3.1. 분석모형
○ 선택실험법은 환경재의 금전적 가치평가를 위한 진술선호법의 하나로. 재화 의 속성과 속성별 수준을 다르게 조합한 복수의 대안을 구성하고, 복수의 대 안을 응답자에게 제시하여 가장 선호하는 대안을 선택하게 하고, 그 결과를 분석하는 방법임.
○ 선택실험법은 McFadden(1974)의 확률효용모형, Lancaster(1966)의 특성수 요이론, Hanemann(1984)의 이산선택모형을 이론적 기반으로 함(구자춘 2013). 즉, n 번째 응답자가 대안 i를 선택했을 때 간접효용함수 Uni는 확정 부분 Vni와 확률부분 eni로 구성되며(식 1), 확정부분 Vni는 m개의 속성 벡터 X의 선형 합으로 구성됨(식 2). 응답자가 대안 i 대신 j를 선택했을 때의 확 률은 식 (3)과 같음. 여기서 확률부분인 e가 제1극한치 분포(Type I Extreme value distribution)를 따른다고 가정하는 조건부로짓모형을 적용하면, 최우추 정 방법으로 모수 βk를 추정할 수 있음.
(1) (2)
(3) Pr
○ 선택실험법의 추정 모수를 활용하면, 정책에 도움이 되는 다양한 2차 결과 를 도출할 수 있음. 첫째, 환경재의 속성에 비용(입장료나 세금) 변수를 추가 하면 해당 속성이 한 단위 변화할 때 지불의사의 변화분, 즉 한계지불의사 (Marginal Willingness to pay, MWTP)를 구할 수 있음(식 4). 식 (4)에서 βk
는 k번째 속성의 추정계수이며, βfee는 비용 변수의 추정계수임.
○ 둘째, Hanemann(1984)이 제안한 방법대로 환경재의 질과 양의 변화에 따른 후생변화, 즉 보상잉여(compensating surplus: CS)를 식 (5)와 같이 도출할 수 있음. 식 (5)에서 a와 b는 정책 도입 전후의 상태를 의미함. 셋째, Halbrendt et al. (1995)이 제안한 방법대로 m번째 속성변수의 상대적 중요도 (relative importance: RI)를 식 (6)과 같이 산정할 수 있음.
(4)
(5)
ln
exp ln
exp(6)
․
․
○ 식 (6)에서 Rm은 응답자에게 제시된 m번째 속성 값의 범위를 나타냄.
○ 한편, 조건부로짓모형은 응답자 선호의 이질성(heterogeneity)을 나타낼 수 없는 단점이 있다(Train 2003). 물론 표본이 동일한 선호를 나타내는 경우에 는 이질성을 고려할 필요가 없으나, Koo et al.(2013) 등 환경재를 대상으로 한 최근의 선택실험법 연구에서는 선호의 이질성이 필요하다고 강조함. 환 경재에 대한 인식 수준이 높아지고 있으며, 수요의 다양화로 일원화된 선호 라 가정하는 것은 한계가 있기 때문임. 본 연구에서는 Boxall and Adamowicz(2002)의 잠재계층모형을 추가로 적용하고자 함. 본 방법은 표본 을 상대적으로 균일한 특성이 있는 2개 이상의 계층으로 구분, 각 계층의 모 수를 각각 추정하는 방법임. 본 연구에서는 Pacifico and Yoo(2011)가 개발 한 STATA 코드 lclogit.ado를 활용함. 여기서 표본을 복수의 잠재 계층으로
나누는 기준은 Dempster et al.(1977)의 EM(Expectation and Maximization) 알고리즘을 따름. 최적 계층 수는 외생적으로 결정되며, 베이지안 정보기준 (Bayesian Information Criterion: BIC)을 극소로 하는 계층을 최종 모형으로 선택함.
3.2. 분석자료
○ 선택실험법은 다수 속성을 지닌 재화의 속성별 수준 증감에 따른 만족도 변 화를 계측하는 방법임. 선택실험법의 주요 절차는 다음과 같음.
- 먼저 실험선택모형 설계에 필요한 대안, 속성, 변화 수준을 결정짓는 자 료를 얻기 위해 선행연구를 검토함.
- 다음으로 전문가 자문을 통해 대안, 속성, 변화 수준의 적절성을 검토하 고 정의된 속성, 변화 수준을 이용하여 설문지를 설계하며, 응답자의 이 해를 돕고자 각 속성, 변화 수준에 해당되는 그림을 적용해 설문지를 작 성함.
- 본 연구에서는 유기농업 직·간접 영향이 규명된 7개 세부 속성(생물다양 성, 토양오염도, 토양비옥도, 토양유실율, 온실가스배출량, 수질, 폐기물 량, 치유기능)을 선정하였음. 여기에 해당 속성의 수준 변화에 따른 지불 의사를 산정하기 위하여 해당 농법에 필요한 세금을 속성으로 추가함(유 진채 외 2010).
○ 유기농업의 7개 속성의 수준은 각각 3가지로 구분하였음. 이때 각 속성의 최 솟값은 관행농법 적용 시 수치로 설정하였으며, 최댓값은 선행 실증 연구에 서 밝혀진 수치 중 가장 큰 것으로 설정함 <표 4-18>. 따라서 <표 4-18>의 대안 A는 유기농업 도입으로 최대한 달성할 수 있는 환경질의 상태를 의미 함. 중간 값은 다른 실증 연구가 있는 경우에는 그 값을 활용하였고, 없는 경우에는 최솟값과 최댓값의 중간 값으로 설정하였음. 계량 분석을 위한 자
료를 코딩함에 해당 값을 직접 사용하였으며, 관행농법의 경우에는 그 값을 모두 0으로 처리함.
○ 연간 가구당 세금은 6,000원, 12,000원, 24,000원, 36,000원의 4가지로 구분 하였음. 이상 속성과 속성별 수준에서 가능한 조합은 8,748(37×4)개임. 이 모든 조합을 고려하여 실험을 설계하는 것은 불가능하며, 그렇게 하더라도 속성변수 간의 다중공선성의 문제가 발생할 수 있음(Hanley et al. 1988). 본 연구에서는 Ben-Akiva and Lerman(1985)이 제시한 주효과 직교설계 (orthogonal main effect design)를 실시하여, 대안의 수를 32개로 줄임20. 모 집단은 세금을 지불할 능력이 있는 경제 인구로 19세 이상 60세미만의 성인 으로 설정하였으며, 성별, 거주지, 연령을 기준으로 1,000명을 할당 추출함 (95% 신뢰수준, 표본오차 ±3%p). 설문조사 전문업체인 (주)마이크로밀 엠 브레인에 의뢰하여 전자 우편조사로 2015년 9월 1일부터 10일까지 조사하 였음. <표 4-18>과 같이 두 개의 유기농업 대안과 아무것도 선택하지 않는 대안을 제시하고 셋 중 하나를 선택하게 하는 실험을 시행함. 각 속성들에 대한 응답자의 이해도를 높이고자 우선 각각의 속성에 대해 그림을 제시하 였고 다음으로 산도와 질산성 질소 농도에 대해서는 추가적인 설명을 덧붙 였음. 즉 산도와 관련해서는 ‘산도 6.0-7.0 사이가 적정 수준입니다.’라는 설 명을, 질산성 질소 농도와 관련해서는 ‘질산성 질소 농도가 낮을수록 수질은 좋습니다’라는 설명을 추가함으로써 응답자의 이해도를 높이고자 하였음.
가능한 실험의 조합인 496(32C2)이 모두 시행되도록 응답자별로 4번의 실험 을 함. <표 4-19>는 표본의 기초통계량을 나타낸 것으로, 할당 기준인 성별, 거주지, 연령이 모집단을 적절히 대표한다고 판단됨.
20 대안의 수를 32개로 줄이는데 있어 사용한 기준은 주효과 직교설계임. 즉 설명변수 가 독립이 될 수 있도록 설계함.
표 4-18. 설문예시(응답자 별 총 4번의 실험 시행)
표 4-19. 표본의 기초통계량
단위: 명, (%)
특성 구분 사례수 비중(%) 특성 구분 사례수 비중(%)
성별 남자 494 49.4
소득 (월)
3백만원 미만 203 20.3
여자 506 50.6 3백-5백 미만 389 38.9
연령
20대 225 22.5 5백-7백 미만 265 26.5
30대 256 25.6 7백만원 이상 143 14.3
40대 285 28.5 결혼
여부
기혼 600 60.0
50대 234 23.4 미혼 400 40.0
지역
수도권 508 50.8
직업
농업/임업/수산업/
축산업/자영업 76 7.6
충청권 102 10.2
판매직/서비스직/기능공/
숙련공/일반작업직 74 7.4
호남권 101 10.1
동북권 129 12.9 사무직/기술직 440 44.0
동남권 160 16.0 경영관리직 41 4.1
학력
고졸 이하 170 17.0 전문직 62 6.2
대학 재학 106 10.6 전업주부 145 14.5
대학 졸업 632 63.2 학생/대학(원)생 107 10.7
대학원 이상 92 9.2 무직/프리랜서/파트타임 55 5.5
3.3. 분석결과
3.3.1. 모수 추정 결과
○ <표 4-20>은 조건부로짓모형과 잠재계층모형으로 추정한 결과를 나타냄. 조 건부로짓모형 추정 결과, 토양오염도를 제외하고 모든 변수의 비시장적 가 치에 대해 1% 수준 하에서 유의하게 추정됨. 토양오염도에 대한 유의한 선 호는 나타나지 않았음. 이는 토양오염을 나타내는 지표로 사용한 ‘산도’에 대하여 응답자가 제대로 이해하지 못했기 때문으로 판단됨.
○ 잠재계층모형 추정 결과, 표본은 세 개의 계층으로 구분되었음.21 계층 1, 2, 3의 추정계수는 <표 4-20>과 같으며, 각각의 점유율은 55.8%, 29.8%, 14.4%
환경 기능 조건부 로짓모형
잠재계층모형
계층 1 계층 2 계층 3
비 선택1) -3.49E-01*** -3.00E+00*** -8.53E-01*** 2.97E+00***
(-4.64)2) (-22.66) (-7.35) (7.40) 생물다양성 2.10E-03*** 2.83E-03*** 1.65E-03** 3.09E-03
(5.05) (5.48) (2.44) (1.02)
토양오염도 1.76E-04 -1.88E-03 5.08E-03** -6.94E-03 (0.13) (-1.16) (2.45) (-0.87) 토양비옥도 3.32E-03*** 5.39E-03*** -5.32E-05 9.61E-03***
(6.02) (7.84) (-0.06) (2.88) 토양유실율 -2.58E-03*** -3.67E-03*** -2.64E-03*** -1.60E-02***
(-4.35) (-4.98) (-2.71) (-4.35) 온실가스배출량 -1.25E-02*** -1.91E-02*** -1.47E-03 -2.28E-03 (-7.87) (-9.32) (-0.58) (-0.20) 수질 -8.12E-03*** -9.98E-03*** -8.81E-03*** -2.03E-02***
(-8.48) (-8.16) (-5.74) (-3.46) 치유기능 1.62E-02*** 2.27E-02*** 1.30E-02*** -8.82E-02***
(5.66) (6.38) (2.87) (-4.49) 세금3) -3.15E-05*** -2.05E-05*** -7.10E-05*** -1.33E-04***
(-14.88) (-7.97) (-18.81) (-6.71)
잠재계층별 점유율4) 100% 55.8% 29.8% 14.4%
Pseudo R2 0.08 0.15
주 1) 제시된 두 대안을 선택하지 않음을 의미함.
2) 표준값(z-value)을 나타내며, ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 유의수준을 나타냄.
3) 세금은 유기농업 육성을 위해 소비자가 지불의향이 있는 부담금을 나타냄.
4) 각 계층에 속하는 표본의 비율을 뜻함.
표 4-20. 유기농업 비시장적 가치의 선택실험법 추정 결과
임. 계층 별로 추정계수의 유의성, 부호, 값에 차이가 있음. 예컨대, 생물다양 성의 경우에 계층 3의 추정계수는 통계적으로 유의하지 않았고, 계층 1의 계 수가 계층 2의 계수보다 그 값이 큼. 이는 생물다양성 변화가 계층 3의 효용 변화에 유의한 영향을 미치지 않으며, 계층 1의 효용이 계층 2보다 생물다양 성 변화에 민감하게 반응하는 것임
21 계층을 2, 3, 4, 5, 6개로 확대했을 때의 베이지안정보량기준 값은 7132.8, 7093.9, 7129.6, 7162.0, 7225.4이었음. 즉, 계층을 3으로 했을 때의 베이지안정보량기준 값 이 가장 낮게 도출되었음.
환경기능 조건부로짓모형 잠재계층모형
3.3.3. 보상잉여
○ <표 4-22>는 <표 4-20>의 추정모수를 활용하여 보상잉여를 도출한 결과임.
보상잉여 산정 시에도 Krinsky and Robb(1986)의 방법을 사용함. 보상잉여 를 산정 시, 정책 도입 전은 관행농법을 적용했을 때로 가정하였으며, 정책 도입 후는 <표 4-18>의 대안 A와 대안 B를 적용함. 여기서 대안 B는 유기농 법 도입으로 달성할 수 있는 환경질의 최대 개선 상태이며, 대안 A는 대안 B의 중간 정도의 개선 상태를 의미함. 조건부로짓모형의 추정결과를 활용하 여 산정한 보상잉여는 시나리오 1 적용 시 연간 가구당 37,655원이었으며, 시나리오 2 적용 시 60,452원으로 분석됨.
조건부로짓모형 잠재계층모형
계층 1 계층 2 계층 3
시나리오 1 (대안 A)3)
37,6551) (344,21, 41,210)2)
207,479 (178,465, 253,310)
18,829 (17,083, 20,589)
-16,653 (-24,669, -10,467) 시나리오 2
(대안 B)
60,452 (54,570, 66,884)
255,946 (211,309, 313,396)
26,449 (23,648, 29,359)
-14,876 (-23,900, -7,682)
점유율 100% 55.8% 29.8% 14.4%
주 1) Krinsky and Robb(1986)의 몬테카를로시뮬레이션으로 산정한 평균값임.
2) 괄호 안의 값은 95% 신뢰구간임.
3) 대안의 속성별 특성은 <표 4-18> 참조.
표 4-22. 보상잉여 추정결과
단위: 원/년, 가구
○ 한편, 잠재계층모형에서 계층 1의 보상잉여가 조건부로짓모형의 보상잉여보 다 4~5배나 큼. 반면, 계층 3은 시나리오 적용 시 효용이 오히려 감소함. 계 층 3에 속하는 사람은 그 비중이 14.4%로 매우 극단적인 경우에 해당되며, 치유기능 증진에 따른 효용감소분이 타 속성 증진에 따른 효용증가보다 크
○ 한편, 잠재계층모형에서 계층 1의 보상잉여가 조건부로짓모형의 보상잉여보 다 4~5배나 큼. 반면, 계층 3은 시나리오 적용 시 효용이 오히려 감소함. 계 층 3에 속하는 사람은 그 비중이 14.4%로 매우 극단적인 경우에 해당되며, 치유기능 증진에 따른 효용감소분이 타 속성 증진에 따른 효용증가보다 크