재정패널 데이터를 이용한 국내관광수요 영향 요인 분석 = An empirical study on the determinants of domestic tourism demand using 'National survey of tax and benefits' data

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 경제적 요인 및 인구 통계적 특성과 관련한 요인들이 국내관광수요에 미치는 영향이 어떠한 변화양상을 보이는지를 분석하였다. 분석을 위해 2017~2023년 기간동안의 「재정패널」조사 결과를 활용하여 패널데이터를 구축하였으며, 종속변수가 가구의 연간 국내관광횟수이기 때문에 절단 포아송 회귀분석 방법을 사용하였다. 분석결과, 대부분의 모형에서 소득이 증가할수록, 소비자물가지수가 낮을수록 가구의 국내관광횟수는 증가하는 것으로 나타나 일반적인 수요의 법칙이 성립되는 것을 확인할 수 있었다. 인구 통계적 특성과 관련된 변수 중에서는 연령이 높을수록, 가구 규모가 클수록, 가구의 연간 국내관광횟수는 감소하였다. 소득수준별 집단 및 코로나19 전후 기간 간 주요 변수가 종속변수에 미치는 영향의 차이를 분석하기 위해 변수별 탄력성을 추정하였다. 집단별로는 소득이 낮은 집단의 국내관광수요가 소득이 높은 집단에 비해 소득, 소비자물가지수 등 경제적 요인에 더 민감한 것으로 나타났다. 시기별로는 코로나19 확산을 계기로 국내관광수요의 소득 탄력성은 감소하였으며, 총가구원수의 탄력성도 낮아져, 가구 규모가 국내관광수요에 미치는 부(-)의 효과도 감소한 것으로 나타났다. 그 밖에 연령, 나이, 자녀 수와 같은 인구 통계적 특성들은 모형에 따라 국내관광수요에 각기 다른 효과를 미쳤다. 이를 종합해 보면, 전체 국내관광수요와 집단별, 시기별로 사회경제적 특성들이 국내관광수요에 미치는 영향은 다양한 양상을 보인다. 이는 국민의 국내관광수요가 세분화되고 다양화되고 있다는 것을 시사하므로 정책 및 기업의 경영전략 수립에 있어 이처럼 변화된 수요행태를 면밀히 고려할 필요가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examined how economic and demographic factors influence domestic tourism demand, and how these effects have changed over time. To conduct the analysis, panel data was constructed using the results of the Financial Panel survey from 2017 to 2023. Since the dependent variable was the number of domestic trips taken by households per year, a cut Poisson regression model was employed. The analysis revealed that, in most models, higher household income and a lower consumer price index (CPI) were associated with an increased number of domestic trips, confirming the applicability of the general law of demand. Among demographic variables, older age and larger household size were also associated with a higher number of annual domestic trips. To explore how the influence of key variables varied across income groups and between the pre- and post-covid-19 periods, the elasticity of each variable was estimated. The results indicated that low-income households were more sensitive to economic factors—such as income and CPI—than high-income households. Over time, particularly after the outbreak of covid-19, the income elasticity of domestic tourism demand decreased, as did the elasticity related to household size. Additionally, the previously negative effect of larger household size on tourism demand weakened. Other demographic variables—such as age and number of children—also showed varying effects on domestic tourism demand depending on the model used. Overall, the patterns of domestic tourism demand differed significantly depending on socioeconomic group and time period. These findings suggest that domestic tourism demand is becoming increasingly diversified and segmented, highlighting the need for policy-making and corporate strategies that can address these evolving and varied needs.