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消费者对汽车能效等级的偏好
摘要：最近，能源价格的上涨使得节能和提高效率比过去更加重要。然而，消费者在获得有关能效的可靠信息方面遇到困难，因此许多国家已经实施了能效等级标识的法规。本研究利用混合logit模型与MDCEV模型，以过往购车偏好资料为基础，分析消费者对能源效率等级的偏好。研究结果表明，消费者在购买汽车时合理地运用能源效率等级信息。然而，它们往往表现出汽车使用模式的低效性。本研究探讨了能源效率政策对消费者购买和使用汽车行为的影响。
1．介绍
随着能源价格的上涨，能源效率已成为汽车等能源消费品的消费者选择的最显著因素之一。此外，各国政府正在推动采用节能汽车，以降低环境污染水平。因此，汽车的能效等级对消费者和政府都具有深远的意义。
虽然消费者对获取汽车能效信息表现出兴趣，但他们往往找不到合适的数据。因此，许多国家已经实施了包括等级标签在内的能效等级法规。这些法规还鼓励制造商在规定等级或以上生产节能产品。到2004年，在51个国家建立了1960年和1970年首次实施的这些法规和政策，55个国家采用了能效标准（其中包括各种法规方法）（Wiel和McMahon，2005年）。尽管政府监控的具体产品因国家如澳大利亚、加拿大、欧盟、韩国、美国不同而有所不同。
例如，韩国授权标记汽车城市级别从能源效率最高的一级到能源效率最低的五级。如果汽车不能胜任这个分类，这个车将不能在韩国出售。
在本研究中，我们调查消费者考虑能源效率等级的时候购买和使用汽车的情况。在找到解决的方法之前，我们会强调消费者偏好的重要性还有对形成汽车的能源效率等级的考虑。一些背景信息帮助反映理解消费者的偏好在某一项特别的指标的重要性。具体来说，成功或失败的政策应用是被市场和消费者的特定活动决定的。换言之，指定这个政策等的政府没有权利限制消费者的购买和使用选择。因此，尽管政策有合适性并且已经努力实施了，如果市场的反应不是很有效，这个政策也是不成功的，因此，为了合适的开展应用，政策制定者们需要理解消费者和他们的偏好。
至于系统性的方法，我们使用离散选择模型，包括多元混合分对数和混合多元连续极限值，基于最近购买汽车的消费者的偏好数据。如上所述，由于消费者对计划的认知是决策者需要考虑的一个重要因素，我们从消费者的角度分析了能效等级计划。利用混合logit模型，比较了用户对能效等级等属性的考虑程度。我们还估计了边际支付意愿和消费者购买汽车时能效等级的相对重要性。为了分析消费者在不同能效等级下的购买行为和汽车使用满意度，我们采用了混合MDCEV模型。
在此基础上，我们观察了能效等级政策对消费者购买和使用行为的影响。揭示的偏好数据使我们能够分析与能效等级相关的消费者行为，因此我们也提出了一种揭示偏好数据估计离散选择模型的程序。
本研究的其余部分结构如下。第2节介绍了韩国汽车能效等级管理的背景和以往有关能效的文献，第3节介绍了实证研究的方法和数据。在提供了第4节中的分析结果之后，我们在第5节中进行了讨论，包括政策含义。
2.背景
2.1 韩国汽车能效等级背景
能源效率标签最早于1976年在法国开始使用，此后，包括加拿大、日本和美国在内的其他国家也采用了该标签。到2004年，51个国家实施了这类法规。受能效标签政策管制的主要商品是汽车、冰箱、冰箱、洗衣机、洗碗机、电视、电脑、打印机、显示器和其他能源使用产品。我们关注的是汽车，它受到韩国、巴西、加拿大、欧盟、美国和其他国家强制或自愿的能效等级政策的监控。
韩国政府在1992年实施了能源效率管理系统。根据韩国《能源使用合理化法》，该系统包括一套法规，涉及有关高能耗机械消耗的能源效率或标准能源量的通知，以及其他以高能效运行的装置。作为能源效率管理系统的一部分，能源消耗效率等级系统提供了能源效率等级（从1级到5级）的通知，这些产品广受欢迎，消耗大量能源。它还禁止生产和销售所有不符合最低能效标准的产品。
目前在韩国，最低效率标准涉及15种不同的产品，包括冰箱、空调、洗衣机、荧光灯、家用燃气锅炉和汽车等。对于总重量小于3.5吨的汽车，必须显示标准能效等级。例如，表1所示的标准能效等级由车辆发动机的尺寸决定。
2008年8月，韩国的能源效率分级政策发生了变化，使汽车在不考虑发动机排量的情况下，按纯能源效率分级。然而，本研究中使用的数据与变更前的采购相关，因此数据显示了2008年前的评分系统。
2.2以前的文献
离散选择模型是分析消费者在选择替代品时偏好的最有效方法之一。对于车辆选择的分析，其他研究者采用了离散选择模型。使用具有多个属性的多项logit（MNL）模型（mcfadden，1973年），包括价格、维护成本、加速、巡航范围以及污染排放和加油率，Ewing和Sarigollu（2000年）估计了消费者对汽车的偏好，包括使用替代燃料的汽车。然而，MNL模型是基于一个强有力的假设，即该属性显示出与不相关的选择（IIA）的独立性，这是一个强有力的假设，没有能力解释现实现象。也就是说，跨国公司的方法不允许研究人员考虑消费者口味的异质性。
为了改善这些局限性，开发了高度灵活的混合逻辑模型（McFadden和Train，2000）。应用离散选择模型的消费者偏好观点，Revert and Train（1998）评估了包括回扣、储蓄和利率在内的独立变量如何影响基于混合logit模型的高能效产品的选择。Brownstone等人（2000）通过对消费者偏好的分析，比较了MNL-logit模型和混合logit模型，确定混合logit模型可以提高数据的解释能力。他们还比较了统计偏好（SP）数据的估计结果、显示偏好（RP）数据以及SP和RP数据的组合。基姆等人（2007）还估算了使用混合logit模型的替代燃料车辆的消费者偏好，从而允许估计消费者偏好的巨大变化。
MDCEV是离散模型的另一种形式（BHAT，2005、2008）。它使分析具有连续变量的多个离散选择成为可能，例如年里程，并允许研究人员考虑边际效用递减的影响。AHN等（2008）基于混合逻辑概念的混合MDCEV模型在考虑异质性的同时，估计了消费者偏好。他们研究了可供选择的替代燃料车辆的案例，并通过贝叶斯估计方法，估计出了表示每种燃料类型车辆边际效用递减程度的满足度参数。
然而，与广泛关注的汽车选择分析相比，相对较少的文献反映了对能效等级的关注。在少数几篇相关文献中，Wiel和McMahon（2005）出版了一本关于能效标签和标准的指南。在他们的书中，他们将能效标签定义为“附在制造产品上的信息性标签，通常以能源使用、效率或能源成本的形式描述产品的能源性能”，并分析了消费者、制造商、国家和环境对能源标签标准政策的影响。他们还介绍了在产品开发和分销的每个阶段，从生产到批发和零售采购，再到系统设计、安装、运行和维护，都有可能应用与能效相关的法规，从而对能效等级政策产生互补影响。关于按产品开发和分销阶段划分的法规，Wiel和McMahon（2005）指出，与零售采购有关的各种法规和激励措施，如回扣、吸引人的贷款融资或租赁、税收抵免等，不断出台，但力度不够。为在运行和维护阶段引入能源政策而建立。换言之，他们认为，能源等级计划仅在购买方面影响了能源效率，但在使用方面需要额外的计划来提高能源效率。在这些观点中，分析消费者对购买和使用的偏好，这是本研究的目标，将提供有用的信息。
3、数据
本文使用的数据来自2006年至2008年的“Temep家用ICT/能源调查”（THIES）。这项调查是由专门的搜索研究小组进行的，每年在韩国首尔有1000名回复者。它针对的是在这一年内购买了一辆车的受访者，收集了2年和3年的数据，以弥补每年数据不足的情况。汽车的属性级别变化不快，因此汇集三年的数据不会带来严重的问题。我们进行了190次观察，但在本研究中，我们排除了不包含价格或里程信息的案例，使用了其中的154次。154名被调查者选择的一至五级节能车的比例分别为31.2%、18.2%、21.4%、14.9%和14.3%；81.2%为标准型，平均排量2108cc，标准偏差575，平均价格21409美元，标准偏差10049美元。154名受访者的社会人口信息如表2所示。
通过选择一种高效节能的产品，个人在其汽车寿命期间的运营成本的降低如等式（1）所示：
式（1）中，里程为单个i的年里程数，FCk为kth能效等级的每公里燃油成本，andris为5%的消耗率。为了计算每公里的燃油成本，2005年7月至2005年8月期间的平均石油零售价格（估计为1.556美元/升）除以能源效率（km/l）。此外，除了一级能效外，我们还计算了提高能效导致的运营成本降低，这一降低由更高的能效标签表示。选择能源效率等级较高的车辆，每年可节省约747美元的运营成本。根据韩国汽车制造商协会（2007年）的报告，假设平均汽车更换周期为7.3年，我们发现运营成本的减少约为4708美元。关于RP数据的使用，Brownstone等人（2000）使用RP数据估算了MNL模型。他们收集了607个观察结果。
从购买了一辆汽车并为汽车的年份、车身类型、尺寸、进口/国内和价格设置了属性的人那里。由于在这种情况下，备选方案的总数为689，因此选择了备选方案集以降低复杂性。然而，有一半的受访者选择了相对较新的汽车，这在689款车型中仅占52款。在这种情况下，这种随机抽样选择集导致对新车辆虚拟变量的估计过高，令人难以置信。为了解决这个问题，研究人员根据年份对车辆类型进行了分层，并建立了基于年份的选择集。
在本研究中，我们考虑了四个属性：能效等级、车型、排量和价格。属性等级见表3。而不是使用Brownstone等人的方法。（2000）为了在RP数据的基础上建立备选方案集，我们构建了一个选择集，可以称为“标准备选方案集”，这是大部分受访者选择的10个最受欢迎的备选方案。表4中所示的标准替代集是表3中列出的本地变量可能组合的子集。将RP数据作为选定的替代项添加到标准替代集。因此，在混合逻辑模型中，假设受访者面对11个备选方案（10个标准备选方案 1个选定备选方案），并选择自己的备选方案。在混合MDCEV模型中，除了选择被认为是多个选择外，数据集的形成是相似的。
4、实证分析
4.1．混合逻辑估计结果
当使用者n选择一个变量j时，混合逻辑的效用函数
另一种方法是
其中EEG表示能效等级，type表示车辆类型，排量表示车辆排量，price表示车辆价格。beta;1、beta;2、beta;3和beta;p表示能效等级、类型、排量和价格。根据混合逻辑模型，我们假设系数是正态分布的。
本规范采用MLE法估算（见附录A），估算系数见表5.4，为方便起见，我们将投入价格和能效等级的符号设为负数。当系数呈现正态分布时，可以估计系数的均值和方差。方差反映了消费者异质性的程度。较高的方差反映了名词前的异质性。
在1%的水平上，每个系数平均值都是显著的。估计系数的符号表明，当消费者购买编号较低等级的车辆（这意味着更高的能效等级）、标准型车辆而不是运动型多用途车（SUV）、大排量车辆或价格较低的汽车时，其效用会增加。上述结果与预期的常识结果一致。能效等级系数与价格系数存在显著差异。能效等级和价格的这些有意义的差异说明混合逻辑模型的使用。
与平均值相比，方差足够大，因此混合逻辑模型证明了一种合适的估计方法。为了计算MWTP的重要性，我们从每个属性的正态分布中随机抽取了2000个样本。在我们的实证评估中，最有趣的发现是消费者的MWTP，特别是，与一个等级的能源效率增加相关的MWTP为4689美元。这与等式（1）所示的值大致相同。这一结果表明，消费者倾向于合理地估计能源效率等级的价值，就像她或他将实际花费在购买上一样。这也意味着一般消费者在购买汽车时都会关注能效等级，因此能效等级政策会影响汽车的购买。每个属性的相对重要性反映了表5最右边的列。价格是购买汽车最重要的属性，其次是能效等级、排量和车型。这个结果意味着能源效率等级政策有效地塑造了消费者在购买层面的偏好。
4.2．混合MDCEV估计结果
如今，许多家庭拥有两辆以上的汽车，每辆车的行驶里程可能不同。虽然混合logit模型在消费者购买汽车时对能效等级进行了合理的考虑，但并没有考虑能效等级对汽车消费者使用模式的影响。为了确定消费者在使用汽车时是否合理地考虑能源效率等级，我们采用MDCEV模型，并估计与每种能源效率等级相关的满意度。
混合MDCEV模型的具体描述见附录B。基线效用psi;（xj，εj）定义如下：
另外，J是五个能效等级之一。由于混合MDCEV模型的函数复杂，导致计算问题的存在，使得MLE难以使用。与混合逻辑模型不同，贝叶斯方法不需要极大化似然函数，用于混合MDCEV模型（Ahn等人，2008）。此外，贝叶斯方法也减轻了样本量小的问题。韦德尔等。（1999，第227页）说，“特别是对于小样本和某些参数化，贝叶斯方法（包括MCMC估计）提供了更精确的参数后验分布近似值”，而train（2003，第309页）也指出，“后验分布包含了任何样本大小的贝叶斯分析，而经典透视图要求研究人员依靠渐进公式来计算小样本不需要的采样分布。”
基线效用系数见表6，除车辆类型平均值外，所有系数在1%信号水平下都是显著的。三个系数——能效等级、排量和价格——假设为对数正态分布，始终大于零（注意能效等级和价格的输入符号为负）。表6中还列出了三个变量的逆对数转换估计。
消费者里程信息用于估计满足参数alpha;j。为了确定alpha;j从0到1的范围，alpha;j is参数化如下：
delta;j和alpha;j的估计值见表7。从第一级到第五级，每一能效等级的满意度平均值（方差）分别为0.0953（0.0683）、0.0574（0.0945）、0.0634（0.1013）、0.0560（0.0951）和0.0501（0.0816）。较大的alpha;j反映
资料编号：[3515]
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