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产业政策与创新:全球汽车产业数据分析

IP属地 中国·北京 编辑:顾雨柔 红泥小暖炉 时间:2025-04-09 18:31:47

一、引言

过去十年,面对气候变化、供应链中断、地缘政治紧张等挑战,产业政策重获关注,汽车产业政策尤为关键。在全球应对气候变化的大背景下,汽车行业迎来关键变革,交通电气化与清洁电网成为减碳重要路径。多国制定电动汽车普及目标,像挪威、荷兰分别计划在 2025 年、2030 年实现电动汽车销量占比 100% ,美国和中国则力争到 2030 年让电动汽车销量占比分别达 50%、40%。为达成目标,各国政府出台购车补贴等产业政策,推动电动汽车及电池行业发展。

尽管全球电动汽车行业扩张迅速、政策影响广泛,但人们对其政策如何影响汽车行业创新了解有限。主要挑战有二:一是产业政策复杂,构建可跨国定量对比的衡量指标难度大,不过尤哈斯(Juhász)等人开发的文本研究方法,应用于全球贸易预警数据库,为该领域研究开辟新途径;二是难以衡量企业受政策影响产生的创新,因为政府政策通常不会阐明对行业的不同影响 。

为填补相关研究空白,本报告研究人员编制了全球汽车产业政策和专利综合数据库,并采用两种方法以降低国家和行业层面研究产业政策的难度。一是参照尤哈斯等人的文本研究法,运用自然语言处理技术,在 2008-2023 年全球贸易分析数据库的六万多份政策文件中,对金融、非金融产业政策与非产业政策分开统计数量。二是聚焦汽车行业里的电动汽车购买激励政策,参照全球汽车行业建立产品国家补贴数据库。由于全球推进交通电气化,各国电动汽车激励措施差异显著,且这些措施与车辆属性相关,在不同车型、企业及时段间变化巨大,该方法对汽车行业尤为适用。

本报告采用 1980-2023 年全球专利统计数据库(PATSTAT)的专利数据,依据国际专利分类(IPC)代码,将汽车专利分为内燃机汽车(GV)专利、电动汽车专利、通用专利,构建国家-IPC-年份和企业层级数据集。研究发现,2008 年后产业政策数量攀升,其中电动汽车相关政策占比从近乎零增 202 年 50%,2020 年电动汽车专利数量达燃油车三倍,且集中于少数企业。通过实证,本报告评估产业政策对专利申请及授权的影响,能为四类文献提供参考:完善产业政策相关文献;充实政策驱动型清洁技术创新文献;丰富电动汽车市场经济学研究,尤其是政府政策对其普及的影响;助力考察少量但渐长的产业政策相关报告,解决产业政策不透明、难量化的研究难题。

二、本研究数据

(一)利用全球贸易预警数据库评估产业政策

在国家层级研究中,本报告使用全球贸易预警数据库来评估产业政策。原始数据涵盖从 2008 年 11 月到 2023 年 10 月的六万多份政府政策声明。每份政策声明均由“国家法案编号”(StateAct ID)和“干预措施编号”(Intervention ID)来标识,其中“国家法案”代表政府机构发布的一项公告,而“干预措施”则是该公告中包含的一项具体政策。全球贸易预警数据库的关键词段包括政策标识符(“国家法案编号”和“干预措施编号”)、实施国家和受影响国家、公告日期、按六位协调制度(HS)代码(全球产品分类系统)分类的受影响产品,以及最重要的政策描述。

1、确定和评估产业政策

本报告将产业政策定义为以改变经济活动构成为目标且在国家层级实施的政策。全球贸易预警数据库涵盖 2008 年 11 月至2023 年 10 月六万多份政府政策声明,每份含 “国家法案编号”和 “干预措施编号” 等信息。研究人员人工标记 1023 项政策训练数据集,训练监督式机器学习模型,带 L2 正则化的逻辑回归模型预测效果最佳,处理后得到 3385 项汽车市场相关产业政策。

2、政策分类和汇总

根据受影响产品燃料类型,将产业政策分为电动汽车、燃油车、通用型三类,用 HS 编码分类。汇总时,每项产业政策按燃料类型仅计一次,如一项影响多国多产品的政策,按此方法统计为多项(每种燃料类型一项)。本研究聚焦电动汽车产业政策,因其重要性高,同时评估燃油车政策,通用型政策因占比小(19%)未纳入。

(二)按车型分类的各国电动汽车补贴模式,评估其产业政策

企业层级研究利用 2013-2020 年 13 国电动汽车补贴数据库,这些国家销量占全球约 95%。数据依政策文件整理,涵盖多种财政激励措施,仅采纳中央或联邦补贴,按车辆属性计算不同车型补贴及企业补贴总额,还估算电池供应商间接补贴(考虑转嫁率),用对数统计确保模型稳健性。

(三)专利数据:专利统计数据库

本报告采用欧洲专利局(EPO)专利统计数据库评估汽车行业创新,该数据库记录了全球专利申请及授予情况,同一文档数据库(DOCDB)中的专利申请视为一项发明或技术,同族申请技术内容相同,一项发明常关联多个国际专利分类代码,分为电动汽车、燃油车、通用技术三类。

1、按国家-国际专利分类-年份统计的专利数量

国家层级研究采用 “三方专利”数据,因其申请成本高且技术适用性广而质量较高。专利由文档数据库族编号、申请机构、发明人居住国和国际专利分类代码唯一确定。如一项发明向美、欧、日三大专利局申请且涵盖多个分类代码(其中电动汽车分类代码在三局均出现),会被视为多个独立条目记录。表 1 列出了按照国家-国际专利分类-年份统计的数据情况。最终的数据集涵盖 67 个国家,时间跨度从 2008 年至 2020 年,并且包含了五个电动汽车相关专利的国际专利分类代码(科-类-子类)、九个与燃油汽车相关的国际专利分类代码,以及十五个通用专利的国际专利分类代码。经筛查,数据集有大量同族及细分专利,涵盖 67个国家 2008-2020 年数据,按上述三类统计专利数量,电动汽车专利平均新申请数为 7.24 项,燃油车为 2.2 项,通用专利为 6.78项。

2、微观数据:企业层级板块数据

企业层级统计92家汽车制造商和45家电池供应商2013-2020年专利。因每个国际专利分类代码下企业专利数量有限,统计时未细分,一项专利由文档数据库族编号、申请机构和燃料类型确定。例如,会合并同一申请机构下相同燃料类型的申请记录。统计企业名单参考巴威克等人研究,汽车制造商集团数据涵盖母公司及子公司品牌专利。研究未局限于“三方专利”,一是为保留有申请记录的企业样本,二是避免排除部分中国企业致数据失准,且用“三方专利”验证结论仍成立。

(四)经合组织环境政策严格性指数数据库

考虑到环境政策法规可能影响电动汽车创新,本报告将其设为控制变量。为衡量环境法规的范围与力度,采用经合组织“环境政策严格性指数”。原始数据含总体指数及特定次级类别分数(如基于市场的工具、技术支持政策等),以 0-5 分衡量,5 分代表最严格,总体指数由所有次级类别加权平均得出。本研究采用总体环境政策严格性指数,针对非经合组织国家,将该数据设为零,并与非经合组织国家虚拟变量关联。

三、产业政策与专利

(一)汽车产业政策

图 1 展现了从 2008 年至 2022 年,新的汽车产业政策的发展趋势。其中,柱状图以左侧坐标轴为参照,以展示每年新政策的数量情况;而曲线图则参照右侧坐标轴,描绘了专门针对电动汽车的产业政策所占比例。2008 年金融危机后,汽车产业政策数量呈上升态势。其中,电动汽车产业政策占比从近乎零大幅攀升至2022 年的近 50%,这清晰地展现出全球交通领域向电气化发展的趋势以及对电动汽车支持力度的不断增强。

图 2 呈现了同一时期内,依据汽车相关产业政策累计数量所排出的前 20 位国家的情况。图中,这些国家按照其产业政策的总数进行排序。图中的黑色菱形点表示有关电动汽车行业的政策所占份额。在产业政策实施方面,发达国家占据主导地位,美国的政策数量在全球名列前茅。不过,在电动汽车产业政策占比上,欧洲国家超越美国。为便于比较,图 3 展示了在全球贸易预警数据库中,非产业政策的累计数量。在非产业政策数量方面,巴西、中国等国家位列前茅,美国则紧随其后。新兴经济体如俄罗斯、巴西、印度、中国等实施的汽车产业政策数量众多,但相对而言对电动汽车的关注较少,仍较为重视传统内燃机制造业的优势。

(二)企业补贴

在图 4 中,按所获补贴总额,图(a)展示了排名前十位汽车企业,图(b)展示了排名前十位电池企业。在图中,灰色条柱代表每家企业获得的补贴总额,带有数字的黑色菱形点表示平均补贴额。这些企业均匀地分布在不同的主要国家。补贴高度集中,如前四位车企(特斯拉、雷诺-日产集团、比亚迪和大众集团)共获得补贴总额的 48.2%,而前三位电池企业(松下、LG 新能源和宁德时代)则获得补贴总额的 58.6%。

四、国家层级的产业政策研究

(一)实证研究策略

本报告采用新申请及已授权的电动汽车专利数量来衡量汽车行业绿色创新。实证研究策略包括固定效应线性回归模型和泊松伪最大似然法(该方法常用于处理离散型结果)。针对大量零专利计数情况(基于国家-国际专利分类-年份的统计),第二种策略泊松伪最大似然法更适用。

(二)基线估算结果

图 8 展示了电动汽车产业政策作用于专利申请数量的残差散点图。图中,黑色圆圈和实线拟合线代表电动汽车专利数量,灰色菱形点和虚线拟合线则代表燃油车专利数量。图中显示两个关键特征:一是原点附近数据点聚集,意味着样本(按国家-国际专利分类-年份统计)有大量无新专利申请记录,需用能处理零值的方法;二是电动汽车专利与电动汽车产业政策累计量正相关,燃油车专利与之无关,说明电动汽车产业政策激励清洁汽车技术创新且针对性强,未对燃油车技术产生溢出。图 9 展示了在不包含任何影响因素的情况下,原始数据也呈现出类似的特征。

表 2 展示了国家层级研究的基线结果,其中全面考虑了国家、国际专利分类和年份的固定效应。指标系数分析揭示,电动汽车产业政策五年累计每增加一个标准差,电动汽车专利总数将增加4.5%,集约边际上将增加 3.2%。

五、电动汽车补贴对企业层级的影响

(一)实证研究策略

依据全球电动汽车销量与各国车型激励措施确定补贴对企业的激励效果。鉴于各国依自身绿色汽车过渡计划及汽车参数(价格、续航里程、碳减排预期等)制定不同购买激励措施,若汽车制造商在补贴高的市场销售更多电动汽车,则其与电池供应商更易受产业政策影响。本研究采用线性回归法(普通最小二乘法和工具变量法)与泊松伪极大似然法进行分析。

(二)基线回归结果

图 10 展示了某公司电动汽车专利数与总补贴的关系曲线,汽车制造商(黑色圆圈和实线拟合线)及电池供应商(灰色菱形点和虚线拟合线)情况各异。结果显示激励政策与新电动汽车专利申请量呈正相关,此规律在两者中均适用,但因高补贴企业影响,关系非线性。补贴少的企业未呈现积极影响。图 11 显示,对电池企业来说,上述规律更为明显。

六、结论

近年来,全球各国频出产业政策。本研究聚焦产业政策在创新及加速交通电气化方面的作用。研究人员先编制了全球汽车行业产业政策与专利综合数据库。目前,产业政策在发达国家应用广泛,全球正步入清洁技术创新时代。研究显示,电动汽车产业政策及购车补贴,有效提升了电动汽车的专利申请量与授权量。由于汽车行业对技术路线依赖度高,产业政策的积极影响将随时间日益凸显并强化。此外,并无证据表明电动汽车相关产业政策促进了燃油车的技术创新,这凸显了产业政策的针对性。

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