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시대변화에 따른 농업의 가치와 도시농업의 가치평가방법 고찰 = Economic Valuation Methods to Evaluate the Progressive Changes in Values of Urban Farming
저자
손민수 (뉴욕주립대학교 버팔로캠퍼스) ; 서동주 (서울대학교) ; Hong Sok(Brian) Kim (서울대학교)
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학술지명
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2013
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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67-84(18쪽)
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7
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This study reviews recommends the economic valuation methods to adopt the progressive changes in value before and after urban families’ farming experience. A number of roles and functions in urban farming are identified and suggest relevant methods for the valuation. However, difficulties are still arise to convey the relevant meanings and precise definitions of urban farming to the survey respondents. This study proposes three valuation methods that can distinguish from previous methods and well suited to derive and evaluate the values that are attached to the experiences of urban farming. First method is the progressive response model. This method can integrate micro and macro data to consider value changes that may occur after the experience. Second method is the risk assessment model that reflects changes in health levels with urban farming experiences. Third method is combining revealed and stated preference method that can reflect the changes asset value in the regions with urban farming area and observing the responses accordingly.
더보기본 연구의 목적은 시대변화에 따른 농업의 역할과 가치변화를 살펴보고 새로운 형태의 도시농업에 대한 역할과 기능을 파악하고 가치평가를 위한 방법을 제시하는 것이다. 기존의 가치평가 방법을 그대로 도시농업의 가치추정에 적용하기에는 한계점과 편의발생의 가능성이 있다. 특히 도시농업은 용어에 대한 정확한 정의가 없고 형태와 사례가 무분별하고 다양하여 진술선호방식의 가치추정 시 응답자에게 의미전달의 어려움이 있다. 이를 위해서 본 연구에서는 앞서 언급한 한계점과 단점을 보완하기 위한 가치평가 방안을 제시하였다. 첫째, 안전한 먹을거리의 소비와 도시농업으로 인한 여가와 휴양을 통한 이용자의 건강효과의 증대를 반영할 수 있는 위해도를 반영한 가치평가이다. 둘째, 지역의 자산가치와 연계하여 도시농업의 속성별 가치구분을 결합한 결합모형이다. 셋째, 도시농업이라는 서비스의 경험유무와 시간의 변화에 따른 인식차이를 고려하여 미시-거시 자료를 통합할 수 있는 진화적 방법론이다. 기존에는 단편적으로 도시농업의 가치를 산출하였다면, 앞으로는 도시농업의 활성화로 인한 농촌 및 기존 농업에서 발생할 수 있는 역의 효과를 간과해서는 안 된다.
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2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.59 | 0.59 | 0.6 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.65 | 0.72 | 0.923 | 0.21 |
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