글로벌 금융위기 및 주요거시경제지표를 통해 살펴본 인천공항 …...

미국발 금융위기는 단순히 미국뿐만 아니라 아시아 특히 미국과 접한 관계가

있는 한국경제에 큰 영향을 미쳤다. 그 결과 인천공항의 국제선 여객과 국제선 항공

화물 수요는 급락하는 모습을 보여주었다. 따라서 글로벌 금융위기동안 거시경제지

표가 항공수요에 미친 영향을 비교연구를 통해 수요에 유의한 영향을 미친 결정요

인(거시경제지표)을 연구하고자 하였다. 따라서 인천공항의 국제선 여객수요를 연

구대상으로 설정하였으며 주요거시경제지표를 독립변수로 설정하여 각각의 독립변

수가 여객수요에 유의한 영향을 미친다는 가설을 설정하여 검증하고자 하였다. 분

석결과 금융위기 발생 이전에는 주가지수, 및 물가지수가 여객수요에 영향을 미치

는 주요 거시경제지표들이었던 반면, 금융위기 발생 이후에는 주가지수 및 소비자

물가지수는 유의하지 않은 것으로 실증 분석되었지만 원/달러 환율이 인천공항 국

제선 여객수요에 유의한 영향을 미치는 주요요인으로 판명되었다. 금융위기 이후

경제상황이 어려워지면서 여객들은 미국경제의 변화 및 달러화 환율의 변동에 민감

하게 반응하는 경향이 생겼고 미국경기 변동에 따른 달러화의 변화가 한국 내 경제

지표에 영향을 미치면서 여행 소비심리에도 영향을 주었고, 이는 궁극적으로 해외

여행을 결정짓는 유의한 요인이 된 것으로 분석된다.

주제어: 금융위기, 거시경제지표, 여객수요 및 환율

글로벌 금융위기 및 주요거시경제지표를 통해 살펴본 인천공항 여객수요 결정요인 분석

113

논문 수일：2011. 8. 19 논문수정일：2011. 9. 20 게재확정일：2011. 9. 22

글로벌 금융위기 및 주요거시경제지표를 통해

살펴본 인천공항 여객수요 결정요인 분석

박 성 식*, 최 진 호**

한국항공대학교 박사과정

【국문요약】

항공진흥 제56호

114

I. 서 론

1.1 연구의 배경

삼성경제연구소는 2008년 ‘서브프라

임 파장과 세계 경제 불안’이란 보고서

를 내고 미국 주택가격이 지속적으로

하락함에 따라 서브프라임 모기지의 부

실화가 카드론 오토론 등 다른 소비자

금융 부문으로 전이돼 이들 채권의 연

체율도 올라가기 시작했다’고 경고했

다. 연구소는 또한 “국내 은행의 서브

프라임 관련 손실은 300억 원에 그칠

것으로 예상됐지만 지금은 손실액이 걷

잡을 수 없이 증가하는 추세이다”라면

서 “감독 당국이 관련 부실 발생 가능

성을 지속적으로 점검할 필요가 있다”

고 말했다. 삼성경제연구소는 ‘한국수

출의 탈동조화 가능성?’ 이라는 연구보

고서에서, “미국경제가 경착륙할 경우

수출둔화에 따라 경제성장률의 하락이

불가피하다”며 “골드만삭스는 미국의

소비가 1%포인트 하락할 경우 한국경

제 성장률이 0.5%포인트 하락하는 것

으로 분석한 바 있다”고 설명했다. 본

보고서에서 “다만 미국경제가 완만히

둔화(mild slowdown)될 경우에는 아시

아지역에 대한 수출이 대미수출의 감소

효과를 흡수할 수 있다”며 “중국, 인도

등 대규모 내수시장을 갖춘 국가들은

수출이 다소 둔화하더라도 내수확대에

기반을 둬 성장세를 유지할 수 있다”고

지적했다. “아시아수출의 확대 등 수출

의 대미의존도는 축소되고는 있으나 미

국경제에 대한 한국수출의 脫동조화는

아직 시기상조”라며 “미국경기 침체는

한국의 대미 수출 뿐 아니라 대아시아

수출을 둔화시켜 수출이 미국경제로부

터 脫동조화되지는 않을 것”이라고 분

석했다. 이는 아시아경제의 성장으로

한국수출에서 아시아가 차지하는 비중

이 커지고 있으나 이중 상당부분의 최

종 도착지는 미국시장 이어서다. 한편

연구소는 주요 기관들이 서브프라임 부

실 문제를 반영해 미국의 올해와 내년

의 경제성장률을 하향 조정하고 있다고

소개했다.

또한 미연방준비제도이사회(FRB)는

2008년과 2009년 미국 경제성장률을

각각 2.5∼3.0%, 2.75∼3.0%에서 2.25

∼2.5%, 2.5∼2.75%로 하향 조정했고,

Citi Group, Goldman Sachs, PNC

Financial 등 주요 금융기관들도 2008년

경제성장률 전망치를 1.9%로 하향 조

정했다고 전하면서 서브프라임 모기지

사태로 미국의 경제가 금융위기로 치닫

고 있음을 경고한 바 있다.

2008년 6월에 개최된 `新금융자본주

의-새로운 금융패러다임과 세계경제’


115

2007년 9월

․ 메릴린치 서브프라임 투자 79억 달러 분기손실 발표

․ 모건스탠리 37억달러 손실 발표

․ 뱅크오브어메리카 30억달러 손실 발표

2008년

3월 ․ Fennie Mae /Freddie Mac 공적 자금 2천억 달러 투입

․ 베어스턴스 파산

6월 ․ AIG 4,410억 달러 손실 발표 및 공적 자금 투입요청

9월

․ 리만브라더스 파산

․ Fennie Mae /Freddie Mac 국유화 발표

․ AIG 국유화 발표

10월 ․ Wachovia 은행 파산

2009년 1월 ․ 메릴린치 파산

<표 1> 글로벌 금융위기 진행표

심포지엄에서는 “신금융자본주의의 3

대 구조인 펀드화, 복합화, 글로벌화로

인해 서브프라임 사태가 전세계로 확산

했다”고 분석했다. 학자들은 “20세기

초반 금융자본이 산업자본을 지배하는

금융자본주의가 대공황 이후 쇠퇴했지

만 80년대 금융규제가 완화하면서 금

융시장이 부각하고 있다”며 “이같은 新

금융자본주의는 각종 펀드 및 파생상품

의 활성화, 글로벌시장의 통합 등을 특

징으로 하고 있다”고 설명했다. 우선

칼라일캐피탈 등 헤지펀드가 과도한 차

입거래로 파산 절차에 들어가고 연기금

이나 뮤추얼펀드가 주가 폭락 시점에

매도에 가세하면서 주가의 하락 폭을

키운 점 등은 펀드화의 영향이라고 분

석했다. 또 금융의 복합화로 부채담보

부증권 (CDO: Collateral Debt Obli-

gation), 구조화투자 (SIV: Structural

Investment Vehicle) 등 파생금융의 손

실파악이 어려워져 불확실성이 커졌고,

각국 금융시장의 동조화로 미국發 금융

위기가 아이슬란드, 동유럽의 외환위기

우려로 전이된 것이라고 학자들은 해석

했다. 다만 “80년대 이후로 금융 불안

정의 빈도와 강도가 증가했지만 금융

불안이 실물경제에 미치는 여파는 최소

화됐다”며 “이는 펀드화 및 복합화로

시장 자체적으로 충격을 흡수하는 능력

이 커졌고 선진국의 경우 정부와 중앙

은행의 위기관리 능력이 향상된 데 따

른 것”이라고 분석했다. 이에 따라 “선

진국에서는 이번 서브프라임 충격의 일

부만 금융위기로 이어졌지만 신흥 개발

국이나 유럽의 일부 소국에서는 금융

불안정이 더욱 심화했다”며 “국내 금융

시장도 서브프라임 사태 이후로 증시의

변동성이 크게 확대됐는데 이는 시장의


116

흡수 능력이 미흡하다는 뜻”이라고 지

적했다.

이렇듯 미국발 서브프라임사태는

2008년 베어스턴스, 리먼브라더스, 메

릴린치 및 AIG 등이 동반 파산하는 사

태로 치닫게 되었고 IMF(국제통화기

금)는 2008년 전체 피해액이 1조 4천억

달러에 이른다고 추산하였다.

1.2. 연구의 목적

연구의 배경에서 언급한대로 미국발

금융위기는 단순히 미국뿐만 아니라 아

시아 특히 미국과 접한 관계가 있는

한국경제에 큰 영향을 미쳤다. 그 결과

<그림 1>과 <그림 2>에서 보듯이 인천

공항의 국제선 여객과 국제선 항공화물

수요는 급락하는 모습을 보여주었다.

따라서 글로벌 금융위기동안 거시경제

지표가 항공수요에 미친 영향을 비교연

구(Comparative Study)로 분석하여 수

요에 유의한 영향을 미친 결정요인(거

시경제지표)을 연구하고자 하였다. 따

라서 인천공항의 국제선 여객수요 데이

터를 연구대상으로 설정하였으며 주요

거시경제지표를 독립변수로 설정하여

각각의 독립변수가 여객수요에 유의한

영향을 미친다는 가설을 설정하여 검증

하고자 하였다.

9.0

11.4

0.6

2.6 2.6

-2.6

-6.7

-8.7

-13.1

-8.0

-17.6

-15.8 -15.6

-14.2

-9.7

-7.3

-15.3 -15.9

-2.2

5.1

2.5

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

08.1 08.2 08.3 08.4 08.5 08.6 08.7 08.8 08.9 08.10 08.11 08.12 09.1 09.2 09.3 09.4 09.5 09.6 09.7 09.8 09.9

<그림 1> 인천공항 국제선 항공여객 증감률 추이


117

11.0

4.8

2.0 1.1 1.3

-0.1

-2.0

-4.0

-9.9 -10.7

-20.4

-28.3 -27.9

-17.7

-15.8 -15.6

-12.0 -11.2

-6.3 -6.4

2.2

-35.0

-30.0

-25.0

-20.0

-15.0

-10.0

-5.0

0.0

5.0

10.0

15.0

08.1 08.2 08.3 08.4 08.5 08.6 08.7 08.8 08.9 08.10 08.11 08.12 09.1 09.2 09.3 09.4 09.5 09.6 09.7 09.8 09.9

<그림 2> 인천공항 국제선 항공화물 증감률 추이

Ⅱ. 연구의 이론적 배경

2.1. 허브공항의 특징

허브공항은 공통적으로 좋은 지리적

입지, 최신 공항 시설 및 편리한 운항

스케쥴 보유하고 있는 것으로 입증되기

도 하였다. (Dennis, 1994) 또한 인구변

수를 통제하고 분석했을 때 허브공항은

공통적으로 다른 공항들보다 직항 노선

수가 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 구조 등이 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 통

해서 공항서비스의 질(Airport Quarlity)

또한 여객 항공사들이 허브공항으로 선

택하게 되는 중요한 요인중 하나라고

지적한 바 있다.


118

2.2 여객수요의 특징

<그림 3>에서 알 수 있듯이 여객수

요는 어느 시장에서도 지속적인 성장을

보여주지 않았다. 대신에 경제지표 곡

선처럼 S자형 커브를 보여주었다. S자

형 커브에서는 처음 진입단계에서는 신

기술의 도입, 인구의 증가 등 여러 기

타요인에 기인하여 폭발적인 여객수요

의 성장 모습을 보여준다. 여객수요의

성장은 크게 3가지 단계로 구분될 수

있다. (1)발전단계, (2) 성장단계 그리고

(3) 성숙단계로 구분된다. 여객수요가

성장하면서 경제지표와 많은 교류를 하

게되면서 경제지표와 같은 S자형 커브

를 완성하게 되는 것이다. 첫째, 발전단

계에서는 항공요금이 상대적으로 비싸

고 경제지표와 상관관계는 아직 미미하

다. 하지만 둘째, 성장단계로 접어들면

서 항공수요는 경제에 대한 의존도가

높아지고 지역 혹은 국가경제에 있어서

항공산업이 기간산업으로 자리 잡게 된

다. 이런 성장단계에서는 수요의 증가

뿐만 아니라 항공자유화 Open-Sky

Policy 등과 같은 제도의 변화를 경험

하게 된다. 하지만 경제의 주요 자원

(자본, 노동력 및 국민소득 등)이 점차

고갈되면서 성장속도는 둔화하게 된다.

여객 수요가 성숙기에 접어들게 되면

운송비용이 증가하게 되고 점차 항공산

업은 이익률이 저하되어 매력도를 상실

하게 된다.

<그림 3> 여객수요의 성장


119

2.3 항공산업과 경제지표

항공산업은 경제가 발전하면서 지난

수 십년간 경제지표와 높은 인과관계를

보여주며 성장해왔다. 항공산업은 고용

을 창출할 뿐만 아니라 여객을 수송함

으로써 출발지와 도착지의 지역 및 국

가경제에도 영향을 미치는 역할을 하였다.

마찬가지로 지역경제가 성장하면서

항공여객 및 항공화물 수요를 창출하면

서 경제와 항공산업은 접한 관계를

유지해왔다. Hansman(2005)은 <그림

5>에서 이러한 항공산업과 경제와의

접한 관계를 Feed-back relationship

이라고 정의하였다. 이렇듯 항공산업과

경제가 접한 상관관계를 보여주었기

때문에 <그림 4>를 통해서 국민총생산

과 항공수요가 지난 30여 년 간 비슷한

발전패턴을 나타낸 것을 알 수 있다.

<그림 4> 세계 주요지역별 국민총생산(GDP) 및 항공수요의 변화 (Mariya, 2008)

<그림 5> Feed-back Relationship (Hansman, 2005)


120

과거에도 많은 연구문헌이 경제활동

과 항공수요와의 관계를 규명하려는 노

력을 하였으나 Case-Study에 국한된 측

면이 많았으며 경제활동과 항공수요 간

에 포괄적인 상관관계 연구를 하려는

노력은 흔치 않았다. 항공산업이 경제

에 미치는 영향은 앞서 서론에서 언급

한대로 고용창출에서부터 출발 및 도착

지 지역의 부동산, 금융 및 관광경제의

활성화에 이르기까지 매우 다양하므로

포괄적인 거시지표를 분석의 도구로 활

용하는 것은 필수불가결하다 할 수 있

을 것이다. 따라서 본 연구는 국민소득

계정뿐만 아니라 환율(USD 및 Yen),

금리, 물가지수, 및 주가지수 등 다양한

거시경제지표를 독립변수로 설정하여

독립변수들 사이의 포괄적인 상관관계

및 독립변수와 종속변수 사이의 인과관

계를 분석하고자 하였다.

2.4 거지경제지표와 항공수요

Raymond(2001)는 자신의 연구에서

국제선 여객수요는 기대소득, 환율 및

물가수준에 의존한다는 사실을 증명하

였다. 자신의 연구에서 지난 수년간 영

국의 파운드화 환율변동 자료를 활용하

여 파운드화의 가치절상이 히드로공항

의 국제선 여객을 대폭 감소시키는 부

(-)의 유의한 영향을 미쳤음을 판명하

였다. 또한 영국의 Civil Aviation

Authority (CAA, 2008)는 실물경제(주

가지수 및 부동산 경기)의 변동은 여객

수요를 결정하는 유의한 요인이 될 수

있음을 주장하였다. 비록 오래된 연구

문헌이긴 하지만 항공수요를 명품시장

에 비유한 과거의 연구문헌들도 경제지

표와 항공수요의 상관관계를 이해하는

데 도움이 되고 있다. Rosenweig

(1986) 및 Sheldon (1993)은 국제선 여

행은 명품(Luxury Product)와 같은 속

성(Attribute)를 갖고 있다고 밝히면서

소득, 물가지수 및 환율이 항공수요를

결정하는 주요 역할을 하고 이들 지표

를 활용하면 여객수요 예측모델로 발전

할 수 있다고 주장하였다.

Ⅲ. 연구방법론

3.1 연구의 범위

본 논문은 인천국제공항공사 항공통

계자료에서 제공하는 월별 출․도착(O&D)

여객 및 환승 여객(Transit) 데이터를

인용하였다. 비교연구를 위해 2008년 1

월을 금융위기 발발시점으로 잠정적으

로 결정하고 금융위기 전 후 12개월의

여객 및 환승객 변화를 살펴보았다.

주요 거시경제지표가 여객수요에 미치


121

는 영향력을 분석한 회귀분석에서는

2001년 3월부터 2009년 11월까지 약 9

년간의 데이터를 활용하였다. 거시경제

지표 데이터는 한국은행 경제통계시스

템(ECOS : Economic Statistics System)

으로부터 받아서 활용하였다.

3.2 연구방법

주요 연구방법으로는 첫째, 금융위기

전후의 독립변수가 종속변수에 미치는

인과성의 변화를 검증하기 위하여 대응

표본 t-검정분석을 사용하였다. 대응표

본 t-검정은 한 집단에 있는 두 변수의

평균을 비교하는 방법이다. t-검정을 사

용하면 각 케이스에 나타나는 두 변수

값 사이의 차이를 계산하고, 그 평균이

0이 아닌지를 검정할 수 있다. 두 번째

로 사용한 분석법은 상관분석이다. 상

관분석은 두 변수 간에 얼마나 접한

선형관계를 갖고 있느냐를 분석하는 통

계기법으로 두 변수간의 관계의 강도를

상관관계라고 한다. 마지막으로 주요거

시경제지표(독립변수)들이 종속변수에

미치는 영향력을 살펴보기 위하여 다중

회귀분석을 사용하였다. 이러한 다중회

귀분석을 통하여 특정변수(독립변수 또

는 설명변수라고 함)의 변화가 다른 변

수(종속변수라고 함)의 변화와 어떤 관

련성이 있는지 관련이 있다면 어느 변

수의 변화가 원인이 되고 어느 변수의

변화가 결과적인 현상인지 등에 관한

사항을 분석할 수 있다.

3.3 연구모형

<연구가설의 설정>

<H1-1> 원/USD 환율은 여객수요에 부

정적인 영향을 줄 것이다

<H1-2> 원/Yen 환율은 여객수요에 부

정적인 영향을 줄 것이다

<H1-3> 금리는 여객수요에 부정적인

영향을 줄 것이다

<H2-1> 소비자물가는 여객수요에 긍정

적인 영향을 줄 것이다

<H2-2> 주가지수는 여객수요에 긍정적

인 영향을 줄 것이다

<그림 6> 연구모형

<그림 6>의 연구모형에서 우선 원/

달러환율과 원/엔화 환율 및 소비자 물


122

가지수는 한국은행 경제통계시스템 상

에서 월 평균값을 데이터로 활용하였

다. 한국경제는 역사적으로 대미 의존

도가 높기 때문에 달러환율의 변동은

가장 기준이 되는 거시경제지표라고 할

수 있을 것이다. 금리의 경우 3년 만기

국고채 금리를 독립변수로 활용하였다.

왜냐하면 3년만기 국고채는 모든 금리

의 기초가 되는 무위험(Risk-Free) 금리

이기 때문이다. 일반적으로 시장금리는

“무위험금리 + 위험 프리미엄”으로 구

성되지만 국고채는 위험이 없다. 따라

서 국고채 금리는 순수한 무위험 금리

이다. 둘째, 3년 만기 국고채는 시장에

서 거래가 가장 활발하여 시장상황을

즉시 반영할 수 있다. 일반적으로 회사

채나 기타 채권에 비해 거래가 10배 이

상 많기 때문에 시장 상황이 급변하더

라고 즉시 시장에 즉각적으로 반영되기

때문에 시장을 대변하는 금리라고 할

수 있다. 마지막으로 주가지수의 경우

KOSPI 200 지수를 연구의 분석도구(독

립변수)로 활용하였다. 비록 주식시장

에 상장된 종목의 대표성을 보다 세분

화한 KOSPI 100 및 KOSPI 50지수도

있으며 모든 상장종목을 대표하는

KOSPI 지수도 데이터로 활용할 수 있

었으나, KOSPI 200 지수는 주가지수

선물거래의 거래 근거가 되는 모(母)지

수라는 점에서 경제시장을 보다 상세히

대표성이 뛰어나 독립변수로 활용하기

로 하였다.

Ⅳ. 실증분석

4.1. 대응표본 t-검정

앞서 언급한대로 분석의 편의상

2008년 1월을 글로벌 금융위기 발발시

점으로 설정하고 전․후 기간의 출․도착

여객 및 환승객 수요의 변화를 비교분

석하였다. 아울러 2003년 SARS 발발을

고려하여 ‘04년 이전 데이터는 이항치

일 개연성이 높으므로 분석대상에서 제

외하였다. 대응표본 t-검정을 실시한 분

석결과는 다음과 같다.

<표 2> 대응표본 t-검정

대응표본

대응차

t-값 유의확률평균 표준편차

평균의

표준오차

여객Before - 여객After 49,659.52 364,793.93 76,064.79 .653 .521

환승객Before - 환승객After -99,473.30 43,301.61 9,029.01 -11.017 .000


123

달러환율 금 리 KOSPI 물가지수 엔환율

달러환율 Pearson 상관계수 1 .032 -.635** -.304** .821**

유의확률(양쪽) - .748 .000 .002 .000

금 리 Pearson 상관계수 .032 1 .048 -.321** -.329**

유의확률(양쪽) .748 - .631 .001 .001

KOSPI Pearson 상관계수 -.635** .048 1 .824** -.267**

유의확률(양쪽) .000 .631 - .000 .006

물가지수 Pearson 상관계수 -.304** -.321** .824** 1 .215*

유의확률(양쪽) .002 .001 .000 - .028

엔환율 Pearson 상관계수 .821** -.329** -.267** .215* 1

유의확률(양쪽) .000 .001 .006 .028 -

* 는 0.05 수준에서 유의함, ** 는 0.01 수준에서 유의함 (n=104)

<표 3> 독립변수 상관분석결과

월별여객을 금융위기 발생 전후로 분

석한 결과 월평균 약 49,569명 감소하

였으나, 검정결과 유의확률(p=.521)이

95% 신뢰수준에서 유의하지 않으므로

‘금융위기 이후 인천공항의 국제선 여

객이 감소했다’라는 가설은 통계적으로

유의하지 못한 것으로 판명되었다. 하

지만 인천공항에서 환승한 월별 환승객

은 2008년 이후 월 평균 약 10만 명이

증가하여 높은 증가율을 기록하였고 유

의확률이 95% 신뢰수준에서 매우 유의

한 것으로 나타나 ‘환승객의 증가는 매

우 유의하다’라고 결론지을 수 있었다.

월별 환승객이 증가한 것은 월별 여객

이 평균 5만여 명 감소하면서 항공사의

공급좌석 수에는 변화가 없었던 만큼

환승객의 비율이 증가한 것으로 해석될

수 있다.

4.2. 상관분석

<표 3>은 독립변수간의 상관분석 결

과를 보여준다. Pearson 상관계수는 -1

에서 1사이의 값을 나타내며 1에 가까

울수록 높은 양의 상관관계를 보여준

다. 상관분석 결과 초기예상과 달리 주

어진 표본에서 금리는 KOSPI(주가지

수)와 아무런 상관관계를 보여주지 않

았지만 대신 물가지수와 99% 신뢰수준

에서 매우 유의한 음의 상관관계(-.321_

를 보여주었다. 5개의 독립변수 중에서

물가지수와 KOSPI는 .824의 1에 가까

운 완벽한 가장 높은 양의 상관관계를

보여주었다. 그 다음으로 달러환율과

엔환율이 .821로서 두 번째로 높은 양

의 상관관계를 보여주었다. 그러나

KOSPI는 달러환율과는 -.635의 99%


124

<그림 7> 금융위기 이전(2001-2007) 표본의 정규성 및 잔차분포

신뢰수준에서 유의한 높은 음의 상관관

계를 나타냈다.

4.3. 다중회귀분석

거시경제지표들이 인천공항 국제선

여객수요에 미치는 영향력을 알아보기

위해 다중회귀분석을 실시하였다. 다중

회귀분석 실시 이전에 <그림 7>과 같

이 분포에 대한 가정을 확인하는 절차

를 수행하였다. 정규성 분포를 확인한

결과 다음과 같이 정규분포를 가정할

수 있음을 확인하였다. 또한 잔차의 분

포를 확인한 결과 금융위기 이전 표본

모두 특이한 패턴을 찾아볼 수 없는 동

변량성을 가짐을 확인하였다. 다음으로

잔차의 독립성을 확인하기 위해 Durbin

-Watson 값을 확인하였다. Durbin-

Watson 값은 0-4 사이의 값을 갖고 2에

근접하면 오차항 간의 자기상관이 없다

고 볼 수 있다. 다중회귀분석 결과 금

융위기 이전 Durbin-Watson 통계량은

1.025으로 나타나 자기상관(Auto

Correlation)이 없음을 알 수 있었다. 마

지막으로 다중공선성이 있는 지 확인하

기 위하여 VIF 값을 확인하였다. 다중

회귀분석에 있어 단계적 선택법으로 독

립변수에 대한 분석을 시도하여 분석결

과 VIF 값은 1.0으로 나타나 다중공선

성이 없는 것으로 밝혀졌다.

글로벌 금융위기 발발 이전에 인천

공항 국제선 여객수요에 영향을 미친

독립변인들에 대한 다중회귀분석 결과

95% 신뢰수준에서 물가지수와 주가지

수가 여객 수요에 유의한 영향을 미치

는 요인이었던 것으로 분석되었다. 물

가지수는 t-값이 12.032(.000)로 매우

유의한 것으로 판명되었으며 주가지수

역시 1.983(.050)으로 95% 신뢰수준에

서 유의한 것으로 판명되어 가설 H2-1

과 가설 H2-2는 채택되었다.


125

<그림 8> 금융위기 이후(2008-2009) 표본의 정규성 및 잔차분포

Std. Beta t-value p-value VIF

물가지수 .804 12.023 .000** 1.000

달러환율 -.217 -.798 .427 6.389

엔환율 -.175 -1.599 .123 2.867

금리 .124 1.713 .091 1.195

주가지수 .288 1.983 .050* 1.901

Model Summary F-value : 144.557(p=.000), Durbin-Watson : 1.025

* 는 0.05 수준에서 유의함, ** 는 0.01 수준에서 유의함

<표 4> 금융위기 이전(2001-2007) 국제선 여객수요 다중회귀분석 결과

금융위기 발발 이후에 대한 다중회

귀분석 실시 이전에 <그림 8>과 같이

분포에 대한 가정을 확인하는 절차를

수행하였다. 정규성 분포를 확인한 결

과 다음과 같이 정규분포를 가정할 수

있음을 확인하였다. 또한 잔차의 분포

를 확인한 결과 금융위기 이전 표본 모

두 특이한 패턴을 찾아볼 수 없는 동변

량성을 가짐을 확인하였다.

다음으로 잔차의 독립성을 확인하기

위해 Durbin-Watson 값을 확인하였다.

Durbin-Watson 값은 0-4 사이의 값을

갖고 2에 근접하면 오차항 간의 자기상

관이 없다고 볼 수 있다. 다중회귀분석

결과 금융위기 이전 Durbin-Watson 통

계량은 2.213으로 나타나 자기상관

(Auto Correlation)이 없음을 알 수 있었

다. 마지막으로 다중공선성이 있는 지

확인하기 위하여 VIF 값을 확인하였다.

다중회귀분석에 있어 단계적 선택법으

로 독립변수에 대한 분석을 시도하여

분석결과 VIF 값은 1.0으로 나타나 다

중공선성이 없는 것으로 밝혀졌다.


126

Std. Beta t-value p-value VIF

물가지수 .079 .319 .573 1.873

달러환율 -.584 -3.297 .003** 1.000

엔환율 -.020 -.024 .891 21.418

금리 -.004 -.013 .900 2.560

주가지수 .054 .127 .071 5.449

Model Summary F-value : 10.867(p=.003), Durbin-Watson : 2.213

* 는 0.05 수준에서 유의함, ** 는 0.01 수준에서 유의함

<표 5> 금융위기 이후(2008-2009) 국제선 여객수요 다중회귀분석 결과

글로벌 금융위기 발발 이후에 인천

공항 국제선 여객수요에 영향을 미친

독립변인들에 대한 다중회귀분석 결과

95% 신뢰수준에서 달러환율의 t-값은

-3.297(.003)으로 나타나 여객수요에 유

의한 부(-)의 영향을 미치는 독립요인

으로 판명되었다. 금융위기 이전에 유

의한 독립변수로 판명되었던 물가지수

의 t-값은 .319(.573)이고 주가지수 역시

.127(.071)로 분석되어 95% 신뢰수준에

서 유의하지 않은 것으로 판명되었다.

따라서 금융위기 이후 국제선 여객수요

에 대한 분석결과 가설 H1-1만 채택되

었다.

2008년 금융위기 직후 한국 내에서

달러환율은 가파른 속도로 상승하였다.

대미 의존도가 높은 한국경제상황을 고

려하였을 때 달러환율이 상승할 경우

달러대비 원화가치가 상대적으로 낮아

지기 때문에 외국자본의 한국유출이 심

화되기 마련이다. 따라서 외국 투자자

본이 투자금액을 본국으로 회수되면서

한국 내 자본시장에는 원화(KRW)가

상대적으로 많아지게 되므로 환율상승

은 가속화되었다.

자본시장에서 정부당국은 외국자본

의 이탈을 방지하기 위하여 금리상승을

실현하게 되는 것이다. 금리가 상승하

기 시작하면 금리상승으로 인해서 기업

들의 경우 기업가치가 하락하기 때문에

주가는 하락하게 마련이다. 주가가 하

락하게 되면 이는 곧 시장에서 소비의

감소, 즉 물가지수의 하락으로 연결된

다. 환율의 지속적 상승은 한국시장 내

에서 금리의 상승으로 이어졌고 이는

다시 물가지수와 주가지수의 하락을 야

기하였다. 따라서 금융위기 발발 이후

금융위기 발발 이전에 국제선 여객수요

에 유의한 영향을 미치는 것으로 판명

되었던 물가지수와 주가지수라는 독립

변수는 금융위기 발발 이후 국제선 여

객수요에 유의한 영향력을 미치지 못한

것으로 사료된다.


127

Ⅴ. 결 론

5.1. 연구의 요약 및 시사점

2008년 글로벌 금융위기는 전 세계

를 큰 영향을 끼치면서 여행객 감소를

야기하였지만, 한국경제의 빠른 회복

세, 주변국의 여행객 증가 및 달러가치

의 하락(환율하락) 등에 힘입어 통계적

으로 유의하지 않은 미미한 감소폭을

기록한 반면, 항공사의 공급좌석수가

제한된 상황에서 출․도착 여행객의 수

가 감소하면서 환승객의 비중은 크게

증가하는 모습을 보여주었다. 특히 금

융위기 발발 이전에는 원/엔 및 원/달러

환율은 인천공항 여객수요에 큰 영향을

끼치지 않는 것으로 분석된 반면 금융

위기 발발 이후에는 국제선 여객수요는

원/달러환율에 유의한 영향을 받는 것

으로 분석되었다. 상관분석 결과 주가

지수(KOSPI), 환율 및 소비자물가지수

는 높은 상관관계를 갖고 있어 여객의

소득수준 및 여객수요에 중요한 영향을

끼치는 요인들임을 알 수 있었다. 금융

위기 발생 이전에는 주가지수 및 소비

자 물가지수가 여객수요에 영향을 미치

는 것으로 분석되었다.

하지만 2008년 금융위기 발생 이후

에는 원/달러 환율이 인천공항 국제선

여객수요에 유의한 부(-)의 영향을 미

치는 요인으로 분석되었다. 이는 앞서

언급한대로 금융위기 발발이후 한국시

장에서 외국 자본이 급속도로 이탈하는

현상이 발생하였고 이는 곧 환율상승으

로 이어졌다. 정부는 환율의 급속한 상

승과 외국자본의 이탈현상을 막기 위해

서 금리 인상을 실현하였으며 금리인상

은 필수불가결하게 한국 경제에서 물가

지수의 하락과 주가지수의 하락으로 이

어졌다. 아울러 금융위기 이후 긴축적

인 경제시장 상황을 예의 주시하면서

수요자들은 미국경제의 변화 및 달러화

환율의 변동에 민감하게 반응하는 경향

연구가설 금융위기(前) 금융위기(後)

H1-1: 원/USD 환율은 여객수요에 부정적인 영향을 줄 것이다 기각 채택

H1-2: 원/Yen 환율은 여객수요에 부정적인 영향을 줄 것이다 기각 기각

H2-1: 금리는 여객수요에 부정적인 영향을 줄 것이다 기각 기각

H2-2: 소비자 물가지수는 여객수요에 긍정적인 영향을 줄 것이다 채택 기각

H2-3: 주가지수는 여객수요에 긍정적인 영향을 줄 것이다 채택 기각

<표 5-1> 가설검증 결과


128

이 생겼고 미국경기 변동에 따른 달러

화의 변화가 한국 내 경제지표에 영향

을 미치면서 여행 소비심리에도 영향을

준 것으로 생각된다. 이는 궁극적으로

국제선 여객수요에 간접적인 영향력을

주었을 것이다.

5.2. 연구의 한계

첫째, 본 연구의 대상이 자기보고

(Self-Reporting)식 설문이 아닌 거시경

제지표라는 2차 데이터를 활용하여 여

객수요에 영향을 끼치는 요인을 분석하

였다는 점에 있어 인천공항을 이용하는

여객이 실제 느끼는 다양한 직간접적인

요인들을 파악하기에는 한계가 있었다.

또한 인천공항이 2001년 개항한 이후

2009년 12월까지 출발․도착여객 및 환

승객의 월별 데이터를 근거로 하여 분

석하였기 때문에 표본의 크기가 충분하

지 않았다. 마지막으로, 경제활동과 여

객수요와의 인과관계 속에는 다양한 국

내외 외생 변수들이 통제 및 매개변수

로서 잠재해 있을 수 있기 때문에 추후

에는 다양한 외생변수들의 선택을 통한

포괄적인 연구가 필요할 것으로 사료된

다.

<참고문헌>

[1] 삼성경제연구소, ‘서브프라임 파장과 세계 경제 불안’, 삼성경제연구소 (2008)

[2] 삼성경제연구소, ‘한국경제의 탈동조화 가능성’, 삼성경제연구소 (2007)

[3] 삼성경제연구소, ‘新금융패러다임과 향후 전망’, 삼성경제연구소 (2009)

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demand’, CAA Report (2008)

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Economic Review(1986) & Pauline J. Sheldon, ‘Forecasting tourism: Expenditure

vs. Arrivals’, Journal of Travel Research(1993)

[7] Michael E. Porter, ‘The Competitive Advantage of Nations’, The Free Press,

New York, NY, 1990


129

[8] Maria A. Ishutukina, John R. Hansman, ‘Analysis of the Interaction between Air

Transportation & Economic activities’, MIT-ICAT (International Center for Air

Transportation) (2009)

[9] Raymond Y.C. Tse, Hong Kong Polytechnic University, ‘ Estimating the impact

of economic factors on tourism: Evidence from HK’, ‘Tourism Economics

(2001)’

[10] R. J. Hansman, ‘The Impact of Information Technologies on Air Transportation’,

In AIAA Aerospace Science Conference, AIAA 2005-0001, Reno, Nevada,

(2005)


130

An Analysis of Major Factors affecting Passenger

Demand at Incheon Airport before & after the

Global Financial Crisis using Major Macro

Economic Index

Sung Sik Park*, Jin Ho Choi*

Incheon Int’l Airport Corp, Aviation Marketing Team

Ministry of Land, Transportation and Maritime Affairs, Aviation

Personnel Licensing Division

【Abstract】

Global financial crisis starting from United States has affected Korea very much as well as Asian countries. Due to the crisis, passenger demand and air cargo demand have went down heavily at Incheon airport. Thus, this paper tried to study how major macro economic index as major factors have an impact on airline passenger demand since financial crisis. The scope of research was passenger data at Incheon airport and major macro economic index were chosen as independent variables. According to the analysis result, it was found out before the crisis occurred stock price index(KOSPI) and consumer price index were proven to be significant variables affecting passenger demand. However, after the crisis, KRW/USD exchange rate was a significant independent variable resulting in passenger demand. This is because passengers seemed to be quite sensitive to the changes of US economy and US dollar exchange rate after the global financial crisis. Such Changes in US economy and dollar exchange rate have resulted in consumer sentiment to decide overseas travel.

Key words : Global Financial Crisis, Macro Economic Index, Airline Demand and Exchange Rate

글로벌 금융위기 및 주요거시경제지표를 통해 살펴본 인천공항 …...

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