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Understanding Heterogeneous Consumer Preferences for Residential Zero Energy Buildings (ZEBs) in South Korea: A Latent Class Approach

jihye-choi, dohyeong-kee, 이종수, justine-jihyun-kim (2023) · Sustainable Cities and Society 97:104747 · DOI ↗

한국 주거용 Zero Energy Buildings (ZEBs) 의 소비자 선호 이질성을 latent-class-model (3 class) 으로 분류. 701 명 (8 대 광역도시, 2019 년 4 월 Gallup Korea 면접) 의 7-attribute DCE — construction company, accessibility, RE facility, ventilation type, CO2 reduction, energy bill savings, cost. Class 1 forward-looking 48.5% (energy savings RI 36.4%, MWTP for bill savings KRW 4.48M), Class 2 cost-sensitive 28.5% (cost RI 51.5%, Seoul 외 거주·저소득), Class 3 cost-insensitive 23.0% (가격에 positive 반응, Seoul 거주·고소득). 시뮬레이션: ZEB subsidy KRW 9M/주택 (≈ Japan ZEB 보조금) 시 Class 1 점유율 +5.03%p, Class 2 는 거의 무반응.

  • RQ: (1) 한국 주거용 ZEB 의 소비자 선호 이질성은 어떻게 segment 되는가? (2) 정부의 ZEB 보조금 (cost subsidy) 효과는 segment 별로 어떻게 다른가?
  • 방법론: discrete-choice-experiment (7 attribute, 972 → 24 orthogonal alternatives, 8 choice sets × 4 alternatives + opt-out), latent-class-model (EM algorithm, AIC/CAIC/BIC 비교로 3 class 선택), membership function (multinomial logit on socio-demographic + psychographic)
  • 데이터: 한국 8 대 광역도시 701 명 face-to-face 설문 (Gallup Korea, 2019-04, 20-59 세). Attribute: construction company (대형/중소), accessibility (5/10/15 분), RE facility (설치/미설치), ventilation (natural/mechanical/HRV), CO2 reduction (1.2/4.8/8.4 ton/year), energy bill savings (30/60/90%), cost (KRW 1-3M/3.3m²)
  • 주요 발견: (1) 3 class 식별: Class 1 forward-looking 48.5% (Saving on energy bills RI 36.4% — 최우선), Class 2 cost-sensitive 28.5% (Additional cost RI 51.5%), Class 3 cost-insensitive 23.0% (Additional cost RI 51.0% 이나 positive 부호 — 가격이 quality signal). (2) Class 1 MWTP: bill savings KRW 4,479,617 ($3,869), CO2 reduction KRW 184,842/ton, opt-out KRW -1,703,929. (3) Membership: Class 2 는 Seoul 거주 -2.13***, 환경 인식 -0.47*, innovativeness -0.64**. (4) 시뮬레이션: 보조금 0 일 때 Class 1 은 Option 2 (efficient) 46.06% / Option 3 (ZEB) 37.62%, Class 2 는 Option 1 (conventional) 88.81%. (5) ZEB subsidy KRW 9M/주택 (≈ Japan METI JPY 0.75M) 시 Class 1 Option 3 점유율 +5.03%p, Class 2 거의 무반응.
  • 시사점: Heterogeneous subsidy targeting — Class 1 (잠재 수요자) 에 보조금 집중 유효, Class 2 (cost-sensitive) 에는 보조금 무용, 대신 retrofit 보조 (예: 서울시 BRP) 권장. Class 3 의 lexicographic / signaling 행동은 기존 합리적 소비자 모형의 한계 — 추가 연구 필요.

3 latent class 의 hypothetical 3 옵션 (Conventional / Energy-efficient / Zero-energy apartment) 별 시장 점유율. Class 1 은 에너지 효율형 + ZEB 선호, Class 2 는 conventional 압도적 선호, Class 3 은 ZEB 압도적 선호. Segment 별 정책 차별화의 정량 근거.

요약

이 paper 는 이종수 의 3 기 (에너지 정책 + 소비자 선호 deepening — 건물 부문 확장) 의 대표 작업으로, 이종수 author page anchor 의 건물·도시 sustainability 라인에 위치. 한국이 2012 년부터 신축 주거 건물의 ZEB 의무화 phase-in 을 시작했지만 (BEEC Level 1++ 이상, 에너지 자립도 20% 이상), low ROI (5-15% 초과 건설비) + 인식 부족 + 정보 비대칭으로 시장 보급 정체. 본 paper 는 demand-side 의 정량 진단 으로 정책 input 제공.

방법은 latent-class-model (Magidson & Vermunt 2002) — segment 의 사후 추정 이 strength. 다른 random parameter model (mixed logit) 대비 (i) heterogeneity 의 cause (membership function 으로 demographic·psychographic 매개) 를 explicit 하게 모형화, (ii) segment 별 별도 utility function 추정 (각 segment 내부는 동질) — segment 간 질적으로 다른 결정 구조 식별 가능. EM algorithm 사용 (Newton-Raphson 대비 numerical stability + local maxima 수렴 보장). AIC / CAIC / BIC 의 3 indices 비교로 3 class 가 optimum (BIC 5,935.7 최소).

핵심 발견: Class 1 (forward-looking, 48.5%) — energy bill savings 가 RI 36.4% 로 압도적, CO2 reduction 도 유의 (RI 10.81%). Opt-out (status quo) coefficient -1.19*** — 현재 비효율 주택 유지 disutility. 이 class 는 ZEB 의 장기 monetary 효과 를 internalize. MWTP for bill savings KRW 4,479,617 ($3,869). Class 2 (cost-sensitive, 28.5%) — Additional cost RI 51.5% 가 압도, 나머지 attribute 대부분 비유의. 단 bill savings 만 RI 18.71% 로 유의 (장기 절약 일부 internalize). Membership function: Seoul 거주 -2.13*** (Seoul 외 거주, 즉 광역시 거주), residential space -0.58*, 환경 인식 -0.47*, innovativeness -0.64** — 저소득·환경 무관심·non-innovative 프로필. Class 3 (cost-insensitive, 23.0%) — Additional cost coefficient +2.04* (positive sign, 비합리), 나머지 거의 모두 비유의. Lexicographic preference 또는 price-as-quality signal (Völckner 2008) 가능성. Seoul 거주 + 고소득 + 고교육 프로필.

시뮬레이션 (3 hypothetical option: Conventional BEEC 3, Efficient BEEC 1, ZEB BEEC 1++): Class 1 의 baseline 점유율 — Option 1 16.32% / Option 2 46.06% / Option 3 37.62%. Class 2: Option 1 88.81% / Option 3 0.79% — ZEB 무관심. ZEB subsidy KRW 0.1M/3.3m² 증가 시 Class 1 의 Option 3 점유율 +1.72%/step, KRW 0.3M (=주택당 KRW 9M, Japan METI 보조금 수준) 시 Option 3 가 Option 2 추월. Class 2 는 보조금 KRW 0.5M 까지 +0.21%/step 만 — 거의 무반응. 시사점: blanket 보조금 정책의 비효율 — Class 1 에 targeted subsidy 가 cost-effective, Class 2 는 retrofit 보조 (서울시 BRP 같은 long-term low-interest loan) 가 더 적합.

핵심 결과

LCM 3-class estimation (701 응답자, EM algorithm, BIC 5,935.7):

AttributeClass 1 CoefClass 2 CoefClass 3 CoefC1 MWTPC1 RI (%)C2 RI (%)C3 RI (%)
Construction company+0.450*+0.314+0.924KRW 644K5.234.3411.55
Accessibility-0.113***-0.017+0.037KRW -162K13.172.404.64
RE facility+0.186-0.127-0.653—2.171.758.16
Mechanical ventilation+0.140-0.301-0.414—1.634.165.18
HRV+0.042-0.699-1.076—0.499.6713.45
CO2 reduction+0.129***-0.045-0.030KRW 185K/ton10.814.502.69
Bill savings+3.127***+1.353*+0.032KRW 4.48M36.4018.710.40
Opt-out (status quo)-1.189***-0.216+0.233KRW -1.70M13.852.982.91
Additional cost-0.698***-1.862***+2.040*—16.2551.5051.01
Class share48.5%28.5%23.0%————

시장 점유율 시뮬레이션 (baseline, no subsidy):

ClassOption 1 (Conventional)Option 2 (Efficient)Option 3 (ZEB)
Class 116.32%46.06%37.62%
Class 288.81%10.40%0.79%
Class 33.95%23.62%72.43%

ZEB subsidy 효과 (per KRW 100,000/3.3m² 증가): Class 1 Option 3 점유율 +1.72%p/step, KRW 9M/주택 (≈ Japan JPY 0.75M METI 보조금) 도달 시 Option 3 점유율 +5.03%p. Class 2 거의 무반응 (+0.21%p/step).

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.10. $1 ≈ KRW 1,157.80 (2019 년말).

방법론 노트

latent-class-model 은 random utility framework 안에서 unobserved heterogeneity 를 discrete segment 로 모형화. Mixed logit (continuous random coefficient) 대비 (i) heterogeneity 의 원인 (demographic·psychographic) 을 explicit, (ii) segment 별 별도 utility function 으로 질적으로 다른 결정 구조 capture 가능, (iii) segment membership 의 사후 확률 계산.

핵심 식 (utility for q-th class member):

Unjt∣q=Vnjt∣q+εnjt∣q=∑k=1Kβk∣qXjkt+εnjt∣qU_{njt|q} = V_{njt|q} + \varepsilon_{njt|q} = \sum_{k=1}^{K} \beta_{k|q} X_{jkt} + \varepsilon_{njt|q}

여기서 ε∼\varepsilon \sim type-I extreme value. Class-conditional choice probability:

Pnt∣q(i)=exp⁡(Xitβq)∑j=1Jexp⁡(Xjtβq)P_{nt|q}(i) = \frac{\exp(X_{it} \beta_q)}{\sum_{j=1}^{J} \exp(X_{jt} \beta_q)}

Membership probability (multinomial logit on znz_n = age, residence, environmental awareness, innovativeness 등):

Hnq=exp⁡(znθq)∑q=1Qexp⁡(znθq)H_{nq} = \frac{\exp(z_n \theta_q)}{\sum_{q=1}^{Q} \exp(z_n \theta_q)}

Joint log-likelihood: ln⁡L=∑nln⁡∑qHnq∏tPnt∣q\ln L = \sum_n \ln \sum_q H_{nq} \prod_t P_{nt|q}. EM algorithm 으로 최적화 — E-step 에서 conditional membership posterior, M-step 에서 βq,θq\beta_q, \theta_q update. 최적 class 수 결정: AIC / CAIC / BIC 비교 — 본 paper 는 BIC 기준 3 class (5,935.7) 가 4 class (5,927.5) 대비 해석 가능성 때문에 선택.

연구 계보

본 paper 는 (i) Magidson & Vermunt (2002) 의 LCM 표준화, (ii) Greene & Hensher (2003) TRB 의 LCM econometric 구현, (iii) Train (2009) Cambridge UP 의 discrete choice with simulation, (iv) Achtnicht (2011) Ecological Economics 의 독일 energy-efficient retrofit DCE, (v) Hu et al. (2014) Cities 의 Nanjing 주택 segment 분석, (vi) Brounen et al. (2011) · Fuerst et al. (2015) 의 EPC + 주택 가격 hedonic 분석 — 6 갈래의 종합. 이종수 author page anchor 3 기 (에너지·건물·도시 sustainability) 라인에서, sibling 작업 — Household Electricity and Gas Consumption for Heating Homes (가구 난방 에너지 소비), Reference-Dependent Preferences on Smart Phones in South Korea: Focusing on Attributes with Heterogeneous Preference Direction (reference-dependent DCM), Public Willingness to Pay for Mitigating Local Conflicts over the Construction of Renewable Energy Facilities: A Contingent Valuation Study in South Korea (재생에너지 시설 갈등 CVM) — 모두 energy + consumer preference heterogeneity cluster.

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