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공간의 물리적 형태는 통행수요 및 통행 거리와 매우 밀접하게 연관되어 있다. 특히, 그중에서도 밀도(density), 토지이용 다양성(diversity), 연결성(design/connectivity), 대중교통 접근성(distance to transit) 및 접근성(destination accessibility) 등의 공간 특성은 상호 연관되어 있으며 통행과 관련된 에너지 및 온실가스 배출에 미치는 영향이 크다(Seto et al., 2014; Ewing and Cervero, 2010). 이와 같은 주요한 도시형태 지표들은 “D 변수(variable)”로 일컬어지며 도시공간형태를 측정하는 지표(Cervero and Kockelman, 1997; Ewing and Cervero, 2010)로서 널리 활용되고 있다.

도시의 밀도는 인구, 고용, 주택 등 관심 대상에 따라 블록, 지구, 도시, 지역 및 국가 등 다양한 공간 위계에서 측정될 수 있다. Seto et al.(2014)는 밀도가 두 가지 매커니즘을 통해 통행에 영향을 미치는 것으로 설명하고 있다. 첫째는, 분절되고 저밀화된 고용, 주거, 상업 개발은 통행수요를 증가시키며, 둘째로는 저밀로 인해 에너지 효율적, 대중교통 및 비동력 통행이 어렵다는 점이다. 따라서 고밀도는 통행거리를 줄이고 대중교통 및 비동력 통행수요를 증가시켜 교통부문 온실가스 배출을 낮추는 역할을 한다.

도시의 토지이용 다양성은 다양한 기능의 토지이용이 근접하게 되어 출발지와 목적지 간의 거리를 줄이는 데 기여한다(Kockelman, 1997; Cervero and Kockelman, 1997). 토지이용혼합은 다양한 지표들로 측정되는데 대표적으로, 가구 대비 일자리수, 상업과 주거 비율(Seto et al., 2014; Ewing and Cervero, 2010) 등으로 측정된다. 우리나라의 경우에도 직주혼합도(김보현 외, 2013; 김희철·안건혁, 2011; 민병학 외, 2016), 토지용도 다양성 정도를 측정하는 엔트로피 지수(민병학 외, 2016; 김희철 외, 2014) 등이 활용되고 있다.

접근성은 일반적으로 출발지와 목적지 간의 물리적인 근접성(proximity)과 도달하기까지 걸리는 시간을 모두 고려한 특성을 의미한다(Seto et al., 2014). 따라서, 우수한 접근성을 가진 지역의 경우 통행 거리 및 시간이 모두 낮은 특성을 가진다. 접근성은 목적지에 따라 일자리로의 접근성(김희철·안건혁, 2011), 도심으로의 접근성(이건원 외, 2014), 상업시설로의 접근(김희철 외, 2014), 대중교통 접근성(성현곤·추상호, 2010; 이건원 외, 2014; 김희철 외 2014) 등이 주요한 지표로 활용되고 있다.

가로 밀도 및 디자인으로 측정되는 도시의 연결성은 일반적으로 보행과 밀접한 관계가 있다. 연결성이 좋을수록, 즉 블록의 크기가 작을수록 이동해야 하는 거리가 짧고 또한 보행하기에 편리하기 때문이다(Seto et al., 2014). 연결성은 도로 네트워크와 관련이 깊어 간선도로 비율 및 밀도(김경태·송재민, 2015; 김리영·서원석, 2011; 성현곤·추상호, 2010), 교차로밀도(이건원 외, 2014; 성현곤·추상호, 2010, 김문현 외, 2019, 성현곤 외, 2014b) 등으로 측정된다.

우리나라를 대상으로 도시형태 특성이 통행에 미치는 연구는 그동안 활발하게 이루어져 왔다. 실증연구는 대상지에 따라 서울시(고은정·이경환, 2013; 곽은미 외, 2013; 김문현 외, 2019; 김희철 외, 2014; 김희철·안건혁, 2011; 민병학 외, 2016; 성현곤, 2017; 성현곤 외, 2014b), 수도권(권성문·김성언, 2020; 성현곤 외, 2013; 성현곤·추상호, 2010; 성현곤·손동욱, 2020), 전국 (김경태·송재민, 2015; 김보현 외, 2013; 성현곤 외, 2014a; 이창효 외, 2014) 및 특정 시(김리영·서원석, 2011; 서민호·김세용, 2011; 서승연 외, 2014, 조윤애, 2009) 등으로 크게 구분될 수 있다. 도시형태 특성이 통행에 미치는 영향은 연구에 따라 그 크기나 방향성에 있어 다양한 결괏값이 도출되었는데, 이에 관한 자세한 분석은 본 연구의 결과 분석에서 다루고 있다.

메타분석은 연구대상, 측정, 자료처리 및 분석방법 등이 상이한 연구들로부터 도출된 결과들을 종합적으로 분석하여 결론을 도출하는 연구 방법으로 다양한 학문 분야에서 널리 활용되어왔다. 메타분석은 도시계획 분야 및 본 연구의 관심 주제인 도시형태 특성이 통행에 미치는 영향을 규명하는 다수의 연구에서도 주요한 연구 방법으로 활용되어왔다.

우선, Seto et al.(2014)는 IPCC 제5차 보고서에서 기존 메타분석에서 도출된 자료를 기반으로 밀도, 토지이용 다양성, 연결성, 접근성이 통행에 미치는 영향을 분석하여 제시하였다. 기존 연구를 비교 분석한 결과 미국 도시들의 경우 밀도나 토지이용 다양성에 비해 도로 네트워크 특성인 연결성이 통행거리에 미치는 영향이 가장 크게 도출되었다.

Leck(2006)는 40개의 논문을 분석하여 도시 공간 특성 요인이 통행에 미치는 영향을 분석하였다. Leck(2006)의 연구는 평균 영향 크기를 도출하지는 않았으나, 거주지 밀도와 복합토지이용이 통행에 영향을 미치는 중요한 변수임을 통계적으로 보여주고 있다. 한편 Leck(2006)의 연구에서 가로 패턴은 통계적으로 중요하지 않은 것으로 도출되었다.

Ewing and Cervero(2010)는 도시공간 특성이 통행에 미치는 영향 크기를 도출하기 위해 50여 개의 실증연구들을 수집하여 분석하였다. 각기 다른 모델을 사용한 실증연구들에서 도출된 영향 크기를 동일한 잣대로 비교분석하기 위해 탄력성이 공통 지표(common metrics)로 사용되었으며, 탄력성 계산이 가능하지 않은 모형이나 데이터가 제시되어 있지 않은 연구들은 제외하고 분석이 이루어졌다. 본 연구에서는 D 변수라고 일컬어지는 밀도, 다양성, 도시디자인, 대중교통까지의 거리 등이 통행 거리, 보행, 대중교통 이용에 미치는 영향의 평균 크기를 산출하여 비교하였다. 분석 결과, 모든 변수의 영향은 비탄력적으로 탄력성 절댓값 크기는 1보다 작게 나타났으며, 직장 접근성의 평균 탄력성이 -0.22로 통근거리에 가장 영향을 크게 미치는 변수로 도출되었다.

Salon et al.(2012)는 데이터 특성, 전후 비교, 비교집단 여부, 통근거리 데이터 사용, 효과 분석 데이터 존재 여부 등 6가지의 조건을 만족하는 연구들을 수집하여 공간 전략을 포함한 다양한 도시 전략들이 통근거리에 미치는 영향 크기를 탄력성 값으로 비교 분석하였다. 도시공간 특성 변수 중 가장 널리 활용되는 변수는 주거 밀도였으며, 밀도는 다른 공간 특성 변수들과 밀접하게 연관이 있는 것으로 나타났다. 메타분석 결과 Salon et al.(2012)는 도시공간 전략들이 통행거리에 영향을 미치는 것은 분명하나 그 영향 크기는 연구에 따라 상이하여 이에 대한 후속 연구 필요성을 제시하고 있다.

한편, Zhang et al.(2021)의 연구는 통계적 기법을 사용하는 메타분석이 아닌 체계적 문헌 고찰(systematic literature review)를 수행하여 2005년부터 2020년까지 공간계획 요소가 이산화탄소 배출에 미치는 요인에 관한 70여 개의 논문을 분석하고, 주요 요인들 간의 직접 및 간접 효과를 규명한 연구이다. 본 연구에서는 온실가스 배출에 영향을 미치는 7가지 주요 요소로서 도시 패턴(크기, 컴팩트 등), 단핵/다핵 구조, 밀도, 토지이용, 교통인프라, 대중교통, 공공서비스 시설을 식별하고, 이를 도시형태, 토지이용 및 건조환경의 3가지 부문으로 구분하여 비교 분석하였다. Zhang et al.(2021)은 선행연구들의 연구결과를 기반으로 주요 요소 간 한 방향 또는 양방향의 상호 작용을 나타내는 이론 모형을 도식화하고, 메크로 차원의 도시형태, 메조 차원의 토지이용, 마이크로 차원의 건조환경 간 상호 작용을 고려하는 공간 정책이 필요함을 강조하고 있다.

우리나라의 경우 김승남(2013)이 우리나라에서 1990년에서 2010년까지 발표된 실증연구를 대상으로 체계적 문헌 고찰(systematic literature review)을 통해, 도시형태 특성이 통행에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구에서는 도시형태 및 공간구조 변수가 통행 행태, 통행패턴, 교통에너지 및 대기오염에 미치는 영향을 검토하였으며, 분석 결과 주요 변수의 영향이 연구결과에 따라 양의 영향 또는 음의 영향으로 도출되어 합치된 결과를 보여주고 있는 경우가 매우 소수임을 확인하였다. 본 연구결과 중 비교적 동일한 결과가 도출된 것은 밀도와 접근성의 영향이다. 우선, 밀도는 대중교통 및 비동력 선택확률을 높이며, 교통에너지 소비를 줄이는 데 기여하는 것으로 도출되었으며, 도심 접근성 및 대중교통 접근성은 대중교통 선택에 긍정적 영향을 미치는 것으로 도출되었다. 반면 도심 접근성과 직주균형은 오히려 통행거리를 증가시키는 것으로 도출되었다.

앞서 검토한 바와 같이 도시형태 특성이 통행에 미치는 영향에 대한 다수의 메타분석은 주로 북미 도시를 대상으로 이루어졌다. 북미 도시의 경우, 분석 결과 전통적으로 압축도시에서 강조되어왔던 밀도 외에 연결성(Seto et al., 2014)과 접근성(Ewing and Cervero, 2010) 등이 상대적으로 통행에 미치는 영향 크기가 큰 것으로 도출되었다. 한편, 우리나라에서는 공간구조가 통행에 미치는 실증연구가 2010년 전후 비교적 활발하게 이루어졌으나, 연구에 따라 공간구조가 통행에 미치는 영향 방향 및 크기 결과가 상이하게 도출되었으며 이를 통합적으로 분석한 연구는 매우 부족하다. 김승남(2013)의 연구에서 관련 우리나라의 선행연구들을 체계적으로 검토하여 분석하였으나, 영향 크기에 대한 비교는 이루어지지 않았으며 1990년부터 2010년까지 기간의 연구들을 대상으로 연구가 이루어져 인프라, 기술, 경제가 빠르게 변화하고 있는 현재 상황을 반영하기에 한계가 있다. 국가별 인프라, 문화, 경제, 기술 수준 등은 상이하며 이로 인해 공간구조 특성이 통행에 미치는 영향은 다르게 나타난다. 따라서 우리나라를 대상으로 기존의 연구를 체계적, 통합적으로 검토하여 우리나라에서 공간구조가 통행에 미치는 영향에 대한 규명과 함께 기존 연구의 한계 및 문제를 기반으로 향후 연구 방향에 대한 제시가 시급하다.

본 연구는 도시형태 특성이 통행에 미치는 영향을 정량적으로 측정하기 위해 2000년부터 2021년 5월까지 우리나라에서 발표된 논문들을 대상으로 메타분석을 실시하였다. 분석을 위해 Research Information Sharing Services(RISS) 학술연구정보 서비스 사이트(www.riss.kr)를 이용하여 “도시” “형태” “통행” “밀도” “교통에너지”를 키워드로 조합하여 2000년 이후에 진행된 학술논문을 수집하였다. 수집 결과 총 549개의 논문이 검색되었으며, 그중 중복되는 논문을 제외하고 437개의 논문을 제목과 초록을 중심으로 검토하였다. 1차 검토 결과 총 53개의 논문이 본 연구의 분석대상으로 식별되었다. 2차 검토에서는 해당 논문들의 본문을 검토하여 본 연구를 수행하기 위해 필요한 변수의 통계 값이 제시되어 있지 않거나 경로분석, 상관관계 분석, 군집분석 등 본 연구 분석에 활용될 수 없는 방법론을 사용한 경우는 분석대상에서 제외하였다. 최종적으로 이와 같은 스크리닝 과정을 거쳐서 최종적으로 24개의 논문이 분석에 활용되었다(<그림 1> 참조).

Figure 1. 
Screening process for meta analysis

본 연구에서는 선행연구들의 결과를 통합적으로 수집하고 통계적인 절차를 거쳐 종합된 결과를 제시하는 메타분석방법론을 활용한다. 메타분석은 사회과학분야(서미옥, 2011), 의학분야(강현, 2015) 등 다양한 학문 분야에서 널리 활용되고 있으며, 도시계획 분야에서도 Ewing and Cervero(2010), Salon et al.(2012) 등 다수의 연구에서 주요한 연구 방법으로 활용되어왔다. 메타분석은 다양한 표본과 가정, 측정에 의한 연구결과를 비교하고 통합하기 위하여 효과를 측정하기 위한 공통지표가 필요하다. 본 연구에서는 Ewing and Cervero(2010)에서 사용된 탄력성을 공통지표로 공간 형태가 통행에 미치는 영향을 통합 비교하고자 한다. 탄력성은 한 변수의 변화가 다른 변수의 변화에 미치는 영향을 측정하는 것으로 단위가 없는(unitless) 특징이 있다. 탄력성은 선형회귀분석, 로짓 분석 등 분석 모형에 따라서, 또 데이터를 원데이터를 활용하는지 로그를 취한 값을 사용했는지에 따라 <표 1>과 같이 계산될 수 있다. 표에서 보는 것과 같이 Log-log 형태의 선형회귀 분석을 제외하고는 탄력성 계산을 위해서 독립변수 또는 종속변수의 평균값이 필요하다. 따라서 앞서 설명된 바와 같이 선행연구 스크리닝 과정에서 변수의 기초통계 값이 제시되어 있지 않은 연구는 본 분석에서 제외되었다. 한편, 로짓 모형을 활용하여 종속변수가 교통수단 선택과 관련된 연구들의 경우, 승용차 선택을 기준 범주(baseline category)로 통일하여 대중교통 혹은 비동력 수단 선택 확률로 변환하여 도시형태 특성의 영향을 계산하였다.

본 연구에서 최종적으로 분석에 활용된 논문들은 <표 2>와 같다. 분석대상 연구 중 75%의 연구가 2010~2015년 사이에 이루어졌으며, 약 65%의 연구가 서울 및 수도권, 또는 광역시를 대상으로 이루어져 비수도권에 관한 실증연구가 상대적으로 부족함을 알 수 있다. 통행 관련 데이터의 경우 집계 데이터(aggregated data)와 개인 데이터 기반 세분화된 데이터(disaggregated data)를 사용한 연구 비중은 비슷하게 나타났다. 집계 데이터의 경우에는 데이터의 특성상 선형 회귀분석이 가장 많이 사용되었으며, 세분화된 개인 데이터를 사용한 경우에는 로짓, 위계선형, 토빗, 음이항 분석 등 다양한 분석방법이 활용되었다. 세분화된 데이터의 경우 가구통행실태조사(고은정·이경환, 2013; 김희철·안건혁, 2011; 김문현 외, 2019; 김희철 외, 2014; 성현곤 외, 2014b), 주행거리 실태조사(서승연 외, 2014), 인구주택총조사(이경환, 2013; 이건원 외, 2014; 성현곤·손동욱, 2020), 국민건강영양조사(성현곤 외, 2014a), 연구자 설문조사(성현곤 외, 2013)가 활용되었다.

본 연구는 도시형태특성이 통행량에 미치는 영향에 대한 메타분석으로, 논문에 따라 다양한 지표가 도시형태 특성(독립변수)와 통행(종속변수)을 측정하기 위해 사용되었다. 해외 연구에서 자주 활용되는 승용차 주행거리 변수(Vehicle Miles Traveled, VMT)가 탄소 저감 측면에서 영향을 직접적으로 나타내는 변수이겠으나, 통행량, 통행 분담률 등의 지표가 통행 거리의 대리변수로 활용되기도 한다(Salon et al., 2012). 통행과 관련한 변수는 승용차 사용과 관련한 1인당 교통에너지 소비량, 승용차 분담률 및 통행량, 주행거리 등의 변수가 사용되었으며, 통행패턴과 관련된 통근거리 및 통근시간 등의 변수도 사용되었다. 대중교통과 관련된 종속변수는 로짓모형을 활용하는 경우 승용차 대비 대중교통 선택 확률, 대중교통 통행량, 버스 및 철도 분담률 등의 변수가 활용되었다. 마지막으로 보행의 경우 보행시간, 보행확률, 비동력 통행 비율 등의 변수가 활용되었다. 한편 도시형태 특성을 측정하는 지표는 다수의 선행연구에서 활용되는 밀도, 토지이용혼합, 접근성, 연결성 부문에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 도시형태 특성을 나타내는 지표 중 밀도가 가장 다수의 연구에서 사용되었으며, 밀도는 인구밀도, 고용밀도, 주택밀도, 상업밀도, 개발밀도 등의 지표로 측정되었다. 토지이용혼합도는 크게 직주혼합비와 엔트로피 지표를 활용한 토지이용 지표가 사용되었고, 접근성은 지하철, 버스정류장 등 대중교통 접근성, 고용접근성 지표가 활용되었다. 마지막으로 연결성의 경우는 도로율, 도로밀도, 지표가 활용되었다.