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조건부가치측정법(CVM)을 이용한 실시간 경로안내시스템의 지불의사액 산정
Estimation of Willingness to pay for Realtime Route Guidance Information by Contingent Valuation Method 원문보기

韓國ITS學會 論文誌 = The journal of the Korea Institute of Intelligent Transportation Systems, v.11 no.5, 2012년, pp.46 - 55  

도명식 (한밭대학교 도시공학과) ,  김윤식 (한밭대학교 대학원)

초록
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본 연구에서는 공공재의 가치추정에 효율적인 방법론인 이중양분선택형 질문법에 의한 CVM(조건부가치측정법)을 이용하여 실시간 경로안내시스템에 대한 이용자의 지불의사액(WTP)을 추정하는 방안을 제시하고 지불의사액의 산정에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 그 목적으로 한다. 제공되는 실시간 교통정보 안내서비스는 최단거리 정보가 아닌 최적경로 개념의 정보로 해당 OD간의 교통상황에 대응하여 실시간으로 경로유도정보가 제공된다고 가정하였다. 분석대상을 단거리와 중거리로 구분하여 실시간 경로안내서비스에 대한 연 단위의 지불의사액을 추정하기 위해 개인속성, 정보이용 실태 및 만족도, 정보에 관한 이용자의 의식과 시설이용도 등을 변수로 사용하였으며, 생존분석 방법과 회귀모형을 이용하여 지불의사액을 산정하였다. 분석결과 단거리 구간의 실시간 경로안내서비스에 대한 평균 지불의사액은 4,034원/년이었고, 중거리 구간은 4,884원/년으로 나타나, 단거리 구간보다는 중거리 구간에 대한 실시간 경로안내시스템의 가치를 더욱 높게 평가 하고 있음을 확인하였다. 나아가 소득수준이 높을수록 정보의 필요성이 높고 자동차를 소유한 이용자일수록 그리고 해당경로에 대한 인지도가 낮을수록 지불의사액은 높게 나타났다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study proposes an estimate method of willingness to pay(WTP) for real-time route guidance systems using contingent valuation method(CVM) under double bounded dichotomous choice question(DBDCQ) and analysis for impact factors of WTP estimation. This study assumed that provided real-time traffic ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 연구에서 실시간 경로안내시스템의 가치를 추정하기 위해 사용될 변수의 종류와 변수별 예상되는 부호특성 등에 대해 살펴보기로 한다. 실시간 경로안내시스템에 대한 가치를 나타내는 지불의사 액에 영향을 미칠 것이라고 고려되는 변수를 개인 속성, 정보 이용실태 및 만족도, 정보에 관한 이용자의식, 시설 이용도의 4가지 범주로 구분하여 11개의 변수로 설정 하였다(표 2 참조).
  • 본 연구에서는 실시간 경로안내시스템의 가치를 산정하기 위해 평가대상을 단거리와 중거리로 구분하여 실시간 교통정보안내를 위해 지불하고자 하는 금액을 연간 단위로 설문을 하였다. 단거리와 중거리로 구분한 것은 거리의 차이로 인한 불확실성(통행시간의 분산의 크기 등)의 영향을 분석하기 위함이다.
  • 본 연구에서는 에서 보는 바와 같이 공공재의 가치추정에 효율적인 방법론인 이중양분선택형 질문법에 의한 CVM(조건부가치측정법)을 이용하여 실시간 경로안내시스템에 대한 이용자의 지불의사액(WTP)을 추정하는 방안을 제시하고 지불의사액의 산정에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 그 목적으로 한다.

가설 설정

  • 단거리는 OD간 최단거리로 10km 정도의 구간이며, 중거리는 29km 정도의 구간으로 선정하였다(그림 2 참조). 여기서 제공되는 실시간 경로안내서비스는 최단거리 정보가 아닌 최적경로 개념의 정보로 해당 OD간의 교통상황에 대응하여 실시간으로 경로유도정보가 제공된다고 가정하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
최적정보를 이용하여 우리는 어떤 편의를 가지게 되었는가? 현재 많은 운전자들이 다양한 실시간 교통정보 시스템(real-time traffic information system)으로부터 최적정보(최단거리, 최소비용, 우회경로정보 등)를 제공 받고 있다. 이러한 정보를 이용하여 운전자는 목적지까지 최적이라 판단되는 경로를 선택하고 있으며 교통정보의 적절한 활용은 상당한 편익을 가져오게 되었다.
이중양분선택형 질문법이란 무엇인가? 본 연구에서는 공공재의 가치추정에 효율적인 방법론인 이중양분선택형 질문법에 의한 CVM(조건부가치측정법)을 이용하여 실시간 경로안내시스템에 대한 이용자의 지불의사액(WTP)을 추정하는 방안을 제시하고 지불의사액의 산정에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 그 목적으로 한다. 제공되는 실시간 교통정보 안내서비스는 최단거리 정보가 아닌 최적경로 개념의 정보로 해당 OD간의 교통상황에 대응하여 실시간으로 경로유도정보가 제공된다고 가정하였다.
CVM을 이용하여 무엇을 하는 것이 목적인가? 본 연구에서는 공공재의 가치추정에 효율적인 방법론인 이중양분선택형 질문법에 의한 CVM(조건부가치측정법)을 이용하여 실시간 경로안내시스템에 대한 이용자의 지불의사액(WTP)을 추정하는 방안을 제시하고 지불의사액의 산정에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것을 그 목적으로 한다. 제공되는 실시간 교통정보 안내서비스는 최단거리 정보가 아닌 최적경로 개념의 정보로 해당 OD간의 교통상황에 대응하여 실시간으로 경로유도정보가 제공된다고 가정하였다.
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참고문헌 (18)

  1. 이의은, 김준정, "조건부가치측정법을 이용한 고속도로 교통정보의 가치 산정에 관한 연구", 한국ITS학회논문지, 제3권제2호, pp.55-68, 2004/9. 

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  6. C.H. Tang, J.T. Liu, C.W. Chang and W.Y. Chang, "Willingness to pay for drug abuse treatment: results from a contingetn caluation study in Taiwan", Health Policy, vol.82, pp.251-262, 2007. 

  7. J. Zarnikau, "Consumer demand for 'green power' and energy efficiency", Energy Policy, vol. 31, pp.1661-1672, 2003. 

  8. 이병주, 서임기, 남궁문, "CVM을 이용한 관광지환승 교통서스템의 편익추정에 관한 연구", 대한교통학회지, 제25권제4호, pp.57-66, 2007/8. 

  9. 손영국, 조건부가치측정법을 이용한 교통정보 가치 평가에 관한 연구, 원광대학교 대학원, 석사, 2002. 

  10. 금기정, 민경태, 김원태, 왕이완, 유재상, "조건부가치측정에 의한 Mobile 교통정보 제공형태 가치에 관한 연구", 한국ITS학회논문지, 제5권제2호, pp.29-43, 2006/8. 

  11. 장수은, 강지혜, "통행시간 신뢰성 가치 산정에 관한 연구", 대한교통학회지, 제26권제6호, pp.133-142, 2008/12. 

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  14. 이환진, 오윤표, "조건부가치측정법에 의한 횡단보도 복원 및 육교개량의 가치평가에 관한 연구", 대한토목학회논문집, 제32권제4D호, pp.323-333, 2012/7. 

  15. 정우수, 임명환, 송영화, "조건부가치 추정법(CVM)을 이용한 국내 이동통신서비스에 대한 소비자 WTP 추정에 관한 연구", 경영과학, 제 25권제2호, pp.43-55, 2008/7. 

  16. A. Alberini, "Optimal design for discrete choice contingent valuation surveys: single bound, double bound and bivariate models", Journal of Environmental Economics and Management, Vol.28(3), pp.287-306, 1995. 

  17. 장수은, 강지혜, 이범신, 윤석강, "철도의 선택 및 비사용 가치에 관한 연구", 대한교통학회지, 제26권제6호, pp.143-154, 2008/12. 

  18. P.D. Allison, Survial analysis using SAS, SAS Institute Inc, 2010. 

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