论文研究-基于优惠税率的新能源汽车产业化激励机制研究.pdf

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针对现有政策对新能源汽车(new-energy-vehicle,NEV)产业化激励不足,提出了基于优惠税率的激励机制,建立了相应的新能源汽车产业化系统动力学模型,基于市场拓展程度等状态指标对模型进行了仿真与分析,给出了不同时期的新能源汽车制造业优惠税率和传统汽车制造业加征所得税率这两个激励工具的参考数值。仿真结果表明,该激励机制在拓展新能源汽车消费市场的同时,也并未减少国家财政的企业所得税收入。相比单一政策作用下的情形,各个状态指标都得以改善,激励效果明显。研究为激励机制的设计提供了新的思路和方法。
1738 计算机应用研究 第31卷 整车累计销量和NEⅤ累计产业化攽袷分别用4个流位变量来的系统动力学模型结构与新能源汽车产业化的实际相一致。 表示;NEⅤ产业化投入、NEⅤ整车制造业年产值、NEV整车年 2)模型输出数据验证 销量和NEV产业化效益流人分别用4个流率变量来表小。外 通过模型基础输出数据与国家相关部门和协会发布数据 部变量如表2所示,初始值数据时间为2006年。 的比对,笔者认为本文模型的输出结果与中国新能源汽车产业 表2外部变量说明 发展的实际情况基本吻合,在历史数据的集合方面达到了模型 总系统流图中的外部变量 初始 合理性的基木要求。 中国整体汽车年销量(万辆/年) 传统汽车平均价格(万儿/辆) 3仿真实验 国际原油价格(美元/桶 3.1状态指标 NEⅤ期望利润率!百分数) 美国MEV在总体汽车销量中的占比(自分数 本文拟从以下五个方面来构建新能源汽车产业化的状态 指标 数据来源:中国汽车工业协会网站,htp://ww.cam. org. Cn 总系统流图中的流率公式及其涉及到的中间变量,主要根 a)市场拓展程度。其主要体现在市场份额和顾客流动性 据对新能源汽产业化的投人、过程及效益分析得到的变量间方面。本文以NEV年销量在总体汽车年销量中的占比NX 关系和表1中激励机制的方程式制定。 来作为市场拓展程度的度量指标,目标值为 MNXLB。 b)投资主导程度。在新能源汽车产业不断形成主导的过 2.2模型合理性验证 程中,仝社会对其投资额会逐步增加,因此本文以NEV产业化 1)结构合理性验证 投入占汽车行业投入的比重KB作为行业主导程度的度量指 本文在对新能源汽车产业化进行系统分析与模型构建时,枟,目标值为MKB 阅读了大量相关文献资料、企业公开的数据、汽车行业统计年 c)行业经济效益。企业是以盈利为日的的市场实体,利 鉴和相关研究报告以及其他统计信息网络资源。通过深入调润是企业发展的经济源动力。本文拟以NEⅤ产业利润率 研,并向相关专业人员作了详细的咨询,这样基本保证了本文CYR.来作为行业经济效益的度量指标,目标值为MCYR 政府产业化投人氧 中国整体汽车年销量→中国NEV在总体汽 致采则 政府ⅣEV釆购力虔系数 销量中的占比 产业外部融资政府产业化投入系数 传统汽车 响的新k 平均价格 增市场/+ 研发与基础设施 传统汽车制造 价格因素 投入分配系效 业年产值 影响的新 增市场 NFy累计产业 各一NE产业化岽计投入 国除原油价格 NEV产业化效益流入 NEⅤ基础设施投入 NE期望利润率\、传统汽车制造 EV汽车 E单车平均成本 年销售量八\政NEv 采购力度 产业融资规模 传统汽车加征 环境效益 能源效益 NE单车名义平均价格NEV单车实乐半均价格)所得观额 EV制造业 产业内部投资 补贴利润 传统汽车制造业加 (中美NEV销量结构 相对差距系数 NET NEV制造 〈国际原油价格〉 优惠税率 NV整车累 NEV整车年销量 一NEV产业利润率 NE制造业优惠 税率系数 NE制造个业再投 NEV整车制遣业累计产值 NEv产业 利润率 EV整车制造业年产 实际利润 中美NEv销量结构相对 NEⅴ整车 差距系数 制造业年 中国NE在总体美国NE在总体汽车销量屮 车销量中的占比〉 图3基于优惠税率的新能源汽车产业化激励机制总系统流图 d)能源效益。节约能源是国家发展新能源汽车产业的 表3状态指标及其目标值 个重要战略日标。随着新能源汽车产业化的发展,燃油和天然 目标 状态指标 单位 2020年目标值 气等资源消耗量会减少,所带来的经济效益即为能源效益。拟 ANYXY 能源效益 亿元 1000 用NYXY来表示,目标值为 MNYXY。 MHIXY 坼境效益 亿 e)环境效益。指由于新能源汽车产业化的发展所带来的 MNXLD市场拓展程度百分数 15% 减少氮氧化合物、一氧化碳等有害气体污染的效益。环境效益 KB行业主导程度百分数 MCYLRL NEV产业利润率百分数 20% 也是国家发展新能源汽车宀业的个重要战略目标。拟用 HXY来表示,月标值为MHXY。 3.2仿真与效果评估 根据《节能与新能源汽车产业规划(20112020年)》及相 为分析与比较基于优惠税率的激励机制和单一政策对新 关文献来确定各个目标的其体数值。参看表3,资料来源亍文能源汽车产业发展的作用状况,设计了三种仿真方案。 献L18 仿真方案1引入基于优惠税率的新能源汽车产业化激励 第6期 卢健,等:基于优惠税率的新能源汽车产业化激励机制研究 1739 机制,将NEⅤ优惠税率系数取为1,设置仿真数据库 Bascrun。分,所以2线高于1线,但随着激劢机制实施效果的逐渐显现, 仿真方案2不引人作为约束作用的传统汽车制造业加新能源汽车销量迅猛增加,企业投入逐渐取代政府投入成为产 征所得税率,即在现有单一政策作用下,将NEⅤ优惠税率系数业投入主休,并在2012年1线开始超过2线,随后继续上升 设置为1.5,表示政府每年对于NEⅤ制造业优惠税率幅度在在2015年前后达到顶峰12.2%,随后进入平稳期。说明企业 原冇的基础上增加50%,其他参数保持不变,设置仿真数据库的投资热情和力度是随着市场的热度而变化的 Tell 仿具方案3不引入作为约束作用的传统汽车制造业加 0.15 0.1 征所得税率,即在现有单·政策作用下,将NEⅤ优惠税率系 0.05 数设置为0.5,表示政府每年对于NEV制造业优惠税率幅度 0 2006201020142018 在原有的基础上减少50%,其他参数保持不变,设詈仿真数据 06201020142018 time/rear 占比:aeu144 库Tet2。 N年精和32233322,必 详支 上述仿真方案的设计是通过对我国新能源汽车企业实际 (aNEV在中国整体汽车年销量中的占比(b)NEⅤ产业在汽车行业投入占比 税负情况的了解和分析后给出的。根据相关文献,209年 0.325 国内汽车企业上市公司所得税负均值为0.0%6,2010年为 025 0.114,可制定的优惠税率范围为[0,0.018],这和本文NEV制 造业优惠税率的仿真结果是基本吻合的。 2006201020142018 在以下仿真及结果分析中,会对激励机制引入后的NEV time/Year 制造业优惠税率、传统汽车制造业加征所得税率的变化情况进 出操款”3 ()NEV产业利润率 行仿真分析,并重点考察上述三种方案对新能源汽车产业化的 图5三种方案下的市场拓展指标、行业主导指标、行业 各个状态指标(市场拓展指标、行业主导指标、行业经济效益 经济效益指标的对比 能源效益和环境效益)的影响情况 3.2.5三种方案下NEⅤ产业利润卒(行业经济效益指标)的 3.2.1NEⅤ制造业优惠税率的变化情况 对比 如图4(a)所示,NEⅤ制造业优惠税率是逐年下降的,这符 从图5(c)可看出,激励机制的实施使得NEV产业利润率 合实际情形,因为随着新能源汽车的成本降低,NEV制造商的较之其他两种方案都有了一定的提高,最低为20.5%,达到了 利润在增加,相应所需的优惠税率将呈下降趋势。 行业经济效益的目标值20%。这说明基于优惠税率的激励机 004 制是通过直接方式作用于新能源汽车制造业,激劢效果明显。 0015 003 3.2.6三种方案下能源效益和环境效益的对比 001 0.02 0005 从图6(a)和(b)可以看到,随着激励机制的实施,新能源 0 2006201020142018 2006201020142018 汽车的累计销量逐年増加,所带来能源效益和环境效益随之快 time/Year NEV制造业优恶率3Bu 专统汽车制造业加狂齐得税率BsR 速增长,在2015年前后1线将超过了2线,此时也是新能源汽 NEⅤ制造业优惠税率 (b)传统汽车制造业加征所得税率 车年销量增长最快的时候。最终将在2020年实现能源效益 图4NEⅤ制造业优惠税率和传统汽车制造业加征 所得税率的变化情况 1218亿,超过目标值(1000亿),完成较好;实现了环境效益 3.2.2传统汽车制造业加征所得税率的变化情况 9.37亿,未达到目标值(10亿),但相差不大。 200 如冬4(b)所示,在2006-2020年,对传统汽车制造业加 世 1500 征所得税率最大值为2.4%,这和目前的传统汽车制造企业所1100 4 得税率25%相比,增加的幅度不大,在企业可接受范围内。 24x-3-3 3.2.3三种方案下新能源汽车在总体汽车销量中占比(市场 1020142018 拓展指标)的情况对比 能源效益 BaseR;41能源效益T2-333环境效益 Dase run↓1+环境敏益Tes-43各 能源效益Tes1-22 境效益Tesl1-222 从图5(a)可以看到,因为激劢机制的实施,到2016年, a)能源效益 (b)环境效益 NEⅤ在中国整体汽车年销量中占比可达到市场拓展程度指标 图6三种方案下的能源效益、环境效益的对比 的目标值15%,并一直保持这个比例在一个微小范围内波动。4结束语 这说明激励机制囚为具冇激励与约束的双重属性,对于激励客 体的激励效果较之单一政策要好,拓展市场的能力更强,对新 木文设计了一种基于优惠税率的新能源汽车产业化激励 能源汽车产业化的推进力度更大。 机制,并对其进行了系统动力学建模与仿真,给出了NEⅤ制造 从激励机制发挥作用的时间来看,20062010年,由于激业优惠税率和传统汽车制造业加征所得税率这两个激励工具 励机制刚刚施行,新能源汽车市场拓展缓慢;随着激励机制对的参考数值 传统汽车制造商的约束作用逐步加强,2010-2014年NEV在 仿真结果表明,在实施该激劢机制后,由于増加了新能源 中囯整体汽车年销量中的占比増长最快,这说眀此时激励机制汽车较之传统汽车的价格优势,可极大地拓展价格因索影响的 对新能源汽车市场的拓展能力开始显现并逐步增强 新增市场,进而使得新能源汽车产业化的各个状态指标都有明 3.2.4三种方案下NEV产业在汽车行业投入占比(行业主显的提升,激励的效果明显。 导指标)的对比 另外,基于优悳税率的激励机制是经过了较长的传导链和 由图5(b)可知,在产业化初期由于是政府投人占主要部系统的多轮反馈,才真正作用于新能源汽车新(下转第1743页) 第6期 张敏,等:一种基于局訴模型的多工况过程质量预测方法 1743 现一定的趋势偏差。同时,量化属性均方误差(ⅥSE)和相对平[2] FU Min-yue. Minimum switching control for adaptive tracking[C 均误差(RE)也表明多模型方法相对局部模型更为有效和准确。 Proc of the 3rd IEEE Conferenee on Decision and Control. 1996 BP神经网络算法和支持向量回归作为多模型方法的对比研究 3749-3754. 从表2和3可以看出,多模型方法的预测精度要远远好于这两 [3 NARENDRA K S, GEORGE K. Adaptive cont 种方法,再通过BP和SR两种方法的对比中可发现,SⅤR方法 systems using multiple models[ c]//Proc of the American Control Conference. 2002-8-10 的预测效果要好于BP方法,其原因是BP方法需要较大的训练 [4』刘吉臻,陈彦桥,曾德良,等.500MW单元机組模糊多模型协调控 样木,否则会造成训练模型不准确,而SVR根据结构风险最小 制系统[冂.动力工程,2003,23(6):2790-2793 化的原则其样本训练效果更好,预测更为准确 「5钟伟民,李杰,栏辉,等.基于FCⅥ聚类的气化炉温度多模型欤测 量建模LJ」.化工学报,2012,63(12):3951-3955. 4结束语 [6]李柠,李少远。基于LPE算法的多模型建模方法[J.控制与决 策,2002,17(1):1-14 本文提出了一种基于局部模型的多工况过程质量预测方 [7]孙建泙,苑-方,复杂过程的多模型建模方法研究[冂].仪器仪 法,针对复杂过程的多输入、多输出、非线性问题,建立多工况 表学报,2011,32(1):132-137 的质量预测模型。 [8〗向培素.聚类算法缤述[J.西南民族大学学报:自然科学版 a)利用K-均值聚类方法引入复杂数据处理屮,通过K-均值 2011,37(5):112-114 聚类方法实现复杂过程工况的划分,将复杂过程划分为较为简9」白鹏,张喜演,张斌,等·支持向量机理论及工程应用实例LⅥ」.西 单的不同工况,为实现复杂过程质量预测提供有效的数据基础。 安:西安电子科技大学出版社,200 b)结合工况划分,利用所需样本小学习能力强的支持向「101陈志明,半蓝膏学习算法在农用地分等中的应月,计算机工 量机回归原理建立各工况下的局部模型,再利用各局部模型加 程与没计,2008,29(23):6133-6135. 权的方式建立预测多模型。针对粒子群算法已陷入早熟的特 11]李峻金,向阳,芦荬明,等.粒子群聚类算決综述[J].计算机应用 研究,2009,26(12):4423-442 点,通过引入变异参数这一改进粒子群算法,实现各权值最优[12]蒋毅,张勤,悲于自适应变异粒子群算法的分布式电源规划[J 解的求值,从而最终建立基于局部模型的多工况过程质量预测 它力学报,2012,27(3):194-198 模型。 [13 MCAVOY T J, YE \. Base eontrol for the Tennessee Eastman problem c)本文通过TE过程的常模式这一个复杂过程对所建 J1. Computers and Chemical Engineering, 1994. 18(5): 383 立的多模型预测方法进行仿真预测,并诓过与局部模型、BP神 413 经网络模型和支持向量机回归模型进行对比研究。结果表明14 CHIANG L H, KOTANCHEK M E, KORDON A K, er al. Fault di 本模型的预测效果相对其他预測方法较好,相对诀差控制在 agnosis based on Fisher discriminant analysis and support veetor ma 1%左右,同时表明其预测方法的可行性和有效性。 chines Computers and Chemical Engineering, 2004, 28 (8) 1389-1401 参考文献 15 LUA Ning-yun, YANG Yi, GAO Fu-rong, et al. Multirate dynamic [1 BATES J M, GRANGER C W J. 'The combination of forecasts [JI inferential modeling for multivariable processes[ J. Chemical Engi Operations Research Quarterly, 1969, 20(4): 451-468 neering Science, 2004, 59(4): 855-864 (上接第1739页)增市场,囚此其发挥作用所需要的时间较长 [10 MILLER G R, CABLE J M, Me A K, et al. Underslanding 参考文献: ecohydrological connectivity in savannas: a system dynamics modeling approach J1 Ecohydrology, 2012, 5(2): 200-220 [Ⅰ』刘军民,施明顺,李哲加快新能源汽左产业发展的财政扶持政策 L11 KONTOGIANNIS T Modeling pattens of break down of human and [冂].中囯科技投资,2010(5):18-20 ional processes in accidents using system dynamies [J] [2_ The \ational Resear h Council. The hydrogen economy: opportuni Safety Science,2012,50(4):931-944 ties, costs, barriers and R&D needs M. Washington DC: National L12」包晓英,胡本勇,唐小我.基于过度自信的逆供应链激励机制设计 [J].计算机应月研究,2011,28(9):3378-3380 [3]程远,韩侍新能源汽车需政府矣购扶持[J]·经济,2010(8):108-[13]王云访,科技全业的创新激励机制研究[M]·北京:中国栏会料 109 学出版社,2008:67-85 4]路春城,黄志刚关于新能源汽车消费的税收政策分析[J]就务[14]罗柏发,蔡国永一种基于社会网络的激励兼容的信任模型[门 研究,2011(5):29-32 计算杌应用研究,2011,28(5) L5」弋亚群,向琴.我国新能源汽车产业分析J·中国软科学,2009[15]王其藩.系统动力学[M,北京:清华大学出版社,1994:10-35 (6):60-63 [16 ZUO Xiao-de, LEI Hong, JIN Hai-jian. A system dynamic approach [6〗任海英,拦善宝,黄鲁成.区崁新兴技术产业化的系统动力学研究 [冂].科技进步与对策,2010,27(13):39-43 xi Beibu Gulf economic zone[ J]. Journal of Computational Infor- [7〗宋寒,但斌,张旭梅.服务外包中双边道徳风险的关系契约激励机 nation Systems,2010,6(5):1525-1528 制LJ」.系统工程狸论与实戥,2010,30(11):1944-1953 [17 WAN Kai-hang, SUN Hao, YANG Ji-jiang, et al. E-money impact [8]尹洁,陈收,邹自然.股票型开放式基全管理报醐激励约来σ制 analysis bascd on simulation approach[ J] Journal of Computatio [冂].系统工程理论与实践,2011,31(4):743-745. nal Informatian Systems, 2009, 5(2): 800-801 [9] RASMUSSEN L V, RASMUSSEN K, REENBERG A,l.Asys灬m[18]苗圩对新能源汽应采取递减弌补贴[J运翰经理世界,2010 dynamics approach to land use changee in agro-pastoral systems on the (1):10-14 desert margins of sahel[冂]. Agricultural Systems,2012,107(3):L19」李泉,王小雪.促进新能源汽车发展的财棁政策研究LJ」.经济与 管理,2012,26(6)

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