阮夏麗 劉芹

摘 要：近年來(lái)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，人們對(duì)汽車的需求越來(lái)越大。燃油汽車的大量使用形成的移動(dòng)污染源給城市尤其是一線、省會(huì)城市的環(huán)境保護(hù)帶來(lái)巨大壓力，因此，新能源汽車補(bǔ)貼政策試圖從扶持新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來(lái)緩解移動(dòng)污染源對(duì)城市空氣污染的影響。但在實(shí)證研究中發(fā)現(xiàn)，新能源汽車補(bǔ)貼政策對(duì)移動(dòng)污染源的抑制效果存在門檻效應(yīng)。即在新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，補(bǔ)貼政策可以有效緩解因移動(dòng)污染源引起的空氣污染;隨著新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，該緩解效應(yīng)出現(xiàn)拐點(diǎn)，緩解移動(dòng)污染源的作用效果降低。

關(guān)鍵詞：新能源汽車補(bǔ)貼政策;移動(dòng)污染源;門檻效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F062.9????????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A????? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）07-0127-05

引言

根據(jù)百度百科對(duì)移動(dòng)污染源的定義，移動(dòng)污染源是位置隨時(shí)間變化的空氣污染源。主要是指空氣排放污染物的交通工具，如排放碳氧化物、氮氧化物、硫氧化物、碳?xì)浠衔?、鉛化物及黑煙的汽車、飛機(jī)、船舶、機(jī)車等。本文通過(guò)研究分析前人的研究成果后認(rèn)為，新能源汽車產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼政策對(duì)減緩我國(guó)因移動(dòng)污染源引起的城市空氣污染具有門檻效應(yīng)。政府補(bǔ)貼是直接作用于企業(yè)，對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度、產(chǎn)業(yè)發(fā)展高度具有很大影響。而我國(guó)城市空氣污染則是消費(fèi)者消費(fèi)使用機(jī)動(dòng)車的結(jié)果，也就是說(shuō)，城市空氣污染問(wèn)題與新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平有著密不可分的關(guān)系。

國(guó)外學(xué)者關(guān)于新能源汽車研究有：Leila Ahmadi&Steven B.Young（2017）通過(guò)回收鋰離子電池組，研究了電動(dòng)汽車的潛在技術(shù)、改善經(jīng)濟(jì)、環(huán)境機(jī)遇、能源系統(tǒng)和材料效率[1];Arshdeep Singh&Shimi Sudha Letha（2017）認(rèn)為，電動(dòng)汽車正在成為一種新的交通方式，通過(guò)提出Altona來(lái)糾正能源危機(jī)，是為電動(dòng)汽車提供能量的有效來(lái)源[2];Bart Degraeuwe等（2017）指出，歐洲大城市的居民暴露于經(jīng)常超過(guò)空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)的NO2濃度的環(huán)境中，而柴油車已被認(rèn)定是造成這種狀況的主要原因[3]。國(guó)內(nèi)學(xué)者研究有：郭燕青、李磊等（2016）對(duì)近年來(lái)的補(bǔ)貼政策進(jìn)行了梳理與分析[4];吳瀟萌、吳燁（2018）對(duì)我國(guó)目前汽車的污染物排放特征進(jìn)行了研究，對(duì)各類汽車污染物排放的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析、總結(jié)與建模，對(duì)未來(lái)排放趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)[5];王恩慈、范松（2017）利用美國(guó)阿貢國(guó)家實(shí)驗(yàn)室提出的評(píng)價(jià)體系和交通運(yùn)輸仿真模型，采用控制變量的方法分析了傳統(tǒng)汽車和新能源汽車在排放量和能耗方面的區(qū)別[6];陳坤（2016）從產(chǎn)業(yè)鏈上分析認(rèn)為，純電動(dòng)汽車所帶來(lái)的污染不見(jiàn)得比傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)汽車帶來(lái)的污染更小[7]。

由此可以發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為新能源汽車的出現(xiàn)可以緩解移動(dòng)污染源引起的城市空氣污染問(wèn)題，但相關(guān)實(shí)證研究相對(duì)較少，無(wú)法得出新能源汽車補(bǔ)貼政策與移動(dòng)污染源的相對(duì)精確關(guān)系。本文認(rèn)為，新能源汽車補(bǔ)貼政策對(duì)移動(dòng)污染源具有門檻效應(yīng)，即當(dāng)政府對(duì)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼超過(guò)某一臨界值時(shí)，新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平對(duì)減緩移動(dòng)污染源的效用將減少甚至?xí)龠M(jìn)污染水平增加;當(dāng)政府補(bǔ)貼小于該臨界值時(shí)，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平越高，對(duì)減緩移動(dòng)污染源的效果越顯著。本文以新能源汽車產(chǎn)業(yè)上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)為例，以Hansen（1999）的面板門檻模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建新能源汽車產(chǎn)業(yè)政府補(bǔ)貼對(duì)減緩移動(dòng)污染源問(wèn)題的門檻效應(yīng)模型。

一、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)處理

（一）指標(biāo)選取

本文研究的核心是新能源汽車產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼政策對(duì)減緩移動(dòng)污染源的門檻效應(yīng)研究，本文設(shè)計(jì)的模型指標(biāo)有以下幾種。

1.被解釋變量。機(jī)動(dòng)車尾氣污染物的排放是城市大氣污染的重要來(lái)源之一，占比也越來(lái)越大，并且新能源汽車產(chǎn)業(yè)能夠直接影響到的就是汽車尾氣排放導(dǎo)致的污染，因此本文將機(jī)動(dòng)車尾氣排放量作為移動(dòng)污染源的被解釋變量，用符號(hào)Gas表示。

2.核心解釋變量。根據(jù)政府補(bǔ)助對(duì)移動(dòng)污染源的作用機(jī)制可以發(fā)現(xiàn)，政府補(bǔ)助是通過(guò)影響新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平來(lái)影響移動(dòng)污染源的。因此，本文根據(jù)于明超、孫晉云（2018）的研究?jī)?nèi)容，將企業(yè)營(yíng)業(yè)總收入作為核心解釋變量[8]，用符號(hào)Inc表示。

3.門檻變量。政府補(bǔ)助設(shè)置為門檻變量。政府補(bǔ)助是指政府對(duì)上市公司的補(bǔ)貼金額，用符號(hào)Sub表示。

4.控制變量。郭四代、張華（2018）認(rèn)為，產(chǎn)出水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技水平、制度結(jié)構(gòu)、人口壓力、對(duì)外開(kāi)放程度、環(huán)保意識(shí)是區(qū)域環(huán)境污染的主要影響因素[9]。

本文設(shè)計(jì)以下變量作為控制變量：一是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)表示一個(gè)地區(qū)各個(gè)產(chǎn)業(yè)的占比，本文用各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)增加值除以第二產(chǎn)業(yè)增加值表示，以符號(hào)Str來(lái)表示。二是城鎮(zhèn)化水平。用各地區(qū)城市人口除以土地面積表示，以符號(hào)Urb來(lái)表示。三是研發(fā)強(qiáng)度。用各地區(qū)R&D研發(fā)支出占地區(qū)GDP的比重表示，表示地區(qū)投入科技等基礎(chǔ)研究研發(fā)的支出力度，以符號(hào)Rd來(lái)表示。四是對(duì)外開(kāi)放程度。用各地區(qū)進(jìn)出口貨物總價(jià)值來(lái)表示一個(gè)地區(qū)對(duì)外開(kāi)放的程度，以符號(hào)Ope來(lái)表示。五是環(huán)境治理力度。用各地區(qū)環(huán)境治理支出總額除以地區(qū)GDP表示該地區(qū)對(duì)環(huán)境治理方面的投入力度，以符號(hào)Env來(lái)表示。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文根據(jù)同花順網(wǎng)站上新能源汽車概念股提供的新能源汽車221家上市公司作為研究對(duì)象，考慮到我國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)整個(gè)的發(fā)展歷程和數(shù)據(jù)可獲得性及有效性，需將這221家上市公司進(jìn)行篩選和剔除。在刪除停牌股、ST股、上市時(shí)間太短、數(shù)據(jù)有缺失的公司后，本文最終選取156家新能源汽車產(chǎn)業(yè)上市公司，該名單包括整個(gè)新能源汽車上、中、下游整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈。本文最終在同花順網(wǎng)站獲得2010—2017年新能源汽車產(chǎn)業(yè)上市公司的營(yíng)業(yè)總收入數(shù)據(jù)，在Wind數(shù)據(jù)庫(kù)獲得相應(yīng)上市公司的政府補(bǔ)貼數(shù)據(jù)，因變量機(jī)動(dòng)車尾氣排放數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)機(jī)動(dòng)車環(huán)境管理年報(bào)》，控制變量及其他數(shù)據(jù)均來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

二、模型設(shè)計(jì)

根據(jù)Hansen（1999）對(duì)于面板數(shù)據(jù)的門限回歸模型，本文構(gòu)建了如下的固定效應(yīng)門檻回歸模型一：

其中，Subit為門限變量，γ為待估計(jì)的門限值，擾動(dòng)項(xiàng)μit為獨(dú)立同分布的。假設(shè)解釋變量與外生變量，與擾動(dòng)項(xiàng)不相關(guān)。因此，解釋變量不包含被解釋變量的滯后值，不是動(dòng)態(tài)面板。

對(duì)于是否存在“門檻效應(yīng)”，可以檢驗(yàn)以下原假設(shè)：

如果此假設(shè)成立，則不存在門檻效應(yīng)。此時(shí)，模型簡(jiǎn)化為：

其中，為對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)方差的一致估計(jì)。然而，如果原假設(shè)“h0∶β=α”成立，則不存在門檻效應(yīng)，也就無(wú)所謂門檻值γ等于多少。因此，在h0成立的情況下，無(wú)論γ取什么值，對(duì)模型都沒(méi)有影響，故參數(shù)γ不可識(shí)別。

如果拒絕“h0∶β=α”，則認(rèn)為存在門檻效應(yīng)，可以進(jìn)一步對(duì)門檻值進(jìn)行檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)“h0∶γ=γ0”。定義似然比檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為：

可以證明，在“h0∶γ=γ0”成立的情況下，LR（γ）的漸近分布雖然仍然是非標(biāo)準(zhǔn)的，但其累計(jì)分布函數(shù)為（1-e-x/2）2，可以直接算出其臨界值。由此，可以利用統(tǒng)計(jì)量LR（γ）來(lái)計(jì)算γ的置信區(qū)間。

三、數(shù)據(jù)檢驗(yàn)及分析

（一）單位根檢驗(yàn)

為了確保模型回歸結(jié)果的有效性，本文對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。陳強(qiáng)（2010）第一代的面板單位根檢驗(yàn)均假設(shè)面板數(shù)據(jù)中“不同個(gè)體的擾動(dòng)項(xiàng)相互獨(dú)立”，包括LLC檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、CHOI檢驗(yàn)和HADRI檢驗(yàn)等[10]。本文采用學(xué)術(shù)上普遍認(rèn)可的LLC檢驗(yàn)。其中對(duì)外開(kāi)放程度指標(biāo)為降低數(shù)據(jù)波動(dòng)性去自然對(duì)數(shù)后再加入模型，所獲得的單位根檢驗(yàn)結(jié)果（如表1所示）。

依據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，機(jī)動(dòng)車尾氣排放、企業(yè)主營(yíng)總收入和城鎮(zhèn)化水平在1%、5%、10%水平上均不顯著，政府補(bǔ)貼、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、研發(fā)強(qiáng)度、取對(duì)數(shù)的對(duì)外開(kāi)放程度和環(huán)境治理支出力度指標(biāo)均在1%的顯著水平顯著。針對(duì)不顯著的指標(biāo)，對(duì)其進(jìn)行一階差分處理后也都通過(guò)了LLC單位根檢驗(yàn)，因此處理后的模型數(shù)據(jù)不存在單位根，即本文模型回歸不存在偽回歸情況，模型數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

（二）多重共線性檢驗(yàn)

為了使模型更加符合實(shí)際情況，有必要對(duì)變量間的共線性問(wèn)題進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用Person相關(guān)性檢驗(yàn)和計(jì)算各變量的方差膨脹因子（VIF）的方法對(duì)模型中是否存在多重共線性問(wèn)題進(jìn)行判斷。Person相關(guān)性檢驗(yàn)系數(shù)（如表2所示）。一般來(lái)說(shuō)，兩個(gè)變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值小于0.8，既可以認(rèn)為這兩個(gè)變量之間不存在多重共線性問(wèn)題。從表3所得到的系數(shù)結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，本文變量之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均小于0.8。為了更加準(zhǔn)確地判斷本文選取的數(shù)據(jù)是否存在多重共線性問(wèn)題，本文還進(jìn)一步地計(jì)算了各變量的方差膨脹因子（VIF），具體結(jié)果（如表3所示）。

由表中結(jié)果可知，本文所有變量的方差膨脹因子（VIF）均小于10，容差均大于0.1。這表明，本文構(gòu)建的模型不存在多重共線性問(wèn)題，基于此可以保證本文模型的合理性和有效性。

四、實(shí)證分析

為了確認(rèn)門檻模型類型，本文采用Hansen提供的門檻值確認(rèn)方法，分別假設(shè)在以政府補(bǔ)貼作為門檻變量時(shí)對(duì)大氣污染影響效果產(chǎn)生單一門檻效應(yīng)、雙重門檻效應(yīng)和三重門檻效應(yīng)，再通過(guò)500次Bootstrap（自抽樣法）模擬F統(tǒng)計(jì)量的漸進(jìn)分布，最終獲得各門檻效應(yīng)的P值，本文獲得的門檻效果自抽樣檢驗(yàn)結(jié)果（如下頁(yè)表4所示）。

在門檻效果自抽樣檢驗(yàn)中，單一門檻的F值是39.61，在顯著性1%、5%和10%水平下的臨界值分別是32.7282、15.0653、11.5819，單一門檻模型在1%的顯著性水平上顯著;雙重門檻模型的F值是10.96，在顯著性1%、5%和10%水平下的臨界值分別是101.575、60.7138、35.9262，雙重門檻模型在顯著性1%、5%和10%的水平下均不顯著;三重門檻模型的F值是16.86，在顯著性1%、5%和10%水平下的臨界值分別是107.283、65.6662、41.5187，三重門檻模型在顯著性1%、5%和10%水平下均不顯著。因此，本文確定以政府補(bǔ)貼作為門檻變量的模型確定為單一門檻模型，政府補(bǔ)貼對(duì)我國(guó)大氣污染的影響僅具有單一門檻效應(yīng)。

本文確定了當(dāng)政府補(bǔ)貼僅僅作為門檻變量時(shí)，企業(yè)主營(yíng)總收入對(duì)我國(guó)大氣污染的影響存在單一門檻效應(yīng)。為了分析門檻前后的差異性，對(duì)新能源汽車企業(yè)主營(yíng)總收入對(duì)機(jī)動(dòng)車尾氣排放進(jìn)行門檻模型回歸分析，回歸結(jié)果（如表5所示）。

由表5回歸結(jié)果可知，Rd（研發(fā)強(qiáng)度）和小于門檻值的Inc（企業(yè)主營(yíng)總收入）在1%的顯著水平上顯著，Lnope（對(duì)外開(kāi)放程度）在5%的顯著水平上顯著，Urb（城鎮(zhèn)化水平）和大于門檻值的Lnc（企業(yè)主營(yíng)總收入）在10%的顯著水平上顯著，Str（產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)）和Env（環(huán)境治理支出力度）在15%的顯著水平上不顯著。

結(jié)語(yǔ)

本文主要關(guān)注在政府補(bǔ)貼門檻的作用下，由補(bǔ)貼引起的新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平對(duì)移動(dòng)污染源的影響效應(yīng)。通過(guò)將政府補(bǔ)貼設(shè)為門檻變量、企業(yè)主營(yíng)總收入作為核心解釋變量，根據(jù)單一門檻值可以將政府補(bǔ)貼與企業(yè)主營(yíng)總收入產(chǎn)生的影響效果劃分為兩部分。根據(jù)回歸結(jié)果可知，當(dāng)政府對(duì)一地區(qū)新能源汽車企業(yè)的補(bǔ)貼小于門檻值時(shí)，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與機(jī)動(dòng)車尾氣排放相對(duì)值成反比。也就是說(shuō)，在這一情況下，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平越高，對(duì)減緩移動(dòng)污染源問(wèn)題的效果越顯著。但當(dāng)政府補(bǔ)貼超過(guò)門檻值后，新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與機(jī)動(dòng)車尾氣排放成正比，發(fā)生了輕微變化。即在這一情況下，政府補(bǔ)貼越多，產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平越高，會(huì)引起移動(dòng)污染源排放增速變大。這也是驗(yàn)證了新能源汽車產(chǎn)業(yè)補(bǔ)貼政策在產(chǎn)業(yè)發(fā)展前期具有正面積極影響，但當(dāng)補(bǔ)貼超過(guò)一定的臨界值后會(huì)產(chǎn)生一定的抑制作用，這也是政府逐漸實(shí)行退補(bǔ)政策的原因之一。

本文分析當(dāng)政府補(bǔ)貼超過(guò)門檻值后，對(duì)移動(dòng)污染源增速產(chǎn)生輕微促進(jìn)作用的原因主要來(lái)源于：過(guò)多的政府補(bǔ)貼會(huì)讓企業(yè)產(chǎn)生創(chuàng)新惰性，企業(yè)怠于新能源汽車創(chuàng)新與進(jìn)行更高層次的產(chǎn)業(yè)升級(jí)。此外，騙補(bǔ)、尋租等不良經(jīng)濟(jì)行為大大增多，影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)正常健康運(yùn)行。因此，政府必須要在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候減少對(duì)新能源汽車產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼扶持政策，淘汰行業(yè)中發(fā)展落后的企業(yè)。除此之外，政府補(bǔ)助要及時(shí)扶持幼小產(chǎn)業(yè)快速成長(zhǎng)，但是更要注重政策合理性，要注意在產(chǎn)業(yè)發(fā)展不同階段政策的及時(shí)轉(zhuǎn)型，致力于綠色技術(shù)創(chuàng)新升級(jí)，而不是一味地補(bǔ)貼新能源汽車企業(yè)或簡(jiǎn)單的退補(bǔ)，制定好規(guī)則，讓市場(chǎng)機(jī)制發(fā)揮作用。

參考文獻(xiàn)：

[1]? Leila Ahmadi，Steven B.Young.A Cascaded Life Cycle：Reuse of Electric Vehicle Lithium-ion Battery Packs in Energy Storage Systems[J].Life Cycle Assess，2017，（22）：111-124.

[2]? Arshdeep Singh，Shimi Sudha Letha.Emerging Energy Sources for？Electric Vehicle Charging Station[J].Environ Dev Sustain，2018.

[3]? Bart Degraeuwe，Philippe Thunis.Impact of Passenger Car NOx Emissions on Urban NO2 Pollution-Scenario Analysis for 8 European Cities[J].Atmospheric Environment，2017，（171）：330-337.

[4]? 郭燕青，李磊，姚遠(yuǎn).中國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)中的補(bǔ)貼問(wèn)題研究[J].經(jīng)濟(jì)體制改革，2016，（2）：31-36.

[5]? 吳瀟萌，吳燁.我國(guó)汽車與環(huán)境協(xié)同發(fā)展進(jìn)程中主要矛盾與發(fā)展方向研究[J].中國(guó)工程科學(xué)，2018，（1）：74-83.

[6]? 王恩慈，范松.基于Greet模型的新能源汽車污染排放特征分析[J].上海大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2017，（5）：810-820.

[7]? 陳坤.純電動(dòng)汽車產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整研究[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2016，（12）：53-60.

[8]? 于明超，孫晉云.政府扶持與中國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率——基于四階段Dea模型的實(shí)證分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2018，（7）：48-54.

[9]? 郭四代，張華.基于空間計(jì)量模型的中國(guó)大氣污染評(píng)價(jià)及影響因素分析[J].生態(tài)學(xué)雜志，2018，（2）：471-481.

[10]? 陳強(qiáng).高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2010.

[責(zé)任編輯 劉 瑤]

收稿日期：2019-10-08

作者簡(jiǎn)介：阮夏麗（1994-），女，安徽合肥人，碩士研究生，從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究;劉芹（1978-），女，江蘇徐州人，副教授，碩士生導(dǎo)師，博士，從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、戰(zhàn)略管理和市場(chǎng)營(yíng)銷等研究。