Research Article

국토지리학회지. 31 December 2025. 349-365
https://doi.org/10.22905/kaopqj.2025.59.4.5

ABSTRACT


MAIN

  • I. 서론

  •   1. 연구의 배경 및 목적

  •   2. 연구의 범위 및 방법

  • II. 성수동과 팝업스토어

  •   1. 핫플레이스로서 성수동의 부상

  •   2. 성수동의 팝업스토어

  • III. 분석의 틀

  •   1. 콕스비례위험모형

  •   2. 변수 및 데이터 구성

  • IV. 실증분석

  •   1. 기초통계량

  •   2. 콕스비례위험모형 분석

  • V. 결론

I. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

최근 서울 성수동은 유휴 산업시설과 공장을 리노베이션한 복합문화공간, 카페, 팝업스토어 등이 밀집하면서 트렌디한 소비문화의 중심지로 부상하고 있다. 성수동의 이러한 상업적・문화적 변화는 한편으로는 산업유산의 재해석과 새로운 문화시설의 유입을 통한 지역 활성화로 인식되지만, 다른 한편으로는 젠트리피케이션에 따른 기존 주민과 소상공인의 삶에 대한 구조적 위협으로 받아들여진다(김상현・이한나, 2016).

성동구청은 젠트리피케이션의 억제를 위해 다양한 대책을 마련・추진하고 있으나, 성수동 상권의 확대, 복잡한 이해관계 등으로 인해 해결에 어려움을 겪고 있다(정예은, 2019). 특히 최근 증가하고 있는 팝업스토어는 심각한 양가(兩價)적 현상으로 인식된다. 성수동 일대 팝업스토어의 증가가 임대료 상승의 주원인으로 지목되고 있지만, 동시에 유입 인구를 증가시키고 그것이 인근 상점의 매출증가로 이어지는 등 상권 활성화에 긍정적인 측면이 기대되는 만큼, 팝업스토어를 일방적인 규제의 대상으로만 바라보기도 어려운 실정이다. 성동구청 담당 공무원의 다음 진술은 공공이 직면하고 있는 고민을 잘 보여준다.

임대료 상승의 측면에서 팝업스토어는 관리 필요성이 존재하지만, 실질적으로 이를 규제의 대상으로 바라보기에는 어려움이 있습니다. 팝업스토어가 확산되며 상권이 활성화되는 측면도 있고, 주요 이해관계자인 건물주들의 인식 또한 변화했기 때문입니다(인터뷰 #1).

실제로 ‘연무장길’을 중심으로 패션・뷰티 브랜드의 팝업스토어가 집중되면서 성수동은 새로운 소비중심지로서 주목받고 있으며, 유동인구와 상업적 관심이 급격히 증가하고 있다(유요한, 2024). 성동구청에서는 팝업스토어의 확산에 따른 임대료 상승 등 부정적 파급효과에 대비하기 위해 규제 외에 다양한 정책 수단을 고려하고 있다.

성수동 임대료 급등의 주요 원인은 팝업스토어가 상가임대차보호법의 적용을 받지 않기 때문이라고 생각합니다. 저희도 소상공인의 이탈을 유발하고 자본력 있는 기업 위주로 상가 임대시장이 재편되는 현상을 우려하고 있습니다. 특히 건물주들이 우회적으로 임차인의 퇴거를 유도하고, 공실 상태로 유지하는 것이 더 유리하다고 인식하는 것에 주목하여, 상가 임대차 신고제 도입, 지역상권법 적용 확대, 타운매니지먼트 등의 정책 수단을 논의하고 있습니다(인터뷰 #2).

팝업스토어가 초래하고 있는 이러한 다층적인 양상에도 불구하고, 기존 연구들은 팝업스토어를 단순히 젠트리피케이션 유발시설로만 규정함으로써, 보다 심층적인 진단에는 이르지 못하고 있다(박영진, 2024). 특히 젠트리피케이션과 직결되는 개별 점포의 생존 여부를 시간의 흐름에 따라 정량적으로 분석한 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서 팝업스토어의 부상에 따른 임대료의 상승이 어떤 방식으로 점포의 지속가능성을 위협하는지에 대한 계량적 검증이 필요한 시점이다.

이러한 배경에서 본 연구는 성수동에 팝업스토어가 유입된 이후, 그에 따라 나타난 지역 내 임대료 상승과 유동인구 증가가 성수동 상점의 생존률에 미친 영향을 콕스비례위험모형을 통해 실증적으로 분석하고자 한다. 이를 통해 성수동 상권의 임대시장 변화와 젠트리피케이션 양상을 파악하고 지역활성화에 대한 정책적 시사점을 도출하고자 한다.

2. 연구의 범위 및 방법

연구의 시간적 범위는 연무장길 일대의 팝업스토어 유입이 본격적으로 시작된 2021년도부터 2024년까지로 설정하였으며, 연도별로 분석을 실시하였다.1)

공간적 범위의 경우 성수동 전역을 대상으로 분석을 진행한 기존 연구들(김상현・이한나, 2016; 정예은, 2019; 박영진, 2024; 유요한, 2024)과 달리, 성수동 내 연무장길 일대를 대상지로 설정하였으며, 대상지 내 94개 블록 단위로 분석을 실시하였다(그림 1). 공간적 범위 설정의 이유는 다음과 같다. 첫째, 연무장길 일대가 성수동 내에서도 팝업스토어의 입점 빈도가 가장 높은 핵심 상권이라는 점에 주목하였다. 2022년 이후 팝업스토어의 개최는 전체 성수동 중에서도 연무장길을 중심으로 집중되는 경향이 뚜렷하게 나타나고 있는데, 이는 해당 지역이 성수동의 ‘핫플레이스’로서 기능하고 있음을 의미한다(박영진, 2024). 둘째, 연무장길 일대는 높은 유동인구와 더불어 임대료 상승이 빠르게 진행되고 있으며, 그로 인해 점포의 이탈이나 생존 위협이 상대적으로 더 심화되는 공간이라는 점이 고려되었다(경향신문, 2024). 셋째, 성수동 전역 또는 상업・주거 복합지구를 대상으로 분석을 진행한 기존 연구들과 달리, 본 연구는 팝업스토어의 유입이 직접적으로 영향을 미친 핵심 구역을 좁게 설정함으로써 보다 구체적인 인과관계를 파악하고자 한다.

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그림 1.

연구의 공간적 범위

연구 방법으로는 콕스 비례위험모형(Cox Proportional Hazards Model)을 적용하여 폐업 위험요인을 정량적으로 분석하였다. 이어서 분석결과를 보다 심층적으로 해석하기 위해 관계자 인터뷰를 수행하였다. 정성적 자료는 연구문제 설정에 도움을 주며, 통계분석 결과의 해석에 있어서 수치로 드러나지 않는 맥락과 원인을 파악하는 데 유용하다. 본 연구는 관계자 인터뷰를 통해 정량적 분석에서 포착하기 어려운 상권 변화의 구체적 양상, 이해관계자 간 인식 차이, 그리고 정책과 시장 환경 간의 상호작용을 종합적으로 고찰하였다.

인터뷰 대상자는 성수동의 상권 변화를 직접적으로 경험하거나 잘 이해할 수 있는 관계자를 중심으로 구성하였다. 구체적으로 성동구청 공무원, 성수동 지역 상인, 팝업스토어 업계 종사자를 포함하였다. 인터뷰 개요는 표 1과 같다.

표 1.

인터뷰 개요

연번 분류 성별 나이 직업/인터뷰 일시
1 성동구청 공무원 40대 성동구청 지속발전도시과 / 2025.04.11
2 50대 성동구청 지속발전도시과 / 2025.04.11
3 성수동 지역상인 40대 성수동 연무장길 음식점 운영 / 2025.08.19
4 30대 성수동 공인중개업소 운영 / 2025.08.19
5 팝업스토어 업계 종사자 30대 팝업스토어 전문 기업 직원 / 2025.08.27

II. 성수동과 팝업스토어

1. 핫플레이스로서 성수동의 부상

소위 ‘핫플레이스(Hot Place)’는 특정 지역이 타 지역과 차별화되는 요소를 지님으로써 사람들의 유입을 이끌고, 그로 인해 활기를 띠는 공간을 지칭한다(김태경 등, 2018). 최근에는 SNS와 같은 뉴미디어의 발달로 인해 차별화된 문화와 감성, 독특한 분위기를 가진 장소들이 빠르게 공유되면서, 핫플레이스의 형성과 확산이 더욱 가속화되고 있다(김성아・김흥순, 2021; 김재헌, 2024).

서울시 성동구에 위치한 성수동이 이러한 핫플레이스로 부상한 것은 대략 10여년전부터이다. 본래 성수동은 공장지대로서 낙후된 도시 이미지가 강했으나, 2010년대 이후 분위기가 급변했다(남기범・장원호, 2016). 최근 10여 년 사이 폐공장과 창고를 활용한 복합문화공간으로의 리모델링이 활발하게 이루어지면서 도시 공간의 정체성이 빠르게 전환되었고, ‘MZ세대의 핫플레이스’, ‘한국의 브루클린’, ‘힙스터의 성지’ 등의 별칭을 얻으며 젊은 층의 지속적인 유입이 이루어지고 있다(매일경제, 2021). 이로 인해 상권은 활력을 되찾았으며, 주야간 구분 없이 유동인구가 증가하고 있다.

2020년대에 접어들면서 성수동은 팝업스토어 문화를 중심으로 또 한 차례의 공간적 변화를 겪게 된다. 코로나19 팬데믹으로 인해 대부분의 오프라인 상권이 침체된 가운데, 고정 임대에 따른 부담을 느낀 브랜드 기업들은 단기임대 방식인 팝업스토어에 주목하게 되었다(유요한, 2024). 특히 성수동은 이미 ‘힙한’ 공간으로 자리 잡고 있었기 때문에, 팬데믹 이후 엔데믹 전환기에 오프라인 소비에 대한 갈증을 느끼던 MZ세대 소비자들이 대거 유입되면서, 팝업스토어 운영의 최적지로 부상하게 된다(박영진, 2024).

2. 성수동의 팝업스토어

‘팝업스토어’는 웹페이지의 팝업창처럼 잠시 운영되다가 사라진다는 의미에서 일정기간 동안 특정 장소에 임시로 설치되어 운영되는 매장 형태를 지칭한다(Turner and Seock, 2022). 팝업스토어는 짧게는 하루, 길게는 6개월 이상 운영되며, 평균 운영기간은 약 16일로 보고된다(유요한, 2024). 팝업스토어는 소비자에게 상품이나 브랜드를 직접 체험할 수 있는 기회를 제공함으로써, 특정 타겟층에게 강한 인상을 남기고 브랜드 인지도를 확산시키는 전략적 수단으로 활용된다. 특히 팝업스토어는 SNS와 결합된 홍보 전략, 한정판・체험 중심의 오락적 콘텐츠가 결합되면서, 감각적 소비 공간으로 진화하고 있다.

해외에서는 2000년대 초반부터 팝업스토어가 본격적으로 도입되었는데, 2002년 미국의 대형 할인점 Target이 맨해튼 첼시에서 단기 매장을 운영해 브랜드 홍보 효과를 극대화한 사례가 가장 대표적인 사례로 언급된다. 이후 팝업스토어는 성공적인 마케팅 모델로 평가받으며 유행을 이끌었고, 유럽, 일본 등지로 확산되면서, 패션, 뷰티, 식음료, 테크 산업 등 다양한 업종에서 활용되고 있다(사영재, 2015).

국내 팝업스토어는 2008년 코카콜라사가 신제품 홍보를 위해 신사동 가로수길에 팝업스토어를 개점한 것을 기점으로, 홍대, 압구정 등 주요 상권에서 ‘나이키’, ‘맨유’ 등 대형 유통 브랜드들이 활발하게 팝업스토어를 운영하기 시작하였다. 2015년 이후에는 백화점 등 대형 유통 채널이 팝업스토어를 적극 도입하면서 전국적으로 확산되었고, 2020년대 초부터 본격적인 유행이 전개되었다(박영진, 2024). 특히 코로나19가 종식된 2023년부터는 외국인 관광객의 방문 및 소비가 크게 증가하면서‘핫플레이스’상권의 핵심 요인으로 기능하고 있다(유혜지 등, 2024).

2020년대 들어 젠트리피케이션으로 인해 경쟁력을 상실해 가던 여타 상업가로들과 달리 성수동은 팝업스토어의 성지로 급부상하였다. 성수동은 2010년대 후반부터 창작자, 디자이너, 독립 브랜드들이 유입되면서 복합문화 공간으로 주목받기 시작하였다. 이후 코로나19 팬데믹을 계기로, 일부 브랜드들이 오프라인 체험 공간의 대안으로 성수동의 유휴공간을 활용한 팝업스토어 전략을 적극 도입하였다(김채겸 등, 2023). 이때부터 성수동은 MZ세대의 유입, SNS 공유성, 비교적 저렴한 임대료, 우수한 입지, 예술적 분위기 등의 다양한 요인이 복합적으로 작용하면서 팝업스토어 중심지로서의 입지를 다지게 된다(김정원, 2024).

실제로 팝업스토어 전문 운영기업인 스위트스팟(SweetSpot)의 2024년 상반기 결산 자료에 따르면, 성수동에서는 총 197개의 팝업스토어가 운영되어 전국 개최 건수 중 32.1%를 차지하며, 우리나라에서 가장 활발한 팝업스토어 입지 지역으로 파악되었다(유요한, 2024). 이는 2위인 여의도(31개, 15.7%)와 비교해도 압도적인 수치이다. 이러한 수치로부터 우리는 성수동에 단기 임대 기반의 팝업스토어 문화가 도시 상업구조에 깊숙이 착근하였음을 확인할 수 있다.

성수동에서의 팝업스토어 전개는 시기별로 뚜렷한 변화가 확인된다2)(박영진, 2024). 2020년과 2021년에는 소수의 팝업스토어가 특정 공간에 한정적으로 등장했으며, 주로 제품 판매와 브랜드 홍보를 목적으로 운영되었다. 이후 2022년부터는 코로나19의 점진적인 회복과 함께 성수동 카페거리를 중심으로 연무장길 인근에 대형 브랜드의 팝업스토어가 집중적으로 출현하기 시작하면서 지역 업종구성에 영향을 미치게 된다(그림 2).

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그림 2.

성수동 연무장길 일대 연도별 팝업스토어 개점 위치

2023년에는 팝업스토어의 개최 건수가 전년도 대비 약 10배 수준으로 급증하면서 성수동 전역으로 확산되는 양상을 보였고, 브랜드의 규모와 운영 기간도 다양화되었다. 2024년 이후, 성수동의 팝업스토어는 단순한 양적 증가를 넘어 질적인 전환 국면에 진입한다. 연무장길을 비롯한 주요 거점에서 매월 수십 건의 팝업스토어가 열리면서, 성수동은 전국에서 가장 높은 팝업스토어 밀도를 기록하는 지역으로 자리매김된다(어패럴뉴스, 2025). 이러한 추이는 팝업스토어가 특정 시기의 유행을 넘어, 성수동에서 상권의 고유한 운영 방식으로 자리잡았음을 시사한다. 우리가 만난 팝업스토어 운영 기획자는 팝업스토어의 의의를 다음과 같이 설명한다.

팝업스토어를 단순히 일시적인 유행이라고 보기는 어렵습니다. 이제는 소비자들이 새로운 경험을 위해 반드시 찾아야 하는 상권의 특색으로 자리 잡았어요. 특히 MZ세대에게 팝업은 단순한 판매 공간이 아니라 SNS에 올릴 수 있는 경험의 무대이기 때문에, 상권의 차별성을 만드는 핵심 요소가 된 겁니다. 그중에 성수동이 ‘팝업의 성지’라는 인식이 강해진 것이고, 너도 나도 입점을 시키려는 추세입니다(인터뷰#5).

이러한 성과는 해외에서도 주목받아, 성수동은 영국의 유명 여행・문화정보 잡지인 ‘Time Out’에서 ‘세계에서 가장 멋진 동네’ 4위로 선정되기도 하였다(이코노미스트, 2025). 현재 성수동 내 다수 건물은 팝업스토어 전용 공간으로 리모델링되고 있으며, 이 과정에서 팝업스토어 개최 및 운영을 전문으로 하는 기업들도 활발히 움직이고 있다(인터뷰 #5). 이처럼 팝업스토어는 단순한 마케팅 수단을 넘어, 성수동 상권의 핵심 동력으로 작용하며 지역의 활력을 견인하고 있다. 다음은 성수동 팝업스토어에 대한 성동구청의 자체 평가이다.

팝업 덕분에 성수동이 핫플레이스가 됐고, 확실히 인파가 몰리고 소비도 늘어났어요. 가로수길이나 홍대처럼 쇠퇴 국면이라고는 아직 보기 어렵고, 저희는 임대료 상승폭이나 공실률 등 지표를 계속 보면서 안정적으로 유지하는 쪽에 집중하고 있습니다(인터뷰 #2).

III. 분석의 틀

1. 콕스비례위험모형

본 연구에서는 팝업스토어의 유입 이후 임대료 상승과 유동인구의 증가가 성수동 상점의 생존율에 미친 영향을 분석하기 위해 생존분석(survival analysis)을 수행하였다. 생존분석은 사건 발생까지의 시간을 중심으로 데이터의 특성을 분석하는 기법으로, 본 연구에서는 상점의 폐업을 사건(event)으로 정의하고, 이에 영향을 미치는 요인을 파악하였다.

콕스비례위험모형(Cox proportional hazards model)은 생존분석에서 가장 널리 사용되는 준모수적 모형으로, 각 설명변수가 폐점 위험에 미치는 상대적 영향을 파악할 수 있다는 특징이 있다. 콕스비례위험모형은 생존시간의 분포에 대한 특정한 가정을 전제하지 않으면서도, 회귀모형과 유사한 방식으로 생존시간에 영향을 미치는 다양한 요인을 함께 고려할 수 있는 분석 방법이다(박인희 등, 2018). 콕스비례위험모형에서는 시간에 따른 위험률이 설명변수에 의해 어떻게 달라지는지를 추정할 수 있는데, 그 기본 모형은 다음 식 1과 같다(장희원・김경근, 2014).

(1)
h(t)=h0(t)exp(β1χ1+β2χ2++βpχp)

여기서 h(t)는 시점 t에서 개체의 조건부 위험률(hazard rate)이며, (t)는 모든 설명변수가 0일 때의 기본 위험률(baseline hazard)을 의미한다. 괄호 안의 지수함수 부분은 개체의 특성값(χ1, χ2, …, χp)과 각 변수에 대응하는 회귀계수(β1, β2, …, βp)의 선형결합으로 구성되는데, 이는 위험률에 대한 배수적(multiplicative) 효과를 나타낸다.

콕스비례위험모형에서 종속변수는 두 가지 요소로 구성된다(Miller, 2008). 첫째는 상점의 폐업 여부를 나타내는 사건 지시 변수(event indicator)이며, 둘째는 관찰 시작 시점부터 폐업이 발생하거나 검열(censoring)되기까지의 기간(time to event or censoring)이다. 여기서 ‘검열’이란 연구 기간 내 폐업이 발생하지 않았거나, 관찰 대상이 중도에 연구에서 제외되어 사건 시점을 확인할 수 없는 경우를 의미한다. 이러한 구조는 단순히 사건 발생 여부만을 분석하는 것을 넘어, 사건 발생 시점까지의 시간을 함께 고려함으로써 폐업 위험에 영향을 미치는 요인을 보다 정밀하게 파악할 수 있도록 한다는 장점이 있다. 콕스비례위험모형은 단위 시간당 사건 발생 위험에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 적합하다는 점에서 다양한 산업과 지역 상권을 대상으로 관찰대상의 생존기간을 추정하는 데 활용되어 왔다.

본 연구에서는 점포의 ‘폐업여부’와 ‘생존일’을 종속변수로 설정하였는데, 이는 각각 영업상태(영업・폐업)와 폐업한 시점까지의 기간을 의미한다(김동준 등, 2019). 독립변수로는 연무장길 상권의 임대료, 유동인구, 업종 및 토지이용 특성 등 다양한 요인을 반영하여 업체의 생존에 영향을 미치는 요인을 파악하였다. 이를 통해 성수동 내 소상공인 점포의 생존에 미치는 영향요소들을 규명하고, 최근 나타나고 있는 성수동 상업 젠트리피케이션의 경향성을 실증적으로 분석하고자 한다.

2. 변수 및 데이터 구성

본 연구에서 사용한 변수들은 기존 선행연구의 검토를 통해 도출되었다(표 2). 선행연구에서는 점포의 생존율 및 폐업 여부, 상업용 건축물 비율과 음식점 여부, 프랜차이즈 여부와 같은 점포 특성뿐만 아니라, 버스정류장・지하철역 출구 등 지역 기반시설과의 거리, 중심 가로와의 거리, 유동인구와 임대료, 매출액 등 상권 및 입지 요인이 중요하게 다루어졌다.

표 2.

선행연구에서 사용된 변수

A B C D E F G H I J K
윤채영(2024)
유요한(2024)
최누리・김인신(2022)
민철기・강창덕(2021)
조원준(2021)
이동현 등(2020)
이용백・진장현(2020)
김동준 등(2019)
김창호 등(2018)
허자연 등(2015)

A: 생존일수, B: 폐업여부, C: 음식점 여부, D: 프랜차이즈 여부, E: 버스정류장과의 거리, F: 지하철역 출구와의 거리, G: 중심 가로로부터의 거리, H: 집계구 내 상업용 건축물 비율, I: 집계구 내 유동인구, J: 집계구 내 임대료, K: 집계구 내 매출액

선행연구와 인터뷰 결과를 종합적으로 검토한 후, 연구의 주변수인 ‘팝업스토어’를 포함하여 표 3과 같이 변수를 구성하였다. 이러한 변수 구성을 통해 성수동 연무장길 일대를 대상으로, 2021년부터 2024년까지 4개년 데이터를 구축하여 점포의 생존율에 영향을 미친 요인을 분석하였다.

표 3.

변수 정의

구분 요인 변수명 변수 설명 단위 출처
종속
변수
- 생존일 점포의 개업부터 폐업까지의 기간 행정안전부
“지방행정인허가데이터”
- 폐업 여부(폐업=1) 점포 폐업 여부 이항형 행정안전부
“지방행정인허가데이터”
독립
변수
점포
요인
음식점 여부 (음식점=1) 점포 음식점업 여부 이항형 행정안전부
“지방행정인허가데이터”
프랜차이즈 여부 (프랜차이즈=1) 휴게음식점 및 도소매업종 중 가맹점을 소유 또는 운영하고 있는 점포 이항형 지방행정인허가데이터
“그룹별 업종조회”
입지
요인
버스 정류장과의 거리 점포에서 가장 가까운
버스정류장과의 거리
m 서울 열린데이터 광장
“서울시버스정류소 위치정보”
지하철역 출구와의 거리 점포에서 가장 가까운
지하철역 출구와의 거리
m 서울 열린데이터 광장
“노선별 지하철역 정보”
팝업스토어 개최 장소와의 거리 팝업스토어가 입점했던 장소와의 직선거리 m ArcGIS
연무장길로 부터의 거리 점포에서 연무장길까지의 최단 직선거리 m ArcGIS
상권
요인
집계구 내 상업용 건축물 비율 블록 내 상업용 건물 개수 ÷
블록 내 전체 건물 개수
% V-world
“용도별건물정보”
유동인구 집계 단위 월 평균 유동인구 명/m2 성동구청 제공
임대료 집계 단위 월 평균 임대료의 로그 값 ln(원/m2) 성동구청 제공
매출액 집계 단위 월 평균 매출액 원/m2 성동구청 제공

먼저 종속변수는 상점의 ‘생존일’과 ‘폐업여부’이다. 생존일은 점포의 개업일부터 폐업일까지의 기간을 일단위로 산출한 값이며, 폐업여부는 해당 연도 내에 점포가 폐업했는지를 이분변수로 나타낸 것이다(폐업 = 1). 생존일은 연단위로, 해가 바뀔 경우 해당 연도에 일수를 산입하였다. 모형에 투입되는 종속변수는 이들 두 변수가 식 2의 원리에 의해 결합되어 만들어진 생존자료(survival outcome)가 된다.

(2)
Y=Survival(time,status)

독립변수는 크게 점포 특성과 입지 특성, 상권 특성의 세 가지 요인으로 구분된다. 첫째, 점포 특성 요인으로 ‘음식점 여부’와 ‘프랜차이즈 여부’를 포함하였다. 음식점은 진입장벽이 낮고 폐업률이 높다는 점에서 생존분석에 자주 포함되는 변수이며(이정민 등, 2021), 상권의 형성과 발달에 따라 음식점의 비중이 달라져 상권의 특성 파악이 가능하다는 특징이 있다(윤윤채・박진아, 2016; 염지혜・양승우, 2014). 프랜차이즈는 가맹점을 소유 또는 운영하고 있는 점포로 정의하였으며(김성아 등, 2023), 브랜드 인지도와 자본력 등으로 인해 위기 대응력이 다를 수 있다는 점을 고려하여 중요한 설명변수로 설정하였다(민철기・강창덕, 2021).

둘째, 입지특성 요인으로는 ‘버스 정류장과의 거리’, ‘지하철역 출구와의 거리’, ‘팝업스토어가 입점했던 장소와의 거리’, ‘연무장길로부터의 거리’를 포함하였다(유요한, 2024). 특히 팝업스토어까지의 거리는 본 연구의 주변수로서, 팝업스토어가 인근 점포의 생존에 미치는 영향력을 측정하기 위해 팝업스토어의 위치 데이터를 기반으로 ArcGIS를 활용하여 팝업스토어가 입점했던 장소와 해당 점포와의 직선거리를 측정하였다. 대중교통 접근성과 거리 변수는 소비자 접근성과 유입 가능성을 대변하는 요소로, 상권 접근성이 점포 생존에 영향을 준다는 점이 선행연구에서 반복적으로 확인되었기에 변수로 설정하였다(김동준 등, 2019).

셋째, 상권요인으로는 ‘상업용 건축물 비율’, ‘집계구 내 유동인구’, ‘집계구 내 임대료’, ‘집계구 내 매출액’을 포함하였다. 상업용 건축물 비율은 블록 내 상업 건물의 밀도를 통해 경쟁 강도를 측정하기 위한 변수로서, 상권 밀집도에 따른 개별 점포들의 폐업위험도를 측정하기 위해 포함하였다. 유동인구는 상권의 소비자 기반을 나타내며, 매출액은 점포의 수익성과 생존 가능성을 반영한다. 상업용 건축물 비율 데이터는 V-world의 용도별 건물정보 데이터를 기반으로 결측치를 제외한 블록 내 상업용 건물 개수를 블록 내 전체 건물 개수로 나누어 계산하였으며, 매출액과 유동인구는 성동구청으로부터 제공받은 데이터를 사용하였다. 임대료 변수의 경우 연도별 집계구 단위 임대료의 로그값(ln 임대료)을 사용하였다. 임대료는 상업 젠트리피케이션의 핵심 지표로서, 점포의 재정적 지속가능성에 직접적인 영향을 미친다는 점에서 다수의 선행연구에서 활용된 변수이다(김상현・이한나, 2016; 정예은, 2019). 임대료 데이터는 성동구청에서 제공한 집계구 단위 평균 임대료 자료를 사용하였고, 로그 값을 취함으로써 정규성을 높이고 회귀계수의 해석을 용이하게 하였다.

IV. 실증분석

1. 기초통계량

본 연구에서 사용된 변수들의 기초통계량은 표 4와 같다. 모든 독립변수의 VIF 값이 5 이하로 나타나서 다중공선성의 우려는 적은 것으로 판단하였다. 본 연구는 2021년부터 2024년까지 4개년 데이터를 기준으로 폐업 여부와 관련된 주요 상권지표를 연도별로 구분하여 분석하였다.

표 4.

2021~2024년 기초통계량

변수 단위 연도(개수) 평균(표준편차) 최소값 최대값 VIF
생존일 2021 2613 (2749.88) 9 17724
2022 2673 (2802.13) 2 18089
2023 2750 (2820.19) 0 18454
2024 2771 (2843.89) 1 18820
폐업여부
(폐업=1)
이항형 2021(86) 0.06 (0.25) 0 1
2022(84) 0.06 (0.24) 0 1
2023(129) 0.09 (0.28) 0 1
2024(180) 0.11 (0.33) 0 1
음식점 여부
(음식점=1)
이항형 2021(104) 0.079 (0.27) 0 1 1.13
2022(113) 0.081 (0.27) 0 1 1.01
2023(118) 0.077 (0.27) 0 1 1.13
2024(131) 0.081 (0.27) 0 1 1.09
프랜차이즈 여부
(프랜차이즈=1)
이항형 2021(131) 0.098 (0.30) 0 1 1.13
2022(128) 0.091 (0.29) 0 1 1.01
2023(193) 0.127 (0.33) 0 1 1.13
2024(167) 0.104 (0.30) 0 1 1.01
버스 정류장과의 거리 m 2021 152.91 (68.61) 8.87 299.77 1.61
2022 112.92 (60.20) 4.01 296.00 1.67
2023 113.73 (59.72) 3.52 296.35 1.78
2024 114.48 (59.60) 3.52 296.35 1.27
가까운
지하철역
출구와의 거리
m 2021 339.93 (192.69) 26.66 770.82 4.24
2022 337.72 (193.95) 27.03 771.00 2.30
2023 333 (191.89) 26.51 770.81 2.28
2024 334.21 (189.16) 26.51 770.81 1.59
팝업스토어가
입점했던
장소와의 거리
m 2021(7) 135.23 (0.27) 0 455.01 2.94
2022(10) 107.21 (87.82) 0 385.00 4.92
2023(84) 48.04 (46.96) 0 262.02 2.23
2024(112) 35.86 (37.25) 0 254.91 2.37
연무장길로부터의 거리 m 2021 140.64 (87.55) 4.45 390.65 1.30
2022 140.32 (87.40) 4.14 390.65 4.30
2023 139.20 (86.78) 4.14 390.65 2.40
2024 136.94 (86.04) 4.14 390.65 2.01
집계구 내
상업용 비율
% 2021 56.87 (24.09) 0 100.00 1.67
2022 56.74 (24.08) 0 100.00 1.36
2023 57.56 (24.64) 0 100.00 1.52
2024 61.52 (24.71) 0 100.00 1.22
유동인구 명/㎡・월 2021 19.45 (12.42) 10.21 112.87 1.30
2022 20.13 (12.39) 6.3 93.87 1.05
2023 20.66 (13.24) 2.27 122.197 1.05
2024 20.11 (12.60) 8.1 93.29 1.19
ln임대료 ln (원/㎡・월) 2021 10.55 (0.26) 9.90 10.85 2.96
2022 10.76 (0.28) 9.87 11.38 1.22
2023 10.98 (0.38) 9.55 11.61 2.28
2024 10.77 (0.30) 9.79 11.29 1.47
매출액 만원/㎡・월 2021 48.71 (32.82) 0 96.67 2.36
2022 72.58 (72.27) 0 248.93 1.19
2023 71.77 (67.75) 0 234.51 2.28
2024 68.69 (59.54) 0 209.91 1.28

상업용 건물의 비율은 2021년 56.87%, 2022년 56.74%, 2023년 57.56%, 2024년 61.52%로, 점진적으로 증가하는 양상을 보였다(그림 3). 이는 성수동의 상업화가 점진적으로 이루어지고 있음을 보여준다. 프랜차이즈 여부는 2021년 9.8%, 2022년 9.1%, 2023년 12.7%, 2024년 10.4%로 파악되어서, 성수동 내 프랜차이즈 업체의 증가가 정체상태에 있음을 알 수 있다. 월평균 유동인구는 2021년 19.45명/㎡, 2022년 20.13명/㎡, 2023년 20.66명/㎡, 2024년 20.11명/㎡로, 특별한 증가나 감소 없이 안정적인 수준이 유지되고 있음을 확인하였다.

https://cdn.apub.kr/journalsite/sites/kaopg/2025-059-04/N037590405/images/kaopg_2025_594_349_F3.jpg
그림 3.

연도별 상업용 건물 비율

각 연도의 월평균 임대료는 3.3㎡ 기준으로 2021년 125,731원, 2022년 155,729원, 2023년 194,976원, 2024년 157,314원으로 나타나서 2023년에 급상승했다가 2024년에 그 수준이 회복된 것으로 파악되었다. 각 연도의 ㎡당 월 평균 매출액은 2021년 487,100원, 2022년 725,800원, 2023년 717,700원, 2024년 686,900원으로, 2022년과 2023년에 매출액이 높은 수준을 기록하였다가 2024년에는 다소 하락하는 모습을 보였다. 한편, 각 연도별 폐업 건수는 2021년 86건, 2022년 84건, 2023년 129건, 2024년 180건으로 나타나서 계속적으로 건수가 증가하는 것으로 나타났다(그림 4).

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그림 4.

연도별 폐업 상가 위치

2. 콕스비례위험모형 분석

표 5는 2021년부터 2024년까지 변수별 위험비를 분석한 결과이다. 콕스비례위험모형 분석에서 유의미한 결과를 보인 변수를 시기별로 정리하면 다음과 같다.

표 5.

2021~2024년 변수별 위험비

연도 2021 2022 2023 2024
음식점 여부 4.59*** 5.53*** 1.14 2.55***
프랜차이즈 여부 0.41* 1.45 2.76*** 1.32
버스 정류장과의 거리(m) 1.00* 1.00 1.00 1.00
가까운 지하철역 출구와의 거리(m) 1.00 1.00 1.00 1.00**
팝업스토어 입점 장소와의 거리(m) 1.00 1.00 0.98*** 0.97***
연무장길로부터의 거리(m) 1.00 1.00 1.00 1.01***
집계구 내 상업용 건축물 비율(%) 1.00 1.01 1.02*** 1.01***
집계구 내 유동인구(명/㎡) 1.02** 0.96*** 1.00 1.01**
집계구 내ln 임대료(원/㎡) 7.00*** 0.65 0.38** 3.32***
집계구 내 매출액(만원/㎡) 0.99* 1.00 1.01** 0.99***
Concordance(S.E.) 0.645(0.033) 0.671(0.032) 0.762(0.028) 0.752(0.021)
L.R. test(df=10) 32.55*** 44.84*** 77.94*** 139.5***
Nagelkerke R2 0.045 0.100 0.054 0.123

* p < 0.1, ** p < 0.05, *** p<0.01

음식점 업종의 경우, 2021년, 2022년, 그리고 2024년에 다른 업종보다 폐업 위험도가 4.59배, 5.53배, 2.55배 높게 나타났다. 선행연구에서도 음식점 업종은 창업의 진입장벽이 낮고, 경쟁이 과도해서 소상공인들의 진입도 잦지만 그만큼 이탈도 빈번하게 일어난다는 분석이 제시된 바 있다(이정민 등, 2021).

2021년에 프랜차이즈 점포는 일반 점포에 비해 폐업 위험도가 약 60% 정도 낮게 나타났다. 이는 당시 브랜드 인지도를 보유한 프랜차이즈 점포들이 상대적으로 높은 생존 가능성을 유지했음을 보여준다. 신뢰성과 운영 일관성을 갖춘 프랜차이즈 점포는 초기 단계의 상권에서 일정한 경쟁우위를 발휘한다(민철기・강창덕, 2021). 그러나 2022년 이후 상권 구조가 불안정해지면서 변수 간 효과는 점차 희미해졌고, 프랜차이즈 역시 폐업 위험에서 자유롭지 못하게 되었다. 특히 2023년에는 프랜차이즈 점포의 폐업 위험도가 일반 점포에 비해 약 2.76배 높아지는 결과가 나타났다. 이는 성수동 상권의 특성을 보여주는 결과로 이해된다. 팝업스토어의 유입과 개성 있는 독립 브랜드의 확산이 지역 소비자들의 선호를 빠르게 변화시키는 과정에서 표준화된 운영 방식을 기반으로 하는 프랜차이즈 매장은 이러한 수요 변화에 유연하게 대응하지 못한 것으로 판단된다(Cox and Mason, 2007; Falbe et al., 1999). 이러한 분석 결과는 현장의 목소리에서도 확인된다. 연무장길에서 음식점을 운영 중인 한 상인은 인터뷰에서 다음과 같이 말했다.

프랜차이즈는 본사에서 내려오는 규정 때문에 고정비가 원래도 높은데, 성수동은 임대료까지 빠르게 오르니까 이중 부담이 있지 않을까 싶어요. 저희 같은 독립 점포는 그때 그때 메뉴를 바꾸거나 마케팅 방식을 조정할 수 있지만, 프랜차이즈는 본사 허락 없이는 유연한 대응이 어렵거든요. 그러다 보니 장사가 잘 돼도 남는 게 없고, 조금만 매출이 떨어지면 버티기 힘든 구조인거 같아요(인터뷰#3).

성수동 지역에서 오랜 기간 영업을 해온 공인중개인 역시 프랜차이즈 매장이 경쟁력을 발휘하기 힘든 성수동 상권의 구조적 특성을 다음과 같이 설명하였다.

프랜차이즈는 대부분 F&B 사업인데, 성수동에서는 살아남기가 어렵습니다. 이 동네 사람들은 항상 새로운 브랜드, 바뀌는 분위기를 기대하고 오기 때문에, 획일적인 메뉴와 분위기를 가진 프랜차이즈는 금방 외면을 받아요. 그래서 여기는 매장이 자주 바뀌는 걸 오히려 사람들이 즐기고, 그것이 상권의 매력으로 작용합니다. 그런 특성 때문에 오히려 프랜차이즈는 장점보다 약점이 더 크게 드러나는 곳이라고 할 수 있습니다(인터뷰#4).

따라서 2023년에 나타난 프랜차이즈의 경쟁력 약화는 단순한 시장 경쟁의 심화 때문이 아니라, 성수동 상권의 고유한 소비문화와 공간적 특성에서 비롯된 구조적 결과라 할 수 있다. 즉, 성수동은 안정성과 익숙함보다는 차별성과 새로움을 추구하는 상권으로 재편되고 있는데, 이는 팝업스토어 중심의 체험적 소비문화와 긴밀히 맞물려 나타난 현상이라 할 수 있다(민철기・강창덕, 2021).

2021년과 2022년에는 팝업스토어가 입점한 곳과의 거리에 대한 변수가 폐업에 유의미한 영향을 미치지 못했는데, 이는 2023년부터 본격적으로 성수동 일대에서 팝업스토어 중심의 상권이 형성되었음을 보여주는 반증으로 해석할 수 있다(박영진, 2024). 실제로 2023년부터 팝업스토어가 입점한 곳과의 거리에 대한 변수가 유의미한 결과를 보이기 시작했다. 2023년과 2024년에 팝업스토어 발생 지점과의 거리가 1m 가까워질 때 주변 점포의 폐업 위험도가 각각 2%와 3% 증가하는 경향이 확인되었다. 이는 팝업스토어가 유동인구의 유입에는 기여할 수 있지만, 단기적 이벤트 성격이 강하고 전반적인 상가 임대료 상승을 초래함으로써 상권 내 사업체 생존에 는 부정적 영향을 미칠 가능성이 있음을 시사한다. 지역의 공인중개인 역시 우리의 분석결과와 같은 의견을 제시했다.

팝업스토어가 상권으로의 인구 유입을 유도할 순 있겠지만, 특정 상권에 밀집되면 아무래도 해당 상권의 임대료 자체가 높아지면서 기존 상점은 외곽으로 밀려날 수밖에 없는 거죠(인터뷰#4).

연무장길에서 음식점을 운영 중인 지역 상인도 유사한 문제점을 지적했다.

당연히 건물주 분들도 임대료를 많이 받고 싶어 하죠. 그만큼의 매출이 나오는 매장이 아니면 유동인구 많은 곳에 남아있기 힘들어요. 실제로 지금 팝업스토어가 많이 입점한 연무장길 메인에 입점한 음식점은 몇 곳 빼고는 없죠(인터뷰#3).

팝업스토어의 상권 내 점유율 증가는 임대료 상승과 경쟁 심화를 동반하여 기존 상인의 생존 환경을 악화시키는 양상을 보여준다. 그럼에도 불구하고 성수동의 사례를 단순히 ‘상권활력→젠트리피케이션 심화→소상공인 이탈’이라는 전형적인 순환구조로 해석하는 것은 일면적인 문제 인식이다. 오히려 팝업스토어라는 불안정한 요소가 상권의 고유한 색깔과 차별성을 만들어내며, 이러한 역동성과 불확실성 자체가 성수동을 소비자와 브랜드 모두에게 매력적인 공간으로 자리매김하도록 하는 역설에 대한 이해가 필요하다.

팝업스토어가 집중되면서 연무장길이 성수동 내 중심지의 역할을 하게 되었다. 결과적으로 2024년에는 중심 상권인 연무장길에서 멀어질수록 폐업 위험도가 증가하는 결과가 나타났다. 즉, 1m 멀어질 때 1%의 폐업 위험도가 증가하는 결과가 나타났다. 지역의 공인중개인은 연무장길의 중심성을 다음과 같이 설명한다.

2022년까지는 명품 브랜드 중심의 팝업스토어가 대부분이다 보니 그 자체가 안테나로서의 역할을 했습니다. 외곽에 입지해도 사람들이 찾아왔어요. 2023년부터는 중저가형 브랜드의 팝업스토어가 성수동 전역에 많이 생겨나기 시작했고, 2024년에 연무장길과 같은 중심지로 밀집되는 양상을 보였습니다. 중저가형에 신생인 브랜드일수록, 사람들이 찾아오게 만드는 것이 아니라, 사람들이 많이 찾아오는 곳에 입점하는 것이 좋으니까요(인터뷰 #4).

상업용 건축물 비율 변수는 2023년도와 2024년도에 상업용 비율이 1% 증가할 때 폐업 위험도가 각각 2%와 1% 증가해서, 상권 밀집도가 증가할 때 폐업위험이 증가하는 경향이 나타났다. 성수동 상권은 방문객 수가 증가하면서 상권 내 사업체 간 경쟁이 더욱 치열해졌다. 상업용 건축물의 밀집도는 일정 수준까지는 상권 활성화와 집적의 이익을 가져오나, 일정 수준을 넘어설 경우 치열한 경쟁으로 이어져 사업체 생존에 부정적 영향을 줄 수 있다(김민규・이수기, 2024). 특히 팝업스토어가 본격적으로 유입되면서 급속하게 팝업스토어 중심으로 상권이 재편된 2023년 이후로 집계구 내 상업용 건축물 비율 증가와 폐업 위험 간의 관계는 더욱 뚜렷해졌다. 이는 상권의 활력도가 증가하면서 경쟁이 심화되어 폐업이 증가한 결과로 해석할 수 있다.

2022년에는 유동인구가 1명/㎡ 증가할 때 폐업 위험도는 약 4% 감소하는 것으로 나타나, 집계구 내 유동인구가 증가할수록 폐업 위험도가 낮아지는 것으로 파악되었다. 반면, 2021년과 2024년에는 해당 변수가 폐업 위험도를 오히려 증가시키는 것으로 나타났다. 즉, 유동인구가 1명/㎡ 증가할 때 2021년에는 2%, 2024년에는 1%의 폐업율 증가가 확인되었다. 이러한 결과는 성수동 상권이 갖는 특수성에 기인하는 것으로, 그 원인은 다음 몇가지로 추론된다. 첫째는 새로움을 추구하는 소비자의 기호에 의해 유동인구의 증가가 젠트리피케이션의 심화로 이어졌을 가능성이다(인터뷰 #4). 둘째, 집객은 많지만 구매율이 낮은 ‘관광・포토존형 수요’가 늘어났을 가능성이다. 특히 팝업스토어 방문객은 ‘핫플레이스’인 성수동을 구경만 하고 구매행위는 하지 않을 가능성이 있다. 이러한 맥락에서 박경태・김영훈(2022)은 유동인구 자체보다 유동인구의 연령대가 중요하다는 분석을 제시한 바 있다. 셋째, 유동인구의 증가가 경쟁을 심화시킴으로써 오히려 임대료 상승으로 이어졌을 가능성이 있다. 카페를 비롯한 음식점은 객단가가 낮은 반면, 소비자의 매장 체류시간이 길다는 특징이 있어서 경쟁의 심화는, 유동인구의 증가에도 불구하고, 임대료 증가에 따라 폐업 증가로 이어질 가능성이 있다(윤채영, 2024).

임대료 변수의 경우, 2021년과 2024년에는 ㎡당 임대료가 2.718(자연상수 e)배 증가할 때 폐업 위험이 각각 700%와 332% 증가하는 결과를 보인 반면, 2023년에는 임대료가 2.718배 증가할 때 폐업 위험이 62% 감소하는 결과를 보였다. 2023년의 결과는 통상의 이해에 반하는 것인데, 이는 성수동 상권의 특수성을 시사한다.

2023년 분석결과의 원인을 파악하기 위해 원데이터를 분석해 보았다. 2023년 원데이터 분석 결과, 월간 임대료가 39,050원/㎡~48,170원/㎡인 구간, 즉 중간 이하 수준의 임대료를 부담하는 점포들의 폐업률이 27.3%로 가장 높게 나타난 반면, 임대료가 48,180원/㎡~72,590원/㎡인 고임대료 구간에서는 폐업률이 9% 미만으로 낮게 유지되었고, 가장 높은 임대료 구간(72,600원/㎡~89,550원/㎡) 역시 폐업률이 5%에 그치는 것으로 파악되었다.

이러한 결과는 고임대 점포들이 상대적으로 우수한 입지에 위치하거나 브랜드 파워, 자본력 등에서 경쟁우위를 보유하고 있어 외부 충격에 대한 대응력이 높은 반면, 중간 수준 이하의 임대료를 부담하는 점포들에게는 고정비 증가에 대한 부담이 높게 작용했음을 시사한다. 이와 같은 현상을 성수동 일대에서 활동하는 공인중개사는 다음과 같이 설명하였다.

2022년 디올 성수를 시작으로, 성수 일대에 자본력이 큰 국내외 프리미엄 브랜드들이 앞 다투어 들어오려 했습니다. 자기네 브랜드 홍보를 위해 성수를 선택한 거죠. 당시엔 수요가 공급을 압도적으로 초과했기 때문에, 높은 임대료를 지불하더라도 들어오려는 브랜드가 많았고, 이게 2023년에 나타난 특이한 결과를 만든 것 같습니다. 결국 그 시기에 임대료가 임계점을 찍었고, 2024년부터는 다시 정상적인 시장경제 체제로 돌아왔다고 볼 수 있습니다(인터뷰#4)

따라서 2023년에 관찰된 임대료와 폐업 위험 간의 역전 현상은 특정 시기 성수동 상권이 지닌 특수한 시장 상황, 즉 글로벌 브랜드와 프리미엄 자본의 집중 유입에 의해 나타난 예외적 현상이라 할 수 있다. 이후 2024년에는 다시 임대료가 높을수록 폐업 위험이 증가하는 정상적 경향으로의 복귀가 이루어졌다.

매출액 변수의 경우 2023년에 이례적인 결과가 나타났다. 즉, 매출액이 1만원/㎡ 증가할 때, 폐업 위험도가 오히려 1% 증가하는 이례적인 결과가 나타났다. 이는 코로나19 거리두기 해제 이후 외부활동 증가에 따라 상권의 경쟁이 과열되면서, 일시적으로 고매출에도 불구하고 고정비 부담이나 사업 구조상의 취약점이 폐업으로 이어졌을 가능성을 시사한다. 실제로 한국은행은 2021년 8월부터 2023년 1월까지 총 9차례에 걸쳐 기준금리를 3.50%까지 인상하였는데, 이는 코로나19 이후 나타난 급격한 인플레이션과 글로벌 긴축 기조에 대응하기 위한 조치였다. 특히 2023년 1월 인상 이후 3.50% 수준의 고금리가 계속 유지되면서, 자영업자나 소상공인이 감당해야 할 금융비용이 높아졌고, 이러한 요인이 일정 수준 이상의 매출에도 불구하고 폐업 위험을 가중시킨 배경으로 작용했다고 추정된다. 이어진 2024년에는 연말에 3.00%까지 금리가 점진적으로 하향 조정되면서 다시 매출액 증가가 폐업률 감소로 연결되는 일반적인 양상이 회복되어, 매출액이 1만원/㎡ 증가할 때 폐업 위험이 1% 감소하는 결과가 나타났다.

V. 결론

본 연구는 성수동에서 나타나고 있는 상권 변화의 특수한 양상, 즉 연무장길을 중심으로 확산되고 있는 팝업스토어 현상에 주목하였다. 본 연구는 “성수동 내 팝업스토어의 개점이 임대료 상승을 매개로 소상공인의 폐업 위험을 심화시키고 있는가”라는 문제의식을 배경으로 팝업스토어 개점과 임대료 및 폐업 위험 간의 관계를 실증적으로 검증하고자 하였다. 이를 위해 2021년부터 2024년까지 성수동 연무장길 일대의 집계구 단위 자료를 구축하고, 콕스비례위험모형의 적용을 통해 생존분석을 수행하였다. 동시에 지역 상인, 팝업스토어 관계자, 지역 부동산 중개인, 구청 관계자 등과의 인터뷰를 통해 정량 분석으로는 포착하기 어려운 현장의 맥락을 보완하였다.

분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 2023년과 2024년에 팝업스토어 입점지와 가까운 점포일수록 폐업 위험이 높아져, 팝업스토어가 지역의 활력 제고와 동시에 기존 상인의 생존을 위협하는 이중적 성격을 띠는 것으로 파악되었다. 둘째, 임대료는 2021년에는 상승할수록 위험도가 증가하였으나, 2023년에는 일시적으로 위험 감소 효과를 보였고 2024년에는 다시 폐업 위험을 높이는 방향으로 작용하였는데, 이는 성수동 내 점포의 양극화를 반영하는 결과로 이해된다. 셋째, 매출액은 2023년 들어 경쟁 과열과 고금리로 매출이 높아질수록 폐업 위험이 증가하는 이상 현상이 나타났으나, 2024년에는 다시 매출 증가가 폐업 위험을 낮추는 일반적 경향으로 회귀하였음을 확인하였다. 넷째, 유동인구의 경우, 오히려 폐업 위험도를 높이는 경향성이 나타나서 팝업스토어의 유동인구 유인이 점포의 생존가능성을 증가시키는 데에는 효과가 크지 않을 가능성을 확인하였다. 다섯째, 상업시설 밀집도는 2023년과 2024년에 폐업 위험도를 높이는 것으로 나타나, 점포 간 경쟁 과열 현상을 파악할 수 있었다. 여섯째, 프랜차이즈 매장은 초기에는 생존 가능성이 높았으나 2023년에는 성수동 소비문화의 변화로 인해 오히려 폐업 위험이 증가하는 양상이 나타났다.

본 연구의 분석결과는 팝업스토어의 확산이 단순한 상권 활성화를 넘어 도시 상권 구조의 재편을 주도하고 있음을 보여준다. 흔히 팝업스토어의 입점은 임대료 상승을 통한 젠트리피케이션 촉발 인자로 인식되지만, 동시에 유동인구 유인을 통해 지역 상권을 활성화시키는 양날의 검으로 이해된다. 그러나, 분석결과는 팝업스토어의 개점이 주변 점포의 폐업 위협은 가중시키는 반면, 그로 인해 유입된 유동인구의 구매효과는 크지 않음을 시사한다.

또한 변화의 양상은 입점 점포의 양극화를 보여준다. 고임대 점포의 경우, 임대료의 상승에도 불구하고 더 많은 매출을 통해 수익을 늘려가는 반면, 저임대 점포의 경우 높은 임대료를 견디지 못하며, 일각에서는 매출액의 증가에도 폐업이 늘어나는 이상 현상이 나타나고 있다.

그러나 본 연구는 최근 4년 동안의 현상에 대한 분석이라는 점에서 보다 신중하고 장기적인 해석이 요구된다. 성동구청 관계자는 팝업스토어가 임대료 상승을 촉발하는 측면이 있음에도 불구하고, 상권 활성화를 촉진시키는 요소이기에 일방적으로 규제 대상화하기는 어려운 측면이 있다고 언급하였다. 또한 지역에서 영업하는 공인중개사 역시 연무장길 일대는 팝업스토어와 같이 끊임없이 변화하는 공간적 특성 덕분에 오히려 소비자 유입이 지속되고 있으며, 이것이 다른 상권이 겪는 쇠퇴 국면과 차별화되는 측면이라고 주장하였다. 이는 팝업스토어가 단기적 충격 요인임과 동시에 장기적 경쟁력 확보의 동력이 될 수 있음을 시사하는 평가이다.

따라서 성수동의 경험은 ‘상권활력→젠트리피케이션 심화→소상공인 이탈’이라는 순환구조에 대한 단선적 인식을 넘어, 변화와 불안정성이 오히려 상권 매력으로 기능하는 역설적 가능성을 보여준다. 이러한 과정은 또한 지역이 ‘창조적 파괴’를 통해 새로운 경쟁력을 확보해 나가는 과정이라고도 볼 수 있다. 정책적으로는 성동구청이 추진 중인 임대차 제도의 보완과 상생협약 강화, 타운매니지먼트형 관리체계의 구축도 필요하지만, 동시에 변화 자체를 긍정적 자산으로 활용하는 전략이 병행되어야 한다고 생각된다. 이는 향후 도시재생 정책의 설계에 있어서도 상권의 안정성과 동태성 간의 균형이 이루어져야 함을 시사한다.

본 연구는 연무장길 일대를 대상으로 2021년부터 2024년까지의 시계열 자료를 분석하였다는 점에서 시공간적 제약을 지닌다. 이에 따라 성수동 상권의 장기적 변화나 도시재생 사이클 전반을 포괄적으로 해석하기에는 한계가 있다. 특히 코로나19 팬데믹 이후 회복기에 해당하는 시기의 특수성이 반영되어 시공간적 맥락을 무시하고 일반화하는 데에는 신중함이 요구된다. 또한 분석에 활용된 임대료, 매출액, 유동인구 등 주요 지표는 집계구 단위 자료로서, 개별 점포의 실제 경영 상황을 충분히 반영하지 못하였을 가능성이 존재한다. 같은 이유로 표본 수가 상대적으로 제한적이며, 하나의 데이터가 포괄하는 공간적 범위가 넓다는 점에서 해석에 주의가 필요하다.

Acknowledgements

저자들은 자료 제공과 인터뷰에 응해주신 성동구청 관계자 및 인터뷰이 분들께 깊은 감사의 말씀을 전합니다.

[3] 1) 종속변수인 폐업일은 일 단위로 집계하였다.

[4] 2) 박영진(2024)은 성수동의 팝업 스토어 현황을 파악하기 위해 구글, 네이버, 인스타그램 등에서 블로그, 기사, 홍보사이트, SNS 게시글을 검색한 것으로 보고한다. 본 연구에서 사용된 팝업 스토어 수는 2021~2023년 데이터의 경우 박영진의 자료 중 연무장길에 해당하는 부분을 선별한 것이고, 2024년 데이터는 박영진과 같은 방식으로 직접 파악한 것이다.

References

1

경향신문, 2024, ‘팝업’이 밀어올린 임대료・・・성수동은 ‘젠트리피케이션’을 막을 수 있을까(2024.03.05.).

2

김동준・이창효・이승일, 2019, “서울시 발달상권과 골목상권의 일반음식점 생존특성 연구,” 국토계획 54(5): 76-90.

10.17208/jkpa.2019.10.54.5.76
3

김민규・이수기, 2024, “서울시 골목상권 유형화와 창・폐업 영향요인 분석: 시계열 유동인구 빅데이터와 Dynamic Time Warping 시계열 군집분석을 활용하여,” 국토계획 59(6): 99-116.

10.17208/jkpa.2024.11.59.6.99
4

김상현・이한나, 2016, “성수동 지역의 젠트리피케이션 과정 및 특성 연구,” 문화콘텐츠연구 7: 81-105.

10.34227/tjocc.2016..7.81
5

김성아・김흥순, 2021, “시멘틱 네트워크 분석을 활용한 ‘핫 플레이스’ 의미 분석에 관한 연구: 2013년과 2019년 키워드 특성의 변화를 중심으로,” 국토지리학회지 55(1): 1-13.

10.22905/kaopqj.2021.55.1.1
6

김성아・김병준・박수현・김규림・김흥순, 2023, “서울시 핫플레이스의 입지 특성 분석: 2017년과 2022년의 비교를 중심으로,” 한국도시지리학회지 26(3): 33-49.

10.21189/JKUGS.26.3.3
7

김재헌, 2024, 핫플레이스 골목상권 내 반사체 활용 특성 연구: 한남동, 연남동, 성수동을 중심으로, 서울대학교 석사학위논문.

8

김정원, 2024, “공장지대에서 MZ세대의 여행 성지가 된 성수동 연구,” 한국사진지리학회지 34(4): 1-13.

9

김창호・김환용・나인수, 2018, “젠트리피케이션 발생지역에서 상권 활성화에 따른 프랜차이즈 분포 및 특성에 관한 연구: 서울시 삼청동지역을 대상으로,” 한국BIM학회논문집 8(3): 1-11.

10

김채겸・김주연・양지윤, 2023, “성수동 코스메틱 팝업스토어의 체험 마케팅 공간 요소 및 특성에 관한 연구,” 한국공간디자인학회 논문집 18(5): 185-196.

11

김태경・정천용・정지이, 2018, 핫플레이스의 생성조건 및 쇠퇴・이동에 관한 연구, 수원: 경기연구원.

12

남기범・장원호, 2016, “성수동 수제화산업의 지역산업생태계의 구조와 발전방향: 지역산업생태계의 구성요소와 특성,” 국토지리학회지 50(2): 197-210.

13

매일경제, 2021, 코로나에도 살아남은 MZ 핫플레이스 한국의 브루클린‘성수’(2021.11.26.).

14

민철기・강창덕, 2021, “상권의 공간적 확산에 따른 상업시설 생존율과 생존요인 비교: 홍대지역 음식점을 중심으로,” 서울도시연구 22(2): 17-38.

15

박경태・김영훈, 2022, “청주시 골목상권 생존 요인과 상권 유형별 생존 등급 분류,” 한국지역지리학회지 28 (4): 387-405.

10.26863/JKARG.2022.11.28.4.387
16

박영진, 2024, 성수동 팝업스토어의 현황 및 공간 특성에 관한 연구, 서울대학교 석사학위논문.

17

박인희・강지수・전현배, 2018, “프랜차이즈와 비프랜차이즈 상점의 퇴출확률 비교: 제과점 산업을 중심으로,” 산업조직연구 26(4): 23-51

10.36354/KJIO.26.4.2
18

사영재, 2015, “팝업스토어 마케팅의 분류 및 특성에 관한 연구: 브랜드 매트릭스 모형에 따른 체험적 분류를 중심으로,” 브랜드디자인학연구 34: 157-165.

19

어패럴뉴스, 2025, 지난해 팝업스토어 1,713개…패션 매장 두 번째로 많아(2025.03.11.).

20

염지혜・양승우, 2014, “음식점 변화를 통한 서울 삼청동길의 상업가로 활성화 단계 실증해석,” 한국도시설계학회지 도시설계 15(6): 111-122.

21

유요한, 2024, 팝업스토어의 입지 결정 요인 분석, 건국대학교 대학원 석사학위논문.

22

유혜지・민지영・강영선, 2024, “텍스트마이닝으로 살펴본 팝업스토어를 이용한 마케팅 전략,” 한국산학기술학회 논문지 25(6): 292-299.

10.5762/KAIS.2024.25.6.292
23

윤윤채・박진아, 2016, “상업용도 변화 측면에서 본 서울시의 상업 젠트리피케이션 속도 연구,” 서울도시연구 17(4): 17-32.

24

윤채영, 2024, 임대료 상승이 성수동 소상공인 생존율에 미치는 영향에 관한 연구: 콕스비례위험모형을 활용하여, 중앙대학교 대학원 석사학위논문.

25

이동현・이재경・천상현, 2020, “서울시 성장상권과 쇠퇴상권 내 외식산업의 생존율 비교,” 국토연구 105: 65-84.

26

이용백・진장익, 2020, “젠트리피케이션지역 음식점업 생존율에 영향을 미치는 공간적 요인: 서울시를 대상으로,” 국토연구 106: 83-106.

27

이정민・김동준・이승일, 2021, “상업시설 업종별 밀도가 음식점 폐업에 미치는 영향 분석: 서울시 발달상권과 골목상권을 대상으로,” 국토계획 56(1): 108-120.

10.17208/jkpa.2021.02.56.1.108
28

이코노미스트, 2025, ‘전 세계 가장 멋진 동네4위’ 성수동은 어떻게 ‘팝업 성지’가 됐나(2025.03.09.).

29

장희원・김경근, 2014, “대학생의 졸업 속도 영향요인에 대한 생존분석: 4년제 대학 여학생을 중심으로,” 교육사회학연구 24(3): 217-241.

30

정예은, 2019, 젠트리피케이션 대응과정의 협력적 거버넌스 연구: 성수동 젠트리피케이션 사례를 중심으로, 성균관대학교 대학원 석사학위논문.

31

조원준, 2021, 젠트리피케이션 상업지 내 요식업 사업체의 생존 및 폐업 특성 분석: 2010년 이후 서울을 대상으로, 서울대학교 대학원 석사학위논문.

32

최누리・김인신, 2022, “부산시 카페 생존분석: 프랜차이즈와 독립카페 간 비교,” 호텔경영학연구 31(7): 105-118.

10.24992/KJHT.2022.10.31.07.105
33

허자연・정연주・정창무, 2015, “상업공간의 젠트리피케이션 과정 및 사업자 변화에 관한 연구: 경리단길 사례,” 서울도시연구 16(2): 19-33.

34

Cox, J. and C. Mason, 2007, Standardisation versus adaptation: geographical pressures to deviate from franchise formats, Service Industries Journal 27(8): 1053-1072.

10.1080/02642060701673737
35

Falbe, C. M., T. C. Dandridge, and A. Kumar, 1999, The effect of organizational context on entrepreneurial strategies in franchising, Journal of Business Venturing 14(1): 125- 140.

10.1016/S0883-9026(97)00099-2
36

Miller, J. E., 2008, Writing about Proportional Hazards Analysis, New Brunswick, NJ: Rutgers University.

37

Turner, A. and Y. K. Seock, 2022, Customer-based pop-up store equity and consumer shopping behavior, International Journal of Fashion Design Technology and Education 15(1): 120-129.

10.1080/17543266.2021.2013959
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