지난 3년간 컨테이너 해운시장은 최악의 불황과 최고의 호황 장세를 기록하였으며, 2021년 컨테이너선사는 유례없는 최고의 실적을 기록하였다. 우리나라 14개 컨테이너선사의 재무제표를 확인한 결과, 2021년 평균 영업이익률은 29.2%를 기록하였으며, 특히, 원양항로 운영 선사인 HMM과 SM상선의 경우 영업이익률이 50%를 상회하였다. 즉, 해운산업은 경기순환에 매우 민감한 변동성이 높은 산업이며, 이는 곧 해운선사의 수익성과 직결된다.

한편, 우리나라는 한진해운 파산 이후 2018년 ‘해운재건 5개년 계획’을 발표하고, 국적 선대 확충을 위해 지난 5년간 한국해양진흥공사를 통해 국적선사에 직･간접적으로 금융지원을 해오고 있다. Ministries of Korean Government(2021)에 따르면, 한국해양진흥공사 출범 후 2021년 9월까지 HMM의 초대형 컨테이너선 20척을 비롯해 96개 국적선사에 6.9조원을 지원하였다(Ha, 2022a). 이 결과로 전용 컨테이너 선박은 2020년 6.6백만GT로 2017년 4.5백만GT에 비해 약 50% 증가하였다(ISL, 2022). 특히, 원양 컨테이너선의 경우 2021년 105만TEU(신조 발주량 포함 추정치)로 2017년 42만TEU에 비해 약 150% 증가하였으며, 2030년까지 150만TEU 이상으로의 선대 확충을 목표로 하고 있다(Ministries of Korean Government, 2021).

일반적으로 선대 확충전략은 선박의 대형화와 함께 대표적인 규모의 경제 전략으로 비용경쟁력을 높이기 위함이다. Yip et al.(2012)에 의하면, 선대 확보 및 선박의 대형화를 통한 규모의 경제는 비용경쟁력확보뿐만 아니라 운임상승시에는 규모수익 체증(Increase of Return to Scale) 효과가 커 선사들은 해상운임 상승분 이상의 추가적인 수익을 올리게 된다는 것이다(Ha, 2022b). 선대확충 및 선박의 대형화 등 유형자산 투자에는 부채 및 자기자본 투입을 통해 이뤄지고 유형자산 투자 효과는 일반적으로 매출액 등을 활용한 성장성 모델로 그 효과를 측정한다. 반면, 규모의 경제 효과에 대한 비용 효과는 선박 등 유형자산을 운영하기 위해서는 선비･유류비 등 막대한 투입 비용에 대한 매출이익･영업이익 등을 활용한 수익성 모델로 그 효과를 측정한다.

따라서, 해운선사의 투자 비용 기반의 성장 효율성 측정과 운영비용 기반의 수익 효율성 측정은 매우 중요하고 경영성과 평가에 유용한 도구로 활용될 수 있다. 본연구에서는 우리나라 국적 외항 컨테이너선사의 비용효율성 평가를 진행하고자 한다¹⁾. 이를 위해 2019년부터 2021년 최근 3년간 14개 국적 외항 컨테이너선사의 재무제표를 활용하여 동태적 비용 효율성을 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA) 기반의 맘퀴스트 생산성 지수(Malmquist Productivity Index: MPI)를 통해 분석하고자 한다.

동태적 효율성 분석 방법인 DEA/MPI 기법은 효율성 변화뿐만 아니라 효율성 변화 원인을 파악하는 데 적합하다. 즉, 정태적 분석기법인 DEA 기법과 동태적 분석기법인 DEA/Window의 한계를 극복하기 위해 활용됐다. DEA 기법은 특정 연도의 효율성을 평가하여 DMU(Decision Making Unit, 분석대상) 간 벤치마킹 자료로 분석하는 데 적합하나 시계열 자료를 활용한 선사의 효율성 변화 추세를 분석하지 못하는 단점(i.e. Kang, 2021)이 있으며, DEA/Window 기법은 효율성 변화 추세를 분석하는데 적합하지만 효율성 변화 원인을 파악하지 못하는 한계가 있다(i.e. Lee and Kim, 2018). 이러한 문제를 해결하기 위해 선행연구(Hwang et al., 2012; Gai and Koo, 2017; Bai et al., 2019; Park and Kim, 2020; Ha, 2022b)에서는 시계열 데이터를 활용하여 국내외 해운선사 등 물류기업의 효율성 변화 추세 및 효율성 변화 원인을 분석하기 위해 DEA/MPI를 활용해 왔다.

Ha(2022b)은 DEA/MPI를 활용한 14개 국적 외항 컨테이너 선사의 투자 효율성 및 효율성 변화 연구를 진행하였다. 2019년∼2020년 14개 선사의 평균 투자 효율성 변화는 10.7% 상승한 것으로 나타났으며, 2020년∼2021년은 효율성 변화 결과는 28%가 상승한 것으로 나타났다. 따라서 2019년∼2021년 전체기간 동안 14개 컨테이너선사의 평균 투자 효율성 변화는 19% 상승한 것으로 분석되었다. Park and Kim(2020)은 DEA/MPI를 활용하여 내항 화물 운송 선사 20개사의 효율성 변화를 분석하였으며, 2014년∼2018년 이들 선사의 효율성은 감소한 것으로 나타났다. 효율성 감소의 주원인은 내항선사의 관리･운영 비효율성이 주요 원인인 것으로 분석하였다. Bai et al.(2019)은 DEA/MPI를 활용하여 한국 및 중국 해운선사의 2008년부터 2015년까지의 생산성 변화를 분석하였다. 연구 결과, 동기간 동안 한국 해운선사는 생산성이 하락한 것으로 나타났으나 중국 해운선사의 생산성은상승하였다. 다만, 중국 해운선사의 생산성 변동이 매우 큰 것으로 나타났으나 한국 해운선사의 생산성 변동성은 낮은 것으로 분석되었다. Gai and Koo(2017)은 DEA/MPI 기법을 활용하여 한･중･일 해운기업(한국 9개, 중국 13개, 일본 5개)의 2009년부터 2015년까지 자산, 자본, 직원수 및 매출액 자료를 통해 효율성 변화를 분석하였다. DEA 효율성 분석 결과는 한국 및 중국 해운기업에 비해 일본 해운기업이 높게 나타났으며, 한국 해운기업 4개, 중국 해운기업 7개, 일본 해운기업 4개 기업의 생산성이 상승하는 것으로 나타났다. Kook(2013)은 우리나라 86개 종합물류기업의 노동, 자산, 운영비용(이상 투입변수) 및 매출액, 영업이익(이상 산출변수)을 통해 효율성과 생산성을 분석하였으며, Chang and Park(2013)은 2005년부터 2009년까지 영업비용, 고정자산, 매출액을 통해 우리나라 16개 시도별 물류산업의 생산성을 분석하였다. 분석 결과, 대전광역시와 충청북도 물류서비스업의 생산성이 가장 큰 증가를 보였다. Hwang et al.(2012)은 국내 25개 외항해운기업의 효율성 및 효율성 변화를 DEA와 MPI를 활용하여 비교 평가하였다. 연구 대상 국내 선사를 상장사와 비상장 외항선사로 구분하여 분석였으며, 효율성은 상장 외항선사가 높게 나온 반면, 효율성의 변화는 비상장 외항선사가 높게 나왔다.

이상의 선행연구에서는 투입 및 산출변수로 선사의 성장성(i.e. 자산, 자본, 종업원 수, 부채, 매출 등) 및 수익성(i.e. 선비, 운항비, 인건비, 매출이익, 영업이익 등) 관련 변수의 구분 없이 전체적인 효율성 분석의 연구가 대부분이다. 그러나, 해운산업은 선박 등 장비확보에 막대한 투자 비용이 소요될 뿐만 아니라 선박 운영에 많은 운영비용이 투입되는 것이 특징이며, 해운선사의 채산성 산정에서도 선비와 운항비 등을 구분하여 계산하는 차터베이스(charter base)와 하이어베이스(Hire base)의 적용이 일반적이기 때문에 투자비용과 운영비용을 구분하여 효율성을 측정하는 연구가 필요할 것이다.

해운산업은 선박 등 유형자산 확보에 막대한 자본비용이 투입되는 동시에 확보한 선박 등을 운영하기 위해 필연적으로 많은 운영비용이 수반된다. 따라서 해운선사의 입장에서는 자본비용에 대한 투자 효율성 및 운영비용에 대한 비용효율성 측정은 경영성과 평가에서 매우 중요할 것이다. 이러한 이유로 본연구는 지난 3년간(2019∼2021) 급격한 해운시장 변동성을 경험한 14개 우리나라 국적 외항 컨테이너선사의 비용효율성(수익성) 변화를 MPI를 통해 측정하였다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 2019∼2020년 분석 대상 선사의 MPI 변화는 흥아해운과 태영상선을 제외한 12개선사의 생산성이 향상(26.2%)되었으며, HMM, SM상선, 고려해운, 장금상선 등 규모가 큰 선사의 생산성이 높은 것으로 분석되었다(<표 4>). 그러나 MPI 변화 원인을 살펴보면, HMM의 경우 TECI(5.54배)와 TCI(2배) 모두 많이 증가하여 신조선 투입으로 인한 선박 효율성 향상, 선대 확장으로 인한 규모 경제 효과, 운임상승 및 유류가격 인하 효과 등 모두 생산성 향상에 영향을 미친 것으로 판단된다. 다만, TECI에서 신조선 투입에 따른 선박 효율성 향상(PECI)보다는 신조선 투입에 따른 선대 확장(SECI) 효과가 더 컸던 것으로 나타났다. 그러나 팬오션, 고려해운, 장금상선 등은 TECI 보다는 TCI에 의한 생산성 향상이 이뤄진 것으로 분석된다. 즉, 선대의 효율성 및 규모보다는 운임상승 또는 낮은 유류가격이 더 큰 영향을 미친 것으로 분석된다.

둘째, 2020년에 비해 2021년 분석 대상 선사의 MPI는 14개 선사 모두 향상(51.8%) 되었다(<표 5>). 개별 선사의 생산성은 전년과 비슷하게 대형선사의 생산성이 중･소형선사의 생산성 보다 크게 향상되었다. 다만, 생산성 향상의 원인은 전년과 완전히 다르게 운임상승 등에 따른 TCI에 의한 결과이다.

셋째, 14개 선사의 MPI 변화 원인을 전체기간별 평균값을 통해 분석해 보면 TCI가 연평균 58.3% 증가하였으나 TECI는 연평균 12.6% 감소한 것으로 나타났다(<표 6>). 그 결과, 생산성 변화는 연평균 38.4% 증가한 것을 알 수 있다. 모든 선사의 MPI 값이 1보다 커 이들 선사는 2019년에서 2021년까지 연평균 생산성이 향상되었다. 특히, 원양 해운선사인 HMM과 SM상선은 타 선사(아시아 역내 운항 선사)와 달리 TECI와 TCI가 모두 생산성 향상에 영향을 미쳤다. 반면, 아시아 역내 운항 선사의 경우 운임상승(TCI)에 의한 효과로 생산성이 향상된 것으로 나타났다. 즉, 지난 3년 동안 해운 경기가 불황에서 호황으로 호황에서 활황으로 변화하는 시장 상황에서는 HMM과 SM상선을 제외한 모든 선사의 TECI가 1보다 낮은 것을 알 수 있으며, 특히, SECI의 값이 낮아 규모의 경제를 통한 비용 절감 효과를 거의 누리지 못하는 것으로 나타났다.

이상의 분석 결과를 토대로 국적 외항 컨테이너 선사에 대해 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다.

2019∼2021년 분석 기간 연평균 생산성은 전체적으로 상승을 보였으나 이는 대부분의 선사(i.e. 아시아 역내 운항선사)에서 TCI 생산성 상승에 따른 결과로 국적선사는 TECI에 대한 생산성 향상 전략이 필요하다. 이 같은 결과는 같은 분석 대상 선사의 최근 3년 데이터로 진행한 Ha(2022b)의 투자 효율성 분석에서도 비슷한 결과를 도출하였다. 다만, 본연구의 선행연구(Ha, 2022b)와 차이점은 TECI중 SECI 생산성이 PECI에 비해 현저히 낮다는 것이다. 따라서, 신조선 또는 중고선 투자를 통한 선대 확대 전략, 공동배선 및 선복 공유 등 규모의 경제 전략에 초점을 맞출 필요가 있다는 것이다. 단, 선대 확대 전략은 개별 선사의 상황 및 해운시황에 따라 결정이 이뤄져야 하겠지만, 급증한 자본유보금을 활용한 경기역행적인 투자 전략을 마련해야 할 것이다. 또한 PECI가 상대적으로 낮은 선사는 개별 선박의 낮은 효율성(i.e. 노후선), 선박 및 컨테이너 등 유형자산의 선대 운영 비효율화에 따른 결과로 해석할 수 있어 이를 강화하기 위한 IT시스템 역량 강화 등의 전략이 필요할 것이다.