Heterogeneous preferences for EVs: Evidence from Iran

Bahareh Oryani, 구윤모, Afsaneh Shafiee, Shahabaldin Rezania, Jiyeon Jung, Hyunhong Choi, Muhammad Kamran Khan (2022) · Renewable Energy · DOI ↗

이란 4 대 대도시 (테헤란, 마샤드, 이스파한, 카라지) 의 EV 선호 이질성 을 혼합 로짓 + latent-class-model (LCM) 으로 분석. 12 심리적 요인 을 exploratory-factor-analysis (EFA) + polychoric-correlation (categorical 변수 적합) 으로 축약 후 LCM 에 투입. 3 잠재계층 식별: ICEV-oriented (60.5%, 기준), HEV-oriented (21.1%, 젊은층), BEV-oriented (18.4%, 고소득). BEV-oriented 가 번호판 규제 (no plate restriction), BRT 차선 접근, 충전소 가용성에 양 효과; risk aversion 은 BEV WTP 감소 — 신기술 불확실성 의 부작용.

RQ: 이란 소비자의 EV (HEV / BEV) 선호 이질성 은 어떠한가? 심리적 요인 (위험 회피, 환경 의식 등) 이 선호 결정에 어떻게 작용하는가?
방법론: 혼합 로짓 (MXL — IIA 회피) + latent-class-model (LCM, 3 계층) + exploratory-factor-analysis (EFA, 12 심리 변수 축약) + polychoric-correlation (categorical 변수 적합한 상관행렬)
데이터: 이란 4 대도시 (테헤란/마샤드/이스파한/카라지) 1,000 명 응답 → 분석 576 (응답 cleaning), 차량 type / 가격 / 연료비 / 충전소 비율 / 비금전 인센티브 (no plate + BRT) + 12 심리 요인 (Likert 5-pt)
주요 발견: (1) 3 잠재계층: ICEV (60.5%), HEV (21.1% 젊은층), BEV (18.4% 고소득). (2) BEV 계층에서 no plate restriction (0.611) > BRT 접근 (0.419) > 충전소 가용성 (0.0127) 우선순위. (3) Risk aversion ↑ → BEV WTP ↓ — 신기술 불확실성의 부작용. (4) 가격이 가장 음의 효과 (저소득층 EV 채택 한계).
시사점: 이란 EV 보급 정책은 집단별 타게팅 필수. (i) HEV 는 젊은층 타게팅 마케팅, (ii) BEV 는 고소득층 + 비금전 인센티브 (번호판 규제 면제, BRT 접근). Risk aversion 완화 — 시험 운전, 보증, 정보 제공 — 이 신기술 채택 가속.

Fig. 1 — 이란 EV 선호 3 잠재계층 (ICEV / HEV / BEV) 의 인구통계·심리 프로파일.

요약

이 paper 는 구윤모 · Bahareh Oryani 이란 시리즈의 최종 작업 — 수요측 (소비자 선호) 분석. 이전 4 편이 공급·시계열 분석이었다면, 본 paper 는 2 기 구윤모 본업 (DCM 기반 소비자 분석) 을 이란 EV 시장 에 적용. Jiyeon Jung + Hyunhong Choi 도 공저 — SNU TEMEP 의 방법론적 노하우 (mixed logit + LCM + factor analysis) 가 Bahareh Oryani 의 이란 현장 데이터 결합.

방법론적 핵심은 3 도구 통합:

(i) 혼합 로짓 (MXL) — IIA 가정 회피, 차량 type / 가격 / 연료비 / 충전소 비율 / 비금전 인센티브 의 효용 분해. MWTP 산출.

(ii) latent-class-model (LCM) — 응답자를 3 동질 집단으로 분류, 각 집단의 차별적 효용 모수 추출. 연속 이질성 (MXL) + 이산 이질성 (LCM) 의 보완 분석.

(iii) exploratory-factor-analysis (EFA) + polychoric-correlation — 12 심리 요인 (위험 회피, 환경 의식, 신기술 친화도 등 5-pt Likert) 을 축약된 latent factors 로. polychoric 사용 이유: Pearson 상관은 categorical / ordinal 변수 에 부적절. polychoric 은 underlying continuous 변수 가정 으로 ordinal pairs 의 상관 추정.

핵심 발견: 3 계층 — ICEV (60.5%, 기준), HEV (21.1%, 젊은층), BEV (18.4%, 고소득). 가격이 모든 계층에서 가장 큰 음 효과. BEV 계층에서 비금전 인센티브 (특히 no plate restriction — 이란 차량 번호판 짝수/홀수 규제 면제) 의 효용 우선. Risk aversion 의 음 효과 — 신기술 불확실성이 채택 저해.

구윤모 의 연구 궤적 안에서 이 paper 는 2 기 국제 공동연구 + DCM 본업 의 결합. 이란 시리즈를 구윤모 본업 도구상자 로 마무리한 작업.

핵심 결과

계층	비중	특성	주요 결정 요인
ICEV-oriented (기준)	60.5%	—	가격
HEV-oriented	21.1%	젊은층	HEV 가성비
BEV-oriented	18.4%	고소득	no plate (0.611) > BRT (0.419) > 충전소 (0.0127)

변수	효과
차량 가격	음 (모든 계층)
Risk aversion	음 (BEV WTP 감소)
환경 의식	양 (BEV 선호)
고소득	양 (HEV·BEV 선호)

(N=576, 4 대도시, 분석 데이터 cleaning 후)

방법론 노트

혼합 로짓 의 응답자별 효용:

U_{nj} = \beta_n' X_j + \varepsilon_{nj}, \quad \beta_n \sim N(\bar\beta, \Sigma)

latent-class-model 의 계층 $q$ 효용 + 소속 확률:

U_{nj|q} = \beta_q' X_j + \varepsilon_{nj|q}, \quad \pi_{nq} = \frac{\exp(\gamma_q' Z_n)}{\sum_k \exp(\gamma_k' Z_n)}

$Z_n$ 은 축약된 심리 factors (EFA 출력) + 인구통계.

polychoric-correlation: ordinal 변수 $X, Y$ 의 underlying continuous 변수 $X^*, Y^*$ 의 상관계수 를 categories 의 marginal 분포 와 joint distribution 으로부터 추정 (Olsson 1979).

식별 가정: (i) SP 응답이 실제 행동 근사, (ii) 3 계층의 완전 분할, (iii) ordinal 변수의 underlying normality (polychoric 의 표준 가정).

연구 계보

이 paper 는 (i) Train (2003) 의 혼합 로짓 + latent-class-model 정통, (ii) Olsson (1979) 의 polychoric correlation, (iii) Fabrigar et al. (1999) 의 EFA 정통, (iv) Structural vector autoregressive approach to evaluate the impact of electricity generation mix on economic growth and CO2 emissions in Iran 등 이란 에너지 시리즈 4 편 직접 선행 — 의 결합. 구윤모 의 연구 궤적 2 기 국제 공동연구 라인의 DCM 본업 결합 정점.

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