A Preference Analysis for User Incentives and Suggestions for the Future Direction toward Carbon Neutrality in Transportation Domains

Sujeong Hong; Chansik Choi; Soobeom Lee; Jihye Byun

doi:10.7470/jkst.2023.41.6.657

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Article

Journal of Korean Society of Transportation. 31 December 2023. 657-673
https://doi.org/10.7470/jkst.2023.41.6.657

A Preference Analysis for User Incentives and Suggestions for the Future Direction toward Carbon Neutrality in Transportation Domains

탄소중립을 위한 수송분야 이용자 인센티브 선호도 분석과 방향성 연구

Sujeong HONG¹

Chansik CHOI²

Soobeom LEE³

Jihye BYUN⁴^*

홍 수정¹

최 찬식²

이 수범³

변 지혜⁴^*

¹Ph.D. Candidate, Department of Transportation Engineering, University of Seoul, Seoul 02504, Korea

²M.S. Student, Department of Transportation Engineering, University of Seoul, Seoul 02504, Korea

³Professor, Department of Transportation Engineering, University of Seoul, Seoul 02504, Korea

⁴Assistant Professor, Department of Transportation Engineering, University of Seoul, Seoul 02504, Korea

¹서울시립대학교 교통공학과 박사수료

²서울시립대학교 교통공학과 석사과정

³서울시립대학교 교통공학과 교수

⁴서울시립대학교 교통공학과 조교수

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Considering the recent climate anomalies, domestic initiatives towards carbon neutrality have been launched, underscoring the ongoing efforts to achieve carbon-neutral goals. Among global carbon emissions, the transportation sector contributes 24%, with passenger vehicles accounting for 45% of that share. While the government is currently offering various incentives to reduce carbon emissions in the transportation sector, the need for effective strategies to mitigate carbon emissions from passenger vehicles remains paramount. Therefore, this study aimed to analyze user preferences for incentive systems in the transportation sector to reduce carbon emissions effectively. By utilizing the Best-Worst Scaling (BWS) technique, user preferences were analyzed, and a Balanced Incomplete Block Design (BIBD) was employed to enhance response reliability. Our results are as follows: First, there is a general preference for public transportation-related incentives, and there is a limited willingness to reduce carbon emissions by decreasing individual car usage. Second, respondents residing in metropolitan areas prefer public transportation-related incentives, while those in non-metropolitan areas favor incentives related to purchasing hydrogen electric vehicles and low-carbon vehicles. Third, respondents who own private vehicles show a particular disinterest in incentives related to walking and cycling, which are modes of public transportation. Finally, respondents who predominantly rely on own vehicles also exhibit the highest preference for incentives concerning the purchase of hydrogen electric and low-carbon vehicles. Consequently, there is a need to customized incentive systems according to regional transportation environments, and recommendations for incentive systems should consider the reality that car owners are less likely to transition to alternative modes of transportation. Based on the results of preference analysis, future research can provide direction and guidelines for new incentive systems, which can also be applied to assess preferences for new incentive programs and their utilization destinations.

Keywords

BWS

carbon-neutral

incentive system

preference analysis

transportation sector

최근 이상기후가 발생함에 따라 우리나라도 21년 탄소중립 시나리오를 발표하며, 목표 달성을 위한 다양한 노력을 진행 중에 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 전 세계적인 탄소배출량 중 수송부문의 탄소배출량은 24%, 그중 45%는 승용차가 차지하고 있다. 정부에서는 수송 분야의 탄소배출량 감축을 위하여 다양한 인센티브 제도를 시행 중에 있으나, 승용차에서 발생하는 탄소배출량을 감축할 수 있는 효과적이고 구체적인 방안이 필요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이용자들의 인센티브 제도 선호도를 분석을 통해 수송 분야의 효율적인 탄소배출량 감소 방향성을 제안해보고자 한다. 이에 따라 BWS 기법을 활용해 이용자들의 선호도를 분석하였으며, 균형불완비블록설계 방식을 통해 응답의 신뢰성을 높이고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 대중교통 관련 인센티브를 선호하였으며, 자동차 주행거리를 줄여 탄소배출량을 줄이려는 의지는 낮았다. 둘째, 자가용을 보유한 응답자는 대중교통 이용 인센티브 중 특히 도보, 자전거 이용에 관련한 인센티브를 선호하지 않았다. 마지막으로 자가용을 주요 이동 수단으로 사용하는 응답자는 또한 수소전기차 및 저탄소차 구매 지원금 관련 인센티브를 가장 선호하였다. 결론적으로 지자체별 교통환경에 따라 인센티브 제도를 상이하게 구성할 필요성이 있으며, 승용차를 보유한 이용자가 수단 전환할 가능성이 적은 실정을 대비하는 인센티브 제도의 제안이 필요하다. 향후 선호도 분석 결과를 바탕으로 신규 인센티브 제도의 방향성과 가이드라인을 제시할 수 있으며, 신규 인센티브 제도와 인센티브 사용처에 대한 선호도 분석에도 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

키워드

BWS 기법

탄소중립

인센티브 제도

선호도 분석

수송 분야

MAIN

서론
선행연구
1. 탄소중립 인센티브 연구
2. 선호도 분석 연구
3. 수송분야 인센티브 제도 현황
연구 방법론
1. BWS 분석 방법론
2. 조사설계
3. 설문조사 설계
4. 통계분석 방법
설문조사 결과 및 분석
1. 빈도분석 결과
2. 인센티브 제도 속성 선호도 분석 결과
결론 및 제언

서론

지난 100년간 한파, 폭염, 폭우 등 이상기후가 발생함에 따라 지구온난화 개선을 위한 탄소중립(Net Zero)의 개념이 대두되며 탄소배출량과 흡수량을 상쇄시키고자 하는 노력이 지속되고 있다. 이처럼 현대사회에서 탄소중립은 매우 중요해지고 있다. 1997년 12월, 「교토의정서」를 채택하며 선진국 온실가스 감축 목표치를 규정하였다. 이를 위하여 2015년 파리협정에서 기후변화협정을 체결하며, 산업화 이전 대비 2100년의 지구 평균온도를 2℃ 이하로 상승하도록 하는 목표를 설정하였다. 이후 EU(유럽연합)는 ‘그린딜’을 통해 탄소배출 중립 목표를 발표하였으며, 그 외 미국, 일본, 중국 등을 포함한 140여 개 국가(2022년 11월 기준)가 탄소중립을 선언하였다.

국제에너지기구(IEA)의 자료에 따르면 전 세계적으로 수송부문의 탄소배출량은 전체 탄소배출량의 24%를 차지하며, 그중 45%는 승용차가 차지하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 승용차의 탄소배출량 감축에 대한 필요성이 더욱 요구되고 있다. 이러한 흐름의 일환으로 정부는 2021년, 2050을 목표로 한 탄소중립 시나리오를 발표하였으며, 「기후위기 대응을 위한 탄소중립·녹색성장 기본법」을 시행하였다. 또한 2030 국가 온실가스 배출 목표(NDC, Nationally Determined Contribution)를 발표하여, 2018년 대비 2030년까지의 부문별 탄소배출 감축 목표를 제시하였다. 수송부문은 2018년 대비 2030년 37.8%의 탄소배출량 감축을 목표로 하며, 감축 수단으로 수요관리, 친환경차 보급, 철도·해운·항공 개선을 제시하였다. 이와 같이 정부에서는 탄소중립 목표와 감축 수단에 대해 제시하고 있지만, 이에 대한 보다 구체적인 실행방안은 부족한 상황이다(Kim, 2022). 특히 앞에서 언급한 바와 같이 탄소중립은 자동차의 이용을 억제하고 대중교통으로 전환하는 것이 중요하다. 그러나 국내 자동차등록대수는 2018년 대비 2030년에 500만 대가 증가하여 2천700만 대 수준일 것으로 예측된다(Song, 2022). 이처럼 승용차가 지속적으로 증가하는 상황에도 불구하고, 우리는 승용차에서 발생하는 탄소발생량을 감축하고 탄소중립 목표를 달성해야 하는 상황이다. 따라서 수송 분야에서의 탄소배출량의 효율적인 감소가 필요하며, 특히 승용차에서 발생하는 탄소배출량을 감축할 수 있는 체계적인 가이드라인이 필요한 상황이다.

승용차에서 발생하는 탄소배출량의 저감은 대중교통으로의 수단전환이나, 수소·전기차와 같은 친환경차로의 구매 유도, 공유모빌리티 활성화 등을 통해 유도할 수 있다. 또한 국내는 승용차의 수단 전환을 위한 여러 가지 인센티브 제도를 시행하고 있다. 현재 지속적인 승용차의 수단 전환과 지속가능한 교통의 체계 마련이 중요한 시점에서 인센티브 제도에 대한 이용자들의 선호도에 따른 제도의 확대, 재구성이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수송 분야의 효과적인 탄소배출량 감소를 위해 BWS(Best-Worst Scaling) 기법을 활용하여 현재 이용자들의 인센티브 제도에 대한 선호도를 분석하고, 향후 나아가야 할 방향성을 제안하고자 하였다. 특히 수송 분야의 탄소배출량 중 많은 부분을 차지하고 있는 승용차의 탄소배출량 저감과 관련한 인센티브 제도를 대상으로 분석하였다. 본 연구는 BWS 기법을 통해 인센티브 제도의 선호도를 분석했다는 점에서 차별점이 있다. 향후 선호도의 순위를 구분함으로써 인센티브 제도에 미치는 영향을 예상하여 추후 정부 등 기관에서 제한된 예산을 효과적으로 할당하는 데 활용할 수 있으며, 이를 통해 효과적으로 탄소배출 감소 목표를 달성할 수 있다는 점에 의의가 있다.

선행연구

수송 분야에서의 탄소중립을 위한 정책과 노력이 시작되면서 인센티브 제도에 대한 연구가 수행되고 있다. 그러나 구체적으로 인센티브를 어떻게 제공해야 탄소중립에 기여할 수 있는가에 대한 정확한 분석은 충분히 이루어지지 않은 상황이다. 본 연구의 목적은 수송 분야에서 승용차의 탄소배출량 저감을 위한 인센티브 제도의 선호도를 분석하기 위함이다. 이에 따라 수송 분야에서 탄소중립 목표의 실현을 위한 인센티브 관련 연구의 영향 요인과 연구 수행 방법을 조사하고자 하였다. 또한 본 연구는 탄소중립 관련 인센티브 제도에 대한 이용자의 선호도 분석을 목적으로 하기에, 선호도 조사에 관한 방법론을 조사한 후 본 연구의 방법론 수립에 활용하고자 하였다.

1. 탄소중립 인센티브 연구

탄소중립을 위한 인센티브 제공에 관련한 연구를 살펴보면 다음과 같다. Kim(2022), Kim et al.(2010), Byun et al.(2014) 등의 연구가 있으며, 탄소중립을 위한 인센티브 제도의 적절한 수행방안 마련 연구를 수행하였다. 먼저 Kim(2022)은 전문가 AHP를 통해 저탄소 친환경 행동 활성화 인센티브 부여 방안에 대하여 제시하였다. 이를 위하여 서울시 온실가스 배출량 통계를 기반으로 한 개별 행동에 따른 온실가스 배출량 저감 기여량 등을 산정하였다. 또한 수송부문, 자원순환 부문에서 시행 중인 인센티브 제도들의 요율 비교를 통해 새로운 인센티브 요율을 산정하였다. 요율 산정 결과 승용차 대신 걷기나 자전거를 이용하면 1km당 최소 3.6원, 자원순환 행동은 1kg당 최소 37.7원의 가치가 있다는 결론을 도출하였다. 해당 연구를 통해 인센티브 부여 방안을 제시할 때 전문가 AHP를 수행할 수 있으며, 걷기, 자전거 타기 등의 개별 행동에 따라 탄소배출량 저감에 기여할 수 있음을 확인할 수 있었다. Kim et al.(2010)은 대학교 캠퍼스 내 탄소배출 저감 방안으로 캠퍼스형 탄소 마일리지 제도 제시 연구가 있다. 제도의 대상은 학생, 교원, 교직원으로 분류하였다. 탄소배출 실태를 수집하고 온실가스 배출량을 추정하였으며, 이를 기반으로 인센티브 제도를 제안하였다. 그 결과 지급 받은 포인트를 탄소 장학금, 문화상품권, 교내상품권 등으로 교환하는 방안을 제시하였다. 이는 1개 대학을 대상으로 일부 에너지 소비량을 기반으로 배출량을 추정한 것이며, 단순한 인센티브 제도를 제안한 것으로 이용자의 선호도와 실행 가능성을 파악하기에 한계가 있다. Byun et al.(2014)는 탄소포인트제 참여 세대의 에너지 사용 특성과 인센티브 지급기준의 적절성에 대해 시나리오를 구분하여 분석하였다. 그 결과 에너지 감축률을 6개 구간으로 구분한 시나리오(2% 미만, 2% 이상, 4% 이상, 6% 이상, 8% 이상, 10% 이상)가 가장 적절한 지급기준으로 도출되었다. 합리적인 인센티브 지급기준의 마련에 대한 필요성을 제시한 것에서 의의가 있다.

위와 같이 탄소중립에 대한 인센티브 제도와 관련하여 다양한 연구가 수행되어왔다. 그러나 이는 합리적인 인센티브 제도 제공에 대한 필요성을 제시하고 이용자의 행동 변화가 탄소 저감을 유도할 수 있는지에 대한 연구이며, 실질적으로 이용자가 해당 제도를 선택하고 이용할 것인지와 같은 제도의 참여 의지, 실효성에 관한 연구는 미비한 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구는 이용자의 탄소중립 관련 인센티브 제도에 대한 선호도를 분석하는 것에 의의가 있으며, 이후 관련 연구 검토를 통해 적절한 방법론을 설계하고자 한다.

2. 선호도 분석 연구

본 연구에서는 이용자의 탄소중립 관련 인센티브 제도에 대한 선호도를 분석하고자 한다. 따라서 이와 관련한 선호도 분석 연구의 방법론을 검토하였다. 선행연구 검토 결과, 제도에 대한 선호도를 분석하는 방법은 SP(Stated Preference) 조사, AHP(Analytic Hierarchy Process) 조사, BWS(Best-Worst Scaling) 등 여러 가지가 있다. 조사 방법의 연구 사례 검토를 통해 적절한 방법론을 제시하고자 한다.

SP(Stated Preference) 조사는 주로 교통 수요 및 정책 분석 시 사용한다. Kim(2001)과 Kim(2002)은 SP 조사의 설계 및 분석 방법에 관해 연구하였다. SP 조사는 동일 개인으로부터 복수 회답이 가능하고, 분석 자료 간 독립성을 유지할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 응답자들이 비현실적인 응답을 할 수 있고, 설문자가 듣기를 기대한다고 생각하는 선호나 선택을 표현하는 경향이 나타난다는 단점이 있다. 이러한 설계 및 조사 방법을 활용하여, Han(2019)은 MaaS(Mobility as a Service) 서비스 선택에 대한 이용자들의 영향 요인을 분석하였다. 분석 시 SP(Stated Preference) 조사와 이항 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 분석 결과 통행 요금의 총합이 증가할수록 MaaS 서비스 이용 확률이 높아지고, 교통수단의 이용 횟수가 적을수록 MaaS 서비스 이용 확률이 낮아진다는 결론을 도출하였다. Lee et al.(2022)는 대중교통 이용자들의 도심항공교통(UAM) 선호도를 분석하기 위해 SP 조사를 활용하였고, 조사 결과를 토대로 수단 선택 모형을 추정하였다. 그 결과 UAM의 분담률의 선호도는 통행비용, 차내시간, 차외시간 순서이며, 특히 통행비용은 증가할 때보다 감소할 때 분담률에 영향을 많이 주는 것으로 분석되었다.

다음은 AHP(Analytic Hierarchy Process)다. AHP는 분야를 가리지 않고 정책 결정, 성과평가 등 모든 분야에서 다양하게 활용되고 있는 조사 방법이다. Hu(2019)의 연구에서는 AHP는 복잡한 상황의 구조화가 가능하고, 집단 의사결정 상황에서 특정인의 영향력에 좌우되지 않고 합의 도달을 위한 시간 및 비용 등의 문제점을 완화 시킬 수 있는 특징이 있다고 제시하였다. Kim et al.(2021)은 저탄소 친환경 행동 활성화를 위한 인센티브 부여 방안을 연구하였으며, Ko and Park(2023)은 탄소중립 기반 MaaS 구축 시 대중교통수단 선택 요인의 우선순위를 연구하였다. 해당 연구에서는 전문가 AHP를 활용하여 우선순위를 분석하였다. 분석 결과 이산화탄소배출량 감축이 가장 우선순위가 높았으며, 탄소중립 MaaS 정책, 친환경적 교통수단 이용 장려 등의 순으로 나타났다. Kim(2018)은 정부가 중소기업을 대상으로 시행 중인 정책의 선호도를 AHP를 활용하여 정책 수요자와 공급자의 관점에서 분석하였다. 분석 결과 두 그룹 모두 금융지원, 기술지원, 경영지원 순으로 정책의 선호도가 높은 것으로 분석되었다. 또한 중소기업의 지속과 성장을 위해 두 그룹이 가장 중요하게 생각하는 사업은 펀드 및 투자, 기술사업화, 그리고 융자로 분석되었다.

마지막으로 BWS(Best-Worst Scaling) 기법이다. BWS는 선택 대안들이 다수일 경우 각 대안들의 선호에 대한 순위를 결정지을 때 효과적인 방법이다. 또한 응답자마다 각기 다른 등급 척도를 가지는 척도의 불일치 문제를 해결할 수 있다(Chang, 2018a). Choi and Yang(2019)는 캄보디아 농촌지역 고등학교에서 근무하는 교사의 교육 원조 선호도 우선순위를 파악하고자 BWS 조사 방법을 활용하였다. 분석 결과 교원 보수증대를 위한 재정지원, 전문성을 키우는 교원교육 등의 순으로 우선순위를 도출하였다. Chang and Lee(2015)는 산림청의 10대 산림 탄소흡수원 증진 정책들의 우선순위를 파악하고자 BWS 조사 방법을 활용하였다. 그 결과 산림경영방식 및 시업 체계 개선, 조림 및 식생 복구 확대 등의 순으로 우선순위를 도출하였다. Choi(2017)는 소비자의 로컬푸드 구매요인 우선순위를 도출하고 로컬푸드의 마케팅 전략 수립을 위해 BWS 조사 방법을 활용하였다. 분석 결과 농산물 신선 및 안전성, 우수한 품질과 영양 등의 순으로 우선순위를 도출하였다. Jeong(2022)는 국내 보건 의료 문제점 해결에 대한 국민들의 선호도 파악을 위해 BWS 조사 방법과 계량경제학적 모형을 활용하였다. 분석 결과 의료비 증가 및 경제적 문제 해결이 가장 높은 우선순위로 도출되었다. Cho et al.(2022)는 인공지능 기술 기반 의료 제품 및 서비스 분야를 대상으로 국민들의 선호도 우선순위를 파악하고자 BWS 조사 방법을 활용하였다. 분석 결과 암 진단과 치료 제언, 질병 관련 모니터링 등의 순으로 우선순위를 도출하였다.

3. 수송분야 인센티브 제도 현황

본 연구는 현재 시행 중인 인센티브 제도의 개선을 위하여 인센티브 제도에 대한 이용자들의 선호도를 조사하는 것을 목적으로 하기에, 현재 시행되고 있거나 시행될 예정인 인센티브 제도를 검토하였다.

국내에서는 전기·수소차 전환 지원을 위해 ‘수소전기자동차 보조금 지원 제도(Support for Hydrogen and Electric Vehicle Subsidies)’를 운영중이며, ‘저탄소차 협력금 지원 제도(Low-Carbon Vehicle Collaboration Grant Program)’를 도입하고자 하였다. ‘수소전기자동차 보조금 지원 제도(Support for Hydrogen and Electric Vehicle Subsidies)’는 국비, 지방비 보조금으로 지자체, 환경부, 한국환경공단에서 운영하는 제도로, 수소, 전기차 구매자에게 보조금을 지원하는 제도이다. 보조금은 연도별, 지자체별, 차종별로 상이하며, 구매자가 아닌 제조사 및 수입사가 정부에 신청하여 보조금을 수령하는 형태로 운영 중이다. 수소전기자동차 넥쏘(승용차) 기준 3,250만원을 지원받을 수 있으며, 2024년 전기차 보조금은 23년 대비 6.5% 감소할 예정이다. ‘저탄소차 협력금 제도(Low-Carbon Vehicle Collaboration Grant Program)’는 중앙정부에서 운영하는 제도로, CO₂ 저배출 자동차 구매시 보조금을 지급, 고배출차는 부담금을 부과하여 수요이전을 통해 CO₂를 저감하는 제도이다. CO₂ 배출량이 낮은 전기차 구매 시 50-300만원의 보조금을 지원받고, CO₂ 배출량이 높은 차량 구매 시 5-300만원의 부담금을 지급할 예정으로 설계되었다. 2014년 세부 시행안을 마련하여 2015년 제도를 실시할 예정이었으나, 연비가 좋은 외제차 구매자가 인센티브를 받게 되기에 국산차의 역차별을 우려해 도입을 유예하였다.

다음으로 중앙정부에서 운영하는 대중교통 이용 인센티브 제도를 검토하였다. 먼저 ‘알뜰 교통카드 마일리지 제도(Transportation Card Mileage)’이다. 국토교통부에서 운영하는 제도로 대중교통 이용을 위해 걷기 또는 자전거 타기로 이동한 거리만큼 마일리지를 적립, 카드사 추가할인 혜택을 제공하여 교통비를 절감하는 인센티브를 지급하는 제도이다. 사업 시행 지역 주민 중 해당 카드를 발급받은 만 19세 이상 이용객에게 제공하고 있다. 저소득층 제외 일반 이용객의 경우 최대 39,000원(3,000원 이상 이용 시 최대 650원 적립, 60회 할인 적용)의 마일리지가 지급된다. 2024년 예산 편성 예정인 제도로 ‘대중교통 매니아 패스(Public Transportation Enthusiast Pass)’가 있다. 지하철, 버스 등을 이용할 수 있는 통합 정기권으로, 일정 횟수 이상 대중교통을 이용할 경우 요금 일부를 환급해주는 제도이다. 최대 22,500원(60회 이용 시 43-60번째 탑승료 환급, 지하철 운임 10km에 1,250원 기준)의 마일리지가 지급될 수 있도록 설계되었다. 이는 사업 시행 지역 주민에게 제공하며, 2023년 도입 예정이었으나 예산 편성 문제로 반영되지 않았다. 다음으로 ‘그린카드 제도(Green Card)’가 있다. 환경부에서 운영하는 제도로, 그린카드를 발급받아 대중교통을 이용하는 등의 친환경 소비생활을 하는 경우 인센티브를 지급하는 제도이다. 카드처마다 포인트 적립률은 상이하며, 적립한도가 5000점-10,000점 또는 대중교통 이용금액의 5%-20%로 제한되어 있다.

마지막으로 자가용 수요관리를 위한 인센티브 제도를 검토하였다. 먼저 ‘탄소중립포인트(Carbon Neutrality Point)’이다. 한국환경공단에서 운영하는 제도로, 운전자가 주행거리를 감축하여 온실가스를 감축할 경우 이에 따른 인센티브를 지급하는 제도이다. 비사업용 12인승 이하 승용, 승합차를 보유한 일반 국민을 대상으로 한다. 최대 400,000원(주행거리 전년 대비 해당년도 40% 이상 절감한 경우)의 포인트가 지급된다. 다음은 ‘승용차 마일리지(Car Mileage)’이다. 서울시에서 운영하는 제도로, 1년 단위로 주행거리를 단축하거나 서울시 평균 주행거리 50% 이하로 운행하는 경우, 또는 연속 2회(1년) 이상 마일리지를 지급받은 회원이 다음 평가에서 0-5% 더 절감하는 경우 인센티브를 제공한다. 최대 70,000원(주행거리 전년 대비 해당년도 30% 이상 절감한 경우)의 포인트가 지급된다. 이는 서울시 거주 승용, 승합차를 소유한 운전자가 신청 후 제공받을 수 있다. 마지막으로 ‘승용차요일제(Self Carfree day)’이다. 인천, 대전, 대구, 부산 등 지자체에서 시행하는 제도로, 일주일 중 특정 요일을 정해놓고 차량을 운행하지 않으면 일정한 혜택을 제공해주는 제도이다. 사업 시행 지역 주민이 신청하는 경우 제공받을 수 있으며 혜택은 지자체마다 상이하고, 주로 자동차세 연 5-10% 감면, 공영주차장 주차요금 30-50% 할인 등의 혜택을 제공한다.

연구 방법론

1. BWS 분석 방법론

본 연구는 수송 분야의 효과적인 탄소배출량 감소를 위한 인센티브 제도의 선호도 분석을 목적으로 하며, 이용자의 선호도 분석을 위하여 BWS 기법을 활용하고자 한다. BWS 기법은 SP 조사와 AHP 조사가 가지는 한계점을 보완할 수 있다. SP 조사는 가상의 상황에서 표현한 선호가 실제 행동과 다를 수 있는 한계점이 있다. 이는 결국 응답자의 일관성이 저하되며 연구 결과에 대한 의문이 발생할 수 있다. 반면 BWS 기법은 전체 선택 대안에서 순위를 매기는 것이 아닌 선택 대안의 집합 중 응답자가 가장 선호하는 대안과 선호하지 않는 대안을 선택하기 때문에 응답자의 부담이 적다(Nunes et al., 2016). 또한 AHP 조사는 비교 대안이 증가할수록 쌍대비교를 해야 할 조합의 수가 급격히 많아지고, 분석과정에서 도출되는 일관성 지수가 만족하는 수준에 도달하지 못하면 응답 자료를 폐기하거나 설문을 재시행해야 한다. 반면 BWS 기법은 쌍대비교법에 비해서 많은 정보를 제공할 수 있으며, 리커트 척도와 같은 등급법이 고려하지 못하는 개별 대안 간의 상충관계를 고려할 수 있다(Chang and Lee, 2015). 마지막으로 BWS 기법은 응답자들이 대답하기 쉽고 통계분석을 통하여 일반화가 가능하며, 비교 대안의 조합 수를 최소화하여 응답자들의 설문 피로도가 줄어든다는 장점이 있다.

SP 조사와 AHP 조사의 한계점을 보완할 수 있는 장점이 있지만, BWS 기법 또한 한계점을 가진다. Loose and Lockshin(2013)은 BWS 기법은 평가 방식이 상대적인 측정이며, 설문조사 설계 시 중요한 항목의 누락 가능성이 있어 충분한 검토가 필요하다고 제시하였다. 또한 단순한 형태의 BWS 기법은 속성별 세부 요인을 반영하지 않는다고 제시하였다. 본 연구에서는 BWS 기법이 가지는 한계점을 해결하기 위하여 설문조사 문항 설계 전 현재 시행되고 있거나 시행될 예정인 인센티브 제도에 대해 검토하여 중요한 항목의 누락 가능성을 방지하였다. 또한 설문 전 응답자들이 인센티브 제도를 충분히 고려하여 응답할 수 있도록 충분한 설명을 제공하였다.

2. 조사설계

본 연구에서는 수송부문의 탄소중립 관련 인센티브 제도의 선호도 분석을 위한 설문조사를 수행하였다. 설문조사 대상자는 대중교통, 승용차와 관련한 인센티브 제도를 경험한 이용자로 구성하기 위하여 20대 이상으로 설정하였다. 설문조사는 스노우볼 표본추출(snowball sampling) 방식으로, 온라인 구글폼을 활용하여 수행하였다. 이는 처음 연구대상자를 조사한 후 소개를 받아 다른 연구대상자를 표본으로 선택하는 방식이다. 스노우볼 표본추출은 시간과 비용을 절약하며, 모집단에 속하는 연구대상을 찾기 쉽다는 장점이 있지만 일반화 가능성이 낮고 표본이 한쪽으로 치우쳐질 수 있다는 단점이 있다. 이를 예방하기 위하여 처음 조사할 연구대상자의 연령대, 지역을 다양화하여 설문을 시작하였다. 또한 설문조사의 정확도를 위하여 연구의 목적, 각 인센티브 제도의 설명을 기재하여 충분히 이해한 후 설문 항목에 응답하도록 하였다. 2023년 8월 24일부터 27일까지 4일간 진행하였으며, 총 244명이 설문에 응답하였다. 불성실한 응답으로 설문조사의 정확도를 저해할 우려가 있는 6명을 제외하여 최종적으로 총 238명을 대상으로 분석하였다.

3. 설문조사 설계

1) 인센티브 제도 속성 설계

설문조사 설계를 위해 먼저 설문조사 항목으로 구성될 인센티브 제도 속성 설계를 수행하고자 한다. 위의 선행연구 검토 결과, 일반적으로 연구 대상에 대한 영향 요인을 산정하고, 이를 바탕으로 속성을 설계한다. 그러나 본 연구에서는 현재 시행 중인 인센티브 제도의 개선을 위하여 인센티브 제도에 대한 이용자들의 선호도를 조사하는 것을 목적으로 하기에, 현재 시행되고 있거나 시행될 예정인 인센티브 제도를 대상으로 속성을 설계하였다. 위의 선행연구에서 검토하였듯이 중앙정부와 지자체는 지속가능한 교통을 위해 수소·전기자동차를 지원하고, 승용차 이용자를 대중교통으로 전환하고자 하는 다양한 인센티브 제도들을 추진 중에 있다. 이와 같은 제도 중 이용자가 일상생활에서 이용할 수 있으며, 승용차의 탄소배출량을 저감 시킬 수 있는 제도를 대상으로 인센티브 제도 속성으로 설계하였다. Table 1은 선정한 속성에 관한 내용이다.

Table 1.

Status of incentive programs for carbon emission reduction in passenger vehicles

Categories	Contents	Subjects	Operator
Support for Hydrogen and Electric Vehicle Subsidies	A subsidy program for those who purchase new hydrogen vehicles such as passenger cars and buses (low and high-floor) and register them domestically	Hydrogen and electric vehicle buyers	Government
Low-Carbon Vehicle Collaboration Grant Program	A subsidy program for the purchase of low-emission vehicles with CO₂ incentives, while imposing a surcharge on high-emission vehicles, aimed at reducing CO₂ emissions through demand diversion	Low CO₂ emission vehicle buyers	Government
Transportation Card Mileage	A system that provides incentives based on the distance covered by walking or cycling for the use of public transportation	Residents of the area where the program is implemented who are 19 years or older and have obtained a card	Government
Public Transportation Enthusiast Pass	An integrated pass for subway and buses, providing incentives when using public transportation beyond a certain frequency	Residents of the area where the program is implemented	Government
Green Card	A system that offers incentives for practicing eco-friendly consumption habits, such as using public transportation and purchasing environmentally friendly products when obtaining a green card	Users who have obtained a Green Card	Government
Carbon Neutrality Point	A system that provides incentives for drivers of passenger and multi-passenger cars who reduce their driving distance to reduce greenhouse gas emissions	General citizens who own passenger cars or vans with a capacity of up to 12 passengers for non-business purposes	Government
Car Mileage	A system that provides incentives based on the annual reduction in driving distance	Residents of Seoul who own and drive passenger cars or vans	Seoul
Self Carfree day	A system that offers incentives when a specific day of the week is designated for not operating the vehicle, which falls under a semi-voluntary car odd-even restriction	Residents of the area where the program is implemented	Incheon, Daejeon, Daegu, etc

문항 설계를 위해 먼저 인센티브 제도에 대한 항목과 특징을 살펴보았다. 속성명은 이용자가 설문조사 수행 시 직관적으로 그 내용을 판단할 수 있어야 하므로, 제도의 내용을 적절히 반영할 수 있도록 하여 설계하였다. 예를 들어 알뜰 교통카드 마일리지의 경우, 정부에서 시행하고 있는 제도명으로는 파악이 어렵다고 판단하여 대중교통 탑승 시 도보 및 자전거 이용 포인트 지급이라는 속성명으로 대체하였다. 또한 탄소중립포인트(자동차)와 승용차 마일리지는 동일하게 승용차 운전자가 주행거리를 감축하는 경우 포인트를 지급해주는 제도이며, 운영 주체만 중앙정부와 지자체로 상이하기에 한 개 속성으로 구성하였다. ‘수소전기자동차 보조금 지원 제도(Support for Hydrogen and Electric Vehicle Subsidies)’를 운영중이며, ‘저탄소차 협력금 지원 제도(Low-Carbon Vehicle Collaboration Grant Program)’위의 내용과 같이 검토한 인센티브 제도(Categories)를 바탕으로 항목명(Items)을 구성하여, 설문조사 시 원활하게 이해할 수 있도록 하였다. Table 2는 설문지 항목 설계에 대한 내용이다.

Table 2.

Questionnaire item design

Categories	Incentive Policy Items	Reduction means	Characteristics
Support for Hydrogen and Electric Vehicle Subsidies	1. Support for Hydrogen Electric Car Purchase Subsidies	Promotion of Eco-friendly Vehicles	Promotion of Hydrogen Electric Car Purchases
Low-Carbon Vehicle Collaboration Grant Program	2. Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support	Promotion of Eco-friendly Vehicles	Encouragement for Low-Carbon Car Purchases
Transportation Card Mileage	3. Reward Points for Walking or Cycling when Using Public Transportation	Demand Management	Promotion of Walking, Cycling, and Public Transportation Usage
Public Transportation Enthusiast Pass	4. Integrated Bus and Subway Discount Pass	Demand Management	Encouragement for Public Transportation Usage
Green Card	5. Public Transportation Card Reward Points	Demand Management	Encouragement for Public Transportation Usage
Carbon Neutrality Point	6. Driver Mileage Reduction Reward Points	Demand Management	Encouragement for Mileage Reduction
Car Mileage	6. Driver Mileage Reduction Reward Points	Demand Management	Encouragement for Mileage Reduction
Self Carfree day	7. Non-Driving Day Points Incentive	Demand Management	Encouragement for Public Transportation Usage

1. Support for Hydrogen Electric Car Purchase Subsidies : A subsidy program for those who purchase new hydrogen vehicles such as passenger cars and buses (low and high-floor) and register them domestically

2. Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support : A subsidy program for the purchase of low-emission vehicles with CO₂ incentives, while imposing a surcharge on high-emission vehicles, aimed at reducing CO₂ emissions through demand diversion

3. Reward Points for Walking or Cycling when Using Public Transportation : A system that provides incentives based on the distance covered by walking or cycling for the use of public transportation

4. Integrated Bus and Subway Discount Pass : An integrated pass for subway and buses, providing incentives when using public transportation beyond a certain frequency

5. Public Transportation Card Reward Points : A system that offers incentives for practicing eco-friendly consumption habits, such as using public transportation and purchasing environmentally friendly products when obtaining a green card

6. Driver Mileage Reduction Reward Points : A system that provides incentives based on the annual reduction in driving distance

7. Non-Driving Day Points Incentive : A system that offers incentives when a specific day of the week is designated for not operating the vehicle, which falls under a semi-voluntary car odd-even restriction

2) 설문지 설계 방법

BWS 기법의 선호도 조사는 설계한 속성의 순위를 순서대로 기입하는 방법이다. 그러나 여러 개의 속성을 직관적으로 판단하고 적절하게 순위를 작성하는 것은 어렵다(Jeong, 2021). 예를 들어 7개의 속성을 대상으로 4개 속성을 선택 대안으로 할 수 있도록 조합한다면, ₇C₄으로 총 35개의 선택 대안이 설계된다. 그러나 이러한 많은 문항에 선호도를 응답하게 된다면 응답자는 피로하고 집중력이 저하되어 신뢰도 있는 결과를 분석하기 어렵다(Jeong, 2021). 이러한 문제점을 해결하기 위하여 BWS 설문에서는 균형불완비블록설계(balanced incomplete block design, BIBD) 방식을 적용하여 설문지를 설계한다. 이 방식은 모든 문항에서 동일한 개수의 속성을 가지고 있도록 설계하는 방법이다(Chang, 2018b). 다른 방법으로 속성 간 상관관계와 상호작용을 최소로 설계하기 위한 방법인 주효과직교설계(orthogonal main effects design) 방식이 있으나, 많은 선행연구에서 사용하고 있는 균형불완비블록설계(balanced incomplete block design, BIBD) 방식을 활용하여 설문지를 설계하였다.

균형불완비블록설계 방식을 통한 설계를 위하여 R 프로그램의 crossdes 패키지를 이용하였다. 결과적으로 총 7개의 속성을 대상으로 하며 4개의 속성을 선택 대안으로 할 수 있도록 하여 7개 문항을 설계하였다. Table 3의 행(row)은 인센티브 제도를 기반으로 한 속성으로 구성된 선택 집합(choice set)을 의미한다. 열(column)은 인센티브 제도인 7가지 속성이다. 각 인센티브 제도 속성은 4회씩 선택 집합에 포함되었다. Table 3은 균형불완비블록설계 방식을 통한 설문지 문항 설계에 대한 내용이다.

Table 3.

Survey questionnaire item design using BIBD method

Categories	Item 1	Item 2	Item 3	Item 4	Item 5	Item 6	Item 7
Question 1		O		O		O	O
Question 2	O	O	O	O
Question 3	O	O			O	O
Question 4	O		O			O	O
Question 5		O	O		O		O
Question 6	O			O	O		O
Question 7			O	O	O	O

Table 4는 BWS 설문지의 예시이다. 이용자들은 각 선택 집합에서 가장 선호하는 속성(Best)과 가장 선호하지 않는 속성(Worst)을 1개씩 선택한다.

Table 4.

Example of BWS survey questionnaire structure

Most Preferred Item (Best)	Items	Least Preferred Item (Worst)
□	Integrated Bus and Subway Discount Pass	□
□	Driver Mileage Reduction Reward Points	□
□	Non-Driving Day Points Incentive	□
□	Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support	□

3) 설문지 구성

설문지는 위의 BWS 설문 항목인 7개 항목을 포함하며, 인구통계학적 특성에 따른 인센티브 제도에 대한 선호도를 분석하기 위한 항목을 추가하였다. 또한 이동 수단과 자가용 보유 여부 등의 환경에 따른 선호도를 분석하기 위하여 교통환경 관련 항목을 추가하였다. 마지막으로 이용자들의 선호도에 대한 근거를 파악하기 위하여, 7개 속성 중 가장 선호하는 항목, 가장 선호하지 않는 항목과 그 이유를 서술형으로 조사하였다. Table 5는 최종적으로 구성한 설문지 구성 결과이다.

Table 5.

Final survey questionnaire structure and composition

Categories	Items	Option
Demographic Characteristics	Gender	Male, Female
	Age Group	20s, 30s, 40s, 50s, Above 60s)
	Occupation	Student, Employee/Civil Servant, Business Owner, Service Industry Worker, Freelancer, Etc.
	Residential Area	Metropolitan (Seoul, Gyeonggi, Incheon), Non-Metropolitan
	Monthly Income	Up to 2 million won, 3 million won, 5 million won, Above 5 million won, No response
Transportation Environment Characteristics	Primary Mode of Transportation	Personal Vehicle, Public Transportation (Bus, Metro), Walk, Bike/ E-scooter etc.
	Number of Driving Frequency	Not used, Less than 1 day per month, Less than 1 day per week, 2 to 4 days per week, 5 or more days per week, Etc.
	Ownership of Private Vehicle	Owned, Not Owned
	Average Daily Trave Time (One-way)	Within 20min., 20min. - 40min., 40min. - 60min., 60min. - 90min., Above 90min.
	Average Daily Driving Time	Within 20min., 20min. - 40min., 40min. - 60min., 60min. - 90min., Above 90min.
Preference Survey	BWS (Best-Worst Scaling) Survey Items	Select most preferred and least preferred items among the 7 attributes
Preference Determinants	Most preferred Item and Reason	Open-Ended response
Preference Determinants	Least preffered Item and Reason	Open-Ended response

4. 통계분석 방법

본 연구에서 구성한 설문지 항목 중 인구통계학적 특성과 교통환경 특성은 빈도수 분석을 통해 기본적인 응답자의 특성을 확인하고자 한다. 이는 추후 선호도 조사와 연계하여 교차분석을 수행할 수 있다.

다음으로 BWS 기법을 활용한 선호도 분석이다. 이는 집계접근법(Counting Approach)을 활용하여 수행할 수 있다. 집계접근법은 속성( $j$ ) 중 응답자들이 가장 선호한다고 응답한 속성과 가장 선호하지 않는다고 응답한 속성의 선택 빈도(frequency)를 바탕으로 분석한다. 관련한 수식은 Equation 1과 같다.

(1)

B W_{j} = B_{j} - W_{j}

(2)

s t d . B W_{j} = \frac{B W_{j}}{N r}

(3)

s q r o o t . B W_{j} = \sqrt{\frac{B_{j}}{W_{j}}}

위의 Equation 1은 속성 j를 가장 선호하는 제도로 응답한 빈도수( $B_{j}$ )와 속성 $j$ 를 가장 선호하지 않는 제도로 응답한 빈도수( $W_{j}$ )의 차이를 나타내는 수식이다. Equation 2의 $N$ 은 속성 $j$ 를 선택한 응답자의 수, $r$ 은 속성 $j$ 가 선택 대안에 포함된 횟수(본 연구에서는 4회씩 포함되었으므로 4를 의미함)를 나타내는 수식이다. 즉, 속성 j를 가장 선호하는 제도로 응답한 빈도수( $B_{j}$ )와 속성 $j$ 를 가장 선호하지 않는 제도로 응답한 빈도수( $W_{j}$ )의 표준화된 차이를 의미하는 수식으로, 우선순위 결정 시 사용한다(Marley and Louviere, 2005). Equation 3은 그 비(ratio)의 제곱근(square root)을 나타내는 수식이다.

설문조사 결과 및 분석

다음은 설문조사 결과를 바탕으로 빈도분석과 인센티브 제도 속성의 선호도 분석에 대한 결과이다.

1. 빈도분석 결과

설문조사 결과 238명의 응답자를 대상으로 수집된 인구통계학적 특성과 교통환경 특성의 빈도분석 결과는 Table 6과 같다. 성별은 남성이 112명(47.1%), 여성이 126명(52.9%)으로 유사하게 집계되었으나, 여성의 비율이 약간 더 높았다. 연령대는 20대가 116명(48.7%), 30대가 55명(23.1%), 40대가 27명(11.3%), 50대가 37명(13.0%), 60대 이상이 9명(3.8%)으로, 20대-30대의 응답자가 주를 이루는 것으로 분석되었다. 직업은 회사원/공무원이 122명(51.3%), 학생이 41명(17.2%), 전문직/프리랜서가 36명(15.1%), 자영업/개인사업이 13명(5.5%), 서비스업 종사자가 11명(4.6%), 기타가 15명(6.3%)으로, 회사원/공무원과 학생이 주를 이루는 것으로 분석되었다. 월 평균소득은 200만 원 미만이 46명(19.3%), 300만 원 이하가 62명(26.1%), 500만 원 이하가 71명(29.8%), 500만 원 이상이 21명(8.8%)으로, 200만 원 이상 500만 원 이하가 가장 높게 나타났다.

교통환경 특성 중 주 이동 수단으로는 대중교통(버스, 지하철)이 115명(48.3%), 자가용이 104명(43.7%), 도보가 14명(5.9%), 자전거, 전동킥보드 등이 5명(2.1%)으로, 대중교통(버스, 지하철)과 자가용이 주를 이루었다. 운전 횟수는 이용하지 않음이 69명(29.0%), 월 1일 미만이 23명(9.7%), 주 1일 이하가 28명(11.8%), 주 2-4일이 43명(18.1%), 주 5일 이상이 72명(30.3%), 기타가 3명(1.3%)으로, 이용하지 않는 응답자와 주 5일 이상 이용하는 응답자가 주를 이루는 것으로 나타났다. 자가용 보유 여부는 보유가 126명(52.9%), 미보유가 112명(47.1%)으로 유사하나, 보유한 응답자의 비율이 약간 더 높았다. 1일 평균 이동시간(편도)은 20분 이내가 65명(27.3%), 20분-40분 75명(31.5%), 40분-60분 44명(18.5%), 60분-90분 39명(16.4%), 90분 이상 15명(6.3%)로, 절반 이상의 운전자가 40분 이내로 이동하는 것으로 나타났다. 1일 평균 운전시간(편도)은 20분 이내가 38명(16.0%), 20분-40분 40명(16.8%), 40분-60분 23명(9.7%), 60분-90분 20명(8.4%), 90분 이상 19명(8.0%), 운전하지 않는 사람은 98명(41.1%)으로 나타났다. Table 6는 인구통계학적 특성 및 교통환경 특성의 빈도분석 결과이다.

Table 6.

Results of demographic characteristics and transportation environment characteristics

Categories	Items		Frequ- ency (person)	Percen- tage (%)	Items		Frequ- ency (person)	Percen- tage (%)
Demographic Characteristics	Gender	Male	112	47.1	Age Group	20s	116	48.7
	Gender	Female	126	52.9		30s	55	23.1
	Occupation	Student	41	17.2		40s	27	11.3
		Employee/ Civil Servant	122	51.3		50s	31	13.0
		Business Owner	13	5.5		Above 60s	9	3.8
		Service Industry Worker	11	4.6	Monthly Income	Up to 2 million won	46	19.3
		Freelancer	36	15.1		Up to 3 million won	62	26.1
		Etc.	15	6.3		Up to 5 million won	71	29.8
	Residential Area	Metropolitan	169	71.0		Above 5 million won	21	8.8
	Residential Area	Non-Metropolitan	69	29.0		No response	38	16.0
Transportation Environment Characteristics	Primary Mode of Transpor tation	Personal Vehicle	104	43.7	Average Daily Travel Time (One-way)	Within 20min.	65	27.3
		Public Transportation (Bus, Metro)	115	48.3		20min. - 40min.	75	31.5
		Walk	14	5.9		40min. - 60min.	44	18.5
		Bike/E-scooter etc.	5	2.1		60min. - 90min.	39	16.4
	Number of Driving Frequency	Not used	69	29.0		Above 90min.	15	6.3
		Less than 1 day per month	23	9.7	Average Daily Driving Time (One-way)	Within 20min.	65	27.3
		Less than 1 day per week	28	11.8		20min. - 40min.	75	31.5
		2 to 4 days per week	43	18.1		40min. - 60min.	44	18.5
		5 or more days per week	72	30.3		60min. - 90min.	39	16.4
		Etc.	3	1.3		Above 90min.	15	6.3
	Ownership of Private Vehicle	Owned	126	52.9		Not driving	98	41.1
	Ownership of Private Vehicle	Not Owned	112	47.1

2. 인센티브 제도 속성 선호도 분석 결과

인센티브 제도 속성 선호도 분석은 전반적인 수송분야 인센티브 제도에 대한 선호도 분석과 인구통계학적 특성인 거주지역과 교통환경 특성인 자가용 보유 여부와 주요 이동수단에 따른 선호도 분석을 수행하였다. 이는 유의미한 결과를 대상으로 한 것으로, 다음과 같은 측면을 고려하여 구분하였다. 첫째, 거주지역마다 교통 인프라, 대중교통 시스템, 교통 혼잡도 등이 상이하다. 둘째, 자가용을 보유한 사람들과 보유하지 않은 사람들 간의 이동 수단 선택과 선호도가 상이하다. 셋째, 사람들의 주요 이동 수단은 다양하며 대중교통을 주로 이용하는 사람들과 자가용을 선호하는 사람들 간의 선호도가 상이하다. 다음은 위의 특징을 고려하여 분석한 선호도 분석 결과이다.

1) 수송분야 인센티브 제도 선호도 분석 결과

Table 7은 수송 분야 인센티브 제도의 7개 속성을 대상으로 BWS 기법과 집계접근법을 적용한 선호도 분석 결과이다. 전체 응답자 239명을 대상으로 인센티브 제도의 순위를 분석한 결과, ‘버스, 지하철 통합 할인권’이 1순위로 나타났으며, 2위는 ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’, 3위는 ‘대중교통 탑승 시 도보, 자전거 이용 포인트 지급’, 4위는 ‘저탄소차 구매 보조금 지원’, 5위는 ‘수소전기자동차 구매 보조금 지원’, 6위는 ‘운전자 주행거리 감축 포인트 지급’, 7위는 ‘특정요일 자동차 미운행 포인트 지급’으로 나타났다. 응답자들은 대체로 대중교통과 관련한 할인권, 포인트 지급 인센티브를 선호하는 것으로 분석되었다. 관련 제도인 알뜰 교통카드 제도의 이용자 수는 21년 12월 29만 명, 23년 12월 48만 명, 23년 3월 53만 명으로, 지속적으로 증가하는 추세이다. 또한 주관식 답변 분석 결과 응답자들은 대중교통을 주로 이용하고 실질적인 교통수단으로 인식하였으며, 탄소 저감 효과가 클 것으로 판단하기 때문에 선호하는 것으로 응답하였다. 또한 운전자가 주행거리를 감축할 경우 또는 특정 요일에 자동차를 미운행하는 경우 포인트를 지급해주는 제도는 가장 선호하지 않는 것으로 분석되었다. 주관식 답변 분석 결과 운전자들은 매일 운전이 필요하기에 주행거리 감축이 어려우며 대중교통 이용자들은 이미 운전하지 않고, 실효성이 떨어지는 제도로 판단하였다. 또한 포인트는 직관적인 현금 할인에 비해 활용 절차가 까다롭고, 포인트 만료, 한정된 이용장소 등의 고려 요소가 있기에 선호하지 않는 것으로 인식하여 해당 제도를 선호하지 않는 것으로 응답하였다. 승용차 요일제의 참여율은 대구시(23년 8월 기준) 1.62%, 경기도(20년 기준) 2%로 매우 저조하며, 서울시는 20년 1월 폐지, 경기도는 20년 12월 폐지한 것으로 나타났다. 이처럼 주관식 답변 및 제도의 현황과 같이 운전자들의 승용차의 주행거리 감축과 미운행에 대한 의지는 상대적으로 미흡한 것으로 판단된다. Table 7은 인센티브 제도의 선호도 분석 결과이다.

Table 7.

Results of incentive preference

	Incentive Policy Items	Respondents ( $N$ =238)
	Incentive Policy Items	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank
1	Support for Hydrogen Electric Car Purchase Subsidies	-71	-0.075	0.863	5
2	Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support	-3	-0.003	0.993	4
3	Reward Points for Walking or Cycling when Using Public Transportation	100	0.105	1.248	3
4	Integrated Bus and Subway Discount Pass	327	0.343	2.172	1
5	Public Transportation Card Reward Points	262	0.275	1.978	2
6	Driver Mileage Reduction Reward Points	-237	-0.249	0.612	6
7	Non-Driving Day Points Incentive	-378	-0.397	0.388	7

2) 인구통계학적 및 교통환경 특성에 따른 인센티브 제도 선호도 분석 결과

다음은 세부적으로 인구통계학적 특성 및 교통환경 특성에 따라 선호도가 차이가 있는지에 대한 분석 결과를 제시하고자 한다. 먼저 Table 8은 거주지역(수도권, 비수도권)에 따른 선호도 분석 결과이다. 수도권에 거주하는 169명의 응답자는 ‘버스, 지하철 통합 할인권’, ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’, ‘대중교통 탑승 시 도보, 자전거 이용 포인트 지급 순’으로 선호하며, 비수도권에 거주하는 응답자 69명은 ‘저탄소차 구매 보조금 지원’, ‘수소전기자동차 구매 보조금 지원’, ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’ 순으로 선호한 것으로 분석되었다. 거주지역(수도권, 비수도권)에 따른 주요 이동수단(자가용, 자가용 외) 빈도수를 교차 분석한 결과, 수도권 거주자(169명) 중 자가용을 이용하는 응답자 수 비율은 30.2%(51명)이며, 비수도권 거주자(69명) 중 자가용을 이용하는 응답자 수는 75%(48명)로, 비수도권 거주자가 자가용을 이용하는 비율이 약 2배 이상 높은 것으로 나타났다. 따라서 수도권에 거주하는 응답자의 경우 주로 대중교통을 이용하기에 대중교통, 도보, 자전거와 관련된 인센티브를 가장 선호하나, 수도권에 거주하지 않는 응답자의 경우 자가용을 주로 이용하기에 수소전기자동차와 저탄소차 구매 관련 인센티브를 선호한 것으로 분석되었다. 이는 수도권과 비수도권 지역의 대중교통 인프라에 대한 수준과 체계에 차이가 있어, 수도권 거주자에 비해 비수도권 거주자가 자가용을 더 많이 이용하기 때문으로 판단된다. Table 8은 거주지역(수도권, 비수도권)에 따른 인센티브 제도의 선호도 분석 결과이다.

Table 8.

Results of incentive preferences based on residential area (metropolitan vs. non-metropolitan)

	Incentive Policy Items	Seoul Metropolitan ( $N$ =169)				Non-Seoul Metropolitan ( $N$ =69)
	Incentive Policy Items	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank
1	Support for Hydrogen Electric Car Purchase Subsidies	-105	-0.155	0.714	5	34	0.123	1.237	2
2	Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support	-41	-0.061	0.856	4	38	0.138	1.305	1
3	Reward Points for Walking or Cycling when Using Public Transportation	106	0.157	1.411	3	-6	-0.022	0.957	5
4	Integrated Bus and Subway Discount Pass	307	0.454	2.853	1	20	0.072	1.202	4
5	Public Transportation Card Reward Points	237	0.351	2.577	2	25	0.091	1.233	3
6	Driver Mileage Reduction Reward Points	-215	-0.318	0.525	6	-22	-0.080	0.855	6
7	Non-Driving Day Points Incentive	-289	-0.428	0.341	7	-89	-0.322	0.496	7

다음은 자가용 보유 여부에 따른 인센티브 제도의 선호도 분석 결과이다. 자가용을 보유하지 않은 112명의 응답자는 ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’, ‘버스, 지하철 통합 할인권’, ‘대중교통 탑승 시 도보, 자전거 이용 포인트 지급 순’으로 선호하는 것으로 분석되었다. 자가용을 보유한 응답자 126명은 ‘버스, 지하철 통합 할인권’, ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’, ‘저탄소차 구매 보조금 지원’ 순으로 선호한 것으로 분석되었다. 자가용을 미보유한 응답자의 경우 대중교통, 도보, 자전거와 관련된 인센티브를 가장 선호하나, 자가용을 보유한 응답자는 대중교통과 저탄소차 구매 관련 인센티브를 선호한 것으로 분석되었다. 추가로 자가용 보유 여부(보유, 미보유)에 따른 주요 이동수단(자가용, 자가용 외) 빈도수를 교차 분석한 결과, 자가용 보유자(126명) 중 자가용 외 이동수단을 이용하는 응답자 수 비율은 20.6%(26명)를 차지하였다. 즉, 일부 자가용 보유자는 대중교통 등의 이동수단을 이용하기에 대중교통 관련 인센티브 제도를 선호하는 것으로 판단된다. 또한 자가용을 보유한 경우 도보, 자전거 이용에 따른 인센티브보다 저탄소차 구매 보조금 지원과 같은 자가용 이용 시 인센티브 관련 제도에 더욱 관심이 있는 것으로 판단된다. Table 9는 자가용 보유 여부(보유, 미보유)에 따른 인센티브 제도의 선호도 분석 결과이다.

Table 9.

Results of incentive preferences based on car ownership status (not owned vs. owned)

	Incentive Policy Items	Not Owned ( $N$ =112)				Owned ( $N$ =126)
	Incentive Policy Items	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank
1	Support for Hydrogen Electric Car Purchase Subsidies	-72	-0.161	0.700	4	1	0.002	1.004	4
2	Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support	-75	-0.167	0.585	5	72	0.143	1.332	3
3	Reward Points for Walking or Cycling when Using Public Transportation	125	0.279	1.928	3	-25	-0.050	0.901	5
4	Integrated Bus and Subway Discount Pass	236	0.527	3.071	2	91	0.181	1.586	1
5	Public Transportation Card Reward Points	201	0.449	4.057	1	61	0.121	1.339	2
6	Driver Mileage Reduction Reward Points	-203	-0.453	0.270	6	-34	-0.067	0.887	6
7	Non-Driving Day Points Incentive	-212	-0.473	0.222	7	-166	-0.329	0.502	7

마지막으로 주 이동 수단이 자가용인 경우와 자가용이 아닌 경우에 따른 인센티브 제도의 선호도 분석 결과이다. 자가용을 보유하고 있음에도 대중교통을 이용하는 응답자가 있을 것으로 판단되어 추가로 주 이동 수단에 대한 설문을 시행하였다. 주로 자가용 외 교통수단을 이용하는 응답자 134명은 위의 자가용을 미보유한 응답자의 선호도와 동일하게 ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’, ‘버스, 지하철 통합 할인권’, ‘대중교통 탑승 시 도보, 자전거 이용 포인트 지급 순’으로 선호하였다. 반면 주로 자가용을 이용하는 응답자 104명은 ‘저탄소차 구매 보조금 지원’, ‘버스, 지하철 통합 할인권’, ‘수소전기자동차 구매 보조금 지원’ 순으로 선호한 것으로 분석되었다. 주로 자가용 외 교통수단을 이용하는 응답자의 경우 대중교통, 도보, 자전거와 관련된 인센티브를 가장 선호하나, 자가용을 이용하는 응답자는 저탄소차, 수소전기자동차, 버스, 지하철 통합 할인권 관련 인센티브를 선호한 것으로 분석되었다. 즉, 주로 자가용을 이용하여 통행하는 경우 지속가능한 교통으로 전환과 관련된 인센티브를 선호하는 경향이 크고, 포인트보다 할인권과 관련된 인센티브를 더욱 선호하는 것으로 판단된다. 응답자들의 주관식 답변을 분석한 결과, 포인트는 현금이 아닌 기타 시스템을 통해 전환하여 활용해야 할 것으로 판단하며, 할인권은 직관적인 현금 할인으로 더욱 쉽게 활용할 수 있을 것으로 체감하기 때문으로 판단된다. Table 10는 주요 이동수단(자가용, 자가용 외)에 따른 인센티브 제도의 선호도 분석 결과이다.

Table 10.

Results of incentive preferences based on primary mode of transportation (non-private vehicle vs. private vehicle)

	Incentive Policy Items	Non-private vehicle ( $N$ =134)				private vehicle ( $N$ =104)
	Incentive Policy Items	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank	$B - W$	$s t d . B W$	$s q r o o t . B W_{j}$	Rank
1	Support for Hydrogen Electric Car Purchase Subsidies	-113	-0.211	0.616	4	42	0.101	1.199	3
2	Low-Carbon Vehicle Purchase Subsidy Support	-93	-0.174	0.579	5	90	0.216	1.531	1
3	Reward Points for Walking or Cycling when Using Public Transportation	159	0.297	2.014	3	-59	-0.142	0.732	6
4	Integrated Bus and Subway Discount Pass	270	0.504	2.847	2	57	0.137	1.463	2
5	Public Transportation Card Reward Points	243	0.453	4.147	1	19	0.046	1.120	4
6	Driver Mileage Reduction Reward Points	-223	-0.416	0.339	6	-14	-0.034	0.943	5
7	Non-Driving Day Points Incentive	-243	-0.453	0.249	7	-135	-0.325	0.524	7

결론 및 제언

본 연구는 수송 분야 인센티브 제도에 대한 이용자의 선호도를 분석하기 위하여 수행하였다. 이를 위하여 BWS 문항 설계를 통해 총 244명을 대상으로 설문조사를 수행하였고 결과를 분석하였다. 설문 문항은 인구통계학적 특성과 교통환경 특성, 선호도 조사로 구분하였다. 선호도 조사는 현재 시행 중이거나 시행될 예정인 인센티브 제도를 대상으로, 승용차의 탄소배출량을 저감시킬 수 있는 제도 7개를 대상으로 수행하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 이용자의 선호도 분석을 수행하였으며, 인구통계학적 특성 중 거주지역에 따른 선호도와 분석과 교통환경 특성 중 자가용 보유 여부 및 주요 이동 수단에 따른 선호도를 분석하였다.

연구 결과에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 인센티브 제도 선호도 분석 결과 ‘버스, 지하철 통합 할인권’을 가장 선호하였으며, ‘특정 요일 자동차 미운행 포인트 지급’을 가장 선호하지 않았다. 이용자들은 버스, 지하철과 같은 대중교통을 실질적인 교통수단으로 인식하였다. 또한 포인트는 직관적인 현금 할인에 비해 활용 절차가 까다롭고, 포인트 만료, 한정된 이용장소 등의 고려 요소가 있기에 선호하지 않는 것으로 인식하였다. ‘특정 요일 자동차 미운행 포인트 지급’의 경우 매일 운전해야 하기에 이용할 수 없고 실효성이 떨어진다는 의견이 다수를 이루었다. 유사하게 ‘운전자 주행거리 감축 포인트 지급’ 제도 또한 낮은 순위로 분석되어, 자동차 운전자들이 자동차 주행거리를 줄여 탄소배출량을 줄이고자 하는 의지가 미흡한 것으로 분석되었다.

둘째, 거주지역에 따라 주요 이동 수단이 다르며, 인센티브 제도의 선호도에도 차이가 있었다. 수도권 거주 응답자 중 30.2%만이 자가용을 이용하기에 대중교통 관련 인센티브 제도를 선호하는 것으로 분석되었다. 반면 비수도권 거주 응답자의 상당수를 차지하는 75%가 자가용을 이용하기에 ‘수소전기차 구매 보조금 지원’과 ‘저탄소차 구매 보조금 지원’을 선호하는 것으로 분석되었다. 즉, 인센티브 제도는 지자체별 교통환경에 따라 상이하게 시행되어야 효율적인 탄소중립에 기여할 수 있음을 시사한다.

셋째, 자가용 보유 여부와 주된 이동 수단에 따라 인센티브 제도의 선호도에도 차이가 있었다. 자가용을 보유한 경우 중에서도 대중교통을 이용하는 응답자들이 다수 있었기에, ‘버스, 지하철 통합 할인권’이나 ‘대중교통 이용 카드 포인트 지급’ 제도의 선호도가 높게 분석되었다. 반면 ‘대중교통 탑승 시에 도보, 자전거 이용 포인트를 지급’ 제도의 선호도는 낮게 분석되었다. 즉 자가용을 보유한 응답자는 도보, 자전거 이용에 관련한 인센티브 제도를 선호하지 않는다고 판단할 수 있다. 마찬가지로 주요 이동 수단으로 자가용을 이용하는 응답자의 경우, ‘수소전기자동차 구매 보조금 지원’, ‘저탄소차 구매 보조금 지원’과 ‘버스, 지하철 통합 할인권’ 제도를 선호하는 것으로 분석되었다. 즉, 자가용을 보유하고 주요 이동 수단으로 자가용을 이용할수록 대중교통 관련 인센티브를 선택하고자 하는 의지가 적고, 본인의 자가용을 수소전기자동차, 저탄소차로 구매하고자 하는 의지가 더욱 큰 것으로 판단할 수 있다.

위와 같은 분석 결과를 바탕으로 수송 분야 인센티브 제도에 대한 이용자의 참여도를 높이는 방안을 제안하고자 한다. 먼저 지자체별 교통환경에 따라 상이하게 구성할 필요가 있다. 현재 인센티브 제도는 주로 중앙정부에서 시행하는 경우, 일괄적으로 시행되고 있다. 그러나 본 연구에서 분석한 바와 같이 대중교통 인프라가 개발되지 않은 지역에서는 대중교통 관련 인센티브를 제공하더라도 실질적인 탄소배출량을 감소시키기 어려울 수 있다. 수도권 외 지역 중 노후화된 지역, 개발되지 않은 지역 등을 대상으로 저탄소차를 구매할 경우의 보조금 지원 사업 확대, 노후차량 폐차 시 인센티브를 부여하는 등의 제도를 통해 탄소를 많이 배출하는 차량을 줄여 탄소배출량 감소를 기대할 수 있을 것이다. 또한 앞서 언급한 바와 같이 승용차를 보유한 이용자가 수단전환할 가능성이 적은 실정에 대비하는 제도를 추진할 필요가 있다. 지역 외 이동 시 버스, 기차 등의 대중교통을 이용할 때 환승요금 할인 등의 제도를 제안하고자 한다. 이를 통해 승용차의 장거리 이동을 줄여 탄소배출량 감소를 기대할 수 있을 것이다. 또한 지역 외 이동을 한 이용자들을 위하여 지자체별로 1일 대중교통 무제한권, 3일 대중교통 무제한권 등 체감되는 비용을 줄여 대중교통을 장려하고자 하는 제도의 도입을 고려할 수 있다. 마지막으로 수송 분야 인센티브 제도의 편리한 사용을 위한 홍보와 체계화가 필요하다. 현재 제도를 이용하기 위해 해당되는 카드를 발급받아야 하거나, 어플리케이션을 설치해야 한다. 또는 어플리케이션, 홈페이지 등 이용 방법도 다양하고, 포인트를 사용할 수 있는 사용처를 확인해야 한다. 그리고 제도가 폐지되고 통합되는 등의 변화가 잦다. 전국 단위, 지자체 단위의 시행 등 운영 주체도 상이하다. 자동차와 대중교통은 전 연령의 불특정 다수 시민들이 이용하는 것으로, 인센티브 제도 또한 고령화된 사회에서 더욱 쉽게 이용할 수 있어야 한다. 또한 본 연구를 통해 설문한 결과 이용자들이 해당 제도가 이미 시행되고 있음에도 불구하고 활용하지 못하는 경우를 다수 발견할 수 있었다. 수송 분야에서의 인센티브 제도는 이용자가 단순히 이득을 보기 위한 제도가 아닌, 전 세계적인 탄소중립 목표 달성을 위하여 탄소배출량을 감소시키고자 하는 노력 중 하나이다. 따라서 인센티브 제도의 체계화와 적극적 홍보를 통하여 참여도를 도모할 필요가 있다.

본 연구는 인센티브 제도의 선호도 분석을 위하여 BWS 기법을 활용하고 설문조사를 수행하였다. 그러나 설문조사 시 스노우볼 표본추출(snowball sampling) 방식을 사용하였기에, 표본이 인구통계학적 특성에 따라 적절히 배분되지 않았다는 점에 대한 한계가 있다. 또한 인센티브 제도마다 카드사, 지자체 등에 따라 혜택이 상이하여 과다한 정보를 이용자에게 제공하게 된다면 설문조사에 어려움이 발생할 것이 우려되어 구체적인 인센티브 혜택에 대해 언급하지 않았다는 점에 대한 한계가 있다. 추후 설문조사 설계 시 표본 수집과 설문조사 설계 시 이를 보완하여 연구를 수행한다면, 더욱 발전된 선호도 분석을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

기존 탄소중립의 인센티브 관련 연구는 이용자의 행동이 탄소배출량 저감에 기여할 수 있는가 또는 탄소배출량 추정에 따른 인센티브 제도 등에 대하여 수행되어왔다. 그러나 현재 이용자의 인센티브 제도에 대한 선호도와 그 원인을 분석하며 인센티브 제도의 방향성 수립에 활용할 수 있는 연구는 미비한 실정이다. 또한 일반적으로 선호도 분석에는 SP 조사, AHP 등을 적용하지만, 본 연구는 분석 결과의 일관성을 확보하고 응답자의 피로도를 줄이기 위하여 BWS 기법을 활용하였다. 이와 같이 탄소중립을 위한 이용자의 인센티브 제도에 대한 선호도를 분석하였다는 것과 선호도 분석에 BWS 기법을 활용한 것에서 선행연구와의 차별점이 있다고 할 수 있다. 이는 향후 제도 개선과 가이드라인 마련 시 활용할 수 있다. 마지막으로, 본 연구를 기반으로 하여 신규 도입하고자 하는 인센티브 제도 및 포인트 지급 시 사용 방법에 대한 선호도 분석과 그 금액에 대한 적정수준을 분석하는 등의 연구를 수행한다면 더욱 효과적인 인센티브 제공 방안을 수립할 수 있을 것으로 기대한다.

Funding

This work is supported by the Korea Agency for Infrastructure Technology Advancement(KAIA) grant funded by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport(Grant RS-2023-00245871).

알림

본 연구는 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원으로 수행되었음(과제번호 RS-2023-00245871).

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Journal of Korean Society of Transportation ISSN:1229-1366(Print) 2234-4217(Online) 대한교통학회지

Preview

A Preference Analysis for User Incentives and Suggestions for the Future Direction toward Carbon Neutrality in Transportation Domains

ABSTRACT

MAIN

Table 1.

Status of incentive programs for carbon emission reduction in passenger vehicles

Table 2.

Questionnaire item design

Table 3.

Survey questionnaire item design using BIBD method

Table 4.

Example of BWS survey questionnaire structure

Table 5.

Final survey questionnaire structure and composition

(1)

(2)

(3)

Table 6.

Results of demographic characteristics and transportation environment characteristics

Table 7.

Results of incentive preference

Table 8.

Results of incentive preferences based on residential area (metropolitan vs. non-metropolitan)

Table 9.

Results of incentive preferences based on car ownership status (not owned vs. owned)

Table 10.

Results of incentive preferences based on primary mode of transportation (non-private vehicle vs. private vehicle)

Funding

알림

References