무게중심을 利用한 商業立地模型 硏究

Abstract

어떤 지역에 동종의 여러 점포가 경쟁을 할 경우, 해당 지역의 소비자들이 각 점포를 이용할 확률은 점포의 규모가 클수록, 소비자와 점포 간 거리가 가까울수록 높아진다. 따라서 거리는 상권 분석의 핵심적인 요소이다. 거리를 산출하는 데 있어서 본 연구는 지금까지의 선행연구들과는 다르게 공간거리의 부정확성을 보완하고 통행시간을 객관화시킨 통행거리를 적용하였다. 이를 바탕으로 기존의 연구에서 시도해본 적이 없는 시장의 유형 구분 방법을 제안하였고, 이를 바탕으로 신규점포 입지를 위한 가장 합리적인 장소를 제시하고자 하였다. 이를 위해 모든 행정동을 점포 간의 경쟁 상태를 나타내는 S0～S3의 시장유형으로 구분하여 두 가지 측면에서 연구를 진행하였다. 첫 번째는 기존점포의 입장에서 상권 내에 새로운 점포가 입지하여 상권이 축소된다면 그 영향은 어느 정도일까라는 점이고, 두 번째는 신규점포의 입장에서 점포가 입지하기 위한 여러 후보지 중에 가장 경쟁력이 있는 장소는 어디일까라는 점이다. 이를 밝히기 위해 각 점포별 점유인구를 Huff의 확률모형을 적용하여 산출하였고, 이 점유인구 산출법에 의한 점유인구의 변화가 실제 기대할 수 있었던 매출액의 변화를 잘 설명해 주었으며, 이를 토대로 신규 점포가 기존 점포의 상권을 어느 정도 잠식했는지를 구체적인 수치로 나타내었다. 신규점포의 입지에 있어서 가장 합리적인 입지는 최대의 이익을 얻을 수 있는 위치라고 하였다(Nelson, 1959). 여기서 최대의 이익을 얻기 위해서는 기본적으로 매출액이 바탕이 되어야 하므로 매출액을 가장 많이 기대할 수 있는 장소가 최대의 이익을 기대할 수 있는 장소가 되고, 매출액은 점유인구에 의해 결정되므로 결국 점유인구를 가장 많이 확보할 수 있는 지점이 최선의 입지점이라고 해석할 수 있다. 그러한 지점은 기존점포의 영향력이 없거나 미미한 수준인 S0유형이 분포하는 지역 내이고, 이미 여러 점포가 치열하게 상권 경쟁을 벌이고 있는 S3유형 중 기존점포에 가까운 곳은 불필요한 경쟁을 수반하므로 피해야 할 지점이다. 하지만 이러한 표현은 너무 광범위하여 구체적인 장소를 찾는 데는 큰 도움이 되지 못한다. 그래서 본 연구에서는 물리학의 무게중심 원리를 응용하여 최적의 입지점을 찾는 모형을 구축하였다. 즉, 인구 한 사람 한 사람이 모두 똑같은 무게를 가지고 있는 질점으로 간주하여, 공간상의 어딘 가에 분명히 존재하고 있는 인구의 중심점을 찾는 방법이다. 이를 위해 무게중심의 추정점과 그 지점을 중심으로 외곽에 6개의 극점을 선정하였고, 이 7개의 지점에 신규점포가 입지할 경우를 가정하여 점유인구 산출법에 의해 점유인구를 산출하여 각각을 비교하는 방법으로 진정한 무게중심점을 찾는 방법을 제시하였다. 특히 본 연구에서 제시한 새로운 입지모형이 현실 세계에 충분히 적용될 수 있다는 것을 실제 사례 지역을 대상으로 증명해 보였으며, 기존점포의 입지분석 과정을 보여줌으로써 기존점포의 입지 분석에도 유용하게 활용될 수 있다는 것을 보여 주었다.|According to this study, the distance is the critical factor for analyzing trading area. Let's just say that several similar business stores are competing each other in a certain area. The bigger the size and the closer the distance of the stores are, the greater the possibility of consumers using the stores. Supplementing the inaccuracy in measuring travel distance in previous studies, this one claims to provide experimental evidence for measuring travel distance based on the travel time statistically. Thus, it tries to classify method of market types that have never been considered before. Every administrative district which we call "Dong" in Korean is divided into market types of S0～S3 which represent the state of competition among every store. There are two aspects to this study: (1) the effects of reduced trading area in an existing store caused by a new store; and (2) the most potential locations for a new store to begin its business. In order to verify these aspects, the number of occupied population in each stores has been calculated applying Huff's model and its changes in the number of occupied population has explained well the changes in real expected turnover. Therefore, it also gives us numerical values that reflects how much a new store makes inroads into trading area of the existing stores. The most reasonable location for a new store is an area that makes it possible to turn most profits. In other words, the area that makes most turnover will be the most reasonable location where most profits are expected. That means the location with most number of occupied population is the best potential locations for a new store because of its turnover. These locations are classified into a market type S0 which seem to have no or hardly any effects of pre-existing stores. But a market type S3 which is too close to the pre-existing store are the locations we must avoid because they are accompany unnecessary competition. However, these explanations above can be so broad that it won't be very helpful for us to find a practical location. For this reason, this study has established another model to find the best location applying Center of Gravity Principle in physics. That is, considering every individual weighing the same way, this application is to find the center of population which exist surely in some place in a certain area. By selecting the center of gravity estimation point and six marginal points around it, and assuming that new stores are beginning their businesses in these 7 points, this study has suggested the way of finding the practical center of gravity by calculating the number of occupied population through the population computation and its comparison. Especially, it has shown that this new location model can be applied usefully to real situation by demonstrating actual examples of areas and to the location analysis of pre-existing stores by displaying its process of pre-existing stores.