‘제8회 KMI-SISI 국제해운포럼', SISI 리강 서기 예측

 
 

2017 세계 해운시장 전망 및 한중 해운·항만이슈 논의

2017년에도 국제 건화물 운송시장은 ‘L’자형 침체가 지속될 가능성이 높다는 전망이 나왔다.

상하이국제항운연구센터(SISI)의 리강 서기는 2016년 11월 16일 상해 원양호텔에서 열린 ‘제8회 ‘KMI-SISI 국제해운포럼’에서 “세계 경제침체가 계속되는 가운데 중국은 생산능력 과잉으로 도태 속도가 가속화되고 인도는 아직 수요 고속도로에 진입하지 못했다”며 이 같은 예측을 내놓았다.

KMI와 SISI가 공동으로 개최한 이날 포럼에는 한중 양국에서 200여명의 관계자들이 참석했으며 2017년 세계 건화물 및 컨테이너 해운시장 전망과 한중 해운·항만 주요 이슈에 대한 주제발표와 종합토론이 진행됐다. SISI 리강 서기가 ‘국제 건화물 운송시장 분석과 2017 전망’을, KMI 전형진 해운시장분석센터장이 ‘컨테이너 시장 동향과 전망’을, SISI 쉬카이 해운항만빅데이터연구실 주임이 ‘해운항만 빅데이터 연구 및 실천’을, KMI 김근섭 항만정책연구실 실장이 ‘한국의 항만 정책 방향’에 대해 각각 발표했다.

SISI 리강 서기의 발표에 따르면, 2013년 이래 전 세계 건화물 해운무역량은 1% 이하의 약세 성장을 유지하고 있다. 거시적 경제 상황을 보면 수요는 이미 상한점에 머물러 있고, 심지어 하락의 낌새를 보이고 있다. 건화물 해운무역의 절반을 철광석과 석탄이 차지했고, 중국의 수요에 의존하고 있다. 그러나 중국 경제발전 속도의 둔화 및 구조조정의 속도가 빨라짐에 따라 철광석, 석탄 2대 화물의 수요는 지속적으로 성장할 가능성이 크지 않아 보인다.

건화물 해운 운송능력은 약세로 증가하는 반면 수주규모는 상당한 수준이다. 리강 서기는 “2009년 이래 건화물 해운 운송능력 규모는 대폭 둔화됐으나 저장량 운송능력 과잉이 심각해 공급이 수요를 초과하는 양상을 보이고 있다”면서 “현재 수주 주문량은 운송능력의 약 17%를 차지하고 있다”고 말했다.

 

 
 

3분기 지수 상승 일시적, 수프라 선대 확장
건화물 해운운임도 저조하며 장시간 밑바닥 주기를 보이고 있다는 진단이다. 리강 서기는 “2009년 이래 국제 건화물 운송시장은 거대한 ‘L’형으로 형성되었고 중간에는 W식의 파동이 있었으나 운임 회복의 높이는 점점 낮아지고 있다”면서 “공급과 수요가 심각하게 균형을 잃었고 시장구조의 전환과 유가급락으로 가격결정 체계가 바뀌고 있다”고 말했다.

또한 3분기의 지수 상승은 단기간의 요소로 인한 일시적 반등이라고 분석했다. 그에 따르면, 최근 시장 상승은 석탄, 석유 및 철강 등 건화물 가격변동의 ‘스필오버’ 효과가 항운시장에 전달돼 가격 공진을 형성했다는 것이다. 또한 계절성 이동 논리로 겨울 비축, 명절 등 저장수요로 인한 전통적 성수기 효과는 여전히 존재한다고 지적했다. 아울러 날씨 등 교란항목에 따른 논리가 있다고 설명했다. 그는 “해운항만사업은 운송능력의 이동배치, 항로의 계획 등 모든 것이 날씨 요소의 영향을 크게 받는다”면서 “동시에 날씨는 대량 상품의 생산에도 영향을 끼쳐서 공급과 수요의 시공간에서 단기간 불일치를 야기한다”고 말했다.

주기성 압력 하의 구조적 시세 또한 점차 후퇴하고 있다는 지적이다. 리강 서기는 “대형선의 운송비가 소형선의 운송비보다 낮아지는 현상이 ‘금융위기 이후’ 발생했다”면서 “수프라막스의 평균 임대료 수준은 케이프 사이즈, 기타선형 수준보다 언제나 좋아야 하나 주기성 압력 하에 이러한 구조적 시세 또한 점차 사라졌다”고 설명했다. 그는 “수프라막스 선대의 성장은 여전히 크게 확장하고 있다”고 부연했다.

선박 해체량 증폭, 비주류 선형 도태 가속화
리강 서기에 따르면, 2017년 국제 건화물 운송시장의 예측에 있어서 결정요소는 중국이다. 중국의 강철 생산량은 다소 ‘피크(peak)’ 수준이다. 석탄의 에너지원 소비비중은 점차 하락하고 있으며, 국내 석탄공급 생산능력이 과잉되어 있다. 가격 경쟁력 또한 점점 가시화 되고 있다. 국내외 가격차에 따른 식량 수입 영향으로 점차 강세를 보일 것으로 예측된다. 소량 벌크화물 중 기계설비, 강재 등의 잡화수출은 비례적으로 상승할 것으로 보인다.

인도, 동남아, 아프리카 등은 시장 예측의 잠재요소이다. 인도의 석탄수입은 국내 석탄생산의 효율과 운송원가 및 정가제한의 영향을 받으며 향후 5년간의 성장에 크게 제한받을 전망이다. 동남아의 본토 공업화는 장차 원료운송을 감소시킬 것으로 보이나 건화물 잡화 수요량의 공간은 여전히 늘어나고 있는 상황이다. 아프리카의 광산 운송원가의 강점은 상당히 절하되고 있다. 중국의 ‘일대일로’는 이들 지역에서 향후 5년간 서서히 이끌어 주는 역할을 하게 될 것으로 보인다.

건화물 운송능력 공급은 앞으로도 여전히 약세 성장을 유지할 전망이다. 대규모 수주잔량은 잠재적인 공급압박이 됐으며 신규주문은 한층 감축될 것으로 보인다. 선박 해체량은 더욱 증폭될 것으로 보이며, 금융기관은 대량 운송능력을 인수하고 원가인하를 통해 시장운송비를 낮출 것으로 예상된다. 케이프사이즈 시장의 집중도 역시 점점 높아지고 있다.

이와 함께 건화물 선형 구조조정의 진행이 가속화되면서 비주류 선형의 도태가 가속화될 전망이다. 리강 서기는 “주류선형의 경쟁력은 비교적 뚜렷한 편이고 선대는 더욱 경량화 방향으로 발전하며, 저령화의 폐선도 앞으로 점진적으로 전개될 것”이라 예상했다. 선형은 케이프사이즈를 예로 들면, 호주광산은 20-25만 중량톤급, 브라질광산은 40만 중량톤급으로 대형화 추세가 전망된다.

해운 빅데이터, “분석 방법이 중요”
SISI 해운항만 빅데이터 연구실 쉬카이 주임은 ‘해운항만 빅데이터 연구 및 실천’이라는 주제발표에서 해운 빅데이터의 정의 및 처리방안, 항만 빅데이터의 해결방안, 해운항만 빅데이터의 분석 사례 등에 대해 설명했다.

쉬카이 주임에 따르면, ‘해운 빅데이터(Shipping Big Data)’는 해운업무, 관리, 감독 등의 분야에서 생성된 대량의 데이터이며, 해당 데이터의 규모를 둘러싸고 기술과 해결방안을 유효하게 융합, 저장, 가공, 조회, 분석하는 활동을 통칭한다. 해운 데이터의 종류는 지리 데이터, 모니터링 데이터, 통계 데이터, 업무 데이터, 텍스트 데이터, 멀티미디어 데이터 등이 있다. 해운 빅데이터는 기존의 수집, 저장, 가공, 분석 방식으로는 처리가 불확실하다. 빅데이터 구동모델은 수요, 교역, 데이터, 서비스가 연결되는 방식이어야 한다.

그는 “빅데이터를 통해 플랫폼시대의 데이터 분석 문제를 해결할 수 있다”면서 “데이터 분석방법이 매우 중요하다”고 강조했다. 그에 따르면, 데이터는 정보의 보존, 복제 및 전파의 구체적인 형태이다. 이에 따라 ‘죽은’ 데이터는 쓸모가 없으며, 오직 데이터 중 가치 있는 정보를 분석해야 ‘빅데이터’로 부를 수 있고, 그렇지 않으면 ‘한 더미 데이터’일 뿐이다. 또한 데이터 분석의 목적은 최종적으로 경영정책의 의사결정을 위해 서비스를 제공해주는 것이 되어야 한다.

상해 교통위, 2015년 ‘해운항만 빅데이터 연구실’ 설립
해운항만 빅데이터 분석을 통해 해운의 경우, 항로 운송능력과 정확한 마케팅, 전략정책결정 지원, 에너지 절약 및 온실가스 감축분석, 해운기업 데이터 마이닝, 선박관리 개선 등이 가능해진다. 항만의 경우 항만도착에 대한 정확한 예측, 녹색항만 구현, 항만서비스 능력 분석, 생산배치 개선, 항만 데이터 센터 구축, 항만물류서비스 개선 등이 가능해지며, 무역은 대종화물의 운송흐름과 위험품 운송검사 및 예방, 선박과 화물 간 매치 예측, 공급체인 시각화, 복합운송에 대한 감독관리 및 근원 파악 등을 할 수 있게 된다.

상해 해운항만 빅데이터실의 연구에 따르면, 빅데이터를 통해 국내 무역 항로를 분석한 결과, 모든 정기선 항로의 실제 항행 상황을 파악할 수 있게 되어 전 항로의 실제 항행거리와 연료 소모량의 계산이 가능해졌다. 이에 선사는 정확한 비용계산이 가능해지고 화주에게 모든 항로의 정시성 준수율을 알려줄 수 있게 됐다.

이와 함께 전 세계 선박 항로의 피팅(Fitting) 결과, 모든 항로의 선박척수와 총 운송능력(DWT)을 계산할 수 있어 시장의 수급 분석을 위한 데이터를 제공해줄 수 있게 됐다. 이는 시장운임의 추세를 예측하는데 도움을 줄 수 있다. 선박 에너지 소모 및 대기오염 배출에 관해서는 오염물 배출과 탄소배출 농도의 지역공간 분포 상황을 정확히 측정할 수 있으며, 이 성과는 지금 중국 창장삼각주와 주장삼각주에서 기체 배출 통제구역 설립에 관한 연구에 응용되고 있다. 이밖에 빅데이터로 케이프형 벌크선의 전 세계 항만 정박횟수 등 운송능력을 추적분석한 바 있다.

상하이시 교통위원회는 해운항만분야의 빅데이터 저장과 분석에 적합한 연구환경을 구축하기 위해 2015년 ‘해운항만 빅데이터 연구실’을 설립했다. 동 연구실은 1,000억급 이동목표 모니터링 데이터를 저장할 수 있는 분포식 데이터 베이스를 갖고 있으며 350억개의 선박 궤적 데이터 이미지를 저장할 수 있다. 또한 각종 분석모델과 주요 계산법, Hadoop 기술에 근거한 병렬 계산환경, R언어와 Python언어에 근거한 데이터 분석 실험환경 등을 갖추고 있다.

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