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문제 정의
- 따라서 본 연구는 창업과 폐업의 지리적 특성을 밝히고 이들에 작용하는 지리적 요소 및 그 영향을 파악한다. 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국 227개 시·군·구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융 위기 이후 10년의 자료를 활용하여, 개인과 법인 형태의 신규창업과 폐업의 규모 현황과 증감 추이를 살펴보고, 지리적 분포에서 나타나는 특징도 비교 검토한다.
- 본 연구에서는 개인과 법인의 창업 및 폐업에서 나타나는 지리적 분포 특성과 실제 창업 비중이 높은 생활서비스 및 생활소비와 관련 있는 생활밀접업종을 대상으로 세부 업종별 창업과 폐업의 증감에 따른 지리적 분포 양상을 살펴보고 이들 분포에 작용하는 사회경제적 요인을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 전국 227개 시·군·구를 대상으로 개인과 법인 형태의 신규창업과 폐업의 공간 분포에서 나타나는 특징을 비교하였고, 이 중 100대 생활 밀접업종을 중심으로 창업과 폐업이 두드러지는 세부 업종을 추출하여 이들의 지리적 증감의 분포 패턴을 살펴보았다.
- 또한 2017년부터 제공되고 있는 100대 생활밀접업종 자료는 그 업태에 따라 크게 서비스(50개), 소매(36개), 숙박(2개), 음식(12개)으로 구분되며, 서비스의 경우 병·의원(13개), 전문직(9개), 교육(5개), 기타(23개)의 업종으로 다시 세분화된다 (표 1). 생활밀접업종의 경우 월별자료가 제공되므로 본 연구에서는 2017~2018년 각 연도별 12월 기준 자료를 대상으로 창업과 폐업의 증감 변화를 살펴보았다.
- 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국 227개 시·군·구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융 위기 이후 10년의 자료를 활용하여, 개인과 법인 형태의 신규창업과 폐업의 규모 현황과 증감 추이를 살펴보고, 지리적 분포에서 나타나는 특징도 비교 검토한다. 이 중 실제 창업의 큰 비중을 차지하고 있는 생활서비스와 생활소비와 연관되는 생활밀접 업종을 대상으로 창업과 폐업이 두드러지는 업종을 추출하여 지리적 증감의 변화 양상도 살펴본다. 또한 개인과 법인의 신규창업 입지를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 일반선형회귀모델과 공간회귀모델을 구축한 후 추정결과를 비교하여 유의미한 사회경제적 변수를 도출한다.
- 이어서 창업과 폐업의 높은 비중을 차지하는 생활서비스와 생활소비와 관련되는 생활밀접업종의 지리적 분포도도 살펴보았다. 100개의 생활밀접업 종은 크게 서비스(50개), 소매(36개), 숙박(2개), 음식(12개)으로 구분된다.
제안 방법
- 2017년 기준 신규 창업하여 진입한 업체와 폐업 등록하여 이탈한 업체를 개인과 법인 형태로 나눈 모델이 각각 종속변인으로 투입하였고, 이들의 창업과 폐업을 설명하는 변인은 인구 및 가구 요인 (거주인구, 순이동인구, 1인가구, 청년층인구(2030 세대) 장년층인구(4050세대), 고령층인구(60세 이상), 주간인구지수, 외국인 수, 고등교육인구(석사 이상)), 의료복지 및 사회문화적 환경(의료기관 의사 수, 보육시설 수, 문화기반시설 수), 교육환경(대학 학생 수), 소득 및 재정(자동차등록대수, 지가 변동률, 재정자립도, 건강보험적용인구), 산업-경제적 요인(사업체수, 종사자수)으로 구분한 후, 각 요인별 절대 및 상대 지표로 재구성하여 창업 분포를 설명하는 회귀모델과 폐업 분포를 설명하는 회귀모델에 각각 동일한 변수를 투입하였다(표 5). 종속변수로 투입된 신규창업과 폐업 등록자수의 분포는 모두 모란지수(Moran’s I) 산출 결과 공간자기상관 성을 갖는 것으로 나타났고 통계적으로도 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다.
- 구체적으로 전국 시·군·구 단위별 2017년 기준 신규창업과 폐업 등록을 개인과 법인으로 구분하여 지리적 분포양상을 살펴보았다(그림 3).
- 다음으로 신규창업으로 등록하는 업태의 변화 추이를 2013년부터 2017년까지 살펴보았다. 통계청 집계자료에 따르면 기업의 3년 생존율은 업종에 따라 차이가 존재하지만 자영업이 주로 몰려있는 업종 중 숙박 및 음식점이나 도소매업은 상대적으로 더 낮은 생존율이 나타나는 반면, 수리 및 개인 서비스업은 상대적으로 다소 높은 수준인 것으로 나타난다(남윤미, 2017).
- 다음으로 이들 100개 생활밀접업종 중 서비스, 소매, 숙박, 음식 업태별로 창업과 폐업이 가장 높았던 세부업종을 중심으로 전국 시군구별 증감을 도식화하였다(그림 4). 구체적으로 어떠한 지역을 중심으로 신규 등록이 두드러지는지 반대로 폐업이 창업보다 두드러지는지 파악한 결과, 신규 창업이 두드러진 커피전문점과 통신판매업은 전국 전지역을 중심으로 신규창업이 폐업보다 많은 증가형의 패턴을 띄는 것으로 관측되었다.
- 공간 종속성을 확인하기 위해 LM lag, LM error 값의 유의도를 비교한 결과에서는 공간오차모델이 통계적으로 가장 적합한 것으로 나타났다. 따라서 개인의 창업과 폐업의 분포를 설명하는 공간회귀모델도 함께 구축하였다. 결정 계수 값은 일반선형모델에서 공간시차모델, 공간오차모델의 순으로 갈수록 조금 커졌고, 모델의 적합도를 설명하는 AIC, SC, Log likelikhood 값도 셋 중 공간오차모델에서 가장 좋은 것으로 나타났다.
- 다음으로 법인의 창업과 폐업을 설명하는 선형 회귀모델을 추정한 결과, Jarque-Bera 검정으로 오차항의 비정규성과 Breush-Pagan, KoenkerBassett 검정으로 오차항의 이분산성을 확인한 결과 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났지만, 공간 종속성을 진단하기 위한 LM lag, LM error 값은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 산출되었다. 따라서 법인의 창업과 폐업의 분포를 설명하는 회귀 모델은 일반선형회귀모델로 구축하여 추정하였다. 결정계수 값을 통해 본 모델의 설명력은 77.
- 이 중 실제 창업의 큰 비중을 차지하고 있는 생활서비스와 생활소비와 연관되는 생활밀접 업종을 대상으로 창업과 폐업이 두드러지는 업종을 추출하여 지리적 증감의 변화 양상도 살펴본다. 또한 개인과 법인의 신규창업 입지를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위하여 일반선형회귀모델과 공간회귀모델을 구축한 후 추정결과를 비교하여 유의미한 사회경제적 변수를 도출한다.
- 100개의 생활밀접업 종은 크게 서비스(50개), 소매(36개), 숙박(2개), 음식(12개)으로 구분된다. 본 연구는 이들 업태별 전국 시군구별 2017년 12월 대비 2018년 12월 증감 수치를 토대로 지난 1년간 신규창업이 우세했던 세부 업종과 폐업이 창업보다 두드러졌던 세부 업종을 산출하였고, 이는 다음 표 4와 같다. 먼저 생활 밀접 서비스업 중 13개의 병·의원과 전문직(9개), 교육서비스(5개) 업종은 모두 신규등록업체 수 가 폐업 등록 수 보다 같거나 더 많아 증가형의 패턴을 띄었다.
- 본 연구에서는 ‘신규사업’과 함께 일반 대중에게 친숙한 개념이자 용어인 ‘창업’을 혼용하여 사용하도록 한다.
- 이를 위하여 전국 227개 시·군·구를 대상으로 개인과 법인 형태의 신규창업과 폐업의 공간 분포에서 나타나는 특징을 비교하였고, 이 중 100대 생활 밀접업종을 중심으로 창업과 폐업이 두드러지는 세부 업종을 추출하여 이들의 지리적 증감의 분포 패턴을 살펴보았다. 아울러 개인과 법인 형태의 창업 입지와 폐업에 영향을 미치는 요인을 설명하는 일반선형회귀모델과 공간회귀모델의 구축을 통해 유의미한 사회경제적 변수를 도출하였다.
- 이를 위하여 전국 227개 시·군·구를 대상으로 개인과 법인 형태의 신규창업과 폐업의 공간 분포에서 나타나는 특징을 비교하였고, 이 중 100대 생활 밀접업종을 중심으로 창업과 폐업이 두드러지는 세부 업종을 추출하여 이들의 지리적 증감의 분포 패턴을 살펴보았다.
- 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국 227개 시·군·구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융 위기 이후 10년의 자료를 활용하여, 개인과 법인 형태의 신규창업과 폐업의 규모 현황과 증감 추이를 살펴보고, 지리적 분포에서 나타나는 특징도 비교 검토한다.
- 전국 시·군·구별 창업과 폐업 분포에 영향을 미치는 다양한 사회경제적 요인들의 지역 간 영향력을 파악하기 위해, 즉 개인과 법인 형태의 창업 분포 및 폐업 분포에 영향을 미치는 변수를 도출하고자 공간회귀모델을 구축하였다.
대상 데이터
- 기업의 신생·소멸과 고용창출효과 등을 파악하기 위해 사업자등록자료, 부가가치세 신고자료 등 행정자료를 이용하였다3).
- 본 연구에서는 국세청에서 전국 시·군·구 단위로 제공하는 사업자현황자료와 100대 생활밀접업종의 사업자현황 및 전년대비 변화율 자료를 활용한다2).
성능/효과
- 반대로 폐업 등록이 높았던 업체는 노래방(-919개), 이발소(-278개), 실외골프연습장(-203개) 등을 들 수 있다. 36개의 소매업종 중 신규등록업체 수가 폐업 등록 수보다 높았던 업종은 총 19개로 이 중 통신판매업은 전년월 대비 무려 25,743개의 업체가 신규로 등록하여 100개 생활밀접업종 중 가장 높은 증가세를 나타냈다. 그 뒤로 편의점(+1,733개), 애완 용품점(+752개)도 전년월 대비 눈에 띄는 증가세를 나타냈다.
- 다음으로 공간오차모델의 결과를 중심으로 개인의 신규 창업과 폐업 분포에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 보면(표 7), 법인과 달리 개인의 신규창업 입지 분포를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인이 다소 다름을 알 수 있다. 개인의 창업 분포는 주간인구(+)와 순이동인구(+)의 분포, 지가 변동률(+), 문화기반시설(+)의 분포, 지역의 재정 자립도(+), 대학교 학생 수(-)의 분포에 유의미한 영향을 받는 것으로 산출되었다. 개인의 폐업을 결정하는 요인은 주간인구(+)와 지역의 재정자립도(+), 대학교 학생 수(-), 2030세대의 청년층(+) 인구 분포 및 업체의 종사자(+) 분포에 유의미한 영향을 받는 것으로 산출되었다.
- 개인의 창업과 폐업에 모두 영향을 미치는 변수로 주간인구지수와 재정자립도는 양의 관계로 나타나 야간인구보다 주간인구가 많이 분포하는 지역에의 입지를 선호하지만 업체 간 경쟁 등 폐업에도 영향을 미칠 수 있는 것으로 해석해 볼 수 있고, 창·폐업과 관계가 있는 지역은 모두 재정자립도가 양호한 지역임도 알 수 있다.
- 또한 문화기반시설과 재정 자립도가 양호한 지역과 밀접한 관계를 갖는 것으로 나타났다. 개인의 폐업을 결정하는 요인도 지역의 양호한 재정자립도와 주간인구 및 2030세대의 청년층과 경제-산업활동에 종사하는 인구가 많이 분포하는 지역일수록 유의한 관계를 갖는 것으로 산출되었다. 법인과 마찬가지로 개인에서도 지역에 소재하는 대학교 학생의 분포는 창·폐업 모두 음의 관계를 맺는 것으로 나타났다.
- 개인의 창업 분포는 주간인구(+)와 순이동인구(+)의 분포, 지가 변동률(+), 문화기반시설(+)의 분포, 지역의 재정 자립도(+), 대학교 학생 수(-)의 분포에 유의미한 영향을 받는 것으로 산출되었다. 개인의 폐업을 결정하는 요인은 주간인구(+)와 지역의 재정자립도(+), 대학교 학생 수(-), 2030세대의 청년층(+) 인구 분포 및 업체의 종사자(+) 분포에 유의미한 영향을 받는 것으로 산출되었다. 개인의 창업과 폐업에 모두 영향을 미치는 변수로 주간인구지수와 재정자립도는 양의 관계로 나타나 야간인구보다 주간인구가 많이 분포하는 지역에의 입지를 선호하지만 업체 간 경쟁 등 폐업에도 영향을 미칠 수 있는 것으로 해석해 볼 수 있고, 창·폐업과 관계가 있는 지역은 모두 재정자립도가 양호한 지역임도 알 수 있다.
- 2017년 기준 법인 7,362명, 개인 837,714명이 폐업을 등록한 것으로 집계되어 마찬 가지로 폐업 등록도 개인이 법인보다 12배가량 많음을 알 수 있다. 결과적으로 지난 10년 동안 법인과 개인 사업자 모두 신규창업에서 증가세를 나타냈고, 폐업도 증가세를 나타냈다. 그러나 창업과 폐업 등록은 개인이 법인보다 둘 다 앞서는 것으로 나타났다.
- 따라서 개인의 창업과 폐업의 분포를 설명하는 공간회귀모델도 함께 구축하였다. 결정 계수 값은 일반선형모델에서 공간시차모델, 공간오차모델의 순으로 갈수록 조금 커졌고, 모델의 적합도를 설명하는 AIC, SC, Log likelikhood 값도 셋 중 공간오차모델에서 가장 좋은 것으로 나타났다.
- 이는 개인의 창업과 폐업 분포에 영향을 미치는 요인이 지역 간에 차이가 있음을 의미한다. 공간 종속성을 확인하기 위해 LM lag, LM error 값의 유의도를 비교한 결과에서는 공간오차모델이 통계적으로 가장 적합한 것으로 나타났다. 따라서 개인의 창업과 폐업의 분포를 설명하는 공간회귀모델도 함께 구축하였다.
- 다음으로 이들 100개 생활밀접업종 중 서비스, 소매, 숙박, 음식 업태별로 창업과 폐업이 가장 높았던 세부업종을 중심으로 전국 시군구별 증감을 도식화하였다(그림 4). 구체적으로 어떠한 지역을 중심으로 신규 등록이 두드러지는지 반대로 폐업이 창업보다 두드러지는지 파악한 결과, 신규 창업이 두드러진 커피전문점과 통신판매업은 전국 전지역을 중심으로 신규창업이 폐업보다 많은 증가형의 패턴을 띄는 것으로 관측되었다. 반면, 서비스 중병·의원, 전문직, 교육 분야는 2017년 대비 2018년 신규창업이 폐업 등록을 앞서며 전체적으로 증가형으로 나타났지만 지리적 분포는 상이한 양상이 관측되었다.
- 반면에 법인과 마찬가지로 대학이 소재하는 지역은 개인의 창업과 폐업 분포에 음의 영향력을 주는 것으로 산출되었다. 그 밖에 개인 창업에 있어 전출보다 전입이 많은 곳과 입지하는 지역의 지가의 변동성도 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 문화기반시설이 양호한 지역 역시 개인이 창업하는데 양의 영향을 미침을 알 수 있다.
- 다음으로 개인과 법인의 창업 입지와 폐업에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 도출하고자 일반선형회귀모델과 공간회귀모델을 구축하여 추정한 결과, 법인의 경우 창업과 폐업 모두 외국인과 석사학위 이상의 고등교육인구가 풍부한 고급인력이 분포한 지역과 밀접한 관계를 나타낸 반면에 대학교 학생의 분포에는 음의 영향력을 받는 것으로 나타났고, 경제-산업 활동의 규모(종사자)가 큰 지역일수록 더 밀접한 관계를 갖는 것으로 산출되었다. 법인과 달리 개인의 창업 입지는 야간인구보다 주간인구가 많으면서 전출보다 전입이 많은 지역, 그리고 입지하는 지역의 지가 변동에도 유의한 영향을 받는 것으로 산출되었다.
- 다음으로 법인의 창업과 폐업을 설명하는 선형 회귀모델을 추정한 결과, Jarque-Bera 검정으로 오차항의 비정규성과 Breush-Pagan, KoenkerBassett 검정으로 오차항의 이분산성을 확인한 결과 모두 통계적으로 유의한 것으로 나타났지만, 공간 종속성을 진단하기 위한 LM lag, LM error 값은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 산출되었다. 따라서 법인의 창업과 폐업의 분포를 설명하는 회귀 모델은 일반선형회귀모델로 구축하여 추정하였다.
- 법인과 달리 개인의 창업 입지는 야간인구보다 주간인구가 많으면서 전출보다 전입이 많은 지역, 그리고 입지하는 지역의 지가 변동에도 유의한 영향을 받는 것으로 산출되었다. 또한 문화기반시설과 재정 자립도가 양호한 지역과 밀접한 관계를 갖는 것으로 나타났다. 개인의 폐업을 결정하는 요인도 지역의 양호한 재정자립도와 주간인구 및 2030세대의 청년층과 경제-산업활동에 종사하는 인구가 많이 분포하는 지역일수록 유의한 관계를 갖는 것으로 산출되었다.
- 먼저 개인의 창업과 폐업을 설명하는 선형회귀모델을 추정한 결과, Jarque-Bera 검정을 통해 오차항의 비정규성을 확인하였고, 오차항의 이분산성을 검정하는 Breush-Pagan, Koenker-Bassett 값도 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이는 개인의 창업과 폐업 분포에 영향을 미치는 요인이 지역 간에 차이가 있음을 의미한다.
- 먼저 생활 밀접 서비스업 중 13개의 병·의원과 전문직(9개), 교육서비스(5개) 업종은 모두 신규등록업체 수 가 폐업 등록 수 보다 같거나 더 많아 증가형의 패턴을 띄었다.
- 특히 치과병원·의원과 건축사는 광역시도 등 대도시를 중심으로 증가세가 관측되었고, 교습소·공부방과 부동산 중개업은 대도시를 비롯해 인접한 시군 등의 중소도시를 중심으로 신규창업이 두드러지는 것으로 나타났다. 반면에 식료품가게와 구내식당 등은 광역대도시에서도 창업보다 폐업이 두드러진 것으로 관측되었고, 펜션과 게스트하우스는 경상지역을 제외한 전 지역을 중심으로 증가세가 두드러졌지만 여관과 모텔은 일부 해안지역을 제외하고 대부분 폐업 등록이 더 많았던 것으로 산출되었다.
- 3%의 증가세를 나타냈는데, 인천의 경우 지난 5년간 신규창업의 증가율 상승 폭이 꾸준히 증가한 것으로 나타났다. 반면에 울산, 경남, 제주 지역은 그 증가율 상승 폭이 지속적으로 감소한 것으로 나타났다. 이어서 폐업의 연도별 증감율 추세를 살펴보면, 창업의 증가율 폭이 높았던 지역이 폐업의 증가율 폭도 높은 것으로 나타났다.
- 다음으로 개인과 법인의 창업 입지와 폐업에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 도출하고자 일반선형회귀모델과 공간회귀모델을 구축하여 추정한 결과, 법인의 경우 창업과 폐업 모두 외국인과 석사학위 이상의 고등교육인구가 풍부한 고급인력이 분포한 지역과 밀접한 관계를 나타낸 반면에 대학교 학생의 분포에는 음의 영향력을 받는 것으로 나타났고, 경제-산업 활동의 규모(종사자)가 큰 지역일수록 더 밀접한 관계를 갖는 것으로 산출되었다. 법인과 달리 개인의 창업 입지는 야간인구보다 주간인구가 많으면서 전출보다 전입이 많은 지역, 그리고 입지하는 지역의 지가 변동에도 유의한 영향을 받는 것으로 산출되었다. 또한 문화기반시설과 재정 자립도가 양호한 지역과 밀접한 관계를 갖는 것으로 나타났다.
- 이에 개인과 법인 형태의 창업 입지 분포에서 나타나는 지리적 분포 특징을 파악하고, 이 가운데 생활밀접업종을 대상으로 업태별, 주요 업종별 창·폐업의 증감 변화를 살펴본 결과, 지난 10년 (2007~2017년) 동안 창업의 전체 수(규모)는 증가하였으나 이들의 지역적 분포는 다소 상이한 양상을 나타냈다. 법인의 경우 신규창업이 대부분 서울 지역으로 편중되어 입지한 반면, 개인 창업은 서울과 경기, 인천 지역을 비롯해 지방에서도 비교적 활발한 양상을 띄는 것으로 나타났다. 특히 인구 규모가 크고 소득이 높은 대도시는 자영업을 비롯해 법인 형태의 신규창업의 진출입이 활발하기 때문에 폐업률 또한 높게 나타났으며, 반대의 경우에는 상대적으로 폐업률도 낮게 나타나는 현상을 보여주었다.
- 산부인과를 제외한 모든 병·의원이 증가세를 나타냈는데 치과병원·의원이 전년월 대비 +277개로 가장 많이 증가하였고, 그 뒤로 한방 병원·한의원(+181개), 내과·소아과(+159개) 등의 순으로 높은 증가세를 나타냈다.
- 생활밀접업종의 경우 서비스업 중 병·의원, 전문직, 교육 분야의 세부 업종은 모두 창업 증가형의 패턴을 띈 반면, 소매업과 숙박업, 음식업은 세부 업종별로 증가형과 감소형의 각기 다른 양상을 나타냈다.
- 4명으로 가장 적은 것으로 나타났다. 서울, 광주, 대구, 울산, 경남 지역은 신규창업 1명 당 0.8명이 폐업을 등록하는 것으로 나타났다.
- 숙박업체 중 펜션·게스트하우스는 전년월 대비 1,840개가 신규 등록하였고, 여관·모텔(-491개)은 신규창업보다 폐업 수가 더 많은 것으로 산출되었다.
- 이와 같은 단계를 통해 먼저 일반선형회귀모델의 결과를 중심으로 법인의 신규 창업과 폐업 분포에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 보면(표 6), 법인의 창업과 폐업에 영향을 미치는 사회경제적 변수는 모두 동일하게 산출되었다. 외국인(+)과 석사학위 이상의 고등교육인구(+)의 분포, 대학교에 재학하는 학생 수(-)와 사업체(-) 및 종사자(+)의 분포에 유의미한 영향을 받는 것으로 나타났다. 신규창업에 있어 법인의 입지 분포에서 석사이상의 고급 인력이 풍부한 지역은 선호하지만, 역시 고급인력이 풍부한 대학이 소재하는 지역의 학생의 분포에는 음의 영향을 받는 것으로 해석해 볼 수 있다.
- 반면에 울산, 경남, 제주 지역은 그 증가율 상승 폭이 지속적으로 감소한 것으로 나타났다. 이어서 폐업의 연도별 증감율 추세를 살펴보면, 창업의 증가율 폭이 높았던 지역이 폐업의 증가율 폭도 높은 것으로 나타났다. 세종의 경우 폐업 등록이 전년 대비 2017년 13.
- 이에 개인과 법인 형태의 창업 입지 분포에서 나타나는 지리적 분포 특징을 파악하고, 이 가운데 생활밀접업종을 대상으로 업태별, 주요 업종별 창·폐업의 증감 변화를 살펴본 결과, 지난 10년 (2007~2017년) 동안 창업의 전체 수(규모)는 증가하였으나 이들의 지역적 분포는 다소 상이한 양상을 나타냈다.
- 이와 같은 단계를 통해 먼저 일반선형회귀모델의 결과를 중심으로 법인의 신규 창업과 폐업 분포에 영향을 미치는 사회경제적 변수를 보면(표 6), 법인의 창업과 폐업에 영향을 미치는 사회경제적 변수는 모두 동일하게 산출되었다. 외국인(+)과 석사학위 이상의 고등교육인구(+)의 분포, 대학교에 재학하는 학생 수(-)와 사업체(-) 및 종사자(+)의 분포에 유의미한 영향을 받는 것으로 나타났다.
- 구체적으로 전국 시·군·구 단위별 2017년 기준 신규창업과 폐업 등록을 개인과 법인으로 구분하여 지리적 분포양상을 살펴보았다(그림 3). 전반적으로 법인과 개인 모두 신규창업과 폐업의 지리적 분포 패턴은 유사한 양상을 띄는 것으로 나타났다. 즉, 신규창업이 활발한 지역에서 상대적으로 폐업도 활발히 이뤄지고 있음을 알 수 있다.
- 종속변수로 투입된 신규창업과 폐업 등록자수의 분포는 모두 모란지수(Moran’s I) 산출 결과 공간자기상관 성을 갖는 것으로 나타났고 통계적으로도 유의수준을 만족하는 것으로 나타났다.
- 창업활동의 신규 진입에 있어 개인이 법인보다 9배 이상 높음을 알 수 있다. 창업 수가 증가한 만큼 폐업 수도 증가세를 나타냈는데 연도별 증감률 상승 폭을 보면 법인이 개인보다 변동 폭이 상대 적으로 더 큰 것으로 나타났다. 신규창업 1명당 폐업 등록자 수는 개인이 법인보다 상대적으로 많음을 엿볼 수 있는데 2017년 기준 법인사업자 신규창업 1명 대비 폐업자수는 약 0.
- 법인의 경우 신규창업이 대부분 서울 지역으로 편중되어 입지한 반면, 개인 창업은 서울과 경기, 인천 지역을 비롯해 지방에서도 비교적 활발한 양상을 띄는 것으로 나타났다. 특히 인구 규모가 크고 소득이 높은 대도시는 자영업을 비롯해 법인 형태의 신규창업의 진출입이 활발하기 때문에 폐업률 또한 높게 나타났으며, 반대의 경우에는 상대적으로 폐업률도 낮게 나타나는 현상을 보여주었다. 생활밀접업종의 경우 서비스업 중 병·의원, 전문직, 교육 분야의 세부 업종은 모두 창업 증가형의 패턴을 띈 반면, 소매업과 숙박업, 음식업은 세부 업종별로 증가형과 감소형의 각기 다른 양상을 나타냈다.
- 특히 치과병원·의원과 건축사는 광역시도 등 대도시를 중심으로 증가세가 관측되었고, 교습소·공부방과 부동산 중개업은 대도시를 비롯해 인접한 시군 등의 중소도시를 중심으로 신규창업이 두드러지는 것으로 나타났다.
- 문화기반시설이 양호한 지역 역시 개인이 창업하는데 양의 영향을 미침을 알 수 있다. 폐업하는 개인 업체는 2030세대의 청년층 인구 분포에 영향을 받는 것으로 산출되었고, 40대 이상의 인구도 공간오차모델에서 통계적으로 유의하지 않지만 양의 방향성을 나타냈고, 공간시차모델에서는 통계적으로 유의한 영향력을 미치는 것으로 나타났다. 또한 경제-산업 활동을 하는 종사자가 많고, 1인가구가 많은 지역이 개인 폐업에 영향을 주고 있음을 알 수 있다.
후속연구
- 정부와 지자체 및 대학에서는 주로 지식기술 창업을 중심으로 재정 및 정책적 지원이 집중되고 있어 실제 창업 현실과는 다소 간극이 존재하는 것으로 보인다. 따라서 지식기술 창업 자체를 지원하기 이전에 지역민을 대상으로 하는 지식기술 관련 연계 교육 및 훈련 프로그램 제공 등 직업교육, 직업훈련이 선행적으로 이뤄질 필요가 있고, 실제 창업과 연관이 높은 생활서비스 및 생활소비와 관련되는 창업 비즈니스 환경 개선을 위한 구체적인 지원책도 마련되어야 할 것으로 보인다.
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