第四章 新能源汽车产业政策绩效评估实证分析
第一节 政策绩效的评估原理
产业政策是指导一个国家或地区发展战略性新兴产业发展的纲领性文件。产业政策一般都会涉及到税收、财政补贴等资金投入以及资源的倾斜，用以支持或者限制一个产业的发展，本文中所讲的产业政策是指新能源汽车产业政策，产业政策的实施目的是为了推动新能源汽车产业快速良性发展，因此在制定产业政策时多倾向于财政补贴、税收优惠等一系列资金、资源支持。产业政策的实施效果关系到企业的利益以及产业发展的问题，在开放经济中更关系到国际竞争力的问题，那么在实施的过程中，取得的效果如何，以及是否需要对产业政策经行实时调整，理应是政策管理者需要重点关注的内容，所以，如何对新能源汽车产业政策实施效果经行评估，显得尤为重要了。
一、产业政策绩效评估体系的设计原则
具体针对新能源汽车产业政策进行绩效评估，需要建立科学、可行的评价指标体系，结合相应的评价方法将相应的指标具体化，构建新能源汽车产业政策绩效评估体系。应参考中西方相对先进的公共政策绩效评价指标制订原则，结合新能源汽车产业的实际情况，新能源汽车产业政策的绩效评估指标设计的基本原则有：
1、客观性原则。客观性是具有主观能动性的人有意识的进行活动最根本的原则，只有客观，才能够真实地评价出政策实施的效果。在新能源汽车产业政策绩效评价中，无论是投入产出指标、效应指标、效率生态指标等指标都需要有客观真实的分析评估，只有从客观、真实的角度出发，才能正确的得出总体政策效果。
2、科学合理性原则。所谓科学合理性是指在选取评价指标时应标准、规范，使用科学的学术词，全面性的分析政策实施过程中所反映的各方面，对于评价指标应均衡考量，不应由于定量指标的优点而加大定量指标减少定性指标，像社会性指标很难得到量化数值。因此，在对政策绩效的评估体系指标时选取时既要选择定量指标，也需要相应的定性指标。
3、实用性原则。实用性原则即要求在设计政策绩效评估体系时应具有可操作性和可行性，在对指标体系进行选择时应遵循简单易行，并且具有代表性的指标，对于一些难度较大的方法，尽量少用或者使用计算机软件来操作。
二、产业政策绩效评估方法
综合现有的政策绩效评估技术，可以从定性和定量的角度分为规范分析法和实证分析法。规范的政策评估方法有焦点访谈法、参与观察法等。实证的分析方法从实践的角度分析，运用建模或者统计分析进行，如层次---模糊分析法、政策实验法，对政策绩效的评价结果相对客观准确，还有将定性分析与定量分析相结合的方法，如历史研究法、统计资料分析法等。
政策绩效分析，可以用对比分析法、统计抽样分析法、数据包络分析法，层次分析。
对比分析法，是指对产业政策实施前后的相应指标的变化情况，或者对比不同地区不同产业政策实施后各种结果的变化情况，来分析产业政策实施对产业影响的程度，这一方法使用前提是产业政策实施前后指标数据能可靠、完整、准确的找到，并且会影响的结果因素单一，仅是由于产业政策的实施导致的变化，但是在现实经济社会中，产业发展变化影响的因素不单指产业政策，宏观环境的变化以及世界经济变化均可能导致产业发展变化，因此我们无法判断政策实施前后的对比结果是否仅有政策本身引起，因此还需要对分析结果进行进一步的因素分析，通过排除可能对结果产生影响的其他因素后来比较政策实施前后的效果差异。
统计抽样分析法。这种方法是通过抽取样本的形式，将样本进行统计分析，对分析结果建立数理统计模型，在一定的假设基础上进行进行，由于现实经济活动的复杂性，所提出的基本假设不存在，因此分析结果在一定程度上存在误差。
数据包络分析（Data Envelopment analysis,简称 DEA）。是运用运筹学、管理科学和数量经济学等学科知识对问题进行分析。用以分析决策单元的技术有效性和规模有效性，即在同种类型的部门中，在投入的资源、人力、技术等因素一定的情况下，对其产出效应如社会或者经济效应经行对比分析，或者是在产出效应一定的情况下，对投入要素进行分析。这种分析方法在多投入多产出部门应用较多，对于同时处于技术有效和规模有效的多输出生产部门来讲是一种较为有效的分析法，但是在分析新能源汽车产业政策绩效方面，所需要的投入指标（如企业科研经费、R&D 人员数量等）数据以及产出指标（如增加的就业人数、资源的节约、科技人才的投入产出率、科研资金的投入产出率等）数据大部分都无法找到，因此用数据包络法去评价新能源汽车产业政策的实施效果存在一定的困难。
第二节 新能源汽车产业政策绩效的评估体系
一、指标体系的评价标准
新能源汽车产业政策实施的效果如何，取得了怎样的成果，是产业政策管理所关注的重要内容之一，在产业政策的实施过程中，由于不确定的经济社会等环境因素其实施效果是很难预测的，然而为了使产业政策能达到预期效果，需要根据产业政策的执行情况进行实时调整，因此，科学、合理、准确的对新能源汽车产业政策的实施效果进行评估，就变得非常重要了。
通过对产业政策绩效的相关文献查阅发现，不同学者对产业政策绩效评估的分类标准不完全一致，如经济学家 E.A.Suchman（1967）把政策绩效的评估标准分为五类即充分性、投入、过程、效率和绩效；F.J.Benneet（1979）把政策评估标准分为投入、影响、品质、效率和效能；William Dunn（1994）把政策评估标准分为效果、效率、充分性、回应性、适应性和公平性。对评估标准进行汇总分析发现，标准的差异性并不大，均涉及到效率指标和效果指标。本文结合匡跃辉（2005）对政策绩效评估标准的划分，将政策评估标准分为四个指标分别为投入指标、效益标准、效率标准、效应标准。四个指标中涉及到三个维度即作业维度、经济维度和社会性维度，其中反映作业维度的是政策投入指标和政策效果指标，反映经济维度的是政策效率指标，反映社会性维度的为政策实施的效果指标。
二、政策绩效指标体系的建设
新能源汽车政策绩效的评估指标是依据上文所陈述的设计原则的框架下构建而成，在综合了诸多参考文献的基础上，结合新能源汽车产业自身特点，本文从产业政策投入产出这一角度出发，将产业政策分为一个投入指标即政策投入指标，分别从作业、经济和社会三个维度分析得出三个产出指标分别为政策效益指标、政策效率指标以及政策效果指标，共同构建了新能源汽车产业政策绩效指标体系。
指标体系的构成由一个一级指标即新能源汽车产业政策绩效评估，四个二级指标（投入指标、效益指标、效率指标、效果指标），16 个三级指标既包括定量指标又包括定性指标见下表：
政策投入指标是指在新能源汽车产业政策实施后整体投入所达到的水平，其中包括人力、资金以及基础设施方面的投入，其中人力资源的投入衡量指标为专业技术人员和 R&D 人员，资金投入的衡量指标为新能源汽车产业财政拨款总额占GDP 的比重，基础设施的衡量标准为充电桩及充电站的数量。因此在政策投入二级指标下有四个三级指标。
效果指标是指新能源汽车产业政策实施后所得到的成果以及产业产出，在政策效果二级指标下概括出四个三级指标且均为定量指标，分别为科技论文数量、专利数、新能源汽车产业销量以及净利润。
效率指标反映了新能源汽车产业政策投入与产出的情况，效率指标数据无法直接得到，都是通过公式或者是模型间接取得的，效率的提高代表着在投入不变的前提下产出增加，或者是在产出不变的前提下投入减少了。政策效率二级指标下设有四个三级指标，分别为新能源汽车推广率、科研资金的投入产出率、科技人才的投入产出率以及财政资金的投入产出率。
效应指标是指新能源汽车产业政策实施后对经济发展和社会进步的影响，因此效应指标从经济效应和社会效应两方面综合来考虑，关于经济效应本文从带动相关产业这一个角度来考虑，而社会效应引用的指标有新增的就业人数、环境的改善、资源的节约。政策效应二级指标下设有的四个三级指标既有定量指标又有定性指标，其中新增的就业人数属于定量指标，而其他为定性指标。
第三节 AHP-模糊综合评价法模型的构建
前文所介绍的产业政策绩效分析法是依据产业政策实施后，根据实际情况得到相关数据的基础上进行评价分析，然而新能源汽车产业由于相关数据的不可获得性，在不占用具体政策实施效果数据的条件下，本文采用问卷调查的形式，运用相关专家学者的经验知识，依据上文所构建的评价指标体系，来判断产业政策实施的效果，为了确保分析结果的正确性，对不符合一致性检验的相关数据进行微调。
AHP-模糊综合评价法主要有二部分组成，一部分是层次分析法（AHP），另一部分为模糊综合分析法，为分析无法量化的社会性问题，将其转换为定量分析提供了一种可行的分析方法------层次分析法。
1965 年，L.A.Zadeh 教授，首次将模糊的概念用数学这一精确的方法加以描述，他所运用的模糊集（边界不明显的类）提供了一种分析复杂系统的方法，用属于程度替代属于或不属于，刻画“中介状态”是其基本的思想，模糊综合分析既是用法用精确的数字来处理模糊的对象，对蕴藏信息呈现出的模糊的定性资料进行科学、合理、贴近现实的做出量化评价。模糊综合评价法分析的结果能够较好的将定性问题量化，使分析结果更为清晰。
