Impact of Electric Vehicles on Existing Car Usage: A Mixed Multiple Discrete-Continuous Extreme Value Model Approach

Jungwoo Shin, Junhee Hong, Gicheol Jeong, 이종수 (2012) · transportation-research-part-d 17(2):138-144 · DOI ↗

EV 가 기존 자동차 시장에 진입할 때 기존 차량의 사용량 자체 가 어떻게 변하는지를 Bhat (2005, 2008) 의 mdcev (Multiple Discrete-Continuous Extreme Value) 의 mixed 변형으로 분석한다. 한국 서울 250 가구 stated-preference 설문 (2009.6) + 컨조인트 분석 4 fuel type × 5 attribute. 복수 차량 보유 + 사용량 의 결합 결정 — 단순 EV 채택 모형이 잡지 못하는 기존 차 운행 감소 (gasoline -55.93%, diesel -60.63%) 와 CO2 감축 (2.87 t/가구) 을 ex-ante 시뮬레이션. 정부 보조금 정책 중 EV 구매보조금 (4 백만원/대) 단독 이 세금 감면 mix 보다 CO2/원 효율 최고 (587.24 kg/백만원).

• RQ: EV 가 기존 차량 시장에 도입될 때 (i) 기존 gasoline/diesel 차량의 사용량 (km, fuel L) 은 어떻게 변하는가? (ii) 다양한 government incentive 시나리오 (구매보조금 vs 유지비 면세) 중 CO2 감축 cost-effectiveness 가 가장 높은 것은? (iii) CDM 의 CER 시장 가격과 비교하면 EV 산업 투자의 효율은?
• 방법론: mixed-mdcev (Bhat 2005, 2008), 베이지안 추정 + 깁스 샘플링 (20,000 draws, burn-in 10,000), 컨조인트 분석 (fractional factorial, 4 sets × 4 alternatives), 진술선호법 설문
• 데이터: 한국 서울 250 가구 (2009.6, purposive quota sampling). 1 vehicle 84.4% · 2 vehicles 14.0% · 3 vehicles 1.2%. 평균 주행거리 21,317 km/년. 5 attributes — fuel type (gasoline/diesel/hybrid/electric), fuel cost (20/50/100 won/km), purchase price (1,000~4,000 만원), maintenance cost (20/50/100 만원/년), fueling-station accessibility (50/80/100%)
• 주요 발견: (1) Baseline utility 추정: 모든 fuel cost, purchase price, maintenance cost 음의 유의 (p<0.05); fueling accessibility +0.3051 양 유의. (2) Satiation parameter $\alpha$ 중 EV 가 가장 낮음 — 추가 사용 시 marginal utility 의 감소율이 가장 작다 (가장 큰 latent 사용량 잠재력). (3) Scenario A→A-2 (gasoline+diesel → +EV+hybrid): gasoline 사용량 -55.93% · 선택확률 -46.19%, diesel -60.63% / -42.44%, hybrid -72.49% / -53.55%. (4) 가구당 연간 CO2 감축 2,865 kg (-65.81%). 국가 전체 (자동차 12.77M 대): 화석연료 직접 절감 14.6 조원 + 에너지 수입비 5.5 조원 - 세수 6.9 조원 = 사회적 순편익 13.2 조원/년. (5) 정책 cost-effectiveness: B-4 (EV-only 400 만원 보조금) 가 587.24 kg CO2/백만원 으로 최고; C-2 (hybrid+EV 유지비 100% 면세) 346.00 으로 최저.
• 시사점: 단순 EV 채택률만 보는 정책 평가는 CO2 효과를 과대 또는 과소 평가한다. 기존 차 사용 감소까지 포함 한 가구 단위 결합 결정이 정확한 환경 효과의 기초. EV-only 구매보조금이 hybrid 와 분산하는 것보다 효율적. CDM CER 시장가 ($23.93/t CO2, Bataller et al. 2007) 와 비교 시 EV 투자 단가 (400,000 won/t =$320/t) 가 현 carbon market 보다 비효율 — 그러나 인프라 외부성·산업 정책 외부효과 포함 시 재평가 필요.

요약

이 paper 는 이종수 의 2 기 도메인 심화기 의 EV-energy 시리즈의 출발점에 가깝다. 기존 EV 정책 평가 (Ahn et al. 2008 등) 가 binary 채택 만 다뤘다면, 본 paper 는 동시 다중 보유 + 사용량 의 결합 결정 — 가구가 gasoline 차와 EV 를 모두 보유 하면서 어느 비율로 운행 분담 할지를 추정한다. Bhat (2005) 의 mdcev 가 discretionary time-use 결정에 적용된 것을 자동차 보유·운행에 1:1 매핑. Mixed MDCEV 는 parameter 에 random distribution 을 부여해 consumer heterogeneity (소득·가구 구성 별 선호 차이) 를 흡수한다.

방법론 핵심은 utility 식 $U_i = \sum_{j=1}^{K} \Psi(x_j)(m_j+\gamma)^{\alpha_j}$ 의 satiation parameter $\alpha_j = 1/(1+\exp(-\delta_j))$ — diminishing marginal utility 의 정도를 fuel type 별로 추정. $\alpha_j$ 가 낮을수록 더 많이 사용해도 지루해지지 않는 차종. 추정 결과 EV 의 $\delta$ 가 -0.6591 로 모든 type 중 가장 큼 → $\alpha$ 가 가장 낮음 → latent 사용량 잠재력 최대. 250 가구 SP 설문에서 4 fuel × 5 attribute 의 conjoint design (432 가능 조합 → 4×4 fractional factorial). Bayesian-MCMC 추정 (깁스 샘플링 20,000 draws, burn-in 10,000) 이 mixed MDCEV 의 복합 적분 ($\widetilde{P}_n = \int \cdots f(v|\theta)dv$) 의 MLE 계산 불가능성을 우회.

시나리오 분석이 정책 핵심. Scenario A (현행 gasoline+diesel) 에서 가구는 gasoline 88.0%, diesel 73.6% 선택. EV+hybrid 도입 (A-2) 시 gasoline 사용량 -55.93% · 선택확률 -46.19%, diesel -60.63% / -42.44% — 기존 차 사용량 감소가 채택률 감소보다 크다 (가구가 EV 를 주력 으로 쓰면서 기존 차는 보조 역할로 격하). 연간 CO2 감축 2,865 kg/가구 (-65.81%). 국가 전체 환산: 직접 화석연료 절감 14.6 조원 + 에너지 수입비 절감 5.5 조원 - 유류세 세수 감소 6.9 조원 = 사회 순편익 13.2 조원/년. 정책 효율성 비교에서 B-4 (EV-only 400 만원 구매보조금) 가 587.24 kg CO2/백만원 으로 hybrid 분산 (B-2 의 213.23) 의 2.7 배 효율. CDM 의 CER 시장가 ($23.93/t CO2) 보다 EV 투자 단가 ($320/t) 가 13 배 비싸 — 단순 carbon market 비교는 EV 투자 비합리적이지만, 산업·에너지 안보 외부효과 포함 시 재평가 가능. 한계: (i) SP 가설적 상황의 행동-진술 간격, (ii) 인프라 (충전소) 외부성 미포함, (iii) electricity 가 화석연료로 생산될 때 well-to-wheel 효과 누락 (이후 202002_KimI_well_to_wheel 에서 보완).

핵심 결과

시나리오	gasoline 사용량 변화	diesel 사용량 변화	hybrid 사용량 변화	가구 CO2 (kg/년)	CO2 감축률
A (현행)	baseline	baseline	—	4,353.26	—
A → A-1 (+hybrid)	-39.75%	-21.24%	new	3,871.82	-11.06%
A-1 → A-2 (+EV+hybrid)	-55.93%	-60.63%	-72.49%	1,488.21	-65.81%

정책 cost-effectiveness (단위: kg CO2 / 백만원 보조금)

시나리오	보조금 구성	CO2/100 만원
B-1 (hybrid+EV 200+200)	균등	416.97
B-2 (hybrid+EV 400+400)	균등	213.23
B-3 (hybrid+EV 200+400)	EV 우대	296.61
B-4 (EV-only 0+400)	EV 단독	587.24
C-2 (유지비 100% 면세 hybrid+EV)	균등	346.00

Satiation parameter (낮을수록 사용량 잠재력 큼): EV $\delta=-0.6591$ < hybrid -0.7562 < diesel -0.7888 < gasoline -0.8495.

방법론 노트

mixed-mdcev 은 가구가 복수 alternatives 중 일부를 양적으로 결합 할 수 있는 결정 ($K$ 개 중 $J$ 개 선택, 각각 $m_j$ 사용) 을 일관되게 다룬다. random utility 와 Kuhn-Tucker 조건이 결합되어 corner solution (특정 차종 미사용) 과 interior solution (모든 차종 사용) 을 동시 허용.

핵심 식. Utility:

$$U_i(m_1,\ldots,m_J,0,\ldots,0) = \sum_{j=1}^{K} \exp(\beta' x_j + \varepsilon_j) (m_j+\gamma)^{\alpha_j}$$

여기서 $\Psi(x_j)=\exp(\beta'x_j+\varepsilon_j)$ 는 baseline utility, $\alpha_j=1/(1+\exp(-\delta_j))$ 는 satiation parameter (0~1, diminishing marginal utility 강도), $\gamma$ 는 corner solution 허용 여부 결정. 예산제약 $\sum m_j = M$ 하 utility 최대화 → Kuhn-Tucker 로 선택확률 도출:

$$P(m_2^*,\ldots,m_J^*,0,\ldots,0) = \left[\prod_{i=1}^{J}c_i\right]\left[\sum_{i=1}^{J}\frac{1}{c_i}\right]\left[\frac{\prod_{i=1}^{J}e^{V_i}}{\left(\sum_{j=1}^{K}e^{V_j}\right)^J}\right](J-1)!$$

with $c_i=(1-\alpha_i)/(m_i^*+\gamma)$, $V_j=\beta'x_j+\ln\alpha_j+(\alpha_j-1)\ln(m_i^*+\gamma)$. Mixed 변형은 parameter 에 random distribution $f(v_n|\theta)$ 적용 후 적분 — MLE 계산 어려워 깁스 샘플링 기반 베이지안 추정 채택 (20,000 draws, burn-in 10,000).

식별: (i) 컨조인트 분석 의 fractional factorial design 으로 attribute 독립성 보장, (ii) Mixed 의 random parameter 가 unobserved heterogeneity 흡수, (iii) gasoline 을 reference fuel type 으로 dummy normalization.

연구 계보

직접 predecessor 는 (i) Bhat (2005, 2008, Transportation Research B) 의 MDCEV 정착 paper, (ii) Ahn, Jeong & Kim (2008, Energy Economics) — alternative fuel vehicle ownership 의 MDCEV 첫 한국 적용 (본 paper 의 공저자 Gicheol Jeong 이 anchor), (iii) Kim, Allenby & Rossi (2002, Marketing Science) 의 consumer demand for variety 의 corner solution 모형, (iv) Train (2003) 의 simulation discrete choice 정통. 이종수 author page 의 consumer preference for new technology 라인 + EV-에너지 결합 라인의 출발 sibling 으로 201203_HongJ_V2G (같은 batch, V2G), 201203_KooY_efficiency_grades (가전 효율등급). Jungwoo Shin 의 1 저자 시리즈 시작점 — 이후 RPS 공공수용성 Analyzing Public Preferences and Increasing Acceptability for the Renewable Portfolio Standard in Korea, 클라우드 컴퓨팅 Strategic Management of Cloud Computing Services: Focusing on Consumer Adoption Behavior 로 동일 mixed-MDCEV / SEM 도구를 다양한 정책 도메인에 적용.

See also

• 이종수
• Jungwoo Shin
• Junhee Hong
• Gicheol Jeong
• mdcev
• mixed-mdcev
• 베이지안 추정
• 컨조인트 분석
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논문 (8)

• Analyzing Public Preferences and Increasing Acceptability for the Renewable Portfolio Standard in Korea
• Dynamic Analysis of Well-to-Wheel Electric and Hydrogen Vehicles' Greenhouse Gas Emissions: Focusing on Consumer Preferences and Power Mix Changes in South Korea
• Forecasting electricity demand of electric vehicles by analyzing consumers' charging patterns
• Free contents vs. inconvenience costs: Two faces of online video advertising
• Household Electricity and Gas Consumption for Heating Homes
• Strategic Demand Forecasts for the Tablet PC Market Using the Bayesian Mixed Logit Model and Market Share Simulations
• Strategic Management of Cloud Computing Services: Focusing on Consumer Adoption Behavior
• Strategic Management of New Products: Ex-ante Simulation and Market Segmentation

인물 (1)

• 이종수