산업집적은 경제지리학에서 오랫동안 연구되어온 주제 중의 하나이며 지금까지 다양한 방법을 통해 산업집적 현상을 설명하고 이의 영향을 평가해왔다. 하지만 시계열 데이터를 이용해 집적의 추이를 살펴본 연구는 아직 활발히 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 지난 29년 간의 데이터를 이용해 사례로 선정된 산업들의 집적 정도를 평가하고 이러한 시계열 패턴과 도로 네트워크의 확장이 어떠한 인과관계를 맺고 있는 지 살펴보고 있다. 집적 정도를 측정한 결과 사례로 선정된 산업의 종사자들은 지리적으로 균등하게 분포되지 않고 있었다. 또한 사례 산업들 간에 공통된 시계열적 변화 특성은 나타나지 않았으나 각 산업의 발전 단계 및 비즈니스 환경 변화가 개별 산업의 집적 정도에 영향을 주고 있는 것으로 보이고 있다. 집적 정도와 도로교통망 사이의 관계를 살펴보기 위해 각 산업 별로 Granger causality test를 실시하였고 도로 교통망이 산업 집적에 영향을 주고 있음을 몇몇 사례를 통해 확인할 수 있었다. 그러나 이와 반대의 경우 혹은 상호 간에 영향을 주는 사례도 나타나 교통망과 산업집적이 보다 복잡한 관계를 맺고 있음을 보여준다.
Industrial agglomeration is an old theme in economic geography and many studies have been devoted to this topic. But only few have empirically looked at the time trend of industrial agglomeration. This study measured agglomeration of U.S. industries over last 29 years and measurement results indicated that industrial clustering has occurred during the study period in all study industries without a common time trend shared amongst the study industries. The agglomeration levels then were plugged in to investigate causalities, i.e. causal relations, around industrial agglomeration. Three variables were selected to see causal relations with agglomeration levels based on literatures, and our focus was given to the causality between transport network and agglomeration. Causal relation from transport to agglomeration was found in various industries and this supports the argument that the development of transportation influences industrial agglomeration. At the same time inverse and bi-directional causalities were also revealed implying more complex relationship between these two.
