사회가 고도화되면서 복잡성은 증가하고 예측하기 어려운 리스크도 계속적으로 발생하고 있다. 특히 최근 코로나19 및 러시아-우크라이나 전쟁으로 인한 글로벌 공급망에 대한 리스크도 한 예라 할 수 있다. 공급망에 대한 리스크는 항만 물동량에 영향을 주어 항만운영과 항만산업 발전에 지장을 주게 된다. 본 연구는 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 주는 영향을 알아보기 위해 부산항 사례를 중심으로 글로벌 공급망 압력지수(GSCPI), 상하이 컨테이너 운임지수(SCFI), 산업생산지수, 소매 판매지수 등의 변수들이 물동량에 주는 영향에 대해 벡터자기회귀(VAR) 모형을 활용하여 실증분석을 시행하였다. 분석 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가요인으로 작용하는 파동의 형태로 영향을 주는 것으로 분석되었는데, 이는 비교군인 상하이항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산지수와 소매판매지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 공급망 리스크가 점차 증가하고 있는 상황에서 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는지를 밝혀 향후 공급망 리스크에 대비한 항만운영 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다.
1990년대 이후 한국 경제는 두 번의 금융위기(1997년 아시아 금융위기와 2008년 글로벌 금융위기)를 겪었다. 이들 금융위기는 한국 실물경제의 여러 지표에 영향을 끼쳤고 이로 인해 한국의 최대 수출입 관문인 부산항에서 처리되는 물동량 변화에도 영향을 주었다. 그러나 아시아 금융위기 당시 부산항의 총 컨테이너처리실적을 살펴보면 금융위기와 관련된 영향이 명백히 나타나고 있지 않다. 이 연구는 이들 금융위기가 부산항 물동량 변화에 끼친 영향을 분석하기 위해 ARIMA모형의 특수한 형태 중 하나인 개입모형을 이용하였다. 개입모형은 시계열 예측뿐만 아니라 특정 사건발생과 관련된 그 효과를 분석하기 위하여 사용되는 정량적 모형으로 이 연구에서는 개입효과의 추정에 중점을 두었다. 그 결과 부산항 물동량 변화에 두 번의 금융위기가 유의미한 영향을 미쳤다는 것을 보였다.
광양항의 수입컨테이너 물동량은 최근 들어 빠르게 증가율이 둔화되고 있다. 이에 본 고는 광양항의 물동량이 환율과 경기와 같은 경제변수에 대해 어떠한 특성을 갖는가를 전국항과의 비교를 통해 밝힌다. 광양항의 수입물동량은 환율과 경기의 변동에 전국항보다 큰 영향을 받으며, 최근의 환율과 경기의 움직임에 특히 민감하게 반응을 하여 안정적인 물동량을 유지하지 못하고 있음을 보인다. 이와 같이 민감한 반응을 보임에도 불구하고 장기추세로부터 괴리가 있을 경우 회복하는 속도는 전국항보다 늦어 상황에 대처하는 능력이 떨어지고 있다. 예측오류의 역사적 분해를 통해 광양항의 수입물동량은 환율변동에 상당부분을 의존하고 있어서 환율 상승과 같은 악재에 특히 취약할 수 있다. 그리고 환율충격과 경기충격은 상당기간 물동량의 흐름에 영향을 미치나 환율충격은음의 반응을, 경기충격은 양의 반응을 유발한다. 환율 40원 상승과 경기 5 포인트 하락이라는 단기적 충격에 대해 광양항의 수입컨테이너 물동량은 33천 TEU가 감소하며, 이러한 충격이 1년간 유지되면 광양항의 수입물동량은 197천 TEU 감소한다는 것을 보인다.
세계적인 장기경기침체 속에서 보다 정확한 물동량 예측은 항만정책 수행에 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 부산항 컨테이너 물동량(수출입화물과 환적화물)을 단변량 모형인 ARIMA 뿐만 아니라 인과관계가 있을 것으로 예상되는 경제규모(한국, 중국, 미국의 국내총생산), 금리수준 그리고 경기변동을 고려한 벡터자기회귀모형과 벡터오차수정모형을 활용하여 추정하고 비교하였다. 측정자료는 2014년 1월부터 2019년 8월까지 월별 부산항 컨테이너 물동량이다. 분석결과에 의하면, 수출입물동량 시계열은 비교적 안정적(stationary)이어서 VAR에 의해 추정하였고 환적화물은 불안정적(non-stationary)하지만, 경제규모, 금리 및 경기변동과 공적분(장기적인 균형관계)를 띠고 있어 VEC모형으로 추정하였다. 추정결과, 안정적인 수출입화물 추정에서는 단변량 모형인 ARIMA가 우수하고 추세가 있는 환적화물은 다변량모형인 VEC모형이 보다 예측력이 우수한 것으로 나타나고 있다. 특히 수출입화물은 우리나라 경제규모와 관련이 있고, 환적화물은 중국과 미국 경제규모와 밀접한 관련이 있다. 또한 중국 경제규모가 미국에 비하여 더 밀접하게 나타나고 있어 환적화물 증대전략에 시사점을 주고 있다.
국가의 충체적 활성과 경쟁력 확보는 정부의 적절한 정책수행에 의해서만 가능하고 특히, 항만, 공항, 도로 철도 등 사회간접자본의 확충은 민간기업으로서는 할 수 없는 정부 고유의 역할이다. 정부는 여러 전문기관을 통해서 이러한 사업을 위한 연구를 수행하여 왔다. 1980년도 이후 급격히 증대되어온 해운물동량과 특히 컨테이너 물동량의 증대에 대비하면서 장내의 시설수요를 예측하고 현실에 닥치는 물류적체 해소를 위하여 부산항 3단계 공사등 긴급한 시설을 확충하여 왔다. (중략)
광양항의 컨테이너 물동량은 인천항이나 평택 당진항에 비해 더딘 증가를 보이고 있으며, 부단위당 부가가치가 낮고 중국시장을 제대로 활용하지 못하고 있다. 광양항은 다른 두 항에 비해 환율계수와 경기계수가 크게 낮아 환율변동과 경기변동에 가장 작은 영향을 받게 되고 그에 따라 경기와 환율의 긍정적 변동을 이용하는데 가장 서투른 항만임을 보인다. 오차수정방정식을 도출하여 오차수정계수가 광양항에서 가장 작아서 적정 물동량 수준에 이르지 못할 경우 물동량 수준으로 돌아가는데 다른 두 항만에 비해 크게 떨어진다는 것을 밝힌다. 이것은 광양항이 다른 두 항만에 비해 물동량 확보능력이 부족하다는 것과, 물동량 부족이 발생할 경우 그것이 오래 지속될 수 있다는 것을 의미한다. 충격반응함수를 이용하여 경기충격이 광양항에 대해 가장 낮은 반응을 야기하여 경기상승에 따른 물동량 증가가 가장 적을 것이라는 것을 밝힌다. 마지막으로 2012년과 2013년의 물동량을 개입-승법계절 ARIMA 모형을 통해 예측하여 광양항은 2012년과 2012년 전년 대비 2.6%, 3.1% 증가하는데 비해, 인천항 6.8%, 8.1%, 평택 당진항 24.2%, 10.3%가 증가하여, 2012년에는 인천항과 물동량 차이가 거의 없는 수준으로 좁혀지고 2013년에는 비교적 큰 차이로 인천항이 광양항을 앞설 것이라는 것을 보인다. 경제적 또는 경제외적 요인의 변화에 대한 광양항의 적응능력이 타 항만에 비해 떨어지고, 그에 따라 다른 항만에 추월당할 상태에 처하고 있다는 것을 밝힌다.
COVID-19의 대유행은 컨테이너를 사용하는 국가 간 수출입 물동량 불균형을 더욱 악화시켰으며, 이는 공컨테이너 수급의 문제까지 이어지게 되었다. 적정 수요만큼의 공컨테이너 확보는 안정적이고 효율적인 항만 운영을 위해 필수적인 요소이다. 지금까지 여러 기법을 사용한 공컨테이너 수요예측 방안이 연구되어 왔다. 그러나 항만 및 선사에서 직접 활용 가능한 수요예측 보다는 월 혹은 연 단위의 장기적인 예측에 머루르고 있었다. 본 연구에서는 실제 인공신경망을 이용한 일별, 주별 단위 예측 방안을 제시한다. 이를 위해 머신러닝 기법 중 다층 퍼셉트론과 회귀분석을 활용하여 수요예측을 진행하였으며, 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 적컨테이너와 공컨테이너의 입항 후 다시 항만으로 유입되는 과정을 기반으로 데이터를 재가공하였다. 이를 통해, 정확도가 매우 높지는 않지만, 현장에서는 활용 가능한 일별 및 주별 수요 예측 모델을 개발할 수 있었다.
본 연구에서는 기존의 물동량 전망에 적용한 방법론이 아닌 개별 항만별 예측방법을 적용하여 인천항에서 경유하는 수출 화물 물동량을 전망하였다. 물동량 전망에 있어 기존의 통계적, 계량경제학적인 분석 대신 시스템 분석을 적용하였다. 대부분의 기존연구에서 적용하였던 총량적 접근방법은 전국의 총 화물물동량을 각 품목별 특성에 따른 계량모형을 통해 추정한다. 이는 전국권역을 기반으로 항만 O/D에 따라 향후 권역별 항만 개발계획 및 개별입지변화를 반영하여 체계적인 방법으로 배분함으로써 전국 항만의 물동량을 도출했다. 본 연구에서는 이러한 기존방법론이 아닌 개별항만의 주변상창이나 직접적인 영향을 미치는 산업단지의 현황을 토대로 물동량을 도출해 내는 방법이다. 본 연구에 있어 기초자료는 인천항을 배후권역으로 하는 수출 화물의 기종점인 배후산업단지의 소요면적에 대한 자료를 토대로 조사하였다. 이는 수출의 대부분을 창출하는 산업단지의 소요면적을 파악하여 이에 원단위를 적용함으로써 산단별 입출되는 물량을 도출할 수 있다. 여기에 산단별 분양률, 업종비중, 가동률, 그리고 산단별 수출 비중을 적용하여 인천항의 수출 화물 물동량을 전망하였다. 본 연구는 기존의 전망치와 비교를 함으로써 연구방법론의 다양화와 비교연구를 수행하는 연구성과를 거두었다.
해운 항만 분야에서의 환적화물은 항만 물동량의 증가와 고부가가치 산업의 활성화를 통해 국가 및 지역 경제발전에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 화물이다. 하지만 최근 중국의 경제성장 및 지속적인 항만 개발로 인해 중국으로 직기항하는 대형선박이 증가함에 따라 우리나라의 환적 물동량은 점차 감소할 것 이라는 예측결과가 제시되고 있다. 우리나라의 경우 항만 물동량 예측을 통해 항만 개발 계획이 수립되고 있으며, 일반적으로 환적화물이 전체화물의 40%를 차지할 것이라는 전제하에 개발을 추진하기 때문에 환적물동량 예측은 중요한 과제이다. 하지만 기존의 연구들은 항만 경쟁력의 변화를 고려하지 않고 과거 실적치를 통하여해 환적화물을 예측한 연구들이 대부분이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 SD기법을 통해 동태적인 관점에서 항만 경쟁력 지수 및 환적 물동량 변화치를 예측하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구 수행 결과 2030년에는 한국의 경우 약 2천만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 예측 되었으며, 중국의 경우 약9,000만TEU, 일본의 경우 약 250만TEU의 환적화물이 처리될 것으로 전망되었다. 즉 한국과 중국의 경우 연평균 4%, 6%의 성장세를 보여 환적화물 처리량은 지속적으로 증가할 것으로 예상되지만, 일본은 연평균 1%대의 증가세를 보여 일정수준으로 유지될 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 컨테이너 항만의 환적화물 유치 및 경쟁력 확보를 위한 기초자료로 사용될 수 있다.
컨테이너 처리량(CHC)은 항만의 능력을 나타내는 중요한 지표다. 그러나 중국항만의 컨테이너 처리능력에 대한 연구는 부족하며, 연구결과 또한 예측치와 실제치와의 차이가 크다. 이는 컨테이너처리량이 다양한 경제적인 측면을 내포하고 있고 예측모델의 선택이 매우 어렵다는데 기인한다. 대체로 지금까지 사용되어왔던 회귀분석, 신경망분석 등은 과거행태모델을 벗어나지 못하고 있어 경제체제나 항만물동량의 동태적변화에 대한 고려가 결여되어 있다. 따라서 본 논문에서는 동태적 보정인과모델을 사용한 동태적 예측법을 사용해 보았고 그 결과 보다 신뢰성이 높고 현실성이 있는 연구결과를 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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