Ⅰ. 서 론

본 연구에서는 조건부가치평가기법을 이용하여 비시장재 특성을 지닌 해양수산자원의 가치평가를 위한 지불의사금액의 추정방법을 비교ㆍ평가하고자 한다.

조건부가치평가기법(Contingent Valuation Method: CVM)은 비시장 재화를 사고 팔 수 있는 가상적인 시장을 만들어 잠재적 소비자에게 직접적인 설문을 통해 지불의사금액(willingness to pay, WTP)을 추정하고 평가하는 기법으로서 존재가치나 선택가치 등 무형의 가치를 평가하는데 그 유용성이 높으며, 특히 평가대상을 실제로 사용해서 누리게 되는 사용가치와 존재가치, 선택가치, 유증가치 등 비사 용가치를 측정할 수 있는 기법이라는 점에 그 의의가 있다. 이 측정방법의 신뢰성과 타당성에 대하여 많은 논란이 있음에도 불구하고 별다른 현실적 대안이 없다는 이유에서 CVM의 적용범위는 단순한 환경자원가치의 평가를 넘어서 여타의 유ㆍ무형의 사회적 가치를 측정하는데까지 확장되고 있다(김태 윤ㆍ김상봉(2004); 강석규(2016)).

최근에 들어와서 조건부가치평가기법에 기초하여 해양수산자원의 가치를 평가하는 연구가 늘고 있다. 최나리ㆍ김재원(2009)은 해수욕장을 대상으로 박선영 외(2011)는 갯벌을 대상으로, 권영주 외 (2013)는 점박이물범을 대상으로, 남종오ㆍ박철형(2016)은 바다낚시 자원풍부도를 대상으로, 강석규 (2016)는 선상체험낚시 활동을 대상으로, Brouwe et al.(2016)은 해양보호구역을 대상으로, Wang el al.(2016)은 내수면 보호구역을 대상으로, 강석규(2017)는 수산자원보호구역을 대상으로, 유윤희 외 (2018) 등은 바다숲을 대상으로 해양수산자원의 가치를 평가하고 있다.

이들 연구는 지불의사금액 함수의 모수 추정을 통해 해양수산자원의 가치를 평가하고 있다. 그러나 지불의사금액 함수의 모수를 추정할 때, 다음과 같은 문제를 고려할 필요가 있다. 우선 어떠한 분포를 가정하여 분석하느냐에 따라 지불의사금액(WTP) 함수로부터 도출되는 평균 WTP값이 변동될 수 있다는 점을 고려해야 한다. 일반적으로 통계패키지로 용이하게 추정할 수 있다는 점에서 정규분포나 로지스틱분포를 적용한다. 둘째, 사회ㆍ경제적 특성변수들을 고려한 공변량의 포함 여부에 있다. 일반적으로 평균 지불의사금액(WTP)를 추정하는데 있어서는 공변량을 포함한 분석을 필요로 하지 않지만, 공변량의 추정 계수 부호나 통계적 유의성을 통하여 CVM의 타당성과 신뢰성에 대한 정보를 제공해 준다. 셋째, 지불의사 유도방법인 단일양분선택모형과 이중양분선택모형의 적용문제이다. 최근에 들어 와서 이중양분선택모형에 의한 방법이 널리 적용되고 있는데, 한 번의 설문조사로부터 응답자들의 지불의사의 범위에 대해 좀 더 많은 정보를 도출할 수 있으므로 단일양분선택형에 비해 통계적 효율성이 높아진다. 그러나 이중양분선택모형은 두 번째 질문에 대한 응답이 첫 번째 질문에서 제시되는 금액에 영향을 받기에 출발점 편의에 노출되는 문제가 발생한다. 넷째, 0의 지불의사와 저항응답의 처리 문제이다. 이 문제는 근본적으로 지불거부자와 지불의향자를 구분하여 처리함으로써 해결할 수 있으 며, 지불거부자를 분리하는 모형인 스파이크 모형을 활용할 필요가 있다.

본 연구는 해양수산자원이나 그 생태계가 우리사회에 제공하는 서비스 편익의 가치를 평가할 때, 널리 이용되는 조건부가치평가기법의 지불의사금액 모수를 추정할 때 다양하게 적용할 수 있는 방법을 비교 및 평가하는데 있다.

본 연구의 결과는 조건부가치평가기법에 의한 지불의사금액의 추정 시 나타날 수 있는 문제점을 제시하고 평가함으로써 연구자에게 실무적이고 교육적인 담론을 제공할 것으로 기대한다.

Ⅱ. CVM 추정모형 및 방법

1. 기본모형

본 연구에서는 강석규(2016, 2017) 등 기존의 문헌에서 널리 이용되고 있는 Hanemann(1984)의 효 용 격차 모형(utility difference model)에 기초하여 양분선택형 질문법으로 수집한 자료를 분석하여 지불의사금액(WTP)의 대표값을 도출하고자 한다.

효용격차 모형에서는 먼저 제시 금액에 대한 “예” 혹은 “아니오”의 응답을 모형화해야 한다. U는 간접 효용 함수(indirect utility function)이다. r은 응답자의 소득이며, S는 응답자의 다른 특성을 담고 있는 벡터이다. j는 응답자가 직면하는 비시장 재화의 상태를 의미하는데, j=0은 비시장 재화가 공급되지 않은 상태, j=1은 비시장 재화가 공급되는 상태를 나타낸다.

간접 효용 함수는 식 (2)와 같이 크게 확정적인(deterministic) 부분과 확률적인(stochastic) 부분으로 구성되는데, 전자는 관측이 가능한 부분이며 후자는 관측이 불가능한 부분이다. 즉 아래 식에서 전자는 V(j,r,S)이고 후자는 이다.

 관측 불가능한 확률적 성분 는 j에 상관없이 독립적이면서 동일한 분포를 따르는(IID: independently and identically distributed) 확률변수이며 평균은 0이다. 확률 효용 극대화(random utility maximization) 모형을 통해 개인의 의사 결정을 모형화할 수 있다. 즉 제시 금액이 2,000원이라고 할 때 응답자는 2,000원을 내겠냐는 질문에 대해 본인의 지불의사(willingness to pay)가 2,000원보다 크면 “예”라고 응답할 것이고 그렇지 않다면 “아니오”라고 응답함으로써 본인의 효용을 최대화할 수 있다. 만약 주어진 제시 금액에 “예”라고 응답한다면 U(1, r-A, S)＞U(0, r, S)의 상황이 되는 것이며, 식 (2)를 이용하여 풀어 설명하면 식 (3)과 식 (3a)가 된다.

효용의 차이인 효용 격차를 ΔV로, 오차의 차이인 오차항 격차를 로 정의하면, “예”라고 답변할 확률을 쉽게 모형화할 수 있다. 의 누적 분포 함수(cumulative distribution function, cdf)를 ( ∙ ) 로 정의하면, “예”라고 응답할 확률은 식 (4)와 같이 표현할 수 있다.

ΔV ≥ 이면 “예”라고 응답하며, 반대로 ΔV ＜ 이면 “아니오”라고 응답한다. 편의상 WTP를 로 표기한다면 확률변수 의 cdf는 (A)로 정의할 수 있다. 따라서 제시 금액에 “예”라고 할 확률을 다음과 같이 정의할 수 있다. 따라서 식 (4)와 식 (5)는 같은 것이므로 식 (6)의 관계식을 유도할 수 있다.

확률 효용 극대화 모형으로부터 식 (4)가 도출되지만 결국은 WTP의 cdf인 (∙)내의 모수를 구하는 과정으로 귀결된다. WTP인 는 음의 영역에서도 분포할 수 있으므로 의 평균은 일반적인 평균공식을 통해 구할 수 있다. 의 평균을 로 표현하면 식 (7)과 같다.

한편, 중앙값 WTP를 라 하면, 의 cdf가 0.5의 값을 가질 때의 값으로 정의된다. 즉 다음의 방정식으로부터 도출된다.

WTP > 0이라는 강한 제약조건을 고려하면, 평균값 WTP를 흔히 라고 표시하면 양의 영역에 대해서만 식 (9)와 같이 계산된다.

Hanemann(1984)의 단일양분선택모형과 Hanemann et al.(1991)의 이중양분선택모형에 기초하여 총 명을 대상으로 단일양분선택 질문형 CVM 설문조사를 수행했다면, 분석 대상 로그 우도 함수 (log-likelihood function)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.

와 은 괄호 안의 명제가 맞으면 1 틀리면 0의 값을 가지는 인디케이터 함수(indicatorfunction) 1(∙)의 값으로 다음과 같이 정의된다.

이중양분선택 질문형 CVM 설문조사를 수행했다면, 분석 대상 로그-우도 함수는 다음과 같이 나타 낼 수 있다. 번째 응답자가 최초 제시 금액()에 “예”라고 응답할 때, 는 최초 제시 금액() 보다 더 높은 두 번째 제시금액이며, 번째 응답자가 최초 제시 금액()에 “아니오”라고 응답할 때 는 최초 제시 금액()보다 더 낮은 두 번째 제시금액이 된다. 이중양분선택 질문형을 적용하게 되면, 다음과 같다.

식 (10)과 (11)로부터 WTP함수를 이용하여 추정금액을 도출할 수 있다. ( ∙ )을 로지스틱 cdf로 정형화하고 ΔV=a-bA를 결합하면, 다음과 같은 식 (12)를 얻을 수 있다.

식 (12)에 기초하여 WTP의 값을 도출하는 공식인 식 (9), (10), (11)을 이용하면, 식 (13)과 같이 WTP의 평균값() 또는 중앙값()을 구할 수 있다.

2. Kriström(1997)의 스파이크(spike) 모형

이중양분선택 질문형 CVM 설문조사를 수행했다면, 이중양분선택질문형에 대한 응답중 “아니오-아니오”의 응답은 다시 지불거부 응답 혹은 WTP=0의 응답과 0보다 크면서 두 번째 낮은 제시금액 ()보다 작은 양의 WTP로 구분된다. 즉 은 다음의 2개의 이산변수로 세분화할 수 있다.

WTP의 cdf (·;)가 로지스틱 함수라면 스파이크 모형에서의 cdf는 다음과 같다. 여기서 = (,)이다.

따라서 스파이크 모형에 대한 로그-우도 함수는 다음과 같이 구할 수 있다.

스파이크는 WTP=0일 확률을 의미하며, 1/[1+exp()]로 정의된다. 실제에 있어서는 전체 응답자 중에서 0의 WTP를 갖는 응답자의 비중을 의미한다. 지금까지 설명한 스파이크 모형에 의한 WTP의 평균값()은 다음과 같이 추정된다.

한편, 지불의사금액의 추정에 공변량을 고려한다면, 식 (13)과 (17)에서 를 +로 대체하면 된다. 여기서 는 응답자들의 소득, 성별, 나이 등 사회경제적 특성을 반영하는 공변량 벡터이고, 는 추정해야 할 모수들로 이루어진 벡터이다.

3. 한국개발연구원의 CVM 분석지침

한국개발연구원(2008, 2012, 2015)에서는 지불의사금액 함수의 모수를 추정할 때 나타나는 여러 문제점을 보완하는 차원에서 다음과 같은 절차에 의해 중앙값 WTP를 추정할 것을 제안하고 있다. 첫째, 기본모형은 단일양분선택모형을 선택한다. 둘째, 지불의향자를 대상으로 식 (12)의 우도 함수를 이용하여 모수  및 를 추정하되, ΔV=-A 대신에 지수지불의사함수 ΔV=-lnA를 적용한다. 셋째, 식 (13)의 의 추정을 통해 중앙값 WTP인 exp()를 추정한다. 넷째, 추정된 중앙값 WTP에 지불의향자의 가중치를 곱하여 최종 WTP*을 도출한다.

Ⅲ. 분석 자료

본 연구에서는 가상시장 지불의사금액의 추정방법을 비교·평가하기 위하여 수산자원보호구역(내수면)의 가치 추정에 활용되었던 설문자료를 이용하고자 한다. 설문자료는 2016년과 2017년 2개년에 걸쳐 현지 지역주민을 대상으로 개별면담방식에 따라 조사된 자료이며, 총 조사의 표본 수는 1,200개이다. 설문 변수의 정의는 <표 1>과 같이 제시할 수 있다.

먼저 종속변수는 제시금액에 대한 지불의사로 구성된다. 설명변수로 사회경제적 특성을 나타내는 변수는 성별(SEX, 남자=1, 여자=0), 연령(AGE), 소득(INCOME, 월200만원 미만=1, 월200∼300만원=2, 월300∼400만원=3, 월400∼500만원=4, 월500∼600만원=5, 월600∼700만원=6, 월700∼800만원=7, 월800만원 이상=8) 등 3개의 변수로 구성되고, 제시금액은 첫 번째 및 두 번째 제시금액(bid1, bid2)으로 구성된다.

<표 2>는 설문변수의 기초통계량을 나타낸다. 성별(SEX)은 평균 0.50의 값을 지녀 설문대상자로서 남녀가 고르게 분포되었음을 보여주고 있다. 연령(AGE)은 평균 43.26세를 나타내며, 소득(INCOME)은 평균적으로 월300만원에서 500만원 사이에 분포하고 있음을 보여주고 있다. 첫 번째 및 두 번째 제시금액은 평균적으로 각각 9,269.17원과 9,788.33원의 값을 지니고 있다.

<표 1> 변수의 정의

<표 2> 기초통계량

Ⅳ. 실증분석결과

1. 제시금액별 응답자 분포

<표 3>은 제시금액별 이중양분선택 질문에 대한 응답의 분포를 나타내고 있다. 첫 번째 제시금액은 수산정책분야의 전문가집단으로 구성된 FGI(focus group interview)에 의하여 제시된 2,000원, 5,000원, 10,000원, 20,000원으로 결정하였다. 첫 번째 제시금액 2,000원에서 예-예라고 응답하면, 2,000원의 2배인 4,000원을 지불할 의사를 밝힌 것이고, 예-아니오라고 응답하면, 2,000원의 지불의사를 뜻하며, 아니오-예라고 응답하면 2,000원의 절반인 1,000원의 지불의사를 나타낸 것이고, 아니오-아니오라고 응답하면, 1,000원도 지불하지 않겠다는 의사를 밝힌 것으로 이해할 수 있다. 또한 아니오-아니오라고 응답한 응답자에 대해 조금이라도 지불의사 있는지 여부를 확인하기 위하여 추가질문을 하였다.

<표 3>에 의하면 전반적으로 첫 번째 제시금액이 높아질수록 점차 지불의사를 밝힌 응답자의 비율이 감소하고 있음을 확인할 수 있다. 제시금액에 대한 지불의향자의 응답 수와 비율은 각각 801명과 66.8%으로 구성되고, 또한 제시금액에 대한 지불거부자의 응답 수와 비율은 399명과 33.2%이며, 이중 지불의사금액이 0이거나 전혀 지불의향이 없는 지불거불자의 응답자와 비율은 각각 313명과 26.1%에 달한다.

<표 3> 제시금액별 응답의 분포

2. 지불의사금액 추정방법별 비교

1) 정규분포 대 로지스틱 분포

식 (2)의 확률오차항()의 가정에 따라 지불의사금액(WTP)함수로부터 도출되는 평균 지불의사금액(WTP)도 변동할 수 있다. 본 연구에서는 단순양분선택질문형에 기초하여 확률오차항의 분포가 정규분포와 로지스틱 분포를 따른다고 가정하고 분석하였다. 모수의 추정은 각각 정규분포와 로지스틱 분포를 가정하고 있는 프로빗 모형(probit model)과 로짓모형(logit model)을 이용하여 추정하였다.

<표 4> 정규분포 대 로지스틱 분포

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 이하의 통계적 유의수준을 의미하며, [ ]은 확률치를 나타냄

추정결과는 <표 4>에 제시하였다. 확률오차항의 분포함수 가정에 관계없이 모든 모형에서 LR우도비 검정결과를 볼 때, 모형의 적합성이 1%의 수준에서 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 또한 제시금액의 계수가 이론과 부합하는 통계적으로 1% 이하의 통계적 유의수준인 음(-)의 값을지니고 있고 상수항 역시 1% 이하의 통계적 유의수준에서 양의 값을 지니고 있어 제시금액이 높아질수록 지불의사가 낮아지며, 수산자원보호구역의 설정이 그렇지 않은 것보다 높은 만족도를 지니는 것으로 나타나고 있다. 정규분포를 가정한 선형지불의사모형에 의한 평균 지불의사금액(WTP)은 1% 이하의 통계적 유의수준에서 9,429원으로 추정되었으며, 95% 신뢰수준에서 8,420원과 10,438원사이의 분포를 지니고 있다. 로지스틱분포를 가정한 선형지불의사모형에 의한 평균 지불의사금액(WTP)은 1% 통계적 유의수준에서 9,370원으로 추정되었으며, 95% 신뢰수준에서 8,350원과 10,391원의 분포를 지니고 있다.

본 연구의 결과에 의하면, 확률오차항의 정규분포 및 로지스틱분포 가정에 따른 평균 지불의사금액(WTP)은 큰 차이를 발견할 수 없고, 통계적으로 유의한 평균 지불의사금액(WTP)을 도출하고 있다. 이러한 결과는 응답자의 지불의사금액(WTP)에 대한 정보가 충분히 반영되어 있기 때문이라 판단된다.

2) 공변량을 포함한 단순양분선택모형 대 이중양분선택모형

확률오차항의 분포가 정규분포라 가정하고 공변량을 고려한 단순양분선택모형과 이중양분선택모형에 의해 추정된 결과를 비교하고자 한다. 추정결과는 <표 5>에 제시하였다. LR우도비 검정결과를 볼 때, 단일양분선택모형과 이중선택모형에 관계없이 모형의 적합성이 1%의 수준에서 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 우선 단일양분선택모형에 의한 추정결과를 구체적으로 살펴보면, 제시금액(BID)의 계수는 이론과 부합하는 1% 이하의 통계적 유의수준에서 음(-)의 값을 지니고 있으며, 상수항(CONS) 역시 1% 이하의 통계적 유의수준에서 양의 값을 지니고 있다. 사회경제적 특성 변수로 연령(AGE)은 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 지니고 있으며, 성별(SEX)은 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 지니고 있다. 그러나 소득(INCOME) 변수의 경우, 소득이 높을수록 지불의사가 더욱 긍정적이라는 의미를 지니는 양의 값을 지니나 통계적으로 유의하지 않다. 이 같은 분석결과에 따르면, 연령이적고 남성일수록 지불의사에 긍정적임을 보여주고 있다. 한편, 공변량을 포함한 이중양분선택모형의 모수는 Lopez-Feldman(2012)의 알고리즘에 의해 추정하였다. 상수항()과 제시금액(-)의 계수를 동시에 추정한 베타 (= -/)계수를 제공하고 있다. 베타()는 1% 이하의 통계적 수준에서 유의한값을 지니고 있다. 그리고 사회경제적 특성 변수로 단일양분선택모형에 의한 추정결과와 달리 연령(AGE)만이 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 지니고 있으며, 소득이나 성별변수는 통계적으로 유의하지 않았다.

<표 5> 공변량 포함 단일양분선택모형 및 이중양분선택모형의 비교

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 이하의 통계적 유의수준을 의미하며, [ ]은 확률치를 나타냄

평균 지불의사금액(WTP)은 통계적으로 유의한 사회경제적 특성 변수를 고려하여 추정하였다. 단일양분선택모형의 경우, 평균 지불의사금액(WTP)은 1% 이하의 통계적 수준에서 유의한 8,951원 (6,953~10,948원)으로 추정되었으며, 이중양분선택모형을 이용할 경우, 1% 이하의 통계적 유의수준에서 평균 지불의사금액은 6,926원(5,141~8,712원)으로 추정되었다. 따라서 평균 지불의사금액은 단순양분선택모형과 이중양분선택모형에 따라 큰 차이를 보여주고 있어 어떤 모형으로 추정하느냐에 따라 큰 영향을 받는 것으로 확인할 수 있다.

지불의사 유도방법에 따라 WTP의 추정치가 다르게 측정되는 경향이 있어 어떤 방법이 최선의 선택인지에 대한 논의는 꾸준히 이루어져 왔다. 일반적으로 단일양분선택모형은 시장에서 가격을 보고 구입여부를 결정하는 시장재화의 구매방식과도 유사하고 공공정책의 지지 여부를 결정하는 주민투표형식과도 비슷하여 응답자가 대상재화에 대한 선호를 사실대로 표현할 유인이 있다. 따라서 무응답률과 전략적 편의 등이 작은 것으로 알려져 NOAA 패널에서도 추천하는 방법이다. 그러나 신뢰할만한 결과를 얻기 위하여 상당히 큰 표본을 필요로 하여 통계적 효율성이 떨어지는 단점이 있다(Hanemannet al.(1991) 등). 반면에 이중양분선택모형은 단일양분선택모형의 장점을 살리면서 2번에 걸쳐 양분형질문을 하기 때문에 응답자들의 지불의사의 범위에 대해 좀 더 많은 정보를 도출할 수 있기 때문에 단일양분선택모형의 단점인 지불의사금액(WTP) 추정치의 효율성을 높이는 방안으로 널리 이용된다. 그러나 두 번째 질문이 첫 번째 질문과 독립적이라 할 수 없기 때문에 시작점 편의에 노출되어 사실대로 표현할 유인일치성을 잃게 될 우려가 있으며, 또한 본 연구와 같이 이중양분선택모형은 단일양분선택모형과 비교하여 평균 지불의사금액을 과소하게 추정하는 경향이 있다(남종오ㆍ박철형(2016) 등). 따라서 평균 지불의사금액(WTP)의 과소추정문제, 통계적 효율성, 편의의 최소화 등을 고려하여, 우선 이중양분선택 설문형으로 설문지를 개발하고 충분한 표본이 보장될 경우 편의의 최소화, 평균지불 의사금액의 과소추정문제를 막기 위해 단순양분선택 설문형에 기초하여 분석하고, 표본이 적거나 단일양분선택모형의 추정결과가 통계적으로 유의하지 못할 경우, 이중양분선택모형에 의해 추정된 평균 지불의사금액의 이용이 바람직하다고 판단된다. 한편, 공변량 포함여부에 따른 추정된 평균 지불의사금액(WTP)을 비교하면, <표 5>와 같이 공변량을 포함한 단순양분선택모형에 의한 평균 지불의사금액은 8,951원으로 <표 4>의 공변량을 포함하지 않은 단순양분선택모형의 평균 지불의사금액(WTP) 9,429원과 비교하여 큰 차이를 보이고 있으며 과소추정되고 있다. 일반적으로 지불의사금액(WTP) 함수의 추정시 반드시 공변량을 포함하여 분석할 필요는 없지만, 공변량을 포함한 WTP 함수의 추정은 공변량의 추정계수 부호가 예상과 일치할 경우, CVM 방법의 타당성과 신뢰성을 높일 수 있다.

3) 스파이크 모형

지불의사가 전혀 없는 지불거부자를 고려한 Kristrom(1997)의 스파이크 모형의 추정결과는 <표 6>에 나타나고 있다. Wald 검정 통계량을 볼 때 1% 이하의 통계적 유의수준에서 적합성이 높다고 할 수 있다. 상수항, 제시금액, 스파이크 역시 1% 이하의 수준에서 통계적 유의한 양의 값을 지니고 있다. 스파이크는 0.3018로 전혀 지불의사가 없는 비율 26.1%에 근사한 값을 지니고 있다. 스파이크 모형에 의한 평균 지불의사금액(WTP)은 95% 신뢰수준에서 하한 9,788원에서 상한
11,654원의 값을 지니며, 평균 10,721원으로 추정되었다. 만약 지불의사가 전혀없는 지불거부자가 많다고 한다면, 분석결과의 신뢰성을 높이기 위하여 스파이크 모형을 이용한 지불의사금액(WTP)을 추정하는 것이 바람직하다고 판단된다.

<표 6> Kriström(1997)의 스파이크 모형

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 이하의 통계적 유의수준을 의미하며, [ ]은 확률치를 나타냄

4) KDI 지침에 의한 추정결과

<표 7>은 한국개발연구원(KDI)의 지침에 의한 WTP 추정결과로서 응답자 1,200명 중 313명의 지불거부자를 제외한 양의 지불의향자 887명만을 대상으로 단순양분선택설문형 지수지불함수모형을 이용하여 분석한 결과를 나타내고 있다.

<표 7> KDI 지침에 따른 추정결과

주 : ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 이하의 통계적 유의수준을 의미하며, [ ]은 확률치를 나타냄

우선 사회경제적 특성 변수로 공변량이 포함되지 않은 모형의 추정결과를 살펴보면, LR우도비 검정결과를 볼 때, 모형의 적합성이 1% 이하의 수준에서 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 제시금액(ln bid1)의 계수는 이론과 부합하는 1% 이하의 통계적 유의수준에서 음(-)의 값을 지니고 있으며, 상수항 역시 1% 이하의 통계적 유의수준에서 양의 값을 지니고 있다. 중앙 지불의사금액(WTP)은 1% 이하의 통계적 유의수준에서 14,076원으로 추정되었으며, 95% 신뢰수준에서 12,005원과
16,503원 사이의 분포를 지니고 있다. 최종 지불의사금액(WTP)은 지불의향자의 가중치(73.92%)를 고려하여 10,405원으로 결정하였다.
다음으로 사회경제적 특성 변수로 공변량이 포함된 모형의 추정결과를 살펴보면, LR우도비검정결과를 볼 때, 모형의 적합성이 1% 이하의 수준에서 통계적으로 유의하게 나타나고 있다. 제시금액(BID)의 계수는 이론과 부합하는 1% 이하의 통계적 유의수준에서 음(-)의 값을 지니고 있으며 상수항 역시 1% 이하의 통계적 유의수준에서 양의 값을 지니고 있다. 사회경제적 특성 변수로 성별(SEX)은 통계적으로 유의한 양(+)의 값을 지니고 있으며 연령(AGE)은 통계적으로 유의한 음(-)의 값을 지니고 있다. 그러나 소득 변수의 경우, 소득이 높을수록 지불의사가 긍정적이라는 의미를 지니는 양의 값을 지니나 통계적으로 유의하지 않다. 이 같은 분석결과에 따르면, 남성이고 연령이 적을수록 지불의사에 긍정적임을 보여주고 있다. 통계적으로 유의한 공변량을 포함한 중앙 지불의사금액(WTP)은 1% 이하의 통계적 유의수준에서 13,189원으로 추정되었으며, 95% 신뢰수준에서 10,047원과 17,315원 사이의 분포를 지니고 있다. 최종 지불의사금액(WTP)은 지불의향자의 가중치(73.92%)를 고려하여 9,749원으로 결정하였다.

5) 추정방법에 따른 지불의사금액의 비교

앞에서 조건부가치평가기법(CVM)에 의하여 지불의사금액(WTP) 함수의 모수를 추정할 때, 반드시 고려해야 할 요인으로 확률분포의 가정, 공변량 포함여부, 단일양분선택 및 이중양분선택 질문 등 지불의사 유도방법, 0의 지불의사 및 저항응답의 처리 문제, KDI 지침 등을 고려하여 추정된 지불의사금액(WTP) 연구결과를 비교하고자 한다.

<표 8> 모형에 따른 WTP 추정결과 비교

<표 8>은 분석모형에 따른 최종 지불의사금액의 추정 결과를 나타낸다. 분석모형은 추정계수의 부호 등을 고려할 때 모형의 적합성이 매우 높았으며, 최종 지불의사금액은 1% 이하의 통계적 유의수준에서 추정되었다. 우선 최종 지불의사금액의 분포를 보면 가장 낮은 이중양분선택모형의 지불의사금액인 6,926원부터 가장 높은 스파이크모형의 10,721원까지 분포하고 있다. 둘째, 정균분포 및 로지스틱 확률분포에 대한 가정에 따른 지불의사금액은 각각 9,429원과 9,370원으로 추정되어 큰 차이를 보이고 있지 않았으며, 셋째, 질문유도방식인 단일양분선택모형과 이중양분선택모형의 지불의사금액은 각각 8,951원과 6,926원으로 추정되어 비교적 큰 차이를 보이고 있어 이중양분선택모형은 단일양분선택모형과 비교하여 평균 지불의사금액을 과소하게 추정하고 있다. 넷째, 공변량을 포함하지 않은 모형과 공변량을 포함한 모형에 의한 최종 지불의사금액은 각각 9,429원과 8,951원으로 추정되어 비교적 큰 차이를 보이고 있어 공변량을 포함할 경우 최종 지불의사금액은 과소하게 추정되고 있다. 다섯째, 0의 지불의사 및 저항응답을 고려한 스파이크 모형은 본 연구에서 가장 높은 지불의사금액 10,721원으로 추정하고 있다. 여섯째, 한국개발연구원(KDI)에서 제안하고 있는 정부의 공공정책사업에있어 CVM 분석지침을 적용할 경우, 최종 지불의사금액은 앞의 다른 모형과 비교하여 공변량의 포함여부에 따라 각각 10,405원과 9,749원으로 과소하게 추정되지 않았다.

종합해 보면, 표본의 크기, 모형의 적합성, 추정계수의 부호, 통계적 유의성, 0의 지불의사와 지불거부자의 비율 등을 고려하여 모형을 선택하고 그 모형에 기초하여 지불의사금액을 추정하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있다. 그리고 정부의 공공정책사업에 대한 CVM의 추정에 있어서는 KDI에서 제안하는 방법에 따라 추정하는 것이 본 연구와 같이 0의 지불의사 및 지불거부자의 문제, 과소추정 문제 등을 해소하고, 다른 공공사업과의 일관성과 비교가능성 측면에서 바람직하다고 본다.

Ⅴ. 요약 및 결론

본 연구에서는 조건부가치평가기법을 이용하여 비시장재 특성을 지닌 해양수산자원의 가치평가를 위한 지불의사금액(WTP)의 추정방법을 비교ㆍ평가하고자 하였다.

일반적으로 지불의사금액(WTP)함수의 모수 추정할 때, 확률분포의 가정, 공변량 포함여부, 단일양분선택 및 이중양분선택 질문 등 지불의사 유도방법, 0의 지불의사 및 저항응답의 처리 문제 등을 고려하여 추정모형을 선택하여야 한다. 설문 자료는 수산자원보호구역의 가치 추정에 활용되었던 자료이며, 총 조사의 표본 수는 1,200개이다.

본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 우선, 최종 지불의사금액은 1% 이하의 통계적 유의수준에서 추정되었으며, 모형에 따라 최종 지불의사금액은 이중양분선택모형의 가장 낮은 지불의사금액인 6,926원부터 스파이크모형의 가장 높은 10,721원까지 분포하고 있다. 둘째, 정균분포 및 로지스틱 확률분포에 대한 가정에 따른 지불의사금액은 각각 9,429원과 9,370원으로 추정되어 큰 차이를 보이고 있지 않았다. 셋째, 질문유도방식인 단일양분선택모형과 이중양분선택모형의 지불의사금액은 각각 8,951원과 6,926원으로 추정되어 비교적 큰 차이를 보이고 있어 이중양분선택모형의 지불의사금액이 과소하게 추정되고 있음을 보여주었다. 넷째, 공변량을 포함하지 않은 모형과 공변량을 포함한 모형의 지불의사금액은 각각 9,429원과 8,951원으로 추정되어 공변량을 포함할 경우 지불의사금액은 과소하게 추정되었다. 다섯째, 0의 지불의사 및 저항응답을 고려한 스파이크 모형의 지불의사금액은 가장 높은 10,721원으로 추정되었다. 여섯째, 한국개발연구원(KDI)의 CVM 분석지침을 적용할 경우 공변량 포함여부에 따라 각각 9,749원과 10,405원으로 추정되어 앞의 다른 모형과 비교하여 최종 지불의사금액이 과소하게 추정되지 않았다.

이러한 결과에 비추어 볼 때, 지불의사금액의 추정모형은 표본의 크기, 모형의 적합성, 추정계수의 부호, 통계적 유의성, 0의 지불의사와 지불거부자의 비율 등을 고려하여 선택해야 함을 보여주고 있다. 그리고 정부의 공공정책사업에 대한 CVM의 추정 시에는 0의 지불의사 및 지불거부자의 문제, 과소추정 문제 등을 해소하고, 다른 공공사업과의 일관성과 비교가능성 측면에서 한국개발연구원(KDI)에서 제안하는 방법에 따라 추정하는 것이 바람직하다고 본다.