基于內容分析法的智能汽車產業發展政策研究

李韜奮 信雨

基金項目：陜西省2020年軟科學研究計劃項目（2020KRM039）

摘要：針對我國智能汽車產業政策體系優化發展的需要，基于創新價值鏈、政策工具和政策客體構建三維分析框架，采用政策內容分析法對我國2015—2023年間出臺的38項智能汽車產業政策進行文本內容分析。研究表明：我國現有智能汽車產業政策綜合運用了供給型、環境型及需求型政策工具，作用范圍涵蓋了各產業鏈和創新價值鏈環節，但存在需求型政策嚴重缺失、智能軟件和市場化環節重視不夠等問題，在此基礎上提出了優化和完善我國智能汽車產業政策體系的措施。

關鍵詞：智能汽車；產業政策；內容分析法

中圖分類號：U469? 收稿日期：2023-03-14

DOI：1019999/jcnki1004-0226202405003

1 前言

智能汽車是國際汽車產業競爭的新賽道，歐美發達國家和地區早已發力于智能汽車的研發，并制定出相應的產業發展政策。我國自2015年起也開始出臺一系列的智能汽車產業政策，實踐證明相關政策對于彌補市場缺陷、促進我國傳統汽車產業智能化升級具有重要意義［1］。但在理論研究方面，學者集中于產業政策對產業發展的影響效應上，對具體產業政策內容進行系統分析的不多。事實上，不同內容的政策實施效果差異很大，過量選擇性產業政策在強化政府直接干預的同時，會引發市場調配機制扭曲，對產業發展起到負效應影響作用［2］。

因此，在全球汽車銷量放緩的背景下，相關部門更應認清我國智能汽車產業現況，提高政策內容的有效性、準確性和配套性。基于此，本文采用政策內容分析方法，對我國智能汽車產業政策文本進行分析，希望能為相關部門制定產業發展政策提供參考。

2 智能汽車產業政策研究回顧

通過現有文獻梳理，發現當前研究集中于產業政策與汽車產業發展的相關性研究，以及汽車產業政策的內容研究兩方面。

相關性研究方面，盧君生等［3］構建CGE模型，揭示了汽車產業需求型與供給型財稅政策影響經濟增長的作用邊界及其原因；熊勇清等［4］發現供需雙側政策對新能源汽車需求市場培育的激勵效應及其差異性；張慧［5］分析了產業技術創新政策對我國汽車制造業國際競爭力的影響效應；何裕捷［6］揭示了政策組合復雜程度對新能源汽車產業政策效能的影響；李勝會等［7］關注于低碳產業政策如何驅動新能源汽車科技創新。

內容研究方面，王薇等［8］基于創新價值鏈和基本政策工具兩個維度，對我國新能源汽車產業發展政策分進行兩階段計量分析；王燕妮［9］構建了新能源汽車產業政策二維度內容分析框架；黃棟等［10］發現我國汽車產業政策文本中所采用的政策工具多著眼于對新能源汽車轉型的直接支持，需進一步使用破壞性政策；何源等［11］從政策和時間雙維度，分析了新能源汽車各項產業政策的協同狀況。

綜上所述，產業政策與汽車產業發展相關性已經得到證實，但在政策內容研究方面，相關學者更多關注新能源汽車，鮮見智能汽車的研究；另外，現有文獻多從政策工具和創新價值鏈視角進行內容分析，缺乏政策客體維度的解讀。

3 智能汽車產業政策內容分析框架

智能汽車產業發展需要各智能構成模塊的協同發展，涉及所有創新價值鏈環節，這就需要從系統的角度審視產業發展政策。因此，本文從X、Y和Z三個維度來構建政策內容分析框架。

a.X維度：政策工具。借鑒Rothwell等［12］的成果，將政策工具分為供給型、環境型和需求型三種。供給型包括人才措施、科技信息、基礎設施、資金支持及公共服務等相關要素；環境型包括目標規劃、金融支持、稅收支持、法規管制和策略性措施；需求型包括政府采購、服務外包、貿易管制和海外機構管理等舉措。

b.Y維度：創新價值鏈。創新價值鏈是對產業發展的不同階段進行的細分處理，借鑒王薇等［8］的劃分方式，將智能汽車創新價值鏈分解為研發、產業化和市場化三個環節。

c.Z維度：政策客體。公共政策客體是公共政策所發生作用的對象，包括公共政策所要解決的社會問題或其目標受眾。對本文而言，則是智能汽車產業鏈的各子產業和配套產業。本文借鑒工信部發布的《全球智能網聯汽車產業地圖（2018年）》，將智能汽車產業公共政策客體維度劃分為智能硬件、智能軟件和智能配套設施三個子維度。

4 研究設計

41 樣本選擇及計量分析

本研究的對象是我國現有的智能汽車產業政策體系，考慮到我國智能汽車正式在政策中出現的相關管理條例是2015年的《中國制造2025》，本文選取2015—2023年間國家政府層面出臺的智能汽車產業政策文本為分析主體，最終梳理了有效政策樣本38份。

在發文機構方面，涉及的機構有13個，包括國務院、發改委、工信部、科技部等，其中工信部的發文數量最多，占比達到6053%（23次）。在政策文獻類型方面，可分為法律法規、行業規范和工作文件三大類，其中工作文件類型的政策文獻占比達到7561%，法律法規和行業規范占比分別為976%和1463%。

42 政策文本內容分析單元編碼

根據所構建的智能汽車產業政策三維分析框架，本文對已抽取的38份政策文本按照“政策號碼-章節-細則-條款”的形式編碼，最終形成如表1所示的基于政策工具的智能汽車產業發展政策文本內容分析編碼表（由于篇幅限制，本表為縮略表）。

5 基于三維分析框架的智能汽車產業發展政策

51 單一維度分析

a.X維度分析。

統計表明（表2），在3種政策工具中，環境型占比最高（占6282%，頻次為98項）；供給型占比為3333%，頻次為52項；需求型占比最低（占385%，頻次為6項）。

分類統計表明：①環境型政策工具中，有關策略性措施和目標規劃的占比達到847%，對于新興產業來說，策略性措施雖是一種積極性干預手段，但過量干預有可能導致產業對政策的依賴心理，產生負面冗余效應；②在供給型政策工具中，基礎設施建設有40項（占769%），說明政府很重視智能汽車基礎設施建設，但公共服務、人力、技術等方面仍需加強；③需求型政策工具相對缺失，僅有的6項政策中集中在貿易管制和海外機構管理上，而從智能汽車產業現狀來看，零部件配套和產業鏈不完善等問題仍然存在，必要的政府采購和外包支持不可或缺。

b.Y鏈維度分析。

統計表明（表3）：①國家對智能汽車產業化較為重視，其政策占比超過6成（6364%），說明我國智能汽車仍處于起步階段，亟需產業化規模化；②研發環節政策占比2485%，決策部門希望能通過引進世界著名汽車企業、建設整車創新研究院項目等政策措施來提升我國整車裝配技術能力；③市場化環節政策僅占1151%，涉及提升用戶滲透率、市場環境優化、推廣區域性示范應用等，其關注點覆蓋范圍廣，但缺少細節規制與闡釋，需進一步強化。

c.Z維度分析。

統計表明（表4）：①共有100項政策（占585%）涉及智能汽車配套，這是近年我國智能基礎設施快速發展的主要原因之一；②涉及智能硬件的政策文本有46項（占269%），其中有44項是在《智能硬件產業創新發展專項行動（2016—2018年）》頒布之后制定出來；③對智能軟件重視相對不夠，涉及的政策文本僅有25項（占1462%）。

52 雙維度分析

a.X-Y雙維度分析。

統計表明（表5）：在研發方面，政府多采用供給型政策工具，尤其是基礎設施建設（26項，占605%），并輔之以科技信息支持（2項）和資金支持（1項）；供給型政策工具的使用比例為326%，主要集中在策略性措施（8項，占186%）和目標規劃（5項，占116%），需求型政策工具則未見。

在產業化方面，使用最多的是環境型政策工具（77項，占713%），主要通過目標規劃（17項，占157%）和策略性措施（49項，占454%），設定我國智能汽車的發展目標，提供相應的金融支持和稅收優惠。其次為供給型政策工具（29項，占269%），集中在基礎設施建設上（21項，占194%）。使用頻率最低的是需求型政策工具，僅有2項（占002%），分別涉及貿易管制和海外機構管理。

在市場化方面，使用最多的也是環境型政策工具（18項，占750%），供給型和需求型政策工具分別只占83%（2項）和167%（4項），通過支持我國整車制造企業與華為、百度等企業跨界合作，發展“汽車+”跨界融合的智能汽車產業化生態體系。

b.X-Z雙維度分析。

統計表明（表6）：大多數政策工具用于配套設施領域，占比達到5801%（105項）。其中，環境型占絕對比重（67項，占638%），主要涉及的是目標規劃（13項）和策略性措施（45項）；供給型共有30項，基礎設施建設占21項，通過整合交通運輸資源、完善軌道交通系統等措施為智能汽車的發展打好基礎；需求型僅3項，分別是貿易管制（1項）和海外機構管理（2項）。

進一步分析發現，在智能硬件領域，混合使用供給型（21項，占333%）和環境型（25項，占667%）政策工具，為我國智能汽車產業的發展提供良好的目標規劃和基礎設施，并制定出指導性的策略性措施；智能軟件領域則集中使用供給型政策工具（18項，占667%），通過研發車輛智能算法、自動駕駛系統和車載通信系統、發展現代汽車服務業等策略性措施，實現逐年提高整車產銷的目標規劃。

c.Y-Z雙維度分析。

統計表明（表7）：在研發環節，政策關注點主要在智能硬件（26項，占456%），表明相關部門一直重視智能汽車硬件方面的研發支持；在產業化環節，主要聚焦于配套設施（83項，占723%），包括交通環境的優化和處理管控、交通設施智能化建造等諸多方面，給相關法律法規的體系化、信息交互安全及道路測試方面提供了支持；在市場化環節，主要政策分布在配套設施領域（14項，占667%），智能硬件領域其次（6項），智能軟件領域僅有1項。

6 結語與政策建議

本文構建了三維分析框架，并以2015—2023年相關政策文本為對象進行分析，結果顯示相關政策促進了智能汽車產業的快速發展，但亦暴露出一些問題，如環境型政策工具使用的頻率過高、需求型政策工具過少、政策工具運用不當等。政策建議如下：

a.環境型降溫和需求型升溫。

①環境型政策工具可適當降溫。新政策應當針對產業發展瓶頸環節來設定目標規劃，目標規劃要精且明確；同時，要適度降低相同環境型政策工具在同一政策客體或創新價值鏈環節上反復使用的頻次。②要加強需求型政策工具的使用，可以聚焦于推動國際智能汽車合作示范區和國際智能汽車創新中心落戶我國，支持本土企業到海外設立研發機構和創業孵化基地；落實促進中小型智能汽車原材料和零部件制造企業發展的政府采購政策，搭建國際智能汽車合作交流平臺等。

b.智能軟件發展政策亟需重視。

可從政策工具和創新價值鏈兩個維度展開：政策工具方面，不妨借鑒新能源汽車的做法，加強智能汽車軟件技術創新和產業培育；提供智能汽車軟件發展專項資金，支持智能汽車軟件企業利用資本市場融資；推進智能汽車軟件重點項目建設，建立國家智能汽車軟件測試示范區等。創新價值鏈方面，要規范智能軟件研發和市場化發展，支持民營企業涉足智能制動、轉向和中控系統等領域；同時，鼓勵人工智能和互聯網企業成為自動駕駛系統方案領軍企業，引導交通基礎設施企業發展成為智慧城市交通系統方案供應商等。

c.市場化環節需“強鏈”。

措施有二：①政策工具應用，應加大資金投入支持智能汽車后市場的開拓，針對智能汽車的保養和運維需求，提供服務外包或公共服務；要支持智能汽車的推廣試行，將非關鍵技術部分外包合作，增強整車品質等。②產業鏈建設，可在智能汽車配套設施產業市場化的同時，加大對軟硬件市場的政策支持，如在前期提供必要的財政金融和人才措施支持，而后期則是給予相應的稅收優惠，使之快速成長。

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作者簡介：

李韜奮，男，1979年生，博士/講師，研究方向為產品智能化。