This study examines the competitiveness and cooperativeness among the container ports in East Asia by analyzing their monthly dynamics in eight years (2008-2015). Time series data on container throughput divided into origin and destination (O/D), such as the top six Chinese ports and the transshipment (T/S) ports such as Hong Kong, Busan, and Singapore, are computed with two methods based on the Vector Error Correction Model (VECM). The first Granger causality test results show that Busan T/S has significant bilateral relations with three Chinese O/D ports; and significant unidirectional relations with three other O/D ports. Shenzhen port has significant bilateral relations with Singapore, and has a significant unidirectional relation with Hong Kong port. Co-integrating test results showed that Busan holds negative co-integration with all Chinese O/D ports. Impulse response function (IRF) results show an opposite direction between paired ports. The ratios of the impulse from T/S ports are significantly high to one another in the short-run, but its power declines as time passes. The ratio of the impulse from the Chinese ports to T/S ports is less significant in the short-run period, however, it becomes more significant as time passes. The significance of most shocks was high in the second period, but was diluted after the sixth period.
Recently, Green Port project to develop an environment-friendly port is active to lead by Port of LA, Port of LB in the USA and Port of Rotterdam. While, Port of Singapore, Shanghai Port and Dubai Port are trying to be a complex Port to function as a true portal not only for freight, but also for people and information. Ports, in this era, doesn't just play a simple transportational role for passengers and freight. Ports in this 21st century, play a role as a center where passengers, freight, information and money gather and a place where freight is created from nearby supporting area. Therefore, this study intends to draw action plans for Port of Busan to grow as Complex Port in the 21st century by AHP analysis and evaluate the action plans of each field by quantitative factors (business portion in the area/specialty/synergy effect with other industry) and qualitative factors (potential for future growth/competitiveness/ capability for innovation). The evaluation result can be used as basic information to decide business priority.
LNG(Liquefied Natural Gas) bunkering has become an important issue with the enforcement of environment regulations in shipping industry required by the International Maritime Organization (IMO). With increased attention on LNG bunkering, many studies that focus on safety, regulation, demand forecasting, and the feasibility of LNG fueled ships have been carried out. However, most of the existing research has not included considerations of the price of LNG bunkering and its competitiveness. This paper, therefore, suggests ways to increase price competitiveness in the LNG bunkering market in the Busan Port. This paper analyzes the LNG bunkering supply mechanism by investigating various LNG bunkering terminal business in the LNG supply market. Factors that determine LNG bunkering price and its elasticity are also identified. Market players who want to operate LNG bunkering terminals in the Busan Port should introduce a merchandising trade method that is able to exclude the "Korea premium" in order to increase price competitiveness. This paper also suggests adoptable strategies such as the use of TPS (Terminal to Ship via Pipeline) type of bunkering service and the importance of location for minimizing initial investment cost.
This research attempts to explore the competitive advantage of the Busan New Port based on the comparative analysis against the major ports. The competitive environment of the global shipping business poses a variety of challenges for the port authorities. Pursuing the hub position in the Northeast Asia, Busan new port needs an in-depth competitive analysis against the major ports in Singapore and China. This research proposes the strategies to exploit the locational advantage of the port while upgrading the operational efficiency. The recent development of the information technology suggests a viable solution for the Busan port.
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.
The purpose of this paper is to show the brief efficiency and clustering measurement way by using the game cross-efficiency model which is newly introduced in this paper for 13 container ports during 3 years(2009, 2010, and 2013) with 3 input variables(depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results are as follows. First, the average rankings of game cross-efficiency model are Ningbo, Hongkong, Shanghai, Dubai, Singapore, Qingdao, Kaosiung, Busan, Tokyo, Incheon, Nagoya, Manila, Gwangyang ports in order. Second, according to ANOVA analysis, three models show the similar results in terms of the efficiency rankings. Third, in the clustering analysis using dendrogram, group A(Shangahi and Busan), group B(Ningbo and Nagoya), and group C(Incheon and Manila) show the common clustering ports during 3 or 2 years. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the game cross-efficiency method when measuring the individual port efficiency. Also port authority should consider the merits of the clustering ports for improving the port management and operations.
The primary purpose of this study is to analyze the impact of bilateral Free Trade Agreements on international trade volume of bulk shipment at the port of Busan in Korea using the Gravity Model. Most recently, the total of 15 Korea's FTAs have been enforced since Korea-Chile FTA in 2004 and more than 50 countries became member of Korea's FTAs. Therefore, aggregated trade volume of Korea's FTA members out of the total trade volume in Korea increased from 25% in 2011 to 67% in 2015. Five Korea's bilateral FTA members are concerned as experimental group while top 10 foreign countries base on trade volume of bulk shipment are applied to the model as control group and panel data was used in this study. According to the results, bilateral FTA, GDP and population have positive impacts on trade volume of bulk shipment at the port of Busan. On the other hand, distance between Korea and its trade partner has negative impact. In examining Hausman test and LR test, the random effect model is statistically more appropriate than the fixed effect model for this study.
The purpose of this paper is to show the clustering trend and to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the self organizing maps based on neural network(SOM) and Tier models for 38 Asian ports during 11 years(2001-2011) with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using SOM show that 3 Korean ports[Busan(26.5%), Incheon(13.05%), and Gwangyang(22.95%) each]can increase the efficiency. Second, according to Tier model, Busan(Hongkong, Sanghai, Manila, and Singapore), Incheon(Aden, Ningbo, Dabao, and Bangkog), and Gwangyang(Aden, Ningbo, Bangkog, Hipa, Dubai, and Guangzhou) should be clustered with those ports in parentheses. Third, when both SOM and Tier models are mixed, (1) efficiency improvement of Busan Port is greater than those of Incheon and Gwangyang ports. (2) Incheon port has shown the slow improvement during 2001-2007, but after 2008, improvement speed was high. (3) improvement level of Gwangyang port was high during 2001-2003, but after 2004, improvement level was constantly decreased. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the SOM, and Tier models with the mixed two models when clustering among the Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs.
This study examines the impact of the changes to the port logistics before and after the COVID-19 pandemic. Specifically, the study focuses on analyzing the changes to Korea's container ports network. Furthermore, this study examines the influence of the ports in the container port network before and after the COVID-19 Pandemic using the network analysis method such as centrality indexes (degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality) to identify changes in the structure and properties of the networks between 2018 and 2021. In this study, We analyzes the changes in the container port networks of Busan, Gwangyang, Incheon, Ulsan, and Pyeongtaek-Dangjin, the five largest ports in Korea. As a result, in case of the Busan port, Singapore port plays an important role, while Busan port plays key roles in ports of Gwangyang, Incheon, and Ulsan. In case of the Gwangyang port, Port Kelang in Malaysia has become increasingly influential as a result of the Malaysian government's policies to overcome the pandemic. In the Incheon port, Japanese ports are playing intermediary roles between their ports and those in the Incheon port network. In the case of Ulsan port, the influence of Korean ports is high, and in the case of Pyeongtaek-Dangjin port, Southeast Asian ports play a role as intermediaries between ports. By analyzing the changes in Korea's port logistics networks, this study can be used as a reference point when responding to uncertainty situations that cause changes to port logistics, such as the COVID-19 pandemic, in the future.
This study is to investigate seaport clustering by using meta-frontier and cross-efficiency models. Data covers the 13 Asian ports during 2009, 2010 and 2013 with 3 inputs(depth, total area, and number of cranes) and 1 output(TEU). Correlations coefficient from cross-efficiency matrix are used for measuring clustering dendrogram. After that, meta-frontier analysis for investigating whether the clustering using cross-efficiency method increases the meta-efficiency. Empirical main results are as follows: First, group efficiencies of Busan, Incheon, and Gwangyang ports are increased. Second, meta and group efficiencies of China ports are greater than those of Korean ports. Third, distortion of technology gap of Gwangyang is lower than that of Busan and Incheon. Fourth, Gwangyang, clustering with Ningbo, Chingtao, Tokyo and Caosung ports in 2009 and with Dubai port in 2013 can increase the efficiency. Fifth, to enhance the efficiency, Busan port should be clustered to group 2 in 2010 and group 1 in 2013, and Incheon port clustered to group 2 in 2010 and 2013. Fifth, it is empirically investigated that Busan, Incheon and Gwangyang ports can increase the efficiency by using Cross-efficiency and Meta-frontier models. Port policy planner should promote the clustering policy for Busan with Hong Kong, Shanghai, and Singapore, Incheon and Gwangyang with Chingtao, Nagoya, Ningbo, Tokyo, and Kaoshung ports.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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