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상권매출액 변화를 통한 서울시 도시재생 사업의 실효성 분석 - 시공간 패널모형과 성향점수매칭 이중차분법을 활용하여 -

An Analysis of the Effectiveness of Urban Regeneration Projects in Seoul using Changes in Commercial District Sales – Utilizing Spatiotemporal Panel Models and the Propensity Score Matching Difference-in-Differences Method –

김영호|김정민
한국도시지리학회|2024.12|한국도시지리학회지 (Journal of the Korean Urban Geographical Society)|제27권 제3호|pp. 73-88|DOI http://dx.doi.org/10.21189/JKUGS.27.3.6

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성향점수매칭Propensity Score Matching이중차분법Difference-in-DifferencesUrban Regeneration Projects패널모형.도시재생 사업상권매출액Commercial SalesPanel Model.
주제분류지리학

초록

도시재생은 선진국형 도시개발 방안으로 각광을 받으며 2013년부터 현재까지 대규모 재정과 인적 자원이 투입된 국가단위 정책이다. 반면 투입대비 저조한 성과로 평가받아 사업의 실효성에 대한 많은 논의가 이루어졌으며, 아직까지 주변 지역에 어떠한 경제적 파급효과를 유발하는지 직관적으로 밝힌 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는서울시를 중심으로 2019~2023년 동안 도시재생 사업이 진행된 상권과 유사한 특성의 상권을 성향점수매칭으로 추출한 후, 단위면적당 상권매출액 변화를 이중차분법으로 비교함으로써 도시재생 사업의 경제적 효과를 분석했다. 데이터에 가장 적합한 모형을 선정하기 위해 일반선형회귀모형, 고정효과모형, 랜덤효과모형을 적용 및 비교하였으며, 최적 모형인 고정효과모형을 통해 도시재생 사업 유형별로 경제적 효과를 심층 분석하였다. 그 결과 일반근린형 도시재생 사업은 주변 상권매출액 변동에 영향을 미치지 못하였으나, 중심시가지 및 경제기반형 도시재생 사업에서는사업 시행 전보다 단위면적당 상권매출액이 증가하는 효과가 나타났다. 본 연구는 상권매출액을 종속변수로 두고, 성향점수매칭과 패널모형을 적용한 이중차분법으로 도시재생 사업의 경제적 효과만을 정량적으로 분석했다는 점에서 의의를 갖는다.

Abstract

Urban regeneration has gained prominence as a leading urban development strategy in advanced economies, implemented as a national policy in South Korea with substantial financial and human resources since 2013. However, its perceived low performance relative to the resources invested has prompted extensive debate on the effectiveness of these initiatives, and there remains a lack of research providing clear insights into their economic spillover effects on surrounding areas. This study examines the economic impact of urban regeneration projects by focusing on commercial areas in Seoul from 2019 to 2023. Using Propensity Score Matching, comparable commercial areas with similar characteristics were selected within and outside urban regeneration zones. The Difference-in- Differences method was then applied to compare changes in sales per unit area across these areas. To determine the model best suited for the data, General Linear Regression, Fixed Effects, and Random Effects models were applied and compared, with the Fixed Effects model ultimately selected as optimal. Through this model, we conducted an in-depth analysis of the economic effects by type of urban regeneration project. The results indicate that neighborhood-type urban regeneration projects had no significant effect on changes in surrounding commercial sales, while city center and economic base regeneration projects demonstrated an increase in sales per unit area compared to pre-project levels. This study is significant in that it quantitatively analyzes the economic effects of urban regeneration on commercial vitality, using Propensity Score Matching and a Difference-in-Differences approach within a Panel Model to provide robust, evidence-based insights.

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