글로벌 운송의 리스크

글로벌 운송의 리스크

글로벌 공급망 리스크가 항만 컨테이너 물동량에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 먼저 공급망 리스크를 나타낼 수 있는 변수들을 선정하고, 공급망 리스크가 컨테이너 물동량에 미치는 영향을 분석하기 위해 부산항 물동량을 중심으로 하여 VAR 모형 분석을 시행하였다. 그 결과, 글로벌 공급망 압력을 나타내는 GSCPI는 부산항 물동량에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 분석되었다. 즉 GSCPI가 상승하면 단기적으로는 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가 요인으로 작용하게 된다. 이러한 결과는 상하이항 컨테이너 물동량을 대상으로 한 분석에서도 거의 같이 나타났다. 다만 LA/LB항을 대상으로 한 분석에서는 GSCPI가 물동량에 미치는 영향이 검증되지 않았다. 이로 미루어 볼 때 공급망 리스크가 항만 물동량에 미치는 영향은 각 국가가 글로벌 공급 망에서 맡은 역할이나 위치에 따라 다르게 나타나는 것으로 보인다. 글로벌 공급망에서 유사한 역할을 수행하며 경쟁 관계에 있는 부산항과 상하이항의 분석 결과는 유사하게 나타났으나, 미 서부의 중심 항만인 LA/LB항의 분석 결과가 다르게 나타난 것은 이를 뒷받침하는 것이다. 즉, 공급망 리스크가 항만 물동량에 일관 적으로 부정적인 영향을 미치는 것이 아니기 때문에 공급망 리스크에 대처하기 위해서는 항만과 항만이 위치한 국가가 글로벌 공급 망에서 담당하는 역할을 고려한 신중한 분석이 필요하다. 추가로 공급 망의 생산, 소비, 운송 측면 각각의 영향을 분석하기 위해 SCFI, 산업 생산지수 및 소매 판매 지수가 부산항 물동량에 미치는 영향에 대해 분석을 시행하였다. 산업 생산 지수와 소매 판매 지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 못하는 것으로 나타났으며, SCFI의 영향은 GSCPI가 분석 결과와 거의 유사한 형태로 나타났다. 결과를 종합해보면, 글로벌 공급망 중 운송 부문에 가해지는 충격이 부산항 물동량에 가장 크고 직접적인 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다. 우리나라의 경우 중국이나 미국에 비해 무역 의존도와 해상 운송 의존도가 높으며, 특히 부산항의 경우 환적 화물의 비중이 다른 두 항만에 비해 높아서 생산이나 소비 측면보다는 운임 상승과 같은 운송 측면의 충격에 더 민감하게 반응하는 것이다. 공급망에 리스크를 유발하는 사건의 빈도는 점차 빠르게, 더욱 많이 발생하는 경향을 보인다. 2020년부터 본격화된 코로나 팬데믹 이후 2021년에는 수에즈 운하 통항 불능, 중국 선전항 및 닝보-저우산 항의 일시 폐쇄와 같은 사건 등이 연속으로 발생하였다. 2022년에도 영국, 독일, 벨기에 등 유럽에서의 노동자 파업, 가뭄에 따른 라인강 운송 차질 등이 발생하고 있으며, 이러한 사건들로 인한 공급망 리스크 발생은 세계 운송 시장과 항만 운영에 악영향을 주게 된다. 비록 공급망 리스크가 물동량에 주는 영향이 장기적으로 지속되지는 않는다고 해도, 리스크를 유발하는 사건이 계속해서 발생하면 그 영향이 중첩될 수 있으며, 항만 수요에 기본적으로 내재된 파동성을 심화시켜 항만 운영에 큰 지장을 초래할 수 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 글로벌 공급망 리스크를 대표할 수 있는 변수이지만 기존 연구에서는 많이 활용하지 않았던 GSCPI를 활용하여 항만 물동량에 미치는 영향을 분석하여 리스크를 고려한 항만 관리에 시사점을 제공하였다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 또한 부산항, 상하이항, LA/LB항에 관한 결과 비교를 통해 공급망의 어떠한 측면이 항만 물동량에 영향을 미치는 지를 분석하여, 항만의 성격과 공급망에서 담당하고 있는 역할을 고려한 리스크 관리의 필요성을 보였다는 점에서 중요한 정책적 시사점을 제시하고 있다. 본 연구의 한계점을 보완한 미래 연구를 제안하면, 먼저 본 연구에서 활용한 GSCPI의 경우 공급망 리스크의 발생을 살펴볼 수 있는 유용한 지수이지만, 미국 항공화물 운임을 활용하는 등 미국 중심의 공급망 압력을 측정하는 변수라는 단점이 존재한다. 따라서 우리나라를 중심으로 한 공급망 리스크의 발생을 측정할 수 있는 지수를 개발하여 미래 연구에 활용하는 것이 필요하다. 더불어 본 연구의 중심 사례로 다룬 부산항의 공급망 리스크 현황과 미래 과제에 대한 정리도 필요할 것이다. 다음으로 공급망의 생산과 소비 부문을 대표하는 변수로 각 국가의 산업 생산 지수와 소매 판매 지수를 활용하였는데, 이외에 글로벌 공급망 리스크를 대변할 수 있는 변수의 탐색이 필요할 것이다. 또한, 분석방법 측면에서도 VAR 모형 외의 다른 시계열 모형을 활용한 분석을 시행하여 결과를 비교하는 작업이 필요할 것이다. VAR 모형이 시계열의 정보를 최대한으로 활용한 영향 분석에 장점을 가지고 있는 것은 사실이지만, 경제 이론에 기반을 둔 분석 모형이 아니라 자료의 기간이나 변수 배열에 의해 결과가 달라질 수 있다는 단점이 있다. 따라서 공급망 리스크의 영향에 대한 풍부한 시사점을 얻기 위해서는 VAR 외에 다양한 시계열 모형과 머신 러닝 기반의 분석 등을 활용하여 분석 결과를 비교해보는 것이 필요하다.