국내 도로화물운송업의 리바운드 효과 추정 및 정책적 시사점 (Rebound Effects and Policy Implications in Korean Road Freight Transport Industry)

서지정보

· 발행기관 : 한국교통연구원
· 수록지 정보 : 교통연구 / 24권 / 1호 / 95 ~ 112페이지
· 저자명 : 한상용

초록

본 연구에서는 2005~2014년 영업용 화물자동차 운전자들의 분기별 화물운송실적 자료를 이용하여 국내 도로화물운송업의 업종 및 품목별 리바운드 효과를 추정하였다. 구체적으로 추정모형은 크게 종속변수를 차량운행거리와 화물운송거리로 구분하여 설정하였고, 설명변수는 가격변수 외에도 시간변수, 운전자 특성변수, 차량 특성변수, 운송 특성변수 등을 포함하였다. 모든 추정모형들은 이분산성을 고려한 일반최소자승법을 적용하여 분석되었다. 실증분석결과, 모든 추정모형들과 대부분의 추정계수들은 통계적으로 유의하게 나타났으며, 화물운송거리를 기준으로 한 국내 전체 도로화물운송업의 리바운드 효과의 크기는 28.9%로 분석되어 유사 해외 연구결과에 비해 상대적으로 크게 분석되었다. 업종별로는 개별화물이 51.3%로 가장 크고, 용달화물(29.5%), 일반화물(16.9%)의 순으로 분석되었고, 품목별로는 개별 및 용달화물에 속하는 기타화물이 43.3%로 가장 크고, 이어서 대부분 일반화물에 속하는 유류(41.2%), 시멘트(33.1%), 컨테이너(24.3%), 철강(23.0%)의 순으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 국내 도로화물운송업의 리바운드 효과 추정결과는 향후 도로화물부문 에너지 효율화 정책수립을 위한 정책수단 선정과 에너지 및 온실가스 절감효과에 대한 사전 평가에 있어 정량적인 기초자료로 활용될 수 있다고 판단된다.

영어초록

The objective of this study is to estimate the scale of rebound effects in the Korean commercial road freight transport industry, using 2005-2014 road freight transportation survey data of individual truck drivers. For this purpose, various models are constructed where vehicle kilometers traveled (VKT) and freight kilometers traveled (FKT) are used as dependent variables and explanatory variables. These variables include time, driver characteristics, vehicle characteristics, transportation characteristics, and prices. All models are estimated by using a heteroscedasticity augmented pooled GLS model. Empirical results indicate all model and estimated coefficients are statistically significantly different from zero at the 1 percent level, based on the Wald test and p-values. Using FKT dependent variables, the scale of rebound effects is calculated as 28.9 percent in the whole commercial road freight transport industry and this value is higher than rebound effects in foreign countries. Concretely, the medium-sized cargo truck sector (51.3 percent) ranks the highest in rebound effects, followed by the small-sized pick-up truck sector (29.5 percent), and general cargo sector (16.9 percent). In addition, the rebound effect of other goods (43.3 percent) ranks the highest, followed by oil products (41.2 percent), cement products (33.1 percent), container goods (24.3 percent), and steel products (23.0 percent) at the lower end. These results provide quantitative data which can be applied in selecting policy instruments to establish energy efficiency policies of the road freight transportation industry and assessing preliminary policy effects.

참고자료

· 없음