[논문]부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성

모수원; 이광배

초록
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세계 주요 항만들은 항만운영의 효율성 증대시키기 위해 항만시설의 확충과 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본고는 세계 주요 항만과의 경쟁에서 밀리고 있는 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 파악하기 위하여 DEA 모형과 토빗모형을 이용한다. 먼저 허핀달-허쉬만지수와 기업집중률을 이용하여 컨테이너 터미널의 물동량 집중도를 조사하여 집중도는 감소하는 추세이나 상위 3개 터미널의 물동량 집중도가 상당히 높다는 것을 밝힌다. 이러한 결과는 Jarque-Bera 통계량과 왜도를 통해 변수들이 우측으로 긴 꼬리를 갖는 분포를 보여 규모가 작은 컨테이너 터미널의 빈도가 크다는 사실에서도 확인할 수 있다. DEA모형을 이용하여 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성을 도출하여 비효율적 DMU들의 비효율 원인은 각기 다르나, 비효율적 터미널들이 대부분 규모의 수익체증 상태에 있기 때문에 규모를 줄이는 방법보다는 규모를 확대하는 것이 효율성 향상에 보다 효율적이라는 것을 보인다. 이분산성을 고려한 토빗모형을 적용하여 컨테이너 야드당 물동량과 컨테이너 크레인당 물동량의 계수가 예상되는 부호를 가져 효율성 증대에 기여하나 컨테이너 야드가 컨테이너 크레인보다 효율성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝힌다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper analyses the relative efficiency of 13 container terminals based on the data for the period 2003-8 to offer a fresh perspective. There has been abundant empirical research undertaken on the technical efficiency of Busan and Gwangyang port. Most studies have focused on the use of parametri...

This paper analyses the relative efficiency of 13 container terminals based on the data for the period 2003-8 to offer a fresh perspective. There has been abundant empirical research undertaken on the technical efficiency of Busan and Gwangyang port. Most studies have focused on the use of parametric and non-parametric techniques to analyse overall technical efficiency. Here, the framework assumes that terminals use two input to produce one output; the former includes container yard and container crane and the latter container volume. Jarque-Bera indicates that three variables are not normally distributed and the positive skewness shows that all the variables have long right tails. This means there are many small-scaled container terminals. This paper also employs heteroscedastic Tobit model to show the effect of the explanatory variables on the container terminal efficiencies. The Tobit model shows that both container yard and container cranes have positive effect on the container terminal efficiency, but container yard has a higher impact on the efficiency than the container crane.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본고는 컨테이너 야드와 컨테이너 크레인을 투입요소로, 컨테이너 물동량을 산출요소로 한 DEA모형을 적용하여 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 특성을 파악하는데 연구의 목적을 두었다. 먼저 투입변수와 산출변수의 기초통계량을 도출하여 컨테이너 물동량, 컨테이너 야드, 컨테이너 크레인 모두 분포가 오른쪽으로 긴 꼬리를 가져 물동량, 컨테이너 야드 면적, 크레인 수를 기준으로 하여 규모가 작은 터미널이 많다는 것을 알 수 있었다.
이에 본고는 DEA모형을 이용하여 도출한 부산항과 광양항의 13개 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 분석한 두 항만의 컨테이너 터미널의 효율성 특성도 살펴본다. 또한 패널분석의 단점을 보완하기 위하여 효율성 척도를 종속변수로 하여 이분산 토빗모형을 적용하여 컨테이너 야드와 컨테이너 크레인이 효율성에 어떠한 영향을 미치는가와 두 변수의 차이점을 분석한다.

제안 방법

이에 본고는 DEA모형을 이용하여 도출한 부산항과 광양항의 13개 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 분석한 두 항만의 컨테이너 터미널의 효율성 특성도 살펴본다. 또한 패널분석의 단점을 보완하기 위하여 효율성 척도를 종속변수로 하여 이분산 토빗모형을 적용하여 컨테이너 야드와 컨테이너 크레인이 효율성에 어떠한 영향을 미치는가와 두 변수의 차이점을 분석한다. 본고의 구성은 다음과 같다.
이러한 이분산성을 고려하기 위하여 type Ⅱ 토빗모형도 도입한다. 본고에서는 효율성 척도를 비효율성 척도로 변환(normalization)한 다음, 변환된 비효율성 척도를 종속변수로 사용하는 Tobit 분석을 적용한다. 그리고 Tobit분석은 상당수의 종속변수가 0인 경우에 유용하게 이용되는 것으로 알려져 있다(Chilingerian, 1995).
이러한 결과를 좀 더 구체적으로 분석하기 위하여 개별 DMU들의 시장점유율의 제곱을 합계하여 계산하는 허핀달-허쉬만지수(Herfindal-Hirschman Index : HHI)와 상위 n개 DMU의 시장점유율을 합계로 계산하는 n사의 기업집중률 CRn(Concentration Ratio)을 도출한다. 분석대상 13개 터미널의 HHI와 CRn는 <표 2>와 같다.

대상 데이터

본고에서 분석 기간은 2003년부터 자료의 입수가 가능한 2008년까지이며, DMU는 부산항의 6개 컨테이너 터미널-2006년부터는 7개 터미널과 광양항의 6개 컨테이너 터미널이다. DEA에 의한 효율성을 계측하기 위해서는 먼저 투입요소와 산출요소의 선정과 투입 ⋅ 산출요소의 적정수이다.
따라서 투입 ⋅ 산출요소의 적정 수에 대하여, Banker, Charnes and Cooper(1984)와 Nunamaker(1985)는 DMU의 수는 최소한 투입요소와 산출요소의 수를 합한 것보다 3배 이상 되어야 한다는 연구 결과를 제시하였으며, Boussofiane, Dyson and Thanassoulis(1991)는 DMU의 수는 최소한 투입요소의 수와 산출요소의 수를 곱한 것보다 커야 한다고 제시하였다. 본고에서는 컨테이너 야드와 컨테이너 크레인을 투입요소로, 컨테이너 물동량을 산출요소로 한다.

이론/모형

터미널 효율성에 설명변수들이 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보기 위하여 토빗 모형(tobit model)을 도입한다. 계량분석 모형은 종속변수가 유무 또는 행위여부와 같은 이산종속변수일 때는 프라빗 모형을, 존재 또는 행위가 이루어지는 비율일 경우 토빗 모형을 사용한다. 토빗 모형은 ‘중도절단 회귀모형’(censored regression model)이라고 불리는데, 그 이유는 종속변수의 값이 0 이하에서 중도 절단되는 특성을 반영하는 모형이기 때문이다(Amemiya, 1973; 모수원, 2006).
본고의 구성은 다음과 같다. 제2절에서 DEA 기법을 도입한 후 적용하며, 제3절에서 Tobit 모형을 이용한다. 그리고 제4절에서 결론을 내린다.
터미널 효율성에 설명변수들이 어떠한 영향을 미치는가를 살펴보기 위하여 토빗 모형(tobit model)을 도입한다. 계량분석 모형은 종속변수가 유무 또는 행위여부와 같은 이산종속변수일 때는 프라빗 모형을, 존재 또는 행위가 이루어지는 비율일 경우 토빗 모형을 사용한다.

성능/효과

모형 1은 PERCY, PERCC가 설명변수이며, 모형 2는 PERCY, 모형 3은 PERCC가 설명변수이다. 3가지 모형 모두에서 PERCY와 PERCC는 음의 부호로 5%에서 유의하여 PERCY와 PERCC의 증가가 효율성을 증가시킨다는 것을 확인시켜주고 있다. 또한 TobitⅠ과 Tobit Ⅱ의 결과가 거의 유사하여 Tobit모형에 의한 유의한 차이는 없다.
DEA를 적용하여 13개 터미널의 효율성이 2004년부터 지속적으로 하락하고 있으며, 두 항만 간 효율성 격차가 상당히 크게 나타났다. 토빗분석기법을 이용하여 컨테이너 야드당 물동량과 컨테이너 크레인당 물동량의 증가가 효율성 향상에 기여하나, 컨테이너 야드의 계수가 컨테이너 크레인의 계수보다 더 커서 컨테이너 야드가 효율성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝힐 수 있었다.
먼저 투입변수와 산출변수의 기초통계량을 도출하여 컨테이너 물동량, 컨테이너 야드, 컨테이너 크레인 모두 분포가 오른쪽으로 긴 꼬리를 가져 물동량, 컨테이너 야드 면적, 크레인 수를 기준으로 하여 규모가 작은 터미널이 많다는 것을 알 수 있었다. 또한 허핀달-허쉬만지수(Herfindal-Hirschman Index : HHI)를 통해 터미널 물동량에 독점적 시장 지배력이 존재하지 않는다는 것과 상위 3개 터미널의 집중률이 대단히 높아 터미널 물동량이 소수 터미널에 집중되어 있는 것으로 나타났다.
본고는 컨테이너 야드와 컨테이너 크레인을 투입요소로, 컨테이너 물동량을 산출요소로 한 DEA모형을 적용하여 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 특성을 파악하는데 연구의 목적을 두었다. 먼저 투입변수와 산출변수의 기초통계량을 도출하여 컨테이너 물동량, 컨테이너 야드, 컨테이너 크레인 모두 분포가 오른쪽으로 긴 꼬리를 가져 물동량, 컨테이너 야드 면적, 크레인 수를 기준으로 하여 규모가 작은 터미널이 많다는 것을 알 수 있었다. 또한 허핀달-허쉬만지수(Herfindal-Hirschman Index : HHI)를 통해 터미널 물동량에 독점적 시장 지배력이 존재하지 않는다는 것과 상위 3개 터미널의 집중률이 대단히 높아 터미널 물동량이 소수 터미널에 집중되어 있는 것으로 나타났다.
또한 두 항만 간 효율성 격차가 상당히 크다. 전체적인 변이계수가 커지는 추세인데 이것은 부산항의 변이계수가 2003년 0.2056에서 2008년 0.4579로 크게 높아졌기 때문이며, 부산항의 터미널 간 효율성 격차가 크게 확대되었다는 것을 의미한다.
DEA를 적용하여 13개 터미널의 효율성이 2004년부터 지속적으로 하락하고 있으며, 두 항만 간 효율성 격차가 상당히 크게 나타났다. 토빗분석기법을 이용하여 컨테이너 야드당 물동량과 컨테이너 크레인당 물동량의 증가가 효율성 향상에 기여하나, 컨테이너 야드의 계수가 컨테이너 크레인의 계수보다 더 커서 컨테이너 야드가 효율성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 밝힐 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 파악하기 위해 DEA 모형과 토빗모형을 이용하여 무엇을 먼저 밝히는가?	본고는 세계 주요 항만과의 경쟁에서 밀리고 있는 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 파악하기 위하여 DEA 모형과 토빗모형을 이용한다. 먼저 허핀달-허쉬만지수와 기업집중률을 이용하여 컨테이너 터미널의 물동량 집중도를 조사하여 집중도는 감소하는 추세이나 상위 3개 터미널의 물동량 집중도가 상당히 높다는 것을 밝힌다. 이러한 결과는 Jarque-Bera 통계량과 왜도를 통해 변수들이 우측으로 긴 꼬리를 갖는 분포를 보여 규모가 작은 컨테이너 터미널의 빈도가 크다는 사실에서도 확인할 수 있다.
	세계 주요 항만들은 무엇을 위해 항만시설의 확충과 개선에 많은 노력을 기울이고 있는가?	세계 주요 항만들은 항만운영의 효율성 증대시키기 위해 항만시설의 확충과 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본고는 세계 주요 항만과의 경쟁에서 밀리고 있는 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 파악하기 위하여 DEA 모형과 토빗모형을 이용한다.
	부산항과 광양항은 누구와의 경쟁에서 밀리고 있는가?	세계 주요 항만들은 항만운영의 효율성 증대시키기 위해 항만시설의 확충과 개선에 많은 노력을 기울이고 있다. 본고는 세계 주요 항만과의 경쟁에서 밀리고 있는 부산항과 광양항의 컨테이너 터미널의 효율성의 특성을 파악하기 위하여 DEA 모형과 토빗모형을 이용한다. 먼저 허핀달-허쉬만지수와 기업집중률을 이용하여 컨테이너 터미널의 물동량 집중도를 조사하여 집중도는 감소하는 추세이나 상위 3개 터미널의 물동량 집중도가 상당히 높다는 것을 밝힌다.

참고문헌 (11)

김현제, 윤원철, "DEA 기법과 토빗모형을 활용한 효율성 차이에 대한 분석: 서울시 고등학교의 교육성과를 대상으로", 재정논집, 제21권 제1호, 2006, pp. 97-1141.
모수원, "국내항만의 효율성결정요소," 한국항만경제학회지, 제24권 제4호, 2008, pp. 349-361.

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박홍균, "환적화물의 컨테이너 터미널 효율성 분석," 한국항만경제학회지, 제26권 제1호, 2010, pp. 1-19.

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손승태, "국내 은행의 경영효율성 비교연구", 한국개발연구원, 1993, pp. 64-82.
Arabmazar, A. and Schmidt, P., "An Investigation of the Robustness of the Tobit Estimator to Non-Normality," Econometrica, Vol. 50, 1982, pp. 1055-1063.

상세보기
Amemiya, T., "Regression Analysis When the Dependent Variable Is Truncated Normal," Econometrica, Vol. 41, 1973, pp. 997-1016.

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Banker, R. D., Charnes, A. and Cooper, W.W., "Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis," Management Science, Vol.30, 1984, pp. 1078-1092.

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Boussofiane, A., Dyson, R. G. and Thanassoulis, E., "Applied Data Envelopment Analysis," European Journal of Operational Research, Vol. 32, 1991, pp. 1-15.
Chilingerian, J.A., "Evaluating Physician Efficiency in Hospitals: A Multivariate Analysis of Best Practices," European Journal of Operational Research, Vol. 80, 1995, pp. 548-574.

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Nunamaker, T. R., "Using Data Envelopment Analysis to Measure the Efficiency of Nonprofit Organizations : A Critica Evaluation," Managerial and Decision Economics, Vol. 6, No. 1, 1985, pp.50-58.

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Nyhan, R. C. and Martin, L. L., "Comparative Performance Measurement - A Primer on Data Envelopment Analysis," Public Productivity & Management Review, Vol. 22, No. 33, 1999, pp.348-364.

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