On Electric Vehicle Demand, Price Competition and Environmental Policies
Notice bibliographique
Résumé
Chapter 1 investigates the effects of two types of policies on consumer demand for EVs, subsidy programs and driving restrictions on gasoline cars, using rich consumer-level data from a major Chinese city on all car purchases. I estimate a structural demand model for differentiated products that incorporates these policies. I find both policies show their success in stimulating consumer demand for EVs and the positive effect of driving restrictions on the demand for EVs is stronger for consumers who already own a car than for those who do not.Chapter 2 studies the contribution to the dramatic decline of the market share of BYD Company in the Electric Vehicle (EV) market: from above 95% in 2014 to close to 10% in 2020 in a changing environment characterized by growing demand, rapid technological progress, disruptive market entry, and frequent changes in government subsidies to EVs. Our results are based on the estimation of a structural model of demand and price competition, and on a large set of counterfactual experiments that identify the contribution of different factors to the observed decline. We find that most of the decline in BYD’s market share can be explained by product proliferation and product design from early competitors. A second important factor was the rapid technological improvement in the industry during this period that made BYD to lose its initial cost advantage. Despite the decline in its market share, BYD increased its average price cost margin during this period. Our counterfactuals show that the decline in BYD’s market share and the increase in its markup are both closely related to changes in product design by BYD and its competitors. Chapter 3 compares the performance of estimation methods using market level data with a maximum likelihood–control function estimator to deal with the issue of zero market shares in demand estimation. We apply these methods to study consumer behavior during the COVID-19 pandemic using data from a leading department store in China. We find very substantial biases in the methods using market level data while estimates using consumer level data show a more plausible result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».