--- type: paper slug: lpghimire-2023-nepal-ev-policy title: Which policies and factors drive electric vehicle use in Nepal? authors: - '[[laxman-prasad-ghimire]]' - '[[yeonbaekim]]' - '[[nawa-raj-dhakal]]' year: 2023 venue: '[[energies]]' volume: '16' issue: '21' pages: '7428' doi: 10.3390/en16217428 categories: - '[[energy-economics]]' - '[[consumer-choice-research]]' methods: - '[[mixed-logit]]' - '[[latent-class-model]]' - '[[conjoint-analysis]]' - '[[market-simulation]]' themes: - '[[electric-vehicles]]' - '[[nepal-energy-policy]]' - '[[consumer-preferences-ev]]' - '[[hydropower]]' - '[[purchase-price-subsidy]]' - '[[ev-policy-mix]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00' --- # Which policies and factors drive electric vehicle use in Nepal? *[[laxman-prasad-ghimire]], [[yeonbaekim]], [[nawa-raj-dhakal]] (2023)* · [[energies]] 16(21):7428 · [DOI ↗](https://doi.org/10.3390/en16217428) > 네팔의 EV 채택 driver 를 [[mixed-logit]] + [[latent-class-model]] 의 dual 추정. Stated-preference conjoint survey. **Purchase price 감소 가 *single most-effective lever*** for BEV + PHEV. **Policy mix 가 single instrument 보다 효과적**. Latent class 로 **3 distinct consumer class** 식별 — class-specific 정책 필요. *Hydropower potential (83 GW) + petroleum import 의존 (13%)* 의 *Nepal-specific* 정책 권고. - **RQ**: 네팔의 EV 채택의 (i) consumer preference 의 driver 는? (ii) Vehicle attribute (price, range, fuel cost, charging infrastructure) 의 *relative importance* 는? (iii) Policy mix vs single instrument 의 효과는? (iv) Consumer segmentation (latent class) 의 패턴은? - **방법론**: [[conjoint-analysis]] stated preference survey + [[mixed-logit]] (random coefficient discrete choice) + [[latent-class-model]] (consumer segmentation). [[market-simulation]] 으로 policy scenario 비교 - **데이터**: Nepal consumer SP survey. Attributes: purchase price, range, fuel cost, charging time, charging station 등 - **주요 발견**: (i) **Purchase price 가 BEV + PHEV 둘 다 가장 큰 driver** — Nepal 의 cost-sensitive 시장. (ii) **Demographic drivers**: small family + low monthly travel + 환경 인식 + EV 지식 ↑ → EV 선호. (iii) **Policy mix > single instrument** — *supportive measure combination* 이 single policy 보다 효과적. (iv) **3 latent classes**: 각각 *significant 한 preference variation*. (v) **Hydropower-EV synergy**: Nepal 의 *83 GW 잠재력 + 저소비* 의 *EV 충전 demand* 활용. - **시사점**: (a) **Purchase price reduction (subsidy + import tariff 면제)** 가 *single most-effective lever*. (b) **Policy mix design**: price subsidy + charging infrastructure + 인식 캠페인 + R&D 지원 의 *bundled 정책*. (c) **Class-specific 정책**: 3 consumer class 별 차별화 (e.g., 도시 high-income BEV / 농촌 PHEV / 환경 의식 EV). (d) Nepal-Korea 정책 transfer: Korean *EV 보조금 + 충전 인프라 + R&D* 모델의 Nepal 적용 가능성. ## 요약 본 paper 는 [[yeonbaekim]] author page 의 *제3기 (2018-2025) 의 개도국 에너지 정책 라인의 Nepal 분기 확장* (author page 분류). [[lpghimire-2018-nepal-renewable-energy-ahp]] (Renewable Energy 2018) 의 *AHP-based barrier 분석* + [[mukti-adhikari-2020-ev-barriers-nepal]] (Sustainability 2020) 의 *EV barrier AHP* 의 *consumer preference 차원 확장*. 본 paper 의 conceptual move 는 — *barrier analysis (AHP supply-side)* 에서 *consumer preference (mixed logit + latent class demand-side)* 로 *demand-side 분석* 의 보완. 방법론은 dual estimation. (i) [[mixed-logit]] 으로 *random coefficient* 추정 — preference heterogeneity 포착. (ii) [[latent-class-model]] 으로 *discrete segmentation* — consumer class 별 differential preference. (iii) Market simulation 으로 *policy scenario* (single instrument vs mix) 효과 비교. 발견의 정책 함의는 *demand-side 정책의 dominant lever 식별*. (a) **Price 의 *single largest lever***: 모든 segment 에서 effective. (b) **Policy mix 의 *complementarity***: charging infrastructure + 보조금 + 인식 캠페인 의 *bundled* 효과 > 개별. (c) **Latent class segmentation**: *one-size-fits-all 정책 한계* — 3 class 별 차별 정책. (d) **Hydropower-EV 통합 정책**: Nepal 의 *83 GW 잠재 + 13% petroleum 의존* 의 *strategic alignment*. 한계: (i) Stated preference (hypothetical), (ii) Nepal-only sample, (iii) Latent class 의 *3-class number choice* 의 BIC-driven 한계, (iv) Long-run dynamic (charging infrastructure investment 의 chicken-egg) 미반영. ## 핵심 결과 본 paper 의 정량 결과 (mixed logit + latent class) 의 specifics 본 source 의 condensed format 에서 부분 정보. 주요 정성 결론: - **Purchase price 의 *dominant negative* 효과** (BEV + PHEV 모두) — 가장 큰 utility-reduction driver. - Range, charging time 등 *technical attributes* 의 effect. - **3 latent class** 의 *preference variation* (class size + each class 의 attribute weight 차이). - **Policy mix simulation** 결과 single policy 보다 *higher EV adoption probability*. ## 방법론 노트 [[mixed-logit]] (random coefficient discrete choice, Train 2003) + [[latent-class-model]] (Bhat 1997, Greene-Hensher 2003). Mixed logit 의 *continuous distribution* 가정 vs Latent class 의 *discrete segment* 가정 의 dual approach — robustness check. ## 연구 계보 본 paper 는 (a) Brownstone-Train (1999), Dagsvik et al. (2002), Ewing-Sarigollu (2000) 의 *AFV consumer preference* literature, (b) [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]] 의 *MDCEV AFV 분석* — 같은 *consumer preference for new vehicle* tradition, (c) [[lpghimire-2018-nepal-renewable-energy-ahp]] + [[mukti-adhikari-2020-ev-barriers-nepal]] 의 *Nepal barrier AHP* literature 의 *consumer demand 차원 확장*, (d) Bhat (1997), Greene-Hensher (2003), Train (2003) 의 *mixed logit + latent class* 방법론. [[yeonbaekim]] author page 의 *제3기 (2018-2025) 개도국 에너지 정책 + 소비자 선호* 라인 (author page 분류). Korea-Nepal 의 *AFV/EV 정책 transfer* 라인. ## See also - [[mixed-logit]] - [[latent-class-model]] - [[conjoint-analysis]] - [[electric-vehicles]] - [[nepal-energy-policy]] - [[laxman-prasad-ghimire]] - [[yeonbaekim]] - [[lpghimire-2018-nepal-renewable-energy-ahp]] - [[mukti-adhikari-2020-ev-barriers-nepal]] - [[jiwoon-ahn-2008-afv-mdcev-forecast]] - [[energies]]