基于FAHP的政府補(bǔ)貼對新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響分析

邱雪光,牛占文,黨 培

(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072)

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們的收入逐漸提高,生活條件得到了改善,面對越來越好的生活條件,汽車逐漸被人們列入了購買清單。然而,近些年隨著我國擁有汽車的數(shù)量增多的同時,也帶來了諸如環(huán)境污染、能源枯竭等一系列問題[1]。因此,為實現(xiàn)汽車消費(fèi)的可持續(xù)發(fā)展,尋求新型替代能源并應(yīng)用于汽車成為緩解環(huán)境壓力和能源危機(jī)的一種有效途徑。與發(fā)達(dá)國家相比,我國的新能源汽車發(fā)展比較滯后。

目前,新能源汽車得到了國家重視,在政策和補(bǔ)貼方面都獲得了支持,從而使我國新能源汽車行業(yè)取得了一定的發(fā)展。然而,由于當(dāng)前政府補(bǔ)貼處于退坡階段以及后補(bǔ)貼時代,對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提出了新的挑戰(zhàn)[2]。在此背景下,相關(guān)影響因素的識別對于解決該問題及提升轉(zhuǎn)型效果具有關(guān)鍵作用[3]。針對新能源汽車發(fā)展的當(dāng)前階段,探究政府補(bǔ)貼對我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的促進(jìn)作用、關(guān)鍵影響因素及發(fā)展路徑具有重要意義,不僅可以為相關(guān)汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供方案,而且能夠為政府調(diào)整和制定更加有效的補(bǔ)貼措施提供參考,促進(jìn)我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的高效發(fā)展[4]。

關(guān)于政府補(bǔ)貼對企業(yè)發(fā)展的影響已經(jīng)取得了一些成果,如陳玲等[5]通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)政府的補(bǔ)貼政策能夠推動企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動;湯穎梅等[6]選取企業(yè)層面的微觀面板數(shù)據(jù),通過分析發(fā)現(xiàn)財政補(bǔ)貼的創(chuàng)新激勵效應(yīng)無論是對衰退型企業(yè)還是對成長型企業(yè)都具有積極作用,且這種激勵作用對于衰退型企業(yè)更為顯著;陳明明等[7]基于面板數(shù)據(jù)分析,指出政府補(bǔ)貼中的創(chuàng)新研發(fā)補(bǔ)貼能夠顯著促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新;顧群等[8]從我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中選取企業(yè)層面的面板數(shù)據(jù),實證分析了政府補(bǔ)貼與創(chuàng)新投入及其模式的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)政府補(bǔ)貼可以顯著促進(jìn)高新型技術(shù)企業(yè)的創(chuàng)新行為;翟海燕等[9]、劉蘭劍等[10]均指出對于處于不同發(fā)展階段的企業(yè)來說,財政補(bǔ)貼對研發(fā)中創(chuàng)新的作用是不一樣的,前者通過分析發(fā)現(xiàn),在短期內(nèi)財政補(bǔ)貼能夠顯著促進(jìn)企業(yè)加大對創(chuàng)新的投入,而長期內(nèi)這種促進(jìn)作用微乎其微,甚至還有可能出現(xiàn)擠出效應(yīng),后者通過研究指出,政府的補(bǔ)貼政策在一定時間后應(yīng)該被替換,否則將會對企業(yè)的創(chuàng)新支出產(chǎn)生擠出效應(yīng)。

綜上所述,現(xiàn)有的相關(guān)成果只是從宏觀上研究了政府財政補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響,關(guān)于具體的財政補(bǔ)貼對新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型影響的研究少之又少。現(xiàn)有研究大多數(shù)只證明了財政補(bǔ)貼對企業(yè)發(fā)展有影響,并未對其產(chǎn)生影響的關(guān)鍵因素及其他相關(guān)因素展開分析,從而制約了我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的價值提升。所以,研究利用模糊層次分析法(FAHP,fuzzy analytic hierarchy process)識別政府補(bǔ)貼對新能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型影響的關(guān)鍵因素,并在此基礎(chǔ)上,提出了具有參考意義的轉(zhuǎn)型途徑。

1 基于模糊層次分析的影響因素識別和分析模型

FAHP在構(gòu)造判斷矩陣時引入模糊集理論,該方法以構(gòu)建模糊判斷矩陣為基礎(chǔ),然后通過運(yùn)用相應(yīng)數(shù)學(xué)原理及公式,經(jīng)過解析與計算最后得到綜合因素的權(quán)重值[11-12]。FAHP模型主要包括構(gòu)建模糊判斷矩陣、確定初始模糊權(quán)重、去模糊化三部分[13],同時,為提高評價結(jié)果的科學(xué)性、全面性及系統(tǒng)性,需要多個領(lǐng)域的T個專家進(jìn)行評價,再賦予每個專家相同的權(quán)重,以求出評價結(jié)果,作為構(gòu)建模糊判斷矩陣的基礎(chǔ)。利用FAHP構(gòu)建的新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型關(guān)鍵影響因素評價模型步驟如下:

步驟1數(shù)據(jù)收集。

FAHP的判斷矩陣的打分值一般使用三角模糊數(shù)表示,一般表示為[l,m,u],其中m為中間值,l和u分別為上界和下界,并且|u-l|的差值越大,此因素的模數(shù)程度越大[14]。m的取值依據(jù)AHP的1～9標(biāo)度法確定,l和u的取值分別根據(jù)0.5<|u-l|<1和0.5<|u-m|<1及經(jīng)驗確定。

步驟2構(gòu)建初始模糊判斷矩陣。

由于模糊判斷矩陣構(gòu)造的相似性,研究選取第一級指標(biāo)層(B)對目標(biāo)層(A)為實例,具體展示相關(guān)矩陣的建立過程。假設(shè)一級指標(biāo)層有n個指標(biāo),基于專家打分,并進(jìn)行匯總整理,所得判斷矩陣為

(1)

步驟3構(gòu)建綜合模糊判斷矩陣。

基于通過T個專家分別構(gòu)建的模糊判斷矩陣,需要將其集成為一個綜合矩陣,而集成的過程可以參照公式

(2)

可得綜合判斷矩陣為

(3)

步驟4確定初始模糊權(quán)重。

在確定綜合判斷矩陣的基礎(chǔ)上,可以按照公式

(4)

求得第一級指標(biāo)層對目標(biāo)層的模糊權(quán)重,其中i,j=1,2,3,…,n,且設(shè)定模糊權(quán)重為w(Bi)。

步驟5權(quán)重去模糊化及綜合權(quán)重。

在確定模糊權(quán)重的基礎(chǔ)上,對三角模糊權(quán)重去模糊化。在此過程中,一般采用可能度公式。采用可能度公式進(jìn)行模糊權(quán)重實數(shù)轉(zhuǎn)換的主要步驟如下。

假設(shè)2個三角模糊數(shù)yi=(li,mi,ui)和yi+1=(li+1,mi+1,ui+1)。

yi≥yi+1的可能度用三角模糊函數(shù)定義為

(5)

基于此,定義一個模糊數(shù)大于其他i個的可能度,且一個模糊數(shù)大于其他的可能度即為這個模糊數(shù)與其他比較之后得到的最終的實數(shù)權(quán)重W(Bi):

W(Bi)=V(B≥B1, B2, B3,…,Bi)=

minV(B≥Bi)。

(6)

研究進(jìn)一步對實數(shù)權(quán)重W(Bi)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)處理,得到第一級指標(biāo)分別相對于目標(biāo)層的最終權(quán)重W′(Bi)。

同理,計算得出第二級指標(biāo)層(C)分別對于第一級指標(biāo)層(B)的實數(shù)權(quán)重,定義為W′(Cs),其中s=1,2,3,…,S,S表示第二級指標(biāo)層指標(biāo)的總數(shù)量。

在此基礎(chǔ)上,通過公式

θ=(θ1,θ2,θ3,…,θs)=W′(Bi) ?W′(Cs)

(7)

可以進(jìn)一步求得第二級指標(biāo)層對于目標(biāo)層的最終權(quán)重,設(shè)定為W(θs)。

2 政府補(bǔ)貼對新能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響因素

按照評價指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu),根據(jù)FAHP方法初選指標(biāo)的完備性等原則,基于已有研究文獻(xiàn)及國家財政支持對新能源汽車行業(yè)及公司轉(zhuǎn)型的機(jī)制,從技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)制造、經(jīng)營收益、消費(fèi)市場及配套服務(wù)5個方面構(gòu)建政府補(bǔ)貼對新能源產(chǎn)業(yè)影響關(guān)鍵因素評價的指標(biāo)體系,涵蓋18個子方面,具體評價指標(biāo)體系如圖1所示[15-16]。

圖1 影響因素的評價指標(biāo)體系Fig.1 The evaluation system of influencing factors

2.1 技術(shù)研發(fā)方面(B1)

技術(shù)創(chuàng)新是我國新能源汽車發(fā)展的重要支撐,然而,由于相關(guān)的研發(fā)活動具有研發(fā)投入大、風(fēng)險高以及溢出效應(yīng)等特征,相關(guān)汽車企業(yè)進(jìn)行新能源汽車的創(chuàng)新活動及研發(fā)容易受外部影響,比如企業(yè)會避免承擔(dān)研發(fā)風(fēng)險,減少新能源汽車的研發(fā)投入。因此企業(yè)借助政府補(bǔ)貼可以提升產(chǎn)品性能、提升創(chuàng)新能力、升級研發(fā)技術(shù)及擴(kuò)增技術(shù)人才規(guī)模等。

2.2 生產(chǎn)制造方面(B2)

生產(chǎn)制造是我國新能源產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的載體,決定了轉(zhuǎn)型實施的執(zhí)行能力和效果。然而,由于產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級是對當(dāng)前生產(chǎn)工藝和生產(chǎn)模式的更新?lián)Q代,汽車生產(chǎn)設(shè)備、工藝、人員及管理等均需要做升級和調(diào)整。在此背景下,政府補(bǔ)貼可以使企業(yè)有更多的資金來調(diào)整和提升生產(chǎn)工藝水平、提升員工技能、提升工業(yè)化和智能化生產(chǎn)能力,并且可以提升運(yùn)營管理能力。

2.3 經(jīng)營收益方面(B3)

經(jīng)營收益是企業(yè)得以生存和不斷發(fā)展的基礎(chǔ)。面對我國不成熟的新能源汽車市場,企業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型不僅面臨著高投入,而且面臨著由此帶來的收益減少。國家財政補(bǔ)貼能夠?qū)ζ髽I(yè)的利潤提高起到或多或少的促進(jìn)作用,且還可以增加企業(yè)的可用資金及投入產(chǎn)出比。

2.4 消費(fèi)市場方面(B4)

隨著國家對可持續(xù)發(fā)展理念的倡導(dǎo)和對新能源汽車消費(fèi)的補(bǔ)貼,國內(nèi)市場對新能源汽車的接受程度不斷提高,更加有意愿購置環(huán)保類型汽車,進(jìn)而引起了較大的對該類汽車的消費(fèi)需求和市場規(guī)模,由此擴(kuò)大了相關(guān)企業(yè)的市場規(guī)模。在此過程中,由于政府補(bǔ)貼降低了顧客對新能源汽車的購置成本,因此顧客可以獲得更高質(zhì)量的產(chǎn)品。

2.5 配套服務(wù)方面(B5)

新能源汽車作為傳統(tǒng)汽車的轉(zhuǎn)型,不僅對研發(fā)及制造工藝提出了新要求,而且對使用過程的配套設(shè)施提出了挑戰(zhàn)。為此,政府通過補(bǔ)貼支持新能源企業(yè)不斷完善充電樁服務(wù)、提升售后服務(wù)水平,并且促進(jìn)企業(yè)發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì),促使對電池等易耗品的回收再利用。此外,政府通過補(bǔ)貼會不斷完善電池等關(guān)鍵產(chǎn)品的研發(fā)和生產(chǎn),培育全產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展。

3 基于模糊層次分析的關(guān)鍵影響因素識別

基于FAHP的關(guān)鍵影響因素識別和分析模型,識別政府補(bǔ)貼對我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵影響因素,主要包括數(shù)據(jù)收集和模型計算2個方面。

3.1 數(shù)據(jù)收集

在基于FAHP的關(guān)鍵影響因素識別和分析中,需要通過專家對評價指標(biāo)體系中各層級指標(biāo)的重要性進(jìn)行打分,以作為構(gòu)建模糊判斷的基礎(chǔ)。為了確保評價的科學(xué)性和有效性,研究選取了與新能源汽車產(chǎn)業(yè)相關(guān)的8個專家進(jìn)行打分,且均具有5年以上的相關(guān)工作經(jīng)驗。其中2位專家來自學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu),3位專家來自新能源汽車公司,2位專家來自政府部門,1位專家來自咨詢公司,并且每位專家利用第1部分步驟1中基于1～9標(biāo)度法的三角模糊數(shù)進(jìn)行打分。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)每位專家相同的權(quán)重,進(jìn)一步將每位專家打分的平均值作為基于FAHP模型計算的基礎(chǔ)。

3.2 基于FAHP的模型計算

基于FAHP的關(guān)鍵影響因素識別和分析模型的計算過程,主要分為以下5個步驟。

步驟1構(gòu)建模糊判斷矩陣。

在利用FAHP對我國新能源汽車影響因素進(jìn)行重要度排序時,需要首先構(gòu)造模糊判斷矩陣,分別包括第一級指標(biāo)層對目標(biāo)層以及第二級指標(biāo)層對第一級指標(biāo)層的相關(guān)矩陣。在獲得專家打分的基礎(chǔ)上,利用式(1)～式(3),構(gòu)建這兩類矩陣,具體步驟如下:

步驟2確定初始模糊權(quán)重。

在構(gòu)建模糊判斷矩陣的基礎(chǔ)上,利用式(4)計算B層指標(biāo)對A層指標(biāo)及C層指標(biāo)對B層指標(biāo)的初始模糊權(quán)重。

(1) 確定B層對目標(biāo)A的初始模糊權(quán)重w(Bi)。

B1的初始模糊權(quán)重為

(23.44,34.25,47.97),

(6.18,9.25,12.40)。

(0.128 9,0.270 1,0.529 0)。

同理,可得

(0.058 8,0.121 7,0.273 0),

(0.077 8,0.175 2,0.391 1),

(0.152 9,0.306 6,0.597 3),

(0.070 2,0.126 5,0.256 0)。

(2) C層對B層的初始模糊權(quán)重w(Cs)

w(C1)=(0.124 7,0.283 6,0.574 2),

w(C2)=(0.199 6,0.403 0,0.765 6),

w(C3)=(0.061 2,0.097 0,0.195 6),

w(C4)=(0.135 8,0.216 4,0.382 8),

w(C5)=(0.132 9,0.314 5,0.684 8),

w(C6)=(0.112 7,0.258 1,0.540 6),

w(C7)=(0.067 8,0.112 9,0.240 3),

w(C8)=(0.167 6,0.314 5,0.612 7),

w(C9)=(0.160 2,0.356 2,0.726 6),

w(C10)=(0.087 8,0.150 7,0.322 9),

w(C11)=(0.233 0,0.493 2,1.029 3),

w(C12)=(0.095 0,0.150 7,0.301 0),

w(C13)=(0.270 0,0.575 3,1.143 8),
w(C14)=(0.133 3,0.274 0,0.561 9),

w(C15)=(0.124 1,0.294 6,0.642 8),
w(C16)=(0.087 4,0.178 3,0.374 0),

w(C17)=(0.102 8,0.178 3,0.350 6),
w(C18)=(0.161 1,0.348 8,0.736 3)。

步驟3模糊權(quán)重去模糊化。

在確定各個層級初始模糊權(quán)重的基礎(chǔ)上,利用式(5)和式(6)對模糊權(quán)重去模糊化,以求得相應(yīng)的實數(shù)權(quán)重。

(1) 確定B層對A層的實數(shù)權(quán)重W(Bi)。

對w(B1),w(B2),w(B3),w(B4)和w(B5)去模糊化,得到B1,B2,B3,B4和B5的實數(shù)權(quán)重W(B1),W(B2),W(B3),W(B4)和W(B5):

V(w(B1)≥w(B2))=1.000 0,

V(w(B1)≥w(B3))=1.000 0,

V(w(B1)≥w(B4))=0.911 6,

V(w(B1)≥w(B5))=1.000 0,

W(B1)=minV(w(B1)≥w(B2),

w(B3),w(B4),w(B5))=0.911 6。

同理,可得

W(B2)=1.000 0,W(B3)=0.644 5,

W(B4)=1.000 0,W(B5)=0.364 1

(2) 確定C層對B層的實數(shù)權(quán)重W(Cs)。

W(C1)=0.758 3,W(C2)=0.421 1,

W(C3)=0,W(C4)=0.495 5,

W(C5)=1.000 0,W(C6)=1.000 0,

W(C7)=0.264 9,W(C8)=1.000 0,

W(C9)=0.782 8,W(C10)=1.000 0,

W(C11)=1.000 0,W(C12)=0.068 0,

W(C13)=1.000 0,W(C14)=0.492 0,

W(C15)=0.898 7,W(C16)=1.000 0,

W(C17)=0.526 3,W(C18)=1.000 0。

步驟4確定C層對A層的最終權(quán)重W(θs)。

在上述基礎(chǔ)上,根據(jù)式(8)對W(Bi)和W(Cs)進(jìn)一步進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:

(WB1,WB2,WB3,WB4,WB5)=

(8)

據(jù)此,可以計算得出B層對A層的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重W′(Bi)及C層對B層的標(biāo)準(zhǔn)化權(quán)重W′(Cs):

(W′(B1),W′(B2),W′(B3),W′(B4),W′(B5))=

(0.232 5,0.255 1,0.164 4,0.255 1,0.092 9),

(W′(C1),W′(C2),W′(C3),W′(C4))=

(0.336 5,0.443 7,0,0.219 8),

(W′(C5),W′(C6),W′(C7),W′(C8))=

(0.306 3,0.306 3,0.081 1,0.306 3),

(W′(C9),W′(C10),W′(C11))=

(0.281 3,0.359 4,0.359 4),

(W′(C12),W′(C13),W′(C14))=

(0.043 6,0.641 0,0.315 4),

(W′(C15),W′(C16),W′(C17),W′(C18))=

(0.262 4,0.292 0,0.153 7,0.292 0)。

在此基礎(chǔ)上,根據(jù)式(7)計算得出C層對A層的最終權(quán)重W(θs):

W(θs)=(0.078 2,0.103 2,0,0.056 1,

0.078 1,0.078 1,0.020 7,0.078 1,

0.046 2,0.059 1,0.059 1,0.011 1,

0.163 5,0.080 4,0.024 4,0.027 1,

0.014 3,0.027 21)。

步驟5基于指標(biāo)權(quán)重結(jié)果的影響要素識別。

通過模糊層次分析法確定政府補(bǔ)貼對新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響要素體系中各個要素的權(quán)重,從而確定各個指標(biāo)值的重要度排序,為政府補(bǔ)貼背景下新能源汽車產(chǎn)業(yè)制定更有效的轉(zhuǎn)型對策建議提供了基礎(chǔ),且提升了對策和建議的效率和有效性,同時也為國家各級部門制定更加完善的新能源汽車財政支持政策貢獻(xiàn)了有效的參考建議。

4 基于模糊層次分析的關(guān)鍵影響因素分析

通過FAHP方法分別求得了B層及C層權(quán)重,為清晰表示這些指標(biāo)權(quán)重值,特別是相互之間的關(guān)系,以分辨各個權(quán)重的指標(biāo)值大小,采用折線圖繪制一級指標(biāo)權(quán)重,采用雷達(dá)圖表示第二層指標(biāo)權(quán)重,分別如圖2和圖3所示。

圖3 第二層影響因素權(quán)重統(tǒng)計Fig.3 The statistic char of weights of second-grade criteria

通過圖2可以得出,第一級影響因素權(quán)重的排列順序為B2(生產(chǎn)制造方面)=B4(消費(fèi)市場方面)>B1(技術(shù)研發(fā)方面)>B3(經(jīng)營收益方面)>B5(配套服務(wù)方面)。從整體上看,國家財政支持對新型汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵因素為消費(fèi)市場,這說明在政府補(bǔ)貼激烈的情況下,可以培育出一定規(guī)模的新能源汽車消費(fèi)市場,且新能源產(chǎn)業(yè)需要以滿足顧客需求和擴(kuò)大市場規(guī)模進(jìn)行技術(shù)升級,從而實現(xiàn)自身的轉(zhuǎn)型[17-18]。因此,我國新能源產(chǎn)業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中需要時刻關(guān)注消費(fèi)市場,根據(jù)消費(fèi)市場的變化及時調(diào)整自身發(fā)展戰(zhàn)略,進(jìn)行有效的轉(zhuǎn)型。

圖2 第一級影響因素權(quán)重統(tǒng)計Fig.2 The statistic char of weights of first-grade criteria

在分析第一級影響因素的基礎(chǔ)上,通過圖3可以進(jìn)一步具體分析政府補(bǔ)貼對我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵影響因素。由圖3可知,C13、C2、C14及C1為相對重要影響因素。C13為消費(fèi)者多樣化需求增加,是權(quán)重最大的影響因素,即為最重要的影響因素;C2表示技術(shù)研發(fā)及創(chuàng)新(R&D)提升,是權(quán)重第二大影響因素,對傳統(tǒng)汽車向新能源汽車轉(zhuǎn)型也具有較大的促進(jìn)作用,因此,該產(chǎn)業(yè)需要注重自身的技術(shù)升級及關(guān)鍵技術(shù)的創(chuàng)新和突破,利用政府補(bǔ)貼不斷提升使自身的研發(fā)更符合市場需求的能力[19];C14為消費(fèi)者環(huán)保意識增強(qiáng),表明在政府補(bǔ)貼激勵下,顧客的環(huán)保消費(fèi)理念和接受程度逐步增強(qiáng),因此,新能源汽車產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)品材料等方面需要注重環(huán)保性,并進(jìn)行轉(zhuǎn)型[20];C1表示產(chǎn)品性能提升,說明在國家財政支持下,產(chǎn)品性能需要得到提升,新能源汽車產(chǎn)業(yè)需要緊跟市場變化,不斷加強(qiáng)產(chǎn)品性能,且盡量為顧客創(chuàng)造更大的價值及消費(fèi)點(diǎn)[21]。

在政府補(bǔ)貼背景下,我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)需要充分利用補(bǔ)貼,注重上述5個方面18個子方面,并重點(diǎn)關(guān)注C13、C2、C14及C1相對重要影響因素,以提升轉(zhuǎn)型的效果。

5 政府補(bǔ)貼背景下新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型路徑

在識別和分析政府補(bǔ)貼對新能源汽車轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵影響因素的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步為政府補(bǔ)貼背景下新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型措施和政府制定更加有效的補(bǔ)貼方案提供了以下建議:

(1) 加強(qiáng)技術(shù)研發(fā),滿足市場個性需求。由于消費(fèi)市場方面(B4)是政府補(bǔ)貼影響新能源汽車轉(zhuǎn)型的最重要方面之一,且消費(fèi)者多樣化需求增加(C13)和消費(fèi)者環(huán)保意識增加(C14)是關(guān)鍵影響因素。因此,在政府補(bǔ)貼背景下,新能源汽車產(chǎn)業(yè)需要立足于消費(fèi)市場需求,不斷根據(jù)其變化擴(kuò)展業(yè)務(wù)發(fā)展模式,不僅為消費(fèi)者創(chuàng)造更大的價值,而且提升自身轉(zhuǎn)型的價值[22]。在此情況下,企業(yè)需要通過細(xì)化市場,針對差異性層次用戶的需求,推行各種類型業(yè)務(wù)并存的發(fā)展模式,滿足市場的多樣化需求。

為更好地滿足市場的多樣化需求,企業(yè)需要加強(qiáng)其自身技術(shù)研發(fā)能力。技術(shù)研發(fā)方面(B1)也是政府補(bǔ)貼影響新能源汽車轉(zhuǎn)型的較為重要方面。在此過程中,需要重視產(chǎn)品性能提升(C1),并進(jìn)行有效的技術(shù)研發(fā)及創(chuàng)新(C2)[23]。比如在新能源汽車市場上,不同類型的用戶對續(xù)航里程的需求也是不一樣的。因此,對于新能源汽車公司來說,可將市場以用戶類型進(jìn)行層次劃分,針對不同層次的用戶推出不同續(xù)航里程的新能源汽車[24]。

然而,國家財政補(bǔ)貼逐漸減少的現(xiàn)狀制約了新能源汽車公司的創(chuàng)新投入,因此需要優(yōu)化公司的融資結(jié)構(gòu),特別是搭建多元的融資體系[25]。在內(nèi)部融資上,新能源汽車公司要充分利用自身的自由資金進(jìn)行內(nèi)部融資,以增強(qiáng)公司的自身造血功能。同時優(yōu)化外部融資結(jié)構(gòu),形成以股權(quán)融資為主以提供長期發(fā)展資金,而以信貸融資、債務(wù)融資為輔以提供短期資金融通的外部融資體系,為其搭建了多元的融資體系[26]。此種情況下,將進(jìn)一步激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新能力,能更好地滿足市場變化的動態(tài)需求。

(2) 加強(qiáng)生產(chǎn)運(yùn)營能力,提升經(jīng)濟(jì)效益。生產(chǎn)制造方面(B2)是政府補(bǔ)貼影響新能源汽車轉(zhuǎn)型的最重要方面之一。為此,企業(yè)需要不斷加強(qiáng)自身生產(chǎn)方面的能力,而不斷優(yōu)化其自身的運(yùn)營模式和能力(C8)是重要的一個環(huán)節(jié)[27]?？紤]到新能源汽車的生產(chǎn)方面的制約因素,包括電池維護(hù)和產(chǎn)業(yè)鏈合作,企業(yè)可以從這2個方面進(jìn)行運(yùn)營提升,以提高經(jīng)濟(jì)效益(B3)。

關(guān)于電池維護(hù)運(yùn)營能力提升,對于新能源汽車來說,一個關(guān)鍵之處就在于充電時間,目前各種型號的新型汽車,其常規(guī)充電時間為5～6小時。因此,可以改變傳統(tǒng)“一車一電源”的充電模式,即創(chuàng)新開發(fā)使用更換電池模式下的電池租賃經(jīng)營模式,不僅大大縮短用戶的等候時間,還可以吸引更多的投資者進(jìn)入新能源汽車市場,以個性化營銷來提高服務(wù)的質(zhì)量和效率,以規(guī)模效應(yīng)降低業(yè)務(wù)成本,提升盈利空間[28]。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)鏈合作方面的運(yùn)營能力提升,需要強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)鏈間合作,推動該產(chǎn)業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)價值鏈間的不斷溝通及相互合作[27]。同時還要加強(qiáng)與其他國家間的交流與合作,這樣才能聚眾人之力攻克制約該產(chǎn)業(yè)發(fā)展的難題和“攔路虎”[29-30]。

6 結(jié)語

在探究了政策補(bǔ)貼對新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響作用及關(guān)鍵因素的基礎(chǔ)上,提出了可供參考的轉(zhuǎn)型路徑,具體研究內(nèi)容如下:為深入分析政府補(bǔ)貼對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的影響因素,構(gòu)建了技術(shù)研發(fā)、生產(chǎn)制造、營業(yè)收益、消費(fèi)市場及配套服務(wù)5個方面,共計18個子方面的影響因素,后利用FAHP方法進(jìn)行了重要性排序,確定了滿足消費(fèi)者多樣性需求及技術(shù)創(chuàng)新能力等方面為關(guān)鍵因素;在分析政府補(bǔ)貼對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型影響因素的基礎(chǔ)上,從不同的方面和視角,提煉出了汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)行轉(zhuǎn)型的路徑,包括及時響應(yīng)市場需求、加強(qiáng)自身創(chuàng)新能力等。研究為新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及政府補(bǔ)貼優(yōu)化提供了具有參考意義的意見和建議,進(jìn)而促進(jìn)我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型的有效性及價值提升。