▶️ 환경재 가치 평가 방법
1. 환경재 가치평가란?
환경재 가치평가란 시장에서 거래되지 않는 공공재, 준공공재(ex. 대기질, 수질 등)의 경제적 가치를 화폐 단위로 환산하여 의사결정에 반영하기 위해 수행하는 것을 말한다. 비시장재의 경제적 가치를 계량화함으로써, 의사결정의 객관성을 확보하기 위함이다.
이러한 환경재 가치 평가 방법 중, 오늘 다뤄볼 내용은 비시장 기반 방법의 진술적 선호법 중 조건부 가치평가법(CVM)이다.
순차적으로 어떤 차이가 있는지 알아본 뒤에, CVM에 대해 구체적으로 알아보자
2. 분류 기준
1) 시장의 거래 여부
- 시장 기반 방법 : 실제 시장에서 거래되는 상품의 가격을 이용
- 비시장 기반 방법 : 시장에서 거래되지 않는 환경재의 가치를 간접적으로 추정
2) 데이터 수집 방식
- 계시적 선호 : 소비자의 실제 행동이나 선택을 통해 그들의 선호를 추론하는 방법
- 진술적 선호 : 소비자에게 직접 설문을 진행하여 그들의 선호나 지불 의향을 묻는 방법
- 편익 전이 : 이미 다른 연구에서 산출된 가치(효용, 비용 등)를 비슷한 환경/상황에 적용해 사용하는 방법
이때 계시적 선호방법에서는 여러 제한사항이 발생한다. 특히 시장에서 거래가 되지 않기 때문에, 환경재의 가치를 직접적으로 관찰하기는 어렵다. 때문에 최근에는 가상 시나리오를 제시하고 직접 WTP를 묻는 진술적 선호법을 활용하는 사례가 늘고 있는 추세이다.
▶️ 무작위 효용 이론(Random Utility Theroy, RUT)
미시경제학에서 일반적으로 쓰이는 무작위 효용 이론을 짚고 넘어가자. 보통 제품의 선택, 수요 예측, 가격 탄력성 분석 등에 활용되는 이론으로, 개별 소비자가 여러 대안 중에서 효용을 최대화하여 선택한다고 가정하는 기초 모형이다. 일반적으로 CVM에서 RUT를 이론적 기반으로 채택하여 설문 데이터를 수집한다.
1) 효용(만족감)
일반적으로 소비자는 자신의 만족(효용)을 최대화하려고 하지만, 연구자는 개인의 모든 선호를 완벽히 관찰할 수가 없다.
총 효용 = 관찰 가능한 부분 + 관찰 불가능한 부분
Uᵢⱼ = vᵢⱼ(관찰 가능) + εᵢⱼ(관찰 불가능한 무작위적 요소)
이렇게 효용을 2가지로 구분한다. 관찰가능한 부분은 소득, 연력, 교육수준 등이고, 관찰이 불가한 부분은 개인의 숨겨진 취향, 기분, 측정 오차 등을 말한다.
2) 일반식
① 효용의 기본 구조
Uᵢⱼ = vᵢⱼ(yⱼ, wⱼ, zᵢ) + εᵢⱼ
- Uᵢⱼ: 개인 j가 선택지 i를 선택했을 때의 총 효용
- yⱼ: 개인 j의 소득 (돈이 많을수록 지불 의향 높아짐)
- wⱼ: 개인 j의 특성 (연령, 성별, 교육수준 등)
- zᵢ: 선택지 i의 속성 (정책 내용, 제공 서비스 등)
- εᵢⱼ: 예측 불가능한 무작위 요소
② 선택조건
v₁(yⱼ − A, wⱼ, zᵢ=1) + ε₁ⱼ > v₀(yⱼ, wⱼ, zᵢ=0) + ε₀ⱼ
개인 j가 선택지 i=1(구매 또는 찬성)을 선택할 경우, 효용이 선택지 i=0(비구매 또는 반대)보다 크다는 조건을 나타낸다.
여기서 는 지불금액(비용)을 나타내며, 소득에서 차감되어 효용에 영향을 준다.
③ 효용의 차이를 확률적 불평등 형태로 표현
Δuᵢⱼ = u₁(yⱼ − A, wⱼ, zᵢ=1) − u₀(yⱼ, wⱼ, zᵢ=0) > ε₀ⱼ − ε₁ⱼ
효용의 차이 Δuᵢⱼ 가 확률 오차 차이보다 크면 선택이 이루어진다는 불평등 조건을 확률적 선택 형태로 재구성한 식이다.
▶️ 조건부 가치평가법(CVM)
1. 조건부 가치평가법이란?
조건부 가치평가법(Contingent Valuation Method, CVM)은 비시장재의 경제적 가치를 화폐금액으로 추정하기 위해 가상 시나리오를 제시하고 응답자의 지불 의향(WTP)을 직접 수집하는 진술적 선호 방법이다.
보통 시장거래가 없는 환경서비의 가치를 측정하여, 환경규제나 보전사업의 편익을 WTP로 환산해 비용-편익 분석에서 활용하는 자료로 쓰인다.
2. CVM 절차
1) 시나리오 설계
- 평가 대상(정책·서비스·재화)을 구체적이고 이해하기 쉽게 설명
- 지불 수단(Payment vehicle, 예: 세금, 사용자 요금)과 기간 설정
2) 설문조사 방법
여기서 많이 사용되는 SBDC와 DBDC 방법을 통해 알아보도록 한다.
3) CVM 절차
① SBDC model
| No. | Classification | Contents |
| 1 | 설문설계 및 자료 수집 | 설문에서는 특정 금액 A를 응답자에게 한 번만 제시한다. 응답자들은 이에 대해 예(1) 또는 아니오(0)로 대답한다. 예) “이 정책에 대해 A원이면 지불하시겠습니까? (예/아니오)” |
| 2 | 데이터 구조 |  |
| 3 | 개념적 모형 (RUT 기반) |
각 응답자 j가 예라고 답할 확률은 WTP > 인 확률이다. 응답자 J의 지불의향액이 Aj(특정 금액)보다 크다는 뜻이다.  WTP는 불확실 할 수 있기 때문에, 확률변수라고 보고 분포를 가정한다. 누적 분포함수 G(⋅)는 어떤 값 x 이하일 확률을 나타낸다.  따라서,  응답자 j가 예라고 답할 확률은 WTP가 Aj보다 클 확률이므로, 누적분포함수 값을 1에서 빼서 구한다. 고로 응답자j가 예라고 답할 확률은 아래와 같고,  아니오 라고 답할 확률은 아래와 같다.  누적확률분포 그래프로 보면 아래와 같다.  가로축은 WTP(Ai, 제시금액)이고, 세로축은 누적확률이다. 이때 Ai에 따른 값을 Fe(x) 누적분포함수로 표현할 수 있으며, 오른쪽 영역이 P(WTP > Ai) = 1 - Fe(Ai)로 해당 지불금액을 지불(Yes)할 확률이라고 해석된다. |
| 4 | 로그우도 함수 | 로그우도 함수란, 여러 응답자의 예/아니오 응답을 특정 모형 파라미터(평균 WTP, β 등)에서 나올 "전체 확률의 곱"을 계산하는 함수이다. 계산의 편의를 위해 로그를 취해 로그우도 함수로 변환한다. |
| 5 | 파라미터 추정 및 WTP 산출 | 1) 로그 우도함수를 최대화하는 파라미터(효용 차이 계수 α, 금액 민감도 β, 오차항 분포 등)를 추정  2) 추정한 파라미터로부터 평균 지불 의향액(WTPmean) 산출  |
② DBDC model
| No. | Classification | Contents |
| 1 | 설문설계 및 자료 수집 | 응답자에게 두 번에 걸쳐 ‘지불 의향’을 묻는 질문 제시 예) 1차: “3,000원 제시 → 지불하시겠습니까? (예/아니오)” 2차: 첫 대답에 따라 금액 조정 → 재질문(예: 5,000원 또는 1,500원) |
| 2 | 응답 유형에 따른 데이터 분류 | 응답 조합에 따라 네 가지 유형 존재 Yes – Yes Yes – No No – Yes No – No |
| 3 | RUT 기반 선택 확률 모델 일반식 |
- 개인 j가 대안 i 선택 시 효용: Uᵢⱼ = vᵢⱼ(yⱼ, wⱼ, zᵢ) + εᵢⱼ - 대안 1 선택 확률  |
| 4 | WTP 누적분포함수와 이중 이분선택 확률 |
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| 5 | DBDC 로그우도 함수 |  로그 우도 함수는 각 응답자가 취한 응답 유형별 확률의 로그를 합친 것으로, 최대우도 추정 방법으로 파라미터를 추정할 수 있다. |