J Navig Port Res > Volume 41(4); 2017 > Article
이탈리아 항만의 사회경제학적 효과에 대한 연구

요 약

항만은 단순히 화물을 적재하고 하역하는 것뿐만 아니라 전 세계적 생산 네트워크 및 복잡한 공급망 내에서 중요한 역할을 하는 허브로 발전해 왔다. 항만은 지역적 수준에서 국가적 수준에 이르기까지 다양한 부가가치 생산 및 고용 창출에 기여하고 있으며, 이러한 점은 항만 및 항만 이해관계자에게 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 회귀모델을 활용하여 부가가치 및 고용수치에 대한 정보가 미비한 이탈리 아 내 항만 17곳의 부가가치 및 고용효과를 분석하는 것이 목적이다. 이탈리아 항만 시스템 개선의 측면에서, 본 연구는 해당 항만들의 효과 와 지역경제 내에서의 역할을 측정할 수 있는 도구를 개발하여 해당 항만의 정책 입안자들이 활용할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 모든 이탈리아 항만들이 지역 경제에 간접적 효과보다는 직접적 효과에 더 영향을 받는 것으로 조사되었으며, 대형 항만에서는 더 큰 사회경제적 효과가 발생하는 것으로 분석되었다.

ABSTRACT

Seaports are not longer considered to be single entities for which the main activity is to load and discharge cargo, but rather as fundamental hubs within a complex supply chain serving global production networks. From a public perspective, they hold a key role in terms of their economic impact at the local, regional and national level by generating value added activity and employment. This issue is becoming increasingly pivotal for ports and their stakeholders. The objective of the study is to estimate a regression model of the value added activity and employment figures of 17 Italian ports for which there are no publications available. Concerning port system reform in Italy, the research intends to provide policy makers with a tool to measure the effects produced by ports and their importance to local communities and regions. The paper finds that in all Italian ports, the direct effects are larger than the indirect effects, and the bigger socio-economic effects are found in the biggest ports.

서 론

오늘날 항만은 거대한 국제무역 공급망 내에서 매우 중요 한 위치와 가치를 차지하고 있다 (Kim, 2016; Lee, 2016). 즉, 항만은 수송망의 효율을 증대시킬 뿐 아니라, 국가 및 지역 간 연결성 및 경쟁력을 강화시키는 전략적인 역할 또한 수행하고 있다 (De Oliveira & Cariou, 2011; Park C. K. et al.,2015). 최 근 들어 이러한 항만들의 사회경제적 파급 효과를 분석하는 것에 대한 관심이 증대되었는데, 컨테이너 수송의 대두, 탈산 업화, 산업지역의 이전, 기술력의 증대 및 물류센터 개발 등의 현상으로 유럽의 항만 내 인력고용이 점진적으로 감소하는 현 상을 보이고 있다 (Dooms et al, 2015). 이러한 변화에 대응하 기 위해 신항만 개발 사업, 항만 지역화 및 공급망 터미널화 등의 정책들이 제시되었으며(Notteboom & Rodrigue, 2005), 미시 경제적 관점에서 벗어나 항만의 직접적인 이용자 및 전 략적 정책 수립을 수행하는 정부를 포함한 모든 이해관계자들 에게 적용 가능한 거시 경제적인 관점에서 항만의 역할을 재 조명하고 있다.
항만은 지역적 수준에서 국가적 수준에 이르기까지 다양한 부가가치 및 고용 창출에 큰 기여를 하고 있으며, 항만 및 항 만 이해관계자에게 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 회귀 모델을 활용하여 이탈리아 내 17개 항만의 부가가치, 생산 및 고용효과를 분석하는 것이 목적이다.

이론적 배경

항만의 사회경제적 파급효과 연구가 광범위하게 이루어진 북유럽 지역 항만 (앤트워프항, 로테르담항, 함부르크항 등)에 비해, 이탈리아 항만의 경제적 영향에 대한 선행연구는 그리 많지 않다. 그 중 Acciaro(2008)는 사르데냐 섬의 발전에서 항만의 역할에 대한 조사를 수행하였고 항만의 위치적 중요성 을 강조하였다. 해당 연구자는 사르데냐 내 항만이 지역 내 고 용에 지대한 역할을 수행하며, 사르데냐 지역의 항만 경제는 다양화를 겪었다는 결론을 내렸다.
Danielis와 Gregori(2013)는 프리울리 베네치아 줄리아 지 역 항만체계 (트리에스테, 몬팔코네, 포르토 노가로 포함)의 영향을 거시 경제적 측면에서 연구하였다. 해당 연구는 Coppens et al(2007)의 연구와 매우 유사한데, 하향식 및 상향 식 접근법을 병용하여 이지역 (二地域) 산업연관표(I/O Table)를 활용하고 프리울리 베네치아 줄리아 지역 내 항만 관련 구역 12곳을 세분화하여 조사를 진행하였다. 결과는 프 리울리 베네치아 줄리아 지역 항만체계는 1) 해당 지역에서 중요한 거시 경제적 역할을 수행하고, 2) 경제적, 상업적, 산업 적 측면에서 고도의 개방성을 지니고 있으며, 3) 해당 항만의 체계는 광범위한 지역경제체계의 일부라는 사실을 밝혀냈다.
위에서 언급한 이탈리아 항만에 관련한 선행연구들에서는 산업연관표를 활용하지만, 이러한 방법에는 두 가지 어려움이 상존하고 있다. 첫째로, 경제적 영향 (부가가치 및 고용)의 강 도가 항만 자체의 존재의 덕분이라는 결론이 나올 수 있다는 점이며, 둘째는 Acciaro(2008)Musso at al.(2000)이 제시하 였듯이 정확한 자료가 없으면 추정편의 (estimation bias)가 발생할 수 있다는 점이다. 이러한 두 가지의 난관이 자료의 과 장에 따라 왜곡된 결과를 불러올 수 있으므로 이러한 연구의 결과는 지역 공동체 및 정부에 의해 비판 받을 수 있는 여지 가 충분히 있다.
특정 항만 활동의 경제적 영향을 정확하게 분석하기 위해 서는 먼저 이러한 활동의 특성과 항만이 위치한 지역의 특색 을 조사하는 것이 필수다 Kim S. Y. et al.((2015).도 연구의 목적을 명확히 하고 자료의 가용성을 파악하는 것이 중요하다 고 강조하였다. 항만의 사회경제적 영향을 알아내는 데 사용 할 수 있는 잠재적 지표가 몇 가지 존재하는데, 이러한 지표들 은 절대적 또는 상대적 방식으로 표현할 수 있다(Notteboom, 2015). 아래는 절대적 방식으로 표현한 지표들의 예시이다.
  • 총부가가치는 특정 기간 (1년) 동안 항만 활동이 GDP (국가총생산) 또는 GRP (지역총생산)에 미치는 영향을 결정하는 요인이다.

  • 고용은 FTE (상근고용)으로 표현되며 항만 활동이 고 용 창출에 얼마나 기여를 하는지를 나타낸다. 고용 또 한 1년 단위로 표현된다.

  • 재정수입은 항만 활동이 지역 또는 중앙정부 세입에 어 마나 기여를 하는지 나타내며, 1년 단위로 표현된다.

  • 공공 및 개인 투자 또한 1년 단위로 표시된다.

  • 무역량 (총량으로 표시)은 해당 항만의 국제무역 중요 도를 나타낸다.

본 연구에서는 항만이 창출하는 고용 및 부가가치를 사회 경제적 영향으로 정의한다. 부가가치는 연간 GDP 또는 GRP 에 대한 항만경제활동의 기여도로 정의하며, 고용은 지역 및 중앙정부의 관점에서 중요한 항만 활동 지표로 본다.

본질적 화물하역가치의 개념

본질적 화물하역가치(Intrinsic Cargo Handling Value)는 1 톤의 특정 화물에 대한 하역작업의 부가가치를 분석하기 위해 도입된 개념으로, 몇몇 연구에서 이를 활용하였다. 본질적 화 물하역가치를 산출함으로써, 특정 항만에서 화물하역작업을 통해 창출하는 부가가치를 측정할 수 있게 되었다. 따라서 본 질적 화물하역가치는 항만 자체의 특성, 즉 해당 항만에서 취 급하는 화물 종류에 따라 달라진다 (Notteboom, 2015). 본질 적 화물하역가치를 산출하는 방법은 다양한데, 예를 들어 함 부르크항에서 개발한 함부르크 규칙, 로테르담항에서 도입한 로테르담 규칙, 앤트워프항에서 개발한 앤트워프 규칙 등이 있다. 본 연구에서는 “범위 규칙” (range rule)을 선택하였는 데, 이는 로로(RoRo, Roll on Roll off)화물 1톤의 가치는 1톤 의 일반 화물, 2톤의 기타 액체화물, 3톤의 컨테이너, 5톤의 건 화물 또는 18톤의 원유와 같다고 정의 (Huybrechts et al., 2002)하고 “범위 규칙” 세부사항은 아래 <Fig. 1>과 같다.
Fig. 1
Range rule details based upon Antwerp Rule
Source : Haezendonck et al.(2000) and author’s Calculation
KINPR-41-243_F1.jpg
해당 규칙을 적용하였을 때 일반적 화물을 취급하는 항만 이 더 많은 고용을 창출하며, 부가가치 생산은 건화물 및 액체 화물을 취급하는 항만이 더 크다는 점이 발견되었다. 산출 과 정에서, 각 화물량을 범위 규칙에 따라 상대중량으로 나눈 뒤 그 값을 모두 더해 특정 항만의 본질적 화물하역가치를 구하 였다.

항만 표본

아래 <Table 1> 및 <Table 2>는 문헌자료에서 추출한 표 본 항만의 경제적 영향을 표시하였다.
Table 1
Direct and indirect employment and value-added in the sample ports
Antwerp Rotterdam Amsterda m Hamburg Houston HPA (**) Houston total LosAngeles (+) Singapore Sydney (+)
2013 2013 2013 2013 2014 2014 2006 2014 2002
Direct employment 61,496 93,765 33,949 76,589 19,586 56,113 47,325 170,000 6,945
Indirect employment 88,218 82,126 32,865 50,331 17,460 50,024 22,071 N/A 10,075
Direct+indirect employment 149,714 175,891 66,814 126,920 37,046 106,137 69,396 N/A 17,020
Direct value-added (in million USD) 13,389 17,008 4,817 10,850 4,460 19,185 8,895 21,551 666
Indirect value-added (in million USD) 12,417 10,977 3,631 5,065 1,537 4,403 2,626 N/A 768
Direct+indirect value-added (in million USD) 25,805 27,985 8,448 15,915 5,997 23,588 11,521 N/A 1,434
Source for above data NBB Port Monit or Port Monit or PLAN CO Martin Assoc. Martin Assoc. Martin Assoc. MPA Econ Search

Source: Author’s data collection

Table 2
Direct and indirect employment and value-added in the sample ports
Ghent Zeebrugge Zeeland Seaports LeHavre Jacksonville (°) Tacoma/ Seattle Vancouver Prince Rupert Baltimore (°°)
2013 2013 2013 2011 2014 2013 2013 2013 2014
Direct employment 27,368 9,720 15,337 31,727 6,911 12,436 38,200 2,330 8,253
Indirect employment 33,352 10,495 16,218 N/A 3,490 5,918 25,000 1,350 2,625
Direct+indirect employment 60,720 20,215 31,555 N/A 10,401 18,354 63,200 3,680 10,878
Direct value-added (in million USD) 4,648 1,344 3,890 5,012 1,809 3,034 3,471 284 992
Indirect value-added (in million USD) 4,469 1,186 1,952 N/A 403 631 2,225 69 319
Direct+indir ect value-added (in million USD) 9,117 2,529 5,842 N/A 2,212 3,664 5,696 353 1,311
Sourcefor above data NBB NBB Port Monito r Port Auth. Martin Assoc. Martin Assoc. Inter Vistas Inter Vistas Martin Assoc.

Source: Author’s data collection

첫째로, 위에서 언급한 자료의 부족과 방법론적 문제, 둘째 로 항만 표본이 더 클수록 결과 자료의 통합성이 더 크다는 두 가지 이유로 본 분석에 사용된 표본 항만을 더 추가하였다.
조사된 문헌자료를 통해 상기에서 열거된 개별의 항만에 대한 사회적, 경제적, 재정적 측면에서 국가경제에 미치는 영 향을 알 수 있었다.

연구방법

경제적 지표와 본질적 화물하역가치 간의 관계를 분석하기 위한 첫 번째 분석은 단순회귀모형을 통해 수행하였으며, 선 택된 변수 간, 특히 부가가치, 고용 및 본질적 화물하역가치 간에 높은 수준의 상관관계가 있다는 것이 도출되었다. 아래 그림은 각 표본 항만에서 취급하는 화물 종류별로 창출하는 부가가치, 고용 및 본질적 화물하역가치 간 상관관계의 정도 를 R2로 표시하였다. 변수 간 상관관계는 액체화물, 건화물, 컨테이너 및 기타 일반화물 등 화물 종류로 분류하였고, 각 화 물 종류에 따라 직접적/간접적 부가가치 생산량과 본질적 화 물하역가치의 상관관계, 직접적/간접적 고용창출도와 본질적 화물하역가치의 상관관계를 계산하였다. 마지막으로, 총부가 가치량과 본질적 화물하역가치의 상관관계, 총 직접적 간접적 부가가치량과 본질적 화물하역가치의 상관관계, 총 직접적 고 용창출도와 본질적 화물하역가치의 상관관계, 총 직접적 간접 적 고용창출도와 본질적 화물하역가치의 상관관계 등을 산출 하였다.
R2는 적합도, 즉 고려 변수 간 상관관계 정도에 대한 정보 를 제공한다. 0.6에서 0.8의 적합도는 적절한 수준이며, 0.8 이 상은 매우 좋은 수준으로 높은 상관관계를 의미한다.
액체화물 부분의 상관관계 값 <Fig. 2>는 고용 및 부가가 치 측면에서 모두 높은 적합도가 산출되었다 (모든 경우에서 R2값이 0.9 이상). 건화물 값 <Fig. 3>은 직접고용 측면에서 매우 높은 적합도를 보이나 (R2=0.8362) 다른 모든 경우에는 적절한 수준의 적합도를 보인다 (간접적 부가가치는 R2=0.5972로, 0.6에 매우 가까움). 컨테이너 화물 변수 <Fig. 4>의 경우 매우 높은 적합도를 보이며, 기타 일반 화물 <Fig. 5>는 상반된 결과를 보인다. 직접 고용의 경우 적합도가 높은 수준이지만 (R2=0.8043), 간접적 고용 및 직접적 부가가치는 적절한 수준의 적합도를 보이고, 간접적 부가가치는 적절 수 준 이하이지만 이에 가까운 값 (R2=0.5868)으로 보인다.
Fig. 2
Correlation values between direct and indirect economic indicators (employment and value-added) and intrinsic cargo handling value (ICH) for the liquid bulk cargo
KINPR-41-243_F2.jpg
Fig. 3
Correlation values between direct and indirect economic indicators (employment and value-added) and intrinsic cargo handling value (ICH) for the dry bulk cargo
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Fig. 4
Correlation values between direct and indirect economic indicators (employment and value-added) and intrinsic cargo handling value (ICH) for the container cargo
KINPR-41-243_F4.jpg
Fig. 5
Correlation values between direct and indirect economic indicators (employment and value-added) and intrinsic cargo handling value (ICH) for the other general cargo
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Fig. 6
Total correlation values between direct and indirect economic indicators (employment and value-added) and intrinsic cargo handling value (ICH)
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따라서, 부가가치, 고용 및 본질적 화물하역가치 간 관계는 상당히 높은 것으로 보이며, 이는 항만의 사회경제적 영향에 대한 연구 결과가 없는 상황에서는 본질적 화물하역가치와의 관계를 활용할 수 있다는 것을 의미한다. 총 효과를 나타내는 위 그림을 보면 각 변수 간 적합도가 매우 높은 것을 알 수 있 다 (모든 R2값이 0.89 이상).

이탈리아 항만의 사회경제적 효과 분석

이탈리아 항만의 부가가치 및 고용 창출효과를 추정하기 위하여 아래와 같이 두 개의 가정을 설정하였다.
  • 모든 항만에서 창출된 부가가치 및 고용 수치는 ‘0’ 이상 이어야 한다.

  • 각 화물 종류에 대한 부가가치 및 고용 수치를 구한 뒤 이를 모두 더하여 해당 항만이 창출하는 총 효과값을 산 출하여야 한다.

위 가정에 따라 제품생애주기(product life cycle)라는 개념 을 도출하였다. 제품생애주기곡선(product life cycle curve)은 도입, 성장, 원숙, 쇠퇴의 4개 단계를 거친다. 이러한 지표를 추정하기 위해, 쇠퇴기 직전 곡선의 추세를 조정하여 상수값 또는 약간의 증가값을 구하기로 결정하였다. 제품생애주기곡 선을 8등분하고, 쇠퇴기 직전인 7/8 지점에서 조정된 추세를 적용하기로 하였다. 이러한 조정은 각 항만의 화물취급량이 ‘0’ 미만일 수 없다는 점에서 정당화할 수 있다.
제품생애주기곡선 기울기가 ‘0’ 이하인 항만의 경우, 사회경 제적 효과가 마이너스(-)의 수를 가질 수 없다는 전제를 따라 새로운 조정 방정식을 적용할 필요가 있다. 표본 항만 중 곡선 기울기가 ‘1’에서 ‘-1’ 사이이며 감소 및 증가세를 모두 보이는 결과의 경우 조정 방정식을 적용하였다.
조정된 이탈리아 항만의 경제적 효과를 평가하기 위해, 다중 회귀모델을 선택하여 아래와 같은 이차방정식을 도출하였다.
Y=ax2+bx+cy=2ax+b(asad)
단, dydx 은 xx 이고, 기울기(slop)은 ‘0’으로 가정하였으므로
0=2ax+bX=b2a
설정한 가정에 따라 기울기에서 7/8지점을 찾으면,
X=(b2a)×78y=2a×(78×x)+b
단, 여기서 X는 ICH, 즉 본질적 화물하역가치를 말한다. 따라서 y는 다음과 같이 정의할 수 있다.
y=a(78×x)+b(78)+c
결과적으로 도출된 방정식을 정리하면 다음과 같다.
Z=slopx+sectiony
아래 <Table 3>은 다중회귀식 및 각 화물 종류에 따라 분 류된 상관관계를 표시하였다.
Table 3
Multiple regression formula and correlation values by cargo segment
Cargo Segment Indicator Regression Formula R2
Liquid Bulk Direct Employment -8E-06x2 + 1.1257x + 318.83 R2 = 0.96
Indirect Employment -1E-05x2 + 1.2215x - 518.36 R2 = 0.95
Direct value-added -9E-07x2 + 0.1629x + 141.71 R2 = 0.95
Indirect value-added -1E-06x2 +0.1572x-90.998 R2 = 0.97
Dry Bulk Direct Employment -3E-05x2 +1.3043x-130.63 R2 = 0.83
Indirect Employment -4E-05x2 +1.3053x-173.95 R2 = 0.72
Direct value-added -5E-06x2 + 0.1903x + 31.313 R2 = 0.59
Indirect value-added -5E-06x2 +0.1438x-3.1346 R2 = 0.72
Container Direct Employment 4E-07x2 + 0.834x + 1025.8 R2 = 0.93
Indirect Employment -2E-07x2 + 0.6676x + 723.1 R2 = 0.89
Direct value-added -5E-07x2 + 0.1764x + 40.356 R2 = 0.94
Indirect value-added -4E-09x2 + 0.0828x + 54.707 R2 = 0.88
Other General Cargo Direct Employment 9E-06x2 + 0.4644x + 232783 R2 = 0.80
Indirect Employment -9E-06x2 + 0.8391x + 940.43 R2 = 0.65
Direct value-added -4E-07x2 + 0.1086x + 375.91 R2 = 0.64
Indirect value-added -6E-07x2 + 0.0925x + 126.98 R2 = 0.58

Source: Author’s Calculation

아래의 <Table 4>는 이탈리아 항만의 추정된 부가가치 (단위: 1백만 달러) 및 고용을 표시하였으며 직접적, 간접적, 총 부가가치 및 직접적, 간접적, 총 고용은 아래 표에 다음과 같이 제시하였다.
Table 4
Estimated Direct, Indirect and Direct + Indirect value added and employment figures of Italian ports
Estimated Economic Indicator/ Port Direct Employment Indirect Employment Direct+ Indirect Employment Direct Value Added (Million USD) Indirect value Added (Million USD) Direct+ Indirect Value Added
Ancona 6,471 4,842 11,313 1,081 529 1,610
Cagliari 17,908 17,204 35,112 3,075 2,066 5,141
Civitavecchia 4,741 2,968 7,709 678 342 1,021
Gaeta 4,332 1,861 6,193 654 183 837
Genova 20,068 18,446 38,514 3,607 2,195 5,802
La spezia 7,258 4,782 12,040 1,266 582 1,848
Livorno 9,769 8,153 17,922 1,743 953 2,696
Marina di carrara 3,353 1,664 5,017 416 182 598
Monfalcone 3,937 2,201 6,138 552 257 808
Napoli 8,769 6,145 14,914 1,433 725 2,157
Olbia 3,658 1,925 5,583 511 226 738
Piombino 3,805 2,071 5,875 532 242 775
Ravenna 9,175 6,702 15,877 1,460 772 2,232
Salerno 4,496 2,578 7,073 657 295 952
Savona 7,297 7,095 14,392 1,235 812 2,046
Taranto 10,087 7,920 18,007 1,619 1,437 3,056
Trieste 39,904 22,385 62,289 4,655 3,176 7,831

Source: Author’s Calculation

따라서 위의 <Table 4>를 통해서 다음과 같은 결론을 도출하 였다.
  • 모든 이탈리아 항만에서 직접적 효과 (고용 및 부가가 치)는 간접적 효과보다 크다.

  • 항만 규모가 클수록 경제적 효과도 크지만, 모든 항만에 이러한 경향이 적용되는 것은 아니다. 표본 항만 중 몇 몇은 크기에 비해 더 큰 부가가치 및 고용을 생산하기도 하므로, 이러한 경향은 상대적인 것으로 해석해야 한다.

결 론

항만의 사회경제적 효과는 지역 공동체에 큰 영향을 미친 다. 그렇기 때문에, 정책입안자 및 공공기관은 항만의 부가가 치 및 고용 수치 등 실적 지표를 면밀히 검토해야 한다. 항만 의 영향은 해당 항만에서 취급하는 화물 종류 및 기타 활동에 따라 달라질 수 있으며, 항만 지역 내외에 위치한 산업체 및 기업의 종류에 따라서도 변동될 수 있다. 본 연구에서는 부가 가치 및 고용 지표를 고려하였는데, 이는 해당 지표들이 항만 이 지역 및 국가경제에 미치는 영향을 측정하는 데 중요한 도 구이기 때문이다.
다만 이탈리아 항만의 부가가치 및 고용 창출에 중점을 둔 문헌자료가 없기 때문에, 해당 지표를 얻기 위해 회귀분석을 사용한 면밀한 분석이 필요하였다. 먼저, 각 화물 종류의 본질 적 화물하역가치가 부가가치 및 고용 수치와 매우 강한 상관 관계를 보인다는 사실을 발견하여 이를 이탈리아 항만의 사회 경제적 효과를 추정하는 데 활용하였다.
다만 본 연구의 한계로 연구를 통해 조사된 이러한 수치는 조심스럽게 해석할 필요가 있다. 해당 수치가 추정치이기 때 문에, 이를 1) 세계 각국 항만 표본과 비교하여 이탈리아 항만 들이 높은 실적 또는 낮은 실적을 내고 있는지 파악하고, 2) 업데이트된 이탈리아 항만의 사회경제적 수치와 비교하여 해 당 추정치가 실제 통계치에 얼마나 가까운지 파악할 수 있을 것이다.
활용할 수 있는 부가가치 및 고용 수치가 존재한다면, 정부 가 항만 개발 정책, 자원 배치, 항만 확장 및 투자 사업에 대 한 평가 등을 수월하게 진행할 수 있을 것이다. 이에, 본 연구 는 정책 입안자들이 지역 공동체 내 항만의 중요도를 측정하 는 데 사용할 수 있는 새로운 도구를 개발하기 위해 진행되었 다.
본 연구에서 더욱 나아가 더 장기적인 조사를 진행하여 본 연구의 결과가 변동하는지 여부를 조사할 수도 있을 것이며, 2008년 세계 금융위기 이전과 이후 항만의 영향을 연구할 수 도 있을 것이다.

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