사회 연결망 분석을 통한항공사간 좌석공유와 수익성 상관관계 분석

권병천

목차

연구배경및동기

배경이론 – SNA(Social Network Analysis)

관련연구

Motivation

문제분석방법및모델링

배경지식 – 항공사좌석공유정책, 운송실적, IATA

분석절차

분석결과

결론및시사점

연구배경 및 동기

항공시장은다음과같은요인들로인해무한경쟁시대로변화

항공산업자율화로인한저가항공사의시장진입

각국간영공개방정책(Open Sky)을통한공급및가격경쟁

유가상승으로인한원가상승및가격인하정책으로인한수익감소

기존항공사의흡수합병. 치열한생존경쟁

9.11 테러, 전염병사스및금융위기로인한시장환경악화반복

저가항공사진입으로인한가격인하정책으로인한수익성악화

항공사들은동맹(Alliance)과 Codeshare(공동운항)정책 등연합강화

수익을창출하는데공동운항정책이기여를하고있는것인가?

공동운항을하지않는항공사들의실적이나성과가더좋은경우발생

과연공동운항이항공사수익성에기여를하는것인가?

사회연결망분석(SNA)기법을이용해 Codeshare 정책과 수익의 관계를 분석

배경이론 – SNA(Social Network Analysis)

사회연결망이론 : 관계적인간관계에입각하여인간행위와사회구조의효과를설명하려는시도. 중요한지표로는다음과같다.

연결정도중앙성(Degree Centrality) : 연결정도에의거한중앙성. 전체연결수에서각행위자의내향연결정도와외향연결정도의비율로측정.

인접중앙성(Closeness Centrality) : 한점이다른점에얼마만큼가깝게있는가를말하는개념.

사이중앙성(Between Centrality) : 네트워크를구축하는데한점이얼마나중개자역할을수행하느냐를 측정하는개념.

중심화(Centralization) : 전체연결망의형태가어느정도중앙에집중되었는지를 나타내는개념

밀도(density) : 관계가능한총관계수중에서실제로맺어진관계의비율

A B D E F G H J K L M

연결중앙성 5 5 1 1 1 2 1 1 1 1 1

인접중앙성 19 19 28 28 28 18 28 28 28 28 28

사이중앙성 20 20 0 0 0 2 0 0 0 0 0

A

EF

H D

G

L J

B

K

M

관련연구

‘글로벌네트워크중앙성이호텔경영성과에미치는영향에대한연구’, 구태회, 2008.2

호텔경영성과와네트워크의관계에대한연구

국내특급호텔과 52개의파트너기업들과의형성하고있는전략적네트워크를인접/사이/연결정도중앙성을이용해경영성과의관계를분석

분석결과, 세가지중앙성가운데호텔의경영성과를향상시킬수있는네트워크중앙성은파트너기업과직접연결되어그기업으로부터즉시자원을제공받을수있는연결정도중앙성임

‘비영리-정부조직간 관계에대한연구’, 박치성, 2006.10

비영리-정부간공식계약관계는단순하고직접적인관계가아닌복잡하고간접적인연결망형태

사회연결망을이용해분석한결과, 전체연결망측면에서중요한조직과개별하위집단에서전략적으로중요한조직존재함을증명

‘사회연결망이론을이용한온라인게임개발사와 게임퍼블리셔간의 관계분석’, 박봉원,

2008.6

게임산업의핵심축인게임개발사와게임퍼블리셔간에관계연구

Motivation

현재주요항공사에서 Codeshare는광범위하게사용중

실제항공기를운영하는항공사에게는좌석을채움으로써원가보전

좌석을대여받는항공사는미취항도시를운항함으로써자사고객서비스제공함으로써고객유치유리

Hub-Spoke 방식의경영전략에서미취항도시의서비스제공을위한효과적인정책

하지만과연 Codeshare가항공사수익성에기여하는지가의문

Major 항공사의몰락및인수합병

Codeshare가없는항공사들이수익성월등(Southwest, Emirate)

2 구간이상연결될시, 복잡한가격산정으로인해 Codeshare 구간이이익인지손실인지추적어려움

서울 LA Utah

A항공 B항공

A항공과 B항공이 LA-Utah구간에 Codeshare 협약 체결 시,- 항공사가격정책은각종프로모션, 티켓구매시점, 마일리지등다양한변수에따라항공권가격이틀려짐

- 그러나A항공사는 B항공사에게좌석대여비용을지불해야함- 따라서 Codeshare로인한 비용산정어려움

문제 분석 방법 및 모델링

추출 : OAG에서발행하는항공기스케줄데이터분석 & 저장

데이터는 IATA에서정의한텍스트포맷으로정의되어있음

스케줄데이터중 Codeshare 부분만추출하여 Database에저장

변환 : Database에저장된데이터를 SNA툴형식에맞게변환

SNA 툴인 UciNet에서 읽을수있는포맷으로변환

분석 : UciNet을이용해 Degree Centrality 분석

비교 : 항공사 Load Factor, 수익과 Degree Centrality 값비교

Degree Centrality

Closeness Centrality

BetweennessCentrality

ASK

Load Factor

SNA 추출지표

분석모델링

배경지식 – 항공사 좌석공유 정책(Codeshare), OAG

Codeshare : 1990년부터시작된두항공사간협동서비스의형태.

A항공사가실제항공기를운영하고 B 혹은 C 항공사는A 항공사의좌석의일부분을할당받아해당항공사고객에게서비스하는형태

항공사동맹(SkyTeam, Star Alliance, OneWorld)과는관계없음

OAG(Official Airline Guide) : 항공사스케줄데이터베이스보유기관

전세계 900여개의항공사와 75,000 편의항공기스케줄그리고 3,500여개의공항의스케줄을일(day) 단위로업데이트

스케줄에는항공사간 Codeshare 정보가포함되어있음

Codeshare 데이터 : 실제대한항공운영하고 Delta 항공은좌석 대여판매

배경지식 – 운송실적, IATA

항공사운송실적 : 실적집계시사용되는단위로다음과같음

공급좌석(AS) : 운항에대하여공급되는좌석수

공급좌석킬로(ASK) : 실제운항거리에판매가능한좌석수를곱한값

유상여객킬로(RPK) : 실제운항거리에 실제탑승한고객수를곱한값

탑승률(LF) : RPL / ASK

IATA : 항공사들로구성된비정부조직. 세계항공운송에있어서국가간이해관계를조정하고각종절차및규정을표준화하는역할이주어진준공공적인국제협력기구

IATA Carrier Tracker : 매월단위로회원항공사들의ASK, RPK등운영실적집계하여배포하는타스크

항공기좌석 수 : 300

공급좌석 : 250

공급좌석킬로: 12000km * 250

유상여객킬로: 12000km * 200

탑승률: 200 / 250

분석 절차

추출

변환

분석

IATA포맷의스케줄파일에서 Codeshare

정보추출, DB저장

DB에저장된데이터를 Ucinet

읽기가능한형식으로변환

Codeshare분석하여Degree Centrality를계산

분석 절차

대상항공사 : 69개국적 90개항공사

변수 독립변수 : ASK, InCloseness, OutCloseness, Betweenness, InDegree, OutDegree

종속변수 : Load Factor

항공사수익지표는외부환경(유가, 이자율)으로인한 Noise로인해종속변수제외

SNA로분석된 Centrality와공급좌석, Load Factor 간회귀분석

구분 Load Factor

Profit ASKProfit / ASK

Load Factor

1.000

Profit -.306* 1.000

ASK .527** -.241* 1.000

Profit / ASK

-.206 .839** -.121 1.000

*p<.10, **p<.05

분석 결과

공급좌석수가많을수록 Load Factor 는높음

OutDegree가큰항공사, 즉 Codeshare를제공하는횟수가높은것과Load Factor는관련이없음

대신, Codeshare를많이제공받는항공사일수록 Load Factor가높음

그외의중앙성지표(Betweenness, Closeness)와 LF는관련이없음

종속변수: Load Factor

독립변수 회귀 값(β) 표준오차 베타(β) t-값

공급좌석 수 .001 .0 .327 3.106***

OutDegree -.026 .052 -.074 -.501

InDegree .209 .089 .359 2.349**

Betweenness -.936 .978 -.094 0.956

InCloseness -.156 .0.76 -.181 -2.044**

OutCloseness -.158 .071 -.199 -2.231**

상수 70527

R2(Adjusted R2) .402(.359)

F값 9.308****p<.10, **p<.05, ***p<.01

결론 및 시사점

Codeshare를많이할수록경영성과가좋아지는것인가?

호텔의연구에대해서는연결정도중앙성이좋을수록성과도경쟁호텔에비해유리한경영성과측정

하지만, 2008년도항공사의경영성과는환율및유가의영향으로인해종속변수로사용에어려움이있었음

Codeshare를많이할수록 Load factor가높아지는것인가?

Codeshare를많이제공받는것과 Load factor 증가에유의한영향을미침

그러나 Codeshare를제공하는것과는유의한관계를측정할수없음

즉 Codeshare를많이제공하기보다는제공받는것이 Load factor를 높이는데유리

이는 Codeshare를많이제공하여좌석판매를늘림으로써 Load factor를 높일수있다는통념에반대되는결론이도출됨

따라서 Indegree/Outdegree의상반된영향에대한추후연구필요