Effect of Satisfaction with Micro-electric Vehicle Sharing Service Elements on Intention to Use

Hyukseong Lee; Jinhee Kim; Sungju Seo; Minaa Sim; Jaeeun Kim

doi:10.7470/jkst.2022.40.6.763

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Article

Journal of Korean Society of Transportation. 31 December 2022. 763-780
https://doi.org/10.7470/jkst.2022.40.6.763

Effect of Satisfaction with Micro-electric Vehicle Sharing Service Elements on Intention to Use

공유형 초소형전기차 서비스 요소별 만족도가 이용 의향에 미치는 영향 연구

Hyukseong LEE¹

Jinhee KIM²^*

Sungju SEO³

Minaa SIM⁴

Jaeeun KIM⁵

이 혁성¹

김 진희²^*

서 성주³

심 민아⁴

김 재은⁵

¹Ph.D. Candidate, Department of Urban Planning and Engineering, Yonsei University, Seoul 03722, Korea

²Associate Professor, Department of Urban Planning and Engineering, Yonsei University, Seoul 03722, Korea

³Master Course, Department of Urban Planning and Engineering, Yonsei University, Seoul 03722, Korea

⁴Lead, Business Development Unit, SOCAR Inc, Seoul 04769, Korea

⁵Manager, Technology Planning Team, SOCAR Inc, Seoul 04769, Korea

¹연세대학교 도시공학과 박사과정

²연세대학교 도시공학과 부교수

³연세대학교 도시공학과 석사과정

⁴(주)SOCAR 전략본부 사업개발유닛 리드

⁵(주)SOCAR 비즈니스데이터본부 기술기획팀 매니저

^{*Corresponding Author}

ABSTRACT

Micro-electric vehicle sharing service is attracting attention as a mode of future transportation that can solve various transportation problems, and demonstration projects and research related to the micro-electric vehicle sharing service have been carried out early abroad. Recently, a demonstration project of micro-electric vehicle sharing service is being conducted in Korea, but research based on the demonstration project is still insufficient. Therefore, in this study, socio-demographic and service satisfaction data were collected from actual users who participated in the micro-electric vehicle sharing service demonstration project, and factors affecting the intention to use the micro-electric vehicle sharing service were investigated. As a result of estimating the ordered probit model based on the collected data, age and satisfaction with the overall process of using the micro-electric sharing service were found to affect the intention to use the micro-electric sharing service. In the case of age, it was found that the higher the age group, the higher the intention to use the service. In addition, in the case of service satisfaction factors, it was found that all of the satisfaction with infrastructure accessibility, driving, and use procedure had a significant effect on the intention to use, and the higher the satisfaction, the higher the intention to use. In particular, it was found that the driving factor among the satisfaction factors had the greatest influence on the intention to use the micro-electric sharing service. The driving safety and ride comfort included in the driving factors were found to be very dissatisfied by users, so it was investigated that urgent improvement is needed.

Keywords

car-sharing service

intention to use

micro-electric vehicle

ordered probit model

user satisfaction

초소형전기차 공유 서비스는 다양한 교통 문제를 해결할 수 있는 미래 교통수단으로 주목받으며 해외에서는 일찍이 초소형전기차 공유 서비스 관련 실증 사업 및 연구가 진행되어오고 있다. 최근 국내에서도 초소형전기차 공유 서비스 관련 실증 사업이 진행되고 있지만, 실증 사업을 기반으로 하는 연구는 아직 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초소형전기차 공유 서비스 실증 사업에 참여한 실제 이용자를 대상으로 사회경제 속성 및 서비스 요인별 만족도 자료를 수집하여 향후 미래 교통수단으로 주목받고 있는 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 영향을 주는 요인을 조사하였다. 수집된 자료를 기반으로 순서형 프로빗 모형을 추정한 결과 서비스 이용 의향에 영향을 주는 요인으로는 나이와 전반적인 서비스 이용 과정에 대한 만족도인 것으로 나타났다. 연령대의 경우 상대적으로 연령대가 높을수록 서비스 이용 의향이 높은 것으로 조사되었다. 서비스 만족도의 경우 인프라 접근성, 주행 그리고 이용 절차에 대한 만족도 모두 이용 의향에 유의미한 영향을 주는 것으로 조사되었으며, 만족도가 높을수록 이용 의향은 증가하는 것으로 조사되었다. 특히, 서비스 이용 과정 중 주행 요인이 서비스 이용 의향에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났으며, 주행 요인에 포함되는 주행 안전성과 승차감은 이용자가 매우 불만족한 것으로 나타나 시급한 개선이 필요한 것으로 조사되었다.

키워드

차량 공유 서비스

이용 의향

초소형전기차

순서형 프로빗 모형

이용자 만족도

MAIN

서론
선행연구고찰
국내 초소형전기차 실증 사업 및 서비스 사업 현황
분석 자료 수집
1. 자료 수집
2. 표본 특성
3. 초소형전기차 공유 서비스 요소별 만족도 및 향후 이용 의향
분석 방법론
1. 순서형 프로빗 모형(Ordered probit model)
2. 모형 설정
분석 결과
1. 요인 분석 결과
2. 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향 분석 결과
3. 한계효과 분석 결과
결론 및 향후 연구과제

서론

초소형전기차(Micro-EV: micro-electric vehicle)는 전장 3.6m 이하, 전폭 1.5m 이하, 전고 2.0m 이하, 최고 출력 15kW 이하, 1회 충전 주행거리 55km 이상, 최고속도 60km/h 이상이면서, 최고 주행속도가 80km/h를 초과하지 않으며 공차중량이 600kg을 초과하지 않은 전기 차량¹⁾으로 전기차와 마이크로 모빌리티(micro-mobility)의 합성으로 정의된다(Lee et al., 2022; Loustric and Matyas, 2020). 이와 같은 초소형전기차는 친환경 에너지인 전기를 주동력으로 사용하는 전기차의 일종으로 친환경 교통수단으로 평가받고 있으며(Calise et al., 2021; Patt et al., 2019; Yang et al., 2021), 작은 크기로 인해 좁은 도로에서 주행의 편리성, 주차 편리성 그리고 낮은 초기 비용 및 운영 비용 등의 장점이 있다(Lee et al., 2022; Ling et al., 2019; Loustric and Matyas, 2020). 공유 서비스는 개인 차량 소유 및 통행 억제 효과(Becker et al., 2018; Jochem et al., 2020; Kim et al., 2019; Martin and Shaheen, 2016; Mounce et al., 2019), 주차 인프라 절감 효과(Chen and Kockelman, 2016; Engel-Yan and Passmore, 2013) 그리고 대기오염 감소 효과(Chen and Kockelman, 2016; Chicco and Diana, 2021; Luna et al., 2020; Mounce et al., 2019; Vasconcelos et al., 2017) 등의 장점이 있다. 이와 같은 측면에서 초소형전기차 공유 서비스는 다양한 교통 문제를 해결할 수 있는 미래 교통수단으로 주목받고 있다.

유럽 연합(EU)의 경우 2010년대 중반부터 Easily diStributed Personal RapId Transit(ESPRIT), Electrified L-category Vehicles Integrated into Transport and Electricity Networks(ELVITEN) 그리고 Smart-Taylored L-category Electric Vehicle demonstration in hEtherogeneous urbanuse-cases(STEVE) 등의 초소형전기차 관련 실증 사업이 진행되었으며, Playcar, Carsharing Arezzo 및 Mobee 등의 초소형전기차 공유 서비스 사업이 상용화되어 운영되고 있다. 반면, 국내의 경우 2019년 말부터 초소형전기차와 관련한 실증 사업과 공유 서비스 운영이 시작되었으며, 초소형전기차 공유 서비스 운영의 경우 베타 테스트 단계로 진행되어 국외에 비해 국내의 초소형전기차 공유 서비스는 아직 초기 단계인 상태이다. 국외의 경우 일찍이 진행된 초소형전기차 관련 실증 사업 및 초소형전기차 공유 서비스 사업을 기반으로 실제 이용자를 대상으로 한 초소형전기차 서비스와 관련한 지표 기준선(baseline) 추정 방법론 조사, 편도 공유(one-way) 서비스에 적용 가능성, 편도 공유 서비스 운영 시 재배치 과정 분석, 공유 서비스 이용자 니즈 및 선호도 조사 등의 연구가 진행되었다(Baranzini et al., 2020; Fanti et al., 2019; Mounce et al., 2019; Silvestri et al., 2019). 그러나 국내의 경우 실증 사업과 공유 서비스 운영 사업은 아직 초기 단계로서, 실제 초소형전기차 공유 서비스 이용자를 대상으로 수행된 연구가 미비한 실정이다.

이에 본 연구에서는 국내에서 진행되고 있는 실증 사업 및 공유 서비스 사업을 기반으로 미래 교통수단으로 주목받고 있는 초소형전기차 공유 서비스의 요소별 만족도에 따른 향후 이용 의향에 관한 연구를 진행하였다. 이를 통해 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 영향을 미치는 요인을 도출하고, 향후 초소형전기차 공유 서비스 활성화 및 운영 시 고려해야 할 사항과 정책적 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다.

선행연구고찰

Mounce et al.(2019)은 전기 차량을 이용한 편도 공유 서비스가 미래 도시 교통 시스템의 중요한 구성 요소로 작용할 것이라 제시하고 있다. 다양한 편도 전기차 공유 서비스 전략 중 특수 제작하여 최대 8대가 연결되어 이동할 수 있는 초소형전기차를 이용한 서비스의 가능성을 시사하고 있으며, 특수 제작된 초소형전기차 공유 서비스를 통해 차량 재배치에 필요한 비용을 크게 줄이고, 불균형한 수요 문제를 해결할 수 있다고 제시하고 있다. Silvestri et al.(2019)은 EU에서 진행된 초소형전기차 관련 실증 사업(ELVITEN)을 기반으로 초소형전기차 사용과 관련된 핵심 성과 지표(key performance indicator)의 평가 기준선을 추정하기 위한 방법론을 제시하였다. 핵심 성과 지표의 평가 기준선 추정은 크게 초소형전기차 이용(활동 수, 통행 수, 이용 횟수 등), 수용성(이용 가능성), 환경적 측면(대기 오염 감소 정도)을 범주화하여 각 범주의 항목에 대한 점수를 0점부터 10점까지 평가하는 방법으로, 점수 평가 시 명시적인 자료를 통한 평가와 인터뷰 및 설문조사를 이용한 점수 평가 방법론을 제시하였다. Fanti et al.(2019)은 편도 전기차 공유 서비스 재배치 과정에 대하여 정수 선형 계획법(integer linear programming)을 이용한 시나리오별 재배치 비용 최적화 분석을 수행하였다. 분석 시나리오는 업체에서 전부 재배치하는 경우와 사용자에게 재배치 시 일정 비용을 인센티브로 지급하는 시나리오로 구성하였으며, 인센티브 지급 시스템을 통해 사용자를 재배치 과정에 포함하는 경우 비용을 최소화할 수 있는 것으로 제시하였다. Baranziniz et al.(2020)은 EU에서 진행되고 있는 초소형전기차 실증 사업(STEVE)에 참여한 이용자를 대상으로 전기 모빌리티 서비스에 대한 이용자의 니즈(needs) 및 선호도 조사를 수행하였다. 조사 결과 초소형전기차 사용에 대한 이용 관심을 높이는 핵심 요소로는 차량 픽업 스테이션까지의 거리, 차량 공유 서비스 이용 시 무료 주차, 안전, 차량 주행 범위, 친환경성인 것으로 제시하였다.

국내의 경우 Jin et al.(2021)은 전라남도 영광군에서 초소형전기차를 업무용으로 직접 운행한 이용자를 대상으로 이용 만족도에 대한 조사를 수행하였다. 조사 결과, 초소형전기차 이용 시 업무수행 능률이 증가하였다고 응답한 인원은 약 30%로 업무수행 능률이 크게 증가하지 않은 것으로 나타났으며, 대다수 이용자가 초소형전기차의 작은 차량 크기로 인해 주변 운전자들로부터 무시 받는다고 응답하였다. 또한, 이용자들로부터 초소형전기차 이용 활성화를 위한 개선사항에 대하여 조사를 수행한 결과, 안전성 강화에 대한 응답이 가장 많은 분포를 나타내는 것으로 조사되었다. Lee et al.(2022)은 제주도에서 진행된 초소형전기차 공유 서비스 실증 사업 참여자를 대상으로 심층 인터뷰(in-depth interview)를 수행하여 초소형전기차 공유 서비스 이용에 대한 통행 패턴 및 만족도에 대한 조사를 수행하였다. 조사된 초소형전기차 공유 서비스 통행 패턴의 경우 자차와 대중교통 및 택시에 비해 초소형전기차 공유 서비스는 단거리 통행 시 주로 사용되었으며, 이와 같은 통행 패턴은 제한된 차량의 크기로 인한 차체 불안(불편한 승차감, 주행 안전성 불만, 속도 변속 불만 등)으로 인해 발생하는 것으로 나타났다.

기존의 선행연구를 살펴보면 초소형전기차와 관련한 연구가 상당수 진행되었지만, 공유 서비스 상황 내에서 초소형전기차 이용자들의 선호도 및 이용 의향과 관련한 연구는 미비한 실정이다. 비록 Baranziniz et al.(2020)와 Lee et al.(2022)의 연구에서 초소형전기차 공유 서비스에 대한 이용 선호도 및 만족도에 대한 연구 결과를 제시하고 있지만, 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향 및 선호도에 영향을 미치는 요인 간 통계적 해석은 제시하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 통계 모형인 순서형 프로빗 모형을 이용한 초소형전기차 공유 서비스 이용자를 대상으로 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 영향을 주는 서비스 요인에 관한 연구를 진행하고자 한다.

국내 초소형전기차 실증 사업 및 서비스 사업 현황

국내에서 진행되고 있는 초소형전기차 공유 서비스 실증 사업은 2019년부터 산업통상자원부와 쏘카(SOCAR)가 함께 진행하고 있으며, 초소형전기차 공유 서비스 운영의 경우 초소형전기차 실증 사업과 함께 병행되어 쏘카 플랫폼을 통해 운영되고 있다. 초소형전기차 공유 서비스 실증 사업은 Figure 1과 같이 제주도, 전라남도 목포시, 경기도 남양주시에서 진행되고 있으며, 공유 서비스 차량 모델은 쎄미시스코 D2와 캠시스 CEVO-C 차량으로, 두 가지 차량 모델을 이용한 왕복 공유 서비스 형태로 운영되고 있다. 초소형전기차 공유 서비스 이용은 국내 차량 공유 업체에서 운영하는 쏘카 앱(APP: application)을 통해 공유 스테이션 위치 확인, 이용 가능 차량 확인, 차량 예약, 차량 이용과 차량 반납, 요금 결제 등 기존 차량 공유 서비스와 동일한 방법으로 운영되고 있다.

국내 초소형전기차 실증 사업은 2019년 제주도를 시작으로 2021년 기준 제주도, 전라남도 목포시, 경기도 남양주시로 범위가 확장되어 진행되고 있으며, 제주도 통근형(2019-2021년), 공유형(2020-2021년), 캠퍼스형(2021년)과 목포 관광형(2020-2021년) 그리고 남양주시 별내 생활형(2021년) 서비스로 실증 유형이 구분되어 진행되고 있다. 제주도 통근형과 공유형의 경우 제주시 첨단과학단지(Fig. 1의 A와 B 지점)에 공유 스테이션을 설치하여 공유 서비스가 운영되고 있으며, 출퇴근 통행, 업무(외근) 통행 및 일상적인 통행에서의 초소형전기차 공유 서비스에 대한 영향을 검증하기 위한 목적으로 진행되고 있다. 통근형과 공유형 서비스의 경우 실증 테스터(tester)를 모집하여 진행되고 있으며, 국내에서 생소한 초소형전기차를 이용하여 일상생활에서의 영향을 검증하기 위해 이용 요금을 무료로 운영하여 활발한 이용을 독려하고 있다. 다만, 테스터가 예약한 이용 시간을 초과하는 경우 초과 여부 및 초과 시간에 따른 벌금을 부과하는 방식으로 운영되고 있다. 제주도 캠퍼스형의 경우 제주대학교 아라캠퍼스(Fig. 1의 C-1 지점)와 첨단캠퍼스(Fig. 1의 C-2 지점)에 공유 스테이션을 설치하여 공유 서비스가 운영되고 있으며, 초소형전기차를 이용한 캠퍼스 간 이동 및 캠퍼스 인근 통행에 대한 영향을 검증하기 위해 진행되고 있다. 캠퍼스형의 경우 제주대 아라캠퍼스와 첨단캠퍼스 소속 학생, 교직원, 연구원 등 소속 인원들에게 일정 시간에 대한 무료 쿠폰을 지급하고 있으며, 무료 쿠폰의 이용 시간을 넘기거나 쿠폰 없이 이용하는 경우 유료로 서비스가 운영되고 있다.

목포 관광형의 경우 목포역 주변(Fig. 1의 지점 D-1과 D-2)을 기점으로 목포를 방문하는 방문자 혹은 목포에 거주하는 거주자를 대상으로 초소형전기차를 이용한 주요 관광지 방문 및 공유 서비스 이용에 대한 영향을 검증하기 위해 실증 사업이 진행되고 있으며, 일반 차량 공유 서비스와 동일한 방식인 유료 서비스로 운영되고 있다. 남양주시 생활형의 경우 위스테이별내아파트(Fig. 1의 지점 E)를 기점으로 운영되고 있으며, 주요 생활거점 이동 시 초소형전기차 공유 서비스의 영향을 검증하기 위해 진행되고 있다. 생활형 서비스의 경우 테스터단을 모집하여 폐쇄형 공유 서비스로 진행되고 있으며, 일반 운영 형태와 다른 구독 요금제(월 단위 이용료) 형태로 운영되고 있다.

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Figure 1.

Micro-EV sharing service demonstration project information

분석 자료 수집

1. 자료 수집

본 연구에서는 공유형 초소형전기차 서비스 요소별 만족도에 따른 이용 의향을 분석하기 위해 실증 사업에 참여한 초소형전기차 공유 서비스 이용자를 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였다. 설문조사는 초소형전기차 실증 사업이 가장 크게 시행된 2021년 제주도 통근형, 공유형 캠퍼스형, 목포 관광형 그리고 남양주시 생활형 공유 서비스 이용자를 대상으로 수행하였다. 조사 항목은 응답자의 사회경제속성(연령, 성별, 소득, 자차 유무), 7점 리커트 척도(-3: 매우 불만족, 0: 보통, 3: 매우 만족)의 초소형전기차 공유 서비스 이용 만족도(주차, 예약 시스템, 차량 접근성, 주행 안전성, 승차감, 충전소 위치, 차량 반납 절차, 차량 반납 위치, 속도 변속) 그리고 7점 리커트 척도(-3: 이용 의향 매우 없음, 0: 보통, 3: 이용 의향 매우 있음)의 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향이다.

초소형전기차 공유 서비스 유형별 설문조사 기간, 실제 공유 서비스 이용자 수 및 설문 응답자 현황은 다음 Table 1과 같다. 설문조사는 총 410명의 이용자를 대상으로 진행하였으며, 조사에 응답한 인원은 106명으로 조사 응답 회신율은 25.9%인 것으로 나타났다. 각 서비스 유형별 설문조사 현황 및 결과를 살펴보면, 제주 통근형 서비스의 경우 모집된 테스터(이용자) 8명을 대상으로 2021년 9월 17일부터 10월 10일까지 진행한 결과 총 7명(87.5%)으로부터 응답을 수집하였다. 제주 공유형과 캠퍼스형의 경우 2021년 9월 17일부터 10월 4일까지 설문을 진행하였으며, 공유형 서비스의 경우 모집된 테스터(이용자) 89명 중 18명(20.2%)으로부터 응답을 수집하였고, 캠퍼스형 서비스의 경우 90명의 이용자 중 25명(27.8%)으로부터 응답을 수집하였다. 목포 관광형 서비스의 경우 서비스 이용자 147명을 대상으로 2021년 7월 26일부터 8월 30일까지 조사를 진행하여 총 32명(21.8%)으로부터 응답을 수집하였으며, 남양주시 별내 생활형 서비스의 경우 이용자 76명을 대상으로 2021년 9월 17일부터 10월 4일까지 조사를 수행하여 총 76명 중 24명(31.5%)으로부터 응답을 수집하였다.

Table 1.

Online survey overview

Category	Jeju			Mokpo	Namyangju	Total
Category	Commuter type	Shared type	Campus type	Tourism Type	Lifestyle type	Total
Investigation period	2021.09.17. - 2021.10.10.	2021.09.17. - 2021.10.04.	2021.09.17. - 2021.10.04.	2021.07.26. - 2021.08.30.	2021.09.17. - 2021.10.04.	-
Number of users	8	89	90	147	76	410
Number of respondents	7	18	25	32	24	106
Rate of respondents	87.5%	20.2%	27.8%	21.8%	31.5%	25.9%

2. 표본 특성

설문조사에 응답한 초소형전기차 공유 서비스 이용자들의 특성은 다음 Table 2와 같다. 응답자 특성을 살펴보면 총 106명 중 남성이 71명(67.0%)으로 여성 35명(33.0%)보다 더 많은 것으로 나타났다. 응답자 연령대의 경우 30대(41명, 38.7%)와 20대(30명, 28.3%)가 가장 많은 것으로 나타났으며 40대(20명, 18.9%) 그리고 50대 이상(15명, 14.2%) 순으로 많게 나타났다. 월 소득의 경우 200-300만 원 미만(33명, 31.1%)과 300-500만 원 미만(26명, 24.5%) 구간의 응답자가 가장 많았고, 500-1,000만 원 미만(18명, 17.0%), 100만 원 미만(16명, 15.1%), 100-200만 원 미만(10명, 9.4%), 1,000만 원 이상(3명, 2.8%) 순으로 많게 나타났다. 자차 보유 여부의 경우 응답자 106명 중 68명(64.2%)이 자차를 보유한 것으로 나타났으며, 나머지 38명(35.8%)은 자차를 보유하고 있지 않은 것으로 나타났다.

Table 2.

Distribution of sample (N=106)

Category	Frequency	Distribution
Gender	Male	71	67.0%
	Female	35	33.0%
Age	20 - 30 years	30	28.3%
	30 - 40 years	41	38.7%
	40 - 50 years	20	18.9%
	≥ 50 years	15	14.2%
Income	< 1 million won per month	16	15.1%
	1 - 2 million won per month	10	9.4%
	2 - 3 million won per month	33	31.1%
	3 - 5 million won per month	26	24.5%
	5 - 10 million won per month	18	17.0%
	≥ 10 million won per month	3	2.8%
Car Ownership	Own	68	64.2%
	Not own	38	35.8%

3. 초소형전기차 공유 서비스 요소별 만족도 및 향후 이용 의향

초소형전기차 공유 서비스 이용자를 대상으로 초소형전기차 공유 서비스 요소(주차, 예약 시스템, 차량 접근성, 주행 안전성, 승차감, 속도 변속, 충전소 위치, 차량 반납 위치, 차량 반납 과정)에 대한 만족도를 조사한 결과는 다음 Table 3과 Figure 2와 같다. 조사된 서비스 요인 중 상대적으로 만족도가 높은 요인으로는 주차, 예약 시스템, 차량 접근성, 충전소 위치, 차량 반납 위치, 차량 반납 과정으로 나타났다. 특히 주차, 예약 시스템, 차량 접근성 그리고 차량 반납 위치의 경우 다른 서비스 요인에 비해 상대적으로 만족도가 매우 높은 서비스 요인으로 나타났다. 주차의 경우 만족한다고 응답한 이용자는 94명(88.7%)으로 불만족하다고 응답한 3명(2.8%)에 비해 훨씬 많은 인원이 만족하고 있는 것으로 나타났다. 예약 시스템의 경우 만족 79명(74.5%), 불만족 12명(11.3%), 차량 접근성의 경우 만족 80명(75.5%), 불만족 15명(14.2%) 그리고 차량 반납 위치의 경우 만족 72명(67.9%), 불만족 14명(13.2%)으로 나타나 불만족한 응답자에 비해 만족하다고 응답한 인원의 분포가 매우 높게 나타났다. 또한, 주차, 예약 시스템, 차량 접근성 그리고 차량 반납 위치 요인의 경우 만족과 매우 만족에 대한 응답 분포가 각각 78.3%(주차), 59.4%(예약 시스템), 59.4%(차량 접근성), 51.0%(차량 반납 위치)로 나타나 과반의 응답자가 높은 만족도를 보이는 것으로 나타났다. 이 외 충전소 위치는 만족 55명(51.9%), 불만족 27명(25.5%)으로 나타났으며, 차량 반납 과정의 경우 만족 60명(56.6%), 불만족 22명(20.8%)으로 나타나 불만족한 응답자에 비해 만족하고 있는 응답자가 약 2배 이상 많은 것으로 나타났다.

반면, 상대적으로 만족도가 낮은 서비스 요인으로는 주행 안전성과 승차감인 것으로 나타났다. 주행 안전성의 경우 만족한 응답자가 28명(26.4%)인 것에 비해 불만족한 응답자가 60명(56.6%)인 것으로 나타났고, 승차감의 경우 만족한 응답자가 21명(19.8%)인 것에 비해 불만족한 응답자가 60명(65.1%)인 것으로 나타나 불만족한 응답자가 만족한 응답에 비해 약 2배 이상 많은 것으로 나타났다. 특히, 승차감의 경우 불만족과 매우 불만족으로 응답한 인원이 53명(50.0%)으로 전체 응답자 중 절반이 매우 낮은 만족도를 보이는 것으로 나타났다. 한편, 속도 변속의 경우 불만족한 응답자가 35명(33.0%), 만족한 응답자가 43명(40.6%)으로 불만족한 의견과 만족한 의견이 비슷한 것으로 나타났다.

Table 3.

Satisfaction with the use of micro-EV sharing service (N=106)

Category		Frequency	Distribution
Parking	Very dissatisfied	1	1%
	Dissatisfied	1	1%
	Less dissatisfied	1	1%
	Moderate	9	8%
	Less satisfied	11	10%
	Satisfied	37	35%
	Very satisfied	46	43%
Reservation System	Very dissatisfied	2	2%
	Dissatisfied	6	6%
	Less dissatisfied	4	4%
	Moderate	15	14%
	Less satisfied	16	15%
	Satisfied	38	36%
	Very satisfied	25	24%
Accessibility to Vehicle	Very dissatisfied	2	2%
	Dissatisfied	3	3%
	Less dissatisfied	10	9%
	Moderate	11	10%
	Less satisfied	17	16%
	Satisfied	24	23%
	Very satisfied	39	37%
Driving Safety	Very dissatisfied	19	18%
	Dissatisfied	18	17%
	Less dissatisfied	23	22%
	Moderate	18	17%
	Less satisfied	17	16%
	Satisfied	7	7%
	Very satisfied	4	4%
Ride Quality	Very dissatisfied	25	24%
	Dissatisfied	28	26%
	Less dissatisfied	16	15%
	Moderate	16	15%
	Less satisfied	14	13%
	Satisfied	5	5%
	Very satisfied	2	2%
Speed Transmission	Very dissatisfied	11	10%
	Dissatisfied	12	11%
	Less dissatisfied	12	11%
	Moderate	28	26%
	Less satisfied	19	18%
	Satisfied	16	15%
	Very satisfied	8	8%
Charging Station Location	Very dissatisfied	8	8%
	Dissatisfied	13	12%
	Less dissatisfied	6	6%
	Moderate	24	23%
Charging Station Location	Less satisfied	15	14%
	Satisfied	22	21%
	Very satisfied	18	17%
Car Return Location	Very dissatisfied	4	4%
	Dissatisfied	4	4%
	Less dissatisfied	6	6%
	Moderate	20	19%
	Less satisfied	18	17%
	Satisfied	25	24%
	Very satisfied	29	27%
Car Return Process	Very dissatisfied	7	7%
	Dissatisfied	5	5%
	Less dissatisfied	10	9%
	Moderate	24	23%
	Less satisfied	17	16%
	Satisfied	25	24%
	Very satisfied	18	17%

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Figure 2.

Summary of satisfaction with the use of micro-EV sharing service (N= 106)

초소형전기차 공유 서비스 이용자를 대상으로 향후 본 서비스에 대한 이용 의향을 조사한 결과는 다음 Table 4와 같다. 전체 응답자 106명 중 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향이 있다고 응답한 인원은 81명(76.4%)으로 나타났으며, 향후 서비스 이용에 부정적인 응답자는 15명(14.1%)으로 나타나 응답자 중 대다수 인원이 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용에 긍정적인 것으로 나타났다. 특히, 향후 서비스 이용 의향이 있음과 매우 있음으로 응답한 인원은 64명(60.4%)으로 나타나 전체적으로 향후 서비스 이용 의향에 대해 매우 긍정적인 것으로 나타났다.

Table 4.

Intention to use the micro-EV sharing service (N=106)

Category	Frequency	Distribution
Intention to use the micro-EV sharing service	Definitely wouldn’t use	10	9.4%
	Wouldn’t use	4	3.8%
	Probably wouldn’t use	1	0.9%
	Moderate	10	9.4%
	Probably would use	17	16.0%
	Would use	27	25.5%
	Definitely would use	37	34.9%

분석 방법론

1. 순서형 프로빗 모형(Ordered probit model)

순서형 프로빗(ordered probit) 모형은 순서를 가지고 있는 범주형 변수를 종속변수로 하는 회귀 모형으로 오차항의 분포를 정규분포(normal distribution)로 가정하는 분석 모형이다. 이와 같은 순서형 프로빗 모형은 교통사고 심각도에 영향을 주는 요인 분석(Ha et al., 2005; Garrido et al., 2014; Kwon et al., 2018; Park et al., 2012; Yoon et al., 2018; Hyodo and Hasegawa, 2021), 보행로 서비스 수준에 미치는 영향 분석 (Choi et al., 2015), 톨게이트 서비스 수준에 영향을 미치는 요인 분석(Navandar et al., 2020), 자전거 이용 만족도 수준에 영향을 미치는 요인 분석(Lee et al., 2009), 교통수단 이용 수준에 영향을 미치는 요인 연구(Jung et al., 2011; Eboli et al., 2016; Shin and Choo, 2022), 택시 합승에 대한 수용성에 영향을 주는 요인 분석(Park et al., 2021) 등과 같이 교통 분야에서 순서가 있는 범주형 변수에 대한 영향을 분석하기 위해 널리 사용되고 있다. 본 연구는 초소형전기차 공유 서비스 요인의 만족도가 향후 서비스 이용 의향 미치는 영향을 분석하기 위해 수행되었으며, 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향은 7점 리커트 척도(-3 - 3, -3: 이용 의향 매우 없음, 0: 보통, 3: 이용 의향 매우 있음)로 조사되었다. 이에 본 연구에서는 순서가 있는 범주형 변수인 향후 서비스 이용 의향을 종속변수로 설정하는 순서형 프로빗 모형을 사용하여 분석을 수행하였다.

향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향(종속변수)을 $y$ 라고 정의하고, 종속변수에 영향을 주는 독립변수들을 $X_{i}$ 라고 정의하면, 다음 Equation 1과 같이 나타낼 수 있다.

(1)

y = β X_{i} + ε_{i}, ε_{i} ~ N [0, 1]

여기서 $β$ 는 추정계수 벡터이며, $ε_{i}$ 는 오차항으로 정규분포를 따른다고 가정한다. 또한, 종속변수인 $y$ 의 순서가 0, 1, 2, 3,…, $j$ 의 형태를 가지고 있다면, 다음 Equation 2와 같이 나타낼 수 있다.

(2)

y = 0 if y \leq 0 y = 1 if 0 < y \leq μ_{1} y = 2 if μ_{1} < y \leq μ_{2} ⋮ y = j if μ_{j - 1} < y

Equation 2에서 $μ$ 는 추정계수 $β$ 와 함께 추정하는 한계값(threshold)으로, 이를 통해 각 대안에 대한 선택확률을 계산할 수 있으며, 각 대안이 선택될 확률은 다음 Equation 3과 같이 나타낼 수 있다. Equation 3에서 $Φ$ 는 표준정규분포의 누적 확률 함수를 의미한다.

(3)

P (y = 0 | X_{i}) = Φ (- β^{'} X_{i}) P (y = 1 | X_{i}) = Φ (μ_{1} - β^{'} X_{i}) - Φ (- β^{'} X_{i}) P (y = 2 | X_{i}) = Φ (μ_{2} - β^{'} X_{i}) - Φ (μ_{1} - β^{'} X_{i}) ⋮ P (y = j | X_{i}) = 1 - Φ (μ_{j - 1} - β^{'} X_{i})

2. 모형 설정

본 연구는 초소형전기차 공유 서비스 요소별 만족도에 따른 향후 서비스 이용 의향에 관한 연구를 수행하기 위하여 향후 서비스 이용 의향을 종속변수로 설정하였으며, 종속변수는 7가지 범주(이용 의향 매우 없음, 이용 의향 없음, 이용 의향 조금 없음, 보통, 이용 의향 조금 있음, 이용 의향 있음, 이용 의향 매우 있음)의 형태이다. 분석 모형에 사용되는 독립변수는 이용자의 사회경제속성과 초소형전기차 공유 서비스 요소별 만족도 변수로 설정하였으며, 독립변수에 포함된 사회경제속성 변수로는 성별, 연령대, 소득 그리고 자차 유무를 포함하였다. 초소형전기차 공유 서비스 요소별 만족도 변수로는 주차, 예약 시스템, 차량 접근성, 주행 안전성, 승차감, 속도 변속, 충전소 위치, 차량 반납 위치, 차량 반납 과정에 대한 만족도 변수를 포함하였다.

만족도 변수를 순서형 프로빗 모형에 반영하기에 앞서 다양한 만족도 변수로 인한 다중공선성(multicollinearity) 문제를 방지하고자 만족도 변수에 대한 Pearson 상관분석을 수행하여 만족도 변수 간 선형 관계를 검증하였으며, 상관분석 결과는 다음 Table 5와 같다. 상관분석을 수행한 결과 일부 만족도 변수 간 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 특히, 승차감과 주행 안전성(0.718), 승차감과 속도 변속(0.638), 속도 변속과 충전소 위치(0.425), 속도 변속과 주행 안전성(0.571), 충전소 위치와 차량 접근성(0.661) 그리고 차량 반납 과정과 차량 반납 위치(0.456) 변수 간 높은 상관성이 유의미한 것으로 나타났으며, 그 외 변수 간 유의미한 상관성이 다소 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 경우 만족도 변수를 그대로 모형에 적용할 시 다중공선성 문제로 신뢰성 있는 모형 추정이 불가능할 것으로 판단되어, 본 연구에서는 만족도 변수에 대한 요인 분석(factor analysis)을 수행하였으며, 만족도 변수를 그대로 사용하는 대신 요인 분석을 통해 산출된 각 요인에 대한 요인 점수를 독립변수로 사용하여 분석을 수행하였다. 이에 따라 순서형 프로빗 모형에 적용되는 종속변수 및 독립변수는 다음 Table 6과 같다.

Table 5.

Correlation analysis results for satisfaction variable

Pearson correlation coefficient
	Parking	Reservation	Accessibility to vehicle	Driving safety	Ride quality	Speed transmission	Charging station location	Vehicle return location	Vehicle return process
Parking	1	.244*	.374**	.201*	.199*	.372**	.269**	.310**	.352**
Reservation		1	.255**	.299**	0.190	.265**	-0.010	.199*	.334**
Accessibility to vehicle			1	.248*	0.181	.352**	.394**	.661**	.347**
Driving safety				1	.718**	.571**	.293**	.263**	.326**
Ride quality					1	.638**	.233*	0.142	.274**
Speed transmission						1	.425**	.313**	.312**
Charging station location							1	.650**	.317**
Vehicle return location								1	.456**
Vehicle return process									1

note: *means p-value<0.05, **means p-value<0.01

Table 6.

Variable in ordered probit model

Category			Description
Dependent variable	Intention to use the micro-EV sharing service		0= Definitely wouldn’t use, 1= Wouldn’t use, 2= Probably wouldn’t use, 3= Moderate, 4= Probably would use, 5= Would use, 6= Definitely would use
Independent variable	Socio-demographic variable	Age	0= 20 - 30 years, 1= 30 - 40 years, 2= 40 - 50 years, 3= More than 50 years
		Gender	0= Male, 1= Female
		Income	0= Under 1 million won per month, 1= 1 - 2 million won per month, 2= 2 - 3 million won per month, 3= 3 - 5 million won per month, 4= 5 - 10 million won per month, 5= More than 10 million won per month
		Car ownership	0= Not own, 1= Own
	Satisfaction factor	Accessibility to infrastructure	Factor score
		Driving	Factor score
		Use procedure	Factor score

분석 결과

1. 요인 분석 결과

초소형전기차 공유 서비스 요인별 만족도 변수 간 높은 상관성이 나타나는 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 요인 분석을 수행하였으며, 요인 분석 결과는 Table 7 및 Table 8과 같다. 요인 분석 시 요인 추출 방법으로는 최대우도법을 활용하였으며, 요인의 수는 고윳값(eigenvalue)이 1보다 높으면서 전체분산의 가장 높은 설명력을 나타내는 수의 요인으로 추출하였다. 그 결과 고윳값 1.075와 누적 설명력 69.761%를 나타내는 3개의 요인으로 추출되었다.

Table 7.

Result of exploratory factor analysis

Factor	Initial eigenvalues			Extraction sums of squared loadings			Rotation sums of squares loadings
Factor	Total	% of variance	Cumulative %	Total	% of variance	Cumulative %	Total	% of variance	Cumulative %
1	3.714	41.271	41.271	3.714	41.271	41.271	2.376	26.399	26.399
2	1.489	16.546	57.816	1.489	16.546	57.816	2.312	25.685	52.083
3	1.075	11.944	69.761	1.075	11.944	69.761	1.591	17.677	69.761
4	0.749	8.317	78.078
5	0.645	7.165	85.243
6	0.495	5.502	90.745
7	0.380	4.223	94.968
8	0.240	2.663	97.630
9	0.213	2.370	100.000

note: Rotation method: Varimax with Kaiser normalization

Table 8은 회전된 성분 행렬 결과이며, ±0.4 이상의 기준으로 요인을 구성한 결과 다음 3가지 요인으로 축소되었다. 첫 번째 요인은 차량 반납 위치, 충전소 위치, 차량 접근성에 대한 지표로 서비스 인프라 접근성과 관련되어 있으며, 두 번째 요인은 승차감, 주행 안전성, 속도 변속에 대한 지표로 주행과 관련되어 있으며, 마지막으로 세 번째 요인은 예약 시스템, 차량 반납 과정, 주차에 대한 지표로 이용 절차와 관련된 요인으로 구성되는 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 초소형전기차 공유 서비스 이용 만족도를 모형에 적용 시 요인 분석을 통해 추출된 3가지 요인(인프라 접근성 요인, 주행 요인, 이용 절차 요인)을 적용하여 분석을 수행하였다.

Table 8.

Satisfaction indicator and factor loading

Satisfaction indicator	Factor 1	Factor 2	Factor 3
Vehicle return location	0.876	0.073	0.210
Charging station location	0.824	0.282	-0.151
Accessibility to vehicle	0.707	0.078	0.365
Ride quality	0.038	0.915	0.092
Driving safety	0.122	0.847	0.196
Speed transmission	0.310	0.761	0.186
Reservation	-0.067	0.157	0.863
Vehicle return process	0.411	0.206	0.554
Parking	0.38	0.142	0.509

note 1: The bold number indicates that factor loading is higher than 0.4

note 2: Factor 1 is “access to infrastructure”, factor 2 is “driving”, and factor 3 is “use procedure”

2. 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향 분석 결과

향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해 106명으로부터 수집한 자료를 기반으로 순서형 프로빗 모형을 사용하여 분석을 수행하였다. 종속변수는 7점 척도의 향후 초소형전기차 이용 의향(0: 이용 의향 매우 없음, 1:이용 의향 없음, 2: 이용 의향 거의 없음, 3: 보통, 4: 이용 의향 있음, 5: 이용 의향 있음, 6: 이용 의향 매우 있음)으로 설정하였으며, 독립변수로는 사회경제변수와 만족도 변수를 사용하였다. 사회경제변수의 경우 연령대, 성별 그리고 소득 자차 유무로 설정하였으며, 연령대의 경우 기준 변수를 20대로 설정하였고 성별의 경우 남성을 기준 변수로 설정하였으며, 소득과 자차 유무의 경우 월 100만 원 미만과 자차 미보유를 기준 변수로 설정하였다. 만족도 변수의 경우 요인 분석을 통해 산출된 인프라 접근성, 주행, 이용 절차 만족도에 대한 요인 점수를 사용하여 분석을 수행하였다. 이에 대한 순서형 프로빗 모형 추정 결과는 Table 9와 같다.

Table 9.

Estimation results

Attribute			Coefficient	Standard error	P-value
Threshold	Mu(01)		0.244**	0.106	0.021
	Mu(02)		0.299***	0.112	0.008
	Mu(03)		0.796***	0.135	0.000
	Mu(04)		1.416***	0.131	0.000
	Mu(05)		2.226***	0.154	0.000
Constant			1.206***	0.325	0.000
Socio- demographic variable	Age	30s	0.151	0.354	0.670
		40s	0.738*	0.442	0.095
		More than 50s	0.765*	0.452	0.091
	Gender		0.232	0.274	0.396
	Income	1-2 million won per month	0.460	0.489	0.347
		2-3 million won per month	0.395	0.359	0.271
		3-5 million won per month	-0.405	0.408	0.321
		5-10 million won per month	-0.182	0.444	0.682
		More than 10 million won per month	-0.972	0.734	0.185
	Car ownership		0.204	0.292	0.485
Satisfaction factor	Accessibility to infrastructure		0.354***	0.118	0.003
	Driving		0.507***	0.123	0.000
	Use procedure		0.279**	0.111	0.012
Sample size			106
Log likelihood at zero: $L L (0)$			-171.971
Log likelihood at convergence: $L L (β)$			-149.468
McFadden’s Pseudo-R² ( $ρ^{2}$ )			0.131

note 1: *significance level=0.1, **significance level=0.05, ***significance level=0.01

note 2: dummy variable reference is ‘Age = 20S’, ‘Gender = male’, ‘Income = under 1 million won/month’, and ‘Car ownership = not own’

순서형 프로빗 모형의 경우 모형의 적합도 평가는 우도비( $ρ^{2}$ )를 사용하며, $ρ^{2}$ 는 0과 1의 값으로 1과 가까울수록 적합한 모형으로 평가된다. 본 연구에서 산출된 모형의 $ρ^{2}$ 는 0.131로 나타나 적합도가 다소 낮은 것으로 평가될 수 있다. 그러나 $ρ^{2}$ 의 경우 본 연구의 종속변수(7개 범주)와 같이 선택 범위가 넓은 경우 개인마다 선택하는 종속변수의 차이로 인해 다소 낮게 나타날 수 있으며, 초소형전기차 공유 서비스와 같이 생소한 서비스 혹은 활성화되지 않은 서비스에 대한 분석 시 $ρ^{2}$ 가 다소 높지 않을 수 있다(Lee et al., 2009). 또한, 본 연구의 모형에 사용된 독립변수 중 5개의 변수(40대와 50대 이상 변수, 인프라 접근성 만족도, 주행 만족도, 이용 절차 만족도)가 통계적으로 유의한 것으로 나타나 본 연구에서 추정된 모형은 충분히 의미가 있는 것으로 판단된다.

향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 요인으로는 사회경제변수의 연령대 중 40대와 50대 이상이 통계적으로 유의미하였으며 서비스 만족도 요인인 인프라 접근성 만족도, 주행 만족도, 이용 절차 만족도인 것으로 나타났다. 40대와 50대 이상 변수의 경우 추정된 계수는 각각 0.738, 0.765로 나타났고 각각 90%의 신뢰수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타나 20대에 비해 40대와 50대 이상의 연령대가 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 40대(0.738)보다 50대 이상(0.765)의 계수가 더 높게 나타나 상대적으로 연령대가 높을수록 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 긍정적인 것으로 나타났다. 반면, 나머지 사회경제변수인 30대 변수, 성별, 소득 그리고 자차 유무는 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 통계적으로 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다.

서비스 만족도 요인의 경우 추정된 계수는 인프라 접근성 만족도가 0.354, 주행 만족도가 0.507 그리고 이용 절차 만족도가 0.279로 나타났으며, 인프라 접근성과 주행 만족도 요인의 경우 99% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하게 나타났으며 이용 절차 만족도 요인의 경우 95% 신뢰수준에서 통계적으로 유의하게 나타났다. 이에 따라 인프라 접근성에 대한 만족도와 주행에 대한 만족도 그리고 이용 절차에 대한 만족도가 높을수록 향후 초소형전기차 공유 서비스 의향이 높은 것으로 해석되며, 초소형전기차 공유 서비스를 이용하는 전반적인 과정(인프라 접근, 주행, 이용 절차)이 서비스 이용 의향에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 만족도 요인의 계수 크기는 주행(0.507), 인프라 접근성(0.354), 이용 절차(0.279) 순으로 높게 나타나 계수의 크기가 가장 큰 주행 요인이 서비스 이용 의향에 가장 크게 영향을 주는 것으로 해석되며, 주행 요인을 구성하고 있는 승차감, 주행 안전성, 속도 변속 중 주행 요인을 가장 크게 설명하는 승차감이 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 크게 영향을 주는 것으로 판단된다.

3. 한계효과 분석 결과

본 연구에서는 순서형 프로빗 모형의 독립변수들이 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 미치는 영향을 분석하기 위해 한계효과 분석을 수행하였다. 한계효과 분석은 다른 독립변수를 고정한 상태에서 하나의 독립변수에 따른 종속변화 변화 확률을 분석하기 위해 사용되며, 편미분을 통해 모형에서 사용된 각 독립변수에 따른 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향의 변화를 의미한다. 본 연구에서 수행한 한계효과 분석 결과는 Table 10과 같다.

사회경제변수인 40대와 50대 이상에 대한 한계효과 분석 결과를 살펴보면, 두 변수 모두 20대에 비해 이용 의향 매우 없음(Y=0)부터 이용 의향 있음(Y=5)까지의 발생확률은 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 이용 의향 매우 있음(Y=6)의 경우 40대와 50대 이상 모두 20대에 비해 발생확률이 높은 것으로 나타나 40대 이상 연령층이 20대 연령층에 비해 향후 이용에 대해 매우 긍정적인 것으로 나타났다. 만족도 요인의 경우 인프라 접근성 만족도, 주행 만족도, 이용 절차 만족도 변수들의 경우 모두 한 단위 증가할 때 이용 의향 매우 없음(Y=0)부터 이용 의향 조금 있음(Y=4)까지의 경우 만족도 변수들의 단위가 증가할수록 발생확률은 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 이용할 의향 있음(Y=5)과 이용할 의향 매우 있음(Y=6)을 발생시킬 확률이 높아지는 것으로 나타났다.

변수별 발생확률을 비교해보면 모든 변수가 이용할 의향 매우 있음(Y=6)에서 가장 높은 확률이 나타났다(40대: 27.8%; 50대 이상: 29.1%, 인프라 접근성 만족도, 12.5%, 주행 만족도: 17.9%, 이용 절차 만족도: 9.8%). 변수 간 확률의 경우에는 연령대(40대와 50대 이상)가 이용할 의향 매우 있음(Y=6)을 발생시킬 확률이 만족도 요인에 비해 더 높은 것으로 나타났으며, 연령대가 더 높은 50대 이상이 가장 높은 확률을 나타내고 있다. 만족도 요인들의 경우 주행 만족도(17.9%)가 다른 두 요인(인프라 접근성 만족도: 12.5%, 이용 절차 만족도: 9.8%)에 비해 가장 높게 나타나 초소형전기차 공유 서비스 요인 중 향후 이용 의향에 가장 큰 영향을 주는 요인은 주행 요인인 것으로 나타났다.

Table 10.

Marginal effects on intention to use

Category		Y=0 (Definitely wouldn’t use)	Y=1 (Wouldn’t use)	Y=2 (Probably wouldn’t use)	Y=3 (Moderate)	Y=4 (Probably would use)	Y=5 (Would use)	Y=6 (Definitely would use)
Age	40S	-0.046	-0.025	-0.006	-0.074	-0.099	-0.028	0.278
Age	More than 50S	-0.044	-0.024	-0.006	-0.074	-0.104	-0.038	0.291
Accessibility to infrastructure		-0.032	-0.015	-0.004	-0.041	-0.043	0.010	0.125
Driving		-0.046	-0.022	-0.006	-0.058	-0.062	0.014	0.179
Use procedure		-0.025	-0.012	-0.003	-0.032	-0.034	0.008	0.098

결론 및 향후 연구과제

본 연구는 미래 교통수단으로 주목받고 있는 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 영향을 미치는 요인에 대한 조사를 수행하였다. 분석을 수행하기 위해 초소형전기차 공유 서비스 실증 사업에 참여한 실증 사업 테스터 및 이용자를 대상으로 사회경제 속성, 초소형전기차 공유 서비스 요인별 만족도 및 향후 서비스 이용 의향에 대한 조사를 수행하여 자료를 수집하였으며, 순서형 프로빗 모형 추정을 통해 향후 서비스 이용 의향에 영향을 미치는 요인을 조사하였다. 또한, 모형 추정 시 합리적인 모형을 추정하고자 변수 간 상관성이 높게 나타난 만족도 변수에 대하여 요인 분석을 수행하여 산출된 요인 점수를 모형에 반영하였다.

조사된 자료에 따르면 향후 초소형전기차 이용 의향의 경우 설문 응답자 106명 중 81명(76%)이 향후 서비스 이용 의향이 있는 것으로 조사되었으며, 이용 의향이 없다고 응답한 15명(14%)에 비해 향후 이용 의향이 있는 응답자의 분포는 매우 높게 나타나 전반적으로 향후 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향이 긍정적인 것으로 조사되었다. 서비스 이용 만족도의 경우 주차, 예약 시스템, 차량 접근성, 충전소 위치, 차량 반납 위치, 차량 반납 과정에 대한 만족도는 상대적으로 높은 것으로 나타났으며, 주행 안전성과 승차감에 대한 만족도는 낮은 것으로 조사되었다. 조사를 통해 수집한 9개의 만족도 변수를 토대로 요인 분석을 수행한 결과, 총 3개의 요인으로 구분되었으며 각 요인은 서비스 인프라 접근성 요인(차량 반납 위치, 충전소 위치, 차량 접근성), 주행 요인(승차감, 주행 안전성, 속도 변속) 그리고 이용 절차 요인(예약 시스템, 차량 반납 과정, 주차)으로 구분되고, 각 요인에 대한 요인 점수를 산출하여 순서형 프로빗 모형에 적용하였다.

모형 추정 및 한계효과 분석 결과 40대, 50대 이상, 인프라 접근성 만족도, 주행 만족도, 이용 절차에 대한 만족도가 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 요인으로 분석되었다. 이용자의 사회경제변수 측면에서는 20대에 비해 40대(0.738)와 50대 이상(0.765) 이용자의 향후 서비스 이용 의향이 높은 것으로 나타났으며 상대적으로 연령대가 높을수록 서비스 이용 의향에 긍정적인 것으로 나타났다. 서비스 이용 만족도 측면에서는 인프라 접근성 만족도, 주행 만족도, 이용 절차 만족도가 높을수록 향후 서비스 이용 의향이 높은 것으로 분석되어 초소형전기차 공유 서비스를 이용하는 모든 과정(예약, 접근, 주행, 정차, 반납, 시스템 이용 등)이 서비스 이용 의향에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추정된 만족도 요인들의 경우 주행 만족도 요인(0.507), 인프라 접근성 만족도 요인(0.354), 이용 절차 만족도 요인(0.279) 순으로 영향이 큰 것으로 나타나 주행 만족도 요인이 초소형전기차 공유 서비스 이용 의향에 가장 크게 영향을 미치는 요인으로 분석되었다. 또한, 한계효과 분석에서도 주행 만족도 요인은 이용할 의향 매우 있음을 발생시킬 확률이 17.9%로 다른 만족도 요인에 비해 가장 높은 요인으로 분석되어 서비스 만족도 요인 중 주행 요인이 초소형전기차 이용 의향에 가장 큰 영향을 미치는 중요한 요인으로 분석되었다. 이와 같은 주행 만족도의 요인 성분은 주행 안전성(0.915), 승차감(0.847) 그리고 속도 변속(0.761)으로 구성되어 있으며, 이 중 주행 안정성과 승차감은 다른 변수들에 비해 상대적으로 불만족한 의견이 가장 많은 것으로 조사되었다.

본 연구에 따르면 향후 초소형전기차 공유 서비스 활성화를 위해 기존의 40대 이상 연령층에 대한 서비스 유지 관리가 필요한 것으로 판단되며, 추가적인 서비스 확장을 위해서는 젊은 연령층을 유치시키기 위한 서비스 홍보 및 젊은 연령층의 니즈(needs)에 맞는 운영 계획을 고려할 필요가 있는 것으로 판단된다. 서비스 운영 측면에서는 초소형전기차 공유 서비스 이용을 위한 전반적인 과정에 대한 점검 및 고찰이 필요한 것으로 나타났으며, 특히 주행 안전성과 승차감과 같은 주행 요인에 대한 개선은 매우 시급한 것으로 판단된다. 이와 같은 주행 요인에 대한 불만족은 Lee et al.(2022)의 연구에서 제시한 초소형전기차의 제한된 크기로 인해 발생하는 차체 불안, 낮은 출력, 불편한 승차감 그리고 불충분한 차량의 기능에 의해 발생하는 문제로 판단된다. 국내의 경우 초소형전기차에 대한 분류 기준이 공차중량 600kg 이하로 제한되어 있으며, 이로 인해 초소형전기차 관련 업체 측의 경우 중량에 관한 규정을 맞추기 위해 주행 보조장치 및 에어백 등과 같은 일상적인 안전장치 탑재를 하지 못하는 상황²⁾이라고 주장하고 있다. EU의 경우 국내와 다르게 초소형전기차에 대한 중량 규정 적용 시 배터리 무게를 제외하는 등 국내에 비해 훨씬 유연한 기준을 적용하고 있다. 이와 같은 맥락에서 국내 초소형전기차 무게 기준 적용 시 일상적인 안전장치와 관련한 중량을 제외하는 등과 같은 규정 완화를 통해 이용자 측면에서 초소형전기차 이용에 대한 효용을 높일 필요가 있을 것으로 판단된다.

본 연구는 국내에서 진행되고 있는 초소형전기차 공유 서비스 실증 사업에 참여한 실제 이용자를 대상으로 자료를 수집하여 초소형전기차 이용 의향에 영향을 미치는 요인을 제시하였다는 점에서 큰 의미가 있다. 그러나 본 연구에는 다음과 같은 한계가 존재한다. 현재 국내에서 진행되고 있는 실증 사업은 아직 초기 단계로써, 다양한 서비스 유형(통근형, 공유형, 캠퍼스형, 관광형, 생활형)의 서비스에 대한 실증이 진행되고 있지만, 각 서비스 유형별 이용자 및 표본의 크기가 크지 않다는 한계가 있다. 교통 서비스에 대한 선호도 및 이용 의향은 개인의 이질성에 따라 차이가 나타나며(Kim, 2002; Kim et al., 2017; Lee et al., 2021a; Lee et al., 2021b), 이와 같은 분석은 더 심도 있고 다양한 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 그러나 현재 국내에서 진행되고 있는 실증 사업은 초기 단계로 다양한 표본 수집에 한계가 있었으며, 이로 인해 좀 더 세밀한 분석 진행에 한계가 있었다. 국내에서 진행되고 있는 실증 사업은 다년도 사업으로 서비스의 규모는 점차 커지는 추세이다. 이에 향후 더 다양한 표본을 대상으로 고도화된 수리 모형(hybrid choice model, latent class model 등)을 이용한 연구를 통해 세밀한 분석 결과 및 다양한 정책적 시사점을 도출할 필요가 있다.

Funding

This study was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) project(NRF-2021R1C1C012813); this work is financially supported by Korea Ministry of Land, Infrastructure and Transport(MOLIT) as 「Innovative Talent Education Program for Smart City」.

알림

본 논문은 대한교통학회 제86회 학술발표회(2022.04.22)에서 발표된 내용을 수정·보완하여 작성된 것입니다.

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각주

[7] 1) 출처:「자동차 관리법 시행 규칙」, 「환경친화적 자동차의 요건 등에 관한 규정」과 「자동차 및 자동차부품의 성능과 기준에 관한 규칙」

[8] 2) 출처: ZDNet Korea(2020), “초소형 전기차 업계, ‘600kg 이하 무게 제한’ 규제에 한숨”, (https://zdnet.co.kr/view/?no=20200320114658)

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

Preview

Effect of Satisfaction with Micro-electric Vehicle Sharing Service Elements on Intention to Use

ABSTRACT

MAIN

Figure 1.

Micro-EV sharing service demonstration project information

Table 1.

Online survey overview

Table 2.

Distribution of sample (N=106)

Table 3.

Satisfaction with the use of micro-EV sharing service (N=106)

Figure 2.

Summary of satisfaction with the use of micro-EV sharing service (N= 106)

Table 4.

Intention to use the micro-EV sharing service (N=106)

(1)

(2)

(3)

Table 5.

Correlation analysis results for satisfaction variable

Table 6.

Variable in ordered probit model

Table 7.

Result of exploratory factor analysis

Table 8.

Satisfaction indicator and factor loading

Table 9.

Estimation results

Table 10.

Marginal effects on intention to use

Funding

알림

References

각주