지역별 수용성 차이의 결정요인 분석

[그림 3-16] 수용성의 상대적 차이에 따른 서울시 자치구별 그룹 구분(IA vs. OA)

6.2. 집단 간 차이분석1: 수소관련 지식의 영향 정도 비교

｢분석1｣의 결과에 따르면 수소에너지에 대한 이해와 수소충전소에 관한 지식의 정도가 주거지 반경 내 수소충전소 건설의 수용성에 통계적인 영향을 미치지 못하 는 것으로 분석된 바 있다. 그러나 EAG에 속한 실제 수소충전소 사업 추진 경험을 가진 전문가들은 수소충전소 안전성에 대한 설명회를 통해 수용성이 크게 개선되는 지역이 많이 있다고 역설한 바 있다. 또한 일본 사례를 통해 수소충전소 수용성의 결정요인을 분석한 Ono and Tsunemi(2017)에서도 수소에너지에 대한 지식의 정 도가 수용성에 통계적으로 유의한 영향을 미친다는 분석결과를 제시한 바 있다.

｢분석1｣에서는 전역적(global) 평균효과만 알려주기 때문에 지역에 따라 수소 및 수소충전소에 대한 이해의 정도가 수용성에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지는 알 수 없다. 이를 확인하기 위해 ｢분석1｣의 이항로짓모형을 GWR을 이용해 다시 한 번 분석하여 수소 및 수소충전소에 대한 지식의 정도가 수소충전소 건설의 수용성 에 미치는 영향이 지역별 응답자에 따라 어떻게 달라지는지 분석하였으며 GWR 결 과를 바탕으로 그룹(IA vs. OA)간 차이 유무를 분석하였다.

변수 local 계수 평균 local 계수 평균 집단간 차이 (T-검정)

IA 그룹 OA 그룹

A1_5 수소에너지 특성을 알고 있다

-0.087 (-0.90~-0.41)

-0.053

(-0.82~0.04) - A1_6 수소자동차 구조를 알고있다 0.111

(0.09~1.63)

0.056

(-0.59~1.37) 14.47***

A1_7 수소충전소에 대해 알고있다 -0.099 (-1.08~-0.40)

-0.092

(-1.05~-0.16) - A1_8 수소충전소의 안전성을 알고

있다

0.326 (2.14~2.86)

0.288

(1.77~2.80) 19.87***

주1: 각 항목들은 리커트 5점 척도로 조사되었음(낮음=1, 높음=5) 주2: IA와 OA의 각 지역별 응답자의 수는 각각 258, 859로 나타남

주3: 괄호안의 수치는 그룹별 지역고유 추정계수에 대한 t값의 분포 범위를 의미

<표 3-8> 수소관련 지식의 수용성 영향에 대한 그룹간 비교(GWR 분석결과)

<표 3-8>에 나타난 분석결과는 ｢분석1｣에서 발견할 수 없었던 유의미한 정보를 제공해 주고 있다. 먼저 ‘수소에너지의 특성에 대한 지식의 정도(A1_5)’와 ‘수소충 전소에 대한 지식의 정도(A1_7)’를 측정하는 문항에 대한 응답자별 고유 추정치 (local coefficient)는 t-value 범위에서 알 수 있듯이 IA와 OA 두 그룹 모두에서 유의하지 않으며 두 집단 간의 통계적 차이도 없어 ｢분석1｣의 전역적 결과와 동일 하게 나타났다. 그러나 ‘수소자동차의 구조에 대한 지식의 정도(A1_6)’ 문항의 경우 를 보면 IA지역의 응답자의 고유 추정치 평균이 OA 지역 응답자 평균보다 통계적 으로 유의하게 더 높아 IA 지역 응답자의 경우 수소자동차에 대한 이해가 수소충전 소 수용성에 미치는 영향이 OA지역 응답자보다 더 높을 수 있는 것으로 나타났다.

그러나 개별 고유 추정치들의 t-value의 범위를 볼 때 개별 추정치의 통계적 유의 성은 낮은 것으로 나타났다.

마지막 문항인 ‘수소충전소의 안전성에 대한 지식의 정도(A1_8)’의 경우 IA 지역 의 모든 응답자의 고유 추정치가 통계적으로 유의한 양의 값을 가지고 있는 것으로 나타났다. OA 지역 응답자의 추정치도 일부를 제외하면 대부분 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타났다⁶⁵⁾. 그러나 두 집단의 계수값 평균을 비교해 보면 ‘A1_6’와 같이 IA 지역의 응답자의 계수의 크기(magnitude)가 OA 지역 응답자보다 크며 두

집단 간의 차이 역시 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이는 매우 주목할 만한 결과로서 IA 지역 응답자 그룹의 경우 수소충전소의 안전성에 대한 지식의 향상에 따른 수소충전소 건설의 수용성 변화는 OA 지역 응답자 그룹보다 더 크게 나타날 수 있음을 의미하며 이러한 두 집단 간 차이는 통계적으로도 유의하게 다름을 말해 준다. 즉, IA 지역과 유사한 특성을 보이는 지역의 경우 수소충전소의 안전성에 대 한 지식을 제고할 수 있는 설명회와 홍보행사 등은 해당 지역의 수소충전소 건설에 대한 주민 수용성을 효과적으로 제고할 수 있는 좋은 전략이 될 수 있다는 것을 의 미하며 반대로 OA 지역의 경우 그러한 전략은 수용성을 제고하기 위한 효과가 상 대적으로 낮거나 일부에서는 없을 수도 있음을 의미한다.

GWR로 추정된 A1_5~8문항별 계수값 및 t-통계량은 GIS를 이용해 구역평균 (zonal mean)로 변환하여 부록 5에 첨부하였다.

6.3. 집단 간 차이분석2: 정부

․

EAG의 전문가들은 수소충전소의 안전성에 대한 설명회와 홍보행사 등을 수차례 추진하여도 궁극적으로 주민수용성이 개선되지 않는 지역의 경우 정부․지자체 등에 대한 불신이 상대적으로 높은 경향이 있다고 제언한 바 있다. ｢분석1｣의 전역적 분 석에서도 ‘정부의 수소충전소 건설의 추진 과정의 공정성(C2_1)’과 ‘수소충전소 안 전 관리 규제기관의 신뢰정도(C2_2)’ 등의 항목의 동의 정도가 수소충전소의 수용 성을 높이는 결정요인인 것으로 분석되었다.

본 소절에서는 먼저 정부․지자체에 대한 신뢰도를 측정하는 C2문항들에 있어서 IA, OA 두 그룹 응답자간 통계적 차이가 있는지를 분석하였다. 해당 문항들은 ｢분 석1｣을 통한 전역적(global) 모형에서도 이미 유의한 영향이 있는 것으로 나타났기 때문에 별도로 GWR 모형을 통해 분석하지 않았고 대신 5점 리커트 척도로 조사된 각 항목들에 대한 응답의 통계적 분포를 비교하여 두 집단의 통계적 차이를 살펴보 았다.

변수

설문조사 응답 평균

(5점 리커트 척도) 집단간 차이 (T-검정) IA 그룹 OA 그룹

C2_1 정부의 충전소 건설과정은 공정하다 3.16 3.07 1.68**

C2_2 수소충전소 관리기관을 신뢰한다 3.10 3.07 0.45

C2_3 정부의 기피시설 입지과정은

공정하다 3.16 3.00 2.33**

C2_4 정부는 기피시설 입지시 지역민

의견을 충분히 반영한다 3.07 2.95 2.82**

C2_5 정부는 기피시설 입지시 주민에게

충분한 보상을 제공한다 3.05 2.99 0.91

주1): 각 항목들은 리커트 5점 척도로 조사되었음(낮음=1, 높음=5) 주2): IA와 OA의 각 지역별 응답자의 수는 각각 216, 901로 나타남

<표 3-9> 정부․지자체에 대한 신뢰도 측면의 그룹간 비교(T-검정)

분석결과를 보면 5개 세부 문항 모두에서 IA 지역 응답자의 평균이 OA 지역 응답자의 평균보다 높게 나타났다. 특히 이중 3개의 항목은 그룹 간 통계적으 로 유의한 차이를 나타냄으로써 IA 지역의 응답자들이 OA 지역 응답자들보다 정부․지자체에 대한 신뢰도가 현격히 높은 것을 보여준다. 이 또한 매우 의미 있는 분석결과로써 주거지 내 수소충전소 건설에 대한 수용성이 상대적으로 낮 은 지역의 응답자들은 정부나 지자체에 대한 신뢰도가 낮을 것이라는 선험적 추론을 통계적으로 확인해 주는 결과이기 때문이다.

앞서 살펴본 바와 같이 환경정의(environmental justice) 분야의 연구들에 따르 면 정부에 대한 신뢰도 저하는 지역별 경제력이나 정치적 영향력 등에 의해 환경적 불평등에 기인한다고 한다. 주민들이 사회기피시설 등이 불평등하게 분포되어 있다 고 인식할 경우 이는 궁극적으로 정부와 지자체의 공정성에 대한 의문으로 귀결되 기 때문이다. 또한 EAG 내 전문가들의 의견도 수소충전소 건설의 수용성이 현저히 낮은 지역의 경우 이미 사회기피시설로 분류되는 설비나 인프라가 입지해 있는 경 향이 있다고 하였다. ｢분석1｣에서 이를 통계적으로 검증하기 위해 서울시 자원회수 시설의 입지여부(‘trash’)가 수소충전소 수용성에 영향을 미치는지 분석하였지만 유 의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타난 바 있다. 그러나 ｢분석1｣은 평균적인 효과 만 보여주는 결과로서 GWR을 고유 추정치에서도 동일한 결과가 나타나는지 분석

하여 보았다.

[그림 3-15]에는 자원회수시설이 입지한 행정동에 거주하는 응답자들의 ‘trash’

변수의 평균적인 고유추정치와 t-value가 제시되어 있다. 해당 그림을 보면 ｢분석1

｣의 전역적 분석에서 유의하게 나타나지 않았던 ‘trash’변수의 유의성이 GWR을 이 용한 분석에서 일부 유의하게 나타난 것을 알 수 있다. 서울시 권역 4개 지역의 자 원회수 시설 중 강남과 노원자원회수시설 거주 응답자의 평균 고유 추정치는 ｢분석 1｣의 결과와 동일하게 통계적으로 유의하지 않게 나타났지만 마포자원회수시설과 양천자원회수시설 인근에 거주하는 응답자는 10% 유의수준에서 타 지역 응답자보 다 수소충전소 건설에 대한 수용성이 낮은 것을 알 수 있다.

본 결과도 사회기피시설이 이미 입지한 지역의 경우 상대적 피해의식 등이 수소 충전소의 주거지내 건설을 반대하는 결정요인이 될 수도 있음을 미약하게나마 방증 하는 것으로 볼 수 있다. 그러나 이러한 추론이 보다 강건하게(robust) 뒷받침되기 위해서는 향후 발전소, 하수처리장, 화장장 등 대표적인 사회기피시설을 추가로 분 류하여 본 모형에 적용하는 등의 후속 연구가 필요하다.

[그림 3-17] 자원회수시설의 입지여부에 따른 수소충전소의 수용성의 영향 (GWR분석)