• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1998년도 Proceedings 제34회 추계 학술발표회
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• pp.510-519
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• 1998

사회전반에 걸친 물류단지의 필요성에 대한 인식은 날로 높아지고 있으나, 물류단지의 입지를 정작 어느 곳으로 할 것인가에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 물류단지의 입지를 결정하는 여러 요인들 중 일반적으로 계량화 작업이 많이 이루어진 수송비와 ,대규모 개발 사업시 가장 먼저 고려해야 하는 토지보상비를 결정하는 지가를 물류단지의 입지를 결정하는 입지비용이라 가정하고, 현재 화물수송이 가장 많이 이루어지고 있는 경부고속도로축을 중심으로 입지비용을 결정하는 지가와 소송비의 산출을 위한 근거를 제시하며, 이를 설명할 수 있는 지가와 수송비의 모형을 지가와 수송비의 산출을 위한 근거를 제시하며, 이를 설명할 수 있는 지가와 수송비의 모형을 개발하여, 이 모형을 토대로 물류단지의 규모와 서울도심에서의 거리의 변화에 따라 물류단지의 입지가 어떻게 변화하는 가를 밝혀, 물류단지의 최적입지를 제시하는데 그 목적이 있다. 본 논문의 결론을 요약하면 다음과 같다. 1) 물동량의 증가에 따라 수송비가 증가하고, 물동량을 처리하기 위한 소요부지면적이 증가하면, 지가와 수송비의 교차구간은 도심에서약 15~20km 떨어진 구간에서 형성되고, 이 때의 최적입지는 물동량과 소요부지면적에 상관없이, 도심에서 약 60km 떨어진 안성군 및 평택시지역(경부고속도로 주변지역에 한함)이 최적입지로 분석되었다. 2) 수송비와 지가, 건설비와의 장래 20년을 기준으로 한 누적비용분석결과 0~40km 구간의 경우 수송비의 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하지 않으며, 수송비의 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하는 기간이 가장 빠른 것은 물류단지가 50~55km 구간과 60~65km 구간에 입지 하였을 경우로, 이 구간에서의 수송비 누적비용이 지가와 건설비의 누적비용을 초과하는 기간은 9년 후인 2004년으로 분석되었다. 이는 도심과 인접한 지역의 경우 물류단지가 입지하지 못하는 것은 물류단지의 건설에 따른 수송비의 절감이 물류단지 건설에 따른 지가 및 건설비에 대한 비용부담에 못 미치기 때문인 것으로 분석되었으며, 화물의 특성상 불가피하게 도심지역과 가까운 곳에 물류단지의 입지를 고려해야 할 경우, 물류단지 조성시 정부에서의 세금완화, 물류단지 조성가능지역 설정, 지가에 대한 보조 등 정책적인 지원대책이 필요할 것으로 판단된다. 3) 입지 비용중 수송비를 누적시킨 수송누적비용과 지가와의 비교분석결과 수송비를 5년, 10년 누적시켰을 때 이 물류단지의 최적입지는 도심에서 약 60km떨어진 곳으로 분석되었으며, 수송비를 20년 누적시켰을 경우 물류단지의 최적입지는 도심에서 약 50km떨어진 지점의 물류단지의 최적입지로 분석되었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제29권2호
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• pp.113-144
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• 2020

다양한 대기질 관측 자료는 우리나라의 대기 오염이 지속적으로 개선되고 있음을 보여 준다. 하지만 일반 시민들은 최근 대기 오염 상태가 심각하며, 이로 인한 경제적 부담이 증가하였다고 인식한다. 본 연구는 이러한 인지와 관측된 자료의 차이 그리고 의료 비용 및 소비 지출에 대한 경제학적 쟁점을 세 가지로 분석하였다. 첫째, 검색량 분석과 시군구 단위 대기 오염 물질 농도 변화의 비교 분석을 통해 인지와 관측된 자료의 불일치를 확인하였다. 둘째, 의료경제모형을 이용하여 대기 오염과 의료비 지출의 이론 모형을 도출하고, 계량경제모형을 통해 대기 오염의 개선에 따른 의료 비용 감소를 실증하였다. 셋째, 소비 지출 분석을 통해 우리나라의 대기 오염에 의한 경제적 부담 증가는 소비 지출 항목에 의존하고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 우리나라 대기 오염의 사회경제적 영향을 분석 시, 분석항목에 따른 과대추정의 가능성과 대기 오염의 개선과 관련한 역해석의 문제가 있을 수 있음을 보여준다. 또한 본 연구의 결과는 대기질 관리의 보다 엄격한 기준 적용의 필요성, 방어적 소비재에 대한 사회취약층에 대한 고려 그리고 대기 오염 관련 정보의 접근성 향상 및 신뢰성 회복이 필요하다는 정책적 함의를 가진다.

• 대한지리학회지
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• 제36권5호
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• pp.561-577
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• 2001

도시공간구조는 도시경제활등의 공간적 분포를 반영한다. 또한 공간분포는 개별 경제활동주체들의 입지 또는 재입지 행태의 집합적 표현에 다름 아니다. 이러한 견지에서. 개별기업의 공간행태에 영향을 주는 요인들을 검증해 보는 것은 도시공간의 포괄적인 이해를 위해 매우 중요하다. 집적경제는 대도시 지역 내에서 매우 두드러진 도시경제현상 중의 하나이다. 도시공간 내 대부분의 기업들은 경제활동의 공간적 집중을 통해 외부경제를 추구한다. 본 연구의 촛점은 도시내 경제구조의 분석을 통해 집적경제를 고찰하는 것이다. 많은 수의 기존 연구들이 보다 거시공간적 규모에서 도시간 집적경제의 패턴에 대해서는 분석을 하였으나 도시내 패턴에 대한 연구는 상대적으로 적다. 본 논문은 집적경제를 미시공간적 규모에서 고찰함으로써 경제부문간 및 부문내 집적경제의 공간적분포를 파악하고자 한다. 제조업, 소매업 및 서비스업이 분석대상으로 모형에 이용되었다. 분석모험은 공간 계량 경제학적으로 보정된 변수들을 이용하는 연립방정식 모형이 이용되었으며 회귀결과는 KRP 기법으로 추정되었다

• 에너지공학
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• 제23권2호
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• pp.83-92
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• 2014

본 논문에서는 집단에너지 부문과 도시가스 부문의 경제적 파급효과를 비교분석하고자 한다. 이를 위해 산업연관분석을 적용하되 가장 최근에 발표된 2011년도 산업연관표를 이용한다. 특히 두 개 부문을 각각 외생화하여 분석함으로써 자기부문에 대한 효과와 타 부문에 대한 효과를 구분한다. 수요유도형 모형을 적용하여 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 정량화한다. 아울러 공급유도형 모형 및 레온티에프 가격모형을 운용하여 각각 공급지장효과 및 물가파급효과를 계량화한다. 분석 결과 집단에너지 부문과 도시가스 부문의 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과는 각각 1.5461 : 1.0297, 0.4759 : 0.1941, 2.2885 : 0.4053으로 전자의 값이 후자의 그것보다 1.5배에서 5.6배의 크기를 보였다. 집단에너지 부문 및 도시가스 부문 10% 요금인상의 물가파급효과는 각각 0.0127% 및 0.1585%로 전자가 후자의 8% 수준에 불과했다. 이러한 정량적 정보는 특정 지역에 난방원을 공급 하는 것과 관련된 경제적 파급효과와 요금조정의 물가파급효과를 사전적으로 예측하는 데 유용하게 활용될 수 있다.

• 한국항해항만학회지
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• 제47권3호
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• pp.167-173
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• 2023

한국 경제에 근간이 되는 산업은 제조업이고, 그중 석유화학산업은 전량 원유를 수입하여 우리나라의 기술력으로 가공하여 재수출하는 전략적 성장 산업이다. 수많은 제조업의 원료가 되는 원유를 전량 해상운송을 통해 수입하는 우리나라는 변동성이 심한 유조선 운임 시장에 대해 기민하게 대응해야 한다. 유조선 운임 시장의 위기는 관련 해운회사의 위기에서 끝나지 않고 원유를 사용하는 산업에서부터 국민의 생활까지 영향을 미칠 수 있으므로, 본 연구에서 신호접근법을 활용한 조기경보모형을 제시했다. BDTI 운임지수를 활용하여 유조선 해운시장 위기를 정의하고, 38개의 거시경제, 금융, 원자재 지표 그리고 해운시장 데이터를 활용해 시차상관관계를 분석하여 유조선 해운시장 위기에 선행적으로 반응하는 종합선행지수를 도출했다. 연구 결과, 종합선행지수는 두 달 전 가장 높은 0.499의 시차상관계수 값을 가졌으며, 5개월 전부터 유의미한 상관계수 값을 나타냈다. QPS 값은 0.13으로 위기 예측에 대해 높은 정확성을 지니는 것으로 검증됐다. 더불어 기존의 다른 시계열 예측모형 연구들과 달리 본 연구는 경제 위기와 유조선 해운시장의 위기 간의 시차를 계량적으로 접근하여, 관련 해운산업 종사자들과 정책 입안자들에게 위기에 효과적으로 대처할 수 있는 전략의 기틀을 제공함에 의의가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제39권2호
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• pp.77-95
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• 2023

본 연구 대상지인 광양시의 지역기반산업은 광양항과 광양제철소이다. 따라서 광양시 항만물류산업의 지역경제 파급효과를 분석할 필요성이 제기된다. 본 연구는 2015년과 2019년의 전국산업연관표를 이용하여 RW접근법과 LQ기법을 활용한 다단계접근법으로 광양시 지역산업연관표를 작성하고, 항만물류산업을 재분류한 외생화 수요유도형 모형을 적용하였다. 이를 통해 광양시 항만물류산업의 지역경제 파급효과를 계량적으로 파악하여 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과, 광양시 항만물류산업의 생산유발효과 및 전·후방연계효과가 높은 산업은 제조업, 운송,육상 및 항공물류 부문으로 분석되었다. 그리고 부가가치유발효과 및 취업유발효과가 크게 나타난 산업은 서비스업 관련 산업으로 분석되었다. 따라서 이 산업들을 촉진시켜 광양시 지역경제를 활성화시키는 방안으로 항만물류산업을 육성하는 지원책 마련이 필요하다. 이를 위해 광양항 해양산업클러스터의 활성화를 위한 정책 및 제도 개선과 광양시 항만물류산업 부문의 제반 정책적 지원을 마련하는 것이 바람직하다고 할 것이다. 본 연구는 중소도시의 항만물류산업을 외생화하여 분석한 결과를 토대로 광양시 지역경제의 정책적 시사점을 제시하였다는 데 그 의의를 둘 수 있다. 하지만, 향후 이와 관련된 연구가 지속적으로 필요할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.19-43
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• 2016

이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제32권1호
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• pp.8-13
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• 2017

본 연구는 식중독 세균 등 유해미생물에 의한 농산물 오염을 예측하여 대응방안을 마련할 수 있도록 하는데 필요한 모의실험 computing platform을 개발하고자 수행되었다. 농산물 오염은 그 빈도가 매우 낮고, 발생패턴도 극히 불규칙하여 계량적 요소가 많지 않기 때문에 기존의 광범위하게 활용되는 수리모형(Mathematical Modeling)이나 확률통계모형(Probability Statistical Modeling)을 기반으로 한 예측모형은 개발이 어렵다. 이와는 달리 개체기반모형(Agent-based Model)은 목적지향적인 각 개체들이 내재된 특성에 따라 변화하는 환경에서 상황 의존적 또는 자율적 행동을 하였을 때 나타나는 결과를 바탕으로 앞으로의 변화를 예측하는 모형으로 각 개체들에 대한 간단한 행동규칙과 몇 개의 변수를 활용하여 직관적 분석 가능하기 때문에 농산물의 안전성에 영향을 미치는 여러 개체 (농작물, 오염원, 오염매개자)가 상호작용하는 메커니즘을 모의실험하는 경우에 유용하다. 본 연구에서는 Scala와 Java 프로그래밍 언어에 기반을 둔 개체기반모형 개발환경을 지원하는 전용 소프트웨어인 NetLogo를 이용하여 프로그램을 제작하였다. 개발된 모형은 가상의 엽채류 재배지역을 대상으로 가축 또는 야생동물이 출입할 수 있도록 하였고, 이들 동물이 배설하는 분변에 있는 장관유래 식중독 세균에 의해 토양 오염 또는 농작물 오염이 발생될 수 있도록 하였다. 이 오염은 시간이 지남에 따라 점차 소멸되지만 건전한 동물이 오염된 농작물을 섭취하는 경우 다시 동물의 장내로 들어가게 되어 보균 동물이 될 수 있도록 하였고, 역시 이 보균 동물이 배설하는 분변에 식중독 세균이 있도록 설정하였다. 가상 엽채류 재배환경에서 생존하는 식중독 세균은 파리와 같은 위생해충에 의해 다른 곳의 토양이나 농작물에 옮겨질 수 있게 하였다. 작물체는 60일 동안 생장하고, 동물은 개체군의 밀도 증감이 없으며, 파리는 시간이 지남에 따라 개체군 밀도가 변동될 수 있도록 하였다. 동물 개체수, 파리 개체수, 그리고 초기 오염 작물 개체수를 달리하면서 작물체의 미생물 오염을 시뮬레이션한 결과, 다른 요인들 보다는 동물 개체수가 작물체 오염에 가장 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국경제지리학회지
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• 제10권4호
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• pp.414-426
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• 2007

본 논문의 목적은 제조업 집적경제의 공간외부성(spatial externalities) 시계열 변화를 추정하는 것이다. 이를 위해 광공업통계조사보고서를 사용하였으며, 분석의 공간적 범위는 도서 지역을 제외한 162개 시군구로 하였으며, 시간적 범위는 1991년부터 2005년까지로 하였다. 분석방법은 시공간을 고려한 공간경제계량모형인 공간 SUR를 이용하여 Cobb-Douglas 생산함수를 구축하였으며 이를 추정하기 위해 오차항의 종속성을 고려하여 3SLS를 이용하였다. 분석결과 전체 제조업 집적경제의 공간외부성(spatial externalities)은 시간에 따라 체감하는 것으로 분석되었으며 부가가치의 지니계수도 지속적으로 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 그동안 동종 산업내 규모의 경제에 의한 집적효과가 공간외부성을 발생시켰으나 그 효과가 체감하기 때문이다. 이로부터 집적의 이익은 누리고 공간외부성을 확대할 수 있도록 이종 산업간에 연계강화를 통한 혁신환경을 조성할 수 있는 지역간 협력기구가 필요함을 의미한다.