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조건부가치측정법(CVM)을 이용한 일반형 화물자동차 안전운송원가 지불의사(WTP) 추정

요 약

국토교통부에서 화물 차주의 과로, 과적, 과속을 근절하려는 목적으로, 2020년도부터 ‘화물자동차 안전운임제’가 시행 되었다. 컨테이너 및 BCT(시멘트) 품목의 ‘화물자동차 안전운임’은 금액이 구체화 되었고, 위반시 과태료를 부과하며 강제성 있게 시행되었으며, 2021년에는 각 항목별 조정율이 적용되어 보완되어가고 있지만, 일반형 화물자동차(카고) 및 철강재 품목의 ‘화물자동차 안전운송원가’는 아직 원가 구성 항목 및 금액이 논의 중이어서 권고 형태로만 적용 중이다. 본 연구는 일반형 화물자동차 최대적재량 톤수별 독차 운임에 대하여, 화물 운수 실무자들의 지불의사를 추정하는 것이 목적이다. 화주, 운수사(주선사, 운송사), 차주(지입, 개인)를 대상으로 조건부가치측정법(CVM) 중 개방형 직접질문법으로 설문조사를 실시하였고, 각 응답자로부터 수집된 데이터를 활용하여, 토빗(Tobit) 회귀분석을 하였다. 분석을 통해 지불의사에 영향을 주는 유의 변수(현재 운송료 만족도 등)들을 확인하였다. 그리고 추정된 결과를 활용해 화물 운임의 평균값, 중앙치를 도출하여 화물차 톤수별 지불의사금액를 각각 확인하였다. 본 연구의 결과가 ‘화물자동차 안전운송원가’ 심의·의결 기관인 ‘화물자동차 안전운임위원회’에 참고 자료로 활용되어, 제도가 원활하게 정착되어 도입 될 수 있기를 기대한다.

ABSTRACT

With the goal of eradicating overwork, overload, and speeding of general freight cars(cargo) by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, Infrastructure and Transport, the "The Fare of safe transportation for freight cars System" has been enforced since 2020. ‘The Fare of safe transportation for freight cars’ rate for each item is being applied and supplemented, but the ‘The Cost of safe transportation for freight cars’ of general freight cars (cargo) and steel items is under discussion. The purpose of this study was to estimate the willingness to pay(WTP) for cargo. A survey was conducted on shippers, transportation companies (arrangers, carriers), and cargo drivers (using direct questioning among contingent valuation method (CVM) and the Tobit Regression analysis was conducted, and the average and median values of freight rates were derived using the estimated results, and the willingness to pay by tonnage of freight cars was confirmed. It is expected that the results of this study can be used as a reference to the "The Fare of safe transportation for freight cars Committee" an organization for deliberation and resolution of the ‘The Cost of safe transportation for freight cars’.

1. 서 론

국토교통부는 화물자동차의 과적, 과로, 과속 근절을 위해 2020년 1월, ‘화물자동차 안전운임제’를 시행하였다. 정부에서는 항공, 철도, 도로 등의 운송수단과 같이 화물운송을 공공재(비시장재) 차원으로 보며(Choi, 2017), 안전운임제를 법제화하였다. ‘화물자동차 안전운임제’는 업계 종사자들이 화물운송 운임을 산정 할 때 참고할 수 있는 ‘화물자동차 안전운송원가’와 여기에 적정 이윤을 더한 ‘화물자동차 안전운임’으로 구분된다. 컨테이너·시멘트 품목에 적용하는 ‘화물자동차 안전운임’은 위반시 과태료를 부과하며 강제성 있게 시행되고 있지만, 일반형 화물자동차(카고)·철강재 품목에는 미완성 된 권고 형식의 ‘화물자동차 안전운송원가’만 제공되고 있다.
그리고 컨테이너 등의 운송 품목은 20FT, 40FT로 규격화되어 있으며, 지역별, 거리별로 운임이 산정되어있지만, 카고 등의 운송 품목 운송료는 단독 배차(독차)·혼적에 따른 구분과 파레트 규격, 작업 방법, 날씨 등의 다양한 변수로 일반화하기에는 어려움이 있다. 하지만, 카고 등의 품목 운송에도 강제성 있는 ‘안전운임’이 필요하다는 분위기이다. 그래서 본연구에서는 일반형 화물자동차(카고) 독차 운송의 안전운송원가에 대한 지불의사(WTP)를 추정해보고자 하며, ‘화물자동차 안전운임위원회’에서 논의 중인 최대적재량 1톤, 5톤, 12톤, 25톤 총 4가지 화물차의 단독 배차 기준으로 본 연구를 진행하였다. 공공재 개념의 비시장재 화물운송료의 지불의사를 추정하기 위해 조건부가치평가법(CVM)의 개방형 직접질문법으로 설문조사를 실시하였으며, 조사 결과의 데이터 분석을 위해 토빗 회귀분석을 실시하였다.

2. 이론적 고찰

2.1 화물자동차 안전운임제 일반현황

1999년 화물자동차 시장 진입 규제가 허가제에서 신고제로 변경되며, 화물차 등록 대수 증가율이 물동량보다 상회하였고 운송료는 하락하였다. 2008년 국제 유류비까지 상승하며, 차주의 수익은 더욱더 감소하였고, 결국 화물연대는 대규모 파업을 하며 운송료 인상을 요구하였다. 국토교통부는 화물차 표준운임제를 도입하며 운송료 단가표를 화물운송시장에 제시하였지만, 2012년 산업 발전을 저해한다며 폐지되었다(Lim, 2018). 이후 낮은 운송료에 의해 화물 차주의 과적, 과속, 과로가 암묵적으로 강요 되어졌고, 이를 근절하기 위해 2020년 ‘화물자동차 안전운임제’가 도입되었다. 안전운임제는 안전운임과 안전운송원가로 구분되며, 컨테이너·시멘트 품목 운송에는 위반시 과태료를 부과하며 강제성 있는 안전운임이 시행되었지만, 일반형 화물자동차(카고)·철강재 품목 운송에는 원가 구성 항목별 조사가 진행 중이어서 아직 확정되지 않았고, 권고 형식의 ‘화물자동차 안전운송원가’가 안내되었다.

2.2 지불의사 추정 CVM 방식에 관한 선행 연구 고찰

차주에게 지급되는 안전운송원가의 지불의사를 추정하기 위해 조건부가치평가(CVM)을 이용하였다. CVM은 직접적으로 이용자들이 특정 비시장재를 이용하며 부여하는 가치를 확인하여, 지불의사를 이끌어내는 방법으로 가상 상황을 설정하여 조사하는 방법이다.
Kang(2019)은 친환경 패션에 대한 소비자 지불의사(WTP)를 추정하기 위해, 양분선택법의 CVM을 이용하였고, Kim(2009)는 산림의 이용 가치를 측정하며, 단일 양분선택형 CVM, 이중 양분선택형 CVM과 개방형 CVM에 의해 도출된 평균 WTP를 추정하였다. Kim and Jung(2004)은 3중 양분석택·개방형 CVM을 이용하여 수도권 대기질의 편익 가치를 추정하였고, Yoo(2008)은 양분선택법 CVM과 직접지불법 CVM을 이용하여 값을 비교하며 도로교통사고에 따라 발생하는 심리적 비용을 산출하였다.
이상에서 보는 바와 같이 본연구도 공공재 성격의 비시장재 가치를 추정하며, 지불 의사가 있는 금액을 응답받고 분석하는 연구 방법으로 CVM이 적절할 것으로 판단된다.

2.3 선행연구와의 차별성 및 시사점

‘화물자동차 안전운임제’는 2020년부터 시행된 신생 제도로서 선행 연구가 아직 부족하고, 일반형 화물자동차(카고)에 대한 운송료 금액 추정 선행연구도 전무하다. 그래서 본 연구는 운송료(운임)에 대한 지불의사 추정을 목적으로 조사 방법을 참고하기 위해 선행연구를 고찰하였다. 화물운송시장의 운임을 법제화 하여 금액을 특정지으며, 지불 위반 시 과태료를 부과하는 등의 방법으로 정부가 직접 관리하겠다 것은 화물 운송수단을 공공재(비시장재) 차원으로 간주한다는 의미로 판단하여도 무방할 것이다. 그래서 선행연구의 고찰로 운임 추정의 방법으로 조건부가치평가법(CVM)을 선택하였고, 지불의사(WTP)를 확인하였다. ‘지불’의 사전적 의미는 ‘당사자가 재화나 용역의 대가를 주는 것으로, 화물운송시장에서는 화주가 지급하는 운임’을 의미할 수 있지만, 본 연구에서의 ‘지불의사’ 의미는 화주, 운수사, 차주의 거래 주체 구분없이 적정하다고 생각하는 차주 수령 운임으로 하여, 변수 간 관계성을 확인하고 금액까지 추정하였다. 화물운송시장의 실무진들의 운송료에 대한 범위를 간접적으로 확인 가능 한 본 연구의 추정 금액 결과가 ‘화물자동차 안전운임위원회’의 참고자료로 활용되기를 기대한다.

3. 연구 방법

본 연구에서는 화물운송시장 종사자인 화주, 운수사, 차주를 대상으로 설문조사를 하여 데이터를 수집하였다. 일반형 화물자동차(카고)의 최대적재량 기준 1톤, 5톤, 12톤, 25톤 총 4가지의 단독배차 운송에 한하여 가상 상황을 설정하여 안전 운송원가의 지불의사액을 추정하고자 한다. 본 연구에서의 지불의사의 의미는 화주, 운수사, 차주 모두가 적당하다고 생각하는 차주의 수령 운임을 의미한다.
설문지는 개방형 직접질문법(Direct Question)으로 작성하였다. 가상 시장 설정은 전국의 지역 중 부산 북항과 서울 용산구, 경인선 편도 구간 404km이며, 일반적인 운행 형태인 카고 차량으로 당일 오후 상차, 익일 오전 하차이며, 상하차 작업방법은 지게차로 하고, 대기시간 없이, 무게는 적정하며, 특이점 없는 단독배차이다. 화물차 톤수별 운송료 지불의사는 1톤이 최소 13만원부터 25만원까지, 5톤은 24만원부터 36만원까지, 12톤은 32만원부터 44만원까지, 25톤은 38만원부터 50만원까지, 2만원 차이로 총 7개씩의 보기를 제시하여 선택하도록 하였으며, 보기 중 원하는 금액이 없을 시 직접 금액을 숫자로 기재하도록 유도하여 최대한의 데이터를 수집하였다. 만약 차주 중 본인의 최대적재량(톤수)이 아닌 다른 톤수의 화물차에 대한 운송 금액은 모를 수 있기에 응답자의 톤수에 따른 일부 이탈 응답이 발생 될 것은 예상하였다. 조사 방법은 FAX, SMS, 현장 설문지 작성 등으로 하였으며, 설문조사 기간은 2021년 6월 11일부터 25일까지 약 2주간 조사하였다. 총 536부 배포하여 320부 회수되었고(회수율 59.7%), 일부 문항의 미응답자가 아닌, 전체 문항에 대한 불성실 응답자 9부를 제외한 311부로 분석을 실시하였다.
조건부 가치평가법(CVM)의 개방형 직접질문법으로 수집된 데이터 회귀 분석은 토빗(Tobit) 모형을 이용하였다. 제한된 범위 안에서 측정 된 화물차 운송료 지불의사를 종속변수로 하였고, 종속변수 값이 중도 절단된 표본으로 구성 되었다면, 토빗(Tobit) 모형을 적용하는 것이 바람직하다고 하였다(Kang, Choi and Han, 2008).
Tobit 모형의 표본 추정식은 다음과 같다.
yi*=xiβ+ϵi~N(0, σ2)
yi=0 if yi* ≤ 0, yi=yi* if yi* ≻ 0
여기서 yi*는 잠재변수로 WTP를 뜻하며, xi는 독립변수, β는 몇 개의 변수 사이에 함수관계를 정하기 위해 사용되는 또 다른 하나의 변수인 파라미터 백터이며, ϵi는 오차항을 나타낸다. Tobit 모형에서의 평균값은 다음과 같다.
E[yi|xi] = Φ(xiβσ)(xiβ+σλi)
여기서 λi=(xiβσ)/Φ(xiβσ)이며, Φ는 표준 정규분포의 누적 확률함수이고, ϕ는 표준 정규분포의 확률밀도함수 또는 함수값이다(Kim, Lee and Jung, 2004).

4. 실증분석

4.1 응답자 기초 통계 분석

다음의 Table 1은 응답자의 기초 통계학적 특성을 파악하기 위한 빈도 분석을 하였고, 결과는 다음과 같다.
응답자의 업종(job)은 화주 6명(1.9%), 운수사 92명(29.6%), 차주(지입) 97명(31.2%), 차주(개인) 116명(37.3%)으로 각 업종별로 비율을 최대한 비슷하게 맞추었다. 지역별 분포(area)는 수도권이 72명(23.2%), 그 외 지역이 239명(76.8%)이며, 연령(age)은 20대가 6명(1.9%), 30대가 47명(15.1%), 40대가 84명(27.0%), 50대가 105명(33.8%), 60대 이상이 69명(22.2%)으로 조사되었다. 20대, 30대 대부분은 운수회사에 종사하고 있고, 실제 차주는 40대, 50대 이상이 대부분을 차지했다.
현재 지급 받고 있는 운송료에 대한 만족도(sat)는 만족이 29명(9.3%), 불만족이 282명(90.7%)으로 불만족이 월등히 많았으며, 안전운임제와 같이 법제화 필요성(legal)에 대해서는 필요하다 257명(82.6%), 불필요하다 54명(17.4%)으로 조사되었다. 화물자동차 안전운임제에 대해서 알고 있는지(rec)를 확인하였을 시에는 193명(62.1%)이 알고 있고, 118명(37.9%)은 제도를 모르고 있었다. 법제화되어 시행된 컨테이너 등과 다르게 일반형 화물자동차(카고) 등의 품목 운송 시장에서는 아직 안전운임제에 대해서 인지도가 낮았다.
그리고 만약 화물자동차 안전운임제가 시행된다면 운송에 도움이 되겠는지(help)를 확인해보았을 때 208명(66.9%)은 도움이 될 것 같다. 113명(33.1%)은 도움이 안 될 것 같다고 응답하였고, 만약 안전운임제가 시행되어 운송료 액수가 법적으로 정해지고, 최소 운송료가 인상된다면 운송 횟수(time)를 줄이고, 안전하게 다니겠다는 응답자가 226명(72.7%), 운송료가 인상되었으니 더 많이 다녀서 수입을 더 늘이겠다는 응답자가 85명(27.3%)으로 안전운임제에 대한 기대 심리는 높은 것으로 확인되었다. 화물차의 톤수(ton)별 응답자는 화주·운수회사 근무자가 98명(31.5%), 1톤 25명(8.0%), 5톤 144명(46.3%), 12톤 35명(11.3%), 25톤 이상 9명(31.5%)으로 일반적인 규격인 5톤(2.5톤 이상 8톤 이하)이 전체 응답자의 절반 정도로 상당히 많은 비중을 차지하고 있다.

4.2 화물차 톤수·제시가격대별 지불의사 분포

다음의 Table 2, Table 3, Table 4, Table 5는 가상으로 설정된 시장에서 조사된 화물차 톤수별 1톤, 5톤, 12톤, 25톤의 운송료에 대한 지불의사(WTP) 분포표이다. 전체 311명의 설문조사 응답자 중 각 톤수별 이탈 응답을 제외하면, 1톤은 226명, 5톤은 258명, 12톤은 230명, 25톤은 221명이 응답하였다. 각 톤수별 이탈 응답자가 발생 된 이유는 본인의 차량 톤수와 상이 한 화물차에 대한 운임은 알 수 없기에 미응답이 발생된 것으로 판단하여, 결측치로 처리하였다.

4.3 토빗 모형의 추정

앞에 제시한 개방형 CVM을 통해 지불의사금액을 추정하려 하며, WTP 방정식 추정에 설정된 변수는 Table 6과 같다.
먼저 1톤, 5톤, 12톤, 25톤 화물자동차의 운송료(cost)는 지불의사금액으로 범주형 변수이며 모집단의 평균 확인이 가능하여 종속변수로 지정하였고, 그 외 다른 변수들은 평균과 분산이 확인된 독립변수로 채택하여, 각 4가지 화물차 톤수별로 각각의 변수들과 관계를 분석하였다. 그리고 Kim and Hong (2021)이 일반형 화물자동차 안전운송원가 구성항목을 차량 감가상각비, 주유류비 등 총 33개로 선정하여 요인분석을하였다. 그 중 요인적재치 0.6 이상의 변수들 총 23개로 구성 된 5가지 요인을 추출하였고, 차량정비비 등의 상시비용(p_otc), 세금 등의 정기비용(p_rec), 주연료비 등의 고정비용(p_ftc), 주선수수료 등의 사용비용(p_uoc), 대기료 등의 작업비용(p_occ)으로 구성된다. 총 5가지 요인과 지불의사인 종속변수와의 관계를 분석하기위해 추가로 독립변수로 지정하였다. 회귀분석은 Tobit 모형을 사용하였으며, 로버스트 표준오차를 사용하였고, Log Likelihood(LL)값을 극대화하는 최대우도법으로 통계프로그램 STATA를 활용해서 분석하였다. 다음의 Table 7은 운송료 지불의사 추정을 위해, 화물차 각각의 톤수별로 회귀계수 추정과 관계 검증을 위해 신뢰수준 내에서 유의확률 p를 알아보았다.
화물자동차 각 톤수별로 95% 신뢰수준, 5% 오차범위 내에서 토빗(Tobit) 모형 분석한 결과, 1톤 화물차 운송료(cost_1t) 경우 현재 운송료 만족도(sat), 안전운임제의 도움 여부 생각(help), 안전운임제 도입 후 운송 횟수 조절(time), 작업비용의 현재수준(p_occ) 변수는 지불의사와의 관계가 확인되었다. 특히 작업비용 만족도(p_occ)의 유의성이 가장 큰 것으로 확인되었다. 5톤 화물차 운송료(cost_5t)는 현재 운송료 만족도(sat), 안전운임제의 도입 후 운송 횟수(time), 작업비용의 현재수준(p_occ)과 유의미하였고, 운송 횟수(time)와 관계성이 유독 높았다. 12톤 화물차 운송료(cost_12t)와 25톤 화물차 운송료(cost_25t) 역시 유의 정도는 다르지만, 현재 운송료의 만족 정도(sat), 안전운임제의 도입 후 운송 횟수 변동(time), 작업비용의 현재수준(p_occ)과 유의하였다.
매월 고정적으로 발생하는 고정원가를 의미하는 변수들(p_otc, p_rec, p_ftc, p_uoc)보다는 변동원가를 의미하며, 현장에서 발생 되는 작업비용(p_occ)이 지불 의사와 더 많은 관계성을 나타낸다.

4.4 화물차 톤수별 지불의사금액(WTP) 추정

Tobit 모형에 의해 추정된 지불의사금액(WTP)은 상단의 Table 8과 같다. 평균값(Average value)는 화물차 톤수별 응답자의 지불의사의 평균으로 1톤, 5톤, 12톤, 25톤 WTP의 평균이며, 중앙값(Median value)는 해당 분포의 중앙치이다. 각 톤수별 지불의사 미응답자는 결측치로 제외하여 계산한 결과, 1톤 화물차의 WTP 평균값은 218,800원이고 중앙값은 232,727원이며, 5톤 화물차의 WTP 평균값은 350,600원이고 중앙값은 345,000원, 12톤 화물차의 WTP 평균값은 432,500원이고 중앙값은 432,737원, 25톤 화물차의 WTP 평균값은 515,600원이고 중앙값은 561,667원이다.

5. 결 론

2020년 국토교통부는 건강한 화물 운송 시장을 위해 ‘화물자동차 안전운임제’를 3년 일몰제로 시행하였고, 화물차주의 최소 운임 등을 법으로 정하며 공공재 성격으로 강제성을 띄었다. 컨테이너 등의 운송 품목에는 위반시 과태료가 부과되는 안전운임이 적용되었고, 일반형 화물자동차(카고)와 철강재 품목 등의 운송에는 원가 구성 항목 선정 및 금액 조사가 아직 진행 중이여서 권고 형식의 안전운송원가를 제공하였다.
그래서 본 연구는 일반형 화물자동차(카고) 운송 품목에 대한 안전운송원가의 지불의사를 추정하였다.
데이터 수집은 화물운송시장 실무진인 화주, 운수사, 차주를 대상으로 설문조사를 하였다. 2021년 6월 11일부터 25일까지 약 2주간 조사하였고, 불성실 응답자를 제외한 311부로 분석을 실시하였고, 설문지의 구성은 ‘화물자동차 안전운임제’의 인식 여부와 도입 시 도움이 될지에 대한 예상 정도와 도입이 되었다는 가정하에 과적, 과로, 과속을 근절하기 위한 운행 횟수의 변화에 대한 문항을 포함하였다. 그리고 가상시장을 제공하여 화물차 톤수별(1톤, 5톤, 12톤, 25톤)로 각 운송에 적당하다고 생각하는 차주 수령 금액을 조사하였다.
기초 통계 빈도 분석 결과, 일반형 화물자동차(카고) 품목 등의 실무자들은 현재 시행 중인 안전운임제에 대하여 무려 37.9%는 전혀 모르고 있었다. 하지만 운송료의 최저 금액을 정하고, 운수사의 몫을 법적으로 정하는 안전운임제 도입에는 82.6%가 찬성하였다. 그리고 안전운임제가 시행이 된다면, 66.9%가 도움이 될 것이라 기대를 하였으며, 운임이 인상된다면 최저 수입이 보장되니 72.7%의 차주들이 운송 횟수를 줄여서 안전하게 다니겠다고 응답하였다. 응답자 90.7%가 현재 운송료에 만족하지 못했고, 만족할 정도의 운임 추정을 위해 반드시 지불의사금액(WTP)을 추정해 볼 필요가 있었다. 화물운송 시장 실무자들을 대상으로 CVM 개방형 직접질문법으로 조사를 하였고, 수집된 지불의사 데이터는 특정 범주에 집중되어있는 것으로 확인되어 토빗(Tobit) 모형으로 회귀분석하는 것이 적당하다고 판단하였다. 통계프로그램은 STATA를 사용하였다.
회귀분석 결과 모든 톤수의 화물차가 작업비용 요인과 관계성을 보였다. 작업비용이란 화물운송시장 현장에서 발생하는 변동비용이다. 매월 발생하는 고정비용보다 지불의사에 더 많이 유의미한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 즉, 현장 변동성에 의해 발생 되는 비용이 운송료에 반영되고 있지 않다는 의미이다. 그리고 1톤, 5톤 12톤, 25톤 화물차 모두에서는 현재 지급 받고 있는 운송료의 만족도와 운송횟수 변수의 영향을 받는 것으로 확인되었다. 현재 화물운송 시장의 운임에 대한 만족도가 낮을수록 그리고 최소 운임이 인상 되었을 시에는 운송횟수를 줄여 안전하게 다니겠다고 생각하는 응답자 일수록 운송료 지불의사금액 응답에 적극적이었다.
그리고 화물차 톤수별로 집중경향치(Central Tendency) 측정을 사용하여 지불의사액(WTP)를 추정한 결과, 1톤 화물차는 218,800원, 5톤 화물차의 지불의사 평균값은 350,600원, 12톤 화물차는 432,50원, 25톤 화물차는 515,600원의 운송료를 평균적으로 차주들이 지급 받게 되었을 시 운송료에 대해 적정하다고 판단하는 것으로 확인할 수 있었다.
본 연구가 ‘화물자동차 안전운임위원회’의 논의 자료에 참고가 되기를 기대한다. 제도의 원활한 도입과 정착으로 화주, 운수사, 차주 모두를 위한 적절한 운임이 측정되어 탄력있게 운영된다면, 차주의 과로, 과적, 과속 운행 개선이 가능할 것이라고 생각한다. 하지만, 본 연구의 한계점은 분명히 존재한다. 특히, 4가지 톤수의 화물차로 특정되어 있고, 서울∼부산 단독 배차(독차)의 편도 운임에 한정되어 있고, 지출 항목별 원가 금액 조사는 미비하였다.
마지막으로 일반형 화물자동차(카고)의 운송 형태 특성상 많은 변수들이 존재한다. ‘화물자동차 안전운임제’의 법적 심의·의결 기구인 ‘화물자동차 안전운임위원회’에서 원가 구성항목별 세분화하여 금액 조사를 해야 할 것이고, 수시로 보완된다면, 본 제도의 빠른 정착과 함께 건강한 화물 운송시장이 운영될 수 있을 것으로 기대한다.

Table 1.
Analysis of basic Statistics
variable NO %
job client 6 1.9
transportation com. 92 29.6
company car 97 31.2
individual car 116 37.3
area capital 72 23.2
provinces 239 76.8
age 20s 6 1.9
30s 47 15.1
40s 84 27.0
50s 105 33.8
over 60s 69 22.2
sat satisfaction 29 9.3
unsatisfactory 282 90.7
legal necessary 257 82.6
unnecessary 54 17.4
rec yes 193 62.1
no 118 37.9
help yes 208 66.9
no 113 33.1
time safety 226 72.7
income 85 27.3
(cargo’s) ton 1t(∼1.4t) 25 8.0
5t(2.5∼8.5t) 144 46.3
12t(9∼12t) 35 11.3
25t ∼ 9 2.9
transportation com. 98 31.5
Table 2.
The distribution of 1 ton truck's WTP
WTP No %
130,000 6 2.7
150,000 7 3.1
170,000 9 4.0
180,000 23 10.2
190,000 23 10.2
210,000 41 18.1
230,000 87 38.5
250,000 10 4.4
300,000 14 6.2
350,000 3 1.3
400,000 3 1.3
Total 226 100.0
Table 3.
The distribution of 5 ton truck's WTP
WTP No %
240,000 7 2.7
260,000 6 2.3
280,000 23 8.9
300,000 22 8.5
320,000 34 13.2
340,000 21 8.1
360,000 90 34.9
400,000 30 11.6
450,000 15 5.8
500,000 10 3.9
Total 258 100.0
Table 4.
The distribution of 12 ton truck's WTP
WTP No %
320,000 6 2.6
340,000 4 1.7
360,000 11 4.8
380,000 21 9.1
400,000 36 15.7
420,000 23 10.0
440,000 86 37.4
450,000 10 4.3
500,000 16 7.0
550,000 7 3.0
600,000 10 4.3
Total 230 100.0
Table 5.
The distribution of 25 ton truck's WTP
WTP No %
380,000 4 1.8
400,000 3 1.4
420,000 5 2.3
440,000 7 3.2
460,000 15 6.8
480,000 25 11.3
500,000 115 52.0
550,000 11 5.0
600,000 17 7.7
650,000 8 3.6
700,000 6 2.7
800,000 5 2.3
Total 221 100.0
Table 6.
Classification and explanation of variables
variable explanation mean deviation
cost categorical - -
sat 0 = satisfaction 0.91 0.291
1 = unsatisfactory
legal 0 = necessary 0.17 0.379
1 = unsatisfactory
rec 0 = yes, 1 = no 0.38 0.486
help 0 = yes, 1 = no 0.35 0.693
time 0 = safety, 1 = income 0.27 0.446
p_otc Likert scale (1 ∼ 5) 2.35 1.029
p_rec
p_ftc
p_uoc
p_occ
Table 7.
WTP coefficient estimation result (1t, 5t, 12t, 25t)
variable cost_1t
cost_5t
Coeff. t-value Coeff. t-value
sat 2.073 3.000** 2.463 2.590*
legal -0.428 -0.850 -1.306 -1.820
rec -0.014 -0.020 -1.104 -1.580
help -1.163 -2.000* -0.055 -0.080
time -1.996 -3.240** -3.825 -4.490***
p_otc 0.757 1.280 0.465 0.770
p_rec -0.775 -1.730 -0.445 -0.770
p_ftc 0.590 1.340 -0.002 0.000
p_uoc 0.538 1.360 0.675 1.270
p_occ -1.363 -3.960*** -1.068 -2.450*
_cons 21.948 19.160 35.822 24.130
var 13.985 2.168 23.178 2.338
LL -618.774 -771.556
Number 226 258
variable cost_12t
cost_25t
Coeff. t-value Coeff. t-value
sat 2.840 3.060** 2.588 2.560*
legal -0.310 -0.470 -0.153 -0.180
rec -0.474 -0.600 0.069 0.050
help -0.641 -0.830 -1.787 -1.920
time -3.409 -4.060*** -2.357 -2.010*
p_otc 0.268 0.380 1.111 1.150
p_rec -0.358 -0.540 -1.177 -1.120
p_ftc 0.429 0.790 0.077 0.090
p_uoc 0.599 0.990 0.568 0.610
p_occ -1.418 -2.990** -1.669 -2.490*
_cons 43.688 27.160 53.826 25.260
var 24.168 - 45.606 -
LL -692.632 -735.700
Number 230 221

Note : p-value, *p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

Table 8.
The result of estimating the amount of WTP (Unit: WON)
O/D N Average value Median value
1t 226 218,800 232,727
5t 258 350,600 345,000
12t 230 432,500 432,737
25t 221 515,600 561,667

References

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7. Kwon, T. H., Lee, S. W..(2018), “The economic effect of Korea-EFTA Mutual Recognition Agreement in the pharmaceutical industry using Conditional Valuation Method(CVM)”, Journal of the Korea Academia Industrial cooperation Society, Vol. 19, No. 5, pp. 389-398.
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