글로벌 뉴스 광범위한 관점만으로는 부족한 해운시장 이해

현재와 같은 해운시장 환경에서는 전반적인 시장의 상황을 이해하기 위해, 또 특히 화주들은 어느 정도까지 합당한 조건을 얻을 수 있는지 알기 위해 데이터를 찾으려는 경향이 있다.

그런데 시장을 이해하려는 시도는 대부분 광범위한 평균치를 바탕으로 한다는 문제가 있으며, 이는 현재 시장 조건을 오해하는 결과를 낳을 수 있다.

이에 대한 예시로 세 가지 변수 즉, 운임, 선복량, 스케줄 정확도를 살펴 볼 수 있다.

먼저 운임은 종종 특정 항로의 평균 운임으로 분석된다. 운임은 SCFI(상하이 컨테이너 운임지수), CCFI(중국 컨테이너 운임지수), NCFI(닝보 컨테이너 운임지수), WCI(세계 컨테이너 운임 지표), FBX(프레이토스의 해상 운임지수), 컨테이너 운임정보업체 제네타(Xeneta), CTS(Container Trade Statistics) 등을 통해 다양하게 발표된다.

분명 각각의 데이터 제공 업체에서 시장의 전반적인 방향성에 대해 어떠한 인사이트를 제공하기는 하지만 개별 화주가 자신의 성과를 살펴보기 시작하면 문제가 생긴다. 변동이 극심하다는 사실은, 제네타와 FBX에서 발표한 자료들을 보다 보면 알 수 있다.

제네타에 따르면 지난 2년 동안 아시아-북유럽 항로에서 스팟운임과 장기계약 운임의 차이는 FEU(40피트 컨테이너 1개)당 몇 백 달러에서 2021년 중순 약 10,000달러까지 상승했다. 현재는 FEU당 대략 3,500달러수준이다.

또한 제네타는 해운물류 컨퍼런스인 TPM22 개최 당시 아시아 발 미서안항로(USWC)의 장기계약 운임 변동폭이 FEU당 3,000달러부터 12,000달러 이상에 이른다는 것을 보여줬다.

FBX의 현재 운임 데이터를 보면 스팟운임의 변동폭도 아시아-USWC 항로에서 FEU당 13,000달러에서 23,000달러에 이르며, 아시아-북유럽 항로에서는 FEU당 12,000달러에서 19,000달러 사이를 오간다.

다시 말해 스팟운임과 계약운임간의 변동폭뿐만 아니라 스팟운임 내에서의, 또 계약운임 내에서의 변동폭도 시장이 이제껏 목격해왔던 것보다 훨씬 크다. 물론 화물 대부분의 운임이 변동폭의 끝에서 끝으로 오가지는 않지만, 이는 어느 정도 시장의 핵심 메커니즘을 알려주는 역할을 한다.

운임이 변동폭 상단에 위치할 때 화주들은 선복을 확보하는 것이 너무나 중요한 나머지 과도하게 높은 금액으로 몇 박스를 실을 공간을 확보한다. 운임이 변동폭 하단에 위치할 때는 보통 물량이 많은 화주들이 꽤 큰 볼륨 디스카운트를 요구하게 된다. 숫자를 보면 그런 대형 화주들이 갖는 경쟁 우위가 명확하게 드러난다. 변동 심한 선복과 스케줄 정확도 그런데 이례적으로 높은 변동성을 보이고 있는 것이 운임만은 아니다. 해운전문분석업체 씨인텔리전스(Sea-Intelligence Maritime Analysis)의 실제 시장 선복 관련 상세 데이터를 보면 주요 노선에서 선복의 주간 변동성 역시 극히 높다는 사실이 뚜렷이 드러난다. 이는 임시결항(blank sailing), 임시 선박, 몇 주 동안 지연된 선박 스케줄 그리고 여러 노선에 다양한 크기의 선박을 교차 투입한 것 등이 복합적으로 작용한 결과로, 이 모든 것의 주요 원인은 운송 지연과 혼잡이다. 결국 시기와 관계없이 어떤 항구에서든지 전략적인 수급 균형의 불확실성 정도가 훨씬 더 높아진다. 더 나아가 실어야 하는 화물을 싣지 못하는 상황에 대한 화주의 두려움을 부채질하고 스팟 운임의 변동폭을 더 높이, 더 위로 올리는 결과를 낳는다.

스케줄 정확도 역시 훨씬 더 불안정해지고 있다. 씨인텔리전스의 데이터에 따르면, 역시나 항만 혼잡 때문에 정시성 실적이 최악이며, 동일 서비스에서조차 실적 차이가 과거에 비해 더욱 커지고 예측 불가능해졌다.

이는 코로나19판데믹 이전에 우리가 시장에서 봤던 것보다 훨씬 높은 수준의 변동성을 보이는 시장 요인 단 세 가지를 예로 든 것이다.

종국에 시장은 정상화할 것이며 이러한 큰 변동들도 줄어들 것이다(다만 정상화의 타임라인이 2023년까지 연장될 것으로 보인다). 그러므로 시장 역학과 시장 내 자신들의 실적을 제대로 이해하고자 한다면 화주들은 (상업적 및 운영적인 측면에서) 시장의 평균 실적 지표를 살펴보는 동시에 높은 변동성을 깊이 이해할 필요가 있다.

In the current ocean freight market environment, there is a natural inclination to seek data to both understand the market developments in general and — especially for shippers — to ascertain to what degree you are obtaining reasonable terms and conditions.

The problem here is that much of the understanding of the market tends to be based on broad-based average numbers, which can lead to a misunderstanding of actual market conditions.

This can be exemplified by looking at three different parameters: freight rates, capacity offered, and schedule reliability.

In terms of freight rates, the market is often analyzed from the perspective of average rates in a given trade lane. Such data are widely reported from providers such as SCFI, CCFI, NCFI, WCI, FBX, Xeneta, CTS etc. And while each data provider certainly does provide some insight into the general direction the market is moving in, the problem arises when an individual shipper starts to look at their own performance. That the variation can be extreme can be seen from some of the data published by Xeneta and FBX.

Xeneta has shown how over the past two years the spread in rate levels between spot and long-term contract commitments on the Asia-North Europe trade has grown from a few hundred dollars per FEU to almost $10,000/FEU in mid-2021 to now being at a level around $3,500/FEU.

Xeneta has also shown how long-term contract commitments from Asia to the US West Coast (USWC) at the time of TPM22 had an extreme spread from $3,000/FEU to more than $12,000/FEU.

Spot rates also show an extreme spread, with current rate data from FBX showing spot rates on Asia-USWC between $13,000 to $23,000/FEU and Asia-North Europe at $12,000 to $19,000/FEU.

In other words, the spread in prices not only between spot and contract, but also within the spot rates and within the contract rates themselves, is much higher than the market has ever seen before. Of course, the majority of the cargo does not move at the extreme ends of the rate spread, but this is to some degree an indication of core mechanisms in the market.

At the high end of the spectrum, we find shippers for whom getting access to capacity is so valuable that they commit to exceedingly high rates to guarantee capacity for a few boxes. At the low end of the spectrum, we typically find cargo owners who have such large volumes as to be able to command a sizeable volume discount. The competitive advantage for such large shippers is evident in the numbers shown. Capacity, reliability also at play But the freight rate is not the only part of the market with unusually high variability. If we look at the detailed data from Sea-Intelligence Maritime Analysis related to actual market capacity, it becomes clear that the weekly fluctuations in capacity offered on key trades is also extremely high. This is a combination of blank sailings, extra-loaders, vessels delayed by weeks, and the shifting of vessels of varying sizes across trades, all mainly caused by the delays and congestion issues. This leads to a much greater degree of uncertainty related to the tactical supply/demand balance in any given port in any given week. This, in turn, fuels shippers’ fears of being rolled and serves to expand the spot rate spread by pushing the higher end upwards.

Schedule reliability has also become much more volatile. Not only is performance abysmally poor as per Sea-Intelligence’s data — again driven by port congestion — but the difference in performance across individual services is much higher, and much more unpredictable, than in the past.

These are merely three examples of market drivers that are at present subject to a much higher level of variability than we saw in the market before the pandemic.

Ultimately the markets will normalize, and these high differences will narrow — but the timeline for this normalization is likely stretching into 2023. Shippers would therefore need to not only look at the average performance indices in the market — commercial and operational — but also need to look deeper into understanding the high variability if they want to properly understand both the market dynamics as well as their own performance within the market.