IMF외환위기와 세계 금융위기로 인한 장기적 경기 불황과 높은 실업률, 고용의 불안정성은 창업의 증가로 이어졌다. 이는 개인의 자본을 바탕으로 한 자영업에 특히 집중되었는데, 2017년 기준 우리나라 사업체 중 자영업 비중은 25.4%로 OECD국가 중 5번째로 높은 수치를 보였다(OECD, 2018). 그러나 높아지는 자영업 창업과 함께 폐업도 높은 비율로 나타났다. 이는 자영업의 시장진입 이후 지속성이 높지 않음을 의미한다. 사업체의 생존 관점에서, 창업 후 생존기간은 시장진입 이후의 성과를 판단하는 대표적인 특성 중 하나로(Low and Brown, 2017), 자영업의 짧은 생존기간 즉, 낮은 지속성은 성공적인 성과를 나타내지 못하고 있음을 의미한다.

사업체 중 자영업은 국가와 역경제의 하부구조를 차지하고 있으며, 특히 자영업 창업이 집중되는 음식점과 소매업 등의 상업시설은 국가 경제구조에서 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 이들의 낮은 지속성은 경제 하부구조에 위험요소로 작용한다(노화봉·정남기, 2016; Kosová and Lafontaine, 2010). 또한, 이는 개인의 경제적 손실뿐만 아니라 도시공간의 사회적 비용 증가로 직결되어 도시공간의 지속가능성을 저해하기 때문에 이에 대한 관리의 필요성이 증가하고 있다(Salguerio and Erkip, 2014).

이에 공공에서는 경영지원 및 경영비용 지원 대책과 함께 상업시설의 성공적인 창업입지 선택을 위한 상권분석 시스템을 개발·제공하고 있으며, 매출액 결정요인, 자영업자 특성별 경영분석 연구가 진행되고 있다. 그러나 이는 현황정보를 바탕으로 한 정보제공과 분석에만 집중되어있을 뿐, 상업시설의 생존에 대한 내용은 부재하여 영업지속성에 대한 관심은 크지 않다.

한편 기업과 산업에 집중된 사업체 생존특성 분석은 내부특성뿐만 아니라 외부특성과 지역특성에 대한 분석까지 논의가 확장하고 있다(McDowell et al., 2016; 이창효, 2017). 주로 지역경제학적 관점에서 사업체의 집적정도, 특화정도, 다양성 등의 집적경제특성을 세분화한 생존특성 분석과 입지특성에 대한 연구가 수행되었다(Neffke et al., 2012; Cailnelli et al., 2014; Howell et al., 2016; Basile et al., 2017; 이창효, 2017; Fotopoulos and Louri, 2000; Fritsch et al., 2006; Renski, 2011). 이러한 접근은 지역의 외부특성이 사업체 생산성뿐만 아니라 생존특성과도 관계있음을 확인하고, 단순히 개별특성에만 집중된 생존분석모형을 지역특성까지 포함할 수 있는 모형으로 확장시킴에 의의가 있다.

이러한 흐름과 함께 국내·외에서는 사업체 중 높은 비중을 차지하는 상업시설의 생존특성을 분석하고자 내부특성과 외부특성을 고려한 연구가 시도되었다. 그러나 특정 상권만을 대상으로 개별 상업시설의 특성만을 고려하거나 상업시설이 입지한 상권과 지역이 갖는 공간적·지역적 특성을 충분히 고려하지 못하여(정동규·윤희연, 2017; Nilson, 2016; 김동준 외, 2018) 도시·지역단위에서 상업시설과 상권의 지속성 관리를 위한 정책적 시사점 제공에 한계가 존재한다.

이러한 배경 아래, 이 연구의 목적은 우리나라 서울시 상업시설 중 자영업 창업이 집중되는 일반음식점을 대상으로 사업체의 개별특성과 지역특성을 고려한 생존특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 개별특성과 지역특성 반영을 위한 다수준 생존분석모형을 적용하고 결과와 시사점을 도출하였다. 이 연구는 도시·지역경제학적 관점의 상업시설 생존특성에 대하여 확장된 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

이 연구의 대상은 세계 금융위기가 발생한 2008년부터 2017년까지 10년간 창·폐업한 서울시 내 일반음식점이다. 우리나라 자영업 창업은 음식점에 집중되어 나타나는데, 이는 다른 업종에 비해 짧은 창업 준비기간과 소자본을 바탕으로 창업이 가능하기 때문이다(소상공인진흥공단, 2013). 또한, 2008년 이후 2017년까지 우리나라의 음식점 사업체수는 지속적으로 증가하고 있으며, 음식점의 산업 부가가치는 2008년 대비 2017년이 2.3배 증가하였다.¹⁾ 세계적 경제위기는 국가 사업체의 신규 시장진입을 낮추고, 폐업률을 높여 산업규모를 축소시키는 주요 요인이나(Iwasaki et al., 2016), 우리나라 음식점의 시장규모는 글로벌 금융위기 이후 지속적으로 증가하였다. 이러한 특성에 따라 일반음식점을 창·폐업이 심화된 대표업종으로 판단하고, 분석의 대상으로 설정하였다.

연구의 공간적 범위는 서울시의 260개 발달상권과 1,008개 골목상권이다. 발달상권은 중소벤처기업부 소상공인정책과에서 제공하는 공간정보로 전국 1,200개 상권 현황자료이다. 이 연구에서는 강남, 종로, 홍대 등 서울시의 핵심적인 상업지역에 해당되는 260개 발달상권을 대상으로 하며, 이는 골목상권에 비해 비교적 권역이 크고, 고부가가치 창출이 가능한 업종이 밀집되어 있다. 골목상권은 서울시와 서울신용보증재단에서 제공하는 공간정보로 서울시의 발달상권에 인접한 지역 중 상업시설이 밀집되어 상권이 형성된 골목길 위주의 1,008개 소규모 상권 현황자료이다. 이는 주로 주거지역에 형성되어 있으며, 상대적으로 영세한 생활밀착형 업종이 밀집되어있다(그림 1 참조).²⁾

Figure 1. 
The Restaurant location in trade areas (Hongik-University and Shinchon area)

연구의 내용적 범위는 서울시 발달상권과 골목상권 내 일반음식점의 생존특성을 도시·지역경제학적 관점에서 분석하고, 분석결과를 비교하는 것이다. 이 연구의 구성은 다음과 같다. 1장에서는 연구의 배경과 목적, 범위에 대해 설명하며, 2장에서는 이 연구와 관련된 이론과 선행연구를 검토한다. 3장에서는 생존분석을 위해 활용한 변수와 모형을 설명한다. 4장에서는 서울시 발달상권과 골목상권의 음식점의 생존특성을 분석하고 결과를 비교·해석한다. 마지막 5장에서는 결과를 요약하고 이를 통한 상업시설 영업지속에 대한 정책적 시사점과 향후 과제를 제시한다.

사업체의 생존기간은 시장 진입 이후 폐업까지의 기간을 의미하며, 이는 시장진입 이후의 성공적인 성과를 판단하는 대표적 지표 중 하나이다(Low and Brown, 2017). 사업체의 생존기간이 짧다는 것은 성공적인 성과로 이어지지 못함을 의미한다. 성공적인 시장진입에 초점을 맞춘 과거의 연구동향은 높은 폐업률로 인해 최근 사업체의 신규 시장진입 이후 활동과 생존으로 연구의 초점이 확장하고 있다(Koch and Strotmann, 2006). 이러한 연구의 확장은 경쟁적인 시장 환경에 적합한 사업체만이 생존하며, 생존한 사업체는 그렇지 않은 사업체와 다른 특성을 갖고 있음을 전제하는 진화론적 관점에 기인한다(Boschma and Martin, 2010).

이에 기존 연구들은 전통적으로 사업체 자체가 갖는 내부특성에 대한 논의가 이루어져 왔다(Łobos and Szewczyk, 2013). 외부특성의 경우 내부특성보다 영향력이 상대적으로 낮지만, 사업체 입지의 중요성이 높아지면서 관심이 증가하고 있다(Acs et al., 2007). 최근 연구에서는, 사업체를 집계된 자료로써 분석하던 전통적 접근방식을 벗어나, 개별 사업체 단위의 미시적 생존분석에 대해 논의되고 있으며(Konon et al., 2018; Basile et al., 2017), 도시·지역경제학적 접근의 필요성을 강조하고 있다(Renski, 2011; 이창효, 2017).

도시·지역경제학적 접근은 사업체들의 물리적 인접성을 바탕으로한 집적경제와 이를 통한 외부효과를 분석하는 것으로, 지역적 경계와 집적경제의 잠재성을 분석할 수 있다(Basile et al., 2017). 집적경제는 정태적 외부효과(static externalities)와 동태적 외부효과(dynamic externalities)로 구분되며, 사업체 생존분석에서는 주로 동태적 외부효과가 연구의 대상이다. 이는 세 가지 이론에 기반을 두는데 첫째, 특정 사업체의 특화(specialization)로 인해 지식과 정보가 확산된다는 Marshall-Arrow-Romer(MAR) 외부효과, 둘째, 사업체 다양성(diversity)이 높을수록 지식과 정보의 교류가 가능한 클러스터를 형성하여 새로운 가치창출이 가능하다는 Jacobs 외부효과, 마지막으로, 집적에 따른 국지적 경쟁(local competition)이 더 많은 성과를 낼 수 있는 긍정적 환경을 조성한다는 Porter 외부효과이다(Gleaser, et al., 1992; Partridge and Rickman, 1999; Beaudry and Schiffauerova, 2009).

이러한 특성은 장기적인 도시·지역성장의 주요 요인으로 작용할 뿐만 아니라 사업체의 생존과 성장에 기본적인 자원으로도 활용된다. 또한 개별 지역들이 유사한 도시·지역경제학적 특성을 갖더라도 인구·사회·집적경제 특성에 따라 사업체 생존특성에 다른 영향을 나타낸다(Acs et al., 2007). 최근의 연구는 특화지수, 다양성지수, 경쟁지수를 통해 도시·지역경제학적 특성을 정량적으로 측정하고, 이를 바탕으로 거시적·미시적 단위에서 사업체 생존분석을 수행하고 있다.

사업체에 관한 생존분석은 내·외부특성을 중심으로 생존특성 영향요인을 규명하였다. 내부특성은 사업체 자체가 갖는 특성으로 업종유형, 규모, 특허 수 등의 고유특성과 투자, 매출과 거래량 등의 사업성과(achievement) 특성이 포함된다(Fotopoulos and Louri, 2000; Łobos and Szewczyk, 2013). 이와 관련한 연구는 사업체의 시장진입 이후의 생존특성과 내부특성간의 관계를 확인한 연구로서 의의가 있다.

외부특성의 경우, 사업체가 입지한 지역의 인구밀도, 고용인구밀도 등의 인구구조 특성, 실업률 등의 경제적 특성(Fritsch et al., 2006; Howell et al., 2016; Iwasaki et al., 2016; Basile et al., 2017)과 사업체의 공간적 위상, 중심도시와의 거리, 토지이용, 접근성 등의 입지특성과 지역 자체가 갖는 물리적 특성이 포함된다(Fotopoulos and Louri, 2000; Renski, 2011; McDowell et al., 2016; 이창효, 2017). 이와 관련한 연구는 사업체 생존분석 모형을 지역특성까지 포함하는 지역단위 생존분석 모형으로 확장시켰으며, 지역적·공간적 외부특성이 사업체 생존특성에 영향을 나타냄을 실증적으로 확인하였다.

더 나아가, 도시·지역경제학적 관점에서, 지역의 업종 특화정도와 협력관계에 의한 수직적·수평적 특화정도, 업종다양성과 유사·이종업종 다양성, 지역의 공간적 특성 등을 고려한 생존특성 분석 연구가 진행되어 왔다. 구체적으로, 업종 특화정도가 높을수록 기술수준이 낮은 산업과 서비스산업 생존에 긍정적, 제조업 생존에 부정적이다(Cainelli et al., 2014; Basile et al., 2017). 지역의 동일·유사업종 다양성이 높을수록 사업체 생존에 긍정적임을 확인한 연구가 다수 진행되었으며, 다양성이 높다는 것은 사업체간 협력적 관계를 형성하여 생존에 긍정적 조건을 형성함을 의미한다(Cainelli et al., 2014; Howell et al., 2016; Basile et al., 2017). 또한, 동종·유사업종이 밀집할수록 즉, 집적될수록 생존에 유리한 조건을 형성한다(Neffke et al., 2012). 이들 연구 중 일부는 지역단위 생존분석 모형의 적합성을 높이기 위해 개별 사업체 단위와 지역단위를 모두 고려한 다층모형을 적용하여 생존분석 모형의 범위를 확장시키고 개별 사업체 특성과 개별 사업체의 집적으로 인한 집계된 특성, 지역특성 모두를 고려함에 의의가 있다. 또한 사업체의 유형과 지역적 특성에 따라 생존특성이 다르다는 점과 사업체 집적으로 인한 특화, 다양성, 경쟁 등 집적경제의 동태적 외부효과가 생존특성에 다른 영향을 나타냄을 실증적으로 확인하였다.

상업시설은 국가 사업체 중 큰 비중을 차지하고, 도시공간의 지속성에 영향을 미치는 대표적 사업체다. 그러나 다른 사업체에 비해 규모가 작고, 높은 입지가변성으로 인해 생존에 관련된 정보수집에 한계가 존재하여(Cox and Vos, 2005; Sevtsuk, 2014), 생존특성과 관련된 연구는 아직 초기단계다. 일반적으로 상업시설은 높은 매출액을 통해 안정적 영업이 가능한 입지를 선택하기 때문에, 관련 연구는 상업시설의 매출액과 입지특성, 입지변화에 대한 논의가 이루어졌다.

상업시설 내·외부특성 중 법인 소속 여부에 따라 영업특성에 차이가 존재하며(Kosová and Lafontaine, 2010; 이상엽 외, 2016), 대규모 상업점포가 신규입지 할 경우, 상업시설 수는 감소하며, 이 영향은 거리에 따라 다르게 나타난다(이경민 외, 2014). 특히, 상업시설 중 음식점의 경우 대규모 상업점포에 인접하여 입지한다(정승헌·이양재, 2003). 또한 지역 내 주요도로를 따라 입지하며(황희연 외, 2011), 양호한 접근성은 매출액을 증가시켜(Kang, 2016) 안정적 영업에 긍정적 요인으로 작용한다. 신규개발의 경우, 잠재적 이용자를 증가시키는 요인으로(정은애 외, 2015), 생존에 양호한 입지환경을 조성한다. 그러나 주거용 개발의 증가는 내부의 고정적 잠재 수요자를 증가시켜 기존 상업시설의 지속성을 높이나, 업무·공공 개발은 지역 내부의 고정적 잠재 소비자와 외부의 잠재 소비자를 모두 증가시켜 기존 상업시설보다 높은 수익창출이 가능한 신규 상업시설의 입지를 유도한다(김동준 외, 2019). 즉, 지역 내 신규개발은 용도에 따라 상업시설의 지속성에 다른 영향을 보인다. 이러한 접근성, 개발특성에 의해 생존에 양호한 입지환경을 갖춘 지역은 상대적으로 상업시설이 군집하기 때문에 자연적으로 소비자 풀을 형성하여(Teller and Elms, 2010), 상업시설 입지밀도를 증가시킨다. 이는 지역 내 소비활동의 대안이 증가함을 의미하며, 이는 소비자 수를 증가시켜 판매자와 소비자 모두가 이득을 취하는 환경을 조성한다(Oppewal and Holyoake, 2004).

이러한 상업시설의 내·외부특성과 입지특성을 바탕으로, 생존특성 분석이 시도되어 왔다. 상업시설의 내부특성의 경우, 전통적인 사업체 생존특성 분석에서 일반적으로 다루어지는 경영자 특성, 고용인구, 규모 등의 특성에 따라 생존특성이 다르다는 논의가 이루어졌다(Wicker and King, 1989; Kosová and Lafontaine, 2010; Patel and Pearce, 2018). 외부특성의 경우, 상권 내 주거지역에 입지하거나 접근성이 양호할 때 용도변화 압력으로 인해 생존 위험확률이 증가하며(정동규·윤희연, 2017), 지역의 공간적 특성으로 형성되는 소비자 풀은 상업시설 지속성을 높이는 요인이다(김동준 외, 2018). 상업시설 주변의 유사·이종업종 다양성의 경우, 입지유형에 따라 생존특성에 대한 영향력이 다른 것으로 알려져 있다(Nilson, 2016). 그러나 이들 연구는 상업시설의 주변지역에 대한 특성 또는 지역특성만을 고려하였을 뿐, 상권과 지역에 대한 통합적 고려는 부족하여, 도시·지역경제학적 관점에서 상업시설 생존분석은 아직 초기단계이다.

최근까지 사업체의 내·외부특성을 바탕으로 한 사업체의 생존특성 연구는 주로 기업과 산업을 대상으로 진행되어 왔다. 특히 외부특성에 관련된 연구들은 도시·지역경제학 이론에 근간하여, 유의미한 결과를 도출하였다. 그러나 상업시설을 대상으로 한 생존분석은 개별 특성만을 고려하거나 일부 지역만을 대상으로 하여, 상업시설이 입지한 상권과 지역이 갖는 특성에 대한 통합적인 고려는 부족하였다. 이에 이 연구에서는 우리나라 서울시 상업시설 중 일반음식점을 대상으로, 개별특성뿐만 아니라 상업시설이 입지한 지역이 갖는 상권과 지역특성까지 고려한 생존특성을 분석한다. 또한 상권의 유형에 따라 생존특성을 비교하기 위해, 발달상권과 골목상권에 입지한 일반음식점들의 생존특성을 비교함에서 차별성을 찾을 수 있다.

이 연구에서는 서울시 일반음식점의 생존특성을 도시·지역경제학 관점에서 분석하고자, 개별특성과 일반음식점이 입지한 상권과 지역 특성을 고려한 생존분석을 적용하였다. 일반음식점 정보는 서울시의 각 구별 보건위생과에서 제공하는 식품위생업소 정보와 행정안전부의 지방행정인허가 정보를 활용하였으며, 연구의 공간적·시간적 범위에 해당하고 위치정보(주소)기반의 전산화와 정제가 가능하며 연구에 활용 가능한 정보를 포함한 31,971개의 일반음식점 사업체를 분석의 대상으로 설정하였다.

이 연구에서 일반음식점의 생존이란 시장진입 이후 영업을 지속하는 상태를 의미하며, 종속변수에 해당하는 생존여부와 생존기간은 영업상태(영업·폐업)와 폐업한 시점까지의 기간을 의미한다. 이를 기반으로 생존특성 정보는 4가지 유형으로 구분된다(그림 2 참조). ‘A 유형’의 경우, 일반음식점의 개업시점(●)으로부터 연구의 시간적 범위 내(T~T′) 생존한 경우로, 생존기간은 실선(━)에 해당되는 기간이다. ‘B 유형’의 경우, 연구의 시간적 범위 내에서 개업·폐업시점(○) 조사가 성공적으로 이루어진 경우이다. ‘C 유형’의 경우 개업 이후, 특정 시점에서 조사실패(×)한 경우이다. ‘D 유형’의 경우 개업 이후 특정 시점에서 조사가 실패하였으나, 폐업시점이 확인된 경우로, 생존기간은 실선(━)과 점선(---)에 해당되는 기간이다. 이 연구에서는 ‘A 유형’과 ‘C 유형’에 해당되는 일반음식점의 생존특성도 분석에 활용하고자, 해당 유형의 생존기간 정보형태를 ‘제3종 우측중도절단 관측치(type Ⅲ right-censored observation)’³⁾로 정의하였으며, 일 단위(days)로 생존기간을 산출하여 분석에 활용하였다.

Figure 2. 
The measurement type of survival duration

이 연구에 활용된 설명변수는 <표 1>과 같다. 이론과 선행연구 검토와 구득 가능한 자료를 바탕으로, 일반음식점 생존특성과 관계가 있을 것으로 예상되는 변수를 선정하였다. 이들은 개별 일반음식점 사업체가 갖는 개별특성, 일반음식점이 입지한 상권이 갖는 상권특성, 상권이 위치한 지역이 갖는 지역특성으로 구분된다. 또한, 설명변수는 일반음식점 개업연도를 기준으로 구축하였다. 생존분석 특성 상 시간경과에 의해 변수 간 역 인과성(reverse causation)이 발생하는데, 이를 통제하기 위해서는 종속변수와 설명변수간의 적절한 도구변수(IV, Instrument Variable)가 요구된다. 그러나 사업체 생존분석을 위한 적절한 도구변수 설정에는 어려움이 존재하기 때문에, 기존의 연구에서는 이러한 한계를 최소화 하고자 사업체 설립연도를 기준으로 설명변수를 구축하였다(Cainelli et al., 2014; Neffke et al., 2016; 이창효, 2017). 이는 설명변수가 생존특성의 원인요인으로서 영향이 있는지를 확인하고, 시간경과에 따른 역 인과성을 최소화할 수 있는 방법이다(Goodliffe, 2003).

개별특성은 일반음식점 특성과 필지 특성으로 구분된다. 일반음식점 특성은 사업체 자체가 갖는 일반적인 특성으로 법인 여부, 주변지역(100m)⁴⁾의 유사·이종업종⁵⁾ 수, 대규모 상업점포까지의 거리이다. 법인 소속 여부는 개별 일반음식점이 특정 조합·협회·주식회사 등의 법인에 소속된 사업장인지 아닌지에 따른 생존특성 차이를 확인하고자 변수로 선정하였다. 주변지역의 유사·이종업종 수는 일반음식점 입지의 경쟁정도를 업종 특성에 따라 확인하고자 변수로 선정하였다. 대규모 상업점포까지 거리는 대규모 상업점포와의 인접성에 의한 생존특성을 확인하고자 변수로 선정하였다.

필지특성은 일반음식점이 입지한 필지 자체의 특성으로 경사도 여부, 토지이용특성, 접근도로 특성이다. 경사도 여부는 경사도에 따른 상업시설 이용에 대한 보행편의성의 영향력을 확인하고자 변수로 선정하였으며, 토지이용특성은 필지에 지정된 토지이용에 따른 영향력을 확인하고자 변수로 선정하였다. 접근도로 특성은 필지와 접한 도로유형에 따른 생존특성을 확인하고자 도로접면이 광로인 경우(폭 25m 이상), 중로인 경우(12m~25m), 소로 및 세로인 경우(12m 미만)를 변수로 선정하였다.

상권특성으로는 지역경제특성과 개발특성으로 구분된다. 지역경제특성은 상권의 면적, 상권의 LQ(Location Quotient)지수, 전체 업종다양성, 유사·이종업종 다양성, 일반음식점 밀도, 전년도 대비 단위면적당 평균 공시지가 상승률이다. 상권면적(ln)은 일반음식점이 영위할 수 있는 공간적 범위를 반영하고자 발달상권과 골목상권의 면적을 산출하여 활용하였다. LQ지수는 상권의 일반음식점의 상대적 특화정도를 파악하고자 변수로 선정하였으며, 고용규모가 아닌 사업체 개체수로 대체하여 분석에 활용하였다.⁶⁾ 이는 1을 초과하면 전체 지역보다 해당 지역에 일반음식점이 특화됨을 의미하고, 1보다 작으면 반대의 경우를 의미한다. 이는 다음의 식 (1)을 통해 산출하였다.

(1)

전체 업종다양성과 유사·이종업종 다양성은 기존의 사업체 생존분석 연구에서 활용된 것과 같이, 다양성의 유형에 따른 생존특성과의 관계를 확인하고자 변수로 선정하였으며, 엔트로피 지수 중 하나인 지니-심슨지수(Gini-Simpson index)를 활용하여 산출하였다.⁷⁾ 이는 0에 가까울수록 다양성이 낮으며, 1에 가까울수록 반대의 경우를 의미한다(Nagendra, 2002). 이는 다음의 식 (2)를 통해 산출하였다.

(2)

전체 업종다양성은 일반음식점과 유사·이종업종을 모두 포함한 업종 간 다양성이며, 유사·이종업종 다양성은 업종 구분에 따른 다양성을 확인하고자, 변수로 선정하였다. 상권의 일반음식점 밀도는 집적정도에 따른 생존특성을 확인하기 위한 대리변수이다. 이상의 일반음식점 LQ지수, 다양성지수, 밀도는 인허가정보를 바탕으로 공간정보로 정제한 후, 지수별 산출식을 적용하여 산출하였다. 전년도 대비 단위면적당 평균 공시지가 상승률은 임대료 변화에 따른 생존특성을 파악하기 위한 대리변수이다.

개발특성은 상권의 대규모 상업점포 입지 여부와 신규 건축물의 용도별 연면적 밀도로 구성하였다. 대규모 상업점포 입지 여부는 상권의 대규모 상업점포가 입지할 경우에 생존특성에 미치는 영향을 확인하고자 변수로 추가하였다. 또한 상권의 신규 개발 용도에 따른 생존특성을 확인하고자 상권의 용도별 신규 건축물의 연면적을 상권면적 대비 밀도로 산출하여 활용하였다.

지역특성은 상권이 위치한 자치구의 특성으로, 인구밀도와 고령화지수, 유년기인구 부양비로 구성하였다. 지역의 인구구조특성은 지역경제와 생산성 등에 영향을 미치는 주요 요인이며, 이러한 특성이 지역 내 상권에 입지한 일반음식점의 생존특성에 미치는 영향을 확인하고자 변수로 선정하였다.

이 연구는 서울시 사업체 중 일반음식점의 생존특성을 분석하기 위해 다수준 생존분석을 적용하였다. 생존분석은 관측대상의 특정 사건(사망, 이직, 폐업 등)까지의 생존기간과 사건발생확률에 영향을 미치는 요인을 도출하는 분석방법으로, 사건 발생여부를 확인할 수 없는 중도절단 관측치(censored observation)도 분석에 포함시키는 강점이 있다(Mills, 2011). 즉, <그림 2>의 우측중도절단 관측치 유형인 ‘A 유형’과 ‘C 유형’을 분석에 포함할 수 있다.

생존분석은 Cox에 의해 개발된 Cox-비례위험모형(Cox pro-portional hazard model)에 기초한다. 이는 사건이 발생할 때까지의 기간(생존기간)을 활용하여 사건발생위험률(hazard rate)을 추정하는 방법이다. Cox-비례위험모형의 위험함수 h(t)는 t시점에서 사건이 발생할 위험확률을 나타내는 위험함수이다. 이는 t시점이후에 사건이 발생할 조건부 확률인 순간위험확률을 통해 추정한다. 이 연구에서는 Cox-비례위험모형의 기본모형을 바탕으로 다층모형을 활용한 다수준 생존분석모형(mixed effects cox regression analysis model)을 적용하였다. 이를 통해 서울시 일반음식점 생존특성 분석에서 개별특성과 일반음식점이 위치한 상권특성과 지역특성을 고려하고, 상권 또는 지역별로 속한 일반음식점간 관찰되지 않는 이질성(unobserved heterogeneity)을 최소화하고자 하였다(Mills, 2011).

다층모형은 개별 관측치가 다수의 집단에 따라 귀속되는 위계적 자료(hierarchical data) 또는 다층자료(multi-level data)를 대상으로 적용되는 분석방법이다. 위계적·다층자료를 대상으로 일반적인 단층구조 분석을 수행할 경우, 집단수준에서의 상관이 개별수준의 상관보다 크게 나타나는 집계화의 오류(aggregative fallacy)나 개별수준에서의 계수를 집단수준에서 해석함으로써 발생하는 생태학적 오류(ecological fallacy)가 발생한다(Basile et al., 2017). 이는 동일 집단의 관측치들이 갖는 동일한 집단특성(상관성)과 다른 집단의 관측치들과는 개별적인 집단특성(독립성)을 갖기 때문이다. 따라서 이 연구에서는 개별 일반음식점의 특성과 일반음식점이 입지한 상권의 특성, 상권이 위치한 지역의 특성을 고려한 생존분석을 수행하고자, [일반음식점(1수준)-상권(2수준)-자치구(3수준)]로 위계를 설정하고 다층모형을 구성하였다. 일반적으로 위계를 갖는 자료는 상위 수준의 특성에 따라 다수의 값을 갖는 임의효과(random effect)가 나타난다. 이 연구에서는 상위 수준(상권, 자치구)에 따른 절편의 임의효과를 고려하기 위해 임의절편모형(random intercept model)을 활용하였으며(Austin, 2017), 이상의 모형은 다음의 식 (3)과 같이 표현이 가능하다.

h_ijk(t|v_i,w_ij)는 i자치구의 j상권에 입지한 일반음식점 k의 위험함수이며 v_i는 자치구(cluster), w_ij는 상권(sub-cluster)의 임의효과이다(Rondeau et al., 2006; Mills, 2011). 위험비 h_ijk(t|v_i,w_ij)/h₀(t)는 Cox-비례위험모형과 동일하게, i자치구의 j상권에 입지한 일반음식점 k에 대해, 공변량 x_a의 단위 변화에 따른 위험비 β_a의 증감으로 해석한다.

(3)

이 연구에서 활용된 변수들의 기초통계는 <표 2>와 같다. 분석대상인 일반음식점 생존기간은 서울시 전체 평균 823.51일, 발달상권 평균 841.15일, 골목상권 평균 806.25일로, 일반음식점이 입지한 상권에 따라 생존기간의 차이가 있음을 확인하였다.

개별특성 중 일반음식점 특성에서 법인 여부의 경우, 서울시 전체 상권의 7.25% (2,319/31,971), 발달상권의 12.4% (1,961/15,813), 골목상권의 2.21% (358/16,158)의 일반음식점이 법인에 소속되었다. 일반음식점 주변의 유사·이종업종 수의 경우, 골목상권보다 발달상권에서 모두 높은 값으로 나타났다. 이는 발달상권에 상대적으로 많은 상업시설이 입지함으로써 나타나는 일반적 특성으로 판단된다. 대규모 상업점포까지 거리의 경우, 골목상권이 상대적으로 큰 값을 보였는데, 이는 발달상권 대비 골목상권에 입지한 일반음식점이 대규모 상업점포까지의 거리 값이 큼을 의미한다.

개별특성 중 일반음식점이 입지한 필지특성에서 경사도존재 여부의 경우, 경사도 존재 필지에 입지한 일반음식점은 서울시 전체 상권의 8.12% (2,598/31,971), 발달상권의 9.17% (1,536/15,813), 골목상권의 6.57% (1,062/16,158)로, 발달상권 대비 골목상권에서 평지에 입지한 일반음식점의 비중이 상대적으로 높다. 토지이용특성의 경우, 서울시 전체 상권에서 제2종 일반주거지역에 입지한 일반음식점의 비율이 가장 높다(40.55%, 12,967/31,971). 특히, 골목상권의 50.40% (8,144/16,158)가 제2종 일반주거지역에 입지하는데, 이는 주로 주거지역에 형성된 골목상권의 특성을 나타낸다. 또한, 발달상권 일반음식점의 28.54% (4,514/15,813)는 상업지역에 입지하며, 이는 서울시 전체 상권에서 상업지역에 입지한 일반음식점 중 81% (4,514/5,515)로, 서울시 전체 상권 중 상업지역에 입지한 일반음식점은 대부분 발달상권에 입지한다. 이는 주로 상업지역에 형성된 발달상권의 일반적 특성에 의한 것으로 판단된다. 접근도로 특성의 경우, 서울시 일반음식점의 절반 이상은 소로 및 세로에 입지한다(63.72%, 20,373/31,971).

상권특성 중 지역경제특성에서, 상권면적(ln)의 경우, 서울시 전체 상권 평균은 11.11로, 발달상권의 면적이 상대적으로 크며(11.63), 골목상권의 경우에는 평균보다 면적이 작다(10.6). 특화정도를 확인하는 LQ지수의 경우, 골목상권이 1.072로, 서울시 전체 상권 평균(1.046)과 발달상권 평균(1.018)보다 크다. 골목상권의 일반음식점 특화정도가 상대적으로 높은 것을 확인하였으나, 표준편차도 상대적으로 높은 값을 보여(0.199), 이들 내에서도 편차가 큰 것을 확인하였다. 다양성의 경우, 발달상권의 전체·유사·이종업종 다양성 지수의 평균값이 서울시 전체 상권 평균과 골목상권 평균보다 높고 표준편차도 상대적으로 낮아, 발달상권은 다양성이 높은 상권임을 확인하였다. 집적정도를 확인하기 위한 일반음식점의 밀도는 발달상권 평균이 0.474로, 서울시 전체 상권 평균(0.376)과 골목상권 평균(0.279)보다 높아, 발달상권의 집적정도가 상대적으로 높은 것을 확인하였다. 또한, 전년도 대비 단위면적당 평균 공시지가 상승률도 발달상권 평균(0.038)이 서울시 전체 상권 평균(0.036)과 골목상권 평균(0.034)보다 높아, 발달상권 내 공시지가 상승률이 상대적으로 높다.

상권특성 중 개발특성에서, 대규모 상업점포 존재 여부의 경우, 서울시 전체 상권 중 대규모 상업점포가 존재하는 상권에 입지한 일반음식점은 7.3% (2,335/31,971)이며, 발달상권에 입지한 일반음식점 중 11.92% (1,886/15,813), 골목상권에 입지한 일반음식점 중 2.78% (449/15,709)가 대규모 상업점포가 존재하는 상권에 입지한 것으로 나타났다. 신규 건축물의 용도별 연면적 밀도의 경우, 발달상권의 신규 상업용도의 평균(0.007)이 전체 평균(0.006)보다 높았으며, 골목상권의 신규 주거용도의 평균(0.008)이 전체 평균(0.007)보다 높았다. 이는 서울시에 위치한 발달상권과 골목상권이 형성된 지역의 토지이용특성 차이에 의한 결과로 판단된다.

지역특성 중 인구밀도와 유년기 부양비는 발달상권이 위치한 자치구가 서울시 평균보다 낮고, 골목상권이 위치한 자치구는 높다. 고령화지수는 발달상권이 위치한 자치구가 서울시 평균보다 높고, 골목상권이 위치한 자치구가 낮아, 자치구별 인구구조특성의 차이를 확인하였다.

이 연구에서 활용한 다수준 생존분석모형의 종속변수는 연속형 변수인 생존기간과 범주형 변수인 생존여부를 통해 계산된 위험함수이다. 이러한 특성으로 인해, 다층모형 적합도 검증과정 중 하나인 급내상관계수(ICC, Intra-class correlation coefficient) 산출에 한계가 존재한다.⁸⁾ 이에 이 연구에서는 다수준 생존분석모형 적용을 통해 2수준과 3수준 임의효과 분산(Variance of random effects)의 변화를 파악하여 다수준 생존분석모형이 위계적 자료가 갖는 상관관계수준을 정확히 구분할 수 있는 모형인지를 판단하고자 하였다(Rondeau et al., 2006).

이에 ‘상권 임의효과모형(trade area only)’, ‘자치구 임의효과모형(region only)’, ‘상권+자치구 임의효과모형(nested structure)’을 적용하고, 각 모형의 임의효과 분산변화를 검토한 결과는 <표 3>과 같다. ‘상권+자치구 임의효과모형’을 적용하였을 때와 그렇지 않았을 경우를 대비하여 특정 수준의 임의분산이 감소할 경우, 해당 수준만을 고려한 다층모형의 적용은 집단 간 관찰되지 않은 이질성을 통제하지 못하여 과대추정된 것으로 해석할 수 있다(Rondeau et al., 2006).

‘상권+자치구 임의효과모형’을 적용한 결과, 서울시 모형은 상권수준과 자치구수준 임의효과 분산이 각각 86.11%, 5.20% 감소하여 ‘상권 임의효과모형’을 적용할 경우, 과대추정이 발생한다. 발달상권 모형은 상권수준과 자치구수준의 임의효과 분산이 각각 45.62%, 50.15% 감소하여 ‘상권 임의효과모형’ 또는 ‘자치구 임의효과모형’을 적용할 경우, 과대추정이 발생한다. 골목상권 모형은 상권수준과 자치구 수준의 임의효과 분산이 각각 99.19%, 0.28% 감소하여 ‘상권 임의효과모형’을 적용할 경우, 과대추정이 발생한다. 이상의 결과를 미루어볼 때, ‘상권+자치구 임의효과모형’을 적용할 경우, 서울시 모형과 골목상권 모형은 상권 수준에서, 발달상권 모형은 상권과 자치구 수준에서 집단 간 관찰되지 않은 이질성을 통제하여 이를 최적모형으로 판단하였다.

최종 설정한 ‘상권+자치구 임의효과모형’을 대상으로, 공변량을 포함하지 않은 모형과 공변량 투입모형(integrated)의 χ²검정 결과는 다음과 같다. 서울시 전체상권 모형은 자유도 28에서 2900.64 (p<0.01), 발달상권 모형은 자유도 28에서 1716.51 (p<0.01), 골목상권 모형은 자유도 28에서 1166.86(p<0.01)로 유의하여, 공변량 투입모형이 모형의 적합도를 유의하게 개선시킴을 확인하였다(표 3 참조).

공변량을 포함하지 않은 모형과 다층모형을 적용한 공변량 투입모형(fitted)의 χ²검정 결과는 다음과 같다. 서울시 전체상권 모형은 자유도 49에서 3055.03(p<0.01), 발달상권 모형은 자유도 48에서 1845.31(p<0.01), 골목상권 모형은 자유도 48에서 1295.86(p<0.01)로 유의하여, 공변량 투입모형보다 다층모형을 적용한 경우가 모형의 적합도를 상대적으로 유의하게 개선시킨다. 이를 통해 이 연구에서 구성한 다수준 생존분석모형과 설명변수가 서울시 일반음식점의 생존특성을 설명하는 데 적합한 모형임을 확인하였다. 다수준 생존분석모형을 활용한 서울시 일반음식점 생존특성에 대한 분석결과는 <표 4>와 같다.