세계 경제는 인터넷과 기술의 지속적인 발전으로 ‘공유경제’라는 새로운 패러다임을 만들어 냈고, 이는 새로운 직업 형태와 부가 소득 창출 활동을 이끌어냈다. 공유경제는 다양한 산업 분야에서 발전하고 있는데, 이중 공유숙박은 공유경제에서도 가장 성장하고 있는 사업 분야이다. 하지만 기존 산업과의 상충관계와 정부의 비합리적인 규제 적용은 공유숙박의 성장에 걸림돌이 되고 있다. 새로운 산업의 육성은 여러 가지 외부효과를 발생시킬 수도 있지만, 지역의 고용 비중에 긍정적인 영향을 미쳐 지역 경제 성장에 도움이 될 수도 있다. 따라서 신규사업의 등장을 무조건 배척하기보다는 그 고유의 긍정적인 효과를 찾아 상생할 수 있는 방법을 찾는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 기존 공유숙박의 효과를 다룬 선행연구들의 연구 범위를 산업에서 지역 수준으로 확장하여 에어비앤비가 지역의 고용에 어떠한 영향을 주었는지를 시간적, 공간적으로 실증분석하는 데 그 목적이 있으며, 연구의 진행은 개인의 유휴 공간을 대여해 주는 제공자와 이를 필요로 하는 소비자를 연결해 주는 대표적인 온라인 플랫폼 서비스인 ‘에어비앤비(Airbnb)’에 연구의 초점을 맞췄다. 분석은 경제기반 이론에 따라 우리나라 시군구를 대상으로 한 실증적 통계모형을 통해 공유숙박의 객실 수 증가가 해당 지역의 고용에 미치는 영향에 대해서 지리적 및 시간적 변화를 이용하는 ...
세계 경제는 인터넷과 기술의 지속적인 발전으로 ‘공유경제’라는 새로운 패러다임을 만들어 냈고, 이는 새로운 직업 형태와 부가 소득 창출 활동을 이끌어냈다. 공유경제는 다양한 산업 분야에서 발전하고 있는데, 이중 공유숙박은 공유경제에서도 가장 성장하고 있는 사업 분야이다. 하지만 기존 산업과의 상충관계와 정부의 비합리적인 규제 적용은 공유숙박의 성장에 걸림돌이 되고 있다. 새로운 산업의 육성은 여러 가지 외부효과를 발생시킬 수도 있지만, 지역의 고용 비중에 긍정적인 영향을 미쳐 지역 경제 성장에 도움이 될 수도 있다. 따라서 신규사업의 등장을 무조건 배척하기보다는 그 고유의 긍정적인 효과를 찾아 상생할 수 있는 방법을 찾는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 기존 공유숙박의 효과를 다룬 선행연구들의 연구 범위를 산업에서 지역 수준으로 확장하여 에어비앤비가 지역의 고용에 어떠한 영향을 주었는지를 시간적, 공간적으로 실증분석하는 데 그 목적이 있으며, 연구의 진행은 개인의 유휴 공간을 대여해 주는 제공자와 이를 필요로 하는 소비자를 연결해 주는 대표적인 온라인 플랫폼 서비스인 ‘에어비앤비(Airbnb)’에 연구의 초점을 맞췄다. 분석은 경제기반 이론에 따라 우리나라 시군구를 대상으로 한 실증적 통계모형을 통해 공유숙박의 객실 수 증가가 해당 지역의 고용에 미치는 영향에 대해서 지리적 및 시간적 변화를 이용하는 패널데이터에 이중차분법을 적용하여 실증분석하였다. 본 연구에서는 에어비앤비의 고용효과를 세 가지 측면에서 분석하였다. 먼저 전국의 시군구 지역을 대상으로 각 시군구의 에어비앤비 객실 수와 총종사자 수 사이의 관계를 추정하였다. 다음으로 세부 산업들 사이에서 에어비앤비의 경제적 효과가 상이할 가능성을 고려해 숙박 시설과 연관된 산업부문에 대한 고용효과를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 에어비앤비의 증감과는 관련이 없는 비 연관산업에 대한 고용효과를 살펴봄으로써 앞선 연구 결과의 신뢰성을 다시 한번 검증하였다. 이때 모든 분석 모형의 총종사자 수는 에어비앤비의 고용효과가 일정한 시차를 두고 총종사자 수에 반영될 가능성을 고려해 총종사자 수 관측 1년 이전 시점에 측정된 에어비앤비 객실 수를 처치변수로 설정하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 산업의 고용효과는 지역과 연도의 고정효과를 통제한 상태에서 임의의 시군구 내 에어비앤비 수가 1단위(100개) 증가할 때 총종사자 수는 약 46명(=46.44)에서 약 52명(=51.60) 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 에어비앤비와 연관산업부문의 고용효과는 산업별로 매우 이질적이었다. 이는 에어비앤비와 밀접한 산업부문에서도 그 효과는 항상 증가하는 것이 아니라 일부 산업에서는 감소한다는 것을 나타낸다. 하지만 이러한 산업별 증감의 상쇄는 결국 총 고용효과를 증가시키는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 비 연관산업에 대한 고용효과를 알아본 결과, 임의의 시군구 내에서 에어비앤비 수의 증가는 에어비앤비와 연관되어 있지 않은 산업의 고용효과에 유의미한 영향을 미치지 않았으며, 이를 통해 앞선 분석 결과에 대한 신뢰성을 다시 한번 확인하였다. 분석 결과를 토대로 에어비앤비 수의 증가에 따른 지역 고용효과는 산업부문별로 차이를 보임에도 불구하고 지역의 총 고용효과에는 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 에어비앤비의 증가는 특히 인구수가 상대적으로 적거나 관광 소외지역의 경우 가용 노동력 인구가 외부에서 지역 내로 유입될 수 있다는 점에서 지역 경제를 활성화시킬 수 있는 가능성을 가진다. 둘째, 공유숙박으로 인한 지역의 고용효과는 산업부문별로 상이함을 알 수 있었다. 따라서 공유숙박 인프라가 잘 형성된 지역에 신규사업 도입을 계획할 경우 공유숙박업과 상생 가능한 산업부문을 탐색해 볼 수 있다. 공유숙박산업이 고용 창출과 경제 성장의 선순환 구조를 가진 산업으로 지속되려면 공유숙박으로 인해 발생 가능한 사회적 문제들에 대응하기 위한 정부 및 지자체의 대책 마련이 필요하다. 이에 본 연구는 지역경제 발전 및 활성화에 관한 정책 수립 시 고용 창출 효과 예측에 유용한 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
세계 경제는 인터넷과 기술의 지속적인 발전으로 ‘공유경제’라는 새로운 패러다임을 만들어 냈고, 이는 새로운 직업 형태와 부가 소득 창출 활동을 이끌어냈다. 공유경제는 다양한 산업 분야에서 발전하고 있는데, 이중 공유숙박은 공유경제에서도 가장 성장하고 있는 사업 분야이다. 하지만 기존 산업과의 상충관계와 정부의 비합리적인 규제 적용은 공유숙박의 성장에 걸림돌이 되고 있다. 새로운 산업의 육성은 여러 가지 외부효과를 발생시킬 수도 있지만, 지역의 고용 비중에 긍정적인 영향을 미쳐 지역 경제 성장에 도움이 될 수도 있다. 따라서 신규사업의 등장을 무조건 배척하기보다는 그 고유의 긍정적인 효과를 찾아 상생할 수 있는 방법을 찾는 것이 필요하다. 이에 본 연구는 기존 공유숙박의 효과를 다룬 선행연구들의 연구 범위를 산업에서 지역 수준으로 확장하여 에어비앤비가 지역의 고용에 어떠한 영향을 주었는지를 시간적, 공간적으로 실증분석하는 데 그 목적이 있으며, 연구의 진행은 개인의 유휴 공간을 대여해 주는 제공자와 이를 필요로 하는 소비자를 연결해 주는 대표적인 온라인 플랫폼 서비스인 ‘에어비앤비(Airbnb)’에 연구의 초점을 맞췄다. 분석은 경제기반 이론에 따라 우리나라 시군구를 대상으로 한 실증적 통계모형을 통해 공유숙박의 객실 수 증가가 해당 지역의 고용에 미치는 영향에 대해서 지리적 및 시간적 변화를 이용하는 패널데이터에 이중차분법을 적용하여 실증분석하였다. 본 연구에서는 에어비앤비의 고용효과를 세 가지 측면에서 분석하였다. 먼저 전국의 시군구 지역을 대상으로 각 시군구의 에어비앤비 객실 수와 총종사자 수 사이의 관계를 추정하였다. 다음으로 세부 산업들 사이에서 에어비앤비의 경제적 효과가 상이할 가능성을 고려해 숙박 시설과 연관된 산업부문에 대한 고용효과를 중심으로 살펴보았다. 마지막으로 에어비앤비의 증감과는 관련이 없는 비 연관산업에 대한 고용효과를 살펴봄으로써 앞선 연구 결과의 신뢰성을 다시 한번 검증하였다. 이때 모든 분석 모형의 총종사자 수는 에어비앤비의 고용효과가 일정한 시차를 두고 총종사자 수에 반영될 가능성을 고려해 총종사자 수 관측 1년 이전 시점에 측정된 에어비앤비 객실 수를 처치변수로 설정하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 산업의 고용효과는 지역과 연도의 고정효과를 통제한 상태에서 임의의 시군구 내 에어비앤비 수가 1단위(100개) 증가할 때 총종사자 수는 약 46명(=46.44)에서 약 52명(=51.60) 증가하는 것으로 나타났다. 둘째, 에어비앤비와 연관산업부문의 고용효과는 산업별로 매우 이질적이었다. 이는 에어비앤비와 밀접한 산업부문에서도 그 효과는 항상 증가하는 것이 아니라 일부 산업에서는 감소한다는 것을 나타낸다. 하지만 이러한 산업별 증감의 상쇄는 결국 총 고용효과를 증가시키는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 비 연관산업에 대한 고용효과를 알아본 결과, 임의의 시군구 내에서 에어비앤비 수의 증가는 에어비앤비와 연관되어 있지 않은 산업의 고용효과에 유의미한 영향을 미치지 않았으며, 이를 통해 앞선 분석 결과에 대한 신뢰성을 다시 한번 확인하였다. 분석 결과를 토대로 에어비앤비 수의 증가에 따른 지역 고용효과는 산업부문별로 차이를 보임에도 불구하고 지역의 총 고용효과에는 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 시사점을 제시한다. 첫째, 에어비앤비의 증가는 특히 인구수가 상대적으로 적거나 관광 소외지역의 경우 가용 노동력 인구가 외부에서 지역 내로 유입될 수 있다는 점에서 지역 경제를 활성화시킬 수 있는 가능성을 가진다. 둘째, 공유숙박으로 인한 지역의 고용효과는 산업부문별로 상이함을 알 수 있었다. 따라서 공유숙박 인프라가 잘 형성된 지역에 신규사업 도입을 계획할 경우 공유숙박업과 상생 가능한 산업부문을 탐색해 볼 수 있다. 공유숙박산업이 고용 창출과 경제 성장의 선순환 구조를 가진 산업으로 지속되려면 공유숙박으로 인해 발생 가능한 사회적 문제들에 대응하기 위한 정부 및 지자체의 대책 마련이 필요하다. 이에 본 연구는 지역경제 발전 및 활성화에 관한 정책 수립 시 고용 창출 효과 예측에 유용한 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
The global economy has created a new paradigm called the 'sharing economy' with the continuous development of the Internet and technology, which has led to new job types and activities to create additional income. The sharing economy is developing in various industrial fields. Among them, shared acc...
The global economy has created a new paradigm called the 'sharing economy' with the continuous development of the Internet and technology, which has led to new job types and activities to create additional income. The sharing economy is developing in various industrial fields. Among them, shared accommodation is the most growing business field in the sharing economy. However, conflict with traditional industries and the government's unreasonable application of regulations are hindering the growth of shared accommodation. The fostering of new industries may generate various external effects. However, it may also contribute to regional economic growth by positively affecting the proportion of local employment. The purpose of this study is to empirically analyze the effect of Airbnb on local employment through temporal and spatial analysis by expanding the research scope of previous studies dealing with the effects of existing shared accommodation from the industry to the regional level. The research focus was on 'Airbnb', a representative online platform service that connects a provider who rents an idle space to a consumer who needs it. The analysis is a panel data that utilizes geographical and temporal changes in the impact of increasing the number of shared accommodations on employment in the region through an empirical statistical model that targets the Korean region based on the economic foundation theory. For this empirical analysis ‘Difference-In-Difference’ method was used. In this study, the employment effect of Airbnb was analyzed from three aspects. First, we estimated the relationship between the number of Airbnb rooms and the total number of employees in each region across the country. Next, considering the possibility that the economic effect of Airbnb may be different among sub-industries, the employment effect on the industrial sector related to accommodation facilities was mainly examined. Last, by examining the employment effect on unrelated industries that are not related to the increase or decrease of Airbnb, the reliability of the previous study results was verified once again. For the total number of employees in all analysis models, the number of Airbnb rooms measured one year before the observation of the total number of employees was set as the treatment variable, considering the possibility that Airbnb's employment effect would be reflected in the total number of employees with a certain time lag. The analysis results of this study are as follows. First, as for the employment effect of the entire industry, when the number of Airbnb in any municipality increases by 1 unit (100) while controlling for the fixed effect of region and year, the total number of employees increases from about 46(=46.44) to about 52(=51.60) appeared to increase. Second, the employment effect of Airbnb's related industries was very heterogeneous by industry. This indicates that even in industries closely related to Airbnb, the effect does not always increase but decreases in some industries. However, the offset of the increase or decrease by industry is eventually increased the total employment effect. Finally, as a result of examining the employment effect on unrelated industries, the increase in the number of Airbnb in regions did not have a significant effect on the employment effect of industries not related to Airbnb. Through this result, the reliability was confirmed once again. According to the results of the analysis, although there was a difference by industry sector, it was found that the regional employment effect of the increase in the number of Airbnb had a positive effect on the total employment effect of the region. Following the result, the implications of this study are presented as follows. First, the increase in Airbnb has the potential to revitalize the local economy by flowing labor forces into the region from the outside, especially in the case of a relatively small population or tourism marginalized region. Second, regional employment effect of shared accommodation differs by industry sector. Therefore, if someone plans to introduce a new business in an area where the shared accommodation infrastructure is well established, exploring industrial sectors that can coexist with the shared accommodation industry would be need. To continue the shared accommodation industry as an industry with a virtuous cycle of job creation and economic growth, it is necessary to prepare countermeasures from the government and local governments to respond to social problems that may arise from shared accommodation. Therefore, this study is expected to be used as useful basic data for predicting the effect of job creation when establishing policies for regional economic development and revitalization.
The global economy has created a new paradigm called the 'sharing economy' with the continuous development of the Internet and technology, which has led to new job types and activities to create additional income. The sharing economy is developing in various industrial fields. Among them, shared accommodation is the most growing business field in the sharing economy. However, conflict with traditional industries and the government's unreasonable application of regulations are hindering the growth of shared accommodation. The fostering of new industries may generate various external effects. However, it may also contribute to regional economic growth by positively affecting the proportion of local employment. The purpose of this study is to empirically analyze the effect of Airbnb on local employment through temporal and spatial analysis by expanding the research scope of previous studies dealing with the effects of existing shared accommodation from the industry to the regional level. The research focus was on 'Airbnb', a representative online platform service that connects a provider who rents an idle space to a consumer who needs it. The analysis is a panel data that utilizes geographical and temporal changes in the impact of increasing the number of shared accommodations on employment in the region through an empirical statistical model that targets the Korean region based on the economic foundation theory. For this empirical analysis ‘Difference-In-Difference’ method was used. In this study, the employment effect of Airbnb was analyzed from three aspects. First, we estimated the relationship between the number of Airbnb rooms and the total number of employees in each region across the country. Next, considering the possibility that the economic effect of Airbnb may be different among sub-industries, the employment effect on the industrial sector related to accommodation facilities was mainly examined. Last, by examining the employment effect on unrelated industries that are not related to the increase or decrease of Airbnb, the reliability of the previous study results was verified once again. For the total number of employees in all analysis models, the number of Airbnb rooms measured one year before the observation of the total number of employees was set as the treatment variable, considering the possibility that Airbnb's employment effect would be reflected in the total number of employees with a certain time lag. The analysis results of this study are as follows. First, as for the employment effect of the entire industry, when the number of Airbnb in any municipality increases by 1 unit (100) while controlling for the fixed effect of region and year, the total number of employees increases from about 46(=46.44) to about 52(=51.60) appeared to increase. Second, the employment effect of Airbnb's related industries was very heterogeneous by industry. This indicates that even in industries closely related to Airbnb, the effect does not always increase but decreases in some industries. However, the offset of the increase or decrease by industry is eventually increased the total employment effect. Finally, as a result of examining the employment effect on unrelated industries, the increase in the number of Airbnb in regions did not have a significant effect on the employment effect of industries not related to Airbnb. Through this result, the reliability was confirmed once again. According to the results of the analysis, although there was a difference by industry sector, it was found that the regional employment effect of the increase in the number of Airbnb had a positive effect on the total employment effect of the region. Following the result, the implications of this study are presented as follows. First, the increase in Airbnb has the potential to revitalize the local economy by flowing labor forces into the region from the outside, especially in the case of a relatively small population or tourism marginalized region. Second, regional employment effect of shared accommodation differs by industry sector. Therefore, if someone plans to introduce a new business in an area where the shared accommodation infrastructure is well established, exploring industrial sectors that can coexist with the shared accommodation industry would be need. To continue the shared accommodation industry as an industry with a virtuous cycle of job creation and economic growth, it is necessary to prepare countermeasures from the government and local governments to respond to social problems that may arise from shared accommodation. Therefore, this study is expected to be used as useful basic data for predicting the effect of job creation when establishing policies for regional economic development and revitalization.
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