서울시 골목상권 유형화와 창·폐업 영향요인 분석 : 시계열 유동인구 빅데이터와 Dynamic Time Warping 시계열 군집분석을 활용하여

Ⅰ. 연구의 배경 및 목적

상권은 일정한 지역을 중심으로 재화와 서비스의 거래가 이루어지는 공간적 범위를 의미한다(이정란·최막중, 2018). 또한, 상권은 살아있는 유기체처럼 역동적인 특성을 보인다. 쇠퇴했던 상권이 다시 성장하기도 하고 성장하던 상권이 정체되는 순환을 겪는다. 이러한 상권 변화의 핵심 요인으로 사람들의 관심과 방문을 볼 수 있다. 판매와 구매만을 목적으로 하는 상권의 특성 외에도 상권 내에 문화시설이 공존하여 구매를 목적으로 하는 소비자뿐 아니라 구매 외의 목적을 가지고 상권을 방문하는 상권유입인구를 대상으로 하는 기업의 마케팅 활용 장소로서도 이용되고 있다(서나경, 2007). 상권은 소비자의 성향이나 이용 패턴에 따라 다른 특성을 보인다. 특히, 평일 상권과 주말 상권은 각각 다른 특성을 보이며, 이에 대한 이해는 상권의 지속 가능한 발전과 활성화를 가능하게 한다는 점에서 중요하다. 주말 상권은 여가와 쇼핑을 목적으로 방문하는 소비자가 많아지면서 유동인구가 급증하는 반면, 평일 상권에는 업무와 일상생활을 위한 방문이 주를 이루며 유동인구의 패턴이 달라진다. 이러한 차이는 상권에서 이루어지는 경제적 활동과 소비패턴에도 영향을 줄 수 있다. 하지만 요일에 따른 유동인구 변화의 중요성에도 불구하고 상권의 어떠한 특징이 이러한 변화에 영향을 주는지에 대한 논의는 부족한 상태이다.

다른 한편으로, 상권에서 사업체의 창·폐업에 관한 영향요인을 확인하는 것은 중요하다. 최근 자영업자들의 진입과 퇴출 속도가 빠르게 증가하고 있다(최은준 외, 2021). 이는 자영업자의 창업과 폐업이 빈번하게 일어나고 있다는 것을 의미하며, 도시 경제와 지역 사회에 영향을 미친다. 자영업자의 창업과 폐업은 단순히 개인 사업의 성패를 넘어, 지역 상권의 활성화와 쇠퇴, 도시 경제의 안정성 등 다양한 요인과 밀접하게 관련되어 있다(남윤미, 2017; 이정란·도난영, 2019; 이경주·임준홍, 2020). 따라서, 자영업자의 창업과 폐업에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것은 도시 경제의 지속가능성을 확보하는데 중요한 과제로 주목받고 있다(최은준 외, 2021). 이러한 변화는 상권의 매력도 감소나 기존 상업시설의 존치 문제와도 연결이 된다(Teller and Reutterer, 2008; 윤윤채·박진아, 2016; Helm et al., 2020). 이처럼 상권에서 사업체의 창·폐업에 관한 영향요인을 확인하는 것은 사회적 측면에서 문제를 해결하는 데 중요하지만, 이들의 관계를 일반적인 원리로 도출하기에는 한계가 있어 지역 상권의 유형에 따른 실증 연구가 필요하다(이정란·최막중, 2018). 또한, 이러한 흐름 속에서 상권 내부와 외부특성에 대한 분석으로 확장되고 있으나(김동준 외, 2019), 특정 상권만을 대상으로 하여 사업체가 자리 잡은 공간적·지역적 특성을 충분히 고려하지 못한 한계가 존재한다(정동규, 2017; 김동준 외, 2018).

2015년부터 서울시는 상권분석서비스를 제공하여 서울형 골목상권을 정의하고 이를 토대로 다양한 상권 활성화 정책을 추진하고 있다. 최근에는 오프라인에서의 경험을 온라인으로 빠르게 공유하며, 특별한 경험을 위해서라면 대기시간이나, 불편한 교통편 등을 감수하는 등의 ‘경험과 공유’에 대한 가치가 소비에서 중요한 트렌드로 부상하면서 골목상권에 관심은 높아지고 있다(정동섭, 2019). 또한, 골목상권 내에는 다양한 사업체, 서비스, 문화 공간이 밀집해 있어 소비자들은 한 지역 내에서 필요한 것들을 찾을 수 있다. 이를 통해 이동시간과 검색 비용을 줄일 수 있으며, 가격과 품질을 쉽게 비교할 수 있는 다양한 혜택을 누릴 수 있다. 한편, 골목상권은 도시민들의 삶과 밀접한 관련이 있어 지역경제의 하부구조를 차지하기에 골목상권의 붕괴는 국가 경제나 개인의 삶에 부작용을 줄 수 있다(노화봉·정남기, 2016).

본 연구는 서울시 골목상권을 대상지로 한다. 서울시 골목상권은 자영업자들과 소비자들에게 다양한 기회를 제공하는 장소이며, 골목상권의 위치와 배후지 특성에 따라 다른 유형을 가지고 있다. 본 연구는 서울시 골목상권의 이질성에 기반하여 유동인구 특성에 따른 골목상권 유형화를 수행하고 유형별 창·폐업 영향요인을 분석한다. 이를 통해 골목상권 유형에 맞춘 차별화된 상권 전략을 제시하고자 한다. 따라서, 본 연구는 서울신용보증재단에서 제공하는 2019년 유동인구 데이터를 통해 골목상권의 유형을 도출하고, 유형화에 영향을 주는 요인을 확인한다. 또한, 유형별 영향요인과 창·폐업 간의 관계를 확인한다.

Ⅱ. 선행연구 검토

Ⅲ. 연구의 범위 및 방법론

1. 대상지 및 연구의 범위

본 연구는 서울신용보증재단이 제공하는 서울시의 1,090개 골목상권을 <그림 1>과 같이 공간적 범위로 설정했다. 골목상권은 발달상권보다 상대적으로 낮은 임대료로 인하여 영세업 비율이 높게 나타나며, 이들은 생계형 창업으로 진입 장벽이 낮은 업종을 선호한다. 골목상권의 성장은 해당 지역 임대료 급등으로 연결되면서, 골목상권 형성에 기여한 임차인이 이탈하는 젠트리피케이션 현상이 발생하면서 골목상권만의 특성을 잃어버릴 위험이 증가한다(정동규, 2017). 특색을 잃어버린 골목상권은 주변 상권들과의 경쟁에서 밀리게 되며, 유동인구가 다른 상권으로 이동할 수 있다. 골목상권은 배후지가 주거 밀집 지역에 포함되는 상권으로서 발달상권과 비교하여 고정적인 유동인구를 가지고 있기 어려운 환경이다. 골목상권은 주로 역세권 또는 대학가의 위치하고, 많은 사업체와 좋은 교통시설을 갖추고 있어 고정적인 유동인구를 가지고 있는 발달상권과 비교하여 유동인구 변화에 민감하게 반응할 수 있음을 의미한다. 이를 종합적으로 보았을 때, 골목상권은 유동인구의 변화에 따른 영향을 다른 상권들보다 크게 받을 것으로 판단되어 연구의 공간적 범위를 골목상권으로 설정하였다.

Figure 1.

Alley commercial districts in Seoul

본 연구는 요일에 따른 유동인구 변화를 확인하기 위하여 서울신용보증재단에서 제공하는 ‘서울시 상권분석서비스(길단위인구-상권)’의 2019년 데이터를 활용했다. 상권 유동인구 데이터는 서울시 생활인구(집계구단위)를 그리드(50m×50m) 영역으로 배분하고 집객시설과 배분로직을 통해 길단위로 유동인구를 생성한 것을 의미하며(서울시 상권분석서비스, 2024), 해당 상권 영역의 각 월의 요일별 유동인구 평균의 합을 분기별로 제공하고 있다. 현재, 신용보증재단에서는 2023년 12월 28일 기준으로 새로운 상권 영역 및 데이터를 제공하고 있다. 하지만, 본 연구에서 설정한 일부 요인의 경우 2019년 정보가 제공되지 않는다. 본 연구는 COVID-19로 인한 인구이동의 위축으로 인하여 분석에 영향을 줄 수 있는 시기를 제외한 최신의 데이터인 2019년을 연구의 시간적 범위로 설정했다. 따라서 본 연구에서는 시간적 범위를 일치시킬 수 있는 과거의 상권 범위 및 데이터를 활용하였다.

4. 변수 설정

DTW 시계열 군집분석을 통해 구축한 주말 상권(1)과 평일 상권(0)으로 종속변수로 설정하였으며, 분석에 사용한 독립변수는 <표 1>과 같다. 독립변수는 상권 특성, 접근성 특성, 배후지 특성, 가로망 특성으로 선정했다. 상권 특성과 접근성 특성, 가로망 특성은 상권 내부요인이며, 배후지 특성은 골목상권의 경계를 중심으로 200m 반경에 존재하는 외부 요인을 의미한다. 모든 독립변수는 2019년 1분기를 기준으로 자료를 활용했다. 다만, 통과도는 국가교통DB에서 제공하는 도로망 데이터를 통해 구하기 때문에 2019년 도로망 기준으로 제작된 2020년 데이터를 활용한다.

Table 1.

Description of variables and data sources

상권 특성은 프랜차이즈 수, 아파트 수, 집객시설 수, 직장인구 수, 업종다양성, 상권면적, 사업체 밀도, 개별공시지가이다. 해당 요인들은 상권 변화에 영향을 주는 내부적 영향요인으로 다뤄진다(이정란·최막중, 2018; 이동현 외, 2020). 상권 특성 중 업종다양성은 Shannon index를 사용했다. Shannon index는 풍부함과 균등함이라는 두 가지 주요 구성 요소를 통해 다양성을 결정한다(Shannon, 1948). 해당 변수의 값이 클수록 업종의 다양성이 높다는 것을 의미한다.

접근성 특성은 골목상권 내 지하철역과 버스정류장의 유무, 발달상권 인접유무로 설정했다. 지하철과 버스정류장 모두 상권에 접근하기에 유용한 수단으로 판단되어 접근성 변수로 사용했다. 골목상권보다 상대적으로 높은 유동인구를 가지는 발달상권은 주변 골목상권과의 경쟁력에서 우위를 점할 수 있어 골목상권의 인구변화에 영향을 미칠 것으로 판단되어 접근성 특성 변수로 추가했다.

배후지 특성은 인근 상권의 인구 유입에 영향을 미치기 때문에 배후지 점포 수와 집객시설 수를 변수로 설정했다. 가로망 특성으로는 통과도를 설정했다. 통과도는 특정 지점이 네트워크 내에서 다른 지점들 간의 통로로서 얼마나 중요한 역할을 하는지를 나타내어, 해당 값이 높을수록 해당 영역이 다른 지점들 간의 연결을 중개하거나 제어하는 데 중요하다는 것을 나타낸다(Ma, 2020). 해당 변수는 사람이 통과할 확률을 의미하여 인구 유입에 영향을 미친다고 판단된다. 가로망 특성 변수들을 도출하기 위하여 ArcGIS Pro의 Spatial Design Network Analysis(sDNA)를 사용했다.

Ⅳ. 분석결과

1. 상권 유형화 및 유형별 공간분포

본 연구에서는 요일별 유동인구의 변화를 DTW 시계열 군집분석을 활용하기 위하여 Silhouette metric을 통해 2~14까지 군집 개수를 평가하였다. Silhouette metric의 결과는 <그림 2>와 같으며, 값이 가장 큰 k=2가 최적의 군집 수로 나타났다. 최적 군집 수로 설정한 DTW 분석결과는 <그림 3>과 같다. 군집 1은 평일과 비교하여 토요일과 일요일에 유동인구 수가 감소하는 양상을 보이지만, 군집 2는 평일보다 유동인구 수가 증가하는 반대의 양상을 보인다. 이에 따라 군집 1을 평일 상권, 군집 2를 주말 상권으로 정의하여 서울시 전체 골목상권 1,090개 중 평일 상권은 420개, 주말 상권은 670개로 분류됐다.

Figure 2.

Result of Silhouette metric

Figure 3.

Result of DTW time series cluster analysis

<그림 4>는 상권 유형별 공간분포를 시각화한 결과이며, <표 2>는 생활권 권역과 자치구별로 주말 상권과 평일 상권을 분류한 결과이다. 서남권, 동북권, 서북권, 동남권, 도심권 순으로 주말 상권의 비중이 높은 것을 확인했다. 동북권, 서북권, 서남권은 주말 상권이 60% 이상의 비중을 보여주고 있어, 해당 영역 안에 상권이 위치하고 있으면 주말 상권이 될 확률이 높다는 것을 의미한다. 또한, 자치구 25개 중 해당 영역 내에 주말 상권의 비중이 높은 3개는 강북구(92.86%), 관악구(88.14%), 중랑구(87.59%)로 동북권과 서남권에 위치하며, 주말 상권의 비중이 낮은 3개는 강남구(12.28%), 중구(15.70%), 서초구(16.28%)로 도심권과 동남권에 위치하여 권역의 특성과 유사함을 확인했다.

Figure 4.

Spatial distribution of commercial districts by type

Table 2.

Distributions of commercial districts by types

2. 기초통계분석

본 연구에서 사용한 변수의 기초통계는 <표 3>과 같다. 전체 표본의 수는 1,090개이며, 종속변수는 주말 상권(1), 평일 상권(0)으로 설정했다. 전체 골목상권에서 주말 상권은 약 61%를 차지하여, 2019년을 기준으로 대부분의 골목상권은 주말에 사람이 집중되는 주말 상권인 것을 의미한다. 창업 수와 폐업 수의 표준편차는 각각 15.86과 16.63으로 나타나, 폐업이 창업보다 더 많은 골목상권에서 발생한 것으로 분석된다.

Table 3.

Descriptive analysis

상권 특성 중에서 직장인구 수, 상권면적, 개별공시지가의 표준편차는 각각 1,201.35, 67.76, 151.66으로 확인되어 골목상권마다 큰 차이가 있음을 알 수 있다. 업종 다양성과 사업체 밀도의 표준편차는 0.42과 0.97이다. 이는 현재 골목상권은 업종 다양성이 유사함을 의미하며, 상권면적이 넓을수록 해당 상권의 사업체 개수도 많은 것을 확인했다. 프랜차이즈 수, 아파트 수, 집객시설 수의 평균은 각각 10.02, 44.99, 13.20으로 확인했다.

접근성 특성 중 하나인 지하철역이 위치하지 않은 골목상권이 많은 것으로 확인되었으며, 이는 골목상권에 지하철역이 위치하기 힘든 조건이기 때문에 나타난 결과이다(박지완 외, 2023). 반면, 버스정류장은 약 80%가 골목상권에 위치하고 있어 지하철역보다 많이 있을 것을 확인했다. 발달상권 인접유무는 각각 약 43%와 57%로 발달상권에 인접하지 않은 골목상권이 인접한 상권보다 많다는 것을 확인했다.

배후지 특성인 사업체 수와 집객시설 수는 평균 952.87과 109.88로 확인했다. 가로망 특성인 통과도의 표준편차는 41.75로 골목상권 간의 큰 차이가 없다.

3. 주말 상권 결정요인 분석

본 연구는 주말 상권 결정요인을 확인하기 위하여 주말 상권은 1, 평일 상권은 0으로 종속변수로 설정하여 로지스틱 회귀분석을 진행했으며, 그 결과는 <표 4>와 같다. 본 연구는 로지스틱 회귀모형의 적합성을 검증하기 위해 Hosmer-Lemeshow(HL) 검정법을 사용했다. HL 검정결과, 주말 상권 결정요인의 로지스틱 회귀모형 p-value는 0.11로 나타나 모형이 적합한 것이 검증되었다(Hosmer et al., 1991). 또한, 로지스틱 회귀모형 Likelihood Ratio Chi-Square Test(LR chi2)의 p-value도 0.01보다 작게 나타나 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

Table 4.

Results of logistic regression for weekend commercial districts

로지스틱 회귀분석 결과로 프랜차이즈 수, 아파트 수, 직장인구 수, 업종다양성, 사업체 밀도, 개별공시지가, 지하철역 유무, 발달상권 인접유무, 배후지 집객시설 수는 주말 상권과 밀접한 연관이 있는 것으로 확인했다. 상권 특성 중 프랜차이즈 수, 직장인구 수, 개별공시지가는 주말 상권을 결정하는데 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 유사한 제품이나 서비스를 제공하는 프랜차이즈가 상업 지역을 장악하게 되면 소비자들은 해당 상권에 대한 매력도가 감소하여 소비자들은 다른 상권을 방문할 수 있다. 골목상권은 상대적으로 임대료가 낮은 소규모 상가건물이 많아 다양함과 독특성을 중심으로 기존과는 다른 상권을 만들고 있다. 이렇게 만들어진 골목상권의 특성은 사람들을 유입할 수 있는 요인이지만, 프랜차이즈가 증가하면서 골목상권만의 흥미와 독특성이 사라져 인구 유입이 감소하는 것으로 분석된다. 또한, 직장인구 수가 많을수록 골목상권이 발달상권과 인접할 가능성이 높다. 발달상권은 풍부한 배후직장, 교통발달 등의 특징을 가지는 상가 및 오피스 고밀집 지역을 말한다(서울시 상권분석서비스, 2023). 이와 달리 골목상권은 대로변에 위치하지 않고 좁은 도로에 따라 형성되어 대형 유통시설이 입지가 되어 있지 않은 특징이 있다(서울시 상권분석서비스, 2023). 이처럼 골목상권은 발달상권에 비해 상대적으로 인구 유입에 불리한 환경에 있다. 황준원(2022)의 연구에서도 발달상권일수록 방문빈도가 상승하는 결론을 제시했다. 이는 골목상권은 발달상권보다 경쟁력이 낮아 발달상권과 인접해 있으면 주말에 인구 유입이 저하되는 것으로 분석되며, 접근성 특성 중 발달상권 인접유무도 주말 상권을 결정하는데 음(-)의 관계를 가지는 결과가 해당 분석을 뒷받침한다.

개별공시지가는 젠트리피케이션을 발생시키는 주요 요인 중 하나이다. 지가의 상승으로 인한 임대료 상승을 버티지 못한 원거주민들이 전출되어 개인상점들이 프랜차이즈화되는 현상을 보인다(도혜원·변병설, 2017). 개별공시지가가 높은 곳은 주말 상권 결정에 음(-)의 관계를 나타낸다. 이는 프랜차이즈의 입점의 증가에 따른 인구 유입 효과 저하로 인한 결과로 분석된다. 아파트 수는 주말 상권을 결정하는데 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 골목상권은 주로 주거지 인근에 위치하여 배후지역의 상주인구를 중심으로 소비가 이루어진다(지상훈, 2021). 이는 접근성과 이동시간을 중요하게 생각하는 상권 방문객은 자신의 주거지역에 가까이에 있는 골목상권을 방문하여 나타난 결과로 분석된다(강현모·이상경, 2019; 황준원, 2022). 업종다양성과 사업체 밀도는 주말 상권을 결정하는 데 양의 관계가 있는 것으로 나타났다. 업종다양성은 여가소비 수요의 증가로 다양한 상업 활동을 위한 다목적 쇼핑을 즐기고자 하는 소비자 비중이 높아진 것과 관련이 있는 것으로 분석되며(이정란, 2017), 사업체의 밀도가 높으면 상권의 소비자 동선이 효율적으로 단축되어 인구 유입 효과가 높아질 수 있다(김지원, 2018).

접근성 특성 중 지하철역의 유무는 주말 상권을 결정하는 데 음(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 지하철역이 해당 상권 내에 있어 보행권 이내에 위치할 경우 골목상권은 이미 성장의 단계를 넘어 정체 또는 쇠퇴하고 있는 상권이 많아 이와 같은 결과가 나온 것으로 분석된다(강현모·이상경, 2019).

배후지 특성 중 배후지 집객시설 수는 주말 상권을 결정하는데 양(+)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 선행연구와 같이 집객시설은 외부 인구 유입을 유도하는 기능을 하기에 주말 인구 유입에 긍정적인 영향을 미친 것으로 분석된다(박지완 외, 2023). 또한, 상권에 위치한 집객시설 수는 주말 상권 결정요인으로 작용하지 않았지만, 배후지 집객시설 수는 긍정적인 요인으로 작용하여 주말 인구 유입을 위해서는 배후지 환경까지 고려해야 함을 시사한다.

4. 골목상권 유형별 영향요인과 창·폐업의 연관성 분석

본 연구는 유형별 영향요인과 창·폐업 수 사이의 관계를 확인하기 위하여 다중 선형 회귀분석을 수행했다. 다만, 회귀분석을 수행하기 앞서 회귀분석 모형의 잔차에 대한 등분산성을 확인하기 위해 White 검정을 실시했다. White 검정 결과, 모든 모형에서 유의수준이 5% 이하로 나타나 이분산성이 존재하는 것으로 나타났다. 따라서, 이분산성에 의한 문제를 해결하기 위해 표준오차를 조정하는 강건표준오차(robust standard error)를 통해 다중회귀분석 모형을 구축했다. 또한, 독립변수의 다중공선성을 검증하기 위해 분산팽창계수(Variance Inflation Factor, VIF)를 계산하였다. 모두 4이하로 변수들의 다중공선성 문제는 없는 것을 확인했다. 회귀분석의 결과는 <표 5>와 같다. 상권의 유형을 더미변수로 설정한 전체 상권 모형의 결정계수는 각각 0.76과 0.81이며, 이는 해당 모형이 76%와 81% 설명력을 나타냄을 의미한다.

Table 5.

Analysis results of multiple regressions for business openings and closings by alley commercial districts types

분석 모형의 독립변수 중 프랜차이즈 수, 아파트 수, 집객시설 수, 상권면적, 사업체 밀도, 배후지 사업체 수, 상권 유형은 90% 유의수준에서 창·폐업 수과 양(+)의 연관성을 가지는 것으로 나타났다. 프랜차이즈는 상권 내에 위치하여 집객 효과를 가져와 상권 전체의 활성화를 유발하여 사업체의 창업을 증가시킨다. 반면, 프랜차이즈가 증가하면서 기존 비프랜차이즈 점포의 폐업을 유도하여 프랜차이즈 위주 상권으로 재편되어 폐업 수를 증가시키는 것으로 분석된다(김진석 외, 2022). 아파트 단지 수가 많을수록 골목상권 내 거주 인구가 많아지게 될 것이며, 잠재적인 고객 수의 증가를 의미한다. 따라서, 상권 내에 아파트 수가 많을수록 상권 경제활력에 영향을 미칠 수 있으므로 창업 수를 증가시키는 것으로 분석된다. 그러나 상권 내에 주차 공간, 도로교통, 공공시설 등이 위치하고 있어 사업체가 입지 가능한 공간이 한정적이다. 한정적인 공간에서 경쟁 사업체들 사이에서 가격 경쟁, 마케팅 비용 증가 등이 발생할 수 있어 폐업 수를 증가시키는 것으로 분석된다. 집객시설은 소비자풀을 형성시켜 상권 활성화를 도모하는 역할을 하여 사업체의 매출이 증가하고 이에 따라 창업 수가 높아지게 되지만, 상권 내에 사업체들이 증가하여 경쟁이 심화되면서 폐업 수를 증가시키는 것으로 분석된다. 상권면적이 넓을수록 더 많은 상업 공간과 잠재적인 비즈니스 기회가 있어 창업에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 하지만, 면적이 넓을수록 더 많은 기업과의 경쟁이 발생할 수 있어 폐업 수를 증가시키는 것으로 분석된다. 사업체 밀도가 높으면 집적의 외부효과를 발생시켜 경제적 이득을 취할 수 있는 환경을 조성하지만(Broersma and Oosterhaven, 2009), 사업체 밀도는 한계효과가 존재하여 적정수준을 넘어가면 폐업이 증가할 수 있다(이정민 외, 2021). 이는 서울시의 골목상권들의 다수가 적정수준을 넘어갔다는 것과 한계효과를 고려한 관리가 필요하다는 것을 시사한다.

평일 상권의 창업 수 및 폐업 수 회귀분석 모형 결정계수는 각각 0.75과 0.83이며, 주말 상권의 창업 수 및 폐업 수 회귀분석 모형 결정계수는 각각 0.78과 0.83이다. 각 모형의 창·폐업 수와 설명변수의 관계는 전체 상권 모형의 결과와 일관성이 있는 것으로 나타났으나, 일부 변수에서 차이를 확인했다. 업종다양성은 평일 상권에서는 창업 수와 양(+)의 관계, 주말 상권에서는 창·폐업 수와 음(-)의 관계를 나타냈다. 또한, 주말 상권에서 버스정류장 유무는 창·폐업 수에 양(+)의 관계, 배후지 집객시설 수는 창·폐업 수에 음(-)의 관계를 나타냈다. 직장인구 수는 평일 상권에서 창업 수와 양(+)의 관계, 통과도는 주말 상권에서 창업 수 및 폐업 수와 음(-)의 관계를 나타냈다.

평일 상권은 주말에 유동인구가 줄어들기 때문에, 주로 평일에 방문하는 직장인구가 중요한 소비자로 작용할 것이다. 따라서 평일에 직장인들이 많이 방문하는 경우, 그들은 잠재적인 소비자로 기능하기에 창업 수를 증가시키는 것으로 분석된다. 또한, 다양한 사업체의 집적으로 점포 간 업종 연관성으로 인한 점포의 매출 향상으로 신규 사업체가 개점할 수 있는 사업 환경이 만들어지기에 창업이 높아지는 것으로 분석된다(이정란, 2017). 다만, 주말 상권은 토요일과 일요일에 많은 사람들이 모이는 특징을 가지기에 이미 다양한 업종들이 다수 존재하여 새로운 업종이 시장에 진입하기 어려워 창업 수를 낮추며, 업종 다양성이 증가함에 따라 다양한 상업 활동을 이용하고자 하는 방문객의 성향으로 인하여 폐업을 낮추는 것으로 분석된다. 버스 정류장의 유무는 소비자가 상권에 편리하게 접근할 수 있음을 의미하여 유동인구를 많이 발생시키는 요인이다. 이로 인해 사업체들은 많은 소비자를 유치할 수 있어 창업 수가 증가하지만, 다양한 사업체가 해당 상권에 진출할 수 있어 폐업 수도 높아지는 것으로 보인다. 배후지 집객시설 수가 많은 주말 상권은 이미 다양한 인프라가 해당 상권 안에서 제공하고 있어 새로운 사업체가 진입하기 어려워 창업 수가 낮아지며, 안정적인 매출로 인해 기존 사업체들의 폐업도 낮아지는 것으로 보인다. 통과도가 높다는 것은 특정 지역이나 상권에서 다른 지역으로의 경로를 많이 지나가는 것을 의미한다. 이는 해당 지역이 중심지라는 것을 나타내며, 그 지역에 이미 다양한 사업체들이 입지를 확보한 상태일 가능성이 있다. 이미 기존 사업체들이 안정적으로 운영되고 있을 가능성이 크기 때문에 폐업 수를 감소시키고, 이는 신규 창업자들이 시장 진입 장벽을 높게 만들어 창업 수를 감소시키는 것으로 분석된다. 주말 상권은 평일 상권보다 창업과 폐업이 더 많이 발생한다. 이는 두 상권의 특성에 따라서 창·폐업 수의 차이가 발생함을 의미하며, 골목상권 안에서도 유동인구로 발생하는 서로 다른 특성을 고려해야 함을 시사한다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 유동인구 데이터를 활용하여 서울시의 골목상권 유형을 도출했으며, 유형화에 영향을 주는 요인들을 확인했다. 또한, 영향요인과 사업체 창·폐업 사이의 관계를 상권 유형별로 확인했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구를 통해 도출한 결과의 시사점은 다음과 같다.

첫째, 본 연구는 DTW 시계열 군집분석을 통해 주말에 나타나는 상이한 유동인구의 패턴으로 주말 상권과 평일 상권으로 유형을 분류했다. 2019년 서울시 골목상권의 약 61%는 주말에 더 많은 사람이 몰리는 주말 상권임을 확인했다. 또한, 상권 유형의 공간적 분포를 알아보았다. 해당 결과를 통해 상권의 유형이 지역적으로 차이가 있음을 확인했다. 특히, 도심권과 동남권은 평일 상권이 많이 분포한 지역으로 도출되었다. 도심권은 국제문화교류와 관광의 중심지이며, 동남권은 서울의 업무중심지이기에 해당 지역들은 발달상권들이 위치할 가능성이 높다. 발달상권은 주변 골목상권과의 경쟁력에서 우위를 점하기에 골목상권의 인구 변화에 영향을 줄 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 골목상권 안에서도 위치나 지역적 특성으로 인해 요일에 따른 유동인구의 차이가 나타나는 것을 확인했다는 것에 의의가 있다. 또한, 모든 골목상권에 동일한 정책을 제시하는 것이 아니라, 각 지역별 상권 유형의 차이를 고려한 전략 수립이 필요함을 시사하였다.

둘째, 본 연구는 DTW 시계열 군집분석 결과를 종속변수로 하여 상권 유형의 결정요인을 알아보았다. 결정요인 중 아파트 수, 업종다양성, 사업체 밀도, 배후지 집객시설 수가 주말 상권과 양(+)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 특히, 집객시설은 배후지에서도 인구 유입을 도모하여 주말 상권을 결정하는 데 양(+)의 관계를 나타냈다. 반면, 프랜차이즈 수, 직장인구 수, 개별공시지가, 발달상권 인접유무는 주말 상권과 음(-)의 관계를 나타냈다. 본 연구의 결과는 상권 활성화를 위한 인구 유입 전략은 상권 내부 특성뿐만 아니라 접근성, 가로망, 배후지 특성 등 다양한 측면의 상권 특성을 확인해야 함을 시사한다. 특히, 프랜차이즈가 증가하여 상업 지역을 장악하게 되면 해당 상권은 매력도가 감소하게 되어 방문객들이 다른 상권을 방문할 수 있음을 확인했다. 이는 골목상권에 ‘~리단길’과 같은 하나의 정체성을 상권에 부여하여 매력도를 상승시키는 것이 상권 활성화에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 의미한다.

마지막으로, 다중 선형 회귀분석을 통해 상권의 창·폐업 수와 상권의 내·외부 특성과의 관계를 상권 유형별로 확인했다. 전체 상권 모형에서는 프랜차이즈 수, 아파트 수, 집객시설 수, 상권면적, 사업체 밀도, 배후지 사업체 수, 상권 유형은 창·폐업 수와 양(+)의 관계를 보여주었다. 그러나, 상권의 내·외부 특성은 상권 유형에 따라 창·폐업 수와 서로 다른 관계를 보였다. 또한, 사업체 밀도는 소비자들을 유입하는 상권활성화 요인으로 볼 수 있으나, 본 연구에서는 폐업 수를 증가시키는 요인으로 나타났다. 이는 현재 대다수 서울시 골목상권은 밀도에 따른 한계효과가 나타나 폐업 수를 증가시킨 것으로 보인다. 이러한 결과는 폐업에 대하여 적정규모의 사업체 밀도관리가 필요함을 시사한다. 다만, 본 연구에서는 밀도에 따른 한계효과를 분석하지 않아 해당 효과에 대해서 명확히 규정하기는 어려워 향후 심도 있는 추가연구가 필요하다고 판단된다. 하지만 본 연구는 골목상권의 내·외부 특성 특성을 반영하여 상권의 유형에 따라 서로 다른 관계를 가지는 것을 확인했으며, 상권 유형에 따른 차별적인 상권 전략이 필요함을 확인했다는 점에서 의의가 있다.

본 연구의 결과는 지자체 전체에 대한 동일한 정책을 적용하는 것이 아닌 지역별로 골목상권의 유형에 따른 차등적인 정책의 적용이 필요하다는 것을 시사한다. 또한, 본 연구의 결과는 향후 서울시 골목상권에 대한 상권 활성화 방안이나 사업체 개설의 타당성 및 폐업을 감소시키는 정책 마련의 근거로 활용이 가능할 것이다.

본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 유동인구, 사업체 밀도, 직장인구 수 등 정량적 데이터를 통해 상권 유형화 영향요인을 분석했지만, 상권 이용자의 사회·경제적 특성과 같은 정성적 요인은 다루지 못했다. 둘째, 본 연구는 서울시 골목상권을 대상지로 한 연구이기 때문에 연구의 결과가 다른 상권에서도 일반화가 될 수 있는지 확인할 필요가 있다. 따라서, 서울시 발달상권이나 지방의 소도시 등을 대상으로 한 추가적인 연구가 필요하다. 마지막으로, 본 연구는 COVID-19와 같은 팬데믹 상황을 고려하지 않았다. COVID-19 기간을 포함하여 보다 장기적인 관점에서 상권의 내·외부 특성들이 상권유형별 상권활성화에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 2023년 12월 한국지역학회 후기학술대회에서 발표하여 우수논문상을 수상한 논문을 수정·보완하여 작성하였음.

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