한국항만경제학회지 제33집 제4호 2017년 12월

사단법인

한국항만경제학회The Korea Port Economic Association

ISSN 1225-3855

Journal of Korea Port Economic Association, Vol.33, No.4, 2017, pp.135-148.

체선을 고려한 항만의 효율성 분석에 관한 연구

Efficiency Analysis of Port Considering Congestion

이태휘

- 135 -

Journal of Korea Port Economic Association

Vol.33, No. 4, 2017, pp.135-148.

체 고려한 항만 효 에 한 연

이태휘*

Efficiency Analysis of Port Considering Congestion

Tae-Hwee Lee

Abstract

This study fist raises the following research question. How does the port congestion affect port operational efficiency? To answer the question, this study adopts slacks based measure data en-velopment analysis (SBM-DEA) model to analyze the efficiency of port considering the congestion. As a result of the DEA-CCR(Chanres, Cooper and Rhodes) model, both Busan(2011) and Ulsan(2011) are the most efficient decision making units(DMUs). As a result of the DEA-BCC(Banker, Chanrnes, and Cooper) model, Busan(2011), Ulsan(2011), Ulsan(2012), Busan(2012),and Yeosu·Gwangyang(2012) are the most efficient DMUs. As a result of SBM-DEA model, Ulsan(2012), Busan(2011), Busan(2012), Incheon(2011), and Ulsan(2011) are the most effi-cient DMUs considering the port congestion. The result of DEA-CCR·BCC model is not identical with the result of SBM-DEA model analysis. It means the port congestion does less affect the port operational efficiency. Should the number of the vessels with the port congestion minimize, Incheon and Yeosu·Gwangyang port could save lots of the port congestion cost for a total of three years.

Key words: Congestion, Port efficiency, SBM-DEA model, Congestion Cost

수: 2017. 10. 08.▷ 심사 료: 2017. 12. 12.▷ 게재확 : 2017. 12. 27.▷

경남과학 술대학 자상거래학과 수* , taylor@gntech.ac.kr

136 한 항만경제학회지, 집 호33 4

론. Ⅰ

우리나라는 역 도가 계 2015 88% 9

역 다 우리나라가 역 .

돋움하 지 항만 역할 지 하 다.

가 항만 통해 처리 도시 99.7% 10

개 도시 산 천 울산 창원 가 항만 4 ( , , , )

해 고 다 울산 양 포항 산항 등. , , ,

에 는 가 지역 간산업 학 동,

차 철 산업 견 하고 해당 산업 ,

역할 해 고 다 차 항만 본( 3

계 계 ).

항만 과거 고 능 었 하역뿐만 아

니라 보 운송 등 공하 통합 비,

스 공하고 다양한 가가치 동(value added

행하고 다 동 한 항만activity) ( , 2013).

개 과 운 타 산업 생산 고용 가가치, ,

함 가 지역경 장에 여하고

다 주경원 상( , 2009; · , 2015;

민규 열, 2009; · , 2016).

항만 러한 능에 하고 항

안하지 못하여 체 생하고 에

사 비용 막 하다 체 란 .

시간 상 항만에 안 해 하12

고 는 상태 말한다 민규 ( , 2012). 2013

원 보도 료에 개 항만공4

사에 체 간 억 원 실 생3 995

한 것 나타났다 항만별 살펴보 천항 .

억 원 울산항 억 원 여 양항 91.5 , 409.7 , · 427.8

억 원 산항 억 원 실 생하 다, 66.4 .

러한 경에도 하고 항만 체 과 한

연 는 재항시간 시한 장

태 체 시간 비용 한 장 태 (1991),

크 체 원 한 사공훈 (1993),

재항 시간에 향 미치는 (2009),

실 한 민규 캐나다 지역 항만(2012),

체 갈등 에 해 시스 근 시도

한 산 항 해상 통 잡도 Ke et al.(2012),

평가한 행 용하여 Yeo et al.(2007),

나 지리아 항만 체 한 Oyatoye et

등 나 체 항만 운 효al.(2011)

에 어떠한 향 미치는지 그 변 한 연

는 하다.

본 연 는 다 과 같 하고 한다.

체 항만 운 효 에 어떠한 향 어느

도 미치는가?

연 에 답하 해 본 연 에 는

SBM-DEA(Slacks Based Measure Data

모 용하여 체 고Envelopment Analysis)

한 항만 효 시도하고 통 ,

DEA-CCR(Charnes, Cooper, and Rhodes),

모 DEA-BCC(Banker, Chanres, and Cooper)

연 결과 비 하고 한다.

본 연 는 다 과 같 다 장에 는 항. 2

만 효 생산 연 동향 살펴보고 3

장에 연 과 변 에 해 고찰한다.

장에 효 과 그 결과 하고 마지막 4

장에 결 리한다5 .

행연. Ⅱ

신 주 결 항만 당 에도 향 미치

한 싱가포 등 많 가 항만들, ,

에 민간 역할 었다 항만 민 .

는 항만 비스 생산 과 효 향상과 항

만 운 경쟁체 도 통한 경 편

라는 변 가 다 민 경( · , 2003).

항만 연 야에 도 DEA(Data Envelopment

Analysis), Malmquist, SFA(Stochastic Frontier

체 고 한 항만 효 에 한 연 137

등 계량모 용한 효 생산 측Analysis) ·

연 가 지난 재 지 한 담20

당하고 다(Woo et al., 2011).

모 항만에 용한 연 는 DEA Roll

장 등 and Hayuth(1993) DEA

하고 다 후 항만 효 측 연.

는 상 효 측 하는 장DEA

용하여 내 막 하고 많 연 들

채택하 결과 탕 참,

집단 벤치마킹 통해 항만 운 시사

득해 다(Roll and Hayuth, 1993; Tongzon,

2001; Cullinane, 2002; Cullinane et al., 2005;

Wang and Cullinane, 2006; Oliverira and Cariou,

송재 동근2011; , 2004; , 2005; , 2006;

모 원 여 , 2010; , 2011; ; 2011;

훈 , 2012).

재 지 한 항만경 학 지에 게재 항만 효

생산 측 연 살펴보 계 개 , 28

컨 항만 효 측 한 동 (2001),

모 용하여 내 역항 생산Malmquist

측 한 안 항만 효 측 (2005),

근 시도한 경 내 항(2007), 5

만 효 비 한 나 내 항만(2008),

효 과 그 결 시한 모 원(2008),

항만 효 측 시한 경(2008),

산항 효 측 한 나 동 아 (2009),

미 항만 효 한 하 신(2009),

컨 미 효 한 균

등 들 다(2010) .

한 항만경 학 게재 약하 연

등 용 었DEA, SFA, Malmquist

에 보다 심 등 용 었DEA

다 한 연 공간 내 .

항만 동 아 럽 지역 지 하고 다, , .

한 컨 뿐 아니라 크 심 항만 효

과 생산 측 도 루어 다.

연 계. Ⅲ

모 개념 및 적용 연1. SBM-DEA

모 안한 모 SBM Tone(2001)

모 과 동 하게 거리 개 DEA Decision

간 효 측 하지만 Making Unit(DMU) DEA

에 간과하는 여 생 주목한다(Slack) .

그림 < 1> X1, X2 들 효DMU

프 티어 나타낸다 는 효 프 티어 . DMU D

안 쪽에 치하므 비효 라 할 DMU

다 가 효 해 는 . DMU D DMU D*

동해야 한다 그러나 에도 사용 .

합 DMU D*는 재 X1D*, X2 만큼 B

사용하고 나 프 티어 상 는 DMU B X1B,

X2 사용하 도 효 라 해 할 B DMU

다. DMU D*는 X1 사용에 X1D*, X1B

만큼 과다 었 비 사 모 에 는 DEA

여 라고 다 여는 에 (Slack) .

생할 경우 감 시킬 는 양 산, ,

에 생할 경우 산 가시킬

는 양 해 한다 라 가 . DMU D DMU D*

동하여도 효 단하지는 않 생,

는 여 는 경우 효 0 DMU

단 한다 ( , 2013).

러한 모 개 경SBM-DEA OECD 30

효 측 해 산 변 에 해산 (undesirable

가 고 한 에 해 output) Zhou et al.(2006)

장 었 등에 해 다양한 Choi et al.(2012)

야에 용 었다 한 야에는 탄.

고 한 항만 효 측 한 과 Chang(2013)

운송 야 경효 한 Chang et

항공사 경 경 효 al.(2013), ․

한 항만도시 경효Chang et al.(2014),

한 항공 지연 고 한Lee et al.(2014),

공항 효 Lozano and Guti rrez(2011)é

태 등 다(2015) .

138 한 항만경제학회지, 집 호33 4

그림 효율 프 티어 상에 잔여 의 개1.

주 에 용 : (2013)

해산 고려한 모 개2. SBM-DEA

체 고 한 항만 효 측 하 해 본

연 에 는 안한 Zhou et al.(2006)

모 용한다 식 다 과 같다SBM-DEA . .

변 단 :

산 변 :

산 변 단 :

해 산 변 :

해 산 변 단 :

항만 :

항만 단 :

항만 측 변 : j

항만 측 산 변 : j

항만 측 해 산 변 : j r

결합 항만 변 :

계산하 한 승

항만 산 여 :

항만 해 산 여 :

: 해 산 공동처 에 보 변 ·

모 식 과 같 약 가능하다SBM-DEA (1) .

체 고 한 항만 효 에 한 연 139

여 에 ,

≤ ∀

×

∀

×

∀

≤ ≤

≥ ∀ ≥ ∀

≥ ∀

모 비 모 므

모 변 시키는 것 필 하다 해 .

∙∙∀ 라는 통해 비

약식 거해주는 것 필 하다 .

모 아래 식과 같다SBM-DEA .

여 에 ,

′ ≤ ∙∀

′

∀

′

∀

′

≤ ′

′ ≥ ∀

≥ ∀

≥ ∀

다 단계 모 통 SBM-DEA

모 재 하 해 DEA-CCR Tone

안한 용하여 새 운 변 (2001)

하

∙ ′∀ ∙

∙∀

∙

∀

다 게 해 모 아. SBM-DEA

래 같 다.

여 에 ,

≤ ∙∀

≤ ∙ ∀

∙ ∀

≤ ≤

140 한 항만경제학회지, 집 호33 4

≥ ∀

≥ ∀

≥ ∀

가 여 효 , , , ,

,

고 하여 항만 가 목 산 량O

계산한다고 할 아래 같 공식 다.

∙

′

∙

∀

∙

∙

및 변수 정3. DMU

본 연 에 변 하 해 다DMU

과 같 약 건 고 하 다.

첫 째 항만 체 통계 근 용 하지 않,

내 개 항만 치 체 실태 료만 , 4 3

공하고 다.

째 행연 에 용하는 복,

항만 시 료 동 하게 변

하 에는 변 개 가 많아지므 는 변DMU

개 상 어야 한다는 건에 2~3

다.1)

1) 동 (2012)

째 각 항만 특 고 하 컨 처,

리량만 산 변 하 에 리가 므

비컨 처리량 산 변 가하는 것 필

하다.

상 약들 고 하여 는 산 천DMU , ,

여 양· 2) 울산 각 연도별 료 개 , 12

하 다 산 변 는 컨 처리량 과 비컨. (RT)

처리량 사용하 료는 해운항만(RT)

통계 에 하 다(SP-IDC) .

변 는 복 항만 시 료 사용하 에

변 개 가 많아지므 항만 시 합

고 한 항만하역능 사용하 료 처

는 한 해양 산개 원에 공하는 통계 료

다 체 척 는 보도 료. 2013 3)

용하 다.

료 통계 상 결과는 과 에 1 2

리하 다 컨 처리량과 하역능 간 상.

계가 다 지만 행연0.980 4)에 시한

에는 합한다고 할 다.

2) 여 항 료 양항 료 합함

3) 원 보도 료 (2013)

4) 동근 (2006) 0.869, (2005) 0.987

체 고 한 항만 효 에 한 연 141

효 . Ⅳ

모 결과1. DEA

본 장에 는 모 DEA-CCR·BCC

결과 살펴보고 체 고 한 모 SBM-DEA

결과 비 하고 한다 모 . DEA-CCR BCC ․

모 산 지향 모 사용하(output oriented)

모 항만 운 효DEA-CCR·BCC

라고 하고 한다 모 . DEA-CCR

결과 산 울산 효 것 , (2011), (2011)

나타난 천 천, (2011),

천 등 효 결과(2010), (2012) 0.64~0.65

보 다 에도 울산 산. (2010) 0.89, (2010)

여 양 여 양0.89, · (2012) 0.74, · (2011)

여 양 결과 나타내었다0.70, · (2010) 0.66 .

모 결과 산 울산DEA-BCC , (2011),

울산 산 여 양 (2011), (2012), (2012), · (2012)

효 나타났고 울산 산DMU (2010) 0.98,

여 양 결과 나타(2010) 0.89, · (2011) 0.97

내었다 본 . DEA-CCR·BCC SBM-DEA

결과 비 에 목 므 결과

탕 한 참 집단 효 안 등에 DMU

한 는 생략하고 한다.

N 값 값 평균 편차

컨 처리량(R/T) 12 4,651,526.00 284,603,873.00 82,879,486.75 109,552,387.63

비컨 처리량(R/T) 12 25,434,497.00 208,466,795.00 130,863,181.75 71,394,886.68

하역능 천톤( ) 12 56,740.00 292,410.00 136,809.17 84,529.76

체 척 12 158.00 1,317.00 686.58 499.65

표 변수 간 상 계2.

컨 처리량 비컨 처리량 하역능 체 척

컨 처리량

Pearson

Correlation1 -0.887** 0.980** -0.643*

Sig. (2-tailed) 　 0.000 0.000 0.024

비컨 처리량

Pearson

Correlation-0.887** 1 -0.831** 0.886**

Sig. (2-tailed) 0.000 　 0.001 0.000

하역능

Pearson

Correlation0.980** -0.831** 1 -0.601*

Sig. (2-tailed) 0.000 0.001 　 0.039

체 척

Pearson

Correlation-0.643* 0.886** -0.601* 1

Sig. (2-tailed) 0.024 0.000 0.039 　

표 술통계량1.

142 한 항만경제학회지, 집 호33 4

모 결과2. SBM-DEA

체 고 한 모 결과 울산SBM-DEA ,

산 산 천 울산(2012), (2011), (2012), (2011),

효 나타났다 에도 (2011) DMU .

천 천 여 양(2012) 0.93, (2010) 0.93, · (2012)

여 양 울산0.73, · (2011) 0.72, (2010) 0.69,

산 여 양 결과 나(2010) 0.67, · (2010) 0.63

타내었다.

여 결과 살펴보 우 하역능 변(

천 천톤 여 양) (2012) 2,036.57( ), ·

천톤 여 양 (2012) 28,521.56( ), · (2010)

천톤 나타났다38,793.41( ) .

컨 처리량 경우 천 (2010)

여 양 957,297.95(R/T), · (2011) 36,305,273.28(R/T),

울산 가 필 한 (2010) 6,145,633.66(R/T)

것 나타났다.

비컨 처리량 경우 산 (2010)

가 필 한 것 38,220,118,87(R/T)

나타났다.

마지막 체 척 경우 천 (2012) 38.92

척 천 척 여 양 , (2010) 59.76 , · (2012)

척 여 양 척 여 양203.22 , · (2011) 18.95 , ·

척 감 시 야 효 가 (2010) 320.50 DMU

루어지는 것 나타났다.

그림 모형 결과2. DEA-CCR·BCC

체 고 한 항만 효 에 한 연 143

그림 및 모형 간 결과 비3. DEA-CCR·BCC SBM-DEA

표 모형 결과 상3. SBM-DEA ( )

DMU 효 결과

하역처리능

여

천톤(1 )

컨 처리량

여

(R/T)

비컨 처리량

여

(R/T)

체 척

여

울산(2012) 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00

산(2011) 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00

산(2012) 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00

천(2011) 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00

울산(2011) 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00

천(2012) 0.93 2,036.57 0.00 0.00 38.92

천(2010) 0.93 0.00 957,297.95 0.00 59.76

여 양· (2012) 0.73 28,521.56 0.00 0.00 203.22

여 양· (2011) 0.72 0.00 35,305,273.28 0.00 18.95

울산(2010) 0.69 0.00 6,145,633.66 0.00 0.00

산(2010) 0.67 0.00 0.00 38,220,118.87 0.00

여 양· (2010) 0.63 38,793.41 0.00 0.00 320.50

144 한 항만경제학회지, 집 호33 4

모 결과 체 고 한 DEA-CCR SBM-DEA

모 결과 간 비 살펴보 다 과 같다 산.

울산 울산 산 여(2011), (2011). (2012), (2012), ·

양 여 양 등 체 동 한 (2012), · (2011)

결과 보 다.

하지만 울산 산 천 천(2010), (2010), (2011),

천 등 결과 체 효(2010), (2012) DEA-CCR

결과 간 치 나타내었다.

모 결과 모 DEA-BCC SBM-DEA

결과 비 하 다 과 같다 산 울산. (2011),

울산 산 모 간 결과(2011), (2012), (2012)

가 치했다 하지만 울산 산 여. (2010), (2010),

양 등 가 치했다· (2012) DMU .

결과 결과 간 비DEA-CCR·BCC SBM-DEA

합해보 여 양 하고는 체· (2010)

항만 운 효 에 미치는 향 크지 않

것 나타났다 산 . ,

처리량 나 하역능 항만 운 효

에 보다 효과 것 나타났다.

마지막 보도 료에 공하는 2013

체 비용 변 하고 체 척 독립변

하는 귀식 하고 귀식 용하

여 항만 별 체 비용 보 가능액 하고 한

다 한 귀식 아래 같다. .

식에 앞 도 한 체 척 여

하 항만 별 체 비용 보 가능액 산

할 다.

결과 천 억 원 천 , (2012) 7.2 , (2010)

억 원 여 양 억 원 여4.7 , · (2010) 38.72 , ·

양 억 원 여 양 (2011) 2.26 , · (2012) 24.54

억 원 체 비용 보 가능한 것 산하

다.

결 론. Ⅴ

체 항만 운 효 에 어느 도 향

미치는가?

연 에 한 답하 해 본 연 에

는 모 용하여 체 고 한 항만SBM-DEA

효 하고 모 연 DEA-CCR BCC ․

결과 비 하 다.

결과는 다 과 같다 . DEA-CCR BCC ․

결과 산 울산 효 , (2011), (2011) DMU

나타났 모 결과 산DEA-BCC , (2011),

울산 울산 산 여 양(2011), (2012), (2012), ·

효 나타났다 체 고(2012) DMU .

한 모 결과 울산 산SBM-DEA , (2012),

산 천 울산 효(2011), (2012), (2011), (2011)

나타났다 결과 DMU . DEA-CCR·BCC

결과 간 치 보여 체 항만 SBM-DEA

운 효 에 미치는 향 크지 않 것 나

타났 체 척 여 거한다

천항 간 억 원 여 양항 3 11.9 , · 3

간 억 원 비용 보 가능한 것 나65.52

타났다.

본 연 는 해산 고 한 연 SBM-DEA

동향 염 질 항공 지연 등에 한,

어 다가 체 해산 고 하여 하

다는 에 학 가 크다고 할 다.

하지만 내 개 항만 치 료만 사용4 3

하 다는 과 동 항만 연도별 료 DMU

사용하 다는 연 한계 들 다.

한 보다 많 료 보가 가능하다 DMU

체 항만 운 효 에 어떠한 향 미치는

지 심층 연 가 다고 단 다.

체 고 한 항만 효 에 한 연 145

참고 헌

동 한 항만효 비, , (2011), · ·

연 해운 연, , 27 , 457-474.

상 산지역 해운 항만산업 지역경, (2015), ·

효과 재 역연 , , 11 1 ,

601-627.

안 차용우 내 역항만 효 변, (2005), :

맴퀴스트 근 한 항만경 학 지 집 , , 21 2

, 173-188.

나 상항만 효 비 연 한, (2009), ,

항만경 학 지 , 25 2 , 277-300.

나 우 경 한 항만 효 에 , , (2008), 5

한 비 연 한 항만경 학 지 , , 24 4

, 25-46.

동근 내 컨 용 미 효 비(2005), :

근 해운 연DEA , , 47 , 21-37.

모 원 내항만 효 결 과 (2008), –

산 토빗모 용하여 한 항만경 학-,

지 , 24 4 , 349-361.

모 원 균 민 컨 미 생산, , (2010), “

과 효 변 결 해운 연”, 『

, 26 , 583-600.』

경 항만효 측 료 규 과 , (2007),

변 변 검 고 근 한 항만경: DEA ,

학 지 , 23 2 , 109-120.

경 항만 효 측하 한 실 측(2008),

한 항만경 학 지 , , 24 4 ,

313-327.

균 컨 미 효 (2010), ,

한 항만경 학 지 , 26 1 , 1-19.

송재 컨 항만 효 에 한 연(2004), ,

한 해양 학 공학 사학 .

사공훈 내 크 체 원 에 한 , (2009),

실 안 시간 심 해운-, –

연 , 25 2 , 263-284.

여 럽 항만 상 효 (2011), ,

해운 연 , 27 , 563-581.

동 경 컨 항만 경쟁, (2001),

근 생산효 심 한: DEA -, –

항만경 학 지 집 , 17 1 , 27-51.

동 평택당진항 갈등 원 과 거 스 근 (2013),

통한 해결 안 한 항만경 학 지 집 , , 29 3

, 135-158.

민규 열 항만 산업 지역경 효과 , (2016),

산 천 울산 상 해운, , -, –

연 , 32 2 , 299-320.

민규 항만 비스 신 에 재항 (2012),

시간 결 한 신학 지 , , 7

1 , 51-69.

훈 태 여 태 내 주 크 미 , , (2012),

효 에 한 연 해운 연, , 28 ,

245-264.

동 동 효 료포락, (2012), -DEA

지필미 어, .

태 여 태 탄 고 한 공항 효 측, (2015),

에 한 연 지스틱스연 , , 23 3 ,

81-91.

장 태 귀 체항시간비용 에 한 , (1993),

연 해운학 지, , 16 , 229-259.

장 태 항만에 시간 (1991), ,

Ocean and Polar Research, 13 2 ,

57-67.

민경창 하헌 사 비 사 근, , (2013),

용한 내공항 효 한 통,

학 지 , 31 2 , 11-19.

민 경 우리나라 항만민 진 과 , (2003),

책 향 한 해양 산개 원,

차 항만 본계 계 해양 산3 (2015), .

한 컨 항만 효 비 (2006), · ·

동 아경 연 , , 18 3 , 1-22.

주경원 병 양항 해운항만산업 경, , (2009),

효과 해운 연 , , 25 2 ,

285-309.

역 항만산업 경 효과 (2009), ,

한 항만경 학 지 집 , 25 3 , 21-42.

하 신 동 아 지역과 미 주 컨 항만간 (2009),

효 비 심 한 항DEA -, –

만경 학 지 , 25 3 , 229-250.

Chang, Y. T.(2013), Environmental efficiency of ports:

a data envelopment analysis approach,

Maritime Policy & Management, 40, 467-478.

Chang, Y., , Zhang, N., Danaoa, D., & Zhanga,

N.(2013), Environmental efficiency analysis of

transportation system in China: A non-radial

DEA approach, Energy Policy, 58, 277-283.

Chang, Y., , Park, H. S.., Jeong, J., & Lee, J.(2014),

Evaluating economic and environmental effi-

ciency of global airlines: A SBM-DEA ap-

proach, Transportation Research Part D, 27,

46-50.

146 한 항만경제학회지, 집 호33 4

Choi, Y., Zhang. N., & Zhou, P.(2012), Efficiency and

abatement costs of energy-related CO2 emis-

sions in China: a slacks-based efficiency meas-

ure, Applied Energy, 98, 198-208.

Cullinane, K.(2002), The Productivity and Efficiency of

Ports and Terminals: Methods and Applications,

Handbook of Maritime Economics and

Business, 803-831.

Cullinane, K., Ping, J., & Wang, T.(2005), The rela-

tionship between privitization and DEA esti-

mates of efficiency in the container port in-

dustry, Journal of Economics & Business, 57,

433-462.

Ke, G. Y., Li, K. W., & Hipel, K. W.(2012), An in-

tegrated multiple criteria preference ranking ap-

proach to the Canadian west coast port con-

gestion conflict, Expert Systems with

Applications, 39, 9181-9190.

Lozano, S., & Guti rrez, E.(2011), Slacks-based measé -

ure of efficiency of airports with airplanes de-

lays as undesirable outputs, Computers &

Operations Research, 38, 131-139.

Lee, T., Vinh, V., & Yeo, G.(2014), Environmental effi-

ciency analysis of port cities: Slacks-based

measure data envelopment analysis approach,

Transport Policy, 33, 82-88.

Oliveira, G., & Cariou, P.(2011), A DEA study of the

efficiency of 122 iron ore and coal ports and

of 15/17 countries in 2005, Maritime Policy &

Management, 38, 727-743.

Oyatoye, E. O., Olanrewaju, A. S., Chinweze, O. J., &

Bolane, A. B.(2011), Application of Queueing

theory to port congestion problem in Nigeria,

European Journal of Business and

Management, 3, 24-36.

Roll. Y., & Hayuth, Y.(1993), Port performance com-

parison applying data envelopment analysis,

Maritime Policy & Management, 20, 153-161.

Tone, K.(2001), A slacks-based measure of efficiency in

data envelopment analysis, European Journal of

Operational Research, 130, 498-509.

Tongzon, J.(2001), Efficiency Measurement of Selected

Australian and other International Ports using

Data Envelopment Analysis, Transportation

Research Part A, 35, 107-122.

Wang, T., & Cullinance, K.(2006), The Efficiency of

European Container Terminals and Implications

for Supply Chain Management, Maritime

Economics & Logistics, 8, 82-99.

Woo, S. H., Pettit, S. J., Kwak D. W., & Beresford,

A. K. C.(2011), Seaport research: A structured

literature review on methodological issues since

the 1980s, Transportation Research Part A, 45,

667-685.

Yeo, G. T., Roe, M., & Soak, S. M.(2007), Evaluating

of the Marine Traffic Congestion of North

Harbor in Busan Port, Journal of Waterway,

Port, and Ocean Engineering, 133, 87-93.

Zhou, P., Ang, B. W., & Poh, K. L.(2006),

Slack-based efficiency measures for modeling

environmental performance, Ecological

Economics, 60, 111-118.

체 고 한 항만 효 에 한 연 147

체 고려한 항만 효 에 한 연

이태휘

약

본 연 는 다 과 같 한다 체 항만 운 효 에 어느 도 향 . 미치는가 연 에 한 답하 해 본 연 에 는 모 용하여 체 고 한 ? SBM-DEA 항만 효 하고 모 연 결과 비 하 다 결DEA-CCR BCC . DEA-CCR BCC ․ ․과 산 울산 효 나타났 모 결과 산 울산, (2011), (2011) DMU DEA-BCC , (2011),

울산 산 여 양 효 나타났다 체 고 한 (2011), (2012), (2012), · (2012) DMU . 모 결과 울산 산 산 천 울산 효 SBM-DEA , (2012), (2011), (2012), (2011), (2011)

나타났다 결과 결과 간 치 보여 체 항만 운 효DMU . DEA-CCR·BCC SBM-DEA 에 미치는 향 크지 않 것 나타났 체 척 여 거한다 천항 3

간 억 원 여 양항 간 억 원 비용 보 가능한 것 나타났다11.9 , · 3 65.52 .

주 어 체 항만 효 체 비용: , , SBM-DEA,