국내항만투자의 효율성 및 적정 투자규모 예측을 위한 모형개발 및 실증적 적용에 관한 연구

A Study on the Model Development and Empirical Application for Predicting the Efficiency and Optimum Size of Investment in Domestic Seaports

  • 박노경 (조선대학교 경상대학 무역학과)
  • 투고 : 2010.07.08
  • 심사 : 2010.09.10
  • 발행 : 2010.09.30

초록

본 논문에서는 Liu(2009)의 슬랙변수모형과 윌콕슨 부호순위 검정방법을 도입하고 새롭게 수퍼효율성모형을 도입한 Tone(2002)의 수퍼SBM모형에 대해서 이론적으로 설명하였다. 또한 1997년부터 2007년까지 국내 20개 항만의 5개의 산출물(항만서비스만족도, 수출입물량, 선박입출항척수, 항만재정수입, 컨테이너화물처리량)과 3개의 투입물(항만투자금액, 접안능력, 하역능력)을 이용하여 국내항만들의 효율성을 측정한 후에, 효율성 순위를 이용하여 윌콕슨의 부호순위검정을 통해서 수퍼SBM모형이 갖고 있는 항만효율성측면의 예측력을 측정하는 방법을 보여 주었다. 또한 개별항만별, 연도별로 적정한 항만투자의 금액을 예측하여 보여 주었다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, Wilcoxon의 부호순위 검정통계량에 의거하여 효율성 예측에 대한 가설검정을 해 보면, 제1모형에서는 p값이 평균 97.68% 수준에서 성과예측력을 가지는 것으로 나타났으며, 제2모형에서는 약 76.1%로 나타났다. 둘째, 수퍼SBM모형에 의한 항만별 항만투자의 적정투자규모를 정확하게 제시하였다. 셋, 제2모형에 대한 수퍼SBM모형에 의한 항만별 항만투자의 적정투자규모예측 결과는 다음과 같다. (ㄱ) 항만투자규모가 적정했던 항만들은 인천, 완도, 여수, 서귀포, 부산, 울산, 속초로 나타났다. (ㄴ) 거의 모든 항만들에서 투자금액이 과다한 것으로 나타났으며, 과소한 항만들은 삼천포, 마산, 울산, 삼척, 동해항으로 나타났다. (ㄷ) 차기년도의 항만의 적정투자규모를 예측하여 제시할 수는 있었다. 본 연구의 정책적인 함의는 국내항만관리자들은 항만의 환경이 변하고 있으므로 본 연구에서 제시하고 있는 수퍼SBM모형을 이용하여 항만들의 항만투자의 효율성 측정이나, 경영성과를 예측하는데 도입을 해야만 한다.

The purpose of this paper is to show the empirical measurement way for predicting the seaport efficiency by using Super SBM(Slack-based Measure) with Wilcoxson signed-rank test under CRS(constant returns to scale) condition for 20 Korean ports during 11 years(1997-2007) for 3 inputs(port investment amount, birthing capacity, and cargo handling capacity) and 5 outputs(Export and Import Quantity, Number of Ship Calls, Port Revenue, Customer Satisfaction Point for Port Service and Container Cargo Throughput). The main empirical results of this paper are as follows. First, Super SBM model has well reflected the real data according to the Wilcoxon signed rank test, because p values have exceeded the significance level. Second,Super-SBM has shown about 87% of predicting ratio for the ports efficiency and the optimal size of investment in domestic seaport. The policy implication to the Korean seaports and planner is that Korean seaports should introduce the new methods like Super-SBM method with Wilcoxon signed rank test for predicting the efficiency of port performance and the optimal size of investment as indicated by Panayides et al.(2009, pp.203-204).

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참고문헌

  1. 국토해양부 물류항만실 홈페이지(http://logistics.mltm.go.kr)
  2. 김학소.성숙경, "항만투자가 국민경제에 미치는 효과," "해양수산 "통권196호, 한국해양수산개발원, 2001.01, pp.47-62.
  3. 노형진, 한글 SPSS 10.0에 의한 조사방법 및 통계분석, 형설출판사, 2001.
  4. 박노경, "슬랙변수모형을 이용한 효율성 측정방법: 은행산업 적용소고,"대한경영학회지, 제45호, 대한경영학회, 2004, pp.1823-1847.
  5. 박노경, "국내항만투자의 유효성 검증을 위한 모형개발 및 실증적 적용에 관한 연구," 한국항만경제학회지 제24집 제2호, 2008.6, pp.209-239.
  6. 박노경, "항만의 효율성을 예측하기 위한 실증적 측정방법-SBM과 윌콕슨부호순위검정접근," 한국항만경제학회지,제24집 제4호, 2008.12, pp.317-327.
  7. 박노경, "국내항만투자의 가치사슬 효율성 측정," 무역학회지제28권 제3호, 한국무역학회,2003.6., pp.181-204.
  8. 박노경, "항만투자의 유효성 측정방법: Congestion 모형접근," 한국항만경제학회지 제19집 제2호, 한국항만경제학회, 2003.12, pp.33-53.
  9. 박노경, "효율적인 국내은행의 순위변화 측정: Super효율성 접근," 대한경영학회지 제16권 1호, 대한경영학회, 2003.2, pp.277-298.
  10. 국토해양부(구 해양수산부), 해양수산통계연보, 해양수산부, 각년호.
  11. Adler, N., L. Friedman, and Z. Sinuani-Stern (2002)," Review of Ranking Methods in the Data Envelopment Analysis Context," European Journal of Operational Research 140, 249-265. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(02)00068-1
  12. Banker, R. D., A. Charnes and W. W. Cooper (1984), "Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis," Management Sciences, Vol. 30, pp. 1078-1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078
  13. Charnes, A., W. W. Cooper and E. Rhodes (1978), "Measuring the Efficiency of Decision Making Units," European Journal of Operational Research, Vol. 2, pp. 429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8
  14. Du, J., L. Liang, and J. Zhu (2010), "A Slack-Based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis: A Comment," European Journal of Operational Resarch, Vol.204, pp.694-697. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.12.007
  15. Liu, Shiang-Tai (2009), " Slacks-based Efficinecy Measures for Predicting Bank Performance," Expert Systems with Applications, Vol.36, pp.2813-2818. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.01.032
  16. Liu, Shiang-Tai (2009), " Slacks-based Efficinecy Measures for Predicting Bank Performance," Expert Systems with Applications, Vol.36, pp.2813-2818. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2008.01.032
  17. Park, R.K.(2010), "A Study on the Model Development and Empirical Application for Predicting the Efficiency and Optimum Size of Investment in Domestic Seaports," Proceedings of the Incheon Port Policy Forum & 2010 The International Conference of KPEA, Incheon, Korea, July 1-3, 2010,pp. 373-393.
  18. Park, R.K. and P. De(2004a), " An Alternative Approach to Efficiency Measurement of Seaports," Maritime Economics and Logistics, Vol.6, pp.54-69.
  19. Seiford, L.M. and J. Zhu(1999)," Infeasibility of Super-Efficiency Data Envelopment Analysis Models," INFOR, Vol.37, pp.174-187.
  20. Tone, K.(2001), "A Slack-Based Measure of Efficiency in Data Envelopment Analysis," European Journal of Operational Resarch, Vol.130, pp.498-509. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(99)00407-5
  21. Tone, K. (2002), "A Slack-Based Measure of Super-Efficiency in Data Envelopment Analysis," European Journal of Operational Resarch, Vol.143, pp.32-41. https://doi.org/10.1016/S0377-2217(01)00324-1
  22. Tone, K., and M. Tsutsui (2010), " Dynamic DEA: A Slack-Based Measure Approach," Omega, Vol.38, No.3-4, pp.145-156. https://doi.org/10.1016/j.omega.2009.07.003