국내 컨테이너 물동량 증가로 이를 처리하는 하역산업 증가하였다. 하지만 1999년 이후 하역요율의 신고제 전환과 시설 공급 과잉으로 인해 하역사간의 과도한 요율경쟁이 발생하여 2015년 기준 컨테이너 하역 요율이 2000년에 비해 절반 이하로 하락하였다. 이에 본 연구에서는 하역 요율의 하락이 항만 물동량 수요에 영향을 미쳐 항만 하역산업의 시장을 확대 시켰는지? 아니면 과도한 요율 경쟁으로 인해 소비자잉여가 오히려 축소되었는지를 경제학적으로 분석해 보았다. 이를 위해, 본 연구에서는 기존에 항만부문의 경제적 가치를 추정한 연구에서 사용한 직접추정방식이 아닌 수요함수를 이용한 추정방식을 제시하였으며 소비자잉여 추정을 위해 타분야에서 주로 사용된 알렉산더방식 외에 힉스의 수요함수를 이용한 하우스만방식을 이용하여 추정의 신뢰성을 높였다. 그 결과 컨테이너 수출입 수요에 비해 하역 요율이 과다하게 하락하여 소비자잉여를 포함한 하역산업의 경제적 가치는 오히려 하락하는 것으로 나타났다. 한편, 향후 환적 컨테이너 물동량을 포함한 경제적 가치추정에 관한 연구가 진행되어야하며 나아가 항만산업 전체로 확대하여 현재 항만부문 예비타당성 조사 표준지침에서 이용되고 있는 경제적 편익 방식을 보완할 수 있어야 하겠다.
본 논문은 중국의 주요 물류거점도시들의 경쟁력을 공급측면의 기술적 효율성과 교통인프라의 암묵가격, 수요측면에서는 지역총생산 또는 수출입총액을 각각 가중치로 사용하여 비교 분석한다. 분석결과에 의하면 공급측면에서는 일반적으로 전통적인 대형도시이며 시장지향적인 도시들이 기술적 효율성이 높은 것으로 나타나며 반면에 교통인프라 투자의 기회비용은 높은 것으로 나타난다. 또한 청도, 영파는 기존의 물류도시임에도 불구하고 물류인프라의 측면에서는 상대적으로 저렴한 경제학적 비용으로 추가적인 물류인프라 건설이 가능하다는 점에서 향후의 발전가능성이 높다고 평가된다. 수요요인까지 동시에 고려하여 수요요인에 대한 가중치별 종합경쟁력을 측정한 결과 상해, 심천, 광주 등의 도시가 물류거점도시로서의 종합적인 경쟁력에 있어서 상당히 우위에 있는 것으로 파악된다.
본 논문은 서비스 품질이 서로 다른 두 항만의 가격경쟁을 게임모형을 이용해 이론적으로 분석하고 있다. 화주들의 위치를 두 가지로 가정하였다. 하나는 두 항만의 한곳에 화주들이 밀집된 경우이고, 다른 하나는 두 항만 사이에 화주들이 고루 배치된 경우이다. 분석결과를 요약하면, 다음과 같다. 화주가 두 항만 사이의 특정 위치에 밀집되어 있을 경우, 화주들의 고품질 서비스에 대한 선호도가 커질수록 두 항만의 가격이 높아지나, 고품질 항만의 가격이 저품질 항만의 가격보다 2배 이상 빠르게 증가한다. 화주들의 위치가 고품질 항만쪽에 가까울수록 고품질 항만의 가격은 올라가고, 저품질 항만의 가격은 떨어진다. 또한, 운송비가 올라가면 저품질 항만의 가격은 낮아지나, 고품질 항만의 가격은 올라갈 가능성이 높다. 고품질 항만의 서비스가 상대적으로 더 높아지면, 고품질 항만의 가격은 올라가고, 저품질 항만의 가격 변화는 불확실하다. 다음으로 화주가 두 항만사이에 균질하게 분포할 경우, 화주들의 고품질 항만 서비스에 대한 선호도가 커질수록 두 항만의 가격이 높아지고, 고품질 항만의 가격이 저품질 항만의 가격보다 2배 이상 빠르게 증가하며, 운송비가 커질수록 두 항만의 가격이 함께 작아지나, 저품질 항만의 가격이 고품질 항만의 가격보다 2배 정도 빠르게 감소해 간다. 또한, 고품질 항만 서비스가 상대적으로 높아지면, 고품질 항만의 가격은 올라가지만, 저품질 항만의 가격은 운송비 수준이 높으면 내려간다.
중국과 일본서안지역의 지속적인 컨테이너 물량의 증가는 이 지역에서 환적화물을 유치하기 위한 한국 일본 중국의 주요항만들간의 경쟁을 더욱 심화시키고 있다. 우리나라 항만이 동북아 지역에서 부가가치가 높은 환적 거점항만으로 성장하기 위해서는 항만의 고객이 될 수 있는 선사, 포워더 등의 욕구를 정확히 파악하고 경쟁항 만들과의 비교분석을 통해 이러한 욕구를 충족시키기 위한 방안을 모색해야 할 것이다. 그러나 환적화물의 중요성에도 불구하고 그동안 이에 관련된 연구들이 그렇게 많이 이루어지지 않았으며 수행된 선행 연구들도 구체적인 경쟁분석을 통한 부산항 환적화물 유치전략을 제시하지 못했다. 이에 본 저자는 동북아(한국. 일본, 중국)에서 동적 경쟁상황을 고려한 부산항의 환적화물 유치전략을 제시하는 것을 목적으로 연구분석을 수행하였다. 본 연구의 연구결과를 종합하여 부산항의 효과적인 환적화물 유치전략을 제시하면 첫째, 입지, 요율, 무료장치기간, 서비스 중에서 환적화물을 유치하기 위한 가장 중요한 요인은 요율(43.31%)과 무료장치기간 (43.13%)으로 분석되었다. 부산항은 특히 상해항과 고베항의 경쟁적 위치(요율, 무료장치기간의 수준)를 고려하면서 동적 경쟁전략을 펼치는 것이 중요할 것이다. 둘째로 부산항에 대한 경쟁상황을 고려한 수요함수를 도출함으로써 부산항 마케팅 전략 수립 시 마케팅 매니저는 가격의 변화에 대한 수요량의 변화를 계량적으로 파악할 수 있으며 과학적인 가격정책 수립이 가능하게 되었다.
부정기시장은 정기선시장과는 달리 특정 선주나 화주가 운임에 영향을 미칠 수 없는 완전경쟁시장으로서 화물수요와 선복량에 의해 운임이 결정되지만, 금리, 환율, 경제성장율과 같은 거시경제 변수와 금융위기와 같은 경제적 충격에도 영향을 받기 때문에 용선의사결정 시 이를 고려하여야 한다. 본 논문은 금융위기 전후기간 동안(2005년부터 2017년) BDI지수에 영향을 미치는 요인이 무엇인지를 분석하고 예측하였다. ARIMA 개입모형 분석결과에 의하면, 금융위기충격은 BDI 지수에 매우 강한 영향관계가 있는 것으로 검정되었다. VEC모형 분석 결과에 의하면, 첫째로, 리보금리는 BDI 지수에 음(-)의 영향을 미치고 환율은 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 셋째로, Johansen 검정결과에 의하면, 중국경제성장율이 BDI 지수에 정(+)의 영향을 미치고 있는데 이는 선행연구와 마찬가지로 중국은 세계의 공장이면서 소비시장으로 원자재 및 석유수요가 매우 높아 BDI 지수에 정(+)의 영향관계가 있는 것으로 입증되었다. 넷째로, 벌크발주 선복량은 BDI 지수에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 실증되었다. 따라서, 해운선사는 단순한 운송기업에서 벗어나서 거시경제변수변화에 적절히 대처하고 경기변화에 따라 발주선복량을 적절히 조절할 수 있는 트레이딩(Trading) 경영전략을 보다 적극적으로 구사하여야만 한진해운파산 같은 안타까운 사태를 방지할 수 있을 것으로 판단된다.
2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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