Abstract
Using a stochastic cost frontier approach(SCFA), this paper annually estimates the efficiency and productivity with same data in the papers which analyze the efficiency and productivity using data envelopment analysis(DEA) to compare the results and suggest the political findings of raising the efficiency and productivity for three publicly-owned rail transit properties. the Seoul Subway Corporation (SSC), the Seoul Metropolitan Electrified Railways Sector of Korea National Railroad (SMESRS) and the Busan Urban Transit Authority (BUTA). The results show that the results of SCFA are higher than DEA for efficiency and lower for productivity in that DEA regards the stochastic error and measurement error as the inefficiency contrary to SFCA. But the political findings from these results appears to be similar as follows. First, the productivity of the three properties should be first improved by using existing technologies efficiently and then by introducing new ones. Second, the three properties should improve the technical efficiency through reducing input quantities to raise their efficiency. Finally, all the three components of the productivity such as productive efficiency change, technical change, and scale change should be considered to evaluate their productivity more correctly.
본 연구는 성과를 측정하는 방법론에 따른 결과를 비교하고 도시철도 운영기관의 효율성과 생산성을 높일 수 있는 방안을 제시하기 위해 자료포락분석기법을 이용하여 효율성 및 생산성을 분석한 연구에서 사용된 동일한 자료를 바탕으로 확률적 비용변경접근법을 이용해 서울시지하철공사와 철도청의 수도권 전철부문 및 부산교통공단의 효율성과 생산성을 추정하였다. 추정결과 자료포락분석기법은 확률적 오차와 측정오차를 인정하지 않고 비효율성으로 간주하므로 효율성 값이 낮고 생산성 증가율의 값은 크게 도출된 반면, 확률적 비용변경접근법은 통계적 오차를 인정하기 때문에 효율성 값은 높고 생산성 증가율의 값은 작은 것으로 나타났다. 이처럼 변경접근법에 따라 추정된 결과는 다르게 나타난 반면, 이러한 결과로부터 도출되는 정책적 시사점은 다음과 같이 비슷한 것으로 나타났다. 첫째, 도시철도 운영기관들의 생산성을 높이기 위해서는 신기술 도입보다는 먼저 현재의 기술을 효율적으로 활용함으로써 효율성을 향상시켜야 하며, 둘째, 효율성을 높이기 위해서는 요소 투입량을 감축하여 기술적 효율성을 높여야 하고, 마지막으로 생산성 측정의 편의를 방지하기 위해서는 생산적 효율성 증가율. 기술 진보율, 규모의 경제 효과 요인을 모두 고려해야 하는 것으로 나타났다.
