수도권 대중교통 수단의 통행거리별 비교우위 분석

Abstract

서울을 비롯한 수도권의 확장에 따라 대중교통 서비스에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대응하여 수도권에는 다양한 대중교통 서비스가 공급되고 있다. 그러나 대중교통의 공급이 특정 교통축이나 특정 지역에 편중되거나 과잉공급되는 현상이 나타나기도 한다. 반면, 이러한 현상으로 인하여 대중교통 공급이 부족하거나 적절하지 않은 대중교통 서비스가 공급되는 지역이 존재하게 된다. 따라서 본 연구에서는 대중교통 서비스의 효율적인 공급을 위한 대중교통 수단의 통행거리별 비교우위 분석과 현재 대중교통 서비스수준이 낮은 지역을 파악할 수 있는 이상점 분석 틀을 제시하였다. 본 연구에서는 개별이용자의 대중교통 이용실적 자료인 교통카드자료를 이용하여 통행요금과 통행시간을 동시에 고려한 일반화 비용을 산정하고 대중교통 수단의 통행거리와 일반화비용의 관계식을 도출하였다. 이 관계식을 바탕으로 대중교통수단의 통행거리별 비교우위를 분석하였다. 대중교통 수단은 마을버스, 일반버스, 광역버스, 지하철로 구분하였으며 통행거리가 가장 긴 수단을 주수단으로 간주하였다. 서울시에서 관할하는 버스노선과 지하철 노선이 운행되는 지역에서 수집된 자료 중 서울 도심인 사대문 안을 도착지로 하는 표본을 추출하였다. 또한 통행시간대는 오전첨두시간대(오전 07시∼오전09시). 오후첨두시간대(17시∼20시)를 제외한 비첨두 시간대로 구분하였다. 통행거리와 일반화비용의 관계식 추정 시 마을버스와 광역버스는 독립변수와 종속변수 모두 자연로그를 취하여 변환한 로그-선형모형을 적용하였고, 지하철과 일반버스는 선형모형을 적용하였다. 대중교통 수단의 통행거리별 비교우위 분석결과 마을버스의 경우 약 3km 이내에서 비교우위가 나타났으며, 일반버스의 경우 시간대별로 차이가 있었는데 오전첨두시간대의 경우 약 3∼4km에서 비교우위가 나타났으며, 비첨두시간대의 경우 약 13km까지 비교우위가 나타났다. 이는 교통혼잡의 영향으로 인하여 오전첨두시간대에 도로의 통행속도가 낮기 떄문이다. 지하철의 경우 오전첨두시간대에 4∼23km까지 비교우위가 나타났고, 비첨두시간대의 경우 13∼15km까지 비교우위가 나타났다. 광역버스는 오전첨두시간대는 약 23km 이상, 비첨두시간대는 15km 이상의 통행거리에서 비교우위가 나타났다. 오전첨두시간대의 경우 교통혼잡의 영향으로 지하철의 비교우위가 나타나는 통행거리 구간이 매우 넓게 나타났다. 각 수단 별 통행거리와 일반화비용의 관계식으로부터 이격된 표본을 이상점 표본으로 분류하였으며, 이상점 표본의 공간적 분포를 분석하였다. 버스전용차로, 급행노선 등의 통행속도를 개선하는 서비스나 시설이 공급되는 교통축에서 양(+)의 효과가 나타나는 이상점이 나타났다. 반면, 음(-)의 효과가 나타나는 이상점은 전체적으로 넓은 지역에서 나타났다. 본 연구에서 사용한 자료의 한계로 인하여 음(-)의 효과를 일으키는 요인을 분석하지 못하였다. 본 연구는 비록 접근통행에 관한 자료를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재하지만 주로 지역 간 통행을 대상으로 수행되었던 수단 간 통행거리별 비교우위분석을 대중교통수단에 적용하였고, 이상점 분석을 수행하여 대중교통의 효율적인 공급과 취약지역 파악을 위한 분석틀을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

Demand for public transport services continues to increase with the expansion of the Seoul metropolitan area. In response, various public transportation services are being expanded in the metropolitan area. However, these expanded services are concentrated in certain traffic corridor specific areas. Due to this phenomenon, there are regions where the public transportation provided is insufficient or inappropriate. This study presents a comparative advantage analysis for the effective supply of public transportation services, as well as an outlier analysis framework for identifying the areas with low public transportation service levels. In this study, we calculated the generalization cost by considering the traffic fare and the travel time cost by using traffic card data, which provides the trip history data of individual users, Using travel distances and the generalization cost of public transportation, we analyzed the comparative advantage of public transportation by trip distance. Public transport was classified into community buses, city buses, express buses and subways. The main mode of transport is that which has the longest trip distance of the total trip distance. A sample of Seoul CBD area as a destination was extracted from the data collected in the Seoul metropolitan area. Also, the peak hours are from 07:00 am to 09:00 am. Off-peak hours are all times except for peak hours and afternoon peak time(17:00 ~ 20:00). For the estimation of the relationship between the distance and the generalization cost, the log-linear model was applied to the community bus and the express bus. The logarithmic model was applied to both the independent variable and the dependent variable and the linear model was applied to the subway and city bus. As a result of the comparative advantage analysis by the distance of public transportation, the comparative advantage was found within 3km for the community bus, and the difference was found in the time of the city bus. In the peak time of the morning, comparative advantage was shown at about 3-4km, and the comparative advantage was shown up to about 13km in the peak time period. This is caused by low traffic speed due to traffic congestion. In the case of subway, comparative advantage was shown up to 4-23km in peak hours of the morning, and comparative advantage was shown at 13-15km in off-peak hours. The express buses showed a comparative advantage at a distance of more than 23km in the peak time period of the morning, and a distance of more than 15km in the off-peak hours. In the case of the morning peak hours, the distance range in which the subway has a comparative advantage due to traffic congestion is very wide. A sample separated from the relation between the travel distance and the generalization cost for each mode of transportation, was classified as an outlier sample and the spatial distribution of the outliers was analyzed. A(+) effect was shown in the traffic axis where services and facilities to improve the speed of transit modes(i.e. bus exclusive lanes and express routes) were supplied. On the other hand, the outliers in which negative (-) effects appear are broad in the overall regions. Because of the limitation of the data used in this study, the factors causing the negative effects were not analyzed. In this study, although there is a limitation that it does not consider the data on auxiliary trips, we applied the comparative advantage analysis by distance between transit modes, conducted for inter-provincial traffic. This study provides an analysis for the efficient supply of public transport and identification of the most underserved areas.