경제환경 변화와 항공여객 수요 간의 관계 분석: 인천국제공항을 중심으로

인천국제공항은 2001년 개항 이후 연평균 9.6% 성장을 통해 2017년 국제선 수송순위 7위(61,574천명)를 기록하였다¹⁾. Table 2와 같이 2018년도는 국제선 여객 67,676천명으로 국제선 수송순위 5위를 달성하는 등 세계를 대표하는 공항으로의 입지를 굳건히 다져나가고 있다.

인천공항의 국내선 여객 비중은 2017년 기준 총여객 대비 0.9%로 국제여객 위주로 구성되어 있으며, 개항 이후 현재까지 큰 변동이 없다. 내국인 및 외국인 수송 비율은 2001년부터 2017년까지 입국 및 출국 합산 기준 내국인은 63.7%, 외국인은 36.3%로 인천국제공항이 국제여객 위주와 함께 내국인 이용률이 높다는 특성이 있음을 알 수 있다.

이러한 점은 인천국제공항이 높은 여객 처리량을 토대로 성장을 이어가고는 있지만, 경제환경 변화와 국제여객 수요와의 관계에 대한 분석이 필요하다는 점을 보여주고 있다.

기업환경의 기본 구조는 일반(general), 운영(operating), 내부(internal) 환경으로 나뉠 수 있는데, 경영자는 환경의 단계를 인지하고, 각각의 요소가 기업 성과에 미치는 영향을 주시하여야 한다. 특히, 일반 환경의 경제적(Economic) 요소는 사회 내 자원의 배분과 관련하여 중요한 요소이다. 시장 내 소비 패턴이 임금의 균형, 환율, 이자율, 인플레이션, 통화정책 등과 같은 경제적 동향에 의해서 서로 영향을 주고받기 때문이다[17]. 이처럼 거시경제 변수 변화는 기업 경영에 큰 영향을 미칠 수 있기 때문에 이에 대한 적절한 분석과 예측이 수반되어야 한다.

또한, 산업측면에서도 적절한 분석이 수반되어야 한다. Tse(2001)[18]은 관광산업 수요는 기대소득, 기대환율 및 물가수준에 의존한다는 사실을 증명하였으며, Chi & Baek(2013)[19]은 미국 항공산업에서 경제성장의 동적인 영향을 검토하여 장기적으로 여객 및 화물 서비스가 경제성장에 따라 증가함을 실증하였다. 연구 결과, 항공여객 서비스만이 단기적으로 경제성장에 민감하게 반응하였다.

Ishutkina & Hansman(2008)[20]은 항공운송과 경제적 활동 간의 관계를 글로벌 단위와 국가 단위로 나누어 분석하였다. 특히 경제적, 제도적, 지리적 요인들이 국가 혹은 글로벌 단위의 노동, 지식, 투자, 관광 및 상품의 흐름에 어떠한 영향을 미치는지를 화물과 여객을 중심으로 분석하였다. 국가 단위로는 두바이, 자메이카, 중국, 인도를 사례 분석하여 경제적 요인과 항공 수요 간의 관계를 설명하였다. 연구 결과, 항공운송 서비스와 경제 발전은 일련의 피드백 관계를 통해 상호 작용하는 것으로 밝혀졌다. 항공여객과 GDP 사이에는 상관관계가 존재하나, 항공여객과 GDP 성장률 사이에는 상관관계가 존재하지 않았으며, 지역별로 차이가 존재하는 것이 확인되었다. 특히 정부의 정책은 규제와 인프라 투자를 통해 경제 및 항공운송 특성에 영향을 미칠 수 있어서 정부는 이 관계에 중요한 역할을 한다.

항공산업 또한 경제가 발전하면서 지난 수십 연간 경제지표와 높은 인과관계를 보여주며 성장해 왔는데, 이는 고용을 창출할 뿐만 아니라, 여객을 수송함으로써 출발지와 도착지의 지역 및 국가 경제에도 영향을 미치는 역할을 하였다[12].

따라서 본 연구에서는 거시경제 변수의 영향력에 대한 선행연구를 바탕으로 항공여객 수요와 거시경제 변수와의 영향 관계를 확인해 보고, 객관적 데이터를 통해 항공여객 수요의 변화를 유추하여 항공산업 경영자들에게 유익한 정보를 제공하고자 한다.

본 연구의 분석대상 기간은 2002년부터 2017년까지 분기 기준 자료를 활용하였다. 인천국제공항은 2001년도 개항을 하였지만, 자료의 완전성 측면을 고려하여 2002년도부터 분석대상 기간으로 설정하였다. 주요 변수들의 정의는 Table 3과 같다.

본 연구에서 사용하는 종속변수인 항공여객 수요는 내국인 출입국 실적의 분기 기준 합산 자료로 독립변수들이 국내 거시경제 관련 변수들임을 고려하여 내국인의 항공여객 수요로 여객 실적을 한정하였다. 법무부 출입국․외국인정책본부는 출입국․외국인정책 통계월보를 통해 내국인 및 외국인으로 구분된 출입국실적 자료를 공개하고 있다. 단, 통계 월보를 통해 공개적으로 수집 가능한 자료는 2012년 1월 이후 기간부터이며, 이전의 자료는 공개적으로 수집이 어렵다. 2002년부터 2011년까지의 자료는 인천국제공항공사에서 확보하고 있는 자료를 추가적으로 활용하였다.

그간 다양한 선행연구에서 항공여객 수요를 분석하기 위해 GDP와 같은 거시경제변수를 주로 활용하였는데[20-23], GDP는 종합적 경제환경을 잘 나타내는 거시경제 변수지만, 경제환경을 구성하는 다양한 경제지표를 세분화하여 보여주지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 GDP 외에도 다양한 거시경제 변수를 통해 항공여객 수요와의 관계를 분석해 보고자 하였다.

기존 연구에서는 거시경제 변수로서 3년 만기 국고채 금리, 코스피 지수[12], 환율[9, 24], 유가[9]를 주로 변수로 활용하였으나, 본 연구에서는 이와 더불어 경기동행지수 순환 변동치(Coincident Composite Index), 고용률, 소비자심리지수, 민간소비증감률(Private Consumption Rate)을 추가 변수로 활용하였다. 경기동행지수 순환 변동치는 현재의 경기가 어느 국면에 있는지를 비교적 정확히 반영할 수 있는 지표로 동행지수에서 경제성장에 따른 자연추세분을 뺀 것으로 본 지수는 100을 기준으로 그 이상이면 호황, 미만이면 불황으로 분류된다.

데이터의 취득 경로는 인천공항의 국제선 여객 수는 인천공항공사의 항공통계자료를 통해 데이터를 확보하였으며, 코스피 지수는 한국거래소(KRX) 홈페이지에서 확인하였다. GDP, 국고채 금리, WTI 국제유가, 경기동행지수 순환 변동치, 고용률, 소비자심리지수, 민간소비증감률은 모두 한국은행 경제통계시스템(ECOS)를 통해 취득하였다.

일반적으로 항공 및 공항의 수요 예측과 관련해서는 회귀분석 방식을 사용하고 있는 것으로 확인된다. 국제민간항공기구(ICAO)는 Manual on Air Traffic Forecasting(Doc. 8991)에서 회귀분석 추정 방법을 중심으로 하는 항공수요 예측 방법을 제시하고 있다[25]. IATA는 회귀분석 방법에 근거하여 세계 각 항공사의 항공 관련 예측치를 종합하여 발표하고 있다. 인천공항의 항공수요와 관련된 연구들인 제4차 공항개발 중장기 계획[26], 인천국제공항 3단계 건설 기본 설계[27], 최근 항공운송 시장 경향을 반영한 항공 수요 검토보고서[28]에서도 대부분 회귀분석 추정 방법을 사용하고 있다. 상기 인천공항 항공 수요 관련 모델들은 연간 자료를 통해 분석하고 있는 것으로 확인되며, 분석에 사용된 독립변수로는 GDP 자료를 주요 변수로 사용하고 있다.

인천국제공항이 국제여객 위주 운영과 내국인 이용률이 높은 특성이 있으므로 이와 같은 특성에 따라 국제 및 국내 경제환경 변화가 항공 여객 수요에 영향을 줄 수 있을 것으로 추정할 수 있을 것이다.

본 연구의 분석은 통계프로그램 R을 사용하였다. 기술통계량 분석 결과, Table 4와 같이 과거 16년 기간(2002년∼2017년) 내국인 국제여객은 분기 기준으로 최대 1,107만 명, 평균 532만 명으로 확인된다. 주요 독립변수 중 국고채 3년 금리 평균은 3.6%이고, 최소 1.3%에서 최대 6.4%이며, 코스피 지수는 평균 1,639, 원·달러 환율 평균은 1,144원, WTI 평균은 배럴당 66.93달러로 확인된다.

변수 간의 상관관계 분석 결과, 국제여객 실적과 국고채 3년 금리는 높은 부(-)의 상관관계를 나타내고 있다. 일반적으로 금리 하락 시기에는 저축이 감소하고 소비가 증가하기 때문에, 소비 증가에 따라 국제여객 실적 또한 증가하게 되는 것으로 추정된다. 반대로 금리 상승 시기에는 소비가 억제되기 때문에 이러한 경우 국제여객 수요는 감소할 수 있을 것이다.

코스피 지수는 국제여객 실적과 높은 정(+)의 상관관계를 나타내고 있다. 일반적으로 주가지수는 미래 지표로 높은 코스피 지수는 양호한 경제환경을 기대하기 때문에 국제여객 수요는 증가하는 것으로 추정할 수 있다.

GDP와 국고채 3년 금리는 높은 부(-)의 상관관계를 나타내고 있다. 정부는 경제성장을 위해 재정정책과 통화정책을 시행하게 되는데, 금리는 정부의 채권발행 증가에 따라 낮아지게 된다. 따라서 GDP와 국고채 3년 금리는 높은 부(-)의 관계가 형성되는 것으로 볼 수 있다. 증권시장은 양호한 경제환경에 따라 높아지기 때문에 GDP와 코스피 지수는 높은 정(+)의 상관관계가 있었다. 국고채 3년 금리와 코스피 지수는 높은 부(-)의 상관관계를 나타내고 있으며, 안전자산인 국고채 금리와 위험자산인 주가지수는 자금 수요에 따라 반대 성격을 가지기 때문에 부(-)의 상관관계가 형성되는 것으로 볼 수 있다.

코스피 지수와 국제유가는 높은 정(+)의 상관관계로 경제환경이 좋으면 높은 제조업 가동률 등에 따라 유가 수요 또한 높아질 것으로 기대되기 때문에 높은 정(+)의 상관관계가 형성되는 것으로 보인다.

국제여객 실적과 GDP 또한 높은 정(+)의 상관관계를 나타내는데, 이는 일반적으로 경제환경의 성장에 따라 국제여행이 늘어나는 일반적인 관계가 우리나라에서도 적용된 것으로 보인다.

고용률은 국제여객 실적 및 GDP와 높은 정(+)의 상관관계를 보이며, 국고채 금리와는 부(-)의 상관관계를 나타내고 있다. 고용률은 15세 이상 인구(노동가능인구)에 대해 취업자가 차지하는 비율을 의미하는데, 높은 고용률은 양호한 경제환경에 대한 기대를 높이므로 국제여객 수요 증가와 GDP를 증가시키는 것으로 추정할 수 있다. 반면, 고용률 상승에 따른 양호한 경제환경에 대한 기대는 안전자산인 국고채 금리에 대한 기대를 낮출 수 있어 부(-)의 상관관계를 보이는 것으로 추정할 수 있다.

높은 상관계수를 보이는 변수들의 다중공선성 문제를 확인하기 위해 VIF(Variance Inflation Factor) 검증을 수행하였다. 검증 결과, 국고채 3년 금리 변수와 코스피지수 변수를 동시에 모델에 포함하였을 경우, 국고채 3년 금리의 VIF 값은 약 3, 코스피지수의 VIF 값은 약 5로 나타났다. 또한 상기 두 변수를 제외한 변수들의 VIF 값은 2 미만으로 나타나 다중공선성의 문제는 적을 것으로 보인다[29]. 그럼에도 높은 상관관계와 GDP의 대용변수로의 역할을 고려하여 GDP와 국고채 금리, 코스피지수는 별도로 분리하여 분석을 진행하였다.

경제환경 변화가 항공여객에 미치는 영향은 긍정적 영향과 부정적 영향 모두 줄 수 있을 것으로 생각할 수 있다. 항공여객 증가와 관련하여 선행연구들이 주요 독립변수로 사용하고 있는 GDP 성장에 따른 항공여객 증가는 긍정적인 관점에서 관계를 보는 것으로 해석할 수 있다[19, 30, 31]. 금융위기와 같은 시기는 부정적인 충격이 항공여객 수요에 영향을 미치는 시점으로 해석할 수 있다[32-34].

인천공항이 경험한 금융위기 시기는 2008년 미국 서브프라임 모기지론에 의한 금융부실, 2011년 유럽 재정위기 시기를 경험한 바 있다. 실제로 국제여객은 2008년과 2009년도는 전년 대비 마이너스 성장을 기록하였으며, 2011년도에는 전년 대비 4.8%의 저성장을 기록한 바 있다.

현재 경제 상황은 미국과 중국의 무역분쟁이 본격화되면서 항공산업에 미치는 부정적인 영향을 우려하는 목소리가 커지는 시기로 볼 수 있다[35]. 또한, IMF(국제통화기금) 등은 실질적인 무역분쟁의 영향은 2018년 4분기부터 나타날 것으로 예상한 바 있다[36].

Fig. 1과 같이 거시경제 환경 변화는 인천공항 여객 수요에 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있다. 본 연구는 거시경제와 관련된 다양한 변수들을 통해 경제환경 변화가 항공여객 수요에 미치는 영향을 확인해 보고자 한다. 경제 환경과 인천국제공항 국제여객 수요와의 관계를 확인하기 위해 국제여객 실적을 종속변수로 취한 다중 회귀분석을 실시하였다.

Fig. 1. ICN International pax by year Source: IIAC(2019), 2018 Airport Traffic Report[16]

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결과는 Table 6~7과 같은데, Table 6은 선행연구들과 유사하게 GDP 변수를 주요 독립변수로 활용하였다. Table 7에서는 GDP 변수를 대용할 수 있는 국고채 금리와 코스피지수를 주요 독립변수로 활용하였다.

주요 선행연구들과 같이 Table 6에서는 GDP의 성장에 따라 국제여객 또한 높아지는 관계를 확인할 수 있다. Table 7에서는 국고채 금리(KTB_3Y)가 높으면 국제여객 수요(Pax)는 줄어드는 것으로 나타난다. 전술한 바와 같이 금리 상승 시기에는 소비가 억제되기 때문에 국제여객 수요 또한 부(-)의 영향을 받는 것으로 추정된다. 반면, 코스피 지수(KOSPI)가 높으면 국제여객 수요는 증가하는 것으로 나타난다. 높은 코스피 지수는 긍정적인 경제환경이 반영된 결과로 예상되기 때문에 국제여객 수요 또한 정(+)의 영향을 받는 것으로 추정된다.

분석 결과, GDP뿐 아니라 국고채 금리와 코스피지수 또한 일관적인 강건한 유의성을 나타내고 있다. Table 6에서는 모든 모델에서 1% 유의수준으로 GDP가 증가할 경우, 항공여객 수요가 증가함을 나타내고 있다. 또한, Table 7에서는 국고채 금리는 국고채 금리와 코스피지수 변수만을 포함했을 때는 10% 유의수준에서 부(-)의 영향을 설명하고 있다. 그러나 통제변수를 포함할 경우, 1% 유의수준에서 부(-)의 영향을 미침을 나타내고 있다. 코스피지수의 경우, 모든 모델에서 1% 유의수준으로 정(+)의 영향을 미침을 나타내고 있다. 이러한 관계는 시차 변환 변수와 항공여객간의 관계에서도 동일하게 성립하고 있다.

GDP 변수는 일반적으로 자료 생성 기간이 긴 것으로 알려져 있다. 반면, 국고채 금리와 코스피지수의 경우, 가장 짧은 자료 기간은 일간(daily) 기준으로도 자료가 생성된다. 분석대상 기간이 짧은 항공여객 수요를 설명하기 위해 GDP 변수를 사용할 경우 효과적인 분석이 어려울 수 있다. 반면, 국고채 금리와 코스피지수 변수를 사용할 경우, 짧은 기간에도 많은 관측 자료를 활용할 수 있는 이점을 통해 효과적인 분석을 진행할 수 있다. 예를 들어, 3년간의 분석대상 기간 자료를 사용할 경우 월간으로는 36개의 자료를 활용할 수 있는 반면, 분기 자료를 사용할 경우 12개 자료를 활용 가능하며, 연간 자료를 사용할 경우 관측 자료는 3개로 줄어든다.

따라서 GDP 변수를 활용하기에는 분석대상 기간이 짧을 경우에는 금리와 주가지수 변수를 활용할 수 있을 것으로 보인다.

금리와 주가지수 등 금융시장 변수들의 실물경제와의 연관성은 오래전부터 연구됐다. Yang(2013) [37]은 이자율 정보와 주가지수 등의 실물경제와의 연관성을 나타내는 선행연구들을 다수 소개하고 있다. Kessel(1971)[38], Harvey(1988; 1989; 1991)[39-41], Estrella & Hardouvelis(1991)[42] 등은 이자율 정보가 실물경제를 효과적으로 예측할 수 있다는 실증연구들은 제시하고 있다. Fama (1981)[43], James at al.(1985)[44], Schwert (1990) [45], Lee(1992)[46] 등은 시장 전체를 대표하는 주가지수는 한 국가의 경제를 예측할 수 있는 지표로 인식됨을 밝히고 있다.

또한, WTI 변수는 유의한 부(-)의 영향을, 고용률 변수는 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있다. WTI가 낮아지면 일반적으로 항공권의 가격이 낮아지는 상황으로 볼 수 있다. 따라서 항공여객의 증가에 영향을 미치는 것으로 보인다. 고용률이 증가하는 것은 양호한 경제환경으로 볼 수 있어 이의 영향을 받아 항공여객 수요 또한 늘어나는 것으로 볼 수 있다.

항공여객의 매표(ticketing)가 당해 여정 전에 이루어지는 점을 고려하여 1년까지 시차를 변환한 거시경제 변수와 항공여객간의 관계에 대해서도 분석하였다. 독립변수들은 각 변수별 과거 시차를 적용하였다. ‘t-1’의 경우 1분기 이전의 변수들이 적용되었으며, ‘t-2’의 경우 2분기 이전의 변수들이 적용된 것이다.

Table 8~9와 같이 시차를 변환한 분석에서도 일반적으로 전 절의 거시경제 변수와 항공여객간의 관계 분석과 동일한 관계가 성립됨이 확인된다.