우리나라 해양관광객의 평균 지출액이 26만5000원으로 나타났다. 1인당 연간 평균 지출액은 제주가, 지역별 해양관광객 수는 부산이 가장 많았다.
9일 한국해양수산개발원(KMI)에 따르면 최근 1년간 우리나라 해양관광객은 1인당 평균 26만5464원을 사용한 것으로 조사됐다. 연령별로는 가족형 관광이 많은 50대(30만5931원)와 40대(28만9182원)의 지출액이 큰 것으로 나타났다.
해양관광객 1인당 연간 평균 지출액은 제주가 24만1726원으로 가장 많았고, 그 뒤를 이어 전남(19만8759원), 경기(19만 493원), 경남(17만3102원), 울산(17만2100원) 순이었다.
해양관광객들은 한식 업종에 가장 많이 소비했다. 특히 강원은 일식·횟집 매출이 전체 업종 중 2위를 기록하며 관광객들의 수산물 소비가 많은 지역으로 꼽혔다.
당일관광객은 연간 평균적으로 2.6시간, 7.5회 체류한 것으로 나타났다. 제주는 평균 3.7시간으로 체류시간이 가장 길었고 부산(3.1시간), 강원(2.72시간)이 뒤를 이었다. 반면 전북의 체류시간은 1.9시간으로 가장 짧았다.
숙박관광객의 경우 1년간 평균 3회 숙박하는 것으로 집계됐다. 지출액 면에서는 숙박여행객의 높은 지출이 두드러졌는데, 숙박여행객은 평균 12만 645원으로 당일여행객 1인당 평균 4만 284원과 비교해 약 3배 차이가 났다.
이번 결과는 최일선 KMI 박사(지역경제·관광문화연구실장) 연구팀과 NICE지니데이타가 우리나라 연안·어촌관광의 실제 소비행태를 최초로 분석한 데 따른 것이다.
이들 기관은 전국 연안지역 489개 행정동을 대상으로 가명 처리된 이동통신 데이터(LG유플러스)와 신용카드 소비데이터(NH농협은행)를 결합해 실제 소비행태를 최초로 분석했다.
지역별 해양관광객 수는 부산이 15%로 가장 많았다. 이어 제주(13.2%), 강원(12.7%), 전남(12.5%), 충남(11.5%) 순으로 나타났다. 반면 울산(2.4%), 전북(4.2%), 경기(5.0%)의 관광객 수는 적은 편이었는데, 상위 5개 지역과 큰 격차를 보였다.
지난 1년간 연안·어촌을 방문한 관광객은 극성수기인 8월(10.5%)에 가장 많았고 10월(5.6%)에 가장 적었다. 여름 휴가철 해양관광객 수는 지역별로 큰 차이를 보였다.
7~8월 성수기 동안 강원과 경북의 관광객 증가율이 각각 65.4%, 33.1%에 달해 전국 평균 22.5%를 크게 웃돌아, 동해안의 여름 휴가철 관광객 증가율이 높은 것을 확인할 수 있었다. 반면 제주는 3.6%에 그쳐 사계절 내내 관광객이 꾸준히 방문하고 있었다.
연령대별로 관광객 증가율 평균이 20대 미만은 41.6%, 20대는 34.5%를 기록해 여름 휴가철 젊은 층의 해양관광 활동이 활발한 것으로 분석됐다. 아울러 해양관광객들은 장거리보다 가까운 지역을 찾는 경향이 두드러졌다.
경기도민의 전국 연안·어촌 방문 비율이 높았고, 서울시민은 성수기나 비수기 관계없이 인천, 강원, 경기 등 인근 지역을 가장 많이 찾은 것으로 조사됐다.
행정동을 기준으로 연안·어촌지역을 어촌형과 도시형으로 구분해 분석한 결과, 대부분 도시 방문 비중이 높았지만, 여름 휴가철에는 어촌을 찾는 발길이 더 많아진 것으로 나타났다.
우리나라 연안지역을 방문한 관광객의 52.2%가 도시지역을 찾은 반면, 어촌은 47.8%에 그쳤다. 하지만 여름 휴가철에는 어촌 관광객 증가율(26.0%)이 도시(24.0%)를 앞섰다.
해양관광객의 방문행태의 경우, 당일여행객은 도시에 더 자주 방문하지만, 어촌에 더 오래 체류하는 경향이 있었다. 숙박여행객은 어촌에서 연평균 3회, 도시에서 2회 정도 숙박하는 것으로 나타났다. 어촌 방문객들은 당일보다 숙박여행을 선호하고 당일여행에서도 더 오래 머무르는 셈이다.
평균 결제금액 면에서는 당일여행객이 도시에서 평균 4만 273원을 사용하면서 어촌(3만9687원)보다 약간 더 많이 소비했지만, 숙박여행객은 어촌에서 평균 10만6206원을 사용하면서 도시(10만3508원)보다 약간 더 많이 소비한 것으로 분석됐다.
김종덕 KMI 원장은 “앞으로 관련 기초데이터를 실시간 분석할 수 있는 해양관광 빅데이터 플랫폼을 구축·운영할 계획”이라며 “이번 분석 결과가 빅데이터 기반의 해양관광산업 육성 전략과 해양수산 정책 수립에 이바지하길 기대한다”고 말했다.
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