1. 서 론
1956년 말콤 맥린(Malcom McLean)이 컨테이너 용기를 개발한 이후 1963년 뉴저지주 뉴욕항에 컨테이너 부두가 건조되었으며, 전 세계적으로 컨테이너 용기가 대중화되기 시작하였다. 컨테이너 용기에 대한 수요가 늘어나자 선사들은 신조선을 발주하기 시작하였으며, 컨테이너 선박의 수요보다 공급이 많아지면서 해운시장 내 선박의 공급과잉 현상이 발생하였다. 이는 수요와 공급의 불일치에 따라 선사 간 치열한 경쟁을 유발하였다. 선사들은 경쟁우위를 점하기 위해 선박 대형화, M&A, 전용 터미널 확보, 포트폴리오(다각화)와 같은 다양한 전략을 세우기 시작했다.
IMO(International Maritime Organization)의 환경규제 강화, 글로벌 불활실성 증가, 선박 대형화 등 급속한 해운환경의 변화에 따라 세계 주요 항만 간 중심 항만으로의 경쟁이 심화되고 있다. 항만 및 터미널은 선사들을 유치하기 위하여 항만시설과 장비의 확충, 항만서비스 향상, 항만하역비용 및 선박입출항 비용의 할인정책 등과 같은 다양한 경쟁전략을 세우고 있다.
더 나아가, 글로벌화로 인하여 컨테이너터미널을 중심으로 항만의 종합물류 기지화 추세가 진전되고 있다(Ko and Kil, 2011). 컨테이너터미널은 한 번 건설되면 다른 장소로 이동하는 것이 불가능하므로, 이와 관련된 의사결정은 항만 관리에서 중요한 부분이다(Lee et al., 2016). 전체 컨테이너터미널 운영사 중 60% 이상의 비중을 차지하는 글로벌 터미널 운영사(Global Terminal Operators, GTO)는 전 세계 다수의 국가에서 운영 네트워크를 구축하고 있다. GTO란 2개 이상의 국가에서 컨테이너터미널을 운영 또는 소유하는 기업을 의미한다(Song, 2014). GTO는 규모의 경제를 통해 지리적·기능적으로 다양한 인프라를 확장하고 네트워크를 구축하고 있다(Notteboom and Rodrigue, 2023). 또한, GTO는 고도화된 기술과 전문인력을 기반으로 컨테이너터미널 사업을 국제적으로 확대하기 위한 유리한 위치를 점유하고 있다.
GTO는 높은 지분율을 기반으로 단독으로 컨테이너터미널을 운영할 수 있다. 2023년 기준 ICTSI(International Container Terminal Services, Inc.)는 운영하는 터미널에 대한 86%의 지분을 보유하고 있으며, Yilport는 77%의 지분을 가지고 있다. 컨테이너터미널을 다른 파트너나 공동투자자 없이 단독으로 직접 소유하는 경우, 운영뿐만 아니라 의사결정권, 수익 배분, 투자 전략에 대한 강력한 통제력을 행사할 수 있다. 그러나, 지분율이 높을 경우 글로벌 공급망 위기와 정치/시장 불안정에 따른 리스크를 단독으로 부담하게 된다.
이와 반대로 Wan Hai, NYK(Nippon Yusen Kabushiki kaisha)는 각각 30%, 24%의 낮은 지분율을 가지고 컨테이너터미널 운영에 참여하고 있다. 해당 GTO는 정부 기관이나 해운선사와의 합작법인(Joint Venture) 또는 공동 운영(Co-management) 형태를 선택하고 있다(Notteboom and Rodrigue, 2012; Ölçer et al., 2024). 협력적 지분 구조는 정치적 상업적, 재정적 리스크를 분산시키고 지역시장에 대한 접근성과 네트워크를 확보할 수 있는 전략적 대안으로 작용한다. Park et al.(2025)은 장기적인 관점에서 지리적 다각화를 통해 GTO의 운영 효율성을 향상시킬 수 있다고 설명하였다.
이와 같이, GTO는 지분 구조를 통해 지리적 포트폴리오 전략을 상이하게 추진하고 있으며, 이를 현실적으로 반영하기 위해서는 변수를 정교하게 재산정하여 분석해야한다. 그러나, 대부분의 연구는 GTO의 지분 구조를 간과한 뒤 변수를 설정하였다. 이에 본 논문은 Drewry 보고서에서 발표한 GTO를 대상으로 지분조정 효율성을 알아보고자 한다. 구체적으로, 연구를 진행하기에 앞서 아래와 같은 연구 질문(RQ, Research Questions)을 설정하였다.
연구 질문(RQ). 지리적 포트폴리오가 우수한 GTO는 지분조정 효율성이 높게 나타나는가?
2장(이론적 고찰)은 GTO의 개념, GTO별 지리적 포트폴리오를 조사한다. 그리고, 컨테이너터미널 효율성 관련 선행연구를 고찰한 뒤, 본 연구와 선행연구 간 차별점을 도출한다. 3장(연구 설계)은 지분조정 효율성 분석 시 변수 선정 원칙 및 이유를 설명한다. 변수에 대한 기초통계량을 분석하고 분석 대상을 선정하며, SBM-DEA(Slack-Based Measure Data Envelopment Analysis) 모형에 대하여 설명한다. 4장(분석결과)은 SBM-DEA 모형을 이용하여 효율성 분석을 진행한다. 5장(결론)에서는 분석결과를 요약하고 연구질문에 대한 답변과 시사점을 도출한다.
2. 이론적 고찰
2.1. 글로벌 터미널 운영사 개요
2.1.1 글로벌 터미널 운영사 개념
컨테이너터미널 운영사는 글로벌 운영사(Global Operators), 기타 민간 부문 운영사(Other Private Sector Operators), 정부 부문 운영사(State Sector Operators) 3가지 유형으로 구분할 수 있다. 글로벌 운영사는 전 세계 다수의 국가에서 운영 네트워크를 구축하고 있는 운영사로 광범위한 지리적 포트폴리오를 가지고 있다. 민간 부문 운영사는 GTO에 속하지는 않지만, 상업적으로 항만을 운영하며 지역 또는 대륙 단위에 집중된 네트워크를 운영한다. 정부 부문 운영사는 국영 또는 정부 지원 조직이 항만을 운영하는 유형으로, 직접 개발 및 운영을 통해 정책적 목표를 반영하기 유리하다.
Drewry 보고서에 따르면, 2023년 기준 컨테이너터미널 운영사 중 글로벌 운영사의 비중은 61.8%(795백만TEU)로 가장 높으며, 그 다음으로 정부 부문 운영사 20.8%(267백만TEU), 기타 민간 부문 기업 17.4%(224백만TEU) 순으로 나타났다. 그리고 5년 뒤 2028년 글로벌 운영사의 비중은 62.4%(904백만TEU)로 가장 높으며, 그 다음으로 정부 부문 운영사 21.0%(305백만TEU), 기타 민간 부문 기업 16.5%(240백만TEU)로 예측하였다. 컨테이너터미널 운영사 중 60% 이상의 높은 비중을 차지하는 GTO는 단순한 항만 운영사를 넘어 전 세계 해운 물류 네트워크를 안정적으로 유지하는데 중요한 역할을 한다. GTO는 대규모 물동량 처리 능력과 표준화된 운영 방식을 기반으로 높은 운영 효율성을 보유하고 있으며, 기술 투자를 통해 항만 인프라의 현대화 및 디지털 전환에 앞장서고 있다.
2.1.2 글로벌 터미널 운영사 지리적 포트폴리오
글로벌 운영사는 다수의 국가에서 광범위한 지리적 포트폴리오를 <Table 1>과 같이 가지고 있다. 2023년 기준 MSC(Mediterranean Shipping Company) Group, CMA CGM, APM(A.P. Møller-Mærsk) Terminals, DP(Dubai Ports) World, Hutchison Ports 등은 20개 이상의 국가에 50개 이상의 터미널을 보유한 것으로 조사되었다. MSC Group은 47개 국가에 69개 터미널을 보유하여 GTO 중 지리적 포트폴리오가 가장 광범위한 것을 확인할 수 있다. 지역별 지분조정 물동량(Equity teu breakdown by region)은 단순한 처리량이 아니라, GTO가 지분을 보유한 만큼 환산한 TEU 처리능력을 의미한다. MSC의 지역별 지분조정 물동량은 지중해&흑해가 22.8%로 가장 높으며, 그 다음으로, 북유럽 15.6%, 아프리카 12.6%, 중동 10.8%, 라틴아메리카 10.1%, 동남아시아 8.9%, 북아메리카 8.5%, 중국&북아시아 7.0% 등의 순으로 나타났다. 이 외에도, APM Terminal은 35개 국가에 58개 터미널, DP World는 32개 국가에 53개 터미널을 보유하고 있다.
이와 반대로, Adani, MOL(Mitsui O.S.K Lines), NYK Lines, Wan Hai, AD(Abu Dhabi) Ports Group, Yang Ming은 2개 이상의 국가에 10개 미만의 터미널을 보유한 것으로 조사되었다. 특히, Adani는 2개 국가에서 9개 터미널을 운영하며, 다른 GTO와 비교하여 상대적으로 지리적 포트폴리오가 협소한 것을 알 수 있다. Adani의 지역별 지분조정 물동량은 남아시아 92.4%, 지중해&흑해 7.6%로 매우 제한적인 것으로 조사되었다.
2.2 선행연구 고찰
2.2.1 컨테이너터미널 효율성 관련 선행연구
Lee(2017)는 체선 선박에 따른 항만 운영 효율성의 영향을 파악하고자 SBM-DEA 모형, DEA-CCR(Charnes, Cooper, Rhodes, 1978) 및 BCC(Banker, Charnes, Cooper, 1984) 효율성 결과를 비교분석하였다. 투입변수는 수용능력, 유익산출물은 컨테이너처리량, 비컨테이너처리량, 유해산출물은 체선 선박 수로 선정하였다. 분석결과, 체선 선박이 항만의 운영 효율성에 미치는 영향이 크지 않은 것으로 나타났다. 그리고, SBM-DEA 분석에서 여유분을 파악한 결과, 3년간 인천항은 11.9억원, 여수·광양항은 65.5억원 보존가능하다고 설명하였다.
Kim et al.(2017)은 GTO의 운영전략을 살펴본 뒤, 국내 컨테이너터미널 하역업체를 하역전문형, 선사형, 국내하역업체로 구분하여 효율성 및 생산성 변화를 분석하였다. 투입변수는 선석길이, C/C 및 T/C 개수, 산출변수는 컨테이너물동량으로 선정하였다. 분석결과, 하역전문형 GTO가 다른 유형의 운영사보다 효율성과 생산성이 높은 것으로 분석되었다. 또한, 국내하역업체의 육성방안으로 GTO의 선진적인 운영 방식을 도입하고, 터미널 간 통합하여 과당경쟁을 줄이는 것이 핵심과제라고 밝혔다.
Jeh et al.(2022)은 2015년부터 2018년까지 GTO를 하역형, 선사형, 하이브리드형으로 분류하여 운영 특성에 따른 효율성을 DEA 모형을 통해 알아보았다. 투입변수는 선석길이, 지분율, 터미널 면적, 수용능력, 산출변수는 컨테이너물동량을 선정하였다. 분석결과, 하이브리드형 운영사의 터미널 지분율 확보를 통한 체계적인 효율성 개선전략이 효과적인 것으로 나타났다. 하역형 GTO는 터미널 인프라 확장을 통한 효율성이 개선되었지만, 과도한 투자로 인해 규모수익체감(DRS, Decreasing Returns to Scale) 현상이 나타났다. 선사형 GTO는 수익창출이 아닌 비용절감이 주요 운영목적이므로 가장 비효율적인 유형으로 나타났다. 동 연구는 GTO를 3가지 유형으로 구분한 뒤, 각 유형에 따른 효율성과 운영전략을 고찰하였다는 점에서 의의가 있다.
Song and Park(2023)은 COVID-19를 기점으로 체선 선박을 고려한 주요 항만(부산항, 여수·광양항, 울산항, 인천항)의 효율성을 SBM-DEA 모형을 통해 비교하였다. 투입변수는 수용능력, 투자 예산으로 설정하였으며, 유익산출물은 컨테이너처리량, 비컨테이너처리량, 유해산출물은 체선 선박 수로 선정하였다. 분석결과, COVID-19 이전(2018-2019년) 보다 이후(2020-2022년)의 항만 효율성은 전반적으로 낮아졌다. 특히, 인천항의 운영 효율성이 급격하게 증가한 체선으로 인하여 상당히 낮게 평가되었다. 이러한 결과를 기반으로, 항만의 인프라와 예산이 항만의 체선과 서로 긴밀하게 연결되어 있다고 밝혔다. 또한, 체선을 관리할 수 있는 시스템 및 정책이 구축되어야 한다고 설명하였다.
Sim and Kim(2024)은 이산화탄소 배출량을 고려한 국내 17개 컨테이너터미널 효율성을 측정하고자 SBM-DEA 모형과 Undesirable Outputs 모형을 사용하였다. 투입변수는 선석길이, 수용능력, 유익산출물은 컨테이너물동량, 유해산출물은 이산화탄소(CO) 배출량으로 선정하였다. 분석결과, SBM-DEA 모형에서 PNC, HJNC의 운영 효율성이 높은 반면, Undesirable Output 모형에서 PNC, HJNC, HJIT, E1CT, PCTC의 환경 효율성이 높게 나타났다. 광양항과 군산항에 위치한 컨테이너터미널 운영사는 2가지 모형에서 효율성이 낮게 나타났다. 한편, 인천항과 평택당진항은 친환경적인 운영을 강조한 마케팅 전략을 수립하여야 한다고 설명하였다.
Quoc and Quoc (2024)은 베트남 Cai Mep-Thi Vai 항만에 위치한 14개 컨테이너터미널 운영사를 대상으로 이산화탄소 배출량과 사고발생 건수를 고려한 효율성을 파악하고자 Undesirable outputs 모형 분석을 진행하였다. 투입변수는 근로자수, 컨테이너 야드 면적, 갠트리 크레인 수, 야드 크레인 수로 산정하였으며, 산출변수는 컨테이너물동량, 유해산출변수는 이산화탄소 배출량, 사고발생 건수로 선정하였다. 분석결과, 기존 DEA 모형과 비교하여, 유해산출물을 고려 시 일부 터미널의 효율성이 낮게 평가되었다. 이는 단순한 화물처리량 중심의 평가에서 간과될 수 있는 환경 및 안전 요소의 중요성을 강조한다는 점에서 의의가 있다.
Jeong et al.(2025)은 부산항 컨테이너터미널 10개사를 대상으로 타부두 환적으로 인한 효율성 저하수준을 SBM-DEA, Undesirable outputs 모형을 통해 파악하였다. 투입변수는 선석길이, 컨테이너크레인, 산출변수는 물동량, 유해산출변수는 ITT 비중으로 선정하였다. 분석결과, 북컨테이너터미널 운영사가 비교적 높은 타부두 환적 비중에도 불구하고 효율성이 높게 나타났다. 따라서, 효율성 제고에 있어 컨테이너터미널의 안정적인 운영 여건이 핵심이라고 설명하였다. 한편, 효율성이 가장 낮게 나온 북항의 운영사들은 구조적 보완과 협력적 대응체계가 동시에 마련되어야 한다고 설명하였다.
2.2.2 선행연구와의 차별성
본 연구는 GTO의 지분 구조를 고려한 변수(투입변수, 산출변수)를 재산정였다는 차별점이 있다. 선행연구를 살펴보면, 항만 운영 시 다양한 투입변수 및 산출변수를 고려하여 연구가 진행되었지만, GTO의 지분 구조를 간과하여 분석이 진행되고 있다. 지분율이 고려되지 않은 지표는 소수의 지분율만 갖추고 있는 GTO도 효율성이 높게 보이는 문제점을 가진다. 예를 들어, 운영사는 규모가 큰 컨테이너터미널에 대하여 소수 지분만으로도 참여할 경우, 과대평가될 위험이 있다. 따라서, 전 세계 컨테이너터미널에 다양한 지분 구조를 기반으로 분산 투자하고 있는 GTO의 현실을 정확하게 반영하기 위해서는 정교한 변수를 선정할 필요가 있다. 본 연구는 지분조정 변수를 활용한 최초의 효율성 분석이라는 점에서 학술적인 의미를 가진다. 또한, 지분조정 GTO의 실질적인 운영 성과를 평가하여 정책적 시사점을 도출하였다.
3. 연구 설계
3.1 분석 개요
GTO의 지분조정 효율성을 파악하고자 DEA-Solver Professional version 13.1 프로그램을 통해 SBM-DEA 모형을 분석하였다. 변수 선정의 신뢰성을 확보하고자 다음 원칙에 따라 변수를 선정하였다. 첫째, DEA 분석에서 의사결정단위(DMU, Decision Making Units)의 수는 투입변수 및 산출변수 합계의 2배 이상이 되어야 신뢰성이 있다(Homburg, 2001; Dyson et al., 2001). 따라서, DMU 수를 고려한 적절한 변수를 선정할 필요가 있다. 둘째, 비효율적인 변수를 파악하고 산출을 극대화하기 위해서 개선이 가능한 변수를 선정할 필요가 있다. 셋째, 선정된 변수는 DMU와 직접적인 연관이 있어야 하며, 주관적인 판단은 배제되어야 한다. 넷째, 터미널 지분에 따라 측정가능한 변수를 선정하였다. GTO 효율성 관련 선행연구와 4가지 원칙에 따라 <Table 2>와 같이 변수를 선정하여 연구의 객관성을 확보하고자 한다.
투입변수는 지분조정 수용능력(Input 1)으로 선정하였다. 수용능력은 선석, 장비, 인력 등의 투입물과 운영환경을 고려하여 최대 효율성으로 운영될 때 물동량이다(Tally, 1988; Chang et al., 2012). 선석길이, 터미널 면적, Q/C 등과 같은 물리적 자산은 운영상 비분할성의 성격을 가지고 있다. 예를 들어, 지분이 30%라고 해서 크레인을 0.3대 쓰는 해석은 물리적·운영적으로 어긋날 위험이 있다. 한편, 수용능력은 물동량 처리 시 투입된 자본적·구조적 제약 조건을 종합적으로 반영한 지표로서 지분에 따른 통제·귀속 범위를 반영하기 적합한 지표라고 판단하였다. 항만 효율성 측정 시 투입변수로서 수용능력은 Lee(2017), Song and Park(2023), Sim and Kim(2024) 등의 연구에서 활용되었다. 산출변수는 지분조정 컨테이너물동량(Output 1)과 EBITDA(Earnings Before Interest, Tax, Depreciation, and Amortization, Output 2)로 선정하였다. 컨테이너물동량은 많은 선행연구에서 활용된 산출변수로 운영실적을 나타낸다(Sim and Kim, 2024). 그리고, EBITDA는 이자, 세금, 감가상각비, 무형자산상각비를 차감하기 전의 이익으로 기업이 영업활동을 통해 벌어들이는 현금창출 능력을 나타낸다(Yoon et al., 2017). 즉, EBITDA는 기업의 핵심 영업활동이 얼마나 효율적으로 이루어지고 있는지 평가하는 중요한 지표이다(Park et al., 2025).
3가지 변수에 대한 분석데이터는 Drewry에서 발표한 「Global Container Terminal Operators Annual Review and Forecast 2024/2025」 자료를 활용하였다. 보고서에서는 GTO의 운영현황 및 2023년 기준 통계자료를 제공하고 있으며, 분석에 사용된 변수의 기초통계량은 <Table 3>과 같다.
3.2 분석 대상
Drewry 보고서에 따르면, 2023년 Adani, AD Ports Group, Hapag-Lloyd 3개사는 자격을 갖추어 신규 GTO로 추가되었다. 이와 반대로, SAAM Ports와 Bolloré Africa Logistics는 각각 Hapag-Lloyd, MSC Group에 인수되어 GTO에서 제외되었다. CMA CGM은 TL(Terminal Link)과 CMA Terminals의 통합 데이터를 사용하였다.
전 세계 21개 GTO 중 3개 변수에 대한 데이터를 확보가능한 11개 운영사를 DMU로 선정하였다. 지분조정 수용능력과 지분조정 물동량은 21개 운영사 모두 확보하였다. 그러나, EBITDA 데이터는 비상장기업, 내부 데이터 비공개 등의 문제로 11개 운영사만 제공되어 있다. 특히, EBITDA는 운영사별 다양한 사업 중 항만 또는 터미널 분야로 범위가 한정하였다. 분석 대상 선정 과정은 <Table 4>와 같다.
3.3 SBM-DEA 모형
DEA 모형은 다양한 투입변수와 산출변수의 가중합 비율을 기반으로 DMU별 효율성을 비교분석한다. DEA 모형은 규모수익불변(Constant Returns to Scale, CRS)을 나타내는 CCR 효율성과 규모수익가변(Variable Returns to Scale, VRS)을 가정하는 BCC 효율성으로 구분한다. 또한, CCR 효율성과 BCC 효율성을 비교하여 SE를 파악할 수 있다(Sim et al., 2026). 그러나, DEA 모형은 투입변수와 산출변수의 여유분(Slack)을 무시하고 효율성을 측정하게 되며, 투입변수나 산출변수가 비례적으로 증감한다는 가정 아래서 설정된 방사형(Radial) 모형이다. 방사형 모형은 효율성이 높게 나온 DMU 간 순위를 결정할 수 없다는 특징을 가지고 있다. 한편, DEA는 특정 방향성을 가지고 있는 방향모형으로, 투입변수 또는 산출변수에 대한 개별적인 효율성 정보를 제공하지 못한다(Park and Kim, 2014).
SBM-DEA는 여유분이 존재하는 비효율적인 상태임에도 불구하고 효율성 값을 1로 계산하는 DEA 모형의 문제점을 보완한다(Park, 2011). Tone(2001)이 제안한 SBM-DEA 모형은 DEA 모형과 동일하게 거리 개념으로 DMU 간 효율성을 측정하지만. DEA에서 간과하는 잔여분(Slack)을 고려할 수 있다. 비방사적 모형(Non-radial)의 SBM-DEA 분석은 투입변수나 산출변수의 비례적인 증감을 가정하지 않는다. 따라서, 투입변수 잔여분 및 산출변수 부족분을 동시에 고려하여 최적의 효율성을 도출한다. 이를 통해, SBM-DEA는 DMU 간의 순위를 명확하게 밝혀낼 수 있다는 장점이 있다(Park, 2008). 또한, 비방향(Non-oriented) SBM-DEA는 투입변수 및 산출변수의 개선폭을 동시에 고려하며, 특정 방향성을 갖지 않고 투입물과 산출물을 동시에 최적화하는 분석을 진행할 수 있다. 따라서, SBM-DEA 모형은 기존 DEA 모형보다 효율성을 합리적으로 측정할 수 있는 방법이다.
DEA-SBM 모형의 계산식은 아래 식 (1)과 같다(Tone, 2001). 효율성 척도인 pk는 0과 1사이의 값으로 투입요소의 잔여분 s i - s r +
4. 분석결과
지분을 고려한 GTO의 효율성을 분석하고자 비방향 SBM 모형을 사용하여 투입변수와 산출변수를 동시에 최적화하였다. SBM-DEA(CRS) 모형 효율성 분석결과, 전체 평균 효율성은 0.413으로 규모수익불변(CRS) 측면에서 평균적으로 58.7%의 비효율성이 존재한다. GTO의 효율성은 CM Ports, Adani가 1.000으로 가장 높게 나타났으며, 그 다음 ICTSI 0.605, DP World 0.583, AD Ports Group 0.448 순으로 나타났다. 상대적으로 효율성이 낮게 나온 DMU에 대하여 이상적인 DMU를 벤치마킹하였다. 이는 목표값에 도달하기 위한 여유분(투입변수 및 산출변수)을 통해 확인할 수 있다. 효율성이 0.015로 가장 낮게 나타난 Eurogate의 효율 척도를 기준으로 가중치를 부여한 결과, Adani의 109.1%가 가장 근접한 목표로 나타났다. 벤치마킹 결과에 따르면, Eurogate는 효율성을 높이기 위해 지분조정 컨테이너물동량(Output 1) 약 1백만TEU, EBITDA(Output 2) 약 1,999백만$를 늘려야 한다. 전체 벤치마킹 횟수는 Adani가 9회로 가장 높았으며, 그 다음으로 CM Port는 5회로 나타났다(Table 5 참고).
SBM-DEA(VRS) 모형 효율성 분석결과, 전체 평균 효율성은 0.658로 규모수익가변(VRS) 측면에서 평균적으로 34.2%의 비효율성이 존재한다. GTO의 효율성은 PSA International, CM Ports, DP World, Adani, AD Ports Group이 1.000으로 가장 높게 나타났으며, 그 다음 ICTSI 0.612, Hutchison Ports 0.460, APM Terminals 0.453 순으로 나타났다. 상대적으로 효율성이 낮게 나온 DMU에 대하여 이상적인 DMU를 벤치마킹하였다. 효율성이 0.015로 가장 낮게 나타난 Eurogate의 효율 척도를 기준으로 가중치를 부여한 결과, Adani의 100.0%가 가장 근접한 목표로 나타났다. 벤치마킹 결과에 따르면, Eurogate는 효율성을 높이기 위해 지분조정 수용능력(Input 1)을 약 1백만TEU 줄이는 동시에, 지분조정 컨테이너물동량(Output 1), EBITDA(Output 2)를 각각 약 1백만TEU, 약 1,831백만$ 늘려야 한다. 전체 벤치마킹 횟수는 Adani, CM Port가 각각 4회로 가장 높았으며, 그 다음으로 DP World 3회, AD Ports Group 1회로 나타났다(Table 6 참고).
5. 결 론
5.1 결론 및 시사점
본 논문은 지분을 고려한 GTO별 투입변수 및 산출변수를 재설정한 뒤, 효율성 분석을 진행한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 선행연구에서 GTO별 과대평가된 변수를 사용한 점을 보완하고자 연구를 진행하였으며, 다음과 같은 분석결과를 도출하였다.
SBM-DEA 모형(CRS)에서 효율적인 GTO는 CM Ports (1.000), Adani(1.000)로 나타났다. 그리고, SBM-DEA 모형(VRS)에서 효율적인 GTO는 PSA International(1.000), CM Ports(1.000), DP World(1.000), Adani(1.000), AD Ports Group(1.000)로 나타났다. 2가지 지표(CRS, VRS)를 종합하면, 가장 이상적인 GTO는 CM Ports와 Adani로 분석되었다.
분석결과에 대한 시사점으로 첫째, 본 연구는 GTO 효율성 분석 시 지분율 고려에 대한 중요성을 함축한다. 지분율이 고려되지 않은 지표는 소수의 지분율만 갖추고 있는 GTO도 효율성이 높게 보이는 오류를 범할 수 있다. 이는 규모가 큰 컨테이너터미널에 대하여 소수 지분으로만 참여한 GTO가 과대평가될 수 있다는 것을 의미한다. 따라서, 다양한 지분 구조를 기반으로 여러 터미널에 분산 투자하고 있는 GTO의 현실을 정확하게 반영한 최초의 논문이다.
둘째(RQ 답변), GTO 지리적 포트폴리오 전략의 우수성이 효율성과 직결되지 않는 것을 알 수 있다. Drewry 보고서에서 DP World와 ICTSI는 전 세계 10개 지역(남아시아, 동남아시아, 중동, 북유럽, 지중해 및 흑해지역, 북미, 중남미, 중국 및 북아시아, 아프리카, 오세아니아)에 모두 위치하여 지리적 다각화가 가장 우수하다고 평가하였다. 그리고 APMT, Hutchison Ports는 9개 지역에 지리적 포트폴리오 전략을 세우고 있다. 그러나, SBM-DEA 모형(CRS) 효율성 분석에서 해당 GTO들은 효율성 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 한편, Adani는 2개 국가에 9개 컨테이너터미널, CM Ports는 9개 국가에 23개 컨테이너터미널을 제한적으로 운영하고 있다. 이에 따라, GTO의 지리적 포트폴리오는 효율성 제고를 담보하는 전략이 아닌 것을 시사한다. 즉, 다수의 지역에 터미널을 운영하는 다각화 전략은 네트워크 확대와 글로벌 리스크 분산 효과를 기대할 수 있는 반면, 운영 단계에서 운영 복잡성 증가, 지역별 운영 환경의 이질성 등으로 효율성 저하 요인이 될 가능성이 있다. 반면, Adani 및 CM Ports와 같이 지리적인 범위는 제한되었으나 특정 국가 또는 권역 내에서 집중적인 운영 전략을 채택할 경우, 터미널 간 운영 표준화, 관리 통제의 용이성 등으로 효율적인 운영 구조를 형성할 수 있다.
5.2 연구의 한계점 및 향후 연구방향
본 연구는 2023년 지분을 고려한 GTO의 효율성을 분석하였으며, 다양한 시사점을 도출하였다. 그러나, 동 연구는 특정 시점을 기준으로 진행된 횡단 연구이며, 시간에 따른 GTO의 전략 변화를 파악하기 위해서는 종단 연구가 진행될 필요가 있다. 특히, Window DEA 분석을 이용하여 시간의 흐름에 따른 GTO의 동태적 효율성 변화를 파악할 필요가 있다. 지정학적 위기, 기후변화 등으로 인한 글로벌 공급망 위기 상황 속에서 GTO의 추진전략을 지속적으로 관찰하고, 국내 컨테이너터미널의 운영전략을 수립하는 연구가 진행되길 기대한다.
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