[논문]순서형 로짓 모형을 활용한 택시환승할인수요에 관한 고찰

김기영; 정헌영

doi:10.12652/ksce.2018.38.5.0685

순서형 로짓 모형을 활용한 택시환승할인수요에 관한 고찰
A Study on the Demand of Taxi Transfer Discount Using Ordinal Logistic Model 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.38 no.5, 2018년, pp.685 - 692

김기영 (부산광역시의회 입법정책담당관실) , 정헌영 (부산대학교 도시공학과)

초록
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부산시는 택시활성화를 목표로 신규 택시이용 수요를 창출하기 위해 2017년 10월부터 전국최초로'택시환승할인'을 실시하였다. 그러나 환승할인 금액이 적고 결재수단이 선불카드에 한정된 문제 등으로 이용실적이 적어 정책이 제대로 시행되고 있다 보기 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 택시환승할인 이용실태, 택시환승할인요금 수준에 따른 이용의사를 조사하였으며, 이를 토대로 순서형 로짓 분석을 활용한 택시환승할인 이용의향 모형을 구축하여 정책에 미치는 주요요인을 파악하였다. 분석 결과 택시환승 할인 결제수단을 교통요금 지불의 대다수를 차지하는 후불교통카드(신용카드)를 제외한 것이 이용률 저조의 가장 큰 요인이며 향후 후불교통카드까지 혜택 확대 시 잠재수요가 극대화될 것으로 보인다. 또한 택시환승할인 이용에는 결제수단, 통행목적, 주교통수단, 1주일간 택시이용횟수, 연령대, 한 달 교통비, 택시환승할인요금 순으로 영향을 미치고 있는 것으로 파악되었으며 택시환승할인요금 변동에 따른 수요의 가격탄력성을 조사한 결과 1,550원까지는 택시환승 할인금액 증가대비 적정 이용수요 증가를 기대할 수 있을 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Busan city implemented 'taxi transfer discount system' since October 2017 in order to create for new demand taxis. However, due to the low transfer discount amount and limited payment method to prepaid cards, it is difficult to attain the aim. In this study, we investigated the usage status of taxi transfer discount system and the intention to use taxi transfer discount system according to the discount amount level. We established a model of intention to estimate demand of taxi transfer discount using ordinal logistic model. The results of analysis are as following. The critical reason for low usage was to limit taxi transfer discount payment methods to prepaid cards other than post-paid cards which is used for most transportation payment. It was found that the discount rate for taxi transfers was affected in order of payment method, the purpose of the travel, major transportation, frequency taxi use, age, transportation costs, and the discount of taxi transfers. Also, the taxi transfer discount could be expected to increase to 1,550 won based on the price elasticity of demand due to changes in taxi transfer discount rate.

주제어

표/그림 (11)

표 Table 1. Current Status of Public Transportation Payment Method in Busan (as of 2017)
표 Table 2. Current Status of Prepaid Traffic Cards and Postpaid in Busan (as of 2017)
표 Table 3. Taxi Transfer Discount use Performance
표 Table 4. Survey Overview
표 Table 5. Comments on Taxi Transfer Discounts and Results of Questionnaire Survey
표 Table 6. Problem with Taxi Transfer Discounter Plan in Busan
표 Table 7. Configuration of Variables
표 Table 8. Ordinal Logit Model Analysis Results
표 Table 9. Estimation of Taxi Transfer Discount Based on Discount Rate
그림 Fig. 1. Use Probability According to Discount Amount
그림 Fig. 2. Demand Price Elasticity of Discount Amount

AI 본문요약
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문제 정의

새로운 정책이 목표를 달성하기 위해서는 정책의 수혜대상자의 행태분석 등을 통하여 세부적인 시행방법을 충분히 검토하는 사전준비가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 택시환승할인의 이용실태를 살펴보고 이용자가 택시환승 할인 결정에 영향을 미치는 제반요인을 파악함으로써 향후 정책 방향에 필요한 사항을 제시하고자 한다.
본 연구는 2017년 10월 시행한 ‘택시환승할인제’를 대상으로 이용환경과 함께 이용여부 결정에 영향을 미치는 주요요인을 대해 검토해 보고자 한다.

가설 설정

이에 택시환승할인 이용의향을 종속변수로, 택시환승할인요금과 한 달 교통비, 연령, 통행목적, 주 교통수단, 1주일간 택시 이용횟수 및 지불수단을 독립변수로 구성하였으며, 각 변수에 대한 구체적인 설명은 Table 7과 같다. 단, 택시환승할인 적용은 선불카드 이용 시에만 적용되는 것으로 가정하였다.

제안 방법

선정된 변수들을 활용하여 택시환승할인금액 변화에 따른 택시환승할인 이용확률을 예측하기 위한 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 결과는 Table 8와 같다.
이를 위해 부산시민 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 설문조사를 통해 수집된 리커트형 응답을 회귀식으로 처리하는데 용이한 순서형 로짓모형을 활용하여 택시환승할인 이용의향 모형을 구축하여 이용여부에 미치는 주요요인을 파악하였다. 이와 함께 택시환승할인 요금의 변화에 따른 이용자의 이용률 변화를 파악하여 수요의 가격탄력성을 분석함으로써 환승할인 정책에 효율성을 기할 수 있는 적정환승할인금액을 산정한다.
이에 본 연구에서는 택시환승 이용자의 개인특성과 정책에 대한 선호 등이 택시환승할인 이용에 어떤 요인들이 영향을 미치는지를 실증분석하기 위해 Ordinal Logit Model (순서형로짓모델)을 사용하고, 택시환승할인에 영향을 미치는 독립변수간의 odds–ratio를 상호 비교하여 우선순위를 파악할 수 있도록 하였다.
설문조사결과를 바탕으로 택시환승할인 이용에 미치는 요인을 알아보기 위해 순서형 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이에 택시환승할인 이용의향을 종속변수로, 택시환승할인요금과 한 달 교통비, 연령, 통행목적, 주 교통수단, 1주일간 택시 이용횟수 및 지불수단을 독립변수로 구성하였으며, 각 변수에 대한 구체적인 설명은 Table 7과 같다. 단, 택시환승할인 적용은 선불카드 이용 시에만 적용되는 것으로 가정하였다.
이를 위해 부산시민 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 설문조사를 통해 수집된 리커트형 응답을 회귀식으로 처리하는데 용이한 순서형 로짓모형을 활용하여 택시환승할인 이용의향 모형을 구축하여 이용여부에 미치는 주요요인을 파악하였다. 이와 함께 택시환승할인 요금의 변화에 따른 이용자의 이용률 변화를 파악하여 수요의 가격탄력성을 분석함으로써 환승할인 정책에 효율성을 기할 수 있는 적정환승할인금액을 산정한다.
조사는 ‘택시환승할인’시행 후 1개월 경과한 2017년 12월 5일부터 20일까지 총 15일간 실시하였으며, 설문방법으로는 조사 이전에 성실히 응답할 여부를 먼저 파악하여 1:1 면접조사를 실시하여 응답자의 이해를 높였다.
추정된 이용률을 활용하여 택시환승할인요금 변화에 따른 택시이용 수요의 변화를 살펴보기 위해 탄력성 분석을 실시하였다. 먼저 Table 9에서 추정된 값 중 ‘이용’및 ‘반드시 이용’의 합계를 활용하여 택시할인요금 변화에 따른 이용확률을 Fig.

대상 데이터

본 연구에서는 부산시가 시행한‘택시환승할인’에 대한 시민의식을 파악하고자 부산시민 300명을 대상으로 설문조사를 실시하였다.
한편 본 연구에서 사용된 기초 통계자료는 부산시와 택시조합이 보유하고 있는 택시기본현황, 환승 및 교통카드 이용실적, 택시환승할인 이용실적 자료를 활용하였다.

데이터처리

설문조사결과를 바탕으로 택시환승할인 이용에 미치는 요인을 알아보기 위해 순서형 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이에 택시환승할인 이용의향을 종속변수로, 택시환승할인요금과 한 달 교통비, 연령, 통행목적, 주 교통수단, 1주일간 택시 이용횟수 및 지불수단을 독립변수로 구성하였으며, 각 변수에 대한 구체적인 설명은 Table 7과 같다.

성능/효과

넷째, 택시환승할인 이용에 영향을 미치는 요인은 결제수단, 통행목적, 주교통수단, 1주일간 택시이용횟수, 연령대, 한 달 교통비, 택시환승할인요금 순으로 나타났다. 특히 택시환승할인요금의 경우 B 추정값이 낮게 나타났는데, 타 변수들의 경우 더미화를 통해 계수값을 추정하였으나 할인요금은 원 단위의 변화를 검토하였기 때문이라 사료된다.
둘째, 시민들이 택시환승할인 방법이 복잡하다고 인식하고 있으며, 요금지불수단이 선불교통카드로 한정된 것을 가장 큰 문제점으로 지적하고 있으므로 택시환승할인 이용을 확대하기 위해서는 결재수단을 후불교통카드까지 확대하는 것이 시급하다. 특히 시민들이 환승할인 혜택을 받기위해 선불카드에서 후불교통카드로 바꿀 의향이 적고 후불교통카드가 택시환승할인이 가능할 때 이용 의향이 많은 것을 감안할 때 환승할인방법의 안내, 선불교통카드 이용 홍보 보다는 환승할인 결재수단을 후불교통까지 확대가 우선되어야 할 것이다.
002로 나타났다. 따라서 할인금액이 증가할수록 택시환승할인 이용 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 현재 택시는 일반 대중교통수단에 비해 상대적으로 교통비용에 대한 부담이 높지만 어디서든 쉽게 탑승할 수 있다는 장점이 있어, 택시환승할인 금액이 높아져 개인이 부담해야하는 비용이 낮아진다면 택시환승을 이용할 확률이 높아지는 것이라 해석할 수 있다.
따라서 할인요금을 1,550원까지는 환승할인요금 할인 증가폭과 비교해 환승할인 수요 증가폭이 높아 정책시행의 효과가 상대적으로 높을 것으로 판단된다.
또한 통행목적이 출퇴근·등하교인 경우 그 외 통행에 비해 택시환승할인 이용 확률이 1.339배 높아지는 것으로 나타났다.
먼저 모형 적합 정보를 나타내는 모형 적합(MF Test)과 평행성 검정(TPL Test) 결과를 살펴보면, 유의수준이 0.000으로 나타나 모형이 적합함을 확인할 수 있다. 또한 모형의 설명력을 나타내는 ρ²값은 0.
먼저, 부산시 택시환승할인 실적을 살펴보면 할인금액이 500원인 2017년 11월부터 2018년 4월까지는 일일 평균 333건이고, 환승할인금액이 1,000원인 2018년 5~6월에는 일일 평균 466건으로 환승 할인 500원 추가 혜택에 택시환승 실적이 일일 133건, 40.0%가 증가하였다.
선불카드 이용실적을 살펴보면 택시환승할인제 시행하지 않았던 2017년 1월부터 10월까지 월평균 51,338건이 사용되던 것이 환승할인으로 500원을 지원한 2017년 11월부터 2018년 4월까지 월평균 57,446건이 사용되어 선불카드 사용이 12.0% 증가하였으며, 환승할인금액이 1,000원을 늘어난 2018년 5월부터 6월까지는 월평균 68,988건이 사용되어 선불카드 사용이 환승할인 시행 전에 비해 34.6%가 늘어났다.
셋째, 택시환승할인 적정수준은 할인금액이 500원은 적다고 인식하고 있으며, 금년 5월 환승할인금액을 1,000원으로 100%로 인상하였음에도 불구하고 이용시민이 일평균 333명에서 466~467명으로 130여명 증가에 그친 것을 감안한다면 택시환승할인 이용을 유도하기 위해 택시환승할인액을 상향 조정 할 필요가 있을 것으로 판단된다. 다만, 효율적인 정책시행을 위해서는 할인금액 증가율 대비 이용수요 증가율이 높은 1,550원까지는 할인금액 조정을 검토해 볼 필요가 있다.
상세히 살펴보면, 할인요금이 증가할수록 탄력성이 커지는 것을 확인할 수 있다. 이 때, 할인요금이 약 1550원이 되는 지점이 탄력성의 절대값이 1이 되는 단위탄력점으로 나타났으며 Fig. 2를 보면 해당 지점의 이용률이 약 85%로 추정된 것을 확인할 수 있다.
첫째, 설문을 통해 살펴본 택시환승할인 정책에 대한 부산시민의 반응은 우호적이라 판단된다. 다만, 입장을 보류하는 응답자가 다수 있어 향후 정책의 시행방향과 결과에 따라 찬반 여론이 변화할 가능성이 높으므로 지속적인 정책수행을 위해서는 정책의 타당성을 확보하고 택시활성화와 시민이용편의를 확보하는 노력이 필요하다.
택시환승할인 금액의 적정성에 대한 응답으로 500원 환승할인에 대해 ‘할인금액이 적다’는 응답이 51.3% (매우적음 15%, 적음 36.3%), ‘보통이다’이 45.7%, ‘할인금액이 높다’는 응답이 3.0%(높음 2.3%, 매우높음 0.7%)로 시민들은 대체로 환승할인 금액이 높지 않아 상향조정이 필요하다 인식하고 있는 것으로 조사되었다.

후속연구

첫째, 설문을 통해 살펴본 택시환승할인 정책에 대한 부산시민의 반응은 우호적이라 판단된다. 다만, 입장을 보류하는 응답자가 다수 있어 향후 정책의 시행방향과 결과에 따라 찬반 여론이 변화할 가능성이 높으므로 지속적인 정책수행을 위해서는 정책의 타당성을 확보하고 택시활성화와 시민이용편의를 확보하는 노력이 필요하다.
125배 감소하는 것으로 나타나 연령대가 높을수록 택시환승할인에 부정적으로 반응하는 것으로 해석할 수 있다. 이는 연령대가 낮을수록 월평균 개인소득이 낮은 경향이 있어 요금 할인에 민감하게 반응하고, 택시환승할인 혜택을 적용받기 위해서는 최소 1회 이상의 환승통행이 발생하여야 하는데 연령대가 높을수록 가격 할인보다 고급교통수단 이용에 따른 이동 편의가 더 큰 영향을 미치기 때문이라 생각되나 향후 세밀한 검토가 필요하다.
한편 향후 제도개선으로 택시환승할인제 이용이 보편화 될 경우 재정 투입 확대가 예상되는 만큼 활성화 이후 시민들의 평가에 대한 연구가 필요하며 재정투입 적정규모를 감안한 제도 활성화 방안에 대한 추가 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	순서형 로짓 모형이란 무엇인가?	사회현상의 복합적이고 다양한 반응들을 과학적으로 분석하기 위해 다양한 종류의 계량적 분석 모델이 사용되고 있다. 그 중 순서형 로짓 모형(Ordered Logit Model)은 종속변수가 연속형이 아닌 서수형 데이터, 즉 상대적 순서만 알려진 데이터를 활용할 경우 사용되는 모형으로, 설문조사를 통해 수집된 리커트형 응답을 회귀식으로 처리하는데 용이한 모형이다.
	부산시가 시행하고 있는 택시환승할인제의 할인 금액은?	부산시가 시행하고 있는 택시환승할인제는 버스나 지하철과 같은 대중교통수단을 먼저 이용한 후 택시로 환승함과 동시에 선불교통카드로 결제했을 때 택시요금에서 일정금액을 할인해주는 제도로 2017년 10월 30일부터 시행하고 있다. 시행 초기에는 택시환승할인 금액을 500원으로 하였으나, 이 후 저조한 이용률을 높이기 위해 2018년 5월 1일부터 환승할인 금액을 1,000원으로 인상하였다.
	교통카드의 장점은?	Table 1은 대중교통 요금지불수단 이용현황으로 교통카드는 대중교통수단간 환승 시 할인을 받을 수 있는 장점이 있어 현금보다 많이 이용되고 있는 실정이다. 교통카드 중에서도 후불교통카드가 선불교통카드보다 버스는 17%, 도시철도는 36% 가량 더 많이 이용되고 있는데 이는 후불교통카드의 경우 미리 현금을 충전해야 하는 불편이 없고 신용카드를 기능과 동시 사용할 수 있어 편리하기 때문으로 판단된다.

참고문헌 (10)

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Kang, S. U., Park, J. W., Ku, S. J., Pakr, S. J. and Choi, E. J. (2013). "Taxi operations in world cities and policy implications for Korea." The Korea Transport Institute (in Korean).
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상세보기
Song, J. R., Lee, S. H. and Kim, S. J. (2009). "A study on the discount fare of taxis transfer system." Gyeonggi Research Institute policy study, pp. 1-1 (in Korean).
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상세보기
Yeon, J. Y. and Ju, J. H. (2015). "User-centered taxi service improvement directions." Monthly KOTI Magazine on Transport, Vol. 211, pp. 52-57 (in Korean).

저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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