공간자기상관성을 고려한 의류 소매업 매출액 영향요인분석

Abstract

의류 소매업은 지역경제를 활성화시키며, 소자본창업이 용이하고, 고용창출 효과가 크며, 공간적으로 군집하려는 특징이 있다. 1993년 할인점이 등장한 이후로 국내유통구조는 빠르게 변화하고 있다. TV홈쇼핑, 온라인쇼핑몰, 아울렛 등 다양한 형태의업태가 소비자의 니즈에 따라 등장하고 있으며 다양한 비즈니스 모델이 생겨나고 있다. 이러한 상업구조 변화의 상황에서 상위 그룹을 제외한 국내 소득계층의 경기 악화로 많은 소매업들이 생겨나고있으며 많은 직장인들이 자영업자로 전환하고 있다. 그 대표적인 전환 업종 중 하나가 의류 소매업이다. 의류산업은 많은 이질(異質)의 중소기업으로부터 구성되며, 원재료, 제조업, 유통업, 도매업, 소매업으로 이루어져 그 관련 산업이 광범위하게 연계되어있다. 또한 소매업은 국가 경제를 지탱하는 중요한 산업이다. 소매업에 대한 소비 활성화가가 이루어져야 경제가 활성화 되며, 그로 인해 도시경제가 활성화 되는 선순환의 구조를 띄게 된다. 그럼에도 불구하고 기존 의류 소매업에 관한 연구들은입지분석에 관한 연구나 경영학적 관점에서 자주다루어져 왔으며(고은주 외, 2009박선영·박종철, 2011) 매출액 수준간의 실증적 연관성을 다루는 연구는 거의 없었다.또한 의류 소매업은 점포 단지를 형성하며 집적의 이익을 추구하는 지역경제 산업이다. 이는 의류점포간에 공간적 영향을 받고 있으며 공간효과를고려하지 않는 경우 이분산 현상이 나타날 수 있음을 의미한다. Anselin(1988)은 지역경제와 관련된공간자료에는 공간자기상관성과 공간이질성과 같은공간효과가 존재하기 때문에 기존의 최소제곱법(Ordinary Least Squares, OLS)을 사용하면 회귀계수에 편의가 나타나므로 이를 해결하기 위한 방법으로 공간계량경제학(spatial econometrics)을 이용한 방법론을 제시하였다. 공간적자기상관성을 반영한 모형으로는 전역적 공간분석 방법인 공간시차모형(Spatial Lag Model, SLM), 공간오차모형(Spatial Error Model, SEM), 일반공간자기상관모형(General Spatial Autocorrelation Model, GSAM)등이 있으며, 공간의 이질성을 반영한 방법으로는 지리가중회귀(Geographically Weighted Regression, GWR)모형 등이 있다. 또한 공간 이분산성이 있을 경우 이분산성과 오차를 고려한 모형을 이용할 수 있다. 공간자기상관성과 공간적 이질성의 두 성격의 공간계량경제모형은 어느 것을 부각하느냐에 따라 모형의 형태가 다르게 나타날 수 있다(Anselin, 1988). 본 연구에서는 의류소매업의 매출이 클러스터를 형성하며 집적의 이익을 추구한다고 보고 공간적 자기상관성을 중심으로 분석을 시행하고자한다. 따라서 본 연구는 인구특성, 토지이용특성, 접근성특성, 입지특성에 대한 잠재적 영향변수를 다양한데이터로부터 추출한 후 최종적으로 공간분석모형을 활용하여 의류 소매업에 미치는 영향요인을 실증하고자 한다. 본 연구에서는 최종 모형 이외도최소제곱법 모형을 이용한 회귀분석을 실시하여 영향요인을 도출 한 후 잔차분석을 통해 이분산성이있음을 확인하고 그 원인을 파악하기 위하여 일반최소제곱법(Generalized Least Squares, GLS)모형과 공간계량경제 모형을 이용한 분석을 하였다. 그리고 이들 모형들과 최종모형을 비교하면서 의류소매업 매출에 미치는 영향요인을 진단하고자 한다. The purpose of this study is to empirically analyze the influence factors of apparel retail sales considering spatial autocorrelation in Seoul city, focusing on demographic, land use, accessibility and location factors. The spatial lag model(SLM), overcoming the problem of spatial autocorrelation, is finally employed as the model for it. The major findings are as follows: The apparel retail sales is more likely to increase as having higher ratio of woman population, higher dense employment and decreasing as having more population, higher building coverage, more diverse land use and better accessibility to subway entrance. The store count in the same line, eatery count and multiplex count also played an important role in increasing apparel retail sales. In particular, the distance measures for both intersection and university have a little influence on apparel retail sales in the traditional ordinary least square(OLS) model, but they don't work on the SLM. In this regard, it approves that the SLM is better than the traditional OLS in explaining apparel retail sales.