作者：能源与交通创新中心清洁交通项目主任 玛雅
《交通建设与管理》2016年6月刊 绿色交通专栏

       中国正在大力发展新能源汽车，目标到2020年生产和销售500万辆电动汽车1。早在2009年，中国就颁布了一系列以政府为主导的政策鼓励发展新能源车。根据工信部公布的新能源汽车推广目录，到2015年中国新能源车车型（包括客车和轿车）增长了2.4倍。2015年累计生产新能源汽车37.9万 ，同比增长4倍，新能源汽车制造商同比增加了1倍。近来，研究已经证实电动车所带来的长期环境和经济效益远大于其可能产生的短期负面影响，从而终结了人们一直以来在这一问题上的争论，也让行业利益相关方和地方政府有充足的理由立即行动起来。
 

       近期发布的多个政策指明了新能源汽车行业的战略发展方向。2015年5月，国务院印发了《中国制造2025》将新能源汽车列为重点发展的十大产业之一。之后，国家财政部、科技部、工信部、发改委联合发布通知，表示将在2016-2020年继续实施新能源汽车财政补助政策。2016年6月8日，中国电动汽车百人会理事长陈清泰在于北京举办的中美气候领导峰会上发言说： “要想出现一些行业黑马，中国新能源汽车行业得转变态度，改变旧的做事方式，否则中国就不可能出现自己的特斯拉。”
 

电动汽车产业发展应该由可持续的市场驱动的呼吁，主要瞄准了中国汽车行业的领跑企业。尽管在2015年国内自主品牌推出的电动车型占了大多数，这些车型的质量和类型在国际市场上还远不具备竞争力。对能够支付得起品牌内燃机车的消费者来说，国产电动车缺乏吸引力。目前来看，政策支持在中短期仍将持续扮演重要角色。美国加州空气资源局执行主任Richard Corey最近谈到，即使在加州这样一个美国领先的电动车市场，“至少在接下来的5-10年间，大范围实施鼓励购买电动车的政策还会非常必要。2018-19财年需要超过3200万美元的大额资金持续支持。”
 

      中国习惯于使用试点的方式来测试和衡量不同政策路线的效果。但各方似乎对这一系统评价不一。有研究指出，分散式的试点通常带有浓厚的政治色彩，因而这种试点并不能算作决策产生的科学途径10。电动汽车在运营方式和成本上与传统汽车相比有颠覆性的不同，需要汽车企业、消费者、电池生产商、充电设施运营企业、停车场管理者等不同利益方共同努力。这一方面说明，为了推动电动汽车的商业化，多项政策组合比单项政策措施更有力。另一方面，如何创新地构建新的政策设计和评估系统，对新能源车行业的快速发展非常关键。

 

如何评估中国现有的新能源政策

 政策评估过程应该与政策设计同步进行。有用的政策构建方法应该在政策制定（通过事前分析的情景模拟，如图2中第3阶段所示）和政策执行（通过事后分析的实际评估，如图2中第6阶段所示）的过程中均包含对各项指标量化评估（见图2）。事前评估中，往往通过预测来确定评估内容，包括用户效益、运营者成本、投资成本、排放、事故和其他预期结果这些会对评估目标直接或间接产生关键影响的因素。有效的事前评估有助于在政策实施前就识别一些可能产生的问题。上海对插电式混合动力车（PHEV）的补贴政策大幅刺激了销量且耗费了大量资金，但带来的空气质量改善却相当有限。究其原因，大部分PHEV用户在使用中并没有给汽车电池充电，一来用户本身没有充电的意愿，二来充电设施配备不齐也是原因之一。通过事前评估，可以有效的规避部分类似的问题，及时调整相应的配套政策。

 

多方参与促进科学决策

       在中国的政策制定制度下，政策设计和评估通常会交由科研机构来开展。然而，研究人员过于技术，并且受资源所限，无法生成新数据来回答“新”问题。以充电设施的经济补贴为例，补贴确实促成许多地区电动汽车充电设施的建设，但在许多司机眼里，那些都不是他们最有充电需求的区域。导致这一问题的根源很简单，补贴政策制订者经验不足，也没有野心突破思维定势，制定出一个基于数据的合理部署规划。
 

       在美国，电子交通和存储技术公司（Ecotality）早在2009年就从美国能源局获得将近1亿美元的拨款，用以研究家庭、工作单位和公共场所充电站电动汽车的使用情况，帮助立法者和企业在2014年首次发布有关电动车充电的大型规划之前对整体情况有所了解14。该公司通过部署基础设施和招募愿意提供充电数据的车主完成了这项分析任务。
 

       而中国基于数据的研究仍处于自下而上进行的阶段。第一电动网通过其应用软件向拥有电动车的会员收集理想的充电地点的信息。这部分数据可用于政策评估中的事前评估，并有可能帮助制定更合理的规划。不过可惜的是，就笔者所知，这一平台被政策规划者和决策者们忽视了。我们需要重新审视科研院所在政策设计和评估阶段所扮演的角色。为了减少交通行业的温室气体排放，来自美国东北和中大西洋地区的11个州以及华盛顿特区的交通、能源和环境部门组成了一个名为“交通和气候行动”协作机制。行动聘请了有独立客观研究的专家，开发出一套电动汽车政策设计和执行框架。

 

定量和定性分析须结合

“大数据”这一话题对政府官员和新能源汽车的业内人士而言并不陌生，但其应用需要政、企、民共同参与。目前已经有一些合作行动产生，然而每个行动又都希望保持自身在行业内的领先地位，因此又都尽量要跟其它行动分开。在中国，随着互联网在交通出行中的快速普及应用，现有的技术分析手段已经难以满足如此庞大的数据信息。在将大数据应用于政策制定之前，首先要实现共享数据及其分析。新加坡可能算是创新治理上的领头羊了。最近，精于数字分析和设计的新加坡政府工作人员开发了一个类似公交车的共享出行服务，服务基于一款自主开发的应用软件（APP）。用户可以自主向公共交通服务公司提交出行需求，而APP则通过大数据分析开通能满足用户需求的交通线路。开发这个APP的团队也愿意把收集到的出行需求数据开放给更多有志于提升公共交通服务的机构。这项工作的一位负责人说：“即便无法变现，只要对社会有益你就应当行动起来。” 19


     在评估新能源车政策的效果时，定量分析虽然重要，但如果没有定性分析相配合，还是缺乏深度，而且有可能产生误导作用。通过分析消费者的驾驶习惯，可以帮助电动车企业了解改进哪些零件需要可以提高产品竞争力，也可以帮助政府了解什么样的技术值得鼓励。遗憾的是，这样的定性分析在中国的新能源车政策评估中并非惯例。
 

      能源与交通创新中心最近开发的BestEV评价体系基于消费者的真实体验和经历对电动汽车进行评估，以填补政策评估知识上的空缺，帮助消费者、政策制定者和汽车制造商作出合理决策。许多以理解消费者行为和敏感度为目标的项目也在进行当中。这些自下而上的偏定性研究正在慢慢地在新能源车政策评估中发挥更大的作用。
 

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亚洲清洁空气中心2013年携手《交通建设与管理》杂志，开辟绿色交通专栏，最大程度地利用现有国际经验增进中国节能减排效果，使绿色交通运输成为现实。