항만의 효율성은 항만의 경쟁우위를 결정하는 요인 중 하나이며 개발 항만의 경쟁력에만 국한되는 문제가 아니라, 해상운송비용 절감을 통한 국가수출경쟁력을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 본 연구는 국내 주요 4대 컨테이너 항만을 구성하고 있는 터미널의 효율성과 결정요인을 2006년에서 2010년까지의 5년간 각 항만공사 및 유관기관의 자료를 바탕으로 DEA-O모형과 Tobit 분석을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과로는 첫째, 2006년에서 2010년까지의 평균효율성이 가장 높게 나타난 컨테이너터미널은 감만, 신감만, 신선대, 자성대로 나타났다. 둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 부산신항이 활성화 되고 있음을 나타낸다. 셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었다. 넷째, 효율성 결정요인 분석 결과 야드 생산성이 유의한 요인으로 분석 되었다.
항만의 효율성은 항만의 경쟁우위를 결정하는 요인 중 하나이며 개발 항만의 경쟁력에만 국한되는 문제가 아니라, 해상운송비용 절감을 통한 국가수출경쟁력을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 본 연구는 국내 주요 4대 컨테이너 항만을 구성하고 있는 터미널의 효율성과 결정요인을 2006년에서 2010년까지의 5년간 각 항만공사 및 유관기관의 자료를 바탕으로 DEA-O모형과 Tobit 분석을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과로는 첫째, 2006년에서 2010년까지의 평균효율성이 가장 높게 나타난 컨테이너터미널은 감만, 신감만, 신선대, 자성대로 나타났다. 둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 부산신항이 활성화 되고 있음을 나타낸다. 셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었다. 넷째, 효율성 결정요인 분석 결과 야드 생산성이 유의한 요인으로 분석 되었다.
As the environment surrounding ports is rapidly changing and ports competition in Southeast Asia has become more severe to secure cargo volumes, ports strive to enhance their competitiveness by improving the efficiency of operations. The operational efficiency of ports, plays a crucial role to impro...
As the environment surrounding ports is rapidly changing and ports competition in Southeast Asia has become more severe to secure cargo volumes, ports strive to enhance their competitiveness by improving the efficiency of operations. The operational efficiency of ports, plays a crucial role to improve a nation's. This study aims to analyze the efficiency of container port and its determinants during over five year(2006 to 2010) period using DEA-O and Tobit regression respectively. The results show that firstly, Gamman is the most efficient container terminal, followed by New Gamman container terminal and Hutchison Busan container terminal. Secondly, it is notable that the efficiency of Busan Newport is dramatically increasing, and finally, the yard productivity of the container port is only influencing determinant of all.
As the environment surrounding ports is rapidly changing and ports competition in Southeast Asia has become more severe to secure cargo volumes, ports strive to enhance their competitiveness by improving the efficiency of operations. The operational efficiency of ports, plays a crucial role to improve a nation's. This study aims to analyze the efficiency of container port and its determinants during over five year(2006 to 2010) period using DEA-O and Tobit regression respectively. The results show that firstly, Gamman is the most efficient container terminal, followed by New Gamman container terminal and Hutchison Busan container terminal. Secondly, it is notable that the efficiency of Busan Newport is dramatically increasing, and finally, the yard productivity of the container port is only influencing determinant of all.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 기존에 비교되지 않았던 국내 4대 컨테이너 항만의 전체 터미널을 분석 대상으로 선정하고, 분석대상 기간을 우리나라 전체 물동량의 70%이상을 차지하는 부산항의 신항 개장과 터미널 활성화의 상황을 파악하기 위해 2006～2010년까지의 효율성을 비교 분석하여, 신항 개장 후 효율성의 변화를 살펴보았다. 또한 항만별 컨테이너터미널의 효율성 변화를 비교하고, 기존 연구에서 나타난 컨테이너터미널의 효율성 결정요인을 바탕으로 실증 분석을 실시하였다.
본 연구에서는 항만을 구성하는 컨테이너터미널의 효율성 및 결정요인을 분석함으로써 효율성 증대를 위한 선사 기항 증가를 위한 마케팅, 인센티브제 등의 정책 및 전략의 필요성의 근거를 제시하였다.
본 연구의 목적은 국내 4대 컨테이너 항만 터미널의 효율성 및 변화를 분석하고, 특히 세계 5위 컨테이너 항만인 부산항의 부산신항 개장이후 컨테이너터미널의 효율성 추이를 살펴보고, 컨테이너터미널 효율성에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 4대 컨테이너 항만 터미널 효율성 분석기간 및 대상은 우리나라 전체 물동량의 약 70%이상을 차지하는 부산항 중 부산신항의 개장시점인 2006년을 기점으로 12개의 컨테이너터미널과 부산신항 2-2단계 컨테이너터미널(HPNT) 개장 시점인 2010년을 종점으로 16개의 컨테이너터미널이다.
가설 설정
CCR 모형은 규모수익이 일정하다고 가정하고 있다. 즉, 규모가 아무리 작더라도 투입물과 산출물의 양의 일정비율로 축소해 효율적인 DMU의 비율척도와 같으면 효율적일 수 있다고 가정하고 있다. 그러나 일반적으로 사업의 특성에 따라 규모가 커질수록 효율적이 되거나 비율효적이 될 수 있으므로 CCR 모형의 규모수익불변이라는 가정이 성립되지 않는 경우가 많다.
제안 방법
따라서 본 연구에서는 기존에 비교되지 않았던 국내 4대 컨테이너 항만의 전체 터미널을 분석 대상으로 선정하고, 분석대상 기간을 우리나라 전체 물동량의 70%이상을 차지하는 부산항의 신항 개장과 터미널 활성화의 상황을 파악하기 위해 2006～2010년까지의 효율성을 비교 분석하여, 신항 개장 후 효율성의 변화를 살펴보았다. 또한 항만별 컨테이너터미널의 효율성 변화를 비교하고, 기존 연구에서 나타난 컨테이너터미널의 효율성 결정요인을 바탕으로 실증 분석을 실시하였다.
본 연구는 항만을 구성하고 있는 컨테이너터미널의 효율성과 결정요인을 2006년에서 2010년까지의 5년간 각 항만공사 및 유관기관의 자료를 바탕으로 DEA-O모형과 Tobit 모형을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다.
한철환(2003)은 아시아 컨테이너터미널의 효율성 결정요인으로 선석면적 및 야드생산성을 도출하였고, 선석면적은 터미널 내 원활한 장비의 작업을 위한 지표이며, 야드생산성은 컨테이너 야드의 성과를 나타내는 변수라고 하였다. 본 연구에서는 BCC-O 효율성을 종속변수로 선행연구에서 제시된 선석면적 (BU), 야드 생산성(YT), 철도 인입선 유무(IT) 더미변수를 독립변수로 사용하여 식(3) 과 같이 효율성 결정요인을 분석하였다.
투입중심 모형은 안정적인 수요를 바탕으로 현재 산출물을 최대화 하려는 투입최소화(Input Minimization) 측정에 적합하다고 할 수 있는 반면, 산출중심 모형은 현재의 투입요소에 산출극대화(Output Maximization)에 적합하다(방희석, 2010). 산출중심 모형은 투입요소가 고정자산의 성격이 강한 항만, 철강 및 자동차 산업 등의 평가에 유용하게 사용되는 DEA 모형이므로(이형석, 2006), 본 연구에서는 4대 항만 컨테이너터미널의 효율성 분석에 산출중심 모형(CCR-O, BCC-O)을 사용하여 2006～2010년의 효율성 분석을 실시하였다. 효율성 분석 시 각 년도별 DMU 수의 변화원인은 2007년 광양 3단계의 개장, 2009년 신항 HJNC 개장, 2010년은 신항 PNIT, HPNT의 개장이다.
선행연구를 토대로 본 연구에서 DMU는 국내 4대 컨테이너 항만의 터미널을 대상으로 하고, 2006～2010년의 효율성을 분석하기 위해 선행연구에서 사용빈도가 높은 선석수, 안벽길이, 터미널 면적, G/C 수를 투입변수로 컨테이너 처리실적을 산출변수로 사용하였다. Tongzon(1995)은 항만의 효율성을 측정할 때 컨테이너처리실적과 고객만족이 필수 산출변수라 지적하였으며, 특히 컨테이너처리실적은 고객만족을 대표할 수 있는 산출변수라 하였다.
대상 데이터
본 연구의 목적은 국내 4대 컨테이너 항만 터미널의 효율성 및 변화를 분석하고, 특히 세계 5위 컨테이너 항만인 부산항의 부산신항 개장이후 컨테이너터미널의 효율성 추이를 살펴보고, 컨테이너터미널 효율성에 영향을 주는 요인에 대해 분석한다. 4대 컨테이너 항만 터미널 효율성 분석기간 및 대상은 우리나라 전체 물동량의 약 70%이상을 차지하는 부산항 중 부산신항의 개장시점인 2006년을 기점으로 12개의 컨테이너터미널과 부산신항 2-2단계 컨테이너터미널(HPNT) 개장 시점인 2010년을 종점으로 16개의 컨테이너터미널이다. 효율성 분석에 이용된 방법은 DEA(Data Envelopment Analysis)이며, 효율성의 결정요인분석에는 토빗(Tobit) 회귀모형을 이용하였다.
(1991)의 연구가 제시한 효율성의 변별력을 확인하기에 충분하다. 또한 DMU 동질성 여부는 연구결과의 신뢰성에 큰 영향을 미치기 때문에 항만에서 동일한 작업을 수행하는 컨테이너터미널을 대상으로 선정함으로서 신뢰성을 확보하였다.
효율성 분석에 이용된 방법은 DEA(Data Envelopment Analysis)이며, 효율성의 결정요인분석에는 토빗(Tobit) 회귀모형을 이용하였다. 분석에 활용한 자료는 각 항만 공사의 컨테이너터미널 통계 자료 및 해운항만물류정보시스템 (www.spidc.go.kr)의 자료를 이용하였다.
이러한 국가 경제 성장에 큰 영향을 미치는 항만 경쟁력을 결정하는 요인을 정확히 분석하고, 항만의 성과를 지속적으로 평가하고 관리할 필요가 있다. 이에 본 연구는 한국을 대표하는 주요 4대 컨테이너 항만 터미널의 효율성을 2006～2010년의 기간을 대상으로 분석하였다. 국내 4대 항만 중 부산, 인천, 광양은 2010년 기준 전 세계 항만 컨테이너 물동량 처리 순위 100위 안 부산(5위), 광양(58위), 인천(66위)이 속해 있으며 평택은 2010년 446천TEU를 처리하여 세계 150위권의 항만이다1).
효율성 분석 시 각 년도별 DMU 수의 변화원인은 2007년 광양 3단계의 개장, 2009년 신항 HJNC 개장, 2010년은 신항 PNIT, HPNT의 개장이다. 효율성 분석에 사용된 자료는 각 항만의 항만공사의 통계자료 및 해운항만물류시스템의 자료를 활용하였다.
이론/모형
즉, 일반적인 회귀분석에서의 통상 최소자승법(ordinary least squares : OLS)을 사용할 수 없다(유금록, 2008). 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 토빗회귀 모형을 이용하여 분석하였다.
4대 컨테이너 항만 터미널 효율성 분석기간 및 대상은 우리나라 전체 물동량의 약 70%이상을 차지하는 부산항 중 부산신항의 개장시점인 2006년을 기점으로 12개의 컨테이너터미널과 부산신항 2-2단계 컨테이너터미널(HPNT) 개장 시점인 2010년을 종점으로 16개의 컨테이너터미널이다. 효율성 분석에 이용된 방법은 DEA(Data Envelopment Analysis)이며, 효율성의 결정요인분석에는 토빗(Tobit) 회귀모형을 이용하였다. 분석에 활용한 자료는 각 항만 공사의 컨테이너터미널 통계 자료 및 해운항만물류정보시스템 (www.
성능/효과
4개 항만별로 규모의 효율성 변화는 인천항이 가장 낮은 효율을 나타냈으며, 2009년은 경제위기에 따른 중국 물동량의 감소로 가장 낮은 효율을 나타내었다, 부산항과 광양항은 안정적인 효율 변화를 나타내어 운영상에서 축적된 노하우로 효율적인 운영을 하고 있음을 나타냈다.
86)의 순으로 나타났다. CCR-O와 같이 부산신항의 PNC는 2006년 0.1에서 2010년 1로 신항 활성화를 나타내었으며, 부산신항 HJNC도 0.9로 높은 효율을 나타내었다. 2010년 개장한 PNIT와 HPNT도 2006년 신항 개장 초기의 PNC 효율성보다 높은 0.
DMU의 비효율성이 DMU 자체의 비효율적인 운영에 기인하는 것인지 혹은 DMU가 운영되고 있는 불합리한 상황에 기인하는 것인지 파악할 수 있는 규모의 효율성(SE: Scale Efficiency)에서 감만은 평균 효율성이 1로 가장 높게 나타났고, 신선대(0.99), 신감만(0,98), 자성대(0.97)의 순으로 나타났다. 다수의 항만이 높은 규모의 효율성을 나타내어 운영에서 효율적으로 운영되고 있는 것으로 분석되었다.
이는 부산 북항 재개발 등 부산신항의 물동량 이전 가속화로 부산신항의 컨테이너터미널이 활성화되었음을 의미한다. 광양항 4개 컨테이너터미널은 전체 대상년도에서 평균 효율이 0.4로 낮은 효율을 나타내었고, 인천은 평균 0.7의 효율성을 나타내었다.
기술통계량을 분석한 와 같이 4대 컨테이너 항만의 16개 컨테이너터미널의 선석 평균 개수는 약 4개였으며, G/C 대수 평균은 약 10대로 나타났다.
셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었고, 2008년 세계 경제 위기 여파로 2009년 부산항, 인천항의 평균 효율성이 감소하게 되는데, 이러한 원인으로는 높은 물동량 비중을 지닌 중국과의 교역 물동량 감소이다. 넷째, 효율성 결정요인 분석 결과 야드 생산성이 유의한 요인으로 분석되었고, 이는 항만 간 경쟁 심화로 물동량 확보가 필요하며, 선사 기항의 증대를 위한 항만의 노력이 요구된다.
97)의 순으로 나타났다. 다수의 항만이 높은 규모의 효율성을 나타내어 운영에서 효율적으로 운영되고 있는 것으로 분석되었다. 특히 CCR-O, BCC-O 분석에 낮은 효율을 보인 광양 2-2단계와 PCTC는 평균 규모의 효율에서 각각 0.
첫째, 2006년에서 2010년까지의 평균효율성이 가장 높게 나타난 컨테이너터미널은 감만, 신감만, 신선대, 자성대이며, 광양항 2-1단계는 각 년도에서 가장 낮은 효율성을 나타내었다. 둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 신항이 활성화 되고 있음을 나타내며, 신항 개장과 함께 축적된 노하우의 활용으로 차후 신항 개장 시 컨테이너터미널은 높은 효율을 가질 것으로 예상할 수 있다. 셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었고, 2008년 세계 경제 위기 여파로 2009년 부산항, 인천항의 평균 효율성이 감소하게 되는데, 이러한 원인으로는 높은 물동량 비중을 지닌 중국과의 교역 물동량 감소이다.
Roll과 Hayuth(1993)는 DEA를 이용하여 인력, 자본, 시설 3개의 투입요소와 화물처리량, 서비스 수준, 사용자 만족, 선박입항횟수 4개의 산출요소를 사용하여 CCR 모형을 토대로 효율성을 분석하였다. 또한 항만의 효율성을 분석하는데 있어서 DEA방법을 이용하여 분석하는 것이 가장 적절함을 보여주었다. Dawn & leschine(1990)은 컨테이너터미널의 생산성은 노동, 장비 및 토지의 효율적인 이용에 달려 있으며, 효율성은 이 세 가지 요소의 효율적 이용으로 측정할 수 있다고 하였다.
보수에 대한 규모 가변 상황(VRS:Variable Returns to Scale) 가정 하에서 컨테이너 터미널의 평균 효율성은 감만과 신감만이 1로 가장 높은 효율성을 나타내었다. 다음으로 신선대(0.
둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 신항이 활성화 되고 있음을 나타내며, 신항 개장과 함께 축적된 노하우의 활용으로 차후 신항 개장 시 컨테이너터미널은 높은 효율을 가질 것으로 예상할 수 있다. 셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었고, 2008년 세계 경제 위기 여파로 2009년 부산항, 인천항의 평균 효율성이 감소하게 되는데, 이러한 원인으로는 높은 물동량 비중을 지닌 중국과의 교역 물동량 감소이다. 넷째, 효율성 결정요인 분석 결과 야드 생산성이 유의한 요인으로 분석되었고, 이는 항만 간 경쟁 심화로 물동량 확보가 필요하며, 선사 기항의 증대를 위한 항만의 노력이 요구된다.
<표 4>와 같이 효율성 결정요인 분석 결과 2006～2010년에서 모두 야드생산성이 유의한 변수로 도출되었고, 선석면적 및 철도인입선 유무는 효율성에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 이는 효율성 분석결과에서와 같이 물동량을 처리하는 선석면적의 크기보다는 선박대형화로 인한 야드 공간 효율이 전체 컨테이너터미널의 효율성에 영향을 주는 요소임을 알 수 있으며, 항만 간 경쟁의 심화와 세계 해운환경 변화, 세계 경기 침체 등의 상황에서 물동량 확보가 중요하다는 점을 나타낸다.
첫째, 2006년에서 2010년까지의 평균효율성이 가장 높게 나타난 컨테이너터미널은 감만, 신감만, 신선대, 자성대이며, 광양항 2-1단계는 각 년도에서 가장 낮은 효율성을 나타내었다. 둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 신항이 활성화 되고 있음을 나타내며, 신항 개장과 함께 축적된 노하우의 활용으로 차후 신항 개장 시 컨테이너터미널은 높은 효율을 가질 것으로 예상할 수 있다.
컨테이너터미널의 항만별 효율성 변화는 인천항이 각 년도에서 1을 나타내었고, 부산항은 효율성이 낮은 추세로 상승하고 있음을 나타내었다. 평택항의 2007년 효율성 감소의 원인은 PCTC의 터미널 확장으로 인해 투입요소의 증가에 따른 것으로 나타났다.
기술통계량을 분석한 <표 2>와 같이 4대 컨테이너 항만의 16개 컨테이너터미널의 선석 평균 개수는 약 4개였으며, G/C 대수 평균은 약 10대로 나타났다. 터미널 면적에서 가장 작은 터미널과 큰 터미널은 약 1:18배로 나타났으며, 평균 컨테이너터미널의 물동량은 1,000천TEU로 나타났다.
항만별로 효율성을 비교하였을 때 전체적인 효율성은 부산항과 인천항이 높게 나타났으며, 특히, 2008년 세계 경기위기 여파에서 인천항과 부산항의 평균 효율성은 감소하였지만 광양항, 평택항의 경우 효율성의 상승을 나타내었다. 이러한 원인으로는 부산항과 인천항에서 높은 물동량 비중을 지닌 중국과의 교역 감소에서 기인한다.
후속연구
향후 연구에서는 선행연구와 차별성을 지닌 투입변수와 산출변수의 이용과 효율성 결정요인 분석 시 가격 측면, 서비스 측면을 고려한 결정요인 변수의 투입이 필요하며, 생산성의 변화의 흐름을 파악할 수 있는 Malmquist 방법론 등의 도입, 그리고 해외 컨테이너 항만 터미널과의 비교연구가 필요하다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
CCR 모형이 규모의 효율성과 순수 기술적 효율성을 구분하지 못하는 이유는?
CCR 모형은 규모에 대한 수익불변(CRS : Constant Returns to Scale)이라는 가정하에 모형이 도출되기 때문에 규모의 효율성과 순수 기술적 효율성을 구분하지 못한다는 단점을 가지고 있다. Banker, Charnes, and Cooper(1984)는 이러한 CCR 모형에서 가정하고 있는 규모수익불변을 완화하여 규모수익가변(VRS : Variable Returns to Scale)이란 가정을 적용하고 볼록성 필요조건을 추가하였다.
국내 주요 4대 컨테이너 항만을 구성하고 있는 터미널의 효율성과 결정요인을 분석한 결과는?
본 연구는 국내 주요 4대 컨테이너 항만을 구성하고 있는 터미널의 효율성과 결정요인을 2006년에서 2010년까지의 5년간 각 항만공사 및 유관기관의 자료를 바탕으로 DEA-O모형과 Tobit 분석을 이용하여 분석하였다. 연구의 결과로는 첫째, 2006년에서 2010년까지의 평균효율성이 가장 높게 나타난 컨테이너터미널은 감만, 신감만, 신선대, 자성대로 나타났다. 둘째, 부산신항의 개장 시점인 2006년에서 HPNT가 개장된 2010년까지 부산신항의 컨테이너터미널 효율성은 점차 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 북항에서 신항으로 물동량 이전이 가속화 되어 부산신항이 활성화 되고 있음을 나타낸다. 셋째, 컨테이너터미널의 항만별 비교에서는 부산항과 인천항이 높은 효율을 나타내었다. 넷째, 효율성 결정요인 분석 결과 야드 생산성이 유의한 요인으로 분석 되었다.
세계 해운환경 변화와 세계 경제위기로 2009년 전 세계 컨테이너 물동량은 어떻게 변화하였는가?
세계 해운환경 변화와 세계 경제위기로 2009년 전 세계 컨테이너 물동량은 458,640천 TEU로 전년대비 10% 감소하였다. 그러나 글로벌화의 급속한 진전과 국가간 교역의 증대로 전 세계 컨테이너 처리물동량은 2006년 435,534천TEU, 2010년 516,925천TEU로 연평균 4.
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