The aim of this study is to develop a diagnostic index model for regional tourism activation (TA) and to identify key impact indicators using region-level big data from mobile telecommunication and credit card companies (2019-2021). A group of influencing factors that promote regional TA and a group of tourism demand that describe the level of TA were assumed. Then, a structural model of interaction between the two groups was constructed. Next, previous studies were reviewed in consideration of the collectible range of big data. Gender and age diversity (GA), tourism resource diversity (TR), foreign visitors' diversity (VF), and diversity of inflows from other regions (IO), for which theoretical evidence was secured, were utilized as influencers, and the number of visitors (NV), the amount spent (AP), and the number of stay days (NS), which are proxy variables for tourism demand, were set as sub-factors for tourism activation. After examining the validity and reliability of the construct, the primary results according to the second-order confirmatory factor analysis are as follows. Regarding GA, the visiting effect of women and middle-aged was high; in TR, food and shopping resources showed a high correlation. In VF, a high correlation was confirmed in the US, Philippines, China, Indonesia, and Japan, and IO showed high values in Jeju, metropolitan areas (Gyeonggi, Seoul, Incheon), Gangwon, and Busan. As for the tourism demand, relatively high explanatory power was found in the frequency of domestic visitors from other regions of NV, in the consumption expenditures from the food and beverage, lodging and shopping sectors of AP, and in the number of three nights or more stays of NS. In addition, this study calculated the regional TA single-number prediction index based on the research model, and empirically reasonable results were derived.
본 연구의 목적은 이동통신 및 신용카드사의 빅데이터(2019년~2021년)를 이용해 시군구 분석단위의 지역 관광활성화 진단모형 및 지표를 개발하고, 핵심 영향변수를 규명하는 데에 있다. 이를 위해, 지역 관광활성화를 촉진하는 원인(영향요인)군과 관광활성화 수준을 구현하는 결과(관광수요)군 간의 상호연관 구조모형을 구축하였으며, 가용 빅데이터의 범위를 고려해 선행연구를 검토하였다. 이론적 증거가 확보된 성별·연령 다양성, 관광자원 다양성, 방한 외국인 다양성, 타지역 유입 다양성 등을 영향요인으로 투입하였으며, 관광수요의 대리변수인 방문자 수, 지출 금액, 숙박 일수 등을 관광활성화 하위요인으로 설정하였다. 구성개념의 타당성 및 신뢰도 검사 후 고차 확인적 요인분석을 시행하였으며, 주요 분석결과는 다음과 같다. 성별·연령 다양성의 경우, 여성과 중년층의 방문효과가 높게 나타났으며, 관광자원 다양성에서는 음식과 쇼핑 부문이 높은 연관성을 보였다. 방한 외국인 다양성에서는 미국, 필리핀, 중국, 인도네시아, 일본 등에서 높은 상관성이 확인되었으며, 타지역 유입 다양성은 제주와 수도권(경기, 서울, 인천), 강원, 부산 등에서 높은 수치가 나타났다. 관광수요군의 경우에는 외지인의 방문빈도와 식음료업, 숙박업, 쇼핑업 부문의 소비지출, 3박 이상의 체류일수가 상대적으로 높은 설명력을 보였다. 한편, 본 연구는 진단모형을 토대로 시군구별·월별 관광활성화 단일 예측지표를 산출하였는데, 타당성 검토 결과 경험적으로 합당한 수치가 도출되었다. 결론에서는 연구 결과를 중심으로 학술적 및 실무적 시사점에 대해 논의하였다.