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type: paper
slug: sung-yoon-huh-2014-rfs-choice-experiment
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  Quantifying Drivers' Acceptance of Renewable Fuel Standard: Results from a
  Choice Experiment in South Korea
authors:
  - '[[sung-yoon-huh]]'
  - '[[donghwan-kwak]]'
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[jungwoo-shin]]'
year: 2014
venue: '[[transportation-research-part-d]]'
volume: '32'
pages: 320-333
doi: 10.1016/j.trd.2014.08.006
categories:
  - '[[energy-economics]]'
  - '[[consumer-choice-research]]'
methods:
  - '[[choice-experiment]]'
  - '[[mixed-logit]]'
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  - '[[energy-transition-policy-acceptance]]'
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aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:07:35+09:00'
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# Quantifying Drivers' Acceptance of Renewable Fuel Standard: Results from a Choice Experiment in South Korea

*[[sung-yoon-huh]], [[donghwan-kwak]], [[jongsulee]], [[jungwoo-shin]] (2014)* · [[transportation-research-part-d]] 32:320–333 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.trd.2014.08.006)

> 2015 년 7 월 시행 예정인 한국 [[renewable-fuel-standard]] (RFS, 운송연료 내 바이오연료 혼합 의무) 에 대한 운전자 수용성을 [[choice-experiment]] + Bayesian [[mixed-logit]] 로 정량화. 279 명 자동차 보유자 face-to-face 설문, 5 attributes (가격 +20/60/100 KRW/L, CO₂ −3/5/7%, 신규 일자리 5/10/15 천, 식품비 +2/6/10%, 연비 −2/5/8%) × 18 alternative. baseline scenario 의 수용률은 87.94%, 다만 가격 increase 가 dominant — 9% 인상에서 80% 아래, 45% 인상에서 50% 아래로 급락. 환경 개선 + 인프라 비용 회수 + 수용성 trade-off 분석 결과 적정 인상폭은 KRW 10–20/L 사이.

- **RQ**: 2015 년 시행 예정인 한국 RFS 의 attribute (가격, CO₂, 일자리, 식품비, 연비) 별 운전자 수용성은 어떻게 변하는가? 환경 개선 + 인프라 비용 회수 + 정책 수용성을 동시 만족시키는 가격 인상폭은?
- **방법론**: [[choice-experiment]], [[mixed-logit]] (Bayesian, log-normal + normal mixed), [[mwtp-calculation]]
- **데이터**: Gallup Korea 가 2012-08-30 ~ 09-19 face-to-face 수행한 7 대도시 (서울·부산·대구·인천·광주·대전·경기 신도시) 운전자 279 명 stated-preference 설문. 18 alternative × 6 choice set + no-choice
- **주요 발견**: (i) baseline 수용률 87.94% (가격 +60 KRW/L, CO₂ −5%, 일자리 +1 만, 식품 +6%, 연비 −5%). (ii) RI (relative importance) 67.90% 가 "RFS 자체 선택" — 정책 자체에 대한 호의가 매우 높음. (iii) 가격 +9% → 수용성 80% 미만, +45% → 50% 미만. CO₂·식품·연비 변화는 영향 미미 (각 ±2–8%). (iv) 가격 +KRW 10/L 만 올려도 연 7 십억원 잉여 (인프라비 2,443 억 충당 후). (v) 적정 인상폭 KRW 10–20/L → 수용률 90.6–90.9%, CO₂ 감축 3.7–3.9 백만톤
- **시사점**: RFS 수용성 = (정책 호의도) − (가격 민감도). 정부는 (a) 가격 인상을 KRW 10–20/L 로 제한, (b) GHG 감축·일자리 효과를 적극 홍보, (c) hypothetical bias 고려해 stakeholder 별 인식 격차 해소

![Figure 2. 운송연료 가격 인상폭 (0–45%) 에 따른 RFS 수용성 변화. baseline (KRW 60/L, 5% 인상 ≈ Korean 가격 1,868/L 기준) 에서 91.2% 로 시작해 9% (≈ KRW 170/L) 인상에서 80% 아래로, 45% 인상에서 48.8% 까지 급락. 가격 = sole dominant attribute 의 시각적 근거.](/papers/201410_HuhSY_Quantifying_drivers_acceptance_of_renewable_fuel_standard_Results_from_a_choice_experiment_in_South_Korea/fig2.jpeg)

## 요약

[[renewable-fuel-standard]] (RFS) 는 운송 fuel supply 의 일정 비율 이상을 biofuel 로 mix 하도록 *의무화* 하는 quantitative regulatory tool 이다. 미국 (2007 RFS1 → 2010 RFS2 36 billion gallons by 2022), 영국 (RTFO, 5.26%), 독일 (6.25%), 27 개국이 이미 운용 중이며 한국은 2013 년 7 월 입법, 2015 년 7 월 시행이 결정됐다. BD2 → BD5 / BE5 (gasoline 5% bioethanol, diesel 5% biodiesel) 로 단계적 확대. 그러나 biofuel 은 conventional fuel 보다 production cost 가 높고 한국은 *수입 의존도* 가 높아 가격 인상이 불가피하다. 가격 인상을 운전자가 받아들이지 않으면 정책 자체가 좌초될 수 있어, *수용성의 정량 측정* 이 정책 디자인의 핵심 인풋이 된다. 기존 biofuel 수용성 연구는 simple survey + descriptive statistics 위주 (Savvanidou 2010, Cacciatore 2012, Delshad 2010 등) 로 attribute 별 trade-off 의 정량적 측정이 부재 — 본 paper 의 기여 지점.

방법론은 [[choice-experiment]] + Bayesian [[mixed-logit]]. utility 함수는 5 attribute (가격, CO₂, 일자리, 식품비, 연비) + reject-RFS dummy 의 선형결합. 가격·CO₂·연비는 directional sign 이 명확해 log-normal, 일자리·식품·reject 는 normal distribution. fractional factorial design 으로 243 → 18 alternative 로 축약, 6 choice set × (3 alternative + no-choice) 로 응답자 인지부담 통제. 279 명 운전자 (남 67.7%, 평균 41.14 세, 월 가구소득 KRW 426 만, 93.2% 가 RE supply 확대 찬성) 에서 Bayesian estimation + 2,000 draws 로 mean·variance·MWTP·RI 산출.

핵심 발견은 셋. 첫째, RFS 정책 자체에 대한 *prior 호의도가 매우 강함* — reject-RFS attribute 의 RI 가 67.90%, MWTP −758 KRW/L (즉 응답자는 RFS 가 시행되기만 해도 L당 758원 만큼의 utility 를 얻는다고 응답). 단 이는 hypothetical bias 가 inflate 했을 가능성. 둘째, *가격이 sole binding attribute* — baseline (가격 +60 KRW/L, CO₂ −5%, 일자리 +1만, 식품 +6%, 연비 −5%) 의 수용률 87.94% 가 가격 +9% (≈ KRW 170/L) 만으로도 80% 아래로, +45% 면 48.8% 까지 떨어진다. 반면 식품비 +15% 는 수용률 2.2% 감소, 연비 −15% 는 2.8% 감소로 *negligible*. 셋째, *비용-편익 균형*: 가격 +KRW 10/L 만 올려도 추가 세수 KRW 2,485 억 (≈ USD 220.6 million) 으로 인프라 비용 KRW 2,443 억을 충당하고 7 십억 잉여. 환경개선 (CO₂ 감축 3.7–3.9 백만톤) + 수용성 (90.6–90.9%) + 재정 모두 충족하는 sweet spot 은 KRW 10–20/L. 한계는 (i) point-in-time 측정으로 RE technology 진화의 dynamic 효과 미반영, (ii) 5 attribute 한정, (iii) hypothetical bias.

## 핵심 결과

**Bayesian mixed logit 추정 (Table 5, N=279, 2,000 draws)**

| Attribute | 분포 | Mean (β) | SD | MWTP (KRW/L·unit) | RI (%) |
|---|---|---:|---:|---|---:|
| 가격 (10 KRW/L) | Log-normal | **−1.880\*\*\*** | 4.051\*\*\* | — | 11.37 |
| CO₂ 감축 (%) | Log-normal | 3.522\*\*\* | 59.49\*\*\* | +0.207 | 4.74 |
| 일자리 (1k 명) | Normal | −0.052 (n.s.) | 0.393\*\*\* | −0.458 | 6.68 |
| 식품비 (%) | Normal | −0.094\*\* | 5.870\*\*\* | — | 7.11 |
| 연비 (%) | Log-normal | −5.330\*\*\* | 133.56\*\*\* | −0.091 | 2.20 |
| **Reject RFS** | Normal | **−46.92\*\*\*** | 36.49\*\*\* | **−758.47** | **67.90** |

\*\*\* p<1%, \*\* p<5%. RI 67.90% 의 reject-RFS = 정책 자체 호의도가 dominant; MWTP −758 KRW/L 는 hypothetical bias 포함.

**Trade-off callout (Table 7, 가격 인상폭별)**

> 가격 +KRW 10/L → 수용률 90.89%, CO₂ 감축 3.71 백만톤, 추가 세수 KRW 248.5 억, 잉여 7 십억.
> 가격 +KRW 100/L → 수용률 84.87%, CO₂ 감축 5.20 백만톤, 추가 세수 KRW 198.8 억/구간.
> 결론: KRW 10–20/L 가 환경·수용·재정 동시 충족 sweet spot.

## 방법론 노트

Bayesian [[mixed-logit]] 의 utility specification 은 5 attribute + alternative-specific constant 의 가법 분해:

$$
U_{nj} = \beta_1 X_{\text{price}} + \beta_2 X_{\text{CO}_2} + \beta_3 X_{\text{job}} + \beta_4 X_{\text{food}} + \beta_5 X_{\text{eff}} + \beta_6 X_{\text{reject}} + \varepsilon_{nj}
$$

각 $\beta$ 는 응답자 간 heterogeneity 를 반영해 random parameter — 가격·CO₂·연비는 sign 일관성이 강하므로 log-normal, 일자리·식품·reject 는 normal. choice probability 는 simulated integration:

$$
P_{nj} = \int \left( \frac{e^{\beta'_n x_{nj}}}{\sum_i e^{\beta'_n x_{ni}}} \right) f(\beta) d\beta
$$

MWTP 는 attribute $k$ 의 marginal utility 를 price marginal utility 로 나눈 음수:

$$
MWTP_{x_{jk}} = -\frac{\partial U_{nj} / \partial x_{jk}}{\partial U_{nj} / \partial x_{j,\text{price}}} = -\frac{\beta_k}{\beta_{\text{price}}}
$$

Identification 은 (i) fractional factorial design 의 attribute 직교성, (ii) Bayesian 2,000 draws 의 posterior approximation, (iii) 6 choice set × 279 respondent = 1,674 task obs 에서 온다. 한계 — *hypothetical bias* (reject-RFS MWTP −758 KRW/L 의 비현실적 크기), price elasticity 가 stated preference 와 revealed preference 사이 vary 할 가능성.

## 연구 계보

본 paper 는 [[jongsulee]] 의 *2 기 (2005~)* [[energy-transition-policy-acceptance]] 라인의 *transport-sector 응용*. 직접 predecessor 는 Shin·Woo·Huh·Lee·Jeong (2014, *Energy Economics* 42:17–26) 의 RPS public preference 분석 — 동일 한국 대도시 운전자 sample, 동일 attribute level 설계 logic ([[jungwoo-shin-2014-rps-public-acceptance]]). [[choice-experiment]] 의 에너지 정책 응용 계보는 Bergmann et al. (2008), [[jongsulee]] 의 [[jongsulee-2003-color-display-conjoint]] 까지 거슬러 올라가는 [[jongsulee]] 라인의 conjoint/CE 전통.

이론적 backbone 은 McFadden (1974) 의 conditional logit + McFadden·Train (2000) 의 mixed logit, Train (2009) 의 Bayesian 추정. 같은 [[temep]] 그룹의 sibling 으로 Choi-Koh-Lee (2008, mobile TV), Lee-Choi-Cho (2011, next-gen DVD), Choi-Shin-Lee (2013, tablet PC) 가 *consumer preference 정량화* 의 다른 sector 응용. [[sung-yoon-huh]] 박사 연구의 *renewable 정책 시리즈* 시작으로, 2015 년 RPS/RFS/RHO 통합 CVM 분석 ([[sung-yoon-huh-2015-rps-rfs-rho-cvm]]) 으로 직접 확장.

## See also

- [[choice-experiment]]
- [[mixed-logit]]
- [[mwtp-calculation]]
- [[renewable-fuel-standard]]
- [[biofuel-policy]]
- [[energy-transition-policy-acceptance]]
- [[sung-yoon-huh]]
- [[jongsulee]]
- [[jungwoo-shin]]
- [[sung-yoon-huh-2015-rps-rfs-rho-cvm]]
- [[jongsulee-2003-color-display-conjoint]]