雙積分型產(chǎn)業(yè)政策對新能源汽車產(chǎn)業(yè)的影響：基于企業(yè)政策適應行為的建模

周 鐘，劉 敏

（上海應用技術大學經(jīng)濟與管理學院，上海 201418）

順應全球能源變革趨勢和產(chǎn)業(yè)綠色轉型發(fā)展要求，我國《“十三五”國家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃》（以下簡稱《規(guī)劃》）將新能源汽車產(chǎn)業(yè)列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，但目前，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展除受消費者需求激勵、基礎設施建設等外部因素的影響外［1］，續(xù)航能力不足、質量與品質參差不齊等技術問題突出［2］。這背后是新能源汽車企業(yè)對傳統(tǒng)能源和新能源兩種汽車技術的管理與運營問題。新舊技術的競爭、升級和變革，是企業(yè)管理技術資源時面對的一項重要問題，傳統(tǒng)能源汽車和新能源汽車即為典型情景：企業(yè)一方面投入資源研發(fā)新技術、謀劃布局逐步投產(chǎn)，另一方面享受傳統(tǒng)市場的高額穩(wěn)定收益，傳統(tǒng)技術累積形成的路徑依賴、沉沒成本和持續(xù)盈利使得企業(yè)很難將重心轉移到需求疲軟、盈利困難的新技術。因此，在創(chuàng)新驅動和需求拉動都較困難的背景下，政府政策成為引導新技術、新業(yè)態(tài)成長發(fā)展的關鍵要素［3］。根據(jù)《規(guī)劃》，在新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第一階段（2008—2010 年），大部分政策工具使用在創(chuàng)新價值鏈的市場化階段，主要為法規(guī)、管制和財務金融；2011—2015 年是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第二階段，政策工具主要分布在研發(fā)和市場兩頭。在以上兩階段，國家層面已發(fā)布施行的政策近50 項，但這些政策工具對產(chǎn)業(yè)的直接推動作用仍十分有限［4］。政策工具能否直接影響企業(yè)新舊兩種技術（以下簡稱“新舊技術”）的管理及其產(chǎn)能產(chǎn)量實際運營決策，是解決當前問題的關鍵。2017年，工信部發(fā)布《乘用車企業(yè)平均燃料消耗量與新能源汽車積分并行管理辦法》（以下簡稱“雙積分政策”），以積分方式量化技術的能效特性并設置目標值，具有對舊技術增效限產(chǎn)、對新技術增產(chǎn)提效的政策引導與懲罰約束性，在新技術采納、解決資源問題等方面具有多領域的普遍適用性。因此，掌握此類政策影響企業(yè)的新舊技術管理與運營的內部機制，揭示在不同外部環(huán)境與企業(yè)特征下的政策實施效果，探析企業(yè)面向政策的適應性決策行為，對保障政策制定的合理性和執(zhí)行效果，以及指導企業(yè)的技術管理實踐均尤為重要。

1 相關研究

國內外學者近年來圍繞政策如何促進技術創(chuàng)新做了深入研究，按照動因主要分為需求驅動和供給推動兩種類型。其中，Kim 等［5］認為，在市場培育初期供給推動政策的影響更加有效，隨著行業(yè)發(fā)展成熟，供給推動型政策的作用有所減弱，需求驅動型政策的激勵效果逐漸增強；郭旭等［6］研究認為，需求導向型政策有利于工藝創(chuàng)新，供給導向型政策有利于產(chǎn)品創(chuàng)新，提出兩種政策的結合使用；除供給型、需求型之外，張永安等［7］采用文本挖掘方法對環(huán)境型政策工具做了提煉，此類政策通過營造環(huán)境條件和提供配套設施來支撐、保障新技術及其市場的健康發(fā)展。

結合新能源汽車等具體產(chǎn)業(yè)領域，學術界圍繞供給面、環(huán)境面和需求面三大類創(chuàng)新政策工具的具體形式和制定落實開展了廣泛的探討，包括政府的補貼政策、補貼策略優(yōu)化，涉及政府、制造商和消費者多方意愿的政策組合，以及稅收優(yōu)惠、限行、限購等非財稅類工具。梳理發(fā)現(xiàn)，一方面政府已發(fā)布施行的政策工具較少直接作用在新能源汽車創(chuàng)新價值鏈的產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)，多圍繞研發(fā)和需求兩端；同時，現(xiàn)有研究較多圍繞產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新政策體系的完善、創(chuàng)新政策工具的梳理與分類，針對政策如何影響企業(yè)研發(fā)活動、新技術的管理與運營等微觀層面的研究相對缺乏，僅補貼政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響相對較受關注［8］。但企業(yè)所面臨的問題并非簡單的研發(fā)意愿欠缺或投入不夠而導致創(chuàng)新不足，而主要是作為舊技術的傳統(tǒng)能源汽車在需求和盈利方面處于優(yōu)勢，但燃油經(jīng)濟性帶來的資源與環(huán)保壓力劇增，亟待增效限產(chǎn)，同時新能源汽車作為產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，在補貼、優(yōu)惠、限行等組合政策影響下需求仍較有限，基礎投入大但缺乏盈利，嚴重影響著企業(yè)產(chǎn)能、產(chǎn)量的資源分配的積極性。

與新施行的雙積分政策相似，圍繞環(huán)境規(guī)制，帶有約束性且關聯(lián)技術創(chuàng)新的政策已被關注，如Porter 等［9］認為遵守環(huán)境法規(guī)的成本將被法規(guī)鼓勵技術創(chuàng)新降低的成本所抵消；Hamamoto［10］證實了Poeter 提出的假說，研究表明嚴格管制會刺激研發(fā)投入增加，對要素生產(chǎn)率的增長有顯著的正向影響；沈能等［11］發(fā)現(xiàn)環(huán)境規(guī)制強度和技術創(chuàng)新之間呈現(xiàn)“U”型關系，并存在地區(qū)差異；婁昌龍等［12］研究污染行業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)表明，內外部融資約束越低，越能支持環(huán)境規(guī)制創(chuàng)新效應或緩解環(huán)境規(guī)制擠出效應。

針對雙積分政策，通過構建基于博弈論的分析框架，Li 等［13］認為該政策將有效推動新能源汽車的發(fā)展，且效果優(yōu)于補貼政策，但該研究未充分解釋企業(yè)層面應對政策的決策行為，傳統(tǒng)能源汽車和新能源汽車的市場需求變化以及新舊技術通過研發(fā)投入實現(xiàn)學習效應的影響未被考慮。

綜上，已有研究表明采取限制性、約束性的政策措施能夠影響企業(yè)的研發(fā)與創(chuàng)新行為，對新舊技術的競爭、刺激和遷移有所涉及，但如何設計政策實現(xiàn)舊技術增效限產(chǎn)、新技術增產(chǎn)提效，而非簡單地拋棄舊技術、扶持新技術，特別是對于政策措施與市場因素兩者間的制衡關系，政策如何影響企業(yè)研發(fā)之外的運營決策以及企業(yè)面向政策的適應性行為，現(xiàn)有研究的解釋力較有限，具體的作用要素與過程尚不清晰?；诖耍狙芯繉睦碚撋戏治鲭p積分型產(chǎn)業(yè)政策（以下簡稱“產(chǎn)業(yè)政策”）對汽車產(chǎn)業(yè)企業(yè)新舊技術管理與運營的影響，以及該影響對政策效果的反饋作用，建立相應的系統(tǒng)動力學模型，并選擇吉利汽車集團（以下簡稱“吉利汽車”）作為典型案例，通過政策與市場因素的多情景設計，探究企業(yè)層面的新舊技術管理行為和決策機制，探討政府產(chǎn)業(yè)政策的合理性與施行效果。

2 政策框架與因果回路分析

2.1 產(chǎn)業(yè)政策框架

隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，財稅、補貼等政策的刺激作用逐漸示弱，政策力度正緩慢退坡。從《新能源汽車碳配額管理辦法》（征求意見稿）到雙積分政策，帶有約束性的產(chǎn)業(yè)政策將產(chǎn)生影響，以通過配額與懲罰性措施的方式推動產(chǎn)業(yè)轉型升級。雙積分政策中的積分，是指平均燃料消耗量積分和新能源汽車積分。如圖1 所示，雙積分型產(chǎn)業(yè)政策框架主要包括3 個核心機制：（1）平均燃料消耗量積分與新能源汽車積分的兩套核算規(guī)則；（2）平均燃料消耗量正積分的結轉與關聯(lián)企業(yè)間轉讓；（3）新能源汽車正積分的交易抵償，每年度內若兩項積分的負值不能抵償歸零，將面臨新產(chǎn)品不予核發(fā)強制性產(chǎn)品認證證書或其他處罰。

圖1 雙積分型產(chǎn)業(yè)政策框架

雙積分型產(chǎn)業(yè)政策的核心機制中，積分核算由兩項技術的性能與其產(chǎn)量兩個因素決定，技術性能主要取決于汽車企業(yè)的研發(fā)活動，產(chǎn)量則由企業(yè)的業(yè)務運營策略決定，兩方面的決策調整又會作用于下一周期政策的迭代施政效果，形成反饋循環(huán)的影響關系。系統(tǒng)動力學（system dynamics）是一種適用于認識、分析動態(tài)復雜系統(tǒng)的跨學科研究方法，通過設計穩(wěn)定的信息反饋結構，描述、分析時變系統(tǒng)的行為，進而探討策略效果及優(yōu)化［14］。因此，本研究以汽車產(chǎn)業(yè)企業(yè)為研究對象、產(chǎn)業(yè)政策框架為系統(tǒng)邊界，通過框架內涵變量間關系與回路的分析，在系統(tǒng)動力學建?；A上探索雙積分型產(chǎn)業(yè)政策作用的機理與效果。

2.2 政策因果回路分析

在雙積分政策與企業(yè)運營兩者形成的反饋系統(tǒng)中，圍繞兩種技術性能與產(chǎn)量的內部結構及反饋機制是系統(tǒng)行為模式的決定因素。一方面，企業(yè)參與外部市場行為的本質是逐利獲益，并通過內部的運營不斷強化該目標的實現(xiàn)，如Du 等［15］研究碳排放限額與交易機制下的企業(yè)決策行為發(fā)現(xiàn)，相比碳排放配額交易，企業(yè)傾向于優(yōu)先響應消費者的偏好。若消費市場保持增長，企業(yè)會提高產(chǎn)能利用率，通過適時擴充產(chǎn)能來獲取最大化盈利；而汽車產(chǎn)銷增長會進一步反饋強化企業(yè)擴張型的運營決策，除非市場需求出現(xiàn)疲軟甚至負增長。另一方面，如Zhang等［16］和Zhang 等［17］研究認為，碳配額機制會促使企業(yè)作出減排的生產(chǎn)決策，在傳統(tǒng)能源汽車運營完全正反饋的回路中，雙積分政策的施行將打破這種內在的強化關系。在平均燃料消耗量實際值普遍高于達標值的情況下，隨著傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)銷增長，平均燃料消耗量積分負值將不斷擴大，負值的累積增大將給企業(yè)產(chǎn)生或購買新能源汽車正積分造成壓力。上述要素間的相互關系具體如圖2 所示。

圖2 傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)技術運營因果關系

雙積分政策與碳排放配額的顯著區(qū)別在于，前者更側重多方面衡量技術的能耗特性，包括燃油經(jīng)濟性、單位電能的行駛里程等。Moser 等［18］發(fā)現(xiàn)提高能源效率需要持續(xù)的研發(fā)，運營階段的短期投入并不能帶來顯著的能效提高。汽車制造具有冗長龐大的產(chǎn)業(yè)鏈條、結構復雜的零部件體系，研發(fā)是運營的關鍵支撐。在環(huán)境保護力度加大、環(huán)境規(guī)制趨嚴的背景下，《輕型汽車污染物排放限值及測量方法（中國第六階段）》等政策法規(guī)同樣推動著汽車業(yè)的高密集研發(fā)，降低傳統(tǒng)汽車的燃料消耗和尾氣排放以達到準入標準，增加新能源汽車的續(xù)航里程以增強產(chǎn)品的市場競爭力。另一方面，研發(fā)投入受限于企業(yè)經(jīng)營的盈利情況，營收則與汽車的產(chǎn)銷量掛鉤。因此認為，汽車企業(yè)的生產(chǎn)運營策略通過產(chǎn)量與盈利影響其研發(fā)投入，同時因雙積分政策的實施并行影響著其研發(fā)投入決策，特別是在積分為負的情況下。其中，研發(fā)投入的增加，通過技術的學習效應推動汽車燃料消耗量降低、提升新能源汽車的續(xù)航里程。產(chǎn)業(yè)政策影響下傳統(tǒng)能源汽車技術研發(fā)與管理要素相互影響，形成的反饋關系如圖3所示。

圖3 傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)技術研發(fā)因果關系

將傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)的技術運營與研發(fā)兩個模塊中所涉及要素的因果關系整合，如圖4 所示。新能源汽車與此類似，兩者差異在于傳統(tǒng)能源汽車的燃料消耗量達標值為政策固定值，新能源汽車積分達標值是由傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量與新能源汽車積分比例要求的乘積決定，此項設計使得新舊技術存在關聯(lián)和擠出效應，即傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量的增加將導致新能源汽車達標值提升，對新能源正積分的產(chǎn)生造成負面壓力。

圖4 產(chǎn)業(yè)政策影響傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)技術管理與運營因果回路

3 系統(tǒng)動力學建模

針對共營燃油和新能源汽車兩項業(yè)務的汽車企業(yè)，基于兩個模塊的因果回路分析，本研究構建了雙積分型產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)技術管理與運營的系統(tǒng)動力學模型，如圖5 所示。按照系統(tǒng)動力學理論，該模型由4 類變量即存量、速率變量、輔助變量和常量組成，分別包含10 個存量、14 個速率變量、22 個輔助變量以及5 個常量。

圖5 產(chǎn)業(yè)政策影響傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)技術管理與運營的系統(tǒng)動力學模型

3.1 關鍵函數(shù)界定

函數(shù)用于界定模型變量間的關系。首先考慮基本的市場因素，在市場需求大于當前產(chǎn)量的情況下，若需求增幅低于利用率的提升空間，企業(yè)會優(yōu)先提高產(chǎn)能利用率，調整的幅度取決于需求超過產(chǎn)量的差額，若高則會促使企業(yè)在提高利用率至100%的同時增加部分產(chǎn)能；對于市場需求小于當前產(chǎn)量的情況，設置衡量產(chǎn)能利用率狀況的特定閾值（例如50%），當實際利用率小于閾值時表明產(chǎn)能冗余嚴重，降低產(chǎn)能是合理決策。當根據(jù)市場需求減幅調整后的產(chǎn)能利用率高于閾值，則僅調整利用率，否則在降低利用率至閾值的同時會削減部分產(chǎn)能。以傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)為例，市場情景劃分、對應決策機制和調整幅度如表1 所示。

其次，產(chǎn)業(yè)政策的作用機制是函數(shù)界定的關鍵。按照政策設計思路，平均燃料消耗量積分與新能源汽車積分存在4 種正負值關系。其中，積分為負值時背離節(jié)能降耗和發(fā)展新能源汽車的政策目標，企業(yè)會受迫限制傳統(tǒng)能源汽車的業(yè)務擴張乃至收縮，同時則會推動新能源汽車的發(fā)展，前者表現(xiàn)為企業(yè)會依次選擇增加傳統(tǒng)能源汽車的研發(fā)投入、降低產(chǎn)能利用率和削減產(chǎn)能，后者則是企業(yè)會增加新能源汽車的研發(fā)投入、提高產(chǎn)能利用率和增加產(chǎn)能；但當需求大于產(chǎn)量而積分為負，基于市場和基于積分的兩種決策機制相矛盾?？紤]新能源汽車積分比例要求趨嚴、負積分未抵償歸零將面臨行政處罰等原因，產(chǎn)業(yè)政策因素會限制甚至阻礙企業(yè)作出完全基于市場的決策，而產(chǎn)業(yè)政策的影響程度則取決于兩種積分的比值，即平均燃料消耗量積分負值越大，企業(yè)基于市場情況作出的調整幅度受產(chǎn)業(yè)政策的影響越大。設定積分因素調整值如式（1）所示：

在初始情景中，針對積分因素的影響設置上下限值分別為50%和5%，表示產(chǎn)業(yè)政策工具在此程度范圍內影響企業(yè)基于市場情況作出的運營調整。以傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)為例，積分因素調整值整合如表1 所示。

表1 市場與政策雙因素推動傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)決策機制

對于研發(fā)投入，當平均燃料消耗量積分大于等于0 時，模型設定產(chǎn)業(yè)政策不對汽車企業(yè)的技術研發(fā)投入決策產(chǎn)生影響，即保持基礎系數(shù)不變；當積分小于0 時，積分絕對值數(shù)值越大，對企業(yè)投入傳統(tǒng)能源汽車研發(fā)的推動力越強，而對企業(yè)在新能源汽車的資源投入則與之相制約。相應的，傳統(tǒng)能源汽車研發(fā)投入系數(shù)的函數(shù)表達形式如下：

對于傳統(tǒng)能源汽車的燃料消耗量，模型中設定該因素主要由研發(fā)投入決定，引入單位生產(chǎn)成本隨產(chǎn)量增加而逐漸下降的“學習效應”概念，研發(fā)投入的增長將促進汽車燃料消耗量的縮減。假定研發(fā)總投入相比基礎投入每增加1 倍，燃料消耗量降至此前基礎數(shù)值的90%。表達式如下：

對于新能源汽車，將企業(yè)的常規(guī)運營決策與積分作用機制同傳統(tǒng)能源汽車做相似設定。根據(jù)雙積分政策的規(guī)則，新能源汽車積分達標值為傳統(tǒng)能源汽車生產(chǎn)量與新能源汽車積分比例要求的乘積，積分比例要求按規(guī)則設定為10%，積分實際值為新能源汽車各車型產(chǎn)量與車型相應單位積分的乘積。

3.2 參數(shù)設定

近些年，我國民營車企的產(chǎn)銷規(guī)模和品牌認知程度不斷上升，在新能源汽車領域的表現(xiàn)激進突出，本研究選取具有代表性的吉利汽車作為仿真案例。吉利汽車側重傳統(tǒng)能源汽車業(yè)務，能代表國內汽車企業(yè)現(xiàn)階段普遍具有的平均燃料消耗量積分為負的特點，而其新能源汽車積分為正又符合當前政策初期的寬松特征。根據(jù)《吉利汽車控股有限公司年度報告2019》，吉利汽車共銷售136 萬輛乘用車，其中博越、新帝豪、新遠景、帝豪GS 和遠景SUV 五款車型約占總銷量的75%［19］。本研究以此五款車型的數(shù)據(jù)作為依據(jù)，按銷量比例計算得到吉利汽車平均燃料消耗量實際值6.2 和達標值5.2，單位為“L/100 km”。參考歷史數(shù)據(jù)，估定平均燃料消耗量基礎值為8.0，基礎投入為30 億元，按照式（3）計算設定傳統(tǒng)能源汽車研發(fā)總投入的初始值為160 億元。

市場需求是重要的外部環(huán)境參數(shù)，結合當前國內傳統(tǒng)乘用車市場趨于成熟的現(xiàn)狀，模型假定吉利汽車的傳統(tǒng)能源汽車市場需求呈現(xiàn)仿真前期逐漸增長、增長率達到峰值后下滑，并在后期出現(xiàn)負增長的預測趨勢，新能源汽車市場的消費者需求則設定為呈現(xiàn)緩慢的線性增長趨勢，模型中主要存量的初始值和常數(shù)的設定以及依據(jù)描述如表2 所示。

表2 案例分析模型主要參數(shù)取值與說明

4 案例的系統(tǒng)動力學仿真與分析

以年為步長，仿真周期為60 個時間單位，初始時間為0，采用Vensim PLE 軟件對本研究所構建的系統(tǒng)動力學模型進行仿真。在運用吉利汽車產(chǎn)能與產(chǎn)量現(xiàn)實數(shù)據(jù)的基礎上，通過在合理范圍內改變產(chǎn)能利用率等存量初始值、研發(fā)投入基礎系數(shù)等常量取值，以及汽車總產(chǎn)量與單位盈虧等函數(shù)關系的靈敏度測試，結果顯示在雙積分型產(chǎn)業(yè)政策的影響下，企業(yè)的汽車產(chǎn)能、平均燃料消耗量積分等關鍵變量的行為趨勢較一致，表明模型具有強壯性，仿真結果具有意義。

4.1 產(chǎn)業(yè)政策的影響

產(chǎn)業(yè)政策對乘用車企業(yè)的影響，主要集中在產(chǎn)能、產(chǎn)量和研發(fā)投入3 個方面，通過對模型關鍵因素間反饋影響關系的進一步分析發(fā)現(xiàn)，外部市場需求和研發(fā)的學習曲線兩個因素具有明顯的不確定性，施政效果較易受其影響。考慮國內市場對傳統(tǒng)能源汽車的偏好和銷量變化走勢，設定被模擬企業(yè)的傳統(tǒng)能源汽車市場需求從150 萬輛/每年逐漸增長，增長率從年度大約12%逐漸縮減至0，在模擬后期呈現(xiàn)加速下滑至大約年度-6.5%，需求變化總體上呈現(xiàn)拋物線狀趨勢；同時，針對傳統(tǒng)能源汽車的需求因素設定對比情景，即增長率從年度大約7%逐漸縮減至0，在模擬后期呈現(xiàn)加速下滑至大約年度-3.5%。對于代表舊技術的傳統(tǒng)能源汽車，提高技術效能/經(jīng)濟性是延續(xù)其存在價值的關鍵，因此圍繞技術指標設定積分的產(chǎn)業(yè)政策的影響之一在于推動企業(yè)加大舊技術的研發(fā)投入。圖6 針對傳統(tǒng)能源汽車市場需求高低兩種情景分別展示了產(chǎn)業(yè)政策實施與否時的企業(yè)研發(fā)投入情況，可見市場需求的高低會直接影響企業(yè)在研發(fā)上的當期投入程度，產(chǎn)銷旺盛、經(jīng)營情況好，則研發(fā)資金投入相應更多，產(chǎn)業(yè)政策將在某種程度上推動企業(yè)增加研發(fā)投入，以消除舊技術的負積分。

圖6 產(chǎn)業(yè)政策下傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)市場需求情景及相應的研發(fā)投入

產(chǎn)業(yè)政策影響舊技術研發(fā)投入的持續(xù)周期取決于積分的正負值轉變。如圖7 所示，由于研發(fā)投入多，燃料消耗量實際值下降更明顯，高需求情景下燃料消耗量積分先于低需求情景由負轉正值，致使低需求情景下政策影響周期更長；另一方面，由于負積分在轉正值過程中絕對值逐漸變小，按照模型中“燃料消耗量積分/新能源積分”的方式產(chǎn)業(yè)政策的影響程度逐漸減小，乃至正積分時不再對研發(fā)投入產(chǎn)生作用，如圖6 中基準情景和低市場需求情景對應的曲線分別回歸與另兩條曲線接近重合。

圖7 產(chǎn)業(yè)政策下不同需求情景的傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)平均燃料消耗量實際值與積分

此外，當舊技術的指標性能，例如平均燃料消耗量積分為負時，產(chǎn)業(yè)政策通過影響企業(yè)的產(chǎn)能和產(chǎn)量調整決策同樣能直接決定積分數(shù)量，但對于該積分負值轉正不直接產(chǎn)生轉變作用。如圖8 所示，在表1、表2 的分析框架下，由于前半期需求增長且平均燃料消耗量積分為負，產(chǎn)業(yè)政策以每1 單位時間最高50%的幅度削減企業(yè)考慮需求增長而計劃增加的產(chǎn)能；當后半期需求下降時，企業(yè)決定調整產(chǎn)能利用率，在保持產(chǎn)能的情況下降低產(chǎn)量。考慮到平均燃料消耗量正積分可以結轉或者在關聯(lián)企業(yè)間轉讓，存在一定的商業(yè)經(jīng)濟價值，依據(jù)本研究的模型設定，產(chǎn)業(yè)政策會阻礙真實產(chǎn)能利用率的降低，高需求情景中需求的下降幅度大導致產(chǎn)能利用率的降幅更明顯，此時，平均燃料消耗量積分處于從負值經(jīng)平衡點逐步提升的階段，該正數(shù)值較小，按照模型中“燃料消耗量積分/新能源積分”的方式，產(chǎn)業(yè)政策的影響幅度較有限，致使兩種情景中產(chǎn)能利用率曲線間的差異較小。

圖8 產(chǎn)業(yè)政策下不同需求情景的傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)產(chǎn)能和產(chǎn)能利用率

自主研發(fā)能力是企業(yè)間創(chuàng)新實力差異的體現(xiàn)，而技術的研發(fā)效應具有不確定性，對此設定兩種不同的學習效應來表征技術研發(fā)的上述特征：情景一假定兩者在研發(fā)總投入不超過特定閾值（假定200億元）的前期保持曲線一致；而情景二用于表征研發(fā)能力落后或效應不顯著的情況，即在超過上述閾值后出現(xiàn)學習效應的疲軟，表達如式（4）所示。兩種情景具體表現(xiàn)為圖9（a）中低學習效應情景對應的兩條曲線，其中燃料消耗量實際值下降幅度相對較緩慢。

在研發(fā)投入所產(chǎn)生技術學習效應相對不顯著的情景下，平均燃料消耗量實際值逼近達標值所需要的時間變久，相應的，雙積分型產(chǎn)業(yè)政策刺激企業(yè)增加研發(fā)投入的周期加長，如圖9 所示，從第22 延長至第37 個時間點，案例企業(yè)才達到設定的達標值5 L/100 km。另一方面，仿真得到的數(shù)據(jù)顯示，由于外部市場需求未發(fā)生改變，舊技術學習效應的差異并未對企業(yè)的產(chǎn)能和產(chǎn)量調整決策造成實質影響，僅延長政策作用周期，對需求增長時的產(chǎn)能增加、需求下滑時的產(chǎn)能利用率降低，政策阻礙效果的期限被相應拉長。其中，在高學習效應情景下案例企業(yè)受政策影響相對較小，平均燃料消耗量積分負值轉正的時間點從28 提前至22，在低學習效應情景下則從45 變?yōu)?7，可見在低學習效應的情景下平均燃料消耗量實際值從初始狀態(tài)降至目標值的時間縮短幅度更大，實施圍繞技術指標設定積分的產(chǎn)業(yè)政策效果更顯著。

圖9 產(chǎn)業(yè)政策下不同學習效應的傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)平均燃料消耗量實際值與積分

4.2 企業(yè)適應性行為

隨著達標值、積分比例要求等重要指標進一步趨嚴，市場中能夠交易的新能源汽車正積分將較稀缺，應對產(chǎn)業(yè)政策的施行與政策指標變動，在變化的產(chǎn)業(yè)環(huán)境中優(yōu)化自身決策對企業(yè)的生存發(fā)展至關重要。在表1 基礎上，調整產(chǎn)業(yè)政策影響下的企業(yè)決策機制，將政策工具［5%，50%］影響范圍中的上限50%分別設定為60%、70%和100%，結果表明案例企業(yè)在更大程度上響應產(chǎn)業(yè)政策的影響，特別是當上限為100%時。圖10 展示了企業(yè)不同決策下的多情景對比結果，仿真數(shù)據(jù)顯示，當提高應對產(chǎn)業(yè)政策施行而作出的決策調整上限值時，一方面，企業(yè)針對傳統(tǒng)能源汽車技術的研發(fā)投入系數(shù)從初始情景的7.5%分別提高至8.0%、8.5%，另一方面，企業(yè)響應市場需求而增加的傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)能被抑制，每1 個時間單元產(chǎn)量相對初始情景反而減少，年度盈利的減少與研發(fā)投入比重的增加，兩方面因素此消彼長，但總體上，傳統(tǒng)能源汽車技術的研發(fā)投入隨上限值提高而小幅增加，推動平均燃料消耗量實際值下降，積分曲線相應呈現(xiàn)一定程度的上升趨勢，體現(xiàn)在積分從負值轉正的時間上則相差無幾，上述3 個情景均在第22 個時間點達到燃油消耗量目標值。

圖10 產(chǎn)業(yè)政策下傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)的決策分析

其中，當上限值設定為極端的100%時，如圖10 中情景III 對應的實線曲線所示，在平均燃料消耗量積分為負且與新能源汽車積分比值絕對值超過10 的前期，產(chǎn)能和產(chǎn)能利用率均保持不變，研發(fā)投入系數(shù)達到最高的10%，平均燃料消耗量積分相比其他情景上升幅度明顯，但盈利受限導致實際研發(fā)投入減少的效應顯現(xiàn)；隨著兩項積分逐漸上升，在經(jīng)歷波動的反復期后，決策調整的數(shù)值降低，響應市場需求的產(chǎn)能、產(chǎn)量逐步增加，但對研發(fā)投入的刺激略有下降，總體的研發(fā)投入仍相對落后，導致平均燃料消耗量積分曲線在中后期低于其他情景?？梢?，控制傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量能在短期內減少積分負值、增加研發(fā)投入從而降低燃油消耗量，是實現(xiàn)負積分轉正的關鍵，但前提是有足夠的盈利以投入研發(fā)。

產(chǎn)業(yè)政策對乘用車企業(yè)平均燃料消耗量與新能源汽車積分的并行管理，主要通過平均燃料消耗量達標值、新能源汽車積分比例要求兩項指標加以調控。若政策的制定導致行業(yè)內的新能源汽車積分平均值為負，企業(yè)通過市場機制購買新能源汽車正積分的難度和成本大幅增加，對此，如式（5）所示，當單位新能源汽車積分購買成本高于PNEV時，減少1 單位傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量在經(jīng)濟上具有可行性，其中POIFV和POINEV分別表示平均燃料消耗量積分、新能源汽車積分的變化，Upf-FV為傳統(tǒng)能源汽車單位盈利；相對應，在需求存在時，增加新能源汽車產(chǎn)量無疑能夠幫助企業(yè)獲益，特別是案例企業(yè)新能源汽車產(chǎn)能過剩。但在需求不足情況下，僅當PNEV滿足式（6），增加1單位新能源汽車產(chǎn)量在經(jīng)濟上才具有可行性，其中Cinv表示汽車未售前的短期平均庫存成本。

若產(chǎn)業(yè)政策的制定與施行使得市場中存在新能源汽車積分的交易，而其購買成本PNEV不滿足式（5）（6）時，企業(yè)將面臨政策處罰與經(jīng)濟損失之間的選擇?？紤]到產(chǎn)品準入等處罰所帶來的影響，企業(yè)將傾向于選擇降低一定程度的傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量或增加新能源汽車產(chǎn)量，取決于Upf-FV-(POIFV+POINEV)×PNEV與Cinv-POINEV×PNEV的高低，前者高則企業(yè)更愿意增加新能源汽車產(chǎn)量，反之則會作出減少傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量的決策。

5 主要研究結論及展望

在緩解能源和環(huán)境壓力、推動汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展背景下，結合政府最新出臺施行的雙積分政策，本研究致力于以積分形式衡量技術性能指標來實現(xiàn)傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)舊技術抑制、新技術扶持的產(chǎn)業(yè)政策，特別是政策對企業(yè)多技術管理的影響機理與作用效果，及企業(yè)應對政策調控時的適應性決策行為。通過對雙積分政策影響下傳統(tǒng)能源汽車企業(yè)技術管理與運營的因果回路分析，構建了系統(tǒng)動力學模型，選取具有典型性的吉利汽車作為案例做了詳細的參數(shù)設置、變量間關系設定及模型檢驗。多情景設計和仿真分析表明：

在傳統(tǒng)能源汽車與新能源汽車領域，若技術的性能指標未達到目標值而導致積分為負，通過研發(fā)投入降低燃料消耗量實際值或提高新能源汽車續(xù)航里程以增加車型積分，是實現(xiàn)積分負值轉正的關鍵。通過調整產(chǎn)能利用率乃至產(chǎn)能的方式，降低傳統(tǒng)能源汽車的產(chǎn)量或者增加新能源汽車的產(chǎn)量，僅能在短期內控制負積分的數(shù)量，在新能源汽車整體銷售尚疲軟的環(huán)境下，相應造成的盈利縮減將導致企業(yè)投入研發(fā)經(jīng)費的不足，并非負積分管理的長期有效辦法。

外部的市場需求和內部的研發(fā)學習效應會影響產(chǎn)業(yè)政策的施行效果：產(chǎn)品需求旺盛的企業(yè)產(chǎn)銷經(jīng)營情況好，在產(chǎn)業(yè)政策推動下企業(yè)投入技術研發(fā)的資金更充裕，燃料消耗量實際值下降幅度明顯，積分相對更早地實現(xiàn)由負轉正值；技術研發(fā)學習效應相對不顯著的企業(yè)，平均燃料消耗量實際值逼近達標值所需要的時間變久，將受持續(xù)周期更長的產(chǎn)業(yè)政策影響，但推動研發(fā)從而提升燃油經(jīng)濟性的政策效果更佳。換角度理解，產(chǎn)業(yè)政策亦將在一定程度上促使市場需求弱、研發(fā)效率低的企業(yè)淘汰退出，推進汽車產(chǎn)業(yè)的資源整合。

政策對平均燃料消耗量達標值、新能源汽車積分比例要求等關鍵指標的調控，決定著企業(yè)是否能夠通過市場機制購買新能源汽車正積分以抵償歸零負積分以及外部積分的獲得成本，并進一步影響企業(yè)應對產(chǎn)業(yè)政策的適應性決策行為。在能通過交易機制獲得新能源汽車正積分，且成本相對傳統(tǒng)能源汽車單位產(chǎn)銷盈利可接受的情況下，以市場需求為導向優(yōu)先調整經(jīng)營決策，在保證充裕營收前提下大幅激勵技術研發(fā)較為合理；但當政策趨嚴導致外部正積分難以獲取，或成本超過特定條件，選擇降低一定程度的傳統(tǒng)能源汽車產(chǎn)量或增加新能源汽車產(chǎn)量，能在短期內避免政策處罰。

通過分析上述研究結論，作為產(chǎn)業(yè)政策制定者的政府，若在政策施行初期采取異常嚴格的關鍵指標控制，能夠較大程度限制舊技術的產(chǎn)量或推動新技術的投產(chǎn)，但同時將給企業(yè)的正常運營制造障礙并帶來利潤損失，而技術的經(jīng)濟性等指標未能通過研發(fā)得以顯著改觀；而通過設定階梯式逐步趨于嚴格的技術性能指標，在初期給予企業(yè)政策壓力的同時刺激其開展技術研發(fā)，為其通過響應市場需求積累研發(fā)資金提供條件。作為企業(yè)，其應認清政策形勢，在政策指標相對寬松的緩沖期內應避免完全市場導向的運營方式，加大研發(fā)投入以顯著提升技術性能指標效率，尤其是外部需求增幅較快的技術，為政策趨嚴時的產(chǎn)能、產(chǎn)量調整決策提供便利，從而保障企業(yè)經(jīng)營收益。

本研究借助系統(tǒng)動力學建模與仿真探索了特定產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)多技術管理的影響與作用效果，以及企業(yè)應對政策調控時的適應性決策差異，為政府掌握通過設定目標性能指標實現(xiàn)舊技術抑制、新技術扶持的產(chǎn)業(yè)政策內在機理，揭示政策指標與企業(yè)管理要素間的互為反饋關系和連鎖反應，指導企業(yè)科學合理地制定技術管理策略與運營措施應對產(chǎn)業(yè)政策帶來的影響提供參考，然而，在新舊技術的外部需求均不確定的情況下，受有限的研發(fā)資源等約束，如何精確地配置資源、優(yōu)化新舊技術的產(chǎn)能產(chǎn)量調整，以達到產(chǎn)業(yè)政策要求的性能目標值仍有待深入研究。