孫 曉 華, 徐 帥
(大連理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部, 遼寧 大連 116024)
作為國民經(jīng)濟(jì)重要的支柱產(chǎn)業(yè),汽車行業(yè)在我國經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。隨著我國工業(yè)化和城市化進(jìn)程的深入推進(jìn),汽車需求保持迅猛增長的勢頭,千人汽車保有量從2005年的24輛增加到2015年的110多輛[1],在提高人民生活水平的同時(shí),也帶來了日益嚴(yán)重的能源消耗和環(huán)境污染問題。大力發(fā)展清潔節(jié)能型的新能源汽車,既有利于緩解能源和環(huán)境壓力,又能夠推動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級,培育新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)和國際競爭新優(yōu)勢。經(jīng)過十多年的研究開發(fā)和示范運(yùn)行,我國新能源汽車基本具備了產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的基礎(chǔ),電池、電子控制和系統(tǒng)集成等關(guān)鍵技術(shù)取得重大突破,純電動(dòng)汽車和插電式混合動(dòng)力汽車開始規(guī)模化投放市場。但與傳統(tǒng)燃油車相比,由于存在著銷售價(jià)格偏高、充電配套設(shè)施不完善和技術(shù)成熟度偏低等問題,導(dǎo)致消費(fèi)者對新能源汽車的接受度不高,購買意愿仍然不強(qiáng),制約了新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
為了加快新能源汽車的市場推廣,中央和地方政府接連出臺一系列優(yōu)惠補(bǔ)貼政策。2010年5月,財(cái)政部、科技部、工業(yè)和信息化部、發(fā)展改革委等四部委聯(lián)合頒布《關(guān)于開展私人購買新能源汽車補(bǔ)貼試點(diǎn)的通知》,選擇上海、長春、深圳等5個(gè)城市進(jìn)行私人購買新能源汽車的補(bǔ)貼試點(diǎn),插電式混合動(dòng)力乘用車每輛最高補(bǔ)貼5萬元,純電動(dòng)乘用車每輛最高補(bǔ)貼6萬元,地方政府在中央補(bǔ)貼的基礎(chǔ)上按1:1比例加以配套。2015年4月,四部委再次發(fā)布《關(guān)于2016-2020年新能源汽車推廣應(yīng)用財(cái)政支持政策的通知》,提出在全國范圍內(nèi)開展新能源汽車推廣應(yīng)用工作,中央財(cái)政對購買新能源汽車給予補(bǔ)助,并實(shí)行普惠制。在這樣的政策背景下,政府補(bǔ)貼是否能夠增強(qiáng)消費(fèi)者的購買意愿、激發(fā)新能源汽車的市場需求?對于不同特征的消費(fèi)者群體,政府補(bǔ)貼是否存在差異性效果?本文將對上述問題展開詳細(xì)討論。
消費(fèi)者對新能源汽車的購買意愿與諸多因素有關(guān),國外的研究出現(xiàn)較早,學(xué)者們討論了銷售價(jià)格、使用成本、加速性能等汽車屬性和政府優(yōu)惠政策對消費(fèi)者選擇的影響。Potoglou等通過對加拿大的482個(gè)家庭的網(wǎng)上問卷分析,指出新能源汽車價(jià)格的降低和環(huán)保性能的提高可以有效促進(jìn)新能源汽車的使用,但免費(fèi)停車和設(shè)置專用車道等非財(cái)政政策對消費(fèi)者購買沒有顯著作用[2]。Adler等調(diào)查了美國2200個(gè)消費(fèi)者對柴油汽車、天然氣汽車和混合動(dòng)力汽車的選擇偏好,發(fā)現(xiàn)油電使用成本的下降和車輛購置稅的減免能夠促進(jìn)新能源汽車的購買[3]。Krupa對來自美國1000名居民的調(diào)研結(jié)果顯示,消費(fèi)者更加注重電動(dòng)汽車能耗成本的降低,而對電動(dòng)汽車的環(huán)保效益關(guān)注較少[4]。John等對我國和美國的消費(fèi)者進(jìn)行了新能源汽車選擇的聯(lián)合調(diào)查,發(fā)現(xiàn)兩國消費(fèi)者都偏好新能源汽車擁有更低的價(jià)格和后續(xù)使用成本、更短的加速時(shí)間、更快捷的充電過程[5]。在公共政策的扶持效果方面,Lane和Potter對英國新能源汽車市場進(jìn)行了專項(xiàng)研究,得到政府的環(huán)保法規(guī)、油價(jià)政策、購買補(bǔ)貼和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會(huì)顯著影響新能源汽車購買的結(jié)論[6]。Anco調(diào)查了荷蘭私家車主的購買傾向,結(jié)果表明有限的行駛距離和較長的充電時(shí)間是消費(fèi)者對新能源汽車仍然持有消極態(tài)度的主要原因,提升最大行駛距離、減少充電時(shí)間和提高充電便利程度有利于激發(fā)消費(fèi)者購買意愿[7]。除了汽車屬性和公共政策之外,部分國外學(xué)者發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的個(gè)體屬性也會(huì)影響其對新能源汽車的偏好。Carley考察了美國的消費(fèi)者對插電式混合動(dòng)力汽車的市場接受度,發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的學(xué)歷越高,購買新能源汽車的可能性越大[8]。Knez對斯洛文尼亞700名消費(fèi)者進(jìn)行調(diào)查,結(jié)果表明年齡越大,購買新能源汽車的概率越高[9]。Kahn分析了美國洛杉磯消費(fèi)者購買混合動(dòng)力汽車的意愿,得到消費(fèi)者的環(huán)保意識與新能源車偏好成正比的結(jié)論[10]。Axsen對加利福尼亞508個(gè)家庭進(jìn)行了調(diào)查,發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的社會(huì)責(zé)任感、環(huán)保意識和支持國家發(fā)展的意愿越強(qiáng),越傾向于選擇新能源汽車[11]。
近年來,隨著中國新能源汽車的迅猛發(fā)展,國內(nèi)學(xué)者也開始就消費(fèi)者購買新能源汽車的偏好問題展開研究。Zhang以駕校學(xué)員問卷為樣本,利用二元Logit模型進(jìn)行回歸分析,發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者對純電動(dòng)車的接受度受到燃油價(jià)格和政府優(yōu)惠政策的顯著影響[12]。許召建對濟(jì)南及周邊區(qū)域的消費(fèi)者進(jìn)行問卷調(diào)查,利用因子分析法萃取出關(guān)鍵變量,以獲得影響消費(fèi)者購買新能源汽車的主要因素,結(jié)果發(fā)現(xiàn)新能源汽車性能、充電的便捷性、滿電可行駛最大距離、電池壽命是影響消費(fèi)者購買新能源汽車的4個(gè)最主要因素。[13]邵繼紅調(diào)查了武漢相關(guān)從業(yè)人員、部分新能源汽車車主及具有購買新能源汽車意向的消費(fèi)者,并對問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,他發(fā)現(xiàn)影響消費(fèi)者購買新能源汽車的驅(qū)動(dòng)因素包括:汽車品牌偏好、周圍購車人群、政府相關(guān)優(yōu)惠補(bǔ)貼政策、銷售價(jià)格、外觀和內(nèi)飾偏好、汽車使用成本、質(zhì)量可靠性、使用便利性、安全保護(hù)性以及售后服務(wù)10大因素。[14]王寧等構(gòu)建了電動(dòng)汽車市場接受度影響因素模型,基于私家車車主的調(diào)研結(jié)果,認(rèn)為年齡、學(xué)歷水平、家庭平均年收入與電動(dòng)汽車的購買決策明顯相關(guān),并且消費(fèi)者更傾向于將電動(dòng)汽車作為家庭第二輛車[15]。徐國虎對新能源汽車用戶和潛在購買者進(jìn)行了問卷調(diào)查,利用主成分分析法分析了售后服務(wù)、購買成本等影響購買決策的公共因子,指出城市消費(fèi)者對新能源汽車的認(rèn)知程度較高,購買意愿較強(qiáng),但由于技術(shù)信任度不足和配套基礎(chǔ)設(shè)施不完善等原因,購車意愿并沒轉(zhuǎn)化為實(shí)際的購買行為[16]。唐葆君利用4個(gè)新能源汽車試點(diǎn)城市的混合動(dòng)力汽車市場份額數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者的收入水平是決定新能源汽車購買的重要因素,而政府激勵(lì)政策對新能源汽車銷售量有正向的推動(dòng)作用[17]。
綜觀國內(nèi)外文獻(xiàn),盡管學(xué)者們就消費(fèi)者購買新能源汽車的影響因素進(jìn)行了廣泛討論,但鮮有研究針對政府補(bǔ)貼的激勵(lì)效果展開深入探討,僅僅在消費(fèi)者偏好分析的基礎(chǔ)上涉及政府補(bǔ)貼問題,但關(guān)于政府補(bǔ)貼效果及作用條件的研究尚屬空白。本文將以消費(fèi)者購買新能源汽車的諸多影響因素為依據(jù),選擇陳述性偏好調(diào)查實(shí)驗(yàn)?zāi)M消費(fèi)者購車決策的真實(shí)情境,在全國范圍內(nèi)展開網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查,根據(jù)調(diào)研結(jié)果總結(jié)出消費(fèi)者對新能源汽車偏好的特征性事實(shí),進(jìn)而利用離散選擇模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),考察政府補(bǔ)貼對消費(fèi)者購買新能源汽車意愿的影響,并通過分組回歸討論政府補(bǔ)貼對不同特征消費(fèi)者群體購買行為的異質(zhì)性效果,以期為新能源汽車培育過程中政府補(bǔ)貼政策的調(diào)整和相關(guān)配套措施的制定提供借鑒。
作為理性經(jīng)濟(jì)人,消費(fèi)者做出購買決策前會(huì)權(quán)衡多種因素以最大化自身效用。為了描述消費(fèi)者購買新能源汽車的選擇行為過程,以獲得消費(fèi)者的購買意愿,本文選擇離散選擇實(shí)驗(yàn)方法(Discrete Choice Experiment, DCE)進(jìn)行研究。
DCE方法通過提供不同屬性組合的產(chǎn)品來模擬符合實(shí)際的購買場景,識別消費(fèi)者真實(shí)的選擇意愿,從而分析其選擇性偏好[18]。在實(shí)驗(yàn)調(diào)查的過程中,參與者不需要對產(chǎn)品的某種關(guān)鍵性屬性做出偏好性的評價(jià),而是在模擬的產(chǎn)品組合中選擇出實(shí)現(xiàn)效用最大化的產(chǎn)品,以有針對性地獲得消費(fèi)者的實(shí)際購買決策。離散選擇實(shí)驗(yàn)的調(diào)查可以分為顯示性偏好(Revealed Preference)調(diào)查和陳述性偏好(Stated Preference)調(diào)查。前者基于已經(jīng)發(fā)生過的事件,后者則是針對尚未發(fā)生的事件。本文的研究目的是通過潛在消費(fèi)者對于新能源汽車的態(tài)度,分析其對新能源汽車的偏好和購買意愿,因此,陳述性偏好調(diào)查是更加適宜的方法。
在陳述性偏好調(diào)查中,本文通過發(fā)放問卷的方式獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。問卷設(shè)計(jì)的思路為:首先,要了解被測者的個(gè)體統(tǒng)計(jì)變量和對新能源汽車的認(rèn)知程度;其次,為被測者提供不同屬性組合的車輛,每個(gè)被測者需要綜合權(quán)衡車輛的屬性水平,選擇其最愿意購買的產(chǎn)品。據(jù)此,將調(diào)查問卷分為兩大部分,分別就消費(fèi)者的個(gè)體統(tǒng)計(jì)變量、對新能源汽車的認(rèn)知變量、車輛屬性變量和政府政策變量對新能源汽車購買決策的影響加以考察。
問卷的第1部分是有關(guān)消費(fèi)者基本情況的統(tǒng)計(jì)和消費(fèi)者對新能源汽車的認(rèn)知調(diào)查。本文選取了9個(gè)個(gè)體統(tǒng)計(jì)變量,包括性別、年齡、學(xué)歷、家庭人數(shù)、家庭年收入、家庭已有汽車數(shù)量、年行駛里程、月出行次數(shù)和近一年內(nèi)的購車意愿。同時(shí),選取了4個(gè)消費(fèi)者認(rèn)知變量,包括對新能源汽車品牌及其分類的了解程度、對新能源汽車優(yōu)惠政策的了解程度、環(huán)保支持意愿,以及對新能源車技術(shù)信任程度。
問卷的第2部分是主體部分,關(guān)于消費(fèi)者對不同類型汽車購買意愿的調(diào)查。根據(jù)中國汽車市場的實(shí)際情況,選取普通燃油汽車(GV)、純電動(dòng)汽車(EV)和插電式混合動(dòng)力汽車(PHEV)3種不同動(dòng)力系統(tǒng)的汽車作為比較對象。在產(chǎn)品屬性的組合設(shè)計(jì)中,分為車輛屬性變量和政府政策變量兩部分。選取的車輛屬性變量包括汽車價(jià)格、加速性能、最高車速、滿油/滿電行駛里程、油耗/電耗成本、碳排放量、加油/快速充電時(shí)間。另外,根據(jù)國內(nèi)新能源汽車價(jià)格偏高和配套充電設(shè)施不齊全的問題,本文選擇購車補(bǔ)貼和新能源汽車的配套基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為政府政策變量,用公共充電站的密度和是否配備家用充電樁表示基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。另外,購車補(bǔ)貼是需要重點(diǎn)研究的政策變量。
表1 低檔車調(diào)查問卷的設(shè)計(jì)實(shí)例
注:加粗的數(shù)值為進(jìn)行變化設(shè)置的屬性變量數(shù)值。
為了區(qū)分不同消費(fèi)者群體的異質(zhì)性偏好,根據(jù)消費(fèi)者購買能力的差異,以車輛價(jià)格和檔次為標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置了3套問卷,分別對應(yīng)低檔車、中檔車和高檔車。在問卷開始之前,會(huì)設(shè)置一道題目來詢問測試者預(yù)計(jì)購車價(jià)格區(qū)間,根據(jù)選擇的購車價(jià)格區(qū)間分配給對應(yīng)問卷。由于不同檔次汽車的屬性特征各不相同,對于每檔車型,都根據(jù)汽車市場的真實(shí)狀況,設(shè)置了相應(yīng)的車輛屬性變量和政策變量。其中,每個(gè)檔次車型的汽車標(biāo)價(jià)、最高車速、油耗/電耗成本、碳排放和加油/快速充電時(shí)間作為背景變量保持恒定,改變購車補(bǔ)貼、滿油/滿電行駛里程、公共充電站/加油站密度、是否配備家用充電樁4種屬性的設(shè)置,考察由此帶來的購車意愿變化。表1為低檔車調(diào)查問卷的一個(gè)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)實(shí)例。為了讓被調(diào)查者更加明晰地察覺到屬性特征的變化,在第2部分的問題中依次只變動(dòng)4個(gè)變化屬性中的2個(gè)。由于公共充電站/加油站密度與是否配備家用充電樁都屬于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的特征,同時(shí)變化會(huì)產(chǎn)生重復(fù),因此不考慮此種情形。
問卷設(shè)計(jì)好后,考慮到調(diào)查的及時(shí)性和便捷性,采用網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查的方式,渠道是“問卷星”的樣本服務(wù)?!皢柧硇恰钡臉颖編靵碓磸V泛,樣本群體覆蓋了不同年齡段、不同職業(yè)、不同收入水平的潛在消費(fèi)者。為了保證問卷的回收質(zhì)量,在正式調(diào)查之前邀請了100位志愿者進(jìn)行預(yù)測試。一方面,讓志愿者對問卷不易理解之處提出修改意見,有利于參與者流暢地完成問卷;另一方面,根據(jù)預(yù)測試計(jì)算出平均答題速度。據(jù)統(tǒng)計(jì),被測者認(rèn)真回答一道題所需時(shí)間最少為5秒,一份問卷共有24道題,那么正式調(diào)查中只保留問卷完成時(shí)間大于120秒的樣本。實(shí)際的網(wǎng)絡(luò)調(diào)研中,通過問卷星網(wǎng)絡(luò)發(fā)放1500份問卷,共回收1268份有效問卷,回收率為84.53%。
問卷的第一部分統(tǒng)計(jì)了被測者的個(gè)體特征。經(jīng)過對問卷調(diào)查所得數(shù)據(jù)的初步整理,被測試者具有以下幾個(gè)基本特點(diǎn):(1)性別比例,男性占45.74%,女性占54.26%,性別分布比較均衡;(2)年齡結(jié)構(gòu),26歲到35歲的消費(fèi)者占60.88%,36歲到45歲的消費(fèi)者占21.45%,而這兩個(gè)年齡段的消費(fèi)者恰恰是目前購車的主要群體,說明樣本選擇具有代表性;(3)受教育程度,高中及以下學(xué)歷僅占5.68%,大專以上學(xué)歷占94.32%,被測試者普遍擁有較高學(xué)歷;(4)收入水平,家庭年收入在9萬以上的占88.01%,表明大部分被測試者具備購車能力;(5)購車計(jì)劃方面,最近一年有購車需求的占76.97%,其對汽車價(jià)格、性能等會(huì)有更多的了解,從而增加了調(diào)研數(shù)據(jù)的說服力。
在消費(fèi)者對車輛屬性的偏好方面,32.18%的測試者認(rèn)為安全性能最重要。26.50%的測試者最看重品牌,之后是動(dòng)力性能,占15.46%,只有14.51%的測試者優(yōu)先考慮價(jià)格,表明隨著人們收入水平的提高,價(jià)格已經(jīng)不是購車考慮的首要因素。除此之外,消費(fèi)者對于外觀和能耗并不十分重視。
圖1 消費(fèi)者認(rèn)知變量描述性統(tǒng)計(jì)
圖1展示了消費(fèi)者對新能源汽車認(rèn)知變量的描述性統(tǒng)計(jì)。59.63%的消費(fèi)者非常了解和比較了解新能源汽車的品牌及分類,58.67%的消費(fèi)者清楚國家關(guān)于新能源汽車購買的優(yōu)惠政策。出乎預(yù)期的是74.76%的受訪者愿意支持環(huán)保而以更高價(jià)格購買新能源產(chǎn)品。然而,只有45.42%的受訪者對新能源汽車的技術(shù)成熟度持認(rèn)可態(tài)度,表明大部分消費(fèi)者對新能源汽車的信任度仍然較低。
在離散選擇實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)上,需要構(gòu)建離散選擇模型對調(diào)研數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,以確定消費(fèi)者的購買意愿。離散選擇模型是一種適用于被解釋變量是離散值而非連續(xù)值的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,描述了決策者在可供選擇的不同選項(xiàng)之間做出的選擇。根據(jù)研究目標(biāo),消費(fèi)者是在普通燃油、純電動(dòng)和插電式混合動(dòng)力3類汽車中做選擇,被解釋變量是多元離散的,而且解釋變量不僅包括只隨選擇方案而變化的車輛屬性變量,還包括隨個(gè)體而變的消費(fèi)者人口統(tǒng)計(jì)變量,因此,選擇多元Logit中的混合Logit模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)[19]?;旌螸ogit模型是在條件Logit模型中加入只隨個(gè)體而變的解釋變量,因此,本文只詳細(xì)介紹更加復(fù)雜的混合Logit模型,省略條件Logit模型的介紹。假定,消費(fèi)者個(gè)體i選擇第j種車輛并受車輛屬性、政府政策、個(gè)人情況和認(rèn)知變量的影響,其隨機(jī)效用函數(shù)表示為:
(1)
其中,解釋變量xj′表示隨方案j而變的車輛屬性和政府政策變量,zi′為只隨消費(fèi)者個(gè)體i而變的個(gè)體特征變量,β和γj是相應(yīng)的解釋變量系數(shù),εij是誤差項(xiàng)。
根據(jù)效用最大化假設(shè),當(dāng)且僅當(dāng)車輛j帶來的效用高于所有其他車輛,消費(fèi)者將選擇車輛j,故個(gè)體i選擇車輛j的概率為:
P(yi=j|xj)=P(Uij≥Uik,?k≠j)
=P(Uik-Uij≤0,?k≠j)
(2)
進(jìn)一步,消費(fèi)者i選擇車輛j的概率為:
(3)
那么,公式(3)即為本文實(shí)證研究應(yīng)用的混合Logit模型。由于Logit模型是非線性的,不易直接通過系數(shù)β來評價(jià)邊際效應(yīng),需要利用風(fēng)險(xiǎn)比率解釋其經(jīng)濟(jì)含義。在不考慮只隨個(gè)體而變的解釋變量情況下,將某一類車輛作為“參考車輛”,令其相應(yīng)的系數(shù)β1=0,則消費(fèi)者i選擇車輛j的概率為:
(4)
由此,消費(fèi)者i選擇車輛j對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)比率為:
(5)
現(xiàn)在考慮車輛屬性變量,假設(shè)車輛j的第k個(gè)屬性變量變動(dòng)1個(gè)單位,則:
Ωi(xi,xijk+1)=exp(xij′β)exp(βj)
(6)
進(jìn)一步,選擇車輛j的概率將變動(dòng)exp(βj)個(gè)單位:
(7)
這樣,就可以利用exp(βj)來解釋系數(shù)β的邊際效應(yīng):若exp(βj)>1,表示消費(fèi)者i選擇車輛j的概率增加了exp(βj)-1;若exp(βj)<1,表示消費(fèi)者i選擇車輛j的概率減少了1-exp(βj)。對于個(gè)體屬性變量,風(fēng)險(xiǎn)比率的推導(dǎo)過程同上,不再贅述。
以調(diào)研數(shù)據(jù)為樣本總體,利用Stata12.0進(jìn)行回歸分析。在混合Logit模型中,解釋變量既包括只隨個(gè)體而變的消費(fèi)者特征變量,如性別、年齡、學(xué)歷等,又包括只隨方案而變的汽車屬性變量和政府政策變量,如價(jià)格、補(bǔ)貼、最大里程、充電站密度等。在實(shí)證檢驗(yàn)的過程中,首先對總體樣本進(jìn)行估計(jì),同時(shí)考察消費(fèi)者個(gè)體特征、汽車屬性和政府政策變量對新能源汽車購買傾向的影響;之后,再分別按照消費(fèi)者的家庭收入、對國家優(yōu)惠政策的了解程度和環(huán)保支持意愿對樣本加以分組,重點(diǎn)分析政府補(bǔ)貼對不同組別的差異性作用。
在調(diào)查問卷的整理中發(fā)現(xiàn),23.03%的受訪者暫時(shí)沒有購車計(jì)劃,而另外的76.97%受訪者存在強(qiáng)烈的購車意愿,兩類群體的購車選擇傾向可能會(huì)存在不同,因此,本文對全部消費(fèi)者樣本和有購車意愿的子樣本進(jìn)行分別擬合,得到表2所示的結(jié)果。
比較而言,總體樣本和有購車意愿樣本的擬合結(jié)果都較為理想,除了充電站密度等個(gè)別變量以外,兩組回歸結(jié)果均較為一致。有購車意愿樣本估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)R2值為0.207,大于全部樣本的0.168,擬合效果更好,下面將利用有購車意愿樣本的回歸結(jié)果詳細(xì)說明。
在隨方案而變的汽車屬性和政府政策變量方面,銷售價(jià)格的系數(shù)顯著為負(fù),風(fēng)險(xiǎn)比率為0.518,意味著當(dāng)新能源汽車價(jià)格提高1萬元,購買概率會(huì)降低48.2%,表明價(jià)格是消費(fèi)者是否選擇新能源汽車的重要因素。政府補(bǔ)貼的系數(shù)顯著為正,風(fēng)險(xiǎn)比率為1.037,即當(dāng)對新能源汽車的補(bǔ)貼提高1萬,消費(fèi)者購買概率提高3.7%,反映出盡管政府補(bǔ)貼能夠促進(jìn)消費(fèi)者購買,但相對于購車價(jià)格而言,其促進(jìn)作用并不十分明顯。一方面源于價(jià)格的降低帶給消費(fèi)者的感受更加直接,另一方面可能存在消費(fèi)者對補(bǔ)貼政策了解不足、補(bǔ)貼實(shí)施的條件限制等因素,降低了政府補(bǔ)貼的激勵(lì)效果。
與理論預(yù)期并不十分一致的是,滿電行駛里程對消費(fèi)者購買偏好沒有顯著影響,說明大部分購車者以短途出行為主,對最大里程屬性并不十分關(guān)注。油耗電耗成本和加油充電時(shí)間成本的系數(shù)都顯著為負(fù),風(fēng)險(xiǎn)比率分別為0.998和0.928,說明當(dāng)新能源汽車行駛每萬公里耗電費(fèi)用增加1元,消費(fèi)者選擇的概率降低0.2%,新能源車的充電時(shí)間每增加1分鐘,消費(fèi)者的購買傾向降低7.2%。是否配備家用充電樁的系數(shù)顯著為正,風(fēng)險(xiǎn)比率高達(dá)1.498,即如果給消費(fèi)者配備家用充電裝置,其選擇新能源車的概率將增加49.8%。然而,充電站密度的系數(shù)不顯著,表明配備家用充電樁有利于提高新能源汽車使用的便捷程度,在公共充電站充電會(huì)增加消費(fèi)者等待的時(shí)間成本,充電樁分布不均和充電接口不統(tǒng)一等問題,使得消費(fèi)者對于公共充電站的關(guān)注程度較低,沒有給消費(fèi)者選擇帶來明顯的作用。
表2 總體樣本的混合Logit估計(jì)結(jié)果
注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著,下同。
在個(gè)體特征變量和對新能源汽車的認(rèn)知變量方面,學(xué)歷對PHEV(插電混動(dòng)汽車)的系數(shù)顯著為正,說明學(xué)歷越高的消費(fèi)者越傾向于購買PHEV,但學(xué)歷對于消費(fèi)者是否選擇EV(純電動(dòng)汽車)沒有明顯影響。對于EV和PHEV,年行駛里程的系數(shù)都顯著為負(fù),意味著消費(fèi)者年行駛里程數(shù)越多,選擇新能源汽車的概率越低。由于新能源汽車涉及到充電問題,當(dāng)出行距離較遠(yuǎn)時(shí),消費(fèi)者仍然更加信任傳統(tǒng)燃油車,而對新能源汽車的接受度仍然較低。月出行次數(shù)的系數(shù)都顯著為正,說明消費(fèi)者的月出行次數(shù)越多,越有可能習(xí)慣于在住所周邊近途活動(dòng),新能源汽車相對于傳統(tǒng)燃油車的油耗支出優(yōu)勢明顯,使得經(jīng)常出行的消費(fèi)者會(huì)偏好更加省油的新能源汽車。已有汽車數(shù)量對EV的系數(shù)顯著為正,對PHEV的系數(shù)顯著負(fù),意味著在家庭已經(jīng)擁有汽車的情況下,消費(fèi)者更加偏好于純電動(dòng)汽車,而不是與傳統(tǒng)燃油車差別并不大的混合動(dòng)力汽車。對于兩類新能源車,國家優(yōu)惠政策了解程度、環(huán)保支持意愿和技術(shù)信任度的系數(shù)都顯著為正,即消費(fèi)者對國家優(yōu)惠政策越了解、環(huán)保意識越強(qiáng),對新能源汽車技術(shù)越信任,其選擇新能源汽車的概率越大。此外,性別、年齡、家庭人數(shù)、家庭年收入等個(gè)體特征變量,加之品牌了解程度,對消費(fèi)者是否購買新能源汽車不存在明顯的作用。
在總體樣本的回歸中,已經(jīng)證明了政府補(bǔ)貼對消費(fèi)者購買新能源汽車的促進(jìn)作用,盡管并不十分明顯。進(jìn)一步,需要考慮不同特征類型的群體對政府補(bǔ)貼的差異化反應(yīng)。一般意義上,政府補(bǔ)貼對消費(fèi)者的影響應(yīng)該與收入水平、對優(yōu)惠政策的了解程度以及環(huán)保意愿有關(guān),因此,本文根據(jù)消費(fèi)者家庭年收入、對新能源汽車優(yōu)惠政策了解程度和環(huán)保支持程度對被調(diào)查者樣本加以分組,考察政府補(bǔ)貼對不同特征群體購買傾向的異質(zhì)性影響。由于只保留隨方案而變的政府政策變量和車輛屬性變量,所以選擇條件Logit模型進(jìn)行回歸,分別得到表3~表5的擬合結(jié)果。
(1)根據(jù)消費(fèi)者家庭年收入分組
根據(jù)家庭年收入不同,將樣本分為“家庭年收入小于15萬”和“大于15萬”兩組。由表3可知,政府補(bǔ)貼的風(fēng)險(xiǎn)比率分別為1.056和1.029,意味著家庭年收入小于15萬的群體對新能源汽車補(bǔ)貼更加敏感,補(bǔ)貼額度每增加1萬,其購買概率提高5.6%;相反,家庭年收入大于15萬的群體對新能源汽車補(bǔ)貼敏感性較弱,補(bǔ)貼額度每增加1萬,購買概率上升2.9%。
表3 不同家庭年收入的分組回歸結(jié)果
家庭年收入在很大程度上代表了消費(fèi)者的家庭富裕程度,相對富裕的家庭更加注重生活的品質(zhì),購車時(shí)往往更重視汽車的品牌、外觀和性能等屬性,對價(jià)格因素關(guān)注較少,從而導(dǎo)致政府補(bǔ)貼對此類消費(fèi)者購買新能源汽車的刺激作用相對較弱。然而,相對不富裕的家庭受到經(jīng)濟(jì)條件制約,購車時(shí)會(huì)更多地考慮價(jià)格因素,對政府的補(bǔ)貼政策也會(huì)更為敏感。
(2)根據(jù)對國家優(yōu)惠政策的了解程度分組
根據(jù)消費(fèi)者對新能源汽車國家優(yōu)惠政策了解程度的不同,將樣本分為“非常-比較了解組”和“一般-完全不了解組”。分組擬合結(jié)果見表4,在非常-比較了解組中,政府補(bǔ)貼的風(fēng)險(xiǎn)比率1.043,即對新能源汽車的補(bǔ)貼每增加1萬元,該組別消費(fèi)者購買的概率將增加4.3%。而對于一般-完全不了解組來說,政府補(bǔ)貼的風(fēng)險(xiǎn)比率不顯著,即對于該組別內(nèi)的消費(fèi)者,由于對政府指向新能源汽車的優(yōu)惠補(bǔ)貼政策知之甚少,在信息不對稱條件下,政府補(bǔ)貼沒有起到應(yīng)有的效果。
表4 對國家優(yōu)惠政策不同了解程度的分組回歸結(jié)果
在本文調(diào)查的總體樣本中,有將近一半的消費(fèi)者對新能源汽車的優(yōu)惠政策不是很了解,甚至完全不了解。其原因一方面在于新能源汽車生產(chǎn)企業(yè)的宣傳力度嚴(yán)重不足,沒有投入足夠的資金在廣告和網(wǎng)絡(luò)媒體上宣傳;另一方面,政府在推出相關(guān)新能源汽車推廣應(yīng)用財(cái)政支持政策的同時(shí),忽視了向廣大潛在新能源汽車購買用戶的信息傳遞,嚴(yán)重抑制了政府補(bǔ)貼的效果。
(3)根據(jù)消費(fèi)者的環(huán)保支持意愿分組
根據(jù)消費(fèi)者環(huán)保支持意愿的不同,將樣本分為“非常-較愿意支持環(huán)保組”和“一般-不愿意支持環(huán)保組”。擬合結(jié)果見表5,兩種組別中政府補(bǔ)貼對應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)比率分別為1.034和1.094,意味著對于環(huán)保意識較強(qiáng)的人群,政府補(bǔ)貼每增加1萬元,其購買新能源汽車的概率僅提高3.4%。而對于環(huán)保意識較弱的人群,政府補(bǔ)貼每增加1萬元,其購買新能源汽車的概率增加9.4%。
對于環(huán)保意識較強(qiáng)的消費(fèi)者,其自主購買新能源汽車的意愿較強(qiáng),購車時(shí)主要關(guān)注新能源汽車的節(jié)能環(huán)保特性,不會(huì)因?yàn)槭欠翊嬖谡a(bǔ)貼而改變購買決策,導(dǎo)致政府補(bǔ)貼的激勵(lì)效果較弱。而環(huán)保觀念較弱的消費(fèi)者,購車時(shí)主要考慮價(jià)格因素,政府補(bǔ)貼能夠大幅降低購車成本,對此類消費(fèi)者購買新能源汽車具有較強(qiáng)的吸引力。通過表5中價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn)比率也可以說明這一點(diǎn),在非常-較愿意組的風(fēng)險(xiǎn)比率是0.702,在一般-不愿意組的風(fēng)險(xiǎn)比率為0.169,意味著價(jià)格升高會(huì)極大地抑制環(huán)保意識較弱群體的新能源汽車購買傾向,而環(huán)保支持者對新能源車價(jià)格的變化并不敏感。
表5 不同環(huán)保支持意愿的分組結(jié)果
培育新能源汽車產(chǎn)業(yè)是應(yīng)對能源消耗和環(huán)境污染問題的需要,也是提升我國汽車產(chǎn)業(yè)國際競爭力的內(nèi)在要求。為了加強(qiáng)新能源汽車的示范和市場推廣,中央和地方各級政府陸續(xù)出臺了一系列消費(fèi)補(bǔ)貼政策,以刺激新能源汽車的購買。為了厘清政府補(bǔ)貼對消費(fèi)者購買行為的影響,本文針對新能源汽車購買和使用過程中涉及的諸多因素進(jìn)行了陳述性偏好調(diào)查問卷設(shè)計(jì),在全國范圍內(nèi)展開網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查,進(jìn)而利用混合Logit模型對消費(fèi)者購車意愿的影響因素進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),并根據(jù)家庭年收入、對優(yōu)惠政策了解程度和環(huán)保意識的差異對被測者樣本進(jìn)行分組,考察了政府補(bǔ)貼對不同消費(fèi)者群體新能源汽車購買傾向的異質(zhì)性影響,得到如下結(jié)論:第一,價(jià)格是決定消費(fèi)者是否選擇新能源汽車的重要變量,而政府補(bǔ)貼能夠促進(jìn)消費(fèi)者購買新能源汽車,但作用較為微弱;第二,使用成本、時(shí)間成本和是否有充電樁等汽車屬性和政府政策變量,以及學(xué)歷、已有汽車數(shù)量、年行駛里程、月出行次數(shù)、對優(yōu)惠政策了解程度、環(huán)保意識和技術(shù)信任度等個(gè)體特征變量同樣影響著消費(fèi)者選擇;第三,分組回歸結(jié)果表明,家庭年收入越低、對新能源汽車補(bǔ)貼政策越了解、環(huán)保意識越強(qiáng),政府補(bǔ)貼對消費(fèi)者購買新能源汽車的刺激效果越強(qiáng)。
上述結(jié)論的政策啟示為:第一,相比于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的一線城市,二線和三線城市居民的平均收入水平較低,政府補(bǔ)貼的激勵(lì)作用會(huì)更強(qiáng),在制定新能源汽車補(bǔ)貼政策時(shí)可以考慮適當(dāng)加大二三線城市的補(bǔ)貼力度,從而更有效地促進(jìn)新能源車的推廣;第二,加大對新能源汽車補(bǔ)貼優(yōu)惠政策的宣傳,如增加補(bǔ)貼政策的公告、相關(guān)新聞的推送等,讓消費(fèi)者及時(shí)獲取與新能源汽車補(bǔ)貼相關(guān)的信息,提高其對補(bǔ)貼優(yōu)惠政策的認(rèn)知,激發(fā)潛在用戶群體的購買。第三,進(jìn)一步擴(kuò)大生態(tài)環(huán)保的宣傳教育,增強(qiáng)消費(fèi)者的環(huán)保意識,讓全社會(huì)充分認(rèn)識到新能源汽車對環(huán)境保護(hù)的價(jià)值和意義,降低新能源汽車購買的價(jià)格彈性,為政府補(bǔ)貼的退出奠定基礎(chǔ)。
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