Based on “Efficiency evaluation of Brazilian airlines operations considering the Covid-19 outbreak”. by da Silveira Pereira, D., & de Mello, J. C. C. S. 2021. in Journal of Air Transport Management, 91, 101976.
무엇을, 왜 연구했나?
신종 코로나바이러스감염증(코로나19)으로 가장 많은 타격을 받은 산업을 꼽으라면 단연 관광 산업을 들 수 있을 것이다. 2019년 말 중국 우한에서 처음 보고된 코로나19 바이러스는 2020년 3월, 세계보건기구(WHO)에 의해 전염병으로 분류됐고, 이후 전 세계 관광 산업은 심각한 타격을 입게 됐다. 줄어든 관광 수요로 많은 항공사가 운영에 어려움을 겪게 됐다.
특히 남아메리카에서는 2020년 3월 기준, 하루에 출발하는 비행기가 90% 이상 줄어들었다. 이러한 비상사태에 맞춰 항공사들은 항공 네트워크를 조정할 수밖에 없었다.
본 연구에서는 코로나19 사태가 발생하고 난 뒤 항공사의 운영 대응(항공 네트워크 조정 등)을 분석해 효율성에 어떠한 영향을 줬는지 조사했다. 이를 위해 브라질의 항공사 데이터를 활용했다. 브라질에는 약 2498개의 공항(착륙 지역 포함)이 있는데 이는 전 세계 공항 수 1위인 미국 다음으로 많은 수치다. 브라질에는 다양한 항공사가 있지만 코로나19로 인해 국외선 이용이 어려워진 점을 고려해 국내선 시장점유율이 90% 이상인 3대 항공사, 아줄(Azul), 골(Gol), 라탐(Latam)의 데이터를 활용했다.
이 논문에서는 세 항공사의 데이터 중 2019년 1분기(1∼3월)와 2020년 1분기를 비교해 회사의 대응 방식을 조사했다. 이를 살펴보기 위해 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis)을 활용했다. 자료포락분석은 투입과 산출 요소를 설정하고 비교 대상인 의사결정 단위(DMU, Decision Making Units)들 간 상대적 효율성 정도를 측정하는 방법론이다. 차르네스 등(Charnes, Cooper, Rhodes)에 의해 1978년 개발된 이래, 다양한 분야의 효율성을 측정하는 모형으로 발전해 왔다.
다만, 자료포락분석의 고전적 모델에 따르면 의사결정 단위의 수가 충분히 많아야 하는데 본 연구에서는 이렇게 비교 대상이 되는 의사결정 단위가 브라질의 3개 항공사에 불과하다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 MCDEA(Multi-criteria DEA) 모델을 활용했다. 자료포락분석의 고전적 모델에서는 의사결정 단위의 수가 적으면 대부분의 의사결정 단위가 효율적인 것으로 평가돼 각 의사결정 단위의 순위를 매기기가 어렵고, 벤치마킹 대상도 찾기 어렵다. 저자들은 MCDEA 모형이 전통적인 자료포락분석 모형에 비해 이러한 점이 개선돼 각 의사결정 단위의 효율성 결과를 더욱 잘 구별할 수 있다는 장점이 있다고 봤다. 이에 해당 연구에서는 3대 항공사를 비교하는 방법론으로 MCDEA를 활용했다.
