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잠재적 제주도 여행에 대한 소비자 진술 선호 분석 방법 연구

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* 고려대학교 경제학과 박사과정(제1저자), 이메일:leejoosuk@korea.ac.kr ** 호서대학교 경상학부 조교수(제2저자), 이메일:shyoo@office.hoseo.ac.kr *** 고려대학교 경제학과 교수(제3저자), sjkwak@korea.ac.kr

주소:136-701, 서울시 성북구 안암동 5가 1

전화:02-3290-2217, 팩스:02-3290-2535, 이메일: sjkwak@korea.ac.kr 응용경제 제7권 제1호

2005년 6월, 한국응용경제학회

잠재적 제주도 여행에 대한 소비자 진술 선호 분석 방법 연구

이주석*․유승훈**․곽승준***

논문 초록

국민들의 여행 수요가 증가하고 패턴이 다양화됨에 따라 소비자의 선호에 부 응하는 여행 상품 개발의 필요성이 증대되고 있다. 이에 본 연구는 제주도를 대 상으로 다양화된 소비자들의 진술선호 자료를 분석하여 제주도 여행에 대한 속 성별 소비자의 선호와 이에 근거한 속성별 잠재가격을 도출하고자 한다. 분석결 과, 제주도 여행에 대한 잠재가격 추정치들은 통계적으로 유의하였으며, 소비자 선호와 관련한 몇 가지 시사점을 얻을 수 있었다. 예를 들어, 실제 가격과 달리 펜션이나 리조트에 대한 잠재가격이 관광호텔의 잠재가격보다 높았다. 이는 소 비자들이 숙박시설 선택 시 관광호텔보다는 펜션이나 리조트 등 가족단위의 휴 양시설을 선호함을 보여준다. 또한 계절에 따른 실제 여행비용의 차이가 크지 않지만, 계절에 따른 잠재가격의 차이는 존재하였다.

JEL 분류번호 : L8, Z0

핵심 주제어 : 진술선호자료, 선택실험법, 제주도 여행, 지불의사액, 다 항로짓모형

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Ⅰ. 서 론

국민들의 소득이 증가하고 주 5일제에 따른 여가시간이 확대되면서 여행에 대한 수요와 투자가 급속히 증대되고 있다. 특히 최근 들어서 우리나라 국민들 의 여행패턴은 명승지나 유적지를 견학하는 단순한 관광에서 복잡한 일상생활 을 벗어나 여유를 누릴 수 있는 휴양과 취미 활동 등으로 다양화되고 있다.

제주도의 경우, 1994년에는 연간 여행객이 3,692,548명이었으나 2002년에는 4,515,515명으로 크게 증가하였다. 이중 개별 여행객의 수가 1994년의 2,638,297명에서 2002년의 3,408,662명으로 증가하여 단체여행객의 증가폭보다 개별여행객의 증가폭이 더 컸다(제주도, 2003). 이는 국민들이 견학이나 관람위 주의 단체여행보다는 휴양이나 등산, 낚시 등 취미 활동을 위한 여행을 더 선호 함을 보여준다. 또한 다양해진 여행객들의 선호를 만족시키기 위하여 지난 10여 년간 제주도에는 각종 테마․레저공원과 휴양림 시설을 비롯하여 사냥터, 승마 장, 골프장 등 다양한 취미를 즐길 수 있는 시설들이 증설되었다. 숙박시설 역 시 호텔, 여관, 민박 시설뿐만 아니라 펜션, 콘도미니엄, 리조트 시설 등으로 다 양화되었으며, 여행객들의 수요에 맞춰 여러 가지 여행프로그램들이 개발되었다.

그러나 1989년 해외여행 완전 자율화 이후 국민들의 해외여행에 대한 선호, 경비 면에서 국내여행과 별 차이가 없다는 인식 등으로 인해 제주도는 해외 관 광지에 비해 경쟁열위에 처해 있다. 실제로 2001년에 비해 2002년의 여행객 증 가율이 제주도의 경우 7%에 불과했지만, 해외여행지의 경우 17%에 달하였다 (한국관광공사, 제주도, 2003). 따라서 향후 제주도가 해외 여행지들에 비해 보 다 경쟁력 있는 관광지가 되기 위해서는 체계적인 의사결정과정과 선택이론에 근거한 여행객들의 선호 분석을 기초로 제주도 여행과 관련된 정책방향이 수립 되어야 한다.

일반적으로 여행은 여러 가지 속성으로 이루어진 결합상품이다. 따라서 개별 속성들에 대한 소비자의 선호 차이와 결합상품 자체에 대한 선호 등을 함께 분 석해야 한다. 또한 보다 정확한 소비자의 선호를 알아보기 위해서는 여행과 관 련된 속성들에 대한 잠재가격(shadow price)을 도출할 필요가 있다. 본 연구가 다루고자 하는 제주도 여행의 경우, 여행 자체뿐만 아니라 숙소, 교통 등 주요

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속성들의 시장가격이 존재한다. 시장가격이 각 속성에 대한 진정한 사회적 가치 를 반영하려면 관련시장이 완전경쟁시장이어야 한다는 전제조건이 필요하다. 그 러나 현실에서 완전경쟁시장이란 존재하기 힘들다. 따라서 이때의 시장가격은 진정한 사회적 가치를 반영하지 못하므로 경제학적 이론에 근거한 잠재가격의 산출이 제주도 여행에 대한 소비자의 선호를 분석하는데 중요 자료가 될 수 있 다.

지금까지 국내에서는 여행에 대한 소비자 선호를 분석한 몇몇의 연구들이 있 었으나 아직까지 제주도 여행에 대한 소비자 선호를 분석한 연구는 전무한 실 정이다. 한편 여행에 대한 국내의 연구들은 여행비용 접근법(TCM, Travel Cost Model) 등을 이용하여 여행객의 여행지 방문에 대한 사후적(ex-post) 분석을 다루는 연구가 많았으며(김사헌, 1982; 김재석․김재영, 2002; 조광익․

손대현, 1999), 몇몇 연구들이 사전적으로 소비자의 선호를 파악할 수 있는 조 건부 가치평가법(CVM, Contingent Valuation Method)을 적용하였다(한범수, 1989; 최영문․박창규, 1998). 또한 최근에는 몇몇 연구들이 여행객의 선호를 속성별로 세분화하여 파악할 수 있는 컨조인트 분석법(Conjoint Analysis)을 적용하였다. Suh and Gartner(2004)는 컨조인트 분석법을 이용하여 서울을 여 행하는 사람들의 선호와 지출에 관하여 연구하였으며, Hong et al.(2003)은 경 기도의 녹색관광에 관한 연구를 하였다. 또한 최영문․진영근(2000)과 신상헌 (2000)은 각각 유럽배낭여행과 해외여행상품의 부분가치에 관하여 연구하였다.

그러나 이와 같이 컨조인트 분석법의 적용사례가 늘고 있음에도 불구하고 관광 분야는 관광지의 특성이나 관광상품의 특성에 따라 중요 속성들이 다르기 때문 에 좀 더 다양한 대상들에 대하여 컨조인트 분석법을 적용한 연구가 필요하다.

본 연구에서는 컨조인트 분석법의 한 종류인 선택실험법(CE, Choice Experiment)을 적용하여 제주도 여행 시 고려되는 주요 속성들에 대한 소비자 선호를 조사하고 이에 기반으로 각 속성들의 수준변화에 따른 소비자들의 지불 의사액(WTP, Willingness-To-Pay)을 분석함으로써 각 속성의 잠재가격을 도출하고자 한다. 즉, 현시선호(RP, Revealed Preference) 자료가 아닌 진술선 호(SP, Stated Preference) 자료를 이용하여 제주도 여행과 관련된 개별속성 들의 가치를 살펴보고자 한다.

이후의 본 논문은 다음과 같이 구성된다. Ⅱ절에서는 본 연구에서 사용한 CE 에 대해 간략하게 설명하고 CE의 실증연구 절차와 방법론적 기준들을 다룬다.

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또한, WTP를 추정하기 위한 구체적인 계량모형에 대한 설명은 Ⅲ절에 제시하 였다. 분석결과 및 이에 대한 설명은 Ⅳ절에 제시하였으며, 마지막 절은 결론으 로 할애하였다.

Ⅱ. 연구방법론 및 실증 연구 절차

컨조인트 분석법의 한 종류인 CE는 재화에 대한 가치 추정과 소비자 선호 분석을 위해 적용되는 대표적인 SP이다. CE는 응답자에게 다양한 수준들로 이 루어진 대상 재화의 관련 속성들과 가격 속성으로 구성된 2개 이상의 가상적 대안들을 제시하고 응답자가 자신의 예산제약 하에서 가장 선호하는 대안을 선 택하게 함으로써 관련 속성들의 수준 변화에 대한 소비자의 WTP를 측정한다.

CE의 장점은 다음과 같다. 첫째, CE는 응답자들이 제시된 가상 상황들에 대 해 그들이 만족하는 선택을 표현하기 때문에 대상 재화에 대한 지불의사액을 직접 화폐가치로 표현할 필요가 없다. 둘째, CE는 질문에 대한 응답자의 의사 표현을 통해 대상 재화의 속성별 가치를 측정할 수 있다. 셋째, CE는 응답자들 에게 다양한 선택대안(choice option)들을 제시함으로써 그 분석결과에 따라 향후 가능한 대안을 구별해내고 최소비용으로 실행될 수 있는 대안을 선택할 수 있다. 넷째, CE는 제시된 여러 개의 선택대안들에 대한 응답자들의 다양한 의사표현을 통해 상대적으로 더 많은 정보를 얻을 수 있다. 연구자는 이러한 정 보를 이용하여 일치성(consistency)과 통일성(coherence)에 대한 개별적인 검 정을 쉽게 수행할 수 있다.(Adamowicz et al., 1994; 곽승준, 유승훈, 한상용, 2003).

CE는 지금까지 관광, 마케팅, 교통, 심리학분야에서 널리 적용되어 왔으며 그 적용사례가 꾸준히 증가하고 있고, 대부분의 연구자들은 적용결과에 대해 긍정 적인 평가를 내리고 있다(Louviere, 1988; Hanley et al., 1998; Hearne and Salinas, 2002).

통상 CE의 적용은 다음과 같이 6단계를 거치게 된다. 우선 1단계에서는 그 가치를 측정하고자 하는 연구대상 재화를 설정한 후, 2단계에서는 응답자가 이 해하기 쉽고 측정이 가능한 속성 및 지불수단을 선정하고 각 속성에 대한 수준 을 결정한다. 이어서 3단계에서는 2단계에서 결정된 여러 속성으로 구성된 개별

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속성집합에 대해 모형의 추정이 가능하도록 하는 최소 선택대안집합을 실험계 획법을 수행하여 도출한다. 4단계에서는 설문지를 작성하고 보완하는 단계이다.

5단계에서는 현장 설문조사를 실행하여 응답자로부터 의미 있는 자료를 수집한 다. 마지막으로 6단계는 얻어진 자료를 취합․분석하여 필요한 정보를 도출하는 단계이다.

1. 속성 및 지불수단

본 연구는 응답자들에게 제공되는 선택대안들이 가능한 한 이해가 쉽고 간결 하도록 폭넓은 문헌조사와 전문가 면담을 통해 지불수단인 가격속성을 포함하 여 5개의 속성을 선정하였다.

제주도 여행과 관련한 최종속성을 결정하기 위해 다음과 같이 5개의 원칙을 세웠다. 첫째, 속성은 서로 독립적이거나 이에 근접해야 한다. 둘째, 속성의 수 는 가능한 한 적어야 하는데, 8개를 넘지 않는 것이 바람직하다(Phelps and Shanten, 1978). 셋째, 속성은 쉬운 설명과 사진, 도표, 삽화와 같은 시각적 도 구로 묘사되어야 한다. 넷째, 속성은 과학적으로 의미가 있어야 한다. 즉, 어떠 한 중요한 사실도 누락되어서는 안 된다. 이 때 기존 문헌들을 참고할 수 있다.

다섯째, 속성은 제주도 여행객에게 여행 시 고려해야할 주요 요인으로서 의미가 있어야 하며 사람들의 이성적 판단에 근거할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 연 구에서는 관심집단 사전조사를 시행하였고 그 결과 <표 1>과 같이 최종적인 속성들을 식별하였다.

다섯 가지 속성 중 계절을 제외한 네 가지 속성들은 모두 3개의 수준을 갖도 록 하였으며, 각 수준은 광범위한 문헌조사를 통해 결정되었다. 개별 속성들의 내용에 대해 간략히 설명하면 다음과 같다.

(1) 숙 소

제주도 여행 시 여행객이 고려하는 주요 속성 중의 하나가 숙소이다. 과거의 숙 박시설들은 단지 숙박만을 목적으로 하였으나, 최근에는 여행객의 다변화된 수요 에 맞춰 다양한 형태의 숙박시설이 등장했다. 이들을 구분하면, 단순숙박을 위한 일반호텔이나 여관, 다양한 여가활동을 즐길 수 있는 시설을 구비한 펜션이나 리 조트 그리고 고급시설과 서비스를 구비한 관광호텔 등으로 구분될 수 있다.

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<표 1> 제주도 여행의 속성 및 수준

속 성 명 속성수준

숙소(Lodge)

Level 1 - 일반호텔이나 여관 (Lodge1) Level 2*- 펜션이나 리조트 (Lodge2) Level 3*- 관광호텔 (Lodge3)

여행기간(Duration)

Level 1 - 1박 2일 Level 2*- 2박 3일 Level 3*- 3박 4일

계 절(Season)

Level 1 - 봄 (Season1) Level 2*- 여름 (Season2) Level 3*- 가을 (Season3) Level 4*- 겨울 (Season4)

교통수단(Traffic)

Level 1 - 관광버스 (Traffic1) Level 2*- 렌트카 (Traffic2) Level 3*- 전세택시 (Traffic3)

1인당 여행비용(Cost)

Level 1 - 30만원 Level 2*- 40만원 Level 3*- 50만원

(2) 여행기간

제주도 여행 시 여행객이 고려하는 주요 속성 중의 하나가 여행기간이다. 본 연구에서는 각종 여행사의 제주도 여행상품들을 참고하여 속성 수준을 최소 1 박 2일에서 최대 3박 4일로 정하였다.

(3) 계 절

제주도 여행 시 여행객이 고려하는 주요 속성 중의 하나가 계절이다. 강승 삼․정병수(1996)의 연구에 따르면 제주도의 여행객 수는 계절이나 월에 따라 영향을 받는다. 예를 들어 유채꽃과 철쭉꽃이 만발하는 봄철인 4월과 5월, 그리 고 휴가철인 8월에 비교적 여행자 수가 많으며, 겨울철인 12월과 2월에는 여행 객의 수가 비교적 적다. 이렇게 볼 때, 제주도 여행객의 수는 계절에 따라 상이 함을 알 수 있다.

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(4) 교 통

일반적으로 여행 시 교통수단을 선택할 때 고려할 수 있는 특징으로는 이용 자의 편의와 관련된 편리성, 접근성과 신속성, 안전성 그리고 경제성 등이 있다 (황경수․김영란, 2000). 제주도를 여행할 경우 이용가능한 대표적인 교통수단 은 관광버스, 렌트카, 전세택시 등이 있으며 각각의 특징에 차이가 있다. 관광버 스는 편리성이나 신속성은 떨어지지만 경제성, 안전성이 뛰어나고 렌트카는 편 리성, 접근성이 뛰어나지만 여행객이 제주도가 초행일 경우, 자가운전의 부담이 있다. 한편 전세택시는 편리성과 신속성, 안전성이 뛰어나다.

(5) 1인당 여행비용

합리적인 1인당 여행비용의 범위와 수준을 도출하기 위해 우선은 각종 여행 사의 제주도 여행비용들을 조사하였으며 만약 귀하께서 제주도 여행을 계획하 신다면 1인당 어느 정도의 비용을 사용하실 의사가 있으십니까? 라는 개방형 질문형태로 예비 설문조사를 실시하였다. 예비 설문조사는 무작위로 선택된 응 답자 30명에게 시행되었다. 본 연구에서는 이 두 결과를 종합하여, 최저 30만원 에서 최고 50만원까지 10만원 간격으로 3개의 1인당 여행비용 속성 수준을 정 하였다.

2. 선택대안집합의 설계

CE의 질문에서 응답자들은 일반적으로 여러 개의 선택대안에 직면하게 된다.

본 연구에서는 가상의 속성들로 구성된 두 개의 대안과 둘 다 선택하지 않는 경우가 존재한다. 이 경우 선택대안집합을 구성하기 위해 개별 속성들과 가격속 성의 수준들을 결합하면, 총 34×4×34×4개의 가능한 선택대안들이 존재하였다.

그러나 응답자들에게 모든 선택대안들을 질문하는 것은 비현실적이기 때문에 최소 선택대안집합을 전체 선택대안집합으로부터 도출하여야 하며 선택대안집합 의 선택은 모수 추정치에 영향을 미쳐서는 안된다.

이를 위하여 본 연구에서는 실험계획법의 한 종류인 주효과 직교설계(ortho- gonal main effects design)를 수행하였다. 주효과 직교설계는 선택행위에 대 한 개별 속성들의 효과들을 분리해 내기 위해 개별 속성들 간의 직교성

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(orthogonality)을 보장하는 장점이 있다. 따라서 주효과 직교설계는 실제분석 에서 속성들 간의 높은 상관관계가 존재하더라도 설계된 선택대안 내에서는 속 성들 간의 독립성을 확보한다.(Hanley et al., 1998).

본 연구는 주효과 직교설계를 수행하기 위해 SAS 8.1 프로그램을 사용하였 다. 그 결과, 직교설계로부터 36개의 선택대안집합이 도출되었고, 이것은 한 블록에 6개의 질문을 포함하도록 임의표본추출을 통해 6개의 블록으로 배분되 었다.

<그림 1>은 실제 설문에 사용된 하나의 선택대안집합으로 CE를 위한 설문 의 핵심적인 부분을 보여주고 있다. 모든 응답자들은 <표 1>에 제시된 5개 속 성의 다양한 수준으로 정의된 선택대안과 둘 다 선택 하지 않을 경우로 정의된 대안의 총 3개 대안 중에서 가장 선호하는 1개의 대안을 선택하도록 질문을 받 는다. 응답자들은 각 대안 내의 제주도 여행 관련 속성들과 이를 위해 지불해야 하는 가격간의 상충관계를 충분히 고려한 후, 자신이 가장 선호하는 대안을 하 나 선택하게 된다.

제시된 질문에 대해 둘 다 선호 안함을 포함한 서로 다른 3개의 대안들 중 귀하 가 가장 선호하는 것을 골라 하나만 □ 란에 ✔로 체크하여 주십시오.

차례 : 1

(식별번호=31) 대안 A 대안 B

• 숙 소 펜션이나 리조트 펜션이나 리조트

• 여행기간 1박 2일 2박 3일

• 계 절 여 름 여 름

• 교통수단 렌트카 전세택시

• 1인당 여행비용 30만원 40만원

AB둘 다 선호 안함

<그림1> 실제 설문에 사용된 선택대안의 예시

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3. 설문지 작성

본 연구는 개별 질문들에 대한 응답자의 반응을 검증하고 보다 나은 이해를 도모하기 위해 사전조사를 시행하였고, 이를 통해 설문지를 수정하였다. 최종설 문지는 가능한 쉽고, 짧고, 압축된 형태로 작성되었고, 크게 세 부분으로 구성되 었다. 첫 번째 부분은 제주도 여행에 대한 응답자들의 일반적 태도를 묻고 있 다. 또한 CE 질문을 하기 전에 응답자들이 평가 대상인 제주도 여행 관련속성 들에 익숙해지고, 개별 속성들과 관련된 그들의 과거 경험을 상기시키기 위해 속성들을 자세하게 설명하였다. 두 번째 부분에서는 개별 속성들과 가격속성간 의 상충관계를 고려하여 응답자들의 속성별 지불의사액을 이끌어내기 위한 CE 질문들이 제시되었다. 마지막으로 세 번째 부분은 응답자의 연령, 성별, 소득 등 사회․경제적 변수에 대한 질문을 포함하고 있다.

4. 표본설계와 설문조사방법

본 연구의 대상지역은 서울시에 한정하였으며, 가구조사의 특성을 고려하여 설문대상은 서울시에 거주하는 만 20세 이상 65세 미만의 세대주나 주부로 하 였다. 또한 조사지역의 전체 인구를 대표할 수 있는 표본을 얻기 위하여 각 구 의 인구비율을 고려하여 각 나이의 비율에 맞게 표본 수를 할당하였다. 남녀비 율은 대략 동일하게 하였다. 서울에 소재한 전문 리서치회사를 통해 서울시 인 구특성과의 일관성을 유지하면서 각 구별로 임의표본추출을 수행하였다.

본 연구는 높은 설문비용이 소요된다는 단점에도 불구하고 응답자에게 충분 한 정보를 제공하면서 설문에서의 응답률을 높이기 위해 일대일 개인면접방식 을 채택하였다. 면접 조사원들은 많은 시장조사 경험을 가지고 있었지만 본 조 사의 특성과 어려움을 감안하여 설문 직전 조사원들에게 설문내용과 보조자료 의 사용법 등을 교육시켰다.

(10)

Ⅲ. 추정모형

1. 확률효용모형

CE는 각 응답자들의 속성별 WTP를 추정하기 위해 확률효용모형(Random Utility Model)을 이용하여 정형화할 수 있다. McFadden(1974)에 의해 개발 된 다항로짓모형(multinomial logit model)은 제주도 여행 관련 개별 속성들 이 어떻게 응답자의 선택확률에 영향을 주는지를 모형화하는데 있어 통계적인 체계를 제공한다. 다중로짓모형은 선택행위들이 관련 없는 대안들로부터의 독립 성(IIA, Independence from Irrelevant Alternatives)을 따른다고 가정한다.1) 즉, 이것은 어느 두 선택대안에 대한 선택확률의 비율은 전혀 또 다른 선택대 안에 의해 영향을 받지 않는다. 는 것을 의미한다. 이 모형에서 가장 기본이 되는 것은 개별 응답자의 간접효용함수이다. 응답자 i가 선택대안집합 Ci의 한 선택대안 j로부터 얻는 간접효용함수는 다음과 같이 표현될 수 있다.

U

ij= Vij ( Zij,Si) + eij (1)

여기서 Vij는 관측이 가능한 정형화된(deterministic) 부분으로 선택대안들 의 속성들( Zij)과 응답자의 개별특성( Si)의 함수이다. eij는 관측이 불가능한 확률적(stochastic) 부분이다. 응답자 i 가 선택대안집합 Ci내의 모든 선택대 안들에 대해 Uij> Uik ( k ∈Ci,k /= j ) 을 만족한다면, 선택대안 j 를 선택할 것이다. 이 때, 응답자 i가 선택대안 j를 선택할 확률은 다음과 같이 주어진다.

1) IIA 가정을 하지 않기 위해서는 중첩로짓(nested logit)모형이나 다중프로빗 (multinomial probit)모형 등의 적용을 고려할 수 있으나, 본 연구와 같이 블록에 따 라 응답자에게 제시되는 대안이 상이할 경우 중첩로짓모형의 적용이 불가능하며, 다중프로빗모형은 계산상의 어려움으로 인해 대부분의 CE를 적용한 연구들은 IIA 가정에도 불구하고 다중로짓모형을 적용하고 있다.

(11)

Pri( j|Ci) = Pr { Vij+ eij> Vik+ eik} = Pr { Vij- Vik> eik-eij} (2)

식(2)은 다항로짓모형 하에서 오차항의 분포는 통상 독립적(independent)이 며 동일한(identical) 제Ⅰ형태 극치 분포(Type I extreme value distribu- tion)를 따른다고 가정된다(McFadden, 1974). 이 경우 응답자 i 가 선택대안

j 를 선택할 확률은 다음과 같이 표현될 수 있다.

Pri( j|Ci) = exp (Vij)

k∈C

i

exp(Vik) (3)

CE 질문으로부터 얻어진 각 응답자의 다변량 응답(multinomial response) 은 응답자의 효용극대화(utility maximization)를 위한 선택결과로서 해석될 수 있다. 본 연구에서의 CE 질문은 응답자에게 둘 다 선호 안 함을 포함하여 세 개의 대안들을 제시하고, 응답자가 주어진 대안들에서의 속성들과 가격속성 사이의 상충관계를 고려하여 두 개의 대안들 중 한 개의 대안을 선택하도록 하 고 있다. 이 때, CE 질문에 직면한 개별 응답자 i 의 선택대안 j 에 대한 선택 결과는 ‘예’ 또는 ‘아니오’가 된다. 따라서 로그-우도함수는 다음과 같이 표현된 다.

ln L =

N

i= 1

3

j= 1{ Yijㆍ ln [ Pri( j|C)]} (4) 여기에서 Yij= 1 ( i 번째 응답자가 j 번째 대안을 선택)이며, 1( ⋅)는 인 디케이터 함수(indicator function)이다. 즉, 1(⋅)는 i 번째 응답자가 j번째 선택대안을 선택하였다면 1을 취하고, 그렇지 않으면 0을 취한다. 식(4)의 로 그-우도함수(log-likelihood function)에 최우추정법을 적용하면 필요한 모수들 의 값이 추정된다.

2. WTP 모형

본 연구에서는 제주도 여행에 대한 속성별 한계지불의사액(MWTP, Margi-

(12)

nal Willingness-To-Pay)을 도출하기 위해 다음과 같은 WTP 모형을 설정 하였다. 즉, 응답자의 개별 속성에 대한 한계효용이 모든 속성수준에서 일정하 다는 제약 하에 응답자의 특성을 나타내는 공변량을 포함하지 않은 모형과 포 함한 모형 두 경우를 설정하였다.

우선, 공변량을 포함하지 않은 모형에서는 식 (5)와 같이 간접효용함수의 관 측 가능한 부분인 Vij를 다음과 같은 속성벡터 Z = (Z12,Z13,Z2,(Lodge2,

Z

32,Z33,Z34,Z42,,Z43,

Z

5) =Lodge3, Duration, Season2, Season3, Season 4, Traffic2, Traffic3, Cost)의 선형(linear)함수형태로 표현하였다.

V

ij= ASCj12

Z

12,ij13

Z

13,ij+ β2

Z

2,ij+ β32

Z

32,ij

33

Z

33,ij34

Z

34,ij42

Z

42,ij43

Z

43,ij5

Z

5,ij

(5)

여기서 β 값들은 응답자의 효용에 영향을 미치는 개별 속성들에 대한 추정 계수들이다. 본 모형에서는 5개의 속성 중 여행기간(Duration)과 1인당 여행비 용(Cost) 속성을 제외한 3개의 속성이 범주형 변수이므로 원래의 속성 값들을 서로 다른 수준별로 분리된 행에 더미부호(dummy codes)로 처리하였다. 예를 들어 계절(Season) 속성의 경우, 네 개의 수준을 나타내는 속성 값들에 대해 네 개의 분리한 행에 각 수준이 실현되었을 경우에는 1, 그렇지 않으면 0으로 자료를 재구성하였다. 단, 헤시안 행렬(Hessian matrix)이 특이성(singularity) 을 가지는 것을 피하기 위해 범주형 속성의 첫 번째 수준은 기준속성(base attribute)으로 간주하여 추정모형에서 제외하였다. 이 경우 추정된 첫번째 수준 의 모수는 기준속성의 계수가 0이라는 가정 하에서 해석되어야 한다. 또한 본 모형에서는 A대안과 B대안을 각각 나타내는 대안특화상수(ASC; alternative- specific constant)들을 포함하였다(Hanley et al., 1998). ASC는 각 속성들 에 의해 반영되지 않는 특정대안의 효용을 나타내는 역할을 한다.

본 연구는 응답자들의 사회․경제적 변수들이 선택확률에 어떠한 영향을 주 는지를 파악하기 위해 대표적으로 연령, 교육수준, 소득 등의 공변량을 추가적 으로 모형에 포함하였다. 본 연구에서와 같이 응답자가 다수의 질문에 응답하는 경우, Greene(2000)에 제시되어 있는 특정 선택대안집합내의 개별 선택대안들

(13)

에 대해 가상적으로 설정된 더미변수들(dummy variables)에 사회․경제적 변 수들을 곱하는 방법은 분리된 더미변수들의 수가 급격히 증가하므로 실용적이 지 못하다. 따라서 본 연구에서는 응답자들의 공변량을 ASC와 곱함으로써 모 형을 개선하고자 하였다. 그 결과, 공변량을 포함한 모형은 식(6)과 같이 응답 자의 연령(Age), 교육수준(Edu) 그리고 가구당 소득(Income) 등의 공변량을 포함한 모형으로 수정되었다(Mallawaarachchi et al., 2001).

V

ij= ASCj12

Z

12,ij13

Z

13,ij+ β2

Z

2,ij+ β32

Z

32,ij

33

Z

33,ij34

Z

34,ij42

Z

42,ij43

Z

43,ij5

Z

5,ij

+ β6⋅ASCj⋅Age + β7⋅ASCj⋅Edu + β9⋅ASCj⋅I ncome

(6)

한편 개별 속성들의 현재수준으로부터 한 단위 증가(개선)에 대한 MWTP는 식 (5)나 식(6)을 전미분함으로써 다음과 같이 계산할 수 있다.

MWTP

Z12= ( dV/ dZ12)/( dV/dZ5) =- β125

MWTP

Z13= ( dV/dZ13)/( dV/dZ5)=- β135

MWTP

Z2= ( dV/ dZ2)/( dV/dZ5) =- β35

MWTP

Z32= ( dV/ dZ32)/( dV/dZ5) =- β325

MWTP

Z33= ( dV/ dZ33)/( dV/dZ5) =- β335

MWTP

Z34= ( dV/dZ34)/( dV/dZ5)=- β345

MWTP

Z42= ( dV/ dZ42)/( dV/dZ5) =- β425

MWTP

Z43= ( dV/dZ43)/( dV/dZ5)=- β435

(7)

개별 속성들에 대한 MWTP를 의미하는 식(7)은 소득변화와 개별 속성들 간 의 한계대체율(marginal rate of substitution)을 효과적으로 나타내고 있다.

(14)

Ⅳ. 분석결과

1. 추정결과2)

숙련된 설문조사원들에 의한 일대일 개인면접을 통하여 310명의 응답자들에 게 설문조사를 실시한 결과, 총 1,860개의 이용 가능한 자료를 얻었다. 아래 <

표 2>는 응답자들의 사회․경제적 특성을 보여 주고 있다. <표 2>에 따르면, 전체 설문 대상자의 성비는 거의 비슷하며 평균 연령은 43세 정도이다. 또한 응답자들은 평균 고졸 이상의 학력을 가지고 있다고 볼 수 있다. 한편 응답자들 의 월 평균 가계소득은 288만원 정도로 2003년 서울시의 가구당 월 평균 가계 소득인 294만원과 큰 차이가 없었다.

<표 2> 응답자들의 사회․경제적 특성

특 성 설 명 평 균 표준오차

성 별 1= 남자, 0=여자 0.50 0.500

연 령 응답자의 나이 (단위:년) 43.79 9.864

교육수준 응답자의 교육연수 (단위:년) 13.94 2.447

소 득 응답자 가구의 월평균

세전 가계소득 (단위:만원) 288.13 100.467

<표 3>에는 두 모형, 즉 공변량을 포함하지 않은 모형과 공변량을 포함한 모형의 추정결과를 제시하였다.

공변량을 포함하지 않은 모형의 경우, Wald-통계량으로 볼 때 모든 추정 계수 들의 값이 0이라는 귀무가설은 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하게 기각되었 다. 또한 간접효용함수에 포함된 모든 속성들의 추정계수들은 유의수준 5%에서 통계적으로 유의했고, 모든 추정계수의 부호는 예상했던 것과 일치하였다. 예를 들어 여행기간(Duration) 속성에 대한 추정계수는 양(+)의 부호를 갖는데 이것

2) TSP 4.5 프로그램을 이용하여 추정하였다.

(15)

은 위 속성들의 수준이 증가할수록 응답자의 효용이 증가함을 의미한다. 반면 1 인당 여행비용(Cost)과 겨울(Season 4)에 대한 계수가 음(-)의 부호라는 것은 해당 속성의 수준 증가가 응답자의 효용을 감소시킨다는 것을 의미한다.

공변량을 포함한 모형의 경우, 모든 추정 계수들의 값이 유의수준 1%에서 통계적으로 유의하였으며, 개별 속성들의 추정치가 공변량을 포함하지 않은 모 형과 유사한 값을 가졌다. 한편 추정된 공변량들의 계수들을 볼 때, 나이가 젊 을수록 소득이 많을수록 여행에 더 큰 효용을 느끼는 것으로 해석할 수 있다.

<표 3> 추정결과

변 수 명

추정계수 (t-값) 공변량을 포함하지

않은 모형 공변량을 포함한 모형

ASC

1 2.2023 (8.07)** 0.4369 (4.12)**

ASC

2 2.1970 (8.22)** 0.4315 (4.10)**

Lodge2 0.4553 (4.85)** 0.4596 (4.84)**

Lodge3 0.2490 (2.66)** 0.2314 (2.46)**

Duration 0.3941 (8.40)** 0.3867 (8.27)**

Season2 (여름) 0.3363 (3.22)* 0.3335 (3.16)*

Season3 (가을) 0.2414 (2.28)* 0.2261 (2.12)*

Season4 (겨울) -0.5773(-5.26)* -0.6126(-5.50)*

Traffic2 0.4298 (4.77)** 0.4367 (4.76)**

Traffic3 0.5875 (6.15)** 0.5923 (6.10)**

Cost -0.0805(-15.89)** -0.0837(-16.62)**

ASC

i⋅Age - -0.0631 (-3.35)**

ASC

i⋅Education - 0.0747 (1.51)

ASC

i⋅Income - 0.0234 (3.87)**

관측치 개수 로그-우도값(log-likelihood)

Wald-통계량 (p-value)

1,860 -1,697.65 569.11 (0.000)

1,860 -1,605.05 2,212.50 (0.000) 주 1) Wald-통계량에 대한 귀무가설은 모든 추정계수가 0이라는 것으로 이에 대응하는

p-값이 통계량 아래의 괄호 안에 제시되어 있음.

2) *, **는 각각 유의수준 5%와 1%에서 통계적으로 유의함을 의미함

(16)

한편 각 속성의 계수 추정치들은 각 속성의 부분가치(part worth)로 해석된 다. 또한 각 속성에 대해 가장 높은 값과 낮은 값의 차이를 구하여 속성 간의 그 크기를 비교해 보면, 각 속성이 지니고 있는 전체 차이에서의 비중 즉, 속성 들의 상대적 중요성을 계산할 수 있다(최영문 외, 1999). 예를 들어, 공변량을 포함하지 않은 모형에서 숙소의 경우, 가장 높은 계수 추정치가 0.4553이고 가 장 낮은 계수 추정치는 기준 속성의 계수인 0이며 두 값의 차이를 이용하여 계 산한 숙소의 상대적 중요성은 18.73%이다. 한편 계절의 경우, 가장 높은 계수 추정치가 0.3363이고 가장 낮은 계수 추정치는 -0.5773이다. 따라서 두 값의 차이를 이용하여 계산한 계절의 상대적 중요성은 37.58%이다. <표 4>는 최종 적으로 계산된 각 속성의 상대적 중요성 분석결과이다. 앞의 추정 결과와 마찬 가지로 모형에 따른 분석결과에 큰 차이는 없었으며, 다섯 가지 속성들 중 계절 의 비중이 가장 크고 비용의 비중이 가장 낮음을 알 수 있다.

<표 4> 각 속성의 중요성 분석결과

변 수 명

공변량을 포함하지

않은 모형 공변량을 포함한 모형

부분 가치

차이 (최대-

최소)

상대적 중요성 (%)

부분 가치

차이 (최대-

최소)

상대적 중요성 (%)

숙 소 Lodge2 0.4553

0.4553 18.73 0.4596

0.4596 18.62

Lodge3 0.2490 0.2314

여행기간 Duration 0.3941 0.3941 16.21 0.3867 0.3867 15.67

계 절

Season2

(여름) 0.3363

0.9136 37.58

0.3335

0.9461 38.33 Season3

(가을) 0.2414 0.2261

Season4

(겨울) -0.5773 -0.6126

교통수단 Traffic2 0.4298

0.5875 24.17 0.4367

0.5923 23.99

Traffic3 0.5875 0.5923

여행비용 Cost -0.0805 0.0805 3.31 -0.0837 0.0837 3.39

(17)

2. 제주도 여행의 속성별 MWTP 추정

개별 속성에서의 보다 덜 선호되는 수준으로부터 한 단위 개선을 얻기 위한 응답자의 평균적 MWTP는 식(7)을 이용하여 계산할 수 있다. 두 모형의 개별 속성에 대한 MWTP 추정치들은 <표 5>에 제시되어 있다. 추정결과에 따르면 두 모형의 MWTP는 크게 다르지 않았다. 또한 개별 속성들의 MWTP에 대해 하나의 추정치만을 제시하지 않고 이 추정치에 대한 불확실성을 반영하기 위해 서 각 추정치에 대한 신뢰구간을 제시하고자 하였다. 개별 속성들에 대한 MWTP 추정치의 95% 신뢰구간을 계산하기 위하여 Krinsky and Robb (1986)이 제안한 몬테칼로 모의실험을 이용하였다.3)

MWTP 추정결과를 통해 몇 가지 시사점을 찾을 수 있다. 우선 펜션이나 리 조트에 대한 MWTP(56,574원)가 관광호텔에 대한 MWTP(30,938원)보다 높 았다. 즉, 시장가격은 관광호텔이 높은 반면, 잠재가격은 펜션이나 리조트의 경 우가 높았다. 이는 소비자들이 숙박시설 선택 시 관광호텔보다는 가족단위의 휴 양을 즐길 수 있는 펜션이나 리조트를 선호함을 보여준다. 또한 제주도 여행을 위해 선호하는 계절은 여름, 가을, 봄, 겨울 순이었다. 특히 겨울에 대한 선호도 가 매우 낮았다. 실제로 제주도 방문 계절을 봄에서 겨울로 옮길 경우의 MWTP가 -71,727원이었다. 이는 방문계절을 봄에서 겨울로 옮길 경우 소비자 가 오히려 71,727원을 보상 받겠다는 것을 의미한다. 일반적으로 제주도 여행 시 계절에 따른 비용차가 크지 않은 점을 고려할 때, 실제 시장가격에는 여행객 의 계절에 따른 선호의 차이가 많이 반영되지 않고 있음을 알 수 있다. 또한 교통수단의 경우, 교통수단을 렌트카에서 전세택시로 바꿀 경우의 MWTP는 Traffic3의 MWTP에서 Traffic2의 MWTP를 뺌으로 구할 수 있다. 이 경우 MWTP는 19,585원으로 관광버스에서 렌트카로 바꿀 경우의 MWTP(53,408 원) 보다 작음을 알 수 있다.

3) 몬테칼로 시뮬레이션 방법의 절차는 다음과 같다. 추정된 다중로짓모형으로부터 얻어진 모수 추정치들과 분산-공분산 행렬과 같은 다변량 정규분포로부터 5,000회 복원추출을 하여 5,000개의 모의(simulated) 한계 WTP들을 계산한 후, 이 값들을 따르는 분포에서 양끝의 2.5%에 해당하는 관측치들을 제외시킨다.

(18)

<표 5> 제주도 여행의 속성별 MWTP

속 성

공변량을 포함하지 않은 모형

공변량을 포함한 모형 MWTP (원)

(t-값)

95% 신뢰구간 (원)

MWTP (원) (t-값)

95% 신뢰구간 (원) Lodge2

(숙박시설을 1수준에서 2수준으로 옮길 시)

56,574 (4.63)**

[33,977

∼81,237]

54,916 (4.69)**

[32,329

∼78,668]

Lodge3 (숙박시설을 1수준에서

3수준으로 옮길 시)

30,938 (2.63)**

[7,988

∼53,803]

27,645 (2.46)**

[5,747

∼50,744]

Duration

(여행기간을 1일 연장 시)

48,965 (7.56)**

[37,113

∼62,479]

46,203 (7.69)**

[34,964

∼58,922]

Season2 (계절을 봄에서 여름으로 옮길 시)

41,783 (3.16)*

[16,127

∼69,182]

39,856 (3.11)*

[14,546

∼66,431]

Season3 (계절을 봄에서 가을로 옮길 시)

29,999 (2.29)*

[4,148

∼56,310]

27,023 (2.13)*

[845

∼52,259]

Season4 (계절을 봄에서 겨울로 옮길 시)

-71,727 (-5.18)*

[-94,354

∼-44,645]

-73,204 (-5.43)*

[-100,360

∼-47,486]

Traffic2 (교통수단을 1수준에서

2수준으로 옮길 시)

53,408 (4.55)**

[31,052

∼77,582]

52,186 (4.58)**

[30,412

∼75,584]

Traffic3 (교통수단을 1수준에서

3수준으로 옮길 시)

72,993 (5.59)**

[48,271

∼100,214]

70,770 (5.60)**

[47,548

∼96,329]

주 1) 표준오차는 델타법(delta method)을 사용하여 계산하였음.

2) 신뢰구간은 5,000회 복원추출에 의한 Krinsky and Robb(1986)의 몬테칼로 모의 실험을 이용하여 계산하였음.

3) *, **는 각각 유의수준 5%와 1%에서 통계적으로 유의함을 의미함.

(19)

Ⅴ. 결론 및 정책적 시사점

본 연구는 제주도 여행 관련 개별 속성들과 가격속성간의 상충관계를 고려하 도록 함으로써 제주도 여행에 대한 속성별 여행객의 선호와 이에 근거한 속성 별 잠재가격을 도출하여 정책결정자나 관련 기관 등에 유용한 정보를 제공하고 자 하였다. 이를 위해 속성별 잠재가격을 도출하는데 유용한 CE를 적용하였으 며, 설문을 시행하기 위한 속성 및 수준의 결정, 그리고 여러 개의 가능한 선택 대안집합 중 최소의 선택대안집합을 도출하기 위한 통계적 실험계획법 등 다양 한 절차들에 대해 자세히 설명하였다.

본 연구는 광범위한 국내․외의 과학적 문헌들에 근거하여 제주도 여행의 주 요 속성으로 숙박시설, 여행기간, 계절, 교통수단, 1인당 여행비용 등을 선정하 였고, 설문은 전문설문조사기관에 의뢰하여 서울시에 거주하는 만 20세 이상 65 세미만의 세대주나 주부 310명을 대상으로 하였다. 분석결과, 조건부 선택 질문 에 있어 응답자들은 전반적으로 제주도 여행 관련 속성들과 가격속성 사이의 상충관계를 잘 이해하고 있었으며, 도출된 제주도 여행의 속성별 MWTP, 즉 잠재가격 추정치들은 모두 통계적으로 유의하였다.

연구결과, 다섯 가지 속성들 중 계절의 비중이 가장 크고 비용의 비중이 가 장 낮음을 알 수 있었으며, 나이가 젊을수록 소득이 많을수록 제주도 여행에 더 큰 효용을 느끼는 것을 알 수 있었다. 또한 시장가격은 관광호텔이 높은 반면, 잠재가격은 펜션이나 리조트가 높았다. 이를 통해 소비자들이 숙박시설 선택 시 호텔보다는 가족단위의 휴양을 즐길 수 있는 펜션이나 리조트를 선호함을 알 수 있었으며, 여행객들이 선호하는 여행 계절은 여름, 가을, 봄, 겨울 순이었다.

특히 겨울에 대한 선호도가 매우 낮았다. 일반적으로 제주도 여행 시 계절에 따 른 비용차가 크지 않은 점을 고려할 때, 실제 시장가격에는 여행객의 계절에 따 른 선호의 차이가 많이 반영되지 않고 있음을 알 수 있다.

본 연구의 결과는 학술적인 측면뿐만 아니라 정책적인 측면에서도 몇 가지 중요한 의의를 가지고 있다고 판단된다. 우선 학술적인 측면에서 본 연구는 제 주도 여행에 대한 소비자 선택행동분석을 수행함으로써 기존의 관광에 대한 소 비자 만족도 분석을 보완 및 발전시켜 관광에 대한 소비자선호분석 분야에서

(20)

학문적 기여를 할 수 있다. 또한 본 연구는 CE의 이론적 정립과 국내의 적용 을 위한 방법론 정립을 통해 향후 유사 관광분야에서도 적용될 수 있도록 할 수 있다.

정책적인 측면에서도 본 연구는 여행객들의 관광과 관련한 주요 속성들에 대 한 선택행동을 효용극대화(utility maximization) 과정으로 인식함으로써 기존 의 관광분야에 대한 소비자 만족도 분석을 보완 및 발전시키고 향후 관광산업 관련 정부의 정책과 관련 기업 등에 정책적 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

또한 제주도 여행에 대한 여행객들의 선택행동에 영향을 미치는 양적 속성(여 행기간 등)과 질적 속성(계절 등)들의 상대적 가중치 및 개별 속성들의 수준변 화에 따른 잠재가격을 도출함으로써 향후 관광산업 관련 기초 자료로써 활용될 수 있다.

한편 향후 제주도 여행과 관련하여 소비자의 SP자료와 RP자료를 비교하거 나 SP자료와 RP자료를 결합하여 분석한다면 여행에 대한 소비자 선호를 보다 구체적으로 분석할 수 있을 것으로 기대된다.

(21)

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Analyzing Consumer's Preference for the Potential Jeju Tour using Contingent Choice Method

Joo-Suk Lee, Seung-Hoon Yoo and Seung-Jun Kwak

Abstract

As the demands of tourist become various, government and related companies need the policies or strategies fitting to tourists. For providing related information, this study attempts to analyze the individual preference and estimates shadow price namely, willingness to pay for Jeju tour. This study applies a contingent choice method to measuring marginal WTP for each attribute (lodge, tour duration, tour season, means of transport) of Jeju tour. This study contributes to complementing the valuation methods by estimating various attributes of Jeju tour and providing policy-makers with useful methodological framework and quantitative information in the decision-making process related to tour.

JEL Classification Number: L8, Z0

Key words: Jeju tour, marginal willingness to pay, contingent choice method, multinomial logit model

참조

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