허브화 수준 및 재무효 율성 진단을 위한 선진허브공항과 …에게 수많은...

‘인천공항의 허브화 수준은 어느 정도인가?’ 라는 질문에 분명하게 답변을 하기 힘

들 것이다. 본 연구를 통해 인천공항의 허브화 수준은 아직 유럽선진공항들과는 분

명한 차이를 보이고 있으며 두바이, 싱가포르, 런던 게이트윅, 방콕 및 나리타 공항

과 동질적인 수준인 것으로 분석되었다.

인천공항은 유럽의 주요 선진공항과는 달리 수요변수와 재무성과 사이에 매우 유

의한 인과관계가 있음이 판명되었다. 이는 공항운영에 큰 전략적 시사점을 제시할

수 있는데 즉, 수익원 다변화, 지배구조의 변화 등 다양한 경영전략을 구사하는 선

진허브공항들은 수요와 재무성과의 유의성이 낮지만 이와 달리 상대적으로 역사가

짧은 인천공항은 수요증대를 위해 노력을 집중하면 매우 높은 재무성과를 창출할

수 있는 것이다 또한 인천공항의 자산활용도와 자본생산성은 선진허브공항들의 수

준과 유의한 차이를 보이는 것으로 판명되었다. 따라서 선진허브공항으로 도약과

향후 주식공개를 대비하여 반드시 해결해야 하는 선결과제임을 알 수 있었다.

주제어 : 허브화, 재무성과, 재무 효율성

허브화 수준 및 재무효율성 진단을 위한 선진허브공항과 인천공항의 탐색적 비교연구

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허브화 수준 및 재무효율성 진단을 위한 선진허브공항과 인천공항의

탐색적 비교연구

김기웅* ․윤영표 ․박성식

한국항공대학교 항공경영학과 교수

항공진흥 제54호

98

I. 서 론

1.1 연구의 배경

허브공항의 중요성에 대해서는 아무

리 강조해도 지나치지 않을 것이다. 첫

째, 허브공항은 소비자, 즉 공항이용객

에게 수많은 여행 기회를 제공해 줄 수

있다. 둘째, 대도시뿐만 아니라 멀리 떨

어진 외국 소도시까지 갈 수 있는 다양

한 연결성을 제공한다. 셋째, 허브공항

의 입지로 인해 허브공항이 위치한 지

역경제 더 나아가 허브공항을 보유한

국가 경제에 이익 창출뿐만 아니라 생

산유발 효과 및 고용창출 효과까지 제

공한다. 또한 최근 들어 국가간 관광허

브 선점 경쟁이 심해지면서 허브공항

및 주변지역은 이제 외국인 직접투자

(FDI: Foreign Direct Investment) 유치

전쟁터를 방불케 하고 있다. 이런 중요

성을 인지하고 세계 주요공항들은 지역

사회 및 중앙정부의 지원에 힘입어 허

브공항 건설 및 확장에 주력하고 있다.

물론, 일반적인 상식과는 달리 공항 인

프라의 확장은 공항서비스 질(質)의 증

대를 의미하지는 않는다.

이렇듯 다양한 중요성을 내포한 허

브공항을 학문적으로 정의하기 위해 지

금까지 허브공항에 대한 다양한 연구와

이론 적용노력이 시도되어 왔지만 허브

공항에 대한 경제적 의미의 정의

(Definition)는 많지 않았다. (Button,

2002)은 일반적인 경제적 관점으로 볼

때 몇몇 주요항공사들이 높은 점유율을

갖고 있으면서 가장 필요한 항공 네트

워크를 구축하고 운영하는 공항이 허브

공항이라고 정의하였고 (Reynolds-

Feighan, 1998)는 계량적 수단을 이용

한 시장 중심적 학술연구측면에서 보았

을 때 허브공항이란 산술적으로 소수의

주요항공사들의 전체 운항의 75% 이상

을 차지하는 공항이라고 말할 수 있다

고 밝혔다. 미국의 경우 대부분의 공항

이 국내선 수요로만 구성되어 있기 때

문에 연방항공청(FAA)은 여객수송 분

담율 (Passenger Enplanement) 로만 허

브화 수준을 구분하여 자국 내 공항을

大․中․小 허브공항 (Large, Middle and

Small Hub)로만 구분하고 있다.

최근 들어 항공사 입장에서도 허브

공항으로 발전하기 위한 요인을 분석한

시도가 있었다. United Airline은 다음

과 같이 네 가지 요건을 허브공항의 필

요충분조건이라고 역설하였다. (Sandra,

2009) 첫째, 해외여행을 할 만한 경제

적 능력을 갖춘 충분한 크기의 지역경

제인구가 존재해야 한다. 둘째, 공항은

노선 연결성 측면에서 유리한 입지조건

을 갖추어야 한다. 셋째, 항공사는 국제


99

선뿐만 아니라 국내선 연결성까지도 고

려하여 광범위한 목적지를 운항할 수

있는 기회를 제공받을 수 있어야 한다.

마지막으로 운영상 문제점이 없어야 한

다. 즉, 충분한 슬롯과 활주로 활용성에

제한이 없어야 한다.

이처럼 과거에서부터 최근의 문헌결

과에서 나타나듯이 허브공항에 대한 학

술적 혹은 경제적인 정의를 내리기 쉽

지 않은 것으로 보여진다. 따라서 본

연구에서는 허브공항의 주요한 결정요

인인 수요변수와 재무적 관점(재무성과

및 효율성)에서의 포괄적인 비교분석을

통해서 인천공항의 허브화 수준을 분석

하고자 하였다.

1.2 연구의 목적

연구의 배경에서 언급한대로 허브공

항들에 공통적으로 내재되어 있는 동질

성을 찾기란 쉽지 않았다. 또한 연구범

위를 제한하지 않고 공항이 속해있는

지리, 국가, 정치 및 사회 등 다양한 요

인들을 언급할 경우 허브공항을 해석하

는 데 있어 자칫 오해를 불러일으킬 소

지가 있다고 판단하였다. 따라서 연구

범위를 일반적으로 통용되는 공통된 기

준자료를 토대로 할 것으로 제한하였고

본 연구에 앞서서 두 가지 가정을 하였

다.

우선, 본 연구에 앞서 인천공항과 유

럽의 선진허브공항과의 격차를 실감하

듯이 허브화 수준에도 수요에 따른 계

층(Hierarchy)이 존재할 것이라고 가정

하였다. 이는 (Losche, 1954)의 공간적

계층이론을 발전시켜 공항에 적용한

(Button, 2002)의 연구결과에서도 잘 나

타난다. 그는 자신의 연구를 통해서 수

요의 복잡성을 반영하면서 네트워크의

특수성을 충족하기 위해서 허브공항 집

단 간에도 계층적 차이가 존재함을 입

증하였다. 하지만 그의 연구는 유럽의

공항들을 대상으로 하였기 때문에 아시

아로 확대해석 하기에는 다소 무리가

있다고 판단하였다. 그러므로 본 연구

에서는 유럽의 주요 선진허브공항뿐만

아니라 홍콩 및 싱가포르 등 아시아의

주요 허브공항과 중국일본의 경쟁공항

까지 포함하는 계층적 분석을 시도하였

다.

또한, 본 연구는 허브공항에는 수요

측면 뿐만 아니라 재무적 성과에도 차

이가 있을 수 있다고 가정하였다. 왜냐

하면 선진 허브공항들은 단순히 외형만

큰 공항이 아니라 커진 외형만큼 규모

의 경제를 실현하여 차별화된 재무적

효율성을 보여줄 수 있을 것이라고 판

단했기 때문이다. 따라서 허브공항의

근간을 단순히 수요측면으로만 판단할


100

수 없으며 재무적 측면에서도 면밀히

살펴보기로 하였다.(Economides33), 1996)

따라서, 수요변수를 활용하여 허브화

정도에 대한 위치를 점검할 뿐만 아니

라 주변국 및 해외 선진 허브 공항들과

수요와 재무성과간의 인과관계를 살펴

보고 재무지표의 효율성비교분석을 수

행하기로 하였다.

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 허브공항의 동질성

앞서 서론에서 언급한 것처럼 과거

연구문헌에서 허브공항을 분석하려는

시도는 많았으나 허브공항의 동질성을

정의하려는 시도는 많지 않았다. 선진

허브공항은 공통적으로 좋은 지리적 입

지, 최신 공항 시설 및 편리한 운항 스

케쥴 보유하고 있는 것으로 입증되기도

하였다.(Dennis, 1994) 또한 인구변수를

통제하고 분석했을 때 허브공항은 공통

적으로 다른 공항들보다 직항 노선수가

2배 이상 많으며 일일 운항편수도 25%

이상 많은 것으로 분석되었다.

(Morrison, 1997) 그 외 특징으로는

(Oum & Tretheway, 1990)은 非 허브공

항에 비해 당일 왕복항공편수가 훨씬

많았으며 국내선 보다 국제선 노선 슬

롯이 훨씬 많고 다양한 목적지를 연결

하는 높은 연결성을 보여 준다고 분석

하였다. Zhang(2003)은 홍콩 및 유럽의

화물허브공항들의 사례 분석을 통해서

허브공항의 공통조건으로 공항의 대도

시 인접성 및 저비용 구조등이 필수불

가결한 요인이라고 결론짓기도 했다.

하지만 허브공항의 조건으로 지리적 입

지만이 전부는 아니라는 의견도 있다.

Adler & Berechman(2001)은 자신들의

Data Envelopment Analysis (DEA)를

통해서 공항서비스의 질(Airport Quarlity)

또한 여객 항공사들이 허브공항으로 선

택하게 되는 중요한 요인중 하나라고

지적한 바 있다.

2.2 연구의 범위

본 연구수행을 위하여 ACI World

Airport Traffic Record(2009)이 제공하

는 상위 30개 공항의 연간 운항횟수,

이용객 및 화물 데이터를 인용하였다.

하지만, 주변국 경쟁공항이지만 상위

30위 밖인 북경수도공항(PEK)은 향후

중국의 아웃바운드 여행객 성장가능성

을 고려하여 분석대상에 포함시켰다.

33) Economides, 1996, Analysis of Network Economy


101

World Tourism Organization 리포트에

의하면 중국의 아웃바운드 여행객은

2020년 1억 명을 돌파할 것으로 예측

되고 있기 때문이다. 또한 인천공항을

비롯한 주변국 및 유럽의 선진허브공항

의 최근 5개년도 수요 현황 및 공시된

재무제표 데이터를 참고하였다.

2.3 연구 방법 및 모형

수요측면에서 인천공항의 허브화 정

도를 점검하기 위하여 SPSS 17.0 군집

분석과 판별분석을 이용하였다. 군집분

석이란 객체(대상)의 유사성을 측정하

여 유사성이 높은 집단을 분류하고, 각

군집에 속한 객체들의 유사성과 서로

다른 군집에 속한 객체간의 상이성을

규명하는 통계분석방법으로 대상들을

분류하기 위한 명확한 기준이 존재하지

않거나 기준이 밝혀지지 않은 상태에서

여러 특성을 지닌 대상들을 집단으로

분류하는 데 주로 사용된다. 군집간의

거리는 분석하고자 하는 객체들의 여러

가지 특성을 유사성 거리로 환산하여

(Euclidian Distance), 유사성 거리가 가

까운 대상들을 동일한 집단으로 군집화

한다. ACI World Airport Traffic

Record(2009) 상위 30개 공항의 허브화

정도를 군집화 하기위한 1차 분류방법

으로 적절하다고 판단했기 때문이다.

또한 분류된 허브화 정도 집단들의

적정성을 다시 한 번 검증하기 위하여

판별분석을 수행하였다. 판별분석은 집

단 내 분산에 비해 집단 간 분산차이를

최대화하는 독립변수들의 계수를 찾아

내는 방법이다. 독립 변수들의 선형결

합을 판별함수라고 하며 판별함수를 통

해 평가대상이 어떤 상태인가를 식별하

는 분석방법이다. 특히, 표준화된 정준

판별함수 계수(Standardized Canonical

Discriminant Function Coefficient)를 통

해 소속집단을 설명하는 상대적 중요도

를 나타낸다.

그 외에도 수요변수(독립변수)와 재

무적성과(종속변수) 사이의 인과관계를

분석하기 위하여 선형회귀분석을 실시

하였다. 이는 앞서 허브공항들은 수요

와 재무적 성과간의 양의 상관관계를

공통적으로 갖고 있다고 가정하였기 때

문이다. 비교공항들에 비해 상대적으로

짧은 인천공항의 개항역사, 최근 전 세

계적인 경기변동 및 신뢰성 확보 차원

등을 감안하여 최근 5년간 공시된 재무

제표 자료를 활용하였다. 마지막으로

수요와 재무성과간의 인과관계 뿐만 아

니라 재무효율성을 비교해 보고자 하였

다. 허브공항들의 재무지표 비교를 위

해서 활동성 재무지표중의 하나인 총자

산 회전율(Return on Asset)과 수익성


102

재무지표인 자기자본 이익률(Return on

Equity)을 선택하였다. t-검정을 통해

선진허브공항과 인천공항의 ROA 및

ROE 의 차이검정을 수행하였다.

Ⅲ. 실증분석

3.1 군집분석

<표 1>은 계층적 군집분석을 수행하

여 얻은 결과 자료이다. 계층적 군집화

과정은 다음과 같다. 계층적 군집화는

처음 각 대상이 독립군집으로 출발하는

데, 거리가 가장 가까운 어느 두 대상

이 군비를 이루기 시작하여 가까운 군

집들끼리 계속적인 군집화가 이루어지

는 방법이다. 이 과정에서 계속적으로

군집의 수가 감소한다. 계층적 군집화

방법 중 Ward's Method 를 사용하였다.

Ward‘s Method 는 최단거리를 기준으

로 군집화가 진행된다는 점에서 다른

방법들과 유사하다. 하지만 군집간의

거리를 계산하는 데 있어 ‘두 군집에

속한 각 구성원(대상)이 평균으로부터

떨어진 정도, 즉 “편차”의 제곱을 그

군집을 구성하는 대상들에 걸쳐 합한

것’이다.

군집간의 거리 =

= 각 군집의 i번째 대상의 속성치

= 각 군집을 구성하는 대상들의 평균치

좌측의 레이블에는 공항코드를 우측

의 넘버에는 ACI World Airport Traffic

Record (2009) 여객기준 순위를 표시하

였다. 표본으로 상위 30위까지의 공항

을 선택하였으나 앞서 언급했듯이 여객

순위 31위인 북경수도공항(PEK)을 추

가로 포함시켰다. 여객, 화물, 운항횟수

3개의 수요변수를 이용한 허브화 수준

군집분석 결과 3개의 군집으로 분류되

었다. 연구 서론에서 예상했던 대로 1

군집(5)에는 런던 히드로, 파리 샤를드

골, 홍콩 쳅랍콕, 프랑크프루트 및 암스

텔담 스키폴 공항까지 총 5개의 유럽

및 아시아 선진허브공항들이 포함되었

다. 2군집(7)에는 인천공항을 포함하여

두바이, 싱가포르 창이, 런던 게이트윅,

마드리드, 방콕 및 나리타 공항이 포함

되었다. 마지막 3군집(19)에는 북경수

도공항, 상하이 푸동 및 LA공항 등 나

머지 공항들이 대거 포함되었다. 따라

서 군집분석의 덴드로그램을 통해 분류

결과를 시각화했을 때 인천공항의 허브

화 정도는 아직 선진허브공항들과 격차

를 보여주고 있으며 두바이, 싱가포르


103

<그림 1> 군집분석결과 - Dendrogram

및 나리타 등과 동질적인 수준임을 알

수 있었다.

<표 1>을 통해서 군집별 공항 운영

현황을 살펴보았다. 1군집의 선진허브

공항들은 2009년 기준 최소 27.1%에서

최대 47.4%까지 높은 환승률을 보여주

었다. 이용객의 수도 2009년 기준 최소

4천1백만에서 최대 6천3백만을 기록하

였다. 1군집에 속한 5개 선진허브공항

들의 평균 환승률은 약 35.38% 이었으

며 평균 연간이용객 수 및 환승객수는

각각 5천1백만 명과 1천 8백만 명이었

다. 2군집에 속해 있는 공항 중 두바이

국제공항(DBX)의 2009년 환승률은

39.7%로서 1군집의 평균 환승률보다

높았지만 연간 이용객 수는 3천9백만


104

<표 1> 군집별 공항 운영현황

※ Sabre MIDT 산정 통계자료

명으로 1군집의 평균 이용객 수인 5천

1백만 명보다 훨씬 낮은 수치를 기록하

였다. 2군집에 속한 인천공항 역시

2009년 환승율이 대폭 상승하면서 평

균 19.4%를 기록하였으나 평균 환승율,

이용객 및 환승객 수에 있어서 1군집의

선진허브공항들의 평균보다 낮은 모습

을 보여주었다.

3.2 판별분석

허브공항을 결정짓는 3개 주요 수요

변수들(여객, 화물 및 운항횟수)을 이용

하여 판별분석을 수행하였다. 독립변수

의 수가 3개이므로 모두 진입하여 분석

을 수행하였다. 결과를 분석하기에 앞

서 <표 2>의 집단평균의 동질성 검정결

과를 살펴보았다. Wilks 람다는 ‘집단

내 분산/(집단 내 분산 + 집단 간 분산)’

의 비율로서 집단 간 분산이 집단 내 분

산에 비해 클수록 0에 가까워지며 그

반대의 경우 1에 가까워진다. 분산분석

의 F 값과는 반대방향을 갖는 특징이

있다. 여객의 유의확률은 .000, 운항횟

수의 유의확률은 .026 그리고 화물의 유

의확률은 .000 으로 모두 유의수준 5%

에서 유의한 것으로 분석되었다. <표

3>은 각각 분류되는 집단들의 공분산

행렬의 동일성 가정을 검증한 결과를

나타낸다. Box M의 검증결과 유의확률

(p=0.298)이 유의수준 5%를 초과하므로

귀무가설 (모집단 공분산행렬이 동일하


105

<표 2> 집단평균의 동질성에 대한 검정

<표 3> 공분산 행렬의 동일성 가정 검증

<표 4> Wilks 람다 및 카이제곱 검증

<표 5> 분류결과

다) 검증결과는 공분산 행렬의 동일성

가정에 위배되지 않음을 보여준다.

<표 4>는 Wilks 람다와 카이제곱 검

증 결과를 나타낸다. 카이제곱 검증은


106

<그림 2> 정준판별함수 도표

독립변수들에 걸쳐 집단간 차이가 있는

지를 검증하는 것이다. 함수의 검증 결

과 유의확률(p=0.000)은 유의수준(5%)

미만으로 유의적으로 나타나 집단 간

유의적인 차이가 있는 것을 알 수 있었다.

<표 5>는 실제소속집단과 판별함수

에 의한 예측소속집단의 교차표이다.

이 표는 판별함수가 표본의 분류를 얼

마나 잘 예측하는 가를 나타낸다. 회귀

분석의 설명력을 나타내는 처럼 판

별분석에서는 Hit Ratio를 사용한다. 비

록 판별분석을 위한 표본의 개수가 작

아서 분석결과는 다소 불안정하다고 염

려스러웠지만 분류결과 Hit Ratio 가

100%를 보여주어 신뢰성을 확보할 수

있었다.

<표 6> 표준화 정준 판별함수 계수

<표 6>에서 표준화된 정준 판별함수

를 살펴보면 제1정준판별함수는 여객

(0.979)과 화물(0.506)이 높은 계수를


107

나타내어 제1함수를 설명하는 변수임

을 알 수 있었다. 마찬가지로 제2 정준

판별함수에서는 운항횟수(0.950)가 매

우 높은 계수를 나타내어 제2함수를 설

명하는 변수임을 알 수 있었다.

정준판별함수 도표를 통하여 인천공

항이 속한 군집 및 경쟁군집의 분포를

시각화하여 허브화 정도를 쉽게 파악할

수 있었다. 정준판별함수 도표를 보면

각 군집별로 중심점에 몰려 있을수록

군집 내에서 공항들의 동질성이 서로

높다고 할 수 있다. 정준판별함수 도표

를 살펴보면 1군집의 5개 선진허브공

항 중에서 홍콩 쳅락콕 공항이 집단 중

심점에서 멀리 떨어져 있어 동일 군집

내 경쟁공항들과 다소 이질적인 모습을

보여주었다. 이는 1군집에 속한 선진허

브공항들의 평균보다도 훨씬 낮은

HKG의 제2정준판별함수 결과(운항횟

수)에 기인했기 때문으로 사료된다.

1군집과 마찬가지로 마드리드(MAD)

공항은 인천공항과 같은 2번째 군집에

속하였지만 제2정준판별함수(운항횟수)

에서 2군집 내의 다른 6개 공항들과는

다른 매우 높은 수치를 보여 중심점에

서 다소 멀어진 모습을 볼 수 있었다.

따라서 2군집의 7개 공항중에서 다소

이질적인 공항으로 분류할 수 있었으며

인천공항의 허브화 집단 內 경쟁대상에

서 제외하였다. 따라서 수요측면에서

본 인천공항 허브화 경쟁공항들은 2군

집의 5개 공항 즉, 싱가포르, 방콕, 두

바이, 나리타 및 런던 게이트윅이라고

잠정적으로 결론 내릴 수 있었다.

그러나 인천공항이 속한 2군집에는

치열한 허브경쟁이 이루어지고 있다.

두바이(DBX), 싱가포르(SIN), 방콕

(BKK) 공항 등은 인천공항과 같은 허

브화 군집으로 분류되어 있지만, 이들

은 공통적으로 공항, 지방 및 중앙정부

의 결합된 경영노력을 통해 지역적 특

색을 최대한 활용하여 투자를 지속적으

로 증대하면서 빠른 속도로 허브공항으

로 발전하고 있다. (Lohmann, 2008) 실

제로 두바이와 싱가포르 공항은 중동

및 아시아의 관광허브를 선점하기 위하

여 수년전부터 투자 및 개발을 아끼지

않고 있다. 또한 태국의 방콕공항 역시

싱가포르 및 두바이와 같은 지리적 이

점을 적극 활용하기 위하여 투자를 지

속하고 있다. (Bowen, 2000) 따라서 이

들 공항은 허브화 경쟁에서 언제든지

인천공항을 추월할 가능성이 있으므로

그들의 정책과 전략을 예의 주시할 필

요가 있을 것이다.


108

<그림 3> 두바이 및 싱가포르 Hub

Framework, (Lohmann 2008)>

3.3 회귀분석

인천공항을 비롯하여 허브공항들이

공통적으로서 수요변수와 재무성과 간

의 유의적인 인과관계가 있는 지 여부

를 검정하기 위하여 인천공항을 비롯한

주변국 및 선진허브공항 10개를 선정

하여 선형회귀분석을 수행하였다. 앞선

군집분석 및 판별분석과 마찬가지로 일

관성을 높이기 위하여 동일한 수요변수

(운항횟수, 국제여객 및 국제화물)를 사

용하였으며 종속변수로는 분석대상 공

항들이 공시한 최근 5개년도 재무제표

에 나타난 총매출액과 영업이익 수치를

이용하였다.

분석결과 인천공항은 운항횟수, 국제

여객 및 국제화물이 모두 매출액과 영

업이익과 매우 유의한 상관관계를 갖는

것으로 나타났다. 이 결과는 인천공항

의 허브화가 지금까지 유럽의 선진허브

공항을 벤치마킹하여 추진되어 왔지만

공항운영에 있어서는 유럽의 공항들과

는 다른 접근방식을 취해야 한다는 큰

전략적 시사점을 제시하는 것이다. 다

시 말해서, 역사가 오래된 성숙기에 접

어든 유럽의 선진허브공항들은 수익원

의 다변화 및 지배구조의 변화

(Privatization) 등 다양한 경영방식을

활용하여 리스크 회피(Risk-Hedge) 및

안정화 추구전략을 구사하였다. 그러므

로 유럽의 허브공항에서는 수요변수와

재무성과간의 유의성이 낮게 나온 것으

로 생각되어 진다. 하지만, 이와 달리

인천공항은 비록 상대적으로 역사는 짧

지만 수요변수와 재무결과간의 높은 유

의적 인과관계를 보여주므로 수요증대

를 위해서 노력을 집중한다면 매우 높

은 재무성과를 얻을 수 있을 것으로 예

상된다.

인천공항(ICN) 뿐만 아니라 아시아

를 대표하는 주요 허브공항인 싱가포르

(SIN)와 홍콩(HKG) 에서도 3개 수요변

수가 종속변수인 매출액 및 영업이익과

모두 유의한 상관관계를 갖는 것으로

분석되었다. 경쟁국의 공항인 일본 나

리타 공항의 화물변수 유의확율은 각각

0.018 및 0.044로서 매출액과 영업이익


109

<표 7> 인천, 홍콩 및 싱가포르공항 매출액 구조

운항-매출 운항-영업이익 여객-매출 여객-영업이익 화물-매출 화물-영업이익

ICN 0.005 0.000 0.018 0.000 0.039 0.001

SIN 0.002 0.003 0.000 0.003 0.008 0.004

HKG 0.000 0.000 0.000 0.000 0.002 0.001

AMS 0.446 0.034 0.137 0.120 0.844 0.016

FRA 0.076 0.215 0.055 0.028 0.043 0.054

ADP 0.100 0.306 0.006 0.042 0.012 0.061

BAA 0.577 0.064 0.640 0.059 0.129 0.212

NRT 0.090 0.133 0.151 0.199 0.018 0.044

KIX 0.426 0.677 0.356 0.138 0.654 0.996

PEK 0.102 0.504 0.123 0.588 0.069 0.464

※ 유의수준은 p < 0.05 에서 검정

※ ADP는 프랑스 CDG 와 ORY 운영하며 BAA는 영국 LHR, LGW, STN, GLA, EDI, ABZ, South

Hampton 공항을 운영

<표 7> 회귀분석 유의성 검증

과 유의한 상관관계를 갖는 것으로 분

석되었지만, 최근 심각한 경영난을 겪

었던 간사이 공항은 운항, 여객 및 화

물에서도 재무성과 변수들과 유의한 인

과관계를 찾을 수 없었다.

<표 7>에서 매출액 구조를 살펴보면

인천공항의 총매출에서 임대수익이 차

지하는 비중이 50%를 상회하지만 임대

수익의 대부분 영업료 기준으로 산정되

어 있다. 따라서 여객, 환승객 및 운항

횟수 등 수요가 크게 증가한다면 총 매

출액 및 영업이익이 큰 폭으로 증가할


110

수 있는 것이다. 그러나 홍콩 및 싱가

포르의 경우 인천공항처럼 수요변수와

재무성과간의 높은 유의적 상관관계를

보여주지만 <표 4>의 매출구조를 살펴

보면 우리와는 사정이 다름을 알 수 있

다. 홍콩의 경우 인천공항의 수익구조

와 달리 공항수익이 약 49%정도로 높

은 비율을 차지한다. 싱가포르의 경우

2006년까지는 인천공항과 마찬가지로

임대료 비중이 높았으나 2007년 이후

임대료 비중은 점차 감소하면서 공항수

익의 비중이 최대 44%까지 증가하였

다. 따라서 이들 공항은 매출액 및 영

업이익 등 재무성과가 수요 변화에 민

감하게 반응하는 것으로 판단할 수 있

다.

3.4 재무지표의 효율성 비교 (t-검정)

재무지표는 재무제표의 수치를 비율

로 변환하여 그 지표 속에 담긴 경제적

의미를 해석함으로써 기업의 건강상태

즉 효율성을 효과적이고 신속하게 진단

가능하게 해주는 역할을 한다. 허브공

항들의 재무지표 비교를 위해서 활동성

재무지표를 대표하는 총자산 회전율

(ROA)과 수익성 재무지표를 대표하는

자기자본 이익률(ROE)을 선택하기로

하였다.

공항 산업은 고정자산의 비율이 높

은 장치산업이면서 초기 많은 투하자본

이 요구된다. 특히 과거 연구를 통해

허브공항일수록 대형화 되어 고정자산

비율이 높아 총자산회전율이 낮은 것으

로 판명되었다. (Francis, 2003) 하지만,

총자산회전율은 분자에는 손익계산서

항목을 분모에는 대차대조표 항목을 결

합하여 보여주는 종합적인 지표이므로

(Krolick, 2005) 다시 한 번 연구에 포

함하여 허브공항 간 동질성 혹은 이질

적인 면이 있는 지를 비교분석하기로

하였다.

<표 8>에서 최근 5개년도 재무제표

에 나타난 총자산회전율을 바탕으로 비

교분석한 결과 아시아 및 유럽 선진허

브공항들의 총자산회전율은 인천공항

과 유의한 차이가 있는 것으로 분석되

었다. 암스텔담 스키폴 공항의 경우 인

천공항 총자산회전율의 2배 가까운

0.247이었고 프랑크푸르트는 무려 4배

에 가까운 0.461로 나타났다. 아시아의

공항 중에서 간사이 공항(0.051)을 제외

하고는 싱가포르(0.167), 홍콩(0.153),

나리타(0.185) 및 북경(0.256) 공항은

인천공항과 유의적인 차이를 보이는 높

은 수준의 총자산회전율을 보여주었다.

즉, 대부분의 조사대상들은 인천공항보

다 높은 자산 활용성을 보여준 것이다.


111

ROA1 ROA2 T-value P-value 비 고

ICN-SIN 0.121 0.167 -5.305 0.006

ICN-HKG 0.121 0.153 -7.758 0.001

ICN-AMS 0.121 0.247 -11.272 0.000

ICN-FRA 0.121 0.461 -7.601 0.002

ICN-ADP 0.121 0.329 -48.142 0.000

ICN-BAA 0.121 0.146 -1.582 0.189 유의하지 않음

ICN-NRT 0.121 0.185 -14.880 0.000

ICN-KIX 0.121 0.051 21.256 0.000

ICN-PEK 0.121 0.256 -3.606 0.023


<표 8> 총자산회전율 T-검정 결과

총자산회전율이 높으면 유동자산·고정

자산등이 효율적으로 이용되고 있다는

것을 뜻하며 반대로 낮으면 과잉투자와

같은 비효율적인 투자를 하고 있다는

것을 의미한다. 유럽공항 중에서는

BAA의 최근 5년간 총자산회전율은

0.146으로 우리보다 높았지만 유의확율

(0.189)은 유의수준 5%를 초과하여 유

의한 차이가 없는 것으로 분석되었다.

자기자본 이익률은 순이익을 총자본

으로 나눈 성과지표로서 투자자들이 의

사결정을 하는 데 있어서 가장 중요한

기준지표 중 하나로 사용되고 있다.

(Rueschoff, 1998) 자기자본이익률이 높

다는 것은 미래의 기업의 수익성을 가

늠할 수 있다는 뜻이다. 따라서 자본시

장에서 높은 자기자본이익률을 가진 기

업들은 다른 기업보다 더 높은 가치평

가를 받을 수 있다. (Kilgore, 1997)

<표 9>에 나타난 자기자본이익률 비

교분석 결과 유럽 선진허브공항들의 자

기자본 이익률은 인천공항과 유의한 차

이가 있는 것으로 분석되었다. 총자산

회전율에 있어서 인천공항과 유의한 차

이가 없는 것으로 분석되었던 BAA는

인천공항보다 2배 이상 높은 0.048을

보여주었으며 (유의확률 0.046) 암스텔

담 스키폴 공항은 인천공항의 3배 수준

인 0.067을 보여주면서 유의확률은

0.026을 기록하여 통계적으로 매우 유

의한 차이가 있는 것으로 분석되었다.

아시아에서는 일본의 나리타 및 간사이

공항의 자기자본 이익율은 각각 0.01

및 0.002를 보여주면서 모두 인천공항


112

ROE1 ROE2 T-value P-value 비 고

ICN-SIN 0.022 0.061 -6.155 0.000

ICN-HKG 0.022 0.039 -4.273 0.003

ICN-AMS 0.022 0.067 -2.733 0.026

ICN-FRA 0.022 0.039 -3.924 0.004

ICN-ADP 0.022 0.033 -2.428 0.041

ICN-BAA 0.022 0.048 -2.269 0.046

ICN-NRT 0.022 0.010 5.204 0.001 ICN 보다 낮음

ICN-KIX 0.022 0.002 10.537 0.000 ICN 보다 낮음

ICN-PEK 0.022 0.069 -2.795 0.023


<표 9> 자기자본이익률 T-검정 결과

의 자기자본이익률보다 낮았고 유의확

률도 각각 0.001 및 0.000을 보여주어

유의한 차이가 있는 것으로 판명되었

다. 아시아의 대표적인 허브공항인 싱

가포르와 홍콩공항의 자기자본이익율

은 0.061 및 0.039를 기록하면서 두 공

항 모두 유의확률이 유의수준 미만인

것으로 분석되어 인천공항과 유의한 차

이가 있음이 판명되었다.

즉, 선진 허브공항들은 동일한 투자

된 자본을 사용하여 인천공항보다도 높

은 이익창출능력을 보유하고 있음이 통

계적으로 판명된 셈이다. 자기자본이익

률이 높은 기업은 자본을 효율적으로

사용하여 이익을 많이 내는 기업으로

주가도 높게 형성되는 경향이 있어 투

자지표로 활용된다. 투자자 입장에서

보면 자기자본이익률이 시중금리보다

높아야 투자자금의 조달비용을 넘어서

는 순이익을 낼 수 있으므로 기업투자

의 의미가 있다.

Ⅳ. 결 론

인천공항은 세계공항서비스 (ASQ)

평가 5연패에 빛나는 세계 공항 역사상

유례없는 서비스 수상 기록을 갖고 있

지만 허브화 노력 측면에서 수요변수를

이용한 군집분석 결과 선진 허브공항들

과 이질적인 군집으로 분류되어 격차를

실감할 수 있었다. 인천공항의 현재 허

브화 수준은 두바이, 싱가포르, 방콕,

나리타, 및 영국 게이트윅 공항과 동질


113

적인 것으로 판명되었다. 하지만 인천

공항과 같은 허브화 군집에 있는 두바

이, 싱가포르 및 방콕 공항들은 공항

및 정부의 결합된 경영노력을 통해 지

역특색을 최대한 활용하여 투자를 지속

적으로 증대하면서 빠른 속도로 허브공

항으로 발전을 도모하고 있어서 유럽의

선진허브 공항에 대해 동경심 보다는

경쟁 허브공항에 대한 세심한 분석과

그에 따른 인천공항의 경쟁의식 제고가

필요할 것이다.

회귀분석을 통해 인천공항은 홍콩

및 싱가포르와 더불어 수요(독립변수)

가 재무성과(종속변수)와 인과관계가

매우 유의한 것으로 분석되었다. 즉, 수

요증대 노력은 곧바로 재무성과의 증대

로 연결될 수 있다는 뜻이며 여타 경쟁

공항과 달리 경영전략 수립이 상대적으

로 용이하다는 정책적 시사점을 제시하

였다. 하지만, 임대료(상업시설 수익)

에 편중된 한정된 수익구조는 여전히

문제로 지적되고 있으며 상업시설의 실

질성장은 1%대로 정체되고 있어서 너

무 과도하게 수요증대의 전략으로만 치

중할 경우 자칫 항공수익비율이 높은

홍콩 및 싱가포르에 비해 수요대비 성

장의 한계가 있을 우려가 있다.

재무효율성 비교 결과 인천공항은

2004년 이후 5년 연속 흑자경영 및 매

년 10% 가까운 매출 및 영업이익 성장

율을 보여주었다. 하지만 총자산회전율

과 자기자본이익율은 선진허브공항들

의 수준과 유의한 차이를 보이는 것으

로 판명되었다. 특히 자기자본이익율이

매우 낮은 수준으로 향후 주식공개

(IPO) 및 상장을 대비하여 주가 및 투

자자 관리를 위해서는 자본 생산성 제

고가 절실히 필요할 것이다.

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116

The Explorative Study on Hub Airports among

ICN and Advanced Hub Airports focusing on

Financial Efficiency

Kiwoong Kim, Ph, D, Youngpyo Yoon, Sungsik ParkDept. Aviation Management, Korea Aerospace University

Abstract It seems quite difficult to give a definite answer to the question as 'How far ICN becomes a hub airport?'. This paper shows the degree of becoming an airline hub by ICN is still below advanced-standard, that is, quite different from that of advanced hub airports in Europe. Instead it is analyzed ICN's level is much equivalent to DBX, SIN, LGW, BKK and NRT. In result of regression analysis, there is a significant relationship between demand variable and financial performance in ICN unlike advanced airports in Europe. This result can show strategic implication that ICN could make high financial progress as far as it focus on increasing demand however it is proven European airports barely have significant relationship between demand and financial results due to their long historical efforts to diversify revenue sources and its stakeholder's structure. Moreover, it is also proven ICN's ROA and ROE are significantly lower than advanced hub airports. Thus, it is highly recommended to increase ROA and ROE to prepare for IPO and for ICN to develop into a advanced hub airport.

Key words : Hub strategy, Financial performance, Financial efficiency

허브화 수준 및 재무효 율성 진단을 위한 선진허브공항과 …에게 수많은...

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