Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data

김연배, Gicheol Jeong, Jiwoon Ahn, 이정동 (2006) · Portland International Conference on Management of Engineering and Technology (PICMET) ‘06, pp. 1440–1449

한국 대체연료차 (gasoline · diesel · CNG · LPG · hybrid) 5 종 과 9 attribute (가격 · 연료비 · 유지비 · 충전소 · 정비소 · 출력 · 차체 · 배출률) 의 stated-preference 컨조인트를 혼합 로짓 모형 + 베이지안 추정 · 깁스 샘플링 으로 추정한 첫 한국 결과. 서울 N=500 (2005-07) 응답자 ranking 분석에서 CNG > gasoline > diesel ≈ LPG > hybrid 순 brand 선호 (heterogeneity 큼), 비용 attribute (구입가 · 연료비 · 유지비) 의 평균 효과는 강하고 분산이 작아 응답자 간 homogeneous, 간접 네트워크 효과 (충전소 · 정비소) 도 양·homogeneous, 배출률 음. 시장 시뮬레이션은 fuel cost · maintenance cost 보조금 (탄소세 감면) 이 purchase price 보조금보다 효과적이며, 인프라 (충전소 · 정비소) 확충이 AFV / hybrid 시장 형성의 전제 조건임을 정량화한다.

• RQ: 한국 시장에 진입 예정인 alternative-fuel · hybrid 차량의 소비자 선호 구조는 어떠하며, 시장 형성을 위한 정부 정책 (보조금 · 인프라) 과 자동차 메이커의 R&D · business strategy 는 어떻게 설계되어야 하는가?
• 방법론: 컨조인트 분석, 혼합 로짓 모형, 베이지안 추정, 깁스 샘플링, 진술선호법, 확률효용모형, 순위형 로짓 모형
• 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 / station availability 4 / center availability 4 / power 3 / body type 2 / pollutant 3) 의 fractional factorial 16 card 를 4 set × 4 card 로 ranking
• 주요 발견: fuel type 더미 mean coefficient — CNG 0.317* > Gasoline (base) > Diesel 0.159 (n.s.) > LPG −0.035 (n.s.) > Hybrid −0.302* — but variance 크므로 응답자 간 heterogeneity 큼; 비용 attribute (purchase price −6.02*, fuel cost −4.44*, maintenance −4.58*) 와 power +7.13* 는 mean 강·variance 상대적 small; 간접 네트워크 효과 (station +5.36*, center +4.93*) 도 양·homogeneous; pollutant −6.70* (강한 환경 친화 선호); 시장 시뮬레이션 elasticity 에서 fuel cost (compact 1.27, luxury 3.08) 와 maintenance (hybrid SUV 3.38) 가 purchase price (hybrid 0.49–0.90) 보다 압도적으로 큰 효과
• 시사점: AFV 보급 정책에서 (i) 일회성 purchase price 보조금보다 지속적 fuel · maintenance cost 감세 (유류세 인하 · 자동차세 감면) 가 더 효과적, (ii) 충전소 · 정비소 인프라 확충이 전제 조건 — 비용 보조 alone 은 불충분, (iii) 자동차 메이커는 fuel efficiency 개선 + 인프라 파트너십 + 부품 R&D 우선

(이 paper 는 PICMET conference 의 10 페이지 단편으로 figure 가 수록되지 않고 핵심 결과 가 11 개 table 에 분산. 본 wiki page 는 Table 3 (Bayesian mixed logit) + 시장 시뮬레이션 elasticity 를 surface.)

요약

2005 년 한국 자동차 시장은 다음 generation 진입 시점에 있었다 — 2005 년 디젤 passenger car 시판, 2006 년 hybrid passenger car 시판 예정. 자동차가 한국 주력 수출 + 부품·정비·판매 industry 와 깊이 연계된 sector 이라는 점에서, AFV / hybrid 의 시장 형성 가능성은 정책 결정 의 핵심 질문이었다. 그러나 신차 진입 시점 ex-ante 라 revealed preference 가 부재, 본 paper 는 진술선호법 컨조인트 분석 로 5 fuel type (gasoline · diesel · CNG · LPG · hybrid) × 9 attribute 를 카드화해 500 명에게 ranking 시킨다. 방법론은 An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services 및 Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability 와 동일한 hierarchical Bayesian 혼합 로짓 모형 + 깁스 샘플링 — 기술경영경제정책전공 demand-analysis 라인의 표준 도구를 AFV 도메인으로 확장한 sibling.

가격 · 연료비 · 유지비 · 출력 · 인프라 · 배출률 의 log-normal 변환된 random coefficient 와 fuel type · body type 의 unbounded normal random coefficient 를 추정한 결과, 세 가지 layer 의 발견이 나온다. 첫째, brand-level fuel type 선호의 강한 heterogeneity — CNG 가 mean 으로 가장 선호 (안전성, 가격 우위), hybrid 는 mean −0.302* 로 가장 비선호 (무게 · 가속 노이즈 등 기술적 단점). 그러나 모든 fuel type 더미의 variance 가 매우 커 (1.62–2.13) 약 40–64% 응답자가 mean 과 반대 방향. 둘째, 비용 attribute 와 인프라 attribute 의 강·homogeneous 효과 — purchase price · fuel cost · maintenance · service station · service center 모두 mean 강하고 (transformed coefficient 0.0102–0.0671) variance 0.0003–0.0036 으로 작아 응답자 간 일관. 즉 fuel type 선호는 갈리지만 비용을 싫어하고 인프라를 좋아한다 는 점은 거의 모든 응답자 공통. 셋째, 간접 네트워크 효과 의 실증 확인 — Katz-Shapiro (1994) 의 network economics 에서 자동차는 직접 사용자 수보다는 complementary infrastructure (충전소 · 정비소) 가 매개하는 indirect network effect 가 작동. 본 paper 는 station + center availability 의 강·homogeneous 양 효과로 이 가설을 한국 자동차 시장에서 실증.

시장 시뮬레이션 (sample enumeration) 에서 compact 그룹 base case 는 gasoline 20.8% / diesel 26.4% / CNG 18.4% / LPG 11.3% / hybrid 23.2%. 디젤의 fuel cost 70 → 65 (won/km) 인하 시 elasticity −1.27 (디젤 점유 +9.1%p), maintenance 80 → 90% 개선 시 elasticity 0.70. hybrid 는 fuel cost 60 → 50 시 elasticity −0.93, purchase price 3,000 → 2,000 만 원 시 elasticity −0.49, maintenance 50 → 40 시 elasticity −1.19. 즉 fuel cost · maintenance cost 변화 가 purchase price 변화보다 2–3 배 효과. luxury/SUV 그룹에서 격차는 더 커서 디젤 fuel cost elasticity −3.08, hybrid SUV maintenance −3.38. 정책 함의는 명확 — 일회성 purchase price 보조금보다 지속적 fuel tax 감면 + 자동차세 감면 이 효과적이며, 자동차 메이커는 출고가 인하보다 fuel efficiency 개선 에 R&D 투자해야 시장 점유 확보. 한계는 (i) stated preference 의 hypothetical bias, (ii) 한 시점 cross-sectional 추정 으로 시계열 dynamics 미관측, (iii) 사업자별 brand interaction 미포함 (가솔린차 안에서도 현대·기아·도요타의 차이 dropped).

핵심 결과

Bayesian mixed logit 추정 (Table 3, b · W 사후평균, N=500 × 16 card)

변수	Mean (b)	Variance (W)	분포
Diesel (base = Gasoline)	0.1592	2.114*	Normal (n.s. mean)
CNG	0.3174*	1.6218*	Normal
LPG	−0.0348	0.7655*	Normal (n.s. mean)
Hybrid	−0.3025*	0.785*	Normal
Fuel cost	−4.4377*	2.0314*	Log-normal
Purchase price	−6.0159*	3.0198*	Log-normal
Maintenance cost	−4.5776*	3.5858*	Log-normal
Service station avail.	−5.3597*	1.5245*	Log-normal (positive after transform)
Repair facility avail.	−4.9310*	1.9497*	Log-normal (positive after transform)
Power	−7.1341*	2.4564*	Log-normal (positive after transform)
Body type SUV (base = Standard)	−0.3522*	1.0851*	Normal
Pollutant emission rate	−6.7001*	6.157*	Log-normal

* 5% 유의. PRICE · cost · pollutant 는 음의 입력값으로 transformed 분포가 양수 영역.

응답자 sign-share 와 transformed coefficient mean (Table 4)

Attribute	Transformed mean	Variance	부정 응답자 비율
Diesel dummy	0.1306	2.134	47.0%
CNG dummy	0.3165	1.6267	39.8%
LPG dummy	−0.0521	0.7761	53.0%
Hybrid dummy	−0.321	0.832	63.7%
Fuel cost	−0.0301	0.0036	—
Purchase price	−0.0102	0.0009	—
Maintenance cost	−0.0671	0.1438	—
Service station avail.	+0.0103	0.0003	—
Service center avail.	+0.0187	0.0022	—
Power	+0.0027	0.0001	—
SUV dummy	−0.3431	1.1018	62%
Pollutant emission	−0.0327	0.1536	—

→ Fuel type 과 body type 만 응답자 간 변동이 크고, 나머지는 매우 일관.

시장 시뮬레이션: compact 그룹 elasticity (Table 7–8)

시나리오 (변화)	점유 변화	Elasticity
Diesel pollutant 100 → 80	+1.3%p	−0.25
Diesel fuel cost 70 → 65	+2.4%p	−1.27
Diesel center 80 → 90	+2.3%p	+0.70
Hybrid fuel cost 60 → 50	+3.6%p	−0.93
Hybrid purchase 3,000 → 2,000	+3.8%p	−0.49
Hybrid maintenance 50 → 40	+5.5%p	−1.19
Hybrid center 80 → 90	+1.4%p	+0.48

Luxury / SUV 그룹 elasticity (Table 10–11, 발췌)

시나리오	Elasticity
Diesel (luxury) fuel cost 118 → 110	−3.08
Diesel (SUV) fuel cost 118 → 110	−2.23
Hybrid (luxury) fuel cost 110 → 100	−2.24
Hybrid (SUV) fuel cost 110 → 100	−1.80
Hybrid (SUV) maintenance 80 → 70	−3.38
Hybrid (luxury) purchase 4,000 → 3,000	−0.90

→ 어느 segment 든 fuel + maintenance 효과가 purchase price 효과의 2–3 배.

방법론 노트

확률효용모형 (McFadden 1974) 의 표준 형태:

$$U_{ijt} = \beta_i' X_{ijt} + \varepsilon_{ijt}$$

$\varepsilon$ 는 type-I extreme value, $\beta_i \sim N(b, W)$ unbounded normal. 응답자가 4 set × 4 card 의 sequence 를 ranking 한 우도는 순위형 로짓 모형 형태:

$$L(r_i \mid \beta_i) = \prod_{t=1}^{T} \prod_{j=1}^{J-1} \frac{e^{\beta_i' x_{ij_t}}}{\sum_{k=j}^{J} e^{\beta_i' x_{ik_t}}}$$

혼합 로짓 모형 의 random coefficient 추정은 베이지안 추정 + 깁스 샘플링 으로 — Allenby-Rossi (1999), Chiang-Chib-Narasimhan (1999), Huber-Train (2001), Train (2003) 의 hierarchical Bayesian 절차. Train-Sonnier (2003) 의 bounded-distribution 변환 적용:

• 비용 attribute (PRICE · fuel cost · maintenance · pollutant): $C_i = -\exp(\beta_i)$ — 모든 응답자 음 부호 일관
• 인프라 · 출력 attribute (service · center · power): 음의 입력값으로 정규화해서 $C_i = -\exp(\beta_i)$ 변환 후 모든 응답자 양 부호
• fuel type · body type 더미: unbounded normal (응답자 간 부호 변동 허용)

추정은 20,000 Gibbs draw 중 burn-in 10,000 + thinning 10 → 1,000 posterior draw. Metropolis-Hastings 단계에서 transformed parameter 기준 acceptance ratio. Variance 추정 분포 위에서 $\beta_i$ 2,000 개 sample → 응답자별 transformed coefficient 분포 도출. 시장 시뮬레이션은 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 변동 시나리오 별 $x_k^{\rm sim}$ 을 대입해 base case 와 점유 차이 산출, elasticity = (ΔP/P) / (ΔQ/Q) 형태로 효과 비교.

식별은 (i) 16 card 의 fractional factorial 에서 9 attribute 의 main effect 식별, (ii) 4 set × 4 card 의 ranking 변동에서 응답자별 random coefficient 분산 식별, (iii) fuel type × cost · infrastructure 의 correlation matrix (Table 5) 에서 inferred network 패턴 (e.g. CNG-Hybrid correlation 0.534 — alternative fuel 선호자 group 의 cluster) 으로 onset.

연구 계보

본 paper 의 AFV stated preference lineage 는 Bunch-Bradley-Golob-Kitamura-Occhiuzzo (1993 Transportation Research Part A) 의 California clean-fuel 파일럿, Brownstone-Train (1999 Journal of Econometrics) 의 mixed logit AFV (flexible substitution patterns) — 본 paper 의 직접 predecessor, Ewing-Sarigollu (2000 Journal of Public Policy and Marketing) 의 clean-fuel discrete choice + market simulation (본 paper 의 second-half simulation 의 template), Dagsvik-Wennemo-Wetterwald-Aaberge (2002 Transportation Research Part B) 의 potential demand AFV, Horne-Jaccard-Tiedemann (2005 Energy Economics) 의 hybrid energy-economy model 위에 위치. 본 paper 의 contribution 은 (i) Brownstone-Train 의 mixed logit 을 Bayesian Gibbs sampling 으로 추정, (ii) 한국 시장에 5 fuel type 동시 처리, (iii) market simulation 으로 정책 elasticity 도출의 결합.

방법론 lineage 는 An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services · Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability 의 기술경영경제정책전공 demand-analysis 라인과 동일 — McFadden (1974), Layton (2000), Calfee-Winston-Stempski (2001), Train (2003), Allenby-Rossi (1999), Chiang-Chib-Narasimhan (1999), Huber-Train (2001), Train-Sonnier (2003) 의 hierarchical Bayesian discrete choice 의 동일 toolkit. Network effects lineage 는 Katz-Shapiro (1994 Journal of Economic Perspectives) 의 systems competition 정의 + Economides (1996 International Journal of Industrial Organization) 의 network economics formalization 위에 위치 — 본 paper 는 indirect network effect (충전소 · 정비소 = complementary good) 의 stated-preference 실증.

TEMEP 내 sibling: (i) Consumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea — 본 paper 의 PICMET 발표 1 년 후 International Journal of Automotive Technology and Management 학술지 발전판으로, 동일 데이터 위에 method · 결론 정제. PICMET → IJATM 의 conference-to-journal 표준 진화 경로, (ii) An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services · Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability — 같은 batch · 같은 방법론의 sibling, attribute 만 다른 (WDC · mobile telecom · AFV) 응용 시리즈. 본 paper 는 김연배 의 한국 자동차·에너지 정책 stated preference 라인의 출발점이며, 이후 구윤모 등 후속 기술경영경제정책전공 멤버의 EV · V2G · 청정연료 시리즈로 확장된다.

See also

• 대체연료차
• 하이브리드 차량
• 간접 네트워크 효과
• 혼합 로짓 모형
• 베이지안 추정
• 컨조인트 분석
• 진술선호법
• Consumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea
• An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services
• Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability
• 김연배
• 이정동

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이 문서를 가리키는 페이지

논문 (3)

• Consumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea
• Corporate Venture Capital and Its Contribution to Intermediate Goods Firms in South Korea
• Using stated-preference data to measure the inconvenience cost of spam among Korean E-mail users

방법론 (5)

• 베이지안 추정
• 순위형 로짓 모형
• 진술선호법
• 컨조인트 분석
• 혼합 로짓 모형