패널 모형을 이용한 국제관광 수요 결정요인 추정과 관광 위기 유형별 영향력 분석 : 주요 사건의 유형화 및 인∙아웃바운드 관광 수요 구조변화 시점 도출 = Crisis and Other Factors Influencing International Tourism Demand : Categorization of major crisis and the deduction of the breakpoints from inbound and outbound tourism

국문 초록 (Abstract)

전 세계적인 경제 발전으로 인한 평균 소득의 증가, 교통수단의 발달, 여가시간의 증대는 자연스레 관광 활동 욕구 및 수요의 증가로 이어지게 되었고, 생활권∙이동권역의 확대로 인해 국제관광의 수요가 점차 증가하게 되었다. 2019년 기준 UNWTO가 발표한 총 국제관광객 수는 14억 5천만 명으로 추산되었으며, 한국의 인바운드 관광객 수는 1,750만 명, 아웃바운드 관광객 수는 2,871만 명으로 역대 최고치를 기록했다. 하지만 이러한 전체적인 성장세에도 불구하고 관광산업은 테러, 질병, 안보위협, 정치적∙경제적 국가분쟁, 전쟁, 경제적 위기 등 다양한 외부 충격에 크게 영향을 받는 취약성을 지니고 있다. 이러한 관광 위기(사건)의 다양성은 날로 증가하고 있으며, 관광 위기 발생으로 인한 관광객의 신변 위협, 관광 자원의 소실, 인프라 시설의 파괴와 같은 가시적이고 물리적인 피해와 더불어 관광지 명성∙이미지 실추, 관광객 지각 위험도 증가와 관광 기피 현상까지 발생할 수 있는 비가시적∙무형적 피해는 물리적 피해에 비해 더욱 장기적이고 넓은 영향 범위를 갖는다. 따라서 다양한 관광 수요 감소 유발 관광 위기의 요인을 파악하고 각 유형의 영향력을 추정함으로써 효율적인 관광 위기관리 방안을 수립하고 나아가 한국의 국제관광 시장 진흥에 이바지하고자 한다.
본 연구의 목적은 한국의 인바운드, 아웃바운드 국제관광 수요의 결정인자를 추정하기 위하여 주요 경제 변수인 GDP, 국제유가, 환율, 상대소비자물가지수와 관광 위기(사건)의 4개 유형(경제, 질병, 국가분쟁, 테러∙안전) 영향계수를 파악하고, 이와 함께 지난 25년간(1996년~2020년) 인∙아웃바운드 관광 수요에 유의한 구조변화 시점을 도출하고 발생 요인을 파악하기 위함이다. 연구목적을 달성하기 위하여 한국 인바운드 기준 상위 5개 국가인 중국, 일본, 미국, 홍콩, 대만을 선정하고 이들의 국가 경제 변수 데이터를 확보함으로써 패널 데이터 모형을 구축하였다. 본 연구의 패널 데이터는 인바운드 관광 데이터는 모든 국가의 모든 시점의 결측치가 없는 균형 패널 데이터(balanced panel data)이고, 아웃바운드 관광 데이터의 경우 데이터 구득의 한계로 인하여 결측치가 존재하는 불균형 패널 데이터(unbalanced panel data)에 해당한다. 그리고 연구 분석 기간인 1996년부터 2020년까지 한국에서 발생하였거나 사건으로 인한 영향을 받았던 주요 사건 10개를 선정하고 이를 선행연구에 기초하여 4개 유형으로 구분하고 각각의 발생 시점에 대한 더미 변수를 투입함으로써 유형별 관광 위기의 영향계수를 추정하였다. 데이터 및 모형 검정을 통하여 최적의 패널 데이터 모형을 선정하였고 최종 모형으로는 개체별 고유 특성을 고려한 고정효과 모형에 1계 자기상관(first order autocorrelation)을 처치하기 위한 AR(1) 모형을 결합하고 이분산성(heteroscadasticity)을 고려한 White의 표준오차를 적용하여 분석을 실시하고 결과를 제시하였다. 유형별 사건변수의 영향 범위를 유추하고 개체별 영향력의 비교를 위하여 국가별 수요 모형을 도출하여 세부적인 결과를 파악하였고, 마지막으로 다수의 구조변화 시점을 도출하기 위하여 Bai-Perron의 Multiple breakpoint Test를 수행하여 25년간 한국의 인바운드, 아웃바운드 관광 수요의 구조변화 시점을 발견하고 발생 요인을 추출하였다. 각 분석에 대한 주요 분석결과는 다음과 같다.
첫째, 관광 위기의 유형 중 질병(DISEASE)의 탄력성이 인∙아웃바운드 통합 패널데이터 모형 및 국가별 수요 모형에서 가장 높게 나타났다. 질병 위기는 탄력성 뿐만 아니라 그 유의성 또한 모든 국가에서 유의한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 추정되었는데 질병, 특히 호흡기 질환 전염병은 관광객의 국적, 성별, 소득수준 등에 관계없이 무차별적인 영향을 미치기 때문에 해당 질병이 발생할 경우 관광수요의 총체적인 감소를 가져오는 것으로 추측된다. 또한 질병 유형의 관광위기가 SARS, MERS, COVID-19로 구성되어 있음을 감안할 때 SARS의 직∙간접적 영향, MERS 사상자 2위로 나타났던 한국의 인바운드 관광 수요 감소 영향력이 한국인의 아웃바운드 관광 수요 감소 영향력보다 높게 나타나 질병이 발생할 경우 사회∙경제적 피해는 물론 관광 산업의 피해까지 미칠 수 있어 더욱 면밀한 질병 관리 체계가 수립되어야 함을 시사한다.
둘째, 관광 위기의 유형 중 국가분쟁(CONFLICT)은 당사국 간의 인∙아웃바운드 관광교류에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 국가별 인바운드 수요 모형에서는 대만과 홍콩의 정(+)의 방향으로 유의성이 나타났는데, 이는 대만과 홍콩을 타겟으로한 방한 외래객 유치 정책(아세안 국가 환대주간, 동남아 국가 대상 전자비자 도입)이 효과를 발휘한 것으로 해석된다. 아웃바운드 수요 모형에서는 홍콩이 유의한 부(-)의 영향계수를 보였는데, 이는 동일 기간에 홍콩에서 발생한 범죄인 인도 조례 개정안 반대시위에 의한 것으로 추정되었다. 따라서 국가분쟁 유형의 사건이 발생하였을 경우 당사국의 관광객을 대상으로 한 관광 위기대응 방안과 정책을 수립할 때, 인적∙물적 자원 투입의 효율성과 시행 효과성을 제고할 수 있을 것으로 사료된다.
셋째, 한국 인바운드 관광 수요 모형에서 환율의 유의성 중 미국의 부호 방향성이 반대로 나타났다. 다른 국가들의 대원화 환율 변수의 부호가 정(+)의 방향으로 탄력성을 보였는데, 이는 원화 가치 하락 관광 송출국의 화폐가치가 평가절상하여 방한 관광의 여행 비용의 이점을 가져온다. 따라서 환율이 상승하면 인바운드 관광 수요가 증가한다는 이론적∙논리적 부호 방향의 합치성을 보였으나 미국의 인바운드 관광 수요 모형은 부(-)의 방향성을 보였다. 미국 상무부의 여행∙관광산업실(National Travel and Tourism Office: NTTO)의 2019 U.S. to Overseas 자료에 따르면 한국은 2019년 기준 미국인의 해외 관광 국가 총 79국 중 24위에 자리하고 아시아 대륙 내에서도 15개 국가 중 6위로 나타나 관광 매력도가 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 따라서 달러 강세로 인한 미국인의 여행 비용 이점이 발생하면 주요 해외 관광 국가인 유럽 대륙의 영국, 이탈리아, 프랑스, 스페인, 독일 또는 카리브 제도의 도미니카 공화국, 자메이카, 바하마 등 주요 인기 국가로의 수요가 집중되고 해외 관광 후순위에 속하는 한국은 이러한 이점을 받지 못한다는 사실을 유추할 수 있다.
넷째, 아웃바운드 관광 수요 모형에서는 인바운드 수요 모형의 결과와 다르게 경제 변수 중 환율에 가장 민감한 것으로 나타났다. 또한 인바운드 모형에서는 유의하지 않았던 상대소비자물가지수(RCPI)가 유의한 부(-)의 탄력성을 보여 관광 대상국의 물가가 한국보다 높을 경우 관광 수요가 감소하는 것을 알 수 있다. 이는 RCPI가 가격의 대리변수(proxy variable)로서 선정되었고 부호 방향성 또한 가격이 높아지면 수요가 감소하는 것으로 변수 정의나 투입 목적, 이론적 측면에서 방향성의 타당성을 보였다.
다섯째, 지난 25년간(1996년에서 2020년) 인바운드와 아웃바운드 관광 수요의 구조변화 시점을 사후적으로 살펴본 결과 본 연구에서 선정한 관광 수요를 저해했던 사건 외에도 국제관광의 수요를 증가시킨 긍정적 요인이 도출되었다. 인바운드 관광 수요에서 나타난 주요 긍정 요인으로는 한국 고속철도(KTX)개통으로 인한 방한 관광의 이동성∙편의성 제고와 한류의 확산은 긍정적인 기여를 한 것으로 추정되었다. 그리고 1999년의 한∙중 관광교류의 성장 원년 설정과 1999년 9월 한∙중 관광 우호의 달 지정 등 중국인 인바운드 관광객 유치를 위한 정부의 노력이 결실을 보였던 것으로 추정되었다. 아웃바운드 관광 수요에서는 2004년의 법정근로시간이 단축되었던 주 5일 근무제가 유의한 내국인의 해외 관광을 증진한 것으로 추정되었으며, 국제유가의 감소, 저비용항공사(LCC)의 전반적 약진과 특히 국제선 여객 분담률의 가파른 성장은 아웃바운드 관광 시장에 호재로 작용한 것으로 추정되었다.
본 연구를 통하여 관광 위기의 유형화를 통한 각각의 수요에 미치는 영향력을 추정하여 향후 동일한 유형의 위기 발생 시 관광 수요 감소 규모를 예측할 수 있는 기초연구로서 활용되길 희망하며, 이외에도 구조변화 시점을 추출하고 사후적으로 관광 수요에 유의한 변동을 야기한 사회문화적, 정치적 요인 등에 대한 연구가 진행되어 한국 국제관광에 긍정적, 부정적 영향을 미치는 외생변수를 정확히 파악하고, 나아가 한국의 관광 활성화에 이바지하길 기대한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The increase in average income due to global economic development, the development of transportation, and the increase in leisure time naturally led to an increase in tourism needs and demand, and the expansion of living and moving areas led to a gradual increase in demand for international tourism. As of 2019, the total number of international tourists announced by the UNWTO was estimated at 1.45 billion, and the number of inbound tourists in Korea reached a record high of 17.5 million and 28.71 million outbound tourists. Despite this overall growth, the tourism industry remains vulnerable to various external shocks, including terrorism, disease, security threats, political and economic conflicts, wars and economic crises. This diversity of tourism crises is increasing day by day, with tangible and physical damage such as tourist threats, loss of tourism resources, and destruction of infrastructure, as well as invisible and intangible damage, which can lead to the loss of tourism destination reputation, image, increased risk of tourists' perception, and avoidance of tourism, has a longer and wider range of effects than physical damage. Therefore, this study intends to provide implication for establishing efficient tourism crisis management measures and further contribute to the promotion of Korea's international tourism by identifying the factors of various tourism crises and estimating their influence.
The purpose of this study is to estimate the determinants of Korea's inbound and outbound international tourism demand, to identify the four major economic variables: GDP, oil price, relative consumer price indices(RCPI), and four categories of tourism crisis(economy, national conflict, disease and terrorism∙safety). In addition, derive the breakpoint of significant structural changes in demand for inbound and outbound tourism over the past 25 years (1996-2020) and identify the factors that have occurred. In order to achieve the research goal, the top five countries in Korean inbound standards, China, Japan, the United States, Hong Kong, and Taiwan, were selected and a panel data model was established by securing data on their national economic variables. The panel data in this work corresponds to unbalanced panel data where missing values exist due to the limitations of data acquisition for outbound tourism data, and regarding inbound tourism data is balanced panel data at all points in time. In addition, the study analysis period 1996–2020 selected 10 major events that occurred or were affected by crisis in Korea, divided them into four categories based on prior studies, and added dummy variables to estimate the coefficient of tourism crisis by category. Through data and model testing, the optimal panel data model was selected, the final model combines the AR(1) model to deal with first-order autocorrelation in a fixed-effect model considering individual intrinsic properties, and White's standard error considering heteroscadasticity is applied. Detailed results were obtained by inferring the impact range of tourism crisis variables by category and comparing individual(country) influences, and finally, Bai-Perron's Multiple Breakpoint Test was conducted over 25 years to discover and extract the breakpoint of structural changes in Korea's inbound and outbound tourism demand. The main analysis results for each analysis are as follows:
First, among the types of tourism crises, the elasticity of DISEASE has been shown to be the highest in the in-and-outbound integrated panel data model and the country-specific tourism demand model. The disease crisis is estimated to have a significant negative effect in all countries, with diseases, especially respiratory infections, affecting tourists indiscriminately, regardless of their nationality, gender or income level, leading to a total decline in tourism demand. Given that the disease-type tourism crisis consists of SARS, MERS, and COVID-19, the decline in inbound tourism demand was higher than the impact of the decline in outbound tourism demand due to SARS, which was prevalent in Korea and other Asian continents, and MERS, which ranked second in casualties. In the event of a disease, it can cause social and economic damage as well as damage to the tourism industry, suggesting a closer disease management system should be established.
Second, among the types of tourism crises, CONFLICT has been shown to have a negative impact on in-and-outbound tourism exchanges between the parties. The inbound demand model by country showed significance in the direction of Taiwan and Hong Kong's (+), which was interpreted as effective in Korea government’s policy of attracting inbound tourists of Taiwan and Hong Kong (ASEAN hospitality week, introduction of electronic visas to Southeast Asian countries). In the outbound demand model, Hong Kong had a significant negative impact factor, which was presumed to be due to protests against the amendment to the extradition ordinance in Hong Kong during the same period. Therefore, in the event of a national dispute-type incident, it is believed that the efficiency and implementation effectiveness of human and material resources can be improved when establishing measures and policies to respond to the tourism crisis regarding parties.
Third, in the Korean inbound tourism demand model, the direction of the U.S. model was reversed among the other countries significance of the exchange rate. The signs of other countries' exchange rate variables showed elasticity in the direction of the positive, which led to the appreciation of the currency value of Korea inbound tourism country, resulting in the benefits of travel costs for Korea. Thus, while the theoretical and logical sign-direction of increasing inbound tourism demand as the exchange rate rises, the inbound tourism demand model in the U.S. showed a negative direction. According to the 2019 U.S. to Overseas data from the U.S. Department of Commerce's National Travel and Tourism Office (NTTO), Korea ranked 24th out of 79 countries in total as of 2019, and ranked sixth out of 15 countries in Asia, this showed that Korea’s tourism attraction is somewhat lower. Thus, the strength of the dollar could lead to the concentration of demand in the European continent, such as Britain, Italy, France, Spain, or the Dominican Republic, Jamaica and the Bahamas in the Caribbean.
Fourth, the outbound tourism demand model shows that unlike the results of the inbound demand model, it is the most sensitive to exchange rates among economic variables. In addition, the relative consumer price index (RCPI), which was not significant in the inbound model, shows significant negative elasticity, indicating that tourism demand decreases when prices in the target country are higher than in Korea. This was chosen by RCPI as a proxy variable in price, and the directionality of the tourism demand decreased as the price increased, indicating the validity of directionality in terms of variable definition, input purpose, and theory.
Fifth, looking at the breakpoint of structural changes in inbound and outbound tourism demand over the past 25 years (1996-2020), in addition to the tourism crises that hampered tourism demand selected in this study, positive factors that increased the demand for international tourism were derived. Among the major positive factors in inbound tourism demand was the enhancement of mobility and convenience of Korean tourism due to the opening of the Korea High Speed Railway(Korea Train eXpress: KTX) and the spread of the Korean Wave. Along with this, it is estimated that the government's efforts to attract Chinese inbound tourists, including the establishment of the first year of growth of tourism exchanges between Korea and China in 1999 and the designation of Korea-China Tourism Friendship Month in September 1999. In terms of outbound tourism demand, the five-day workweek in 2004 was estimated to have boosted significant overseas tourism for Koreans, and the decline in international oil prices, the overall rise of low-cost carriers(LCCs) and steep growth in international passenger share were good for the outbound tourism market.
Through this study, I hope to estimate the impact on each demand through the categorization of tourism crises in future and use it as a basic study to predict the scale of the decrease in tourism demand in the event of the same type of tourism crisis. In addition, it is hoped that research on socio-cultural and political factors that have caused significant changes in tourism demand will be conducted to accurately identify as a exogenous variables that have a positive and negative impact on Korean international tourism.

목차 (Table of Contents)

• 목 차
• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 및 문제 제기 1
• 제 2 절 연구의 목적 5
• 제 3 절 연구의 방법 및 범위 6
• 제 4 절 연구의 구성 8
• 제 2 장 이론적 배경 11
• 제 1 절 관광 위기 11
• 1. 관광 위기 개념 11
• 2. 관광 위기 유형 15
• 제 2 절 국내∙외 연구 동향 19
• 1. 국내 연구 동향 19
• 2. 국외 연구 동향 32
• 제 3 절 국제관광 수요 결정요인 37
• 1. 소득 및 경제 지표 38
• 2. 환율 40
• 3. 경기변동 및 금융위기 42
• 4. 테러 및 안전 위협 43
• 5. 질병 45
• 제 4 절 연구모형 이론적 고찰 48
• 1. 연구목적 달성을 위한 기본 연구모형 설정 48
• 2. 오차항의 형태에 따른 모형선택 50
• 3. 패널데이터 모형 52
• 제 3 장 연구설계 58
• 제 1 절 연구과제의 설정 58
• 제 2 절 연구 데이터 설계 및 구성 60
• 1. 변수선정 및 자료수집 60
• 2. 분석 도구 68
• 3. Double-log Econometric Model 68
• 제 3 절 연구변수 투입 사건변수 사례분석 70
• 1. IMF 외환위기 70
• 2. 9.11 테러 72
• 3. SARS 74
• 4. 리먼 브라더스 사태 77
• 5. 연평도 포격 사건 79
• 6. 후쿠시마 원전사고 82
• 7. MERS 85
• 8. THAAD 배치 논란 87
• 9. 한∙일 무역분쟁 89
• 10. 코로나바이러스 팬데믹 사건 92
• 제 4 장 실증분석 95
• 제 1 절 기초분석 95
• 1. 국가별 기초통계량 96
• 2. 시계열 안정성 검정 103
• 제 2 절 패널 데이터 모형 분석 109
• 1. 최종 모형 선별을 위한 모형 진단 109
• 2. Inbound 수요 모형 114
• 3. Outbound 수요 모형 126
• 제 3 절 구조변화 검정 143
• 1. Multiple Breakpoint Test 143
• 2. Inbound 관광 수요 구조변화 시점 분석 147
• 3. Onbound 관광 수요 구조변화 시점 분석 152
• 제 5 장 결론 159
• 제 1 절 연구의 요약 159
• 제 2 절 연구결과 논의 및 시사점 163
• 제 3 절 연구의 한계점 및 후속연구 방향 167
• 참고문헌 170
• 1. 국내 문헌 170
• 2. 국외 문헌 178
• 3. 그 외 참고문헌 185
• 부 록 186
• Abstract 190

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