电动汽车的市场动态和间接网络效应

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英文标题：
《Market Dynamics and Indirect Network Effects in Electric Vehicle
  Diffusion》
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作者：
Zhe Yu, Shanjun Li and Lang Tong
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  The diffusion of electric vehicles (EVs) is studied in a two-sided market framework consisting of EVs on the one side and EV charging stations (EVCSs) on the other. A sequential game is introduced as a model for the interactions between an EVCS investor and EV consumers. A consumer chooses to purchase an EV or a conventional gasoline alternative based on the upfront costs of purchase, the future operating costs and the availability of charging stations. The investor, on the other hand, maximizes his profit by deciding whether to build charging facilities at a set of potential EVCS sites or to defer his investments. The solution of the sequential game characterizes the EV-EVCS market equilibrium. The market solution is compared with that of a social planner who invests in EVCSs with the goal of maximizing the social welfare. It is shown that the market solution underinvests EVCSs, leading to slower EV diffusion. The effects of subsidies for EV purchase and EVCSs are also considered.
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中文摘要：
电动汽车（EV）的扩散是在一个双边市场框架中进行研究的，该框架由一侧的EV和另一侧的EV充电站（EVCs）组成。引入序贯博弈作为电动汽车公司投资者和电动汽车消费者之间互动的模型。消费者根据购买的前期成本、未来运营成本和充电站的可用性选择购买电动汽车或传统汽油替代品。另一方面，投资者通过决定是在一组潜在的电动汽车充电站建设充电设施，还是推迟投资来实现利润最大化。序贯博弈的解表征了电动汽车和电动汽车公司的市场均衡。将市场解决方案与以社会福利最大化为目标投资EVCSs的社会规划者进行比较。结果表明，市场解决方案对EVCSs投资不足，导致EV扩散速度减慢。还考虑了电动汽车购买补贴和电动汽车服务补贴的影响。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
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2022-5-7 14:55:28 上传

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关键词：电动汽车 网络效应 interactions Conventional Availability

市场动态和间接网络影响电动汽车的差异哲瑜，李善军，*, Lang Tongaas美国纽约州伊萨卡康奈尔大学电气与计算机工程学院。美国纽约州伊萨卡康奈尔大学比迪森应用经济与管理学院。摘要电动汽车（EV）的差异是在一个双边市场框架中研究的，该框架由一边的电动汽车和另一边的电动充电站（EVCs）组成。引入序贯博弈作为电动汽车公司投资者和电动汽车消费者之间互动的模型。消费者根据购买的前期成本、未来运营成本和充电站的可用性选择购买电动汽车或传统汽油替代品。另一方面，投资者通过决定是在一组潜在的电动汽车充电站建设充电设施，还是推迟投资，来最大限度地提高自己的利润。序贯博弈的解表征了电动汽车和电动汽车公司的市场均衡。将市场解决方案与以社会福利最大化为目标投资EVCSs的社会规划者进行比较。研究表明，市场解决方案对电动汽车充电系统投资不足，导致电动汽车扩散速度减慢。还考虑了电动汽车购买和电动汽车服务补贴的影响。关键词：双边市场；间接网络效应；产品差异；电动汽车；电动汽车充电服务1。简介到目前为止，电动汽车在美国的普及带来了喜忧参半的结果。年新增电动汽车销量增长近7倍，从2011年的约18000辆增至2014年的119000辆。然而，到2014年，电动汽车在新车市场的市场份额仅为约0.73%（Hybridcars，2014）。电动汽车市场增长或缺失的原因是多方面的。

增长的部分原因是人们对汽油车（GV）环境影响的认识不断提高，一些电动汽车的设计和性能优越，以及联邦和州政府提供的税收抵免形式的补贴。然而，由于电动汽车的购买成本高、行驶里程有限，以及缺乏足够的公共充电设施，电动汽车行业仍面临质疑。公共收费服务的部署也存在类似的趋势。美国已经建立了约9900个充电站，约26000个充电插座（美国能源部，2015年），*相应的authorEmail地址：zy73@cornell.edu(哲宇)，sl2448@cornell.edu（李善军），lt35@cornell.edu部分原因是联邦和地方政府的直接和间接投资。例如，能源部（DoE）从2013年起提供了2.3亿美元，用于建立13000个充电站（电气运输工程公司，2013年）。人们希望这些投资将刺激电动汽车市场，推动其市场份额实现长期增长和稳定。如图1所示，电动汽车和电动汽车充电开关的增长趋势具有很强的时间和地理耦合性。这可能是一种跨网络效应的表现：消费者在电动汽车市场上的电动汽车使用受到电动汽车充电站可用性的影响，而电动汽车投资水平在很大程度上取决于电动汽车库存的大小。（a） 每百万人的电动汽车存量。（b） 每百万人的公共充电站。图1:2014年大都市统计区的电动汽车和公共充电站（Hybridcars，2014）。这项工作的主要贡献是对电动汽车市场的间接网络效应进行分析研究。

特别是，我们为双边市场制定了一个序列博弈，并从分析和数字上解决了以下问题：电动汽车的采用与电动汽车公司的投资有何相互影响？间接网络如何影响市场动态？间接网络效应对公共政策有何影响？我们为双边电动汽车市场引入了一个完美且完整的序贯博弈模型，其中投资者为领导者，消费者为跟随者。通过利润最大化，投资者决定是否在从候选网站列表中选择（最佳）的网站上建立EVCSs，或推迟其投资并获得利息。候选位点是异质的；每个网站可能有不同的支持率和不同的资本成本。最优投资决策还包括收费服务的最优定价。根据投资者确定电动汽车充电站位置和充电价格的决定，消费者决定是否购买电动汽车或汽油替代品。如果选择电动汽车，消费者也会决定首选的充电服务。我们为序贯博弈提供了一个解决方案，其中包括消费者和投资者的最优决策。考虑了一个随机效用最大化（RUM）模型（Marschak，1960），该模型具有两种不同的消费者车辆偏好分布。在假设消费者的汽车偏好具有I型极值分布的情况下，我们证明了最优购买决策是一种基于消费者汽车偏好差异的阈值策略。获得了电动汽车市场份额ηeis的封闭式表达式，其中ηeis是电动汽车购买价格、投资者对充电站数量/位置的决定以及这些位置的充电价格的函数。

获得的封闭式解决方案使我们能够检查投资者的决策和电动汽车的成本如何影响电动汽车的整体市场份额。为了获得最优投资决策，我们首先通过对电动汽车公司站点集进行筛选来研究投资者的最优运营决策。我们表明，在这些地点，电动汽车充电的最佳定价是这样的，即这些地点产生的利润是相等的。我们进一步表明，最优定价随电动汽车充电站密度的增加呈对数增长。选择建设（或推迟投资）电动汽车公司站点的最佳决策更为复杂，本质上是组合的。我们提供了一个贪婪的启发式算法，并证明了随着EVC站点密度的增加，该算法是渐近最优的。在车辆偏好一致的假设下，也得到了类似的结果。消费者的最优购买决策也是一个关于车辆偏好的阈值策略。然而，EVC密度存在死区效应。具体来说，当电动汽车的密度低于某个阈值时，电动汽车的市场份额为零。1.2. 相关著作和组织有大量关于双边市场和各种产品的间接网络效应的文献；例如，见CD播放器和CD标题市场（Gandal等人，2000年）、电子游戏机和电子游戏市场（Clements and Ohashi，2005年；Corts and Lederman，2009年；Zhou，2014年）、硬件和软件市场（Dub’e等人，2010年）、信用卡市场（阿姆斯特朗和赖特，2007年）以及黄页和广告市场（Rysman，2004年）。Rochet和Tirole（2004）首先提出了一个限制性定义，在按使用量收费的情况下区分单边市场和双边市场。Caillaud和Jullien（2003）指出，市场的一方总是等待另一方的行动。

因此，玩家在产品差异的初始阶段采取正确的行动至关重要。对消费者对汽车和插电式电动汽车（PEV）市场的选择进行了探索性研究。进行了调查，以研究中国传统汽车和PEV的消费者属性（Kurani等人，1996年；Potoglou和Kanaroglou，2007年；Lebeau等人，2012年；Delang和Cheng，2012年）。另一方面，Bunch等人（1993年）建立并估计了清洁燃料汽车需求的嵌套多项式logit模型。在（Ewing and Sarig–oll–u，1998；Gao and Kitiratragarn，2008；He et al.，2012；Hackbarth and Madlener，2013）中使用了类似的车辆离散决策模型来研究混合动力电动汽车的偏好。指出充电便利性是消费者购买电动汽车时最关心的问题，但目前还没有分析电动汽车市场表现对电动汽车投资的影响。从运营研究和工程角度来看，关于电动汽车公司投资的文献越来越多。例如，从社会规划师的角度来看，充电站的部署已在（邵云等人，2012年；弗雷德等人，2011年；何等人，2013年；陈等人，2013b）中表述为一个优化问题。在（Bernardo等人，2013年）中考虑了充电站的位置竞争问题，其中使用了与本文类似的充电站离散决策模型。大规模充电的有效设计见（Chen和Tong，2012），充电操作的竞争见（Chen等人，2013a）。Li等人（2014年）的工作和当前的论文代表了对双边开发和电动汽车市场以及相关间接网络影响的首次分析。

在（Li等人，2014年）中的工作侧重于间接网络效应的实证研究，而当前的论文侧重于理论分析。本文在（Yu等人，2014）工作的基础上进行了扩展。特别是，本文扩展了（Yu等人，2014）中的模型，允许（未观察到的）车辆偏好具有与离散选择模型（McFadden，1974）一致的I型极值分布。本文中还比较了市场解决方案和社会规划者的决策，以及电动汽车购买和电动汽车公司投资补贴的影响。本文的组织结构如下。第二节描述了双边市场的结构和顺序博弈模型。2.博弈的解是通过反向归纳得到的。以秒计。3.得到了消费者模型和最优决策。投资者的模型和最优策略见Sec。以及社会福利的优化。关于补贴的不同影响以及私人市场解决方案和社会最优解决方案之间的差异的讨论在第2节中给出。5.秒。6.论文的结论。2.序贯博弈模型在本节中，我们将双边市场描述为一个具有完全信息的两人序贯博弈模型。我们介绍了电动汽车和电动汽车充电市场的基本结构，定义了游戏玩家，并详细说明了决策过程。2.1. 双边市场结构双边市场通常具有如图2所示的结构，其中我们使用通用硬件软件市场作为示例来描述其基本组件。双边市场包括一套平台，比如MacbookTM 以及苹果公司（Apple Inc.）与微软公司（vs。

戴尔的InspironTM 而Windows 8则是另一种选择。消费者1平台A：硬件平台平台A：软件平台B：硬件平台B：软件消费者2消费者3。。。。。。。。。。。。生产者1生产者2生产者3。。。。。。图2：双边市场的结构。平台的一方是消费者，他们根据自己的平台偏好、平台成本和不同平台的可用软件做出购买决定。平台的另一边是软件开发人员，他们投资为一个特定平台或多个平台开发软件。除其他因素外，软件开发人员的决策是基于开发软件的成本和平台的普及度。对于本文研究的双边EV-EVCS市场，我们考虑了两个平台：一个是EV作为“硬件”，另一个是EVCS作为“软件”。二是以传统的汽油车为硬件，加油站为软件。平台的一方是消费者，他们根据电动汽车的成本、可用充电站和充电成本来决定购买哪种类型的车辆。平台的另一边是一名投资者，他决定建设和运营充电站，或者推迟投资并以固定利率赚取利息。2.2. 投资者的决策模型我们假设投资者既是EVCSs的建造者，也是运营商。由于投资主要由电动汽车制造商或政府进行，所以在电动汽车市场的启动阶段，单极假设是有效的。投资者的决策有两个部分：第一个是投资决策，决定是从候选网站列表中构建EVCSs，还是推迟投资。

第二个是运营决策，即对这些已建成地点的收费服务进行定价。设C={si=（fi，ci），i=1，···，NL}为投资者已知的充电站候选站点集。站点si=（fi，ci）有两个属性：支持率fi和边际运营成本ci。例如，购物中心的一个地点可能比消费者不常光顾的地点更有吸引力。现场建设和运营的资本成本用F（si）表示。给定C和消费者的效用函数，投资者的决定用（C，~ρ）表示∈ 2C×R | C |其中C C是选择用来建造充电站的地点集，~ρ=（ρ，·ρ，ρ| C |）∈ R | C |已建成车站的收费价格向量。假设消费者的效用最大化，投资者选择投资地点并收取费用，以在其预算B范围内最大化投资收益。投资优化称为axc，~ρ∏（C，~ρ）-P | C | i=1F（si）科目顶部|C | i=1F（si）≤ B（1）式中∏为运营成本，F（si）为i.2.3站的建筑成本。消费者决策模型消费者观察投资者对充电站位置集C={s，···，sNE}和充电价格向量~ρ=（ρ，··，ρNE）的决策，其中nei是充电站的数量。消费者首先选择要购买的车辆类型。如果选择电动汽车，消费者也会决定充电地点。消费者的行为由{ν，k}给出，其中∈ {E，G}是车辆选择（EV或GV）和k∈ {0,1，··，NE}首选充电站。WENCLUDE k=0表示家庭充电选项。

消费者通过最大化车辆的总体效用来选择{ν，k}，包括购买电动汽车的充电效用。对于车辆选择，我们假设一个广泛采用的带有随机效用函数的离散选择模型（Bernardo等人，2013）。购买车辆的消费者实用新型假设如下。VE=βE（UE）- βpE+Φ+EVG=βE（UG）- βpG+Φ+G（2）由于我们关注的是在加油站已经建成的环境下电动汽车扩散的早期阶段，电动汽车公司投资者的替代方案是不建设额外的加油站。这里的边际成本（美元/英里）是按能效（英里/千瓦时）标准化的批发电力的位置边际价格（美元/千瓦时）。其中UE是（5）中定义的消费者最佳选择的（随机）充电效用，E（UE）是预期的最大充电效用，Pet是电动汽车的价格，Φ是拥有汽车的效用，以及Ea是电动汽车的随机车辆偏好。变量E（UG）、pG和gar的定义与汽油车相似。消费者的决定由Max{VE，VG}确定。（3） 消费者车辆决策的优化还包括对充电站的优化选择。具体而言，假设i站的消费者充电公用设施是随机的，如下表所示。Ui=αfi- αρi+i，i=0，NE（4）式中，Fi为有利等级，ρ为投资者确定的充电价格，为充电站i的随机偏好。考虑到充电偏好的实现，~=（，…，NE），电动汽车车主选择充电站k∈ {0,1，…，NE}以最大化她的充电效用，即UE=maxk∈{0，…，东北}英国。（5） 对于选择汽油车的选项，加油站的数量/位置不会随投资者的决定而改变。因此，预期的最大加油效用E（UG）是恒定的。2.4.