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新能源汽车补贴政策工具挖掘及量化评价
被引:161
作者:
张永安
周怡园
机构:
[1] 北京工业大学经济与管理学院
来源:
关键词:
新能源汽车补贴政策;
文本挖掘;
政策量化评价;
PMC指数模型;
D O I:
暂无
中图分类号:
F426.471 [];
F812.45 [财政支出];
学科分类号:
020205 ;
0202 ;
020203 ;
摘要:
现阶段中国大力开展新能源汽车示范推广工作,中央及各地方政府已相继出台一系列补贴政策。在严厉打击新能源汽车"骗补"及补贴政策重新调整等背景下,分析梳理现有政策从而对其进行整体把握与正确判断显得尤为重要,从而为政策改进与优化做准备。本文选取了截至2016年底国家和北京市颁布的涉及新能源汽车补贴的相关政策。首先,从采用文本挖掘的方法整理出的政策文本的高频有效关键词从中提炼出的政策工具,可分为供给型、需求型、环境型三类,分别从技术推动、市场拉动和环境支撑三个方面促进和规范新能源汽车市场。发现现有政策工具仍存在一些问题,如缺乏支持新能源汽车技术提升和产品开发的供给型政策工具;环境型政策工具的作用重点欠科学,对充电基础设施建设的重视程度不够;补贴过于聚焦新能源汽车购买环节等。其次,结合政策特点运用PMC指数模型构建了新能源汽车补贴政策的量化评价框架,通过变量分类、参数识别建立了多投入产出表,并通过PMC指数的测量、PMC曲面的生成综合反映政策各维度的情况。再次,采用实证分析的方法,选取3项新能源汽车补贴政策(P1、P2、P3)为研究对象,对政策进行量化评价。结果得出3项政策的PMC指数分别为7.52、6.95、6.21,均在良好的等级之内,P1政策的量化结果为优秀,P2、P3政策结果为良好,且具有较大的提升空间,可考虑在激励措施等方面予以加强。最后,根据新能源汽车补贴政策无法取得预期效果的原因,提出三点政策优化意见:(1)重视供给型政策工具的使用,加大新能源汽车科研资金投入;(2)环境型政策工具的作用重点应放在充电等基础设施的建设上;(3)需求型可考虑采取以公共交通带动私人交通的策略。
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