현재까지 목포항의 효율성을 분석하고 우리 나라의 다른 주요 무역항만과 비교하여 항만의 개발 방향을 개선한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 Malmquist Productivity Index (MPI)와 함께 DEA (Data Envelopment Analysis) 모형을 사용하여 목포항을 중심으로 우리나라 주요 무역항만의 효율성과 생산성을 측정한다. 첫째, 항만의 기술적 또는 운영 규모에 따라 어떤 항만이 효율적이거나 비효율적인지, 그리고 몇 년 동안 어떤 항만이 생산성을 유치할 수 있는지 파악하고자 한다. 둘째, 이 연구는 어떤 항만의 그룹이 효율성 점수가 높거나 낮은지 분류하는 데 Fuzzy C-means (FCM)클러스터링 방법을 적용한 후 목포항의 개선 방안을 제시하고 자 한다.
현재까지 목포항의 효율성을 분석하고 우리 나라의 다른 주요 무역항만과 비교하여 항만의 개발 방향을 개선한 연구는 많지 않다. 본 논문에서는 Malmquist Productivity Index (MPI)와 함께 DEA (Data Envelopment Analysis) 모형을 사용하여 목포항을 중심으로 우리나라 주요 무역항만의 효율성과 생산성을 측정한다. 첫째, 항만의 기술적 또는 운영 규모에 따라 어떤 항만이 효율적이거나 비효율적인지, 그리고 몇 년 동안 어떤 항만이 생산성을 유치할 수 있는지 파악하고자 한다. 둘째, 이 연구는 어떤 항만의 그룹이 효율성 점수가 높거나 낮은지 분류하는 데 Fuzzy C-means (FCM) 클러스터링 방법을 적용한 후 목포항의 개선 방안을 제시하고 자 한다.
Until now, there have been few studies analyzing the efficiency of the Port of Mokpo and comparing it with other seaports in the country to identify the future direction of development for the port. In this paper, we use the data envelopment analysis (DEA) model in combination with the Malmquist Pro...
Until now, there have been few studies analyzing the efficiency of the Port of Mokpo and comparing it with other seaports in the country to identify the future direction of development for the port. In this paper, we use the data envelopment analysis (DEA) model in combination with the Malmquist Productivity Index (MPI) to measure the efficiency and productivity of major ports in Korea, focusing on the Port of Mokpo. First, the study identifies which ports are efficient or inefficient based on technical or operational scale. Second, by using the MPI to overcome the shortfalls of the DEA model, the study can compare a port's performance across the years and evaluate the productivity of a port during the research period. Moreover, this study also applies fuzzy C-means (FCM) clustering to classify port groups based on the size of their infrastructure and their efficiency scores. Finally, it is possible to find ways to enhance the efficiency and future direction of development of the Port of Mokpo.
Until now, there have been few studies analyzing the efficiency of the Port of Mokpo and comparing it with other seaports in the country to identify the future direction of development for the port. In this paper, we use the data envelopment analysis (DEA) model in combination with the Malmquist Productivity Index (MPI) to measure the efficiency and productivity of major ports in Korea, focusing on the Port of Mokpo. First, the study identifies which ports are efficient or inefficient based on technical or operational scale. Second, by using the MPI to overcome the shortfalls of the DEA model, the study can compare a port's performance across the years and evaluate the productivity of a port during the research period. Moreover, this study also applies fuzzy C-means (FCM) clustering to classify port groups based on the size of their infrastructure and their efficiency scores. Finally, it is possible to find ways to enhance the efficiency and future direction of development of the Port of Mokpo.
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문제 정의
이와 같이 항만 효율성에 대한 많은 연구가 수행되었으나 주로 일반적인 DEA 모형을 통해 분석하였다. 그래서 본 연구에서는 국내 무역항만 자료분석과 DEA 모형과 FCM 방법을 이용하여 목포항과 한국 주요 무역항의 효율성과 생산성 비교 연구를 수행하고자 한다.
목포항 발전을 위해 신항만 개발 등의 조치를 취하였으나 유효성 있는 해운항만 정책 미비와 정부투자 미비로 역할이 점점 축소되었다. 따라서 목포항의 발전가능성을 평가 위해 목포항의 효율성과 생산성 분석을 실시하고자 한다.
따라서 본 연구의 목적은 DEA분석기법 중 CCR과 BCC모형을 활용하여 목포항과 우리나라 8개 주요 항만의 효율성을 측정함으로써 목포항과 다른주요 항만의 상대적 효율성을 평가하고 비교하는 한편 MPI 지수를 통해 2009년부터 2018년까지 생산성지수의 변화율을 평가해 보고 목포항과 우리나라 다른 주요 항만의 효율적인 운영에 대한 차이점을 파악하는 데에 있다. 그리고 FCM 클러스터링 방법을 통해 항만능력과 효율성 점수에 따라 항만을 분류하고 목포항은 연구 기간 동안 위치를 평가하였다.
목포항에 대한 본격적인 연구는 1980년대로 거슬러 올라간다. 본 장에서는 목포항을 주제로 한 주요 연구사례에 대하여 분석하고자 한다. 먼저, 배종무(1987)는 목포항에 대한 연구로서 목포 개항과 이와 관련하여 수반된 문제들을 도출하고, 정치, 경제, 사회적인 측면에서 그 역사성을 분석하고 목포의 발전과정과 목포 개항의 역사적 의의를 규명하고자 하는 연구를 수행하였다.
10년간 목포항과 다른 8개 주요 항만의 항만능력을 나타내는 데이터의 통계는 <표 2>에서 보는 것과 같다. 이 자료를 대상으로 DEA 모형을 이용하여 목포항이 주요 무역항과의 효율성을 비교분석하고자 한다.
가설 설정
,1984)이 있다. CCR와 BCC 모형의 중요한 차이점은 BCC 모형은 규모수익가변VTS)을 가정하고 CCR 모형은 규모수익불변(CRS)을 가정한다는 것이다.
정의 2 DMU에 있어서 CCR가 효율적이면 BCC도 효율적이다.
제안 방법
연구결과를 정리하면 다음과 같다. DEA분석기법 중 CCR과 BCC모형을 활용하여 목포항과 다른 8개 주요 항만의 효율성을 측정함으로써 항만의 상대적 효율성을 평가했다. 10년동안 목포항는 낮은 효율성 점수가 보여 준 반면에 거의 광양 항만과 울산항만만 효율성을 유지할 수 있는 것으로 분석되었다.
이선민 외 1명(2013)은 컨테이너터미널을 선석 면과 야드 면으로 분류하여 효율성 하였다. 각 존재하는 매개변수를 도출하여 네트워크 구조의 DEA 모형을 이용하여 DMU의 전체적인 효율성 뿐만 아니라 부분적인 효율성까지 분석하기 위한 통합모형을 개발하여 효율성과 전통적인 DEA 분석방법을 적용하여 컨테이너터미널의 효율성을 비교 및 분석하였다.
인건비, 접대비, 광고-선전비를 투입변수로 설정하였으며 당기순이익과 매출액을 산출변수로 하였다. 그 연구에서는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 및 규모수익을 도출하였으며 비효율 DMU의 효율성 개선방안을 제시하였다.
따라서 본 연구의 목적은 DEA분석기법 중 CCR과 BCC모형을 활용하여 목포항과 우리나라 8개 주요 항만의 효율성을 측정함으로써 목포항과 다른주요 항만의 상대적 효율성을 평가하고 비교하는 한편 MPI 지수를 통해 2009년부터 2018년까지 생산성지수의 변화율을 평가해 보고 목포항과 우리나라 다른 주요 항만의 효율적인 운영에 대한 차이점을 파악하는 데에 있다. 그리고 FCM 클러스터링 방법을 통해 항만능력과 효율성 점수에 따라 항만을 분류하고 목포항은 연구 기간 동안 위치를 평가하였다.
다음으로는 MPI를 사용하여 2010년부터 2018년까지의 목포항과 다른 8개 주요 항만의 생산성지수변화, 기술효율성 변화, 기술변화, 순수기술효율성변화, 규모효율성 변화를 측정했으며 그 결과는 과 같다.
또한 항만 효율성에 영향을 미치는 요인은 다수 존재하므로 한 개가 모형을 이용한 분석은 그 결과의 정확성이 떨어지거나 평가가 불가 경우도 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 국내 무역항만의 자료분석과 DEA 모형-MPI지수와 FCM 방법을 결합하고 이용하여 목포항과 우리나라 주요무역항의 효율성 및 생산성 비교 연구를 수행하고 효율성을 기반으로 분류한 후 목포항과 경쟁항만과의 목포항 효율성을 비교분석하였다.
G/C장비,야드장비, T/C장비 등과 같은 항만에서 하역과정에 필요한 장비인 하역시설(X3)은 항만 능력의 향상에 직접적으로 영향을 미치므로 더 많은 화물이 효율성과 유연성을 증가시켜 항만이 더 많은 선박을 동시에 처리할 수 있게 한다. 또한, 2018년 박계각 외 2명의 목포항비경쟁 요민 분석 및 개선방안 연구에 따르면 배후단지와 산업단지를 물동량 창출의 중요한 요소로 평가하여 본 연구에서도 투입변수로 이용하였다. 배후단지(X5)는 항만구역 내 또는 항만주변에서 항만과 연계하여 물류 및 제조활동이 이루어지는 공간이며 산업단지(X6)는 산업시설과
박석호(2007)는 목포항 물동량을 고려한 항만활성화 전략에 대한 연구를 수행하였다. 물동량과 항만개발 간의 관계분석을 통하여 우리나라 무역항만의 문제점을 도출하고, 서남권 거점항만으로서의 목포항의 위상과 역할을 조명하였다. 단기적으로는 인접항만 간 협력적 항만운영전략을 제안하고, 장기적으로는 항만물동량을 스스로 창출하는 항만개발전략을 위한 정책적 대안을 제시하였다.
분석의 대상은 2010년부터 2014년까지 국내증시에 상장된 해운기업이다. 인건비, 접대비, 광고-선전비를 투입변수로 설정하였으며 당기순이익과 매출액을 산출변수로 하였다. 그 연구에서는 기술효율성, 순수기술효율성, 규모효율성 및 규모수익을 도출하였으며 비효율 DMU의 효율성 개선방안을 제시하였다.
김민수(2012)는 한국과 중국의 주요 컨테이너 항만을 대상으로 하여 금융위기 전·후의 운송량 처리실적을 비교하여 효율성을 분석하였다. 크레인 수, 터미널 면적, 선석 수, 선석 길이를 입력변수로 사용하였고, 컨테이너 운송량을 출력변수로 사용하였다. 결과는 한국 항만 효율성이 상당히 약화되고, 중국 항만 효율성은 금용위기 후에 성장하고 있음을 나타내었다.
대상 데이터
데이터 통계는 에서 보는 것과 같이 목포항과 주요 무역항 총 9개 항만이고 분석기간은 10년으로 하였다.
박현준 외 2명(2016)은 자료포락분석법(DEA)을 이용하여 기업의 경영관리비용인 접대비, 광고-선전비, 인건비를 중심으로 국내 해운기업의 경영효율성을 평가하고자 하였다. 분석의 대상은 2010년부터 2014년까지 국내증시에 상장된 해운기업이다. 인건비, 접대비, 광고-선전비를 투입변수로 설정하였으며 당기순이익과 매출액을 산출변수로 하였다.
데이터 통계는 <표 2>에서 보는 것과 같이 목포항과 주요 무역항 총 9개 항만이고 분석기간은 10년으로 하였다. 항만의 선석 수는 70개, 평균 선석길이는 14km, 평균 배후단지는 1곳이고 평균 산업단지는 약 8곳으로 하였다. 하역시설과 하역능력에서 최대 값은 최솟 값보다 약 32배 높으며 산출변수도 차이를 보였다.
이론/모형
DEA 모형의 결과는 <표 4>과 같다. 이러한 결과는 excel solver에서 얻은 DEA-CCR, DEA-BCC 모형의 결과를 기반으로 한다. <표 4>는 개별항만의 효율성 점수를 나타내며 1은 완벽한 효율성을 나타내는 것이다.
성능/효과
DEA분석기법 중 CCR과 BCC모형을 활용하여 목포항과 다른 8개 주요 항만의 효율성을 측정함으로써 항만의 상대적 효율성을 평가했다. 10년동안 목포항는 낮은 효율성 점수가 보여 준 반면에 거의 광양 항만과 울산항만만 효율성을 유지할 수 있는 것으로 분석되었다. 다음으로 MPI지수 측정한 결과에 따라 9개 항만의 MPI지수는 연 1.
기술변화율에서는 총 9개 항만 중 단 3개만이 기술적 퇴보를 나타내었으며, 무려 6개 항만에서 기술적으로 진보한 것으로 나타났다. 가장 높은 기술적 진보율을 보인 항만은 목포항과 대산, 동해묵호 항만으로 연평균 14.6%의 진보율을 나타내었으며, 기술이 가장 많이 퇴보한 항만은 인천 항만으로 연평균 27.7%의 퇴보율을 보여주었다. 순수기술효율성의 변화율에서는 총 9개 항만 중 1인 항만이 5개 항만으로 나타났다.
하명신(2009)은 선석 수, 수심, 부지면적, 컨테이너 크레인 수를 투입요소로 컨테이너 처리량을 산출요소로 하여 동북아시아와 미국 항만의 효율성을 평가하였다. 결과는 미국의 대부분의 항만들은 비효율적인 것으로 나타났으며, 반면 동북아시아의 항만들은 2007년 기준 7개의 항만들이 효율적인 것으로 분석되었다.
크레인 수, 터미널 면적, 선석 수, 선석 길이를 입력변수로 사용하였고, 컨테이너 운송량을 출력변수로 사용하였다. 결과는 한국 항만 효율성이 상당히 약화되고, 중국 항만 효율성은 금용위기 후에 성장하고 있음을 나타내었다. 이는 각 정부의 투자전략의 차이 때문인 것으로 판단된다.
모수원(2008)은 목포항의 효율성에 대한 연구를 수행하였다. 구체적인 연구내용으로는 DEA 모형을 이용하여 국내항만의 수출효율성과 수입효율성을 종속변수로 하여 항만효율성을 패널 분석하였으며, 부산항을 제외한 평택항, 울산항, 인천항과 같은 대규모 항만의 효율성이 목포항이나 군산항과 같은 중규모 항만보다 높지 않은 것을 보였다.
9%였다. 규모효율성의 변화율은 총 9개 항만 중 광양항만에서 규모효율성 변화율은 유지하고 인천 항만에서 규모효율성 변화율의증가가 나타났으며, 목포항과 6개 항만은 감소한 것으로 판명되었다. 역시 규모 효율성에서 가장 큰 감소율을 보인 항만은 부산 항만으로 연평균 규모 효율성 감소가 28%에 이른다.
기술변화율에서는 총 9개 항만 중 단 3개만이 기술적 퇴보를 나타내었으며, 무려 6개 항만에서 기술적으로 진보한 것으로 나타났다. 가장 높은 기술적 진보율을 보인 항만은 목포항과 대산, 동해묵호 항만으로 연평균 14.
3%의 감소율을 보여 그 뒤를 이었다. 기술적 효율성이 증가한 항만은 광양 항만으로 0.3%의 증가율을 보였다.
10년동안 목포항는 낮은 효율성 점수가 보여 준 반면에 거의 광양 항만과 울산항만만 효율성을 유지할 수 있는 것으로 분석되었다. 다음으로 MPI지수 측정한 결과에 따라 9개 항만의 MPI지수는 연 1.7% 향상된 것은 기술변화이 4.4% 증가한 것에 원인이 있었으며 목포항은 결국 가장 높은 생산성지수인 항만 중 상위 2번째이었다. 그 원인은 최근 몇 년에 목포항의 발전을 위한 신항만 개발에서 항만투자를 통해 기술의 향상이 있었기 때문이다.
반면에 목포항의 경우는 항상 중간인 2번째 클러스터 속해있다. 따라서, 목포항의 경우는 항상 소규모 항만 그룹에 속했지만 효율성에 대하여 낮은 그룹에 속하지 않고 계속 중간 그룹에 속한 것으로 나타났다.
또한 기술효율성 변화를 순수기술효율성 변화(PECH)와 규모효율성 변화(SECH)로 구분하면 그 중 순수기술효율성 변화율의 증가가 년 0.3%에 달해 규모효율성 변화율의 3.3% 감소보다 낮은 것으로 나타났다. <표 5>에 나타난 내용을 요약하면 생산성지수 변화율의 증가는 기술변화에 원인이 있다.
<표 6>에서는 목포항과 다른 8개 주요 항만에 대한 생산성 변화지수와 그 구성요소들인 기술효율성 변화, 기술변화, 순수기술효율성 변화, 규모효율성 변화율를 나타내고 있다. 생산성 변화지수의 구성요소들의 변화율을 살펴보면, 먼저, 기술적효율성 변화율은 9개 항만 중 광양 항만에서만 증가한 반면, 목포항과 나머지 7개 항만에서 감소동향을 보인 것으로 나타났다. 효율성이 가장 감소한 항만은 부산 항만으로 무려 연평균 7.
여컨대, 목포항은 연구기간 동안에 기술적효율성, 순효율성과 규모 효율성이 감소되었지만 기술변화율은 많이 진보되었기 때문에 생산성은 9개 항만 중에 2위로 증가한 것으로 나타났다.
즉, t기와 t+1기 사이의 기술적 효율성의 변화를 나타내며, 효율성 변화가 1보다 큰 경우(EFFCH>1)는 효율성이 높아진 경우이며 최대효율성을 발휘하는 생산자와 유사해졌다는 것을 의미한다.
항만의 선석 수는 70개, 평균 선석길이는 14km, 평균 배후단지는 1곳이고 평균 산업단지는 약 8곳으로 하였다. 하역시설과 하역능력에서 최대 값은 최솟 값보다 약 32배 높으며 산출변수도 차이를 보였다.
후속연구
본 논문은 지리적인 요소만을 기반으로 분석한 한계점은 기지고 있다. 향후 항세지표의 중장기적변화율, 지역경제 지표, 재정적 지표 등의 자료를 추가하여 보다 엄밀한 효율성 분석을 통한 목포항 경쟁력의 비교분석이 다음 과제로 남는다.
본 논문은 지리적인 요소만을 기반으로 분석한 한계점은 기지고 있다. 향후 항세지표의 중장기적변화율, 지역경제 지표, 재정적 지표 등의 자료를 추가하여 보다 엄밀한 효율성 분석을 통한 목포항 경쟁력의 비교분석이 다음 과제로 남는다.
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