†Corresponding author : 종신회원, 서 론
전 세계 해상운송 물동량의 증가세가 지속됨에 따라 각국 항만에서는 허브항으로 거듭나기 위한 수많은 노력을 기울이 고 있다. 이러한 현실은 국내 항만에도 적용된다. 법률적 제 도의 확충이나 금융혜택, 항만시설의 확장, 친환경과 경제성 을 고려한 장비의 현대화 등의 형태로 반영되고 있다.
국내 항만을 통하여 처리되고 있는 전체 화물의 물동량을 살펴보면, Table 1과 같이 화물의 종류에 따른 구분 없이 꾸준하게 증가하고 있다는 사실을 알 수 있다. 크게 컨테이 너와 비컨테이너로 분류하였으며, 비컨테이너는 유류와 유류 제외로 분류하였다. 여기서 비컨테이너란 일반적으로 언급하 는 벌크화물이라고 볼 수 있다.
Table 1
Domestic cargo handling record (Unit : ton)
컨테이너터미널과 벌크터미널은 모두 해상운송화물을 처 리한다는 점에서 공통점이 있다. 그러나 두 대상은 취급하는 화물의 형태가 다르다는 차이점이 존재한다. 따라서 항만의 발전전략이라는 관점에서 동일한 수단을 발전방안으로 삼을 수는 없다. 이들 각각은 항만이라는 동일한 범주에 포함됨에 도 불구하고, 화물 형태의 차이로 인해 구분지어 특징을 이 해해야 할 필요가 있다. Table. 2
Table 2
Reliability analysis
따라서 본 연구에서는 서비스품질분석을 통해 컨테이너터 미널과 벌크터미널의 이용자가 인지하고 있는 서비스에 대한 차이점을 도출하는데 그 목적이 있다.
이론적 고찰
일반적으로 항만운송의 기종점 역할을 수행하는 터미널은 크게 컨테이너터미널과 벌크터미널로 분류할 수 있다. 세계 경제성장에 따른 물동량 증가에 힘입어 항만의 발전이 곧 국 가 경쟁력으로 이어질 수 있는 현 상황에서 컨테이너터미널 과 관련된 연구는 꾸준하게 증가하고 있다. Table. 3
Table 3
Exploratory factor analysis
컨테이너터미널의 경쟁력 확보와 관련된 연구는 다양한 방면에서 진행되고 있다. 터미널 운영적 측면에서의 효율성 이나 구조적 배치 등의 문제는 컨테이너터미널을 이용하는 화물의 특성상 컨테이너 용기라는 동일한 형체가 존재하므로 비교가 용이하기 때문이다. 그러나 벌크터미널과 관련된 연 구는 컨테이너터미널 관련 연구에 비해 상대적으로 미미한 실정이다. 벌크터미널을 이용하는 화물의 경우 종류와 형태 가 다양하기 때문이다. 각각의 화물에 따라 사용되는 하역장 비나 운영형태가 상이할 수밖에 없으며, 지역적 특성에 따른 화물종류의 차이도 존재한다. 따라서 이와 관련된 연구는 상 대적으로 부족한 것으로 판단된다. Table. 4
Table 4
Acceptance criteria
Shin et al.(2006)은 컨테이너터미널의 경쟁력 확보를 위 해 서비스의 중요성을 먼저 살펴보는 것이 핵심전략이라고 주장하였다. 서비스품질의 속성을 크게 유형성, 반응성, 전문 성, 신뢰성, 안전성으로 분류하고 38가지의 변수에 대하여 분석하였다. 이 가운데 27개의 변수를 확정하고 분석을 실시 한 결과 치안이 잘 유지되는 능력, 컨테이너선의 안전한 접 안 및 계류 유도, 그리고 작업에 대한 안전교육 철저 등과 관련된 안전성 항목이 가장 높은 영향을 미치고 있는 것으 로 나타났다. 유형성, 신뢰성, 전문성, 그리고 반응성은 유의 한 영향을 미치지 않고 있는 것으로 나타났다. 또한 터미널 운영사만의 객관적 서비스품질 기준이 부족한 것을 문제점 으로 지적하고, 저조한 서비스를 파악하여 이를 개선시킬 수 있다는 시사점을 제공하였다. Table. 5
Table 5
Confirmatory factor analysis
| Chi-square | DF | RMR | GFI | AGFI | TLI | CFI | RMSEA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1591.001 | 803 | 0.031 | 0.829 | 0.808 | 0.929 | 0.934 | 0.049 |
Choi et al.(2012)의 연구에서는 컨테이너터미널의 물류역 량이 서비스품질과 고객반응에 미치는 영향을 파악하기 위 해 한국선주협회와 한국선박관리업협회에 등록된 선사 가운 데 부산항 컨테이너터미널을 이용하는 선사를 대상으로 설 문을 실시하였다. 물류역량, 서비스품질, 그리고 고객반응으 로 분류한 속성을 토대로 분석을 진행한 결과 컨테이너터미 널의 물류역량이 서비스품질의 유형성과 신뢰성에 영향을 미칠 것이라는 가설을 제외한 모든 가설이 채택되었다.
Lee et al.(2012)은 DEA를 활용한 벌크터미널의 효율성을 연구하였다. 선석길이와 야적장 면적을 투입요소로, 처리물 동량과 하역 수입을 산출요소로 분류하고 인천항, 부산항, 군산항, 포항항에 위치하고 있는 터미널에 대하여 분석을 실 시하였다.
Lee et al.(2016)의 연구에서는 신뢰성, 반응성, 보장성, 공 감성, 유형성으로 분류한 내용을 토대로 벌크터미널 서비스 이용자를 대상으로 설문을 실시하였다. 이 연구는 벌크터미 널 이용자를 대상으로 설문을 통해 서비스품질 분석을 시도 하였다는 점에서 의미가 있는 연구이다.
항만과 관련된 연구가 다방면에서 진행되고 있지만, 항만 이라는 동일 범주에 포함된 컨테이너터미널과 벌크터미널의 경쟁력 개선방안을 살펴보는 것에는 어려움이 존재한다. 기 존에 연구되었던 각각의 터미널에 대한 연구량이 다를 뿐만 아니라 동일한 기준에 의해 두 대상을 평가하기 위해 활용할 수 있는 도구가 부족하기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 구조방정식분석을 활용하여 컨테이너터미널과 벌크터미널의 서비스품질 분석을 실시하고자 한다.→
연구방법
본 연구에서는 Brady & Cronin(2001)의 연구를 기반으로 모형을 구성하였다. 각각의 서비스품질 관련 요인들은 만족 도 및 성과에 영향을 미치고, 결과적으로 재계약의도에 영향 을 미친다는 모형을 설정하였다. 해당 요인들은 컨테이너터 미널과 관련된 연구에서는 자주 활용되는 요인이며, 벌크터 미널 관련 연구에서도 역시 활용된 바 있는 요인으로 구성되 어 있다. Fig. 1
본 연구에서는 문헌연구 및 전문가 집단과의 브레인스토 밍을 통하여 도출된 속성을 기반으로 컨테이너터미널 및 벌 크터미널 이용자를 대상으로 설문을 진행하였다. 또한 이를 바탕으로 서비스품질분석을 실시하였다.
본 연구를 위하여 2015년 6월부터 9월까지 설문조사를 실 시하였으며, 연구의 대상을 크게 부산지역 컨테이너터미널 이용자와 부산지역 벌크터미널 이용자로 분류하였다. 부산지 역 컨테이너터미널 이용자를 대상으로 회수된 설문 가운데 불성실 응답을 제외한 총 203부, 부산지역 벌크터미널 이용 자를 대상으로 회수된 설문 가운데 불성실 응답을 제외한 총 202부를 분석에 사용하였다. Table. 6
Table 6
Structural equation results
| Chi-square | DF | RMR | GFI | AGFI | TLI | CFI | RMSEA |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1610.928 | 805 | 0.032 | 0.827 | 0.806 | 0.928 | 0.932 | 0.050 |
각 이용자 집단의 세부 업종은 컨테이너터미널 이용자 집 단이 무응답 6.4%, 운송인 70.0%, 운송주선인 17.2%, 화주 6.4%로 구성되어 있으며, 벌크터미널 이용자 집단은 무응답 10.4%, 운송인 28.2%, 운송주선인 7.4%, 화주 54.0%로 구성 되어 있다.
실증분석
4.1. 측정변수의 신뢰성 및 타당성 분석
컨테이너터미널과 벌크터미널 각각에서 요구되는 서비스 품질의 차이 분석에 앞서 측정도구의 내적일관성 확인을 위 해 Cronbach’α를 활용한 신뢰성분석을 실시하였다. 이를 위 하여 SPSS 19.0을 사용하였다. Cronbach’α값은 0.00∼0.30인 경우 낮음, 0.30∼0.69인 경우 적당, 0.70∼0.89인 경우 높음, 0.90∼1.00인 경우 매우 높음을 의미한다(Babbie, 1992). 일반 적으로 0.7이상인 경우 연구에 적합하다고 판단할 수 있다 (Nunnally, 1978). 본 연구의 신뢰성분석 결과 모든 항목의 값이 채택기준을 충족하고 있기 때문에 본 연구는 신뢰성이 높고 일관성이 있다고 볼 수 있다. Table. 7
Table 7
Metric equivalence test
다음으로 측정하고자 하는 개념을 얼마나 정확하게 측정 하였는지 확인하기 위하여 타당성분석을 실시하였다. 이를 위하여 주성분분석을 실시하고, 표본의 적합도를 판단하기 위해 KMO(Kaiser Meyer Olkin)와 Bartlett’s 분석을 하였다. 표본적합도 채택기준은 0.7 이상으로, 본 연구에서 사용된 표 본은 요인분석에 적합한 0.965(p=0.000＜α=0.005)인 것으로 나타났다. Table. 8
Table 8
Comparison of path coefficient
합성신뢰성(Composite Reliability, C.R)과 평균분산추출 (Average Variance Extracted, AVE)은 신뢰성을 검증하기 위해 활용되는 것으로, 합성신뢰성의 경우 0.7이상일 때 (Bagozzi and Yi, 1988; Hulland, 1999), 평균분산추출의 경우 0.4이상일 때(Gerbing and James, 1988; Peter et al., 2000) 변수들의 신뢰성이 존재한다고 볼 수 있다. 본 연구에서 모 든 결과값이 이러한 기준치를 상회하는 것으로 나타나 연구 의 신뢰성 및 타당성이 존재하는 것으로 나타났다. Table. 9
Table 9
Comparison of path coefficients by detailed attribute
4.2. 적합도 검증
본 연구의 적합도 검증을 위해 AMOS 21.0을 활용하여 확 인적 요인분석을 실시하였다. 확인적 요인분석을 통해 도출 된 적합지수는 수용기준에 따라 적절성 여부를 확인할 수 있 다. 일반적으로 χ2(Chi-square), RMR(Root Mean square Residual), GFI(Goodness of Fit Index), AGFI(Adjusted GFI), TLI(Tucker-Lewis Index), CFI(Comparative Fit Index), RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation) 등이 모형의 적합도 평가지표로 활용된다. 각각의 수용기준은 다 음과 같다.
확인적 요인분석을 실시한 결과 헤이우드케이스(Heywood case)의 발생을 확인할 수 있었다. 이는 오차분산이 음수로 나타나는 현상으로 음오차분산(negative variance)이라고도 한다. 오차분산이 음수라는 것은 관측변수의 오류가 0보다 작음을 의미한다. 이러한 현상을 그대로 둔 채 구조방정식분 석을 실시할 경우 부적절한 해의 산출 가능성이 존재한다. 따라서 통상적인 해결방식인 오차분산값을 0.005로 지정하는 방식을 통해 이러한 문제를 해결하였다(Rindskopf, 1984; Dillon et al., 1987).
확인적 요인분석 결과 χ2 = 1591.001, DF = 803, RMR = 0.031, GFI = 0.829, AGFI = 0.808, TLI = 0.929, CFI = 0.934, RMSEA = 0.049로 적합지수의 수용기준을 충족한 것으로 나 타났다.
측정모형과 이론모형을 통해 모형 간의 인과관계를 파악 하기 위하여 구조방정식분석을 실시하였다. 연구모형의 적합 도는 χ2 = 1610.928, DF = 805, RMR = 0.032, GFI = 0.827, AGFI = 0.806, TLI = 0.928, CFI = 0.932, RMSEA = 0.050으 로 나타났다. 이러한 결과값은 통상적인 기준을 적용하면 모 두 적합한 것으로 볼 수 있다.
컨테이너터미널 및 벌크터미널 비교분석
5.1. 측정동일성 검정
앞서 실시한 확인적 요인분석과 구조방정식분석은 컨테이 너터미널 이용자집단과 벌크터미널 이용자집단 모두를 포괄 적으로 분석한 결과이다. 컨테이너터미널 이용자와 벌크터미 널 이용자로 구분된 두 집단을 분류하고, 집단 간의 차이를 확인하기 위해서는 다중집단분석이 필요하다. 이를 위하여 측정동일성 검정을 실시하였다.
CMIN/DF값의 경우 ‘χ2 /자유도’를 의미하는 것으로 일반 적으로 5보다 작으면 해당 모형이 적합하다고 판단한다 (Marsh and Hocevar, 1985; Halbana, 2008; Paswan, 2009;). 분석을 실시한 결과 모두 5이하인 것으로 나타나 본 연구에 서 제시한 모형은 연구에 적합한 것으로 나타났다.
제약하지 않은 모형의 통계량을 통하여 컨테이너터미널 이용자집단과 벌크터미널 이용자집단 간의 요인부하량 분석 을 실시한 결과 p=0.213 > α=0.05로 두 집단 간 요인부하량 의 차이가 없는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 측정동 일성이 있다고 볼 수 있다. 또한 컨테이너터미널 이용자집단 과 벌크터미널 이용자집단은 동일한 문항에 대해 동일한 시 각으로 판단하고 있다고 볼 수 있다. 이러한 결과를 토대로 컨테이너터미널 이용자집단과 벌크터미널 이용자집단 간의 비교가 가능함을 확인하였다.
5.2. 다중집단구조방정식분석
측정동일성 검증을 토대로 컨테이너터미널 이용자와 벌크 터미널 이용자 간의 집단비교를 위한 다중집단구조방정식 분 석을 실시하였다. 컨테이너터미널 이용자 집단의 경우 모든 경로계수가 유의한 것으로 나타났다. 벌크터미널 이용자 집 단의 경우 ‘성과-재계약의도(p=0.740, C.R.=0.335)’를 제외한 모든 경로계수가 유의한 것으로 나타났다. ‘서비스품질-만족 도’의 경로계수 차이를 보면, 컨테이너터미널의 경로계수가 0.883, 벌크터미널의 경로계수가 0.995인 것으로 나타나 벌크 터미널의 경로계수가 더 강하다는 사실을 알 수 있다. ‘서비 스품질-성과’의 경로계수 차이는 컨테이너터미널의 경로계수 가 0.838, 벌크터미널의 경로계수가 0.839이다. ‘만족도-재계 약의도’의 경로계수도 컨테이너터미널의 경로계수가 0.314, 벌크터미널의 경로계수가 0.754로 모두 벌크터미널의 경로계 수가 컨테이너터미널의 경로계수보다 상대적으로 높으며, 이 는 모두 유의한 결과이다.
정기선을 활용하는 경우 일반적으로 컨테이너터미널 선택 에 대한 영향력은 화주보다 운송인이 더 크다. 운송인은 자 사의 상황이나 국제적 여건에 따라 터미널을 선택하며, 터미 널의 변경이 상대적으로 자유롭지 못하다. 벌크터미널 선택 에 대해서는 화주가 영향력을 갖는 경우가 빈번하기 때문에 이러한 사실이 반영된 결과라고 판단된다. 앞서 언급한 바와 마찬가지로 벌크터미널 이용자를 통해 회수된 설문의 54.0% 는 화주로 구성되어 있으며, 컨테이너터미널의 경우 회수된 설문의 70.0%가 운송인(선사)으로 구성되어 있다. 이러한 특 성이 결과에 영향을 미친 것으로 판단된다.
세부 속성별 경로계수를 살펴보면, 컨테이너터미널의 경우 ‘서비스품질-접근성’의 경로계수가 0.970으로 가장 높았다. 뒤이어 ‘서비스품질-가치성’이 0.931, ‘서비스품질-유형성’이 0.927인 것으로 나타났다. 벌크터미널의 경우 ‘서비스품질-유 의성’의 경로계수가 0.963으로 가장 높은 것으로 나타났다. 또한 ‘서비스품질-유형성’은 0.938, ‘서비스품질-가치성’은 0.934인 것으로 나타났다.
Brady and Cronin(2001)의 연구에서 분류한 상호작용품 질, 물리적품질, 결과품질을 컨테이너터미널과 벌크터미널에 대입하여 실증분석을 실시한 결과 두 대상 모두 ‘서비스품질 -결과품질’, ‘서비스품질-물리적품질’, ‘서비스품질-상호작용 품질’의 순으로 나타났다. 결과품질은 유의성과 가치성으로 구성되어 있다. 터미널의 이용목적 달성정도 및 물리적 충족 도와 관계있는 유의성과 비용 및 서비스의 적절성 관련 항목 으로 구성된 가치성은 벌크터미널에서 특히 많은 영향력을 미치고 있다는 점을 알 수 있다. 정형화되지 않은 다양한 화 물을 처리하는 벌크터미널의 경우 화물특성에 적합한 서비스 를 제공하고, 화물의 손상에 주의하여 서비스를 제공하는 것 이 이용자의 만족도에 긍정적 영향을 미친다. 컨테이너터미 널의 경우 접근성에 대한 영향력이 벌크터미널에 비해 상대 적으로 큰 것으로 나타났다. 지리적·시스템적으로 터미널에 접근할 수 있고 충분한 장치장을 확보하는 것이 이용자의 만 족도에 긍정적 영향을 미친다는 점을 알 수 있다.
결 론
선사들 간의 전략적 제휴관계를 통한 얼라이언스 및 대형 선사가 꾸준하게 출범함에 따라 이들을 고객으로 유입 및 유 지하는 것은 허브항의 지위를 획득하고 유지하는데 중요한 요소로 부각되고 있다. 허브항은 국가 경제에 큰 영향을 미 치며, 일반적으로 입지조건이 중요한 요인으로 부각되고 있 다. 그러나 현실적으로 적절한 입지조건을 위해 항만의 위치 를 변경하는 일은 간단하지 않다. 따라서 국가적 차원에서 초대형선박의 입출항을 위한 항로증심이나 항로정비 등의 방 법을 통한 전략적 대안을 모색하고 있다.
컨테이너터미널의 경우 정형화된 형태가 존재하기 때문에 터미널의 효율성을 살펴보고 비교하는 것이 가능하다. 그러 나 벌크터미널의 경우 화물의 종류가 다양하기 때문에 동일 한 조건에서 효율성을 비교하는 것은 쉽지 않다. 따라서 상 대적으로 벌크터미널의 연구 진행이 미미했던 것으로 판단된 다. 그럼에도 불구하고 컨테이너화물 뿐만 아니라 벌크화물 역시 꾸준하게 증가하고 있는 현 시점에서 해상운송화물을 처리하고 있는 각각의 항만에 대한 재조명이 필요하다. 이러 한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 구조방정식분석을 활용 하여 컨테이너터미널과 벌크터미널을 동일한 조건으로 비교 하는 것은 의미 있는 연구라고 판단된다.
본 연구에서 분석한 집단별 경로계수 항목은 ‘서비스품질- 만족도’, ‘서비스품질-성과’, ‘만족도-재계약의도’, ‘성과-재계 약의도’로 구성되어 있다. 분석 결과 컨테이너터미널의 경로 계수는 모두 유의한 것으로 나타났다. 반면, 벌크터미널의 경 우 ‘성과-재계약의도’를 제외한 나머지 항목이 유의한 것으 로 나타났다. 또한 ‘서비스품질-만족도’, ‘서비스품질-성과’, 그리고 ‘만족도-재계약의도’는 컨테이너터미널과 벌크터미널 모두 유의한 것으로 나타났으며, 경로계수는 컨테이너터미널 보다 벌크터미널이 더 높은 것으로 나타났다.
이러한 결과는 응답자의 업종분류에서 기인한 결과로 판 단된다. 설문 응답자는 운송인, 운송주선인, 그리고 화주로 구분할 수 있는데 컨테이너터미널 이용자의 경우 대부분의 응답자가 운송인이었다. 운송인은 자사의 내부적 여건과 외 부적 상황에 따라 터미널을 선택하기 때문에 터미널 변경에 대한 변화가 상대적으로 적다. 벌크터미널 응답자의 대부분 은 화주로 구성되어 있다. 벌크화물은 그 특성상 화물 취급 에 따른 개별적 요구가 다양할 수 있으며, 이러한 요구에 대 한 터미널의 반영정도는 이용자에게 크게 작용한다. 따라서 각 속성에 대한 평가에 영향을 미친 것으로 보인다.
본 연구는 기존에 시도되지 않았던 컨테이너터미널과 벌 크터미널 간의 비교를 시도함으로써 다양한 차원에서의 실증 연구 활성화에 크게 기여할 수 있을 것이라 기대된다. 아울 러 부산항에 국한된 범위를 확대하여 연구를 시도하는 것도 의미가 있을 것으로 판단된다.
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