서울시 상권 매출액 영향 요인 : 발달상권과 골목상권 비교를 중심으로 = Factors influencing sales of commercial districts in Seoul : Focusing on the comparison between the developmental and alley commercial districts

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

According to the results of the 2021 Small Business Survey, the number of small businesses nationwide is 4,117,000, and the number of employees is 7,205,000, and the number of businesses (786) and workers (1,337) in Seoul has decreased compared to the previous year. Most of the small business owners are industries closely related to the lives of local residents, and they are an important basis for the economy, and wholesale and retail businesses and food businesses with relatively low entry barriers enter the commercial sphere. If competition caused by store density in the commercial sphere or private consumption contracted due to economic deterioration, the closing rate of the commercial sphere could rise, leading to a slump in the job market and a high unemployment rate.
Therefore, the purpose of this study is to help new self-employed people by identifying factors that affect sales, which are the criteria for maintaining business in Seoul's alley and developmental commercial districts, evaluating the growth potential and performance of commercial districts and identifying trends in commercial districts.
The first difference in this study was that most previous studies selected four (development commercial districts, alley commercial districts, traditional markets, and special tourist zones) defined by Seoul, but this study only targeted development commercial districts and alley commercial districts composed of similar industries, except for traditional markets with the specificity of the market, and compared how the influencing factors on sales of the two commercial districts were different.
Second, previous studies have confirmed that commercial area and sales have a linear relationship in the study of influencing factors on commercial sales, but in this study, it is significant to check whether there is a nonlinear relationship between area and sales using a variable that squares the area, and to calculate the point where the change in sales is maximized due to the influence of the commercial area.
The results of this study showed that in terms of location characteristics, variables such as "development area (+)," "southeast area (+)," "number of bus stations (+)," "large-scale stores (+)," and "use areas" affect sales.
In terms of the characteristics of commercial districts, independent variables such as "commercial district area (+)", "square of commercial district area (-)", "static (+)", "franchise store ratio (+)", "food restaurant store ratio (+)", and "diversity index (+) by industry" affect sales in commercial districts.
As a result of examining it together with the commercial area area² variable, from 623,989㎡, an increase in area does not significantly increase sales. When the increase in the area of the commercial district reaches a certain limit, the magnitude of the positive (+) effect on the change in sales of the commercial district becomes the maximum, and the limit is the size of the commercial district that can generate maximum sales due to the area effect.
In terms of demand characteristics, the average monthly income of the resident population (+) affected sales. When only development businesses were analyzed, sales were affected by the northwestern region (-), the number of bus stops (+), the use area, the commercial area (+), the service store ratio (+), and the restaurant industry diversity index (+).
When analyzing only alley commercial areas, "Southeast (+)," "number of bus stops (+)," "large-scale stores (+)," "use areas," "right-of-use areas (+)," "franchise store ratio (+)," "restaurant store ratio (+)," "service store ratio (-)," "service industry diversity index (+)," "retail industry diversity index (+)," and "average monthly income (+) of the resident population" affected sales.
The limitation of this study is that individual commercial district data could not be obtained, so the commercial district was analyzed by unit rather than the characteristics of each store. Since the rent data used for the analysis is the average converted rent in the administrative building where the commercial district is located, it seems difficult to analyze the detailed commercial district, and the limitation of the study is that it does not take into account individual factors that can affect commercial district sales.
In addition, in terms of the diversity index, the diversity of industries in the large category of the restaurant industry was measured and analyzed by grouping Korean food and coffee into the same restaurant industry. According to Shin Woo-jin et al. (2010), the distribution patterns of similar and heterogeneous industries in the retail sector were analyzed to confirm that industries such as Korean food, tea houses, and beauty salons had an accumulation effect with other retail sectors, and Lee Jung-min (2021) analyzed the accumulation effect of restaurants and the marginal effect of density. As in previous studies, it will be a future task to consider the agglomeration effect and competition effect of industries not only with a single industry but also with other industries.
However, it is significant in that it compared the factors affecting the sales of development and alley commercial districts, analyzed the use area in more detail than previous studies, and analyzed the limit points in the relationship between commercial area and sales to confirm the nonlinear relationship between commercial area and sales.
Our village store commercial district analysis service provided by the Seoul Metropolitan Government referred to in this study provides analysis reports on administrative dongs and commercial districts in Seoul, and if you select a specific region, you can check industry analysis, sales analysis, population analysis, and regional analysis. Through the results of this study, it is expected that the factors influencing sales, one of the key factors when starting a business, can be identified to help prospective start-ups and be used for more detailed commercial area analysis services.

국문 초록 (Abstract)

서울시 상권 매출액 영향 요인 발달상권과 골목상권 비교를 중심으로 2021년 소상공인실태조사 결과에 따르면 전국 소상공인 사업체수는 4,117 천개, 종사자 수는 7,205천명이며 서울의 사업체 수(786개)와 종사자(1,337명) 수는 전년 대비 감소하였다. 소상공인의 대부분은 지역주민의 생활과 밀접 하게 연관된 업종으로 경제의 중요한 기반이 되며 상대적으로 진입장벽이 낮은 도소매업과 음식업 등이 주로 상권에 진출한다. 상권의 점포 밀도에 의한 경쟁이나 경기 악화로 인한 민간 소비가 위축되면 상권의 폐업률은 상 승할 수 있으며 이는 고용 시장의 침체와 높은 실업률을 야기한다. 따라서 본 연구는 서울시 골목상권과 발달상권을 대상으로 하여 영업을 유지하는데 기준이 되는 매출액에 영향을 미치는 요인을 파악하여 상권의 성장 가능성과 성과를 평가하고 상권의 동향을 파악할 수 있게 하여 신규 자영업자들에게 도움이 되는 것에 목적이 있다. 본 연구의 차별점은 첫 번째로 대다수 선행연구가 분석 대상을 골목상 권이나 서울시에서 정의하는 4개(발달상권, 골목상권, 전통시장, 관광특구) 를 대상으로 정하였으나 본 연구는 시장이라는 특수성을 가진 전통시장을 제외하고 발달상권, 골목상권과 영역이 겹치는 관광특구를 제외하여 비슷 한 업종으로 구성된 발달상권과 골목상권만을 대상으로 하였으며 두 상권 의 매출액에 미치는 영향 요인이 어떻게 다른지 비교해보았다. 두 번째는 상권 매출액에 관한 영향 요인 연구에서 상권 면적과 매출은 선형 관계를 가진다는 선행연구들을 확인하였으나 본 연구에서는 면적을 제곱한 값 의 변수를 사용하여 면적과 매출액의 비선형관계 여부를 확인해보고 상권 면적의 영향으로 매출액 변화가 최대가 되는 지점을 산출하는 것에 의의가 있다. 본 연구 결과는 발달상권과 골목상권 전체를 대상으로 하였을 때 입지특성에서는‘발달상권(+)’,‘동남권(+)’,‘버스정류장수(+)’,‘대규모점포 (+)’,‘용도지역’ 변수가 매출액에 영향을 주는 것으로 확인됐다. 상권특성에서는 독립변수인 ‘상권 면적(+)’,‘상권 면적의 제곱(-)’, ‘정체형(+)’,‘프랜차이즈 점포비율(+)’,‘외식업 점포 비율(+)’,‘업종별 다양성 지수(+)’변수가 상권의 매출액에 영향을 주는 것으로 확인됐다. 상권 면적²변수와 함께 살펴본 결과 623,989㎡부터는 면적의 증가가 매출액을 크게 증가시키지 못한다. 상권 면적의 증가가 특정 한계점에 도달하 면 상권 매출액의 변화에 미치는 양(+)의 영향의 크기가 최대가 되며 그 한 계점이 면적 영향으로 인한 최대 매출을 낼 수 있는 상권의 규모라고 판단 하였다. 수요특성에서는 ‘거주인구의 월평균소득(+)’이 매출액에 영향을 주었다. 발달상권만 분석 대상으로 하였을 때는 ‘서북권(-)’,‘버스정류장수 (+)’,‘용도지역’,‘상권면적(+)’,‘서비스업 점포비율(+)’,‘외식업 다양 성 지수(+)’가 매출액에 영향을 미쳤다. 골목상권만을 분석 대상으로 하였을 때는 ‘동남권(+)’,‘버스정류장수 (+)’,‘대규모점포(+)’,‘용도지역’,‘상권면적(+)’,‘프랜차이즈 점포비율 (+)’,‘외식업 점포비율(+)’,‘서비스업 점포비율(-)’,‘서비스업 다양성 지수(+)’,‘소매업 다양성 지수(+)’,‘거주인구의 월평균소득(+)’이 매출액에 영향을 미쳤다. 본 연구의 한계점은 개별적인 상권의 데이터를 구득할 수 없어 점포별 특성이 아닌 상권을 단위로 분석하였다는 점이다. 분석에 사용한 임대료 데이터는 상권이 위치한 행정동 평균 환산임대료이기 때문에 세부적인 상권을 분석하기에는 무리가 있고 상권 매출액에 영향을 줄 수 있는 개별적인 요인 을 고려하지 못한 점이 연구의 한계로 사료된다. 또한, 다양성 지수의 측면에서는 외식업이라는 큰 카테고리에서 업종의 다양성을 측정하여 한식과 커피를 같은 외식업으로 묶어서 분석하게 되었다. 신우진 외(2010)에 따르면 소매업종을 대상으로 동종, 이종 업종의 분포 패턴을 분석하여 한식, 찻집, 미용실 등의 업종이 타 소매업종과 집적효과가 있음을 확인하였으며 이정민(2021)은 음식점의 집적효과와 밀도의 한계효과를 분석하였다. 선행연구와 같이 업종의 집적효과와 경쟁효과를 단일 업종 뿐 아니라 타 업종과의 효과까지 고려하는 것이 향후 과제가 될 것이다. 그러나 발달상권과 골목상권 매출액에 영향을 미치는 요인을 비교하여 살펴본 점, 용도지역을 선행연구보다 세부적으로 분류하여 분석한 점, 상권 면적과 매출액의 관계에서 한계 지점을 분석하여 상권 면적과 매출액에서 비선형관계를 확인한 점에서 의의를 가진다. 본 연구가 참고한 서울시에서 제공하는 우리마을가게 상권분석 서비스 에서는 서울시의 행정동과 상권의 분석 리포트를 제공하는데 특정 지역을 선택하면 업종 분석, 매출 분석, 인구 분석, 지역 분석을 확인할 수 있다. 본 연구의 결과를 통해 창업 시 핵심적인 요소 중 하나인 매출액의 영향 요인을 파악하여 창업 예정자에게 도움을 주고 더 세밀한 상권분석 서비스에 활용될 수 있을 것으로 예상한다.

목차 (Table of Contents)

• 국문초록 ⅳ
• 제1장 서론 1
• 제1절 연구의 배경과 목적 · 1
• 제2절 연구의 범위와 방법 · 4
• 제3절 연구의 흐름 6
• 제2장 이론적 배경과 선행연구 검토 7
• 제1절 이론적 배경 7
• 제2절 선행연구 검토 13
• 제3장 분석모형 및 변수 설정 · 21
• 제1절 연구가설 · 21
• 제2절 분석모형 · 23
• 제3절 변수설정 · 24
• 제4장 실증분석 · 34
• 제1절 기초분석 34
• 제2절 실증분석결과 38
• 제3절 발달상권과 골목상권 실증분석결과 비교 47
• 제5장 결론 51
• 제1절 연구요약 51
• 제2절 연구의 한계 54
• 참고문헌 · 55
• ABSTRACT 57