A Study on Port (Terminals) Operational Efficiency Analysis Using PCA-DEA Approach: Focusing on Container Terminals on Busan Port

A Study on Port (Terminals) Operational Efficiency Analysis Using PCA-DEA Approach: Focusing on Container Terminals on Busan Port

선행연구에서는 항만 효율성에 평가함에 있어 항만 성능의 중요성을 인식하였으며, 이를 규명하기 위해 과학적인 방법론인 DEA (Data Envelopment Analysis)와 SFA (Stochastic Frontier Analysis)가 주로 이용된 것으로 파악되었다. 다만 아직까지 입력변수와 출력변수를 선택할 때 객관성이 다소 부족하다는 한계가 존재한다. 국내 최대 규모의 환적항인 부산항에 대해 이미 많은 관련 효율성 연구가 존재하지만, 대부분 컨테이너 터미널 보다는 전체 항만의 관점에서 연구가 수행되었다. 따라서 이 논문은 2021년 최신 자료를 통해 부산항 9개 컨테이너터미널의 운영 효율성을 연구하는 것이 목적이며, 이를 위해 PCA (Principal Component Analysis) - DEA 접근법을 적용하였다. PCA-DEA 평가방법은 실용적이며, 편향된 결과가 도출되지 않는다는 장점을 가진다. 컨테이너 처리량을 출력변수으로 설정하고, 토지, 시설, 노동의 3개 범주 내 13개의 변수를 입력변수로 지정하였다. PCA는 주요 성분을 분석하는 과정으로, 3개의 핵심 성분으로 “야드 내 이동 크레인(RMGC)”, “직원 평균 급여” 및 “컨테이너 화물 스테이션(CFS) 공간”이 제시되었다. 이어서 DEA (CCR)와 DEA (BCC) 모델을 사용하여 항만 표율성을 평가하였다. 분석 결과, “PNIT”, “PNC”, “HJNC”는 DEA 효율적인 터미널인 것으로, “HPNT”, “BNCT”, “자성대”, “신선대”, “감만”은 비효율적인 터미널인 것으로 각각 판명되었다. 비효과적인 컨테이너 터미널에 대해서는 ROS (Return to Scale) 및 입력 중복성 논의를 통해 개선방안을 논의하였다. 본 연구의 결과는 항만 터미널을 객관적으로 평가하고, 향후 항만 효율성 및 경쟁력 강화를 위한 전략 수립시 유용한 자료를 제공한다.

Previous literature has recognised the importance of port efficiency to port performance, and two popular methodologies of DEA (Data Envelopment Analysis) and SFA (Stochastic Frontier Analysis) have been widely applied to efficiency evaluation. However, there seems a limitation of lacking objectivity when selecting the variables of inputs and outputs. Meanwhile, as for the largest port in Korea, although many related efficiency studies already exist for Busan Port, most of them are founded on a whole port level basis while seldom on the container terminal level. Therefore, to fill the gap, this paper introduces a PCA (Principal Component Analysis) - DEA approach to research the operational efficiency of nine container terminals of Busan Port with the latest data of 2021. The PCA-DEA port (terminal) evaluation approach is practical and unbiased, and it may have some special practical value for the port industry. Container throughput is set as the output, and 13 variables from three scopes of land, facilities and labour are identified as inputs, followed by PCA which eventually detects three indictors of “No. transfer crane (RMGC) in yard”, “Staff average salary” and “Container freight station (CFS) space” as the core inputs representing the above three dimensions. Then, the DEA (CCR) and DEA (BCC) models are used to gain the assessment results: “PNIT, “PNC” and “HJNC” are DEA efficiency, while others of “HPNT”, “BNCT”, “Jaseongdae”, “Shinseondae”, “Gamman” and “Shin Gamman” are non-DEA efficiency. In addition, to achieve the target efficiency for the non-effective terminals, this paper confirms improvements through Return to Scale (ROS) and input redundancy discussion. This study objectively evaluates port terminals and provides useful data when establishing strategies to strengthen port efficiency and competitiveness in the future.