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 메가시티 (테헤란 44%, 마샤드 19%, 이스파한 18%, 시라즈 19%) 1,000 명 (분석 576, 일관성 통과 57.6%) 의 EV 선호를 choice-experiment + 혼합 로짓 + 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) + 혼합 로짓 (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.

요약

구윤모 · Bahareh Oryani 이란 시리즈의 다섯 번째이자 수요측 (소비자 선호) 분석 정점. 이전 4 편 (Structural vector autoregressive approach to evaluate the impact of electricity generation mix on economic growth and CO2 emissions in Iran, Investigating the asymmetric impact of energy consumption on reshaping future energy policy and economic growth in Iran using extended Cobb-Douglas production function, Barriers to renewable energy technologies penetration: Perspective in Iran, The role of electricity mix and transportation sector in designing a green-growth strategy in Iran) 이 공급·시계열·정책 장벽 분석이었다면, 본 paper 는 구윤모 의 1 기 EV/V2G 소비자 분석 도구 (혼합 로짓, 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) 혼합 로짓 (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

혼합 로짓 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

구윤모 의 2 기 탄소중립·기술확산·정책 평가 라인 안에서 Bahareh Oryani 이란 시리즈의 정점이자 구윤모 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 — Structural vector autoregressive approach to evaluate the impact of electricity generation mix on economic growth and CO2 emissions in Iran, Investigating the asymmetric impact of energy consumption on reshaping future energy policy and economic growth in Iran using extended Cobb-Douglas production function, Barriers to renewable energy technologies penetration: Perspective in Iran, The role of electricity mix and transportation sector in designing a green-growth strategy in Iran (transport+power green growth, EV 전환 정책 framework 제공). 구윤모 1 기 V2G/EV 라인의 sibling 으로 SNU TEMEP 의 EV 분석 본업과 연결.

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