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type: paper
slug: jong-jin-kim-2022-assistive-devices-aging
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  How Are High-Tech Assistive Devices Valued in an Aging Society? Exploring the
  Use and Non-Use Values of Equipment That Aid Limb Disability
authors:
  - '[[jong-jin-kim]]'
  - '[[jongsulee]]'
  - '[[jungwoo-shin]]'
  - '[[meihan-he]]'
year: 2022
venue: '[[technology-in-society]]'
volume: '70'
pages: '102013'
doi: 10.1016/j.techsoc.2022.102013
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  - '[[consumer-choice-research]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:09:05+09:00'
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# How Are High-Tech Assistive Devices Valued in an Aging Society? Exploring the Use and Non-Use Values of Equipment That Aid Limb Disability

*[[jong-jin-kim]], [[jongsulee]], [[jungwoo-shin]], [[meihan-he]] (2022)* · [[technology-in-society]] 70:102013 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102013)

> 고령화 사회의 첨단 보조기기 (전동 휠체어, 3D 프린팅 의수 등) 의 경제적 가치를 use value 와 non-use value 로 분리해 [[contingent-valuation-method]] 로 추정한다. 한국 20~50 대 일반 시민 701 명 대상 face-to-face DBDC 설문으로, 월 사용가치는 평균 KRW 126,265.7 (US$110.5, 연소득의 5.22%) · 비사용가치 (정부 기금 기부 의향) 는 KRW 3,055.8/월 (US$2.7) 로 추정. 사용가치는 연령 증가와 함께 감소하지만 비사용가치는 일정해서, 비사용가치 비중은 연령 증가와 함께 증가한다.

- **RQ**: 고령화 사회에서 첨단 보조기기의 경제적 가치는 use value 만으로 측정 가능한가, non-use value (altruistic · bequest · existence value) 까지 포함하면 어떻게 달라지며 연령에 따라 어떻게 변하는가?
- **방법론**: [[contingent-valuation-method]], [[double-bounded-dichotomous-choice]], [[spike-model]], [[maslows-hierarchy-of-needs]]
- **데이터**: 한국 8 개 광역시 (서울 · 인천 · 부산 · 대구 · 광주 · 대전 · 일산 · 분당) 20~59 세 N=701 (남 50.4%, 여 49.6%), Gallup Korea face-to-face 설문 2019-04-01 ~ 04-22, 7 개 initial bid (KRW 80,000 ~ 200,000)
- **주요 발견**: 평균 월 사용가치 KRW 126,265.7 (US$110.5) = 연 KRW 1.5M (US$1,326) ≈ 평균소득의 5.22%; 단계별 WTP — Stage 3 (work/school) 167,249 > Stage 1 (daily) 139,952 > Stage 4 (leisure) 100,404 > Stage 2 (social) 97,458; 비사용가치 (정부 기금 기부) KRW 3,055.8/월 = 연 KRW 36,670 (US$32.1); 비사용가치 zero WTP 비율 52.64% (사용가치는 모든 단계 26% 이하)
- **시사점**: 보조기기 R&D 정부 예산 산정 시 사용가치 + 비사용가치 동시 측정 필요. 고령화 진행 시 사회 전체 비사용가치 (existence + bequest value) 비중 증가 → public good 성격 강화

![Fig. 2. 연령별 사용가치 · 비사용가치 WTP 시뮬레이션. 20 대의 모든 단계 사용가치가 최고이며 연령 증가와 함께 급감하지만 비사용가치는 일정. Stage 2 (social) 가 40 대 중반에서, Stage 4 (leisure) 가 30 대 후반에서 비사용가치에 의해 역전되는 cross-over 가 관찰된다.](/papers/202208_KimJJ_How_are_high_tech_assistive_devices_valued_in_an_aging_society_Exploring_the_use_and_non_use_values_of_equipment_that_aid_limb_disability/fig3.jpeg)

## 요약

전세계 6.5 억 인구가 장애를 갖고 살아가며, 이 중 후천적 장애 (acquired disability) 비율이 선천적 장애보다 압도적으로 높다. 고령화 사회 진입에 따라 사지장애 (limb disability) 는 보편적 현상이 되어가지만, 기존 보조기기 평가 연구는 use value (직접 사용자의 효용) 만 다뤘고 cost-benefit analysis 의 핵심인 *비사용가치* (existence, bequest, altruistic value) 는 거의 측정되지 않았다. 본 논문은 [[jongsulee]] 연구실의 healthcare valuation 라인 안에서, [[contingent-valuation-method]] 에 [[maslows-hierarchy-of-needs]] (MHHN) 5 단계 구조를 결합해 보조기기 가치의 *다층 분해 framework* 를 제안한 첫 시도이다.

설문은 2019 년 4 월 Gallup Korea 가 한국 8 개 도시의 20~59 세 일반인 701 명에게 face-to-face 로 수행 (성별·연령·도시 quota sampling). 보조기기 가치를 두 층위로 분리해 측정: (1) *사용가치* — 응답자가 사지장애가 있다고 가정한 시나리오에서 4 단계 needs (basic daily / social gathering / work-school / leisure-travel) 별 첨단 보조기기 월 임대료 지불의향. MHHN 의 physiological · belonging · esteem · self-actualization 단계 매핑. (2) *비사용가치* — 정부의 첨단 보조기기 개발 지원 기금에 대한 *기부 의향*. DBDC questionnaire 로 7 개 initial bid (KRW 80,000~200,000) 을 무작위 할당하고, [[spike-model]] 로 zero WTP 응답을 corner solution 으로 처리. 사회·인구학적 변수 (성별·연령·교육·소득) 와 첨단기술 affirmation · desire-resolved 의 두 심리적 변수를 covariate 로 포함.

추정 결과는 세 가지 핵심 발견을 낳는다. 첫째, 평균 월 사용가치 KRW 126,265.7 (US$110.5) 은 한국 장애인 평균 월소득 KRW 2,421,000 의 5.22% 로, 의미 있는 수준이다. 단계별로는 Stage 3 (work/school) WTP 가 KRW 167,249 으로 최고이며 Stage 4 (leisure/travel) 가 KRW 100,404 으로 최저인데, 이는 MHHN 의 *deficiency needs* (Stage 1~3) 가 *growth needs* (Stage 4) 보다 강하게 우선됨을 정량 확인. 둘째, 비사용가치는 KRW 3,055.8/월 (US$2.7) 로 사용가치 대비 41 배 낮지만 zero WTP 비율 52.64% 를 감안하면 *적극적 비사용가치 응답자* 의 평균은 KRW 6,452/월. 셋째, 연령 효과의 *비대칭성* — 사용가치는 20 대에서 최고이며 연령과 함께 급감하지만 (Age 계수 -0.11 ~ -0.20, p<0.01), 비사용가치는 연령과 무관하게 일정 (Age 계수 n.s.). 그 결과 *비사용가치 비중* 은 연령 증가와 함께 증가하며, Stage 4 (leisure) 는 30 대 후반, Stage 2 (social) 는 40 대 중반에 비사용가치에 의해 역전된다. 후천적 장애 가능성이 높아진 고령 응답자가 미래 사용 가능성을 반영해 비사용가치를 더 무겁게 두는 패턴.

## 핵심 결과

**평균 WTP 추정 (DBDC + Spike model, N=701)**

| 항목 | 월 WTP (KRW) | 월 WTP (USD) | 비고 |
|---|---:|---:|---|
| Stage 1: basic daily life | 139,952 | 122 | Physiological needs |
| Stage 2: social gathering | 97,458 | 85 | Belonging needs |
| Stage 3: work / school | 167,249 | 146 | Esteem needs (최고) |
| Stage 4: leisure / travel | 100,404 | 88 | Self-actualization (최저) |
| **평균 사용가치** | **126,266** | **110.5** | 4 단계 평균, 평균소득의 5.22% |
| 비사용가치 (기금 기부) | 3,056 | 2.7 | 연 36,670 KRW |

**Zero WTP 비율 (No-No-No 응답)**

| 항목 | Zero WTP % | Spike 추정치 |
|---|---:|---:|
| Stage 1 | 18.83% | 0.2562 |
| Stage 2 | 24.96% | 0.2870 |
| Stage 3 | 18.54% | 0.2649 |
| Stage 4 | 25.39% | 0.2763 |
| 비사용가치 (donations) | 52.64% | 0.5566 |

**연령 효과** — 사용가치 모든 단계에서 Age 계수 음수 유의 (Stage 2 의 Age = -0.199, p<0.01 가 최강); 비사용가치는 Age n.s. → 비사용가치 비중 (% of total) 이 연령 증가와 함께 증가.

## 방법론 노트

[[contingent-valuation-method]] 의 [[double-bounded-dichotomous-choice]] 형식은 단일 dichotomous 보다 정보량이 풍부하다. Initial bid $A_i$ 에 yes → 더 높은 bid $A_i^H$ 제시, no → 더 낮은 bid $A_i^L$ 제시. 응답 패턴은 YY · YN · NY · NNY · NNN 5 분류. Zero WTP 응답자 비중이 클 때는 [[spike-model]] (Kristrom 1997) 로 truncation 처리해 corner solution 을 명시적으로 모델링.

핵심 식 (log-likelihood):

$$
\ln L = \sum_{i=1}^{N} \left\{ I_i^{YY} \ln[1 - G_C(A_i^H, \theta)] + I_i^{YN} \ln[G_C(A_i^H, \theta) - G_C(A_i, \theta)] + \cdots \right\}
$$

cumulative distribution function $G_C$ 는 zero / positive WTP 영역에서 piecewise:

$$
G_C(A_i; \theta) = \begin{cases} 0 & \text{if } P < 0 \\ [\exp(\alpha + \beta X_i)]^{-1} & \text{if } P = 0 \\ [1 + \exp(\alpha - \beta_p P + \beta X_i)]^{-1} & \text{if } P > 0 \end{cases}
$$

여기서 $\beta_p$ 는 bid 계수, $\beta$ 는 사회인구학·심리 covariate 계수, $\alpha$ 는 constant. 평균 WTP 는 $\frac{1}{\beta_p} \ln[1 + \exp(\alpha + \beta X_{mean})]$. Spike 는 $[1 + \exp(\alpha + \beta X_{mean})]^{-1}$ 로 zero WTP 응답 비율의 모델 implied 값.

식별은 (i) 7 개 initial bid 의 무작위 할당으로 price variation 확보, (ii) MHHN 4 단계의 분리 설문으로 needs-level 별 WTP 식별, (iii) covariate (age, affirmation, desire-resolved) 의 within-stage variation 으로 sociodemographic 효과 식별. MLE 로 추정.

## 연구 계보

본 논문은 Hanemann (1991) 의 utility difference DBDC 모형과 Kristrom (1997) 의 spike model 위에 Bowen (1943) · Ciriacy-Wantrup 의 CVM 전통을 잇는다. 보조기기 가치 평가 line 에서는 Haines et al. (2008, *Australasian Journal on Ageing*) 의 four-wheeled walker CVM, Davies et al. (2003) 의 휠체어 QoL 평가, Grider and Wydick (2016, *Journal of Development Effectiveness*) 의 에티오피아 휠체어 income effect 가 직접 선행이다. TEMEP 내에서는 [[jungwoo-shin]] · [[jongsulee]] 공저의 Shin et al. (2016, *Applied Economics*) 가 healthcare technology CVM 의 직접 선행 (방법론 · 표본 design 거의 동일). [[jongsulee]] author page 의 *제3기 demand-side econometrics 확장* 라인 분류에서, 본 논문은 healthcare valuation sub-line 의 비사용가치 framework 확장 작업이다. Sibling [[jong-jin-kim-2022-prosthetic-hands-3d]] (같은 저자 그룹의 의수 conjoint 연구) 와 함께 *고령 사회 보조기기 가치 평가* 2 부작을 구성.

## See also

- [[contingent-valuation-method]]
- [[double-bounded-dichotomous-choice]]
- [[spike-model]]
- [[maslows-hierarchy-of-needs]]
- [[assistive-devices]]
- [[aging-society]]
- [[non-use-value]]
- [[willingness-to-pay]]
- [[jong-jin-kim]]
- [[jongsulee]]
- [[jungwoo-shin]]
- [[meihan-he]]
- [[jong-jin-kim-2022-prosthetic-hands-3d]]