현대 해양 운송
무역량과 항만 전체 물동량 및 컨테이너 물동량 사이에 안정적인 균형 관계가 존재한다고 주장하였다. 이성윤과 안기명(2020)은 ARIMA와 VAR, VEC 모형을 활용하여 부산항 물동량 예측을 시행하고 그 성과를 비교하였으며, VAR 모형의 내생 변수로는 부산항 컨테이너 물동량 및 우리나라, 중국, 세계의 경제성장 규모, 리보금리 등의 변수를 활용하였다. Zhou 등(2021)은 VAR 모형을 사용하여 중국 랴오닝성을 대상으로 항만과 지역경제 간의 관계를 연구하였다. 그 결과, 랴오닝 성에서는 항만 물동량이 지역경제 발전에 긍정적인 영향을 준다고 주장하였다. 리윈장 등(2022)은 항만 물류와 지역경제 간의 연관성을 조사하기 위해 VAR 모형을 활용한 분석을 시행하였다. 선박 입출항, 항만 물동량, 경기 종합 지수 등의 변수를 활용하였으며, 연구 결과 경기 종합 지수가 항만 물동량에 긍정적인 방향으로 유의미한 영향을 미친다고 주장하였다. 표 1은 지금까지 살펴본 주요 선행연구의 내용을 연구 방법과 활용 변수를 위주로 정리한 것이다. 선행연구를 살펴보면, VAR 모형을 활용하여 항만 물동량과 다른 변수 간의 관계를 연구하고 이를 통해 물동량 예측을 시행한 연구는 다수 존재하나 대부분 환율, 경기 지수, GDP 등의 거시 경제 변수를 활용하여 경기의 변동이 물동량에 미치는 영향에 관한 내용이 대부분이다. 본 연구는 공급망의 중요성이 점차 커지는 상황에서 거시 경제 변수보다는 글로벌 공급망 리스크를 대변할 수 있는 변수를 선정하고, 공급망에서 발생하는 리스크가 항만 물동량에 어떠한 영향을 미치는지 연구하였다는 점에서 기존 연구와의 차이점이 있다. VAR 모형은 다변량 자기회귀 모형으로 내생변수 변화에 따른 영향 분석을 위해 많이 사용한다. 엄밀한 이론적 기반에 의해 분석을 시행하는 것이 아니라는 단점이 존재하지만, 시계열 자료의 정보를 최대한 활용하여 분석을 시행한다는 점에서 다양한 경제 현상의 분석에 많이 활용되고 있는 모형이다. 또한, 충격 반응 분석을 시행하여 한 변수의 변화가 내생 변수에 미치는 영향에 대해 동태 적으로 분석할 수 있다는 장점이 존재한다(문권순, 1997). VAR 모형은 일반적으로 다음과 같은 수식으로 나타낼 수 있다. VAR 모형은 선행 연구에서 물동량 예측과 여러 변수의 변화에 따른 물동량 변화를 분석하기 위해 가장 많이 활용한 방법론이다. 또한, 공급망 리스크가 물동량에 미치는 영향에 관한 연구가 많이 진행되지 않은 상태로 기반 이론을 적용하여 분석하기가 어려운 상황에서 GSCPI와 같이 본 연구에서 선정한 공급망 리스크를 대변하는 지표들이 물동량에 미치는 동태 적인 영향 분석이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 VAR 모형을 활용하여 공급망 리스크가 항만의 컨테이너 물동량 변화에 미치는 영향에 대해 분석을 수행하였다. 모든 분석에는 대표적인 통계 분석 프로그램인 R 4.2.1 버전의 vars 패키지를 활용하였다. 분석에 활용한 시계열 자료의 경우 GSCPI는 데이터 생산자인 뉴욕연방준비은행에서 제공하는 자료를 활용하였다. 표 2에 본 연구에서 활용한 주요 자료의 기초 통계량 값을 요약하였다.