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type: paper
slug: yeonbaekim-2007-alternative-fuel-vehicle-bayesian-approach
title: Consumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea
authors:
  - '[[yeonbaekim]]'
  - '[[gicheol-jeong]]'
  - '[[jiwoon-ahn]]'
  - '[[jeongdonglee]]'
year: 2007
venue: '[[international-journal-of-automotive-technology-and-management]]'
volume: '7'
issue: '4'
pages: 327-343
categories:
  - '[[consumer-choice-research]]'
  - '[[environmental-economics]]'
  - '[[energy-economics]]'
methods:
  - '[[conjoint-analysis]]'
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[bayesian-estimation]]'
  - '[[gibbs-sampling]]'
  - '[[stated-preference]]'
  - '[[random-utility-model]]'
  - '[[rank-ordered-logit]]'
  - '[[market-simulation-elasticity]]'
  - '[[markov-chain-monte-carlo]]'
themes:
  - '[[alternative-fuel-vehicle]]'
  - '[[hybrid-vehicle]]'
  - '[[indirect-network-effect]]'
  - '[[fuel-cost]]'
  - '[[pollutant-emission]]'
aliases:
  - yeonbaekim-2006-business-strategy-policy (PICMET conference version)
last_updated: '2026-05-20T01:41:32+09:00'
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# Consumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea

*[[yeonbaekim]], [[gicheol-jeong]], [[jiwoon-ahn]], [[jeongdonglee]] (2007)* · [[international-journal-of-automotive-technology-and-management]] 7(4):327–343

> [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]] (PICMET 2006 conference) 의 *journal 발전판* — 동일 설문 데이터 (서울 N=500, gasoline · diesel · CNG · LPG · hybrid 5 fuel type × 9 attribute 의 stated-preference 컨조인트) 와 동일 방법론 ([[mixed-logit]] + Bayesian Gibbs sampling) 위에서 결과 정제 · narrative 확장 · 정책 함의 강화. 핵심 발견 동일 — 비용 attribute (purchase price · fuel cost · maintenance) 와 [[indirect-network-effect]] (충전소 · 정비소) 가 mean 강 · variance 작은 *homogeneous* preference, fuel type 더미는 mean 작 · variance 큰 *heterogeneous*. 시장 시뮬레이션 elasticity 에서 fuel cost · maintenance cost 가 purchase price 보다 2–3 배 효과. journal 발전 contribution: market simulation 의 elasticity 명시적 정량화, 정책 도구 비교 (purchase 보조금 vs fuel tax 감면 vs infrastructure 확충) 의 quantitative ranking.

- **RQ**: 한국 시장 진입 예정 alternative-fuel · hybrid 차량의 소비자 선호 구조와 시장 형성을 위한 정책 도구 (보조금 · 인프라 · 세제) 의 *상대 효과* 는 어떻게 ranked 되는가? — 2006 PICMET 발표의 정책 강조 시각.
- **방법론**: [[conjoint-analysis]], [[mixed-logit]], [[bayesian-estimation]], [[gibbs-sampling]], [[stated-preference]], [[random-utility-model]], [[rank-ordered-logit]], [[market-simulation-elasticity]] (sample enumeration + 시나리오 elasticity)
- **데이터**: 서울 20–59 세 N=500 face-to-face conjoint (2005-07), attribute 9 종 (fuel type 5 · fuel cost 4 · purchase price 4 · maintenance 4 · service station availability 4 · service center availability 4 · power 3 · body type 2 · pollutant emission rate 3), fractional factorial 16 card 를 4 set × 4 card ranking
- **주요 발견**: Diesel · CNG · LPG · Hybrid dummy 모두 normal 분포로 mean 차이 작지만 variance 큰 *heterogeneous*; 비용 attribute 와 인프라 attribute 는 log-normal 변환 후 *homogeneous*; 시장 base case (compact car) gasoline 20.8% / diesel 26.4% / CNG 18.4% / LPG 11.3% / hybrid 23.2%; elasticity 비교 — fuel cost · maintenance cost 가 dominant
- **시사점**: 정책 도구 ranking — (i) fuel tax · 자동차세 감면 (지속적 maintenance / fuel cost 보조) > (ii) 인프라 (충전소 · 정비소) 확충 > (iii) 일회성 purchase price 보조금. 자동차 메이커는 fuel efficiency R&D 가 출고가 인하보다 우선

![Fig. 1. Simulation 1, 2 의 attribute 변화별 elasticity 절대값 비교: fuel cost · maintenance cost 변화가 pollutant emission · purchase price 보다 훨씬 큰 demand 반응을 일으킨다. 본 paper 의 핵심 *정책 도구 ranking* 메시지를 한 figure 로 시각화. compact / luxury / SUV 모든 segment 에서 같은 패턴.](/papers/200700_KimY_Consumer_preferences_for_alternative_fuel_vehicles_in_South_Korea/fig1.jpeg)

## 요약

본 paper 는 [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]] (PICMET 2006) 의 conference-to-journal evolution 으로, *International Journal of Automotive Technology and Management* (IJATM) 에 게재된 정제판. 동일 설문 데이터 (서울 N=500, 2005-07, 9 attribute × 16 card fractional factorial) 와 동일 방법론 — [[stated-preference]] [[conjoint-analysis]] → [[rank-ordered-logit]] → [[mixed-logit]] (random coefficient) → [[bayesian-estimation]] + [[gibbs-sampling]] (Allenby-Rossi 1999, Chiang-Chib-Narasimhan 1999, Huber-Train 2001, Train 2003, Train-Sonnier 2003) — 위에서, journal review 과정을 거치면서 narrative 정제 + 정책 함의 강화 + market simulation 의 elasticity 정량화가 추가됐다.

방법론적으로는 PICMET 2006 과 사실상 identical — Train-Sonnier (2003) 의 bounded-distribution 변환을 적용해 비용 attribute (PRICE · fuel cost · maintenance · pollutant) 는 log-normal $C_i = -\exp(\beta_i)$ 변환으로 음 부호 일관, 인프라 / 출력 attribute 는 음의 입력값 정규화 후 log-normal 로 양 부호 일관, fuel type · body type 더미는 unbounded normal 로 부호 변동 허용. 20,000 Gibbs draw burn-in 10,000 + thinning 10 → 1,000 posterior draw 의 추정 결과 — fuel type dummy 가 mean 작지만 variance 1.62–2.13 으로 heterogeneous, 비용 · 인프라 · 출력 attribute 가 mean 강 (각 −0.43 ~ −7.13) 이지만 transformed coefficient variance 0.0003–0.0036 으로 homogeneous. 본 paper 의 주요 contribution 은 이 결과 자체보다 *Section 3.6 (Market simulations)* 의 elasticity 계산을 PICMET 발표보다 정제해 *정책 도구 비교* 의 quantitative basis 를 만든 점.

Market simulation 은 두 시나리오 — Simulation 1 (compact car group: diesel attribute 변화) 와 Simulation 2 (compact car group: hybrid attribute 변화) — 로 진행. 각 시나리오에서 attribute level 변화 (pollutant 100→80, fuel cost 70→65, service center 80→90 등) 에 따른 점유율 변화와 elasticity (Δ점유율/점유율) / (ΔattributeLevel/attributeLevel) 를 계산. Figure 1 은 모든 attribute 변화의 elasticity 절대값을 한 자리에서 비교 — fuel cost · maintenance cost 의 elasticity 가 가장 크고, pollutant emission 의 elasticity 가 가장 작은 *ranking* 이 모든 segment 에서 안정적. 이 ranking 이 본 paper 의 *정책 도구 비교* 메시지를 정량 기반에서 뒷받침한다. PICMET 2006 의 conference 발표가 같은 elasticity 를 보여줬지만, journal 발전판은 (i) elasticity 의 비교 도구를 figure 한 장으로 통합, (ii) 정책 ranking 의 메시지 (지속적 fuel tax > 인프라 > 일회성 purchase 보조) 를 명확화, (iii) consumer 측 인센티브 vs 공급자 측 인프라 정책의 분리 분석을 추가.

본 paper 의 정책 함의는 PICMET 2006 의 [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]] 와 동일하지만 강조점이 달라졌다. Conference 발표에서는 *방법론 contribution* (Bayesian mixed logit 의 AFV domain 응용) 이 중심이었고, journal 발전판에서는 *정책 도구 ranking* 이 중심. 정책 ranking 의 narrative — (i) 일회성 purchase price 보조금은 elasticity 가 작아 효과 적음, (ii) 지속적 fuel tax · 자동차세 감면이 elasticity 가장 큰 leverage, (iii) 인프라 (충전소 · 정비소) 확충은 indirect network effect 을 통한 multiplier — 가 IJATM 의 *자동차 산업 정책 readership* 에 맞춰 강화. 한국 시장의 시점적 특수성 (2005 diesel 진입, 2006 hybrid 진입) 이 elasticity 의 *예측력* 기준을 제공.

## 핵심 결과

**Bayesian mixed logit 추정 (Table 2, 동일 sample, N=500)**

| 변수 | Mean (b) | Variance (W) | 분포 |
|---|---:|---:|---|
| Diesel dummy | 0.192 | 2.110\* | Normal |
| CNG dummy | 0.317\* | 1.824\* | Normal |
| LPG dummy | −0.015 | 0.765\* | Normal |
| Hybrid dummy (negative mean) | (negative)\* | 0.785\* | Normal |
| Fuel cost | −4.434\* | 2.081\* | Log-normal |
| Purchase price | −6.014\* (대략) | 3.020\* | Log-normal |
| Maintenance cost | −4.578\* | 3.586\* | Log-normal |
| Service station availability | −5.360\* | 1.524\* | Log-normal (positive after transform) |
| Service center availability | −4.931\* | 1.950\* | Log-normal (positive after transform) |
| Power | −7.134\* | 2.456\* | Log-normal (positive after transform) |
| Body type SUV (base = standard) | −0.352\* | 1.085\* | Normal |
| Pollutant emission rate | −6.700\* | 6.157\* | Log-normal |

→ Fuel type · body type 은 heterogeneous, 비용 · 인프라는 homogeneous. (수치는 PICMET 2006 sibling 과 약간 다름 — journal review 후 model spec 미세조정.)

**Market simulation: compact car group base case**

| Fuel type | Base 점유 |
|---|---:|
| Gasoline | 20.8% |
| Diesel | 26.4% |
| CNG | 18.4% |
| LPG | 11.3% |
| Hybrid | 23.2% |

**Elasticity 비교 (Figure 1 의 attribute 변화 ranking)**

| Attribute change | Compact 디젤 elasticity | Compact 하이브리드 elasticity | Luxury 디젤 |
|---|---:|---:|---:|
| Fuel cost | **−1.27** | **−0.93** | **−3.08** |
| Maintenance cost | (large) | **−1.19** (compact) / **−3.38** (SUV hybrid) | (large) |
| Service center availability | +0.70 | +0.48 | +0.79 |
| Purchase price | (작) | −0.49 | −0.90 |
| Pollutant emission | −0.25 | (small) | −0.22 |

→ 모든 segment 에서 fuel cost · maintenance cost > 인프라 > purchase price > pollutant emission 의 ranking 안정.

## 방법론 노트

본 paper 는 [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]] 와 동일한 [[mixed-logit]] + [[bayesian-estimation]] 절차. 자세한 likelihood / Gibbs sampler 사양은 sibling paper 의 *방법론 노트* 참조. 추정 식별 idea 동일 — (i) 16 card 의 fractional factorial 에서 9 attribute 의 main effect 식별, (ii) 4 set × 4 card ranking 변동에서 응답자별 random coefficient 분산 식별, (iii) 5 fuel type 의 cross-correlation matrix (sibling Table 5) 에서 응답자 cluster (e.g. CNG-Hybrid 상관 0.534 — alternative-fuel preference cluster) 식별.

본 paper 의 method 측면 incremental contribution 은 *market simulation 의 elasticity 명시적 정량화*:

$$
\mathrm{elasticity}_{j, k} = \frac{\Delta P_j / P_j}{\Delta X_k / X_k}
$$

$P_j$ = fuel type $j$ 의 시장점유, $X_k$ = attribute $k$ 의 level. sample enumeration:

$$
P_j^{\rm sim} = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} \frac{e^{C(\beta_i)' x_j^{\rm sim}}}{\sum_{k=1}^{J} e^{C(\beta_i)' x_k^{\rm sim}}}
$$

attribute level 변화 시나리오 별로 $P_j^{\rm sim}$ 을 base case 대비 비교해 elasticity 도출. Figure 1 의 absolute elasticity ranking 이 본 paper 의 *정책 도구 비교* 메시지의 정량 기반. PICMET 2006 발표 대비 contribution: (i) 두 시나리오 (디젤 변화 / 하이브리드 변화) 의 paired 비교, (ii) compact / luxury / SUV 세그먼트별 robustness 검증, (iii) elasticity 의 attribute-by-attribute ranking 의 안정성 입증.

## 연구 계보

본 paper 는 [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]] (PICMET 2006) 의 *직접적 conference-to-journal 후속*. 동일 데이터·동일 저자진·동일 방법론에 journal review 과정의 정책 함의 정제 + market simulation elasticity 명시 정량화가 추가된 발전판. 두 paper 의 관계는 *PICMET → IJATM 의 conference-to-journal 표준 경로* 의 예 — TEMEP demand-analysis 라인의 working paper · conference 발표 · journal 게재의 evolution 단계를 보여준다.

방법론 lineage 는 sibling 과 동일 — Brownstone-Train (1999 *Journal of Econometrics*) 의 mixed logit AFV, Ewing-Sarigollu (2000 *Journal of Public Policy and Marketing*) 의 clean-fuel discrete choice, Dagsvik-Wennemo-Wetterwald-Aaberge (2002 *Transportation Research Part B*) 의 AFV potential demand, Horne-Jaccard-Tiedemann (2005 *Energy Economics*) 의 hybrid energy-economy, Bunch-Bradley-Golob-Kitamura-Occhiuzzo (1993 *Transportation Research Part A*) 의 California 파일럿 위에 위치. *Bayesian discrete choice* lineage 는 Allenby-Rossi (1999 *Journal of Econometrics*) 의 marketing heterogeneity, Chiang-Chib-Narasimhan (1999 *JoE*), Huber-Train (2001 *Marketing Letters*) 의 classical-Bayesian equivalence, Train (2003) · Train-Sonnier (2003) 의 hierarchical Bayesian 표준화. Network economics lineage 는 Katz-Shapiro (1985 *American Economic Review*) 의 network externality, Economides (1996 *International Journal of Industrial Organization*) 의 network economics formalization.

TEMEP 내 sibling: (i) [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]] — 직접 conference predecessor. (ii) [[jiwoon-ahn-2006-rank-ordered-logit-bayesian-estimation]] — 같은 Bayesian mixed ROL 의 WDC 응용. (iii) [[jongsulee-2006-mobile-number-portability-korean-mobile-telecom]] — 같은 방법론의 mobile telecom 응용. 본 paper 는 [[yeonbaekim]] 의 *한국 자동차·에너지·환경 정책* 라인의 표지석. 본 paper 의 *fuel cost · maintenance cost 보조금 > purchase price 보조금* 메시지는 이후 한국 정부의 친환경차 정책 (전기차 보조금 정책의 충전요금 감면 + 무료충전 + 자동차세 감면 등 다층 인센티브 구조) 과 호응한다.

## See also

- [[yeonbaekim-2006-business-strategy-policy]]
- [[alternative-fuel-vehicle]]
- [[hybrid-vehicle]]
- [[indirect-network-effect]]
- [[mixed-logit]]
- [[bayesian-estimation]]
- [[market-simulation-elasticity]]
- [[jiwoon-ahn-2006-rank-ordered-logit-bayesian-estimation]]
- [[yeonbaekim]]
- [[jeongdonglee]]