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如何优化变量选择政策工具?

时间:2023-06-04 理论教育 版权反馈
【摘要】:私人领域的政策工具又分为财政激励与非财政激励两大类:前者包括消费性补贴、税收优惠、减免费用三种,根据电动私家车补贴最高金额、是否免除车辆购置税和是否免除上牌费或路桥费的政策优惠,分别设置了补贴强度变量、税收优惠虚拟变量、费用优惠虚拟变量;后者选取不限行、不限购两项便利使用的激励措施,分别用虚拟变量limitgo、limitbuy表示当地购置电动汽车是否享受不限行和不限购的优惠。

如何优化变量选择政策工具?

被解释变量。为了准确反映试点城市内电动客车、电动商用车以及电动私家车三种类型电动汽车的推广情况[4]。本文采用人均电动汽车销售数量作为被解释变量,以消除城市规模差异带来的影响,不同类型的电动汽车分别记作truckp、comp、prip,计算方式为当年对应类型的电动汽车市场销售数量与全市年末总人口的比值(辆/万人)。

解释变量。在“示范推广”模式下,中央及地方政府分别实施了针对公共服务领域和私人领域的扶持政策。公共领域方面,本文用企业购置电动客车和电动商用车可获得的最高补贴金额(万元)衡量补贴强度,分别记为subpub、subcom,用每年的充换电站保有量(station)和充电桩保有量(charger)表示充电基础设施的建设进展。私人领域的政策工具又分为财政激励与非财政激励两大类:前者包括消费性补贴、税收优惠、减免费用三种,根据电动私家车补贴最高金额、是否免除车辆购置税和是否免除上牌费或路桥费的政策优惠,分别设置了补贴强度变量(subpri)、税收优惠虚拟变量(buytax)、费用优惠虚拟变量(fee);后者选取不限行、不限购两项便利使用的激励措施,分别用虚拟变量limitgo、limitbuy表示当地购置电动汽车是否享受不限行和不限购的优惠。

控制变量。除了政策层面不同类型的工具,还有一些因素会影响电动汽车的推广。参照Gallagher和Muehlegger(2011)、Sierzchula等(2014)、Mersky等(2016)等学者研究的有益成果,从消费者偏好、城市特征和市场环境三方面选择控制变量。消费者偏好主要由消费者购买能力(inc)决定,用城镇居民人均可支配收入(元)加以衡量。城市特征包括人口集聚程度(den)、道路条件(road)、空气质量(air)三个指标,分别用全市人口密度(人/平方千米)、人均机动车道路面积(平方米/人)与空气质量二级以上天数全年占比进行表示。其中,反映空气质量的二级以上天数全年占比相较于以往常用的工业排放二氧化硫,包含了汽车尾气排放等污染物[5],对于电动汽车市场推广的影响更具针对性。市场环境变量主要包括本土企业资源和燃油价格两个因素,本土企业资源以某城市当期是否有本土电动客车生产厂商(ifbus)和电动乘用车生产厂商(ifcar)衡量,城市燃油价格变量(fuel)以90号汽油最高零售价格的均值表示。(www.xing528.com)

在一般性影响因素的基础上,还有一些因素可能决定着某城市是否纳入“十城千辆工程”,比如:第一,为了响应中央政府的战略导向,发挥引领和带头作用,省会及计划单列市在申报过程中更为积极,或者说更可能入选,因此以城市是否为省会或者计划单列市反映城市行政地位的虚拟变量(level);第二,如果省内有先行试点的城市,受其影响的其他城市申报的积极性也更高,有理由以当年该地级市所在省份中是否有“十城千辆工程”的虚拟变量,反应邻近试点城市的溢出效应(neibor);第三,地方政府主要官员对于城市发展方向具有重要作用,地方官员的年龄越小,上任时间越长,拥有更多的意愿、精力和资源去申报示范项目,基于此种逻辑,选取了市委书记年龄(age_sj)与上任时长(tenure_sj)反映政府官员勤政的主观意愿。

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