政策組合下電動物流汽車在物流企業(yè)中擴(kuò)散的演化博弈分析

張正浩，陳 焰，王 藝

（武漢理工大學(xué) 交通與物流工程學(xué)院，湖北 武漢 430063）

0 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的崛起，物流行業(yè)也得到了快速發(fā)展。然而，隨著我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程的進(jìn)一步加快，物流在經(jīng)濟(jì)與環(huán)境兩方面的發(fā)展均衡問題日益凸顯。

汽車作為物流主要的運輸工具之一，其造成的廢氣污染和能源危機(jī)越來越嚴(yán)重，機(jī)動車污染已成為我國大氣污染的重要來源，是霧霾和光化學(xué)污染的重要原因。新能源物流汽車是解決這些問題的重要手段。然而，目前新能源汽車產(chǎn)業(yè)在中國的推廣不盡如人意。2019年中國新能源汽車銷量為120.6萬輛，僅占全國汽車銷量的4.68%[1]。黨的十九大報告指明了綠色發(fā)展的方向，規(guī)劃了綠色發(fā)展的路線。因此，研究新能源物流汽車，尤其是電動物流汽車在社會生活中的推廣就具有非常重要的現(xiàn)實意義。

本文運用演化博弈論與系統(tǒng)動力學(xué)相結(jié)合的方法，系統(tǒng)研究了在日益復(fù)雜的競爭市場中，政府政策組合對于汽車制造商生產(chǎn)策略選擇和物流企業(yè)購車選擇的影響。本文認(rèn)為汽車制造商和物流企業(yè)會在政策組合下表現(xiàn)出有限理性，它們不斷地從多個博弈中學(xué)習(xí)，尋求演化穩(wěn)定策略（Evolutionary Stable Strategy,ESS）以達(dá)到最優(yōu)均衡。

1 文獻(xiàn)綜述

目前新能源汽車產(chǎn)業(yè)在中國的迅速普及與政府的政策激勵有很大關(guān)系。中國政府實施了補(bǔ)貼、稅收、交通管理等一系列政策，例如雙積分政策[2]。這些政策帶來了很多的積極效果，如改進(jìn)技術(shù)、降低生產(chǎn)和客戶成本以及影響消費者偏好[3-4]。電動物流汽車就是在這些政策工具下逐漸推廣。

政策工具在實體經(jīng)濟(jì)中往往以政策組合的形式出現(xiàn)，關(guān)于政策組合的研究主要分為理論與實證研究。理論研究主要集中在政策組合框架的重新概念化。Magro和Wilson[5]認(rèn)為政策組合有四種形式:基本原理組合、領(lǐng)域組合、工具組合和多治理組合。工具組合是政策組合的核心[6]。DelRío[7]給出了政策工具之間四種相互作用的定義，但沒有進(jìn)行深入的定量驗證研究。一些學(xué)者側(cè)重于量化政策組合的效果。Lanahan和Feldman[8]評估了多層次創(chuàng)新政策組合的效果，發(fā)現(xiàn)政策是互補(bǔ)的。Fabrizi，等[9]研究了政策組合對環(huán)境創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)監(jiān)管政策和研究網(wǎng)絡(luò)政策具有互補(bǔ)作用。Guerzoni和Raiteri[10]從需求側(cè)和供給側(cè)研究了政策組合對創(chuàng)新活動的影響，發(fā)現(xiàn)政策組合具有協(xié)同效應(yīng)。關(guān)于政策組合的實證研究很少，這影響了其進(jìn)一步發(fā)展[11]。

關(guān)于電動物流汽車的研究，雖然美國、日本和歐洲起步較早，但近年來我國電動物流汽車的推廣在理論和實踐探索上都取得了重大進(jìn)展。

Zhang和Bai[12]提出了政策依賴映射方法，分析了國家、地區(qū)和省級的新能源汽車政策，發(fā)現(xiàn)多政府政策對新能源汽車的采用具有不同的影響。Xu和Su[13]總結(jié)了22種政策工具，提出了新能源汽車政策工具框架并進(jìn)行分析。Liu，等[14]分析了我國電動物流汽車行業(yè)稅負(fù)與補(bǔ)貼的關(guān)系。這些研究多為新能源汽車政策的概念性研究。鐘太勇和杜榮[15]借助信號傳遞博弈，研究了政府與汽車企業(yè)補(bǔ)貼過程中的逆向選擇問題，對博弈均衡進(jìn)行了分析，表明新能源汽車發(fā)展水平?jīng)Q定不同企業(yè)在獲取補(bǔ)貼上采用的策略也是不同的。劉進(jìn)[16]分析了新能源汽車財政補(bǔ)貼效應(yīng)的基本思路，指出一方面新能源汽車作為一種消費品，影響消費選擇的因素除了價格以外，還有很多其他因素；另一方面新能源汽車產(chǎn)業(yè)屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，而且有很長的產(chǎn)業(yè)鏈條。

綜上所述，以往的研究多集中于對各種單一政策的研究，缺乏對多種政策工具聯(lián)合作用的量化。因此，本文從政策組合的角度構(gòu)建了一個政策組合框架，即以政府補(bǔ)貼政策與監(jiān)管工具對汽車制造商和物流企業(yè)進(jìn)行導(dǎo)向引領(lǐng)，該框架可作為定量研究的參考，并提出了四種不同的政策組合。同時本文運用演化博弈論定義政策效應(yīng)，構(gòu)建了演化博弈模型，求得其中的均衡點，利用系統(tǒng)動力學(xué)模型，得到汽車制造商和物流企業(yè)在不同政策組合下的穩(wěn)定性分析，量化政策組合對電動物流汽車在汽車制造商和物流企業(yè)之間擴(kuò)散的影響，對政策組合的效果進(jìn)行了定量的理論推導(dǎo)和仿真驗證。本文的研究結(jié)論對政府在電動物流汽車擴(kuò)散的不同階段采取相應(yīng)的政策組合策略和汽車制造商與物流企業(yè)的策略選擇具有重要的參考意義。

2 演化博弈模型的構(gòu)建

2.1 模型假設(shè)及參數(shù)設(shè)置

2.1.1 模型假設(shè)。市場上有兩個群體:汽車制造商和物流企業(yè)。每家汽車制造商都有兩個生產(chǎn)策略：低碳策略——生產(chǎn)電動物流汽車（Electric Logistics Vehicle，ELV），非低碳策略——生產(chǎn)燃料物流汽車（Fuel Logistics Vehicle，F(xiàn)LV）。每家物流企業(yè)也有兩種選車策略:采用低碳產(chǎn)品（ELV）或非低碳產(chǎn)品（FLV）。

（1）物流企業(yè)一旦選擇一種選車策略，就不再與另一種策略兼容。

（2）低碳產(chǎn)品的市場需求取決于物流企業(yè)效用。

（3）有政府補(bǔ)貼和監(jiān)管政策時，對制造商的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償金額不能超過其成本，對物流企業(yè)的補(bǔ)償金額不能超過產(chǎn)品價格。

（4）免費的綠色車牌和不限行等政策將增加物流企業(yè)采用ELV的偏好，而FLV限牌等政策將降低物流企業(yè)采用FLV的偏好。以物流企業(yè)為導(dǎo)向的監(jiān)管政策影響物流企業(yè)的策略偏好，采用FLV的偏好系數(shù)不能小于零。

2.1.2 參數(shù)設(shè)置

p1：物流企業(yè)采用ELV的價格；

p2：物流企業(yè)采用FLV的價格，p1＞p2＞0；

c1：汽車制造商生產(chǎn)ELV單位成本；

c2：汽車制造商生產(chǎn)FLV單位成本，c1≥c2≥0；

E1：汽車制造商采取低碳策略的單位利潤；

E2：汽車制造商采取非低碳策略的單位利潤；

x：采取低碳策略的汽車制造商所占百分比；

1-x：采取非低碳策略的汽車制造商所占百分比；

y：采取低碳策略的物流企業(yè)所占百分比；

1-y：采取非低碳策略的物流企業(yè)所占百分比；

r1：對汽車制造商的補(bǔ)貼金額；

ρ：調(diào)整系數(shù)；

r2：對物流企業(yè)的補(bǔ)貼金額；

d1：價格補(bǔ)貼的金額；

d2：購置稅補(bǔ)貼金額，

L1：物流企業(yè)采用一個單位低碳產(chǎn)品（即ELV）的效用；

L2：物流企業(yè)采用一個單位非低碳產(chǎn)品（即FLV）的效用；

o1：物流企業(yè)采取低碳策略的環(huán)境偏好系數(shù)；

o2：物流企業(yè)采取非低碳策略的環(huán)境偏好系數(shù)；

u1：低碳產(chǎn)品（即ELV）的環(huán)保效用；

u2：非低碳產(chǎn)品（即FLV）的環(huán)保效用，u1＞u2＞0；

s1：物流企業(yè)采取低碳策略的價格敏感系數(shù)；

s2：物流企業(yè)采取非低碳策略的價格敏感系數(shù)；

w1：監(jiān)管政策對于采取低碳策略的汽車制造商的獎勵金額；

w2：監(jiān)管政策對于采取非低碳策略的汽車制造商的罰款金額，并且w2=βw1；

α1：受監(jiān)管政策影響物流企業(yè)采取低碳策略的偏好系數(shù)；

α2：受監(jiān)管政策影響物流企業(yè)采取非低碳策略的偏好系數(shù)，并且

為了促進(jìn)低碳擴(kuò)散，政府往往需要采取和制定適當(dāng)?shù)难a(bǔ)貼政策。通常補(bǔ)貼對象有兩種：第一種是制造商，對應(yīng)的金額按式（1）計算。

另一種是物流企業(yè)，包括價格補(bǔ)貼和其他形式的補(bǔ)貼兩部分，至于后一部分，購置稅占據(jù)了其主要部分，所以本文考慮了購置稅，相應(yīng)的金額按式（2）計算。

2.2 模型構(gòu)建

2.2.1 汽車制造商利潤?；谏鲜鰠?shù)和假設(shè)，當(dāng)汽車制造商沒有政策時，汽車制造商利潤用式（3）和式（4）計算。

當(dāng)汽車制造商有補(bǔ)貼政策時，其利潤用式（5）計算。

當(dāng)汽車制造商的政策組合包括補(bǔ)貼和監(jiān)管工具時，其利潤用式（6）、式（7）計算。

2.2.2 物流企業(yè)效用。由于物流企業(yè)選擇產(chǎn)品存在隨機(jī)特征，在實踐中很難準(zhǔn)確獲得每種產(chǎn)品的實際效用。所以根據(jù)參考文獻(xiàn)[17]中的消費者效用函數(shù)，基于上述參數(shù)和假設(shè)，當(dāng)沒有針對物流企業(yè)的政策時，物流企業(yè)效用用式（8）、式（9）計算。

當(dāng)對物流企業(yè)有補(bǔ)貼時，物流企業(yè)效用表現(xiàn)用公式（10）計算。

當(dāng)有針對物流企業(yè)的補(bǔ)貼和監(jiān)管政策相結(jié)合的政策組合時，物流企業(yè)效用用式（11）、式（12）計算。

基于以上各參數(shù)，建立三種政策組合下制造商與物流企業(yè)之間低碳擴(kuò)散的演化博弈支付矩陣，見表1-表3。

表1 無補(bǔ)貼與監(jiān)管政策時

表3 當(dāng)補(bǔ)貼政策與監(jiān)管政策都存在時

基于上述支付矩陣，依據(jù)r1，r2，w1，α1的不同數(shù)值，可以得到三種不同的政策組合：

（1）當(dāng)r1=r2=w1=α1=0時，兩個主體都沒有補(bǔ)貼和監(jiān)管政策，對應(yīng)的支付矩陣見表1。

（2）當(dāng)r1＞0，r2＞0，w1=α1=0時，只存在對制造商和物流企業(yè)的補(bǔ)貼政策時，對應(yīng)的支付矩陣見表2。

表2 僅有補(bǔ)貼政策時

（3）當(dāng)r1＞0，r2＞0，w1＞0，α1＞0時，對兩個主體既存在補(bǔ)貼政策，也有監(jiān)管政策時，對應(yīng)的支付矩陣見表3。

需要說明的是，在考慮政府政策的不同形式時，可以將演化博弈模型看作是一個包含政府、制造商和物流企業(yè)三方的博弈，在博弈過程中，每個主體根據(jù)其他主體的選擇來選擇自己的策略，即政府將根據(jù)一個階段內(nèi)的市場表現(xiàn)決定下一階段的政策，制造商將根據(jù)一個階段內(nèi)的政府和物流企業(yè)行為選擇下一階段的策略，物流企業(yè)也是如此。因此，本文重點探討低碳擴(kuò)散中政府補(bǔ)貼策略的動態(tài)選擇，即根據(jù)包括制造商和物流企業(yè)低碳策略擴(kuò)散在內(nèi)的市場表現(xiàn)，政府確定如何選擇其補(bǔ)貼策略，以及制造商和物流企業(yè)如何根據(jù)政府補(bǔ)貼政策選擇他們的策略。

2.2.3 均衡點計算。由表1-表3得到相應(yīng)的復(fù)制動態(tài)方程，從而求得三種政策組合形式的均衡解，這里以表3為例。

設(shè)Hij為第i參與者采取策略j時的期望收益，其中i=e，c分別為汽車制造商和物流企業(yè)；j=1,2為兩種不同策略，則汽車制造商選擇生產(chǎn)ELV和生產(chǎn)FLV的期望收益、平均收益分別為：

同理，可得物流企業(yè)選擇采用ELV和采用FLV的期望效用、平均效用分別為：

由演化博弈理論可知：汽車制造商和物流企業(yè)的復(fù)制動態(tài)方程分別為[18]：

同理，依據(jù)同樣的方式可以計算出在無政策情形下和僅有補(bǔ)貼政策情形下的演化博弈均衡點，其結(jié)果見表4。

表4 各政策組合均衡點

這里定義了有效擴(kuò)散：只有當(dāng)x和y在擴(kuò)散過程中都能夠達(dá)到1時，汽車制造商和物流企業(yè)的低碳策略的擴(kuò)散才被認(rèn)為是有效的，駐點（1，1）是一種有效的演化穩(wěn)定策略（ESS），電動物流汽車的擴(kuò)散被認(rèn)為是有效的。

3 實例仿真

汽車制造商與物流企業(yè)的仿真模型如圖1所示。

圖1 汽車制造商與物流企業(yè)的仿真模型

3.1 樣例介紹

本部分以電動物流汽車和燃料物流汽車為例，分析驗證了上述不同情況下的場景，并進(jìn)一步探討ELV和FLV的擴(kuò)散。

根據(jù)收集的信息和相關(guān)文獻(xiàn)，獲得以下相關(guān)數(shù)據(jù)。本文采用某款ELV的平均價格為33萬元，對消費者的補(bǔ)貼約為5萬元，根據(jù)電池成本等相關(guān)數(shù)據(jù)估算成本約為23.1萬元。至于同系列FLV，本文采用平均價格為12.98萬元，考慮采購稅和技術(shù)轉(zhuǎn)讓費，成本估算約為5.58萬元。一般國內(nèi)主流廠商的利潤總額在10%左右。根據(jù)以上分析，給出部分參數(shù)的單位是萬 元（CNY），p1=33，p2=12.98，c1=23.1，c2=5.58，r1=17.52，r2=7.82，w1=0.5。而第二部分參數(shù)給出的是u1=50，u2=40，s1=1，s2=1，o1=1.2，o2=1，α1=0.15，θ=1.2，β=0.8。根據(jù)物流企業(yè)效用式（8）-式（12），則L1=27，L2=27.02，L'1=34.82，L''1=43.82，L''2=19.82。

基于以上數(shù)據(jù)，三種不同政策組合形式的平衡點計算結(jié)果見表5。

表5 各政策組合均衡點

3.2 仿真驗證

接下來，基于系統(tǒng)動力學(xué)方法利用vensim軟件做出了相關(guān)的仿真和分析，其中1-無政策組合，2-僅有補(bǔ)貼政策組合，3-補(bǔ)貼與監(jiān)管政策組合，從表5可以看出，x*1＞x*2＞x*3，y*1＞y*2＞y*3，在這里可以將x，y分別放入以下四種位置下：a.x＜x*3，y＜y*3；b.x*3＜x＜x*2，y*3＜y＜y*2；c.x*2＜x＜x*1，y*2＜y＜y*1；d.x*1＜x，y*1＜y。

然后分析以下14種場景：

（1）當(dāng)x，y均在位置a，即x=0.2，y=0.15時。從圖2可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的制造商以及物流企業(yè)百分比較低時，F(xiàn)LV在市場中占據(jù)主導(dǎo)地位。在這種情況下，如果其他條件不變，無論采取什么形式的政策組合，制造商都會生產(chǎn)FLV，物流企業(yè)最終會采用FLV。

圖2 當(dāng)x=0.2，y=0.15時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（2）當(dāng)x在位置a，y在位置b，即x=0.2，y=0.27時。從圖3可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的制造商百分比較低時，F(xiàn)LV在市場中占據(jù)主導(dǎo)地位。在這種情況下，如果其他條件不變，無論采取什么形式的政策組合，物流企業(yè)最終都會采用FLV，故而y會逐漸變小趨向于0，制造商也會逐漸由生產(chǎn)ELV轉(zhuǎn)向生產(chǎn)FLV。

圖3 當(dāng)x=0.2，y=0.27時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（3）當(dāng)x在位置a，y在位置c，即x=0.2，y=0.5時。從圖4可以看出，當(dāng)無政策組合時，制造商生產(chǎn)FLV，物流企業(yè)采用FLV為更優(yōu)選擇，而在補(bǔ)貼政策之下，制造商會從生產(chǎn)FLV轉(zhuǎn)向ELV，這是不穩(wěn)定的，因為此時制造商進(jìn)行低碳策略占比較低，所以物流企業(yè)成本較高，低碳快速發(fā)展是一種錯覺現(xiàn)象，所以物流企業(yè)最終會轉(zhuǎn)向采用FLV以節(jié)約成本，即x，y趨向于0；而在有監(jiān)管政策的支撐下，物流企業(yè)和制造商會在補(bǔ)貼政策的促使下進(jìn)行低碳策略。

圖4 當(dāng)x=0.2，y=0.5時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（4）當(dāng)x在位置b，y在位置a，即x=0.37，y=0.15時。從圖5可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的物流企業(yè)百分比較低時，市場中FLV的采用占比居于主導(dǎo)地位。在這種情況下，如果其他條件不變，無論采取什么形式的政策組合，制造商最終都會選擇生產(chǎn)FLV，故而x會逐漸變小趨向于0，物流企業(yè)也會逐漸由采用ELV轉(zhuǎn)向采用FLV。

圖5 當(dāng)x=0.37，y=0.15時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（5）當(dāng)x，y均在位置b，即x=0.37，y=0.27時。從圖6可以看出，對于制造商和物流企業(yè)來說，采用補(bǔ)貼和監(jiān)管政策時，低碳策略的收益大于非低碳行為的收益，故制造商和物流企業(yè)均會采取低碳策略，即x，y趨向于1；當(dāng)無政策組合和僅有補(bǔ)貼政策時，此時制造商生產(chǎn)FLV，物流企業(yè)采用FLV時為更優(yōu)選擇，即x，y均趨近于0。

圖6 當(dāng)x=0.37，y=0.27時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（6）當(dāng)x在位置b，y在位置c，即x=0.37，y=0.5時。從圖7可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的物流企業(yè)百分比較高，無政策組合時，制造商生產(chǎn)FLV的收益更高，故而x會逐漸減小，使得物流企業(yè)趨向于采用FLV，即x，y均趨向于0；當(dāng)有補(bǔ)貼政策存在時，此時制造商生產(chǎn)ELV獲得收益更高，故而x會逐漸增大，使得物流企業(yè)趨向于采用ELV，即x，y均趨向于1。

圖7 當(dāng)x=0.37，y=0.5時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（7）當(dāng)x在位置b，y在位置d，即x=0.37，y=0.75時。從圖8可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的制造商百分比較低，無政策組合時，物流企業(yè)采用FLV的效用更高，故而y會逐漸減小，使得制造商趨向于生產(chǎn)ELV，即x，y均趨向于0；當(dāng)有補(bǔ)貼政策存在時，又因為進(jìn)行低碳策略的物流企業(yè)百分比較高，此時制造商生產(chǎn)ELV獲得收益更高，故而x會逐漸增大，使得物流企業(yè)趨向于采用ELV，即x，y均趨向于1。

圖8 當(dāng)x=0.37，y=0.75時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（8）當(dāng)x在位置c，y在位置a，即x=0.47，y=0.15時。從圖9可以看出，當(dāng)無政策組合時，制造商生產(chǎn)FLV，物流企業(yè)采用FLV為更優(yōu)選擇，而在補(bǔ)貼政策之下，物流企業(yè)會從采用FLV轉(zhuǎn)向ELV，但這是不穩(wěn)定的，因為此時物流企業(yè)低碳策略占比較低，所以制造商成本較高，沒有考慮物流企業(yè)需求，快速發(fā)展是一種錯覺現(xiàn)象，所以制造商最終會轉(zhuǎn)向生產(chǎn)FLV以迎合物流企業(yè)大比例采用FLV的需求，即x，y趨向于0；而在有監(jiān)管政策的支撐下，物流企業(yè)和制造商會在補(bǔ)貼政策的促使下進(jìn)行低碳策略。

圖9 當(dāng)x=0.47，y=0.15時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（9）當(dāng)x在位置c，y在位置b，即x=0.47，y=0.27時。從圖10可以看出，對于制造商和物流企業(yè)來說，當(dāng)無政策組合時，此時制造商生產(chǎn)FLV，物流企業(yè)采用FLV為更優(yōu)選擇，即x，y趨向于0；當(dāng)制造商進(jìn)行低碳策略的占比較高，采用補(bǔ)貼政策時，物流企業(yè)低碳策略的效用大于非低碳策略的效用，故物流企業(yè)趨向于采用ELV，y逐漸增大，使得制造商趨向于生產(chǎn)ELV，即x，y趨向于1。

圖10 當(dāng)x=0.47，y=0.27時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（10）當(dāng)x，y均在位置c，即x=0.47，y=0.5時。從圖11可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的物流企業(yè)百分比較高，無政策組合時，制造商生產(chǎn)FLV的收益更高，故而x會逐漸減小，使得物流企業(yè)趨向于采用FLV，即x，y均趨向于0；當(dāng)有補(bǔ)貼政策存在時，此時制造商生產(chǎn)ELV獲得收益更高，故而x會逐漸增大，使得物流企業(yè)趨向于采用ELV，即x，y均趨向于1。

圖11 當(dāng)x=0.47，y=0.5時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（11）當(dāng)x在位置c，y在位置d，即x=0.47，y=0.75時。從圖12可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的物流企業(yè)百分比較高時，無論選擇什么政策組合，此時制造商生產(chǎn)ELV的收益更高，故而x會逐漸增大，使得物流企業(yè)趨向于采用ELV，即x，y均趨向于1。

圖12 當(dāng)x=0.47，y=0.75時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（12）當(dāng)x在位置d，y在位置b，即x=0.75，y=0.27時。從圖13可以看出，當(dāng)進(jìn)行低碳策略的物流企業(yè)百分比較低，無政策組合時，制造商生產(chǎn)FLV的收益更高，故而x會逐漸減小，使得物流企業(yè)趨向于采用FLV，即x，y均趨向于0；當(dāng)有補(bǔ)貼政策存在時，又因為此時進(jìn)行低碳策略的制造商百分比較高，此時物流企業(yè)采用ELV會使其效用更高，故而y會逐漸增大，使得制造商趨向于生產(chǎn)ELV，即x，y均趨向于1。

圖13 當(dāng)x=0.75，y=0.27時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（13）當(dāng)x在位置d，y在位置c，即x=0.75，y=0.5時。從圖14可以看出，當(dāng)制造商進(jìn)行低碳策略百分比較高時，無論政策組合形式是什么，物流企業(yè)都會從采用FLV轉(zhuǎn)移到采用ELV，故y會逐漸增大，使得制造商也會從生產(chǎn)FLV轉(zhuǎn)移到ELV，即x，y趨向于1。

圖14 當(dāng)x=0.75，y=0.5時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

（14）當(dāng)x，y均在位置d，即x=0.75，y=0.75時。從圖15可以看出，當(dāng)制造商和物流企業(yè)進(jìn)行低碳策略的百分比較高時，無論政策組合形式是什么，制造商都會從生產(chǎn)FLV轉(zhuǎn)移到ELV，物流企業(yè)也會從采用FLV轉(zhuǎn)移到ELV，即x，y趨向于1。因此，在這種情況下，政府的補(bǔ)貼是沒有效率的，換句話說，政府沒有必要給予補(bǔ)貼來實現(xiàn)低碳擴(kuò)散。

圖15 當(dāng)x=0.75，y=0.75時，制造商和物流企業(yè)在各政策組合下ELV比率的演變趨勢

需要說明的是，無論是x在位置a，y在位置d，或者x在位置d，y在位置a這兩種情形，都是不符合實際市場情況的。

4 結(jié)語

與以往單一政策或多個單一政策效應(yīng)的研究不同，本文重點研究政策組合對電動物流汽車擴(kuò)散的影響，對政府在電動物流汽車擴(kuò)散的不同階段采取相應(yīng)的政策組合策略具有重要的參考意義，可以得出以下結(jié)論：

（1）在沒有政策的初始階段，由于負(fù)外部性的存在，對于電動物流汽車，汽車制造商的生產(chǎn)意愿和物流企業(yè)的采用意愿都相對較低。在這一階段，除非有政策干預(yù)或結(jié)合其他措施，否則電動物流汽車不可能得到有效和迅速的推廣。因此，政府應(yīng)采取多元化的政策組合策略，在補(bǔ)貼政策和調(diào)控政策中綜合運用，采取以經(jīng)濟(jì)為主導(dǎo)的政策組合。

（2）當(dāng)制造商與物流企業(yè)選擇低碳策略的比例增加到一定程度時，即使沒有政府補(bǔ)貼，相關(guān)擴(kuò)散也是有效的。在這一階段，政策組合應(yīng)從側(cè)重于以補(bǔ)貼經(jīng)濟(jì)為主轉(zhuǎn)向以監(jiān)管調(diào)控為主，在擴(kuò)大生產(chǎn)和應(yīng)用的同時，要采取以監(jiān)管調(diào)控為主的政策組合。

（3）與單一政策相比，政策組合可以有效加速電動物流汽車的擴(kuò)散。不同政策組合對電動物流汽車擴(kuò)散的影響不同。制造商與物流企業(yè)對自身相關(guān)的外生變量具有較高的敏感性，電動物流汽車能否成功推廣受制造商、物流企業(yè)與政策的共同作用。對于低碳策略的成功擴(kuò)散，通過需求側(cè)拉動市場比通過供給側(cè)拉動市場更有效。