基于大數(shù)據(jù)詞典構(gòu)建的新能源車產(chǎn)業(yè)上市公司政策注意力聚焦識別與戰(zhàn)略調(diào)整

根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會（中汽協(xié)）等權(quán)威機(jī)構(gòu)發(fā)布的數(shù)據(jù)，2024年7月，我國新能源車產(chǎn)銷分別完成98.4萬輛和99.1萬輛，同比分別增長22.3%和27%，新能源車零售滲透率達(dá)到了51.1%，較去年同期的36.1%提升了15個(gè)百分點(diǎn)，這是新能源車滲透率首次月度突破50%，標(biāo)志著新能源車在國內(nèi)市場的份額已經(jīng)超過了傳統(tǒng)燃油車，新能源車已經(jīng)開始成為中國重要的新技術(shù)引擎，并作為政策引導(dǎo)的重要產(chǎn)業(yè)得到了快速發(fā)展。

政策引導(dǎo)對產(chǎn)業(yè)發(fā)展起到了至關(guān)重要的正向扶持作用。與此同時(shí)，過度關(guān)注政策環(huán)境可能擠壓企業(yè)對其他內(nèi)外部環(huán)境要素的關(guān)注，甚至滋生“政策套利”行為。此外，產(chǎn)業(yè)政策隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段的不同將呈現(xiàn)為顯著的政策變遷特征，企業(yè)對政策的關(guān)注方面或?qū)哟蔚囊部赡茈S之產(chǎn)生轉(zhuǎn)移，導(dǎo)致企業(yè)難以持續(xù)性地對其所關(guān)注的對象做出響應(yīng)。

學(xué)者們對于新能源車政策的研究大多集中于政策注意力本身及其對企業(yè)的影響，而沒有關(guān)注企業(yè)政策注意力的識別方法，以及如何利用企業(yè)響應(yīng)更好地發(fā)揮政策的激勵和引導(dǎo)作用。

一、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

（一）政策注意力

新能源車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在很大程度上依賴于國家政策的引導(dǎo)和支持?，F(xiàn)有研究較多從政策工具理論的視角解析政策對企業(yè)的作用機(jī)制，政策工具向市場參與者傳遞了關(guān)于未來發(fā)展方向的信號，使企業(yè)能夠預(yù)見到政府的優(yōu)先事項(xiàng)，在戰(zhàn)略規(guī)劃中加以考慮；或通過獎勵或懲罰機(jī)制，塑造企業(yè)的行為模式。監(jiān)管規(guī)制類的政策工具有助于建立公平競爭的市場環(huán)境，保護(hù)知識產(chǎn)權(quán)，以及確保企業(yè)的合規(guī)性和社會責(zé)任。通過精心設(shè)計(jì)的政策目標(biāo)，政府可以引領(lǐng)企業(yè)注意力，確保其決策過程和資源配置與企業(yè)發(fā)展的長遠(yuǎn)目標(biāo)相協(xié)調(diào)。

（二）政策注意力測度方式

直接測度方法往往是從公開信息中直接獲取變量。通過使用自然語言處理技術(shù)，學(xué)者們從公開語料中測度組織的注意力，Li等人開發(fā)了一套數(shù)字平臺注意力衡量方法，胡楠等學(xué)者使用基于研究的短視主義范疇自定義詞集，并通過Word2Vec方法擴(kuò)充完善了詞集，針對同一概念或事物，往往使用多個(gè)語義相似的詞進(jìn)行描述。

盡管學(xué)者們在大數(shù)據(jù)建模及文本分析方面已經(jīng)有了一定的探索，但已有研究尚無法測度企業(yè)的政策注意力特征。因此，本文期望設(shè)計(jì)一套行之有效的政策注意力識別方法，從微觀上理解政策變化對企業(yè)發(fā)展的影響，為企業(yè)戰(zhàn)略規(guī)劃和政策制定者提供有價(jià)值的洞見。

二、研究設(shè)計(jì)與方法

（一）研究方法與設(shè)計(jì)思路

本文使用動態(tài)主題模型（Dynamic Topic Models, DTM）與BERT模型（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）詞嵌入技術(shù)對政策文本進(jìn)行文本挖掘分析，探索企業(yè)對政策注意力聚焦在文本上的識別方法。

首先使用下游自定義分類任務(wù)，輸入本文研究場景所用的文本數(shù)據(jù)微調(diào)模型參數(shù)，將通用的BERT定制化為適用于本文研究場景的領(lǐng)域BERT模型，命名為政策領(lǐng)域BERT與年報(bào)MD&A章節(jié)領(lǐng)域BERT，通過分類任務(wù)常用的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行模型的外部評估，如精確率、召回率等，使用相關(guān)性任務(wù)、類比任務(wù)以及聚類任務(wù)對模型所生成動態(tài)詞向量進(jìn)行內(nèi)部評估。

其次，進(jìn)行注意力目標(biāo)的關(guān)鍵詞挖掘。通過收集政策文本，劃分政策隨時(shí)間演變的階段，利用DTM識別政策文本的主題分類，得到政策主題各分類下的若干政策文本關(guān)鍵詞，結(jié)合新能源車產(chǎn)業(yè)政策的特性定義主題內(nèi)涵。

最后，基于上述關(guān)鍵詞的擴(kuò)充思路，從年報(bào)文本中找到和政策文本關(guān)鍵詞集相似的詞，并繼承詞集的時(shí)間戳屬性，最終構(gòu)成本文識別企業(yè)政策注意力聚焦所用的詞典。

（二）數(shù)據(jù)選取及評估

1.數(shù)據(jù)選取

數(shù)據(jù)源包括產(chǎn)業(yè)政策文本以及上市公司披露文本。產(chǎn)業(yè)政策文本是用于新能源車產(chǎn)業(yè)政策關(guān)鍵詞的構(gòu)建，上市公司披露文本用于企業(yè)政策注意力聚焦特征的研究。

第一，關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)，鑒于地方政策常為國家政策的延伸，研究專注于國家層面的政策。自2009年起，我國陸續(xù)發(fā)布了促進(jìn)新能源車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的多項(xiàng)政策。因此，本研究利用Python爬蟲技術(shù)，通過北大法寶數(shù)據(jù)庫、政眼通及政府官方網(wǎng)站等渠道，收集了2009~2022年間的國家政策文件，并經(jīng)人工篩選剔除低相關(guān)度政策后，整理出183篇新能源車產(chǎn)業(yè)政策，數(shù)據(jù)涵蓋標(biāo)題、時(shí)效性、效力位階、制定機(jī)關(guān)等字段。

第二，對于上市公司選取年報(bào)中的“管理層討論與分析”章節(jié)。通過同花順網(wǎng)站搜索新能源車相關(guān)概念股，運(yùn)用Python爬蟲技術(shù)獲取股票代碼及業(yè)務(wù)簡介，初步篩選出201家上市公司?？紤]到市場完善度與政策滯后性，研究時(shí)間段設(shè)定為2011~2022年。根據(jù)上市公司股票代碼，撰寫爬蟲程序從巨潮資訊網(wǎng)獲取相關(guān)企業(yè)年度報(bào)告PDF文檔，選取大部分新能源車產(chǎn)業(yè)上市公司的上市年限2011作為起始年。考慮到市場反應(yīng)的滯后性，本文將上市公司樣本的研究時(shí)間框定在2011~2022年。爬蟲共獲取201家企業(yè)12年間共2424份PDF文件，使用年報(bào)文本中的MD&A章節(jié)分析企業(yè)管理者注意力，根據(jù)各個(gè)時(shí)間段的章節(jié)分布特點(diǎn)匹配并搜索相關(guān)文本，最后將MD&A文本數(shù)據(jù)進(jìn)行常規(guī)預(yù)處理。

三、政策關(guān)鍵詞構(gòu)建

本文采用動態(tài)主題模型結(jié)合人工篩選的方式，以識別新能源汽車產(chǎn)業(yè)政策文本中各個(gè)主題下的核心關(guān)鍵詞集合。

（一）新能源車產(chǎn)業(yè)政策階段

新能源車產(chǎn)業(yè)政策發(fā)展可以分為三個(gè)主要時(shí)期，具體如下：

扶持推廣階段（2009～2015）：此階段國家高度重視，將產(chǎn)業(yè)發(fā)展提升至戰(zhàn)略層面，通過創(chuàng)新驅(qū)動實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破、產(chǎn)品豐富及市場初建。政府力推示范項(xiàng)目，輔以購置補(bǔ)貼和推薦車型目錄等措施，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。至2015年，補(bǔ)貼政策開始逐年遞減，標(biāo)志著補(bǔ)貼退坡、市場引導(dǎo)階段的開始。

市場引導(dǎo)階段（2016～2019）：隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，政策體系改革深化，針對“騙補(bǔ)”現(xiàn)象加強(qiáng)監(jiān)管，補(bǔ)貼策略轉(zhuǎn)向支持優(yōu)質(zhì)企業(yè)，并維持退坡趨勢。政府角色向市場機(jī)制過渡，構(gòu)建長期管理機(jī)制，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)健康有序發(fā)展。

服務(wù)優(yōu)化階段（2020至今）：新能源車市場進(jìn)入高速增長期，技術(shù)創(chuàng)新與國際競爭加劇。為應(yīng)對挑戰(zhàn)，政府通過市場準(zhǔn)入、“雙積分”政策等手段營造公平競爭環(huán)境，同時(shí)在財(cái)政補(bǔ)貼、保險(xiǎn)、基建、行業(yè)管理及公共領(lǐng)域等多方面出臺支持政策，全方位服務(wù)企業(yè)與消費(fèi)者，推動產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展。

（二）動態(tài)主題建模步驟

在Python3.10.13環(huán)境中，利用Gensim4.3.2工具包以及其他輔助工具包運(yùn)行DTM模型，設(shè)置上述主題數(shù)以及三個(gè)政策演化階段，將183篇政策文本語料導(dǎo)入模型，得到主題-關(guān)鍵詞矩陣，根據(jù)新能源車產(chǎn)業(yè)政策特點(diǎn)，總結(jié)7個(gè)主題下的關(guān)鍵詞命名每個(gè)主題，以金融領(lǐng)域大規(guī)模語料訓(xùn)練的開源中文預(yù)訓(xùn)練模型FinBERT作為處理MD&A語料的初始模型。隨后，將政策關(guān)鍵詞集與MD&A分詞輸入至MD&A領(lǐng)域微調(diào)后的BERT模型，生成動態(tài)詞向量。利用余弦相似度分析，篩選出與政策關(guān)鍵詞相似度高于0.85的詞匯，擴(kuò)展形成含688個(gè)關(guān)鍵詞的政策注意力詞集，各詞時(shí)間戳源自原政策關(guān)鍵詞集，如表1所示。

表1企業(yè)的政策注意力聚焦詞典

四、新能源車產(chǎn)業(yè)政策注意力聚焦特征

（一）企業(yè)的政策注意力聚焦測度

本研究分析了2011-2022年間201家企業(yè)年報(bào)MD&A章節(jié)，通過政策注意力聚焦詞典統(tǒng)計(jì)政策主題關(guān)鍵詞頻次，引入時(shí)間戳確保測度時(shí)效性，揭示了企業(yè)對政策主題的重視程度及動態(tài)變化。

首先，針對每家企業(yè)的年報(bào)MD&A章節(jié)，統(tǒng)計(jì)了屬于企業(yè)政策注意力聚焦詞典七個(gè)政策主題類別的關(guān)鍵詞在每個(gè)年份的出現(xiàn)頻次，當(dāng)年報(bào)年份大于等于關(guān)鍵詞的時(shí)間戳數(shù)據(jù)時(shí)，計(jì)入該詞匯的出現(xiàn)次數(shù)。

其次，計(jì)算每個(gè)主題下關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻次與MD&A章節(jié)總詞數(shù)的比值，比值的標(biāo)準(zhǔn)化處理可以準(zhǔn)確反映出企業(yè)在其年報(bào)中對不同政策主題的相對重視程度。

最終，計(jì)算得到201家企業(yè)在2011年至2022年間對綠色低碳減排、技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施投資、示范推廣工程、財(cái)政激勵措施、市場監(jiān)管優(yōu)化、市場準(zhǔn)入管理七個(gè)方面政策注意力聚焦程度的面板數(shù)據(jù)。

（二）企業(yè)政策注意力聚焦的特征

1.基本特征

表2揭示了七個(gè)方面企業(yè)政策注意力聚焦程度的初步描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果：七類政策注意力聚焦程度的均值均略大于中位數(shù)，呈現(xiàn)出一致的右偏態(tài)分布，表明企業(yè)注意力聚焦的不一致性：多數(shù)企業(yè)只有中等或較低程度的政策關(guān)注，少數(shù)企業(yè)對政策各主題高度關(guān)注；技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展、財(cái)政激勵措施與市場監(jiān)管優(yōu)化的均值相較于其他幾個(gè)政策主題有明顯的提高。

首先，企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的注意力聚焦程度顯著高于其他領(lǐng)域，反映了技術(shù)創(chuàng)新在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略中的核心地位，技術(shù)創(chuàng)新是新能源車產(chǎn)業(yè)驅(qū)動產(chǎn)業(yè)進(jìn)步、提升競爭力的關(guān)鍵因素。

其次，企業(yè)對政府監(jiān)管的關(guān)注也相對較高。在2014年至2017年的這段時(shí)間，普惠的補(bǔ)貼政策逐漸顯示出一些負(fù)面效應(yīng)，“騙補(bǔ)”事件頻發(fā)，為此，政府加大了對新能源車補(bǔ)貼政策的監(jiān)管力度，完善了補(bǔ)貼政策體系，對騙補(bǔ)行為進(jìn)行嚴(yán)厲查處，同時(shí)逐步調(diào)整和優(yōu)化補(bǔ)貼政策，推動消費(fèi)補(bǔ)貼退坡，對補(bǔ)貼的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)、車型要求等實(shí)施嚴(yán)格監(jiān)管。

再次，財(cái)政激勵措施相關(guān)政策一直是市場關(guān)注的熱點(diǎn)，相關(guān)的補(bǔ)貼、稅收減免政策不但直接支撐了眾多新能源車企業(yè)的生存，更是當(dāng)下諸多消費(fèi)者選擇購買的決定性因素，財(cái)政補(bǔ)貼、稅收減免等措施是幫助企業(yè)降低研發(fā)和生產(chǎn)成本、加快市場推廣的重要手段，企業(yè)通過密切關(guān)注這些政策動態(tài)，能夠更好地規(guī)劃財(cái)務(wù)預(yù)算和投資策略，抓住政策帶來的發(fā)展機(jī)遇。

此外，企業(yè)對于基礎(chǔ)設(shè)施投資相關(guān)政策主題的平均注意力相對較低?？赡艿脑蛟谟诨A(chǔ)設(shè)施相關(guān)政策的責(zé)任主體在于地方政府以及以充換電服務(wù)為主營業(yè)務(wù)的產(chǎn)業(yè)鏈下游企業(yè)，城市充電網(wǎng)絡(luò)、居住區(qū)充電設(shè)施、公路充電網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)劃建設(shè)可能被視為更多是政府和社會資本的職責(zé)，主要由發(fā)改委、能源局等部委牽頭，政府負(fù)責(zé)或通過公私合作模式進(jìn)行。因此相對而言，企業(yè)對基礎(chǔ)設(shè)施投資相關(guān)的政策注意力聚焦度較低。

表2 企業(yè)政策注意力聚焦初步描述統(tǒng)計(jì)

由初步的特征分析可知，從整體上看，企業(yè)對政策的注意力聚焦具有較強(qiáng)的寬范圍性，對七個(gè)方面政策工具均有一定程度上的關(guān)注。對技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展、財(cái)政激勵措施和市場監(jiān)管優(yōu)化三方面政策工具的高程度注意力聚焦凸顯了企業(yè)對政策注意力聚焦的選擇性。

2.階段特征

新能源車產(chǎn)業(yè)政策發(fā)展可以分為新能源車產(chǎn)業(yè)政策的推廣應(yīng)用階段（2009~2015），新能源車產(chǎn)業(yè)政策的市場引導(dǎo)階段（2016~2019），新能源車產(chǎn)業(yè)政策的市場服務(wù)階段（2020至今），每一階段企業(yè)對政策的注意力聚焦有何差異，政策主題熱度趨勢如何發(fā)展，我們可以通過主題熱度演化數(shù)據(jù)來加以分析。

首先，基于動態(tài)主題模型數(shù)據(jù)，本文計(jì)算得到了三階段政策主題的熱度演化數(shù)據(jù)，具體而言，動態(tài)主題模型的輸出結(jié)果包含了文檔-主題概率分布數(shù)據(jù)，每個(gè)政策文件均被賦予七個(gè)概率值，用來衡量政策文件在七個(gè)主題內(nèi)容上關(guān)鍵詞分布的概率，取各階段所有政策文件的概率值總和并相比于各階段政策文件的數(shù)量，就得到了三階段七個(gè)主題的熱度圖，計(jì)算得到的數(shù)據(jù)代表每個(gè)階段有多少比例的政策文件對相應(yīng)主題進(jìn)行描述。通過計(jì)算三階段所有企業(yè)對七個(gè)主題的政策注意力聚焦程度平均值，得到企業(yè)平均注意力聚焦在三個(gè)階段的演化圖，如圖1(b)所示，數(shù)據(jù)代表各階段內(nèi)所有企業(yè)對相關(guān)主題的平均注意力聚焦程度。

在政策主題熱度演化方面，綠色低碳減排與財(cái)政激勵措施兩方面政策熱度均逐年上升，保持平穩(wěn)發(fā)展，其中綠色低碳減排始終是政策主線，這與我國近年來推動生態(tài)文明建設(shè)、綠色低碳發(fā)展以及參與全球氣候治理、提高產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)的全球競爭力有關(guān)；而財(cái)政激勵措施政策熱度的上漲并不代表普惠式的補(bǔ)貼優(yōu)惠政策持續(xù)施行，主要是對產(chǎn)業(yè)初期各類補(bǔ)貼、稅收減免政策的體系完善與策略調(diào)整，財(cái)政激勵措施政策在新能源車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的三個(gè)階段始終是產(chǎn)業(yè)政策的重點(diǎn)，但政策的要點(diǎn)從最開始的示范推廣補(bǔ)貼到過度補(bǔ)貼階段，最后轉(zhuǎn)變?yōu)?/span>2020年至今的調(diào)整完善階段；市場監(jiān)管優(yōu)化相關(guān)的政策在2016-2019年期間熱度上升，然后在2020-2022年保持穩(wěn)定，相關(guān)的政策要點(diǎn)主要圍繞財(cái)政激勵措施的優(yōu)化、完善，并補(bǔ)充重要的市場調(diào)整、監(jiān)管措施更新或是市場開放政策的實(shí)施。

與上述三類政策相比，技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展和示范推廣工程相關(guān)政策均在2011-2015年期間熱度最高，表明在這個(gè)時(shí)間段內(nèi)，政策的焦點(diǎn)在鼓勵技術(shù)發(fā)展、創(chuàng)新和推廣示范工程上。在2016年以后的兩個(gè)階段，隨著新能源車產(chǎn)業(yè)市場化程度、成熟度的提高以及市場參與者多元化的加深，示范、試點(diǎn)以及推廣的相關(guān)政策逐漸退出環(huán)境，而對于企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展，政策從宏觀戰(zhàn)略引領(lǐng)逐步轉(zhuǎn)向通過多方位體系促進(jìn)，例如財(cái)稅支持、金融服務(wù)、知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)等細(xì)分領(lǐng)域的激勵措施。市場化的進(jìn)程要求更加精細(xì)化和多元化的政策工具來支持技術(shù)創(chuàng)新，以保持產(chǎn)業(yè)的活力和競爭力；基礎(chǔ)設(shè)施投資政策的熱度雖然提升不多，但在2020-2022年期間出現(xiàn)了輕微上升趨勢。隨著新能源車產(chǎn)業(yè)的市場發(fā)展和技術(shù)的成熟，我國新能源車產(chǎn)業(yè)邁向全球化發(fā)展，銷量增長迅速，對配套基礎(chǔ)設(shè)施的需求也隨之增加。因此，即使基礎(chǔ)設(shè)施投資政策的熱度在整個(gè)時(shí)間段內(nèi)相對較低，但我們也可以觀察到其逐漸上升的趨勢，尤其是從2023年起，新能源車市場蓬勃發(fā)展，銷量的帶動引發(fā)了基礎(chǔ)設(shè)施布局不夠完善、結(jié)構(gòu)不夠合理、服務(wù)不夠均衡、運(yùn)營不夠規(guī)范等問題，消費(fèi)者購車的痛點(diǎn)集中于充電樁不夠、充電時(shí)間慢，因此基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)政策逐步放寬，服務(wù)于市場需求的變化趨勢。

五、結(jié)語

新能源車產(chǎn)業(yè)作為綠色發(fā)展戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的重要組成部分，這一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展在很大程度上依賴于國家政策的引導(dǎo)和支持。我國新能源車產(chǎn)業(yè)政策在發(fā)展中經(jīng)歷了推廣應(yīng)用階段、市場引導(dǎo)階段、市場服務(wù)階段，隨著新能源車產(chǎn)業(yè)向市場服務(wù)階段的過渡，企業(yè)對政策的關(guān)注點(diǎn)明顯發(fā)生了轉(zhuǎn)變，企業(yè)在不同政策階段下的注意力焦點(diǎn)也有所不同。政策制定者在設(shè)計(jì)、實(shí)施與調(diào)整政策過程中，應(yīng)密切關(guān)注產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實(shí)際進(jìn)程，深入理解企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。此外，企業(yè)對不同方面政策注意力聚焦的持續(xù)性伴隨著產(chǎn)業(yè)政策的重點(diǎn)變化而發(fā)生一定的變化，但對于企業(yè)注意力選擇的政策主題，例如技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展政策，企業(yè)注意力聚焦的持續(xù)性較高，而少受到政策演變的影響，政策制定者需關(guān)注企業(yè)對各方面政策的注意力聚焦的范圍與程度，確保政策更加精準(zhǔn)地傳達(dá)給目標(biāo)受眾，引導(dǎo)新能源車產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展。

文章來源：  《商業(yè)觀察》   http://m.xwlcp.cn/w/jg/125.html