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서울시 세대별 창업 분포와 영향 요인에 대한 연구: 청년층과 중년층의 비교를 중심으로

A Study on the Distribution of Startups and Influencing Factors by Generation in Seoul: Focusing on the Comparison of Young and Middle-aged

임한려|홍성표
한국벤처창업학회 (The Korean Society of Business Venturing)|2021.06|벤처창업연구 (Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship)|제16권 제3호|pp. 13-29|DOI 10.16972/apjbve.16.3.202106.13

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Youth서울시청년Seoul창업세대Generation중년공간적 자기상관StartupSpatial autocorrelation공간회귀분석spatial regressionMiddle-ages

초록

이 연구는 서울시 세대별(청년층, 중년층) 창업의 공간적 분포와 영향 요인을 분석하는데 목적이 있었다. 이를 위해 창업가의 연령대 자료를 포함하고 있는 서울시 사업체조사(2018) 데이터를 활용하여 서울시 424개 행정동의 세대별 창업 분포를 분석했으며, 산업, 인구구조 및 창업지원 기관 관련 변인이 포함된 연구모형을 설정하여 세대별 창업의 영향 요인을 분석하였다. 분석 방법은 서울시 행정동의 세대별 창업과 주요 변인들의 빈도, 평균 및 표준편차를 확인하기 위해 기술통계를 활용했으며, 전역적, 국지적 공간자기상관 분석을 통해 세대별 창업의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 세대별 전체 창업과 주요 산업별 창업을 구분하여 분석함으로써 서울시 창업의 공간 분포를 심층적으로 확인하였다. 이후 라그랑주 검정을 통해 공간회귀분석 모형을 선택하였으며, 이를 바탕으로 세대별 창업에 미치는 지역적 영향 요인을 분석하였다. 연구결과를 통해 도출한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년층과 중년층 창업의 공간적 분포에 유의미한 차이가 있었다. 청년층은 서초·강남-용산-마포-강서구로 이어지는 벨트 지역에서 창업이 활발하게 이루어졌지만, 중년층은 서초·강남·송파·강동으로 대표되는 동남권 지역의 창업이 활발한 편이었다. 둘째, 서울시 세대별 창업은 업종에 따라 다양한 공간적 분포를 보였다. 지식첨단산업(정보통신, 전문서비스)은 세대 공통적으로 서초, 강남, 마포, 구로, 금천구가 중심지역이었으며, 제조업은 기존 집적지를 중심으로 창업이 집중되어 있었다. 반면 생활서비스업의 경우 청년층은 용산, 마포, 관악 등 대학과 문화 중심지역에서 창업이 활발했으며, 중년층은 신시가지 중심으로 창업이 집중되었다. 셋째, 서울시의 세대별 창업 입지에 대한 영향 요인에 차이가 있었다. 청년층은 첨단산업, 대학, 문화자본 및 인구 밀집이 창업에 유의미한 영향 요인이었으며, 중년층은 전문서비스 특화도, 낮은 평균연령, 창업지원 기관 밀집 수준이 창업에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 이러한 입지요인은 산업별로 차별적인 영향이 있었다. 연구를 통해 제시한 제언은 다음과 같다. 첫째, 서울시 지역, 산업 및 세대별 특성을 고려한 체계적인 창업지원이 필요하다. 세대별 창업 지역과 산업에 상당한 차이가 있는 만큼 지역 및 산업적 특성을 고려한 맞춤형 창업지원 체계를 강화할 필요가 있다. 둘째, 연구 방법적 측면에서 데이터 축적을 통해 자치구 단위에서 문화, 재정 등을 종합적으로 고려한 후속 연구가 필요하다.

Abstract

The purpose of this study was to analyze the spatial distribution and location factors of startups by generation (young and middle-aged) in Seoul. To this end, a research model was established that included factors of industry, population, and startup institutions by generation in 424 administrative districts using the Seoul Business Enterprise Survey(2018), which includes data on the age group of entrepreneurs. As an analysis method, descriptive statistics were conducted to confirm the frequency, average and standard deviation of startups by generation and major variables in the administrative districts of Seoul, and spatial distribution and characteristics of startups by generation were analyzed through global and local spatial autocorrelation analysis. In particular, the spatial distribution of startups in Seoul was confirmed in-depth by categorizing and analyzing startups by major industries. Afterwards, an appropriate spatial regression analysis model was selected through the Lagrange test, and based on this, the location factors affecting startups by generation were analyzed. The main results derived from the research results are as follows. First, there was a significant difference in the spatial distribution of young and middle-aged startups. The young people started to startups in the belt-shaped area that connects Seocho·Gangnam-Yongsan-Mapo-Gangseo, while middle-aged people were relatively active in the southeastern region represented by Seocho, Gangnam, Songpa, and Gangdong. Second, startups by generation in Seoul showed various spatial distributions according to the type of business. In the knowledge high-tech industries(ICT, professional services) in common, Seocho, Gangnam, Mapo, Guro, and Geumcheon were the centers, and the manufacturing industry was focused on existing clusters. On the other hand, in the case of the life service industry, young people were active in startups near universities and cultural centers, while middle-aged people were concentrated on new towns. Third, there was a difference in factors that influenced the startup location of each generation in Seoul. For young people, high-tech industries, universities, cultural capital, and densely populated areas were significant factors for startup, and for middle-aged people, professional service areas, low average age, and the level of concentration of start-up support institutions had a significant influence on startup. Also, these location factors had different influences for each industry. The implications suggested through the study are as follows. First, it is necessary to support systematic startups considering the characteristics of each region, industry, and generation in Seoul. As there are significant differences in startup regions and industries by generation, it is necessary to strengthen a customized startup support system that takes into account these regional and industrial characteristics. Second, in terms of research methods, a follow-up study is needed that comprehensively considers culture and finance at the large districts(Gu) level through data accumulation.

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