물류창고 Stock 공급 결정요인 분석

The Determinants of Warehouse Stock Supply in Korea : Focusing on Online Shopping

1970년대 이후 점진적으로 늘어나던 국내 물류창고의 면적 및 수량은 1990년대 중반 이후 급격하게 증가하였다. 특히 경기도를포함한 수도권 지역의 증가추세는 가히 폭발적이라 할 만하다. 그러나 물류창고의 증가추세가 뚜렷한 현상임에도 불구하고 이러한 현상 및 수요의 원인을 분석하는 학술연구는 미흡한 상황이다. 본 연구는 건축물대장 자료를 전수 조사하여 1971년 이후 국내물류창고 공급 및 멸실 현황을 기반으로 국내 물류창고의 총 재고면적(stock)의 변화를 분석하고 공급의 결정요인을 분석하였다. 기존 연구에서는 다루지 않았던 온라인쇼핑 거래액의 영향을 분석하기 위하여 온라인 쇼핑이 활성화된 2001년 이후의 사회 경제적 변수들을 조사하여 다중회귀모형을 정립하였다. 분석을 위하여 2001년 1분기부터 2017년 4분기까지 17년간의 제조업 국내총생산, 지가지수, 금리(회사채 3년), 경제활동인구, 수입금액, 판매시설 및 온라인쇼핑 거래금액 등이 주요 독립변수로 선택되었다. 분석 결과, 물류부동산 면적규모 10,000㎡ 이상의 모형이 다른 모형에 비해서 모든 변수가 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났으며, 특히, 온라인쇼핑 거래금액은 10분기의 시차를 두고 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 시장 현황과 유기적으로 작용하여 변화하는 물류창고 수요의 새로운 영향 요인을 제시함으로써 물류창고에 대한 공급 정책 및 투자에 대한 새로운판단기준을 제공할 것으로 기대된다.

The total areas and the number of warehouses in Korea have gradually increased since the 1970s and rapidly grown since the mid-1990s. Especially the area of warehouses in metropolitan regions, Gyeonggi-do area, has explosively increased. Despite the distinct increasing trend, insufficient academic research has been conducted. This research analyzed full building register data to identify the supply and loss of Korean warehouses since 1971. And we analyzed factors affecting the warehouse stock based on the rapid changes in the Korean economic environment. This research investigated the market environment from different angles, focusing on the growth of online shopping market, which has not been considered thoroughly in preceding studies. An econometric model is proposed with various explanatory variables including the GDP of the manufacturing industry, land values index, interest rate (3-year corporate bonds), economically active population, the amount of income, the business volume of sales facilities and online shopping revenue for 17 years from Q1 2001 to Q4 2017. As a result, it was revealed that the model of logistics property larger than 10,000㎡ showed that all proposed explanatory 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. This is considered due to the increase in demand for warehouses that attracts capital gain. This research showed a new standard for determining supply policy and investment in warehouses considering the market trend.