본 연구에서 추정하고자 하는 도시텃밭정원 활동으로 발생하는 편익 (benefit)은 도시텃밭정원을 방문하고 체험을 할 때 관련 비용을 지불하고 도 남게되는 소비자 잉여(consumer’s surplus)를 의미하며, 환경재 또는 국립공원과 같은 관광지 가치평가기법의 하나인 여행비용법(Travel Cost Method)을 활용하여 추정할 수 있다(이광석, 1996).
본 연구의 대상인 도시텃밭정원도 국립공원 등 관광지 또는 위락시설과 같이 일반재화와 달리 시장이 형성되지 않기 때문에 비시장재화로 분류 할 수 있다. 여행비용법은 도시텃밭정원의 1회 방문시 소요되는 직접적인 금전비용과 시간비용 등 총 비용의 변화에 따라 방문횟수가 얼마만큼 변 화하는가를 모델로 분석하는데 여행비용이 증가함에 따라 방문횟수가 감 소함을 기본적으로 가정함을 전제로 하고 있다.
여행비용법은 종속변수에 따라 지역별 여행비용법과 개인별 여행비용법 으로 구분되어진다. 이 중에서 개인별 여행비용법은 개인의 여행횟수(방문 횟수)를 종속변수로 하고 개인의 주거지로부터 방문지(도시텃밭정원)까지 의 여행비용을 설명변수로써 수요곡선을 도출한다. 본 연구는 개개인 마 다 방문하는 도시텃밭정원이 서로 다르기 때문에 개인별 여행비용법을 사 용하여 도시텃밭정원 방문에 따른 소비자잉여를 추정하고자 한다.
각 개인별 방문횟수를 종속변수로 하고, 각 개인별 여행비용, 소득, 개인의 사회경제적인 변수 등에 대해 회귀 분석(regression)하여 개인별 휴양지 수 요곡선을 도출할 수 있고, 이에 기초하여 휴양지의 경제적 가치를 평가할 수 있다. 수요함수 추정 시 사용되는 여행비용에는 입장료와 교통비 등의 금전적 여행비용, 그리고 여행시간의 기회비용이 포함된다.(권오상, 2007, 2012)
개인별 여행비용법(individual travel cost method)을 이용하여 도시텃밭 정원에 대한 비시장재적 가치를 분석하기 위하여 방문회수(=
)를 종속 변수로, 여행비용(=
)과 소득(=
), 도시텃밭정원의 특성변수(=
) 등을 설명변수로 하는 회귀분석을 하여 다음과 같은 여행수요함수를 추정한다.
(식 4-1)where
: 개인가 도시텃밭정원의 연간 방문횟수
: 개인가 도시텃밭정원의 왕복 방문에 발생하는 1회당 총비용(금전적비용+기회비용)
: 개인의 연간 가구소득 수준(천원)
: 개인별 도시텃밭정원의 특성변수(지역구분, 텃밭정원유형)
: 개인별 사회경제적 특성(학력, 연령, 가족구성원 등)이어서 추정된 개인별 여행수요함수를 전체 인구에 대해 합산하여 도시 텃밭정원에 대한 총수요곡선을 도출할 수 있다. 아울러 도출된 총수요곡 선을 이용하여 도시텃밭정원을 방문하여 얻는 편익을 계산할 수 있다.
이때 편익은 앞에서 이미 설명한 지역모형처럼 각 개인이 도시텃밭정원을 방문하여 얻는 잉여를 계산하여 구한다.
개인별 여행수요는 여행비용과 소득, 그리고 환경질의 함수인데, 여행비용 에는 입장료와 교통비 등의 금전적 여행비용 그리고 이동시간과 휴양지 체류시간의 기회비용이 포함되어야 한다.
여기서 여행에 따른 비용은 체험비용 + 교통비, 식음료비 등의 금전 적 여행비용과 여행시간의 기회비용으로 구성된다. 즉 개인의 시간당 임 금을 , 단위거리당 지불하는 금전적 비용을 , 거주지와 도시텃밭정 원간의 거리를 , 체험비용을 exp, 왕복 여행시간을 이라 할 때 여행
비용은 exp와 같이 계산된다.
도시텃밭정원의 경우, 텃밭임차료와 교육비용은 체험비용에 포함하였고, 식물모종 및 농자재 등 자재구입비를 설문조사하여 포함시켰다.
여행에 대한 시간비용은 대체로 임금수준과 같거나 임금수준의 1/4, 1/2 등 특정비율로 보는 관행이 있는데 이에 관한 많은 연구가 있다(권오 상, 2010). 해외연구에선 스미스 등(Smith et al., 1983), 복스텔 등 (Bockstall et al., 1987a), 맥코넬(McConnell, 1992) 등이 주요 연구로 여 행시간에 따른 기회비용에 관한 연구를 수행하였고, 프리만(Freeman,
2003, ch. 13)은 실증 분석결과를 보여 주었다. 국내 연구에서도 이광석 (1996)은 월평균소득의 1/3을 적용하였고, 이상영 등(2004)의 연구에서는 시간비용은 시간당 기회비용에 왕복교통시간을 곱한 것으로 직업별 임금의 1/2, 1/3. 1/4 수분으로 각각 적용하여 계산하였다. 본 연구에서도 임금수 준과 임금수준의 1/2, 1/4을 적용하여 분석하였다.
그리고. 여행비용법의 방문횟수 자료의 특이성이 가지는 몇 가지 논거 (권오상, 2010)를 바탕으로 본 연구의 방문횟수 자료의 특이성과 비교하여 고찰하고자 한다.
첫째, 여행비용법을 활용한 연구들은 대체로 방문횟수의 값이 0보다 같 거나 큰 값을 갖기에 토빗(Tobit)모형의 계량분석기법을 일반적으로 사용한다.
본 연구는 도시텃밭정원을 방문한 횟수가 0 이상의 정수 값을 갖도록 관측되어 확률변수의 분포 자체가 삭제된(truncated) 영역을 가진다는 점을 착안하여 TML(truncated maximum likelihood)의 계량분석기법을 사용하였다.13) Guy Garrod et al.(1993)은 여행비용법을 활용한 botanical garden의 경제적 가치평가에서 방문경험이 없는 사람(non-user)은 샘플에서 제외하여 분 석하였다. 이 조사에서는 방문횟수가 ≥ 인과 0인 자료를 아래 식과 같이 분리하였다.
if ≥ if ≺ (식 4-2) where, 는 독립변수, 는 coefficient, 는 error tern의 Vector
둘째, 본 연구의 방문 장소인 도시텃밭정원에 대한 관측 자료에서 평균 방문횟수는 연간 42회로 최소값 0에서 최대값 200를 나타낸다. 도시텃밭 정원은 다른 관광지의 특성과 달리, 식물을 심고 가꾸고 수확 관리하며, 경관을 즐기기 위해 연간 40회 이상 방문하는 특성이 있다. 본 연구에서 조사한 방문회수(n=529)의 정규성을 검정한 결과 정규분포(normal distribution)14)를 따르는 것으로 나타났다.
13) 국립공원 특성별 연구Ⅱ(권오상 등, 2010)에서도 국립공원 방문횟수와 여행 비용을 추정하는 계량분석기법으로 토빗(Tobit)모형을 사용하였다.
셋째. 관측되는 방문회수의 값이 작고 대부분 0이다. 한 번도 방문하지 않는 사람이 많다면 방문여부와 방문횟수 결정 문제를 분리하여 분석할 필요도 있을 것이다. 본 연구의 관측 자료에서 한 번도 도시텃밭정원을 방문하지 않은 사람은 588명 중 59명으로 전체의 10%정도이다. 그래서 본 연구는 방문여부(없음=0)에 따라 자료를 분리하여 분석하고, 방문이 있는 사람들의 자료를 가지고 분석을 하였다.
넷째, 방문횟수 조사시 0의 횟수를 줄이고자 여행지입구에서 조사를 한다.
이 경우 방문횟수로 0을 응답하는 사람은 없고 조사의 효율성은 높아진다.
그러나 방문횟수로 0을 답변하는 가능성은 0이 된다(권오상, 2010). 본 연 구는 도시농업교육이 진행되고 있는 시군농업기술센터를 중심으로 조사를 하였고, 일부는 도시텃밭정원이나 도시농업공원에서 조사를 실시하였다. 그 결과로 도시텃밭정원에 대한 방문경험이 있는 사람의 비율이 대체로 높다.
도시텃밭정원을 방문한 적이 없는 사람의 소비자잉여는 0이 된다.
그리고 본 연구는 도시농업 교육에 참여한 교육생 및 도시텃밭정원에 방문 한 사람들을 대상으로 설문조사를 실시하였으므로 현장조사로 인한 자료의 특성을 모두 고려하여 토빗(tobit) 모형의 절단정규분포(truncated normal distribution)를 사용한다.
즉 (식 1)에서 방문횟수(
)가 0 이상인 값을 가지고, 오차항은 정규분 포를 가정하기 때문에 다음과 같은 연간방문횟수의 확률밀도함수(
)를 통하여 최우추정법(maximum likelihood estimation)으로 계수 추정이 가 능하다.
if
(식 4-3)
14) 방문회수(Visit)변수의 Skewness(왜도)/Kurtosis(첨도) tests for Normality결과 Skewness와 Kurtosis 계수가 각각 0의 값으로 분석되어 좌우 대칭형이고 완전한 정규분포(Symmetrical and Mosokurtic)를 따르는 것으로 파악된다.
여기서 ∙ 와 ∙는 각각 표준정규분포의 확률밀도함수와 누적분 포함수를 의미한다.
지불의향과 소비자잉여를 파악하기 위하여 다음의 그림을 통해서 살펴보다.
만약 여행비용수요함수(
)가 추정되었다면, 특정 여행비용(′) 에서는 방문횟수(′)가 가능하다. 이 경우 지출액(0tc’Bv’)과 소비자잉여 (tc’AB)를 모두 합하면 총지불의사액이 도출된다.특정 여행비용(′)과 방문횟수(′)를 고려할 경우 소비자잉여는 다음과 같은 적분을 통하여 다음과 같이 계산할 수 있다.
′∞
(식 4-4)만약 여행비용수요함수가 단순한 선형의 관계(