서울시 상권 특성이 소매업 생존에 미치는 영향

Ⅰ. 서론

자영업은 한국 경제에서 매우 큰 비중을 차지하고 있다. 2020년 기준 한국의 자영업자 비율은 657만 명으로 경제활동인구의 약 24.4%를 차지하였는데, 이는 OECD 38개 회원국 중 여섯 번째로 높은 것이다(박정미·오상엽, 2021).¹⁾ 하지만 최근 자영업의 위기에 대한 사회적 논의가 증가하고 있다. 2019년 기준 소상공인 사업체당 매출액이 전년 대비 0.2% 감소하고(통계청, 2020), 베이비붐 세대가 창업시장에 대거 유입되어 페업률이 상승하는 등(남윤미, 2017) 자영업 안정성이 악화되고 있기 때문이다. 이는 상권의 침체 및 지역경제의 쇠퇴로 이어지고, 나아가 사회 전체의 문제로 확대된다. 일자리 감소 및 장기간의 공실 형성으로 인해 노숙자 수와 범죄 발생 빈도가 증가하고, 이에 따라 도시의 사회적 비용이 상승하기 때문이다(Sutton, 2010; Meltzer, 2016). 따라서 상권 안정성은 자영업자뿐 아니라 주민과 지자체에도 중요한 문제이다.

소매업의 생존에 영향을 미치는 요인은 매우 다양하다. 개별 사업체 고유의 특성 외에도, 소재하고 있는 상권의 특성 또한 사업체들의 생존에 중요한 요인으로 작용할 것이다. 이와 관련해 Sandberg et al.(2013), Caliendo and Kunn(2014), Snider(2015) 등도 소매업 생존에 대하여 상권 차원의 연구가 중요함을 강조한 바 있다. 그러나 지금까지 상권에 관한 연구들은 자영업 관련 정책이 상권에 미친 영향을 확인하는 내용이 대부분이었고(양갑모, 2006; 김현철·이승일, 2019; 노승인·송선주, 2019; Fotopoulos and Louri, 2000), 상권 자체의 사회경제적 특성에 주목한 연구는 드물었다.

선행연구 가운데 상권 소매업 생존과 관련된 연구의 다수는 소위 ‘생존분석(survival analysis)’의 접근법을 취하고 있다. 생존분석이란 의학 분야의 연구에서 많이 활용되는 접근법으로, 연구 대상이 주어진 시점부터 다음 시점까지 생존할 수 있는 확률을 시계열적으로 분석하는 것이다. 생존분석 방법론을 취한 선행연구들은 대부분 연구의 대상 지역을 소지역으로 고정하고, 해당 지역의 생존율 변화를 종단면적으로 분석하였다(이희연·김지영, 2000).

이와 달리 상권 간 특성 차이가 점포의 영업 안정성을 결정하는 요인에 더 주목한 횡단면 연구도 있었다. 상권의 젠트리피케이션(gentrification)을 분석한 경우 주로 임대료나 지가, 혹은 프랜차이즈 상권 안정성에 미친 영향을 보였다. 또한 업무지역, 주거지역과 같이 지역의 실제 용도에 따른 안정성의 차이를 밝히기도 하였고, 업종의 다양성, 복합도와 같은 소매업 구성 측면에서의 특성을 보기도 하였다. 선행연구들은 이러한 변수들이 안정성을 포함하여 상권의 여러 현상들을 결정하는 요인으로 작용할 수 있다고 주장하였다(제승욱 외, 2018; 노승인·송선주, 2019; 김창호 외, 2020; 이동현 외, 2020).

본 연구는 어떠한 특성의 상권이 더 안정적인가라는 질문으로부터 출발한다. 이에 선행연구에서 주목한 여러 상권 특성을 설명변수로 하는 데이터셋을 구축하고, 서울시를 대상으로 개별 상권의 어떠한 특성이 점포 생존율에 영향을 미쳤는지에 대해 정량적 분석을 수행하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구

상권에 관한 연구는 크게 경영적 측면의 연구와 도시공간적 측면의 연구로 나눌 수 있다. 경영적 측면의 연구란, 개별 점포 단위에서 영업비용, 종업원 특성, 고객 특성과 같은 변수들이 각 점포의 매출, 생존 등에 미치는 영향에 주목한 경우를 의미한다(Kumar and Karande, 2000; Turhan et al., 2013; 김수현 외, 2015; McDowell et al., 2016; 어윤선, 2019). 반면 도시공간의 측면에서 상권을 다룬 연구들은 상권의 고유한 특성이 해당 지역의 점포에 영향을 미친다는 점을 전제로 한다. 이러한 연구들은 상권의 배후인구, 교통 접근성, 지가, 임대료, 용도지역 등 지역 단위에서 측정되는 변수들이 점포 매출액과 생존율 등에 미치는 영향을 정량적으로 분석한 것이다. 구체적으로 상권에 관한 연구들은 상권의 생존율 및 영업 기간, 젠트리피케이션 등을 다루었다(Bruderl et al., 1992; Button et al., 1995; Everett and Watson, 1998; 최막중·신선미, 2001; 이임동 외, 2010; Sevtsuk, 2010; 신우진·문소연, 2011; 신혜원·김의준, 2014; 정은애·성현곤, 2016; 정동규·윤희연, 2017; 이창효, 2017).

소매업의 생존과 도시 모빌리티에 주목한 D’Silva et al.(2018)은 택시 이동 및 교통량 데이터를 활용하여 소매업 생존이 장소적 특성뿐 아니라 주변 지역의 방문객 수와 관계가 있음을 밝혔다. 업체 생존율과 연관되는 변수로서 영업 지속기간을 활용한 사례도 있다(Watson, 1992; Fotopoulos and Louri, 2000). 여기서 영업 지속기간은 사업체의 개업부터 폐업 시점까지의 기간을 이르며, 이 기간이 짧을수록 상권의 활력과 도시의 지속 가능성에 부정적 영향을 미친다(Barata-Salgueiro and Erkip, 2014). 김동준 외(2018)는 인접 지역의 용도 복합도가 높고 점유인구가 많을수록 음식점의 장기 생존 확률이 높다고 하였다.

상업 젠트리피케이션 관련 연구도 활발히 이루어지고 있는데, 상업 젠트리피케이션은 ‘근린의 영세상점이 고급 레스토랑이나 부티크로 변화하는 현상’(Rankin and Delaney, 2008; 윤윤채·박진아, 2016; Hubbard, 2018) 혹은 ‘기존 근린생활시설이 폐업하고 새로운 상업시설이 지역에 유입하는 현상’(김동준 외, 2019a)으로 정의된다. 관련 연구들은 상업 젠트리피케이션의 발생 여부를 어떻게 판별하고 지표화할 것인가에 주목하였다(Ozdemir and Selcuk, 2017; 김경선·김동섭, 2019; 김동준 외, 2019b). 이기훈 외(2018)는 소매업 입지요인과 관련하여 주택 면적, 근린생활시설 수, 교통 접근성, 인구 요소 등이 상업 젠트리피케이션에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 이정동(2019)은 2014년 이후 도시재생 사업지역의 젠트리피케이션에 대해 연구하였다. 해당 연구에서는 매출액 변화에 대해 프랜차이즈의 증가, 1인 창업 수, 부동산 가치 상승 순으로 영향이 미침을 밝혔다.

젠트리피케이션에 대한 연구들에서는 자금력을 갖춘 프랜차이즈들이 상권에 진입하여 생기는 변화에 대해 주목한 경우가 많았다. 그런데 프랜차이즈가 상권에 미치는 영향에 관한 연구들에서는 상반된 결과가 공존한다. 윤상용(2019)은 서울시 자치구 단위에서 지역상권 특성 중 상권의 성장성을 의미하는 프랜차이즈 점포 증가율이 자영업의 폐업률과 유의한 음의 관계를 가짐을 밝혔다. 프랜차이즈 점포수가 늘어날수록 자영업자의 폐업률이 줄어, 상권이 안정화된다는 것이다. 서진형·조춘한(2020)도 초저가 프랜차이즈 점포 출점은 1.5km 반경 상권 내 보완관계 업종에 대한 집객효과와 동종 업종에 대한 경쟁효과가 나타남을 밝혔다. 반면 프랑스 파리시 지역상점 보호 및 상업가로 활성화 정책을 연구한 박진아(2012)는 상업화가 많이 진행된 가로에서는 프랜차이즈나 중대형 상업시설의 입점 압력이 기존 소규모 점포 폐점과 장소성 변화를 통한 쇠퇴현상으로 연결된다고 하였다. 해당 연구에서는 이런 현상을 제어할 제도 마련이 필요함을 주장하며 관련 데이터 수집 및 분석의 필요성을 강조하였다.

상권 내 업종 다양성을 고려한 연구도 존재하는데(김현철·안영수, 2019; 제승욱 외, 2018; 이정란·최막중, 2018), 다양성이 도시의 활력과 매력, 그리고 다양한 수요 충족을 통한 방문객 증가 효과를 가져온다는 Jacobs(1961)의 주장과 맥을 같이 한다. 김현철·안영수(2019)는 상권들의 양적, 질적 특성을 Shannon의 다양성 지수로 유형화하여, 배후지의 인구, 유동인구, 승하차 인원 등 인구지표별 상권 특성에 미치는 영향이 서로 다르게 나타남을 밝혔다.

그 밖에도 최근 연구 중 김현철·이승일(2019)은 서울시 골목상권에서 업종, 연령대 및 시간대별 매출 비율과 점포수, 상권 규모, 그리고 점포 밀도 등이 매출액에 영향을 미치는 요인임을 밝혔다. 김동준 외(2019b)는 상권의 업종별 특화도(LQ 지수), 업종 다양성, 점포 밀도, 공시지가 상승률 등 사회경제적 특성 및 주변 지역의 인구구조가 일반음식점의 생존과 관계가 있음을 확인하였다. 노승인·송선주(2019)는 프랜차이즈 커피전문점의 매출액이 인근 경쟁업체 수, 대형유통업체 수, 유동인구, 지하철역과의 거리 등 상권 특성에 상당한 영향을 받음을 실증하였다.

지금까지의 검토 결과를 종합하면, 상권에 대한 선행연구들은 임대료나 지가와 같은 부동산 시장적 특성, 업무지역이나 주거지역과 같은 배후지 특성을 검토한 경우가 많았다. 이는 자영업을 경영함에 있어서 임대료 부담과 같은 측면이 큰 영향을 미치고, 배후지의 용도 또한 유동인구 특성과 결부되기 때문이다. 또한 젠트리피케이션 이슈를 다루는 연구들은 프랜차이즈 체인점들의 상권 진입과 이것이 자영업자들에게 미친 영향을 살핀 경우가 많았다. 그 밖에도 지역의 다양성에 관한 Jacobs의 견해를 바탕으로 업종의 다양성이 상권에 미친 영향을 검토하기도 하였다. 본 연구는 이러한 선행연구들을 기반으로, 상권 특성이 소매업 생존에 미치는 영향을 정량적으로 밝히고자 한다.

Ⅲ. 연구 범위 및 가설

Ⅳ. 연구 모형

1. 자료 및 기초통계

1) 소매업 생존율

본 연구 모형의 종속변수는 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 총 5년의 기간에 대한 상권별 소매업 생존율이다. 점포별 창업 및 폐업에 관한 정보는 행정안전부에서 제공하는 지방행정 인허가데이터를 기반으로 한다. 해당 데이터는 190개 인허가 대상 업종에 대하여 지자체에 창업 및 폐업을 신고한 전수 내역을 담고 있다. 본 데이터는 개별 점포의 지리적 좌표를 제공하기 때문에 이를 바탕으로 GIS의 Spatial Join 기능을 통해 서울시 상권영역 공간적 경계와 매칭이 가능하다. 한편 본 연구에서는 동물장묘업, 원목생산업 등 일반적으로 상권 소매업이라 간주하기 어려운 업종은 배제하고 F&B 등 총 30개 소매업종을 분석대상으로 하였다(<부록 1> 참조). 또한 해당 소매업 점포 중 우리마을가게 상권분석서비스에서 제공하는 서울시 상권영역 내부에 위치하고 있지 않거나, 영업일이 30일 미만인 점포는 분석에서 배제하였다.³⁾ 각 상권별로 이 조건에 해당하는 전체 점포수 대비 폐업 점포수의 비율을 계산하고 이를 바탕으로 상권별 생존율을 산출하였다. 따라서 본 생존율 지표는, 2015년부터 2019년까지 상권 내에서 신규 창업한 점포와 그 이전부터 영업을 수행했던 모든 점포들 가운데, 2019년 말까지 생존한 점포의 비율로 정의된다. 이를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

$$

(1)

• SR=생존율
• s=전체 분석대상 기간 내 영업한 점포수
• f=동일 기간 중 영업하고 폐업한 점포수

또한 점포가 프랜차이즈인지 여부에 따라서 생존율에 미치는 영향이 서로 다를 것이라 판단하여, 상권별 전체 점포 생존율, 비(非)프랜차이즈 점포 생존율, 프랜차이즈 점포 생존율을 각각 산출하였다. 프랜차이즈는 공정거래위원회 가맹사업정보제공시스템에서 획득한 2021년 기준 프랜차이즈 브랜드 목록 가운데 가맹점 300개 이상인 브랜드를 필터링한 다음, 해당 웹 사이트에서는 누락되었으나 명백히 대형 프랜차이즈에 속하는 브랜드 일부를 연구자 판단하에 추가한 것이다(<부록 2> 참조).⁴⁾ 인허가 데이터에서 제공하는 개별 점포의 상호명을 프랜차이즈 브랜드 목록에 기재된 키워드와 대조하는 방식으로 프랜차이즈 점포를 특정하였다. 5년 동안 30일 이상 영업하고, 서울시 상권 영역에 속한 점포의 수는 총 262,476곳이고, 그중 프랜차이즈 점포는 21,837곳으로 약 8.3%에 해당한다.

한편 상권영역 가운데 5년 동안 해당 상권 내에서 영업을 수행한 점포가 30곳 이하인 지역은 생존율을 계산하였을 때 통계적인 유의성이 떨어진다고 판단하여 분석에서 제외하였다.

<Figures 1-3>은 상권별 생존율의 공간적 분포를 전체 점포, 프랜차이즈, 비프랜차이즈로 나누어 확인한 것으로, 색상이 빨간색에 가까워질수록 생존율이 높은 지역이다. 전체적으로 CBD, 구로-가산디지털단지, 여의도와 같은 업무 및 상업 밀집 지역의 생존율이 높다는 점을 확인할 수 있다. 반면 신림, 신정, 아현 등 주요 뉴타운 사업지역 및 외곽에 위치한 저밀도 주거지역에는 상대적으로 생존율이 낮은 상권이 다수 분포하고 있다.

Figure 1.

Survival rate (all stores)Note: Survival rate increases as the color goes red

Figure 2.

Survival rate (franchise stores)Note: Survival rate increases as the color goes red

Figure 3.

Survival rate (non-franchise stores)Note: Survival rate increases as the color goes red

2) 상권 유형

모형에 투입한 첫 번째 변수는 서울특별시 우리마을가게 상권분석서비스에서 제공하는 개별 상권유형이다. 앞서 서술한 바와 같이 발달상권, 골목상권, 전통시장, 관광특구 4개 유형 중 관광특구를 제외한 3개 유형에 대해 골목상권을 기준범주로 하는 더미변수를 투입하였다. 1990년부터 최근 시점까지 연도별 5년 생존율은 <Figure 4>와 같다. 1990년대 이후 골목상권의 생존율이 다른 상권 유형에 비해 빠르게 하락하고, 전통시장은 상대적으로 높은 생존율을 보이며, 발달상권의 경우 2010년대 들어 생존율 하락이 가속화되어 2010년대 중반 이후 골목상권에 역전되는 경향이 나타난다. 이같이 상권 유형 범주에 따른 생존율의 차이를 확인하였기에, 이를 통제하고자 하였다.

Figure 4.

Survival rate by trade area types

3) 업종 다양성 변화

두 번째 설명변수는 업종 다양성 변화이다. 다양성을 측정하는 지표로는 Simpson Diversity Index, Herfindal-Hershman Index 등이 있으나, 본 연구에서는 1949년 Claude Shannon이 제안한 Shannon’s Diversity Index를 활용하였다. 다양성을 측정하는 기준은 크게 두 가지 측면으로 볼 수 있는데, 하나는 풍성함(richness), 다른 하나는 균등성(evenness)이다(김현철·안영수, 2019). 풍성함은 개체 종류의 수와 관련이 깊은 반면 균등성은 종류별 개체 수와 연관이 있다. 본 연구의 목적은 단순히 업종에 따른 점포수를 비교하려는 것이 아닌, 얼마나 다양한 소매기능이 상권 내에 공존하는가를 확인하는 것이다. 따라서 본 연구는 Shannon’s Index를 사용하는 것이 가장 적절하다고 판단하였으며, 이를 수식으로 표현하면 다음과 같다.

$$

(2)

• p_i=상권 내 전체 업종 가운데 i업종 점포 비율
• N=전체 업종 수

상권 다양성 지수는 분석대상 30개 업종 전체에서 업종별 점포수를 토대로 산출하였다. 본 지표는 특정 업종이 대부분을 차지하기보다, 음식점, 생활 밀착형 업종, 도소매 업종 등 다양한 기능이 복합적으로 분포할수록 상승한다. 본 연구에서는 보다 다양하게 바뀌어가는 상권과 그렇지 않은 상권을 확인하기 위하여 연구 대상기간 동안의 다양성 지수 변화를 계산하였다. 양의 값을 가지는 상권은 5년 동안 다양성 지수가 상승하였고, 반대로 음의 값을 가지는 상권은 음식점 등 특정 업종 위주로 재편되어 다양성 지수가 하락한 곳이다.

<Figure 5>는 다양성 지수 변화량의 공간적 분포를 지도로 나타낸 것이다. 빨간색에 가까울수록 5년간 다양성 지수가 상승한 지역이고, 초록색에 가까울수록 하락한 지역이다. 이태원, 망원, 연남, 문래 등 최근 요식업과 같은 특정 업종 중심으로 변화한 주요 성장상권 지역에서 다양성 지수의 하락이 포착된다.

Figure 5.

Diversity index changeNote: Diversity increases over time as the color goes red

4) 프랜차이즈 비율의 변화

세 번째 설명변수는 상권별 프랜차이즈 가맹점 비율의 변화이다. 2015년 1월 1일과 2020년 1월 1일 두 시점의 상권 내 프랜차이즈 점포의 비율 간 차이를 집계하였다. <Figure 6>은 이를 시각화한 것으로, 빨간색에 가까울수록 5년간 프랜차이즈 비율이 상승한 지역이고 초록색에 가까울수록 하락한 지역이다.

Figure 6.

Franchise proportion changeNote: Franchise proportion increases as the color goes red

5) 주간인구 비율

네 번째 설명변수는 상권별 배후지역 심야인구 대비 주간인구(晝間人口)의 비율이다. 본 변수는 KT와 서울시가 제공하는 ‘서울 생활인구’ 데이터를 활용하였다. 해당 자료는 2017년 1월 1일부터 매일 1시간 단위로 공개되며, 휴대전화 신호를 통해 매시간 실재인구(實在人口)를 추정한 것이다. 본 연구에서는 2017년부터 2019년까지 총 3년에 대한 집계구별 새벽 3시 인구 및 오후 1시 인구를 각각 심야인구와 주간인구로 삼았다. 한편 연구의 공간적 단위인 상권영역과 집계구 영역은 서로 일치하지 않으며, 상권영역만이 아닌 배후지역의 인구까지 고려하기 위해 GIS를 활용하여 집계구 인구를 상권 주변 반경 300m 배후영역으로 재분배한 다음 시간대별 인구의 비율을 계산하였다.

GIS를 활용한 인구수 재분배는 구하고자 하는 공간경계, 즉 본 연구의 경우 상권 경계를 실선 영역(★)으로, 공공데이터가 제공하는 공간경계, 즉 집계구 경계를 점선 영역으로 표기하였다(Figure 7). 이때 A-E는 집계구 면적을, a-e는 집계구 경계로 나누어진 상권영역의 각 면적을 의미한다. 집계구별 인구수를 P_A-P_E에 대한 상권영역의 인구수 P의 산식은 아래와 같다.

$$

(3)

Figure 7.

Spatial redistribution of hourly population

주간인구 비율이 높은 지역은 상주인구로 해석할 수 있는 심야 시간 인구보다 업무시간 중 인구의 비율이 높은 것이므로 낮 동안 외부에서 인구가 유입되는 지역이다. <Figure 8>은 이를 지도로 표현한 것으로, 빨간색에 가까울수록 낮에 인구가 유입되고 초록색에 가까울수록 심야에 인구가 유입되는 지역이다. CBD 및 강남, 여의도 등 업무지역에 해당하는 곳일수록 주간에 인구가 유입되는 경향이 강하고, 외곽의 주거지역에서 그 역이 성립한다는 점을 확인할 수 있다.

Figure 8.

Daytime population ratioNote: Daytime population ratio increases as the color goes red

6) 영업 지속기간

다섯 번째 설명변수는 각 상권 폐업점포의 평균 영업 지속기간이다. 상권별 2015년 1월 1일 이후 개업해서 2019년 12월 31일 이전에 폐업한 모든 점포에 대해, 폐업에 이르기까지의 영업 지속기간을 각각 계산하여 상권별 평균을 산출하였다. 단, 30일 이하 영업을 수행한 점포는 분석에서 제외하였으므로 상권별 영업 지속기간의 평균치도 최소 30일 이상으로 계산된다.

7) 공시지가 변화율

여섯 번째 변수는 상권별 공시지가의 변화율이다. 상권별 공시지가는 국토교통부에서 제공하는 개별공시지가 데이터를 활용하여 2015년 1월 1일 및 2020년 1월 1일 기준 상권영역에 포함되는 필지들의 총 공시지가를 합친 다음, 이를 상권의 면적으로 나누어 산출하였다. 이후 상권별 2020년 기준 공시지가를 2015년 기준으로 나누어 변화율을 산출하였다.

8) 서울시 자치구

마지막 변수는 서울시 25개 자치구의 더미변수이다. 분석대상 상권의 지리적 위치와 관련된 통제변수로서 모형에 투입하였다. 앞선 지도를 통해 확인할 수 있듯 연구변수들은 공간상 임의적으로 분포하지 않고, 특정 지역에 군집되어 있는 자기상관의 경향을 보인다. 이는 자치구라는 기초자치단체 차원의 정책 및 해당 자치구 지역의 고유 특성이 반영된 결과일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자치구 더미변수를 투입하여 행정적, 지역적 요인을 통제하기로 한다.

2. 기술통계

모형 투입변수 가운데 범주형 변수를 제외한 연속형 변수들의 기술통계량은 <Table 1>에 정리되어 있다. 서울특별시 상권분석서비스에서 제공하는 총 상권의 개수는 1,496개이지만, 앞서 정의한 대로 5년의 기간 동안 30일 이상 영업한 점포 30곳 미만인 상권과 관광특구를 배제하여 최종적으로 1,334개 상권을 대상으로 하였다.

Table 1.

Descriptive statistics

확인 결과 전체 점포 대상 상권별 생존율의 평균은 70.6%이며, 가장 생존율이 낮은 상권은 30.8%, 가장 높은 상권은 88.6%를 기록하였다. 한편 비프랜차이즈 점포로 한정해 산출할 경우 상권별 생존율 평균은 74.9%였으며, 최소 0%에서 최대 100%까지 분포하였다. 프랜차이즈 점포로 한정한 생존율은 평균 70.4%였으며, 최소 33.3%에서 최대 90%였다.

다음으로 폐업점포의 영업 지속기간은 평균 1.6년이었으며, 최소 약 0.16년(약 2개월), 최대 약 3.93년(약 47개월)이었다. 상권 다양성 지수는 특별한 단위가 없으나 전체적으로 5년간 0.001가량 하락하였다. 주간인구 비율은 평균 1.233을 기록하였는데 이는 밤보다 낮에 평균적으로 23.3%가량 인구가 더 많았음을 의미한다. 주간인구 비율이 가장 낮은 상권은 0.539로 심야 대비 낮 인구수가 절반에 불과하였으며, 가장 높은 상권은 9.802로 낮에 10배 가까운 인구가 유입되었다. 상권별 프랜차이즈 비율은 5년 동안 평균 1.8%p가량 상승하였으며, 가장 낮은 곳은 9.9%p 감소, 가장 높은 곳은 16.7%p 상승하였다. 상권별 공시지가 상승률은 평균 1.373을 기록하였는데 이는 공시지가가 5년간 평균 37.3%가량 상승했음을 의미한다. 공시지가의 상승률이 가장 낮은 상권은 6.3%, 가장 높은 상권은 약 124.9%인 것으로 나타났다.

Ⅴ. 분석 결과

1. 공간적 자기상관성

회귀분석에 앞서 종속변수인 상권별 전체 점포 소매업 생존율에 대해 공간적 자기상관성의 지표인 Global Moran’s I를 계산하고 Local Moran’s I (LISA) Cluster Map을 작성하였다. 그 결과는 <Figure 9>에 나타나 있다. 확인 결과 Moran’s I 값은 0.151이며, 0.1% 수준에서 유의한 것으로 나타나 소매업 생존율의 분포는 강한 양의 공간적 자기상관성을 보인다. Moran’s I의 값이 양의 값이라는 것은 상권별 생존율의 공간적 분포 패턴이 군집(clustering), 즉 유사한 값들끼리 인근에 모여 있는 형태라는 점을 의미한다. 이는 LISA Cluster Map(Figure 8)에서의 분포에서도 확인할 수 있다. 주변의 생존율도 높고 스스로도 높은 상권(High-High) 혹은 주변의 생존율은 높지만 스스로는 주변에 비해 낮은 상권(Low-High)은 CBD 지역, 강북, 강서, 노량진, 금천 등 일부 지역에 집중되어 있다. 반대로 주변의 생존율도 낮고 스스로도 낮은 상권(Low-Low) 혹은 주변의 생존율은 낮지만 스스로는 주변에 비해 높은 상권(High-Low)들은 강남, 관악, 강동, 은평 등지에 주로 분포한다. 이같이 종속변수인 상권 생존율의 분포에 유의한 공간적 자기상관성이 있음을 확인하였으므로, 자치구 더미변수 및 공간계량모형을 통해 종속변수의 공간적 효과를 통제할 필요가 있다.

Figure 9.

LISA Cluster Map of survival rate

2. 회귀분석 결과

<Tables 2-4>는 각각 전체 점포, 비프랜차이즈 점포, 그리고 프랜차이즈 점포의 생존율을 종속변수로 하는 세 모형의 추정 결과이다. 강남구를 기준범주로 하는 서울시 자치구 더미변수의 경우 모형에는 투입되어 있으나 표에는 생략하였다.

Table 2.

Regression results – Models 1 (all stores)

Table 3.

Regression results - Models 2 (non franchise stores)

Table 4.

Regression results - Models 3 (franchise stores)

먼저 두 공간계량모형에서 공간적 자기상관항의 계수를 확인하면, 종속변수와 관계없이 공간시차모형의 자기상관항은 유의하지 않고, 공간오차모형의 자기상관항은 유의한 음의 값을 보인다. 공간시차모형의 자기상관항인 ρ가 유의하지 않다는 점은 앞서 종속변수의 Global Moran’s I에서 확인할 수 있었던 서울시 내 전역적인 공간 군집효과를 모형 투입변수들이 설명하고 있음을 의미한다. 특히 그중에서도 공간적 효과와 밀접한 관계가 있는 자치구 더미변수의 효과로 해석할 수 있다. 그러나 잔차의 자기상관성을 보여주는 공간오차모형의 λ는 유의한 음의 값을 보였다. 이는 서울시 전체의 군집 경향과 달리, 자치구 내 인근 상권끼리는 서로 생존율이 반비례하게 되는 상호 경쟁적 관계가 있음을 시사한다. 공간시차모형과 달리 공간오차모형은 유의한 자기상관항을 가짐으로써 OLS 모형보다 더 낮은 AIC, BIC 값과 Pseudo R-squared 값을 기록하고 있다. 따라서 이하의 분석은 모형 적합도가 가장 높은 공간오차모형을 기반으로 한다(An and Wan, 2019).

1) 전체 점포 생존율

먼저 전체 점포 생존율을 종속변수로 한 회귀모형을 해석하면 다음과 같다. 상권별 폐업점포의 영업 지속기간 변수는 생존율과 유의한 양의 상관관계를 보인다. 계수는 0.0078로, 영업 지속기간이 1년 길어질 때마다 생존율은 0.78% 상승함을 뜻한다. 이는 오랜 기간 영업하는 점포가 많은 상권일수록 생존율도 높다는 것으로, 일반적인 직관과 합치되는 결과이다. 다음으로 다양성의 변화와 생존율은 비례관계를 보인다. 다양성 지수가 1 상승할 때마다 생존율은 약 3.6% 상승하는 것으로 나타났다. 즉 시간이 지나면서 여러 소매업종이 혼합되고, 그 구성이 다양해지는 곳일수록 생존율도 높은 상권이라는 것이다. 또 심야 대비 주간인구 비율은 소매업 생존율과 비례하고, 프랜차이즈 점포의 증감은 반비례하는 경향을 보인다. 즉 심야 대비 주간인구 비율이 1%p 상승할 때마다 소매업 생존율은 0.01%p가량 상승하고, 프랜차이즈 비율이 1%p 상승할 때마다 생존율은 약 0.27%p 하락하였다. 이는 낮에 인구가 유입되는 업무 및 상업지역일수록, 그리고 상권 내에 프랜차이즈 점포의 진입이 덜한 지역일수록 생존율은 높음을 시사한다. 상권별 공시지가의 상승률은 모형에 관계없이 생존율과 유의한 상관관계를 갖지 못하였다. 상권유형의 경우 <Figure 4>에서 확인한 바와 같이 유형에 따른 생존율의 차이가 나타남에도 회귀모형 내에서는 유의하지 않았는데, 이는 모형의 다른 투입변수들이 상권유형으로 인한 차이를 대부분 설명해주고 있기 때문으로 해석된다.

2) 비프랜차이즈 및 프랜차이즈 점포 생존율

비프랜차이즈 점포만을 대상으로 한 생존율을 종속변수로 할 경우, 모형 내 변수들의 유의성과 부호는 전체 점포 생존율과 동일하나, 프랜차이즈 비율 변화의 계수 탄력성(-0.5448)은 전체 점포 생존율을 종속변수로 했을 때(-0.2726)에 비해 2배 상승하였다. 이러한 결과는 상권 내 프랜차이즈 체인점이 집객효과를 가져 상권 전체의 매출을 키우며 전체적인 파이의 증가를 유발할 수 있다는 일부의 시각과 대치된다(윤상용, 2019; 서진형·조춘한, 2020). 다시 말해 상권 내 프랜차이즈 체인점의 증가는 기존 비프랜차이즈 점포의 폐업을 유도하고 프랜차이즈 위주 상권으로의 재편을 일으킨다고 해석된다.

프랜차이즈 생존율을 종속변수로 한 <Table 4>의 모형에서도 프랜차이즈 구성 비율이 1%p 증가할 때마다 비프랜차이즈와 달리 프랜차이즈 점포의 생존율은 2.3%p 상승하는 강한 양의 상관관계를 보인 점도 이러한 해석을 뒷받침한다.

한편 프랜차이즈 점포의 생존율은 다양성, 주간인구, 공시지가와 같은 모형 설명변수들과 유의한 상관관계를 갖지 못하였다. 하지만 평균 영업기간은 유의한 음의 상관관계를 기록하여, 프랜차이즈 점포가 더 많이 생존하는 상권은 오히려 전체적인 영업기간이 짧은 지역이라는 점을 확인하였다. 또한 프랜차이즈 점포에 한정하였을 때, 전통시장은 타 유형 상권보다 더 높은 생존율을 보이고 있음을 확인할 수 있다.

Ⅵ. 결론

도시 내 상권의 안정성은 자영업자뿐 아니라 상권을 이용하는 주민과 자치단체 등 여러 이해관계자들에게 중요한 부분이다. 본 연구는 어떠한 특성을 가진 상권이 안정적인지 밝히기 위해 서울시를 대상으로 최근 5년에 대한 횡단면적 분석을 실시하였다. 지방행정 인허가 데이터를 통해 서울시 상권영역별 소매업종들의 생존율을 계산하여 이를 상권 안정성의 지표로 삼았으며, 점포들을 프랜차이즈와 비프랜차이즈 점포로 나누어 각각의 생존율을 함께 검토하였다. 또한 선행연구 검토 결과를 바탕으로 상권 유형, 업종 구성의 다양성, 프랜차이즈 비율, 시간대에 따른 인구 특성, 점포 영업기간, 공시지가 변수로 구성된 데이터셋을 구축하여 각 변수가 생존율에 어떤 영향을 미쳤는지 확인하였다.

본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 가설 1과 관련하여 상권별 소매업 생존율의 유의한 공간적 자기상관성 및 군집 경향을 확인하였다. 그러나, 공간계량모형을 통해 자치구 내 소지역 단위에서는 오히려 반비례하는 경향도 동시에 확인할 수 있었다. 서울시 전체 단위의 전역적인 공간적 군집 경향은 자치구에 따른 차이를 통제함으로써 설명할 수 있었으나, 자치구 내부의 생활권 단위에서는 인근 상권 간 상호 경쟁적 관계가 존재했다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 모형의 설명력 및 적합도가 가장 높은 공간오차모형을 통해 변수 간 관계를 해석하였다.

둘째, 각 설명변수들은 생존율에 다음과 같이 영향을 미쳤다. 전체 점포 기준, 상권 내 폐업점포의 영업기간이 더 길수록, 업종 구성이 다양해져 갈수록 생존율이 높았다. 이는 역으로 다양한 업종이 분포하다가 음식점과 같은 특정 업종 위주로 재편되는 상권의 생존율은 더 낮음을 의미한다. 이처럼 다양성 지수가 하락하는 현상, 즉 특정 업종이 우세한 상권으로의 재편은 상업 젠트리피케이션의 전형적인 증상이다(Zukin et al., 2009). 또한 심야보다는 낮에 사람들이 유입되는 상권일수록 생존율이 높았다. 주간인구의 비율이 높은 지역은 CBD, 강남, 여의도 등 전형적인 업무지역으로 안정적인 직장인 수요가 있는 곳이다. 또한 이 지역들은 과거부터 지속적으로 영업을 수행하며 꾸준한 방문객을 확보하고 있는 노포들이 다수 존재하는 지역이자, 직장인 외에도 관광 등 다양한 목적의 외부 방문객 유입이 있는 곳이다. 이러한 결과는 직장인, 관광객 등 꾸준한 외부 유입 수요가 있는 상권이 안정적임을 시사한다. 그리고 상권 내 프랜차이즈 점포의 진입이 많을수록 전체 점포의 생존율은 전반적으로 하락하는 것으로 나타났다. 따라서 가설 2, 3, 4는 참이었다. 그러나 공시지가의 상승률은 모형에 관계없이 상권 생존율과 유의한 상관관계를 가지지 않아, 가설 5는 기각되었다.

셋째, 가설 6과 관련하여 변수 간 상관관계는 프랜차이즈 여부에 따라 서로 다르게 나타났다. 비프랜차이즈 점포 생존율에 대한 회귀분석 결과, 전체 점포를 대상으로 한 상권 생존율에 비해 다소 높은 모델 설명력을 보였다. 각 회귀계수의 유의성과 부호는 전체 점포 대상 분석결과와 동일하게 나타났으나, 프랜차이즈 비율과의 반비례 관계가 2배 가까이 강하게 나타났다. 같은 맥락에서 프랜차이즈 점포의 상권 생존율은 상권 내 프랜차이즈 비율 증감과 비례 관계를 보여, 프랜차이즈 점포의 진입이 비프랜차이즈 점포의 폐업을 유도하고 프랜차이즈 위주의 상권으로 재편된다는 점을 확인하였다. 한편 프랜차이즈 점포의 생존율은 비프랜차이즈와 달리 업종 다양성 및 주간인구 비율과 유의한 상관관계를 갖지 않았다. 이는 이러한 특성이 비프랜차이즈 점포의 생존에는 결정요인으로 작용하지만 프랜차이즈 점포에는 영향을 미치지 않는다는 것을 의미한다.

이상의 결과는 상권의 업종 구성, 프랜차이즈 비율과 같은 고유한 특성들이 상권 내 점포의 안정성을 결정하는 요인이며, 이는 특히 프랜차이즈보다 비프랜차이즈 점포에서 강하게 작용함을 시사한다. 이에 더하여 상권 내 프랜차이즈 점포 진입이 비프랜차이즈의 영업 안정성을 하락시킨다는 점, 그리고 공간계량분석을 통해 상권 안정성의 분포가 서울시 단위에서는 군집되어 있으나 자치구 하위 단위에서는 상호 경쟁적인 분포를 보인다는 점을 밝혔다. 이전의 상권 연구가 주로 특정 지역에 대해 종단면적으로 접근하였다면, 본 연구는 상권의 어떠한 고유 특성이 점포의 영업 안정성에 영향을 미쳤는지 횡단면적으로 실증하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구의 한계는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에는 공공 데이터를 통해 취득할 수 있는 공시지가를 부동산 측면의 지표로 활용하였으나, 공시지가 대신 임대료를 살핌으로써 실제 점포 경영에 더욱 부합되는 결과를 얻을 수 있을 것이다. 둘째, 본 연구에서는 개별 점포의 프랜차이즈 여부 외에는 점포 단위의 특성이 생존율에 미치는 영향에 대한 검토가 미흡하다. 상권 특성 외에 개별 점포의 규모, 종업원 특성 등 경영적 측면도 점포 생존의 영향요인으로 작용할 수 있으므로, 향후 연구에서는 해당 부분에 대한 고려가 필요하다.

Acknowledgments

이 논문은 서울대 환경계획연구소의 지원을 받았습니다.

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