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原文信息：Yunyi Hu, Haitao Yin, Li Zhao; Subsidy Phase-Out and Consumer Demand Dynamics: Evidence from the Battery Electric Vehicle Market in China. The Review of Economics and Statistics 2025; 107 (2): 458–475.
原文链接略
论文导读：
如果你曾纠结过：“现在买电动车能拿高补贴，但明年技术更好…到底该早买还是继续等？”
这篇论文用中国电动汽车城市销售数据给你可能答案——它揭示了政策如何通过四重效应重塑消费者决策。
01
研究背景与研究问题
1.1 政策背景
中国政府曾通过高额消费补贴（中央与地方补贴最高达售价 60%）推动 Battery Electric Vehicle(BEV) 发展，但随电动汽车市场日渐成熟，消费补贴逐步退出（2017-2019 年年均降幅 20%，2019 年降至 2.5 万元）。
矛盾点: 传统静态模型无法解释补贴退坡其销量激增的现象，如图2所示：2016年第四季度销量大幅上升。
1.2 理论缺口：
既有文献多采用静态需求模型，忽略：1）消费者前瞻性行为（权衡当前补贴 vs 未来技术进步）; 2）政策退坡的跨期传导机制（如提前购买、同伴效应（Peer Effect）、干中学（Learning By Doing）效应）
核心问题：如何量化动态政策效应？退坡策略是否优于长期固定补贴？
02
理论模型创新：四通道动态框架
2.1 动态需求模型（关键公式）
消费者购买电动汽车的效用函数：
其中：
δjmt：产品 j 的当期效用（含价格、续航等属性）
β=0.974：贴现因子
Ψ(.)：选项价值函数（反映等待的未来收益）
估计方程：
关键参数：
α=-4.741：当期价格弹性
γ=0.088：同伴效应（同城BEV存量提升当前需求）
σ=0.588：巢内替代弹性
2.2 供给端干中学效应（LBD）
企业边际成本函数：
Q{f,t-1}：企业级累积产量（内部LBD）
Q{c(f),t-1}：城市级产业集聚效应（外部LBD）
03
实证发现与机制量化（表5和图5）
3.1 需求弹性对比
静态模型：价格弹性为 - 11.805，高估消费者对当前价格的敏感性。
动态模型：当期价格弹性为 - 4.741，跨期价格弹性为 2.027（未来价格每上升 1%，当前购买概率增 2.027%），表明消费者会因预期补贴下降而提前购买。
3.2 同伴效应与干中学效应
同伴效应：BEV 存量每增加 1%，购买概率增 0.088%，但静态模型误判为负效应（-0.542%）。
干中学效应：累计销量提升使边际成本和价格分别下降 16.7% 和 17.1%（图5b），成本下降主要来自技术创新与规模效应。
3.3 补贴退出的影响
预期补贴下降使 BEV 总销量增加 12.1%（提前购买效应），结合同伴效应和干中学效应，总销量提升幅度更大。
3.4 机制分析
04
反事实政策模拟
作者考虑了4种补贴场景：
对比四种补贴方案：
1.无补贴：2016-2019年累计销量113.2万辆。
2.逐步退出补贴：销量167.2万辆（+47.7%），政府支出516亿元。
3.基于续航里程的固定补贴：销量144.2万辆（+27.4%），支出1129亿元。
4.基于售价60%的固定补贴：销量152.9万辆（+35.1%），支出1647亿元。
小结：阶梯退坡政策通过“提前购买→同伴效应→干中学”正反馈循环，以最低成本实现最大销量刺激。其成本效益为固定高补贴的3.2倍（每亿元财政支出拉动销量提升效率）。
05
政策启示
5.1 退坡机制必要性：前瞻性消费者会因预期补贴减少而提前购买，政策成本降低31%的同时销量增幅显著。
5.2 动态乘数效应：早期销量激增通过同群效应（降低信息壁垒）和学习效应（压缩成本）自我强化。
5.3 补贴设计陷阱：按续航里程补贴引发车企"应试行为"（操纵续航阈值），造成无谓损失。
5.4 动态政策设计：补贴逐步退出可通过 “提前购买效应” 刺激短期需求，同时通过干中学降低长期成本，实现 “短期激励 + 长期效率” 的平衡。
5.5 成本效益优化：固定高额补贴虽提升销量，但政府支出激增，而渐进式退出政策以更低成本推动市场转型。
06
延伸思考
环境争议：中国煤电占比62%，需结合发电结构评估电动车全生命周期污染输出（Holland et al., 2016）。
技术迭代：退坡政策倒逼企业提升续航（2019年300km以上车型占比达90%，2016年仅18%）。
结语：一场政策与行为的精妙博弈
这项研究揭示：最优消费决策取决于政策动态信号。在补贴退坡窗口期，“早买”是精明消费者的理性选择；而长期均衡中，“等等党”终将受益于技术迭代——但需穿越政策调整的波动迷雾。
推文作者：刘孟欣，岭南大学经济系博士研究生；研究方向：实证产业组织。 推文基于论文简化，细节以原文为准，内容中若存在错误与疏漏，欢迎邮箱交流，批评指正！
Abstract
This article quantifies the impact of the battery electric vehicle subsidy program in China. We build a structural model of dynamic demand and Bertrand Nash supply to study price elasticity and changes in production costs. The model highlights four channels through which the subsidy program impacts the market: temporal elasticity, in response to a current price change; intertemporal elasticity, in response to a future price change; and multiplication effects through peer and learning by doing. Combining these estimates, we simulate outcomes under four subsidy schemes and find a phase-out policy could be the most cost-effective while achieving higher sales promotion compared with alternative policies that provide larger subsidies over more prolonged periods.
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