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type: paper
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title: 'Heterogeneous preferences for EVs: Evidence from Iran'
authors:
  - '[[bahareh-oryani]]'
  - '[[yunmokoo]]'
  - '[[afsaneh-shafiee]]'
  - '[[shahabaldin-rezania]]'
  - '[[jiyeon-jung]]'
  - '[[hyunhong-choi]]'
  - '[[muhammad-kamran-khan]]'
year: 2022
venue: '[[renewable-energy]]'
doi: 10.1016/j.renene.2021.09.071
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  - '[[energy-economics]]'
  - '[[consumer-choice-research]]'
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  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[latent-class-model]]'
  - '[[exploratory-factor-analysis]]'
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  - '[[choice-experiment]]'
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  - '[[ev-adoption]]'
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  - '[[consumer-preference-quantification]]'
  - '[[psychological-factors]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:07:35+09:00'
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# Heterogeneous preferences for EVs: Evidence from Iran

*[[bahareh-oryani]], [[yunmokoo]], [[afsaneh-shafiee]], [[shahabaldin-rezania]], [[jiyeon-jung]], [[hyunhong-choi]], [[muhammad-kamran-khan]] (2022)* · [[renewable-energy]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.renene.2021.09.071)

> 이란 4 대 메가시티 (테헤란 44%, 마샤드 19%, 이스파한 18%, 시라즈 19%) 1,000 명 (분석 576, 일관성 통과 57.6%) 의 EV 선호를 [[choice-experiment]] + [[mixed-logit]] + [[latent-class-model]] 로 분석. 12 심리 항목을 [[exploratory-factor-analysis]] + [[polychoric-correlation]] 으로 3 factor (normative-face, risk-aversion, 차량 소유 상징) 로 축약 — Pearson 대신 polychoric 사용 이유: ordinal Likert 변수에 적합. **MXL: HEV β=+0.736 (MWTP +$1,131.93), BEV β=+0.206 (MWTP −$4,082.38 vs ICEV 기준 — Iran 에서 BEV 비선호)**, 가격 −0.002 (RI 46.4% 1 순위), 연료비 −0.373 (MWTP $1,103.78/100km), 충전소 +$43.02/1%p, BRT 접근 MWTP $1,055.45, no plate restriction MWTP **$2,355.39**. **LCM 3 계층**: ICEV-oriented **60.5%** (기준), HEV-oriented **21.1%** (젊은층, 고소득), BEV-oriented **18.4%** (고소득, 위험회피 낮음, 환경 의식 양). **Market simulation**: ICEV 55.6 / HEV 37.7 / BEV 6.7 (reference) → combined scenario (가솔린 ×3 + BEV 보조금 $10,000 + 충전 70% + BRT + no plate) ICEV 47.6 / HEV 29.2 / **BEV 23.2** (BEV 시장 +16.6%p, synergy effect 8%p). [[bahareh-oryani]] 이란 시리즈의 다섯 번째이자 수요측 분석 정점.

- **RQ**: 이란 4 대 메가시티 소비자의 EV (HEV/BEV) WTP 결정 요인은? 심리적 (normative-face, risk-aversion, 차량 소유 상징) 요인이 어떤 역할인가? 효과적 정부 인센티브 정책 혼합은?
- **방법론**: [[choice-experiment]] (SP-DCE, fuel type 3 × 가격 3 × 연료비 4 × 충전소 3 × 비금전 정책 4, orthogonal design 으로 432 → 168 → 25 alternatives → 8 choice sets) + [[mixed-logit]] (random parameter logit, McFadden 1973, Train 2003) + [[latent-class-model]] (3 계층) + [[exploratory-factor-analysis]] (Bartlett=2156.9, KMO=0.78225) + [[polychoric-correlation]] (Jöreskog-Sörbom, ordinal 변수용) + [[market-simulation]] (6 시나리오). 5-point Likert 심리 12 항목, parallel analysis (Horn) 로 factor 수 결정.
- **데이터**: 이란 4 메가시티 (테헤란 44%, 마샤드 19%, 이스파한 18%, 시라즈 19%) 1,000 명 paper-pencil survey (2019.6 중순~2019.7 중순), 일관성 통과 576 (57.6%). 자격: 18 세 이상 + 운전면허 + 차량 보유. ICEV 가격 $8K/$12K/$16K, HEV $12K/$16K/$20K, BEV $16K/$20K/$25K (DENA 차종 기준, IKCO 제조). 인구통계: 여성 21%, 21-35 세 34%, 35-49 세 45%; mid-income ($200-$600) 79.7%, low-income (<$200) 8.2%; 5 년 내 차량 구매 계획 64%; renewable 전력 선호 38.5%. 관측치 = 576 × 24 = **13,824**.
- **주요 발견**: (i) **MXL coefficients**: HEV β=**+0.736*** (var 6.08***, MWTP +$1,131.93), BEV β=+0.206 (var 11.10***, MWTP −$4,082.38), 가격 β=−0.002***, 연료비 β=−0.373*** (MWTP $1,103.78/100km 절약 의지), 충전소 +0.014 (MWTP $43.02/1%p), BRT 접근 +0.352** (MWTP $1,055.45), no plate restriction +0.791*** (MWTP **$2,355.39**). (ii) **RI (relative importance)**: 가격 **46.4%**, fuel type 24.05%, 충전소 12.88%, no plate 7.76%, BRT 3.46%, 연료비 5.46%. (iii) **LCM 3 계층**: ICEV-oriented **60.5%** (기준), HEV-oriented **21.1%** (β_HEV=3.2, age 음 → 젊을수록, monthly income 양, 환경 의식 양), BEV-oriented **18.4%** (β_BEV=2.8, monthly income 양, risk aversion **−0.392** 유의, normative-face −0.489 10% 유의, 충전소 +0.013 유의, BRT +0.419 유의, no plate +0.611 유의). (iv) Polychoric EFA: 3 factor 가 분산 59% 설명 (eigenvalue 3.84 / 1.77 / 1.40). (v) **Market simulation 6 시나리오** (BEV share): 기준 6.7% → 가솔린 ×3 8.1% (+1.4) → BEV 보조금 $10K 11.0% (+4.3) → 비금전 인센티브 9.3% (+2.6) → 충전 70% 7.0% (+0.3) → **combined 23.2% (+16.6)**. **Synergy effect = 16.6 − 8.6 = 8%p** (heterogeneity + 정책 상호작용).
- **시사점**: (a) 집단별 타게팅 — HEV 는 젊은+고소득, BEV 는 고소득+위험회피 낮은 그룹. (b) BEV 정책 우선순위: no plate restriction > BRT > 충전소 (LCM 계수 크기). (c) Combined scenario synergy 8%p → 단일 정책보다 *정책 묶음* 이 효율적. (d) 시장 개입 분류: direct market-based (보조금, 가격 자유화, lease financing, 충전소 보조금), indirect market-based (R&D 세제, 기술이전, 인식 캠페인), non-market-based (이란 자동차 시장 duopoly 특성상 quota 규제, 부처 간 협력 규칙). (e) 한계: SP hypothetical, vehicle 소유자만 표본, model/brand 미고려.

![이란 EV 선호 분석의 conceptual framework — choice experiment + MXL/LCM + 심리 factor (polychoric EFA) 의 결합 구조.](/papers/202201_OryaniB_Heterogeneous_preferences_for_EVs_Evidence_from_Iran/fig1.jpeg)

## 요약

[[yunmokoo]] · [[bahareh-oryani]] 이란 시리즈의 다섯 번째이자 수요측 (소비자 선호) 분석 정점. 이전 4 편 ([[bahareh-oryani-2020-svar-iran-electricity]], [[bahareh-oryani-2021-iran-asymmetric-energy]], [[bahareh-oryani-2021-iran-renewable-barriers]], [[bahareh-oryani-2021-iran-transport-green-growth]]) 이 *공급·시계열·정책 장벽* 분석이었다면, 본 paper 는 [[yunmokoo]] 의 *1 기 EV/V2G 소비자 분석* 도구 ([[mixed-logit]], [[latent-class-model]]) 를 이란 EV 시장에 적용. SNU TEMEP 의 [[jiyeon-jung]] + [[hyunhong-choi]] 도 공저 — *방법론적 노하우* + [[bahareh-oryani]] 의 이란 현장 데이터 결합.

방법론적 핵심은 4 도구 통합. (i) [[choice-experiment]] (SP-DCE) — 차량 type (ICEV/HEV/BEV), 가격, 연료비, 충전소 가용성, 비금전 정책 (BRT + no plate) 의 효용 분해; orthogonal experimental design 으로 432 가능 조합 → 168 → 25 alternatives → 8 choice sets. (ii) [[mixed-logit]] (Train 2003 MSL) — IIA 가정 회피 + random parameter 로 *연속 이질성*; MWTP = −β_attribute / β_price. (iii) [[latent-class-model]] — *이산 이질성*, 3 계층의 차별적 효용 모수 + 소속 확률 모델. (iv) [[polychoric-correlation]] (Jöreskog-Sörbom 1979) — 5-pt Likert ordinal 변수에 적합, Pearson 대비 categorical 변수 의 *underlying continuous* 가정으로 상관 추정; Bartlett (2156.9) + KMO (0.78225) 로 sphericity·adequacy 확인, parallel analysis (Horn) 로 factor 3 개 결정 (분산 59% 설명, eigenvalue 3.84 / 1.77 / 1.40), 12 심리 항목이 *normative-face* (C1), *차량 소유 상징* (C2), *risk-aversion* (C3) 의 3 factor 로 축약.

핵심 결과 — MXL 의 RI 1 순위는 *가격* **46.4%** (이란 소비자에게 압도적), fuel type 24.05%, 충전소 12.88%, no plate 7.76%, 연료비 5.46%, BRT 3.46%. 차종별: HEV 가 ICEV 대비 MWTP **+$1,131.93** (선호), BEV 는 **−$4,082.38** (Iran 에서 BEV 비선호, 사유: 충전 시간·주행거리·정보 부족). 비금전 정책 중 *no plate restriction* (테헤란 등 짝수/홀수 번호판 운행 규제 면제) 의 MWTP **$2,355.39** 가 BRT 접근 ($1,055.45) 의 2 배 — 이란 차량 규제 환경의 reflectively 도시 통근 자유의 가치. LCM 3 계층: ICEV-oriented 60.5% (기준), HEV-oriented 21.1% (β_HEV=3.20, age 음 *p*=0.039 → 젊을수록, monthly income 양 *p*=0.046, 환경 의식 양 10% 유의), BEV-oriented 18.4% (β_BEV=2.80, monthly income 양 *p*=0.040, risk aversion **−0.392** *p*=0.024 → 위험회피 높을수록 BEV 거부, normative-face −0.489 10% 유의 — 이란 BEV 가 시장 진입 전이므로 *innovator* 그룹의 비-conventional 사회 신호 무시 패턴).

Market simulation (6 시나리오): reference (ICEV 55.6 / HEV 37.7 / BEV 6.7%) → BEV 보조금 $10K (BEV +4.3%p, 가장 효과적 단일 정책) → 비금전 인센티브 (+2.6%p) → 가솔린 가격 ×3 (+1.4%p) → 충전 70% (+0.3%p, 가장 작은 효과). **Combined scenario (모두 동시) ICEV 47.6 / HEV 29.2 / BEV 23.2%** — BEV 시장 +16.6%p, 단순합 8.6%p 대비 **synergy effect 8%p**, 이는 소비자 이질성 + 정책 상호의존성 (induced effect — non-monetary 정책이 BEV 의 TCC 인하 매개) 의 결과. caveat: SP 의 hypothetical 한계 (RP 와 비교 미실시), 차량 model/brand·재생 전력 source 미반영, vehicle 미소유자 제외, 미래 기술 발전 미반영.

정책 묶음: direct market-based (가격 자유화 + soft loan + BEV 보조금 + lease financing + 충전소 보조), indirect market-based (R&D 세제 + 기술 이전 + 인식 캠페인), non-market-based (이란 자동차 시장 duopoly 인 SAIPA + IKCO 환경상 quota 규제·부처 협력·이자율 구조 개혁). 집단 타게팅: HEV 는 젊은+고소득 마케팅, BEV 는 고소득+낮은 위험회피 그룹 + 비금전 인센티브 (특히 no plate, BRT) 집중.

## 핵심 결과

| 변수 (MXL) | β (mean) | MWTP ($) | RI (%) |
|---|---|---|---|
| HEV (vs ICEV) | +0.736*** | **+1,131.93** | 24.05 (fuel type 합) |
| BEV (vs ICEV) | +0.206 | **−4,082.38** | (위) |
| 가격 ($) | −0.002*** | — | **46.40** (1 위) |
| 연료비 ($/100km) | −0.373*** | 1,103.78 | 5.46 |
| 충전소 가용성 (%) | +0.014 | 43.02/%p | 12.88 |
| BRT 접근 | +0.352** | 1,055.45 | 3.46 |
| **No plate restriction** | **+0.791*** | **2,355.39** | 7.76 |

| LCM 계층 | 비중 | β_HEV | β_BEV | 핵심 결정 요인 (10% 유의 이상) |
|---|---|---|---|---|
| ICEV-oriented (기준) | **60.5%** | −0.44 | −1.21 | — |
| HEV-oriented | **21.1%** | +3.20 | +1.63 | age 음, monthly income 양, 환경 의식 양 |
| BEV-oriented | **18.4%** | +1.09 | +2.80 | income 양, **risk aversion −0.392**, normative-face −0.489 |

> Market simulation BEV share: reference 6.7% → 보조금 $10K 11.0 (+4.3) → 비금전 9.3 (+2.6) → 가솔린 ×3 8.1 (+1.4) → 충전 70% 7.0 (+0.3) → **Combined 23.2 (+16.6, synergy +8%p)**. Polychoric EFA: 3 factor 분산 59% 설명, Bartlett 2156.9 / KMO 0.78225.

## 방법론 노트

[[mixed-logit]] random utility:

$$
U_{ni} = \beta_n' X_{ni} + \varepsilon_{ni}, \quad \beta_n \sim g(\beta), \quad \varepsilon \sim \text{EV-I}
$$

선택 확률은 simulated likelihood:

$$
P_{ni} = \int \frac{\exp(\beta' X_{ni})}{\sum_m \exp(\beta' X_{nm})} g(\beta) \, d\beta
$$

MWTP = $-\beta_s / \beta_{\text{price}}$, RI = part-worth_a / Σ part-worth_a × 100.

[[latent-class-model]] (S 계층):

$$
P_{nj} = \sum_{s=1}^S H_{ns} \cdot P_{nj|s} = \sum_{s=1}^S \frac{\exp(\theta_s' Z_n)}{\sum_k \exp(\theta_k' Z_n)} \cdot \prod_{t=1}^T \frac{\exp(\beta_s' X_{njt})}{\sum_j \exp(\beta_s' X_{njt})}
$$

$Z_n$ = 인구통계 + 축약된 심리 factors (EFA 출력). 계층 수 S 는 AIC/BIC 로 결정. [[polychoric-correlation]]: ordinal 변수 X, Y 의 underlying continuous X*, Y* 의 상관 ρ 를 marginal cumulative threshold + bivariate normal 가정으로 ML 추정 (Olsson 1979). 식별: SP-DCE 의 hypothetical bias 가정, IIA 회피 (MXL/LCM), polychoric underlying normality, orthogonal design 으로 attribute 직교성. Market simulation: $\text{Share}_i = \frac{1}{N} \sum_n P_{ni}$.

## 연구 계보

[[yunmokoo]] 의 *2 기 탄소중립·기술확산·정책 평가* 라인 안에서 [[bahareh-oryani]] 이란 시리즈의 정점이자 [[yunmokoo]] *1 기 EV/V2G 소비자 분석* 도구의 이란 적용. Direct method predecessor: McFadden (1973, multinomial logit), Train (2003, MSL mixed logit + LCM), Olsson (1979, polychoric), Jöreskog-Sörbom (polychoric 기여), Horn (parallel analysis), Fabrigar 등 (EFA). Direct application predecessor (EV WTP literature): Noel 등 (2019, Nordic EV/V2G MXL), Ma-Xu-Fan (2019, China EV MNL/MXL), Hidrue 등, Liao 등 (2019, Netherland HCM), Qian 등 (China), Ferguson 등 (Canada LCM), Gong 등 (Australia MNL/LCM). 시리즈 직속 선행 — [[bahareh-oryani-2020-svar-iran-electricity]], [[bahareh-oryani-2021-iran-asymmetric-energy]], [[bahareh-oryani-2021-iran-renewable-barriers]], [[bahareh-oryani-2021-iran-transport-green-growth]] (transport+power green growth, EV 전환 정책 framework 제공). [[yunmokoo]] 1 기 V2G/EV 라인의 sibling 으로 SNU TEMEP 의 EV 분석 본업과 연결.

## See also

- [[yunmokoo]]
- [[bahareh-oryani]]
- [[hyunhong-choi]]
- [[jiyeon-jung]]
- [[mixed-logit]]
- [[latent-class-model]]
- [[exploratory-factor-analysis]]
- [[polychoric-correlation]]
- [[choice-experiment]]
- [[market-simulation]]
- [[ev-adoption]]
- [[iran-energy-policy]]
- [[bahareh-oryani-2020-svar-iran-electricity]]
- [[bahareh-oryani-2021-iran-asymmetric-energy]]
- [[bahareh-oryani-2021-iran-renewable-barriers]]
- [[bahareh-oryani-2021-iran-transport-green-growth]]
- [[renewable-energy]]