政府补贴与新能源汽车产业产能过剩

晏维龙 丁雨豪 林欣

【摘 要】 近年来，我国新能源汽车产业产能过剩已现端倪，限制了我国新能源汽车产业健康发展。为帮助企业缓解产能过剩，文章基于现实形势，着重探究政府补贴对新能源汽车产业产能过剩的影响。通过选取沪深两市数百家新能源汽车产业上市公司2010—2021年的面板數据，利用生产函数法求得企业产能利用率并采用Tobit模型分析政府补贴对该产业产能过剩的影响及机制。结果表明，近年来政府补贴的存在客观上催生了新能源汽车产业的产能过剩现象，且进一步研究发现政府补贴对不同股权性质与不同规模企业的影响存在差异，表现为政府补贴对民营企业及规模较小企业的产能过剩影响更加显著。该研究为未来我国新能源汽车产业政府补贴政策的调整提供了可行建议。

【关键词】 政府补贴； 产能过剩； 生产函数法； 面板Tobit模型

【中图分类号】 F832  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）03-0041-07

一、引言

在全球科技革命与环境气候变化的时代背景下，新能源汽车产业正日益凸显其战略意义。当前世界主要经济体正相继进行新能源汽车产业布局与相应的政策支持，我国于2009年颁布《汽车产业调整和振兴规划》与《关于开展节能和新能源汽车示范推广试点工作的通知》以来，中央政府出台一系列补贴政策，大量企业随之涌入新能源汽车赛道。纵观新能源汽车全球竞争格局，数十年发展使我国在政策支持、产业与市场规模、产业配套等公共基础设施方面优势显著[ 1 ]。然而，2016年《新能源汽车蓝皮书》报告显示，许多企业发展违背政府补贴初衷，部分企业利用优良政策环境，在政府补贴的保护罩下乱搞资本运作，企业规划产能远超预期，配套企业的动力电池产能亦严重过剩[ 2 ]。2020年美国国际战略研究中心发布新能源汽车发展相关报告指出，我国新能源汽车产业在市场培育及产业配套方面均取得较好成绩，但当中亦存在问题，如企业规模过小、依赖政府补贴及产品中低端化等。同样，2021年江苏省发改委指出，当前省内多家新能源汽车企业产能利用率过低，近五年显著下降且低于全国平均水平约20%。全国其他多地亦是如此，众多企业盲目建产，极大增加了新能源汽车产业的不稳定性。鉴于市场形势的快速变化，新能源汽车产业的市场竞争进入白热化阶段，且在可预见的未来仍将存在大量过剩产能堆积的情况。基于此，本文主要研究以下两个问题：政府补贴是否从客观上加剧了我国新能源汽车产业的产能过剩趋势？企业股权性质、规模大小在政府补贴与企业产能过剩间的影响机理如何？为了解答上述问题，本文选取2010—2021年沪深上市公司中的相关企业，首先测度我国新能源汽车产业的产能过剩情况，其次采用面板Tobit模型探究政府补贴对新能源汽车产业产能的影响。进一步地，将从企业股权性质、规模大小两方面探究政府补贴对新能源汽车企业产能过剩影响的调节效应。最后，对未来政府补贴政策的调整提出可行建议，以推进新能源汽车产业的健康可持续发展。

二、文献梳理与述评

国内已有诸多政府补贴对新能源汽车产业产能影响的研究成果，可从积极和消极两方面加以看待。积极方面，部分文献认为政府补贴能够正向激励新能源汽车企业，扶持行业健康发展。孙璞和尹小平[ 3 ]研究发现，政府的科技补贴能够提高企业的研发强度，进而显著提升企业的产能利用效率。进一步研究发现，针对企业的供给端补贴也能推动新能源汽车产业的不断发展，与消费端补贴同步实施既能刺激传统厂商增加研发投入，推动产业升级，又能鼓励企业扩大规模，有效促进新能源汽车产业的不断发展[ 4 ]。消极方面，刘进[ 5 ]指出粗放的补贴方式易造成诸多负面后果，如产能快速扩张的同时核心技术缺失、产销数据失衡等。另外，补贴金额过高会造成激励机制扭曲、低端产能过剩而优质产能不足[ 6 ]。聂新伟[ 7 ]从消费补贴角度出发，指出消费补贴政策尽管促进行业发展壮大，但也扩大了产业产能过剩的负效应，因而既要注重防范补贴带来的不良后果，又要加快构建政策执行的反馈机制，通过适时调控补贴强度努力扩大正面效应。此外，李社宁等[ 8 ]通过构建消费者决策模型和企业决策模型，发现恒定的补贴标准会催生低技术要求厂商的产能过剩，同时阻碍高技术要求厂商的发展。关于政府补贴应当如何调整与完善，补贴政策应转向新能源汽车零部件而非企业与消费者，这更能促进产能质量提升、市场完善与产业进步[ 9 ]。王雨等[ 10 ]认为近年来新能源汽车产能过剩的原因与大量供给侧价格补贴有关，相比之下需求侧补贴显得单薄，故要对供给侧补贴政策予以修正并对相关融资机制进行优化。鼓励国内企业积极开拓“一带一路”沿线国家的新能源汽车市场以走向世界[ 2 ]。同时，需加快配套基础设施的建设，提高消费者的购车积极性，加快化解新能源汽车产业的过剩产能[ 11 ]。

综上，当前已有许多文献研究政府补贴对新能源汽车产业产能过剩的影响以及如何调整政府补贴政策。总体而言，学者对政府补贴的作用呈现两种观点。一种认为政府补贴能够改善产能过剩问题，刺激产业规模扩大。另一种则认为政府补贴带来了市场不确定性，部分企业的骗补行为造成产能持续过剩，不利于产业健康发展，应对补贴做出调整。然而，大部分研究基于政府补贴角度，如从供给端、消费端补贴切入，较少研究政府补贴对不同企业主体的影响。当前新能源汽车产业的发展形势仍不明朗，政府补贴的影响可能因企业股权性质、规模大小不同而存在差异，故本文进行该方面研究，并对未来补贴政策的调整提出建议。

三、理论基础与研究假设

（一）政府补贴与新能源汽车产业产能过剩

当前我国新能源汽车产业仍处于初步发展阶段，根据李斯特的幼稚产业保护理论[ 12 ]，在具有较强不确定性和外部性的动态过程中，新能源汽车产业的中长期投资往往会低于最优水平，因此有必要在发展初期对新能源汽车产业进行包括政府补贴在内的产业扶持，以纠正市场失灵。正如前文所述，截至目前，我国在政策支持、产业与市场规模等多方面优势显著。然而，我们更应警惕“李斯特陷阱”[ 12 ]的发生，即政府干预在自身局限及外部因素的共同作用下，可能产生比市场失灵更危险的政府失灵。结合萨缪尔森在其著作《宏观经济学》中提到的政府失灵[ 13 ]，当前我国政府补贴方式仍有局限，部分地区进行一刀切式的粗放补贴，有的企业恶意骗取中央政府补贴，更有甚者为追求短期利益将政府补贴用于投资与产业无关的项目，盲目追求企业规模扩大，而非用于企业的产品研发，造成低质量产能不断堆积，产能过剩问题非但未缓解，反而有恶化态势[ 14 ]。基于以上分析，本文提出假设1。

H1：政府补贴总体上加剧了新能源汽车产业的产能过剩。

（二）不同企业主体下政府补贴与产能过剩

政府补贴对不同企业主体的产能过剩情况可能存在不同影响。在新能源汽车产业初步发展阶段，国有企业相比民营企业拥有许多优势，如在融资成本方面，民营企业的信贷规模仅占全部信贷的20%～30%，受企业综合竞争力、信用体系等因素影响，民营企业融资渠道受限，正成为企业发展的障碍[ 15 ]。此外，民营企业普遍存在寻租现象，管制性壁垒抑制了民营企业的创新，促使其为争得市场准入并维持市场地位而不断寻租。由此政府补贴可能成为产业发展初期民营企业非生产性支出的重要来源，而非用于产品研发投入，以致企业规模扩大的过程中低质量产能重复生产不断堆积。另外，相比之下，较小规模的企业可能会盲目投资扩大规模以提升市场份额，且持续的政府补贴会令其产生积极预期，产生对补贴的依赖性，进而大量建产无惧亏损，产能过剩问题可能更加严重。而较大规模企业，由于规模效应的存在，更倾向于寻求产品差异化发展而非规模化发展，产能的质量也会不断提升。基于以上分析，提出假设2。

H2：政府补贴对不同企业产能过剩的影响不同，对民营企业和规模较小企业影响更加显著。

四、研究方法与模型设计

（一）产能过剩的测度

企业产能过剩与否和其产能利用率大小相关，据欧美及部分新兴经济体以往经验，产能利用率正常值介于75%～85%之间，超过85%为产能不足，而低于75%则为产能过剩。国家发改委指出近年来我国工业产能利用率与世界主要经济体平均水平相近，并表示介于80%～85%较为正常。当前针对产能利用率的测算方式主要包括数据包络分析法（简称DEA法）、随机前沿分析法（简称SFA法）、峰值法、生产函数法等。本文采用生产函数法对新能源汽车产业各企业产能利用率加以测度，具体原因将在模型设计部分阐述。

（二）模型设计

1.样本与数据来源

本文以2010—2021年沪深上市公司中属于新能源汽车产业的企业为基础，充分考虑所选企业的主营业务进行筛选，同时剔除ST与*ST的企业，根据80%法则[ 16 ]，对非缺失部分数据低于总样本量80%的样本加以剔除，最终得到相关企业合计163家共1 956个有效观测值。所有数据来源于CSMAR、WIND数据库、《中国统计年鉴》。

2.变量选取

（1）被解释变量。本文以企业产能利用率（CU）作为被解释变量，并采用生产函数法加以测算，具体原因如下：首先，我国新能源汽车产业仍处于初步发展阶段，上市企业数量较少，样本量也较少，此情况下DEA法并不合适；其次，新能源汽车企业的生产函数形式不能确定，SFA法难以发挥作用；最后，峰值法在数据结果评价方面难以全面表现各类因素对新能源汽车企业产能过剩的影响。而生产函数法所需数据易获取，包括企业的实际产出水平、资本投入、劳动力投入，在实际操作过程中具有较为明显的优势。需要注意的是，采用生产函数法求得的产能利用率并非绝对值，而是相对值，若某一企业某时期产能利用率测算结果为1，表示该企业在这一期的产能利用率在所有样本中最大。同样，其他企业不同时期的产能利用率是这一最大产能利用率的相对值。换句话说，这使得不同企业不同时期的产能利用率具有可比性。通过借鉴Hogan[ 17 ]、颜晓畅和黄桂田[ 18 ]的做法，假定我国新能源汽车企业的边界生产函数形式服从于Cobb-Douglas（C-D）生产函数形式：

在式（1）中，Yi，t表示第i个企业在第t年的实际产出（以下省略i、t的表述），本文用企业主营业务收入衡量；Ai，t表示企业技术水平；K？琢i，t表示资本投入，本文用企业固定资产净额衡量；L？茁i，t表示劳动力投入，用企业员工数衡量；？滋表示随机扰动项。？琢、？茁分别表示资本投入与劳动力投入的产出弹性，且？琢>0，？茁<1，假设企业规模报酬不变，则？琢+？茁=1。对上式两边取对数处理：

（2）解释变量。本文将政府补贴（lnSub）作为核心解释变量，并将各企业每期的政府补贴取自然对数加以衡量，这样可将模型中变量系数转换为弹性以增强解释力[ 18 ]。

（3）控制变量。为控制其他因素的影响，本文选取相应控制变量。由于样本对象的筛选条件較高，样本量较少，因而本文对控制变量做适量选择，对以下变量加以控制：研发投入（lnRD），用企业财报中的研发支出衡量；成长机会（Growth），用企业的营业收入增长率衡量；企业规模（lnSize），用企业资产总额的自然对数衡量；综合杠杆（Lev），用企业总负债与总资产之比衡量；企业成立时间（FirmAge），用当前年份与企业成立年份之差的自然对数衡量；企业现金流（Cash），使用企业现金流量占总资产的比率度量。

变量的描述性统计如表1所示。163家新能源汽车企业产能利用率平均值为13.72%，说明我国新能源汽车产业的产能过剩现象较为严重，产能利用率最大与最小的企业相差悬殊，说明新能源汽车产业不同的企业产能利用率存在很大差距，可能原因是企业间的产品市场竞争力以及产能建设规划存在差异。政府补贴的自然对数标准差为2.1375，说明不同企业间获得的政府补贴亦存在较大差异，这其中受企业规模、绩效、产权性质等多方面因素影响。

3.面板Tobit模型构建

结合上文，为探究政府补贴对我国新能源汽车产业产能过剩的影响，构建如下模型：

在进行模型回归前，对全样本进行方差膨胀因子检验，见表2。结果显示，各解释变量之间的VIF值均小于10，平均值为1.56，即基本不存在多重共线性的可能。

由于生产函数法测度后的企业产能利用率介于0～1之间，属于典型的审查数据，使用OLS估计无法得出一致估计量，故本文采用应对受限被解释变量的Tobit模型，通过最大似然估计使受限数据得到一致性估计。对于固定效应Tobit模型，由于无法找到个体异质性的充分统计量，无法进行条件最大似然估计，若直接在混合Tobit回归中加入面板单位的虚拟变量，所得的固定效应统计量也不能一致，故本文仅考虑随机效应Tobit模型，回归结果见表3列（1）。结果显示，似然比统计量LR值在1%显著性水平下均通过检验，表明模型存在强烈个体效应，故使用随机效应Tobit面板模型进行回归比较适合。

五、实证结果分析

（一）边际效应分析

由于Tobit模型属于非线性模型，其估计系数并非边际效应，因而需进行一定转换，结果见表4列（1），在5%显著性水平下，政府补贴与新能源汽车产业的产能利用率负相关，表现为政府补贴的自然对数每增加1个单位，全样本下企业产能利用率将下降0.19%，因而政府补贴从客观上的确加剧了我国新能源汽车产业的产能过剩，由此验证了H1。由上文知，我国从2010年起便开始对新能源汽车行业进行政策补贴，尽管近两年补贴退坡机制逐步开展，但我国对新能源汽车产业的政策态度并未实质性转变，持续政府补贴一方面有利于企业在良好氛围中迅速成长，甚至出口海外参与国际竞争；另一方面政府的一贯扶持易催生企业自身发展扭曲的不良后果，即部分企业盲目投资建产，低效配置资源并引发产能过剩。对于控制变量的影响：（1）企业研发投入系数显著为正，整体上对提升企业产能利用率有正向作用，能够缓解企业产能过剩。新能源汽车产业属于技术导向型产业，高研发投入能够不断增强企业产品竞争力，促进企业产品差异化发展，从而规避产业同质化竞争，其产能过剩问题自然能够不断缓解，而这也应是政府补贴的初衷。（2）企业的规模大小产生显著负向影响，随着企业规模不断扩大，政府补贴对产能过剩的加剧程度更加严重。新能源汽车产业作为新兴产业，仍处于增量竞争市场阶段，市场需求不断上升，仍未达到饱和，政府补贴下许多企业一味盲目增产扩大规模，而非将补贴用于产品研发投入，导致无效产能不断堆积，最终使产能过剩问题更加严重。（3）企业的现金流系数显著为负，可知企业的现金流通性越强，产能利用率越低。这表明企业适度降低现金流能有效提升产能利用率。

（二）机制检验

为检验研究假设，将全样本按照企业产权性质、规模大小加以分组。第一，将全样本分组为国有企业与民营企业进行检验，结果见表3列（2）、列（3）。第二，将全样本中各企业按照规模大小分类。取企业规模的中位数后，将中位数之下与之上分别归为较小规模与较大规模企业。分组回归结果见表3列（4）、列（5）。结果显示，民营企业与较小规模企业中政府补贴对企业产能过剩的影响更加显著，由此验证了H2。相较国有企业，民营企业对政府补贴加剧产能过剩的影响更加显著，政府补贴的边际效应见表4列（2）。可能原因为民营企业出于融资困难等原因，相当比重的政府补贴被用于寻求融资或其他用途的非生产性支出以维持市场份额，而产能过剩问题未能有效得到解决。而国有企业无需政府补贴也能从其他来源的资金进行产品研发等活动，因而政府补贴并未能产生显著影响。较小规模企业对政府补贴加剧产能过剩的影响更加显著，政府补贴的边际效应见表4列（3），可能原因为尽管产能过剩，但出于生存及市场扩张的需要，政府补贴被用于与主营业务本身无关的其他投资活动，这种追求短期利益缺乏长远目光的行为不可避免地加剧了产能过剩问题，从而不利于高技术要求的新能源汽车产业健康发展[ 9 ]。

（三）稳健性检验

1.替换被解释变量

本文使用产能利用率衡量企业产能过剩程度，下面使用过剩产能的自然对数（lnOC）衡量企业产能过剩程度。由于产能利用率与过剩产能呈负相关关系，故替换核心解释变量后回归结果系数符号应与前面相异，结果见表5列（1），发现政府补贴对企业产能过剩程度有显著正向影响，显著性水平无明显不同，与前文结果一致，证明了前文实证结果的稳健性。

2.内生性检验

本文暗含一个重要假设，即政府补贴是严格外生变量，而实际上政府补贴很可能受企业经营方式、产出绩效等各类因素影响，为消除潜在的内生性问题，本文借鉴胡洪曙和武锶芪[ 19 ]的研究思路，引入政府补贴的滞后一期（l.lnSub）替代政府补贴重新进行Tobit回归，见表5列（2）。结果显示，核心解释变量的方向和显著性与前面结果一致，说明政府补贴与新能源汽车产业产能利用率不存在双向因果关系导致的内生性问题。

六、结语

近年来，众多新能源汽车企业如雨后春笋般涌現，这既源于政府补贴下的利好政策环境，又因为新能源汽车产业这一新兴产业的时代潮流与未来趋势。本文通过研究发现，政府补贴总体上加剧了新能源汽车产业的产能过剩，但对不同企业产能过剩的影响不同，具体为对民营企业和较小规模的企业影响更加显著。为解决未来新能源汽车产业产能过剩的问题，现提出如下建议：首先，新能源汽车产业的健康发展需建立在合理规制的补贴政策基础之上。近年补贴退坡机制逐步开展，体现了政府引导新能源汽车厂商控制产量、缓解产能过剩问题的决心，合理的补贴退坡不但促使企业走向理性，控制产能与产量之间的平衡，而且能加速淘汰骗补企业，这与我国高质量发展理念相吻合。其次，鉴于发展经济学中进口替代战略的不良后果，我国需加强新能源汽车企业的政策引导，如提升产业进入技术壁垒，使企业更多依赖技术与品牌竞争，不断增强客户粘性与品牌忠诚度，摆脱同质化竞争泥潭，并能在国际市场中与外国品牌相抗衡。此外，政府应因地制宜、因企施策，拒绝一刀切，对各企业开展必要的绩效评价机制，适当减免产能过剩程度不断加剧企业的补贴力度。结合本文结论，可对国有企业与民营企业、规模较大与较小企业分别采取不同的补贴方式，对影响显著的民营企业与规模较小企业，可追加补贴附加条款，如相当比重的政府补贴需用于产品提质增效等有利于缓解产能过剩的方面，而限制将政府补贴用于其他无关用途，如短期投资、寻租等非生产性活动。

【参考文献】

［1］ 白玫.全球新能源汽车产业竞争格局研究［J］.价格理论与实践，2020（1）：25-31.

［2］ 张厚明.我国新能源汽车市场产能过剩危机的成因与对策研究［J］.科学管理研究，2018（3）：28-30.

［3］ 孙璞，尹小平.政府科技补贴能通过企业科技创新改善产能过剩吗：基于新能源产业与汽车产业对比研究［J］.华东经济管理，2016（10）：101-106.

［4］ 马亮，仲伟俊，梅姝娥.“供给侧改革”背景下的新能源汽车产业补贴政策创新研究［J］.系统工程理论与实践，2017（9）：2279-2288.

［5］ 刘进.我国新能源汽车财政补贴效应研究［D］.北京：中国财政科学研究院博士学位论文，2017.

［6］ 戴慧.新能源汽车补贴政策效果回顾及未来调整建议［J］.价格理论与实践，2021（9）：28-30.

［7］ 聂新伟.我国新能源汽车消费补贴政策的演变及效果评析［J］.中国物价，2019（3）：16-18.

［8］ 李社宁，张哲，李喜宁.促进新能源汽车产业发展的可持续性财税政策探析［J］.西安财经大学学报，2019（4）：46-52.

［9］ 廖家勤，孙小爽.新能源汽车财税政策效应研究［J］.税务与经济，2017（1）：86-93.

［10］ 王雨，陆培军，陶明.新能源汽车价格补贴政策的绩效分析和改善建议：以J新能源汽车公司为例［J］.价格月刊，2020（2）：15-20.

［11］ 袁妮，张振鼎，房旭.新形势下我国新能源汽车政策现状与发展趋势研究［J］.时代汽车，2021（5）：93-94.

［12］ 速水佑次郎.发展经济学：从贫困到富裕［M］.北京：社会科学文献出版社，2003.

［13］ 萨缪尔森.宏观经济学（第19版）［M］.北京：人民邮电出版社，2012.

［14］ 王琴英，王杰.政策支持对中国新能源汽车产能利用率的影响效应研究［J］.工业技术经济，2021（8）：142-150.

［15］ 刘松.我国民营企业融资困境的根源分析与破解路径［J］.经济管理文摘，2020（17）：37-38.

［16］ BIJLSMA S，BOBELDIJ K I，VERHEIJ E R，et al.Large-scale human metabolomics studies：a strategy for data （pre-） processing and validation［J］.Analytical Chemistry，2006，78（2）：567-574.

［17］ HOGAN W P.Some new results in the measurement of capacity utilization［J］.The American Economic Review，1969，59（1）：183-184.

［18］ 顏晓畅，黄桂田.政府财政补贴、企业经济及创新绩效与产能过剩：基于战略性新兴产业的实证研究［J］.南开经济研究，2020（1）：176-198.

［19］ 胡洪曙，武锶芪.转移支付、财政努力对基本公共服务供给影响的研究：一个基于省级面板数据的门槛效应分析［J］.华中师范大学学报（人文社会科学版），2019（6）：95-105.