价格,i=1,2,3分别表示该生产商在双积分政策下采取购买、关联和投产策略,i=0表示该生产商没有受到双积分政策规制下的情形。同理,用表示该生产商在不同策略下的利润。生产燃油车的成本是cF。因此,在现行双积分政策下,该汽车生产商的CAFC积分为,当不生产新能源汽车时该汽车生产商的NEV积分为为政策规定的新能源积分达标值。

假设市场上还存在一个新能源汽车生产商,此时市场上同时存在燃油车与新能源汽车。假设消费者对于产品的需求随着产品价格的升高而降低[10-11]。此外,考虑到模型的可处理性以及现阶段燃油车与新能源汽车在诸多方面的差异性,如续航里程、购车成本以及政策性因素(如限行限号)等,本文假设两类汽车市场相对独立,文献[4]也采用了相同假设。因此,当传统能源汽车生产商不生产新能源汽车时,燃油车与新能源车的市场需求分别为和,其中Δ代表潜在的汽车消费市场规模,Δ＞0。θ代表燃油车市场占总市场的比例,(1-θ)代表新能源汽车市场占总市场的比例,0≤θ≤1。bF和bn分别代表消费者对于燃油车和新能源车的价格敏感系数,bF,bn＞0。

在双积分政策下,传统能源汽车生产商有三种抵偿负积分的策略:(1)购买策略;(2)关联策略;(3)投产策略,各策略的模型结构如图1所示。接下来,将分别建立不同策略下的决策模型并进行分析。

图1 双积分政策下不同策略的模型结构Figure 1Model structure of different strategies under the dual-credit policy

2 模型建立

2.1 基准模型

为研究双积分政策对于传统能源汽车生产商的影响,首先建立传统能源汽车生产商在无双积分政策下的模型。在基准模型中,该生产商通过生产销售产品获利,此时燃油车的需求为为保证则销售价格需满足其利润函数为:

2.2 购买策略

抵偿负积分最便捷的方式是购买其他新能源汽车企业的NEV积分。在此策略下,该汽车生产商需要同时负担生产燃油车所产生CAFC负积分的成本以及没有生产新能源车所产生的NEV负积分的成本,此时燃油车的需求为,其利润函数为:

其中,上述公式的第一项代表通过生产销售燃油车所获得的利润,第二项代表生产燃油车所产生CAFC负积分的成本,第三项代表没有生产新能源车所产生的NEV负积分的成本。

解得此策略下该生产商的最优决策为:

命题1当时,

命题1表明,当NEV积分价格较低(或NEV积分比例要求较低)时,传统汽车生产商会继续生产销售燃油车。然而当NEV积分价格较高(或NEV积分比例要求较高)时,传统汽车生产商难以负担较高的积分成本,因而会停止生产销售燃油车并退出市场。

将此策略与基准模型的最优决策进行比较,可得性质1。

性质1双积分政策下,当传统汽车生产商采用购买策略时,其产品价格会提高产量会下降利润降低利润降低值是关于NEV积分价格P、NEV积分比例要求τ的单调递增函数,当时,生产商的利润损失最大。

由性质1可知,双积分政策的实施会导致传统能源汽车的产量下降并降低传统能源汽车生产商的利润。从政府角度来看有利于促进传统能源汽车节能减排和新能源汽车的发展,但对于传统能源汽车生产商而言该政策是一种负担。此外,性质1表明生产商的最优决策变化与NEV价格P、NEV积分比例要求τ有关。当P=0时,此策略下的最优决策与基准模型中的最优决策相同,生产商不会有利润损失。当P＞0(或τ＞0)时,双积分政策的实施会降低传统能源汽车生产商的利润。随着P(或τ)增加,该生产商的利润不断降低,直至该生产商退出市场。因此,该策略下生产商的决策受NEV积分价格波动、NEV积分比例要求变化影响较大,甚至存在退出市场的风险,企业应重点关注积分价格以及积分比例要求变动情况。

2.3 关联策略

考虑传统能源汽车生产商以持股的方式与新能源汽车生产商形成关联企业。在形成关联企业后,传统能源汽车生产商基于持股比例享受收益和承担风险,但不参与其决策,此外双方通过谈判确定新能源企业NEV积分转让的内部协议价Pa[4]。假设传统能源汽车生产商的持股比例为α,0.25≤α≤1(《办法》规定直接或间接持股总和达到25%以上即为关联企业)。新能源汽车企业通过生产新能源汽车获得的NEV以Pa的价格优先卖给该传统能源汽车生产商,Pa＜P体现了关联企业间的内部协议价低于市场价。若新能源汽车企业给关联企业转让完积分后有剩余积分,则可以在积分交易市场上以P的价格卖出。根据新能源汽车企业产生NEV积分的多少,此策略可进一步细分为三种情况:(1)积分盈余;(2)积分不足;(3)积分供需平衡。用上标n表示该新能源汽车企业,代表该新能源汽车企业的汽车销售价格,生产数量和利润,j=1,2,3分别对应以上三个策略(1),(2),(3)。假设生产每辆新能源汽车可以得到NEV积分为v(根据《办法》规定,v=0.012R+0.8,其中R为电动汽车续驶里程,单位为km,且v≤5)。此时燃油车的需求为新能源车的需求为传统能源汽车生产商和新能源汽车生产商的利润函数分别为:

接下来,针对于新能源汽车生产商NEV的三种情况分别进行讨论。

(1)积分盈余

此情况下传统能源汽车生产商的CAFC和NEV负积分将全部由关联的新能源汽车生产商通过转让进行抵偿,并且新能源汽车生产商还有富余的积分可以在积分交易市场上出售。此时模型简化为:

其中,传统能源汽车生产商的利润公式中第一项代表通过生产销售燃油车所获得的利润,第二项代表CAFC和NEV负积分的成本,第三项代表基于持股比例获得的关联企业的利润。新能源汽车生产商的利润公式中第一项代表通过生产销售新能源汽车所获得的利润,第二项代表将一部分新能源积分转让给传统能源汽车生产商所获得的利润,第三项代表将剩余的新能源积分在交易市场上出售所获得的利润。

对公式(4)进行最优化求解,可以解得新能源汽车生产商的最优生产决策为:最大利润

传统能源汽车生产商的最优决策为:

由上述公式可以得到如下性质:

性质2在积分盈余情况下,新能源汽车生产商与传统能源汽车生产商的最优决策均受NEV积分价格P的影响,但影响机制不同。随着P升高,传统能源汽车生产商由于承担了更多的成本,因此会提高产品的价格并降低产量以实现利润最大化的目标;而新能源汽车生产商则由于P升高而从销售NEV积分中获利更多,因此会降低产品价格以提高产量来实现利润最大化。因此,NEV积分价格对于新能源汽车市场和传统能源汽车市场的调节有重要作用。具体来看,P较高可以鼓励新能源汽车的发展并降低新能源汽车的价格,而较低的P对传统能源汽车市场则较为有利。

需要注意的是,新能源汽车生产商的最优决策不受内部协议价格Pa的影响,而传统能源汽车生产商的产品价格随着协议价格的升高而升高,产量随着协议价格的升高而降低。由于因此新能源汽车生产商的最优内部协议价格为:

这表示较高的内部协议价会提升新能源汽车生产商的生产积极性,使得新能源企业产生较多的NEV积分。因此新能源汽车生产商的内部协议价格谈判区间为。然而,传统能源汽车生产商在内部协议价格处的利润值最低并且在范围内随着内部协议价的升高而降低,因此传统能源汽车生产商倾向于将内部协议价格尽可能降低在0附近。此外,当这意味着传统能源汽车生产商所能接受的最大内部协议价格为一旦协议价超过这个值,该生产商将停止生产汽车。因此该传统能源汽车生产商的内部协议价格谈判区间为。综上,可得命题2。

命题2在积分盈余情况下,积分内部协议价格将处于区间中。协议价格越低传统能源汽车生产商的利润越高,相反,协议价格越高新能源汽车生产商的利润越高。

将此策略与基准模型的最优决策进行对比,可得性质3。

性质3在双积分政策下,若传统能源汽车生产商采用关联策略,在关联企业积分盈余情况下其产品价格会提升产量下降利润下降值是关于内部协议价Pa的单调递增函数,当时,生产商的利润损失最大。

由性质3可知,在双积分政策下传统能源汽车生产商的最优决策变化与NEV积分价格和内部协议价格的加权值=αP+(1-α)Pa相关,当该加权值为0时,其最优生产决策与基准模型一致。随着α的增加而增加,这意味着产品价格提升值和产量下降值是关于持股比例α的单调递增函数,即持股比例越高,该传统能源汽车生产商对传统能源汽车的定价更高,产量更低。这是由于随着持股比例的升高,传统能源汽车生产商逐渐控制了传统能源汽车市场和新能源汽车市场,逐渐形成垄断地位,因此该车企更愿意通过提高价格以降低产量达到减少负积分的目的,以此可以在积分市场上获得更多的利润。

(2)积分不足

此情况下新能源汽车生产商的NEV积分不足以全部抵偿传统能源汽车生产商的负积分,因此传统能源汽车生产商除了以内部协议价购买新能源汽车生产商的全部NEV积分外,还需要在积分交易市场上以市场价格购买没有抵偿完的积分。此时模型(3)简化为:

上式中,传统能源汽车生产商的利润公式第一项代表生产销售汽车所获得的利润,第二项和第三项分别代表以内部协议价和以市场价购买的积分成本,第四项代表基于持股比例获得的关联企业的利润。新能源汽车生产商的利润公式第一项代表生产销售新能源汽车所获得的利润,第二项代表将积分销售给传统能源汽车生产商所获得的利润。

对公式(5)进行求解,可得新能源汽车生产商的最优生产决策为:

最大利润为:

其中m=θΔ-bFcF,n=(1-θ)Δ-bncn,μ=φ+τ。为保证最优决策的非负性,需保证通过简单代数变化可得对比积分盈余情况下的约束条件和可知,因Pa＜P,αP+(1-α)Pa＜P, 当本节约束条件满足时积分盈余情况下的约束条件同时满足,因此本文假设和成立。

分析上述公式,可得如下性质:

性质4在积分不足策略下,新能源汽车生产商的最优决策受内部协议价格影响,而传统能源汽车生产商的最优决策受NEV积分市场价格影响。具体来看,内部协议价格越高,新能源汽车生产商的产品价格越低,产量越高;而市场价格越高,传统能源汽车生产商的产品价格越高,产量越低。

处的利润值最大,但其正负取值由参数的取值所决定,因此该传统能源车企倾向于将内部协议价格设置在max(0,̇Pa)附近,当Pa＞时该车企的利润随着Pa增加而降低。综上,可得命题3。

命题3在积分不足情况下,积分内部协议价格将在区间[max(0,̇Pa))中达成。

将此策略与购买策略的最优决策进行对比,可得性质5。

性质5在双积分政策下,传统能源汽车企业关联策略下积分不足情况的生产决策与购买策略的生产决策一致。

性质5表明在积分不足情况下,企业从积分市场上购买部分不足积分的最优定价和最优产量与企业从积分市场上购买全部不足积分情形下的最优决策相同。虽然两种情形下的最优决策相同,但关联策略中由于传统能源车企的部分积分享受了内部协议价格的优惠,因此两种情形下生产商的利润不同。

(3)积分供需平衡

此情况下,新能源汽车生产商产生的NEV积分正好可以抵偿传统能源汽车生产商的全部负积分,此时模型(3)简化为:

求解可得新能源汽车生产商的最优生产决策为:

根据上一小节的假设易证明积分供需平衡情况下的最优决策均为非负。

性质6在双积分政策下,传统能源汽车企业采用关联策略且积分供需平衡情况下的生产决策与基准模型(无双积分政策)的生产决策一致。

2.4 投产策略

考虑传统能源汽车生产商决定投产新能源汽车,投产的成本与新能源汽车的续驶里程有关,用R表示续驶里程。根据《办法》可知,新能源汽车的积分与其续驶里程正相关(v=0.012R+0.8且v≤5),因此投产的成本与新能源积分也相关。根据相关文献[12-15]的研究,本文假设投产成本为I=βvρ,其中ρ＞1,表示投产成本是新能源积分的凹函数,体现了增加投产成本对于提高新能源积分的递减效应,也符合现实情况。本文选取ρ=2,其他的取值并不影响结果。用vN表示生产每辆新能源车所获得的NEV积分,因此投产成本为I生产新能源汽车产生的积分首先用于抵偿CAFC负积分,然后剩余的NEV积分可以在积分交易市场上以P的价格出售获利。假设此策略下传统能源汽车生产商通过生产新能源汽车所产生的NEV积分足够抵偿CAFC负积分。因为投产新能源汽车的数额较高,生产少量的新能源汽车一方面不能有效平摊降低研发成本,另一方面若不能抵偿负积分则会导致企业需要花费额外的成本去购买积分进行抵偿,因此该假设符合现实情况。假设该企业生产的新能源汽车数量为qN辆,价格为pN,生产成本为cN。此时,该传统能源汽车厂商生产的新能源车与新能源汽车厂商生产的新能源车形成竞争,本文采用伯特兰德(Bertrand)寡头竞争模型,则双方的新能源汽车需求为:

其中,δ代表传统能源汽车厂商的品牌影响力,1-δ代表新能源汽车厂商的品牌影响力,0＜δ＜1。(1-θ)Δ代表潜在的新能源汽车消费市场规模。d1,d2＞0代表两厂商产品的替代系数。

传统汽车生产商的利润函数为:

新能源汽车生产商的利润函数为:

其中,(8)式中第一、二项分别代表生产销售传统能源汽车和新能源汽车所获得的利润,第三项代表新能源汽车的投产成本,第四项代表出售NEV积分所获得的利润。(9)式第一项代表生产销售新能源汽车获得的利润,第二项代表出售NEV积分获得的利润。

解得传统能源汽车生产商的最优决策为:

新能源汽车生产商的最优决策为:

其中,h=(1-θ)Δ,sn=-Pv+cn,sN=-PvN+cN。sn和sN分别代表传统能源车企与新能源车企生产每辆新能源汽车的总成本,假设其均大于0,即

由上述公式可得命题4。

命题4

由命题4可知,积分市场价格P对于传统能源汽车的产量和价格以及新能源汽车的产量和价格均有影响。具体来看,积分市场价格越高,传统能源汽车的价格越高而新能源汽车的价格越低,传统能源汽车的产量越低而新能源汽车的产量增减与vN有关。当vN较大时,新能源汽车的产量随着P的增加而增加;当vN较小时,新能源汽车的产量随着P的增加而减少。

命题5当时,qN∗＞0,否则qN∗≤0。

命题5表明,在投产策略下,当传统能源汽车生产商的品牌影响力较大时,该传统能源车企才会生产新能源汽车,否则不会生产新能源汽车。同理,当新能源汽车生产商的品牌影响力较大时,该新能源车企会参与市场竞争,否则会被迫退出市场。

将此策略与基准模型的最优决策进行比较,可得性质7。

性质7双积分政策下,当传统能源汽车生产商采用投产策略时,其传统能源汽车产品价格会提高产量会下降此外,获得了新能源汽车市场份额,其新能源汽车产品价格为pN∗,产量为qN∗。

3 模型比较与数值分析

3.1 关联策略与购买策略的比较

关联策略下共存在三种情况:积分盈余、积分不足和积分供需平衡,最大利润分别用表示。因积分供需平衡要求关联企业间的积分产生与消耗刚好相等,在现实情况中较难成立,故此处不做讨论。购买策略下传统能源车企的最大利润用表示。通过对比不同策略下的最大利润,可得命题6。

命题6(i)当

(ii)当P＞0时,

(iii)当P-Pa＜Ps时,

由命题6可知,在双积分政策下采用关联策略可以降低该政策对传统能源车企的利润影响。在关联企业积分盈余情况下当积分市场价格较高时采用关联策略可使传统能源车企获利更多(即受政策影响更小),否则应该采用购买策略。在关联企业积分不足情况下,只要积分市场价格大于0,则传统能源车企采用关联策略总能获利更多。此外,当积分市场价格与内部协议价格之差较小时,传统能源车企在关联企业积分不足情况下可以获利更多;当价格之差较大时,在积分盈余情况下可以获利更多。由此可知传统能源车企的策略选择为:当积分市场价格较低时,若此时与新能源车企谈判的内部协议价较低(即关联企业积分不足情况下)则应选择关联策略,否则应采用直接购买策略;当积分市场价格较高时应选择关联策略。需要注意在积分不足情况下双方谈判的内部协议价较低,在积分盈余情况下谈判的内部协议价较高。在双积分政策下,若传统能源车企考虑关联策略,则决策参考如表1-1,1-2所示。

表1 -2传统能源车企在NEV积分不足与盈余情况下获利比较(且P∈())Table 1-2Comparison of the traditional car manufacturer′s profits between situations where NEV credits are insufficient and sufficient (and P∈())

表1 -2传统能源车企在NEV积分不足与盈余情况下获利比较(且P∈())Table 1-2Comparison of the traditional car manufacturer′s profits between situations where NEV credits are insufficient and sufficient (and P∈())

NEV积分不足 NEV积分盈余P-Pa＜Ps √ ×P-Pa＞Ps × √

表1 -1传统能源车企购买与关联策略选择Table 1-1Strategy selection between the purchasing strategy and the alliance strategy for the traditional car manufacturer

表1 -1传统能源车企购买与关联策略选择Table 1-1Strategy selection between the purchasing strategy and the alliance strategy for the traditional car manufacturer

案例1:以国内某传统能源车企和某新能源车企为例进行数值分析,后文案例采用相同背景。参考车企历年销售数据并结合文献[4,7],假设市场的潜在规模为Δ=100万辆,燃油车市场占比θ=70%,生产成本分别为cF=5万元/辆,cn=7万元/辆,价格敏感系数分别为bF=4,bn=2,参考《办法》中2019年对NEV积分的比例要求τ=10%,燃油车的实际油耗为8.86 L/100 km, 政策油耗达标值为6.9 L/100 km,两者差值约取φ=2,传统能源车企持股新能源车企比例α=30%,生产每辆新能源汽车可以得到NEV积分为v=4分。分别绘制协议价格较高(Pa=1万元/分)和协议价格较低(Pa=0.3万元/分)两种情况下传统能源汽车生产商的最优利润随积分价格变动的图形,如图2(a),2(b)所示。

从图2(a)中可以看出,当内部协议价较高时,若此时积分市场价格较低时采用购买策略可以获利更多。然而随着积分市场价格增加,传统能源车企应该转向选择积分盈余情况下的关联策略,因为此时采用该策略获得的利润明显高于采用购买策略。从图2(b)中可以看出,当内部协议价较低时,传统能源车企应该始终选择积分不足情况下的关联策略。

图2 传统能源车企购买与关联策略下的利润Figure 2The traditional car manufacturer′s profits under the purchasing strategy and the alliance strategy

3.2 投产策略与购买策略的比较

命题7当P＞P″时,当0＜P＜P″时

由命题7可知,投产策略可以降低双积分政策对传统能源车企的利润影响,但具体取决于积分市场价格。当积分市场价格较低时,传统能源车企选择购买策略获利更多(即受政策影响较小),然而当积分市场价格较高时,选择投产策略获利更多。这是由于当积分价格较低时,通过生产新能源汽车所增加的利润不高,考虑到投产成本较高,因此此时采用购买策略较好。而当积分价格较高时,投产新能源汽车可以获得更多的利润,此时选择投产策略更好。在双积分政策下,若传统能源车企考虑投产策略,则决策参考如表2所示。

表2 传统能源车企购买与投产策略选择Table 2Strategy selection between the purchasing strategy and the launching NEVs strategy for the traditional car manufacturer

案例2:采用与案例1相同的参数假设,另外假设传统能源车企的品牌影响力δ=0.6,所生产的每辆新能源汽车成本与所产生的NEV积分与新能源车企均相同,即cn=cN=7万元/辆,v=vN=4分,投产成本系数β=2,两厂商产品的替代系数d1=d2=0.5。绘制购买策略与投产策略下传统能源车企利润随积分市场价格变动的图形,如图3所示。

图3直观地展示了命题7。当积分市场价格较低时,由于此时双积分政策对于传统能源车企的影响较小,采用投产策略对于企业来说成本过高,因此此时采用购买策略是最好的选择。然而当积分市场价格较高时,双积分政策极大地增加了传统能源车企的成本,此时采用投产策略更优。

图3 传统能源车企购买与投产策略下的利润Figure 3The traditional car manufacturer′s profits under the purchasing strategy and the launching NEVs strategy

3.3 三种策略与基准模型的比较

因投产策略与关联策略的参数差异较大,无法进行解析解比较,故此处采用数值分析的方式进行各策略间的比较。参数取值与案例1和案例2保持一致,此外假设P=0.5万元/分,Pa=0.3万元/分。计算各策略下的最优决策和利润,如表3所示。

表3 三种策略与基准模型的最优决策比较Table 3Comparison of optimal decisions between the three strategies and the benchmark model

由表3可知,双积分政策的实施提高了传统能源汽车的价格,有效降低了传统能源汽车的产量,但同时降低了传统能源车企的利润。然而,传统能源车企可以采用不同策略降低该政策影响。在此数值案例背景下若采用投产策略则利润损失会最大,达到26.5%。而若采用关联策略,在积分盈余情况下可以最大程度避免利润损失,此时利润损失仅为2.1%,此策略减少了利润损失约91.9%;在积分平衡情况下传统能源车企甚至获利增多。因此,在双积分政策下选择合适的策略十分重要。投产策略的利润此时虽不如关联策略和购买策略大,但投产策略使得传统能源车企获得了新能源汽车的市场份额。在预期未来新能源汽车发展向好且关联策略无法达成的情况下,投产策略也可以成为企业的备选方案。综上,该数值分析背景下传统能源车企可通过采用关联策略降低双积分政策导致的利润损失,该策略改善效果明显,因此在策略选择上应优先考虑关联策略,尤其是应尽可能在关联企业积分盈余情况下达成策略。若无法达成关联策略,则传统能源车企应采用购买策略。

4 结语

在政府决定实行双积分政策的背景下,传统能源车企的处境越发艰难。双积分政策对于传统能源车企的影响如何?应该采用哪种策略以降低该政策的影响?不同策略下的最优生产决策是什么?不同策略间应该如何进行切换?这些问题是传统能源车企所面临和亟待解决的。本文以政府双积分政策规制为背景,考虑一个由传统能源车企与新能源车企所组成的市场,首先构建了无双积分政策规制下的生产决策模型,以此为基础进一步构建了传统能源车企在直接购买NEV积分抵扣策略、关联企业策略和投产新能源汽车策略下的生产决策模型。通过购买策略与基准模型的解析对比研究识别了该政策对于传统能源车企的影响。对于关联策略的研究,按照关联企业的新能源积分情况进一步细分为了关联企业积分盈余、积分不足以及积分供需平衡三种情况,分析了三种不同情况下的最优生产决策、能实现关联策略的积分内部协议价格区间以及该策略对于传统能源车企的影响。在投产策略中分析了传统能源车企进入新能源汽车市场的临界值、最优生产决策、各参数对决策的影响等。之后通过不同策略的解析与数值对比明确了不同情景下该传统能源车企的最优策略选择。研究发现:(1)双积分政策的实行会提高传统能源汽车的价格,降低传统能源汽车的产量并降低传统能源车企的利润;(2)采用关联策略可以降低该政策所带来的影响,但投产策略能否改善该影响具体取决于积分市场价格。积分市场价格较低时投产策略成本较高,无法降低该影响,而当积分市场价格较高时则可以改善该影响。此外,不同策略在不同市场条件下的改善效果不同,最优策略下的改善效果最好,因此,最优策略的选择对应着最优的改善效果;(3)最优策略选择建议:若可以获得新能源车企较低的内部协议价,则传统能源车企在关联企业积分不足情况下采用关联策略最优;若内部协议价较高,当积分市场价较低时,应采用购买策略,否则在积分盈余情况下采用关联策略最优;(4)积分市场价格对投产策略的选择影响较大,当积分市场价格较高时传统能源车企采用该策略可以获利更多,当积分市场价格较低时车企应采用购买策略。

本文从传统能源车企的角度分析了双积分政策下传统能源车企的最优决策与最优策略选择,但没有为新能源车企运营管理提供建议,未来可从新能源车企的角度进行研究,如区别纯电动车型与混合动力车型情况下的新能源车企在双积分政策下的混合生产决策。