초효율성(Super Efficiency) DEA 모형을 이용하여

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :환경대학원 환경계획학과,2020. 2. 김성수.This studies purpose is to propose a policy scheme through analyzing the impacting factors for this after analyzing the efficiency and productivity changes of the Korean urban railway management agency by utilizing the Super efficiency DEA model. This study is on the Korean local governments railway management agency which is a public corporation. It consists of panel data from 6 public and 2 private agencies. The Super efficiency value was measured by applying Meta frontier analysis, considering that the sample size of the urban railway management agency is not large. In order to analyze efficiency, business hours, vehicle numbers, number of employees and the total amount of power were used as inputs. The outputs used were vehicle-km and passenger boarding performance(passenger-km). The changes in productivity of the urban railway management agency were analyzed and the change of technical efficiency, the technology change, and the values of scale efficiency were estimated by using Malmquist analysis. Through Tobit regression analysis, the factors impacting the efficiency and the change of productivity were identified. The results of the analysis within this study are as follows. Firstly, the research shows that there are several management agencies each year with a score efficiency of 1 from the urban railway management agency shown in the estimation results of DEA(BCC) model. Secondly, using the DEA(SBCC) model of super efficiency, the relative efficiencies of management agencies in efficiency boundary was analyzed and the efficiency of the private management agency is estimated as being higher than the public management agency. Also shown are slight differences without great fluctuations in the value of efficiency between the management agencies when the efficiency is considering passenger-km as a representative index of demand in the output is estimated. The private management agencies compared to public management agencies have relatively high values of output and relatively low values of input and these results are interpreted as being derived because of Data Envelopment Analysis, which the efficiency is calculated by the ratio of input and output. Thirdly, both the efficiency of BCC model and the super efficiency of SBCC model were separately analyzed and it didnt show a big difference between the productivity of each of the models. As a result of analyzing the productivity changes, it appears that there were differences in the efficiency and the technological changes in accordance with technical progress by the management agencies. Lastly, as a result of Tobit regression analysis, it showed a positive impact on the efficiency of private management agencies in those dummy variables of the operator and the express service. It is considered that the efficiency was positively affected as the labor efficiency indicator of the private management agency is higher. It was found that the efficiency is positively affected by the ratio of unattended driving, rate of road and population density but the number of cars registered per person shows a negative effect. The policy implications of increasing the efficiency and productivity of urban railway management agencies by using the results and analysis of this study are as follows. First of all, this study attempted to overcome the limitation of presenting multiple management agencies with an efficiency score of 1 in the traditional DEA model by analyzing the relative efficiency of domestic urban railway management using the super-efficiency DEA model. It was able to show the superiority differences among a number of efficient urban rail management agencies and to provide information that could be more efficient by comparing their influence. Secondly, it is determined that we need to consider the private management agencies or private management commissioned agencies which are providing the public service based on the analysis. The result of this analysis shows that the efficiency of private management agencies is higher than the efficiency of public management agencies in the model set of this study to analyze the efficiency of urban railway management agency. However, a cautious approach is needed in relation to commissioned management because the urban railway service is public in nature and therefore the way it is managed needs to be sufficiently considered when the local government pushes forward a new urban railway business. Thirdly, results suggest that most of the urban railway management agencies are inefficient. Appropriate effort is needed to make employee numbers adequate. Employee numbers is the most significant proportion of the inputs in this study. Fourthly, productivity improvement occurred primarily through technological progress and the effects of a scaled economy. In this study, a judgement has been made that the management agencies made an effort to find efficient management methods in accordance with the trends to utilize automation on newly constructed routes although significant results in the estimated coefficients of the automation ratio have not been shown. Lastly, in this study the increase of road ratio and population density in the area where the urban railway is set up and operated has a positive effect on the efficiency of the operating institution. The results suggest that the external factors significantly affected the management agencies. In terms of performance measurement and management of public institutions, it is necessary to consider external factors in order to more accurately evaluate operational efficiency.본 연구는 초효율성(Super efficiency) DEA 모형을 이용하여 우리나라 도시철도 운영기관의 효율성 및 생산성 변화를 분석한 후, 운영기관의 효율성과 생산성에 영향을 미치는 요인을 분석하고 이를 향상시키는 정책방안을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 우리나라의 지방자치단체의 공기업인 도시철도 운영기관과 민간 운영기관을 연구대상으로 하고 공공 운영기관의 6개 기관과 민간의 2개 운영기관의 패널자료를 이용하였다. 도시철도 운영기관의 표본수가 크지 않은 한계를 고려하여 메타 효율변경분석(Meta frontier analysis)을 적용하여 초효율성 값을 측정하였다. 효율성 분석을 위해 도시철도의 투입물로는 영업연장, 보유차량수, 직원수, 전력량을 설정하고 산출물로는 차량-km, 여객승차실적(인-km)을 사용하여 분석하였다. 맘퀴스트 분석을 이용하여 도시철도 운영기관의 생산성 변화를 분석하였으며, 기술적 효율성 변화, 기술변화, 규모 효율성 값을 추정하였다. 토빗회귀 분석을 통해 효율성과 생산성 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 본 연구에서 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, DEA(BCC) 모형 추정결과 도시철도 운영기관의 효율성 점수가 1인 운영기관이 연도별로 여러개 존재하는 것으로 나타났다. 둘째, 초효율성 DEA(SBCC) 모형을 이용하여 효율경계에 있는 운영기관들은 상대적인 효율성을 분석하였으며, 분석결과 민간 운영기관이 공공 운영기관 보다 운영 효율성이 높은 것으로 추정되었다. 공급 및 수요관련 산출물의 효율성을 추정한 결과 운영기관 간 효율성 값에서 큰 변동은 없었지만 약간의 차이를 보이는 것으로 나타났다. 민간 운영기관은 공공 운영기관에 비해서 투입물의 값이 비교적 작으면서 산출물의 값은 비교적 높은 수준을 보였다. 자료포락분석이 투입과 산출의 비율로 효율성을 산출하기 때문에 이러한 결과가 도출된 것으로 해석된다. 셋째, BCC 모형의 효율성과 SBCC 모형의 초효율성 변화를 구분하여 분석하였으며 모형간 생산성 변화에서는 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났다. 생산성 변화를 분해한 결과 운영기관별로 기술 진보에 따른 효율성 및 기술변화, 규모 효율성 변화에 차이가 있는 것으로 나타났다. 넷째, 토빗회귀 분석결과 운영주체 및 급행운행 더미 변수에서는 민간 운영기관이 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 노동 효율성 지표가 민간 운영기관이 높기 때문에 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보인다. 무인운전 비율, 도로율, 인구밀도 또한 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 1인당 자동차 등록대수는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 분석결과를 이용하여 도시철도 운영기관의 효율성과 생산성을 높일 수 있는 정책적 시사점을 제시하면 다음과 같다. 첫째, 초효율성 DEA 모형을 이용하여 전통적인 DEA 모형에서 효율성 점수가 1인 다수의 도시철도 운영기관을 제시하였던 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 다수의 효율적인 도시철도 운영기관 간의 우열을 가릴 수 있으며, 이들 간의 영향력 비교를 통해 더욱 효율적인 운영기관이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 둘째, 본 연구에서 설정한 모형에서 민간 운영기관의 효율성이 공공 운영기관보다 더 높은 것으로 나타난 분석결과로 살펴볼 때 공공서비스를 제공하는 도시철도는 민간 운영기관 또는 민간 운영위탁기관을 고려할 필요가 있을 것으로 보인다. 다만 도시철도 서비스는 공공성의 특성을 가지고 있으므로 위탁운영과 관련해서는 신중한 접근이 필요하며 지방자치단체도 도시철도 사업을 신규로 추진할 경우 운영방식에 대해서는 이러한 점을 충분히 고려해야 할 필요가 있다. 셋째, 대부분의 도시철도 운영기관에서 비효율적인 결과가 제시된 바 투입물 중 가장 크게 비중을 차지하고 있는 직원수는 적정 직원수가 될 수 있도록 조정하는 노력이 필요하다. 넷째, 생산성 향상은 주로 기술진보와 규모의 경제 효과에 의해 발생한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 무인운전 비율의 추정계수값에서 유의미한 결과가 제시되었으며, 최근 신규 건설되는 노선에서는 차량을 무인으로 운행할 추세를 고려해 본다면 운영기관은 기술진보에 따라 효율적인 운영방식을 찾는 노력을 하고 있다고 보인다. 마지막으로 도시철도가 운영되고 있는 해당지역의 도로율과 인구밀도가 증가할수록 운영기관의 효율성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 외부 요인이 운영기관에 미치는 영향이 상당히 큰 것을 시사하고 있다. 공공기관의 성과측정 및 관리차원에서 운영효율성을 보다 더 정확하게 평가할 수 있도록 외부 요인에 대한 고려도 함께 해야 하는 시각이 필요한 것으로 보인다.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 배경과 목적 1 2. 연구의 범위와 방법 4 3. 연구의 의의와 구성 6 Ⅱ. 효율성과 생산성 변화 개념 및 선행연구의 고찰 9 1. 효율성 및 생산성 변화 개념 9 2. 선행연구의 고찰 14 1) 국외 선행 연구 14 2) 국내 선행 연구 17 3) 초효율성 관련 선행 연구 21 4) 선행연구의 시사점 25 Ⅲ. 모형 설정 및 분석 방법 28 1. 자료포락분석기법(DEA) 개념과 가정 28 1) 효율성 분석에 대한 가정 29 2) CCR 모형 32 3) BCC 모형 33 2. 초효율성(Super efficiency) DEA 개념 34 3. 맘퀴스트(Malmquist) 분석 40 4. 토빗회귀 분석 44 5. 분석 방법 46 1) DEA 46 2) Super Efficiency DEA 48 3) Meta Frontier Analysis 49 4) Malmquist Analysis 50 5) Tobit Regression Analysis 51 Ⅳ. 자료 구축 및 기술적 분석 53 1. 도시철도 운영기관 자료의 구축 53 1) 효율성 분석에 사용되는 자료 55 2) 효율성 요인 분석을 위한 자료 60 2. 자료의 기술적 분석 67 1) 효율성 및 생산성 변화 분석을 위한 자료 68 2) TOBIT 회귀분석을 위한 자료 86 Ⅴ. 도시철도 운영기관의 효율성 및 생산성 분석 결과 97 1. 효율성 분석 결과 97 1) 산출물: 공급관련 산출물 97 2) 산출물: 공급 및 수요관련 산출물 101 3) BCC모형과 SBCC모형의 효율성 결과 비교 104 4) 규모에 대한 수확상태 105 2. 생산성 변화 분석 결과 108 1) 생산성 변화 분석(BCC 모형의 효율성) 108 2) 생산성 변화 분석(SBCC 모형의 초효율성) 114 3. 효율성에 대한 요인 분석 결과 119 1) 토빗회귀 분석 결과 120 2) 토빗회귀분석 결과 해석 123 3) 여유변수(slack variable) 값 해석 127 4) 준거집합(reference set) 결과 130 Ⅵ. 결론 135 1. 연구결과 요약과 정책적 시사점 135 1) 연구결과의 요약 135 2) 정책적 시사점 137 2. 연구의 한계 및 향후 과제 140 참고문헌 142 부록 1: DEA 자료 및 효율성 분석 결과 149 1. 공급관련 산출물 149 2. 공급 및 수요관련 산출물 155 부록 2: BCC 모형의 토빗회귀 분석 결과 161 Abstract 163Docto

[특집] 탈북 귀순동포들의 정착지원 경험을 통해본 통일 대비의 길

1. 서언 2. 문제의 제기 3. 하나원의 사회적응교육 4. 통일을 대비하는 우리의 자세 5. 결