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type: paper
slug: sungho-moon-2025-coal-phase-out-acceptance
title: >-
  Analysis on the Acceptance of Coal Phase-Out Policy Considering Public
  Preferences: Policy Implications and Future Direction Based on Empirical
  Evidence from South Korea
authors:
  - '[[sungho-moon]]'
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[junghun-kim]]'
  - '[[hyunhong-choi]]'
year: 2025
venue: '[[energy-economics]]'
volume: '145'
pages: '108453'
doi: 10.1016/j.eneco.2025.108453
categories:
  - '[[energy-economics]]'
  - '[[environmental-economics]]'
methods:
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[discrete-choice-experiment]]'
  - '[[bayesian-estimation]]'
  - '[[markov-chain-monte-carlo]]'
themes:
  - '[[coal-phase-out]]'
  - '[[energy-transition-policy-acceptance]]'
  - '[[just-transition]]'
  - '[[labor-conversion]]'
  - '[[site-repurposing]]'
  - '[[stranded-assets]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:09:05+09:00'
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# Analysis on the Acceptance of Coal Phase-Out Policy Considering Public Preferences: Policy Implications and Future Direction Based on Empirical Evidence from South Korea

*[[sungho-moon]], [[jongsulee]], [[junghun-kim]], [[hyunhong-choi]] (2025)* · [[energy-economics]] 145:108453 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108453)

> 한국 *석탄 발전 phase-out* 정책의 공중 수용성을 6 개 attribute (capacity, location, site utilization, period, labor conversion, electricity bill) 의 [[discrete-choice-experiment]] 으로 정량화. N=510 가구, 3,060 obs. *재생 → LNG → 문화 복합* 순 site 재활용 선호, *East/West Sea > South Sea*, *조기 decommission 선호*, *labor conversion 10%↑ 에 USD 1.00/월 추가 지불* 의향. Scenario 분석: 전체 24 GW phase-out 시 cultural complex 가 renewable 을 추월 (전기료 격차 때문), 15 개 실제 석탄 발전소 phase-out 우선순위 ranking 산출.

- **RQ**: 한국 석탄 phase-out 정책의 (i) attribute 별 (capacity, location, site repurposing, decommission period, labor conversion, electricity bill) 공중 선호와 MWTP, (ii) 다양한 정책 옵션 (전체 24 GW phase-out, 개별 15 발전소 우선순위) 의 수용률, (iii) [[just-transition]] 의 labor conversion 정량 가치?
- **방법론**: [[discrete-choice-experiment]] (1,296 조합 → orthogonal 18 alt → 6 sets × 3 alt + no-choice; Huber-Zwerina overlap-min design), [[mixed-logit]] (normal coefficient; price 만 negative lognormal), [[bayesian-estimation]] + [[markov-chain-monte-carlo]] (10,000 iter, 5,000 burn-in)
- **데이터**: Gallup Korea 온라인 survey 2023-02, Korean household 가구 (전기료 attribute 때문), region quota sampling, N=510 (Male 58.4%, 40-59 세 53.1%, Seoul+metropolitan 49.1%). 6 choice occasions × 510 = 3,060 obs. Chi-square test: 표본-모집단 region 차이 무 (p > 0.05)
- **주요 발견**: (i) Coefficient: capacity 0.035 (n.s.) — 시설 규모 자체엔 무관심; East Sea +0.446***, West Sea +0.414*** (vs South Sea); LNG repurpose -0.340***, cultural complex -0.433*** (vs renewable); period -0.390*** (지연 비선호); labor conversion +0.331*** (just transition 선호); electricity bill -1.556***; no-choice -10.616*** (강한 정책 지지). (ii) MWTP (median, KRW/월): East Sea +848, West Sea +339 (vs South), LNG -597, cultural -247 (vs renewable), period delay 10 yr -783, labor conversion 10%↑ +1,249 (USD 1.00). (iii) Total MWTP for 100% labor conversion: USD 157.95M/월 (= KRW 197.44B/월) for 15.81M households (Chungcheongnam-do fund 8M USD = 2.05% of residents' MWTP). (iv) Scenario: West Sea 24 GW 전체 phase-out 시 renewable 26.4%, LNG 19.9%, cultural complex 33.7% — *cultural complex 가 renewable 추월* (전기료 인상 격차). (v) 15 개 실제 발전소 phase-out 우선순위: 노후 + capacity 적은 발전소 선호 (E/W/S coast 골고루 분포). (vi) Labor conversion 0% → 100% 변화 시 수용률 77.8% → 82.8%.
- **시사점**: (a) *Renewable 우선* 선호가 일관되지만, 24 GW 같은 *대규모 전환* 시 전기료 상승이 결정적 — 점진적 LNG 매개 전환 정당화. (b) 지역별 우선순위는 *복합 attribute* 의 product — capacity, period, location 모두 고려 시 단순 location-bias 해소. (c) *labor conversion 의 정량 가치 USD 1.00/월/10%* — 충남도의 KRW 100 억 (5 년 fund) 가 주민 MWTP 의 2.05% 에 그침 — fund scale 확대 정당화. (d) "no one left behind" 정량 empirical mandate.

![Figure 3: Coal-fired plant phase-out ranking by individual marginal utility (15 actual plants, location + capacity + age combined)](/papers/202505_MoonS_Analysis_on_the_acceptance_of_coal_phase_out_policy_considering_public_preferences_Policy_implications_and_future_direction_based_on_empirical_evidence_from_South_Korea/fig3.jpeg)

## 요약

이 paper 는 [[jongsulee]] 의 *citizen preference 라인* 의 *carbon-neutrality 정책 구체화* 단계이다. 기존 한국 / 글로벌 에너지 전환 수용성 연구 (Huh et al. 2015, Kim et al. 2018, Shin et al. 2014, Borriello et al. 2021, Kaenzig et al. 2013, Tabi et al. 2014) 가 *renewable vs fossil mix 선택* 의 generic 비교에 머문 반면, 본 paper 는 *coal phase-out 라는 specific 정책* 의 implementation 단계 — capacity, location, site repurposing, period, labor conversion 의 *trade-off* — 를 attribute 로 명시. 직접 선행은 Rinscheid & Wüstenhagen (2019) 의 독일 coal phase-out preference, Park et al. (2023) 의 한국 cold reserve, Pan et al. (2023) 의 중국 conversion cost 분석, [[sungho-moon-2023-energy-transition-acceptance]] 의 author 본인 작업이다.

방법론은 6 attribute (capacity 4 lvls, location 3, site utilization 3, period 3, labor 3, price 4) → 1,296 조합 → orthogonal design 18 alt → Huber-Zwerina overlap-minimization 으로 6 choice sets × 3 alt + no-choice. Coefficient 는 모두 normal distribution 가정 (Train-Weeks 2005), 단 electricity bill 은 *negative lognormal* (모든 개인이 same negative direction). [[bayesian-estimation]] [[markov-chain-monte-carlo]] 10,000 iter (burn-in 5,000). Identification: orthogonal attribute, no-choice 의 baseline 역할 (Vermeulen et al. 2008), price attribute 단조 음의 lognormal 로 MWTP 안정성 확보.

결과의 정책적 가치는 *scenario 분석의 dynamic shift* 에서 두드러진다. 단일 attribute MWTP 만 보면 renewable repurposing 이 cultural complex 보다 USD 0.20/월 선호되지만, *대규모 (24 GW) phase-out scenario* 에서 renewable 의 전기료 인상이 더 커서 acceptance 가 26.4% 까지 떨어지는 반면 cultural complex 는 33.7% 로 추월. 즉 *정책 scale 의 함수로 우선 옵션이 뒤집힘* — 단순 marginal preference 분석의 한계 노출. 15 개 실제 발전소의 phase-out 우선순위 분석은 *capacity × period × location* 의 다차원 combinations 으로 *East/West Sea 우월성이 항상 성립하지 않음* 을 보여, 단순 지역 ranking 이 아닌 *complex multi-attribute optimization* 의 필요성을 정당화. Labor conversion 의 정량적 가치 (USD 1.00/월/10%) × 1,581 만 가구 = USD 157.95M/월 의 total WTP 는 충남도의 5 년 KRW 100 억 fund 가 주민 willingness 의 2.05% 에 불과함을 시사 — *just transition 의 fund scale 의 empirical 정당화*. TEMEP 의 *consumer preference 도구* 가 *국가 단위 정책 설계* 에 직접 활용된 사례.

## 핵심 결과

| Attribute | Mean (b) | Std. Dev. | MWTP (median, KRW/월) |
|---|---:|---:|---:|
| Capacity (1000 MW) | 0.035 | 0.329*** | +28 |
| East Sea (vs South) | 0.446*** | 0.743*** | +848 |
| West Sea (vs South) | 0.414*** | 1.651*** | +339 |
| LNG combined-cycle (vs renewable) | -0.340*** | 0.691*** | -597 |
| Cultural complex (vs renewable) | -0.433*** | 0.940*** | -247 |
| Period remaining (10 yr) | -0.390*** | 0.599*** | -783 |
| Labor conversion (10%) | 0.331*** | 0.456*** | +1,249 (= USD 1.00) |
| Electricity bill (KRW 1000) | -1.556*** | 2.305*** | — |
| No-choice (reject) | -10.616*** | 9.631*** | — |

> **Scenario: West Sea 전체 24 GW phase-out vs 3 GW**
> - 3 GW 시: renewable 34.8%, LNG 25.4%, cultural 26.8% (총 acceptance 87.0%, no-choice 13.0%)
> - 24 GW 시: renewable 26.4%, LNG 19.9%, cultural 33.7% (총 80.0%, no-choice 20.0%)
> - 12 GW 부근에서 cultural complex 가 renewable 추월
> - Cultural complex 는 capacity 증가에 따라 acceptance 증가 (전기료 격차)

> **Labor conversion → acceptance**
> - 0% → 77.8%, 100% → 82.8% (5%p 차이)
> - Total MWTP for 100% conversion: USD 157.95M/월 (KRW 197.44B/월 across 15.81M households)

## 방법론 노트

[[mixed-logit]] choice probability:

$$
P_{njt} = \int \frac{\exp(\beta_n' x_{njt})}{\sum_i \exp(\beta_n' x_{nit})} f(\beta) d\beta
$$

MWTP:

$$
\mathrm{MWTP}_{x_{nj}} = -\frac{\partial U_{nj}/\partial x_{nj, \text{non-price}}}{\partial U_{nj}/\partial x_{nj, \text{price}}} = -\frac{\widehat{\beta}_{n, \text{non-price}}}{\widehat{\beta}_{n, \text{price}}}
$$

Utility specification:

$$
U_{njt} = \beta_{\text{Capacity}} x_{\text{Capacity}} + \beta_{\text{EastSea}} d_{\text{EastSea}} + \beta_{\text{WestSea}} d_{\text{WestSea}} + \beta_{\text{LNG}} d_{\text{LNG}} + \beta_{\text{Complex}} d_{\text{Complex}} + \beta_{\text{Period}} x_{\text{Period}} + \beta_{\text{Labor}} x_{\text{Labor}} + \beta_{\text{Bill}} x_{\text{Bill}} + \beta_{\text{NoChoice}} d_{\text{NoChoice}} + \varepsilon_{njt}
$$

Baseline: South Sea (location), renewable power plant (site utilization). $\beta_{\text{Bill}}$ 만 negative lognormal (모두 음의 방향 단조성 보장). [[bayesian-estimation]] 10,000 iter MCMC, burn-in 5,000. Aggregate acceptance:

$$
P_j = \frac{1}{N} \sum_{n=1}^N P_{nj}, \quad P_{nj} = \frac{\exp(\beta_n' x_j)}{\sum_i \exp(\beta_n' x_i)}
$$

Scenario analysis 에서 전기료 인상이 *각 site utilization plan 별* 다르게 계산됨 (Appendix A 의 LCOE 차이 적용) — 단순 attribute marginal effect 의 합이 아닌 *동적 균형* 시뮬레이션.

## 연구 계보

본 paper 는 (a) Rinscheid & Wüstenhagen (2019) 의 독일 coal phase-out preference (탄광 지역 vs 일반) 의 한국 확장, (b) Huh et al. (2015), Kim et al. (2018, 2020b) 의 한국 power mix 수용성 라인, (c) Woo et al. (2014), Lee et al. (2017) 의 contingent valuation 라인, (d) Pan et al. (2023) 의 중국 conversion cost 분석, (e) Park et al. (2023) 의 한국 cold reserve, (f) [[just-transition]] 문헌 (Harrahill & Douglas 2019, Mayer 2018, Blankenship et al. 2022), (g) Korean government 의 10차 기본 에너지 계획 + Powering Past Coal Alliance 정책 배경을 결합한다. 직접 선행: [[sungho-moon-2023-energy-transition-acceptance]] (동일 1 저자의 일반 에너지 전환 수용성) → 본 paper 의 *coal-specific* 좁힘. TEMEP 내 sibling: [[jongsulee]] 의 *energy preference 라인* 의 hot 응용. Moon-Lee-Kim-Choi 의 연속 협업 라인 (jongsulee + junghun-kim + hyunhong-choi) 의 2025 시점 정점.

## See also

- [[jongsulee]]
- [[sungho-moon]]
- [[junghun-kim]]
- [[hyunhong-choi]]
- [[mixed-logit]]
- [[discrete-choice-experiment]]
- [[bayesian-estimation]]
- [[coal-phase-out]]
- [[just-transition]]
- [[energy-transition-policy-acceptance]]
- [[stranded-assets]]
- [[energy-economics]]
- [[sungho-moon-2023-energy-transition-acceptance]]
- [[sungho-moon-2022-energy-mix-afv-adoption]]