도시의 형태가 교통혼잡비용에 미치는 영향연구

Abstract

도시가 점점 거대화가 되어감에 따라 지역경제의 측면에서는 지역의 생산량을 증가시키는 긍정적 결과와 함께 환경오염, 교통혼잡과 같은 부정적인 사회적 문제들을 가져왔다. 이러한 현상에 대하여 Cervero(2000)은 "도시의 물리적인 구조와 형태는 경제적인 성과와 비용을 동시에 내포하고 있다."고 주장하였다. Cervero가 주장한 내용을 살펴보면 '도시가 점점 거대화가 되어감에 따라 경제적인 성과인 지역의 생산량, 규모의 경제, 집적경제의 효과가 증가되는 긍정적인 효과가 나타나지만, 반면에 환경오염, 교통 혼잡과 같은 경제적 비용(손실비용)도 동시에 발생하게 되었다.'라고 언급하고 있다. 이는 경제적 성과 측면의 긍정적 효과뿐만 아니라 이로 인해 발생하는 환경오염 및 교통 혼잡과 같은 경제적 비용에 대한 손실도 감안해야 한다는 것이다. 이에 본 연구에서는 서울과 같은 대도시에서 가장 대표적인 경제적 비용인 교통혼잡비용과 도시의 물리적 구조를 대변하는 형태변수와의 관계를 실증분석하고 시사점을 제시하고자 한다. 실증분석을 위한 영향 모형개발 결과, GRDP(0.604), 인구(0.582), 고용지니계수(0.296), 인구지니계수(0.254)순으로 교통혼잡비용을 발생시키고 있는 것으로 나타났다. GRDP 및 인구와 같은 지역의 규모를 대변하는 요인이 집중할 경우 도시가 혼잡해지며, 지니계수(인구 고용)와 같은 지역간 불균등을 대변하는 요인이 증가할수록 고용관련 이동의 증가로 인해 교통혼잡비용이 증가하는 것으로 분석되었다. 인구와 고용 모두가 지리적으로 특정지역에 편중되면 발생하는 현상으로 판단된다.Since the urbanization process has been taking place, negative outcomes such as environmental pollution and traffic congestion have produced as well. Reflecting the phenomenon, our study assumed that physical structure of urban form were implicit in relation to both economic performance and cost. It can be interpreted that as the urban space has been growing bigger, economic performances such as regional product output, economy of scale and the effect of agglomeration economies are increased. On the contrary, the negative effects such as environmental pollution and traffic congestion were incurred as economic loss and expenses. It means that even though economic performance can help increase regional product output, we should consider the loss on economic expenses which are paid for social problems such as environmental pollution and traffic congestion, which are caused by urbanization. Therefore, this study aims to statistically validate the relationship between traffic congestion as the most representative economy costs and physical characteristics of urban in a large city such as Seoul and to suggest its implications. As a result of model development for empirical analysis, GRDP(0.604), the population(0.582), employment GINI coefficients(0.296), population GINI coefficients(0.254) in order led to congestion cost. We can come to the conclusion that in case of scale factor such as the population, if the population tends to concentrate, urban becomes more crowded and that if GINI coefficients (the population, employment) which are variable on inequality according to region have the disparity with surrounding areas, congestion cost is caused a lot on account of movement related with employment. In addition, this phenomenon was caused if both the population and employment were geographically biased on one side.