지불의사모형 추정에 대한 연구: 양분선택형 질문법을 중심으로

Abstract

배경 및 목적 공공투자 사업 시행여부에 대한 사전적 검토를 위한 경제성 분석의 일환으로 조건부가치측정법(CVM)이 많이 사용되어지고 있다. 최근 들어서는 문화, 정보, 기술 및 과학 분야 등 적용범위가 광범위해지고 있으며 이와 함께 CVM의 결과로 측정되는 지불의사(Willingness To Pay : WTP)는 소비자의 선호(preference)를 도출하는 경제기법의 하나로 질병치료, 질병관리, 신약기술, 보건의료분야의 결과평가(outcome evaluation)등을 포함한 보건 분야의 다양한 영역에서도 수행되고 있다. 하지만 그와 함께 보건 분야에서의 적용 사례가 많지 않아 본 연구는 CVM를 통해 측정된 WTP의 추정함수 및 추정치를 산출하는데 있어서 산출 과정의 이론적 근거를 이해하고자 하였다. 이를 위해 실증적 자료를 이용한 분석 결과를 바탕으로 살펴보아, 실제 분석자들의 입장에서 고려해 보아야 할 사항들을 실제 자료를 결과를 중심으로 살펴보고자 하였다.

연구방법 조건부 가치측정법(CVM: Contingent Valuation Method)에서 지불의사(WTP：Willingness to Pay)추정함수에 대해 이론으로 검토한 사항들을 바탕으로 실증적 자료에 적용하여 살펴보고자 하였다. 실증적 분석에 이용한 자료 2가지였다. 1) 항암 치료 등으로 인한 삶의 질 변화에 대한 유방암 환자가 느끼는 질병결과에 대한 가치를 화폐적 가치로 계량화하기 위한 연구내용으로, 유방암 환자가 해당질병에 대하여 생명연장에 효과적인 임상치료 및 서비스를 위해 얼마나 지불할 의사가 있는지를 조사하고자 하였다. 2009년 3월부터 6월까지 서울 모병원 혈액종양내과를 내원하고 전이성 유방암으로 진단받은 환자 중 아래의 기준에 충족된 199명을 대상으로 숙련된 조사원에 의해 설문 조사된 자료였다. 2) 폐경과 관련된 증상인 혈관운동증상 즉, 안면 홍조 및 발한증상을 경험하고 있는 환자들을 대상으로 질환완화를 위한 효과적인 임상치료에 얼마나 지불할 의사가 있는지를 조사하고자 하였다. 2011년 9월부터 12월까지 조사된 657명으로 대상으로 구성하여 모형을 살펴보도록 하였다. 두 자료를 이용하여 WTP 응답에 대한 확률모형, 확률분포 그리고 함수형태 등을 달리하여 WTP 함수 추정모형을 설계하도록 하였다. 그리고 설계된 모형에서의 표본 WTP를 측정하여 비교해 보도록 하였다. 모형은 선형함수, 단일경계 양분선택형(SBDC: Single-Bounded Dichotomous Choice) 모형과 이중경계 양분선택형(DBDC: Double-Bounded Dichotomous Choice)모형, WTP의 분포를 고려한 함수 등이 포함되며, 각 모형의 특성을 파악하고, 각 모형에서 산출된 WTP 표본 측정치들과 개방형으로 응답한 WTP의 값을 비교해 보고 자료들의 특성 및 결과들을 살펴보기 위해 Simulation 자료를 구축하여 분석한 결과도 함께 비교해보았다.

결과 1) 첫 번째 실증적 분석에 포함될 변수들의 특성을 살펴본 결과, 연령이 높을수록 아니오/아니오라고 응답할 비율이, 교육수준이 높을수록 예/예로 응답할 비율이, 배우자가 없는 경우 아니오/아니오의 비율이, 가구총소득이 높을수록 예/예의 비율이 높아졌다. 또한 제시된 금액이 커질수록 예/예라고 응답한 비율이 낮게 나타났다. 모형에 포함시킬 변수들은 기술통계량들과 단변량분석 결과를 바탕으로 선정되었다 : 연령, 교육정도, 민간보험가입여부, 직업유무, 가구총소득, 한 달간 지출의료비, VAS, ECOG Performance Status. 2) 두 번째 실증적 분석에 포함될 변수들의 특성을 살펴보면, 대체적으로 예/예의 비율이 높게 나타났다. 모형에 포함시킬 변수들은 다음과 같다: 연령, 교육정도, 폐경의 징후로 인해 병원에서 약을 처방받는지 유무, 피임약복용기간, 폐경관리의 필요성, 폐경관리를 위한 1달 지출비용, 월가구총소득. 두 실증자료의 결과를 비교해 보면, WTP를 추정하는 과정은 동일하나 적합한 WTP 추정모형과 추정 WTP 및 개방형으로 측정된 WTP의 값을 비교해 보면, 그 양상이 다른 것을 알 수 있다. 1) 유방암자료의 경우는, 통계적으로 적합한 모형은 SBDC 모형과 DBDC 모형 중에서는 이변량 프로빗 모형이었고, 모형의 추정 WTP와 개방형 응답결과 WTP를 비교해 보면 극단치 제거후의 WTP는 이변량 프로빗 모형과 유사하였다. (약 650만원). 2) 폐경자료의 경우는 통계적으로 적합한 모형은 SBDC 모형과 DBDC 모형 중에서는 구간자료 모형이었고, 모형의 추정 WTP와 개방형 응답결과 WTP를 비교해 보면 극단치의 제거와 관련없이 개방형 WTP는 SBDC 모형과 구간자료 모형에서의 추정 WTP와 (약 40,000원) 유사하였다. 두 자료에서 양분선택형 질문법에 맞추어 모형을 설계하여 적합한 모형을 선정하여 그 결과인 추정 WTP와 함께 개방형으로 응답한 WTP의 결과를 같이 비교해 본 결과 두 자료의 극단치의 영향, 즉 자료의 분포정도에 따라서 다른 결과를 보임을 알게 되어 분산이 작은 자료와 큰 자료를 Simulation으로 생성하여 모형을 설계하여 각 모형의 MSE를 측정하였다. 분산이 작은 Simulation 자료의 결과를 살펴보면, SBDC 모형에서의 값들은 모두 유사한 값을 나타냈고, DBDC 모형 중 Model Ⅷ, 구간자료모형에서의 MSE가 가장 작게 나타났다. 반면, 분산이 큰 Simulation 자료의 결과를 살펴보면, SBDC 모형에서의 값들은 모두 유사한 값을 나타냈고, DBDC 모형 중 Model Ⅳ, 이변량 프로빗 모형에서의 MSE가 가장 작게 나타났다. 그리고 SBDC의 MSE보다 상대적으로 DBDC의 MSE가 작게 나타난 것을 볼 수 있었다. 이 결과는 SBDC보다 DBDC의 WTP 함수 추정치의 효율성이 높다는 것을 알 수 있다.

결론 위의 2개의 실증자료 분석결과와 함께 보면 두 자료 모두 SBDC 모형 보다는 질문을 두 번하여 설계한 DBDC 모형이 효율성이 높은 방법 및 모형임을 알 수 있었다. DBDC 모형을 중심으로 살펴보면, 유방암 자료의 경우는 분산이 큰 자료의 Simulation결과와 같이 DBDC 모형 중 이변량 프로빗 모형, 즉 첫 번째 응답과 두 번째 응답 패턴이 다름을 가정한 모형 및 결과를 사용하는 것이 합리적인 것으로 나타났다. 그리고 폐경 자료의 경우는 분산이 작은 자료의 Simulation 결과와 같이 DBDC 모형 중 구간자료 모형, 즉 첫 번째 응답과 두 번째 응답 패턴이 같음을 가정한 모형 및 결과를 사용하는 것이 합리적인 것으로 나타났다. 두 자료가 위와 같은 결과가 나타나게 된 것은, 두 자료의 특성이 매두 상이하기 때문이다. 두 자료는 중증정도의 차이가 큰 질환자료였다. 하나는 유방암과 같이 생명유지와 직결되는 중증질환에 대한 WTP 측정 자료이고, 다른 하나는 폐경과 같이 생명유지와는 직결되지 않아 덜 중증한 질환으로 질환의 중증도보다는 삶의 질과 관련된 WTP의 측정자료였다. 그렇다보니 두 자료는 양분선택형 질문법에서의 응답패턴이 다를 뿐 아니라 개방형 질문에서의 결과에서도 분산의 차이가 나타난 것이다.

주로 공공재적 성격의 사업 및 서비스를 평가하기 위한 방안으로 주로 사용되었던 CVM을 이용한 WTP 측정이 최근 질병치료, 질병관리, 신약기술, 보건의료의 결과평가 등 다양한 보건분야에서의 활용이 확대되어 가고 있으므로 실증적 자료로 시도해 볼만한 연구였다. 본 연구는 CVM 문헌에 대한 새로운 방법론을 개발하여 기여하기 보다는 여러 보건 분야에서 확대되어 사용될 CVM 응답자료를 분석하는데 참고자료의 역할에 초점을 맞추고자 함에 중요한 의미를 갖고자 하였다

주요어 : 지불제시, 조건부가치측정법, 단일경계양분선택형, 이중경계양분선택형, 모형, 지불제시추정값, 학 번 : 2009-30663