2014 년도 한국철도학회 추계학술대회 논문집 KSR2014A244

CVM을 활용한 관광열차의 지불의사액 추정에 관한 연구 Study on estimation of willingness to pay for tourist trains using the CVM

이상재*†, 김현구*, 김장욱*, 이주석*,

Sangjae Lee*†, Hyeonku Kim*, Jangwook Kim *, JooSeok Lee * *

Abstract It is being evaluated that Korean railway is contributing to local economic activation as it is operating a range of new-concept tourist trains. However, measuring the economic value of tourist train operation has not been conducted sufficiently. An economic value of a tourist train is calculated by deriving the amount of tourist train user's WTP (willingness to pay), that is, the consumer surplus, in addition to the actual amount of fees paid to board tourist trains. In this study, the amount of WTP was estimated through dichotomous choice survey, the most preferred contingent valuation method (CVM), on users of five tourist trains including Central Inland Tourist Train. The results of this estimation can be used as important data in deciding train fare for the new tourist train operation Keywords : Tourist train, Willingness to pay, CVM(contingent valuation method), 초 록 한국철도는 다양한 신개념 관광열차를 운영함으로써 지역경제활성화에 기여하고 있다는 평가를 받고 있다. 그럼에도 불구하고 관광열차 운영에 대한 경제적 가치측정은 미흡한 실정이다. 관광열차의 경제적 가치는 실제 관광열차 탑승요금에 추가적인 관광열차 서비스 이용자의 지불의사액(WTP, willingness to pay), 즉 소비자 잉여를 도출함으로써 산정할 수 있다. 본 연구는 중부내륙관광열차 등 5 종류의 관광열차 이용객을 대상으로 조건부가치측정법에서 가장 선호되는 양분선택형 질문법을 활용하여 지불의사액을 추정하였다. 이러한 추정결과는 새로운 관광열차 운영을 위한 탑승요금 결정시 중요한 근거자료로 활용할 수 있다. 주요어 : 관광열차, 지불의사액, 조건부가치측정법(CVM, contingent valuation method), 철도관광벨트

1. 서 론

1.1 연구배경 및 목적

최근 소득수준의 증가 및 주 5일제 근무제 정착에 따른 여가시간의 증가로 인해 삶의 질을

추구하는 가치관의 변화로 관광시장의 수요는 날로 확대되고 있는 추세다. 이러한 관광환경에

대응하고자 한국철도는 철도네트워크를 활용해 지역별 관광자원을 다양한 관광열차와 연결하

여 정부, 지방자치단체, 철도운영기관 공동 협력으로 철도관광벨트사업을 추진하고 있다. 이러

한 신개념 관광열차를 매개체로 한 관광사업은 지역 균형발전에 기여하고 정부의 일자리 중심

창조경제 실현은 물론 대한민국 명품관광의 중심으로 새롭게 변화시켰다.

† 교신저자: 한국철도공사 연구원 경영연구처(lsjktx@korail.com)

* 한국철도공사 연구원 경영연구처 ,

** 한국해양대학교 경제학과

나아가 관광열차 사업추진으로 인한 긍정적 효과의 극대화와 부정적 효과의 최소화를 유도할

수 있는 정책자료로 활용할 수 있다. 하지만 관광전용열차를 개발하여 운행하기 위해서는 막

대한 예산이 소요되므로 공공기관으로서의 공익성 및 수익성 외에 사업의 경제성이 충분히 검

토되었는지 검토할 필요가 있다. 이는 공익성이 강조되는 일반열차와는 달리 공익성보다는 수

익창출이 우선시 되는 열차이기 때문이다. 따라서 관광열차의 지속적인 운행을 위해서는 관광

열차 운임이 고객이 수용할 수 있는 한도 내에서 투자비가 회수되어야 하며, 관광열차의 수익

구조 내실화가 뒷받침되어야 지속적인 서비스 개선 투자가 이루어 질 수 있는 것이다. 그러므

로 관광열차 이용객이 수용 가능한 관광열차의 운임을 파악하기 위해서는 관광열차가 제공하

는 서비스 가치 평가를 통해서 관광열차 이용객이 수용하는 수준의 운임으로 결정될 수 있는

지를 평가할 필요가 있다. 특히 이용자의 효용가치를 반영한 운임요금을 수수하는 것은 정부

나 지방자치단체의 지원 없이 철도관광사업의 경제적인 내실화를 높일 수 있으며 철도운영기

관의 재정 건전성을 높일 수 있다는 점에서 매우 중요하다. 한편, 관광열차의 이용객이 경험하

는 서비스 가치가 기존열차와 차별화된 서비스를 제공받고 있기 때문에 그 가치를 평가하기란

쉽지 않다. 이와 같이 시장가격이 존재하지 않는 재화나 서비스의 가치추정을 위해서 조건부

가치측정법(CVM, Contingent Valuation Method)이 널리 활용되고 있다. 기존의 연구는 관광

경제학적 측면에서 산업연관표를 이용한 관광열차사업이 미치는 지역경제파급효과 분석 위주

로 평가가 이루어졌고 관광열차 서비스에 대한 경제적 가치 분석에 대한 연구는 미흡하였다.

따라서 본 연구에서는 관광열차의 이용객 측면의 가치를 실제관광열차의 탑승운임과 이용객의

지불의사액을 합친 금액을 경제학적 총 가치로 해석하여 새로운 관광열차의 탑승요금 결정시

중요한 근거자료로 활용하기 위하여 중부내륙관광열차 등 4개 관광열차 이용객을 대상으로

CVM에서 가장 선호되는 양분선택 형 질문법을 활용하여 지불의사 액을 추정하였다.

2. 기존연구 고찰

2.1 관광열차의 개념 정립

관광교통분야의 연구에서 철도관광열차와 철도관광상품 그리고 관광열차상품에 대하여 거의

유사하지만 다양한 정의를 내리고 있다. 광의로는 관광객·여객·철도관계자(승무원·역무원

·관리자)의 이동 또는 관광 등 제반 목적을 포함한 교통수단으로서의 철도운영을 포함하고,

협의로는 관광객이 관광을 목적으로 철도를 이용하여 관광목적지로 이동하는 관광활동현상을

말한다. 철도관광열차에 대하여 김창수[1]는 관광객을 목적지까지 이동시키는 중간매개체로서

의 역할과 열차 자체로서 매력물이 되는 속성으로 여행경험의 필수적인 부분을 형성하는 차량

이라고 정의하였고, 철도관광상품에 대하여 최연혜[2]는 소비자가 여행목적지에 도달하기 위

한 연계수단으로 선택한 서비스 및 철도라는 공간자체를 여행목적지로 이해하는 것이라고 정

의하였다. 이강봉[3]은 여객을 위한 철도상품 중에서 철도 관광상품의 매력물로 직접 제공하

거나 관광패키지 상품으로 제공하는 상품이라고 정의하였다. 한편 이경모·김창수는 관광열차상

품을 관광객을 이동시키는 중간 매개체로서 역할뿐만 아니라 열차시설 자체가 관광객의 욕구

를 충족시키는 1차적 매력물로서 속성을 포함하면서 포괄요금을 적용하여 여행일정을 책임지

는 패키지 상품이라고 정의하였다. 한국철도는 정기열차와 부정기열차, 그리고 관광전용열차

등 다양한 열차를 이용하여 지역의 관광자원과 연계시켜주는 역할 뿐만 지역의 특색을 형상화

한 다양한 컨셉트를 가진 열차로 리뉴얼하여 국민행복시대에 여행문화서비스 개선에 앞장서고

있다.

특히, 한국철도는 천혜의 관광자원을 철도와 융·복합하여 새로운 가치를 창출하기 위하여

철도관광 5대벨트 구축하고 있다. ´13년 4월12일 중부내륙 O-Train 및 백두대간 V-Train

의 중부내륙벨트 개통을 시작으로 이어 9월 남도해양벨트 운행을 시작하였다, ´14년 5월, 8

월 평화생명벨트 DMZ-Train 운행을 시작하여 도라산, 연천, 철원 등 비무장지대 접경지역에

대한 국민적 관심을 높이는 것은 물론 분단, 평화, 통일, 생태 등 우리시대의 과제를 함께 고

민하는 계기를 만드는 것으로 평가하고 있으며, 정차하는 역 대부분 기차여행명소로 자리매김

하고 있다. 연이어 서해골드벨트 G-Train, 동남블루벨트 B-Train도 운행할 계획이다.

5 tourist belt and Features Five regional travel tourist belt

Source: Railway tourism development strategy (Korail, 2013)

Fig. 1 Tourist Belt Railway Construction

2.2 경제적 가치추정 연구

국내외 관광열차의 가치 추정에 관한 선행 연구사례는 거의 존재하지 않는다. 관광열차의

경제적 가치를 분석하기 위해서는 기존의 교통경제학적 관점이 아닌 관광경제학적 관점에서

접근할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 기존에 활발히 논의되어 온 관광분야의 경제적 효

과에 대한 다수의 연구를 중심으로 살펴보고자 한다.

Dellaert et al[4]는 프랑스 파리를 방문한 적이 있는 네덜란드 인들을 대상으로 도시 관광

패키지에 대한 가치추정 연구에서 각 속성을 토·일 오전, 오후로 시간대별로 나누고, 쇼핑,

버스투어, 관광, 자유관광, 박물관 견학 등 각 활동을 각 속성에 따라 3개로 나누어 분석한 결

과 각 속성의 수준별 효용가치를 통해서 토요일 오전에는 쇼핑이 버스투어보다 큰 것을 알 수

있고, 토요일 저녁의 야간 투어는 오히려 관광객의 효용을 감소시키는 것으로 나타났다.

Santagata[5]는 29개의 교회와 8개의 귀족 풍의 궁전 및 박물관이 있는 이태리 Napoli

Musei Aperti지역에 대한 가치추정 연구에서 CVM(Contingent Valuation Method)을 활용하

여 관광객들의 지불의사액을 42,600리라로 추정하였다. Willis[6]는 18세기 이태리 나폴리 왕

국의 궁전과 미술관이 넓게 자리잡고 있는 이태리의 카포디몬데 공원의 수익 극대화를 위하여

CVM을 활용하여 적정입장료를 추정한 결과 5,131 이태리 리라로 추정하였다. Sanz et al[7]

는 CVM을 활용하여 스페인 국립조각발물관의 경제적 가치를 측정하였다. 분석결과 응답자들

의 박물관 이용을 위한 지불의사액이 최소 25유로에서 최대 40유로에 달하는 것으로 나타났

다. 경제적 가치측정 연구들이 대부분 경제학적 접근법 중 수요함수 접근법에 이론적 기반을

둔 조건부 가치측정법이나 컨조인트 분석법을 활용하여 관광에 대한 가치를 추정하였다.

2.3 지불의사 추정 방법론 검토

관광열차의 수요자 측면의 경제적 효과를 측정하기 위한 방법론 선정은 매우 중요하다.

본 연구에서는 지불의사액 추정에 범용적으로 사용되고 있는 조건부 가치측정법(CVM,

Contingent Valuation Method)에 근거하여 Tavle 1에 제시된 관광열차 이용자의 현재 탑승요

금 이외에 추가적인 지불의사액을 추정하였다.

Table 1 Tourist train fare

O-Train V-Train Gyeongbuk cycle train Wine & Cinema

54,700원 8,400원 21,800원 93,000원

Sorce : korail(2013), Standard fare

CVM은 정교하게 만들어진 설문조사를 통하여 일대일 면접조사, 우편조사 혹은 전화 인터

뷰를 통하여 사람들이 갖고 있는 재화에 대한 가치를 설문하는 방식을 사용한다. CVM의 설문

방법으로 개방형 질문법, 경매법, 지불카드 법, 양분선택형질문법이 있다. 본 연구에서는 일정

금액을 지불할 의사가 있는지 여부를 묻고, ‘예/아니오’로 대답하도록 하는 방식으로 응답이

비교적 쉽고 극빈치의 발생확률이 작은 장점이 있는 양분선택 형 질문법을 활용하였다. 설문

조사는 CVM에서 가장 선호되는 일대일 개별 면접조사를 채택하였으며 이 조사에 참여하는

면접 원들을 대상으로 조사의 취지와 목적, 조사 진행방식 등에 대하여 직접 면접 원 교육을

실시한 후 진행하였다. 실제 설문은 O, V-Train(897명)을 비롯, 경북순환관광열차(443명), 와

인&시네마열차(272명)탑승객을 대상으로 설문조사가 이루어졌다. 따라서 본 연구에서는 설문

조사 대상 4개열차 이용객들을 대상으로 fig 2의 절차에 따라 확률효횽모형(Random Utility

Model)에 근거하여 단일경계 양분선택형 자료로부터 각 응답자의 관광열차에 대한 힉스적 보

상잉여(Hicksian Compensating Surplus)를 도출하였다.

Selection of target

commodities

Willingness to pay for additional economic impact on the consumer side

of the tourist train

Creating Scenarios Description of the tourist train

Written questionnaire Gather information about the general views and perceptions of the tourist

train after explaining the details of the tourist train induced current

Willingness to pay other charges

Site survey One-on-one interview conducted after sufficient training experienced

researchers to target the real tourist train passengers were surveyed for

Necessary

information Analysis

Willingness to Pay estimated using the characteristics of the equation

and computes the sample mean Willingness payment, payment

Willingness rating to reflect the uncertainty

Fig.2 Willingness to pay for a tourist train Estimation Procedures

3. 지불의사액 추정 모형 및 추정결과 3,1 확률효용 모형

관광열차에 대한 응답자들의 지불의사액을 추정하기 위하여 Hanemann의 확률효용모형을 사

용하였다. Hanemann[8]이 제시한 확률효용모형은 응답자가 자신의 효용함수를 정확하게 알고

주어진 화폐소득과 개인의 특성들에 근거하여 공공재의 수준 변화에 대해 느끼는 효용은 간접

효용함수(( , y: 소득, : 개인의 관찰 가능한 특성들)로 표현된다. 그러나 연구자에게는

응답자가 공공재 공급 수준의 변화를 선택 또는 거부하는데 있어 관찰될 수 없는 부분이 존재하기

때문에 효용함수는 다음과 같이 확률적 요소를 갖는다.

(1)

응답자가 “관광열차를 이용하기 위해 현재의 탑승요금 외에 추가적으로 B금액을 지불할 의사

가 있는가?”라는 질문에 대해 “예”라고 응답하는 경우, 효용함수는 다음과 같다.

(2)

3.2 지불의사액 추정모형

본 연구에서는 한 번의 질문만 하는 단일경계모형을 적용하였다. 효용극대화 문제에 직면

한 각 응답자 는 제시금액(B)을 지급할 지 여부에 대해 “예” 혹은 “아니오”로

응답한다. 이를 정리하면 다음과 같다.

(i번째 응답자의 응답이 ‘예’ 일 경우) (i번째 응답자가 응답이 ‘아니오’일 경우 (3)

위 식의 1(·)는 괄호 안의 내용이 참이면 ‘1’, 그렇지 않으면 ‘0’의 값을 가지는 지시함

수(Indicator function)이다. 효용극대화를 추구하는 응답자 N가구의 표본을 가정할 경우 번

째 응답자의 응답결과를 구분하여 다음과 같이 로그-우도함수를 구성할 수 있다.

(4)

식(7)의 의 선행연구들의 관례를 따라 로지스틱 분포를 가정하면

로 정형화 할 수 있다. 그리고 WTP 평균값은 다음과 같이 계산된다.

(5)

한편 대부분의 CVM 설문에서 응답자의 상당수가 제시금액에 대해 지불의사가 없다고 응답하

였다. 이러한 영(0)의 지불의사액 자료를 처리하기 위하여 본 연구에서는 Kristrom(1997)이

제안한 스파이크 모형(spike model)을 활용하였다

3.3 지불의사액 추정결과

모수를 추정한 지불의사액 추정모형의 결과를 Table 2에 제시하였으며 최우추정법의 적용을

용이하게 위해 제시 금액은 1,000원 단위로 사용하였다. 추정된 방정식의 통계적 유의도를 살

피기 위해 ‘모든 추정계수는 0이다’라는 귀무가설을 상정하면 다음과 같이 Waldo-통계량

( )을 구성할 수 있다.

(6)

여기서 은 추정계수백터이며, 은 의 분산에 대한 추정치이다. 검정통계량 는

귀무가설하에서 분포를 따르며, 이때 자유도는 의 위수(rank)이다. Wald 통계량을

이용할 경우 추정된 모든 계수가 영(0)이라는, 즉 추정된 결과가 무의미하다는 귀무가설을

유의수준 1%에서 기각 할 수 있다. 또한 b 의 추정계수가 양수인 것은 제시금액에 대한

추정계수가 음수임을 의미하므로 제시금액이 높아질 수도록 "예"라고 응답할 확률이 낮아짐을

시사한다. 이것은 설문조사가 제대로 수행되었음을 의미한다. 스파이크 추정모형결과를 Table

2 에 나타내었다.

Table 2 Spike model estimation results

Variables O-train V-train Gyeongbuk-cycle train Wine & Ginseng

Constant(a) 0.2392

(2.84)

1.0281

(8.66)

0.5267

(5.46)

0.6619

(5.23)

Present value(-b) 0.0528

(10.59)

0.2894

(8.22)

0.2743

(11.60)

0.2162

(6.87)

Spike 0.4405

(21.25)

0.2634

(11.43)

0.3713

(16.48)

0.3403

(11.97)

Overvation N

Log-likelihood

Wald

Statistic : (p-value)

558

-593.11

451.62

(0.00)

339

-336.99

103.77

(0.00)

443

-437.33

271.72

(0.00)

272

-267.86

143.46

(0.00)

주) The number in parentheses below the estimated value t-. Indicates that a statistically significant

at the significance level of 1%.

실증분석의 마지막 단계인 응답자들의 평균 지불의사액 추정결과는 위 표에 제시된 추정결

과를 식(6)에 대입하여 도출하게 된다. 응답자들의 평균 지불의사액을 Table 3에 제시하였다

O-Train 및 V-Train의 지불의사액이 높은 것으로 나타났으며, 경북순환열차와 와인열차는 비교적 낮게

나타났다. 이는 현재 추진하고 있는 한국철도의 관광벨트사업 추진이 최신 트렌드를 반영한 긍정적인

효과를 나타내고 있음을 의미한다. 즉, O,V-Train은 관광코스 및 열차자체로서의 매력성이 반영된 결과

로, 경북순화열차 및 와인열차의 경우 정차지역의 매력성보다는 열차내의 다양한 프로그램이 반영된 결

과로 해석되어 진다. 위 분석결과를 활용하여 유사지역이나 유사 규모 또는 유사 목적의 관광열차에 대

하여 편익을 이전하여 지불의사액을 산정할 수 있다.

Table 3 Willingness to pay estimates results

Distinction O-train V-train Gyeongbuk- cycle train

Wine & Ginseng

Willingness to pay (t-value)

15,521.8원 (10.48)

4,608.7원 (8.77)

3,612.6원 (11.79)

4,851.1원 (7.30)

Original price (round trip)

54,700원 8,400원 21,800원 93,000원

95% Confidence interval 13,076.0~ 18,996.9

3,754.1~ 5,894.9

3,0747.6 4,314.1

3,911.1~ 6,817.1

주) The number in parentheses below the estimated value t-. Indicates that a statistically significant at the significance level of 1%. Calculated by simulation techniques such Krinsky and Robb (1986) and Park (1991) proposed Monte Carlo 95% confidence interval.

4. 결 론

본 연구는 철도관광열차에 대한 가치를 이용자 측면에서 실제 탑승요금에 추가적인 관광열차 서비스

지불의사액(WTP, willingness to pay) 즉, 소비자 잉여를 도출함으로써 산정하고자 하였다. 추가적인

지불의사액을 추정한 결과 수요자들은 현재의 열차운임보다 더 높은 지불의사를 가지고 있어 관광열차

에 부여하는 경제적 가치가 현재의 열차운임보다 큰 것으로 나타났다. 분석 결과 대상 관광열차 지불의

사액은 중부내륙 O-Train은 15,521원, V-Train은 4,608원, 경북순환열차는 3,612원, 와인&시네마열차는

4,985원으로 추정되었다. 이는 현재 관광열차 탑승객들의 만족도를 추가적인 지불의사액이라는 정량적

정보로 표현함으로써 보다 명확히 탑승객들의 만족도를 확인할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 또한 통

상적인 수요자의 재화에 부여하는 경제적 편익은 재화의 가격과 소비자잉여의 합으로 향후 관광열차의

경제적 효과 측정 시 소비자 측면의 경제적 편익의 산정근거로 활용할 수 있다. 더불어 분석결과는 향

후 관광열차의 적정운임 책정과 수요자에게 제공하는 관광열차의 경제적 효과의 정량적 근거자료가 되

며, 특히 향후 수익성 확보를 위한 탑승요금 인상 시 중요한 근거자료로 활용할 수 있을 뿐만 아니라

새로운 관광열차 노선 신설 운영 시 탑승요금 결정의 근거자료로 활용할 수 있다. 더불어 본 연구에서

는 수요자 측면에서 관광열차의 가치를 측정함에 있어 실제 탑승객만을 대상으로 산정하였는데 보다 엄

밀한 분석을 위하여 탑승경험이 없는 일반인을 대상으로 조사함으로써 일반인들의 관광열차에 대한 지

불의사액과 향후 수요에 대한 분석이 필요하다.

참고문헌

[1] Kim C. S. (2011), understanding of the tourist traffic, the Great Company, Seoul, Korea, pp.160 ~ 162

[2] Choe Y. H. (1998), the Korea Railroad marketing concepts, Korea Railway University, 174p

[3] Lee G.. B.(2007), An Analysis on the products choice attribute important and satisfaction of the Rain tourism.

Woosong University, pp. 20~22

[4] Dellaert, B., Borgers, A., & Timmermans, H.(1995), A day in the city: Using conjoint choice experiments to model

urban tourists' choice of activity packages. Tourism management, 16(5), 347–353

[5] Santagata. W(2000), "Contingent Valuation of a Cultural Public Good and Policy Design: The Case of Napoli

Musei Aperti", Journal of Cultural Economics, 24(3), 181-204.

[6] Willis. K. G., "Research Note: Iterative Bid Design in Contingent Valuation and the Estimation of the Revenue

Maximizing Price for a Cultural Good", Journal of Cultural Economics, 26(4), 2002, 307-324.

[7] Sanz. J., L. C. Herrero and A. M. Bedate(2003), "Contingent Valuation and Semiparametric Methods: A Case Study

of the National Museum of Sculpture in Valladolid, Spain", Journal of Cultural Economics, 27(3), 241-257.

[8] Hanemann, M., Loomis, J. & Kanninen, B. (1991). Statistical efficiency of double-bounded dichotomous choice

contingent valuation. American Journal of Agricultural Economics, 73, 1255-1263.

[9] Carson, R., Mitchel, R., Hanemann, M., Kopp, R., Presser, S. & Ruud, P. (1992) A Contingent Valuation Study of

Lost Passive Used Values Resulting from the Exxon Valdez Oil Spill, Report to the Attorney General of Alaska, La

Jolla CA, NRDA Inc.