Optimal subsidy decisions for building electric vehicle charging piles: unit subsidy vs percentage subsidy
Notice bibliographique
Résumé
The shortage of electric vehicle charging piles (EVCPs) has seriously restricted the adoption of electric vehicles (EVs). To support the EV industry, policymakers such as the Chinese government propose two schemes to encourage automakers to build EVCPs: unit subsidy (US) where the policymakers provide a certain subsidy per EVCP, and percentage subsidy (PS) where the policymakers provide a percentage of funds based on the construction cost of EVCPs. Our study shows that the PS scheme leads to more EVCPs and higher EV adoption and subsidy efficiency than the US scheme when the policymaker’s objective is to maximize subsidy efficiency, defined as EV adoption minus subsidy expenditure. However, when the policymaker pursues social welfare maximization, the policies are equivalent. Basically, the automaker makes less profit under the US scheme than the PS scheme only if the policymaker’s EV adoption target is low and the automaker’s unit EV production cost is small. Nevertheless, when we consider market competition or social welfare, the automaker’s profit under the US scheme is always higher than under the PS scheme. Finally, if the government raises its EV adoption target, it will need to increase subsidies, so automakers will gain more profits, but the government’s subsidy efficiency will be reduced.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».