분석방법론 및 자료
본 연구에서는 영동지역별 숙박, 음식점업의 입지 및 생존율을 분석하기 위해 영동지역별 커널 밀도 추정, 창업률 및 5가지 생존율 분석, 카플란-마이어 추정기, 콕스 비례 위험모델을 활용하였다.
1. 분석 방법론
A. 커널 밀도 분석
커널 밀도 분석은 공간 내 점의 분포 패턴을 분석하고 (1)을 이요하여 점 분포의 밀도를 나타내는 매끄러운 표면을 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 2000년부터 2017년까지의 기간을 제1기(2000~2005년), 제2기(2006~2011년), 제3기 (2012~2017년)로 나누어 기간 별로 커널 밀도 분석을 수행하였다.
B. 영동지역 읍.면.군별 창업률 및 5년 생존율 분석
본 연구에서는 영동지역 각 읍.면.면의 (2)와 (3)의 방법으로 5년 이상 숙박음식점업의 생존율과 창업률을 산출하였다.
C. 생존 분석법
생존 분석은 특정 사건이 발생하는 데 걸리는 시간을 분석하여 사건의 성격과 사건 발생에 영향을 미치는 요인을 분석하는 방법론이다.본 연구에서는 생존분석 방법론에서 카플란-마이어 방식과 콕스 비례위험 모델을 분석한 사례가 숙박음식점 사업의 폐업이다. T를 숙박음식점 사업자가 폐업할 때까지의 시간이라고 가정하면 숙박음식점 사업자의 생존기능은 (4)와 같이 표현할 수 있다.
생존 함수는 트레이더가 t 점을 초과하여 생존하거나 트레이더가 t 지점 이전에 닫지 않을 확률을 나타냅니다.생존함수는 θ에 1의 값을 가지며 θ를 무한대로 수렴하여 0으로 감소합니다.T의 밀도함수는 (5)와 같다.
위험요금은 제(6)항과 같이 해당 기간 개시까지 존속한 위해기간 중 사업자가 퇴출할 확률을 말한다.닫힐 위험은 0에서 무한대 사이일 수 있습니다.
카플란-마이어 방법은 비모수적 방법을 통해 생존 함수를 추정하는 방법이다.여기서 생존 함수는 시간 t 이후 생존 확률(시간 t 이후 고장)을 나타냅니다.분석 대상 데이터에서 관측된 실패점이 ↓↓, ↓↓일 때 (7)와 같이 Kaplan-Meyer 방법을 계산한다.
기본 위험 함수는 시작부터 특정 시점까지의 기간(t)의 함수이다. 비례 위험 모델은 시간의 흐름에 영향을 받지 않고 위험 비율이 일정하다고 가정한다.따라서 모델을 추정한 후, 우리는 Schoenfeld 잔차 기반 테스트를 사용하여 설명 변수에 대한 비례 위험 가구가 설정되었는지 확인한 다음 변수를 사용하여 계층화된 Cox 추정치를 추정했다.그리고 모형을 추정한 후 Cox-Snell 잔차를 사용하여 설명 검정력(전체 적합치)을 조사했습니다.본 연구에서 사용된 모델 추정 과정은 <그림 1>과 같이 요약된다.
분석데이터 및 변수
본 연구에서는 음식점업자의 입지 및 생존율 분석을 위해 행정안전부 지방행정허가자료(www.localdata.kr)에서 음식점업 허가자료를 내려받았다.라이센싱 데이터에는 사업장 주소, 라이센싱 날짜 및 마감 날짜에 대한 정보가 포함됩니다.이 정보를 이용하여 <그림2>와 같이 영업장소를 위치추적하고, 포인트로 표시된 위치를 이용하여 각 읍·면·군의 창업 및 퇴출 패턴을 분석하여 생존율을 분석하였다. 카플란-마이어 방법과 콕스 비례 위험 모델은 2000년 1월 1일 이후 설립된 기업에만 적용되었다.분석은 2017년 12월 31일에 완료되었다.따라서 분석에 사용된 기업은 <그림 3>과 같이 2000년 1월 1일 이후 설립된 기업, 2017년 12월 31일 이전에 폐업한 기업, 2000년 1월 1일 이후 설립되어 2017년 12월 31일까지 존속한 기업으로 구분된다.후자의 회사는 그것을 우측 관측 중단 데이터로 정의하고 분석에 사용했다.
콕스 비례위험 모델은 강릉지역 식당에서만 추정됐다.강릉지역 음식점의 콕스 비례위험 모델 추정에 사용된 설명변수는 <표 1>에 나와 있다.설명변수의 선택은 앞서 언급한 이론과 선행연구 검토에 기초했다.영동에서 가장 인구가 많은 도시 강릉은 다른 시·군에 비해 상권이 다양하고 세분화돼 있다. 본 연구에서는 이러한 상권이 기업의 생존(출구)에 미치는 영향을 명확하게 파악하기 위해 강릉의 상권을 표 2와 같이 중·소 상권으로 분류하여 설명변수로 포함하였다.
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