서론
선행연구 검토
1. 소비자 특성 연구
2. 할인율 연구
3. 에너지 시스템 모형 연구
연구 방법 및 시나리오
1. 모형 구조
2. 시나리오 정의
3. 소득구간별 주행거리 분포
4. 할인율 적용
5. 소득 수준 상승 가정
연구 결과
1. 기준 시나리오
2. 탄소세 시나리오
3. 기준 시나리오-탄소세 시나리오 비교
결론 및 향후 연구 방향
서론
수송 부문은 경제 활동과 인간 복지에 중요한 역할을 함과 동시에 온실가스 배출의 주요 원인으로 꼽히고 있다. 전 세계에서는 연료 연소 온실가스 배출량 중 자동차 부문에서 약 18%가 배출되고 있으며, 우리나라에서는 자동차 부문에서 약 13%를 배출하고 있다(Song, 2021). 이처럼 수송 부문 오염물질 배출량은 세계 각국의 탄소중립을 포함한 환경 목표 달성의 여부를 좌우하는 요소로 작용하여 수송 분야의 정책은 전체 환경 정책 중에서도 중요한 위치를 차지하고 있다. 우리나라 역시 탄소중립 목표 달성을 위해 수송 부문의 온실가스 감축 정책을 추진하고 있으며, 특히 도로 교통 중심의 감축 대책이 강조되고 있다. 관계 부처 합동으로 수립된 국가 탄소중립･녹색성장 기본계획에서도 수송 부문의 중장기 감축 대책의 필요성을 언급하며, ‘수송 부문 온실가스 배출량이 계속해서 증가할 것으로 전망되므로, 친환경 차 보급 및 온실가스 기준 강화 등 전방위적인 정책 발굴이 필요하다.’라고 강조하고 있다(Joint Ministries, 2023). 그러나 최근 전기차 보급 속도가 둔화되어 정밀한 정책 평가 및 개선의 필요성이 대두되었다. 2024년 기준으로 전기차는 147천대 신규 등록을 기록하였는데, 이는 2022년 165천대, 2023년 163천대 신규 등록에 비해 다소 줄어든 수치를 확인할 수 있다(MOLIT, 2025). 이러한 다양한 정책을 계획하고 평가하는 데에 에너지시스템 모형이 유용하게 사용되나(Ahn and Lee, 2017), 기존 모형은 소비자를 완전히 합리적인 존재로 가정한다는 한계점이 지적되고 있다. 본 연구는 소득 수준을 기준으로 소비자를 세분화하고 GDP 상승에 따른 소득 변화를 반영하여 친환경 차량 선택에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 소득 수준을 선택한 이유는 다음과 같다. 먼저 소득 수준이라는 항목은 수치로 표현할 수 있는 정량화된 자료이기 때문이다. 소득 기준으로 하였을 때 수집이 가능한 범위 내에서 여러 자료를 활용하여 모형 구조 수립에 사용할 수 있다. 또한 전기차의 높은 초기 비용은 여전히 보급의 주요 장애 요인으로 작용하고 있다는 연구가 이루어지고 있으며 (Westin et al., 2018; Kim et al., 2020), 이에 따라 보조금 및 비용효율적으로 전기차의 보급이 증진될 수 있는 여러 정책이 논의되고 있다. 따라서 가격 요인이 소비자의 구매 행위 특징을 잘 반영한다고 판단했기 때문에 소득 수준을 특성 반영을 위한 기준으로 선택했다. 이를 통해 수송 부문의 탄소중립 정책 연구에서 소비자 특성 세분화와 경제적 요인 반영이라는 차별성을 갖는다.
본 연구에서는 숙명여자대학교 연구진이 자체 제작한 상향식 선형 모형인 METER의 수송 부문 모형을 활용하여 신차 보급 대수, 누적 보급 대수, 온실가스 배출량을 다양한 시나리오별로 분석하고자 한다. 특히 소비자의 선택이 직접적으로 반영되는 비사업용 승용차를 중심으로 내연기관차와 친환경차(전기차)의 보급 수준 변화를 주요 기준으로 삼아 소득 수준에 따른 차량 선택의 차이를 평가하였다. 이를 통해 도출된 연구 결과는 친환경차 보급 촉진을 위한 소득 기반 보조금 정책 설계에 실질적으로 기여할 것으로 기대된다.
선행연구 검토
본 연구는 기존 상향식 모형이 가지는 ‘대표 대리인’(‘Representative agents’)을 설정하는 것에서(Bunch et al., 2015) 문제를 제기하여 최종 사용자가 비용 효율성 기준만으로 에너지 효율적인 기술을 채택하지 않는다는 최근 에너지시스템 모형의 변화 흐름에 발맞추어 모형의 고도화를 설정해야 한다는 필요성에서 진행되었다. 최근 수송 모형에서는 이동 수단 변경, 소비자 이질성, 무형 비용의 사용이라는 세 가지 주요 특징이 도입되는 추세이다(Blanco et al., 2019). 이 중 소비자 그룹 이질성은 기술 채택 성향 등 의사결정자의 특성 또는 나이, 성별 등 인구통계학적 차이에서 비롯되기도 하며, 개인의 특징 중 제한된 합리성, 비-최적화 휴리스틱, 비화폐적 선호 등 비화폐적인 특징과 각자 다르게 가지고 있는 내재적 할인율(Implicit discount rate) 등으로부터 비롯되기도 한다. 여기에 더해 이웃 효과 등의 사회적 영향과 정책 및 인프라 등의 외부적 영향도 개인의 행동과 의사결정에 영향을 미칠 수 있다는 연구 결과가 존재한다(McCollum et al., 2017). 이처럼 소비자 세분화의 기준이 될 수 있는 소비자 특성은 다양하나, 본 연구에서는 소득 수준을 선택하여 모형에 반영하고자 하였다. 다양한 연구 중 소비자에 초점을 맞추어 모형 내에 어떠한 특성을 반영할 것인지, 또 어떻게 반영할 것인지, 이를 해외 에너지 시스템 모형에서는 어떻게 반영하고 있는지를 확인하기 위해 선행연구를 소비자 특성 연구, 할인율 연구, 에너지 시스템 모형 연구의 세 갈래로 나누어 분석하였다.
1. 소비자 특성 연구
현재 국내 단위에서는 상향식 도로 수송 모형에 소비자의 특성을 반영한 연구를 다양하게 찾아보기에는 어려움이 있으며, 에너지 효율 기술에 관한 선행 연구 중에서는 주로 가정 내 TV, 가습기 등 가전제품의 선택 또는 장작이나 전기 등 연료원 선택에 대한 소비자 특성 연구가 부분적으로 진행된 것을 확인할 수 있다. 하지만 소비자의 자동차 채택 요인, 특히 에너지 효율적인 기술로 분류되는 전기차의 채택 관련 연구가 최근 들어 다양하게 이루어지는 추세이다. 수송 부문에서 에너지 효율적인 기술 확산의 주요 장애 요인으로는 (1) 높은 초기 비용과 긴 투자 회수 기간, (2) 기술에 대한 지식과 신뢰 부족, (3) 사회적 및 문화적 압박이 주로 언급된다(Napp et al., 2015).
Jang et al.(2021)의 연구는 친환경 자동차의 보급을 촉진하기 위해 친환경 차 구매자의 성향을 분석하고, 정부의 친환경 차 구매 보조금이 줄어들면서 이러한 보조금에 영향을 받는 구매자의 특성을 고려한 구매 의향을 분석하여 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이 연구는 친환경 차 구매 의향이 높은 구매자를 대상으로 구매 의도에 영향을 미치는 요인을 파악하고자, 이항 및 순서형 로지스틱 회귀분석(binomial and ordered logistic regression)을 사용하였다. 종속변수는 친환경 차 구매 의향(1: 매우 낮음 - 4: 매우 높음)과 국가 보조금 수준(1: 매우 낮음 - 4: 매우 높음)으로 설정하고, 개인 특성, 가구 특성, 업무 특성, 개인의식 및 태도 등 다양한 독립변수를 설정하여 분석하였다. 연구 결과에 따르면, 친환경 차 구매 의향을 높이는 주요한 개인 및 가구 특성 변수로 미혼, 높은 소득 수준과 학력, 다자녀 가구, 유아 자녀 보유, 아파트 거주, 자가용 보유, 장기 거주 등이 나타났다. 친환경 차 보조금의 영향 요인 분석 결과, 보조금의 영향을 많이 받는 구매자는 연령대가 높고 기혼이며, 소득이 낮고 학력이 높으며, 소규모 가구인 경우가 많았다. 또한, 출근 교통수단으로 승용차를 이용하는 직장인, 자가용을 보유하지 않거나 자영업에 종사하는 경우 보조금의 영향이 큰 것으로 나타났다. 이 연구는 친환경 차 구매 의향에 영향을 미치는 변수 중 소득 수준이 비교적 명확하게 나타났다는 점에서 중요한 시사점을 제공한다(Jang et al., 2021).
2. 할인율 연구
할인율은 시간에 따른 비용과 편익을 비교하는 개념으로, 인플레이션, 시간 선호, 위험 회피 등의 요인과 관련된다. 사회적 할인율은 정부의 기회비용 등을 반영해 에너지 시스템의 총비용과 편익을 평가하는 데에 사용되지만, 내재적 할인율은 소비자가 실제 투자 및 구매 결정을 내릴 때 고려하는 미래 기대 수익률을 반영하여 보다 현실적인 결과를 도출한다(Steinbach et al., 2015). 비교적 최근에 대중적으로 보급되기 시작한 무공해차는 구매 당시의 비용이 기존 기술인 내연기관 차량에 비해 고가이지만 연료비용은 저렴하다는 특수한 성질을 가지고 있는 에너지 효율 기술에 해당한다. 이런 경우 소비자의 선호와 선택이 더욱 복잡하게 작용할 수 있다. 연비만 고려한다면 무공해차를 선택하는 것이 합리적이지만, 모든 소비자가 그렇게 선택하는 것은 아니다. 이와 같이, 비용효율적 에너지 효율 잠재력과 실제 활용 사이의 차이를 ‘에너지 효율 격차’라고 부른다. 에너지 효율 격차에 관련된 연구에 따르면 최종 사용자는 시장 할인율로 평준화된 비용을 사용한 비용 효율성만으로 에너지 효율적 기술을 채택하지 않는다(McCollum et al., 2017). 따라서 에너지 효율 기술 채택을 방해하는 ‘장벽’이 미치는 영향을 반영하고자 하는 시도가 필요하다. 이처럼 가구의 소비 특성을 분석할 때는 사회적 할인율보다 소비자 개개인의 주관적 의사결정을 반영하는 내재적 할인율이 더 정확한 예측을 가능하게 한다. 과거부터 다양한 연구를 통해 소득 수준에 따라 할인율을 다르게 적용하는 것이 합당함이 증명되었다. 소득이 높을수록 신용 제약의 가능성이 작고, 위험 회피 성향이 적으며, 시간 선호에서 인내심이 높고, 에너지 환경 인식이 높은 것 등 다양한 요인이 소득과 내재적 할인율 간의 반비례 관계를 설명한다는 선행 연구도 존재한다. 내재적 할인율은 주로 소비자의 실험적 의사결정을 통해 추정되지만, 본 연구에서는 이를 직접 추정하지 않고 선행 연구의 값을 참고하여 소득 구간별 차별화를 도입하였다(Park et al., 2022).
3. 에너지 시스템 모형 연구
중장기적으로 정책을 수립하고 다양한 온실가스 배출 경로의 비용, 잠재력, 결과 등을 평가하는 방법으로 글로벌 통합 평가 모형(IAM) 또는 에너지 시스템 모형이 유용하게 사용되고 있다. 이러한 모형은 국내 단위에서 다양하게 형성되어 있지는 않지만, 글로벌 단위에서 보았을 때는 다양한 모형이 존재한다. 기존 모형은 합리적인 대표 소비자를 가정하여 에너지 소비 패턴을 예측하지만, 최근 연구 동향을 보면 소비자 행태 및 특징을 반영하는 경향을 확인할 수 있다. McCollum et al.(2017)는 대표적인 IAM 모델인 MESSAGE-Transport를 개선하여 소비자를 거주지, 기술 채택 태도, 차량 사용 강도에 따라 27개 그룹으로 세분화하고, 전기차 주행거리 불안, 충전 인프라 가용성 등의 비경제적 요인을 비효용 비용(Disutility cost)으로 환산해 반영했다. 분석 결과, 소비자의 행동 특성을 반영한 모델에서는 소비자 선호가 저탄소 차량 선택에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 비경제적 요인이 반영되는 경우 주행거리 불안 및 충전 인프라 부족이 주요 요인으로 작용해 전기차의 채택이 다소 감소하는 결과가 도출되었다. 또한, 소비자 행동을 반영할 경우, 지역별 차량 선택 결과가 크게 달라져 보다 현실적인 시나리오 예측이 가능하며, 연료 및 차량 선택이 다른 부문에도 영향을 미쳐 감축목표 달성을 위해 높은 탄소 가격이나 비가격 정책의 보완 필요성을 시사한다. 이 연구는 IAM에서의 합리성 가정에 도전하며 소비자의 복잡한 행동을 통합한 모델이 정책 결정자에게 신뢰할 수 있는 정보를 제공할 수 있음을 강조했다. 다만, 비경제적 선호를 일정하게 유지하는 등의 단순화 가정과 경형 차 부문에 한정된 연구 범위로 인해 모든 차량 및 부문에 결과를 일반화하기 어렵다는 한계가 있다(McCollum et al., 2017).
연구 방법 및 시나리오
1. 모형 구조
숙명여자대학교 연구진이 GAMS(General Algebraic Modeling System) 프로그램을 이용해 개발한 METER (Model for Energy Transition and Emission Reduction) 모형은 에너지 공급 및 수요 구조를 기술 수준에서 구현한 부분 균형 기반의 상향식 에너지 시스템 모형이다. 이 중 METER-Transport 모형은 도로 수송 부문을 대상으로 하며, 다양한 차량 기술 조합을 통해 주행거리 기반의 최종 서비스 수요를 충족하면서, 투자비용, 운영비용, 연료비용으로 구성된 총비용을 최소화하는 선형계획법(Linear Programming, LP)에 기반한 최적화 모형이다(Yeo et al., 2025).
모형은 승용차(LDV), 승합차(Bus), 화물차(Truck)를 포함한 다양한 차량 유형을 반영하며, 각 기술의 보급량, 에너지 소비량, 온실가스 배출량을 연도별로 분석할 수 있도록 설계되었다. 총비용 항목 중 투자 비용은 차량 신규 도입 시점에 일시적으로 발생하며, 차량의 감가상각 특성을 반영하기 위해 연간 회수비용(Cost Recovery Factor)을 적용하여 연도별로 환산된다. 운영비용은 차량 유지 및 관리에 필요한 비용으로, 투자비용의 5%가 차량 생존기간 동안 매년 발생하는 것으로 가정된다. 연료비용은 기술별 고정 연비, 연도별 연료 가격, 주행거리를 기반으로 산정되며, 주행거리는 용도별 차종별 연료별에 따라 차별화 되어있다.
차량의 생존기간은 Weibull 분포 기반의 생존확률함수(Plötz et al., 2012; Held et al., 2021)에 따라 설정되며, 이를 통해 각 연도별 차량의 생존률이 계산된다. 해당 생존률은 누적 등록대수 계산에 반영되어, 각 연도에 요구되는 서비스 수요(총 주행거리)를 충족하기 위한 기술별 차량 보유량 제약으로 작동한다.
그러나 기존 LP 기반 수송 모형은 선형 관계에 기반하여 소비자의 복잡하고 비선형적인 의사결정 행태를 단순화하는 한계를 가지며, 이로 인해 특정 저비용 기술에만 선택이 몰리는 ‘코너 솔루션(corner solution)’이 발생하거나 소비자 이질성이 반영되지 않는 문제가 있다(Ballestero, 2007). 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 의사결정 주체인 소비자를 연간 주행거리 수준에 따라 세분화하고, 차량 기술 선택에 미치는 영향을 모형 내에 반영하였다.
METER-Transport 모형은 차량의 연간 주행거리를 1,000km부터 80,000km까지 1,000km 단위로 나눈 총 80개 구간으로 세분화하고, 이 분포는 로그노말(log-normal) 분포를 따른다고 가정하였다(Jang et al., 2022). 이로 인해 주행거리가 짧은 소비자는 초기 구입 비용이 낮은 내연기관차나 하이브리드 차량을 선택하고 주행거리가 긴 소비자는 연료비용이 낮고 효율이 높은 전기차나 수소차를 선택하는 행태를 반영할 수 있게 된다. 이를 통해 단일 평균 소비자 가정을 탈피하여, 기술 선택의 현실성과 다양성을 확보하며, 보다 정밀한 차량 기술 보급량 조합과 온실가스 감축 경로를 도출할 수 있다. 이러한 METER-Transport 모형의 추가적 고도화를 위해 주행거리에 따른 소비자와 함께 소득 수준에 따른 소비자 선택의 다양성을 적용시키고자 하는 것이 본 연구의 목적이다.
2. 시나리오 정의
본 연구의 시나리오를 정리하면 Table 1과 같다. 본 연구에서는 기존 시나리오와 탄소세 시나리오, 크게 두 가지를 고안하였다. 기준 시나리오(S1)의 경우 소득 구간에 따라 다른 주행거리 분포가 적용되어 소득 구간에 따른 차이만 존재하는 시나리오이다. 할인율 시나리오(S2)는 이렇게 소득 구간에 따라 각기 다른 내재적 할인율을 적용하는 시나리오이다. 마지막으로 GDP 성장 시나리오(S3)는 소득 구간의 가구 비중이 시간이 지남에 따라 소득이 상승하는 방향으로의 변화를 반영하면서 소득 구간에 따라 각기 다른 내재적 할인율을 적용하는 시나리오이다. 탄소세 시나리오의 경우 앞선 기존 시나리오와 동일하게 소득 구간별 주행거리 분포-내재적 할인율-GDP 성장으로 가정은 같으나, 현재는 진행하고 있지 않은 수송 부문 탄소세 정책이 근미래에 시행되어 감축 유인이 생긴다는 가정이 추가된 배경에서 소비자 세분화 및 소득 상승이 이루어진다고 가정한다. 탄소세 전망의 경우 IEA의 Global Energy and Climate Model 보고서 중 2050년 순배출 제로 시나리오 달성을 위한 선진국의 탄소 가격을 참고하였다(IEA, 2024)1).
Table 1.
List of consumer segmentation scenarios
3. 소득구간별 주행거리 분포
소득 구간별 주행거리 분포를 도출하기 위해 사용된 주요 통계 자료는 2019년 기준 에너지 총조사에서 수집된 수송 부문 관·자가용 응답 마이크로데이터이다. 해당 자료는 ‘2018년 12월 31일 이전에 구매한 자가용 및 관용 자동차 차주’가 응답한 ‘2019년 한 해 동안의 차량 이용 행태’ 설문 자료이다. 이 중 관용으로 등록된 경우를 제외한 자가용 승용차 데이터를 사용하였으며, 주행거리와 1구간(월 100만 원 미만)부터 9구간(월 800만 원 이상)까지의 세후 기준 월평균 가구 소득을 주요 데이터로 활용하였다. 또한 주행거리 데이터와 맞는 소득 구간의 비중은 통계청의 소득 구간별 가구분포 비중 데이터를 활용하였다(KSIS, 2024). 기존 모델에서는 로그 노말(log-normal) 함수 분포 형태로 주행거리에 따른 소비자의 세분화가 적용되었다. 여기에 2019년 기준 에너지 총조사 보고서의 마이크로데이터(ESIS, 2020; KEEI, 2022)를 활용하여 소득 구간별 주행거리 분포를 도출하였다. 주행거리 분포 분석 결과 Figure 1과 Table 2에서 확인할 수 있듯이 소득 구간 1이 주행거리가 짧은 쪽에 다수 분포한 후 중간 주행거리 없이 주행거리가 긴 쪽에 다시 일부 분포하는 특징을 가진다는 것 외에 기타 소득 구간에서 주행거리와 소득 수준 간의 큰 차이를 확인할 수 없고, 둘 간의 상관관계를 도출하기에는 어려움이 있다는 결과가 나타났다.
Table 2.
Descriptive statistics of monthly driving distance by average monthly income (2019) (Unit: km)
4. 할인율 적용
소득 구간별 할인율은 Park et al.(2021)의 소득 구간별 내재적 할인율을 활용하였다. 선행 연구 원자료에서는 월 소득별 내재적 할인율 분포 값을 제시하고 있다. 해당 자료를 이용하여 가중평균을 통해 월 소득별 내재적 할인율 값을 도출하였다. 모형에서 할인율 적용에 따른 소득 구간별 차이를 확실하게 적용하기 위해 선형추세에 맞게 할인율을 일부 조정하여 Table 3의 수치와 같게 적용하였다. 이를 통해 평균 할인율을 적용했을 때의 모형 결과와 소득 구간별 할인율을 세분화했을 때의 모형 결과를 비교하였다.
Table 3.
Segmented discount rates by income level
5. 소득 수준 상승 가정
국내총생산(GDP)은 한 나라 안에서 일정 기간 새롭게 생산된 재화와 서비스의 시장가치를 합산한 것을 의미한다. 현재 METER 모형 내에서는 GDP 값을 활용하여 수요 전망을 진행하고 있으며, 추후 METER Transport 외에 전력/열 관련 METER 모형과의 결합까지 고려하였을 때 현재 모형에서 공통으로 사용하고 있는 GDP 전망을 활용하는 것이 적합하다고 판단했다. 또한, GDP 성장률을 가계소득 증가의 대리 변수로 활용하는 것이 모형 결과에 과도한 편향을 초래하지 않는다는 점도 기존의 여러 연구를 통해 확인할 수 있다. Wobst(2000)의 CGE/PE 모형 연구에서는 농업 생산성 증가가 총 GDP 및 가구소득에 동시적으로 승수 효과를 유도함을 보였으며, 이는 GDP와 가계소득 간의 양의 상관관계를 지지하는 근거로 작용한다. EU의 에너지 시스템을 분석하기 위해 개발된 상향식 모형인 JRC-EU-TIMES 모델에서도 에너지 서비스 수요 예측 시 GDP 성장률과 민간 소비 지출을 주요 외생 변수로 활용하고 있다는 점을 통하여 GDP를 가계 소득 증가의 근사값으로 사용하는 것이 분석의 신뢰성을 해치지 않음을 시사한다(JRC, n.d.). GDP 전망치는 2023년 산업통상자원부에서 발표한 제10차 전력수급기본계획에서 전력수요 모형 전망을 위한 입력 전제로 채택한 「2022-2026 국가재정운용계획」전망치를 반영하였다(MOTIE, 2023).
GDP 상승을 반영하여 소득별 가구 비중을 추정한 결과, 시간의 흐름에 따라 소득 구간 1, 2와 같이 소득이 낮은 구간의 비중은 줄고, 소득 구간 7, 8처럼 소득이 높은 구간의 비중은 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 2019년 저소득 구간인 소득 구간 1, 2 비중의 합은 24.7%였으나 2023년 19.6%로 감소하였다. 이런 흐름 그대로 추정 결과 역시 2030년 소득 구간 1, 2 비중의 합은 17.6%, 2040년 16.2%, 2050년 15.0%로 나타났다. 반면 2019년 고소득 구간인 소득 구간 7, 8 비중의 합은 22.1%였으나 2023년 30.8%로 증가하였다. 이런 흐름 그대로 추정 결과 역시 2030년 소득 구간 7, 8 비중의 합은 31.6%, 2040년 32.8%, 2050년 34.4%로 나타났다. 이 결과를 통해 시간의 흐름에 따라 국내 가구의 전반적인 소득 수준이 증가함에 따라 자가용 운영을 위한 교통비 지출 여력이 향상될 것으로 예측할 수 있다.
연구 결과
본 연구에서는 소득 구간을 저소득(1~2), 중소득(3~5), 고소득(6~8)으로 구분하여 2030년과 2050년 기준 S1-1에서 3, S2-1에서 3 시나리오의 휘발유 및 전기 승용차의 신규 보급 대수를 분석하였다.
1. 기준 시나리오
먼저, 기준 시나리오 내에서 3가지 시나리오(S-1~3)를 적용했을 때 2030년과 2050년 기준 소득 구간별 휘발유와 전기 승용차 신규 보급 대수 비교 결과는 Figure 2와 같다. 휘발유의 경우 할인율 세분화 적용 유무만으로는 신규 보급 대수의 차이가 크게 나타나지 않았으나 S1-1과 S1-2에서는 중소득 구간의 신규 보급 대수가 가장 큰 비중을 차지하다가, 소득 수준의 성장이 이루어져 소득이 높은 가구 비중이 증가하는 S1-3에서 고소득 구간의 신규 보급 대수 비중이 가장 높아지는 현상이 2030년과 2050년 모두에서 관측되었다. 이는 소득 수준의 전반적인 향상으로 저소득 구간 가구의 비중이 줄고 고소득 구간 가구의 비중이 증가한 것이 영향을 주어 고소득 구간에서 이전 시나리오보다 더 많은 차량을 구매하는 것으로 해석할 수 있다.
전기차의 경우 S1-1에서는 저소득 구간에서 가장 큰 비중을 차지하다가, S1-2와 S1-3으로 가면서 고소득 구간의 신규 보급 대수가 가장 큰 비중을 차지하는 결과가 관측되었다. 이는 주행거리 분포의 소득별 세분화에 사용한 자료에서 저소득 구간의 경우 자료의 수가 상위 소득 구간에 비해 적고 비교적 높은 주행거리부터 좁게 분포하는 것으로 추정되어 소득 1구간의 가구 중 높은 주행거리 구간에 해당하는 경우 전기차를 채택하게 되기 때문으로 해석할 수 있다. 이런 주행거리 분포가 적용될지라도 소득이 낮은 가구에 높은 할인율이 작용하여 전기차를 선택하지 않는 경우가 발생하였으며, 고소득 구간의 경우 상대적으로 낮은 할인율이 적용되어 신규 차량으로 전기차를 선택하는 비중이 증가한 것으로 해석할 수 있다. 할인율에 따른 차량 선택은 전반적인 가구 소득의 증가로 인해 효과가 더욱 크게 작용하여 S1-1에서는 중소득 구간과 고소득 구간 사이 차량 보급의 차이가 거의 나타나지 않았다가, S1-3에서는 둘 사이의 차이가 크게 벌어지는 것을 확인할 수 있다. 2030년에 비해 2050년 모든 구간에서 전기차의 유입이 줄어든 이유는 모형 내에서 하이브리드의 경우에만 연비 향상이 이루어지고 전기차의 경우 보수적인 전망을 활용하여 연비 향상이 이루어지지 않는다고 가정하여 장기적인 투자비 감소, 연비 향상에 의해 전망 후반 경쟁력이 역전되기 때문이라고 볼 수 있다.
2. 탄소세 시나리오
다음으로 탄소세 시나리오 내 3가지 시나리오(S2-1~3)를 적용했을 때 2030년과 2050년 기준 소득 구간별 휘발유와 전기 승용차 신규 보급 대수 비교 결과는 Figure 3과 같다. 기준 시나리오와 유사하게 S2-1과 S2-2는 신규 보급 대수의 차이가 크게 나타나지 않았다. 이 결과는 탄소세의 추가적 시행이 탄소세 시나리오 간의 비교에는 추가적인 영향을 미치지 않는 것으로 해석할 수 있다. 또한 S2-1, S2-2와 S2-3의 신규 보급 대수 결과를 비교했을 때 특히 저소득 구간과 고소득 구간에서 분명한 차이가 나타나는 결과는 동일하게 관측되었다. 역시 같은 맥락에서 S2-1과 S2-2에서는 중소득 구간의 신규 보급 대수가 가장 큰 비중을 차지하다가, 소득 수준의 성장이 이루어져 소득이 높은 가구 비중이 증가하는 S2-3에서 고소득 구간의 신규 보급 대수 비중이 가장 높아지는 현상이 2030년과 2050년 모두에서 관측되었다. 이는 소득 수준의 전반적인 향상으로 저소득 구간 가구의 비중이 줄고 고소득 구간 가구의 비중이 증가한 것이 영향을 주어 고소득 구간에서 이전 시나리오보다 더 많은 차량을 구매하는 것으로 동일하게 해석할 수 있다.
그러나 전기차의 경우에는 기존 시나리오와 다소 다른 결과가 관측되었다. 탄소세 정책을 시행한다는 가정에 단순히 소득별 주행거리 분포를 다르게 적용한 S2-1 시나리오에서는 저소득이 아닌 중소득 구간에서 가장 큰 비중을 차지하다가, 소득 구간별 내재적 할인율과 소득 수준의 상승을 가정한 S2-2와 S2-3으로 가면서 고소득 구간의 신규 보급 대수가 가장 큰 비중을 차지하는 결과가 관측되었다. 이는 탄소 저감 정책이 시행되어 그렇지 않을 때보다 낮은 주행거리 구간에 해당하는 소비자부터도 전기차를 채택하게 되는 주행거리의 분포 세분화가 영향을 미친 것으로 해석할 수 있다. 또한 저소득 구간보다 중소득 구간의 주행거리가 상대적으로 더 짧은 구간부터 분포되어 있어 이러한 차이로 인해 발생한 결과로 해석할 수 있다. 그리고 탄소세를 적용한 경우에도 마찬가지로 소득이 낮은 가구에 높은 할인율이 작용하여 전기차를 선택하지 않는 경우가 발생하였으며, 고소득 구간의 경우 상대적으로 낮은 할인율이 적용되어 신규 차량으로 전기차를 선택하는 비중이 증가한 것으로 해석할 수 있다. 이와 같이 할인율에 따른 차량 선택은 전반적인 가구 소득의 증가로 인해 효과가 더욱 크게 작용하여 S2-1에서는 중소득 구간이 고소득 구간보다 전기차 보급 수준이 더 높게 나타나다가, S2-3에서는 오히려 반전되어 고소득 구간의 보급 수준이 더 높게 나타나는 방향으로 둘 사이의 차이가 크게 벌어지는 것을 확인할 수 있다. 기존 시나리오(S1)와 탄소세 시나리오(S2)에서 또 하나 다르게 나타나는 점은 전기차의 역전 현상이 탄소세 시나리오에서는 나타나지 않는다는 점이다. 탄소세 부여 수준은 시간의 흐름에 비례하여 계속해서 증가하는 모습을 보이기 때문에 2030년보다 2050년 더 강력한 정책이 시행된다는 가정이 적용되어 전기차의 보급 수준이 후퇴하지 않고 더욱 증대되는 결과를 확인할 수 있다.
3. 기준 시나리오-탄소세 시나리오 비교
마지막으로, 소득별 주행거리 분포 및 소득별 할인율 적용과 소득 상승 가정을 모두 포함한 S1-3 시나리오와 탄소세 시행 가정을 추가한 S2-3 시나리오의 휘발유 내연기관, 그리고 전기차 신규 보급 대수를 비교한 결과는 Figure 4와 같다. 휘발유 내연기관차의 신규 보급 대수 감소 정도가 소득이 높아질수록 차이가 벌어져 고소득 구간에서는 2030년 S1-3 대비 S2-3에서 약 2.4만 대, 2050년에는 약 8.7만 대 감소하는 결과를 보였다. 반면, 전기차의 경우 탄소세가 적용된 S2-3에서 신규 보급이 현저히 증가하였으며, 특히 고소득 구간에서 2030년 S1-3 대비 S2-3에서 약 24천 대, 2050년에는 약 97천 대의 차이가 발생하였다. 이는 탄소세가 전기차 전환을 유도하는 효과적인 정책 수단으로 작용했음을 의미한다(Oh et al., 2023; Pan et al., 2025).
이러한 결과는 Figure 5와 같이 온실가스 배출량에서도 확인할 수 있다. 2030년 기준 탄소세 적용 전후 온실가스 배출량은 48백만tCO2eq와 47백만tCO2eq로 78만tCO2eq 차이를 보였으며, 2040년에는 47백만tCO2eq에서 43백만tCO2eq로 4백만tCO2eq 감소, 2050년에는 43백만tCO2eq에서 37백만tCO2eq로 7백만tCO2eq 감소하는 결과가 나타났다. 이를 통해 전기차 전환을 통한 탄소 감축이 포착되었음을 확인할 수 있다.
이처럼 종합적인 결과를 보면 소득 구간에 따라 자동차 구매 여력이 반영되어 저소득 구간보다 고소득 구간에서 자동차를 더 많이 구매하는 경향이 나타났다. 이러한 결과는 기존 연구에서도 확인된다. Pierce et al.(2020)은 저소득 가구의 경우 차량 구매 여력이 낮고, 고소득층에서 차량 구매 비율이 상대적으로 높다고 분석하였다. 또한, 친환경차 구매를 위한 보조금 제도가 존재하더라도 저소득층은 정보 부족, 복잡한 신청 절차, 금융 접근성 제약 등으로 인해 실제 보조금 수혜율이 낮아 구매로 이어지기 어려운 한계를 지닌다고 지적하였다.
이러한 맥락에서 볼 때, 차량 구매 결정은 소득 수준뿐 아니라 가격 신호와 같은 정책 수단의 영향을 함께 받는다. 실제로 탄소세가 적용된 시나리오에서는 휘발유 내연기관차의 신규 보급 대수가 감소하는 경향이 나타났으며(Yadav et al., 2024), 이는 가격 변화가 소비자의 기술 선택에 실질적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
결론 및 향후 연구 방향
본 연구는 탄소중립 달성에 있어서 핵심이 되는 도로 수송 부문에 주목하여 상향식 선형계획법 모형을 이용하였다. 기존 연구에서 지적된 대표 대리인 접근법의 한계를 극복하기 위해 소득별 내재적 할인율을 적용하여 보다 현실적인 분석이 가능하도록 모형을 개선하였다. 연구 결과, 소득 수준은 자동차 구매 여력에 영향을 주고, 특히 친환경차 보급에 중요한 영향을 미치며, 시간이 지남에 따라 이루어지는 전반적인 소득 상승이 친환경차 보급을 더욱 촉진하는 경향이 확인되었다(Pierce et al., 2020; Linn and Shen, 2021). 특히 탄소세 정책이 추가되었을 때 내연기관차의 보급이 감소하고 전기차의 보급이 증가하는 효과가 더욱 뚜렷하게 나타났다. 이를 통해 소비자의 소득 수준에 따른 세분화가 친환경차 보급 전략 수립에 필수적임을 시사하며, 소득별 차등 보조금 및 세제 정책을 통해 초기 투자 부담을 완화하고 정보 접근성 및 신청 절차 단순화가 병행된다면 효과적인 정책 대안이 될 수 있음을 제시하였다(Pierce et al., 2020).
본 연구는 소득 수준과 주행거리를 기준으로 소비자 세분화를 진행하였으나, 향후 연구에서는 연령, 주거 형태, 자산 수준, 가구 구성, 학력, 차량 보유 대수 등 다양한 사회경제적 요인을 반영하여 보다 정교한 소비자 유형을 모형에 추가할 필요가 있다. 또한, 친환경차 보급을 촉진하는 데 중요한 요소인 충전 인프라와의 관계를 분석하여, 전기·수소차 인프라 확충이 차량 보급에 미치는 영향을 시나리오화할 필요성이 있으며, 현실적으로 소득 수준이 낮은 경우 신차가 아닌 중고 자동차를 구매할 것이라는 가능성을 고려하여 이를 모형에 적용하면 현실 반영 정도를 추가로 높일 수 있을 것이다. 마지막으로, 본 연구는 도로 교통 중심의 분석을 수행하였으나, 소득 수준이 철도, 항공, 해운 등 다양한 수송 수단 선택에 미치는 영향을 통합적으로 고려하는 연구가 필요하다. 향후 연구를 통해 보다 현실적인 수송 모형을 개발하고, 이를 기반으로 탄소중립 목표 달성을 위한 효과적인 정책 수립에 기여할 수 있기를 기대한다.
