Transportation Engineering

KSCE JOURNAL OF CIVIL AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING RESEARCH. October 2021. 559-569
https://doi.org/10.12652/Ksce.2021.41.5.0559

ABSTRACT


MAIN

  • 1. 서 론

  •   1.1 연구의 배경 및 목적

  •   1.2 연구의 방법

  • 2. 선행연구 고찰

  • 3. 연구 설계

  •   3.1 이용자 집단별 차이검증

  •   3.2 연구모형 및 가설 설정

  •   3.3 변수의 조작적 정의와 측정변수

  •   3.4 설문조사 개요

  • 4. 실증 분석

  •   4.1 이용자 집단별 특성

  •   4.2 신뢰도 분석(Reliability Analysis)

  •   4.3 타당도 분석(Validity Analysis)

  •   4.4 연구모형의 평가 및 가설검증

  • 5. 결론 및 향후 연구과제

1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

경찰청은 2016년에 도시지역 교통사고를 감소시키기 위하여 안전속도 5030 정책을 포함한 교통인프라 구축 기본계획을 수립하였다. 그러나 안전보다는 교통흐름을 중시하는 오랜 관행으로 인하여 각 지자체에서는 안전속도 5030 정책을 공격적으로 추진하지 못하다가 2019년 11월에 부산시가 전국 최초로 부산 전역에 적용하였고, 2021년 4월에 전국으로 확대 시행하게 되었다. 그러나 안전속도 5030 정책 시행 이후, 특히 이동성의 저하로 정책에 대한 시민의 불만이 제기되었고, 이와 같은 상황에서 기존의 교통사고, 통행시간 등의 정량적 지표에 대한 평가만으로 정책을 지속적으로 유지하기에는 한계가 있어 보인다. 제한속도의 설정기준은 시민들의 생활에 있어 도로서비스의 안전성, 이동성, 경제성 등 여러 요인과 밀접한 관련성이 있기 때문에 다양한 시민들의 의견을 수렴해서 정책을 추진하는 것이 중요하다.

따라서 본 연구에서는 안전속도 5030 정책 시행으로 시민들이 체감하는 도로서비스의 만족도와 정책수용도 간의 영향관계를 파악하기 위해 도로이용자 집단별 안전속도 5030 정책수용도 평가모형을 개발하고자 하였다. 평가모형은 구조방정식 모형을 바탕으로 기존의 정량적 지표의 평가에서 벗어나 시민들이 느끼는 도로서비스의 정성적인 측면을 반영하고, 이를 근거로 안전속도 5030 정책 수용에 영향을 미치는 중요 요인을 도출하여 시민들의 정책 수용도를 높일 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

1.2 연구의 방법

본 연구는 안전속도 5030 정책수용도에 영향을 미치는 도로서비스의 주요 요인을 분석하기 위해 안전속도 5030 정책수용도 평가모형을 개발하였다. 본 연구의 연구 방법은 다음과 같다.

첫째, 안전속도 5030, 도로서비스, 정책수용도와 관련된 이론 및 선행연구의 고찰과 전문가 설문조사를 통해 연구의 착안점과 평가항목을 도출하였다. 둘째, 선행연구를 토대로 평가항목을 측정하기 위한 변수의 조작적 정의 및 측정변수를 선정하였다. 셋째, 선정된 측정변수를 바탕으로 설문지를 구성하고, 부산광역시 시민들을 운전자 집단과 비운전자 집단으로 분류하여 이들을 대상으로 도로서비스의 만족도와 정책수용도에 대한 설문조사를 시행하였다. 넷째, 조사된 자료를 바탕으로 신뢰도 분석, 요인분석을 통하여 평가항목의 신뢰성 및 타당성을 검증하였다. 다섯째, 종합화된 평가항목에 대해 구조방정식을 활용하여 안전속도 5030 정책수용도의 주요 영향요인 및 영향력을 도출하고, 이를 근거로 정책수용도를 높일 수 있는 방안을 제시하였다.

2. 선행연구 고찰

본 연구에서는 안전속도 5030, 도로서비스, 정책수용도와 관련한 선행연구를 검토하였다.

첫 번째로 안전속도 5030과 관련한 연구들을 검토한 결과, Lee et al.(2002)은 도로에 있어서 속도 제한이 부적절하게 이루어지면 속도 편차의 증가로 교통사고를 발생시킬 수 있어 제한속도의 설정에 신중을 기해야하는데, 특히 대부분의 운전자들이 이를 수용할 수 있는 속도를 제한속도로 지정해야함을 강조하였다. Kwon(2003)은 교통량과 교통법규단속은 교통사고에 영향을 미치는 반면, 제한속도의 완화는 교통사고에 영향 미치지 않는다는 결과를 제시하였다. Yoon(2020)은 제한속도 하향으로 지방부 도로의 교통사고는 감소한 반면, 도시부 도로의 교통사고는 증가하여 도시부 도로에서 안전속도 5030 정책의 실효성이 낮은 것으로 나타나 이에 대한 정책 보완의 필요성을 강조하였다.

도로서비스와 관련한 연구에서는 Jung et al.(1998)은 지역주민이 도로교통환경을 평가함에 있어 안전성, 편리성, 쾌적성이 영향을 미친다는 것을 밝혔다. Kim et al.(2006)은 이용자가 가장 중요하게 느끼는 교통서비스의 항목으로 이동성, 편리성, 쾌적성, 안전성, 정보제공을 제시하였다. Kim(2008)은 기존 보행자 서비스와 보행자의 인식도에는 상당한 차이가 있어 보행자 서비스에 영향을 미치는 요인에 안전성, 쾌적성, 환경성과 관련된 정성적인 요인의 반영을 강조하였다. Lee(2009)는 지속가능 교통지표는 단일측면에서의 성과만을 평가하는 성과지표와는 다르게, 환경성, 사회성, 경제성 측면에서 평가할 수 있는 지표를 제시하였다.

정책수용도와 관련한 연구를 분석한 결과, Kim and Shim(2012)은 금융감독규제 기관의 독립성, 책임성, 투명성, 공정성, 전문성은 금융감독규제 기관에 대한 대상기관 종사자들의 신뢰를 증진시키며, 나아가 금융감독규제 기관에 대한 신뢰는 금융규제의 수용성을 증진시킨다는 결과를 도출하였다. Sung(2013)은 인지된 유용성, 정책 이해, 지리적 접근성, 조직문화가 정책수용에 영향을 미치는 것을 밝혔다. Park(2013)은 정책지원에 대한 인지수준이 높고, 정책 필요성이 크기 때문에 정책수용성이 높을수록 산업재해 손실비용의 감소에 대해서는 영향이 있다는 것을 분석하였다. Kim and Kim(2016)는 기후변화 의식과 대응행동에 영향을 미치는 변수로 지각된 위험, 지각된 편익, 지식, 회의적 환경주의, 기후변화의식, 물질주의, 과학기술낙관주의 등을 선정하여, 이를 대상으로 분석한 결과 지각된 위험은 대응행동 의도에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

본 연구에서는 구조방정식 모형을 토대로 시민들이 체감하는 도로서비스의 정성적 요인과 안전속도 5030 정책수용도 간의 영향관계를 분석하고자 하였다. 기존연구에서는 도로서비스의 정성적 요인을 기준으로 제한속도와 관련한 정책을 평가한 연구사례는 찾아보기 힘들다.

따라서 본 연구는 도로서비스의 정성적인 측면을 반영하여 안전속도 5030 정책수용도 평가모형을 개발하고, 개발된 평가모형을 통해 정책수용도에 영향을 미치는 도로서비스의 요인을 도출하여 이를 토대로 안전속도 5030 정책 수용도 향상 방안을 제시한다는 점에서 차별성을 가진다.

3. 연구 설계

3.1 이용자 집단별 차이검증

안전속도 5030 정책은 교통사고 감소, 특히 보행자 교통사고를 감소시키고자 하는데 목적이 있으므로 안전속도 5030 정책의 대상은 운전자 집단을 포함한 비운전자 집단까지 해당된다. 그러나 일반적으로 운전자 집단은 안전속도 5030 정책에 부정적인 반면에, 비운전자 집단은 긍정적인 경향이 있어 두 집단 간의 차이를 검토하고자 부산시민 50명(운전자 집단 29명, 비운전자 집단 21명)을 대상으로 정책수용도에 대한 예비설문조사를 실시하였다. 설문조사는 안전속도 5030 정책에 대한 수용(찬성)여부에 대해 7점 척도를 활용하였다. 이를 근거로 집단 간의 차이를 검증하기 위해 정책수용(찬성)에 대한 분리기준을 토대로 의사결정 나무법의 일종인 CART (Classification and Regression Tree) 분석을 수행하였으며, 노드 분리는 지니계수(Gini Index)를 이용해 분리를 시행하였다. 분석결과, 불순도를 측정하는 지니계수가 0.49에서 0.35로 감소하여 Fig. 1과 같이 두 부류로 적절히 분류된 것으로 볼 수 있어 본 연구에서는 안전속도 5030정책에 비교적 부정적인 운전자 집단과 긍정적인 비운전자 집단으로 이원화하여 평가모형을 개발하기로 한다.

/media/sites/ksce/2021-041-05/N0110410510/images/Figure_KSCE_41_05_10_F1.jpg
Fig. 1.

Classification and Regression Tree (CART) Analysis on Policy Acceptance by User Group

3.2 연구모형 및 가설 설정

본 연구는 앞 장의 선행연구의 개념과 전문가 설문조사를 토대로 평가항목을 선정하여 안전속도 5030 정책 시행에 따른 도로서비스에 대한 만족도와 정책수용도 간의 구조적 관계를 규명하고 검증하는데 목적을 두고 있다. 즉 안전속도 5030 정책 시행 이후 운전자 집단 및 비운전자 집단은 교통시설 이용에 있어서 안전성뿐만 아니라 이동성, 경제성, 환경성에 대한 만족도가 증가하면 안전속도 5030 정책에 대한 운전자 집단 및 비운전자 집단의 수용도도 증가할 것이므로 Fig. 2와 같이 모형을 설정하였다.

/media/sites/ksce/2021-041-05/N0110410510/images/Figure_KSCE_41_05_10_F2.jpg
Fig. 2.

Framework for Development of the Model

또한 본 연구는 Fig. 2의 연구모형에 따라 안전성, 이동성, 경제성, 환경성 등 도로서비스가 정책수용도에 미치는 영향을 파악하기 위해 도로서비스와 정책수용도의 개념에 근거한 4개의 가설을 아래와 같이 설정하였다.

가설 H-1:안전성에 대한 만족도는 안전속도 5030 정책수용도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 H-2:이동성에 대한 만족도는 안전속도 5030 정책수용도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 H-3:경제성에 대한 만족도는 안전속도 5030 정책수용도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 H-4:환경성에 대한 만족도는 안전속도 5030 정책수용도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

3.3 변수의 조작적 정의와 측정변수

본 연구의 가설을 검증하기 위한 측정변수의 조작적 정의는 선행연구에 바탕을 두고 있으며, 도로서비스의 요인 중 안전성, 이동성, 경제성, 환경성에 대한 만족도와 정책수용도의 조작적 정의는 다음과 같다.

도로서비스의 요인 중 안전성, 이동성, 경제성, 환경성에 대한 만족도는 잠재변수이면서 외생변수(독립변수)에 해당하고, 정책수용도는 잠재변수이면서 내생변수(종속변수)에 해당한다. 그리고 각 잠재변수의 측정을 위한 측정변수로는 Table 1과 같이 안전성의 만족도에 6개, 이동성의 만족도에 6개, 경제성의 만족도에 4개, 환경성의 만족도에 5개, Table 2와 같이 정책수용도에 5개로 구성되어 있다.

Table 1.

Operational Definition for Satisfaction with Factors of Road Service and Measured Variables

Concept Operational Definition Measured Variables* Reference
Satisfaction with
Safety
Satisfaction with safety is a feeling of satisfaction from a threat or anxiety when a road user moves to a destination. 1.Speed reduction
2.Visibility (Crossing the road)
3.Ease of lane change (Walking on the road)
4.Speed information
5.Compliance with traffic laws
6.Consistency of speed limit
·Kim et al.(2006)
·Kim(2008)
·Shin(2009)
·Won and Ha(2009)
Satisfaction with
Mobility
Satisfaction with mobility is satisfaction that road users feel about the speed and time it takes to reach their destination. 1.Travel time
2.Travel speed
3.Number of stops
4.Signal operation
5.Freedom of car operation
6.Delay time
·Kim et al.(2006)
·Kim(2008) ·Shin(2009)
Satisfaction with
Economy
Satisfaction with economics is the satisfaction that users feel about the economic costs (including monetary and time costs) that users have to pay to use the transportation service. 1.Transportation cost
2.Time value cost
3.Tire replacement cost (Opportunity cost for fatigue) 4.Engine oil cost (Value of comfort)
·Lee(2009)
·Korea Transport Institute(2007)
·Ministry of Land, Infrastructure and Transport(2015)
Satisfaction with
Environment
Satisfaction with the environment is the satisfaction that users feel about environmental pollution caused by the use of transportation. 1.Emissions
2.Noise
3.Vibration
4.Light pollution
5.Fine dust
·Korea Transport Institute(2007)
·Won et al.(2009)
·Lee(2009)
·Ministry of Land, Infrastructure and Transport(2015)

*Measured variables in parentheses correspond to the measured variables of the non-driver group.

Table 2.

Operational Definition for Policy Acceptance and Measured Variables

Concept Operational Definition Measured Variables Reference
Policy Acceptance Policy acceptance is the attitude that the policy target agrees and accepts not only external behaviors but also internal thoughts. 1.Policy continuity
2.Policy support
3.Policy usefulness
4.Policy cooperation
5.Policy need
·Lee et al.(2003)
·Kim and Shim(2012)
·Park(2013)
·Sung(2013)
·Kim and Kim(2016)

3.4 설문조사 개요

본 연구의 설문지는 Tables 1 and 2를 바탕으로 우선 안전속도 5030 정책 시행 이후 안전성, 이동성, 경제성, 환경성, 안전속도 5030 정책 등 5개 평가항목 자체에 대해 얼마나 만족하는 지를 설문하였다. 그리고 잠재변수에 해당하는 평가항목을 측정하기 위해 측정변수들을 바탕으로 26개의 설문문항을 구성하여 조사하였다. 26개의 설문문항에 대한 구체적인 내용은 안전속도 5030 정책 시행 이후 시민들이 도로를 이용하면서 체감하는 만족도와 인식도에 관한 사항이다. 즉 5개의 잠재변수 중 안전성은 속도감속을 포함한 6개의 측정변수, 이동성은 통행시간을 포함한 6개의 측정변수, 경제성은 교통비용 등을 포함한 4개의 측정변수, 환경성은 매연을 포함한 5개의 측정변수를 활용하여 만족도를 조사였고, 안전속도 5030 정책수용도는 정책지속 등 5개의 측정변수를 활용하여 인식도를 조사하였다.

설문조사 대상은 부산시민을 운전자 집단과 비운전자 집단으로 구분하여 2020년 7월 13일~25일까지 개별면접을 통해 설문조사의 취지 및 목적을 설명한 후 수행하였다. 조사척도는 Likert 등간척도를 이용하여 최고 7점, 최저 1점으로 설정하였다. 설문지는 총 900부(운전자 집단 450부, 비운전자 집단 450부)를 배포하여 결측치 자료를 제외한 유효 설문 822부(운전자 집단 424부-유효율 94.0 %, 비운전자 집단 398부-유효율 88 %)를 활용하였다.

4. 실증 분석

4.1 이용자 집단별 특성

본 연구의 이용자 집단별 평가항목의 만족도에 대한 분석 결과는 다음 Fig. 3과 같다.

/media/sites/ksce/2021-041-05/N0110410510/images/Figure_KSCE_41_05_10_F3.jpg
Fig. 3.

Attributes of Driver Group and Non-driver Group

먼저 운전자 집단은 성별로는 남성 304명(71.7 %), 여성 120명(28.3 %)이었으며, 평가항목별 만족도는 안전성(4.14)이 가장 높고, 이동성(3.08)과 경제성(3.46)이 가장 낮은 것으로 나타났다. 비운전자 집단은 성별로는 남성 127명(31.9 %), 여성 271명(68.1 %)이었으며, 평가항목별 만족도는 안전속도 5030 정책(5.19)이 가장 높고, 환경성(3.37)과 이동성(3.65)이 가장 낮은 것으로 나타났다.

4.2 신뢰도 분석(Reliability Analysis)

본 연구는 조작된 정의나 측정변수가 측정대상을 일관성이 있고 믿을 만하게 측정하였는지 검증하기 위해 Cronbach’s α를 이용한 내적일관성 평가를 실시하였다. 일반적인 사회과학 분야에서는 Cronbach’s α가 0.6이상이면 신뢰도가 있다고 판단한다(Kim, 2000).

신뢰도 분석결과, 운전자 집단의 경우 정책수용도의 정책 협조에 대한 인식도, 안전성의 속도정보, 제한속도 일관성에 대한 만족도, 이동성의 신호운영, 정지횟수에 대한 만족도, 환경성의 빛 공해에 대한 만족도 등 6개의 변수가 평가항목의 신뢰도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

그리고 비운전자 집단의 경우 정책수용도의 정책 협조에 대한 인식도, 안전성의 속도정보, 제한속도 일관성에 대한 만족도, 이동성의 통행 자유로움, 정지횟수에 대한 만족도, 환경성의 빛 공해에 대한 만족도 등 6개의 변수가 각 평가항목의 신뢰도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 측정변수 항목에서 제거하였다.

최종적으로 변수를 정리하여 각 집단의 평가항목에 대한 신뢰도를 검증한 결과, Table 3에서 보는 바와 같이 Cronbach’s α가 0.8을 초과하는 것으로 나타나 강한 내적 일관성을 지니는 것으로 나타났다.

Table 3.

Result of Reliability Analysis

Factor Driver Group Non-driver Group Criteria for Evaluating Reliability
Measured Variables Cronbach’s α Measured Variables Cronbach’s α
Policy Acceptance 4 0.986 4 0.927 Social Science Field
Cronbach’s α > 0.6
Satisfaction with Safety 4 0.933 4 0.912
Satisfaction with Mobility 4 0.961 4 0.875
Satisfaction with Economy 4 0.946 4 0.839
Satisfaction with Environment 4 0.933 4 0.941

4.3 타당도 분석(Validity Analysis)

타당도의 개념은 다양한 명칭들로 존재하고 있다. 1954년 미국심리학회(APA)는 타당도의 유형을 내용타당도(content validity), 구성타당도(construct validity), 동시적 타당도(concurrent validity), 예측타당도(predictive validity)의 4가지로 분류하였다. 하지만 현재는 구성개념타당도를 중심으로 통합된 견해가 지배적이다. 구조방정식 모형의 주요한 목적 중 하나는 제안된 측정모형의 구성개념타당도를 평가하는 것이다.

구성개념타당도가 높다는 증거는 측정변수들이 실제 측정하려는 잠재변수를 제대로 측정하고 있음을 나타낸다. 구성개념타당성을 분석하는 데는 요인분석을 많이 사용된다. 요인분석의 기본 원리는 측정변수들 간의 상관관계가 높은 측정변수들을 모아 하나의 요인으로 규명하는 것이다. 탐색적 요인분석이 잠재적 요인들을 확인하는데 초점을 맞추고 있다면, 확인적 요인분석에서의 타당도 검증은 이론에 기초하여 개발된 측도들이 측정하고자 했던 개념을 실제로 얼마나 잘 측정하고 있는가를 평가하는데 초점이 맞추어진다.

그리고 구조방정식모형에서 구성개념타당도 평가는 크게 수렴타당도(convergent validity) 평가와 판별타당도(discriminant validity) 평가로 구분된다(Sim, 2013).

4.3.1 탐색적 요인분석(Exploratory Factor Analysis)

탐색적 요인분석은 연구모형에 대해 이론적으로 체계가 적립되지 않은 분야의 연구에서 개념이나 요인을 추출하는 분석방법이다. 요인분석은 통계 프로그램인 SPSS 21.0을 통하여 사회과학에서 주로 다루는 오차항이 포함된 공통요인분석(Common Factor Analysis) 방식과 직접 오블리민(Direct Oblimin) 회전방식을 사용하였으며, 고유값(eigen value)이 1 이상인 요인들로 설정하여 결과를 도출하였다.

분석에 앞서 변수와 Case가 요인분석에 적합한 것인가를 검정하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) 측도와 Bartlett의 구형성 검정(Bartlett test of sphericity)을 이용하여 변수 간의 상관성을 검증하였다. 분석 결과, KMO 값이 운전자 집단 0.934, 비운전자 집단 0.896으로 변수 간 상관성이 높아 항목들이 요인분석에 매우 적합한 것으로 제시되었다. 그리고 Bartlett의 구형성 검증은 “변수 간 상관행렬이 0이다”라는 귀무가설을 검증하는 것으로 본 연구의 이용자 집단 모두 유의수준은 0.000이므로 변수 간의 상관관계가 없다는 귀무가설은 기각됨으로써 요인분석을 실시할 수 있는 근거를 보여주고 있다.

20개 측정변수에 대한 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 4와 같다. 선행연구 결과를 토대로 분류한 정책수용도와 도로서비스의 4가지 요인(안전성, 이동성, 경제성, 환경성)의 만족도는 개념적으로 적합한 것으로 제시되었다. 개별문항의 전체요인에 대한 분산설명력을 보여주는 공통치(Communality)는 운전자 집단 0.731에서부터 0.966까지, 비운전자 집단 0.504에서부터 0.835까지로 유의적 기준 0.5보다 높게 나타났으며, 요인에 대한 변수의 영향력과 관련된 요인부하량(Factor Loading)의 절대값도 운전자 집단 0.853에서부터 0.982까지, 비운전자 집단 0.702에서부터 0.911까지로 일반적인 기준 0.5를 상회하는 것으로 확인되었다. 이상 분석된 결과를 종합해 볼 때, 본 연구에서 제시하고 있는 5개의 잠재변수는 각각 하나의 구성개념으로 타당하며, 각 구성개념의 하위 측정변수 역시 매우 적합하다고 할 수 있다.

Table 4.

Results of Exploratory Factor Analysis

Driver Group Non-driver Group
Factor Measured Variables Communality Component Factor Measured Variables Communality Component
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
Policy Acceptance PO3 .812 .982 .674 .484 .435 -.616 Policy Acceptance PO1 .771 .904 -.446 .221 -.615 .426
PO1 .731 .980 .647 .450 .398 -.586 PO2 .704 .885 -.376 .197 -.569 .533
PO2 .824 .974 .649 .460 .416 -.602 PO3 .656 .855 -.461 .226 -.541 .447
PO5 .782 .957 .674 .482 .425 -.631 PO5 .796 .846 -.431 .228 -.577 .405
Satisfaction with
Mobility
MO5 .844 .598 .941 .384 .435 -.639 Satisfaction with Environment EN1 .504 .482 -.911 .212 -.388 .420
MO6 .860 .639 .925 .433 .422 -.631 EN2 .566 .443 -.895 .173 -.346 .429
MO2 .858 .649 .925 .402 .405 -.596 EN5 .787 .409 -.887 .200 -.342 .421
MO1 .889 .631 .918 .410 .418 -.648 EN3 .728 .386 -.886 .214 -.353 .376
Satisfaction with
Safety
SA3 .824 .441 .417 .904 .299 -.418 Satisfaction with
Economy
EC3 .525 .254 -.146 .789 -.214 .038
SA1 .805 .421 .391 .900 .253 -.411 EC2 .588 .126 -.208 .760 -.126 .048
SA2 .846 .428 .377 .877 .129 -.351 EC4 .633 .222 -.157 .741 -.174 .018
SA5 .791 .431 .384 .853 .241 -.423 EC1 .553 .139 -.161 .723 -.140 -.017
Satisfaction with
Environment
EN5 .793 .381 .418 .274 .889 -.461 Satisfaction with
Safety
SA3 .835 .563 -.345 .185 -.885 .469
EN1 .774 .393 .415 .190 .889 -.453 SA1 .804 .559 -.324 .173 -.877 .404
EN2 .762 .385 .416 .210 .879 -.438 SA5 .786 .576 -.305 .203 -.835 .339
EN3 .794 .375 .372 .244 .871 -.464 SA2 .789 .516 -.369 .169 -.803 .295
Satisfaction with
Economy
EC3 .950 .553 .629 .424 .472 -.919 Satisfaction with
Mobility
MO6 .802 .441 -.418 .006 -.399 .886
EC1 .919 .573 .616 .408 .473 -.907 MO5 .722 .430 -.363 .001 -.317 .850
EC2 .966 .565 .601 .379 .431 -.896 MO2 .739 .361 -.369 .067 -.355 .748
EC4 .962 .560 .599 .403 .455 -.889 MO1 .823 .430 -.344 .037 -.373 .702
Cumulative Variance (%) 48.352 59.232 70.356 78.482 83.924 Cumulative Variance (%) 38.485 48.221 59.003 64.626 70.547
KMO = 0.934, Bartlett’s test of sphericity = 10585.052
(df=190, P-value=0.000)
KMO = 0.896, Bartlett’s test of sphericity = 5984.210
(df=190, P-value=0.000)

4.3.2 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis)

확인적 요인분석은 구성개념에 대하여 공분산 구조모형 분석의 적용가능성을 고려하고, 수렴타당성과 판별타당성을 다시 한 번 확인하며, 요인구조의 적합성을 검증하기 위한 것으로 본 연구에서는 Table 5, Fig. 4와 같이 실시하였다.

Table 5.

Results of Confirmatory Factor Analysis

Factor Driver Group Non-driver Group
Measured Variables Estimate SMC AVE C.R. Measured Variables Estimate SMC AVE C.R.
Policy Acceptance PO2 .958 .949 0.988 0.997 PO2 .997 .774 0.962 0.990
PO5 .968 .918 PO5 .940 .724
PO3 .971 .967 PO3 1.044 .740
PO1 1.000 .957 PO1 1.000 .813
Satisfaction with
Safety
SA1 1.138 .814 0.961 0.990 SA1 .908 .770 0.960 0.990
SA5 .941 .729 SA5 .908 .696
SA3 1.137 .822 SA2 .835 .634
SA2 1.000 .754 SA3 1.000 .787
Satisfaction with
Mobility
MO1 .931 .848 0.977 0.994 MO1 .673 .518 0.950 0.987
MO2 .938 .851 MO2 .758 .576
MO6 .932 .863 MO6 .933 .774
MO5 1.000 .877 MO5 1.000 .702
Satisfaction with
Economy
EC1 1.011 .827 0.971 0.992 EC1 .916 .507 0.914 0.977
EC2 .980 .800 EC2 .961 .549
EC3 .983 .842 EC3 1.067 .640
EC4 1.000 .793 EC4 1.000 .566
Satisfaction with
Environment
EN1 1.004 .790 0.966 0.991 EN1 1.001 .842 0.966 0.991
EN2 .929 .766 EN2 .998 .807
EN3 .940 .756 EN3 .942 .768
EN5 1.000 .795 EN5 1.000 .783
Fit Measures χ2=357.326(df=160, p=0.000), Q(χ2/df)=2.233, p=.000, GFI=.924, RMR =.035, RMSEA=.054, NFI=.967, CFI=0.981 χ2=411.170(df=160, p=0.000), Q(χ2/df)=2.570, p=.000, GFI=.905, RMR =.033, RMSEA=.063, NFI=.933, CFI=0.957

/media/sites/ksce/2021-041-05/N0110410510/images/Figure_KSCE_41_05_10_F4.jpg
Fig. 4.

Model Construction for Exploratory Factor Analysis

모형의 적합도를 판단하는 기준에 있어서 χ2 통계량은 표본크기에 따라 민감하므로 일반적으로 구조방정식 모형에서 큰 비중을 차지하지 않는다. 따라서 본 연구에서는 모형적합에 대한 판단에 있어 절대적합지수(χ2/df, GFI, RMR, RMSEA)와 증분적합지수(NFI, CFI)를 토대로 모형의 적합도를 판단하였다. χ2/df는 2 이하의 경우 매우 적합한 모형, 3 이하의 경우 수용할 만한 수준으로 볼 수 있고, GFI, NFI, CFI는 0.9 이상이면 적합한 모형이라 할 수 있으며, RMR, RMSEA는 0.05이하이면 매우 적합한 모형, 0.05 이상에서 0.08 이하이면 수용 가능한 모형으로 볼 수 있다. 운전자 집단과 비운전자 집단의 측정모형의 이러한 지수들이 평가기준을 충족하고 있어 연구의 각 개념들 간 영향관계를 설명하는데 적합한 것으로 판단된다. 수렴타당도는 특정한 잠재변수의 측정변수들 간에는 수렴(converge)되어야 한다는 것을 의미한다. 즉 동일한 잠재변수를 측정하는 변수들 간에는 높은 상관관계를 보여야 한다. 수렴타당도는 개념신뢰도(C.R.)나 다중상관제곱(SMC), 평균추출분산(AVE) 값을 보고 판단하는데, 일반적으로 수렴타당도가 확보되기 위해서는 개념신뢰도(C.R.) 0.7 이상, 다중상관제곱(SMC) 0.5이상, 평균추출분산(AVE) 0.5 이상으로 보고 있다. 분석결과 운전자 집단과 비운전자 집단의 모든 요인은 각각의 기준을 상회하여 개념신뢰도를 확보하는 것으로 나타났다.

판별타당도는 요인들 간에 상관성 없이 독립적인지를 검증하는 것으로 Table 6에서와 같이 운전자 집단과 비운전자 집단의 모든 요인에서 상관계수는 AVE 값의 제곱근 값보다 작으므로 판별타당도가 확보됨을 알 수 있었다.

Table 6.

Results of Correlation Matrix and Validity Analysis*

Division Factor 1 2 3 4 5
Driver Group Policy Acceptance 0.994
Satisfaction with Safety 0.492 (0.081) 0.980
Satisfaction with Mobility 0.684 (0.112) 0.453 (0.071) 0.988
Satisfaction with Economy 0.629 (0.106) 0.462 (0.069) 0.687 (0.098) 0.985
Satisfaction with Environment 0.445 (0.073) 0.280 (0.048) 0.469 (0.066) 0.521 (0.065) 0.983
C.R. 0.997 0.990 0.994 0.992 0.991
AVE 0.988 0.961 0.977 0.971 0.966
Non-driver Group Policy Acceptance 0.981
Satisfaction with Safety 0.678 (0.058) 0.980
Satisfaction with Mobility 0.545 (0.055) 0.480 (0.053) 0.975
Satisfaction with Economy 0.269 (0.034) 0.229 (0.034) 0.033 (0.033) 0.956
Satisfaction with Environment 0.520 (0.054) 0.413 (0.052) 0.489 (0.054) 0.227 (0.034) 0.983
C.R. 0.990 0.990 0.987 0.977 0.991
AVE 0.962 0.960 0.950 0.914 0.966

*The shaded area is the square root of the average variance extraction (AVE), and the number in parentheses is the standard error value.

4.4 연구모형의 평가 및 가설검증

4.4.1 모형의 적합성 평가

본 연구에서 제시된 모형의 타당성을 검증하기 위해 구조방정식의 모형적합성 평가를 실시하였으며, 모형의 적합도가 떨어질 경우 모형은 타당성을 갖는다고 볼 수 없다. 따라서 수정지수(modification indices)를 이용해 적합도를 개선시킬 필요가 있으며, 변수 간 경로계수의 유의성은 모형의 적합도 평가를 통한 모형의 안정성이 확보되었을 때 의미를 지닌다. 본 연구의 모형 적합성 평가 결과는 다음의 Table 7과 같이 분석되었다. 운전자 집단 모형과 비운전자 집단 모형 모두 표본 공분산 행렬(s)과 모집단 공분산 행렬(Σ) 사이의 불일치 정도를 보여주는 X2 값(카이제곱은 자료가 정규분포를 따른다는 가정 아래에서 모형의 경로도형 내의 관계의 적합성을 검정하는 평가지표(95 % 유의수준에서 p값이 0.05보다 커야 유의한 지표)이나, 데이터가 다변량 정규분포를 따르지 않는 경우와 표본수가 많은 경우 등에서는 카이제곱검정이 평가지표로 유용하지 않은 경우가 많음; Heo, 2013)을 제외한 나머지 절대적합지수, 증분적합지수에서 모두 최적모델의 기준치를 충족하는 결과를 보였다. 이를 통하여 연구 모형의 적합도가 만족하는 것으로 검증되었다.

Table 7.

Goodness-of-fit Index of Research Model

Section Fit Measures Research Model Optimal Model
Driver Group Non-driver Group
Absolute Fit Index X2 p<0.001 p<0.001 p>0.05
X2/df 2.233 2.570 ≤3.00
GFI 0.924 0.905 ≥0.9
RMR 0.035 0.033 ≤0.05
RMSEA 0.054 0.068 ≤0.05 (≤0.08, Good)
Incremental Fit Index NFI 0.967 0.933 ≥0.9
CFI 0.981 0.957 ≥0.9

4.4.2 가설검증

본 연구의 가설을 검증하기 위해서 구조방정식 모형에 의한 경로분석을 실시하였다.

Fig. 5는 운전자 집단과 비운전자 집단에 대해 Fig. 2에서 제시된 잠재변수를 바탕으로 안전속도 5030 정책 시행에 따른 도로서비스의 만족도와 정책수용도의 관계를 규명하기 위하여 실시한 구조방정식 분석 결과이다. 먼저 이론 가설경로를 살펴보면 4개 잠재변수로 구성된 안전성, 이동성, 경제성, 환경성에 대한 만족도가 정책수용도에 미치는 총 설명력(R2)은 운전자 집단에서 p<0.001 수준에서 54.6 %로 나타났고, 비운전자 집단에서는 p<0.001 수준에서 56.8 %로 나타났다.

/media/sites/ksce/2021-041-05/N0110410510/images/Figure_KSCE_41_05_10_F5.jpg
Fig. 5.

Results of the Final Research Model Analysis

그리고 구조방정식 모형에 의한 경로분석에서는 추정치와 C.R. (Critical Ratio)값에 의해서 그 값이 통계적으로 유효성을 갖는 지 여부와 가설의 기각 및 채택의 여부를 결정하게 된다. 사회과학에서 많이 쓰이는 유의수준과 C.R.값의 기준을 보면, 단측검증 시에 |C.R.| > 1.645이면 α=0.05, |C.R.| > 1.96이면 α=0.025, |C.R.| > 2.33이면 α=0.01, |C.R.| > 2.58이면 α=0.005에서 각각 유의적 것으로 판단할 수 있다. Table 8에서 알 수 있듯이 종속변수에 대한 독립변수의 영향력을 보면, 운전자 집단에서 정책수용도에 영향을 미치는 순서는 이동성 0.411 (t-value=7.976, p<0.001)의 만족도가 가장 큰 영향을 미친 것으로 나타났고, 그 다음으로 경제성 0.217 (t-value= 4.013, p<0.001), 안전성 0.181 (t-value=4.412, p<0.001), 환경성 0.089 (t-value=2.094, p<0.05)의 만족도 순으로 나타났다. 비운전자 집단에서는 안전성 0.466 (t-value=9.343, p<0.001)의 만족도가 가장 큰 영향을 미쳤고, 그 다음으로 이동성 0.223 (t-value=4.358, p<0.001), 환경성 0.194 (t-value=4.084, p<0.001), 경제성 0.111 (t-value=2.577, p<0.01)의 만족도 순으로 나타났으며, 세부경로계수에 대한 |C.R.|값은 운전자 집단에 |C.R.|=2.094~7.976으로 나타나 최소 α=0.025에서 유의적이며, 비운전자 집단은 |C.R.|=2.577~9.343으로 나타나 최소 α=0.01에서 유의적인 것으로 제시되어 세부가설을 채택하였다.

Table 8.

Results of Hypotheses and Path Coefficient

Division Path Standardized Coefficient Unstandardized Coefficient Standard Error Critical
Ratio
P-value Hypothesis Test Result
Driver Group
(Satisfaction)
Safety Policy Acceptance 0.181 0.270 0.061 4.412 0.005 Adopt
Mobility Policy Acceptance 0.411 0.468 0.059 7.976 0.005 Adopt
Economy Policy Acceptance 0.217 0.261 0.065 4.013 0.005 Adopt
Environment Policy Acceptance 0.089 0.142 0.068 2.094 0.025 Adopt
Non-driver Group
(Satisfaction)
Safety Policy Acceptance 0.466 0.469 0.050 9.343 0.005 Adopt
Mobility Policy Acceptance 0.223 0.228 0.052 4.358 0.005 Adopt
Economy Policy Acceptance 0.111 0.154 0.060 2.577 0.005 Adopt
Environment Policy Acceptance 0.194 0.191 0.047 4.084 0.005 Adopt

결과적으로 본 연구를 통하여 가설을 검증한 결과, 운전자 집단과 비운전자 집단 모두 안전속도 5030 정책 시행에 따른 도로서비스 안전성, 이동성, 경제성, 환경성에 대한 만족도가 안전속도 5030 정책수용도에 정(+)의 영향을 미친다는 총 4개의 가설 모두 유의한 것으로 규명되었다. 즉 안전속도 5030 정책 시행에 따른 안전성, 이동성, 경제성, 환경성에 대한 만족도가 높을수록 안전속도 5030 정책수용도가 높다는 것을 알 수 있다.

비운전자 집단의 경우 안전성에 대한 만족도가 이동성, 환경성, 경제성에 대한 만족도보다 정책수용도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 이는 교통수단과 시설의 이용에 있어서 운전자 집단에 비해 약자인 비운전자 집단의 특성이 반영된 결과로 보인다. 하지만 비운전자 집단에서도 이동성에 대한 만족도가 환경성과 경제성에 대한 만족도보다 정책수용도에 더 큰 영향을 미칠 뿐만 아니라 이동성에 대한 만족도도 비교적 낮게 나타나 안전성을 유지하면서 이동성을 제고할 수 있는 방안마련이 필요할 것으로 판단된다. 즉 우리나라 교통사고 사망자의 약 70 %가 도시부에서 발생하고 있는 점을 감안한다면, 대부분의 도시부 도로는 현행과 같이 시속 30~50 km이하로 유지하면서 교통안전교육, 교통안전시설, 교통단속 등의 교통안전정책을 지속적으로 추진할 필요가 있다. 그리고 비운전자 집단의 주 이동수단인 대중교통 이용에 있어 이동성이 요구되는 도로에 대해서는 버스중앙차로 구축, 교통신호 연동화 등의 방안 검토가 필요해 보인다.

5. 결론 및 향후 연구과제

본 연구에서 시민들이 느끼는 정성적인 서비스 지표를 토대로 안전속도 5030 정책수용도 평가모형을 개발하였다. 개발된 모형을 바탕으로 안전속도 5030 정책수용도에 영향을 줄 수 있는 중요 요인 및 영향력을 도출하였으며, 그에 대한 연구의 결과 및 향후 연구 과제를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 이론적 고찰을 통하여 기존연구로부터 운전자 집단과 비운전자 집단이 각각 체감하는 정책수용도와 도로서비스의 만족도를 측정할 수 있는 변수를 정의하였으며, 이를 토대로 정책수용도와 도로서비스의 만족도 각 변수간의 영향관계를 파악할 수 있는 연구모형 및 가설을 설정할 수 있었다.

둘째, 측정모형의 신뢰성 및 타당성을 검증하기 위해 신뢰도분석과 요인분석을 실시하였다. 분석결과 운전자 집단과 비운전자 집단에서 모두 5가지 요인들이 도출되었고, 신뢰도와 타당도가 유의기준을 상회하는 타당성을 확보하였다.

셋째, 연구모형의 가설검증을 위해 실증분석 자료를 근거로 경로모형을 설정하였으며, 경로모형에 대한 적합성을 검증하였다. 적합성 검증결과, 전반적인 적합도 지수가 일반적인 모형의 평가기준을 충족시켜 연구의 각 개념들 간의 영향관계를 설명하는데 적합함을 확인하였다.

넷째, 가설검증 결과를 근거로 연구의 개념들 간의 유의한 영향관계를 살펴보면, 안전속도 5030 정책 시행에 따른 운전자 집단과 비운전자 집단 모두 도로서비스의 4가지 요인에 대한 만족도가 정책수용도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되어 만족도가 높을수록 정책수용도가 높은 것으로 나타났다. 특히 운전자 집단에서는 이동성과 경제성에 대한 만족도가 정책수용도에 더 큰 영향을 미치는 요인으로 도출되었고, 비운전자 집단에서는 안전성과 이동성에 대한 만족도가 정책수용도에 더 큰 영향을 미치고 있어 이에 대한 정책적 고려가 필요함을 알 수 있다.

다섯째, 안전속도 5030 정책 시행으로 운전자 집단의 경우 이동성에 대한 만족도가 정책수용도에 가장 큰 영향을 미쳤고, 비운전자 집단의 경우 안전성에 대한 만족도가 정책수용도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 두 집단의 정책수용도를 높이기 위해서는 기본적으로 도시부 도로는 안전속도 5030 정책 추진을 통해 안전성을 유지하면서 교통안전시설, 교통안전교육, 교통단속 등의 교통안전정책도 적절히 병행할 필요가 있다. 다만 간선도로 중 이동성이 요구되는 고규격이면서 위계가 높은 도로에 한해서는 제한속도 상향조정의 검토와 함께 교통신호 연동화, 교통체계관리, 버스중앙차로 구축 등의 방안 마련에 대한 필요성이 요구된다.

본 연구에서 운전자 집단과 비운전자 집단의 정성적 지표를 토대로 안전속도 5030 정책수용도 평가모형을 구축하여 안전속도 5030 정책수용도에 영향을 미치는 주요 요인을 도출하였고, 이를 바탕으로 안전속도 5030 정책수용도 향상을 위한 방안을 마련하고자 하였다. 하지만 보다 근본적이고 효율적인 정책수용도 향상 방안을 마련하기 위해서는 각 도로의 규모별 제한속도의 적합성 및 도로서비스의 만족도 분석 등에 대한 후속연구가 지속되어야 할 것이다.

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