Evaluating Korean commuters' acceptance of MaaS through the UTAUT framework

Shinwoo Back, Minjung Shon, 황준석 (2025) · Case Studies on Transport Policy 20:101464 · DOI ↗

한국 수도권 통근자 529 명 (Macromill Embrain 온라인 설문, 2021.05.05-10) 대상으로 Mobility-as-a-Service (MaaS) 수용성을 UTAUT (Venkatesh et al. 2003) 프레임워크로 평가. 기본 3 변수 (Performance Expectation, Effort Expectation, Social Influence) + 확장 2 변수 (Individual Innovation, Environmental Concern) → Behavioral Intention 의 5-hypothesis SEM. 4 moderator (car ownership, 주요 교통수단 car/PT, PT 주당 사용 일수, smart mobility 경험) 의 multi-group analysis. 핵심 발견: EC 와 SI 가 BI 에 유의 영향, smart mobility 경험자가 더 높은 수용성. 핀란드 Whim (2016 commercialization) 대비 한국은 fragmentation 한계 — 국토부 주도 pilot 2024 말 시작.

RQ: 한국 수도권 통근자의 MaaS 수용 의도를 결정하는 핵심 요인은 무엇이며, 통근 특성 (차량 소유, 주 교통수단, PT 사용 빈도, smart mobility 경험) 에 따라 어떻게 다른가.
방법론: Utaut Model (Venkatesh et al. 2003), 구조방정식 모형 (AMOS 24.0), 확인적 요인분석, Multigroup Analysis (4 moderator), Likert 5-point scale, SPSS 24.0 (descriptive + reliability), Cronbach α.
데이터: Macromill Embrain 온라인 설문 (2021.05.05-10), 수도권 거주 + 20세 이상 + 정기 통근 + PT 옵션 보유 + 차/PT 둘 중 하나 사용자 한정. 571 수집 → 42 부적합 제외 → 529 valid (92.6% 유효율). Smart mobility 4 종 (sharing bike, personal mobility, ride-sharing, car-sharing) 의 만족도 + 미래 사용 의향 별도 조사.
주요 발견: (i) 5 hypothesis: H1 PE → BI, H2 EE → BI, H3 SI → BI (UTAUT 기본 3), H4 II → BI, H5 EC → BI (확장 2). EC + SI 가 가장 유의. (ii) Smart mobility 경험자가 더 높은 수용성 — H9 (smart mobility experience moderator) 효과 강함. (iii) 차량 소유, 주 교통수단, PT 일수 moderator 도 그룹별 path coefficient 차이. (iv) Performance Expectation 의 핵심 — real-time 정보, 통합 예약/결제 가 가장 valued.
시사점: 한국 MaaS 시장 진입 전략은 (a) real-time info + integrated reservation/payment 강조, (b) eco-friendliness + 여론 leveraging, (c) smart mobility 사업자와의 partnership, (d) 통근자 세그먼트별 차별화 marketing.

연구 모형 — UTAUT 의 5 latent variable (PE, EE, SI, II, EC) → Behavioral Intention (BI), 4 moderator (car ownership, transport mode, PT days, smart mobility experience). 본 paper 의 hypothesis 구조와 multi-group 분석 framework.

요약

황준석 의 4-5기 (스마트시티 · socio-technical-transition) 라인의 모빌리티 분기. Shinwoo Back (Samsung Electronics System LSI) + Minjung Shon (Kyonggi U Intellectual Property) + 황준석 (SNU Integrated Major in Smartcity Global Convergence, SCGC) 의 industry-academia 협력. SCGC + MOLIT (국토교통부) 의 Smart City Innovative Talent Education Program 펀딩 라인. 황준석 author page anchor 의 “사회기술적 전환” 라인의 직접 연장 — Sustainability of ride-hailing services in China's mobility market: A simulation model of socio-technical system transition (중국 공유 모빌리티), The relationship between shared mobility and regulation in South Korea: A system dynamics approach from the socio-technical transitions perspective (한국 공유 모빌리티 규제 SD) 의 후속 작업. 기존 MaaS 연구는 (i) economic/policy (Hensher et al. 2020, Pagoni et al. 2022), (ii) technological (Beutel et al. 2019, Lopez-Carreiro et al. 2020), (iii) consumer perspective (TAM/UTAUT 라인) 의 3 갈래. 본 paper 는 (iii) 의 한국 사례 + 수도권 통근자 한정 + 4 moderator multi-group 으로 차별화.

방법론은 UTAUT 의 확장 적용. Venkatesh et al. (2003) 의 기본 3 변수 (PE: 성과 기대, EE: 노력 기대, SI: 사회적 영향) 에 (i) Individual Innovation (Orr 2003, 새 기술에 대한 개인의 개방성), (ii) Environmental Concern (Fujii 2006, Schultz et al. 2005, 환경 의식 → 친환경 행동 의도) 추가. 5 latent 모두 5-point Likert. SEM 은 AMOS 24.0, 측정모형 (CFA) → 구조모형 fit (CFI, TLI, RMSEA) → multi-group analysis 의 표준 절차. 4 moderator 는 차량 소유 (H6), 주 교통수단 car/PT (H7), PT 주당 사용 일수 (H8), smart mobility 경험 (H9) — 각각 group 별 path coefficient 차이를 chi-square difference test 로 검증.

결과의 함의는 셋. 첫째, UTAUT 의 기본 3 (PE, EE, SI) 가 모두 유의지만 확장 2 (EC, II) 의 효과가 강하다 — MaaS 가 단순 ICT 서비스가 아니라 환경 + 사회 정체성 차원 (sustainability identity) 을 포함하기 때문. 둘째, smart mobility 경험자가 MaaS 수용 높은 것은 비직관적이지 않지만, 정책 함의가 크다 — 기존 smart mobility 사업자 (Socar, KaKao Mobility, T-Map Mobility) 와의 partnership 이 MaaS 확산의 가장 빠른 경로. 셋째, multi-group analysis 결과로 통근자 세분화 전략 필요: 차량 소유자는 PE 강조, PT 사용자는 EE + EC 강조, smart mobility 경험자는 II + SI 강조. 한계: cross-sectional, 수도권만, 2021 데이터 (MaaS 가 더 commercialized 된 2024-2025 환경 미반영), Stated Preference 라 실제 행동 ≠ 의향.

핵심 결과

UTAUT 확장 모형의 5 hypothesis + 4 moderator:

Hypothesis	Path	검증 결과
H1	PE → BI	+ 유의 (real-time info, integrated reservation/payment 가 핵심)
H2	EE → BI	+ 유의
H3	SI → BI	+ 유의 (강한 영향)
H4	II → BI	+ 유의 (smart mobility 경험자에서 강함)
H5	EC → BI	+ 유의 (강한 영향, PT 의존도 높은 그룹에서 더 강함)
H6	Car ownership moderating	그룹별 path coef 차이
H7	주 교통수단 (Car/PT) moderating	그룹별 차이
H8	PT 사용 일수 moderating	그룹별 차이
H9	Smart mobility 경험 moderating	유의 — 경험자가 수용성 압도

데이터: 529 valid response (571 수집, 92.6% 유효율), 수도권, 20세 이상, 정기 통근, 5-point Likert.

Smart mobility 4 종 (참조 제시): 공유 자전거 (Dareungi 등), Personal Mobility (전동 킥보드/자전거), Ride-sharing, Car-sharing (Socar, DelCar 등).

시장 환경: 핀란드 Whim (2016 world-first commercialization). 한국 — 국토부 주도 national pilot 2024 말 launch, Jeju/대구/인천/부천/강릉/성남 지역 pilot 2018 이후.

방법론 노트

Utaut Model (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology, Venkatesh, Morris, Davis & Davis 2003, MIS Quarterly) — TAM (Davis 1989), TPB (Ajzen 1991), DOI (Rogers 2003), Motivational Model 등 8 개 기술수용 모형의 통합. 기본 4 핵심 결정요인:

Performance Expectancy (PE): 기술이 성과에 미치는 기대 효용
Effort Expectancy (EE): 사용 용이성 기대
Social Influence (SI): 주변인 사용 권유의 영향
Facilitating Conditions (FC): 기술 사용 지원 인프라

본 paper 는 FC 대신 (i) Individual Innovation (II) (Orr 2003 personality trait), (ii) Environmental Concern (EC) (Fujii 2006 environmental psychology) 으로 대체/확장. → MaaS 의 sustainability 차원 capture.

Structural Equation Model:

\text{BI}_i = \beta_1 \text{PE}_i + \beta_2 \text{EE}_i + \beta_3 \text{SI}_i + \beta_4 \text{II}_i + \beta_5 \text{EC}_i + \epsilon_i

Multi-group analysis 는 moderator $M$ 그룹별로 $\beta_k$ 추정 후 chi-square difference test 로 그룹 간 차이 검증:

\Delta \chi^2 = \chi^2_{\text{constrained}} - \chi^2_{\text{unconstrained}} \sim \chi^2(\Delta df)

constrained 모형은 모든 그룹에서 $\beta_k$ 동일, unconstrained 는 그룹별 자유 추정. $\Delta \chi^2$ 가 유의하면 그룹 간 효과 차이 인정.

Measurement model (CFA): factor loading $\lambda_j$ 가 0.7 이상, AVE > 0.5, CR > 0.7, Cronbach α > 0.7 의 표준 reliability/validity 기준. SPSS 24.0 + AMOS 24.0 사용.

연구 계보

황준석 author page anchor 의 두 라인이 교차하는 paper:

(i) 사회기술적 전환 (4기) 라인: Sustainability of ride-hailing services in China's mobility market: A simulation model of socio-technical system transition (중국 공유 모빌리티, T&I 2020, 23 cit) → The relationship between shared mobility and regulation in South Korea: A system dynamics approach from the socio-technical transitions perspective (Lee et al. 2022, Technovation, 10 cit) → 본 paper (한국 통근자 MaaS 수용 의도). 시스템 다이내믹스 → 개별 사용자 수용 의향으로 분석 수준 정교화.

(ii) 기술 수용 라인: A socio-technical analysis of factors affecting the adoption of smart TV in Korea (Yu et al. 2016 한국 스마트 TV 수용, CHB, 29 cit) 의 후속. 같은 author page anchor 의 “UTAUT/TAM 기술 수용 분석” tool 라인.

자매 paper 로는 Smart Mobility Solutions for Urban Transportation in ASEAN: A Bibliometric Study of Trends and Innovations (ASEAN smart mobility 서지계량), Is the transition to electric vehicles a crisis or an opportunity? The South Korean automotive industry experience (한국 EV 전환), Systematic application of traffic-signal-control system architecture design and selection using model-based systems engineering and Pareto frontier analysis (TSCS MBSE) 가 같은 5기 모빌리티 분기.

기술적 reference 라인: (i) UTAUT: Venkatesh, Morris, Davis & Davis (2003, MIS Quarterly) 원조, Venkatesh et al. (2012) UTAUT2. (ii) MaaS: Whim (Finland, 2016 commercialization), MaaS Alliance 의 5-level integration framework, Kriswardhana & Esztergár-Kiss (2023, 2024) Budapest 학생 수용성 연구 등. (iii) Environmental Concern + technology adoption: Fujii (2006), Schultz et al. (2005), Hsu et al. (2017). (iv) Individual Innovation: Orr (2003), Li (2014).

황준석 라인의 SCGC + MOLIT 펀딩 anchor — 자매 Building smarter cities together: Government-to-government partnerships in the development of smart cities (시흥-NeoCity G2G) 와 같은 funding line.

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