Covid19 시기 서울시 소상공인 폐업률에 미치는 영향 요인에 관한 연구
Research on Factors Affecting the Closure Rate of Small Businesses in Seoul during Covid-19
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코로나19로 인한 피해가 확산되면서 지방자치단체는 어려움을 겪고 있는 지역 소상공인에 대한 다양한 지원 정책을 마련하고 있다. 본 연구에서는 서울시 상권분석 빅데이터를 활용하여 코로나19 시기인 2020년 1분기~ 2021년 3분기 동안 서울시 자치구별 소상공인의 폐업에 미치는 영향 요인들을 확인하고, 향후 서울시의 소상공인 지원 방안에 대한 결론과 정책적 함의를 도출하였다. 다층모형 분석 방법과 머신러닝 분석 방법을 활용하여 분석한 결과, 소상공인의 폐업률을 낮추는 요인은 소상공인들의 생존기간(생존율)과 가구원별 재난지원금, 영업기간, 직장인구 등으로 나타났으며 높은 임대 시세는 소상공인들의 폐업률을 높이는 것으로 나타났다. 따라서 향후 재난 상황에서 가구원 대상 재난지원금 지급이나 소상공인들에 대한 임대료 지원, 지역 상권 활성화 등이 소상공인 폐업 가능성을 낮추기 위한 정책 대안이 될 수 있음을 알 수 있다.
Abstract
As the damage caused by COVID-19 spreads, local governments are preparing various support policies for local small business owners who are experiencing financial difficulty. The factors affecting the closure of small businesses in each district of Seoul from Q1 2020 to Q3 2021 were identified by using big data from the Seoul commercial district analysis, and conclusions and policy implications were drawn on Seoul’s support plans for small businesses in the future. As a result of analyzing using a hierarchical linear model(HLM) and machine learning analysis method, it showed that the survival period (survival rate) of small businesses, disaster subsidy provided during the Covid-19 period, business period, and the number of working population were factors that lowered the closure rate of small businesses. Furthermore, it showed that high rental prices increased the closure rates of small business owners. Therefore, in the future of disaster situations, payment of disaster subsidies to household members, rental support for small business owners, and revitalization of local commercial areas can be policy alternatives to lower the possibility of small business closures.
참고문헌 (35)
- "감염병의 예방 및 관리에 관한 법률" (2022)[URL]
- "코로나 19 경제지원-비상경제회의" (2020)[URL]
- 코로나19 피해 최소화를 위한 서울시 자영업자 지원 만족도 분석, "김선영", 서울신용보증재단, ~, pp.기본연구 2020-06 (2020)
- 2021년 상반기 골목상권 현황 및 하반기 전망 조사, "김세화", 한국경제연구원, ~ (2021)
- 소기업･소상공인 희망회복자금…누가, 얼마나 받나, , 2021
- 대한민국정책브리핑, "｢2021년 4분기 소상공인 손실보상｣ 90만개사 2.2조원 지급", ~ (2022)
- 서울경제, "지자체 재난지원금 2.2조의 민낯, 경기 1.3조원인데 전북･경북은 0원, 곳간 넉넉한 수도권만 ’풍년‘… 포퓰리즘에 무너진 균형발전", ~ (2021)
- 2020년 2, "4분기 서울시 소상공인 통계", 서울신용보증재단, 2020, 통계보고서 2020-01
- 코로나19 확산에 따른 서울시 사회경제적 변화분석, "서울연구데이터서비스 인사이드리포트", 서울연구원, ~, pp.서울연구원 Insight-01호 (2020)
- 코로나19의 사회･경제적 영향 분석 및 긴급재난지원금의 효과 평가 연구(지역편), "여유진", 경제･인문사회연구회, ~, pp.경제･인문사회연구회 협동연구총서 21-37-02 (2021)
- 윤상용, "지역상권 특성이 자영업자 폐업률에 미치는 영향에 관한 연구: 서울시 25개 자치구를 중심으로", 기업과혁신연구, 42(3), pp.21~39 (2019), 지식경영연구원[DOI]
- 코로나19 시대, 자영업자와 소상공인 지원 방향, "이태리", 국토연구원, 1~6, pp.국토정책 Brief, 2021-3 (2021)
- 임태경, "준실험설계에 의한 코로나19 지원정책의 고용효과 분석: 소상공인･자영업자를 위한 직접지원금을 중심으로", 지방정부연구, 24(3), pp.27~46 (2020), 한국지방정부학회[DOI]
- 정진경, "자원봉사와 기부에 관한 다층적 영향요인 연구 - 지역 공공복지 지출규모와 개인특성 요인을 중심으로 -", 한국사회복지학, 68(1), pp.5~22 (2016), 한국사회복지학회[DOI]
- 코로나19 확산이 서울 지역에 미친 경제적 손실, "주재욱", 서울연구원, ~, pp.정책리포트, 제322호 (2021)
- 최지혜, "코로나19가 가져온 오프라인 소비 패턴의 변화: 2020년 신용카드 데이터 분석", 연세경영연구, 58(3), pp.83~102 (2021), 경영연구소[DOI]
- "KOSIS 국가통계포털" (2020), 통계청[URL]
- "“올해도 글렀습니다”…명동･가로수길 3년째 무너진 상권" (2022)[URL]
- 홍민기, "코로나19와 긴급재난지원금이 소비지출에 미친 영향", 노동리뷰, 통권 : 189, pp.21~38 (2020)
- Alin, A., "Multicollinearity", Wiley Interdisciplinary Reviews : Computational Statistics, 2(3), pp.370~374 (2010)
- Breiman, L., "Bagging predictors", Machine learning, 24(2), pp.123~140 (1996)
- Breiman, L., "Random forests", Machine learning, 45(1), pp.5~32 (2001)
- Chen, T., "Xgboost: A scalable tree boosting system", Proceedings of the 22nd acm sigkdd international conference on knowledge discovery and data mining, pp.785~794 (2016)
- Choi, E., "Urban amenities as determinants of selecting a logo type in Korea : the multinomial logit approach with the bootstrap sample", Quality & Quantity, 46, pp.391~404 (2012)
- Dietterich, T. G., "Ensemble methods in machine learning", International workshop on multiple classifier systems, pp.1~15 (2000), Springer
- Freund, Y., "A short introduction to boosting", Journal-Japanese Society For Artificial Intelligence, 14(5), pp.771~780 (1999)
- Friedman, J. H., "Greedy function approximation: a gradient boosting machine", Annals of statistics, pp.1189~1232 (2001)
- Glaser, D., "An introduction to multilevel modeling for anesthesiologists", Anesthesia & Analgesia, 113(4), pp.877~887 (2011)
- Gottlieb, P. D., "Amenities as an economic development tool : Is there enough evidence?", Economic Development Quarterly, 8(3), pp.270~285 (1994)
- Ke, G., "Lightgbm: A highly efficient gradient boosting decision tree", Advances in neural information processing systems, pp.3146~3154 (2017)
- Lantz, B., "Machine learning with R" (2013), Packt Publishing Ltd
- "자영업에 대한 종합적 분석과 정책제언. KDI Research Monograph 2020-06" (2020)[URL]
- Logan, J. R., "Urban Fortunes" (1987), Univ. of California Press
- McNulty, R. H., "The Economics of Amenity : Community Futures and Quality of Life; A Policy Guide to Urban Economic Development" (1984), Partners for Livable Communities
- Natekin, A., "Gradient boosting machines, a tutorial", Frontiers in neurorobotics, 7, pp.21~ (2013)