Electric Vehicles in China: A Nexus of Consumer Preferences, - - PowerPoint PPT Presentation

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Electric Vehicles in China: A Nexus of Consumer Preferences, - - PowerPoint PPT Presentation

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Electric Vehicles in China: A Nexus of Consumer Preferences, Policy, Innovation, and the Environment John Paul Helveston Ph.D. Candidate November 17, 2014 h?p://www.jhelvy.com/handouts Department of Engineering

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SLIDE 1

Carnegie Mellon

Electric Vehicles in China:

A Nexus of Consumer Preferences, Policy, Innovation, and the Environment

John Paul Helveston

Ph.D. Candidate

Department ¡of ¡Engineering ¡and ¡ Public ¡Policy ¡

November ¡17, ¡2014 ¡

h?p://www.jhelvy.com/handouts ¡

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SLIDE 2

John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

China is the world’s largest vehicle market...and growing

2 ¡ China ¡StaJsJcal ¡Yearbook, ¡2013 ¡ NaJonal ¡Bureau ¡of ¡Economic ¡Research ¡ U.S. ¡Department ¡of ¡TransportaJon, ¡Federal ¡Highway ¡AdministraJon, ¡Highway ¡Sta+s+cs ¡2013 ¡ November ¡17, ¡2014 ¡

200 400 600 800 1000 5 10 15 20

Vehicles per 1,000 people Annual New Vehicle Sales (Million)

200 400 600 800 1000 5 10 15 20

Vehicles per 1,000 people Annual New Vehicle Sales (Million)

1931 1933 1941 1955 1961 1978 1982 1986 1991 2000 2007 2008 2009 2010 2013

U.S.

200 400 600 800 1000 5 10 15 20

Vehicles per 1,000 people Annual New Vehicle Sales (Million)

1931 1933 1941 1955 1961 1978 1982 1986 1991 2000 2007 2008 2009 2010 2013 1995 2004 2007 2009 2012 2013

China U.S.

2010 2008

Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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SLIDE 3

John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

1/4 new cars in the world are made in China

3 ¡

China ¡in ¡2001: ¡ ¡ ¡ ¡ 2% ¡Global ¡ProducJon ¡

5 10 15 20 India China Brazil

  • S. Korea

USA Germany Japan All Others

Country Vehicle Production (Millions)

November ¡17, ¡2014 ¡

China ¡in ¡2011: ¡ ¡ ¡ ¡ 24% ¡Global ¡ProducJon ¡

5 10 15 20 Brazil USA India

  • S. Korea

Germany Japan China All Others

Country Vehicle Production (Millions)

Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 4 ¡

China: Oil & Economic Security, Less Pollution, Tech. Leadership

§ Gov’t promoting policies to support energy-saving

technologies (Zhou et al., 2010)

§ Home to distinct form industrial innovation: often in

technology commercialization, redefinition (Brandt & Thun,

2010; Breznitz & Murphee, 2011; Ernst & Naughton, 2008)

§ Debated: despite less stringent requirements (WTO,

1979), can rapidly industrializing nations reduce

pollution, industrialize, & lead innovation? (Wheeler, 2001)

§ Opportunity: Electrified vehicles

November ¡17, ¡2014 ¡ Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 5 ¡

EVs: Shift gas to electricity, reduce oil consumption & emissions

November ¡17, ¡2014 ¡ Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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SLIDE 6

John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 6 ¡

EVs are central in tension between national oil security and environmental damage

Oil ¡Consump,on ¡ Emissions ¡ Problem ¡ Impact ¡ Problem ¡ Impact ¡ U.S. ¡ Imports ¡40% ¡from ¡OPEC ¡ countries ¡(US ¡EIA ¡2012) ¡

  • ­‑ ¡PHEVs ¡expected ¡to ¡ ¡

¡ ¡use ¡about ¡40 ¡-­‑ ¡60% ¡ ¡ ¡ ¡less ¡petroleum ¡than ¡ ¡ ¡ ¡CVs ¡(ANL ¡2010) ¡

  • ­‑ ¡BEVs ¡use ¡no ¡oil! ¡

20% ¡of ¡GHG, ¡40% ¡of ¡ VOC, ¡77% ¡of ¡CO, ¡49% ¡of ¡ NOx ¡(US ¡EIA ¡2012) ¡ Depending ¡on ¡grid ¡mix, ¡ PHEVs ¡have ¡potenJal ¡to ¡ reduce ¡GHG ¡by ¡32% ¡ China ¡ Imports ¡66% ¡from ¡Middle ¡ East, ¡West ¡Africa, ¡former ¡ Soviet ¡Union ¡(Ma ¡et ¡al., ¡2012) ¡ Similar, ¡even ¡worse ¡for ¡ NOx ¡& ¡CO ¡ ¡

(Lang ¡et ¡al., ¡2013) ¡

¡

Large ¡regional ¡variaJon: ¡ GHGs ¡may ¡be ¡reduced, ¡ but ¡PM2.5 ¡may ¡increase ¡ 1985 1990 1995 2000 2005 2010 5 10 15 20 25 Year Million Barrels per Day

United States China Imports Imports

Consumption Production Life cycle electricity GHG intensity (g CO2−eq/kWh) 200 400 600 800 1000 50 100 150 200 250 300 Life cycle GHGs (g CO2−eq/km) BEV CV HEV PHEV30 PHEV60

  • Natural gas

Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Coal Coal Coal Coal Coal Coal Coal Coal Coal Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon

U.S. Average China Average

November ¡17, ¡2014 ¡ Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 7 ¡

§ 1: Model market preferences for vehicle

attributes in the U.S. and China.

§ 2: Assess the influence of firm ownership,

partnership, and FDI on local and multinational firm strategy and technology decision-making in China.

Today’s Talk: Consumer Preferences & Firms

November ¡17, ¡2014 ¡ Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 8 ¡

Will Subsidies Drive Electric Vehicle Adoption? Measuring Consumer Preferences in the U.S. and China

1 ¡

(Revise and resubmit at Transportation Research Part A: Policy and Practice)

John Paul Helveston1, Yimin Liu4, Elea McDonnel Feit3,

Erica Fuchs1, Erica Klampfl4, Jeremy Michalek1,2

  • 1. Department ¡of ¡Engineering ¡& ¡Public ¡Policy, ¡CMU ¡
  • 2. Department ¡of ¡Mechanical ¡Engineering, ¡CMU ¡
  • 3. Department ¡of ¡MarkeJng, ¡The ¡Wharton ¡School, ¡University ¡of ¡Pennsylvania ¡
  • 4. Ford ¡Motor ¡Company ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 9 ¡

§ How do existing preferences shape adoption of

electrified vehicles in U.S. & China?

  • Under what conditions would mainstream adoption
  • f EVs occur?
  • What are the implications of existing preferences

for national policy and global technology trajectories?

Research Questions

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

10 ¡

“Stated Preference” (SP) data from hypothetical survey choices

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

  • Beijing

Shanghai Shenzhen Chengdu

11 ¡

China Fielding: Jul. 16 – Aug. 16, 2012

§ On the ground § Partnered with State Information Center to

field on the ground in China

§ Targeted 4 major cities: Beijing, Shanghai,

Shenzhen, & Chengdu

  • Tier 1 cities
  • Largest car markets
  • Not rural
  • Gov’t focus for EVs
  • Geographically diverse
  • 35% of 2010 total sales

448 ¡Respondents ¡ 15 ¡Choice ¡QuesJons ¡Each ¡ 6,720 ¡Choice ¡QuesJons ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

12 ¡

§ Online car buyers identified through short screener survey, compensated

$2.00.

§ Auto show car buyers taken at random, compensated with iPod raffle.

U.S. Fielding: Sept. 2012 & Feb. 2013

283 ¡Online ¡Respondents ¡ 101 ¡Auto ¡Show ¡Respondents ¡ 15 ¡Choice ¡QuesJons ¡Each ¡ 5,760 ¡Choice ¡QuesJons ¡

Urban Suburban Rural 34.7% 29.6% 35.7%

Urban Suburban Rural 26.3% 41.1% 32.6%

Auto ¡Show ¡Sample ¡ Full ¡Sample ¡

& ¡Pi;sburgh ¡Auto ¡Show ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Quantifying Attribute Tradeoffs with Discrete Choice Models

13 ¡ November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

14 ¡

Use random utility model to describe choice behavior

Goal ¡of ¡inference: ¡ ¡ Understand ¡how ¡observable ¡product ¡ a;ributes ¡influence ¡consumer ¡choices ¡

Example: ¡

xnj εnj Price ¡ Color ¡ Brand ¡ Custom ¡rims ¡ Fuel ¡Economy ¡ Number ¡of ¡cup ¡holders ¡

Es,mated ¡weigh,ng ¡ coefficient ¡ Observed ¡ a;ributes ¡

= β'xnj

U,lity ¡to ¡person ¡n ¡from ¡ choosing ¡alterna,ve ¡j = unj

independently, ¡idenJcally ¡ ¡ distributed ¡extreme ¡value ¡

εnj

Unobservables ¡

j = 1,..., J

+ εnj

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

BEV150 BEV100 BEV75 PHEV40 PHEV20 PHEV10 HEV

  • 5

10 Average WTP vs. Comparable CV ($1,000 USD)

  • China

U.S.

Vehicle Technology (Base: CV)

U.S. more opposed to BEVs than China

15 ¡

Increasing ¡ba?ery ¡size ¡

Most ¡Chinese ¡are ¡first-­‑Jme ¡car ¡buyers. ¡ Chinese ¡more ¡familiar ¡with ¡plug-­‑in ¡vehicles ¡ ¡ (~300 ¡million ¡e-­‑bikes ¡currently ¡on ¡the ¡ground). ¡ U.S. ¡consumers ¡sensiJve ¡to ¡limited ¡ electric ¡range ¡(Axsen ¡& ¡Kurani, ¡2012). ¡

Increasing ¡electric ¡range ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

  • Reduce 0-60 mph Accel. Time by 1 sec.

Reduce Op. Cost 1 cent / mile BEV Fast Charge Capability PHEV Fast Charge Capability

  • 5

10 Average WTP ($1,000 USD)

  • Vehicle Performance
  • S. Korean

Chinese Japanese American

  • 5

10 Average WTP vs. Comparable German Car ($1,000 USD)

Country of Origin (Base: German)

Brand, Fuel Economy, & Acceleration Important

16 ¡ November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Lower-range PHEVs stronger in U.S., BEVs stronger in China

17 ¡

Prius HEV C Max HEV F3 CV Cruze Eco CV Versa CV Focus CV

20 40 60 80 100 Plug-in Share of Choices (%)

Prius PHEV10 C Max PHEV20 F3DM PHEV40 Volt PHEV40 Leaf BEV75 Focus BEV100

Plug-in Gasoline

China U.S.

U.S. $3.70/gal China $4.40/gal Gas Price

Increasing Battery Size

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Subsidies play an important role in plug-in vehicle attractiveness

18 ¡

BEVs ¡more ¡a;rac,ve ¡in ¡China ¡than ¡U.S. ¡ Smaller-­‑ba;ery ¡PHEVs ¡more ¡a;rac,ve ¡in ¡U.S. ¡against ¡HEVs ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Preferences ¡ Preferences ¡+ ¡ ¡ Federal ¡Subsidy ¡ Impacts ¡

(rela,ve ¡to ¡CVs) ¡

  • Lower-­‑range ¡PHEVs ¡

a?racJve ¡

  • BEVs ¡hard ¡sell ¡
  • PHEVs ¡even ¡more ¡

a?racJve ¡

  • BEVs ¡sJll ¡hard ¡sell ¡
  • Oil ¡consumpJon ¡ ¡ê ¡
  • Emissions ¡ê ¡
  • Lower-­‑range ¡PHEVs ¡

compete ¡worse ¡than ¡in ¡U.S. ¡

  • BEVs ¡compete ¡be?er ¡than ¡

in ¡U.S. ¡

  • No ¡change ¡in ¡trends ¡
  • Oil ¡consumpJon ¡ ¡ê ¡
  • Emissions ¡uncertain ¡

China Policy: Oil Dependency, Emissions ?

19 ¡

U.S.:

China: ¡

Life cycle electricity GHG intensity (g CO2−eq/kWh) 200 400 600 800 1000 50 100 150 200 250 300 Life cycle GHGs (g CO2−eq/km) BEV CV HEV PHEV30 PHEV60

  • Natural gas

Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Natural gas Coal Coal Coal Coal Coal Coal Coal Coal Coal Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon Low−carbon

U.S. Average China Average

Increase ¡local ¡ ¡ emissions…? ¡ Technological ¡leadership?: ¡ ¡ Could ¡increased ¡global ¡ ¡ incenJves ¡for ¡EVs ¡ reduce ¡global ¡emissions? ¡

ê ¡ é ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡ 20 ¡

Assess the influence of firm ownership, partnership, and FDI

  • n firm strategy and technology decision-making in China

2 ¡

November ¡17, ¡2014 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 21 ¡

China auto market driven by foreign investment & technology

§ Foreign automakers must create a new “Joint

Venture” (JV) firm to make and sell cars in China (e.g. Shanghai-VW, Beijing-Hyundai, FAW-Toyota).

§ 1990s – early 2000s strategy of “Exchange-market-

for-technology”:

  • Grew domestically produced car market.
  • Failed to incubate technologically competitive local

automakers (Nam, 2011).

§ Domestic firms now acquiring foreign automotive

assets and managing manufacturing operations

  • utside China (Nam, 2012).

§ Sales of EVs are ~0.3% of annual sales.

November ¡17, ¡2014 ¡ ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

22 ¡

Triangulate interviews with sales, import/export data to examine RQs

§ What technological capabilities do domestic

firms have?

  • Data: Patents, Sales Data, Interviews

§ Where do these tech. capabilities come from?

  • Data: Patent/paper authorship, Import data,

Interviews

§ What influences the technological direction of

different automotive firms in China?

  • Data: Sales Data, Exports, Ownership structure, FDI,

Interviews RESEARCH ¡QUESTIONS ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

23 ¡

Joint venture firms rely on foreign brands (but what about technology?)

2013 Passenger Car Sales in China

BAIC

Foton

Hyundai

Mercedes Benz

BYD

BMW

Jinbei

Zhonghua Chang'An

DS

Ford

Hafei

Landwind

Mazda

Suzuki

Volvo

Chery

Karry Rely Riich

CIIMO

Citreon Dongfeng Honda Kia

Luxgen

Nissan Peugeot

Venucia

Audi FAW

Mazda

Red Flag

Toyota VW

Mercedes Benz Mitsubishi

Soueast

Everus

Fiat Honda

Leopaard

Mitsubishi

Toyota

Trumpchi Emgrand

Englon

Gleagle

Great Wall

Haval Haima

Huanghai

JAC Lifan

Baojun

Buick

Cadillac

Chevrolet MG

Roewe

Skoda VW Wuling

Yema

Lotus

Zotye

BAIC

BYD

Brilliance

Chang'An Chery Dongfeng

FAW

Feidie

Fujian

GAC

Geely

Gonow

Great Wall

Haima

Hawtai

Huanghai

JAC

Lifan SAIC

Sichuan Youngman Zhongxing

Zotye

Brand Origin = Foreign (66.9%) = Domestic (33.1%)

Brand

OEM

Box size shows market share

2.72

Sales (mil)

3.93 1.54 2.49 1.25 0.96

0.44 0.63 0.55 0.51 0.43 0.20 0.16 0.13

November ¡17, ¡2014 ¡ ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

24 ¡

Plug-in sales dominated by domestic brands

All Plug−in Vehicles Sold in China (2009 − Sept. 2014)

E150 EV

Senova EV

FD3M / Qin e6

CX390 EV

M1 EV

QQ3 EV J3 EV Kandi EV E50

Springo

Model S

Leaf

e30

5008 EV

E20 M300 EV

TD100 EV

BAIC BYD

Changan

Chery

JAC Kandi

SAIC

Tesla

Venucia

Zotye

Brand Origin & Technology

Model

OEM

Box size shows market share

= Domestic PHEV (18.7%) = Domestic BEV (77.1%) = Foreign PHEV (0.0%) = Foreign BEV (4.1%)

15,835 19,001 15,525 6,570 5,792 2,289 2,849 667 Sales

November ¡17, ¡2014 ¡ ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 25 ¡

China is the fastest-growing EV market in the world

November ¡17, ¡2014 ¡ ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡

200 400 600 2010 2011 2012 2013 2014

Year Plug−in Vehicle Sales (1,000)

China Japan Europe USA

Plug-­‑in ¡vehicle ¡sales ¡across ¡the ¡world ¡

Total

  • tal
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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 26 ¡

Acknowledgements

This ¡work ¡is ¡funded ¡by: ¡

  • The ¡NaJonal ¡Science ¡FoundaJon. ¡
  • Ford ¡Motor ¡Company. ¡

¡ Special ¡thanks ¡to: ¡

  • Jiang ¡Zhijie, ¡Zheng ¡Wei, ¡and ¡Zang ¡Ye ¡at ¡

the ¡State ¡InformaJon ¡Center ¡in ¡Beijing. ¡

  • Center ¡for ¡Climate ¡and ¡Energy ¡Decision ¡
  • Making. ¡

Contact ¡Info ¡ Email: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡john@cmu.edu ¡ Website: ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡www.jhelvy.com ¡ Wechat ¡(微信): ¡ ¡ ¡jhelvy ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Electric ¡Vehicles ¡in ¡China ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Backup Slides

27 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡ October ¡16, ¡2014 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

28 ¡

Past Automotive Demand Modeling

Paper ¡ Year ¡ Model ¡Form ¡ Electrified ¡ Vehicles ¡ Conjoint ¡ ¡Data ¡years ¡ Loca,on ¡ Boyd ¡& ¡Mellman ¡ 1980 ¡ ¡MNL, ¡MXL ¡ ¡1977-­‑1978 ¡ USA ¡ Goldberg ¡ 1995 ¡ ¡NL, ¡MNL ¡ ¡1989-­‑1990 ¡ USA ¡ Berry, ¡Levinsohn, ¡& ¡Pakes ¡ 1995 ¡ ¡MNL, ¡MXL ¡ ¡1971-­‑1990 ¡ USA ¡ McCarthy ¡ 1996 ¡ ¡MNL ¡ ¡1983-­‑1985 ¡ USA ¡ Golob ¡et ¡al. ¡ ¡ 1997 ¡ ¡P ¡ x ¡ x ¡ 1994 ¡ USA ¡ Goldberg ¡ 1998 ¡ ¡NL, ¡MNL ¡ x ¡ 1993 ¡ USA ¡ Brownstone ¡& ¡Train ¡ 1999 ¡ ¡MNL, ¡MXL, ¡P ¡ x ¡ x ¡ 1993 ¡ USA ¡ Brownstone, ¡Bunch, ¡& ¡Train ¡ ¡2000 ¡ ¡MNL, ¡MXL ¡ x ¡ x ¡ 1993 ¡ USA ¡ McFadden ¡& ¡Train ¡ ¡ 2000 ¡ ¡MXL ¡ x ¡ x ¡ 1993 ¡ USA ¡ Sudhir ¡ ¡ 2001 ¡ ¡MXL ¡ ¡1981-­‑1990 ¡ USA ¡ Choo ¡& ¡Mokhtarian ¡ 2004 ¡ ¡MNL ¡ x ¡ 1998 ¡ USA ¡ Berry, ¡Levinsohn ¡& ¡Pakes ¡ ¡ 2004 ¡ ¡MXL ¡ 1993 ¡ USA ¡ SanJni ¡& ¡Vyas ¡ ¡ 2005 ¡ MNL ¡ x ¡ x ¡ 1998-­‑2002 ¡ USA ¡ Train ¡and ¡Wilson ¡ 2007 ¡ MXL ¡ 2000 ¡ USA ¡ Dagsvik ¡and ¡Liu ¡ 2009 ¡ NL ¡ x ¡ 2001 ¡ Shanghai ¡ Axsen, ¡Mountain, ¡Jaccard ¡ 2009 ¡ MNL ¡ x ¡ x ¡ 2006 ¡ USA ¡& ¡Canada ¡ Axsen, ¡Kurani ¡ 2009 ¡

  • ­‑-­‑ ¡

x ¡ 2007 ¡ USA ¡ Ziegler ¡ 2012 ¡ P ¡ x ¡ x ¡ 2007-­‑2008 ¡ Germany ¡ This ¡Study ¡ 2014 ¡ MNL, ¡MXL ¡ x ¡ x ¡ 2012 ¡ USA ¡& ¡China ¡

MNL ¡= ¡MulJnomial ¡Logit, ¡NL ¡= ¡Nested ¡Logit, ¡MXL ¡= ¡Mixed ¡Logit, ¡P ¡= ¡Probit ¡

Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡ November ¡17, ¡2014 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Weights added to match car-buying demographic

29 ¡

Sample ¡demographics ¡compared ¡to ¡large ¡new ¡car ¡buyer ¡survey ¡by ¡Maritz ¡(supplied ¡by ¡Ford) ¡

U.S. Our ¡Sample Weighted ¡ Sample Maritz ¡Sample 57.3 ¡(29.3) 74.3 ¡(28.7) 74.8 ¡(27.3) 33.9 ¡(12.7) 51 ¡(14.8) 53.1 ¡(15.4) 0.6 ¡(1.1) 1.4 ¡(1.4) 0.4 ¡(0.8) 1.8 ¡(0.8) 2 ¡(0.7)

  • ­‑-­‑

22.9 ¡(10.4) 23.3 ¡(11.4)

  • ­‑-­‑

11,200 ¡(4,800) 12,500 ¡(4,600) 11,400 ¡(6,400) 2.7 ¡(1.3) 2.7 ¡(1.2) 2.5 ¡(1.2) 7.2 ¡(1.9) 7.9 ¡(2.3) 7.2 ¡(2.3) 35.3% 32.6% 39.3% 44.6% 68.9% 73.5% 72.1% 40.3% 75.0% 52.3% 71.2% 53.7% 4.4% 1.3%

  • ­‑-­‑

384 384 161,903 ¡Variable ¡ Household ¡Income Age Num ¡Children Num ¡Vehicles Daily ¡VMT Annual ¡VMT Household ¡Size Years ¡EducaJon Percent ¡Female Percent ¡Married Percent ¡with ¡No ¡Children Percent ¡College ¡Graduates Percent ¡First ¡Time ¡Buyers n China Our ¡Sample Weighted ¡ Sample Maritz ¡Sample 24.1 ¡(15.7) 26.1 ¡(18) 26.1 ¡(17.6) 33.3 ¡(10.6) 34.8 ¡(7.8) 35.1 ¡(7.8) 0.6 ¡(0.6) 0.7 ¡(0.6) 0.7 ¡(0.6) 0.4 ¡(0.6) 0.5 ¡(0.7)

  • ­‑-­‑
  • ­‑-­‑
  • ­‑-­‑
  • ­‑-­‑
  • ­‑-­‑
  • ­‑-­‑

10,600 ¡(6,000) 3.3 ¡(1.1) 3.3 ¡(1.2) 3.2 ¡(1) 5.9 ¡(1.9) 6 ¡(1.8) 5.9 ¡(2) 39.4% 41.1% 28.7% 55.1% 70.2% 85.6% 52.2% 36.5% 36.4% 30.6% 33.1% 34.4% 65.4% 59.2%

  • ­‑-­‑

448 448 13,469

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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SLIDE 30

John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

30 ¡

Preference Space vs. Willingness-to-Pay Space

Assumed ¡independently, ¡idenJcally ¡ ¡ distributed ¡extreme ¡value ¡

εnj = Unobservables ¡

j = 1,..., J

Weigh,ng ¡coefficient ¡ Observed ¡ a;ributes ¡ Preference ¡Space ¡ CompuJng ¡WTP ¡from ¡a ¡ preference ¡space ¡model ¡ results ¡in ¡unreasonably ¡large ¡ variance ¡compared ¡to ¡directly ¡ esJmaJng ¡WTP ¡(Train ¡& ¡ Weeks, ¡2005) ¡ ¡

unj = β'xnj + εnj, unj = α(pnj + ω'xnj) + εnj,

j = 1,..., J

Price ¡ Price ¡ ¡ coefficient ¡ WTP ¡ ¡ coefficient ¡ Willingness-­‑to-­‑Pay ¡Space ¡ ω = β / α ¡ Other ¡ ¡ a;ributes ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Subsidies ¡& ¡Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡/ ¡U.S. ¡

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SLIDE 31

John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

31 ¡

Use willingness-to-pay model to describe choice behavior

Goal ¡of ¡inference: ¡ ¡ Understand ¡how ¡observable ¡product ¡ a;ributes ¡influence ¡consumer ¡choices ¡

Example: ¡

xnj εnj Price ¡ Color ¡ Brand ¡ Custom ¡rims ¡ Fuel ¡Economy ¡ Number ¡of ¡cup ¡holders ¡

Thesis ¡Proposal ¡– ¡1: ¡Model ¡Market ¡Preferences ¡

independently, ¡idenJcally ¡ ¡ distributed ¡extreme ¡value ¡

εnj

Unobservables ¡

j = 1,..., J

+ εnj

October ¡16, ¡2014 ¡

U,lity ¡to ¡person ¡n ¡from ¡ choosing ¡alterna,ve ¡j = unj Es,mated ¡price ¡ coefficient ¡ Observed ¡ price ¡

= α(pnj + γ'xnj)

Es,mated ¡WTP ¡ coefficients ¡ Observed ¡ a;ributes ¡

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SLIDE 32

John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 5000 10000 15000 Kandi EV Chery QQ3 EV BYD F3DM / Qin JAC J3 EV BYD e6 Zotye Zhidou E20 Tesla Model S BAIC E150 EV Zotye TD100 EV SAIC Roewe E50 Zotye M300 (Langyue) EV Venucia e30 (Morning Wind) Chery Riich M1 EV Zotye 5008 EV Changan CX30 EV Venucia (Nissan) Leaf BAIC Senova EV Shanghai−GM Springo Zotye TD200 EV Chevrolet Volt

PEV Model Sales

Brand Origin − Technology China − BEV China − PHEV USA − BEV USA − PHEV

Plug−in Vehicles Sold in China (2009 − Sept. 2014)

32 ¡

China’s EV market is dominated by Chinese brands

Thesis ¡Proposal ¡– ¡3: ¡Firm ¡Ownership ¡& ¡Decision-­‑Making ¡ October ¡16, ¡2014 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Vehicle Simulation Values

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡ 33 ¡

Vehicle ¡ Type ¡ Price ¡ Opcost ¡ ¡ (cents/ mile) ¡ 0 ¡– ¡60 ¡mph ¡ Accelera,on ¡ Time ¡(sec) ¡ Current ¡ China ¡ Subsidy ¡ Current ¡ U.S. ¡ ¡ Subsidy ¡ BYD ¡F3DM ¡ ¡ PHEV-­‑40 ¡ $28,800 ¡ 8 ¡ 10.5 ¡ $7,520 ¡ $7,500 ¡ BYD ¡F3 ¡ CV ¡ $9,000 ¡ 12 ¡ 11.8 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Prius ¡Plug-­‑in ¡ PHEV-­‑11 ¡ $32,000 ¡ 4 ¡ 10.9 ¡ $2,440 ¡ $3,000 ¡ Prius ¡ HEV ¡ $25,000 ¡ 7 ¡ 9.7 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Nissan ¡Leaf ¡ BEV-­‑73 ¡ $34,900 ¡ 4 ¡ 7.9 ¡ $9,420 ¡ $7,500 ¡ Nissan ¡Versa ¡ CV ¡ $15,000 ¡ 12 ¡ 9 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Ford ¡Focus ¡ BEV-­‑76 ¡ $39,200 ¡ 3.52 ¡ 9.6 ¡ $9,420 ¡ $7,500 ¡ Ford ¡Focus ¡ CV ¡ $16,500 ¡ 12 ¡ 8.3 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Ford ¡C-­‑Max ¡ PHEV-­‑21 ¡ $33,745 ¡ 5.8 ¡ 8.9 ¡ $3,570 ¡ $4,000 ¡ Ford ¡C-­‑Max ¡ HEV ¡ $26,000 ¡ 7.8 ¡ 9.4 ¡ 0 ¡ 0 ¡ Chevy ¡Volt ¡ PHEV-­‑35 ¡ $41,000 ¡ 9.7 ¡ 8.9 ¡ $7,520 ¡ $7,500 ¡ Chevy ¡Cruze ¡Eco ¡ CV ¡ $20,120 ¡ 11 ¡ 8.8 ¡ 0 ¡ 0 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Estimated Total Lifetime Vehicle Costs (Price + Fuel)

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡ 34 ¡

Current ¡Subsidy ¡ ($1,000) ¡ Total ¡EsJmated ¡Cost ¡($1,000) ¡ Vehicle ¡ Type ¡ Price ¡ ($1,000) ¡ China ¡ U.S. ¡ OperaJon ¡Cost ¡ (cents/mile) ¡ ¡ EsJmated ¡ LifeJme ¡Fuel ¡ Cost ¡($1,000) ¡ No ¡ Subsidies ¡ With ¡China ¡ Subsidies ¡ With ¡U.S. ¡ Subsidies ¡ Toyota ¡Prius ¡Plug-­‑in ¡PHEV-­‑11 ¡ 32.0 ¡ 2.4 ¡ 3.0 ¡ 4.0 ¡ 4.2 ¡ 36.2 ¡ 33.8 ¡ 33.2 ¡ Toyota ¡Prius ¡ HEV ¡ 25.0 ¡ 0.0 ¡ 0.0 ¡ 7.0 ¡ 7.3 ¡ 32.3 ¡ 32.3 ¡ 32.3 ¡ Ford ¡C-­‑Max ¡ PHEV-­‑21 ¡ 33.7 ¡ 3.6 ¡ 4.0 ¡ 5.8 ¡ 6.0 ¡ 39.7 ¡ 36.2 ¡ 35.7 ¡ Ford ¡C-­‑Max ¡ HEV ¡ 26.0 ¡ 0.0 ¡ 0.0 ¡ 7.8 ¡ 8.1 ¡ 34.1 ¡ 34.1 ¡ 34.1 ¡ BYD ¡F3DM ¡ ¡ PHEV-­‑40 ¡ 28.8 ¡ 7.5 ¡ 7.5 ¡ 8.0 ¡ 8.3 ¡ 37.1 ¡ 29.6 ¡ 29.6 ¡ BYD ¡F3 ¡ CV ¡ 9.0 ¡ 0.0 ¡ 0.0 ¡ 12.0 ¡ 12.5 ¡ 21.5 ¡ 21.5 ¡ 21.5 ¡ Chevy ¡Volt ¡ PHEV-­‑35 ¡ 41.0 ¡ 7.5 ¡ 7.5 ¡ 9.7 ¡ 10.1 ¡ 51.1 ¡ 43.6 ¡ 43.6 ¡ Chevy ¡Cruze ¡Eco ¡ CV ¡ 20.1 ¡ 0.0 ¡ 0.0 ¡ 11.0 ¡ 11.4 ¡ 31.5 ¡ 31.5 ¡ 31.5 ¡ Nissan ¡Leaf ¡ BEV-­‑73 ¡ 34.9 ¡ 9.4 ¡ 7.5 ¡ 4.0 ¡ 4.2 ¡ 39.1 ¡ 29.7 ¡ 31.6 ¡ Nissan ¡Versa ¡ CV ¡ 15.0 ¡ 0.0 ¡ 0.0 ¡ 12.0 ¡ 12.5 ¡ 27.5 ¡ 27.5 ¡ 27.5 ¡ Ford ¡Focus ¡Electric ¡ BEV-­‑76 ¡ 39.2 ¡ 9.4 ¡ 7.5 ¡ 3.5 ¡ 3.6 ¡ 42.8 ¡ 33.4 ¡ 35.3 ¡ Ford ¡Focus ¡ CV ¡ 16.5 ¡ 0.0 ¡ 0.0 ¡ 12.0 ¡ 12.5 ¡ 29.0 ¡ 29.0 ¡ 29.0 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Made ¡in ¡China ¡

35 ¡

China could shape direction of future vehicle technologies

§ 1 out of every 4 new cars

in the world were made in China in 2011(1).

§ Rising vehicle production &

demand in China could change competitiveness of emerging fuel-saving technologies world-wide.

Firm(2) ¡

Buick ¡ Volkswagen ¡ Honda ¡ ¡ Hyundai ¡ Toyota ¡ Nissan ¡ ¡ Chevrolet ¡ Ford ¡

1). ¡China ¡AutomoJve ¡Technology ¡and ¡Research ¡Center ¡(CATARC) ¡ 2). ¡China ¡AssociaJon ¡of ¡Automobile ¡Manufacturers ¡(CAAM) ¡& ¡LMC ¡AutomoJve, ¡2011. ¡ November ¡17, ¡2014 ¡

Sold ¡in ¡China ¡ PorJon ¡of ¡firm’s ¡sales ¡in... ¡ China ¡

77% ¡ 21% ¡ 20% ¡ 11% ¡ 11% ¡ 16% ¡ 13% ¡ 6% ¡

U.S. ¡

21% ¡ 4% ¡ 33% ¡ 10% ¡ 18% ¡ 12% ¡ 37% ¡ 39% ¡

Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

36 ¡

U.S. Consumer Preferences May Match Societal Preferences

November ¡17, ¡2014 ¡

HEV ¡& ¡PHEV20 ¡have ¡more ¡ emission ¡and ¡oil ¡ displacement ¡benefits ¡on ¡ average ¡in ¡the ¡U.S., ¡and ¡they ¡ cost ¡less. ¡

Air ¡Emission ¡Externality ¡and ¡ ¡ Oil ¡Premium ¡Cost ¡Savings ¡

Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

U.S. ¡consumer ¡preferences ¡ may ¡match ¡what ¡is ¡socially ¡ beneficial: ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon 37 ¡

China’s Passenger Car Market Now Biggest In World

1). ¡China ¡AutomoJve ¡Technology ¡and ¡Research ¡Center ¡(CATARC) ¡ 2). ¡U.S. ¡Energy ¡InformaJon ¡AdministraJon ¡(EIA), ¡InternaJonal ¡Energy ¡StaJsJcs ¡(h?p://www.eia.gov/countries/data.cfm) ¡ 3). ¡Ma, ¡L., ¡et ¡al. ¡(2012). ¡Oil ¡development ¡in ¡China: ¡Current ¡status ¡and ¡future ¡trends. ¡Energy ¡Policy, ¡45, ¡43–53 ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013 5 10 15 20 25 Vehicle Sales (Millions) Year Vehicle Sales and Oil Consumption in China (1995−2013)

Passenger Cars Commercial Vehicles

1995 1998 2001 2004 2007 2010 2013 5 10 15 20 25 Vehicle Sales (Millions) Year Vehicle Sales and Oil Consumption in China (1995−2013)

Passenger Cars Commercial Vehicles

2 4 6 8 10 Millions of Barrels of Oil per Day Oil Consumption

Passenger ¡Cars ¡Accounted ¡for ¡ 20% ¡of ¡Total ¡Oil ¡Demand ¡ Growth ¡from ¡2000-­‑2009(3) ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

38 ¡

Limitations

§ Stated Preference vs. Revealed Preference

  • Do people do what they say they’ll do on a survey?
  • Price coefs. likely conservative: respondent choices on

hypothetical conjoint questions for high cost durables can be less sensitive to price than choices made with real money in the marketplace (Feit et al., 2010).

§ Some results skeptical:

  • Some respondents WTP $2,000 - $3,000 for $0.01/

mile increase in op. cost, which only equates to $1,500

  • ver vehicle’s lifetime.

§ Different environments (subsidies, gas prices,

neighbor effect, etc.).

§ Sample selection bias

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

39 ¡

Sampling: Differences in U.S. vs. China

§ Future approaches in U.S.:

  • 1.) Field on the ground, choose 4 cities based on similar

criteria as Chinese cities.

  • 2.) Field online again, use tool other than AMT to get

better demographics.

§ Validate share predictions by directly comparing

current vehicles (e.g. Ford Focus BEV vs. CV).

On ¡Ground ¡– ¡China ¡ Online ¡– ¡U.S. ¡ Context ¡

  • ­‑

Helper ¡present ¡

  • ­‑

Computer ¡interface ¡

  • ­‑

In ¡tea ¡shop/on ¡street ¡

  • ­‑

No ¡helper ¡

  • ­‑

Computer ¡interface ¡

  • ­‑

Anywhere ¡w/internet ¡ Demographics ¡

  • ­‑

More ¡likely ¡to ¡match ¡true ¡ demographic ¡

  • ­‑

Oversample ¡younger, ¡less ¡ wealthy ¡ LocaJon ¡

  • ­‑

Specific ¡ciJes ¡

  • ­‑

Whole ¡country ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Haerbin Qingdao Chongqing Dalian Shenyang Jinan Xian Shijiazhuang Shenzhen Tianjin Shanghai Zhengzhou Wuhan Chengdu Beijing 5 10 15

Percent of 2010 national sales City

2010 China Vehicle Sales Percentage by City (Top 70%)

40 ¡

Selection of Chinese Cities

City ¡ Popula,on ¡ (million) ¡ % ¡of ¡na,onal ¡ new ¡car ¡sales ¡ New ¡car ¡sales ¡ rank ¡ Beijing ¡ 19.6 ¡ 16.8 ¡% ¡ 1 ¡ Chengdu ¡ 14.0 ¡ 9.0 ¡% ¡ 2 ¡ Shanghai ¡ 23.0 ¡ 4.7 ¡% ¡ 5 ¡ Shenzhen ¡ 10.4 ¡ 4.4 ¡% ¡ 7 ¡

¨ All ¡part ¡of ¡2009 ¡“Ten ¡

CiJes, ¡Thousand ¡ Vehicles” ¡Program ¡– ¡ chosen ¡as ¡pilot ¡ciJes ¡for ¡ new ¡EV ¡usage. ¡

¨ All ¡urban, ¡Jer ¡1 ¡ciJes ¡

(not ¡rural). ¡

¨ Represent ¡4 ¡major ¡

regions ¡in ¡China. ¡

ß ¡2010 ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

41 ¡

Cultural & Other Considerations

A;ribute ¡ U.S. ¡ China ¡ Vehicle ¡Type ¡ -­‑ Limited ¡experience ¡w/EVs ¡

  • ­‑

~4x ¡as ¡many ¡EV ¡bikes ¡than ¡gas ¡cars ¡ Brand ¡

  • ­‑

Regionally ¡heterogeneous ¡prefs. ¡

  • ­‑

Highly ¡fractured ¡market ¡

  • ­‑

More ¡homogeneous ¡prefs. ¡

  • ­‑

Highly ¡fractured ¡market ¡ Price ¡

  • ­‑

Higher ¡ave. ¡spending ¡power ¡

  • ­‑

Car ¡buyers ¡span ¡populaJon ¡

  • ­‑

Lower ¡ave. ¡spending ¡power ¡

  • ­‑

Car ¡buyers ¡in ¡upper ¡1% ¡of ¡pop. ¡ Fast ¡ Charging ¡

  • ­‑

No ¡experience ¡

  • ­‑

Gov’t ¡experiments ¡in ¡several ¡ciJes ¡ OperaJng ¡ Cost ¡

  • ­‑

RelaJvely ¡cheap ¡fuel ¡

  • ­‑

Fuel ¡~$1 ¡more ¡per ¡gal ¡

  • ­‑

Efficiency ¡highly ¡valued ¡in ¡society ¡ AcceleraJon ¡ Time ¡

  • ­‑

Frequently ¡enter ¡highways, ¡less ¡ congesJon, ¡frequent ¡opportunity ¡ for ¡high-­‑speeds ¡

  • ­‑

Lots ¡of ¡traffic, ¡low ¡opportunity ¡for ¡ high-­‑speeds ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

10 20 30 40 50 60 70 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 20 40 60 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 20 40 60 80 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 20 40 60 80 100 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

42 ¡

Sample Weights

November ¡17, ¡2014 ¡

China ¡Age ¡ China ¡Income ¡ U.S. ¡Age ¡ U.S. ¡Income ¡ Maritz ¡Survey ¡(U.S. ¡= ¡161,903, ¡China ¡= ¡13,469) ¡ Our ¡Survey ¡(U.S. ¡= ¡384, ¡China ¡= ¡448) ¡

10 20 30 40 50 60 70 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 20 40 60 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 20 40 60 80 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 20 40 60 80 100 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

Before ¡WeighJng: ¡ Ayer ¡WeighJng: ¡

Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

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Regulatory Policies in China

§ Fuel Economy Standards:

  • No “CAFE” standards - based on weight class.
  • No distinction between diesel and gasoline.
  • Don’t apply to NEVs, so no credits for NEV sales.

§ Implemented Euro III in 2008, Beijing Euro IV now. § Problem with Sulfur – 150ppm gas, 450 diesel

(compared to 15ppm US, 10 Euro).

§ Tax incentives in place for smaller engines:

  • 40% of the vehicle price for above 4-liter engines.
  • 25% of the vehicle price for 3-4 liter engines.
  • Only 1% for less than 1-liter engines.

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

44 ¡

NEVs in China

§ Chinese policy supports domestic production

  • 25% tariff on motor vehicle imports
  • Foreign automakers cannot own more than 50% of

auto assembly plants

§ Chinese policy has strongly supported

development of advanced vehicle technologies & NEVs

  • Generous production subsidies for Lithium Ion

batteries

  • Large subsidies for EVs (~$10,000 per vehicle), but

limited to those produced within China

Data ¡Source: ¡Noble, ¡Gregory. ¡“Japanese ¡Investment ¡in ¡New ¡Energy ¡Vehicles ¡in ¡China. ¡Industrial ¡Co-­‑Development ¡Conference, ¡Copenhagen ¡ Business ¡School. ¡September ¡24-­‑25, ¡2012 ¡ November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

45 ¡

Federal Subsidy Policies

§ Obama’s target:

1 million plug-in vehicles on the road by 2016

§ American Recovery and Reinvestment Act of 2009

  • $2500 tax credit for PHEV with at least 4kWh battery

capacity

  • $417 additional per kWh battery capacity
  • Up to $7500

§ Chinese Federal Policy:

  • RMB 3,000 ($470) per kWh of battery capacity
  • Up to RMB 60,000 (~$9,420) for BEVs
  • Up to RMB 50,000 (~$7,850) for PHEVs

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Survey Design: Choose Attributes

November ¡17, ¡2014 ¡

46 ¡

§ Consider Literature

Price ¡ Brand ¡ Type ¡ Charge ¡Time ¡ Efficiency ¡ Accelera,on ¡ ¡ Train ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ Brownstone ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ McFadden ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ Golob ¡ x ¡ x ¡ x ¡ Axsen ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡ x ¡

¨ Consider ¡the ¡Needs ¡of ¡Your ¡Study ¡ ¨ Consider ¡StaJsJcal ¡ProperJes ¡ ¤ ¡ñ ¡# ¡of ¡A?ributes ¡= ¡ñ ¡# ¡of ¡Respondents ¡ ¤ Choose ¡A?ributes ¡with ¡a ¡small ¡number ¡of ¡levels ¡

¡ ¡ ¡ ¡Example: ¡Use ¡“country ¡of ¡origin” ¡for ¡“brand” ¡

Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

47 ¡

Experiment Attributes & Levels

Price ¡(RMB) ¡ Fuel ¡Cost ¡(Fuel ¡Economy) ¡ RMB/km ¡(L/km) ¡ Accelera,on ¡ (Sec. ¡0 ¡-­‑100Km/h) ¡ Car ¡ SUV ¡ Car ¡ SUV ¡ Car ¡& ¡SUV ¡ ¡60,000 ¡ ¡ ¡75,000 ¡ ¡ 0.34 ¡(4.5) ¡ 0.46 ¡(6.0) ¡ 9 ¡ ¡90,000 ¡ ¡ ¡130,000 ¡ ¡ 0.42 ¡(5.5) ¡ 0.57 ¡(7.5) ¡ 11 ¡ ¡130,000 ¡ ¡ ¡200,000 ¡ ¡ 0.49 ¡(6.5) ¡ 0.68 ¡(9.0) ¡ 13 ¡ ¡170,000 ¡ ¡ ¡330,000 ¡ ¡ 0.61 ¡(8.0) ¡ 0.80 ¡(10.5) ¡ 15 ¡ ¡250,000 ¡ ¡ ¡500,000 ¡ ¡ Brand ¡ Type ¡ Fast ¡Charge ¡Capability ¡ Car ¡& ¡SUV ¡ Car ¡& ¡SUV ¡ Car ¡& ¡SUV ¡ ¡German ¡ CV ¡ Available ¡ ¡American ¡ ¡ HEV ¡ Not ¡Available ¡ ¡Japanese ¡ ¡ PHEV15 ¡ ¡Chinese ¡ ¡ PHEV30 ¡ ¡S. ¡Korean ¡ ¡ PHEV65 ¡ BEV120 ¡ BEV160 ¡ BEV240 ¡

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John ¡Helveston ¡ Carnegie Mellon

Histogram of Price for all cars Price (RMB) 50000 100000 150000 200000 250000 300000 2 4 6 8 10 Number of Vehicles Histogram of Price for all cars Price (RMB) 50000 100000 150000 200000 250000 300000 2 4 6 8 10 Number of Vehicles

48 ¡

Survey Design: Choosing Levels

Price ¡Levels ¡

  • 1. ¡

¥60,000 ¡($9,500) ¡

  • 2. ¡

¥90,000 ¡($14,300) ¡

  • 3. ¡ ¥130,000 ¡($20,600) ¡
  • 4. ¡ ¥170,000 ¡($27,000) ¡
  • 5. ¡ ¥250,000 ¡($40,000) ¡

5% ¡ 25% ¡ 50% ¡ 75% ¡ 95% ¡

2012 ¡Ave. ¡Exchange ¡Rate: ¡ $1 ¡≈ ¡6.3 ¡RMB ¡

November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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中文的调查

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Number of Respondents

Beijing ¡ Shanghai ¡ Shenzhen ¡ Chengdu ¡ All ¡Ci,es ¡ Car ¡ SUV ¡ Total ¡ Car ¡ SUV ¡ Total ¡ Car ¡ SUV ¡ Total ¡ Car ¡ SUV ¡ Total ¡ Car ¡ SUV ¡ Total ¡ Total ¡Respondents ¡ 154 ¡ 63 ¡ 217 ¡ 218 ¡ 44 ¡ 262 ¡ 133 ¡ 52 ¡ 185 ¡ 162 ¡ 34 ¡ 196 ¡ 667 ¡ 193 ¡ 860 ¡ Number ¡Qualified ¡ 124 ¡ 56 ¡ 180 ¡ 182 ¡ 35 ¡ 217 ¡ 125 ¡ 50 ¡ 175 ¡ 142 ¡ 27 ¡ 169 ¡ 573 ¡ 168 ¡ 741 ¡ Percentage ¡Qualified ¡ 80.5% ¡ 88.9% ¡ 82.9% ¡ 83.5% ¡ 79.5% ¡ 82.8% ¡ 94.0% ¡ 96.2% ¡ 94.6% ¡ 87.7% ¡ 79.4% ¡ 86.2% ¡ 85.9% ¡ 87.0% ¡ 86.2% ¡ % ¡Car, ¡% ¡SUV ¡ 68.9% ¡ 31.1% ¡ ¡ ¡ 83.9% ¡ 16.1% ¡ ¡ ¡ 71.4% ¡ 28.6% ¡ ¡ ¡ 84.0% ¡ 16.0% ¡ ¡ ¡ 77.3% ¡ 22.7% ¡ ¡ ¡ November ¡17, ¡2014 ¡ Consumer ¡Preferences ¡for ¡EVs ¡in ¡China ¡& ¡U.S. ¡

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Most Chinese Are First-Time Buyers

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