선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 기존 연구들은 우리나라 철도운영의 성과를 1997년 내지 2002년 이전을 대상으로 분석하고 있어, 철도구조개혁 이전과 이후를 비교 측정하지 못하고 있는 문제를 가진다. 그러나 국내 철도운영은 2004년의 고속철도 개통 및 2005년의 구조개혁 시행으로 전반적 운영체계의 큰 변화를 겪어 왔으므로, 2004년 이후의 데이터를 포함하는 생산성 변화 측정을 통해 우리나라 철도산업의 구조개혁의 효과를 파악해보고자 한다.
- 본 논문에서는 우리나라의 18개 간선철도 노선을 대상으로 맘퀴스트 생산성 지수(Malmquist Productivity Index)를 이용하여 1990년부터 2007년까지 우리나라 철도 운영의 생산성 변화를 분석하여 생산성을 향상시킬 수 있는 정책을 수립하기 위한 정책방향을 도출하고자 한다.
- 철도운송과 관련된 중요한 정책들을 효과적으로 추진하기 위해서는, 무엇보다 먼저 철도운송의 자원과 산출 사이의 관계를 규명하는 생산 구조의 특성을 파악하는 것이 필요하다고 판단된다. 이에 본 논문은 2004년의 고속철도 개통 및 2005년의 철도산업 구조개혁 등 최근의 철도운송 여건 변화를 고려하여, 우리나라 철도운송이 실제적으로 이루어지고 있는 18개 철도 노선을 대상으로 생산성의 변화를 분석하여 철도운송체계의 개선을 위한 심층적 분석 자료들을 제공하고자 하였다.
제안 방법
- 분석 대상 노선은 경부선, 호남선, 중앙선, 전라선, 경전선, 장항선, 영동선, 태백선, 경춘선, 충북선, 동해남부선, 경북선, 정선선, 대구선, 군산선, 진해선, 경부고속선, 호남고속선이며, 18년간 시계열자료 중 1990년, 1995년, 2000년, 2003년, 2007년의 84개를 분석대상으로 하였다. 고속철도 개통시기인 2004년과 구조개혁 시행시기인 2005년의 성과를 측정하고자, 2003년까지의 생산성변화와 2003년 이후의 생산성 변화를 분석하였다. 투입요소는 선행 연구[2-4] 및 자료수집의 용이성을 고려하여 직원수, 객차수, 화차수, 선로연장, 운영비용을, 산출요소는 여객열차 운행거리, 화물열차 운행거리, 여객운송실적, 화물운송실적을 각각 설정하였다.
- 고속철도 개통시기인 2004년과 구조개혁 시행시기인 2005년의 성과를 측정하고자, 2003년까지의 생산성변화와 2003년 이후의 생산성 변화를 분석하였다. 투입요소는 선행 연구[2-4] 및 자료수집의 용이성을 고려하여 직원수, 객차수, 화차수, 선로연장, 운영비용을, 산출요소는 여객열차 운행거리, 화물열차 운행거리, 여객운송실적, 화물운송실적을 각각 설정하였다. 한편, 본 분석시 철도가 공공재로서 열차서비스를 최대한 제공해야 하는 공공성 측면과, 실제 이용실적 및 수입을 최대화해야 하는 수익성 측면으로 분리하여, 열차운행거리는 공공성 측면의 생산성 변화측정시, 운송실적은 수익성 측면의 생산성 변화측정시에 산출요소로 각각 사용하였다.
- 투입요소는 선행 연구[2-4] 및 자료수집의 용이성을 고려하여 직원수, 객차수, 화차수, 선로연장, 운영비용을, 산출요소는 여객열차 운행거리, 화물열차 운행거리, 여객운송실적, 화물운송실적을 각각 설정하였다. 한편, 본 분석시 철도가 공공재로서 열차서비스를 최대한 제공해야 하는 공공성 측면과, 실제 이용실적 및 수입을 최대화해야 하는 수익성 측면으로 분리하여, 열차운행거리는 공공성 측면의 생산성 변화측정시, 운송실적은 수익성 측면의 생산성 변화측정시에 산출요소로 각각 사용하였다.
대상 데이터
- 한국철도의 노선별 생산성 변화를 분석하기 위해, 18개 노선을 대상으로 1990년부터 2007년까지 년도별 생산성을 측정하였다. 분석 대상 노선은 경부선, 호남선, 중앙선, 전라선, 경전선, 장항선, 영동선, 태백선, 경춘선, 충북선, 동해남부선, 경북선, 정선선, 대구선, 군산선, 진해선, 경부고속선, 호남고속선이며, 18년간 시계열자료 중 1990년, 1995년, 2000년, 2003년, 2007년의 84개를 분석대상으로 하였다. 고속철도 개통시기인 2004년과 구조개혁 시행시기인 2005년의 성과를 측정하고자, 2003년까지의 생산성변화와 2003년 이후의 생산성 변화를 분석하였다.
- 투입 및 산출 요소별 data는 한국철도공사의 경영성적보고서[6,7]로부터 수집하였고, 통계적 특성은 위의 Table 1과 같다.
- 한국철도의 노선별 생산성 변화를 분석하기 위해, 18개 노선을 대상으로 1990년부터 2007년까지 년도별 생산성을 측정하였다. 분석 대상 노선은 경부선, 호남선, 중앙선, 전라선, 경전선, 장항선, 영동선, 태백선, 경춘선, 충북선, 동해남부선, 경북선, 정선선, 대구선, 군산선, 진해선, 경부고속선, 호남고속선이며, 18년간 시계열자료 중 1990년, 1995년, 2000년, 2003년, 2007년의 84개를 분석대상으로 하였다.
이론/모형
- 본 논문에서 사용한 생산성 분석기법은 복잡한 생산구조를 지닌 공공부문의 생산성 분석에 유용한 기법으로, 특히 최근에 교통산업의 효율성 분석에 널리 활용되고 있는 자료포락분석(DEA: Data Envelopment Analysis)을 활용하는 맘퀴스트 생산성지수(MPI)를 이용하여 측정하였다.
성능/효과
- 한국철도의 생산성을 향상시키기 위해서는 우선 비생산적 노선에 대한 선정이 필요하다. 2003년~2007년을 기준으로 공공성 측면과 수익성 측면에서 모두 생산성이 향상된 노선은 정선선, 군산선, 진해선, 경부고속선, 호남고속선 등 5개 노선, 공공성 측면에서는 향상되었으나 수익성 측면에서는 퇴보한 노선은 경부선, 경춘선, 충북선, 경북선, 대구선 등 5개 노선, 수익성 측면에서는 향상되었으나 공공성 측면에서는 퇴보한 노선은 경전선, 영동선, 태백선, 동해남부선 등 4개 노선, 공공성 측면과 수익성 측면 모두 생산성이 퇴보한 노선은 호남선, 중앙선, 전라선, 장항선 등 4개 노선으로 나타났다.
- Cantos 등[3]은 유럽 17개 철도운영기관의 1970년부터 1995년까지의 생산성 변화를 분석하였다. Malmquist 생산성 지수를 이용하여 생산성 변화를 측정한 결과, 유럽 철도 운송기관의 생산성은 25년 동안 평균적으로 7%의 증가를 보이는 것으로 측정되었는데, 1985년부터 1995년 기간 동안에 현격한 증가를 보이고 있다. 생산성이 1970년대 중반과 1980년대 중반에 감소추세였던 것은 석유파동, 급격한 유가상승, 그리고 철도이용의 급감에 기인하고, 1980년대 후반부터의 증가추세는 구조개혁에 따른 효과로 판단하면서, 철도분야에서의 생산성 수준을 향상시키기 위한 수단으로서 현대식 차량의 도입, 통행량 관리를 위한 새로운 기술 적용, 선로 인프라의 개선과 같은 기술 진보가 중요하다고 제시하였다.
- 의 생산성은 효율성 개선에 의해 향상되고 있음을 규명하였다. Malmquist 생산성지수를 이용하여 생산성 변화를 측정한 결과, Class I의 화물철도회사들의 생산성은 1992년부터 1993년에 평균적으로 5.35% 증가하여 가장 큰 생산성 향상이 이루어졌고, 전체기간 동안에는 1.55%의 약한 수준으로 생산성이 향상된 것으로 나타났다. 효율성 변화는 0.
- 19%의 미미한 수준으로 향상되어 기술 혁신보다는 효율성의 향상이 생산성 향상에 있어 주된 요인으로 나타났다. 또한 순수 효율성3)은 0.84% 감소한 반면, 규모 효율성은 1.61% 증가하여, 생산성 향상의 근본적 요인은 규모효율성의 증가인 것으로 지목하였다. 이 분석을 통해, 규제완화에 따라 활발히 시행된 1980년대 초반의 화물철도회사간 합병이 시장지배력을 증대시켰음에도 불구하고 실제적으로 생산성의 개선에 미친 영향은 크지 않은 것으로 평가하였다.
- 54로 각각 분석되었다. 또한 호남선, 중앙선, 전라선, 경전선, 장항선, 영동선, 태백선 등 주요 간선은 2003년 이후에 생산성이 퇴보된 것으로 나타난 반면, 경춘선, 충북선, 경북선, 정선선, 군산선, 진해선 등은 생산성이 향상된 것으로 나타났다. 이를 통해 고속철도 개통 및 구조개혁으로 인해 경부선, 두개의 고속선, 그리고 100km이하의 연장을 지닌 노선들에서 열차서비스 공급 대비 자원의 효율적 활용 정도가 개선되었으며, 그 효과는 기타 주요 간선에서의 생산성 저하 정도를 상회하여, 전체적으로 생산성이 향상되는 성과가 있었음을 추정할 수 있다.
- 4%의 변화를 보이고 있다. 반면 경부고속선은 공공성 측면에서 53.5%, 수익성 측면에서 74.9%, 호남고속선은 공공성 측면에서 76.6%, 수익성 측면에서 172.4%가 각각 향상되었다.
- 본 논문의 생산성 변화 분석의 결과를 보면, 2003년 대비 2007년의 한국철도의 노선별 생산성은 공공성 측면에서 18.8%, 수익성 측면에서 45.9%의 증가율을 나타났는데, 이는 생산기술 변화가 가장 주요한 원인으로 분석되었다. 정선선, 군산선, 진해선은 공공성 측면이나 수익성 측면 모두 100% 이상 생산성이 향상된 반면, 경부선은 수익성 측면의 생산성이 32% 감소하였고, 경전선, 영동선, 태백선은 공공성 측면의 생산성이 3~16% 감소하였으며, 호남선, 중앙선, 전라선, 장항선은 공공성 및 수익성 측면에서 생산성이 9~55% 감소한 것으로 나타났다.
- 한편 노선별 생산성 향상 전략은 각 노선의 효율성 현황과 연계되어 설정되어야 한다. 분석결과를 토대로 살펴보면, 철도운송의 공공성을 보다 강화하기 위한 전략의 수립이 필요한 노선은 경전선, 영동선, 태백선, 동해남부선이고, 수익성을 보다 강화하기 위한 전략이 요구되는 노선은 경부선, 경춘선, 경북선, 대구선, 공공성과 수익성 모두를 강화하여야 하는 노선은 호남선, 중앙선, 전라선, 장항선이다.
- 이재훈 등[2]은 Malmquist 생산성지수를 이용하여 우리나라 철도운영기관의 생산성 변화를 OECD 22개국과 비교하여 1990년부터 1997년까지 7년 동안에 대해 분석하였다. 생산성 변화 분석 결과, 1990년부터 1995년까지 생산성이 향상되었으나 1995년부터는 생산성이 하락하는 추세인 것으로 나타났는데, 이러한 현상은 생산기술의 퇴보1)에 기인하는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 토대로 향후에도 우리나라 철도산업의 효율성이 지속적으로 하락할 것으로 전망하고, 생산구조의 개선을 위해 인력을 적정수준으로 유지하고 화물수송을 증대하는 데에 중점을 두어야 한다고 제안하였다.
- 즉 단순히 투입량의 조절이나 산출량의 증대를 통한 순수 효율성의 변화보다는, 고속철도 개통 및 구조개혁을 통해 생산함수 자체가 변화하여 생산성이 향상되는 경향이 많다. 실례로 경부선의 경우 2003년과 2007년의 효율성 값이 모두 1.00으로 측정되었고, 두 시기의 규모효율성 변화값도 1.00인 반면, 기술변화값은 생산성 값과 동일하게 산출되었다.
- 61% 증가하여, 생산성 향상의 근본적 요인은 규모효율성의 증가인 것으로 지목하였다. 이 분석을 통해, 규제완화에 따라 활발히 시행된 1980년대 초반의 화물철도회사간 합병이 시장지배력을 증대시켰음에도 불구하고 실제적으로 생산성의 개선에 미친 영향은 크지 않은 것으로 평가하였다.
- 이를 각 노선별로 1990년부터 2007년까지 18년 동안의 생산성 변화를 살펴보면, Table 2에서 보는 바와 같이 호남선, 장항선, 경춘선, 충북선, 정선선, 대구선, 군산선, 진해선, 경부고속선, 호남고속선의 경우에는 생산성 변화지수가 1.0을 초과하는 것으로 측정되어 생산성이 증가한 것으로 나타났다. 반면, 경부선, 중앙선, 전라선, 경전선, 영동선, 태백선, 동해남부선, 경북선의 경우에는 생산성 변화지수가 1.
- 이를 종합하면, 공공성과 수익성의 두가지 관점을 모두 고려해 볼 때 고속철도 개통 및 구조개혁이후 일부 단거리 노선을 제외하고는 대부분의 노선에서 생산성이 퇴보되었지만, 경부고속선 및 호남고속선의 열차거리와 수송실적의 증대에 의해 평균적 생산성은 향상되었음을 알 수 있다.
- 또한 호남선, 중앙선, 전라선, 경전선, 장항선, 영동선, 태백선 등 주요 간선은 2003년 이후에 생산성이 퇴보된 것으로 나타난 반면, 경춘선, 충북선, 경북선, 정선선, 군산선, 진해선 등은 생산성이 향상된 것으로 나타났다. 이를 통해 고속철도 개통 및 구조개혁으로 인해 경부선, 두개의 고속선, 그리고 100km이하의 연장을 지닌 노선들에서 열차서비스 공급 대비 자원의 효율적 활용 정도가 개선되었으며, 그 효과는 기타 주요 간선에서의 생산성 저하 정도를 상회하여, 전체적으로 생산성이 향상되는 성과가 있었음을 추정할 수 있다. 즉, 전체 여객열차 운행거리의 약 50% 및 화물열차 운행거리의 40% 수준을 차지하는 경부선과 두개의 고속선의 생산성 변화 정도가 한국철도 전체의 생산성 변화에 매우 크게 영향을 주고 있는 것을 알 수 있다.
- 9%의 증가율을 나타났는데, 이는 생산기술 변화가 가장 주요한 원인으로 분석되었다. 정선선, 군산선, 진해선은 공공성 측면이나 수익성 측면 모두 100% 이상 생산성이 향상된 반면, 경부선은 수익성 측면의 생산성이 32% 감소하였고, 경전선, 영동선, 태백선은 공공성 측면의 생산성이 3~16% 감소하였으며, 호남선, 중앙선, 전라선, 장항선은 공공성 및 수익성 측면에서 생산성이 9~55% 감소한 것으로 나타났다. 따라서 한국철도의 생산성 향상을 위해 생산기술 수준이 뒤쳐지는 노선들에 대해 시설 및 장비의 현대화, 원가절감, 운영효율화, 직원 및 차량의 생산성 증대 등과 같은 방안의 수립이 필요하다.
- 이를 통해 고속철도 개통 및 구조개혁으로 인해 경부선, 두개의 고속선, 그리고 100km이하의 연장을 지닌 노선들에서 열차서비스 공급 대비 자원의 효율적 활용 정도가 개선되었으며, 그 효과는 기타 주요 간선에서의 생산성 저하 정도를 상회하여, 전체적으로 생산성이 향상되는 성과가 있었음을 추정할 수 있다. 즉, 전체 여객열차 운행거리의 약 50% 및 화물열차 운행거리의 40% 수준을 차지하는 경부선과 두개의 고속선의 생산성 변화 정도가 한국철도 전체의 생산성 변화에 매우 크게 영향을 주고 있는 것을 알 수 있다.
- 한국철도의 노선별 운송 생산성 변화를 Malmquist 생산성 지수 모형으로부터 도출한 결과, 공공성 측면의 노선별 17년간 생산성 변화지수는 0.68~1.77로 측정되어, 생산성의 변화가 발생한 것으로 나타나고 있다.
- 55%의 약한 수준으로 생산성이 향상된 것으로 나타났다. 효율성 변화는 0.85%, 기술변화는 0.19%의 미미한 수준으로 향상되어 기술 혁신보다는 효율성의 향상이 생산성 향상에 있어 주된 요인으로 나타났다. 또한 순수 효율성3)은 0.
후속연구
- 그러나, 본 연구에서는 자료수집 상의 한계로 인해 KTX, 새마을호, 무궁화호, 광역전철 등과 같이 여객차종별로, 컨테이너, 양회, 철강 등과 같이 화물품목별로 보다 세분화된 분석을 시행할 수 없었다. 국내 철도운송은 다양한 여객 열차등급과 화물 품목으로 구분되어 운영되고 있으므로, 이를 반영하기 위해 각 차종별 및 품목별로 효율성의 차이를 분석할 필요가 있다.
- 최근 지구온난화 대비 녹색성장 추진 등 교통정책의 변화와 2010년 경부고속철도 2단계사업 완료가 예정되어 있어, 이러한 여건 변화에 따른 철도운송의 성과를 차종별 및 품목별로 분석한다면 의미있는 정책적 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 또한 주요 전략 운송사업인 KTX 운송사업, 광역전철 운송사업, 컨테이너 운송사업에 대한 분석을 노선별로 수행하여, 특정 노선에서의 차종별 내지 품목별 효율성을 비교 분석할 필요가 있다.
- 생산성 변화 분석 결과, 1990년부터 1995년까지 생산성이 향상되었으나 1995년부터는 생산성이 하락하는 추세인 것으로 나타났는데, 이러한 현상은 생산기술의 퇴보1)에 기인하는 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과를 토대로 향후에도 우리나라 철도산업의 효율성이 지속적으로 하락할 것으로 전망하고, 생산구조의 개선을 위해 인력을 적정수준으로 유지하고 화물수송을 증대하는 데에 중점을 두어야 한다고 제안하였다.
- 국내 철도운송은 다양한 여객 열차등급과 화물 품목으로 구분되어 운영되고 있으므로, 이를 반영하기 위해 각 차종별 및 품목별로 효율성의 차이를 분석할 필요가 있다. 최근 지구온난화 대비 녹색성장 추진 등 교통정책의 변화와 2010년 경부고속철도 2단계사업 완료가 예정되어 있어, 이러한 여건 변화에 따른 철도운송의 성과를 차종별 및 품목별로 분석한다면 의미있는 정책적 시사점을 제공할 수 있을 것이다. 또한 주요 전략 운송사업인 KTX 운송사업, 광역전철 운송사업, 컨테이너 운송사업에 대한 분석을 노선별로 수행하여, 특정 노선에서의 차종별 내지 품목별 효율성을 비교 분석할 필요가 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.