An Empirical Study on the Clustering Measurement and Trend Analysis among the Asian Ports Using the Context-dependent and Measure-specific Models

컨텍스트의존 모형 및 측정특유 모형을 이용한 아시아항만들의 클러스터링 측정 및 추세분석에 관한 실증적 연구

  • 박노경 (조선대학교 경상대학 무역학과)
  • Received : 2012.01.30
  • Accepted : 2012.03.28
  • Published : 2012.05.31

Abstract

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.

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.

Keywords

References

  1. 박노경, "컨텍스트의존모형과 측정특유모형을 이용한 아시아 항만들의 클러스터링에 관한실증적 연구",2012 경제학공동학술대회 한국항만경제학회 논문집, 2012년 2월21일, 83-120.
  2. 박노경, "Tier분석을 통한 벤치마킹항만 적출방법",한국항만경제학회지제25권 제1호,2009, 15-28.
  3. 박노경, "자기조직화지도 신경망을 이용한 국내 컨테이너터미널의 클러스터링 측정소고",한국항만경제학회지 제26권 제1호, 2010, 43-60.
  4. 박노경, "계층적 군집분석과 DEA Tier분석에 의한 클러스터링 측정방법:은행산업 적용",한국산업경제저널 제1권 제2호, 전북대학교 산업경제연구소, 2009.12, 107-130.
  5. 박노경, "컨테이너 항만선택을 위한 선호도 측정방법: 컨텍스트 의존모형 접근",해운물류연구 제38호, 2003, 87-112.
  6. Banker, R. D., A. Charnes and W. W. Cooper, "Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis," Management Sciences, Vol.30, 1984, 1078-1092.
  7. Charnes, A., W. W. Cooper and E. Rhodes, "Measuring the Efficiency of Decision Making Units," European Journal of Operational Research, Vol.2, 1978, 429-444.
  8. Containerisation International Yearbook. Informa Communications, UK.
  9. Cullinane, K., D.W. Song, and R. Gray, "A Stochastic Frontier Model of the Efficiency of Major Container Terminals in Asia: Assessing the Influence of Administrative and Ownership Structures" Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol.36, No.8, 2002, 743-762.
  10. Fare, R., S. Grosskopf, and C.A.K. Lovell, Production Frontiers, Cambridge University Press, 1994.
  11. Fare, R., S. Grosskopf, and C.A.K. Lovell, The Measurement of Efficiency of Production, Boston, Kluwer-Nijhoff Publishing, 1985.
  12. Farrel, M. J., "The Measurement of Productive Efficiency" Journal of the Royal Statistical Society, Series A, Part 3, 1957.
  13. Johnson, S.A. and Zhu, J., "Identifying Best Applicants in Recruiting Using Data Envelopment Analysis," Socio-Economic Planning Sciences, Vol.37, 2003, 125-139.
  14. Morita, H., K. Hirokawa, and J. Zhu, "A Slack-based Measure of Efficiency in Context-dependent Data Envelopment Analysis" Omega, Vol.33, 2005, 357- 362.
  15. Po, R.W., Guh, Y. Y., and Yang, M.S., "A New Clustering Approach Using Data Envelopment Analysis" European Journal of Operational Research, Vol.199, 2009, 276-284.
  16. Sharma, M. J. and Yu, S.J., "Performance based Stratification and Clustering for Benchmarking of Container Terminals" Expert Systems with Applications, Vol. 36, 2009, 5016-5022.
  17. Seiford, L.M. and J. Zhu, "Context-dependent Data Envelopment Analysis-Measuring Attractiveness and Progress" Omega, Vol.31, 2003, 397- 408.
  18. Ulucan, A., and Atici, K.B., "Efficiency Evaluation with Context-dependent and Measure-specific Data Envelopment Approach: An Application in a World Bank Supported Project" Omega, Vol.38, 2010, 68-83.
  19. Valantine, V.C., and R. Gray, "Competition of Hub Ports: A Comparison between Europe and the Far East" Proceedings of the 2nd International Gwangyang Port Forum and Int'l Conference for the 20th Anniversary of Korean Association of Shipping Studies, Korean Association of Shipping Studies, April 24-26, 2002, 161-176.