新能源汽车政府补贴政策对企业的影响*
——基于文献综述的视角

2022-12-08 01:35尹若清申王仪佳马艺轩
物流工程与管理 2022年6期
关键词:补贴供应链新能源

□ 尹若清,申王仪佳,马艺轩

(南京邮电大学 管理学院,江苏 南京 210003)

1 引言

2021年是“十四五”规划的开局之年,“碳中和”作为“十四五”规划的关键词之一频频占据头条,由此可以预见到能源问题将成为“十四五”期间的重点。《中国能源发展报告2021》指出,2020年全国煤炭消费比重为56.7%,清洁能源消费比重为24.4%,能源消费结构持续向绿色低碳转变。但是,可以看出,清洁能源消费占比仍然较低,能源枯竭、环境污染等问题依然严峻。新能源汽车在节能减排方面有显著优势,既能减少二氧化碳排放又能促进新能源技术发展,同时也推动了我国发展方式的绿色转型。

此外,《中国油气产业发展分析与展望报告蓝皮书(2018-2019)》指出,中国石油对外依存度逼近70%,能源安全已经成为我国经济发展的重大隐患,大力发展新能源汽车是产业转型升级的必然要求,也是维护我国能源安全的战略选择。

新能源汽车产业在发展初期面临着研发成本高、市场难以培育等问题,政府为了解决这些问题实施了大量补贴政策,成效显著。近年来,为了促进新能源汽车市场更加合理地进行资源配置,政府推出了补贴退坡政策——《关于2016-2020年新能源汽车推广应用财政支持政策的通知》,以促进产业转型升级。2020年发布的《关于完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知》将相应的补贴标准进行了调整,财政补贴政策实施期限延长至2022年年底。由此可见,新能源汽车市场环境较为复杂,退坡机制实施也应适时调整。

在研究方面,在我国施行新能源汽车政府补贴政策之初,学者们就进行了相关研究,研究集中于新能源车企在创新绩效、销售量、供应链等方面受补贴政策的影响。学者的研究成果不仅促进了新能源汽车企业在政府补贴环境下更高效地经营,同时也为政府政策的实施提供了意见。针对后续退坡政策对新能源汽车企业的影响,国内学者的研究较为缺乏,研究的主要方向为实施补贴退坡政策对于研发投入、企业绩效、上下游企业等的影响。本文主要针对政府补贴政策对新能源汽车企业影响的研究成果进行总结,以便更好地了解该领域中已经取得的成就以及存在的不足,进行更深入的探讨与研究,为政府政策的实施、新能源汽车企业更好的经营提供了指导。

2 政府补贴政策对新能源车企的影响

目前,关于补贴政策效果的研究集中在补贴对新能源车企创新绩效、汽车销量、经营绩效、供应链以及企业行为选择方面的影响,为后来的学者起到指导借鉴作用。

2.1 政府补贴政策对新能源车企创新能力的影响

对企业创新能力方面的研究是政府补贴政策的热点研究问题之一,结论基本分为两种——存在挤入效应或存在挤出效应,众多学者的研究结论各不相同,这些结论都具有一定的借鉴意义。

部分学者支持挤入效应,即政府补贴对新能源汽车企业创新具有正向促进作用。李呵莉采用倾向得分匹配法和Logit回归模型得出结论,财政补贴显著促进新能源汽车产业的研发经费投入和研发人员投入[1]。祁特、陈良华、王惠庆利用21家新能源汽车上市公司2010-2017年面板数据,定量分析政府补贴与企业创新绩效之间的关系,发现补贴对企业创新绩效有显著的正效应,而且对于新能源汽车企业支出也有着显著的“挤入”效应[2]。苏屹、林雨侬运用固定效应检验与混合OLS回归进行研究,发现政府补助对新能源企业R&D投入存在促进效应而非“挤出”效应,但此效应仅在滞后一期时显著,在滞后两期时不再显著[3]。张韵运用系统广义矩估计方法对58家新能源上市汽车企业的数据进行了研究与分析,发现财政补贴对创新业绩在新能源汽车领域具有正向促进作用[4]。李晋、沈江和傅立平构建了政府补贴、企业意愿与投入和外部融资进入的序贯博弈模型,对企业技术创新过程中的一些影响机制(包括企业技术创新、融资意愿和投入等)进行了分析,得出政府在企业技术创新活动方面进行补贴干预是有意义的结论[5]。

虽然以上学者认为政府补贴对新能源汽车企业创新具有正向促进作用,但是也有一些学者支持挤出效应,并且认为政府补贴处于合理区间时才会产生激励作用。曾卓然、韩仁杰和任跃文通过面板门槛模型,发现门槛效应存在于政府补贴在管理效率的创新激励效应中,不断增加并跨过一定门槛的财政补贴能够改变企业管理效率对技术创新的不利影响[6]。李朋林和王婷婷运用DEA-Malmquist指数法和门槛模型研究了政府补贴在新能源汽车领域对技术创新效率的影响,发现政府补贴仅在最优区间时才能够对技术创新效率产生激励效果[7]。

学者们通过倾向得分匹配法和Logit回归模型、固定效应检验与混合OLS回归、面板门槛模型、DEA-Malmquist指数法等方法得出的结论大致可以归为政府补贴对企业创新有挤入效应和挤出效应,对该问题的研究结论可能会随着时间的推移更加趋向同一。

2.2 政府补贴政策对新能源车企汽车销量的影响

政府补贴对新能源汽车销量有较为直接的影响。有关政府补贴对新能源汽车销量影响的研究还比较少,一些学者通过多Agent模型、消费者决策模型和企业决策模型对该问题进行研究,这些方法都有一定的借鉴意义。

李社宁、张哲、李喜宁通过建立消费者决策模型和企业决策模型,以消费者和企业为研究对象来分析财税支持政策对新能源汽车产业的影响,发现随着政府补贴的增加,新能源汽车的销量也会增加,后者销量的增加幅度与单车补贴额的大小有直接关系[8]。

总的来说,随着补贴力度的提升,新能源汽车销量会呈现增加趋势,但是增加的幅度和增大的规模取决于补贴额的大小。

2.3 政府补贴政策对新能源车企经营绩效的影响

在新能源汽车领域,国内关于政府补贴经营绩效影响的研究主要体现在新能源汽车企业盈利能力、偿债能力两方面,研究结论也大致分为有正向作用和负向作用两大类。

部分学者认为有正向作用,高秀平、彭月兰以上市公司营业利润率、总资产周转率、企业总资产增长率衡量新能源汽车企业的财税政策对盈利能力、运营能力、发展能力的影响,发现政府补贴总体上促进了新能源汽车产业的发展,对新能源车企盈利能力和偿债能力等的影响不尽相同[9]。

部分学者认为有部分负向作用,赵凯、王鸿源认为政府补贴会随行业集中度的变化而改变其对企业盈利能力的作用方向及强度,也认为其与研发能力呈“倒U型”关系[10]。姚诚、徐枫通过实证分析发现政府补贴与新能源企业的盈利能力呈负相关,与研发能力呈“倒U型”关系[11]。

通过研究可以发现,学者对新能源汽车企业经营绩效的研究集中于盈利能力、偿债能力两方面,对营运能力、成长能力、现金能力的研究并不是很多。一些能够表现公司财务状况的数据很难获取,但随着更多学者的深入研究,这方面可能会取得突破性的结果。

2.4 政府补贴政策对新能源车企供应链的影响

关于政府补贴对新能源企业供应链的影响的研究目前在国内并非主流,大部分学者认为政府补贴对此方面有着较大的正向影响。

申成然等建立了两种不同政府补贴模式的汽车供应链模型,研究表明,不管采用补贴制造商模式还是补贴销售商模式,政府补贴对整个汽车供应链的利润不会产生差异影响,且均能提高新能源汽车的销量[12]。缪铭炜分别分析供应链视角的新能源汽车产业基本情况和特斯拉汽车供应链的特点,发现该供应链较长、彼此依赖度较高,且对于政府政策侧重于响应性[13]。傅丽红分析企业社会责任及政府补贴对供应链成员决策、供应链成员利润和社会福利的影响,探讨政府的最优补贴策略,研究结果表明,与无政府补贴的情况相比,政府补贴可以提高供应链的整体绩效和社会福利[14]。

总而言之,政府补贴对新能源企业供应链的影响的相关研究还处于初始阶段,从政府补贴到新能源汽车企业,再从新能源汽车企业到整个供应链产生的效应有待更多观察与研究。

3 政府补贴退坡政策对新能源车企的影响

高玥认为补贴退坡主要是指补贴递减,而根据“坡”度的不同可分为快速递减和平缓递减两种[15]。张晨等认为退坡政策也存在着广义和狭义之分,补贴退坡政策使企业生存压力加剧,给企业研发投入、企业绩效、上下游企业等都带来不同的影响,国内众多学者对此也有着较为广泛的研究[16]。

3.1 政府补贴退坡政策给整车企业带来的压力

经过众多学者的调查研究,退坡政策会给整车企业带来巨大的压力,或存在研发压力或存在成本压力。

袁博认为政策公布之后,新能源汽车销量增长明显放缓,部分新能源汽车及零部件企业经营困难甚至倒闭,加之以特斯拉为首的外资新能源汽车企业陆续在华设厂投产,使国内新能源汽车市场竞争加剧,下行压力加大[17]。

与此同时,李文鹣等学者认为对于新能源汽车企业来说,压力主要来源于两个方面,一是生产方面的成本压力,投入的企业资源无法在补贴和收入降低时立刻同幅度减少;二是来源于市场方面的压力,相关消费者对其涨价行为不愿接受,企业很难对价格的增加进行把控;另外还有来自国际技术竞争导致的研发压力[18]。

从消费者层面进行研究,郝皓和许文仙认为政府补贴退坡直接影响消费者购置意愿使购置成本增加,导致新能源汽车的价格优势将不再突出,新能源汽车企业将面临经营困难[19]。

总之,在市场端,政府补贴退坡政策直接影响消费者购置成本,新能源汽车销量增长放缓,且企业成本相对增加,市场竞争加剧,新能源汽车企业压力加大。

3.2 政府补贴退坡政策对研发投入的影响

新能源汽车行业近年来所实施的政府补贴退坡政策能够在一定程度上促进企业增加研发投入以提升其自身在市场上的核心竞争力,并且政府的补贴过多或过少都有不利的影响,只有控制在合适的区间,才能最大程度提高企业的创新效率。

从提升市场竞争力角度出发,刘潇认为政府补贴可以间接促进企业加大在研发活动上的投入,因此在政府补贴退坡后,企业必须将已获得的专项补助资金运用到技术创新领域,以此提升核心竞争力,稳固市场份额[20]。梁雪洋认为在研发补贴阶段和补贴退坡阶段,补贴强度对企业研发投入规模和研发投入强度的影响虽然也呈正相关,但对公司竞争力的影响弱于生产补贴阶段,所以上市公司不能将自己的重心放在对政府补贴的依赖上,而是应当放在对企业经营发展能力的提高上,加大企业的研发投入,着重发展核心产业,逐步减少对政府补贴政策的依赖,最终摆脱依赖[21]。

从市场接受角度看政策效果,郑小雪、李登峰等通过比较政府补贴给制造商和补贴给消费者这两种模式,得出不同市场情况下技术的有关创新对补贴退坡的替代也存在强弱之分,当新能源汽车在市场上接受度较低时,补贴退坡会起到鼓励技术创新的效果,技术创新之于补贴具有显著的替代效应;反之,当市场接受度较高时,技术创新对于补贴不具有替代作用[22]。

此外,李朋林、王婷婷研究技术创新效率受补贴的影响,发现补贴强度与技术创新效率之间存在显著的双重门槛效应,只有当政府补贴处于合适区间时才会对技术创新效率产生促进作用[23]。

对于企业来说,加大研发投入进而提升其核心竞争力可以使企业在政府补贴退坡政策的大背景下受其影响较小;对于政府来说,只有将补贴区间控制在一个合理的范围内,才会对企业的技术创新效率产生促进作用。

3.3 政府补贴退坡政策对企业绩效的影响

国内学者关于政府补贴退坡政策对新能源企业绩效影响的研究较少,其中大部分学者认为政府补贴退坡政策对新能源汽车企业绩效具有正向影响。

高玥认为补贴退坡政策的出台对新能源汽车整车制造公司股票收益率总体上会产生显著正效应,而补贴退坡的提前实施则会产生负效应,并且这种负效应对于锂电池生产企业和补贴较高的客车制造公司更为显著[15]。

张萌乔认为在政府补贴的背景下,新能源汽车企业均面临一定的经营风险,企业仅依靠自身盈利无法满足资金需求,因此可以通过定向增发股票的模式来进行股权融资,以增加企业的净资产额和资金实力,且政府补贴短期内可以提高企业的财务绩效[24]。

政府补贴退坡政策的出台很大程度上对企业的绩效产生正面积极的影响,但只有合理、合时地实施补贴才能取得最优反应。

3.4 政府补贴退坡政策对供应链的影响

一个针对某行业出台的政策影响的绝不仅仅是本行业,还有供应链中与其相关的上下游产业。新能源汽车行业政府补贴退坡政策或对其上下游相关产业的资金造成较大压力。

对于企业本身,程永伟、穆东采用博弈论建立了补贴政策下新能源汽车供应链生产决策模型,解析了新能源汽车补贴机制及其影响,研究发现新能源汽车企业高度依赖政府补贴,且如果补贴强度突破了合理的区间,补贴政策将失去效果或者面临财政资金短缺的问题[25]。

对于上下游企业,芦林堃认为补贴退坡将促进供应商提高产业集中度、增强产品竞争力,政府补贴退坡加速了动力电池产业的洗牌[26]。韩纪琴、余雨奇利用40家主要新能源汽车企业的面板数据,研究发现政策补贴对企业研发投入有正向影响,且随着产业链从上、中、下游效果不断增加。对于创新绩效来说,上游企业研发投入的效果随时间不断减弱,企业融资的效果随时间加强;中、下游企业的研发投入效果随时间加强,在政策补贴逐年下降阶段,研发投入的增加有利于提高企业的创新绩效[27]。徐小晶、徐小林通过建立双重差分模型,研究发现在补贴退坡政策实施之后,新能源汽车上下游企业之间的商业信用融资水平出现明显调整,表现为商业信用供给期限缩短、企业间资金周转加快,相对于整车制造商而言,政策对上游供应商的影响存在两年滞后效应[28]。

学者们采用博弈论、回归分析、双重差分模型等对此进行研究,发现无论是从供应链生产决策、研发投入还是资金周转等方面进行研究,退坡政策的实施都会对供应链中上下游产业造成巨大影响,甚至将推动部分产业的洗牌。

4 总结与述评

目前,知网中关于政府补贴的相关期刊有近10920篇,其中新能源汽车相关文章仅301篇,而研究新能源汽车行业退坡政策对企业影响的文章更是少之又少,仅有61篇,缺乏对目前研究的综述文章。本文选取出研究者较认可的核心期刊文章,发现现有研究主要聚焦于政府补贴“对创新绩效的影响”“对经营绩效的影响”“对供应链的影响”等方面,存在创新性不高以及关于退坡政策研究甚少等问题,很多都是对以往研究方法进行改变但研究内容及结果基本一致,缺乏深度与创新。因此,目前研究存在的问题主要有三个方面:一是研究内容创新性不高;二是退坡政策对新能源汽车企业影响的文章数量较少;三是退坡政策对新能源汽车企业经营绩效的研究较少。

新能源汽车作为热门话题,新能源汽车行业政府补贴的研究更是未来研究的重中之重。目前其研究处于瓶颈期,退坡政策新领域还未开发完全。通过对已有文献的分析,本文认为在未来几年中,相关研究将越来越多,并且其研究方向将在现有的研发投入、企业绩效以及供应链影响三个方面的基础上,增加更多对新能源汽车企业经营绩效等方面的影响,为政府提供政策指导,为企业提供决策支持。未来关于该领域的研究也不应局限于某一方面,而是可以综合整体、结合国情给出相关建议,且相关研究也将趋于精细化,突破已有的研究内容,进行创新性研究。

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