IMF, 2020). 3)
2. 모형추정 결과
<표 6> 월평균 가구소득에 따른 평균 여행확률
월 평균 가구소득 백분율(%) 평균 여행확률
100만원 미만 2.85 0.012
100만원 이상 200만원 미만 7.83 0.014
200만원 이상 300만원 미만 12.67 0.019
300만원 이상 400만원 미만 18.62 0.020
400만원 이상 500만원 미만 21.78 0.020
500만원 이상 600만원 미만 20.45 0.020
600만원 이상 15.79 0.018
전체 100 0.019
<표 7> 변수설명 및 기초통계량
변수명 단위 설명 평균값 표준편차
여행 0/1 해당 주 토요일 기준 여행 중 = 1 0.077 0.266 초미세먼지 0/1 초미세먼지 ‘나쁨’ 이상 = 1 0.252 0.434 기온 ℃ 토요일 기준 거주지 평균기온 12.519 11.462 풍속 ㎧ 토요일 기준 거주지 평균풍속 1.755 0.728 강수량 ㎜ 토요일 기준 거주지 일평균 강수량 2.342 7.930 성별 0/1 응답자 여성 = 1 0.668 0.471 고령 0/1 만60대 이상 가구원 = 1 0.125 0.331 저소득층 0/1 월평균 가구소득 200만원 이하 = 1 0.024 0.153 고소득 0/1 월평균 가구소득 600만원 이상 = 1 0.253 0.435 교육 0/1 대학 재학 이상 0.402 0.490 미성년 0/1 만15세 이하 가구원 = 1 0.259 0.438 해외여행 0/1 해당 월 해외여행 = 1 0.089 0.285
가구특성 변수들 중 성별은 10% 유의수준에서 양(+)의 영향이 나타나 남성보 다 여성의 여행확률이 높게 나타났다. 교육 수준은
5% 유의수준에서
양(+)의 영 향으로 추정되어 교육 수준이 높을수록 역시 여행확률은 증가하는 것으로 해석된 다. 소득에서는 고소득층은 5%, 저소득층은 1% 유의수준에서 모두 여행확률과 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 고소득층의 음(-)의 방향성은 소득이 증가할수록 국내 단기여행보다는 해외여행을 선호하기 때문으로 사료된다(동진우·
정수관, 2019). 해외여행 경험 여부는
1% 유의수준에서 국내 여행확률과 음(-)의
관계를 가지는 것으로 나타났다. 한 달 이내의 여행경험에 대한 자료가 활용되었 으므로 이 기간내 해외여행을 다녀왔다면 국내 여행의 확률은 낮아지는 것은 합리 적인 결과로 보여 진다.초미세먼지가
‘나쁨’ 수준 이상을 나타낼 때 가구특성에 따라 영향은 상이하게 나
타날 수 있으며, 이러한 이질성을 반영하기 위해 교차항들을 모형에 포함한다. 교육은
5%, 고령은 1% 유의수준에서
음(-)의 영향이 확인되었다. 교육 수준이 높을수록미세먼지의 위험성에 대한 정보량이 증가함에 따라 위험인지 수준이 높아져 단기 국 내여행 보다는 실내에 머무르거나 해외로 떠나는 보다 민감한 반응을 유발했을 수 있다(엄영숙·오형나, 2019). 또한, 건강이 취약한 고령일수록 대기질 저하에 보다 적 극적으로 반응하여 외부활동을 감소시킨 결과로 보인다
. 이와 반대로 고소
득층 교 차항의 경우5% 유의수준에서 미세먼지 ‘나쁨’ 수준과
양(+)의 관계를 가지는 것으 로 나타났다.오즈비(odds ratio)를 사용하여 변수별 여행확률 변화를 살펴본 결과
, 거주지의 초
미세먼지 ‘나쁨’수준이 나타날 때 여행확률이72.7% 증가하는 것으로 나타났으며
기상요인은 계절에 따라 그 영향이 변화하는 것으로 나타났다. 여성이 남성보다 여 행확률이 15.2% 높게 나타났으며, 교육수준이 높은 경우 일반적인 농도 수준에서 여행확률이25.4%
증가하는 반면, 초미세먼지‘나쁨’수준에 반응하여 오히려
34.2%가 감소하는
것으로 나타났다. 고령층은 일반적인 농도 수준에서 여행확률이21.2% 증가하는
것으로 나타났으나 통계적으로 유의하지 않았으며, 초미세먼지 ‘나
쁨’수준에서
52.6% 감소하는
것으로 나타났다. 저소득층은 일반적인 농도 수준에서 여행확률이66.0% 감소하며 초미세먼지 발생 시 81.1%가 증가하는
것으로 나타났 지만 통계적으로 유의하지 않았다. 고소득층은 일반적인 농도 수준에서 여행확률이18.1% 감소하는 반면 , ‘나쁨’수준의 초미세먼지가 발생하면 여행확률이 39.3% 증
가하는 것이 확인되었다.
<표 8> 모형추정 결과
변수명 Logit Model Odds Ratio 추정치 표준오차 추정치 표준오차 z-값
초미세먼지 0.547 0.163 1.728 0.282 3.35***
기온 0.051 0.010 1.053 0.011 5.16***
기온2 0.002 0.001 1.002 0.001 1.87*
기온3 -0.001 0.000 0.100 0.000 -5.09***
기온4 0.000 0.000 1.000 0.000 5.95***
풍속 3.787 1.687 44.134 74.430 2.25**
퐁속2 -3.126 1.282 0.044 0.056 -2.44**
퐁속3 1.024 0.397 2.785 1.105 2.58***
퐁속4 -0.114 0.043 0.893 0.038 -2.68***
강수량 0.036 0.022 1.036 0.023 1.60
강수량2 -0.002 0.001 0.998 0.001 -1.77*
강수량3 0.000 0.000 1.000 0.000 1.81*
교육 0.227 0.094 1.255 0.117 2.43**
초미세먼지×교육 -0.417 0.164 0.659 0.107 -2.56**
고령 0.193 0.128 1.213 0.155 1.50
초미세먼지×고령 -0.746 0.263 0.474 0.125 -2.84***
저소득층 -1.077 0.393 0.341 0.134 -2.74***
초미세먼지×저소득층 0.594 0.625 1.811 1.131 0.95
고소득 -0.199 0.094 0.820 0.077 -2.12**
초미세먼지×고소득 0.332 0.164 1.393 0.229 2.02**
성별 0.142 0.078 1.152 0.090 1.81*
초미세먼지×성별 -0.065 0.143 0.937 0.134 -0.45
유아 0.005 0.089 1.005 0.089 0.05
초미세먼지×유아 0.028 0.163 1.028 0.168 0.17
해외여행 -3.179 0.450 0.042 0.019 -7.07***
상수항 -4.270 0.761 0.014 0.011 -5.61***
주: ***, **, * 는 각각 1%, 5%, 10% 통계적 유의수준을 의미함
기상변수(기온
, 풍속, 강수량)의 추정결과는 다음의 [그림 2]에서 시각화하였다.
우선 평균 기온은
4차 함수 형태로 나타나며, 이는 기온이 매우
낮거나 높은 겨울철과 여름철 여행 수요가 증가하기 때문이다. 강수량은
3차 함수형태로 추정되며, 일
정 수준까지는 지속해서 상승하다가 이후 급격하게 하락하는 모습을 볼 수 있다. ｢ 국민여행조사｣는 거주하는 행정구역의 경계를 벗어나 다른 행정구역으로 이동하 는 것을 여행으로 정의하고 있다. 거주지에 15mm 이하의 보통 비가 내릴 때에는 타 지역으로 이동함으로써 비를 피할 수 있게 되기 때문에 여행을 떠날 확률은 증 가하는 것으로 보인다. 그러나30mm 이상의 강한 강우가 나타나면 확률은 급격히
감소하는데, 이는 근거리 지역으로 이동해도 비가 내릴 확률이 높기 때문일 것으로 보인다. 일정 강수량 이상부터 다시 여행 확률이 증가하는데, 이는 거주지에서 발 생하는 매우 강한 비를 피해 원거리로 이동하기 때문으로 사료된다. 풍속은 일정
수준 이상일 때부터 여행확률은 급감하는 것으로 나타났다. 여행활동은 기본적으 로 이동과 야외활동을 중심으로 이루어지기 때문에(김태형·정소윤, 2020) 이러한 풍속의 제약을 강하게 받는 것으로 해석될 수 있다.[그림 2] 기후변수와 여행확률 간 관계
0.511.52여행확률
-20 -10 0 10 20 30
(a) 평균기온
.2.4.6.81여행확률
0 1 2 3 4 5
(b) 평균풍속
-.4-.20.2.4여행확률
0 20 40 60
(c) 일강수량
더미변수별 한계효과를 분석한 결과는
<표 9>에 제시하였다. 저소득층과 고소득
층 변수를 제외한 나머지 변수들은 일반적인 초미세먼지 농도 수준에서 여행확률과 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 반면, 초미세먼지가‘나쁨’ 수준 이상을 나
타낼 때 저소득층과 고소득층 변수는 여행확률이 역으로 증가하며 반대로 나머지 변 수들은 하락하는 모습이 관찰되었다.<표 9> 더미변수(dunny variable) 한계효과(marginal effect) 추정결과
변수명 더미구성 추정치 표준오차 z-값
초미세먼지 0 0.058 0.003 19.24
1 0.074 0.005 14.14
교육 0 0.057 0.004 14.45
1 0.064 0.003 19.17
초미세먼지×교육
0 0 0.050 0.004 12.33
0 1 0.063 0.004 17.21
1 0 0.083 0.009 9.59
1 1 0.070 0.006 11.86
고령 0 0.062 0.003 20.40
1 0.062 0.006 9.71
초미세먼지×고령
0 0 0.057 0.003 18.27
0 1 0.068 0.008 8.72
1 0 0.079 0.006 13.80
1 1 0.047 0.010 4.72
저소득층 0 0.063 0.003 21.26
1 0.026 0.008 3.22
초미세먼지×저소득층
0 0 0.060 0.003 19.34
0 1 0.021 0.008 2.60
1 0 0.075 0.005 14.04
1 1 0.047 0.022 2.18
고소득층 0 0.064 0.003 19.99
1 0.057 0.004 13.56
Ⅴ. 결 론
본 연구는 거주지 중심의 초미세먼지 농도 데이터를 활용하여 초미세먼지가 여행 결정 확률에 주는 영향을 추정함으로써 에어노마드 현상을 실증하기 위한 목적으로 실시되었다. 이를 통해 초미세먼지에 대응 할 수 있는 지속가능한 관 광산업 모델을 구축하고 전략적인 정책 수립에 기여할 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. 연구방법으로 여행유무에 대한 로짓모형을 적용하였으며, 기상자 료와 일평균 초미세먼지 자료를
2018년 ｢국민여행조사｣의 단기여행 정보의 미
시 가구데이터와 결합하여 자료를 구축하였다. 기존 연구들에서 진행되지 않았 던 거주지 중심의 분석을 통해 초미세먼지에 대한 회피행동으로 여행을 선택하변수명 더미구성 추정치 표준오차 z-값
초미세먼지×고소득층
0 0 0.061 0.003 18.05
0 1 0.051 0.004 11.52
1 0 0.072 0.006 12.74
1 1 0.081 0.009 8.73
성별 0 0.059 0.003 18.43
1 0.066 0.004 17.06
초미세먼지×성별
0 0 0.055 0.003 16.37
0 1 0.063 0.004 15.05
1 0 0.072 0.006 11.99
1 1 0.077 0.008 10.30
미성년 0 0.062 0.003 19.77
1 0.062 0.004 14.26
초미세먼지×미성년
0 0 0.058 0.003 17.77
0 1 0.058 0.005 12.36
1 0 0.073 0.006 12.82
1 1 0.075 0.009 8.51
주: 분석변수를 제외한 나머지 변수는 평균값에서 계산됨.
는 행위에 대해 가구특성에 따른 차이를 검증하고 에어노마드 현상을 실증하였 다는 점에서 학술적 의의를 찾을 수 있다.
본 연구의 주요 결과 및 학술적 시사점은 다음과 같다. 거주지의 초미세먼지의 지수구간이
‘나쁨’ 수준 이상일 경우 통계적으로 유의한 여행확률의 증가가 확
인되었다. ‘나쁨’ 수준의 초미세먼지 농도에 반응하여 여행확률이72.7% 증가
하였으며, 이는 실제 에어노마드 현상이 빈번하게 발생됨을 실증한다. 덧붙여 대학 이상의 교육 수준을 가지는 경우 초미세먼지 지수구간이‘나쁨’ 수준 이상
일 때 5% 유의수준에서 여행확률이 감소하였다. 이는 교육수준이 회피행동에 유의미한 영향을 미치지 않는다는 엄영숙·오형나(2019)의 연구와 일치하지 않 았다. 그러나 교육 수준이 높을수록 위험인지 수준이 높아져 단기 국내여행 보다 는 실내에 머무르거나 해외로 떠나는 보다 민감한 반응을 유발했을 수 있다는 해 석을 일부 지지하는 결과로 볼 수 있다. 소득에서는 고소득층에서 초미세먼지 지수구간
‘나쁨’ 수준 이상일 때 5% 유의수준에서 여행확률이 증가하였다. 소득이
높을수록 대기환경에 민감하다는 연구결과(Yan et al., 2019)를 지지하며, 소득 이 여행수요에 유의미한 양(+)의 영향을 준다는 오희균(2019)의 연구결과와도 일치한다. 저소득층의 여행확률 역시 증가하는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의미하지는 않았다. 연령의 경우 고령층에서는
1% 유의수준에서 여행확률이
감소하는 결과가 나타나 선행연구(오희균, 2019)와 상반된 결과가 도출되었다.이는 거주지 중심의 데이터를 활용하여 관광지 데이터에서 누락시킬 수 있는 여 행을 떠나지 않은 가구 특성이 반영된 의미 있는 결과로 판단된다.
비록 저소득층에서 초미세먼지 농도에 따른 여행결정 확률이 통계적으로 유의 하지 않았으나 초미세먼지 지수구간이 ‘나쁨’으로 변화할 때 양(+)의 영향을 보 이며 확률이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 거주지의 고농도 초미세먼지 수준이 소득과 관계없이 회피행동으로서 여행 동기를 자극하지만, 저소득층은 즉흥적 으로 여행을 결정할 수 있는 충분한 여행비용의 제한이 있음을 유추할 수 있다.
소득 격차로 인한 여행 기회의 불균형을 해소하기 위한 보다 다양한 여행 바우처