Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 20, No. 1 pp. 329-338, 2019 https://doi.org/10.5762/kais.2019.20.1.329 ISSN 1975-4701 / eissn 2288-4688 농산물꾸러미속성별소비자선호분석 박재동 1, 김태균 2, 장우환 2, 임청룡 3* 1 경북농업농촌발전연구원, 2 경북대학교농업경제학과, 3 한국농어촌공사농어촌연구원 An Analysis on Consumer Preference for Attributes of Agricultural Box Scheme Jae-Dong Park 1, Tae-Kyun Kim 2, Woo-Whan Jang 2, Cheong-Ryong Lim 3* 1 Kyungpook Institute for Agriculture and Rural Development 2 Dept. of Agricultural Economics, Kyungpook National Univ. 3 Rural Research Institute, Korea Rural Community Corporation 요약본연구에서는농산물꾸러미속성별소비자선호분석을통해사업활성화방안을제시하고자하였다. 꾸러미의속성을구성함에있어서상품묶음방식과배송방식및가격으로구분하여설정하고, 선택실험법에의해각속성의수준변화에대한한계지불의사금액을추정하였다. 계량적분석을수행함에있어서보다효율적인모형을선택하기위하여잔차항에대한가정이서로다른조건부로짓모형, 이분산극한치모형, 다항프로빗모형, 혼합로짓모형등네모형을추정하였으며, 그결과상품묶음방식과배송방식및가격에대한추정계수값이모두통계적으로유의한것으로나타났다. 로그우도값의크기를기준으로볼때이분산극한치모형이자료에가장적합하는것으로나타났다. 이분산극한치모형의추정계수를활용한한계지불의사금액은상품묶음방식을고정형에서선택형으로변경할경우 1회당 7,096.6원, 배송방식중직접배송에대한소비자의한계지불의사금액은 1회당 3,497.5원, 콜드체인배송에대한한계지불의사금액은 1회당 4,035.2원으로나타났다. 이러한분석결과는정부의로컬푸드활성화를위한정책수립에기초자료로활용될수있을것이다. Abstract In this study, we analyze consumer preferences based on the agricultural box scheme attributes, and make a suggestion for business revival. We estimate the marginal willingness to pay (MWTP) for box scheme attributes using a choice experiment. Attributes include the bundle method, the delivery method, and price. To select an efficient model for statistical analysis, we evaluate the conditional logit model, heteroscedastic extreme value model(hev model), multinomial probit model, and mixed logit model under different assumptions. The results of these four models show that the bundle method, the delivery method, and price are statistically significant in explaining the probability of participation in a box scheme. The results of likelihood ratio tests show that the heteroscedastic extreme value model is the most appropriate for our survey data. The results also indicate that MWTP for a change from fixed type to selection type is KRW 7,096.6. MWTP for a change from parcel service to direct delivery and cold-chain delivery are KRW 3,497.5 and KRW 7,532.7, respectively. The results of this study may contribute to the government's local food policies. Keywords : Box Scheme, Choice Experiments, HEV model, Independence of Irrelevant Alternatives, Willingness to Pay 1. 서론 구매가격상승과농가수취가격하락을유발함과동시에유통단계, 거리및기간의증가로농산물의신선도하락농산물무역자유화와대량유통체계의확산은소비자등폐해가나타나면서, 대안적모델로서로컬푸드 (local * Corresponding Author : Cheong-Ryong Lim(RRI) Tel: +82-31-400-1769 email: lql8287@naver.com Received August 29, 2018 Revised (1st December 11, 2018, 2nd January 3, 2019) Accepted January 4, 2019 Published January 31, 2019 329
한국산학기술학회논문지제 20 권제 1 호, 2019 food) 가등장하였다. 우리나라의로컬푸드는직매장, 농민장터, 꾸러미사업, 학교급식등의형태로발전되고있다 [1]. 이중꾸러미사업은지역에서생산된농산물을모아하나의꾸러미형태로만들어소비자들에게정기적으로배송해주는직거래이며, 공동체지원농업 (community supported agriculture; CSA) 1) 의하나의형태이다. 우리나라의농산물꾸러미는 2005년충북오창농협에서 자연이랑 이라는이름으로 SK임직원및계열사를대상으로처음보급되기시작하였다. 그후전국여성농민회 ( 언니네텃밭 ), 작목반등의생산자조직, 지방자치단체 ( 전북완주 ), 농협 ( 오창농협, 남평농협, 제주농협등 ), 사회적기업등여러주체들에의해서확산되고있다 [9-10]. 2016년도농림축산식품부보도자료에따르면꾸러미는친환경농산물로인식되며, 정부의정책적지원에힘입어급격한성장을보이고있다. 2015년오창농협의친환경농산물꾸러미사업의매출액은 160억원으로꾸러미사업시작연도인 2005년이후 10년동안연평균 36.7% 증가하였다. 꾸러미사업은이와같이성장하고있지만, 소비자들은생산및유통이소비자중심이아니고생산자중심으로운영되고있다는문제를제기하고있다. 즉상품묶음이나배송방식등에있어서소비자의선택권이보장되지않기때문에꾸러미소비에대한만족도가떨어진다는의견을제시하고있다. 소비자의선택권을고려하여상품의구성이나배송방식등을변경할경우생산비가상승하기때문에사업의경제적타당성문제를직면하게되지만이보다우선적으로먼저소비자들의선호파악을통한시장의존재여부를판단할필요가있다. 꾸러미에대한국내선행연구로는생산자인농민과소비자가함께하는농업의한형태인미국의공동체지원농업에대한연구 [4-6], 생협, 농민시장, 꾸러미를중심으로한국과일본의먹거리운동비교 [9], 로컬푸드브랜드 꾸러미 의커뮤니케이션전략을위한소비자분석 [10] 등이수행되었다. 선행연구들에서는꾸러미사업또는사용자의지속소비의향이나비사용자의가입의향 1) CSA 는미국등에서발전된로컬푸드의형태이며, 소비자가생산에참여하거나사전적으로비용을지불하고, 생산물을분배받는형태이다 [2-6]. 이러한방식은위험을소비자와생산자가함께부담함으로서생산자는소득안정을기대할수있고, 소비자는생산참여를통해즐거움을얻을수있으며, 고품질안전농산물을확보할수있다 [7-8]. 등에대한연구들을수행하였지만, 꾸러미를구성하는속성에대한소비자들의선호를체계적으로분석하지는않았다. 해외에서우리나라의꾸러미와유사한형태는 box scheme이다. box scheme의소비자관련선행연구는대부분특정한국가나지역의사례중심이다. 예를들어소비측면에서의로컬푸드꾸러미를중심으로상호학습과커뮤니케이션관련덴마크의셸란과노르웨이의오슬로와스타방에르사례 [11], 유기농과일및야채로컬푸드꾸러미에대한소비동기부여관련영국과프랑스의사례 [12], 유기농꾸러미구성및소비관련스페인의알리칸테사례 [13], 도시농업에서의기업잠재력발굴에대한남아프리카공화국의케이프타운야채꾸러미사례 [14], 유기농꾸러미구성에관련한체코의브루노사례 [15], 소비자태도변화, 행동변화및 CSA 회원갱신관련미국위스콘신의 CSA 회원의사례 [16], 미국유타의 CSA 회원의식품소비, 태도및행동변화사례 [17] 등이있다. 이들선행연구의결과는특정한국가나지역에제한된것이기때문에우리나라꾸러미사업에적용하는것은한계가있다. 농산물꾸러미사업의활성화를위해서는더많은소비자들을확보해야하며, 이를위해서는소비자들이어떤형태의꾸러미를선호하는가를파악하는연구가선행되어야할것으로판단된다. 어떤상품의속성별지불의사금액은헤도닉가격모델 (hedonic price model) 과선택실험법 (choice experiments) 에의해추정될수있다. 헤도닉가격모델 [18] 은현시선호법 (revealed preference method) 의하나로실제가격자료를이용하며, 선택실험법은진술선호법 (stated preference method) 의하나로소비자조사자료를이용한다. 현재의꾸러미가격들은생산및유통방식이변화된경우의특성을나타내지못하기때문에헤도닉가격모델의이용은불가능하다. 따라서본연구의분석방법으로선택실험법을이용하여농산물꾸러미의속성별소비자선호를분석하고, 각속성별수준변화에대한지불의사금액 (willingness to pay) 을제시하고자한다. 2. 분석방법선택실험법은조건부선택법 (contingent choice method), 선택모형법 (choice modeling) 이라고도하며, 확률효용이 330
농산물꾸러미속성별소비자선호분석 론 (random utility theory) 에근거를두며, 재화나서비스의속성에대한부분가치 (part-worth) 를측정할수있다 [19-20]. 이와같은장점이있기때문에농식품, 환경, 의료, 관광등여러분야에서사용되고있다 [21]. 선택실험법에의해농산물꾸러미의속성별지불의사금액을추정하기위해, 여러가지꾸러미의속성과수준들로이루어진가상적인프로파일들을만들어소비자에게제시하고, 소비자로하여금자신이가장선호하는프로파일을선택하게한다. 이과정을정형화하기위해먼저소비자 가프로파일 로부터얻는효용은다음의식 (1) 과같이간접효용함수 (indirect utility function) 로나타낸다. (1) 여기에서 는소비자 가프로파일 의꾸러미를선택할때얻는효용수준으로확정적 (deterministic) 효용 와확률적 (stochastic) 부분 으로나눌수있다. 는꾸러미의묶음방식, 배송방식, 가격등농산물꾸러미의속성들 ( ) 의함수이며, 는확정적효용에서고려되지못한기타변수들의효과를반영하는오차항을나타낸다. 소비자 는식 (2) 와같이제시된여러개의프로파일들중에서가장높은효용수준을제공하는프로파일 를선택한다. 즉소비자는다양한프로파일중자신이가장선호하는농산물꾸러미프로파일을선택한다는것이다. (2) 소비자 가모두 개의프로파일중에서프로파일 를선택할확률은프로파일 가제공하는효용의수준이다른대안들보다클확률과같으며다음의식 (3) 과같이나타낼수있다. (3) 여기에서 는소비자 가프로파일 의꾸러미를선택할확률이며, 은확률함수를나타낸다. 이러한조사자료를이용하여재화나서비스의속성별지불의사를추정하기위해일반적으로조건부로짓모 형 (conditional logit model; CL) 이이용된다 [22-24]. 조건부로짓모형은오차항이독립적 (independent) 이고일치적 (identical) 인제1형태극한치분포 (Type Ⅰ Extreme Value Distribution) 를따른다고가정할경우이며, 다음의식 (4) 와같이나타낼수있다 [25]. (4) 여기에서 는척도모수 (scale parameter) 이며, 일반적으로 1의값으로가정된다. 그러나조건부로짓모형은위의오차항에대한가정으로부터무관한대안으로부터독립성 (independence of irrelevant alternatives; IIA) 이라는매우강한제약을지니고있다 [25]. 이는특정한대안을선택할확률이다른대안의존재에도일정해야한다는것이다 [26]. 이와같은문제를해결하기위하여오차항의제약을완화하는이분산극한치모형 (Heteroscedastic Extreme Value Model; HEV), 다항프로빗모형 (Multinominal Probit Model; MP), 혼합로짓모형 (Mixed Logit Model; ML) 등의모형을선택해야한다. 이분산극한치모형은오차항의이분산을허용하며 [27], 다항프로빗모형은오차항의이분산뿐만아니라상관관계도허용한다 [28]. 혼합로짓모형은소비자의이질적선호를반영하여모수의분포를추정한다. 즉이모형은오차항의종속성을허용하고, 소비자각각에대한선호의다양성을반영할수있다 [29-30]. 그러므로본연구에서는조건부로짓모형, 이분산극한치모형, 다항프로빗모형, 혼합로짓모형을각각추정하여비교한다. 3. 조사설계및자료 3.1 조사설계선택실험법에의해농산물꾸러미속성별지불의사금액을추정하기위해서는꾸러미의속성과각속성에대한수준의설정은중요한과정이다. 본연구는생산자중심의생산및유통방식으로운영되고있는현재의꾸러미사업이소비자의선택권을고려하여상품의구성이나배송방식등을변경할경우소비자들의선호정도를파악 331
한국산학기술학회논문지제 20 권제 1 호, 2019 하려고한다. 그러므로농산물꾸러미의속성 2) 을상품묶음방식, 배송방식, 가격등 3개로 Table 2과같이설정하였다. 상품묶음방식의수준은고정형과선택형의 2단계로구분하였다. 고정형은농산물꾸러미의구성을소비자가선택하는것이아니라생산자가결정하는방식이다. 선택형은소비자가스스로상품묶음을선택할수있는방식이다. 이와같은수준의설정은선택형에대한소비자들의선호를측정할수있다. 배송방식은택배, 직접배송, 콜드체인 ( 특장차 ) 배송의 3단계로구분하였다. 택배와직접배송은운송주체에대한속성이며콜드체인은신선도에대한속성이기때문에다른속성으로구분할수도있다. 그러나현재일반적인택배가콜드체인차량이아니고, 속성의수를가능한줄이기위해서하나의속성으로설정하였다. 그리고농산물꾸러미의가격은 6 개월회원및월 4회배송기준으로 1회당 25,000원, 27,500원, 30,000원, 32,500원, 35,000원의 5단계로구분하였다. 최고가격은개방식설문을활용한예비조사를통해수집된자료를참조하였으며, 최저가격은현재상품묶음방식이고정형이며배송방식이택배인농산물꾸러미의가격이거의 25,000원인점을고려하여설정하였다. 결정하는고정형꾸러미를월 4회기준으로공급하며, 1 회당 25,000원으로가정하였고새로운형태의농산물꾸러미개발을위해꾸러미속성 ( 상품묶음방식, 배송방식, 가격 ) 별수준을다음과같이구분하였다. 상품묶음방식은생산자가결정하는고정형, 소비자가선택하는선택형으로구분하였고, 배송방식은택배, 직접배송, 콜드체인 ( 특장차 ) 배송으로구분하였으며, 가격은 25,000 원, 27,500원, 30,000원, 32,500원, 35,000원으로책정하였다. Table 1과같은농산물꾸러미의속성과수준을이용하여프로파일을만들고, 응답자에게이속성들을지닌농산물꾸러미의대안을제시한다. 응답자에게세종류의대안을제시하고, 가장효용수준이높은대안을선택하도록설계하였다. 대안 A는현재의꾸러미로서고정된것이고, B와 C는세가지의속성 ( 상품묶음방식, 배송방식, 가격 ) 수준에대한직교설계에따라구성된설문세트마다서로다른값을지닌프로파일이다. 조사대상자가현재꾸러미사업에참여하고있는소비자들이므로 선택안함 은대안에서제외되었다. 선택실험법설문문항의예시는 Table 2와같다. Table 2. Questionnaire of Choice Experiments(example) Table 1. Attribute Level of Box Scheme Attribute Llevel Bundle Fixed, Unfixed Shipment Delivery, Direct Delivery, Cold-chain Delivery Price(won) 25,000, 27,500, 30,000, 32,500, 35,000 Box Scheme A (Current Status) B C Bundle Shipment Price Fixed Delivery 25,000 Fixed Unfixed Cold-chain Delivery Cold-chain Delivery 30,000 32,500 Check one( ) 정확한조사를위해응답자는농산물꾸러미의속성및수준에대하여정확하게이해해야하다. 먼저상품묶음방식이고정형이며, 배송방식이택배이며, 가격이 25,000원인현재의운영상태를설명한다. 그리고농산물꾸러미의속성에는상품묶음방식, 배송방식, 가격등속성변수들에대한수준을제시한다. 농산물꾸러미속성과수준에대한소개에있어서현재의농산물꾸러미사업은 6개월회원제로, 생산자가 2) 본연구에서지정하는속성은가상적상품을구성함에있어서변화를허용한요인을의미하며, 고려된속성이외의요인들은모두동일하거나불변으로간주한다. 농산물꾸러미상품의속성과속성별수준을모두이용하여설문지를작성할경우프로파일수 (2 3 5=30) 개에달하고이러한프로파일로구성된조합수는훨씬많게된다. 따라서직교설계 (orthogonal design) 를이용하여 D효율성을기준으로 48개의프로파일을구성하였으며, 설문의편의를위해 48개의프로파일을 6개의블록으로구분하였으며, 각응답자에게 Table 1과같은설문 8개를조사하였다 [31]. 3.2 자료수집농산물꾸러미의속성별소비자선호분석을위한자 332
농산물꾸러미속성별소비자선호분석 료수집에있어서, 조사시점당시농산물꾸러미사업에참여하고있는소비자를대상으로설문조사를실시하였다. 조사지역은대도시를대표해서대구광역시를, 중소도시를대표해서경상북도지역중꾸러미사업을운영중인포항, 경주, 안동, 영주, 상주, 경산, 청송, 예천및봉화를선정하였다. 조사기간은 2014년 9월 20일부터 10월 20일까지 31일간이며, 조사방법은면접조사를이용하였다. 응답자수는 202명이었으나, 불성실한응답자 31명을제외한 171명의조사자료를분석에사용하였다. Table 3. Social and Economic Characteristics of Respondents Sex Age Education Yearly Income Frequency (N) Ratio (%) Male 36 21.1 Female 135 78.9 30 or less 19 11.1 40s 69 40.4 50s 66 38.6 More than 60 17 9.9 Below middle school graduation 6 3.5 High school graduate 48 28.1 College graduate 98 57.3 More than graduate school 19 11.1 Less than 20 million won 20 million ~ less than 40 million won 40 million ~ less than 60 million won 60 million ~ less than 80 million won More than 80 million won 5 3.0 24 14.0 44 25.7 60 35.1 38 22.2 Apartment 137 80.1 Housing Type Detached house 21 12.3 Townhouse and others 13 7.6 Total 171 100 조사에참여한응답자의사회 경제적특성은 Table 3과같이요약된다. 성별로는여성이 78.9% 인 135명, 남성이 21.1% 인 36명으로나타났다. 이는가정의농산물소비주체는대부분여성이라는것을반영한다. 연령은 40 대가 40.4% 로가장많으며, 그다음으로 50 대 (38.6%), 30대이하 (11.1%), 60대이상 (9.9%) 으로조사되었다. 학력은대졸이 57.3% 로가장많으며, 고졸 (28.1%), 대학원이상 (11.1%), 중졸이하 (3.5%) 로나타났다. 소득수준은연간소득이 6,000만원에서 8,000만원미만이 35.1% 로가장높게나타났고, 4,000만원에서 6,000만원미만이 25.7%, 8,000만원이상이 22.2%, 2,000만원에서 4,000만원미만이 14%, 그리고 2,000만원미만 (3.0%) 의순으로조사되었다. 주거형태에있어서는아파트거주자가총 137명으로전체의 80.1% 로가장높게나타났다. 4.1 추정모형 4. 추정결과및해석 Table 2와같은선택실험법의설문형태에적합한경험적모형을추정하기위해식 (1) 에서나타난간접효용함수의확정적부분, 는다음의식 (5) 와같이세가지속성들 ( 상품묶음방식, 배송방식, 가격 ) 의함수로설정하며, 함수형태를선형 (linear) 으로가정한다. (5) 여기에서 : 상품묶음방식 ( 고정형의경우 0, 선택형의경우 1), : 배송방식1( 택배의경우 0, 직접배송의경우 1, 콜드체인의경우 0), : 배송방식2( 택배의경우 0, 직접배송의경우 0, 콜드체인의경우 1), : 가격 ( 원 ). 은상품묶음방식을나타내는더미변수이며, 고정형의경우는 0, 선택형의경우는 1을부여한다. 와 는꾸러미의배송방식을나타내는더미변수들이며, 은택배의경우 0, 직접배송의경우 1, 콜드체인의경우 0 이다. 또한 은택배의경우 0, 직접배송의경우 0, 콜드체인의경우 1이다. 는 6개월회원및월 4회배송기준으로 1회당가격이며, 25,000원, 27,500원, 30,000원, 32,500원, 또는 35,000원이다. 333
한국산학기술학회논문지제 20 권제 1 호, 2019 4.2 추정모형분석결과 조사자료를이용하여식 (4) 와식 (5) 의조건부로짓모형을추정하였다. 추정방법은최우추정법 (maximum likelihood estimation) 을이용하였으며, 그추정결과는다음의 Table 4와같이요약된다. Table 4. Estimation Result of Conditional Logit Model Variable Coefficient Standard error bundle 1) 1.8705*** 0.1505 shipping1 2) 0.5189*** 0.1713 shipping2 3) 1.2991*** 0.1698 price -0.0004*** 0.00002 N log likelihood AIC 684-502.34 1,013 1) : Bundle(Fixed=0, Unfixed=1). 2) : Shipment1(Delivery=0, Direct Delivery=1, Cold-chain=0). 3) : Shipment2(Delivery=0, Direct Delivery=0, Cold-chain=1). *** :Statistically significant at 1% significance level. Hausman IIA test: =50.89*** 네변수모두계수의추정치가 1% 수준에서통계적으로유의하다. bundle( 상품묶음방식 ), shipping1( 배송방식1) 과 shipping2( 배송방식2) 의추정계수는모두양 (+) 의부호를나타냈으며, shipping2의추정계수가 shipping1의계수보다더큰것으로나타났다. 이러한추정결과는소비자들이상품묶음방식에서고정형보다선택형을더선호하며, 배송방식에서는택배보다직접배송과콜드체인을더선호하며, 또한직접배송보다콜드체인을더선호한다는것을의미한다. 추정모형으로조건부로짓모형의적합성을검정하기위해 IIA 가정에대한하우스만검정 (Hausman test) 을수행하였다. 검정결과 통계량이 50.89로 1% 유의수준에서통계적으로유의한것으로나타나, 수집된자료가 IIA 가정을만족시키지못한다는것을확인할수있다. 그러므로조건부로짓모형을이용할경우추정결과에편의가발생할가능성이높다. 이와같은문제를해결하기위하여오차항의제약을완화하는이분산극한치모형 (HEV), 다항프로빗모형 (MP), 혼합로짓모형 (ML) 을추가적으로추정하였다. 세모형의추정결과는 Table 5와같이나타난다. HEV, MP 및 ML에서는추가적인모수에대한추정을하게되며, 이러한모수의추가가통계적으로적합한가에대해서우도비검정 (likelihood ratio test; LR test) 를이용하여판단하였다. 검정결과통계량이각각 Table 5. Estimation Result of HEV, MP and ML Models Variable HEV MP ML Coefficient Standard error Coefficient Standard error Coefficient Standard error bundle 1) 0.8719 *** 0.0514 2.0689 *** 0.3735 2.4281 *** 0.2487 bundle_ 2) 2.7989 *** 0.4915 shipping1 3) 0.4297 *** 0.0486 0.7003 *** 0.2330 1.1109 *** 0.2629 shipping2 4) 0.9255 *** 0.0547 1.7144 *** 0.4414 2.3831 *** 0.3389 price -0.0001 *** 9 10-6 -0.0004 *** 6 10-5 -0.0006 *** 4 10-5 5) 5.9368 *** 0.9854 5) 8.4570 *** 2.4624 6) 2.1243 *** 0.5625 6) 0.0625 *** 0.1493 N 684 684 684 Log Likelihood -477.06-498.48-487.65 LR test 50.56 *** 7.72 ** 29.38 *** AIC 966.1 1,009.0 985.3 1) : Bundle(Fixed=0, Unfixed=1). 2) : _S means spread coefficient of ML model. 3) : Shipment1(Delivery=0, Direct Delivery=1, Cold-chain=0). 4) : Shipment2(Delivery=0, Direct Delivery=0, Cold-chain=1). 5) : and means scale parameter of Alternative B and Alternative C. 6) : means standard deviation of Alternative A. means correlation coefficient of Alternative A and Alternative B. *** : Statistically significant at 1% significance level. ** : Statistically significant at 5% significance level. 334
농산물꾸러미속성별소비자선호분석 50.56, 7.72, 29.38로나타나 5% 또는 1% 유의수준에서통계적으로유의하게나타났으며, 이것은세모형에서각각추가된모수들이통계적으로적합함을반영한다. HEV, MP 및 ML의추정계수를살펴보면, bundle( 상품묶음방식 ), shipping1( 배송방식1), shipping2( 배송방식2), price( 가격 ) 에대한추정계수모두가 1% 유의수준에서통계적으로유의하다. 또한추정계수의부호들은모두조건부로짓모형의추정치와동일하다. bundle에대한추정계수는양 (+) 의값을가지는것으로추정되었는데, 이것은상품묶음방식이고정형에비해선택형이선호된다는것을반영한다. 배송방식에서 shipping1과 shipping2에대한추정계수도모두양 (+) 의값을가지는데, 이것은직접배송과콜드체인이택배에비해소비자의효용수준을증가시킨다. shipping2의계수가 shipping1의계수보다더크게추정되었으며, 이는콜드체인이직접배송보다더선호된다는것으로나타낸다. 가격의계수는음 (-) 의값을가지며, 이것은가격이증가할수록소비자의효용수준이감소하여꾸러미를구매할확률이감소하는것을의미한다. 추정계수를활용한추가적인분석을위해서는 HEV, MP 및 ML의세모형중분석자료에가장적합한모형을선택하는과정이필요하다. 본연구에서는 Log Likelihood와 AIC 값의크기를기준으로모형을선정하였다. HEV, MP 및 ML의 Log Likelihood 값은각각 477.06, -498.48, -487.65으로추정되어 HEV가가장크게나타났다. 또한 AIC 값은 966.1, 1,009.0, 985.3로나타나 HEV가가장작게추정되었다. 그러므로 MP와 ML에비해 HEV가더적합한모형을분석되며, 꾸러미의속성별지불의사금액을추정하기위해 HEV의추정결과를사용하였다. 4.3 지불의사금액 HEV의추정결과를활용한농산물꾸러미의속성별한계지불의사금액은 Table 6과같이요약된다. 상품묶음방식을생산자가결정하는고정형에서소비자가스스로선택할수있는선택형으로바꿀수있다면소비자들은꾸러미 1회당 7,096.6원을추가적으로지불할의사가있는것으로추정되었다. 이는소비자들이자신의선호하는상품을스스로선택할수있게됨으로써추가지불의사가있다는것을의미한다. 농산물꾸러미의배송방식이택배방식에서직접배송 으로이루어진다면소비자들은꾸러미 1회당 3,497.5원을추가적으로지불할의사가있는것으로추정되었다. 또한택배방식에서콜드체인으로이루어진다면소비자들은꾸러미 1회당 7,532.7원을지불할의사가있는것으로분석되었다. 따라서배송방식이직접배송에서콜드체인으로변경될경우 1회당 4,035.2원의추가지불의사가있음을알수있었다. 이와같은결과는농산물꾸러미사업의안정적성장을위해서콜드체인배송이가능한빨리도입되어야한다는것을나타낸다. Table 6. Marginal Willingness to Pay for Attributes of Box Scheme Attribute Level change MWTP Bundle Shipment Fixed Unfixed 7,096.6 Delivery Direct Delivery 3,497.5 Direct Delivery Cold-chain Delivery 4.035.2 5. 요약및결론 본연구는농산물꾸러미사업의활성화방안을제시하기위해꾸러미의속성별소비자선호를분석하였다. 꾸러미의속성을상품묶음방식과배송방식으로설정하고, 선택실험법에의해각속성의수준변화에대한한계지불의사금액을추정하였다. 분석을위해조건부로짓모형, 이분산극한치모형, 다항프로빗모형, 혼합로짓모형등네모형을추정하였으며, 그결과를정리하면다음과같이요약된다. 첫째, 모든분석모형에있어서농산물꾸러미사업의상품묶음방식의추정계수가양 (+) 의값으로나타났다. 이는소비자들이생산자가결정하는고정형보다소비자가스스로선택하는선택형을사용하여농산물꾸러미를구성할경우를더선호한다는것을반영한다. 둘째, 농산물꾸러미사업의배송방식중소비자들은택배에비해직접배송과콜드체인의배송을더선호하였다. 또한소비자들은콜드체인배송을직접배송보다더선호하는것으로분석되었다. 셋째, 농산물꾸러미가격변수의추정계수는음 (-) 의값으로추정되었다. 이는농산물꾸러미의 1회당가격이높을수록소비자의효용수준이감소한다는것을나타낸다. 335
한국산학기술학회논문지제 20 권제 1 호, 2019 넷째, 분석에사용한네모형중에서이분산극한치모형이자료에가장적합하였다. 이분산극한치모형의추정계수를활용한한계지불의사금액은상품묶음방식을고정형에서선택형으로바꿀경우 1회당 7,096.6원, 배송방식중직접배송에대한소비자의한계지불의사금액은 1회당 3,497.5원, 콜드체인배송에대한한계지불의사금액은 1회당 4,035.2원으로나타났다. 본연구의분석결과를바탕으로정책적함의를제시하면다음과같다. 첫째, 향후농산물꾸러미사업의지속적인발전과회원확대를위해서는단계별로소비자의선택권을확대해나갈필요가있다. 농산물꾸러미공급자들은회원들을대상으로생산시기이전에소비자사전조사를통해꾸러미상품묶음에포함될작목을선정할필요가있다. 또한, 지역내에서생산할수없는품목은소비자와의협의를통해조정하며, 장기적으로는생산농가의확대와지역단위의확장을통해생산가능한작목의범위를확대해나가는것이바람직할것이다. 둘째, 택배는채소류, 엽채류등일부농산물의신선도저하, 토마토, 포도등수송과정에서상품성저하등의문제점이노출되고있으므로농산물꾸러미생산농가들은인근도시지역의회원들에대해서는택배보다는직접배송방식을도입하는것을적극적으로고려할필요가있다. 또한장기적으로직접배송의경우콜드체인시스템을도입하여농산물의신선도를높임으로써회원소비자의만족도를제고하고자노력해야한다. 셋째, 상품묶음방식을선택형으로바꾸거나배송방식을직접배송이나콜드체인배송으로변화할경우꾸러미생산비가상승할것이다. 만약생산비상승이소비자들의본연구에서추정한한계지불의사금액보다더클경우정부및지방자치단체의지원을통해꾸러미사업의활성화를도모할필요가있다. 정부및지방자치단체에서는꾸러미사업의활성화를위해콜드체인배송차량지원및선택형꾸러미에대한인건비지원등지원을고려할필요성이있다. 또한단위당비용절약을위해공급자들의협업체구성도고려해볼수있다. 꾸러미사업의활성화는지역농가들의농가소득증대에긍정적인역할을할수있을뿐더러더나아가서지역경제활성화에도기여할수있을것이다. 본연구는농산물꾸러미사업의활성화를위한수요측면의분석이다. 그러나수요측면의속성변화는공급측면의비용변화를유발할수있기때문에사업의경제적 합리성을검증하거나사업활성화를위한정부지원규모추정을위해서는공급측면에대한추가적인분석이필요하다. 동시에지역별, 기간별공급가능품목간차이가인해발생하는지불의사금액차이등에대한추가적인연구를통한현실성제고가필요하다. References [1] S. W. Baek, S. H. Kim, Shopping Motives and Customer Satisfaction in the Local Food Store, Korean journal of food marketing economics, vol. 30, no. 2, pp 47-66, 2013. [2] C. A. Cone, A. Kakaliouras, Community Supported Agriculture: Building Moral Community or an Alternative Consumer Choice, Culture and Agriculture, vol. 52, pp. 28-31, 1995. DOI: https://doi.org/10.1525/cuag.1995.15.51-52.28 [3] C. A. Cone, A. Myhre, Community Supported Agriculture: A Sustainable Alternative to Industrial Agriculture?, Human Organization, vol. 59, no. 2, pp. 187-197, 2000. DOI: https://doi.org/10.17730/humo.59.2.715203t206g2j153 [4] J. D. Kim, Community Supported Agriculture in United States, Korean regional sociology, vol. 5, no. 2, pp.153-176, 2004. [5] B. D. Park, The Situations and Its Challenges of Community Support Agriculture as a Local Food System: A Case Study of Old Trail Market, Moorehead, Minnesota, USA, Journal of Korean Rural Sociological Society, vol. 15, no. 1, pp. 133-174, 2005. [6] W. D. Kim, Farmers Markets and Community Supported Agriculture in the United States: Characteristics and Ways for Revitalization from the Viewpoint of the Embeddedness, Korean Journal of Sociology, vol. 50, no. 1, pp. 75-117, 2016. DOI: https://doi.org/10.21562/kjs.2016.02.50.1.75 [7] C. Nickerson, Community-supported agriculture: A Risk-Reducing Strategy for Organic Vegetable Farmers, American Journal of Agricultural Economics, vol. 79, no. 5, pp. 1729, 1997. [8] J. P. Cooley, D. A. Lass, Consumer Benefits from Community Supported Agriculture Membership, Review of Agricultural Economics, vol. 20, no. 1, pp. 227-237, 1998. DOI: https://doi.org/10.2307/1349547 [9] B. S. Yoon, C. K. Kim, W. K. Song, Comparing Korean and Japanese Local Food Movements: Consumer cooperatives, farmers` markets, and box schemes, Journal of Korean Rural Sociological Society, vol. 23, no. 1, pp. 49-86, 2013. [10] G. W. Suh, Consumer Analysis for Communication Strategy of Local Food Brand. Journal of Brand Design Association of Korea, vol. 12, no. 4, pp. 53-62, 2014. DOI: https://doi.org/10.18852/bdak.2014.12.4.53 [11] H. Torjusen, G. Lieblein, G. Vittersø, Learning, 336
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한국산학기술학회논문지제 20 권제 1 호, 2019 김태균 (Tae-Kyun Kim) [ 정회원 ] 1989 년 12 월 : 미국아이오와주립대학교대학원경제학과 ( 경제학박사 ) 1990 년 3 월 ~ 현재 : 경북대학교농업경제학과교수 < 관심분야 > 생산경제, 식품수요, 농업경영 장우환 (Woo-Whan Jang) [ 정회원 ] 1997년 8월 : 경북대학교대학원농업경제학과 ( 경제학박사 ) 1996년 1월 ~ 12월 : 日本京都大學農學部農林經濟學科초빙외국인학자 1986년 1월 ~ 2004년 2월 : 한국농촌경제연구원연구위원 2004년 3월 ~ 현재 : 경북대학교농업경제학과교수 < 관심분야 > 농촌개발, 농촌관광, 농림경제 임청룡 (Cheong-Ryong Lim) [ 정회원 ] 2006 년 2 월 : 경북대학교대학원농업경제학과 ( 경제학석사 ) 2008 년 2 월 : 경북대학교대학원농업경제학과 ( 경제학박사 ) 2014 년 9 월 : 연변대학교농림경제학학과전임강사 2017 년 1 월 : 한국농어촌공사농어촌연구원주임연구원 < 관심분야 > 농업경영, 환경경제, 농산물마케팅 338