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문제 정의
- 이외에도 현실에서는 정량화할 수없는 다양한 변수들이 존재하므로 수지에 영향을 주는 시내버스 요인들을 정확하게 분석하는 것에는 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 절에서는 시내버스의 수지가 비교적 명확히 나타나는 노선들에 한하여 수지에 영향을 미치는 대표적인 요인들의 정량화를 시도하였다.
- 본고에서는 교통카드 이용건수, 환승률 등의 노선별 카드자료와 영업수지 등의 노선별 정산자료를 바탕으로 시내버스 운행계통1)의 특성과 운행계통간의 상관관계 등에 대하여 검토를 하고 회귀분석 및 판별분석 등의 여러 가지 통계기법을 통하여 시내버스 노선개편 이후 부산시 시내버스 노선체계의 특성을 공급자적 입장에서 명백히 밝히는 것을 목적으로 한다.
제안 방법
- 이와 동시에 시내버스 노선개편을 단행하여 서면, 부산역, 남포동 등에 집중되어 있던 노선들을 분산시켰으며 강서구, 기장군 등에서 비정규적으로 운행하는 노선들을 대대적으로 정비하여 외곽지역 노선들의 규칙적인 운행을 도모하였다. 또한 시내버스-시내버스 및 시내버스-지하철 간의 환승요금체계를 구축하여 이용시민들의 요금부담을 경감시켰다.
- 부산시 137개 노선 중에서 1일대당 카드건수 기준으로 이용승객 규모에 따라 상․하위 두 그룹으로 분류하여 각각 35개 노선을 선정한 후 두 그룹간의 운행계통을 각각 비교 분석하였다3).
- 시내버스 준공영제 시행 후인 2007년 6월의 1개월간 정산자료를 바탕으로 흑자노선(최상위 35개 수익노선)과 적자노선(최하위 35개 대조군)을 추출하여 판별분석을 실시하였다. 본 분석에 이용된 변수와 두 그룹의 통계량을 <표 5>에 정리하였다.
- 시간대별 운행속도의 차이로 인해 시간대별로 운행시간이 상이하게 되는데, <그림 5>는 차고지(기점)출발시간대별 운행시간 분포를 표준화하여 보여주고 있다. 즉 운행시간 평균치를 1로 환산하여 시간대별로 운행시간의 분산정도를 표준화하였다. 두 요인간의 관계는 음의 4차함수로 표현가능하고 결정계수는 0.
대상 데이터
- 버스운영이라는 것은 해당버스와 이용승객간의 상호작용을 통하여 복합적인 형태로 나타나는 것으로(Nagatani, 2001), 예기치 못한 여러 가지 상황들이 존재할 수 있다. 부산시 시내버스의 평일 상용대수는 2,377대로 인가되 었으나 출퇴근시간 시내버스 내부혼잡도를 개선하기 위하여 평일에 한해 예비차량 19대가 17개 과밀노선에 긴급 투입되어 상용차량처럼 운영되고 있으므로 실제 운행 대수는 2,396대가 된다.
데이터처리
- 카드건수와 환승률은 평균수입에 영향을 미치는 대표적인 요인들이므로 다중회귀분석을 통하여 3요인들간의 관계를 모형화하였다. 교통카드 및 정산 데이터를 활용 하여 1일대당 카드건수와 환승률을 독립변수로 하고 1일대당 평균수입을 종속변수로 하는 식(1)과 같은 다중 회귀식을 도출하였다.
성능/효과
- 분산분석을 통하여 각 변수들의 F-value와 유의확률 등을 검토해 보면 <표 6>과 같이 나타난다. 검정 결과에 따르면 4가지 변수들 모두 통계적으로 유의하다고 판단되며, km당 운행대수가 두 그룹을 구별하는데 가장 유용한 변수일 것으로 추정된다.
- 노선별 특성을 명확히 하기 위하여 일반노선의 다중 회귀식과 좌석 및 급행노선의 다중회귀식을 구분하여 추정하였으며 결정계수는 각각 0.925, 0.905로 매우 높게 나타났다.
- 또한 각 파라미터의 유의성을 검토하기 위하여 t-검정을 실시한 결과, 와 같이 모든 유의확률이 .05 보다 작게 나타나 각 독립변수들의 파라미터는 통계적으로 유의하다고 할 수 있으며, 상기의 결과들을 종합적으로 검토해 볼 때 추정된 다중회귀식은 적합하다고 판단된다.
- 4분이다. 마지막으로 운행횟수의 경우인데, 전체 운행횟수는 각각 16,942회/일, 15,080회/일, 13,768회/일이며, 노선별 평균 운행횟수는 각각 123.7회/일, 110.1회/일, 100.5회/일, 대당 평균 운행횟수는 8.0회/일이다.
- 본 연구에서는 여러 가지 통계기법을 이용하여 실제 운행실태에 대한 다각도적인 분석을 공급자적 입장에서 시도하였고, 그 결과로 시내버스 운행실태를 설명하는각 요인간 관계에 대한 구체적인 규명이 가능하였다. 그러나 본 연구결과는 비교적 정량화하기 쉬운 데이터를 이용, 노선·운영·요금체계 등 부산시의 특수성을 반영 하여 시내버스 운행실태를 분석한 것에 일차적인 의의가있으며 타시도의 시내버스에 일반적으로 적용하기에는 무리가 따른다.
- 분산분석을 통하여 해당 다중회귀식을 검정해 본 결과, F-value는 각각 1533.441, 90.526로서 유의확률이 2가지 모두 .000으로 나타났다. 또한 각 파라미터의 유의성을 검토하기 위하여 t-검정을 실시한 결과, <표 4>와 같이 모든 유의확률이 .
- 이러한 노선개편 이후의 부산 시내버스 운행계통간 분석결과는 다음과 같다. 운행거리와 운행시간과의 관계는 운행속도에 영향을 많이 받고, 배차간격을 10분 이내로 하기 위해서는 단위시간당 운행대수가 0.1013대/분이상이 되어야 하며, 운행시간의 경우는 오전시간대보다 오후시간대가 더 많이 소요되는 것으로 나타났다. 이용승객 규모에 따른 운행계통 비교에서는 운행거리, 배차간격, 운행시간, 운행속도 모든 부문에서 이용승객이 적은 노선의 편차가 이용승객이 많은 노선보다 크게 나타났다.
- <표 4>의 추정된 파라미터를 이용하여 환승률을 1일 대당 카드건수로 환산해보면, 일반노선의 경우는 환승률 1%의 증가가 카드건수 6.3건의 감소에 상응하고 좌석및 급행노선의 경우는 환승률 1%의 증가가 카드건수 4.9건의 감소에 상응하는 것으로 나타났다.
- 1013대/분이상이 되어야 하며, 운행시간의 경우는 오전시간대보다 오후시간대가 더 많이 소요되는 것으로 나타났다. 이용승객 규모에 따른 운행계통 비교에서는 운행거리, 배차간격, 운행시간, 운행속도 모든 부문에서 이용승객이 적은 노선의 편차가 이용승객이 많은 노선보다 크게 나타났다.
- 환승요금무료제 하에서는 환승률이 높으면 수입금은 그에 반하여 감소하게 된다. 일반노선, 좌석 및 급행노선의 환승률 1% 증가를 1일대당 카드건수로 환산 하면 각각 6.3건, 4.9건의 감소에 해당하는 것으로 분석되었다.
- 카드건수와 평균수입의 관계는 일반노선이 선형함수 관계, 좌석 및 급행노선은 지수함수 관계였는데, 이는 요금체계의 상이에 기인하는 것이다. 한편, 수입금별 노선분포와 환승률 평균치를 비교해 보면 30～40만원대 노선의 환승률 평균치가 27%로 가장 높게 나타났다. 환승요금무료제 하에서는 환승률이 높으면 수입금은 그에 반하여 감소하게 된다.
후속연구
- 그러나 본 연구결과는 비교적 정량화하기 쉬운 데이터를 이용, 노선·운영·요금체계 등 부산시의 특수성을 반영 하여 시내버스 운행실태를 분석한 것에 일차적인 의의가있으며 타시도의 시내버스에 일반적으로 적용하기에는 무리가 따른다. 따라서 시내버스 관련모델로써 일반성을 높이기 위해서는 향후 타시도 운행실태에 대한 고찰 및 정성적 데이터를 포함한 다양한 변수선택 등 좀 더 체계적이고 종합적인 접근이 필요할 것이다.
- 10만원미만 노선의 경우는 경영수지적인 측면에서 폐선되는 것이 효율적이나, 벽지 및 오지지역을 운행하는 유일한 시내버스 노선으로 정책노선의 성격이 강하다. 따라서 향후 마을버스 환승요금제 확대 시행 시에는 시내버스를 폐선하고 운송원가가 비교적 저렴한 마을버스로 대체하는 것이 바람직하다고 할 수 있다.
- 또한 마을버스 환승요금제 부재로 인하여 구조조정이 불가능했던 시내버스 노선들을 마을버스로 대체하는 등 시내버스와 마을버스의 위계를 명확히 하여 비용적인 측면에서도 보다 효율적인 시내버스 노선운영이 필요할 것으로 판단된다.
- 이처럼 대부분의 기존문헌들은 평가 및 최적화 방법론 등을 통하여 이상적인 운행계통 운영에 초점을 맞춰 연구되어 왔으며 여러 가지 현실 제약조건들을 고려한 실증적인 검토 분석에 대한 연구는 거의 없다고 할 수 있다. 시내버스 운행계통 분석에 대한 방법론을 보다 효과적으로 정형화하기 위해서는 무엇보다도 실제 시내버스 운영실태에 대한 구체적인 분석이 필요할 것이다.
- 마지막으로 종합대학은 도시공간 구조상 대표적인 도시 내 집객시설로써 종합대학을 많이 경유하는 노선일수록 이용수요가 많다는 것을 반영한다. 위와 같은 4가지 변수가 부산시 시내버스 수지를 좌우하는 대표적인 정량변수이며 시내버스 노선을 평가할 경우에 중요한 지표가될 수 있을 것이라 사료된다.
- 향후 마을버스의 환승요금제 확대 시행 시에는 환승률이 더욱 증가할 것으로 예상된다. 환승률의 증가는 수입감소를 수반하므로 앞으로의 버스노선망 조정 시에는 수입이 극대화될 수 있도록 상기의 유효변수들을 고려한 노선정책이 필요함과 동시에 시내버스우선정책 및 승용차수요관리정책을 더욱 더 강화하여 대중교통 이용수요가 보다 증가될 수 있는 사회적 분위기를 조성하여야 할 것이다.
- 향후 마을버스의 환승요금제 확대 시행 시에는 환승률이 더욱 증가할 것으로 예상된다. 환승률의 증가는 수입감소를 수반하므로 앞으로의 버스노선망 조정 시에는 수입이 극대화될 수 있도록 상기의 유효변수들을 고려한 노선정책이 필요함과 동시에 시내버스우선정책 및 승용차수요관리정책을 더욱 더 강화하여 대중교통 이용수요가 보다 증가될 수 있는 사회적 분위기를 조성하여야 할 것이다.
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