--- type: paper slug: jihee-lee-2021-rps-heterogeneous-preferences title: >- Consumers' Heterogeneous Preferences Toward the Renewable Portfolio Standard Policy: An Evaluation of Korea's Energy Transition Policy authors: - '[[jihee-lee]]' - '[[hyungbin-moon]]' - '[[jongsulee]]' year: 2021 venue: '[[energy-and-environment]]' doi: 10.1177/0958305X20949467 categories: - '[[energy-economics]]' - '[[public-policy]]' methods: - '[[latent-class-model]]' - '[[discrete-choice-experiment]]' - '[[bayesian-inference]]' - '[[scenario-analysis]]' themes: - '[[renewable-portfolio-standard]]' - '[[energy-transition-policy]]' - '[[preference-heterogeneity]]' - '[[public-acceptance]]' - '[[electricity-tariff]]' aliases: - jongsulee-2021-rps-heterogeneous-preferences last_updated: '2026-05-19T01:43:00+09:00' --- # Consumers' Heterogeneous Preferences Toward the Renewable Portfolio Standard Policy: An Evaluation of Korea's Energy Transition Policy *[[jihee-lee]], [[hyungbin-moon]], [[jongsulee]] (2021)* · [[energy-and-environment]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1177/0958305X20949467) > 한국 RPS (Renewable Portfolio Standard) 정책의 5 attribute (전기료 인상 · GHG 감축 · 일자리 창출 · 정전 시간 증가 · 산림 훼손) 에 대한 잠재 집단별 선호를 2-class [[latent-class-model]] 로 식별 + *Renewable Energy 3020* 정책 (재생 8.8% → 20% by 2030) 의 수용성 simulation. Class 1 — 전기료·정전·산림 훼손에 민감, GHG 무관심; Class 2 — 전기료·GHG·정전 중시, 산림 훼손 무관심. **2025 년 전기료 spike 시 공공 수용율 *급락* 예상** — 강한 backlash 대비 정책 sequencing 필수. - **RQ**: 한국 RPS 정책의 5 attribute (cost · CO2 · job · stability · 산림) 에 대한 잠재 집단 별 선호 이질성은 어떻게 분포되며, 2030 년까지의 정책 강화 경로에서 공공 수용성은 어떻게 변하는가? - **방법론**: [[latent-class-model]], [[discrete-choice-experiment]], [[bayesian-inference]], [[scenario-analysis]] - **데이터**: 한국 수도권 + 광역시 20+ 세 face-to-face 설문 N=498 (2 outlier 제외, 2012-08-30~09-19, purposive quota); 5 attribute × 243 조합 중 fractional factorial 18 alternatives 6 sets; membership 변수 (sociodemographic + 재생에너지 인식) - **주요 발견**: CAIC 최저화 2 class 결정; **Class 1** — 전기료·정전·산림 훼손 중시 (MWTP 정전 1 분 감소 = 103 KRW/월, 산림 1 km² 보존 = 14 KRW/월), GHG 무관심; **Class 2** — 전기료·GHG·정전 중시 (MWTP GHG 100 만톤 감축 = 81 KRW/월, 정전 1 분 감소 = 27 KRW/월), 산림 훼손 무관심; 2025 년 RPS 의무 강화 (전기료 spike) → 공공 수용율 *급락* 예상 - **시사점**: 재생에너지 정책 강화 시 *전기료 점진 인상 + 사전 공공 동의 확보* 의 sequencing 필수. Class 1 의 산림 보존 우려 + Class 2 의 GHG 감축 요구의 *양방향 패키지* 필요 ![Fig. 1. RPS 정책 DCE 의 예시 questionnaire. 5 attribute (전기료 · GHG · 일자리 · 정전 · 산림) 의 3 alternative 비교 선택. 산림 훼손은 *여의도 면적의 N 배* 로 직관적 시각화.](/papers/202106_LeeJ_Consumers_heterogeneous_preferences_toward_the_renewable_portfolio_standard_policy_An_evaluation_of_Koreas_energy_transition_policy/fig1.jpeg) ## 요약 한국은 전기료가 OECD 국가 중 가장 낮아 재생에너지 확대가 *비용 부담* 으로 직접 연결된다. 2012 RPS 도입 이후 2017 *Renewable Energy 3020* 발표 (재생 비중 2018 년 8.8% → 2030 년 20%) 로 정책 강화 압력이 더 커졌고, *전기료 spike* 의 backlash 가 예측되지만 정량 분석이 없었다. 기존 연구 (Wüstenhagen et al. 2007, Shin et al. 2014 등) 는 재생에너지 *기술* 수용성에 집중하고 *정책 attribute* 별 trade-off 는 다루지 않았다. 본 paper 는 [[jihee-lee]] · [[hyungbin-moon]] · [[jongsulee]] 가 *2030 년 정책 경로* 의 수용성 simulation 을 위해 [[latent-class-model]] 의 *정책 attribute 차원* 첫 한국 적용한 작업. 5 attribute — (1) 전기료 인상 (2%·6%·10% 월간), (2) GHG 감축 (3%·5%·7%/년), (3) 일자리 창출 (1만·2만·3만/년), (4) 정전 시간 증가 (10·30·50 분/년), (5) 산림 훼손 (530·660·790 km²/년). 산림은 *여의도 N 배* 로 직관적 시각화. 243 조합 중 fractional factorial 18 alternatives 6 sets. [[latent-class-model]] utility: $$ U_{njt|q} = \sum_k \beta_{k|q} X_{jkt} + \varepsilon_{njt|q} $$ CAIC 최저화 2 class 결정. *Class 1 (electricity-cost-sensitive)* — 전기료 (음수 강함) · 정전 (음수 강함) · 산림 (음수) 중시; GHG 무유의 (수용성 정책의 *직접 비용* 만 인지). *Class 2 (environment-balanced)* — 전기료 (음수) · GHG (양수 강함) · 정전 (음수) 중시; 산림 무유의 (*총 환경 효익* 우선). MWTP — Class 1 정전 1 분 감소 103 KRW/월 > 산림 1 km² 보존 14 KRW > 일자리 11 KRW/월 (per 100 명); Class 2 GHG 100 만톤 감축 81 KRW > 정전 27 KRW > (산림 무유의). Membership 분석 — sociodemographic 변수보다 *재생에너지 인식* (need · technology · policy awareness) 이 class 분리에 더 결정적. *정책 시뮬레이션* — Renewable Energy 3020 의 점진적 RPS 강화 (2018 → 2030) 시 전기료가 *2025 년에 spike* (현재 의무비율 가속 단계). Simulation 결과 — 2025 시점에 공공 수용율 *sharp decline*. *해석* — Class 1 (전기료 sensitive) 이 *threshold spike* 에서 강하게 backlash. 정책 함의 — (i) 전기료 인상의 *점진적 sequencing* (2025 spike 회피), (ii) Class 1 대상 *직접 정전 보상 + 산림 보호 동시 추진*, (iii) Class 2 대상 *GHG 감축 효과 명확 communication* 으로 지지 동원. ## 핵심 결과 **LCM 추정 (N=498, 2 class)** | Attribute | Class 1 (전기료 sensitive) | Class 2 (환경 균형) | |---|---|---| | 전기료 인상 | − (강함) | − | | GHG 감축 | n.s. | + (강함) | | 일자리 창출 | + (약함) | (less significant) | | 정전 시간 | − (강함) | − | | 산림 훼손 | − | n.s. | **MWTP** | Class 1 (KRW/월) | 값 | |---|---:| | 정전 1 분 감소 | 103 | | 산림 1 km² 보존 | 14 | | 일자리 100 명/년 | 11 | | Class 2 (KRW/월) | 값 | |---|---:| | GHG 100 만톤 감축 | 81 | | 정전 1 분 감소 | 27 | | 일자리 100 명/년 | 3 | **2030 년 시나리오 simulation** — *Renewable Energy 3020* 의 점진적 강화에서 **2025 시점 전기료 spike** → 공공 수용율 *sharp decline* 예측. Class 1 의 backlash 가 핵심 동인. ## 방법론 노트 [[latent-class-model]] 의 핵심 — 모집단을 unobserved $Q$ class 로 분리 + class 내 동질 선호 + class 간 이질. Class-conditional utility: $$ U_{njt|q} = \sum_k \beta_{k|q} X_{jkt} + \varepsilon_{njt|q} $$ Choice probability: $$ P_{nt|q}(i) = \frac{\exp(X_{it}' \beta_q)}{\sum_j \exp(X_{jt}' \beta_q)} $$ Class membership: $$ H_{nq} = \frac{\exp(z_n' \theta_q)}{\sum_{q=1}^Q \exp(z_n' \theta_q)} $$ $z_n$ 은 인구학적 + 재생에너지 인식 변수. Likelihood: $$ \ln L = \sum_n \ln \left[ \sum_q H_{nq} \prod_t P_{nt|q} \right] $$ MLE 추정. CAIC 최저화로 class 수 결정. Posterior class probability (Bayes): $$ \hat{H}_{q|n} = \frac{\hat{P}_{n|q} \hat{H}_{nq}}{\sum_q \hat{P}_{n|q} \hat{H}_{nq}} $$ MWTP: $$ MWTP_{x_k} = -\frac{\hat{\beta}_{nk}}{\hat{\beta}_{n,price}} $$ 식별은 (i) 18 alternatives orthogonal design, (ii) 5 attribute 의 within-set variation, (iii) membership 변수의 between-respondent variation. *Scenario simulation* 은 정부 발표 2018-2030 RPS 의무 비율 trajectory + 전기료 예측 → 매년 attribute level 변화 → choice probability 시뮬레이션 → 공공 수용율 시계열. ## 연구 계보 본 paper 의 method 조상은 Greene and Hensher (2003) LCM framework + Train (2009) Bayesian DCM. 한국 RPS / 재생에너지 수용성 라인의 직접 선행은 [[jungwoo-shin-2014-rps-public-acceptance]] · [[sung-yoon-huh-2015-rps-rfs-rho-cvm]] · [[jongroul-woo-2017-public-attitudes-power-plants]] · [[jongha-kim-2018-renewable-energy-reference-dependent]]. 글로벌 사회 수용성 framework 는 Wüstenhagen et al. (2007, *Energy Policy*) 의 sociopolitical-community-market acceptance 3 분류 + Schumann (2010) 의 passive acceptance + Longo et al. (2008) · Bertsch et al. (2016) heterogeneity. Procedural justice 는 Zoellner et al. (2008). [[jongsulee]] author page 의 *제3기 행동경제학 심화* 의 정책 수용성 sub-line 안에서, 본 paper 는 2014 [[jungwoo-shin-2014-rps-public-acceptance]] 의 *2021 시점 정책 강화 시뮬레이션* 확장 작업이며, sibling [[jongroul-woo-2017-public-attitudes-power-plants]] 와 함께 *발전소·재생 정책 수용성 시리즈* 의 정책 forecast 표지작. ## See also - [[latent-class-model]] - [[discrete-choice-experiment]] - [[bayesian-inference]] - [[scenario-analysis]] - [[renewable-portfolio-standard]] - [[energy-transition-policy]] - [[preference-heterogeneity]] - [[public-acceptance]] - [[electricity-tariff]] - [[jihee-lee]] - [[hyungbin-moon]] - [[jongsulee]] - [[jungwoo-shin-2014-rps-public-acceptance]] - [[sung-yoon-huh-2015-rps-rfs-rho-cvm]] - [[jongroul-woo-2017-public-attitudes-power-plants]] - [[jongha-kim-2018-renewable-energy-reference-dependent]]