해상 운송의 공급망
본 연구의 목적은 글로벌 공급망 리스크가 항만 물동량에 미치는 영향을 부산항 사례를 중심으로 실증 분석하는 것이다. 이를 위해 공급망 리스크를 나타내는 대표적인 지표인 글로벌 공급망 압력 지수(GSCPI, Global Supply Chain Pressure Index)가 항만 물동량, 특히 컨테이너 물동량에 미치는 영향에 대해 알아보았다. GSCPI는 뉴욕연방준비은행에서 세계 공급망 상태를 측정하여 발표하는 지수로 전 세계 원자재 운송 비용을 나타내는 BDI(Baltic Dry Index), 컨테이너 용선료 지수인 Harpex index, 미국 출도착 항공 화물 운임을 대표하는 미국 노동 통계국 항공 화물 지수와 구매 관리자 지수(PMI, Purchasing Managers Index)를 활용하고 있다. 분석은 벡터 자기 회귀(VAR)모형을 활용하여 부산항 사례를 중심으로 시행하였으나, 국가 간 차이를 알아보기 위해 중국의 상하이 항과 미국의 LA/LB항을 비교 군으로 분석을 시행하였다. 상하이항은 부산항과 환적 화물 처리 측면에서 경쟁 관계에 있으며 부산항 물동량에 많은 영향을 미치고 있으므로 비교군으로 선정하였으며, LA/LB항은 아시아 발 컨테이너의 최종 수요 처로 부산항과 깊은 관계에 있으며, 코로나 팬데믹 시기 화물 적체 현상이 가장 크게 나타난 항만 중 하나 이기 때문에 비교 군으로 활용하였다. 또한, GSCPI가 대표적인 공급망 리스크 지표이지만 한계 점도 분명히 있으므로 보완을 위해 공급망의 운송, 생산, 소비 측면을 대표하는 지표로 상하이 컨테이너 운임 지수(SCFI, Shanghai Containerized Freight Index)와 산업 생산 지수, 소매 판매 지수가 부산항 물동량에 미치는 영향에 대해 추가로 분석을 시행하였다.연구 결과, GSCPI의 상승은 단기적으로 부산항 물동량의 감소를 유발하지만, 일정 시점 후에는 물동량 증가 요인으로 작용할 수 있는 것으로 나타났으며, 이는 상하이 항에서도 동일하게 나타났다. 다만 LA/LB항 분석 결과에서는 GSCPI가 물동량에 거의 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 산업 생산 지수와 소매 판매 지수는 부산항 물동량에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, SCFI의 경우 GSCPI가 물동량에 미치는 영향과 거의 유사한 것으로 분석되었다. 본 연구의 분석 결과는 전 세계적으로 공급망 리스크를 유발하는 사건들이 점차 증가하는 시점에서 이러한 리스크가 항만 물동량에 어떠한 형태로 영향을 미치는 지를 밝혔다는 점에서 향후 항만 정책 수립에 많은 시사점을 제공하고 있다. 본 장에서는 여러 변수와 항만 물동량 간의 관계를 분석한 선행연구를 살펴보았다. 특정 변수가 항만 물동량에 미치는 영향에 대한 분석은 기본적으로 항만 물동량 예측 연구와 깊은 관련이 있다. 물동량 예측 연구는 크게 ARIMA, SARIMA, LSTM 모형 등 물동량 변수만을 활용하여 예측을 시행하는 연구와 VAR, 시스템 다이내믹스 모형과 같이 다양한 변수의 영향을 고려하여 예측을 시행하는 연구로 분류할 수 있으며, 본 연구는 다양한 변수의 영향을 고려한 선행연구에 기반을 두었다. 모수원(2009)은 환율, 국내 경기와 같은 경제변수의 변동이 광양항의 수입 컨테이너 물동량이 미치는 영향을 분석하여 광양항이 우리나라 다른 항만보다 환율과 경기의 변동에 더 민감하게 반응함을 보였다. 모수원(2013)은 VAR 모형을 활용하여 항만 물동량과 지역 경기 간의 인과관계를 연구하였으며, 물동량 증가 충격이 지역 경기 상승을 유도하며, 부산에서 이러한 반응이 더 크게 일어남을 밝혔다. 김현석과 장명희(2015)는 우리나라 수출입 컨테이너 물동량 예측을 위해 일반적인 VAR 모형과 Bayesian VAR 모형을 적용하여 예측력을 비교하였으며, 내생 변수로는 BDI, 환율을 활용하였다. 정성환과 강경우(2015)는 우리나라 총 화물 물동량에 대해 통상 최소 자승모형, 부분 조정모형, 축소된 자기회귀분포시차모형, VAR 모형, 시간 변동 계수모형(TVP)의 다섯 가지 모형을 적용하여 예측 정확도를 비교하였으며, 설명변수로는 광공업생산지수를 활용하였다. 연구 결과, VAR 모형은 예측 기간 동안 점진적인 변화 추세가 나타나는 경우 우수한 예측 성능을 가지는 것으로 나타났다. 최봉호와 이기환(2016)은 브렉시트가 우리나라 컨테이너 물동량에 미치는 영향에 관해 연구하였으며, EU와 영국의 경기 및 환율과 같은 주요 거시 경제 변수를 활용하여 VAR 모형을 기초로 한 분석을 수행하였다. 오진호와 우수한(2018)은 제주도의 지역 내 총 생산, 인구수, 건축 허가 면적 등과 국내 관광객, 중국인 관광객, 중국 GDP와 같은 변수들을 활용하여 시스템 다이내믹스 시뮬레이션을 시행하여 제주항 물동량을 예측하였다. Wu(2020)는 그레이 상관 이론(grey correlation theory)과 VAR 모형을 통해 항만 물동량과 국제 무역이다