터미널의 운영은 국가와 지역경제에 영향을 미친다. 부산항과 광양항의 11개 터미널로 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC 효율성 분석을 위하여 다양한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법들을 이용하여 분석하였다. 신선대, 감만(2007년, 2008년), 신감만(2009년), PNC(2009년)터미널이 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다. 특히, 신감만과 PNC는 2009년에 가장효율성이 높았다. 광양항의 GICT(2009), KEC(2009), 동부(2008-2009), KIT(2009)터미널은 낮은 효율성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 감만터미널(2009년)이 규모수익체감(DRS)인 것으로 나타났으며 나머지 터미널은 규모 수익체증(IRS)인 것으로 나타났다. 규모 체감인 항만은 운영상의 효율성을 위한 전략이 필요하며, 규모수익체증인 항만은 규모확대를 통한 효율성 전략을 수립하는 것이 요구된다. 신선대 터미널은 2007년과 2009년까지 현재의 투입요소합을 최소 1.5배 이상 늘려도 100%의 효율성을 유지 할 수 있는 것으로 나타났다. 연도별 동태적 효율성 변화추이는 자성대는 계속 상승하고 있다.
터미널의 운영은 국가와 지역경제에 영향을 미친다. 부산항과 광양항의 11개 터미널로 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC 효율성 분석을 위하여 다양한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법들을 이용하여 분석하였다. 신선대, 감만(2007년, 2008년), 신감만(2009년), PNC(2009년)터미널이 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다. 특히, 신감만과 PNC는 2009년에 가장효율성이 높았다. 광양항의 GICT(2009), KEC(2009), 동부(2008-2009), KIT(2009)터미널은 낮은 효율성을 가지고 있는 것으로 나타났다. 감만터미널(2009년)이 규모수익체감(DRS)인 것으로 나타났으며 나머지 터미널은 규모 수익체증(IRS)인 것으로 나타났다. 규모 체감인 항만은 운영상의 효율성을 위한 전략이 필요하며, 규모수익체증인 항만은 규모확대를 통한 효율성 전략을 수립하는 것이 요구된다. 신선대 터미널은 2007년과 2009년까지 현재의 투입요소합을 최소 1.5배 이상 늘려도 100%의 효율성을 유지 할 수 있는 것으로 나타났다. 연도별 동태적 효율성 변화추이는 자성대는 계속 상승하고 있다.
This paper focuses measuring the efficiency of container yards on container terminals in Busan (Gasungdae, Shinsundae, Gamman, New Gamman, Uam, Gamchon, PNC) and Gwangyang(GICT, KEC, Dongbu, KIT) using Data Envelopment Analysis(DEA) approach. Container terminals in Busan and Gwangyang play an import...
This paper focuses measuring the efficiency of container yards on container terminals in Busan (Gasungdae, Shinsundae, Gamman, New Gamman, Uam, Gamchon, PNC) and Gwangyang(GICT, KEC, Dongbu, KIT) using Data Envelopment Analysis(DEA) approach. Container terminals in Busan and Gwangyang play an important role in the region's economic development. The results show that Shinsundae was an efficient DMU during the period of 2007 to 2009, while Gamman, New Gamman and PNC were efficient terminals in 2009. The very inefficient terminals were shown to be GICT, KEC, Dongbu and KIT. GICT(2009), KEC(2009), Dongbu(2008-2009), KIT(2009) on Gwangyang Port were found to be relatively the inefficient terminals in terms of the returns to scale. This study also finds that the efficiency of Shinsundae terminal was so high as to be abel to keep its efficiency in spite of the additional increase of the inputs from 2007 to 2009. Gamman terminal was in the decreasing returns to scale in 2009, while the other terminals were in the increasing returns to scale. It means that we are able to improve the efficiency of the Gamman terminal with increasing returns to scale through enlarging the scale.
This paper focuses measuring the efficiency of container yards on container terminals in Busan (Gasungdae, Shinsundae, Gamman, New Gamman, Uam, Gamchon, PNC) and Gwangyang(GICT, KEC, Dongbu, KIT) using Data Envelopment Analysis(DEA) approach. Container terminals in Busan and Gwangyang play an important role in the region's economic development. The results show that Shinsundae was an efficient DMU during the period of 2007 to 2009, while Gamman, New Gamman and PNC were efficient terminals in 2009. The very inefficient terminals were shown to be GICT, KEC, Dongbu and KIT. GICT(2009), KEC(2009), Dongbu(2008-2009), KIT(2009) on Gwangyang Port were found to be relatively the inefficient terminals in terms of the returns to scale. This study also finds that the efficiency of Shinsundae terminal was so high as to be abel to keep its efficiency in spite of the additional increase of the inputs from 2007 to 2009. Gamman terminal was in the decreasing returns to scale in 2009, while the other terminals were in the increasing returns to scale. It means that we are able to improve the efficiency of the Gamman terminal with increasing returns to scale through enlarging the scale.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
DMU는 그룹간 상호 비교가 가능하여 투입과 산출요소들이 각각 다른 측정단위를 가질 수 있는 장점이 있으며 효율적 조직으로써 준거집단을 제시함으로 경영 및 운영측면에서 준거집단 대상과 집단 간의 차이점을 보여준다. 그리고 각 투입 및 산출요소에서 구체적인 비효율의 정도를 제시하여 효율적인 조직이 되기 위해 달성해야 할 목표량으로 투입 감소분과 산출 증가분에 대한 정보를 얻을 수 있다.
본 연구는 부산항과 광양항의 컨테이너터미널을 대상으로 효율성을 분석하고 비효율적인 문제를 해결하기 위한 정책적 방안을 제시함으로써 환적물동량에 대한 컨테이너 터미널 효율성 증진의 이론적․실증적 근거를 마련하여 정책적 운영방법을 도출하고자 한다. 효율성 분석은 투입요소를 기준으로 하는 투입 기준 효율성(Input-Oriented Measures)과 산출요소를 기준으로 하는 산출 기준 효율성(Output-Oriented Measures)으로 구분된다.
본 연구는 부산항의 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC와 광양항의 컨테이너 터미널 GICT, KEC, 동부, KIT로 부산항과 광양항의 11개 터미널에 대한 효율성을 분석하여 효율적인 터미널과 비효율적인 터미널로 구분하고자 한다.
본 연구는 초효율성 검증을 통해 CCR모형이나 BCC모형을 적용할 경우 효율적인 DMU들 사이의 순위를 제시하고자 하는데, 이 경우 DMU의 효율성 값이 1 이상의 값을 가질 경우 더 효율적임을 나타낸다.
11개의 터미널은 유사한 컨테이너 터미널 시설, 하역장비, 종업원의 기술과 능력, 하역시스템, 동일한 하역조건 등을 사용하여 컨테이너화물 하역서비스를 제공하고 있다. 본 연구에서는 컨테이너터미널의 특성을 고려하여 환적화물에 대한 컨테이너 터미널의 효율성을 평가하는 것이다.
투입요소는 모두 4가지 변수인 CY(㎡), 겐트리크레인(C/C)대수, 트렌스퍼크래인(T/C)대수, 야드트랙터 (Y/T)대수를 이용하였다. 우리나라의 부산항과 광양항에서 운영되고 있는 컨테이너 터미널의 환적화물처리에 따른 효율성을 비교 분석함으로써 컨테이너터미널의 성과와 효율성 수준을 파악하고 준거 컨테이너터미널의 대상을 파악하고자 한다.
제안 방법
GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC등 11개 터미널의 환적화물에 대한 컨테이너터미널의 동태적 효율성을 분석하기 위하여 DEA/Window 모형으로 CCR 효율성을 측정하였는데, 전체 기간은 2007년에서 2009년까지 3년이며, 윈도우 폭은 3으로 설정하였고, 윈도우의 수는 3개이다. 그 분석결과가<표7>에 제시되어 있다.
기존의 DEA모형을 적용한 연구자는 산출요소로서 물동량을 대표적인 변수로 사용하고 있다. 그러나 본 연구는 컨테이너 터미널의 효율성 측정을 위한 산출요소로서 연간 컨테이너 환적화물량으로 처리실적(TEU)을 사용하였다. 투입요소는 모두 4가지 변수인 CY(㎡), 겐트리크레인(C/C)대수, 트렌스퍼크래인(T/C)대수, 야드트랙터 (Y/T)대수를 이용하였다.
본 연구는 다수의 투입 및 산출 변수를 통해 상대적인 효율성을 파악할 수 있는 DEA 모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 이용하여 부산과 광양항의 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC터미널의 각11개의 컨테이너터미널의 효율성을 비교․분석하였으며 이미 분석된 CCR 모형으로 평가된 효율성을 BCC 모형으로 평가된 효율성으로 나눈 비율로 규모의 효율성을 분석하였다.
본 연구는 제1장 서론, 제2장 DEA의 CCR모형, BCC모형, Super 효율성 모형, 동태적, 정태적 모형, 제3장 기존연구의 검토, 터미널의 환적물동량에 대한 효율성 측정에 대한 실증분석과 증대방안 제시하며 제4장 결론으로 구성되었다.
대상 데이터
본 연구에서는 연구결과의 신뢰성을 높이기 위해 한국컨테이너부두공단에서 공식적으로 발표하는 2007년, 2008년, 2009년 비교 대상 컨테이너 터미널의 항만통계 자료를 활용하였다. 다음으로 연구의 방법은 4개의 투입요소와 1개의 산출요소를 이용한 실증분석을 하기 위해서 사용한 통계소프트웨어는 Scheel(2000)의 EMS(Efficiency Measurement System)와 DEA SOLVER vers1.
DMU가 유사성과 동질성이 클수록 상대적 효율성 측정이 유효하다. 본 연구의 DMU단위는 부산항의 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC와 광양항의 컨테이너 터미널 GICT, KEC, 동부, KIT등으로 11개의 컨테이너 터미널이다. 컨테이너 터미널에서 컨테이너 야드의 작업은 동질성이 매우 높아 규격화된 유형의 컨테이너를 동일한 장비를 이용하여 하역작업을 진행하므로 유사성이 매우 높다.
그러나 본 연구는 컨테이너 터미널의 효율성 측정을 위한 산출요소로서 연간 컨테이너 환적화물량으로 처리실적(TEU)을 사용하였다. 투입요소는 모두 4가지 변수인 CY(㎡), 겐트리크레인(C/C)대수, 트렌스퍼크래인(T/C)대수, 야드트랙터 (Y/T)대수를 이용하였다. 우리나라의 부산항과 광양항에서 운영되고 있는 컨테이너 터미널의 환적화물처리에 따른 효율성을 비교 분석함으로써 컨테이너터미널의 성과와 효율성 수준을 파악하고 준거 컨테이너터미널의 대상을 파악하고자 한다.
데이터처리
본 연구에서는 연구결과의 신뢰성을 높이기 위해 한국컨테이너부두공단에서 공식적으로 발표하는 2007년, 2008년, 2009년 비교 대상 컨테이너 터미널의 항만통계 자료를 활용하였다. 다음으로 연구의 방법은 4개의 투입요소와 1개의 산출요소를 이용한 실증분석을 하기 위해서 사용한 통계소프트웨어는 Scheel(2000)의 EMS(Efficiency Measurement System)와 DEA SOLVER vers1.0을 사용하였다.
이론/모형
규모효율성은 CCR 모형으로 평가된 효율성을 BCC모형으로 평가된 효율성으로 나눈 비율로 측정 되었다. 이 값이 1에 근접할수록 최적 규모에 가까운 것으로 해석할 수 있다.
CCR, BCC모형은 DMU의 상대적 효율성 여부를 판단할 뿐 시점의 변화에 따른 효율성의 변화를 측정할 수 없다. 따라서 기간의 변화에 따른 효율성의 변화를 측정하기 위하여 동태적 분석방법으로 DEA/Window 분석법을 이용한다.
성능/효과
BCC 모형의 효율성에서는 GICT(2007년, 2008년, 2009) KEC(2007년, 2008년), 동부(2007년), KIT(2007년, 2008년, 2009년), 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천(2007년, 2008년, 2009년), PNC(2009년)터미널이 효율성이 1로 나타나 상대적으로 효율적인 것으로 나타났다. 반면에 KEC(2009년), 동부(2008년), 자성대(2007년, 2008년, 2009년), PNC(2007년, 2008년) 터미널은 1에 미치지 못하는 효율성을 나타냈다.
DEA 모형으로 분석한 결과는 신선대(2007년, 2008년, 2009년), 감만(2007년, 2008년), 신감만(2009년), PNC(2009년)는 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다. 반면에 광양항에서 운영되고 있는 터미널로 GICT(2009년), KEC(2009년), 동부(2008년, 2009년), KIT(2009년)터미널은 효율성이 0.
LDY 값은 분석연도가 짧아 의미가 없으며 LDP로 보았을 때 동부터미널이 최근 3년간 효율성의 변화가 가장 작았고 PNC의 경우가 효율성의 변화가 가장 큰 것으로 나타났다.
동태적 분석으로 DEA/Window기법을 이용하여 이동평균법의 원리로 DEA 분석을 수행함으로 동일 DMU는 각 기간에 따라 서로 다른 DMU로 분석되기 때문에 투입물과 산출물의 수에 비해 DMU의 수가 부족할 때 유용하며 안정성과 기간을 분석 할 수 있다. 여기에서 “행”은 윈도우(동태적인 변화를 관찰하는 기간) 내에서 다른 기간의 DMU 점수가 어떻게 변화했는지 보여주므로 전체적 추이를 분석 하고 “열”은 각 윈도우의 효율성 변동 폭으로 안정성을 분석 할 수 있다.
본 연구의 한계점은 첫째, 다양한 투입요소와 산출요소를 제시하여 여러 가지 모형에 대한 실증분석을 할 수 없었다. 둘째, 컨테이너 야드에서 부산항은 컨테이너를 5단 적재, 광양항은 4단 적재하고 있으므로 총면적을 변수로 선정하는 것 보다 야드의 능력(Capability)을 변수로 선정하는 것이 효율성의 정확한 측정이 될 것 이다.
부산항과 광양항의 컨테이너터미널를 CCR 모형과 BCC 모형을 이용하여 효율성을 측정한 결과 규모에 대한 수익이 불변터미널과 규모의 경제를 이룰 수 있는 터미널을 나타내 주고 있다. 따라서 <표3>은 컨테이너 터미널에서 CCR과 BCC모형의 효율성이 100%로 나타난 가장 효율적인 터미널은 신선대이며 2007년, 2008년, 2009년에 3년동안 계속적으로 가장 효율성이 높은 터미널이다.
먼저 표준편차를 살펴보면 표준편차의 값이 적을수록 각 윈도우의 효율성이 안정적임을 알 수 있다. 분석결과 표준편차가 0.064로 가장 작은 값을 나타낸 동부터미널이 가장 안정적이며, 반면에 0.4733으로 가장 큰 값을 나타낸 신선대가 각 윈도우의 효율성이 가장 불안정적인 것으로 나타났다.
연도별 초효율성이 어떻게 변화하였는가를 <표6>에서 보여주고 있다. 신선대 터미널은 2007년부터 2009년까지 현재의 투입요소의 조합을 최소 1.5배 이상 늘려도 100%의 효율성을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. GICT, 동부, KIT, 자성대, 감만터미널, 감천터미널은 2008년과 2009년에 초효율성의 값이 지속적으로 작아지고 있음을 알 수 있다.
규모 체감인 터미널은 운영상의 효율성을 위한 전략이 필요하며, 규모수익체증인 터미널은 규모 확대를 통한 효율성 전략을 수립하는 것이 요구된다. 초효율성 분석에서 신선대 터미널은 현재의 투입요소의 조합을 최소 1.5배 이상 늘려도 100%의 효율성을 유지할 수 있는 것으로 나타났다.
후속연구
본 연구의 한계점은 첫째, 다양한 투입요소와 산출요소를 제시하여 여러 가지 모형에 대한 실증분석을 할 수 없었다. 둘째, 컨테이너 야드에서 부산항은 컨테이너를 5단 적재, 광양항은 4단 적재하고 있으므로 총면적을 변수로 선정하는 것 보다 야드의 능력(Capability)을 변수로 선정하는 것이 효율성의 정확한 측정이 될 것 이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
각 항만은 시설을 보다 체계적이며 효과적으로 활용하여 환적물동량처리의 효율성을 높여야 할 필요성이 있는 이유는?
항만의 컨테이너 터미널의 하역장비들은 고가이며 시설에 많은 투자가 요구되며 터미널의 운용방법은 매우 동일한 조건에서 하역서비스가 제공된다. 따라서 각 항만은 시설을 보다 체계적이며 효과적으로 활용하여 환적물동량처리의 효율성을 높여야할 필요성이 있다.
터미널의 운영은 무엇에 영향을 미치는가?
터미널의 운영은 국가와 지역경제에 영향을 미친다. 부산항과 광양항의 11개 터미널로 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC 효율성 분석을 위하여 다양한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법들을 이용하여 분석하였다.
부산항과 광양항의 11개 터미널은?
터미널의 운영은 국가와 지역경제에 영향을 미친다. 부산항과 광양항의 11개 터미널로 GICT, KEC, 동부, KIT, 자성대, 신선대, 감만, 신감만, 우암, 감천, PNC 효율성 분석을 위하여 다양한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법들을 이용하여 분석하였다. 신선대, 감만(2007년, 2008년), 신감만(2009년), PNC(2009년)터미널이 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다.
류동근, "국내 컨테이너 전용 터미널의 효율성 비교 : DEA접근", 해운물류연구, 제 47호, 2005, pp.21-38.
A. Charnes, W. W. Cooper, and E. L. Rhodes, "Measuring the Efficiency of Decision Making Units", European Journal of Operational Research, 2, 1978 , pp.429-444.
Athanasios Ballis, John Golias., "Comparative Evaluation of Existing and Innovative Rail-Road Freight Transport Terminals" Transportation Research Part A 36., 2002, pp.593-611.
Cullinane, K., "The Productivity and Efficiency of Ports and Terminals : Methods and Applications", The Handbook of Maritime Economics and Business, London: LLP, 2002, pp.803-831.
Cullinane, K.P.B., Song, D.-W. and Wang, T., "A Comparison of Mathematical Programming Approaches to Estimating Container Port Production Efficiency", J. Prod. Anal, 2006, 24, pp.73-92.
Cullinane, K.P.B., and Wang, T., A "The Technical Efficiency of Container Ports: Comparing Data Envelopment Analysis and Stochastic Frontier Analysis", Transporation Research Part A40, 2006, pp.354-374.
Holvad, T., An Analysis of Efficiency Patterns for A Sample of Norwegian Bus Companies, Mimeo, 2001, p.282. (http://www.trg.dk/td/papers/apers01/K01-tra/Holvad 606.pdf)
L. M. Seiford and J. Zhu, "Infeasibility of Super-Efficiency Data Envelopment Analysis Models", INFOR, Vol.37 N0.2, 1999, pp.175-176.
Thanassoulis, E., "Data envelopment analysis and its use in banking", Interface, Vol. 29 No. 3, 1999, pp.1-13.
Tone, K., "A Slack Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis", European Journal of Operation Research, 103, 2001, pp.498-509.
Tongzon, J., Key Success Factors for Transshipment Hubs: The Case of the Port of Singapore, in World Shipping and Port Development, edited by T.-W. Lee and K.P.B. ullinane, 2005, pp.162-180, (Palgrave-Macmillan: Basingstoke)
R. D. Banker, A. Charnes, and W. W. Cooper, "Some Models Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis", Management Science, 30, 1984, pp.107 8-192.
Roll, Y. and Hayuth, T., "Port Performance Comparison Applying Data Envelopment Analysis", Maritime Policy and Management Vol.20, No.2, 1993, pp.153-161.
Wang., "The Efficiency of European Container Ports: A Cross-Sectional Data Envelopment Analysis", International Journal of Logistics: Research and Applications., Vol. 9, No. 1, March 2006, pp.19-31.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.