다섯 번째는 본 연구결과는 풍력발전에 의해 생산된 녹색전력(green electricity)에 대해 일반전력보다 높은 가격을 자발적으로 지불할 것을 유도하는 프로그램인 녹색구매제도(green pricing)를 실시하는 근거 자료 로 활용될 수 있을 것이다. 미국이나 유럽 일부 국가들의 경우 기존 전 력생산에 대해 신․재생에너지로 생산된 전력을 녹색전력으로 홍보하고, 소비자로 하여금 프리미엄이 붙는 녹색전력에 대해 부담의사가 있는지 파악하여 부담의사가 있는 소비자에게 더 높은 전력요금을 지불하도록 하는 녹색구매제도를 실시하고 있다. 이는 중장기적으로 재생가능전력 의무구매제도로 가기 위한 징검다리 역할을 할 수 있다.
컨조인트 분석기법은 원래 시장에서 신상품이 출시되기 전에 잠재적 소비자들에게 상품의 속성조합을 제시하고 이에 대한 지불용의액을 묻 기 위해 이용되는 것이며, 최근 들어 환경경제학 분야에서 이를 적용하 기 시작하여 다양한 환경재화들의 속성가치를 평가하는 데에 이용하고 있다. 하지만, 아직은 시장재화를 평가하기 위한 기법을 풍력단지의 영 향과 같은 비시장 재화를 평가하는 데에 적용 가능한지는 분명하지 않 다. 대부분의 소비자들은 풍력이나 기타 신․재생에너지가 갖고 있는 외 부효과에 대해서 잘 모를뿐더러, 기존에 접해보지 못한 속성들 즉 풍력 으로 인한 지역경제 활성화 효과, 에너지 국산화 효과, 대기오염 저감효 과, 생태계 교란 효과, 경관효과 등의 정보를 면접원들의 설명이나 사진 을 통해서만 얻게 되기 때문이다. 따라서, 이해도가 떨어지는 소비자들 의 경우에는 속성의 가치를 평가할 때 주어진 정보 가운데 이해가능한 정보만 이용할 것이다. 예를 들어, 풍력이 갖고 있는 외부효과를 감안할 때 소비자에게 부과하는 부담금에 관한 정보를 이용하여 최소 부담금만 을 선택하는 것이 좋은 예가 될 것이다. 이렇게 되면 전체 혹은 일부 속
성들은 논리적인 부호값을 갖지 못하게 되는 결과를 초래하여, 속성들의 가치가 합리적인 값이 될 수 없다.
컨조인트 분석기법은 임의가치 추정법에 비해 속성별 가치를 도출할 수 있고, 전략적 행동이나 가상점 편의 등 다양한 편의를 제거할 수 있 다는 장점이 있지만, 상기에 기술했듯이 너무 많은 대안이나 속성, 수준 이 정보로 주어지면 응답자들이 선택하기 위해 정보를 활용하기 어렵게 되어, 주요 설명변수들이 기대 부호와는 반대 부호를 나타내 모형 자체 를 신뢰할 수 없게 되는 치명적인 결과를 초래할 수 있다.12) 이런 점에 서 향후 연구에서는 가급적 설문에 이용되는 대안 카드를 단순화시켜 응답자들이 최대한 주어진 정보를 잘 이해하고 선택에 최대한 활용할 수 있도록 유도해야 할 것이다.
또한 컨조인트 분석기법에서도 비용에 관한 속성을 포함시킬 때 어떤 범위의 비용을 선택할 것인가에 따라 추정된 지불용의액이 영향을 받을 수 있다는 점에서 출발점 편의(starting point bias)를 일으킬 수 있으므 로, 향후 이를 보완할 수 있는 방법이 고안되어야 할 것이다.
12) 이는 설문자체가 복잡하거나 난해할 경우 이러한 위험성이 있다는 것이며, 그렇다 하더라도 현시선호 분석에 비해서는 이러한 문제가 상대적으로 적은 것은 사실이다.
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