1. 개요

이 보고서는 온라인 화물운송 기관 설문조사(online freight establishment survey)의 방법론 및 결과를 기술함. 이 설문조사는 화물운송 적재 사례를 밝히고 더 나아가 관련된 화물운송-수요 마이크로시뮬레이션 모델(microsimulation model)을 개발하기 위해 설계되었음. 이 모델은 투자 결정 및 용이한 정책 평가를 더 잘 제시하기 위해 사용될 수 있음. 설문조사 응답을 확실히 하는 어려움을 다루는데 있어, 다양한 접근방법이 실행되었음. 개인별 전화, 웹 크롤링(web crawling), 그리고 대량 이메일과 같은 접촉방법의 개별 성공률과 재정적 비용이 이 보고서에서 상세하게 제시되어 있음. 응답률에 근거하여, 대량 이메일 접근방식이 가장 비용-효과적인 방법으로 선택되었음.

사전적인 설문조사가 설계되었고, 화물 운송 및 온라인 설문조사 분야에서 지식이 많은 정보원(informants)으로부터 얻어진 의견에 따라 나중에 개선되었음. 설문조사는 세가지 주요 부분을 가지고 있었음: 기관의 관련 특성; 다섯개의 최근 적재에 대한 정보; 그리고 선택적 연락처 정보. 시카고 일리노이대학(University of Illinois at Chicago)을 대신하여 설문조사로 연결되는 이메일을 미국에 있는 임의로 선택된 회사들에 보내기 위해 마케팅-데이타 기업이 고용되었음. 주요 설문조사는 2011년 2월에서 4월까지 두 차례에 걸쳐 수행되었음. 각 차례의 설문조사에 대해 매주 두개의 설문조사 독려메일이 보내졌음.

이메일은 미국의 50개주 모두에 있는 회사들에 보내졌는데, 일리노이, 인디애나, 아이오와, 미시간, 미네소타, 미주리, 오하이오, 그리고 위스콘신으로 정의된 중서부(Midwest) 지역에 중점이 두었음. 전체적으로, 미국 50개주에서 249,000개가 넘는 연락처가 시도되었고 1,003개의 설문조사가 완료되었음. 수집된 데이타를 정리한 후, 966개의 설문조사가 사용가능하였고 1,844개의 개별 적재폼이 얻어졌음. 응답률은 잠재적 응답자에 의해 민감하다고 간주되는 정보를 수집하는데 있어 어려움과 비용, 그리고 증명된 방법을 사용하여 응답률을 최대화하는 중요성을 보여줌.

다양한 산업 타입으로부터의 응답자들이 이 설문조사에 참여하였음. 따라서, 다양한 화물 타입이 설문조사에 포함되었음. 기관 및 물류 결정에 대한 상세한 정보는 완료된 설문조사로부터 얻어졌음. 설문조사에 제시된 많은 질문들로부터 추출되어, 참여자들 사이의 일반적인 추세가 종합될 수 있음. 설문조사는 이러한 기관들이 기계류나 금속제품의 생산에 중점을 둔 제조업이 압도적으로 많음을 밝힘. 경량 트럭이 중량 트럭보다 더 많이 사용되는 것 같음. 적재하중은 일반적으로 10,000 파운드 이하였고, 트럭 운송이 항상 사용되고 교통운송수단의 62.9%를 차지함. 더 상세한 정보와 기술적 통계 분석(descriptive statistic analysis)이 이 보고서에서 제시됨.

데이타 수집의 수준과 질은 연구진의 목적을 위해 충분한 것으로 파악됨. 여기서 제시된 데이타는 기존의 화물운송 기관들이 운영하고 개발하는 현재의 다양한 환경을 나타냄. 데이타 수집은 화물운송 모델링에 상세하고 현대적인 정보와 국가적인 범위로 기여함.

2. 소개

미국내에서 화물운송 흐름량은 지난 30년에 걸쳐 인구 증가률의 대략 두배였음. 가장 최근의 국가 단위 화물 흐름 조사(Commodity Flow Survey, CFS)에 의하면, 2007년에 130억 톤이 넘는 화물(거의 12조 달러의 가치)이 미국 전역에서 이동하였음. 2002년과 2007년 사이, 미국은 민간 및 임대 트럭에 의해 적재된 톤-마일에서 6.9% 증가를 초래하였음: 대략 1.26조에서 1.34조로 증가함. 같이 기간동안 트럭에 의한 운송 당 이동거리는 168마일에서 203마일로 증가하였는데, 5년만에 20.7%가 증가하였음. 화물운송 흐름의 증가추세와 결합하여, 화물운송-적재 행태는 점점 더 복잡해지고 있음. Just-in-time이나 3자 물류회사(third-party logistics, 3PL)에 대한 아웃소싱(outsourcing), 공급망 구조에서의 급격한 변화, 그리고 기술 진보와 같은 새로운 운송 방법에 향한 추세는 화물운송 의사결정 절차를 더욱 복잡하게 만듦. 다른 한편으로, 최근의 모델링 기법에서의 진보(특히, 마이크로시뮬레이션 모델)는 모델링 사례에 혁명을 불러일으켰음. 견고한 도구(robust tools)는 화물운송 의사결정자들과 화물운송 시스템에 있는 시장사이의 복잡한 상호작용을 나타내기 위해 사용됨. 도구는 국가적 또는 지역적 화물운송 활동을 더 잘 이해하도록 하며 효과적인 수요 예측과 정책 평가 도구를 제공함.

화물운송 활동과 의사결정 절차의 현재 패턴에 대한 지식은 현대적인 모델의 개발에 있어서 중요한 측면임. 따라서, 각 화물운송 연구의 기본적인 부분은 설문조사를 수행하고 필요한 데이타를 획득하는 것임. 그러나, 화물운송 교통과 관련된 행태에 대한 종합적이고 신뢰성있는 데이타를 설문조사를 통하여 얻는 것은 쉬운 일이 아님. 많은 의사결정자들은 그들의 적재 결정에 대해 질문하는 설문조사에 참여하기를 꺼려함. 왜냐하면, 그러한 정보는 비즈니스 전략의 중요한 부분이고 그들은 설문조사 참여를 통하여 그들의 경쟁력을 잃는 것을 두려워하기 때문임. 이는 일반적으로 화물운송 설문조사에 대한 낮은 참여율로 이어지고 많은 경우에 매우 값비싸게 만듦.

화물운송 설문조사에는 세가지 주요 타입이 있음: 비즈니스 기관 설문조사, 도로가 설문조사(roadside survey), 그리고 차량 소유주 설문조사. 예를 들어, 기관 조사(가장 일반적인 화물운송 설문조사 타입)는 적재와 기관의 명세에 대해 가치있고 상세한 정보를 제공할 수 있음. 그러나, 이 방법은 응답 당 달러의 측면에서 다른 것들보다 더 값비쌈. 종종 적재 과정(운송 경로 및 운송 시간 등)에 대해 수집될 수 있는 정보가 제한적임. 왜냐하면 응답자는 실제 적재 활동에 참여하지 않을 수 있기 때문임. 도로가 설문조사는 덜 일반적이고 수행하기 더 어려움. 왜냐하면 이는 인터뷰를 위해 차량 운전자에 접근하기 위해 경찰이나 다른 법집행 기관들과 밀접한 협력관계를 요구하기 때문임. 게다가, 이 방법으로는 운전자가 실제로 알고 있는 정보(예를 들어, 출발지, 목적지, 그리고 차량 타입)만 수집될 수 있음. 마지막으로, 차량 소유주 설문조사는 트럭 운전자 또는 소유주로부터 정보를 얻기 위해 노력함. 도로가 방법처럼 이 방법은 운전자 또는 소유주가 알고 잇는 주제에 대해서만 정보를 얻을 수 있음.

이 연구에서, 시카고 일리노이 대학의 연구진은 온라인 화물운송 기관 설문조사를 수행하였음. 설문조사는 미국의 50개주 모두를 포함하며, 광범위한 산업분류와 여러 화물 타입에 있어서 적재인, 수령인, 그리고 적재절차에 대해 상세하고 가치있는 정보를 제공함. 이 보고서는 완료된 온라인 화물운송 기관 설문조사의 방법론 및 결과를 기술함.

설문조사는 화물운송 적재 사례를 밝히고 더 나아가 관련된 화물운송-수요 마이크로시뮬레이션 모델을 개발하는 것임. 수요 모델은 선출된 공무원들과 교통 계획자들이 더 나은 투자 결정 및 정책 평가를 하도록 사용될 수 있음. 설문조사 응답을 확보하는데 있어서 잘 알려진 어려움을 다루기 위해 여러 접근방식이 실행되었음. 개인별 전화 통화, 웹 크롤링, 그리고 대량 이메일과 같은 연락 방법의 개별 성공률과 재정적 비용이 보고서에서 상세하게 제시됨. 응답률, 전체 비용, 그리고 편의성에 근거하여, 대량 이메일 방식이 가장 비용 대비 효율적인 방법으로 선택되었음. 설문조사는 2011년 2월과 4월 사이에 두차례에 걸쳐 수행되었음.

앞에서 언급된 것처럼, 비즈니스 기관 설문조사는 종종 낮은 응답률로 나타나는데, 왜냐하면 화물운송 의사결정자들은 그들의 물류 전략에 대한 정보를 주는 것을 꺼려하기 때문임. 따라서 연구의 목적에 맞고 효과적인 형태로 묻는 설문조사의 질문들을 설계하고 개발하는데 상당한 주의가 요구됨. 또한 신뢰성 있는 데이타를 얻기 위해, 응답 패턴에 대한 주의깊은 검사가 요구됨. 필요하다면, 분석 전에 데이타에 대한 특별한 처리가 수행되어야 함. 특별한 특성을 가진 일군의 응답자들이 더 참여할 것 같은 방식으로 설문조사가 설계된다면, 수집된 데이타는 오차가 있을 것이며, 모든 모델링 결과는 의문스러울 것임.

이 보고서는 방법론, 설계, 그리고 시카고 일리노이 대학의 기관 설문조사를 포함함. 2장은 과거의 화물운송 데이타 수집 노력에 대한 간략한 검토를 제시함. 이는 이 연구에서 지침서로 사용되었음. 데이타를 수집하는데 있어 방법론, 설문조사의 설계, 그리고 어려움은 3장에서 논의됨. 수집된 데이타에 근거하여 수행된 설문조사의 결과와 기술적 통계분석은 4장에서 제시됨. 마지막으로 5장은 이 연구에서 행해진 것에 대한 요약 및 결론을 제공함.

3. 결과

많은 의사결정자들은 그들의 적재 결정에 대해 질문하는 설문조사에 참여하기를 꺼려하는데, 왜냐하면 그와 같은 정보는 그들의 비즈니스 전략에 중요한 일부분이기 때문임. 그들은 설문조사에 참여함으로써 그들의 경쟁력을 잃을 수 있다는 것에 대해 우려함. 이 결과는 일반적으로 화물운송 설문조사에 대해 불량한 참여률로 이어지며 많은 경우에 매우 값비싸게 만듦. 전체적으로, 249,000개가 넘는 연락처가 미국의 50개주 모두에서 시도되었고, 1,003개의 설문조사가 완료되었음. 수집된 데이타가 정리된 후, 966개가 사용가능한 설문조사였고 1,844개의 개별 적재 폼이 얻어졌음. 이 응답률은 잠재적인 응답자들에 의해 민감하다고 여겨지는 정보를 수집하는데 참여하는 어려움과 비용, 그리고 증명된 방법을 사용하여 응답률을 최대화하는 것의 중요성을 나타냄.

결과로부터 추론이 이루어지기 전에, 데이타는 시험을 위해 적절하게 준비되어야 함. 설문조사 대답 형태는 균일하도록 만들어졌고, 때때로 사용가능한 범위의 값으로 필터링되었음. 보고서의 이 부분은 설문조사에서 수집된 데이타에 근거하여 사전의 기술적인 통계적 분석을 제시함. 데이타에 대한 기술적 통계분석은 두 부분으로 나누어질 수 있음. 첫번째 부분은 설문조사에 있는 질문의 첫번째 부분(기관 정보)과 관련이 있고, 산업 타입, 종업원 수, 선호되는 운송수단 등과 같은 기업의 특징을 고려함. 두번째 부분은 설문조사의 두번째 부분과 관련이 있는데, 이는 적재 정보에 대하여 질문함. 이 부분은 참여 기업의 적재 절차에 있어서 상세한 정보에 대한 통계적 분석을 제시함.

4. 요약

화물운송 데이타는 매우 가치가 있어서 일부 기업들은 그것을 수집하고 분석하는 비즈니스를 하고 있을 정도임. 화물운송 설문조사는 항상 어려운데, 왜냐하면 목표 모집단이 참여하기 꺼려하며, 수집되는 정보는 종종 복잡한 물류 결정을 포함하기 때문임. 추가로, 각 연락은 상당한 시간 제약하에서 이루어지는데, 왜냐하면 응답자들은 일반적으로 그들이 업무 중일때 연락을 받기 때문임. 따라서, 설문조사의 구성 및 방법론은 성공적인 화물운송 설문조사를 수행하는데 특히 중요함.

이 연구에서 온라인 국가 화물운송 설문조사의 개발 및 실행이 논의됨. 이 연구는 시카고 일리노이 대학에서 2010년과 2011년에 수행된 기관 및 적재 설문조사의 결과를 상세하게 제시함. 정보는 미국에서 공공의 화물운송 데이타 소스로써 소개되어, 미래의 화물운송-수요 분석에 대한 기초를 닦음.

그 복잡성과 어려움에도 불구하고, 설문조사는 적절한 수의 응답자를 얻는데 성공적이었음. 이 노력에서 얻어진 경험은 설문조사 시행자로 하여금 데이타 및 미래연구의 니즈에 대해 더 잘 준비하도록 함. 이러한 니즈는 온라인 설문조사 소프트웨어의 평가, 참여자의 피드백, 설문조사 방법의 경험, 그리고 각 방법의 재정적 실현가능성을 포함함.

전체적으로, 966개의 기관이 설문조사에 참여하였고, 미국 전역에 걸쳐 1,844개의 적재에 대한 정보를 제공하였음. 온라인 설문조사가 다른 방법보다 덜 비싸긴 하지만, 상대적으로 낮은 응답률은 주의깊게 다루어져야 함. 수집된 데이타는 기존의 화물운송 모델(예를 들어, 적재 체인과 공급자 선정 절차)의 일부분을 개선하거나 새로운 모델을 개발하는데 사용될 수 있음.