Most Consumers Don’t Buy Hybrids: Is Rational Choice a Sufficient Explanation?
Notice bibliographique
Résumé
Although federal regulation of vehicle fuel economy is often seen as environmental policy, over 70% of the estimated benefits of the 2017–2025 federal standards are savings in consumer expenditures on gasoline. Rational-choice economists question the counting of these benefits since studies show that the fuel efficiency of a car is reflected in its price at sale and resale. We contribute to this debate by exploring why most consumers in the United States do not purchase a proven fuel-saving innovation: the hybrid-electric vehicle (HEV). A database of 110 vehicle pairs is assembled where a consumer can choose a hybrid or gasoline version of virtually the same vehicle. Few choose the HEV. A total cost of ownership model is used to estimate payback periods for the price premiums associated with the HEV choice. In a majority of cases, a rational-choice explanation is sufficient to understand consumer disinterest in the HEV. However, in a significant minority of cases, a rational-choice explanation is not readily apparent, even when non-pecuniary attributes (e.g., performance and cargo space) are considered. Future research should examine, from a behavioral economics perspective, why consumers do not choose HEVs when pricing and payback periods appear to be favorable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».