해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.
해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.
Competitiveness of container ports has been traditionally evaluated by capability of individual ports to provide services to customers or their service quality. However, since container ports are connected by container shipping networks to varying degrees, the status of the ports in liner shipping s...
Competitiveness of container ports has been traditionally evaluated by capability of individual ports to provide services to customers or their service quality. However, since container ports are connected by container shipping networks to varying degrees, the status of the ports in liner shipping service networks also determines competitiveness of the ports. Sometimes same ports may play different roles in different forms of shipping networks. Shipping network connections that formulate in container ports therefore have more significant impact on their performance than service capabilities they have. This study aims to explore how the shipping and port network has been structured and changed in the past and to examine the network characteristics of ports using Social Network Analysis(SNA). In this SNA study, nodes in the network are the ports-of-call of the liner shipping services and links in the network are connections realized by vessel movements, such that the liner shipping networks determine the port networks. This study, therefore, investigates the liner shipping networks and through its results demonstrates the network characteristics of the ports that are represented by the four centrality indices. This provides port authorities and terminal operating companies with managerial implications to enhance competitiveness from customers' perspectives.
Competitiveness of container ports has been traditionally evaluated by capability of individual ports to provide services to customers or their service quality. However, since container ports are connected by container shipping networks to varying degrees, the status of the ports in liner shipping service networks also determines competitiveness of the ports. Sometimes same ports may play different roles in different forms of shipping networks. Shipping network connections that formulate in container ports therefore have more significant impact on their performance than service capabilities they have. This study aims to explore how the shipping and port network has been structured and changed in the past and to examine the network characteristics of ports using Social Network Analysis(SNA). In this SNA study, nodes in the network are the ports-of-call of the liner shipping services and links in the network are connections realized by vessel movements, such that the liner shipping networks determine the port networks. This study, therefore, investigates the liner shipping networks and through its results demonstrates the network characteristics of the ports that are represented by the four centrality indices. This provides port authorities and terminal operating companies with managerial implications to enhance competitiveness from customers' perspectives.
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문제 정의
(2008)의 연구에서는 Node가 항만이고 Link가 컨테이너 운송인 전 세계 해상운송네트워크에 대한 실증분석을 수행하였다. 네트워크 위상(망 접속 형태)의 다른 형태(spaces L and P)를 제시하여 해운 네트워크의 통계적인 특징(연결수 분포, 가중치 분포, 힘 분포, 평균 최단경로, 선 길이 분포 및 중심성 측정)에 대해 연구하였다. 이 연구에서는 세계해운네트워크는 멱함수 법칙을 따르는 좁은 세상 네트워크임을 확인하였으며, 중심성 지표들-연결정도, 근접, 매개 중심성-간 강한 상관관계가 있음을 밝혔고, 항만 네트워크는 다른 운송 네트워크와 같이 계층형 구조와 부익부 빈익빈(부의 불평등 현상) 현상이 있음을 주장하였다.
따라서 본 연구의 목적은 네트워크 이론 관점에서 정기선 운항에 따른 항만 네트워크의 구조적인 특성과 세계 주요항만의 4가지 중심성을 파악하여 항만 네트워크를 살펴보고 과거 주 평가기준이 되어왔던 물동량의 관점이 아닌 네트워크 관점에서 항만을 평가해 보고자 한다.
(2010a)은 선박 기항 데이터를 이용하여 1996년과 2006년 동북아시아 정기선네트워크를 분석하였다. 본 연구를 통해 주요 허브항만의 이동여부에 관한 분석과 각 지역의 인근 지역에 대한 분석을 수행하였다. 연구기간 내 중국항만의 급격한 물동량 증가에도 불구하고 한국과 홍콩항만의 허브항만 양극화 현상이 유지되고 있었으며, 해운네트워크 디자인의 진화와 지역항만의 정책사이의 관계를 나타내었다.
박용안(2012)은 항만과 해운네트워크 그리고 배후지와 내륙 네트워크에 대한 검토를 실시하였다. 본 연구에서 광양항의 컨테이너 처리 기능에 한정하여 해운네트워크 발달을 분석하고 내륙네트워크와 화주분포를 살펴봄으로써 광양항의 기능발달과 배후지 형성(형성기, 성장기, 현재)을 고찰하였다. 하지만 해운 네트워크를 우리나라 항만을 중심으로 고찰하여, 산출된 중심성 지수가 우리나라 항만끼리만 비교할 수 있는 한계점을 보유하고 있다.
(2011)의 연구에서는 공급사슬 시스템 상의 항만 간 관계와 항만 연결성과의 역학관계를 이해하기 위하여 컨테이너 해운 서비스의 기항요청 패턴을 분석하여 동 분야에 대한 새로운 관점을 제시했다. 본 연구에서는 정기선 해운 네트워크 관점에서 4개 주요 항만(상하이, 부산, 카오슝 및 닝보항)간의 선적능력, 무역 경로, 항만 간 지리적 지역연결정도, 해운회사 및 항만 간 관계의 범위와 집중도에 대해 분석하였다. 분석 결과로 주요 동-서 무역 경로의 선적능력의 대부분은 독점되지 않고 2~4개 항만에 분산되었으며 항만 계획자, 항만 운영업자 및 운송인들은 같은 터미널 운영업자로서 터미널을 소유하는 포트폴리오를 선사에게 제공하여 선택된 항만 간에 존재하는 상호 보완적인 관계의 개발을 통해 기회를 축적한다고 하였다.
또한 이를 바탕으로 주로 회귀분석이나 AHP 및 ANOVA분석을 통해 항만관련 연구를 수행하였다. 이러한 기존 연구방법의 단점을 극복하고 계량분석 결과의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 본 연구에서는 항만선택에 관한 글로벌선사들의 의사결정을 분석하기 위한 연구방법론으로 SNA를 이용하여 네트워크 관점에서 항만을 평가하고 전통적인 기준인 물동량을 기준으로 항만 내부에서 항만을 평가하는 것이 아닌 항만의 경쟁력을 항만 외부인 선사의 관점에서 항만을 살펴보고자 한다. 또한 네트워크 분석으로 항만을 바라본 기존 연구의 경우 단년도 비교를 통해 연구를 진행하였으나 본 연구에서는 다년도의 연구를 통해 추세를 살펴볼 수 있도록 연구를 수행하였다.
항만 평가와 관련된 연구들은 주로 이론적 배경이 부족하거나 결정요인 규명에 초점을 두고 있으나, 본 연구는 네트워크(Network) 이론, 특히 SNA를 통해 선사들의 항만선택 결정요인을 찾고자 한다. 또한 선행연구들은 대부분 공신력 있는 2차 자료를 활용하기 보다는 설문조사 방식에 의한 분석을 중심으로 항만을 운영하거나 이용하는 주체를 대상으로 연구를 진행하였으며 인터뷰를 통해 데이터 수집 및 분석을 진행하여왔다.
제안 방법
Ducruet and Notteboom(2012)은 컨테이너 해운 서비스의 구성의 관점에서 정기선 서비스 네트워크를 분석하였다. 다양한 정기선 서비스 종류와 같은 정기선 서비스 디자인의 결정요인에 대해 논의와 더불어 선박 운항 데이터를 기반으로 하여 전 세계 정기선 해운 네트워크의 글로벌 스냅샷을 제공하였다. 주요 기항항만 연결의 지역적 분배 변화는 최근 정기선 해운 네트워크의 재편에 의해 조금씩 연구되고 있다.
이러한 기존 연구방법의 단점을 극복하고 계량분석 결과의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 본 연구에서는 항만선택에 관한 글로벌선사들의 의사결정을 분석하기 위한 연구방법론으로 SNA를 이용하여 네트워크 관점에서 항만을 평가하고 전통적인 기준인 물동량을 기준으로 항만 내부에서 항만을 평가하는 것이 아닌 항만의 경쟁력을 항만 외부인 선사의 관점에서 항만을 살펴보고자 한다. 또한 네트워크 분석으로 항만을 바라본 기존 연구의 경우 단년도 비교를 통해 연구를 진행하였으나 본 연구에서는 다년도의 연구를 통해 추세를 살펴볼 수 있도록 연구를 수행하였다.
주요 기항항만 연결의 지역적 분배 변화는 최근 정기선 해운 네트워크의 재편에 의해 조금씩 연구되고 있다. 마지막으로, 정기선 해운 네트워크의 관점에서 세계항만의 중심성, 체계 및 선택 요인에 대해 살펴보았다.
임병학 외 2인(2011)은 국적 선사들의 물동량 이동을 기반으로 항만 네트워크를 구축 및 분석하고 이를 통해 4개국(한국, 중국, 일본, 대만) 국적선사들에 의한 항만 네트워크 구조를 비교하여 시사점을 찾고자 하였다. 연구결과 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성 및 아이 겐벡터 중심성을 파악하여 결과를 제시하였으며 네트워크 효과적 크기에 입각한 거점항만을 제시하였다.
대상 데이터
본 연구의 대상인 세계 주요 20대 선사의 항만 네트워크는 전 세계 지역의 항만(노드)들이 자기 지역 내 또는 다른 지역 항만과 연결하고 있는 항로(링크)를 포함하고 있다. UNCTAD에서 집계한 2006년부터 2011년까지의 세계 주요 20대 선사는 Maersk Line, MSC, CMA-CGM GROUP, APL, COSCO, Evergreen Line, Hapag-Lloyd, CSCL, Hanjin, MOL, OOCL, Zim, HMM, NYK, Yang Ming, Hamburg Sud, K Line, CSAV, PIL, Wan Hai이다. 정기선사의 서비스는 대부분 전 세계를 대상으로 제공하고 있지만, 각 선사별로 주요 서비스를 제공하는 지역이 달라 분석대상이 되는 선사가 각 연도별로 상이할 경우 연구결과에 다른 영향을 미칠 수 있다.
정기선사의 서비스는 대부분 전 세계를 대상으로 제공하고 있지만, 각 선사별로 주요 서비스를 제공하는 지역이 달라 분석대상이 되는 선사가 각 연도별로 상이할 경우 연구결과에 다른 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 2006년부터 2011년까지 상위 20개 선사 중 위 분석기간 동안 지속적으로 포함되어 있는 19개 선사를 선정하여 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 UCInet과 PAjket의 강력한 기능을 통합해 포괄적인 사회연결망분석 방법을 제공하고 있는 NetMiner 4.
본 연구는 항만 네트워크의 구조를 파악하고 항만 중심성을 파악한 첫 시도의 연구이며 분석에 이용된 데이터 역시 선행연구와 달리 선박의 기항패턴과 투입선박을 계산하여 분석에 활용하였다. 또한 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타낼 수 있었다.
본 연구는 사회네트워크 분석을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 본 연구는 항만 네트워크의 구조를 파악하고 항만 중심성을 파악한 첫 시도의 연구이며 분석에 이용된 데이터 역시 선행연구와 달리 선박의 기항패턴과 투입선박을 계산하여 분석에 활용하였다.
본 연구는 사회네트워크 분석을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 본 연구는 항만 네트워크의 구조를 파악하고 항만 중심성을 파악한 첫 시도의 연구이며 분석에 이용된 데이터 역시 선행연구와 달리 선박의 기항패턴과 투입선박을 계산하여 분석에 활용하였다. 또한 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타낼 수 있었다.
본 연구에서는 전 세계 컨테이너 해운시장에서 약 75% 이상의 화물을 운송하는 20대 선사의 항로와 항로별 투입되는 선박의 크기 데이터를 수집하였으며 이를 통해 SNA(Social Network Analysis)에 필요한 세계 해운·항만 네트워크 데이터를 구성하였다.
본 연구에서는 전 세계 컨테이너 해운시장에서 약 75% 이상의 화물을 운송하는 20대 선사의 항로와 항로별 투입되는 선박의 크기 데이터를 수집하였으며 이를 통해 SNA(Social Network Analysis)에 필요한 세계 해운·항만 네트워크 데이터를 구성하였다. 본 연구의 대상인 세계 주요 20대 선사의 항만 네트워크는 전 세계 지역의 항만(노드)들이 자기 지역 내 또는 다른 지역 항만과 연결하고 있는 항로(링크)를 포함하고 있다. UNCTAD에서 집계한 2006년부터 2011년까지의 세계 주요 20대 선사는 Maersk Line, MSC, CMA-CGM GROUP, APL, COSCO, Evergreen Line, Hapag-Lloyd, CSCL, Hanjin, MOL, OOCL, Zim, HMM, NYK, Yang Ming, Hamburg Sud, K Line, CSAV, PIL, Wan Hai이다.
데이터처리
또한 선행연구들은 대부분 공신력 있는 2차 자료를 활용하기 보다는 설문조사 방식에 의한 분석을 중심으로 항만을 운영하거나 이용하는 주체를 대상으로 연구를 진행하였으며 인터뷰를 통해 데이터 수집 및 분석을 진행하여왔다. 또한 이를 바탕으로 주로 회귀분석이나 AHP 및 ANOVA분석을 통해 항만관련 연구를 수행하였다. 이러한 기존 연구방법의 단점을 극복하고 계량분석 결과의 정확성과 신뢰성을 높이기 위해 본 연구에서는 항만선택에 관한 글로벌선사들의 의사결정을 분석하기 위한 연구방법론으로 SNA를 이용하여 네트워크 관점에서 항만을 평가하고 전통적인 기준인 물동량을 기준으로 항만 내부에서 항만을 평가하는 것이 아닌 항만의 경쟁력을 항만 외부인 선사의 관점에서 항만을 살펴보고자 한다.
이론/모형
따라서 본 연구에서는 2006년부터 2011년까지 상위 20개 선사 중 위 분석기간 동안 지속적으로 포함되어 있는 19개 선사를 선정하여 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 UCInet과 PAjket의 강력한 기능을 통합해 포괄적인 사회연결망분석 방법을 제공하고 있는 NetMiner 4.2를 사용하였다.
성능/효과
(2012)은 2008년과 2010년 사이에 중국에 1회 이상 정박한 선박의 TEU 물동량을 대상으로 그래프 이론을 적용하여 취약성(vulnerability)과 중심성 분석을 실시하였다. 그 결과 2년 사이에 경제위기로 인해 물동량이 감소하였으나 Hong Kong항이나 Singapore항과 같은 중심성이 높은 항만은 물동량이 감소하지 않고 배후지가 확장되었으며, 파나마 운하의 출입구 지역에 위치한 항만이 새로이 부상되는 항만임을 파악하였다. Ducruet and Notteboom(2012)은 컨테이너 해운 서비스의 구성의 관점에서 정기선 서비스 네트워크를 분석하였다.
네트워크 내 중심성 분석결과 연결정도 중심성 순위는 Hong Kong, Singapore, Busan, Shanghai 순으로 나타났으며 지속적으로 중심성이 높게 분석되었다. 근접 중심성 분석결과 Singapore, Rotterdam, Port Klang, Shanghai, NewYork순으로 나타났으며 분석기간 중 근접중심성이 가장 높은 항만은 Singapore로 네트워크상에서 중심에 위치해 관문의 역할을 수행하고 있다는 것을 반증하였다. 매개 중심성은 Singapore와 HongKong의 매개 중심성이 가장 높은 것으로 분석되었으며 위의 두 항만은 지리적으로 전 세계 해운운송의 간선항로에 위치해 있어 이러한 매개자 역할을 한다고 볼 수 있다.
네트워크 내 중심성 분석결과 연결정도 중심성 순위는 Hong Kong, Singapore, Busan, Shanghai 순으로 나타났으며 지속적으로 중심성이 높게 분석되었다. 근접 중심성 분석결과 Singapore, Rotterdam, Port Klang, Shanghai, NewYork순으로 나타났으며 분석기간 중 근접중심성이 가장 높은 항만은 Singapore로 네트워크상에서 중심에 위치해 관문의 역할을 수행하고 있다는 것을 반증하였다.
또한 항만 네트워크는 ‘복잡계(complex system) 특성’인 멱함수의 법칙을 따르고 있으며 척도 없는 네트워크의 특성을 지닌 것으로 분석되었다.
매개 중심성은 Singapore와 HongKong의 매개 중심성이 가장 높은 것으로 분석되었으며 위의 두 항만은 지리적으로 전 세계 해운운송의 간선항로에 위치해 있어 이러한 매개자 역할을 한다고 볼 수 있다. 마지막으로 2006년부터 2011년까지 지속적으로 아이겐벡터 중심성이 높은 항만은 HongKong, Shanghai, Yantian, Singapore, Kaohsiung 등으로 나타났으며 주로 아시아 지역에 위치한 항만이 차지하고 있다. 이는 아시아 지역의 항만의 중심성이 매우 높은 것을 반영한 결과라고 할 수 있다.
이는 전이성(transitivity)를 반영한다고 할 수 있다. 본 연구에서 분석한 항만 네트워크에서는 Singapore항만과 HongKong 항의 매개 중심성이 가장 높은 것으로 나타났다. 위의 두 항만은 지리적으로 전 세계 해운운송의 간선항로에 위치해 있어 이러한 매개자 역할을 한다고 볼 수 있다.
6% 하락하였으며 유럽지역의 경제적 어려움에 기인한 수입물동량의 하락이 주요 이유이다. 북미항로와 극동항로의 경우 전년대비 점유율이 7.4%,5.2%를 기록하여 크게 상승하였고, 대서양항로 중 유럽-북미 경우 유럽지역의 수입수요의 하락에 영향을 받아 6.9% 하락하였으나, 북미-유럽의 경우 미국의 상대적으로 강한 수요로 인해 5.9% 상승하였다.
주요 19개 컨테이너 정기선사가 구성하는 전 세계 항만 네트워크는 2006년부터 2011년까지 평균 505개 항만으로 구성되어 있으며 이들 노드간의 연결된 링크의 수는 9,962개 이다. 분석 결과 세계 19대 주요정기선사가 구성하는 항만 네트워크의 밀도는 2006년부터 2011년까지 0.010으로 나타났다. 항만 네트워크에서 평균 거리는 5.
본 연구에서는 정기선 해운 네트워크 관점에서 4개 주요 항만(상하이, 부산, 카오슝 및 닝보항)간의 선적능력, 무역 경로, 항만 간 지리적 지역연결정도, 해운회사 및 항만 간 관계의 범위와 집중도에 대해 분석하였다. 분석 결과로 주요 동-서 무역 경로의 선적능력의 대부분은 독점되지 않고 2~4개 항만에 분산되었으며 항만 계획자, 항만 운영업자 및 운송인들은 같은 터미널 운영업자로서 터미널을 소유하는 포트폴리오를 선사에게 제공하여 선택된 항만 간에 존재하는 상호 보완적인 관계의 개발을 통해 기회를 축적한다고 하였다.
(2008)은 척도 없는 네트워크에 관련된 논문들을 기반으로 글로벌 정기선 해운네트워크의 복잡한 네트워크 구조의 특성에 대한 실증분석을 수행하였다. 분석결과 해운 네트워크는 평균 최단거리나 멱함수 법칙을 따른다는 면에서 복잡계 네트워크의 특성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 네트워크의 군집계수가 크지 않고 일부 항만의 군집계수는 매우 작기 때문에 네트워크는 전형적인 복잡계 네트워크의 특성을 따르지는 않고 있지만, 정치, 지리, 경제적인 요인에 의해 선사의 네트워크가 영향을 받기 때문에 해운 네트워크의 정확한 상황을 표현하고 있다고 주장하였다.
연구결과, 네트워크 관점에서 항만의 위치와 기능에 따라 항만을 분류하고 항만 물동량에 가장 크게 영향을 미치는 변수를 제시하였다. 비록 중심성 지표들은 항만물동량과 높은 상관관계를 나타내고 있지만 다른 항만에 가장 크게 영향을 주는 변수는 지리적 변수인 최장 거리로 나타났다.
(2011)은 2006년 컨테이너 운송의 세계 해운네트워크를 살펴보고 5가지 범주(Circulation, Foreland, Connectivity, Centrality and Neighbourhood)를 설정하여 항만 간 비교를 통한 새로운 지표를 제시하였다. 연구결과, 네트워크 관점에서 항만의 위치와 기능에 따라 항만을 분류하고 항만 물동량에 가장 크게 영향을 미치는 변수를 제시하였다. 비록 중심성 지표들은 항만물동량과 높은 상관관계를 나타내고 있지만 다른 항만에 가장 크게 영향을 주는 변수는 지리적 변수인 최장 거리로 나타났다.
연구결과, 항만 네트워크의 구조적인 특성으로 주요 19대 컨테이너 정기선사가 구성하는 항만 네트워크는 평균 505개 항만으로 구성되어 있으며 링크의 평균수는 9,962로 나타났다. 항만 네트워크의 밀도는 평균 0.
본 연구를 통해 주요 허브항만의 이동여부에 관한 분석과 각 지역의 인근 지역에 대한 분석을 수행하였다. 연구기간 내 중국항만의 급격한 물동량 증가에도 불구하고 한국과 홍콩항만의 허브항만 양극화 현상이 유지되고 있었으며, 해운네트워크 디자인의 진화와 지역항만의 정책사이의 관계를 나타내었다.
네트워크 위상(망 접속 형태)의 다른 형태(spaces L and P)를 제시하여 해운 네트워크의 통계적인 특징(연결수 분포, 가중치 분포, 힘 분포, 평균 최단경로, 선 길이 분포 및 중심성 측정)에 대해 연구하였다. 이 연구에서는 세계해운네트워크는 멱함수 법칙을 따르는 좁은 세상 네트워크임을 확인하였으며, 중심성 지표들-연결정도, 근접, 매개 중심성-간 강한 상관관계가 있음을 밝혔고, 항만 네트워크는 다른 운송 네트워크와 같이 계층형 구조와 부익부 빈익빈(부의 불평등 현상) 현상이 있음을 주장하였다.
이는 물동량이 많은 항만일수록 선사의 기항선택이 많아진다는 것을 의미하며 아시아 지역의 항만의 중심성이 매우 높은 것을 반영한 결과라고 할 수 있다. 특히 우리나라 항만의 경우 부산과 광양항이 상위권에 위치하고 있는 것으로 분석되었고 이는 우리나라 항만의 중심성이 높은 이유와 최근 물동량이 상승하여 선사들이 자주 기항하는 중국항만과의 연계성이 높아 아이겐벡터 중심성 분석에서 좋은 결과를 나타내고 있는 것으로 분석할 수 있다. 이는 기존의 우리나라 허브항만정책을 반영하고 있는 결과라 생각할 수 있으며 앞으로 우리나라 항만운영정책이 자기중심성을 높이는 항만정책과 더불어 중심성이 높은 항만과의 전략적 제휴를 통한 환적항만으로서의 기능을 더욱 강화해야 할 것으로 사료된다.
연구결과, 항만 네트워크의 구조적인 특성으로 주요 19대 컨테이너 정기선사가 구성하는 항만 네트워크는 평균 505개 항만으로 구성되어 있으며 링크의 평균수는 9,962로 나타났다. 항만 네트워크의 밀도는 평균 0.011이고 평균 거리는 5.34로 여섯 단계의 분리(six degrees of separation) 법칙과 좁은 세상(Small World) 네트워크의 특성을 나타냄을 분석했다. 또한 항만 네트워크는 ‘복잡계(complex system) 특성’인 멱함수의 법칙을 따르고 있으며 척도 없는 네트워크의 특성을 지닌 것으로 분석되었다.
임병학(2011)은 컨테이너항만 네트워크가 항만 생산성에 미치는 영향에 대한 연구를 수행하여 실제 복잡한 네트워크의 하나인 항만 네트워크 구조의 특성에 대한 연구를 수행하였다. 항만 네트워크의 중심성이 높은 항만은 Singapore(SGP)로 나타났고, 생산성이 높은 효율적인 항만은 Singapore(SGP), Hong Kong(HKG), Tanjung Priok(TPK), Yokohama(YHH)로 나타났으며 항만 생산성에 높은 영향을 미치는 네트워크 변수는 근접 중심성임을 밝혔다.
후속연구
향후 범위를 확대한다면 좀 더 정확한 네트워크 구조를 파악할 수 있을 것이라 생각된다. 더불어 각 지역별 분석과 피더 네트워크 분석을 위한 로컬 중심 선사의 분석역시 향후 연구방향으로 기대되는 바이다.
이는 세계 다수의 항만이 네트워크를 형성함으로써 항만의 패러다임 전환이 이루어지고 있기 때문이다. 따라서 향후 항만 개발전략은 기존의 경쟁력 요인과 더불어 선사와 항만으로 이루어진 네트워크에 대한 이해를 파악하는 방법을 모색해야 한다.
사회네트워크 분석을 통해 세계항만 네트워크의 구조적인 특성과 항만 중심성을 분석하여 향후 연구에 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 기대되며 유사 분야에서 연구 시에도 기초자료로 활용될 것으로 생각한다. 본 연구의 한계점으로는 자료 취득의 한계로 항만에 투입되는 실제 물동량이 아닌 선사가 기항항만을 선택하고 투입하는 선박크기를 계산하여 분석을 실시하였다. 향후 범위를 확대한다면 좀 더 정확한 네트워크 구조를 파악할 수 있을 것이라 생각된다.
타 연구분야에서는 사회네트워크분석을 통한 연구가 활발히 진행되어 왔으나 해운, 항만, 물류 분야에서는 위 분석방법을 통한 연구가 초기단계에 머무르고 있는 수준이다. 사회네트워크 분석을 통해 세계항만 네트워크의 구조적인 특성과 항만 중심성을 분석하여 향후 연구에 기초자료로 이용될 수 있을 것으로 기대되며 유사 분야에서 연구 시에도 기초자료로 활용될 것으로 생각한다. 본 연구의 한계점으로는 자료 취득의 한계로 항만에 투입되는 실제 물동량이 아닌 선사가 기항항만을 선택하고 투입하는 선박크기를 계산하여 분석을 실시하였다.
특히 우리나라 항만의 경우 부산과 광양항이 상위권에 위치하고 있는 것으로 분석되었고 이는 우리나라 항만의 중심성이 높은 이유와 최근 물동량이 상승하여 선사들이 자주 기항하는 중국항만과의 연계성이 높아 아이겐벡터 중심성 분석에서 좋은 결과를 나타내고 있는 것으로 분석할 수 있다. 이는 기존의 우리나라 허브항만정책을 반영하고 있는 결과라 생각할 수 있으며 앞으로 우리나라 항만운영정책이 자기중심성을 높이는 항만정책과 더불어 중심성이 높은 항만과의 전략적 제휴를 통한 환적항만으로서의 기능을 더욱 강화해야 할 것으로 사료된다.
본 연구의 한계점으로는 자료 취득의 한계로 항만에 투입되는 실제 물동량이 아닌 선사가 기항항만을 선택하고 투입하는 선박크기를 계산하여 분석을 실시하였다. 향후 범위를 확대한다면 좀 더 정확한 네트워크 구조를 파악할 수 있을 것이라 생각된다. 더불어 각 지역별 분석과 피더 네트워크 분석을 위한 로컬 중심 선사의 분석역시 향후 연구방향으로 기대되는 바이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
해상운송이 세계 교역량에서 차지하는 비중은?
세계 교역량의 85%는 해상운송을 통해 이루어지기 때문에 무역과 해상운송은 상호 밀접한 관계를 지니고 있다. 하나의 수송시스템은 연결점(Node), 수송수단(Mode) 및 물적 유통(Flow, Link)으로 구성된다(방희석, 2013).
수출입 해상물동량과 환적수요에 근거해 수립되어 온 우리나라의 기존 항만 개발전략이 실패할 가능성이 큰 이유는?
이러한 전략은 기계론적 세계관에 입각한 것으로 항만 수가 많아지고 경쟁이 치열해지고 있는 상황에서 단순 물동량에 근거한 항만 개발전략은 실패할 가능성이 크다. 이는 세계 다수의 항만이 네트워크를 형성함으로써 항만의 패러다임 전환이 이루어지고 있기 때문이다. 따라서 향후 항만 개발전략은 기존의 경쟁력 요인과 더불어 선사와 항만으로 이루어진 네트워크에 대한 이해를 파악하는 방법을 모색해야 한다.
하나의 수송시스템은 어떻게 구성되나?
세계 교역량의 85%는 해상운송을 통해 이루어지기 때문에 무역과 해상운송은 상호 밀접한 관계를 지니고 있다. 하나의 수송시스템은 연결점(Node), 수송수단(Mode) 및 물적 유통(Flow, Link)으로 구성된다(방희석, 2013). 해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다.
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