双碳背景下多元政策对新能源汽车消费者购买意愿影响研究

李旭东,何寿奎,戴庆春,牟 斌

(1.重庆交通大学 经济与管理学院, 重庆 400074; 2.重庆科技学院 工商管理学院, 重庆 400015)

0 引言

为了人类共同的生存环境,各国在碳排放方面达成共识,积极推进低碳环保。中国征政府提出了“3060”双碳目标,为尽快实现目标,国务院印发了《2030年前碳达峰行动方案》,积极扩大新能源、清洁能源在交通运输领域应用,推动运输工具装备低碳转型;大力推广新能源汽车,逐步降低传统燃油汽车在新车产销和汽车保有量中的占比。新能源汽车是全球汽车产业转型升级的主要方向,也是中国汽车产业高质量发展的战略选择,积极稳妥推进碳达峰碳中和,必须立足我国能源资源禀赋,坚持先立后破,有计划分步骤实施碳达峰。新能源汽车在助力“双碳”目标实现中扮演着重要的角色,根据《节能与新能源汽车技术路线图2.0》规划,汽车碳排放将于2028年提前达峰。2022年底,我国新能源汽车保有量约1 310万辆,超过全球的一半,但从新能源汽车产业发展来看,我国新能源汽车的推广依然对经济激励政策有着较强的依赖,随着财政补贴程度的逐渐减弱,对新能源汽车市场将产生冲击。基于此,积极响应国家双碳政策,以调控限制、配套完善、技术提升、经济激励等多元政策为研究对象,研究其对新能源汽车购买意愿的影响,分析消费者对于政策的感知程度,为政府制定合理的多元化政策提供参考建议。

目前,我国新能源汽车产业发展已进入规模化快速发展的新阶段,其政策的调整有助于推动不同阶段新能源汽车市场规模的扩张。作为全球战略性新兴产业,新能源汽车政策一出台,便广受学术届关注。国外学者Bergek等[1]主要解读了新能源汽车政策体系构成及影响,探究政策传播创新和稳定性。Wolbertus等[2]的研究表明,电动汽车充电与适应政策之间存在相互影响关系。国内学者唐葆君等[3]利用回归模型、情景分析法,定量分析国内外试点城市混合动力汽车销售数据,结合我国经济补贴政策情况,得出经济激励政策促使混合动力汽车市场份额的增长。

通过文献梳理,众多研究主要采用的方法是Icek和Ajzen的计划行为理论(TPB),主要集中在感知因素等方面研究。Fishbein等[4]认为消费者态度受购买意愿的影响,与其他外在因素共同对消费行为产生作用。从现有文献来看,新能源汽车相关研究主要是以消费者的购买意愿研究为主,通过TAM模型和TPB理论等探讨消费者感知因素,而对于多元政策的影响效果研究较少。Hines等[5]提出外部情景因素是实施行为的主要原因,认为外部变量通过影响用户感知对用户接受信息系统产生影响。因此外部情景因素(多元政策)和内部情景因素(感知价值、感知风险、从众心理)都会对购买意愿产生影响。主要是针对多元政策对消费者购买意愿影响的研究,将新能源购买行为看作“外部情景因素-内部情景因素-新能源汽车购买行为”的过程,通过结构化方程式分析消费者对于新能源汽车购买意愿的反应情况,为政府制定精准化、多元化政策提供建议。

1 政策分类与研究假设

1.1 政策分类

政策扶持是促进新能源产业迅速发展的调控手段,借鉴高尚等[6]的政策分类方法,结合研究内容,将新能源汽车政策分为调控限制、经济激励、配套完善及技术提升4大类(统称多元政策),如表1所示。

表1 新能源汽车政策分类

调控限制政策是指政府对于新能源汽车出台的一系列不限行、不限购、可借用公交车道行使等政策,减少新能源汽车受限行限购政策的影响。如黑龙江、南宁等推出新能源车可借用公交车道行使等系列措施。

经济激励政策是政府通过购置税补贴、充电补贴、停车优惠及换购补贴等方式来降低消费者经济成本。购置税补贴指中央财政及地方政府为支持消费者购买新能源汽车安排的专项资金。充电补贴是当地政府对于新能源汽车充电给予电费补贴。停车优惠指新能源汽车在实行政府管理的停车设施停放享有优惠。换购补贴指个人消费者从非能源汽车转为新能源汽车,政府给予一定补贴。

配套完善政策是指在高速、住宅区和商场等公共停车场配备充电设施,提升消费者用电需求,减少对于充电无桩的担忧。2017—2021年我国新能源车装比在3∶1左右,各地政府颁发了一揽子政策完善新能源充电桩配套建设,并针对消费者自行安装充电桩给予了一定补贴。

技术提升政策是指国家为了新能源汽车生产及充电设施生产建设运营企业突破关键核心技术,不断提高产品质量,保障产品安全和性能,为消费者提供优质服务所提供的补贴政策。主要面对与新能源汽车产业链相关企业,涉及电池、芯片、智能驾驶等科技领域。

1.2 研究假设

调控限制政策。Kim等[7]、李国栋等[8]认为新能源产业政策越完善,潜在消费者感知价值越高。而新能源车不限行,可行驶专用车道等措施会让消费者感知风险明显变小,具有负向影响。通过调研发现,调控限制政策越强,新能源汽车购买者更多。新能源的不限购、不限行等措施有助于刺激消费者购买意愿[9]。基于此,提出以下假设:

H1a 调控限制政策对感知价值有显著的正向影响;

H1b 调控限制政策对感知风险有显著的负向影响;

H1c 调控限制政策对从众反应有显著的正向影响;

H1d 调控限制政策对购买意愿有显著的正向影响。

经济激励政策。Jeanjean[10]围绕政策实施效果展开了多角度研究,以动态视角的方式呈现了政府对消费者和厂商的财政补贴均有正向促进的作用。王夏芳[11]通过实证表明对新能源汽车加大价格补贴力度,消费者会更加青睐新能源汽车。刘璐[12]认为政府补贴政策对于消费者购买意愿具有正向关系。通过市场调查发现减免购置税、补贴等经济激励政策对消费者感知价值有正向影响,而对感知风险存在负向。基于此,提出以下假设:

H2a 经济激励政策对感知价值有显著的正向影响;

H2b 经济激励政策对感知风险有显著的负向影响;

H2c 经济激励政策对从众反应有显著的正向影响;

H2d 经济激励政策对购买意愿有显著的正向影响。

配套完善政策。随着新能源汽车步入“后补贴时代”,消费者逐渐从财政激励转为对限行政策、充电桩、使用安全性等,越完善的配套政策越能让消费者有更加舒心的驾驶体验,杨婕[13]通过问卷调查,发现政府配套政策的完善程度会影响消费者对新能源汽车的购买意愿。谭慧研究得出充电设施建设对于新能源汽车购买决策的影响较大。结合调研发现,配套设施建设越完善,将促进新能源汽车购买。基于此,提出以下假设:

H3a 配套完善政策对感知价值有显著的正向影响;

H3b 配套完善政策对感知风险有显著的负向影响;

H3c 配套完善政策对从众反应有显著的正向影响;

H3d 配套完善政策对购买意愿有显著的正向影响。

技术提升政策。为方便研究对消费意愿的影响,将技术提升政策所带来的效果具体到消费者对新能源汽车技术提升的感知中,包括充电续效率、续航能力、智能驾驶安全性等。李光[14]研究表明,选购新能源汽车时,非常重视纯电动汽车的相关技术是否成熟,技术的成熟度对消费者的心理感知存在显著的影响。佘金凤等[15]对新能源汽车购买意愿的影响因素进行研究表明,影响消费者购买意愿的因素包括技术现状影响等。经调研,新能源汽车充电续航能力的提升,较大程度上减轻了消费者在购买时的顾虑,技术的提升也有助于刺激其购买意愿。基于此,提出以下假设:

H4a 技术提升政策对感知价值有显著的正向影响;

H4b 技术提升政策对感知风险有显著的负向影响;

H4c 技术提升政策对从众反应有显著的正向影响;

H4d 技术提升政策对购买意愿有显著的正向影响。

心理因素对购买意愿的影响。高海霞[16]指出感知风险对于消费者的购买意愿存在明显负向相关,汤立[17]通过消费者购买意愿剖析,得出消费者感知价值对于购买意愿有明显的正向关系。滕玉华等[18]认为从众心理对人的行为存在显著正向关系。基于此,提出以下假设:

H5a 感知价值对购买意愿有显著的正向影响;

H5b 感知风险对购买意愿有显著的负向影响;

H5c 从众反应对购买意愿有显著的正向影响。

综上所述,构建了多元政策对新能源汽车购买行为影响因素模型,如图1所示。

图1 影响因素模型示意图

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

通过结构方程模型分析各变量间的关系,该模型主要包括测量和结构模型2部分。测量模型主要体现潜变量与指标之间的关系,结构模型主要体现潜变量之间的关系。

测量模型方程为:

x=Λxξ+σ

y=Λyη+ε

式中:x是由调控限制、经济激励、配套完善及技术提升政策4个外生潜变量的观测指标组成18×1的向量;y是由感知价值、感知风险、从众心理及购买意愿4个内生潜变量的观测变量组成14×1的向量;ξ为4×1的外生潜变量向量;η为4×1的内生潜变量向量;Λx指x在ξ上的18×4的因子载荷矩阵,Λy指y在η上的14×4的因子载荷矩阵;σ和ε表示外生变量与内生变量的误差项。

结构方程模型方程为:

η=Bη+Γξ+λ

式中:B表示内生潜在变量之间的作用关系,为4×4的系数矩阵;Γ表示外生潜变量对内生潜变量的影响,为4×4的系数矩阵;Γξ与ξ的解释同测量模型;λ表示干扰因素或残差值。

2.2 变量测量

为保证量表的信度和效度,本研究通过国内外相关较为成熟的量表,结合国内特点对量表内容进行适当修改。通过方便抽样的方式对50余名调查对象进行预调查,收集意见。针对反馈意见和预调查发现的问题,对量表进行修改完善,形成正式量表。本研究的8个潜变量均通过李克特五级量表测量,共32个题项。具体测量变量描述性分析见表2。

表2 各测量变量描述性分析

续表(表2)

情景因素主要包括调控限制、经济激励、配套完善及技术提升政策。其中调控限制政策主要参考了蔡建湖等设计的量表,并结合上文概念自行设计了3个题项;经济激励政策在参考Stern[19]的量表基础上,根据我国新能源汽车相关经济政策自行设计7个题项;配套完善政策参考了李创等[20]的量表;技术提升政策参考了张路的量表。心理因素包括感知价值、感知风险和从众心理。感知价值参考肖开红等的量表;感知风险在参考谢云晖量表基础上,自行设计了4个题项;从众心理在参考芈凌云等[21]研究的基础上,结合研究主题自行设计了4个题项。购买意愿主要借鉴滕玉华等[18]和孙宾峰的量表,结合概念自行设计。

2.3 数据来源及样本基本特征

此次调查通过电子调查问卷在线完成,问卷由被调查者基本信息和主体量表(表2)构成。由于成本和执行的问题,无法采取全国随机抽样,利用研究团队资源,从全国29个省市收回问卷727份,剔除无效问卷203份,剩余有效问卷524份,有效率为72.07%。为保证研究质量,对问卷有效性进行严格筛选,以确保问卷的信度和效度,具体筛选方法为:① 问卷填写时间大于90 s;② 调查对象年龄大于18岁;③ 量表选项重复率小于90%;④ 逻辑陷阱题答案在正确区间。有效样本需同时满足以上4个条件。

从人口统计特征看出,男女基本持平;96.56%集中在18～50岁,与未来新能源汽车消费的最大潜在消费群体相吻合;职业分布均匀,如表3所示。综上所述,本研究所选取的调查样本,能够较好地用作后期统计分析。

表3 调查样本的人口统计学特征

3 模型分析与假设检验

3.1 信度与效度检验

3.1.1信度检验

利用SPSS 26.0对有效问卷进行克隆巴赫系数分析,如表4所示。从表中可知,各潜变量的Cronbach’sα系数值除感知价值潜变量为0.773以外,其他潜变量均远高于0.8,表明量表具备较好的内部一致性,问卷可信度较高。

3.1.2效度检验

通过SPSS 26.0和AMOS 24.0对组合信度、标准化因子载荷和平均方差抽取量进行分析,检验模型的聚合效度,如表4所示。可看出,各潜变量的KMO值除购买意愿外均在0.7以上,显著性水平均在0.001水平上显著,表明该量表适合做因子分析。各潜变量的标准化因子载荷值均高于0.6,CR值均位于0.77以上,AVE值远高于0.5。从数据分析来看,各潜变量的效度较好,模型具有较好的聚合效度,量表质量较好。

利用Pearson相关与AVE值来检验各潜变量的区别效度,如表5所示。从表中可知,AVE值均大于各变量与其他变量的相关系数的绝对值,各变量间具有较好的区别效度。

潜变量编号α值CR标准化因子载荷AVEKMO值配套完善政策(SIP)SIP1SIP2SIP30.9570.9570.9240.9510.9400.8810.774技术提升政策(TIP)TIP1TIP2TIP3TIP4TIP50.9250.9280.8620.9310.8880.8070.7520.7230.893经济激励政策(EP)EP1EP2EP3EP4EP5EP6EP70.9360.9380.6820.8050.8640.9120.9100.8190.7830.6870.934

表5 区别效度检验结果

3.2 适配度检验

信度及效度检验结果显示,适合进一步做结构方程模型分析。利用AMOS 24.0对初始模型进行拟合度检验并对模型进行优化(限于篇幅只给出优化后的模型),最终适配度如表6所示。从表6得知,卡方自由度值为2.609,介于1至3标准区间;RMR值为0.038,位于0.05内的标准区间;近似误差均方根值为0.055,小于0.08;模型与样本数据适配度较好。同时其NFI值、IFI值、TLI值和CFI值为分别为0.920、0.949、0.943和0.949,皆大于0.9,均达到良好水平。综上分析,模型适配度较好,可作为最终模型,如图2所示。

表6 模型适配度检验结果

3.3 模型估计结果

利用AMOS 24.0软件,针对多元政策对消费者购买意愿及影响因素进行结构方程模型分析,结果见表7、图2(已删除不显著路径),得出以下结论:

表7 结构方程模型参数估计结果

注:仅呈现结果显著的路径。

1) 调控限制及技术提升政策对感知价值有显著影响,系数分别为0.322和0.378,符合原假设。从对感知价值的影响程度来看,技术提升政策大于调控限制政策,说明技术提升及调控限制政策能有效地提升消费者的感知价值。但经济激励和配套完善政策对感知价值无显著影响,不符合原假设,表明以上2项政策不能使消费者的感知价值得到提升。

2) 调控限制政策对感知风险有显著的负向影响,系数为-0.264,符合原假设,表明该政策能有效地降低消费者的感知风险。技术提升政策对感知风险有显著的正向影响,系数为0.494,结果与原假设相反,表明消费者对技术的认同感还不够高。同时,经济激励与配套完善政策对感知风险无显著影响,不符合原假设,表明这2项政策并不能降低消费者的感知风险。

3) 经济激励政策和配套完善政策对从众心理均有显著的正向影响,影响系数分别为0.529、0.303,原假设得到验证。表明新能源汽车经济激励及配套完善政策对消费者从众心理影响程度较大。但调控限制与技术提升政策对从众心理无显著影响,不符合原假设,表明这2项政策不能有效影响消费者的从众心理。

4) 感知价值、感知风险与从众心理对购买意愿有显著的影响,系数分别为0.519、-0.159和0.221,符合原假设。从对购买意愿的影响程度来看,感知价值>从众心理>感知风险,表明感知价值对消费者购买意愿影响程度较大。此外,在调控限制、经济激励、配套完善和技术提升政策中,只有经济激励政策对购买意愿产生正向影响(系数0.241),符合假设,其余皆对购买意愿无直接显著影响。

5) 求证各政策潜变量对购买意愿的直接、间接和总影响,结果见表8。从表中可知,对消费者购买意愿影响最大的是经济激励政策(0.358),依次技术提升政策(0.275)、调控限制政策(0.208)、配套完善政策(0.067)。可以看出,除配套完善政策外,其他3项政策均对购买意愿有较大的影响。可见,经济激励、技术提升和调控限制是影响消费者购买意愿的最突出的政策。

表8 各政策对购买意愿的直接、间接和总效应

4 结束语

通过消费者调查数据,运用结构方程模型,研究多元化政策对消费者新能源汽车购买意愿的影响,相关结论如下:① 调控限制政策通过正向影响感知价值和负向影响感知风险,最终影响消费者购买意愿。② 经济激励政策直接正向影响及通过从众心理,间接影响消费者购买意愿。③ 配套完善政策通过正向影响从众心理间接影响消费者购买意愿,但对最终的购买意愿影响较小。④ 技术提升政策通过影响感知价值和感知风险,间接影响购买意愿。⑤ 在相关优惠政策中,经济激励政策对消费者的购买意愿影响最大,技术提升和调控限制政策次之。从感知角度出发,感知价值对购买意愿影响最大。

基于以上研究,提出以下建议:① 政府应在汽车体量大的城市减少燃油汽车牌照发放比例,增加对新能源汽车牌照供给比例,使消费者更易获得新能源汽车牌照;在常拥堵路段或时段,加强对燃油汽车的管控和限制,为新能源汽车在通行上创造便利。通过更多有利于新能源汽车的限购、限行调控限制政策,提升消费者的感知价值,增加购买意愿。② 政府应持续推行购买新能源汽车的经济激励政策,但在经济补贴的结构上需要调整。应减少新能源汽车购车时的一次性经济补贴,如从免征转到按一定比例征收车辆购置税。同时相应增加对新能源汽车使用过程中的各项经济优惠,如停车、充电、高速路通行费、保险等使用过程中的优惠。③ 统一不同品牌的充电接口标准,提升在充电方面的便捷性、易获性,提高充电桩的利用效率。大力支持与鼓励各新能源汽车制造企业在汽车续航、充电效率及电池安全等性能方面进行技术创新,增强消费者对新能源汽车的感知价值。④ 在基础设施配套建设完善方面,政府应扮演好对基础设施配套建设的引导者角色,以市场自身为主体,激发市场活力,充分发挥市场的自身调节作用。⑤ 鼓励和推行国家各公共单位的公务用车采购新能源汽车,鼓励公交车、出租车等公共交通工具采用新能源汽车进行运营,以公共单位、公共交通影响消费者的感知,引导消费者选择购买新能源汽车。