Ⅰ. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
최근 전 세계적으로 이슈가 되고 있는 기후변화에 따른 폭염, 폭설, 폭우 등은 현재 진행중인 자연적 현상 으로 인적·물적 피해를 발생시키고 있다. 미국 국립환경예측센터(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)에서는 2023년 7월 지구 평균 기온은 17.2℃로 이전 최고 기온인 2016년 16.9℃보다 크게 증가하였으 며, 이는 기록 시작 이래 가장 높은 최고 기온이라고 발표하였다. 따라서 범 국가적으로 기후변화 문제를 선 제적으로 대응하기 위하여 1992년 유엔기후변화협약 (United Nations Framework Convention on Climate Change, UNFCCC)를 채택하였으며, 1997년 교토의정서, 2015년에는 지구 평균기온 상승억제, 온실가스 배출 제로, 기후변화 적응강화에 대한 파리협정을 체결하였다. 가장 최근인 2018년 인천 송도에서 개최된 기후변 화에 관한 정부 간 협의체(Intergovernmental Panel on Climate Change)의 ｢지구온난화 1.5℃ 특별보고서｣가 채 택되었다(Shin et al., 2024). 해당 보고서에서는 2100년까지 지구 평균온도의 상승 폭을 약 1.5℃로 낮추고, 2030년까지 탄소배출을 45%이상 감축하며, 2050년에는 탄소중립(Net-zero)을 달성 해야 한다는 내용을 담고 있다. 이에 따라 우리나라도 ｢대통령 직속 2050 탄소중립녹색성장위원회｣를 설립하여 이를 중심으로 다양한 정책적 노력을 수행하고 있다. 탄소중립녹색성장위원회에서는 2030년까지 2018년 대비 탄소배출을 약 40% 감축시키고 특히 수송부문에서는 37.8%를 감소시키는 계획을 수립하였다. 우리나라 탄소배출량 중 약 13.7% 는 도로에서 배출되며, 그 중 약 96.5%가 내연기관 차량에서 발생하는 것으로 조사되었다. 따라서 내연기관 차량 감축을 목표로 친환경차량으로의 전환, 철도교통강화, 친환경연료 확대 도입 등의 계획을 선정하고 그 에 따른 다양한 정책을 진행하고 있다. 따라서, 본 연구에서는, 전세계적으로 이슈가 되고 있는 수송부문 탄 소배출 정책에 기여하고자, 기존 통행 대비 통행시간, 비용, 탄소배출량의 변화에 따른 통행수단 및 경로 선 호도를 조사하였다. 수도권 지역에서 정기적인 출근통행을 하고 있는 통행자를 대상으로 기존 출근통행의 통행시간 및 비용과 탄소 저감형 수단 및 경로를 동시에 제시하고 총 13개의 시나리오를 구성하여 SP(Stated Preference) 조사기법을 활용하여 조사를 수행하였다. 여기서, 탄소 저감형 수단이란, 응답자가 출근통행 시 이용하는 수단 중 탄소 저감형 수단(전기버스, 공유 전동킥보드, 공유 자전거)을 포함한 것을 의미하며, 탄소 저감형 경로는 도로의 경사, 굴곡 등 다양한 도로환경을 고려했을 때 가장 탄소를 적게 배출하는 경로를 의 미한다. 본 연구를 통해 실제 출근통행을 하는 사람들의 탄소 저감형 수단과 경로에 대한 인식과 전환율을 조사하고, 응답자들의 사회·경제적 특성 분석을 통해 향후 수송부문 탄소배출 저감에 대한 정책적 방향을 제 시하고자 한다.
2. 연구수행방법
본 조사 연구에서는 기존 출근통행과 탄소 저감형 수단 및 경로의 전환율을 비교 분석하기 위하여 수도권 (서울, 인천, 경기) 지역을 대상으로 2024년 9월~10월 설문조사를 수행하였다. 연구수행 방법은 다음과 같다. 첫째, 설문조사 설계를 위해 관련된 선행연구검토를 수행하였다. 둘째, 선행연구검토를 통해 본 연구에서 도 출하고자 하는 내용을 중심으로 설문조사 내용을 설계하였다. 설문조사는 응답자가 일반적으로 이루어지는 출근통행시간, 거리, 비용을 조사한 후, 이를 기반으로 탄소 저감형 수단 및 경로의 선택대안을 제시하여 거 리, 비용, 탄소배출량의 변화에 따른 선호도를 조사한다. 마지막으로 탄소 저감형 수단 및 경로 선택결과와 응답자의 사회·경제적, 출근통행특성을 고려하여 결과를 도출하고 정책적 방향성을 제시하였다.
Ⅱ. 선행연구고찰
1. SP 설문조사를 활용한 선행연구
교통분야에서 SP(Stated Preference, 잠재선호)조사 기법은 연구자가 가상의 교통상황을 설정하고, 응답자가 이에 대한 선호 성향을 조사하는 방법으로 조사 결과를 기반으로 효용함수를 추정하는 기법이다(Kroes and Sheldon, 1988). SP 조사 기법은 개인 응답자에게 가상의 대안으로 구성된 시나리오를 제시, 여러 가지 대안 중 응답자의 선호 대안을 선택하게 하여 선호의식을 조사하는 방법으로(Kim et al., 2024), 아직 구현되지 않 은 수단 또는 상황에 대해 조사함으로써, 조사결과를 활용할 수 있다는 장점이 있다. Kim et al.(2024)은 DRT(Demand Responsive Transport)의 이용자 선호 요인 분석을 수행하기 위하여 잠재선호에 영향을 미칠 것 으로 예상되는 변수 5종(차량대기시간, 승차지 접근 도보 시간, 초기 차내시간, 등)을 선정하고 대안수단으로 설정한 2가지 자율주행 대중교통 대안을 제시하여 설문을 수행하여 연구를 진행하였다. 또한, Ju et al.(2024) 는 도시철도의 체감 혼잡도와 혼잡지속시간을 고려한 가치를 추정하기 위해 도시철도 이용자들의 혼잡체감 을 객관화하거나 직접 관찰하기 어려운 점을 고려하여, 혼잡과 관련한 변수를 선택, 통행시간, 혼잡도수준 변화 등을 비교하여 선호하는 경로를 선택하는 방식의 SP 조사 방법을 사용하여 연구결과를 도출하였다. 한 편 국외 연구에서도 SP 조사는 다양한 연구에서 사용되고 있다. Efthymiou and Antoniou(2016)는 그리스인을 대상으로 카셰어링 참여의사 관련 SP 조사를 수행하고, 응답자의 나이, 소득, 통근 행태, 통근통행 만족도 등 의 변수를 이용하여 순서형 로짓 모형을 구축하였다. 연구 결과에 따르면 개인, 경제적인 사회활동을 위해 택시를 이용하려는 사람들, 중·저소득층, 환경의식이 높은 사람들이 카셰어링에 더 높은 참여 의향을 보였다. Hess et al.(2007)은 항공수단 이용객을 대상으로 공항 및 항공사 선택에 대한 선호도 분석을 위해 SP 조사를 활용하였으며, 조사결과 운임, 접근시간, 비행시간, 항공사 및 공항 충성도와 같은 요인들이 항공 및 항공사 선택에 유의미한 영향을 가지고 있는 것으로 규명하였다. Cordera et al.(2022)는 자율주행차량과 공유 자율주 행차량이 교통수단 중 수단선택에 미치는 영향을 분석하기 위해 자율주행차량을 포함하여 대중교통, 자전거, 도보 등의 수단을 대상으로 통행목적, 통행거리, 통행비용, 대기시간 등 속성을 고려하여 SP 조사를 수행하 였다. SP 조사 결과를 토대로 혼합 로짓모형을 구축하였으며, 연구 결과 자율주행차량이 전체 교통수단 중 약 58% 이상의 높은 수단분담율을 보이고 있다는 결과를 도출하였다. 마지막으로 Deka and Carnegie(2021)는 뉴저지에서 뉴욕으로 통근하는 직장인의 대중교통 선택요인을 분석하기 위해 SP 설문조사를 수행하여 혼합 다항 로짓 모델을 구축하였다. 연구결과 통행비용, 통행시간, 대중교통 좌석 여유정도가 통근수단선택에 중 요 요인으로 나타났으며, 특히, 현재 이용 중인 교통수단을 유지하려는 경향이 강함을 확인하였다.
2. 탄소배출과 통행수단 및 경로 선택과의 관계에 대한 선행연구
다음으로, 본 조사 연구의 핵심 주제인 탄소 저감형 수단 및 경로에 대한 연구 동향을 살펴보고자 한다. Yang et al.(2023)은 컨조인트 설문조사 방법을 통해 소비자들의 친환경 차량 구입 시 선택에 미치는 영향 변 수에 대해 연구하였다. 조사결과를 활용하여 혼합로짓모형을 구축하였으며, 그 결과 차량비용보다는 친환경 차량의 충전소 접근성과 같은 비(非) 비용적 요소가 더 크게 영향을 미치는 것으로 분석되었다. Kwon et al.(2020)은 친환경 대중교통 수단에 대한 인지적 특성을 살펴보기 위하여 7가지 친환경 대중교통수단과 이 용자가 느끼는 7가지의 인지적 특성(청결도, 혼잡도, 도시이미지 등)을 조사하여 분석하였다. 그 결과 잠재적 인 이용자들은 친환경 버스의 도입으로 도시 이미지 상승에 가장 큰 기대를 갖는 것으로 나타났으며, 기존 내연기관 버스보다 청결성, 승차감 부분도 크게 향상될 것으로 조사되었다. Yang et al.(2018)은 교통수단 선 택과 탄소배출량과의 관계를 살펴보기위해 설문조사를 통해 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 이산선 택모형을 구축하였다. 그 결과 출근 및 등교 목적통행에서 대중교통을 이용하여 탄소배출량을 평균 약 12.3%의 감소 가능할 것으로 예측하였으며, 기타목적은 약 2.9%의 낮은 감소율이 나타날 것으로 전망하였 다. Adam et al.(2018)은 통행시간, 통행거리, 통행비용 탄소 및 미세먼지 배출량의 관계에 대해 토지 이용 회 귀 분석(LUR, Land Use Regression Model)을 이용하여 연구를 수행하였다. 이를 위하여 더블린 지역의 약 100,000개의 가상 통행경로를 토대로 최소 탄소배출량 경로, 최소 미세먼지 배출량 경로, 최단 거리 및 시간 경로 등을 분석하였다. 분석결과, 최단 시간 및 거리 경로가 반드시 친환경적인 경로를 의미하지 않으며, 친 환경적인 경로를 선택할 시 소폭의 거리 및 시간이 증가한다는 것을 분석하였다.
3. 본 조사 연구의 차별성
선행 연구 및 SP 조사 사례를 살펴본 결과, 일반적으로 “선택”이라는 주제어를 이용하여 연구를 진행하면 SP 조사 방법을 주로 사용하는 것으로 나타났으며, 특히 새로운 수단이나 대안을 포함한 선택모형 구축 시 SP 조사 방법은 필수 불가결의 관계를 보이고 있는 것으로 판단된다. 탄소배출량 및 탄소 저감형 수단과의 연구에서는 두 가지 변수에 대한 영향 정도를 파악하는 연구가 중점적으로 수행되고 있었으며, 수단 이용자 들의 인식, 차량구입, 정책 등 다양한 분야에서 많은 연구들이 수행되고 있었다.
본 연구에서 수행된 SP 설문조사 또한, 탄소 저감형 교통수단의 도입과 그에 따른 경쟁수단, 대체경로에 대해 선택하는 조사로써, 앞서 살펴본 것과 같이 최근 연구 동향과 같은 맥락의 조사이다. 그러나 본 연구는 선행연구에서 살펴본 조사와 몇 가지 차별성을 갖고 있다. 첫째, 본 조사는 수도권을 대상으로 실제 출근 목 적만을 갖고 있는 응답자를 대상으로 조사하였다. 출근통행은 등교통행과 같이 필수통행(Mandatory Trip)으 로 지속적이고 항상 발생하는 통행이기 때문에, 해당 목적을 갖고 이동하는 사람들의 통행 행태가 바뀌지 않 는다면 수송부문 탄소배출 저감은 어렵다 판단하여 출근 목적만을 갖고 있는 응답자를 대상으로 조사를 수 행하였다. 둘째, 수단선택 조사 시 선택대안을 하나의 수단만을 제시하지 않고, 복합 수단(지하철+버스, 탄소 저감형 수단+지하철, 탄소 저감형 수단+버스 등)을 고려하여 설문문항을 구성하였다. 일반적으로 수단선택모 형 구축 시 수행하는 설문조사의 경우, 버스, 고속철도, 일반철도 등 각각의 독립적인 수단을 선택대안으로 하지만, 본 연구 조사에서는 통합모빌리티(MaaS; Mobility as a Service)의 측면에서 응답자가 목적지까지의 First Mile에서 Last Mile까지 이용한 수단을 하나의 “Mobility” 라는 개념을 도입하여 선택대안을 선정하였다. 따라서, 본 조사는 기존의 교통수단 선택 조사와의 차별성을 갖고, 새로운 시점에서 탄소배출과 수단과의 관 계를 살펴 볼 수 있을 것으로 판단된다.
Ⅲ. 설문조사 설계
1. 설문조사 개요
앞서, 선행연구에서 살펴봤듯이, 본 조사 연구에서는 SP 조사기법을 활용하여 탄소 저감형 이동수단이 포 함된 수단선택조사와 승용차 경로 중 기존 경로와 탄소 저감형 경로가 포함된 경로선택 조사를 수행하였다. 이를 위하여, 통행시간, 통행비용, 탄소배출량과의 다양한 시나리오를 설정하였으며, 대상지역은 수도권(서 울, 경기, 인천)으로 선정하였다.
<Table 1>
Survey overview
| Category | Contents |
|---|---|
| Subject of the Investigation | Commuters aged 20 to under 60 living in Seoul Metropolitan Area |
| Survey Period | September 30, 2024 ~ October 8, 2024 (9 days) |
| Survey Method | Online Survey |
| Valid Sample | 200 Samples |
2. 설문조사 시나리오 설정
탄소 저감형 수단 및 경로선택 시 응답자에게 제시되는 탄소배출량과 시나리오는 다음의 방법을 선정하 여 조사를 수행하였다. 첫째, 수단 및 경로선택 시 주어지는 속성변수는 통행시간, 통행비용, 탄소배출량 세 가지로 선정하였다. 통행시간 및 통행비용은 응답자 개개인 별로 기존 출근통행 시 발생하는 시간과 비용값 을 이용하였으며, 탄소배출량의 경우 ｢교통부문 탄소배출 감소추세 ‘뚜렷’ 교통수요관리 정책 지속 추진 필 요(The Seoul Institut, 2018)｣에서 제시하는 1인당 온실가스 배출량 원단위를 사용하였다.
<Table 2>
Greenhouse gas emissions per person by mode of transportation (unit: g CO2 /person·km)
| Auto | Taxi | Bus | Subway |
|---|---|---|---|
| 147.5 | 155.7 | 50.6 | 33.6 |
둘째, 탄소 저감형 대안의 속성변수별 시나리오 설정을 위해 다양한 문헌 검토를 통해 기존 통행 대비 변 화율을 선정하였다. 통행시간과 통행비용의 경우 약 ±10% 내의 변화율을 선정하였으며, 탄소배출량은 -20%, -15%, -10%, -5% 감소되었을 경우의 시나리오를 구성하였다.
<Table 3>
Scenario development for surveys
| Category | Rate of Change |
|---|---|
| Travel Time (minute) | -10% / 0% / +10% |
| Travel Cost (KRW) | -10% / 0% / +10% |
| Carbon Emissions (g) | -20% / -15% / -10% / -5% |
셋째, 보다 정확한 설문조사 결과를 도출하기 위하여 시험계획법 중 하나인 부분요인설계법(Fractional Factorial Design)을 활용하여 적절한 양의 속성변수 조합을 설계하였으며, 평가척도로 ‘d-efficiency’를 사용하였다. 세가지 속성변수의 속성값으로 조합 가능한 문항 수는 총 36문항이며, 부분요인설계법을 활용하여 24문항으로 축소하였 으며, 이때 d-efficiency 값이 100%가 되도록 하였다. 마지막으로 특정 대안의 조건이 유리하게 제시되는 시나리오가 발생할 수 있기 때문에 속성값을 비교하여 편향된 일부 시나리오를 설문에서 제외하였다. 위와 같은 과정을 통해 1인당 수단선택 시나리오로 13개를 도출하였다.
<Table 4>
Scenario control (%)
| Category | Travel time | Travel Cost | Carbon Emissions | Selection Status | Category | Travel time | Travel Cost | Carbon Emissions | Selection Status | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | -10 | -10 | -15 | X | 13 | 0 | 0 | -15 | X | |
| 2 | -10 | -10 | -5 | X | 14 | 0 | 0 | -5 | X | |
| 3 | -10 | 0 | -20 | X | 15 | 0 | 10 | -10 | O | |
| 4 | -10 | 0 | -10 | X | 16 | 0 | 10 | -5 | O | |
| 5 | -10 | 0 | -5 | X | 17 | 10 | -10 | -20 | O | |
| 6 | -10 | 10 | -20 | O | 18 | 10 | -10 | -10 | O | |
| 7 | -10 | 10 | -15 | O | 19 | 10 | -10 | -5 | O | |
| 8 | -10 | 10 | -10 | O | 20 | 10 | 0 | -15 | O | |
| 9 | 0 | -10 | -20 | X | 21 | 10 | 0 | -10 | O | |
| 10 | 0 | -10 | -15 | X | 22 | 10 | 10 | -20 | O | |
| 11 | 0 | -10 | -10 | X | 23 | 10 | 10 | -15 | O | |
| 12 | 0 | 0 | -20 | X | 24 | 10 | 10 | -5 | O |
시나리오 설계를 토대로, 탄소 저감형 수단 및 경로에 대해 설문조사를 수행하였다. 설문조사는 응답자 1 인당 기존 출근 통행행태와 앞서 설계한 탄소 저감형 수단 및 경로에 대한 통행시간, 비용, 탄소배출량의 시 나리오별로 각각 조사하였다.
<Table 5>
Example of an low-carbon mode choice survey
| Category | Routine Travel | Low-Carbon Travel |
|---|---|---|
| Travel Time (Minute) | 33 | 37 |
| Travel Cost (KRW) | 2,500 | 1,450 |
| Access Time (Minute) | 15 | 15 |
| Number of Transfer | 2 | 2 |
| Carbon Emissions (g) | 302 | 202 |
<Table 6>
Example of an low-carbon path choice survey
| Category | Routine Travel | Low-Carbon Travel |
|---|---|---|
| Travel Time (Minute) | 20 | 27 |
| Travel Cost (KRW) | 12,100 | 12,900 |
| Carbon Emissions (g) | 1,134 | 710 |
Ⅳ. 조사 결과 및 분석
1. 설문조사 결과 데이터 검수
설문조사는 다른 데이터와 다르게 응답자가 응답항목을 직접 입력하는 방법 특성상 원본 데이터의 오류 가 발생할 가능성이 비교적 높기 때문에 설문조사 결과 분석을 수행하기 전, 조사결과를 대상으로 물리적·논 리적 검수를 수행하였다. 이를 위해, 응답자 특성과 개인성향조사, 수단 및 경로선택 조사 문항에 대한 응답 결과가 문항 간 일관성과 연결성이 있는지 논리적 검수를 수행하고 조사응답 항목이 설문조사 항목 외 다른 항목이 응답 되었는지 등 물리적 검수를 실시하였다. 총 8개의 항목을 자체적으로 선정하여 검수를 진행하 였으며, 논리적 검수 부분에서 6개 표본, 물리적 검수 부문에서 4개 표본 등 총 10개의 오류 응답이 발생하 였으며, 전체 표본 200개에서 190 표본을 최종 분석대상으로 설정하였다. 따라서, 총 수단 및 경로 선택의 분 석은 2,470개의 응답을 기준으로 실시하였다.
2. 응답자 특성
설문조사결과의 가장 기초적인 응답자 특성에 대해 결과를 분석하였다. 본 조사는 통계청 인구주택총조사 에서 사용하고 있는 성별·연령별·지역별 표본 수를 기반으로 조사하였으며, 이 외 학력, 응답자의 가구당 월 평균소득, 가구원수, 주거형태, 직업 등을 추가로 조사하였다. 조사 결과를 살펴보면, 학력은 대학교를 졸업 한 응답자가 전체의 약 64.2%로 가장 높게 나타났으며, 주거형태의 경우 아파트, 직업은 사무직종에 근무한 다는 응답자가 가장 높게 나타났다.
응답자의 출근 특성에 대해 조사한 결과, 수도권 지역에서 일반적으로 생각할 수 있는 출근 특성의 결과 가 도출되었다. 일주일 평균 출근 횟수는 주 5회, 출근 출발시간대는 7시~8시, 출근 시 주로 이용하는 교통수 단은 대중교통(버스, 지하철, 버스와 지하철 모두 이동)이 가장 높게 조사되었다. 응답자의 사회·경제적인 특 성과 출근 특성의 조사 결과를 살펴보면, 수도권에 주거하며 근무하는 특성이 반영되어 나타난 것으로 판단 된다.
<Table 7>
Respondents’ commute characteristics
| Category | Frequency | Ratio | |
|---|---|---|---|
| Average Commute Frequency | 5 times a week | 149 | 78.4% |
| 6 or more times a week | 41 | 21.6% | |
| Commute Departure Time Range | From 4 am to 6am | 11 | 5.5% |
| From 7 am to 8am | 159 | 83.7% | |
| From 9 am to 11am | 20 | 10.5% | |
| Employment Type | Full-Time Employee | 122 | 64.2% |
| Part-Time Employee | 68 | 35.8% | |
| Commute Means of Transportation | Auto | 17 | 8.9% |
| Taxi | 0 | 0.0% | |
| Bus | 68 | 35.8% | |
| Subway | 91 | 47.9% | |
| Bus and Subway | 14 | 7.4% | |
| Driver’s License Ownership | License Holder | 22 | 11.6% |
| No License Holder | 168 | 88.4% | |
<Table 8>
Respondents’ general characteristics
| Category | Frequency | Ratio(%) | |
|---|---|---|---|
| Gender | Male | 93 | 48.9% |
| Female | 97 | 51.1% | |
| Age | 20~29 | 32 | 16.8% |
| 30~39 | 40 | 21.1% | |
| 40~49 | 40 | 21.1% | |
| 50~59 | 44 | 23.2% | |
| 60 | 34 | 17.9% | |
| Education Level | Middle School or below | 0 | 0.0% |
| High School Graduate | 69 | 18.9% | |
| University Student | 7 | 3.7% | |
| University Graduate | 122 | 64.2% | |
| Graduate School Student | 2 | 1.1% | |
| Graduate School graduate | 23 | 12.1% | |
| Number of Household Members | 1 | 24 | 12.6% |
| 2 | 24 | 12.6% | |
| 3 | 52 | 27.4% | |
| 4 | 70 | 36.8% | |
| More than5 | 20 | 10.5% | |
| Type of Housing | Apartment | 118 | 62.1% |
| Townhouse | 60 | 31.6% | |
| Detached house | 3 | 1.6% | |
| Officetel | 9 | 4.7% | |
| Occupation | Self-Employed | 34 | 17.9% |
| Sales and Service Job | 31 | 16.3% | |
| Skilled Labor | 5 | 2.6% | |
| General Occupation | 6 | 3.2% | |
| Technical Profession | 19 | 10.0% | |
| Management Position | 52 | 27.4% | |
| Professional Occupation | 6 | 3.2% | |
| Freelancer | 24 | 12.6% | |
| Labor Worker | 1 | 0.5% | |
3. 탄소 저감형 수단 및 경로선택 조사 결과 분석
본 장에서는 설문조사의 핵심 주제인 탄소 저감형 수단과 경로의 선택대안에 있어 응답자의 사회경제적, 출근통행특성에 따라 어떠한 선택 결과가 나타나는지 분석하기 위해 다음과 같은 카테고리를 선정하여 분석 하였다. 첫 번째로, 응답자의 성별, 연령대별, 학력 등 일반적인 특성과 비교하여 탄소 저감형 통행선택의 비 율을 분석하였으며, 두 번째로, 지역별로 구분하여 응답자의 일반적인 특성과 결합하여 좀 더 자세한 분석을 수행하였다. 세 번째로, 응답자의 출근 행태와 선택비율간의 관계를 살펴보았다. 카테고리별 선택비율을 분 석하기 이전 설문조사 전체의 선택비율을 살펴보면, 수단선택과 경로선택 모두 약 28.2% 정도 탄소 저감형 통행을 선택한다고 응답하였으며 나머지 약 71.5%는 기존 출근통행 수단 및 경로와 동일하게 통행할 것이라 고 응답하였다.
1) 사회·경제적 특성별 탄소 저감형 수단 및 경로선택 결과 분석
응답자의 일반적인 특성과 선택 비율을 살펴보면, 학력 수준별 조사결과의 경우, 일정한 결과에 대한 일정 한 패턴이 나타나지는 않지만 수단선택의 경우 대학원 졸업, 경로선택은 고등학교 졸업 분류에서 다른 학력 수준 보다 높은 선택 비율이 나타났다.
성별의 경우, 여성이 남성보다 탄소 저감형 교통수단 선택에 보다 적극적인 것으로 나타났으며, 이는 새로 운 수단 또는 서비스가 도입되었을 경우, 여성이 남성보다 보다 적극적인 수용성을 갖는 다는 기존 연구 (González-Sánchez et al., 2024)와 같은 맥락의 결과라 판단된다. 연령대별로 살펴보면, 30대에서 수단 및 경로 통행 전환율이 약 31.5%로 가장 높게 조사되었으며, 20대, 50대가 약 20.0% 초반 전환율을 보여 연령대 중 가장 낮은 전환율을 보이고 있다.
2) 지역별 탄소 저감형 수단 및 경로선택 결과 분석
두 번째, 지역별로 분석해 보면, 서울, 경기, 인천의 탄소 저감형 선택비율은 서울시가 약 33.1%, 경기도가 약 26.2%인 반면, 인천시가 22.4%로 3개 지역 중 가장 낮은 것으로 나타났다.
<Table 9>
Proportion of low-carbon mode and path selection by region
| Category | Mode Choice | Path Choice | ||
|---|---|---|---|---|
| Usual Trip | Low-Carbon Trip | Usual Trip | Low-Carbon Trip | |
| Seoul | 66.9% | 33.1% | 65.4% | 34.6% |
| Incheon | 77.6% | 22.4% | 76.3% | 23.7% |
| Gyeonggi | 73.8% | 26.2% | 74.7% | 25.3% |
좀 더 자세한 지역별 수단 및 경로 선택비율을 살펴보면, 인천 지역에 거주하는 남성이 서울 및 경기 지역보다 탄소 저감형 통행 선택비율이 상대적으로 낮은 것으로 나타났으며, 여성 또한 유사한 패턴을 보이고 있다.
<Fig. 5>
Proportion of low-carbon mode choice selection gender by region(chi-square result (p<0.05))
<Fig. 6>
Proportion of low-carbon path choice selection gender by region(chi-square result (p<0.05))
지역 및 학력 수준별로 선택비율을 살펴보면, 서울과 경기지역에서는 수단 및 경로 선택 비율의 패턴이 유사하게 나타나는 반면, 인천 지역은 앞서 설명한 성별 및 지역별 특성에서 보이는 것과 같이 다른 지역보 다 모든 학력 수준에서 기존 통행을 선택하는 비율이 높게 나타난 것으로 분석되었다.
마지막으로, 직업군과 관련하여 지역별 탄소 저감형 통행 선택비율을 분석하기 위하여 다음과 같은 기준 을 갖고 직군을 재정립하였다. 본 조사에서 조사한 직업의 수는 기타를 포함한 총 12가지로 해당 12개 직종 을 지역별로 분석하게 되면 조사 표본이 낮아 일정한 패턴을 분석하기 어렵다고 판단되어, “White Collar”. “Blue Collar”, “Pink Collar”로 다시 분류하여 분석하였다. 해당 직군 분류법은 최초 1920년대 미국에서 공장 근로자나, 제조업 근로자들이 주로 ‘파란색’ 작업복을 입어 “Blue Collar”라는 직군으로 지칭하기 시작하여 시작된 사회·경제학적 분류법이다. 최근 새로운 직업군이 많이 생기면서 해당 분류법은 좀 더 세분화 되었으 며, 본 연구 조사에서는 앞서 언급한 것과 같이 White, Blue, Pink 세 가지 분류법을 사용하였다.
<Table 10>
Classification criteria for occupation groups
| Category | Contents |
|---|---|
| White Collar | Jobs involving mental or administrative work, such as office and professional roles |
| Blue Collar | Jobs involving physical labor, manufacturing, construction and transportation |
| Pink Collar | Jobs in the service sector, such as hospitality, retail, healthcare, and education, focusing on customer interaction and support |
직업군 분류법을 이용하여 분석한 결과, 인천 및 경기 지역에서는 직종과 상관없이 탄소 저감형 통행 선 택비율이 모두 낮게 나타났으나, 서울의 경우 특히 제조업에 해당하는 Blue Collar 직군에서 탄소 저감형 통 행 선택비율이 상당히 높게 나타났다. 인천지역의 경우, 수단선택은 White Collar 직군, 경로선택은 Pink Collar 직군의 선택 비율이 높게 나타났으며, 마지막 경기 지역은 교통수단 선택은 Pink Collar 직군이, 경로 선택은 Blue Collar 직군이 가장 높게 조사되었다.
3) 출근 행태에 따른 수단 및 경로 선택 결과 분석
세 번째, 응답자의 출근 행태에 따른 수단 및 경로 선택 조사결과를 분석하였다. 응답자의 출근 시 주 이 용 교통수단을 분류하여 선택 비율을 살펴보면, 승용차 이용자가 대중교통(버스, 지하철 등) 이용자에 비해 탄소 저감형 수단 및 경로 선택 비율이 현저히 낮게 조사된 것을 알 수 있었다. 이는, 대중교통을 이용하여 출근하는 응답자는 이미, 탄소 저감형 통행을 한다는 인식이 높은 것으로 예상되어 기존 통행에서 탄소 저감 형 통행으로의 수단 및 경로 전환에 대한 거부감이 낮은 반면, 승용차를 주로 이용하는 응답자는 대중교통 중심의 탄소 저감형 통행으로의 전환에 대한 거부감이 높은 것으로 나타났다. 이는 통행 전환에 따른 직접적 인 혜택이 부족하기 때문으로 해석된다. 출근 출발 시간대의 경우, 일반적으로 생각하는 7시에서 9시대에 출 근 통행자가 탄소 저감형 통행 선택 비율이 낮은 반면, 10시 이후 출근 통행자가 오히려 전환율이 높게 나타 났다. 분석결과, 10시에서 11시 사이에 출근을 하는 응답자는 대부분 근무시간이 9에서 18시에 고정되어 있 지 않은 자영업 또는 판매 서비스직에 근무하는 경우가 많아 상대적으로 고정근무를 하는 응답자 보다 출· 퇴근 시간에 구애 받지 않아 나타난 결과라 판단된다.
<Fig. 11>
Proportion of low-carbon mode and path selection by commuting transportation mode(chi-square result (p<0.05))
마지막으로, 출근거리대별 수단 및 경로 선택비율을 살펴보면, 출근 거리가 약 30km 이내까지는 수단 및 경로 모두 탄소 저감형 통행 선택 비율이 24% ~ 29%로 유지되는 반면, 40km대에서는 급격히 감소하다 다시 회복되는 패턴이 나타났다. 해당 결과는 상당히 유의미한 결과라 사료된다. 출근 통행거리가 40km대에 해당 되면 탄소 저감형 통행을 포기하고 기존 통행을 선택하는 변곡점의 의미를 갖는다고 판단되기 때문이다. 즉, 출근 목적에서 탄소 저감형 통행은 장거리보다는 단거리에서 더욱 효과적일 가능성이 높음을 시사한다.
Ⅴ. 결론 및 정책제언
1. 결론
최근 전세계적으로 이슈가 되고 있는 기후변화에 따른 폭염, 폭설, 폭우는 많은 인적·물적 피해를 발생시 키고 있다. 이러한 기후변화의 주 원인은 탄소배출로 인한 지구 온난화 현상으로 우리나라를 비롯하여 범 국 가간 기후협약체결, 탄소배출 감축목표 설정 등을 통해 다음 세대의 안전과 안위를 위해 많은 노력을 펼치고 있다. 우리나라는 전체 탄소배출량 중 약 13.7%가 도로분야에서 배출되며 그 중 약 96.5%가 내연기관 차량 에서 발생하는 것으로 나타났다. 때문에 수송부문 탄소저감을 위해서는 내연기관 차량에서 친환경 차량으로 의 전환은 핵심적인 과제로 급부상 되었다. 하지만, 1900년대 초부터 현재까지 내연기관 차량 중심의 제조 패러다임을 탄소 저감형, 즉 친환경 차량 및 탄소 저감형 통행행태 변화는 쉽지 않은 과제이다. 따라서 탄소 저감형 교통수단으로의 전환과 통행 행태 변화에 대한 체계적인 전략이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 수 도권에서 출근하는 통행자를 대상으로 탄소 저감형 수단과 경로에 대해 기존 출근 통행행태의 전환 선택 비 율을 조사하였으며, 사회·경제적인 측면과 출근 행태적 측면에서 조사결과를 분석하였다. 분석결과, 전반적 으로 약 30% 이내의 탄소 저감형 선택 비율이 나타나 아직은 기존 통행 행태를 선택하는 비율이 높게 나타 났다. 또한, 지역적, 출근수단별, 출근거리에 따른 탄소 저감형 경로 및 선택 비율이 차이가 나는 것 또한 확 인할 수 있었다.
하지만, 본 연구는 탄소 저감형 수단 및 경로라는 개념을 정의하고, 상대적으로 적은 표본을 대상으로 결 과를 분석하는 것과 이에 따른 면밀한 원인분석을 수행하는데에 다소 한계점이 있다. 본 연구는 조사결과에 1차적인 결과해석과 앞으로의 연구방향을 설계하는데 그 의의가 있으며, 향후 다양한 통계기법을 활용하여 좀 더 신뢰도 높은 연구를 수행할 예정이다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 대부분의 응답자들이 탄소배출에 대한 문제점을 인식하고 있으나, 현실적으로 일반화되어 있는 행태 전환이 어렵다는 것(관성효과, Inertia Effect)을 알 수 있었다(Kun et al., 2022). 따라서, 본 연구에서 수행한 분석결과를 토대로 몇 가지 정책적 제 언을 하고자 한다.
2. 정책제언
첫째, 지역별 도시공간 특성별 맞춤형 탄소저감 정책이 필요하다. 수도권 지역을 서울, 인천, 경기 지역으 로 세분화하여 조사결과를 분석한 결과 서울의 경우 탄소 저감형 선택비율이 약 33% 정도로 나타난 반면, 인천은 약 22%로 10% 이상 차이나는 결과를 보이고 있었다. 단순히 설문조사 결과를 가지고 단언할 순 없 지만, 인천은 서울과 다르게 주거, 업무, 상업의 도시특성 뿐만 아니라 항만, 공단 등의 특성이 공존하기 때 문에 도시공간에 대한 차이가 있는 것으로 판단된다. 따라서, 수도권 외 지역에서 같은 정책을 수립할 계획 이 있더라도 도시에 갖춰진 SOC 인프라 및 도시공간구조 등 도시의 특성에 따라 결과가 달라짐을 본 연구 를 통해 확인하였으므로, 향후 지역적 특성에 맞는 맞춤형 정책 수립이 필요하다.
둘째, 탄소 저감형 통행 행태 변환에 따른 환급 또는 인센티브 제공 정책을 수립해야 한다. 특히, 주 출근 수단이 승용차인 경우 인센티브 제도는 필수적이다. 승용차는 대중교통과 다르게 통행의 편의성과 대중교통 을 이용하기 위한 First Mile, Last Mile 등 접근 경로가 없어 통행시간이 증가할 가능성이 높다. 따라서 수단 이나 경로를 탄소 저감형 통행으로 전환하는 데에 따른 기회비용을 보상해야 효과적인 탄소저감 정책을 수 립할 수 있다. 비슷한 유사사례로, 국토교통부에서 시행하고 있는 K-패스, 경기도의 The 경기패스, 서울시의 기후동행카드를 들 수 있다. 세 가지 모두 대중교통 활성화를 위해 시행되는 제도로써 대중교통을 이용하는 만큼 일정금액을 환급해 주거나, 일정금액을 선결제 하면 무제한으로 이용할 수 있는 제도이다. 특히 서울시 에서 시행하고 있는 기후동행카드는 서울시에서 가장 사랑받는 정책1)으로 뽑힐 만큼 효과가 크다. 따라서 탄소 저감형 정책 수립 시 인센티브 제도를 확립해야 할 것으로 판단된다. 마지막으로, 통행거리에 따른 전 략적 정책 수립이 필요하다. 설문조사결과 약 40km 내에 탄소 저감형 통행 선택비율이 현저히 감소하는 것 을 살펴봤을 때 광역(지역)간 통행 보다는 생활범위 내 특정 권역을 설정하여 상대적으로 짧은 단거리 통행 에 정책을 수립해야 할 것으로 판단된다. 이는 본 연구가 수도권이라는 하나의 지역 생활 권역과 출근이라는 목적을 갖고 조사한 결과이기 때문에 통행 거리에 대한 그 의미가 크다고 할 수 있다. 본 연구는 앞서 설명 한 것과 같이, 최근 이슈가 되고 있는 탄소배출과 관련하여 기존 통행 행태와 탄소 저감형 통행 행태 두 가 지 선택대안을 출근 목적을 갖고 있는 사람들을 대상으로 조사 하였으며, 이를 통해 도출된 정책적 제언을 하였다. 향후, 본 연구의 결과는 탄소배출 저감 정책 수립의 기초자료로 활용 할 수 있을 것이라 판단된다.
