研究院博士生滕飞（导师：张奇教授）、张奇教授等合作的论文“Comprehensive effects of policy mixes on the diffusion of heavy-duty hydrogen fuel cell electric trucks in China considering technology learning” 在能源领域国际知名期刊Energy Policy（SCI一区， IF=9.3）公开发表。
氢燃料电池重卡（HD-FCETs）将在中国实现交通运输碳中和方面发挥关键作用。然而，高成本阻碍了其商业扩散，导致对金融政策支持的依赖。随着购买补贴的逐步退坡，新的政策组合应该被提出。因此，本文建立了一个基于技术学习的改进广义Bass模型，研究各种政策组合对HD-FCETs扩散的综合影响。本文模拟了大约113种政策组合情景，包括禁止销售政策、氢补贴和购置税等一种或多种政策工具。研究结果表明：(1)到2060年，与无政策情景相比，所有政策混合情景均可使HD-FCETs拥有量增加1.92% ~ 35.7%；（2）最有效的政策组合情景下，累计社会成本可从3236.9亿元降低至2103亿元，而不合理的政策和无技术进步可使累计社会成本分别增加至3566亿元和7326亿元；(3)在这些政策工具中，禁售政策是不可或缺的，而且HD-FCETs类别和政策强度都会影响最优政策组合选择。
该论文的研究工作得到了国家社科重大基金、国家自然科学基金、新疆杰出青年科学基金、天山研究院开放研究基金资助。
Fei Teng, Qi Zhang, Siyuan Chen, Ge Wang, Zhenyue Huang, Lu Wang，Comprehensive effects of policy mixes on the diffusion of heavy-duty hydrogen fuel cell electric trucks in China considering technology learning, Energy Policy 185 (2024) 113961.