Assessment of Korean customers' willingness to pay with RPS

Jihyo Kim, 박주영, Haeyeon Kim, 허은녕 (2012) · Renewable and Sustainable Energy Reviews 16:695-703 · DOI ↗

2012 도입 예정 신재생 의무할당제 (RPS) 은 추가 비용을 소비자에게 전가하는 구조이므로 가구의 WTP 가 정책 실효성의 핵심 변수다. 720가구 face-to-face 설문 (2010.8.13~9.8) 으로 풍력·태양광·수력 3종에 대한 WTP 를 이중 양분 선택 + spike-model 결합 조건부 가치 평가법 로 추정. 평균 WTP 는 풍력 1592.2 / 태양광 1557.2 / 수력 1538.7 KRW/월/가구 — 차이는 Wald 검정에서 모두 통계 무의미. 3종 평균 1562.7 KRW (USD 1.35) 는 월 전기요금의 ~3.7%, 연 환산 3211억 KRW 는 2010 정부 NRE dissemination 예산의 58.2%.

RQ: (i) 한국 가구의 WTP 는 재생에너지 종류 (풍력·태양광·수력) 에 따라 달라지는가? (ii) 추정된 WTP 가 RPS 가 부과하는 추가 발전비용을 충당할 만큼 충분한가?
방법론: 조건부 가치 평가법 (CV), 이중 양분 선택 (DBDC, Hanemann-Loomis-Kanninen 1991) + spike-model (Kriström 1997) 결합. Sequence bias 회피용 6개 질문 순서 × 3개 bid 수준 = 18 유형 설문지. Logistic distribution + delta method 로 mean WTP 추정.
데이터: 한국 전국 가구 face-to-face 설문 (2010.8.13~~9.8), Dongseo Research 진행. 가구주·주부 (20~~65세) 720명 100% 응답. Protest zero (정부가 부담해야 한다·정부 불신 응답) 제거 후 풍력 588 / PV 595 / 수력 608명 사용. 설명변수 17개 (지역·연령·교육·환경 인식·기대 dominant source·소득 등).
주요 발견: (i) Mean WTP (월/가구): 풍력 1592.2 KRW (33.4*) > PV 1557.2 (32.5*) > 수력 1538.7 (33.1*); 모두 1% 유의. (ii) Source 간 차이 Wald 검정 (1.26, 0.54, 0.15) 모두 5% 기각 못함 → 소비자는 source 무관 비용 최소화 portfolio 선호. (iii) 3종 평균 WTP = 1562.7 KRW/월 = 전기요금의 3.7%; 연 환산 인구 가중 3211억 KRW = 2010 정부 NRE 예산의 58.2%. (iv) Off-shore 풍력 (160.94 KRW/kWh) · PV (514.99 KRW/kWh) 가 SMP (118.04) 보다 비싸므로 추가 비용 발생 → WTP 는 PV 807 GWh + offshore 풍력 7639 GWh 까지만 충당 (2010 전력수요의 0.19% + 1.8%). (v) PV set-aside 는 2013년까지만 WTP 가 따라가고 2014년 이후 (1284 GWh+) 부터 미달.
시사점: RPS 의 비용 최소화 메커니즘이 소비자 선호와 정합적이므로 power supply cost 를 최소화하는 RPS 설계 가 정당하다. 단 정부 NRE dissemination 예산을 가구 WTP 만으로 충당하기 어렵고, PV set-aside 는 2014년 이후 prudent 조정이 필요.

요약

이 paper 는 허은녕 의 2기 (2009-2017) 재생에너지 정책 정책 분석 라인의 후속작으로, Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP 의 전문가 기반 사전 평가 에서 한 걸음 더 나아가 소비자 직접 부담 능력 을 정량화. 2012 도입 예정 RPS 는 발전 사업자에게 일정 비율의 green electricity 의무를 부과해 가격 경쟁을 통한 비용 최소화 인센티브를 만들지만, 그 추가 비용을 결국 소비자가 부담한다 (Berry-Jaccard 2001 의 RPS 설계 논의). 따라서 가구 WTP 가 정책의 실효 가능 영역을 결정. 선행 한국 연구 (Lee-Hwang 2009, Yoo-Kwak 2009) 가 aggregate green electricity WTP 를 다룬 것과 달리, 본 paper 는 3개 source 별 차등 WTP 라는 의도된 질문으로 RPS 의 source-neutral 가격경쟁 가설을 직접 검정.

방법론은 조건부 가치 평가법 의 표준 random utility framework 위에 Hanemann-Loomis-Kanninen (1991) 의 DBDC 와 Kriström (1997) 의 spike model 을 결합. Spike model 은 zero WTP 응답이 다수일 때 적합 — true zero (효용 증가 0) 와 protest zero (지불 거부) 를 follow-up 질문으로 구분해 후자만 제외. Sequence bias (먼저 제시된 재화의 WTP 가 부풀려지는 효과) 를 누르기 위해 6개 source 순서 × 3개 bid 수준 = 18 유형 설문지로 무작위 배정하고, Appendix B 의 사후 검정 (Wald 1.5~2.0, 5% 기각 못함) 으로 bias 미발생 확인. 설명변수 17개 (지역·연령·교육·재생에너지 인지도·환경 태도·기대 dominant source·주거형태·소득) 의 계수 추정으로 WTP 의 socioeconomic 결정요인 분석.

결과는 두 핵심 발견으로 요약된다. 첫째, 3 source WTP 의 절대 순위는 풍력 > PV > 수력 이지만 그 차이 (18.5~53.5 KRW) 는 발전단가 차이 (수력 79.92 vs PV 514.99 KRW/kWh, 약 6배) 와 비교해 자명하게 작고 Wald 검정에서 모두 무의미 — 즉 한국 소비자는 source 가 무엇이든 비슷한 WTP 만 지불할 의향이며 정책 설계는 cost-minimizing portfolio 가 정당. 둘째, 평균 WTP 1562.7 KRW/월 의 인구 환산 (3211억 KRW/년) 이 정부 2010 NRE 예산의 58.2% 에 그치므로 RPS 만으로 dissemination 예산을 자생 funding 하기 어렵다. 특히 PV set-aside 정책 (2012년 346 GWh → 2016년 2074 GWh) 은 2014년 이후 추가 비용이 WTP 를 초과 — 정책 조정 필요. 이 결과는 후속 Renewable electricity as a differentiated good? The case of the Republic of Korea (정책 시나리오별 WTP) 과 The Economic Value of South Korea's Renewable Energy Policies (RPS, RFS, and RHO): A Contingent Valuation Study (RPS·RFS·RHO 비교 CVM) 의 직접 출발점.

핵심 결과

Mean WTP estimates (Table 4) — 모두 1% 유의:

Source	Mean WTP (KRW/월)	USD	t-stat	Spike	N
Wind	1592.2	1.375	33.42	0.0707	588
PV	1557.2	1.345	32.51	0.0809	595
Hydropower	1538.7	1.329	33.15	0.0793	608
평균	1562.7	1.350	—	—	—

WTP 차이 검정 (Table 5): Wald = 0.54 (W-P) · 0.15 (P-H) · 1.26 (W-H), 모두 5% 임계값 3.842 미달 → source 차이 무의미.

추가 비용 충당 (Table 7 단가 기준): on-shore 풍력 (107.29) · 수력 (79.92) 은 SMP (118.04) 보다 저렴 → 추가 비용 0. Off-shore 풍력 (160.94) 추가 42.9 KRW/kWh, PV (514.99) 추가 396.95 KRW/kWh. WTP 연 환산 3211억 KRW 는 PV 807 GWh + offshore 풍력 7639 GWh (2010 전력수요의 0.19% + 1.8%) 까지만 충당.

방법론 노트

조건부 가치 평가법 random utility framework (Hanemann 1984). True indirect utility $V(Q, M; S) = Z(Q, M; S) + \varepsilon$ . 응답자가 bid $B$ 에 “yes” 할 조건:

\Delta Z(B) = Z(Q^1, M-B; S) - Z(Q^0, M; S) + \varepsilon_1 - \varepsilon_0 \geq 0

linearize → $\Delta Z(B) \approx \alpha - \beta B$ . WTP 의 logistic 가정:

G_{WTP}(B) = [1 + \exp(\alpha - \beta B)]^{-1}

spike-model (Kriström 1997) 은 분포에 zero 의 mass $p$ 를 명시:

F_{WTP}(B) = \begin{cases} 0 & B < 0 \\ p & B = 0 \\ G_{WTP}(B) & B > 0 \end{cases}

DBDC + spike 결합 시 응답은 5 카테고리 (YY, YN, NY, NN, zero). Log-likelihood 의 maximization 으로 $\alpha, \beta$ 추정, mean WTP:

WTP = \frac{1}{\beta} \ln\left[1 + \exp\left(\sum_{j=1}^k \gamma_j X_j\right)\right]

Identification: bid 무작위 배정 (3 수준 × 6 순서 = 18 유형 설문) + delta method 로 표준오차.

연구 계보

CV 방법론은 Mitchell-Carson (1989) standard manual + Hanemann (1984) random utility welfare + Hanemann-Loomis-Kanninen (1991) DBDC 효율성 + Kriström (1997) spike model + Strazzera et al. (2003) protest zero 모형 + Carson-Flores-Meade (2001) sequence bias 검정의 직계. 응용 측면 직접 motivation: Nomura-Akai (2004) Japan green electricity WTP, Ek (2005) Sweden wind, Wiser (2007) collective vs voluntary payment, Zografakis et al. (2010) Crete RE. 한국 선행 연구 Lee-Hwang (2009), Yoo-Kwak (2009) 의 aggregate green electricity WTP 를 source 차등 WTP 로 정밀화. 허은녕 의 2기 RE 정책 평가 라인 중 Analysis of the assessment factors for renewable energy dissemination program evaluation using fuzzy AHP (전문가 평가) → Selecting sustainable renewable energy source for energy assistance to North Korea (BOCR 의사결정) 다음에 소비자 부담 능력 차원을 추가한 정책 패키지의 세 번째 다리.

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