2.1 경제적 가치 추정모형 이론적 배경

조건부가치측정법은 공공재와 비 시장 재화를 추정하는 데 널리 활용된다. 시장에서 거래되지 않는 비 시장재의 재화로 인한 편익을 추정하는 데 사용되는 방법론에는 여행비용모형 (TCM: Travel Cost Mode), 헤도닉 가격모형 (HPM: Hedonic Price Model), 회피행위 지출모형 (ABM: Averting Behavior Model), 조건부가치측정법 등이 있다.

조건부가치측정법의 이중양분 선택 (DCWF : Dichotomous Choice With a Follow up) 질문법 개념은 McFadden (1974)이 도입한 확률효용모형이다. Bishop and Heberlein (1979)은 이중양분 선택 질문 방식을 조건부가치측정법에 도입하였고, Hanemann (1984)은 확률효용이론의 기본 모형을 제안하였으며, 나아가 이중양분 선택 질문법으로 조건부가치측정법의 질문들에 대한 설문 응답 자료를 활용하여 분석하였다^[12].

이중양분 선택의 질문법은 지불의사금액의 질문에 대한 응답을 표현하기 위해 변수의 관계를 정의하면 식(1)과 같다^[13].

여기서, $I_{i}$는 $i$번째 응답자의 응답을 의미한다. 이때 지불의사에 대한 질문이 예를 응답하면 Y, 아니오를 응답이면 N이다. 응답자 N명의 표본을 가정할 경우 $i$번째 응답자의 응답 결과를 로그 우도함수로 정의하면 식(2)와 같다^[13].

여기서, $G_{C}(A)$는 지불의사금액의 누적확률분포이고, $\theta$는 확률밀도 함수의 모수, $A_{i}^{U}$는 “Y” 로 제시한 두 번째 지불의사금액이며, $A_{i}^{L}$는 “N” 로 두 번째 지불의사금액, $A_{i}$는 i번째 응답자 지불의사금액, A는 평균지불의사금액, $\theta$는 추정식의 계수이다.

지불의사금액의 누적분포함수 (CDF : Cumulative Distribution Function)를 정의하면 식(3)과 같다^[13].

여기서, $G_{C}(A)$는 누적분포함수이고, A는 평균적인 지불의사금액을 의미한다.

3.1 설문지 응답지 설계 및 결과

본 연구의 설문조사는 전력망 공급을 안정적으로 공급과 송전망 건설 어려움의 불균형을 해소하기 위해 교통망을 활용한 HVDC 기술을 제안하고, 경제적 가치를 추정하기 위해 이루어졌다. 2023년 3월 18일부터 4월 27일까지 웹 기반을 이용해 단일경계 질문법과 이중양분 선택 질문법으로 수행되었다. 표본 조사는 전 국민 성인 남녀를 대상으로 인터넷 설문조사를 한 결과 총 273부를 집계하였다. 집계된 설문조사 중 불성실 등 부적절하다고 판단되는 설문조사 126부는 분석에서 제외하였다.

지역별로 서울, 경기, 인천 (127부), 세종, 대전, 충청(4부), 제주, 전라(1부), 강원(4부) 울산, 부산, 경남(11부)으로 총 147부로 분류, 집계되었다. 지불의사 제시금액으로 월 1,000원-월 10,000원을 응답자에게 질문하였다. 표 1은 147부 질문지의 표본 분포이다. 제시금액에 따라 표본 수 및 비율을 나타낸다.

표 2는 응답자의 인구사회 기초통계 분포표이다. 표 2의 연령대를 살펴보면 30대 66명 (44.9%), 40대 53명(36.1%), 20대 14명(9.5%), 50대 10명(6.8%), 60대 3명(2.0%) 순으로 확인되었다. 최종학력을 살펴보면 대졸이 100명 (68.0%) 전문대졸 24명(16.3%), 대학원졸 15명(10.2%,) 고졸이 8명(5.4%) 순으로 나타났다.

표 3은 이중양분 선택 질문의 조건부가치측정법 응답 분포표이다.

표 4는 HVDC 기술의 도입방식에 대한 빈도분석 결과이다. 표 4에서 확인된 바와 같이 기존도로 60명 기존철도 43명 신규철도 26명 신규도로 17명 순으로 분석되었다.

표 5는 식 (2)를 송전선로의 지불의사금액을 추정하기 위해 최우추정법을 활용한 추정한 결과이다. 설명변수는 응답자의 특성 중에서 지불의사에 통계적으로 10% 유의수준 하에서 유의미하게 영향을 미치는 변수들을 선정하였다. 본 연구에서 활용한 지불의사금액의 누적확률분포 형태는 식(4)와 같다.

여기서, $\vec{X}$는 설명변수 벡터, $\gamma$는 설명변수에 대한 계수 벡터를 의미한다.

표 5는 이중양분 선택형 질문에 대한 로짓 모형 추정 결과의 추정 결과이다.

표 5의 분석 결과, HVDC 기술에 대한 건설비용 최소화, 전자파 방지, 전기 종사자, 철도 이용 의사(1년), 안정적인 전력공급, 최종학력, 도심 경관 훼손, 비수도권 지역의 발전소 인근 입지에 관한 질문 문항이 통계적 유의한 것으로, 해당 부분을 중요하게 판단하는 응답자의 지불 의사가 높은 것으로 나타났다. 교통망을 활용한 송전선로 도입이 미치는 속성들을 추정계수 기준으로 살펴보면 송전선로의 건설 기간 단축을 위하여 비용을 부담할 가치가 있다고 판단하는 가장 중요한 이유에서 가장 큰 값을 보였다. 또한, 건설부지 및 비용부담이 절감된다는 응답자에서 지불의사가 높게 나타났다. 다음으로 전자파를 감소시킬 수 있다는 응답자에서 지불의사가 높게 추정되었다. 특히, 가정과 기업 등에 보다 안정적인 전력공급을 해야 한다는 질문 문항에서 8822.785로 높게 추정되었다. 또한, 도심 미관 및 자연경관의 환경 및 주거 환경 훼손을 개선하는데 지불의사가 높은 것으로 확인되었다. 철도가 계통이 된다면 1년 이내 철도 이용 의사에 관한 질문 문항에서 2862.447로 다소 낮게 분석되었고, 최종학력이 낮을수록 지불의사는 높은 것으로 나타났다. 특히, 전기 종사자가 타 분야 종사자보다 높은 것으로 추정되었다.

표 6은 지중 HVDC 지불의사금액 (WTP : Willingness to Pay) 분석이다. 로짓 모형 분석 결과, 지중 HVDC에서는 평균 매달 5307.646원의 지불할 의사가 있는 것으로 추정되었다.

3.2 HVDC 기술의 연간 편익 분석

표 7은 HVDC 총 투자비이다. 표 8은 표 6의 지불의사금액 분석 결과를 이용하여 HVDC 기술의 연간 편익 추정 결과이다. 편익은 소비자가 해당 사업에 지불할 의사가 있는 금액이고, 순편익은 편익에서 비용을 뺀 나머지 금액을 의미한다. 단, 순편익은 공사 완료가 되는 첫해 발생하는 순편익만을 계산하였다. 이는 총편익이 어느 시점까지 발생할지 측정하기가 어렵기 때문이다. 세대수는 주민등록인구와 세대 현황의 행정안전부 자료를 인용하여 산출하였다^[14]. 표 8에 나타난 바와 같이 HVDC 기술 도입으로 전국의 세대수가 얻을 수 있는 연간 편익은 1조 5,168억원 규모로 추정되었다. 순편익 추정은 표 7에 제시한 HVDC 500kV 동해안 - 신가평 건설사업 (동부 구간과 서부 구간) 자료를 바탕으로 산출하였다^[15]. HVDC 총투자비를 12,828억원으로 가정하여 추정한 결과 순편익은 2,339억원으로 확인되었다. 표 7은 HVDC 총투자비이다. 여기서, 총투자비를 공사비로 산출한 것이다.

표 8은 연간 편익 추정 결과이다.

3.3 지불의사금액과 연간 편익 비교분석

표 9는 전력에 관련된 사업의 지불의사금액과 연간 편익 비교 분석이다. 지불의사금액이 차이가 발생하는 것은 연구 대상과 연구 지역 등이 다르기 때문으로 생각된다.