서울도시연구_13권4호.hwp

Size: px

Start display at page:

Download "서울도시연구_13권4호.hwp"

샤오 조
5 years ago
Views:

1 서울도시연구 제3권 제4호 , 논문 pp. 237~ DEA 기법을 활용한 도시철도 운영효율성 분석에 관한 연구 유경상* 김승준** A Study on the Operational Efficiency of Urban Railway System Based on Data Envelopment Analysis Gyeong-Sang Yoo* Seung-Jun Kim** 2)3) 기존의 경전철 노선을 비롯하여 다수의 민간 철도 사업이 요금제, 수익성, 재정지원 등의 여러 측면에서 심각한 사회적 문제를 일으킴에 따라 초기 사업검토 단계에서 이뤄지는 경제성, 재무성 평가 와 더불어 운영 측면의 효율성에 대한 평가와 검증이 동시에 요구되고 있다. 본 논문에서는 민간의 효율 적인 운영시스템 도입을 목적으로 시작된 민자 철도사업의 운영 평가를 위해 기존의 도시철도 6개 노 선과 경전철 2개 노선을 대상으로 가지 투입요소와 6가지 산출요소를 고려하여 효율성을 분석하였다. 본 연구를 통해 도시철도 서비스 취약 지역에 위치하고 있어 충분한 수요 확보의 어려움이 있고 기존 도시철도보다 공급용량이 적어 경제성, 재무성 측면에서 어려움이 있는 경전철 노선의 경우에도 민간 운영시스템 도입을 통해 높은 운영효율성을 확보할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 경제성, 재무성 등의 개별 사업 노선에 대한 건설 단계의 평가 방법과 함께 운영 측면에서 운영효율성을 함께 고려함으로써 도시철도 건설 정책대안 수립에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 주제어 도시철도, DEA, 운영효율성, 민자사업, 재정사업 ABSTRACT The Seoul Metropolitan Government has planned the LRT(Light Rail Transit) lines 요약 to redress past inequality of public transportation service and announced that the projects would be implemented in private participation manner. However the launch of railway projects has been delayed due to high risk of government subsidies and low farebox return during operation periods. Therefore, it is necessary to perform comprehensive assessment covering various aspects of urban railway projects with focus on operational efficiency. This paper analyses the operational efficiencies of the 2 LRT lines, based on the operational characteristics of the existing 6 heavy-rail lines using DEA (Data Envelopment Analysis). The result shows that the operational efficiencies of LRT lines are high enough to launch the capital investment. This study is expected to contribute to policy making for the urban railway system Key Words Urban Railway, DEA, Efficiency, LRT, Private Public Participation * 서울연구원 교통시스템연구실 초빙연구위원(Visiting Research Fellow, Dept. of Transportation System Research, The Seoul Institute), 교 신저자( uygs@si.re.kr, Tel: ) ** 서울연구원 교통시스템연구실 연구위원(Research Fellow, Dept. of Transportation System Research, The Seoul Institute)

3 DEA 기법을 활용한 도시철도 운영효율성 분석에 관한 연구 선행연구 고찰 자료포락분석 기법을 활용한 효율성 분석은 <표 >에서 보는 바와 같이 국내외에서 지속적으 로 이루어져 왔음을 알 수 있다. 국외에서는 990 년대부터 Oum and Yu, Cantos et al., Cowie 등을 비롯하여 최근 Graham 및 Odeck에 이르기까지 철도 운송업체에 대하여 기술적 효율성과 순기술 적 효율성에 관한 연구가 지속적으로 이루어져 왔으며, 국내에서도 2000년대 초반부터 김성호, 한진석, 오미영 등에 의하여 국내 철도 분야의 운 영효율성에 관한 연구가 꾸준히 진행되어 왔다. 료 락 을 활용한 운영효율성 분석 연구 저자(연도) 투입요소 산출요소 김성호 외(2000) 노선연장, 차량 수, 직원 수 여객km, 톤km 오미영 외(2002) 기사 및 행정직원, 정비직원, 차량대수, 연료사용량 운행거리, 승객 수 톤km, 수송수입, 이재훈 정경훈(2004) 직원 수, 기관차 수, 객차 수, 화차 수, 인당 GDP, 노선연장 여객km,영업계수 김민정(2004) 인건비, 동력비, 전동차비, 유지보수비, 궤도비 전동차km 오미영 김성수(2005) 기사, 관리직원, 정비직원, 차량대수, 연료사용량 운행거리, 승객 수 오미영 김성수(2008) 기사, 관리직원, 정비직원, 차량대수, 연료사용량 운행거리, 승객 수, 사고비용 김재윤 심광식(2008) 직원 수, 역 수, 차량 수, 노선연장 수송인원, 수입 한진석 외(2009) 노선거리, 정류소 수, 배차간격, 차량대수, 운영비 총수익금, 승객 수 한진석 외(200) 노선거리, 정류소 수, 배차간격, 차량대수, 연료사용량 총수익금, 승객 수 한종학 김재경(200) 운행거리, 대당 운행거리, 운행횟수, 운행대수 전체수입금, 전체이용건수 여객km, 톤km, Oum and Yu(994) 직원 수, 에너지 소비량, 토지 및 구조물비, 장비비, 차량 수 여객열차km, 화물열차km Cantos et al.(999) 직원수, 에너지및장비소비량, 기관차수, 객차수, 화차수, 노선연장 여객km, 톤km Coeli and Prerlman(999) 직원 수, 화차용량, 객차 좌석 수, 노선연장 여객km, 톤km Cowie(999) 직원 수, 자본, 토지경사도 열차km Nolan et al.(200) 차량, 행정직원, 유류, 노선거리, 비행정직, 노동인원 차량km Graham(2008) 직원 수, 차량용량, 노선연장 여객 수, 여객km, 열차km Odeck(2008) 정부지급액, 운영비용 교통량, 차로 수 <표 > 자 포 분석 산출 수송 요소 실적 투입 노동 요소 자본 중간재 과거 승객 km, 톤 km, 열차 km 등 노동, 행정직원, 정비인원, 운전기사 등 자본비용, 차량 등 영업비용, 유류 등 산출 수송 요소 실적 투입 노동 요소 자본 중간재 + 외생 변수 <그림 > 투입 산출요소의 변화 최근 승객 km, 톤 km, 열차 km 등 노동, 행정직원, 정비인원, 운전기사 등 자본비용, 차량 등 영업비용, 유류 등 GDP, 운행거리, 운행횟수, 운행대수, 노선거리, 역 수, 차량용량 등

240 서울도시연구 제3권 제4호 202. 2 이들 선행연구에서는 여객-km, 톤-km, 수송 수입, 수송인원과 같은 철도 운송에 따른 실적이 산출요소로 지속적으로 사용된 것을 알 수 있다.

4 240 서울도시연구 제3권 제4호 이들 선행연구에서는 여객-km, 톤-km, 수송 수입, 수송인원과 같은 철도 운송에 따른 실적이 산출요소로 지속적으로 사용된 것을 알 수 있다. 반면 투입요소의 경우 990년대에는 인건비, 동력비, 차량 수, 기관차 수 등의 노동/자본/중간 재의 일반적 생산함수 요소들이 사용되었으나, 2000년대 전후를 기점으로 인당 GDP, 운행거리, 운행횟수, 운행대수, 노선거리, 역 수 등과 같은 외생변수들이 반영되고 있음을 알 수 있다. 본 연구에서는 선행연구와는달리 기존 도시철 도노선뿐만아니라신규로계획되고있는노선에 대해서도 서로 비교/평가를 시도하였고, 노선의 합리성과대중교통이용증진을대변할수있는외 생변수를 추가적으로 사용하여 분석하였다. Ⅲ. 도시철도 운영효율성 분석. 분석자료 구축 및 분석방법 선택 ) 분석대상 본 연구에서는 도시철도운영효율성 분석을 위 철 노선(20년 기준) 노선 2 3 4호선 호선 9호선 경부선(장항선), 경인선, 경원선, 중앙선, 안산 과천선, 분당선, 일산선, 경의선, 경춘선 공항철도 2 3 4호선 <표 2> 전국 도시 도 기관 및 가관 메트로9 한국철도공사 인천교통공사 코레일 공항철도 대구 광주 대전 하여 수도권의,, 메트로 9, 한국철도공사(광역전철) 등을 비롯하여 지방 도시철도 기관의 노선들에 대하여 검토하였다. 자료가 공개되지 않은 메트로9와 타 도시철도 와 성격이 다른 공항철도 및 광역전철, 그리고 20년에 개통한 부산 4호선을 제외한 총 6개 노선을 분석 대상 노선으로 선정하였으며, 이를 기반으로 기존 도시철도의 효율성과 신규 계획노 선의 효율성을 비교 분석하였다. 철 <표 3> 도시 도 운영효율성 분석대상 가관 인천교통공사 대구 광주 대전 노선 노선 2 3 4호선 호선 2 3호선 신규 계획 노선의 경우 서울특별시 0개년 도 시철도 기본계획(2008) 에서 제시된 경전철 노선 중 운영계획 자료 구득이 가능한 신림선과 서부 선을 분석 대상으로 선정하였다. <그림 2> 신림선 계획 노선(노선연장: 7.7km)

5 DEA 기법을 활용한 도시철도 운영효율성 분석에 관한 연구 24 부 <그림 3> 서 선 계획 노선(노선연장: 2.05km) 철 계획 노선 운영계획(200) <표 4> 경전 노선 (백인건비 만 원) 신림선 4,445 서부선 4,67 계획 료락 2) 자 포 분석의 수도광열비 ( 만 원) 백 5,299 5,335 승차 7,84 7,489 인원 (천 명/년) 투입요소 및 산출요소 도시철도 노선에 대한 운영효율성 분석을 위하 여 선행연구에서 검증된 인건비, 보유차량 수, 역 수, 수도광열비와 같은 노동/자본/중간재 성격의 투입요소들로 고려하였으며, 복합적이고 다변화 된 도시철도 운영의 효율성을 효과적으로 분석하 기 위하여 외생변수들을 함께 고려하였다. 본 논 문에서 사용된 외생변수로는 선행연구에서 활용 된 열차편성 수, 영업거리, 소요시간, 표정속도 등 과 더불어 노선의 합리성을 대변할 수 있는 환승 노선 수와 대중교통 이용증진을 대변할 수 있는 km당 승객 수를 추가적으로 반영하여 도시철도 운영효율성 분석을 위한 평가지표로 선정하였다. 일반적으로 경제학 관점에서의 DEA 기법 적 용 시에는 노동/자본/중간재만을 투입요소로 효 율성 평가 후 외생변수에 대한 영향은 토빗 모형 이나 회귀식을 통해 분석하는 것이 일반적이나, 교통부문에서의 최근의 연구추세와 본 연구의 목 적상 외생변수의 상관관계 및 영향보다는 기존 도시철도 노선 및 신규 경전철 계획노선의 운영 효율성을 상대적인 관점에서 비교/분석하는 데 있으므로 외생변수를 DEA 분석 시 동시에 고려 하였다. 앞서 검토한 결과를 바탕으로 도시철도 운영효 율성 분석을 위한 기존 도시철도 6개 노선과 경 전철 2개 계획노선에 대한 가지 투입요소 및 6 가지 산출요소를 선정하였으며, 산출된 투입 산 출요소를 통하여 운영효율성 분석을 위한 자료포 락분석을 수행하였다. 을 위한 투입 산출요소 <표 5> 운영효율성 분석 구분 요소 인건비 보유차량 수 역수 수도광열비 열차편성 수 투입요소 영업거리 소요시간 표정속도 운행횟수(평일) 환승노선 수 km당 승객 수 연간 수송인원 일평균 연간 산출요소 승차인원 일평균 연간 수송수입 일평균 단위 특성 백만 원 노동 량 자본 개 중간재 백만 원 중간재 편 외생 km 외생 분 외생 km/h 외생 회 외생 개 외생 인/km 외생 천명 천명 천명 천명 백만 원 백만 원 도시철도 운영효율성 분석을 위한 노선별 자료 는 시계열적 특성을 파악하기 위하여 최근 2년간 (2009년, 200년)의 자료를 수집하여 정리하였다.

6 242 서울도시연구 제3권 제4호 ) 분석가정 및 방법 본 연구에서 사용된 투입요소 중 인건비 및 수 도광열비의 경우 각 호선별로 자료가 제공되고 있지 않아 각 호선별 영업거리, 역 수, 유지보수 노선연장, 열차편성 수, 보유차량 수 등을 기반으 로 호선별로 구분하여 적용하였고, 산출요소로 사용된 수송실적자료의 경우 승차인원과 수송인 원을 모두 고려하여 분석하였다. 도시철도는 공공의 특성을 지닌 것으로 판단하 여 투입지향기법(Input-Oriented)보다 투입요소 량을 고정한 상태에서 산출량을 극대화시킬 수 있는 산출지향기법(Output Oriented)을 선택하 여 분석하였다. 2. 도시철도 효율성 분석 결과 존 도시철도 노선의 운영효율성 ) 기 민간의 효율적인 운영기법 도입을 위하여 추진 된 민자사업에 대한 운영효율성을 판단하기 위하 여 현재 운행이 이뤄지고 있는 도시철도 노선들 에 대한 운영효율성을 우선적으로 분석하였다. 이러한 분석을 추후 경전철 노선을 비롯하여 신 규 민자 도시철도 사업의 운영 단계에서의 효율 성을 비교할 수 있는 기준이 될 것이라 판단된다. <표 6> 및 <표 7>에서 보는 바와 같이 서울메 트로 및 도시철도와 같은 수도권 도시철도 노선 의 경우 운영기관의 비대화에 따라 인건비 및 수 도광열비가 매우 크게 소요됨에도 불구하고 안정 적이고 충분한 수요 확보로 인하여 전체적으로 높은 운영효율성을 보였다. 특히 수도권 도시철 도 노선 중에서도 수요가 많은, 2, 7호선의 운영 효율성이 가장 좋은 것으로 나타났다. 지방 도시 철도의 경우 과 대전지하철 이 높은 운영효율성을 보였다. 호 선 및 대전지하철은 인건비 및 수도광열비의 낮 은 투입량 대비 수송실적이 높아 운영효율성이 높게 나타났다. 존 도시철도의 운영효율성 분석 결과 <표 6> 기 기관 인천교통공사 대구 대구 광주 대전 철 호선 3호선 4호선 5호선 6호선 7호선 8호선 인천 3호선 광주 대전 인천교통공사 대구 대구 광주 대전 년 투입 산출요소비(200년) 승차인원 승차인원 호선 /인건비 /수도광열비 호선 호선 호선 호선 호선 호선 인천 호선 광주 대전 <표 7> 도시 도 기관별 주요 기관 2009년

8 244 서울도시연구 제3권 제4호 보가 어려운 데서 기인한 것으로 보인다. 반면, 수도권 내 도시철도 노선의 경우 운영기관의 방 대한 규모로 인한 인건비 및 수도광열비 등에 대 한 투입이 높음에도 불구하고 높은 인구밀도를 지닌 지리적 특성으로 인하여 충분한 수요 확보 가 가능한 것에 따른 것으로 판단된다. 철 <표 9> 도시 도 기관별 포함) 추진 목적이 달성된 효과라 볼 수 있다. 이는 향후 도시철도 노선 건설 시 경제성과 사 업성이 낮은 노선이라도 적절한 규모의 철도 서 비스 제공 시 수요확보와 더불어 운영여건 개선 을 통하여 높은 운영효율성을 나타낼 수 있음을 의미한다. 투입 산출요소비(200년)(경전철 기관 호선 인천교통공사 대구 대구 광주 대전 계획노선 (경전철) 3호선 4호선 5호선 6호선 7호선 8호선 인천 3호선 광주 대전 신림선 서부선 승차인원 /인건비 승차 인원 /수도광열비 현재 계획되고 있는 대부분의 경전철 노선들이 도시철도 서비스 취약 지역에 위치하고 있어 수 요 확보의 어려움이 있고, 기존 도시철도 노선에 비하여 공급용량이 작음에도 불구하고 운영효율 성이 높게 나타난 것은 자동화된 열차운영시스템 및 선진 운영노하우를 기반으로 하는 민간의 효 율적인 운영시스템 도입이라는 최초 민자사업의 철 포함) <그림 6> 2009년 운영효율성 분포(경전 철 포함) <그림 7> 200년 운영효율성 분포(경전 Ⅳ. 결론 및 향후 연구과제 본 논문은 현재 경제성, 재무성, 사업성 등 건 설 단계의 평가만 이뤄지고 있는 민간투자 경전 철 노선에 대하여 실제 운행 시 운영 수준이 어떠 한지를 기존 도시철도 노선과의 상대적인 비교를 통하여 운영 측면의 평가방법을 제시하고자 하였 다. 이를 위하여 DEA(자료포락분석) 기법을 활 용하여 기존 도시철도 6개 노선과 경전철 2개 계획노선에 대한 가지 투입요소 및 6가지 산출 요소를 선정하였으며, 이들 투입 산출요소를 통

.................................................hwp

.................................................hwp 10.0% 9.0% 8.6% 8.7% 8.9% 8.8% 9.3% 9.0% 8.0% 7.0% 6.0% 5.0% 5.3% 5.7% 5.3% 5.3% 5.9% 6.1% 4.0% 1995 1996 1997 1998 1999 2000 도심 시계 총 통 행 심 야 시 간 대 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 등교 배웅 학원