Development Strategy of New Energy Business for Traditional Car Manufacturers under the Dual-Credit Policy
Notice bibliographique
Résumé
With the track of new energy vehicles continuously booming and accelerating, more and more automobile manufacturers are seeking effective methods to help companies stand out. Some of them attempt to split the new energy vehicle (NEV) business module in order to boost brand competitiveness for the top spot in an increasingly competitive market. The dual-credit policy, however, makes Chinese automakers consider whether the benefits of adopting the splitting strategy exceed the drawbacks, yet few domestic studies can offer assistance. As a result, the study develops split strategy and integrative development strategy’s optimal decision models under the dual-credit policy. The paper also addresses which scenario the Integrative development approach or the splitting strategy is more advantageous and effective under using model comparison and numerical analysis. According to the study, manufacturers of fuel vehicles frequently reduce their output and raise their prices in response to the dual-credit policy. The credit price should receive significant attention from both traditional car manufacturers and NEV manufacturers due to its profound impact on both. Whether traditional car manufacturers should split the NEV business module independently depends on the pricing of NEV credits as well as the supply and demand for NEV credits. Traditional car manufacturers can only use a splitting strategy when the price of NEV credits is within a particular range and the NEV credit is surplus.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».