A Study on the Evaluation of Urban Regeneration Project Sites Using the Density and Diversity Indicators of New Startup Stores

신규 창업점포의 밀도 및 다양성 지표를 활용한 도시재생사업 대상지 평가에 관한 연구*

장성만**·박영수***

A Study on the Evaluation of Urban Regeneration Project Sites Using the Density and Diversity Indicators

of New Startup Stores*

Jang Seongman** · Park Yongsu***

국문요약 본 연구는 도시 재생사업 대상지를 중심으로 신규 창업점포의 밀도 및 다양성 지표를 산출하고, 이를 대 조군 그룹과 비교함으로써, 도시 재생사업으로 인한 지역의 활성화 가능성을 평가하였다. 본 연구의 결과는 세 가 지로 제시된다. 첫째, 도시 재생사업 대상지의 신규 창업점포의 밀도가 대조군에 비해 높았다. 이를 통해 도시 재생 사업은 새로운 유동인구의 유입을 가져올 것이며, 지역 활성화에 긍정적인 요소로 작용할 것이다. 둘째, 도시 재생 사업 대상지와 대조군의 신규 창업점포의 업종을 비교하였다. 비교 결과, 도시 재생사업 대상지는 거주자가 아닌 활동 인구를 대상으로 하는 업종의 비율이 높았다. 이는 주간 인구를 유도함으로써, 지역의 활성화를 촉진할 것이 다. 셋째, 신규 창업점포의 업종의 다양성을 바탕으로 도시 재생사업 대상지와 대조군을 비교하였다. 분석 결과, 대 도시의 도시 재생사업 대상지는 다양한 상품을 판매하는 매장이 밀집되어 있어 소비자를 위한 다목적 쇼핑을 유도 할 것이라 기대되며, 소도시의 도시 재생사업 대상지는 유사한 업종이 밀집함으로써, 소비자의 비교 쇼핑을 유도할 것이다.

주제어 도시재생사업, 창업, 밀도, 다양성, 지역 활성화

Abstract: This study analyzed various indicators of new stores targeting urban regeneration areas and compared them

with the control group to evaluate the possibility of revitalization of areas where urban regeneration projects are taking place. The results of the study are divided into three categories. First, the density of new start-ups in urban regeneration areas was higher than that of the control group. Through this, urban regeneration areas will bring about an influx of new floating populations and will act as a positive factor in local revitalization. Second, the urban regeneration areas and

* 이 연구는 대한민국 교육부와 국토교통부/국토교통과학기술진흥원의 지원을 받아 수행되었음(NRF-2017S1A5B5A02026190) (21CTAP-C164289-01).

** 국립목포대학교 도시및지역개발학과 조교수([email protected])

*** 국립목포대학교 도시및지역개발학과 석사과정([email protected])

1. 서론

1) 연구의 배경 및 목적

문재인 정부는 출범 이후 도시주택 분야에서 ‘도시 재생 뉴딜’정책을 핵심 공약으로 내세우며 추진하고 있다. ‘도시재생 뉴딜’은 단순한 주거 정비 사업에서 벗 어나 지자체가 주도하고 정부가 적극적으로 지원하 는 사업으로써, 쇠퇴한 도시에 활력을 제공하고 지역 의 경쟁력을 높이는 것을 목표로 하는 도시혁신 사업 이다. 도시재생 뉴딜은 총 네 가지 세부 목표를 가지고 사업을 추진하고 있다. ① 저렴한 공적임대주택을 공 급함으로써 주거복지의 실현 ② 쇠퇴한 구도심에 혁신 거점 공간을 조성함으로써 도시 경쟁력 회복 ③ 주민 참여 거버넌스를 바탕으로 다양한 이해관계자들의 상 생을 유도함으로써 사회통합 ④ 지역 기반의 지속 가 능한 일자리 창출이 그것이다. 이 중 구도심의 혁신 거 점 공간 조성을 통한 도시 경쟁력 회복은 서울 및 수도 권의 주요 도시뿐만 아니라 점차 쇠퇴하고 있는 지방 중소도시의 균형 발전을 위해서도 매우 중요한 정책 방향성으로 평가된다.

역사적으로 볼 때, 구도심의 침체한 경제를 활성화 하고 도심의 기능을 부활시키는 문제는 1950년대의 도시재구축(Urban Reconstruction)에 논의에서부터 시작하여, 60년대의 도시 활성화(Urban Revitaliza- tion), 70년대의 도시재개발(Urban Redevelopment) 의 접근방법으로 이어진다. 그러나 이러한 접근방법

들은 물리적 환경을 정비하는 데 초점을 두어 도심지 역이 지속적이고 종합적으로 활기를 되찾는 데 한계를 가질 수밖에 없었다. 따라서 80년대 이후 전개되고 있 는 도시재생(Urban Regeneration)은 물리적인 환경 개선과 함께 지역경제와 환경, 사회복지 향상 등 종합 적인 도시부흥을 실천적 범위로 설정하고 있다(김민 석 외 2012).

그러나 아직 국내의 도시재생사업은 참여 주체의 협 력과 조정의 체계 혼선, 지속적이고 체계적인 사업성 과 관리의 한계 및 도시재생 전담 조직의 역량 부족 등 여러 가지 면에서 문제를 내포하고 있다(김소민·정혜 진, 2017). 특히 민간 영역에서 사업가나 창업가의 역 할을 강조하지 않는다는 점이 중요한 문제로 꼽히고 있다. 상업시설의 성장과 쇠퇴와 같은 동태적 변화는 특정 도시지역의 번영과 쇠락을 좌우할 수 있다는 점 에서 도시재생사업의 전략을 수립할 시 반드시 검토되 어야 할 사안임에도 불구하고, 새로운 상품이나 서비 스를 통해 쇠퇴해가는 지역경제를 살리는데 이바지하 는 창업 활동에 대한 학문적, 정책적 논의가 매우 적었 다(한슬기·김정빈, 2016).

이에 이 연구는 상업시설의 동태적 특성을 기반으로 재생 사업대상지를 분석하고 이를 기반으로 지역별 도 시재생사업 대상지의 활성화 가능성을 사전에 검토하 는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 연구는 우선, 선행연구 검토를 통하여 상업시설의 동태적 특성이 지 역 활성화에 미치는 영향을 분석한 사례를 다양한 측 면에서 확인하였다. 그리고 연구목적을 달성하기 위하 the control group were compared based on the business type of new start-up stores. As a result of the analysis, urban regeneration areas have a high proportion of industries targeting the active population, not residents. This will promote local activation by attracting the daytime population. Third, the urban regeneration areas and the control group were compared based on the diversity of the business types of newly established stores. As a result of the analysis, urban regeneration areas in metropolitan cities will induce multipurpose shopping for consumers as stores selling different products are concentrated. On the other hand, urban regeneration areas in small cities will induce consumers to compare shopping as stores selling similar products are concentrated.

Key Words: Urban Generation, Start-up, Density, Diversity, Regional revitalization

여 구체적인 연구 질문을 설정하였다. 이후 이 연구는 앞서 제시한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위하여 지 역별 도시재생 사업지를 대상으로 다양한 실증분석을 수행하였고, 각 연구 질문과 관련된 해답을 얻었다. 이 후 이 연구는 시사점 및 후속 연구를 제시하였다.

2) 연구의 범위

정부는 2017년 제8차 도시재생특별위원회를 통해 총 68곳의 도시재생 뉴딜 시범사업 선정계획을 확정 하였다. 도시재생 뉴딜사업은 크게 우리동네살리기 (소규모주거), 주거지 지원형(주거), 일반근린형(준주 거), 중심시가지형(상업), 경제기반형(산업)으로 구분 된다. 이 연구는 상업지역의 동태적인 변화를 기반으 로 재생사업대상지별 지역 활성화 정도를 사전에 가늠 하는 연구이므로 상업시설과 관련된 중심시가지형을 분석의 대상으로 삼았다.

중심시가지형으로 선정된 도시재생 뉴딜사업 대상 지는 총 19곳이다.¹⁾ 중심시가지형 도시재생사업 대상 지는 도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법에서 정 하는 활성화 지역 지정 요건을 충족하며, 중심상가, 공 공청사 등의 기능이 밀집했던 원도심을 포함하는 지역 이라는 공통적인 요소를 지닌다(이우종 외 2017).

그럼에도 불구하고 각 재생사업 대상지는 기존 도시 공간구조 및 인프라 시설로 인하여 서로 다른 발전의 양상이 나타날 것으로 판단하였다. 이에 본 연구자는 이러한 환경적인 요인을 통제하기 위하여 재생사업대 상지 내 철도역을 포함하는 지역으로 분석 대상을 설 정하였다. 중심시가지형 도시재생 뉴딜사업 대상지 중 철도역을 포함하는 대상지는 총 6곳(경기 수원시 팔 달구 매산동, 부산 북구 구포동 일원, 대전 대덕구 신 탄진역 일원, 전남 목포시 만호동 일원, 세종 조치원읍 141-54번지 일원, 전북 익산시 중앙동)으로 해당 지 역을 이 연구의 분석 대상지로 정의하였다.

2. 선행연구 및 이론적 고찰

1) 선행연구 검토

상업시설의 동태적 특성은 점포의 개업과 폐업으로 인해 결정된다. 우리나라는 소상공인(자영업자)의 비 중이 높아 점포 간의 경쟁이 심하고, 임대 기간이나 상 가 권리금 등으로 인해 좀 더 역동적인 변화를 보인다 (이정란, 2017). 상업시설의 성장과 쇠퇴와 같은 동태 적 변화는 특정 도시지역의 번영과 쇠락을 좌우할 수 있다. 따라서 상업시설의 동태적인 특성은 도시계획전 략을 수립하면서 반드시 검토되어야 할 사안이다. (이 정란·최막중, 2018) 이러한 배경하에 기존 다수의 선 행연구는 상업시설의 변화를 기반으로 도시공간을 분 석하고 앞으로의 변화를 진단하였다. 본 연구는 기존 선행연구들을 검토하여 지역의 활성화에 영향을 미치 는 상권의 동태적인 요소를 도출하였다. 관련 선행연 구는 크게 두 가지 영역으로 구분하여 검토하였다.

첫 번째 영역은 지역의 상권을 정의하고 평가하는 방법과 관련된 연구이다. 이정란·최막중(2018)은 서 울시를 대상으로 상권업종의 다양성 및 점포의 밀도 가 점포의 개·폐업률에 미치는 영향을 분석하였다. 특 히 다양성지수를 통해 상권을 동태적, 정태적으로 구 분하였고, 기존 상권의 밀도가 점포의 개점률을 낮추 고 폐점률을 높이는 요인임을 밝혔다. 김현철·안영수 (2019)는 상점의 밀도와 업종의 다양성을 이용하여 서 울시의 골목상권의 동태적 변화를 분석하고 이를 기반 으로 지역의 변화를 시계열적으로 파악함으로써 앞으 로의 변화를 예측하는 분석 방법론을 연구하였다. 이 들 연구를 종합하면, 상점의 밀도 및 다양성 지표가 지 역의 상권을 정의하고 평가하는 데 활용 가능함을 확 인 할 수 있다.

두 번째 연구영역은 앞서 상권의 지표로 활용 가능 한 상업시설의 밀도와 다양성이 지역 활성화에는 어 떠한 영향을 미치는지 확인한 연구이다. 임하나 외 (2017)는 서울시를 상업지역과 주거지역으로 구분하 고 상업시설의 다양성이 유동 인구와 지역의 활성화에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 상업지역과 주

거지역 모두 음식업이 유동 인구를 유인함으로써 지역 의 활력을 높이는 데 크게 이바지함을 확인하였다. 김 태현·고진수(2015)와 김용훈·양승우(2017)는 상업시 설의 밀도가 유동 인구와 지역 활성화에 미치는 영향 을 분석하였다. 분석 결과 지역별로 서로 다른 업종(음 식점과 부티크)의 밀도가 보행인구 증가에 영향을 미 치며 지역의 활성화에 이바지함을 확인하였다. 윤나 영·최창규(2013), 이새나리·김흥순(2017)은 상업시 설의 규모와 다양성이 고유의 보행환경을 만듦으로써 지역의 활력을 창출함을 밝혔으며, 이창효(2017)는 상 권의 업종 다양성의 변화가 상업시설의 생존율에 유의 미한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이들 연구를 종 합하면 점포의 밀도는 지역의 상권 변화에는 부정적 인 요인으로 작용할 수는 있으나, 유동 인구를 유인하 는 역할을 수행함으로써 지역의 활성화에는 긍정적인 영향을 미침을 확인하였다. 그리고 상업시설의 용도와 지역의 활성화와 관련된 선행연구를 검토한 결과 점포 의 용도에 따라 유인하는 유동 인구의 수가 서로 상이 함을 확인하였고, 용도별로 유발하는 유동 인구의 수 는 지역에 따라 다름을 확인하였다. 또한 업종의 다양 성은 일부 지역에서는 지역 활성화에 긍정적인 요인으 로 작용하였고, 또 다른 지역에서는 부정적인 요인으 로 작용하였다. 이는 동종과 이종의 점포집적이 서로 다른 효과를 초래하기 때문이다.

2) 이론적 고찰

앞서 제시한 선행연구의 결과는 도시경제학의 집 적경제 이론과 관련 깊다. 점포의 집적은 주로 구매 의 외부효과에 의해 설명된다. 점포의 입지는 기반시 설의 공동이용과 소비자 풀의 공유 등의 이득으로 인 해 집적의 편익이 발생한다. 소비자는 점포들이 취급 하는 재화의 특성에 따라 동종 점포가 집적한 상권에 서 비교 쇼핑을, 이종 점포가 집적한 상권에서는 다목 적 또는 원스톱 쇼핑을 함으로써 거래비용이 감소하 는 편익이 발생하고 집적경제가 이루어진다는 개념이 다(Teller, 2008; Teller and Elms, 2012; 이경민 외, 2014; 이정란·최막중, 2018).

본 연구는 선행연구 고찰을 통하여 점포의 밀도와 업종 그리고 다양성이 지역의 발전 가능성을 진단하는 데 유용한 지표임을 확인하였다. 특히 중심시가지형 도시재생사업 대상지의 경우 상업시설이 지역 활성화 에 크게 영향을 미치는 요인으로 판단하였다. 본 연구 자는 상업시설의 동태적인 특성을 신규 창업으로 정의 하였다. 그리고 도시재생사업이 개시된 시점부터 최근 까지 신규 창업한 업종들을 다양한 방법으로 분석하고 이를 기반으로 재생사업 대상지의 발전 방향을 사전에 가늠하는 연구를 수행하였다.

3. 연구 방법론

1) 연구 질문 설정

이 연구는 신규 창업점포의 밀도 및 업종의 다양성 을 근거로 도시재생사업 대상지별 지역 활성화 정도를 사전에 가늠하는데, 주요 목적이 있다. 연구목적을 달 성하기 위하여 본 연구는 총 3가지의 연구 질문을 제 시하였다. 첫 번째 연구 질문은 ‘재생사업 대상지는 대 상지가 아닌 지역과 비교하였을 때 신규 창업의 밀도 가 더 높은가?’이다. 기존 선행연구를 통해 신규 창업 밀도는 지역의 활성화 정도를 평가할 수 있는 요소임 을 확인하였다. 이를 통해 도시재생사업 대상지의 신 규 창업점포의 밀도를 대상지가 아닌 지역과 비교하여 재생사업 대상지의 지역 활성 가능성을 확인하였다.

두 번째 연구 질문은 ‘재생사업 대상지는 대상지가 아닌 지역과 비교하였을 때 신규 창업점포의 주요 업 종이 서로 차이가 있을까?’이다. 선행연구를 통하여 신규 창업점포의 업종은 해당 지역의 변화 양상을 가 늠해 볼 수 있는 주요 지표로 활용됨을 확인하였다. 이 를 통해 본 연구는 도시재생사업 대상지가 대상지 외 지역과는 다른 발전의 양상을 보일지 판단하기 위하여 신규 창업점포의 주요 업종을 비교하였다.

세 번째 연구 질문은 ‘재생사업 대상지는 대상지가 아닌 지역과 비교하였을 때 신규 창업점포의 업종의 다양성이 더욱 높을까?’이다. 업종의 다양성은 지역의

활성화에 중요한 요소로 꼽힌다. 이에 본 연구는 재생 사업 대상지와 대상지 외 지역의 신규 창업점포 업종 의 다양성을 각각 산출하고 두 지표를 비교함으로써, 재생사업 대상지의 활성화 가능성을 평가하였다.

2) 분석의 틀 설정

이 연구는 도시재생사업 대상지의 신규 창업점포를 다양하게 구분하고 분석함으로써, 여러 연구 가설을 검증하는 형태로 구성하였다. 독자들에게 이러한 연구 과정을 쉽게 전달하기 위하여 분석의 틀을 도식화하였 다(그림 1 참조). 그리고 이를 근거로 연구의 수행 내 용을 간략하게 제시하였다.

이 연구는 서론에서 연구목적을 달성하기 위하여 세 가지 연구 질문을 제시하였다. 이후, 연구 질문 검증과 관련된 공간 데이터를 구축하였다. 공간 데이터는 크 게 도시 재생사업 대상지와 비교 대상지를 정의하는 공간 데이터와 신규 창업점포 관련한 공간 데이터로 구분하였다.

구축한 공간 데이터를 활용하여 각 연구 질문을 검 증하는 과정을 수행하였다. 첫 번째는 도시 재생사업 대상지의 신규 창업점포의 밀도를 분석하였다. 이를 위하여 도시 재생사업 대상지와 도시 재생사업 대상 지 외 지역(대조군)의 신규 창업 밀도를 각각 산출하고 t-test를 통하여 통계적으로 비교 및 검증하였다. 도시 재생사업 대상지 외 지역을 대조군으로 설정한 이유는 도시 재생사업 대상지 내 외 지역을 비교 분석함으로 써, 분석 대상지의 창업과 관련한 특징을 보다 분명하 게 확인할 수 있기 때문이다.

두 번째는 도시 재생사업 대상지의 신규 창업점포의 업종별 비율을 분석을 통해 도시 재생사업 대상지와 대조군의 신규 창업점포의 업종 비율을 각각 산출하고 Wilcoxon 순위 검정을 통해 비교하였다. 마지막으로 도시 재생사업 대상지의 신규 창업점포의 업종의 다양 성을 분석하였다. 이는 도시 재생사업 대상지와 대조 군의 신규 창업점포의 업종과 관련한 엔트로피 지수를 각각 산출하고 이를 비교함으로써 분석하였다.

이후 본 저자는 세 가지의 연구 질문 검증 내용을 종

<그림 1> 분석의 틀

합하고, 도시 재생사업 대상지의 지역 활성화 정도를 가늠해 보았다. 그리고 이 연구가 지니는 시사점을 제 시하였고, 후속 연구 계획을 제시함으로써 연구를 마 쳤다.

3) 공간데이터 구축

본 연구는 신규 창업점포의 밀도와 업종 그리고 다 양성 등을 기준으로 도시 재생사업 대상지의 활성화 를 가늠하였다. 밀도와 업종 그리고 다양성 지표를 활

<그림 2> 공간 데이터 구축 단계별 로드맵

용하여 더욱 객관적으로 재생사업 대상지를 판단하기 위하여 대조군을 설정하였다. 도시 재생사업 대상지의 대조군은 해당 사업대상지가 속한 시군구 지역으로 정 의하였다. 즉, 동일 시군구 내에서 도시 재생사업 대상 지가 신규 창업의 밀도 및 업종 그리고 다양성이 상대 적으로 높은지 낮은지를 비교함으로써 지역의 활성화 가능성을 평가하였다. 또한, 본 연구자는 도시 재생사 업 대상지 및 비교 지역의 공간 데이터의 구축 시 통계 지리정보서비스에 제공하는 도시화 지역 자료를 활용 하여, 상점이 입지하기 어려운 지역을 분석 대상에서 제외하였다. 이를 통해 자연환경 요소 등으로 인하여 지역 내 신규 창업점포의 밀도가 과소 추정되는 가능 성을 방지하였다.

분석 대상지로 정의한 사업대상지의 구역계는 지역 별 도시재생지원센터 홈페이지를 통해 도시재생 뉴딜 사업의 구역 경계를 확인하였다. 그리고 ArcMap을 활 용하여 각 지역 경계를 형상 데이터로 구축하였다. 단, 도시 재생사업 시행으로 인해 발생하는 변화는 단순히 도시 재생사업 지구 지역 내에서만 이루어지지 않는 다. 도시 재생사업으로 인하여 인근 토지이용도 영향 을 받기 때문이다. 이에 본 연구자는 기존 선행연구(이 민정·김양중, 2019)에서 제시한 고객의 보행 내점 거 리를 근거로써 도시 재생사업지역 외곽 300m까지를 사업대상지로 정의하였다.

도시 재생사업 대상지 및 비교 지역의 신규 창업점 포자료는 공공기관(전국 지자체, 기관, 협회 등)에서 수집된 전국 사업자 통합 주소록 데이터를 활용하여 추출하였다. 해당 데이터는 영업 개시일과 사업자명,

주소지 그리고 업종 구분 등이 공개된다. 이에 본 연 구자는 분석 대상지 6곳(경기 수원시 팔달구, 부산 북 구, 대전 대덕구, 전남 목포시, 세종 조치원읍, 전북 익 산시 중앙동)을 대상으로 도시재생뉴딜사업이 시작된 2018년 1월부터 2020년 10월까지의 신규 창업점포 데 이터를 구하였다. 이후, 각 신규 창업점포의 주소를 지 오 코딩 툴에 입력하여 공간 데이터를 구축하였다(그 림 2 참조).

4. 분석결과

1) 재생사업대상지와 비대상지간의 신규창업밀도 차이 유무

이 연구의 첫 번째 연구 질문은 ‘재생사업 대상지는 대상지가 아닌 지역과 비교하였을 때 신규 창업의 밀 도가 더 높은가?’이다. 이 연구 질문에 답을 얻기 위하 여 우선 도시 재생사업 대상지와 비교 지역의 신규 창 업점포의 밀도를 산출하였다. 신규 창업점포의 밀도는 ArcMap의 point density 분석을 통하여 구하였다. 신 규 점포의 밀도는 50x50m 래스터 데이터로 산출하였 고, 영향 권역은 반경 200m로 정의하였다. 밀도분석 결과, 지역별 도시재생사업 구역은 도시재생사업 대 상지가 아닌 지역에 비해 비교적 창업의 밀도가 높은 것으로 확인되었다(그림 3 참조). 이에 본 연구는 도시 재생사업 대상지 내외의 신규 창업점포의 밀도 차이를 보다 합리적으로 비교하기 위하여 t-test분석을 수행

<표 1> t-test 분석결과

지역 신규 창업 밀도 밀도 차이 t-검정

재생지역 대조군 (재생지역-대조군) 유의확률

수원시 팔달구 0.7166 0.4191 0.297 0.000

부산시 북구 0.5618 0.3248 0.240 0.000

대전시 대덕구 0.1854 0.1362 0.049 0.000

목포시 0.2363 0.2075 0.029 0.001

세종시 0.3400 0.2330 0.107 0.000

익산시 0.2382 0.1787 0.060 0.000

<그림 3> 도시 재생사업대상 지역 내외의 신규 창업점포의 밀도

하였다(표 1 참조).

우선 지역별 신규 창업의 밀도를 산출하고 비교한 결과 분석 대상지 6곳 모두 재생사업 대상지의 신규 창업 밀도가 대조군에 비해 높은 것으로 확인되었다.

특히 수원시와 부산시의 경우 재생지역과 대조군 간의 밀도 차이가 0.2 이상 도출됨을 알 수 있다. 그리고 세 종시는 약 0.1 정도의 밀도의 차이가 확인되었다.

익산시와 목포시는 도시재생 지역 내외의 신규 창업 점포의 밀도 차이가 각각 0.06과 0.02로써 다른 지역 에 비해 작게 산출되었다. t-test 검정을 통해 산출된 유의확률은 모두 0.001 이하로 산출되었다. 이는 두 지 역 간의 신규 창업점포의 밀도의 차이가 없다는 가설 을 기각할 수 있음을 의미한다. 즉, 두 지역 간의 신규

창업업종의 밀도의 차이가 있다고 할 수 있으며, 도시 재생사업 대상지가 대조군보다 신규 창업의 밀도가 더 높음을 알 수 있다.

2) 재생사업대상지와 비대상지간의 신규창업점포 업종간 차이 유무

이 연구의 두 번째 연구 질문은 ‘재생사업 대상지는 대상지가 아닌 지역과 비교하였을 때 신규 창업점포의 주요 업종이 서로 차이가 있을까?’이다. 이 연구 질문 에 답을 얻기 위하여 도시 재생사업 대상지와 비교 지 역의 신규 창업점포의 업종별 비율을 구하였다. 신규 창업점포의 업종별 비율을 산정하는 과정에서 특정 지

<그림 4> 도시 재생사업대상 지역 내외의 신규 창업점포의 업종별 비율

역에서 태양광에너지와 관련된 시설이 큰 비중을 차지 함을 확인하였다. 이는 지역의 특수성으로 인해 도출 된 결과로써, 본 연구에서 확인하고자 하는 업종의 차 이의 내용과는 다소 거리가 있다고 판단하였다. 이에 태양광에너지와 관련된 창업점포는 제외하고, 지역별 로 창업된 시설의 업종을 비교하였다(그림 4 참조).

분석 결과, 분석 대상지 모두 통신판매업과 음식점 의 비율이 다른 업종에 비해 큰 비중을 차지함을 알 수 있다. 그 뒤로는 지역에 따라 다소 차이가 있지만 주로 제조업과 공인중개사 그리고 미용업의 비율이 높은 것 으로 확인된다. 수원시의 경우 재생지역의 경우 대조 군과 비교하였을 때 통신판매업이 차지하는 비율이 상 대적(약 16%) 낮고 반면 제조업이 차지하는 비율이 더 높음(약 9%)을 알 수 있다. 부산시의 경우는 재생지역 의 통신판매업이 대조군과 비교하였을 때 더 적지만, 식품과 슈퍼/마트/편의점의 비율이 더 높다. 대전시의 경우 재생지역이 대조군 대비 통신판매업이 차지하는 비율이 상당히(약 20%) 적은 것으로 나타났다. 반면 음식점의 비율이 상대적으로 더 높다. 목포시의 경우 재생지역과 대조군과의 업종별 비율이 유사함을 보였 다. 세종시의 경우 재생지역이 대조군 대비 통신판매 업과 공인중개사/부동산사무실이 적고, 식품과 슈퍼/

마트/편의점 그리고 커피숍이 차지하는 비율이 상대 적으로 많다. 마지막으로 익산시 재생지역의 경우 앞 서 제시한 다른 지역과 마찬가지로 통신판매업의 비율 이 상대적으로 적다. 반면 식품과 관련된 업종이 상당 히 높은 것(약 16%)으로 확인되었다.

다음으로 재생지역과 대조군 간의 신규 창업점포 업

종의 차이를 통계적으로 검증하기 위하여 Wilcoxon 순위검증을 수행하였다. Wilcoxon 순위검증은 짝을 이룬 관찰값들이 서로 차이가 나는지를 검증하는 방법 이다. Wilcoxon 순위검증은 t-test와 유사하나 표본들 이 t-test를 위한 요건, 즉 연속적 변수, 정규분포 등의 요건을 갖추고 있지 못할 때 사용하는 기법이다(채구 묵 2014). 이 연구는 재생지역과 대조군 지역의 업종별 비율의 순위를 부여하고 업종별 순위의 차이를 근거 로 업종의 유사성을 검증하였다. 분석 결과 대전시와 세종시 그리고 익산시는 유의확률이 0.05 이하로 산출 되었다. 그리고 수원시와 부산시는 유의확률 0.1 이하 로 산출되었다. 이는 대전시와 세종시 익산시는 95%

의 신뢰수준을 확보하는 수준에서 신규 창업점포의 업 종의 차이가 있다고 할 수 있으며, 수원시와 부산시는 90%의 신뢰수준을 확보하는 수준에서 업종 간의 차이 가 있다고 할 수 있다. 반면 목포시의 경우 유의확률이 0.642로 도출되었으며, 이를 통해 재생지역과 대조군 간의 신규 창업점포의 업종이 유사함을 확인하였다.

3) 재생사업대상지와 비대상지간의 신규창업점포 업종다양성 차이 유무

이 연구의 세 번째 연구 질문은 ‘재생사업 대상지는 대상지가 아닌 지역과 비교하였을 때 신규 창업점포 의 업종의 다양성이 더욱 높을까?’이다. 이 연구 질문 에 답을 얻기 위하여 도시 재생사업 대상지와 비교 지 역의 신규 창업점포의 업종별 비율을 활용하여 엔트로 피 지수를 산정하였다. 이론적으로 엔트로피 지수는 0

<표 2> Wilcoxon 순위검정 결과

지역 업종 개수 비율 평균 순위 비교 (재생지역-대조군) Wilcoxon

재생지역 대조군 양의 순위 음의 순위 근사 유의확률

수원시 팔달구 48 0.0208 0.0208 32 16 0.074

부산시 북구 48 0.0208 0.0208 30 18 0.068

대전시 대덕구 39 0.0256 0.0256 29 10 0.016

목포시 52 0.0192 0.0192 29 23 0.642

세종시 52 0.0192 0.0192 39 13 0.012

익산시 39 0.0256 0.0256 30 9 0.012

과 1 사이의 값을 갖게 된다. 측정하고자 하는 대상 지 역이 단일한 용도로 구성되어 있으면 0, 모든 유형의 용도가 균일한 비율로 혼합되어 있으면 1의 값을 갖게 된다(노태욱·강창덕, 2009). 본 연구는 식 (1)에 기반 하여 도시 재생사업 대상지와 대조군의 엔트로피 지수 를 산정하고 이를 비교함으로써 도시 재생지역 대상지 의 업종별 다양성 정도를 평가하였다.

ENTROPY =

(Pi×lnPi) lnk

∑k

i=1 (1)

단, Pi: i 용도의 비율; k: 용도 종류 수; i: 신규 창업 점포의 용도

분석 결과, 신규 창업점포의 업종의 다양성이 비교 적 높은 지역은 수원시와 부산시의 도시재생 사업대상 지로 확인되었다. 반면, 익산시는 신규 창업점포의 업 종 다양성이 비교적 낮은 것으로 확인되었다. 지역별 로 도시 재생사업 대상지와 대조군의 다양성을 비교한 결과, 인구 50만 이상인 자치시인 수원, 부산 그리고 대전의 경우 도시재생 사업대상지의 신규 창업점포의 업종의 다양성이 대조군보다 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 반면, 비교적 인구수가 적은 목포와 세종, 익산시의 경우는 도시재생 사업대상지의 신규 창업점

포의 업종의 다양성이 대조군과 비교해 상대적으로 낮 은 것을 확인할 수 있다. 이를 통하여 창업점포 업종의 다양성 측면에서 재생사업 대상지를 분석하면 수도권 및 광역권 도시와 지방 중소도시 간에 차이가 있음을 확인할 수 있다.

5. 결론

상업시설의 동태적 변화는 지역의 활성화와 관련성 이 높은 지표이다. 따라서 도시재생사업의 전략을 수 립하고 사업이 진행되는 과정에서 상업시설의 변화는 반드시 검토되어야 한다. 이에 이 연구는 도시재생사 업이 시행되는 지역을 대상으로 신규 점포의 다양한 지표를 분석하고 이를 대조군과 비교함으로써 도시재 생사업 대상지의 활성화 가능성을 가늠하고자 하였다.

이를 보다 구체적으로 실현하기 위하여 세 가지 연구 질문을 상정하였다. 그리고 각 질문의 답을 밝히면서 연구의 목적을 달성하였다.

연구의 결과는 세 가지로 구분된다. 첫째, 도시 재생 지역의 신규 창업의 점포 밀도는 대조군보다 더 높은 지표가 산출되었고 이는 통계적으로 유의미한 결과임 을 확인하였다. 기존 선행연구(임하나 외, 2017; 김태

<표 3> Wilcoxon 엔트로피 지수 산정 결과

지역 수원 팔달 부산 북구 대전 대덕 목포시 세종시 익산시

재생 대조 재생 대조 재생 대조 재생 대조 재생 대조 재생 대조

업 종 비 율

통신판매 0.183 0.297 0.227 0.329 0.182 0.301 0.213 0.212 0.137 0.228 0.141 0.174

음식점 0.193 0.162 0.186 0.126 0.204 0.121 0.269 0.208 0.209 0.198 0.124 0.099

제조업 0.114 0.047 0.028 0.041 0.067 0.053 0.054 0.060 0.048 0.047 0.024 0.042

공인중개/부동산 0.031 0.043 0.037 0.032 0.027 0.019 0.005 0.020 0.031 0.069 0.016 0.017

미용업 0.047 0.044 0.053 0.045 0.058 0.035 0.016 0.051 0.029 0.037 0.016 0.039

음식점 (주류X) 0.066 0.044 0.028 0.039 0.040 0.029 0.042 0.037 0.050 0.034 0.012 0.035

식품 0.050 0.039 0.069 0.055 0.044 0.041 0.007 0.023 0.043 0.030 0.120 0.036

슈퍼/마트/편의점 0.034 0.030 0.065 0.046 0.062 0.043 0.037 0.036 0.053 0.034 0.032 0.033

커피숍 0.034 0.039 0.046 0.036 0.036 0.032 0.068 0.030 0.053 0.041 0.032 0.024

기타 0.246 0.254 0.260 0.250 0.280 0.326 0.288 0.323 0.346 0.282 0.482 0.501

앤트로피 지수 0.884 0.832 0.862 0.827 0.865 0.786 0.767 0.805 0.834 0.838 0.712 0.716

현·고진수, 2015; 김용훈·양승우, 2017; 윤나영·최 창규, 2013; 이새나리·김흥순, 2017)의 분석 결과를 바탕으로 이러한 결과를 해석하면, 도시재생사업 대상 지는 그렇지 않은 지역에 비해 더 많은 신규 점포가 자 리 잡음으로써 새로운 유동 인구의 유입을 야기할 것 으로 판단되며, 이는 결국 지역의 활성화에 긍정적인 요인으로 작용할 것으로 평가된다.

둘째, 도시재생사업 대상지와 대조군 간의 신규 창 업점포의 업종을 비교한 결과, 목포시를 제외한 수원, 부산, 대전, 세종 그리고 익산시에서 유의미한 차이가 확인되었다. 유의미한 차이가 확인된 지역의 경우 공 통으로 도시재생사업 대상지가 대조군과 비교해 통신 판매업의 비율이 낮았다. 이러한 결과를 통해 도시재 생사업 대상지는 거주 인구가 아닌 활동 인구 혹은 방 문객들을 대상으로 하는 업종의 비율이 높으며 이는 해당 지역의 주간 인구를 유인함으로써 지역의 활성화 를 촉진할 것으로 판단된다. 지역별로 구분하여 살펴 보면 수원시의 경우 도시재생사업 대상지는 대조군보 다 제조업 시설이 신규로 많이 입지 하면서 일자리를 통한 지역의 활성화가 이루어질 것이라 평가된다. 부 산시와 익산시의 경우 도시재생사업 대상지에 식품업 종과 슈퍼 및 마트 등이 신규로 더욱 많이 입지 함으로 써, 상업시설 이용에 따른 지역의 활성화가 기대된다.

셋째, 신규 창업업종의 다양성을 기준으로 도시재생 사업 대상지와 대조군을 비교한 결과 인구 50만 이상 인 자치시인 수원, 부산 그리고 대전의 경우 도시재생 사업대상지의 신규 창업점포의 업종의 다양성이 대조 군보다 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 반면, 비 교적 인구수가 적은 목포와 세종, 익산시의 경우는 도 시재생 사업대상지의 신규 창업점포의 업종의 다양성 이 대조군과 비교해 상대적으로 낮은 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과를 선행연구의 분석내용에 근거하여 살펴보면, 인구 50만 이상의 자치시 내 도시재생사업 대상지의 경우 이종의 상품을 판매하는 다양한 점포 간의 외부효과가 발생하며(Hanson, 1980; O’Kelly, 1981; Dellaert et al., 1998; Popkowski Leszczyc et al., 2004; Arentze et al., 2005), 이로 인해 해당 지 역은 소비자에게 다목적 쇼핑을 유도하는 형태로 지

역이 활성화될 것으로 판단된다. 반면 비교적 인구수 가 적은 도시 내 도시재생사업 대상지의 경우 동종업 의 상품을 판매하는 점포들 내 외부효과가 발생하며 (Bucklin, 1967; Nelson, 1970; Eaton and Lipsey, 1979; Wolinsky, 1983), 이로 인하여 해당 지역은 소 비자에게 비교 쇼핑이 가능한 형태로 지역이 변모할 것이라 평가된다.

이 연구는 상업의 동태적인 변화를 판단하는 데 사 업 시행 후 신규 창업점포만을 분석 대상으로 하였다.

하지만 신규창업 점포 이후의 지속가능성도 중요한 지 표이나, 이를 간과함으로써, 실제 도시재생 현장과의 괴리가 있다. 그리고 각 도시재생사업 대상지의 활성 화 계획을 검토하고 이에 기반하여 분석의 결과를 해 석해야 함에도 모든 재생사업 대상지를 동일한 기준으 로 판단하였다는 한계가 존재한다. 또한, 신규 점포의 등장 배경에 관하여서도 다루지 않았다. 즉, 젠트리피 케이션과 같은 이유로 신규점포의 밀도가 높아졌을 수 도 있음에도 불구하고, 신규점포의 등장 배경과 관련 한 내용을 다루지 않았다. 이러한 연구의 한계는 후속 연구를 통해 보완할 계획이다.

주

1) 서울시 금천구 독산동, 인천시 남구 주월동, 평택시 신평동, 공주시 중동 및 반죽동, 순천시 조곡동, 문경시 점촌동, 밀양 시 가곡동, 부산 북구 구포동 일원, 인천 부평구 6517번지 일 원, 대전 대덕구 신탄진역 일원, 세종 조치원읍 141-54번지 일원, 경기 수원시 팔달구 매산동, 경기 시흥시 정왕동, 경기 남양주시 금곡동, 강원 강릉시 옥천동, 충북 청주시 우암동 일원, 충남 천안시 천안역 일원. 전북 군산시 금암동 일원, 전 북 익산시 중앙동, 전북 정읍시 시기동 등, 전남 목포시 만호 동 일원, 전남 순천시 장천동 일원, 경북 영천시 완산동, 경북 포항시 북구 중앙동 일대, 경남 사천시 동서동, 경남 김해시 무계동

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게재신청 2021.04.16 심사일자 2021.06.15 게재확정 2021.06.15 주저자: 장성만, 교신저자: 장성만