The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

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The Study on the Influential Factors on Commercial Gentrification in Seoul

서울시 상업젠트리피케이션 영향요인에 관한 연구

  • 김경선 (주택도시보증공사) ;
  • 김동섭 (건국대학교 일반대학원 부동산학과)
  • Received : 2019.01.07
  • Accepted : 2019.02.19
  • Published : 2019.02.28
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Abstract

This study analyzes the factors that influence commercial gentrification in Seoul by using both logit model analysis and machine learning with data cumulated from 2015 to 2018 regarding 158 market areas. Logit analysis indicates that log(market area average monthly rent) and the ratio of the purchasing amount by customers aged 40 and younger to total sales in the restaurant and retail business category are statistically significant at 1%; the increase in sales per female customer aged between 30 and 39 in the restaurant and retail business category is statistically significant at 5%; and the increase in number of retailers with a business history of less than two years in the franchise business category is significant at 10%. Machine learning indicates that significant factors ordered by importance are the total retail area, the existence of an industrial complex within the market area, the existence of a traditional market within the market area, the location of subway stations within the market area, the increase of entertainment facilities such as movie theaters within the market area, average monthly rent, and the growth rate of average monthly rent. The contribution of this research is threefold. First, this study analyzes the entire commercial area of Seoul, Korea. Second, this study provides a foundation for future research on predictive indicators by empirically investigating the factors that influence commercial gentrification in Seoul. Lastly, this study introduces various methods of research by utilizing a machine learning approach.

본 연구는 2015년에서 2018년간, 자료가 축적된 서울시 158개 상권별 주요변수를 이용하여, 상업젠트리피케이션 발생에 영향을 미치는 요인을 로짓모형과 기계학습 방법론을 사용하여 분석하였다. 로짓분석 결과 log(상권 월평균임대료), 음식 소매업종 총매출대비 40세 이하 매출 비중이 유의수준 1%수준에서, 음식 소매업종 30대 여성 객단가 변화는 유의수준 5%에서, 프랜차이즈업종 2년이내 개업한 업소비율 변화는 유의수준 10%에서 유의하게 나타났다. 기계학습 결과 중요도가 높은 순서는 상권 전체 바닥면적, 상권의 월평균 임대료, 40세 미만 유동인구 비율, 프랜차이즈 30대 객단가, 음식 소매업종 30대 여성 객단가 변화 등 5개이다. 본 연구의 기여는 세 가지이다. 첫째, 본 연구는 서울시 전역의 상업 공간에 대한 자료를 분석하였다. 둘째, 본 연구는 상업젠트리피케이션의 발생에 영향을 미치는 요인을 실증하여, 예측지표 마련을 위한 기초연구를 제공하였다. 끝으로 기계학습 분석을 추가하여 다양한 접근방법을 소개하였다.

Keywords

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그림 1. 후진소거법의 의한 변수 개수별 예측정확도 변화

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그림 2. 랜덤 포레스트 중요도 분석결과

표 1. 분석대상 표본 추출

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표 2. 분석에 사용된 변수

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표 3. 기초통계량

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표 4. 젠트리피케이션 발생 상권과 그 외의 기초통계량 차이 분석

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표 5. 이항로짓분석 결과

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