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변수 구분 N % 변수 구분 N %
성별
남성 581 49.5
거주지
서울 351 29.9
여성 592 50.5 부산 67 5.7
합계 1,173 100.0 대구 53 4.5
연령대
10대 26 2.2 인천 74 6.3
20대 256 21.8 광주 20 1.7
30대 285 24.3 대전 32 2.7
40대 301 25.7 울산 22 1.9
50대 243 20.7 경기도 333 28.4
60대 이상 62 5.3 강원도 29 2.5
합계 1,173 100.0 충청북도 22 1.9
교육수준
고졸이하 252 21.5 충청남도 31 2.6
대학(전문대학 포함) 830 70.8 전라북도 25 2.1
대학원 졸업 91 7.8 전라남도 21 1.8
합계 1,173 100.0 경상북도 40 3.4
가족구성원 수(명)
1인 101 8.6 경상남도 43 3.7
2인 184 15.7 제주도 4 .3
3-4인 772 65.8 세종시 6 .5
5인 이상 116 9.9 합계 1,173 100.0
합계 1,173 100.0
표 3. 응답자 특성
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그림 18. 설문 설계 과정도
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제시금액 전체 응답자수
일단계
(가상적 상황) 이단계a
(실제상황) 최종단계b
Yes No Pro. of
“Yes” Yes No Yes No Pro. of
“Yes”
100 170 135 35 .79 118 17 118 52 .69
500 160 121 39 .76 100 21 100 60 .63
1,000 171 119 52 .70 92 27 92 79 .54
5,000 164 89 75 .54 66 23 66 98 .40
10,000 171 100 71 .58 73 27 73 98 .43
50,000 166 39 127 .23 28 11 28 138 .17
100,000 171 23 148 .13 15 8 15 156 .09
N 1,173 626 547 - 492 134 492 681 -
표 4. 이선선택형 가상가치평가법에서의 응답 반응
a 일단계에서 ‘예’라고 대답한 응답자들에게 다시 실제상황을 설정하여 다시 질문함.
b 이단계에서 ‘예’라고 대답한 응답자와 일단계와 이단계에서 ‘아니오’라고 대답한 응답자를 합하여 최종 응답 반응을 집계함.
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2) 실증분석 추정 모형
❍ 설문조사 표본의 확률모형은 일반적으로 적합도가 높고 지불의사금액의 산출이 편리한 로짓모형에 적용한다. 로짓모형의 F[‧]의 함수형태는 로지스틱 함수 (logistic function)로 가정한다.
❍ 여기에서 독립변수로는 기금(Bid)과 응답자의 특성변수들이 포함된다. 경제적 가 치 측정을 위한 적분구간은 중웅값을 적용하였다. 통계적 추정방법은 일반적으로 최우추정법 (method of maximum likelihood)이 이용되며, 그 추정계수는 유효추정 량이며, 또한 일치추정량이다.
❍ 먼저 가상적인 상황 하에서의 유의성 있는 개인별 특성변수를 규명하기 위하여 조사된 모든 설명변수를 로짓모형에 적용하여 살펴보았으며, 그 결과는 표(5)와 같다.
Variables B S.E. Wald-value p-value Exp(B)
BID .318 .024 168.139 .000 1.374
INC .000 .000 1.013 .314 1.000
GENDER -.207 .133 2.431 .119 .813
AGE .010 .006 3.021 .082 1.010
EDU -.063 .127 .246 .620 .939
Family -.011 .060 .032 .857 .989
Constant -.627 .455 1.902 .168 .534
Log-likelihood
Correct predictions (%) N
1360.07 53.4 1,173 표 5. 가상적 상황에서의 로짓모형 추정 결과
주) 제시금액(BID)는 10,000원 단위로 계산되었음.
소득(INC)은 월 가계소득으로 10,000원 단위로 계산되었음.
성별(GEN)은 남성=1, 여성=2로 설정하였음.
연령(AGE)은 실제 나이임.
교육수준(EDU)은 고졸이하=1, 대졸=2, 대학원졸업=3으로 설정하였음.
가구당 가족수(Family)는 실제 가족구성원의 수임.
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❍ 다음으로 일단계와 이단계를 거친 실제상황 하에서의 유의성 있는 개인별 특성변 수를 규명하기 위하여 조사된 모든 설명변수를 로짓모형에 적용하여 살펴보았으 며, 그 결과는 표(6)과 같다.
Variables B S.E. Wald-value p-value Exp(B)
BID 0.31 0.028 121.143 0.000 1.363
INC .000 .000 0.757 0.384 1.000
GENDER -0.036 0.13 0.075 0.784 0.965
AGE 0.005 0.005 0.803 0.370 1.005
EDU -0.053 0.124 0.184 0.668 0.948
Family -0.059 0.058 1.009 0.315 0.943
Constant -0.008 0.445 0 0.985 0.992
Log-likelihood
Correct predictions (%) N
1393.28 66.5 1,173 표 6. 실제(실험적)상황에서의 로짓모형 추정 결과
주) 제시금액(BID)는 10,000원 단위로 계산되었음.
소득(INC)은 월 가계소득으로 10,000원 단위로 계산되었음.
성별(GEN)은 남성=1, 여성=2로 설정하였음.
연령(AGE)은 실제 나이임.
교육수준(EDU)은 고졸이하=1, 대졸=2, 대학원졸업=3으로 설정하였음.
가구당 가족수(Family)는 실제 가족구성원의 수임.
❍ 추정된 모형 내에서 통계적 유의성이 확인된 변수로는 두 모형 모두에서 기금인 제시금액(BID)만이 유의수준 5%에서 유의성 있는 것으로 나타났다. 제시금액의 계수 부호는 양(positive)으로 나타나, 아래 로짓모형에서와 같이 제시금액이 포함 된 분모의 값이 크면 클수록 확률은 감소하기 때문에, 가격이 높을수록 ‘예’라고 응답할 확률이 감소한다는 이론과 부합하는 것으로 나타났다.
∆
❍ 이외 소득, 성별, 교육수준, 가족구성원의 수 등 독립변수는 유의수준 5%에서 유 의성 없는 것으로 나타나 최종모형에서는 독립변수로 제시금액만 고려하여 추정
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하였다.
❍ 최종모형은 아래 표(7)과 같다. 모형의 적합도 (goodness of fit)를 % of Right
prediction 기준으로 살펴보면, 두 모형 모두에서 0.65이상의 적합한 모형이 도출되
었다.
구분 변수 B S.E. Wald-value p-value Exp(B)
실제(실험적) 상황 BID .309 .028 121.6 .000 1.362
Coefficient -.244 .073 11.2 .001 .784
Log-likelihood
Correct predictions (%) N
1,396.84 65.5 1,173 표 7. 최종 로짓모형 추정 결과
주) 제시금액(BID)는 10,000원 단위로 계산되었음.
❍ 한편 앞에서 추정된 함수를 적용하여 이를 도표화 하면 그림(19)와 같다.
❍ 로짓함수에 추정되어지는 소비자의 지불의사확률 함수를 이용하여, 소비자의 경 제적 편익(가치)를 측정할 수 있는데, 음(-)의 WTP를 고려하여 가격수준을 -∞에 서 +∞까지 추정함수를 적분하여 계산하였다.
∞
∞ ❍ WTP는 선형간접효용함수에 ∆
에서 ∆가 로 추정된
다면, 이때
로 계산되어진다.
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그림 19. 반달가슴곰 복원사업의 경제적 보존가치 추정모형과 추정금액
❍ 반달가슴곰 복원사업의 경제적 보존가치는 가구당 7,878원으로 추정되었다. 또한, 보존가치를 선택가치, 유산가치, 존재가치로 할당하여 살펴본 결과, 선택가치는
992원(12.6%), 유산가치 2,623원(33.3%), 존재가치 4,261원(54.1%)으로 나타나, 존재
가치가 가장 큰 것으로 나타났다.
가치
실제(실험적) 상황
비율(%) 지불의사금액(원) (WTP)
선택가치 12.6 992.6
유산가치 33.3 2,623.3
존재가치 54.1 4,261.9
합 계 100.0 7,877.9
표 8. 가구당 반달가슴곰 복원사업의 경제적 보존가치
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❍ 마지막으로 반달가슴곰 복원사업의 경제적 보존가치가 가구당 7,878원으로 추정 되었기 때문에, 이를 국가 전체로 환산하면 아래와 같이 약 1,589억원으로 추정되 었다.
20,168,000 (가구) × 7,878 (원) ≒ 1,589 억원
※ 2018년 현재 우리나라 총 가구수는 20,168,000가구임.
제5장 반달가슴곰의 피해 현황
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