Evaluation of a consumer incentive program for an energy-efficient product in South Korea

Youngsang Cho, 구윤모, Sung Yoon Huh, Misuk Lee (2015) · 에너지 효율 · DOI ↗

한국 친환경 LCD TV 소비자 인센티브 프로그램 — 포인트 적립 + 세제 혜택 — 의 시장 점유 변화와 CO2 감축 효과를 컨조인트 분석 + 혼합 로짓 (Bayesian) 으로 ex-ante 평가. MWTP 추정 (1W 절감 = -13,300 KRW; 1% 적립 = +22,000 KRW; 100만원 세액공제 = +67,000 KRW), 시뮬레이션 결과 세액공제 가중 인센티브 가 CO2 감축에 가장 효과적.

RQ: 친환경 LCD TV 의 전력소비량·포인트 적립률·세액공제 속성에 대한 소비자 MWTP 는 얼마인가? 인센티브 조합별 시장 점유 변화와 CO2 감축 효과는?
방법론: 컨조인트 분석 (4 대안 × 6 속성) + 혼합 로짓 베이지안 추정 (Gibbs sampler, 70,000 iterations + 30,000 burn-in)
데이터: 501 명 응답자 × 3 시나리오 = 1,503 관측, 한국 LCD TV 시장 + 전력가격·CO2 배출계수
주요 발견: (1) 전력소비 MWTP -13,300 KRW/W, 3DTV 프리미엄 2.62 백만 KRW. (2) 속성별 상대중요도: 3DTV 30%, 화면크기 29%, 전력소비 25%, 가격 11%, 적립률 3%, 세액공제 3%. (3) 모든 모수 99% 사후신뢰구간이 0 제외, 정규 분포 가정 standard deviation 도 큰 개인 이질성. (4) 인센티브 시나리오별 시장 점유 변화와 CO2 감축량 차등.
시사점: 친환경 가전 인센티브 설계 시 제품 핵심 속성 (크기·기능) 의 가치가 인센티브 수단 (포인트·세제) 의 약 10 배 — 제품 자체의 매력이 우선, 인센티브는 보완적 푸시. 적립률보다 세액공제 가 CO2 감축에 더 효과적 (효용계수 5 배).

Fig. 2 — 인센티브 시나리오별 LCD TV 점유 변화와 CO2 감축 효과 시뮬레이션.

요약

이 paper 는 구윤모 의 1기 KEI 시기 — 환경-에너지 정책 평가 — 의 또 한 작업. A point card system for public transport utilization in Korea (대중교통 포인트) 의 자매로, 이번엔 친환경 가전 (LCD TV) 영역에 동일 컨조인트 분석 + 혼합 로짓 + 시나리오 시뮬레이션 프레임 적용. 한국이 2010 년대 초 에너지 라벨 + 인센티브 정책 을 적극 도입한 맥락의 사전평가.

방법론적 핵심은 베이지안 혼합 로짓 — Train (2003) 의 Gibbs sampler 로 평균·분산 모수의 사후 분포를 추정해 개인 이질성 을 명시적으로 포함. Gibbs 70,000 회 iter, 30,000 burn-in, thinning 20 → 2,000 saved draws 로 비제로 비율 산출. 핵심 발견 (Table 4) — MWTP 가 직관과 일치: 전력 1W 감소 = -13,300 KRW (양음 부호 맞음), 1% 포인트 적립 = +22,000 KRW.

흥미로운 상대중요도: 3DTV 30% + 화면크기 29% = 59%, 즉 제품의 핵심 기능 이 결정의 절반 이상. 가격 11%, 전력소비 25%, 인센티브 (포인트 3% + 세제 3%) 6%. 인센티브 수단은 효용 weight 가 작지만 MWTP 환산 효과 는 크다. 시뮬레이션 (Section “Market simulation with incentive variations”): 세액공제 100만 → 300만 KRW 확대 시 친환경 LCD TV 시장점유가 baseline 대비 유의 증가, CO2 감축량은 비례. 결론: 적립률 증가 보다 세액공제 확대 가 CO2 감축에 더 비용효과적.

구윤모 의 연구 궤적 안에서 이 paper 는 1기 KEI 작업 의 한 갈래로, A point card system for public transport utilization in Korea 와 인센티브 정책 평가 라인을 형성. 도구 (Bayesian mixed logit) 는 후속 hyojung-choi-2019-vehicle-replacement-strategic (2019 차량교체모형) 의 베이지안 추정 기반이 된다.

핵심 결과

모수	평균 (β)	표준편차 (이질성)	MWTP	상대 중요도
전력소비 (W)	−0.4762**	1.0164	−13,300 KRW/W	25%
포인트 적립률 (%)	+0.0144**	0.0374	+22,000 KRW/%	3%
세액공제 (백만 KRW)	+0.0781**	0.4518	+67,000 KRW/M	3%
화면크기 (in)	+0.4233**	0.9833	+97,000 KRW/in	29%
3DTV dummy	+1.0662**	2.0461	+2.62M KRW	30%
가격 (M KRW)	−0.5335**	1.1094	—	11%

(** 99% posterior probability interval excludes zero; N=1,503 observations, 501 respondents)

방법론 노트

혼합 로짓 효용함수 (Eq. 9):

U_{nj} = \beta_{power} X_{power} + \beta_{point} X_{point} + \beta_{tax} X_{tax} + \beta_{size} X_{size} + \beta_{3D} D_{3D} + \beta_{price} X_{price} + \varepsilon_{nj}

각 $\beta$ 가 정규분포 $N(\bar\beta, \sigma_\beta^2)$ 로 가정되어 개인 이질성 포함. 베이지안 추정 — Gibbs sampler 70k iter, 30k burn-in, thinning 20 → 2,000 sampled draws. 사후 유의성은 2,000 draws 중 부호 일치 비율 로 판정 (frequentist t-stat 대체).

식별 가정: (i) 컨조인트 분석 의 진술선호법 가 실제 시장 행동 근사, (ii) 6 속성이 직교 설계, (iii) 혼합 로짓 의 정규분포 가정. 시뮬레이션 단계: 추정된 효용 → 인센티브 변화 시 점유 변화 → 전력 절감 → CO2 감축 (한국 전력 부문 배출계수).

연구 계보

이 paper 는 (i) Train (2003) 의 혼합 로짓 + Bayesian estimation 정통, (ii) 이종수 의 컨조인트 분석 한국 적용 라인, (iii) 구윤모 본인의 A point card system for public transport utilization in Korea 의 인센티브 평가 작업 — 의 직접 선행. 구윤모 의 연구 궤적 안에서 1기 KEI 시기 인센티브 평가 라인 의 자매작이며, 후속 hyojung-choi-2019-vehicle-replacement-strategic 에서 Bayesian 혼합 로짓 이 동학적 차량 교체 모형의 추정 엔진으로 발전.

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