[논문]당뇨병 환자 맞춤형 농식품 식단에 대한 소비자 지불의사금액

이상호

doi:10.11625/kjoa.2017.25.4.699

당뇨병 환자 맞춤형 농식품 식단에 대한 소비자 지불의사금액
The Analysis on Consumers' Willingness to Pay for Customized Agricultural Products in Diabetes 원문보기

韓國有機農業學會誌 = Korean journal of organic agriculture, v.25 no.4, 2017년, pp.699 - 710

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This study analyze the willingness to pay for customized agricultural products to diabetes. For this purpose, a survey was carried out for patients with diabetes 212 patients. The main results are as follows. First, the survey found that the interest in health and food was found to be very high in 93.9 % and 85.9 % respectively. This means that there is sufficient market potential if customized food and diets for diabetes are developed. Second, the Logit analysis showed that influential factor for the willingness to pay for a customized diet. The higher the risk, the better the health outcomes, the higher the likelihood that the higher the level of income, the more likely it is to purchase a product for a diabetic food package. Third, the average amount of willingness to pay for the customized food for diabetes patients was 7,823.5 won and the truncated average value was 6,953.3 won.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이 논문은 환자 및 환자가족의 맞춤형 식품·식단에 관한 자료를 수집하고, 이를 바탕으로 환자맞춤형 식품·식단에 관한 지불의사금액 추정을 목적으로 하였다. 분석자료는 2014년 9월~10월 대구광역시와 경상북도의 환자 및 환자가족 212명을 대상으로 일대일 면접형 설문조사를 실시하였다.

제안 방법

이 논문에서는 당뇨병 환자맞춤형 식품·식단의 소비자 지불가치를 분석하였다. 이를 위해 당뇨병 환자 및 환자가족 212명을 대상으로 설문조사를 실시하였다.

대상 데이터

이 논문은 환자 및 환자가족의 맞춤형 식품·식단에 관한 자료를 수집하고, 이를 바탕으로 환자맞춤형 식품·식단에 관한 지불의사금액 추정을 목적으로 하였다. 분석자료는 2014년 9월~10월 대구광역시와 경상북도의 환자 및 환자가족 212명을 대상으로 일대일 면접형 설문조사를 실시하였다.

데이터처리

모수적 모형의 추정결과를 평가하기 위한 신뢰성 검정으로 먼저 이론적 검정은 파라미터의 부호가 이론적으로 예상된 부호와 일치하는가를 보았다. 또한 통계적 검정은 개별 독립변수에 대해서는 t-검정을, 전체에 대해서는 우도(Log-likelihood function)검정을 하였다.

이론/모형

양분선택형 질문을 사용하여 당뇨병 환자를 위한 맞춤형 식품·식단 꾸러미 상품의 지불의사금액(WTP)을 추정하기 위하여 함수형태를 가정할 경우 일반적으로 널리 사용되는 로짓모형을 적용하였다. ;
이 연구에서는 Hanemann (1984, 1989)이 제안한 효용격차모형을 사용하여 이산선택 자료로부터 힉스적 후생가치를 추정하고자 한다. 응답자가 자신의 효용함수를 정확하게 알고, 주어진 소득과 개인의 특성들에 근거하여 당뇨병 환자 맞춤형 식품·식단에 대해 느끼는 효용은 간접효용함수(v(j,m;s), m: 소득, s: 사회·경제적 특성변수들)로 표현된다.

성능/효과

둘째, 로짓모형을 통해 맞춤형 식단에 대한 지불의향에 영향을 미치는 요인들을 추정하였다. 분석결과 질병이 있을수록, 건강에 대한 관심이 많을수록, 소득수준이 높을수록 제시금액의 당뇨병 맞춤형 식품·식단 꾸러미 상품에 대해 구매할 확률이 높은 것으로 나타났다.
셋째, 당뇨병 환자 및 환자가족의 맞춤형 식품·식단 꾸러미 상품에 대한 평균 지불의사금액은 1식에 7,823.5원, 절단된 평균값은 6,953.3원으로 분석되었다.
주요 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 건강 및 식품·식단에 대한 관심도를 조사한 결과 보통이다이상이 각각 93.9%, 85.9%로 매우 높게 나타났다. 이는 당뇨병 등 특정 질병에 대한 맞춤형 식품·식단이 개발된다면 충분한 시장잠재력이 있다는 것을 의미한다.

후속연구

향후 연구과제로는 환자맞춤형 식품·식단 시장을 개척하여 질 좋은 농산물을 활용한 식품·식단 형성을 통해 농가의 농산물 판매량 제고를 도모할 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	맞춤형 식품·식단의 개발 효과를 극대화하기 위해 필요한 것은?	이러한 맞춤형 식품·식단의 개발 효과를 극대화하기 위해서는 시장규모에 대한 사전적 추정을 통한 적절 규모의 예산투입 결정이 필요하다. 그러나 개발된 식품·식단들은 모두 성공하는 것이 아니며, 실패할 확률도 존재하므로 환자 및 환자가족들의 수용에 대한 정확한 판단이 필요하다.
	본 연구에서 로짓모형에 사용된 변수는?	로짓모형에 사용된 변수에 대한 설명은 다음과 같다(Table 5). 종속변수는 응답자에게 제시한 맞춤형 식품·식단 꾸러미 상품 개발에 대한 제시금액의 지불의사 유무이다. 독립변수는 질병여부, 건강관심정도, 성별, 연령, 학력, 가족 수, 결혼여부, 소득수준 및 가격이다.
	환자 맞춤형 식품·식단 개발이 필요한 이유는?	각 질병마다 적절한 식품 섭취의 기준이 다르므로, 환자 맞춤형 식품·식단 개발이 필요하다. 모든 식품의 성분 및 영양성분을 파악하는 것은 많은 노력과 시간이 필요하며, 개별가정에서 식품 및 식단을 구성하기에는 시간과 정보가 부족할 수 있다.

참고문헌 (6)

Dickinson, D. L. and D. Bailey. 2002. Meat traceability: Are US Consumers Willing to Pay for It? Journal of Agricultural and Resource Economics. 27(2): 348-364.

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Jung, W. H. 2012. Measuring Willingness to Pay for Mandatory Production of Low Carbon Agrifood, Kyungpook National University Masters thesis.
Kim, C. S. and S. H. Lee. 2009. Welfare Evaluation in Contingent Valuation under Alternative Approaches for Incorporating Respondent Uncertainty. Environmental Policy Studies. 8(3): 163-180.

원문보기 상세보기
Lee, H. J. 2010. Measuring Willingness to Accept GM Food by Characteristics, Kyungpook National University Doctors thesis.
Lim, J. S. 2011. Diabetes Awareness Survey and Diet Survey in Low-income Diabetes Patients, Ewha Womans University Masters thesis.
Maria, S. F., L. M. Russell, B. J. Turpin, and R. J. Porcja. 2002. FTIR Measurements of Functional Groups and Organic Mass in Aerosol Samples over the Carribbean. Atmos. Environ. 36: 5185-5196.

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