4.1 민자철도 투자 규모의 변화

국내 민자철도는 2001년 철도청과 인천국제공항철도(주)간 실시협약이 체결된 인천국제공항철도가 최초 사례다. 민자철도와 관련된 투자비에 대한 데이터는 KDI 공공투자관리센터^{(KDI, 2025)}에서 2008년부터 2024년까지만 제시되어 이 기간의 국내 민자철도 투자 실적을 바탕으로 투자 규모의 장기적 추이와 구조적 변화를 분석한다. 철도 분야 민간투자사업은 2024년말 기준 총 20개 사업(BTO 사업 15개, BTL 사업 5개)이 운영 또는 건설 중이며, 이들의 총 투자 규모는 누적 기준 약 30조 원 이상으로 확대되었다. Fig. 3은 2008년부터 2024년까지의 투자 실적 추세를 나타낸다. 전반적으로 초기 대규모 투자 이후 조정 국면을 거쳐 최근 재확대되는 흐름을 보이고 있다.

구체적으로 2008~2009년에는 인천공항철도, 신분당선, 서울도시철도 9호선 등 대도시권 핵심 노선의 건설이 집중되면서 연간 투자 규모가 2조 원 내외로 높은 수준을 기록하였다. 이후 2011~2013년에는 주요 초기 사업의 건설이 마무리되면서 일시적인 투자 공백이 발생하였고, 이로 인해 연간 민자철도 투자 규모는 1조 원 미만 수준으로 감소하였다.

그러나 2015년 이후 민자철도 투자는 점진적인 회복 국면에 진입하였으며, 2020년을 기점으로 수도권 광역급행철도(GTX) 및 대형 복선전철 사업이 본격 착수되면서 투자 규모가 다시 급격히 확대되었다. 특히 2024년에는 연간 민자철도 투자액이 3조 원을 상회하며 분석 기간 중 최대치를 기록하였다. 이러한 결과는 최근 철도 민자사업이 단순 도시철도 보완 수단을 넘어 국가 광역교통 인프라 구축의 핵심 수단으로 전환되고 있음을 의미한다.

Fig. 3. Annual Trends in Total Private Railway Investment

4.2 사업 방식별(BTO·BTL) 투자 구조 비교

최근 철도 민간투자사업은 사업 방식에 따라 상이한 투자 집행 구조와 재정 부담 특성을 보이고 있다. 특히 2020년 이후 최근 5년간의 실적을 분석하면, 수익형(BTO)과 임대형(BTL) 민자철도 사업은 투자 규모와 시기, 정부 재정 부담의 양상에서 뚜렷한 차이를 나타낸다.

수익형(BTO) 민자철도 사업의 경우, 2020년부터 2024년까지 연간 민간투자비는 지속적으로 증가하였다(Table 3 참조). 연간 투자비는 2020년 약 1조 원에서 2024년 약 2조 2천억 원으로 확대되었으며, 이는 수도권 광역급행철도(GTX) A·C 노선과 신안산선 등 대규모 신규 노선이 본격적인 시공 단계에 진입하였기 때문이다.

반면, 수익형 민자철도 사업에서 정부가 부담하는 보장지급액은 투자 규모 확대에도 불구하고 비교적 안정적인 수준을 유지하였다. 2020~2024년 동안 보장지급액 합계는 약 5~6천억 원 수준에서 관리되어 큰 변동이 없다. 즉, 최근 수익형 민자철도 사업이 민간투자 확대에도 불구하고 정부의 단기적 재정 부담이 상대적으로 억제되고 있다.

Table 4를 보면, 임대형(BTL) 민자철도 사업은 수익형 사업과 달리 투자비가 특정 연도와 사업에 집중되는 구조를 보였다. 2020년에는 대곡~소사 및 부전~마산 복선전철의 본격적인 건설로 인해 연간 투자비 합계가 약 4,570억 원에 달했으나, 이후 투자비는 급격히 감소하여 2024년에는 200억 원 미만 수준으로 축소되었다. 이는 임대형 민자사업이 초기 건설 단계에 투자비가 집중되는 구조적 특성과 초기 대규모 투자 이후 유지·보완 중심의 집행 구조로 전환되는 양상이 나타났다. 반면 정부지급액은 전 기간에 걸쳐 안정적이면서도 점진적으로 증가하였다. 정부지급액 합계는 2020년 약 2,100억 원에서 2024년 약 2,800억 원으로 확대되었으며, 이는 운영 단계에 진입한 대형 노선에서 임대료 및 운영비 지급이 지속적으로 발생하기 때문이다. 즉, 임대형 민자철도 사업은 초기 투자 이후 장기간에 걸쳐 정부 재정 부담이 누적되는 특성을 보인다.

종합적으로, 철도 SOC에 대한 재정 투자 비중은 장기적으로 감소하는 추세를 보이지만, 민자철도 투자 비중은 점진적으로 확대되고 있다. 이는 정부 재정 여건 변화 속에서 철도 인프라 확충을 위해 민간투자 방식에 대한 의존도가 구조적으로 증가하고 있음을 의미한다. 특히 대규모 철도사업의 경우 단기간에 재정 투자를 집중하기 어려운 특성상, 민자사업은 재정 투자와 병행되는 전략적 조달 수단으로 활용되고 있다.

4.3 GDP 대비 민자철도 투자 수준

Fig. 4는 GDP 대비 민자철도 투자 수준을 별도로 분석한 결과를 나타낸다. 전체 SOC 투자 비중이 장기적으로 하락하는 추세와는 달리, 민자철도 투자 비중은 완만하지만 점진적인 증가 추세로 나타났다. 2008년 민자철도 투자비는 8,282억 원으로 GDP 대비 0.069 % 수준이었으며, 이후 2010~2016년 기간에는 0.043~0.055 % 수준에서 비교적 낮은 비중을 유지하였다. 그러나 2017년 이후 민자철도 투자 규모는 뚜렷한 증가세로 전환되었으며, 2023년과 2024년에는 각각 0.084 %, 0.087 %로 분석 기간 중 가장 높은 수준을 기록하였다.

이러한 분석 결과는 국내 SOC 투자 비중이 국가 재정 및 경제 구조 변화 속에서 상대적으로 축소되는 가운데, 철도 분야에서는 민자철도가 점진적으로 보완적 역할을 확대하고 있음을 의미한다. 특히 대규모 재원이 소요되는 철도 인프라 사업의 특성을 고려할 때, 향후 재정투자와 민간투자의 역할 분담을 보다 명확히 하고 민자철도의 안정적 추진을 위한 제도적·재정적 기반 마련이 중요함을 시사한다.

Fig. 4. Changes in SOC and Private Railway Investment Relative to GDP

5.1 분석의 개요

민자철도 사업은 장기간에 걸쳐 대규모 자본이 투입되는 인프라 사업으로서, 사업 추진 과정에서 거시경제 환경, 금융시장 여건, 건설시장 및 원가 여건 등 다양한 외부 시장지표의 영향을 받을 수 있다. 본 장에서는 민자철도 투자 규모와 주요 시장지표 간의 관계를 다중회귀분석을 통하여 실증적으로 분석한다. 이를 위해 지표누리 국가발전지표^{(NIS, 2025)}에서 제공하는 자료를 활용하였으며, 변수의 구성과 분석 목적, 주요 가설은 Table 5에 제시하였다.

분석 대상 기간은 2008년부터 2024년까지이며, 연도별 민자철도 투자 규모를 종속변수로 설정하고, 거시경제 지표, 금리 및 금융시장 지표, 건설시장 및 원가 지표를 독립변수로 활용하였다. 다만 본 연구는 연도별 시계열 자료를 활용함에 따라 표본 수가 제한적이며, 이에 따라 설명변수 수 대비 자유도가 충분하지 않을 수 있는 한계를 가진다.

이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구에서는 모든 설명변수를 포함한 기본 모형과 함께, 설명변수를 축소한 대안 모형을 추가적으로 구성하여 분석을 수행하였다. 이를 통해 변수 선택에 따른 모형의 안정성과 결과의 일관성을 함께 검토하였다.

본 분석의 목적은 민자철도 사업이 단기적인 경기 변동에 의해 좌우되는지, 아니면 금리, 금융시장, 건설 원가와 같은 보다 구조적인 요인에 의해 영향을 받는지를 실증적으로 규명하는 데 있다. 특히 민자철도 투자금액은 사업 승인, 재원 조달, 착공 및 공정 진행 등 일련의 단계 이후에 나타나는 결과 변수로서, 실제 투자 의사결정 시점과 시간적 괴리를 가지는 특성이 있다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 투자 의사결정 자체를 직접적으로 설명하기보다는, 다양한 외부 환경 변화가 일정 시차를 거쳐 투자 집행 규모에 반영되는 구조를 해석하는 데 초점을 둔다.

이와 같은 특성을 고려하여 본 연구에서는 시장지표와 투자 규모 간의 관계를 보다 정밀하게 파악하기 위해 시차 상관분석(lagged correlation analysis)을 추가적으로 수행하였다. 민자철도 투자금액은 시장 환경 변화에 즉각적으로 반응하기보다는 일정한 시차를 두고 반영될 가능성이 있으므로, 주요 변수에 대해 동시 시점(t) 뿐만 아니라 1년 시차(t-1), 2년 시차(t-2)를 고려한 상관분석을 수행하였다. 이를 통해 시장지표 변화가 투자 집행 규모에 반영되는 시차적 구조를 확인하고, 이후 회귀분석 결과 해석의 보완적 근거로 활용 하였다.

5.2 주요 시장지표의 연도별 추세 분석

거시경제 여건은 민자철도 사업을 둘러싼 전반적인 경제 환경을 반영하는 핵심 요소로서, 본 분석에서는 GDP 성장률과 경기종합지수를 활용하였다. 경기종합지수는 생산, 투자, 고용, 소비 등 경기 변동에 민감한 지표를 종합한 선행지수로, 향후 경기 흐름을 예측하는 데 활용되는 지표이다.

Fig. 5는 2008~2024년까지의 연도별 거시경제 여건 자료를 정규화하여 비교한 결과를 나타낸다. 정규화는 2008~2024년까지의 값에서 최대값 대비 상대적 크기로 각각을 나타내었다. 민자철도 투자금액은 단기적인 GDP 성장률 변동보다는 경기종합지수의 중·장기적인 흐름과 상대적으로 더 밀접한 관계를 보이는 것으로 나타났다. 2009~2010년 경기 회복 국면에서는 경기종합지수 상승과 함께 민간투자비가 높은 수준을 유지하였으나, 2011~2013년에는 경기종합지수가 큰 변동 없이 유지됨에도 민간투자비가 급격히 감소하였다. 이는 경기 수준 자체보다는 제도적 환경이나 사업 추진 여건이 민간투자에 더 큰 영향을 미쳤음을 의미한다.

또한 2020년에는 GDP 성장률이 큰 폭으로 하락하였음에도 불구하고 민자철도 투자금액은 상대적으로 완만한 감소에 그쳤으며, 2021년 이후 경기 회복 국면에서도 민간투자비 증가는 시차를 두고 제한적으로 나타났다. 이러한 결과는 철도 민간투자사업이 경기 변동에 즉각적으로 반응하기보다는 중·장기 경기 기대와 정책·사업 여건 등에 따라 결정될 수 있음을 보여준다.

Fig. 5. Annual Trends in Macroeconomic Indicators and Private Railway Investment

금리·금융시장 여건은 민자철도 사업의 프로젝트 금융(PF) 조달 환경을 직접적으로 반영하는 핵심 변수로서, 본 분석에서는 기준금리와 국고채 5년 및 10년 수익률을 활용하였다. 일반적으로 금리가 상승할 경우 자금조달 비용이 증가하여 민자사업의 수익성이 악화되고, 이는 민간투자자의 투자 유인을 약화시키는 요인으로 작용한다.

다음 Fig. 6은 연도별 금리·금융시장 여건에 대한 추세 분석 결과를 나타낸다. 민자철도 투자금액은 전반적으로 금리 수준과 역(逆)의 관계를 보이는 경향이 확인되었다. 2009~2010년 글로벌 금융위기 이후 저금리 국면에서는 민간투자비가 높은 수준을 유지한 반면, 2011~2013년 금리 상승 국면에서는 민간투자비가 급격히 감소하였다. 다만 2021년 이후 기준금리와 국고채 수익률이 급등하는 국면에서도 민간투자비가 단기적으로 확대되는 양상이 관측되었는데, 이는 과거에 기획·추진된 사업이 금리 상승기에 실제 집행 단계로 전환된 영향으로 해석된다. 이러한 결과는 금리 상승이 장기적으로는 민자철도 투자 위축 요인으로 작용할 가능성이 크지만, 단기적으로는 사업 추진 시차로 인해 투자 증가가 동시에 관측될 수 있음을 시사한다.

Fig. 6. Annual Trends in Interest Rate and Financial Market Indicators and Private Railway Investment

마지막으로 건설시장 및 원가 여건은 민자철도 사업의 총사업비와 수익성에 직접적인 영향을 미치는 요소로서, 본 분석에서는 건설공사비지수와 건설경기실사지수를 활용하였다. 건설공사비지수는 건설 원가의 변동성을 나타내며, 건설경기실사지수는 건설기업의 경기 체감도를 반영한다. Fig. 7은 건설시장 및 원가 여건에 대한 총사업비와의 추세를 비교한 결과를 보여준다. 민자철도 투자금액은 건설경기실사지수와는 일정 부분 동행하는 경향을 보인 반면, 건설공사비지수와는 특정한 관계가 관찰되지 않았다. 2009~2010년 및 2015~2018년 건설경기 여건이 양호했던 시기에는 민간투자비가 회복 또는 확대되는 모습을 보였으나, 2012~2013년과 같이 건설경기 체감이 위축된 시기에는 민간투자비가 급감하였다. 반면 건설공사비지수는 전 기간에 걸쳐 상승세를 보였으며, 특히 2021년 이후 급격한 상승이 관측되었다.

Fig. 7. Annual Trends in Construction Market and Cost Indicators and Private Railway Investment

5.3 다중회귀모형 분석 결과

Table 6은 민자철도 투자 규모와 주요 시장지표 간의 관계를 계량적으로 검증하기 위해 다중회귀분석을 수행한 결과를 나타낸다. 본 연구는 2008년부터 2024년까지의 제한된 시계열 자료를 활용하고 있어 표본 수에 비해 설명변수 수가 상대적으로 많은 한계를 가진다. 이에 따라 높은 R²값은 모형의 설명력뿐만 아니라 과적합(overfitting)의 가능성을 내포할 수 있으므로, 본 연구에서는 Adjusted R²와 변수의 통계적 유의성을 중심으로 결과를 해석하였다. 또한 모형의 안정성을 확보하기 위해 기존의 전체 모형(Model 1)을 유지하는 동시에, 설명변수를 축소한 대안 모형(Model 2, Model 3)을 추가적으로 분석하였다. 모형 간 설명력은 다소 차이를 보였으나 주요 변수의 영향 방향과 통계적 유의성이 전반적으로 일관되게 유지되는 것으로 나타났다.

Model 1은 모든 설명변수를 포함한 전체 모형으로, Adj-R²는 0.723으로 나타났다. Model 2는 통계적으로 유의한 변수 중심으로 재구성한 모형으로 Adj-R²가 0.766으로 소폭 증가하여 설명력이 개선되는 동시에 모형의 간결성이 확보되었다. Model 3은 금융 변수 중심으로 구성된 모형으로 Adj-R²는 0.484로 나타났으며, 단순화된 구조에서 핵심 변수 간 관계를 확인하기 위한 보조적 모형으로 활용하였다.

모형별 분석 결과를 종합하면, 기준금리는 모든 모형에서 통계적으로 유의한 음(–)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기준금리 상승이 민자철도 사업의 자금조달 비용을 증가시켜 민간투자 위축 요인으로 작용함을 의미한다. 반면 국고채 수익률은 모든 모형에서 유의한 양(+)의 영향을 나타내어, 장기금리 상승이 중·장기 경제 기대 및 대규모 사업 집행 국면을 반영하면서 민간투자 확대와 관련되는 것으로 해석할 수 있다.

또한 건설공사비지수는 Model 1과 Model 2에서 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 공사비 상승이 투자 유인을 직접적으로 증가시키기보다는, 동일한 사업 물량에서도 총사업비가 확대됨에 따라 민간투자 규모가 명목적으로 증가하는 구조적 특성이 반영된 결과로 해석된다. 반면 GDP 성장률, 경기종합지수, 건설경기실사지수는 통계적으로 유의한 영향을 보이지 않았으며, 이는 민자철도 투자가 단기 경기 변동이나 체감 경기보다는 금융·원가 구조에 의해 보다 크게 영향을 받는 특성을 시사한다.

이와 같이 변수 구성과 모형 형태를 달리하더라도 주요 변수의 영향 방향과 통계적 유의성이 전반적으로 일관되게 유지된다는 점에서, 본 연구의 분석 결과는 일정 수준의 강건성을 확보하고 있는 것으로 판단된다. 다만 제한된 표본 규모를 고려할 때 모형의 설명력 자체보다는 변수 간 관계의 방향성과 해석에 중점을 둘 필요가 있다.

본 연구에서 사용된 투자금액은 개별 사업의 의사결정 시점을 직접적으로 반영하기보다는, 사업 추진 과정에서 발생하는 집행 시점의 특성을 포함하고 있다. 따라서 본 분석 결과는 투자 의사결정 자체를 설명하기보다는, 시장 환경 변화가 투자 집행 규모에 어떻게 반영되는지를 해석하는 데 의미를 가진다.

이러한 분석 결과는 향후 민자철도 정책 수립 시 단순한 투자 확대 논의보다는 금리 변동 완화, 공사비 리스크 분담, 안정적인 금융 구조 설계가 핵심 정책 과제가 되어야 함을 시사한다.

5.4 시차 상관분석 결과

민자철도 사업은 협약 체결 이후 실제 착공 및 자금 집행까지 상당한 시간이 소요되는 특성을 가지므로, 시장지표 변화가 투자 규모에 즉각적으로 반영되기보다는 일정한 시차를 두고 반영될 가능성이 있다. 이에 따라 본 절에서는 다중회귀분석 결과에서 설명력이 가장 높은 Model 2에서 적용된 주요 시장지표와 민자철도 투자 규모 간의 시차적 관계를 분석하기 위해 시차 상관분석(lagged correlation analysis)을 수행하였다.

분석은 기준금리, 국고채 수익률, 건설공사비지수를 대상으로 하였으며, 각 변수에 대해 동시 시점(t), 1년 시차(t-1), 2년 시차(t-2)를 고려하여 투자 규모와의 상관관계를 비교하였다(Table 7). 분석 결과, 기준금리는 동시 시점에서 0.244의 양(+)의 상관관계를 보였으나, 시차가 증가함에 따라 상관계수가 0.152(t-1), 0.082(t-2)로 점진적으로 감소하는 경향을 나타냈다. 이는 기준금리 변화가 민자철도 투자 규모에 직접적인 영향을 미치기보다는 제한적인 수준에서 반영되거나, 다른 요인과 결합되어 나타나는 특성을 시사한다.

국고채 수익률의 경우 동시 시점에서 0.635로 가장 높은 양(+)의 상관관계를 보였으며, 시차가 증가함에 따라 0.508(t-1), 0.193(t-2)로 감소하는 경향이 확인되었다. 이는 장기금리가 투자 집행과 비교적 밀접한 관계를 가지면서도, 시간이 경과함에 따라 그 영향력이 점차 약화되는 특성이 있음을 의미한다.

한편, 건설공사비지수는 동시 시점에서 –0.047로 거의 상관관계가 나타나지 않았으나, 1년 시차에서는 0.082, 2년 시차에서는 0.327로 점진적으로 증가하는 양(+)의 관계가 확인되었다. 이는 공사비 상승이 즉각적인 투자 확대보다는 일정 기간 이후 투자 규모에 반영되는 시차적 특성을 가지며, 특히 사업 추진 및 공정 진행 과정에서 총사업비 증가로 이어지는 구조가 반영되는 것으로 해석된다.

종합적으로 볼 때, 민자철도 투자 규모는 시장지표에 대해 변수별로 상이한 시차 반응을 보이는 것으로 나타났으며, 특히 건설공사와 같은 원가 요인은 비교적 장기적인 시차를 두고 투자에 반영되는 반면, 금융지표는 동시 또는 단기 시차에서 더 큰 영향을 미치는 경향을 보인다. 이러한 결과는 민자철도 투자 분석에 있어 시장지표와 투자 간의 관계를 단순한 동시적 상관관계로 해석하기보다는, 변수 특성에 따른 시차 구조를 고려할 필요가 있음을 시사한다.

6.1 결론 및 시사점

본 연구는 2008년부터 2024년까지의 시계열 자료를 활용하여 국내 민자철도 투자 실적의 구조적 변화와 투자 집행 규모의 변동요인을 실증적으로 분석하였다. 높은 R² 값은 제한된 표본과 변수 구성에 따른 과적합 가능성을 내포할 수 있으므로, 본 연구에서는 모형의 설명력 자체보다는 변수 간 관계의 방향성과 해석에 중점을 두었다. 연구 결과를 종합하면, 국내 민자철도 사업은 단순한 재정 보완 수단을 넘어 국가 철도 인프라 확충을 위한 핵심적 조달 방식으로 기능해 왔으며, 최근에는 수도권 광역급행철도(GTX)와 같은 국가급 대형 사업을 중심으로 그 역할이 더욱 확대되고 있다.

국내 민자철도 투자 실적 분석 결과, 민자철도 투자는 도시철도 중심의 단일 노선 사업에서 광역·국가 단위의 대규모 철도사업으로 확대되고 있으며, 이에 따라 단일 사업당 투자 규모와 사업의 복잡성 또한 증가하는 경향을 보였다. 특히 BTO 방식 중심의 투자 확대는 민간투자의 전략적 중요성을 강화하는 동시에, 장기적인 재정·금융 리스크 관리의 필요성이 있는 것으로 나타났다.

우리나라는 GDP 대비 SOC 및 철도 SOC 투자 비중이 장기적으로 감소하는 추세를 보이는 반면, 민자철도 투자 비중은 점진적으로 증가하는 특징을 보였다. 이는 재정 지출 구조 변화 속에서 철도 인프라 확충을 지속하기 위한 대안으로 민자철도가 적극 활용되고 있음을 의미한다.

아울러 주요 시장지표와 민자철도 투자 규모 간의 실증 분석 결과, 민자철도 투자는 GDP 성장률이나 경기종합지수와 같은 거시경제 변수보다는 기준금리, 장기금리, 건설공사비지수와 같은 금융·원가 요인에 의해 영향을 받는 것으로 나타났다. 이는 철도 민자사업이 단기 경기 변동에 민감하게 반응하기보다는 중·장기 정책 환경과 금융 조건에 상대적으로 더 민감하게 반응하여 추진되는 것으로 분석되었다.

본 연구는 국내 민자철도 투자를 재정 제약 환경 속에서 작동하는 전략적 인프라 조달 대안으로 보고, 주요 시장지표와의 관계를 실증적으로 규명하였다는 점에서 학술적·정책적 기여를 가진다. 특히 철도 민자사업이 경기 변동보다는 금리·공사비 중심의 금융·원가 구조에 의해 결정된다는 점을 실증적으로 제시함으로써, 향후 민자철도 정책 설계의 시사점을 제공한다.

또한 주요 시장지표와 민자철도 투자 규모 간의 관계가 1~2년의 시차를 두고 어떤 경향이 나타나는지 확인하기 위하여 시차 상관분석를 수행하였다. 특히, 건설공사비지수는 동시 시점에서는 유의한 관계가 나타나지 않았으나, 시차를 반영할 경우 양(+)의 관계가 강화되는 것으로 나타났다. 건설공사비지수와 민자철도 투자 규모 간의 양(+)의 관계는 공사비 상승이 투자 유인을 직접적으로 강화한다는 의미가 아니라, 총사업비 확대와 집행 시차 효과가 반영된 결과로 해석된다. 특히 시차 상관분석 결과 공사비 변수는 1~2년의 시차 이후 투자 규모와의 관계가 강화되는 것으로 나타나, 공사비 상승이 사업 추진 과정에서 점진적으로 반영되는 구조적 특성을 가지는 것으로 확인된다. 반면 금리 및 국채 수익률은 동시 또는 단기 시차에서 상대적으로 높은 상관관계를 보였다. 금융시장 조건이 투자 집행과 비교적 밀접하게 연계되어 있음을 보여준다.

이러한 연구 결과는 향후 철도 SOC 투자 정책과 민간투자 제도의 개선을 위한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 재정과 민자가 조화롭게 결합된 지속가능한 철도 인프라 투자 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다. 본 연구의 분석 결과를 바탕으로 도출할 수 있는 정책적 시사점은 다음과 같이 네 가지로 정리할 수 있다.

첫째, 민자철도 투자가 거시경제 지표에 유의미한 영향을 받지 않는다는 실증 결과는 철도 민자사업 정책이 경기 대응 수단이 아닌 중·장기 인프라 전략으로 설계될 필요가 있음을 시사한다. 즉, 민자사업을 단기적인 경기 부양 수단으로 접근하는 정책 기조의 한계를 시사한다.

둘째, 금리 변동에 대한 제도적 완충 장치 마련이 민자철도 활성화의 핵심 과제이다. 기준금리가 민자철도 투자에 유의한 부정적 영향을 미친다는 분석 결과는, 철도 민자사업의 금융 구조가 금리 변동에 매우 취약함을 의미한다. 이에 따라 장기 고정금리 조달 확대, 공공의 금리 변동 리스크 분담, 금융 구조의 안정화 등을 통해 민간투자자의 불확실성을 완화할 필요가 있다.

셋째, 공사비 상승 리스크는 사전 관리가 아닌 구조적 관리 대상으로 인식해야 한다. 건설공사비지수와 민자철도 투자 규모 간의 양(+)의 관계는 공사비 상승이 투자 유인을 강화한다는 의미가 아니라, 총사업비 확대와 집행 시차 효과가 반영된 결과로 해석된다. 이는 공사비 상승을 개별 사업 차원의 예외적 변수로 관리하기보다는, 제도적으로 흡수·분담하는 구조 설계가 필요함을 시사한다. 최근 도입되고 있는 공사비 변동 반영, 위험분담형(BTO-rs) 방식 확대는 이러한 방향성과 부합된다.

넷째, 재정 투자와 민간투자의 역할 분담을 명확히 하는 전략적 조합이 필요하다. 우리나라는 재정 제약 환경 속에서 민자철도를 적극 활용하는 구조를 형성하고 있다. 이에 따라 민자철도는 재정 투자를 대체하는 수단이 아니라, 재정 투자와 병행되는 전략적 조달 수단으로 설계되어야 하며, 사업 유형·규모·위험 수준에 따라 재정과 민자의 역할을 차별적으로 배분할 필요가 있다.

본 연구는 민자철도 투자 의사결정 자체를 직접적으로 분석하기보다는, 투자 집행 규모의 변동을 중심으로 주요 시장지표와의 관계를 실증적으로 분석한 연구이다. 이는 민자철도 투자 분석에 있어 투자 의사결정과 투자 집행 간의 시간적 구조를 구분하여 해석할 필요가 있다.

6.2 연구의 한계

본 연구는 장기간에 걸친 민자철도 투자 실적과 주요 시장지표를 활용하여 구조적 관계를 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의를 가지나, 다음과 같은 한계를 지닌다.

첫째, 본 연구는 2008년부터 2024년까지의 연도별 시계열 자료를 활용함에 따라 표본 수가 제한적이며, 이에 따라 설명변수 수 대비 자유도가 충분하지 않을 수 있다. 특히 높은 R²값은 이러한 자료 구조와 변수 구성의 영향으로 과적합(overfitting) 가능성을 내포할 수 있으므로, 모형의 설명력 자체보다는 변수 간 관계의 방향성과 통계적 유의성을 중심으로 해석할 필요가 있다. 또한 연도 단위 자료를 사용함에 따라 개별 사업의 착수 시점, 공정 진척도, 투자 집행 시차 등을 충분히 반영하지 못하는 한계가 존재한다.

둘째, 본 연구에서 사용된 민자철도 투자금액은 개별 사업의 투자 의사결정 시점이 아닌 실제 투자 집행 시점을 반영하는 변수로서, 투자 의사결정 자체를 직접적으로 설명하기보다는 일정 시차를 거친 결과 변수의 성격을 가진다. 따라서 본 연구의 분석 결과는 투자 ‘결정요인’이라기보다는 투자 ‘집행 규모의 변동 요인’을 설명하는 수준에서 해석되어야 한다.

셋째, 본 연구는 거시적 수준의 시장지표를 중심으로 분석을 수행하였으나, 개별 민자철도 사업의 계약 구조, 재무 조건, 위험 배분 방식 등 미시적 요인을 충분히 반영하지 못하였다.

향후 연구에서는 개별 민자철도 사업 단위의 패널 자료를 활용하여 투자 집행 규모의 변동 요인을 보다 정밀하게 분석할 필요가 있으며, 위험분담형 민자사업(BTO-rs) 도입 효과, 정부 지급 구조의 장기 재정 영향, 민자철도와 재정철도의 성과 비교 등으로 연구 범위를 확장할 필요가 있다. 또한 국외 철도 PPP 사례와의 정량적 비교 분석을 통해 국내 민자철도 정책의 국제적 위치를 보다 명확히 평가하는 것도 중요한 향후 연구 과제가 될 것이다.