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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
유현지 (서울대학교)
저널정보
한국지역개발학회 한국지역개발학회지 한국지역개발학회지 제33권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
45 - 75 (31page)

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This study has conducted a time-series cluster analysis of the long-term changes in the sales of side-street trade areas in Seoul, and confirmed the differentiating factors that affect the sales of each cluster. The result of this study can be summarized as follows. First, this study has identified the changes in the sales of side-street trade areas in different neighborhoods, and figured out their respective sales levels. Second, based on their sales and using a time-series cluster analysis, this study has categorized these areas into three clusters of shared tendencies. Third, this study has conducted a panel analysis of each cluster. The factors that equally affect the sales of each cluster are the size of floating population, how long the business in question has been operating, the number of nearby shops in the service sector, the number of nearby banks, the average monthly income of the neighborhood, and whether there has been an outbreak of Covid-19. In particular, this study has confirmed that an outbreak of the Covid-19 has been negatively affecting the sales of the three clusters alike regardless of the differences in their sales levels. Based on the result of this study, it is predicted that abundant floating population, purchasing power, infrastructures, as well as service industries that suit the characteristics of each side-street trade area need to be secured in order to boost sales. When it comes to side-street trade areas with relatively low sales, measures need to be taken to increase their competitiveness, while connecting and activating influential businesses from each sector will enhance the sales of each side-street trade area, not just in the current time of the Covid-19 but also afterwards.
#코로나19(Covid-19) #골목상권(Side Street Trade Areas) #매출액(Sales) #군집분석(Cluster Analysis) #패널분석(Panel Analysis)

목차

Abstract
1. 서론
2. 이론적 고찰과 선행연구 검토
3. 실증모형
4. 연구 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (52)

참고문헌 신청
강현모 / 2018 / 지리가중회귀분석을 이용한 고객특성별 골목상권 매출액 영향 연구 / 한국측량학회지 36(6):611~620 dbpia 강현모 / 2019 / 시계열 군집분석과 로지스틱 회귀분석을 이용한 골목상권 성장요인 연구 / 한국측량학회지 37(6):535~543 dbpia 군집분석(Cluster Analysis;CA) - 최적의 군집개수 를 찾는 방법 2가지-Nbclust(), cutree() google schola 김동준 / 2019 / 서울시 발달상권과 골목상권의 일반음식점 생존특성 연구 / 국토계획 54(5):76~90 dbpia 김인희 / 2021 / 전력 수요량에 대한 다변량 시계열 군집분석 / 한국데이터정보과학회지 32(3):569~584 dbpia

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