국내 민간투자사업의 추진 방식 중 수익형 민간투자사업은 수요 위험이 존재하는 방식이다. 수요 위험이 현실화 될 경우 민간사업자는 예상보다 낮은 수입으로 인해 재무적인 어려움을 겪으며, 정부도 안정적인 사회기반시설 운영에 차질을 빚을 수 있다. 따라서 정부는 수요 위험에 따른 위험 분담 정책을 다양하게 적용해 오고 있다. 하지만 정부의 위험 분담은 수요의 불확실성으로 인한 정부의 우발채무이며, 실시협약의 문구로 표현되어 기존의 전통적인 사업평가 방식인 NPV 방식으로는 위험을 계량화 할 수 없다. 본 연구는 수요 위험 분담 정책의 하나로 2015년에 도입된 손익공유형 방식(BTO-a)을 대상으로 수요 위험을 고려한 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하는데 목적을 두고 있다. 투자위험 분담은 금융에서의 옵션(option) 형태를 갖게 된다. 민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로 부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 투자위험 분담의 가치추정 방법론을 정립하고 사례 사업을 통해 결과의 적정성을 살펴보았다. 사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 투자위험 분담 가치는 약 120억원으로 추정되어 민간이 투자한 투자비의 약 4%를 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
국내 민간투자사업의 추진 방식 중 수익형 민간투자사업은 수요 위험이 존재하는 방식이다. 수요 위험이 현실화 될 경우 민간사업자는 예상보다 낮은 수입으로 인해 재무적인 어려움을 겪으며, 정부도 안정적인 사회기반시설 운영에 차질을 빚을 수 있다. 따라서 정부는 수요 위험에 따른 위험 분담 정책을 다양하게 적용해 오고 있다. 하지만 정부의 위험 분담은 수요의 불확실성으로 인한 정부의 우발채무이며, 실시협약의 문구로 표현되어 기존의 전통적인 사업평가 방식인 NPV 방식으로는 위험을 계량화 할 수 없다. 본 연구는 수요 위험 분담 정책의 하나로 2015년에 도입된 손익공유형 방식(BTO-a)을 대상으로 수요 위험을 고려한 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하는데 목적을 두고 있다. 투자위험 분담은 금융에서의 옵션(option) 형태를 갖게 된다. 민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로 부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 투자위험 분담의 가치추정 방법론을 정립하고 사례 사업을 통해 결과의 적정성을 살펴보았다. 사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 투자위험 분담 가치는 약 120억원으로 추정되어 민간이 투자한 투자비의 약 4%를 차지하는 것으로 나타났다. 즉, 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
The BTO-a projects is the types, which has a demand risk among the type of PPP projects in Korea. When demand risk is realized, private investor encounters financial difficulties due to lower revenue than its expectation and the government may also have a problem in stable infrastructure operation. ...
The BTO-a projects is the types, which has a demand risk among the type of PPP projects in Korea. When demand risk is realized, private investor encounters financial difficulties due to lower revenue than its expectation and the government may also have a problem in stable infrastructure operation. In this regards, the government has applied various risk sharing policies in response to demand risk. However, the amount of government's risk sharing is the government's contingent liabilities as a result of demand uncertainty, and it fails to be quantified by the conventional NPV method of expressing in the text of the concession agreement. The purpose of this study is to estimate the value of investment risk sharing by the government considering the demand risk in the profit sharing system (BTO-a) introduced in 2015 as one of the demand risk sharing policy. The investment risk sharing will take the form of options in finance. Private investors have the right to claim subsidies from the government when their revenue declines, while the government has the obligation to pay subsidies under certain conditions. In this study, we have established a methodology for estimating the value of investment risk sharing by using the Black - Scholes option pricing model and examined the appropriateness of the results through case studies. As a result of the analysis, the value of investment risk sharing is estimated to be 12 billion won, which is about 4% of the investment cost of the private investment. In other words, it can be seen that the government will invest 12 billion won in financial support by sharing the investment risk. The option value when assuming the traffic volume risk as a random variable from the case studies is derived as an average of 12.2 billion won and a standard deviation of 3.67 billion won. As a result of the cumulative distribution, the option value of the 90% probability interval will be determined within the range of 6.9 to 18.8 billion won. The method proposed in this study is expected to help government and private investors understand the better risk analysis and economic value of better for investment risk sharing under the uncertainty of future demand.
The BTO-a projects is the types, which has a demand risk among the type of PPP projects in Korea. When demand risk is realized, private investor encounters financial difficulties due to lower revenue than its expectation and the government may also have a problem in stable infrastructure operation. In this regards, the government has applied various risk sharing policies in response to demand risk. However, the amount of government's risk sharing is the government's contingent liabilities as a result of demand uncertainty, and it fails to be quantified by the conventional NPV method of expressing in the text of the concession agreement. The purpose of this study is to estimate the value of investment risk sharing by the government considering the demand risk in the profit sharing system (BTO-a) introduced in 2015 as one of the demand risk sharing policy. The investment risk sharing will take the form of options in finance. Private investors have the right to claim subsidies from the government when their revenue declines, while the government has the obligation to pay subsidies under certain conditions. In this study, we have established a methodology for estimating the value of investment risk sharing by using the Black - Scholes option pricing model and examined the appropriateness of the results through case studies. As a result of the analysis, the value of investment risk sharing is estimated to be 12 billion won, which is about 4% of the investment cost of the private investment. In other words, it can be seen that the government will invest 12 billion won in financial support by sharing the investment risk. The option value when assuming the traffic volume risk as a random variable from the case studies is derived as an average of 12.2 billion won and a standard deviation of 3.67 billion won. As a result of the cumulative distribution, the option value of the 90% probability interval will be determined within the range of 6.9 to 18.8 billion won. The method proposed in this study is expected to help government and private investors understand the better risk analysis and economic value of better for investment risk sharing under the uncertainty of future demand.
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문제 정의
본 연구의 목적은 BTO-a방식에 대해 정부 투자위험분담을 옵션가격결정 모형을 통해 가치를 산정하는데 있다. 투자위험 분담은 옵션(option)의 형태를 갖는다.
이에 본 연구는 교통수요 위험을 고려한 투자위험 분담의 가치를 실물옵션(real option) 방식을 통해 추정하고자 하며, 투자위험 분담 방식 중에서도 BTO-a 방식에 중점을 두고자 한다. 우선 민간투자사업의 BTO-a 방식의 개념을 살펴보고, 다음으로 실물옵션을 활용하여 BTO-a 방식의 정부 투자위험 분담의 적용성을 검토한 후, Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 적용하여 투자위험 분담 가치 산정 방안을 모색하였다.
가설 설정
교통량의 변동성은 표준정규분포를 가정하였으며 표준정규분포의 값은 마이크로소프트사의 엑셀의 “NORMSINV(RAND())” 함수로서 엑셀의 스프레드시트에서 구현하였으며, 시뮬레이션은 3,000회를 수행하였다.
5%를 적용하였다. 또한, BTO-a 방식의 정부위험분담 비율과 환수비율은 각각 70%, 30%로 가정하였으며, 이러한 가정을 통해 최종 도출된 민간의 실질 수익률은 2.50%로 전제하였다.
교통량 예측 오차 위험을 변동성 변수에 포함하지 않고 민감도 분석을 통해 결과 값을 제시하였다. 반면에 본 연구는 교통량 예측 오차 위험을 실물옵션의 변동성 변수에 포함하고 변동성 변수를 확률변수로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다.
이와 같은 방식은 Black-Scholes 옵션가격 모형을 직접 적용하지 못하는 단점이 있다. 반면에 본 연구에서는 Black-Scholes 모형의 변동성 변수에 교통량 예측 오차 위험을 적용하고 운영기간 30년간 30개의 옵션이 있다고 가정하면서 장래 교통량의 변동성 변화를 고려하였다. 이는 교통량 예측 오차 위험과 교통량 위험을 동시에 고려하면서 Black-Scholes 모형 적용이 가능하였다는 점이 선행연구들과 차별되는 부분이다.
매년도 정부가 지불해야하는 위험분담의 의무(SFi)는 실제 통행료 수입과 예측 통행료 수입의 상대적 가치에 있다. 즉, 운영수입을 구성하는 예측 교통량의 위험 정도에 따라 옵션 가치에 큰 영향을 줄 것이다.
제안 방법
하지만, 교통량 예측 오차는 단순히 실제 교통량이 예측 대비 어느 정도 비율로 시현되는지를 보여주는 지표로 실제 교통량이 예측 교통량 보다 작은 경우 마이너스(-)로 표현된다. 교통량 변동성은 음수이든 양수이든 실측치가 예측치로부터 얼마나 차이가 나는지 표준적인 편차를 구하는 값이므로 교통량 예측 오차식에 절대 값을 적용하였다.
1)을 적용한 반면 기초자산을 개통연도 추정 통행료 수입으로 하여 기초자산의 수준을 민감도 분석을 통해 수행하였다. 교통량 예측 오차 위험을 변동성 변수에 포함하지 않고 민감도 분석을 통해 결과 값을 제시하였다. 반면에 본 연구는 교통량 예측 오차 위험을 실물옵션의 변동성 변수에 포함하고 변동성 변수를 확률변수로 가정하여 시뮬레이션을 수행하였다.
Cheah and Liu(2006), Kim(2013), Ku(2015)는 교통량 위험으로 인한 옵션가치를 산정함에 있어 교통량 위험을 초기 교통량 예측 오차 위험과 운영기간의 교통량 위험으로 구분하였다. 교통량 위험을 적용하는 방식에 있어서도 장래 운영 수입을 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 직접 추정하는 방식을 적용하였다. 이와 같은 방식은 Black-Scholes 옵션가격 모형을 직접 적용하지 못하는 단점이 있다.
마찬가지로 본 연구의 기초자산도 시장성 자산이 아니므로 가격을 측정하기 어렵다. 따라서 본 연구의 기초자산의 현재가격은 예측교통량에 따른 해당연도 운영수입으로 설정하였다.
하지만, 이 변동성은 9개 민간투자 사업으로 추정된 평균적인 값으로서, 장래에 본 연구의 사례사업의 변동성과는 다를 수도 있다. 따라서, 변동성을 불확실한 위험요인으로 가정하고 확률 변수로 설정하여 교통량 예측 위험에 따른 옵션가치를 분석하였다. 변동성의 불확실성에 대한 분석은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 실시하였다.
금융옵션의 경우 기초자산의 과거의 실제 데이터를 가지고 추정이 가능하나 실물옵션의 경우 옵션의 기초자산이 되는 프로젝트 현금흐름의 과거 데이터가 없기 때문에 유사한 대용변수(proxy)를 적용해야한다(Cho and Park, 2004). 본 연구의 기초자산은 교통량에 따른 운영수입으로 유사 사업의 실제 운영수입의 변동성 즉, 교통량의 변동성을 대리변수로 한다.
이에 본 연구는 교통수요 위험을 고려한 투자위험 분담의 가치를 실물옵션(real option) 방식을 통해 추정하고자 하며, 투자위험 분담 방식 중에서도 BTO-a 방식에 중점을 두고자 한다. 우선 민간투자사업의 BTO-a 방식의 개념을 살펴보고, 다음으로 실물옵션을 활용하여 BTO-a 방식의 정부 투자위험 분담의 적용성을 검토한 후, Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 적용하여 투자위험 분담 가치 산정 방안을 모색하였다. 또한 실제 BTO-a 방식으로 제안된 00고속도로를 대상으로 투자위험 분담가치를 산정함으로써 모형 적용의 적정성을 검증하였으며, 끝으로 본 연구의 결론과 시사점을 도출하였다.
Shin(2009), Choi and Park(2013)의 연구는 BTO사업의 적정수익률 추정에 관한 연구를 진행하면서, MRG 방식이 수익률에 미치는 영향 정도를 파악하기 위해 Black-Scholes 옵션가격모형을 적용하여 MRG 가치를 산정하였다. 이들 연구는 변동성(volatility)을 고정 값(0.1)을 적용한 반면 기초자산을 개통연도 추정 통행료 수입으로 하여 기초자산의 수준을 민감도 분석을 통해 수행하였다. 교통량 예측 오차 위험을 변동성 변수에 포함하지 않고 민감도 분석을 통해 결과 값을 제시하였다.
결국 민간의 수익률이나 운영기간 정부보조금은 실제 운영수입에 따라 달라지는데, 실제 운영수입이 어떤 구간에 위치하느냐는 거의 대부분 수요위험에 달려있다. 정부의 투자위험 분담 가치를 산정하기 위해서는 반드시 수요위험이 고려되어야 하며, 본 연구는 실물옵션 평가 기법을 통해 수요위험을 고려하였다.
교통량에 따른 운영수입의 위험 및 불확실성으로 인해 투자위험 분담가치 역시 불확실성을 내재하고 있다. 투자위험 분담가치의 분포는 교통량 예측 오차의 확률 분포를 기초로 획득할 수 있으며, 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 교통량 위험에 따른 옵션가치를 분석하였다.
대상 데이터
BTO-a는 2015년부터 제도가 도입되어 추진되어 오고 있으며, 도로사업을 기준으로 2017년 지금까지 협약이 체결되거나 개통된 사례는 없다. 따라서 본 연구의 사례조사 대상으로 제안된 00고속도로 사업을 채택하였다16). 단,분석의 편의와 제안내용의 보호를 위해 민간사업비의 규모 및 주요 조건을 보정 · 단순화하였다.
최종적인 정부의 위험분담의 가치(Gov’t Risk Share Value)는 민간투자사업 관리운영기간(n) 동안 정부가 지불해야하는 위험분담의 의무를 모두 더한 값으로 Figure 4의 음영부분과 같다. 본 연구에서는 풋옵션 가격산정에 있어 1년 단위로 민간투자사업의 관리운영기간 30년을 고려하여 30개의 옵션으로 구성하였다. 즉 만기가 1년인 풋옵션 이 30개가 합쳐져서 정부의 투자위험 분담가치가 산정된다.
이론/모형
기초자산의 변동성은 기초자산의 변화율인 표준편차를 이용하여 구할 수 있다. 금융옵션의 경우 기초자산의 과거의 실제 데이터를 가지고 추정이 가능하나 실물옵션의 경우 옵션의 기초자산이 되는 프로젝트 현금흐름의 과거 데이터가 없기 때문에 유사한 대용변수(proxy)를 적용해야한다(Cho and Park, 2004).
따라서, 변동성을 불확실한 위험요인으로 가정하고 확률 변수로 설정하여 교통량 예측 위험에 따른 옵션가치를 분석하였다. 변동성의 불확실성에 대한 분석은 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 실시하였다. 몬테카를로 시뮬레이션 기법은 대표적인 확률분포 접근방법으로 위험 항목별로 확률변수를 설정하여 분포의 범위내에서 사업의 불확실성을 평가하는 기법이다.
이 사용되고 있다. 본 연구는 Shin(2009) 및 Choi and Park(2013)의 연구와 같이 Black-Scholes 옵션가격결정 모형14)을 적용하기로 한다. Black-Scholes의 옵션 가격모형의 풋옵션 산정식은 Equation 7과 같으며, 정부의 투자위험 분담가치 산정에 적용하였다.
민간사업자는 수입이 감소했을 때 정부로부터 보조금을 청구할 권리를 가지고 있으며, 반대로 정부는 일정 조건하에서 보조금을 지급할 의무를 가지고 있다. 본 연구에서는 Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 활용하여 정부의 위험 분담 의무와 민간의 권리에 대한 공정 가치를 추정을 시도하였다.
실물옵션 가치평가법은 Myers(1987)가 Black-Scholes 옵션모형을 금융자산이 아닌 기업의 실물자산을 대상으로 기초자산의 적용 범위를 확장함으로써 개념을 정립하였다. 이후 부동산 개발, 항만개발, IT, 인터넷투자 사업 등 다양한 분야에서 적용되어 오고 있으며, 사회기반시설과 관련하여서는 Garvin and Cheah(2004) 등은 도로건설시차선의 확장 및 포기에 대한 가치를 옵션을 통해 분석하였고, Jeong and Kim(2014)는 국도건설사업의 내재된 가치를 이항모형을 통해 도출하였으며, Kim and Lee(2012)는 항만배후단지의 사례로 Black-Scholes 옵션모형, 이항분포 모형, 몬테카를로 시뮬레이션 3가지 방법을 적용하여 비교 연구를 수행하였다.
반면, BTL 방식은 정부가 민간사업자에게 사회기반시설의 임대료를 지불하는 방식으로 사실상 수요 위험이 존재하지 않는다. 이중 본 연구에서 초점을 맞추고 있는 방식은 BTO 방식이다. BTO 방식은 실제 수요가 예측한 수요를 밑돌게 되면 민간사업자에게 재무적인 어려움이나 심지어 파산할 수 있는 방식이다1).
성능/효과
Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 이용한 사례사업의 매년도 풋옵션 가격의 크기를 측정한 결과 30년간 약 120억원으로 산정되었다(Table 6). 즉 정부는 BTO-a 방식을 선택함으로써 민간사업자에게 약 120억원의 가치를 재정지원하고 있다고 볼 수 있으며, 이 금액의 크기는 민간이 프로젝트에 투자하는 민간투자비인 3,000억원 대비 약 4%를 차지한다.
대상사업의 Black-Scholes 옵션 모형의 5가지 변수는 Table 4와 같이 설정하였다. 교통량 변동성은 현재 운영 중인 9개 민간투자사업 고속도로의 실제 교통량과 협약(예측) 교통량의 오차를 적용하였는데 변동성의 평균이 34%로 측정되었으며, 표준편차는 약 11.6%로 분석되었다(Table 5 참고).
정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다. 교통량 위험을 확률변수로 가정할 경우 사례사업에서 도출된 옵션가치는 평균이 122억원이고 표준편차는 36.7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다.
7억원으로 도출되었다. 누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 다만, 사례사업의 경우 교통량예측 오차를 교통량 위험으로 보고 Black-Scholes 모형에 직접 적용하였으나, 변동성(volatility)을 추정하는 방법은 단순하게는 표준편차부터 옵션가격에 내재되어 있는 예측치를 추정하는 내재변동성(implied volatility) 등 다양하므로, 향후 후속 연구를 통해 보다 유의미한 결과를 도출할 수 있을 것으로 본다.
우선 민간투자사업의 BTO-a 방식의 개념을 살펴보고, 다음으로 실물옵션을 활용하여 BTO-a 방식의 정부 투자위험 분담의 적용성을 검토한 후, Black-Scholes 옵션가격결정 모형을 적용하여 투자위험 분담 가치 산정 방안을 모색하였다. 또한 실제 BTO-a 방식으로 제안된 00고속도로를 대상으로 투자위험 분담가치를 산정함으로써 모형 적용의 적정성을 검증하였으며, 끝으로 본 연구의 결론과 시사점을 도출하였다.
사례 사업은 제안된 고속도로 민간투자사업을 대상으로 하였으며, 분석결과 옵션가격이 약 120억원으로 추정되어 정부의 투자위험 분담가치는 총민간투자비의 약 4% 가치가 있는 것으로 나타났다. 정부가 투자위험을 분담함으로써 120억원의 재정지원을 추가로 투입하는 효과로 볼 수 있다.
시뮬레이션 결과의 통계량과 히스토그램은 아래와 같다. 투자위험 분담 가치는 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 확률이 90%를 차지하는 것으로 도출되었다.
후속연구
누적분포를 도출한 결과 90% 확률 구간의 옵션가치가 69억원에서 188억원의 범위에서 결정될 것으로 나타났다. 다만, 사례사업의 경우 교통량예측 오차를 교통량 위험으로 보고 Black-Scholes 모형에 직접 적용하였으나, 변동성(volatility)을 추정하는 방법은 단순하게는 표준편차부터 옵션가격에 내재되어 있는 예측치를 추정하는 내재변동성(implied volatility) 등 다양하므로, 향후 후속 연구를 통해 보다 유의미한 결과를 도출할 수 있을 것으로 본다.
본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다. 또한 정부의 환수금과 프로젝트의 수익률을 결정짓는 환수비율에 대해서는 아직까지 별다른 산정 기준이 없어 민간사업자는 다양한 환수비율을 정부에 제안하고 있는 실정이나 본 연구의 제시한 방식을 활용한다면 환수에 대한 가치도 동일하게 산정하여 적정 환수비율을 모색할 수 있을 것이다.
본 연구에서 제시한 방법은 미래수요의 불확실성하에서 정부와 민간사업자가 더 나은 위험 분석과 투자위험 분담에 대한 경제적인 가치를 이해하는데 도움을 줄 것으로 기대한다. 또한 정부의 환수금과 프로젝트의 수익률을 결정짓는 환수비율에 대해서는 아직까지 별다른 산정 기준이 없어 민간사업자는 다양한 환수비율을 정부에 제안하고 있는 실정이나 본 연구의 제시한 방식을 활용한다면 환수에 대한 가치도 동일하게 산정하여 적정 환수비율을 모색할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
국내 민간투자사업의 추진 방식은 어떤 것들이 있는가?
국내 민간투자사업의 추진 방식은 주로 수익형 민간투자사업(BTO: Build-Transfer-Operation, 이하 ‘BTO 방식’)과 임대형 민간투자사업(BTL: Build-Transfer-Lease,이하 ‘BTL 방식’)으로 추진되어 왔다. BTO 방식의 기본구조는 민간이 프로젝트의 사업비에 투자하여 시설을 건설한 후 투자비와 운영비는 직접적으로 사용료를 통하여 회수하는 구조이기 때문에 수요 위험이 존재하는 방식이라고 할 수 있다.
BTL 방식이란?
BTO 방식의 기본구조는 민간이 프로젝트의 사업비에 투자하여 시설을 건설한 후 투자비와 운영비는 직접적으로 사용료를 통하여 회수하는 구조이기 때문에 수요 위험이 존재하는 방식이라고 할 수 있다. 반면, BTL 방식은 정부가 민간사업자에게 사회기반시설의 임대료를 지불하는 방식으로 사실상 수요 위험이 존재하지 않는다. 이중 본 연구에서 초점을 맞추고 있는 방식은 BTO 방식이다.
정부는 민간투자자의 재무적인 어려움을 덜어주기 위해 BTO 방식의 위험 분담 정책을 어떻게 했는가?
이에 2015년 정부는 “정부와 민간이 사업위험을 분담하여 민간투자를 유치할 수 있는 제3자의 방식을 도입”2)하고자, 민간투자사업기본계획(이하 ‘기본계획’) 제32조부터 제33조의2를 개정 및 신설함으로써 위험분담형(BTO-rs: Build · Transfer · Operation - risk sharing, 이하 ‘BTO-rs’)과 손익공유형(BTO-a: Build · Transfer ·Operation - adjusted, 이하 ‘BTO-a 방식’)을 규정하였다.
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