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문제 정의
- 본 SP 조사는 각 운송수단별 효용함수 추정에 목적을 두고 있다. 추정된 운송수단별 효용함수를 바탕으로 운송수단 선택확률을 계산하고 화물 0D자료를 바탕으로 운송 수단별 수요 예측을 수행한다.
- 본 연구의 목적은 SP 조사 기법을 이용해 DMT의 효용함수 추정에 목적을 두고 있다. 추정된 효용함수는 운송수단 선택확률 계산에 기초자료로 사용되며 화물 OD 자료를 토대로 수요예측에 활용 될 수 있다.
가설 설정
- 또한 각 설문 문항에 대해서도 3개의 대안을 4개의 속성 변수 측면에서 비교해야하기때문에 응답자들이 대안선택을 하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 속성 변수의 수를 3개로 정하였다.
- 일반적으로 화물수송 분담률 예측 시 운송거리 선택상황과 화물품목 선택상황을 가정한다. 이는 운송거리에 따라 혹은 운송하는 품목에 따라 운송수단을 선택하는 기준일 다를 것에 기인한 것이다.
제안 방법
- 선정하였다. 각 품목별로 철도운송의 경쟁력, DMT 시스템으로 전환 가능성, 절대량, 장래수요, 공간적 범위 (경부선, 호남선, 전라선)와의 관련성 등을 평가 하였다. 이를 위하여 화물 물류 전문가들로 구성된 본 연구의 자문단을 대상으로 설문조사를 실시하였다.
- 따라서, 본 연구에서는 운송거리별 선택상황을 제외한 품목별(컨테이너, 철강, 화학물) 선택상황만을 주 선택상황으로 설정하였다. 또한 품목별 이외에도 품목의 운송방향(상행 /하행)에 따라 운송수단 선택 기준이 달라질 것으로 생각되어 두 번째 선택상황으로 운송방향 선택상황을 설정하였다.
- 또한 운송방향에 따라 운송수단 선택 기준이 다를 것이라고 조사되어 각 품목에 따라 상행(부산-서울)과 하행 (서울—부산)을 구분하였다. 하지만 철강, 위험물의 경우에는 대부분 상행하는 물동량이고 하행하는 물동량이 작은 것으로 조사되어 선택상황에서 하행을 제외하였다.
- 설정하였다. 또한 품목별 이외에도 품목의 운송방향(상행 /하행)에 따라 운송수단 선택 기준이 달라질 것으로 생각되어 두 번째 선택상황으로 운송방향 선택상황을 설정하였다.
- 본 SP 설문조사에서는 컨테이너와 위험물을 다루고 있는 업체와 철강운송 업체 중 연안 해운을 하고 있지 않은 운송업체를 대상으로 철도운송, 도로운송, DMT, 이렇게 세 가지의 선택대안을 사용하여 설문을 실시하였다.
- 본 연구에서는 크게 화주와 포워더를 포함한 이용자 군과 도로운송업자와 철도공사를 포함한 서비스 참여 예정자로 설문대상자들을 구분하여 4:6 비율로 조사를 실시하였다. 또한 컨테이너 운송업체, 철강 운송업체, 위험물 운송업체로 집단을 나누어 각각 88개, 62개, 61개의 표본을 수집하여 총 211개의 표본을 조사하였다.
- 본 연구의 SP 설문조사는 SP 선호표현방법 중 가장 현실적이며 많이 사용되는 표현방법이고 면접자들이 설문 하기용이 하다는 장점을 가지고 있기 때문에, 두 가지 이상의 대안에 대해서 응답자가 가장 큰 선호를 가진 대안을 선택하는 선택(choice)방법을 사용한다.
- 응답자에게 제시되어지는질문의 복잡성을 낮추기 위해 속성변수의 수와 수준 수를 일정 수 이하로 제한할 필요와 아울러 이들 속성변수들은 매우 정확하게 규명되고 정의 되어야한다. 속성변수 결정을 위하여 국내와 국외 자료를 살펴보고 본 연구에서 사용할 속성변수를 결정하였다.
- 이때, 각 화물별 수단 선택모형 중 유의하지 않은 속성 변수를 제외하여 수단선택모형을 구축하였다. 최종적으로 Table 16은 SP 조사를 통해 구축한 품목별, 운송수단별 효용함수를 나타낸다.
- 이는 국내외 연구에서 3번째로 많이 사용되고 중요하다고 판명된 정시성과 DMT 속성을 잘 설명해 줄 수 있는 안전성을 함께 고려한 척도로 화물이 정시에 안전하게 도착하는 비율로 정의 된다. 최종적으로 본 연구에서 사용할 속성변수로는 운송시간, 운송비용 그리고 신뢰성을 선정하였다.
- 있다. 추정된 운송수단별 효용함수를 바탕으로 운송수단 선택확률을 계산하고 화물 0D자료를 바탕으로 운송 수단별 수요 예측을 수행한다.
대상 데이터
- 실시하였다. 또한 컨테이너 운송업체, 철강 운송업체, 위험물 운송업체로 집단을 나누어 각각 88개, 62개, 61개의 표본을 수집하여 총 211개의 표본을 조사하였다.
- 가상 상황을 설정하였다. 본 연구에서 선정한 주요 품목은 컨테이너, 철강, 위험물이며 이때 운송단위는 컨테이너의 경우 40FT, 철강과 위험물의 경우 25TON으로 설정하였다. 또한 앞에서 언급하였듯이 각각의 화물 품목들에 대한 운송거리별 운송수단 선택모형은 통계적으로 다르지 않은 것으로 분석되었기 때문에 거리별(장거리, 중거리, 단거리)로 모형을 구축하지 않고 가장 물동량이 많은 장거 리 (300km 이상)의 경우에 한해 모형구축을 시도하였다.
- 각 품목별로 철도운송의 경쟁력, DMT 시스템으로 전환 가능성, 절대량, 장래수요, 공간적 범위 (경부선, 호남선, 전라선)와의 관련성 등을 평가 하였다. 이를 위하여 화물 물류 전문가들로 구성된 본 연구의 자문단을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사 결과를 Table 3에 요약 정리 하였는데 철강, 화학품, 그리고 컨테이너가 DMT 이용 가능성이 높은 화물 품목으로 나타났다.
- 품목대상 선정 시 철도공사의 화물수송실적 자료와 해운 항만물류 정보센터의 내부 자료인 해양수산통계연 보, KTDB 등의 자료를 이용하여 철강, 양회, 컨테이너, 비료, 석탄, 유류, 화학품, 건설, 사업용품 총 9개의 품목을 대상으로 선정하였다. 각 품목별로 철도운송의 경쟁력, DMT 시스템으로 전환 가능성, 절대량, 장래수요, 공간적 범위 (경부선, 호남선, 전라선)와의 관련성 등을 평가 하였다.
이론/모형
- 본 연구에서는 운송수단 선택 모형으로 다중 회귀 선형모형인 로짓(Logit)모형을 사용하였다.
- 함수 추정은 하지 않았다. 통계적으로 유의한 화물별 효용 함수 모형을 최종 모형으로 선정하였다. 이때 각 화물별 효용 함수 모형 중 유의하지 않은 속성변수를 제외하여 효용 함수 모형을 구죽하였다.
성능/효과
- 528% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 신뢰성의 경우 수준 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 0.835% 증가하며, 도로 수송의 수요는 0.815%, DMT 수송수요는 0.738% 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 운송비용은 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 4.
- 873% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 운송비용의 경우 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 3.221% 감소하는데 비해 도로 수송의 수요는 1.814% DMT 수송 수요는 3.028% 감소하는 것으로 나타났다.
- 825% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 운송비용의 경우 1% 증가 시 철도, 도로 및 DMT 수송의 수요는 각각 4.242%, 3.670%, 4.207% 감소하는 것으로 나타났다.
- 738% 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 운송비용은 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 4.244% 감소하는데 비해 도로 수송의 수요는 5.341%, DMT 수송 수요는 3.949% 감소하는 것으로 나타났다.
- 상행, 하행 구분하지 않은 전체 모형에서는 컨테이너 수송 시 운송시간을 1시간 단죽시키면 5, 440원을 더 지불할용의가 있는 것으로 나타났으며, 신뢰성 수준 1%를 증가시키면 1, 060원을 더 지불할 용의가 있는 것으로 나타난다.
- 운송시간 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 1.23% 감소하며 도로 수송의 수요는 0.445%, DMT 수송 수요는 0.825% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 운송비용의 경우 1% 증가 시 철도, 도로 및 DMT 수송의 수요는 각각 4.
- 큰 속성 변수는 운송비용으로 나타났다. 운송시간 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 1.266% 감소하며 도로 수송의 수요는 0.330%, DMT 수송 수요는 0.873% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 운송비용의 경우 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 3.
- 운송시간 및 운송비용의 계수는 음으로 나타나 운송 시간이나 운송비용이 증가하면 효용이 감소됨을 보여주고 있어 일반적인 속성변수의 특성을 잘 반영하고 있음을 알 수 있다.
- 전체모형에서 보면 운송시간 및 운송비용의 계수는 음으로 나타나 운송시간이나 운송비용이 증가하면 효용이 감소됨을 보여주고 있다. 그러나 신뢰성 수준의 계수는 양으로 나타나 신뢰성 수준이 증가하면 효용이 증가함을 보여 주고 있어 일반적인 속성변수의 특성을 잘 반영하고 있음을 알 수 있다.
- 철강 수송의 교차탄력성 분석 결과 타 수송 수단 속성의 수준 변화에 따른 수송 수단 선택 분담률 변화가 가장 큰 속성은 역시 운송비용인 것으로 나타났다. 철도운송의 운송 시간이 1% 상승하면 도로운송과 DMT의 수요는 각각 0.
- 철강 수송의 직접탄력성 분석 결과 수송 수단 선택 관련 속성 변수의 수준 변화에 따른 수송 수단 분담률 변화가 가장 큰 속성 변수는 운송비용으로 나타났다.
- 컨테이너 수송의 직접탄력성 분석 결과 수송 수단 선택 관련 속성 변수의 수준 변화에 따른 수송 수단 분담률 변화가 가장 큰 속성 변수는 운송비용으로 나타났다.
- 컨테이너 전체 모형의 교차탄력성 분석 결과도 타 수송수단 속성의 수준 변화에 따른 수송 수단 선택 분담률 변화가 가장 큰 속성은 역시 운송비용인 것으로 나타났다. 철도운송의 운송시간이 1% 상승하면 도로운송과 DMT의 수요는 각각 0.
- 컨테이너 전체모형에서 운송시간 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 0.833% 감소하며, 도로 수송의 수요는 0.442%, DMT 수송 수요는 0.528% 감소하는 것으로 나타났다. 또한 신뢰성의 경우 수준 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 0.
- 화학물 수송의 전반적인 교차탄력성 분석 결과 타 수송수단 속성의 수준 변화에 따른 수송 수단 선택 분담률 변화가 가장 큰 속성은 역시 운송비용인 것으로 나타났다.
- 화학물 수송의 직접탄력성 분석 결과 수송 수단 선택 관련 속성 변수의 수준 변화에 따른 수송 수단 분담률 변화가 가장 큰 속성 변수는 운송비용으로 나타났다. 운송시간 1% 증가 시 철도 수송의 수요는 1.
후속연구
- 추정에 목적을 두고 있다. 추정된 효용함수는 운송수단 선택확률 계산에 기초자료로 사용되며 화물 OD 자료를 토대로 수요예측에 활용 될 수 있다.
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