지역문화축제의 수요결정요인 변화에 관한 연구

• 영문명: Estimation for the Change of Demand Determinants of a Cultural Festival: Focused on Comparing Demands of BIFF 2007/2014
• 발행기관: 한국관광학회
• 저자명: 한상현
• 간행물 정보: 『관광학연구』제40권 제3호, 125~142쪽, 전체 18쪽
• 주제분류: 사회과학 > 관광학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.03.31

국문 초록

본 연구에서는 부산국제영화제의 수요결정요인들이 도출되었다. 부산국제영화제는 2011년 영화제 전용관인 영화의 전당이 건립된 이후 공식관객수의 큰 증가를 보여주었다. 따라서 본 연구에서는 2007년과 2014년의 수요모형을 추정하고 이들 두 수요모형의 결정요인들을 비교하였다. 수요모형 추정을 위해서 가산자료모형이 사용되었다. C&T검증결과 과산포현상이 있는 것으로 검증되어 최종적으로 음이항모형이 수요함수 도출을 위해 사용되었다. 모형적합도 검정을 위해서 우도비검정, 결정계수값, 정보척도수치들이 검토되었다. 본 연구의 결과를 통해서 다음과 같은 사항들이 도출되었는데, 먼저 언론반응, 구전효과, 과거참가경험, 타영화제참가경험, 영화동호회참가경험, 평소영화에 대한 관심 변수들이 두 가지 수요모형에서 동일하게 수요에 영향을 미치는 요인들로 나타났다. 이에 비해 영화제시설, 접근성, 숙박시설 등이 2014년 수요모형에서 새롭게 유의한 요인으로 도출되었다.

영문 초록

This study is to estimate the determinants of demand of the Busan International Film Festival. The number of the festival’s official audience was seriously increased after the Busan Cinema Center, which is a main venue for BIFF, was opened in 2011. In this study, two demand functions of the years 2007 and 2014 were deducted to compare the determinants of demands. For this study, the Negative Binomial model was derived through the results of a Cameron & Trevedi test, which is the optimal method for investigating the over-dispersion in the count data model. An LR-test, a coefficient of determination and a scales of information criterion were considered for the suitability of the model. The consequences of this research are presented as follows: some variables were found significantly in common between the two demand models, such as the response of press, word of mouth effect, experience of the audience, the participation experience in other film festivals, film society membership and interest in film, as the determinants of demand. Facility, accessibility and accommodation were newly deducted as determinants in 2014’s model.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 고찰

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 수요모형추정 및 수요결정요인 도출

Ⅴ. 결론 및 시사점

참고문헌

키워드

수요 축제 결정요인 가산자료모형 포아송모형 음이항모형 Demand Festival Determinants Count data model Poisson model Negative binomial model