타 연구 및 타 국가의 값을 어떻게 활용할 것인가 편익이전의 정의와 장단점을 비교해보자 가치이전과 함수이전의 방법론을 적용해보자 KSVA 리서치팀 2025. 02. |
편익이전
사회적 가치평가 또는 ESG 가치평가를 수행하는 과정에서 타 연구 또는 다른 국가의 값을 사용해야 하는 경우가 있다. 예를 들면, 국내의 다회용기 사용에 따른 폐기물 저감비용 데이터를 확보하지 못하여 해외의 다회용기 사용에 따른 폐기물 저감비용을 사용해야 한다면 환율만 적용하여 그대로 사용해도 될까? 이와 같이 한 지역에서 수행된 연구 결과를 다른 지역이나 상황에 적용하여 경제적 가치를 추정하는 방법을 편익이전(Benefit Transfer)이라 한다1). 주로 환경경제학에서 활용되며, 환경 자원의 가치나 공공재에 대한 경제적 평가를 효율적으로 수행하기 위한 도구로 사용된다. 가치추정 연구는 시간 및 예산이 많이 소요되므로 현실적 한계를 부분적으로 해결하기 위한 차선책으로 널리 사용된다. 이와 같이 편익이전을 사용하는 이유는 다음과 같다.
- 효율성 제고: 새로운 연구를 수행하는 데 필요한 비용과 시간을 절약할 수 있다
- 신속한 정책 결정 지원: 긴급한 정책 결정이 필요한 상황에서 유용하다
- 데이터 활용: 기존 데이터를 최대한 활용함으로써 분석의 범위를 확장할 수 있다
- 데이터 수집의 현실적 제약 극복: 일부 지역에서는 직접적인 데이터 수집이 어려울 수 있다
편익이전의 장점
- 비용 효율성: 새로운 연구를 설계하고 수행하는 데 드는 자원을 절약할 수 있다
- 빠른 결과 도출: 기존 데이터를 활용하므로 신속하게 가치 추정이 가능하다
- 적용 가능성: 다양한 환경 및 맥락에서 활용할 수 있다
편익이전의 단점
- 정확성 문제: 원래 연구와 대상 지역 간의 차이가 클 경우 결과의 신뢰성이 낮아질 수 있다
- 데이터 한계: 기존 연구가 적절하지 않거나 충분하지 않을 경우 적용이 어려울 수 있다
- 맥락적 차이 무시: 문화적, 사회적, 경제적 차이를 고려하지 않으면 부정확한 결과를 초래할 위험이 있다
- 시간적 차이: 과거 연구결과를 현재에 적용할 때 오차가 발생할 수 있다
따라서 편익이전을 활용할 때는 1) 연구 대상지역과 적용지역의 사회경제적 특성과 유사성을 검토해야 하며, 2) 환경재의 특성과 규모의 유사성을 확인하고, 3) 시간적 격차가 크지 않은 연구를 선택하며, 4) 가능한 경우 다수의 연구결과를 종합적으로 검토해야 한다.
편익이전은 아래와 같이 크게 가치이전과 함수이전의 두 가지로 접근할 수 있다. 가치이전(value transfer)은 선행연구 중 관련 분야에서 공신력을 인정받거나 많이 인용되고 있는 대표적인 연구결과를 새로 추정하려는 대상에 맞게 적절히 환산하여 그 결과를 직접적으로 사용하는 방법을 의미한다. 함수이전(function transfer)은 이미 추정된 수요함수나 메타분석 함수를 이전하여 활용하는 방법이다. 메타분석(meta analysis)은 보다 넓은 의미를 포함하는데 추정치나 함수를 이전하는 것이 아니라 기 평가된 여러 가지 환경가치 정보로 메타분석을 직접 수행하는 것도 가능하다.
가치이전
가치이전은 점추정치 이전과 평균값 이전 두 가지 방법이 가능하다.
점추정치 이전(single point estimate transfer)
점추정치 이전은 편익이전 대상지와 가장 유사한 선행연구를 선정하고 그로부터 하나의 추정치를 그대로 옮겨오는 방법이다. 점추정치 이전이 이상적으로 이루어지려면 정책대상지(policy site)와 유사한 연구가 진행된 연구대상지(study site)간의 가치추정 대상과 평가주체가 되는 모집단의 특성이 동일해야 한다. 재산권 설정이 적절하게 되어 있어 이론적으로 타당한 후생척도(예: 지불의사액 또는 보상수용액)를 도출할 수 있는 조건이 필요하다. 그러나 이와 같은 엄밀한 기준을 가지고 편익이전을 위한 선행연구를 선정하려 한다면 현실적으로 적당한 선행연구가 존재하지 않을 수도 있다. 하나의 선행연구로부터 하나의 추정치를 옮겨오는 일대일 이전이므로 다른 유사한 선행연구로부터의 정보를 활용하지 못하게 될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법은 다수의 유사한 선행연구로부터 가치 추정치를 그대로 가져오되 그 중 가장 낮은 추정치를 하한선으로, 가장 높은 추정치를 상한선으로 하여 편익이전값에 구간을 주는 방안이 가능하다. 이와 같이 선행연구들로부터 여러 개 값이 존재할 경우 아래의 평균값 이전 방식을 검토할 수 있다.
평균값(또는 중앙값) 이전 (average value 또는 central tendency transfer)
평균값 이전은 다수의 관련 연구결과로부터 적용 가능한 가치 추정치들을 추출한 후 이들의 평균값 또는 중앙값을 사용하는 방법이다, 첫 단계는 평가하고자 하는 대상이 특정 자원에 미치는 영향을 확인하고 측정하는 것이며 다음 단계는 특정 자원과 유사한 관련연구를 검색한 후 가치 추정치를 수집하고 그 평균값을 계산하여 이전하는 것이다. 평균값 이전은 ‘이상치(outlier)’에 의해 크게 영향 받을 수 있다는 사실에 유의해야 하는데 특히 표본 크기가 작을 때 이상치의 영향은 더욱 심각할 수 있다. 추출된 가치 추정치들이 정규분포를 가진다고 가정하면 평균값과 중앙값은 동일하며, 이러한 조건이 만족될 때 유효성이 확보된다. 따라서 평균값 이전을 적용할 때는 평균값 뿐만 아니라 중앙값도 함께 제시하는 것이 편익이전을 위해 추정치들의 분포를 이해하는 데 도움이 된다.
이와 같이 값을 이전하게 될 때 현실적으로 고려해야 하는 문제는 공간이전, 기간조정, 오차와 불확실성의 반영이다. CE Delft(2017)의 Environmental Price Handbook에서는 다음과 같은 가이드라인을 제시하고 있다.
공간이전(spatial transfer)
다른 지역의 값을 이전하는 경우 국가간에는 PPP(Purchasing Power Parity)를 이용하여 전환이 가능하다. 대표적으로 GDP(PPP), 환율(PPP)를 적용할 수 있으며 환율의 경우 소득탄력성 0을 가정하며 GDP의 경우 단일값의 소득탄력성을 가정한다. 즉 A국가가 B국가보다 GDP(PPP)가 두 배 높으면 환경개선에 대한 WTP(Willingness To Pay)도 두 배로 가정하는 것이다. 실증분석 결과 환경관련 값의 WTP 소득탄력성은 1보다 작지만 0은 아니므로 두 가지 접근이 모두 최적은 아니라는 한계가 있다. 위 핸드북에서는 절대값 보다는 기회비용 관점에서 피해비용을 평가하므로 GDP(PPP)가 더 적합하다고 설명하고 있다. 본 방법은 가치함수이전, 메타분석 등의 복잡한 방법론과 비교할만큼 신뢰할 수 있다고 평가받는다.
기간조정(temporal adjustment)
타 연구가 시행된 시점은 적용시점보다 수년전 일 수 있고 그 값을 그대로 적용하는 것은 적절하지 않을 수 있다. 따라서 현 시점으로 값을 조정하기 위하여 같은 국가 데이터라면 해당 국가의 소비자물가지수(CPI)를 적용할 수 있고 타 국가의 경우 환율(PPP)을 적용한 이후 CPI를 적용할 수 있다. 때에 따라서는 미래값을 현재가치로 반영할 필요가 있는데 이러한 경우 시간의 가치에 대한 기준을 적절하게 반영할 필요가 있다.
오차와 불확실성을 고려한 가치이전
오차에는 두 가지 유형이 있는데 1) 연구지역의 단위가격 및 가치함수 추정에 따른 오차, 2) 연구지역의 추정값을 정책지역으로 이전하는 과정의 오차가 존재한다. 따라서 최적의 유사연구를 탐색하여 이러한 오차를 최소화 할 필요가 있다. 공간이전시 오차는 평균적으로 ±20%~40%(몇 퍼센트에서 수백 퍼센트까지 벌어질 수 있음)로 추정된다. 오차에 따른 불확실성을 고려하여 신뢰구간 형태로 접근할 수 있다. 피해비용변수 z의 로그함수는 정규분포를 가정하여 아래와 같이 정의한다.
[ln(σgz)]2 = [ln(σgx1)]2 + [ln(σgx2)]2 + ... + [ln(σgxn)]2
이 경우 기하평균가 중간값과 같고 기하표준편차가 σg라면 점추정 방식이 아니라 아래와 같은 신뢰구간으로 접근이 가능하다.
| (μg/σg,μgσg,) | (μg/σg2,μgσg2) |
| 참값의 68% 신뢰구간 | 참값의 95%신뢰구간 |
함수이전
함수이전은 수요(편익) 함수이전과 메타회귀분석 함수이전 두 가지 방법이 가능하다.
수요(편익) 함수이전
수요(편익)함수 자체를 이전하는 것은 가치 추정치를 그대로 옮겨오는 것보다 개념적으로는 우수하다. 점추정치 또는 평균값 이전은 선행연구가 수행되었던 대상지와 편익이전을 통해서 추정하려는 대상지간에 대상지 특성이나 이용자 특성 측면에서 아무런 차이가 없다는 것을 전제로 하고 있기 때문에 설득력이 상대적으로 부족하다. 반면에 수요(편익) 함수이전은 정책대상지의 여러 가지 특성을 고려하여 이전하고자 하는 함수를 조정하기 때문에, 조정된 함수를 통해서 산출된 예측치는 상대적으로 정확도가 높아지게 된다. 단, 수요(편익) 함수이전이 갖는 한계는 주로 선행연구에서 활용된 자료의 수집 및 모델설정과 관련이 있다. 이전을 위해서 선정된 수요(편익)함수에 포함된 변수들은 선행연구 대상지의 특성을 반영한 변수들로서 편익이전을 위한 대상지의 특성을 고려한 변수들이 아니다. 따라서 편익이전을 통해서 가치를 추정하고자 하는 대상지에서는 중요한 인자들이 선행연구의 수요(편익)함수에는 반영되어 있지 않을 수도 있으며, 혹은 반영은 되어 있지만 유의성이 없는 것으로 보고되어 있을 수도 있어 예측치에 영향을 줄 수 있다는 점을 검토해야 한다.
메타회귀분석(meta-regression analysis) 함수이전
메타회귀분석 함수이전은 편익척도와 정량화가 가능한 연구 특성간의 상관관계를 통계적 기법을 사용하여 요약하여 정리하는 방법이다. 선행연구에서 도출된 요약통계량을 종속변수로 설정하고, 모집단의 특성, 대상지의 자원 특성, 사용된 가치추정기법 및 연구 자체가 지니고 있는 특성 등을 독립변수(대부분 더미변수)로 설정하여 회귀분석을 실시하게 된다. 특정기법의 선택, 연구의 설계, 데이터의 특성 등이 요약통계량에 미치는 영향을 정량화할 수 있으며, 기존 연구결과(요약통계량)간의 차이가 어디서 오는지 그 원인도 통계적으로 규명할 수 있다는 장점이 있다. 요약통계량간에 존재하는 변이를 외부요인으로부터 설명하려고 하는 것이 아니라 분석에 포함된 연구 자체가 가진 특성을 중심으로 설명하는 장점이 있다. 메타회귀분석 함수이전은 독립적으로 수행되어진 일련의 선행연구들을 대상으로 먼저 메타회귀분석을 실시한 후, 정책대상지의 특성과 조건에 맞게 함수를 조정하고, 조정된 함수를 사용하여 정챆대상지의 가치를 예측하는 절차를 거치게 된다. 개념적으로 메타회귀분석 함수이전은 가치이전이나 수요(편익) 함수이전 기법들과 비교하여 다음과 같은 장점이 있다(Rosenberger and Loomis, 2001).
- 메타회귀분석 자체가 상대적으로 많은 수의 연구로부터 정보를 활용하기 때문에 선행연구의 편익척도의 분포에 상대적으로 덜 민감한 대푯값을 산정해 낼 수 있다
- 방법론이 편익척도에 미치는 영향을 메타회귀분석을 활용한 예측치 산정과정에서 통제할 수 있다
- 가치 예측치 산출과정에서 추정하고자 하는 대상지의 특성에 맞게 조정이 가능하기 때문에 연구대상지와 정책대상지간의 특성 차이를 통제할 수 있다
- 메타회귀분석은 이전 대상지에 대한 선행연구가 없는 경우에도 가치를 예측할 수 있다. 즉, 메타회귀분석 함수이전은 연구가 이루어져 있지 않은 새로운 대상지에 대해서도 적용이 가능하다.
그러나 메타회귀분석 함수이전 역시 편익이전 방법이 갖고 있는 일반적인 한계로부터 자유로울 수는 없으며 다음과 같은 단점이 존재한다(Rosenberger and Loomis, 2001)
- 통계적 추론이 가능한 함수를 추정하기 위해서는 충분한 연구결과가 확보되어야만 한다
- 메타회귀분석 함수이전의 질(質)은 자료로서 활용되는 기존 선행연구의 질(質)에 의존할 수밖에 없다
- 분석에 포함된 선행연구의 대상지는 편익이전을 위한 대상지와 내용 및 맥락면에서 충분히 유사해야 한다
1) Rosenberger, R. S., & Loomis, J. B. (2001). "Benefit Transfer of Outdoor Recreation Use Values: A Technical Document Supporting the Forest Service Strategic Plan (2000 Revision)." USDA Forest Service
주요 참고문헌: 안소은, & 노백호. (2007). 편익이전 기법을 이용한 습지 가치추정-메타회귀분석을 중심으로. 수시연구보고서, 2007(4), 1-117.
타 연구 및 타 국가의 값을 어떻게 활용할 것인가
편익이전의 정의와 장단점을 비교해보자
가치이전과 함수이전의 방법론을 적용해보자
KSVA 리서치팀
2025. 02.
편익이전
사회적 가치평가 또는 ESG 가치평가를 수행하는 과정에서 타 연구 또는 다른 국가의 값을 사용해야 하는 경우가 있다. 예를 들면, 국내의 다회용기 사용에 따른 폐기물 저감비용 데이터를 확보하지 못하여 해외의 다회용기 사용에 따른 폐기물 저감비용을 사용해야 한다면 환율만 적용하여 그대로 사용해도 될까? 이와 같이 한 지역에서 수행된 연구 결과를 다른 지역이나 상황에 적용하여 경제적 가치를 추정하는 방법을 편익이전(Benefit Transfer)이라 한다1). 주로 환경경제학에서 활용되며, 환경 자원의 가치나 공공재에 대한 경제적 평가를 효율적으로 수행하기 위한 도구로 사용된다. 가치추정 연구는 시간 및 예산이 많이 소요되므로 현실적 한계를 부분적으로 해결하기 위한 차선책으로 널리 사용된다. 이와 같이 편익이전을 사용하는 이유는 다음과 같다.
편익이전의 장점
편익이전의 단점
따라서 편익이전을 활용할 때는 1) 연구 대상지역과 적용지역의 사회경제적 특성과 유사성을 검토해야 하며, 2) 환경재의 특성과 규모의 유사성을 확인하고, 3) 시간적 격차가 크지 않은 연구를 선택하며, 4) 가능한 경우 다수의 연구결과를 종합적으로 검토해야 한다.
편익이전은 아래와 같이 크게 가치이전과 함수이전의 두 가지로 접근할 수 있다. 가치이전(value transfer)은 선행연구 중 관련 분야에서 공신력을 인정받거나 많이 인용되고 있는 대표적인 연구결과를 새로 추정하려는 대상에 맞게 적절히 환산하여 그 결과를 직접적으로 사용하는 방법을 의미한다. 함수이전(function transfer)은 이미 추정된 수요함수나 메타분석 함수를 이전하여 활용하는 방법이다. 메타분석(meta analysis)은 보다 넓은 의미를 포함하는데 추정치나 함수를 이전하는 것이 아니라 기 평가된 여러 가지 환경가치 정보로 메타분석을 직접 수행하는 것도 가능하다.
가치이전
가치이전은 점추정치 이전과 평균값 이전 두 가지 방법이 가능하다.
점추정치 이전(single point estimate transfer)
점추정치 이전은 편익이전 대상지와 가장 유사한 선행연구를 선정하고 그로부터 하나의 추정치를 그대로 옮겨오는 방법이다. 점추정치 이전이 이상적으로 이루어지려면 정책대상지(policy site)와 유사한 연구가 진행된 연구대상지(study site)간의 가치추정 대상과 평가주체가 되는 모집단의 특성이 동일해야 한다. 재산권 설정이 적절하게 되어 있어 이론적으로 타당한 후생척도(예: 지불의사액 또는 보상수용액)를 도출할 수 있는 조건이 필요하다. 그러나 이와 같은 엄밀한 기준을 가지고 편익이전을 위한 선행연구를 선정하려 한다면 현실적으로 적당한 선행연구가 존재하지 않을 수도 있다. 하나의 선행연구로부터 하나의 추정치를 옮겨오는 일대일 이전이므로 다른 유사한 선행연구로부터의 정보를 활용하지 못하게 될 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 방법은 다수의 유사한 선행연구로부터 가치 추정치를 그대로 가져오되 그 중 가장 낮은 추정치를 하한선으로, 가장 높은 추정치를 상한선으로 하여 편익이전값에 구간을 주는 방안이 가능하다. 이와 같이 선행연구들로부터 여러 개 값이 존재할 경우 아래의 평균값 이전 방식을 검토할 수 있다.
평균값(또는 중앙값) 이전 (average value 또는 central tendency transfer)
평균값 이전은 다수의 관련 연구결과로부터 적용 가능한 가치 추정치들을 추출한 후 이들의 평균값 또는 중앙값을 사용하는 방법이다, 첫 단계는 평가하고자 하는 대상이 특정 자원에 미치는 영향을 확인하고 측정하는 것이며 다음 단계는 특정 자원과 유사한 관련연구를 검색한 후 가치 추정치를 수집하고 그 평균값을 계산하여 이전하는 것이다. 평균값 이전은 ‘이상치(outlier)’에 의해 크게 영향 받을 수 있다는 사실에 유의해야 하는데 특히 표본 크기가 작을 때 이상치의 영향은 더욱 심각할 수 있다. 추출된 가치 추정치들이 정규분포를 가진다고 가정하면 평균값과 중앙값은 동일하며, 이러한 조건이 만족될 때 유효성이 확보된다. 따라서 평균값 이전을 적용할 때는 평균값 뿐만 아니라 중앙값도 함께 제시하는 것이 편익이전을 위해 추정치들의 분포를 이해하는 데 도움이 된다.
이와 같이 값을 이전하게 될 때 현실적으로 고려해야 하는 문제는 공간이전, 기간조정, 오차와 불확실성의 반영이다. CE Delft(2017)의 Environmental Price Handbook에서는 다음과 같은 가이드라인을 제시하고 있다.
공간이전(spatial transfer)
다른 지역의 값을 이전하는 경우 국가간에는 PPP(Purchasing Power Parity)를 이용하여 전환이 가능하다. 대표적으로 GDP(PPP), 환율(PPP)를 적용할 수 있으며 환율의 경우 소득탄력성 0을 가정하며 GDP의 경우 단일값의 소득탄력성을 가정한다. 즉 A국가가 B국가보다 GDP(PPP)가 두 배 높으면 환경개선에 대한 WTP(Willingness To Pay)도 두 배로 가정하는 것이다. 실증분석 결과 환경관련 값의 WTP 소득탄력성은 1보다 작지만 0은 아니므로 두 가지 접근이 모두 최적은 아니라는 한계가 있다. 위 핸드북에서는 절대값 보다는 기회비용 관점에서 피해비용을 평가하므로 GDP(PPP)가 더 적합하다고 설명하고 있다. 본 방법은 가치함수이전, 메타분석 등의 복잡한 방법론과 비교할만큼 신뢰할 수 있다고 평가받는다.
기간조정(temporal adjustment)
타 연구가 시행된 시점은 적용시점보다 수년전 일 수 있고 그 값을 그대로 적용하는 것은 적절하지 않을 수 있다. 따라서 현 시점으로 값을 조정하기 위하여 같은 국가 데이터라면 해당 국가의 소비자물가지수(CPI)를 적용할 수 있고 타 국가의 경우 환율(PPP)을 적용한 이후 CPI를 적용할 수 있다. 때에 따라서는 미래값을 현재가치로 반영할 필요가 있는데 이러한 경우 시간의 가치에 대한 기준을 적절하게 반영할 필요가 있다.
오차와 불확실성을 고려한 가치이전
오차에는 두 가지 유형이 있는데 1) 연구지역의 단위가격 및 가치함수 추정에 따른 오차, 2) 연구지역의 추정값을 정책지역으로 이전하는 과정의 오차가 존재한다. 따라서 최적의 유사연구를 탐색하여 이러한 오차를 최소화 할 필요가 있다. 공간이전시 오차는 평균적으로 ±20%~40%(몇 퍼센트에서 수백 퍼센트까지 벌어질 수 있음)로 추정된다. 오차에 따른 불확실성을 고려하여 신뢰구간 형태로 접근할 수 있다. 피해비용변수 z의 로그함수는 정규분포를 가정하여 아래와 같이 정의한다.
이 경우 기하평균가 중간값과 같고 기하표준편차가 σg라면 점추정 방식이 아니라 아래와 같은 신뢰구간으로 접근이 가능하다.
함수이전
함수이전은 수요(편익) 함수이전과 메타회귀분석 함수이전 두 가지 방법이 가능하다.
수요(편익) 함수이전
수요(편익)함수 자체를 이전하는 것은 가치 추정치를 그대로 옮겨오는 것보다 개념적으로는 우수하다. 점추정치 또는 평균값 이전은 선행연구가 수행되었던 대상지와 편익이전을 통해서 추정하려는 대상지간에 대상지 특성이나 이용자 특성 측면에서 아무런 차이가 없다는 것을 전제로 하고 있기 때문에 설득력이 상대적으로 부족하다. 반면에 수요(편익) 함수이전은 정책대상지의 여러 가지 특성을 고려하여 이전하고자 하는 함수를 조정하기 때문에, 조정된 함수를 통해서 산출된 예측치는 상대적으로 정확도가 높아지게 된다. 단, 수요(편익) 함수이전이 갖는 한계는 주로 선행연구에서 활용된 자료의 수집 및 모델설정과 관련이 있다. 이전을 위해서 선정된 수요(편익)함수에 포함된 변수들은 선행연구 대상지의 특성을 반영한 변수들로서 편익이전을 위한 대상지의 특성을 고려한 변수들이 아니다. 따라서 편익이전을 통해서 가치를 추정하고자 하는 대상지에서는 중요한 인자들이 선행연구의 수요(편익)함수에는 반영되어 있지 않을 수도 있으며, 혹은 반영은 되어 있지만 유의성이 없는 것으로 보고되어 있을 수도 있어 예측치에 영향을 줄 수 있다는 점을 검토해야 한다.
메타회귀분석(meta-regression analysis) 함수이전
메타회귀분석 함수이전은 편익척도와 정량화가 가능한 연구 특성간의 상관관계를 통계적 기법을 사용하여 요약하여 정리하는 방법이다. 선행연구에서 도출된 요약통계량을 종속변수로 설정하고, 모집단의 특성, 대상지의 자원 특성, 사용된 가치추정기법 및 연구 자체가 지니고 있는 특성 등을 독립변수(대부분 더미변수)로 설정하여 회귀분석을 실시하게 된다. 특정기법의 선택, 연구의 설계, 데이터의 특성 등이 요약통계량에 미치는 영향을 정량화할 수 있으며, 기존 연구결과(요약통계량)간의 차이가 어디서 오는지 그 원인도 통계적으로 규명할 수 있다는 장점이 있다. 요약통계량간에 존재하는 변이를 외부요인으로부터 설명하려고 하는 것이 아니라 분석에 포함된 연구 자체가 가진 특성을 중심으로 설명하는 장점이 있다. 메타회귀분석 함수이전은 독립적으로 수행되어진 일련의 선행연구들을 대상으로 먼저 메타회귀분석을 실시한 후, 정책대상지의 특성과 조건에 맞게 함수를 조정하고, 조정된 함수를 사용하여 정챆대상지의 가치를 예측하는 절차를 거치게 된다. 개념적으로 메타회귀분석 함수이전은 가치이전이나 수요(편익) 함수이전 기법들과 비교하여 다음과 같은 장점이 있다(Rosenberger and Loomis, 2001).
그러나 메타회귀분석 함수이전 역시 편익이전 방법이 갖고 있는 일반적인 한계로부터 자유로울 수는 없으며 다음과 같은 단점이 존재한다(Rosenberger and Loomis, 2001)
1) Rosenberger, R. S., & Loomis, J. B. (2001). "Benefit Transfer of Outdoor Recreation Use Values: A Technical Document Supporting the Forest Service Strategic Plan (2000 Revision)." USDA Forest Service
주요 참고문헌: 안소은, & 노백호. (2007). 편익이전 기법을 이용한 습지 가치추정-메타회귀분석을 중심으로. 수시연구보고서, 2007(4), 1-117.