从标准信息行为角度促进消费者对电动汽车的采用.docx

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1、从标准信息行为角度促进消费者对电动汽车的采用消费者对电动汽车的采用本质上与产品质量因素有关，如平安性、性能和兼容性;然而，产品质量标准与消费者行为之间的关系 尚不清楚。基于多属性效用理论（MAUT）和展望理论，从标准信息行为框架的角度，区分声称的质量属性、内在质量属性、测 得的质量属性和感知的质量属性，并利用系统动力学（SD）仿真建立概念模型，探索技术标准对消费者采用电动汽车意愿的异 质性影响。基于理论模型和仿真，我们试图解释三种不同标准的异质效应：平安性，性能和兼容性。我们发现，平安标准通过 市场准入机制影响采用，风险标准的感知性能对客户的感知质量产生积极影响，兼容性标准影响消费者感知的网络

2、价值。感知 到的风险、感知的质量和感知的网络价值会影响消费者的采用意愿和行为。该研究有助于创新扩散和消费者采用行为理论，并 为电动汽车活动标准化，创新扩散和营销产品信息提供见解。关键字:消费者采用;技术标准;电动汽车;系统动力学;创新传播1.引言中国一直是最大的电动汽车（EV）市场，其次是欧洲和美国。如图1所示，自2016年以来，累计销售额呈现快速增长 趋势和市场渗透率上升。然而，消费者对电动汽车的平安性感到担忧。例如，电池火灾引发了与电动汽车电池平安标准严格相 关的信任问题。此外，电动汽车的性能，如电池寿命，充电时间和电池续航里程，是影响消费者采用行为的重要因素。性能声 明根据相关的性能标准

3、（如果存在）进行。消费者还关注电动汽车是否与公共充电站兼容，这是减少续航里程焦虑的重要因素。 电动汽车的平安性，性能和兼容性属性是消费者采用意愿和行为的重要因素1。Accumulated sales of EVs in China Market10,000,0009,000,0008,000,0007,000,0006,000,0005,000,0004,000,0003.000,0002.000,0001,000,0002010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 201S 2019 2020 2021图1 .中国电动汽车累计销量，数据来源：MarkLine

4、s数据库。中国已经发布了规范电动汽车行业的技术标准;根据中国汽车标准化全国技术委员会发布的数据，公布的趋势图如图2所 示。这些标准详细说明了详细技术属性的要求和阈值。现有文献2总结了影响创新扩散的主要技术标准类型，包括平安标准和 性能标准，可以降低交易本钱，降低产品不确定性，防止或纠正错误的选择，并提供兼容性标准，通过产生网络外部性来提高Amount of potential adopters with product infoTime (Month)Amount afpotcnliul adoplE stilh prodiM in6 Probn ofCompiv ing S向、Standds

5、t，+Amount ofpolaMtui adapters with paxliKl inb Proba ofCompking Sa1ct Stwdunh 50% -*B /2Amounl ofpolcnliul jdaptax、ilh product ml Proba ofComplmg Salct) Staidds 3939Aniouni ofpotaMiJ adopters xttth pnxhc Proba of Comply ing Safct Standards 91 1% A44-，图8.符合平安标准的可能性对具有产品信息的潜在采用者数量的敏感性。53性能标准遵守概率的敏感性分析

6、（基于性能标准声称的性能优势）从图9和图10可以看出，符合性能标准的概率与采用深度呈正相关。随着产品性能水平的提高，可以促进推荐和营销 机制，以增加获得产品信息的潜在采用者的数量，从而产生更多的潜在客户，因为潜在采用者的峰值数量几乎是80%的两倍， 而40%,这说明消费者有更多的信任和意愿通过口碑提供产品信息。此外，潜在采用者的峰值更高，这意味着更高的产品性能 声明到达了更多潜在的消费者。提高性能水平对于增加扩散深度和潜在消费者的数量非常重要。然而，深度无法到达成熟水平, 因为扩散深度低于概率，因为还有其他因素影响消费者的采用行为。Amount of adoptersTime (Month)A

7、niounl。门讨那么6 Proba ofConiph ng Pcrfm)iuKX; Slonthrds 40% 1717Amount of adba ofCompK ing PcriEancc Smchrck 60% 22222z2-Amount of adopters: Probs ofConiph ing Pcrfm)aioc Staidards 89% -99393393图9.符合采用者数量性能标准的概率的敏感性。Amount of potential adopters with product info.XnKHnil utpccnlial ampler*inh ： Prvba ot

8、*Cmph m： Pcrli4nmjhx SldKkads 4(为4 -)Q卜 ，千 斗 十一AnuHinl ufpiXciilial akplas wilh Gxlixt inl(: Pn4xi ofCvniph ni Pciti.% 222Anumiii ot|kXai(ialuith pndiKi inl: PrUwi ofCHnpliiig Po1i-inuiKv Siandtrd% *伙 6 W339图10.遵守性能标准对具有产品信息的潜在采用者数量的可能性的敏感性。基于兼容性标准的与现有和未来充电站的兼容性的敏感度分析（符合兼容性标准）图11和图12说明，兼容性合规概率对创新扩散深

9、度和扩散速度有正向影响;20%时的扩散速度远低于40-80%。此外， 潜在消费者减少的变化率在较高的概率下要低得多，这说明存在到达预期扩散深度的最小阈值。这可以通过消费者感知网络价 值的因素变化来解释，特别是在采用的早期阶段。兼容性影响远高于后期阶段，说明电动汽车企业在兼容性方面的投资在竞争 初期可能发挥重要作用。此外，对于60%80%的兼容系数，创新扩散深度没有太大差异，这意味着存在较高的阈值，超过该阈 值不会有较大的采用者变化。与产品信息获得的潜在值的峰值相似，而到达峰值的速度与因子正相关，说明对于更兼容的产品, 信息扩散速度可以更高，面概率水平对潜在消费者的最大数量没有太大影响。Amou

10、nt of adopters60,000Amount of potential adopters with product infol ime (Month)AnioiuH ofpousHiM aJoplcrs niih product in): Proba of Comph mg Conipaiibilih Standards 204 Ant aunt “poccniid aSoplos with produci inh : Proba ofComph mg Com 恪 ibilii,$bndards 4优， Antouni efpmcDtial adhpicn with pcodtM in

11、lb : Proba ofComph ingi CotDpMthlin Siahdards Aniouni ofpoconid aJopicn with product inb : Pnoba ofComph ing Compaiibiliiy Suixhfds图12.符合兼容性标准的概率的敏感性，即具有产品信息的潜在采用者数量。6.结论由于有自愿和强制性的标准来规范产品测试和要向消费者披露的产品信息数据，因此重要的是要确定各种标准对创新扩散 的影响以及影响机制如何与标准，产品信息和消费者采用联系起来。基于这项研究，我们的目标是支持制造商和政策制定者制 定适当的标准，并向消费者提供适当的质量信

12、息，以促进产品传播，基于符合平安，性能和兼容性要求，以更好的产品增加福 利，平安，健康和环境。本文以概念模型和相应的系统动力学模型，探讨不同类型技术标准对电动汽车采用和创新扩散的影响, 探讨不同类型技术标准的异质效应。该研究的主要结论包括：(1) 电动汽车的质量属性可以分为内在的、测量的、声明的和感知的质量属性。消费 者信任主要基于声称的属性与实际属性之间的差距。消费者的采用基于经验和口 碑的感知质量属性。因此,制造商和政策制定者将尽最大努力代表实际用户场景, 并提供足够的产品质量信息，以长期促进电动汽车的采用。(2) 平安标准对创新扩散深度和速度具有关键影响o平安标准市场准入概率通过技术 性

13、贸易壁垒、消费者信任的间接影响、消费者对平安标准的信任和遵守平安标准 的概率等因素而改变，共同影响消费者的感知风险。如果平安标准严格，产品进 入市场会遇到高壁垒;但是，如果要求水平太低，消费者的感知风险高于基于真 实数据或电动汽车实际事故历史的风险。因此，在制定全面和战略政策时，需要 考虑消费者需求、现有最先进技术、本钱、风险评估等之间平安标准的平衡/权 衡。(3) 性能标准积极调整感知质量，提高产品性能可以加快扩散速度，增加扩散深度。 产品性能的提高可以通过口碑提高消费者的感知质量，提高消费者的推荐意愿。 与传统燃油汽车相比，电动汽车具有一定的性能优势和劣势，其中续航里程焦虑 和充电时间是关

14、键因素。如果提高性能标准阈值，那么提高了消费者对性能标准和 性能信息的信任。相反，如果企业通过误导性的测试结果隐瞒相关业绩信息，或 在最有利的条件下只披露局部业绩数据，从长远来看，它们将失去消费者的信任。 因此，企业需要在技术投资和营销声明之间取得平衡，以具有竞争力，并赢得消 费者对可持续增长的信任。(4) 兼容性标准和消费者对充电设施等兼容安装基地的信任共同影响感知的网络价 值，这对采用意愿和创新扩散产生积极影响。由于不同电动汽车产品之间的不一 致，例如电池接口和充电设备的参数，对兼容性的信任会影响消费者的采用意愿 和行为。考虑兼容性标准和安装基础对创新传播具有重大的积极影响。它可以大 大提

15、高扩散速度，相互兼容的充电设施可以减少不必要的投资和资源浪费。政府 和行业可以采取监管行动，加快车辆和充电站的兼容性。本文的创新主要包括以下几个方面：(1) 基于创新扩散理论、TAM、多属性效用理论(MAUT)和展望理论，区分了所宣称 的质量属性、内在质量属性、测得的质量属性和感知的质量属性。我们建立了一 个新的标准-信息-行为框架，然后阐述了概念关系，以解释感知质量、感知网络 价值、感知风险和消费者信任因素，并应用创新扩散理论将标准与消费者行为联 系起来。模型中包括了技术标准和消费者采用的因素，以解释电动汽车的生产和 消费。该模型也可以作为其他行业和产品的参考。(2) 我们扩展了采用模式，考

16、虑了技术标准、消费者信任、产品信息、感知风险、感 知质量和感知网络价值，这些都是影响采用意愿的因素。通过各种因素明确了技 术标准引起的采用行为影响机制。(3) 内在质量属性是固有的特征；根据技术标准测试测量的质量属性；声称的质量属 性基于制造商广告;感知到的质量属性是体验到的质量特征，它们与内在质量属 性的关系更为密切。(4) 引入仿真系统动力学模型，基于技术标准，解释不同类型质量属性对消费者采用 EV的异构效应。该模型由基于背景理论的概念机制的因素组成。我们定量地详 细探讨了不同类型的质量因素如何改变消费者的采用行为。对于电动汽车行业和企业来说，有必要根据不同的标准类型设计和实施不同的技术标

17、准化，研发和营销索赔策略，因为已 经采用的强制性法规(例如平安标准)会影响市场准入和消费者的感知风险。建立合理的标准以满足最低门槛并赢得消费者对 电动汽车平安功能的信心至关重要。关于性能标准和消费者对性能声明的信任，重要的是要找到性能的主要方面具有竞争力， 并提高消费者的采用意愿。对于兼容性标准，消费者可以从公共充电设备中获得更多的网络优势，从而减少里程焦虑。了解采 用者和潜在采用者的兼容性投资和回报至关重要。对于政策制定者来说，作为涉及制造商等的制定标准，该研究意味着标准应该足够严格，以保护消费者及其周围环境，这 对于客户对标准和产品信息的信任也很重要;同时，性能信息必须反映实际使用条件，产

18、品信息应完整可靠，防止信息不对称; 政策制定者必须在地方和全球层面调整充电兼容性标准，以减少冗余投资和维护本钱，这是加速电动汽车产品传播的重要因素。然而，这项研究有一些局限性。首先，模型和模拟是因子之间关系的实验，在今后的研究中可以收集更多的经验数据，如 调查数据。其次，尽管我们考虑了许多因素，但未来的工作可以扩展到其他因素，例如利益相关者之间的相互作用和相互作用， 消费者的异质决策行为，消费者的网络结构，专利制度和供应链结构38, 39;此外，了解竞争场景下的兼容性投资和回报也至 关重要。因此，考虑网络结构、竞争关系、专利许可等其他因素，是我们未来在这一领域的研究方向。此外，通过考虑指定的

19、标准，行业和采用者，框架和模型可以扩展到可再生能源领域的其他产品和技术。通信和交互能力。关于这些标准，由于大多数是GB/T标准，这些标准是自愿的而不是强制性的，不同的利益相关者对其严格性 存在分歧。Trend of China Electric Vehicle Standardstrooi.(san. 2WM3(MD.(?0U. 201”(ma图2.中国电动汽车标准公布趋势。为了将有关电动汽车采用的标准信息-行为层联系起来一受创新扩散理论的五个阶段采用过程的启发：意识、说服、决 策、实施和延续3我们将创新扩散模型分为两个主要阶段，即产品信息扩散和产品采用。潜在的采用者开始了解产品信息, 包括平

20、安性，性能和与充电站的兼容性。产品信息和消费者的感知价值与说服过程有关。然后，消费者在决策阶段将感知价值 与采用阈值进行比拟。基于概念关系，我们利用Forrester教授发起的系统动力学软件扩展了我们的分析，以了解复杂的因素和影响机制;仿真 方法试图识别三类技术标准对产品信息、感知风险、感知质量、感知网络价值、采用意愿和行为的异构效应。与现有文献大多采用宏观层面的统计分析不同，我们在更微观的层面上研究了技术标准与消费者采用的关系。本文的贡献 主要包括：消费者采用通过消费者信任度、产品信息、感知风险、感知质量、感知网络价值、采用意愿、采用阈值和采用行为 等几个因素间接受到技术标准的影响。此外，还

21、引入了消费者对产品信息的信任，以反映消费者对声称的产品信息的怀疑。最 后但并非最不重要的一点是，使用SD模型和模拟的定量分析详细探讨了这些因素之间的相互作用，并且可以参考于未来在类 似领域的研究。从管理的角度来看，首先，决策者可以确定提高电动汽车质量的三个主要方向：平安性，性能和兼容性;这三个方向是提 高消费者采用率的关键因素。其次，面向消费者的营销产品信息应以可靠的产品信息为基础，并针对严格的测试标准。消费者 的采用和推荐行为也是严格的技术标准和对产品信息的信任的重要表达。本文的组织结构如下。第2局部回顾了与我们研究相关的背景理论和文献。第3局部介绍了概念关系，然后是第4部 分中的系统动力学

22、（SD）建模。在第5局部中，我们通过灵敏度测试扩展了模型。最后，在第6节中，提出了主要结论，管 理和政策影响，并附有局限性和未来的研究方向。2.文献综述与理论背景技术标准与创新的传播/引进技术标准已在既往研究中分类和总结2, 5o技术标准可分为产品要素标准和非产品标准。根据功能，产品元素标准6 可以进一步分类为信息，质量/可靠性，兼容性和界面，或品种减少标准。质量/可靠性标准也称为最低质量/平安标准。为了更具 体地与电动汽车相关，我们专注于产品平安，性能和兼容性标准。平安标准大多采用从国家强制性法规和/或技术壁垒进入市场, 如电动汽车需要符合电池平安测试要求（如短路测试、过充电测试等）进入市场

23、。性能标准基于质量和可靠性属性，例如电池 充电时间，电池寿命等。兼容性标准旨在确保互操作性和接口通信，例如公共充电站兼容性和用于电池更换的可互换电池配置。表1总结了标准的作用。表1 ,技术标准不同功能与创新扩散相关的作用，基于文献2。消费者对电动车的引进创新扩散可以定义为创新在一定时间范围内通过某些扩散通道的分布10。创新扩散理论旨在解释新思想，技术和产品的 采用。Bass推出了一种整合内外部渠道的模式，包括群众媒体和消费者之间的口碑互动。消费者采用决策基于对产品信息的认 识11。意识，说服，决策，实施和延续是消费者采用的五个阶段。在意识和说服过程中，产品信息传播起着至关重要的作用， 而产品的

24、采用处于后三个阶段。在影响电动汽车采用的因素中，技术和充电设备因素，包括平安性，可靠性，电池续航里程，充电时间和充电基础设施， 会影响消费者对充电的感知12。采用率取决于客户的感知价值1司，感知效用14,感知质量15,消费者信任度16和感知风 险16。Kirmani将感知质量定义为基于产品信息的消费者判断参考17。感知质量是对产品性能和功能的整体评估。感知风险 是消费者对产品不确定性的担忧。Goerlandt等人回顾了与感知风险或风险感知相关的文献，发现消费者信任从根本上与感知风 险相关18。Simsekoglu和Nayum评估了感知风险，感知属性影响了采用电动汽车的意图15。Febransy

25、ah开发了一个分析 网络过程（ANP）模型，以分析与采用意愿（购买意向）和感知属性相关的因素的相互联系。该模型基于计划行为理论（TPB）, 该理论被广泛用于研究购买意向和消费者采用19。PoyyamaniSunddararaj等人研究了电池充电时间，充电基础设施，每次充 电距离等因素如何影响电动汽车的采用及其与电网的互连20。其他模型在文献中进行了总结21,例如理性行动理论（TRA） 和技术接受和使用统一理论（UTAUT）。我们专注于技术接受模型（TAM） 22,该模型广泛用于消费者行为研究，具有与产 品信息和其他因素相对应的最相关因素，但我们也将其扩展到独立因素，例如基于文献的感知风险，感知

26、质量和感知价值。消 费者采用的系统动力学（SD）模型可以分为两个主要阶段：产品信息扩散和产品采用，但标准不包括在以前的研究中。SD模 型可用于模拟采用行为，例如23, 24o23多属性效用理论（MAUT）等为了解决有关多个质量属性的决策，在EV采用研究中实施了多属性效用理论（MAUT）,结构方程模型（SEM）,多项 逻辑回归（MNL）,潜在类（LC）模型和结构方程模型。Shi等人建立了垂直x垂直质量属性公式来考虑消费者的异质性25。 Kim等人26使用SEM来探索由潜在因素组成的质量属性与消费者购买决策之间的关系。经验数据分析说明，电池续航里程和 充电时间相当。Ferguson等人27对加拿大

27、消费者采用电动汽车进行了潜在的阶级选择分析。质量属性的计算基于MNL的货币 本钱或收益。前景理论与风险规避Kahneman和Tversky28, 29提出了前景理论来丰富效用理论;主要贡献包括基于参考点的结果，属性的决策权重和风险 厌恶（即，人们对负面结果比阳性结果更敏感）。Hu等人利用累积前景理论研究了电动汽车驾驶员的充电行为30。31基于累 积前景理论的EV调度研究.基于前景理论，利用采用阈值，根据决策标准和阈值对本钱和收益的判断，模拟消费者的采用决策。 如果采用意愿高于门槛，消费者将选择采用电动汽车，否那么他们将无法采用该产品。基于文献综述，我们发现现有论文对不同标准进行了定性定义和分析

28、，而技术标准、产品信息、信息扩散、消费者感知风 险、感知质量、感知价值和消费者采用行为之间的相互作用尚未得到整合。他们的关系尚不清楚。此外，我们注意到，消费者 对电动汽车制造商声称的生产信息表示怀疑，例如电池续航里程，在低温下可以显着降低，电池点火和爆炸事故偶尔会引起人 们对平安标准是否真正严格的担忧。因此，我们还在研究中引入了消费者信任因素。在本文中，我们旨在回答以下问题:技术标准、质量属性和消费者采用行为之间的概念关系是什么？如何区分多个质量属性，它们与标准和消费者采用行为的关系是什么？如何定量分析质量属性与消费者采用之间的关系？对电动汽车行业的管理者和政策制定者有什么影响？在以下各节中，

29、我们将进一步讨论概念关系和系统动力学模型及其仿真以解决这些问题。第3章电动车的技术标准与消费者采用行为的构思关系受文献中的信息行为框架32的启发，我们开发了概念框架，如图3所示。它是一个标准信息行为框架，用于扩展我们对 标准，产品信息和消费者采用行为之间关系的理解。图3.标准信息行为框架的图示。为了扩展概念关系框架，我们根据第2节中的背景理论和第2.3节中的其他因素（例如感知质量，感知风险和消费者信任） 详细阐述了消费者采用程序。各因素之间的关系可以概括为图4：首先，制造商和第三方测试电动汽车，然后制造商可以根据测 试结果声明产品信息，消费者将基于广告渠道等群众媒体了解产品信息;此外，消费者可

30、以与其他消费者交流产品信息。如果电 动汽车平安，性能令人满意，并有足够的充电基础，那么消费者更愿意选择采用电动汽车。收养决定基于超过收养阈值的收养 意愿。如果消费者对产品非常满意，他们更愿意向其他消费者推荐电动汽车。图4.消费者采用的概念关系图。如果所有产品质量属性都到达或超过相应的阈值，那么效用表示为加权质量属性的总和;否那么，质量属性与相应阈值之间的 最小负间隙表示为效用（U）。U=-t I I (-AR)” I I (ZkR) a-p, RNO哪里 尺二最小值（一个1一日,一个23,一个八一土八）、3 一个我一t我OWe./w我Y我（一个我一土我），V 一个我一方在公式中，w我是每个质量

31、属性的权重，Y是声明的质量属性的信任系数（例如，如果制造商声称电池续航里程为400i个属性，ti个属性，t英里，但消费者认为实际电池续航里程为329英里，那么信任系数0.8表示对声称质量属性的折扣），那么我是第 我是第i个阈值（例如，消费者仅采用电池续航里程大于75英里的EV 33） o如果某个属性的较低值更可取，例如充电时间，那么我们可以将该属性转换为其倒数值。如果相对质量属性为负数，那么消费者不会采用EV。变量T是风险规避系数，。和B是风险偏好系数。采用阈值用于模拟消费者采用决策机制，该机制基于对决策标准和阈值的本钱和收益的判断。如果采用 意愿高于门槛，那么消费者就会选择采用电动汽车;否那

32、么他/她将不会采用该产品。我们区分了四种质量属性类型：内在质量属性是物理属性，例如实际电池寿命范围;测量的质量属性是在特定标准化条件 下测试的属性，因此，由于实验室和现实世界条件之间的差异，可能与实际用户场景不同;声称的质量属性基于制造商的广告和 营销;感知质量属性是消费者感知和体验到的，最接近实际使用条件。这四种类型的质量属性可能是相关的，但由于许多原因， 它们也可能存在差异。该图如图5所示。Standardsattntured hty utesIntrinsic quality attributesBattery rangeCharge timeBatteiy lifeEV Battery

33、Safety attnbuteCompatible to charge stationswlEcofriendlyTrust on marketing claim Claimed quality attributesw2w3w4w5ionWord of mouthPerceivedqualityattnbutes图5.质量属性对消费者采用的影响。此外，还解释了标准与质量属性之间的关系：技术标准，包括平安，性能和兼容性标准，是根据测试，标准和对制造商的 其他要求建立的。根据这些标准，制造商可以与消费者共享产品的平安性，性能和兼容性信息。这些标准是将内在属性转换为 测量属性的基础。感知风险与电动汽

34、车的平安特性高度相关，因此建立了产品平安信息之间的相互联系。如果电动汽车很容易 着火，那么消费者就会认为电动汽车是一种高风险产品。电动汽车应根据相关平安标准进行测试;因此，平安标准成为产品平安 信息的基础。EV性能基于标准化测试。感知质量与产品性能信息有关，例如电池续航里程，充电时间，电池寿命等。其他文献 使用附加术语，例如感知有用性，质量特征等。我们根据性能标准定义性能信息，这与我们在本文中讨论的术语更紧密地联系 在一起。EV兼容性标准指定接口或格式，例如，是否可以在充电站为EV充电。如果消费者发现电动汽车与大多数现有充电站 兼容，那么他们就会认为充电网络价值很高，这与兼容性信息和兼容性标准

35、相关。感知风险、感知质量和感知网络价值是影响 采用意愿的因素，而消费者对标准的信任和营销声明也是采用意愿的因素。产品信息可以通过群众传媒渠道和口碑渠道传播;后 者也受到用户体验的影响。4.系统动力学模型电动车的消费者引进的SD模式建立系统动力学模型，模拟不同因素影响卜.采用系统动态随时间的变化。SD流程图如图6所示，其中内源性变量是关键影响因素;三个关键变量是：不知道产品信息的潜在采用者的数量，知道产品信息的潜在采用者的数量以及采用产品的人数。关键辅助变量包括采用者通信概率、口碑网络系数、无产品信息的潜在采用 者与采用者会面的概率、感知风险、感知质量、感知网络价值、采用意愿、产品信息扩散率、产

36、品采用变化率和消费者对基于 不同标准和市场准入概率的对所声称产品信息的信任等。关键常量包括初始用户数量、潜在市场数量等。它们之间的关系在第3 节中讨论。有关方程式的更多详细信息，请参见第4.2节。标准的影响因子基于对关键标准的综合评价。图6.消费者采用的系统动力学流程图。注意：我们愿意与那些希望复制这项研究结果的人提供模拟数据和代码。42 SD系统的方程方程是根据其他文献建立的，并针对电动汽车产品场景进行了调整;有关详细信息，请参阅下面的公式。(1) 群众传媒影响因素参考Bass模型中的p值(群众媒体影响因子)，使用遗传学算法23,电动汽车产品的最大p因子为0.009。考虑到边 际效应的递减，

37、将群众介质影响系数设置为以-0.05的比例自然衰减。(2) 口碑网络系数影响系数与沟通和人际接触的概率有关，接触对象是否为未获得产品信息的采用者以及采用者的推荐意愿。基于24,我 们将口碑网络因子设置如下：口碑网络系数=没有产品信息的潜在采用者的概率x采用者的通信概率X推荐意愿。产品信息扩散率基于Bass模型和24,我们根据以下等式设置产品信息扩散速率：产品信息扩散率=群众媒体影响因子x没有产品信息的潜在采用者(4)感知风险基于24,感知风险是与平安标准及其信任因子相关的表函数。如果产品对平安标准的符合性很高，消费者对平安标准的 严格性有很高的信任，那么感知到的风险就会很小。感知风险=WITH

38、 LOOKUP (符合平安标准的概率x消费者对平安标准的信任，(0, 0) - (10, 10) )、(0, 0.9) 、0.75)、(0.55)、(0.45、0.35)、(0.6、0.25)、(0.75、0.15)、(0.9、0.0.05)感知质量基于24,感知质量是与性能标准及其信任系数相关的表函数。如果性能标准标准不严格，消费者对标准的信任度就会降 低，这会影响其感知质量。感知质量=WITH LOOKUP (符合性能标准的概率x消费者对性能标准的信任度，(0, 0) - (1, 1) )、(0, 0)、(0.1, 0.01)、(0.3, 0.4)、(0.5, 0.7)、(0.7, 0.8

39、)、(1, 1)感知网络价值基于24,感知的网络价值与安装基础的互操作和兼容性以及符合兼容性标准的概率有关。感知的网络价值=消费者对兼容安装基础的信任x符合兼容性标准的可能性(7)领养意愿基于24,该变量是感知风险，质量和网络价值的加权和;它与采用阈值进行比拟。采用意愿=(0.5 x感知质量+0.5 x感知网络价值感知风险)-采用阈值(8)采用概率基于24,采用概率是表函数，WITH LOOKUP (采用意愿，(0, 0)-(10, 10) ) , (0, 0) , (0.15, 0.025), (0.3, 0.05) ,(0.45, 0.075) ,(0.6, 0.15) ,(0.75, 0

40、.2) ,(0.9, 0.35)(9)潜在采用者的初始数量潜在采用者的初始数量与市场准入概率有关。在这里，我们包括某些市场的平安标准和性能标准，这些市场要求在进入国 内市场之前符合这些标准。潜在采用者的初始数量二市场准入概率X潜在市场量=市场准入概率X符合平安标准的概率X符合绩效标准的概率(10)产品采用率变化率产品采用率变化率=采用概率X具有产品信息的潜在采用者数量。(11)推荐意愿我们假设推荐意愿与收养意愿呈线性关系;因此，推荐意愿=采用意愿X0.8(12) 别人其他变量(如水平变量的积分值)易于理解，因此此处未列出方程。5.标清模型仿真5.1,参数初始化使用SD仿真软件进行仿真,初始时间

41、=0,最终时间=200,时间步长=0.03125,时间单位:月。其他分配的参数在表2中引用，并且基于上市公司的信息或合理范围内的变化，以反映电动汽车分析。测试这些参数以找 出它们对扩散深度和扩散速度的影响。参数范围基于合理的假设，例如从40%到80%的消费者信任水平，以反映负信任水平和 正信任水平。符合标准的概率基于电动汽车事故报告，电动汽车召回数据和案例研究，这些都是经过全面评估的指标。表2.SD模型的初始参数。灵敏度测试针对多个变量进行，包括基于平安标准无平安问题的概率，基于性能标准声称的性能优势，以及基于兼容性标 准与现有和未来充电站的兼容性。基于平安标准的无平安问题概率的灵敏度分析从图

42、7和图8可以看出，扩散深度和速度与符合平安标准的概率（基于平安标准没有平安问题的概率）和改变知道产品 信息与该因子呈正相关关系的采用者数量呈正相关。创新扩散深度的因子变化可以通过市场准入和消费者感知风险机制来解释。 从90%下降到40%的概率导致扩散深度显著下降。了解产品信息的采用者数量也证明了这一点-90%的最大数量是40%的两倍 多，这说明遵守平安标准的可能性较低会大大降低采用意愿和采用速度。此外，我们发现随着产品信息的传播，潜在消费者的 比例迅速下降，这意味着如果产品具有更高的平安水平，那么将潜在消费者转变为实际采用者的速度会加快。Amount of adoptersAmount ofa

43、doptets AnKMinl ofadoplcm Amouni ofadopicrs Avnoiim of adopt cfsAmount ofadoptets AnKMinl ofadoplcm Amouni ofadopicrs Avnoiim of adopt cfsTime (Month)Proba. of Complying Safety Suutdards 40% 彳 T /1 +.1.1Preba. of Comply mg Safily Suuxhrds22 t 2Proba ofCwiplyinj； Safety Suunkud.s 70% 3-9393Pn)lxi of Complying S；dct90%4 d4 W图7.符合平安标准对采用者数量的可能性的敏感性。