본 연구는 1996년 10월부터 2017년 4월까지의 건화물선, 컨테이너선, 유조선 가격과 운임 자료를 사용하여 선가의 합리적 거품 유무를 검정하였다. 기존의 연구와 달리, 컨테이너선, 유조선 가격으로 실증분석 범위를 확장하여 모형설정 오류에서 자유로운 안정성에 기초한 안정성 검정과 공적분 검정을 활용하였다. 안정성 검정 결과, 유조선 가격에 거품이 존재하였으며, 공적분 검정은 건화물선과 컨테이너선의 가격에 거품이 포함되었다는 결과를 나타내었다. 이러한 실증분석 결과는 우리나라 해운기업이 저선가 시기에 선박을 확보하는 선박투자 전략을 채택해야하며, 이를 촉진하기 위한 정부의 금융 지원과 안정적인 선복량 확보 정책 수립의 필요성을 시사한다.
부정기 건화물선 시장은 용선시장의 높은 운임변동성과 시장에 영향을 미치는 다양하고 복합적인 요인들이 존재한다. 2020년 COVID-19 팬데믹 영향으로 인한 불안정한 경제상황에서 물동량 감소로 BDI는 폭락하였으나 2020년 말부터 상승세로 전환되어 2022년 하반기까지 호황기가 유지되었다. BDI에 영향을 미치는 인과성이 나타난 변수들과 벡터오차수정모형을 이용하여 장기적 균형관계를 분석결과 2020년 말부터 상승한 시장 변화의 주요인으로는 과거에 부정기 건화물선 시장에 영향을 미쳐왔던 선복의 공급과 물동량 변동성과 상관없이 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만 체선으로 실제 운항 가능한 유효한 선복량의 감소가 영향을 미쳤던 것으로 나타났다. 체선으로 인한 실제로 사용 가능한 선복량의 감소가 운임상승으로 이어졌으며 이러한 용선시장에서 운임 상승은 중고선과 신조선가격의 상승으로 이어지는 장기적 균형관계를 확인하였다. 선복 공급량과 수요측면의 물동량 변동성에 의해 결정되던 과거 해운시장과는 다르게 앞으로는 팬데믹으로 인한 체선증가나 환경규제와 기후변화에 의한 유효한 선복량의 변동성이 운임시장에 영향을 미치는 중요한 요인으로 나타나게 되었으며, 2023년 IMO 탄소배출규제 대응으로 감속운항이 예상되며 선속이 줄어드는 만큼 동일한 물동량을 운송하기 위해서는 보다 많은 선박이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 감속운항이 유효한 선복량 감소로 운임상승과 중고선, 신조선가격 상승 등 부정기선 해운시장에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
2004년도 세계해운시황은 세계경제의 회복과 중국특수의 지속으로 매우 밝은 것으로 전망됐다. 특히 정기선시장은 신조선의 인도량 증가에도 불구하고 아시아역내항로를 제외한 대부분의 항로에서 강세를 보일 것으로 전망됐으며, 건화물선시장 역시 호조를 보일 것으로 예상되고 있다. 하지만, 유조선시장은 신조선 인도량의 급증으로 전반적인 운임수준이 하락하여 WS 70 내외에 머물 것으로 전망됐다. 다음은 한국해양수산개발원(KMI)의 2004년도 해운시황 전망 보고서를 요약정리한 것이다.(편집자 주)
해양 기름오염 방제조치에 관한 연구의 일환으로 정량적 기초자료를 확보하기 위하여 최근 10년간(2003~2012년) 국내 연안에서 발생한 기름오염사고에 관한 통계자료를 수집하여 연간 기름오염사고 건수와 연간 기름 유출량을 사고 원인(Cause)별, 오염원(Source)별, 해역(Sea area)별로 분석하였다. (1) 사고 원인별로 분석한 결과, (1) 부주의로 인한 사고 건수(1,429건)와 해양사고로 인한 사고 건수(790건)가 각각 전체 건수(2,833건)의 50.4 %와 27.9 %를 차지하였다. 그리고 해가 거듭될수록 해양사고로 인한 사고 건수는 감소하는 경향을 보인 반면에 부주의로 인한 사고 건수는 증가하는 경향을 보였다. (2) 해양사고로 인한 유출량(17,400 kL)이 전체 기름 유출량(17,877 kL)의 97.3 %를 차지하였고 부주의로 인한 기름유출량(294 kL)이 1.7 %를 점유하였다. (2) 오염원별로 분석한 결과, (1) 어선에 의한 사고건수(1,210건)가 전체 건수(2,833건)의 42.7 %, 기타 선박에 의한 사고 건수(620건)가 21.9 %, 화물선에 의한 사고 건수(367건)가 13.0 %, 유조선에 의한 사고 건수(261건)가 9.2 %를 차지하였다. 해가 거듭될수록 어선에 의한 사고 건수는 감소하는 경향을 보였지만 여전히 높은 수치를 보인 반면에 화물선과 기타 선박에 의한 사고 건수는 완만하게 증가하는 경향을 보였고 유조선에 의한 사고 건수는 연간 13~37건으로 해마다 크게 변동하였다. (2) 유조선의 기름 유출량(15,488 kL)이 전체 기름 유출량(17,877 kL)의 86.7 %를, 기타 선박의 기름 유출량(898 kL)이 5.0 %를, 화물선의 기름 유출량(733 kL)이 4.1 %를, 어선의 기름 유출량(590 kL)이 3.3 %를 차지하였다. (3) 해역별로 분석한 결과, (1) 남해에서의 사고 건수(1,613건)와 기름 유출량(3,804 kL)은 전체 사고 건수의 56.9 %와 전체 기름 유출량의 21.3 %를, 서해에서의 사고 건수(700건)와 기름 유출량(13,501 kL)은 전체 사고 건수의 24.7 %와 전체 기름 유출량의 75.5 %를, 동해에서의 사고 건수(520건)와 기름 유출량(572 kL)은 전체 사고 건수의 18.2 %와 전체 기름 유출량의 3.2 %를 차지함으로써 사고 건수에서는 남해가 최고였고 기름 유출량에서는 2006년까지는 남해가 최고(1위)였으나 2007년 유조선 Hebei Spirit호 기름유출사고 이후에는 서해가 최고(1위)였으며, 동해에서의 사고 건수와 기름 유출량이 모두 남해나 서해보다 적은 값으로 나타났다. (2) 해가 거듭될수록 동해와 남해에서의 사고 건수와 기름 유출량이 모두 감소하는 경향을 보인 반면에 서해에서는 사고 건수가 연도별 증감의 변동 폭이 적어 거의 일정한 경향을 보였으며 기름 유출량은 연도별로 증감의 변동 폭이 컸다.
2008년 9월 미국의 서브프라임 모기지 부실에 의한 리먼브러더스 사태로 시작된 글로벌 금융위기가 세계 건화물해운시장에도 영향을 끼쳐 건화물 물동량 감소와 선박의 공급과잉으로 세계 건화물해운산업과 조선산업에 심각한 불황을 유발하였다. 이러한 상황에서, 국제경제의 동향에 민감한 한국경제의 구조 여건상 한국의 건화물선해운기업(또는 건화물선사)도 2008년 이후 현재까지 어렵게 경영을 헤쳐가고 있다. 이와 같은 심각한 불황과 그 여파로 건화물선사의 수익이 급감 할 수밖에 없게 되었으며 열악한 재무구조로 인해 경영이 부실해지고 급기야 도산과 파산하는 해운기업이 속출하게 되었다. 이러한 점을 고려하여 동 연구는 2008년 글로벌 금융위기를 기점으로 2005년부터 2007년까지와 그 후 2010년부터 2012년까지로 기간을 선정한 다음 한국의 외항 건화물 해운기업을 건전기업과 부실기업으로 구분하여 두 기업집단 간의 주요 재무비율에 어떠한 변화와 차이가 있었는지 t 검정을 통해 분석하였다. 실증분석에서 두 집단 간에 차이를 보인 주요 재무비율로는 수익성비율과 성장성비율이다. 본 연구의 의의는 첫째, 해운기업 경영에도 역시 재무건전성에 대한 체계적인 관리가 중요하며 이를 위해 수익성이 높은 화물을 계약하는 영업전략이 중요하다. 둘째, 선박의 효율적인 운항 및 관리로 성장성이 지속되는 기업으로 경영해야 한다는 것이다.
본 논문은 투자수익성을 극대화 할 수 있는 건화물선 운항기업의 해운투자 의사결정 모델을 제시하는 것이 핵심 내용이다. 얼마전 우리나라 4위 해운기업인 대한 해운(주)가 법정 관리를 신청해 큰 충격을 주었는데, 그 이유를 살펴보면 전적으로 투자 의사결정이 잘못된 데 기인한다. 즉 대한해운(주)는 해운 경기가 피크에 이른 2007, 8년도에 집중적으로 산물선을 장기용선 방식의 투자확충 의사결정을 내렸으나, 2009, 10년도에 부정기선 운임지수가 거의 1/10 수준으로 폭락하여 막대한 손실을 보아 결국 자금압박으로 회사가 부도 상태에 이르게 되었다. 이러한 문제는 지난 1980년대 초에도 발생된 바 있으나 여전히 반복되고 있다는 사실이 안타깝다. 따라서 본 논문은 해운 경기가 호황에 있을 때 오히려 일정 선박을 매각하고 필요한 선복량은 단기 용선하여 향후의 경기변동 상황에 대처하도록 하는 의사결정을 말한다. 즉, 해운 경기가 불황국면에 있을 때는 조선경기도 하락 하는 만큼 저가로 선박을 매수 또는 발주하고 서서히 해운 경기가 회복되고 본격적인 상승기에 역시 선가도 급격히 상승하는 시점에 일정 비율의 보유선박을 매각 처분하여 선박 매매차익을 실현하고 다시 경기가 하강한 시점에서 선박을 재매입하는 순환적인 투자 의사결정 모델이 건화물선 해운기업의 수익성 제고에 크게 기여할 수 있다고 본다. 이때 고객서비스 유지를 위해 필요한 선복량은 단기 용선으로 대체하여 가급적 선박 보유 비중을 낮추는 의사결정이 매우 중요한데, 이러한 전략적 투자의사결정 모델은 자본집약적 산업인 해운기업의 재무위험과 영업위험을 모두 낮출 수 있게 된다는 것이 논문의 핵심이다.
이 연구는 VAR 모형을 이용하여 국제유가가 BDI, 선형에 따라 BCI, BPI 등 3개의 운임 지수에 각각 어떠한 영향을 미치는지와 VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석하였다. 첫째, VAR모형을 이용하여 국제유가의 변화가 BCI에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖고, BPI의 경우에는 시차 3기의 경우에만 음(-)의 유의적인 효과를 갖고, BDI 운임지수에 미치는 효과는 시차 1기의 경우 통계적으로 정(+)의 유의적인 효과를 갖는 것으로 나타났다. 충격반응함수 분석의 결과는 국제유가의 충격으로부터 BDI의 반응은 약 3개월 정도 지속적으로 상승하다가 이후로는 감소하는 것으로 나타났다. 둘째, VECM모형을 이용하여 케이프사이즈와 파나막스 시장 간의 파급효과를 분석한 결과는 BCI와 BPI 운임지수 간에 장기적인 균형관계로부터의 이탈이 발생하는 경우 BPI 운임지수가 감소하는 방향으로 조정되었다. 또한 동태적인 상관관계의 경우 시차 1기의 케이프사이즈 시장에서의 운임이 상승하면 금기의 파나막스 시장에서의 운임이 상승하는 것으로 나타났다. BCI와 BPI 운임지수간의 동학적인 충격반응함수의 분석으로부터 BCI 운임지수의 충격으로부터 BPI 운임지수의 반응은 약 3개월 정도 가파르게 상승하다가 5개월 이후로는 변화가 없는 것으로 나타났고, BPI 운임지수의 충격에 대한 BCI 운임지수의 충격반응의 정도는 매우 작게 나타났으며, 약 3개월 정도 완만하게 상승하다가 이후로 거의 변화가 없는 것으로 나타났다.
본 연구는 오차교정모형을 활용해 건화물선과 유조선 일간 해상운임의 동태적 특성과 예측 정확도를 분석한다. 공적분된 시계열 자료의 오차를 계산하기 위해 본 연구는 공통 확률적 추세 모형(Common Stochastic Trend Model, CSTM 모형)과 벡터오차교정모형(Vector Error Correction Model, VECM 모형)을 활용한다. 먼저, CSTM 모형의 오차를 사용한 오차교정모형이 VECM 모형의 경우보다 교정계수(adjustment speed coefficient)가 경제학적 이론에 더 부합하는 결과를 보인다. 나아가 조정결정계수(adjR2) 측면에서도 CSTM 모형의 경우가 VECM 모형에 비해 모형 적합도가 큰 것으로 나타난다. 둘째, 예측 정확도를 판단하는 지표인 평균 절대 오차와 평균 절대 척도 오차를 살펴보면, CSTM 모형의 오차를 이용한 모형이 VECM 모형의 오차를 이용한 모형보다 총 15가지 경우 중에 12가지 경우에서 예측 정확도가 높은 것을 확인할 수 있다. 미래 연구주제로서 1) 두 가지 오차를 모두 활용하는 분석 및 예측 과제, 2) 원자재 및 에너지 자원 시장의 데이터를 추가하는 과제, 3) 오차항의 부호에 따라 교정계수를 다르게 추정하는 과제 등을 제시한다.
본 연구는 해운산업의 경기를 나타내는 BDI와 벙커가격의 관계를 비대칭 공적분 모형을 사용하여 분석하였다. 기존연구는 선형의 공적분 모형을 사용하여 BDI와 국제유가의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 기존연구들에서 드러난 BDI와 유가의 상승기와 하락기의 비대칭적인 특징을 적절히 포착할 수 있는 비대칭 모형을 사용하여 분석하였다. 그 결과 기존연구에서 제시된 선형모형에 근거한 분석은 두 변수간의 장기균형 관계가 존재하지 않는 것으로 나타난 반면 본 연구에서 제시한 비대칭 모형을 통해 장기균형 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 특히, BDI가 벙커가격에 영향을 미치고 있음이 확인되었으므로 두 변수간의 장기균형 관계는 비대칭 모형을 고려하는 것이 적절한 것으로 판단된다.
건화물선 발틱운임인 케이프사이즈 운임지수(BCI), 파나막스사이즈 운임지수(BPI), 핸디막스사이즈 운임지수(BSI와 BHSI)들의 인과성과 효율성을 살펴본다. 인과성 분석을 위해 그란저 인과성 방법을 도입하여 BCI는 BPI, BSI, BHSI에 일방 그란저-cause하며, BSI는 BPI, BHSI에 일방 그란저-cause하고, BPI는 BHSI에 일방 그란저-cause함을 보인다. 이에 근거하여 모형을 구성하여 발틱 운임시장은 비효율적임을 보이고 예측능력 비교를 통해 BCI에 의한 발틱 핸디막스 운임의 예측력이 우수하며, 발틱 수퍼막스 운임과 발틱 케이프 사이즈 운임에 의한 발틱 파나막스 운임의 예측이 가장 정확하지 못함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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