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중력모델(Gravity Model)을 통한 상권분석
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2021
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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49-72(24쪽)
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빅데이터와 AI를 활용하여 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 코로나로 인한 팬더믹은 이러한 변화를 가속시키고 있다. 특히 유통산업에서는 배달 등을 통한 비대면 거래가 급증하는 모습을 보였다. 이러한 상황에서 점포를 중심으로 한 판매상권보다는 소비자 거주지 중심의 소비상권이 더 중요해질 수 있다. 즉 유통산업의 변화를 정확히 파악하기 위해서는 판매상권과 더불어 소비상권이 동시에 고려되어야 할 것이다.
본 연구에서는 중력모델을 활용하여 소비상권과 판매상권을 통합적으로 분석하고자 하였다. 먼저, 신용카드 패널 데이터를 사용하여 소비상권과 판매상권을 추출하였다. 이를 바탕으로 판매상권과 소비상권에서의 업종 및 소비자의 나이에 따른 구매력의 차이와 거리에 따른 민감성을 분석하였다. 두 번째로, 추출된 판매상권과 소비상권별로 각각의 영향력을 분석하여 상권의 특성에 따라 상권의 영향력이 달라지는 것을 알 수 있었다. 세 번째로, 대형몰이 새롭게 진입하였을 때 상권의 영향력과 업종별 거리에 따른 민감성을 분석하였다. 마지막으로 이러한 연구결과를 바탕으로 시사점과 향후 연구방향에 대하여 제시하였다.
The industry is changing rapidly using big data and AI, and the pandemic caused by the corona is accelerating these changes. In the distribution industry, non-face-to-face transactions such as delivery are rapidly increasing. In this situation, the consumer trade area based on the consumer’s residence may become more important than the sales trade area based on the stores. In order to accurately identify changes in the distribution industry, both sales and consumer trade area will have to be considered at the same time.
This study tried to analyze the sales and consumer trade areas in an integrated way by using the gravity model. Furthermore, the sensitivity of each industry in the consumer and sales trade area was identified. We also analyzed the influence and sensitivity changes in each industry after the large mall was entered in the region.
Consumer and sales commercial transaction history were extracted using credit card panel data while keeping the personal information regulation law. We extracted 45 consumer trade areas and 38 sales trade areas from the data by k-means methodology by Sklearn, python. Five regression equations based on the gravity model were estimated for each industry, and the estimated summary of each regression equation is shown in <Table 1> below.
<Table 2> shows the differences according to the age of the consumer, the existing or new store, and the operating periods of each store. It can be said that the estimated parameters vary by industry. The constant term shows the average size of transactions for each industry, for example, large malls and fashion stores relatively large, and restaurants and discount stores in order.
In the case of large-scale stores, the purchasing power of 30-45 year-old (0.089) is higher than that of other age groups, while at convenience stores, the younger age group, under 30 (0.174), have higher purchasing power. In restaurants, the purchasing power (0.114) of young people under the age of 30 is also high. As discount stores include supermarkets, it is found that those over 45 (0.292) have higher purchasing power than the younger generation. It can be seen that the purchasing power (0.356) of the 30-45 year old is also high in the fashion store.
<Figure 1> shows that the closer they are in all industries, the more they purchase. Discount stores and restaurants are sensitive to distance. Fashion stores are less sensitive to purchases even if they moved farther away.
Below, we show the characteristics of consumer and sales trade area using the estimated parameters and the amount of effects that are calculated as parameters multiplied by size of transaction.
In <Figure 2>, the consumer trade area is shown on the horizontal axis and the size of the parameter by industry of the consumer trade area is on the vertical axis. In <Figure 3>, the magnitude of each consumer trade area influence is expressed as the size of the circle of the point where the consumer trade area is located.
<Figure 4> and <Figure 5> are analysis results related to the sales trade area. This analysis also makes it easy to identify the differences in characteristics of sales trade area.
Under the current model structure, it is also possible to compare changes in commercial areas after large-scale stores enter. We can easily check how the influence of the consumer and sales trade area or the influence of the street changed after the large mall entered.
After entering a large-scale mall, the influence of new stores has increased compared to that of existing stores in sales businesses. In the case of discount stores, the influence of the 30-45-year-old consumer trade area has increased, which may be caused by the increase in the inflow population with new consumption capabilities.
<Figure 6> shows the impact of distance between consumer and sales trade area. After entering the large-scale mall, there is little change in convenience stores, but the sales
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-04-11 | 학술지명변경 | 외국어명 : JOURNAL OF DISTRIBUTION RESEARCH -> Journal of Channel and Retailing | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-10-07 | 학술지명변경 | 한글명 : 유통비지니스리뷰 -> 유통연구외국어명 : Distribution Business Review -> JOURNAL OF DISTRIBUTION RESEARCH | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
2000-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.42 | 1.42 | 1.35 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.33 | 1.37 | 1.843 | 0.47 |
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