The optimal timing of clean technology adoption: A stochastic cost–benefit analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a quantitative framework to determine the optimal timing for transitioning to clean technologies, which is crucial for sustainable development and climate action. We propose a stochastic model using optimal stopping theory, analyzing the dynamic cost advantages of clean versus conventional technologies. The model derives explicit timing solutions adaptable to market trends and user-specific factors. To illustrate the model’s practical application, we apply it to an empirical case study focused on the adoption of electric vehicles (EVs). Our results indicate that users with higher usage intensity or greater anticipated improvements in cost advantages related to future running costs tend to adopt EVs earlier. In contrast, factors such as increased volatility in cost advantages - often affected by fluctuating energy prices - or unpredictable negative jumps in initial EV costs can delay adoption decisions. This finding highlights the role of stable energy markets, potentially supported by policies like renewable energy investments, grid stabilization, and price guarantees, in promoting EV adoption. Additionally, our results underscore the importance of technological advancements in accelerating cost reductions. Policies that establish financial incentives to reduce initial EV costs can significantly lower adoption barriers, encouraging broader and earlier EV uptake, particularly among high-mileage users.
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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 | 0,002 |
| 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 ».