earticle

영어

This study analyzes the determinants of the sales of large discount stores, using the data for 107 (52 E-Mart stores, 29 Lotte Mart stores, 26 Home Plus stores) subsidiaries of the top three national chains of large discount stores in Korea in 2004. To do this analysis, we defined the market areas for the large discount stores and then transformed the data for political-administrative areas into the data for market areas, using a GIS engine, MapInfo Professional 7.0. Unlike the existing literature that uses the uniform definition of market area, we differentiated the definitions of market area depending on the characteristics of the region. It was found that the population and the characteristics of stores have a significant positive effect on sales, that the number of cars, the number of old markets, and the presence of other large discount store within 2km-radius have a significant negative effect, and that the local tax per capita has an reversed U-shaped non-linear relationship with sales. Also, we analyze the probability of a large discount store being located in each of the 247 local adminisration districts. To do this analysis, we used a probit model and the spatial distribution of 137 large discount stores of the top three chains (69 E-Mart stores, 37 Lotte Mart stores, 28 Home Plus stores) as of the end of 2004. It was found that the number of households and the length of roads increases the probability, while the index of official land price decreases the probability of a local district having a large discount store. Again, the local tax per capita has a reversed U-shaped non-linear relationship with the probability of a distirct having a large discount store. To improve the forecast power of the probit model, careful studies on the cases where the forecast does not fit the actual observations are called for.

한국어

본 연구에서는2004년 말 기준 국내 상위 3대 대형할인점의 141개 전국 매장 중 월별 매출액 데이터의 확보가 가능한 107개 매장(이마트 52개, 롯데마트 29개, 홈플러스 26개)을 대상으로 각 매장의 매출성과에 영향을 미치는 요인을 분석한다. 매장별 매출성과 분석에서는 GIS 소프트웨어인 MapInfo Professional 7.0을 이용하여 매장별 상권을 정의하고 정의된 상권별로 데이터를 재구성한 후 회귀분석을 시행하였다. 상권을 획일적으로 정의한 기존의 연구와는 달리 상권은 매장이 입지한 지역의 특성을 반영하여 차별적으로 설정하였다. 분석 결과, 인구수와 매장의 각종 특성은 매출에 유의적인 정의 영향을 미치는 반면, 자동차 등록대수, 재래시장수, 반경 2km 내 대형할인점 유무는 매출에 유의적인 부의 영향을 미치며, 일인당 지방세수는 매출과 역 U자형의 비선형관계를 갖고 있는 것으로 파악되었다. 또한 본 연구에서는 2004년 말 현재 국내 상위 3개 업체 137개 매장(이마트 69개, 롯데마트 37개, 홈플러스 28개)의 247개 기초지방자치단체에 대한 분포 현황을 바탕으로 기초지자체의 어떤 특성이 대형할인매장의 입지확률에 영향을 주는지를 프로빗(probit) 모형을 이용하여 분석하였다. 가구수와 도로연장은 기초지자체별 입지확률에 유의적인 정의 영향을 주었으며, 공시지가는 유의적인 부의 영향을 주었고, 일인당 지방세수는 입지확률과 유의적인 역 U자형 비선형관계를 보였다. 입지예측 모형을 개선하기 위해서는 모형의 예측과 실제 상황이 엇갈리는 경우들에 대한 사례연구가 필요할 것으로 보인다.