지식산업센터의 입주율 결정요인에 관한 연구 : 수도권 중심으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to empirically identify the determinants influencing the actual occupancy rate of knowledge industry centers after completion, focusing on facilities located in the Seoul–Gyeonggi metropolitan area. In recent years, the knowledge industry center market has undergone rapid structural changes due to increased supply, rising interest rates, and tighter financial regulations. As a result, post-completion vacancies have expanded, accompanied by a noticeable decline in actual occupancy rates. Despite these developments, most existing studies have concentrated on initial market performance, such as sales rates or firms’ stated intentions to occupy, leaving empirical research on post-completion operational performance, measured by actual occupancy, relatively limited.
To address this gap, the present study adopts actual occupancy rate as the key dependent variable and examines the operational performance of knowledge industry centers, thereby providing objective evidence to support future industrial space policies, development strategies, and operational decision-making.
The empirical analysis is based on a dataset comprising 158 knowledge industry centers operating in Seoul and Gyeonggi Province, encompassing a total of 79,240 individual units. Data were systematically collected from multiple sources, including developers and sales agencies, trust companies, real-estate platforms, GIS-based locational information, and the Bank of Korea’s interest-rate statistics. Eight independent variables were classified into four categories: time and operational factors (elapsed time since completion), locational factors (distance to the nearest subway station, urban location, and designation as an overconcentration control zone), physical and architectural factors (parking ratio and number of freight elevators), and economic and financial factors (CBI-adjusted sales price and benchmark interest rate at completion).
The analytical procedure began with descriptive statistics, followed by correlation and covariance analyses. Multicollinearity was examined using variance inflation factors (VIF), tolerance values, and condition indices. Model validity was assessed through ANOVA, and the analysis was completed with regression coefficient interpretation and residual diagnostics.
The empirical results indicate that occupancy rates increase over time after completion, suggesting that initial vacancies gradually decline as market absorption progresses. Regarding locational characteristics, subway accessibility did not exhibit statistical significance, whereas urban location showed a negative effect on occupancy rates, implying that higher costs and intensified competition in central areas may hinder actual firm occupancy. Furthermore, centers located within overconcentration control zones demonstrated relatively lower occupancy rates, reflecting the influence of regulatory constraints.
Among physical characteristics, the number of freight elevators had a positive and statistically significant effect on occupancy rates, highlighting the importance of logistics efficiency and operational convenience in firms’ location decisions. In contrast, the parking ratio did not show a significant impact. In terms of economic and financial factors, higher adjusted sales prices were associated with lower occupancy rates, indicating that increased acquisition costs pose a substantial entry barrier for firms. Additionally, higher interest rates at the time of completion negatively affected occupancy rates, confirming the direct influence of financing costs on firms’ occupancy decisions.
These findings contribute to the existing literature by moving beyond an exclusive focus on early sales performance and empirically examining the post-completion operational outcomes of knowledge industry centers through actual occupancy rates. By demonstrating that locational, physical, and financial factors interactively shape occupancy performance, this study provides practical insights for development planning, supply management, regulatory reform, and firm-support policies. However, the analysis is limited to the Seoul–Gyeonggi region, which constrains the generalizability of the results. Future research should expand the spatial scope to non-metropolitan regions, incorporate industry-specific classifications, and adopt panel data methodologies to achieve a more refined understanding of occupancy dynamics in knowledge industry centers.

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 서울‧경기권역에 위치한 지식산업센터를 대상으로, 준공 이후 실제 입주가 어떤 요인에 의해 영향을 받는지를 실증적으로 규명하고자 수행되었다. 최근 지식산업센터 시장은 공급량 증가, 금리 인상, 금융 규제 강화 등 외부 환경의 변화가 빠르게 진행되면서, 준공 후 공실이 늘어나는 동시에 실질적인 입주율이 하락하는 구조적 변화가 나타나고 있다. 그럼에도 불구하고 기존 연구들은 대부분 분양률이나 초기 입주의향과 같은 공급 초기 성과에 초점을 맞추고 있어, 준공 이후의 운영성과를 반영하는 실입주율을 종속변수로 분석한 연구는 매우 부족한 것으로 확인된다. 이러한 연구의 더할 필요가 있는 부분을 보완하기 위해 본 연구는 실입주율을 중심 지표로 설정하여 지식산업센터의 운영성과를 분석하고, 이를 토대로 향후 산업 공간 정책의 수립과 개발 및 운영 전략 마련에 필요한 객관적 근거를 제공하는 것을 목표로 한다.

본 연구는 서울 및 경기도에서 운영되고 있는 158개 지식산업센터이며, 이들 센터의 79,240개 호실을 기반으로 연구 자료를 구축하였다. 변수에 필요한 정보는 시행사 및 분양대행사, 신탁사, 부동산 플랫폼, 지도 기반 입지 정보, 한국은행 기준금리 등 다각적인 출처를 종합적으로 활용하여 체계적으로 확보하였다. 본 연구에서 사용된 8개의 독립변수는 시간·운영 (경과기간), 입지 (전철역 접근거리, 도심/과밀억제권역 여부), 건축·물리 (주차비율, 화물용 엘리베이터 수), 경제·금융 (CBI 보정분양가, 준공기준금리) 네 가지 요인으로 구분하였다. 분석 절차는 기술통계량 산출로 시작하여, 상관관계 및 공분산 분석을 거쳤습니다. 이어서 VIF/공차/상태지수 기반의 다중공선성 진단과 ANOVA를 통한 모형 적합성 검증을 수행한 후, 회귀계수 해석 및 잔차 분석으로 마무리하였다.
실증 분석 결과 준공 이후 시간이 흐를수록 입주율이 증가하는 것으로 먼저 확인되었다. 이는 초기 공실률이 지속적으로 감소하며, 해당 시장으로의 흡수가 원활하게 이루어지고 있음을 의미한다. 입지 요인 분석에서 전철역 접근성은 통계적 유의성이 없었지만, 도심 입지는 입주율에 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이는 도심 지역의 높은 비용 구조와 경쟁 환경이 기업의 실제 입주를 저해하는 요인으로 해석된다. 또한 규제가 적용되는 과밀제권역에 위치한 지식산업센터는 상대적으로 낮은 입주율을 나타냈다. 건축·물리적 요인을 분석한 결과, 화물용 엘리베이터 수가 많을수록 입주율이 상승하는 것으로 나타났으며, 이는 물류 효율성과 작업의 편리성이 기업의 입주 결정에 핵심적인 요인임을 확인하였다. 반면 주차비율은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
경제·금융 요인 분석에서는 보정분양가가 높아질수록 입주율이 낮아지는 경향이 나타나, 분양가가 비쌀수록 기업의 초기 진입 부담으로 작용함을 보여준다. 또한 준공 당시의 높은 대출 금리는 실입주율을 낮추는 요인으로 작용하여, 금융비용이 입주 결정에 미치는 직접적인 영향력을 확인할 수 있었다.
이러한 연구 결과는 기존 연구가 초기 분양 성과에만 집중했던 한계를 보완하면서, 실제 입주율을 중심으로 지식산업센터의 운영성과를 규명했다는 점에서 학문적 의의를 가진다. 나아가, 입지, 물리·건축, 경제·금융 환경 등 다양한 요인의 복합적 작용에 대한 실증적 규명을 통해, 지식산업센터의 개발, 공급, 규제 개선 및 기업 지원 정책 수립에 직접적으로 활용 가능한 학술적/정책적 근거를 제시하였다. 다만, 본 연구는 분석 대상이 서울·경기권에 한정되어 있어 지역 대표성이 제한된다는 점이 본 연구의 주요 한계이다. 따라서 지식산업센터 입주 결정 구조의 정확성을 높이기 위해, 차기 연구에서는 비수도권 지역으로 분석 범위를 확장하고, 산업 분류를 세분화하며, 패널데이터 분석 방법을 적용할 것을 제안한다.

목차 (Table of Contents)

• 제 1 장 서 론 1
• 제 1 절 연구의 배경 1
• 제 2 절 연구의 목적 4
• 제 2 장 이론적 배경 6
• 제 1 절 지식산업센터 6
• 제 1 항 지식산업센터 정의 및 법적 개념 6
• 제 2 항 지식산업센터의 등장 배경과 제도적 발전 7
• 제 3 항 지식산업센터 시장의 최근 동향과 구조적 변화 8
• 제 2 절 입주율 결정요인 9
• 제 1 항 지식산업센터의 입주율 결정요인 9
• 제 2 항 변수별 입주율 결정요인에 대한 이론적 고찰 12
• 제 3 항 지식산업센터의 입주율 결정요인 관련 선행연구 15
• 제 3 장 연구설계와 분석방법 20
• 제 1 절 연구설계 20
• 제 1 항 연구 모형 20
• 제 2 항 자료수집 23
• 제 2 절 변수의 정의 25
• 제 1 항 독립변수 26
• 제 2 항 종속변수 28
• 제 3 절 분석 방법 30
• 제 4 장 실증분석 33
• 제 1 절 기술통계 분석 33
• 제 1 항 주요 변수의 기술통계 33
• 제 2 절 상관계수 및 공분산 34
• 제 1 항 주요 변수간 상관관계 및 공분산 34
• 제 3 절 다중공선성 진단 및 공선성 진단 39
• 제 1 항 다중공선성 진단 39
• 제 2 항 공선성 진단 결과 41
• 제 4 절 회귀모형 적합도 및 ANOVA 43
• 제 1 항 회귀모형의 적합도 43
• 제 2 항 모형의 통계적 유의성 44
• 제 5 절 회귀계수 분석 및 잔차 분석 결과 46
• 제 1 항 회귀계수 분석 결과 46
• 제 2 항 잔차 분석 및 산점도 결과 50
• 제 3 항 소결 54
• 제 5 장 결론 및 제언 56
• 제 1 절 연구의 주요 결과 및 제언 56
• 제 2 절 연구 한계 및 후속 연구 방향 59
• 참고문헌 62
• Abstract 67