Green-Growth Strategy in Iran: What Role Energy Mix & Transportation Sectors Can Play?

Abstract

이 연구는 이란의 온실가스 배출량에 큰 비중을 차지하는 전력 및 수송 부문에 대한 녹색 성장 전략을 제안하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 다음 세 개의 에세이를 수행하였다. 첫 번째 에세이에서는 ARDL(Autoregressive Distributed Lag) 및 ECM(Error-Correction Model)을 이용하여 에너지 믹스 및 수송 부문이 온실가스 배출량에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 온실가스 배출량 감축에 장단기적으로 재생에너지는 긍정적인 영향, 경제 성장은 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. ECM-Granger 인과성 검정 결과 장기적으로 경제 성장과 차량 수가 온실가스 배출을 유발하는 것으로 확인되었다. 자동차의 수는 경제 성장과 CO2 배출에 모두 긍정적인 영향을 미치기 때문에, 내연 기관 차량(ICEV)을 대체 연료 차량(AFV)으로 대체함으로써 경제 성장을 촉진함과 동시에 도로 교통 배출로 인한 환경 부작용을 줄일 수 있음을 보였다. 그러나 이는 AFV 충전에 필요한 전기가 재생에너지를 통해 발전될 경우에 가능한다. 두 번째 에세이는 이란의 4 대 도시에서 전기 자동차 (EV)에 대한 지불 의사를 분석하였다. 혼합로짓모델(MLX)의 결과는 구매 가격 (46.40 %), 연료 유형 (24.05 %), 충전소 가용성 (12.88 %), 비 금전적 인센티브 정책 순서로 구매에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 잠재 소비자는 낮은 구매 가격과 연료비를 선호했다. 시장 시뮬레이션 결과는 단일 정책보다는 종합적인 정책의 효과가 더 큰 것으로 나타났고, 이는 소비자의 이질성(각 속성에 대한 선호도 및 중요도가 소비자마다 다름)에 의한 것으로 보인다. LCM(Latent Class Model) 은 소비자 선호 유형에 따라 세 가지 소비자 그룹을 보여 주었으며, 이는 시장에서 EV의 보급률을 높이기 위한 수송 정책을 설계 할 때 고려해야 할 사항이다. 세 번째 에세이의 목표는 다음과 같이 두 가지이다. 첫째, 이란의 재생에너지(RE) 개발에 대한 걸림돌을 식별하여 순위를 매기고, 둘째, 태양광, 풍력 및 바이오 매스 중에서 가장 비용 효율적인 RE를 찾는 것이다. 문헌 조사 및 전문가 설문을 통해 13 개의 재생에너지 보급에 걸림돌이 되는 요인을 식별하여 경제 및 금융, 사회, 문화 및 행동, 정치 및 규제, 기술 및 제도의 5 개 그룹으로 분류하였다. 확인 된 걸림돌에 대한 전문가의 의견을 얻기 위해 AHP(Analytical Hierarchy Analysis)를 이용한 비교 조사를 수행했다. 그 결과, 경제적, 재정적, 사회적, 문화적, 행동 적, 기술적, 정치적, 규제 적, 제도적 장벽 순서로 RE 보급에 부정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이러한 장애 요인을 종합적으로 분석해 봤을 때 태양광 발전, 풍력 발전, 바이오 매스 발전 순서로 장애 요인이 더 적은 것을 식별하였다. 따라서 정부는 재생에너지 소비에 대한 최소 목표를 설정하는 형태로 지원 정책을 설계 할 때 비용 효율적인 재생에너지 옵션으로 태양광 발전에 더 많은 관심을 기울여야 한다. 마지막으로 체계적 경쟁력 모형(systemic competitiveness model)을 기반으로 관련 전략 및 실행 계획을 Micro-level, Messo 수준, Macro 수준, Meta 수준의 4 단계로 제안하였다. 키워드: 녹색 성장 전략, 신 재생 에너지, 전기 자동차, 혼합 로짓, ARDL, 공동 통합 회귀, AHP 학생 번호: 2017-39147

This study aimed to design and structure the green-growth strategy for Iran regarding its energy-intensive sectors, namely the power and transportation sectors. Three essays were conducted to achieve this objective. By using the autoregressive distributed lag model and the error-correction model (ECM), the first essay investigated the short- and long-term environmental impacts of the energy mix in the transportation sector. The results confirm the negative and positive impacts of renewable electricity and economic growth on environmental degradation in both the short- and long-term. According to the results of the ECM-Granger causality test, economic growth and the number of vehicles are drivers of CO2 emissions in the long-term. The positive impact of vehicles on economic growth and CO2 emissions suggests that boosting economic growth while simultaneously reducing the environmental side-effects caused by road traffic emissions could be realized by replacing internal combustion engine vehicles with alternative fuel vehicles (AFVs). However, the required electricity to drive the AFVs must be generated from renewable energies (REs). Therefore, the second essay modeled the willingness to pay for electric vehicles (EVs) in four megacities of Iran. The results of the mixed logit model show that purchase price (46.40%), fuel type (24.05%), availability of charging station (12.88%), and nonmonetary incentive policies are the most influential factors for the willingness to pay. Moreover, potential consumers prefer a lower purchase price and lower fuel costs. The results of the market simulation confirm the effectiveness of combined policies over the single policy, which can be attributed to the heterogeneity among potential consumers (the different preferences and different importance assigned to each attribute) and the synergy effects of all the policies. The results of the latent class model demonstrate three different groups of consumers (indicating the substantial heterogeneity among them) which must be considered when designing transportation policies to increase the EVs market penetration rate. The third essay had dual objectives: 1. identifying and ranking the barriers to the development of REs in Iran, and 2. determining the most cost-effective REs from solar Photovoltaics (PV) wind power, and biomass. From the surveyed literature and interaction with experts, thirteen barriers were identified and categorized into five groups: economic and financial, social, cultural, and behavioral; political and regulatory; technical; and institutional. A comparative survey was performed to obtain the experts opinion on the identified barriers. The results of the analytical hierarchy analysis show that the main impediments to expanding REs, in descending order, are economic and financial; social, cultural, and behavioral; technical; political and regulatory; and institutional. Moreover, the results indicate fewer barriers to the development of solar PV, followed by wind power, and biomass. Therefore, in designing supportive policies in the form of setting minimum targets for RE consumption, the government must pay more attention to solar PV as a cost-effective RE option. Finally, based on the systemic competitiveness model, the related strategies and action plans were proposed in four layers: the micro, meso, macro, and meta. Keywords: green growth strategy, renewable energy, electric vehicles, mixed logit, autoregressive distributed lag, co-integration regressions, analytical hierarchy analysis Student Number: 2017-39147