현재 우리나라는 도시교통부문의 탄소와 에너지 소비를 저감시키려는 다양한 노력이 이어지고 있다. 도시교통에서 탄소와 에너지 소비를 효율적으로 줄이기 위해서는 기업의 입지가 매우 중요함에도, 기업 부분의 거시적인 변화를 시뮬레이션 할 수 있는 기업입지모델과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 또한, 국내·외적인 경기 침체가 지속되고 있는 상황에서 수도권의 각 지자체는 민간에서의 개발에 의지하여 상호 경쟁적으로 대형 오피스와 산업단지를 건설하고 있다. 상호 경쟁적으로 건설되는 개발 사업은 경제와 공실에 대한 우려뿐 아니라 도시의 공간적, 물리적 구조를 변화시키고 인구, 고용, 재정, 교육, 부동산, 교통, 환경 등에 장기간에 걸쳐 영향을 미치므로 종합적 관점에서 그 효과를 예측해야 할 필요성이 제기되고 있다.
따라서 거시적이고 장기적인 기업의 입지변화를 모니터링 할 수 있는 기업입지모델 개발이 필요하다. 이를 활용하여, 다양한 도시정책을 시뮬레이션하고 보다 지속가능한 발전을 할 수 있는 정책 대안을 선택할 수 있어야 한다. 이 연구는 장기적이고 거시적인 수도권의 기업입지변화를 시뮬레이션 할 수 있는 기업입지모델을 개발하고 실제적인 장기 시뮬레이션의 가능성을 검토하는 것을 연구 목표로 하였다. 이와 같은 연구 목표를 기반으로 연구를 구성하여 진행하였다.
2장에서는 국내 특성에 맞는 기업입지 모델을 개발하고자 기업의 성장과 쇠퇴와 관련된 이론과 입지이론, 도시공간구조 이론을 검토하였다. 검토 결과를 중심으로 개별 기업의 고용측면에서의 성장과 쇠퇴를 통계적인 확률 모형으로 구축이 가능함을 확인하였다. 다양한 입지이론 검토를 기반으로 모델에서 필요한 입지요인변수의 이론적 기반을 확인하였으며, 도시공간구조 이론에서는 장기적인 도시공간구조의 시뮬레이션을 위해 토지이용과 교통의 상호작용을 기반으로 구축되어야 함을 알 수 있었다. 또한 국내·외의 다양한 선행연구에서 실증 분석된 기업입지요인을 검토하여 모델에 필요한 16개의 입지요인변수를 도출하였으며, 외국에서 활용중인 다양한 기업입지모델을 검토하여 국내 모델의 개발 방향을 토지이용-교통 통합모델을 기반으로 집계 데이터 중심의 거시모델로 설정하였다.
3장에서는 기업입지모델 개발에 필요한 다양한 변수와 계수를 찾고자 수도권 기업의 통계와 입지 변화를 분석하였다. 기업통계 변화는 기업의 성장과 쇠퇴, 생성과 소멸 관점에서 분석하였다. 분석결과로 기업의 통계적 변화에 영향을 미치는 외생변수로 지역내총생산(GRDP)과 산업의 구조적 변화 요인을 도출하였으며, 기업의 이동에서 거리 감쇄가 지수함수 형태로 발생함을 확인하여 모델에 적용하였다. 또한, 기업의 규모와 연령이 생성과 소멸, 이동 빈도에서 미치는 영향이 다르게 나타남을 확인하고, 이를 모델에 적용하여 국외 모델과의 차별성을 갖추고자 하였다.
4장에서는 3장에서 도출된 국내 기업의 통계와 입지 변화 특성을 계수로 활용하여 국내 기업입지모델을 구축하였다. 구축된 기업입지모델은 기업의 통계적인 변화를 비공간적으로 시뮬레이션하는 기업통계모델과 기업의 이동과 입지선택을 공간적으로 시뮬레이션하는 기업입지모델로 구성하였다. 기업통계모델의 하위모델은 확률밀도함수를 기반의 기업 성장/쇠퇴 모형과 선형 회귀함수를 기반의 기업 생성/소멸 모형으로 구성된다. 기업입지모델의 하위모델은 연평균 이동률을 이용한 기업 이동확률 모형과 다항로짓함수를 이용한 입지선택모형으로 구성된다. 또한 기업입지모델은 외부의 토지이용-교통 통합모델과 연동하여 입지요인과 교통 접근 시간을 주기적으로 변화시키는 구조로 구축하였다. 하지만, 본 연구에서는 초기 연도에만 연동시키고 이후 동일한 값을 반영하였다.
5장에서는 4장에서 구축한 기업입지모델을 기반으로 2005년을 기준으로 실제 수도권의 기업입지데이터를 입력하여 장기적인 시뮬레이션의 가능성을 검토하였다. 또한, 수도권 지역내총생산인 GRDP의 1995년에서 2010년까지의 변화 추세를 기준으로 기본과 긍정, 부정의 시나리오로 구성하여 시나리오별 장기예측 결과를 비교하였다. 신규 및 소멸 기업 수 추정에 대해 2009년까지 실제 자료와 비교한 결과 , 2008년을 제외하고 모두 유사하여 시뮬레이션의 가능성을 확인하였다. 또한 2030년의 장기 시뮬레이션 결과, 서울시는 강남과 중구에 집중되어 있는 기업들이 용산구, 성동구, 동작구 등으로 이동하면서 전체적으로 고르게 확산되는 패턴을 나타내었으며, 인천시는 남동구와 부평구의 중심의 기업들이 계양구 중심으로 이동하는 결과가 나타났다. 경기도의 시흥시와 화성시에서는 기업 수가 감소하였으나 전체적인 입지패턴은 큰 변화가 없었다.
이상에서와 같이 장기적이고 거시적인 수도권의 기업입지변화를 시뮬레이션 할 수 있는 기업입지모델을 개발하고 시나리오를 구성하여 시나리오별 장기예측 결과를 비교 분석하였다. 아직 초기 모델로 개발되어 부분적인 오류와 보완 사항이 있으나 본 연구의 의의와 활용은 다음과 같이 요약될 수 있다.
첫째, 도시공간구조관점에서 기업의 입지와 이동에 대해 부분적인 모델 연구가 진행되었던 국내 연구의 단계를 외국의 기업입지모델의 단계로 발전시킨 의미를 갖는다. 둘째, 기업의 장기적인 입지변화를 예측하기 위해 기업을 기업통계(firmography) 관점에서 접근하여 수도권 기업의 생성과 소멸, 성장과 쇠퇴 특성을 도출하고 이를 모델로 구축한 의미를 갖는다. 셋째, 외국의 집계데이터 기반 기업입지모델에서 반영하지 못한 기업의 고용규모와 연령의 특성을 국내 기업입지모델 개발에 반영하여 국외 기업입지모델과의 차별성을 갖추었다. 넷째, 본 연구에서 구축한 기업입지모형을 활용하여 시나리오별로 장기적인 시뮬레이션의 가능성을 검토하고 각 지역별 기업 수의 변화 패턴을 분석한 의미를 갖는다.

Due to global warming, a low-carbon, energy-saving city has become the new urban development paradigm. But, to ensure more effective reduction of carbon emissions from transportation, it is important to analyze the pattern of firm location and relocation because they are very closely related to trips that occur for commuting, shopping, business, and leisure purposes. Zones of high employment are major attractors and producers of personal and commercial trips. Since commercial trips constitute a major portion of urban trips, an understanding of firm behavior should help improve transportation planning.
Most research in korea has focused on studying the behavior of households more than firms. But, in developed countries, firm location models are already developed and various policies using the models are enacted.
This study is focused on the development of a long-term firm location model based on a land use-transport model in the Seoul Metropolitan Area (SMA). The SMA includes Seoul, which is the capital city of Korea, Incheon and Gyeonggi-do. The study framework of this research in regards to time is 30 years, from 1981 to 2010. This study constructed a GIS database of the relocation of firms and found the change in location factors after analyzing location conditions of each firm. This study yielded variables of location factor using ArcGIS 10.0 and used binomial logistic analysis to find the change in location factors using SPSS 19.
The previous studies and related theories were reviewed to construct the Korean firm location model. The possibility of each firm’s growth and decline, based on statistical model development, was examined by the result of the review. Also, the interaction between land-use and transport was important in forecasting long-term changes in urban space structure.
The study analyzed the changes of firm’s demography and location in the SMA to find parameters for the model. Using the Korean firm''s statistics and location change as factors, a firm location model was constructed. The newly constructed firm location model was made up of the firmography model and the firm location model. The firmography model is used to simulate firm statistical change non-spatially. The firm location model simulates a firm''s movement and location selection spatially. The lower model of firmography model is made up a firm''s growth/decline model using a probability density function and firm''s creation/extinction model using a linear regression function.
In chapter 5, using the firm location model constructed in chaper 4, a firm’s demography and location in the SMA in 2030 were simulated. The base year was 2005. The result of simulation showed the pattern that spread\\ed across Seoul evenly as firms in Kangnam-gu and Jung-gu moved to Yongsan-gu, Seongdong-gu, Dongjak-gu. In-cheon city showed the result that firms in Namdong-gu and Bupyeong-gu moved to the center of Gyeyang-gu. The firms in Siheung-si and Hwaseong ?si, Gyeonggi-do decreased, but the general pattern didn''t change.
As mentioned above, this study developed a firm location model that can be used to simulate long-term and macro change for firm location in the SMA.
This study constructed scenarios and compared and analyzed each scenario''s long-term predictive result. This model is initial and has partial errors and items to improve. Nevertheless, this study''s significance and application are as follows: (1) This study developed a comprehensive firm location model. Until now there were only partial model studies about firm location and movement from the view of urban structure. (2) To predict the long-term change of firm location, this study drew the characters of creation, extinction, growth and decline of the SMA, approached from the view of firmography. (3) The firm''s features, like employment scale and age were reflected in the firm location model. On this account, this model differs from foreign firm location model (4) Using the firm location model, this study simulated long-term scenarios and analyzed the mutational pattern of regional firm numbers.