Research on the Landscape Attraction of Chinese Traditional Villages from the Perspective of Tourist Perception : Focused on Dingliwan Village in Xin County, Henan Province, China = 관광객 인지 관점에서 본 중국 전통 마을 경관의 매력 연구 : 중국 하남성 신현 딩리완촌을 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The ultimate goal of this study is to optimize and enhance the rural landscapes in southern Henan from the perspective of tourist perception, making them more attractive and competitive. To achieve this goal, the study focuses on Dingliwan Village in Xinyang City, Henan Province, China, using tourist landscape perception as the entry point. Two methods were used to collect research data: online big data and a questionnaire survey. The study clarifies the process of tourists’ rural perception and the structural system of rural landscape attraction. It also compares the differences in landscape perception evaluation, overall satisfaction, and revisiting willingness among tourists with different demographic characteristics and travel motivations. Factors affecting tourists' satisfaction with landscape perception and their behavioral intentions are ranked in terms of influence, providing guidance for the development and enhancement of traditional village landscapes in southern Henan. The specific research process is as follows:
Chapter 1: By reviewing the research background and the landscape research status of southern Henan, the necessity of this study is confirmed.
Chapter 2: Through sorting out relevant concepts and theories, the tourist perception process of rural tours, the structural system of rural landscape attraction, and the classification of Dingliwan Village's landscape are clarified. This study selects tourists' post-visit perceptions. Using the push-pull theory, the study connects tourists’ rural landscape perception with the landscape attraction of traditional villages. Landscape resources that attract tourists are viewed as the core pull factors, while tourists’ pre-visit perception and recreational needs are seen as push factors for landscape attraction. The study uses two indicators, tourists’ multidimensional satisfaction and overall satisfaction, to evaluate mid-tour and post-tour perceptions, while revisit intention and recommendation intention are used as predictors of future tourist behavior.
Chapter 3: The relationships between variables within the theoretical framework of landscape attraction constructed in Chapter 2 are analyzed. A simple theoretical model of variable relationships is built, and three hypotheses are proposed to verify the model and identify the factors influencing tourists' landscape satisfaction and behavioral intentions.
Chapter 4: Based on the landscape classification in Chapter 2, this chapter provides a detailed introduction to the features and current conditions of the various landscapes in Dingliwan Village.
Chapter 5: This chapter focuses on tourists' landscape perceptions of Dingliwan Village by analyzing two data sources: tourist-generated content (UGC) network big data and survey questionnaire data.
Firstly, through UGC network big data analysis, the study comprehensively explores tourists' perception frequency and satisfaction with the village landscape. The analysis reveals that tourists’ perceptions primarily focus on architectural landscapes and cultural landscapes, while recognition of street landscapes is relatively low. To enhance the village's attractiveness and satisfaction, the study suggests strengthening the excavation and promotion of cultural characteristics.
Secondly, based on the findings of the big data analysis, the survey questionnaire was designed. Reliability and validity tests, along with factor dimensionality reduction analysis, were conducted to determine the formula for calculating satisfaction scores for each landscape factor, laying the foundation for subsequent research.
Finally, using SPSS 26.0, the formal survey data is analyzed to verify the three hypotheses. Hypothesis 1 is confirmed, indicating that tourists' demographic characteristics and travel motivations influence their satisfaction with Dingliwan Village’s landscape. Satisfaction with various landscape perception sub-items positively affects overall landscape perception satisfaction. The four landscape factors' for satisfaction levels ranked by their influence on overall satisfaction are cultural landscape, environmental landscape, street landscape, and architectural landscape. Sub-hypothesis H2-1 under Hypothesis 2 is supported, showing that tourists' overall satisfaction with the landscape positively affects their intention to revisit and recommend the village. However, H2-2 is not supported, as individual landscape perception satisfaction does not directly influence tourists' behavioral intentions but instead affects these intentions indirectly by influencing overall landscape perception satisfaction. Hypothesis 3 is not supported, as tourists’ landscape preferences and satisfaction with landscape perception show a negative correlation. Based on the IPA (Importance-Performance Analysis) results, the priority order for improving Dingliwan Village's landscape is determined. From the highest to the lowest priority, the landscape factors are ranked as architectural landscape, cultural landscape, street landscape, and environmental landscape.
In addition, this chapter summarizes the results of the questionnaire analysis and compares them with the big data analysis. It is found that the results of both analyses are largely consistent. Tourists show high attention to the architectural and cultural landscapes of Dingliwan Village, but satisfaction with certain variables in the architectural landscape and all variables in the cultural landscape is low. Perception frequency and satisfaction levels for the environmental and street landscapes are relatively low.
In conclusion, a theoretical framework for rural landscape attraction was constructed from the perspective of tourist perception. Through questionnaire surveys and big data analysis, factors influencing tourists' perceived satisfaction and behavioral intentions were explored, and a prioritization strategy for landscape development was proposed. Although the study has limitations in terms of research scope, methodology, and sample size, it provides theoretical support for improving the landscape design of traditional villages in southern Henan. Future efforts are expected to further optimize the landscapes of traditional villages, enhancing their cultural value and tourism appeal.

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 최종 목표는 관광객의 인지 관점에서 하남성 남부 지역 농촌 경관을 최적화하여 그 매력과 경쟁력을 향상시키는 것이다. 이를 위해 중국 하남성 신양시 딩리완촌을 연구 대상으로 삼고, 관광객의 경관 인지를 출발점으로 네트워크 빅데이터와 설문조사를 통해 연구 데이터를 수집하였다. 본 연구는 관광객의 농촌 관광 인지 과정과 농촌 경관의 매력 구조를 명확히 규명하였다. 또한, 다양한 인구학적 특성과 관광 동기에 따라 관광객의 경관 인지 평가, 종합 만족도 및 재방문 의향의 차이를 분석하였다. 아울러 관광객의 경관 인지 만족도와 행동 의향에 영향을 미치는 요인들을 영향력 순으로 정리하였다. 본 연구는 하남성 남부 전통 마을 관광지 경관의 개선 및 발전을 위한 방향성을 제시하는 데 그 목적이 있다. 구체적인 연구 과정은 다음과 같다:
제1장, 연구 배경과 하남성 남부 지역 경관에 대한 기존 연구들을 정리하여, 본 연구의 필요성을 확인하였다.
제2장, 관련 개념과 이론을 정리하면서 관광객의 농촌 관광 인지 과정, 농촌 경관의 매력 구조 체계, 그리고 딩리완촌 경관 유형을 명확히 파악하였다. 본 연구는 관광객의 여행 후 인지를 중심으로 다루었다. 푸시-풀 이론을 적용하여 관광객의 농촌 경관 인지와 전통 마을 경관의 매력 간의 관계를 설명하였다. 경관 자원이 관광객에게 매력을 끌어당기는 요소를 핵심 ‘풀’ 요인으로 보고, 관광객의 여행 전 경관 인지와 여가 욕구를 ‘푸시’ 요인으로 간주하였다. 관광객의 다차원적 만족도와 종합 만족도를 여행 중 및 여행 후 인지도를 평가하는 주요 지표로 삼았으며, 재방문 의향과 추천 의향을 관광객의 미래 여행 행동을 예측하는 지표로 선정하였다.
제3장, 제2장에서 구축한 경관 매력 이론의 논리적 틀 내에서 변수 간 관계를 분석하고, 이를 바탕으로 간단한 변수 관계 이론 모델을 설계하였다. 이 모델을 검증하기 위해 3가지 가설을 설정하였으며, 이를 통해 관광객의 경관 만족도와 행동 의향에 영향을 미치는 요인들을 규명하고자 하였다.
제4장, 제2장에서 분류한 경관 유형을 기반으로, 연구 대상인 딩리완촌의 각 경관 특색과 현황을 구체적으로 소개하였다.
제5장, 본 장에서는 관광객의 UGC 네트워크 빅데이터와 설문조사 데이터를 바탕으로 딩리완촌의 경관 인지에 대한 연구를 진행하였다.
먼저 관광객 UGC 네트워크 빅데이터 분석 방법을 활용하여 관광객이 마을 경관에 대해 인지하는 빈도와 만족도를 종합적으로 분석하였다. 분석 결과, 관광객의 경관 인지는 주로 건축 경관과 문화 경관에 집중되었으며, 거리 경관에 대한 인식은 낮은 것으로 나타났다. 이에 따라 문화적 특색 발굴과 홍보를 강화하여 관광지의 매력도와 만족도를 높일 필요가 있다는 제안을 제시하였다.
다음으로 빅데이터 분석 결과를 참고하여 설문조사 설계를 진행하였다. 설문조사의 신뢰도 및 요인 축소 분석을 기반으로 각 경관 요인의 만족도 점수 계산 공식을 확립하였으며, 후속 연구의 기반을 마련하였다.
마지막으로 SPSS 26.0을 이용해 본 설문조사 데이터를 분석하고 3가지 가설을 검증하였다. 가설 1은 성립되었으며, 관광객의 인구 특성과 여행 동기가 딩리완촌 경관에 대한 관광객의 인지 만족도에 영향을 미친다는 결과를 도출하였다. 관광객의 개별 경관 인지 만족도는 전체 경관 인지 만족도에 긍정적인 영향을 주며, 4가지 경관 요인 만족도가 전체 경관 만족도에 미치는 영향력 순위는 문화 경관 요인, 환경 경관 요인, 거리 경관 요인, 건축 경관 요인 순이었다.
가설 2의 H2-1은 성립되었으며, 관광객의 전체 경관 인지 만족도가 재방문 의향과 추천 의향에 긍정적인 영향을 미친다는 결론이 도출되었다. 하지만 H2-2는 성립되지 않았고, 개별 경관 인지 만족도가 직접적으로 관광객의 행동 의향에 영향을 미치지 않으며, 전체 경관 인지 만족도를 통해 간접적으로 행동 의향에 영향을 미친다는 결과를 얻었다.
가설 3은 성립되지 않았으며, 관광객의 경관 선호도와 경관 인지 만족도는 부정적인 상관관계를 보였다. 마지막으로 IPA 분석 결과를 바탕으로 딩리완촌 경관 개발 우선순위를 결정하였고, 우선순위는 건축 경관 요인, 문화 경관 요인, 거리 경관 요인, 환경 경관 요인 순으로 나타났다.
제8장, 설문조사 결과를 요약하고 빅데이터 분석 결과와 비교하였다. 두 분석 결과는 대체로 일치하는 것으로 나타났다. 관광객들은 딩리완촌의 건축 경관과 문화 경관에 높은 관심을 보였으나, 건축 경관의 일부 변수와 전체 문화 경관 변수에 대한 만족도는 모두 낮은 수준이었다. 환경 경관과 거리 경관에 대한 인지 빈도는 비교적 낮았고, 이에 따른 관광객들의 만족도 역시 낮게 평가되었다.
본 연구는 관광객의 인지 관점을 바탕으로 농촌 경관 매력에 대한 이론적 관계 프레임워크를 구축하고, 설문조사와 빅데이터 분석을 통해 관광객의 인지 만족도와 행동 의향에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이를 바탕으로 경관 개발의 우선순위를 제안하였다. 연구는 조사 범위, 방법, 샘플에서 일정한 한계가 있었으나, 하남 지역 전통 마을의 경관 설계 개선에 이론적 근거를 제공하였다. 앞으로 전통 마을 경관의 최적화를 통해 문화적 가치를 높이고 관광 매력을 강화하기를 기대한다.

목차 (Table of Contents)

• CONTENTS ⅰ
• LIST OF TABLES ⅳ
• LIST OF FIGURES ⅶ
• ABSTRACT ⅹ
• Ⅰ. INTRODUCTION 1
• 1. Research Background 1
• 1.1 Background of Rural Revitalization 1
• 1.2 Needs for Landscape Image Optimization in Traditional Villages of Southern Henan, China 2
• 2. Necessity of the Study 4
• 3. Research Objectives 6
• 4. Research Methods and Framework 8
• 4.1 Research Methods 8
• 4.2 Research Framework 10
• Ⅱ. Relevant Concepts and Theories 11
• 1. Relevant Concepts 11
• 1.1 Rural Landscape 11
• 1.2 Rural Landscape Attraction 12
• 1.3 Perception 14
• 1.4 Rural Tourism Motivation 14
• 2. Relevant Theories 18
• 2.1 Landscape Gene Theory 18
• 2.2 Landscape Perception Theory 21
• 2.3 Push-Pull Theory 29
• 2.4 Theories Related to Tourist Behavioral Intentions 30
• 3. Summary 37
• Ⅲ. Setting the research hypothesis 39
• 1. Related Researches 39
• 1.1 Demographic Characteristics and Landscape Perception Preferences 39
• 1.2 Relationship Between Tourism Motivation and Satisfaction 43
• 1.3 Relationship Between Landscape Perception Satisfaction and Behavioral Intentions 45
• 1.4 Relationship Between Landscape Perception Preferences and Satisfaction 46
• 1.5 Tourists' UGC Network Data Analysis 47
• 2. Extraction of research hypotheses 49
• 2.1 Research Variables 49
• 2.2 Research Hypotheses 50
• 3. Summary 52
• Ⅳ. Status of the village under investigation 53
• 1. Environmental Landscape 54
• 1.1 Geographical Location 54
• 1.2 Topography and Landform 56
• 1.3 Environmental Layout 57
• 1.4 Village Layout 61
• 2. Cultural Landscape 63
• 2.1 Cultural Ideology 63
• 2.2 Artistic Culture and Folk Entertainment Customs 66
• 3. Street Landscape 67
• 3.1 Street and Alley Spatial Layout 67
• 3.2 Street Landscape 69
• 4. Architectural Landscape 70
• 4.1 Residential Architecture 71
• 4.2 Public Buildings 75
• 4.3 Architectural Decorations 76
• Ⅴ. Research, Survey and Analysis 78
• 1. Big Data Analysis 78
• 1.1 Data Collection and Analysis Methods 78
• 1.2 Data Analysis Results 80
• 1.3 Summary 90
• 2. Questionnaire Design and Pre-Survey 92
• 2.1 Questionnaire Design 93
• 2.2 Pre-Survey and Results 94
• 3. Formal Questionnaire Survey and Hypothesis Testing 99
• 3.1 Descriptive Statistical Analysis 100
• 3.2 Results of Hypothesis 1 Testing 109
• 3.3 Hypothesis 2 Verification Results 139
• 3.4 Hypothesis 3 Validation Results 145
• Ⅵ. Conclusion and Outlook 157
• 1. Conclusion 157
• 2. Research Limitations and Future Directions 161
• REFERENCE 163
• KOREAN ABSTRACT 189
• [Appendix 1] Survey on Tourists' Perception of Landscape in Dingliwan Village, Southern Henan, China 192
• [Appendix 2] Table of Historical and Cultural Protection Objects for Dingliwan Village, a Traditional Chinese Village 196
• ACKNOWLEDGEMENT 198