Ⅰ. 서 론
여객자동차 운송사업법에 따르면, 마을버스는 시·군·구의 단일 행정구역 내에서 기점과 종점의 특수성이 나 사용되는 차량의 특수성 등으로 인해 다른 노선 여객자동차 운송사업자가 운행하기 어려운 구간을 대상 으로 국토교통부령이 정한 기준에 따라 운행체계를 설정하고, 일정 기준의 자동차를 사용하여 여객을 운송 하는 대중교통 수단을 의미한다. 서울특별시 여객자동차운수사업의 재정지원 및 한정면허 등에 관한 조례에 따르면 ‘시장은 일반 노선버스가 운행되지 않거나 운행이 어려운 지역 등의 주민들의 교통 불편을 해소하기 위해 필요한 지역에 도시철도 또는 일반 노선버스의 보조 기능 및 연계 교통수단으로서의 기능을 담당하도 록 마을버스를 운행해야 한다’라고 명시되어 있다. 즉, 마을버스의 주요 특성은 일반적인 대중교통이 운행하 기 어려운 지역을 운행하거나, 지하철 및 시내버스와의 연계 환승 역할을 수행하는 것이다.
이러한 특수 목적형 특성을 가진 마을버스는 코로나19 발생으로 인해 이용객이 감소하고 있으며, 마을버 스 업체의 경영난은 심화되고 있다. 코로나19의 영향으로 승객 수는 2022년 기준 3억 534만 명으로 2019년(4 억 2702만 명) 대비 약 28.6% 감소했고, 이는 마을버스 업체의 수익 감소로 이어져 수익 또한 2019년 대비 약 27.6% 감소한 것으로 나타났다(Seoul City, 2023)
코로나19의 영향으로 승용차의 수단 분담률은 높아지고, 비대면 활동 증가로 이용객은 줄어들며, 재택근 무 시행으로 출퇴근 이용객이 감소하면서 마을버스 업계는 재정난을 겪고 있다. 마을버스는 관내 이동 및 연 계 환승 서비스 기능을 수행하는 교통수단이지만, 시간이 지날수록 관내 이동 및 연계 수단에 대한 경쟁 교 통수단이 다양화되고 있다. 공공자전거, PM(개인형 이동수단) 등이 증가하고 있으며, 관내 지역 교통을 담당 하는 경전철도 지속적으로 확대되고 있다. 강북구의 우이신설 경전철 도입으로 인근 마을버스 수익은 약 50% 감소한 것으로 나타났다(Seoul City, 2020)
대부분의 마을버스 업체 규모는 영세하며, 특수 목적형 교통수단의 기능을 담당해야 한다. 하지만 코로나 19 영향 및 관내 경쟁 수단의 도입으로 마을버스 업체의 경영환경은 점차 어려워지고 있다. 마을버스 운영 방식은 시내버스의 준공영제와 달리 민영제로 운영되어 외부 환경에 더욱 취약한 구조를 가지고 있다. 이러 한 취약한 구조의 마을버스 업체는 스스로의 노력만으로 경영 개선이 어렵고, 서울시의 재정 지원금에 의존 할 수밖에 없는 현실적 한계에 직면해 있다. 현재 마을버스 업체별 재정 지원금은 등록대수를 기준으로 기준 운송원가(450,700원)를 적용하여 산정하며, 마을버스 한 대당 기준 운송원가에 미치지 못하는 금액을 한도액 23만 원까지 업체별로 지원하고 있다. 2024년 6월 기준 운송원가는 대당 486,098원으로 상승하였다.
서울시는 코로나19로 인한 이동 특성 변화 및 신교통수단의 등장 등 도심 환경의 빠른 변화 속에서 마을 버스 업체가 재정 지원금 의존에서 벗어나 다양한 대응책을 모색해야 한다고 보고 있다. 마을버스 재정 지원 금도 코로나19 이후 급격히 증가하여, 코로나 이전(2019년) 192억 원에서 코로나 이후(2022년) 495억 원으로 약 2.6배 증가했다. 집행부(서울시) 역시 마을버스 재정 지원금의 지속적인 증가가 어려운 만큼, 시대적 변화 에 따라 마을버스 이용객 감소 요인을 분석하고 지속 가능한 대책을 마련해야 할 것이다. 이 연구는 코로나 _19 전후로 마을버스 이용객을 감소시키는 요인을 분석한 뒤 이를 기준으로 마을버스 이용객 개선방안 및 중장기 발전방안을 제시하고자 한다.
Ⅱ. 내용적 고찰 및 관련 연구
1. 내용적 고찰
1) 마을버스 등록대수 특성
서울시 마을버스 등록대수를 살펴보면 <Table 1>과 같다. 마을버스 등록대수는 과년도부터 약 1.6천대를 유 지하고 있으나 마을버스 운전기사는 코로나_19로 급속히 감소된 것을 볼 수 있다. 이는 비대면 활동 증가로 택배 및 배달사업이 급증하면서 운전직 인건비가 낮은 마을버스 기사는 타 배달업계로 전환한 것으로 보인다 (Korean automobile & Transport worker’s federation, 2021) 코로나_19 여파로 마을버스 이용객은 감소하며, 운전 기사수 감소로 인해 마을버스 가동률은 낮아지며, 여전히 코로나_19 상황 이후로 회복세를 보이지 않고 있다.
<Table 1>
Status of registered village buses and village bus drivers
Category | 2016y | 2017y | 2018y | 2019y | 2020y | 2021y | 2022y |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Number of registered units | 1,628 | 1,634 | 1,645 | 1,654 | 1,656 | 1,659 | 1,658 |
Number of drivers | 3,421 | 3,431 | 3,421 | 3,496 | 3,291 | 2,992 | 2,756 |
Number of drivers per vehicle | 2.10 | 2.10 | 2.08 | 2.11 | 1.99 | 1.80 | 1.66 |
자치구별 마을버스 등록대수를 살펴보면, 서초구가 143대로 가장 많고, 중랑구는 18대로 가장 적은 등록 대수를 보인다 <Table 2>. 2022년 기준으로, 서울시의 마을버스 재정지원금은 2011년 이전에 등록된 마을버 스 노선에만 지급되었으나. 기존에 재정지원 제외 대상이었던 2011년 ~2020년 등록된 신규 업체 및 증차 차 량을 적자 업체 재정지원 대상에 포함하기로 결정하였다(Seoul City. 2023).
<Table 2>
Number of registered village buses by autonomous district in Seoul1)
autonomous district | Seocho | Dongjak | Yeongdeungpo | Mapo | Gangnam | Gwanak | Gangbuk | Nowon | Seodaemun | Guro | Seongbuk | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Number of registered | 143 | 115 | 107 | 95 | 87 | 85 | 84 | 84 | 84 | 83 | 72 | |
Ratio | 9.1% | 7.3% | 6.8% | 6.1% | 5.5% | 5.4% | 5.3% | 5.3% | 5.3% | 5.3% | 4.6% | |
Dobong | Jongno | Geumcheon | Seongdong | Gangseo | Eunpyeong | Gangdong | Gwangjin | Yangcheon | Yongsan | Dongdaemun | Jungnang | Total |
71 | 67 | 58.7 | 57 | 53 | 41 | 39 | 38 | 36 | 30 | 27 | 18 | 1574 |
4.5% | 4.3% | 3.7% | 3.6% | 3.4% | 2.6% | 2.5% | 2.4% | 2.2% | 1.9% | 1.7% | 1.1% | 100% |
자치구별 마을버스 등록대수는 2010년 이전에 형성된 것으로, 이는 과거에 설정된 기준에 따라 자치구별 마을버스 등록대수가 과다하게 산정될 우려가 있겠다. 시간이 지날수록 시내버스 확대, 경전철 도입, 공공자 전거 확대, 킥보드 활성화 등 지역적 특성이 지속적으로 변화되고 있지만, 마을버스 재정지원금은 등록대수 를 기준으로 산정되기 때문에, 승객이 줄어들더라도 등록대수를 줄일 필요가 없기 때문이다. 예를 들어, <Fig. 1>의 경우, 노선별 평균 대당인원은 적으나, 배차 간격이 10분 이내로 과배차 될 특성을 보이고 있다.
2. 마을버스 이용자 수 및 재정지원금의 특성
마을버스 이용자 수를 살펴보면, 코로나19 이전인 2019년도의 연간 이용자 수는 4.2억 명이었으나, 코로나 19 이후인 2021년에는 약 2.9억 명으로 약 30% 감소한 수치를 보였다 <Table 3>. 이러한 감소는 재택근무로 인한 출퇴근 이용자 감소, 비대면 활동 증가로 인한 활동량 감소, 코로나 감염에 대한 불안감으로 승용차 이 용 증가 등의 요인에 기인한다. 하지만 철도나 시내버스는 2022년 대비 2023년에 회복세를 보인 반면, 마을 버스는 2023년에도 별다른 회복세를 보이지 않고 있다 <Table 4>.
<Table 3>
User status before and after COVID-19
year | 2019y | 2020y | 2021y | 2022y |
---|---|---|---|---|
number of passengers | 427.02 million people | 311.62 million people | 296.84 million people | 305.34 million people |
Decline rate compared to 2019 | - | 27.0% | 30.5% | 28.6% |
Data: Seoul Metropolitan Townbus Associaton, 2023
<Table 4>
Traffic volume by year by type of public transportation
year | Total | Subway | Bus | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Total | 1~4 Line | 5~8 Line | 9 Line | Ui-Shin-seol | Sillim | intra-city | village | ||
2015 | 10,744 | 5,144 | 3,020 | 1,851 | 278 | - | - | 4,404 | 1,196 |
2016 | 10,606 | 5,114 | 3,004 | 1,843 | 294 | - | - | 4,280 | 1,212 |
2017 | 10,500 | 5,102 | 2,939 | 1,827 | 298 | 38 | - | 4,200 | 1,198 |
2018 | 10,374 | 5,119 | 2,929 | 1,842 | 306 | 42 | - | 4,079 | 1,176 |
2019 | 10,445 | 5,222 | 2,952 | 1,867 | 359 | 44 | - | 4,053 | 1,170 |
2020 | 7,767 | 3,791 | 2,063 | 1,419 | 275 | 34 | - | 3,125 | 851 |
2021 | 7,776 | 3,842 | 2,045 | 1,470 | 291 | 36 | - | 3,121 | 813 |
2022 | 8,563 | 4,288 | 2,319 | 1,561 | 333 | 41 | 34 | 3,439 | 836 |
2023 | 9,118 | 4,691 | 2,550 | 1,689 | 367 | 45 | 40 | 3,610 | 817 |
Year-on-year | 6.48% | 9.40% | 9.96% | 8.20% | 10.21% | 9.76% | 17.65% | 4.97% | △2.27% |
Data: Seoul city, 2024
마을버스의 운행 목적은 ‘일반 노선버스가 운행되지 않거나 운행이 어려운 지역 등 주민들의 교통 불편을 해소하기 위해 필요한 지역에서 도시철도 또는 일반 노선버스의 보조 기능 및 연계 교통수단의 역할을 담당 하는 것’이다. 그러나 마을버스 등록대수의 특성을 살펴보면, 재정자립도가 높은 자치구일수록 연간 운영대 수2)가 높은 것을 알 수 있다<Fig. 2>.
마을버스의 주 기능은 재정자립도가 낮은 고지대, 외진 마을, 산악지대에 거주하는 시민들의 이동 서비스 개선에 있지만, 오히려 재정자립도가 높은 자치구에 더 많은 마을버스가 운영되고 있다. 이는 아파트 세대수 가 많은 자치구일수록 마을버스 운영대수가 높아지는 경향을 볼 수 있으며, 이는 마을버스의 주 기능 대신 아파트 셔틀버스로의 전환이 이루어지고 있음을 나타낸다<Fig. 2>. 이러한 현상으로 인해 출퇴근 시간대에는 마을버스 이용자수가 다소 높은 반면, 그 외 시간대에는 이용객이 적어 빈 차로 운영될 가능성이 크다.
2023년 기준 마을버스 재정지원금은 총 535억 원이며, 자치구별 재정지원금의 배분율은 <Fig. 3>에서 확인 할 수 있다. 서초구와 강남구는 전체 재정지원금의 약 22%를 차지하며, 이는 하위 11개 자치구의 전체 재정 지원금과 비슷한 액수이다. 재정지원금 비중이 낮은 자치구는 산악지대나 고지대가 많은 곳으로, 해당 지역 주민들에게 마을버스는 중요한 대중교통수단이다.
이러한 자치구에서는 마을버스 배차 시간 개선, 노후 버스 교체 등이 요구되지만, 현재 마을버스 제도하에 서는 이러한 개선이 어려운 실정이다. 현재 재정지원금 대상 차량은 대부분 2010년 이전에 등록된 차량으로, 이후 증차된 차량은 재정지원 대상에서 제외되기 때문에, 업체에서 자력 운영해야 하며, 이로 인해 사실상 증차를 기대하기 어렵다.
3. 관련연구
이와 같이 마을버스의 경영환경은 시대적 환경 변화에 매우 열악하며, 마을버스 운행의 목적은 수익성 추 구가 아니기 때문에 경제 활동이 어려운 시기에는 마을버스의 경영환경이 더욱 악화될 수 있다. 또한 서울시 마을버스는 민영제로 운영되며, 시내버스와의 중복 정류장 문제와 관내 경쟁 수단(경전철, 공공자전거 등)의 강화 등 복합적인 환경에 놓여 있는 만큼, 타 시도 및 해외 운영 사례 등을 직접적으로 적용하기 어려운 특 성을 지니고 있다.
선행 연구를 살펴보면 서울시 마을버스에 관한 연구는 미비하며, 데이터 확보에서도 어려움이 있는 상황 이다. 그러나 마을버스는 서울 시민들에게 중요한 교통수단으로 기능하므로 지속 가능한 개선 방안이 요구 되고 있다.
Jang et al.(2022)의 연구는 서울시 마을버스의 매출액 및 흑자 업체의 영향 요인에 대해 다루고 있으며, 서 울시 관내 교통 경쟁 수단의 등장으로 마을버스 매출액이 감소하고 있음을 보여준다. 특히 공공자전거 이용 률이 높은 자치구일수록 감소폭이 크다는 결과를 보였다. 서울시는 공공자전거 강화 정책을 지향하고 있으 며, 이에 따라 마을버스 업체는 더욱 어려운 경영 환경이 예상된다. 따라서 서울시는 마을버스가 안정적으로 운행될 수 있도록 지원 정책을 강화해야 한다고 밝혔다.
Lee et al.(2017)는 마을버스의 환승 통행 특성을 분석하였다. 마을버스는 도시철도 역사까지 빠르게 연계 되는 교통 수단으로, 다른 교통 수단과의 연계 기능이 주요 역할로 평가받고 있다. 마을버스 이용객은 지하 철과의 연계성이 우수할수록 매출이 증가하는 경향을 보였다.
Song and Kim(2017)은 시내버스 운송업의 규모 및 범위와 관련된 경제성 효과를 업체 규모와 산출물 구성 비율에 따라 다르게 분석하였다. 버스 대수가 290대인 경우에는 경제성이 유의하지만, 400대 이상에서는 경 제성이 존재하지 않음을 보여주었다. 또한 버스의 종류 역시 경제성에 영향을 미친다고 밝혔다. 한 업체가 두 가지 이상의(광역 및 일반) 버스 종류를 운영할 경우, 버스 종류의 비중도 경제성에 영향을 미친다. 마을 버스 업체가 시내버스를 공동 운영하는 경우 경제성을 높일 수 있다는 의미이다.
Kwon and Kim(2018)의 연구는 마을버스의 경영 및 재정 상태가 교통사고와 연관성이 있음을 보여주었다. 마을버스 업체의 매출이 적거나 손익이 저조할수록 사고율 또는 사고 발생 건수가 증가하는 경향이 있었다. 마을버스 운전자의 특성을 살펴보면, 운전자의 휴식 시간이 길고, 마을버스 대당 운전사 수가 많을수록 사고 는 감소하였으나, 운전자의 근무 시간이 길수록 사고는 증가하는 경향을 보였다. 마을버스의 경영 환경이 우 수할수록 운전자의 복지 및 휴식 시간이 보장되며, 이와의 연관성이 높은 것으로 해석된다.
도로 특성에서도 버스 운행 도로가 소로(4차로 미만 도로)의 비중이 높을수록 사고 위험성이 증가하는 것 으로 나타났다. 소로 비중이 높은 마을버스 노선은 시내버스와의 중복 정류장 기준이 영향을 받았을 가능성 이 크다. 시내버스와 마을버스의 중복 정류장은 최대 4개까지 허용되므로 마을버스 노선은 시내버스와의 중 복 정류장을 피하기 위해 소로(이면도로)로 운영할 수밖에 없기 때문이다.
마을버스와 관련된 연구 사례는 상대적으로 미비하다. 마을버스 관련 데이터의 부족과 정책의 복잡성, 서 울시 시내버스와의 경쟁 및 예산 문제 등으로 인해 마을버스에 대한 상대적인 관심이 낮은 것으로 보인다. 그러나 고지대 및 산악지대에 거주하는 시민들에게 마을버스는 중요한 기능을 수행하는 교통수단이므로, 마 을버스의 지속 가능한 개선 방안이 필요한 시점이다. 본 연구는 마을버스의 경영 개선 및 재정 지원금의 합 리적 방향성에 대한 정책안을 제시하고자 한다.
Ⅲ. 분석자료 및 방법
1. 분석자료
이번 연구의 분석 자료는 서울시 마을버스 조합에서 제공한 자치구별 마을버스 등록대수 및 이용객 자료 를 활용하였다. 가용 데이터의 시간적 범위는 코로나19 전후 분석을 위해 코로나19 이전의 자료로는 2019년, 코로나19 이후의 자료로는 2021년을 사용하였으며, 자치구별 마을버스 등록대수 및 이용객 감소 데이터를 종속 변수로 설정하였다<Table 5>. 이는 마을버스 등록대수 및 이용객 감소에 영향을 미치는 변수를 도출하 기 위함이다.
<Table 5>
Dependent variables and Independent variable
Dependent variables | 1. Number of registered village buses 2. Number of users decreased (based on 22 years compared to 19 years) |
|
Independent variable | Large facilities | Universities, Large hospitals, Large discount stores, Department stores, Traditional markets, Sports facilities, Public buildings, Cultural facilities |
Housing characteristics | Apartment, Multi-family house | |
Population characteristics | Students aged 10-29, Office worker aged 30-64, Person aged 65 or older | |
Subway station | Urban railway, Light rail | |
Others, etc | Financial independence, Middle way, Narrow road |
마을버스 업체별 재정 지원금은 업체별 등록대수에 기준 운송 원가(457.40원)를 곱하여 산정되므로, 재정 지원금의 적정성은 등록대수(적정성 판단) 및 운송 원가(고정 변수)에 의존하는 형태를 보인다. 따라서 종속 변수로는 마을버스 등록대수를 선정하였다. 코로나19 전후 마을버스 이용객 수 감소는 어떠한 특성에 영향 을 받는지를 분석하고자 하며, 영향 변수 선정에 사용될 독립 변수로는 대형 시설 특성(대학교, 대형 병원, 대형마트, 백화점, 재래시장, 체육시설, 공공청사, 문화시설)과 주택 시설 특성(아파트, 다가구 주택), 인구 특 성(연령대별 인구수: 10-29세 학생, 30-64세 직장인, 65세 이상 고령자), 지하철 특성(도시철도, 경전철), 그리 고 기타 특성(재정 자립도, 도로 규모: 중로, 소로)을 적용하였다. 마을버스 데이터는 자치구를 중심으로 제공 되므로 독립 변수로 가용예정인 변수 범위도 자치구를 기준으로 적용하였다.
독립 변수로 선정된 변수의 특성을 살펴보면, 마을버스는 관내 이동 서비스 및 환승 연계 서비스를 제공 하므로 관내 대형 시설물 현황 및 지하철 역사 수가 마을버스 활용에 있어 영향력이 높을 것으로 판단된다. 또한, 국내 정부는 지하철 고령자 무료 탑승 정책을 시행하고 있으므로 고령자(65세 이상) 비중이 높은 지역 일수록 지하철 역사까지 도보를 이용할 확률이 높아 마을버스 이용객 수는 낮아질 것으로 추정된다. 이외에 도 재택 근무 권장으로 인해 출퇴근하는 직장인(30-64세)의 비율이 높아질수록, 온라인 수업 강화로 인해 학 생(10-29세)의 비율이 높아질수록 이용객 수가 감소할 가능성이 높아 이를 반영하였다. 또한 마을버스의 운 행 목적은 일반 노선버스가 운행되지 않거나 운행이 어려운 지역에서 운행하는 수단이므로, 해당 지역일 가 능성이 높은 다가구 주택 밀집 지역, 도로의 중로 및 소로 비중, 재정 자립도 등을 변수를 적용하였다.
2. 기초통계
마을버스 등록대수는 2021년 기준 자료를 사용하였으며, 12개월 동안 재정 지원금을 받은 등록대수를 합 산한 결과, 자치구별 평균 약 24.9천 대로 나타난다. 자치구별 이용객 수의 감소는 연간 약 5.2백만 명으로 추산되며, 이는 대당 약 207명이 감소하는 수치이다. 독립 변수인 주요 시설물 수는 자치구별 대학교 수가 평균 3.7개, 대학병원 수가 평균 2.0개, 대형마트 수가 평균 2.6개로 나타났다. 주택 종류는 아파트 약 7만 세 대, 다가구 주택 약 8천 세대이며, 연령대별 인구 수, 지하철 역사 수, 기타 특성(재정 자립도, 중로 및 소로) 등은 <Table 6>에 제시되어 있다.
<Table 6>
Mean and standard deviation of applied variables
Average | Standard deviation | |||
---|---|---|---|---|
Dependent variables | Number of registered (unit) | 24,972 | 11,138 | |
Number of users decreased (person) | -5,272,352 | 2,911,871 | ||
the number of people per unit | -207 | 92 | ||
Independent variable | Large facilities | Universities, | 3.7 | 2.4 |
Large hospitals | 2.0 | 1.1 | ||
Large discount stores | 2.6 | 1.3 | ||
Department stores | 1.6 | 1.3 | ||
Traditional markets | 5.7 | 2.2 | ||
Sports facilities | 2.7 | 1.9 | ||
Public buildings | 27.0 | 7.1 | ||
Cultural facilities | 6.3 | 4.4 | ||
Housing characteristics | Apartment | 70,406 | 32,612 | |
Multi-family house | 7,924 | 2,899 | ||
Population characteristics | Students aged 10-29 | 87,032 | 24,949 | |
Office worker aged 30-64 | 202,335 | 52,937 | ||
Person aged 65 or older | 64,979 | 16,497 | ||
the number of cars registered | 108,778 | 39,962 | ||
Subway station | Urban railway | 9.7 | 4.8 | |
Light rail | 1.0 | 2.2 | ||
Others, etc | Middle way (Less than 12-25m) | 38,757 | 13,033 | |
Narrow road (Less than 12m) | 262,513 | 81,468 | ||
Financial independence | 28.7 | 12.1 |
Ⅳ. 분석방법 및 결과
본 연구는 마을버스 등록대수 및 이용객 감소에 미치는 영향 요인을 탐색하며, 마을버스 등록대수와 이용 객 감소에 영향을 미치는 변수를 비교 분석한 뒤 개선 방안을 제시하고자 한다. 영향 변수를 추정하기 위해 SPSS를 통한 다중 회귀 분석을 사용하였고, 분석 결과는 <Table 7~12>와 같다.
<Table 7>
model statistics
R | R2 | Adjusted R2 | Std. Error of the Estimate | Statistic variation | Durbin-Watson | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R2 variation | F variation | df1 | df2 | Significance level F variation | |||||
.627 | .393 | .259 | 9805.99658 | -.065 | 2.042 | 1 | 17 | .171 | 2.145 |
<Table 8>
ANOVA for model
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|
Regression | 1122236517 | 4 | 280559129 | 2.918 | .051 |
Residual | 1730836241 | 18 | 96157568 | ||
Total | 2853072758 | 22 |
<Table 9>
Coefficients
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | ||
---|---|---|---|---|---|
B | Std.Error | Beta | |||
Constant | 22496.680 | 11093.832 | 2.028 | .058 | |
Light rail station | 2579.735 | 1079.062 | .504 | 2.391 | .028 |
Multi-family house | -1.779 | .815 | -.463 | -2.184 | .042 |
Universities | 1420.211 | 877.129 | .307 | 1.619 | .103 |
Aged 30-64(office worker) | .044 | .039 | .310 | 1.118 | .078 |
<Table 10>
Model Summary
R | R2 | AdjustedR2 | Std. Error of the Estimate | Statistic variation | Durbin-Watson | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R2 variation | F variation | df1 | df2 | Significance level F variation | |||||
.725 | .526 | .420 | 2266638.548 | -.066 | 2.770 | 1 | 17 | .114 | 2.145 |
<Table 11>
ANOVA for model
Sum of Squares | df | Mean Square | F | Sig. | |
---|---|---|---|---|---|
Regression | 102539064459019 | 4 | 25634766114754 | 4.990 | .007 |
Residual | 92477705509156 | 18 | 5137650306064 | ||
Total | 195016769968175 | 22 |
<Table 12>
Coefficients
Unstandardized Coefficients | Standardized Coefficients | t | Sig. | ||
---|---|---|---|---|---|
B | Std. Error | Beta | |||
Constant | -1159714.223 | 2564319.372 | -.452 | .656 | |
Light rail station | -676660.164 | 249423.147 | -.506 | -2.713 | .014 |
Multi-family house | 388.315 | 188.330 | .387 | 2.062 | .054 |
Universities | -486341.894 | 202746.770 | -.402 | -2.399 | .027 |
Aged 30-64(office worker) | -23.556 | 9.115 | -.428 | -2.584 | .019 |
1. 등록대수의 영향변수 특성
통계적 유의성을 살펴보기 위해 우선 잔차의 독립성 가정을 만족하는지 Durbin-Watson 지수를 통해 검토 한 결과 2.145로, 2에 근접한 수치를 보이므로 독립성 가정을 만족함을 확인할 수 있다. R제곱 값은 0.393으 로 나타났으며, 분산 분석의 유의 확률은 0.05보다 작으므로 회귀식이 통계적으로 유의미함을 확인할 수 있다.
마을버스 등록대수에 영향을 미치는 변수로는 경전철 역사 수가 많을수록, 대학교 수가 많을수록, 30-65세 (직장인) 비중이 높을수록 등록대수가 증가하지만, 다가구 주택이 많을수록 등록대수는 감소하는 경향이 있 었다. 이는 경전철이 도입된 지역이 경전철 운행 이전에는 마을버스에 대한 의존도가 높았다는 것을 의미하 며, 관내 이용 수요가 높기에 경전철 도입의 타당성도 확보된 것으로 해석할 수 있다.
대학교 수의 유의 확률이 0.1보다 다소 크지만 이용객 감소의 영향 변수와 비교 분석하기 위해 채택하였 다. 이는 대학 스쿨버스의 운행 비중이 점차 줄어드는 추세로, 마을버스가 스쿨버스 기능을 대체하는 경우가 종종 있으며, 대체 교통 수단으로 학교 주변을 통과하는 마을버스의 이용 수요는 높을 것으로 예상된다. 또 한, 국내에서는 고령자 지하철 무료 승차 정책을 시행하고 있으므로, 고령자가 도시철도나 경전철까지 접근 하기 위해 마을버스를 이용하지 않고 도보로 이동할 확률이 높다. 이는 직장인이 많은 지역 또는 고령자 비 중이 낮은 지역에서 마을버스 이용 수요가 높은 구조를 형성하고 있음을 나타낸다.
그러나 다가구 주택이 많을수록 등록대수는 낮아지는 경향을 보인다. 수익성 측면에서 보면 이용객이 적 은 다가구 주택 밀집 지역에 등록대수가 적은 것은 당연한 일이다. 하지만 서울시의 교통 정책은 강남북 균 형발전 계획, 교통 소외 지역 복지 향상 등의 정책 개선을 지향하므로, 마을버스의 운행 취지를 고려한다면 주의 깊게 검토해야 할 문제이다.
마을버스는 민영제 방식으로 운영되므로, 수익성 중심이 아닌 공공 및 복지 측면에서 노선이 운영되기 어 려운 구조를 보이지만, 일부 특수 지역 및 교통 소외 지역에 대해서는 수익성이 아닌 공공성을 높이는 방안 이 필요할 것이다. 최근 성동구에서는 구청, 주민센터, 문화관, 도서관 등 공공 시설들을 연결하는 무료 버스 (성공버스)3)를 운영 중에 있으며, 이러한 버스를 마을버스와 적절히 연계한다면 교통 소외 지역 주민들에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
2. 이용객감소의 영향변수 특성
통계적 유의성을 살펴보기 위해 우선 잔차의 독립성 가정을 만족하는지 Durbin-Watson 통계를 통해 검토 한 결과 2.145로, 2에 근접한 수치를 보이므로 독립성 가정을 만족함을 확인할 수 있다. R 제곱 값은 0.526을 나타내며, 분산 분석의 유의 확률이 0.05보다 작으므로 회귀식이 통계적으로 유의미함을 확인할 수 있다.
마을버스 이용객 감소에 영향을 미치는 변수로는 경전철 역사 수가 많을수록, 대학교 수가 많을수록, 30-65세(직장인) 비중이 높을수록 이용객 감소율이 증가하고, 다가구 주택이 많을수록 이용객 감소율은 적게 나타났다. 이는 마을버스 등록대수가 높은 지역에서 유의 변수로 도출된 변수가 동일하게 나타났으나, 부호 는 역(-)방향을 보이고 있다. 경전철이 도입되기 이전에 해당 지역의 이동 서비스를 담당했던 마을버스 노선 은 경전철이 도입된 이후 수익성이 악화될 수밖에 없다. 현재 우이신설 경전철과 신림선 등의 도입으로 이와 중첩되는 마을버스 노선의 승객 수는 경전철 도입 전 대비 약 40-50% 정도 낮아진 것으로 조사되었다(Seoul City, 2020)
이외에도 대학교 수가 많을수록 이용객 수는 감소하고 있다. 이는 온라인 수업 및 대면 활동 자제 권고 등 으로 대학교를 찾는 학생 수가 줄어들어 이용객 수가 급감한 것으로 보인다. 이와 같은 특성은 직장인 비중 이 높은 30-65세층에서도 동일하게 나타나고 있다. 재택 근무와 비대면 활동 증가, 배달 및 택배의 증가 등으 로 인해 마을버스 수요는 감소한 것으로 추정된다.
반면, 다가구 주택이 많은 지역은 이용객 감소율이 낮은 경향을 보인다. 이는 다가구 주택 밀집 지역이 경 쟁 교통 수단이 없거나 마을버스가 유일한 대중교통 수단이기 때문에 이용객 감소율이 낮은 것으로 추정된다.
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
마을버스는 코로나19로 인한 비대면 활동 증가로 인해 이용객 수가 줄어들고 있다. 마을버스는 관내 이동 서비스가 주요 기능이지만, 경전철 도입, 공공자전거 및 PM 등 경쟁 수단의 등장으로 경영 환경은 지속적으 로 악화되고 있다. 또한, 고령화 시대를 맞이하여 철도 무료 승차 정책을 추진하는 국내 환경 속에서는 고령 자 비중이 증가하는 지역을 중심으로 마을버스 이용객 수는 더욱 줄어들 수밖에 없는 구조이다.
서울시 대중교통 수단으로서 마을버스의 역할은 분명히 존재한다. 서울시 조례에서는 마을버스의 운행 목 적을 ‘일반 노선버스가 운행되지 않거나 운행이 어려운 지역 등 주민들의 교통 불편을 해소하기 위하여 필 요한 지역에 도시철도 또는 일반 노선버스의 보조 기능 및 연계 교통 수단으로서의 기능을 담당하는 것’이 라고 명시하고 있다. 이처럼 마을버스는 수익성을 추구하는 노선이 아닌 공공성을 추구하는 노선임을 명확 히 하고 있다. 하지만 현실은 운영 목적과는 다르게 수익성 중심으로, 이용객이 많은 지역을 중심으로 운영 되고 있음을 알 수 있다. 마을버스의 본 취지인 교통 소외 지역의 이동 서비스 질을 개선하지 못한다면 해당 지역 주민들은 불이익을 감당할 수밖에 없다.
마을버스 업체는 영세기업 비중이 높고, 준공제가 아닌 민영제로 운영되므로 시대적 환경 변화를 극복하 기가 어렵다. 최근 코로나19로 인해 이용객 수가 낮아지면서 경영 환경은 더욱 악화되고 있다. 서울시의 마 을버스 업체 수는 총 140개로, 코로나19 이전 재정 지원을 받는 업체는 약 50개에 불과하였지만, 코로나19 이후 약 115개로 증가하였고, 재정 지원금 역시 120억 원에서 450억 원으로 증가한 것으로 나타났다(Seoul Metropolitan Townbus Associaton, 2023). 이처럼 서울시의 재정 지원금은 지속적으로 늘어나고 있지만, 마을버 스 업체의 경영 환경을 개선하기에는 여전히 부족하다. 마을버스 업체는 서울시의 재정 지원금에 의존할 수 밖에 없지만, 업체 스스로도 자구책을 모색하며 재정 지원금을 줄일 수 있는 개선 방안이 필요하다.
본 연구는 마을버스 등록대수 및 코로나19로 인한 이용객 수 감소에 영향을 미치는 특성을 분석하였다. 하지만 마을버스 집계단위가 자치구인 점을 감안하여 분석표본수가 자치구 기준인 25개로 적다는 것이 연구 의 한계점으로 남는다. 통계적 정밀도도 중요하지만 본 연구는 유의변수를 활용한 정책적 시시점을 도출하 는데 보다 집중하였다. 분석결과 재정 지원금은 마을버스 등록대수에 영향을 미치고, 매출은 이용객 수에 영 향을 미치므로 두 변수 간의 특성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 마을버스 등록대수는 경전철 역사 수와 대 학교 수, 30-65세 인구 수가 많은 자치구일수록 높았다. 그러나 다가구 주택이 많은 자치구는 등록대수가 적 은 것으로 나타났다(<Table 13>). 즉, 이용객이 많은 자치구일수록 등록대수가 높다는 것을 의미한다. 그러나 코로나19로 인해 이용자 행동의 변화가 나타나며, 이용객 감소 특성을 살펴볼 때 등록대수가 높은 자치구일 수록 이용객 감소 비중도 높았다.
<Table 13>
Analysis of registered numbers and passenger characteristics before and after COVID-19
Characteristics of registered numbers | Characteristics of user reduction | |
---|---|---|
Light rail station | High | Low |
Multi-family house | Low | High |
Universities | High | Low |
Office worker aged 30-64 | High | Low |
즉, 재정 지원금은 등록대수가 많아질수록 증가하는 구조를 보이나, 코로나19로 인해 등록대수가 많아질 수록 이용객 감소율이 높아지므로 서울시의 재정 지원금은 더욱 증가할 수밖에 없는 구조이다. 다가구 주택 밀집 지역의 경우 등록대수는 낮으나, 이용객 감소가 상대적으로 적어 재정 지원금이 상대적으로 적은 자치 구이다. 다가구 주택이 많은 지역일수록 교통 소외 지역일 가능성이 높고, 해당 주민들은 마을버스 외에 대 체 수단이 없기에 마을버스에 의존하는 시민들의 비중이 높다. 이러한 지역일수록 마을버스의 배차 간격을 줄이고 시민들의 승차 대기 시간을 단축시켜 이동 서비스 및 접근성을 개선할 필요가 있다.
이외에도 자치구별 재정 자립도와의 상관성을 분석할 필요가 있다. 즉, 재정 자립도가 낮은 지역일수록 교 통 소외 지역 또는 지역 낙후도가 심한 지역일 가능성이 높다. 자치구별 재정 자립도와 연간 운영대수의 상 관성을 분석한 결과, 재정 자립도가 높은 자치구일수록 연간 운영 대수가 높은 것을 볼 수 있다(<Fig. 2>). 마 을버스의 주요 역할은 타 대중교통이 접근할 수 없는 교통 소외 지역을 중심으로 운영되는 것이 본 취지이 나, 실제로는 재정 자립도가 높은 자치구를 중심으로 운영되고 있다. 이는 2010년 이전에 등록된 마을버스를 기준으로 등록대수가 산정된 것으로, 현재의 토지 이용 및 이용 행태 변화, 대중교통 수단의 변화 등이 반영 되지 못한 상태에서 일부 자치구는 마을버스의 과도한 배차 현상을 보일 수 있으며, 일부 지역은 피크 시간 대에 아파트의 출퇴근 버스 기능만을 수행하고 있다는 것이다. 서울시의 재정 지원금 역시 교통 소외 지역을 중심으로 적정히 배분되는 것이 아닌 재정 자립도가 높은 자치구(강남구, 서초구) 중심으로 지원금 배분율이 높아지고 있음을 보여준다.
본 연구는 마을버스 등록대수의 특성과 코로나19로 인한 이용객 수 감소에 대한 분석을 시행하였다. 마을 버스는 일반버스가 운행되지 않는 곳 또는 도시철도 및 시내버스의 보조 연계 수단으로 운행되는 특성을 지 니고 있다. 현재 코로나19로 인해 이용객 수가 낮아져 재정 지원금은 증가하고 있으나 서울시의 지원금이 마 을버스 운행 목적에 적절하게 지원되는지는 고민해볼 필요가 있다. 마을버스는 등록대수 기준으로 재정 지 원금이 부여되며, 마을버스 운송 수익이 재정 지원 기준액(1대당 457,040원)에 미치지 못할 경우 적자가 발생 하면 23만 원의 한도 내에서 적자분을 지원하는 구조이다. 적자분은 큰 폭으로 증가하고 있지만, 재정 자립 도가 높고 등록대수가 많으며 아파트 수가 많은 자치구를 중심으로 재정 지원금이 집중되고 있다.
시대가 변화하면서 경전철 도입, 공공자전거 및 PM 활성화 등 새로운 교통 수단이 등장하고 있으나, 마을 버스 업계는 경쟁 수단의 등장을 지켜보기만 할 수는 없다. 서울시 재정 지원금 역시 합리적인 방향으로 지 원되어야 하므로 등록대수 기준 방식의 적용, 재정 지원금(457,040원) 및 한도액(23만 원) 방식에 대한 개선 방안이 필요할 것이다. 이외에도 수익성 중심이 아닌 일부 공공성이 담보되는 노선을 도입하여 교통 소외 지 역의 이동성을 개선할 필요가 있다. 일부 교통 소외 지역은 대체 교통 수단이 없어 마을버스에 의존하고 있 으며, 이러한 지역을 중심으로 서울시 재정 지원금이 우선 지원되어야 할 것이다. 그러나 공익선 노선을 판 단하기란 쉽지 않다. 현재로서는 교통 소외 지역의 정의, 대체 교통 수단의 범위 및 거리 설정 등의 기준값 이 전무하여 공익선 노선을 판별하기 어렵다. 최근 출시된 기후 동행 카드와 공공자전거 등의 교통 카드 데 이터를 활용하여 교통 소외 지역 중심으로 공공성이 확보된 마을버스 노선의 개선이 필요할 것이다. 또한, 최근에는 수요 응답형 버스(DRT)의 도입도 검토되고 있으며, 이용객이 적은 시간대와 이용 수요가 적은 지 역에서는 DRT버스를 함께 활용하여 운영비를 낮추고 시민들의 이동성 보장을 위한 노력이 필요할 것이다.
코로나19로 인한 이용객 변화, 비대면 활동의 강화로 인한 이용 패턴 변화, 그리고 신교통 수단의 등장으 로 이용객 전환 수요가 발생하는 등 시민들의 이동 특성이 변화하고 있다. 특히 국내 정부는 보행 및 무동력 수단을 강화하는 친환경 정책을 지향하므로, 과거에 관내 교통 수단 역할을 담당했던 마을버스의 기능은 시 간이 지날수록 점차 줄어들 것으로 예상된다. 최근 서울시가 시내버스 운영에 대한 대대적인 개편에 나섰으 며, 시민 누구나 걸어서 5분 이내에 대중교통에 접근할 수 있는 ‘대세권’ 실현을 계획하고 있다. 이번 기회를 통해 서울시 마을버스 또한 기능 재정립을 통해 ‘교통 기본권과 삶의 질 제고를 동시에 실현’할 필요가 있으 며, 이는 ‘효율적인 재정 및 운영 지원’으로 달성이 가능할 것으로 해석된다. 궁극적으로는 ‘공공성과 수익성 을 통합하여 지속 가능성(유지 관리 측면)이라는 개념으로 전환될 시점’이며, 마을버스는 서울시의 대중교통 가운데 중요한 역할을 수행하는 수단으로서 4차 산업혁명 시대에 따른 지속 가능한 전략 방향을 검토해야 할 것이다.