雙碳背景下多元政策對新能源汽車消費者購買意愿影響研究

李旭東,何壽奎,戴慶春,牟 斌

(1.重慶交通大學 經濟與管理學院, 重慶 400074; 2.重慶科技學院 工商管理學院, 重慶 400015)

0 引言

為了人類共同的生存環境,各國在碳排放方面達成共識,積極推進低碳環保。中國征政府提出了“3060”雙碳目標,為盡快實現目標,國務院印發了《2030年前碳達峰行動方案》,積極擴大新能源、清潔能源在交通運輸領域應用,推動運輸工具裝備低碳轉型;大力推廣新能源汽車,逐步降低傳統燃油汽車在新車產銷和汽車保有量中的占比。新能源汽車是全球汽車產業轉型升級的主要方向,也是中國汽車產業高質量發展的戰略選擇,積極穩妥推進碳達峰碳中和,必須立足我國能源資源稟賦,堅持先立后破,有計劃分步驟實施碳達峰。新能源汽車在助力“雙碳”目標實現中扮演著重要的角色,根據《節能與新能源汽車技術路線圖2.0》規劃,汽車碳排放將于2028年提前達峰。2022年底,我國新能源汽車保有量約1 310萬輛,超過全球的一半,但從新能源汽車產業發展來看,我國新能源汽車的推廣依然對經濟激勵政策有著較強的依賴,隨著財政補貼程度的逐漸減弱,對新能源汽車市場將產生沖擊。基于此,積極響應國家雙碳政策,以調控限制、配套完善、技術提升、經濟激勵等多元政策為研究對象,研究其對新能源汽車購買意愿的影響,分析消費者對于政策的感知程度,為政府制定合理的多元化政策提供參考建議。

目前,我國新能源汽車產業發展已進入規模化快速發展的新階段,其政策的調整有助于推動不同階段新能源汽車市場規模的擴張。作為全球戰略性新興產業,新能源汽車政策一出臺,便廣受學術屆關注。國外學者Bergek等[1]主要解讀了新能源汽車政策體系構成及影響,探究政策傳播創新和穩定性。Wolbertus等[2]的研究表明,電動汽車充電與適應政策之間存在相互影響關系。國內學者唐葆君等[3]利用回歸模型、情景分析法,定量分析國內外試點城市混合動力汽車銷售數據,結合我國經濟補貼政策情況,得出經濟激勵政策促使混合動力汽車市場份額的增長。

通過文獻梳理,眾多研究主要采用的方法是Icek和Ajzen的計劃行為理論(TPB),主要集中在感知因素等方面研究。Fishbein等[4]認為消費者態度受購買意愿的影響,與其他外在因素共同對消費行為產生作用。從現有文獻來看,新能源汽車相關研究主要是以消費者的購買意愿研究為主,通過TAM模型和TPB理論等探討消費者感知因素,而對于多元政策的影響效果研究較少。Hines等[5]提出外部情景因素是實施行為的主要原因,認為外部變量通過影響用戶感知對用戶接受信息系統產生影響。因此外部情景因素(多元政策)和內部情景因素(感知價值、感知風險、從眾心理)都會對購買意愿產生影響。主要是針對多元政策對消費者購買意愿影響的研究,將新能源購買行為看作“外部情景因素-內部情景因素-新能源汽車購買行為”的過程,通過結構化方程式分析消費者對于新能源汽車購買意愿的反應情況,為政府制定精準化、多元化政策提供建議。

1 政策分類與研究假設

1.1 政策分類

政策扶持是促進新能源產業迅速發展的調控手段,借鑒高尚等[6]的政策分類方法,結合研究內容,將新能源汽車政策分為調控限制、經濟激勵、配套完善及技術提升4大類(統稱多元政策),如表1所示。

表1 新能源汽車政策分類

調控限制政策是指政府對于新能源汽車出臺的一系列不限行、不限購、可借用公交車道行使等政策,減少新能源汽車受限行限購政策的影響。如黑龍江、南寧等推出新能源車可借用公交車道行使等系列措施。

經濟激勵政策是政府通過購置稅補貼、充電補貼、停車優惠及換購補貼等方式來降低消費者經濟成本。購置稅補貼指中央財政及地方政府為支持消費者購買新能源汽車安排的專項資金。充電補貼是當地政府對于新能源汽車充電給予電費補貼。停車優惠指新能源汽車在實行政府管理的停車設施停放享有優惠。換購補貼指個人消費者從非能源汽車轉為新能源汽車,政府給予一定補貼。

配套完善政策是指在高速、住宅區和商場等公共停車場配備充電設施,提升消費者用電需求,減少對于充電無樁的擔憂。2017—2021年我國新能源車裝比在3∶1左右,各地政府頒發了一攬子政策完善新能源充電樁配套建設,并針對消費者自行安裝充電樁給予了一定補貼。

技術提升政策是指國家為了新能源汽車生產及充電設施生產建設運營企業突破關鍵核心技術,不斷提高產品質量,保障產品安全和性能,為消費者提供優質服務所提供的補貼政策。主要面對與新能源汽車產業鏈相關企業,涉及電池、芯片、智能駕駛等科技領域。

1.2 研究假設

調控限制政策。Kim等[7]、李國棟等[8]認為新能源產業政策越完善,潛在消費者感知價值越高。而新能源車不限行,可行駛專用車道等措施會讓消費者感知風險明顯變小,具有負向影響。通過調研發現,調控限制政策越強,新能源汽車購買者更多。新能源的不限購、不限行等措施有助于刺激消費者購買意愿[9]。基于此,提出以下假設:

H1a 調控限制政策對感知價值有顯著的正向影響;

H1b 調控限制政策對感知風險有顯著的負向影響;

H1c 調控限制政策對從眾反應有顯著的正向影響;

H1d 調控限制政策對購買意愿有顯著的正向影響。

經濟激勵政策。Jeanjean[10]圍繞政策實施效果展開了多角度研究,以動態視角的方式呈現了政府對消費者和廠商的財政補貼均有正向促進的作用。王夏芳[11]通過實證表明對新能源汽車加大價格補貼力度,消費者會更加青睞新能源汽車。劉璐[12]認為政府補貼政策對于消費者購買意愿具有正向關系。通過市場調查發現減免購置稅、補貼等經濟激勵政策對消費者感知價值有正向影響,而對感知風險存在負向。基于此,提出以下假設:

H2a 經濟激勵政策對感知價值有顯著的正向影響;

H2b 經濟激勵政策對感知風險有顯著的負向影響;

H2c 經濟激勵政策對從眾反應有顯著的正向影響;

H2d 經濟激勵政策對購買意愿有顯著的正向影響。

配套完善政策。隨著新能源汽車步入“后補貼時代”,消費者逐漸從財政激勵轉為對限行政策、充電樁、使用安全性等,越完善的配套政策越能讓消費者有更加舒心的駕駛體驗,楊婕[13]通過問卷調查,發現政府配套政策的完善程度會影響消費者對新能源汽車的購買意愿。譚慧研究得出充電設施建設對于新能源汽車購買決策的影響較大。結合調研發現,配套設施建設越完善,將促進新能源汽車購買。基于此,提出以下假設:

H3a 配套完善政策對感知價值有顯著的正向影響;

H3b 配套完善政策對感知風險有顯著的負向影響;

H3c 配套完善政策對從眾反應有顯著的正向影響;

H3d 配套完善政策對購買意愿有顯著的正向影響。

技術提升政策。為方便研究對消費意愿的影響,將技術提升政策所帶來的效果具體到消費者對新能源汽車技術提升的感知中,包括充電續效率、續航能力、智能駕駛安全性等。李光[14]研究表明,選購新能源汽車時,非常重視純電動汽車的相關技術是否成熟,技術的成熟度對消費者的心理感知存在顯著的影響。佘金鳳等[15]對新能源汽車購買意愿的影響因素進行研究表明,影響消費者購買意愿的因素包括技術現狀影響等。經調研,新能源汽車充電續航能力的提升,較大程度上減輕了消費者在購買時的顧慮,技術的提升也有助于刺激其購買意愿。基于此,提出以下假設:

H4a 技術提升政策對感知價值有顯著的正向影響;

H4b 技術提升政策對感知風險有顯著的負向影響;

H4c 技術提升政策對從眾反應有顯著的正向影響;

H4d 技術提升政策對購買意愿有顯著的正向影響。

心理因素對購買意愿的影響。高海霞[16]指出感知風險對于消費者的購買意愿存在明顯負向相關,湯立[17]通過消費者購買意愿剖析,得出消費者感知價值對于購買意愿有明顯的正向關系。滕玉華等[18]認為從眾心理對人的行為存在顯著正向關系。基于此,提出以下假設:

H5a 感知價值對購買意愿有顯著的正向影響;

H5b 感知風險對購買意愿有顯著的負向影響;

H5c 從眾反應對購買意愿有顯著的正向影響。

綜上所述,構建了多元政策對新能源汽車購買行為影響因素模型,如圖1所示。

圖1 影響因素模型示意圖

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

通過結構方程模型分析各變量間的關系,該模型主要包括測量和結構模型2部分。測量模型主要體現潛變量與指標之間的關系,結構模型主要體現潛變量之間的關系。

測量模型方程為:

x=Λxξ+σ

y=Λyη+ε

式中:x是由調控限制、經濟激勵、配套完善及技術提升政策4個外生潛變量的觀測指標組成18×1的向量;y是由感知價值、感知風險、從眾心理及購買意愿4個內生潛變量的觀測變量組成14×1的向量;ξ為4×1的外生潛變量向量;η為4×1的內生潛變量向量;Λx指x在ξ上的18×4的因子載荷矩陣,Λy指y在η上的14×4的因子載荷矩陣;σ和ε表示外生變量與內生變量的誤差項。

結構方程模型方程為:

η=Bη+Γξ+λ

式中:B表示內生潛在變量之間的作用關系,為4×4的系數矩陣;Γ表示外生潛變量對內生潛變量的影響,為4×4的系數矩陣;Γξ與ξ的解釋同測量模型;λ表示干擾因素或殘差值。

2.2 變量測量

為保證量表的信度和效度,本研究通過國內外相關較為成熟的量表,結合國內特點對量表內容進行適當修改。通過方便抽樣的方式對50余名調查對象進行預調查,收集意見。針對反饋意見和預調查發現的問題,對量表進行修改完善,形成正式量表。本研究的8個潛變量均通過李克特五級量表測量,共32個題項。具體測量變量描述性分析見表2。

表2 各測量變量描述性分析

續表(表2)

情景因素主要包括調控限制、經濟激勵、配套完善及技術提升政策。其中調控限制政策主要參考了蔡建湖等設計的量表,并結合上文概念自行設計了3個題項;經濟激勵政策在參考Stern[19]的量表基礎上,根據我國新能源汽車相關經濟政策自行設計7個題項;配套完善政策參考了李創等[20]的量表;技術提升政策參考了張路的量表。心理因素包括感知價值、感知風險和從眾心理。感知價值參考肖開紅等的量表;感知風險在參考謝云暉量表基礎上,自行設計了4個題項;從眾心理在參考羋凌云等[21]研究的基礎上,結合研究主題自行設計了4個題項。購買意愿主要借鑒滕玉華等[18]和孫賓峰的量表,結合概念自行設計。

2.3 數據來源及樣本基本特征

此次調查通過電子調查問卷在線完成,問卷由被調查者基本信息和主體量表(表2)構成。由于成本和執行的問題,無法采取全國隨機抽樣,利用研究團隊資源,從全國29個省市收回問卷727份,剔除無效問卷203份,剩余有效問卷524份,有效率為72.07%。為保證研究質量,對問卷有效性進行嚴格篩選,以確保問卷的信度和效度,具體篩選方法為:① 問卷填寫時間大于90 s;② 調查對象年齡大于18歲;③ 量表選項重復率小于90%;④ 邏輯陷阱題答案在正確區間。有效樣本需同時滿足以上4個條件。

從人口統計特征看出,男女基本持平;96.56%集中在18～50歲,與未來新能源汽車消費的最大潛在消費群體相吻合;職業分布均勻,如表3所示。綜上所述,本研究所選取的調查樣本,能夠較好地用作后期統計分析。

表3 調查樣本的人口統計學特征

3 模型分析與假設檢驗

3.1 信度與效度檢驗

3.1.1信度檢驗

利用SPSS 26.0對有效問卷進行克隆巴赫系數分析,如表4所示。從表中可知,各潛變量的Cronbach’sα系數值除感知價值潛變量為0.773以外,其他潛變量均遠高于0.8,表明量表具備較好的內部一致性,問卷可信度較高。

3.1.2效度檢驗

通過SPSS 26.0和AMOS 24.0對組合信度、標準化因子載荷和平均方差抽取量進行分析,檢驗模型的聚合效度,如表4所示。可看出,各潛變量的KMO值除購買意愿外均在0.7以上,顯著性水平均在0.001水平上顯著,表明該量表適合做因子分析。各潛變量的標準化因子載荷值均高于0.6,CR值均位于0.77以上,AVE值遠高于0.5。從數據分析來看,各潛變量的效度較好,模型具有較好的聚合效度,量表質量較好。

利用Pearson相關與AVE值來檢驗各潛變量的區別效度,如表5所示。從表中可知,AVE值均大于各變量與其他變量的相關系數的絕對值,各變量間具有較好的區別效度。

潛變量編號α值CR標準化因子載荷AVEKMO值配套完善政策(SIP)SIP1SIP2SIP30.9570.9570.9240.9510.9400.8810.774技術提升政策(TIP)TIP1TIP2TIP3TIP4TIP50.9250.9280.8620.9310.8880.8070.7520.7230.893經濟激勵政策(EP)EP1EP2EP3EP4EP5EP6EP70.9360.9380.6820.8050.8640.9120.9100.8190.7830.6870.934

表5 區別效度檢驗結果

3.2 適配度檢驗

信度及效度檢驗結果顯示,適合進一步做結構方程模型分析。利用AMOS 24.0對初始模型進行擬合度檢驗并對模型進行優化(限于篇幅只給出優化后的模型),最終適配度如表6所示。從表6得知,卡方自由度值為2.609,介于1至3標準區間;RMR值為0.038,位于0.05內的標準區間;近似誤差均方根值為0.055,小于0.08;模型與樣本數據適配度較好。同時其NFI值、IFI值、TLI值和CFI值為分別為0.920、0.949、0.943和0.949,皆大于0.9,均達到良好水平。綜上分析,模型適配度較好,可作為最終模型,如圖2所示。

表6 模型適配度檢驗結果

3.3 模型估計結果

利用AMOS 24.0軟件,針對多元政策對消費者購買意愿及影響因素進行結構方程模型分析,結果見表7、圖2(已刪除不顯著路徑),得出以下結論:

表7 結構方程模型參數估計結果

注:僅呈現結果顯著的路徑。

1) 調控限制及技術提升政策對感知價值有顯著影響,系數分別為0.322和0.378,符合原假設。從對感知價值的影響程度來看,技術提升政策大于調控限制政策,說明技術提升及調控限制政策能有效地提升消費者的感知價值。但經濟激勵和配套完善政策對感知價值無顯著影響,不符合原假設,表明以上2項政策不能使消費者的感知價值得到提升。

2) 調控限制政策對感知風險有顯著的負向影響,系數為-0.264,符合原假設,表明該政策能有效地降低消費者的感知風險。技術提升政策對感知風險有顯著的正向影響,系數為0.494,結果與原假設相反,表明消費者對技術的認同感還不夠高。同時,經濟激勵與配套完善政策對感知風險無顯著影響,不符合原假設,表明這2項政策并不能降低消費者的感知風險。

3) 經濟激勵政策和配套完善政策對從眾心理均有顯著的正向影響,影響系數分別為0.529、0.303,原假設得到驗證。表明新能源汽車經濟激勵及配套完善政策對消費者從眾心理影響程度較大。但調控限制與技術提升政策對從眾心理無顯著影響,不符合原假設,表明這2項政策不能有效影響消費者的從眾心理。

4) 感知價值、感知風險與從眾心理對購買意愿有顯著的影響,系數分別為0.519、-0.159和0.221,符合原假設。從對購買意愿的影響程度來看,感知價值>從眾心理>感知風險,表明感知價值對消費者購買意愿影響程度較大。此外,在調控限制、經濟激勵、配套完善和技術提升政策中,只有經濟激勵政策對購買意愿產生正向影響(系數0.241),符合假設,其余皆對購買意愿無直接顯著影響。

5) 求證各政策潛變量對購買意愿的直接、間接和總影響,結果見表8。從表中可知,對消費者購買意愿影響最大的是經濟激勵政策(0.358),依次技術提升政策(0.275)、調控限制政策(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項政策均對購買意愿有較大的影響。可見,經濟激勵、技術提升和調控限制是影響消費者購買意愿的最突出的政策。

表8 各政策對購買意愿的直接、間接和總效應

4 結束語

通過消費者調查數據,運用結構方程模型,研究多元化政策對消費者新能源汽車購買意愿的影響,相關結論如下:① 調控限制政策通過正向影響感知價值和負向影響感知風險,最終影響消費者購買意愿。② 經濟激勵政策直接正向影響及通過從眾心理,間接影響消費者購買意愿。③ 配套完善政策通過正向影響從眾心理間接影響消費者購買意愿,但對最終的購買意愿影響較小。④ 技術提升政策通過影響感知價值和感知風險,間接影響購買意愿。⑤ 在相關優惠政策中,經濟激勵政策對消費者的購買意愿影響最大,技術提升和調控限制政策次之。從感知角度出發,感知價值對購買意愿影響最大。

基于以上研究,提出以下建議:① 政府應在汽車體量大的城市減少燃油汽車牌照發放比例,增加對新能源汽車牌照供給比例,使消費者更易獲得新能源汽車牌照;在常擁堵路段或時段,加強對燃油汽車的管控和限制,為新能源汽車在通行上創造便利。通過更多有利于新能源汽車的限購、限行調控限制政策,提升消費者的感知價值,增加購買意愿。② 政府應持續推行購買新能源汽車的經濟激勵政策,但在經濟補貼的結構上需要調整。應減少新能源汽車購車時的一次性經濟補貼,如從免征轉到按一定比例征收車輛購置稅。同時相應增加對新能源汽車使用過程中的各項經濟優惠,如停車、充電、高速路通行費、保險等使用過程中的優惠。③ 統一不同品牌的充電接口標準,提升在充電方面的便捷性、易獲性,提高充電樁的利用效率。大力支持與鼓勵各新能源汽車制造企業在汽車續航、充電效率及電池安全等性能方面進行技術創新,增強消費者對新能源汽車的感知價值。④ 在基礎設施配套建設完善方面,政府應扮演好對基礎設施配套建設的引導者角色,以市場自身為主體,激發市場活力,充分發揮市場的自身調節作用。⑤ 鼓勵和推行國家各公共單位的公務用車采購新能源汽車,鼓勵公交車、出租車等公共交通工具采用新能源汽車進行運營,以公共單位、公共交通影響消費者的感知,引導消費者選擇購買新能源汽車。