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Consumer preferences for alternative fuel vehicles in South Korea

김연배, Gicheol Jeong, Jiwoon Ahn, 이정동 (2007) · International Journal of Automotive Technology and Management 7(4):327–343

Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data (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 (혼합 로짓 모형 + Bayesian Gibbs sampling) 위에서 결과 정제 · narrative 확장 · 정책 함의 강화. 핵심 발견 동일 — 비용 attribute (purchase price · fuel cost · maintenance) 와 간접 네트워크 효과 (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: 컨조인트 분석, 혼합 로짓 모형, 베이지안 추정, 깁스 샘플링, 진술선호법, 확률효용모형, 순위형 로짓 모형, 시장 시뮬레이션 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.

요약

본 paper 는 Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data (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 — 진술선호법 컨조인트 분석 → 순위형 로짓 모형 → 혼합 로짓 모형 (random coefficient) → 베이지안 추정 + 깁스 샘플링 (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 Ci=−exp⁡(βi)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 Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data 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)

변수Mean (b)Variance (W)분포
Diesel dummy0.1922.110*Normal
CNG dummy0.317*1.824*Normal
LPG dummy−0.0150.765*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 typeBase 점유
Gasoline20.8%
Diesel26.4%
CNG18.4%
LPG11.3%
Hybrid23.2%

Elasticity 비교 (Figure 1 의 attribute 변화 ranking)

Attribute changeCompact 디젤 elasticityCompact 하이브리드 elasticityLuxury 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 Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data 와 동일한 혼합 로짓 모형 + 베이지안 추정 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:

elasticityj,k=ΔPj/PjΔXk/Xk\mathrm{elasticity}_{j, k} = \frac{\Delta P_j / P_j}{\Delta X_k / X_k}

PjP_j = fuel type jj 의 시장점유, XkX_k = attribute kk 의 level. sample enumeration:

Pjsim=1N∑i=1NeC(βi)′xjsim∑k=1JeC(βi)′xksimP_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 PjsimP_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 Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data (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) Analysis on the Business Strategy and Policy for the Alternative Fuel Vehicle: Using Stated Preference Data — 직접 conference predecessor. (ii) An Analysis of Consumer Preferences among Wireless LAN and Mobile Internet Services — 같은 Bayesian mixed ROL 의 WDC 응용. (iii) Estimating the extent of potential competition in the Korean mobile telecommunications market: Switching costs and number portability — 같은 방법론의 mobile telecom 응용. 본 paper 는 김연배 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.

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