汽車是國民經濟的支柱產業(yè)，也是實體經濟重要組成部分。面對如此重要的產業(yè)，更應以戰(zhàn)略思維，從全局和長遠來把握與提振汽車市場消費預期，促進產業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。各地在出臺與汽車消費相關政策時，要把握好力度與節(jié)奏，不能因噎廢食
中國汽車工業(yè)協(xié)會6月12日發(fā)布最新數據顯示，今年前5個月我國汽車產銷1024萬輛和1027萬輛，均同比下降13%，這已是我國汽車市場連續(xù)12個月下降，且降幅有擴大之勢。如果說此前只是個別企業(yè)出現銷量大幅下滑，現在包括吉利、長城等自主品牌領軍企業(yè)和實力較強的南北大眾、上汽通用也都扛不住了，這就不能不令人警覺。
車市持續(xù)大幅失速，除了人們反復議論的全國汽車產銷基數高、一些消費潛力受到樓市擠出效應制約、部分城市限購政策抑制消費需求等原因外，當前還出現了值得關注的行業(yè)新動向，這就是國六排放標準提前實施。一些地方在推動國五升級國六的過程中，未按正常時間表推進，盲目攀比，提前實施國六標準，讓主機廠和經銷商猝不及防，產品和配套供應鏈難以正常應對。
汽車是國民經濟僅次于房地產行業(yè)的支柱產業(yè)，也是實體經濟重要組成部分，不僅能夠拉動就業(yè)，還能帶動相關產業(yè)發(fā)展，融合新技術能力顯著，被喻為“宏觀經濟穩(wěn)定器”。統(tǒng)計顯示，汽車制造業(yè)每增值1元，就可帶動上下游關聯(lián)產業(yè)增值2.64元。目前，我國汽車工業(yè)及關聯(lián)產業(yè)就業(yè)人數已超過4000萬人，占全國城鎮(zhèn)勞動人口比重約為12%，所產生的稅收占比也超過10%。面對如此重要的產業(yè)，更應以戰(zhàn)略思維，從全局和長遠來把握與提振汽車市場消費預期，促進產業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。
有人會說，汽車是一個充分競爭的行業(yè)，其發(fā)展理應由市場來選擇，實現“優(yōu)勝劣汰”。這話沒錯，但具體問題要具體分析。在當前國際環(huán)境復雜多變，房地產對經濟拉動作用趨弱，車市急速下滑的形勢下，各地在出臺與汽車消費相關政策時，要把握好力度與節(jié)奏，不能因噎廢食。有些政策在實踐中可能會出現不可持續(xù)、不穩(wěn)定、交叉或矛盾的問題。站在地方的角度，單看某一因素也許是對的，但把這些因素疊加起來就可能會產生不良反應。
比如，此次不少地方將國五排放標準提前切換至國六。從各地公布的國六標準實施時間表看，目前計劃提前實施國六排放標準的地區(qū)已大大超出了“藍天保衛(wèi)戰(zhàn)”要求的范圍。由于國六關鍵零部件被外資企業(yè)壟斷，短期不僅帶來了產品的供應緊張，也給產業(yè)安全帶來了隱患。如果現在就要求企業(yè)推出國六b階段產品，就意味著產品開發(fā)時間從6.5年驟降至2.5年，不僅產品準備肯定不充分，技術升級試驗和驗證的壓力也會使企業(yè)違規(guī)風險大幅增加。同時，國五車型庫存壓力增大，也會加劇企業(yè)的經營風險。更讓人擔憂的是，終端消費者購車觀望情緒增強，進一步加劇了汽車市場下滑乃至經濟下行的風險。
依靠SUV和新能源汽車先發(fā)優(yōu)勢，近年來我國自主品牌深化供給側結構性改革，強化創(chuàng)新，無論是產品力，還是營銷力，都有了較大提升，一些品牌開始向上突破。但是，現在跨國汽車公司已補上這兩塊“短板”，國外強勢品牌不斷向下擠壓，自主品牌市場份額已由去年4月份的42.3%降至今年4月份的37.1%。
國家發(fā)展改革委、生態(tài)環(huán)境部、商務部近日聯(lián)合出臺《推動重點消費品更新升級 暢通資源循環(huán)利用實施方案（2019-2020年）》，提出了包括嚴禁對新能源汽車實行限行、限購等在內的一系列推動汽車消費的舉措。不過，各地在這一政策理解和落實上，還存在一定偏差或者誤區(qū)，對“放開限購”并不積極。
不積極的顧慮在于，擔憂限購的放開會加劇交通擁堵以及污染物排放。其實，這些問題都可以通過經濟手段對消費者用車實行有效引導。例如，在歐洲很多城市的中心區(qū)域或重點擁堵區(qū)域，都以加征擁堵費方式來調控車輛的進入。通過經濟手段來管控車流量，非但沒有抑制人們對于汽車的剛性需求，反而讓消費者轉向從自身使用成本的經濟性角度出發(fā)，自行決定是開車出行，還是選擇公共交通出行。
應該看到，隨著我國5G牌照發(fā)放，智能汽車及整個智能交通體系發(fā)展和建設都將迎來新的機遇期。大數據和更精細化的城市管理，將幫助各地政府實現車輛管控方式從限制購買向引導使用轉變。換個角度看，取消限購更是地方政府從行政管控到通過市場手段、新技術等提升城市管理水平、完善城市基礎設施的一次升級契機。
（本欄目話題由今日頭條提供大數據分析支持）
