I. 서론

우리나라 국민들의 삶과 생활에 인식 전반에 대한 통계청의 사회조사(2017) 결과에 따르면 관광은 여가활동에 있어 거의 모든 연령대에서 우리나라 국민들이 가장 선호하는 활동으로서 삶의 질에 미치는 영향이 매우 큰 것으로 나타나고 있다. 이러한 선호를 반영하여 우리나라 국민들의 전체 소득 중에서 관광을 위해 지출하는 비용이 차지하는 비중도 소득 수준의 전반적인 향상과 함께 매년 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 현상은 전세계적인 것으로 세계 경제 전반에 있어 관광산업이 차지하는 역할과 비중은 해마다 빠른 속도로 증가하고 있다. 관광산업이 세계 경제에서 차지하는 비중은 현재 전 세계 부가가치 생산액(실질 GDP 기준) 및 고용의 대략 10% 수준에 달하고 있다(WTO, 2019). 즉, 현재 전 세계 인구 10명 중 한 명은 관광업에 종사하고 있는 셈이다. 통계청의 서비스업 조사(2017)에 따르면 우리나라의 관광산업 매출액 규모는 연간 약 200조원, 종사자수는 약 280만명 수준으로 대략 900만개의 사업체가 관광업을 영위하고 있는 것으로 확인된다.

이와 같이 우리나라 경제 전반에서 차지하는 관광업의 역할과 비중이 크다는 점 외에도 관광업이 지닌 산업적 특성은 아래와 같은 점에서 현재 우리나라 경제에 시사하는 바가 크다고 생각된다. 현재 우리나라 경제가 직면하고 있는 도전과제로는 다음과 같은 점들을 들 수 있다. 첫째, 전세계적인 보호무역주의의 확산과 국가간 무역경쟁의 심화 등으로 제조업 수출 중심의 경제성장이 점점 더 어려워지고 있는 가운데 대외의존도를 낮추고 안정적인 성장을 지속하기 위한 내수 경제의 중요성이 증대되고 있다는 점이다. 둘째, 산업기술의 발달로 소위 “고용 없는 성장”이 보편화 됨에 따라 고용을 유지하고 창출해 내기 위한 노력이 더욱 절실해 지고 있다는 점이다. 셋째, 경제·사회 전반의 수도권 집중 현상이 가속화되고 있어 장기적으로 경제의 집중화를 완화하고 국토의 균형발전을 이루기 위한 대책과 방안이 필요하다는 점이다(김영준 ·이동진, 2019).

우리 경제가 직면하고 있는 이러한 상황을 고려할 때, 이와 같은 구조적 어려움을 극복하는 데 있어 관광업이 지닌 다음과 같은 장점에 주목할 필요가 있다. 첫째, 관광업은 외국인의 국내소비라는 소위 “비교역재의 교역재화”를 통해 제조업 중심의 수출 구조를 극복하기 위한 전략적 수출산업으로서 기능할 수 있다. 둘째, 관광업은 대표적인 서비스 산업으로서 제조업 및 여타 서비스업들에 비해 고용유발 효과가 큰 산업이다. 관광업의 취업유발계수는 10억원당 18.9명으로 제조업 및 서비스업 평균(각각 8.8명, 17.3명) 보다 높은 것으로 확인된다(한국은행, 2017). 특히 소득분배 측면에서 볼 때 관광을 통한 수요 증대는 최근 일자리 부족에 따른 자영업자의 증가와 이에 따른 도소매, 음식, 숙박업체의 과다 공급 문제를 해소하는데 많은 기여를 할 수 있다. 셋째, 관광업은 침체된 지역경제에 활력을 제고하고 경제의 지역간 불균형을 해소함으로써 국토의 균형적인 발전에 기여할 수 있는 잠재력이 큰 산업이다. 이는 관광업의 경우 다양한 지역을 여행하고 체험하고 싶다는 소위 “다양성 선호(love for variety)”라는 소비 행태의 특징을 지니고 있는 데다 우리나라 전 국토에 골고루 퍼져있는 다양한 관광자원에 기반하고 있다는 점에서 지리적인 집약도가 유리할 수 있는 제조업이나 여타 서비스업들과는 구별되는 특징을 지니고 있기 때문이다(김시중, 2005; 김희정·김시중, 2012).

이처럼 현재 우리 경제가 직면하고 있는 구조적 어려움을 극복하는 데 있어 관광업이 지닌 장점과 잠재력이 지대함에도 불구하고 우리나라 관광업의 성과는 일본, 대만 등 우리나라와 비슷한 경제 여건을 지닌 주변 국가들에 비해 부진한 상황이다. 세계여행관광협회(World Travel and Tourism Council)의 분석에 따르면 우리나라 관광업이 국가 경제에 미치는 효과는 다른 나라들에 비해 상대적으로 낮은 편인 것으로 확인되고 있다. 이를 구체적으로 살펴보면 우리나라 관광업이 국내총생산(GDP) 및 고용에 미치는 기여도는 2018년 기준(직접효과 기준)으로 각각 0.9%, 1.1% 이었는데 이는 세계 평균(각각 3.2%, 3.8%)에 비해 크게 낮은 수준이다(WTTC, 2019). 특히 우리나라와 비슷한 경제 여건을 지녔다고 볼 수 있는 일본의 경우 관광업의 국내총생산 및 고용 기여도가 각각 2.4%, 1.8%, 대만의 경우도 각각 1.8%, 2.5% 수준에 이르고 있는 것으로 나타나 우리나라의 관광업이 국가 경제에 기여하는 정도는 이들 주변국들에 비해서도 상대적으로 부진한 편이라는 점을 알 수 있다.

일본의 경우 우리나라와 마찬가지로 급속한 인구고령화와 지역경제의 침체를 겪으면서 이를 극복하기 위한 대책이 절실히 요구되었는데, 일본 정부는 관광업 육성을 통해 이러한 문제를 극복하고자 2003년 관광입국(觀光立國) 계획을 발표하고 2006년 이를 위한 관광입국추진기본법을 제정하여 현재까지 꾸준히 시행하여 오고 있다. 일본 정부의 이러한 노력은 관광을 통해 낙후된 지역 경제의 활기를 회복하는데 상당한 성과를 거둔 것으로 보고되고 있는데 그 동안의 성공 사례에 힘입어 현재는 약 240개의 민관 연합의 지역 관광산업 추진 주체인 DMO(Destination Management/Marketing Organiza-tion)가 전국 곳곳에 설립되어 운영되고 있다(김순하, 2019; 조아라, 2019).

이러한 점을 고려하여 본 연구는 관광산업 발전을 통해 현재 우리 경제가 직면하고 있는 경제적 도전 과제들을 극복할 수 있는 방안에 대해 모색해 보고자 하는 의도에서 수행되었다. 특히 앞서 일본의 사례에서와 같이 관광업이 지역간 경제 격차를 완화하고 국토의 균형발전을 도모하는데 상당한 기여를 할 수 있음을 고려하여 본 논문에서는 우리나라의 지역별 관광업의 경쟁력 현황과 이의 결정요인에 대해 관련 통계자료들을 이용하여 실증적으로 분석해 보았다. 본 연구에서는 기존 문헌들을 참조하여 우리나라 지역별 관광업의 경쟁력 현황을 대표하는 변수로 지역 산업의 경제적 부가가치 창출 능력을 나타낸다고 볼 수 있는 지역별 관광산업 GDP(국내총생산) 자료를 이용하였다(서성원 등, 2012; 심원섭·최승묵, 2013; 이상민 등, 2014).

II. 지역별 관광업 경쟁력 현황

관광산업의 경우 공식적으로 통일된 산업분류 기준이 없어 연구자마다 관광산업의 범위를 자의적으로 해석하고 있는데 좁게는 여행업, 관광숙박업, 관광객이용시설업, 국제회의업, 카지노업, 유원시설업, 관광편의시설업 등이 관광산업에 속하는 것으로 간주되고 있으며, 여기에 좀 더 넓은 범위로는 문화·오락 및 여가용품 소매업, 관광민예용품 및 선물용품 소매업, 스포츠 및 레크레이션용품 임대업, 자동차 임대업 등이 포함되기도 한다. 일부 연구에서는 더욱 포괄적으로 여객운송업(철도 및 항공) 및 음식·숙박업 전체를 포괄하여 관광산업으로 정의하기도 한다. 본 연구에서는 서성원 등(2012)을 참고하여 통계청의 『서비스업 조사』 분류 기준에 따라 아래의 표 1에 제시된 업종을 관광산업의 범위로 정하여 분석하였다.

우리나라의 지역별 관광업 경쟁력을 비교하여 보기 전에 먼저 우리나라의 지역별 관광업 현황을 살펴보도록 하자. 관광업은 지역의 대표적인 서비스 업종이라고 볼 수 있으므로 서비스업의 지역별 비중과 발달 정도와 상당 부분 연관이 있다. 아래의 표 2는 통계청의 『서비스업 조사』를 통해 확인된 우리나라의 지역별 서비스업 및 관광업 현황을 보여주고 있다. 표 2에 따르면 우리나라 서비스업 사업체 수는 약 3,000만개, 종사자 수는 약 1,200만명, 연간 매출액은 약 2,000조원 규모인 것으로 파악된다. 관광업의 경우는 사업체 수가 약 900만개, 종사자 수가 약 300만명, 연간 매출액 규모는 약 200조원 규모인 것으로 파악되어 우리나라의 관광업이 전체 서비스업에서 차지하는 비중은 종사자수 기준으로는 대략 25%, 매출액 기준으로는 대략 10% 수준임을 알 수 있다. 이를 통해 보면 우리나라의 관광업은 서비스업 중에서도 매출액 대비 고용 비중이 높은 대표적인 노동집약적인 산업에 속한다는 사실을 확인할 수 있다(통계청, 2006-2017).

지역별로 살펴보면 서비스업과 관광업 부문 모두에서 서울, 경기, 인천 등 수도권 지역이 차지하는 비중이 절반 이상을 차지하고 았는 가운데 특히 관광업의 경우는 지역별로 그 비중에 편차가 큰 것으로 나타난다. 이를 구체적으로 살펴보면 서비스업의 경우 수도권 지역이 차지하는 비중은 종사자수 및 매출액 기준으로 각각 54% 및 64%이며 관광업의 경우는 종사자수 및 매출액 기준으로 각각 48% 및 55% 수준인 것으로 확인된다. 지역별로 관광업이 차지하는 비중을 살펴보면 상대적으로 부산, 경남, 강원, 경북, 충남, 대구, 제주지역에서 관광업이 차지하는 비중이 다른 지역들에 비해 높다는 점을 확인할 수 있다. 특히 강원 및 제주지역의 경우는 관광업의 매출액 비중이 서비스업 비중의 2배 이상인 것으로 나타나 이들 지역의 경우 지역 산업에 있어서 관광업이 차지하는 중요성이 다른 지역들에 더욱 크다는 점을 확인할 수 있다.

상기한 바와 같은 사실은 우리나라의 경우 지역별로 관광업이 차지하는 비중(중요도)이나 경쟁력 등에 있어 상당한 편차가 있음을 시사한다(고태호 등, 2010). 우리나라 관광업의 경쟁력이 지역별로 큰 차이가 있다는 사실은 우리나라를 방문하는 외국인 관광객의 지역별 방문 현황을 통해서도 확인할 수 있는데, 문화체육관광부의 『외래관광객 실태조사』 자료는 우리나라를 여행하는 외국인 관광객들이 대부분 서울, 부산 등 대도시권이나 강원, 제주 등 특정 지역을 찾고 있으며 이 외의 지역을 여행하는 외국인 관광객들은 상대적으로 매우 적다는 점을 보여주고 있다(표 3 참조).

우리나라 관광업의 지역별 현황을 통해 발견할 수 있는 또 하나의 특징으로 관광업 부문이 상대적으로 다른 서비스업 부문에 비해 영세하다는 점과 이와 같은 영세함의 정도가 지역별로 차이가 크다는 사실이다. 앞의 표 2에 따르면 종사자 1인당 매출액은 서비스업의 경우 평균 1.7억원인데 반해 관광업의 경우는 평균 0.7억원으로 관광업 부문의 1인당 매출액 규모는 서비스업 평균의 40% 수준에 불과한 것으로 나타난다. 특히 이와 같은 현상은 수도권 지역에 비해 비수도권 지역에서 더 분명하게 나타나는데 가령 경북, 경남, 전북, 전남 등의 지역의 1인당 매출액 규모는 0.5억원 수준으로 서울 등 수도권이나 제주지역의 절반 수준에 불과하다. 다만 우리나라 관광업이 상기한 바와 같이 수도권 등 특정 지역에 집중화된 경향이 있으나 여타 서비스업들에 비해서는 오히려 그 정도가 덜한 편임에 주목할 필요가 있다. 표 2에 제시된 자료를 이용하여 종사자수 및 매출액 비중의 지역별 표준편차를 구해보면 관광업의 경우 서비스업 전체 평균에 비해 적은 편¹⁾인 것으로 나타나는데 이는 될 수 있는 한 다양한 지역에서 다양한 종류의 경험을 선호하는 소비자들의 다양성 선호(Love for Variety) 성향이 크게 작용하는 관광업이 지닌 산업적 특성에 기인하는 것이라고 볼 수 있다.

특정 산업의 지역별 성장특성 분석을 통해 해당 산업의 지역별 경쟁력 현황과 이의 변동 추이를 살펴 볼 수 있는 방법의 하나로 동태적 변이할당분석(Dynamic Shift-Share Analysis)을 이용할 수 있다. 이 방법은 일종의 성장회계(Growth Accounting)를 통한 요인분석 방법이라고 볼 수 있는데, 특정 지역의 특정 산업의 성장을 나라 전체의 모든 산업의 평균적인 성장에 의한 부분(국가성장효과), 나라 전체의 특정 산업의 성장에 의한 부분(산업구조효과), 모든 산업에 대한 특정 지역의 성장에 의한 부분(지역할당효과) 등으로 요인 분해하여 봄으로써 특정한 지역의 특정한 산업의 성장이 주로 어떤 요인에 의해 이루어졌는지를 구조적으로 파악해 보는 데 유용하다(Moh, 2015; 최승묵, 2016; Akram, 2017; Rodrigo et al., 2019)²⁾. 이와 같은 변이할당분석 방법을 통해 우리나라 관광업에 대한 분석을 실시한 연구로는 서성원 등(2012), 심원섭·최승묵(2013), 김영준·이동진(2020) 등이 있다.

상기한 방법은 지역별 관광업의 성장률을 전국의 평균적인 성장률과 비교하여 봄으로써, 지역별로 관광업 성장세의 차이를 분석하고 이를 통해 지역별 관광업의 경쟁력 변화 추이를 파악해 보기 위한 것인데 통계청의 최신 자료(통계청의 『서비스업 조사』)를 이용하여 분석한 김영준·이동진(2020)의 연구에 따르면 최근의 지역별 관광업 발전은 지역별 경기 상황을 상당 부분 반영하는 것으로 확인된다. 예를 들어 조선업 불황 등 지역 주력 산업의 어려움으로 지역 경기가 크게 위축된 경남 및 경북 지역의 경우 타 지역에 비해 상대적으로 관광업의 경쟁력이 약화된 것으로 나타나는 반면 세종시나 수도권 여러 지역의 신규 신도시 개발이나 서울-강릉간 고속철도 및 고속도로 개통 등 교통편의성 제고 등의 효과가 있었던 경기, 충남, 인천, 강원 등의 지역에서의 관광업 경쟁력은 상대적으로 강화된 것으로 나타났다. 즉, 김영준·이동진(2020)의 연구는 지역별 관광업의 성장률 차이(지역할당효과)는 주로 해당 지역의 전반적인 경기 상황과 신도시 개발 등 인구 유출입 요인, 그리고 타 지역간의 교통편의성 개선 여부 등에 주로 영향을 받는다는 점을 시사한다고 볼 수 있다.

이와 관련하여 특히 흥미로운 점은 상기한 바와 같이 최근 관광업 경쟁력 성장세가 타 지역에 비해 상대적으로 높았던 것으로 나타난 경기, 충남, 인천, 강원, 제주지역의 경우 이러한 관광업 경쟁력 상승의 주요 요인에 있어 지역별 차이가 발견된다는 점이다. 이를 구체적으로 살펴보면 강원 및 제주지역의 경우는 관광업의 성장세가 해당 지역의 서비스업 전반의 성장세 보다 높았던 반면 경기, 인천, 충남지역의 경우는 해당 지역의 서비스업의 전반의 성장세가 관광업의 성장세 보다 더 컸던 것으로 확인되었다. 이는 강원 및 제주지역의 경우는 해당 지역의 서비스업 발전에 비해 관광업 부문의 경쟁력이 더욱 크게 향상된 반면 경기, 인천, 충남지역의 경우는 해당 지역의 관광업 부문 경쟁력 상승이 관광업 자체의 경쟁력 강화 보다는 주로 해당 지역 서비스업 부문의 전반적인 성장세에 힘입은 바가 컸음을 의미하는 것이다.

III. 지역별 관광업 경쟁력 결정요인

앞 절에서는 주로 지역별 관광업의 사업체 수나 종사자 수, 연간 매출액 등의 증가율을 통해 관광업의 지역별 경쟁력을 비교하여 보았다. 앞서 동태적 변이할당분석 방법을 통해 살펴본 바와 같이 우리나라의 지역별로 구분하여 볼 때 어떤 지역은 다른 지역들에 비해 관광업 부문의 성장세가 높았고 또 어떤 지역은 해당 지역의 다른 산업에 비해 관광업 부문의 성장 성장세가 높았던 점 등을 살펴볼 수 있었다. 이하에서는 그렇다면 과연 이와 같은 지역별 관광업의 경쟁력 차이를 결정하는 세부 요소가 무엇인지를 고찰해 보도록 한다.

이를 위해 본 연구에서는 전국의 16개 광역자치 지역를 대상으로 아래와 같은 패널고정효과모형(Panel Fixed Effect Model)을 이용한 실증분석을 실시하였다.

위의 식(1)에서 yi,t는 i지역의 t연도 관광업 매출액 및 종사자 수 등과 관련된 변수, xi,t는 지역별 관광업에 영향을 미치는 요인 벡터, αi는 관광업 매출에 영향을 미치는 지역 고유 요인에 대한 고정효과(fixed effect)를 나타낸다. 여기서 지역별 특성을 나타내는 고정효과는 xi,t에 포함되지 않는 지역별 관광업 여건의 질적 특성들을 반영하는데 지역별로 상이한 이들 여건들의 내생성을 원천적으로 배제하기 위해 고정효과 모형을 사용하였다. 상기한 자료를 이용하여 고정효과 모형의 적합성을 검정하는 하우스만 검정(Hausmann-Test)을 실시해 본 결과, 고정효과 모형이 적합하다는 사실이 강하게 지지되었다.

본 연구에서는 동태적 패널분석(Dynamic Panel Analysis) 모형을 사용하지 않았다. 동태적 패널분석 모형의 경우 일반적으로는 패널분석에서 발생할 수 있는 내생성 문제를 일부 보완할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 본 연구에서 동태적 패널분석 모형을 사용하지 않은 것은 본 연구의 실증분석에서 사용되는 변수들의 경우 시간에 따른 변동성이 크지 않은 것으로 확인되었고, 이러한 경우 동태적 패널분석을 위한 시스템 GMM 방식으로도 일치성 있는 추정이 어렵기 때문이다. 또한 이처럼 변수의 변동성이 충분히 확보되지 않은 상태에서는 동태적 패널분석 모형에 추가되는 관광 매출의 시차변수가 추가적인 설명력을 지닌 지표로서의 기능이 제한될 수 밖에 없기 때문이다.

상기한 실증분석을 위한 관광업 매출액과 관련한 변수로는 국내총생산(GDP) 대비 지역별 관광사업체의 총 매출액, 전국 관광사업체 총매출액 중에서 지역별 관광사업체 매출액이 차지하는 비중 등을 사용하였으며, 이와 같은 관광업 부문의 지역별 경쟁력에 영향을 미치는 요인들로는 아래와 같은 변수들을 고려하였다. 먼저 지역별 전반적인 경기상황 등 관광업의 기반이 되는 경제 여건을 고려하였다. 이에 대한 통계 변수로는 지역별 1인당 GDP, 실업률, 서비스업 생산지수 등을 활용하였다. 이때 서비스업 생산지수의 경우는 전국에서 최대값을 시현한 지역의 값을 1로 놓고 각 지역별 값을 이에 대한 비율로 계산하여 지역별 변수값을 설정하였다. 다음으로 지역별 관광업 관련 여건을 대표할 수 있는 요소들을 고려하였다. 여기에는 전국 등록 문화재 총 수 대비 지역내 등록 문화재의 비율, 전국 국립공원 총 면적 대비 지역내 국립공원 면적, 지역별 연간 축제 수, 지방자치단체의 예산 중 문화관광 예산이 차지하는 비율 등을 변수로 활용하였다. 한편 관광업과 관련한 교통 및 통신 인프라 여건도 고려하였는데 이에 대한 변수로는 지역별 공항여객 수송현황, 도로포장률, 국토계수당 도로연장(전국 평균 대비 비율), 정보통신공사업 현황(전국 합계 대비 비율) 등을 활용하였다. 이 외에 지역의 안전성(치안 상황)을 고려하기 위한 인구 천명당 범죄발생건수 및 지역별 물가의 차이를 고려하기 위한 지역별 소비자물가지수 자료도 활용하였다. 여기서 지역별 소비자물가지수의 경우는 앞서 서비스업 생산지수와 마찬가지로 전국에서 최대값을 시현한 지역의 값을 1로 놓고 각 지역별 값을 이에 대한 비율로 계산하여 지역별 변수값을 설정하였다. 아래의 표 4는 본 연구에서 실증분석을 위해 사용한 자료들의 목록을 요약·정리한 것이다.

상기한 바와 같은 패널고정효과 모형(Panel Fixed Effect Model)을 이용한 실증분석을 실시한 결과는 아래의 표 5에 제시되어 있다. 패널고정효과 모형을 통해 추정한 결과 도로 포장률, 공항을 통한 항공여객 수송 여건 등 교통의 편의성 및 지역의 문화관광예산 투입 비율, 그리고 관광 비용과 관련된 지역 물가 등의 요인은 지역 관광업 매출에 통계적으로 유의한 수준의 상당한 영향을 미치는 요인으로 작용하고 있음을 확인할 수 있었다. 그러나 이 외에 지역별 관광업 경쟁률과 관련이 클 것이라고 예상했던 해당 지역의 전반적인 서비스업 업황이나 발달 정도, 실업률, 등록문화재 수나 국립공원 면적, 지역축제 횟수, 범죄율 등은 매출액을 기준으로 평가한 지역별 관광업 경쟁력에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 이는 문화재나 국립공원 등 지역별로 보유하고 있는 특정한 관광자원의 보유량 보다는 오히려 교통 편의시설 등 관광객의 접근성에 영향을 미치는 관광 관련 인프라의 구축 정도가 지역 관광업의 경쟁력을 결정하는 데 더 중요한 요소로 작용하고 있음을 시사하는 것이라고 볼 수 있다. 특히 최근 각 지자체별로 경쟁적으로 개발·운영하고 있는 지역축제 등과 같은 이벤트성 관광 정책은 전반적인 관광 인프라 개선이나 관광자원 개발 등을 위해 종합적으로 투입되는 관광개발 투자 정책에 비해 효과성이 낮은 것으로 나타나는 등 정책적인 시사점도 일부 발견할 수 있었다. 한편 해외 사례에서 국가별 관광업 매출에 중요한 영향을 끼치는 것으로 알려져 있는 범죄율의 경우 외국과 달리 우리나라에서는 지역별 관광업 경쟁력의 차이를 결정하는 중요한 요소는 아닌 것으로 확인되었다. 이는 우리나라의 경우 대체로 지역별로 범죄율에 있어 큰 차이가 없는 데다 지역별 치안 상황에 대한 국민들의 광역권별 인식의 차이가 뚜렷하지 않은데 주로 기인하는 것으로 판단된다. 특히 회귀분석 결과를 보면 도로포장률 변수에 대한 추정값이 통계적으로 유의한 수준에서 양의 값을 나타내는 데 반해 도로연장 변수에 대한 추정값은 음의 값을 지니는 것으로 확인되었는데 이는 지역별 관광업 경쟁력에 있어 단순한 도로망의 길이보다는 도로교통의 편의성이 더 중요함을 시사하는 것이라고 해석될 수 있다.

아래의 표 6은 분석 기간 중 우리나라의 연도별 관광 관련 추이의 지역별 차이를 보정해 주기 위해 상기한 패널고정효과 모형에 시간 더미(연도별 더미변수)를 추가하여 분석한 결과를 보여주고 있다. 표 6을 통해 확인할 수 있는 바와 같이 연도별 시간 더미를 추가하여 분석한 경우에도 전반적으로 볼 때 추정계수의 부호나 통계적 유의성 등에 있어 큰 차이는 없는 것으로 나타난다. 다만 연도별 시간 더미를 추가하여 분석한 경우에는 서비스업 생산지수의 통계적 유의성이 다소 강화되어 지역별 서비스업 전반의 발전 정도나 연도별로 달라지는 지역별 서비스업의 전반적인 업황이 해당 지역의 관광업 경쟁력에 미치는 영향이 상당 부분 존재하고 있음을 확인할 수 있었다.

마지막으로 아래의 표 7은 서울 지역을 제외하고 나머지 지역에 대해서 분석을 실시한 결과를 보여주고 있다. 이러한 분석을 추가적으로 실시한 이유는 지역별로 내국인 관광업 매출 관련 효과(지역별 관광 경쟁력 효과)에 보다 집중하기 위해서는 외국인 관광객 방문이 집중된 서울 지역을 제외하고 분석을 시행할 필요가 있기 때문이다. 이는 우리나라의 경우 외국인 국내 방문객의 약 80%가 서울을 방문(2019년 기준)하는 등 외국인 인바운드 관광의 서울 집중도가 매우 높다는 점을 고려한 것이다. 아래의 표 7을 통해 확인해 볼 수 있듯이 이처럼 서울을 제외한 지역에 대해서 분석을 실시해 본 결과 그렇지 않은 경우에 비해 지방 정부의 문화관광 관련 예산 지출 및 도로포장율 등의 통계적 유의성이 다소 상승함을 확인할 수 있었다. 그러나 앞에서의 분석 결과들과 마찬가지로 문화재 및 국립공원, 축제 등 지역별 관광자원 보유량은 지역별 관광업 수요(경쟁력)를 결정하는데 유의한 결정요인으로 작용하지 못하고 있음을 확인할 수 있었다. 반면 항공이나 도로 등 교통상의 편의성(접근 용이성)이나 지역 물가 등 관광 인프라 및 관광 비용과 관련된 요인들은 지역별 관광 수요(경쟁력)에 중요한 요인으로 작용하고 있음을 알 수 있었다. 또한 지역축제 등과 같은 이벤트성 관광 정책 보다는 전반적인 관광 관련 인프라 개선이나 관광자원 개발 등을 위해 투입되는 지방 정부의 종합적이고 장기적인 문화관광 관련 투자 정책이 지역 관광업의 경쟁력 제고에 보다 효과적인 정책이 될 수 있음도 확인할 수 있었다.

IV. 결론 및 시사점

관광업은 현재 전 세계의 경제적 부가가치 생산액 및 고용의 10% 가량을 차지하고 있는 산업으로서 소득 수준이 향상되면서 그 수요가 더욱 증가하고 있는 성장 잠재력이 매우 큰 산업이다. 특히 우리나라의 경우 관광업은 제조업 수출 중심의 경제성장을 보완하여 경제의 과도한 대외의존도를 완화하며 고용을 창출하고 침체된 지역 경제를 활성화함으로써 국토의 균형있는 발전을 도모하기 위한 전략적인 산업으로서 많은 장점을 지니고 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 우리나라의 지역별 관광업 경쟁력 현황을 살펴보는 한편 이러한 지역별 경쟁력을 결정하는 주요 요인이 무엇인지 분석하여 보았다.

우리나라 관광업의 지역별 경쟁력 현황을 살펴보면 서울, 경기 등 수도권 지역에 대한 관광업 집중도가 50% 이상으로 매우 높은 수준인 가운데 그 외의 지역으로는 상대적으로 부산, 경남, 강원, 제주 등의 지역에서 관광업의 비중이 높은 것을 알 수 있다. 특히 강원 및 제주지역의 경우는 관광업의 매출액 비중이 서비스업 평균 보다 2배 가량 높은 것으로 나타나 이들 지역의 경우 지역 경제에서 관광업이 차지하는 중요성이 매우 크다는 점을 확인할 수 있다. 동태적 변이할당분석(Dynamic Shift-Share Analysis)을 통해 지역별 관광업의 성장 특성을 분석해 본 결과에 따르면 최근 지역별 관광업 발전은 지역별 경기 상황을 상당 부분 반영하고 있는 것으로 나타난다. 예를 들어 조선업 불황 등 지역 주력 산업의 어려움으로 지역 경기가 크게 위축된 경남 및 경북 지역의 경우는 다른 지역들에 비해 상대적으로 관광업의 경쟁력이 크게 약화된 것으로 나타나는 반면 인근 지역의 신도시 개발이나 고속철도나 고속도로 개통 등 교통상의 편의성이 향상된 경기, 충남, 인천, 강원 등의 지역에서는 다른 지역들에 비해 관광업의 경쟁력이 강화된 것으로 확인되었다.

패널고정효과 모형(Panel Fixed Effect Model)을 통해 지역별로 관광업의 경쟁력을 결정하는 주요 요인이 무엇인지 분석해 본 결과 도로 포장률, 공항을 이용한 항공여객 수송 능력 등 교통 편의성, 지방 정부의 문화관광예산 투입 비율, 지역 물가수준 등의 요인이 지역별 관광업 경쟁력을 결정하는 중요 요인인 것으로 분석되었다. 반면 지역별 등록문화재 수나 국립공원 면적, 지역축제 횟수, 범죄율 등은 관광업 경쟁력에 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 지역별로 상이한 시계열적 변동성을 고려하기 위해 연도별 시간 더미 변수를 추가하여 분석한 경우나, 외국인 인바운드 관광이 집중된 지역 요인을 통제하고 내국인 관광을 중심으로 분석해 보기 위해 서울을 제외한 지역에 대해서만 분석을 실시한 경우에도 대체로 일관되게 유지되는 것으로 확인되었다.

이와 같은 실증분석 결과는 항공이나 도로 등 교통상의 편의성과 같은 지역별 관광 인프라, 관광 비용을 결정하는 지역의 물가수준 등의 요인들이 상대적으로 다른 요인들에 비해 지역의 관광 경쟁력을 결정하는 중요한 요인으로 작용하고 있음을 시사하는 것이라고 볼 수 있다. 또한 정책적인 시사점으로는 지역축제 등과 같은 이벤트성 관광 정책 보다는 전반적인 관광 관련 인프라 개선이나 관광자원 개발 등을 위해 투입되는 지방 정부의 종합적이고 장기적인 문화관광 관련 투자 정책이 지역 관광업의 경쟁력 제고에 더욱 효과적인 정책이 될 수 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 다만 이와 같은 분석결과는 통계자료의 가용성으로 인해 본 연구에서 광역자치단체 수준의 거시변수들을 이용하여 분석한 데에도 상당 부분 기인할 것으로 판단된다. 광역자치단체 수준이 아닌 보다 지역별로 세분화된 자료를 이용할 경우 문화재, 공원, 축제 등 특정 지역의 관광자원 개발이 해당 지역의 관광업 경쟁력 제고에 상당한 기여를 하는 경우도 많이 발견될 수 있을 것으로 생각된다. 이러한 부분은 향후 후속 연구를 통해 보완될 필요가 있겠다.

주

1) 종사자수 및 매출액 비중의 지역별 표준편차를 구해보면 서비스업(전체)의 경우 각각 7.4, 9.6, 관광업의 경우 각각 6.2, 7.5 인 것으로 나타남.

2) 이를 식으로 나타내면 다음과 같다.

여기서 Gij는 특정 산업 i의 특정 지역 j에서의 성장률, αij는 특정 지역(j)의 특정 산업(i)이 전국의 전산업에서 차지하는 비중을 의미한다. 위 식의 첫번째 괄호는 특정 산업 i의 특정 지역 j에서의 성장에 대한 국가성장효과, 두번째 괄호는 산업구조효과, 세번째 괄호는 지역할당효과를 나타낸다.