본 연구는 관광 방문수요가 가장 많은 서울시 전역 관광호텔을 대상으로 1996년부터 2018년까지 23개 연간 시계열 자료를 확보한 후, 내ㆍ외국인의 관광호텔 객실이용률(OCC)에 영향을 미치는 결정요인들을 실증분석하였다. 분석방법은 표본이 적기 때문에 자기회귀시차분포모형(ARDL)과 한계검정법(Bounds test)을 통해 공적분 검증을 동시 수행하였다. 본 연구의 주된 분석결과를 간단히 요약ㆍ정리하면 다음과 같다. 첫째, 주요 고객층인 외국인 관광호텔 객실이용률은 외국인관광객수와 숙박일수가 높을수록 상승한 반면, 1년의 시차 간격을 두고 공급객실수, 중국인관광객 비율, 판매가격의 변인은 부(-)의 영향을 미치는 대조적인 경향을 보였다. 둘째, 내국인 관광호텔 객실이용률은 1인당 GDP와 정비례하고, 외국인 객실이용률 및 메르스와 같은 특정 질병과는 반비례 관계가 성립하였다. 이렇듯 내ㆍ외국인 간 서울시 관광호텔의 객실이용률은 각기 다른 영향 인자를 지니며, 특히 외국인 객실이용률은 공적분 관계가 존재하는 것으로 나타났다. 이를 통해 공급객실수와 중국인 관광객 비율 증가, 숙박일수 감소 등 새로운 호텔시장 트렌드 변화 또한 내ㆍ외국인 객실이용률에 유의미한 영향을 미칠 수 있음을 밝히고, 기타 변인들과의 구조적 관계를 계량적으로 설명한 점은 본 연구의 가장 큰 성과라고 할 수 있겠다.

This purpose of this paper is to analyzed the factors affecting tourist hotels room occupancy rate(OCC) by using empirical annual time-series dataset on Korea hotel association(KHA) from 1996 to 2018 in Seoul, which have the highest demand for tourist visits. Due to small sample size, both Autoregressive Distributed Lag(ARDL) model and Bound test is carried out as a quantitative method to empirically testify, based on EViews 7.0 Software. The main results of research are briefly summarized as follows; First, it was found that Foreign tourist, Lodging days has positive effects on the occupancy rate of Foreign tourist hotel(A-Model), While the number of Supply rooms, the ratio of Chinese tourists, and Average daily rate(ADR) has negative effects on ones with four quarters of time-lag. Second, the occupancy rate of Domestic tourist hotel(B-Model) directly proportional to GDP per capita, but room utilization of foreign and MERS Dummy inversely related with ones. Therefore, the determinants of hotels room occupancy rate for foreign tourist is quite distinct from locals, especially former model showed the existence of cointegration. In conclusion, the research indicates that change of new lodging market trends such as an increase in the ratio of chinese tourist, supply room, decrease in period of stay can also affect between the occupancy rate of domestic and foreign tourist hotel, by statistically demonstrating structural relationship with other significant variables.