“雙碳”目標下消費者對新能源汽車的認知及購買決策研究：基于武漢市的調查

李丹青，郭 焱

“雙碳”目標的提出為新能源汽車帶來了新的發展機遇。2020年10月底由工業和信息化部指導的《節能與新能源汽車技術路線圖2.0》提出汽車產業將于2028 年提前實現“碳達峰”，面向2035 年我國汽車產業發展的六大目標之一是新能源汽車逐漸成為主流產品，節能汽車和新能源汽車年銷量各占50%。2021年工業和信息化部再次強調，發展新能源汽車是推進節能減排的重點。在這一背景下，了解消費者對新能源汽車的認知程度及其購買決策的影響因素是非常有必要的。基于此，本文通過建立三個二元Logit 模型來分析消費者對新能源汽車的偏好、新能源汽車購買時間和汽車購買價格的影響因素，以期為新能源汽車提高市場占有率提供參考。

一、相關文獻綜述

近年來，國內外有不少關于消費者對新能源汽車購買偏好和購買行為的研究。其中蔣然等通過問卷調查后發現售后服務、銷售價格、品質因素和能耗成本是消費者購買汽車的主要決策因素。楊煜基于問卷調查數據運用結構方程模型及多元線性回歸模型，探討了感知行為控制對購買意愿的影響研究，證實了感知控制和自我效能可以正向影響消費者的購買意愿。Yongyou N等在上海進行了SP（Stated Preference）調查，以了解上海居民對電動汽車的態度及其屬性，發現受訪者都更喜歡行駛里程更長、充電時間更短、最高車速更快、污染排放更低、能耗成本更低、價格更低的電動汽車。Huang Y等人通過收集中國蘇南地區2個二線城市和3個三線城市的SP數據，對中國二線、三線城市的消費者電動汽車購買偏好進行了比較研究。在政策影響方面，Zhang X等分析了車牌搖號和補貼政策以及其他影響因素對消費者購買電動汽車意愿的影響。

從研究方法來看，目前國內外關于新能源汽車消費者購買偏好的研究中也常采用SP數據和Logit模型。YuehHua W 等人利用Logit 模型從消費者角度分析了消費者在購買電動汽車時最為關注的要素，發現消費者對電動汽車屬性的三大購買偏好是動力電池的充電時間、續航里程和汽車馬力；Hackbarth A以德國消費者的SP調查數據為基礎，對電動汽車的消費者的偏好進行了分析，并采用聯合方法和基于貝葉斯方法的混合Logit 模型對消費者的偏好進行估計。

綜上所述，消費者對新能源汽車的偏好和購買行為是各種因素影響的結果。“雙碳”目標提出后，國內關于消費者對新能源汽車認知度和購買行為的研究尚顯不足。基于此，本研究使用三個二元Logit 模型，分析影響消費者對新能源汽車的認知度、購買偏好、購買時間和購買價格的變量。SPSS軟件二元Logit回歸模型設置如下：

式中是與無關的常數項，，…β表示X對P所貢獻的回歸系數。

二、問卷調查過程與樣本信度檢驗

（一）新能源汽車認知度決定因素的獲取

參考Yongyou N等人研究，通過陳述語句對武漢市市民關于新能源汽車的認知程度進行調查。陳述語句見表1。如表所示，這些陳述語句不僅與環境意識和綠色消費有關，還涉及中國汽車產業發展現狀以及新能源汽車的特點。通過對新能源汽車整體性能、經濟性、便利性、環保、安全性等進行了陳述性描述，被調查者通過對以下語句的符合程度進行評價打分即可了解市民對新能源汽車的認知程度。

表1 消費者對新能源汽車認知程度陳述語句

（二）新能源汽車購買決策因素的獲取

消費者產生購買欲望是由于購買刺激所引起的，而購買刺激由外部刺激與內部刺激組成。其中內部刺激由自身需求產生，外部刺激則由外部環境引起。經過查閱相關文獻資料并結合汽車行業發展現狀及相關政策環境后，本文利用層次分析法選取了7個消費者購置汽車時的決策因素；包括：汽車價格、稅收減免等相關補貼政策、燃料價格、充電或加油的便利性、維護費用、安全性、智能化及網聯化。其層次結構模型如圖1所示。其中汽車價格及充電或加油便利性兩個決策因素直接采用了馬鈞、王寧等人在新能源汽車市場預測模型中的結論，這幾個決策因素是他們通過專家訪談和消費者調研而來，具有一定的可靠性和準確性。

圖1 購買汽車決策因素的AHP層次分析結構圖

將安全性這一因素放入考慮是因為Yongyou N等人在對上海消費者關于電動汽車的偏好及其屬性調研中發現消費者在購買汽車時會著重考慮品牌原產國、制造國、安全設備、馬力、電池充電時間、范圍、行李空間、內部裝飾和新車價格這九個因素，其中品牌原產國、制造國、安全設備可以放進車輛成本以及汽車安全性中進行考慮。

考慮燃料價格是因為現實生活中，消費者在購買汽車時更加關心汽車的安全性、可靠性和燃料成本等，而不是汽車的價格和污染排放的水平。

隨著社會的發展，汽車價格逐漸降低，私家車越來越普及，隨之而來的各種問題也開始逐漸凸顯，道路擁擠、停車難、開車難逐漸成為有車一族普遍面臨的問題。如今買車很容易，但養車花費卻負擔很重，稅費、保險費、停車費、過路費等維護費用層出不窮。因此將汽車維護費用納入購車決策因素進行考慮。

根據行業調查報告發現目前近九成用戶在購車時會關注車輛的智能化，用戶認為智能硬件與自動駕駛將成為智能汽車的主要優勢，并且在調查汽車資訊App用戶中，35歲以下用戶超七成。因為汽車市場的年輕化，所以將智能化及網聯化納入決策因素進行考慮。

最后關于政策這一因素是因為我國新能源汽車已經進入高質量的發展階段，市場的增長動力雖然開始慢慢從政策推動逐漸轉向由市場供需拉動，但政策推動市場的力量依然不可忽視。從2011 年起，我國新能源汽車市場開始興起就一直維持著高速發展態勢，而2019年我國新能源汽車市場第一次出現負增長，2019年6月中國政府對新能源汽車補貼金額開始大幅減少，幅度將近70%。隨后，中國新能源汽車銷量連續6個月同比下跌，因此大眾普遍認為，2019 年我國新能源汽車補貼的退坡，是造成新能源車市衰退的核心原因。由此可見政策對新能源汽車市場的影響不可忽視，應作為購買決策因素進行考慮。

（三）調查對象與數據收集

調查對象為武漢市已購車用戶和近期有購車意向的消費者。調查地點覆蓋武漢市洪山區、江夏區、東湖高新區和漢陽區四個區的部分汽車4S店和汽車駕駛培訓學校。調查時間為2021 年6—7 月。共收到607份調查問卷，其中有效問卷441份，有效率達72.7%。

參考其他國家和地區關于消費者對電動汽車偏好的研究，本文使用的結構化問卷主要包括消費者的社會經濟信息、消費者對新能源汽車的接納情況以及影響消費者購車決策的因素三部分。

（四）問卷的信度檢驗

本次調查問卷的選項設計均體現出等級特點，因此可以利用SPSS26.0 進行信度檢驗。檢驗結果見表2 和表3。本問卷調查結果的信度系數α 值為0.794，標準化后的信度系數α 值為0.806。說明信度非常高，該問卷的調查結果是可靠的，基于問卷調查結果的分析是可靠的。

表2 問卷個案處理摘要

表3 問卷可靠性統計

（五）兩個李克特量表的效度檢驗

在對武漢市市民關于新能源汽車的認知度和購車意愿分析之前，需對兩個量表進行效度檢驗。檢驗結果見表4和表5。

從表4 來看，武漢市市民新能源汽車認知度的樣本充足性檢驗系數KMO 值為0.880，大于0.5 的經驗值，Bartlett 球形檢驗值sig＜0.01，可認為該量表有結構效度，各變量間存在顯著相關，適合進行因子分析。

表4 新能源汽車認知度量表的KMO和巴特利特檢驗

從表5 來看，武漢市市民購車意愿影響因素的樣本充足性檢驗系數KMO 值為0.840，大于0.5 的經驗值，Bartlett 球形檢驗值sig＜0.01，可認為該量表有結構效度，各變量間存在顯著相關，適合進行因子分析。

表5 汽車購買意愿量表的KMO和巴特利特檢驗

三、樣本統計與模型分析

（一）樣本個體特征描述性統計

在獲取的441 個有效樣本中（如表6 所示），有249 名男性及192 名女性，其中男性占總人數百分率為56.5%，女性為43.5%。被調查者的年齡、學歷、職業、年收入、家庭成員數量等信息的情況如表6所示，其中，樣本中25～44歲的青壯年占比較高，為57.8%；大部分被調查者學歷較高，大部分被調查者的年收入顯示其有能力購買新能源汽車。大部分被調查者的家庭成員數量在三個以上，大部分被調查者的家庭成員擁有駕照數量均超過1。63.6%的家庭擁有一輛汽車，63.6%的被調查者乘坐或駕駛過新能源汽車。44.4%的被調查者有在五年內購買新能源汽車的打算，新能源汽車的市場前景可觀。56%的被調查者能接受的新能源汽車價位在10萬～20萬元。

表6 問卷結果樣本統計

表6 問卷結果樣本統計（續）

（二）消費者對新能源汽車的認知度分析

對8 個新能源汽車認知度進行分析后得到表7，從表7 可知，8 個新能源汽車的認知程度平均值都大于2.98，從一定程度上體現了武漢市市民對新能源汽車的認知現狀。其中認可程度最大的是駕駛新能源汽車可以減少目前的環境污染，其均值最大為3.91；可見，新能源汽車節能減排的優點已深入人心，是我國綠色出行的重要組成部分。

表7 消費者對新能源汽車認知程度方差標準差

其次消費者對新能源汽車在行駛過程中的費用比燃油車便宜這一觀點也較為認可。自2015 年之后我國居民電價和工業電價便低于世界平均水平，與發達國家相比，我國用電價格更是處于世界平均水平的末端。并且電價遠低于傳統燃油價格，因而新能源汽車在行駛過程中的費用比燃油車便宜。

消費者也很認可新能源汽車的補貼政策可以激發購買欲這一觀點，政府創新政策是推動新興產業發展的重要驅動力，作為新興技術的代表，新能源汽車產業蘊藏著很大的社會收益和私人利潤空間。但新能源汽車對技術的要求比一般汽車都要高，研發投入資金巨大，市場需要培育很長一段時間，發展初期的生產成本和經濟效益成反比。因此國家在新能源汽車行業出臺了很多保護措施，以確保新能源汽車的可持續發展，尤其稅收及補貼政策大大激發了消費者的購買欲。

消費者較不認可的觀點是目前新能源汽車的技術已經成熟，其均值最小為2.98，這充分體現出我國新能源汽車在續航里程、動力電池壽命和穩定性、配套設施充電樁的建設等方面存在的短板，依然是新能源汽車行業發展的技術難題。

（三）購買決策因素的變量選擇與因素分析

對7 個購車決策因素進行分析后得到表8，從表8可知，7個決策因素的平均值都大于3.5，體現出這些因素確實是消費者在購置新能源汽車時的主要考慮因素，其中均值最大的為4.56，均值最小的為3.69。

表8 消費者購車決策因素方差標準差

消費者在購買車輛時較為看重的因素從高到低分別是安全性、充電或加油的便利性、維護費用、汽車價格以及智能化及網聯化、稅收減免等相關補貼政策、燃料價格。安全性成為消費者最為關心的決策因素，這表明雖然世界汽車技術正在不斷發展，但汽車安全問題仍未得到完全有效解決。據統計，我國每年平均發生近20萬起交通事故，有近10萬人因交通事故喪生，每天都有近300 人被車禍奪去生命，交通死亡事故率約占全球的15%。因此汽車行業需要大力提高汽車的安全性。

充電或加油的便利性因素位居第二。這就要求加大力度對汽車配套設施或加油網點的建設和完善。尤其對于新能源汽車而言，如何解決動力電池容量、壽命問題和充電樁建設及布置問題對汽車的便利性至關重要。

維護費用這一因素位居第三。汽車的維護費用主要包括保險費、保養費、停車費、維修費、違章罰款以及過路費。隨著汽車技術的發展以及車輛美容等新鮮事物的出現，汽車的維護費用不可小覷。據調查，以家用SUV為例，一輛10萬元左右的車，一年的保養費大約在總車款的8%～11%，因而汽車的維護費用逐漸成為民眾關注的因素之一。

（四）即將購買新能源汽車的概率模型

利用SPSS 軟件，根據被調查者統計信息特征以及對新能源汽車的認知程度等因素預測分析武漢市市民是否即將購置新能源汽車。經系列選擇優化后得到本模型的自變量為性別、學歷、家庭成員數量、家庭成員中擁有駕照的人數、認為新能源汽車整體性能較好、認為新能源汽車安全性很好、政府對新能源汽車的支持政策、汽車價格，其結果見表9。從表中可以看出，性別、家庭成員數量、家庭成員中擁有駕照的人數、認為新能源汽車整體性能較好、認為新能源汽車安全性很好、政府對新能源汽車的支持政策、汽車價格（sig＜0.05）的顯著性較好，對即將購置新能源汽車的影響較大，學歷因素則顯著性較低，對購置新能源汽車的影響較小。

表9 是否即將購置新能源汽車概率模型各個自變量的參數及其檢驗

表中性別、家庭成員中擁有駕照的人數、認為新能源汽車整體性能較好、認為新能源汽車安全性很好、政府對新能源汽車的支持政策的系數為正，這說明消費者越了解新能源汽車，家中擁有駕照人數越多，對車輛越了解以及在積極的政策引導下，其購置新能源汽車的概率越大。即越多的家庭成員會開車，消費者就越有可能去購買新能源汽車。學歷、家庭成員數量以及預期購車價格為負則說明學歷越高，家庭成員數量越多，預期購車價格越高則其購買新能源汽車的概率越低。此處教育水平的系數為負，而在世界其他地區進行的類似研究中教育水平的系數是正的。因為一般來說受過良好教育的消費者更容易了解和接觸到新興事物。對于產生這種差異的一種可能的解釋是：在發達國家新能源汽車行業更加發達和成熟，所以這些國家高學歷的消費者更愿意購買電動車；然而在中國新能源汽車行業仍然是一個發展中的行業，高學歷的消費者熟悉國產新能源汽車的劣勢，因此他們不愿意在短期內購買新能源汽車。

從模型系數的Omnibus 測試知X=87.434，sig值=0.000＜0.05，模型顯著性水平良好，從模型得分可見模型解釋性良好，可以解釋77.1%的數據。

綜上所述，該概率模型可以根據消費者性別、學歷、家庭成員數量、家庭成員中擁有駕照的人數、認為新能源汽車整體性能較好、認為新能源汽車安全性很好、政府對新能源汽車的支持政策、汽車價格的情況對其即將購置新能源汽車的概率進行預估。根據表9 由各個因素對應建立自變量分別為X1、X2、X3…的概率公式，公式如下所示：

（五）五年內購買新能源汽車的概率模型

同理，經系列選擇優化后得到武漢市市民五年內購買新能源汽車的概率模型的自變量為學歷、年收入、政府對新能源汽車的支持政策、汽車環保性、充電或加油的便利性、智能化及網聯化，其結果見下表10，是否五年內購置新能源汽車概率模型各個參數及其檢驗。從表10可以看出，年收入、政府對新能源汽車的支持政策、汽車環保性（sig＜0.05）的顯著性較好，對即將購置新能源汽車的影響較大，其他因素則顯著性較低，對購置新能源汽車的影響較小。

表中學歷、年收入、充電或加油的便利性的系數為正，說明消費者學歷越高，年收入越多，新能源汽車充電越便利，其五年內購置新能源汽車的概率越大。在其他國家及地方的相關研究中政府政策系數一般為正。此處對于政府政策的系數為負可能的解釋是：目前的推廣政策還在某種程度上是有限的，消費者可能還沒有意識到這些推廣政策，與此同時2021年新能源汽車補貼標準在2020年基礎上退坡20%，由于新能源汽車市場的轉型，政府逐漸退出市場激勵，可能會影響消費者對新能源汽車的態度。

從模型系數的Omnibus 測試知X=33.332，sig值=0.000＜0.05，模型顯著性水平良好，從模型得分可見模型解釋性良好，可以解釋69.1%的數據。

綜上所述，該概率模型可以根據消費者學歷、年收入、政府對新能源汽車的支持政策、汽車環保性、充電或加油的便利性、智能化及網聯化的情況對其五年內購置新能源汽車的概率進行預估。根據表10 由各個因素對應建立自變量分別為X、X、X…的概率公式，公式如下所示：

表10 五年內是否購置新能源汽車概率模型各個自變量的參數及其檢驗

（六）消費者購車價位概率模型

同理，經系列選擇優化后得到武漢市市民購車價位概率模型的自變量為年齡、學歷、年收入、汽車數量、周圍人的建議、燃料價格、智能化及網聯化，其結果見下表11，武漢市市民購車價位概率模型各個參數及其檢驗。從表11可以看出，年齡、學歷、年收入、汽車數量、燃料價格、智能化及網聯化（sig＜0.05）的顯著性較好，對即將購置新能源汽車的影響較大，周圍人的建議則顯著性較低，對購置新能源汽車的影響較小。

表11 消費者購車價位概率模型各個自變量的參數及其檢驗

表中學歷、年收入、汽車數量、周圍人的建議、智能化及網聯化的系數為正，這說明消費者學歷越高，年收入越多，家中汽車數量越多，受周圍人的建議影響以及汽車智能化網聯化的吸引。即學歷越高的消費者往往購買力越強，能夠承受更高的價格；并且一個家庭擁有的汽車越多，這個家庭就越可能富有，因此他們可以支付更高價位的汽車，這就是為什么家庭擁有的車輛數量系數為正；同時在消費者購買汽車時，周圍人的建議也很重要；并且消費者往往會為了汽車的智能化及網聯化來支付更高的價格。但隨著消費者的年齡增加后，其愿意支付的汽車價格在降低，這與其他學者的研究結果類似。同時新能源汽車燃料價格上漲也會降低消費者對汽車的支付價格。

從模型系數的Omnibus 測試知X=73.045，sig值=0.000＜0.05，模型顯著性水平良好，從模型得分可見模型解釋性良好，可以解釋83.9%的數據。

綜上所述，該概率模型可以根據消費者年齡、學歷、年收入、汽車數量、周圍人的建議、燃料價格、智能化及網聯化的情況對其購車價位進行預估。根據表11 由各個因素對應建立自變量分別為X1、X2、X3…的概率公式，公式如下所示：

四、研究結論與對策建議

（一）研究結論

本文通過問卷調查獲得SP 數據，然后利用二元Logit模型建立了三個概率模型，分別對消費者即將購買新能源汽車的概率、五年內購買新能源汽車的概率以及購車價位進行了分析。研究得到的主要結論如下：

1.即將購買新能源汽車的概率模型：該模型的解釋率為77.1%，模型解釋性好且通過相關統計檢驗。從模型可以看出越多的家庭成員會開車，政府對新能源汽車的補貼力度越大，消費者就越有可能近期內去購買新能源汽車。而學歷因素的系數為負則說明學歷越高的消費者對我國新能源汽車的發展現狀不看好，因為目前我國生產新能源汽車的各項技術并不完全成熟，高學歷的消費者由于熟悉國產新能源汽車的劣勢而不愿意在短期內去購買新能源汽車。

2.五年內購買新能源汽車的概率模型：該模型的解釋率為69.1%，模型解釋性好且通過相關統計檢驗。從模型可以看出消費者學歷越高，年收入越多，新能源汽車充電越便利，消費者未來越看好新能源汽車；消費者收入狀況越好，其五年內購置新能源汽車的概率越大。而政府政策的系數為負是由于我國新能源汽車市場正面臨轉型，政府逐漸退出市場激勵，例如2021 年新能源汽車補貼標準在2020年基礎上退坡20%，這可能會影響消費者對新能源汽車的購買態度。

3.消費者購車價位概率模型：該模型的解釋率為83.9%，模型解釋性好且通過相關統計檢驗。從模型可以看出學歷越高的消費者往往購買力越強，能夠承受更高的購車價格；并且一個家庭擁有的汽車越多，則說明這個家庭就可能越富有，因此他們愿意支付更高價位的汽車；且在消費者購買汽車時，周圍人的建議也至關重要；并且消費者往往愿意為汽車的智能化及網聯化而支付更高的價格。但隨著消費者的年齡增加后，其愿意支付的價格在降低，這與其他學者的研究結果類似。同時新能源汽車燃料價格上漲也會減少消費者對汽車價格的支付意愿。

（二）對策建議

汽車產品形態、交通出行模式、能源消費結構和社會運行方式正在發生深刻變革，為新能源汽車產業提供了前所未有的發展機遇。在補貼退坡、疫情導致消費乏力的雙重壓力下，2021年中國新能源汽車市場迎來了新一階段的爆發，這預示著中國新能源汽車市場已經全面進入市場驅動時期，未來消費者購買新能源汽車是趨于對新能源汽車的需求，對新技術、配套設施的認可。基于研究結論，為促進新能源汽車產業更好發展，本研究提出以下幾點建議：

1.加大新能源汽車的宣傳力度，提高消費者認知度

加大對新能源汽車的宣傳力度，讓越來越多的消費者尤其是高學歷人群認識了解新能源汽車。從研究結果來看，高學歷消費者往往更容易了解和接觸到新興產物，并且學歷越高的消費者的購買能力越強。因此不僅要宣傳新能源汽車節能減排的優點，還要重點強調新能源汽車在安全保護方面的先進技術措施。同時要注重宣傳新能源汽車在生產、使用等過程的作業標準，以提高消費者購買新能源汽車的積極性。

2.完善政策扶持，構建從新能源汽車研發、生產、購置、使用方面的政策工具包，縮短消費者觀望期

雖然在新能源汽車市場上政府逐漸退出主導地位，但新能源汽車作為世界各國特別是中美兩國競爭的新領域，仍然需要國家和政府的大力支持。因此政府仍然需要繼續保持新能源汽車研發環節的支持力度，繼續對氫燃料電池系統、動力電池、控制系統等關鍵零部件的研發給予支持，不斷完善新能源汽車的產業鏈，逐步縮小其與傳統燃油車的成本差距。同時繼續加強行業監管力度，發揮生產環節管理政策在促進新能源汽車市場化、產業化方面的作用，提高“準入門檻”，加速優勝劣汰，保證產品的一致性與可靠性，促進新能源汽車產業發展；延續先進產品的購置補貼政策，引導企業紛紛進行技術革新，為新能源汽車產業發展所需技術注入活力。

3.集中力量突破新能源汽車關鍵技術，提高汽車綜合性能

目前新能源汽車尚存在一些技術問題，如：續航里程短、充電時間長、動力性不及燃油車等。這些技術性問題導致新能源汽車缺乏競爭力。因此，要集中力量突破新能源汽車關鍵技術。積極支持企業、高校和科研院所聯合開展技術和產業化攻關，重點專項向關鍵共性和顛覆性技術方向傾斜，打通“技術產生—擴散—首次商業化—產業化”的發展路徑。在“三電”領域，重點攻克下一代鋰電池和金屬空氣電池、固態電池等新體系電池、高速電機、分布式驅動、電控系統軟硬件開發等關鍵核心技術。在智能化領域，重點攻克感知、決策控制、執行等關鍵核心技術。通過關鍵零部件等核心領域的創新發展，提升整車綜合性能，實現我國新能源汽車高質量發展目標，為我國從汽車大國邁向汽車強國提供有力支撐。

4.完善配套服務體系，提高消費者便利度

充電樁等新能源汽車配套基礎設施的發展跟不上新能源汽車的發展，這是困擾消費者購買的重要問題所在。有數據顯示，中國新能源汽車相關的基礎充電設施普及率仍不到40%，這不僅抑制了部分新能源汽車消費的釋放，在很大程度上也已經變為了一個新的民生問題。政府應一方面加快公共充電樁的建設，另一方面鼓勵用戶建立私人充電樁，節約社會資本。在建設公共充電樁時，應合理布局，使其利用率最大化。鼓勵充電場站與商業地產相結合，建設停車充電一體化服務設施，提升公共場所充電服務能力，解決在公共場所排隊充電、充電難等問題；此外，還要完善充電設施保險制度，降低企業運營和用戶使用風險。針對充電樁服務商眾多的問題，可以對新能源充電樁服務進行統一化管理，這樣一方面可以減少管理成本，另一方面可提升服務效率與服務質量，從而提高消費者滿意度。

5.鼓勵企業兼并重組做大做強，進一步提高產業集中度

目前我國新能源汽車企業數量太多，大型新能源汽車企業數量少，中小型企業占比高，整體處于小而散的狀況。這種局面必然帶來一系列問題，如市場同質化嚴重、產能過剩、資源浪費等。新能源汽車屬于資金密集型、技術密集型行業，無論是互聯網企業借助技術轉型，還是傳統車企轉向新能源汽車，都需要大量持續性的資金投入和強大技術作支撐，而中小企業在資金、技術和人才等方面都不具備優勢。因此，要鼓勵新能源汽車企業通過兼并重組做強做大，進一步提高產業集中度。建議政府推動跨國、跨地區、跨行業、跨所有制的新能源汽車企業的收購與兼并活動，通過資本市場對現有企業實現整合與重組。積極探索中資主導型、外資主導型、中資控股型的新能源汽車發展模式。優化和規范公司治理結構，鼓勵中外企業開展多種形式的合作創新和創業，促進新能源汽車產業聯盟的形成與發展。此外，應提高新能源汽車準入門檻，降低無效產能，從而扶持出真正具有競爭力的新能源汽車龍頭企業。