1. 개요

대중교통중심개발(transit-oriented development, 이하 TOD)은 토지 및 공간개발 모델로 정의할 수 있다. TOD의 성공적인 도입은 지구단위에서부터 지역규모까지 다양한 경제적, 사회적, 환경적 편익을 가져올 수 있다. 이러한 편익을 담보하기 위해서는 TOD와 관련한 정책결정자 및 이해관계자들이 보다 현명하고 명확한 결정을 내리는데 도움을 줄 수 있는 분석 방법과 체계가 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 TOD의 성과에 기반하여 TOD 유형을 분류(performance-based TOD typology, 이하 성과기반의 TOD 유형분류)하는 방법을 개발하고자 한다. 이러한 성과기반의 TOD 유형분류 방법은 현재의 TOD를 평가할 수 있고, 이를 바탕으로 발전/개선을 유도할 수 있으며, 아울러 TOD를 도입하고자 하는 공간을 적절한 방식으로 개발하는데 도움을 줄 수 있다. 성과기반의 TOD 유형분류를 통해 크게 다음과 같은 질문에 답할 수 있다.

○ TOD와 대중교통 시스템에 대한 투자를 통해 어떠한 경제적, 환경적, 사회적 결과를 기대할 수 있나?

○ TOD와 Transit-Adjacent Development의 차이점은 무엇이며, TOD 공간 간에는 어떠한 차이가 존재하고 있는가?

○ TOD 및 관련 정책에 대한 평가를 위해서는 어떠한 기준이 필요하며, 평가는 어떠한 방식으로 수행할 수 있는가?

본 연구에서는 대중교통 역사로부터 0.5마일 공간을 분석대상으로 하였으며, 이 공간 내에 거주하는 모든 가구의 사회경제 및 통행특성을 평균하여 대표값으로 활용하고 있다. 이를 바탕으로 TOD의 공간유형과 유형별 특성을 정의하고 있으며, 이를 평가와 연계하고 있다. 분석을 위해 국가 TOD 데이터베이스(National TOD Database)내에 등록된 전국 39개 지역의 3,760개 역세권을 분석하였다.

2. 성과기반의 TOD 유형분류

불투명한 의사결정 구조, 불확실한 정책추진의 영향, 부족한 성과측정/분석 방법 등이 TOD를 추진하는데 많은 걸림돌로서 작용하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TOD 센터(Center for Transit-Oriented Development, 이하 CTOD)에서는 TOD 도입에 따른 성과를 계량적으로 측정/분석하고, 그 결과를 기반으로 TOD의 유형을 체계적으로 분류할 수 있는 방법을 연구/개발하였다. 이러한 분석 방법과 체계는 실무자와 연구자들이 손쉽게 TOD 도입에 따른 정책의 파급효과를 사전에 평가하는데 도움을 주고, 정책결정자들이 그 결과를 활용할 수 있도록 하고 있다.

성과기반의 TOD 유형분류를 통해 TOD 공간의 특성을 인지할 수 있다. 이를 위해 TOD 내에 거주하는 가정의 연간 자동차운행거리(Vehicle Miles Traveled)와 TOD 의 토지이용 실태를 파악하여 활용하였다. 여기서 토지이용은 주거, 업무, 혹은 믹스(residential, employment, balance)로 구분하여 적용하고 있다. 그림 1은 위의 설명을 잘 도식하고 있는데, TOD는 가구별 연평균 자동차운행거리와 토지이용 특성에 따라 전체 15가지 유형으로 구분될 수 있다. 각 토지이용별로 자동차통행거리가 낮으면 낮을수록 보다 TOD의 도입 의도에 부합한다고 판단할 수 있다. 또한 이러한 방식으로 구분된 TOD 유형을 통해 우선 자동차 통행이 낮은 지역을 파악할 수 있고, 이 지역의 특성을 분석하여 자동차 통행이 많은 지역을 대상으로 자동차 통행을 줄일 수 있는 전략을 개발하고 적용하는데 활용할 수 있다.

그림 1. 성과기반의 TOD 유형분류

지표로서 사용된 자동차운행거리(Vehicle Miles Traveled)에 대하여 보다 상세하게 살펴보면, 가구별 연평균 자동차운행거리는 표 1과 같이 5개 유형으로 구분된다. 예를 들어, 어떤 TOD의 가구별 연평균 자동차운행거리가 10,000마일이라면 이 TOD는 자동차운행거리 측면에서 Low Moderate로 구분된다.

표 1. 가구별 연평균 자동차운행거리 구분

이어서 토지이용 특성도 비슷하게 구분할 수 있다. 토지이용은 특성별로 주거, 업무, 혹은 믹스(residential, employment, balance)로 구분할 수 있는데, 정량적 지표로서 TOD내 근로자수/(거주자수+근로자수)를 이용한다. 이는 표 2에 잘 설명되어 있다.

표 2. 토지이용특성 구분

3. 규범적 매트릭스

본 연구에서는 또한 규범적 매트릭스를 제공하고 있는데, 이는 TOD의 특성을 보다 객관적으로 판단하거나 다른 TOD 지역이 아닌 다른 지역과 평가하기 위한 기준으로 활용할 수 있다. 표 3은 가구/개인, 토지이용, 교통 특성에 대한 전국 평균을 수치로서 정리하고 있다. 표 4는 앞서 구분된 15개 유형에 대하여 가구/개인, 토지이용, 교통 특성별로 보다 상세한 현황을 수치로서 제시하고 있다. 이는 표 3과 상호비교하여 가치판단을 내리는데 활용할 수 있다.

표 3. 가구/개인, 토지이용, 교통 특성별 전국평균

표 4. TOD 유형별 규범적 매트릭스

4. 분석결과

분석 결과, 대부분의 TOD는 표 3에서 제시하고 있는 기준에서 성과지표 측면에서 전국평균을 웃돌고 있다. 특히 평균 자동차 보유대수(auto ownership), 통근 특성(commuting behavior), 개발밀도(Density/intensity) 등과 같은 부분에 대해서는 월등한 결과를 보이고 있다. 가구별 연평균 자동차운행거리가 낮은 지역에 대하여 주목할 만한 내용은 다음과 같이 정리할 수 있다.

○ 자동차 소유 및 교통비 특성(Auto Ownership &Transportation Costs): 가구별 연평균 자동차운행거리가 낮은 지역의 경우 자동차 보유대수가 낮고, 교통비 지출규모가 매우 낮은 사실을 알 수 있다.

○ 통근통행 특성(Commute Travel Behavior): 가구별 연평균 자동차운행거리가 낮은 지역의 경우 보다 높은 대중교통 수요가 존재하고 있음을 알 수 있고, 보다 많은 사람들이 자전거 및 도보를 통근수단으로 활용하고 있음을 알 수 있다.

○ 직주근접 특성(Employment Proximity): 가구별 연평균 자동차운행거리가 낮은 지역의 경우 그렇지 않은 지역에 비해 보다 많은 사람들이 직장근처에 거주하는 것으로 나타났다. 수치로 환산하면 최고 10배 정도의 차이를 보이고 있다.

○ 토지이용 특성(Urban Form): 가구별 연평균 자동차운행거리가 낮은 지역에 보다 많은 사람들이 거주하고 보다 많은 근로자가 위치하여 높은 밀도를 나타내는 것으로 나타났다. 또한 이러한 지역은 보다 조밀한 블록사이즈를 갖는 것으로 나타났다.

5. 시나리오 분석

이 연구의 가장 주목할 만한 부분은 시나리오 분석이다. 시나리오 분석은 현재 TOD를 대상으로 일부 TOD의 인구적 혹은 공간적 특성이 변화하면 전체적인 성과측면에서 어떠한 결과가 나타날지를 이해하기 위해 수행되었다. 시나리오 1은 현재 주거지역과 업무지역을 대상으로 15%, 30%, 50%의 성장이 있을 경우, 시나리오 2는 대중교통 역사별로 2,000가구가 증가하게 되었을 경우로 가정되었다. 시나리오 분석결과 TOD의 성장은 공간의 유형에 관계없이 지역의 전체 자동차운행거리를 감소시키는데 기여하였다. 특히 가구별 연평균 자동차운행거리가 평균보다 높은 지역에서 그 효과가 더욱 큰 것으로 나타났다.

6. 정책적 시사점

성과기반의 TOD 유형분류 체계의 구축은 우선적으로 TOD의 이해관계자 및 정책결정자에게 의사결정에 필요한 다양한 정보를 제공할 수 있다. 또한 그 밖의 다양한 정책에 활용할 수 있는데, TOD 유형별 대중교통의 승객수요의 관련성과 대중교통 노선망의 지역간 비교분석을 바탕으로 TOD 유형별 개선/발전 방안을 도출할 수 있고, 자동차운행거리 감소에 따른 인센티브를 산정할 수 있다. 정책적으로는 토지/공간의 개발제한 정책(local zoning codes), 지역의 인센티브 정책(regional incentive programs), 주정부의 택지개발 정책(State housing allocations), 연방정부의 지원금 결정(Federal funding decisions) 등과 같은 정책을 지원할 수 있다.