2021-2035年中國新能源乘用車市場預(yù)測

2021-2035年中國新能源乘用車市場預(yù)測在溫室氣體減排、能源節(jié)約和環(huán)保壓力下，以純電動為主的新能源汽車正成為世界汽車產(chǎn)業(yè)動力轉(zhuǎn)型的方向。中國將新能源汽車產(chǎn)業(yè)列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，從2009年開始出臺眾多政策推動，自2015年開始中國已連續(xù)五年成為全球第一大新能源汽車產(chǎn)銷國。隨著補(bǔ)貼政策、車輛購置稅等支持政策即將在2020年年底到期，2021年及之后的新能源汽車是否能保持持續(xù)增長引發(fā)業(yè)界關(guān)注。為穩(wěn)定行業(yè)和社會預(yù)期，工業(yè)和信息化部牽頭制訂的《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》（征求意見稿）提出了2025年的市場占比達(dá)到25%的目標(biāo)，但新能源乘用車受到技術(shù)、成本、市場等多方面制約，如何科學(xué)預(yù)判2021—2035年新能源、替代燃料、內(nèi)燃機(jī)等不同乘用車技術(shù)路線的市場占比，仍有待深入研究。由于新能源汽車市場受到國家政策影響較大，中央和地方的支持政策、汽車產(chǎn)業(yè)政策（如燃料消耗量標(biāo)準(zhǔn)、新能源汽車積分政策）會直接影響新能源汽車市場規(guī)模。因此，需要綜合考慮市場接受度和政策影響，對未來中國新能源乘用車市場進(jìn)行預(yù)測。為此，本文應(yīng)用Gompertz模型、Weibull分布模型判斷整體市場發(fā)展空間及銷量情況，應(yīng)用嵌套多元logit模型，結(jié)合各車型歷史數(shù)據(jù)模擬消費(fèi)者選擇行為，分析未來不同技術(shù)路線乘用車市場份額，通過調(diào)優(yōu)得到了誤差更小、擬合優(yōu)度更高的模型結(jié)果，同時結(jié)合技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模提升導(dǎo)致的車型成本變化、政策對消費(fèi)者擁車成本的影響，對不同技術(shù)路線乘用車市場比例進(jìn)行預(yù)測。一、理論簡介（一）Gompertz曲^模型Gompertz曲線多用于新產(chǎn)品的研制發(fā)展、成熟和衰退分析，較適用于處在成熟期的商品的預(yù)測，以得出市場需求和銷售的飽和量。Gompertz模型（1）可表示為：其中，k為生長曲線的上極限值，也稱為飽和值，a、b為待估參數(shù)，t是時間變量。參數(shù)a決定曲線的位置，參數(shù)b決定漸近線的斜率。曲線拐點(diǎn)為（lnb/a，k/a）。Gompertz曲線的被解釋變量在區(qū)間（-8,+8）上均遞增，且被解釋變量的范圍均為（0，k）。Gompertz特征曲線無對稱中心。這些參數(shù)是用來描述商品生命周期在增長后期階段的具體規(guī)律的，Gompertz曲線的區(qū)間增量可以達(dá)到它在增長前期的幾倍。從產(chǎn)品生命周期來看，任何產(chǎn)品發(fā)展必將經(jīng)過起步期、成長期、成熟期和飽和期四個階段。從當(dāng)前中國汽車整車市場形勢來看，乘用車市場已度過高峰增長階段進(jìn)入穩(wěn)定增長期，市場增長軌跡將進(jìn)入相對平穩(wěn)階段，這正與Gompertz曲線適用于新產(chǎn)品的研制發(fā)展、成熟和衰退分析，較適用于處在成熟期的商品預(yù)測的特征相匹配。因此，本文選取Gompertz曲線對2021-2035年乘用車市場保有量進(jìn)行預(yù)測。（二）Weibull分布模型Weibull分布是一種隨機(jī)變量分布，體現(xiàn)了物品在自然衰減情況下的磨損剩余，被大量應(yīng)用于可靠性工程研究，特別適用于描述機(jī)電類產(chǎn)品的磨損剩余。近些年，針對車輛報廢量進(jìn)行預(yù)測的研究，大多數(shù)研究者均使用Weibull分布來描述乘用車存活率。乘用車存活率公式（2）可表示為：某一年的乘用車總報廢量可以認(rèn)為是過往每一年生產(chǎn)的乘用車在當(dāng)前年的報廢量的累積量，用累計報廢量公式（3）表示：其中R（t）是指第t年報廢的乘用車總數(shù)，Nj則為第j年的乘用車銷量。通過上述Weibull分布車輛存活率公式和累計報廢量公式即可得到某一固定年的乘用車報廢量。通過乘用車存活率公式計算出過往每一年生產(chǎn)的乘用車在當(dāng)前年的報廢量，再將其累加從而得到當(dāng)前年的乘用車總報廢量。（三）銷量導(dǎo)出公式在過往的研究中，乘用車銷量、乘用車報廢量、乘用車保有量三者之間有著密切的聯(lián)系。Greenspan和Cohen利用汽車保有量、報廢量及銷量之間的關(guān)系對美國汽車銷量進(jìn)行預(yù)測;Huo和Wang同樣利用三者關(guān)系對中國汽車銷量及碳排放趨勢進(jìn)行預(yù)測;Qiao和Soopramanien利用三者關(guān)系引入滾動時域控制方法對汽車銷量進(jìn)行了短期預(yù)測。通常來說，當(dāng)前年的乘用車保有量相當(dāng)于是前一年的乘用車保有量加上這一年新車的銷量再去除這一年報廢的車的數(shù)量。按照保有量、報廢量轉(zhuǎn)換為當(dāng)年銷量計算，即當(dāng)前年的乘用車銷量等于當(dāng)前年的乘用車保有量與前一年的乘用車保有量的差值再加上這一年的乘用車報廢量，用銷量導(dǎo)出公式(4)來表示則為：(四)效用最大化理論離散選擇模型(discretechoicemodel,DCM)是研究消費(fèi)者選擇決策行為的常用方法之一，該模型描述了消費(fèi)者在不同備選方案下的選擇行為及考量因素。離散選擇模型的推導(dǎo)?；陔S機(jī)效用最大化理論(randomutilitymaximization，RUM)，即認(rèn)為消費(fèi)者會遵循兩個基本原則：消費(fèi)者n在任何一項決策方案j中均可獲得一定的效用Unj，效用Unj可分解為可觀測到的效用確定項Vnj和不可觀測到的概率變動項㈣兩部分，Unj=Vnj+snj;消費(fèi)者n在決策過程中，當(dāng)且僅當(dāng)UniVnj，j關(guān)i時選擇備選方案i，即消費(fèi)者會選擇使其獲得最大效用的決策方案。(五)多元離散選擇模型多元logit模型(multinominallogitmodel，MNL)是離散選擇模型中應(yīng)用最廣泛的基礎(chǔ)模型。該模型認(rèn)為消費(fèi)者的各決策方案具有互斥性、完備性和有限性。以隨機(jī)效用理論為基礎(chǔ)，假定Vnj與snj相互獨(dú)立，且概率變動項sij服從Gumbel分布，推導(dǎo)可得消費(fèi)者n選擇備選方案i的概率(5)為：其中，n代表某一消費(fèi)者，j代表某一決策方案，Cj代表決策方案集合，Vni為消費(fèi)者n選擇決策樹方案i的效用固定項。(六)嵌套多元離散選擇模型各決策方案間符合不相關(guān)選項獨(dú)立性假設(shè)(independenceofirrelevantalternatives，IIA)是多元logit模型成立的充要條件，當(dāng)各決策方案間存在相關(guān)關(guān)系時，可考慮選擇嵌套多元logit模型(nestedmultinomiallogitmodel，NMNL)構(gòu)造樹形決策結(jié)構(gòu)，將決策全集劃分成多個子集，并將相關(guān)方案放于同一個子集。即消費(fèi)者決策過程被劃分為兩個階段，首先選擇效用最大的決策子集，再選擇效用最大的決策方案，即：消費(fèi)者n在全集的m個子集間選擇第i個子集hi的概率(6)為：二、模型構(gòu)建(一)思路框架為實現(xiàn)對未來整體乘用車保有量及各技術(shù)路線銷量占比的預(yù)測分析，本文構(gòu)建了乘用車市場滲透模型，如圖1所示，模型分為保有量?，F(xiàn)和市場滲透率模塊兩個部分，利用各模塊分別對總體乘用車保有量及銷量、各技術(shù)路線市場份額進(jìn)行預(yù)測，兩部分結(jié)合即可得到各技術(shù)路線市場銷量預(yù)測，為綜合評估未來乘用車市場整體規(guī)模及分技術(shù)路線發(fā)展趨勢提供依據(jù)。為實現(xiàn)基于不同政策場景下各技術(shù)路線市場份額的分析，研究假定消費(fèi)者在選購乘用車決策過程中，主要考慮各車型的購置價格、貶值速度、使用過程中的燃料成本和補(bǔ)充燃料便利程度，并將其歸類為四項成本，即：購置成本、折舊成本、燃料成本及便利性成本，同時在各成本項中進(jìn)行細(xì)分，引入成品油消費(fèi)稅（2025年后逐步提高成品油消費(fèi)稅，設(shè)置逐步上升方案）、購置稅（2020年后逐步征收購置稅，設(shè)置稅率逐步提高方案）、增值稅（2020年后維持13%不變）等稅制政策，應(yīng)用嵌套多元logit模型，通過對模型指標(biāo)及其影響因素的判斷，預(yù)測消費(fèi)者對各車型的選擇概率，進(jìn)而得到乘用車市場各車型的市場份額及不同政策背景下新能源汽車的市場滲透率，模型輸入及流程如圖2所示。（二）指標(biāo)選取.歷史市場數(shù)據(jù)：2002—2018年乘用車保有量及千人保有量數(shù)據(jù)（見表1）、2013—2018年各技術(shù)路線車型銷量數(shù)據(jù)（見表2）。.購置成本：指消費(fèi)者購買該車型實際需付出的購置費(fèi)用。以當(dāng)前市場指導(dǎo)價為基礎(chǔ)，分析各車型基礎(chǔ)部件成本、電池電機(jī)電控成本、發(fā)動機(jī)、變速器及排氣系統(tǒng)成本、研發(fā)成本構(gòu)成及下降空間，并分場景考慮了電池技術(shù)進(jìn)步帶來的電池成本下降、電動汽車銷量增長帶來的單車研發(fā)費(fèi)用下降、油耗法規(guī)加嚴(yán)導(dǎo)致的傳統(tǒng)車型發(fā)動機(jī)成本上升和各車型未來年份購置補(bǔ)貼及車輛購置稅稅率、增值稅稅率變化情況。.燃料成本：指消費(fèi)者在車輛使用環(huán)節(jié)需付出的全部燃料費(fèi)用。具體包括燃料消耗率、年均出行需求、燃料價格，并分場景考慮了成品油消費(fèi)稅的未來征收方案。.折舊成本：指消費(fèi)者將各車型作為二手車賣出時損失的費(fèi)用。具體可表示為1-殘值率。.便利性成本：指各車型補(bǔ)充燃料的便利性或需付出的成本，這里以加油站基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量為1，以充電站設(shè)施數(shù)量、加氣站設(shè)施數(shù)量與加油站設(shè)施數(shù)量的相對值作為其余車型便利性成本，并考慮未來技術(shù)進(jìn)步、充電時間縮短、氫能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展等因素導(dǎo)致的新能源汽車充電加氫便利性提升，設(shè)置新能源汽車補(bǔ)充燃料便利性增速大于其他類型汽車。（三）模型構(gòu)建.保有量預(yù)測：首先根據(jù)我國乘用車保有量歷史數(shù)據(jù)，參考其他國家汽車保有量發(fā)展趨勢，結(jié)合目前人口變化情況，對我國乘用車千人保有量峰值進(jìn)行界定。《中國家庭發(fā)展報告（2015年）》中統(tǒng)計我國當(dāng)前家庭戶均人口約為3.35人/戶，未來人口預(yù)測參考發(fā)改委能源研究所在中國能源環(huán)境綜合政策評價模型中的假設(shè)，設(shè)置到2050年家庭戶均人口數(shù)為3.0人/戶，按照每戶家庭美好生活需要保有1車為飽和點(diǎn)，考慮資源限制和公共交通替代性因素，則乘用車千人保有量峰值將達(dá)到300輛左右。利用Gompertz模型，對2020至2035年整體乘用車千人保有量發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，如下式（9）：其中，k表示千人保有量上限極值;t表示時間;a和b為確定S形曲線形狀和曲率的兩個參數(shù)。預(yù)測得到：截至2035年，乘用車整體保有量將達(dá)到3.86億輛左右，市場已進(jìn)入成熟期，保有量增長趨勢逐步放緩。.銷量預(yù)測：Weibull分布作為產(chǎn)品可靠性分析和壽命檢驗的理論基礎(chǔ)，近年來也被廣泛應(yīng)用于汽車報廢量及報廢率預(yù)測研究，具體公式（10）如下：其中ri表示i年前生產(chǎn)的車輛經(jīng)過i年后的未報廢概率1為與車輛使用年限相關(guān)的參數(shù)，b為影響曲線形狀的參數(shù)。結(jié)合整體乘用車歷史數(shù)據(jù)可得到符合我國乘用車市場的報廢率趨勢。通過保有量、報廢率及銷量迭代關(guān)系可由保有量預(yù)測結(jié)果進(jìn)一步推導(dǎo)出未來整體乘用車銷量情況。整體乘用車市場銷量未來仍會平穩(wěn)上漲，年均增幅超過2%。預(yù)計到2035年，整體乘用車市場銷量將達(dá)到3300萬輛，未來乘用車市場替換購車占比將逐步增大。.各技術(shù)路線市場占比預(yù)測：本文以乘用車市場歷年銷量作為整體消費(fèi)者N，各車型歷年銷量作為選擇對應(yīng)車型的消費(fèi)者n，應(yīng)用圖3嵌套多元logit模型模擬整體市場消費(fèi)者的決策過程，計算消費(fèi)者選擇的概率，并以此作為各車型的未來市場占比。首先將乘用車按照燃料類型分為傳統(tǒng)燃油、電力驅(qū)動、替代燃料三類，然后按技術(shù)路線進(jìn)行二級細(xì)分。該分類方法基于兩點(diǎn)原因：（1）嵌套結(jié)構(gòu)中隨層級的遞增，同類產(chǎn)品替代性應(yīng)越強(qiáng)，價格敏感度應(yīng)越高。將燃料類型作為一級嵌套、各技術(shù)路線作為二級嵌套與嵌套原理更為相符。（2）經(jīng)市場調(diào)研及相關(guān)研究證實，消費(fèi)者在選購過程中由于個人偏好對各車型是存在明顯偏見的，各車型市場占比并不完全由各量化指標(biāo)決定，且這種偏見在傳統(tǒng)車型和新能源車型之間尤為明顯，按照燃料類型將價位、性能、市場接受度相近的車型歸為一類，消費(fèi)者在不同層級間進(jìn)行選擇，結(jié)果更為合理。為待估計的參數(shù)向量，它們分別對應(yīng)第1至第3種燃料類型的車型其四項成本的效用權(quán)重，它們之間的差異則對應(yīng)不同燃料類型車型之間的消費(fèi)者偏見。注意到上式中Pnk的取值與n無關(guān)，故之后簡記Pnk為Pk。可以根據(jù)往年數(shù)據(jù)，利用極大似然估計的方法對模型中的參數(shù)進(jìn)行估計?？紤]到每一年的數(shù)據(jù)包括所有成本，當(dāng)年每種車型的銷量總和N及單車型銷量ni，如記第n位消費(fèi)者購買的車型為yn，則根據(jù)模型假設(shè)，yn服從離散分布，取值范圍為{1,2,3,4,5,6,7},且取k的概率即為Pk。根據(jù)nk=INn=1I（yn=k）,及各消費(fèi)者選擇之間的獨(dú)立性，可以得出（n1,…，n7）服從一個多項分布,其密度函數(shù)（12）為：這里參數(shù)被包括在所有Pk當(dāng)中?；诿恳荒晁谐杀炯颁N量,可以得到當(dāng)年數(shù)據(jù)對應(yīng)的似然函數(shù)。而往年所有數(shù)據(jù)對應(yīng)的似然函數(shù)，則是對以往每一年的似然函數(shù)進(jìn)行求和，其包括了所有往年的信息，因此得到的估計也是解釋能力最強(qiáng)的。最后得到似然函數(shù)（14）為：極大似然估計則是使似然函數(shù)取最大值的參數(shù)估計。其統(tǒng)計學(xué)意義為使得以往發(fā)生的事情發(fā)生概率最大的參數(shù)取值。利用統(tǒng)計軟件進(jìn)行似然函數(shù)最大值點(diǎn)求解，可以得到所有參數(shù)估計值，也就是各成本的效用權(quán)重及分車型的消費(fèi)者偏見。依據(jù)這些參數(shù)估計值，將任意一年的數(shù)據(jù)帶入Pk求解公式中，即得到該年各車型消費(fèi)者選擇概率，并以此作為對各車型市場占比的估計，擬合并評估模型結(jié)果。以真實值為基準(zhǔn)，參考技術(shù)路線圖對各項技術(shù)路線成本的預(yù)判，假定在技術(shù)路線圖目標(biāo)可以實現(xiàn)的情景下，各政策綜合施策可達(dá)到的各技術(shù)路線市場占比，通過改變政策場景、比較不同場景下市場結(jié)構(gòu)變化，實現(xiàn)政策量化及效果評估。三、研究結(jié)論（一）未來趨勢判斷1.政策場景假設(shè)：引入綜合政策場景，主要政策是兩方面，供給側(cè)的管制政策和需求側(cè)的影響消費(fèi)者購車成本的政策，供給側(cè)主要是油耗法規(guī)、新能源汽車積分要求，生產(chǎn)燃油汽車的企業(yè)需要達(dá)到油耗標(biāo)準(zhǔn)和新能源汽車積分要求，需求側(cè)主要是影響購買成本的車輛購置稅政策和影響使用成本的成品油消費(fèi)稅政策。假定：考慮油耗法規(guī)、積分合規(guī)政策影響，未來購置稅將逐步退坡、成品油消費(fèi)稅稅率逐步上升，政府鼓勵充電基礎(chǔ)設(shè)施建春殳，傳統(tǒng)車型燃料消耗量受油耗法規(guī)影響持續(xù)下降、發(fā)動機(jī)成本持續(xù)上升，新能源車型研發(fā)成本分?jǐn)偹俣让黠@提升、燃料便利性成本明顯下降。當(dāng)前相關(guān)政策規(guī)定和未來政策假設(shè)場景見表3。2.購置成本判斷：新能源車型購置成本降速加快，傳統(tǒng)車型購置成本明顯提升。截至2035年，BEV、PHEV、FCV車型受政策影響，電池成本及研發(fā)成本分?jǐn)偹俣燃涌?，制造成本降速加快。隨著技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效益的顯現(xiàn)，BEV車型購置成本將由13萬元進(jìn)一步下降至9萬元以下、PHEV車型由14萬元下降至11萬元、FCV車型由70萬元下降至15萬元。燃油車型及替代燃料車型受油耗法規(guī)制約，購置成本由8萬元上升至10萬元，燃油車型與混合動力車型購置成本趨平。3.能耗水平判斷：參照《節(jié)能與新能源汽車技術(shù)路線圖》中提出的各車型燃料消耗率目標(biāo)，路線圖設(shè)定截至2030年，純電動車型百公里電耗應(yīng)達(dá)到10kWh/100km，插電式車型百公里電耗應(yīng)達(dá)到10kWh/100km、油耗不超過4L/100km，燃油車型百公里油耗應(yīng)達(dá)到4.2L/100km，混合動力車型百公里油耗應(yīng)達(dá)到3.3L/100km經(jīng)調(diào)研認(rèn)為FCV乘用車燃料消耗量未來將由1kg/100km平穩(wěn)下降。參考以上設(shè)定，假設(shè)燃料消耗率目標(biāo)會實現(xiàn)，各種汽車技術(shù)的燃料消耗率設(shè)置為相應(yīng)年份的目標(biāo)值，2030年后各車型燃料消耗量下降趨勢放緩，得到2035年前乘用車能耗水平預(yù)測結(jié)果見表4。4.車型殘值率判斷：調(diào)研主要車型二手車殘值率情況，得到當(dāng)前新能源車型五年殘值率為0.3左右，非新能源車型五年殘值率在0.47左右。假定非新能源車型的殘值率不再發(fā)生變化，新能源車型隨技術(shù)水平提升，電池衰減問題得到緩解，新能源二手車評價體系逐步完善，殘值率2030年左右基本與非新能源車型持平（見表5）。5.燃料便利性判斷：以發(fā)展較為成熟的加油站基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量為基礎(chǔ)，將充電基礎(chǔ)設(shè)施、加氫站、加氣站與加油站基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量相比，可得到各技術(shù)路線補(bǔ)充燃料便利性情況（見表6）?？紤]未來技術(shù)進(jìn)步、充電時間縮短、氫能產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展等因素導(dǎo)致的新能源汽車充電加氫便利性提升，設(shè)置未來新能源汽車補(bǔ)充燃料便利性增速大于其他車型。（二）擬合誤差分析模型通過歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合，通過方法調(diào)優(yōu)得到誤差較小效果更好的模型結(jié)果。模型擬合結(jié)果與各車型真實市場占比間誤差均在1.5%以下，分年份各車型誤差如表7所示。（三）預(yù)測結(jié)論分析預(yù)測得到，截至2035年，乘用車整體保有量將達(dá)到3.86億輛左右，市場已進(jìn)入成熟期，保有量增長趨勢逐步放緩。整體乘用車市場銷量未來將會平穩(wěn)上漲，年均增幅超過2%。預(yù)計到2035年，整體乘用車市場銷量將達(dá)到3300萬輛，未來乘用車市場替換購車占比將逐步增大。如表8、圖5所示，截至2035年，燃油車型銷量占比由當(dāng)前的95%迅速下滑至25%，混合動力銷量占比進(jìn)一步提升，由當(dāng)前的0.8%躍升至25%以上，替代燃料車型市場優(yōu)勢不明顯。新能源車型逐步占領(lǐng)市場，總體銷量占比接近50%,其中BEV車型銷量占比38%,PHEV車型銷量占比11%,FCEV車型銷量占比不足1%。（四）影響因素敏感性分析消費(fèi)者對于成品油消費(fèi)稅稅率的調(diào)整敏感度最高,小幅稅額變動將在使用環(huán)節(jié)使消費(fèi)者付出額外的燃料成本,成品油消費(fèi)稅的提升將有效提高新能源汽車市場占比。其次為新能源汽車車輛購置稅的影響,相較于購置稅優(yōu)惠逐步退坡和維持免征不變兩種場景,新能源汽車購置稅的征收的確小幅抑制了新能源汽車銷量的快速增長。最后純電動汽車和插電式混合動力汽車技術(shù)升級帶來的電池成本下降也將有效助推新能源車型市場比例上升,同時便利性成本也是消費(fèi)者尤為關(guān)注的方面。四、結(jié)論和建議第一,長期來看中國乘用車市場將保持較低速的增長,年均增長2%左右。對乘用車整體市場是2021-2035年的中長期市場預(yù)測,由于短期乘用車市場受宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、突發(fā)事件等的影響較大,短期乘用車市場波動導(dǎo)致和預(yù)測情況并不一致。第二,新能源汽車的普及需要更多的降本措施。本文從各項擁車成本分析消費(fèi)者選擇不同技術(shù)路線乘用車的概率，政府部門供給側(cè)政策加大了燃油車型成本、降低了新能源車型成本，同時伴隨新能源乘用車技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效應(yīng)使成本進(jìn)一步降低，新能源乘用車逐漸占據(jù)少量市場份額。未來還應(yīng)基于成本角度考慮，進(jìn)一步促進(jìn)新能源汽車發(fā)展：一方面，企業(yè)需通過技術(shù)進(jìn)步、規(guī)模提升加快降低車型成本;另一方面，政府需通過政策影響各車型全生命周期成本變化。第三，實現(xiàn)規(guī)劃提出的到2025年25%的市場目標(biāo)需要更多的消費(fèi)側(cè)激勵政策。2012—2020年影響新能源汽車市場主要是消費(fèi)側(cè)激勵措施，隨著雙積分政策推出和2021年補(bǔ)貼退出，一些學(xué)者認(rèn)為未來政策著力點(diǎn)將轉(zhuǎn)向供給側(cè)政策。但在現(xiàn)有補(bǔ)貼政策退出后，即使油耗標(biāo)準(zhǔn)、新能源汽車積分比例仍不斷提高，2025年新能源汽車市場占比預(yù)計僅為15%，如實施車輛購置稅優(yōu)惠政策市場占比也僅能提高到19%左右。為實現(xiàn)25%的目標(biāo)，必須在2021年出臺更多的消費(fèi)激勵措施，如使用補(bǔ)貼、充電樁建設(shè)、電費(fèi)優(yōu)惠、置換補(bǔ)貼等鼓勵購置和使用新能源汽車的支持政策。同時，新能源汽車市場還受地方城市限購、限行政策影響，此點(diǎn)在本文中未作分析，但為提高新能源汽車市場份額，也需在限購城市繼續(xù)實施新能源汽車不限購、不限行等支持政策。第四，到2030年的