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항공진흥제 54 호 I. 서론 1.1 연구의배경 허브공항의중요성에대해서는아무리강조해도지나치지않을것이다. 첫째, 허브공항은소비자, 즉공항이용객에게수많은여행기회를제공해줄수있다. 둘째, 대도시뿐만아니라멀리떨어진외국소도시까지갈수있는다양한연결성을제공한다. 셋째, 허브공항의입지로인해허브공항이위치한지역경제더나아가허브공항을보유한국가경제에이익창출뿐만아니라생산유발효과및고용창출효과까지제공한다. 또한최근들어국가간관광허브선점경쟁이심해지면서허브공항및주변지역은이제외국인직접투자 (FDI: Foreign Direct Investment) 유치전쟁터를방불케하고있다. 이런중요성을인지하고세계주요공항들은지역사회및중앙정부의지원에힘입어허브공항건설및확장에주력하고있다. 물론, 일반적인상식과는달리공항인프라의확장은공항서비스질 ( 質 ) 의증대를의미하지는않는다. 이렇듯다양한중요성을내포한허브공항을학문적으로정의하기위해지금까지허브공항에대한다양한연구와이론적용노력이시도되어왔지만허브 공항에대한경제적의미의정의 (Definition) 는많지않았다. (Button, 2002) 은일반적인경제적관점으로볼때몇몇주요항공사들이높은점유율을갖고있으면서가장필요한항공네트워크를구축하고운영하는공항이허브공항이라고정의하였고 (Reynolds- Feighan, 1998) 는계량적수단을이용한시장중심적학술연구측면에서보았을때허브공항이란산술적으로소수의주요항공사들의전체운항의 75% 이상을차지하는공항이라고말할수있다고밝혔다. 미국의경우대부분의공항이국내선수요로만구성되어있기때문에연방항공청 (FAA) 은여객수송분담율 (Passenger Enplanement) 로만허브화수준을구분하여자국내공항을大 中 小허브공항 (Large, Middle and Small Hub) 로만구분하고있다. 최근들어항공사입장에서도허브공항으로발전하기위한요인을분석한시도가있었다. United Airline은다음과같이네가지요건을허브공항의필요충분조건이라고역설하였다. (Sandra, 2009) 첫째, 해외여행을할만한경제적능력을갖춘충분한크기의지역경제인구가존재해야한다. 둘째, 공항은노선연결성측면에서유리한입지조건을갖추어야한다. 셋째, 항공사는국제 98

선뿐만아니라국내선연결성까지도고려하여광범위한목적지를운항할수있는기회를제공받을수있어야한다. 마지막으로운영상문제점이없어야한다. 즉, 충분한슬롯과활주로활용성에제한이없어야한다. 이처럼과거에서부터최근의문헌결과에서나타나듯이허브공항에대한학술적혹은경제적인정의를내리기쉽지않은것으로보여진다. 따라서본연구에서는허브공항의주요한결정요인인수요변수와재무적관점 ( 재무성과및효율성 ) 에서의포괄적인비교분석을통해서인천공항의허브화수준을분석하고자하였다. 1.2 연구의목적연구의배경에서언급한대로허브공항들에공통적으로내재되어있는동질성을찾기란쉽지않았다. 또한연구범위를제한하지않고공항이속해있는지리, 국가, 정치및사회등다양한요인들을언급할경우허브공항을해석하는데있어자칫오해를불러일으킬소지가있다고판단하였다. 따라서연구범위를일반적으로통용되는공통된기준자료를토대로할것으로제한하였고본연구에앞서서두가지가정을하였다. 우선, 본연구에앞서인천공항과유럽의선진허브공항과의격차를실감하듯이허브화수준에도수요에따른계층 (Hierarchy) 이존재할것이라고가정하였다. 이는 (Losche, 1954) 의공간적계층이론을발전시켜공항에적용한 (Button, 2002) 의연구결과에서도잘나타난다. 그는자신의연구를통해서수요의복잡성을반영하면서네트워크의특수성을충족하기위해서허브공항집단간에도계층적차이가존재함을입증하였다. 하지만그의연구는유럽의공항들을대상으로하였기때문에아시아로확대해석하기에는다소무리가있다고판단하였다. 그러므로본연구에서는유럽의주요선진허브공항뿐만아니라홍콩및싱가포르등아시아의주요허브공항과중국일본의경쟁공항까지포함하는계층적분석을시도하였다. 또한, 본연구는허브공항에는수요측면뿐만아니라재무적성과에도차이가있을수있다고가정하였다. 왜냐하면선진허브공항들은단순히외형만큰공항이아니라커진외형만큼규모의경제를실현하여차별화된재무적효율성을보여줄수있을것이라고판단했기때문이다. 따라서허브공항의근간을단순히수요측면으로만판단할 99

항공진흥제 54 호 수없으며재무적측면에서도면밀히살펴보기로하였다.(Economides 33), 1996) 따라서, 수요변수를활용하여허브화정도에대한위치를점검할뿐만아니라주변국및해외선진허브공항들과수요와재무성과간의인과관계를살펴보고재무지표의효율성비교분석을수행하기로하였다. Ⅱ. 이론적배경 2.1 허브공항의동질성 앞서서론에서언급한것처럼과거연구문헌에서허브공항을분석하려는시도는많았으나허브공항의동질성을정의하려는시도는많지않았다. 선진허브공항은공통적으로좋은지리적입지, 최신공항시설및편리한운항스케쥴보유하고있는것으로입증되기도하였다.(Dennis, 1994) 또한인구변수를통제하고분석했을때허브공항은공통적으로다른공항들보다직항노선수가 2배이상많으며일일운항편수도 25% 이상많은것으로분석되었다. (Morrison, 1997) 그외특징으로는 (Oum & Tretheway, 1990) 은非허브공 항에비해당일왕복항공편수가훨씬많았으며국내선보다국제선노선슬롯이훨씬많고다양한목적지를연결하는높은연결성을보여준다고분석하였다. Zhang(2003) 은홍콩및유럽의화물허브공항들의사례분석을통해서허브공항의공통조건으로공항의대도시인접성및저비용구조등이필수불가결한요인이라고결론짓기도했다. 하지만허브공항의조건으로지리적입지만이전부는아니라는의견도있다. Adler & Berechman(2001) 은자신들의 Data Envelopment Analysis (DEA) 를통해서공항서비스의질 (Airport Quarlity) 또한여객항공사들이허브공항으로선택하게되는중요한요인중하나라고지적한바있다. 2.2 연구의범위본연구수행을위하여 ACI World Airport Traffic Record(2009) 이제공하는상위 30개공항의연간운항횟수, 이용객및화물데이터를인용하였다. 하지만, 주변국경쟁공항이지만상위 30위밖인북경수도공항 (PEK) 은향후중국의아웃바운드여행객성장가능성을고려하여분석대상에포함시켰다. 33) Economides, 1996, Analysis of Network Economy 100

World Tourism Organization 리포트에의하면중국의아웃바운드여행객은 2020년 1억명을돌파할것으로예측되고있기때문이다. 또한인천공항을비롯한주변국및유럽의선진허브공항의최근 5개년도수요현황및공시된재무제표데이터를참고하였다. 2.3 연구방법및모형수요측면에서인천공항의허브화정도를점검하기위하여 SPSS 17.0 군집분석과판별분석을이용하였다. 군집분석이란객체 ( 대상 ) 의유사성을측정하여유사성이높은집단을분류하고, 각군집에속한객체들의유사성과서로다른군집에속한객체간의상이성을규명하는통계분석방법으로대상들을분류하기위한명확한기준이존재하지않거나기준이밝혀지지않은상태에서여러특성을지닌대상들을집단으로분류하는데주로사용된다. 군집간의거리는분석하고자하는객체들의여러가지특성을유사성거리로환산하여 (Euclidian Distance), 유사성거리가가까운대상들을동일한집단으로군집화한다. ACI World Airport Traffic Record(2009) 상위 30개공항의허브화정도를군집화하기위한 1차분류방법으로적절하다고판단했기때문이다. 또한분류된허브화정도집단들의적정성을다시한번검증하기위하여판별분석을수행하였다. 판별분석은집단내분산에비해집단간분산차이를최대화하는독립변수들의계수를찾아내는방법이다. 독립변수들의선형결합을판별함수라고하며판별함수를통해평가대상이어떤상태인가를식별하는분석방법이다. 특히, 표준화된정준판별함수계수 (Standardized Canonical Discriminant Function Coefficient) 를통해소속집단을설명하는상대적중요도를나타낸다. 그외에도수요변수 ( 독립변수 ) 와재무적성과 ( 종속변수 ) 사이의인과관계를분석하기위하여선형회귀분석을실시하였다. 이는앞서허브공항들은수요와재무적성과간의양의상관관계를공통적으로갖고있다고가정하였기때문이다. 비교공항들에비해상대적으로짧은인천공항의개항역사, 최근전세계적인경기변동및신뢰성확보차원등을감안하여최근 5년간공시된재무제표자료를활용하였다. 마지막으로수요와재무성과간의인과관계뿐만아니라재무효율성을비교해보고자하였다. 허브공항들의재무지표비교를위해서활동성재무지표중의하나인총자산회전율 (Return on Asset) 과수익성 101

항공진흥제 54 호 재무지표인자기자본이익률 (Return on Equity) 을선택하였다. t-검정을통해선진허브공항과인천공항의 ROA 및 ROE 의차이검정을수행하였다. 군집간의거리 = = 각군집의 i번째대상의속성치 = 각군집을구성하는대상들의평균치 Ⅲ. 실증분석 3.1 군집분석 < 표 1> 은계층적군집분석을수행하여얻은결과자료이다. 계층적군집화과정은다음과같다. 계층적군집화는처음각대상이독립군집으로출발하는데, 거리가가장가까운어느두대상이군비를이루기시작하여가까운군집들끼리계속적인군집화가이루어지는방법이다. 이과정에서계속적으로군집의수가감소한다. 계층적군집화방법중 Ward's Method 를사용하였다. Ward s Method 는최단거리를기준으로군집화가진행된다는점에서다른방법들과유사하다. 하지만군집간의거리를계산하는데있어 두군집에속한각구성원 ( 대상 ) 이평균으로부터떨어진정도, 즉 편차 의제곱을그군집을구성하는대상들에걸쳐합한것 이다. 좌측의레이블에는공항코드를우측의넘버에는 ACI World Airport Traffic Record (2009) 여객기준순위를표시하였다. 표본으로상위 30위까지의공항을선택하였으나앞서언급했듯이여객순위 31위인북경수도공항 (PEK) 을추가로포함시켰다. 여객, 화물, 운항횟수 3개의수요변수를이용한허브화수준군집분석결과 3개의군집으로분류되었다. 연구서론에서예상했던대로 1 군집 (5) 에는런던히드로, 파리샤를드골, 홍콩쳅랍콕, 프랑크프루트및암스텔담스키폴공항까지총 5개의유럽및아시아선진허브공항들이포함되었다. 2군집 (7) 에는인천공항을포함하여두바이, 싱가포르창이, 런던게이트윅, 마드리드, 방콕및나리타공항이포함되었다. 마지막 3군집 (19) 에는북경수도공항, 상하이푸동및 LA공항등나머지공항들이대거포함되었다. 따라서군집분석의덴드로그램을통해분류결과를시각화했을때인천공항의허브화정도는아직선진허브공항들과격차를보여주고있으며두바이, 싱가포르 102

< 그림 1> 군집분석결과 - Dendrogram 및나리타등과동질적인수준임을알수있었다. < 표 1> 을통해서군집별공항운영현황을살펴보았다. 1군집의선진허브공항들은 2009년기준최소 27.1% 에서최대 47.4% 까지높은환승률을보여주었다. 이용객의수도 2009년기준최소 4천1백만에서최대 6천3백만을기록하 였다. 1군집에속한 5개선진허브공항들의평균환승률은약 35.38% 이었으며평균연간이용객수및환승객수는각각 5천1백만명과 1천 8백만명이었다. 2군집에속해있는공항중두바이국제공항 (DBX) 의 2009년환승률은 39.7% 로서 1군집의평균환승률보다높았지만연간이용객수는 3천9백만 103

항공진흥제 54 호 < 표 1> 군집별공항운영현황 Sabre MIDT 산정통계자료 명으로 1군집의평균이용객수인 5천 1백만명보다훨씬낮은수치를기록하였다. 2군집에속한인천공항역시 2009년환승율이대폭상승하면서평균 19.4% 를기록하였으나평균환승율, 이용객및환승객수에있어서 1군집의선진허브공항들의평균보다낮은모습을보여주었다. 3.2 판별분석허브공항을결정짓는 3개주요수요변수들 ( 여객, 화물및운항횟수 ) 을이용하여판별분석을수행하였다. 독립변수의수가 3개이므로모두진입하여분석을수행하였다. 결과를분석하기에앞 서 < 표 2> 의집단평균의동질성검정결과를살펴보았다. Wilks 람다는 집단내분산 /( 집단내분산 + 집단간분산 ) 의비율로서집단간분산이집단내분산에비해클수록 0에가까워지며그반대의경우 1에가까워진다. 분산분석의 F 값과는반대방향을갖는특징이있다. 여객의유의확률은.000, 운항횟수의유의확률은.026 그리고화물의유의확률은.000 으로모두유의수준 5% 에서유의한것으로분석되었다. < 표 3> 은각각분류되는집단들의공분산행렬의동일성가정을검증한결과를나타낸다. Box M의검증결과유의확률 (p=0.298) 이유의수준 5% 를초과하므로귀무가설 ( 모집단공분산행렬이동일하 104

다 ) 검증결과는공분산행렬의동일성가정에위배되지않음을보여준다. < 표 4> 는 Wilks 람다와카이제곱검증결과를나타낸다. 카이제곱검증은 < 표 2> 집단평균의동질성에대한검정 < 표 3> 공분산행렬의동일성가정검증 < 표 4> Wilks 람다및카이제곱검증 < 표 5> 분류결과 105

항공진흥제 54 호 독립변수들에걸쳐집단간차이가있는지를검증하는것이다. 함수의검증결과유의확률 (p=0.000) 은유의수준 (5%) 미만으로유의적으로나타나집단간유의적인차이가있는것을알수있었다. 려스러웠지만분류결과 Hit Ratio 가 100% 를보여주어신뢰성을확보할수있었다. < 표 6> 표준화정준판별함수계수 < 표 5> 는실제소속집단과판별함수에의한예측소속집단의교차표이다. 이표는판별함수가표본의분류를얼마나잘예측하는가를나타낸다. 회귀분석의설명력을나타내는 처럼판별분석에서는 Hit Ratio를사용한다. 비록판별분석을위한표본의개수가작아서분석결과는다소불안정하다고염 < 표 6> 에서표준화된정준판별함수를살펴보면제1정준판별함수는여객 (0.979) 과화물 (0.506) 이높은계수를 < 그림 2> 정준판별함수도표 106

나타내어제1함수를설명하는변수임을알수있었다. 마찬가지로제2 정준판별함수에서는운항횟수 (0.950) 가매우높은계수를나타내어제2함수를설명하는변수임을알수있었다. 정준판별함수도표를통하여인천공항이속한군집및경쟁군집의분포를시각화하여허브화정도를쉽게파악할수있었다. 정준판별함수도표를보면각군집별로중심점에몰려있을수록군집내에서공항들의동질성이서로높다고할수있다. 정준판별함수도표를살펴보면 1군집의 5개선진허브공항중에서홍콩쳅락콕공항이집단중심점에서멀리떨어져있어동일군집내경쟁공항들과다소이질적인모습을보여주었다. 이는 1군집에속한선진허브공항들의평균보다도훨씬낮은 HKG의제2정준판별함수결과 ( 운항횟수 ) 에기인했기때문으로사료된다. 1군집과마찬가지로마드리드 (MAD) 공항은인천공항과같은 2번째군집에속하였지만제2정준판별함수 ( 운항횟수 ) 에서 2군집내의다른 6개공항들과는다른매우높은수치를보여중심점에서다소멀어진모습을볼수있었다. 따라서 2군집의 7개공항중에서다소이질적인공항으로분류할수있었으며 인천공항의허브화집단內경쟁대상에서제외하였다. 따라서수요측면에서본인천공항허브화경쟁공항들은 2군집의 5개공항즉, 싱가포르, 방콕, 두바이, 나리타및런던게이트윅이라고잠정적으로결론내릴수있었다. 그러나인천공항이속한 2군집에는치열한허브경쟁이이루어지고있다. 두바이 (DBX), 싱가포르 (SIN), 방콕 (BKK) 공항등은인천공항과같은허브화군집으로분류되어있지만, 이들은공통적으로공항, 지방및중앙정부의결합된경영노력을통해지역적특색을최대한활용하여투자를지속적으로증대하면서빠른속도로허브공항으로발전하고있다. (Lohmann, 2008) 실제로두바이와싱가포르공항은중동및아시아의관광허브를선점하기위하여수년전부터투자및개발을아끼지않고있다. 또한태국의방콕공항역시싱가포르및두바이와같은지리적이점을적극활용하기위하여투자를지속하고있다. (Bowen, 2000) 따라서이들공항은허브화경쟁에서언제든지인천공항을추월할가능성이있으므로그들의정책과전략을예의주시할필요가있을것이다. 107

항공진흥제 54 호 < 그림 3> 두바이및싱가포르 Hub Framework, (Lohmann 2008)> 3.3 회귀분석 인천공항을비롯하여허브공항들이공통적으로서수요변수와재무성과간의유의적인인과관계가있는지여부를검정하기위하여인천공항을비롯한주변국및선진허브공항 10개를선정하여선형회귀분석을수행하였다. 앞선군집분석및판별분석과마찬가지로일관성을높이기위하여동일한수요변수 ( 운항횟수, 국제여객및국제화물 ) 를사용하였으며종속변수로는분석대상공항들이공시한최근 5개년도재무제표에나타난총매출액과영업이익수치를이용하였다. 분석결과인천공항은운항횟수, 국제여객및국제화물이모두매출액과영업이익과매우유의한상관관계를갖는 것으로나타났다. 이결과는인천공항의허브화가지금까지유럽의선진허브공항을벤치마킹하여추진되어왔지만공항운영에있어서는유럽의공항들과는다른접근방식을취해야한다는큰전략적시사점을제시하는것이다. 다시말해서, 역사가오래된성숙기에접어든유럽의선진허브공항들은수익원의다변화및지배구조의변화 (Privatization) 등다양한경영방식을활용하여리스크회피 (Risk-Hedge) 및안정화추구전략을구사하였다. 그러므로유럽의허브공항에서는수요변수와재무성과간의유의성이낮게나온것으로생각되어진다. 하지만, 이와달리인천공항은비록상대적으로역사는짧지만수요변수와재무결과간의높은유의적인과관계를보여주므로수요증대를위해서노력을집중한다면매우높은재무성과를얻을수있을것으로예상된다. 인천공항 (ICN) 뿐만아니라아시아를대표하는주요허브공항인싱가포르 (SIN) 와홍콩 (HKG) 에서도 3개수요변수가종속변수인매출액및영업이익과모두유의한상관관계를갖는것으로분석되었다. 경쟁국의공항인일본나리타공항의화물변수유의확율은각각 0.018 및 0.044로서매출액과영업이익 108

< 표 7> 회귀분석유의성검증 운항 - 매출운항 - 영업이익여객 - 매출여객 - 영업이익화물 - 매출화물 - 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 에서검정 ADP 는프랑스 CDG 와 ORY 운영하며 BAA 는영국 LHR, LGW, STN, GLA, EDI, ABZ, South Hampton 공항을운영 과유의한상관관계를갖는것으로분석되었지만, 최근심각한경영난을겪었던간사이공항은운항, 여객및화물에서도재무성과변수들과유의한인과관계를찾을수없었다. < 표 7> 에서매출액구조를살펴보면 인천공항의총매출에서임대수익이차지하는비중이 50% 를상회하지만임대수익의대부분영업료기준으로산정되어있다. 따라서여객, 환승객및운항횟수등수요가크게증가한다면총매출액및영업이익이큰폭으로증가할 < 표 7> 인천, 홍콩및싱가포르공항매출액구조 109

항공진흥제 54 호 수있는것이다. 그러나홍콩및싱가포르의경우인천공항처럼수요변수와재무성과간의높은유의적상관관계를보여주지만 < 표 4> 의매출구조를살펴보면우리와는사정이다름을알수있다. 홍콩의경우인천공항의수익구조와달리공항수익이약 49% 정도로높은비율을차지한다. 싱가포르의경우 2006년까지는인천공항과마찬가지로임대료비중이높았으나 2007년이후임대료비중은점차감소하면서공항수익의비중이최대 44% 까지증가하였다. 따라서이들공항은매출액및영업이익등재무성과가수요변화에민감하게반응하는것으로판단할수있다. 3.4 재무지표의효율성비교 (t- 검정 ) 재무지표는재무제표의수치를비율로변환하여그지표속에담긴경제적의미를해석함으로써기업의건강상태즉효율성을효과적이고신속하게진단가능하게해주는역할을한다. 허브공항들의재무지표비교를위해서활동성재무지표를대표하는총자산회전율 (ROA) 과수익성재무지표를대표하는자기자본이익률 (ROE) 을선택하기로하였다. 공항산업은고정자산의비율이높 은장치산업이면서초기많은투하자본이요구된다. 특히과거연구를통해허브공항일수록대형화되어고정자산비율이높아총자산회전율이낮은것으로판명되었다. (Francis, 2003) 하지만, 총자산회전율은분자에는손익계산서항목을분모에는대차대조표항목을결합하여보여주는종합적인지표이므로 (Krolick, 2005) 다시한번연구에포함하여허브공항간동질성혹은이질적인면이있는지를비교분석하기로하였다. < 표 8> 에서최근 5개년도재무제표에나타난총자산회전율을바탕으로비교분석한결과아시아및유럽선진허브공항들의총자산회전율은인천공항과유의한차이가있는것으로분석되었다. 암스텔담스키폴공항의경우인천공항총자산회전율의 2배가까운 0.247이었고프랑크푸르트는무려 4배에가까운 0.461로나타났다. 아시아의공항중에서간사이공항 (0.051) 을제외하고는싱가포르 (0.167), 홍콩 (0.153), 나리타 (0.185) 및북경 (0.256) 공항은인천공항과유의적인차이를보이는높은수준의총자산회전율을보여주었다. 즉, 대부분의조사대상들은인천공항보다높은자산활용성을보여준것이다. 110

< 표 8> 총자산회전율 T-검정결과 ROA1 ROA2 T-value P-value 비고 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 유의하지않음 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 유의수준은 p < 0.05 에서검정 총자산회전율이높으면유동자산 고정자산등이효율적으로이용되고있다는것을뜻하며반대로낮으면과잉투자와같은비효율적인투자를하고있다는것을의미한다. 유럽공항중에서는 BAA의최근 5년간총자산회전율은 0.146으로우리보다높았지만유의확율 (0.189) 은유의수준 5% 를초과하여유의한차이가없는것으로분석되었다. 자기자본이익률은순이익을총자본으로나눈성과지표로서투자자들이의사결정을하는데있어서가장중요한기준지표중하나로사용되고있다. (Rueschoff, 1998) 자기자본이익률이높다는것은미래의기업의수익성을가늠할수있다는뜻이다. 따라서자본시장에서높은자기자본이익률을가진기 업들은다른기업보다더높은가치평가를받을수있다. (Kilgore, 1997) < 표 9> 에나타난자기자본이익률비교분석결과유럽선진허브공항들의자기자본이익률은인천공항과유의한차이가있는것으로분석되었다. 총자산회전율에있어서인천공항과유의한차이가없는것으로분석되었던 BAA는인천공항보다 2배이상높은 0.048을보여주었으며 ( 유의확률 0.046) 암스텔담스키폴공항은인천공항의 3배수준인 0.067을보여주면서유의확률은 0.026을기록하여통계적으로매우유의한차이가있는것으로분석되었다. 아시아에서는일본의나리타및간사이공항의자기자본이익율은각각 0.01 및 0.002를보여주면서모두인천공항 111

항공진흥제 54 호 < 표 9> 자기자본이익률 T-검정결과 ROE1 ROE2 T-value P-value 비고 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 보다낮음 ICN-KIX 0.022 0.002 10.537 0.000 ICN 보다낮음 ICN-PEK 0.022 0.069-2.795 0.023 유의수준은 p < 0.05 에서검정 의자기자본이익률보다낮았고유의확률도각각 0.001 및 0.000을보여주어유의한차이가있는것으로판명되었다. 아시아의대표적인허브공항인싱가포르와홍콩공항의자기자본이익율은 0.061 및 0.039를기록하면서두공항모두유의확률이유의수준미만인것으로분석되어인천공항과유의한차이가있음이판명되었다. 즉, 선진허브공항들은동일한투자된자본을사용하여인천공항보다도높은이익창출능력을보유하고있음이통계적으로판명된셈이다. 자기자본이익률이높은기업은자본을효율적으로사용하여이익을많이내는기업으로주가도높게형성되는경향이있어투자지표로활용된다. 투자자입장에서 보면자기자본이익률이시중금리보다높아야투자자금의조달비용을넘어서는순이익을낼수있으므로기업투자의의미가있다. Ⅳ. 결론 인천공항은세계공항서비스 (ASQ) 평가 5연패에빛나는세계공항역사상유례없는서비스수상기록을갖고있지만허브화노력측면에서수요변수를이용한군집분석결과선진허브공항들과이질적인군집으로분류되어격차를실감할수있었다. 인천공항의현재허브화수준은두바이, 싱가포르, 방콕, 나리타, 및영국게이트윅공항과동질 112

적인것으로판명되었다. 하지만인천공항과같은허브화군집에있는두바이, 싱가포르및방콕공항들은공항및정부의결합된경영노력을통해지역특색을최대한활용하여투자를지속적으로증대하면서빠른속도로허브공항으로발전을도모하고있어서유럽의선진허브공항에대해동경심보다는경쟁허브공항에대한세심한분석과그에따른인천공항의경쟁의식제고가필요할것이다. 회귀분석을통해인천공항은홍콩및싱가포르와더불어수요 ( 독립변수 ) 가재무성과 ( 종속변수 ) 와인과관계가매우유의한것으로분석되었다. 즉, 수요증대노력은곧바로재무성과의증대로연결될수있다는뜻이며여타경쟁공항과달리경영전략수립이상대적으로용이하다는정책적시사점을제시하 였다. 하지만, 임대료 ( 상업시설수익 ) 에편중된한정된수익구조는여전히문제로지적되고있으며상업시설의실질성장은 1% 대로정체되고있어서너무과도하게수요증대의전략으로만치중할경우자칫항공수익비율이높은홍콩및싱가포르에비해수요대비성장의한계가있을우려가있다. 재무효율성비교결과인천공항은 2004년이후 5년연속흑자경영및매년 10% 가까운매출및영업이익성장율을보여주었다. 하지만총자산회전율과자기자본이익율은선진허브공항들의수준과유의한차이를보이는것으로판명되었다. 특히자기자본이익율이매우낮은수준으로향후주식공개 (IPO) 및상장을대비하여주가및투자자관리를위해서는자본생산성제고가절실히필요할것이다. < 참고문헌 > [1] Airport-airline interaction: the impact of low-cost carriers on two European airports Journal of Air Transport Management, Volume 9, Issue 4, July 2003, Pages 267-273 Graham Francis, Alessandro Fidato, Ian Humphreys [2] Airport regulation: Reflecting on lessons from BAA Public Money and Management, Volume 21(1) 2001, Pages 49-52 113

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항공진흥제 54 호 The Explorative Study on Hub Airports among ICN and Advanced Hub Airports focusing on Financial Efficiency Kiwoong Kim, Ph, D, Youngpyo Yoon, Sungsik Park Dept. 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 116