기상변수의 섬유의류산업에 대한 경제적 영향분석과 시사점 = The Economic Impacts of Weather on the Textile and Apparel Industry and Implications

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The risks of weather and climate change is assumed to affect more on the final goods industries than capital goods. This study attempts to analyze the economic impacts of negative weather phenomena on the textile and apparel industry, using statistical method. According to the estimating results, temperature-related variables, such as differences of cooling and heating degree-days has substantial effects on the sales with strong significance. The effects of the temperature variables is estimated to increase with decreasing rate as the values increase. The temperature differences from the averages seem to affect negatively on the firms’ performances through increasing costs of transportation, logistics, storage. and retailing as well as direct impacts on the consumer behavior and production. Seasonal variable is estimated to influence on sales precedently. It is necessary to make appropriate measures to reduce the negative impacts since the uncertain changes in socio-economic structure and complexity for the firms. It is highly recommended to use more systematic weather information to reduce transaction costs by efficient production input management, optimization of transportation and logistics system, and improvement in product mix.

국문 초록 (Abstract)

기상 및 기상 관련 위험요인은 산업 활동 특히 자본재에 비하여 최종소비재 산업에 민감한 영향을 미친다. 본 연구에서는 섬유의류업의 기업을 대상으로 부정적인 기상정보가 미치는 경제적 파급효과를 이론적으로 검토하고, 통계분석 방법론을 적용하여 실증적으로 고찰한다. 대표적인 최종소비재 제품을 생산하는 섬유의류기업을 대상으로 기온변수가 매출액 변수로 파악되는 해당 기업의 경제활동에 미치는 영향을 통계적으로 추정한다. 기상변수 가운데 온도격차는 섬유의류업의 경제적 성과에 영향을 유의하게 미치는 것으로 나타났고, 온도격차의 효과는 점진적으로 적어지는 점을 반영한다. 온도변수가 산업 활동에 미치는 효과는 생산과 소비에 미치는 직접적 영향 이외에도 구매를 위한 이동, 유통, 운송, 보관 등 경제활동에 소요되는 거래비용이 증가하는 데 따른 것으로 분석된다. 계절변수는 계절적 차이에 따라 선행적으로 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 기상변수의 산업별 그리고 개별기업별 영향은 경제사회의 복잡화, 기술의 고도화, 지식서비스의 증대 등으로 인하여 파급 영향이 크게 확대되므로 제조업 부문에서는 기상변수에 대한 적극적인 대응이 필요하다. 특히 기상정보의 효율적 활용은 산업부문의 거래비용을 감소시키며, 생산요소 투입, 물류 관리, 운송의 최적화, 제품 구조의 개선 등을 통해 기상이변으로 인한 위험을 감소시킬 수 있다.

참고문헌 (Reference)

1 양준모, "전력수요의 빈도별 시계열 특성에 따른 예측 모형 구축에 관한 연구" 한국자료분석학회 19 (19): 1991-2003, 2017

2 양준모, "전력수요관리를 감안한 합리적 전력수요예측" 한국자료분석학회 10 (10): 2755-2765, 2008

3 양준모, "도시가스 수요예측 모형에 대한 소고" 한국자료분석학회 19 (19): 3087-3102, 2017

4 임동순, "국내 제조업 전력수요구조의 변화요인 분석" 한국자료분석학회 9 (9): 2877-2887, 2007

5 U. S. Congressional Joint Economic Committee, "Your flight has been delayed again" 2008

6 Korea Meteorological Administration (KMA), "Yearbook of the Korean Weather and Climate" 2018

7 Dell, M., "What do we learn from the weather? The new climate-economy literature" 52 (52): 740-798, 2014

8 Lazo, J. K., "U.S. Economic sensitivity to weather variability" 92 (92): 709-720, 2011

9 Eastwood, J. P., "The economic impact of space weather: Where do we stand?" 37 (37): 206-218, 2017

10 Adams, R. M., "The economic consequences of ENSO events for agriculture" 13 (13): 165-172, 1999

11 Graff, Z., "Temperature and the allocation of time: Implications for climate change" 32 : 1-26, 2014

12 Bertrand, J. L., "No more blaming the weather: A retailer's approach to measuring and managing weather variability" 45 (45): 730-761, 2017

13 Bank of Korea, "National account 2017" 2018

14 Alshebani, M. N., "Making the construction industry resilient to extreme weather: lessons from construction in hot weather conditions" 18 (18): 635-642, 2014

15 Linnenluecke, M. K., "Firm relocation as adaptive response to climate change and weather extremes" 21 (21): 123-133, 2011

16 National Center for Atmospheric Research (NCAR), "Extreme weather source book: economic and other societal impacts related to hurricanes, floods, tornados, lightning, and other U. S. weather phenomena" 2011

17 Arunraj, N. S., "Estimation of non-catastrophic weather impacts for retail industry" 44 (44): 731-753, 2016

18 Deryugina, T., "Does the environment still matter? Daily temperature and income in the United States, Working Paper, 20750" National Bureau of Economic Research 2014

19 Kahn, M. E., "Climate change adaptation: lessons from urban economics" 5 (5): 1-30, 2015

20 Bureau of Transportation Statistics (BTS), "Airline On-Time Statistics and Delay Causes: Weather's Share of Delayed Flights" 2011

21 Shukla, M., "Agri-fresh produce supply chain management: a state of the art literature review" 33 (33): 114-158, 2013