가구소득을 고려한 가구통행발생모형 개발

김채만; 좌승희

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자료유형: 연구보고서

저자정보: 김채만 (경기개발연구원) 좌승희 (경기개발연구원)

저널정보: 경기연구원 경기연구원 기본연구 기본연구 2009-11

발행연도: 2009.11

수록면: 1 - 1 (123page)

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연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

가구소득을 고려한 가구통행발생모형 개발

김채만 , 이진우 대한교통학회 학술대회지 2010.02 학술대회자료

2009

가구소득을 고려한 가구통행발생모형 개발

김채만 , 좌승희 경기연구원 기본연구 2009.11 연구보고서

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통행발생은 교통수요예측의 4개 단추 중 첫 단추이다. 첫 단추가 잘못 끼워지면 다음 단추를 잘 끼울 수 없다. 교통수요예측의 첫 단추인 통행발생에 대한 관심이 상대적으로 낮다. 기존 통행발생모형은 사회적 요인인 연령별 인구를 주변수로 사용하고 있다. 이모형은 장래 노령화로 인한 경제활동인구 감소를 잘 반영할 수 있으나 소득증가에 따른 통행량 증가를 반영하지 못하는 문제점을 갖고 있다. 우리나라의 가구소득은 급속히 증가하여 왔으며, 장래에도 증가는 계속될 것으로 전망된다. 가구소득 증가에 따라 친교, 문화 및 교육 통행이 증가한다.
본 연구에서는 2006년 가구통행실태조사 자료의 통계적 분석을 통해 다음 4가지 사항을 입증하였다. 첫째는 가구소득 증가는 목적통행 발생률을 증가시킨다. 통행목적별로는 가구소득증가는 필수통행보다는 선택통행의 증가에 더 많은 영향을 미치고, 상위 가구소득간 보다는 하위 가구소득간 목적통행 발생률 차이가 큰 것으로 분석되었다. 둘째는 목적통행 발생률은 지역별로 차이가 있다. 따라서 가구통행발생모형은 지역별로 구분하는 것이 바람직하다. 셋째는 가구승용차보유대수 증가에 따른 목적통행 발생률 증가는 통계적으로 입증되지 않았다. 따라서 통행발생모형에 가구소득이 가구승용차보유대수보다는 더 적합한 변수이다. 넷째는 가구소득 증가는 목적통행 통행거리를 증가시킨다. 특히 출근통행은 가구소득 증가에 따른 통행거리 증가가 뚜렷이 나나났다. 동일 가구소득 내에서 거주지별 출근통행 통행거리 차이가 뚜렷이 나타났다. 출근통행 평균통행거리는 경기가 14.1㎞, 서울은 10.6㎞, 인천은 11.2㎞로 나타났다.
가구통행실태조사자료 분석결과를 토대로 가구의 목적통행 발생률을 종속변수로 하는 가구통행발생모형을 추정하였다. 가구통행발생 모형은 종속변수가 가산자료이기 때문에 가산자료 모형을 사용하였으며, 모형검증 결과 과산포가 존재하기 때문에 음이항 회귀모형이 가장 적합한 것으로 나타났다. 음이항 회귀모형으로 구축한 통행발생 모형을 이용하여 가구소득의 한계효과와 가구소득 시나리오별 수도권 장래 목적통행 발생량을 예측하였다. 가구소득의 한계효과는 가구소득이 1계급 올라가면 가구의 목적통행은 0.47통행, 가구의 필수통행(출근과 등교)은 0.14통행 증가하는 것으로 분석되었다. 가구소득 계급별 가구의 50%가 상위계급으로 소득이 증가 하면 수도권의 총목적통행량은 가구소득증가 미반영시보다 3.78%증가하는 것으로 분석되었다.
본 연구결과 가구소득 증가는 통행발생량 및 통행거리와도 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 교통수요예측 및 경기도 교통정책수립시 다음과 같은 3가지 정책건의를 하고자 한다. 첫째 통행발생 모형에 경제적요인의 반영을 의무화 하여야 한다. 우리나라의 교통수요예측 모형은 대부분 가구소득을 반영하지 않고, 사회지표인 고령화를 반영하는 모형을 사용하고 있다. 이 같은 모형구조는 세계최고의 고령화 속도가 예상되는 우리나라의 장래 통행발생량 감소로 나타나고 있어 새로운 교통시설 공급을 위한 타당성 확보가 불가능하다. 둘째 가구통행실태조사 항목에 가구소득에 대한 설문항목 표준안 마련이 필요하다. 통행발생모형에 경제적 요인을 반영하기 위해서는 설문조사의 가구소득 항목의 계급 설정에 신중을 기해야 한다. 그동안 가구통행실태조사의 가구소득 항목은 피설문자가 의도적 오(誤)기입 확률이 높다는 인식하에 항목의 계급 설정에 관심이 낮았다. 그러나 외국의 경우 가구소득 설문항목을 위한 계급을 평균가구소득을 기준으로 4등분하는 표준안을 설정하여 사용하고 있다. 셋째 교통수요예측에서 경제적 요인에 대한 가정이 가능하도록 하여야 한다. 장래수요예측에 경제적 요인을 반영하기 위해서는 장기적 경제상황에 대한 가정이 전제 되어야 한다. 교통수요예측의 최종목표 연도인 기준년도 30년 후의 경제지표에 대한 예측치가 없기 때문에 경제적 요인을 반영하기 어렵다. 따라서 경제적 요인에 대한 가정 하에 교통수요예측을 수행하고, 경제적 요인의 변화발생시 수정 가능토록 하여야 한다.

Trip generation is the first button of 4 buttons of traffic demanding forecasting. If the 1st button is misplaced then the next button won't be placed properly. Interest toward trip generation which is the 1st button of traffic demanding forecasting is relatively low. Preexisting model of trip generation model uses age group population as major variable which are social factors. This model is able to reflect reduction on economically productive population due to future aging but has a problem of not able to reflect increase on trip generation due to income increase. Household income of Korea had increased rapidly and it's expected to keep increasing in the future. Due to increase on household income, friendly relations, culture and education trip increase.
This research proved following 4 subjects through statistical analysis on actual condition of household trip survey in 2006. First, intentional trip rate increase due to increase on household income. In terms of trip intentions, increase on household income affected more toward trip selection instead of compulsory trip, and it was analyzed as trip intentions of lower household income had more incidence compare to upper household income. Second, trip rate has difference depends on region. Therefore it will be wise to classify the model of household trip generation depends on region. Third, increase on trip rate due to increase on number of automobile possession on household was not proven statistically. Therefore household income over trip generation model is more proper variable. Fourth, increase on household income increases trip length of intentional trip. Especially commuting trip showed obvious increase on trip length due to household income increase. Trip length over commuting trip difference depends on residency showed obvious difference. Average trip length on commuting trip was calculated as 14.1㎞ in Gyeonggi province, 10.6㎞ in Seoul, and 11.2㎞ in Incheon.
Household trip generation model was presumed which was based on trip rate as dependent variable in basis of analysis result of basic data on examination over household trip reality. Model of household trip rate used addition data model since its dependent variable is addition data, Negative binomial regression model was regarded as most proper one since overdispersion exist as result of model verification. By using trip generation model that was structured by negative binomial regression model limitation effect of household income and future trip rate of national capital region depends on scenarios of household income. Limitation effect of household was analyzed as if a level of household income is raised then 0.47 increase on trip rate of household, compulsory trip of household (commuting and school attendance) raised 0.14. If income increase as top 50% over household income depends on level of household income, it was analyzed as total number of intentional trip rate of national capital region increase 3.78% more than non reflection of household income increase.
It was analyzed as special statistic quality analysis over household trip condition research data and household income resulted by construction of household Trip Generation model were affecting over trip occurrence and trip length. Therefore reflection of household income variable in terms of traffic demanding forecast should be obligated.

#가구통행발생모형 #가구소득 #가산자료모형

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