초록
본 논문에서는 아시아 항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 가변그룹벤치마킹모형과 범주형 변수모형에 대해서 이론적으로 설명하고, 아시아 38개 항만들의 9 년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 특정국가의 항만그룹 또는 특정항만을 대상으로 클러스터링 하는 방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 가변그룹벤치마킹모형에 의한 중국항만을 벤치마킹하는 경우의 클러스터링 추세분석을 측정한 결과를 보면, 상해항, 청도항, 닝보항의 클러스터링 역할이 커진 것으로 나타났다. 둘째, 컨테이너화물처리량을 중심으로 한 범주형 변수모형에 의한 클러스터링 추세분석 결과를 살펴보면 중국이외의 항에서는 싱가포르항, 키롱항, 두바이항, 카오슝항이 클러스터링의 중심항만들로 나타났다. 셋째, 아카바, 두바이, 홍콩,상하이, 광저우, 닝보 항만들이 지역적으로 근접한 항만들끼리 클러스터링을 위해서 기본이 되는 효율적인 항만들로 나타났다. 넷째, 지역별 항만의 위치를 중심으로 한 범주형변수모형에 의한 클러스터링의 측정한 결과를 살펴보면, 두바이항과 코르파칸항, 홍콩항과 상하이항, 싱가포르항과 키롱항, 닝보항, 클러스터링의 중심항만이 되고 있는 추세를 보여 주었다. 전체적으로 보았을 때, 두바이항, 코르파칸항, 상하이항, 홍콩항, 닝보항, 싱가포르항 등이 아시아 항만들과 클러스터링을 해야만 하는 항만들로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형을 항만의 클러스터링에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다.
The purpose of this paper is to show the clustering trend by using the variable group benchmarking(VGB) and categorical variable(CV) models for 38 Asian ports during 9 years(2001-2009) with 4 inputs(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using VGB show that Shanghai, Qingdao, and Ningbo ports took the core role for clustering. Second, CV analysis focusing on the container throughputs indicated that Singapore, Keelong, Dubai, and Kaosiung ports except Chinese ports are appeared as the center ports of clustering. Third, Aqaba, Dubai, Hongkong, Shanghai, Guangzhou, and Ningbo ports are recommended as the efficient ports for the target of clustering. Fourth, when the ports are classified by the regional location, Dubai, Khor Fakkan, Shanghai, Hongkong, Keelong, Ningbo, and Singapore ports are the core ports for clustering. On the whole, other ports located in Asia should be clustered to Dubai, Khor Fakkan, Shanghai, Hongkong, Ningbo, and Singapore ports. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the VGB model, and CV model for clustering among the international ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs.