공유자전거 이용의향의 계층적 베이지안 분석 : 서울시 따릉이 사례와 경영자적 접근
A Hierarchical Bayesian Regression Approach to Understanding User’s Intention to Use Shared Bicycles : A Case Study of Seoul’s Ttareungi
This study examines factors influencing the intention to use Seoul’s public bicycle service, “Ttareungi,” for commuting and school-related purposes, using a hierarchical Bayesian regression model. A multilevel analysis was conducted based on survey data from 708 respondents across 25 districts in five regions of Seoul, incorporating both individual- and regional-level effects. The northwest region showed the highest average usage intention (3.261), and the northeast the lowest (3.061), though these differences were not statistically significant. At the individual level, gender(β=0.148) and age (β=0.089) had significant positive effects, with women and older individuals showing higher intention. The intraclass correlation coefficient (ICC = 0.12) indicated that 12% of the variance was attributable to regional-level factors, supporting the utility of the hierarchical model. These results underscore the importance of context-sensitive, demographic-specific policy approaches and demonstrate the practical value of hierarchical Bayesian modeling in mobility behavior and transport policy research.
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본 연구는 서울시 공공자전거 ‘따릉이’의 통근·통학 목적 이용 의향에 영향을 미치는 요인을 계층적 베이지안 회귀모형을 통해 분석하였다. 서울시 5개 권역, 25개 자치구에서 수집된 708명의 설문 응답 데이터를 활용하여, 지역 수준과 개인 수준의 요인을 동시에 고려한 다층 분석을 수행하였다. 분석 결과, 서북권이 가장 높은 이용 의향 평균값(3.261)을, 동북권이 가장 낮은 평균값(3.061)을 나타내는 등 권역별 차이가 관찰되었으나, 그 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 한편, 개인 수준에서는 성별(β =0.148, 95% CI: 0.060 ~ 0.236)과 연령 (β =0.089, 95% CI: 0.015 ~ 0.163)이 이용 의향에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 여성과 중장년 연령층에서 더 높은 이용 의향이 확인되었다. 지역 수준의 군집 구조를 반영한 급내 상관계수(ICC=0.12)는 전체 분산의 약 12%가 지역 수준에서 설명됨을 보여주어 계층적 모형의 적용 타당성을 뒷받침한다. 본 연구 결과는 지역 맥락을 반영한 맞춤형 정책의 필요성과, 여성 및 중장년 연령층을 대상으로 한 전략적 접근의 효과 가능성을 시사하 며, 관련 연구에 계층적 베이지안 모형의 도입이 실효성이 있음을 제시한다.
목차
요약 Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 및 연구의 차별성 2.1 공유자전거 이용 의향 연구 2.2 계층적 모형의 적용 2.3 서울시 따릉이 관련 연구 2.4 연구의 차별성 Ⅲ. 연구 방법론 3.1 연구 데이터 3.2 변수 정의 3.3 연구 모형 3.4 모형 추정 및 검증 방법 Ⅳ. 분석 결과 4.1 기술통계 분석 4.2 계층적 베이지안 회귀모형 결과 4.3 모형 성능 평가 Ⅴ. 논의 5.1 주요 연구 결과의 해석 5.2 이론적 시사점 5.3 실무적 시사점 Ⅵ. 결론 참고문헌 Abstract