제3장
5. 수소충전소 수용성의 공간적 이질성 결정요인 분석
에서 제외한 점 등을 고려할 때 본 절에서 추정된 WTA가 실제 수소충전소 건설에 대한 보상금 산정의 기준 등 본 연구의 추정 목적에서 벗어나 활용될 수 없음을 다 시 한 번 밝힌다.
제시금액의 수용여부
exp
exp
(수식 3-23)
단,
는 개별 관측 지점을 구분하는 하첨자이며,
와
는 각각 관측지점
의 위 치정보를 나타내는 위도와 경도값을 의미한다.
는
지점의번째 설명변수를 의
미한다. 또한 WTA 추정모형은 ｢분석2｣의 기본 모형인 ‘모형1’을 준용하였다.5.2. 분석결과
GWR로 추정한 지역별(응답자별) WTA의 기초통계량은 <표 3-7>에 제시되어 있 다62). 개별 응답자별 평균 WTA는 최소 144천 원에서 최대 258천 원사이에 분포 하며 전체 WTA의 평균과 표준편차는 각각 195천 원, 27천 원으로 나타났다. ｢분 석2｣의 ‘모형1’로 추정된 전역적 WTA가 258천 원으로 나타난 것과 비교하면 GWR을 이용한 지역별 WTA의 수준(magnitude)은 다소 낮게 나타났다. 그러나 전 통적 계량모형인 전역적(global) 모형과 GWR을 이용한 지역적(local) 모형의 추정 치에 차이가 발생하는 것은 실증연구에서 나타나는 일반적인 현상이다. 본 연구와 같이 GWR을 이용해 지역별 WTP의 이질성을 연구한 Budziński et al.(2018)은 이러한 차이의 원인을 크게 세 가지로 제시한다. 첫째, 전역적 모형이 공간상관성 (spatial correlation)을 고려하지 못하였기 때문이거나, 둘째, 전역적 모형과 지역 적 모형의 효용함수의 형태가 상이할 수 있기 때문이거나 마지막으로 전역적 모형 이 일반적으로 추정모수에 대한 확률분포를 전제하는데 비해 GWR은 추정모수에 대한 준모수적(semi-parametric) 추정을 수행하기 때문에 발생할 수 있다고 설명 하고 있다.
GWR의 WTA 추정모형에 포함된 각 변수별 지역적(local) 추정계수의 통계 적 유의성도 매우 높게 나타났다. ‘BID_price’ 변수의 응답자별 평균 t-value의 평균값은 3.79로 나타났으며, 성별과 상수항의 t-value의 평균도 각각 2.15,
62) GWR을 이용해 응답자별 WTA를 추정하면 표본수(659개) 만큼의 WTA값이 산출되므로 통상적으로 GWR의 분석결과는 지역 적 추정치(local estimate)의 기초통계량으로 요약하여 제시된다.
3.54로 충분히 크게 나타났다.
변수 평균 최소값 최대값 STD 평균T-stat.
BID_price(20, 50, 100, 150,
200, 250, 300천 원) 0.0059 0.0048 0.0070 0.0022 3.785 SQ1 성별 더미(남성=1, 여성=0) 0.600 0.486 0.007 0.002 2.154
상수항 0.867 0.721 1.022 0.301 3.537
WTA mean(원/월) 194,636 144,033 258,256 27,023 - 주(1): Geographic kernel(adaptive bi-square), Bandwidth size (659.000), AICc(499.839), 표본수(659) 주(2): 로버스트 표준편차(STD)는 사분범위(interquartile rage)/1.349로 산출
<표 3-7> 수소충전소 건설 수용의사액(WTA)의 GWR 추정 결과(｢분석3｣)
본 연구에서 GWR로 도출된 응답자별 추정 계수와 WTA값은 본 연구에서 사용 한 개별 데이터가 개별 응답자의 공간적 위치를 기반으로 하는 점추정치(point estimate)이기 때문에 추정결과 자체만으로는 수소충전소 건설의 수용성의 지역별 이질성과 패턴을 발견하기 어렵다. 개별 점추정치를 평면으로 된 지도면(raster) 위 에 그대로 표기하면 시각적 측면에서 공간적 변화와 차이가 식별되기 어렵다. 본 연 구에서는 이러한 점을 보완하기 위해 GIS(Geographic Information System)에서 특정 공간단위(spatial unit)별 대푯값을 산출하는 구역통계(zonal statistics) 기법 을 활용하였다. 구역통계에서 구역평균(zonal mean)을 이용하면 각 응답자 기반의 점추정치(point estimate)들의 공간정보를 기반으로 커넬함수(kernel function)를 이용해 특정 공간단위내 면(raster)에 대한 대푯값을 산출해 준다. 본 연구에서는 서 울시의 행정동을 구역의 범위로 하여 응답별 ‘BID_price’ 추정계수와 WTA값의 구 역 평균을 산출하였다.
자료: ESRI(https://desktop.arcgis.com/en/arcmap/10.3/tools/spatial) (접속일: 2022년 10월 9일)
[그림 3-13] GIS의 구역평균(zonal mean) 산출의 예
[그림 3-14]를 보면 구역평균으로 시각화된 ‘BID_price’ 변수에 대한 지역 응답 자별 고유 추정치(local coefficient)의 지리적 분포가 나타나 있다. 계수의 절대값 이 클수록 보조금으로 제시된 금액의 변화에 대하여 응답자의 수용성이 더 민감하 게 변한다는 것을 의미한다63). 즉 이러한 응답자들의 경우 보조금의 작은 인상만으 로 수용성의 개선효과가 상대적으로 클 수 있다는 것을 의미한다. 반대로 계수의 절 대값이 작으면 제시금액의 변화가 크더라도 수용성의 변화가 상대적으로 더 작음을 의미한다.
63) 이는 로짓모형에서 추정된 계수이기 때문에 계숫값 자체가 탄력성이나 한계효과(marginal effect)를 의미하지 않음을 유의하여 야 한다.
[그림 3-14] ‘BID’의 지역고유계수(local coefficient)의 분포
계수값의 지역별 분포를 자치구 단위에서 구분해 보면 서초와 강남구에서 가장 높게 나타났다. 그리고 용산, 중구, 성동구 등에서도 높은 편인 것으로 나타났다. 송 파와 금천구의 경우 보조금의 변화에 반응하는 수용성의 정도가 다양하게 혼재되어 있다. 보조금의 변화에 민감한 지역들을 종합해 보면 서울에서 비교적 소득이 높고 경제 및 상업 시설이 집중된 중심지역에 있는 자치구들에서 많이 나타났다. 반대로 금천, 구로, 양천, 강서, 강동, 강북구 일부 등 비교적 서울의 외곽지역에 분포한 자 치구들 내에 있는 지역들의 계수값 크기는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다.
종합해 보면 서울의 강남 및 중앙지역에 있는 자치구들은 수소충전소 건설에 대한 보상의 정도에 수용성이 상대적으로 유연하게 변하는 특성이 있으며, 외곽지역의 경 우 수용성의 변화 정도가 강남 및 중앙지역에 비해 더 경직적이라는 것을 의미한다.
[그림 3-15]는 응답자별 WTA의 구역평균의 지리적 분포를 시각적으로 보여주고 있다. WTA는 WTA 모형의 상수와 공변량 변수를 분자로 하고 ‘BID_price’의 계수
를 분모로 취하기 때문에 일반적으로 ‘BID_price’ 계수값의 분포와 역(逆)의 관계를 갖게 된다. 즉, ‘BID_price’ 계수의 절대값이 높게 나타났던 강남, 서초, 용산 등 중심 상업지구에서의 WTA 값이 낮게 나타나 수용성이 상대적으로 높은 것으로 나 타났으며 금천, 관악, 구로, 강북 등 외곽 지역의 경우 WTA가 상대적으로 높게 나 타나 수용성은 낮은 것으로 나타났다. [그림 3-15] 상에서는 강북구의 WTA가 가장 낮은 것으로 나타났지만 그러나 이는 실제 응답자가 존재하지 않는 북한산 일 대로서 GIS를 이용한 구역 평균(zonal mean) 계산 시 기술적 통제 방법의 미 비로 인한 것으로서 이상치(outlier)로 인식하여야 옳다.
[그림 3-15] 지역별 평균 WTA의 분포