中國新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策效應評估
——基于消費者特征的調(diào)節(jié)效應

趙小磊，劉毅然

(河南大學 1.中原發(fā)展研究院；2.經(jīng)濟學院，河南 開封 475004)

新能源汽車的推廣和應用有助于降低交通部門對化石燃料的依賴性，同時也是推動經(jīng)濟轉型升級與能源體系變革的有效方式，其發(fā)展受到了許多國家的高度重視與青睞[1].我國政府更是將發(fā)展新能源汽車視為由汽車大國邁向汽車強國的必由之路.在十余年的時間里，我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展取得了舉世矚目的成就，中國汽車工業(yè)協(xié)會最新數(shù)據(jù)顯示，中國新能源汽車銷量由2009年的480輛上升到2020年的136.7萬輛，2020年中國銷量比世界銷量第二的德國多出97萬輛.然而，自2019年7月以來，受補貼大幅退坡和新冠肺炎疫情的雙重影響，中國新能源汽車銷量出現(xiàn)負增長.2019年全年，新能源汽車銷量為120.6萬輛，同比下降4%，十年來首次同比下降[1-2].為此，國家頒布與調(diào)整了一系列促進新能源汽車消費的產(chǎn)業(yè)政策.例如延長新能源汽車補貼期限和平緩補貼退坡力度，推動公共領域車輛電動化，完善各地區(qū)對新能源汽車的限行、限購政策等，但是這些政策的效果究竟如何，尚缺乏來自經(jīng)濟學界的經(jīng)驗證據(jù).

此外，雖然地方政府已經(jīng)出臺一系列加快新能源汽車推廣與應用的規(guī)定，但不同省份和地區(qū)間新能源汽車推廣的實際效果仍存在較大差異.《節(jié)能與新能源汽車年鑒2020》顯示，2019年新能源汽車銷量排名前三位的省份和地區(qū)分別是廣東省(186 982臺)、北京市(80 365臺)、上海市(68 314臺)，而面積與廣東省相近的吉林省2019年的新能源汽車銷量僅有2 113臺.新能源汽車在不同省份的推廣效果存在差異，一方面是各省份推廣政策的力度存在明顯差異[1]，另一方面是各省份推廣政策的效果會受到包括但不限于消費者收入、受教育水平、人口密度等因素的影響，而影響的方式與程度還有待進行進一步實證研究.因此，本文研究的目的有兩個：一是量化評估公共采購、購置補貼以及限行限購三類產(chǎn)業(yè)政策對新能源汽車私人消費量的影響；二是從消費者特征的角度解釋三類產(chǎn)業(yè)政策效果存在地域差異的成因，即研究消費者特征對產(chǎn)業(yè)政策效果的調(diào)節(jié)效應.

1 文獻回顧

當前國內(nèi)外學者對于新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策效果的研究主要集中在貨幣補貼政策、基礎充電設施建設、公共采購政策、路權政策等四個方面.一是從購買端和生產(chǎn)端提高新能源汽車價格可接受性的貨幣補貼政策.在購買端，貨幣補貼政策能夠通過降低新能源汽車的購買成本[2]，彌補新能源汽車在市場競爭中的價格劣勢[3]，刺激消費者的購買欲望.在生產(chǎn)端，貨幣補貼政策通過縮減企業(yè)研發(fā)成本、運營成本，既可以促進新能源汽車質(zhì)量的提高，也有利于降低新能源汽車的造車成本[4].然而，也有很多學者質(zhì)疑貨幣補貼政策的有效性.例如，補貼的發(fā)放和落實具有時滯性[5]，且盲目的貨幣補貼會引發(fā)車企偽造材料騙取補貼、企業(yè)過度依賴補貼而創(chuàng)新性不足、地方政府財政壓力過大等問題[6].二是改善新能源汽車“充電焦慮”與“里程焦慮”的充電基礎設施建設政策.充電基礎設施的完善有助于消除消費者的里程焦慮和對充電能力限制的擔憂[7]，提高新能源汽車在使用環(huán)節(jié)的便利性[8]，從而顯著提高消費者的購買意愿.但是消費者在使用的過程中可能更關心充電效率[9]與充電設施的合理布局[7]等問題.此外，充電設施的建設周期往往較長，前期資金投入過大，導致充電設施的增速總體上滯后于新能源汽車的增速,短期內(nèi)無法給消費者帶來明顯的收益，激勵效果存在一定的滯后性[10].三是緩解消費者有限理性與信息不對稱劣勢的公共采購政策.羅杰斯(Rogers)在他的創(chuàng)新擴散理論中指出，消費者個人對創(chuàng)新的理解和認知程度決定了創(chuàng)新的擴散速度[11].巴基(Bakke)等認為，公共采購能夠向公眾釋放一種積極的信號，并在潛在消費者中形成示范效應，促進新能源汽車知識和信息的傳播，強化消費者對新能源汽車的理解和認知程度[6]，消除有限理性障礙對消費者購買決策的不利影響[10].四是提高新能源汽車在使用環(huán)節(jié)與購買環(huán)節(jié)比較優(yōu)勢的路權優(yōu)先政策[4].在交通擁堵或采取了特殊路權的城市，路權優(yōu)先政策可以提高消費者對新能源汽車的接受程度[12-13]，對新能源汽車銷量具有十分明顯的正向激勵作用[14].路權優(yōu)先政策還能夠在使用環(huán)節(jié)提高燃油汽車的使用成本，顯著提高消費者對新能源汽車的采納意愿[15].但路權優(yōu)先政策仍存在政策強度低、政策細則不明、可操作性不強等問題[16].

總體來看，當前國內(nèi)外學者聚焦于研究產(chǎn)業(yè)政策對新能源汽車推廣的效果，但往往忽略產(chǎn)業(yè)政策效果在不同地區(qū)所具有的異質(zhì)性.部分學者如熊永清[2]應用雙重差分模型從靜態(tài)和動態(tài)角度，研究分析了購買和使用環(huán)節(jié)政策在不同城市實施效果的差異性；李曉敏等[1]通過在多元回歸模型納入人口密度與產(chǎn)業(yè)政策的交互項，來分析產(chǎn)業(yè)政策效果的地域性差異.但無論是城市間差異，還是人口密度差異都屬于宏觀層面的異質(zhì)性分析，目前還缺乏基于消費者個人微觀特征的角度來分析產(chǎn)業(yè)政策效果存在地域差異的研究.因此，本文在使用省級面板數(shù)據(jù)量化評估公共采購、購置補貼以及限行限購三類產(chǎn)業(yè)政策對新能源汽車推廣效果的基礎之上，嘗試研究消費者個人特征(收入水平、受教育程度、人口密度)對三類產(chǎn)業(yè)政策效果的調(diào)節(jié)效應.

2 理論分析與假設提出

2.1 新能源汽車的推廣障礙

新能源汽車作為一種新興的產(chǎn)業(yè)，眾多風險和障礙限制了新能源汽車的推廣與應用.例如，新興產(chǎn)品需求具有很高的不確定性[17]、過高的購買價格[1]、高昂的電池成本[18]、技術水平的限制[19]、不完善的充電基礎設施[8]、消費者有限理性與信息不對稱[20-21]、消費者對政策認知水平與感知程度過低[22].

2.2 產(chǎn)業(yè)政策的影響機理分析

(1)購置補貼政策.新能源汽車本質(zhì)上仍是一種商品，其需求受到價格的影響[2].因此，價格始終是消費者在整個購車過程中的重要考慮因素，尤其是在最初的新能源汽車品牌的選擇中，價格高低是消費者是否購買某一品牌新能源汽車的決定性因素[23].政府實施的購置補貼政策可以緩解消費者對于新能源汽車的價格焦慮.購置補貼政策一方面可以促進新能源汽車與傳統(tǒng)汽車價格平價的出現(xiàn)[9]，削弱新能源汽車的價格劣勢；另一方面可以通過降低消費者的實際購車成本與使用成本來增強價格的可接受性[2].

(2)公共采購政策.熊彼特在1947年出版的《資本主義、社會主義與民主》一書中提出：消費者都是有限理性行為人，消費行為具有常規(guī)化和程式化的特點.在新能源汽車推廣的初期，有限理性和汽車銷售市場信息不對稱會導致消費者對新能源汽車產(chǎn)生認知障礙和感知風險，弱化消費者的購買意愿[5]，阻礙新能源汽車的推廣.公共采購政策作為一種典型示范類政策，可以對消費者起到良好的示范與引導作用.公共采購行為一方面可以通過向消費者提供更多關于新能源汽車品牌、價格、采用技術、駕駛技巧與經(jīng)驗的信息，另一方面也可以向新能源汽車潛在購買者釋放出政府支持新能源汽車發(fā)展的強烈信號，并通過在人群中產(chǎn)生“示范效應”和“攀比心理”[6]，顯著提高個人購買新能源汽車的意愿.

(3)限行、限購政策.限行、限購等非財稅類工具對新能源汽車銷量的正向激勵也十分明顯.這是因為對燃油汽車實行的限行、限購等政策在交通擁堵或采取了特殊路權的城市，會使新能源汽車使用者因為獲得“道路特權”和“購買特權”[9]而獲得更高效用水平，凸顯新能源汽車相對于傳統(tǒng)燃油汽車的比較優(yōu)勢，從而提高新能源汽車的需求.據(jù)此本文提出：

假設1A：購置補貼政策會提高新能源汽車私人消費量.

假設1B：政府公共采購政策會提高新能源汽車私人消費量.

假設1C：限行、限購政策會提高新能源汽車私人消費量.

2.3 消費者特征的調(diào)節(jié)效應

收入水平可能會影響購置補貼政策的效果，這是因為我國不同省份間人均收入水平存在較大差異.一方面，根據(jù)需求價格彈性理論，汽車屬于耐用消費品，購買汽車的支出在消費者收入中占比較大，所以總體上消費者對汽車價格變動比較敏感，即需求價格彈性大于1.而從不同收入的人群來看，低收入消費者的購車支出在收入中所占比例大于高收入人群，即低收入人群對汽車的需求價格彈性更高.這也就意味著低收入人群對于購置補貼金額的多少(反映到汽車價格上)更為敏感.另一方面，根據(jù)絕對收入假說和消費函數(shù)Ct=A+BYt(其中C表示有效需求，Y表示總收入，B表示邊際消費傾向)，高收入消費者具有更低的邊際消費傾向，而低收入人群具有更高的邊際消費傾向，且邊際消費傾向是影響產(chǎn)品有效需求的決定性因素[23].對于高收入消費者來說，由于基本生活消費需求已經(jīng)得到滿足，他們對于價格變動的敏感程度相對較低[24].而對于低收入消費者來說，更高的邊際消費傾向意味著消費者不得不把更多的收入投入于生活基本開支，但低收入的消費者對于價格的變動以及引起實際價格變動的政策敏感程度更高.因此，在低收入地區(qū)實行的購置補貼政策的效果更顯著.據(jù)此本文提出：

假設2：收入水平對購置補貼政策具有反向的調(diào)節(jié)效應.

受教育水平的高低可能會影響公共采購政策的效果.這是因為我國不同省份和地區(qū)間居民受教育水平存在差異.一方面，基于消費者有限理性模型(Simmon，1947)，消費者在進行決策時既不可能掌握全部信息，也無法認識決策的詳盡規(guī)律.但如果決策者掌握的信息資源不斷增加，那么有限理性的決策者所制定的次優(yōu)決策會不斷趨近于理想的最優(yōu)決策.在新能源汽車市場發(fā)展初期，市場信息的不完全和消費者的有限理性會導致消費者產(chǎn)生認知障礙并做出次優(yōu)的購買決策，但隨著消費者受教育水平的提高，其擁有的信息資源也更加完備，他們對于公共采購政策傳遞給他們關于新能源汽車品牌、價格、采用技術、駕駛技巧與經(jīng)驗的信息具有更強理解能力與更完備的獲取渠道，從而做出更優(yōu)的購車決策，獲得更高的效用水平[11].另一方面，公共采購是典型的示范類消費促進政策，影響其效果的關鍵因素是潛在消費者對于示范政策的認知水平[25].如果消費者對示范政策存在認知偏差，那么這種偏差可能會削弱示范政策的效果[26]，降低消費者的購買愿意.從不同受教育水平的人群來看，受教育程度更高的消費者具有更強大的信息獲取、儲存與運用的能力，他們對于政府實行的示范政策往往具有更高認知水平.因此，受教育水平更高的消費者對于示范政策在潛在消費者中產(chǎn)生的“示范效應”與“攀比心理”[6]具有更強的感知程度，故在受教育程度更高的地區(qū)實行的公共采購政策效果更顯著.據(jù)此本文提出：

假設3：受教育水平對公共采購政策具有正向的調(diào)節(jié)效應.

人口密度差異可能會影響限行、限購政策的效果，這是因為我國不同省份和地區(qū)間人口密度存在較大差異.一方面，不同省份的人口密度差異會導致不同地區(qū)交通承載壓力不同，在人口密度更大的省份，更多的機動車與非機動車使得該地區(qū)出現(xiàn)交通擁堵的概率更大[3]；另一方面，人口密度更大的城市往往對汽車牌照的需求更大[1].政府在交通擁堵、汽車牌照高需求地區(qū)對于燃油汽車實行的限行、限購政策，會提高新能源汽車使用者在“使用環(huán)節(jié)”的效用水平，凸顯新能源汽車的比較優(yōu)勢.因此，限行、限購政策在人口密度更大的地區(qū)效果更顯著.據(jù)此本文提出：

假設4：人口密度對限行、限購政策具有正向的調(diào)節(jié)效應.

3 實證模型

3.1 變量選取和數(shù)據(jù)來源

本研究的主要數(shù)據(jù)是我國2010—2017年20個省份(1)包括：北京、上海、天津、重慶、河北、遼寧、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東、河南、湖北、湖南、廣東、廣西、四川、云南、海南.新能源汽車銷量的面板數(shù)據(jù)，來源于2011—2018年的《節(jié)能與新能源汽車年鑒》.選取這20個目標省份的依據(jù)主要有以下兩方面考慮.一方面是考慮到數(shù)據(jù)的連貫性與完整性.在查閱2011—2018年的《節(jié)能與新能源汽車年鑒》后發(fā)現(xiàn)，除本文所選取的20個目標省份，其余省份或地區(qū)的銷量數(shù)據(jù)存在缺失或是不連貫的.另一方面考慮到數(shù)據(jù)的代表性.這20個省份的新能源汽車銷量在八年間均占據(jù)全國新能源汽車銷量的85%以上[1]，具有代表性.本文所選取變量的解釋與數(shù)據(jù)來源如表1所示.

表1 變量及數(shù)據(jù)來源

被解釋變量EV表示新能源汽車私人消費量，用各省份當年私人購買的新能源汽車數(shù)量來衡量.主要解釋變量為購置補貼、公共采購、限行限購三個政策變量.Subsidy表示購置補貼，按照熊勇清等對購置補貼的定義[2]，用各省份新能源汽車推廣應用補助資金清算金額總和來表示.根據(jù)學者菲利帕(Filippa)等[21]和李曉敏等[1]對公共采購政策與補貼政策的定義，本文用全國各級政府和公共機構在公交、環(huán)衛(wèi)、郵政、公務等公共領域采購的新能源汽車數(shù)量來表示公共采購Procurement.Privilege是用虛擬變量表示的限行限購政策，Privilege=0表示未實施限行限購政策，Privilege=1表示實施了限行限購政策.

控制變量Charger表示充電設施數(shù)量，本文采用各省份當年每千人所擁有的充電樁總數(shù)來表示，這是因為目前人均占有充電設施的數(shù)量是影響新能源汽車市場份額的重要因素[22].Price表示新能源汽車價格，本文用上海汽車公司旗下的新能源汽車榮威E550的年度成交均價來表示.這樣做一是基于數(shù)據(jù)可得性的考慮；二是在新能源汽車市場激烈的競爭之下，某一款暢銷車型年度成交均價的變化可以在一定程度上反映出該地區(qū)新能源汽車售價的整體變動情況.Patent表示新能源汽車行業(yè)技術水平，用各省份當年新能源汽車年度專利申請量來衡量，這是因為當前新能源汽車推廣三大障礙(成本焦慮、里程焦慮和安全焦慮)產(chǎn)生的根源是新能源汽車技術的不成熟，技術的進步是未來新能源汽車大規(guī)模采用的決定因素[8].Gasprice表示汽油價格，用各省份當年93號汽油的年度平均價格來表示，這是因為汽油價格是消費者考慮節(jié)油和燃油經(jīng)濟性的重要信號，汽油價格相對微小的變化可能會導致消費者選擇出行方式發(fā)生轉變[18].Income和Education分別表示地區(qū)居民的收入水平和受教育水平.Filippa等[21]認為，收入和受教育水平作為消費者自身重要的社會經(jīng)濟變量，能夠顯著影響其購買決策.PopTotal為各省份當年常住人口總量.表2為各變量的描述性統(tǒng)計.

表2 描述性統(tǒng)計

3.2 模型設定

本文依照Filippa等[21]關于新能源汽車的需求主要取決于消費者的使用效用的結論構建如下計量模型：

lnEVmt=C+αlnδmt+βlnXmt+μm+γt+εmt

其中m表示省份，t表示年份，EVmt表示新能源汽車私人購買數(shù)量，δmt表示一組產(chǎn)業(yè)政策變量，α是各產(chǎn)業(yè)政策變量的系數(shù)，Xmt為一組控制變量，β是各控制變量的系數(shù)，μm為省份固定效應，γt為時間固定效應，εmt是隨機誤差項.

4 模型結果與分析

4.1 產(chǎn)業(yè)政策效果分析

在進行固定效應回歸之前，對各變量進行平穩(wěn)性檢驗，ADF單位根檢驗的結果顯示各變量均滿足一階單整條件.另外，Hausman檢驗的結果，拒絕了隨機效應模型的原假設.因此，將三個政策變量依次加入固定效應模型進行回歸，回歸結果見表3.

表3 固定效應結果

模型(1)中購置補貼lnSubsidy的系數(shù)為0.219，且在1%的置信水平上顯著.這表明當前中國購置補貼政策在各省份的激勵效果積極有效，購置補貼力度每增加1%，新能源汽車私人購買數(shù)量增加0.219%，這與威廉·塞爾茨楚拉(Sierzchula)等[27]和李國棟等[15]的研究結果一致.當前對于消費者來講，新能源汽車價格依然較高，購置補貼可以降低消費者購車的實際成本，提高新能源汽車的價格的可接受程度.假設1A得證.模型(2)中公共采購lnProcurement的系數(shù)為0.345，且在1%的置信水平上顯著，這表明新能源汽車的公共采購規(guī)模每提高1%，該地區(qū)新能源汽車的私人消費量就會增加0.345%.這與Rogers的結論一致，驗證了Rogers[11]在他的創(chuàng)新擴散理論中提到的公共采購政策示范效應的存在，即公共采購規(guī)模的擴大有助于新能源汽車私人消費量的提高.假設1B得證.模型(3)限行限購Privilege的系數(shù)為0.772，且在5%的置信水平上顯著.該結果表明，對燃油汽車的限行限購政策會增加該地區(qū)新能源汽車私人消費量，這與張國強等[9]和李國棟等[15]的結論一致.這是因為限行限購政策提高燃油汽車的使用成本，凸顯新能源汽車的比較優(yōu)勢與便利性.假設1C得證.

4.2 基于消費者特征的調(diào)節(jié)效應

李(Li)等[27]在研究中發(fā)現(xiàn)人口密度會影響新能源汽車的擴散.為此，我們在本節(jié)引入地區(qū)人口密度Density(中國各省份當年每平方公里居住的人口數(shù)量)來驗證假設4，并在本節(jié)進一步考察假設2和假設3是否成立.具體做法是在模型中依次加入人均收入水平與購置補貼、受教育水平與公共采購、人口密度與限行限購的交互項進行回歸，回歸結果如表4所示.

表4 消費者特征異質(zhì)性結果

在模型(4)中，收入水平和購置補貼的交互項lnIncome*lnSubsidy的系數(shù)在1%的顯著性水平為-0.180，驗證了收入水平對于購置補貼政策存在反向調(diào)節(jié)效應.收入水平提高1%會使財政補貼政策的效果降低0.18%，假設2得證.這是因為低收入地區(qū)的消費者具有更高的邊際消費傾向與需求價格彈性，購置補貼增加后低收入人群購買新能源汽車意愿更強烈.

在模型(5)中，受教育水平和公共采購的交互項lnEducation*lnProcurement的系數(shù)在1%的顯著性水平為2.105，驗證了受教育水平對于公共采購政策存在正向調(diào)節(jié)效應.受教育水平提高1%會使公共采購政策的效果提升2.105%，假設3得到證實.這是因為在受教育水平更高的地區(qū)，消費者有限理性行為和信息不完全劣勢會得改善，消費者不僅對于公共采購行為帶給他們的駕駛技巧與經(jīng)驗更敏感，同時對于公共采購在人群中引起的示范效應和從眾心理具有更強的感知程度，政府實行的公共采購政策效果也更好.

在模型(6)中，人口密度和限行限購的交互項lnDensity*Privilege的系數(shù)在1%的顯著性水平為1.253，驗證了人口密度對于限行限購政策存在正向調(diào)節(jié)效應.人口密度提高1%會使限行限購政策的效果提升1.253%，這與假設4一致.這是因為在人口密度越大的區(qū)域，私家車等交通工具的數(shù)量越多，該地區(qū)出現(xiàn)交通擁堵問題的概率和“汽車牌照需求”也就越大.政府在交通擁堵和汽車牌照高需求地區(qū)對燃油汽車實施的限行限購政策會使新能源汽車使用者因獲得“道路特權”而得到更高的使用效用與出行便利，同時消費者對于新能源汽車具有的比較優(yōu)勢感知程度也更強.

5 穩(wěn)健性檢驗

為了證明上述結論的穩(wěn)健性，本文采用以下方法進行了穩(wěn)健性檢驗.一是為解決內(nèi)生性問題,將新能源汽車私人購買數(shù)量的滯后一期lnEV(-1)和政策變量滯后一期代入原模型進行回歸.二是用新能源汽車銷量(私人購買數(shù)量+政府購買數(shù)量)代替新能源汽車私人購買數(shù)量，并在模型中加入時間趨勢項進行回歸.三是在模型中加入因變量的滯后項lnEV(-1)，使用動態(tài)面板回歸系統(tǒng)GMM方法進行回歸.系統(tǒng)GMM結果顯示，三組回歸中AR(2)均大于0.1、Sargan均大于0.5，可以認為通過了AR檢驗與Sargan檢驗，因此系統(tǒng)GMM的結果與原模型結果具有內(nèi)在的一致性.三種穩(wěn)健性檢驗的結果均顯示三個政策變量與控制變量的系數(shù)變化很小，符號也與原模型一致，即上述結論通過了穩(wěn)健性檢驗.

6 結論和建議

6.1 研究結論

本文基于2010—2017年中國20個省份新能源汽車銷量的面板數(shù)據(jù)，通過多元回歸模型考察公共采購、購置補貼、限行限購三類產(chǎn)業(yè)政策對促進私人新能源汽車消費的效果.研究結果表明，公共采購、購置補貼、限行限購三類產(chǎn)業(yè)政策均促進了新能源汽車私人銷量的提高.此外，消費者的經(jīng)濟社會特征與社會分布特征可以解釋產(chǎn)業(yè)政策效果存在地區(qū)差異的成因，即人均收入水平會對購置補貼政策產(chǎn)生反向的調(diào)節(jié)效應；受教育水平與人口密度分別會對公共采購政策與限行限購政策產(chǎn)生正向的調(diào)節(jié)效應.

6.2 政策建議

我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策正處于調(diào)整優(yōu)化的關鍵時期，在我國多樣化產(chǎn)業(yè)政策的扶持下，新能源汽車產(chǎn)業(yè)的前景愈發(fā)清晰.根據(jù)以上結論，本文認為新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策在下一步調(diào)整完善時應注意以下幾點：①逐步取消貨幣補貼政策，合理制定退坡比率.各地政府應根據(jù)當?shù)匦履茉雌囃茝V和技術發(fā)展現(xiàn)狀，并結合不同地區(qū)的人均收入水平的差異合理安排新能源汽車財政補貼政策的退坡比例，有條不紊地進行財政退坡.②繼續(xù)加大政府和公共機構對新能源汽車的采購力度.各地政府應不斷加大新能源汽車的采購力度，在受教育水平差異的基礎上制定不同地區(qū)針對性的采購方案.③積極探索與健全路權優(yōu)先政策體系.地方政府應根據(jù)人口密度的差異制定不同執(zhí)行力度的路權政策，人口越稠密的地區(qū)越要嚴格執(zhí)行對新能源汽車的使用便利措施，允許新能源汽車使用公共車道、停車優(yōu)惠等措施，提高消費者在使用環(huán)節(jié)的便利性.