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본 연구에서 목적은 수출중량과 관제량, 내항화물입항, 수출화물수송, 선박출항과의 관계를 분석하는데 있다. 통계청 국가통계포털에서 지난 2011년 1월부터 2020년 5월까지 총 113개 월간자료를 검색하여 사용하였다. 본 연구 에서는 전년 동월대비 변동률을 이용하여 수치분석과 지표분석, 모형분석을 수행하였다. 상승률 동향에서 관제량은 2020년도 초부터 코로나19의 영향으로 150%에서 60%대로 급락하였고 동시에 수출중량과 수출화물수송도 동반 하락 하는 모습을 보여주었다. 분석결과 수출중량은 수출화물수송 및 관제량과 상대적으로 동조화현상이 높게 나타난 반면 수출중량과 내항화물은 상대적으로 낮게 나타났다. 수출중량이 지난 2019년 이후 변동률이 감소하면서 2020년 이후 더 이어질 것으로 예상된다. 향후 관제량이나 수출화물수송의 반등시점을 찾을 수 있다면 수출중량의 상승시점을 예상 해 볼 수 있을 것이다. 가능한 빠른 시간 내에 수출중량의 증가세가 나타나기를 기대해 본다

The purpose of this study is to look for the relationship between export weight and control volume, inland cargo, export cargo transport, ship departure. The analysis period were used for a total of 113 monthly data from January 2011 to May 2020. Data were retrieved from the Korean Statistical Information Service of the Statistics Korea. The data used in this study were performed numerical analysis, index analysis and model analysis using the rate of change from the same month of the previous year. In the trend of the increase rate, the amount of control has plummeted from 150% to 60% due to the influence of Corona 19 in the beginning of 2020. At the same time, export weight and export cargo transport also decreased. As a result of the analysis, export weight showed relatively high synchronization with export cargo transport and control volume. On the other hand, export weight and inland cargo showed relatively low synchronization. Export weight is expected to continue in 2020 after the fluctuation rate began to decrease after 2019. If we can find the point of rebound in control volume or export cargo transport in the future, we can predict the point of increase in export weight. We expect to see an increase in export weight as soon as possible.

본 연구의 목적은 한국의 BL수출건수와 APEC, OECD, NAFTA, ASEAN, EU, East South Asia의 BL수출건수를 비교하는데 있다. 이를 토대로, 한국의 수출 증가를 위한 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 한국의 수출금액, BL수출건수, 수출중량의 자료를 사용하였다. 또한 각 경제권역별 APEC, OECD, NAFTA, ASEAN, EU, East South Asia의 BL수출건수 지료를 이용하였다. 한국의 수출금액, BL수출건수, 수출중량의 분석기간은 2006년 1월부터 2017년 12월까지 총 144개 월간자료를 이용하였다. 또한 APEC, OECD, NAFTA, ASEAN, EU, East South Asia의 분석기간은 2002년부터 2017년까지 총 16년간 연간자료를 이용하였다. 수치분석 결과는 다음과 같다. 한국과 각 경제권역별 BL수출건수의 기초통계량에서. 평균은 EXNUM 4.249%, APEC 3.911%, OECD 1.141%, NAFTA 3.070%, ASEAN 5.471%, EU 1.764%, ESASIA 4.014%으로 나타났다. ASEAN은 평균 5.471%와 표준편차 13.921을 보이고 있어 가장 높은 상승률과 높은 변동성을 나타내고 있다. 각 지표별 상관관계에서, BL 수출건수(EXNUM)는 APEC(0.963), EU(0.569), OECD(0.559), NAFTA(0.512) 순으로 높은 상관계수를 나타내고 있다. ACEAN은 ESASIA와 가장 높은 상관계수 0.968를 보이고 있다. 각 경제권역별 회귀분석에서, 종속변수인 BL수출건수에 대해 Coefficient가 APEC 0.856로 나타났으나 나머지 지표들은 거의 무관한 수치로 판단된다. 수정된 R-squared가 0.596로 산출되어 회귀모형에서 EXNUM의 변화가 59.6%의 설명력을 보여주고 있다. OECD는 t통계량과 p-value(≦0.1)에서, ASEAN과 EAASIA는 t통계량과 p-value(≦0.05)에서 통계적으로 유의하게 산출되었다. 반면 APEC, NAFTA, EU는 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다. 모형분석 결과는 다음과 같다. 각 지표별 상승률 분석에서, ASEAN 225%, EXNUM 209%, APEC 198%, ESASIA 196%, NAFTA 169%, EU 140%, OECD 128% 순으로 높은 상승률을 보이고 있다. ASEAN, APEC, ESASIA의 상승률이 NAFTA, EU, OECD에 비해 상대적으로 높게 나타나고 있다. 따라서 ASEAN, APEC, ESASIA에 수출을 지속적으로 증가시켜야 한다. NAFTA, EU, OECD에 대한 관심을 지속적으로 높여야 할 것이다. 각 지표별 연간 변동률에서, 전반적으로 ASEAN 변동률이 가장 크게 나타나면서 -20～40% 사이를 보이고 있다. 이어 APEC와 ESASIA가 높은 변동률을 보이고 있다. 각 지표별 연간 상승률 분포도에서, EXNUM은 0%～8%, APEC는 -4%～8%, OECD는 0%～5%, NAFTA는 -5%～15%, ASEAN은 -10%～20%, EU는 0～8%, ESASIA는 -5%～10% 사이에서 높은 Frequency를 보이고 있다. ASEAN, EXNUM, ESASIA, OECD가 높은 밀집도를 보이고 있다. BL수출건수 대비 각 경제권역별 Scatter Charts에서, EXNUM과 비교하여 APEC, ASEAN, ESASIA의 분포가 미세하지만 우상향하고 있다. APEC은 EXNUM과 강하게, ASEAN과 ESASIA은 약하게 동조화현상을 보이고 있다. 결론적으로 한국의 수출을 증가시키기 위해서는, 지난 16년 동안 상승률이 높은 ASEAN, APEC, ESASIA 경제권에는 수출을 지속적으로 증가시켜야 할 것이다. 또한 상대적으로 상승률이 낮은 NAFTA, EU, OECD 경제권에는 새로운 시장 개척에 나서야 할 것이다. 한국 BL 수출건수와 상관관계가 높게 나타난 APEC, EU, OECD, NAFTA에는 향후 지속적으로 수출이 증가할 것으로 기대가 된다. 전반적으로 한국 수출은 어느 특정 경제권역보다는 전 세계를 상대로 꾸준한 관심을 가져야 할 것이다.

The purpose of this study is to compare the number of BL exports in Korea and the number of BL exports in APEC, OECD, NAFTA, ASEAN, EU and East South Asia. Based on this, we would like to suggest ways to increase Korea’s exports. For this in this study, data on export amount, number of BL export and export weight of Korea were used. In addition, we used the number of BL exports from APEC, OECD, NAFTA, ASEAN, EU and East South Asia. The analysis period of export amount, number of BL export and export weight of Korea was 144 monthly data from January 2006 to December 2017. The analysis period of APEC, OECD, NAFTA, ASEAN, EU and East South Asia used annual data for 16 years from 2002 to 2017. The results of numerical analysis are as follows. In the descriptive statistics of BL exports number by Korea and each economic zone, the average was 4.249% for EXNUM, 3.911% for APEC, 1.141% for OECD, 3.070% for NAFTA, 5.471% for ASEAN, 1.764% for EU and 4.014% for ESASIA. ASEAN has an average of 5.471% and a standard deviation of 13.921, showing the highest rate of increase and high volatility. In the correlation of each indicator, the number of BL exports shows a high correlation coefficient in the order of APEC (0.963), EU (0.569), OECD (0.559) and NAFTA (0.512). ACEAN has the highest correlation coefficient of 0.968 with ESASIA. In regression analysis by each economic region, coefficient is APEC 0.856 but remaining indicators are almost irrelevant on the BL export number of dependent variable. The adjusted R-squared was calculated as 0.596, and the change of EXNUM in the regression model shows the explanatory power of 59.6%. OECD was statistically significant at t-statistic and p-value(≤0.1), ASEAN and EAASIA at t-statistic and p-value(≤0.05). On the other hand, APEC, NAFTA and EU were not statistically significant. The results of the model analysis are as follows. In the growth rate analysis for each indicator, it is showing a high rate of increase in the following order : ASEAN 225%, EXNUM 209%, APEC 198%, ESASIA 196%, NAFTA 169%, EU 140% and OECD 128%. The growth rates of ASEAN, APEC and ESASIA are relatively higher than those of NAFTA, EU and OECD. Therefore, we need to continuously increase exports to ASEAN, APEC and ESASIA. The interest in NAFTA, EU and OECD should continue to be raised. At the annual rate of change for each indicator, ASEAN fluctuations are the largest, showing a variation of between -20% and 40%, followed by APEC and ESASIA as a whole. The growth rate distribution chart for each indicator shows the high frequency in the next section : EXNUM for 0%～8%, APEC for -4%～8%, OECD for 0%～5%, NAFTA for -5%～15%, ASEAN for -10%～20%, EU for 0%～8%, ESASIA for -5%～10%. ASEAN, EXNUM, ESASIA and OECD show high density. In Scatter Charts for each economy sector versus BL export number, distribution of APEC, ASEAN and ESASIA is weakly upward compared with EXNUM. APEC is strong, ASEAN and ESASIA are weakly cooperating with EXNUM. In conclusion in order to increase Korea’s exports, Exports to ASEAN, APEC, and ESASIA, which showed a high rate of increase during the last 16 years, should be continuously increased. In addition, new markets should be developed in NAFTA, EU and OECD, which have relatively low growth rates. Exports will continue to increase in APEC, EU, OECD, and NAFTA, which are highly correlated with the number of Korean BL exports. Overall, Korea’s exports should have a steady interest in the world, rather than at any particular economic region.

우리나라는 국토 여건상 대부분의 수출이 항만과 공항을 통해 이루어지며, 따라서 국제화물 운송수단 선택도 선박과 항공기 간의경쟁으로 결정된다. 시기별 수단 간 경쟁의 결과는 해당 시기의 운송 수단별 분담률로 귀결되는데, 여기에 가장 큰 영향을 미치는요인은 화물의 중량 대비 가치(단위가치)이다. 본 연구의 목적은 1990년대 이후 지금까지 국내 주요 수출품의 단위가치 변화에 따라 해당 화물의 국제 운송수단 분담률이 어떤 패턴으로 변화하였는가를 분석하고 이의 시사점을 밝히는 것이다. 이를 위해 연도별주요 수출품목의 단위가치와 항만-공항 수출 비중을 산출하고, 의미있는 분석대상 선정을 위해 총 1,198개 수출품목(HS code 4단위 기준) 중 334개 품목을 대상으로 상관관계 분석을 하였다. 이런 과정으로 최종 선정된 57개 품목을 대상으로 시계열 회귀분석을실시하여 화물 단위가치에 따른 운송수단 분담률 변화 모형을 구축하고, 이 중 정합성을 확보한 27개 모형 함수의 변화 탄력성을계산하였다. 분석결과, 국내 수출화물의 운송수단 선택 패턴 및 변화 양상을 이해하고 관련 물류산업에서 참고할 수 있는 7가지결론과 향후 연구 과제를 도출하였다. 1990년대 이후 실제 수출 자료를 기반으로 품목별 운송수단 선택 패턴을 분석한 금번 연구는 향후 FTA 무역 환경 하에서 더욱 복잡해질 것으로 예상되는 화물 운송수단의 선택 의사결정에 유의미한 시사점을 제시해 줄것으로 기대된다.

Korea has made almost all exports through ports and airports, and therefore the international freight modal choice is determined by competition between ships and aircraft. The result of modal competition between sea and air is represented by the modal share. A major contributor to this is the weight unit value of cargo. The purpose of this study is to analyze the share of international freight transport modal choice depending on changes in the weight unit value of exports freight since 1990’s, and to clarify which characteristics are immanent in it. For this, this study calculates the weight unit price of export freights and the modal share between port and airport. And then, for a meaningful target selection, correlation analysis was performed to 334 items extracting from 1,198 total items(HS code 4 unit basis). Using the final selected 57 items, Time-series regression analysis were performed to establish the modal choice models based on the changes in unit value. Finally, the elasticity changes in the 27 regression function were calculated. This study presents seven findings that can be consulted at the analysis and logistics industry to understand the changing patterns of export cargo modal choices. Also, these conclusions based on analysis of the actual export data will give meaningful implication on the decision of modal choice under FTA trade environment.

It is important to accurately analyze the various factors such as the local situation of the purchasable countries and the international situation in order to export defense industrial goods developed in Korea and to enter overseas markets based on the results. In the case of defense materials, unlike the civilian sector, there are a limited number of countries with high export potential. Therefore, to select a possible export market, it is necessary to consider the purchasing power index through the examination of the purchasability of the exportable market. Therefore, the present study chose a total of 18 purchasing power indicators in five major categories of economic power, military power, defense science and technology level, friendly relations with Korea, and possibility of dispute. By calculating each weight with AHP and Fuzzy-AHP analysis, the results was presented the purchasing power index and the weighting. Based on the results will contribute to the study on the method of selecting the export market of the defense materials and the establishment of the export policy of the defense industry.