수입 공급망, 40% 취약하고 중국 의존도 높다

2022년, 7월 11일
공급망

안녕하세요. 수출입 물류 플랫폼 트레드링스입니다.

지난달 30일 한국은행(이하 한은)이 발표한 ‘우리경제 수입공급망 취약성 분석’ 보고서에 따르면 우리나라는 전체 수입 품목의 약 40%가 공급망이 취약하고, 중국 수입 의존도가 높은 것으로 나타났습니다.

공급망 병목 현상 장기화 원인

코로나19 이후 공급망의 중요성은 나날이 증가하고 있습니다. 우리나라뿐만 아니라 전 세계의 관심사이기도 하죠. 한은은 전세계 공급망 병목 현상 장기화 원인으로 아래와 같은 이유를 꼽았습니다.


  • 팬데믹 이후 각국 봉쇄 조치
  • 빠른 재화 수요 회복으로 인한 수급 불균형 발생
  • 각국의 자원 확보 정책
  • 러시아의 우크라이나 침공
  • 중국의 주요 도시 봉쇄 조치
  • 디지털화로 인한 반도체 수요 급증
  • 친환경 에너지, 산업구조 전환 정책

SCM

팬데믹 이후 세계 각국은 공급망 차질로 피해를 입으면서 공급망 다변화에 노력을 기울이고 있습니다. 우리나라도 같은 입장이지만 수입 다변화는 쉬운 일이 아닙니다. 원자재의 경우 매장량이 부족해 일부 국가들이 독점하고 있고, 채굴과 가공 등에 들어가는 초기비용이 높습니다. 제3국의 공급망 신규 진입이 어려운 이유입니다. 또한 인건비, 물류비, 재고비용 등을 고려했을 때 공급처 변경이 이익으로 직결되는 것은 아니며 불확실성도 내포하고 있기 때문에 간단한 문제가 아닙니다.

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세계적으로 높은 ‘중국 무역 의존도’

한은은 IMF의 글로벌 교역네트워크 분석(2017)과 EU집행위의 역내공급망점검(2021) 방법을 통해 글로벌 공급망과 우리나라의 수입 공급망 취약성을 분석했습니다.

글로벌 공급망을 요약하자면 중국, 미국, 독일 등 일부 핵심 교역국의 영향력이 매우 높았습니다. 특히 중국의 영향력 컸습니다. 주요국의 품목당 평균 교역 국가 수는 중국(97개국), 독일(75개국), 미국(72개국) 순이었고 한국은 24개국입니다. 또한 품목 개수로 살펴보면 5,381개 품목 중 40.6%에 해당하는 2,183개 품목의 취약성이 드러났습니다. 취약성 평가는 핵심교역국, 교역국 간 군집 경향성, 수입국 대체 가능성 등을 기준으로 삼았습니다.

수입 공급망

우리나라 취약점은 원자재와 중국

우리나라는 수입 품목 5,381개 중 2,144개(39.8%)의 공급망이 취약한 것으로 분석됐습니다. 세계의 평균 수치와 비슷한 수준입니다. 품목별로 살펴보면 광산품·섬유·사료 등 원자재 품목의 취약성이 눈에 띄게 높았습니다. 세계 평균 수준을 크게 웃돌았습니다. 특히 석유류·광물 등은 거의 전량을 수입하는데 일부 국가가 공급망을 독점하고 있어 취약할 수밖에 없는 구조입니다. 이밖에 반도체·이차전지 등 주요 산업에 투입되는 원자재와 농·축수산류, 섬유류 등도 수입의존도가 높았습니다. 반면, 기계·전자·운송기기 등 자본재는 취약성이 상대적으로 낮았습니다.

수입 공급망 취약품목 분석

국가별 수입 집중도를 살펴보면 취약 품목의 중국 수입 비중이 29.1%로 세계 평균 20.5%보다 높았습니다. 최근 벌어진 중국 도시 봉쇄처럼 중국 내 공급망이 악화되면 우리나라의 공급망 안정성에도 직격탄이 될 가능성이 높습니다. 특히 구리·알루미늄·아연 등 주요 광물의 중국 수입 비중이 평균 67%로 나타났습니다. 하지만 우리나라 뿐만 아니라 전세계가 중국 의존도가 높은 편이고 우리는 지리적으로 가까워 물류비에서 경제적인 이익을 얻을 수 있다는 장점도 있습니다.

공급망 안정을 위한 솔루션

한은은 이번 보고서를 통해 공급망 충격의 상시화 가능성에 대비하기 위해 장기적으로 ▲수입처 다변화 ▲국산화 ▲국외자원개발 ▲다자간 무역협정 참여 등이 필요하다고 강조했고 단기적으로는 ▲재고 비축 ▲실시간 모니터링 강화 등이 필요하다고 밝혔습니다.

장기적인 계획은 정부 정책을 통해서 이뤄져야할 부분입니다. 기업이 할 수 있는 단기적인 방법으로는 트레드링스의 ShipGo(쉽고)를 통해 공급망의 불안정성을 해결할 수 있습니다. 실시간으로 화물의 이동 상황을 눈으로 확인하고, 빅데이터와 AI를 통해 화물의 지연 여부와 시간을 빠르게 예측해 리스크를 줄일 수 있습니다.

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