1. 서 론
공항은 오랜 기간 지역과 국가 발전의 주요 시설로 간주되어 왔다(Percoco, 2010). 공항의 역할은 항공 및 육상운송 간의 승객과 물품의 이동을 원활하게 하는 것이며(Fernández et al., 2021), 글로벌 네트워크의 주요 거점으로 사람, 기업, 국가를 연결하고 조화를 달성하는 것이다(Choi et al., 2020). 이는 기업에 우수한 시장 접근성을 제공하며 기업 내부와 기업 간의 연결을 강화하고 해외 자원과 자본을 유치하게 함으로써 국가 경제 성장에 크게 기여한다(Yuan et al., 2010).
이러한 공항은 경제의 세계화와 대중의 소비패턴 변화로 항공운송수요가 크게 증가함에 따라 대규모의 투자를 통한 시설 확장과 수용 능력 확대가 이루어졌고 이들의 효율적인 관리가 필요해졌다(Karim et al., 2003). 이에 따라 공항의 효율성 문제는 변화하는 시장 환경 속에서 공항의 경쟁력을 확보하고 존립하기 위한 필수 과제로 부상하였다(Forsyth, 2003; Dimitriou et al., 2017).
한편, 전 세계 공항이 빠르게 성장함에 따라 공항을 이용하는 고객의 공항 경험에 대한 기대가 높아졌다(Bogicevic et al., 2013). 따라서 항공운송수요 대응을 위한 공항시설 규모 및 수용 능력뿐만 아니라, 공항의 서비스 수준이 고객의 해당 시설을 선택하는데 주요 결정요인이 되었다(Bezerra and Gomes, 2015; Thai, 2016). 그리고 공항서비스에 대한 고객 만족은 향후 공항에 대한 재이용의도와 구전의도를 결정하고, 공항의 운영성과에 직간접적으로 영향을 미치며 공항의 주요 성과요인이 되었다(Bogicevic et al., 2013; Bezerra and Gomes, 2015; Thai, 2016).
공항서비스에 대한 고객만족도의 중요성이 높아짐에 따라 공항을 비롯한 유관 기관은 공항의 효율성 제고를 위한 투자 및 관리뿐만 아니라, 공항서비스에 대한 고객의 인식을 측정하기 시작하였다(Cheng and Chang, 2005; Thai, 2016). 그리고 이를 통해 고객의 공항서비스 만족도 요인을 식별하고(Cheng and Chang, 2005; Fodness and Murrary, 2007; Correia et al., 2008b; Thai, 2016), 해당 요인을 공항시설의 개발과 관리에 반영함으로써 공항의 경쟁력을 강화하고자 노력하였다(Bogicevic et al., 2013; Thai, 2016).
이러한 배경에서 효율성은 공항의 주요 성과지표가 되었고, 국내외에서 공항의 효율성 측정 연구가 매우 활발히 이루어졌다(이재구 외, 2009; 김홍섭과 박정림, 2012; 김가영, 2019; Fung et al., 2008; Yu, 2010; Keskin and KöksaL, 2019; Stichhauerova and Pelloneova, 2019; Wang et al., 2022). 또한 많은 연구에서 공항의 서비스품질 요인을 식별하고 해당 요인의 고객만족도에 대한 영향을 평가하였다(김병일, 2006; 김학수 외, 2015; Dick and Basu, 1994; Zeithaml, 1998; Lin and Wang, 2006). 그러나 아직까지 공항의 고객만족도를 고려한 효율성 연구는 미흡한 실정이며 국내연구에서는 찾아보기 어려운 실정이다.
따라서 본 연구에서는 국내 14개 공항을 대상으로 자료포락분석(Data envelopment analysis, DEA)을 이용하여 고객만족도를 고려한 공항 효율성을 측정한다. 이를 통해 본 연구는 효율성 관점에서 공항의 운영성과 제고를 위한 개선 방향을 제시한다. 이는 공항의 경쟁력 강화를 위한 계획 및 정책 수립에 있어 기초자료로 활용될 수 있으며 효율적인 의사결정에 이바지할 것으로 기대된다. 본 연구의 구성은 다음과 같다. 이어지는 2장에서는 공항 고객만족도, 공항 효율성 연구에 대한 문헌연구를 수행한다. 그리고 3장에서는 공항 효율성 평가를 위한 방법론과 데이터, 연구 모형을 설명한다. 또한 4장에서는 연구모형에 따른 분석결과를 정리하며 5장에서는 분석결과에 따른 시사점과 한계점 및 후속 연구방안을 제시한다.
2. 문헌연구
2.1 공항 고객만족도
관광 서비스의 질(Quality)은 여행의 시작점인 공항에서 결정된다(Martin-Cejas, 2006). 따라서 공항 산업에서도 고객만족도와 공항서비스 품질요인에 대한 관심이 높다(Bezerra and Comes, 2015). 특히, 여행산업의 급속한 성장으로 공항 이용객의 편의성과 여행에 대한 기대치가 높아지며, 공항서비스 품질에 대한 이용객의 인식을 명확하게 파악하는 것이 매우 중요해졌으며(Cheng and Chang, 2005). 관련 정보를 측정하고 분석하는 것이 더욱 중요해졌다(Fondness and Murray, 2007). 이에 따라 공항서비스 품질요인과 고객만족도에 대한 다양한 연구가 국내외에서 활발히 진행되고 있다.
해외 연구의 경우 Parasuraman et al.(1988)은 공항서비스 품질측정 지표 개발에 있어 신뢰성, 대응성, 능력, 접근성, 예절, 의사소통, 신용도, 안전성, 고객 이해, 유형성 등10개 요인을 제시했다. 그리고 Cronin and Taylor(1992)는 공항서비스 품질측정에 있어 태도에 따른 서비스품질의 개념화 및 추정을 기반으로 성과만을 이용한 척도(Performance only scale/SERVPERF)를 개발하였다. 또한 Ndoh and Ashford(1994)는 공항서비스를 여객 및 화물처리, 대기 공간, 이동시설, 보조 시설, 접근 교통시설 등 5개 범주로 구분하여 공항서비스 품질요인을 도출하였다.
국내 연구의 경우 차상현(2019)은 교통, 탑승수속, 보안검색, 출국심사, 쇼핑 시설 등 공항서비스 품질요인이 고객만족도에 미치는 영향을 식별하였고, 곽상규(2017)는 수속 자동화, 체크인의 신속성, 대기 편의성, 직원의 친절함, 도움 등이 고객만족도에 미치는 영향을 평가하였다. 그리고 이를 통해 시설을 통한 서비스보다 인적 서비스가 고객만족도에 더 많은 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 백운일 외(2009)는 인천국제공항의 서비스품질 평가자료를 활용하여 인천국제공항의 9개 서비스품질 평가영역과 34개 세부 품질요인을 검토하고 서비스 전략 개선 방안을 제시하기도 하였다.
특히 국토교통부는 분기별 및 연간 항공교통서비스 보고서를 발간하여 개별 운영사 수준을 비교하고 개선점을 도출하며 정기적인 평가를 통해 항공교통 운영사의 지속적이고 자발적인 노력을 유도하고 있다(국토교통부, 2018). 해당 보고서의 평가항목은 수속 신속성, 수하물 처리 정확성, 공항이용 편의성 등이며 이에 대해 A(90점 이상)부터 F(50점 미만)까지 등급을 매긴다. 그리고 이용자만족도에 대한 종합등급을 부여한다(국토교통부, 2018). 그러나 공항서비스 평가는 인천국제공항, 김포공항, 김해공항, 대구공항, 제주공항, 청주공항 등 주요 6개 공항을 대상으로만 실시된다. 또한 공항별 서비스 점수와 항목별 점수가 공개되지 않고 등급만 공개되어 활용이 어려운 한계가 있다.
2.2 공항 효율성 연구
항공운송수요의 급격한 증가로 공항의 효율성 문제가 대두됨에 따라 국내외에서 공항 효율성 연구가 활발히 진행되고 있다. 공항 효율성 측정을 위한 대표적인 방법으로 확률변경분석(Stochastic frontier analysis)과 자료포락분석이 활용되고 있다. 그러나 확률변경분석과 달리 자료포락분석은 기술 효율성(Technical efficiency), 규모 효율성(Scale efficiency) 등 공항 효율성의 다양한 측면을 평가하는 데 적합하며, 비모수적(Non-parametric) 특성으로 비교적 사용이 편리하여 확률변경분석보다 많이 사용되고 있다(Baltazar and Silva, 2020).
<표 1>은 자료포락분석을 이용하여 공항의 효율성을 측정한 국내외 연구이다. 이를 살펴보면 투입요소로 터미널(여객, 화물) 면적, 공항면적, 종사자 수, 활주로 개수, 활주로 길이, 활주로 면적 등이 활용되고 있다. 그리고 산출요소는 공항의 운영성과로 여객처리량, 화물처리량, 운항횟수, 수익 등이 일반적으로 사용되고 있다.
3. 연구모형
3.1 효율성 평가
Charnes et al.(1978)이 제시한 자료포락분석은 선형계획법(Linear programming)을 이용하여 의사결정단위(Dicision-making unit)의 상대적 효율성을 측정하는 접근법이다. 이는 주어진 투입 및 산출요소를 기반으로 생산가능집합(production possibility set)의 효율적 변경(efficient frontier)을 도출하고, 해당 변경으로부터 개별 의사결정단위의 상대적 거리를 측정하여 0에서 1까지의 효율성 점수를 추정한다. 여기서 1은 효율적 변경에 위치한 의사결정단위로 효율적인 것으로 평가되며 1이 아닌 의사결정단위는 비효율적인 것으로 평가된다. 이와 같은 비모수적 특성으로 자료포락분석은 투입요소와 산출요소의 관계에 대한 함수적 가정을 요구하지 않는다. 또한 다수의 투입 및 산출요소를 이용할 수 있는 장점이 있어 군대, 항만, 병원, 학교 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다(Tongzon, 2001). 그러나 자료포락분석은 비모수적 기법의 특성으로 해당 방법론을 통해 산출된 효율성 점수는 의사결정단위들 간의 상대적인 점수이며, 의사결정 단위 또한 전체 모수가 아니기 때문에 특정 의사결정단위로 구성된 집단에 대하여 단순평균을 이용하지 못하는 등 결과를 해석하는 데 한계가 있다(Simar and Wilson, 1998).
따라서 대다수의 연구에서는 개별 의사결정단위 집단의 효율성을 비교 분석하기 위하여 비모수 접근법인 맨-휘트니U 검정(Mann-Whitney U test), 크루스칼-왈리스 일원분산분석(Kruskal-Wallis one-way ANOVA) 등을 활용하고 있다. 이는 각 집단이 동일한 효율성 분포를 가지고 있다는 가정 아래 각 집단의 중앙값(Median) 비교를 통해 집단간의 차이를 판단하고, 순위 합 검정(Ranksum test)를 통해 상대적으로 우수한 효율성을 가진 집단을 식별하는 것이다.
그러나 해당 접근법을 이용한 집단 비교는 특정 집단의 비효율성이 확률적으로 큰 차이가 있는 경우에만 검증 가능하며 이외의 경우에는 비교가 어려운 한계가 있다. 이에 Simar and Wilson(2000)은 부트스트랩(Bootstrap) 기법을 통해 모수(parameters) 추정치를 추출하고 전체 효율성 분포를 추론할 것을 권하였다. 그리고 Simar and Wilson(1998; 1999a; 1999b; 2000)은 자료포락분석에 부트스트랩 기법을 적용한 부트스트랩 자료포락분석을 제시하였다. 이는 부트스트랩 기법을 통해 의사결정단위를 모수화하여 개별 의사결정단위 집단의 평균 효율성을 계산할 수 있으며, 신뢰구간(Confidence interval), 표준오차(Standard error) 등을 도출하여 자료포락분석의 한계를 극복할 수 있다. 또한 효율적인 의사결정단위에 대한 분별력이 큰 장점이 있다.
3.2 데이터 수집
본 연구는 국토교통부 통계누리가 제공하는 국내공항시설 자료를 활용하여 국내14개 공항(광주, 군산, 김포, 김해, 대구, 무안, 사천, 여수, 울산, 원주, 인천, 제주, 청주, 포항·경주)의 투입 및 산출요소에 대한 2024년 데이터를 수집하였다. 공항 효율성 평가를 위한 자료포락분석 모형의 투입 및 산출요소는 선행연구에서 살펴본 것과 같이 매우 다양하다. 그러나 본 연구의 목적은 자료포락분석을 이용하여 이용자만족도를 고려한 공항의 효율성 평가하는 것으로 어떠한 시설에서 공항 이용자가 만족감을 얻는지 확인할 필요가 있다.
공항은 크게 랜드사이드(Landside)와 에어사이드(Airside)로 구분된다. 랜드사이드는 통상적으로 생각되는 공항의 여객터미널과 화물터미널을 의미한다. 그리고 에어사이드는 항공업무가 수행되는 터미널 외부의 활주로, 유도로, 계류장, 항공기 정비단지 등을 포함한다. 그러나 일반적으로 에어사이드는 관계자 외 인원의 출입을 금하기 때문에 공항 이용자는 공항의 랜드사이드에서 공항을 경험하며 만족감을 느낀다. 하지만 화물터미널은 에어사이드와 유사한 성격으로 공항 이용자의 출입이 불가하다. 따라서 공항 이용자의 실질적인 공항 경험은 여객터미널에 한정되며 이용자만족도 또한 여객터미널의 시설과 서비스에 의해 달성된다. 따라서 본 연구에서는 공항의 여객터미널에 초점을 맞추어 투입요소로 활주로 면적(㎡), 여객터미널 면적(㎡)을 이용하며 산출요소로 여객처리량(명), 항공기 운항횟수(회) 등을 사용한다.
또한 본 연구는 공항의 이용자만족도 지표로서 공항의 구글리뷰(Google review) 점수를 활용한다. 이용자 만족도는 일반적으로 선행연구와 같이 서비스품질 요인, 고객만족도 등에 대한 폭넓은 설문조사를 수행해야 한다. 그러나 본 연구에서는 연구 수행에서의 시간 및 비용 한계로 2차 자료 활용에 중점을 둔다. 하지만 2장의 공항 만족도 연구에서 기술한 것과 같이 국토교통부의 항공교통서비스 평가 보고서는6개 공항만을 대상으로 조사가 실시되는 한계가 있다. 따라서 해당 자료를 활용할 시 Banker et al(1984), Nunamaker(1985) 등이 제시한 자료포락분석의 투입 및 산출요소 수에 따른 적정 의사결정단위 수 기준을 충족할 수 없다. 이에 본 연구는 국내 전체 공항을 대상으로 이용자 만족도 자료를 수집할 수 있는 구글리뷰 점수를 선정하였다.
구글리뷰는 구글맵(Google map) 이용자가 세계의 다양한 장소와 공간에 대하여 참여형 지도를 만들어 공유하는 글로벌 플랫폼이다(Keisuke, 2017). 그리고 해당 장소에 대한 평가는 이용자의 지역 및 국가 특성에 한정되지 않으며, 이용자가 방문 경험에 대해 직접 점수를 부여한다는 점에서 이용자만족도 평가에 큰 장점이 있다(이주경과 손용훈, 2021). 특히, Lee and Yu(2018)은 공항의 서비스품질 평가에서 사용자 생성 온라인 컨텐츠가 현행 서비스품질 조사를 보완하고 교차검증할 수 있는지 검증하기 위하여 구글맵에서 42,137개 리뷰를 수집하여 분석하였다. 그리고 구글리뷰의 만족도 점수가 국제공항협의회(Airport council international, ACI)가 수행하는 공항 서비스품질 프로그램(Airport service quality program)의 등급 평가와 매우 강한 연관성이 있으며, 공항 서비스품질 등급을 우수하게 대리할 수 있는 데이터라고 강조하였다.
본 연구에서 활용한 투입 및 산출요소와 구글리뷰 점수에 대한 기초통계량은 <표 2>와 같다. 그리고 <표 3>은 해당 변수들에 대한 상관분석(Correlation analysis) 결과이다. 이를 살펴보면 여객처리량과 항공기 운항횟수 간에는 .01의 유의수준에서 높은 상관관계(0.998)가 있어 다중공선성(Multicollinearity)을 우려할 수 있다. 일반적으로 자료포락분석 모형의 변수 선정은 상관관계가 높은 변수에 대해 하나의 변수만을 선정하여 활용한다. 그러나 기술한 두 개 산출요소는 개념적 독립성과 각각의 중요성으로 올바른 운영효율성 평가를 위해 모두 활용될 필요가 있다.
먼저, 항공기 운항 횟수는 항공기 이착륙, 주기장 및 게이트 활용, 관제 효율성 등 운영적 측면에서 공항이 얼마나 효과적으로 기능하는지 평가하는 지표이다. 이는 공항의 활주로 운영 능력과 운영적 성과를 반영한다. 즉, 공항이 항공기를 얼마나 효율적으로 처리할 수 있는지, 활주로 및 관제 등 운영적 차원의 성과를 평가한다. 다음으로, 여객 처리량은 공항의 터미널 시설이 얼마나 많은 승객을 효율적으로 수용하고 서비스할 수 있는지를 평가하는 핵심 지표이다. 이는 터미널의 규모, 체크인 카운터, 보안검색대, 출입국 심사 등 각종 터미널 시설의 활용도를 반영하며 공항의 서비스 품질과도 직결된다. 또한 여객 처리량은 혼잡도 관리 측면에서 공항이 실제로 얼마나 많은 승객을 안전하고 쾌적하게 처리할 수 있는지를 보여준다. 즉, 여객 처리량은 터미널 시설의 수용 능력과 혼잡도 관리 역량 등 서비스적 차원의 성과를 평가한다.
이외에도 구글 리뷰 점수는 .05의 유의수준에서 활주로 면적과는 유의한 상관관계가 없다. 활주로 면적은 공항의 물리적 용량(항공기 이착륙 능력)에 직접 관여하지만 실제로 이용자가 체감하는 공항 경험과는 거리가 있기 때문이다. 물론 활주로 확장이 항공기 대기 시간, 지연, 소음 등에 영향을 줄 수 있으나 이러한 변화가 이용자에게 직접적으로 인식되거나 만족도에 미치는 영향은 제한적이다. 즉, 이용자가 활주로 면적을 직접 체감하기는 어렵다.
반면 구글 리뷰 점수는 여객 터미널 면적, 여객 처리량, 항공기 운항 횟수 등과 .05의 유의수준에서 정(+)의 상관 관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 구글 리뷰 점수가 터미널 내 서비스, 혼잡도, 접근성 등 이용자가 직접 경험하는 요소에 반응하기 때문이다. 터미널 면적의 경우 면적이 넓어질수록 혼잡도가 낮아지고, 대기시간이 감소되는 등 쾌적한 공항 환경이 조성된다. 또한 이용자에게 보다 많은 시설을 통해 다양한 체류 경험(쇼핑, 식사 등)을 제공할 수 있다. 항공기 운항 횟수의 경우 운항 횟수가 많아질수록 공항 이용 빈도와 접근성이 높아지고, 다양한 항공사와 노선이 확충되어 이용자 선택권이 넓어진다. 하지만 운항 횟수가 지나치게 많아 활주로가 포화되는 경우 지연, 소음 등으로 인해 이용자 만족도가 하락할 수 있다. 여객 처리량의 경우, 여객 처리량이 많아질수록 터미널 내 혼잡도가 높아질 수 있으나 시설이 잘 관리되고 서비스가 원활할 경우 이용자 만족도가 높아질 수 있다.
3.3 연구모형
공항의 이용자만족도를 고려한 공항 효율성은 <그림 1>과 같다. 본 연구는 공항이 인프라를 활용하여 얼마만큼의 성과를 달성했는지 평가하는 운영효율성 외에도 서비스 생산성(1단계), 서비스 효과성(2단계)을 평가한다. 여기서 서비스 생산성과 서비스 효과성은 이용자 만족도(중간 산출물)를 고려한 효율성으로 2단계 네트워크(Two-stage network) 형태를 갖는다, 각 단계는 공항이 인프라를 통해 공항서비스를 제공하여 이용자 만족도를 창출하고, 창출된 이용자 만족도가 공항 선택 요인으로 작용하여 궁극적으로 공항의 운영성과에 반영되는 프로세스를 의미한다.
일반적으로 해당 모형은 2단계 네트워크 자료포락분석을 이용하여 분석한다. 그러나 본 연구에서는 부트스트랩 자료포락분석을 이용하여 개별 효율성에 대해 독립적으로 분석을 수행한다. 단일 단계의 자료포락분석 모형과 달리 네트워크 자료포락분석은 중간 산출물이 1단계의 산출물인 동시에 2단계의 투입물로서 이중 역할을 수행하여 변수 간 상호의존성에 따라 유효 변수의 수가 증가한다. 즉, 네트워크 자료포락분석은 구조적 복잡성으로 Banker et al.(1984), Nunamaker(1985)가 제시한 적정 의사결정단위 수 기준(투입 및 산출요소 수 총합의 3배 이상) 보다 많은 수의 의사결정단위가 필요하다. 이에 본 연구의 투입 및 산출요소를 이용하여 14개 공항을 대상으로 2단계 네트워크 자료포락분석을 수행하는 경우 1단계 혹은 2단계 효율성이 추정되지 않거나 효율성 점수의 신뢰도가 하락할 수 있는 가능성이 있다.
연구모형에 따라 각 효율성을 살펴보면 다음과 같다. 먼저, 공항의 운영효율성은 이용자 만족도를 고려하지 않은 효율성이며 투입요소로 활주로 면적, 여객터미널 면적을 이용하고 산출요소로 여객처리량과 항공기 운항횟수를 이용한다. 이는 공항이 보유한 인프라를 얼마나 효율적으로 활용하여 항공 운항, 여객 수송을 수행하고 있는지를 평가한다. 즉, 해당 효율성은 공항운영의 물리적 성과에 초점을 맞춘다.
다음으로, 서비스 생산성은 공항이 보유한 인프라를 사용하여 얼마나 높은 이용자만족도를 창출했는지를 측정한다. 이는 서비스 생산성은 공항의 물리적 자원 대비 이용자가 체감한 만족도(서비스품질)의 산출에 중점을 둔다. 투입요소는 활주로 면적, 여객터미널 면적이며 산출요소는 구글리뷰 점수이다.
마지막으로, 서비스 효과성은 공항 이용자가 체감한 만족도에 비하여 얼마나 높은 운영성과를 달성했는지를 측정한다. 이는 이용자의 만족감에 따른 재이용 의사, 긍정적 구전 등 만족도가 공항의 실질적인 운영성과로 이어졌는지에 초점을 맞춘다. 투입요소는 구글리뷰 점수이며, 산출요소는 여객처리량, 항공기 운항횟수이다.
공항 효율성 평가와 더불어 본 연구는 보다 풍부한 시사점을 제시하기 위하여 추가적인 분석을 수행한다. 이는 부트스트랩 자료포락분석 결과 도출된 서비스 생산성과 서비스 효과성의 평균 점수를 이용하여 2x2 매트릭스를 구성하는 것이다. 이를 통해 14개 공항을 4개 사분면 집단으로 구분하여 개별 공항의 상대적인 위치를 파악하고 개선이 필요한 효율성을 식별할 수 있다. 이외에도 운영효율성, 서비스 생산성, 서비스 효과성 등 3개 효율성에 대하여 상관분석(Correlation analysis)을 실시하여 해당 효율성 간의 관계를 확인하고, 효과적인 운영성과 개선을 위해 우선시 되어야 할 효율성을 파악한다.
4. 연구결과
부트스트랩 자료포락분석을 이용하여 국내 14개 공항의 운영효율성, 서비스 생산성, 서비스 효과성을 추정하고. 서비스 생산성(0.9841) 및 서비스 효과성(0.2977)의 평균 점수를 이용하여 2x2 매트릭스를 구성한 결과는 <그림 2> 및 <표 4>와 같다. 분석 결과는 단순히 효율성 점수의 높고 낮음을 비교하는 차원을 넘어 각 공항의 전략적 위치와 개선 방향을 진단한다. 2x2 매트릭스는 공항의 운영성과를 구성하는 두 핵심 성과, 즉 ‘인프라를 얼마나 효율적으로 활용하여 이용자 만족도를 창출했는가(서비스 생산성)’와 ‘창출된 이용자 만족도가 얼마나 실제적인 운영성과(여객 처리량, 항공기 운항 횟수)로 연결되었는가(서비스 효과성)’를 기준으로 14개 공항을 사분면에 배치한다. 이러한 분류는 단지 성과가 높은 공항과 낮은 공항을 구분하는 것에 그치는 것이 아니라, 공항운영의 어떠한 부분이 강점이며, 어떤 부분에서 개선이 필요한지를 명확하게 시각화한다. 예를 들어, 운영효율성이 1.0000인 공항이라 하더라도 이용자 만족도가 실제 운영성과로 연결되지 못했다면 이는 잠재적 한계로 간주할 수 있다. 반대로, 운영효율성이 비교적 낮더라도 이용자 만족도가 높고 해당 만족도로 인하여 실질적인 공항 이용으로 이어졌다면 내부 운영 프로세스 개선만으로 성과를 끌어올릴 수 있는 가능성이 높다고 할 수 있다.
이와 같은 분석은 공항의 운영 전략과 서비스 전략을 분리하여 독립적으로 분석할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 운영 전략은 인프라 투입 대비 산출의 효율성을 중심으로 평가되며, 서비스 전략은 이용자 만족도를 창출하고 이를 실제 성과로 전환시키는 과정에 초점을 둔다. 예를 들어, 서비스 생산성은 높은 반면 서비스 효과성이 낮은 경우, 공항은 고객을 만족시킬 수 있는 자원을 잘 활용하고 있지만 그 만족이 재이용이나 항공기 이용 등 실질적 행동으로 이어지지 않고 있다는 것을 의미한다. 이는 고객 경험이 일회성에 머물거나, 접근성이나 운임, 노선 스케줄 등 외적 요인으로 인해 전환이 이루어지지 않는 상황일 수 있다. 반대로 서비스 생산성은 낮지만 서비스 효과성이 높은 경우에는 공항 인프라의 비효율적인 운영 속에서도 고객의 충성도나 브랜드 신뢰를 기반으로 높은 성과가 발생할 수 있음을 의미한다. 이러한 비대칭적인 성과 창출 메커니즘은 운영효율성만으로는 설명할 수 없으며 서비스 생산성과 서비스 효과성 등 두 개 성과에 따른 2x2 매트릭스를 통해서만 진단할 수 있다.
이에 따라 공항 운영과 정책 수립에 있어 사분면 별 공항의 개선 방향을 정리하면 다음과 같다. 먼저, 1사분면은 서비스 생산성, 서비스 효과성 모두가 평균보다 우수한 공항으로 김포공항, 원주공항, 인천공항, 제주공항이 있다. 특히, 원주공항과 인천공항은 운영효율성, 서비스 생산성, 서비스 효과성 모두 1.0000의 점수로 나타나 가장 효율적으로 운영되는 공항인 것으로 평가되었다. 해당 공항은 타 공항이 벤치마킹할 수 있는 우수 운영 모델로서, 서비스 설계 및 관리, 인프라 운영방식 전반에 걸친 모범 사례로 활용될 수 있다. 이에 따라 1사분면에 위치한 공항은 기존의 시설과 서비스를 강화하여 현재의 위치를 유지, 강화할 필요가 있다.
그리고 2사분면은 서비스 효과성은 평균보다 우수하나 서비스 생산성이 비교적 낮은 공항으로 김해공항 한 개 공항이 있다. 해당 공항은 인프라의 활용도가 낮지만 서비스 효과성이 높은 공항으로, 제한된 자원을 효율적으로 활용하지 못하고 있을 뿐 이용자 만족도가 실질적인 운영성과로 이어질 수 있는 기반은 갖추고 있다. 이에 따라 인프라 활용의 효율화를 통해 빠른 성과개선이 가능한 것으로 평가할 수 있다. 하지만 시설 및 서비스 개선 등 인프라의 효율화에 있어 설문조사, 인터뷰 등을 통해 공항 이용자의 실질적인 만족도 요인을 탐색하고 계획에 이를 반영하여 서비스 생산성을 제고할 필요가 있다
다음으로, 3사분면은 서비스 생산성과 서비스 효과성이 평균보다 낮은 공항으로 광주공항, 대구공항, 무안공항, 사천공항, 여수공항이 있다. 해당 공항은 근본적인 운영 구조의 재편이나 역할 조정이 필요한 경우로 서비스 생산성과 서비스 효과성 모두를 개선할 필요가 있다. 그러나 한정된 자원으로 두 가지 효율성을 동시에 개선하기는 쉽지 않다. 따라서 공항의 여건에 따라 개선이 필요한 효율성의 우선순위를 선정하여 전략적으로 접근할 필요가 있다.
마지막으로, 4사분면은 서비스 생산성은 우수하나 서비스 효과성이 비교적 낮은 공항으로 군산공항, 울산공항, 청주공항, 포항·경주공항이 있다. 해당 공항은 이용자 만족도가 운영성과로 이어지는 전환율이 낮은 공항으로 마케팅 전략, 고객 접점에서의 서비스 경험, 정보 제공 방식 등을 전면적으로 재검토할 필요가 있다. 그리고 4사분면의 공항 역시 시설 및 서비스 개선에 있어 2사분면의 공항과 동일하게 공항 이용자의 실질적인 니즈(needs)를 조사하여 개선 사항에 반영할 필요가 있다.
공항의 운영성과 향상을 위한 보다 구체적인 방향을 제시하고자 운영효율성, 서비스 생산성, 서비스 효과성에 대하여 상관분석을 실시한 결과 <표 5>와 같다. 분석결과, 운영효율성과 서비스 효과성 간에는 유의수준, 1에서 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
비록 해당 결과를 통해 운영효율성과 서비스 효과성 간의 인과 관계나 선후 관계를 파악할 수는 없으나, 이는 서비스 효과성이 높은 공항일수록 운영효율성 또한 우수할 가능성이 있음을 시사한다. 이에 따라 서비스 생산성과 서비스 효과성이 모두 낮은 3사분면에 위치한 공항(광주, 대구, 무안, 사천, 여수)은 우선적으로 서비스 효과성을 개선할 필요가 있으며, 기타 사분면에 속한 공항 또한 보다 높은 운영성과를 달성하기 위하여 서비스 효과성을 강화하는 전략이 요구된다.
5. 결 론
본 연구는 국내 공항의 운영성과 제고를 위한 개선 방향을 제시하기 위하여 부트스트랩 자료포락분석을 이용하여 운영효율성, 서비스 생산성, 서비스 효과성 등 세 가지 효율성을 평가하였다. 그리고 서비스 생산성과 서비스 효과성을 기준으로 공항을 네 개의 사분면 집단으로 분류하고 각 집단에 속한 공항의 효율성 개선 방안을 도출하였다.
공항의 서비스는 물리적 상품이 아닌 경험을 제공하는 서비스로 서비스품질이 고객의 만족도와 직결된다(Brandy and Cronin, 2001; Falk et al., 2010). 고객이 인식하는 서비스품질은 만족도의 선행 요인으로 작용하며 이는 이용자의 인지적ⅰ상황적 요인에 따라 크게 달라질 수 있다(Zenithaml et al., 2006; Foodness and Murray, 2007). 즉, 동일한 서비스라도 이용자의 유형, 여행 목적, 공항 이용 상황에 따라 만족도에 미치는 영향이 상이하다. 따라서 서비스 생산성 개선을 위해서는 각 공항별로 이용자가 중요하게 생각하는 서비스 품질 요인을 파악하고, 이에 대한 설문조사를 실시하여 맞춤형 전략을 수립할 필요가 있다.
서비스 생산성 측면에서 Yeh and Kuo(2003), Correia et al.(2008a), Eboli and Mazzulla(2009), Hazel et al.(2011), Bandeira et al.(2014), Bezerra and Gomes(2015) 등 다수의 연구는 공항 이용자의 전반적 만족도에 영향을 미치는 요인으로 체크인, 보안, 분위기, 기본시설, 가격, 편리성 등을 제시했다. 해당 요인 중 체크인, 보안, 분위기, 기본시설, 가격에 대한 만족도가 높을수록 전반적 만족도가 높은 것으로 나타났다. 하지만 편리성은 오히려 전반적 만족도와 부(-)의 상관관계를 보이기도 하였다(Bazerra and Gomes, 2015). 이동성과 편리성의 경우 공항의 복잡성이나 이용자가 공항에 머무는 시간에 따라 만족도에 미치는 영향이 달라지는 등 서비스 품질 만족도는 매우 상황 의존적인 특성이 있는 것으로 확인되었다(Correia et al., 2008b). 국내 공항 역시 공항의 규모, 노선 등 환경적 요인에 따라 이용자 만족도와 영향 요인이 상이하며, 각 공항별로 맞춤형 설문조사와 연구를 통해 서비스 생산성 개선을 위한 전략을 수립할 필요가 있다(차상현, 2019).
서비스 효과성 측면에서 Bradely(1998), Adler et al.(2005), Hess et al.(2007), Loo(2008), Naohara et al.(1993), Furichi(1994), Windle and Dresner(1995), Marcucci and Gatta(2011), Oh and Park(2014) 등의 연구는 고객의 공항 선택에 영향을 미치는 요인으로 항공료, 항공편 수, 공항 접근 시간, 교통수단, 항공사 수, 비행 연결성, 시간 엄수, 상용 고객 우대 프로그램, 쇼핑, 체크인 지연, 주차공간 등을 제시하였다. 그리고 공통적으로 항공료, 공항 접근 시간, 운항편 수, 항공사 수는 공항 선택의 주요 요인으로 언급되었다. 실제 사례로 무안공항은 설문조사를 통하여 접근성, 면세쇼핑, 편의시설 등과 관련한 주요 문제를 파악하고, 이에 따라 버스 증편, 노선 확대, 시설 확충 등 구체적 개선책을 실시하여 이용객이 전년 동기 대비 81% 증가하는 성과를 거두었다. 이처럼 서비스 효과성 개선이 필요한 공항은 이용자 설문조사를 통하여 접근성, 운영, 시설, 서비스, 공간성 등 선택 요인에 대한 만족도를 파악하고 이를 토대로 정책 및 개선 계획을 수립할 필요가 있다.
이외에도 각 사분면 별 공항의 지역적 특성, 수요 구조, 인프라 현황 등의 조건을 반영할 시 다음과 같은 운영성과 개선 방향도 고려해볼 수 있다. 먼저, 1사분면(서비스 생산성 및 효과성 모두 우수) 공항과 관련하여 김포공항은 서울 도심 접근성, 다양한 수요(비즈니스, 관광 등), 우수한 대중교통 연계 등으로 이미 높은 효율성을 가지고 있다. 인천국제공항은 국제 허브로서 첨단 인프라와 환승, 물류, 친환경 서비스 등에서 강점이 있다. 그리고 제주공항은 국내 관광 중심지로 계절별 수요 대응과 관광 연계 서비스가 잘 이루어지고 있으며 원주공항은 효율적인 군사 및 민간 복합 운영이 이루어지고 있다. 이에 따라 해당 공항들은 현재의 우수한 성과를 유지하는 동시에 다양한 목적으로 빅데이터, AI 등 첨단 서비스 활용하여 서비스 생산성과 서비스 효과성을 강화할 필요가 있다(박경진 외, 2024; 이돈희, 2024). 또한 주차장 등 인프라 확충, 환승 편의성 강화, 관광 연계 서비스 확대 등을 통해 미래 수요에 선제적으로 대응하고(박정우 외, 2024), 글로벌 경쟁력을 더욱 강화할 필요가 있다. 즉, 현재의 서비스 생산성과 효과성을 지속적으로 유지·강화할 필요가 있다.
다음으로, 2사분면(서비스 생산성 미흡, 서비스 효과성 우수) 공항과 관련하여 김해공항은 부산 및 경남권 거점으로 관광 및 비즈니스 수요가 높으며 대중교통 연계와 국제선이 활성화되어 있다. 김해공항은 기존의 높은 서비스 효과성을 바탕으로 터미널 시설 현대화, 주차장 확충, 대중교통 연계 강화 등 인프라 개선을 통해 서비스생산성을 개선할 필요가 있다. 특히, 이용자 맟줌형 설문조사와 지역 관광 및 비즈니스 연계 프로그램을 통해 실질적인 만족도 요인을 반영한 생산성 제고 전략이 요구된다.
그리고 3사분면(서비스 생산성 및 효과성 모두 미흡) 공항과 관련하여 광주공항은 호남권 거점이나 대중교통 연계가 미흡하고, 대구공항은 비즈니스 수요 중심으로 국내선 및 출장객 비중이 높지만 이에 대한 서비스 차별화(출장객 대상의 라운지, 회의실 등)가 부족하다. 또한 무안공항, 사천공항, 여수공항은 관광 수요 중심이지만 소규모 터미널과 미흡한 대중교통 연계로 경쟁력이 부족하다. 따라서 해당 공항들은 한정된 자원을 효율적으로 배분하여 우선순위에 따라 서비스 생산성 또는 서비스 효과성 중 시급한 분야부터 단계적으로 개선할 필요가 있다.
마지막으로, 4사분면(서비스 생산성 우수, 서비스 효과성 미흡) 공항과 관련하여 군산공항은 전북 및 서해안 거점이나 터미널 규모가 작고 대중 교통 연계가 미흡하다. 그리고 울산공항은 울산 및 경남 거점으로 비즈니스 수요가 높으나 대중교통 연계가 미흡하며 비즈니스와 관련한 시설이 부족하다. 그리고 청주공항과 포항·경주공항은 각각 충청권 과 동해안 거점으로 관광 및 산업 수요가 높으나 작은 터미널과 부족한 접근성으로 대중교통 연계 강화가 필요하다.
이러한 시사점에도 불구하고 본 연구는 다음과 같은 한계점이 있다. 본 연구에서는 구글리뷰 점수를 공항 만족도 데이터로 활용하였다. Lee and Yu(2018)에 따르면 구글리뷰 점수는 공항 서비스 품질 등급을 비교적 우수하게 대변하나 세부 만족도 요인별 영향 분석에는 한계가 있다. 또한 구글리뷰 점수는 이용자 유형과 리뷰 작성 시기, 리뷰 내용 등에 따라 시설에 대한 이용자의 평가에 편향이 있을 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 공항 서비스 품질과 만족도에 대한 세부적인 설문 조사를 병행하고, 효율성 점수에 대해 회귀분석을 수행하여 보다 구체적이고 실질적인 시사점을 도출할 필요가 있다. 또한 본 연구의 의사결정단위인 14개 공항은 시설 및 이용자 규모에 매우 큰 차이가 있다. 그리고 국제공항 및 국내공항, 나아가 중추 공항으로서의 국제적 역할과 권역 및 지역 거점 공항으로서의 역할에 따라 상이한 특성을 가지고 있다. 그러나 본 연구는 이와 같은 특성을 고려하지 않고 자료포락분석을 수행하여 의사결정단위의 동질성을 확보하지 못한 한계가 있다. 따라서 향후 연구에서는 국내 공항을 비롯한 국외 공항에 대한 데이터를 폭 넓게 수행하고 규모가 유사한 공항간의 상대적 효율성을 평가할 필요가 있다.
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