장기생존 상업 입지의 공간적 특성 연구 : 서울시 강남구 일대 일반음식점을 대상으로

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론 및 선행연구 검토

Ⅲ. 장기생존 입지 특성 분석

1. 공간단위 설정

이 연구의 공간적 범위는 서울시 강남구 중 경부고속도로와 양재천에 의해 단절된 지역을 제외한 지역을 대상으로 한다. 이는 광폭도로와 하천에 의해 도시공간이 절단되어 나타나는 공간특성 차이(Rui Anciaes et al., 2016)를 최소화하기 위함이다(<그림 1>).

Figure 1.

Study Area

이 연구에서는 상업시설 중 음식점의 생존기간을 바탕으로 제한적인 공간 범위 내에서 생존기간에 영향을 미치는 입지특성을 분석하였다. 제한적인 공간 범위 내에서는 모든 분석 데이터가 동등한 조건을 갖추어야 객관적 분석결과를 도출할 수 있다. 이에 이 연구에서는 건물의 위치, 평면, 형태를 단순화시키고 객관적 분석을 위해 공간자료를 동일한 단위로 나누고자 공간분할을 진행하였다. 이는 분석 대상 전체를 일정 크기의 분석단위로 분할하고 속성값을 부여하는 방식으로 분할방식에는 사각형, 육각형, 삼각형 등이 있다(장성만·이창효, 2015).

이 연구에서는 육각형(Hexagonal)의 셀로 공간을 분할하였다. 이는 기존의 사각형(Rectangular) 분할방식의 대각선 거리에 대한 한계점을 보완할 수 있다(An et al., 2014). 즉, 사각형 방식의 경우 중심점으로부터 모서리까지의 대각선 길이가 반경과 다르지만 육각형의 경우 대각선 길이가 반경과 동일하다. 따라서 육각형의 공간단위를 바탕으로 연구의 공간적 범위인 강남구 일대를 반경 100m의 육각형으로 총 1,645개 공간단위로 분할하였다.³⁾ 이 중 공간적·시간적 범위 내에서 생존기간 데이터 입력이 가능한 1,021개의 셀을 최종적으로 추출하였다(<그림 2>).

Figure 2.

Analysis Unit of Research(Hexagon)

2. 변수 및 분석모형 설정

1) 변수설정

이 연구에서 구성한 변수는 <표 1>과 같다. 상업시설 입지와 관계있는 도시공간의 공간적 특성 변수로는 토지이용, 접근성, 사회·경제적 특성으로 구성되어진다. 이 연구에서는 이러한 공간적 특성 변수가 상업시설 중 음식점의 생존기간에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 하였다.

Table 1.

Variable List

이 연구의 분석대상은 동일한 단위로 분할된 도시공간이며 이들의 공간적 특성이 음식점 사업체의 장기생존과 어떠한 관계가 있는지 실증적으로 파악하고자 하였다. 이를 위해 종속변수는 개별 육각형 분석단위(집단) 내 장기생존한 음식점의 생존기간을 대표할 수 있는 대푯값 설정이 필요하다. 일반적으로 대푯값으로 활용되는 평균값의 경우 집단 내 관측값의 평균치를 설명한다는 점에서 활용도가 높지만 표본수와 이상치에 의해 왜곡이 발생한다. 집단 내 중앙에 위치한 중앙값과 집단 내 빈도가 가장 높은 최빈값은 이상치를 제외한다는 장점이 있지만 관측값이 편향된 집단에서는 왜곡이 발생한다. 즉, 분석단위 내 사업체별 생존기간이 상이하거나 장기생존 사업체 대비 단기생존 사업체의 개체수가 많을 경우 왜곡된 대푯값이 도출되고 개별 분석단위별 장기생존한 음식점의 생존기간을 대변하지 못하기 때문에 연구목적 달성에 어려움이 있다. 음식점 사업체의 경우, 평균 3.1년의 생존기간을 가지며⁴⁾, 평균 5년의 생존기간을 갖는 일반적인 사업체보다 짧은 생존기간을 갖는다(남윤미, 2017). 이러한 자료 특성상 분석단위 내 장기생존한 음식점의 생존기간을 파악하고자 할 때, 일반적인 대푯값 설정을 활용할 경우 장기생존 특성을 반영할 수 없다는 어려움이 있다.

이에 이 연구에서는 개별 육각형 분석단위 별 생존기간이 제 1사분위수⁵⁾ 이상인 상위 25%에 해당하는 음식점의 평균 생존기간을 대푯값으로 설정하여 분석단위 내 장기생존한 음식점의 생존기간을 반영하고자하였다. 자료의 분포특성 및 분석의 적합성을 고려하여 상위 생존기간 개체의 평균값을 이용하여 대푯값을 설정하였으며 이는 개별 분석단위 내 장기생존한 음식점의 장기생존 평균기간을 반영할 수 있기 때문에 장기생존 상업 입지의 공간적 특성 분석에 활용가능하다.

분석단위 내 음식점의 장기생존 평균기간에 따라 총 3가지 집단으로 구분하였다. 음식점의 장기생존 자료는 강남구 보건위생과에서 식품위생업소 현황 내 영업시작일과 영업종료일 연도 및 월 정보를 활용하여 구축하였다. 음식점의 장기생존 평균기간이 3년 미만(0개월-35개월)인 지역을 단기생존집단으로 정의하고 참조집단으로 설정하였다. 최근 경기 악화로 음식점 평균 생존기간은 약 3.1년으로 나타나 이를 기준으로 단기생존집단을 정의하였다. 평균기간이 단기 생존기간(36개월) 이상, 8년 미만까지(36개월-95개월)인 집단을 중기생존 집단, 8년 이상(96개월 이상)인 집단을 장기생존 집단으로 정의하였다. 생존기간 상위 25%의 평균값을 기준으로 종속변수로 활용하였기 때문에 기존에 고려되지 않던 음식점의 장기생존과 관계있는 지역 내 입지특성을 분석할 수 있다. 또한, 장기생존 평균기간에 따라 단기, 중기, 장기로 집단을 구분함으로써 생존기간 별 집단 간 입지특성 비교에 용이하다.

설명변수는 장기생존 평균기간에 따른 각 집단과 관계가 있는 입지특성을 실증적으로 분석하고자 분석단위 내 물리적 특성, 접근성, 비물리적 특성의 3가지 유형으로 구분하여 설정하였다. 설명변수 중 물리적 특성은 분석 단위 내 주거·비주거 건축물 연면적 변수, 인접지역 주거·비주거 건축물 연면적 변수, 분석단위 내 용도복합도, 인접지역 용도복합도를 선정하였다. 용도별 건축물 연면적은 개발용량으로 대표되는 변수로 개발용량이 높을수록 상업시설의 잠재적 이용자수가 증가한다(장성만·이창효, 2015; 정은애 외, 2015). 이러한 특성이 생존기간과 관계가 있을 것으로 가정하여 변수로 추가하였다. 분석단위와 공간적으로 인접한 지역은 높은 상호의존성을 갖는데 이는 Tobler(1970)의 지리학 제1법칙으로 설명된다. 분석단위의 인접지역 개발정도의 영향력을 실증적으로 분석하고자 인접지역 주거용도 건축물 연면적, 비주거용도 건축물 연면적 변수를 추가하였다. 이는 공간가중치행렬(SWM, Spatial Weight Matrix)⁶⁾을 통해 개별 분석단위에 해당 변수를 구축하였다. 또한, 용도복합도는⁷⁾ 용도 다양성에 따른 영향요인을 확인하고자 변수로 선정하였다.

접근성에는 최근접 지하철역까지의 네트워크 거리, 버스노선의 공간적 밀도에 대한 변수를 구축하였다. 상업시설의 접근성은 상업시설 매출액 및 잠재적 이용자 수에 영향을 미치기 때문에(신우진·문소연, 2011), 생존기간에도 영향을 미치는 주요 변수로 가정하고 대표적 대중교통인 지하철 및 버스에 대한 접근성을 변수로 선정하였다.

비물리적 특성 변수로는 분석단위 내 평균 건축물 노후도, 유동인구, 동종업체 수와 이종업체 수를 선정하였다. 건축물 노후도는 사업장의 외부 경관과 건축 설비의 수준을 통해 상업시설 건물의 서비스 수준을 결정하는 주요 요소로 판단하여(임창호·이소영, 1997) 변수로 선정하였다. 유동인구는 상업시설 입지 선택에 영향을 미치는 주요 요소이다(최막중·신선미, 2001; 이경민·정창무, 2014; 원윤호·최창규·이주형, 2014). 이에 따라 유동인구는 상업시설 생존기간에 영향을 주는 요소임을 가정하고 변수로 추가하였다. 이 연구에서는 2015년 1,000개의 서울시내 대표지점에서 조사된 유동인구 데이터를(서울특별시, 2015) 바탕으로 공간보간법⁸⁾을 통해 개별 분석단위에 유동인구 추정값을 분석에 활용하였다. 동종업체 수는 분석단위 내 일반음식점 밀도가 소비자 풀을 형성하고 이것이 장기생존기간에 영향을 미칠 것을 가정하여 변수로 추가하였다. 이종업체 수는 분석단위 내 휴게음식점, 약업소, 이·미용업, 세탁업 등의 사업체 수를 활용하였다.

2) 분석모형 설정

이 연구에서는 강남구 일대 지역을 대상으로 2007년부터 2016년까지의 존재, 신생, 소멸한 상업시설 중 음식점을 대상으로 장기생존과 관계있는 외부요인을 파악하고, 생존기간에 따른 중기·장기생존 집단별 외부요인의 차이를 확인하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 활용하였다.

다항 로지스틱 회귀분석을 사용하기 위해서는 종속변수가 세 집단 이상이어야 하며 설명변수는 연속적·비연속적 변수가 활용된다. 다항 로지스틱 회귀분석의 기본구조는 <식 1>과 같다. 다항 로지스틱 회귀분석은 세 집단 이상의 종속변수를 가지기 때문에 승산(odds) 추정시 각 집단이 일어날 확률을 참조집단(Reference group)과 비교한다. <식 1>에서 참조집단이 C라면 C집단과 A집단의 비교, C집단과 B집단을 비교하여야한다(장성만·이창효, 2015).

$\[ \begin{array}{c}\text{ln}\left(\frac{P_A}{P_C}\right)=a_A+b_{1A}{X}_{1A}+b_{2A}{X}_{2A}+\cdots +b_{kA}{X}_{kA}\\ \text{ln}\left(\frac{P_B}{P_C}\right)=a_B+b_{1B}{X}_{1B}+b_{2B}{X}_{2B}+\cdots +b_{kB}{X}_{kB}\end{array} \]$

<식 1>

A,B,C : 종속변수가 될 수 있는 집단
P_A,P_B,P_C : 종속변수가 집단 A,B,C가 될 확률
a_A,a_b : 집단(A,B)의 로지스틱 회귀분석 상수항
b_kA,b_kB : 집단(A,B)의 로지스틱 회귀분석 계수 값
X_kA,X_kB : 집단(A,B)의 설명변수

이 연구에서는 상업시설의 생존기간을 단기·중기·장기생존의 총 세 집단으로 분류하여 다항 로지스틱 회귀분석을 진행하였다. 즉, 단기생존 집단을 참조집단으로 하여, 단기생존 집단 대비 중기생존 확률, 장기생존 확률에 영향을 미치는 요인을 파악하고자 각각의 모형을 설정하여 분석하였다. 이를 통해 단기생존 확률 대비 중기, 장기생존 확률 영향요인에 대한 분석결과를 비교 분석할 수 있다. 이상의 분석 모형은 다음의 <식 2>와 같다.

$\[ \begin{array}{c}\text{ln}\left(\frac{P_{\text{중기 생존}}}{P_{\text{단기 생존}}}\right)=a_A+b_{1A}{X}_{\text{물리적특성}}+b_{2A}{X}_{\text{접근성}}+b_{3A}{X}_{\text{비물리적특성}}\\ \text{ln}\left(\frac{P_{\text{중기 생존}}}{P_{\text{단기 생존}}}\right)=a_B+b_{1B}{X}_{\text{물리적특성}}+b_{2B}{X}_{\text{접근성}}+b_{3B}{X}_{\text{비물리적특성}}\end{array} \]$

<식 2>

P_단기,P_중기,P_장기: 단기, 중기, 장기 생존할 확률
a_A,a_b: 중기, 장기생존집단의 로지스틱 회귀분석 상수항
b_kA,b_kB: 중기, 장기생존집단의 로지스틱 회귀분석 계수값
X_kA,X_kB : 중기, 장기생존집단의 설명변수

다항 로지스틱 회귀분석은 모형으로부터 예측한 값들이 관측 값들과 유사한지에 대해 Pearson 과 Deviation(편차)의 카이제곱 유의성을 통해 모형의 적합성을 판단한다. 모형 적합성은 예측값과 관측값이 다르다는 것을 연구가설로하며 이때 통계적으로 유의미하지 않아야 분석모형이 적합하다고 할 수 있다.

Ⅳ. 장기생존 입지 특성 분석 결과

1. 기초 통계

<표 2>는 이 연구에 활용된 변수의 요약 통계치 이다. 총 분석단위의 수는 1,021개이며 종속변수는 분석단위 내 생존기간 상위 25% 음식점의 평균생존기간에 따라 3개의 집단으로 나누어 분석에 활용하였다. 3개 집단의 원시자료는 강남구 보건위생과에서 제공되는 식품위생업소 현황 자료 중 공간적·시간적 범위에 해당되는 일반음식점으로 총 6,730개이다. 이들의 생존기간 최소값은 1개월, 최대값은 120개월로 나타났으며, 평균 54개월이다. 개별 분석단위 내 생존기간이 상위 25%인 음식점의 평균 생존기간의 최솟값은 1개월, 최댓값은 120개월, 평균 68.27개월로 전체 평균보다 높으며, 이를 장기생존 기간으로 설정하였다. 장기생존 평균기간을 기준으로 3개의 집단으로 구분 후 대푯값을 부여한 종속변수는 단기: 1, 중기: 2, 장기: 3이며 평균 2.27로 나타났다.

Table 2.

Summary statistics

분석단위의 주변지역 주거·비주거용도 건축물 연면적(SGAR, SGNR)은 각각 평균 8.96, 11.13로 나타났다. 분석단위 내 주거·비주거용도 건축물 연면적(GAR, GNR)은 각각 평균 6.02, 9.27로 나타나 주변지역 특성과는 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 분석단위 내 용도복합도는 최소 0, 최대 0.76, 평균 0.41이었으며, 분석단위 주변지역의 용도복합도는 최소 0, 최대 0.62, 평균 0.36이다. 용도복합도가 0인 경우는 해당 지역의 용도특성이 단일용도로 이루어져 있음을 의미한다.

접근성 변수로 최근접 지하철역까지의 네트워크 거리는 최솟값 0, 최댓값 27.89로, 버스노선의 공간밀도는 최솟값 19.96, 최댓값 151.96으로 나타났다. 지하철역까지의 네트워크 거리값이 0으로 측정된 것은 분석단위 내 지하철역이 존재할 경우다.

비물리적 특성의 경우 분석단위 내 평균 건축물 노후도는 최소 5년, 최대 40년으로 나타났고 공간보간법을 통해 추정한 분석단위 내 평균 유동인구 추정값은 최솟값 6.67, 최댓값 10.02, 평균 8.06로 비교적 모든 지역에 적정 유동인구수가 분포하는 것으로 확인되었다. 분석단위 내 동종업체 수는 최소 0개, 최대 40개로 나타나 분석단위별로 경쟁이 이루어지지 않거나 과다경쟁이 발생하고 있으며, 이종업체 수는 최소 0개, 최대 13개로 확인되었다. 또한, 구축된 설명변수 간의 선형적 상관관계를 검토하기 위해 다중공선성을 검정하였다. 분산팽창계수인 VIF의 최댓값이 1.846으로 10을 초과하지 않으며, 공차인 Tolerance(1/VIF) 값이 모두 0.1보다 크므로 다중공선성에 문제가 없음을 확인하였다.

2. 분석 결과

<표 3>은 모형의 적합도이다. 설명변수가 투입되지 않은 기저모형(Intercept Only)과 설명변수가 사용된 최종모형(Final)을 비교한 결과, 최종모형의 카이제곱 값(1,940.091-1,672.111=267.980)이 자유도 24에서 유의미(p=0.000)하며 이는 기저모형에 비해 분석모형의 적합도가 유의미하게 개선되었음을 의미한다. <표 4>는 분석모형의 적합도이다. 본 분석모형의 경우 Pearson 카이제곱 값이 1809.770이며 자유도 2,016에서 유의하지 않으며 Deviation 카이제곱 값이 1,672.111이며 자유도 2,016에서 유의하지 않아 예측값과 관측값이 다르지 않다는 영가설을 기각할 수 없으므로 분석모형의 적용이 적합하다. <표 5>는 분석모형의 유사 결정계수(Pseudo-R²)이다. Cox & Snell=0.231, Nagelkerke=0.271, McFadden=0.138로 나타났다. 로지스틱 회귀분석의 유사 결정계수는 일반적으로 OLS에 비해 상대적으로 낮기 때문에 모형 적합도 평가지표로써 활용도가 낮다(Hosmer & Lemeshow, 1980; 김순귀 외, 2012).

Table 3.

Summary of the Analysis Result

Table 4.

The Result of Goodness of Fit test

Table 5.

Explanation Power of the Analysis Result

<표 6>은 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 각 변수들이 분석단위 내 음식점의 생존 확률에 미친 영향력을 나타낸다. 우선 중기생존 확률(Possibility for Mid Term Survival)모형은 단기생존(3년 미만)확률 대비 중기생존(3년 이상 8년 미만)확률의 영향요인을 실증 분석한 결과이다. 분석단위 내 용도복합도가 높을수록 단기생존 확률 대비 중기생존 확률이 3.170배 높으며(Wald=3.001, Exp(B)=3.170), 분석단위 인접지역의 용도복합도가 높을수록 단기생존 확률 대비 중기생존 확률이 0.079배 낮다(Wald=4.421, Exp(B)=0.079). 이는 용도복합도가 높은 지역일수록 음식점의 생존확률이 높아짐을 의미하며 인접지역의 용도복합도는 높아질수록 오히려 생존확률을 낮춤을 의미한다.

Table 6.

Detailed Result of the Analysis Model

동종업체수가 많을수록 단기생존 확률 대비 중기생존 확률이 2.401배 높으며(Wald=63.390, Exp(B)=2.401), 이종업체수가 많을수록 단기생존 확률 대비 중기생존 확률이 0.849배 낮다(Wald=4.939, Exp(B)=0.849). 이는 상업시설 중 음식점은 동종업체의 집적이 영업을 지속할 확률을 높임을 의미하는데, 이는 음식점의 집적이 소비자 풀을 형성하고 이로 인해 생존기간과도 관계가 있는 것으로 판단할 수 있다.

다음으로 장기생존(8년 이상)할 확률(Possibility for Long Term Survival)모형은 단기생존(3년 이하) 확률 대비 장기생존(8년 이상)확률의 영향요인을 실증 분석한 결과이다. 중기생존 확률에 유의미하게 영향을 미쳤던 분석단위 내 용도복합도, 분석단위 인접지역의 용도복합도, 동종업체 수, 이종업체 수를 포함하여 인접한 분석단위의 주거용도 건축물 연면적, 유동인구가 유의미하였다.

물리적 특성 중 분석단위 인접지역 주거용도 건축물 연면적이 클수록 단기생존(3년 미만)확률 대비 장기생존(8년 이상)확률이 1.123배 높다(Wald=2.834, Exp(B)=1.123). 주거의 규모가 크다는 것은 해당 지역의 잠재적 소비자 규모가 큰 것을 의미한다. 이러한 조건은 상업시설이 최대 점유인구를 가질 수 있는 조건을 제공하기 때문에(태경섭·임병준, 2010), 장기생존 확률에 정(+)의 영향을 미친 것으로 판단된다. 단기생존 확률 대비 장기생존 확률 영향요인 중 분석단위 내 용도복합도 및 분석단위 인접지역의 용도복합도는 중기생존 확률 영향요인보다 더 큰 영향력을 나타냈다. 단기생존 대비 장기생존 확률은 분석단위 내 용도복합도가 증가할수록 3.759배 높으며(Wald=3.454, Exp(B)=3.759), 분석단위 인접지역 용도복합도가 높아질수록 0.130배 낮다(Wald=3.140, Exp(B)=0.103). 이는 분석단위의 내부 및 인접지역 용도복합도에 대한 영향력이 중기생존 확률보다 장기생존 확률에 더 큰 영향을 미침을 의미한다.

비물리적 특성 중 분석단위 내 유동인구가 높을수록 단기생존 확률 대비 장기생존 확률이 1.809배 높다(Wald=3.081, Exp(B)=1.809). 이는 유동인구가 매장의 매출액 및 입지선정에 영향을 미친다는 기존 연구결과(최막중·신선미, 2001; 이경민·정창무, 2014; 원윤호·최창규·이주형, 2014; 김수현 외, 2015; Özdemir & Selçuk, 2017)와 함께 음식점의 장기생존에도 긍정적 영향을 미침을 의미한다. 또한 단기생존 확률 대비 장기생존 확률은 동종업체 수가 증가할수록 2.568배 높으며(Wald=72.873, Exp(B)=2.568), 이종업체 수가 증가할수록 0.825배 낮다(Wald=5.782, Exp(B)=0.825). 이는 중기생존 확률 모형 결과와 동일하게 음식점의 집적이 장기생존에 영향을 미침을 의미한다. 이러한 결과는 상업시설의 집적이 단순 경쟁현상을 나타내는 것이 아니라 소비자 풀을 형성함으로써 영업 지속성을 높인다는 연구 가설을 대변한다.

Ⅴ. 결론 및 시사점

경기불황과 취업난으로 생계유지를 위한 창업이 증가하였고 이에 대한 정부의 다양한 지원책이 형성되었다. 그러나 이들 대부분은 성공적인 창업 및 높은 매출액을 위한 입지 컨설턴트 위주였으며 영업 지속성을 유지하기 위한 정책과 연구에 대해서는 관심이 크지 않았다. 이로 인해 창업한 상업시설의 지속성이 매우 낮아 창업률과 폐업률이 비슷한 수준으로 조사되었다. 이에 사업체의 생존기간에 영향을 미치는 공간적 요인의 중요성과 연구의 필요성이 증가하고 있지만 상업시설의 생존기간과 입지특성 관계에 관한 논의는 이루어지지 않았다. 이에 이 연구에서는 상업시설 생존기간에 영향을 미치는 공간적 특성에 대해 실증적으로 분석하고 이를 통해 생존기간에 영향을 미치는 도시공간의 물리적 영향요인을 확인하였다. 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, 용도복합도가 높은 지역에 입지할수록 단기생존 확률 대비 장기생존 확률이 높다. 음식점의 입지는 단일용도의 특성이 강한 지역보다 다양한 용도가 적절히 혼합되어있는 지역에서 장기생존 확률이 증가한다. 즉, 상업지역 내 용도 복합화는 토지이용의 효율성을 높일 뿐만 아니라(김동근·김상조, 2014), 상업시설의 장기생존 확률을 증가시킴을 확인하였다. 그러나 인접지역의 용도복합도가 증가할수록 단기생존 확률 대비 장기생존 확률이 낮은데, 이는 음식점 입지지역의 배후지역에 해당되는 인접지역은 다양한 용도특성이 강한 경우보다 대규모 주거지역과 같은 단일용도특성이 강한 경우 장기생존 확률을 높일 수 있음을 시사한다.

둘째, 음식점 입지의 최대 점유인구가 많을수록 3년 미만으로 단기생존 확률 대비 장기생존 확률이 높다. 이는 상업시설의 지속적인 영업을 위해서는 잠재적 소비자가 필요함을 의미한다. 인접지역의 주거규모가 증가할수록 해당 상업시설 및 상권을 이용할 확률이 높다. 즉, 주거규모가 크다는 것은 배후지역 인구가 많아짐을 의미하며 이는 상업시설의 밀도를 증가시키고(김태현·고진수, 2015), 소비자 풀을 형성하여 장기생존 확률을 높인다. 상업시설의 지속성을 통한 도시공간의 지속가능성 증진 및 사회적 비용 감소를 위해서는 배후지역의 규모와 토지이용 복합 정도 에 대한 고려가 필요함을 확인하였다.

셋째, 동종 업체수가 밀집할수록 음식점이 3년 미만으로 단기생존 확률 대비 8년 이상 장기생존 확률이 높았다. 이는 상업시설의 일반적 성향 중 하나인 집적 특성으로 설명되어지는데, 상업시설이 밀집할수록 해당 지역에는 소비자 풀이 형성되고 이는 상업시설의 안정적 영업지속에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 즉, 소비자 풀의 형성은 음식점의 잠재적 소비자의 형성을 의미하며 이것이 영업 지속성에 영향을 미침을 확인하였다.

마지막으로, 유동인구가 많은 지역일수록 단기생존 확률 대비 장기생존 확률이 높다. 유동인구는 해당 지역 보행 네트워크를 이용하는 인구로 상업시설의 직접적 소비자이다(김수현 외, 2015; Özdemir & Selçuk, 2017). 때문에 유동인구가 많은 지역은 소비자 풀을 형성하며며 이곳에 상업시설이 밀집하여 입지하는 일반적 특성을 지닌다(최막중·신선미, 2001; 안영수 외, 2012; 이경민·정창무, 2014; Kang, 2016). 이 연구에서는 유동인구가 단순히 상업시설 밀집뿐만 아니라 영업 지속성에도 영향을 미치는 것을 확인하였다.

이 연구에서는 기존 연구에서 주로 다루어지지 않았던 미시적 공간단위 내 상업시설의 장기생존에 영향을 미치는 공간적 입지요인에 대해 분석하고 결과를 제시함에 의의가 있다. 이 연구의 결과는 신규 창업을 위한 자영업자들에게 입지결정의 근거자료로 활용될 수 있다. 또한 폐업방지를 위한 경제적·사회적 대책에 초점이 맞춰진 자영업자 영업지원 대책에 대해 공간적 특성 고려가 필요함을 시사하며 상업시설 장기생존관점에서 도시계획적 접근을 통해 자영업자 영업지원이 가능함을 시사한다. 즉, 상업시설의 도시계획적 지원 정책을 통해 사회적비용 절감과 도시공간의 지속가능성을 향상시킬 수 있음을 실증적으로 확인하였다.

그럼에도 이 연구의 한계는 첫째, 기존 선행연구와 달리 도시공간 내 물리적 특성에 대한 연구를 통해 차별성이 존재하였으나 사회·경제적 특성에 대한 충분한 고려가 이루어지지 못하였다. 둘째, 제한적 공간 단위 분석을 위해 육각형의 분석단위를 활용하여 미시적 지역 특성을 도출할 수 있었으나 상업시설이 존재하는 영업장 자체에 대한 충분한 고려가 어려웠다. 셋째, 연구의 공간적 범위가 상업·업무활동 및 개발이 활발한 강남구 일대를 대상으로 하였기 때문에 연구결과의 일반화가 어렵다. 후속 연구에서는 이러한 한계점을 보완한 연구가 진행되어 상업시설 생존기간의 다양한 영향요인을 실증적으로 연구할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 ‘2017년 대한국토·도시계획학회 춘계산학학술대회“ 발표 논문을 수정·보완한 논문이며, 2017년도 정부(과학기술정보통신부, 교육부)의 재원으로 한국연구재단 중견연구자지원사업(2017R1A2B4003949)과 신진연구자지원사업(2017S1A5A8021229)의 지원을 받아 수행되었습니다.

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