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베이지안 접근법을 활용한 제2쇄빙연구선 건조사업의 경제적 편익 산정연구

An Economic Valuation Analysis of Building the Second Ice-Breaking Research Ship in Korea with Using Bayesian Approach

  • 조승국 (한세대학교 국제경영학과) ;
  • 이주석 (한국해양대학교 국제무역경제학부)
  • Cho, Seung-Kuk (Department of International Business, Hansei University) ;
  • Lee, Joo-Suk (Division of International Trade and Economics, Korea Maritime and Ocean University)
  • 투고 : 2018.06.18
  • 심사 : 2018.08.28
  • 발행 : 2018.08.31

초록

북극에 대한 관심이 높아지면서 쇄빙연구선의 필요성이 점점 커지고 있다. 특히 우리나라의 경우 2009년 진수된 7,500톤급의 아라온호가 유일한 쇄빙연구선인데, 현재 아라온호만으로는 북극과 남극의 관련 연구를 수행하는데 어려움이 있다. 이에 해양수산부에서는 제2쇄빙연구선의 건조를 추진 중에 있는데 제2쇄빙연구선 건조의 필요성과 규모의 적정성에 대한 논란이 있으므로 이러한 논란을 줄이고 보다 합리적인 의사결정을 위해서는 제2쇄빙연구선의 경제적 가치를 추정하는 것이 중요하다. 본 연구는 비시장재화의 가치측정방법론인 조건부 가치측정법을 활용하여 제2쇄빙연구선의 경제적 편익을 산정하였다. 특히 본 연구의 추정방법과 관련하여 통상적인 CVM은 가정되는 분포의 형태와 추정모형에 따라서 WTP 분석결과에 편차가 발생하게 된다. 이에 본 연구에서는 베이지안 추정법(Bayesian approach)을 활용한다. 분석결과에 따르면 가구당 연간 평균 WTP는 1,999원으로 추정되었으며 이를 전국 가구 수로 확대한 제2쇄빙연구선 건조 사업에 대한 총편익은 연간 약 373.9억 원인 것으로 산정되었다.

The need for ice-breaking research ships is growing as interest in the Arctic grows. In Korea the 7,500 ton ship Araon, launched in 2009, is the only icebreaker, and difficulty remains when conducting research at the North and South Pole. Thus, the Ministry of Maritime Affairs and Fisheries is pushing for the construction of a second icebreaker, and an economic valuation of a second icebreaker is needed. Such a study will help reduce controversy about the construction of a second icebreaker and help ensure reasonable decisions. The economic benefits of a second icebreaker were calculated using a contingent valuation method. In this study, a Bayesian Approach was applied, in contrast to previous methodology utilizing the maximum likelihood estimation method. According to this analysis, the average WTP per household was estimated at 1,999 won per year, and the total benefit from the construction of a second icebreaker was estimated at 373.9 billion won per year.

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참고문헌

  1. Cameron, T. and J. Quiggin(1994), Estimation Using Contingent Valuation Data from a "Dichotomous Choice with Follow-Up" Questionnaire, Journal of Environmental Economics and Management, Vol. 27, No. 3, pp. 218-234. https://doi.org/10.1006/jeem.1994.1035
  2. Gelfand, A. E., S. Hills, A. Racine-Poon and A. F. Smith(1990), Illustration of Bayesian inference in normal data models using Gibbs sampling, Journal of the American Statistical Association, Vol. 85, No. 412, pp. 972-985. https://doi.org/10.1080/01621459.1990.10474968
  3. Jung, J. Y., J. S. Lee and E. C. Choi(2017), Measuring the Economic Benefits of Urban Regeneration Project in Seoul - The Case of Platform Chang-dong 61, Journal of the Korean Data Analysis Society, Vol. 19, No. 2, pp. 743-753.
  4. KMI(2017), Korea Maritime Institute, Monthly Trend.
  5. Kwon, Y. J., S. K. Baek and S. H. Yoo(2014), Economic Feasibility Analysis of Marine Ecosystem Restoration Technology Program, Journal of the Korean Society of Marine Environment and Safety, Vol. 20, No. 2, pp. 130-142. https://doi.org/10.7837/kosomes.2014.20.2.130
  6. McFadden, D.(1994), Contingent Valuation and Social Choice, American Journal of Agricultural Economics, Vol. 76, No. 4, pp. 689-708. https://doi.org/10.2307/1243732
  7. Trautmann, H., D. Steuer, O. Mersmann and B. Bornkamp(2014), Truncated normal distribution, R package version 1.0-7, https://CRAN.R-project.org/package=truncnorm/.
  8. Yoo, S. H.(2002), Using Bayesian Estimation Technique to Analyze a Dichotomous Choice Contingent Valuation data, Environmental and Resource Economics Review, 11(1), pp. 99-120.