서론

도시 인구 증가와 수도권 집중으로 인한 교통혼잡은 한국을 비롯한 세계 주요 도시에서 심각한 사회·경제적 문제로 대두되고 있다. 한국교통연구원(2022) 한국교통연구원(2022), 「2022 국가 교통정책 평가지표 조사사업 – 제3권 교통혼잡비용(2020)」, pp. 82–83. 의 교통혼잡비용 추계에 따르면, 2020년 국내 교통혼잡비용은 약 57.64조 원으로 추산되며, 특히 수도권의 혼잡이 전국 총량의 대부분을 차지하고 있다. 이러한 교통 문제는 단순한 이동 지연을 넘어 에너지 소비 증가와 온실가스 배출 확대를 유발하여 환경 문제로까지 확산된다.

이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 주목받는 것이 도심형 항공 모빌리티(Urban Air Mobility, UAM)이다. UAM은 전기추진 수직이착륙기(Electric Vertical Take-Off and Landing, eVTOL)를 활용해 도심 내 단거리 여객·화물을 운송하는 차세대 교통수단으로, 기존 지상 교통의 한계를 보완하고 새로운 교통 패러다임을 제시할 잠재력이 크다. Garrow(2021)는 UAM이 제조업 일자리 창출, 인프라 수요 촉진, 환경 부담 완화 등 다면적 파급효과를 지닐 수 있음을 지적하였다. 또한 Jang et al.(2025)은 인천공항 접근을 위한 교통수단으로서 UAM의 선택 선호를 실증적으로 분석하여, 향후 공항 연계 교통정책 설계의 기초 자료를 제공하였다.

글로벌 시장에서도 UAM 산업에 대한 기대는 지속적으로 확대되고 있다. 주요 항공·자동차 제조사들은 민간용 eVTOL 기체 개발에 적극적으로 참여하고 있으며, 미국과 유럽연합은 감항인증과 항공교통관리체계 수립을 통해 시장 주도권 확보를 추진하고 있다. 국내 역시 ‘한국형 도심항공교통(K-UAM) 로드맵’(2020), ‘K-UAM 기술로드맵’(2021)을 발표하며 2025년 시범 상용화를 목표로 민관 협력을 강화하고 있다. 아울러 제주도 등에서는 기상 제약조건을 고려한 실증항로 계획 연구가 진행되고 있으며(Kim et al., 2024), 기체 운영·인프라 구축·관제 시스템의 통합 운영에 대한 논의도 본격화되고 있다.

UAM 산업은 단순한 교통 인프라가 아니라 항공기 제조, 배터리 및 전자부품, 건설, 운송서비스, 정보통신 등 다양한 산업부문과 긴밀히 연계된다. 이에 따라, 기체 개발, 버티포트 시공, 플랫폼 운영 등으로 구성된 UAM 생태계는 새로운 산업 연쇄구조를 형성할 수 있으며, 도심 내 착륙장 주변의 물류·상업·관광 인프라 강화는 지역경제에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 전망된다. 실제로, Choi and Hwang(2020)은 드론택시 사업 투자가 수십 조 원 규모의 생산 및 부가가치 유발효과를 가져올 수 있다고 추정한 바 있다.

그러나 현재까지의 국내외 연구는 주로 기술개발, 수요예측, 정책기획에 집중되어 있으며, UAM 산업이 국가 산업 구조 전반에 미치는 경제적 파급효과를 산업연관분석(Input-Output Analysis, IOA) 모형을 활용해 정량적으로 추정한 연구는 매우 제한적이다. 국내 학술연구 또한 수용자 인식 분석이나 교통효율성 분석에 머무르고 있어 산업구조 변화와의 정량적 연계는 부족하다(Lee et al., 2023). 이는 자율주행차, 드론 등 미래 교통기술이 도시경제와 국가산업에 미치는 영향을 계량적으로 분석할 필요성을 더욱 부각시키고 있다.

이러한 맥락에서 본 연구는 한국은행의 2020년 산업연관표를 활용하여 UAM 산업을 기체 및 부품, 인프라 구축, 운영서비스, 디지털·관제 등으로 외생부문화하고, 이를 바탕으로 전국 단위의 생산·부가가치·취업 유발효과를 추정하고 수도권과 비수도권의 차이를 규명함으로써, 향후 정책 수립과 지역 산업 전략 수립에 실증적 근거를 제공하고자 한다.

논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 UAM 관련 기존 연구를 검토하고, 제3장에서는 산업연관분석 모형과 분석 방법을 제시한다. 제4장에서는 실증분석 결과를 제시하고 수도권과 비수도권 간 비교를 수행하며, 마지막으로 제5장에서는 결론과 정책적 시사점을 제시한다.

선행연구

1. UAM의 개념과 정책 동향

UAM은 단순한 교통수단의 혁신을 넘어 미래 항공 모빌리티(Advanced Air Mobility, AAM) 개념으로 확장되고 있다. 이 개념은 기존 도심형 교통수단뿐만 아니라 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)와 지역항공모빌리티(Regional Air Mobility, RAM)까지 포괄하는 넓은 범위를 포함하며, 국가 차원에서 차세대 교통·산업 혁신의 핵심 분야로 주목받고 있다(Korea Transport Institute, 2023). 이러한 배경에서 주요국들은 정책적 지원과 제도 정비를 가속화하며 민관 협력을 통한 실증을 활발히 추진하고 있다.

미국은 연방항공청(Federal Aviation Administration, FAA)과 항공우주국(National Aeronautics and Space Administration, NASA)를 중심으로 정책·기술·인증을 통합 관리하는 국가 차원의 AAM 전략을 추진하고 있다. FAA는 UAM 운용개념서(Concept of Operations, ConOps)를 발간하여 참여 주체간의 역할 및 단계별 운용 개념을 구체화하였으며, AAM Implementation Plan(Innovate 28)을 통해 2028년 초기 상용서비스를 목표로 형식인증 체계 정비, 기존 항공교통관리(ATM) 시스템과의 통합 운용 방안, 버티포트 및 관련 인프라 개발, 공역 관리 및 조종사·운항 규제 정비 등 다양한 이행 과제를 설정하였다(FAA, 2020; FAA, 2023a, 2023b). NASA는 AAM National Campaign을 통해 민간 기체제작사와 협력하여 기체 성능, 통신지연, 항법정확도, 소음영향 등을 검증하는 공동 실증 프로그램을 진행하고 있다. 특히, FAA는 AAM 항공기 타입 인증 로드맵을 통해 eVTOL 기체의 감항인증 절차를 정비하고 있으며, 안전성을 확보하기 위한 제도적 기반 마련에 주력하고 있다. 이는 항공기 제작사뿐 아니라 플랫폼·운항 서비스 기업들이 시장 진입을 준비할 수 있는 제도적 토대를 제공한다.

유럽에서는 유럽항공안전청(European Union Aviation Safety Agency, EASA)이 2019년 소형 수직이착륙기(VTOL) 특별감항기준(SC-VTOL-01)을 제정하고, 감항인증 절차에 대한 세부 지침을 지속적으로 보완하고 있다. 아울러 EASA는 2021년 드론 및 UAM의 저고도 운항을 위한 제도적 기반을 마련하기 위한 U-Space 규제 패키지를 제정하였으며, 2023년부터 단계적으로 적용을 시작하였다. U-Space는 실시간 데이터 공유·충돌회피·비행 승인 서비스를 제공하는 저고도 통합 교통관리체계로 2030년 초기 운용 실현을 목표로 하고 있다(SESAR, 2025). 이를 통해 유럽은 eVTOL 감항인증(SC-VTOL)과 U-Space 교통관리체계의 제도적 통합을 선도하는 정책 방향을 제시하고 있다(EASA, 2022).

일본은 2018년 민관 합동으로 ‘항공모빌리티 혁명 로드맵’을 발표하였으며, 2022년 개정을 통해 2025년 오사카-간사이 엑스포를 목표로 한 상용화 시범 계획을 구체화하였다(MLIT Japan, 2022). 계획은 이해관계자의 역할, 인프라 구축, 관제 연계 과제를 구체적으로 명시하고 기술 개발과 제도 정비를 병행하는 실행계획까지 포함하고 있다. 싱가포르는 2022년 민간항공청(Civil Aviation Authority of Singapore, CAAS)과 EASA간 MOU를 체결하여 eVTOL 기체 인증과 운항 안전성 확보를 위한 국제적 협력체계를 마련하였다. 동시에 Volocopter, Skyports 등 민간기업과의 협업을 통해 버티포트 설계 및 도심 실증을 추진하고 있으며, 동남아시아권 도심 교통허브 구축을 장기적 목표로 삼고 있다.

국내에서는 국토교통부가 2020년 ‘한국형 도심항공교통(K-UAM) 로드맵’을 발표하며 상용화를 목표로 하는 정책을 본격화하였다(MOLIT, 2020). 이어 2021년에는 ‘K-UAM 기술로드맵’과 ‘운용개념서 1.0’을 발간하여 기체 개발, 버티포트 구축, 관제 시스템을 포함한 통합 프레임워크를 제시하였다(Korea UAM Team, 2021). 2022년에는 ‘K-UAM 그랜드챌린지’ 실증사업을 착수하여 운항관리, 통신, 버티포트 운용기술 검증을 단계적으로 수행하고 있으며, 2023년에는 「도심항공교통의 활용 촉진에 관한 법률」 공포를 통해 법·제도적 기반을 마련하였다. 또한, 2024년 국가 R&D 사업인 ‘K-UAM 안전운용체계 핵심기술 개발사업’이 착수되어, 항행·교통관리, 버티포트 운영, 안전인증 등 3대 분야에서 산·학·연 공동 연구가 진행되고 있다. 최근에는 제주 지역을 중심으로 기상 조건을 반영한 실증 연구가 수행되는 등 지방자치단체 단위에서의 참여가 확대되고 있다(Kim et al., 2024).

이처럼, 미국·유럽·일본·싱가포르 등 주요국은 정책적·제도적 기반을 빠르게 정비하고 있으며, 국내도 중앙정부와 지자체 차원의 실증사업을 진행하고 있다. 그러나 이러한 정책 노력들은 주로 기술 검증·제도 설계 중심으로 이루어져 있으며, UAM 도입이 산업구조 전반에 미칠 수 있는 경제적 파급효과에 대한 정량적 분석은 부족하다.

한편, 글로벌 컨설팅 기관과 학계는 UAM의 시장을 전망하고 규모를 예측해 왔다. Morgan Stanley(2019)는 2040년 글로벌 시장 규모를 1.5조 달러로 추정한 반면, Deloitte(2021)는 2035년 1,150억 달러 수준으로 보수적 예측을 내놓았다. McNab(2024)는 AAM이 고용창출, 부가가치 확대에 미칠 잠재적 영향을 분석하면서도, 사회적 형평성 문제까지 고려해야 한다고 지적하였다.

2. UAM의 경제적 효과 분석 연구 동향

산업연관분석은 산업 간 상호연관 구조를 계량적으로 분석할 수 있는 방법론으로, 교통 및 인프라 분야에서 널리 활용되어 왔다. UAM 분야에서도 경제적 파급효과를 다룬 정량 분석이 점차 증가하고 있다. Choi and Hwang(2020)은 드론택시 산업을 제작·인프라·운영 서비스로 구분해 분석한 결과, 제작·인프라 부문에서 높은 생산유발효과가 나타난다는 점을 확인하였다. 이는 기체 제작 및 인프라 구축이 중간재 중심 산업과 강하게 연계된다는 구조적 특징을 보여준다. Korea Transport Institute(2023)는 UAM 운항·관제·플랫폼 서비스가 지식기반 서비스업 중심의 경제적 파급효과를 동반한다는 점을 강조하였다.

이상의 연구들은 UAM 및 유사 항공모빌리티 산업이 (1) 제조·중간재 투입이 많은 제작·인프라 단계에서 생산 파급효과가 크게 발생하고, (2) 운항·관제·기술 서비스 등 지식기반 서비스 단계에서 부가가치·고용 파급효과가 집중된다는 공통 구조를 제시한다. 그러나 이러한 연구 대부분은 특정 산업 또는 단일 부문 분석에 국한되어 있으며, 산업연관분석을 활용해 국가 단위와 지역별 산업구조 차이를 동시에 반영한 정량적 분석은 아직 드물다. 따라서, 본 연구는 UAM 산업을 외생부문으로 정의하여 전국 단위의 생산·부가가치·취업 유발효과를 정량화하고, 수도권과 비수도권을 비교 분석함으로써 기존 연구의 한계를 보완하고자 한다.

연구 데이터 및 방법론

1. 산업연관분석 개요

산업연관분석(Input–Output Analysis, IOA)은 일정 기간 동안 한 경제 내 산업 간 상호의존 관계를 계량적으로 규명하는 방법으로, 투입산출표를 이용하여 산업 간 직·간접적 연관 구조를 분석한다. 각 산업의 산출물이 다른 산업의 중간재로 투입되는 구조와, 특정 산업이 다른 산업의 투입을 얼마나 수요하는지를 체계적으로 파악할 수 있다(Kang, 2000; Miller and Blair, 2009).

IOA의 핵심은 최종수요 1단위 변화가 경제 전체에서 유발하는 직·간접 및 유도 효과를 합산하여 총 파급효과를 계산하는 데 있다. 직접효과는 특정 산업의 생산 증가에 따라 해당 산업 투입 수요가 증가하는 현상을 의미하며, 간접효과는 공급자가 이를 충족하기 위해 생산을 확대하면서 연쇄적으로 파급되는 영향을 나타낸다. 유도효과는 생산 확대에 따른 임금 상승이 가계소비를 자극하여 추가 수요를 창출하는 효과다.

산업연관표는 한국은행이 5년마다 실측표를, 매년 연장표를 작성해 발표한다. 실측표는 전국 기업과 기관의 실제 조사자료를 토대로 한 표이며, 연장표는 실측표를 최신 경제 구조에 맞추어 연장(추정)한 것이다. IOA 분석 시에는 총거래표상의 금액을 직접 사용하지 않고, 산업별 투입계수를 산출하여 활용한다. 이러한 계수에는 투입계수 외에도 생산유발계수, 부가가치유발계수, 취업유발계수, 감응도 계수, 영향력 계수 등이 있으며, 이를 통해 최종수요 변화에 따른 생산, 부가가치, 고용, 임금 및 전·후방 연쇄효과를 구할 수 있다. 본 연구는 이와 같은 산업연관분석의 특성을 활용하여 UAM 도입이 국내 산업에 미치는 경제적 파급효과를 체계적으로 분석한다.

본 연구는 한국은행 2020년 기준 산업연관표를 주 데이터로 사용하였다(Bank of Korea, 2024). 투입산출표의 거래 범위는 수입을 제외한 국내거래표를 택했으며, 가격 기준은 기본가격으로 설정하였다. 기본가격 기준은 상품에 포함된 간접세와 보조금을 제외하여 생산자가 실제로 받는 금액만 반영한다는 점에서 산업 간 비교 분석에 적합하다. 분석에 필요한 부가자료로는 산업별 부가가치율, 취업계수, 임금계수를 사용하였다. 부가가치율은 각 산업의 부가가치액을 총산출액으로 나눈 비율로, 생산 과정에서 창출되는 순수한 부가가치를 나타낸다. 취업계수는 단위 산출액(통상 10억 원)당 고용되는 인원의 수를 의미하며, 임금계수는 동일 단위 산출액당 발생하는 피용자보수액을 의미한다. 이들 계수는 모두 한국은행이 연장표와 함께 제공하는 부가자료에서 추출하였다.

2. UAM 산업 외생부문 정의

UAM 산업은 항공기 제작, 인프라 구축, 운항 서비스, 관제 및 플랫폼 운영 등 다양한 부문이 결합된 융합형 산업이다. 그러나 기체 가격, 운항비, 버티포트 구축비 등 비용 구조가 아직 구체화되지 않은 초기 단계 산업이므로, 부문별 비중이나 연계 구조를 정량적으로 설정할 수 있는 객관적 자료는 제한적이다. 이러한 신산업의 경제적 파급효과를 식별하기 위해 산업 간 연계 구조를 기반으로 한 산업연관분석(IOA)이 적합하며, 본 연구는 IOA의 외생화(exogenisation) 분석대상 산업의 산출을 최종수요로 전환하고 해당 산업의 투입을 제거함으로써, 해당 산업이 다른 산업에 미치는 간접효과만을 추정하는 방법 방식을 적용하여 UAM 관련 주요 활동을 포괄할 수 있는 산업을 선정해 외생부문으로 재정의하였다.

UAM 산업의 외생화 기준을 보다 명확히 하기 위해 기존 항공산업과의 구조적 차이를 정리하면 다음과 같다. UAM 산업은 기존 항공산업과 구조적으로 구별되는 특성을 가진다. eVTOL은 엔진 기반 중·장거리 항공기를 전제로 한 기존 항공기 제조체계와 달리, 전동추진·경량 구조 기반의 단거리 도심 운항을 전제로 하는 소형 기체로 개발되고 있다. 또한 버티포트는 활주로·관제동·대규모 여객동선을 포함한 기존 공항과 달리, 도심 내 분산 설치가 가능한 소형 인프라로서 정비·충전·승객승하차 기능 중심으로 구성된다. 이와 같은 인프라·기체·운항 범주의 차이로 인해 UAM의 수요는 도심 단거리 이동 중심의 신규 수요로 형성되며, 기존 항공 이용자와 이용 목적 측면에서도 차별적인 구조를 가진다. 이러한 산업 생태계의 차이는 UAM의 산업연관 구조가 기존 항공산업과 상이한 경로로 파급효과를 생성하는 배경 요인으로 해석될 수 있다.

본 연구에서는 UAM 산업을 네 가지 범주로 구분하였다. 첫째, 제조 부문은 산업연관표상의 항공기 및 부품 제조업에 해당하며, UAM의 핵심인 eVTOL 기체와 관련 부품 생산 활동을 포함한다. 둘째, 인프라 부문은 일반 건설업에 속하며, 버티포트 건설, 정비고 및 운항 관련 시설 등 물리적 인프라 구축 활동을 의미한다. 셋째, 서비스 부문은 항공운송 및 육상·수상 운송 서비스업과 연계되어 여객·물류 운송, 운항·정비, 시설 운영 등 서비스 제공 활동을 포괄한다. 넷째, 디지털·관제 부문은 소프트웨어 개발 및 정보통신업에 해당하며, UAM 교통관리체계(UATM), 플랫폼 운영, 실시간 관제 서비스 및 데이터 기반 IT 시스템 운영을 포함한다.

이와 같이 UAM 관련 활동을 네 부문으로 구분하여 외생화함으로써, UAM 도입이 기존 산업구조에 미치는 전방·후방 연쇄효과를 계량적으로 측정할 수 있다. 또한 산업 내부 산출을 제외함으로써 분석 결과가 과대평가되는 것을 방지하였다.

Table 1과 Table 2는 각각 재분류된 34개 부문과 UAM 외생부문의 세부 구성 품목을 나타낸다. Table 2에서 ‘육상 운송’과 ‘철도 운송’을 포함한 것은, UAM이 독립적으로 존재하지 않고 기존 교통수단과 상호 경쟁하거나 연계되는 관계임을 고려하여 분석 범위를 설정하였기 때문이다.

3. 수요유도형 모형

산업연관분석을 통해 생산, 부가가치, 고용, 임금 등 다양한 경제적 파급효과를 도출할 수 있다. 다만 본 연구에서는 UAM 산업의 경제적 파급효과 중 정책적 함의가 크고 측정 타당성이 확보된 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과를 중심으로 분석을 수행하였다. 본 연구는 수요유도형(demand‑driven) 산업연관모형을 적용하였다. 수요유도형 모형에서는 최종수요의 변화가 각 산업의 총산출에 미치는 영향을 분석한다. IOA의 기본식은 다음과 같이 표현된다:

여기서 X는 산업별 총산출 벡터, F는 최종수요 벡터, A는 투입계수행렬, I는 단위행렬이다. (I-A)-1은 레온티에프 역행렬(Leontief inverse)로서, 최종수요 1단위 변화가 전체 경제에서 유발하는 직·간접 생산효과를 나타낸다. UAM 산업 도입 효과를 분석하기 위해, 본 연구는 UAM 관련 산업을 외생화한 후 수정 투입계수행렬 Ae를 구성하였다. 그런 다음 레온티에프 역행렬 (I-Ae)-1을 계산하여 UAM 최종수요가 다른 산업의 생산에 미치는 파급효과를 추정하였다.

1) 생산유발효과

UAM 산업 도입으로 인해 발생하는 총 생산 유발효과는 다음과 같이 계산된다:

여기서 ΔF는 UAM 외생부문에 대한 최종수요 증가(예: UAM 기체 생산, 버티포트 건설, 서비스 운영 등에 대한 투자 또는 수요 증가)를 의미한다. 결과적으로 ΔX는 UAM 수요가 증가함에 따라 다른 산업에서 직접·간접적으로 유발되는 총 생산 증가액을 나타낸다. 생산유발효과는 UAM 도입이 국내 총산출에 얼마나 기여하는지를 보여주는 핵심 지표이다.

2) 부가가치 유발효과

산업별 부가가치율을 대각행렬 형태로 정리한 v^를 이용하면, UAM 도입으로 유발되는 부가가치(또는 GDP)에 대한 파급효과는 다음과 같이 계산할 수 있다.

이 식은 각 산업의 생산유발액에 부가가치율을 곱하여, UAM 최종수요가 창출하는 순부가가치 효과를 산출한다. 부가가치 유발효과는 UAM이 국내 총부가가치(GDP)에 미치는 영향을 가늠하는 데 사용된다.

3) 취업유발효과

각 산업의 취업계수를 대각행렬 e^로 정의하면, UAM 산업의 최종수요 증대에 따른 취업효과는 다음과 같이 계산된다.

이 표현은 UAM 도입으로 인한 생산 증가가 산업별 취업에 어떠한 영향을 미치는지를 나타낸다. 취업유발계수는 10억 원당 취업인원(취업자수)을 의미하므로, 결과값 Δ𝑁은 유발되는 취업자 수(명)를 나타낸다. UAM 산업은 항공기 제조, 인프라 건설, 서비스 운영 등 노동집약적 활동을 포함하므로, 취업유발효과 분석의 중요성이 특히 크다.

분석결과

재구성된 투입산출표로 UAM 산업이 타 산업에 미치는 경제적 효과가 분석되었으며, 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과를 분석한 결과가 각각 Table 3에 제시되었다.

1. 생산유발효과

전국 단위 분석 결과, UAM 산업의 생산유발계수는 0.9905로 나타났다. 이는 최종수요가 1원 증가 시 약 0.99원의 추가 생산이 유발됨을 의미하며, 기체 제작·인프라 구축·운항·관제 등 다양한 부문이 결합된 UAM 산업의 다층적 구조를 반영한다. 산업별로는 화학제품(0.0939), 전문·과학·기술 서비스(0.0938), 1차 금속제품(0.0809)이 높은 기여도를 보였다. 이는 기체 개발 과정에서 소재·부품 투입 비중이 크고, 운항·관제·인증 과정에서 전문기술 및 연구개발 서비스를 필요로 한다는 기존 분석(Garrow, 2021; Korea Transport Institute, 2023)과 구조적으로 부합한다. 이와 같은 산업 연계성은 제작·인프라 부문의 높은 생산유발효과를 확인한 드론택시 분석뿐만 아니라, UAM이 제조·인프라·운항·관제 부문을 아우르는 산업 생태계를 형성한다는 정책 분석과도 맥락을 같이한다(Choi and Hwang, 2020).

2. 부가가치유발효과

UAM 산업의 부가가치유발계수는 0.3928로 나타났다. 이는 최종수요 1원 증가 시 약 0.39원의 부가가치가 창출됨을 의미한다. 산업별로는 전문·과학·기술 서비스(0.0507), 도소매·상품중개 서비스(0.0407), 사업지원 서비스(0.0355)가 상위 부문으로 나타났다. 이러한 결과는 UAM 도입 과정에서 연구개발·기술자문·운항지원 등 지식기반 서비스의 비중이 높다는 점을 반영한 것으로 해석된다. 이와 같은 서비스·기술 부문의 높은 부가가치 기여도는 UAM이 연구개발, 운항지원, 관제 서비스 등에서 경제효과가 두드러질 것이라고 제시한 선행연구와도 유사한 방향성을 보인다(Garrow, 2021).

3. 취업유발효과

UAM 산업의 취업유발계수는 0.4139명/억원으로, 최종수요 10억 원당 약 4.1명의 신규 고용이 창출되는 것으로 나타났다. 산업별로는 도소매·상품중개 서비스(0.0681), 사업지원 서비스(0.0572), 전문·과학·기술 서비스(0.0555)가 상대적으로 높은 취업유발효과를 보였다. 이는 운항지원, 시설 운영, 기술 서비스 등 인력 의존도가 높은 서비스 중심 활동이 UAM 생태계에서 큰 비중을 차지한다는 산업적 특성을 반영한다. 이와 같은 결과는 UAM 도입 시 운항지원, 관제, 플랫폼 운영 등 서비스 기반 업무에서 인력 수요가 크게 증가할 것이라는 기존 연구의 전망과도 부합한다(Garrow, 2021; Korea Transport Institute, 2023).

4. 민감도 분석 결과

본 연구는 분석 결과의 강건성을 확보하기 위해 민감도 분석을 추가로 수행하였다. 기존 항공제조업과 차별화되는 UAM만의 산업 구조적 특성을 반영하기 위해, 국토교통부 로드맵 등에서 인용된 PwC 자료의 시장 비중 전망치(기체 10%, 인프라 15%, 서비스 75%)를 준용하여 투입 구조를 가정하였다. 해당 비중을 2020년 산업연관표 대분류 체계(운송장비, 건설, 운송서비스)에 적용하여 파급효과를 재산출한 결과, 생산유발계수는 0.88, 부가가치유발계수는 0.74, 취업유발계수는 13.5명(10억 원당)으로 나타났다.

이는 본 연구의 주된 결과(생산 0.99, 부가가치 0.39, 취업 4.1명)와 비교할 때, 서비스업 비중 확대에 따라 부가가치 및 고용 창출 효과가 각각 약 1.9배, 3.3배까지 상승할 수 있음을 보여준다. 결과적으로 본 연구는 UAM 산업의 초기 단계를 고려하여 파급효과를 다소 보수적으로 추정하였음을 확인하였으며, 향후 시장이 성숙할수록 실질적인 경제적 효과는 본 연구의 전망치를 상회할 것으로 기대된다.

5. 수도권과 비수도권 비교

한국은행의 2020년 기준 지역산업연관표를 활용하여 수도권과 비수도권을 구분한 산업연관분석을 수행하였으며, 해당 결과는 Table 4와 같다.

분석결과, 생산유발계수는 수도권 0.3126, 비수도권 0.3225로 비수도권이 다소 높게 나타났다. 이는 비수도권이 화학제품·1차 금속제품 등 중간재 집약도가 높은 제조업 기반의 산업구조를 갖고 있어 생산 단계의 연쇄효과가 크게 확대되는 반면, 수도권은 전문·과학·기술 서비스와 도소매·상품중개 서비스 등 지식 기반 서비스업 중심의 구조가 두드러지기 때문이다.

부가가치유발계수는 수도권 0.1415, 비수도권 0.1159로 수도권이 높았다. 수도권은 ICT·전문서비스 기업이 집적된 고부가가치 산업구조를 기반으로 높은 창출효과를 보인 반면, 비수도권은 제조·건설업 중심 구조로 인해 상대적으로 낮은 수치를 보였다. 다만 비수도권은 버티포트 건설, 인프라 구축, 정비·운항 기반 산업이 분포해 있어 절대 규모 측면에서의 파급력은 상당하다는 점에서 정책적 함의가 있다.

또한 지역별 기업 분포의 차이는 이러한 유발효과의 구조적 차이를 설명하는 중요한 배경 요인으로 해석될 수 있다. 수도권은 항공기 제조·ICT·플랫폼 기업이 상대적으로 집중되어 있어 지식·서비스 중심의 부가가치 효과가 크게 나타나는 반면, 비수도권은 정비·운항·건설 기반 기업 비중이 높아 제조·인프라 중심의 생산·고용 효과가 더욱 명확하게 나타난다.

종합하면, 수도권은 지식·서비스 기반의 혁신 허브, 비수도권은 제조·건설 기반의 생산·고용 거점으로 기능할 가능성이 높다. 이는 기존 연구가 주로 전국 단위 총량 분석에 국한된 데 비해, 본 연구가 지역별 산업구조 차이를 실증적으로 규명함으로써 UAM 산업의 공간적 확산 전략을 논의할 수 있는 정책적 기여를 제공한다.

결론 및 시사점

본 연구는 2020년 산업연관표를 활용하여 도심형 항공모빌리티(UAM) 산업의 경제적 파급효과를 정량적으로 분석하였다. 특히 기존 연구가 전국 단위 총량 분석에 국한된 것과 달리, 본 연구는 UAM 산업을 새로운 외생부문으로 정의하고, 수도권과 비수도권 간 효과 차이를 실증적으로 검토함으로써 지역별 산업 구조에 따른 파급 경로의 차이를 규명했다는 점에서 의의가 있다.

분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전국 단위에서는 UAM 산업이 생산유발계수 0.9905, 부가가치유발계수 0.3928, 고용유발계수 0.4139명/1억원으로 나타나, UAM이 제조·서비스 산업 전반에 연계효과를 유발하는 융합형 신산업임을 확인하였다. 둘째, 산업별로는 화학제품, 1차 금속제품, 전문·과학·기술 서비스가 생산 파급효과를 견인하였고, 전문·과학·기술 서비스, 도소매, 사업지원 서비스가 부가가치와 고용 파급효과에서 높은 기여를 보였다. 이는 중간재 중심 산업과 지식서비스업이 함께 활성화된다는 점에서 UAM의 산업적 파급 범위가 폭넓음을 시사한다. 셋째, 지역 비교에서는 수도권은 ICT·전문서비스 중심의 부가가치 창출이 두드러졌으며, 비수도권은 제조·건설 중심의 생산 및 고용효과가 상대적으로 크게 나타났다. 즉, 동일한 UAM 투자라도 지역별 산업 구조에 따라 경제적 효과의 구성과 크기가 달라질 수 있음을 확인하였다.

이러한 결과는 세 가지 정책적 시사점을 제시한다. 첫째, 수도권은 ICT·전문서비스 산업과의 연계를 강화하여 UAM 기반 혁신 서비스 생태계를 구축할 필요가 있다. 둘째, 비수도권은 버티포트 건설, 정비·운항 서비스, 관광 연계 산업 등을 중심으로 생산 및 고용 기반을 강화하는 전략이 요구된다. 셋째, 전국 차원에서는 신산업(UAM)과 기존 교통·제조·서비스 산업 간 연계 구조를 설계하여 중복·비효율을 최소화하는 정책적 조율이 필요하다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 첫째, 비수도권을 단일 범주로 구분한 점은 권역별 산업구조의 이질성을 충분히 반영하지 못한다. 이는 수도권–비수도권이라는 정책 구분에 따른 분석 범위의 제약으로, 향후 연구에서는 영남·호남·충청·강원·제주 등 권역별 산업연관 구조를 반영한 다지역 분석이 필요하다. 둘째, UAM 산업은 기체 인증, 운항 기준, 서비스 구조가 확정되지 않은 초기 단계 산업으로, 낙관·기준·보수와 같은 정량적 수요 시나리오를 설정할 객관적 근거가 제한적이다. 따라서 본 연구는 정책수요 기반의 기준 시나리오만을 적용하였으며, 향후 운항모형·요금체계·수요탄력성이 정립되면 다양한 시나리오 기반 분석이 가능할 것이다. 셋째, UAM 외생부문의 부문별 비중이나 가중치는 현 단계에서 공식 자료가 부재하여 산업연관표 기반의 결합 외생화로 구성하였다는 점에서 한계를 가진다. 향후 실제 예산·비용 자료(eVTOL 제작비, 운항비, 버티포트 투자비 등)가 축적될 경우, 부문별 가중치 혹은 투자단계 기반 시나리오를 반영한 정교한 외생부문 설정이 가능할 것이다. 넷째, 본 연구는 경제적 파급효과에 초점을 두고 있어 탄소배출·에너지 절감·혼잡 완화와 같은 비경제적 효과는 IOA만으로 직접 분석하기 어렵다. 향후에는 환경계정 연계를 활용한 환경연장형 산업연관분석이나 전 과정 평가 등과 결합한 통합적 분석 체계로 확장할 필요가 있다. 마지막으로, 현재의 지역산업연관표를 활용한 분석은 해당 지역 내 주력 기업(예: 항공제조 앵커기업 등)의 재무 구조가 지역 전체 계수에 과대 반영될 수 있다는 구조적 한계를 가진다. 따라서 지역별 분석 결과 해석 시 특정 대기업의 편향 가능성을 고려해야 한다.

그럼에도 불구하고, 본 연구는 UAM 산업을 외생부문으로 정의하고 수도권·비수도권의 구조적 차이를 실증적으로 제시한 국내 최초의 분석으로서, UAM 정책 수립의 기초자료로서 학술적·정책적 기여가 크다.