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문제 정의
- 컨테이너부두와 벌크부두 등 여타 부두에서는 생산성 측정과 항만경쟁력 강화 요인 연구 등을 통해 하역효율이나 생산성을 향상시키려는 노력이 지속된 반면, 선적을 위한 배후부지 및 하역근로자 등 인적 요소에 크게 의존하는 자동차 부두의 경우에는 그 관심이 부족했다고 볼 수 있다. 본 연구는 항만부지, 항만 근로자 등 인적, 물적 측면에서 차이를 보이고 있는 국내 주요 항만의 자동차 부두의 생산성을 측정함으로써 정책적 함의를 제시하고자 한다.
- 이에 본 연구는 국내 자동차부두의 정책적 함의를 제시하고자 자동차 항만 터미널 8개의 효율성과 생산성 분석을 실시하였다. 효율성과 생산성 측정을 위해 항만부지와 인력수를 투입변수로, 처리 대수를 산출변수로 활용, DEA-CCR, BCC 및 Malmquist 분석을 실시하였다.
가설 설정
- CCR모형과 함께 많이 사용되는 BCC모형은 Banker, Charnes, & Cooper가 1984년 제시한 모형으로, CCR의 단점인 규모의 효율성과 순수 기술 효율성의 구분이 이루어지지 않는 것을 보완하기 위해 규모수익가변(Variable Return to Scale)을 가정한다.
- CCR모형은 Charnes, Cooper & Rhodes(1978)에 의해 제시되었으며, 규모수익불변(CRS : Constant Returns to Scale)을 가정한다.
제안 방법
- DEA-BCC 모형을 통해 효율성이 낮게 나타난 자동차부두 터미널의 벤치마킹 대상을 확인하여, 증가 혹은 감소시켜야 할 투입물과 산출량을 파악하였다. 2016년도의 벤치마킹 분석결과 군산항 1터미널은 부산항을, 군산항 2터미널은 부산항과 울산항을, 인천항은 부산항과 울산항을 마지막으로 평택 당진2터미널은 부산항, 울산항, 평택 당진 1터미널을 벤치마킹해야 하는 것으로 분석됐다.
- 선행연구 분석과 자동차부두 전문가 인터뷰를 통해 산출된 투입변수와 산출변수는 다음 [Table 2]과 같다. 본 연구에서는 기존 항만 효율성 관련 연구에서 활용한 변수와 자동차 부두의의 특성을 감안하고, 해양수산부 항만관련 업무 경험이 있는 공무원과, 국내 해운선사 업무 경력 20년 이상의 전문가 5명과 인터뷰를 통해 투입변수로 인력수와 부두면적을 선정, 산출변수로 처리대수를 선정했다. 자동차를 직접 운행하여 하역하는 Ro-Ro 방식에서는 무엇보다 투입되는 인력의 수가 중요한 역할을 한다.
- 이외에도 자동차운반차 및 화차의 용량, 효율성 등 관리측면의 항목과 수심에 따른 선박의 작업효율, 총생산성과 순생산성을 분리하여 적용하였다. 생산성을 높이기 위해 세 가지 수준의 의사결정 지원모델을 제시하였는데 내부적 요인, 외 부적 요인을 고려하여 높은 생산성과 투자 효용성을 위해 관리, 전략, 운영수준으로 나누어 분석하였다. Brucato(2013)는 팔레르모 유로터미널에 보관, 복합운송, 상하역 등 여러 과정을 통합, 운영하기 위해 객체과정방법을 제안하였고 이를 통해 효율성을 높인 사례를 보여주었다.
- Beskovnik and Twrdy(2011)는 실시간정보를 통해 단기효율화를 이루는 터미널지역에서의 시간당 하역 차량수와 이동율, 차량별 터미널 야드 사용면적, 차량이동에 필요한 고용자 수, 게이트관리자 수를 생산성의 기본항목으로 제시하였다. 이외에도 자동차운반차 및 화차의 용량, 효율성 등 관리측면의 항목과 수심에 따른 선박의 작업효율, 총생산성과 순생산성을 분리하여 적용하였다. 생산성을 높이기 위해 세 가지 수준의 의사결정 지원모델을 제시하였는데 내부적 요인, 외 부적 요인을 고려하여 높은 생산성과 투자 효용성을 위해 관리, 전략, 운영수준으로 나누어 분석하였다.
- Kim(2011)은 2006년부터 2010년까지 광양항, 부산항, 인천항의 컨테이너 터미널의 효율성을 측정하기 위해 DEA를 활용하였다. 투입 변수로는 안벽길이(m), 야드면적, 장비수, 직원수이고 산출변수는 총 화물처리량(TEU)를 이용하였다. 분석결과, 광양항 ‘통운광양’터미널의 경우 2006년에는 BCC 모형, CCR-초효율성 모형, CCR 모형에 의한 효율성 측정결과 모두 1, 2위로 우수하게 나타났으나, 2007년 이후에는 갑자기 하위로 쳐져 부진한 것으로 나타났다.
- Na(2008)은 1997년부터 2006년까지 한국 5대 항만 즉 포항, 울산, 광양, 인천, 부산 항만들의 효율성측정을 위해 DEA 분석을 이용하였다. 투입요소로는 하역능력, CY면적, 부두안벽길이, 접안능력을 사용하였고 산출변수는 외항화물과 연안화물의 물동량 총톤을 사용하였다. 5대항만의 평균에서 순효율성의 변화는 변동이 없으나 기술변화는 연평균 3.
- 박구웅(2010)은 동아시아·유럽·북미지역의 45개 항만을 대상으로 컨테이너항만의 효율성을 측정하기 위해 DEA 분석을 이용했다. 항만시설, 하역장비, 노동, 자본, 항만 서비스를 투입요소로 이용자만족도, 총수입, 터미널 회전율, 기항선사수, 컨테이너 처리량을 산출요소로 하였다. 분석 결과 동아시아 항만들은 처리량(TEU), 선석수, 크레인 수에서, 유럽항만들은 기항선선사수, 총 안벽길이에서, 북미 항만들은 수심, 터미널 면적에서 상대적으로 우위를 보이는 것으로 나타났다.
- 이에 본 연구는 국내 자동차부두의 정책적 함의를 제시하고자 자동차 항만 터미널 8개의 효율성과 생산성 분석을 실시하였다. 효율성과 생산성 측정을 위해 항만부지와 인력수를 투입변수로, 처리 대수를 산출변수로 활용, DEA-CCR, BCC 및 Malmquist 분석을 실시하였다.
대상 데이터
- 본 연구에서 분석한 2013년부터 2016년까지의 자동차부두 터미널 8개의 각 변수별 기초통계량은 다음 표와 같다. 평균 투입 인력수는 2013년 170명에서 2016년 181.
- 분석에 사용된 분석 대상은 자동차 부두의 각 터미널 8개를 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 한국해양수산개발원 항만수요예측센터의 보고서 데이터와 해양수산부 내부 데이터를 활용하였다.
- 산출변수인 처리대수는 대부분의 항만 효율성 분석에서 산출변수로 사용되는 처리량인 처리대수를 활용 하였다. 분석에 사용된 분석 대상은 자동차 부두의 각 터미널 8개를 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 한국해양수산개발원 항만수요예측센터의 보고서 데이터와 해양수산부 내부 데이터를 활용하였다.
이론/모형
- Malmquist 생산성지수(MPI : Malmquist productivity Index)는 1982년 Caves, Christensen 와 Diewert에 의해 정의되었다. DEA의 횡단면적 분석방법과 다르게 종·횡단면적 분석을 통해 기간별 생산성 변화를 측정하고, 생산성의 변화원인을 기술변화와 효율성변화를 활용하여 설명하는 방법이다.
성능/효과
- 2013년부터 2016년도 까지 4년간 8개의 자동차 부두 터미널의 효율성 분석결과, 울산항 및 광양항 터미널의 CCR, BCC, SE 지수가 모두 1로 나타나 효율적 운영이 이루어지고 있는 것으로 분석되었다. 2016년을 기준으로 CCR, BCC, SE 의 평균값은 각각 0.
- DEA-BCC 모형을 통해 효율성이 낮게 나타난 자동차부두 터미널의 벤치마킹 대상을 확인하여, 증가 혹은 감소시켜야 할 투입물과 산출량을 파악하였다. 2016년도의 벤치마킹 분석결과 군산항 1터미널은 부산항을, 군산항 2터미널은 부산항과 울산항을, 인천항은 부산항과 울산항을 마지막으로 평택 당진2터미널은 부산항, 울산항, 평택 당진 1터미널을 벤치마킹해야 하는 것으로 분석됐다. 아래 [Table 5]은 2016 년도의 각 터미널별 벤치마킹 대상과 람다값이다.
- 투입요소로는 하역능력, CY면적, 부두안벽길이, 접안능력을 사용하였고 산출변수는 외항화물과 연안화물의 물동량 총톤을 사용하였다. 5대항만의 평균에서 순효율성의 변화는 변동이 없으나 기술변화는 연평균 3.6%씩 후퇴하였고 효율성의 변화는 매년 0.3% 정도씩 효율성이 증대된 것으로 나타났다. 전체적으로 총생산성의 변화에서는 3.
- Kim(2012)는 2010년도 광양항과 부산항 그리고 신항의 12개 컨테이너터미널을 대상으로 컨테이너터미널 장비의 효울성을 산출하기 위해 DEA 분석을 이용하였다. C/C수, T/C수, Y/T수, R/S수를 투입변수로, 총 화물처리량(TEU)를 산출변수로 선정하여 분석하였으며 C/C(0.427), TC(0.272), YT(0.156), RS(0.143)순으로 컨테이너 터미널의 효울성에 가장 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. Kim(2011)은 2006년부터 2010년까지 광양항, 부산항, 인천항의 컨테이너 터미널의 효율성을 측정하기 위해 DEA를 활용하였다.
- CCR모형을 통해 측정된 기술적 효율성은 BCC모형을 통해 측정된 규모의 효율성과 순수 기술 효율성으로 분류함을 보여주고 있다.
- DEA 분석결과 울산항과 광양항 터미널의 CCR, BCC, SE 지수가 모두 1로 나타나 효율적 운영이 이루어지고 있는 것으로 분석되었다. 2016년을 기준으로 CCR, BCC, SE의 평균 값은 각각 0.
- Malmquist 분석 결과 전체 터미널의 생산량은 2013년부터 2015년까지 조금씩 증가하였으나, 2015년에서 2016년에 오며 1 이하의 값으로 생산량 하락이 발생한 것으로 분석됐다. 개별 터미널의 MPI지수 분석 결과 인천항만이 2013년부터 지속적으로 생산량이 감소한 것으로 나타났다.
- 개별적으로 보면 광양항과 울산항, 군산항 2터미널은 모든 분석 기간 동안 TECI값이 1 이상으로 효율적 운영이 이뤄지고 있는 것으로 나타났으며, 이 중 군산항 2터미널의 효율성이 가장 높은 것으로 나타났다. TCI값은 2015년부터 2016년까지의 기간만이 평균 0.87로 기술의 퇴보가 일어난 것으로 분석되었다. 이 기간에는 전체 터미널의 TCI 지수가 모두 1 이하로 나타났다.
- 분석에 사용된 전체 터미널의 생산량은 2013년부터 2015년까지 조금씩 증가하였으나, 2015년에서 2016년에 오며 1 이하의 값으로 생산량하락이 발생한 것으로 분석됐다. 개별 터미널의 MPI지수 분석 결과 인천항만이 2013년부터 지속적으로 생산량이 감소한 것으로 나타났다. 군산항 2터미널의 경우 2015년부터 2016년도의 MPI 지수가 1.
- TECI의 경우 2014년부터 2015년까지만 1 이상으로 기술이 효율적인 것으로 나타났다. 개별적으로 보면 광양항과 울산항, 군산항 2터미널은 모든 분석 기간 동안 TECI값이 1 이상으로 효율적 운영이 이뤄지고 있는 것으로 나타났으며, 이 중 군산항 2터미널의 효율성이 가장 높은 것으로 나타났다. TCI값은 2015년부터 2016년까지의 기간만이 평균 0.
- 규모의 수익성을 나타내는 RTS(Return to Scale)측면에서 보면, 2016년도 기준 광양항, 울산항, 평택 당진1터미널이 CRS(Constant Return to Scale)로 규모를 유지해야 하는 것으로 나타났고, 군산항 1터미널, 군상항 2터미널, 부산항, 인천항, 평택 당진2터미널이 IRS(Increasing Return to Scale)로 규모를 확장시켜야 하는 것으로 나타났다. 아래 [Table 4]은 2013년부터 2016년도의 각 터미널 별 CCR, BCC, SE, RTS값을 나타낸다.
- 그 결과 ‘항만입지’가 가장 중요한 결정요인으로 나타났으며 중요도는 ‘항만시설’, ‘항만비용’, ‘항만서비스’, ‘항만마케팅’, ‘항만물동량’의 순으로 나타났다.
- 퍼지 DEA 평균지수변환모형에서는 속초, 고현항이 가장 효율적이었으며, 여수, 옥포항은 람다값이 커질수록 효율성이 증가 되었다. 또한 여수, 서귀포, 완도항은 람다값이 높아질수록 효율성 수치도 높아지는 것으로 나타났다. Park(2010)은 컨테이너 터미널 11개를 대상으로 DEA를 활용한 컨테이너 터미널의 효율성 분석을 하였다.
- 항만시설, 하역장비, 노동, 자본, 항만 서비스를 투입요소로 이용자만족도, 총수입, 터미널 회전율, 기항선사수, 컨테이너 처리량을 산출요소로 하였다. 분석 결과 동아시아 항만들은 처리량(TEU), 선석수, 크레인 수에서, 유럽항만들은 기항선선사수, 총 안벽길이에서, 북미 항만들은 수심, 터미널 면적에서 상대적으로 우위를 보이는 것으로 나타났다. Park(2009)은 국내 13개 항만을 대상으로 Negative DEA분석을 통해서 가장 효율적인 항만들이 가장 운영위험이 큰 항만들임을 연구하였다.
- Lee et al(2006)는 인천항 수출입자동차 물류 경쟁력 확보방안에 대한 연구를 진행하였다. 분석 결과, 적정물량 확보 및 전용부두 지정 운영의 필요, 선사의 입항 횟수 증대 노력, 적정한 장치면적의 확보가 필요한 것을 나타났다. Lee et al(2014)는 러시아 자동차 시장과 우리나라 수출항만 판도 변화에 관한 연구에서 우리나라의 대 러시아 주요 수출 항만들을 대상으로 앞으로 대 러시아 자동차 수출 항만물동량을 증가시키기 위해서는 국내외 자동차의 수출 물량의 흐름 및 구조를 파악하여 차별화된 서비스를 제공하여야 한다고 하였다.
- 분석결과, 광양항 ‘통운광양’터미널의 경우 2006년에는 BCC 모형, CCR-초효율성 모형, CCR 모형에 의한 효율성 측정결과 모두 1, 2위로 우수하게 나타났으나, 2007년 이후에는 갑자기 하위로 쳐져 부진한 것으로 나타났다.
- Park(2010)은 컨테이너 터미널 11개를 대상으로 DEA를 활용한 컨테이너 터미널의 효율성 분석을 하였다. 분석결과, 신선대, 감만, 신감만, PNC는 규모의 효율성이 1로 나타나 효율적인 것으로 나타났다. 반면에 광양항 GICT, KEC, 동부, KIT터미널은 효율성이 0.
- Park(2009)은 국내 13개 항만을 대상으로 Negative DEA분석을 통해서 가장 효율적인 항만들이 가장 운영위험이 큰 항만들임을 연구하였다. 분석결과, 운영효율성이 가장 낮은 동해항으로 나타났으며, 가장 운영위험이 높은 항만들은 여수, 태안, 속초, 통영, 부산항으로 분석되었다. Park(2010)은 국내 26개 항만을 대상으로 퍼지DEA와 평균 지수변환모형에 의거하여 항만 효율성을 분석하였다.
- MPI의 값이 1이상이면 생산성 향상을 나타내고, 1일 때 생산량 변화 없음, 1이하일 때 생산량의 감소를 의미한다. 분석에 사용된 전체 터미널의 생산량은 2013년부터 2015년까지 조금씩 증가하였으나, 2015년에서 2016년에 오며 1 이하의 값으로 생산량하락이 발생한 것으로 분석됐다. 개별 터미널의 MPI지수 분석 결과 인천항만이 2013년부터 지속적으로 생산량이 감소한 것으로 나타났다.
- Lee et al(2013)는 AHP를 활용한 자동차 수출의 항만 선택 요인에 관한 연구에서 제1계층 ‘비용 요인’ 중 내륙운송비가 완성차 수출항만 선택에서 가장 중요 요인으로 평가되었다. 이를 통해 특정 항만이 완성차 수출 화물을 지속적으로 유치하기 위해서는 항만 내 충분한 야적장 확보, 자동차 전용선석 건설 등과 함께 항만운영인력의 전문성 및 숙련도 향상을 위한 노력이 동시에 필요하다고 나타났다. Choi et al(2011)는 AHP를 활용해 수입자동차의 평택항 선택 결정 요인을 분석했다.
- Park(2010)은 국내 26개 항만을 대상으로 퍼지DEA와 평균 지수변환모형에 의거하여 항만 효율성을 분석하였다. 일반 투입지향 CCR 모형에서는 고현, 통영, 속초, 옥포항이 효율적이었으며, 여수항이 90% 후반의 효율성을 보였다. 퍼지 DEA 평균지수변환모형에서는 속초, 고현항이 가장 효율적이었으며, 여수, 옥포항은 람다값이 커질수록 효율성이 증가 되었다.
- 본 연구결과는 다음과 같은 시사점을 제공한다. 첫째, 울산항, 광양항, 평택항1의 터미널이 효율적으로 운영되고 있는 분석결과는 해당 항만에서 규모의 경제를 실현하고 있다는 사실을 보여준다. 울산항, 광양항, 평택항은 전체 항만 중 자동차 취급물량 기준으로 상위 3개 항만으로서 여타 항만과 비교하여 규모의 경제에 기반하여 효율성을 확보하고 있다.
- 일반 투입지향 CCR 모형에서는 고현, 통영, 속초, 옥포항이 효율적이었으며, 여수항이 90% 후반의 효율성을 보였다. 퍼지 DEA 평균지수변환모형에서는 속초, 고현항이 가장 효율적이었으며, 여수, 옥포항은 람다값이 커질수록 효율성이 증가 되었다. 또한 여수, 서귀포, 완도항은 람다값이 높아질수록 효율성 수치도 높아지는 것으로 나타났다.
- 74이였다. 평균 보다 낮은 값을 보인 DMU는 인천항 터미널, 군산항 1터미널, 군산항 2터미널로 나타났다.
후속연구
- 광양항과 평택항은 위 2개의 항만과 비교하여 하역근로자의 투입규모가 작고 부두면적도 충분히 확보되어 있다고 볼 수 있다. 셋째, 터미널 운영효율성이 낮게 평가된 군산항, 인천항의 경우 효율성을 향상하기 위해서는 자동차 물량 유치를 통해 규모의 경제를 확보하는 방법을 모색하거나 자동차 선적/하역에 투입되는 근로자 수 및 규모를 유동적으로 제어하는 체계를 구축할 필요성이 있다. 하역근로자 공급을 항운노조에서 담당하는 경직적 구조 하에서는 자동차부두의 효율적 운영을 위한 적정 근로자 규모 산정 및 현장 투입이 제한될 수 있다.
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