기후변화에 따른 국가별 관광수요 영향 메타분석

A Global Meta-Analysis of Climate Change Impacts on National-Level Tourism Demand

이 연구의 목적은 기후변화가 국가별 관광수요에 미치는 영향을 규명하는데 있다. 이를 위해 선행 연구에서 도출된 계량적 결과들을 통합하여 기온이 국가별 관광수요에 미치는 평균적 효과를 추정하는 메타분석방법을 적용하였다. 구체적으로, PRISMA 지침에 따라 관련 연구를 수집하고, 연구 질 평가 및 결과 추출 과정을 통해 기온의 관광수요영향 함수 및 계수를 추출했으며 이를 통일된 형태의 탄력성 단위로 전환하였다. 해당 관광수요 기온 탄력성을 종속변수로 하고, 기온 및 국가조건 등을 독립변수로 포함하는 함수식을 도출하였다. 또한 이를 전세계 각국 및 FUND 모형에서 제시하는 16개 지역 구분에 적용하여, 기온 증가에 따른 국가별 관광수요 영향을 분석했다. 분석 결과, 기온의 상승은 중국, 러시아, 북미, 남미 남부, 캐나다, 호주⋅뉴질랜드 등 고위도 및 일부 중위도 지역에서 관광수요 증가 영향을 미쳤으나, 동남아시아, 남아시아, 아프리카, 중동 등 저위도 지역에서는 관광수요 감소 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 기후변화 영향이 국가의 지리 및 구조적 조건에 따라 불균등하게 나타난다는 것을 보여준다. 이 연구는 기존 연구들이 제시한 기후변화의 관광수요 영향에 대한 개별적 관계를 글로벌 국가 단위의 모형으로 통합함으로써 거시적, 계량적인 패턴을 규명했다는 것에 의의가 있다.

The purpose of this study is to examine the global impact of climate change on national-level tourism demand. To this end, a meta-analysis was conducted to synthesize quantitative findings from previous research to estimate the average effect of temperature on national tourism demand. Following the PRISMA guidelines, relevant studies were identified, collected, and reviewed, and their coefficients were extracted and converted into standardized elasticity measures. These temperature–tourism elasticities were used as the dependent variable, while temperature and national-level conditions served as independent variables. The model was applied to countries worldwide and to the 16 regional groupings suggested by the FUND model to evaluate the impact of temperature rise on tourism demand. The results show that temperature rise increases tourism demand in high- and some mid-latitude regions, such as China, Russia, North America, Lower South America, Canada, and Australia–New Zealand, but decreases demand in low-latitude regions, including Southeast Asia, South Asia, Africa, and the Middle East. These findings demonstrate that climate change impacts on tourism demand are uneven, depending on the structural conditions of each country and region. The key contribution of this study is the integration of fragmented empirical findings into a global, national-level model that identifies the macro-patterns of climate change impacts on tourism demand.