Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경

최근 글로벌 공급망 재편과 고부가가치 화물 수요 증가로 인해 항공물류의 중요성이 확대되고 있다. 항공화물은 반도체, 의약품, 전자부품, 정밀기기 등 시간가치가 높고 납기 민감성이 큰 품목의 국제 운송에서 핵심적인 역할을 수행한다. 이에 따라 공항은 단순한 여객 수송 거점을 넘어 국가 물류체계와 지역 산업 경쟁력에 직접적인 영향을 미치는 핵심 인프라로 기능하고 있다. 그러나 국내 항공화물 처리 구조는 인천국제공항에 크게 집중되어 있다. 2023년 기준 인천공항의 실제 항공화물 처리 점유율은 98.67%에 달하며, 김포공항(0.22%), 김해공항(1.12%), 청주공항(0.00002%) 등 지방공항은 국제선 운항과 화물 처리 기능을 보유하고 있음에도 상대적으로 제한적인 역할을 수행하고 있다.

기존의 공항별 화물 기능 평가는 주로 실제 처리실적을 중심으로 이루어졌다. 그러나 실제 처리실적은 운영 결과를 나타내는 지표라는 점에서 각 지역에서 발생하는 화물 수요가 어느 공항으로 배분될 가능성이 있는지를 설명하는 데에는 한계가 있다. 특히 특정 지역에서 발생한 화물이 인근 공항이 아닌 인천공항 등 타 공항으로 이동하는 경우, 단순한 접근시간뿐만 아니라 국제선 운항 공급력, 공항 주변 물류시설, 화물 처리 기반 등 복합적인 요인의 영향을 받는다. 따라서 국내 공항의 항공화물 기능을 평가하기 위해서는 실제 처리실적 뿐 아니라 지역별 화물 발생량과 공항 선택요인을 함께 고려한 잠재수요 분석이 필요하다.

2. 연구의 목적

본 연구는 국내 지역별 항공화물 적합 품목 물동량이 주요 공항으로 배분될 잠재 가능성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 항공운송에 적합한 품목을 선정하여 지역별 항공화물 잠재수요를 구축하고자 하였다. 이를 위해 공항 접근시간과 공항 매력도를 반영하여 지역별 공항 선택확률을 산정하였으며, 해당 공항 선택확률을 지역별 물동량에 적용하여 공항별 잠재 항공화물 수요를 도출하였다. 이후 산정된 잠재수요와 실제 항공화물 처리실적을 비교하여 공항별 과집중, 과소활용, 미개발 수준을 평가한다.

3. 기존 문헌 연구

항공화물 수요에 관한 기존 연구들은 공항별 화물 처리실적, 국제선 운항 네트워크, 물류 인프라, 지역 산업구조 등을 중심으로 수요 결정요인을 분석해 왔다. 이들 연구는 공항의 화물 처리 규모와 운영 특성을 파악하고, 공항 네트워크 내 화물 배분 요인을 설명하는 데 중요한 기초를 제공하였다[1,2]. 다만 대부분의 연구가 실제 처리실적을 중심으로 공항 기능을 평가하고 있어, 지역에서 발생하는 잠재수요가 각 공항의 실제 처리실적으로 충분히 전환되고 있는지에 대한 분석은 상대적으로 제한적이다. 이에 본 연구는 지역별 항공화물 적합 품목 물동량, 공항 접근시간, 국제선 운항편수, 물류시설지수를 결합하여 공항별 잠재수요를 정량적으로 산정하고, 이를 실제 처리 실적과 비교함으로써 공항별 기능 분담 구조와 잠재수요의 미활용 정도를 분석하고자 한다.

Huff 모형은 특정 수요가 여러 시설 중 하나를 선택할 확률을 시설의 매력도와 거리 또는 시간 저항에 따라 산정하는 확률적 공간 상호작용 모형이다[3]. 해당 모형은 소매 상권분석에서 출발하였으나, 항만, 공항, 물류센터 등 공간적 시설 선택과 수요 배분을 설명하는 데에도 활용되어 왔다[4,5]. 본 연구는 Huff 모형의 매력도-접근저항 구조를 국내 공항의 항공화물 잠재수요 배분에 적용한다. 이를 통해 지역별 화물 발생량이 공항별 접근성과 매력도에 따라 어떻게 배분될 수 있는지를 분석하고, 실제 처리실적과의 차이를 통해 공항별 기능 분담 가능성을 검토하고자 하였다.

Ⅱ. 연구 방법론

1. 분석 대상 및 기초 자료 구축

본 연구의 분석 대상 공항은 인천공항, 김포공항, 김해공항, 청주공항으로 설정하였다. 이들 공항은 국제선 운항 및 화물 처리 기능이 존재하는 공항으로, 제주공항은 섬이라는 지리적 특수성으로 인해 분석 대상에서 제외하였다.

지역별 항공화물 수요는 2023년 KTDB 품목별 화물물동량O/D 자료를 활용하였다[6]. 제주를 제외한 전국 248개 시군구를 분석 단위로 설정하고, 각 시군구의 출발 물동량을 기준으로 항공화물 잠재 발생량을 구축하였다. 이 중 항공운송에 적합한 품목을 선별하여 지역별 잠재수요로 설정하였다.

항공화물 적합 품목은 IATA가 제시한 시간민감성과 고부가가치성을 기준으로 선정하였으며, KTDB에서 분류하는 화물 품목 31개 중 농산물, 수산물, 화합물·화학제품, 기타기계·장비제조품, 전자부품·컴퓨터·영상·음향·통신장비, 전기장비제품, 의료·정밀·광학기기·시계의 7개 품목이 최종 선정되었다. 선정 품목별 기준은 Table 1에 제시하였다. 농산물은 신선도 유지를 위한 신속 운송이 필요하다는 점, 수산물 역시 부패 가능성으로 인한 긴급 운송이 필수라는 점, 기타기계·장비제조품은 생산라인의 긴급 부품 수요, JIT 공급망 납기에 민감하다는 점에 있어 시간민감성에 부합한다고 판단되었다. 전기장비제품은 반도체 장비·고압기기 등 고부가가치 품목이 포함된다는 점에서 고부가가치성에 부합하는 것으로 판단하였다. 화합물·화학제품, 전자부품·컴퓨터·영상·음향·통신장비, 의료·정밀·광학기기·시계의 경우 각각 의약품·바이오 소재를 포함하여 고부가가치 및 온도에 민감하다는 점, 단위 중량당 가치가 높고 글로벌 공급망의 납기에 민감하다는 점, 고가의 정밀기기로 납기 및 보관 조건에 민감하다는 점에서 고부가가치 및 시간민감성에 부합하는 것으로 판단하였다.

2. 공항 선택요인 산정

본 연구에서 공항 선택요인은 지역에서 공항까지의 접근시간과 공항 매력도로 구성하였다. 접근시간은 ORS openAPI를 활용하여 각 시군구 중심지에서 대상 공항까지의 도로 이동시간으로 산정하였으며, KTDB의 지역-공항 간 접근시간 자료를 활용하였다. 공항 매력도는 화주 또는 물류기업이 특정 공항을 이용할 유인을 의미하며, 본 연구에서는 국제선 운항편수 지수와 물류시설지수를 결합하여 산정하였다.

1) 국제선 운항편수 지수

국제선 운항편수 지수는 대상 공항 중 최대 연간 국제선 운항편수를 기준으로 공항별 연간 국제선 운항편수를 비율로 산정하였다[7]. 국제선 운항편수 지수의 산정식은 식 (1)로 나타낼 수 있다. 2023년 기준 국제선 운항편수 지수 산정 결과, 국제선 운항 최다 공항인 인천국제공항의 1.00을 기준으로 김해공항은 0.1147, 김포공항은 0.0539, 청주공항은 0.0110으로 도출되었다.

여기서, Fj : j공항의 국제선 운항편수 지수

Flightj : j공항의 국제선 운항편수

max(Flightj) : 인천국제공항의 국제선 운항편수

2) 물류시설지수

본 연구에서는 공항 배후권을 선정한 후, 이에 해당하는 물류단지 및 물류터미널 수를 산정하고 창고면적 지수를 도출하여 하여 물류시설지수로 종합하였다. 물류시설지수 Lj는 식 (2)와 같이 나타낼 수 있으며, 여기서 Cj는 배후권 내 물류단지 수, Mj는 물류터미널 수, Wj는 창고면적 지수를 의미한다.

(1) 배후권 거리 기준 설정

공항 배후권 설정에 관한 선행연구를 검토한 결과, 연구 지역과 산업 특성에 따라 다양한 거리 기준이 제시되고 있다. 케이프타운 국제공항을 대상으로 한 연구에서는 물류기업의 대부분이 공항 반경 20km 이내에 입지하는 것으로 나타났으며[8], 동아시아 산업 클러스터 연구에서는 전자·전기 산업의 경우 공항과의 거리가 50km 이내일 때 집적 효과가 크게 나타나는 것으로 제시되었다[9]. 이는 공항 배후권이 단일 기준으로 설정되기보다는 지역의 교통 여건, 산업구조, 화물 특성에 따라 달라질 수 있음을 의미한다.

한편 ICAO는 국제항공 접근성 평가에서 국제공항 반경 100km 기준을 활용하고 있으나, 이는 주로 여객의 항공 접근성을 판단하기 위한 기준이다. 따라서 항공화물 배후권 설정에는 화물 운송의 시간 민감성, 운송비용, 물류시설 입지 등을 별도로 고려할 필요가 있다. 특히 우리나라는 국토 규모가 작고 고속도로망이 비교적 조밀하게 형성되어 있어, 해외 연구의 거리 기준을 그대로 적용하기보다는 국내 여건에 맞는 기준 설정이 필요하다.

이에 본 연구에서는 선행연구를 바탕으로 공항 배후권 후보거리를 20–50km 범위에서 10km 단위로 설정하고, 각 기준에 따라 물류시설지수를 산정하였다. 그 결과 50km 기준에서 4개 공항 간 물류시설지수의 차이가 가장 명확하게 나타났으며, 공항별 배후 물류 기반의 상대적 수준을 비교하는 데 가장 적합한 것으로 판단되었다. 또한 50km는 국내 도로망 여건을 고려할 때 약 1시간 이내 접근 가능한 범위로, 항공화물 운송의 시간 민감성과 경제성을 함께 반영할 수 있는 기준이다. 따라서 본 연구에서는 50km를 최종 공항 배후권 기준으로 설정하였다.

(2) 창고 면적 지수 산정

공항별 창고면적 데이터를 분석한 결과, 인천공항(312,672 m²)이 청주공항(2,257 m²)보다 약 138배 큰 격차가 확인되었다. 이러한 극단치는 단순 선형 표준화 시 지방공항들의 점수가 모두 0점에 수렴하는 하향 평준화가 나타날 수 있으므로, 극단치로 인한 왜곡을 방지하기 위해 상용로그 변형을 적용한 후 Min-Max 표준화를 수행하였다. 이를 반영한 창고 면적 지수 산정식은 식 (3)과 같다.

(3) 물류시설지수 산정

물류시설지수 산정 결과는 Table 2에 제시하였다. 물류시설지수산정결과, 김포공항이 7.95로 가장 높게 도출되었으며 다음으로 인천공항, 김해공항, 청주공항 순으로 높은 값으로 도출되었다.

3. 공항 매력도 산정

공항 매력도 Aj는 국제선 운항편수 지수와 물류시설지수를 곱하여 식 (4)와 같이 산정하였다. 여기서 Fj는 앞서 산정한 공항 j의 국제선 운항편수 지수, Lj는 공항 j 주변 물류시설지수를 의미한다.

공항별 매력도 산정 결과는 Table 3에 제시하였다. 분석 결과, 인천공항의 공항매력도가 0.6으로 가장 높게 도출되었으며, 다음으로 김해공항 0.064, 김포공항 0.043, 청주공항 0.004으로 도출되었다. 이는 물류시설지수에 의한 영향보다는 국제선 운항편수에 의한 결과인 것으로 보인다.

4. Huff 모형 기반 공항 선택확률 산정

본 연구는 각 지역에서 발생한 항공화물 적합 품목 물동량이 특정 공항을 선택할 확률을 Huff 모형으로 산정하였다. Huff 모형은 소비자가 점포를 선택할 확률을 점포의 매력도와 거리에 따라 정량화하는 확률적 상권모형으로, 시설의 매력도가 높고 접근저항이 낮을수록 선택확률이 증가하는 구조를 가진다. 본 연구에서는 접근시간의 영향을 반영하되 해당 영향을 과도하게 확대하지 않도록 저항계수를 1로 설정하였으며, 이에 따라 Huff 모형 기반의 공항선택확률은 식 (5)와 같이 설정하였다.

여기서 Pij는 지역 i에서 발생한 화물이 공항 j를 선택할 확률, Aj는 공항 j의 매력도, Dij는 지역 i에서 공항 j까지의 접근시간을 의미한다.

5. 잠재 항공화물 수요 산정

공항별 잠재 항공화물 수요는 지역별 항공화물 적합 품목 물동량에 공항별 선택확률을 곱한 뒤, 전국248개 시군구에 대해 합산하여 산정하였다.

여기서 PotentialCargoj는 공항 j의 잠재 항공화물 수요, Demandi는 지역 i의 항공화물 적합 품목 물동량, Pij는 지역 i에서 공항 j를 선택할 확률이다. 이후 산정된 잠재 항공화물 수요와 실제 공항별 순화물 처리실적과 비교하였다. 이를 통해 각 공항의 실제 화물 처리 기능이 지역별 잠재 수요와 어느 정도 부합하는지 검토하고, 국내 주요 공항의 항공화물 기능 분담 구조를 분석하였다.

Ⅲ. 연구 결과

1. 공항별 평균 선택확률 및 이동시간

Table 4는 공항별 평균 접근시간과 선택확률을 나타낸다. 분석 결과, 평균 이동시간은 김해공항이 186.29분으로 가장 길었으며 청주공항이 128.62분으로 가장 짧게 나타났다.

공항별 선택확률은 단순 평균한 값으로 지역별 물동량 차이를 반영하지 못한다는 한계가 있다. 물동량을 가중치로 반영할 경우, 그 결과는 본질적으로 다음 절에서 제시하는 공항별 잠재수요 점유율과 동일한 의미를 가지므로, 본 연구에서는 해당 결과를 점유율의 형태로 일관되게 제시하였다.

2. 공항별 잠재 항공화물 수요

Table 5는 공항별 잠재 항공화물 수요를 산정한 결과이다. 분석 결과, 총 잠재수요는 약 166.1백만 톤으로 나타났다. 이 중 인천공항은 약130.7백만 톤으로 전체 잠재수요의 78.67%를 차지하였다. 김해공항은 약 23.3백만 톤(14.05%), 김포공항은 약 10.8백만 톤(6.50%), 청주공항은 약 1.3백만 톤(0.78%) 수준으로 나타났다.

추가적으로 권역별 공항 선택 특성을 확인하여 Table 6에 제시하였다. 수도권, 충청권, 전라권, 강원권에서는 인천공항 선택확률이 압도적으로 높게 나타났다. 특히 수도권의 경우 인천공항 잠재수요 점유율이 89.31%로 나타나 인천공항의 지리적 접근성과 국제선 네트워크 우위가 동시에 작용하는 것으로 해석된다.

부산·경남권에서는 인천공항의 점유율이 55.9%, 김해공항의 점유율이 39.3%로 나타났다. 이는 인천공항의 공항 매력도가 높더라도 지역적으로 인접한 김해공항이 일정 수준의 잠재수요를 확보할 수 있음을 의미하며, 이동시간 격차가 충분히 클 경우 지역공항의 선택 가능성이 증가함을 보여준다.

3. 잠재수요와 실제 처리실적 간 비교

Table 7은 공항별 잠재수요 점유율과 2023년 실제 항공화물 처리실적 점유율을 비교한 결과를 나타낸다. 분석 결과, 인천공항은 잠재수요 점유율 78.67%에 비해 실제 처리실적 점유율이 98.67%로 나타나 +20.00%p의 격차를 보였다. 이는 실제 항공화물 처리실적이 인천공항에 집중되어 있음을 보여준다. 반면 김해공항은 잠재수요 점유율 14.05%에 비해 실제 점유율이 1.12%로 나타나 -12.93%p의 차이를 보였으며, 김포공항은 잠재수요 점유율 6.50%에 비해 실제 점유율이 0.22%로 -6.28%p의 격차가 확인되었다. 청주공항의 경우 잠재수요 점유율은 0.78%이나 실제 점유율은 0.00002%로 매우 낮게 나타났다. 다만 이러한 격차는 공항별 과소활용 또는 미개발 상태를 직접적으로 의미한다기보다, 실제 처리실적과 잠재수요 간 차이가 존재하는 공항을 식별한 결과로 해석하는 것이 적절하다.

Ⅳ. 결론

본 연구는 Huff 모형을 활용하여 국내 주요 공항의 항공화물 잠재수요를 배분하고, 실제 처리실적과 비교함으로써 공항별 항공화물 기능 분담 구조를 분석하였다. 분석 결과, 국내 항공화물 잠재수요는 인천공항에 집중되는 구조를 보였으며 실제 처리실적은 인천공항에 이보다 강하게 집중되는 것으로 확인되었다. 이는 국내 항공화물 처리 구조가 인천공항 중심으로 형성되어 있으며 항공물류체계의 분산 측면에서 기능 분담에 대한 검토가 필요함을 보여준다.

김해공항은 잠재수요 점유율이 14.05%로 지방공항 중 가장 높게 나타났으나, 실제 처리실적 점유율은 1.12%에 불과하였다. 잠재수요와 실제 처리실적 간 격차는 -12.93%p로 가장 크게 나타났으며 이는 김해공항의 항공화물 기능이 지역 수요 기반에 비해 충분히 활용되지 못하고 있음을 의미한다. 특히 부산·경남권에서는 김해공항의 잠재수요 점유율이 39.28%로 나타나 지역 항공화물 서비스 확대 가능성이 상대적으로 높은 것으로 분석되었다. 반면 김포공항은 수도권에 위치하여 접근성이 양호함에도 실제 항공화물 처리 기능은 제한적으로 나타났으며 이는 현재 김포공항이 여객 중심의 운영 구조 속에서 화물 기능을 제한적으로 수행하고 있음을 보여준다. 청주공항은 전국 평균 접근시간이 가장 짧음에도 선택확률과 잠재수요 점유율이 가장 낮게 나타났다. 이는 공항 접근성만으로 항공화물 수요가 형성되기 어렵고, 국제선 운항 공급, 물류시설 기반, 공항의 화물 처리 기능 등 공항 매력도 요인이 함께 확보되어야 함을 보여준다.

다만 본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 본 연구에서는 공항 매력도를 국제선 운항편수 지수와 물류시설지수를 바탕으로 산정하였으나, 실제 화주의 공항 선택에는 운임, 노선 빈도, 화물 처리시간, 통관 서비스, 항공사 네트워크 등 다양한 요인이 함께 작용한다. 또한 물류시설지수는 물류단지, 물류터미널, 창고면적을 기반으로 산정하였으나, 각 시설이 항공화물 수요에 기여하는 정도는 동일하지 않을 수 있다. 향후 연구에서는 공항 선택요인의 상대적 중요도를 실증적으로 도출하여 지표를 개선할 필요가 있다. 또, 본 연구의 잠재수요는 KTDB 품목별 화물물동량 O/D를 기반으로 산정한 값으로, 실제 항공 전환물동량이라기보다 항공운송 가능성이 상대적으로 높은 품목군을 기준으로 한 최대 잠재시장 규모로 해석하는 것이 적절하다. 이와 함께 잠재수요와 실제 항공화물 처리실적은 자료의 공간 범위, 품목 범위, 수출입 포함 여부, 중량 기준 등이 완전히 동일하지 않을 수 있으므로, 두 자료의 비교 결과는 절대 규모의 일치 여부보다는 상대적 분포와 점유율 구조를 중심으로 해석할 필요가 있다. 따라서 실제 항공화물 처리량과 절대 규모를 직접 비교하기보다는 공항별 점유율과 구조적 격차를 중심으로 해석할 필요가 있다. 다만 품목 내부 이질성에 따라 실제 항공 전환 가능률은 달라질 수 있으므로, 향후 품목별 항공 전환 가능률과 실제 네트워크 기반 접근시간, 물류비용, 단위중량당 가치 및 시간민감도 자료를 반영하여 공항별 실질 배후권과 항공화물 전환 수요를 보다 정교하게 추정할 수 있을 것으로 예상된다.