물류부동산의 시공간적 특성과 공급요인에 관한 연구

물류부동산의 시공간적 분포와 공급 요인을 분석했다.

우리나라의 물류부동산 전체 재고면적(stock)은 점진적으로 늘어나다가 1990년대 중반 이후부터 급격하게 증가하였다. 특히 경기도를 포함한 수도권의 증가추세는 가히 폭발적이라 할 만하다. 이러한 물류부동산의 증가추세가 뚜렷한 상황임에도 불구하고 그 특성과 공급요인에 대한 학술연구는 매우 미흡한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 국내의 건축물대장을 전수 조사하여 물류부동산의 연도별 공급 및 멸실 현황을 기반으로 전체 재고면적(stock)의 추이를 산정하고 이를 기반으로 물류부동산의 시공간적 특성을 살펴보았다. 그 결과로, 국내의 물류부동산 총 재고면적은 연면적 100㎡ 이상을 대상으로 할 때 2017년 12월 기준 약 75.7백만㎡로 산정되었으며, 경기도를 비롯한 수도권 집중화 현상, 규모의 대형화 추세 및 인구 변화에 따른 지속적인 증가 모습을 확인할 수 있었다. 또한, 본 연구에서는 물류부동산의 공급요인을 분석하였다. 연구의 공간적 범위는 전국 물류부동산을 대상으로 하였고, 시간적 범위는 2001년 1분기부터 2017년 4분기까지 총 17년간 68분기의 데이터를 분석에 사용하였다.

종속변수인 물류부동산 공급은 면적규모에 따라 4그룹(전체, 100~1,000㎡, 1,000~10,000㎡ 및 10,000㎡ 이상)으로 분류하였으며, 설명변수는 선행연구를 검토하여 제조업 GDP, 지가지수, 금리(회사채 3년), 경제활동인구, 수입금액, 판매시설 공급면적 및 온라인쇼핑 거래금액을 선정하였다. 지가지수는 물류부동산 가격의 대리변수이고, 수입금액은 물동량의 대리변수이다. 특히, 온라인쇼핑 거래금액은 전자상거래시장의 성장을 가장 잘 나타내고 있는 지표이고, 물류부동산 공급에 영향을 미치는 가장 중요한 요인으로 판단하였다. 이렇게 설계한 새로운 연구 모형을 검증하고자 다중회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 물류부동산 면적규모 10,000㎡ 이상의 모형이 다른 모형에 비해서 모든 변수가 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났으며, 특히, 온라인쇼핑 거래금액은 10기의 시차를 두고 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 변수간의 영향력 정도는 온라인쇼핑 거래금액, 지가지수, 금리(회사채 3년), 판매시설 공급면적, 경제활동인구, 제조업 GDP 및 수입금액 순으로 분석되었으며, 금리는 음(-)의 영향관계를, 나머지 변수들은 모두 양(+)의 영향관계를 나타냈다.

분석에 사용된 여러 변수들 중에서 온라인쇼핑 거래금액은 특히 대형 물류부동산의 공급에 가장 큰 영향력을 미치고 있다는 것을 통계적으로 입증하였다는 점에서 본 연구의 의의가 크다고 할 수 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 시도하지 않았던 물류부동산의 전체 재고면적(stock)을 산정하고 시공간적 특성을 다양하게 살펴보았다. 또한 물류부동산 공급에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 새로운 연구모형을 설계하고 이를 검증하였다. 이러한 연구가 물류부동산의 공급, 투자 및 정책 등에 관심을 가지고 있는 모든 이들에게 새로운 시사점을 제공하고, 새로운 판단기준 수립하는데 도움이 되기를 기대한다. Although the total stock of logistics property in Korea has increased gradually, it has dramatically risen since the mid 1990s. Especially, Seoul metropolitan area, including Gyeonggi-do, have witnessed explosive growth. Despite such a distinct increase in logistics property, there has been very little research on its characteristics and supply factors.

Accordingly, this research conducted a complete enumeration of building registers in Korea to estimate the total stock based on the current status of the supply and destruction of logistics property and investigated spatiotemporal properties of logistics property. The total stock of logistics property in Korean has constantly increased so its gross floor area larger than 100㎡ is estimated at about 75.7 million ㎡ in 2017 and shows centralization of Seoul metropolitan area, including Gyeonggi-do, which is the trend of increasing scale and population change. Additionally, this research analyzed the supply factors of the logistics property.

The analysis targeted logistics property across the country and used data of 68 quarters from the 1st quarter of 2001 to the 4th quarter of 2017 (17 years). The dependent variable, the supply of logistics property, was divided into 4 groups such as 100~1,000㎡, 1,000~10,000㎡, over 10,000㎡ and total area, and preceding research was reviewed to select explanatory variables such as the GDP of the manufacturing industry, land value index, interest rate (3-year corporate bonds), economically active population, the amount of income, supply area for sales facility and the transaction amount of online shopping.

The land value index is a surrogate variable for the prices of logistics property, and the amount of income is a surrogate variable for cargo volume. In particular, the transaction amount of online shopping represents the growth of the e-commerce market the best and is the most important factor affecting the supply of logistics property. In order to verify this new research model, multiple regression analysis was conducted. As a result, it was revealed that the model of logistics property larger than 10,000㎡ showed that all variables had significant effects compared to other models.

In particular, the transaction amount of online shopping showed the most significant effect with the time difference of 10 quarters. The effect was significant in the order of the transaction amount of online shopping, land value index, interest rate (3-year corporate bonds), supply area for sales facility, economically active population, the GDP of the manufacturing industry and the amount of income. While interest rate showed a negative (-) effect on the relationship, other variables had a positive (+) effect on the relationships.

This research has significance in statistically proving that the transaction amount of online shopping, especially, has the biggest effect on the supply of logistics property. In this study, the total stock of logistics property was estimated, which has not been performed in previous research, and explored various spatiotemporal properties. Additionally, it designed and verified a new research model so as to identify factors affecting the supply of logistics property. This research is expected to provide those who are interested in the supply, investment and policy of logistics property with insight and to be helpful for establishing a new standard of judgment.