다항선택형 조건부가치측정법을 이용한

｢지방정부연구｣ 제13권 제2호(2009 여름) : 137～154

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태화강 수질개선의 경제적 가치 추정

Economic Valuation of the River Water Quality Improvement

in the River Taehwa:

An Application of a Contigent Valuation Method with Multiple Choices

김 재 홍

본 연구는 응답자의 선호불확실성을 고려한 다항선택형 조건부가치측정법을 이용하여 울산광역시에서 추진하고 있는 태화강 하류 전역의 안정적 Ib급 수질의 개선 및 유지를 위한 사업의 사회적 편익을 추정하였다. 본 연구에서는 효용격차모형을 이용한 지불의사함수를 4개의 로짓모형으로 추정한 결과 소득과 제시금액이 가장 중요한 지불의사의 결정요인으로 나타났고, 태화강 하류수질인식도에 대한 평가가 높을수록, 태화강 마스터플랜에 대한 인지도가 높을수록, 연령이 높을수록 통계적으로 유의하게 지불의사 확률이 높은 것으로 나타났다. 4개 모형 추정결과 태화강 수질개선/유지의 절단평균 지불의사는 모형에 따라 1,224.7원∼2,747.5원으로 추정되었으며, 3%의 할인율을 적용한 사회적 편익의 현재가치는 1,964.2억원∼4,408억원 추정되어 모든 모형에서 수질개선/유지를 위한 사업비용 1,330억원보다 높은 것으로 나타나고 있다. 이러한 결과는 울산광역시의 수질개선/유지 사업의 경제적 적절성을 입증한다.

주제어 : 선호불확실성, 조건부가치측정법, 지불의사, 수질개선, 추정효율성

I. 서  론

태화강은 울산광역시를 동서로 가로지르는 유로연장 47.54km의 하천이며 하류구간(구삼호교울산만) 11.28km은 국가하천으로, 상류구간(발원지구삼호교) 36.26km는 지방2급하천으로 지정되어 있다. 1980년대 이후 울산의 급속한 인구증가와 도시화 구역의 확장으로 인하여 태화강 하류의 수질 1991년 BOD(화학적 산소요구량) 기준으로 11.7ppm에 이를 정도로 급격히 악화되었고, 이에 따라 울산시는 1990년대 초반부터 현재까지 태화강의 수질개선을 위한 각종 사업을 시행하고 있으며, 특히 2004년 에코폴리스 울산선언 이후 태화강 마스터플랜을 입안하여 태화강 수질개선에 총력을 기울이고 있다. 1997년 울산광역시 승격 이후 2007년 말까지 태화강 수질개선 사업에 약 2,110억 원이 투입되었다. 이러한 사업의 성과로 <표 1>에서 보는 것처럼 태화강 상류의 평균 수질은 BOD 기준으로 2000년에 최고치인 1.8ppm에서 2007년 0.8ppm으로 감소하였으며, 태화강 하류의 경우에는 1996년 11.3ppm(수질 및 수생태계 상태의 [매우 나쁨] 등급(Ⅵ))에서 2007년에는 1.7ppm 이하(수질 및 수생태계 상태의 [좋음] 등급(Ⅰb))로 낮아졌다(울산광역시, 2008). 그러나 2007년의 경우에도 태화강 하류의 수질 측정지점별로는 측정시점에 따라 4.4ppm으로 조사되기도 하기 때문에 울산광역시는 현재의 개선된 태화강 하류 전역의 수질을 안정적으로 개선‧유지하기 위하여 2008년부터 2014년까지 10개 사업에 약 1,330억 원을 추가로 투입할 예정이다.

다항선택형 조건부가치측정법을 이용한 태화강 수질개선의 경제적 가치 추정

｢지방정부연구｣ 제13권 제2호(2009 여름)

<표 1> 태화강의 연도별 BOD 기준 수질(ppm) 현황
구분	1996년	1998년	2000년	2001년	2002년	2003년	2004년	2005년	2006년	2007년
상류	1.8	1.8	1.8	1.7	1.6	1.3	1.0	0.8	0.8	0.8
하류	11.3	7.8	4.9	5.5	4.5	2.7	3.2	2.7	3.2	1.7
자료: 울산광역시(2008), 환경백서 <표 Ⅲ-5-11>: p298; 김재홍(2007), <표 1>: p86

이러한 실질적인 태화강의 수질개선은 울산시민의 수질개선 인식도에서도 뚜렷이 반영되고 있다. 2008년 11월 울산지역환경기술개발센터에서 수행한 설문조사 결과 2005년 이후 태화강 도심 관통 구간의 수질개선 정도(5단계 리케르트 방식)에 대하여 응답자 788명 중 59.8%가 약간 개선 이상으로 응답하였으며, 매우 개선으로 응답한 사람도 15.0%에 이르고 있다. 반면 약간 악화 이하의 응답자는 5.2%에 그치고 있다(김재홍․권창기, 2009). 이러한 조사결과는 실제로 태화강의 수질이 개선되었기 때문에 가능한 일이다. 태화강의 수질개선 그 자체도 매우 중요한 일이지만 태화강 수질에 대한 시민의 정체성의 변화는 더욱 중요한 지역의 사회적 자본이다. 이처럼 수질개선사업의 결과 태화강 수질이 전반적으로 개선되었고 시민의 수질개선에 대한 인식도 긍정적으로 나타나고 있는 것은 사실이다. 그러나 막대한 예산의 투입에도 불구하고 태화강 수질개선사업으로부터 얻게 되는 사회적 편익에 대한 계량적 분석은 김재홍(2007)의 연구 1편에 불과하다. 또한 2008년 이후의 수질개선사업은 태화강 하류 전역의 수질을 2.0ppm 이하로 안정적으로 개선‧유지하기 위한 사업으로 약 1,330억 원의 예산이 투입될 예정이지만 사회적 편익의 추정에 기초한 사업의 타당성이 검정되지 않은 상태에서 사업이 진행되고 있다.

환경재를 포함한 공공재의 공급정책은 사회 전체의 효용을 고려하여 결정되어야 한다. 공공재는 그 성격상 편익과 비용의 주체가 사회구성원이기 때문에 그 공급정책의 결정에는 시민의 의사가 반영되어야 하며 시민 전체의 효용을 대표할 수 있도록 공공재의 공급정책이 결정되어야 한다. 이를 위해서 시민들에게 공공재 공급에 대한 충분한 정보가 주어져야 하며, 궁극적으로 정책의 집행비용은 시민의 세금이라는 측면에서 시민의 지불의사 토대로 사회적 공급이 필요한 공공재의 편익을 측정할 필요가 있다(김재홍․권창기, 2009).

본 연구는 태화강 하류 전역의 수질을 2.0ppm 이하로 안정적으로 개선‧유지함으로써 울산시민들이 얻게 되는 편익을 조건부가치측정법(CVM: Contingent Valuation Method)을 이용하여 사업의 경제적 편익을 시민지불의사금액의 형태로 추정하는 것을 주목적으로 하며, 본 연구의 세부 목표는 다음과 같다.

첫째, 태화강 하류의 안정적 1급수(Ib 등급) 수질 개선‧유지의 경제적 가치(사회적 편익) 측정을 통하여 시민지불의사가 정책결정에 계량적으로 활용될 수 있는 기반을 마련하고, 추정된 지불의사금액은 울산광역시가 향후 투입할 태화강 수질개선 및 유지를 위한 재원충당 계획의 지표로 활용한다.

둘째, 시민지불의사의 측정은 시민들로부터 태화강 수질개선 및 유지비용을 부담시키기 위한 것이라기보다는 울산광역시에서 상기 환경재의 공급정책을 결정할 때 환경자원의 경제적 가치를 시민의 입장에서 파악하여 비용과 편익을 비교할 수 있는 기준을 마련한다.

셋째, 방법론적 측면에서 조건부가치측정법을 이용할 경우 다양한 지불의사금액의 유도 방법이 존재한다. 본 연구에서는 선호불확실성을 고려한 다항선택형 조건부가치측정법을 이용하여 환경재의 가치측정에서 발생할 수 있는 편의를 최소할 수 있는 방안을 모색한다.

본 연구는 다음과 같이 구성되어 있다. Ⅱ에서는 본 연구와 관련된 선행 연구를 검토하고, Ⅲ에서는 본 연구의 방법론인 조건부가치측정법(CVM)의 이론적 기초와 본 연구에서 활용하는 선호불확실성을 고려한 다항선택형 조건부가치측정법 및 추정방법 등을 논의한다. Ⅳ에서는 본 연구의 조사 설계와 자료에 대한 설명을 한 다음, Ⅴ에서는 지불의사함수 추정결과를 해석하고 추정결과를 기반으로 태화강 수질개선 및 유지의 사회적 편익을 추정한다. 마지막으로 Ⅵ에서는 연구의 주요결과를 요약하고 향후과제를 제시한다.

Ⅱ. 선행 연구

국내외에서 상수도, 호수, 해안 등 수질개선의 경제적 가치를 평가하는 많은 연구가 수행되었으나 하천 수질개선의 사회적 편익을 측정한 연구는 많지 않다. 국내의 학술논문에 게재된 하천 수질개선의 편익추정 연구는 현재까지 8편에 불과하며 대상 하천은 한강(4편), 낙동강(2편), 태화강(1편), 만경강(1편)이고, 한강을 대상으로 한 1편의 연구에서는 낙동강, 금강, 영산강을 대상 하천으로 하고 있다. 하천 수질개선의 경제적 가치를 측정한 국내외 선행연구를 요약하면 다음과 같다.

김재홍(2007)은 이중경계 양분선택형 조건부가치측정법을 이용하여 태화강 수질개선의 편익에 대한 울산시민의 지불의사를 계량화하였다. 이변량 프로빗 모형으로 추정한 태화강 수질개선의 편익은 가구당 월평균 3,458.5원(표준편차 1,553.4원), 울산광역시 전체로는 연평균 147.6억(140.4억155.5억)원으로 추정되었다. 이 연구의 자료는 2004년 12월 울산시민 286명 대상의 1:1 면접조사를 통하여 획득되었으며, 2004년 3∼4급수 수준의 태화강 하류 수질을 수영이 가능한 2급수 이하로 개선할 때의 시민지불의사를 추정한 것이다.

김기환(2004)는 지불카드 방식의 조건부가치측정법을 이용하여 낙동강의 수질유지를 위한 지불의사와 수질향상을 위한 지불의사를 부산과 대구지역 주민을 대상으로 추정하고 있다. 이 연구에서는 지불의사금액을 지불의사함수의 추정에 근거하지 않고 응답자가 선택한 지불카드 금액을 단순 평균하여 추정했다는 점에서 방법론적 한계가 있다. 그러나 이 연구는 응답자 거주지의 강과의 거리에 따른 지불의사의 차이 분석하여 공공재 공급의 자연적 배제 문제을 언급했다는 점에서 의의가 있다.

조승국․신철오(2005)은 컨조인트분석법을 이용하여 서울시민을 대상으로 한강 수질개선의 속성별 경제적 편익을 추정하였으며, 추정결과는 여가․관광 속성을 한 단계 증가시키는데 대한 지불의사금액은 1,735원, 서식하는 생물종의 다양성을 더 확보하는데 대한 지불의사금액은 1,915원, 한강수질개선에 따른 서울시 전체의 연평균 경제적 편익의 크기는 약 2조 7,500억원으로 나타났다. 이 연구는 수질개선의 가치추정뿐만 아니라 수질개선의 속성별 가치를 추정했다는 점에서 의의가 있지만 제시가격 설정이 자의적이라는 한계가 있다.

엄영숙(2001)은 조건부가치측정법을 활용하여 만경강 수질개선의 편익을 추정하였다. 이 연구에서는 지불의사를 유도하기 위하여 이중양분선택형 질문법을 사용하였으며 만경강 수질을 수영가능 수준으로 개선시키는데 대한 지불의사는 5,171원∼5,212원, 농업용수와 낚시 가능 수준으로 개선시키는데 대한 지불의사 3,136원∼3,280원보다 통계적으로 유의하게 크게 나타나 범위효과 검정을 통과하는 것으로 조사되었다. 이 연구는 대상재의 범위에 따른 지불의사액 차이를 규명했다는 점에서 의의가 있다.

김광임 외(1999)는 양분선택형 조건부가치측정법을 이용하여 수질오염으로 북한강과 한강본류의 수변에서 여가활동을 하지 못하게 되는 것을 회피하기 위한 이용자들의 지불의사와 한강 수계의 식수로서의 이용가치를 계량화하였다. 추정결과 한강수계에서 여가활동을 함에 따른 1인당 1회 방문의 여가용 이용가치는 4,768원∼5,468원이었으며, 식수로서의 이용가치는 가구당 월 7,800원으로 추정되었다. 이 연구는 수질개선의 가치를 식수와 여가용 등의 이용가치로 세분화하여 분석한 점에서 다른 연구와 차별성을 가진다.

신영철(1997)은 한강의 수질을 수영을 비롯한 모든 종류의 물놀이가 가능한 수준으로 개선할 경우 서울시 가구의 편익을 이중양분선택형 조건부가치측정법을 이용하여 추정하였으며, 추정결과 가구당 월 평균 지불의사금액은 6,650원이었으며, 가구원 1인당 소득이 1만원 증가하는 경우 15원을 더 지불할 의사가 있는 것으로 나타났다.

박기목(1997)은 부산과 대구 간의 물분쟁 해결을 위한 수단으로 수질개선의 가치에 근거한 보상액을 산정하였다. 이 연구는 김기환(2004)과 같이 지불카드 방식의 조건부가치측정법을 이용하였으나 지불의사액을 지불의사함수 추정없이 단순평균하여 계산했다는 점에서 한계가 있다. 그러나 수질개선 단위당 지불의사액을 산정하여 조건부가치측정법에서 문제가 되는 대상재의 범위 문제의 해결을 시도했다는 점에서 시사점이 있다.

이기호․곽승준(1996)은 한강, 낙동강, 금강, 영산강 등 4대강의 수질을 수영이 가능한 수준으로 개선시키려 할 때 국민들이 지불하고자하는 금액을 양분선택형 조건부가치측정법으로 추정하였다. 추정결과 한강의 수질개선에 대한 지불의사액은 1인당 5,930.8원으로 나타났고, 소득이 1만원 증가할 때 42.19원을 추가로 부담할 용의가 있는 것으로 나타났다. 한편 4대강 전체의 수질개선에 대한 지불의사금액은 1인당 5,960원이었고 소득 1만원 증가시 37.11원의 추가지불의사가 있는 것으로 나타났다. 이 연구는 하천 수질개선의 가치를 평가한 국내 최초의 연구라는 점에서 의의가 있으나, 낙동강 페놀유출사건 직후의 연구라는 점에서 지불의사금액은 과대평가된 것으로 판단된다.

Hanley et al.(2006)는 명시선호 실험자료를 이용한 컨조인트분석법과 편익이전(BT: benefit tansfer)을 사용하여 영국의 두개 하천(Durham 카운티에 소재한 River Wear와 중부 스코틀랜드에 소재한 River Clyde)의 생태계 개선가치를 추정하였다. 추정결과는 Durham 카운티의 주민의 River Wear의 생태계 개선가치(fair 수준에서 good 수준으로의 개선)는 일인당 12.54 파운드, 중부 스코틀랜드 지역주민의 River Clyde의 생태계 개선가치는 일인당 60.08 파운드로 추정되어 현격한 차이를 보이고 있는 것으로 나타났다. 이러한 차이는 두 하천의 환경적 차이 및 주민의 인식 차이에 기인할 수도 있으나 이 연구는 정책결정자 입장에서는 하천 생태계 개선의 편익이전의 적정성을 수용하는데 문제점으로 나타날 수도 있음을 보여준다. Vossler & Kerkvliet

(2003)는 미국 오레곤주 코발리스(Corvallis) 시의 하천 수변환경개선의 가치에 대한 가상시장에 의한 조건부가치측정법에 추정 지불의사금액과 실제로 수변환경개선기금을 모금하기 위한 재산세 증액에 대한 주민투표 결과를 비교하였다. 실제 투표 행위에서 나타난 평균 지불의사금액은 51.75 US$(95% 신뢰구간 45.31∼80.15 US$), 조건부가치측정법(가상투표)에서의 평균 지불의사금액은 52.27 US$(95% 신뢰구간 36.84∼73.22 US$) 인 것으로 추정되어 두 투표 행위에서 지불의사금액이 통계적으로 동일한 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 조건부가치측정법의 현실 적용 적정성을 보여준다.

Ⅲ. 연구방법

1. 조건부가치측정법(CVM)과 지불의사 추정방법

조건부가치측정법은 시장이 존재하지 않는 환경자원을 포함한 집단재의 가치를 측정하기 위하여 시장이 존재하는 것처럼 가상시장을 만들어 특정 집단재를 소비할 경우 지불하고자하는 가격(WTP: willingness-to-pay)을 설문조사(주로 일대일 면접)를 통하여 수요곡선을 도출하고 이를 추정하여 대상재화의 가치를 측정하는 방법이다. 조건부가치측정법에서는 환경재의 개선 또는 신규공급에 대한 가치를 지불의사의 형태로 구할 수 있기 때문에 효용함수에 대한 일반적인 가정이나 수요함수의 도출과정을 거치지 않고 효용의 격차 또는 지출함수로부터 직접 힉스 후생함수(Hicksian welfare function)를 도출할 수 있다(김재홍, 2006).

힉스 후생함수의 도출 방법으로는 Hanemann(1984)의 효용격차모형과 Cameron(1988)의 지출함수모형이 있으나, McConnell(1990)에 의하면 두 모형은 쌍대관계(duality)이며 연구자의 취향에 따라 어떤 모형을 사용해도 무방함을 보여준다. 본 연구에서의 모형에 대한 기술은 Hanemann(1984)의 효용격차모형을 원용한다.

조건부가치측정법에서는 다양한 지불의사 유도방법이 존재하지만 NOAA(1993) 이후 양분선택형이 연구의 주종을 이루고 있고 최근에는 양분선택형의 기본 모형인 단일경계 양분선택형의 결점을 보완하기 위하여 1.5경계, 이중경계, 다중경계 양분선택형 등과 함께 응답자의 선호불확실성을 고려하는 양분선택형 또는 다항선택형 모형 등이 시도되고 있다.

조건부가치측정법의 다양한 지불의사 유도방법에 대해서는 김재홍(2006, 2009)와 유승훈(2007)을 참조하기 바람.

조건부가치측정법을 적용할 때 일반적으로 사용하는 단일경계 양분선택법의 모형추정방법과 지불의사금액(WTP)의 추정방법은 다음과 같다. 어떤 환경재를 위해 설정된 가상의 시장에서 특정 환경재 공급수준의 변동에 대한 대가로 특정가격 수준인 A를 제시하였을 때, 이 제시금액을 수용하면(예) 1, 거부하면(아니오) 0의 두 가지 대안을 가진다고 가정하면 이러한 폐쇄식에 의한 금액제시 조건부 가치측정모형은 이산선택모형(binary choice model)을 취하게 된다. 응답자가 [예]를 선택한다는 것은 [아니오]를 선택할 경우보다 일정한 제시금액을 지불하여 더 큰 효용을 얻을 수 있다는 것을 의미하며 다음의 식(1)과 같이 표현될 수 있다.

여기서 제시한 지불의사금액 추정방법은 Hanemann(1984), 김승우 외(2003), 김종대․조문기(2005), 유승훈(2007)을 참조하였다.

(1)

여기서 은 간접효용함수이며 1과 0은 제시금액의 수용과 거부를 나타내는 지표이다. Y는 응답자의 소득, A는 제시금액, S는 응답자의 개인별 속성변수, 은 확률오차로서 평균이 0 이고 독립적이며 동일한 분포를 가지는 확률변수를 의미한다.

개별응답자가 제시금액 A에 대하여 [예]를 선택할 확률 과 [아니오]를 선택할 확률는 다음의 식(2)와 같다.

(2)

식(2)에서 은 [예]를 선택할 확률이며 은 확률함수를 나타낸다. 그리고 을 로 정의하면 은 다음의 식(3)과 같이 확률분포함수(cumulative density function)로 표현된다.

(3)

식(3)에서 는 를 의미하고 은 의 확률분포함수를 나타낸다. 이 때 지불의사금액의 기대값 E(WTP)는 다음의 식(4)처럼 주어진다.

[eqn: E(WTP)= int _{0} ^{INF } {F(A,Y,S)dA- int _{- INF } ^{0} {(1-F(A,Y,S)dA}}]                            (4)

만약 WTP가 0 이상 이라고 가정하면, 즉 WTP를 0에서 절단한 절단평균은 식(5)와 같이 주어진다.

[eqn: E(TWTP)= int _{0} ^{INF } {F(A,Y,S)dA}]                                                   (5)

를 추정하기 위하여 일반적으로 프로빗모형과 로짓모형이 사용되지만 로짓모형이 프로빗모형에 비하여 상대적으로 추정이 용이하고 적합도가 높게 나타나며 WTP의 계산이 비교적 편리하기 때문에 일반적으로 로짓모형을 많이 사용하는 편이다. 식(3)에서 = a-bA 라고 가정하면 일반적으로 로짓모형 를 이용하여 지불의사금액(WTP)을 추정할 경우 WTP의 평균과 중앙값은 다음의 식(6) 및 식(7)과 같다(Hanemann, 1984).

[eqn: WTP(Mean)=WTP(Median)= {a} over {b}]                                              (6)

[eqn: WTP(truncated`Mean)= {1} over {b} ln(1+exp(a))]                                        (7)

상기 식(6) 및 식(7)에서 a와 b는 지불의사(예=1, 아니오=0))와 제시금액으로 이루어진 이변량 로짓모형 추정결과에서 a는 상수의 계수, b는 제시금액의 계수를 의미한다. 공변량을 포함한 모형에서는 b는 제시금액의 계수이지만 a는 상수 및 공변량 평균값(회귀계수[eqn: TIMES]공변량 평균값)의 합을 의미한다. 일반적으로 특정 재화의 공급으로 손해를 보는 사람이 존재하기 때문에 지불의사금액은 음의 값을 포함할 수 있다. 식(7)의 절단평균은 음의 WTP를 절단했을 때의 평균값을 의미하며, 이에 따라 절단평균은 평균보다 크고 신뢰구간도 좁게 나타나 추정의 효율성이 높게 나타난다.

WTP 평균값의 신뢰구간은 표본에서 추정된 a와 b의 공분산 행렬을 이용하여 [eqn: {a} over {b}]의 표준오차를 계산하여 구할 수도 있고(Kim et al., 2005), Krinsky & Robb(1986, 1990)이 제안한 모수적 부트스트랩(parametric bootstrap) 기법인 몬테카를로 시뮬레이션을 이용할 수도 있다. 또한 델타법(delta method)으로도 계산이 용이하다.

첫 번째 방법은 다음 식(8)과 같다.

[eqn: var( {a} over {b} )= {1} over {b ^{2}} [var(a)-2 {a} over {b} cov(a,b)+ {a ^{2}} over {b ^{2}} var(b)]]                                    (8)

Krinsky & Robb 방법과 델타법에서는 표본에서 추정된 a와 b의 공분산 행렬을 이용하여 (a, b)의 다변량 정규분포로부터 시뮬레이션을 통하여 (a, b)의 값을 발생시킨 후 평균 [eqn: {a} over {b}]를 5,000번 정도 반복 시행하여 하위와 상위 2.5%를 버리면 95% 신뢰구간을 구할 수 있다. 세 가지 방법 모두 LIMDEP9.0을 활용할 수 있으며, 본 연구에서는 Krinsby & Robb의 방법을 사용한다.

2. 선호불확실성을 고려한 조건부가치측정법

조건부가치측정법의 지불의사 유도방법으로는 개방형(open-ended), 경매법(bidding games), 지불카드형(payment card), 가상순위형(contingent ranking), 양분선택형(dichotomous choice) 등 다양한 방법이 존재한다. 그러나 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)의 1993년 회의에서는 조건부가치측정법을 이용할 경우 지불의사 유도방법으로 국민투표방식(referendum)인 한 번(one shot)의 양분선택형 질문을 하고 [예]와 [아니오]의 선택 외에 [무응답](no-answer) 항목을 추가할 것을 권고하였다(Arrow et al., 1993). 지불의사 선택 항목에 [무응답] 항목을 추가할 경우 응답자가 [무응답]을 선택하는 이유는 설문 자체에 대한 거부, 전략적인 선택, [예]와 [아니오]의 선호불확실성 등 다양하게 나타날 수 있다. 그러나 [무응답] 항목을 추가할 경우 전체 표본의 8.4%(일대일 면접, Carson et al., 1994)에서 30%(우편설문, Whittington et al., 1994)가 무응답을 선택하는 것으로 나타나 표본 손실이 크게 나타나는 것이 일반적인 현상이다(Wang, 1997).

일반적으로 무응답 항목은‘don't know', 'not sure', 'would not vote' 등의 형태로 처리된다.

일부 선행연구에서는 무응답 항목을 처리하기 위하여 표본 손실에도 불구하고 무응답을 표본에서 제거하고 추정하거나(Vossler & Kerkvliet, 2003), 무응답을 [아니오]로 처리하기도 하였다(Carson et al., 1994). 그러나 무응답을 [아니오]로 처리하는 것은 통계적인 편의를 증폭시킬 수 있으며, 무응답 표본을 제거할 경우 표본손실을 가져오기 때문에 이러한 방법에 대한 대안으로 무응답을 [예]와 [아니오]의 양분선택 사이에서 발생하는 응답자의 선호불확실성을 반영하는 선택 항목으로 처리하는 방법들이 대두되었다.

Vossler & Kerkvliet(2003)는 ‘don't know' 형태의 무응답 항목을 제거했을 경우에도 [예]의 선택 확률은 [예]와 [아니오]의 양분 선택형 설문에서와 통계적인 차이가 없음을 보여주고 있다.

응답자의 선호불확실성을 고려한 지불의사 유도방법에는 크게 두 가지의 유형이 있다. 첫 번째 유형은 [예]와 [아니오]의 양분선택형 질문 대신에 [확실히 그렇다],…, [확실히 아니다]의 다항선택형(PC: Polychotomous Choice) 질문을 사용하여 응답자의 선호불확실성을 지불의사 추정에 반영하는 방법이다. 다항선택형 질문은 4개에서 6개 정도의 선택문항을 제시하며 Ready et al.(1995)는 6개, Whitehead et al.(1998)은 4개, Welsh & Poe(1998)와 Alberini et al.(2003)은 5개의 선택문항을 사용하고 있다. 특히 Welsh & Poe(1998)와 Alberini et al.(2003)는 다항선택형 질문을 여러 개의 제시금액에 대하여 반복 응답하게 하는 다중경계 다항선택형(MBDC: Multiple-Bounded Discrete Choice) 지불의사 유도방법을 적용하여 다른 방법들의 추정결과와 비교하고 있다. 국내에서는 장정인 외(2005)의 연구가 유일하게 다항선택형 질문을 사용하고 있으며 Ready et al.(1995)의 6단계 선택항목을 이용하고 있다.

두 번째 유형은 응답자에게 일반적인 양분선택형 질문 후 [예]와 [아니오]에 대한 사후 확신도(0∼100% 또는 1∼10)를 기술하도록 하여 사후 확신도를 가중치로 사용하여 응답자의 선호불확실성을 반영하는 방법이다(Li & Mattsson, 1995); Loomis & Ekstrand; 1998, Berren et al., 2002, 장정인 외, 2005). 특히 Loomis & Ekstrand(1998)의 경우 사후 확신도를 [예]와 [아니오] 모두에 적용하는 대칭형과 [예]에만 적용하는 비대칭형을 구분하고 두 모형을 추정한 결과 비대칭형 모형의 추정결과가 모형 적합도와 추정 효율성 측면에서 대칭형 모형에 비하여 우수한 것으로 평가하고 있다. 응답자의 선호불확실성을 고려하는 선행 연구의 경우 표본의 손실 없이 지불의사 추정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 심리학적 측면에서도 양분선택형에서 직면하게 되는 응답자의 선호불확실성을 해소시킬 수 있다는 점에서 유용한 접근법임을 제시하고 있다(Barren, et al., 2002; Alberini, et al., 2003)

3. 본 연구의 추정모형: 다항선택모형과 다항선택 가중치모형

본 연구에서는 응답자의 선호불확실성을 고려하기 위하여 다항선택모형(PC model)과 다항선택 가중치모형(PCW model)을 적용한다. 본 연구에서 적용하는 다항선택모형은 Ready et al. (1995), 장정인 외(2005), Chang et al.(2007) 등에서 제시한 6단계 다항선택 대안 대신에 Whitehead et al.(1988)의 연구에서처럼 제시금액에 대한 지불의사 선택을 [확실히 그렇다](DFYES: definitely yes), [아마도 그렇다](MBYES: maybe yes), [아마도 아니다](MBNO: maybe no), [확실히 아니다](DFNO: definitely no)의 4단계의 다항선택 대안을 이용한다. 본 연구의 다항선택모형에서는 설문의 응답 결과를 기반으로 응답 중 [확실히 그렇다]를 예(=1), 나머지를 아니오(=0)로 처리하는 DFYES 모형, [확실히 그렇다]와 [아마도 그렇다]를 예(=1), 나머지를 아니오(=0)로 처리하는 MBYES 모형을 단일경계 양분선택형 로짓모형으로 추정한다. 두 모형을 추정결과를 비교함으로써 제시금액에 대한 지불의사의 확실성 정도가 응답자의 지불의사(WTP) 추정치에 어떠한 영향을 주는가를 분석할 수 있으며 추정치의 효율성 변화도 측정할 수 있다는 점에서 그 유용성이 있다.

본 연구에서 적용하는 다항선택 가중치모형은 다항선택모형에서 제시한 4단계의 선택항목에 DFYES=1, MBYES=0.75, MBNO=0.75, DFNO=1의 가중치를 적용하는 방법이다. 다항선택 가중치모형은 조건부가치측정법을 적용한 연구 중 최초로 시도되는 방법이며 그 유용성은 다음과 같다. 첫째, 선호불확실성을 고려한 지불의사 추정치 비교를 위하여 다항선택형 표본과 사후 확신도를 포함한 양분선택형 표본을 따로 표집하는 데 드는 시간과 비용을 절감할 수 있다. 두 번째, 다항선택모형에서는 응답자의 선호확실성의 정도가 하나의 모형에 반영되지 않고 [확실히 그렇다]와 [아마도 그렇다] 간의 선호강도에 따른 지불의사 추정의 차이만을 분석할 수 있으며 [아마도 아니다]와 [확실히 아니다]의 의사는 모형에 반영되기 어렵다. 그러나 본 연구의 다항선택 가중치모형에서는 비록 선호의 확실성에 대한 가중치가 인위적이기는 하지만 다항선택 항목의 모든 단계에 가중치가 부여되기 때문에 다항선택형모형보다 선호의 불확실성을 보다 적절하게 반영한 지불의사를 추정할 수 있다. 마지막으로 양분선택형을 사용하면서 사후 확신도를 가중치로 사용하는 경우 30%의 확신도를 가진 [예]와 70%의 확신도를 가진 [아니오]를 어떻게 해석할 것인가의 문제가 제기된다. 환언하면 응답자의 [예]와 [아니오]에 대한 확신도 자체도 불확실성을 내포하고 있으며 지불의사 추정의 경우 30%의 확신도를 가진 [예]는 70%의 [아니오]로 반영되는 모순을 안고 있다. 그러나 다항선택형 가중치 모형을 사용할 경우 가중치의 조정에 의하여 선호의 확신도를 다항선택 과정에서 반영할 수 있기 때문에 [예]를 선택하면서 실제로는 [아니오]의 비중이 크게 되는 (그 반대도 적용됨) 문제를 어느 정도는 완화할 수 있다.

Loomis & Ekstrand(1998)과 장정인 외(2005)에서는 양분선택형 응답 중 [아니오]의 가중치를 생략한 비대칭형과 [아니오]의 가중치를 포함한 대칭형으로 구분하여 추정치의 차이를 분석하고 있다. 본 연구에서는 이들의 분석모형과는 달리 다항선택형 질문의 응답결과를 이용하여 [확실히 그렇다](DFYES=1.0), [아마도 그렇다](MBYES=0.75), [아마도 아니다](MBNO=0.75), [확실히 아니다](DFNO=1.0)으로 처리하는 가중치 모형을 설정하고 대칭형 가중치모형(SYM[symmetric] Model) 과 비대칭형 가중치모형(ASYM[asymmetric] Model)의 두 모형으로 지불의사금액(WTP)을 추정한다. 두 모형의 추정을 위하여 로짓모형이 적용되며 최우추정을 위한 로그-우도 함수는 다음의 식(9)와 같다.

[eqn: lnL= sum _{1} ^{n} [(W _{i} ^{DY} I _{i} ^{DY} +W _{i} ^{MY} I _{i} ^{MY} )lnF( BULLET )+(W _{i} ^{MN} I _{i} ^{MN} +W _{i} ^{DN} I _{i} ^{DN} )ln(1-F( BULLET ))]]     (9)

식(9)에서 [eqn: F( BULLET )]는 로짓함수를 의미하며, [eqn: W ^{DY} ,`W ^{MY} ,`W ^{MN}], [eqn: W ^{DN}]는 각각 DFYES, MBYES, MBNO, DFNO의 가중치이고, 응답자의 선택이 DFYES이면 [eqn: I ^{DY}]=1이고 그 외는 0, 선택이 MBYES이면 [eqn: I ^{MY}]=1이고 그 외는 0, 선택이 MBNO이면 [eqn: I ^{MN}]=1 그 외는 0, 선택이 DFNO이면 [eqn: I ^{DN}]=1 그 외는 0으로 주어진다. 대칭형 가중치모형(SYM)의 추정에서는 식(9)의 가중치가 그대로 적용되고 비대칭형 가중치모형(ASYM)에서는 MBNO와 DFNO의 가중치는 [eqn: W ^{MN} =W ^{DN} =1]로 주어진다.

Ⅳ. 조사설계와 분석자료

1. 조사설계

본 연구에서는 태화강 하류 전역의 수질 개선 및 유지에 대한 사회적 편익을 추정하기 위하여 조건부가치측정법을 적용하며, 지불의사 유도방법으로는 응답자의 선호불확실성을 고려하여 다항선택형을 사용한다. 본 연구에서는 조사 모집단을 울산광역시 전 가구(2008년 11월 현재 389,310가구)로 설정하고 5개 구군 및 읍면동의 인구규모에 따른 집락표본추출법으로 430가구의 표본을 추출하여 CVM 조사방법에 따라 가구당 19세 이상 세대원 1명을 면접대상자로 선정하며 조사하였다. 본 설문조사 전체 표본의 오차범위는 95% 신뢰구간에서 [eqn: ±]0.03(3%)이다. 설문조사의 정확성을 기하기 위하여 사전에 교육된 면접원에 의한 가구 방문 1:1 면접조사를 실시하였으며, 30가구에 대한 예비조사를 실시하여 CVM 조사의 제시금액을 비롯하여 일부 설문 문항의 수정과정을 거쳤다.

설문내용은 태화강 하류 전역의 수질을 2.0ppm 이하로 개선‧유지하는데 대한 지불의사, 개인 및 가구의 특성사항, 태화강 마스터플랜의 인지도, 태화강 하류 수질만족도 등을 포함하였다. <표 2>에서 보는 것처럼 본 연구의 중추적인 설문내용인 태화강 하류 전역의 수질을 2.0ppm 이하로 개선‧유지하는데 대한 지불의사 유도방법으로는 응답자에게 제시되는 지불금액에 대한 지불의사를 [확실히 그렇다], [아마도 그렇다], [아마도 아니다], [확실히 아니다]의 4개 선택 문항 중 하나를 선택하게 하는 다항선택형 조건부가치측정법을 이용한다. 또한 응답자에게 대상재화에 대한 정보를 명확하게 전달하기 위하여 설문지에 지불대상 재화에 대한 명확한 설명을 제시하고 면접자가 이를 확인할 수 있도록 하였다.

제시된 금액의 지불수단은 응답자에게 지불의 의미를 명확하게 하기 위하여 주민세로 설정하였으며, 제시금액은 가구당 1달에 500원, 1,000원, 1,500원, 2,000원, 2,500원, 3,000원, 4,000원, 5,000원의 8개로 분류로 설정하고 응답자에게는 8개의 금액이 적힌 카드에서 무작위로 추출된 하나의 금액을 제시하였다.

<표 2> 다항선택형 조건부가치측정 설문조사의 예시

태화강 상류는 1급수 수준이고, 하류 중 삼호교~태화교 구간은 2005년 이후 안정적으로 수영이 가능한 2급수 이내의 맑은 물로 회복이 되었습니다. 태화교부터 하류의 수질은 2006년까지는 평균 3급수 이상이었고 측정시점과 지점에 따라서는 5급수 이상의 수질을 보인 적도 있습니다. 울산광역시의 수질개선 노력으로 2007년부터는 태화교 측정지점에서도 평균 2급수 수준의 수질로 개선되었습니다. 그러나 측정시점에 따라서는 때때로 4급수 수질이 측정되기도 합니다. 태화강 하류의 수질을 항상 안정적으로 “수영을 비롯한 모든 종류의 물놀이가 가능한 수준”인 2급수 이하의 맑은 물로의 회복과 지속적 유지를 위해서는 많은 비용이 필요합니다. 울산시민들이 이러한 태화강의 수질개선 및 유지에 필요한 비용의 일부를 지불하는데 동의한다면 태화강의 수질개선 및 유지가 가능합니다.

태화강의 수질을 “수영을 비롯한 모든 종류의 물놀이가 가능한 수준”의 맑은 물로 회복하고 유지하는 것이 귀하와 귀하의 가족에게 얼마가 이익을 줄 수 있을 지를 생각해 보십시오.

태화강 하류 전구간이 수영을 할 수 있을 정도로 맑은 물 회복과 지속적 유지를 통하여 귀하와 귀하의 가족이 얻게 될 만족도를 생각할 때, 귀하의 가정은 1달에 (          )원을 수질개선부담금으로 내실 의향이 있습니까? [    ]

① 확실히 그렇다    ② 아마도 그렇다    ③ 아마도 아니다    ④ 확실히 아니다

2. 분석자료

본 연구에서는 총 430가구에 대한 설문조사지 모두를 회수하였으나 일부 주요 항목에 응답하지 않은 33부를 제외한 397부의 유효표본 만을 분석에 이용하여 유효표본 회수율은 92.3%를 보였으며, 유효표본의 인적 특성은 <표 3>에 요약되어 있다.

본 연구에서 사용하는 다항선택형 지불의사유도 과정에서 제시금액에 대한 응답자의 지불확신도에 대한 응답률은 <표 4>에 요약되어 있다. 제시금액에 대한 지불의사는 제시금액이 낮을수록 [아마도 그렇다](MBYES)과 [확실히 그렇다](DFYES)의 긍정응답이 높게 나타나고, 제시금액이 높아짐에 따라 [아마도 아니다](MBNO)와 [확실히 아니다](DFNO)의 부정적 응답이 높아지고 있다. 전반적으로 제시금액 1,500원 이하에서는 긍정응답률이 52% 이상으로 높게 나타나고 있으나 4,000원 이상부터는 18.9% 이하로 낮아지고 있어 제시금액이 지불의사 긍정응답률에 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있다.

<표 3> 유효표본 응답자의 인적 특성 (단위: 인, %)
변수	구분
성별	남					여						계
	170 (42.8)					227 (57.2)						397 (100.0)
연령	20대 이하		30대			40대			50대			60대 이상			계
	103 (25.9)		104 (26.2)			107 (27.0)			69 (17.4)			14 (3.5)			397 (100.0)
교육수준	중졸 이하		고졸			전문대졸			대졸			대학원졸			계
	12 (3.0)		147 (37.0)			85 (21.4)			140 (35.3)			13 (3.3)			397 (100.0)
거주지	남구		중구			동구			북구			울주군			계
	134 (33.8)		105 (26.4)			64 (16.1)			53 (13.4)			41 (10.3)			397 (100.0)
수질인식도	매우 나쁨		약간 나쁨			보통			양호			매우 양호			계
	8 (2.0)		67 (16.9)			190 (47.9)			123 (31.0)			9 (2.3)			397 (100.0)
가구소득	200만미만	200만원대			300만원대			400만원대		500만원대			600만이상			계
	65 (16.4)	72 (18.1)			101 (25.4)			63 (15.9)		63 (15.9)			33 (8.3)			397(100.0)
마스터플랜 인지도	전혀 모름			듣기는 했음			약간 인지				매우 잘 인지			계
	77 (19.4)			226 (56.9)			84 (21.2)				10 (2.5)			397 (100.0)

<표 4> 태화강 수질개선/유지 제시금액별 응답률
제시금액 (원)	표본크기	확실히 지불 (DFYES)	아마도 지불 (MBYES)	아마도 미지불 (MBNO)	확실히 미지불 (DFNO)
500	52 (100.0%)	30 (57.7%)	11 (21,2%)	8 (15.4%)	3 ( 5.8%)
1,000	40 (100.0%)	18 (45.0%)	8 (15.0%)	6 (15.0%)	10 (25.0%)
1,500	50 (100.0%)	18 (36.0%)	8 (16.0%)	13 (26.0%)	11 (22.0%)
2,000	49 (100.0%)	14 (28.6%)	9 (18.4%)	11 (22.4%)	15 (30.6%)
2,500	54 (100.0%)	14 (25.9%)	10 (18.5%)	15 (27.8%)	15 (27.8%)
3,000	50 (100.0%)	10 (20.0%)	9 (18.0%)	17 (34.0%)	14 (28.0%)
4,000	53 (100.0%)	3 ( 5.7%)	7 (13.2%)	26 (49.1%)	17 (32.1%)
5,000	49 (100.0%)	2 ( 4.1%)	6 (12.2%)	20 (40.8%)	21 (42.9%)
계	397 (100.0%)	109 (27.5%)	66 (16.6%)	116 (29.2%)	106 (26.7%)

Ⅴ. 분석모형별 지불의사 추정결과

1. 선호불확실성을 포함한 다항선택형 CVM 모형의 추정결과

본 연구에서는 제Ⅲ장의 분석모형에서 상술한 것처럼 다항선택형 CVM 자료를 이용하여 응답자의 지불의사 확신도에 따른 DFYES 모형과 MBYES 모형, 지불의사 확신도에 가중치를 부여한 대칭형 모형인 SYM 모형과 비대칭형 모형인 ASYM 모형의 4개 모형을 로짓함수를 이용하여 추정한다. 선호불확실성을 고려하는 4개의 다항선택형 CVM 모형 추정에 사용된 변수의 기초통계량과 4개 모형의 추정결과는 각각 <표 5>과 <표 6>에 요약되어 있다.

<표 5> 선호불확실성 CVM 모형의 변수 정의와 기초통계량
변수	변수의 정의	평균	표준편차
성별	남자=1, 여자=0	0.428	0.495
연령	만나이	39.106	11.111
교육수준	중졸 이하=1, 고졸 이하=2, 전문대졸 이하=3, 대졸 이하=4, 대학원졸 이상=5	2.987	0.988
월가구소득	응답가구의 월평균소득(단위: 백만원)	3.454	1.893
마스터플랜	태화강 마스터플랜 인지정도 (전혀 모름=1, ∙∙∙, 아주 잘 안다=4)	2.068	0.709
수질인식도	태화강 하류의 현재 수질 평가 (매우 나쁨=1, ∙∙∙, 아주 양호=5)	3.146	0.794
제시금액	대상재화 지불의사 제시금액(단위: 천원)	2.471	1.419

<표 6>에서 보는 것처럼 4개 모형의 로짓모형 추정결과는 4개 모형 모두에서 가구소득이 높을수록, 제시금액이 낮을수록 지불의사 확률이 높아지며 5% 수준에서 통계적으로 유의하였다. 성별의 경우 MBYES 모형에서만 5% 수준에서 통계적으로 유의하며 다른 모형에서는 통계적인 유의성이 없는 것으로 나타났다. 연령이 높을수록 지불의사 확률은 높은 것으로 나타나며 SYM 모형을 제외한 3개 모형에서 적어도 10% 수준에서 통계적인 유의성이 있는 것으로 추정되었다. 교육수준은 4개 모형 모두에서 지불의사 확률에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 태화강 마스터플랜 인지도는 SYM 모형을 제외한 3개 모형에서 적어도 10% 수준에서 통계적으로 유의하게 인지도가 높을수록 지불의사 확률을 증가시키는 것으로 나타나고 있으며, 태화강 수질인식도는 모두 양의 부호를 보이고 있으나 MBYES 모형에서만 10% 수준에서 통계적인 유의성이 있는 것으로 나타났다. 모형의 적합도 McFadden‘s R2)는 DFYES, ASYM, MBYES, SYM의 순서로 높게 나타나고 있다.

일반적으로 CVM 추정에서 남자가 여자보다 지불의사가 높게 나타나는 경향이 있는데 이에 대한 이론적 근거는 미약하지만 대체로 가정에서 직접 가계비를 지출하는 여자의 경우 새로운 부과금액에 대한 거부반응이 높게 나타나기 때문인 것으로 판단된다. 연령의 경우에도 연령이 낮을수록 지불가능 개인소득이 낮을 뿐만 아니라 수질개선의 편익에 대한 상대적 효용을 낮게 평가하기 때문일 것으로 추측한다.

<표 6> 모형 추정 결과
변수	다항선택형 모형		다항선택 가중치 모형
	DFYES	MBYES	ASYM	SYM
상수	-5.330 (-4.325)**	-4.038 (-4.001)**	-4.127 (-4.025)**	-2.421 (-2.666)**
성별	-0.223 (-0.732)	0.577 (2.250)**	0.402 (1.558)	0.330 (1.405)
연령	0.031 (1.914)*	0.027 (2.040)**	0.026 (1.942)*	0.119 (1.000)
교육수준	0.225 (1.281)	0.114 (0.791)	0.134 (0.914)	0.038 (0.283)
마스터플랜	0.414 (1.854)*	0.389 (2.131)**	0.374 (2.011)**	0.275 (1.640)
수질인식도	0.148 (0.796)	0.284 (1.784)*	0.247 (1.534)	0.214 (1.457)
가구소득	0.891 (7.536)**	0.672 (7.222)**	0.682 (7.242)**	0.496 (6.159)**
제시금액	-0.988 (-7.136)**	-0.768 (-7.346)**	-0.770 (-7.220)**	-0.548 (-6.166)**
log-likelihood	-146.533	-196.878	-192.461	-224.853
[eqn: chi ^{2}]	173.601	151.026	197.206	112.912
McFadden R2	0.372	0.277	0.339	0.201
표본크기	397	397	397	397
주: ( )의 수치는 t-값; * p<.1 **p<.05

2. 지불의사 및 사회적 편익 추정

<표 7>에서는 상기 4개 모형의 추정결과를 기반으로 계산된 지불의사금액(WTP)의 절단평균 추정치를 요약하고 있다. 가구당 월평균 WTP는 DFYES 모형에서는 1,224.7원, MBYES 모형에서는 2,333.4원, ASYM 모형에서는 2,062.1원, SYM 모형에서는 2,747.5원으로 추정되었다. DFYES 모형은 확실히 지불의사가 있는 응답자를 기반으로 WTP가 추정되기 때문에 [아마도 지불의사가 있다]는 응답자를 포함하는 MBYES 모형에서의 WTP보다 낮게 추정된다. 또한 MBYES와 MBNO에 0.75의 가중치를 둔 대칭형 모형인 SYM 모형의 WTP는 MBYES에만 0.75의 가중치를 둔 비대칭형 모형인 SYM 모형의 WTP보다 높게 나타나고 있다. 4개 모형의 WTP 추정치 중에서 DFYES 모형의 추정치는 다른 3개 모형의 추정치와 통계적으로 유의한 차이를 보이고 있으나 MBYES 모형과 2개의 가중치 모형의 WTP는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않는다. 이러한 이유는 DFYES 모형의 지불의사 확신도의 엄격성에 기인한다.

ASYM 모형에서는 DFYES의 가중치 1.0(yes의 확신도), MBYES의 가중치가 0.75(yes의 확신도)로 적용되지만 MBNO와 DFNO의 no 확신도를 1.0(yes 확신도=0)로 처리된 반면, SYM 모형에서는 MBNO의 no 확신도가 0.75(yes 확신도=0.25)로 처리되기 때문에 SYM 모형의 지불의사 확률이 ASYM 모형에서보다 높게 추정된다. 이에 따라 SYM 모형의 WTP가 ASYM 모형에서보다 높게 나타나게 된다..

한편 태화강 하류 수질이 3∼4급수였던 2004년 당시의 자료를 이용하여 이변량 프로빗모형으로 추정한 태화강 하류 수질개선(수영가능 수준)의 WTP 추정치는 가구당 월 3,458.5원이었다(김재홍, 2007). 그러나 태화강 하류 전역의 수영가능 수준의 안정적 개선‧유지를 대상재로 한 본 연구의 WTP 추정치는 모형에 따라 가구당 월 1,224.7원∼2,747.5원으로 2004년 자료 대상 추정치보다 낮은 수준이다. 이러한 결과는 3~4급수에서 2급수 이하로의 수질개선의 편익이 수영가능 수질의 안정적 유지로부터 얻는 편익보다 크다는 것을 의미하며 논리적으로 타당한 결과인 것으로 판단된다.

<표 7> 태화강 수질개선/유지 모형별 WTP(절단평균) 추정결과
구분		DFYES 모형	MBYES 모형	ASYM 모형	SYM 모형
절단평균 WTP (가구당 원/월)		1,224.7원	2,333.4원	2,062.1원	2,747.5원
95% 신뢰구간 [CIL, CIU]		[1,013.8, 1,435.6]	[2,040.3, 2,626.5]	[1,802.4, 2,321.8]	[2,279.0, 3,215.9]
추정효율성 ((CIU-CIL)/평균)		34.4%	25.1%	12.6%	34.1%
울산시 1년 편익 [신뢰구간]		57.2억원 [47.4, 67.1]	109.0억원 [95.3, 122.7]	96.3억원 [84.2, 108.5]	128.4억원 [106.5, 150.2]
울산시 총편익의 현재가치	5% 할인율 [신뢰구간]	1,201.4억원 [994.6, 1,408.5]	2,289.0억원 [2,001.3, 2,576.7]	2,022.3억원 [1,768.2, 2,278.5]	2,696.4억원 [2,236.5, 3,154.2]
	3% 할인율 [신뢰구간]	1,964.2억원 [1,626.0, 2,302.7]	3,742.3억원 [3,272.0, 4,212.7]	3,306.3억원 [2,890.9, 3,721.2]	4,408.4억원 [3,656.5, 5,156.9]
주: 울산시 1년 편익은 2008년 11월 주민등록집계의 세대수 389,310세대를 적용함

일반적으로 CVM 모형에서는 WTP 추정치의 일치성보다는 효율성이 높은 추정치를 선호한다. 각 모형별 WTP 추정치의 상대효율성을 비교하기 위해서 변이계수(coefficient of variation)를 이용할 수도 있으나 본 연구에서는 변이계수와 개념적으로 동일한 95% 신뢰구간의 범위를 평균으로 나눈 값을 상대효율성 척도로 이용한다. <표 7>의 추정효율성은 각 모형의 WTP 추정치의 상대효율성을 의미하며 이 값이 낮을수록 응답자의 WTP가 평균추정치에 밀집해 있음을 의미하며 추정의 상대효율성이 높은 것으로 해석된다. 이러한 측면에서는 ASYM 모형의 추정효율성이 가장 높고 DFYES 모형의 추정효율성이 가장 낮은 것으로 해석된다. 또한 ASYM 모형의 경우 모형적합도를 의미하는 <표 6>의 McFadden의 유사결정계수(pseudo R2)는 DFYES 모형에서보다 약간 낮으나 MBYES 모형과 SYM 모형보다는 높게 나타나고 있다. 이러한 측면에서 추정효율성이 가장 높고 모형적합도도 양호한 ASYM 모형의 WTP 추정치가 가장 적절한 것으로 판단되기 때문에 ASYM 모형의 추정결과를 기반으로 태화강 수질개선‧유지 사업의 사회적 편익을 계산하여 비교한다.

상기 <표 7>에서 보는 것처럼 태화강 하류 전역의 Ib급 수질개선‧유지의 울산광역시 1년간 편익추정치 평균은 ASYM 모형의 경우 각각 96.3억 원이며, 3%의 할인율을 적용할 때 총 편익의 현재가치는 3,306.3억 원으로 추정된다.

공공투자사업의 경우 할인율은 시장이자율보다 낮게 책정되는 것이 일반적이다. 2008년 이후 한국은행 콜금리가 2-5% 수준이기 때문에 3%의 할인율 설정이 적절한 것으로 판단되며 5% 할인율의 경우는 비교를 위하여 제시하였다.

본 연구에서는 태화강 하류 전체를 안정적으로 수영이 가능한 수질(Ib)로 개선하고 유지하기 위한 지불의사를 추정하였기 때문에 이를 위한 2008년 이후 예상되는 총비용은 1,330억 원 정도이고, 수질개선/유지의 총 편익의 현재가치는 ASYM 모형의 경우 5% 할인율을 적용할 경우 총비용보다 1.5배 정도 높으며, 3% 할인율을 적용할 경우에는 2.5배 정도 높은 것으로 추정되어 사업의 편익/비용 효율이 높은 것으로 나타나고 있다. 한편 WTP가 가장 낮게 추정된 DFYES 모형의 경우에도 총 편익의 현재가치는 3% 할인율을 적용할 때 1,964.2억 원으로 총 투입 예상비용의 1.5배 정도이고 5% 할인율의 경우 총 편익의 현재가치의 95% 신뢰구간 안에 총비용이 포함된다. 이러한 결과는 비용/편익 측면에서 태화강 하류 도심구간의 수질개선 및 유지 정책은 적절하다고 할 수 있다. 그러나 본 연구에서는 비용에 기회비용의 개념을 도입하지 않았기 때문에 엄밀한 의미에서는 비용/편익분석이라고 할 수 없는 약점을 가지고 있다.

Ⅵ. 결론 및 향후과제

본 연구는 조건부가치측정법을 이용하여 울산광역시에서 추진하고 있는 태화강 하류 전역의 안정적 Ib급 수질의 개선 및 유지를 위한 사업의 사회적 편익을 추정하였다. 본 연구에서는 조건부가치측정법의 지불의사 유도방법으로 응답자의 선호불확실성을 고려하기 위하여 다항선택형을 선택하여 응답자의 선호 확신정도를 기반으로 DFYES 모형과 MBYES 모형, 그리고 선호 확신정도에 가중치를 부여한 비대칭형 모형인 ASYM 모형과 대칭형 모형인 SYM 모형 등 4개의 모형을 설정하여 태화강 수질개선/유지에 대한 응답자의 지불의사를 추정하였다. Hanemann 유형의 효용격차모형을 이용한 지불의사함수의 추정결과 4개 모형 모두에서 소득과 제시금액이 가장 중요한 지불의사의 결정요인으로 나타났고, 태화강 하류수질인식도에 대한 평가가 높을수록, 태화강 마스터플랜에 대한 인지도가 높을수록, 연령이 높을수록 통계적으로 유의하게 지불의사 확률이 높은 것으로 나타났다.

4개 모형에서 추정된 절단평균 지불의사금액(WTP)은 제시된 금액에 대하여 확실한 지불할 의사가 있다는 응답자만을 지불의사가 있는 것으로 가정한 DFYES 모형의 경우 가장 낮게 나타났으며 다른 3개 모형의 WTP 추정치와 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그러나 나머지 3개 모형의 WTP 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 지불의사함수의 추정결과 DFYES 모형의 경우 모형 적합도(결정계수의 관점)는 가장 높게 나타났으나 WTP 추정 효율성은 4개 모형 중 가장 낮은 것으로 나타났으며, ASYM 모형은 WTP 추정 효율성이 가장 높고 모형적합도도 높게 나타나고 있다. 조건부가치측정법에서는 궁극적인 관심의 대상이 되는 것은 지불의사함수의 추정계수가 아니라 WTP의 추정이기 때문에 추정모형간의 비교기준은 적합도보다는 효율성이 보다 중요하다(장정인 외, 2005). 이러한 측면에서 WTP 추정효율성이 가장 높은 ASYM 모형이 본 연구의 대상재인 태화강 수질개선‧유지 사업의 편익추정에 가장 적절하다고 판단된다.

ASYM 모형의 추정결과에 기반으로 추정된 태화강 수질개선 및 유지사업으로부터 울산시민이 얻게 되는 연간 편익은 80.3억 원이며, 3%의 할인율을 적용한 총 편익의 현재가치는 2,756.9억 원으로 추정되어 2008년 이후 투입될 사업비용인 1,330억 원의 2배 이상인 것으로 나타나고 있으며, 4개 모형 중 가장 엄격한 편익추정인 DFYES 모형의 경우에도 3% 할인율 적용 시 총 편익의 현재가치는 평균 1,964.2억 원으로 편익이 비용보다 1.5배 정도 높게 나타난다. 이러한 결과는 울산광역시의 수질개선/유지 사업이 비용/편익 측면에서도 경제적 적절성이 있음을 입증한다.

마지막으로 방법론적 측면에서 선호의 불확실성을 보정하기 위하여 가중치를 부여한 ASYM 모형의 WTP 추정효율성이 가장 높게 나타나고 있으며, 가중치를 부여할 경우에도 대칭형보다는 양분선택형에 가까운 비대칭형 모형이 적합도와 효율성 측면에서 우월한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 비대칭형 가중치 모형의 경우 Li & Mattsonn(1995)과 Barren et al.(2002) 등의 결과와 같이 선호의 불확실성에 대한 고려가 추정치의 효율성 개선에는 크게 기여한다는 것을 보여준다. 본 연구에서는 단일경계 다항선택형 지불의사 유도방법을 사용하였으나 현재까지 적용된 적이 없는 이중경계 다항선택형 또는 이변량순위프로빗모형(bivariate ordered probit model) 등 다양한 추정방법을 이용하여 응답자의 선호불확실성을 고려하면서 효율성을 담보할 수 있는 추정방법이 시도되어야 할 것으로 판단되며 이는 향후 연구과제로 남긴다. 또한 일반시민과 공무원집단, 환경관련 단체의 구성원의 지불의사에 대한 비교분석도 향후의 연구과제가 될 것으로 판단된다.

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김재홍(金宰弘): Carnegie Mellon University에서 정책학 및 도시계획학박사(논문제목: Divided Metropolis: Intra-Metropolitan Spatial Segmentation of the Labor Market, 1993)를 취득하고 현재 울산대학교 사회과학부 행정학전공 교수로 재직하고 있으며, 도시정책, 지역개발, 환경정책 등이 주요 관심분야이다. 최근 저서로는 ｢환경자원의 경제적 가치와 환경오염의 사회적 비용｣(2006), Residential Location Choice, Mobility and Housing Demand (2005) 등이 있으며, 최근 논문으로는 “The Intention to Move and Residential Location Choice Behaviour,“ Urban Studies 42(9), 2005, “The Impact of the Fuel Price Policy on the Demand for Diesel Passenger Cars in Korea,“ IRPA 10(2), 2006, "명시선호실험과 현시선호자료를 이용한 대도시권 지하철역세권 설정 연구,” ｢국토연구｣ 52, 2007 등이 있다.

<E-mail: jhkim@ulsan.ac.kr / 논문접수일: 2009. 07. 07 / 심사개시일: 2009. 07. 09 / 심사완료일: 2009. 08. 06>