이 연구는 지리산 국립공원 방문자를 대상으로 경관선호 모델을 형성하기 위하여, 지리산 경관과 영국의 케이른고럼스 경관의 선택적 상황에서 경관선호를 결정하게 하는 요소로서 시각적 경관 요소와 더불어 경관자체의 효과를 검증하는 조건부 로짓모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 선택적 상황에 따른 경관선호를 측정하기 위하여 지리산 국립공원을 방문한 탐방객에 대하여 영국의 케이른고럼스 국립공원의 경관사진과 지리산 경관사진을 쌍체로 배열한 사진설문조사를 실시하였다. 시각적 경관의 구성요소는 디지털사진측정의 과정을 거쳐 상호 수직적인 주요인들로 축약되어, 모델의 설명변수로 사용되었다. 연구의 결과, 시각적 경관의 구성요소만으로 형성되는 일반조건부로짓모델은 비유관대안도립성(IIA)의 가정을 충족하지 못하고, 모델의 설명력이 낮게 나타났다(${\rho}^2=0.06$). 반면, 대안특성상수(ASC)로서 표현되는 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델은 비유관대안독립성(IIA)의 가정을 충족하였고, 모델의 적합성 또한 양호하게 나타났다(${\rho}^2=0.25$). 이는 경관선호모델에 있어서 선호의 요인으로써 시각적 경관의 구성요소 뿐만 아니라, 경관자체의 효과를 포함하는 혼합조건부로짓모델이 적합한 것으로 해석된다.
This study was carried out to identify destination choice behavior for one-day use recreation areas. Previous positioning study was utilized to select 4 study areas, and the secondary data were used for logit analyses. The Hausamn-McFadden test for IIA was conducted to examine whether conditional logit models are valid methodology for this study. The results revealed that IIA assumption among the study areas was violated; therefore, generalized binomial and generalized multinomial logit models were used in this study. In the binomial logit analysis, 2 to 5 independent variables were included in the models: their $\rho$2 values were from 0.1to 0.323, and accuracy of predictions were from 65.38 to 79.86 percent. In the multinomial logit analysis, 4 independent variables were included in the model: its $\rho$2 value was 0.207, and accuracy of prediction was 45.82 percent. The results showed that the conditional logit should be used with caution because of the IIA assumption. Several suggestions were described, mainly due to utilization of the secondary data for this study.
This article shows that, in the logit models, the(conditional) expected utility of the decision makers choosing an alternative is invariant across all alternatives. This property of the logit model implies that the logit model can not explain the distributional wealfare effects of a transportation policy (or transportation investment) among different alternatives, and thus the logit model is not proper for evaluating transportation policy in equity aspects.
순서적 다항자료의 누적로짓 모형에 대한 베이지안 사후추론을 위하여 몬테칼로 깁스표본기법을 제안하였다. 원래의 모형에서는 깁스표본기법 적용에 필수적으로 요구되는 각 원소모수의 조건부 확률분포가 난수생성에 편리한 형태로 주어지지 않으므로 Albert and Chib(1993)과 Oh(1997)에서 이항 로짓모형에 사용한 바와 같이 적절한 잠재변수를 도입하여 깁스표본기법 적용에 매우 편리한 형태를 갖도록 한다.
소비자들이 실제로 선택한 행위를 분석하여 국립공원과 같은 자연생태계에 대한 수요를 분석하고 그 경제적 가치를 도출하는 대표적인 방법은 여행비용법과 이산선택모형을 이용하는 방법이다. 한국에서는 여행비용법의 적용사례는 상당히 많이 있으나, 상대적으로 많은 장점을 가짐에도 불구하고 이산선택모형을 적절히 적용한 연구사례는 아직 없는 실정이다. 본 연구는 전국적인 표본조사를 통해 18개 국립공원 가운데 방문지를 선택하는 행위를 조건부로짓모형과 계층로짓모형을 추정해 실증분석하고, 그 결과를 이용해 각 국립공원별 경제적 가치와 국립공원 특성별 경제적 가치를 도출한다.
This study introduces how to estimate the monetary value of intellectual capital of a public research institute by incorporating a non-market valuation technique, the choice experiments(CE). CE is a survey-based environmental valuation technique that has increasingly been popular over the last decade. The members of institute E, a typical type of public research institutes in Korea, were surveyed, before the data were fit to the conditional logit and mixed logit models. The total value of the institute's intellectual capital was estimated at approximately W3,377 billion for the year 2003. The institute's human, structural and relational capitals that comprise the intellectual capital were estimated at W18.7 billion, W10.7 billion and W4.4 billion respectively, for each of the components' index values improving by 1%. The human capital was placed a higher value than the other two. The study also shows that CE is a flexible technique that enables the researcher to estimate the monetary value of the intellectual capital whatever the index values of the component capitals and to interpret model estimation results more in depth by incorporating the mixed logit, a state-of-the-art discrete choice model, than the conventional conditional logic.
This paper was to use choice experiments in the analysis of consumer choice behavior and preferences for five different attributes(the origin of rice, a quality certificate, a quality control, a traceability system, the price of rice) in Cheongju City. Completed surveys yielded 712 responses which were analyzed using the conditional logit model to analyze the marginal willingness to pay of the four attributes(the origin of rice, a quality certificate, a quality control and a traceability system) per household and estimated the marginal willingness to pay of the set of feasible options. The result of this study can be used as a guide for the rice industry in the design of possible labeling schemes.
이 연구의 목적은 선택실험기법을 활용한 조건부 로짓 모델을 이용하여 산림경관기능이 가지는 경제적 가치를 추정하는데 있다. 이를 위해 산림경관의 속성과 수준을 선정하였는데, 속성은 산림형태, 임상, 소밀도, 휴양적 요소, 지불의사금액 등이 그것이다. 이를 토대로 SAS 9.1을 이용하여 Orthogonal과 Balanced를 이루는 96개 선택 집합을 4개 타입으로 구성하였으며, 서울을 포함한 7개 광역시 시민을 모집단으로 설정하여 연간 가구당 지불할 의사를 면접조사방법으로 총 280부를 조사하였다. 그 결과, Non-ASC 모형에서 Mcfadden' ${\rho}$는 0.21, 우도통계량은 -2,631로 나타났다. 그리고 산림경관에 대한 가구당 평균 지불의사금액은 266,723원으로 나타났다.
본 연구는 네트워크 이론 관점을 통해 50개 글로벌 해운선사의 항만 선택 결정요인을 규명하기 위해 중국과 한국의 주요 항만을 대상으로 분석했다. Conditional Logit Model을 통한 분석 결과, 글로벌 해운선사는 항만 선택에 있어 역내보다는 글로벌 차원에서의 네트워크를 상대적으로 더 중요하게 고려함을 규명할 수 있었다. 글로벌 해운선사는 항만의 역내 네트워크 중심성이 클수록, 그리고 글로벌 네트워크 연계성과 중심성이 높을수록 해당 항만을 선택하는 것으로 나타났다. 특히 한국 항만과 중국 항만을 별도로 분석한 경우, 본 연구에서 사용한 변수의 유의도와 계수의 크기로 볼 때, 글로벌 선사들은 한국의 항만 보다는 중국 항만을 더 중요하게 생각하고 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 설문조사가 아닌 2차 자료를 활용하고, AHP 기법이 아닌 CLM 모형을 통해 항만 선택에 관한 연구를 최초로 시도했다는 점에서 연구의 의미를 가질 수 있다. 그러나 설문이 아닌 2차 자료를 통한 분석이기 때문에, 글로벌 선사의 항만선택에 정의 또는 부의 영향을 미칠 수 있는 규명 가능한 변수들을 충분히 포함시키지 못하고 있다는 한계를 안고 있다.
조건부 로짓(Conditional Logit: CL)모형은 모형추정 및 결과해석이 비교적 용이하다는 장점으로 널리 사용되는 반면에 응답자의 선호이질성(preference heterogeneity)을 충분히 반영하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 최근 지배적인 방식으로 제시되고 있는 두개의 모형인 혼합로짓(Mixed Logit; ML)모형과 잠재계층모형(Latent Class Model; LCM)을 사용하여 우리나라 보령댐 주변 습지보호에 있어서 응답자간 선호이질성을 설명하고자 하였다. 6대광역시와 보령시 표본에 대하여 응답자별 이질성의 존재여부를 검토한 결과 두 지역간 뚜렷한 차이가 있음을 알 수 있었다. 즉 보령시의 경우에는 응답자간 선호이질성이 뚜렷하게 나타난데 반하여 6대광역시의 경우 응답자간 선호이질성이 거의 나타나지 않았다. 따라서 6대광역시의 경우에는 모수추정을 위해 CL 모형의 사용이 가능하나 보령시의 경우에는 선호이질성을 반영하기 위해 ML모형이나 LCM에 근거한 모수추정이 요구된다. 선호이질성의 원인을 규명하기 위하여 교차항이 있는 혼합로짓모형과 잠재계층모형을 고려할 수 있다. 교차항이 있는 혼합로짓모형의 경우 관찰되지 않은 개인단위의 이질성을 설명할 수 있는 장점이 있다. 그러나 두 모형을 비교한 결과 LCM이 교차항이 있는 ML모형이 제공하지 않는 추가적인 정보를 보여주는 것으로 나타나고 있다. 따라서 본 연구에서의 응답자간 선호이질성은 혼합로짓모형에 의한 개인적인 수준보다 잠재계층모형에 의한 계층단위에서 더 잘 설명될 수 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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