물류센터 투자측면에서 입지선정 및 임대료 결정에 영향을 미치는 요인에 관한 연구(이남승, 2020)

물류센터 투자측면에서 입지선정 및 임대료 결정에 영향을 미치는 요인에 관한 연구(이남승, 2020)

• 키워드: 물류센터, 입지선정, 임대료, 투자
• Keywords: Logistics center, Location selection, Rent, Investment

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개요

AHP 기법을 이용한 물류센터 입지선정 요인 분석과 헤도닉 가격모형을 이용한 물류센터 임대료 결정요인을 하나의 방법론으로 통합하여 분석하였다. 분석 결과, 물류센터 입지선정 요인은

• 수도권은 물류센터의 입지 결정 시 위치가 우선적으로 고려된다.
• 동부지역은 경제적 요소가 우선시 된다. 
• 수요지의 근접성 > 임대료 인하 > 교통비 절감 순이다. 

임대료 결정요인에 대한 다중회귀 분석 결과, 다음과 같다. 

• 수도권의 경우: 서울 도심과의 거리가 가깝거나, 물류센터가 신축이거나, 용적률이 높을수록 임대료가 높음.
• 동부권역의 경우:
  • 연면적이 넓을수록 임대료가 저렴하고, 서울 CBD와 거리가 가까울수록 임대료가 높음.
  • 물류센터가 신축이고, 대지면적 규모가 크고, 용적률이 높으며, 건물 전층이 차량 통행이 가능하거나, 물류센터를 대기업이 점유하고 있는 경우 임대료가 비쌈. 

 

 

목차

1. 서론
2. 문헌연구
   1. 이론적 배경
      1) AHP
      2) 헤도닉 가격모형
   2. 선행연구
      1) 물류센터 입지선정요인에 관한 연구
      2) 물류센터 임대료 및 가격결정에 관한 연구
3. 연구모형
   1. 연구모형(종합)
   2. 수도권 물류센터 입지선정 요인
      1) 연구방법
      2) 연구모형: (1) 입지적 요인, (2) 경제적 요인, (3) 운영적 요인, (4) 정책적 요인
      3) 설문의 구성: 대분류 요인 및 소분류 요인 도출
      4) 자료의 수집
      5) 분석방법
      
      
   3. 수도권 물류센터 임대료 결정요인
      1) 연구모형: 헤도닉 가격모형을 이용한 다중회귀 분석
      2) 연구가설
      3) 자료수집
      4) 분석방법
4. 연구결과 
   1. 수도권 물류센터 입지선정요인 분석 
      1) 변수의 기초통계량
      2) 연구결과 분석
   2. 수도권 물류센터 임대료 결정요인 분석
      1) 변수의 기초통계량
      2) 수도권 물류센터 임대료 결정요인 회귀분석 
      3) 수도권 물류센터 임대료 결정요인 단계적 회귀분석
      4) 동부권역 임대료 결정요인의 회귀분석 
      5) 동부권역 임대료 결정요인간 상관분석
      6) 동부권역 물류센터 임대료 결정요인의 단계적 회귀분석 
      7) 연구결과 분석 
      8) 연구결과 종합 
5. 결론 

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방법론

물류센터 입지선정 요인과 물류센터 임대료 결정요인을 하나의 방법론으로 통합하여 연구

AHP(Analytics Hierarchy Process) 

AHP 기법: 평가기준을 계층화하고 계층화된 평가기준에 따라 중요도를 결정하여 분석하는 다기준 의사결정 방법

일관성 측정: 일관성 비율(CP) = 일관성 지수(CI) / 무작위 지수 

• CP 10% 이내: 일관성이 있는 것으로 판단
• CP 20% 이내: 허용할 수 있는 평가
• CP 20% 이상: 일관성이 부족하다고 판단

 

헤도닉 가격모형

전제: 서로 다른 재화의 가치는 해당 재화가 보유한 특성들에 의해 결정된다는 가정

모형: 해당 재화의 가격 = 내재된 특성들의 양에 대한 회귀식 (Lancaster, Rose)

헤도닉 함수는 일반적으로 선형 함수, 이중로그함수, 반로그함수 중 하나를 사용한다. 

 

선행연구

물류센터 입지선정요인에 관한 연구(AHP 기법 이용)

• 박병준(2019): Coopang의 입지선정 선호도는 수송/배송비 절감 > 수송/배송 거리절감 > 수송/배송 시간 절감 > 입고 수송비용 > 출고 배송비용 > 출고 편리성 > 입고 접근성 > 임대가격 
• 박정상(2019): Kurly의 입지선정 요인은 교통상황 > 메이져 거래처 접근성 > 시장 규모 > 회전율
• 김태현(2018): 서울시 중심 네트워크 거점입지 중요도는 수요지 인접성 > 물류센터 운영비용 > 물류센터 운영 용이성 > 주변 인프라 순

 

 

물류센터 임대료 및 가격결정에 관한 연구(헤도닉 가격모형 이용)

• 강신아(2019): 입지적 요인(고속도로 IC, 배후도시까지의 거리, 평지), 물리적 요인(짧은 경과년수, 높은 건폐율), 시설 요인(냉동냉장 설비, 주차대수), 경제적 요인(대기업테넌트-임대료 낮음 / 리츠 투자 - 임대료 높음)
• 전재원, 최창규(2019)*: 헤도닉 가격모형을 이용한 계층적 회귀분석
• 박지환(2017)**: 수도권 물류센터의 지역별 물류창고 보관료 결정요인을 지리가중회귀모델을 이용하여 분석 
• 서동진(2017)***: 헤도닉 가격모형, 이항로짓모형

*전재원 ․ 최창규, 2019, ｢물류센터 임대료 결정요인 분석: 수도권을 중심으로｣, 부동산연구, 29(2): 27-38

**박지환, 2017, ｢지리가중회귀모델을 이용한 지역별 물류창고 보관료 결정요인에 관한 연구: 수도권 물류창고를 중심으로｣, 인하대학교 석사학위논문.

***서동진, 2017, ｢물류창고 임대료 결정요인의 분석과 간접투자주체의 선호도 요인에 관한 연구｣, 한양대학교 석사학위논문.

 

 

분석 결과

수도권 물류센터 임대료 결정요인 회귀분석

• 회귀모형: F=32.774, p<.01
• 설명력: 81.7%(R2=.817, adjR2=.793)
• Durbin-Watson 통계량(잔차의 독립성 가정, Covarince가 있는지 확인): 2.306으로 2에 근사
• 분산팽창지수(VIF): 10 미만
• 유의한 변수
  • 서울CBD까지의 거리(β=‒.785, p<.01): 음(‒)의 방향
  • 물류센터 경과년수(β=‒.168, p<.05): 음(‒)의 방향
  • 용적률(β=.168, p<.1): 양(+)의 방향

 

 

수도권 물류센터 임대료 결정요인 단계적 회귀 분석

• 유의한 변수로 확인된 서울CBD 거리, 물류센터 경과년수, 용적률 세 가지 변수를 가지고 모형의 설명력을 분석
• 물류센터 임대료 영향 변수: 서울CBD거리(β=‒.790) > 물류센터 경과년수(β=‒.165) > 용적률(.086) 순

 

 

동부권역 물류센터 임대료 결정요인 회귀 분석

• 동부권역은 경기광주, 용인, 이천, 여주: 경기도 총 물량의 40%, 전국 물량의 약 11% 차지
• 회귀모형: F=12.818, p<.01
• 설명력: 80.6%(R2=.806, adjR2=.743)
• Durbin-Watson 통계량: 1.808로 2에 근사
• 분산팽창지수(VIF): 모두 10 미만으로 다중공선성 문제가 없는 것으로 보임
• 유의한 변수
  • 서울CBD거리(β=‒.324, p<.01): 음(‒)의 방향
  • 경과년수(β=‒.491, p<.01): 음(‒)의 방향
  • 연면적(β=‒.728, p<.05): 음(‒)의 방향
  • 대지면적(β=.467, p<.01): 양(+)의 방향
  • 용적률(β=.376, p<.05): 양(+)의 방향
  • 전층접안(β=.202,p<.05): 양(+)의 방향
  • 대기업테넌트 여부(β=.212, p<.05): 양(+)의 방향

 

 

동부권역 물류센터 임대료 결정요인의 단계적 회귀 분석

• 유의한 변수인 서울CBD 거리, 물류센터 경과년수, 연면적, 대지면적, 용적률, 전층직접접안, 대기업테넌트 입주 여부를 변수로 단계적 회귀분석 실시

 

 

채택된 가설 

물류센터 위치	채택된 가설	변수	원인 추정
수도권	가설 2	서울 CBD 거리	-
	가설 3	경과년수	-
	가설 7	용적률	-
동부권역	가설 2	서울 CBD 거리	서울에서 가까운 경기도 광주는 임대료가 높게 형성됨. 경기도 여주는 반대임.
	가설 4	연면적	임대면적이 대형화되면 면적당 단가 낮아지고, 대형 계약시 할인 요구함.
	가설 5	대지면적	입출고 물량이 많은 유통 물류기업이 동부권역을 선호함. 특정시간에 한번에 몰리므로 넓은 야드가 필요함.
	가설 6	건폐율	-
	가설 7	용적률	-
	가설 9	전층 차량진입	화물 엘레베이터 보다 drive-in 구조가 시간적, 경제적으로 이득이기 떄문임.
	가설 10	대기업테넌트	기존 연구는 대기업 테넌트 입주시 임대료 협상 시 할인 요구가 있을 것으로 봤지만, 대기업에 물류센터가 높은 임대료 운영 - 이후 낮은 금액에 매각하는 형식으로 보임.

 

 

한계 

• 변수 간 상관관계가 있을 것으로 생각됨. 예를 들어, 신축의 경우 강화된 건축법, 도시계획법의 영향을 받게 되므로 넓은 대지 면적을 가진 물류센터를 짓기 어렵기 때문에 경과년수 - 연면적, 대지면적, 용적률 관계가 있을 것으로 보임.  또한 drive in 구조와 면적/경과년수에 대한 상관관계가 있을 것으로 보임. → 그래서 이런 법적 규제가 높은 수도권의 경우 경과년수가 가장 높은 영향력을 가진 변수라는 결과가 나온 것으로 보임. 
   → 이런 변수 간의 상관관계는 무시하고(상관계수 행렬은 보긴 했지만) 단편적인 결론만 냄. 
   → 상관관계 행렬만 볼 것이 아니라 건축 분야 도메인 지식을 이용한 변수 설정 & 심층적인 결과 해석이 필요함. 
   → 차라리 변수 설정을 연면적, 대지면적, drive in 구조로 대신 도면에 기초한 유형별로 설정하는 게 유의미했을 것으로 보임.  
• 데이터의 범위가 최근 1년 내 230개 물류센터 임대자료 이용, 최종적으로 99개의 자료 이용함. → A3 가정에 대한 테스트가 없고 데이터 자료의 숫자가 작으므로, 추정된 계수가 consistent 인지 알 수 없음. 
• 동부권역 간에도 면적당 임대료 차이가 심할 것으로 보임. 따라서 종속 변수 y를 임대료로 놓을 것이 아니라, 단위면적당 임대료 y로 놔야 샘플 간 대지 비용 차이가 통제될 것으로 보임.