잠재프로파일분석을 활용한 서울시 전통시장 유형화와 분포특성 연구-점포수와 생존율을 중심으로-
주저자: 이현정, 한국지방세연구원 지방재정연구실 부연구위원 /
공동저자: 안영수, 서울신용보증재단 소상공인정책연구센터 센터장 /
교신저자: 여관현, 안양대학교 공공행정학과 교수
본 연구는 서울시 전통시장을 중심으로 잠재프로파일분석을 적용하여 전통시장의 유형을 분류하고 전통시장 분포특성을 분석하였다. 이를 위하여 서울시 전역에 위치하는 181곳의 전통시장을 대상으로 전통시장의 변화를 점포수와 생존율로 구분하였으며, 서울시 전역을 동남권, 동북권, 서남권, 서북권, 도심권 등 5개의 권역으로 구분하여 권역별 전통시장 분포특성을 분석하였다. 분석 결과, 도심권 및 서남권 권역의 전통시장은 점포수의 감소 흐름이 강하였다. 특히, 서북권의 경우 그 차이가 상대적으로 커서 점포수 안정세의 흐름이 강한 것으로 나타났다. 서울시 전통시장 운영을 위한 정책적 함의는 다음과 같다. 첫째, 전통시장과 대형 유통업체의 상생 협력을 위한 지원정책이 요구된다. 둘째, 전통시장 상권별 특성화 사업의 강화정책이 필요하다. 셋째, 권역별 점포수 증감율과 생존율의 차이를 고려한 차별화된 정부 지원정책이 필요하다. 본 연구결과는 서울시 전통시장의 경쟁력 강화를 위한 함의를 제공할 것이며, 지역사회 공동체를 중심으로 성공적인 전통시장 운영을 위한 기초자료로 활용될 것이다.
주제어: 전통시장, 분포특성, 유형화, 잠재프로파일분석, 서울시
A Study on the Classification and Distribution Characteristics of Traditional Markets Using Latent Profile Analysis in Seoul: Focusing on the number of stores and survival rates
Lee, Hyun Jeong · An, Young Soo · Yeo, Kwan Hyun
This study aims to classified the types of traditional markets and analyzed the distribution characteristics of traditional markets by applying a potential profile analysis focusing on the traditional markets in Seoul. For 181 traditional markets located throughout Seoul, the changes in traditional markets were divided by the number of stores and the survival rates. In addition, the distribution characteristics of traditional markets by region were analyzed by dividing the entire city of Seoul into five regions: southeast, northeast, southwest, northwest, and downtown. As a result of the analysis, there was a strong trend of decreasing the number of stores in the traditional markets in the downtown area and the southwest area. The policy implications of Seoul’s traditional market operation are as follows. First, support policies for win-win cooperation between traditional markets and large retailers are required. Second, there is a need for a policy to strengthen the specialized businesses in each commercial district of traditional markets.
Key words : Traditional Markets, Distribution Characteristics, Classification, Latent Profile Analysis, Seoul City
DOI http://dx.doi.org/10.21026/jlgs.2021.33.4.55