“示范推廣”模式帶動了市場需求嗎
——來自電動汽車產業的實證研究

李明珊 孫曉華 唐卓偉 劉小玲

一、引 言

隨著全球石油能源短缺和環境污染問題的不斷加劇，新能源汽車成為實現交通能源轉型的根本途徑，也是世界汽車工業競爭的焦點。電動汽車由于在節能減排方面的突出優勢，成為世界主要國家新能源汽車發展戰略中不約而同的選擇。美國、日本、德國和法國等發達國家紛紛出臺創新計劃和扶持政策，布局電動汽車產業發展，如美國的“新一代汽車伙伴計劃”(PNGV)、日本的“低公害車開發普及行動計劃”、德國的“國家電動汽車計劃”等。為了在新一輪的全球汽車工業競爭中扭轉一直落后的局面，中國大力發展以電動汽車為主的新能源汽車(新能源新材料產業是我國七大戰略性新興產業之一)，建立了完整的技術體系，并采取了“由示范促推廣”的發展模式，以鼓勵電動汽車的大規模應用。

按照示范項目的實施順序，中國電動汽車產業的發展歷程可總結為兩個階段：第一階段為“示范”階段(2009—2012 年)，以“十城千輛節能與新能源汽車示范推廣應用工程”(簡稱“十城千輛工程”)為載體，25 個試點城市在公交、出租等公共交通領域開展電動汽車的示范運營，通過消費性補貼和充電設施建設等方式引導企業用戶購買新產品；第二階段為“推廣”階段(2013 年至今)，借助早期用戶與新產品的互動反饋，政府優先在京津冀等環境污染嚴重的區域開展私人領域電動汽車的推廣工作。一方面，實施給予消費者補貼、免征車船稅等財政優惠政策；另一方面，通過不限行、不限購等非財政類激勵手段，促進大眾消費者對新能源汽車的購買及使用。

雖然中國政府投入大量的資源和物力推進示范推廣項目的實施，但在傳統汽車產業技術與市場雙重優勢的壓制下，電動汽車能否被消費者采納面臨著高度的不確定性。那么，中國政府選擇的“示范推廣”模式是否帶動了電動汽車的市場需求呢？在“示范推廣”模式下，不同類型政策工具的實施效果又如何呢？本文將對此展開詳細討論。

二、文獻綜述

雖然電動汽車代表著汽車產業發展的方向，符合經濟社會可持續發展的需求，但在各國汽車市場中所占份額普遍偏低。關于電動汽車市場需求不足的原因，學者們從技術表現、消費者偏好、充電便利性和外部環境因素等方面，考察了美國、挪威等國家電動汽車潛在用戶的購買意愿。研究發現，電動汽車的價格、性能、后續能耗支出、使用便利程度等因素是消費者最為關注的因素(Coffman 等，2017)，環保效益由于具有公共屬性而常常被忽略(Krupa，2014)。受制于電池技術的瓶頸及充電設施建設滯后，電動汽車暫時還無法與燃油汽車展開全面競爭，只有當政府給予一定政策激勵時，消費者的購買意愿才會增強(Bjerkan 等，2016)。

為了提高電動汽車的市場吸引力，美國、日本和歐洲各國向購置電動汽車的用戶提供了多樣化的激勵措施。按照政策制定的思路，可以將其分為兩類，一是從降低消費者使用成本出發的需求側政策，如價格折扣、減免車輛購置稅、抵免個人所得稅等財政激勵工具(Zhang 等，2017)；二是從改進電動汽車使用效用出發的供給側政策，如充電設施建設、免費停車、不限行、不限購、允許使用公交車道等非財政激勵手段，還包括制定燃油汽車碳排放標準的倒逼機制(Wang 等，2017)。一般來說，兩類政策并不是單獨使用的，通常出現在電動汽車市場推廣的某個階段。為了考察產業政策的具體激勵效果，學者們利用系統仿真技術和計量分析方法進行事前評估和事后檢驗。

在事前評估中，系統仿真模型及方法被廣泛應用，以模擬預測不同政策條件下電動汽車的市場擴散情況。研究發現，來自需求側的財政激勵政策對于電動汽車推廣具有積極作用(Sullivan 等，2009)，消費性補貼能夠激發新能源汽車的購買，倒逼電動汽車生產企業改善產品性能、降低生產成本，從而起到扶持新興產業發展的效果(孫曉華等，2016)。對于充電設施建設、環境規制等非財政政策，Lee 等(2013)認為充電設施網絡的完善可以促進電動汽車市場擴張，相對于技術改進，短時間內增加充電設施供給對電動汽車推廣的影響更突出。盡管環境規制政策有利于電動汽車的使用，但也會產生倒逼燃油汽車廠商改進效率、增加燃油汽車用戶規模的效果，反而可能損害社會的整體環境效益(Zhang 等，2011)。

在事后檢驗中，高昂的售價和充電困難被認為是新能源汽車推廣過程中的最大阻礙(Larson 等，2014)，財政激勵措施則發揮著積極作用(Wee 等，2018)。根據Clinton等(2015)對美國2011—2014 年電動汽車市場的研究結果，稅收抵免與消費者的電動汽車采納行為呈正相關關系，稅收抵免每增加1000 美元，美國人均電動汽車注冊量提升2%～10%。Mersky 等(2016)采用挪威2011—2013 年純電動汽車銷售的城市和區域數據，證實了充電設施網絡是決定電動汽車銷量增長的主要因素，而免除過路費和使用公共汽車車道等非財政政策則不存在預期中的顯著影響。學者們對政策工具的作用效果進行了比較。Sierzchula 等(2014)運用2012 年30 個國家的統計數據研究了電動汽車市場份額與不同政策的相關性，發現充電設施建設的影響要顯著超過財政優惠政策。Brand 等(2013)通過對減免車輛購置稅、減免養路費、舊車抵現三種政策效果進行分析，指出稅收激勵的效果要優于費用減免及舊車抵現。Diamond(2009)特別比較了稅收優惠不同實施方式的激勵效應，認為相對于稅收返還，消費者更加偏好稅收免除政策。來自美國混合動力汽車銷售數據的分析結果顯示，銷售稅免除的刺激效果明顯(Gallagher 等，2011)，原因在于消費者對后續成本的降低不十分敏感，而提前減免政策對潛在購買者更具有吸引力(Gass 等，2014)。

綜觀現有文獻，盡管學者們就電動汽車產業發展政策的扶持效果進行了廣泛討論，也得到了較為豐富的研究結論。但是，考察對象多為西方發達工業化國家，討論的重點也主要為單一或少數幾項政策工具的實施效果。與其他國家不同，中國電動汽車市場存在著特殊性：一是中國汽車市場發展潛力巨大，擁有廣闊的成長空間；二是電動汽車技術并不完全成熟，如果實施“一刀切”的產業政策，可能會面臨高昂的成本和潛在風險。因此，為了促進電動汽車產業發展，中國政府采取了與眾不同的“示范推廣”模式，即前期在少數城市的公共領域示范，進而向更多城市的私人領域推廣，并使用綜合性的政策工具激發用戶購買電動汽車。正是在這樣的戰略背景下，本文嘗試通過“示范推廣”的理論機制分析，實證檢驗其對中國電動汽車市場需求的實際激勵效果，從而為中國電動汽車產業政策的調整與優化提供可資借鑒的依據。

本文的貢獻主要包括以下三個方面：第一，對中國電動汽車產業“示范推廣”模式的理論機制進行深入探究，將其分為公共領域“示范”(圖1)和私人領域“推廣”兩個階段，對每一階段所實施的激勵政策類型及重點加以分析；第二，將參與“十城千輛工程”的主要城市作為處理組，將后進入推廣范圍的試點城市作為對照組，利用PSMDID 方法對“示范推廣”的政策效果進行實證檢驗，發現公共領域示范的確能夠帶動私人領域的購買；第三，選擇市容環衛專用車輛數和充電基礎設施建設的占地面積作為充電站(樁)的工具變量，處理潛在的內生性問題，全面考察財政類與非財政類政策工具對于電動汽車市場推廣的激勵效果。

圖1 “示范”階段示范項目的理論機制

三、“示范推廣”模式的理論機制

一般來說，一項新技術從實驗室到商業化推進的過程中，不僅面臨著劣于主流成熟產品的技術不確定性、高昂生產費用支出帶來的成本不確定性，還會遭遇消費者對新產品認知不足的需求不確定性、與現有社會規范沖突產生的制度不確定性，以及新技術應用可能對社會健康、安全與環境造成不良影響的潛在負外部性(Baer，1977)。正是由于諸多不確定因素的存在，即使某一新技術的推廣應用能夠產生巨大的社會效益，其商業化過程也會面臨阻礙。經濟學家Baer 在考察美國政府發起的一系列示范項目時最早提出，政府部門可以通過“示范推廣”模式解決上述市場失靈問題，并得到越來越廣泛的應用(Mosgaard 等，2016)。

電動汽車作為世界各國政府大力發展的新興產業之一，其技術的擴散和商業化一直是公共政策制定的重點和難點。雖然目前中國電動汽車已經實現了量產，但在產品價格、性能以及配套設施方面均與燃油汽車存在較大差距。為了降低電動汽車進入市場的潛在風險，“示范推廣”模式成為中國電動汽車產業政策制定者的選擇。理論上，“示范推廣”模式之所以能促進電動汽車技術在現實條件下的大規模應用，是因為它發揮著以下三方面功能：一是“檢驗”功能，通過規模化的生產，檢驗新產品的技術可靠性和成本可控性(Hendry 等，2010)；二是“展示”功能，通過利基市場的運行，向公眾展現新產品的相對優勢和發展前景，消除需求的不確定性(Zhou 等，2015)；三是“制度準備”功能，通過示范工程中的問題發現及反饋調整政策實施方式與力度，同時強化綠色出行的社會規范，完善制度環境。接下來，將分別對各機制進行詳細闡述。

（一）示范項目的產品檢驗機制

電動汽車的技術表現對消費者購買決策具有決定性影響。續航里程低等技術障礙一直被認作是電動汽車久推不廣的重要原因。作為剛脫離實驗室的新產品，電池核心技術未取得根本性突破之前，不僅在產品安全性方面留有隱患，而且限制了電動汽車制造成本的下降空間。產品檢驗機制是“示范推廣”模式針對技術障礙發揮政策效果的主要渠道，一方面體現在對電動汽車技術可靠性的檢驗上。示范項目涉及電動汽車的投入使用，大范圍、高強度的使用有助于檢驗電動汽車技術的安全性與可靠性，廠商通過收集產品事故相關信息，可以在不同技術方案中進行比較，完成技術選擇。同時，隨著用戶規模的擴張，消費者對產品使用體驗、不足之處的建議等信息反饋可以幫助廠商把握消費者的訴求，細化產品定位，實現電動汽車技術與需求的有效連接。

另一方面涉及對產品配套設施的檢驗。汽車產品對能源補給設施等配套公共物品的依賴是使得該產品區別于一般商品的關鍵。對于電動汽車而言，充電站、充電樁等配套基礎設施的建設是保證其使用體驗的關鍵要素之一。然而，在電動汽車剛進入市場階段，極易出現不同廠商充電樁接口標準不統一、電動汽車和充電設施之間不能完全兼容等問題。示范項目的實施為電動汽車廠商和充電設施運營商提供了一個相互學習配合的機會，通過市場這只看不見的手篩選整合充電接口標準，大大提高電動汽車產品使用便利性，同時也鍛煉了電動汽車產業鏈上相關利益主體的分工協作，為創新商業模式、建立新的產業生態積累經驗。

綜上所述，通過示范項目的實施，電動汽車的性能、質量及配套設施的完備性將獲得充分的檢驗，電動汽車廠商和上下游企業接受相關反饋信息后，可及時調整技術研發方向，從供給側為電動汽車推廣提供技術保障。

（二）示范項目的產品展示機制

汽車作為一種耐用品，消費者在制定購買決策時往往會對產品售后服務及配套設施的可得性進行全面考量。在電動汽車剛進入市場時，消費者對新產品的認知不足和對技術發展前景的擔憂構成了電動汽車推廣的需求側障礙。產品展示機制是“示范推廣”模式最直接的政策效果釋放機制，主要通過兩個途徑發揮作用。一方面，示范項目通過新產品展覽等活動，吸引汽車產業從業者、新聞媒體對電動汽車產品相關信息進行宣傳、科普，增進消費者對新產品的了解；另一方面，示范項目將電動汽車產品引入公共交通等服務領域，為潛在消費者創造充分體驗新技術的環境，而又不需要消費者承擔新產品與需求不匹配的風險，進一步破解消費者認知不足、供需兩端信息不對稱的問題。

中央與地方政府通過投入大量資源推動電動汽車示范推廣項目，向社會傳遞了“國家大力發展電動汽車產業”的信號，展示了國家推動電動汽車普及的決心。這種政策風向有助于堅定消費者對電動汽車前景的信心，消除消費者制度層面的擔憂，從而增加消費者對新產品的購買意愿。與此同時，隨著電動汽車用戶規模的擴大，潛在消費者社交網絡中電動汽車使用者的比例也會大概率增加，通過與同伴的互動，進一步增強消費者對產品的信賴，激勵潛在消費者做出購車決策。

綜上所述，示范項目通過產品展示機制提高公眾對電動汽車的認知程度以及對電動汽車發展前景的信心，從需求側提高消費者對電動汽車的接受程度，從而促進電動汽車在私人領域的推廣。

（三）示范項目的制度準備機制

電動汽車作為一種新產品，進入市場后必然會遭遇技術障礙與需求障礙的雙重制約。充分的政策支持是培育新產品利基市場的關鍵，也是進一步在私人領域實現大規模應用的基礎，需要政府對現有制度環境進行變革。示范項目通過中央政府制定綱領性文件、地方政府探索實施的方式來完成制度準備工作。試點城市是制度準備實驗的載體，試點城市政府在中央文件的指引下，結合當地實際情況，將產業扶持政策具體化、精細化，通過觀察政策實施過程中的問題，調整政策實施方式與力度。在進一步向私人領域推廣的過程中，非試點城市政府可充分吸取試點城市的經驗教訓，以更低的試錯成本完成制度設計。

對于電動汽車這種清潔產品而言，社會規范這種非正式制度也可以作為一種潛在的政策工具加以利用。現有研究表明，消費者對電動汽車的偏好受到大眾環保意識的影響。示范項目在公共領域推廣電動汽車的同時，通過宣傳不同燃料汽車對環境的潛在負外部性，向公眾傳遞環境保護的重要性，強化綠色出行、低碳生活的社會規范，為個人規范的培育奠定了基礎。個人規范由社會規范內化而來，他人對環境保護行為的正面評價，會激發消費者對使用清潔產品的成就感，從而培育電動汽車的忠實消費者。

綜上所述，示范項目通過制度準備機制調整政策實施方式、優化政策效果，同時強化綠色出行的社會規范和個人規范，增強消費者對清潔產品的偏好，為電動汽車的大規模應用奠定良好的制度基礎。

四、研究設計與數據處理

無論是第一階段的公共領域示范，還是第二階段的私人領域推廣，均是以試點城市作為優惠政策實施的載體。為了明晰“示范推廣”模式的政策效果，本文從2010—2019 年《節能與新能源汽車年鑒》中篩選出61 個試點城市作為樣本主體，對電動汽車的推廣情況展開實證研究，具體思路如下：在公共領域，以電動客車和電動商用車作為觀測對象，采用普通最小二乘法(OLS)考察企業購置補貼和充電設施建設的作用，對于充電設施建設與電動汽車銷量之間可能存在的內生性問題，將引入多種工具變量加以處理；在私人領域，先采用傾向得分匹配倍差法(PSM-DID)檢驗前期電動汽車的示范運行對消費者購買意愿產生的影響，再判斷電動客車和電動商用車示范效應的強弱，進而比較在私人領域實施的不同政策工具的差異化作用。

（一）模型構建

在中國新能源汽車產業發展初期，由于非試點城市電動汽車數量有限，導致統計數據缺失，在考察政策作用效果時，無法模擬自然實驗構建處理組和對照組，因此本文構造式(1)所示的計量模型，通過控制電動汽車發展的時間趨勢效應和地區固定效應降低估計誤差：

其中，下標i 和t 分別代表第i 個試點城市和第t 年。Y 為被解釋變量，反映城市內不同類型電動汽車的推廣水平。x 為解釋變量，表示試點城市內實施的各類政策工具。X 是一組控制變量，包含影響成為試點城市和電動汽車推廣效果的個體特征。為時間趨勢項，為城市的固定效應，為隨機誤差項。

在考察公共領域示范對私人領域推廣的作用效果時，第二階段的私人補貼試點城市包括入選和未入選“十城千輛工程”的兩類城市，可以構造出處理組和對照組，滿足傾向得分匹配倍差法(PSM-DID)實施的前提。進行PSM-DID 方法估計的具體步驟是，首先采用logit 模型計算所有樣本城市參與“十城千輛工程”的傾向得分，然后采取有放回的方式對落入共同區間的個體進行匹配，進而根據公式(2)計算處理組的平均處理效應。

其中，Y 反映城市內私人電動汽車的推廣水平，du 是區分處理組和對照組的虛擬變量，對屬于處理組的城市，du 取值為1，否則取0。dt 是區分政策發生時期的虛擬變量，政策生效前dt 取0，政策生效后dt 取1。d udt為主要考察變量，代表示范推廣是否起到明顯效果。此外，X為一組影響城市是否參與公共領域示范和私人電動汽車推廣的控制變量，為隨機誤差項。

（二）變量選擇

1. 被解釋變量

為了準確反映試點城市內電動客車、電動商用車以及電動私家車三種類型電動汽車的推廣情況，本文采用人均電動汽車銷售數量作為被解釋變量，以消除城市規模差異帶來的影響，不同類型的電動汽車分別記作truckp、comp、prip，計算方式為當年對應類型的電動汽車市場銷售數量與全市年末總人口的比值(輛/萬人)。

2. 解釋變量

在“示范推廣”模式下，中央及地方政府分別實施了針對公共服務領域和私人領域的扶持政策。公共領域方面，本文用企業購置電動客車和電動商用車可獲得的最高補貼金額(萬元)衡量補貼強度，記為subpub、subcom，用每年的充換電站保有量(station)和充電樁保有量(charger)表示充電基礎設施的建設進展。私人領域的政策工具，又分為財政激勵與非財政激勵兩大類：前者包括消費性補貼、稅收優惠、減免費用三種，根據電動私家車補貼最高金額、是否免除車輛購置稅和是否免除上牌費或路橋費的政策優惠，分別設置了補貼強度變量(subpri)、稅收優惠虛擬變量(buytax)、費用優惠虛擬變量(fee)；后者選取不限行、不限購兩項便利使用的激勵措施，分別用虛擬變量limitgo、limitbuy 表示當地購置電動汽車是否享受不限行和不限購的優惠。

3. 控制變量

除了政策層面不同類型的工具，還有一些因素會影響電動汽車的推廣。參照Gallagher 和 Muehlegger(2011)、Sierzchula 等(2014)、Mersky 等(2016)研究的有益成果，從消費者偏好、城市特征和市場環境三方面選擇控制變量。消費者偏好主要由消費者購買能力(inc)決定，用城鎮居民人均可支配收入(元)加以衡量。城市特征包括人口集聚程度(den)、道路條件(road)、空氣質量(air)三個指標，分別用市轄區人口密度(人/平方公里)、人均機動車道路面積(平方米/人)與空氣質量二級以上天數全年占比進行表示。其中，反映空氣質量的二級以上天數全年占比相較于以往常用的工業排放二氧化硫，包含了汽車尾氣排放等污染物，對于電動汽車市場推廣的影響更具針對性。市場環境變量主要包括本土企業資源和燃油價格兩個因素，本土企業資源用某城市當期是否有本土電動客車生產廠商(ifbus)和電動乘用車生產廠商(ifcar)衡量，城市燃油價格變量(fuel)以90 號汽油最高零售價格的均值表示。

在一般性影響因素的基礎上，還有一些因素可能決定著某城市是否納入“十城千輛工程”：第一，為了響應中央政府的戰略導向，發揮引領和帶頭作用，省會及計劃單列市在申報過程中更為積極，或者說更可能入選，因此以城市是否為省會或者計劃單列市反映城市行政地位的虛擬變量(level)；第二，如果省內有先行試點的城市，受其影響，其他城市申報的積極性也更高，有理由以當年該地級市所在省份中是否有“十城千輛工程”的虛擬變量，反映鄰近試點城市的溢出效應(neighbor)；第三，地方政府主要官員對于城市發展方向具有重要作用，地方官員的年齡越小、上任時間越長，就擁有更多的意愿、精力和資源去申報示范項目。基于此種邏輯，選取了市委書記年齡(age_sj)與上任時長(tenure_sj)來反映政府官員勤政的主觀意愿。

（三）數據來源及處理

本文實證研究的數據主要來自2010—2019 年的《節能與新能源汽車年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國環境統計年鑒》以及2009—2018 年的《中國城市建設統計年鑒》和WIND 數據庫。《節能與新能源汽車年鑒》報告了試點城市2009—2018 年各類型電動汽車推廣數量及充換電站和充電樁數量，本文根據歷年來所有電動汽車整車廠商名稱搜尋了企業的注冊時間與注冊地點，得到試點城市當期是否有本土電動客車生產廠商或者電動乘用車生產廠商的數據。

《中國城市統計年鑒》報告了全部地級市的城市特征，包括年末總人口和人口密度，但未包含人均可支配收入，該數據由WIND 數據庫獲得。《中國城市建設統計年鑒》包含地級市的水力、電力、道路等基礎設施建設情況。《中國環境統計年鑒》提供了城市的水、大氣等環境評價指標，省會城市和計劃單列市空氣質量二級以上的天數數據來自“主要城市空氣質量指標”，其他城市的空氣質量數據由歷年地方環保局公布的環境質量狀況公報獲取。

需要特別指出的是，所有試點城市的政策變量由試點城市地方政府網站上公布的新能源汽車相關政策文件獲得，本文根據政策文件實際的生效時間對每年的政策變量進行核查，排除了政府對上一年度電動汽車購買者追加補貼的情況。油價變量的數據來自發展和改革委員會官方網站上公布的歷次油價調整公告，由于各城市油價調整較為頻繁，本文以時間為權重算得每一城市90 號汽油最高零售價的加權平均值作為油價的代理變量。此外，地方政府官員的年齡和上任時長數據來源于中國黨政領導干部資料庫、政壇網等。主要變量的描述性統計分析如表1 所示。

表1 主要變量的描述性統計

續表

五、公共領域的實證檢驗

由于“示范推廣”模式分為兩個階段，分別指向公共領域和私人領域，本文的實證檢驗也圍繞這兩個方面展開，首先需要討論內生性問題，選擇合適的工具變量以保證結果的可信性。

（一）內生性問題與工具變量選擇

在影響電動汽車銷量的政策變量之中，充電設施作為重要的互補品對電動汽車推廣起到相互促進又相互制約的作用。電動汽車用戶數量的增加會促進充電設施的建設，而充電設施規模的擴張又會吸引更多電動汽車的潛在購買者。理論上，此種互為因果的關系會導致模型估計出現內生性問題，因此需要尋找合適的工具變量。對于工具變量的選擇，必須同時滿足相關性與外生性的要求，本文選取以下兩個備選工具變量指標。

第一，市容環衛專用車輛數。電動專用車作為公共領域大力推廣的一種車型，自“十城千輛工程”實施以來，其數量快速增長，部分試點城市對新增或更換的專用車甚至提出了30%～100%電氣化的要求。電動專用車數量與充電設施規模具有緊密正相關關系，但是與其他類型電動汽車的銷售并沒有直接意義上的聯系。參照Clinton 等(2015)以公交車數量作為充電設施工具變量的做法，本文選擇各試點城市的市容環衛專用車輛數作為充電設施的備選工具變量，記為special。

第二，充電基礎設施的占地面積。與投入資金類似，充電設施的占地面積也與建設數量有著天然的聯系，而與電動汽車推廣量并不必然相關。根據《國務院辦公廳關于加快電動汽車充電基礎設施建設的指導意見》，獨立的集中式充換電站用地供應模式按照以往加油加氣站的處理辦法，納入公用設施營業網點用地范圍。按照《城市用地分類與規劃建設用地標準》，公用設施營業網點用地又劃分為商業服務業設施用地中的一類，因此本文以商業服務業設施用地作為充換電站占地面積的代理變量，記為comarea。

鑒于商業服務業設施用地只包含獨立的集中式充換電站用地，因此采用special 和comarea 作為充換電站保有量的備選工具變量，special 作為充電樁保有量的備選工具變量。工具變量的檢驗結果如附錄中的表A1(掃描本文二維碼可獲取)所示，可以有力地證明備選工具變量的選取是合理且有效的。在接下來的實證研究中，當充電設施作為解釋變量時，若無特別說明，本文匯報的結果均為使用工具變量進行兩階段最小二乘法的估計結果。

（二）實證結果

基于2009—2018 年61 個示范城市的面板數據，分別以每萬人電動客車推廣數與每萬人電動商用車推廣數作為被解釋變量，考察財政補貼和充電設施建設兩類政策工具對公共領域電動汽車推廣的作用效果。主要的解釋變量為補貼額度、充換電站保有量和充電樁保有量，控制變量包括人口密度、人均道路面積、空氣質量、是否有本土電動汽車廠商以及燃油價格。為了得到穩健的估計結果，本文控制了地區固定效應和時間固定效應，下面將分別匯報實證結果。

1. 電動客車的實證結果

雖然“示范推廣”模式分兩個階段進行，考慮到第一階段樣本容量過小帶來回歸偏差，本文直接以2009—2018 年61 個城市的平衡面板數據樣本加以擬合(見表2)。經檢驗，樣本具有明顯的時間和地區固定效應，因此以第(3)列和第(4)列結果為基準進行分析。

表2 電動客車的回歸結果

在政策變量中，充換電站和充電樁保有量的系數均顯著為正，反映了充電設施建設對電動客車推廣的積極作用。作為公共交通工具，電動客車每日行駛里程較長，司機對充電設施的完備性有較高要求。同時，財政補貼對電動客車的推廣數量存在顯著正向影響。對于價格遠超同等燃油車的電動客車，財政補貼可以降低企業的購置成本，將有效提高企業的購買意愿。

控制變量中，僅有人口密度與燃油價格變量在95%的置信水平上顯著，其他變量對電動客車的影響較弱。人口密度的系數顯著為正，說明在人口越密集的城市，公共交通系統越發達，能夠為引入電動公交提供更廣闊的市場空間。燃油價格的系數同樣顯著為正，說明燃油汽車加能成本上升，能夠推動作為替代品的電動客車銷量增長。

2. 電動商用車的實證結果

對于電動商用車，為了避免樣本觀測值有限導致的估計誤差，我們基于2009—2018 年的數據進行實證檢驗，結果見表3。可以發現，財政補貼的系數雖然為正，但是在統計上并不顯著。這可能是因為隨著電池成本的下降，電動商用車相對同類型燃油汽車的價格劣勢在逐漸縮小，并且電動商用車的消費者一般是企業用戶，具有較強的支付能力。充換電站保有量和充電樁保有量系數顯著為正，說明充電設施建設對電動商用車的市場推廣存在積極作用。在出租、租賃等商用領域，充電便利性是企業考察是否投資電動汽車的重要因素，并且由于商用車的行駛范圍較廣，用戶對充電設施規模的要求要高于私家車車主的要求。

表3 電動商用車的回歸結果

控制變量中，當以充電站為充電設施變量時，企業資源的系數顯著為正，意味著本地電動車制造商有利于電動商用車市場需求的培育。同時，燃油價格與電動商用車需求數量呈正相關關系，空氣質量的系數不顯著，說明電動商用車的營運企業大多是以盈利為目的，為了挑選最為合適的產品，購車時可能更多地考慮燃油價格等更為實際的因素，而不是環境保護等公共目標。

六、私人領域的實證檢驗

公共服務領域能夠容納的電動汽車數量有限，私人領域廣闊的市場空間才是刺激電動汽車市場需求的關鍵。在公共領域的示范運行，能否有效提升個體消費者的潛在需求，進一步擴大電動汽車的市場規模，對于該問題的分析，一方面要考察公共領域對于私人購買的帶動作用；另一方面要討論后續不同類型政策工具的實施效果。

（一）基于PSM-DID 方法的示范效應檢驗

評估示范推廣模式的效果，首先要考察公共服務領域的電動汽車運營對私人電動汽車購買產生的影響。按照前文研究設計的思路，在2013—2018 年開展私人電動汽車推廣工作的城市中，根據數據完整性篩選出61 個試點城市組成觀測樣本，以是否參加2009—2012 年“十城千輛工程”為原則將其分為處理組和對照組，最終得到25 個處理組個體和36 個對照組個體。由于“十城千輛工程”實施期間電動汽車尚未被正式引入私人領域，公共服務用電動汽車示范運營的效果積累至2013 年以后才能被觀察到，因此以2013—2018 年為示范項目真正發揮作用的時期，此時虛擬變量dt 在2013—2018年記為1，在2009—2012 年記為0。

為了盡可能排除其他因素對私家車購買的干擾，控制變量的挑選除了要包含刺激消費者購買的政策與環境變量，還需要納入用于匹配控制組和處理組的城市個體特征，以消除樣本自選擇問題帶來的估計偏差。因此，在利用PSM-DID 方法回歸前，利用probit 模型對地級市是否參與“十城千輛工程”的決定因素進行識別，備選變量包括：①反映城市經濟與環境特征的人均可支配收入、人口密度、空氣質量、當地是否有汽車整車廠商；②反映城市綜合地位的是否為省會或者計劃單列城市；③反映周邊城市溢出效應的當年省內是否有試點城市；④反映地方政府官員特征的市委書記年齡與上任時長。由回歸結果可知(見附錄中的表A2(掃描二維碼可得))，各城市參與“十城千輛工程”與否主要與城市的經濟發展水平、人口密度、空氣質量、城市地位、省內是否有試點城市、市委書記上任時長有關。在后續PSM-DID 回歸中，顯著相關變量將用于對照組和處理組的匹配。

為了觀察處理組和對照組的匹配效果，本文進行了樣本匹配的平衡性檢驗，結果見附錄中的表A3。與匹配前相比，匹配后的處理組和對照組的人均可支配收入、人口密度、空氣質量、城市地位、鄰近試點城市、市委書記上任時長等變量均值的t 檢驗都不拒絕“處理組與對照組不存在顯著差異”的原假設，可以認為處理組和對照組的個體特征基本一致，與成為“十城千輛工程”試點城市的概率接近，從而保證了樣本的選擇性偏差得以消除，PSM-DID 的估計結果是有效的。

接下來，基于匹配后的樣本進行PSM-DID 估計，為了便于比較，將DID 回歸結果同樣列出(見表4)。可以發現，無論采用DID 還是PSM-DID 估計方法，交互項dudt 的系數均顯著為正，說明“十城千輛”工程的實施對私人電動汽車的推廣的確存在積極影響。也就是說，電動汽車在公共領域的示范能夠促進私人消費者對電動汽車的購買。加入控制變量之后，盡管交互項dudt 的系數大小有所下降，但依然在95%的置信水平上顯著為正。

表4 DID與PSM-DID的估計結果

（二）穩健性檢驗

考慮上文PSM-DID 估計可能存在的偏差問題，本文設計了兩個穩健性檢驗(結果見附錄中的表A4(掃描二維碼可得))：第一，在樣本選擇上，原處理組中有5 個試點城市在“十城千輛工程”實施期間同時開展了第一批電動汽車私人補貼試點工作，由此積累的工作經驗和市場口碑可能會對公共電動汽車示范運營的效果判斷造成干擾，因而本文剔除了處理組內提前進行私人補貼試點的5 個城市，對余下56 個城市的樣本數據再次進行PSD-DID 回歸，結果表明“十城千輛工程”的平均處理效應依然顯著為正(如表A4 前兩列所示)，在排除第一階段私人補貼試點的影響后，公共領域運營對私人電動汽車購買行為依然存在積極作用。第二，在匹配變量的選取上，城市的行政地位是影響地級市申報“十城千輛工程”的重要因素，處理組中高達87%的城市為省會或計劃單列市。盡管樣本匹配過程中對是否為省會及計劃單列市進行了控制，但考慮到區域中心城市可能存在的其他未觀測到的特征對私人電動汽車推廣的潛在影響，本文對試點城市是否為省會及計劃單列市(level)變量進行了處理，將實驗組內level 原本取1的值都替換為0，反之原本取0 的替換為1，如此構建虛擬的實驗組樣本。再次進行PSM-DID 估計，發現平均處理效應依然在95%的置信水平上顯著為正(如表A4 后兩列所示)，說明私人電動汽車的推廣效果與該城市是否為省會及計劃單列市沒有直接關系，公共領域的示范效應確實是存在的。

（三）示范強度的回歸結果

為了進一步量化公共領域示范對私人領域電動汽車購買的影響，分別用示范城市內上一年度累計每萬人擁有的電動客車推廣數量和電動商用車推廣數量作為示范強度變量，同時控制了人均可支配收入、人口密度、道路面積、空氣質量、本土企業資源等城市特征和政策因素，以每萬人推廣的私人電動汽車數量作為被解釋變量進行雙向固定效應模型估計，得到如表5 所示的結果。

表5 公共服務領域的示范效應

可以看到，上一期累計電動客車和累計電動商用車的系數均在99%的置信水平上顯著為正，表明公共服務領域電動汽車的示范數量對私人電動汽車推廣的確存在促進作用。然而，每萬人保有的電動客車和電動商用車每增加1000 輛，私人電動汽車購買僅分別增加3 輛和1 輛，說明電動汽車示范運行對消費者購車行為的影響十分有限。造成這種結果的可能原因是，公共領域和私人領域的電動汽車在技術和使用體驗方面存在顯著差異。理論上，示范項目主要通過檢驗新技術安全性和增強公眾對新技術的認知程度來提高個人消費者對電動汽車的接受意愿。盡管在“十城千輛工程”實施階段，消費者基于乘坐電動公交車和出租車對電動汽車技術形成了初步的認知，但是消費者并沒有作為真正的使用者體驗駕駛電動汽車感受，尚未形成驅動私人大量購買的驅動力。在電動汽車推廣階段，消費者仍然需要時間熟悉新產品以及對產品安全性建立信賴。

（四）不同政策工具的實施效果

在私人領域推廣過程中，針對電動汽車的購買和使用，不同城市實施了差異化的優惠政策。下面將基于2013—2018 年61 個試點城市的面板數據，考察各類政策工具對私人電動汽車推廣的影響。以每萬人電動私家車數量為被解釋變量，逐步對補貼強度、免除車輛購置稅、免除上牌費或過路費、不限行、不限購、充電設施建設等政策工具變量進行雙向固定效應回歸，控制變量與前文相同，得到如表6 所示的估計結果。

表6 私人領域政策效果估計

容易發現，充電設施建設、不限購和不限行政策與私人電動汽車數量呈顯著正相關關系，而消費性補貼、免除車輛購置稅、減免費用的系數不顯著。這意味著補貼及稅費減免等財政性激勵工具相對于非財政性政策措施作用有限，改善電動汽車使用環節的體驗能夠提高消費者對電動汽車的偏好，尤其是給予電動汽車車主不受購車和出行限制的特權。需要特別指出的是，在補貼退坡的背景下，技術進步帶來的成本和性能改進可能是財政激勵政策作用不顯著的原因。不過由于各城市的電動汽車產品都是相互流通的，并不存在貿易壁壘，本文并沒有對地方電動汽車的技術屬性進行控制。隨著不同車型電動汽車銷量數據的完善，未來可以對此問題進行進一步檢驗。

七、研究結論與政策建議

作為未來世界汽車工業競爭的焦點，電動汽車成為世界主要國家新興產業發展戰略中不約而同的選擇。面對技術不成熟和使用便利性低帶來的需求障礙，各國政府采取多種類型的優惠政策扶持電動汽車產業成長。與以往研究不同，本文首次對中國政府實施的電動汽車產業“示范推廣”模式進行研究，通過對“示范推廣”的理論機制進行分析，梳理了公共領域“示范”和私人領域“推廣”兩個階段的特征及政策重點，進而利用“十城千輛工程”和私人補貼試點城市2009—2018 年的面板數據，實證檢驗了“示范推廣”模式的政策效果，得到如下結論：①對于公共服務領域的電動客車和電動商用車而言，充電設施建設是促進市場推廣的有效政策手段，財政補貼對電動商用車的影響并不顯著。同時，城市人口密度越高、燃油價格越高，或者在擁有本地電動汽車生產廠商的城市，公共領域的電動汽車保有量就越多。②傾向得分匹配倍差法的檢驗結果顯示，公共服務領域的示范運營對私人電動汽車的推廣發揮了積極作用，但激勵效果較為有限。③私人領域方面，相比財政補貼、免除車輛購置稅、減免費用等財政類政策工具，充電設施建設、不限行、不限購等非財政類激勵政策的作用更為顯著，提高使用環節的便利性有利于提高電動汽車的私人需求。

針對上述結論的政策建議為：①在促進電動汽車由試點城市向其他城市推廣的過程中，可以繼續借鑒“先示范再推廣”的模式，加大公共服務領域的示范運行力度，提高潛在消費者的認知，為電動汽車的市場需求創造更多的私人用戶。②在消費性補貼逐步退坡的情況下，地方政府應該結合當地經濟社會的實際發展情況，更多地從便利使用的角度實施非財政性激勵措施，如鼓勵交通擁堵的城市為電動汽車購買者提供不限行、不限購、免費停車等特權，尋找成本較低且行之有效的方法，增強優惠政策實施的效果。③針對充電基礎設施利用效率低的問題，應該盡快統一充電樁建設標準，避免重復建設的成本耗費，并且面向私人消費者的實際需求，形成更為合理的充電網絡，最大限度地發揮配套設施的應有效果。