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type: paper
slug: jihoon-jang-2014-wtp-natural-gas-supply
title: >-
  The Public's Willingness to Pay for Securing a Reliable Natural Gas Supply in
  Korea
authors:
  - '[[jihoon-jang]]'
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[seunghoon-yoo]]'
year: 2014
venue: '[[energy-policy]]'
volume: '69'
pages: 3-13
doi: 10.1016/j.enpol.2014.02.035
categories:
  - '[[energy-economics]]'
methods:
  - '[[contingent-valuation-method]]'
  - '[[one-and-one-half-bound-dichotomous-choice]]'
  - '[[spike-model]]'
  - '[[krinsky-robb-simulation]]'
themes:
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  - '[[energy-security]]'
  - '[[willingness-to-pay]]'
  - '[[lng-storage-rate]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00'
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# The Public's Willingness to Pay for Securing a Reliable Natural Gas Supply in Korea

*[[jihoon-jang]], [[jongsulee]], [[seunghoon-yoo]] (2014)* · [[energy-policy]] 69:3-13 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.enpol.2014.02.035)

> 한국의 LNG 저장률을 현 11% 에서 OECD 평균 수준인 20% 로 끌어올리는 정책에 대한 가구당 [[willingness-to-pay]] 를 [[contingent-valuation-method]] 로 추정. 1,000 가구 면접조사 + [[one-and-one-half-bound-dichotomous-choice]] (OOHB DC) + zero-WTP 응답 (42%) 처리를 위한 [[spike-model]] 결합. 연간 평균 WTP = KRW 9,641 (USD 8.68) / 가구, 전국 총 편익 = KRW 169.43 billion (USD 152.55 million) / 년, 10 년 할인 총 편익 = KRW 1.35 trillion (USD 1.21 billion). LNG 저장시설 증설 capital cost (KRW 1,090 billion) 를 초과하는 social benefit 확인.

- **RQ**: 한국 일반대중은 LNG 저장률을 11% 에서 20% 로 향상시키는 정책에 얼마를 지불할 의향이 있는가? socio-demographic 특성과 risk attitude 가 WTP 에 어떤 영향을 미치는가?
- **방법론**: [[contingent-valuation-method]] (Mitchell-Carson 1989), [[one-and-one-half-bound-dichotomous-choice]] (Cooper-Hanemann-Signorello 2002), [[spike-model]] (Kriström 1997 → Yoo-Kwak 2002 OOHB 확장), Hanemann (1984) [[utility-difference-model]], maximum likelihood estimation via NLOGIT, [[krinsky-robb-simulation]] (5,000 회 Monte Carlo) for 95% CI
- **데이터**: 한국 1,000 가구 (20~65세 가구주/배우자) 전국 random sample, 2013년 5월 face-to-face 면접조사. 8 개 bid set: (1k, 3k), (2k, 4k) ... (8k, 10k) KRW. covariates: age, education, income, family size, energy interest (1~5 Likert), risk attitude (1~5 Likert)
- **주요 발견**: (i) 평균 연 WTP = KRW 9,641 (USD 8.68) per household, 95% CI [8,431, 11,244] KRW; (ii) zero-WTP 응답 비율 = 42% (spike = 0.42); (iii) 전국 17,574,067 가구 확장 시 연간 편익 = KRW 169.43 billion (USD 152.55 million); 5.5% 사회할인율로 10 년 누적 = KRW 1.35 trillion (USD 1.21 billion); (iv) 교육·소득·에너지 관심도 양(+) 유의, 가족규모 음(−) 유의; (v) 비교 cost = LNG 저장시설 capital cost KRW 1,090 billion / 10년 → WTP 기반 benefit 가 cost 초과
- **시사점**: LNG 저장률 1%p 향상의 social benefit = KRW 149.71 billion (USD 134.79 million). 비시장재 (reliable LNG supply) 의 사회적 가치를 정량 입증해 cost-benefit analysis 의 benefit-side input 제공. 지역 주민 보상 수준 산정의 reference value 로도 활용 가능

![Fig. 1. 한국 1991~2011 년 일차 에너지 소비와 실질 GDP trend (1991=100 normalize). NG 가 가장 급격한 증가 (연 8.3%) 를 보임 — 정책적으로 "안정적 LNG 공급" 의 가치 측정이 시급한 배경.](/papers/201406_JangJ_The_publics_willingness_to_pay_for_securing_a_reliable_natural_gas_supply_in_Korea/fig2.jpeg)

## 요약

이 paper 는 [[jongsulee]] 의 *2기 에너지 정책 라인* 의 대표 작업 중 하나로, [[contingent-valuation-method]] (CVM) 을 LNG 공급 안정성이라는 *비시장 공공재* 의 화폐가치 추정에 적용한다. 한국은 1차 에너지의 97% 를 수입에 의존하고, NG 의 99% 를 LNG 형태로 도입한다. 2012년 기준 LNG 저장률은 11% 로, 프랑스 (26%), 독일 (26%), 미국 (18%), 일본 (17%) 대비 현저히 낮다. 정부는 이를 20% (15% 수요 변동 대응 + 5% 전략 비축) 로 끌어올리는 정책을 발표했지만, KRW 1,090 billion (USD 980 million) 의 capital cost 를 사회적으로 정당화할 *benefit* 측 정량 근거가 부재했다 — 본 paper 의 motivation.

방법론은 [[contingent-valuation-method]] 의 dichotomous choice (DC) 계보 중 가장 통계적으로 효율적이고 응답 일관성이 높은 [[one-and-one-half-bound-dichotomous-choice]] (OOHB DC) 모델을 채택했다. Cooper-Hanemann-Signorello (2002) 가 제안한 OOHB 는 single-bound DC 의 statistical inefficiency 와 double-bound DC 의 compliance/rejection bias 를 동시에 해결한다. 응답자는 두 집단으로 분할되어 한 집단은 low bid → high bid 순서, 다른 집단은 high bid → low bid 순서로 질문받는다. 추가로 42% 의 zero-WTP 응답 (full sample 의 큰 비중) 을 처리하기 위해 Kriström (1997) 의 spike model 을 OOHB 에 확장 (Yoo-Kwak 2002). spike 는 distribution 의 0 점에 정확히 mass 가 있다는 것을 모델링한다. WTP cdf 는 logistic distribution 가정, spike = $[1+\exp(a)]^{-1}$, mean WTP = $(1/b)\ln[1+\exp(a)]$.

실증 결과는 세 가지로 요약된다. 첫째, 연간 평균 WTP = KRW 9,641 / 가구 (USD 8.68), 95% CI = KRW 8,431~11,244 (Krinsky-Robb 5,000회 Monte Carlo). 이는 가구당 연간 도시가스 요금 (2013년 KRW 767,000) 의 약 1.3% 에 해당. 둘째, covariate 모델에서 education (β=0.0924\*\*\*), income (β=0.0010\*), family size (β=−0.0025\*\*\*), energy interest (β=0.5940\*\*\*) 가 유의 — 교육·소득·관심도 높을수록 WTP↑, 가족 규모 클수록 WTP↓. 셋째, sample 결과를 전국 17,574,067 가구로 확장하면 연간 편익 KRW 169.43 billion (USD 152.55 million); 사회할인율 5.5% 적용 10년 누적 KRW 1.35 trillion (USD 1.21 billion). LNG 저장률 1%p 향상의 social benefit ≈ KRW 149.71 billion. 정부 발표 capital cost (KRW 1,090 billion / 10년) 를 social benefit (KRW 1,350 billion) 가 초과 — 정책의 cost-benefit 정당성 확보.

한계는 명시적이다. 첫째, hypothetical scenario 에 대한 stated preference 이므로 hypothetical bias 위험 (실제 지불 의향과 괴리). 둘째, OOHB 가 DBDC 의 compliance/rejection bias 를 완화하지만 완전 제거는 아님. 셋째, Damigos et al. (2009 Greece, CV), Chou et al. (2011 France/Italy/UK, CE), Jun et al. (2009 Korea, GDP loss) 와의 직접 비교는 연구 대상·방법론·국가 차이로 rough range 만 비교 가능. 그럼에도 본 paper 의 contribution 은 한국 LNG 공급 안정성에 대한 *최초의* WTP 정량 측정 — 후속 에너지 정책 의사결정의 reference benchmark.

## 핵심 결과

**OOHB Spike Model 추정 결과 (N=1,000)**

| Variable | Without covariates | With covariates |
|---|---:|---:|
| Constant | 0.3211 (5.06)\*\*\* | −2.9626 (−4.30)\*\*\* |
| Bid amount | −0.0899 (−13.15)\*\*\* | −0.0987 (−12.95)\*\*\* |
| Age | — | −0.0012 (−0.16) |
| Education | — | 0.0924 (3.16)\*\*\* |
| Income | — | 0.0010 (2.31)\* |
| Family size | — | −0.0025 (−3.04)\*\*\* |
| Energy interest | — | 0.5940 (7.29)\*\*\* |
| Risk attitude | — | −0.1409 (−1.81)\* |
| Spike | 0.4204 (27.18)\*\*\* | 0.4162 (25.46)\*\*\* |
| Log-likelihood | −1147.96 | −1095.99 |
| Wald (p-value) | 738.60 (0.000) | 648.31 (0.000) |

**핵심 정량 발견**

- 연간 평균 WTP = **KRW 9,641 (USD 8.68) / household**, 95% CI = [8,431, 11,244] KRW
- Zero-WTP 응답 = **42%** (spike 정확히 일치)
- 전국 가구 확장 연간 편익 = **KRW 169.43 billion (USD 152.55 million)**
- 10년 누적 (5.5% 할인) = **KRW 1,347.35 billion (USD 1.21 billion)**
- LNG 저장률 1%p 향상 social benefit ≈ KRW 149.71 billion
- vs. LNG 저장시설 capital cost KRW 1,090 billion / 10년 → **benefit > cost**

\*\*\* p<0.01, \* p<0.10. t-values in parentheses.

## 방법론 노트

[[one-and-one-half-bound-dichotomous-choice]] + [[spike-model]] 의 결합 log-likelihood. 응답자는 low bid $A_i^L$ 와 high bid $A_i^U$ ($A_i^L < A_i^U$) 의 sequential 질문을 받는다. "no" 응답자에게는 추가 "true zero WTP?" 질문 (indicator $I_i^{AY}$, $I_i^{AN}$):

$$
\ln L = \sum_{i=1}^{N} \Big\{ (I_i^{YY} + I_i^{Y}) \ln[1 - G_C(A_i^U; \theta)] + (I_i^{YN} + I_i^{NY}) \ln[G_C(A_i^U; \theta) - G_C(A_i^L; \theta)] + I_i^{AY}(I_i^{N} + I_i^{NN}) \ln[G_C(A_i^L; \theta) - G_C(0; \theta)] + I_i^{AN}(I_i^{N} + I_i^{NN}) \ln[G_C(0; \theta)] \Big\}
$$

여기서 WTP cdf 는 spike 를 0 에 두는 piecewise logistic:

$$
G_C(A; \theta) = \begin{cases} [1 + \exp(a - bA)]^{-1} & A > 0 \\ [1 + \exp(a)]^{-1} & A = 0 \\ 0 & A < 0 \end{cases}
$$

핵심 식별 결과:

$$
\text{Spike} = [1 + \exp(a)]^{-1}, \quad \text{Mean WTP} = C^+ = \frac{1}{b} \ln[1 + \exp(a)]
$$

Covariate model 에서는 $a \to a + x_i'\beta$ 로 확장. 식별은 (i) 8 개 bid set 의 random assignment 가 bid amount 의 exogeneity 확보, (ii) OOHB 의 dual ordering (low→high vs high→low) 이 starting-point bias 완화, (iii) spike model 이 0-mass 와 positive-WTP distribution 을 *동시에* 추정해 zero responses 의 처리 일관성 확보. 95% CI 는 Krinsky-Robb (1986) Monte Carlo: $\hat\theta$ 의 variance-covariance matrix 에서 multivariate normal sampling 5,000회 → 각 sample 의 mean WTP 계산 → 2.5%/97.5% percentile.

## 연구 계보

본 paper 는 CVM 의 NOAA blue-ribbon panel (Arrow et al. 1993) standard practice + Hanemann (1984 *AJAE*) 의 utility-difference welfare framework + Cooper-Hanemann-Signorello (2002 *REStat*) 의 OOHB DC 효율성 개선 + Kriström (1997 *AJAE*) 의 spike model 을 결합한 *4 layer composition*. zero-WTP 처리의 spike model 을 OOHB 에 확장한 Yoo-Kwak (2002 *Applied Economics Letters*) 가 직접적 method 선례. 응용 도메인 측면에서는 LNG 공급 안정성을 다룬 Damigos et al. (2009 Greece), Chou et al. (2011 France/Italy/UK), Jun et al. (2009 Korea GDP loss) 의 *energy security WTP* 라인을 한국 NG 도메인에 채워넣은 위치.

[[jongsulee]] 의 author page 분류상, 이 작업은 2000년대 중반 [[discrete-choice-model]] 기반 IT/통신 정책 라인 ([[jongsulee-2003-color-display-conjoint]], [[jongsulee-2006-mobile-internet-dcm]]) 에서 2010년대 *에너지 정책 + WTP 추정* 라인으로 옮겨가는 *2기 후반* 의 representative paper. 같은 시기 동일 author group 의 sibling 으로는 자연자원·환경 WTP 적용 작업들 ([[junseokhwang]] 의 IT 정책 라인과 구분되는 [[jongsulee]] 의 에너지/환경 가치 측정 sub-line) 이 있다. 공저자 [[seunghoon-yoo]] (서울과기대 에너지정책학과) 는 CVM 한국 적용의 dominant author 로, 본 paper 의 spike model OOHB 확장 자체가 Yoo-Kwak (2002) 의 self-extension 이다.

## See also

- [[jongsulee]]
- [[jihoon-jang]]
- [[seunghoon-yoo]]
- [[contingent-valuation-method]]
- [[one-and-one-half-bound-dichotomous-choice]]
- [[spike-model]]
- [[krinsky-robb-simulation]]
- [[willingness-to-pay]]
- [[energy-security]]
- [[lng-storage-rate]]
- [[energy-policy]]