본 논문에서는 Tobit 모형과 Heckit 모형을 소개한다. 이러한 모형은 절단된 자료의 분석에 사용되는데, 이때 절단된 자료란 연속형 자료가 아닌 특정 지점에서 절단이 발생하게 되거나 일정한 지점에서 개체가 양의 확률로 개체의 다수가 분포, 다른 영역에서는 연속형의 형태로 분포하는 자료를 의미한다. 이때 절단된 형태의 자료라는 특성을 고려하여 일반적인 선형회귀모형을 적합하는 경우 발생하는 문제점을 교정하고자 Tobit 및 Heckit 모형을 사용하나, 두 모형의 차이점이 명확하게 고려되지 않고 종종 혼용된 채 사용되었다. 따라서 여기서는 절단된 자료의 형태를 가정별로 세분화하여 모의자료를 통해 먼저 모형의 적합성을 비교하였으며, 이후 실제 자료를 바탕으로 모형을 적합하였다. 그 결과 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 없는 경우 Tobit 및 Heckit 모형 모두 잘 적합되나 Tobit 모형이 간소하면서도 참값에 더 근접하게 적합되는 것을 확인하였다. 하지만 절단 여부에 영향을 주는 잠재변수가 존재하는 경우에는 Heckit 모형만 적합이 잘 되는 것을 확인하였다.
본 연구의 목적은 2010년부터 2019년까지 우리나라 10개의 서비스산업을 중심으로 자료포락분석 (DEA)을 이용하여 생산효율성을 측정하고 단절토빗회귀모형과 중도절단토빗회귀모형을 이용하여 그 결정요인을 분석하는 것이다. 분석결과, 첫째, 추정된 서비스산업의 효율성은 대체적으로 매우 낮았고 양극화되어 있었으며, '하수·폐기물 처리, 원료재생업'의 경우 기술적 비효율성이 규모의 비효율성에 기인하는 것을 알 수 있었다. 둘째, 결정요인 분석에서는 투자와 연구개발비는 기술효율성에 정(+)의 관계에 있고, 해외직접투자와 접대비는 부(-)의 영향을 주는 것으로 측정되었다. 또한, 규모가 큰 산업일수록 효율성도 높은 것으로 나타났다. 따라서, 우리나라 미래의 산업인 서비스산업의 발전을 위한 정부의 경제정책은 투자와 연구개발활동을 통한 거시정책과 해외직접투자와 인적자본의 융합 등 미시적인 부문이 동시에 고려되는 보다 융합적 정책이 필요하다.
Tobin (1958)에 의해 처음 소개된 절단 회귀모형에서 베이지안 추정은 최대가능도 추정보다 실제값에 가까운 것으로 알려져 있으나 베이지안 방법론이 구간추정 문제에 있어서도 성공적으로 작동할 수 있을 지에 대해서는 알려진 바가 없다. 일반적으로 베이지안 방법론에서 사전분포는 분석자의 사전정보를 반영하기 때문에 주관적인 분석이 될 수 밖에 없는데, 이렇게 주관적인 분석에서는 빈도학파들이 요구하는 기준을 따르기 어렵다. 그러나 무정보사전분포는 때때로 빈도학파적 특성을 갖는 베이지안 추론을 가능하게 한다. 본 연구에서는 절단 회귀모형에서 무정보사전분포에 의한 베이지안 신뢰구간의 빈도학파적 특성을 살펴보고 최대가능도 추정 신뢰구간과 포함확률을 비교한다. 이를 통해 최대가능도 추정의 표준오차가 과소 추정되고 있음 밝힌다.
PURPOSES : The accuracy of travel time information is a key measure of effectiveness and reliability of advanced traveler information systems. This study aims at investigating drivers' perception on the acceptable level of information accuracy and their corresponding valuations. METHODS : A questionnaire survey was executed for collecting driver perception data to capture the expectation level of travel time information provided and their willingness to pay for the information. A Tobit model was adopted for exploring the relationship among the acceptable level, driver socioeconomic characteristics and travel attributes. Since drivers' willingness to pay for accurate travel time information can be different according to their travel lengths, a piecewise linear regression model was developed to capture the sensitivity of values of travel time information to travel length. RESULTS : The analysis results suggest that trip purpose and travel time are two dominant factors to determine drivers' acceptable level of travel time information. For business and short trips, drivers want more accurate information than for non-business and long trips. Drivers' willingness to pay for travel time information also varies depending on their incomes, trip purposes and travel lengths. The results also show that drivers' valuation of travel time information provided is sensitive to their travel length. For longer trips, drivers are less sensitive to travel time information and then put less value on the information provided. CONCLUSIONS : Censored nonlinear regression models are developed to estimate drivers' acceptable accuracy for travel time information and their valuation using questionnaire survey data. The findings on drivers perception to the required accuracy of travel time information and their corresponding willingness to pay can be used in the design and deployment of advanced traveler information system to improve its effectiveness and usefulness through high compliance.
본 연구에서는 시민들이 인식하고 있는 자전거의 특성과 공공자전거시스템의 사회적 가치에 대한 상관관계를 분석하였다. 이를 위해 최근 10년간 전 세계적으로 활발히 진행되고 있는 공공자전거 서비스를 대상으로 해당 교통 시스템에 대한 사회적 가치를 시민들의 지불의사액으로 설정해 연구를 진행하였다. 지불의사액 추정을 위해서 CVM 방법 중 가장 활발히 활용되고 있는 이중양분선택형(double-bounded dichotomous choice)과 개방형 질문을 통합 활용하여 수원시 시민 1,722명을 대상으로 설문조사를 하였다. 공공자전거에 대한 특성 요소도 함께 질의하여 그 결과를 이항 로지스틱 회귀모형(binary logistic regression)과 중도절단회귀모형(censored regression)을 통해 공공자전거시스템에 대한 사회적 가치인식과의 관계를 검증하였다. 분석결과 월지출 교통비, 소득 그리고 자전거 소유 등의 변수와 함께 교통체증의 해소가 가능한, 버스와 승용차와 같은 교통수단, 높은 이동성을 가지는 수단으로서의 자전거의 특성이 공공자전거의 사회적 가치를 향상시키는 것으로 분석되었다. 이는 공공자전거에 대한 긍정적인 특성들이 인식되면 해당 시스템의 가치를 높게 평가하는 행태로 이어지며, 궁극적으로는 시스템의 이용 가능성을 향상시킨다고 해석될 수 있다. 공공자전거시스템에 대한 특성인식의 중요성을 검증한 본 연구결과를 토대로 공공자전거시스템의 효율성 제고를 위한 정책 추진 전의 검토사항에 대해 고찰해 본다.
서울 및 수도권 지역의 미세먼지 문제는 지역 주민의 건강, 생태계 및 산업활동에 다양한 영향을 미치며 최근 가장 심각한 환경문제의 하나로 대두되고 있다. 정부와 개인은 미세먼지 문제에 대응하기 위해 다양한 비용을 지불하고 있다. 따라서, 본 연구는 동지역에 거주하고 있는 사회문화적 특성이 다른 두 집단(서울 및 수도권 지역의 외국인학교와 일반학교)의 학부모들을 대상으로 미세먼지 문제 해결을 위한 두 집단 간의 지불의사액이 어떻게 다른지를 추정하고자 한다. 응답자들의 지불의사액을 도출하기 위해 단일양분선택형(single-bounded dichotomous choice) 질문기법을 이용한 조건부가치추정법(contingent valuation model: CVM)을 사용하였다. 토빗과 프로빗모형을 이용한 지불의사액 추정 결과, 서울 및 수도권지역에 거주하는 전체 학부모들은 지역 내 미세먼지 문제 개선을 위한 청정 전기(green electricity) 사용료를 가구당 월평균 3,993원 가량 더 지불할 의사가 있는 것으로 추정되었다. 두 집단 간의 지불의사액 비교 시 비내국인 그룹(international group)은 월 3,325원, 내국인 그룹(domestic group)은 월 4,449원으로 다소 큰 차이를 보였는데, 이는 각 집단이 속한 사회문화적 배경의 차이에 따라 사회경제적 지위, 개인적 경험, 정부정책에 대한 신뢰 및 가치관 등이 개인의 지불의사를 결정하는데 다르게 작용한 것으로 보인다. 본 연구의 결과, 현재 수도권지역의 미세먼지 문제 해결을 위해서는 무엇보다 시민들이 미세먼지 문제를 청정 에너지 사용과 연결 지어 생각할 수 있도록 환경의식을 고취하는 것이 필요하며, 특히 사회문화적 배경이 다른 계층에 대한 정부 오염 저감 정책의 신뢰도 향상에 초점을 맞출 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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