Publisher:
RWI - Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung, Essen, Germany
To accelerate the electrification of the transport sector, many countries subsidize both the construction of public charging infrastructure and the purchase of electric vehicles (EVs). Possible complementarities between these measures raise the...
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ZBW - Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft, Standort Kiel
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DS 10
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To accelerate the electrification of the transport sector, many countries subsidize both the construction of public charging infrastructure and the purchase of electric vehicles (EVs). Possible complementarities between these measures raise the question of their optimal calibration. Drawing on county-level panel data from Germany spanning 2014–2021, this paper explores this question with an econometric model of EV uptake. Employing fixed effects- and instrumental variable estimators, we find that charging infrastructure has a positive and significant effect on the uptake, one whose magnitude increases with the subsidy level for car purchases. Simulations using the model estimates show how the predicted number of EVs for a given charging capacity level increase with higher consumer subsidies, allowing for a back-of-the-envelop calculation of the optimal expenditure of the two measures. Um die Elektrifizierung des Verkehrssektors zu beschleunigen, subventionieren viele Länder sowohl den Bau öffentlicher Ladeinfrastruktur als auch die Anschaffung von Elektroautos. Mögliche Komplementaritäten zwischen diesen Maßnahmen werfen die Frage nach ihrer optimalen Kalibrierung auf. Basierend auf detaillierten Paneldaten untersucht dieses Papier diese Frage für Deutschland für den Zeitraum 2014-2021. Unter Verwendung von Fixed-Effects- und Instrumentalvariablen-Schätzern finden wir, dass die Ladeinfrastruktur einen positiven und signifikanten Effekt auf die Verbreitung von Elektroautos hat, dessen Ausmaß mit der Höhe der Subvention für den Autokauf zunimmt. Simulationen unter Verwendung der Modellschätzungen zeigen, wie die Anzahl von Elektroautos in Abhängigkeit der Ladekapazität und der Subventionshöhe ansteigt und die Berechnung der optimalen Ausgabenhöhe beider Maßnahmen ermöglicht.
