区域新能源汽车产业创新政策评估研究——以上海市为例

傅翠晓，梁立新

（1.上海市科学学研究所，上海 200031；2.上海国际汽车城，上海 201805）

关健词：产业创新；政策；新能源汽车；模糊评价；上海

近年来，随着世界各国对汽车排放标准要求越来越严格，新能源汽车成为未来工业发展的必经之路，新能源汽车产业发展也迎来快速发展阶段。我国自“十一五”开始即出台相关政策，扶持引导企业进行新能源汽车创新研发。“十二五”期间，以“三纵三横”为主线，中国新能源汽车产业创新发展进一步加快。在国家政策引导下，各省市也纷纷出台相关扶持政策，以促进区域新能源汽车产业创新发展。随着各类政策的不断出台，其实际效果如何，是否达到了政策预期的目标，需要科学构建产业创新政策的有效性评估框架，以客观真实地反映政策效果，有助于政府部门及时了解现状和发现问题，为进一步优化调整相关政策和举措提供决策参考。

1 文献回顾

政策评估理论始于20世纪50年代，由美国学者拉斯韦尔提出，当时的政策评估主要关注政策效果，强调政策实施效率及政策目标的实现程度［1］。随着政策评估理论的不断发展，到20世纪70年代，政策评估已成为学术界关注的一大重要领域，更强调政策价值与实用性、政策社会公平和公正问题等。进入20世纪90年代，政策评估理论进一步深化，强调评估过程的多方互动和多方需求，既包括对政策效率和政策公正性的共同关注，又包括多种评估技术及方法运用的综合性评估［2］。

随着全球科技创新的热潮不断高涨，产业创新政策成为世界各地提升产业创新能力的重要推动力之一，对产业创新政策的评估研究也成为研究热点，很多学者从不同角度对产业创新政策的评估方法进行了研究，如Rene Wintjes和Claire Nauwelaers重点关注政策目的，认为不同的政策类型应对应不同的评估方法，要根据具体产业的特性研究适宜的产业创新政策评估方法［3］。Ro⁃salie Rugee和Gretechen Jordan基于产业创新过程的视角，将产业创新政策评估分为制定计划、研发和产出、中期效果及产业化四个阶段，且各个阶段的评估方法及目标均有所差异［4］。Tipping在综合多种评估方法的基础上，以政策产出为导向，自上而下构建了评估模型［5］。王鹏远、朱颖妮利用模糊综合评价法，对我国高新技术产业政策的实际效用进行了评估［6］。康捷等则基于科技创新的全过程，构建了科技创新政策评估的准备、实施、总结三步骤框架流程，并从政府内容、政策执行、政策效果三个维度对广东省知识产权政策进行了实证评估［7］。

近年来，在新能源汽车产业快速发展的背景下，国内外学者对于新能源汽车产业政策的研究也越来越多，Steve Dyer认为，新能源汽车产业发展的主要制约因素包括基础设施的完善程度、汽车技术性能及动力电池成本等，为推动新能源汽车成为区域产业新的经济增长点，其产业政策应重点关注这几个方面。Hasishilshitan从产业政策、产业发展战略和产业文化等角度分析了日本新能源汽车，重点是混合动力汽车产业技术创新的发展方向，并提出了相关政策建议［8］。陈衍泰等通过分析评价国家和地方新能源汽车产业政策绩效，指出我国新能源汽车产业整体还处于比较落后的位置，知识产权保护意识还偏弱［9］。卢超等构建了新兴产业政策研究的理论框架，运用内容分析法对金砖五国的新能源汽车产业政策进行了比较分析，并指出中国新能源汽车产业政策的现存问题［10］。

综上，有关产业创新政策评估的研究已有较多成果，可为本研究提供一定的基础支撑，但现有研究较多关注不同类型的产业创新政策的评估，而对于特定产业及特定区域的产业创新政策的总体评估研究还比较稀缺，尤其是针对新能源汽车这一新兴产业领域，相关政策评估研究更为少见。因此，本研究具有一定的创新性。

2 新能源汽车产业创新政策评估方法

2.1 评估指标设计

产业创新政策评估是一项复杂的系统工程，涉及多方面的内容，考虑到评价的合理性与客观性，本研究的综合评价指标设计遵循以下四个原则：科学性与客观性、定性与定量相结合、可操作性与可靠性、经济效益与非经济效益统一。

基于上述原则，综合考虑新能源汽车产业创新政策评估的事前评估、事中评估和事后评估三个阶段［11］。本研究主要以政策有效性为切入点，从政策制定的有效性、政策执行的有效性和政策结果的有效性三个维度构建新能源汽车产业创新政策评估指标体系，如表1所示。

表1 新能源汽车产业创新政策评估的综合指标体系

2.2 评价方法

产业创新政策的评估涉及多种因素相互交叉，因而一般数学方法难以描述政策这种抽象事物，考虑到新能源汽车产业创新政策评估的特殊性和复杂性，以及社会环境对产业发展的影响，本研究采用模糊综合评价法，将定性分析方法和定量分析技术相结合，并采取描述性方法获取有效信息，分析各评估指标的权重及评价得分，根据得分来综合判断政策的有效性［12］。评估过程主要包括以下几个步骤：

①构建评估指标集。指标集也称因素集，是模糊评价的基础，本研究中的因素集即表1中所列的指标体系，共有14个指标，则因素集可表示为：X＝（xi），i=1，2，...14。

②确定各评估指标的权重。以问卷调查方式，邀请若干政策评估方面的研究专家进行打分，利用专家评分法来确定各评估指标的权重。

③构建评语集。评语集是评价者对评价对象所能做出的各种评价的集合，即反映了指标所处的n种状态，V＝（vj），j＝1，2，...n.具体的评价等级根据评价内容而选择适当的语言进行描述。例如，评价一件产品的竞争力可以使用强、中、弱，评价某个地区的经济发展水平可以使用高、一般、低，评价经济效益可以使用好、一般、差等。

根据新能源汽车产业创新政策的实际情况，结合专家意见，本研究对各评估指标进行打分评价时，采用模糊数～代替传统的1～9标度值（模糊数标度值含义如表2所示）。

表2 模糊～标度的含义及隶属函数

表2 模糊～标度的含义及隶属函数

模糊1ˉ～ 9ˉ标度1ˉ 3ˉ 5ˉ 7ˉ 9ˉ隶属函数V=(l,m,r)(1，1，3)(1，3，5)(3，5，7)(5，7，9)(7，9，9)含义很差差普通images/BZ_84_871_2624_874_2624.png好很好

④建立评价矩阵。邀请专家或相关专业人员组成评审团，对评价指标体系中的指标进行单因素评价，以确定评价对象对评价集合的隶属度，具体方法可以采用调查问卷的方式。通过分析整理调查结果，可得到单因素单指标的模糊评价矩阵。并利用公式（1）计算一个指标xi对评价集合V的隶属度。

⑤计算综合评价结果

综合之前确定的指标值、指标权重、评价矩阵进行数学运算，即可计算出评价对象的水平情况。具体来说，对于某评价等级j，它在某项评估指标下的得分等于隶属度乘以权重，所有指标得分之和为总得分，即：

其中，W为权重集，Y为单因素评价集，Z为评估结果。

3 实证研究——上海市新能源汽车产业创新政策评估

3.1 数据来源

自2009年以来，上海市陆续出台多项政策扶持引导新能源汽车产业创新发展。梳理2009—2018年上海市相关政策，如表3所示，其中通用政策是指所有汽车产业都适用的政策，专用政策是指只有新能源汽车产业适用的政策。

表3 上海市新能源汽车产业创新政策

鉴于上海市新能源汽车产业创新政策的实际情况，且考虑到数据来源的可得性，本研究中评估数据的收集方式主要有两种。一是调查问卷形式。针对政策制定有效性和政策执行有效性的大部分指标，以及政策结果有效性的部分指标，用客观数据的定量化评估相对困难，因而主要通过向相关企业及用户方发放问卷形式收集主观数据来进行评估。二是客观数据或定性分析形式。在调查问卷收集主观数据的基础上，针对政策制定有效性和政策执行有效性的部分指标，进一步采用客观分析的方式，进行定性评价；而针对政策结果有效性的部分指标，采取收集客观数据的方式，通过统计分析，再结合专家意见和定性分析进行评估。具体数据收集方式如表4所示。

表4 各指标数据收集方式

本次问卷调查共收到有效问卷1 572份，调查对象主要涉及上海市新能源汽车相关企业中的中高级从业人员、相关领域的研究专家及新能源汽车的用户代表。其中，一半以上的被调研人员表示对上海市新能源汽车产业创新政策非常了解或了解，占比分别为36.90%和25.32%，另外，有29.13%的人员表示对新能源汽车产业创新政策有着普通了解，对新能源汽车产业创新政策不了解或很不了解的人员分别占7.00%和1.65%的比例，整体占比较少，这也说明上海市新能源汽车产业创新政策在业界影响范围较广（如图1）。

图1 对上海市新能源汽车产业创新政策的了解程度

3.2 指标权重赋值

根据表1的评价指标体系，邀请5位政策研究方面的专家对各指标的相对重要程度进行打分，经综合统计分析，确定各评估指标的权重数值，如表5所示。

表5 评估指标的权重

3.3 评估结果

3.3.1 问卷调查的评估结果。根据问卷调查结果，多数被调研人员对上海市新能源汽车产业创新政策在制定、执行和政策结果的有效性方面给予了肯定，几乎所有指标的调查结果中均有超过半数的人给出了“好”或“很好”的评价，但仍有部分被调查人员表示上海市新能源汽车产业创新政策还不尽人意，如有超过17%的人认为政策出台时间与当时经济形势、产业发展水平及产业发展条件的适应性表现一般；超过24%的人认为政策在执行过程上各相关部门协同性表现一般。

基于问卷调查数据，根据公式（1）计算出各个单因素单指标的模糊评价矩阵，按百分计，可计算得出各指标得分值如表6所示。

表6 各评估指标的得分值

综合之前确定各指标权重，根据公式（2），可进一步计算出最终的评估得分：

Z＝W×Y＝0.26×76.9+0.28×76.53+0.46×77.29＝76.98

由此可见，这次调查结果整体显示上海市新能源汽车产业创新政策有效性良好。

3.3.2 客观分析与评估结果。政策影响面广泛性：在以《关于促进上海新能源汽车产业发展的若干政策规定》为代表的若干条上海市新能源汽车产业创新政策的适用对象来看，如表7所示，可以看出，政策影响面较为广泛，不仅涉及各类新能源汽车生产企业，也涉及购买新能源汽车的用户，同时涉及相关基础设施的承建机构、维护和管理机构等，几乎影响到新能源汽车产业发展的方方面面。

表7 上海市新能源汽车产业创新政策的适用对象情况

政策宣传的有效性：上海市新能源汽车产业的创新政策推行适时，全面趋严，目标明确，对本地的车企扶持力度较大。在政策出台期间，相关部门通过政府网站、落实到企业等方式进行宣传，能够对群众关于新能源汽车的各种讨论适时进行正确的引导，以正确的舆论引导人，准确无误地表述对于新能源汽车的各项规定，事实清晰，并及时做出政策解读，能够有效地避免各种猜测，防止社会舆论，收到良好的效果。相关部门通过宣传，全力健全以需求为导向的新能源汽车产业发展模式，细化落实新能源汽车产业创新政策，加快新能源汽车产业的健康成长。在相关政策的鼓励之下，上海市新能源汽车能够抓住机遇，适应市场需求，推出高质量产品。

产业规模发展：从产业数据来看，近年来上海市新能源汽车一直保持高增长态势，据统计，2018年上海市新能源汽车制造业实现产值259.23亿元，同比增长5.4%。2019年1—2月产值为37.82亿元，同比增长50.2%，为汽车工业稳增长促发展做出了一定贡献。从企业发展来看，上汽集团是目前国内唯一同时掌握“插电强混、纯电驱动、燃料电池”三大新能源技术的国有汽车集团，近年来在高端产品方面也表现优异，汽大通FCV80、ERX5等车型广受关注。

产品推广增速：上海市新能源汽车推广量持续上升，自2015年即达到了4万多台。2018年，上海市新能源汽车推广量达73 724辆，同比增长20.2%；2019年全年推广预计7万多台。目前，上海市新能源汽车累计推广量已近30万辆，是最大的推广应用城市。

产业创新产出：在相关政策引导下，上海市新能源领域创新表现突出，不仅研发出强纳米陶瓷铝合金新能源汽车转向节，且电池技术不断提升，有望使新能源汽车的续航里程达到1 600千米。同时，上海市新能源汽车数据开放创新实验室在国内率先探索数据开放和创新应用模式，打造世界级的专业大数据库。专利方面，近年来，上海市新能源汽车领域相关授权发明专利每年均在120件以上。

综上分析，上海市新能源汽车产业创新政策在宣传成效、产业规模发展、产品推广增速及产业创新产出各指标上均表现较为突出，也说明上海市新能源汽车产业创新政策具有较高的有效性。

4 结论与展望

本研究围绕政策制定、政策实施和政策效果三个方面，在基于科学性与客观性、定性与定量相结合、可操作性与可靠性、经济效益与非经济效益统一的原则下，设计了评估指标体系，构建了评估模型，并通过大样本的问卷调查对上海市新能源汽车产业创新政策的有效性进行了评估实证分析，调查结果整体显示上海市新能源汽车产业创新政策的有效性良好。结合客观数据，进一步进行定性分析，对这一结果进行了更深入的论证。由此谨慎认为模糊综合分析方法在运用于区域新能源汽车产业创新政策的有效性评估中具有较强的科学性和实用价值。

基于评估结果，尽管上海市新能源汽车产业创新政策的有效性表现较好，但最终76.98的分数仍然具有较大的提升空间，建议上海市相关政府部门在优化政策出台时间、加大政策执行部门间的协同、合理配置基础设施资源、加大宣传力度等方面须进一步努力。

以本文为基础，未来研究可通过进一步扩大研究对象，选择国内新能源汽车产业相对优势的其他区域进行评估研究，并通过区域比较，得出更科学、更有效的评估结果，以反映各区域新能源汽车产业创新政策环境的竞争状况，从而有助于深入了解全国新能源汽车产业发展格局，为进一步促进我国新能源汽车产业发展献计献策。