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선호강도를 반영한 지불의사액 자료의 준모수적 분석 (Dealing with the Willingness-to-Pay Data with Preference Intensity: A Semi-parametric Approach)

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최초등록일 2025.07.01 최종저작일 2005.06
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선호강도를 반영한 지불의사액 자료의 준모수적 분석
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국환경경제학회
    · 수록지 정보 : 자원환경경제연구 / 14권 / 2호 / 447 ~ 474페이지
    · 저자명 : 유승훈

    초록

    응답자들에 따라 지불의사액(willingness to pay: WTP) 조사에서 응답한 WTP에 대한 확신도, 즉 선호의 강도가 다를 수 있다. 본 연구는 선호강도의 정도에 대한 정보를 얻기 위해 응답자가 응답한 WTP에 대해 선호강도가 어떤지에 대한 응답을 이끌어 내었다. 선호강도를 반영한 WTP 자료의 분석을 위해 본 논문에서는 Type 3 토빗모형의 적용을 고려한다. 이 모형을 추정하기 위해서는 통상 동분산 및 이변량 정규성을 만족하는 오차항 구조를 가정한 모수적 2단계 추정법을 적용한다. 하지만 이 가정들이 만족되지 않는다면 추정치는 비일치적이게 된다. 동분산과 정규성 가설에 대해 검정한 결과 유의 수준 1%에서 두 가정은 모두 기각되었다. 따라서 모수적 Type 3 토빗모형을 추정하는 데 요구되는 가정은 너무 제약적이라 할 수 있다.
    본 연구에서는 이 모수적 모형에 대한 대안으로 준모수적 Type 3 토빗모형을 적용한다. 분석결과 준모수적 추정은 모수적 추정보다 유의하게 우수하였으며, 더욱더 중요하게는 모수적 모형으로부터 계산된 평균 WTP 추정치는 준모수적 모형으로부터 계산된 것과 유의하게 다름을 알 수 있었다.

    영어초록

    Respondents, in the willingness to pay(WTP) survey, may have preference intensity about their stated WTP values. This study elicited a post-decisional intensity measure for each observed WTP answer for gathering information on the degree of preference intensity. In order to deal with the WTP data with preference intensity, this paper considers using the Type 3 Tobit model. This is usually estimated by the parametric two-stage estimation method assuming homoskedastic and bivariate normal error structure. However, if the assumptions are not satisfied, the estimates are inconsistent. The author has tested the hypotheses of homoskedasticity and normality, and could not accept them at the 1% level. The assumptions required to estimate the parametric Type 3 model are, therefore, too strong to be satisfied.
    As an alternative the parametric model, this study applies a semiparametric Type 3 Tobit model. The results show that the semiparametric model significantly outperforms the parametric model, and that more importantly, the mean WTP from the parametric model is significantly different from that from the semiparametric model.

    참고자료

    · 없음
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