Scenarios of Development for Non-Ferrous Metal Markets Under the Spread of Alternative Fuel Vehicles

Cover Page

Cite item

Abstract

Advances in technology, growing concern about climate change, and the setting of greenhouse gas emission reduction targets in many countries have contributed to a significant increase in the demand for alternative fuel vehicles globally over the last decade. Electric vehicles, which include all-electric vehicles (BEVs) and plug-in hybrids (PHEVs), are the most promising alternative to conventional hydrocarbon vehicles. It is very likely that in some regions of the world electric vehicles will dominate the market as early as the 2030s. However, compared to internal combustion engine vehicles, the production of electric vehicles requires a wider range of non-ferrous metals, which may become one of the bottlenecks for further electrification of transportation. This paper presents a scenario analysis of the development of the electric vehicle market, and then calculates the key metal requirements for each of the scenarios considered. The results of this analysis reveal that, between now and 2050, the accelerating spread of electric vehicles will have a significant impact on the cobalt market, a moderate impact on the lithium, nickel, and copper markets, and a minor impact on the manganese and aluminum markets. The results of the analysis demonstrate that the increasing use of electric vehicles in the coming decades opens up significant opportunities for countries specializing in the production of non-ferrous metals, including Russia, to increase their supply to global markets.

Appendices

About the authors

I. Makarov

HSE University

Author for correspondence.
Email: imakarov@hse.ru

G. Baranov

HSE University

Email: baranovg@mail.ru

M. Chistikov

HSE University

Email: mchistikov@hse.ru

References

  1. Хомутов И.А., Лишневецкая А.И., Квон K.P., Кукуруз Г.Г. (2021) Зеленая революция в Европе: что она несет России. Часть 1. Автотранспорт, М.: ИГ Петромаркет.
  2. BloombergNEF (2023) Electric Vehicle Outlook 2023, New York: BloombergNEF. https://about.bnef.com/electric-vehicle-outlook/, дата обращения 15.03.2025.
  3. BloombergNEF (2024) Electric Vehicle Outlook 2024, New York: BloombergNEF. https://about.bnef.com/electric-vehicle-outlook/, дата обращения 15.03.2025.
  4. Foster R. (1986) Working The S-Curve: Assessing Technological Threats. Research Management, 29(4), 17–20. https://doi.org/10.1080/00345334.1986.11756976
  5. Geroski P.A. (2000) Models of Technology Diffusion. Research Policy, 29(4–5), 603–625. https://doi.org/10.1016/s0048-7333(99)00092-x
  6. Huo H., Wang M. (2012) Modeling Future Vehicle Sales and Stock in China. Energy Policy, 43, 17–29. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2011.09.063
  7. IPCC (2022) Climate Change 2022: Mitigation of Climate Change. Contribution of Working Group III to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Geneva: Intergovernmental Panel on Climate Change. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg3/, дата обращения 15.03.2025.
  8. ICA (2017) The Electric Vehicle Market and Copper Demand, McLean, VA: International Copper Association. https://internationalcopper.org/wp-content/uploads/2017/06/2017.06-E-Mobility-Factsheet-1.pdf, дата обращения 15.03.2025.
  9. IEA (2020) Global EV Outlook 2020, Paris: International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2020, дата обращения 15.03.2025.
  10. IEA (2022) Global EV Outlook 2022, Paris: International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2022, дата обращения 15.03.2025.
  11. IEA (2023) Global EV Outlook 2023, Paris: International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2023, дата обращения 15.03.2025.
  12. IEA (2024) Global EV Outlook 2024, Paris: International Energy Agency. https://www.iea.org/reports/global-ev-outlook-2024, дата обращения 15.03.2025.
  13. Krajinska A. (2021) Magic Green Fuels, Brussels: European Federation for Transport and Environment. https://www.transportenvironment.org/wp-content/uploads/2021/11/2021_12_TE_e-fuels_cars_pollution.pdf, дата обращения 15.03.2025.
  14. Kumar R.R., Guha P., Chakraborty A. (2022) Comparative Assessment and Selection of Electric Vehicle Diffusion Models: A Global Outlook. Energy, 238(C), 1–16. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.121932
  15. Kumar A. (2024) A Comprehensive Review of an Electric Vehicle Based on the Existing Technologies and Challenges. Energy Storage, 6(5), e70000. https://doi.org/10.1002/est2.70000
  16. Liang Y., Zhao C., Yuan H., Chen Y., Zhang W., Huang J.Q., Yu D., Liu Y., Titirici M., Chueh Y., Yu H., Zhang Q. (2019) A Review of Rechargeable Batteries for Portable Electronic Devices. InfoMat, 1, 6–32. https://doi.org/10.1002/inf2.12000
  17. Mahajan V., Muller E. (1979) Innovation Diffusion and New Product Growth Models in Marketing. Journal of Marketing, 43(4), 55–68. https://doi.org/10.2307/1250271
  18. Maisel F., Neef C., Marscheider-Weidemann F., Nissen N.F. (2023) A Forecast on Future Raw Material Demand and Recycling Potential of Lithium-ion Batteries in Electric Vehicles. Resources, Conservation and Recycling, 192, 106920. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2023.106920
  19. OICA (2024) Global Sales Statistics. https://www.oica.net/category/sales-statistics/, дата обращения 15.03.2025.
  20. Qian L., Soopramanien D. (2014) Using Diffusion Models to Forecast Market Size in Emerging Markets with Applications to the Chinese Car Market. Journal of Business Research, 67 (6), 1226–1232. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2013.04.008
  21. Rietmann N., Hugler B., Lieven T. (2020) Forecasting the Trajectory of Electric Vehicle Sales and the Consequences for Worldwide CO2 Emissions. Journal of Cleaner Production, 261, 121038. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121038
  22. Rota M.F., Carcedo J.M., Garcia J.P. (2016) Dual Approach for Modelling Demand Saturation Levels in the Automobile Market. The Gompertz Curve: Macro Versus Micro Data. Investigacion Economica, 75 (296), 43–72. https://doi.org/10.1016/j.inveco.2016.07.003
  23. S&P Global (2024) Light Vehicle Sales Forecast, Washington, D.C.: S&P Global.
  24. Slattery M., Dunn J., Kendall A. (2021) Transportation of Electric Vehicle Lithium-Ion Batteries at End-of-Life: A Literature Review. Resources, Conservation and Recycling, 174, 105755. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2021.105755
  25. US Geological Survey (2023) Mineral Commodity Summaries 2023, Reston, VA: US Geological Survey. https://doi.org/10.3133/mcs2023
  26. US Geological Survey (2024) Mineral Commodity Summaries 2024, Reston, VA: US Geological Survey. https://doi.org/10.3133/mcs2024
  27. Xu C., Dai Q., Gaines L., Hu M., Tukker A., Steubing B. (2020) Future Material Demand for Automotive Lithium-Based Batteries. Communications Materials, 1, 99. https://doi.org/10.1038/s43246-020-00095-x

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».