Measurement of the Environmental Value of the Seomjin-River Estuary

섬진강 하구의 환경가치 추정

This paper attempts to measure the environmental value of the Seomjin-River estuary that has been comparatively well conserved but is confronted with the threat of its development. Especially, in order to elicit the environmental values of its four attributes, contingent valuation method(CVM) based on multi-attribute utility theory is applied and the CVM survey was rigorously designed to comply with the guidelines. for best-practiced CVM studies. We surveyed a randomly selected sample of 300 and 350 households in the Seomjin-River estuary-neighboring area(Gwangyang, Sooncheon, Yeosu, Hadong, Namhae) and seven large cities(Seoul, Busan, Incheon, Daegu, Daejeon, Gwangju, Ulsan), respectively and asked respondents questions in person-to-person interviews about what they would willing to pay for the estuary conservation and management program. Respondents overall accepted the contingent market and were willing to contribute a significant amount(5,763 won in the Seomjin-River estuary-neighboring area and 1,883 won in seven large cities), on average, per household per year, which implies that there is a large difference between the two. The aggregate values of the Seomjin-River estuary in the estuary-neighboring area and seven large cities amount to 1.52 and 14.05 billion won, respectively, per year. The quantitative values can be utilized in planning and decision-making about development versus conservation of the estuary.

본 논문에서는 비교적 잘 보존되어 있지만 개발의 위협에 직면해 있는 섬진강 하구의 환경가치를 추정하고자 한다. 특히 하구의 4가지 속성에 대한 가치를 도출하기 위해 다속성 효용이론에 근거한 조건부 가치측정법(CVM)을 적용하되, CVM 연구에서 지켜야 할 다양한 지침을 엄격하게 준수하면서 가구조사를 시행하였다. 구체적으로 하구 인근지역(광양, 순천, 여수, 하동, 남해) 300가구와 7개 대도시 지역(서울, 부산, 인천, 대구, 대전, 광주, 울산) 350 가구를 무작위로 추출하여 일대일 개별면접을 통해 섬진강 하구 관리방안에 대해 얼마나 지불할 의사가 있는지를 물었다. 응답자들은 전반적으로 조건부 시장을 잘 받아들였으며, 가구당 연 평균 지불의사액은 하구 인근지역의 경우 5,763원, 7개 대도시 지역의 경우 1,883원으로 분석되어 지역에 따라 큰 차이가 났다. 이 값을 해당 지역의 모집단으로 확장하였더니, 각각 연간 15.2억 원 및 140.5억 원이었다. 이 값은 하구의 보존 대 개발과 관련된 계획 수립 및 의사결정에 있어서 중요한 정량적 정보로 활용될 수 있을 것이다.