코로나19 기간 정부의 항공산업 지원 정책의 효과성에 대한 평가

Abstract

2020년 초 발생한 코로나 바이러스감염증(코로나19) 사태로 항공업계는 유례없는 위기를 경험했다. 이에 한국 정부는 약 2년 4개월 동안 20차례가 넘는 항공산업 지원 정책을 발표한다. 2022년 하반기부터 코로나 풍토화 단계(엔덱믹)에 접어들었다. 여행수요가 늘면서 항공사들도 서서히 살아났다. 이 과정에서 정부의 정책적 지원이 항공사들의 회복에 영향을 주었다는 건 부정할 수 없다. 그러나 코로나19 기간에 추진된 정부의 지원 정책이 항공사들에게 어떤 도움이 됐는지에 대한 연구는 이뤄지지 않고 있다. 본 연구에서는 정부의 코로나19 기간 항공산업 지원 정책이 항공사들에게 어떤 효과와 영향을 줬는지를 Strauss & Corbin의 근거이론을 적용해 분석했다. 먼저, 유의표집법 (Purposive Sampling)을 적용해 국내 저비용항공사(LCC) 6곳의 임원급 전문가를 선정하고 심층 인터뷰를 진행했다. 수집된 자료를 바탕으로 질적연구 분석 소프트웨어인 MAXQDA를 사용해 관리 및 분석했다. 근거이론 자료 분석 방법에 따라 개방코딩, 축코딩, 선택코딩의 단계를 거치면서 93개의 개념을 도출했고, 개념에 대한 반복적·귀납적 비교를 거쳐서 27개의 하위범주와 13개의 상위범주로 범주화 했다. 이후 분석을 통해 Strauss & Corbin의 패러다임 모형에 맞는 6개의 범주를 발견할 수 있었다. 상위 범주와의 인과관계를 확인하는 축코딩 결과 항공산업 지원 정책에 대한 불만족을 중심현상으로 도출했다. 인과적 조건은 재무적 효과가 미미,기업 운영 부담으로 범주화 했으며, 맥락적 조건은 항공산업에 대한 이해 부족,정부 부처간 이해관계 상충,질병관리청 중심의 정책 결정 및 집행,통제 중심의 정책으로 나타났다. 중재적 조건은기업 자산 보호에 도움,재정적 지원으로 도출 됐다. 이에 따른 작용/상호작용 전략은 자구책 마련으로 나타났으며, 결과는항공업계 상황 고려한 정책 필요성,항공 산업 위기관리 정책 필요성으로 분석됐다. 마지막 선택코딩 단계에서의 핵심범주는항공산업 위기관리 시스템 부재에 따른 코로나19 기간 항공산업 지원 정책에 대한 불만족 경험으로 밝혀졌다. 본 연구는 코로나19 기간 정부의 항공산업 지원 정책에 대한 평가를 처음으로 한 연구이며, 코로나 지원 정책평가에 대한 이론적인 기초를 다졌다고 할 수 있다. 또한, 코로나를 경험한 항공사들의 제언과 실질적인 요구 등을 파악했다는 점에서 정책 수립을 하는데 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다. 항공산업에 위기가 찾아왔을 때를 대비할 수 있는 정책적인 함의를 제공할 수 있으리라 기대된다.

The aviation industry experienced an unprecedented crisis due to the COVID-19 that occurred in early 2020. In response, the Korean government announces aviation industry support policies more than 20 times in about two years and four months. From the second half of 2022, it has entered the COVID-19 endemic stage . As the demand for travel increased, airlines gradually revived. It cannot be denied that the government's policy support in this process affected the recovery of airlines. However, no research has been conducted on how the government's support policy promoted during COVID-19 helped airlines. In this study, Strauss & Corbin's theory of evidence was applied to analyze how the government's aviation industry support policy during COVID-19 affected airlines. First, executive-level experts from six domestic low-cost carriers (LCCs) were selected and in-depth interviews were conducted by applying the Purposive Sampling method. Based on the collected data, it was managed and analyzed using MAXQDA, a qualitative research and analysis software. According to the evidence theory data analysis method, 93 concepts were derived through the stages of open coding, axial coding, and selective coding, and were categorized into 27 Sub-categories and 13 Super categories after repeated and inductive comparisons of the concepts. Afterwards, through analysis, six categories were found that fit Strauss & Corbin's paradigm model. As a result of the axis coding confirming the causal relationship with the 녀per category, 'discontent with the aviation industry support policy' was derived as a phenomenon. Causal conditions were categorized as "minimal financial effects" and "company operational burden," and contextual conditions were "lack of understanding of the aviation industry" "conflict of interests between government departments" "determined and implemented policies centered on the Korea Centers for Disease Control and Prevention" and "control-oriented policies" Intervening conditions were derived as 'help protect corporate assets' and 'financial support'. Accordingly, the action/interaction strategy was found to be 'preparing self-help measures', and the consequences were analyzed as 'need for policy considering the aviation industry situation' and 'need for aviation industry crisis management policy'. The core category in the final selective coding stage was found to be "the experience of dissatisfaction with the aviation industry support policy during the COVID-19 period due to the absence of an aviation industry crisis management system." This study is the first to evaluate the government's aviation industry support policy during COVID-19, and it can be said that it laid the theoretical foundation for the evaluation of the COVID-19 support policy. In addition, it can be used as basic data for policy establishment in that it has identified the suggestions and practical demands of airlines that have experienced COVID-19. It is expected to provide policy implications to prepare for a crisis in the aviation industry.