I. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

우리나라의 65세 이상 고령자는 2022년 기준 901만 8천명으로 계속 증가하는 추세에 있으며, 2025년에는 노인인구가 전체인구 대비 20.6%를 차지하여, 초고령사회에 진입할 것으로 예상된다(이희성･권순호, 2020). 전체 인구 중 고령자의 비율이 가파르게 증가하면서 고령자의 사회적 행태에도 변화가 나타나고 있다. 기대수명이 늘어나면서 이전과 달리 건강한 노인이 증가하고 있으며, 자녀의 부양을 기대할 수 없는 상황에서 고령인구의 경제활동 참여 증가가 뚜렷한 사회적 현상으로 자리잡고 있다.

노인들의 활발한 경제활동 참여는 통근통행의 증가로 이어진다(한국교통연구원, 2010). 하지만 은퇴자의 비중이 높은 고령자의 특성상 여전히 여가통행의 비중이 높은 것 또한 사실이다(노시학･정은혜, 2012). 건강한 노인의 증가는 여가통행을 활성화시킨다. 특히 65세 이상 노인들에게 제공되는 지하철 무임승차 제도는 노인들의 경제활동과 여가활동을 획기적으로 촉진시키는 것으로 알려져 있다(노시학･양은정, 2011). 일례로 수도권 1호선 온양온천역은 1주일에 4~5천명의 승객이 이용하는데 승객의 90% 이상이 60~80대 노인으로, 그들의 방문목적은 온천여행인 것으로 알려져 있다(디지털아산문화대전, 2023). 또한 지하철 무임승차제를 이용하여 지하철 택배에 종사하는 노인들이 적지 않다는 점도 노인통행과 경제활동의 일면을 보여주는 예이다(김연진, 2023).

이러한 사회변화에도 불구하고 노인들의 변화된 통행행태와 그 원인을 진단한 연구는 많지 않은 실정이다. 본 연구에서는 고령자들의 통행행태를 도시특성 차원에서 분석하고자 한다. 노인 통행을 유입지 기준으로 분석하여 어떠한 도시특성이 고령자들의 유입을 야기하는지를 파악하고자 한다. 이를 통해 변화된 고령자들의 사회활동 행태를 지리공간적으로 파악하는 것이 이 연구의 목적이다.

2. 연구의 범위 및 방법

연구의 시간적 범위는 2022년이며, 공간적 범위는 노인통행의 유입지인 서울시 424개 행정동이다. 분석을 위해 한국교통안전공단이 개설한 ‘교통카드 빅데이터 통합정보 시스템’에서 제공하는 2022년 교통카드 데이터를 이용해 연구를 진행하였다.

본 연구의 대상이 되는 고령자는 만 65세 이상 인구로, 교통카드이용 데이터에서 ‘경로’ 항목을 이용해 추출하였다. 기존의 다수 선행연구에서는 수도권 가구통행 실태조사 자료를 이용해 고령자의 통행행태를 분석하거나(노시학･조창현, 2008; 노시학･조창현, 2009; 추상호 등, 2013 등), 설문조사 자료를 이용하여(노시학, 1994; 노시학･양은정, 2011; 노시학･정은혜, 2012 등) 고령자의 통행패턴과 영향요인을 분석하였다. 본 연구에서는 최신 자료를 확보할 수 있는 교통카드 데이터를 사용하여 분석을 진행하였다. 교통카드 데이터는 노인들이 주로 이용하는 대중교통 이용 자료라는 점에서 강점을 갖고 있다. 일반적으로 교통존(TAZ)의 공간단위로는 대중교통 이용자의 생활공간을 적절하게 반영하지 못한다는 단점이 있다. 반면에, 교통카드데이터를 이용하면 대중교통 이용자의 행태를 더욱 세밀한 공간단위로 분석할 수 있어서, 행태 모형의 검증에 유리하다는 장점이 있다(오동규･이인묵, 2021).

분석방법으로는 고령자의 통행행태에 유의미한 영향을 미치는 사회경제적 요인, 공간 요인, 교통 요인을 확인하고자 공간계량모형을 활용하였다. 전역적 차원의 공간회귀분석에 이어 공간적 패턴을 변수별로 확인하기 위해 국지적 분석인 지리가중회귀분석(GWR)을 실시하였다.

II. 이론적 배경 및 선행연구 고찰

1. 고령자의 이동권과 통행

「교통약자의 이동편의 증진법」에 따르면 교통약자는 고령자, 장애인, 임산부, 영유아를 동반한 사람, 어린이 등 이동에 불편을 느끼는 사람으로 정의된다. 우리 사회의 급속한 고령화로 인해 고령자는 교통약자 중 가장 큰 비중을 차지하는 계층이 되었다.¹⁾노호창(2020)에 따르면 이동권 보장문제는 그간 장애인에게서 주로 주장되어 왔는데, 최근 들어 장애인 외에 다른 교통약자, 특히 고령자에게서 강하게 요구되고 있다. 이는 다음 세 가지 이유에서 기인한다. 첫째, 노인은 신체기능의 약화로 인해 장애인과 유사한 활동제한을 경험한다(김흥진･김흥순, 2004). 둘째, 노인의 평균 수명이 늘어나고 건강수준이 향상되면서 이동에 대한 수요가 증가하고 있다(추상호 등, 2013). 셋째, 노인빈곤율이 증가하면서²⁾ 일하는 노인들이 늘어나고 있는데, 이는 다른 경제활동인구와 마찬가지로 노인에게 있어서도 통근통행을 중요한 문제로 부각시키고 있다.

2. 고령자 통행 관련 선행연구 고찰

고령자의 통행 특성을 살펴본 연구는 다음과 같다. 노시학(1994)은 65세 이상 노령인구를 대상으로 통행패턴을 분석하였다. 분석결과 노인들의 이동성 정도는 상당히 낮은 것으로 나타났다. 또 이들의 통행빈도는 낮고, 통행시간은 짧으며, 통행비용은 매우 적은 것으로 나타났다. 이들의 통행수단은 도보와 일반버스가 주종을 이루며, 통행목적은 친교 등 특정 목적에 집중되어 있는 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 노인의 이동성의 제한이 신체적인 제약 외에 저수입, 미취업 등 사회경제적 특성과 많은 연관성을 가짐을 보여준다. 연령대별 통행행태를 분석한 노시학･조창현(2008)의 연구에서도 65세 이상 노인의 이동성은 젊은 층에 비해 크게 떨어지며, 노인 중에서도 연령이 높아질수록 이동성이 심각하게 줄어드는 것으로 확인되었다. 노인의 여가활동 참여 비율은 높으나 교통수단의 제약, 지속시간의 한계, 경제활동의 한계, 경로당 밀집 지역 내로의 거주 및 주활동 공간의 제한 등, 일상 활동 참여에 다양한 제약이 존재함을 확인하였다. 노시학･조창현(2009)의 연구 역시 서울시 노인통행의 특성에 대한 회귀분석을 통해, 노인들 내에서도 사회인구학적 집단별로 다양한 통행특성이 나타남을 확인하였다. 노인집단 내에서도 연령이 증가할수록, 교육수준이 낮을수록, 최근린 버스정류장이 멀수록, 생활비 지출 가능액이 적을수록, 그리고 몸이 불편할수록 통행에 제약을 많이 받는 것으로 나타났다.

고령자의 지하철 통행에 관한 연구 가운데 노시학･양은정(2011)은 서울에 거주하는 65세 이상의 노인들을 대상으로 이들의 주요 통행패턴과 노인 지하철무임승차제도에 대한 인식을 분석하였다. 분석 결과 조사 대상 노인들은 도보를 제외하고는 지하철을 가장 많이 이용하는 교통수단이라고 답변하였다. 지하철 통행목적으로는 친교 및 여가활동이 가장 중요한 목적으로 응답되었다. 지하철을 가장 적극적으로 이용하는 계층의 노인은 상대적으로 소득은 낮으나 이동거리는 가장 긴 계층으로 나타났다. 노시학･정은혜(2012)는 노인의 지하철 무임승차제도에 대해 분석하면서 노인의 지하철 이용 특성을 함께 분석하였다. 분석 결과 조사 대상 노인들은 도보를 제외하고는 지하철을 가장 많이 이용하는 교통수단이라고 답변하였다. 이들이 지하철을 이용하는 가장 중요한 이유는 노인 무임승차제도에 기인하는 것으로 파악되었다. 노인들이 지하철을 이용하여 수행하는 가장 중요한 활동은 친교로 파악되었다. 노인들의 지하철 이용정도는 성별, 소득, 건강정도, 거주지역, 이용시설 등 개인적 특성과 관련이 있는 것으로 나타났다.

고령자 통행에 미치는 영향요인으로는 토지이용과 사회경제적 요인이 분석에 주로 사용되었다(민병학 등, 2016; 이숭봉 등, 2015; 고승욱･이승일, 2017). 곽은미 등(2013)은 토지이용 패턴이 교통량에 미치는 영향관계를 분석하였다. 해당 논문에서는 유입통행에 영향을 미치는 요인으로 밀도, 다양성, 토지이용 분포를 세분화하여 분석을 실시하였다. 추상호 등(2013)은 2010년 수도권 가구통행실태조사 자료를 이용하여 고령자들의 통행특성 변화를 파악하고, 고령자의 통행발생에 미치는 영향요인에 대한 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 고령자의 통근 통행과 단거리 통행이 증가한 것으로 나타났는데, 이는 고령자의 사회활동 참여가 활발해지고 있기 때문인 것으로 추론되었다. 또한, 가구 속성(가구 수입 또는 가구원 수 등), 개인 속성(나이, 성별, 직업 등), 토지이용 요인(인구밀도, 연상면적 비율, 상업시설 등)이 고령자 통행에 영향을 미치는 요인으로 파악되었다. 설석환 등(2023)은 2020년 2월 시점에서 고령자의 비통근통행 거리에 영향을 미치는 교통폴리곤 단위의 근린환경 특성과 자치구 단위의 지역 특성을 실증 분석하였다. 분석결과, 고령자의 비통근통행 거리를 감소시키는 근린환경 특성은 보행환경, 공원, 하천, 병원, 보건소로 나타난 반면, 의원, 노인여가복지시설, 공공체육시설, 소매시설, 전통시장, 대중교통시설 등은 통행거리와 관계가 없는 근린환경 특성으로 파악되었다.

일군의 연구들은 노인 통행의 공간적 패턴을 분석하였다. 한수경･이희연(2015)은 통행시간대별 주요 유･출입지 분석을 실시하여 고령자의 통행유입지가 강남지역에 편중되어 있음을 확인하였다. 이유진･최명섭(2018)은 비고령자 거주지역과 비교해 고령자 거주지역에서 주택의 노후도 및 노령화지수가 높게 측정됨을 확인하였고, 김규식･권규상(2020)은 노인의 생활권이 강북, 은평, 노원 등 북부지역에 넓게 분포하고 있음을 확인하였다.

3. 선행연구의 시사점

고령자 통행행태를 다룬 연구들이 적지 않은 것이 사실이나, 대부분 2020년 이전 데이터를 사용한 연구들로 파악되었다. 또한 대중교통 이용특성의 파악이 용이한 교통카드 데이터를 이용하여 노인통행 행태를 분석한 연구 역시 많지 않았다. 전술한 것처럼 분석 데이터로서 추상호 등(2013) 여러 논문에서는 수도권 가구통행 실태조사 자료를 사용하였으며, 노시학(1994) 등 일부 연구에서는 설문조사 자료를 사용한 경우도 있었다. 그러나 이들 자료는 각각 최신 데이터의 부재와 표본 규모의 한계를 갖는다. 2023년 현재 교통카드 데이터는 가구통행실태조사 자료와 달리 최신 자료(2022년)의 이용이 가능하다. 또한 대부분의 노인이 대중교통 의존적이라는 점을 고려할 때, 교통카드 데이터에 대한 분석을 통해 학술적으로나 정책적으로 의미 있는 결론을 도출할 수 있을 것으로 기대된다. 분석방법에 있어서는 공간 데이터를 이용하였음에도 공간적 자기상관성에 대한 고려가 없었다는 점도 선행연구의 한계로 지적할 수 있다. 본 연구에서는 이상의 한계를 보완하기 위해 공간모형을 이용해 최신 교통카드 데이터를 분석함으로써 유의미한 시사점을 도출하고자 한다.

III. 분석의 틀

1. 변수 설정

본 연구에서는 고령자의 통행 행태에 영향을 미치는 요인들을 통합적으로 분석하기 위해 선행연구를 검토하였고(표 1), 사회경제, 공간, 교통 특성을 포괄한 변수들로 분석을 진행하고자 한다(표 2).

종속변수는 2022년 기준 고령자의 유입통행량으로 설정하였다. 고령자 유입통행량은 교통카드 데이터를 사용해 자료를 구득하였다. 교통카드 데이터는 최초승차에서 최종하차까지의 과정을 1회로 집계하는 목적통행 기반의 대중교통 승하차 인원이다. 본 연구에서는 교통카드 데이터의 하차정보를 이용하여 지역 내 유입량을 산정하였다. 해당 교통카드 데이터는 법정동 기반의 집계자료이기에 본 연구에서는 이를 행정동으로 변환하는 면적보간법을 적용하여 데이터를 산출하였다.

독립변수는 사회경제･공간･교통 요인으로 대별하였다. 본 연구에서 사회경제요인은 지역 내 인구 및 산업, 경제적 수준을 나타낸다. 사회경제 요인에 해당하는 독립변수는 노령화지수, 사업체수, 공시지가, 가구소득, 생활인구밀도로 구성된다. 노령화지수는 노인의 거주밀집지역을 판단하는 지표로서 변수에 포함되었다(이유진･최명섭, 2018). 사업체 수의 경우 최근 고령자의 경제활동이 늘어나고 있다는 점을 고려하여 변수에 포함하였다(이숭봉 등, 2015). 공시지가는 지가가 높은 곳에서 다양한 도시 활동들이 전개되고(고승욱･이승일, 2017), 이것이 해당 지역을 통행목적지로 만드는 경향이 있기 때문에 포함하였으며, 소득변수의 경우 노인소득이 통행과 관련성을 가질 것이라는 가정 하에 변수로 포함하였다(김규식･권규상, 2020). 생활인구밀도는 해당 지역 내 유동인구를 반영한다. 유동인구밀도가 높은 지역으로 정의되는 도심이나 부도심지역으로의 통행은 통근통행으로 유추되고, 인구밀도가 낮은 지역, 즉 거주지 인근에서의 통행은 비통근통행이 이루어지는 것이라고 추론한 고승욱･이승일(2017)의 연구를 바탕으로 본 연구에서는 생활인구밀도 변수를 통해 노인통행의 성격을 추정하고자 한다.

공간요인은 지역 내 토지이용과 밀도 변수를 포괄하는 요인이다. 공간요인에 해당하는 독립변수는 개발밀도, 건축물용도, 도시공원 용지면적, LUM으로 구성된다. 이때 건축물용도는 주거, 상업, 병원, 종교, 문화체육, 노인복지, 업무로 세분하였다. 개발밀도는 행정동 면적당 건축물 연면적으로, 콤팩트 개발의 요소 중 직주근접과 고밀개발이 통행량 감소로 이어진다는 곽은미 등(2013)을 참고하여 변수로 설정하였다. 건축물 용도는 각 건축 연면적의 증가가 해당 활동의 증가로 이어지고, 이것이 유입 통행량의 증가로 이어진다는 곽은미 등(2013)을 참고하였고, LUM은 토지이용이 다양하게 혼합된 곳에서 유입통행량이 감소한다는 민병학 등(2016)과 정승진 등(2022)을 참고하여 변수로 설정하였다. 이와 함께 노인의 여가활동을 반영하기 위해 도시공원 변수를 포함하였다. 도시공원은 노인의 접근성을 고려하여 산지를 제외하고, 「도시공원 및 녹지 등에 관한 법률」에서 정의한 생활권공원 및 주제공원으로 대상을 한정하였다.

교통요인은 버스･지하철 접근성, 도로율, 주차가능대수로 설정하였다. 교통요인에 있어서 대중교통 접근성은 행정동 면적당 지하철 정차노선 수와 버스 정차노선 수로 정의하였다. 이숭봉 등(2015)은 모든 시간대에서 고령자 통행량과 대중교통 접근성 간의 정(+)의 상관성을 입증한 바 있다. 해당 연구는 또한 비고령자와의 상관계수 비교를 통해 고령자의 높은 대중교통 의존성을 확인하였다. 이희연 등(2015)은 저소득 노인 밀집지구의 근린 환경적 특성을 분석하기 위해 도로율 변수를 사용하였다. 분석 결과, 구도심과 역･시장 인근 지역에서 측정치가 높게 산출되어, 지역 내 대중교통이 노인 이동의 주요 교통수단임을 밝혔다. 주차가능대수는 행정동 면적당 주차 가능 면수로서, 통행자의 통행수단 선택 및 통행 특성을 나타낸다. 고승욱･이승일(2017)은 고령자의 연령대를 세분하여, 65~69세 집단에서 정(+)의 관련성을 확인함으로써 연령에 따라 교통특성이 다르게 나타남을 확인하였다.

2. 분석방법

1) 공간회귀모형

전통적인 회귀모형인 OLS(Ordinary Least Squares)의 종속변수로 공간데이터를 활용할 경우 종속변수 또는 오차의 공간적 자기상관성이 발생할 수 있으며 모수추정량이 편향되는 오류가 발생할 수 있다(변필성, 2007). 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위한 대안으로 공간 그 자체를 설명변수로 모형에 반영하여 공간적 자기상관성을 고려할 수 있게 하는 공간회귀모형(Spatial Regression Model)이 사용되고 있다(김대영, 2016). 본 연구에서도 위치정보를 갖는 공간데이터를 사용함으로써 발생할 수 있는 자기상관성의 문제를 제어하기 위해 공간회귀모형을 사용하였다.

공간회귀모형은 통상 공간시차모형(SLM: Spatial Lag Model)과 공간오차모형(SEM: Spatial Error Model)으로 대별된다. 공간시차모형은 OLS에서 종속변수의 공간적 자기상관이 발생할 경우 사용되며(변필성, 2007), 공간적 자기상관성의 통제를 위해 주변 지역들이 종속변수에 미치는 영향력을 변수화하여 새로운 설명변수를 회귀모형에 추가하는 모형이다(최열･이재송, 2014). 공간시차모형의 식은 다음과 같다.

식 (1)에서 W는 공간가중행렬, y는 종속변수, p는 공간가중치의 행렬 계수를 의미한다. 여기서 공간가중행렬이란 공간적 인접성을 의미하며, 대상 지역의 점들이 공간적으로 얼마나 인접하고 있는지를 알 수 있게 행렬로 표현한 것이다.

공간오차모형은 OLS에서 오차의 공간적 자기상관이 발생하는 경우에 사용되는데(변필성, 2007), 오차들 사이에 존재하는 공간적 자기상관성을 통제하기 위해 각각의 오차 공분산을 만들어서 회귀모형 내에 적용한 모형이다(최열･이재송, 2014). 공간오차모형의 식은 다음과 같다.

이때 λ는 공간자기회귀계수이며, λWε은 오차의 공분산이 변화된 오차항이다. μ는 변수가 독립적이면서 동일한 분포를 가져야 한다는 가정에 대한 오차이다.

2) 지리가중회귀분석(GWR: Geographically Weighted Regression)

전통적인 OLS 모형은 종속변수와 독립변수의 관계를 전역적으로 분석하는데, 이때 전제는 모든 공간에서 독립변수들은 종속변수에 미치는 영향력이 동일하다는 것이다. 이는 변수들 간의 독립성과 오차의 등분산성, 즉 공간적 정상성을 가정하는 것인데, 대부분의 공간데이터는 공간적 비정상성을 갖는다. 기존의 OLS 회귀모형으로 공간적 비정상성을 갖는 데이터를 분석하게 되면 모수 추정 값의 정확성이 떨어진다(정기성･홍사흠, 2019). 지리가중회귀모형(GWR)은 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 분석방법으로, 회귀계수를 상수가 아닌 위치 함수를 사용하여 모든 지역에서 공간적 위치에 따라 달라지도록 모형화한 것이다(조동기, 2009). 지리적가중회귀모형의 식은 다음과 같다.

이때, 종속변수는 Y이며, Xki는 공간적 위치 i에 따른 변수 k의 값이다. 회귀계수 βi는 Tobler의 ‘지리학 제1법칙’에 의해 위치마다 서로 다른 가중치가 설정되며, 주어진 위치 i와 주변 지역 간의 거리로 측정된 공간행렬 Wi를 바탕으로 가중최소자승법(weighted least squares)에 의해 회귀계수가 정해진다(정기성･홍사흠, 2019). 가중최소자승법의 식은 다음과 같다.

지리적 가중치를 설정하기 위해 가중 함수인 커널(kernel)함수를 사용한다. 본 연구에서는 사례 수에 따라 가중치를 가변적으로 설정하는 것이 가능한 적응형 커널을 사용하였다.

IV. 실증분석

1. 기술통계

그림 1은 2022년 노인의 서울시내 대중교통 통행량의 공간적 분포를 도시한 것이다.

그림 1을 통해 노인 통행량이 서울시내에서 비교적 고르게 분포하나, 상대적으로 종로1~6가동의 통행량이 높음을 확인할 수 있다. 통행 시간대에 있어서는 전체 통행자 그룹의 통행이 07~09시, 18~19시에 첨두시간을 나타낸 반면, 고령자의 경우 두드러진 첨두시간대가 존재하지 않고, 오전 06~12시까지 통행량 증가, 오후 12~18시까지 지속, 오후 18시 이후로 통행량이 감소하는 모습이 나타났다(그림 2).

그림 1.

2022년 서울시 행정동별 고령자 대중교통 유입량

그림 2.

시간대별 전체 및 고령자 통행량 비교(2022년)

앞서 선정된 19개의 독립변수들을 바탕으로 기술통계분석을 통해 데이터의 분포와 경향성을 개략적으로 파악하였다. 표 3은 그 결과를 정리한 것이다. 최대값과 최소값, 평균, 표준편차를 확인한 결과 이상치가 없음을 확인하였으며, 모든 변수의 VIF 값이 4 이하로 나타나서 다중공선성의 문제도 없는 것으로 판단하였다.

그림 3.

고령자 유입량에 대한 공간적 자기상관성 분석(좌: Global, 우: Local)

2. 공간적 자기상관성 분석

공간적 자기상관성을 진단하기 위해 전역적 분석으로 Moran’s I를 산출하고 국지적 분석으로 LISA 분석을 실시하였다. 분석결과 Moran’s I가 0.301로 정(+)의 자기상관성이 존재하는 것으로 나타났다. LISA 분석의 결과는 그림 3과 같이 도출되었다. HH 유형이 종로, 수유･우이동, 신림동 일대를 포함한 30개, LL 유형이 강남･서초구 일원, 상일동, 목동 일대를 포함한 57개가 나타났다. HL 유형은 7개, LH 유형은 8개가 나타났다.

3. 공간회귀분석

공간적 자기상관성을 확인한 후, LM Test를 통해 공간회귀분석에 적합한 모델을 선정하였다(표 4). LM(lag)와 LM(error)가 모두 유의하게 나타나서, Robust LM 통계량을 통해 SLM을 사용하기로 하였다.

SLM 모형에서 𝑝< 0.1로 유의한 변수를 선별한 결과 노령화지수, 사업체 수, 생활인구밀도, 문화체육연면적, 버스접근성 변수가 고령자 유입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(표 5). 반면 공시지가, 도로율, 주차가능대수의 경우 고령자 유입에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

먼저 사회경제 요인에서 노령화지수는 고령자의 유입을 유발하는 것으로 나타났다. 이는 선행연구(이유진･최명섭, 2018)의 분석결과와 일치하는 것으로, 노인들의 귀가통행과 관련이 있는 것으로 판단된다. 사업체수의 경우 계수 값이 25.04로 도출되어, 사업체수가 1개 증가할 때 고령자 통행량은 약 25명이 증가하는 것으로 나타났다. 이는 예상한대로 고령자 통행에서 경제활동을 위한 통근 통행의 비중이 높음을 보여주는 결과이다.

공시지가는 계수 값이 -214.08이 도출되었다. 이는 ln (표준지 공시지가)가 1 증가할 때, 고령자 유입량이 약 214명 감소하는 것을 의미한다. 고령자의 경우 경제적 빈곤율이 높기에 저소득 지역과 노후주택 거주 비율이 높은 특징이 있다(김성욱, 2023). 분석결과는 노인들의 거주지가 상대적으로 공시지가가 낮은 지역에 분포되어 있고, 이를 중심으로 활동반경이 형성되고 있음을 보여준다. 이는 이후 GWR 분석에서도 확인되는 결과이다.

생활인구밀도의 경우 계수 값이 6.71로 도출되어, 생활인구밀도가 ㎢당 1명 증가할 때, 고령자 통행량이 약 6.7명 증가하는 것으로 나타났다. 이는 생활인구밀도가 고령자 통행과 정(+)의 상관성을 가짐을 보여주는 결과이다. 분석결과는 여가 및 서비스시설이 잘 갖추어진 유동인구 밀집지역으로 고령자들의 유입이 활발하게 이루어지고 있음을 시사한다. 분석결과는 또한 경제활동이 활발하게 이루어지는 곳으로 노인의 유입이 이루어지고 있음을 보여주는 결과로도 해석할 수 있는데, 이는 앞서 언급한 고령층의 적극적인 경제활동 참여를 반영하는 결과로 볼 수 있다.

공간요인에서는 문화체육연면적의 계수 값이 1,363.13으로 도출되어, 행정동의 문화체육연면적 밀도가 1 증가할 때, 고령자 유입량이 약 1,363명 증가하는 것으로 나타났다. 이처럼 문화체육 시설과 고령인구의 통행 간에 정(+)의 상관성이 있다는 것은 선행연구(고승욱･이승일, 2017)의 분석에서도 확인된 결과로 노인들의 여가통행에 따른 결과로 이해된다.

교통요인에서는 버스접근성의 계수 값이 6.93으로 도출되어, 행정동의 버스 노선 수 밀도가 ㎢당 1개 증가할 때, 고령자 유입량이 약 7명 증가하는 것으로 확인되었다. 이를 통해 고령자들이 통행수단으로 버스를 많이 이용하고 있음을 확인하였다.

도로율의 경우 계수 값이 -0.0025으로, 도로율이 1 증가할 때, 고령자 유입량은 약 -0.0025명 감소하는 것으로 확인되었다. 선행연구를 통해 도로율의 증가는 승용차를 이용한 통행과 관련이 있는데(강은지･송재민, 2018), 승용차 통행은 대중교통 통행에 부의 영향을 미치는 것으로 보고된다(김승남･안건혁, 2010). 한편 주차가능대수는 계수 값이 -0.0092로 도출되어, 행정동의 주차 가능 면수가 ㎢당 1면 증가할 때, 노인 유입량이 약 -0.01명 감소하는 것으로 나타났다. 결과적으로 승용차를 이용한 통행 관련 변수들은 모두 고령자 통행량과 부(-)의 상관성이 있는 것으로 파악되었다. 이는 노인들이 승용차보다 대중교통을 많이 이용하고 있음을 시사함과 동시에, 사용된 종속변수가 대중교통카드 이용자 수라는 점이 반영된 결과라고도 볼 수 있다.

4. 지리가중회귀분석

3절에서 논의된 전역적 공간회귀분석 결과의 지리적 패턴을 상세히 살펴보기 위해 공간적 이질성을 고려한 지리가중회귀모형(GWR)을 통해 각 변수의 국지적 영향관계를 분석하였다(표 6 및 그림 4). 본 절에서는 공간회귀분석에서 유의미하게 나타난 변수들을 대상으로 GWR 분석을 실시하였다.

그림 4.

지리가중회귀(GWR) 분석 결과

노령화지수는 고령자 통행량과 정(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. GWR 분석 결과 서울 동북권에서 강한 경향성이 나타나는 것으로 파악되었다. 2020 인구주택총조사 결과를 통해 고령자들의 서울시내 주요 거주지역이 강북구, 종로구, 도봉구, 성북구, 은평구 등에 걸쳐 분포함을 확인할 수 있다(통계청, 2021). 분석결과는 이러한 노인 거주지역의 공간적 분포를 반영하는 것으로 이해된다.

사업체 수는 성북구, 강북구, 도봉구, 노원구를 제외한 서울시 전체에서 정(+)의 상관관계를 보이는 것으로 나타났는데, 특히 서남권에서 그 경향성이 강하게 나타났다. 박소현 등(2018)은 고령자의 구인업종에서 단순노무종사자의 비중이 매우 높다고 보고한 바 있다. 서남권은 해당 종사자의 분포 비중이 상대적으로 높은 지역이다. 따라서 분석결과는 노인들의 고용특성을 보여주는 결과로 이해된다. 공시지가는 서울시 전역에 걸쳐 고령자 통행량과 부(-)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 특히 분석결과는 공시지가가 상대적으로 낮은 서부권으로의 노인 유입이 활발하게 이루어지고 있음을 보여준다.

생활인구 밀도는 서울시 전체에서 고령자 통행량과 정(+)의 상관관계를 가지며, 북부권에서 특히 그 경향성이 강하게 나타났다. 강남권의 경우 연령대가 낮은 인구의 통행량이 주로 집중되기 때문에 그 영향 정도가 약하게 나타난 것으로 판단되며, 북부권에서 그 영향 정도가 강하게 나타난 것은 강북･노원･도봉･은평구 등에 거주하는 노인 인구의 생활 수요가 반영된 결과로 추정된다.

문화체육연면적의 경우 강동구 일대를 제외한 서울시 전역에서 고령자 통행량과 정(+)의 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 서부권이 동부권보다 상관성 정도가 큰 것을 확인할 수 있는데, 우리는 그 이유를 서울시 문화체육시설 분포 현황을 통해 살펴보았다. 먼저 서울시 공공체육시설 현황을 통해 서부권에 체육시설 개수가 5개 이하인 자치구(마포구･은평구･금천구･동작구)가 많은 것을 확인하였다(서울시민 건강포털, 2023). 서부권의 또 다른 자치구인 양천구의 경우 전국 시군구 단위에서 문화시설 1개당 인구 수가 가장 많은 축에 속하는 곳(11,789.42 명, 전국 4위)으로 확인되었다(통계청, 2021). 이를 통해 서부권의 문화체육시설 수가 상대적으로 적음을 알 수가 있다. 따라서 서부권의 이러한 문화체육시설 부족이 존재하는 소수 시설의 이용을 위한 통행량을 집중시켰을 것으로 추론할 수 있다.

버스접근성의 경우 서울시 전역에 걸쳐 정(+)의 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 선행연구를 통해 대중교통 접근성이 좋을수록 해당 대중교통 수단의 선택 가능성이 높음을 확인할 수 있다(강은지･송재민, 2018). 서부권에는 지하철 접근성이 낮은 하위 5개 자치구(금천구･은평구･양천구･구로구･강서구)가 분포한다. 또한 종로구는 지하철역이 없는 행정동이 많은(11개) 편이다. 이렇듯, 지하철 접근성이 낮은 지역에서 노인의 버스 의존도가 높음을 유추할 수 있다.

도로율은 성북구, 강북구, 도봉구 일부 지역을 제외한 서울시 대부분의 지역에서 고령자 통행량과 부(-)의 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 선행연구를 통해 도로율의 증가는 대중교통 통행보다 승용차 통행을 증가시키는 것을 확인할 수 있다(강은지･송재민, 2018). 따라서 분석결과는 역설적으로 노인들의 높은 대중교통 의존도를 의미하며, 그 경향성이 남부권에서 크게 나타남을 보여준다. 주차가능대수 역시 서울시 전역에서 노인 통행량과 부(-)의 상관성을 갖는 것으로 나타났다. 2020년도 서울시 자가주차장 확보율 현황에 따르면 강북지역에서 주차장 확보율이 저조한 것으로 나타났다(통계청, 2021). 낮은 주차장 확보율은 승용차 이용을 제한하고 대중교통 이용을 촉진시킨다. 본 연구의 분석 역시 강북지역의 낮은 주차장 확보율이 고령자들로 하여금 대중교통을 선호하는 방향으로 이끌고 있음을 보여준다.

V. 결론

본 연구는 2022년 서울시 424개 행정동을 대상으로 도시특성이 65세 이상 고령자의 대중교통 통행에 미치는 영향관계를 파악하였다. 분석방법으로는 공간시차모형(SLM)과 지리가중회귀분석(GWR)을 활용하였다. 교통카드 통행량 데이터를 종속변수로 설정하고 노인의 통행을 유발할 수 있는 도시특성을 사회경제, 공간, 교통 요인으로 분류하여 독립변수로 설정하였다.

분석 결과, 사회경제 요인에서 노령화지수, 사업체수, 생활인구밀도 변수가 고령자 통행량과 정(+)의 상관관계를 가지며 각각 서울시 동북권, 서남권, 북부권에서 그 경향성이 강해지는 것을 확인하였다. 반면에 공시지가는 고령자 통행량과 부(-)의 상관관계를 가지며 서부권에서 그 경향성이 강해짐을 확인하였다. 이는 고령자의 거주지 및 일상활동과 경제활동이 상대적으로 공시지가가 낮은 지역에서 이뤄짐과 동시에 이들 지역이 주로 서부권과 북부권에 위치함을 보여준다. 공간 요인에서 고령자 통행량에 영향을 미치는 변수는 문화체육시설 연면적이 정(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났는데, 이는 노인들의 여가통행 특성을 반영하는 결과로 이해된다. 문화체육시설 연면적과 노인통행과의 관련성은 서부권에서 그 경향성이 강하게 나타났다.

교통 요인에서 고령자 통행량에 영향을 미치는 변수로는 우선 버스 접근성이 정(+)의 상관관계를 가지며 서부권에서 그 경향성이 강하게 나타났다. 이는 고령자의 대중교통 선호와 함께 서부권의 낮은 지하철 접근성이 버스 의존도를 높인 결과로 추정된다. 도로율 및 주차가능대수는 고령자 통행량과 부(-)의 상관관계를 가지며 일부 자치구를 제외하고 서울시 전역에서 유의한 경향성을 보이는 것으로 나타났다. 이는 고령자들이 교통수단 선택에 있어 상대적으로 승용차에 비해 대중교통을 선호함으로써 나타난 결과로 이해된다.

본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 노인들의 대중교통 의존도가 높으므로 대중교통 정책의 운용에 있어 고령층에 대한 고려와 배려가 필요함을 알 수 있다. 둘째, 고령층의 통행에 있어 통근통행 비중이 높음을 알 수 있으며, 그 방향성이 서남권으로 향하고 있다는 점에서 단순노동 비중이 높을 것이라는 추론이 가능하다. 현재 노인에 대한 지하철요금 감면이 사회적으로 큰 쟁점이 되고 있는데, 분석결과는 다의적 함의를 내포하고 있으므로 정책방향의 설정에 있어 신중한 접근이 필요해 보인다. 즉, 고령화가 가속화되고 있는 상황에서 경제활동을 하는 노인들의 교통요금을 사회가 부담하는 것이 정당한 것인지, 반대로 고령자들이 생존을 위해 지하철을 이용하고 있는데, 사회적 지원을 줄이는 것이 정당한 것인지 그리고 사회적 편익을 증진시키는 결정인지, 이에 더해 지하철 요금 감면이 노인의 일상활동을 촉진시킴으로써 의료･복지비 등 사회적 비용을 절감시키고 관광산업을 활성화시킨다는 주장 등을 종합적으로 고려할 필요가 있다.³⁾

셋째, 노인들의 주된 생활권과 경제권이 서부권과 북부권에 위치해 있으므로, 이들 지역에서 특히 노인에 대한 고려와 배려가 필요함을 확인할 수 있다. 일례로 서부권에 위치한 문화체육시설로의 노인 유입이 집중되고 있으므로 해당 권역에서 문화체육시설을 증설할 필요가 있음을 확인할 수 있다. 넷째, 지하철 이용이 불편한 지역에서 버스 의존도가 높게 나타났다. 이는 역설적으로 요금이 면제가 되는 지하철이 노인들에게 가장 선호되는 통행수단임을 암시한다. 반면에 노인이 다수 거주･･활동하는 서부권의 경우 지하철 접근성이 양호하지 못한 지역이 다수 분포해 있다. 따라서 빈곤층 노인을 대상으로 한 버스요금 면제 또는 할인 방안을 신중하게 고려해볼 필요가 있다.

본 연구는 노인의 대중교통 이용행태와 도시특성 간의 관련성을 전역적, 국지적으로 분석했다는 점에서 의의를 갖는다. 그러나, 보다 많은 정보를 담고 있는 수도권 가구통행실태조사의 최신 자료가 발표될 경우, 해당 자료에 대한 분석을 통해 그 결과를 비교할 필요가 있다. 또한 최신자료를 이용하기 위해 2022년 데이터를 활용하였는데, 이 시기는 팬데믹이 완전히 종식되기 이전 시점으로 분석결과에 코로나의 영향이 있었을 것으로 추측된다. 따라서 코로나가 고령자의 통행에 영향을 미쳤는지를 파악하는 연구가 후속 연구로 진행되길 기대한다.