컨텍스트의존 모형 및 측정특유 모형을 이용한 아시아항만들의 클러스터링 측정 및 추세분석에 관한 실증적 연구 An Empirical Study on the Clustering Measurement and Trend Analysis among the Asian Ports Using the Context-dependent and Measure-specific Models원문보기
본 논문에서는 아시아 항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 첫째, 기존연구에서는 다루지 못한 새로운 방법인 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 대해서 이론적으로 설명하였으며, 둘째, 컨텍스트의존모형에 의한 항만들의 매력도와 진전도 측정방법 및 실제적용, 셋째, 아시아 38개 항만들의 10년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 효율성의 단계별로 효율적인 항만들을 대상으로 클러스터링하는 방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 또한 매력도, 진전도, 벤치마킹쉐어의 측정방법도 보여 주었다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2009년도 자료를 이용한 매력도측정결과는 Degree 1부터 Degree 7까지의 각 Degree별 랭킹을 살펴보면, 광저우항, 두바이항, 홍콩항, 닝보항, 상하이항의 순서였다. 둘째, 2009년도 단계1에 속한 항만들의 등급별 진전도를 측정한 결과를 보면, 베이루트항, 포트술탄항, 아덴항과 같이 낮은 등급의 점수에 해당하는 항만들은 그 전 등급의 항만을 벤치마킹해야만 한다. 셋째, 효율적인 항만들의 벤치마킹 쉐어에 대한 측정결과를 보면, 두바이항(선석길이), 홍콩항(수심, 총면적, 크레인수)이 다른 비효율적인 항만들의 효율성에 미친 영향이 큰 것으로 나타났다. 넷째, 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 의한 클러스터링 결과는 동일하게 나타났다. 그 가장 큰 이유는 투입-산출 자료의 특성 때문이라고 판단된다. 다섯째, 10년동안의 클러스터링 추세를 분석결과는 다음과 같다. (1) 가장 효율적인 단계(1단계, 2단계)의 클러스터링은 홍콩항, 상하이항, 싱가포르항. 닝보항, 광저우항, 카오슝항으로 나타났다. (2) 효율적인 단계(2단계, 3단계)의 클러스터링은 두바이항, 크호르 파칸항, 첸나이항, 부산항, 콜롬보항, 키롱항, 탄중펠프스항으로 나타났다. (3) 중정도의 효율적인 단계(4단계, 5단계, 6단계)의 클러스터링은 사히드 라자이항, 탄중프리옥항, 하이파항, 탄중퍼락항, 토쿄항, 요코하마항, 코베항, 나고야항, 오사카항, 인천항, 카라치항, 마닐라항, 방콕항, 담만항으로 나타났다. (4) 하위의 효율적인 단계(7단계, 8단계)의 클러스터링은 포트술탄카부스항, 제다항, 아덴항으로 나타났다. (5) 효율적인 단계로 진전되어 클러스터링된 항은 닝보항, 첸나이항, 탄중펠프스항으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 항만정책입안자들은 컨텍스트의존모형과 측정특유모형을 항만의 클러스터링에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다.
본 논문에서는 아시아 항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 첫째, 기존연구에서는 다루지 못한 새로운 방법인 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 대해서 이론적으로 설명하였으며, 둘째, 컨텍스트의존모형에 의한 항만들의 매력도와 진전도 측정방법 및 실제적용, 셋째, 아시아 38개 항만들의 10년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 효율성의 단계별로 효율적인 항만들을 대상으로 클러스터링하는 방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 또한 매력도, 진전도, 벤치마킹쉐어의 측정방법도 보여 주었다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 2009년도 자료를 이용한 매력도측정결과는 Degree 1부터 Degree 7까지의 각 Degree별 랭킹을 살펴보면, 광저우항, 두바이항, 홍콩항, 닝보항, 상하이항의 순서였다. 둘째, 2009년도 단계1에 속한 항만들의 등급별 진전도를 측정한 결과를 보면, 베이루트항, 포트술탄항, 아덴항과 같이 낮은 등급의 점수에 해당하는 항만들은 그 전 등급의 항만을 벤치마킹해야만 한다. 셋째, 효율적인 항만들의 벤치마킹 쉐어에 대한 측정결과를 보면, 두바이항(선석길이), 홍콩항(수심, 총면적, 크레인수)이 다른 비효율적인 항만들의 효율성에 미친 영향이 큰 것으로 나타났다. 넷째, 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 의한 클러스터링 결과는 동일하게 나타났다. 그 가장 큰 이유는 투입-산출 자료의 특성 때문이라고 판단된다. 다섯째, 10년동안의 클러스터링 추세를 분석결과는 다음과 같다. (1) 가장 효율적인 단계(1단계, 2단계)의 클러스터링은 홍콩항, 상하이항, 싱가포르항. 닝보항, 광저우항, 카오슝항으로 나타났다. (2) 효율적인 단계(2단계, 3단계)의 클러스터링은 두바이항, 크호르 파칸항, 첸나이항, 부산항, 콜롬보항, 키롱항, 탄중펠프스항으로 나타났다. (3) 중정도의 효율적인 단계(4단계, 5단계, 6단계)의 클러스터링은 사히드 라자이항, 탄중프리옥항, 하이파항, 탄중퍼락항, 토쿄항, 요코하마항, 코베항, 나고야항, 오사카항, 인천항, 카라치항, 마닐라항, 방콕항, 담만항으로 나타났다. (4) 하위의 효율적인 단계(7단계, 8단계)의 클러스터링은 포트술탄카부스항, 제다항, 아덴항으로 나타났다. (5) 효율적인 단계로 진전되어 클러스터링된 항은 닝보항, 첸나이항, 탄중펠프스항으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 항만정책입안자들은 컨텍스트의존모형과 측정특유모형을 항만의 클러스터링에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다.
The purpose of this paper is to show the clustering trend by using the context-dependent and measure-specific models for 38 Asian ports during 10 years(2001-2009) with 4 inputs and 1 output. The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using context-dependent...
The purpose of this paper is to show the clustering trend by using the context-dependent and measure-specific models for 38 Asian ports during 10 years(2001-2009) with 4 inputs and 1 output. The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using context-dependent and measure-specific models are same. Second, the most efficient clustering was shown among the Hong Kong, Singapore, Ningbo, Guangzhou, and Kaosiung ports. Third, Port Sultan Qaboos, Jeddah, and Aden ports showed the lowest level clustering. Fourth, ranking order of attractiveness is Guangzhou, Dubai, HongKong, Ningbo, and Shanghai, and the results of progressive scores confirmed that low level ports can increase their efficiency by benchmarking the upper level ports. Fifth, benchmark share showed that Dubai(birth length), and HongKong(port depth, total area, and no. of cranes) have affected the efficiency of the inefficient ports.
The purpose of this paper is to show the clustering trend by using the context-dependent and measure-specific models for 38 Asian ports during 10 years(2001-2009) with 4 inputs and 1 output. The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using context-dependent and measure-specific models are same. Second, the most efficient clustering was shown among the Hong Kong, Singapore, Ningbo, Guangzhou, and Kaosiung ports. Third, Port Sultan Qaboos, Jeddah, and Aden ports showed the lowest level clustering. Fourth, ranking order of attractiveness is Guangzhou, Dubai, HongKong, Ningbo, and Shanghai, and the results of progressive scores confirmed that low level ports can increase their efficiency by benchmarking the upper level ports. Fifth, benchmark share showed that Dubai(birth length), and HongKong(port depth, total area, and no. of cranes) have affected the efficiency of the inefficient ports.
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문제 정의
본 논문의 연구범위는, 국내와 외국에서 선행된 클러스터링과 관련된 선행연구들을 학자와 년도, 분석방법 측면에서 간단하게 제시하고 그들 연구가 갖고 있는 한계점을 제시하고자 한다. 또한 2000년부터 2009년까지 1개의 산출물(컨테이너화물처리량)과 4개의 투입물(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수)을 아시아 지역의 38개항만을 대상으로 하여 실증분석을 시행하고 해석한다.
본 분석에서는 지면상의 이유 때문에 전체의 기간을 전부 보여주지 않고, 대표적인 최근의 자료를 이용하여 측정하는 방법을 보여주고자 한다. <표 8>에는 2009년도 매력도를 측정한 결과를 제시하였다.
<표 11>에는 측정특유모형에 의한 각 투입변수별, 그리고 산출변수에 대한 효율성 측정결과를 제시하였다. 투입변수들은 투입지향모형으로 산출변수는 산출지향모형으로 측정하였다.
가설 설정
69-71의 내용을 번역(수정 및 축약함)하여 전재함]. k개의 산출물과 m개의 투입물을 갖고 있는 n개의 DMUs가 있다고 가정하자. 효율적인 DMUs 조합을 E라고 하고, 모든 DMUs조합을 N 이라고 하자.
가) 가장 효율적인 단계(1단계, 2단계)의 클러스터링은 홍콩항, 상하이항, 싱가포르항. 닝보항, 광저우항, 카오슝항으로 나타났다.
우선 CCR모형을 이용하여 의사결정단위들의 효율성을 분석하기 위해서는 규모수익불변을 가정조건으로 한다. 이러한 CCR 모형과 비교하여 BCC 모형은 규모의 수익 변동을 가정하여 의사결정단위의 효율성을 순수한 기술적 효율성과 규모의 효율성으로 세분할 수 있도록 한다.
투입과 산출지향 DEA 모형들은 투입물과 산출물의 비율적인 개선을 가정하며, 모형의 지향성에 따라서 모든 투입물과 산출물에 대해서 목표가 되는 개선시켜야만 하는 수치를 얻게 된다. 그러나, 여러 사례에서 보면, 어떤 DMU는 투입물과 산출물을 동시에 개선시키는 것이 불가능 할 수도 있는데, 그러한 상황에서 측정특유모형이 이용될 수 있다.
제안 방법
본 논문의 연구범위는, 국내와 외국에서 선행된 클러스터링과 관련된 선행연구들을 학자와 년도, 분석방법 측면에서 간단하게 제시하고 그들 연구가 갖고 있는 한계점을 제시하고자 한다. 또한 2000년부터 2009년까지 1개의 산출물(컨테이너화물처리량)과 4개의 투입물(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수)을 아시아 지역의 38개항만을 대상으로 하여 실증분석을 시행하고 해석한다. 또한 실증분석은 컨텍스트의존모형[박노경(2003,pp.
본 논문에서 제시한 컨텍스트의존모형과 측정특유모형을 이용한 아시아항만들의 클러스터링에 대한 10년 동안의 추세를 분석한 결과는 에 제시하였으며, 그 특징 및 추세를 분석하면 다음과 같다.
본 논문에서는 아시아 항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 첫째, 기존연구에서는 다루지 못한 새로운 방법인 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 대해서 이론적으로 설명하였으며, 둘째, 컨텍스트의존모형에 의한 항만들의 매력도와 진전도 측정방법 및 실제 적용, 셋째, 아시아 38개 항만들의 10년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 효율성의 단계별로 효율적인 항만들을 대상으로 클러스터링하는 방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다.
<표 8>에는 2009년도 매력도를 측정한 결과를 제시하였다. 본 분석에서는 단계 1의 DMUs에 대한 매력도 점수들과 개별등급에 대한 단계 8의 DMU에 대한 진전도 점수를 얻었다. 등급 1의 매력도는 평가컨텍스트가 단계2인 DMUs들인 경우의 단계 1 DMUs들의 점수를 의미한다.
또한 10년간의 자료를 수집하고 정리하는 과정에서 약간의 오류가 발생할 수도 있었음을 밝혀둔다. 실증분석방법은 2009년도의 자료를 중심으로 컨텍스트의존모형을 이용한 매력도, 진전도 점수 측정방법, 측정특유방법을 이용한 투입 및 산출요소의 영향력 측정을 함으로써 새로운 측정방법을 실증적으로 보여 주며, 10년간의 클러스터링 추세분석은 컨텍스트의존모형에 의해서 효율적인 항만을 중심으로 클러스터링을 제시하며, 또한 측정특유모형을 이용하여, 투입요소들이 각각 제거되는 경우의 클러스터링을 제시하고자 한다.
<표 7>에는 Ulucan and Atici(2010, p.76, Table 4)이 제시한 바와 같이, 규모수확불변하의 컨텍스트의존모형에 의한 항만들의 단계별 클러스터링을 측정한 결과를 제시하였다. 즉, 단계별, 년도별로 효율적인 항만들끼리 클러스터링을 제시하였다.
에는 규모수확불변하의 산출지향모형에 의한 2009년도 단계1에 속한 항만들[에서 2009년도의 8단계에 속한 항만들] 등급별 진전도를 측정한 결과를 제시하였다.
위와 같은 지적에도 불구하고 본 논문에서 국내와 국외에서 수집할 수 있는 공식적인 통계자료가 Containerization International Yearbook 밖에는 없어서 와 같은 투입-산출요소에 대한 만족도 결과에 의거하여 1개의 산출물(컨테이너화물처리량)과 4개의 투입물(선석수, 수심, 총면적, 크레인수)을 이용한 과 같은 모형으로 결정하였다.
의 결과에 의해서 과 같은 아시아 항만들의 클러스터링을 측정 할 수 있는 새로운 모형을 개발하였다.
76, Table 4)이 제시한 바와 같이, 규모수확불변하의 컨텍스트의존모형에 의한 항만들의 단계별 클러스터링을 측정한 결과를 제시하였다. 즉, 단계별, 년도별로 효율적인 항만들끼리 클러스터링을 제시하였다.
<표 11>에는 측정특유모형에 의한 각 투입변수별, 그리고 산출변수에 대한 효율성 측정결과를 제시하였다. 투입변수들은 투입지향모형으로 산출변수는 산출지향모형으로 측정하였다. 측정특유모형에 의거하여 측정한 효율성의 영향력을 보면, 컨테이너화물처리량, 선석길이, 크레인수, 총면적, 수심의 순서로 효율성에 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났다.
관심있는 투입물의 조합을 취하는 측정특유 규모수확불변모형은 하기의 <식 4>와 같다. 하기 모형에서 효율적인 DMUs를 얻기 위해서, 개별수준별로 별도로 최적 해를 구한다.
대상 데이터
분석모형, 대상기간, 투입-산출요소, 대상항만 수는 <표 3>과 같다. 대상은 아시아 38개항만(2001년-2009년)을 대상(총 342개항만)으로 하였다. 각 변수의 단위는 다음과 같다.
<표 3>의 설문지는 2011년 8월 1일부터 2011년 8월 30일 사이에 지방해양항만청 담당자, 항만관련 전문가 및 교수에게서 e-mail을 통해서 수집되었다. 대상은 항만분야 전공교수 33명, 항만분야전문가 2명, 각 지방해양수산청 3명으로 총40명에게 설문지를 발송하였으나 17명에게서 회답을 받았다. 회수율은 42.
또한 2000년부터 2009년까지 1개의 산출물(컨테이너화물처리량)과 4개의 투입물(선석길이, 수심, 총면적, 크레인수)을 아시아 지역의 38개항만을 대상으로 하여 실증분석을 시행하고 해석한다. 또한 실증분석은 컨텍스트의존모형[박노경(2003,pp.90-95)] 및 측정특유모형과 관련된 효율성, 매력도, 진전도, 벤치마킹점유율과 관련된 내용은 2009년 자료를 이용하여 측정하는 방법을 보여주며, 10년간의 클러스터링은 두 모형에 대해서 효율적인 항만들을 대상으로 단계별로 제시하는 것으로 한정한다.
<표 3>의 설문지는 2011년 8월 1일부터 2011년 8월 30일 사이에 지방해양항만청 담당자, 항만관련 전문가 및 교수에게서 e-mail을 통해서 수집되었다. 대상은 항만분야 전공교수 33명, 항만분야전문가 2명, 각 지방해양수산청 3명으로 총40명에게 설문지를 발송하였으나 17명에게서 회답을 받았다.
각 변수의 단위는 다음과 같다. 투입요소는 선석길이(m), 수심(m), 총면적(평방미터), 크레인수(개)로 하였으며, 산출요소는 컨테이너화물처리량(TEU)이다. 또한 자료의 통일성을 기하기 위해서 광저우항, 닝보항에 대한 2001년, 2002년 시설자료는 2003년도의 비율을 감안하여 수치를 부여하였다.
성능/효과
2) 첫째, 가장 효율적인 단계(1단계, 2단계)의 클러스터링은 홍콩항, 상하이항, 싱가포르항. 닝보항, 광저우항, 카오슝항으로 나타났다.
나) 효율적인 단계(2단계, 3단계)의 클러스터링은 두바이항, 크호르 파칸항, 첸나이항, 부산항, 콜롬보항, 키롱항, 탄중펠프스항으로 나타났다.
넷째, 하위의 효율적인 단계(7단계, 8단계)의 클러스터링은 포트술탄카부스항, 제다항, 아덴항으로 나타났다.
넷째, 효율적인 항만들(두바이, 홍콩, 상하이, 광저우, 닝보항)의 벤치마킹 쉐어에 대한 측정결과를 요약해 보면, 선석길이 면에서는 두바이항, 수심면에서는 홍콩항, 총면적면에서는 홍콩항, 크레인 수 면에서도 홍콩항이 다른 비효율적인 항만들의 효율성에 미친 영향이 큰것으로 나타났다. 또한 효율적인 항만들 사이에서 투입요소에 대한 반영비율이 높은 순서에서 낮은 순서의 항만을 제시하면, 홍콩항, 상하이항-닝보항, 두바이항, 광저우항의 순서였다.
다섯째, 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에 의한 클러스터링 결과는 동일하게 나타났다. 그 가장 큰 이유는 투입-산출자료의 특성때문이라고 판단된다.
다섯째, 효율적인 단계로 진전되어 클러스터링 된 항은 닝보항, 첸나이항, 탄중펠프스항으로 나타났다.
둘째, 2009년도 단계1에 속한 항만들의 등급별 진전도를 측정한 결과를 보면, 베이루트항, 포트술탄항, 아덴항과 같이 낮은 등급의 점수에 해당하는 항만들을 개선시키기 위해서는 바로 앞에 있는 등급에 필요한 점수가 더 달성하기 쉬우며, 높은 등급의 점수는 그 만큼 달성하기가 어려운 점수들임을 보여 주었다.
둘째, 항만정책입안자들은 컨텍스트의존모형과 측정특유모형을 항만의 클러스터링에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다.
둘째, 효율적인 단계(2단계, 3단계)의 클러스터링은 두바이항, 크호르 파칸항, 첸나이항, 부산항, 콜롬보항, 키롱항, 탄중펠프스항으로 나타났다.
<표 12>에는 <표 11>에서 효율적인 항만들로 나타난 두바이, 홍콩, 상하이, 광저우, 닝보항들의 투입요소에 대한 영향력을 측정한 결과를 제시하였다. 선석길이 면에서는 두바이항, 수심에서는 홍콩항, 총면적에서는 홍콩항, 크레인 수에서도 홍콩한이 다른 비효율적인 항만들의 효율성에 미친 영향이 큰 것으로 나타났다. 또한 효율적인 항만들 사이에서 투입요소에 대한 반영비율이 높은 순서에서 낮은 순서의 항만을 제시하면, 홍콩항, 상하이항-닝보항, 두바이항, 광저우항의 순서였다.
셋째, 국내항만들은 컨텍스트의존모형과 측정특유모형에서 제시하고 있는 클러스터링방법을 항만경영전략에 도입하여야만 한다.
셋째, 측정특유모형에 의거하여 측정한 효율성의 영향력을 보면, 컨테이너화물처리량, 선석길이, 크레인수, 총면적, 수심의 순서로 효율성에 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났다.
여섯째, 지역별로는 중국, 싱가포르항들이 효율적이며, 중동지역 항만과 일본지역항만들이 중하위의 효율적인 단계를 보이고 있는 것으로 나타났다.
첫째, 2009년도 자료를 이용한 매력도측정결과는 Degree 1부터 Degree 7까지의 각 Degree별 랭킹을 살펴보면, 두바이항은 2,2,2,3,2,2,1, 홍콩항은 3,1,3,3,4,3, 상하이항은 4,3,5,5,5,5,5, 광저우항은 1,4,1,1,1,1,2, 닝보항은 5,5,4,4,4,3,4의 순위를 기록하였다.
첫째, 가장 효율적인 단계(1단계, 2단계)의 클러스터링은 홍콩항, 상하이항, 싱가포르항. 닝보항, 광저우항, 카오슝항으로 나타났다.
첫째, 각각의 항만들은 해당 항만들이 어떤 항만들과 투입 및 산출요소의 구조가 비슷한 지를 파악하여 벤치마킹함으로써, 효율성을 개선시켜 나가야만 한다.
투입변수들은 투입지향모형으로 산출변수는 산출지향모형으로 측정하였다. 측정특유모형에 의거하여 측정한 효율성의 영향력을 보면, 컨테이너화물처리량, 선석길이, 크레인수, 총면적, 수심의 순서로 효율성에 영향력을 미치고 있는 것으로 나타났다.
후속연구
본 논문은 첫째, 실증분석 결과를 단순하고 표면적으로 서술하였으며, 의미 있는 해석이 충분히 다루어지지 못했으며, 둘째, 효율성이 이동해 가는 과정을 해석할 수 있는 방법도 제시하지 못했다. 차후연구의 과제로 삼고자 한다.
본 논문은 첫째, 실증분석 결과를 단순하고 표면적으로 서술하였으며, 의미 있는 해석이 충분히 다루어지지 못했으며, 둘째, 효율성이 이동해 가는 과정을 해석할 수 있는 방법도 제시하지 못했다. 차후연구의 과제로 삼고자 한다.
첫째, 앞에 제시한 항만클러스터링과 관련된 연구들은 박노경(2003), 박노경(2009), 박노경(2010)을 제외하고 DEA기법을 사용하지 못했으며, 항만의 선호도를 컨텍스트 의존모형으로 접근하여 측정한 박노경(2003)의 연구도 세계 20개 컨테이너 항만들의 단년도 자료를 이용하여 효율성에 의거하여 선호도를 측정하고 비교함으로써 첫째, 항만클러스터링을 더욱더 정확하게 측정하지 못하였으며, 둘째, 항만클러스터링을 측정하기 위해서 선호도의 개념을 뛰어 넘지 못하였으며, 셋째, 측정특유의 모형을 전혀 도입하지도 못함으로써, 항만클러스터링을 정확하게 측정하기 위한 모형, 실증적 검증을 위한 대상기간, 투입-산출요소의 정확성 측면에서 한계를 보이고 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
측정특유모형을 측정한 후 단점에는 무엇이 있는가?
따라서, 항만클러스터링을 정확하게 측정하기 위해서 최근에 Ulucan and Atici(2010)가 제시한 컨텍스트의존형 모형(context-dependent model)[ Seiford and Zhu(2003)가 처음으로 제시하였으며, 그 후에 Sharma and Yu(2009)와 Ulucan and Atici(2010)가 실증분석에 이용한 모형으로서, 항만의 효율성을 투입요소와 산출 요소에 의거하여 측정을 하고, 그러한 투입요소와 산출요소의 특성에 따라서 항만들 간에 선호도를 여러 단계별로 측정하는 새로운 클러스터링 측정모형임]과 측정특유모형 (measure-specific model)[Ulucan and Atici(2010)가 클러스터링의 실증분석에 이용한 모형으로서, 투입요소와 산출요소들에 대해서 각각 효율성을 측정하는 모형임. 개별적으로 측정을 한 후에는 비효율성을 제거하기 위한 타겟을 개별요소별로 제시하지만, 불가능한 목표가 제시되는 단점이 있기 때문에, 측정특유의 모형에서는 도출된 효율성 수치에 의거하여 투입-산출요소별로 벤치마킹 비율을 계산[Ulucan and Atici(2010), pp.79-80]하여 반영하는 것이 필요하다고 주장함]에 대해서는 거의 연구가 시도되지 못 했으므로 그러한 연구를 도입하는 것이 매우 필요하다.
국내에서의 항만클러스터링과 관련된 기존연구들은 무엇이 있나요?
위와 같이 항만클러스터링은 국가 간 항만들의 경쟁을 뛰어 넘어 서로 협력함으로써 상대 국가경제와 지역경제의 발전에 여러 가지 형태로 영향을 미친다고 하는 것은 잘 알려진 사실이다. 지금까지 국내에서의 항만클러스터링과 관련된 기존연구들을 살펴보면, 첫째, 산업과 항만클러스터링과의 연계성 분석, 둘째, 국적외항선사 및 선사대리점, 하역회사, 복합운송협회 회원사, 항만창고업 등의 항만관련당사자들을 대상으로 한 설문조사를 통한 클러스터링 분석, 셋째, 부산, 인천, 광양항 지역의 항만연관업체에 대한 설문조사를 통한 클러스터 구축 및 전략제시, 넷째, 항만클러스터 구축의 결정요인, 핵심요소, 메커니즘, 부산-인천항을 중심으로서 구축효과, 다섯째, 항만클러스터 구성요인, 클러스터 구성원간 네트워킹 강화방안 등에 대한 연구가 주류를 이루고 있었다. 그러나 보다 정밀한 모형에 대한 수요가 점점 더 커지고 있는 것이 현실적인 상황이다.
벤치마크 쉐어란 무엇인가?
벤치마크 쉐어(benchmark shares)는 비효율적인 항만들의 비효율성을 측정할 때, 개별 효율적인 항만의 중요성을 표시한다. 개별 효율적인 항만에 대한 벤치마크 쉐어는 다음과 같이 <식 6>을 통해서 측정할 수 있다.
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