[ Article ]

GRI REVIEW - Vol. 27, No. 2, pp.29-48

ISSN: 2005-8349 (Print)

Print publication date 31 May 2025

Received 10 Apr 2025 Revised 13 May 2025 Accepted 20 May 2025

DOI: https://doi.org/10.23286/gri.2025.27.2.002

기업의 이동거리에 따른 입지이동 결정요인 분석 : 경기도 사례를 중심으로

이유진^**

**경북대학교 경제통상학부 조교수

Determinants of Firm Relocation by Migration Distance : The Case of Gyeonggi Province

Yi, Yoo-jin^**

**Assistant Professor, School of Economics and Trade, Kyungpook National University.

초록

본 연구는 경기도 소재 기업의 입지이동을 대상으로 경기도 내에서의 단거리 이동과 타 시도로의 장거리 이동의 차별적 특성과 결정요인을 분석하였다. 2016년부터 2019년까지의 전국사업체조사 자료와 기업통계등록부를 활용하여 이항로지스틱 모형으로 분석한 결과, 종사자 규모 증가율이 높고 기존 입지지역의 인구밀도와 지가가 높을수록 장거리 이동 확률이 높게 나타났다. 재입지 지역 특성 분석 결과, 기존 지역보다 혁신수준과 지가 상승률이 높은 지역일수록 장거리 이동 확률이 증가하고, 지가수준이 높은 지역일수록 장거리 이동 확률은 감소하는 것으로 나타났다. 이는 경기도에서의 장거리 이동이 기존 문헌과 달리 공간적 편익 극대화를 위한 기회추구형 이동보다 부지 확보 제약 및 비용 부담에 대응하는 문제해결형 이동의 성격을 보임을 시사한다. 이러한 결과는 산업용지 공급 확대, 지가 부담 완화, 행정구역을 초월한 광역 산업 클러스터 구축, 혁신 역량 강화 등의 정책적 함의를 제공한다.

Abstract

This study analyzes the determinants of long-distance versus short-distance relocation of firms in Gyeonggi Province, where long-distance refers to movement to other provinces and short-distance to movement within the province. Using the Census on Establishments and Business Statistics Register data (2016-2019) and binary logistic regression, the analysis found that firms with higher employment growth rates and those in areas with high population density and land prices were more likely to relocate long-distance. The probability of long-distance relocation is higher in destinations with greater innovation levels and land price growth rates than the original location, while higher land prices reduced this probability. These findings suggest that long-distance relocation in Gyeonggi Province represents problem-solving behavior addressing site constraints and cost burdens rather than opportunity-seeking movement maximizing spatial benefits, contrary to existing literature. The results provide policy implications for preventing firm outflow, such as the expansion of industrial sites, mitigation of land price burdens, establishment of industrial clusters transcending administrative boundaries, and enhancement of regional innovation capabilities.

Keywords:

Firm relocation, Long-distance migration, Short-distance migration, Location determinants, Gyeonggi Province

키워드:

기업 입지이동, 장거리 이동, 단거리 이동, 입지결정요인, 경기도

Ⅰ. 서 론

기업의 입지 이동은 일자리의 공간적 재배치를 통해 지역 간 고용 기회의 분포에 영향을 미친다(Pellenbarg and Kemper, 1997). 이러한 고용 변화는 지역경제 전반으로 파급되어, 유입 지역에는 세수 증가와 연관산업 발전 등 추가적인 경제효과를 가져오는 반면, 유출 지역에는 이에 상응하는 부정적 영향을 초래할 수 있다. 이러한 맥락에서 신규 기업 유치와 기존 기업 유출 방지는 지자체 차원의 경제 정책에서 중요한 과제로 다루어져 왔다. 이와 더불어 기업의 입지 이전은 학술적으로도 중요한 의미를 갖는다. 합리적 의사결정자로서의 기업은 공간적 이점(spatial benefit)을 극대화하는 방향으로 입지를 변경하므로, 이러한 이동 패턴 분석을 통해 기업이 선호하는 장소적 특성(locational attributes)에 대한 이해를 높일 수 있기 때문이다.

경제학적 관점에서 기업의 입지 이전은 ‘순편익의 현재가치를 극대화하기 위한 투자 행위(Nakosteen and Zimmer, 1987)’로 볼 수 있다. 따라서 기업이 특정 지역으로 이전한다는 것은 해당 지역에서 이동비용을 상회하는 편익을 얻을 수 있음을 의미한다. 기업의 입지 이전으로 인해 발생하는 비용에는 신규 부지 탐색 및 취득, 기존 시설의 해체·이전·재구축과 같은 물리적 이동 비용뿐 아니라, 기존 인력의 이탈에 따른 신규 인력 채용 및 교육 비용 등 인적자본 재구축 비용도 포함된다(McCann, 2001). 특히 기존의 노동시장권(labor market area)을 벗어난 지역으로 이동하는 경우, 인력 이탈률이 높아져 인적자원 확보 비용이 크게 증가한다(Lawson and Angle, 1998). 또한 원거리 이전의 경우 새로운 시장에 대한 정보 부족으로 인한 불확실성도 가중된다(Van Eenennaam and Brouthers, 1996).

결과적으로 이동거리가 증가할수록 인적자원의 재구축 비용, 불확실성의 증가 등 다양한 차원에서 이동비용이 증가하게 된다. 기업의 입지 이동이 순편익을 고려한 합리적 의사결정이라는 점을 고려하면, 상대적으로 높은 비용이 수반되는 장거리 이동은 단거리 이동에 비해 제한적으로 이루어질 가능성이 크다. 나아가 장거리 이동과 단거리 이동은 이동 빈도뿐 아니라 이동의 동기와 재입지 선택에 있어서도 차이를 보인다. 이는 이동거리가 증가할수록 기존 지역과 재입지 지역 간의 입지환경 차이가 커지는 경향이 있기 때문이다. 즉, 입지환경의 변화는 거리에 따라 점진적으로 나타나므로, 장거리 이동은 더 큰 환경적 변화를 수반하게 된다. 이러한 이질성을 고려할 때, 기업의 입지 이동 의사결정을 정확히 이해하기 위해서는 이동거리에 따른 차별적 특성을 명시적으로 고려한 분석이 필요하다. 이동거리에 따른 구분은 단거리와 장거리 이동의 차별적 동기를 고려한 맞춤형 기업 유치 전략 수립을 가능하게 하고, 행정구역을 넘어선 기업 이동 패턴을 제시함으로써 지자체 간 협력적 산업정책의 근거를 제공할 수 있다. 따라서 이러한 접근은 학술적으로 기업의 공간적 의사결정에 대한 이해를 도울 뿐 아니라, 지역의 산업정책 및 기업 유치전략 수립에 실효성 있는 기준을 제공함으로써 정책적 의의를 갖는다.

이러한 맥락에서 본 연구는 경기도 소재 기업을 대상으로 도내 이동과 타 시도 지역으로의 이동을 구분하여 입지이동의 결정요인을 분석함으로써 이동 거리에 따른 기업의 입지선호 요인 차이를 실증적으로 규명하고자 한다. 특히, 타 지역으로 이전한 기업들이 단거리 이동 기업과 비교하여 어떠한 입지적 특성에 주로 반응하는지에 초점을 두어 장거리 이동의 차별적 동인을 밝히고자 한다. 이를 위해 2016년부터 2019년까지의 전국사업체조사 자료와 기업통계등록부를 활용하여 경기도에서 입지를 이전한 사업체를 식별하고, 로지스틱 회귀분석을 통해 사업체 특성과 지역 특성이 타 시도로의 이전 확률에 미치는 영향을 분석한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 제2장에서는 기업의 입지이동 결정요인과 이동거리에 따른 차별적 특성에 관한 이론적 논의와 선행연구를 검토한다. 제3장에서는 분석자료와 방법론, 변수 구성 및 분석모형을 제시한다. 제4장에서는 경기도 소재 사업체의 입지이동 패턴을 살펴보고, 타 시도로의 장거리 이동과 도내 단거리 이동의 결정요인 차이를 분석한 결과를 제시한다. 마지막으로 제5장에서는 연구결과를 요약하고 정책적 시사점과 연구의 한계 및 향후 과제를 논의한다.

Ⅱ. 문헌고찰

1. 기업의 입지이동 결정요인

신고전적 입지이론(Neoclassical location theory)에 따르면 운송비용, 투입재와 산출물의 지역별 가격 차이 등으로 인해 입지에 따라 기업이 직면하는 생산비용과 수입이 달라질 수 있다. 이로 인해 기업별로 최적 입지 조건이 상이하며, 동일한 기업이라도 시간 경과에 따라 최적 입지 조건이 변화할 수 있다. 내부 여건이나 외부 환경의 변화로 인해 기존 입지가 더 이상 수익성을 보장하지 못하는 공간적 수익성 한계(spatial margins of profitability)를 넘어설 경우, 기업은 수익성 제고를 위해 입지 이전을 고려하게 된다. 이러한 경우 입지 이전은 압출 요인(push factors)에 의해 촉발된다. 한편, 기존 입지가 여전히 수익성을 유지하더라도 더 높은 수익을 얻을 수 있는 다른 장소를 인지하게 되면 흡인 요인(pull factors)에 의한 입지 이전이 이루어질 수 있다. 반면, 입지 이동에 수반되는 비용 등으로 인해 기업이 기존 지역에 머무르기로 결정한다면 이는 유지 요인(keep factor)이 입지 이전 관련 의사결정에서 중요하게 작용했음을 의미한다.

van Dijk and Pellenbarg(2000)는 네덜란드 사례 분석을 통해 기업 이전 의사결정에서 공간 부족과 접근성이 주요 압출·흡인 요인으로 작용하며, 특히 전문 인력 의존도가 높은 기업에서는 기존 직원 유지의 필요성이 중요한 유지 요인으로 작용한다고 설명하였다. Brouwer et al.(2004)는 기업 수준의 요인이 기업의 입지 이동성향에 미치는 영향을 분석했으며, 업력과 규모는 이동성향을 낮추는 반면, 종사자 규모 변동, 인수합병과 같은 변화는 이동성향을 높인다는 결과를 제시하였다. Mariotti(2005)는 이탈리아, 네덜란드 및 영국 기업들의 중심부에서 주변부로의 이전 요인에 관한 인터뷰를 수행하였다. 중심부의 혼잡, 높은 부지·시설 비용, 노동력 부족이 공통적인 압출 요인으로 나타난 반면 정부 보조금, 저렴한 산업 부지, 인허가 절차 용이성, 양질의 지역 환경, 정부 및 관계 기관과의 협력, 새로운 시장 기회, 고객 ·공급업체와의 근접성 등이 주요 흡인 요인으로 나타났다.

Kronenberg (2013)는 기업의 입지 이전 관련 의사결정을 이동 여부 선택과 재입지 장소 선택의 두 단계로 구분하였다. 첫 단계에서는 압출 요인과 유지 요인이, 두 번째단계에서는 흡인 요인이 중요하게 작용한다고 설명하였다. 그는 업력, 규모, 종사자 수 변화, 임금 수준과 같은 기업 수준 요인과 함께 인구밀도, 특화도, 업종 다양성, 중심지와의 거리, 지역 임금 수준 등 지역·산업 수준 요인들이 압출·유지 요인으로 작용할 뿐 아니라, 흡인 요인이나 흡인 저해 요인으로도 기능할 수 있음을 보여주었다. Yi(2018)는 이러한 분석 틀을 적용해 시장 잠재력은 유지 요인이자 흡인 요인으로, 평균 지가는 압출 요인과 흡인 저해 요인으로 작용함을 실증적으로 규명하였다.

2. 거리에 따른 기업 입지이동의 결정요인 차이

기업의 입지 이동이 고용 기회의 지리적 분포뿐 아니라 지역의 경제성장에도 다양한 경로를 통해 영향을 미친다는 인식이 확산됨에 따라 기업의 입지 이동에 대한 학술적 관심이 지속적으로 증가해 왔다. 지역 단위로 집계된 자료에 의존한 초기 연구와 달리 2000년대 들어서는 기업 수준 미시자료의 가용성이 높은 네덜란드 등의 유럽 국가를 중심으로 기업 단위의 입지 이동 결정요인 분석 연구가 활발히 이루어지고 있다. 국내에서는 Hong(2014), 정윤선(2016), 박정일·서연미(2016), 이유진·김의준(2017), Yi(2018), 송창현 외(2022) 등이 사업체 단위의 미시자료를 활용해 기업의 입지이동 패턴과 결정요인 등을 분석한 바 있다. 그러나 기업의 이동거리에 따라 입지이동의 동기와 재입지 선택 시의 고려요인이 어떻게 달라지는지에 대한 연구는 국내·외 모두 제한적이며, 아직 이 주제에 대한 학술적 논의가 활발하지 못한 실정이다.

예외적으로, Weterings and Knoben(2013)은 장거리 이동과 단거리 이동의 차별적 특성에 주목하였다. 이들은 장거리 이동이 기업에게 지리적 환경과의 미스매치를 벗어날 기회를 제공하는 반면(Kalnins and Chung, 2004, Figueiredo et al., 2002), 단거리 이동은 장소적 특성의 뚜렷한 변화로 이어지기 어렵다는 점에 착안하였다. 이에 지역 특성 및 장소적 편익은 장거리 이동의 동기로 작용하는 반면, 기업 성장에 따른 부지의 확장 필요성 등 기업 내부적 여건이 단거리 이동의 동기가 된다는 가설을 제시하였다. 네덜란드의 기업을 대상으로 사건사 분석(event history analysis)을 수행한 결과, 기업 규모의 성장은 동일 지자체 또는 노동시장권 내부에서의 이동 가능성을 높이나 다른 노동시장권으로의 이동에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 지역 특성 중 국지화경제, 도시화경제, R&D집약도는 다른 노동시장권으로의 장거리 이동 확률을 낮추는 유지요인으로 작용한 반면, 지역의 혁신수준은 단거리 이동과 장거리 이동에서 둘 다 압출요인으로 작용해 기업의 이동 가능성을 높이는 것으로 확인되었다.

Hong(2014)은 장거리 이동 시 새로운 근로자 탐색, 고용, 훈련에 관련된 추가 비용 이 발생하므로 집적의 외부효과가 이러한 비용을 상쇄할 만큼 클 경우에만 장거리 이동이 이루어진다는 관점에서 연구를 진행하였다. 국내 제조업체를 대상으로 통근가능권역을 넘어서는 입지 이동과 권역 내부 이동의 차별적 동기를 분석한 결과, 기존 지역 대비 재입지 지역의 동종산업 집적도와 대졸 근로자 비율이 높을수록 장거리 이동확률이 증가하는 반면, 산업다양성 차이는 오히려 장거리 이동 확률을 낮추는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 제품 및 생산 프로세스 개발 초기에는 산업 다양성이 높은 지역에 위치하다가 생산과정이 표준화되면 생산비용 절감을 위해 동종 산업 집중도가 높은 전문화된 지역으로 이전한다는 Duranton and Puga(2001)의 보육도시이론과 일치하는 결과이다.

Morkutė and Koster (2018)는 네덜란드를 대상으로 통근거리 분포를 고려해 기존 입지로부터 30km 이상 떨어진 곳으로의 이전을 장거리 이전으로 정의하고, 인적자본이 기업의 장거리 이전 결정에 미치는 영향을 로지스틱 회귀모형으로 분석하였다. 연구 결과, 인적자본의 중요성으로 인해 입지를 이동하는 기업은 고학력 근로자를 유지하는 반면 교육 수준이 낮은 근로자는 이전 지역에서 신규 고용하는 경향을 보였다. 그러나 교육 수준으로 대표되는 일반적 인적자본은 장거리 이동 결정에 유의미한 영향을 미치지 않았으며 근로자의 평균 근속연수로 측정되는 기업 특화 인적자본 보유도가 높은 기업은 장거리 이동확률이 낮은 것으로 확인되었다.

이동거리와 관련한 기업의 입지 이전 결정에 대한 기존 연구가 시사하는 바는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 장거리 입지 이동은 인적자본의 손실 및 신규 근로자 채용·훈련 비용을 수반하며, 이러한 비용 부담이 기업의 이동 거리를 제한하는 요인으로 작용한다. 둘째, 장거리 이동에 따른 추가적인 비용 부담을 상쇄할만한 공간적 편익이 존재할 경우 기업은 장거리 이동을 감수하게 한다. 기존 입지 지역에서 집적의 외부경제를 충분히 누릴 수 있는 경우 장거리 이동의 유인이 낮으나(Weterings and Knoben, 2013), 새로운 입지 지역에서 동종기업의 집적에 따른 외부효과를 더 크게 누릴 수 있다면 장거리 이동을 선택할 확률이 증가한다(Hong, 2014). 셋째, 기업의 규모 확장 등 기업 내부적 요인이 입지 이전의 주요 동기인 경우, 즉, 기존의 입지 환경과 공간적 선호도(spatial preferences) 간 불일치로 인한 이동이 아닌 경우에는 근거리 내에서 재입지 장소를 선택할 가능성이 크다.

그러나 기존 연구를 통해 밝혀진 단거리와 장거리 이동의 결정요인이 모든 지역적 맥락에서 동일하게 작동하는지에 대해서는 검토가 필요하다. 예를 들어, Weterings and Knoben (2013)에서는 단거리 입지 이동이 주로 부지 확장 수요 등 기업의 내부적 요인에 의해 주도되는 것으로 관찰되었으나 토지 공급의 제약 및 비용 등의 문제로 근거리 내 부지 확장이 어려운 상황이라면 확장 이전 기업도 장거리 이동을 선택할 가능성이 있다. 특히 수도권 입지 규제로 인해 산업단지 조성 및 공업용지 확보에 있어 제약을 겪는 경기도의 경우, 부지 확장 수요에 따른 이전이 다른 시도지역으로의 이동으로 이어질 수 있다. Hong (2014)는 국내 제조업체를 대상으로 장거리 입지이동의 결정요인을 분석한 바 있으나 해당 연구의 시간적 범위가 1991년부터 2001년까지로, 이후의 산업정책 및 환경 변화를 고려할 때 보다 최신의 기업입지 동향을 파악할 필요가 있다.

이에 본 연구는 산업의 집중도가 높고 기업의 입지 이전이 가장 활발한 경기도를 대상으로, 장거리 입지이동의 결정요인 및 재입지 특성을 분석하고자 한다. 본 연구는 이동거리에 따라 차별적인 입지이전 동기 및 재입지 특성에 대한 기존 연구를 보완한다는 학술적 의의 뿐 아니라 지역 산업전략 수립 면에서도 중요한 의미를 갖는다. 경기도에서 타 시도로 이전한 기업의 입지 이동 동기와 재입지 지역 특성을 확인함으로써 도내 기업이 필요로 하는 입지 환경 요인 및 공간적 선호도를 파악하고, 이를 바탕으로 기업 유출 방지 및 이동기업의 유치 활성화를 위한 정책 방향을 설정하는 데 기여할 수 있을 것이다.

Ⅲ. 분석 방법

1. 자료

본 연구는 2016년부터 2019년까지의 전국사업체조사자료 및 기업통계등록부를 활용해 기업의 장거리 입지이동과 단거리 입지이동의 결정요인을 분석하였다. 전국사업체조사는 국내에 사업장을 둔 사업체 대상의 전수자료로 매년 조사가 이루어지며, 설립년월, 조직형태, 업종분류, 소재 행정구역, 종사자 수, 매출액 구간 등의 정보를 포함한다. 또한 사업체의 고유식별번호를 활용해 연도 별 자료의 병합이 가능하다.

기업통계등록부는 통계청이 국가 행정자료와 조사자료를 연계해 구축한 기업 및 사업체 단위의 모집단 자료로서 연간, 분기, 월간 단위로 제공된다. 전국사업체조사자료에 비해 매출액 등의 정보를 보다 상세하게 확인할 수 있으며, 특허, 실용신안 등의 지식재산권 등록건수를 포함해 전국사업체조사자료만으로는 확인하기 어려운 기업 및 사업체 수준의 다양한 정보가 제공된다. 전국사업체조사자료와 마찬가지로 고유식별번호를 활용해 다른 시점의 자료와 연결할 수 있으며, 공통 식별번호를 활용해 전국사업체조사와의 병합도 가능하다.

본 연구에서는 이 두 자료의 병합 및 연도별 자료의 결합을 통해 사업체 전수에 대한 2016년부터 2019년까지의 패널데이터셋을 구축하였다. 사업체의 입지 이전 여부는 전년도 자료와의 소재 행정구역 비교를 통해 판별하였다. 소재지 정보는 최대 읍면동 단위까지 제공되나, 읍면동 단위에서는 행정구역체계 개편이 빈번하여 다년도 자료 구축 시 행정구역코드 변동이 행정구역체계 개편에 따른 것인지 입지 이전에 의한 것인지 구분하기 어렵다. 따라서 시군구 단위의 소재지 정보를 연도별로 비교하여 직전년도 대비 행정구역코드가 변경된 경우를 입지 이전으로 정의하였다.

2. 모형 및 변수 설정

장거리 이동 사업체나 단거리 이동 사업체 모두 현재의 입지에 만족하지 않고 더 나은 대안을 찾아 이동한다는 점에서 비 이동 사업체와 본질적인 차이를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 경기도 소재 사업체 중 입지를 이동한 사업체로 분석 대상을 한정하였다. 입지를 이전한 사업체가 경기도 내의 타 시군으로 이동한 경우 단거리 이동, 경기도 외 지역으로 이동한 경우를 장거리 이동으로 정의하고, 이들 간의 결정요인 차이를 분석하기 위해 사업체 및 지역 수준의 특성이 두 선택지에 대한 선택 확률에 미치는 영향을 분석하였다.

분석모형으로는 이항 로지스틱 모형을 활용해 종속변수의 값으로 단거리 이동에 0, 장거리 이동에 1을 부여하였다. 독립변수는 사업체 특성, 기존 입지 지역의 특성, 기존 지역과 새로 입지한 지역의 특성 차이라는 세 가지 범주로 구성하였다. 사업체 특성 요인은 선행연구를 참고하여 업력(Age), 종사자수(Employment), 종사자수 증가율(Growth), 매출액규모(Revenue), 지적재산권 보유정도(IPR)의 다섯 가지 변수로 구성하였다. 기존 지역의 특성으로는 인구밀도(Density), 입지상계수(LQ), 교통접근성 지수(Access), 지역의 혁신성과 수준(Inovation), 대졸 이상 근로자 비율(Educated), 평균 공시지가(Property), 전년대비 지가상승률(Increase)을 적용하였다.

인구밀도와 입지상계수는 각각 도시화경제와 지역화경제로 대표되는 집적경제효과를 반영하며, 교통접근성 지수는 지역 간 상호작용 기회 증대를 통한 기업의 생산성 향상 효과를 포착하기 위한 변수이다. 지역의 혁신성과 수준은 지역 내 사업체들의 지적재산권 보유건수 총합으로, 혁신적 기술과 아이디어의 창출이 활발한 환경 및 지식의 공간적 확산(spatial spillover) 가능성을 나타내는 지표이다. 대졸 이상 근로자 비율과 평균 공시지가, 전년대비 지가변동률은 생산요소 시장의 특성을 반영한다. 대졸 이상 근로자 비율은 지역별고용조사자료의 근로자 표본을 대상으로 조사된 학력 정보에 가중치를 적용해 산출하였으며, 평균 공시지가와 전년대비 지가변동률은 공공데이터포털에서 제공하는 정보를 가공해 지역별 데이터를 구축하였다. 입지 이전 사업체의 재입지 결정은 기존 지역과 새로운 입지후보지 간 장소적 편익(spatial benefit)의 상대적 비교를 통해 이루어진다는 전제 하에, 상술한 일곱 가지 지역 특성 변수에 대해 입지 이전 지역 대비 재입지 지역 값의 비율을 계산해 이들 특성이 재입지 선택 단게에서 흡인 요인으로 작용했는지 여부를 분석하였다. <표 1>은 주요 변수에 대한 설명을 제시하고 있다.

<표 1>

주요 변수 설명 및 기술통계량

Ⅳ. 경기도 사업체의 입지 이동 특성

1. 이동 사업체의 유출-유입 흐름(origin-destination) 분석

2016년부터 2019년까지 경기도 소재 사업체의 입지 이동 10,196건에 대해 재입지 지역을 분석한 결과, <표 2>에서 볼 수 있듯이 경기도 내에서의 이동이 7,450건으로 전체의 73.1%를 차지하였다. 경기도에서 타 시도 지역으로의 이동(2,746건) 중에서는 서울로의 이동이 49.7%로 가장 큰 비중을 차지하며, 다음으로는 인천광역시(25.0%), 충청남도(7.4%), 충청북도(5.7%), 강원도(3.4%) 등의 순으로 나타났다. <표 3>과 <그림 1>은 경기도의 31개 시군별 사업체의 입지 이동 빈도 및 유입지역 구성을 보여준다. 사업체 수가 많고 경제활동이 활발한 성남시, 수원시, 안양시, 부천시, 고양시 등에서 사업체의 입지 이동 빈도가 높은 반면, 군 지역(연천군, 가평군, 양평군)은 시 지역에 비해 사업체의 입지 이동 빈도가 현저히 낮았다. 타 시도 지역으로의 이동 비율이 가장 높은 시군은 부천시와 김포시(각각 62.5%)로 나타났으며, 다음으로 가평균(52.9%)이 높은 비율을 보였다. 다만 가평군의 경우 사업체의 이동 빈도 자체가 낮아서 타 시도지역으로의 이동 건수는 10건 미만에 불과하다. 반면, 타 시도 지역으로의 이동 비율이 가장 낮은 지자체는 연천군(7.1%)과 오산시(9.8%)로, 이들 지역에서는 이동 사업체의 90% 이상이 경기도 내 타 시군으로 이전하는 것으로 확인되었다. 31개 시군 중 20개 시군에서는 서울로의 사업체 이전이 경기도 내에서의 이전 다음으로 높은 빈도를 기록했다. 그러나 <그림 2>에서 볼 수 있듯이, 지리적 위치에 따라 이동 패턴의 차이가 뚜렷하게 나타났다. 부천시, 시흥시, 김포시 등 경기도 서부 권역에서는 인천으로의 이동 빈도가 상대적으로 높았으며, 평택시, 화성시, 이천시, 안성시 등 남부 권역에서는 충남 또는 충북으로 이동이, 여주시와 가평군 등 동부 권역에서는 강원지역으로의 이동이 두드러졌다. 이러한 결과는 경기도 외의 지역으로 이전하는 경우에도 기존 지역과의 지리적 접근성이 중요하게 작용한다고 볼 수 있다.

<표 2>

경기도 소재 사업체의 입지 이동 흐름(2016~2019년)

<표 3>

경기도 시군별 사업체의 입지 이동 빈도 및 유입 지역 구성

<그림 1>

경기도 31개 시군 별 타 시도 지역으로의 사업체 이동 비율

<그림 2>

경기도 31개 시군 별 타 시도 지역으로의 사업체 이동 비율

2. 단거리 이동과 장거리 이동의 결정요인 분석

<표 4>는 경기도에서 입지를 이전한 사업체 중 장거리 이동(타 시도 지역으로 이동)을 선택할 확률에 영향을 미치는 요인을 이항 로지스틱 모형으로 분석한 결과를 보여준다. 분석 결과는 오즈비(odds ratio)로 제시되었으며, 오즈비가 1보다 크면 해당 변수가 장거리 이동 확률을 증가시키고, 1보다 작으면 감소시키는 것으로 해석할 수 있다. 사업체 단위의 입지 이동 및 재입지 지역 선택에 대한 의사결정을 분석하는 과정에서, 동일한 기존 입지지역에 속한 관측치 간 상관관계로 인한 표준오차의 과소추정 문제를 해결하기 위해 기존 입지지역을 기준으로 군집화된 표준오차(clustered standard error)를 적용하였다.

<표 4>

장거리 입지이동 확률에 대한 이항 로지스틱 모형 추정 결과

업종 고정효과를 통제한 모형(모형 2)은 통제하지 않은 모형(모형 1)보다 설명력이 다소 향상되었다. 대부분의 변수에서 오즈비의 방향성과 통계적 유의수준이 일관되게 유지되었으나, 업종 고정효과를 통제함에 따라 사업체의 고용 및 매출 규모, 기존 지역 대비 재입지 지역의 동종업종 특화도 차이 등의 변수가 장거리 이동확률에 미치는 영향은 통계적 유의성을 상실하였다. 이는 해당 변수들의 효과가 업종 특성에 의해 일부 설명될 가능성을 시사한다.

두 모형에서 일관되게, 종사자 규모의 증가율이 높은 사업체일수록, 기존 입지 지역의 인구밀도와 평균 공시지가 및 지가 상승률이 높을수록 장거리 이동을 선택할 확률이 높은 것으로 나타났다. 또한 기존 지역 대비 재입지 지역의 혁신수준이 높을수록, 지가 상승률이 높을수록 장거리 이동의 선택 확률이 증가하는 것으로 확인되었다. 반면 교통접근성, 고학력 근로자 비율이 높은 지역에 위치하던 사업체는 그렇지 않은 사업체에 비해 장거리 이동을 선택할 확률이 낮으며, 기존지역보다 교통접근성 및 고학력 근로자 비율, 평균 공시지가가 높은 지역으로 이동하는 사업체는 장거리가 아닌 단거리 이동을 선택할 확률이 높은 것으로 나타났다.

이러한 결과는 단거리 이동과 장거리 이동의 결정요인을 비교한 기존 문헌과는 차이를 보인다. 선행연구에서는 단거리 이동이 기업 규모 확장에 따른 부지 확보 필요성에 의해 유발되는 반면, 집적의 외부효과 등 지역 특성요인이 기업으로 하여금 장거리 이동을 감수하게 한다는 결론이 도출되었다(Weterings and Knoben, 2013; Hong, 2014). 그러나 본 연구에서는 기업의 고용 규모 증가와 더불어 기존 입지 지역의 높은 인구밀도, 지가 압력 등이 다른 시도 지역으로의 장거리 이동을 유발한 것으로 나타났다. 즉, 사업 확장에 따른 부지 확보 필요성, 집적의 불경제 및 높은 생산요소 비용 회피 등이 장거리 이동의 주요 동기로 작용했다고 볼 수 있다.

재입지 지역 특성에 관한 분석 결과, 기존 지역보다 혁신수준과 지가 상승률이 높은 곳으로의 장거리 이동 확률이 높게 나타났다. 반면, 기존 지역에 비해 교통접근성, 고학력 근로자 비율, 그리고 지가수준이 높은 지역일수록 장거리 이동 확률은 낮아지는 것으로 나타났다. 즉, 장거리 이동 기업은 기존 지역보다 교통접근성과 고학력 근로자 비율이 낮은 지역으로 이동하는 경향이 있으며, 이는 지가가 낮은 지역을 선호하는 과정에서 나타나는 현상으로 볼 수 있다. 또한 장거리 이동 시 기존 지역보다 지가가 높은 곳을 회피하는 반면, 지가 상승률이 더 높은 지역을 선호한다는 점은 부지가 상대적으로 저렴하면서도 성장 잠재력과 자산 가치 상승 가능성이 있는 지역을 선호함을 시사한다

본 연구 결과의 중요한 시사점은 경기도에서 타 시도지역으로의 이전이 공간적 편익의 증가를 위한 기회추구형 이동(opportunity seeking relocation)이라기보다는 직면한 문제에 대한 해결을 위한 이동(problem solving relocation)에 가깝다는 점이다. 모형 1와 모형 2를 비교했을 때, 업종 특성을 통제함에 따라 고용 규모 및 매출액 규모 등 사업체 수준의 특성의 통계적 유의성이 사라졌음에도 불구하고, 전년 대비 고용증가율은 1% 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 또한 지역 수준 요인에서 높은 인구밀도와 높은 공시지가가 통계적으로 유의하게 장거리 이동 확률을 높인다는 점을 종합적으로 고려하면, 경기도에서 다른 시도로의 입지 이동은 기업 성장에 따른 부지 확보 필요성과 기존 입지지역의 높은 개발밀도 및 지가 부담으로 인해 상대적으로 부지 가격이 저렴한 타 시도지역으로 밀려나는 현상으로 상당부분 설명할 수 있다.

<그림 2>에 제시된 것처럼 평택, 화성, 안성, 이천 등에서는 충남, 충북 지역으로의 입지 이전 비율이 높게 나타났다. 이들 지역은 서울의 제조업 기능 이전으로 비교적 토지집약적인 제조업이 중심을 이루는 부천, 안양, 시흥, 안산 등에 비해 비교적 최근에 제조업의 확대가 이루어졌으며, 기업의 확장 이전 수요가 높은 지역이라 할 수 있다. 이들 지역에서 추가적인 부지 확보의 어려움으로 인해 충청권 등 타 시도지역으로 이전이 활발하다는 점은 국토의 균형적 발전 측면에서는 긍정적으로 평가될 수 있다. 그러나 지역 산업 생태계 관점에서는 이러한 기업의 역외이전이 기존의 산업 네트워크와 지역 경쟁력을 약화시킬 우려가 있다. 따라서 성장 기업의 유출 방지와 지역 산업 생태계 유지 간의 균형을 맞추는 정책적 접근이 필요하다. 산업용지의 효율적 확충과 함께 행정구역을 넘어선 협력적 산업입지 정책을 통해 기업이 필요로 하는 공간적 요구와 지역 경제의 지속가능한 발전을 함께 도모할 필요가 있다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 경기도 소재 기업의 입지이동 의사결정에서 경기도 내에서의 단거리 이동과 타 시도로의 장거리 이동의 차별적 특성과 결정요인을 분석하였다. 2016년부터 2019년까지 전국사업체조사 자료와 기업통계등록부를 활용하여 이항 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 종사자 규모 증가율이 높은 기업일수록, 기존 입지지역의 인구밀도와 지가가 높을수록 장거리 이동을 선택할 확률이 높게 나타났다. 이는 기업들이 사업 확장에 따른 부지 확보 필요성, 집적의 불경제 및 높은 생산요소 비용 회피 등의 이유로 장거리 이동을 결정하는 것으로 해석할 수 있다. 재입지 지역 특성 분석 결과, 기존 지역보다 혁신수준과 지가 상승률이 높은 지역일수록 장거리 이동 확률이 증가하고, 지가수준이 높은 지역일수록 장거리 이동 확률은 감소하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 장거리 이동 기업이 부지 비용 절감을 위해 이동하는 과정에서 교통접근성과 고학력 인력 접근성의 감소를 수용하는 것으로 해석된다.

본 연구의 학술적 기여는 다음과 같다. 첫째, 입지이동의 동기와 재입지 선택 요인이 이동거리에 따라 상이하다는 이론적 논의를 검증하였으며, 특히 기존 연구에서 단거리 이동의 주된 동기로 설명되던 기업 성장에 따른 확장 수요가 경기도 맥락에서는 오히려 장거리 이동을 촉발하는 요인임을 실증적으로 확인하였다. 둘째, 장거리 이동이 공간적 편익 극대화를 위한 기회추구형 이동이 아닌, 기존 지역의 부지 확보 제약 및 비용 부담이라는 문제해결형 이동의 성격을 보인다는 점을 발견하였다. 이는 지역적 맥락에 따라 장거리 입지이동 동기가 달라질 수 있음을 시사한다. 셋째, 경기도라는 특정 지역 맥락에서 기업의 이동 패턴과 결정요인을 분석함으로써 지역 특수성을 고려한 입지 정책 수립에 기여하였다.

이러한 연구 결과는 지방자치단체의 기업 유치 및 이탈 방지 전략에 중요한 함의를 제공한다. 성장기업의 역외 이전을 억제하기 위해서는 무엇보다 산업단지 확충, 노후산업단지 재생 및 고도화를 통한 산업용지 공급 확대가 필요하다. 특히 부지 확장 수요가 높은 산업 밀집 지역을 중심으로 시의적절하고 충분한 산업용지 공급이 이루어져야 한다. 또한 기업의 부지 비용 부담을 완화하기 위한 다양한 접근이 필요하다. 산업단지를 분양 중심에서 장기임대 방식으로 전환하고, 임대료 지원 프로그램을 확대하는 등 초기 자본 부담을 줄이는 정책을 검토할 필요가 있다. 이와 더불어 기업 이동의 지리적 패턴을 고려한 협력적 산업입지 정책이 요구된다. 특히 경기 서부권-인천, 경기 남부권-충청권 등 기업 이동이 활발한 지역 간 광역 산업 클러스터 구축을 통해 행정구역을 넘어선 산업 생태계를 형성할 필요가 있다. 끝으로, 지역의 혁신 역량 강화를 위한 R&D 인프라 구축 및 산학연 협력 촉진 정책을 병행해야 한다. 이는 기업들이 장거리 이동 시 혁신 환경이 우수한 지역을 선호한다는 본 연구의 결과와 일치하는 방향이다.

본 연구의 한계는 다음과 같다. 우선, 연구 설계 측면에서 본 연구는 행정구역을 기준으로 경기도 내 이동을 단거리, 타 시도로의 이동을 장거리로 정의하였으나, 이는 실제 물리적 거리와 반드시 일치하지 않는다. 예를 들어, 경기도 평택에서 충남 아산으로의 이동은 경기도 남부에서 북부로의 이동보다 실제 거리가 더 가까울 수 있음에도 불구하고, 전자는 장거리, 후자는 단거리 이동으로 분류된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 후속 연구에서는 실제 물리적 거리나 통근권역을 기준으로 한 보다 정밀한 분석이 이루어져야 할 것이다. 다음으로, 본 연구의 지역적 범위가 경기도 소재 기업으로 한정되어 있어 연구 결과를 모든 지역에 일반화하기 어렵다는 점이다. 특히 수도권 규제, 높은 지가, 산업 밀집도 등 경기도의 특수한 환경적 요인이 기업 이동 패턴에 미치는 영향이 크므로, 다른 지역의 경우 상이한 패턴이 나타날 수 있다. 향후 비수도권의 광역시, 산업 집적 지역 등과의 비교 연구를 통해 지역별 특성에 따른 기업 이동 메커니즘의 차이를 보다 깊이 이해할 수 있을 것이다. 마지막으로 시간적 범위의 제약도 고려할 필요가 있다. 본 연구는 2016부터 2019년까지 비교적 짧은 기간의 데이터를 활용함에 따라 장기적인 산업구조 변화나 경기 변동이 기업 이동에 미치는 영향을 충분히 반영하지 못했을 가능성이 있다. 후속 연구에서는 더 긴 시계열 데이터를 활용하여 경제적 충격이나 정책 변화에 따른 기업 이동 패턴의 동태적 변화를 포괄적으로 분석할 수 있을 것이다.

결론적으로, 본 연구는 기업의 입지이동 결정요인을 이동거리에 따라 차별적으로 분석함으로써 지역 산업정책 수립에 유용한 시사점을 제공하였다. 성장 기업의 역외 유출을 방지하고 지역 산업 생태계를 강화하기 위해서는 기업의 이동 동기와 재입지 선호에 대한 심층적 이해를 바탕으로 한 맞춤형 정책 접근이 필요하다. 특히 산업용지의 효율적 공급, 집적의 불경제 완화, 혁신 환경 조성, 지역 간 협력적 산업정책 등이 중요한 정책 과제로 대두된다. 기업과 지역의 상생 발전을 위한 이러한 노력은 지속 가능한 지역경제 성장의 토대가 될 것이다.

Acknowledgments

이 논문은 2023학년도 경북대학교 신임교원 정착연구비에 의하여 연구되었음

This research was supported by Kyungpook National University Research Fund, 2023

References

박정일·서연미(2016). “패널자료 구축을 통한 대도시권 지식기반산업의 창업·폐업 및 이전 특성 분석”, 『국토계획』, 51(1): 93-112.
송창현·김주영·임업(2022). “수도권 신성장산업 창업 사업체의 지역 간 유출입 네트워크 및 영향 요인”, 『지역연구』, 38(1): 3-20.
이유진·김의준(2017). “기업의 지방 이전 보조금 지원 제도와 관련한 수도권 제조업체의 비수도권 이동 확률 변화 분석”, 『지역연구』, 33(3): 61-78.
정윤선(2016). “기업의 지역간 이동분석 및 고용효과에 관한 연구”, 『시장경제연구』, 45(2): 101-120.
Brouwer, Aleid E., Ilaria Mariotti & Jos N. Van Ommeren(2004). “The firm relocation decision: An empirical investigation”, The Annals of Regional Science, 38: 335-347. [https://doi.org/10.1007/s00168-004-0198-5]
Duranton, Gilles & Diego Puga(2001). “Nursery cities: urban diversity, process innovation, and the life cycle of products”, American Economic Review, 91(5): 1454-1477. [https://doi.org/10.1257/aer.91.5.1454]
Figueiredo, Octávio, Paulo Guimaraes & Douglas Woodward(2002). “Home-field advantage: location decisions of Portuguese entrepreneurs”, Journal of Urban Economics, 52(2): 341-361. [https://doi.org/10.1016/S0094-1190(02)00006-2]
Hong, Sung Hyo(2014). “Agglomeration and relocation: Manufacturing plant relocation in Korea”, Papers in Regional Science, 93(4): 803-819. [https://doi.org/10.1111/pirs.12029]
Kalnins, Arturs & Wilbur Chung(2004). “Resource-seeking agglomeration: a study of market entry in the lodging industry”, Strategic Management Journal, 25(7): 689-699. [https://doi.org/10.1002/smj.403]
Kronenberg, Kristin(2013). “Firm relocations in the Netherlands: Why do firms move, and where do they go?”, Papers in Regional Science, 92(4): 691-714. [https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2012.00443.x]
Lawson, Marian B. & Harold L. Angle(1998). “Upon reflection: Commitment, satisfaction, and regret after a corporate relocation”, Group & Organization Management, 23(3): 289-317. [https://doi.org/10.1177/1059601198233006]
Mariotti, Ilaria(2005). Firm relocation and regional policy, Groningen: Groningen University.
McCann, Philip(2001). Urban and regional economics, Vol. 15, Oxford: Oxford University Press.
Morkutė, Gintarė & Sierdjan Koster(2018). “Human capital as a location factor: An empirical investigation of relocating firms and their labour force in the Netherlands”, Papers in Regional Science, 97(3): 595-616. [https://doi.org/10.1111/pirs.12257]
Nakosteen, Robert A. & Michael A. Zimmer(1987). “Determinants of regional migration by manufacturing firms”, Economic Inquiry, 25(2): 351-362. [https://doi.org/10.1111/j.1465-7295.1987.tb00744.x]
Pellenbarg, Pieter H. & N. J. Kemper(1997). Industrial mobility in the Netherlands , Groningen: SOM Research Report.
Van Dijk, Jouke & Piet H. Pellenbarg(2000). “Firm relocation decisions in The Netherlands: An ordered logit approach”, Papers in Regional Science, 79(2): 191-219. [https://doi.org/10.1111/j.1435-5597.2000.tb00768.x]
Van Eenennaam, Fred & Keith D. Brouthers(1996). “Global relocation: high hopes and big risks!”, Long Range Planning, 29(1): 84-93. [https://doi.org/10.1016/0024-6301(95)00069-0]
Weterings, Anet & Joris Knoben(2013). “Footloose: An analysis of the drivers of firm relocations over different distances”, Papers in Regional Science, 92(4): 791-810. [https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2012.00440.x]
Yi, Yoojin(2018). “Firm relocation and age-dependent reliance on agglomeration externalities”, The Annals of Regional Science, 61(2): 439-456. [https://doi.org/10.1007/s00168-018-0875-4]

이유진 yoojin_yi@knu.ac.kr

2017년 서울대학교 농경제사회학부(지역정보전공)에서 경제학박사학위를 받았다. 경기연구원 연구위원을 거쳐 현재 경북대학교 경제통상학부 조교수로 재직 중이다. 관심분야는 기업의 입지선택과 생산성 효과, 교통접근성 개선에 따른 지역경제효과 등이다. 논문으로는 “Is Shanghai a rival to Seoul? Analysis on complementary and competitive relationships in trade”(2024), “신설 및 이동 제조업체의 입지 결정요인 분석”(2024), “지역의 소멸위험에 대한 실증적 고찰: 공간 상호작용을 반영한 빈집 발생의 결정요인 분석과 대안”(2024) 등을 발표하였다.

구분		변수명	설명	출처
종속변수		Long	경기도에서 다른 시도로 이전=1 경기도 내 이전=0	전국사업체조사자료
독립변수	사업체 특성	Age	(자료의 관측년도-창설년도) +(12-창설월)÷12
		Employment	총종사자수
		Growth	전년대비 총종사자수 증가분 ÷ 전년도 총종사자수
		Revenue	총매출액	기업통계등록부
		IPR	지적재산권(특허, 실용신안, 디자인, 상표 등) 총 등록건수	기업통계등록부
	기존 입지 지역 특성	Density(O)	ln(주민등록인구÷지역면적(㎢))	주민등록인구
		LQ(O)	지역의 해당산업 종사자 비율÷전국의 해당산업 종사자 비율	전국사업체조사자료
		Access(O)	$ln ⁡ ∑ j = 1 J P o p j × e - 0.017 × t i m e i j P o p j : 지 역 j 의 인 구 t i m e i j : 지 역 j 까 지 의 최 단 이 동 소 요 시 간$	전국도로망자료(KTDB)
		Inovation(O)	ln(지역 내 사업체가 보유한 지적재산권 등록건수 합계)	기업통계등록부
		Educated(O)	대졸 이상 학력을 보유한 근로자 비율	지역별고용조사
		Property(O)	평균 공시지가	공공데이터포털
		Increase(O)	지가 변동률	공공데이터포털
	기존 지역과 재입지 지역 간 차이	Density(R)	재입지 지역의 인구밀도÷기존 입지 지역의 인구밀도	주민등록인구
		LQ(R)	재입지 지역의 입지상계수÷기존 입지 지역의 입지상계수	전국사업체조사자료
		Access(R)	재입지 지역의 교통접근성÷기존 입지 지역의 교통접근성	전국도로망자료(KTDB)
		Inovation(R)	재입지 지역의 혁신성과 수준÷기존 입지 지역의 혁신성과 수준	기업통계등록부
		Educated(R)	재입지 지역의 대졸 이상 근로자 비율÷기존 지역의 대졸 이상 근로자 비율	지역별고용조사
		Property(R)	재입지 지역의 평균 공시지가÷기존 입지 지역의 평균 공시지가	공공데이터포털
		Increase(R)	재입지 지역의 지가 변동률÷기존 입지 지역의 지가 변동률	공공데이터포털

전체 이동	10,196건
경기도 내 이동	7,450건
다른 시도로 이동	2,746건
	서울	49.7%	광주	0.4%	강원	3.4%	전남	0.9%
	부산	0.9%	대전	0.9%	충북	5.7%	경북	1.3%
	대구	0.6%	울산	0.4%	충남	7.4%	경남	0.9%
	인천	25.0%	세종	0.9%	전북	1.3%	제주	0.4%

유출지역	사업체 이동 건수	유입지역 구성		경기도 외 지역 중 유입빈도 최다 지역
유출지역	사업체 이동 건수	경기도(타 시군)	경기도 외(타 시도)	경기도 외 지역 중 유입빈도 최다 지역
수원시	844	86.6%	13.4%	서울(7.1%)
성남시	953	64.2%	35.8%	서울(27.9%)
의정부시	211	70.1%	29.9%	서울(23.7%)
안양시	822	77.9%	22.1%	서울(14.2%)
부천시	721	37.4%	62.6%	인천(18.3%)
광명시	252	58.7%	41.3%	서울(31.3%)
평택시	291	64.9%	35.1%	충남(17.5%)
동두천시	39	87.2%	12.8%	서울(7.7%)
안산시	675	84.7%	15.3%	서울(5.6%)
고양시	707	63.6%	36.4%	서울(27.9%)
과천시	65	66.2%	33.8%	서울(29.2%)
구리시	152	67.8%	32.2%	서울(27.0%)
남양주시	246	75.2%	24.8%	서울(16.3%)
오산시	193	90.2%	9.8%	서울(2.6%)
시흥시	604	80.5%	19.5%	인천(12.3%)
군포시	345	89.6%	10.4%	서울(4.6%)
의왕시	236	89.8%	10.2%	서울(8.1%)
하남시	201	67.2%	32.8%	서울(25.4%)
용인시	532	84.2%	15.8%	서울(8.1%)
파주시	223	76.7%	23.3%	서울(12.1%)
이천시	123	78.9%	21.1%	충북(6.5%)
안성시	132	59.1%	40.9%	충북(16.7%)
김포시	272	37.5%	62.5%	인천(35.3%)
화성시	714	82.9%	17.1%	충남(5.3%)
광주시	329	83.0%	17.0%	서울(8.5%)
양주시	133	86.5%	13.5%	서울(6.0%)
포천시	88	79.5%	20.5%	인천(6.8%)
여주시	40	70.0%	30.0%	강원(12.5%)
연천군	14	92.9%	7.1%	인천(7.1%)
가평군	17	47.1%	52.9%	강원(29.4%)
양평군	22	63.6%	36.4%	서울(18.2%)
계	10,196	73.1%	26.9%	서울(13.4%)

	모형 1		모형 2
변수	오즈비(OR)	p-value	오즈비(OR)	p-value
: p<0.1 , : p<0.05, **: p<0.01
Age	0.995	0.389	1.002	0.691
In(Employment)	1.085*	0.092	1.078	0.14
Growth	1.045***	0.002	1.041***	0.003
In(Revenue)	1.047**	0.046	0.999	0.953
IPR	1.095	0.335	1.091	0.393
Density(O)	2.563*	0.065	2.692***	0.049
LQ(O)	1.009	0.812	1.016	0.725
Access(O)	0.000***	0.000	0.000***	0.000
Inovation(O)	0.850	0.199	0.846	0.187
Educated(O)	0.000***	0.001	0.000***	0.001
Property(O)	23.935***	0.000	24.451***	0.000
Increase(O)	1.365***	0.001	1.345***	0.002
Density(R)	0.053	0.119	0.057	0.124
LQ(R)	1.018***	0.000	1.015	0.000
Access(R)	0.000***	0.000	0.000***	0.000
Inovation(R)	6.036***	0.002	6.016***	0.001
Educated(R)	0.182***	0.007	0.177***	0.005
Property(R)	0.000***	0.000	0.000***	0.000
Increase(R)	2.362***	0.000	2.253***	0.001
년도 고정효과	○		○
업종(중분류) 고정효과	×		○
관측치 수	10,181		10,181
Pseido R²	0.397		0.413