EU 圏における鉄道事業の効率性に関する分析と考察 －上下分離の上下体制の観点から－
AH18054 鈴木 祐陽
指導教員

楽 奕平

指導教員 岩倉 成志

１．背景と目的

２．２．上下分離体制の把握

近年，欧州では欧州単一市場の形成を目的とした各企業が提供している年次会計報告書やホームペー

鉄道産業の自由化が段階的に行われている．各国の旧ジを元に完全分離型とグループ型の二つに上下分離の国鉄企業では輸送を取り仕切る運営団体と線路保守や形式を分類し，下記表 1，表 2 に示す．
表 1 完全分離型

インフラの維持管理を行う団体へ上下分離され，他国からの事業参入による市場の競争を促し運営の効率化が図られている．しかし，上下分離後における課題として企業の運営方針が異なっている点が挙げられる．
フランスやドイツの旧国鉄会社では同一会社の傘下で異なる子会社として輸送事業とインフラ管理を運営す

スペイン

企業名

上部組織

下部組織

RENFE

RENFE Operadora

Administrador de Infraestructuras Ferroviarias

スウェーデンSJSJTrafikverket

チェコ共和CDCD

Správa železnic

デンマーク

DSB

DSB

Banedanmark

オランダ

NS

NS Reizigers

NS Railinfratrust

ノルウェー

NSB

VygruppenAS

Bane NOR

表 2 グループ型

るグループ体制を取っており，他方で，スウェーデンなどでは上下が完全に独立した組織による運営が行われている[1]．前者のグループ型による運営方針は新規事業者のオープンアクセスのしづらさや輸送事業者間の競争制限的なインセンティブが働くと批難されている[2]．また，欧州委員会が推進している後者の完

企業名

上部組織

下部組織

オーストリアOBB

OBB-PersonenverkehrAG

OBB-InfrastrukturAG

DB Bahn

DB Netse

ドイツ

DB AG

フランス

SNCF

イタリア

FS

SNCF MobilitésVoyageurs2020 改名SNCF Réseau
Trenitalia

Rete Ferroviaria Italiana

３．分析手法について
本研究では生産プロセスと消費プロセスの二段階の全分離型は規定区間における線路使用料の設定問題なDivision に分けて DEA での評価を行うネットワーク

ど上下間の連携不振に陥りやすい点が指摘されていDEA(NDEA)を用いる．基本となる DEA(CRS)の分析

る．上下分離についての実証的な政策は進んでいるが方法では下記の分数計画問題における制約条件下の主一概にどちらの分離形式が良いと言えず，現状につい問題を解くことで，複数の投入項目に対する産出項目ての分析と評価が求められている．以上より本研究での比率尺度の最適値を算出し効率性を検討する．比較は包絡分析法 (Data Envelopment Analysis；DEA)を用対象となる事業体を意思決定主体(Decision Making

いて完全分離型とグループ型の鉄道事業の旅客運営にUnits；DMU)と呼ぶ．

関する効率性の検証と分析を行い，外部性要因を考察

θp =することを目的とする．

∑nj=1 uj yjp∑mi=1 vi x ip

→ max

∑nj=1 uj yjp

２．欧州鉄道市場の把握

s. t.

２．１．対象データについて
EU 諸国の旧国鉄企業の内，2018 年を基準としたデ≤ 1(k = 1,2, … , l)∑mi=1 vi x ip
v1 , v2 , … , vm ≥ 0{u1 , u2 , … , un ≥ 0

上記のDMUpの最適なウェイト解(u∗ , v ∗ )を求め，ータ取得が可能かつ，年間 3000 万人以上の人員輸送θ∗ = 1かつ分数計画問題に対する双対問題のスラックを行っている企業 9 社を分析対象とした上で，旅客輸変数が送に用いられる車両数，従業員数，列車キロ，輸送人数，輸送人キロ[3]，旅客収益[4]，線路長[5]の統計データを取得した.

lsxi = − ∑ xik λk + θxip = 0k=1lsyj = ∑ yjk λk − yjp = 0
k=1

の両方を満たすとき，効率的な DMU と見なすことが含む旅客キロ全体の内に占める比率と，輸送市場のイ出来る[6]．上記の CRS モデルでは規模の経済性からコールフッティングを表す指標として，平均自動車保収穫一定を前提に考えているが，モデルの派生として有台数を用いる．共通の変数として上下分離体制につ収穫可変を考慮する VRS モデルがある．生産プロセ

いてグループ型を１としてダミー変数を組み込む．

スに当たる技術(コスト)効率性の評価では入力項目と表 3 技術(コスト)効率性のトビットモデル

して旅客車両数，従業員数，線路長を設定し，出力項目に列車キロを用い，投入した生産資源に対するサービス産出の効率性を表す．消費プロセスに当たるサービス有効性の入力項目には列車キロ，出力項目に輸送技術(コスト)効率性変数

係数

標準誤差p値

分離体制-0.3114

0.174

0.073

総旅客キロ

0.1743

0.088

0.048

0.596

Pseudo R-squ
LL-Ratio

4.0

人数，輸送人キロ，旅客収益を用い，産出したサービ

LLR p-value0.137

スに対するサービス消費の有効性を表す．

表 4 サービス有効性のトビットモデル

４．分析結果サービス有効性

４．１．NDEA の結果
DEA のモデルについて，規模の経済性を把握するた
め，CRS モデルと VRS モデルのスコア比率を確認す

変数

係数

標準誤差p値

分離体制

0.3259

0.191

0.087

旅客キロ比-0.1583

0.088

0.070

自動車保有台数-0.1997

0.093

0.033

Pseudo R-squる．技術(コスト)効率性において DB AG が 0.675，サービス有効性において NSB が 0.546，SJ が 0.541 と他の DMU と比べて低い値を示しており，規模の経済性の影響が顕著に伺える．よって本研究では VRS モデルを採用する．図 1 に NDEA の結果を示す．

0.683

LL-Ratio

4.9

LLR p-value

0.182

５．考察
NDEA の結果からはグループ型の方が完全分離型と比較して相対曲線上の近くに分布しており，財の生産と消費の均衡が保たれていると伺える．考えられる
理由として，グループ型の長所である上下一体的な運営が行われている為と推測される[2]．トビットモデ
ルの結果からは全ての変数において p 値は有意 10%以内に納まり，分離体制との関連性も確認ができた．
技術効率性では完全分離型のほうが，サービス有効性に関してはグループ型の方が良いスコアが算出されると分った．外部性要因に関しては，予想した示唆に従う結果を示し，技術(コスト)有効性と鉄道市場の大きさ、サービス有効性とイコールフッティングとの関連性があると考えられる．
６．まとめ
本研究では NDEA を用いて，欧州鉄道市場におけ

図 1 VRS モデルによる NDEA 結果
４．２．外部性要因
DEA では評価が行えない技術(コスト)効率性とサーる上下分離の観点を踏まえた旅客輸送事業の評価を行った．今後，各 DMU を取り巻く事象や他の外部性要因をより詳細に詮索・考慮することでモデルを明確にビス有効性の外部性要因について考慮を行うためトビ示すことが出来る．

ットモデルを用いた．回帰結果を表 3，表 4 に示す．

参考文献

技術(コスト)効率性の変数に国の鉄道市場の大きさを[1] 黒崎文雄：鉄道の上下分離に関する分析，交通学研究，2009表す指標として，他企業を含む国全体での総旅客キロ[2] 江尻良：鉄道事業の上下分離とコーディネーション問題，2009[3] Railisa UIC Statistics：https://uic-stats.uic.org/login/，2021を用いる．サービス有効性の変数は，国民の鉄道利用[4] OECD.stat：https://stats.oecd.org/Index.aspx#， 2021
[5] UNECE：https://w3.unece.org/PXWeb/en， 2021

頻度を表す指標として鉄道の総旅客キロと道路輸送を[6] 中井達：政策評価 費用便益分析から包絡分析法まで，ミネルヴァ書店，2005