<28C6AFBAB0B0FAC1A B3E220B0FCB1A4BCF6BFE420C0FCB8C12DC3D6C1BE322DC6EDC1FD2D30342E687770>

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1 특별연구 2016_ 년관광수요전망 박상곤

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3 연구책임박상곤 ( 한국문화관광연구원부연구위원 ) 연구참여김성윤 ( 한국문화관광연구원연구원 ) 전진영 ( 한국문화관광연구원차석전문원 )

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5 서 문 2016 년국제관광시장은 2015 년도에발생한메르스로인한여행소비위축에서완전히회복되었습니다. 그러나 2016 년하반기정부당국의고고도미사일방어체계배치결정이후중국정부는자국관광객의한국여행제한조치로인해방한중국관광객이급감하기도하였습니다. 최근에예상하지못한국제관광수요변동요인들은그어느해보다국제관광수요전망을어렵게만들었지만, 한편으로는관광수요전망의필요성과중요성이더욱부각되기도하였습니다. 이번특별과제는부록에있는 2016 년분기별전망보고서들과 2017 년 1/4 분기및연간예측을하고있습니다. 특히 2017 년도예측은한국문화관광연구원이개발한국제관광수요예측모형을기반으로예측의정확성을보다높이기위해최근의예상치못한영향을반영하였습니다. 연구원의국제관광수요예측은계량예측결과를주관적으로조정하는것이아닌전문가들의합리적가정들을계량예측모형에반영하여산출된것입니다. 따라서이번해가끝나실측치가나오면현재의예측모형의약점을발견할수있으므로향후예측모형을보다발전시켜예측의정확도를높일수있을것입니다. 본보고서가관계기관들과업계및학계, 그리고기타본연구를필요로하시는모든분들에게유용한자료가될수있기를기대하며열정과혼신을다해연구를수행해주신연구진과본연구에많은도움을주신전문가, 기관관계자분들께감사의말씀을드립니다. 2016년 12월한국문화관광연구원원장김정만

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7 연구개요

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9 연구개요 1. 연구개요 가. 연구배경및목적 국제관광, 인바운드및아웃바운드관광수요예측은정부의관광정책및민간관광시장의경영전략수립에있어중요한기본정보로국제관광수요예측치제공을위해기존의많은연구들이선행되어옴 기존선행된수요예측연구의경우는수요예측에대한과정및분석방법에대한정보접근의어려움으로수요자입장에서활용하기에어려움이있었음 이에본연구에서는 2017 년관광분야국제관광수요예측의정확성을제고하기위하여모형개발등을통한사전연구를수행함으로써수요예측모델에대한정확성을제고함 또한수요예측모델을통해생산된 2016 년도예측치를바탕으로당해연도에발생한주요이슈와영향요인을파악하고이를반영함 이러한절차를통해 2016 년도에는주요시장및분기별출입국관광수요를전망하고 2017 년연간출입국관광수요를주요시장별로제시함. 정부의관광정책수립과추진, 민간산업부문의경영전략에기초자료를제공하고자함나. 연구범위및방법 예측대상 방한외래관광시장 : 전체관광객, 일본, 중국, 미국, 홍콩, 대만, 동남아 *, 러시아 ( 연방 ), 유럽 ( 러시아포함 ), 대양주임 국민해외관광객 * 동남아시아는말레이시아, 베트남, 싱가포르, 필리핀, 인도네시아, 태국을대상국으로규정하고 2016 년 4/4 분기예측부터반영함 iii

10 연구개요 예측기간 연도별예측 : 2017 년 - 연도별예측을위해 2016 년수요를중심으로추정하여주요국가별구간추정치를제시함. 또한 2016 년인바운드관광수요에영향을미치는특정국가의추이를반영하여별도의시나리오분석을실시함 분기별예측 : 2016 년 2/4 3/4 4/4 분기, 2017년 1/4분기예측 - 본연구기간중해당분기가시작되는첫달 10 일전에분기별전망치를분석및제시하였음 ( , , , ; 부록참조 ) 국제관광수요예측의정량적방법으로계량경제학적분석을시행함 예측에사용된모형은 ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 이며변수에계절성이존재하여 SARIMA 를적용하였음 월간예측에는환율, 산업생산지수, 이벤트더미등이설명변수로포함되어있으나연간예측에는다른설명변수없이 ARIMA 모형만으로추정함 - 이는연간예측의경우 6년이후의값을전망해야하는데그러기위해서는설명변수의 6년전값을예측에사용해야하기때문임 - 경기변동의주기가보통 2~3 년에서길어도 4~5 년이므로 6년전의설명변수의값은사실상현재로서는거의의미가없는값임. 따라서이하에서는설명변수없이관광객수변수만사용하여모형을추정함 ARIMA(p,d,q) 모형의추정에서 AR 항은 0,1,2, MA 항은 0,1,2 를고려하였고, 총 9가지경우중에서 AIC 값을가장작게하는모형을선택함 iv

11 연구개요 연구수행절차 연구수행절차는연구내용을토대로연구방향및목표를설정하였으며, 기존수요예측선행연구조사검토와국제관광동향을 1단계로실시함. 이후 2단계로연구에적합한분석방법및예측모형을개발하고이를통해계량적예측결과를도출함 2. 국제관광동향 가. 국제관광시장동향 국제관광수요는 1980 년도부터 2020 년도까지약 4.2% 씩연평균성장을거듭해왔으나 2010 년부터는 3.3% 의수준으로 2030 년까지완만한성장추세가예상됨 총국제관광수요는 2020 년에 14 억명, 2030 년에는 18 억명에다다를것으로전망하고있으며, 2015 년부터아시아 태평양시장의급속한성장으로인해신흥관광시장의점유율이미주 유럽시장과같은선진시장을넘어설것으로전망하고있음 2030 년의국제관광시장은아시아 태평양등에방문하는관광객들이전세계관광객중 57% 에이를것이며, 미주 유럽시장에는 43% 로구성될것으로전망됨 신흥국가로분류되는아시아 태평양지역, 중동, 아프리카의세계관광시장점유율은소폭상승할것으로전망되고. 유럽, 미주지역의시장점유율은감소될것으로예상하고있음 v

12 연구개요 자료 : UNWTO Tourism Highlights, 2016 Edition, p.14 [ 그림 1] 2030 년국제관광객수전망 나. 아시아주요국동향 1) 중국 2011 년부터중국인바운드관광객은 1억 3,542 만명규모로 2015 년에는전년대비 4.1% 가성장한 1억 3,382 만명으로증가하였음 - 중국전체인바운드관광객은약 1억 3천명의수준으로세계적인수준이지만특별행정구에속해있는홍콩과분단된국가에속하는대만을제외하면주요인바운드관광시장은유럽, 한국, 일본, 베트남등의순으로나타남 반면중국의아웃바운드관광객은 2011 년 7천 250만명을시작으로연평균 13.6% 가성장하여 1억 1,700 만명의규모로성장하였음 - 중국아웃바운드관광객의양적성장과함께 2015 년 2,922 억불의지출규모면에서영향력을미치고있어아시아뿐만아니라미주, 유럽등에서관광객유치를위한정책을추진하고있음 vi

13 연구개요 - 미국메릴린치보고서에따르면중국관광객은 2019 년까지약 1 억 7,400 만명규모로성장하며 2,640 억달러를해외쇼핑등을통해 지출할것으로전망함 < 표 1> 중국관광객현황 ( 단위 : 명, %) 연도 인바운드아웃바운드인원증감인원증감 ,423, ,250, ,405, ,182, ,077, ,185, ,498, ,000, ,820, ,000, 주 : 중국여유국에서는숙박및당일관광객의합계를전체인바운드관광객수로보고되고있음자료 : 중화인민공화국국가여유국 ( 中华人民共和国国家旅游局 ), 출입국관광통계 ( 각연도 ). 2) 일본 일본인바운드관광객은 2011 년 622 만명의규모에서 2015 년 1,974 만명으로연평균 33.4% 씩급격한증가세를보임 년에는최초로외래관광객 1,000 만명을돌파하였으며, 특히 2015 년에는전년대비 47.1% 가성장한 1,974 만명이입국하여역대최고기록을경신한것으로나타남 - 중국은일본인바운드관광객의약 25% 를차지하고있으며, 전년대비 107.3% 성장한 499만명으로나타남 년방일한국인관광객은약 276 만명규모였으나 2015 년에는 45.3% 가성장한 400만명의규모로집계되었음 한편, 일본인해외여행자수는 1964 년해외여행자유화이후꾸준히증가하였고, 1980~90 년대중반까지급격히성장하였으나버블경제붕괴이후성장세가둔화된국제정세에따라등락을반복하고있음 vii

14 연구개요 < 표 2> 일본관광객현황 ( 단위 : 명, %) 연도 인바운드아웃바운드인원증감인원증감 ,218, ,994, ,358, ,490, ,363, ,472, ,413, ,903, ,737, ,213, 자료 : 일본정부관광국 ( 日本政府観光局 ), 출입국통계 ( 각연도 ) 3) 한중일인바운드관광객비교 2015 년한국의인바운드관광객은메르스의영향으로전년대비 6.8% 감소한 1,323 만명이입국한반면일본은전년대비 47.1% 성장한 1,974 만명이입국하여역대최고치를기록함 - 우리나라를중심으로주요입국국가에대해중일간비교한결과우리나라는일본보다중국관광객이약 100 만명이상입국하였으며, 필리핀과러시아에서일본보다약 13 만명이더입국한것으로나타남 - 일본은우리나라에서전년대비크게감소했던대만관광객이 316 만명, 홍콩관광객이 100만명이더입국한것으로나타남 < 표 3> 2015 한중일주요인바운드관광객현황 ( 단위 : 명 ) 구분 방한외래객 방중외래객 방일외래객 전체 13,231, ,820,400 19,737,409 한국 - 4,444,400 4,002,095 중국 5,984,170-4,993,689 일본 1,837,782 2,497,700 - 미국 767,613 2,085,800 1,033,258 홍콩 523,427 79,448,100 1,524,292 viii

15 연구개요 구분 방한외래객 방중외래객 방일외래객 대만 518,190 5,498,600 3,677,075 말레이시아 223,350 1,075, ,447 베트남 162,765 2,160, ,395 싱가포르 160, , ,783 인도네시아 193, , ,083 태국 371, , ,731 필리핀 403,622 1,004, ,361 러시아 188,106 1,582,300 54,365 유럽 806,438 4,891,400 1,244,970 대양주 168, , ,026 자료 : 중화인민공화국국가여유국및일본정부관광국, 출입국관광통계 ( 각연도 ) 다. 한국관광시장동향 우리나라의인바운드관광시장은 1990 년 295 만명을시작으로 2014 년에는역대최대치인 1,420 만명을기록함 ( 연평균 6.8%). 이러한증가세는 2015 년메르스 (MERS) 의영향으로 6.8% 가감소된 1,323 만명으로최종집계되었음 자료 : 관광지식정보시스템 ( [ 그림 2] 인바운드외래관광객수 ix

16 연구개요 우리나라인바운드관광객은 2005 년 600 만명을돌파했으나 4년간 5% 수준의증가세를유지하여 2009 년이후에는성장률이급속도로증가한것으로나타남 (2009 년 ~2014 년 : 연평균성장률은 12.7%) 이러한추세로 2014 년인바운드관광객수는역대최고치인 1,420 만명을기록하였으며, 우리나라인바운드성장요인은중국관광객수의증가로나타남 우리나라인바운드관광시장은 2015 년기준아시아권국가비중이 82.9% 로아시아관광객의의존도가높은것으로나타남 - 우리나라인바운드관광수요의 1위인중국과 2위인일본의관광객수는전체인바운드수요의 59.1% 를차지함 년국제관광수요전망 1) 인바운드관광수요전망 전체입국자는증가세를취하고있음 년즈음에사스 (SARS) 사태로인해감소한것을제외하면꾸준히상승하고있는추세임 < 표 4> 2017년도인바운드전망 ( 단위 : 명, %) 국가 2017년 (A) E (A/B) 2016(B) 전체외래관광객수 * 19,159, ,238,489 13,231,651 14,201,516 시나리오3 8,407, 주 중국 시나리오2 8,766, ,074,940 5,984,170 6,126,865 요 시나리오1 9,398, 국 일 본 2,545, ,297,631 1,837,782 2,280,434 가 대 만 923, , , ,683 홍 콩 745, , , ,380 x

17 연구개요 국가 2017 년 (A) E (A/B) 2016(B) 주요국가 ( 계속 ) 동남아시아 ** 2,169, ,099,103 1,515,249 1,697,192 미국 883, , , ,305 러시아 236, , , ,366 유럽 *** 945, , , ,527 대양주 213, , , ,934 주 ) E 는예측치를의미하며, 2016 년은 12 월 31 일기준잠정치임 * 2017 년전체외래관광객수예측치 (19,159,907) 는중국예측시나리오 2 를고려한추정결과임 ** 동남아시아는말레이시아, 베트남, 싱가포르, 필리핀, 인도네시아, 태국으로범주를규정하고 2016 년 4/4 분기예측부터반영함 *** 유럽인바운드관광객수는러시아관광객수를포함하여예측하였으며러시아관광객수는최근증감률등을고려하여별도예측 2) 아웃바운드관광수요전망 한국아웃바운드관광객은경제위기에즉각적으로반응하는모습을보임 년외환위기, 2008 년서브프라임당시에는큰폭으로감소했으나 2010 년이후에예전의추세를되찾아서다시증가하는모습을보이고있음 2017 년에연간아웃바운드관광객수는최소 18,500,404 명에서최대 33,207,137 명으로약 24,726,031 명이출국할것으로전망됨 < 표 5> 2017년도아웃바운드전망 ( 단위 : 명, %) 국가 2017년 (A) E (A/B) 2016(B) 전체출국관광객수 24,726, ,268,663 19,310,430 16,080,684 주 ) E는예측치를의미하며, 2016 년은 12월 31일기준잠정치임 xi

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19 제1장서론 1 제1절연구배경및목적 3 1. 연구배경 3 2. 연구목적 4 제2절연구범위및방법 5 1. 연구범위 5 2. 연구방법 5 3. 연구수행체계 6 제2장국제관광동향 9 제1절국제관광시장동향 중장기관광시장전망 11 제2절한국관광시장동향 인바운드관광시장동향 아웃바운드관광수요동향 26 제3장 2016 국제관광수요에대한계량분석 29 제1절분석개요및자료 분석개요 분석자료 32 제2절 KCTI 국제관광수요계량예측모형 모형에사용된변수및단위근검정 예측모형에적용된계량기법 KCTI 국제관광수요계량예측모형 45 제3절 2017년 1/4분기 ( 월별 ) 수요전망 인바운드수요전망 아웃바운드수요전망 70 xiii

20 제4절 2017년연간수요전망 인바운드수요전망 아웃바운드수요전망 84 제 4 장결론 85 제 1 절결론 87 참고문헌 88 ABSTRACT 90 부록 : 분기별수요예측보고서 93 xiv

21 목차 표목차 < 표 1-1> 연구절차 7 < 표 2-1> 2015년주요국외래관광객및관광수지추이 14 < 표 2-2> 주요국국제관광지출액 14 < 표 2-3> 중국관광객현황 15 < 표 2-4> 방중외래관광객현황 16 < 표 2-5> 일본관광객현황 19 < 표 2-6> 방일외래관광객현황 20 < 표 2-7> 2015 한중일인바운드관광객현황 22 < 표 2-8> 주요국가별국제관광이슈 22 < 표 2-9> 연도별인바운드관광객감소요인 25 < 표 2-10> 한국연도별인바운드관광객현황 25 < 표 2-11> 한국연도별아웃바운드관광객현황 26 < 표 3-1> 단위근검정 : 월간데이터 (log( 관광객수 )) 38 < 표 3-2> 단위근검정 : 연간데이터 (log( 관광객수 )) 38 < 표 3-3> 모형의비교결과 ( 인바운드전체 ) 45 < 표 3-4> 모형의비교결과 ( 일본 ) 47 < 표 3-5> 모형의비교결과 ( 중국 ) 47 < 표 3-6> 모형의비교결과 ( 미국 ) 48 < 표 3-7> 모형의비교결과 ( 홍콩 ) 49 < 표 3-8> 모형의비교결과 ( 대만 ) 49 < 표 3-9> 모형의비교결과 ( 러시아 ) 50 < 표 3-10> 모형의비교결과 ( 유럽 ) 51 < 표 3-11> 모형의비교결과 ( 태평양 ) 51 < 표 3-12> 모형의비교결과 ( 동남아시아 ) 52 < 표 3-13> 모형의비교결과 ( 아웃바운드 ) 53 < 표 3-14> 2017년도 1/4분기 ( 월별 ) 인바운드전망 56 < 표 3-15> 2017년도 1/4분기 ( 월별 ) 아웃바운드전망 70 < 표 3-16> 2017년도인바운드전망 73 xv

22 그림목차 [ 그림 2-1] 2030년국제관광객수전망 11 [ 그림 2-2] 지역별인바운드관광객수 12 [ 그림 2-3] 2010년지역별관광목적지점유율 13 [ 그림 2-4] 2030년지역별관광목적지점유율 13 [ 그림 2-5] 중국인바운드수요결정인자 18 [ 그림 2-6] 일본인바운드수요결정인자 21 [ 그림 2-7] 한국인바운드관광객수 24 [ 그림 2-8] 한국아웃바운드관광객수 27 [ 그림 3-1] 시나리오별사드의영향기간및강도 55 [ 그림 3-2] /4분기전망 : 전체입국객 57 [ 그림 3-3] /4분기추정결과 : 전체입국객 57 [ 그림 3-4] /4분기전망 : 일본 58 [ 그림 3-5] /4분기추정결과 : 일본 59 [ 그림 3-6] /4분기전망 : 중국 ( 시나리오 1) 61 [ 그림 3-7] /4분기추정결과 : 중국 ( 시나리오 1) 61 [ 그림 3-8] /4분기전망 : 중국 ( 시나리오 2) 62 [ 그림 3-9] /4분기추정결과 : 중국 ( 시나리오 2) 62 [ 그림 3-10] /4분기전망 : 미국 63 [ 그림 3-11] /4분기추정결과 : 미국 63 [ 그림 3-12] /4분기전망 : 홍콩 64 [ 그림 3-13] /4분기추정결과 : 홍콩 64 [ 그림 3-14] /4분기전망 : 대만 65 [ 그림 3-15] /4분기추정결과 : 대만 65 [ 그림 3-16] /4분기전망 : 러시아 66 [ 그림 3-17] /4분기추정결과 : 러시아 66 [ 그림 3-18] /4분기전망 : 유럽 67 [ 그림 3-19] /4분기추정결과 : 유럽 67 [ 그림 3-20] /4분기전망 : 대양주 68 [ 그림 3-21] /4분기추정결과 : 대양주 68 [ 그림 3-22] /4분기전망 : 동남아시아 69 [ 그림 3-23] /4분기추정결과 : 동남아시아 69 xvi

23 목차 [ 그림 3-24] /4분기전망 : 전체출국객 70 [ 그림 3-25] /4분기추정결과 : 전체출국객 70 [ 그림 3-26] 2017 전망 : 전체입국객 71 [ 그림 3-27] 2017 추정결과 : 전체입국객 72 [ 그림 3-28] 2017 전망 : 중국 74 [ 그림 3-29] 2017 추정결과 : 중국 75 [ 그림 3-30] 2017 전망 : 일본 76 [ 그림 3-31] 2017 추정결과 : 일본 76 [ 그림 3-32] 2017 전망 : 미국 77 [ 그림 3-33] 2017 추정결과 : 미국 77 [ 그림 3-34] 2017 전망 : 홍콩 78 [ 그림 3-35] 2017 추정결과 : 홍콩 78 [ 그림 3-36] 2017 전망 : 대만 79 [ 그림 3-37] 2017 추정결과 : 대만 79 [ 그림 3-38] 2017 전망 : 동남아시아 80 [ 그림 3-39] 2017 추정결과 : 동남아시아 80 [ 그림 3-40] 2017 전망 : 러시아 81 [ 그림 3-41] 2017 추정결과 : 러시아 81 [ 그림 3-42] 2017 전망 : 유럽 82 [ 그림 3-43] 2017 추정결과 : 유럽 82 [ 그림 3-44] 2017 전망 : 대양주 83 [ 그림 3-45] 2017 추정결과 : 대양주 83 [ 그림 3-46] 2017 전망 : 한국출국객 84 [ 그림 3-47] 2017 추정결과 : 한국출국객 84 xvii

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25 제 1 장 서론

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27 제 1 장서론 3 제 1 절 연구배경및목적 1. 연구배경 국제관광, 인바운드및아웃바운드관광수요예측은정부의관광정책및민간관광시장의경영전략수립에있어중요한기본정보로국제관광수요예측치제공을위해기존의많은연구들이선행되어옴 기존의국제관광수요에관한예측연구는매분기별이슈페이퍼또는연구보고서등을통해직 간접적으로수요예측에대한정보를제공하는방식으로진행되었음 기존선행된수요예측연구의경우는수요예측에대한과정및분석방법에대한정보접근의어려움으로수요자입장에서활용하기에어려움이있었음 이에관광수요예측에대한객관성, 신뢰성및시의적절성등과관련되었던많은문제점들을개선함과동시에분석결과에대한공신력과신뢰성을제고할필요성이있음 이에본연구는 2017 년관광분야국제관광수요예측의정확성제고를위해모형개발을위한사전연구를수행함으로써수요예측모델에대한정확성을제고함 또한수요예측모델을통해생산된 2016 년도예측치를바탕으로당해연도에발생한주요이슈와영향요인을파악하고이를반영함 이러한절차를통해 2016 년도우리나라의출입국관광수요를주요시장별로전망하여정부의관광정책수립과추진, 그리고민간산업부문의경영전략에기초자료로제공하고자함

28 년관광수요전망 2. 연구목적 계량경제학적모델을통해 2016 년도국제관광수요를예측분석 계량경제학적모델을통해 2017년도인 아웃바운드시장과 2016 년도인 아웃바운드시장에서전체관광객수와점유율이높은주요국가를중심으로분기별 (2 3 4 분기및 2017 년 1분기 ) 국제관광수요예측을실시하고자함 본수요예측과정에서전반적인과정과결과를제시 2016 년분기별국제관광수요를도출하여이에대한제반정보를제시할뿐만아니라 2017 년도연도별 국가별국제관광수요를전망하여관광정책및민간관광기업의관광경영전략수립등을위한기초자료를제공하고자함

29 제 1 장서론 5 제 2 절 연구범위및방법 1. 연구범위 예측대상 방한외래관광시장 : 전체관광객, 일본, 중국, 미국, 홍콩, 대만, 동남아 *, 러시아 ( 연방 ), 유럽 ( 러시아포함 ), 대양주 국민해외여행객 예측기간 연도별예측 : 2017 년 - 연도별로는 2016 년수요를중심으로추정하여구간추정치를제시하고 2017 년까지를그래프로제시 분기별예측 : 2016 년 2/4 3/4 4/4 분기및 2017 년 1/4 분기 2. 연구방법 국제관광수요예측의정량적방법으로계량경제학적분석을시행함 예측에사용된모형은 ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 모형, 변수에계절성이존재하는관계로 SARIMA 방법을사용하여추정함 * 동남아시아는말레이시아, 베트남, 싱가포르, 필리핀, 인도네시아, 태국으로범주를규정하고 2016 년 4/4 분기예측부터반영

30 년관광수요전망 월간예측에는환율, 산업생산지수, 이벤트더미등을설명변수로포함하였으나연간예측에는다른설명변수없이 ARIMA 모형만으로추정함 - 이는연간예측의경우 6년이후의값을전망해야하는데그러기위해서는설명변수의 6년전값을예측에사용해야하기때문임 - 경기변동의주기가보통 2~3 년에서길어도 4~5 년이므로 6년전의설명변수의값은사실상현재로서는거의의미가없는값임. 따라서이하에서는설명변수없이관광객수변수만사용하여모형을추정함 ARIMA(p,d,q) 모형의추정에서 AR항은 0,1,2, MA항은 0,1,2 를고려하였고, 총 9가지경우중에서 AIC 값을가장작게하는모형을선택함 3. 연구수행체계 연구수행절차는연구내용을토대로연구방향및목표를설정함. 기존수요예측선행연구조사검토와국제관광동향을 1단계로검토한후 2단계로본연구에적합한분석방법및예측모형을개발하고이를통해계량적예측결과를도출함

31 제 1 장서론 7 < 표 1-1> 연구절차 연구방향및목표설정 STEP 1 선행연구검토 국제관광동향검토 분석방법검토 STEP 2 계량예측모형구축 계량예측결과도출 주요이슈및고려요인식별 STEP 3 계량예측모형에반영 최종국제관광수요도출

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33 제 1 장서론 9 제 2 장 국제관광동향

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35 제 2 장국제관광동향 11 제 1 절 국제관광시장동향 1. 중장기관광시장전망 * 가. 국제관광 국제관광수요는 1980 년도부터 2010 년도까지약 4.2% 씩연평균성장을거듭해왔으나 2010 년부터는 3.3% 의수준으로 2030 년까지완만한성장추세가예상됨 이러한증가추세에따라국제관광수요는 2010 년까지연평균 2,800 만명씩증가하였으며 2012 년에비로소 10억명을돌파한것으로나타남 자료 : UNWTO Tourism Highlights, 2016 Edition, p.14 [ 그림 2-1] 2030 년국제관광객수전망 * UNWTO Tourism Highlights 2016 Edition 토대로작성

36 년관광수요전망 국제적관점에서성숙된관광시장인미주, 유럽시장보다아시아 태평양과같은신흥관광시장들의높은성장세를예상하고있음 총국제관광수요는 2020년에 14억명, 2030년에는 18억명에다다를것으로전망하고있으며, 2015 년부터는아시아 태평양시장의급속한성장으로인해신흥관광시장의점유율이미주 유럽시장과같은선진시장을넘어설것으로전망하고있음 - 미주 유럽등성숙된시장에는연평균 1억 4천만명이방문할것으로예상하는한편신흥시장으로분류되는아시아 태평양등을방문하는관광객은약 3억명에이를것으로전망함 - 이러한규모의차이는성숙시장의 2.2% 의성장률보다 2배이상높은 4.4% 의성장추세가지속될것으로예상됨 2030 년의국제관광시장은아시아 태평양등에방문하는관광객들이전세계관광객중 57% 를차지할것으로예상되며, 미주 유럽시장은 43% 로구성될것으로전망됨 - 아시아 태평양을제외한유럽, 미주, 중동, 아프리카에해당하는관광객성장률은비교적완만하게나타나고있으나아시아 태평양지역은급속하게성장하고있는것으로나타남 년전체국제관광규모는 5억 3천만명으로예상하고있음 자료 : UNWTO Tourism Towards 2030 Global Overview, p.15 [ 그림 2-2] 지역별인바운드관광객수

37 제 2 장국제관광동향 13 신흥국가로분류되는아시아 태평양지역, 중동, 아프리카의세계관광시장점유율은소폭상승할것으로전망되고있음 - 아시아 태평양지역의관광점유율은 22% 에서 30% 로약 8%p 증가하여시장점유율이가장크게확대될것으로전망함 - 중동및아프리카지역은 2010 년전체관광시장의약 11% 를차지하는시장으로 2030 년에는각각 2%p 씩증가하여 15% 의규모로성장할것으로예상하고있음 반면국제관광규모에서가장큰비중을차지하고있는유럽지역과미주지역의관광객은감소될것으로전망함 년전세계관광시장의약 50% 를차지했던유럽시장은 2030 년에는 10%p 감소한 41% 의시장점유율이나타날것으로예상됨 - 미주관광점유율은전세계의 16% 를차지하고있었으나 2%p 감소한 14% 의시장점유율을예상하고있음 [ 그림 2-3] 2010 년지역별관광목적지점유율 [ 그림 2-4] 2030 년지역별관광목적지점유율 자료 : UNWTO Tourism Towards 2030 Global Overview, pp.16~17 관광으로인한전세계총수입은약 1조 2,600 억달러 (2015 년기준 ) 로나타나고있으며이중 65% 에달하는 8,190 억달러가유럽, 미주시장에서지출되고있으며나머지 35% 가아시아 태평양, 중동, 아프리카지역에서지출될것으로예상하고있음

38 년관광수요전망 < 표 2-1> 2015년주요국외래관광객및관광수지추이 ( 단위 : 백만명, 십억불 ) 구분 외래관광객 관광수입 관광지출 관광수지 전체 1,186 1,260 1,260 - 한국 중국 일본 미국 홍콩 대만 말레이시아 베트남 싱가포르 인도네시아 태국 필리핀 러시아 자료 : UNWTO World Tourism Barometer, vol.14, Annex-11,12,14 < 표 2-2> 주요국국제관광지출액 ( 단위 : 십억불 ) 순위국제관광지출국가 중국 미국 러시아 한국 홍콩 싱가포르 일본 대만 필리핀 태국 베트남 자료 : UNWTO World Tourism Barometer, vol.14, Annex-14

39 제 2 장국제관광동향 15 나. 아시아주요국동향 1) 중국 2011 년부터중국인바운드관광객은 1억 3,542 만명으로집계되었으며, 2012 년부터감소국면으로전환됨. 그러나 2015 년에는그추세가반등되어전년대비 4.1% 가성장한 1억 3,382 만명으로증가하였음 - 이중마카오및홍콩등당일관광객규모는 2015 년을기준으로 7,693 만명 ( 전체대비 57.5%) 이며숙박관광객은 5,687 만명으로나타남 반면중국의아웃바운드관광객은 2011 년 7천 250 만명을시작으로연평균 13.6% 가성장하여 1억 1,700 만명의규모로성장하였음 - 중국아웃바운드관광객의양적성장과함께 2015 년 2,922 억불로지출규모면에서도영향력을미치고있어아시아뿐만아니라미주, 유럽등에서관광객유치를위한정책을추진하고있음 - 미국메릴린치보고서에따르면중국관광객은 2019 년까지약 1억 7,400 만명규모로성장하며 2,640 억달러를해외쇼핑등을통해지출할것으로전망함 < 표 2-3> 중국관광객현황 ( 단위 : 명, %) 연도 인바운드아웃바운드인원증감인원증감 ,423, ,250, ,405, ,182, ,077, ,185, ,498, ,000, ,820, ,000, 주 : 중국국가여유국에서는숙박및당일관광객의합계를전체인바운드관광객수로보고되고있음자료 : 중화인민공화국국가여유국 ( 中华人民共和国国家旅游局 ), 출입국관광통계 ( 각연도 ).

40 년관광수요전망 중국을방문하는국가별외래관광객은전체 1억 3,382 만명중홍콩및대만국적자들이약 63.5% 를차지한 8,495 만명으로가장많이나타났으며, 유럽, 한국, 일본의순으로집계됨 - 유럽지역에서의관광객은 2015 년기준 489 만명으로나타났으며전년대비 10.8% 가감소하였음 - 한국관광객은 444만명규모로전년대비 6.3% 가증가한것으로나타남 - 일본에서는 2015 년을기준으로전년대비약 8.1% 가감소한 250 만명이중국을방문한것으로집계됨 중국전체인바운드관광객은약 1억 3천명의수준으로세계적인수준이지만특별행정구에속해있는홍콩과분단된국가에속하는대만을제외하면주요인바운드관광시장은유럽, 한국, 일본, 베트남등의순으로나타남 < 표 2-4> 방중외래관광객현황 ( 단위 : 명, %) 구분 2014(A) 2015(B) 성장율 (B/A) 비중순위 전체 128,498, ,820, 홍콩 76,131,700 79,448, 대만 5,365,900 5,498, 유럽 5,484,100 4,891, 한국 4,181,700 4,444, 일본 2,717,600 2,497, 베트남 1,709,400 2,160, 미국 2,093,200 2,085, 러시아 2,045,800 1,582, 말레이시아 1,129,600 1,075, 필리핀 967,900 1,004, 싱가포르 971, , 대양주 810, , 태국 613, , 인도네시아 566, , 자료 : 중화인민공화국국가여유국 ( 中华人民共和国国家旅游局 ), 출입국관광통계 ( 각연도 ).

41 제 2 장국제관광동향 17 방한중국관광객은 2007년에최초로 100만명이입국한것을시작으로연평균 24% 씩급속한성장을거듭한것으로나타남. 이후 2014 년에는 613 만명이입국한것으로집계됨 년한국인바운드관광객은 1,420 만명이였으며이중중국관광객은 43.1% 인 613만명으로나타남 - 한국인바운드시장의결정적인감소요인으로작용했던 2015 년메르스의영향으로전체인바운드관광객은전년대비 6.8% 감소한 1,323 만명이입국함. 방한중국관광객은전년동기대비 2.3% 감소한 598 만명으로집계됨 중국방한관광수요는소득증가분과유사한형태로성장하고있으며, 대원화환율은 2009 년이후로 1위안당 170 원대수준임 - 중국 1인당국내총생산은아직만불의수준을달성하지는못했지만최근 10년간연평균 16.4% 의성장률을나타내면서 2015 년 7,925 달러로급속한성장추세를이어옴 (2005년기준 : 1,740 달러 ) - 중국의대원화환율은 2009년 1위안당 187원으로전년동기대비약 17% 상승하였으며이후 170 원대환율을유지하고있는것으로나타남

42 년관광수요전망 자료 : 모든자료는출처로나타낸기관의각년도별자료를수집 1) 입국자수 ( 한국관광공사 ), 2) 1 인당 GDP(The World Bank), 3) 환율 ( 한국은행, 1 위안당원 ) [ 그림 2-5] 중국인바운드수요결정인자 2) 일본 일본인바운드관광객은 2011 년 622 만명의규모에서 2015 년 1,974 만명으로연평균 33.4% 씩폭발적으로증가한것으로나타남 - 일본은 2000 년대초반관광입국 ( 觀光立國 ) 을선언하며, 국가전반에걸쳐적극적으로관광산업을육성하고외래객유치를위한정책을추진함 년에는최초로외래관광객 1,000만명을돌파하였으며, 특히 2015 년에는전년대비 47.1% 가성장한 1,974 만명이입국한것으로집계되어최고기록을경신한것으로나타남 년대이후일본인바운드관광객이감소한주요사건으로는 2008년글로벌금융위기와더불어 2011 년동일본대지진이대표적임 이와대조적으로일본의아웃바운드관광객은 2011 년약 1,700 만명의수준을유지하고있는것으로나타남

43 제 2 장국제관광동향 19 - 일본의해외여행자는 1980~90 년대중반까지급격한성장추세를나타내고있었으나버블경제붕괴이후성장세가둔화되었음 ~2014 년에는엔저영향에따라일본의해외관광객도감소추세로전환된것으로나타남 < 표 2-5> 일본관광객현황 ( 단위 : 명, %) 연도 인바운드아웃바운드인원 ( 명 ) 증감인원 ( 명 ) 증감 ,218, ,994, ,358, ,490, ,363, ,472, ,413, ,903, ,737, ,213, 자료 : 일본정부관광국 ( 日本政府観光局 ), 출입국통계 ( 각연도 ). 일본인바운드관광객은 2015 년을기준으로 1,974 만명으로집계되었으며, 주요입국국가로는중국, 한국, 대만의순으로나타남. 상위 3개에속해있는이국가들은일본인바운드관광객의약 64.2% 를차지함 - 중국은일본인바운드관광객의약 25% 를차지하고있으며, 전년대비 107.3% 성장한 499 만명으로나타남 년방일한국인관광객은약 276 만명규모였으나 2015 년에는 45.3% 가성장한 400 만명의규모로집계되었음 - 대만의 2014 년일본입국자수는 283 만명으로가장많이입국한국가로집계되었으나 2015 년에는중국과한국에이어많은관광객이입국한국가로나타남 (2015 년기준 368 만명입국, 전년대비 29.9% 증가 )

44 년관광수요전망 < 표 2-6> 방일외래관광객현황 ( 단위 : 명, %) 구분 2014(A) 2015(B) 성장율 (B/A) 비중순위 전체 13,413,467 19,737, 중국 2,409,158 4,993, 한국 2,755,313 4,002, 대만 2,829,821 3,677, 홍콩 925,975 1,524, 유럽 1,048,731 1,244, 미국 891,668 1,033, 태국 657, , 대양주 347, , 싱가포르 227, , 말레이시아 249, , 필리핀 184, , 인도네시아 158, , 베트남 124, , 러시아 64,077 54, 자료 : 일본정부관광국 ( 日本政府観光局 ), 출입국통계 ( 각연도 ). 방한일본관광객은 2012 년까지우리나라인바운드관광수요에서가장큰비중을차지하고있었으나 2013 년이후경제및사회적요인의영향으로인해감소추세로전환되었음 년한국전체인바운드관광수요 (1,140 만명입국 ) 의약 31.6% 를방한일본관광객이차지하여제1시장으로유지해왔으나 2013 년부터방한일본관광객이감소한것으로나타남 - 방한일본관광객감소는장기적인일본경기침체에따라아웃바운드수요감소, 환율가치의하락및 2015 년메르스로인해직 간접적인영향을받은것으로나타남 일본방한관광수요도일본국민의 1인당 GDP 의변화분과유사하게변동되고있으며, 특히환율변화는관광객수변동과동일한패턴을나타내고있음

45 제 2 장국제관광동향 21 - 일본 1인당국내총생산은 2012 년 4만 6천불까지증가하였으나 2013 년이후로급격히감소하여 2015 년 3만 2천불수준으로나타남 - 일본의대원화환율은 2012 년 100 엔당 1,413 원으로역대최고치를기록하였으나일본의 1인당 GDP 하락과함께 2015 년에는 935 원으로나타남 자료 : 모든자료는출처로나타낸기관의각연도별자료를수집 1) 입국자수 ( 한국관광공사 ), 2) 1인당 GDP(The World Bank), 3) 환율 ( 한국은행, 100엔당원 ) [ 그림 2-6] 일본인바운드수요결정인자 3) 한중일인바운드관광객비교 2015 년한국의인바운드관광객은메르스의영향으로전년대비 6.8% 감소한 1,323 만명이입국한반면일본은전년대비 47.1% 성장한 1,974 만명이입국하여역대최고치를기록함 - 우리나라를중심으로주요입국국가에대해중일간입국자수를비교한결과우리나라는일본보다중국관광객이약 100 만명이상입국하였으며, 필리핀과러시아에서일본보다약 13만명이더입국한것으로나타남 - 일본은우리나라에서전년대비크게감소했던국가인대만관광객이 316 만명, 홍콩관광객이 100 만명이입국하였음

46 년관광수요전망 < 표 2-7> 2015 한중일인바운드관광객현황 ( 단위 : 명 ) 구분 방한외래객 방중외래객 방일외래객 전체 13,231, ,820,400 19,737,409 한국 - 4,444,400 4,002,095 중국 5,984,170-4,993,689 일본 1,837,782 2,497,700 - 미국 767,613 2,085,800 1,033,258 홍콩 523,427 79,448,100 1,524,292 대만 518,190 5,498,600 3,677,075 말레이시아 223,350 1,075, ,447 베트남 162,765 2,160, ,395 싱가포르 160, , ,783 인도네시아 193, , ,083 태국 371, , ,731 필리핀 403,622 1,004, ,361 러시아 188,106 1,582,300 54,365 유럽 806,438 4,891,400 1,244,970 대양주 168, , ,026 자료 : 중화인민공화국국가여유국및일본정부관광국, 출입국관광통계 ( 각연도 ) 4) 2016 년국가별국제관광이슈 국제관광수요는환율및항공여건의변화뿐만아니라지카바이러스등과 같은질병발생요인에직 간접적인영향을받음 < 표 2-8> 주요국가별국제관광이슈 구분 중국 주요이슈 대한항공귀양 - 인천직통노선개통 (5 월 ) 국경절연휴맞이아웃바운드가격대폭하락 (9 월 ) 한한령 ( 限韓令 ) 등의영향으로중국인바운드수요하락 (9 월 ~)

47 제 2 장국제관광동향 23 구분 일본 미국 주요이슈 엔화가치의상승국면전환 (3 월 ) 대한항공, 서울 - 나하정기편취항 (5 월 ~) 일본, 중국인대상 10 년멀티비자발급등비자완화 (6 월 ) 엔화강세, 일본인해외여행수요증가 (8 월 ) 일본국적항공사의유류할증료면제연장방침결정 (10 월 ) 유가급락으로인항항공권가격하락 (1 월 ) 미달러화강세로인바운드관광객하락추세 (7 월 ) 대한항공 - 델타항공간미주공동운항노선 159 개로확대 (9 월 ) 홍콩 한국 - 홍콩자동입출국이용절차간소화 (8 월 ) 대만유럽대양주동남아 부산항공, 부산 - 대만편도티켓할인프로모션진행 (5 월 ) 중화항공그룹한국 - 대만노선주 54 편으로증편 (6 월 ) 브렉시트이후영국인 500 만명해외휴가보류 (7 월 ) 영국, 파운드약세로관광객증가 (10 월 ) 호주, 중국인관광객비자발급제도변경 (3 월 ) 진에어 - 젯스타그룹간첫인터라인협약체결 (3 월 ) 만다린항공한국노선취항등항공사별한국노선증편 (6 월 ) 필리핀방문미국인지카바이러스감염 (3 월 ) LCC 항공최초 Value Alliance( 아태 8 개항공사 ) 결성 (5 월 ) 필리핀전자여권발급개시 (8 월 ) 태국등동남아시아국가에서지카바이러스환자속출 (9 월 ) 필리핀마약과의전쟁으로약 3 천명살해 (9 월 ) 자료 : 관광시장동향 ( 한국관광공사, 각월호 ) 을바탕으로연구진재구성 2016 년분기별예측을위하여매월발생되는국제관광주요이슈를파악하고중요한영향력이있다고판단되는사건에대해서는추가분석을실시함 - 중국에서공식적으로입장을표명하지는않았지만 2016 년한국정부의사드배치결정과관련한한한령 ( 限韓令 ) 이발생되었고이에따라감소추세를확인함 년중국인바운드관광수요예측에대해시나리오분석을추가로실시함

48 년관광수요전망 제 2 절 한국관광시장동향 1. 인바운드관광시장동향 우리나라의인바운드관광시장은 1990 년 295 만명을시작으로 2014 년에는역대최대치인 1,420 만명을기록함 ( 연평균 6.8%). 이러한증가세는 2015 년메르스의영향으로 6.8% 가감소된 1,323 만명으로최종집계되었음 우리나라인바운드관광객은 2005 년 600 만명을넘어서고 4년간 5% 수준의증가세를유지하였으나 2009 년이후에는성장률이급속도로증가한것으로나타남 (2009 년 ~2014 년 : 연평균성장률은 12.7%) - 이는방한중국관광객의급격한성장과도일치하는결과로써 2000년대중국관광객의연평균성장률은 17.4% 에서 2010 년부터는 34.4% 로급격한성장추세로변동되었음 자료 : 관광지식정보시스템 ( [ 그림 2-7] 한국인바운드관광객수

49 제 2 장국제관광동향 25 이러한추세로 2014 년인바운드관광객수는역대최고치인 1,420 만명을 기록하였으며, 인바운드성장요인은중국관광객수의증가로나타남 우리나라전체인바운드관광시장은지난 25년간최소 1.1% 에서최대 22.4% 까지증가한것으로나타났으나특정사건이발생했던 1996, 2001, 2003, 2015년 4개의연도에서감소한것으로나타남 < 표 2-9> 연도별인바운드관광객감소요인 ( 단위 : 명, %) 연도 입국자수 감소율 주요요인 ,683, ( 아시아경제위기 ) 일본, 대만, 홍콩등관광객감소 ,147, (9 11 테러 ) 미주, 유럽, 중동관광객감소 ,752, (SARS 발생 ) 아시아, 미주, 유럽등관광객감소 ,231, (MERS 발생 ) 아시아지역관광객감소 자료 : 관광지식정보시스템출입국관광통계 ( 우리나라인바운드관광시장은 2015 년기준아시아권국가비중이 82.9% 로아시아관광객의의존도가높은것으로나타남 - 우리나라인바운드관광수요의 1위인중국과 2위인일본의관광객수는전체인바운드수요의 59.1% 를차지하는등매우중요한국가이며홍콩및대만관광객도연간 100 만명씩입국함 < 표 2-10> 한국연도별인바운드관광객현황 ( 단위 : 천명 ) 국가별방한외래관광객 연도 총계 중국 일본 미국 홍콩 대만 러시아 유럽 대양주 , , ,798 1,875 3, ,795 2,220 3, ,140 2,836 3, ,176 4,326 2, ,201 6,126 2, ,231 5,984 1, 자료 : 관광지식정보시스템 (

50 년관광수요전망 2. 아웃바운드관광수요동향 우리나라에서자유로운해외여행은 1989 년해외여행자율화를기점으로시작되었으며당시 121 만명이출국하였으며 2015 년에는역대최고치인 1,930 만명이출국한것으로집계됨 - 자유로운해외여행이시작된 1989 년을기점으로 2015 년까지아웃바운드관광객은매년 11.2% 씩성장한것으로나타남 - 내국인출국자는 1998 년우리나라의 IMF 금융위기때전년동기대비 32.5% 가감소했으며, 2008 년과 2009년에걸쳐세계경제위기에따른환율변동, 국내경기침체의장기화및신종플루확산의우려로인해각각 10%, 20.9% 씩감소한것으로나타남 < 표 2-11> 한국연도별아웃바운드관광객현황 ( 단위 : 명, %) 연도 출국자수 성장율 감소원인 ,213, ,560, ,818, ,066, IMF ,508, ,080, ,609, ,324, ,996, ,494, 경기침체, 신종플루등 ,488, ,693, ,736, ,846, ,080, ,310, 자료 : 관광지식정보시스템 (

51 제 2 장국제관광동향 27 해외여행수요가증가하는이유는해외여행욕구, 온라인여행사및저비용 항공활성화에따른여행비용감소, 항공편확대및여가시간증가등이 주요영향요인으로작용한것으로나타남 자료 : 관광지식정보시스템 ( [ 그림 2-8] 한국아웃바운드관광객수 앞서인바운드관광수요에서는 2015 년에발생한메르스의여파로외래 관광객이감소한것으로나타났으나오히려아웃바운드관광객수는전년 동기대비 20.1% 가증가한 1,930 만명으로집계되어역대최고치를기록함

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53 제 2 장국제관광동향 29 제 3 장 2016 국제관광수요에대한 계량분석

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55 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 31 제 1 절 분석개요및자료 1. 분석개요 가. 분석기간및국가 국제관광수요 ( 인 / 아웃바운드관광객수 ) 의예측기간은 2017 년연간예측과 2016 년 2/4, 3/4, 4/4 분기및 2017 년 1/4 분기를예측하였음 - ( 연도별 ) 2016 년수요를중심으로, 2017 년국가별수요예측 - ( 분기별 ) 2016 년 2/4, 3/4, 4/4 분기및 2017 년 1/4 분기에대한국가별수요예측 국제관광객수는인바운드와아웃바운드시장을대상으로함. 특히인바운드시장은전체관광객수와점유율이높은주요국가를중심으로예측함 - 인바운드관광시장예측대상 : 전체관광객, 일본, 중국, 미국, 홍콩, 대만, 동남아, 러시아 ( 연방 ), 유럽, 대양주 나. 계량예측모형 예측에사용된모형은 ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) 모형임. 변수에계절성이존재하는관계로 SARIMA 방법을사용하여추정함 - 관광객예측에자주사용하는모형으로는 ARIMA 모형외에도 Seasonal Holt-Winters model, Exponential smoothing model 등이있음 ( 방법론에대한보다자세한연구는 Li, Song, and Witt (2005), Song and Li (2008), Goh and Law (2011) 등을참조 )

56 년관광수요전망 - 이들모형들과비교해서 ARIMA 모형은더유연하게 (Flexible) 모형을구성할수있으며, 외생변수 (Exogenous Variables) 를모형에포함시킬수있는장점이있음. 따라서본연구에서는 ARIMA 모형을사용하여추정함 월간예측에는환율, 산업생산지수, 이벤트더미등을설명변수로포함시켰으나, 연간예측에는다른설명변수없이 ARIMA 모형만으로추정함 - 이는연간예측의경우 6년이후의값을전망해야하는데그러기위해서는설명변수의 6년전값을예측에사용해야하기때문임 - 경기변동의주기가보통 2~3 년에서길어도 4~5 년이므로 6년전의설명변수의값은사실상현재로서는거의의미가없는값임. 따라서이하에서는설명변수없이관광객수변수만사용하여모형을추정함 ARIMA(p,d,q) 모형의추정에서 AR 항은 0,1,2, MA항은 0,1,2 를고려함. 총 9가지경우중에서 AIC 값을가장작게하는모형을선택함 2. 분석자료 가. 주요설명변수 예측에사용된추가설명변수는전통적으로사용하고있는가격요소인환율, 소득요소인산업생산지수를사용함 또한이벤트변수로서전염병과경제위기를고려하였음. 전염병 (SARS 와 MERS) 은국제관광에큰영향을미치는외생적인변수이며, 경제위기 (2008 년서브프라임 ) 는소득관련변수로서관광수요에큰영향을미침 이와더불어추가로잠재관광객의사전의도를측정할수있는트렌드데이터를사용함. 특히한국, 일본, 중국, 미국에대해서는최근관광객예측에유용한것으로조명을받고있는구글트렌드 (Google Trends) 데이터를추가적으로사용함

57 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 33 - 구글트렌드데이터는미래를예측하는지표로서다양한방면에서사용되고있으며 (Carrière-Swallow & Labb, 2011; Choi & Varian, 2012), 미국실업률을예측하는데도사용됨 (D Amuri & Marcucci, 2010) - 최근에는구글을비롯한인터넷검색엔진의키워드검색량이관광객수요에대해서도예측력이있다는연구가등장하고있음 (Askitas & Zimmerman, 2009; Bangwayo-Skeete & Skeete, 2015; Yang, Pan, Evans, & Lv, 2015) 나. 자료출처 1) 국가별방한관광객수 관광지식정보시스템 ( 을이용하여전체, 국가별, 연도별 월별자료를이용 2) 주요외생변수들 1 검색엔진을이용한관광키워드트렌드자료 검색엔진을이용한관광키워드트렌드자료를이용하기위해서는무엇보다먼저한국관광검색어를결정해야함. 이를위해한국관광공사 (2014) 의 해외주요검색엔진대상한국관광검색어트렌드분석 보고서를이용함 동보고서의분석목적은해외주요검색엔진사용자대상한국관광관심분야동향을파악하는데있음 이를위해해외주요검색엔진대상으로 2013 년 8월 ~ 2014 년 7월간한국관광관련주요검색어의검색트렌드를분석하여, 각언어권별상위검색어리스트추출및검색량을분석하였음. 개략적인방법을설명하면다음과같음 - Visitkorea 웹사이트로유입되는검색어및검색엔진의쿼리데이터를기반으로 1차적인검색어리스트추출

58 년관광수요전망 - 영어, 일본어, 중국어 ( 간체 ) 의각언어권별주요검색엔진의검색어관련서비스를통한검색량분석 - 영어 : 구글애드워즈검색어플래너서비스활용, 검색어검색량분석 - 일어 : 야후재팬검색어어드바이스서비스활용, 검색어검색량분석 - 중국어 ( 간체 ) : 바이두검색어도구및 바이두지수 ( 일별검색량트렌드제공 ) 를활용, 검색어검색량분석 - 각어권별상위검색어리스트추출및검색량을분석하면서상위권검색어의검색량추이분석 2 환율, 산업생산지수 국제통화기금 (International Monetary Fund : IMF) 의 International Financial Statistics (IFS) 데이터베이스를사용하였음

59 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 35 제 2 절 KCTI 국제관광수요계량예측모형 1. 모형에사용된변수및단위근검정 가. 모형에사용된변수 예측에사용된추가설명변수는전통적으로사용하고있는가격요소인환율, 소득요소인산업생산지수를사용함 또한이벤트변수로서전염병과경제위기를고려하였음. 전염병 (SARS 와 MERS) 은국제관광에큰영향을미치는외생적인변수이며, 경제위기 (2008 년서브프라임 ) 는소득관련변수로서관광수요에큰영향을미침 이와더불어추가로잠재관광객의사전의도를측정할수있는트렌드데이터를사용함. 특히한국, 일본, 중국, 미국에대해서는최근에관광객예측에유용한것으로조명을받고있는구글트렌드 (Google Trends) 데이터를추가적으로사용함 - 구글트렌드데이터는미래를예측하는지표로서다양한방면에서사용되고있으며 (Carrière Swallow & Labb, 2013; Choi & Varian, 2012), 미국실업률을예측하는데도사용됨 (D Amuri & Marcucci, 2010) - 최근에구글을비롯한인터넷검색엔진의키워드검색량이관광객수요에대해서도예측력이있다는연구가등장하고있음 (Askitas & Zimmerman, 2009; Bangwayo-Skeete & Skeete, 2015; Yang, Pan, Evans, & Lv, 2015) 분석에사용된변수들은다음과같은형태로이용함 관광객자료는출입국국가별월별통계를사용함. 분석에서는단위근을가지는변수는차분하여사용하고, 단위근을갖지않는변수는로그변수를그대로사용함

60 년관광수요전망 환율은가격요소를반영하기위해사용하였으며, IMF 의 International Financial Statistics 의자료를사용함. 기간별평균 (Period Average) 자료이며로그를취하여사용함. 각환율은우리나라원화에대한상대가격을반영하기위해각국의화폐는원화에대한비율 ( 예 ) 유로 / 원, 위안 / 원 ) 로변환함 산업생산지수는소득요소를반영하기위해사용하였으며, IMF 의 Intl Financial Statistics 의자료를사용함. 계절조정된변수를 1차차분하여적용함. 러시아의경우계절조정된변수를제공하지않으므로산업생산지수원자료를전기대비성장률로계산하여사용함 구글트렌드데이터는구글사이트에서다운로드함. 문화체육관광부로부터중국, 일본, 미국의각국가별외국인관광객이자주찾는 100 개의키워드를제공받은후구글트렌드사이트에서이들키워드들의검색량가중치를계산함. 다음으로구해진이들키워드의검색량가중치를관광객수에대한설명력을기준으로가중평균하여최종적으로구글트렌드변수를구성함. 그방법은다음과같음 - 각키워드에대해서각국의관광객수와 0기에서 11기까지의시차상관계수 (Correlation) 를계산함. 이상관계수를평균한값들을기준으로가장큰값에서작은값으로키워드를순서대로나열함. 평균상관계수의크기를개별키워드들의관광객수에대한설명력으로간주함 - 키워드들중에서는관광객수에대한설명력이거의없는것들도존재하므로키워드중일부만을선택하여평균해야함. 본연구에서는전체키워드들의평균상관계수들의합을 100 으로할때 2/3 의설명력에해당하는상위키워드들을선별함. 예를들어중국의경우 13개의키워드 (68.6%), 일본의경우 26개 (67.1%), 미국의경우 30개의키워드 (66.0%) 를사용함 - 각키워드의가중치는이렇게선별된키워드의평균상관계수의합을 100으로하여상대적인비율로계산함. 각국의구글트렌드변수는이렇게계산한가중치를각키워드에곱함으로써가중평균하여계산함

61 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 37 - 한국의출국자에대한구글트렌드변수는 해외여행 에대한키워드의트렌드값을사용함 이벤트더미변수 전염병으로는사스 (SARS) 와메르스 (MERS) 를고려함 - SARS: ~ 다만, 메르스 (MERS) 는사스 (SARS) 와같은전염병사태이지만그영향이사스 (SARS) 와비교했을때관광객수에매우큰영향을주었음. 그래서메르스 (MERS) 사태를모형에단순히전염병더미변수로넣었을경우예측력이하락하는결과를보였음. 본과제에서는메르스 (MERS) 사태가매우이례적인사건으로간주해서메르스 (MERS) 사태기간인 2015 년 6월부터 2015 년 8월까지해당하는데이터는과거 3년간의데이터를사용하여내삽법 (interpolation) 으로대체한후에미래관광객수를예측하였음. 이방법이단순더미를사용하는방법보다더나은예측력을보였으므로이후의모든모형에서는메르스 (MERS) 사태기간의데이터를내삽법을사용하여대체하여예측하였음 경제위기로는서브프라임위기를고려함 - 서브프라임위기 : ~ 나. 단위근검정 모형의적용에앞서먼저변수를변화할지를결정하기위해단위근검정을 실시함. 단위근을가지는변수는차분하여사용하고, 단위근을갖지않는 변수는로그변수를그대로사용함

62 년관광수요전망 < 표 3-1> 단위근검정 : 월간데이터 (log( 관광객수 )) Dickey-Fuller Phillips-Perron t-test 입국자전체 *** *** 일본 *** *** 중국 *** *** 미국 *** *** 홍콩 *** *** 대만 *** *** 러시아 *** *** 구주 *** *** 대양주 *** *** 출국자전체 *** *** 주 : 시간추세를포함함. AR 항은포함하지않음. *** 은검정결과가 1% 수준에서유의함을의미함. < 표 3-2> 단위근검정 : 연간데이터 (log( 관광객수 )) Dickey-Fuller Phillips-Perron t-test 입국자전체 일본 중국 미국 ** ** 홍콩 대만 *** 러시아 *** *** 구주 * ** 대양주 출국자전체 주 : AR 항은 2 개를포함함. 미국, 러시아는 AR 항을넣지않은결과임. ***, **, * 은각각검정결과가 1%, 5%, 10% 수준에서유의함을의미함.

63 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 예측모형에적용된계량기법 가. ARIMA-X 모형 독립변수를포함한자기회귀이동평균 (Autoregressive Moving Average with Independent Variables: ARMA-X) 모형은다음과같음 구조방정식 오차, ARMA(1,1) - 여기서 는 1차자기상관 (Autoregression) 모수이고, 는 1차이동평균 (Moving Average) 모수이며, 는평균이 0이고분산이 인정규분포를하는백색잡음 (White Noise) 오차항임 - 외생변수 가없는경우를 ARMA 모형이라고함 위의두식을결합하고오차과정을일반적인 ARMA(, ) 의형태로정리하면다음과같음 시차연산자 (Lag Operator) 를이용하여 ARMA-X 모형을보다간결하게 정리하면다음과같음 ARMA(, )

64 년관광수요전망 - 여기서 이고, 임 ARMA-X 모형은 와 가모두정상시계열 (Stationary Series) 즉, I(0) 시계열임을가정하고있음. 만약비정상시계열 (Nonstationary Series) 즉, I(1) 이라면변수들을모두차분 (Difference) 하여정상시계열로만든후모형에서사용해야함. 이처럼시계열을차분하여 ARMA-X 모형을추정하는방법을 ARIMA-X 모형이라고함 설명변수 는내생성 (Endogeneity) 문제를피하기위해 1기시차를두고사용함 나. SARIMA 모형 관광객수데이터는강한계절성 (Seasonality) 을가지고있음. 따라서모형을구성할때계절성을고려할필요가있음 - 계절성을없애는방법은계절주기에따라서차분을하거나계절주기에해당하는변수나오차항을넣는것임. 이것을모형화한것이계절 ARIMA(Seasonal ARIMA: SARIMA) 모형임 계절성을고려하는방법은가법 (Additive) 방법과승법 (Multiplicative) 방법이있음. 구체적인예는다음과같음 - 예를들어분기별데이터에대해 MA(1) 과 Seasonal MA(1) 을고려하면가법방법은다음과같음

65 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 41 - 반면에승법방법은다음과같음 - 따라서승법방법의경우에는추가적으로시차5의에러항을포함하게되고 과 계수에대해서비선형적인제약이추가됨 계절성이존재하는데이터에실제로적용할때사용되는일반적인규칙 (Rule of Thumb) 은계절성이일정한크기로단순히반복될때는가법방법을, 시간에따라혹은변수의값이커짐에따라계절성이비례해서변할때는승법방법을적용하는것임 다음장의그림에서보듯이대부분의각국별관광객수는시간에따라크기가변하는계절성을가지고있으므로본연구에서는승법방법의계절요소를사용하도록함 승법적인 SARIMA 모형의구체적인식은다음과같음. 다음과같은분기별자료의승법 SARIMA 모형 을고려함 ( 월별자료는 4 대신 12를사용함 ) (1) - 여기서 는차분연산자인 을나타내며, 는 lag- 계절차분연산자인 을나타냄 - 식 (1) 을확장하면다음과같은식을구할수있음

66 년관광수요전망 - 여기서 이고, 만약독립변수가모형에포함될경우에는 임. 만약모형에상수항만을고려한다면 가됨 보다일반적인형태의승법 SARIMA 모형은다음과같음 - 여기서 와 는다음과같음 - 와 는전술한바와같이 는 를 번한것으로정의되며, 도비슷하게정의됨. 보통 와 는 0 혹은 1이고,,, 와 는 대체로 2 혹은 3을넘지는않음. 는보통분기자료일경우에는 4이고월간자료라면 12임 다. 동태적예측 (Dynamic Forecasting) 다음과같이 인데이터를이용해서시점 에서예측한다고가정함 그러면시점 에서의예측치 는다음과같이계산함

67 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 43 - 여기서, 는회귀분석을통해추정한계수이며, 은시점 에서의실제 값임. 따라서통상적으로는연구자가 기간에서의 의관측값을가지지않는한 기간을넘어가는어떠한기간에대한예측값도산출할수없음 반면에동태적예측 (Dynamic Forecasting) 은 시점이후의예측에대해서실제값이아니라예측된값을사용함. 즉, 의동태적예측은다음과같음 - 마찬가지로 기간의예측도다음과같음 따라서동태적예측을사용하면데이터에주어진시점 ( ) 을넘어서는시점에대해서도예측치를구할수있음 변수외에독립변수인 가있을경우에도마찬가지원칙을적용할수있음. 즉, 시점이후의 값을예측하기위해서는 시점이후의 의실제값이존재해야함. 만약존재하지않을경우에는 시점이후의 값을예측해서, 즉 를사용해야함 - 만약 시점이후의 값이존재하지않을경우에는대신에 값을예측하는시점만큼시차변수로만들어서사용해야함. 예를들어 시점까지의 값을예측하기위해서는다음모형을추정함 - 그러면추정된계수를가지고다음과같이순차적으로 (Recursively) 를계산할수가있음

68 년관광수요전망 관광객자료는 2016 년현재월별자료는 11 월자료까지업데이트되었음 년 3 월까지예측치를구해야하므로설명변수는 6 기시차를두고사용 하였음 (1 기시차 ( 내생성처리 )+5 기예측 = 6 기시차 ) 라. 모형의선택 월간모형의경우 ARIMA-SARIMA 모형은총 16개의모형을비교함 (AR: 0,1; MA: 0,1; Seasonal AR: 0,1; Seasonal MA: 0,1) 연간모형의경우계절요소를고려할필요가없으므로 ARIMA 모형만을비교함. 총 9개의모형을비교함 (AR: 0,1,2; MA: 0,1,2) Akaike Information Criterion 기준을사용하여이값이가장작은모형을선택함 설명변수는 3가지의그룹을고려함 - Small 모형 : 작은모형으로서추가설명변수를포함하지않고 ARIMA 모형만을사용함 - Large 모형 : 큰모형으로서환율, 산업생산지수, 이벤트더미등의설명변수를포함함 - Extended 모형 : 확장모형으로서한국, 일본, 중국, 미국에대해서는구글트렌드변수를추가적으로고려함 각그룹의모형들에대해추정을한후 AIC 기준에따라서최적의모형을선택함. 이렇게선택된각그룹의대표모형들에대해모형의적합도로서 Mean Squared Error (MSE), Mean Squared Percentage Error (MSPE), Mean Absolute Error (MAE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) 를비교함. 이중가장작은값을가지는설명변수그룹을선택함

69 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 45 - 본연구의목적이데이터에적합한모형을찾는것이아니라미래관광객수를예측하는것에있음을고려하여적합도기준들을계산할때과거의값들은제외하고 2010 년 1월이후의값들을사용하여계산함 - 적합도기준들간에결과가상이하게나올경우에는간단한모형을선택함 3. KCTI 국제관광수요계량예측모형 가 년분기별 ( 월별 ) 국제관광수요예측모형 1) 인바운드수요전망 1 인바운드전체 각그룹별로 AIC 기준에의해선택된모형들의비교결과는다음과같음. 모든기준에걸쳐서 Large 모형이더적합한것으로나타남 log(total): X = [ 전염병, subprime], arima(1,1,1)(0,1,1,12) < 표 3-3> 모형의비교결과 ( 인바운드전체 ) Small Large MSE MSPE MAE MAPE 이후예측결과그림에서색칠된부분은추정치혹은예측치의 95% 신뢰구간을의미함 년 12월까지의값은 Sample 에대한추정치이며, 2017 년 1월 ~3월까지의값은 2016 년 12월까지의값을가지고추정한계수값을이용하여계산한미래의예측치임

70 년관광수요전망 결과그래프에서 2015 년 6월, 7월에걸쳐서실제입국객의수가 95% 신뢰구간보다더낮음. 이는이기간동안메르스사태로인해해외관광객수가급감했기때문임 - 특히실제값의변화가 95% 신뢰구간밖으로벗어난것은이당시의관광객수의변화가기존데이터로설명할수없는매우이례적인움직임이라는것을의미함. 즉, 메르스사태로인한관광객의급감은과거의데이터와모형으로서는설명할수없는, 예측불가능한변화였다는것을의미함 - 이렇게메르스로인한예측불가능한변화와마찬가지로발생한변화가 2016 년 9월부터중국의사드보복에따른영향임. 부록의제시된 2016 년 4/4 분기결과를보더라도중국을제외한모든국가들의예측은상당히정확하게이루어진반면중국은예측치보다 10 월부터 12 월까지약 25% 정도의적은실측치를보이고있음 - 만약설명변수로서메르스와같은전염병의발생가능성을미리예측해주는 전염병위기경보 지표를모형에포함한다면이러한사태가발생했을경우예측가능성을더높여줄수있을것임. 하지만현재전염병의발생여부를사전에예측할수있는지표가부재한상황에서는전염병의발생으로인한관광객의급감으로인해예측오차가커지는것은불가피한현상임. 이는사드로인한예측에서도동일한문제를가지고있음 2 국가별수요전망 일본 모형의비교결과는다음과같음 모든기준에걸쳐서 Extended 모형이더적합한것으로나타남. 따라서환율이나산업생산지수, 이벤트더미뿐만아니라구글트렌드데이터도관광객수를예측하는데도움이됨을알수있음 - Extended 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음

71 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 47 log(japan): X = [google_japan, 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12) < 표 3-4> 모형의비교결과 ( 일본 ) Small Large Extended MSE MSPE MAE MAPE 일본의경우도마찬가지로 2015 년 6, 7월에걸쳐실제값이큰폭으로하락하였음. 이때의값은모형을사용한추정치의 95% 신뢰구간에서도벗어남 중국 모든기준에걸쳐서 Extended 모형이더적합한것으로나타남 - Extended 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(china): X = [baidu_china, 환율, 전염병, subprime], arima(0,0,1) sarima(0,1,1,12) < 표 3-5> 모형의비교결과 ( 중국 ) Small Large Extended MSE MSPE MAE MAPE 중국관광객역시 2015 년중반에급격하게감소하여모형의예측구간으로 부터벗어남

72 년관광수요전망 미국 모든기준에걸쳐서 Extended 모형이더적합한것으로나타남 - Extended 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(us): X = [google_eng, 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,1)(0,1,1,12) 임 < 표 3-6> 모형의비교결과 ( 미국 ) Small Large Extended MSE MSPE MAE MAPE 미국관광객수는매우규칙적인움직임을보이고있음. 특히계절성의진폭이매우일정한모습을보이고있음. 따라서모형이데이터를비교적잘설명하고있음. Out-of-sample 예측치에서 95% 신뢰구간을보면다른나라에비해구간이매우좁게나타남 - 미국도마찬가지로 2015 년중반에실제값이신뢰구간바깥으로벗어났으나곧구간안으로다시돌아왔음 홍콩 홍콩의경우에는기준에따라모형선택의결과가다르게나옴. 즉, MSE 기준에따르면 Large 모형이더나은반면, MAE 기준에따르면 Small 모형이더나음. 이러한경우에일반적으로더단순한모형을선택함 (Occam s razor). 따라서둘중에더간단한모형인 Small 모형을선택함

73 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 49 - Small 모형중에서 AIC 기준에의해가장적절한모형은다음과같음 log(hk): X = [ 없음 ], arima(1,0,1)(1,1,1,12) < 표 3-7> 모형의비교결과 ( 홍콩 ) Small Large MSE MSPE MAE MAPE 홍콩의관광객변수는작고불규칙적인움직임을많이보이고있음. 따라서모형이데이터에 Fitting 하기가쉽지않은상황임. 또한 2014 년들어서변화폭이커졌으며 2015 년중순에는매우큰폭으로감소함 대만 모든기준에걸쳐서 Small 모형이더적합한것으로나타남 - Small 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(taiwan): X = [ 없음 ], arima(1,0,1)(1,1,1,12) 임 < 표 3-8> 모형의비교결과 ( 대만 ) Small Large MSE MSPE MAE MAPE 대만도홍콩과마찬가지로관광객수가매우작고불규칙적인모습을 보이고있어추정하기가매우어려움. 실제값과예측치사이에다소차이가 발생하는모습을보이고있음 년중반에매우큰폭으로하락함

74 년관광수요전망 러시아 모든기준에걸쳐서 Large 모형이더적합한것으로나타남 - Large 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(russia): X = [ 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,1) (1,1,1,12) < 표 3-9> 모형의비교결과 ( 러시아 ) Small Large MSE MSPE MAE MAPE 러시아는계절변화가심한모습을보이고있음. 특히 2010 년에는매우높은계절성을보이고있음. 또한최근 2014 년들어서변화폭이매우큰모습을보이고있음. 이러한불규칙성으로인해모형이데이터를잘설명하지못하는부분들이많이보이고있음 유럽 모든기준에걸쳐서 Large 모형이더적합한것으로나타남 - Large 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(europe): X = [ 환율, 영국 독일 이탈리아 프랑스산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12)

75 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 51 < 표 3-10> 모형의비교결과 ( 유럽 ) Small Extended MSE MSPE MAE MAPE 유럽관광객은매우규칙적인모습을보이고있음. 따라서모형의추정이비교적정확할것으로예상됨 년이후에관광객수의변화폭이점차커지고있는모습을보이고있음 유럽관광객수에대한신뢰구간은다른나라에비해좁은편이며비교적정확하게미래관광객수를예측할수있을것으로보임 대양주 MSE 기준에따르면 Large 모형이더나은반면, MAE 기준에따르면 Small 모형이더나음. 따라서둘중에더간단한모형인 Small 모형을선택함 - Small 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(pacific): X = [ 없음 ], arima(1,0,1) sarima(0,1,1,12) < 표 3-11> 모형의비교결과 ( 태평양 ) Small Large MSE MSPE MAE MAPE 대양주의관광객수도점차증가추세에있음. 또한계절적인변화폭도 커지고있음

76 년관광수요전망 대양주의관광객수도 2015 년중반다소감소하기는했지만다른아시아국가들과비교해서매우경미한폭으로감소함. 관광객수는당분간현재수준에서유지될것으로전망됨 동남아시아 ( 아시아 6개국 ) 모든기준에대해서 Large 모형이더나음. 따라서 Large 모형을선택하여추정함 - Large 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(sasia6): X = [ 전염병. subprime], arima(1,0,0) sarima(0,1,1,12) < 표 3-12> 모형의비교결과 ( 동남아시아 ) Small Large MSE MSPE MAE MAPE 아시아 6개국의관광객수도점차증가추세에있음. 또한계절적인변화폭도커지고있음. 아시아 6개국의관광객수도 2015 년중반다소감소하기는했지만곧회복하였음. 관광객수는당분간최근추세를유지할것으로전망됨 2) 아웃바운드관광수요전망 1 내국인출국자예측 모든기준에따르면 Large 모형이 Small 모형보다더나음 - MSE 기준에따르면 Extended 모형이더나은반면, MAE 기준에따르면 Large 모형이더나음. 따라서둘중에더간단한모형인 Large 모형을선택함

77 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 53 최종적으로선택된 Large 모형중에서 AIC 기준에의해서가장적절한모형을선택하면다음과같음 log(korea): X = [ 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0) sarima(0,1,1,12) < 표 3-13> 모형의비교결과 ( 아웃바운드 ) Small Large Extended MSE MSPE MAE MAPE 나. 연도별국제관광수요예측모형 1) 인바운드수요전망 2016 년연간인바운드국제관광수요예측모형은다음과같이연도별예측을기반으로하였음. 기존연도별예측모형을 2017 년도연도별예측에도동일하게적용가능함 년인바운드전체예측모형 : log(total), arima(0,1,0) 년일본예측모형 : log(japan), arima(0,1,0) 년중국예측모형 : log(china), arima(0,1,0) 년미국예측모형 : log(us), arima(0,1,1) 년홍콩예측모형 : log(hk), arima(0,1,1) 년대만예측모형 : log(taiwan), arima(0,1,0) 년동남아시아예측모형 : log(sasia6) [trend], arima(2,0,2) 년러시아예측모형 : log(russia) [trend], arima(2,0,2) 년구주예측모형 : log(europe) [trend], arima(1,0,2) 년대양주예측모형 : log(pacific), arima(2,1,2)

78 년관광수요전망 그러나연도별데이터를기반으로 2017 년도를예측할경우지난해 9월부터예상치못한방한중국관광객의변동을반영시킬수없음. 따라서 2017 년도연도별예측은통계적으로도우수한예측력을보이면서도방한중국관광객의현상황을보다적절히반영시킬수있는월별예측을도입하고자함 따라서인바운드분기 ( 월간 ) 모형은환율, 산업생산지수, 전염병, subprime 등변수를사용하여 3개월뒤 (1분기) 의값을예측함. 예를들어가장간단한 AR(1) 모형을사용하면, 값이데이터로주어졌을때 방식으로예측함 연간모형은월간모형에서전염병과 subprime 더미만을남기고나머지통제변수를모두빼고, 1개월뒤의값을예측한후예측된값을사용하여그다음월의값을예측하는방식으로 2017 년 12월까지예측함. 예를들어, 가장간단한모형으로서 AR(1) 모형을고려하면, 값이데이터로주어졌을때 식으로 t+1 기의값을예측함. 그다음예측된 값을사용하여 를예측함. 즉,. 이런방식으로 2017 년 12월까지값을예측함 특히연간모형중방한중국관광객예측모형은최근의사드영향으로인해 2017 년예측의불확실성이매우높음. 따라서주어진정보를기반으로다음과같이 3개의합리적시나리오를모형에반영시켜시나리오별예측을시도함 - 시나리오1: 2016 년 9월부터시작된사드효과가 2017 년 12월까지동일한효과를유지하며계속된다는가정. 중국이동일한정책을유지하고효과도동일함 - 시나리오2: 2016 년 9월부터시작된사드효과가 2017 년 4~5 월까지점차강해졌다가 4~5 월을정점으로점차감소하여 12 월에효과가완전히끝나는상황을가정. 당국의정책으로인해단체관광객뿐만아니라개인관광객까지영향을미쳐서점차중국인관광객이감소함 년 4~5 월쯤에

79 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 55 한중관계가호전되기시작하여제약이점차풀리고 2017 년 12월쯤에는완전히그효과가사라짐 - 시나리오 3: 2016 년 9월부터사드효과가시작하여 2017 년 6월에정점에도달한후점차감소하는상황을가정. 이가정을따르면 2018 년 3월에야사드효과가완전히사라짐. 당국의정책이개인관광객까지영향을미쳐서중국관광객이감소함. 한중관계가계속안좋다가 2017 년 6월에와서야관계가호전되어이후부터점차효과가감소하기시작함 [ 그림 3-1] 시나리오별사드의영향기간및강도 한편, 아웃바운드관광수요전망역시월별자료를사용하여예측하였으며, 모형은 log(korea): X = [. ], arima(1,0,0) sarima(0,1,1,12) 임

80 년관광수요전망 제 3 절 2017 년 1/4 분기 ( 월별 ) 수요전망 1. 인바운드수요전망 가. 인바운드전체 2016 년도 4/4 분기우리나라의인바운드관광시장 ( 관광객수기준 ) 은전년동기대비 16.1% 증가한 424 만명으로집계됨 대부분 4/4 분기지역별예측이실측치를정상적으로전망함. 다만, 중국의사드배치결정에대한보복성조치로방한중국관광객은예측치보다실측치가약 20% 내외로감소함 주요국가 < 표 3-14> 2017년도 1/4분기 ( 월별 ) 인바운드전망 ( 단위 : 명, %) 구분 01월 E 02월 E 03월 E 1/4분기 E 전체외래관광객 1,216,046 (12.9) 1,312,180 (16.5) 1,573,319 (13.2) 4,101,545 (14.2) 일본 165,160 (20.7) 177,093 (22.6) 247,206 (10.2) 589,459 (16.6) 중국 (1) 635,696 (21.8) 712,253 (30.4) 770,933 (28.1) 2,118,883 (26.9) 중국 (2) 613,242 (17.5) 662,826 (21.3) 692,094 (15.0) 1,968,162 (17.8) 미국 58,211 (4.4) 53,986 (6.5) 72,383 (5.3) 184,580 (5.4) 홍콩 45,875 (36.4) 58,235 (18.5) 58,784 (-6.6) 162,894 (11.8) 대만 75,672 (31.1) 74,799 (29.2) 65,465 (13.2) 215,936 (24.5) 러시아 18,759 (14.0) 15,533 (10.0) 19,161 (-0.4) 53,452 (7.3) 동남아시아 138,375 (18.3) 140,945 (10.0) 186,897 (7.6) 466,217 (11.4) 유럽 65,791 (8.4) 61,015 (6.9) 81,219 (1.2) 208,025 (5.1) 대양주 15,113 (15.6) 11,307 (18.3) 17,063 (7.7) 43,483 (13.0) 주 1) E 는예측치를의미함주 2) 최근중국과의정세변화로중국은 3 가지의시나리오를설정하고분석을실시하였음. 다만, 시나리오 (3) 의경우 2017 년하반기의변화를고려한모형이므로이표에는반영이안되어있음

81 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 57 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time total_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Large 모형으로 log(total)= 전염병 +subprime, arima(1,1,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-2] /4 분기전망 : 전체입국객 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time total_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-3] /4 분기추정결과 : 전체입국객

82 년관광수요전망 나. 국가별인바운드관광수요전망 1) 일본 2016 년 4/4 분기는엔화가치가지속적으로상승함에도불구하고, 방한일본관광객은전년동기대비 26.2% 가증가한 63.7 만명으로전망함 엔화가치상승과통상적인일본인바운드입국특성 ( 계절적감소추세 ) 에도불구하고 2017 년 1/4 분기는전년동기대비 16.6% 증가한 58.9 만명으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time japan_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(japan): X = [google_japan, 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-4] /4 분기전망 : 일본

83 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 59 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time japan_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-5] /4 분기추정결과 : 일본

84 년관광수요전망 2) 중국 방한중국관광객 1분기예측모형은중국의사드배치결정에대한보복성조치로불확실성이매우높아연간예측과마찬가지로 2개의시나리오를모형에반영하여추정함 - 시나리오 1: 2016 년 9월부터시작된사드효과가 2017 년 12월까지동일한효과를유지하며계속된다는가정. 중국이동일한정책을유지하고효과도동일함 - 시나리오2: 2016 년 9월부터시작된사드효과가 2017 년 4~5 월까지점차강해졌다가 4~5 월을정점으로점차감소하여 12 월에효과가완전히끝나는상황을가정. 당국의정책으로인해단체관광객뿐만아니라개인관광객까지영향을미쳐서점차중국인관광객이감소함 년 4~5 월쯤에한중관계가호전되기시작하여제약이점차풀리고 2017 년 12월쯤에는완전히그효과가사라짐 (2017 년 1/4 분기는시나리오 2와연간예측에서사용된시나리오 3이동일하므로 1/4 분기예측에서시나리오 3은생략 ) 2016 년 4/4 분기는중국의사드배치결정에대한보복성조치로인해전년동기대비 7.2% 가증가한 174 만명으로집계됨. 이는정상적인예상보다약 25% 감소한결과임 2017 년 1/4 분기방한중국관광객은그간의증가추세에서벗어나 197 만 ~212 만명 ( 전년동기 17.8~26.9% 증가 ) 으로소폭증가할것으로전망함

85 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 61 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time china_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(china): X = [baidu_china, 환율, 전염병, subprime, 시나리오 1 더미 ], arima(0,0,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-6] /4 분기전망 : 중국 ( 시나리오 1) Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time china_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-7] /4 분기추정결과 : 중국 ( 시나리오 1)

86 년관광수요전망 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time china_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(china): X = [baidu_china, 환율, 전염병, subprime, 시나리오 2 더미 ], arima(0,0,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-8] /4 분기전망 : 중국 ( 시나리오 2) Number of tourists (x10^4) m1 2015m m m1 Time china_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-9] /4 분기추정결과 : 중국 ( 시나리오 2)

87 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 63 3) 미국 4/4 분기미국관광시장은전통적인계절감소추세가나타나전년동기대비 10.7% 증가한 21.9 만명으로집계됨 미국관광시장의 2017 년 1/4 분기에도이러한추세는여전히반영되어전년동기대비 5.4% 증가한 18.5 만명으로전망함 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m m m m1 2018m 1 Time US_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(us): X = [google_eng, 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime],arima(1,0,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-10] /4 분기전망 : 미국 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time US_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-11] /4 분기추정결과 : 미국

88 년관광수요전망 4) 홍콩 4/4 분기방한홍콩관광객은자국내경제악화에도불구하고전년동기대비 15.4% 증가한 18만명으로메르스이전수준을회복함 2017 년 1/4 분기방한홍콩관광객은계절적감소추세에도불구하고, 전년동기대비 11.8% 증가한 16.3 만명으로전망함 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m m m1 2016m1 2018m1 Time HK_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(hk): X=[. ], arima(1,0,1)(1,1,1,12) 임 [ 그림 3-12] /4 분기전망 : 홍콩 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time HK_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-13] /4 분기추정결과 : 홍콩

89 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 65 5) 대만 4/4 분기대만시장은메르스영향회복과더불어겨울철입국증가추세로인해전년동기대비 40.6% 증가한 20.5 만명으로집계됨 2017 년 1/4 분기대만입국자수는계절적인입국증가패턴이지속되어전년동기대비 24.5% 가증가한 21.6 만명으로전망함 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m m m1 2016m1 2018m1 Time taiwan_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(taiwan): X = [. ], arima(1,0,1)(1,1,1,12) 임 [ 그림 3-14] /4 분기전망 : 대만 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time taiwan_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-15] /4 분기추정결과 : 대만

90 년관광수요전망 6) 러시아 4/4 분기러시아방한외래객은 6.3 만명 ( 전년동기대비 24.7% 증가 ) 으로집계됨 방한러시아관광시장은안정적인증가추세를이어가고있으며 2017 년 1/4 분기에는전년동기대비 7.3% 가증가한 5.3 만명으로전망함 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m m m m1 2018m 1 Time russia_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Large 모형으로 log(russia): X = [ 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,1)(1,1,1,12) [ 그림 3-16] /4 분기전망 : 러시아 Number of tourists (x10^4) m1 2015m m1 2017m1 Time russia_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-17] /4 분기추정결과 : 러시아

91 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 67 7) 유럽 4/4 분기는방한유럽관광시장의계절적비수기로전년동기대비 11.5% 증가한약 23.7 만명으로집계됨 방한유럽시장은전통적으로 2017 년 1/4 분기까지지속되는계절적비성수기추세가반영, 전년동기대비 5.1% 증가한 20.8 만명으로전망함 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m m m m1 2018m 1 Time europe_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Large 모형으로 log(europe): X = [ 환율, 영국 독일 이탈리아 프랑스산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-18] /4 분기전망 : 유럽 Number of tourists (x10^4) m1 2015m m1 2017m1 Time europe_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-19] /4 분기추정결과 : 유럽

92 년관광수요전망 8) 대양주 4/4 분기방한대양주관광시장은계절적편차가크게나타나는특성을가지고있으며, 전년동기대비 11.6% 증가한 5.2 만명으로집계됨 2017 년 1/4 분기에도이러한특성은여전히지속되어전년동기대비 13.0% 증가한 4.3 만명이입국할것으로전망함 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m m m1 2016m1 2018m1 Time pacific_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(pacific): X = [. ], arima(1,0,1) sarima(0,1,1,12) [ 그림 3-20] /4 분기전망 : 대양주 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time pacific_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-21] /4 분기추정결과 : 대양주

93 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 69 9) 동남아시아 4/4 분기동남아시아 6개국관광시장은우리나라계절적특성이반영되어전년동기대비 35.9% 가증가한 64.1 만명으로집계됨 2017 년 1/4 분기동남아관광시장은둔화된증가율처럼나타나지만해당분기총량은증가하여 46.6 만명으로전망함 ( 전년동기대비 11.4% 증가 ) Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time sasia6_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(saisa6): X = [ 전염병, subprime ], arima(1,0,0) sarima(0,1,1,12) [ 그림 3-22] /4 분기전망 : 동남아시아 Number of tourists (x10^4) m1 2015m1 2016m1 2017m1 Time sasia6_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-23] /4 분기추정결과 : 동남아시아

94 년관광수요전망 2. 아웃바운드수요전망 2016 년도 4/4 분기아웃바운드관광객은전년동기대비 8.6% 증가한 만명으로집계됨 2017 년 1/4 분기에는전년동기대비 7.7% 증가한 만명으로전망함 < 표 3-15> 2017년도 1/4분기 ( 월별 ) 아웃바운드전망 ( 단위 : 명, %) 구분 01월 E 02월 E 03월 E 1/4분기 E 아웃바운드 2,311,509 (9.4) 1,952,792 (4.0) 1,723,552 (9.8) 5,987,853 (7.7) Number of tourists (x10^4) m m m m m m m 1 Tim e korea_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(korea): X = [ 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0) sarima(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-24] /4분기전망 : 전체출국객 Number of tourists (x10^4) m1 2015m m1 2017m1 Time korea_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-25] /4 분기추정결과 : 전체출국객

95 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 71 제 4 절 2017 년연간수요전망 1. 인바운드수요전망 전체입국자는증가하는추세를나타내고있으며, 2003 년사스 (SARS) 와 2015 년메르스 (MERS) 로인해감소한것을제외하면꾸준히상승하고있음. 다만, 변동폭은다소커지고있음 2016 년방한외래관광객은약 1,720 만명수준으로전년대비약 11.1% 증가한수준으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time tota l_tou rists fo recast 주 : 최종추정모형은 Large 모형으로 log(total)= 전염병 +subprime, arima(1,1,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-26] 2017 전망 : 전체입국객 2017 년인바운드관광객수는 2016 년보다약 11% 정도증가한 19,159,907 명이 될것으로전망함

96 년관광수요전망 - 해당증가율은지난 5년간 (2012~2016) 연평균증가율 11.5% 과유사한수준으로나타남 다만, 2017 년연간전망은중국의사드영향으로인한방한관광객변동시나리오에따라 19,059,897 명 ~19,329,441 명정도로추정됨 - 중국예측시나리오 1을반영한모형에서의방한관광객전체예측치는 19,329,441 명이고, 시나리오 2의 2017 년전체외래관광객수예측치는 19,159,907 명임. 그리고가장강한시나리오인시나리오 3을반영한예측치는 19,059,897 명임. 시나리오별예측값들이개별적인구간추정치를가지고있으나, 이러한시나리오별점추정치를고려한 2017 년방한외래관광객수를전망하면최소 19,059,897 명에서최대 19,329,441 명으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time total_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-27] 2017 추정결과 : 전체입국객

97 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 73 국가 2017 년 (A) E (A/B) 2016(B) 전체외래관광객수 * 19,159, ,238,489 13,231,651 14,201,516 주요국가 < 표 3-16> 2017 년도인바운드전망 시나리오 3 8,407, ( 단위 : 명, %) 중국 시나리오2 8,766, ,074,940 5,984,170 6,126,865 시나리오1 9,398, 일 본 2,545, ,297,631 1,837,782 2,280,434 대 만 923, , , ,683 홍 콩 745, , , ,380 동남아시아 ** 2,169, ,099,103 1,515,249 1,697,192 미 국 883, , , ,305 러시아 236, , , ,366 유 럽 *** 945, , , ,527 대양주 213, , , ,934 주 ) E는예측치를의미하며, 2016 년은 12월 31일기준잠정치임 * 2017 년전체외래관광객수예측치 (19,159,907) 는중국예측시나리오 2를고려한추정결과임. ** 동남아시아는말레이시아, 베트남, 싱가포르, 필리핀, 인도네시아, 태국으로범주를규정하고 2016 년 4/4 분기예측부터반영함 *** 유럽인바운드관광객수는러시아관광객수를포함하여예측하였으며러시아관광객수는최근증감률등을고려하여별도예측 나. 국가별수요전망 1) 중국 앞서설명한바와같이, 2016 년중국사드의영향이 2017 년도에도지속되어금년도방한중국관광수요에영향을미칠것으로예상됨. 따라서주어진정보를기반으로다음과같이 3개의발생가능한시나리오를모형에반영시켜시나리오별예측을시도함 - 시나리오 1: 2016 년 9월부터시작된사드효과가 2017 년 12월까지동일한효과를유지하며계속된다는가정. 중국이동일한정책을유지하고효과도동일함

98 년관광수요전망 - 시나리오2: 2016 년 9월부터시작된사드효과가 2017 년 4~5 월까지점차강해졌다가 4~5 월을정점으로점차감소하여 12월에효과가완전히끝나는상황을가정함. 당국의정책으로인해단체관광객뿐만아니라개별관광객까지영향을미쳐서점차중국인관광객이감소함 년 4~5월쯤에한중관계가호전되기시작하여제약이점차풀리고 2017 년 12월쯤에는완전히그효과가사라짐 - 시나리오3: 9월부터사드효과가시작하여 2017 년 6월에정점에도달한후점차감소하는상황을가정함. 이가정을따르면 2018 년 3월에야사드효과가완전히사라짐. 당국의정책이개별관광객까지영향을미쳐서중국관광객이감소함. 한중관계가계속안좋다가 6월쯤에와서야관계가호전되어이후부터점차효과가감소하기시작함 중국관광객수는큰변화가없이지속적으로상승하는모습을보이고있었으나 2016 년중국사드의영향으로인해정치경제적환경변화가인바운드관광수요에영향을미칠것으로예상됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m m1 2012m1 2014m m m1 Time china_tourists forecast 주 : 시나리오 2 에따른추정결과. 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(china): X = [baidu_china, 환율, 전염병, subprime], arima(0,0,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-28] 2017 전망 : 중국

99 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 75 설정된시나리오중사드의효과가가장약한경우인시나리오 1을반영한모형에따르면 2017 년중국관광객은약 940 만명으로예측됨. 시나리오 2는시나리오중에서중간정도크기의사드충격을가정한경우로이모형에따르면 2017 년중국관광객수가약 875 만명정도될것으로예측됨. 마지막으로가장강한가정을하고있는시나리오 3에따르면 2017 년중국관광객수가약 841 만명정도될것으로예측됨 따라서시나리오별 2017 년에방한중국관광객은최소 8,407,412 명에서최대 9,398,057 명으로수준으로 8,766,948 명이될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time china_tourists 95% CI forecast 주 : 시나리오 2 에따른추정결과. [ 그림 3-29] 2017 추정결과 : 중국 2) 일본 일본은관광객수의변동이가장큰나라중에하나임 년이후계속상승하는추세를보였으나증감의변동이컸음 년이후에는다소감소하는모습을보임 - 과거의환율, 산업생산지수등과같은추세가지속적으로유지되었을경우를전제로하나일본엔화가치변동에따라인바운드관광수요에도큰영향이있을것으로판단됨

100 년관광수요전망 - 일본은 2012 년까지국내인바운드관광수요의가장높은점유율을유지 하고있었으나, 내수경기침체및환율변화등의요인으로지속적으로 감소하였음 Number of tourists (x10^4) m m m1 2012m m m m1 Time japan_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(japan): X = [google_japan, 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-30] 2017 전망 : 일본 모형에따르면 2017 년에는상승국면으로전환되는상황으로고려할수 있음. 일본관광객은 95% 신뢰구간에서최소 1,811,817 명에서최대 3,586,188 명으로약 2,545,163 명이방한할것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m m1 2017m m1 Time japan_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-31] 2017 추정결과 : 일본

101 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 77 3) 미국 미국관광객은 2000년대초반에다소부침이있었지만 2005 년이후에는지속적으로상승하고있는모습을보이고있음 2017 년방한미국관광객수는최소 776,221 명에서최대 1,005,894 명으로 883,608 명이될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time US_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Extended 모형으로 log(us): X = [google_eng, 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,1)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-32] 2017 전망 : 미국 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time US_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-33] 2017 추정결과 : 미국

102 년관광수요전망 4) 홍콩 홍콩관광객수는 2015 년메르스로인해급격한감소폭이나타났으나 2006 년이후로꾸준히상승하는모습을보이고있음 2017 년방한홍콩관광객은최소 476,812 명에서최대 1,166,750 명으로 745,718 명이될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time HK_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(hk): X=[. ], arima(1,0,1)(1,1,1,12) 임 [ 그림 3-34] 2017 전망 : 홍콩 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time HK_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-35] 2017 추정결과 : 홍콩

103 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 79 5) 대만 대만관광객도 2006 년이후상승추세로나타나고있으나계절적변동폭이존재함. 대만은홍콩과유사하게 2015 년메르스로인해급격한감소현상이발생하였음 2017 년방한대만관광객수는 923,832 명이방문할것으로전망되며 95% 신뢰수준에서최소 609,549 명에서최대 1,402,870 명임 Number of tourists (x10^4) m1 2008m m1 2012m1 2014m m m1 Time taiwan_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(taiwan): X = [. ], arima(1,0,1)(1,1,1,12) 임 [ 그림 3-36] 2017 전망 : 대만 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m m1 Time taiwan_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-37] 2017 추정결과 : 대만

104 년관광수요전망 6) 동남아시아 동남아시아는말레이시아, 베트남, 싱가포르, 필리핀, 인도네시아및태국등 6개국으로규정함. 앞서언급한홍콩및대만과유사하게지속적인중가추세와메르스로인한급격한감소현상이나타남 2017 년에방한동남아시아관광객수는최소 1,708,652 명에서최대 2,755,233 명으로 2,169,315 명이될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time sasia6_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 log(sasia6): X = [ 전염병,subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-38] 2017 전망 : 동남아시아 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time sasia6_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-39] 2017 추정결과 : 동남아시아

105 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 81 7) 러시아 러시아관광객수는 2006 년이후의변화추세는답보상태로뚜렷한계절성이존재하는것으로나타남 2010 년부터증가하기시작한러시아관광객은 2015 년이후크게증가할것으로전망됨 년에방한러시아관광객수는최소 178,167 명에서최대 312,860 명으로 236,055 명이될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m m1 2012m1 2014m m m1 Time russia_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Large 모형으로 log(russia): X = [ 환율, 산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,1)(1,1,1,12) [ 그림 3-40] 2017 전망 : 러시아 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m m1 Time russia_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-41] 2017 추정결과 : 러시아

106 년관광수요전망 8) 유럽 방한유럽관광객수는 2000 년이후지속적인증가세를보이고있으며, 계절적특성이뚜렷하게나타나고있음 2017 년방한유럽관광객수는최소 815,544 명에서최대 1,096,948 명으로 945,827 명정도가될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time europe_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Large 모형으로 log(europe): X = [ 환율, 영국 독일 이탈리아 프랑스산업생산지수, 전염병, subprime], arima(1,0,0)(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-42] 2017 전망 : 유럽 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time europe_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-43] 2017 추정결과 : 유럽

107 제 3 장 2016 국제관광수요에대한계량분석 83 9) 대양주 대양주관광객수역시지속적으로증가하는추세가나타남. 최근 2013 년에다소감소하는모습을보였으나다시회복세를이어가고있음 2017 년방한대양주관광객수는최소 171,736 명에서최대 264,430 명으로 213,091 명이될것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m1 2008m1 2010m1 2012m1 2014m1 2016m1 2018m1 Time pacific_tourists forecast 주 : 최종추정모형은 Small 모형으로 log(pacific): X = [. ], arima(1,0,1) sarima(0,1,1,12) [ 그림 3-44] 2017 전망 : 대양주 Number of tourists (x10^4) m1 2016m1 2017m1 2018m1 Time pacific_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-45] 2017 추정결과 : 대양주

108 년관광수요전망 2. 아웃바운드수요전망 한국출국객은경제위기에즉각적으로반응하는모습을보임 년외환위기, 2008 년서브프라임당시큰폭으로감소했음 년이후에예전의추세를되찾아서다시증가하는모습을보이고있음 2017 년에연간아웃바운드관광객수는최소 18,500,404 명에서최대 33,207,137 명으로약 24,726,031 명이출국할것으로전망됨 Number of tourists (x10^4) m m m1 2012m m m m1 Time korea_tourists forecast 주 : 월별자료를사용하여예측하였음. 최종추정모형은 Small 모형으로 log(korea): X = [. ], arima(1,0,0) sarima(0,1,1,12) 임 [ 그림 3-46] 2017 전망 : 한국출국객 Number of tourists (x10^4) m m1 2017m m1 Time korea_tourists 95% CI forecast [ 그림 3-47] 2017 추정결과 : 한국출국객

109 제 4 장 2016 년국제관광수요전망 85 제 4 장 결론

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111 제 4 장결론 87 제 1 절 결론 정부의관광정책수립과추진의기초자료, 그리고관광산업계의경영전략을위한기초자료를제공하고자한국문화관광연구원에서매년차기년도국제관광수요를전망하여발표하고있음 이번연구에서는시계열분석과이에따른보정을중심으로진행되어왔던그동안의연구와달리연도별자료와월별자료를활용한 ARIMA 분석을실시하되, 환율과산업생산지수, 이벤트등의변수를반영하는한편, 구글트렌드 (Google Trends) 데이터를추가적으로사용하여예측을실시하였음 예측모델을통해출입국관광수요를예측하는한편, 중국, 일본, 미국, 대만, 홍콩, 러시아등주요국가와유럽과대양주지역등을개별적으로방한관광객수를예측하였음 이러한예측결과는이전의상황이향후에도지속된다는전제하에추정됨에따라 2017 년에발생할수있는관광수요영향요인을반영하여, 2017 년도최종국제관광수요를전망하였음 이에세계경제상황, 중국경제전망, 일본의외래관광객유치노력, 유가변화, 남북관계, 테러위험, 한일관계, 2017 년정부의주요관광정책방향등을검토하고이들의영향정도를평가하여전망에반영하고자하였음. 특히사드배치결정으로인한중국과의정치외교적마찰에따른시나리오별영향도반영하고자하였음 이러한절차를통해 2017 년방한외래관광객수는 1,916 만명, 국민해외여행자수는 2,473 만명에이를것으로전망하였음 주요국가인중국과일본을살펴보면다음과같음. 중국의경우시나리오별 2017 년에방한중국관광객은최소 841 만명에서최대 940 만으로수준으로약 877 만명이될것으로전망됨. 일본의경우전년대비약 10.8% 증가한 255 만명이될것으로전망됨

112 년관광수요전망 참고문헌 문화체육관광부 (2014). 외래관광객실태조사. 문화체육관광부 (2014). 국민여행실태조사. 한국문화관광연구원 (2014) 년도인 아웃바운드수요및경제전망. 가치와전망 (49). 한국문화관광연구원 (2015). 방한시장과의비교분석을통해본일본의인바운드관광시장분석. 가치와전망 (57). 한국문화관광연구원 (2015). 주요국을통해보는세계관광동향 ( 14년기준 ). 투어고포커스 (182). 조아라 (2015). 일본관광시장분석. 한국문화관광연구원. 이성태 이강욱 (2009) 년관광수요전망. 한국관광정책 (38), p.26~33. 이성태 (2008) 관광수요예측. 한국문화관광연구원. 이성태 (2007) 관광수요예측. 한국문화관광연구원. UNWTO(2015). Tourism Highlights 2014 Edition UNWTO(2015). Tourism Towards 2030 Global Overview UNWTO(2015). World Tourism Barometer, vol.13 UNWTO(2015). The Travel & Tourism Competitiveness Report 2015 일본관광청 (2015.8). 平成 28 年度予算概算要求の概要. 중국여유연구원보고서 (2015) 및중국여유업통계연보 ( 각년도 ) Askitas, N, & Zimmerman, K. F. (2009). Google econometrics and unemployment forecasting. Applied Economics Quarterly, 55(2), Bangwayo-Skeete, P.F. & Skeete, R.W. (2015). Can Google data improve the forecasting performance of tourist arrival? Mixed-data sampling approach. Tourism Management, 46,

113 참고문헌 89 Carrière Swallow, Y., & Labbé, F. (2013). Nowcasting with Google Trends in an emerging market. Journal of Forecasting, 32(4), Choi, H., & Varian, H. (2012). Predicting the present with Google Trends. Economic Record, 88(s1), 2-9. D Amuri, F., & Marcucci, J. (2010). Google it! Forecasting the US unemployment rate with a Google job search index. Goh, C., & Law, R. (2011). The methodological progress of tourism demand forecasting: a review of related literature. Journal of Travel & Tourism Marketing, 28(3), Li, G., Song, H., & Witt, S. F. (2005). Recent developments in econometric modeling and forecasting. Journal of Travel Research, 44(1), Song, H. & Li, G. (2008). Tourism demand modelling and forecasting A review of recent research. Tourism Management, 29, Park, S., Lee, J., & Song, W. (2017). Short-term forecasting of japanese tourist inflow to South Korea using google trends data. Journal of Travel & Tourism Marketing, 34(3), Yang, X., Pan, B., Evans, J.A., & Lv, B. (2015). Forecasting Chinese tourist volume with search engine data. Tourism Management, 46, < 국내웹사이트 > 관광지식정보시스템 ( 문화예술지식정보시스템 ( 주요언어별상위 TOP 100 검색어검색량은한국관광공사 (2014) 해외주요검색엔진대상한국관광검색어트렌드분석참고.

114 년관광수요전망 ABSTRACT 2016 Forecasting International Tourism Demand Tourism demand forecasts can help build a foundation to gain the future tourism market share in advance through analyzing and forecasting the fast-changing tourism market. And also can become an important standard to make tourism policies and establish tourism business strategies. It is more difficult to forecast the tourism demand in 2016 due to two reasons: 1) Tourism industry is easily influenced by the number of social and economic variables such as political, social, and economic issues. 2) It should also consider the variables which are difficult to convert into numeric values such as psychology and preferences of the tourist. Last year 2016, it was difficult to forecast the international (China) tourism demand because of a politically sensitive issue such as THAAD(Terminal High Altitude Area Defense). Korea Culture & Tourism Institute has been forecasting the number of international inbound visitors, the number of outbound tourists, and tourism balance quarterly since In addition, KCTI has also been providing the result of the demand forecast since This study first developed a basic quantitative model to enhance the accuracy of the international tourism demand forecast for 2016, then examined the main issues and international forecast of the tourism industry. As tourist preferences become diversified, we will keep on working to make the system more sophisticated which can reflect various social phenomenons.

115 ABSTRACT 91 Tourism demand forecasts need correction and supplement through periodic observations. And the development of the new models that reflect the change of tourism market environments needs to be performed consistently. Keyword: Forecast, International Tourism Demand

116

117 ABSTRACT 93 부록 분기별수요예측보고서

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119 부록 95

120 년관광수요전망

121 부록 97

122 년관광수요전망

123 부록 99

124 년관광수요전망

125 부록 101

126 년관광수요전망

127 부록 103

128 년관광수요전망

129 부록 105

130 년관광수요전망

131 부록 107

132 년관광수요전망

133 부록 109

134 년관광수요전망

135 부록 111

136 년관광수요전망

137 부록 113

138 년관광수요전망

139 부록 115