‘택시 운전자가 몇 살인지를 알 수 있는 표시가 있으면 좋겠다,’ ‘어머니가 운전을 몇 십 년간 사고 없이 잘하고 다니셨는데 80세가 되신 해에 사고가 여러 번 나서 어머니 차를 팔아버렸어요.’노인 운전과 같은 검색어를 인터넷에 치면 나오는 문장이다. 우리나라 고령인구가 증가함에 따라 고령자가 일으키는 교통사고가 동시에 증가하여 고령 운전자에 대한 정책적 개입이 필요하다는 주장이 힘을 얻고 있다. 그래서인지 많은 지자체에서 ‘고령운전자 면허 자진반납제’를 시행하고 있다. 고령 운전자가 면허를 반납하면 인센티브를 제공하는 제도다. 정부 또한 2019년부터 75세 이상 고령 운전자의 적성검사 기간을 5년에서 3년으로 단축하는 등 재발급 요건을 강화하였다. 이러한 제도에 대해서 모두의 안전을 위해 필요하다고 주장하는 찬성 측과 노인의 이동권을 제한하는 노인 인권 침해라고 주장하는 반대 측이 첨예하게 대립하고 있다.

고령 운전자에 대한 부정적인 사회 인식과 운전 제한 정책이 대두된 배경은 크게 두 가지 이유라고 판단된다. 첫 번째 이유는 고령 운전자에 대한 막연한 불안감이 강하기 때문이 아닐까 한다. 물론 이렇게 불안감을 느끼는 것에 전혀 근거가 없는 것은 아닐 것이다. 의학적으로 나이가 들수록 신체능력이 감소하고 인지 능력이나 민첩성 등이 감퇴하므로 고령자일수록 교통사고를 일으킬 확률이 높을 것이라고 생각하는 사람이 많을 것이다. 하지만 이론적으로 교통사고 확률에 미치는 요인은 의학적인 요인 외에도 다양하다. 가령 운전 경력이 교통사고 확률에 영향을 끼치는 중요한 결정요인으로 알려져 있는데 고령자일수록 운전 경력이 더 많고 교통사고를 직⦁간접적으로 경험했을 가능성이 크기 때문에 운전을 좀 더 능숙하게 하고 조심해서 운전할 수도 있다. 그렇다고 한다면 오히려 고령자일수록 교통사고 확률은 떨어질 것이다.

두 번째 이유는 도로교통공단과 같은 기관에서 발표하는 교통사고 관련 통계 자료나 사람들의 일화에 기반하여 작성되는 여러 언론 기사에서 고령 운전자의 위험성을 사회적으로 많이 부각하기 때문이 아닐까 한다. 고령 운전자의 위험성을 주장하기 위해 언론에서 흔히 인용하는 통계 자료는 <그림 1>과 같은 가해자 교통사고 건수의 연도별 추세이다. 그림에서 흰색 동그라미는 교통사고 가해자 중 20세 이하 집단이 일으킨 건수를 가리키고 진한 동그라미는 65세 이상 집단이 발생시킨 건수를 나타낸다. 결과를 보면 20세 이하가 일으킨 교통사고 건수는 2005년부터 2019년까지 평균적으로 연 8,000건 정도인데 65세 이상이 발생시킨 교통사고 건수는 같은 기간 동안 무려 7배나 증가한 것을 알 수 있다. 이러한 결과를 보면 고령 운전자가 사고를 더 많이 일으키기 때문에 고령 운전자에 대한 정책적 개입이 필요하다는 주장이 매우 설득력 있게 다가온다.

하지만 <그림 1>과 같은 통계를 토대로 ‘고령 운전자일수록 교통사고를 일으킬 확률이 높다’와 같은 주장을 하는 것은 타당성이 매우 떨어진다. 고령층이 일으키는 교통사고 건수가 계속 증가하는 방향으로 나타나는 주된 이유는 우리나라 인구가 고령화되고 있기 때문이다. 고령 인구가 많아지고 있기 때문에 당연히 비례적으로 이 연령계층에서 발생하는 교통사고 건수도 많아지게 되는 것이지 고령자일수록 교통사고를 상대적으로 더 많이 발생시키기 때문이 아니다. 또한 두 집단 간에 교통사고 건수가 차이나는 원인은 연령 때문일수도 있지만 연령대가 높은 집단과 낮은 집단 간에는 연령 차이 외에도 교통사고 발생에 영향을 줄 수 있는 다른 요인 측면에 있어서도 차이가 있을 확률이 높고 이러한 다른 요인 때문에 차이가 나타난 것일 수도 있다. 가령, 전자의 집단은 대개 도시보다는 시골 지역에 많이 거주하고 있는데 도시에 비해 시골의 교통 인프라가 열악(예: 부족한 가로등 수 등)하기 때문에 전자의 집단에서 사고 건수가 높게 나타났을 수도 있다. 만약 그렇다고 한다면 전자의 집단에서 사고 건수가 높게 나타난 이유는 ‘연령’ 때문이 아니라 ‘교통 인프라’ 때문인 것이다. 즉, 두 변수 간에 상관관계가 있다고 해서 무조건 인과관계에 놓여 있다고 볼 수 없다.

운전자가 고령일수록 교통사고를 발생시킬 확률이 높아지는지와 관련해서 타당한 결론을 도출하기 위해서는 위에서 언급한 두 가지 쟁점을 해소해야 한다. 다시 말해, 연령계층별 단순 사고 건수가 아닌 사고 비율을 분석해야 하고, 연령이 높은 집단과 낮은 집단 간에 존재하는 여러 특성을 최대한 통제한 상태에서 연령에 따른 교통사고 발생 확률 변화를 분석해야 한다. 이에 본 호에서는 여러 통계자료와 통계분석 기법을 활용하여 앞서 언급한 두 가지 쟁점을 최대한 해소한 상태에서 연령과 교통사고 발생 확률 간의 관계를 분석한 결과를 제시하고자 한다. 본 호에서 제시한 통계분석 결과를 토대로 실제 고령 운전자의 위험성이 높은지, 그리고 높다면 얼마나 높은지에 대해서 좀 더 객관적이고 타당한 결론을 도출할 수 있을 것이라고 판단된다. 또한, 이번 호에 제시한 결과를 통해 data에 기반한 판단이 중요하다는 점을 피력하고자 한다.

연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 엄밀하게 분석하기 위해 크게 거시 자료와 미시 자료를 활용하였다. 우선 거시 자료로 활용한 것은 경찰청에서 매년 공개하고 있는 교통사고 통계자료이다. 경찰청은 교통사고분석시스템(TAAS)을 통해 교통 관련 통계를 발표하고 있는데, 이 시스템에는 연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 좀 더 엄밀하게 분석하는 데 도움이 되는 자료들이 있다. 앞서 <그림 1>의 연령계층별 가해자 교통사고 건수의 연도별 추세를 보면 65세 이상의 가해자 교통사고 건수가 증가하는 것으로 나타났는데, 고령자일수록 교통사고를 더 일으키는지를 판단하기 위해서는 최소한 연령계층별 면허 소지자 수 대비 가해자 교통사고 건수를 봐야 한다. 왜냐하면 고령인구가 상대적으로 더 크게 증가하면 이 연령계층의 가해자 교통사고 건수의 절대수가 다른 연령계층의 가해자 교통사고 건수에 비해 더 크게 증가하는 것은 필연적이기 때문이다.

연령계층별 교통사고 건수가 아닌 비율을 살펴보기 위해서는 연령계층별로 면허소지자 수를 알아야 하는데 다행히 경찰청에서 TAAS 시스템을 통해 연도별 면허 소지자 수를 연령별로 발표하고 있다. 이 자료를 활용해서 연령계층별로 자동차 면허 소지자 대비 가해자 교통사고 건수 비율을 추정한 결과를 <그림 2>에 제시하였다. 결과를 보면 <그림 1>과는 사뭇 다른 결론이 도출되는 것을 알 수 있다. 사고 건수 비중이 가장 높은 연령계층은 20세 이하이고, 20세에서 50세 연령계층에서는 사고 비중이 약 0.5% 수준으로 추정되었다. 흥미로운 것은 더 높은 연령계층으로 갈수록 사고 비중이 증가하는 방향으로 도출되지 않는다는 점이다. 50~60세와 61~64세의 사고 비중은 각각 0.7%와 0.8%로 나타났는데 더 고령층으로 가도 비중은 크게 변하지 않는 수준으로 추정되었다. 즉, 고령층일수록 사고율이 더 높지 않다는 것을 알 수 있다.

물론 <그림 2>에 제시되어 있는 결과만을 토대로 고령 운전자가 위험하지 않다는 결론을 내릴 수는 없다. 왜냐하면 고령 운전자가 발생시키는 사고의 경중이 비고령 운전자가 발생시키는 사고의 경중과 다를 수 있기 때문이다. 이에 고령자와 비고령자가 일으킨 사고의 경중이 다른지를 분석한 결과를 <그림 3>에 제시하였다. <그림 3>의 좌측 그림은 가해자가 일으킨 교통사고 1건당 사망자 수를 연령계층별로 제시한 것이고 우측은 가해자가 일으킨 교통사고 1건당 부상자 수를 연령계층별로 제시한 것이다. 결과를 보면 사망자 수의 경우에는 고령자가 일으킨 교통사고일수록 더 많아지는 것으로 추정되었다. 64세 이하 집단이 일으킨 교통사고 1건당 평균 사망자 수는 약 0.015명인데 그 이후 연령계층으로 갈수록 평균 사망자 수는 증가하고 있고 85세 이상에서는 평균 사망자 수가 0.06명까지 상승하는 것으로 나타났다. 반면, 부상자의 경우에는 오히려 고령자가 일으킨 교통사고에서 더 낮게 나타났다.

이렇게 사고의 경중과 관련해서 결과가 상반되게 나타나는 원인에 대해서 여러 가지 가설을 제기할 수 있다. 고령자가 발생시킨 교통사고일수록 사망자가 상대적으로 더 많이 발생한 것은 고령자의 민첩성이나 판단 능력이 상대적으로 떨어져 사망자를 발생시킬 정도의 큰 사고가 발생한 것에 기인했을 수도 있다. 아니면 교통인프라가 잘 갖춰져 있지 않은 시골 지역에서 고령자가 주로 운전을 하고 이런 지역에서 교통사고가 났기 때문에 사망자가 더 많이 발생한 것일 수도 있다. 고령자가 일으킨 교통사고 1건당 부상자 수가 감소하는 방향으로 도출된 이유와 관련해서도 다양한 가설을 제시할 수 있다. 고령자일수록 운전을 조심히 하여 경미한 사고가 났을 수도 있다. 혹은 고령자가 일으킨 교통사고의 경우 큰 사고가 나서 부상자보다는 사망자가 대부분이었기 때문에 평균 부상자 수가 적게 나타난 것일 수도 있다.

결론적으로, <그림 2>와 <그림 3>과 같은 거시적인 자료를 토대로 도출한 결과를 토대로는 어떤 가설이 타당한지를 엄밀하게 분석하기 힘들다. 고령자일수록 교통사고를 더 일으킬 확률이 높고 더 위험한 사고를 발생시킬 확률이 높다는 것을 타당성 높게 분석하기 위해서는 교통사고에 영향을 끼치는 다른 요인을 통제한 상태에서 통계분석을 해야 한다. 예를 들어, 운전 경력이나 운전 경험도 비슷하고 운전한 장소나 날씨 상태도 비슷한 상태인데도 불구하고 고령자 집단의 교통사고 발생 비율이 상대적으로 더 높게 나타난다면 고령자일수록 교통사고를 더 일으킬 확률이 높다는 결론을 내릴 수 있을 것이다. 이렇게 교통사고에 영향을 줄 수 있는 모든 변수들을 통제하기는 힘들지만, 최소한 앞선 분석의 결과를 보면 고령 운전자에 대해 사람들이 일반적으로 지니고 있는 부정적인 인식과는 사뭇 다른 결론이 도출된 것을 알 수 있다.

연령과 교통사고 발생률 간의 통계적 관계를 좀 더 타당하게 분석하기 위해 마이크로데이터를 활용해서 도출한 결과를 <그림 4>에 제시하였다. <그림 4>의 결과는 2012년에 신규로 면허를 발급받은 약 100만 명의 사람들을 대상으로 이들이 10년 동안 교통사고를 일으켰는지 그리고 일으켰다면 몇 번 일으켰는지를 분석한 것이다. 좌측 그림에 제시되어 있는 동그라미들은 10년 동안 1번 이상 교통사고를 일으킨 사람의 비중을 연령별로 제시한 것이다. 가령 첫 번째 동그라미는 2012년에 18세인 신규 면허 발급자 중 10년 동안 교통사고를 1번 이상 일으킨 사람의 비중은 4%라는 것을 의미한다. 결과를 보면 45세 정도까지는 교통사고를 일으킨 사람의 비중이 4% 수준을 맴돌다가 그 이후 연령대부터 조금 상승하는 방향으로 추정된 것을 알 수 있다.

65세 이상의 신규면허 발급자가 일으킨 교통사고 비율은 평균적으로 약 6%로 나타났다. 고령층에서 추정된 비중값에 변동 폭이 크게 나타나는 이유는 이 연령대의 신규면허 발급자(표본 수)가 적기 때문이다. <그림 4>의 우측 그림은 교통사고를 1번 이상 일으킨 사람들을 대상으로 10년 동안 교통사고를 몇 회 일으켰는지를 분석한 결과이다. 결과를 보면 크게 두 가지를 알 수 있다. 첫째, 2012년에 신규로 면허를 발급받은 사람들은 평균적으로 10년 동안 약 한 번 정도만 교통사고를 일으켰다. 둘째, 고령자라고 해서 교통사고를 상대적으로 더 많이 일으키지는 않았다.

앞서 언급한 바와 같이 <그림 4>에 제시되어 있는 결과를 토대로는 연령과 교통사고 발생률 간에 강한 상관관계가 존재하는지와 관련해서 타당한 결론을 내리기 힘들다. 왜냐하면 다른 요인들이 전혀 통제가 되어 있지 않은 상태로 두 변수 간에 관계를 분석한 것이기 때문이다. <그림 5>를 보면 다른 요인을 통제한 상태에서 두 변수 간에 관계를 분석할 필요성이 매우 높다는 것을 알 수 있다. 2012년에 신규로 면허를 발급받은 대다수의 고령자는 원동기 면허를 발급받은 것으로 나타났다. 즉, <그림 4>의 좌측 그림에서 교통사고 발생 비율이 상대적으로 높게 나타난 이유는 고령자 때문이라기보다는 일반 자동차에 비해 사고 확률이 높은 원동기 면허 발급 비율이 고령층에서 더 높기 때문이라는 것을 알 수 있다. 지면의 제한 상 제시하지는 않았지만 비도시 지역에 거주하는 비율 또한 고령층으로 갈수록 훨씬 높게 나타났다. 따라서 다른 요인을 통제하지 않은 상태에서는 두 변수 간 상관관계에 대한 타당한 결론 내리기 힘들다.

두 변수 간의 상관관계를 좀 더 타당하게 도출하기 위해서 <그림 6>에 교통사고 발생에 영향을 끼칠 수 있는 여러 요인 중 본 연구자가 자료의 가용 범위 내에서 통제 가능한 요인을 통제한 상태에서 연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 분석한 결과를 제시하였다. 통제한 요인은 면허 발급종(1종, 2종, 원동기), 성별, 면허 발급지역(시도 단위)이다. 이들 요인을 통제한다는 것은 같은 면허 발급종, 같은 성, 그리고 발급지역이 동일한 고령층과 비고령층끼리 비교한다는 것을 의미한다. 이런 상태로 두 변수 간의 관계를 살펴보면 앞서와는 확연히 다른 결과가 도출되는 것을 알 수 있다. 즉, 고령층으로 갈수록 가해자 교통사고 발생 비율은 감소하는 방향으로 나타났다(좌측). <그림 6>의 우측 그림은 사고 건수를 분석한 결과인데 마찬가지로 고령층일수록 오히려 발생시키는 사고 건수는 줄어드는 것으로 추정된 것을 알 수 있다.

<그림 7>에 제시되어 있는 결과는 교통사고 가해자가 발생시킨 평균 사망자 수와 부상자 수가 가해자 연령별로 다르게 나타나는지를 분석한 것이다. <그림 7>은 앞선 분석과 마찬가지로 면허 발급종(1종, 2종, 원동기), 성별, 그리고 면허 발급지역(시도 단위)을 통제한 상태에서 도출한 결과이다. <그림 7>의 좌측에 제시되어 있는 결과는 10년 동안 사고로 발생시킨 평균 사망자 수에 미친 효과를 시각적으로 제시한 것이다. 결과를 보면, 고령층이 발생시킨 사망자 수가 비고령층이 발생시킨 사망자 수에 비해 평균적으로 높게 추정된 것을 알 수 있다. 다만 <그림 3> 좌측 그림에 제시되어 있는 것처럼 두 집단 간에 큰 차이가 나는 수준은 아닌 것을 알 수 있다. <그림 7>의 우측에 제시되어 있는 것은 10년 동안 사고로 발생시킨 평균 부상자 수에 미친 효과이다. 결과를 보면 오히려 고령층으로 갈수록 부상자 수가 적게 발생한 것을 알 수 있다.

연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 통계자료에 기반하여 분석한 결과 크게 세 가지 결론이 도출되었다. 첫째, 거시 자료를 활용해 연령계층별로 자동차 면허 소지자 대비 가해자 교통사고 건수 비율이 다른지를 분석한 결과, 고령층에서 사고 비율이 상대적으로 더 높게 나타나지 않았다. 둘째, 미시 자료를 활용해 교통사고에 영향을 끼칠 수 있는 세 가지 요인을 통제한 상태에서 연령에 따른 교통사고 발생률 변화 정도를 분석해 본 결과 오히려 고령층일수록 사고 발생 비율이 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 비고령층 가해자에 비해 고령층 가해자가 발생시키는 사망자 수가 상대적으로 더 많은 것으로 추정되었으나 그 차이가 매우 큰 수준으로는 추정되지 않았다. 반면, 가해자가 발생시킨 부상자 수의 경우에는 오히려 고령층 가해자가 더 적게 발생시키는 것으로 나타났다.

분석결과와 관련해서 한 가지 유의할 점은 본 호에 제시된 결과를 토대로 연령과 교통사고율 간에 인과관계가 성립한다고 확실하게 주장할 수는 없다는 점이다. 본 호에서는 세 가지 요인에 대해서만 통제를 할 수 있었는데 교통사고 발생률에 미치는 요인에는 이 외에도 다양한 요인들이 존재할 것이다. 좀 더 많은 변수를 통제한 상태에서 연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 분석해야 한다. 또한, 2012년 신규 면허 발급자 표본은 우리나라 전체 면허 소지자의 특성을 대표하는 표본이 아닐 확률이 높다. 이 표본을 토대로 도출한 결과를 기반으로 연령과 교통사고 발생률 간의 관계에 대해서 일반화하기에는 무리가 있다. 향후 전체 면허 소지자 마이크로데이터와 좀 더 과학적으로 엄밀한 연구설계를 토대로 연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 분석하는 작업이 수행될 필요가 있다.

2023년 한국리서치가 고령 운전자에 대해서 실시한 여론조사 결과를 보면 응답자의 대부분은 고령자일수록 운전 수행 능력이 저하되고 운전 시 발생하는 돌발상황에 대처하기 어렵다고 생각하고 있는 것으로 조사되었다. 토마토그룹 여론조사 기관이 조사한 바에 따르면 응답자의 52.9%가 ‘고령 운전자들은 면허를 반납해야 한다’고 대답하였고, 반납해야 하는 이유로 ‘고령 운전자 사고 비율이 늘고 있기 때문’이라고 답한 응답자가 38%로 가장 많았다. 하지만 앞서 언급한 바와 같이 이론적으로 볼 때 고령 운전자가 교통사고를 더 발생시킬 수도 있고 그렇지 않을 수도 있다. 또한 본 호에서 제시된 결과를 보면 고령층이 교통사고를 더 많이 발생시킨다고 보기 어려운 것을 알 수 있다. 물론 연령과 교통사고 발생률 간의 관계를 타당하게 입증하기 위해서는 좀 더 엄밀한 분석이 이루어져야 한다.

향후 4차 산업 혁명시대가 더 본격화되면 지금보다도 정보가 더 기하급수적으로 증가하고 사회에 훨씬 빠르게 확산될 것으로 보인다. 이러한 시대에서 정부가 수행해야 할 중요한 역할은 바로 올바르고 타당한 정보를 사회에 널리 확산시키는 것이 아닐까 한다. 잘못된 정보나 왜곡된 정보가 발생시키는 사회적 비용이 얼마나 클지는 지난 역사를 통해 예상할 수 있다. 따라서 정부는 사회가 올바르고 타당한 정보에 기반하여 흘러갈 수 있도록 여러 사회 현상과 관련해서 data에 기반한 증거를 많이 확보하고 이를 전파하는 노력을 수행해야 한다.