상업용지의 적절한 수요추정은 도시개발뿐만 아니라 관리와 운영 측면에서도 중대한 의미를 지닌다. 상업용지에 대한 수요가 공급을 초과한다면 과도한 임대료 상승과 함께 주민생활의 불편이 야기될 수 있는 반면 상업용지의 공급과다가 발생할 경우 공실률 상승과 미분양 문제가 초래될 수 있다. 적정규모의 상업용지 공급은 원활한 사업추진과 도시기능의 조기 활성화에서도 주요 화두라 할 수 있다. 본 연구는 방법론적으로 매우 다양하고 변수가 지나치게 많으며 실무자의 자의적 개입이 빈번하게 이루어졌던 기존 수요추정 방식의 한계를 극복하고자 했으며, 그 일환으로 상업목적의 통행량이라는 단일변수를 활용한 실증분석을 수행하였다. 도시가 일정 규모 이상이 된다면 상품의 구성이나 업종은 서로 비슷해지므로 업종별 매출액이나 소요면적보다는 전체 상업 ...
상업용지의 적절한 수요추정은 도시개발뿐만 아니라 관리와 운영 측면에서도 중대한 의미를 지닌다. 상업용지에 대한 수요가 공급을 초과한다면 과도한 임대료 상승과 함께 주민생활의 불편이 야기될 수 있는 반면 상업용지의 공급과다가 발생할 경우 공실률 상승과 미분양 문제가 초래될 수 있다. 적정규모의 상업용지 공급은 원활한 사업추진과 도시기능의 조기 활성화에서도 주요 화두라 할 수 있다. 본 연구는 방법론적으로 매우 다양하고 변수가 지나치게 많으며 실무자의 자의적 개입이 빈번하게 이루어졌던 기존 수요추정 방식의 한계를 극복하고자 했으며, 그 일환으로 상업목적의 통행량이라는 단일변수를 활용한 실증분석을 수행하였다. 도시가 일정 규모 이상이 된다면 상품의 구성이나 업종은 서로 비슷해지므로 업종별 매출액이나 소요면적보다는 전체 상업 연면적이 중요하다고 보았기 때문이다. 특히 이러한 특성이 연 단위로 수집된 평일 일평균 통행량에도 적용된다고 판단한 점도 영향을 끼쳤다. 분석과정에서는 쇼핑목적의 통행량과 여가·위락 목적의 통행량을 합산한 값을 독립변수로 두었으며 개별 동·신도시·도시·수도권이라는 공간 단위에 따라 유·출입 통행량을 구분하여 활용하였다. 대용량으로 제공되는 건축물대장 자료를 빅데이터 분석 도구인 R을 활용하여 정리하였고 상업용도로 쓰이는 바닥면적의 합을 도출하였다. 주요 유·출입 지역의 검토를 통해 신도시의 자체적인 통행 수요와 상위 행정단위와의 관계를 분석하였다. 또한, 회귀분석을 수행함으로써 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 상업목적의 통행량은 계획인구보다 유의미한 지표라는 점이다. 규모를 달리하며 분석을 반복수행한 결과 통행량에 의한 회귀모형은 신도시와 같은 거시적 단위에 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 신도시의 상업수요는 신도시와 상위의 도시로부터 유입되는 통행량에 의해 결정되며. 신도시 내 개별동의 상업수요는 각 동에서 자체적으로 처리하는 통행량에 따라 결정된다는 것이다. 셋째, 신도시별로 회귀분석을 수행한 결과 중동신도시와 평촌신도시는 유의한 모형이 발견되지 않았다. 분석의 제 조건을 살펴본 결과 각각 부천시와 안양시에 종속되어 있기 때문인 것으로 추정되었다. 따라서 유의한 결과를 얻고자 한다면 분석의 범위를 도시까지 확장시켜야 할 것이다. 분석의 범위가 신도시에 한정되었던 점은 본 연구의 한계라 할 수 있으며 공간적 범위를 넓혀 분석한다면 보다 유의미한 결과가 도출될 것으로 기대된다. 이러한 한계를 보완한다면 향후 도시운영과 관리 등 다양한 방면에서 본 연구가 활용될 수 있으리라 기대된다.
상업용지의 적절한 수요추정은 도시개발뿐만 아니라 관리와 운영 측면에서도 중대한 의미를 지닌다. 상업용지에 대한 수요가 공급을 초과한다면 과도한 임대료 상승과 함께 주민생활의 불편이 야기될 수 있는 반면 상업용지의 공급과다가 발생할 경우 공실률 상승과 미분양 문제가 초래될 수 있다. 적정규모의 상업용지 공급은 원활한 사업추진과 도시기능의 조기 활성화에서도 주요 화두라 할 수 있다. 본 연구는 방법론적으로 매우 다양하고 변수가 지나치게 많으며 실무자의 자의적 개입이 빈번하게 이루어졌던 기존 수요추정 방식의 한계를 극복하고자 했으며, 그 일환으로 상업목적의 통행량이라는 단일변수를 활용한 실증분석을 수행하였다. 도시가 일정 규모 이상이 된다면 상품의 구성이나 업종은 서로 비슷해지므로 업종별 매출액이나 소요면적보다는 전체 상업 연면적이 중요하다고 보았기 때문이다. 특히 이러한 특성이 연 단위로 수집된 평일 일평균 통행량에도 적용된다고 판단한 점도 영향을 끼쳤다. 분석과정에서는 쇼핑목적의 통행량과 여가·위락 목적의 통행량을 합산한 값을 독립변수로 두었으며 개별 동·신도시·도시·수도권이라는 공간 단위에 따라 유·출입 통행량을 구분하여 활용하였다. 대용량으로 제공되는 건축물대장 자료를 빅데이터 분석 도구인 R을 활용하여 정리하였고 상업용도로 쓰이는 바닥면적의 합을 도출하였다. 주요 유·출입 지역의 검토를 통해 신도시의 자체적인 통행 수요와 상위 행정단위와의 관계를 분석하였다. 또한, 회귀분석을 수행함으로써 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 상업목적의 통행량은 계획인구보다 유의미한 지표라는 점이다. 규모를 달리하며 분석을 반복수행한 결과 통행량에 의한 회귀모형은 신도시와 같은 거시적 단위에 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 신도시의 상업수요는 신도시와 상위의 도시로부터 유입되는 통행량에 의해 결정되며. 신도시 내 개별동의 상업수요는 각 동에서 자체적으로 처리하는 통행량에 따라 결정된다는 것이다. 셋째, 신도시별로 회귀분석을 수행한 결과 중동신도시와 평촌신도시는 유의한 모형이 발견되지 않았다. 분석의 제 조건을 살펴본 결과 각각 부천시와 안양시에 종속되어 있기 때문인 것으로 추정되었다. 따라서 유의한 결과를 얻고자 한다면 분석의 범위를 도시까지 확장시켜야 할 것이다. 분석의 범위가 신도시에 한정되었던 점은 본 연구의 한계라 할 수 있으며 공간적 범위를 넓혀 분석한다면 보다 유의미한 결과가 도출될 것으로 기대된다. 이러한 한계를 보완한다면 향후 도시운영과 관리 등 다양한 방면에서 본 연구가 활용될 수 있으리라 기대된다.
The appropriate estimation of demand for the commercial area is influential for not only developing a city, but also for management and operation of the city. When the demand of commercial area exceeds the supply, the rental fee will increase and cause inconvenience to the residents’ lives. Also, th...
The appropriate estimation of demand for the commercial area is influential for not only developing a city, but also for management and operation of the city. When the demand of commercial area exceeds the supply, the rental fee will increase and cause inconvenience to the residents’ lives. Also, the vacant ratio and unsold apartments will increase. Thus, the appropriate estimation of demand for the commercial area is crucial for promoting the development of the city and enhancing the city facilities. This paper focused on empirical analysis using the data of commercial demand. The previous methods were diverse in methodology, required excessive number of variables, and were subject to the researcher himself. The reason for using data of commercial demand is because when a city grows over a certain size, the composition of commodity or type of business resembles each other and the impact of total floor area used for commercial purpose outweighs the business sales or space requirement. Especially, such characteristics could also affect the annual average daily traffic volume as well. In the analysis, the independent variable was the sum of shopping traffic volume and leisure·entertainment traffic volume, while the traffic volume of origin and destination was categorized according to four administration units – dong, new town, city, and metropolitan area. The large scale data of building register was analyzed by a big-data analysis tool named “R,” and the sum of floor area used for commercial purpose was derived. By examining the major origin and destination points, the internal traffic demand of new towns and the relation with higher rank region was analyzed. Also, through the regression analysis, the following conclusions had been derived. First, traffic volume of commercial purpose is more meaningful than the design population. By repeating the analysis under different sample size, the regression model dependent to traffic volume is suitable to macroscopic regional unit such as new town. Secondly, the commercial demand of new town is dependent to the traffic from new town and higher rank, while the commercial demand of each “dong” in the new town is dependent to the internal traffic volume of “dong”. Finally, there were no meaningful regression model for “Jungdong new town” and “Pyeongchon new town.” By examining the control conditions of the analysis, it is estimated that these two areas are respectively subject to Bucheon-si and Anyang-si. Thus, it would be advisable to expand the spatial range of the analysis to city level in order to obtain a meaningful result. Although the spatial range of this paper was limited to new town, it would be positive to derive more meaningful result when the spatial range is expanded. The expansion of spatial range would be necessary for practical uses such as operation and management of cities.
The appropriate estimation of demand for the commercial area is influential for not only developing a city, but also for management and operation of the city. When the demand of commercial area exceeds the supply, the rental fee will increase and cause inconvenience to the residents’ lives. Also, the vacant ratio and unsold apartments will increase. Thus, the appropriate estimation of demand for the commercial area is crucial for promoting the development of the city and enhancing the city facilities. This paper focused on empirical analysis using the data of commercial demand. The previous methods were diverse in methodology, required excessive number of variables, and were subject to the researcher himself. The reason for using data of commercial demand is because when a city grows over a certain size, the composition of commodity or type of business resembles each other and the impact of total floor area used for commercial purpose outweighs the business sales or space requirement. Especially, such characteristics could also affect the annual average daily traffic volume as well. In the analysis, the independent variable was the sum of shopping traffic volume and leisure·entertainment traffic volume, while the traffic volume of origin and destination was categorized according to four administration units – dong, new town, city, and metropolitan area. The large scale data of building register was analyzed by a big-data analysis tool named “R,” and the sum of floor area used for commercial purpose was derived. By examining the major origin and destination points, the internal traffic demand of new towns and the relation with higher rank region was analyzed. Also, through the regression analysis, the following conclusions had been derived. First, traffic volume of commercial purpose is more meaningful than the design population. By repeating the analysis under different sample size, the regression model dependent to traffic volume is suitable to macroscopic regional unit such as new town. Secondly, the commercial demand of new town is dependent to the traffic from new town and higher rank, while the commercial demand of each “dong” in the new town is dependent to the internal traffic volume of “dong”. Finally, there were no meaningful regression model for “Jungdong new town” and “Pyeongchon new town.” By examining the control conditions of the analysis, it is estimated that these two areas are respectively subject to Bucheon-si and Anyang-si. Thus, it would be advisable to expand the spatial range of the analysis to city level in order to obtain a meaningful result. Although the spatial range of this paper was limited to new town, it would be positive to derive more meaningful result when the spatial range is expanded. The expansion of spatial range would be necessary for practical uses such as operation and management of cities.
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