강릉시 관광객 통계 공공데이터를 이용한 지역경제 분석

강릉시 관광객 통계 데이터를 기반으로 지역경제의 소비 구조와 산업별 성장 흐름을 분석하고,
데이터 기반 관광경제의 미래 가능성을 탐구한 심층 분석 글.

 

강릉시 관광객 통계 공공데이터를 이용한 지역경제 분석 관광도시는 사람의 발길이 곧 경제의 흐름을 결정한다.
강릉시는 동해안의 대표적인 관광 중심지로,
매년 수백만 명의 관광객이 찾아오며 지역경제의 약 40% 이상이 관광산업과 연계되어 있다.

그러나 관광객 수의 증감이 실제 지역경제에 어떤 영향을 미치는지는
감각적 판단이 아닌 데이터 분석으로 접근해야 한다.

특히 강릉시는 강원도청, 한국관광공사, 통계청 등과 연계해
‘강릉시 관광통계 데이터베이스’를 구축하고 있다.

이 데이터에는 월별 관광객 수, 숙박업소 이용률, 음식·쇼핑 지출액, 교통이용량 등이 포함되어 있다.
이 자료를 분석하면 단순히 “사람이 많았다”를 넘어
“소비 구조와 지역경제 순환의 흐름”을 정량적으로 해석할 수 있다.

즉, 관광객 데이터는 도시의 경제 체질을 보여주는 ‘거울’이다.

 

 

1. 강릉시 관광객 통계 공공데이터의 구조와 수집 방식

강릉시의 관광객 통계 데이터는 크게 유입 데이터, 체류 데이터, 소비 데이터의 세 가지 축으로 구성된다.

1. 유입 데이터
관광객 수, 출발 지역, 교통수단, 방문 목적 등을 포함한다.
강릉시는 KTX강릉선, 영동고속도로, 고속버스, 자가용 등 다양한 교통 루트를 통해 방문객이 유입된다.
이 정보는 교통카드 이용량, KTX 예매율, 고속도로 톨게이트 통과 차량 수 등으로 측정된다.

 

2. 체류 데이터
숙박업소 이용률, 평균 체류일수, 관광지별 방문객 수 등을 포함한다.
강릉시는 경포해변, 주문진, 정동진, 오죽헌, 안목커피거리 등 주요 관광지별 방문량을
스마트관광데이터(Smart Tourism Data Hub)를 통해 집계한다.

 

3. 소비 데이터
신용카드 매출액, 음식·숙박·쇼핑 업종별 매출 비중을 포함한다.
이 데이터는 카드사 빅데이터센터, 강릉시 세무과, 한국관광공사 자료를 통해 수집된다.

이 세 가지 데이터가 결합되면,
단순한 관광통계가 아닌 ‘관광객 경제지도(Tourism Economic Map)’를 그릴 수 있다.

예를 들어 특정 시기의 관광객 수는 비슷하지만,
소비액은 연령대나 방문 목적에 따라 다르게 나타난다.
이는 지역경제 분석의 핵심 포인트가 된다.

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2. 강릉시 관광객 통계 공공데이터를 활용한 지역경제 구조 분석

관광객 데이터는 곧 지역경제의 수요 측면을 보여준다.
2024년 강릉시 관광객 통계를 보면,
연간 방문객 수는 약 2,280만 명으로 코로나 이전(2019년) 수준을 회복했다.
하지만 전체 소비액은 이전보다 7% 증가했다.

이 차이는 관광객 ‘질’의 변화, 즉 체류형 관광으로의 전환 때문이다.

데이터를 세부적으로 보면,
강릉시 숙박업 매출은 전년 대비 12% 상승했고,
카페·음식점 매출은 9% 증가했다.

특히 안목해변 커피거리의 카드 결제 건수는 2023년 4월 대비 2024년 4월에 28% 증가했다.
이는 관광객의 소비 패턴이 단순 관광에서 ‘체류형·체험형’으로 변했음을 보여준다.

 

또한 KTX 강릉선 이용 데이터는 관광객 유입의 지역경제적 파급력을 보여준다.
서울에서 강릉으로 유입되는 관광객의 65%가 KTX를 이용하는데,
이 경로를 통한 방문객의 평균 지출액은 1인당 14만 원으로,
자가용 이용자(1인당 9만 원)보다 1.5배 높다.

즉, 교통수단별 접근성 개선이 소비력 있는 관광객 유치와 직결된다는 것이다.

이처럼 데이터를 기반으로 보면,
‘관광객 수’보다 중요한 것은 ‘소비력과 체류시간’이라는 점이 분명히 드러난다.

이는 지역경제의 내실을 강화하기 위한 핵심 지표로 작용한다.

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3. 데이터 분석을 통한 관광·소비 패턴의 공간적 인사이트

관광객 통계 데이터를 지도(GIS)로 시각화하면,
지역별로 소비와 이동 패턴의 공간적 편차가 뚜렷하게 나타난다.

 

예를 들어 2024년 여름철 데이터를 분석해보면,
관광객의 52%가 경포해변, 18%가 안목커피거리, 10%가 주문진 해변을 방문했다.

반면, 내륙 관광지인 오죽헌과 선교장은 전체 방문객의 5% 이하로 나타났다.
이 데이터를 지도 위에 표현하면
‘해안선 중심 관광 집중 현상(Coastal Concentration)’이 뚜렷하게 드러난다.

 

소비 데이터와 결합하면 더욱 흥미로운 결과가 나타난다.
경포해변은 방문객 수는 많지만,
1인당 평균 소비액은 9만 5천 원으로 비교적 낮은 편이다.

반면 안목커피거리는 방문객 수가 적지만,
평균 소비액은 13만 원으로 높게 나타난다.

이는 관광객의 체류시간·소비밀도가 지역경제 기여도에 직접적인 영향을 준다는 사실을 의미한다.

또한 연령대별 데이터를 보면,
20~30대 관광객은 커피거리·해안산책로 중심,
40~50대는 전통시장·숙박시설 중심 소비를 보였다.

이 정보는 강릉시가 어떤 지역에 관광 인프라를 집중해야 하는지를 알려주는
‘데이터 기반 정책 나침반’ 역할을 한다.

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4. 관광 데이터와 지역경제의 연계 효과

강릉시 관광객 통계 데이터는 단순히 관광 현황을 기록하는 것이 아니라,
지역경제의 소비, 고용, 세수(稅收) 변화와 밀접하게 연결된다.

실제 2024년 강릉시 지역소득 통계를 보면,
서비스업 종사자의 평균 월소득은 전년 대비 6.2% 상승했다.

이는 관광객 소비가 음식·숙박·교통·문화 산업 전반에 고르게 확산되었음을 의미한다.

 

또한 카드 매출 데이터를 분석하면
강릉 지역 상권별 매출 성장률이 관광객 유입률과 유의미한 상관관계를 보인다.
2023~2024년 사이 관광객 증가율 상위 5개 지역은
모두 소매업 및 외식업 매출이 두 자릿수 성장세를 기록했다.

 

이처럼 관광객 통계 데이터는 단순한 관광업 지표가 아니라
지역경제 전체의 소비 순환 구조를 설명하는 핵심 데이터로 작용한다.
이를 기반으로 강릉시는 ‘관광 빅데이터 통합 플랫폼’을 구축해
숙박, 교통, 문화시설 예약 정보를 한눈에 관리하고 있다.

이 플랫폼은 행정뿐 아니라 민간사업자(숙박·외식·소매업)에게도
의사결정 자료로 제공되어, 지역경제의 효율성을 높이는 역할을 한다.

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결론

강릉시의 관광객 통계 데이터는 단순한 방문자 수치가 아니라
도시경제의 동맥을 보여주는 정밀한 데이터다.

이 데이터를 분석하면 관광산업이 지역 고용과 소비를 어떻게 견인하는지,
어떤 지역이 경제적 파급력이 큰지를 구체적으로 파악할 수 있다.

궁극적으로 데이터는 강릉시가 ‘감각에 의존한 관광 도시’에서
‘과학적 근거로 성장하는 지속가능한 경제도시’로 나아가게 하는 기반이 된다.

관광이 단순한 방문이 아니라 데이터로 읽는 경제 흐름이 될 때,
강릉은 진정한 스마트 관광경제 도시로 자리 잡게 된다.