雙碳背景下多元政策對新能源汽車消費(fèi)者購買意愿影響研究

李旭東,何壽奎,戴慶春,牟 斌

(1.重慶交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院, 重慶 400074; 2.重慶科技學(xué)院 工商管理學(xué)院, 重慶 400015)

0 引言

為了人類共同的生存環(huán)境,各國在碳排放方面達(dá)成共識(shí),積極推進(jìn)低碳環(huán)保。中國征政府提出了“3060”雙碳目標(biāo),為盡快實(shí)現(xiàn)目標(biāo),國務(wù)院印發(fā)了《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》,積極擴(kuò)大新能源、清潔能源在交通運(yùn)輸領(lǐng)域應(yīng)用,推動(dòng)運(yùn)輸工具裝備低碳轉(zhuǎn)型;大力推廣新能源汽車,逐步降低傳統(tǒng)燃油汽車在新車產(chǎn)銷和汽車保有量中的占比。新能源汽車是全球汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的主要方向,也是中國汽車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略選擇,積極穩(wěn)妥推進(jìn)碳達(dá)峰碳中和,必須立足我國能源資源稟賦,堅(jiān)持先立后破,有計(jì)劃分步驟實(shí)施碳達(dá)峰。新能源汽車在助力“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)中扮演著重要的角色,根據(jù)《節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖2.0》規(guī)劃,汽車碳排放將于2028年提前達(dá)峰。2022年底,我國新能源汽車保有量約1 310萬輛,超過全球的一半,但從新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看,我國新能源汽車的推廣依然對經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策有著較強(qiáng)的依賴,隨著財(cái)政補(bǔ)貼程度的逐漸減弱,對新能源汽車市場將產(chǎn)生沖擊?；诖?積極響應(yīng)國家雙碳政策,以調(diào)控限制、配套完善、技術(shù)提升、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)等多元政策為研究對象,研究其對新能源汽車購買意愿的影響,分析消費(fèi)者對于政策的感知程度,為政府制定合理的多元化政策提供參考建議。

目前,我國新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展已進(jìn)入規(guī)?；焖侔l(fā)展的新階段,其政策的調(diào)整有助于推動(dòng)不同階段新能源汽車市場規(guī)模的擴(kuò)張。作為全球戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè),新能源汽車政策一出臺(tái),便廣受學(xué)術(shù)屆關(guān)注。國外學(xué)者Bergek等[1]主要解讀了新能源汽車政策體系構(gòu)成及影響,探究政策傳播創(chuàng)新和穩(wěn)定性。Wolbertus等[2]的研究表明,電動(dòng)汽車充電與適應(yīng)政策之間存在相互影響關(guān)系。國內(nèi)學(xué)者唐葆君等[3]利用回歸模型、情景分析法,定量分析國內(nèi)外試點(diǎn)城市混合動(dòng)力汽車銷售數(shù)據(jù),結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼政策情況,得出經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策促使混合動(dòng)力汽車市場份額的增長。

通過文獻(xiàn)梳理,眾多研究主要采用的方法是Icek和Ajzen的計(jì)劃行為理論(TPB),主要集中在感知因素等方面研究。Fishbein等[4]認(rèn)為消費(fèi)者態(tài)度受購買意愿的影響,與其他外在因素共同對消費(fèi)行為產(chǎn)生作用。從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看,新能源汽車相關(guān)研究主要是以消費(fèi)者的購買意愿研究為主,通過TAM模型和TPB理論等探討消費(fèi)者感知因素,而對于多元政策的影響效果研究較少。Hines等[5]提出外部情景因素是實(shí)施行為的主要原因,認(rèn)為外部變量通過影響用戶感知對用戶接受信息系統(tǒng)產(chǎn)生影響。因此外部情景因素(多元政策)和內(nèi)部情景因素(感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)、從眾心理)都會(huì)對購買意愿產(chǎn)生影響。主要是針對多元政策對消費(fèi)者購買意愿影響的研究,將新能源購買行為看作“外部情景因素-內(nèi)部情景因素-新能源汽車購買行為”的過程,通過結(jié)構(gòu)化方程式分析消費(fèi)者對于新能源汽車購買意愿的反應(yīng)情況,為政府制定精準(zhǔn)化、多元化政策提供建議。

1 政策分類與研究假設(shè)

1.1 政策分類

政策扶持是促進(jìn)新能源產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的調(diào)控手段,借鑒高尚等[6]的政策分類方法,結(jié)合研究內(nèi)容,將新能源汽車政策分為調(diào)控限制、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、配套完善及技術(shù)提升4大類(統(tǒng)稱多元政策),如表1所示。

表1 新能源汽車政策分類

調(diào)控限制政策是指政府對于新能源汽車出臺(tái)的一系列不限行、不限購、可借用公交車道行使等政策,減少新能源汽車受限行限購政策的影響。如黑龍江、南寧等推出新能源車可借用公交車道行使等系列措施。

經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策是政府通過購置稅補(bǔ)貼、充電補(bǔ)貼、停車優(yōu)惠及換購補(bǔ)貼等方式來降低消費(fèi)者經(jīng)濟(jì)成本。購置稅補(bǔ)貼指中央財(cái)政及地方政府為支持消費(fèi)者購買新能源汽車安排的專項(xiàng)資金。充電補(bǔ)貼是當(dāng)?shù)卣畬τ谛履茉雌嚦潆娊o予電費(fèi)補(bǔ)貼。停車優(yōu)惠指新能源汽車在實(shí)行政府管理的停車設(shè)施停放享有優(yōu)惠。換購補(bǔ)貼指個(gè)人消費(fèi)者從非能源汽車轉(zhuǎn)為新能源汽車,政府給予一定補(bǔ)貼。

配套完善政策是指在高速、住宅區(qū)和商場等公共停車場配備充電設(shè)施,提升消費(fèi)者用電需求,減少對于充電無樁的擔(dān)憂。2017—2021年我國新能源車裝比在3∶1左右,各地政府頒發(fā)了一攬子政策完善新能源充電樁配套建設(shè),并針對消費(fèi)者自行安裝充電樁給予了一定補(bǔ)貼。

技術(shù)提升政策是指國家為了新能源汽車生產(chǎn)及充電設(shè)施生產(chǎn)建設(shè)運(yùn)營企業(yè)突破關(guān)鍵核心技術(shù),不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量,保障產(chǎn)品安全和性能,為消費(fèi)者提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)所提供的補(bǔ)貼政策。主要面對與新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè),涉及電池、芯片、智能駕駛等科技領(lǐng)域。

1.2 研究假設(shè)

調(diào)控限制政策。Kim等[7]、李國棟等[8]認(rèn)為新能源產(chǎn)業(yè)政策越完善,潛在消費(fèi)者感知價(jià)值越高。而新能源車不限行,可行駛專用車道等措施會(huì)讓消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)明顯變小,具有負(fù)向影響。通過調(diào)研發(fā)現(xiàn),調(diào)控限制政策越強(qiáng),新能源汽車購買者更多。新能源的不限購、不限行等措施有助于刺激消費(fèi)者購買意愿[9]?；诖?提出以下假設(shè):

H1a 調(diào)控限制政策對感知價(jià)值有顯著的正向影響;

H1b 調(diào)控限制政策對感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響;

H1c 調(diào)控限制政策對從眾反應(yīng)有顯著的正向影響;

H1d 調(diào)控限制政策對購買意愿有顯著的正向影響。

經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策。Jeanjean[10]圍繞政策實(shí)施效果展開了多角度研究,以動(dòng)態(tài)視角的方式呈現(xiàn)了政府對消費(fèi)者和廠商的財(cái)政補(bǔ)貼均有正向促進(jìn)的作用。王夏芳[11]通過實(shí)證表明對新能源汽車加大價(jià)格補(bǔ)貼力度,消費(fèi)者會(huì)更加青睞新能源汽車。劉璐[12]認(rèn)為政府補(bǔ)貼政策對于消費(fèi)者購買意愿具有正向關(guān)系。通過市場調(diào)查發(fā)現(xiàn)減免購置稅、補(bǔ)貼等經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對消費(fèi)者感知價(jià)值有正向影響,而對感知風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)向?；诖?提出以下假設(shè):

H2a 經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對感知價(jià)值有顯著的正向影響;

H2b 經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響;

H2c 經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對從眾反應(yīng)有顯著的正向影響;

H2d 經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對購買意愿有顯著的正向影響。

配套完善政策。隨著新能源汽車步入“后補(bǔ)貼時(shí)代”,消費(fèi)者逐漸從財(cái)政激勵(lì)轉(zhuǎn)為對限行政策、充電樁、使用安全性等,越完善的配套政策越能讓消費(fèi)者有更加舒心的駕駛體驗(yàn),楊婕[13]通過問卷調(diào)查,發(fā)現(xiàn)政府配套政策的完善程度會(huì)影響消費(fèi)者對新能源汽車的購買意愿。譚慧研究得出充電設(shè)施建設(shè)對于新能源汽車購買決策的影響較大。結(jié)合調(diào)研發(fā)現(xiàn),配套設(shè)施建設(shè)越完善,將促進(jìn)新能源汽車購買?；诖?提出以下假設(shè):

H3a 配套完善政策對感知價(jià)值有顯著的正向影響;

H3b 配套完善政策對感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響;

H3c 配套完善政策對從眾反應(yīng)有顯著的正向影響;

H3d 配套完善政策對購買意愿有顯著的正向影響。

技術(shù)提升政策。為方便研究對消費(fèi)意愿的影響,將技術(shù)提升政策所帶來的效果具體到消費(fèi)者對新能源汽車技術(shù)提升的感知中,包括充電續(xù)效率、續(xù)航能力、智能駕駛安全性等。李光[14]研究表明,選購新能源汽車時(shí),非常重視純電動(dòng)汽車的相關(guān)技術(shù)是否成熟,技術(shù)的成熟度對消費(fèi)者的心理感知存在顯著的影響。佘金鳳等[15]對新能源汽車購買意愿的影響因素進(jìn)行研究表明,影響消費(fèi)者購買意愿的因素包括技術(shù)現(xiàn)狀影響等。經(jīng)調(diào)研,新能源汽車充電續(xù)航能力的提升,較大程度上減輕了消費(fèi)者在購買時(shí)的顧慮,技術(shù)的提升也有助于刺激其購買意愿?；诖?提出以下假設(shè):

H4a 技術(shù)提升政策對感知價(jià)值有顯著的正向影響;

H4b 技術(shù)提升政策對感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響;

H4c 技術(shù)提升政策對從眾反應(yīng)有顯著的正向影響;

H4d 技術(shù)提升政策對購買意愿有顯著的正向影響。

心理因素對購買意愿的影響。高海霞[16]指出感知風(fēng)險(xiǎn)對于消費(fèi)者的購買意愿存在明顯負(fù)向相關(guān),湯立[17]通過消費(fèi)者購買意愿剖析,得出消費(fèi)者感知價(jià)值對于購買意愿有明顯的正向關(guān)系。滕玉華等[18]認(rèn)為從眾心理對人的行為存在顯著正向關(guān)系?；诖?提出以下假設(shè):

H5a 感知價(jià)值對購買意愿有顯著的正向影響;

H5b 感知風(fēng)險(xiǎn)對購買意愿有顯著的負(fù)向影響;

H5c 從眾反應(yīng)對購買意愿有顯著的正向影響。

綜上所述,構(gòu)建了多元政策對新能源汽車購買行為影響因素模型,如圖1所示。

圖1 影響因素模型示意圖

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

通過結(jié)構(gòu)方程模型分析各變量間的關(guān)系,該模型主要包括測量和結(jié)構(gòu)模型2部分。測量模型主要體現(xiàn)潛變量與指標(biāo)之間的關(guān)系,結(jié)構(gòu)模型主要體現(xiàn)潛變量之間的關(guān)系。

測量模型方程為:

x=Λxξ+σ

y=Λyη+ε

式中:x是由調(diào)控限制、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、配套完善及技術(shù)提升政策4個(gè)外生潛變量的觀測指標(biāo)組成18×1的向量;y是由感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)、從眾心理及購買意愿4個(gè)內(nèi)生潛變量的觀測變量組成14×1的向量;ξ為4×1的外生潛變量向量;η為4×1的內(nèi)生潛變量向量;Λx指x在ξ上的18×4的因子載荷矩陣,Λy指y在η上的14×4的因子載荷矩陣;σ和ε表示外生變量與內(nèi)生變量的誤差項(xiàng)。

結(jié)構(gòu)方程模型方程為:

η=Bη+Γξ+λ

式中:B表示內(nèi)生潛在變量之間的作用關(guān)系,為4×4的系數(shù)矩陣;Γ表示外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響,為4×4的系數(shù)矩陣;Γξ與ξ的解釋同測量模型;λ表示干擾因素或殘差值。

2.2 變量測量

為保證量表的信度和效度,本研究通過國內(nèi)外相關(guān)較為成熟的量表,結(jié)合國內(nèi)特點(diǎn)對量表內(nèi)容進(jìn)行適當(dāng)修改。通過方便抽樣的方式對50余名調(diào)查對象進(jìn)行預(yù)調(diào)查,收集意見。針對反饋意見和預(yù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)的問題,對量表進(jìn)行修改完善,形成正式量表。本研究的8個(gè)潛變量均通過李克特五級量表測量,共32個(gè)題項(xiàng)。具體測量變量描述性分析見表2。

表2 各測量變量描述性分析

續(xù)表(表2)

情景因素主要包括調(diào)控限制、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、配套完善及技術(shù)提升政策。其中調(diào)控限制政策主要參考了蔡建湖等設(shè)計(jì)的量表,并結(jié)合上文概念自行設(shè)計(jì)了3個(gè)題項(xiàng);經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策在參考Stern[19]的量表基礎(chǔ)上,根據(jù)我國新能源汽車相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策自行設(shè)計(jì)7個(gè)題項(xiàng);配套完善政策參考了李創(chuàng)等[20]的量表;技術(shù)提升政策參考了張路的量表。心理因素包括感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)和從眾心理。感知價(jià)值參考肖開紅等的量表;感知風(fēng)險(xiǎn)在參考謝云暉量表基礎(chǔ)上,自行設(shè)計(jì)了4個(gè)題項(xiàng);從眾心理在參考羋凌云等[21]研究的基礎(chǔ)上,結(jié)合研究主題自行設(shè)計(jì)了4個(gè)題項(xiàng)。購買意愿主要借鑒滕玉華等[18]和孫賓峰的量表,結(jié)合概念自行設(shè)計(jì)。

2.3 數(shù)據(jù)來源及樣本基本特征

此次調(diào)查通過電子調(diào)查問卷在線完成,問卷由被調(diào)查者基本信息和主體量表(表2)構(gòu)成。由于成本和執(zhí)行的問題,無法采取全國隨機(jī)抽樣,利用研究團(tuán)隊(duì)資源,從全國29個(gè)省市收回問卷727份,剔除無效問卷203份,剩余有效問卷524份,有效率為72.07%。為保證研究質(zhì)量,對問卷有效性進(jìn)行嚴(yán)格篩選,以確保問卷的信度和效度,具體篩選方法為:① 問卷填寫時(shí)間大于90 s;② 調(diào)查對象年齡大于18歲;③ 量表選項(xiàng)重復(fù)率小于90%;④ 邏輯陷阱題答案在正確區(qū)間。有效樣本需同時(shí)滿足以上4個(gè)條件。

從人口統(tǒng)計(jì)特征看出,男女基本持平;96.56%集中在18～50歲,與未來新能源汽車消費(fèi)的最大潛在消費(fèi)群體相吻合;職業(yè)分布均勻,如表3所示。綜上所述,本研究所選取的調(diào)查樣本,能夠較好地用作后期統(tǒng)計(jì)分析。

表3 調(diào)查樣本的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征

3 模型分析與假設(shè)檢驗(yàn)

3.1 信度與效度檢驗(yàn)

3.1.1信度檢驗(yàn)

利用SPSS 26.0對有效問卷進(jìn)行克隆巴赫系數(shù)分析,如表4所示。從表中可知,各潛變量的Cronbach’sα系數(shù)值除感知價(jià)值潛變量為0.773以外,其他潛變量均遠(yuǎn)高于0.8,表明量表具備較好的內(nèi)部一致性,問卷可信度較高。

3.1.2效度檢驗(yàn)

通過SPSS 26.0和AMOS 24.0對組合信度、標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷和平均方差抽取量進(jìn)行分析,檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷木酆闲Ф?如表4所示。可看出,各潛變量的KMO值除購買意愿外均在0.7以上,顯著性水平均在0.001水平上顯著,表明該量表適合做因子分析。各潛變量的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷值均高于0.6,CR值均位于0.77以上,AVE值遠(yuǎn)高于0.5。從數(shù)據(jù)分析來看,各潛變量的效度較好,模型具有較好的聚合效度,量表質(zhì)量較好。

利用Pearson相關(guān)與AVE值來檢驗(yàn)各潛變量的區(qū)別效度,如表5所示。從表中可知,AVE值均大于各變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)的絕對值,各變量間具有較好的區(qū)別效度。

潛變量編號α值CR標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷AVEKMO值配套完善政策(SIP)SIP1SIP2SIP30.9570.9570.9240.9510.9400.8810.774技術(shù)提升政策(TIP)TIP1TIP2TIP3TIP4TIP50.9250.9280.8620.9310.8880.8070.7520.7230.893經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策(EP)EP1EP2EP3EP4EP5EP6EP70.9360.9380.6820.8050.8640.9120.9100.8190.7830.6870.934

表5 區(qū)別效度檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 適配度檢驗(yàn)

信度及效度檢驗(yàn)結(jié)果顯示,適合進(jìn)一步做結(jié)構(gòu)方程模型分析。利用AMOS 24.0對初始模型進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)并對模型進(jìn)行優(yōu)化(限于篇幅只給出優(yōu)化后的模型),最終適配度如表6所示。從表6得知,卡方自由度值為2.609,介于1至3標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間;RMR值為0.038,位于0.05內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間;近似誤差均方根值為0.055,小于0.08;模型與樣本數(shù)據(jù)適配度較好。同時(shí)其NFI值、IFI值、TLI值和CFI值為分別為0.920、0.949、0.943和0.949,皆大于0.9,均達(dá)到良好水平。綜上分析,模型適配度較好,可作為最終模型,如圖2所示。

表6 模型適配度檢驗(yàn)結(jié)果

3.3 模型估計(jì)結(jié)果

利用AMOS 24.0軟件,針對多元政策對消費(fèi)者購買意愿及影響因素進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析,結(jié)果見表7、圖2(已刪除不顯著路徑),得出以下結(jié)論:

表7 結(jié)構(gòu)方程模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

注:僅呈現(xiàn)結(jié)果顯著的路徑。

1) 調(diào)控限制及技術(shù)提升政策對感知價(jià)值有顯著影響,系數(shù)分別為0.322和0.378,符合原假設(shè)。從對感知價(jià)值的影響程度來看,技術(shù)提升政策大于調(diào)控限制政策,說明技術(shù)提升及調(diào)控限制政策能有效地提升消費(fèi)者的感知價(jià)值。但經(jīng)濟(jì)激勵(lì)和配套完善政策對感知價(jià)值無顯著影響,不符合原假設(shè),表明以上2項(xiàng)政策不能使消費(fèi)者的感知價(jià)值得到提升。

2) 調(diào)控限制政策對感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響,系數(shù)為-0.264,符合原假設(shè),表明該政策能有效地降低消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn)。技術(shù)提升政策對感知風(fēng)險(xiǎn)有顯著的正向影響,系數(shù)為0.494,結(jié)果與原假設(shè)相反,表明消費(fèi)者對技術(shù)的認(rèn)同感還不夠高。同時(shí),經(jīng)濟(jì)激勵(lì)與配套完善政策對感知風(fēng)險(xiǎn)無顯著影響,不符合原假設(shè),表明這2項(xiàng)政策并不能降低消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn)。

3) 經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策和配套完善政策對從眾心理均有顯著的正向影響,影響系數(shù)分別為0.529、0.303,原假設(shè)得到驗(yàn)證。表明新能源汽車經(jīng)濟(jì)激勵(lì)及配套完善政策對消費(fèi)者從眾心理影響程度較大。但調(diào)控限制與技術(shù)提升政策對從眾心理無顯著影響,不符合原假設(shè),表明這2項(xiàng)政策不能有效影響消費(fèi)者的從眾心理。

4) 感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)與從眾心理對購買意愿有顯著的影響,系數(shù)分別為0.519、-0.159和0.221,符合原假設(shè)。從對購買意愿的影響程度來看,感知價(jià)值>從眾心理>感知風(fēng)險(xiǎn),表明感知價(jià)值對消費(fèi)者購買意愿影響程度較大。此外,在調(diào)控限制、經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、配套完善和技術(shù)提升政策中,只有經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對購買意愿產(chǎn)生正向影響(系數(shù)0.241),符合假設(shè),其余皆對購買意愿無直接顯著影響。

5) 求證各政策潛變量對購買意愿的直接、間接和總影響,結(jié)果見表8。從表中可知,對消費(fèi)者購買意愿影響最大的是經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策(0.358),依次技術(shù)提升政策(0.275)、調(diào)控限制政策(0.208)、配套完善政策(0.067)?？梢钥闯?除配套完善政策外,其他3項(xiàng)政策均對購買意愿有較大的影響?？梢?經(jīng)濟(jì)激勵(lì)、技術(shù)提升和調(diào)控限制是影響消費(fèi)者購買意愿的最突出的政策。

表8 各政策對購買意愿的直接、間接和總效應(yīng)

4 結(jié)束語

通過消費(fèi)者調(diào)查數(shù)據(jù),運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型,研究多元化政策對消費(fèi)者新能源汽車購買意愿的影響,相關(guān)結(jié)論如下:① 調(diào)控限制政策通過正向影響感知價(jià)值和負(fù)向影響感知風(fēng)險(xiǎn),最終影響消費(fèi)者購買意愿。② 經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策直接正向影響及通過從眾心理,間接影響消費(fèi)者購買意愿。③ 配套完善政策通過正向影響從眾心理間接影響消費(fèi)者購買意愿,但對最終的購買意愿影響較小。④ 技術(shù)提升政策通過影響感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn),間接影響購買意愿。⑤ 在相關(guān)優(yōu)惠政策中,經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策對消費(fèi)者的購買意愿影響最大,技術(shù)提升和調(diào)控限制政策次之。從感知角度出發(fā),感知價(jià)值對購買意愿影響最大。

基于以上研究,提出以下建議:① 政府應(yīng)在汽車體量大的城市減少燃油汽車牌照發(fā)放比例,增加對新能源汽車牌照供給比例,使消費(fèi)者更易獲得新能源汽車牌照;在常擁堵路段或時(shí)段,加強(qiáng)對燃油汽車的管控和限制,為新能源汽車在通行上創(chuàng)造便利。通過更多有利于新能源汽車的限購、限行調(diào)控限制政策,提升消費(fèi)者的感知價(jià)值,增加購買意愿。② 政府應(yīng)持續(xù)推行購買新能源汽車的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)政策,但在經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼的結(jié)構(gòu)上需要調(diào)整。應(yīng)減少新能源汽車購車時(shí)的一次性經(jīng)濟(jì)補(bǔ)貼,如從免征轉(zhuǎn)到按一定比例征收車輛購置稅。同時(shí)相應(yīng)增加對新能源汽車使用過程中的各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)優(yōu)惠,如停車、充電、高速路通行費(fèi)、保險(xiǎn)等使用過程中的優(yōu)惠。③ 統(tǒng)一不同品牌的充電接口標(biāo)準(zhǔn),提升在充電方面的便捷性、易獲性,提高充電樁的利用效率。大力支持與鼓勵(lì)各新能源汽車制造企業(yè)在汽車?yán)m(xù)航、充電效率及電池安全等性能方面進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新,增強(qiáng)消費(fèi)者對新能源汽車的感知價(jià)值。④ 在基礎(chǔ)設(shè)施配套建設(shè)完善方面,政府應(yīng)扮演好對基礎(chǔ)設(shè)施配套建設(shè)的引導(dǎo)者角色,以市場自身為主體,激發(fā)市場活力,充分發(fā)揮市場的自身調(diào)節(jié)作用。⑤ 鼓勵(lì)和推行國家各公共單位的公務(wù)用車采購新能源汽車,鼓勵(lì)公交車、出租車等公共交通工具采用新能源汽車進(jìn)行運(yùn)營,以公共單位、公共交通影響消費(fèi)者的感知,引導(dǎo)消費(fèi)者選擇購買新能源汽車。