국내 항만별 내항화물입항의 변동률과 상호 방향성 분석: 인천, 광양, 부산, 제주, 목포, 평택/당진을 중심으로

최수호; 최정일

doi:10.31152/JB.2023.04.8.2.63

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 최수호 (한국해양수산개발원) 최정일 (성결대학교)

저널정보: 한국비즈니스학회 비즈니스융복합연구 비즈니스융복합연구 제8권 제2호

발행연도: 2023.4

수록면: 63 - 68 (6page)

DOI: 10.31152/JB.2023.04.8.2.63

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 연구의 목적은 각 항만별 화물입항을 연안화물선과 연안여객선으로 구분하고 각 항만별 현황과 변동률을 살펴보면서 상호 방향성을 비교 분석하는데 있다. 연구에 활용한 자료는 통계청 국가통계포털 국내통계의 교통물류에서 정리하였으며 분석기간은 2010년 6월부터 2022년 12월까지 총 151개 월간자료이다. 국내 화물입항이 많은 인천, 부산, 광양, 제주, 평택/당진, 목포를 선정하였으며 각 항만별로 전년도 동월대비 월별 변동률을 산출하였다. 각 항만별 변동률에서 지난 151개월 동안 목포, 광양, 제주, 부산 순으로 높은 증가율을 보였으나 인천은 소폭 감소세를 보여주었다. 각 항만별 상관계수에서 한국에 대해 인천, 부산, 평택/당진, 제주, 광양 순으로 높은 상관관계를 보여주었다. 각 항만별 회귀분석에서 독립변수인 한국에 대해 목포를 제외하고 모든 항만이 통계적으로 유의하게 산출되었다. 목포와 광양은 상대적으로 변동률이 크게 나타난 반면 인천은 작게 나타나 상대적으로 안정된 흐름을 보여주었다. 실증분석 결과, 인천은 여전히 가장 많은 화물입항을 보여주고 있으나 상대적으로 상승률이 감소하고 있는 것으로 나타나 있다. 인천항은 같은 서해항에 위치한 평택/당진과 목포, 군산의 역할이 점점 커지면서 상대적으로 줄어들고 있는 것으로 판단된다. 반면 제주와 목포, 광양의 화물입항이 상대적으로 많아지고 있어 긍정적인 신호로 판단하고 있다. 향후 기존의 주요 항만으로 인식하고 있는 부산과 울산의 역할이 더 발전해 나가기를 기대하고 있다.

In this study, cargo arrivals in each port were divided into coastal cargo ships and coastal passenger ships. The purpose of this study is to compare and analyze the mutual direction while examining the current status and rate of change of each port. The data used in the study were organized in the Transportation and Logistics section of Korea Statistical Information Service(KOSIS) Domestic Statistics. The analysis period is a total of 151 monthly data from June 2010 to December 2022. In this study, Incheon, Busan, Gwangyang, Jeju, Pyeongtaek/Dangjin and Mokpo were selected in order of the highest number of domestic cargo arrivals. We calculated the monthly rate of change compared to the same month of the previous year for each port. In terms of the rate of change for each port, Mokpo, Gwangyang, Jeju and Busan showed the highest rate of increase over the past 151 months. However, Incheon showed a slight decrease. In the correlation coefficient analysis for each port, Korea showed high correlation in the order of Incheon, Busan, Pyeongtaek/Dangjin, Jeju and Gwangyang. In the regression analysis in which Korea was the independent variable, all ports except Mokpo were statistically significant. In the fluctuation rate analysis, Mokpo and Gwangyang showed a relatively large flow, while Incheon showed a relatively small stable flow. As a result of the empirical analysis, Incheon still shows the largest number of cargo arrivals, but the rate of increase is relatively decreasing. As the roles of Pyeongtaek/Dangjin, Mokpo and Gunsan, which are located in the West Sea, are gradually increasing, the role of Incheon is judged to be relatively decreasing. On the other hand, cargo arrivals from Jeju, Mokpo and Gwangyang are relatively increasing, which we view as a positive sign. It is expected that the roles of Busan and Ulsan, which are recognized as existing major ports, will develop further in the future.

#국내 항만별 #내항화물입항 #변동률 #방향성 #연안화물선 #연안여객선 #by domestic port #internal cargo arrival #rate of change #direction #coastal cargo ship #coastal passenger ship

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최수호

소속기관 한국해양수산개발원

주요연구분야 사회과학 > 경영학 복합학 > 과학기술학

논문수 4 이용수 232

Jeong-IL, Choi

소속기관 Sungkyul Univ.

주요연구분야 인문학 > 인문학 일반 사회과학 > 경영학

논문수 13 이용수 3,884

이 논문과 함께 이용한 논문

광양항 근로자의 통행 패턴에 관한 연구 : 모바일 통신사 빅데이터를 활용한 가정기반 통근(HBW) 통행을 중심으로

소애림 , 신승식 한국항만경제학회지 2023 .12

광양 지역 줄다리기의 기억과 기호적 의미

한정훈 민속학연구 2023 .11

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-050-001354074

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)