--- type: paper slug: sumin-kang-2026-em-utaut-southeast-asia title: >- Understanding user acceptance of electric motorcycles in Southeast Asia: a study using the unified theory of acceptance and use of technology authors: - '[[sumin-kang]]' - '[[junseokhwang]]' - '[[jisoo-hur]]' year: 2026 venue: '[[asia-pacific-journal-of-regional-science]]' doi: 10.1007/s41685-025-00402-9 categories: - '[[innovation-economics]]' methods: - '[[structural-equation-modeling]]' - '[[utaut-model]]' - '[[multi-group-analysis]]' - '[[confirmatory-factor-analysis]]' - '[[exploratory-factor-analysis]]' themes: - '[[technology-acceptance-model]]' - '[[electric-mobility]]' - '[[electric-motorcycle]]' last_updated: '2026-05-17T20:30:00+09:00' --- # Understanding user acceptance of electric motorcycles in Southeast Asia: a study using the unified theory of acceptance and use of technology *[[sumin-kang]], [[junseokhwang]], [[jisoo-hur]] (2026)* · [[asia-pacific-journal-of-regional-science]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.1007/s41685-025-00402-9) > 인도네시아 197 + 태국 82 + 베트남 34 = N=313 (2024.2-4 온라인 설문, Likert 5 점, 31 문항·7 잠재변수) 으로 [[utaut-model]] 확장 모형 (Performance Expectancy / Social Influence / Performance Risk / Environmental Concern / Government Intervention / Individual Innovation → Behavior Intention) 을 [[structural-equation-modeling]] + 4 종 [[multi-group-analysis]] (gender / country / education / motorcycle ownership) 으로 검증. 전체 표본 — SI β=+0.767*** + GI β=+0.401*** 양 유의, EC β=**-0.239*** (음 유의, 직관 반대), PE·PR·II 비유의. 모형 적합도 χ²/df=2.530, CFI=0.917, RMSEA=0.070. - **RQ**: 동남아 (인도네시아·태국·베트남) 의 *electric motorcycle* (EM, 동남아 모빌리티의 85%+) 채택 의도를 결정하는 [[utaut-model]] 확장 요인은 무엇이며, 국가·성별·교육·이륜차 보유 여부에 따른 moderating 효과는 어떻게 다른가 - **방법론**: [[utaut-model]] (Venkatesh et al. 2003 원형 + EC·GI·PR·II 확장; UTAUT2 의 EE·FC 는 EM 의 ICE 유사 구조 + UB 미측정으로 제외), [[exploratory-factor-analysis]] (Maximum Likelihood + Promax κ=4), [[confirmatory-factor-analysis]], [[structural-equation-modeling]] (Amos 26 / STATA 18), [[multi-group-analysis]] 4 종 - **데이터**: 2024.2.1-4.4 온라인 설문 N=319 (불완전 6 건 제외 N=313), 인도네시아 197 + 태국 82 + 베트남 34; 남 153 / 여 160, <30세 175 (55.9%), 30-49세 121, 고졸 이하 40.1% / 대학+ 59.9%, 학생 35.8% + 전문직 24.3%, 통근수단 motorcycle 65.9%, motorcycle 보유 80.1%; 표본 적합성 Hair et al. (2019) 10:1 ratio (31 parameter × 10 = 310 minimum) 충족 - **주요 발견**: (Total Table 10) SI→BI β=**+0.767*** (p<0.001), GI→BI β=**+0.401*** (p<0.001), EC→BI β=**-0.239*** (p<0.05), PE/PR/II 비유의; (Country) 인도네시아·베트남 — PE 추가 양 유의, EC 음; 태국 — SI 가 dominant, GI 비유의 (peer influence 우위); (Gender) 남 — SI+GI+II 양 유의 + PR 음, 여 — SI+GI 양 + EC 비유의; (Education) 고졸 이하 — PE+II+GI 양 유의 (SI·EC 비유의), 대학+ — SI+GI 양 + EC 음; (Ownership) 보유자 — II 추가 양 유의, 비보유자 — II 약화 - **시사점**: EM 진흥은 일률적 ASEAN 전략 X — 인도네시아·베트남은 *중앙집권 정책* (보조금·인프라) lever, 태국은 *peer influence + SNS 캠페인* lever; EC 음 효과는 lithium-ion 배터리 환경 부담 인식 (Crawford et al. 2022) → *배터리 sustainability 투명성·재활용 인프라* 가 핵심 후속 과제; 일반화 한계 — 대학+ 응답자 과대표 (지역 평균 44.3% vs 표본 59.9%), 베트남 표본 작음 ![Southeast Asia 전기 이륜차 채택 의도 확장 UTAUT SEM 연구 모형](/papers/202603_KangS_Understanding_user_acceptance_of_electric_motorcycles_in_Southeast_asia_a_study_using_the_unified_theory_of_acceptance_and_use_of_technology/fig1.jpeg) ## 요약 EV adoption 문헌의 대다수가 4 륜 승용차에 집중 (Alwadain et al. 2024; García de Blanes Sebastián et al. 2024; Ryu et al. 2020) 됐고, 동남아 도시 모빌리티의 85% 이상을 차지하면서 99.3% 가 ICE 인 *motorcycle* (KOTRA 2023; The Thaiger 2023) 의 전동화는 — Indonesia 의 보조금, Vietnam 의 2050 전면 전동화 목표, Thailand 의 EV3.5 보조금 (5,000-10,000 baht) 같은 정책 야망 — 채택률 미흡. 기존 EM 연구는 single-country 중심 (Nguyen-Phuoc et al. 2025 Vietnam BRT, Najib and Kusumastuti 2025 Indonesia SOR, Truong et al. 2024 HCMC, Yuniaristanto et al. 2024 Indonesia UTAUT × Hofstede) 으로 *cross-national* 비교 부재. [[sumin-kang]] · [[junseokhwang]] · [[jisoo-hur]] 는 3 국 — 모터싸이클 보유율 80%+, GDP top-50, 인구 top-20 의 기준으로 선정한 Indonesia + Thailand + Vietnam — 313 응답에 [[utaut-model]] 확장 모형 적용. UTAUT2 대신 *원형 UTAUT* 채택 이유는 EM 이 early-stage market 이고 hedonic motivation·habit 보다 utility / policy / peer 가 우선, 그리고 EM 이 ICE 와 구조 유사로 EE 영향 작음 → EE·FC·UB 제외 + 확장 4 변수 (Performance Risk + Environmental Concern + Government Intervention + Individual Innovation) 추가. 7 잠재변수 (BI, PE, SI, PR, EC, GI, II) 의 31 indicator 가 Cronbach α 0.7733~0.9129 통과, [[exploratory-factor-analysis]] (KMO=0.907, Bartlett p<0.001) 에서 II1 단일 항목 제거 후 7 factor 명확 분리. [[confirmatory-factor-analysis]] 모형 적합도 χ²=703.39, χ²/df=2.530, CFI=0.917, RMSEA=0.070. CR 모두 > 0.7, AVE 일부 (PR·SI·GI) 0.4-0.5 범위지만 Thompson (2004) Ha (2011) 기준 acceptable. Fornell-Larcker 판별 타당성에서 SI 와 BI 의 √AVE < correlation 으로 *부분 conceptual overlap* — 이론적 통일성 위해 항목 제거 X. [[structural-equation-modeling]] 전체 표본 결과 (Table 10): SI→BI β=**+0.767*** (C.R.=5.614, p<0.001), GI→BI β=+0.401 (C.R.=3.393, p<0.001), EC→BI β=**-0.239** (C.R.=-2.305, p<0.05) — 직관 반대로 *환경 우려가 강할수록 EM 채택 의도 감소*. 해석: 환경 의식 높은 응답자가 lithium-ion 배터리의 채굴·정제·폐기 환경부담 (Crawford et al. 2022) 을 인식해 EM 의 *순 환경 효과* 에 회의적. PE·PR·II 비유의 — overall 에선 utility 와 risk 가 직접 lever 아님. 4 종 [[multi-group-analysis]] 의 핵심 발견은 *국가별 lever 의 차이*. **Indonesia** + **Vietnam** — PE 도 양 유의로 추가 + GI 가 강하게 작동 (정책 led 전환); **Thailand** — SI 가 dominant, **GI 비유의** — peer influence·SNS·high-UAI 문화 (Hofstede Insights 2025) 가 정부 정책을 대체. **Gender** — 남성은 SI+GI+II 양 + PR 음 (다양한 lever), 여성은 SI+GI 만 양 (외부 사회 cue 의존). **Education** — 고졸 이하는 PE+II+GI 양 (utility + 정책), 대학+는 SI+GI 양 + EC 음 (lifecycle environmental trade-off 인지). **Ownership** — motorcycle 보유자는 II 추가 양 (mobility innovation 개방), 비보유자는 II 약화 (외부 motivation 의존). 한계: (i) 대학+ 응답자 과대표 (지역 평균 44.3% vs 표본 59.9%), (ii) 베트남 표본 작음 (N=34), (iii) SI-BI 판별 타당성 약함, (iv) actual usage 미측정 (intention only). [[junseokhwang]] 5 기 (2024-2026) 의 *동남아 mobility 전환* / *cross-national technology acceptance* 라인 — 같은 시기 sibling 으로 [[chang-ho-moon-2026-vc-innovation-korea]] (한국 VC), [[jisoo-hur-2026-knowledge-overlap-inventor-collaboration]] (공저자 [[jisoo-hur]] 공유). [[hyungjin-park-2016-realistic-content]] · [[simeon-arnaudov-2016-cloud-education-bulgaria]] 같은 [[junseokhwang]] 그룹 [[technology-acceptance-model]] · [[utaut-model]] 라인의 동남아 EM 확장. ## 핵심 결과 **Table 10 (Total sample SEM, N=313):** | 가설 | 경로 | Std. β | C.R. | p | 결과 | |---|---|---|---|---|---| | H1 | BI ← PE | +0.138 | 1.329 | 0.184 | 기각 | | H2 | BI ← SI | **+0.767** | 5.614 | <0.001 | 지지 | | H3 | BI ← PR | -0.053 | -0.617 | 0.537 | 기각 | | H4 | BI ← EC | **-0.239** | -2.305 | <0.05 | 방향 반대 (지지·rejection) | | H5 | BI ← GI | **+0.401** | 3.393 | <0.001 | 지지 | | H6 | BI ← II | +0.114 | 1.330 | 0.184 | 기각 | **Multi-group analysis 요약 (H7-H10 모두 지지):** | 그룹 | 핵심 lever | 차별점 | |---|---|---| | 인도네시아 (n=197) | SI+GI+PE 양, EC 음 | 정책 lever 작동 | | 태국 (n=82) | **SI dominant**, EC 음 | **GI 비유의** — peer 의존 | | 베트남 (n=34) | SI+GI+PE 양 | 정책 lever 강함 | | 남성 (n=153) | SI+GI+II 양, **PR 음** | 다중 lever + 위험 sensitive | | 여성 (n=160) | SI+GI 양 | 외부 사회 cue 의존 | | 고졸 이하 (n=122) | **PE+II+GI 양**, SI 비유의 | utility 우선 | | 대학+ (n=182) | SI+GI 양, EC 음 | lifecycle 인지 | | Motorcycle 보유 (n=241) | + II 양 | innovation 개방 | 모형 적합도 (CFA Table 9): χ²=703.39, χ²/df=2.530, CFI=0.917, RMSEA=0.070, p=0.000 (df 큼). Reliability (Appendix 2): BI α=0.8995, PE 0.858, SI 0.859, PR 0.913, EC 0.773, GI 0.834, II 0.860. ## 방법론 노트 확장 UTAUT 의 구조 방정식: $$ \eta_{BI} = \gamma_1 \xi_{PE} + \gamma_2 \xi_{SI} + \gamma_3 \xi_{PR} + \gamma_4 \xi_{EC} + \gamma_5 \xi_{GI} + \gamma_6 \xi_{II} + \zeta $$ 여기서 $\xi$ 는 외생 잠재변수 (UTAUT 원형 PE·SI + 확장 4 종 PR·EC·GI·II), $\eta_{BI}$ 는 내생 잠재변수 (Behavior Intention), $\zeta$ 는 구조 오차. Identification 의 3 layer: (i) [[exploratory-factor-analysis]] 로 7 factor 추출 (KMO 0.907, Bartlett p<0.001, factor loading 0.4 threshold), (ii) [[confirmatory-factor-analysis]] 로 측정 타당성 (CR>0.7, AVE 일부 0.4-0.5 acceptable per Thompson 2004), (iii) [[multi-group-analysis]] 로 country·gender·education·ownership 4 종 moderating 효과 — H7-H10 모두 지지. SI-BI 의 √AVE < correlation 으로 부분 overlap 있지만 이론적 distinctiveness 위해 항목 제거 X. 표본 크기 적정성 — Hair et al. (2019) 10:1 ratio (31 parameter → 310 응답) 충족, Cohen (1992) 의 medium effect size $f^2=0.30$ + α=0.05 + power=0.80 의 minimum 53 도 훨씬 초과. ## 연구 계보 UTAUT 본가 — Venkatesh et al. (2003) MIS Quarterly, Venkatesh et al. (2012) UTAUT2 (hedonic + price value + habit). 응용 라인 — Al-Saedi et al. (2020) M-payment, Afifa et al. (2023) blockchain accounting, Huang (2023) VR, Venkatesh (2022) AI, Lee and Kim (2022) metaverse. 확장 토대 — Featherman and Pavlou (2003) perceived risk facets, Slade et al. (2015) UTAUT + innovativeness + risk + trust, Fujii (2006) · Schultz et al. (2005) environmental concern. EM 도메인 직접 선행 — Nguyen-Phuoc et al. (2025) Vietnam BRT, Najib and Kusumastuti (2025) Indonesia SOR, Truong et al. (2024) HCMC 구조-심리 barrier, Yuniaristanto et al. (2024) Indonesia UTAUT + Hofstede (본 paper 가 *cross-national* 로 확장), Awirya et al. (2023) Papua Agats, Bonisoli et al. (2024) Ecuador DOI, Su et al. (2023) Vietnam TAM+DIT, Shaikh et al. (2023) Pakistan extended TAM. SEM 방법론 — Bentler and Bonett (1980), Fornell and Larcker (1981), Kline (2016). [[junseokhwang]] 5 기 (2024-2026) 의 *동남아 mobility 전환* + *cross-national technology acceptance* 라인 — sibling 으로 [[chang-ho-moon-2026-vc-innovation-korea]] (같은 시기 한국 VC 정책), [[jisoo-hur-2026-knowledge-overlap-inventor-collaboration]] (공저자 [[jisoo-hur]] 공유), 그리고 [[junseokhwang]] 의 [[hyungjin-park-2016-realistic-content]] · [[simeon-arnaudov-2016-cloud-education-bulgaria]] 같은 3 기 (2014-2019) TAM/UTAUT 라인의 직접 후속. ## See also - [[junseokhwang]] - [[sumin-kang]] - [[jisoo-hur]] - [[asia-pacific-journal-of-regional-science]] - [[structural-equation-modeling]] - [[utaut-model]] - [[multi-group-analysis]] - [[technology-acceptance-model]] - [[electric-motorcycle]] - [[chang-ho-moon-2026-vc-innovation-korea]] - [[hyungjin-park-2016-realistic-content]]