一般来说，生产要素分为基本要素和高级要素，基本要素包括劳动、自然资源、资本资源三类，高级要素指国家培养的高等教育人才以及培养人才所需的基础设施和研究所。本文从劳动、资本和高等教育人力方向选择了汽车制造业平均用工人数、汽车制造业固定资产投资额和科学技术人员三个指标。同时考虑到综合性原则结合国际科技的发展情况，加入新能源汽车进口量这一指标。

有需求才有供给，需求条件作为第二个核心因素，是产业持续发展，向前冲刺的根本动力。一方面是以总人口数量、人均消费支出、人均可支配收入和市场销售量四个指标为代表的需求数量；另一方面是随着经济发展，人民生活水平提高而带来的潜在需求，基于此选取了GDP增长率这一指标。

从宏观上来看，经济增长由产业结构变迁和技术进步两部分组成，进入二十一世纪以来，增长方式发生转变，技术进步对经济增长的贡献愈加显著，市场化的力量逐步让位于技术进步 [ 17 ]。从产业来看，新能源汽车产业作为战略性新兴产业以技术为主导，竞争优势需要用知识产权来支撑 [ 3 ]。本文主要从专利角度和研发资金投入两方面分析技术创新能力，并选取了专利申请量、专利授权拥有量和研发资金三个指标。此外，新能源汽车进入后补贴时代，补贴政策退坡的背景下，补贴对电池技术提出了新的要求，电池能量密度越来越受关注 [ 18 ]。基于以上角度还选取了电池能量密度、电车平均续航里程和新能源汽车市场销售量作为评价指标。

新能源汽不仅是新兴产业更是汽车行业的一个重要分支，不是一个单一产业，而是与其他多个产业交互关联。从上游的矿产资源至中游的零部件到下游的整车制造，再到最后的充换电等后期服务，新能源汽车产业链之间相互作用，在产业发展中占据着重要作用 [ 18 ]。随着网络技术的发展，车辆运行网联化趋势已成为必然，共享新能源汽车和新能源营运车辆的出现和普及既缓解了能源短缺的压力又改善了交通拥堵和环境污染的情况 [ 6 ]。因此本文选取了锂离子电池产量、电车平均续航里程、动力电池装机量、充电桩、站数量和新能源汽车营运车辆占比五个指标评价相关和支持产业的表现。

有竞争才有发展，行业内部的竞争对产业的发展同样重要，同行业的竞争有助于促进关键技术的研发和生产成本的降低，一种典型的度量方法便是四企业集中度(CR4)。本文选取了行业集中度，即产量前四的电车企业产量占总产量的百分比，来作为评价同行业竞争力度的指标。

作为新兴产业的一员，新能源汽车产业的发展离不开政府支持。李社宁等 [ 6 ] 通过构建柯布–道格拉斯需求模型分析指出，在消费者消费偏好不变时，政府的补贴政策必然会产生正向效应，增加新能源汽车的销量。基于这个角度，本文选取了新能源汽车平均补贴金额(按照不同车续航里程的补贴金额计算平均值)和新能源汽车产业链投资金额作为评价指标。

每个指标的权重大小意味着该指标对整个系统的重要程度，对于指标权重赋值的方法有主观性的层次分析法、德尔菲法和客观性的熵值法、主成分分析法，主观赋值法由于人为因素的影响较大，缺乏一定的说服性，因此本文采用客观性的熵值法来对系统中的各个指标进行赋值。熵值法中的熵是对不确定性的一种度量，熵值的大小表示系统中无序程度，熵值越大表明体系中包含的信息越少，同时表明无序程度越低；相反，熵值越小意味着系统无序程度越高但包含的信息量越大 [ 19 ] [ 20 ]。一般认为，采用熵值法进行权重赋值更具可信度，更能代表每个指标的效用价值。本文采用的熵值法客观赋值步骤如下：

假设有m个评价对象，选取n个影响因子，用 x i j 表示数据中的第i个评价对象下第j个影响因子的数据，首先计算第j个指标下第i个数值的比重( p i j )：

p i j = x i j ∑ 1 n x i j (1)

计算第j个指标的熵值( e j )，令k = 1/ln(n)，并假定 p i j = 0 时 p i j × log ( p i j ) 也等于0：

e j = − k × ∑ p i j × log ( p i j ) (2)

计算第j项指标的差异个数，并用 g j 表示：

g j = 1 − e j (3)

对第j项指标赋予权重，并用 w j 表示：

w j = g j ∑ g j (4)

本文利用障碍度模型识别新能源汽车产业可持续发展和产业结构升级中的关键制约因素 [ 21 ]，从而通过改善这些核心影响因素完善产业布局，进而实现新能源汽车产业的健康高质量发展。通过模型识别出影响产业发展的主要因素，从而对症下药，提出一些针对性的建议和对策。障碍度模型的公式如下所示：

首先计算某一影响因子的贡献程度，用 f j 表示：

f j = w j × r j (5)

计算指标偏离度 t j ：

t j = 1 − u i j (6)

最后计算障碍度 y j ：

y j = f j × t j ∑ 1 m f j × t j (7)

上式中 w j 为二级指标权重， r j 为一级指标权重， u i j 为采用极值化后的指标值。

u i j = x i j − min ( x i j ) max ( x i j ) − min ( x i j ) (8)

基于上文确定的以生产要素、需求要素、同行业竞争、相关产业的支持、技术创新能力和政府行为六个维度选取的21个指标，本文收集了2017~2019年国内的各指标数据。原始数据来源于2017~2019《中国统计年鉴》、2020年新能源汽车行业白皮书、全球新能源汽车行业发展报告、电动汽车之家、中国汽车工业协会和华西证券研究所。

由于体系中指标较多，各指标之间的量纲也不一样，首先对获取的数据进行标准化处理，本文采用效用值法对数据进行无量纲化处理，规定效用值全部处于[10, 100]之间，用 x i j 表示数据中的第i行第j列的数据； max ( x i j ) 为数据中的最大值； min ( x i j ) 为数据中最小值， a i j 表示标准化之后指标 x i j 的值。效用值公式如下：

a i j = x i j − min ( x i j ) max ( x i j ) − min ( x i j ) × 90 + 10 (9)

对数据标准化之后，根据(4)式得到的各指标权重对21的指标数据进行加权综合，分别得到2017~2019各年的各指标得分，汇总后如表2所示。结果表明，我国新能源产业的综合竞争力从2017年的40.86提升到了2019年的70.69，产业竞争力得到了显著提升。

表2. 2017~2019年新能源汽车产业各指标得分及综合竞争力得分

1) 在生产要素方面，2017、2018年得分较低，2019年却出现了猛增的情况，达到了99.24，对比原数据可以发现，造成这一现象的原因是由于当年新能源汽车进口量同比增长101.99%，以特斯拉为主的进口车的高性能进一步打开了新能源汽车的消费市场。此外，数据表明2019年非插电乘用车进口9.2万台，占总进口57.91%，凸显出了我国充电站等基础配套设施的不足。

2) 在需求条件方面，2018年得分从14.31跃到91.27，2019年平稳增长。竞争力的增强得力于新能源汽车产业市场规模的扩大，2018年新能源汽车市场销售125.6万辆，同比增长61.6%。同时，随着中国新能源汽车渗透率(新能源汽车占汽车比例)的增加，由2017年2.3%增长到了2018年的4.5%，呈现高速渗透态势，这无疑大大增强了中国需求端的竞争力。

3) 技术创新能力方面，从2017年到2019年逐渐高速增长，新能源汽车技术水平不断取得突破。补贴政策退坡以来，各大车企一方面迫于生存的压力，一方面由于补贴对技术水平的要求不断提高，获得补贴的门槛不断提高，2020年将达到300 km/h，双重压力下使得动力电池技术取得进步，动力电池能量密度获得大幅增长，从2017年的90 wh/kg快速增长到了2019年的160 wh/kg，作为新能源汽车核心的动力电池技术取得了显著的进步，获得了广大用户的好评，形成了良好的规模效应。

4) 从相关产业支持来看，相关或支持产业的竞争力同技术创新能力一样，在2017~2019年间实现了快速增长，从10分增长到了100分，可以说是实现了从无到有的过程。可以从三方面来进行分析：一是动力电池装机量。作为新能源汽车的关键组成部分，动力电池装机量的大幅提升，从2017年的36.4 GWhh到2019年的62.4 GWh，装机量的增加在一定程度上解决了电车续航能力的问题，电车平均续航里程由2017年259.2 km/h提升到2019年370.9 km/h；二是充电桩、站数。作为新能源汽车后勤服务的一部分，充换电的问题困扰着大部分电车用户，随着公共充电设施的建设，充电桩和充电站的总量在2017~2019年之间保持着每年一万多台的增量，保障了新能源汽车产业的发展；三是新能源营运汽车。随着电车的共享化，共享汽车和公共交通车辆中新能源汽车的占比不断增加，由2017年9%到2019年的30%，极大的促进了新能源汽车的市场推广和应用。

5) 同行业竞争。自2010年将新能源汽车列为七大战略性新兴产业以来，新能源汽车产业发展迅速，企业数量更是突发猛增，腾讯网公布的2005~2014的数据表明，汽车数量从1545家增加到了14,219家，十年增长了十倍。但随着2017年补贴政策退坡以来，如海马、众泰等不少企业走上了亏损、破产和被收购的道路，车企数量大大减少，行业内部竞争也不断减小，行业集中度CR4一直处于50%左右，这也解释了同行业竞争指标得分的变化，由2017年的100降到了2019年的10，完成了“从有到无”。

6) 政府行为。政府行为竞争力由100分下降到22.24分，从原始数据上来看，受补贴政策退坡的影响，新能源汽车的平均补贴金额由2017的5.7万元降低到了2019年的3.2万元，2018年到2019年一年之间甚至就减少了2.4万元。政府支持力度的变化明确了我国扶优抚强的政策方向，同时也为新能源企业敲响了警钟。

在综合评价结果分析的基础上，本文利用障碍度模型分析了新能源汽车产业发展的关键制约因素，结果如表3所示。结果表明，以单项指标障碍度大小为基础，2017年和2018年影响我国新能源汽车产业可持续发展的前四个关键因素主要为新能源汽车营运车辆占比、动力电池装机量、充电桩、站数量和新能源汽车进口量，其中新能源汽车营运车辆占比是新能源汽车市场推广应用的重要一环，严重制约着产业的持续健康发展，其次是充电桩数量，作为后勤服务中重要的一环，对新能源汽车产业法中至关重要。综合来看，影响产业发展的前四个障碍因子有三个都属于相关产业支持这一一级指标。这说明在今后的发展中要注重完善基础设施建设和加强市场推广应用，这是我国目前的主要发力点和关注点 [ 8 ]。2019年由于补贴政策的大幅度退坡，平均补贴金额成为影响新能源汽车产业持续发展的主要障碍因子，障碍度达到了81.12%，补贴“退坡”形成了一叶障目的局面，阻碍了新能源汽车产业的健康发展。补贴“退坡”政策旨在督促车企加强技术创新，提升电车续航里程，从而促进新能源汽车产业的健康高质量发展，但补贴“退坡”政策和新能源汽车产业发展的阶段不协调则会对新能源汽车产业的发展产生重大冲击，从而影响新能源汽车产业的可持续发展 [ 10 ]。因此政府需要调整政策，避免与补贴“退坡”政策的初衷背道而驰，阻碍新能源汽车产业的健康发展，从而使得国内自主品牌失去抢占国际市场的大好机会。

表3. 2017~2019新能源汽车产业发展障碍度分析