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COVID-19 팬데믹으로 인한 체선율 증가와 부정기선 운임지수의 인과성 분석
Analysis of Causality of the Increase in the Port Congestion due to the COVID-19 Pandemic and BDI(Baltic Dry Index) 원문보기

한국항만경제학회지 = Journal of Korea Port Economic Association, v.37 no.4, 2021년, pp.161 - 173  

이충호 (중앙대학교 무역물류학과) ,  박근식 (중앙대학교 국제물류학과)

초록
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2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The shipping industry plummeted and was depressed due to the global economic crisis caused by the bankruptcy of Lehman Brothers in the US in 2008. In 2020, the shipping market also suffered from a collapse in the unstable global economic situation due to the COVID-19 pandemic, but unexpectedly, it c...

주제어

참고문헌 (18)

  1. 김경훈.안영균.이민규(2018), The Identification of Factors of World Seaborne Trade Using Vector Error Correction Model, 국제상학, 33, 211-227. 

  2. 권민정(2020), 부정기선 운임결정요인에 관한 연구 -케이프사이즈 건화물선을 중심으로-, 한국해양대학교 석사학위논문. 

  3. 민인식.최필선(2014), 시계열 데이터 분석 STATA, 지필 미디어. 

  4. 박선기(2019), 부정기 해운시장에서의 핸디사이즈 용선료에 영향을 미치는 요인 연구, 중앙대학교 해운물류학과 석사학위논문. 

  5. 박승록(2020), STATA를 이용한 응용계량경제학, 박영사. 

  6. 배성훈.박근식(2019), 발틱운임지수 (BDI) 와 해상 물동량의 인과성 검정, 무역학회지, 44(2), 127-141. 

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  9. 안영균.이민규(2018), 벡터오차수정모형을 통한 국제 건화물시황의 탄력성 추정, 해운물류연구, 98, 109-127. 

  10. 이충호.김태우.박근식(2021), 핸디사이즈 운임지수 및 스팟용선료 변화에 영향을 미치는 요인 분석, 한국항만경제학회지, 37(2), 73-89. 

  11. 윤정노.김가현.류동근(2018), 신호접근법을 이용한 건화물시장 해운조기경보모형에 관한 연구, 한국항해항만학회지, 42(1), 57-66. 

  12. 전봉길.오진호.박근식(2020), 중국의 철광석 수입량과 철강 수출량이 부정기선 운임지수에 미치는 영향, 한국항만경제학회지, 36(3), 115-136. 

  13. 천민수.문애리.김석수(2020), 부정기선 운임변동성 영향 요인 분석에 따른 우리나라 해운정책 지원 방안, 한국항만경제학회지, 36(4) 17-29. 

  14. Chen, S(2011). Modelling and forecasting in the dry bulk shipping market. 

  15. Hayashi, K(2020), Stationarity of spot freight rates considering supply/demand effect. Journal of Shipping and Trade, 5(1), 1-9. 

  16. Clarksons Research(2021), Covid-19: Shipping Impact Assessment, Update No.7. 

  17. Stopford, M(2002), Shipping market cycles. The handbook of maritime economics and business, 2, 235-258. 

  18. Clarkson. www.clarksons.net 

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