报告探讨了产业政策(IP)对全球汽车产业创新的影响。本报告编制了首个2008年至2023年全球产业政策与汽车行业专利数据的综合数据集，并揭示了政策关注点的重大转变：到2022年，近一半的产业政策瞄准电动汽车(EV)相关行业；而在2008年，几乎不存在与电动汽车相关的产业政策。与此同时，汽车行业已呈现从内燃机(GV)技术向电动汽车技术创新的转型趋势。本研究发现，政策支持与创新活动之间存在正相关关系。在国家层级研究中，电动汽车产业政策五年累计每增加一个标准差，电动汽车专利申请数量将相应增加4%。在企业层级研究中，汽车制造商和电动汽车电池生产商所获得的电动汽车财政激励每增加10%,电动汽车创新也会有4%的增长。本报告发现，技术路线的依赖性对汽车行业技术的变革方向具有重要意义，但电动汽车产业政策并未对内燃机技术创新起到任何激励作用。
一、引言
过去十年，面对气候变化、供应链中断、地缘政治紧张等挑战，产业政策重获关注，汽车产业政策尤为关键。在全球应对气候变化的大背景下，汽车行业迎来关键变革，交通电气化与清洁电网成为减碳重要路径。多国制定电动汽车普及目标，像挪威、荷兰分别计划在2025年、2030年实现电动汽车销量占比100%,美国和中国则力争到2030年让电动汽车销量占比分别达50%、40%。为达成目标，各国政府出台购车补贴等产业政策，推动电动汽车及电池行业发展。
尽管全球电动汽车行业扩张迅速、政策影响广泛，但人们对其政策如何影响汽车行业创新了解有限。主要挑战有二：一是产业政策复杂，构建可跨国定量对比的衡量指标难度大，不过尤哈斯(Juhász)等人开发的文本研究方法，应用于全球贸易预警数据库，为该领域研究开辟新途径；二是难以衡量企业受政策影响产生的创新，因为政府政策通常不会阐明对行业的不同影响。
为填补相关研究空白，本报告研究人员编制了全球汽车产业政策和专利综合数据库，并采用两种方法以降低国家和行业层面研究产业政策的难度。一是参照尤哈斯等人的文本研究法，运用自然语言处理技术，在2008-2023年全球贸易分析数据库的六万多份政策文件中，对金融、非金融产业政策与非产业政策分开统计数量。二是聚焦汽车行业里的电动汽车购买激励政策，参照全球汽车行业建立产品国家补贴数据库。由于全球推进交通电气化，各国电动汽车激励措施差异显著,且这些措施与车辆属性相关，在不同车型、企业及时段间变化巨大，该方法对汽车行业尤为适用。
本报告采用1980-2023年全球专利统计数据库(PATSTAT)的专利数据，依据国际专利分类(IPC)代码，将汽车专利分为内燃机汽车(GV)专利、电动汽车专利、通用专利，构建国家-IPC-年份和企业层级数据集。研究发现，2008年后产业政策数量攀升，其中电动汽车相关政策占比从近乎零增202年50%,2020年电动汽车专利数量达燃油车三倍，且集中于少数企业。通过实证，本报告评估产业政策对专利申请及授权的影响，能为四类文献提供参考：完善产业政策相关文献；充实政策驱动型清洁技术创新文献；丰富电动汽车市场经济学研究，尤其是政府政策对其普及的影响；助力考察少量但渐长的产业政策相关报告，解决产业政策不透明、难量化的研究难题。
二、本研究数据
(一)利用全球贸易预警数据库评估产业政策
在国家层级研究中，本报告使用全球贸易预警数据库来评估产业政策。原始数据涵盖从2008年11月到2023年10月的六万多份政府政策声明。每份政策声明均由“国家法案编号”(StateAct ID)和“干预措施编号”(Intervention ID)来标识，其中“国家法案”代表政府机构发布的一项公告，而“干预措施”则是该公告中包含的一项具体政策。全球贸易预警数据库的关键词段包括政策标识符(“国家法案编号”和“干预措施编号”)、实施国家和受影响国家、公告日期、按六位协调制度(HS)代码(全球产品分类系统)分类的受影响产品，以及最重要的政策描述。
1、确定和评估产业政策
本报告将产业政策定义为以改变经济活动构成为目标且在国家层级实施的政策。全球贸易预警数据库涵盖2008年11月至2023年10月六万多份政府政策声明，每份含“国家法案编号”和“干预措施编号”等信息。研究人员人工标记1023项政策训练数据集，训练监督式机器学习模型，带L2正则化的逻辑回归模型预测效果最佳，处理后得到3385项汽车市场相关产业政策。
2、政策分类和汇总
根据受影响产品燃料类型，将产业政策分为电动汽车、燃油车、通用型三类，用HS编码分类。汇总时，每项产业政策按燃料类型仅计一次，如一项影响多国多产品的政策，按此方法统计为多项(每种燃料类型一项)。本研究聚焦电动汽车产业政策，因其重要性高，同时评估燃油车政策，通用型政策因占比小(19%)未纳入。
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