李戎等：“綠色”乘數(shù)：新能源汽車財稅政策的碳減排效應(yīng)

李戎等：“綠色”乘數(shù)：新能源汽車財稅政策的碳減排效應(yīng)

來源：《經(jīng)濟研究》2025年第4期
時間：2025年10月9日

作者：李戎，中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院教授，財稅研究所高級研究員  

邱任翔（通訊作者），中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院博士研究生

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/U2vy7DWrITd_XmZnLfN-PQ

內(nèi)容提要：
為了定量分析新能源汽車財政補貼和免征購置稅等一系列財稅政策對碳減排的影響，本文構(gòu)建了一個家庭購車決策的動態(tài)離散選擇模型，并利用中國2013—2020年間新能源汽車銷售和汽車分車齡保有量占比的數(shù)據(jù)估計模型參數(shù)?；谠撃Ｐ停疚倪M行反事實模擬并結(jié)合政策支出計算其成本效益比（即“綠色”乘數(shù)）。本文發(fā)現(xiàn)，雖然相對于無退坡情況，財政補貼的退坡抑制了新能源汽車的需求，但在緩解財政壓力的同時提高了財政支出的碳減排效率。在此基礎(chǔ)上，免征購置稅能夠有效地對沖補貼退坡和外部沖擊導(dǎo)致的新能源汽車需求下降現(xiàn)象，并顯著提升碳減排效益。以2020年為例，在現(xiàn)有補貼政策下，財政支出的“綠色”乘數(shù)為每萬元1.07噸碳減排量，遠高于未實行補貼退坡的0.61噸/萬元，如再加上免征購置稅，則“綠色”乘數(shù)為每萬元0.89噸碳減排量。盡管“綠色”乘數(shù)有所下降，但其總體將額外減少181.7萬噸碳排放量。上述發(fā)現(xiàn)說明，中國在新能源汽車領(lǐng)域的一系列財稅政策措施有效促進了碳減排。進一步的政策優(yōu)化需推動財稅工具與市場機制深度協(xié)同，從而實現(xiàn)環(huán)境效益與經(jīng)濟效益的有機統(tǒng)一。

一、引言
黨的二十屆三中全會通過的《中共中央關(guān)于進一步全面深化改革、推進中國式現(xiàn)代化的決定》指出，“健全綠色低碳發(fā)展機制。實施支持綠色低碳發(fā)展的財稅、金融、投資、價格政策和標準體系，發(fā)展綠色低碳產(chǎn)業(yè)，健全綠色消費激勵機制，促進綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟體系建設(shè)”“構(gòu)建碳排放統(tǒng)計核算體系、產(chǎn)品碳標識認證制度、產(chǎn)品碳足跡管理體系，健全碳市場交易制度、溫室氣體自愿減排交易制度，積極穩(wěn)妥推進碳達峰碳中和”。因此，推動以化石能源為主的能源消費結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型是實現(xiàn)碳中和目標的關(guān)鍵。隨著中國汽車保有量連年攀升，汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為中國最大的能源消費領(lǐng)域之一。然而，機動車保有量的持續(xù)增長導(dǎo)致的能源短缺、溫室氣體排放和大氣污染等問題在中國日益凸顯。國務(wù)院發(fā)展研究中心編著的《中國汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告（2020）》指出，2005—2017年間，中國交通行業(yè)的二氧化碳排放量呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢，占比從8%增長到10%，其中道路運輸帶來的碳排放額最高，約占整個交通行業(yè)的75%。
新能源汽車作為一種環(huán)保的交通工具，承擔著降低汽車消費對石油的依賴、減少空氣污染和溫室氣體排放的重要責任。為促進新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，中國政府自2009年起出臺了一系列新能源汽車財政稅收激勵政策。這些激勵政策的實施在一定程度上促進了中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但隨著新能源汽車市場規(guī)模的擴大，巨額補貼給政府造成了財政壓力。在早期高額補貼政策下，許多企業(yè)出現(xiàn)“騙補”等投機行為，“質(zhì)量缺陷”“產(chǎn)能過?！钡葐栴}也一度成為行業(yè)關(guān)注的焦點。如何使這筆數(shù)額不菲的財政支出效益最大化，是政府亟須考慮的問題。中國政府從2014年開始逐步實施補貼退坡政策，逐年減少補貼金額和逐步提高補貼技術(shù)標準，直至2019年單車補貼額度直接“腰斬”，其目的在于倒逼企業(yè)技術(shù)升級，解決“騙補”“產(chǎn)能過?！钡葐栴}。財政補貼退坡對新能源汽車銷量帶來了一定的沖擊，為了緩解新能源汽車產(chǎn)業(yè)下行的壓力，政府決定從2021年1月1日起免征新能源汽車購置稅，以對沖補貼加速退坡對產(chǎn)業(yè)造成的影響，并持續(xù)發(fā)揮新能源汽車在節(jié)能減排方面的作用。
在現(xiàn)有文獻中，研究者已經(jīng)探討了新能源汽車相關(guān)政策的產(chǎn)業(yè)拉動效應(yīng)以及消費者對新能源汽車的選擇等問題，但是缺乏財稅政策在新能源汽車領(lǐng)域的碳減排效益的定量分析。因此，本文旨在研究以下問題：財政補貼和免征購置稅等政策能夠產(chǎn)生多大程度的碳減排效益？相比單一政策，這兩種政策的組合會帶來哪些變化？新能源汽車市場財稅政策的成本效益比（即“綠色”乘數(shù)）有多大？
關(guān)于財稅政策對中國新能源汽車市場的影響研究主要分為理論和實證兩個方面。在理論方面，一些學(xué)者采用建模的方法來研究政策對新能源汽車產(chǎn)業(yè)升級和消費拉動的影響。例如，馬亮等（2018）利用新能源汽車企業(yè)生產(chǎn)決策模型，研究補貼政策、限制性政策和補貼政策退坡對新能源汽車生產(chǎn)決策的影響。鄭小雪等（2020）建立了政府與新能源汽車制造商的Stackelberg博弈模型，比較政府補貼給制造商和補貼給消費者這兩種補貼模式的效果差異。昝欣和歐國立（2021）建立了一個三方演化博弈模型，分析政府補貼、企業(yè)生產(chǎn)以及消費者購買的策略選擇。在實證方面，一些學(xué)者采用實證分析的方法，使用不同的數(shù)據(jù)和模型來研究政策對新能源汽車市場的影響。例如，Xie et al.（2021）利用雙重差分法，分別研究了免購置稅和新能源汽車補貼政策的影響。李國棟等（2019）以上海市125個新能源乘用車車型的月度銷量數(shù)據(jù)為樣本，使用嵌套logit模型研究了財政補貼和免費專用牌照兩項政策對新能源汽車需求的影響。吳婧敏等（2021）則采用2014—2018年間中國87個電動汽車試點城市的月度面板數(shù)據(jù)，探究了電動汽車激勵政策的組合效果，并使用面板分位數(shù)回歸模型研究了在不同銷量水平下政策組合的效果差異。既有的理論和實證研究主要關(guān)注政策對新能源汽車產(chǎn)業(yè)升級和消費拉動的影響，而并未探討新能源汽車對碳減排的作用。雖然新能源汽車的銷量與碳減排有關(guān)，但二者之間并非簡單的線性關(guān)系。這是因為，財稅政策不僅可以通過替代效應(yīng)促使消費者購買新能源汽車，還可以通過緩解融資約束，使原本無購車計劃或能力的消費者購入新能源汽車。相較于這些消費者原先無車的狀態(tài)，這部分新增的新能源汽車消費構(gòu)成了凈增加的碳排放。因此，準確的定量分析必須將這一部分碳排放納入考慮，這也是傳統(tǒng)簡約式計量分析難以實現(xiàn)的。本文采用結(jié)構(gòu)化模型對這一難點問題進行突破，該模型不僅可以進行政策反事實分析、比較不同政策的碳減排效益，還可以基于消費者個體的微觀決策，區(qū)分新能源汽車購買的動機，從而準確地定量分析碳減排效應(yīng)。
本文采用動態(tài)離散選擇模型（dynamic discrete choice model，DDCM）對中國市場消費者購車行為進行建模。與傳統(tǒng)的靜態(tài)離散選擇模型（如probit、嵌套logit、混合logit等）相比，DDCM最大的不同在于考慮了決策者未來效用的折現(xiàn)情況，從而能夠更準確地反映個體跨期選擇問題。然而，國內(nèi)對DDCM的研究較少，現(xiàn)有文獻多偏向于國外文獻綜述和理論驗證，對其實際應(yīng)用缺乏探討。相比之下，國外的相關(guān)研究起步較早（Rust，1987），既有大量理論研究，也有豐富的實證文獻。Keane & Wolpin（2009）和Aguirregabiria & Mira（2010）對過去的DDCM方法和模型進行了總結(jié)和歸納，為后續(xù)學(xué)者的研究提供了參考。Adda & Cooper（2000）最早將汽車消費與動態(tài)離散選擇相結(jié)合，研究了法國政府通過對舊車換新車進行補貼的政策對汽車這一耐用品消費的影響。與Liu & Cirillo（2017）基于個體微觀行為數(shù)據(jù)的模型不同，Adda & Cooper（2000）通過將個體決策和宏觀變量建立聯(lián)系，直接使用宏觀數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計。Adda & Cooper（2006）進一步完善和改進了原理論模型，增加了美國數(shù)據(jù)，并研究了補貼政策對車輛按車齡殘存率、汽車車齡橫截面分布等方面的影響。進一步，Li et al.（2022）引入了車輛的特性（燃油經(jīng)濟性和車輛類型）和個體的異質(zhì)性（對車輛特性的偏好）研究美國的舊車換現(xiàn)金（cash-for-clunkers，CFC）計劃對于耐用品消費和環(huán)境保護的刺激，并通過多個反事實模擬給出了替代的政策設(shè)計。Hu et al.（2025）基于DDCM模型分析了財政補貼退坡對新能源汽車銷售的影響機制。
本文構(gòu)建了一個異質(zhì)性個體動態(tài)離散選擇模型，從消費者家庭的角度探討了新能源汽車的消費決策。該模型考慮了三類家庭：擁有傳統(tǒng)燃油汽車、新能源汽車和未擁有汽車的家庭，在總體經(jīng)濟運行情況和個體不確定性下做出決策。利用2013—2020年間新能源汽車銷量和傳統(tǒng)燃油汽車分車領(lǐng)保有量占比的數(shù)據(jù)，通過非線性最小二乘法估計了模型參數(shù)。在建立了家庭決策模型之后，本文進行了反事實模擬，研究了免除購置稅、補貼政策以及補貼退坡等政策對2013—2020年間新能源汽車銷量和碳減排效應(yīng)的影響。在此基礎(chǔ)上，還計算了各年度政府支出的變化，基于成本效益比（即“綠色”乘數(shù)），對已有政策進行了事后評估，以便為未來政策制定提供參考。研究結(jié)果表明：補貼退坡政策的實施不僅有利于防止新能源汽車產(chǎn)能過剩，還可以緩解財政壓力，并提高財政支出的碳減排效率。在此基礎(chǔ)上，免征購置稅可以緩解補貼退坡和新冠肺炎疫情沖擊對新能源汽車需求的下降，同時大幅助力碳減排。數(shù)值模擬結(jié)果顯示，補貼退坡情況下，實施免征購置稅與補貼尚未大幅退坡情況下的銷量相近?；谘芯拷Y(jié)果，本文認為，在新能源汽車市場逐漸趨于穩(wěn)定后，財稅政策應(yīng)逐漸由直接補貼向減稅降費過渡，并且最終構(gòu)建市場主導(dǎo)的低碳交通內(nèi)生發(fā)展機制，以通過正向激勵提升市場運行效率。這樣的政策轉(zhuǎn)變可以維持新能源汽車市場的持續(xù)發(fā)展，在提高市場效率的同時實現(xiàn)碳減排的目標。
與已有的研究相比，本文的邊際貢獻體現(xiàn)在：（1）在Adda & Cooper（2006）以及Li et al.（2022）的基礎(chǔ)模型上進行改進，引入了家庭收入的異質(zhì)性、純電動汽車和插電式混合動力汽車碳排放的差異，以及新能源汽車的充電樁數(shù)量這一宏觀變量，將BEV（純電動汽車）、PHEV（插電式混合動力汽車）和ICEV（傳統(tǒng)燃油汽車）三種車輛類型納入模型中，使得模型更加適宜用于中國新能源市場的財稅政策研究，并且更加契合實際數(shù)據(jù)。（2）從微觀層面揭示了中國持有傳統(tǒng)燃油汽車家庭在面臨車齡增加以及宏觀變量沖擊下購車選擇概率的變化情況。與其他研究（馬亮等，2018；鄭小雪等，2020；昝欣和歐國立，2021）的多方博弈論模型不同，本文專注于對需求側(cè)的消費者個體進行建模，建立了新能源汽車銷量與碳排放、財政支出之間的聯(lián)系，并采用宏觀數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計，方便進行定量分析。（3）在宏觀層面上建立了結(jié)構(gòu)模型，克服了可計算一般均衡（賀菊煌等，2002；林伯強和牟敦國，2008）以及傳統(tǒng)計量方法（Xie et al.，2021；李國棟，2019；吳婧敏等，2021）在政策反事實分析上的局限性，進行了豐富的反事實分析。

二、政策背景
就新能源汽車消費者而言，政府的激勵政策主要包括購車補貼和稅收減免兩個方面。早期的政策強調(diào)直接補貼，四部門聯(lián)合通知在2010—2012年的試點期，給予五個試點城市部分私人用戶購買和使用新能源車的補貼，每輛車最高可補貼6萬元。自2014年起，政策開始實施補貼退坡政策，且退坡速度不斷加快。例如，在2019年，中央政府對購車補貼做出了兩個方面的調(diào)整。首先，補貼金額全面大幅調(diào)低，同時要求地方政府不再對新能源汽車（新能源公交車和燃料電池汽車除外）給予購置補貼，而是用于支持充電和加氫基礎(chǔ)設(shè)施的“短板”建設(shè)以及配套運營服務(wù)等方面。對于那些仍繼續(xù)給予購置補貼的地方，中央政府將相應(yīng)地對其進行財政補貼的扣減。其次，補貼門檻提高，最低續(xù)航里程從150km提高到250km，同時電池能量密度和能耗水平調(diào)整系數(shù)均有顯著上升。
本文根據(jù)各年份的《新能源汽車推廣應(yīng)用補助標準》，整理了2013年新能源汽車補貼正式落地后BEV車輛歷年享受的補貼，并綜合考慮了衡量享受補貼車輛技術(shù)要求的參數(shù)，包括BEV最低續(xù)航里程和電池能量密度（Wh/kg）。根據(jù)整理后的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，2019年中國新能源汽車補貼出現(xiàn)了斷崖式下降，而技術(shù)要求（即補貼門檻）卻大幅提高。從企業(yè)角度來看，補貼的變化引導(dǎo)車企通過加強技術(shù)研發(fā)、擴大規(guī)模等方式降低整車成本，促使企業(yè)進行技術(shù)升級，進而促進行業(yè)優(yōu)勝劣汰。這標志著中國的新能源汽車行業(yè)已進入“后補貼時代”。
而在稅收減免方面，自2012年起，中國開始免征新能源汽車的車船稅，每輛車大致可減免60—450元。雖然這筆稅額數(shù)額較小，但卻向消費者釋放了鼓勵購買新能源汽車的信號。根據(jù)2014年8月工業(yè)和信息化部、國家稅務(wù)總局聯(lián)合發(fā)布的《免征車輛購置稅的新能源汽車車型目錄（第一批）》，消費者購買該目錄中的新能源汽車可享受車輛購置稅的免除優(yōu)惠。在最初的政策中，該政策目錄中的車型較少，因此僅有少數(shù)車型能夠享受相關(guān)優(yōu)惠，此后該目錄不斷擴充，截至2024年已有七十三批。為了進一步抵消補貼退坡對消費者的影響，2020年4月16日，三部門發(fā)布了《關(guān)于新能源汽車免征車輛購置稅有關(guān)政策的公告》，宣布自2021年1月1日至2022年12月31日，所有購置的新能源汽車都將免征車輛購置稅，并且將這一免稅政策延續(xù)至今。車輛購置稅稅率為車輛計稅價格的10%，免征此稅極大地提升了新能源汽車相較于傳統(tǒng)燃油車的價格優(yōu)勢。

三、模型建構(gòu)
（一）模型基本假設(shè)
本文假設(shè)市場上的消費者以家庭為單位，家庭的目標是通過決策最大化其終身效用。為了提高模型的可計算性，同時保持模型的解釋力，進一步做出如下假設(shè)：
第一，一個家庭在某一時期至多擁有一輛汽車。根據(jù)世界銀行2019年公布的數(shù)據(jù)顯示，中國平均每千人擁有173輛汽車。同時，根據(jù)國家統(tǒng)計局發(fā)布的《中華人民共和國2019年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，截至2019年末，中國私人汽車保有量為2.26億輛，汽車駕駛?cè)藬?shù)為3.97億人?？紤]到中國平均家庭規(guī)模為2.92人，這一假設(shè)具有一定合理性。
第二，汽車的最高使用年限T為20年。中國商務(wù)部于2013年發(fā)布了《機動車強制報廢標準規(guī)定》，規(guī)定9座以下非營運客車的強制報廢年限為15年。雖然在2020年取消了對非營運轎車行駛年限的規(guī)定，改為行駛60萬公里以上進行引導(dǎo)報廢，但考慮到近年來汽車的使用壽命不斷延長，本文將汽車的使用壽命設(shè)置為20年。
第三，家庭可以選擇三種類型的汽車：傳統(tǒng)燃油汽車（ICEV）、純電動汽車（BEV）和插電式混合動力汽車（PHEV）。
第四，為了簡化模型，本文考慮新能源汽車市場的銷量只來自兩類家庭：沒有汽車和擁有傳統(tǒng)燃油汽車的家庭。擁有新能源汽車（BEV或PHEV）的家庭只有兩種選擇，即繼續(xù)使用現(xiàn)有汽車或者出售現(xiàn)有汽車。售出汽車后，家庭可以重新以無車家庭的身份購買汽車。做出這一假設(shè)的原因是，中國目前新能源汽車車齡普遍較低，擁有新能源汽車的家庭更換新汽車的情況較少。
第五，家庭在每一期的收入具有異質(zhì)性。

（二）家庭最優(yōu)化問題
家庭即期的效用U由總體狀態(tài)變量Z，以及與家庭當期個人決策相關(guān)的個體狀態(tài)變量z來決定?？傮w狀態(tài)變量Z由人均可支配收入（Y）、新車的平均價格（P）、汽油的市場價格（O）、國內(nèi)充電樁的數(shù)量（CP）組成，即Z≡(Y，P，O，CP)。對于個體狀態(tài)變量z≡(i，a，y)，本文用i表示家庭當前的汽車類型，i=0，1，2，3分別表示家庭沒有汽車、擁有傳統(tǒng)燃油汽車、擁有純電動汽車以及擁有插電式混合動力汽車的狀態(tài)；在家庭擁有汽車的情況下，a表示汽車的使用年份；最后是家庭當期的總收入y，家庭還受到一個偏好沖擊ϵ的影響，每一個離散選擇對應(yīng)著一個不同的偏好沖擊ϵ的實現(xiàn)值，本文假設(shè)偏好沖擊是滿足Gumbel分布的獨立同分布變量。
本文主要研究耐用品消費對家庭效用產(chǎn)生的影響，為簡化計算復(fù)雜度、降低狀態(tài)變量的維度，與Adda & Cooper（2000）和Li et al.（2022）保持一致，不直接考慮家庭資產(chǎn)?？紤]到資產(chǎn)通過其收益（如投資或變現(xiàn)）間接影響消費決策的復(fù)雜性，動態(tài)離散選擇文獻（Adda & Cooper，2003）通常直接將包含勞動與資產(chǎn)性收入的家庭總收入作為狀態(tài)變量進行建?；蚬烙?，以簡化模型維度。Li et al.（2020）研究表明充電樁的普及很大程度上影響了家庭的購車決策，因此本文加入了充電樁數(shù)量對于效用的影響。

（三）家庭購車決策概率
在模型經(jīng)濟中，家庭選擇某一方案是因為該方案的值函數(shù)比其他任何一個方案都要高，但由于效用函數(shù)中存在偏好沖擊，決策具有隨機性，可以據(jù)此寫出家庭構(gòu)成決策的概率。

（四）汽車銷量
在汽車銷量建模中，首先定義了傳統(tǒng)燃油汽車在家庭做出購車決策前按車齡劃分的分布比例，該比例表示某一特定車齡的傳統(tǒng)燃油汽車在總保有量中所占份額。在家庭完成購車決策后，這一比例會因車輛更新、報廢或意外淘汰而發(fā)生變化，其變化過程通過一個遞推關(guān)系進行刻畫，其中考慮了車輛在相鄰兩個時間點之間由于非正常原因?qū)е碌臏p少情況。
接下來，將所有有車家庭的數(shù)量表示為傳統(tǒng)燃油汽車、純電動汽車和插電式混合動力汽車保有量的總和，無車家庭數(shù)量則作為獨立變量進行處理。在此基礎(chǔ)上，某一年度某一類汽車的銷量由兩部分構(gòu)成：一是有車家庭中選擇更換車輛并購買該類型新車的概率加權(quán)結(jié)果，二是無車家庭首次購車選擇該類型車輛的概率加權(quán)結(jié)果。這兩部分均需結(jié)合家庭收入分布進行積分計算，以反映不同收入水平家庭的購車行為差異。
此外，無車家庭數(shù)量的變化受到兩類因素的影響：一類是原有有車家庭因車輛報廢或退出用車狀態(tài)而轉(zhuǎn)變?yōu)闊o車家庭，另一類是原有無車家庭通過購車進入有車狀態(tài)。模型通過整合各車型的購車概率、車輛自然淘汰率以及上一期各類車輛的保有量，構(gòu)建出無車家庭數(shù)量的動態(tài)表達式。

四、政策反事實分析
這一部分將基于已估參數(shù)進行政策分析。在之前的參數(shù)估計中，由于使用的是現(xiàn)實中的數(shù)據(jù)進行擬合，本文默認的基準政策為實際政府采取的政策：實行補貼逐年退坡，存在購置稅。除此之外，本文分別假設(shè)了有購置稅情況下的多種補貼退坡、現(xiàn)有政策下免購置稅和僅采取免購置稅的情景進行反事實模擬，具體編號如表2所示。

其中，基準政策模型是在前文通過參數(shù)校準和估計產(chǎn)生的標準參數(shù)模型，其他四種政策情景則是對汽車價格部分根據(jù)購車補貼和稅收政策進行一定的修改。
（一）新能源汽車銷量
通過反事實模擬，本文得到了新能源汽車在不同政策情境下的銷量，如圖2所示。對于BEV汽車銷量，本文可以得到如下結(jié)論：
第一，如果沒有政策支持，BEV汽車的銷量將遠低于基準政策下的結(jié)果，尤其是在新能源汽車市場剛剛興起的初期。根據(jù)估計結(jié)果，在2013—2016年間，BEV汽車銷量僅占基準政策下的銷量的20%以內(nèi)。雖然后來有所增長，但是到了2020年，BEV汽車的銷量仍然只有67萬輛左右，不足基準政策銷量的60%。
第二，在僅實施免購置稅政策的情況下（政策三），相比于沒有政策，該政策對激發(fā)BEV汽車銷量有著較好的作用。但是相比于購車補貼政策，其效果并不顯著。以2020年為例，估計銷量為87萬輛，為基準政策銷量的77%。
第三，免除購置稅政策在一定程度上可以彌補補貼退坡對銷量的影響。在同時實施免購置稅和補貼退坡政策（政策二）的2018年和2019年，BEV汽車銷量相比基準政策有顯著提升，這也意味著免稅政策在一定程度上減弱了補貼退坡政策對市場的影響。
針對PHEV銷量的變化情況，總體趨勢與BEV相似。不過，由于PHEV市場規(guī)模比BEV更小，因此政策對其銷量的影響較小。與BEV不同的是，在僅實施免購置稅政策（政策三）的2018年和2019年，PHEV的銷量估計將超過基準政策下的銷量。這意味著，即使未來取消對新能源汽車的購車補貼，只要實施稅收上的優(yōu)惠，仍然有刺激PHEV銷量的作用。

（二）財稅政策的影響機制
減免購置稅和購車補貼這兩種政策可以通過影響預(yù)算約束和融資約束兩種渠道來影響消費者的購車行為。首先，財稅政策會產(chǎn)生替代效應(yīng)，降低新能源汽車的相對價格，從而影響購車和換車的決策。其次，對于那些原本受制于融資約束的家庭來說，財稅政策降低了購置新能源汽車的成本，使得一些家庭擺脫了融資約束的制約，并具備了購買能力。需要注意的是，這些家庭只具備購買或置換新能源汽車的能力，而無法購買燃油汽車。
對于燃油汽車的置換決策，財稅政策不僅會影響消費者置換新能源車的意愿，還會加快燃油車的置換速度。如圖3所示，燃油車留存率隨車齡增加而下降。以2020年為例，分析以上五種政策情形下，一個擁有平均收入(Δ=1）家庭的傳統(tǒng)燃油汽車的留存率曲線。
圖3（a）為燃油車留存率的實際值，圖3（b）則展示了留存率值與基準政策之間的差異。在無政策情景下，傳統(tǒng)燃油汽車的留存率曲線最高。然而，隨著財稅政策的實施，燃油汽車的留存率下降明顯。可以看出，政策變化對于車齡小于10年的汽車影響較為顯著，并且政策的影響程度隨著車齡的增加而遞減。新燃油車（車齡為1年）的留存率總體反映了政策的補貼力度，即對新能源汽車的補貼力度越大（替代效應(yīng)越強），留存率越低。但是，從車齡為10年左右的燃油汽車開始，補貼力度較弱的政策三（僅免購置稅）和無政策的留存率反而低于其他政策。這主要是因為，在這種情況下，一些家庭可能不會做出換車的決策，而是僅僅將汽車報廢，這也導(dǎo)致了這些高齡車輛的留存率在這些政策情景下更低。

進一步，為了印證緩解融資約束這一渠道，本文計算了在政策所導(dǎo)致的新能源汽車銷量增加部分（與無政策相比）中，不同收入家庭的貢獻度，得到表3。

如表3所示，補貼對于新能源汽車的銷量增長起到了重要作用。其中，約一半的增長來自非高收入人群，隨著補貼力度的提高，這一比例也隨之增加，這表明政策對于非高收入家庭的刺激效果更好，這一結(jié)果反映出融資約束對于購車決策的影響。家庭的可行決策需要同時考慮其預(yù)算約束和融資約束。對于非高收入家庭來說，汽車售價較高，融資約束的限制更為明顯，因此很多家庭的預(yù)算約束無法支持購車決策。而政策補貼對于這一情況起到了緩解作用，使得一些家庭得以實現(xiàn)購車計劃。相比之下，高收入家庭受融資約束的影響較小，因此他們的購車決策更多基于預(yù)算約束。這也是為什么在新增銷量中，非高收入人群的比例要高于高收入人群的原因。這與Muehlegger & Rapson（2022）的結(jié)論具有一致性。他們通過準實驗發(fā)現(xiàn)，針對中低收入消費者的電動汽車補貼政策能夠有效促進其購買行為，并指出這類補貼具有較高的成本效益。
總體而言，財稅政策對新能源汽車銷量的影響主要通過兩種途徑實現(xiàn)。首先，政策產(chǎn)生替代效應(yīng)，使得原本打算購買燃油汽車的家庭改變決策，轉(zhuǎn)而選擇購買新能源車。其次，政策緩解了無法負擔購車成本的家庭的融資約束，使得只有在選擇新能源汽車時才能夠?qū)崿F(xiàn)購車計劃。
（三）碳減排效益
新能源汽車優(yōu)惠政策的一個重要目的是減少交通運輸?shù)奶寂欧帕浚龠M汽車行業(yè)的低碳化發(fā)展。雖然已有文獻研究探討了該政策的影響，但缺乏相應(yīng)的定量分析。因此，本文的政策分析將重點考慮政策對CO2排放的影響。
使用電能作為車輛動力源可以有效減少CO2及其他污染物的直接排放。然而，由于中國電力能源結(jié)構(gòu)中包含一部分火電來源，電能的生產(chǎn)也會排放CO2。因此，本文在考慮汽車的碳排放時，不能簡單地只考慮行駛過程中的碳排放。目前，國際上通用的衡量碳排放效益的方式是生命周期評價（life cycle assessment，LCA）。LCA是一種從全生命周期的角度對某種產(chǎn)品或系統(tǒng)相關(guān)的環(huán)境負荷進行定性或定量評價的方法。中汽數(shù)據(jù)有限公司發(fā)布的《中國汽車低碳行動計劃研究報告（2020）》提出了針對乘用車生命周期的碳排放的核算邊界，其主要包括車輛周期和燃料周期兩部分。本文將使用該報告中對不同種類車型全生命周期碳排放的結(jié)果，對不同政策的碳減排效應(yīng)進行估算。由于僅能獲取2019年的各類型車輛生命周期碳排放數(shù)據(jù)，為保證計算結(jié)果的可信度，本文將僅使用該數(shù)據(jù)計算2018—2020年的碳減排效益。
可以看到一方面，財稅政策通過替代效應(yīng)促使家庭從購買燃油汽車轉(zhuǎn)向購買新能源汽車，從而減少碳排放；另一方面，財稅政策緩解了融資約束，促使原本不打算購買汽車的家庭購買了新能源汽車。然而，這部分新增的銷量反而增加了碳排放。因此，新能源汽車銷量與碳減排之間并不是單一的線性關(guān)系，補貼促使部分原無車家庭購買新能源車，這部分“額外銷量”相較于其原先無車狀態(tài)帶來了新的碳排放，從而在一定程度上抵消了替代燃油車所帶來的減排效益，影響了政策的整體碳減排效率。在計算碳減排效果時，需要將因補貼緩解融資約束而帶來的這部分新增銷量扣除。根據(jù)模型，本文計算了政策影響下原本無購車計劃的家庭轉(zhuǎn)向購買新能源汽車所貢獻的銷量。結(jié)果表明，補貼幅度越大的政策越會鼓勵原本無力購車的家庭購買新能源汽車。然而，這部分新增銷量會產(chǎn)生額外的碳排放量，算作補貼對碳減排的“負效應(yīng)”。
綜上，政策的碳減排效果由兩個部分組成。第一部分來自本就能夠購買汽車的家庭。對這些家庭而言，補貼政策僅僅會影響其購車決策，即家庭每購買一輛BEV或PHEV就會減少一輛傳統(tǒng)燃油汽車的消費，其碳減排效果可以通過BEV和PHEV的銷量分別乘以它們的生命周期碳排放量與燃油汽車的差值，再乘以它們的生命周期行駛里程來計算。第二部分來自原先因融資約束無法購車，而補貼使其約束放松進而購買新能源汽車的家庭。這部分家庭的新能源汽車消費反而會帶來額外的碳排放。因此，每年減少的碳排放總額應(yīng)當?shù)扔诘谝徊糠旨彝サ奶紲p排量減去第二部分家庭導(dǎo)致的額外碳排放量。

（四）“綠色”乘數(shù)
在實施任何一項政策時，不能僅考慮它所帶來的效益，而忽略了其潛在成本。因此，本文進一步對新能源汽車財稅政策的碳減排成本效益進行評估。本文定義成本效益比為增加一單位財政支出所帶來的碳減排效益變化。本文稱這個指標為“綠色”乘數(shù)（green multiplier）。考慮到政府支出的不同形式，不能僅計入直接財政補貼支出，還必須將稅收政策所產(chǎn)生的減免額度納入財政成本的考慮范圍。
從表4可以看出，盡管基準政策在碳減排總量上低于其他兩項包含補貼的政策，但是在成本效能比方面卻表現(xiàn)最優(yōu)，即相同的財政支出下，基準政策帶來的碳減排效益最高。此外，基準政策的退坡機制可以顯著降低財政支出，減輕財政壓力，緩解財政赤字。

如果同時考慮成本效能比和減排總量，政策二（即在補貼退坡基礎(chǔ)上免除購置稅），可能是一個更優(yōu)的選擇。在政策三的情況下，雖然“綠色”乘數(shù)普遍較高，但其帶來的碳減排效益最小，難以實現(xiàn)政府既定的刺激新能源汽車消費和減少碳排放的目標。然而，這也表明當市場規(guī)模逐漸趨于穩(wěn)定、碳中和目標變得更為迫切時，完全取消補貼政策并實施免購置稅政策作為一種成本最小的刺激手段是可行的，且更具有經(jīng)濟性。

五、結(jié)論與建議
本文采用動態(tài)離散選擇模型，基于歷史數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計，通過反事實模擬探究財稅政策對家庭購車決策的影響及新能源汽車銷量和碳減排效應(yīng)的變化。通過比較現(xiàn)行政策（基準政策）和反事實模擬的政策，研究發(fā)現(xiàn)：第一，財政補貼和購置稅減免通過替代效應(yīng)和緩解融資約束兩個渠道影響家庭購車決策，有效地提升了新能源汽車銷量，降低了汽車消費領(lǐng)域的碳排放。第二，本文計算了2018年以來不同政策假設(shè)下的“綠色”乘數(shù)的大小，以2020年為例，現(xiàn)行政策下，每1萬元財政支出可以促進碳減排1.07噸；若仍以2013年的補貼標準，這一數(shù)額降至0.61噸。因此，在不考慮稅收政策時，實施補貼退坡在大幅緩解財政壓力的同時，是最大化“綠色”乘數(shù)的方式。此外，為了進一步刺激消費和促進碳減排，政府應(yīng)該在補貼退坡的基礎(chǔ)上采取免購置稅政策，以提高碳減排效益和成本效益比，這將帶來巨大的邊際收益。第三，當新能源汽車市場規(guī)模趨于穩(wěn)定后，取消補貼、僅保留購置稅減免的政策，不僅能持續(xù)刺激銷量和促進碳減排，還能通過正向激勵提升整體經(jīng)濟運行效率。
本文認為，中國政府采取的一系列政策是有效且合理的。在新能源汽車行業(yè)發(fā)展初期，財政補貼是激勵消費最直接的手段。隨著政策支持和推動的不斷加強，中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)已經(jīng)形成了一定規(guī)模。政府在產(chǎn)能還未進入過剩期的時候，開始逐年退坡補貼標準。這樣的措施不僅可以避免企業(yè)產(chǎn)能盲目擴張，也能夠大幅緩解財政壓力，提高財政支出的效率。除了財政補貼，免征購置稅政策能夠緩解新能源汽車產(chǎn)業(yè)承受的下行壓力，維持產(chǎn)業(yè)增速。這一政策能夠明顯刺激消費者的首購和換購需求，緩解補貼退坡對消費端帶來的負面影響。當前中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)已跨越規(guī)模擴張的初級階段，進入以質(zhì)量提升為核心的發(fā)展新周期。財政補貼政策逐漸完成其歷史使命后，產(chǎn)業(yè)可持續(xù)發(fā)展亟需系統(tǒng)性制度支撐。未來政策設(shè)計必須超越短期刺激思維，著力構(gòu)建長效激勵機制，推動財稅工具與市場機制深度協(xié)同，實現(xiàn)環(huán)境效益與經(jīng)濟效益的有機統(tǒng)一。這要求突破傳統(tǒng)政策框架，建立覆蓋車輛全生命周期的碳價值實現(xiàn)體系，使每一公里的綠色行駛都能轉(zhuǎn)化為可量化的經(jīng)濟收益，從根本上重塑產(chǎn)業(yè)發(fā)展邏輯。
第一，核心建議在于建立全生命周期的碳關(guān)聯(lián)型財稅機制。車輛購置稅減免政策作為現(xiàn)存關(guān)鍵政策措施，需要從普惠性優(yōu)惠轉(zhuǎn)向精準減排激勵。可依據(jù)車型全生命周期碳排放強度（涵蓋材料生產(chǎn)、制造、使用及回收環(huán)節(jié)）建立動態(tài)稅率體系。對單位里程碳排放低于行業(yè)基準值50%的高效車型實施全額免稅，對處于基準值50%—80%區(qū)間的車型適用減半征收，接近基準值的車型則逐步取消優(yōu)惠。這種分級稅制將引導(dǎo)企業(yè)將研發(fā)資源集中于碳減排核心技術(shù)，促使消費者主動選擇低碳產(chǎn)品。同時，對傳統(tǒng)燃油車征收基于碳含量的環(huán)境稅，稅率設(shè)定應(yīng)科學(xué)反映其環(huán)境外部成本。相關(guān)稅收收入可定向注入專項基金，支持充電基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與智能化改造、動力電池綠色回收技術(shù)研發(fā)及低排放材料創(chuàng)新，形成“污染者付費—清潔者受益”的財政閉環(huán)。
第二，制度創(chuàng)新的關(guān)鍵在于打通碳市場與汽車產(chǎn)業(yè)的價值傳導(dǎo)通道。對“雙積分”政策進行優(yōu)化升級，將新能源汽車積分價值與碳減排貢獻精準掛鉤。建議在積分核算標準中納入車輛使用階段的單位里程碳排放量、電池可再生材料比例等核心指標，使每1積分對應(yīng)確定的碳減排當量。更進一步的舉措是建立新能源汽車積分與全國碳市場配額的兌換機制，允許車企將超額新能源積分按一定比例轉(zhuǎn)化為可交易的碳配額。此舉實質(zhì)是將新能源汽車的減排貢獻資產(chǎn)化，企業(yè)可通過碳市場交易直接獲取環(huán)境收益。這種機制創(chuàng)新不僅降低財政負擔，而且能重塑產(chǎn)業(yè)競爭邏輯。同時，應(yīng)加速將交通運輸部門納入全國碳排放權(quán)交易體系，對傳統(tǒng)燃油車制造商實施碳排放配額約束，倒逼其向電動化轉(zhuǎn)型或購買新能源汽車碳信用。
第三，新能源汽車產(chǎn)業(yè)低碳轉(zhuǎn)型的縱深推進還需將政策協(xié)同的觸角延伸至能源系統(tǒng)優(yōu)化與資源循環(huán)利用的核心層面，構(gòu)建“車—能—材”三位一體的可持續(xù)發(fā)展生態(tài)。在能源協(xié)同領(lǐng)域，財政激勵應(yīng)當精準引導(dǎo)充電基礎(chǔ)設(shè)施與新型電力系統(tǒng)深度融合，重點支持配備智能負荷管理及車網(wǎng)互動技術(shù)的充電場站，通過稅收抵免等形式覆蓋其智能化改造的關(guān)鍵投入，使新能源汽車從單純的電力消耗單元升級為具備調(diào)峰填谷能力的分布式儲能節(jié)點，進而增強電網(wǎng)對風(fēng)光等波動性可再生能源的消納能力。同步建立相關(guān)責任與激勵機制，要求公共充電運營商設(shè)定逐年提升的可再生能源電力采購比例基準，對超額完成目標的企業(yè)給予財政獎勵，從而系統(tǒng)性降低充電環(huán)節(jié)的碳足跡。在資源循環(huán)維度，需著力完善動力電池全生命周期的碳治理體系，推行“碳足跡保證金”制度，依據(jù)電池生產(chǎn)過程中的碳排放強度分級預(yù)存資金，待制造商切實履行退役電池的梯次利用與高效再生責任后，予以返還并附加生態(tài)收益，以此壓實生產(chǎn)者延伸責任。對采用低碳冶金工藝或規(guī)?；褂迷偕饘俚碾姵仄髽I(yè)，實施流轉(zhuǎn)稅專項優(yōu)惠與設(shè)備加速折舊政策，降低綠色轉(zhuǎn)型的邊際成本。更為關(guān)鍵的是打通材料循環(huán)與能源協(xié)同的閉環(huán)節(jié)點，支持在重點區(qū)域建設(shè)“光儲充放”一體化樞紐，將光伏發(fā)電、退役電池儲能、智能充電設(shè)施集成運營，實現(xiàn)清潔能源的就地消納與電池殘余價值的深度挖掘。此類綜合性措施不僅能夠推動制造端碳強度顯著下降，更將在系統(tǒng)層面促成能源轉(zhuǎn)型與材料循環(huán)的協(xié)同增效，使每千瓦時電池容量從生產(chǎn)、使用到再生的全流程碳損耗持續(xù)收斂，最終為中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的全球綠色競爭力筑牢根基。
第四，新能源汽車財稅政策演進的最終目標在于構(gòu)建市場主導(dǎo)的低碳交通內(nèi)生發(fā)展機制。財稅政策不再直接干預(yù)產(chǎn)品價格，而是通過重構(gòu)成本信號與收益渠道（碳資產(chǎn)創(chuàng)造新價值），使低碳選擇成為企業(yè)的經(jīng)濟最優(yōu)解。其核心邏輯在于通過財稅工具重構(gòu)市場信號傳導(dǎo)體系，實現(xiàn)環(huán)境外部性的高效內(nèi)部化。具體而言，碳稅機制通過精準量化傳統(tǒng)燃油車的負外部性成本，提升其全生命周期使用成本；同步建立碳資產(chǎn)確權(quán)與交易制度，使新能源汽車的單位行駛里程減排量轉(zhuǎn)化為可計量、可交易的碳信用資產(chǎn)。這種雙向調(diào)節(jié)本質(zhì)上重塑了企業(yè)的成本收益函數(shù)——當?shù)吞技夹g(shù)路線的邊際收益持續(xù)高于傳統(tǒng)路徑時，市場參與者將自發(fā)形成技術(shù)轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟理性選擇。
從全球視角看，中國實踐具有顯著的推廣價值?？梢試L試構(gòu)建多層級政策實驗體系：在國家層面開展交通碳普惠制度創(chuàng)新，整合個人碳減排量監(jiān)測、認證與交易平臺；在區(qū)域?qū)用嬖圏c企業(yè)碳賬戶與個人碳賬戶的聯(lián)動機制，允許家庭新能源汽車碳減排量抵扣關(guān)聯(lián)企業(yè)的碳配額缺口。這種“微觀—中觀—宏觀”的政策結(jié)構(gòu)，可以為新能源汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)造可持續(xù)的內(nèi)生動力，更將為全球低碳治理提供基于市場均衡理論的制度范本，以中國實踐和中國創(chuàng)新實現(xiàn)環(huán)境規(guī)制與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)同演進。