서론

급속한 고령화의 여파로 우리나라는 2024년 12월 기준으로 65세 이상 고령 인구가 전체 주민등록 인구의 20%를 넘어서며 초고령사회에 진입하였다. 서울시는 젊은 층 인구의 집중으로 타지역 대비 완만한 추세이나, 2026년 65세 이상 인구가 20.9%에 도달해 초고령사회 진입이 확실시되고 있다(Statistics Korea, 2024). 이러한 사회적 변화에 고령 운전자 교통사고 또한 꾸준히 증가하고 있으며, 전체 교통사고 중 고령 운전자 유발 교통사고의 비중이 빠르게 확대되고 있다. 서울을 기준으로 65세 이상 고령운전자가 유발한 교통사고 건수는 Figure 1과 같이 2015년 전체 교통사고 41,665건 중 4,158건으로 10.0%를 차지했으나, 2024년 전체 사고 33,465건 중 7,275건으로 21.7%까지 큰 폭의 증가세를 나타내었다. 또한 교통사고 사망자수도 2015년 62명으로 전체 사망자의 16.3%에서 2024년 66명으로 30.0%까지 증가하여, 고령자 교통사고 건수와 심각성이 부각되고 있다(Road Traffic Authority of Korea, 2025). 고령자가 유발하는 교통사고를 개선하기 위한 적극적 대책이 요구되는 상황이다. 이에 지방자치단체와 경찰청은 고령 운전자가 면허를 반납하고 운전을 완전히 중단하도록 유도하는 고령자 운전면허 자진반납제도를 2019년부터 지속해 시행 중에 있다. 70세 이상 고령자가 운전면허를 자발적으로 반납한 경우 일정 금액의 교통카드를 지급해 면허 없는 이동을 지원하고 있다. 고령운전자 운전면허 자진반납제도는 인지 및 운동 등 운전능력의 저하로 사고발생 위험성이 우려되는 고령자를 대상으로 가장 직접적인 운전의 종료를 유도하는 정책에 해당한다. 2018년 부산을 대상으로 한 시범 사업 이후 2019년부터 전국으로 확대 시행 중에 있다. 서울의 경우에도 2019년 제도 시행 이후 7년 차에 접어든 상황이나, 고령자 교통사고에 대한 평가는 사고건수, 사망자수 등 통계집계 수준에 머물러 있어 면허반납제도와 사고율 변화 간의 연관성을 탐색하는 데는 한계가 있었다. 본 연구에서는 서울시 고령자 운전면허 자진반납제도와 고령운전자 유발 교통사고 감소 간의 통계적 연관성을 계량적으로 분석하여 본 제도가 사고 감소에 기여할 가능성을 탐색하고자 한다. 이를 위해 서울시의 최근 10년간 고령자 교통사고의 발생건수, 사고율 등 발생특성을 확인하였고, 이후 연속형 이중차분법을 적용하여 고령자 운전면허 반납률과 고령자 사고율 간의 관계모형을 구축하고, 교통사고 감소에 대한 기여 가능성을 인과관계 관점에서 분석하였다.

Figure 1

Trends in traffic crashes in Seoul
source: Road Traffic Authority of Korea(2025), Traffic Accident Analysis System—Accident Database, processed by the authors

선행연구

1. 고령자 면허관리 정책 및 면허반납제도 효과평가

국가별 고령 운전자 정책은 면허 갱신 및 적성검사를 관리하는 방식과 자진반납을 통한 운전중단을 지원하는 방식으로 구분된다. 유럽과 미국에서는 주로 면허갱신과정에서 관리가 이뤄지는 반면, 한국과 일본은 고령자의 자발적인 면허 반납을 유도하고 지원하는 제도를 운영 중에 있다.

유럽 국가들은 고령 운전자의 면허 관리에 있어서 개인의 자율적 판단과 의료적 권고를 결합하는 방식이 일반적이다. 일례로 영국은 70세 이후 3년마다 면허를 갱신하되, 건강상태에 대한 자기신고(self-declaration)와 갱신절차를 통해 위험요인을 관리하는 구조이다(UK Parliament, 2025). 또한 아일랜드는 고령 운전자(예: 75세 이상 갱신 등)에 대해 의학적 적합성 가이드라인에 따라 건강·인지 관련 조건을 점검하도록 제도화하고 있으며(RSA, 2025), 이는 고령일수록 위험하다는 단순 규율보다 신체기능 저하의 관리에 정책 초점을 두는 접근이다. EU 차원에서도 고령 운전자의 안전성 확보를 위해 건강상태 점검을 의무화하는 정책 방향이 논의되고 있으며, 고령 운전자의 신체·인지 기능 저하에 따른 사고 위험을 사전에 관리하려는 예방적 접근에 해당한다(European Commission, 2023). 미국의 경우 주별로 차이가 있으나, 고령 운전자에 대해 면허 갱신주기 단축, 대면 갱신 의무화, 시력검사 강화 등의 방식으로 면허 적합성을 관리하고 있다. 대면 갱신 및 기능 검증 절차가 고령 운전자의 위험요인을 조기에 식별하는 유용한 정책수단임이 보고된 바 있다(AAA Foundation, 2023).

반면 한국과 일본은 고령 운전자의 사고위험을 보다 직접적으로 관리하기 위해 자진반납을 제도화하여 운영하고 있다. 효과평가 관련 선행연구는 제도 시행 여부를 기준으로 한 사전·사후 비교 또는 지역 간 비교 분석이 주류를 이루고 있다. Hong and Han(2024)은 운전면허 자진반납 제도를 시행한 시·군과 미시행 시·군을 구분하여 고령 운전자가 유발한 교통사고 건수, 사망사고 및 중상사고 건수의 차이를 카이제곱 검정을 통해 분석하였다. 사망사고 및 중상사고에서 자진반납 제도가 유의미한 감소 효과를 가지는 것으로 나타났으며, 특히 75세 이상 고령 운전자와 지방지역에서 사고 감소 효과가 상대적으로 높게 관측되었다. 또한 Lee and Hong(2024)은 고령 운전자가 유발한 사고를 차대사람, 차대차, 차량단독 사고로 유형화하여 고령자 운전면허 자진반납 제도 도입 이후 도시지역에서는 차대사람 사고와 차량단독 사고의 개선이, 농촌지역에서는 전체 유형의 사고 개선이 확인되었다. 한편, 국내에서 면허반납제도가 처음 시행된 부산광역시를 대상으로 하는 연구로 Moon and Park(2019)은 자진반납 제도의 도입 효과를 확인하기 위해 이중차분법(Difference-in-Differences)을 적용하였다. 면허반납 도입 및 미도입 도시 간의 비교분석 결과, 자진반납 제도는 고령 운전자의 운전면허 소지 비율을 감소시키는 효과는 확인되었으나, 교통사고 발생률 감소 효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 일본의 연구로 NLI Research Institute(2020)는 면허 반납률과 고령자 사고 사망률을 비교하여 85세 이상 고령 운전자에 의한 사망사고가 다른 연령대에 비해 상대적으로 큰 폭으로 감소하였음을 보고한 바 있다. 고령자 면허 반납 및 관련 관리 정책이 중·고령 운전자의 사고, 특히 사망사고와 중대 사고 감소에 일정 수준 기여할 가능성을 실증적으로 제시하고 있으나, 제도의 지역별 차이, 시간경과에 따른 변화가 교통사고 감소에 미치는 연속적 효과를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다.

2. 교통안전 분야에서의 연속형 이중차분법 적용 사례

교통안전 정책의 효과는 단순한 도입 여부뿐 아니라 정책의 적용 범위, 집행 강도 등에 따라 달라질 수 있으며, 연속형 처치 강도로 모델링하는 이중차분법 관련 선행 연구가 수행된 바 있다. 이탈리아의 구간단속시스템인 Safety Tutor의 사고감소 효과를 분석한 연구에서는 단속장비의 단순 설치 여부가 아니라 구간별 커버리지 비율을 처치 강도로 설정하여 정책효과를 평가하였다. 분석 결과, Safety Tutor 커버리지가 10% 증가할 때 교통사고는 평균 3.9% 감소하는 것으로 나타났으나, 치명사고 감소 효과는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 보고되었다(Borsati et al., 2019). 교통법규 단속 효과를 분석한 연구에서는 단속의 효과를 단일 점추정치가 아닌 함수 형태로 파악할 필요가 있음을 제시하고, 단속 강도의 변화를 연속적으로 반영할 필요성을 강조하였다. 해당 연구는 단속 수준 변화와 사고 간 관계를 다변량 사고예측모형에 기반한 이중차분의 추정 방식으로 분석하였으며, 단속 강도가 증가할수록 사고 및 부상 발생이 감소하는 경향을 확인하였다(Elvik, 2024). 이러한 선행 연구들은 정책의 단순 시행 여부를 넘어, 집행 수준에 따른 반응을 정교하게 포착함으로써 정책의 실질적인 영향력을 보다 효과적으로 분석할 수 있음을 보여준다. 특히 고정효과 모델과 결합된 연속형 처치 변수는 정책 외적인 외생적 요인을 효과적으로 통제하여 분석 결과의 통계적 신뢰성을 확보하고 제한적 인과 해석의 근거를 마련하는 데 기여한다. 결론적으로 선행 연구들은 교통안전 정책의 효과를 단순한 도입 여부가 아니라 정책 강도에 따른 연속형 처치 변수를 활용한 이중차분 접근이 정교한 정책효과 추정에 유효한 방법론임을 보여준다.

분석자료 및 연구방법

1. 고령자 교통사고 및 면허반납 추이

본 연구에서는 분석 대상 사고를 고령운전자 유발 교통사고로 정의해 단순 고령자 관련 사고가 아니라, 고령 운전자가 가해 주체로 기록된 사고를 대상으로 하여 운전면허 자진반납 정책과 정합성을 확보하였다. 서울시 전체 교통사고 건수는 Table 1과 같이 교통안전정책 기조에 따라 2015년 41,665건을 정점으로 하여 감소 추세를 보였으며, 2024년 33,465건이 발생하였다. 하지만 65세 이상 고령운전자가 유발한 교통사고 건수는 상반된 추세를 보이고 있다. 서울시 고령자 교통사고는 2015년 4,158건으로 전체 사고의 10.0%에서 2024년 7,275건으로 21.7%까지 증가하여 최근 10년간 연평균 6.8%의 지속적 증가 추이를 나타내고 있다. 코로나19 등의 여파로 2020년을 전후해 전체 교통사고에서 고령자사고가 차지하는 비중이 15% 내외로 유지되었으나, 2022년 이후 다시 확대되는 경향을 나타내었다(Road Traffic Authority of Korea, 2025). 이는 초고령화 사회 진입에 따른 필연적 결과에 해당하며, 고령자 맞춤형 교통안전 정책과 고령자 운전면허 자진반납제도와 같은 정책적 대응의 필요성 또한 커지고 있다.

운전면허 소지자수 대비 교통사고 발생 건수를 의미하는 사고율은 Figure 2에서와 같이 고령자가 비고령자에 비해 뚜렷하게 높은 수준을 나타내었다. 2024년 기준 65세 이상의 고령자 사고율은 0.77%로, 65세 미만 비고령자 0.47% 대비 64% 높은 수치를 기록하였다. 이는 사고 건수뿐 아니라, 개별 운전자의 위험 수준이 고령자에서 상대적으로 높게 나타나고 있음을 시사한다. 65세 이상 고령자 사고율을 5세 단위의 연령대별로 확인하면, Figure 2에서와 같이 고령자 중 상대적으로 젊은 고령자에 해당하는 65~69세 집단은 사고율이 시간 경과에 따라 감소하고, 80~84세 집단은 사고율이 증가하는 경향을 나타내었다. 2024년 기준 이러한 경향이 심화되며, 65~84세 구간은 평균 약 0.78% 내외의 유사한 사고율을 나타내고 있다. 80대 고령자의 운전증가로 인해 고령자 운전자 집단 내에서도 80대의 사고율이 지속해 증가하고 있음을 보여준다. 서울시의 사고율 추이는 고령 운전자 집단이 교통사고 발생 위험의 구조적 고위험군임을 재확인해주며, 단순히 고령화 여파에 따른 사고건수 증가가 아닌 고령자 사고율 변화의 관점에서도 정책적 대응이 필요함을 보여준다.

Figure 2

Comparison of traffic crash rates: older vs. non-older drivers and age groups

2024년 기준 서울시 운전면허 자진반납자는 Table 2와 같이 25,438명이며, 2019년 이후 누적 반납자는 119,956명에 이른다. 연도별 추이를 보면 2021년 이후 반납 건수는 꾸준히 증가하였고, 특히 75세 이상 고령층에서의 반납률 상승이 두드러지게 나타났다. 이는 연령이 높아질수록 운전 중단의 필요성에 대한 인식이 확대되고 있음을 보여준다. 코로나19 시기를 제외하면, 2022년부터 매년 2만 명 이상의 반납자가 유지되었으며, 고령자 면허소지자 대비 반납자를 의미하는 반납률은 2.7~2.9% 수준이 유지되고 있다.

고령자 운전면허 소지자수는 Figure 3과 같이 65세 이상 전 연령대에서 전반적으로 증가하는 추세를 보였으며, 특히 70~79세 연령층에서 면허 보유 규모가 지속적으로 확대된 것으로 나타났다. 반면, 70세 미만 반납자의 경우 교통카드 지원 등 별도 혜택이 적용되지 않아 전체 반납자의 2~4% 수준에 그치고 있다. 연령대별 반납자 구성에서는 70대가 2021년 62%, 2022년 61%, 2023년 64%, 2024년 71%를 차지하며 가장 높은 비중을 나타냈다. 반납률 역시 연령이 높아질수록 증가하는 경향이 뚜렷하였으며, 2021년을 제외하고 2022년과 2023년에는 80~84세 연령층이 8% 이상으로 가장 높은 반납률을 기록하였다(Seoul Metropolitan Government, 2025; Korean National Police Agency, 2025).

Figure 3

Trends in the number of licensed older drivers and voluntary license surrender rates

2. 연속형 이중차분법 기반의 고령자 사고율 모형의 구축

고령자 면허반납률의 증가에 따른 고령자 사고율 개선 효과의 통계적 연관성을 확인하기 위해 정책강도 기반의 연속형 이중차분법을 이용하였다. 일반적으로 정책효과의 검증에는 차이의 차이를 의미하는 이중차분법(Difference-in-Differences)이 널리 활용되며, 정책 시행 전후의 효과를 처리집단과 통제집단 간 차이의 차이로 추정하는 계량경제학 접근법에 해당한다(Angrist and Pischke, 2009). 정책 시행 전후 변화를 이용해 정책 개입에 따른 변화의 연관성을 추정하는 분석방법이다. 그러나 고령자 운전면허 자진반납제도와 같이 특정 지역에 국한되지 않고 전국적으로 유사한 시점에 시행된 정책의 경우, 명확한 통제집단을 설정할 수 없다. 이때 이중차분법의 변경된 형태로 연속형 이중차분법을 적용할 수 있으며, 이는 처리집단 내부의 연속적인 강도 차이를 활용하여 정책효과를 분석하는 확장된 방법론에 해당한다. 정책이 균일하게 적용되지 않고 처리집단 내부에서 집단·지역 등 정책강도가 다르게 나타나게 되며, 이러한 패널 간의 연속적인 정책강도 차이를 이용해 전통적인 이중차분법과 같이 정책적 기여 가능성을 실증적으로 분석할 수 있다. 이중차분법 모형은 Equation 1과 같이 i 개체, t 시점에 대해 종속변수 Yit를 처리집단 여부인 더미변수 Treati, 정책 시행여부를 의미하는 더미변수 Postt, 추정 정책효과 β, 통제변수 Xit, 개체, 시점 고정효과 μi, λt로 정의된다. 이때 연속형 이중차분법은 Equation 2와 같이 정책강도 Intensityit가 지역, 집단 등 패널별로 상이할 때 연속형 변수로 모형에 포함되어 정책 한계효과를 추정할 수 있는 정책강도 기반 분석모형에 해당한다(de Chaisemartin and D’Haultfœuille, 2020).

즉, 연속형 이중차분법은 단순히 시행 전후의 평균 차이와 함께 정책 강도가 높은 집단, 즉 패널별 정책효과의 차이를 계량적으로 검증할 수 있으며, 정책강도 차이를 반영하여 정책의 효과성에 해당하는 이질성(Heterogeneity)을 확인할 수 있는 모형에 해당한다. 정책효과의 가설검정을 위해 귀무가설은 고령자 운전면허 자진반납 시행은 고령자 교통사고율 개선에 영향을 미치지 않는다는 것으로 설정하였다. 이를 통해 정책의 효과성에 따른 귀무가설의 기각여부를 확인하였다. 종속변수는 고령자 사고율로 정의하였으며, 고령자가 유발한 사고건수를 해당 연령의 면허소지자수로 나눈 값을 의미한다. 독립변수는 면허소지자수 대비 면허반납건수로 산출한 고령자 면허반납률과 교통환경 변화에 따른 서울시 전반의 사고감소를 반영하기 위한 기준으로는 65세 미만의 비고령자 사고율을 적용하였다. 이때 비고령자 사고율은 거시적인 교통환경 변화에 따른 외생적 충격을 제어하기 위한 통제변수로 적용하였다. 교통사고의 발생은 안전정책 변화, 기상 조건, 이동량 변화 등 고령자와 비고령자 모두에게 동질적으로 작용하는 공통 요인에 의해 결정된다. 비고령자 사고율을 모델에 포함함으로써 정책 시행 전후의 사고율 변화 중 거시적 교통 환경 변동에 의한 부분을 제거하고, 운전면허 자진반납 정책이 고령자 사고에 미치는 통계적 연관성을 확인하고자 하였다. 고령자와 비고령자가 동일한 교통 시스템 내에서 공유하는 시계열적 추세를 통제하는 역할을 하게 된다.

본 연구에서 연속형 이중차분법 기반의 고령자 사고율 모형 구축을 위해 Table 3과 같이 지역, 연령, 연도의 3가지 차원의 패널 데이터를 구축하였다. 첫째, 지역별 고령자 사고율의 차이를 반영하기 위해 서울시 25개 자치구를 동북, 동남, 서남, 서북의 4개 권역으로 구분한 분석 단위로 설정하여 권역 패널을 구축하였다. 1권역은 강남, 서초, 강동, 2권역은 동대문, 성동, 광진, 중랑, 성북, 도봉, 3권역은 강서, 관악, 구로, 금천, 동작, 양천, 영등포, 4권역은 마포, 서대문, 종로, 용산, 은평으로 구성하여 권역별 사고율의 차이를 반영하였다. 이는 자치구 단위 분석 시에 발생하는 사고 데이터의 희소성 문제를 해결하는 데 주된 목적이 있다. 특히 85세 이상 연령대의 경우 사고건수가 0인 패널이 발생하여 분석에서 제약이 따를 수 있다. 또한 면허반납 데이터는 거주지를 기반으로 하고, 사고 데이터는 발생지를 기반으로 함에 따라 거주지와 사고지가 상이한 문제가 있으며, 분석 단위를 권역으로 통합해 이러한 불일치에 따른 오류를 최소화하고자 하였다. 둘째, 고령자 사고율의 연령별 차이를 반영하기 위해 고령자를 70~74세, 75~79세, 80~84세, 85세 이상의 4개 집단으로 구분하여 연령패널을 구축하였으며, 65~69세 집단은 분석 대상에서 제외하였다. 해당 연령대는 면허반납률이 낮아 정책 시행 전후의 변화를 식별하기 위한 충분한 시계열 변이를 확보하기 어려우며, 정책 반응성이 높은 고령층의 효과가 과소 추정될 가능성 또한 존재한다. 현행 고령자 면허반납 지원제도는 교통카드 지급 인센티브를 70세 이상으로만 운영하고 있어, 65~69세 집단은 정책 노출 강도가 상대적으로 낮은 집단에 해당한다. 본 연구는 정책 노출이 명확한 집단을 중심으로 제도의 사고 감소 효과를 식별하는 데 목적이 있으므로 분석의 동질성과 정책 해석의 명확성을 확보하기 위해 분석 범위를 70세 이상 고령층으로 한정하였다. 이때, 패널별로 관측치 크기 차이에 따른 오차항의 이분산성을 통제하기 위해 고령자 면허소지자수를 가중치로 하는 가중최소제곱법(WLS)으로 모형을 추정하였다. 정책 시행 전후 비교를 위해 정책시행 전 2015~2018년, 정책시행 후 2021~2024년의 8개 연도로 구분하였다. 이때 2019, 2020년은 면허반납 집계자료만 존재하고, 지역별, 연령별 패널데이터가 확보되지 못해 패널 구성에서 제외하였다. 본 연구에서 분석은 Python 3.12 환경에서 수행되었으며, pandas, NumPy, statsmodels 등의 라이브러리가 적용되어 회귀추정 과정이 수행되었다.

고령자 운전면허 반납률이 고령자 교통사고율에 미치는 통계적 연관성을 분석하기 위한 연속형 이중차분법의 회귀모형을 Equation 3과 같이 구축하였다. 연도 t, 연령패널 a, 지역패널 r에 대해 종속변수로 고령자 사고율 EARt,a,r, 독립변수는 면허반납률 LRRt,a,r, 비고령자 사고율 NEARt,r로 구성하였으며, 더미변수로 적용되는 연도 고정효과 FEt, 지역 고정효과 FEr를 적용하였다. Equation 3의 추정과정에서 독립변수인 면허반납률 LRRt,a,r은 이론적인 연속형 이중차분법모형의 상호작용항(Post×Intensity)과 정합성을 갖도록 설계되었다. 정책시행 이전 기간에 해당하는 2015~2018년의 면허반납건수는 0으로 적용되었으며, Equation 2에서 Post가 0인 조건에 해당한다. 따라서 독립변수 LRR은 정책 미시행 기간에는 0의 값을, 정책 시행 기간에는 관측 노출강도(Intensity)가 적용되어 상호작용 항과 수리적으로 동치로 간주할 수 있다. 이러한 변수구성을 통해 정책 시행에 따른 연속적 처치의 통계적 연관성을 추정하였다.

면허반납제도의 효과분석 결과

1. 연속형 이중차분법 적용의 타당성 검토

본 연구에서 적용하고자 하는 연속형 이중차분법에 따른 고령자 사고율의 추정은 면허반납 정책 시행 이전에 권역, 연령 단위 간 사고율 추세가 유사하다는 평행추세 가정에 의존한다. 이를 점검하기 위해 Figure 4에서 정책 시행 이전 기간(2015~2018)의 권역·연령별 고령 운전자 사고율 추이를 제시하였다. 시각적 확인 결과, 정책 시행 이전 기간 동안 권역·연령 간 사고율 추세가 전반적으로 유사한 경향을 나타내어 뚜렷한 발산 패턴은 관찰되지 않았다. 또한 본 연구는 연도 고정효과와 권역 고정효과, 그리고 비고령자 사고율 통제로 시간에 따라 공통적으로 작용하는 충격과 권역별 이질적 특성을 고려하였다. 정책 시행 이전 기간(2015–2018)의 평행추세 가정을 정량적으로 검정하기 위해 Table 4와 같이 리드 계수(Lead Coefficients) 분석을 수행하였다. 분석결과, 기준 연도(2018년) 대비 2015~2017년의 모든 상호작용 계수가 통계적으로 유의하지 않았으며, 본 연구의 이중차분 추정치가 사전추세 편의의 뚜렷한 증거는 발견되지 않았다.

Figure 4

Pre-policy trends of crash rates by region and age group

2. 고령자 사고율 모형의 구축 결과

고령운전자 사고율 모형의 분석은 고정효과(Fixed Effects) 설정 여부에 따라 네 가지 대안으로 제시하였다. 대안의 구분은 고정효과를 적용하지 않은 단순 추정 모형(대안 1), 연도 고정효과만을 적용하여 연도별 공통 충격을 통제한 모형(대안 2), 권역 고정효과를 적용하여 지역 간 이질성을 통제한 모형(대안 3), 그리고 연도 및 권역 고정효과를 동시에 적용한 모형(대안 4)으로 설정하였다. 연도 고정효과는 모든 연도에 공통적으로 작용하는 거시적 충격을 흡수하기 위한 것으로, 코로나19 팬데믹 등 교통환경 및 정책 변화에 따른 연도별 영향 요인을 통제하는 역할을 한다. 권역 고정효과는 도로망 구조, 토지이용 특성 등 권역 고유의 시간불변 특성을 통제하기 위한 것이다. 한편, 패널 차원 중 연령 고정효과는 면허반납률이 연령구조의 함수적 특성을 가지며 반납률 변수와 높은 공선성을 보이는 점을 고려하여 모형에서 제외하였다. 표준오차는 권역×연령 수준(16개 군집)에서 군집화하여 분석하였으며, 소표본 군집 편의를 완화하기 위해 군집 강건 표준오차(cluster-robust SE)를 적용하였다.

연도 및 권역 고정효과 적용 여부에 따른 연속형 이중차분 모형의 추정 결과, Table 5와 같이 모든 모형에서 면허반납률 계수는 일관되게 음(-)의 값을 나타냈다. 이는 면허반납률 증가가 고령운전자 유발 사고율 감소와 연관될 가능성을 시사한다. 고정효과를 배제한 대안 1에서는 사고 감소의 방향성은 확인되었으나, 지역 및 시간 특성이 충분히 통제되지 않아 설명력이 상대적으로 낮게 나타났다. 연도 고정효과를 적용한 대안 2에서는 시간 흐름에 따른 외부 요인을 통제한 결과, 면허반납과 사고율 감소 간의 통계적 연관성이 유의미하게 관측되었다. 권역 고정효과를 적용한 대안 3에서도 음(-)의 방향성은 유지되었으나, 비고령자 사고율 변수의 통제 효과는 뚜렷하게 확인되지 않았다. 연도와 권역 고정효과를 동시에 고려한 기준모형인 대안 4에서는 면허반납률 계수가 –0.02142(p<0.01)로 추정되었다. 이는 비고령자 사고율 및 시·공간적 고정효과가 통제된 조건하에서, 면허반납률의 변화가 고령운전자 유발 사고율의 감소와 통계적으로 유의미한 상관성을 가질 수 있음을 보여준다. 구체적으로 면허반납률 1%p 증가 시 고령운전자 유발 사고율은 평균 0.02142%p 감소하는 연관성을 보였다. 이를 서울시 2024년 기준 70세 이상 면허소지자(약 47.6만 명)에 대입하여 해석할 경우, 면허반납률 1%p의 증가는 연간 약 102건의 고령운전자 사고 감소와 연계될 수 있는 통계적 잠재 규모로 추산될 수 있다. 하지만, 본 연구에서 도출된 계수 –0.02142는 지역 및 연령 특성이 통제된 조건에서의 통계적 연관성을 의미하며, 이를 정책 효과로 확정하여 일반화하는 데에는 주의가 필요하다. 비고령자 사고율 계수는 대안 4에서 +0.8915로 나타났으나 통계적 유의성은 제한적이었다. 다만 해당 변수는 지역 교통환경 변화 등 공통 외생요인을 부분적으로 포착하기 위한 통제변수로서, 고령자 사고율과 동일 방향의 변동성을 나타내었다. 한편, 통제변수로 사용된 비고령자 사고율 변수의 포함 여부에 따른 결과의 안정성을 확인하기 위한 강건성 검토에 해당하는 대안 5를 분석하였다. 고정효과를 포함하되 비고령자 사고율 변수를 제외한 대안 5의 추정 결과, 면허반납률 계수는 –0.0219(p<0.01)로 산출되어 기준모형인 대안 4의 결과(–0.0214)와 매우 유사하게 나타났다. 두 모형 모두에서 1% 유의수준의 통계적 유의성이 일관되게 유지된 점은, 비고령자 사고율 변수의 포함 여부가 주요 정책 연관성 추정 결과를 구조적으로 변화시키지 않음을 의미하며 분석 결과의 강건성을 뒷받침한다.

모형의 설명력은 대안 4에서 R²=0.32(Adj. R²=0.25)로 대안들 중 상대적으로 높게 나타났다. 그러나 고정효과 모형은 관측되지 않은 시간 및 지역 고유 특성을 흡수하는 과정에서 설명력이 낮게 산출되는 경향이 있으며, 교통사고 발생에는 운전자 건강상태, 도로 기하구조, 미시적 교통운영 특성 등 본 연구에서 관측하기 어려운 요인이 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 면허반납률과 고령운전자 사고율 간의 통계적 연관성을 제시하는 실증적 근거로 해석하는 것이 적절하며, 정책 효과의 확정적 해석에는 신중한 접근이 필요하다.

연령대별 정책 효과의 이질성을 확인하기 위해 분석대상 연령을 70~74세, 75~79세, 80~84세, 85세 이상으로 구분하여 Table 6과 같이 연속형 이중차분법 모형을 추가 추정하였다. 5세 단위 서브그룹 분석 결과, 면허반납 정책의 효과는 연령이 증가할수록 확대되는 경향을 나타내었다. 70–84세 집단에서는 표본 규모(N=32)의 제약으로 통계적 유의성이 제한적이었으나, 85세 이상 집단에서는 면허반납률 계수가 –0.0367(p<0.01)로 나타나 가장 유의미한 음(-)의 연관성이 관측되었다. 이는 초고령 운전자일수록 인지 및 신체 능력 저하로 인한 사고 위험의 구조적 고위험군에 해당하며, 정책적 개입에 따른 사고율 감소 민감도가 타 연령대보다 상대적으로 높을 수 있음을 시사한다. 종합하면, 고령운전자 면허반납률이 증가할수록 고령운전자 유발 사고율이 감소하는 경향은 통계적으로 일관되게 관측되었다. 특히 초고령 집단에서 효과가 상대적으로 크게 나타난 점은 정책 설계 측면에서 중요한 시사점을 제공한다. 이는 면허반납 정책이 단순한 복지 지원을 넘어 교통안전 정책 수단으로서의 유효성을 시사하며, 향후 정책 운영 시 고위험 고령층을 중심으로 한 표적화된 유인 설계와 대체 이동수단 지원, 단계적 운전중단 프로그램과의 연계가 필요함을 시사한다. 또한 연속적 정책 강도와 사고감소의 통계적 연관성이 관측되는 만큼, 지역 간 면허반납 참여율 격차를 완화하기 위한 인센티브 구조 개선 역시 중요한 정책 과제로 판단된다.

3. 65~69세 고령자를 대상으로 하는 플라시보(Placebo) 테스트

고령자 사고율 모형의 결과가 순수한 정책 효과인지 확인하기 위해 고령자 면허반납 정책의 인센티브 대상이 아닌 65~69세 집단을 대상으로 플라시보 테스트를 실시하였다. 65~69세 집단은 정책의 노출강도가 상대적으로 낮고, 실제 반납률 절대수준 또한 전체 반납자의 2~4% 수준으로 미미한 특성을 가진다. 플라시보 테스트에서도 기준 모형(대안 4)과 동일하게 연도·권역 고정효과를 적용하였다. 분석결과, Table 7과 같이 65~69세 집단의 면허반납률 계수는 양(+)의 방향(0.1586)을 나타내었으나 통계적으로는 유의하지 않은 것(p>0.1)으로 확인되었다. 반면 인센티브가 제공되는 70세 이상 집단에서는 1% 유의수준에서 사고 감소의 연관성(-0.02142)이 관측되었다. 이는 70세 이상에서 관측된 사고율 감소가 연령대 전반에 걸친 공통적인 교통안전 개선 추세나 거시적 환경 변화에 따른 결과는 아님을 시사한다.

4. 역인과 및 선택편의 검토

본 연구에서 고령자 면허반납률은 정책 강도를 나타내는 동시에 운전자 개인의 자발적 선택이 반영된 결과에 해당한다. 평소 운전을 거의 하지 않거나 애초에 사고 위험이 낮은 저위험군 운전자가 교통카드의 인센티브 취득을 목적으로 반납에 참여했을 우려가 존재한다. 이러한 자발적 선택의 방향성을 실증적으로 검증하기 위해, 종속변수를 고령자 면허반납률로, 독립변수를 당해 연도 고령자 사고율(동시 모형)과 전년도 고령자 사고율(시차 모형)로 위치를 바꾼 회귀모형을 구축하여 추가 추정하였다. 분석 결과, Table 8과 같이 동시 모형과 시차 모형 모두에서 고령자 사고율 계수가 1% 유의수준에서 뚜렷한 음(-)의 값(-5.1488 및 -7.6248)으로 도출되었다. 이는 사고 위험이 높은 집단일수록 반납에 소극적이며, 반대로 사고 위험이 낮고 안전한 집단에서 반납률이 구조적으로 높아지는 경향이 실제 데이터에서 존재함을 실증적으로 보여준다. 이러한 저위험군 위주의 이탈은 모형 내 잔존하는 고령 운전자의 평균 사고 위험을 수학적으로 상승시켜 사고율을 높이는 요인으로 작용하게 된다. 하지만, 본 연구에서 제시된 분석결과(대안 4)에서는 면허반납률 증가에 따라 고령자 전체 사고율이 유의미하게 감소(-0.02142, p<0.01)하는 경향성을 가지는 것으로 확인되었다. 이는 저위험군 위주의 이탈 경향이라는 한계 속에서도, 고령자 면허반납률 증가가 실제 사고 위험이 높은 운전자의 운전 중단과 일정 부분 연관되어 사고 감소와 통계적으로 유의미한 조건부 연관성을 유지할 가능성을 시사한다. 따라서 본 연구에서 제시하는 면허반납률에 대한 계수의 추정치는 선택 편의의 우려를 부분적으로 고려한 상태에서 관측되는 조건부 연관성이며, 이를 확정적인 인과적 정책 효과로 단정하기보다는 제한적 인과 해석의 범위 내에서 이해하는 것이 타당하다.

결론

본 연구는 서울시 고령자 운전면허 자진반납제도의 시행이 고령운전자 유발 교통사고 감소와 가지는 조건부 연관성을 분석하고, 제도의 정책적 기여 가능성을 제한적 인과 해석 수준에서 고찰하였다. 2015~2024년의 서울시 패널데이터를 바탕으로 연도 및 권역 고정효과를 적용한 연속형 이중차분법 모형을 구축하여 분석한 결과, 면허반납률과 고령자 사고율 사이의 유의미한 음(-)의 연관성이 관측되었다. 구체적으로 면허반납률이 1%p 상승할 때 고령자 사고율은 0.02142%p 감소하는 통계적 경향성이 관찰되었다. 이를 2024년 70세 이상 서울시 고령운전자 현황에 대입하여 해석한다면, 반납률 1%p당 연간 약 102건의 사고 감소와 연계될 수 있는 통계적 잠재 규모로 추정된다. 특히 5세 단위 연령대별 분석 결과, 연령이 높을수록 사고 감소 연관성이 뚜렷해지는 연령 점증적 경향이 관찰되었으며, 85세 이상 초고령층에서 가장 뚜렷한 음(-)의 계수(-0.0367)가 도출되었다. 본 연구에서는 리드계수 분석을 통해 정책 시행 전 평행추세 가정을 정량적으로 검토하였으며, 정책 인센티브 비대상인 65~69세 집단에 대한 플라시보 테스트를 통해 사고 감소 결과가 전반적인 교통안전 개선 추세가 아니라 70세 이상 대상의 정책 개입과 차별적으로 연관되어 있을 가능성을 제시하여 조건부 연관성 해석에 대한 식별력을 보강하였다. 본 연구의 결과는 면허반납 정책이 단순한 복지성 지원을 넘어, 교통안전 개선과의 통계적 연관성을 토대로 제한적 인과 해석 수준에서 안전 정책으로서 기능할 수 있음을 시사한다는 점에서 중요한 정책적 시사점을 제공한다. 향후 고위험 초고령층을 표적화한 정교한 인센티브 설계와 대체 이동수단 지원 프로그램이 병행된다면 정책의 유효성을 더욱 높일 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 지닌다. 첫째, 권역·연령 단위의 집계 자료를 활용함에 따라 개별 운전자의 운전 습관, 건강 상태 등 사고에 직접적인 영향을 미치는 미시적 요인을 충분히 통제하지 못하여 선택 편의 가능성을 완전히 배제하기는 어렵다. 둘째, 사고의 발생 건수 위주 분석으로 인해 사고 심각도(사망·중상 등)나 사고 유형별 이질적 영향에 대한 심층적 분석이 부족하였다. 마지막으로 2019~2020년 자료의 부재로 인해 정책 도입 초기 동태와 팬데믹 기간의 특수한 교통환경 변화를 모형에 직접 반영하지 못한 한계가 존재한다. 후속 연구에서는 개인 단위의 주행 이력과 인지 상태 등이 결합된 미시 자료를 통해 인과적 효과를 보다 엄밀하게 검증할 필요가 있다. 또한 사망·중상 사고 및 EPDO 지표를 활용한 심각도 중심의 분석과 지역별 지원 수준의 차이를 반영한 맞춤형 정책 개선 방안 도출이 보완되어야 할 것이다.