Analyzing the Effects of Car Sharing Services on the Reduction of Greenhouse Gas (GHG) Emissions

Jiyeon Jung, 구윤모 (2018) · Sustainability · DOI ↗

한국 카셰어링 서비스 (one-way, delivery 옵션 포함) 의 GHG 감축 효과 를 혼합 로짓 + 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: 혼합 로짓 (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.

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

요약

이 paper 는 구윤모 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 (혼합 로짓), (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.

구윤모 의 연구 궤적 안에서 이 paper 는 2기 EV-환경 라인 의 대표작이자, 후속 Effectiveness of battery electric vehicle promotion on particulate matter emissions reduction (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

혼합 로짓 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) 혼합 로짓 정통 — 의 직접 선행. 구윤모 의 연구 궤적 2기 EV-환경 라인의 시작이며, 후속 Effectiveness of battery electric vehicle promotion on particulate matter emissions reduction 의 BEV PM 감축, wonkyu-lee-2024-v2g-ess-alternative 의 V2G-ESS 통합 분석으로 EV 환경 효과 시리즈 확장.

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