--- type: paper slug: jongha-kim-2018-renewable-energy-reference-dependent title: >- Do People Really Want Renewable Energy? Who Wants Renewable Energy? Discrete Choice Model of Reference-Dependent Preference in South Korea authors: - '[[junghun-kim]]' - '[[stephen-youngjun-park]]' - '[[jongsulee]]' year: 2018 venue: '[[energy-policy]]' doi: 10.1016/j.enpol.2018.04.062 categories: - '[[energy-economics]]' - '[[consumer-choice-research]]' methods: - '[[mixed-logit]]' - '[[reference-dependent-choice-model]]' - '[[hierarchical-bayesian-logit]]' - '[[discrete-choice-experiment]]' - '[[loss-aversion]]' themes: - '[[renewable-energy]]' - '[[energy-mix]]' - '[[public-acceptance]]' - '[[reference-dependence]]' - '[[preference-heterogeneity]]' aliases: [] last_updated: '2026-05-17T21:30:00+09:00' --- # Do People Really Want Renewable Energy? Who Wants Renewable Energy? Discrete Choice Model of Reference-Dependent Preference in South Korea *[[junghun-kim]], [[stephen-youngjun-park]], [[jongsulee]] (2018)* · [[energy-policy]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.enpol.2018.04.062) > 한국 정부의 *Renewable 3020* (2030 년까지 재생에너지 비중 20% 확대) 정책에 대한 공공 수용성을 *reference-dependent* mixed logit + hierarchical Bayesian logit 으로 분석한다. 400 명 face-to-face DCE 응답을 *재생에너지 선호 집단* (n=277, 69.3%, 한계효용 +4.164) 과 *비선호 집단* (n=123, 30.7%, 한계효용 -8.070) 으로 분리하면, 비선호 집단의 loss aversion parameter $\lambda = 1.938$ 로 비선호 강도가 선호 강도의 거의 2 배. 그래도 선호:비선호 비율 2.252 라 정책 추진 가능하지만 *무조건적 확대* 는 부적절. - **RQ**: "사람들이 정말 재생에너지를 원하는가? 누가 원하는가?" — 단순 평균 한계효용으로 가려진 *대립적 선호 구조* 를 reference-dependent DCM 으로 식별 가능한가? - **방법론**: [[mixed-logit]], [[reference-dependent-choice-model]], [[hierarchical-bayesian-logit]], [[discrete-choice-experiment]], [[loss-aversion]] - **데이터**: 한국 7 개 지역 (서울 · 경기 신도시 · 5 광역시) 20~59 세 N=400 (Gallup Korea face-to-face), 6 attribute (에너지원 비중 4 수준 · 스마트미터 2 · 정전 횟수 3 · 정전 시간 3 · 사회공헌 2 · 추가전기료 $1·$3·$5) × 432 조합 중 orthogonal fractional factorial 24 alternatives, A·B type questionnaire 각 12 alternatives, 4 choice sets - **주요 발견**: 재생에너지 확대 선호 집단 277 (69.3%) vs 비선호 집단 123 (30.7%); 선호 한계효용 +4.164 vs 비선호 -8.070; loss aversion $\lambda = 1.938$; 원자력 확대 비선호 85.8%, 화석연료 비선호 96.8%; HB 분석 — *교육 수준 ↑* → 선호 집단의 재생에너지 sensitivity ↑ (계수 +0.388 ***); *현재 전력서비스 만족도 ↑* → 비선호 집단의 재생에너지 sensitivity ↑ (계수 -0.920 ***, 즉 status quo bias 강화) - **시사점**: 정부는 *무조건 확대* 가 아니라 점진적 전기료 인상 + heterogeneous preference 고려한 다층 캠페인 필요. 비선호 집단의 status quo bias 가 정책 추진의 가장 큰 마찰 ![Fig. 1. 한국 에너지 정책 그래픽. Renewable 3020 plan 의 2017 → 2030 에너지 mix 전환 (원자력 30.3% → 23.9%, 석탄 45.4% → 36.1%, 재생 6.2% → 20.0%) 의 정책 가시화. paper 의 reference point 가 현재 mix 임을 시각화.](/papers/201809_KimJ_Do_people_really_want_renewable_energy_Who_wants_renewable_energy_Discrete_choice_model_of_reference_dependent_preference_in_South_Korea/fig1.jpeg) ## 요약 후쿠시마 (2011) 이후 한국의 에너지 정책 논쟁은 *원자력 축소 → 재생에너지 확대* 의 점진적 전환으로 수렴해왔고, 문재인 정부의 *Renewable 3020* 은 이 전환을 2030 년 20% 목표로 명시했다. 그러나 한국 헌법상 에너지 정책 referendum 이 불가능하므로 공공 수용성은 *survey-based DCE* 로만 측정 가능. 기존 연구는 모두 에너지원 비중을 *절대 수준* attribute 로 모형화했지만, 행동경제학의 [[reference-dependent-choice-model]] (Tversky and Kahneman 1991) 은 응답자가 *현재 mix 를 reference point* 로 두고 *상대적 변화* 를 평가한다고 주장한다. 본 논문은 [[jongsulee]] 연구실 *제3기 행동경제학 심화* 라인 안에서, 동일 응답자의 선호 *방향* 자체가 이질적인 (일부는 재생에너지 확대 선호, 일부는 비선호) attribute 에 대해 reference-dependent 모형을 적용한 첫 시도이다. 분석은 2 단계로 진행. (1) *general mixed logit* 으로 개별 응답자의 재생에너지 선호 방향 식별 — $\beta_{n,re}^1 \geq 0$ 이면 선호, $< 0$ 이면 비선호. 결과: 선호 277 (69.3%), 비선호 123 (30.7%). (2) *advanced mixed logit* (reference-dependent): 선호 집단은 preference direction coefficient $\beta_{n,re}^2$, 비선호 집단은 non-preference direction coefficient $\beta_{n,re}^2 \lambda$ 로 분리 추정. 결과: 선호 한계효용 +4.164 (SD 1.356 **), 비선호 -8.070 (SD 2.579 **), $\lambda = 1.938$ (즉 비선호 강도가 선호 강도의 2 배 가까이). 단순 평균으로 산출하는 일반 모형의 재생에너지 계수 +1.201 은 *대립적 선호 구조를 가린* 평균값이며, 정책 함의에 치명적 bias 를 일으킬 수 있다. 그러나 *선호:비선호 응답자 비율 2.252* 는 loss aversion 보정 후에도 충분히 우세해, 점진적 확대 정책은 정당화된다. [[hierarchical-bayesian-logit]] (MCMC + Gibbs sampling) 으로 응답자 특성 (전기서비스 만족도 · 전기료 중요도 · 사회이슈 관심도 · 교육 수준) 의 $\Gamma$ matrix 까지 추정. *재생에너지 선호 집단* — 교육 수준 ↑ → 확대 sensitivity ↑ (계수 +0.388 ***). *재생에너지 비선호 집단* — 현재 전력서비스 만족도 ↑ → 확대 sensitivity ↑ (즉 *status quo bias* 강화, 계수 -0.920 ***). *원자력 확대* — 사회이슈 관심도 ↑ → 비선호 ↑ (계수 -0.683 ***, 후쿠시마 이후 반핵 정서 정량 confirm), 교육 수준 ↑ → 비선호 ↑ (계수 -0.847 ***). 정책 함의: 비선호 집단의 핵심 마찰은 *status quo bias* — 일률적 정보 캠페인이 아니라 *전기료 점진 인상 + 만족도 약화* 의 정교한 정책 sequence 필요. 사회이슈 관심도가 높은 집단은 자발적으로 재생에너지 지지로 이동. ## 핵심 결과 **Mixed logit 추정 (N=400, 4 choice sets per respondent)** | Attribute | General mixed logit | Advanced mixed logit (reference-dependent) | |---|---:|---:| | 원자력 확대 | −2.050*** (SD 2.743***) | −3.023*** (SD 3.887***) | | 화석연료 확대 | −1.627*** (SD 2.889**) | −1.892*** (SD 2.320***) | | 재생에너지 확대 (단순) | +1.201*** (SD 3.192***) | — | | 재생 선호 한계효용 | — | **+4.164*** (SD 1.356**)** | | 재생 비선호 한계효용 | — | **−8.070*** (SD 2.579**)** | | Loss aversion $\lambda$ | — | **1.938** | | 스마트미터 설치 | +0.331** (SD 1.234***) | +0.610*** (SD 1.760***) | | 정전 횟수 (/yr) | −0.631*** (SD 1.124***) | −0.573** (SD 1.623***) | | 정전 시간 (10min/blackout) | −0.192*** (SD 0.694***) | −0.270*** (SD 0.908***) | | 사회공헌 | +0.784*** (SD 1.560***) | +0.964*** (SD 1.866***) | | 추가 전기료 ($/월) | −1.207*** (SD 1.117***) | −1.513*** (SD 1.423***) | **선호 방향 분포 (general mixed logit step 1 식별)** | 에너지원 | 선호 (%) | 비선호 (%) | |---|---:|---:| | 원자력 | 57 (14.3%) | 343 (85.8%) | | 화석연료 | 13 (3.3%) | 387 (96.8%) | | 재생에너지 | **277 (69.3%)** | 123 (30.7%) | **HB logit 주요 $\Gamma$ 계수 (응답자 특성의 sensitivity 영향)** - 재생 선호 집단 × 교육 수준 → +0.388*** - 재생 비선호 집단 × 전력서비스 만족도 → −0.920*** (status quo bias) - 원자력 확대 × 사회이슈 관심도 → −0.683*** (반핵 정서) - 원자력 확대 × 교육 수준 → −0.847*** - 추가 전기료 × 전기료 중요도 → −0.457*** ## 방법론 노트 [[reference-dependent-choice-model]] 의 핵심 가정은 응답자가 *현재 reference point* $r$ 을 기준으로 attribute level $x$ 의 *상대적 차이* $|x-r|$ 를 평가하며, *gain* 보다 *loss* 에 더 민감 (loss aversion). Value function: $$ v(x|r) = \begin{cases} x - r & \text{if } x \geq r \\ \lambda(x - r) & \text{if } x < r \end{cases} $$ 여기서 $\lambda > 1$ 이 loss aversion. 본 paper 의 advanced mixed logit utility 는 재생에너지 attribute 에 대해 *2 단계 piecewise*: $$ U_{nj}^2 = \beta^2_{n,re}|d_{re} - r_{re}| \cdot I(\text{preference direction}) + \beta^2_{n,re} \lambda |d_{re} - r_{re}| \cdot I(\text{non-preference direction}) + \sum \beta^2_{n,k} x_k + \varepsilon_{nj} $$ 여기서 $I(\text{preference direction})$ 은 step 1 의 개별 $\beta^1_{n,re}$ 부호와 alternative 의 재생에너지 변화 방향이 *일치* 할 때 1. [[hierarchical-bayesian-logit]] (Allenby and Rossi 1998) 의 prior: $$ \beta_{nk} = \Gamma z_n + \zeta_n, \quad \zeta_n \sim N(0, \Sigma) $$ $\Gamma \sim N(a, A)$, $\Sigma \sim W(w, W)$ 의 conjugate prior. MCMC + Gibbs sampling 으로 posterior 추출. 식별은 (i) 24 alternatives 의 orthogonal design 이 attribute 간 상관 제거, (ii) step 1 의 individual coefficient 분리가 선호 방향 식별, (iii) HB 단계의 응답자 특성 $z_n$ 의 between-respondent variation 이 $\Gamma$ 식별. ## 연구 계보 본 paper 의 직접 선행은 [[jaehyun-kim-2016-smartphone-reference-dependent]] (Kim, Lee, Ahn 2016, *Computers in Human Behavior* — 동일 저자 그룹의 smartphone reference-dependent DCM) 이다. 본 paper 는 그 method 를 *에너지 정책* domain 으로 확장. 데이터는 Huh, Lee, Shin (2015, *Renewable and Sustainable Energy Reviews*) 의 한국 재생에너지 선호 DCE 와 동일 instrument 를 활용. Loss aversion 의 reference-dependent 이론은 Tversky and Kahneman (1991, *Quarterly Journal of Economics*) · Kahneman and Tversky (1979) 의 prospect theory. Mixed logit 의 식별 + reference-dependent 결합은 Hess, Rose, Hensher (2008, *Transportation Research Part E*) · Masiero and Hensher (2010). [[jongsulee]] author page 의 *제3기 행동경제학 심화* 라인에서, 본 paper 는 *에너지 정책 reference-dependent valuation* sub-line 의 표지작이며, sibling [[jongha-kim-2020-ev-loss-aversion]] (전기차 loss aversion) · [[jongha-kim-2020-smartphone-brand-loyalty]] (스마트폰 브랜드 충성) 와 함께 같은 저자 그룹의 *3 부작 reference-dependent 시리즈* 를 구성. ## See also - [[reference-dependent-choice-model]] - [[mixed-logit]] - [[hierarchical-bayesian-logit]] - [[loss-aversion]] - [[discrete-choice-experiment]] - [[renewable-energy]] - [[energy-mix]] - [[public-acceptance]] - [[junghun-kim]] - [[stephen-youngjun-park]] - [[jongsulee]] - [[jaehyun-kim-2016-smartphone-reference-dependent]] - [[jongha-kim-2020-ev-loss-aversion]] - [[jongha-kim-2020-smartphone-brand-loyalty]]