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type: paper
slug: jiyeon-jung-2018-car-sharing-ghg
title: >-
  Analyzing the Effects of Car Sharing Services on the Reduction of Greenhouse
  Gas (GHG) Emissions
authors:
  - '[[jiyeon-jung]]'
  - '[[yunmokoo]]'
year: 2018
venue: '[[sustainability]]'
doi: 10.3390/su10020539
categories:
  - '[[consumer-choice-research]]'
  - '[[environmental-economics]]'
methods:
  - '[[mixed-logit]]'
  - '[[binary-logit]]'
  - '[[discrete-choice-model]]'
themes:
  - '[[car-sharing]]'
  - '[[sharing-economy]]'
  - '[[ghg-emissions]]'
  - '[[sustainable-transportation]]'
aliases: []
last_updated: '2026-05-20T02:07:35+09:00'
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# Analyzing the Effects of Car Sharing Services on the Reduction of Greenhouse Gas (GHG) Emissions

*[[jiyeon-jung]], [[yunmokoo]] (2018)* · [[sustainability]] · [DOI ↗](https://doi.org/10.3390/su10020539)

> 한국 *카셰어링 서비스* (one-way, delivery 옵션 포함) 의 *GHG 감축 효과* 를 [[mixed-logit]] + [[binary-logit]] 으로 분석. *modal shift 비율* 과 *vehicle ownership 포기율* 을 동시 추정한 결과 — **놀라운 발견: 일반 카셰어링은 GHG 를 *증가* 시킨다**. 대중교통·자가용에서 카셰어링으로의 modal shift 가 *unpurchased vehicle 의 GHG 감소* 보다 크기 때문. 단, **EV 카셰어링 비중을 높이면 GHG 감축 효과 양 (+)** — 단순 *카셰어링 확대* 가 아니라 *EV 카셰어링 확대* 가 환경정책 답.

- **RQ**: 카셰어링 서비스가 한국 도로 부문 GHG 배출을 *증가시키는가 감소시키는가*? 차량 보유 포기·modal shift·EV 비중이 환경 효과에 어떻게 작용하는가?
- **방법론**: [[mixed-logit]] (카셰어링 차량 선호) + [[binary-logit]] (차량 보유 포기 결정) + LCA-style modal shift 시나리오 시뮬레이션
- **데이터**: 한국 카셰어링 사용 의향 SP 설문, modal shift + 차량 보유 의향 + 사용 거리 + 인구통계
- **주요 발견**: (1) **차량 포기율 *16%*** — 기존 문헌 2-5% 보다 훨씬 높음 (포기 의향자 + 3년 내 구매 의향자 포함). (2) **modal shift 의 GHG 증가가 unpurchased vehicle 의 GHG 감소를 압도** — 종합 GHG 영향 음 (즉 증가). (3) one-way · delivery 옵션이 카셰어링 사용 빈도 증가 → *GHG 추가 증가*. (4) **EV 카셰어링 비중 충분히 높이면 GHG 효과 양 (감축)** — 일반 카셰어링과 EV 카셰어링의 *방향이 반대*.
- **시사점**: "공유경제 = 친환경" 통념의 *직접 반증*. 정책 함의: 카셰어링 자체 확대보다 *EV 비중 + 전력 mix decarbonization* 이 GHG 감축 핵심. 카셰어링 활성화 정책은 *대중교통 modal shift* 까지 고려한 통합 분석 필수.

![](/papers/201802_JungJ_Analyzing_the_effects_of_car_sharing_services_on_the_reduction_of_greenhouse_gas_GHG_emissions/fig1.jpeg)

*Fig. 1 — 카셰어링 → modal shift / 보유 포기 / 사용 거리 변화 → GHG 영향의 인과 흐름.*

## 요약

이 paper 는 [[yunmokoo]] 의 *2기 (2017-2021)* 의 *공유경제 + 환경* 작업이자 *최다 피인용 (118회)* 논문. *카셰어링 = 친환경* 이라는 직관이 *실증적으로 거짓일 수 있음* 을 보여준 도전적 결과 — 한국의 모빌리티-환경 정책에 큰 시사.

방법론적 핵심은 *3 단계 의사결정의 분리 추정*: (1) 카셰어링 채택 의향 + 차량 속성 선호 ([[mixed-logit]]), (2) 차량 소유 포기 의향 ([[binary-logit]]), (3) 채택 후 modal shift 패턴 (SP 응답 기반 빈도 분포). 각 단계의 *개인 이질성* 을 mixed logit + binary logit 으로 포착해, *기존 차량 보유자* 와 *비보유자 (3년 내 구매 의향)* 의 차별적 반응 분리.

핵심 발견 — *차량 보유 포기율 16%*. 기존 Cervero et al. 의 *2-5%* 보다 훨씬 높은데, 이는 *3년 내 구매 의향자* 가 카셰어링으로 *대체 (replacement intention)* 한 효과 포함. Katzev (2003) 의 *차량 보유 감소 ≠ 주행거리 감소* 관찰과 일관 — 비보유자의 주행거리가 *증가* 한다는 reverse rebound.

핵심 통찰: *대중교통·도보 사용자가 카셰어링으로 modal shift* 시 GHG *증가*, *자가용 사용자가 카셰어링으로 전환* 시 GHG *감소*. 두 효과의 *순합* 이 한국 시장 데이터에선 *양 (GHG 증가)* — 즉 *대중교통 modal shift 의 GHG 증가 효과가 더 크다*. one-way · delivery 옵션은 사용 빈도를 늘려 이 음의 효과 증폭.

해결책: *EV 카셰어링 차량 비중 충분* + *전력 mix decarbonization*. 시뮬레이션 결과 — EV 카셰어링 비중이 일정 수준 이상이면 *총 GHG 영향 양 (감축)* 으로 전환. 카셰어링 운영사가 *fleet 구성을 결정* 하므로 정부는 *공급측 EV 의무화 정책* (fleet mandate) 으로 leverage 가능.

[[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 안에서 이 paper 는 *2기 EV-환경 라인* 의 대표작이자, 후속 [[hyojung-choi-2021-bev-pm-emissions]] (2021 BEV 미세먼지) 와 함께 *EV 환경 효과 시리즈* 의 핵심.

## 핵심 결과

| 항목 | 값 |
|---|---:|
| 차량 보유 포기율 (포기 + 3년 내 구매 미실현) | 16% |
| 기존 문헌 포기율 | 2-5% |
| 종합 GHG 영향 (일반 카셰어링) | **증가** (음) |
| 종합 GHG 영향 (EV 카셰어링 충분 비중) | **감축** (양) |
| 추가 GHG 유발 요인 | one-way · delivery 옵션 (사용 빈도 증가) |
| 효과 방향 결정 변수 | EV 비중, 전력 mix CO2 강도, modal shift 비율 |

## 방법론 노트

[[mixed-logit]] 으로 카셰어링 차량 선택의 응답자 효용:

$$
U_{nj} = \beta_{n,price} \text{price}_{j} + \beta_{n,EV} D_{j,EV} + \beta_{n,size} \text{size}_j + \beta_{n,oneway} D_{j,oneway} + \beta_{n,deliv} D_{j,deliv} + \varepsilon_{nj}
$$

$\beta_n$ 의 정규분포 가정 → Gibbs sampler 추정. [[binary-logit]] 으로 차량 포기 결정:

$$
P(\text{forfeit}=1|X_n) = \frac{1}{1 + \exp(-\gamma' X_n)}
$$

여기서 $X_n$ 은 인구통계 + 사용 의향 + 카셰어링 가용성. modal shift 시나리오: 채택자의 SP 응답 빈도 분포 × modal shift 비율 × 차량 유형별 CO2 배출계수.

식별 가정: (i) SP 응답이 실제 modal shift 근사, (ii) 카셰어링 채택 → 차량 보유 결정의 *recursive* 구조 (단방향 인과), (iii) 카셰어링 운영사 fleet 구성은 외생.

## 연구 계보

이 paper 는 (i) Martin & Shaheen (2011) 의 *carsharing CO2 impact* 라인, (ii) Cervero et al. (2007) 의 *car ownership forgo rate* 측정 전통, (iii) Train (2003) [[mixed-logit]] 정통 — 의 직접 선행. [[yunmokoo]] 의 *연구 궤적* 2기 EV-환경 라인의 시작이며, 후속 [[hyojung-choi-2021-bev-pm-emissions]] 의 BEV PM 감축, [[wonkyu-lee-2024-v2g-ess-alternative]] 의 V2G-ESS 통합 분석으로 *EV 환경 효과 시리즈* 확장.

## See also

- [[yunmokoo]]
- [[jiyeon-jung]]
- [[mixed-logit]]
- [[binary-logit]]
- [[car-sharing]]
- [[sharing-economy]]
- [[ghg-emissions]]
- [[sustainability]]