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关于新能源汽车类论文范文检索,与政府补贴对新能源汽车产业影响相关毕业论文格式范文
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摘 要：新能源汽车已经成为未来汽车产业的发展趋势.在被列入国家战略性新兴产业之后,我国的新能源汽车产业已经步入了快速发展期.分析发现,我国新能源汽车发展存在诸如战略方向不清晰、核心技术缺失及消费环境不完善等问题,建议采取政府加大扶持力度,企业加快技术研发等相应改进措施,以期对我国新能源汽车产业的发展有所帮助.
关 键 词：新能源汽车；汽车产业；政府补贴
中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：1672-3198（2014）15-0021-02
1新能源汽车产业发展现状
我国汽车产业经过近几年的迅猛发展,预计2020年我国民用汽车保有量将超过2亿辆,每千人汽车拥有量将超过100辆（以17亿人口计算）,达到世界平均水平.这意味着随着汽车的普及,我们将逐步进入汽车社会.在未来10年汽车大量进入普通家庭的过程中,汽车产业在拉动我国经济快速发展、推动社会进步方面都具有重要的作用.然而,汽车工业的发展和汽车保有量的增加将直接导致一系列的能源和环境问题.现阶段发展新能源汽车产业是我国汽车产业发挥后发优势,实现跨越式发展,迎头赶上并做强做大自主品牌的一次重大历史机遇.
新能源汽车代表世界汽车产业的发展方向,加快推进新能源汽车产业化,不仅有利于节能减排和技术进步,还能促进我国汽车产业的可持续发展.我国新能源汽车产业发展模式基本是“政府+市场”型,即政府积极参与和支持新能源汽车的研发及市场推广.带动新能源汽车生产企业自主研发,努力达到批量生产并成功推向市场的模式.
新的政策出台,将提高各大城市积极参与新能源汽车的发展的积极性,有利于打破地方保护主义的格局.而且以续航距离作为补贴标准也更加科学.但是新的补贴方式未必能够在短时间内改变人们对新能源汽车的消费习惯,新能源汽车的销售仍然主要依靠政府在公交车、出租车和专用车等的采购订单.2012年国内仅销售新能源汽车12,791辆,离四部委提出在2015年累计推广50万辆新能源汽车目标仍然相距甚远.
2政府补贴政策
近年来我国政府出台了一系列关于新能源汽车的政策.2007年11月1日.国家发改委正式颁布了《新能源汽车生产准入管理规则》,首次明确了新能源汽车的概念和范围.2009年1月14日,国务院原则通过《汽车产业振兴规划》,提出要实施新能源汽车战略.20
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2013-2015年新能源汽车补贴政策出台.2013年9月四部委（工信部、财政部、科技部和发改委）发布了《关于继续开展新能源汽车推广应用工作的通知》（“通知”）,延续了新能汽车补贴的政策.通知主要是希望通过新能源汽车产业发展,推进节能减排,促进大气污染治理.最高补贴额度不变,计算方式改为以续航距离为标准.新能源汽车的定义包括纯电动汽车、插电式混合动力汽车和燃料电池汽车.给私人新能源的最高补贴额维持6万不变,但是不再以电池组能量是衡量补贴的主要指标,而改为了根据汽车在纯电动模式下的续航里程为标准进行补贴.新能源客车则按车长来进行补贴,最高补贴为50万.中央政府直接补贴汽车生产企业.补贴资金的拨付方式改为直接拨付给新能源汽车生产企业,实行按季预拨,年度清算.新的政策的补贴期限为2013至2015年,2014和2015年的补贴将会逐年分别递减10%和20%.
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3政府补贴新政策出台的影响
3.1研究假设
产业政策作为宏观经济调控的重要内容,会影响到该行业中各企业的经营绩效.政府补助的投入可用于更新固定资产、促进研发、减免税收等等.因此,提出以下假设：
假设1：政府补助与新能源上市公司经营绩效正相关
假设2：政府补助与企业研发投入正相关
3.2研究方法与模型假设
（1）研究方法.
本文采用面板数据模型对数据进行分析,从统计角度来看,不仅仅大大增加了观测样本量,提高了样本自由度,从而提高估计的有效性,而且可以减弱解释变量多重共线性的影响,降低估计误差.
（2）模型设计.
首先,确定面板数据模型的估计方法.本文的研究对象是新能源汽车这一个行业中的上市公司,受到相同的经济环境、产业政策等的影响,巨面临同样的经济周期,所以使用变截距模型.
其次,对模型形式设定进行检验.Hausman检验用于确定选择固定效应回归模型还是随机效应回归模型.通过检验,本文采用随机效应模型（检验过程见Hausman检验）.
3.3样本与变量说明
（1）样本的选取与数据说明.
本文选择新能源汽车行业12家上市公司作为研究的对象,选取了这12家企业2010-2013四年的数据.从公司的财政补贴数看到不同公司获得的政府补助规模有很大不同,且各公司每年获得的政府补助也有较大的波动,但从总体趋势来看政府补助金额近年来有较大的提升幅度.
（2）相关变量说明.
为了研究财政补贴对新能源汽车上市公司的研发能力、企业绩效的影响,本文定义了一下变量：（1）解释变量：政府补贴（subsidy）；（2）被解释变量：研发投入（rd）；（3）被解释变量：净资产收益率（roe）；（4）控制变量：公司规模（size）.3.4实证分析
（1）单位根检验.
单位根检验主要是检验数据的平稳性.为了避免产生伪回归,本文采用检验数据平稳性最常用的方法―单位根检验对各面板数据进行平稳性检验,检验结果如表2所示.
对净资产收益率、企业研发投入、财政补贴、公司规模进行的单位根检验,结果显示Levin,Lin&Chut*检验、ADF-FisherChi-square检验、PP-FisherChi-square检验的P值均小于0.05,三个模型均拒绝了原假设,即各变量均不存在单位根,序列是平稳的,无需再进行协整检验,可以建立回归模型.
（2）Hausman检验.
hausman检验就是检验样本数据是符合固定效应模型还是随机效应模型,从而避免模型设定的偏差,改进参数估计的有效性.原假设与备择假设分别为：
H1：建立随机效应模型
H2：建立固定效应模型
对净资产收益率和研发支出的进行hausman检验,取置信水平为95%,结果显示伴随概率分别为0.0583、0.2878,均大于0.05,所以接受原假设,即建立随机效应模型：
政府补贴与净资产收益率伴随概率为0.8520,相关性很不显著,所以政府补贴与企业经营绩效相关性不高,拒绝假设1：政府补助与新能源上市公司经营绩效有关,且为正相关关系.
政府补贴与企业研发投入成正相关,在5%的显著性水平下相关,接受假设2：政府补助与企业研发投入有关,且为正相关.其相关系数为1.519831,表明每增加1%的政府补贴会使企业增加约1.52%的研发收入.财政补贴与公司规模在5%的显著性水平下呈正相关,但是其相关性不是特别高,相关系数为0.116918.
在此RD模型中调整后的R2等于0.907723,说明回归方程中各变量对被解释
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