2050 탄소중립 전략 이행을 위한 수송분야 정책 방향 연구 = A Study on Policy Directions of the Transportation Sector for 2050 Net Zero Strategy

국문 초록 (Abstract)

Ⅰ. 서 론
1. 연구의 필요성 및 목적
□ 수송부문은 기후 및 대기정책 수립에 핵심적인 역할을 담당
ㅇ 수송부문은 온실가스 배출 및 대기오염 측면에서 기여도 및 감축 잠재량이 높아 탄소 중립을 위해 중요
- 수송부문은 온실가스 배출량의 15%, 미세먼지 배출량의 29%를 차지
ㅇ 2030 NDC 상향안 및 2050 탄소중립 이행을 위해 과학적 분석 및 평가에 기반한 수송부문 정책 수립이 중요
□ 본 연구의 목적은 2050 탄소중립 전략의 영향 분석 및 수송부문 정책 추진 방향 제시
ㅇ 일반균형모형을 이용하여 2050 탄소중립 전략이 경제·에너지·환경에 미치는 효과를 정량적으로 분석
ㅇ 분석 결과를 통해 기후·대기·에너지 분야별 추진 과제와 상호 연계 체제 등 탄소중립 전환에 따른 수송부문 정책 추진 방향을 제시
2. 연구의 범위
□ 상향식 수송부문 모형과 하향식 일반균형모형을 연계한 통합모형을 구축하여 수송부문 탄소중립 정책의 영향 분석
ㅇ 가계부문 승용차에 집중하여 자동차 스톡 모형 구축
ㅇ 탄소중립을 위한 수송부문 주요 정책에 따른 경제·에너지·환경 파급효과 분석
□ 탄소중립 이행을 위해 주요 수송부문 정책 수단의 파급효과 검토
ㅇ 연료 연소 과정에서 발생하는 이산화탄소 직접배출에 대한 탄소가격 부과 시나리오
ㅇ 내연차 판매금지, 전기차 구매보조금 확대 등 친환경차로의 전환 유도 시나리오
ㅇ 자가용 통행량 감소 및 대중교통 활성화 등 수요 관리 시나리오
ㅇ 주행세 형태로의 교통세 개편 시나리오
Ⅱ. 국내외 선행연구 및 국내 주요 정책 현황
1. 국내외 주요 선행연구
□ 수송부문 특화 모형 개발 관련 선행연구
ㅇ MIT(2019)
- 파리협정 이행을 위한 수송부문 미래 환경경제 영향 분석
- MIT의 EPPA(Emissions Prediction and Policy Analysis) 모형을 이용하여 파리 협정 시나리오 및 2℃ 시나리오가 수송부문 및 거시경제에 미치는 영향 검토
ㅇ Karplus et al.(2013)
- MIT EPPA5 모형에 적용된 방법론으로, 차량스톡, 연료사용, 온실가스 배출의 물리적 회계를 일치시키는 승객 운송 수요 전망 방식 제안
- 효율 강화 및 대체연료 차량기술 발전에 따른 휘발유 사용 감소 효과를 모형 내 반영
ㅇ Waisman et al.(2013)
- 교통수단 다변화 및 이동 수요의 행태적 특성을 반영하여 IMACLIM-R 모형 개선
- 교통부문 저탄소 정책 시나리오를 통한 운송수단의 변화 및 거시경제 파급효과 분석
ㅇ 권오상 외(2018)
- 자가용 부문의 에너지 사용 전망과 정책효과 분석을 위한 차종 선택 모형 개발
- 캘리브레이션 중첩로짓모형에 기반한 차종 선택 모형을 통해 차령 분포함수, 차량 등록대수 및 연간주행거리 함수 추정
□ 탄소중립에 따른 수송부문 영향 분석 관련 선행연구
ㅇ 강광규 외(2014)
- 중첩로짓모형으로 저탄소차 협력금 도입에 따른 정책효과 분석
- 저탄소차 협력금 제도 시행에 따른 CO₂ 감축량 및 이에 따른 사회적 편익 추산
ㅇ 채여라 외(2018)
- 기후·대기·에너지 부문의 정책효과를 극대화하기 위한 공편익 분석
- 수송부문 주요 정책에 따른 대기오염물질 및 온실가스 감축량 및 환경개선편익 제시
ㅇ 박상준 외(2021)
- 탄소중립 교통체계 구축을 위한 도로부문 자동차 조세 및 보조금 개편 방안 검토
- 친환경차 중심의 교통체계 운영을 위한 유류세 개편안 제시
2. 수송부문 탄소중립 관련 주요 계획
Ⅲ. 분석 모형 및 DB 구축
1. 수송부문 입력 자료
□ 차종별 특성 데이터
ㅇ 본 연구는 데이터 수집이 가능한 승용자가용 중 민간 소비에 쓰이는 차량을 대상으로 모형 구축
- 산업연관표의 연료비용 자료를 기반으로 비사업용 민간승용차 비중 추산
- 승용자가용(민간) 부문만 산업연관표 자료와 연계하여 CGE 모형에서 분석
- 자동차 등록대수 또한 총승용자가용에서 사업용과 자가용(업무)을 제외한 자가용(민간) 차량 대수만 고려
ㅇ 총 및 차령별 등록대수는 KAMA의 자동차등록통계월보 자료 활용
ㅇ 주행거리, 연비 등의 자료는 통계청 및 국토교통부 자료를 통해 도출
ㅇ 세금, 보조금 등에 대해 실제 세수 자료를 바탕으로 세율 산정
□ 친환경차-내연기관차 대체탄력성
ㅇ 친환경차 시장 보급 기간이 짧아 계량경제학적 기술을 통한 대체탄력성 추정은 한계가 존재
ㅇ 본 연구는 2017~2020년 42개월 월별 판매 및 평균 가격을 바탕으로, Guo et al.(2021)의 방법론을 적용하여 대체탄력성 추정
2. 수송부문 차종별 차령 스톡 모형
□ 차령별 스톡 모형
ㅇ 차종을 휘발유, 경유, 전기차로 구분하여 다음과 같은 동태방정식을 통해 모형화 실시
Vstock(k,t,v) = [SR(k,v)/SR(k,v-1)] × Vstock(k,t-1,v-1)
[여기서 Vstock(k,t,v): t 연도의 k 유형 v 차령 자동차 대수, SR(k,v): k 유형 자동차가 차령 v까지 생존하는 확률(차령생존율)] 식(2)
ㅇ 수송서비스(VKT: Vehicle Kilometer Traveled)는 차령별 차량 대수와 다음과 같은 관계식 구성
VKTv(k,t,v) = AK(k,t,v) × Vstock(k,t,v)
[여기서 VKTv(k,t,v): t 연도의 k 유형 중 v 차령 차량의 총주행거리, AK(k,t,v): t 연도 k 유형 중 v 차령 자동차의 평균 주행거리]
ㅇ 앞의 두 수식을 바탕으로 t 연도에 공급되는 k 유형 자동차의 총주행거리는 다음과 같이 구성
- 차종별, 차령별 주행거리 크기를 계산하면 연도별 중고차 스톡 변화와 중고차를 통한 수송서비스의 양 추적 가능
VKT(k,t) = sum[v, VKTv(k,t,v)] 식(4)
□ 생존함수 추정
ㅇ 로지스틱 함수 방식으로 국차 차량 연료별 생존함수를 도출
P(Z_t,m,i=1)=q_i,m(θ)=1/(1+exp(α+βAG_t,m,i))
[여기서 Z: m년에 등록된 i차량이 t시점에 스크랩화되었는지(1), 아직 잔존하고 있는지(0) 여부, AG: 차량 i의 t시점 차령]
식(5)
ㅇ 일반화하여 다음과 같은 회귀식 구성
VSR_t,m=1/(1+exp(αβAG_t,m))+e_t,m
(여기서 VSR: m시점에 처음 판매된 자동차의 t시점 잔존율, AG: m시점에 처음 판매된 자동차의 t시점 차령) 식(6)
ㅇ 2017~2019년 차량 등록대수를 바탕으로 전체 비영업용 승용차, 휘발유, 경유, 전기차에 대한 생존함수 추정
3. 국내 CGE 모형
□ 모형 설계
ㅇ 본 연구에서는 탄소중립 시나리오에서 수송부문 역할에 대한 분석을 위해 CGE 모형과 차량 스톡 모형을 연계하는 통합모형을 구축
- CGE 모형과 같이 경제 시스템 전체를 단순화한 모형인 하향식(Top-Down) 모형과 특정 부문 혹은 업종에 대한 상세화된 기술 선택 모형인 상향식(Bottom-Up) 모형을 통합한 모형
ㅇ 하향식 CGE 모형을 활용해 다양한 경제부문의 상호작용을 분석함으로써 장단기 경제·환경변화 및 정책의 파급효과에 대한 분석이 가능
ㅇ 상향식 수송부문 모형에서는 Karplus et al.(2013)의 방법론을 참고하여 자가용 서비스 부문을 새롭게 도입하고 신차/중고차 및 차령별 자동차 스톡 동태방정식을 도출
- 자동차 생존함수를 도출하여 차령에 따른 연료원별 자동차 스톡 모형을 도출
- 중고 자가용 서비스에 대한 업종특화 생산요소(sector-specific factor)를 구성하여 중고 자가용 서비스의 행태를 설명
ㅇ 상하향 통합모형에서 가계부문의 소비를 수송서비스(TRN)와 기타 비수송 재화 및 서비스 소비(OCH)로 구분하며, 수송서비스는 대중교통(PUB)과 자가용(CAR)으로 구성. 자가용은 신차(NCAR)와 중고차(OCAR)로 구성되며 각각은 연료원에 따라 휘발유차(CARG, CARG2), 경유차(CARD, CARD2), 전기차(CARE, CARE2)로 구분
- 신차의 경우 차량 자체와 각 차종의 연료의 복합재 형태로 구성
- 중고차의 경우 해당 차종의 연료 및 차종별 업종특화요소를 바탕으로 복합재 형태로 구성
□ 입력 자료 구성
ㅇ 산업연관표로서 가용한 최근 연도인 2019년의 연장표(한국은행 발표)를 활용하였으며, 산업연관표의 381개 상품분류를 25개로 단순화(aggregation)
- 차종별 차량 스톡 모형과의 연계 분석을 위해 내연차와 전기차의 투입구조가 분리된 신동원(2022)의 신규 수송 I/O를 사용
ㅇ 에너지통계연보의 에너지 밸런스 통계와 IPCC 배출계수를 활용하여 에너지 사용에 따른 이산화탄소 배출량을 업종별 및 투입 에너지 유형별로 추정
ㅇ 수송부문 대기오염물질 배출량 산정을 위해서는 CAPSS 자료를 활용하여 차종별, 차령별 배출계수를 도출하여 적용
Ⅳ. 시나리오 구성 및 결과 분석
1. 시나리오 구성
ㅇ 수송부문의 탄소중립을 위해 제안된 국가정책을 토대로 본 연구는 친환경차 전환(내연차 판매금지, 구매보조금 확대), 수요관리 및 교통세 개편을 주요 전략으로 선정
2. 분석 결과
□ 경제부문 영향
ㅇ 2050 온실가스 감축경로를 전제로 하는 다른 시나리오들은 BAU 시나리오에 비해 경제성장률이 소폭 낮음
ㅇ 탄소가격의 경우 2050년경 175~188달러 수준에서 결정
- 2040년까지는 매년 2~3달러 수준으로 가격 상승세가 낮음. 반면 2040년 이후부터는 매년 10~20달러 수준으로 가격 상승세가 급증
- 즉, 2020년 온실가스 배출량 기준 45% 감축 수준까지는 탄소가격 상승세가 완만
ㅇ 수송부문 탄소중립을 위한 정책수단에 따라 업종별 산출 측면의 영향 상이
- 친환경차 전환 시나리오도 그 방식에 따라 산업에 미치는 영향이 상이. EV 지원금 정책은 내연차 및 전기차 생산 확대를 야기하는 반면 내연차 금지는 내연차 생산 위축 대신 전기차 생산 확대
ㅇ 수요관리 시나리오는 내연차 및 전기차 제조업 둔화 대신 대중교통 확대
ㅇ 교통세 개편 시 운송서비스 전반의 세율이 인상되어 비운송서비스에 대한 수요 증가
□ 재정부문 영향
ㅇ 탄소중립 경로에 따라 탄소가격 상승으로 인해 수송부문에서 친환경차로의 전환이 가속화될 것이며, 이에 따라 현재 화석연료에 부과하고 있는 유류세는 급감
- CPrice 시나리오상 2050년경 2019년 유류세의 58% 수준으로 세수가 축소
- 2050년경의 유류세 필요분(2019년 GDP 대비 유류세 비중을 2050년까지 유지하는 경우의 유류세 필요분)에 비해 63~88%가량이 부족
- 추가로 확보하는 탄소세를 고려하더라도 2050년의 유류세 필요분에 비해 약 6천억 가량이 부족
ㅇ 2019년의 유류세 비중을 충족시키기 위해 주행세 부과 시, 2050년경 주행세율은 연료종가의 44% 수준으로 급증
□ 수송부문 영향
ㅇ 기준 시나리오(CPrice) 기준 내연차가 전기차로 대체되는 현상이 나타났으며, 2050년에는 신차의 84%, 자가용 차량 등록대수의 72%가 전기차로 대체될 것으로 전망
- 다만 이는 탄소중립 시나리오의 목표치(A안 97%, B안 85%)에는 미치지 못하는 수준
ㅇ 내연차 판매금지 시나리오(NoICE)의 경우 2050년 자가용 차량 등록대수의 91%가 전기차로 대체
ㅇ 내연차 금지에 따른 효과는 금지 시점에 따라 가변적. 판매금지 시점이 2050년으로 늦춰지는 경우, 등록대수 중 전기차의 비중은 77%로 하락
□ 환경부문 영향
ㅇ BAU 및 시나리오들에서 공통적으로 대기오염물질이 감소하는 효과 존재
ㅇ 수요관리 시나리오(Dctrl) 및 내연차 판매금지 시나리오(NoICE)에서 각각 20%, 67%의 추가적인 대기오염물질 배출 감소 효과 존재
ㅇ 오염물질별로 구분 시 NOx 배출량의 감소율이 가장 높음
ㅇ 2050년까지 BAU 대비 250억(EVsub)~4,200억(NoICE) 수준의 대기오염물질 피해 감소 효과 존재
□ 민감도 분석
ㅇ 차량 구매 시의 차종 간 대체탄력성 값은 차종 선택 결과 및 이에 따른 환경 영향에 주요한 영향을 미침
- 대체탄력성이 낮은 경우, 2050년경 전기차의 비중은 22% 수준으로 충분히 확대되지 못함
- 반면 대체탄력성이 높은 경우, 전기차의 비중은 2040년경 82%에 도달
ㅇ 대체탄력성은 내연차 판매금지 시점의 효과에도 주요한 영향을 미침
- 대체탄력성이 낮은 경우에도 2040년 내연차 판매금지 제도를 병행하는 경우 전기차의 비중은 2050년경 81% 수준으로 확대. 다만 내연차 판매금지 시점이 늦춰지는 경우(2045년) 전기차의 비중은 2050년에도 61% 수준에 그침
- 대체탄력성이 높은 경우 내연차 판매금지 시점 및 판매금지 시행 여부와 무관하게 친환경차 전환 정도에 미치는 영향은 크지 않음. 내연차 판매금지 정책 시행 여부와 관련 없이 2050년경에는 99%의 차량이 전기차로 전환
Ⅴ. 정책적 시사점
□ 탄소중립 목표 수준의 친환경차 전환을 위해서는 전반적인 온실가스 감축 정책과 함께 수송부문에 특화된 강력한 정책 수단을 고려할 필요가 있음
ㅇ 탄소중립 경로로 고려한 탄소가격 시나리오(CPrice)의 경우 전기차로의 전환이 활성화 되는 효과가 있으나 탄소중립 시나리오의 목표 수준에 도달하지 못함
ㅇ 내연차 판매금지 시나리오(NoICE)의 경우 친환경차 전환을 야기하는 효과가 상당
- 단, 차량의 평균 수명 및 차령별 생존율을 고려할 때 친환경차 전환을 완료하기 위해서는 내연차 판매금지 제도를 시행한 이후 10년 이상의 기간이 필요
□ 친환경차 전환은 차종 간의 대체탄력성에 민감하며, 내연차-전기차의 대체관계를 높이는 정책이 친환경차로의 전환을 유도하는 데 상당히 효과적일 수 있음
ㅇ 대체탄력성의 차이에 따라 일부 시나리오에서는 내연차 판매금지를 전제하지 않고도 탄소중립 시나리오상의 목표에 도달할 수 있는 반면(CPSen2), 판매금지를 전제하더라도 목표 도달이 어려운 경우(CPSen1)도 존재
ㅇ 정책적으로 전기차에 대한 충전설비의 확충, 친환경차 운용에 대한 인센티브 등 대체 탄력성을 높이기 위한 정책을 시행해야 함
□ 수송부문의 탄소중립 과정에서 교통세 세수 부족 문제가 심화될 전망이며, 새로운 형태로의 교통세 개편이 반드시 필요
ㅇ 친환경차로 전환됨에 따라 현재 유류세 형태로 부과되고 있는 교통세수가 급감하여 탄소세 등으로 충당하기 어려운 수준에 도달할 것으로 전망됨
ㅇ 수송부문의 재정적 안정화를 위해 전기차를 포함하는 교통세 체계로 개편할 필요가 있음
- 본 연구에서 추가적으로 고려한 주행세는 가장 단순화된 형태이나 친환경차 보급을 저해하지 않고 경제적 악영향을 최소화하며 세수를 확보할 수 있는 유용한 수단임
□ 자가용 통행량에 대한 외생적 수요관리 정책은 수송부문 온실가스 감축에 효과적인 수단이나, 경제적 파급효과가 클 수 있음
ㅇ 승용차 제조업은 타 산업과의 전후방연계효과가 큼. 수요관리를 외생적·강제적으로 하면 자동차 제조업뿐 아니라 정유업, 비금속, 1차금속 제조업, 서비스업 등 경제 내 다양한 산업에 영향을 미쳐 경제 전반에 큰 영향을 미칠 수 있음
ㅇ 대중교통에 대한 선호도를 개선하는 방식을 통해 자발적, 상향식으로 이루어지는 것이 중요
□ 수송부문의 대기오염물질 배출량은 감소하는 추세이나, 수요관리 및 친환경차 전환 정책으로 배출량을 보다 조기에 감축해 대기오염 피해액을 줄일 수 있음
ㅇ 탄소중립을 위해 고려된 일부 정책 시나리오들은 감축 정도 및 시점을 앞당겨 대기오염 피해액 감소에 추가로 기여할 가능성이 큼
□ 온실가스 감축을 위한 탄소가격은 감축량이 높아질수록 지수적으로 커지기에, 한계감축비용을 낮추기 위한 선제적인 기술개발 및 투자가 중요
ㅇ 2020년 온실가스 배출량 기준 45% 감축까지는 탄소가격의 상승세가 매년 2~3달러/tCO₂ 수준으로 낮았으나, 45%를 초과한 시점부터는 매년 10~20달러/tCO₂ 수준으로 급증
ㅇ 중장기적인 온실가스 감축을 위해 한계비용을 낮출 수 있는 기술에 대한 투자 및 지원이 중요

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Ⅰ. Introduction
1. Purpose of the study
□ Transportation sector plays a significant role in establishing a climate and atmospheric policies
ㅇ Transportation sector has high emission(pollution) reduction potential, which is a significant factor for the carbon neutrality
- Transportation accounts for 16% of GHG emissions, and 29% of fine dust emissions.
ㅇ It is also important to propose transport policies based on scientific analysis and evaluation in order to achieve the 2030 NDC and the 2050 Carbon Neutrality plan.
□ The purpose of this study is to analyze the economic effect of 2050 Carbon Neutrality strategies and to propose adequate policies for the transportation sector
ㅇ By constructing a general equilibrium model, we quantify the effect of the 2050 Carbon Neutrality strategies on economic-energy-environment
ㅇ Based on the result, implications for climate and energy sectors are suggested
2. Scope of the study
□ Integrating bottom-up transport model with top-down general equilibrium model to analyze the effect of carbon neutrality policies in the transportation sector
ㅇ Building automobile stock model focusing on passenger automobiles owned by households
ㅇ Analyzing the economic, energy, and environmental effect of Carbon Neutrality policies
□ Reviewing the effects of major policy instruments and scenarios in the transportation sector regarding the net-zero plan
ㅇ Carbon pricing scenario for direct carbon dioxide emissions from fuel combustion
ㅇ Conversion to eco-friendly vehicles scenario, such as the prohibition of internal combustion vehicle sales and expansion of subsidies for electric vehicles(EV) purchase
ㅇ Demand control scenario for reducing private car traffic and enhancing public transportation
ㅇ Tax reform scenario for substituting current transport tax with the driving tax
Ⅱ. Literature Review of Preliminary Studies and Related Transportation Plans
1. Key preliminary studies
□ Development of a specialized model for the transportation sector
ㅇ MIT(2019)
- Analysis on the future environmental economic effect of the implementation of the Paris Agreement
- This study reviews the effect of the Paris Agreement scenario and 2℃ Scenario Using the Mission Prediction and Policy Analysis (EPPA) Model at MIT
ㅇ Karplus et al.(2013)
- Based on the MIT EPPA5 model, this study proposes a passenger transport demand forecast method that matches the physical accounting of vehicle stock, fuel use, and GHG emissions
- This study analyzes the effect of improving efficiency and reducing gasoline use due to the development of alternative fuel technology
ㅇ Waisman et al.(2013)
- Improved the IMACLIM-R model by diversifying transportation modes and behavioral characteristics of mobility demand
- Analysis of the macroeconomic effect through the low carbon policy scenario in the transportation sector
ㅇ Kwon et al.(2018)
- This study develops a vehicle selection model to forecast energy use and to analyze the policy effect in the transportation sector
- This study estimates the vehicle age distribution function, vehicle registration number, and annual mileage function through the vehicle type selection model with a logit model
□ Impact analysis of the transportation sector with Carbon Neutrality policies
ㅇ Kang et al.(2014)
- This study analyzes the policy effect of low carbon vehicle cooperation fund through an overlapping logit model
- Estimation of CO₂ emission reduction and social benefit from the implementation of a low-carbon vehicle cooperation fund
ㅇ Chae et al.(2018)
- This study conducts a co-benefit analysis to analyze the policy effect of climate, atmosphere and energy sector
- The study presents the reduction amounts of air pollutants, and GHG emissions and the benefits of environmental improvement from the implementation of key policies in the transportation sector
ㅇ Park et al.(2021)
- Review of automobile tax and subsidy reform plan for carbon neutrality in the road transportation sector
- This study proposed a fuel tax reform focusing on eco-friendly vehicles
2. Key plans for the Carbon Neutrality in transport sector
Ⅲ. Model and Database
1. Transportation sector input data
□ Vehicle data
ㅇ Due to a lack of vehicle stock data, this study concentrated on private (non-business) consumption vehicles among all passenger vehicles
- This study estimates the proportion of non-business private passenger vehicles based on fuel cost data in the IO table
- The CGE model is restricted to only the passenger vehicle in private (non-business) consumption
ㅇ The number of vehicle registration data is collected from the monthly statistics of KAMA
ㅇ Data on mileage, and fuel efficiency are from KOSIS and the Ministry of Transport
ㅇ Calculation of tax and subsidy rates is based on actual tax revenue data
□ Substitution elasticity between EV-ICEV
ㅇ Due to the recent introduction of EVs in the automobile market, it is unable to estimate substitution elasticity through econometric technology
ㅇ This study calculates substitution elasticity by applying Guo et al.(2021) method, with the monthly sales and price data for 42 months from 2017 to 2020
2. Vehicle type and vintage stock model
□ Vintage stock model
ㅇ This study classifies vehicle type into gasoline, diesel, and elctric vehicles, and use the following dynamic equation to model vehicle stock
Vstock(k,t,v) = (SR(k,v)/SR(k,v-1)) × Vstock(k,t-1,v-1)
(Where, Vstock(k,t,v): number of k type v vintage vehicles in year t, SR(k,v): The probability that a k type vehicle survives to vintage v (car vintage survival rate))
ㅇ VKT(Vehicle Kilometer Traveled) is related to vehicle stock by vintage as follows;
VKTv(k,t,v) = AK(k,t,v) × Vstock(k,t,v)
(Where, VKTv(k,t,v): Total mileage of k type, v vintage vehicles in year t, AK(k,t,v): Average mileage of k type, v vintage vehicle in year t)
ㅇ Based on the above two equations, the total mileage of the k-type vehicle supplied in year t is as follows;
- By calculating the mileage by vehicle type and vintage, this study estimates the stock change of used vehicles and the amount of transportation services through used vehicles
VKT(k,t) = sum(v, VKTv(k,t,v))
□ Estimation of the survival rate
ㅇ Estimation of survival function by fuel type using the following logistic function
(Where, Z: whether the i vehicle registered in year m has been scrap at time t (1) or still remains (0), AG: vehicle age of i type at time t)
ㅇ In general,
(Where, VSR: survival rate at time t of the car first sold at time m, AG: age of a vehicle at time t which first sold at time m)
ㅇ This study estimates the survival function for non-business vehicles, gasoline, diesel and EV using the registration data from 2017 to 2019
3. Domestic CGE model
□ Model structure
ㅇ This study constructs an integrated model that links the CGE model and the vehicle stock model to analyze the role of the transportation sector in the net-zero scenario
- The model integrates a simplified model of the entire economic system, such as the CGE model, with a bottom-up vehicle stock model, which is a detailed technology selection model for a specific sector
ㅇ The top-down CGE model can analyze the interactions of various economic sectors and the impact of short- and long-term economic and environmental changes and policies
ㅇ The bottom-up transportation sector model is based on the methodology of Karplus et al. (2013) to derive the vehicle stock dynamics equation by new/used car and car age
- This study uses the automobile survival function to derive the vehicle stock model for each fuel source according to the age of the vehicle
- Construct a sector-specific factor for used private vehicle services to explain the behavior of used private vehicle services
ㅇ In the integrated model, household consumption is divided into transportation services (TRN) and other non-transport goods and services (OCH), and transport services consist of public transportation (PUB) and private vehicles(CAR). Private cars consist of new (NCAR) and used (OCAR) cars, each separated by gasoline (CARG, CARG2), diesel (CARD, CARD2), and electric vehicles (CARE, CARE2)
- For the new vehicle, the vehicle is a composite good of vehicle and fuel
- For the used vehicle, it is a composite good of the fuel of the relevant vehicle type and the sector-specific factors of each vehicle type
□ Input data
ㅇ The IO extension table for 2019 (announced by the Bank of Korea) is used, and 381 product categories on the industry-related table are aggregated into 25 sectors
- A new transportation I/O of Shin(2022), whose input structure of internal combustion vehicle and electric vehicle is separated, is used to analyze the linkage between the vehicle stock model by vehicle type
ㅇ This study estimates carbon dioxide emissions from energy use by industry and type of input energy using energy balance statistics in the Energy Statistics Annual Report and IPCC emission factors
ㅇ To calculate the emission of air pollutants in the transportation sector, this study uses CAPSS data to derive and apply emission coefficients by vehicle type and vehicle age
Ⅳ. Scenarios and Results
1. Scenarios
ㅇ Based on the national policy proposed for carbon neutrality in the transportation sector, this study considers eco-friendly vehicle conversion (banning sales of internal combustion vehicles, expanding EV purchase subsidies), demand management, and traffic tax reform as its main strategies
2. Results
□ Economic sector
ㅇ Scenarios that assumes 2050 net-zero plan have slightly lower economic growth rates compared to the BAU scenario
ㅇ Carbon pricing is determined at the $175~188 level around 2050
- Low price increase to $2~3 per year by 2040. After 2040, the price increase has soared to $10~20 per year
- In other words, the increase in carbon prices is moderate until the level of 45% reduction in greenhouse gas emissions
ㅇ Policy measures for carbon neutrality in the transportation sector show different effect on industries
- The EV subsidy policy expands the production of internal combustion vehicles and electric vehicles, while the ban on internal combustion vehicles expands the production of electric vehicles instead of shrinking the production of internal combustion vehicles
ㅇ Demand management scenario expands public transportation instead of slowing down internal combustion vehicle and electric vehicle manufacturing
ㅇ The demand for non-transport services increases due to an increase in the tax rate for overall transportation services when the transportation tax is reorganized
□ Financial sector
ㅇ The shift to eco-friendly vehicles will be accelerated due to rising carbon prices along the Carbon Neutrality Scenario, which will lead to a sharp drop in fuel taxes currently levied on fossil fuels
- Under the CPrice scenario, transportation tax revenues will be reduced to 58% of taxes in 2019 around 2050
- The economy will be short of 63% to 88% of transportation tax requirements around 2050
- Considering the additional carbon tax, about 600 billion won is insufficient compared to the fuel tax requirement in 2050
ㅇ When the driving tax is imposed to meet the proportion of fuel tax in 2019, the driving tax rate soared to 44% of the fuel price around 2050
□ Transportation sector
ㅇ 84% of new vehicles and 72% of registered private vehicles are expected to be replaced by electric vehicles by 2050 under the CPrice scenario
- However, this does not meet the target of the 2050 Carbon Neutrality Scenario (97% in scenario A and 85% in scenario B)
ㅇ 91% of private car registrations in 2050 are replaced by electric vehicles in the NoICE scenario
ㅇ The effect of banning internal combustion vehicles varies depending on the time of prohibition. If the sales prohibition delays to 2050, the proportion of electric vehicles among the registered units will fall to 77%
□ Environmental sector
ㅇ Common effects of reducing air pollutants exist in BAU and other scenarios
ㅇ Additional air pollutant emissions reductions of 20% and 67% are present in demand management scenarios (Dctrl) and internal combustion vehicle sales prohibition scenarios (NoICE), respectively
ㅇ The reduction rate of NOx emissions is the highest among pollutants
ㅇ 25 billion to 420 billion won of air pollutant damage reduction effect exists compared to BAU by 2050
□ Sensitivity analysis
ㅇ The substitution elasticity between vehicle types has a major impact on the results of vehicle selection and the resulting environmental impact
- When the alternative elasticity is low, the proportion of electric vehicles around 2050 is only 22%
- On the other hand, if the substitution elasticity is high, the proportion of electric vehicles reaches 82% around 2040
ㅇ Substitution elasticity also has a significant effect on the effect of prohibiting the sale of internal combustion vehicles
- Even if the substitution elasticity is low, the proportion of electric vehicles will increase to 81% around 2050. However, if the prohibition of internal combustion vehicles is delayed to 2045, the proportion of electric vehicles will be only 61% in 2050.
- In the case of high substitution elasticity, the effect on the eco-friendly vehicles is not significant regardless of the prohibition of internal combustion vehicles sales. 99% of vehicles will be converted to electric vehicles by 2050 regardless of sales ban
Ⅴ. Policy Implications
□ The conversion of eco-friendly vehicles at the carbon-neutral target level needs to be considered in addition to the overall greenhouse gas reduction policy, as well as strong policy measures specialized in the transport sector
ㅇ In the case of a carbon price scenario (CPrice), there is an effect on the conversion to an electric vehicle, but the target level of the carbon neutral scenario can not be reached
ㅇ Internal combustion vehicle sales ban scenario (NoICE) shows a significant effect on the conversion of eco-friendly vehicles
- However, considering the average life expectancy of vehicles and the survival rate by car age, the ban needs at least 10 years to fully replace internal combustion vehicles
□ The conversion of eco-friendly vehicles is sensitive to the substitution elasticity between vehicles. Hence, policies to induce substitution between internal combustion vehicles and electric vehicles can be very effective
ㅇ Depending on the difference in substitution elasticity, in some scenarios, the goal in the Carbon Neutrality Scenario can be reached without the prohibition of internal combustion vehicles (CPSen2), and in some cases, it is difficult to reach the goal even with the prohibition of sales (CPSen1)
ㅇ Policies should be implemented to enhance substitution elasticity, such as an expansion of charging facilities for electric vehicles and incentives for the operation of eco-friendly vehicles
□ In the process of carbon neutrality in the transportation sector, the problem of insufficient transportation tax revenue is expected to intensify, and a new form of transportation tax reform is essential
ㅇ The transportation tax currently imposed in the form of an oil tax is expected to drop sharply, which cannot be covered by the carbon tax revenue
ㅇ In order to stabilize the transportation sector, it is necessary to reorganize the transportation tax system to include electric vehicles
- This study applied the most simplified form of driving tax. However, it shows that driving tax can be a useful measure to secure tax revenue without hindering the supply of eco-friendly vehicles
□ The exogenous demand management policy for private vehicle traffic is an effective instrument for reducing greenhouse gases in the transportation sector, but it may cause a large economic effect
ㅇ The car manufacturing industry has a strong linkage with other industries. If demand management is forced exogenously, it can affect various industries in the economy such as oil refining, non-metal, primary metal manufacturing, and service industries as well as automobile manufacturing, which can have a significant impact on the overall economy
ㅇ Hence, it is important to do so voluntarily and in a bottom-up manner by improving the preference for public transportation
□ Air pollutant emissions in the transportation sector are declining, but demand management and eco-friendly vehicle conversion policies can reduce air pollution damage by reducing emissions earlier
ㅇ Policy scenarios for carbon neutrality can also contribute to reducing air pollution damage by making the reduction earlier
□ Since the carbon price for greenhouse gas reduction increases exponentially as the reduction intensifies, preemptive technology development and investment to lower marginal reduction costs are important
ㅇ Until the 45% reduction in greenhouse gas emissions, the increase in carbon prices is low at $2 to $3/tCO₂ per year, but from the time it exceeds 45%, it soars to $10 to $20/tCO₂ per year
ㅇ Technology investment and support that can lower marginal costs are important for medium- to long-term greenhouse gas reduction