본 논문에서는 첫째, 국내의 기존연구에서는 전혀 다루어지지 않았던 게임교차효율성 모형에 대해서 설명하였으며, 둘째, 게임교차효율성모형을 이용하여 2009년, 2010년, 2013년과 13개 항만을 대상으로 3개의 투입요소(수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물 처리량)를 이용하여 실증분석을 하고 효율성 순위를 측정하였다. 셋째, 또한 기존의 교차효율성 모형에 의한 효율성 및 CCR모형에 의해 효율성을 측정하고 그 효율성 수치에 의한 순위를 측정하였으며, ANOVA분석을 통해서 그러한 순위가 게임교차효율성 모형과 모형 간에 차이가 있는지를 검증하였다. 넷째, 게임교차효율성 메트릭스의 상관계수 값을 구한 후에 평균연결을 사용한 덴드로그램에 의한 방법으로 클러스터링을 측정하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 게임교차효율성 모형에 의한 효율성 순위를 3개년도의 효율성 수치 평균값에 근거하여 평균적으로 순위를 측정해 보면, 4번(닝보항), 2번(홍콩항), 3번(상해항), 1번(두바이항)(12번; 싱가포르항), 5번(칭타오항), 13번(카오슝항), 8번(부산항), 6번(토쿄항), 9번(인천항), 7번(나고야항)(11번; 마닐라항), 10번(광양항) 항만의 순서였다. 교차효율성모형과 CCR모형에 의한 순위도 유사한 것으로 나타났다. 둘째, 효율성 순위를 검정한 ANOVA검정분석에서는 세 가지 모형[게임교차효율성모형, 교차효율성 모형, CCR모형]사이에 순위에 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 클러스터링 분석에서는 그룹별로 공통적(3개년 또는 2개년)으로 클러스터링되는 항만들을 살펴보면, A그룹에서는 3번(상해항), 8번(부산항)항만, B그룹에서는 4번(닝보항), 7번(나고야항)항만, C그룹에서는 9번(인천항), 11번(마닐라항)항만들로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 다음과 같다. 첫째, 본 논문의 실증분석결과, 클러스터링항만들로서 나타난 항만들에 대한 항만개발, 운영에 대한 내용을 세밀하게 검토하고 해당항만들의 장점 부분은 도입하여 실시하는 것이 필요하다. 둘째, 특히 부산항은 상해항과 인천항은 마닐라항과 전략적인 제휴관계를 맺고, 컨테이너화물처리 면에서의 혜택을 부여해야만 한다.