• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.495-521
• /
• 2009

본고는 식품위험이 현실화되지 않은 상황에서 건강위해에 대한 심리적 불안과 우려로 인하여 발생할 수 있는 소비감소와 후생손실을 2008년 4월 미국산 쇠고기 수입재개 발표에 따른 BSE 위험을 사례로 분석하였다. 조건부가치측정법이나 실험시장접근법을 사용하여 식품안전에 대한 소비자들의 단위당 지불의사나 가격프리미엄을 도출했던 기존의 연구들과는 달리, 소비자들이 기록한 쇠고기 구입량, BSE 위험에 대한 주관적 심각성, 표본내 개인들이 직면한 가격지수 등을 산정하여 개인별 쇠고기 수요함수를 추정하고 소비자들이 주관적으로 체험하는 정확한 후생효과인 동등변화(EV)와 소비자잉여의 변화를 측정함으로써 소비자들이 식품안전성에 부여하는 가치를 측정하였다. 2008년 10월 말부터 11월 중순까지 쇠고기를 소비하는 360명의 주부들을 대상으로 실시한 설문조사 자료를 사용하여 쇠고기 수요함수를 추정한 결과, 수입재개 발표 전 후의 경우 모두 자체 가격, 대체재의 가격, 그리고 소득변수 등의 부호가 경제이론에 부합되었고 통계적으로 유의하였으며 발표 전 후 두 기간 동안에 큰 차이가 관찰되지 않았다. 반면에 수업재개 발표 이후 형성된 BSE 위험에 대한 심각성을 나타내는 변수는 발표 이후의 수요함수에서는 통계적으로 유의한 부의 부호를 가진 반면에, 발표 이전의 수요함수에서는 통계적으로 유의하지 않았다. 그리하여 수입재개 발표 후의 BSE 위험에 대한 우려증가로 인한 품질저하 인식에 따른 소비자들의 후생손실을 측정한 결과 가구당 30,000원 정도로 계산되었다. 또한 이 정도의 후생손실을 가져올 BSE 위험에 대한 우려수준은 수입재개 전에 비하여 35% 이상 증가한 것으로 나타났다.

• 농촌지도와개발
• /
• 제23권4호
• /
• pp.387-403
• /
• 2016

This paper estimated the demand function of the cuts of Korean beef and imported beef by using the consumer panel and retail price data from the Korean Agro-Fisheries & Food Trade Corporation, and the weather data from the Korea Meteorological Administration with an log-log model and AIDS model. The results show that the preference for cuts of beef used for cooked soup, steamed dish, Changjorim are more elastic than cuts used for roasting when there is a change in price and income in the estimation of demand function of Korean beef. On the other hand, consumers respond sensitively with the demand of roasting part compared to steamed dish, Changjorim, soup when there is change in price and income in the estimation of demand function of imported beef. The results indicate that there is substitutional relationship between Korean beef and imported beef, because Korean beef cuts used for roasting can substitute for imported roasting part and the same relationship applies to steamed dish, soup, Changjorim. In addition, family number, family member, husband job, purchasing place, means of transportation, purchasing time, weather are statistically significant.