Toward mass adoption of electric vehicles: policy optimisation under different infrastructure investment scenarios

补贴 斯塔克伯格竞赛 投资(军事) 竞赛(生物学) 业务 产业组织 政府(语言学) 供应链 环境经济学 公共经济学 微观经济学 经济 营销 市场经济 政治 生物 语言学 哲学 生态学 法学 政治学
作者
Ting Chen,Xiao-Xue Zheng,Fu Jia,Lenny Koh
出处
期刊:International Journal of Production Research [Taylor & Francis]
卷期号:63 (13): 4908-4933 被引量:6
标识
DOI:10.1080/00207543.2024.2446624
摘要

Mass adoption of electric vehicles (EVs) is seen as a key solution for environmental degradation and a low-carbon economy. To promote EV adoption, the government's should choose the most efficient subsidy scheme from three options: a pure purchase subsidy for consumers, a pure infrastructure subsidy for automakers, or a combination of both. This study models the interactions among the government, automakers, and consumers using a Stackelberg game to identify the optimal subsidy structure, considering supply chain structures and infrastructure investments. Our findings show that a pure subsidy is optimal only when the supplier invests in charging infrastructure. However, if the automaker invests in infrastructure, a combination of both subsidies becomes beneficial. The government's subsidy strategy depends on the adoption target and infrastructure investment costs. A combined policy is optimal when both the target and costs are high; otherwise, a pure subsidy is more cost-effective. Additionally, we find a complementary relationship between government subsidies and competition. Competition within the EV supply chain reduces the need for large subsidies, helping alleviate the government's financial burden. Finally, while the most cost-effective subsidy scheme may be efficient in reducing costs, it can lead to poor economic performance and lower profits in certain cases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
aajhajkahna举报dad求助涉嫌违规
1秒前
1秒前
Snow发布了新的文献求助10
1秒前
3秒前
小蘑菇应助陶醉的蜜蜂采纳,获得10
4秒前
叶程发布了新的文献求助10
5秒前
嘤鸣发布了新的文献求助30
5秒前
5秒前
小小的飞机完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
尊贵的梅赛德斯奔驰车主完成签到 ,获得积分10
9秒前
SciGPT应助考虑了采纳,获得10
9秒前
234完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
12秒前
13秒前
有机物发布了新的文献求助10
14秒前
化学完成签到 ,获得积分10
14秒前
里昂义务发布了新的文献求助10
14秒前
吴锋完成签到,获得积分10
16秒前
ironsilica发布了新的文献求助10
16秒前
16秒前
yxf完成签到,获得积分10
17秒前
李李完成签到,获得积分10
18秒前
科研通AI6.2应助叶程采纳,获得10
18秒前
18秒前
未见发布了新的文献求助10
19秒前
19秒前
姜子牙疼完成签到,获得积分20
19秒前
20秒前
YS完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
24秒前
小马甲应助流莺采纳,获得10
24秒前
25秒前
秋千筹发布了新的文献求助10
25秒前
Hello应助故意的亦竹采纳,获得10
27秒前
27秒前
27秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Navigating Normative Orders. Interdisciplinary Perspectives 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
CLSI VET01S-2024 Performance Standards for Antimicrobial Disk and Dilution Susceptibility Tests for Bacteria Isolated From Animals (7th Ed) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7753194
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9299945
关于积分的说明 20255790
捐赠科研通 7335574
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3310435
关于科研通互助平台的介绍 2461739
邀请新用户注册赠送积分活动 2323431