Journal of Korea Port Economic Association (한국항만경제학회지)

The Korea Port Economic Association (한국항만경제학회)
권호 표지

Efficiency Analysis of Port Considering Congestion

체선을 고려한 항만의 효율성 분석에 관한 연구

  • 이태휘 (경남과학기술대학교 전자상거래학과)
  • Received : 2017.10.08
  • Accepted : 2017.12.27
  • Published : 2017.12.29
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study fist raises the following research question. How does the port congestion affect port operational efficiency? To answer the question, this study adopts slacks based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) model to analyze the efficiency of port considering the congestion. As a result of the DEA-CCR(Chanres, Cooper and Rhodes) model, both Busan(2011) and Ulsan(2011) are the most efficient decision making units(DMUs). As a result of the DEA-BCC(Banker, Chanrnes, and Cooper) model, Busan(2011), Ulsan(2011), Ulsan(2012), Busan(2012), and Yeosu Gwangyang(2012) are the most efficient DMUs. As a result of SBM-DEA model, Ulsan(2012), Busan(2011), Busan(2012), Incheon(2011), and Ulsan(2011) are the most efficient DMUs considering the port congestion. The result of DEA-CCR BCC model is not identical with the result of SBM-DEA model analysis. It means the port congestion does less affect the port operational efficiency. Should the number of the vessels with the port congestion minimize, Incheon and Yeosu Gwangyang port could save lots of the port congestion cost for a total of three years.

본 연구는 다음과 같은 문제를 제기한다. 체선이 항만의 운영 효율성에 어느 정도 영향을 미치는가? 이 연구 문제에 대한 답하기 위해 본 연구에서는 SBM-DEA 모형을 이용하여 체선을 고려한 항만의 효율성을 분석하고 DEA-CCR BCC 모형의 연구 결과와 비교하였다. 먼저 DEA-CCR BCC 분석 결과, 부산(2011), 울산(2011)이 효율적인 DMU로 나타났으며 DEA-BCC 모형 분석 결과, 부산(2011), 울산(2011), 울산(2012), 부산(2012), 여수 광양(2012)이 효율적인 DMU로 나타났다. 체선을 고려한 SBM-DEA 모형 분석 결과, 울산(2012), 부산(2011), 부산(2012), 인천(2011), 울산(2011)이 효율적인 DMU로 나타났다. DEA-CCR BCC 결과와 SBM-DEA 결과 간 불일치를 보여 체선이 항만의 운영 효율성에 미치는 영향이 크지 않은 것으로 나타났으며 체선선박척수의 잔여물을 제거한다면 인천항은 3년간 총 11.9억 원, 여수 광양항은 3년 간 총 65.52억 원의 비용 보존이 가능한 것으로 나타났다.

Keywords

References

  1. 구종순, 이정선, 전동화(2011), 한.중.일 항만효율성 비교연구, 해운물류연구, 제27권, 457-474.
  2. 김상춘, 최봉호(2015), 부산지역 해운.항만산업의 지역경제 파급효과 재조명, 무역연구, 제11권 제1호, 601-627.
  3. 김안호, 차용우(2005), 국내 무역항만의 효율성 변화분석:맴퀴스트접근, 한국항만경제학회지, 제21집 제2호, 173-188.
  4. 나호수, 김현초(2009), 군상항만의 효율성 비교연구, 한국항만경제학회지, 제25권 제2호, 277-300.
  5. 나호수, 이우, 이경수(2008), 한국 5대 항만의 효율성에 대한 비교연구, 한국항만경제학회지, 제24권 제4호, 25-46.
  6. 류동근(2005), 국내 컨테이너 전용터미널의 효율성 비교:DEA 접근, 해운물류연구, 제47호, 21-37.
  7. 모수원(2008), 국내항만의 효율성 결정요소 - 패널분석과 이분산 토빗모형을 이용하여 -, 한국항만경제학회지, 제24권 제4호, 349-361.
  8. 모수원, 박홍균, 이민희(2010), "컨테이너 터미널의 생산성과 효율성 변화의 결정요소", 해운물류연구, 제26권, 583-600.
  9. 박노경, 박길영(2007), 항만효율성 측정 자료의 정규성과 변환 불변성 검증 소고: DEA접근, 한국항만경제학회지, 제23권 제2호, 109-120.
  10. 박노경(2008), 항만의 효율성을 예측하기 위한 실증적 측정방법, 한국항만경제학회지, 제24권 제4호, 313-327.
  11. 박홍균(2010), 환적화물의 컨테이너 터미널 효율성 분석, 한국항만경제학회지, 제26권 제1호, 1-19.
  12. 송재영(2004), 컨테이너 항만의 효율성 분석에 관한 연구, 한국해양대학교 공학 박사학위 논문.
  13. 사공훈, 최석범(2009), 국내 벌크선박의 체선원인에 관한 실증분석 - 접안대기시간을 중심으로 -, 해운물류연구, 제25권 제2호, 263-284.
  14. 여희정(2011), 중국 및 유럽 항만의 상대적 효율성 분석, 해운물류연구, 제27권, 563-581.
  15. 오성동, 박노경(2001), 컨테이너항만의 국제경쟁력분석방법: DEA접근 - 생산효율성분석을 중심으로 -, 한국항만경제학회지, 제17집 제1호, 27-51.
  16. 이동현(2013), 평택당진항의 갈등 원인과 거버넌스 접근을 통한 해결방안, 한국항만경제학회지, 제29집 제3호, 135-158.
  17. 이민규, 이기열(2016), 항만물류산업의 지역경제 파급효과 분석 - 부산, 인천, 울산을 대상으로 -, 해운물류연구, 제32권 제2호, 299-320.
  18. 이민규(2012), 항만 서비스 혁신 관점에서의 선박 재항시간의 결정요인 분석, 한국혁신학회지, 제7권 제1호, 51-69.
  19. 이세훈, 이태휘, 여기태(2012), 국내 주요 벌크터미널의 효율성 분석에 관한 연구, 해운물류연구, 제28권, 245-264.
  20. 이정동, 오동현(2012), 효율성 분석이론-DEA 자료포락분석법, 지필미디어.
  21. 이태휘, 여기태(2015), 탄소배출을 고려한 공항 효율성 측정에 관한 연구, 로지스틱스연구, 제23권 3호, 81-91.
  22. 장영태, 김성귀(1993), 선박체항시간비용의 추정에 관한 연구, 해운학회지, 제16호, 229-259.
  23. 장영태(1991), 항만에서의 선박대기시간 추정 방법론, Ocean and Polar Research, 제13권 제2호, 57-67.
  24. 전영인, 민경창, 하헌구(2013), 방사적 및 비방사적 접근법을 이용한 국내공항의 효율성 분석, 대한교통학회지, 제31권 제2호, 11-19. https://doi.org/10.7470/jkst.2013.31.2.011
  25. 정봉민, 성숙경(2003), 우리나라의 항만민영화 추진성과와 정책방향, 한국해양수산개발원
  26. 제3차 전국 항만기본계획 수정계획(2015), 해양수산부.
  27. 조윤기(2006), 한.중.일 컨테이너항만의 효율성 비교 분석, 동북아경제연구, 제18권 제3호, 1-22.
  28. 주경원, 박병인, 배종옥(2009), 광양항 해운항만산업의 경제적 효과 분석, 해운물류연구, 제25권 제2호, 285-309.
  29. 최봉호(2009), 광역권 항만산업의 경제적 파급효과 분석, 한국항만경제학회지, 제25집 제3호, 21-42.
  30. 하명신(2009), 동북아 지역과 미국 주요 컨테이너항만간의 효율성 비교 - DEA 기법을 중심으로 -, 한국항만경제학회지, 제25권 제3호, 229-250.
  31. Chang, Y. T.(2013), Environmental efficiency of ports:a data envelopment analysis approach, Maritime Policy & Management, 40, 467-478. https://doi.org/10.1080/03088839.2013.797119
  32. Chang, Y., , Zhang, N., Danaoa, D., & Zhanga, N.(2013), Environmental efficiency analysis of transportation system in China: A non-radial DEA approach, Energy Policy, 58, 277-283. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2013.03.011
  33. Chang, Y., , Park, H. S.., Jeong, J., & Lee, J.(2014), Evaluating economic and environmental efficiency of global airlines: A SBM-DEA approach, Transportation Research Part D, 27, 46-50. https://doi.org/10.1016/j.trd.2013.12.013
  34. Choi, Y., Zhang. N., & Zhou, P.(2012), Efficiency and abatement costs of energy-related $CO_2$ emissions in China: a slacks-based efficiency measure, Applied Energy, 98, 198-208. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2012.03.024
  35. Cullinane, K.(2002), The Productivity and Efficiency of Ports and Terminals: Methods and Applications, Handbook of Maritime Economics and Business, 803-831.
  36. Cullinane, K., Ping, J., & Wang, T.(2005), The relationship between privitization and DEA estimates of efficiency in the container port industry, Journal of Economics & Business, 57, 433-462. https://doi.org/10.1016/j.jeconbus.2005.02.007
  37. Ke, G. Y., Li, K. W., & Hipel, K. W.(2012), An integrated multiple criteria preference ranking approach to the Canadian west coast port congestion conflict, Expert Systems with Applications, 39, 9181-9190. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2012.02.086
  38. Lozano, S., & Gutierrez, E.(2011), Slacks-based measure of efficiency of airports with airplanes delays as undesirable outputs, Computers & Operations Research, 38, 131-139. https://doi.org/10.1016/j.cor.2010.04.007
  39. Lee, T., Vinh, V., & Yeo, G.(2014), Environmental efficiency analysis of port cities: Slacks-based measure data envelopment analysis approach, Transport Policy, 33, 82-88. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2014.02.009
  40. Oliveira, G., & Cariou, P.(2011), A DEA study of the efficiency of 122 iron ore and coal ports and of 15/17 countries in 2005, Maritime Policy & Management, 38, 727-743. https://doi.org/10.1080/03088839.2011.625989
  41. Oyatoye, E. O., Olanrewaju, A. S., Chinweze, O. J., & Bolane, A. B.(2011), Application of Queueing theory to port congestion problem in Nigeria, European Journal of Business and Management, 3, 24-36.
  42. Roll. Y., & Hayuth, Y.(1993), Port performance comparison applying data envelopment analysis, Maritime Policy & Management, 20, 153-161. https://doi.org/10.1080/03088839300000025
  43. Tone, K.(2001), A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis, European Journal of Operational Research, 130, 498-509. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5
  44. Tongzon, J.(2001), Efficiency Measurement of Selected Australian and other International Ports using Data Envelopment Analysis, Transportation Research Part A, 35, 107-122. https://doi.org/10.1016/S0191-2615(99)00039-9
  45. Wang, T., & Cullinance, K.(2006), The Efficiency of European Container Terminals and Implications for Supply Chain Management, Maritime Economics & Logistics, 8, 82-99. https://doi.org/10.1057/palgrave.mel.9100151
  46. Woo, S. H., Pettit, S. J., Kwak D. W., & Beresford, A. K. C.(2011), Seaport research: A structured literature review on methodological issues since the 1980s, Transportation Research Part A, 45, 667-685. https://doi.org/10.1016/j.trb.2010.12.001
  47. Yeo, G. T., Roe, M., & Soak, S. M.(2007), Evaluating of the Marine Traffic Congestion of North Harbor in Busan Port, Journal of Waterway, Port, and Ocean Engineering, 133, 87-93. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-950X(2007)133:2(87)
  48. Zhou, P., Ang, B. W., & Poh, K. L.(2006), Slack-based efficiency measures for modeling environmental performance, Ecological Economics, 60, 111-118. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2005.12.001