社会ネットワーク効果を考慮した電気自動車保有台数の中長期予測
Forecasting Mid‐ and Long‐Term Electric Vehicle Ownership Considering Social Network Effects (原題)
Jiayu Ni, Yanbo Che, Yingshu Liu, Chen Sun
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本研究は動的バス拡散モデルを拡張し、社会ネットワーク効果を取り込んだEV保有台数の中長期予測手法を提案する。北京の歴史的保有データで検証し、従来モデルより精度・安定性に優れることを示した。電力網計画や充電インフラ整備、エネルギー転換政策の立案に資する分析ツールを提供する。
English
This study enhances a dynamic Bass diffusion model by integrating a social network effect factor that captures interpersonal information diffusion in EV adoption. Validated on historical EV ownership data from Beijing, the model forecasts mid- and long-term EV stock more accurately and stably than the traditional approach. It offers an analytical tool to support energy transition policy, grid planning, and charging infrastructure deployment.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本ではEV普及が鈍く、充電インフラ計画や電力系統への影響評価が政策課題となっている。社会ネットワーク効果を組み込んだ中長期予測は、国内の電動化政策やインフラ投資計画の精緻化に示唆を与える。
In the global GX context
As global disclosure frameworks (ISSB, TCFD) increasingly demand transition-planning evidence, robust long-term EV adoption forecasts strengthen the quantitative backbone of corporate and national transition strategies. The social-network diffusion angle adds behavioral realism often missing from top-down EV scenarios.
👥 読者別の含意
🔬研究者:社会ネットワーク効果を拡散モデルに組み込む手法は、技術普及予測研究の方法論的参照になる。
🏢実務担当者:電力・充電インフラ事業者は中長期の需要予測に活用でき、EV関連投資の計画精度向上に役立つ。
🏛政策担当者:電動化政策や充電網整備計画の策定に、行動要因を反映した予測根拠を提供する。
📄 Abstract（原文）
In the context of the global ‘dual carbon’ strategy, the rapid proliferation of electric vehicles (EVs) necessitates accurate medium‐ and long‐term stock forecasting. Such predictions are fundamental for formulating energy transition policies, planning power grid evolution, and deploying charging infrastructure. However, existing research predominantly focuses on short‐term forecasts, often neglecting the crucial influence of social networks on consumer adoption behavior. To address this lacuna, this study proposes an enhanced forecasting methodology based on a dynamic Bass diffusion model. We innovate by integrating a social network effect factor that simulates the interpersonal information dissemination process, thereby capturing a key driver of market penetration more effectively than the traditional model. An empirical analysis using historical EV ownership data from Beijing was conducted to validate the model. The results demonstrate that our enhanced model exhibits superior accuracy and stability in capturing the mid‐ and long‐term growth trajectory of the EV market. This research provides a robust analytical tool that offers critical support for strategic policymaking and the rational planning of charging infrastructure to accommodate the accelerated transition to electromobility. © 2026 Institute of Electrical Engineers of Japan and Wiley Periodicals LLC.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1002/tee.70444first seen 2026-10-23 05:29:52 · last seen 2026-11-06 05:03:19
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。