서론
이론적 배경
1. 항공사의 효율성에 관한 선행연구
2. 선행연구의 분석과 본 연구의 차별성
연구방법
1. 효율성 측정과 자료포락분석기법
2. 선정 항공사
3. 모형설계
모형검증 및 분석결과
1. 효율성 분석 결과
2. 분석 결과
결론 및 시사점
서론
2010년 이후 항공산업은 지속적으로 팽창되어 왔다. 2018년 기준 국제항공운송협회(IATA)에 의하면, 2018년 연간 세계 항공 여객수송(RPK)은 전년 대비 6.5% 증가하였으며, 2019년에도 6.0% 증가되어 견조한 성장세가 지속될 것으로 전망하고 있다. 세계 경제의 지속적인 성장세로 전 지역의 여객과 화물 수송도 꾸준한 성장세를 보이고 있다. 향후 2037년까지 여객 수요는 연평균 4.4%에서 4.7% 이상, 화물 수요는 3.4%에서 3.6% 이상 상승할 것으로 예측되고 있다.
항공운송산업은 글로벌 경기 순환 주기, 자연재해, 유가와 환율, 국가 간 보호 무역주의, 정치외교 관계 등과 같은 외부 환경 요인에 민감한 산업이다. 규제 완화와 저비용 항공사의 진출, 국제 테러 위험, 유가 및 환율 상승 등과 같은 불확실성이 높은 경영 환경 속에서 항공사들 간의 경쟁은 더욱 치열해져 대형 항공사는 새로운 경영방식 도입을 시도하고 있다. 이러한 환경에서 개선점을 찾아 지속적으로 비용 절감, 생산성 향상, 시장 확대 등 수익 구조 개선 중심 전략을 실행하고 있는 것이다. 하지만 대형 항공사들의 끊임없는 노력에도 불구하고 세계 경기 침체, 연료비 부담 상승, 항공 안전 ‧ 보안 관련 비용 상승, 자금 조달 어려움, 경쟁 심화에 따른 수익 감소로 항공사 수익성은 지속적으로 악화되고 있다.
불확실성이 높은 경영환경에서 대형 항공사들은 운영의 효율성뿐만 아니라 재무 건전성을 확보하기 위해 자본 비중을 높이고, 유가 ‧ 환율 리스크 관리를 통한 재무구조 개선 및 신용등급 유지를 위해 적절한 부채 비율 관리가 중요해지고 있다. 즉, 항공운송산업의 지속적으로 변화하는 환경변화 요인을 찾아 운영측면과 재무측면에서 자사의 경쟁력 수준을 측정하고 상대 우위와 개선해야 할 단점을 파악하여 효율성을 향상시켜 지속 경영을 확보하는 것이 매우 중요하다.
본 연구는 항공사들 간의 효율성을 기반으로 경쟁력을 비교하기 위해 항공사별 운영 효율성과 재무 효율성을 각각 측정하여 변화 추이를 분석했다. 효율성은 투입변수와 산출변수의 물리적 수량으로 해석할 수 있고, 화폐단위의 투입 및 산출에 대한 재무 효율성으로 해석될 수 있다. 항공사의 두 효율성 간의 차이가 발생되는지를 확인하고, 효율성 측정 변수 분석을 통해 항공사의 비효율 원인을 알아봄으로써 효율적인 항공사가 되기 위한 개선 방향을 고찰하였다. 학술적 관점에서 측정된 효율성과 비즈니스 관점에서의 경영성과 지표와 상관관계를 분석했다.
기업경영성과지표는 수익성과 비가격적인 요인들을 포함하는 우수성의 포괄적 의미로 현업에서 주요하게 측정하고 있는 재무지표 중심으로 구성했으며 주요 항공사의 사례 연구를 통해서는 연구 시사점을 제시하였다.
본 연구에서의 항공사 효율성에 관한 실증분석 결과를 바탕으로, 항공 종사자들에게는 기업의 미래 전략 수립에 방향성을 얻을 수 있으며, 투자자들에게는 항공사별 경쟁력을 비교 파악하여 투자 가능성을 예측할 수 있다는 점에서 투자의사 결정의 양적인 근거가 될 수 있을 것이다.
이론적 배경
1. 항공사의 효율성에 관한 선행연구
일반적으로 투입과 산출이라는 좁은 의미로 자주 사용되는 기술적 효율성은 조직의 내적 운영에 대한 평가로서 생산요소의 가변성과 대체 가능성을 전제로 투입 생산요소의 여러 조합을 통해 최대의 생산량을 얻는 생산방법을 말한다. 효율성 측정이 중요한 이유는 첫째, 효율성을 성공의 지표로써 생산조직을 평가하는데 사용할 수 있다는 점이다. 둘째, 효율성을 성공의 측정과 생산 환경의 영향을 분리함으로써 효율성 차이의 원인에 관한 가설을 검증해 볼 수 있다. 효율성 차이의 원인을 파악하는 것은 성과개선을 위한 공공 부문과 민간 부문의 정책 및 전략수립에 필수적이기 때문이다(Kim et al., 2007).
항공사의 효율성 연구는 대다수가 비모수적인 방법인 자료포락분석법(Data Envelopment Analysis, DEA)으로 이루어졌다. Scheraga(2004)는 자료포락분석 기법과 토빗회귀분석을 통해 효율적인 항공사가 되기 위한 조건으로 글로벌 환경 변화에 따라 재무 유동성 관리의 중요성을 제시했다. Hong(2004)은 자료포락분석 기법(CCR)을 통해 화물사업 부문의 확대를 통해 항공사 효율성이 증대될 수 있음을 설명했다. Um et al.(2009)은 질적인 측면을 감안한 항공사의 운영 효율성을 도출하고 국적 항공사의 운영에 대한 효율성 개선점을 제시했다면, Kwon and Choi(2011)는 자료포락분석 기법으로 국내 6개 항공사의 상대적 효율성을 분석했다. 마찬가지로 Cho(2011) 또한 자료포락분석 기법을 통해 효율성 분석과 규모 수익성 분석하여 벤치마킹 항공사를 제시했다.
이외에도 Ahn and Maran(2012)은 국내 항공사의 개선 방향을 제시했으며, Gong and Kim(2015)은 비효율적인 항공사의 주요 원인은 투입요소 중 인력을 과대하게 투입하는 것으로 분석했다. 항공사 효율성과 경영성과와의 관계에 대한 선행연구 중에 재무비율과의 관계에 대한 대표적인 선행연구들 중에 Capobianco and Fernandes(2004)는 자료포락분석 기법을 통해 주요 항공사들의 효율성 값을 산출하고 상당한 대형 항공사들이 고정자산을 효율적으로 운영하여 부채를 낮추고 수익 창출을 하고 있다고 제시했다. Nam et al.(2016)은 한국의 5개 저가 항공사에 대한 경영 효율성을 분석하여 효율성이 높은 항공사가 재무변수 측면에서도 높은 것이 아님을 제시하였다. Shi(2018)는 한국 ‧ 중국 지역 6개 대형 항공사의 효율성 분석을 통해 영업이익과 항공사 효율성 간에 양의 상관관계가 있음을 보여주었다.
2. 선행연구의 분석과 본 연구의 차별성
항공사의 효율성에 관한 선행연구들의 특징은 크게 네 가지로 분류될 수 있다. 첫째는 화폐성 변수와 비화폐성 변수들의 속성을 구분하지 않고 단일 효율성, 즉 운영 효율성 중심으로 항공사를 분류하고 비교 분석하고 있다. 둘째는 자료포락분석 방법론 내에서도 전통적인 모델의 한계를 극복한 여유분분석(SBM, Slack-Based Model)이나, 초 효율성 개념 등을 반영한 다양한 분석 모델을 통해 방법론 측면에서도 점차 발전하고 있는 것으로 나타났다. 셋째는 단순히 항공사의 효율성 분석이 아니라 독립변수의 영향에 관점을 두고 추가 분석을 하고 있다. 하지만 측정된 효율성이 기업의 경영성과와의 상관분석은 부족하다. 넷째는 항공사 규모, 지역, 제휴 등 항공사들을 그룹화하여 효율성 차이를 분석하는 연구는 있지만, 개별 항공사에 대한 실증 분석은 미미하다는 것이다.
이러한 선행연구에 대해 본 연구의 차별성은 크게 다음의 4가지로 요약할 수 있다. 첫째, 항공사의 단일 효율성 분석에서 끝나는 것이 아니라 투입변수와 산출변수를 화폐성과 비화폐성으로 구분하였다. 비화폐성 변수를 활용하여 운영 효율성을 산출하고 화폐성 변수로 재무 효율성을 분리 측정하였다. 두 효율성 간의 차이가 존재하는지 분석하고 항공사별 효율성의 변화를 분석하였다. 둘째, 전통적인 자료포락분석 방법론의 한계를 극복하기 위해 Super-SBM 방법론으로 효율성 값을 측정했다. 셋째, 항공사 효율성과 기업경영지표와의 상관분석을 수행하였다. 마지막으로 주요 항공사 사례 연구를 통해 지역별 대형 항공사의 운영 및 재무 관련 시사점을 도출하고 이를 기반으로 국적 항공사의 발전 가능 모델 및 개선 방향을 제시하였다.
연구방법
1. 효율성 측정과 자료포락분석기법
본 연구에서의 효율성 측정은 모수적 방법과 비모수적 방법으로 구분할 수 있다. 1970년대 후반 Farrell의 연구 결과를 기초로 Charnes et al.(1978)에 의해 효율성 측정을 위한 비모수적 방법인 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)이 제시되었다.
DEA분석은 선형계획모형의 형태를 갖는 경영과학 기법으로 제안되어 기업의 효율성을 측정할 뿐 아니라, 비효율의 원인 분석 및 효율성 개선의 목표설정을 위한 도구로 널리 활용되고 있다. DEA 분석은 다수투입 ‧ 다수산출 상황을 모형으로 명시적으로 다룰 수 있다는 장점을 가지고 있으나, 확률 오차의 영향을 고려하지 않는 확정형 모형이라는 점이 해결되어야 할 문제점으로 지적되고 있다(Kim et al., 2007).
DEA 분석법은 유사한 경영환경을 가진 의사결정단위(DMU, Decision Making Unit, 이하 DMU)들의 효율성을 상호 비교하는 방법으로 상대적 효율성을 분석하는 방법론이다. 즉, 다수의 투입요소와 다수의 산출요소가 복합적으로 존재하는 상황에서 투입 ‧ 산출 관계 간 생산함수의 모수(Parameter)를 추정(Estimation)하지 않고, 비모수적으로 투입 ‧ 산출의 생산관계를 추정하여 효율성을 측정한다(Lee and Oh, 2012).
DEA 분석결과 비효율적인 DMU는 효율성 개선에 대한 생산가능집합(Production Possibility Set)값이 도출된다. 이에 비효율적인 DMU는 생산가능집합의 가중치와 투입변수 ‧ 산출변수의 여유분(Slack)과의 결합으로 비효율성의 정도를 알 수 있다. 즉, 벤치마킹(Benchmarking)을 통해 비효율의 규모를 파악하여 경영 개선의 목표를 설정할 수 있다. DEA 모형은 판단기준에 따라 여러 모형이 존재한다. 먼저, 투입변수와 산출변수 간의 생산관계가 불변규모수익(CRS, Constant Returns to Scale) 혹은 가변규모수익(VRS, Variable Returns to Scale)인가, 효율성 측정기준이 투입기준(Input-based)인지 혹은 산출기준(Output-based)인지의 여부, 효율성 개선방향이 방사형(radical)인지 혹은 비방사형(non-radical)인가, 물량자료만 활용하는가 혹은 추가적으로 가격자료를 활용하는가 등 다양한 자료포락분석 분류 기준들이 존재한다.
본 연구에서는 기존 CCR이나 BCC와 같은 전통적인 DEA모형은 효율성 점수가 1인 DMU가 너무 많은 단점이 있어 Super-SBM으로 효율성을 측정하였다. 투입 및 산출 요소의 여분(slack)을 효율성에 반영하여 Super-SBM은 1보다 큰 효율성 값을 허용하는 모형을 적용하였다. 또한 자료포락분석 측정변수 간 Pearson 상관분석을 통해 변수 간의 상관성을 알아보았으며, 산출된 효율성 값과 경영성과지표와는 편상관분석을 통해 상관계수 값을 도출하였다.
2. 선정 항공사
본 연구에서는 2017년 국제항공운송협회의 세계항공수송통계(IATA WATS) 기준 유상여객킬로미터(RPK) 상위 30개 항공사 중 자료가 공시된 항공사로서 총 24개의 대형 항공사를 선정했으며, Table 1과 같다. 시간적으로는 2008년부터 2017년까지 10년간의 연간 자료를 대상으로 했다.
Table 1.
24 selected airlines (2017 IATA WATS)
3. 모형설계
본 연구에서는 효율적인 운영 여부를 판단하기 위해 Super-SBM 모형을 사용하였으며 자료포괄분석은 다수의 투입변수와 산출변수가 존재하여 측정변수의 선택에 따라 효율성의 분석결과가 다르게 산출될 수 있기 때문에 선행 연구 중 항공사 효율성을 측정하기 위해 가장 자주 사용되는 투입변수와 산출변수로 선정하였다.
항공사 운영효율성 변수 중 승객수와 RPK, 화물톤과 RTK의 상관계수는 통계적 유의수준 1%에서 유의하게 나타났다. 계량 경제적 방법으로 효율성을 측정할 때에는 두 변수 간 상관관계가 높게 나타나면 다중공선성의 문제가 발생하여 하나의 변수를 배제해야 한다. 그러나 Thanassoulis(1993), Akazili et al.(2008)은 다중 투입산출 환경을 갖은 상대적 효율성 측정에 이용되는 DEA는 예외적이고 SFA와 달리 DEA는 주어진 시나리오에서 경험적으로 얻을 수 있는 효율성 척도를 제공하기 때문이다.
본 연구에서의 변수는 비화폐성 변수를 사용하여 운영 효율성을 측정하였으며, 화폐성 변수로는 재무 효율성을 측정하였다. 운영 효율성 투입변수는 Table 2와 같으며, 재무 효율성의 투입변수는 Table 3과 같다. 재무지표 선정은 한국은행 내 기업분석 가이드 매뉴얼을 참고하여 경영성과지표를 선정하고 분석에 활용했다. 본 분석에서는 대표적인 재무지표인 총자산이익률(Return On Asset, ROA), 영업이익률(Operating Profit, OP), 순이익률(Profit Margin, PM), 그리고 부채비율(Debt Ratio, DR)을 선정하였으며, 추가적으로 재무 안전성의 비율인 부채비율을 선정하여 타인자본의존에 따른 지급 능력을 평가하였다.
Table 2.
Input and output variables for the analysis of operational efficiency of airlines
Table 3.
Input and output variables for analyzing airline’s financial efficiency
모형검증 및 분석결과
1. 효율성 분석 결과
항공사 효율성을 운영 효율성과 재무 효율성으로 구분하여 분석하기 위해 Super-SBM 비방사형 모형을 사용하여 2008년부터 2017년까지 24개 항공사의 223개의 DMU를 가지고 운영 효율성과 재무 효율성 값을 측정하였다. Figure 1은 항공사의 10년치 평균 운영 효율성을 그래프로 나타낸 것으로, 항공사의 전체적인 평균 운영 효율성은 0.8437이다. 운영 효율성 값이 가장 높은 항공사는 중국남방항공이고, 가장 낮은 항공사는 에어캐나다이다.
중국남방항공의 경우는 승객수 슬랙은 발생되지 않았고 화물톤 슬랙이 소량 발생되어 항공사 중 운영 효율성이 가장 높게 나타난 반면, 에어캐나다는 미주 지역 항공사 중에서도 승객수와 화물톤의 슬랙이 상대적으로 높아 효율성이 낮게 나타났다. Figure 2는 항공사 운영 효율성의 연평균 변화를 나타내며 Table 4는 항공사의 운영효율성을 나타낸다.
Table 4.
Operational efficiency of airlines
항공사들의 효율성은 2009년 소폭 하락한 후 지속적으로 상승 추세를 보여준다. 이는 2009년 글로벌 경기 침체와 신종 인플루엔자 확산에 따라 항공 수요가 급감했으나, 고효율 기재를 통해 경쟁력을 강화하고 네트워크 확장 등 항공사들의 지속적인 노력으로 운영 효율성 측면이 대폭 개선되고 있음을 보여준다.
항공사의 재무 효율성 분석결과는 Figure 3에서 항공사의 10년치 평균 재무 효율성을 그래프로 보여준다. 항공사의 전체적인 평균 재무 효율성은 평균 운영효율성 보다 낮은 0.6755로 나타났다. 한편, 재무 효율성 값이 가장 높은 항공사는 루프트한자(0.8324), 가장 낮은 항공사는 KLM(0.5280)으로 나타났다. 루프트한자의 경우는 매출액이 전체 항공사에서 1위이며 매출액 슬랙이 발생되지 않았고 매출대비 감가상각비 비중이 적어 감가상각비 슬랙이 거의 발생되지 않았다. 반면, KLM은 유럽 지역 항공사 중에서도 매출액 슬랙이 상대적으로 높아 효율성이 낮게 나타났다.
Figure 4는 항공사 재무 효율성의 연평균 변화, 그리고 Table 5는 항공사 재무 효율성을 나타낸다. 항공사 재무효율성은 2009년에 하락, 2011년에는 증가한 이후 지속적으로 감소하는 우하향 형태를 보여주고 있다. 이는 운영 효율성과 마찬가지로 2008년 세계 금융위기로 인해 하락한 다음 2010년 이후 경기 회복 및 수요 증가로 인해 일시 증가했으나, 인건비, 연료비, 감가상각비 등 운영 비용 증가와 공급과잉으로 매출이 감소되면서 항공사 재무 효율성이 하락한 것으로 나타났다.
Table 5.
Financial efficiency of airlines
항공사의 운영 효율성과 재무 효율성 간의 차이를 분석한 결과, 운영효율성은 2009년 소폭 하락한 후 우상향 형태를 보여주고 있어 운영효율 측면에서는 지속적인 노력으로 대폭 개선되고 있음을 알 수 있다. 반면, 재무 효율성은 운영 효율성과 마찬가지로 2009년에 하락했으나 2011년 증가한 후 지속적으로 감소하는 우하향 형태를 보였다. 2014년 이후에는 유가 하락에도 불구하고 항공사들의 재무 효율성은 지속 하락하고 있다.
항공사별 운영 효율성 평균값과 재무 효율성 평균값을 매트릭스로 나타내면 Figure 5와 같다. 1사분면에는 아시아 지역 항공사가 5개, 미주 지역 항공사 2개, 유럽 1개, 중동 1개 항공사가 속해 있다. 이 중 전일본공수, 대한항공, 중국남방항공, 일본항공, 중국동방항공 등 5개 항공사는 효율적인 프론티어로 분류될 수 있으며 모두 아시아 지역 항공사이다. 이 외에 델타항공, 에미레이트항공, 터키항공, 유나이티드항공이 있다. 대한항공은 운영 효율성과 재무 효율성이 높게 나타났다.
기업경영성과지표는 총자산이익률, 영업이익률, 순이익률, 그리고 부채비율 등 4개의 재무지표를 선정하여 상관분석과 편상관분석을 수행했다. 운영 효율성과의 편상관분석 결과는 Table 6, 재무 효율성과 편상관분석 결과는 Table 7과 같다.
Table 6.
Partial correlation analysis result with operational efficiency
Table 7.
Partial correlation analysis result with financial efficiency
분석 결과 운영 효율성 값과 부채비율이 1% 통계적 유의수준에서 상관관계가 유의한 것으로 나타났고 영업이익률과 순이익률과는 유의하지 않았다. 즉, 운영 효율성은 항공사의 단기 수익률에는 반영되지 않는다고 설명될 수 있다.
부채비율의 경우, 운영 효율성과는 음(-)의 상관관계, 그리고 재무 효율성과는 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 부채비율이 낮아지면 운영 효율성이 증가하는 반면, 부채비율이 높아지면 재무 효율성이 증가되는 것을 의미한다. 일반적으로 단기간의 기재 투입 및 차입금 증가는 해당 기간의 재무 효율성에는 긍정적인 영향을 미치는 반면, 항공기 자산의 과잉 투입으로 인한 비효율적인 수요공급관리로 인해 운영 효율성에는 부정적인 영향을 준 것으로 분석된다. 재무 효율성 값은 부채비율만 10% 유의수준에서 유의미한 양(+)의 영향을 미치고 이외 다른 지표와는 유의성이 없는 것으로 나타나므로 재무 효율성은 기업의 재무지표에 단기적으로는 반영되지 않는 것으로 해석된다.
2. 분석 결과
본 연구의 실증 분석으로부터 도출된 결과는 아래와 같다.
첫째, 효율성 값과 재무비율과의 편상관분석 결과, 운영 효율성은 부채비율과 음(-)의 상관관계, 재무 효율성과는 부채비율만 양(+)의 상관관계가 나타났다. Capobianco and Fernandes(2004)의 연구결과처럼 항공기 기재를 효율적으로 운영하고 고정자산의 비율을 낮추면 항공사의 자산이익률이 증가되어 운영 효율성이 증대될 것으로 해석된다. 부채 증가도 재무 효율성에 긍정적 영향을 줄 수 있는 것으로 분석되었다. 다만, 단기간의 기재투입 및 차입금 증대는 직접적으로 수익 증대로 이어져 재무 효율성이 증가되는 반면에 과잉 투입이 발생할 경우 운영 효율성에 부정적 영향을 줄 수 있다. 이렇듯 항공사의 기재운영전략은 운영 효율성과 재무 효율성에 상당한 영향을 미친다는 점을 알 수 있다.
둘째, Scheraga(2004)는 항공운송산업이 외부환경에 취약한 구조를 갖고 있으며, Wu et al.(2013)은 국제적 이슈가 항공사의 운영 효율성에 부정적 영향을 준다고 분석한 것처럼, 본 연구에서도 2009년 금융위기, 2011년 동일본 대지진, 2013년 동남아 정정불안, 유럽 경제위기 같은 외부 환경변수에 의해 운영 효율성과 재무 효율성 모두 영향받는 것으로 나타났다. 단, 운영 효율성은 재무 효율성 대비 하락 폭이 적었지만, 재무 효율성은 외부 환경에 더 민감하게 반응했다. 이는 외부환경변화에 따라 운영 효율성 측면으로는 항공사들이 적절히 대처하고 관리하지만, 재무 측면에서는 투입 ‧ 산출관리에 어려움을 겪고 있다고 설명될 수 있다.
셋째, 지역별 평균 운영 효율성은 아시아, 중동, 유럽, 미주 순이며, 지역별 평균 재무 효율성은 미주, 아시아, 유럽, 중동 순으로 나타났다. Good et al.(1993)과 Oum and Yu(1995)의 연구에서와 달리, 본 연구에서는 미주 지역 항공사의 운영 효율성이 유럽지역 항공사보다 낮게, 그리고 재무 효율성은 높게 나타났다. 이러한 지역차이는 운영 효율성에서 크게 발생된 반면, 재무 효율성에서는 지역별 차이가 운영 효율성 대비 적게 나타났다.
넷째, Merkert and Hensher(2011)는 항공기의 크기(Seats), 항공기 제품군(제조사)의 수와 같은 항공기 혼합 결정은 항공사의 비용 효율성 측면에 커다란 영향을 미친다고 분석했다. 루프트한자는 화물기 기재를 MD11F으로 단일화하여 화물비용 단가를 대폭 감축했지만, 5대 기종의 대형 항공기를 보유한 싱가포르항공과 4대 기종의 대형 항공기를 운영하는 캐세이퍼시픽항공은 높은 운영 효율성에 비해 재무 효율성은 낮게 나타났다. 이는 대형 항공기 비중이 높아 감가상각비 비효율이 높았기 때문이다. A380 보유 비율이 높은 에미레이트항공과 싱가포르항공은 운영 효율성은 높았지만, 재무 효율성은 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 높은 운영비용과 초대형 수요의 예측 실패로 A380의 조기 퇴역과 함께 항공사의 재무 효율성에 악영향을 초래하는 것으로 분석된다.
결론 및 시사점
본 연구는 항공사들 간의 효율성을 기반으로 경쟁력을 비교하기 위해 대형 항공사들의 효율성을 측정하고 비효율 원인을 알아보며, 효율적인 항공사가 되기 위한 방향성 제시를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 자료포락분석 모형을 이용하여 총 24개 항공사 대상으로 운영 효율성과 재무 효율성을 분석하였다.
운영 효율성 측면에서 효율성이 높은 항공사는 중국남방항공(1.0041), 일본항공(0.9947), 전일본공수(0.9775), 싱가포르항공(0.9651) 순으로 나타났으며, 재무 효율성 기준으로는 루프트한자(0.8324), 전일본공수(0.8202), 델타항공(0.8069), 대한항공(0.7989) 순으로 효율성이 높게 나타났다.
기업경영성과지표는 총자산이익률, 영업이익률, 순이익률, 그리고 부채비율을 선정하여 Pearson 상관분석을 수행했고, 측정된 효율성 값과 편상관분석을 수행했다. 이 중 총자산이익률은 순이익률(0.8851)과 영업이익률(0.7450)에서 매우 높은 상관관계가 나타났다. 부채비율은 총자산이익률, 영업이익률 그리고 순이익률과는 음(-)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.
각각의 효율성과 재무비율과의 편상관분석결과는 부채비율만 효율성 값과 유의한 것으로 나타났다. 부채비율은 운영 효율성과는 음(-)의 상관관계, 그리고 재무 효율성과는 양(+)의 상관관계가 나타났다. 즉, 운영 효율성이 증가하면 부채비율은 낮아지고, 재무 효율성이 증가되면 부채비율은 높아지는 것으로 나타났다. 추가적으로 재무지표들과 효율성 값과의 편상관관계를 분석한 결과, 유의성이 없는 것으로 나타났다. 이는 효율성들이 기업의 재무지표와는 관련성이 적거나 단기적으로 반영되지 않는다고 설명될 수 있다.
본 연구의 실증 분석 결과에 따른 시사점은 다음과 같다.
첫째, 항공사는 전쟁발발위험, 자연재해발생, 유가환율변동 등 미래의 불확실성(uncertainty)으로 인한 재무적 변동성(volatility)을 중심으로 경영의 건전성과 안정성을 도모해야 한다. 이를 위한 구체적 방안으로는 허브 공항과 대형 항공사와의 적극적 업무제휴와 협력을 강화하는 상생(win-win)전략이 요구된다.
둘째, 공급규제는 시장이나 공항에서 항공서비스의 양을 결정하는 정부의 개입활동으로써 시장접근 및 운임과 함께 국제항공운송의 대표적 규제이자 국가별 규제의 수준과 접근방법이 상이하게 나타난다. 특히 중국과 중동지역 항공사들의 급성장 추세는 우리나라의 항공시장 및 항공사의 성장에 가장 큰 위협으로 대두되므로 정부-공항-항공사 등 3자 협력에 기반한 국가 간 항공협정 주도와 공항 인프라 확충 및 국적항공사의 운영 및 재무효율성을 지속적으로 높여갈 것이 요구된다.
셋째, 3대 항공동맹체를 비롯한 항공사 간 제휴는 주로 규모의 경제(economies of scale)에 입각하여 편명공유, CRS 공동사용, 지상조업, FFP 연결, 항공기 공동구매 등 다양한 방법으로 협력범위를 확대해 왔었다. 최근의 추세는 새로운 차별화 전략(differentiation strategy)으로 규모의 경제이외에 조인트벤처(joint venture)를 통한 양자간 제휴(bilateral alliance) 확대가 부각되고 있다. 그러므로 공항과 항공사는 정부와 협력하여 기존의 항공동맹체 자격을 유지하면서 양자간 제휴와 다자간 제휴를 특정 노선별로 맺어가는 공동운항 네트워크의 확산에 주력할 것이 요구된다.
마지막으로 미중 무역전쟁이 격화되어 가는 추세, 그리고 경기회복기에 접어든 미국에 비해 경제성장율이 둔화되고 있는 중국시장에 대응해야하는 항공화물운송 분야의 새로운 과제가 부각되고 있다. 여기에는 단순히 경제적 회복기 또는 쇠퇴기라는 환경요인 이상으로 정치적 요인이 강하게 개입되어 있으므로 ‘넛 크래커(nut cracker)’에 빠지지 않도록 항공화물분야 역시 조인트벤처와 양자간 제휴 확대에 주력할 것이 요구된다.
본 연구의 한계점에 대해서는 수집 가능한 정보만 사용함으로써 자료 분석에 한계가 있다는 점이다. 각 나라마다 연차보고서의 공시 기준의 차이가 존재하며, 국제항공운송협회 세계항공운송통계 정보의 결측치 보완을 위해 각 항공사의 연차보고서를 참조함으로써 일관성이 부족한 자료가 있을 수 있으며, 관측치 부족으로 효율성 투입 ‧ 산출변수에서 제외되는 등의 한계점이 있을 수 있다. 향후 연구방향으로서는 Super-SBM 모형을 적용하는데 있어 CCR모형과 BCC모형을 모두 적용하여 각각의 방법으로 효율성을 평가함으로써 결과에 대한 비교분석 및 정성적 요소를 동시에 고려한 효율성 분석 연구도 필요하다 할 것이다.
