--- type: paper slug: jihyo-kim-2012-korea-rps-wtp-cvm title: Assessment of Korean customers' willingness to pay with RPS authors: - '[[jihyo-kim]]' - '[[jooyoung-park]]' - '[[haeyeon-kim]]' - '[[eunnyeongheo]]' year: 2012 venue: '[[renewable-and-sustainable-energy-reviews]]' volume: '16' pages: 695-703 doi: 10.1016/j.rser.2011.08.034 categories: - '[[energy-economics]]' methods: - '[[contingent-valuation-method]]' - '[[willingness-to-pay]]' - '[[double-bounded-dichotomous-choice]]' - '[[spike-model]]' themes: - '[[renewable-energy-policy]]' - '[[renewable-portfolio-standard]]' - '[[korean-energy-policy]]' last_updated: '2026-05-17T20:00:00+09:00' --- # Assessment of Korean customers' willingness to pay with RPS *[[jihyo-kim]], [[jooyoung-park]], [[haeyeon-kim]], [[eunnyeongheo]] (2012)* · [[renewable-and-sustainable-energy-reviews]] 16:695-703 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.rser.2011.08.034) > 2012 도입 예정 [[renewable-portfolio-standard]] (RPS) 은 추가 비용을 소비자에게 전가하는 구조이므로 가구의 WTP 가 정책 실효성의 핵심 변수다. 720가구 face-to-face 설문 (2010.8.13~9.8) 으로 풍력·태양광·수력 3종에 대한 WTP 를 [[double-bounded-dichotomous-choice]] + [[spike-model]] 결합 [[contingent-valuation-method]] 로 추정. 평균 WTP 는 풍력 1592.2 / 태양광 1557.2 / 수력 1538.7 KRW/월/가구 — 차이는 Wald 검정에서 모두 통계 무의미. 3종 평균 1562.7 KRW (USD 1.35) 는 월 전기요금의 ~3.7%, 연 환산 3211억 KRW 는 2010 정부 NRE dissemination 예산의 58.2%. - **RQ**: (i) 한국 가구의 WTP 는 재생에너지 종류 (풍력·태양광·수력) 에 따라 달라지는가? (ii) 추정된 WTP 가 RPS 가 부과하는 추가 발전비용을 충당할 만큼 충분한가? - **방법론**: [[contingent-valuation-method]] (CV), [[double-bounded-dichotomous-choice]] (DBDC, Hanemann-Loomis-Kanninen 1991) + [[spike-model]] (Kriström 1997) 결합. Sequence bias 회피용 6개 질문 순서 × 3개 bid 수준 = 18 유형 설문지. Logistic distribution + delta method 로 mean WTP 추정. - **데이터**: 한국 전국 가구 face-to-face 설문 (2010.8.13~9.8), Dongseo Research 진행. 가구주·주부 (20~65세) 720명 100% 응답. Protest zero (정부가 부담해야 한다·정부 불신 응답) 제거 후 풍력 588 / PV 595 / 수력 608명 사용. 설명변수 17개 (지역·연령·교육·환경 인식·기대 dominant source·소득 등). - **주요 발견**: (i) Mean WTP (월/가구): 풍력 1592.2 KRW (33.4*) > PV 1557.2 (32.5*) > 수력 1538.7 (33.1*); 모두 1% 유의. (ii) Source 간 차이 Wald 검정 (1.26, 0.54, 0.15) 모두 5% 기각 못함 → 소비자는 source 무관 *비용 최소화 portfolio* 선호. (iii) 3종 평균 WTP = 1562.7 KRW/월 = 전기요금의 3.7%; 연 환산 인구 가중 3211억 KRW = 2010 정부 NRE 예산의 58.2%. (iv) Off-shore 풍력 (160.94 KRW/kWh) · PV (514.99 KRW/kWh) 가 SMP (118.04) 보다 비싸므로 추가 비용 발생 → WTP 는 PV 807 GWh + offshore 풍력 7639 GWh 까지만 충당 (2010 전력수요의 0.19% + 1.8%). (v) PV set-aside 는 2013년까지만 WTP 가 따라가고 2014년 이후 (1284 GWh+) 부터 미달. - **시사점**: RPS 의 비용 최소화 메커니즘이 소비자 선호와 정합적이므로 *power supply cost 를 최소화하는 RPS 설계* 가 정당하다. 단 정부 NRE dissemination 예산을 가구 WTP 만으로 충당하기 어렵고, PV set-aside 는 2014년 이후 prudent 조정이 필요. ## 요약 이 paper 는 [[eunnyeongheo]] 의 2기 (2009-2017) [[renewable-energy-policy]] 정책 분석 라인의 후속작으로, [[eunnyeongheo-2010-renewable-energy-dissemination-fuzzy-ahp]] 의 *전문가 기반 사전 평가* 에서 한 걸음 더 나아가 *소비자 직접 부담 능력* 을 정량화. 2012 도입 예정 RPS 는 발전 사업자에게 일정 비율의 green electricity 의무를 부과해 가격 경쟁을 통한 비용 최소화 인센티브를 만들지만, 그 추가 비용을 결국 소비자가 부담한다 (Berry-Jaccard 2001 의 RPS 설계 논의). 따라서 가구 WTP 가 정책의 실효 가능 영역을 결정. 선행 한국 연구 (Lee-Hwang 2009, Yoo-Kwak 2009) 가 *aggregate green electricity* WTP 를 다룬 것과 달리, 본 paper 는 *3개 source 별 차등 WTP* 라는 의도된 질문으로 RPS 의 source-neutral 가격경쟁 가설을 직접 검정. 방법론은 [[contingent-valuation-method]] 의 표준 random utility framework 위에 Hanemann-Loomis-Kanninen (1991) 의 DBDC 와 Kriström (1997) 의 spike model 을 결합. Spike model 은 zero WTP 응답이 다수일 때 적합 — true zero (효용 증가 0) 와 protest zero (지불 거부) 를 follow-up 질문으로 구분해 후자만 제외. Sequence bias (먼저 제시된 재화의 WTP 가 부풀려지는 효과) 를 누르기 위해 6개 source 순서 × 3개 bid 수준 = 18 유형 설문지로 무작위 배정하고, Appendix B 의 사후 검정 (Wald 1.5~2.0, 5% 기각 못함) 으로 bias 미발생 확인. 설명변수 17개 (지역·연령·교육·재생에너지 인지도·환경 태도·기대 dominant source·주거형태·소득) 의 계수 추정으로 WTP 의 socioeconomic 결정요인 분석. 결과는 두 핵심 발견으로 요약된다. 첫째, 3 source WTP 의 절대 순위는 풍력 > PV > 수력 이지만 그 차이 (18.5~53.5 KRW) 는 발전단가 차이 (수력 79.92 vs PV 514.99 KRW/kWh, 약 6배) 와 비교해 자명하게 작고 Wald 검정에서 모두 무의미 — 즉 한국 소비자는 source 가 무엇이든 비슷한 WTP 만 지불할 의향이며 정책 설계는 *cost-minimizing portfolio* 가 정당. 둘째, 평균 WTP 1562.7 KRW/월 의 인구 환산 (3211억 KRW/년) 이 정부 2010 NRE 예산의 58.2% 에 그치므로 RPS 만으로 dissemination 예산을 자생 funding 하기 어렵다. 특히 PV set-aside 정책 (2012년 346 GWh → 2016년 2074 GWh) 은 2014년 이후 추가 비용이 WTP 를 초과 — 정책 조정 필요. 이 결과는 후속 [[jihyo-kim-2013-renewable-electricity-differentiated-good]] (정책 시나리오별 WTP) 과 [[sung-yoon-huh-2015-rps-rfs-rho-cvm]] (RPS·RFS·RHO 비교 CVM) 의 직접 출발점. ## 핵심 결과 Mean WTP estimates (Table 4) — 모두 1% 유의: | Source | Mean WTP (KRW/월) | USD | t-stat | Spike | N | |---|---|---|---|---|---| | Wind | 1592.2 | 1.375 | 33.42 | 0.0707 | 588 | | PV | 1557.2 | 1.345 | 32.51 | 0.0809 | 595 | | Hydropower | 1538.7 | 1.329 | 33.15 | 0.0793 | 608 | | 평균 | 1562.7 | 1.350 | — | — | — | WTP 차이 검정 (Table 5): Wald = 0.54 (W-P) · 0.15 (P-H) · 1.26 (W-H), 모두 5% 임계값 3.842 미달 → source 차이 무의미. 추가 비용 충당 (Table 7 단가 기준): on-shore 풍력 (107.29) · 수력 (79.92) 은 SMP (118.04) 보다 저렴 → 추가 비용 0. Off-shore 풍력 (160.94) 추가 42.9 KRW/kWh, PV (514.99) 추가 396.95 KRW/kWh. WTP 연 환산 3211억 KRW 는 PV 807 GWh + offshore 풍력 7639 GWh (2010 전력수요의 0.19% + 1.8%) 까지만 충당. ## 방법론 노트 [[contingent-valuation-method]] random utility framework (Hanemann 1984). True indirect utility $V(Q, M; S) = Z(Q, M; S) + \varepsilon$. 응답자가 bid $B$ 에 "yes" 할 조건: $$ \Delta Z(B) = Z(Q^1, M-B; S) - Z(Q^0, M; S) + \varepsilon_1 - \varepsilon_0 \geq 0 $$ linearize → $\Delta Z(B) \approx \alpha - \beta B$. WTP 의 logistic 가정: $$ G_{WTP}(B) = [1 + \exp(\alpha - \beta B)]^{-1} $$ [[spike-model]] (Kriström 1997) 은 분포에 zero 의 mass $p$ 를 명시: $$ F_{WTP}(B) = \begin{cases} 0 & B < 0 \\ p & B = 0 \\ G_{WTP}(B) & B > 0 \end{cases} $$ DBDC + spike 결합 시 응답은 5 카테고리 (YY, YN, NY, NN, zero). Log-likelihood 의 maximization 으로 $\alpha, \beta$ 추정, mean WTP: $$ WTP = \frac{1}{\beta} \ln\left[1 + \exp\left(\sum_{j=1}^k \gamma_j X_j\right)\right] $$ Identification: bid 무작위 배정 (3 수준 × 6 순서 = 18 유형 설문) + delta method 로 표준오차. ## 연구 계보 CV 방법론은 Mitchell-Carson (1989) standard manual + Hanemann (1984) random utility welfare + Hanemann-Loomis-Kanninen (1991) DBDC 효율성 + Kriström (1997) spike model + Strazzera et al. (2003) protest zero 모형 + Carson-Flores-Meade (2001) sequence bias 검정의 직계. 응용 측면 직접 motivation: Nomura-Akai (2004) Japan green electricity WTP, Ek (2005) Sweden wind, Wiser (2007) collective vs voluntary payment, Zografakis et al. (2010) Crete RE. 한국 선행 연구 Lee-Hwang (2009), Yoo-Kwak (2009) 의 *aggregate green electricity* WTP 를 *source 차등 WTP* 로 정밀화. [[eunnyeongheo]] 의 2기 RE 정책 평가 라인 중 [[eunnyeongheo-2010-renewable-energy-dissemination-fuzzy-ahp]] (전문가 평가) → [[sul-ki-yi-2011-renewable-north-korea-bocr-ahp]] (BOCR 의사결정) 다음에 *소비자 부담 능력* 차원을 추가한 정책 패키지의 세 번째 다리. ## See also - [[eunnyeongheo]] - [[jihyo-kim]] - [[jooyoung-park]] - [[haeyeon-kim]] - [[renewable-and-sustainable-energy-reviews]] - [[contingent-valuation-method]] - [[willingness-to-pay]] - [[double-bounded-dichotomous-choice]] - [[spike-model]] - [[renewable-portfolio-standard]] - [[renewable-energy-policy]] - [[eunnyeongheo-2010-renewable-energy-dissemination-fuzzy-ahp]] - [[sul-ki-yi-2011-renewable-north-korea-bocr-ahp]] - [[jihyo-kim-2013-renewable-electricity-differentiated-good]]