智能化能对冲新能源汽车补贴退坡的影响吗?——基于CGE模型的分析

在新能源汽车销量“十二连跌”和“新冠”疫情的双重压力下,购置补贴退坡不得不从2020年末延缓至2022年底,与此同时,专注于智能化的车企却异军突起,那么,智能化能否对冲补贴退坡的不利影响,补贴应于何时退坡,亟待回答.通过在可计算一般均衡模型的生产函数中引入生产过程智能化因子,在效用函数中引入新能源汽车特有的使用过程智能化因子,利用宏观闭合的不同设置模拟供给约束和需求约束两种经济形势,采用中国2018年实际经济运行数据进行参数校准,探讨了补贴退坡的适宜时期以及两类智能化的对冲效应差异与作用边界.研究发现,新能源汽车补贴适宜于供给约束时期退坡,因为该时期退坡可以促进关联度较低部门的发展,并缓解收入不平等,且适度的使用过程智能化既可以对冲补贴退坡对社会福利、新能源汽车部门的不利影响,又不至于完全抵消上述正面影响.而在需求约束时期,上述正面影响均转为负面,且难以被智能化对冲.因此,新能源汽车补贴的退坡决策,应根据经济从“新冠”疫情中复苏的程度,而相机抉择.在经济快速复苏时,可通过使用过程智能化即自动驾驶的适度发展,来对冲补贴的退坡;否则,应暂缓退坡.     

地方高校管理类学生评教影响因素实证研究

为适应校院两级管理体制改革的需要和区别于研究型大学的"教学型"、"应用型"办学定位,地方高校的学生评教需要分学科重新审视。对襄樊学院管理学院学生评教数据的计量分析发现,地方高校管理类的学生评教结果是有效可信的,但也会受到诸如新带课程、学生层次与年级、教师性别、教龄与社会实践经验等因素的干扰。因此,在采信学生评教结果时,应根据干扰因素予以矫正。     

汽车购置税优惠政策应该常态化吗?——基于CGE模型的分析

为什么购置税优惠政策不适用于供给约束时期,现有研究极少基于一般均衡角度做出解释并提出替代政策,通过在可计算一般均衡模型中引入以往研究所忽视的技术要素、投资补贴变量、中间投入要素以及进出口函数,利用中国2012年实际经济运行数据,分析了不同经济形势下购置税优惠、自主品牌技术进步与投资补贴的作用差异及其原因.研究发现,各类政策的影响效应,不仅取决于其实施的时机,也取决于相关产业与汽车产业的关联程度.在供给约束时期,购置税优惠政策因要素转移而阻碍关联度较低部门的发展并扩大贫富差距,技术进步与投资补贴则可以弥补上述缺陷.其中最优投资补贴在5%左右,且随着技术水平的提升而下降.不过,在需求不足时期,后者会因本币升值与净出口下降而产生类似负面影响.因此,汽车购置税优惠政策仅适用于需求不足时期,在供给约束时期则可由5%研发补贴政策予以替代,以便从供给侧增加自主品牌车企的研发投入,促进技术进步,进而规避上述负面影响.