COVID-19가 유행하면서 전 세계는 예상치 못한 혼란에 빠졌다. 특히, 자영업자 수가 많은 한국 경제는 COVID-19로 인한 피해가 엄청나게 발생하고 있다. 본 연구는 COVID-19 발생으로 인한 업종별 창업 및 폐업의 인과 영향(Causal Impact)을 분석하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 수행하기 위하여 지방행정 인허가 데이터 개방 사이트에서 2010년부터 2020년까지 11년간 발생한 창업 및 폐업 데이터 190개 업종 8,321,224건의 데이터를 수집하여 분석하였다. 연구 결과 COVID-19의 발생으로 창업이 증가한 업종은 29개(증가율 313.14% ~ 6.39%), 창업이 감소한 업종은 23개(감소율 70.62%~11.27%), 폐업이 증가한 업종은 21개(증가율 157.55% ~ 13.57%), 폐업이 감소한 업종은 18개(감소율 49.45% ~ 12.91%)로 나타났다. COVID-19 발생으로 창업이 증가하면서 폐업이 감소한 업종은 소독업, 식품운반업, 건강기능식품일반판매업이었다. COVID-19 발생으로 창업이 감소하면서 폐업이 증가한 업종은 청소년게임제공업, 단란주점영업, 일반게임제공업이었다. 본 연구의 결과가 다양한 전염성 질병을 관리하는 실무자들에게 전염성 질병 발생 상황의 인과 영향을 파악하고 대응책을 마련하는 데 도움이 되기를 기대한다.
본 연구는 커피전문점 소재지별 지가 속성을 토대로 생존하여 영업 중인 커피전문점과 폐업한 커피전문점을 대상으로 공간 군집화를 시도하고, 군집 유형별 토지 특성(지가 및 필지 정보), 교통 요인(물리적 접근성)과 점포 속성(프랜차이즈 정보, 소재지별 동종업종의 개·폐업 경험), 공간 밀집도(커널 밀도 추정) 등 다양한 입지 특성을 통해 커피전문점의 생멸 분포에서 나타나는 특징을 파악한다. 이를 위해 영업 중 및 폐업한 커피전문점의 공간 군집은 일반적 입지분포형, 주거지역의 상업화형, 상업중심지 입지형 등으로 유형 구분하고, 군집 유형별 입지 특성을 비교 분석한다. 군집 결과, 영업 중 및 폐업한 커피전문점의 입지는 같은 유형으로 분류되더라도 서로 다른 공간 분포 양상을 나타내고, 입지 유형이 달라도 특정 핫스폿에서는 모두 높은 밀집도를 나타낸다. 본 연구의 분석 결과는 커피전문점 창업을 비롯해 지역별 상권정보를 파악하는데 기초자료로 제공될 수 있다.
최근 높아진 개·폐점률로 인해 자영업자들의 생존율은 낮아지고 조기폐업은 증가하고 있으며, 이는 개인의 부채 증가, 고용불안정과 같은 사회적 문제뿐만 아니라 도시공간 공동화라는 도시문제까지 야기하고 있다. 이와 관련해, 상업공간 내 사업체의 변화양상과 높은 창·폐업률에 미치는 영향요인을 밝히는 연구가 진행되고 있으나 연구의 범위가 한정적이어서 서울시 전체지역 내 사업체의 변화에 대한 객관적인 진단이 부족한 상태이다. 이에 본 연구는 서울시 내 주요상권을 대상으로 폐업 및 생존한 사업체의 영업기간 변화를 활용해 각 상권의 특성을 논의한다. 분석 결과, 서울시의 상업공간 변화특성은 크게 두 가지로 구분할 수 있었다. 도심상권(중구 및 종로구)과 영등포 상권은 사업체들이 안정적으로 영업하는 양상을 보이며, 국지적으로 활발한 사업체 변화를 보였다. 또한, 강남상권과 마포상권은 전체적으로 생존한 사업체들과 폐업한 사업체들 모두 짧은 영업기간을 보였다. 이런 상권별 변화특성의 차이는 영업체의 생존과 폐업활동이 상업공간의 장소적 특성과 밀접하게 연관되어 있음을 의미하며, 공간별 사업체 변화에 따른 적절한 해결책 제시가 필요함을 시사한다.
본 연구에서는 창업과 폐업을 지리적 맥락에서 검토한다. 특히 업종에 따라 창업과 폐업의 지리적 특성을 밝히고 이들에 작용하는 지리적 요소 및 그 영향을 파악한다. 이를 위하여 창업에 대한 자료 수합이 이루어지는 지역단위인 전국의 시 군 구를 대상으로 지금과 같은 경제상황의 단초가 마련된 금융위기 이후 10년의 자료를 활용한다. 먼저 창업과 폐업의 지리적 특성을 파악하기 위해 개인 및 법인의 공간적 분포 양상을 검토하고, 이들의 지리적 분포를 설명하는 일반선형회귀모형과 공간회귀모형을 구축한다. 분석결과, 창업 입지분포를 결정하는 요인과 폐업에 영향을 미치는 요인이 개인과 법인 간, 개인의 창업과 폐업 간에 다소 상이함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 창업을 독려하여 일자리을 창출하고 지역경제를 활성화시키고자하는 국가 및 지방정부의 지역계획에 기초적 자료가 될 것이다.
연구배경: 한국의 소아청소년 인구는 최근 10년간 288만 명 감소하였으며 전례 없는 초저출산으로 더욱 감소할 것으로 예상되고 있다. 여기에 코로나19 팬데믹 영향으로 소아청소년과 의원의 수익은 크게 감소하여 폐업이 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 아동인구 감소로 인한 소아청소년과 의원의 수익 악화가 폐업에 실질적으로 영향을 주었는지 분석하였다. 방법: 2011-2022년 건강보험심사평가원의 요양기관현황신고, 건강보험청구자료와 통계청의 주민등록인구현황 자료를 이용하여 2012-2022년 소아청소년과와 그 외 진료과(내과, 이비인후과, 가정의학과) 의원의 연도별 자료를 구축하였다. 종속변수를 폐업 여부로 하였고, 지역의 인구 특성 및 경쟁 정도를 반영하는 변수(전년 대비 아동인구 감소 여부, 허핀달-허쉬만지수 등)와 기관 특성 변수(전년 대비 수익 감소 여부, 연간 수익 등)가 폐업에 영향을 주는지 분석하였다. 기술통계, 카이제곱분석을 실시하였으며 일반화추정방정식(generalized estimating equations, GEE)을 사용하여 변수별 오즈비를 추정하였다. 결과: 소아청소년과 의원의 폐업률은 2.66%-7.04%로 내과·이비인후과·가정의학과 1.81%-2.47%와 비교했을 때 지속적으로 높았으며 코로나19 팬데믹 시기에 7.04%로 가장 높았다. 3개 진료과와 소아청소년과의원의 기관당 진료비 격차는 2012년 126백만 원에서 2019년 245백만 원으로 더 커졌다. GEE 분석결과, 낮은 수익, 전년 대비 수익 감소는 소아청소년과의 폐업을 증가시키는 주요 요인이었으며 수익 관련 변수 보정 후 소아청소년 인구 감소 자체는 폐업을 증가시키지 않는 것으로 분석되었다. 지역 내 동일 진료과 의원 수가 많거나 독과점이 있는 경우 3개 진료과(내과·이비인후과·가정의학과) 의원의 폐업은 증가하였으나 소아청소년과 의원의 폐업에는 영향을 주지 않는 것으로 나타나 차이가 있었다. 결론: 아동인구가 감소하는 상황에서 수익 감소는 소아청소년과 의원의 폐업을 증가시키는 주요 요인이 분명하다. 추후 소아청소년 진료체계를 안정적으로 유지시키기 위한 적극적인 방안이 모색되어야 한다.
기업 부도 예측에 관한 연구는 재무정보를 중심으로 연구되어 왔다. 기업의 재무정보는 분기별로 갱신되기 때문에 실시간으로 기업의 폐업 가능성을 예측하는 데 있어 적시성이 부족하게 되는 문제가 발생한다. 이를 개선하고자 하는 평가 기업에서는 대상 기업의 건전성을 판단하기 위한 재무정보 외의 정보를 활용한 기업의 건전성을 판단하는 방법이 필요하다. 이를 위해 정보 기술의 발달로 기업에 대한 비재무정보 수집이 용이해지면서 기업 부도 예측에 재무정보 외의 추가적인 변수와 여러 가지 방법론을 적용하는 연구가 진행되어 왔으며, 이 중에서도 어떤 변수들이 기업의 부도를 예측하는데 영향을 주는지를 밝히는 것이 중요한 연구 과제가 되었다. 본 연구에서는 전자결제서비스를 이용하는 사업자의 폐업을 예측할 때 비재무정보를 구성하는 전자결제 정보들이 얼마나 영향을 미치는지를 살펴보았으며, 재무정보와 비재무정보 결합에 따른 폐업 예측 정확도 차이를 살펴보았다. 구체적으로, 재무정보 모형과 비재무정보 모형, 그리고 이를 결합한 모형으로 구성된 세 가지 연구 모형을 설계하였으며 Multi Layer Perceptron(MLP) 알고리즘을 포함한 여섯 가지 알고리즘으로 폐업 예측 정확도를 확인하였다. 재무정보와 비재무정보를 결합한 모형이 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, 그 다음으로는 비재무정보 모형, 재무정보 모형의 순서로 예측 정확도가 확인되었다. 알고리즘별 폐업 예측 정확도는 여섯 가지의 알고리즘 중 XGBoost가 가장 높은 예측 정확도를 보였다. 사업자의 폐업 예측에 활용된 전체 87개의 변수를 대상으로 상대적 중요도를 살펴본 결과 폐업 예측에 중요하게 영향을 미친 변수는 상위 20개 중 70% 이상이 비재무정보인 것으로 확인되었다. 이를 통해 비재무정보의 전자결제 정보가 사업자의 폐업을 예측하는 중요한 변수임을 확인하였으며, 비재무 정보가 재무정보의 대안적 정보로서 활용할 수 있는 가능성 역시 살펴볼 수 있었다. 본 연구를 기반으로 사업자의 폐업을 예측할 수 있는 정보로서 비재무정보의 수집과 활용에 대한 중요성을 인식하고 기업의 의사결정에 활용할 수 있는 방안에 대해서도 다루었다.
대한민국에서 치킨집은 전 세계 맥도날드 매장 수보다 많을 정도로 자영업의 큰 비중을 차지하는 창업 업종이다. 치킨집은 꾸준히 생겨나고 있지만, 소상공인의 창업 후 폐업률은 3년 62%, 5년 71%에 육박하는 것으로 나타났다. 특히, 숙박 및 음식점의 경우 70%가 3년을, 82%가 5년을 버티지 못하는 것으로 집계되었다. 이에 본 연구는 '서울 치킨집 폐업 예측 모형'을 개발하여, 예비창업자가 개업 후보지를 선정하는 의사결정 과정에 도움을 주고자 하였다. 먼저 행정자치부 지방행정 인허가 데이터의 업소별 개 폐업 신고 일자를 중심으로 다양한 변수를 수집하였다. 이후 다양한 분류 알고리즘을 적용하고, 예측 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과, 인공신경망(Neural Networks)이 가장 높은 정확도를 보였지만 특이도와 민감도가 불균형적이었다. 이에 비해 유연판별분석(FDA)은 인공신경망보다 정확도는 낮지만, 상대적으로 균형적인 예측 성능을 보였다.
한국데이타베이스학회 2002년도 추계 컨퍼런스: 기업경쟁력 강화를 위한 디지털 컨텐츠 및 정보기술 컨퍼런스
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pp.321-353
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2002
대부분의 기업에서 100 메가바이트 데이터는 1백만 달러로 평가. 재난을 치룬 회사 중 43%는 다시 일어서지 못했고, 그 중 29%가 2년 내에 폐업함(McGladrey and Pullen). 500개의 데이터 센터 중 1개 꼴로 매년 한 건의 심각한 재난을 겪을 것으로 추정됨(McGladrey and Pullen) (중략)
통계청 자료에 따르면 지난해 자영업 폐업률은 전년 대비 10.2% 포인트 높은 87.9%를 기록했다. 자영업 4개 업종인 도소매업, 음식, 숙박업은 지난해 48만 3985개가 새로 생겼으며 반면 42만 5203개가 문을 닫았다. 2018년 8월 통계청 자료에 따르면 온라인쇼핑 거래액은 전년 동월 대비 19.6% 증가했고, 모바일쇼핑 거래액도 모바일 이용 확산과 간편 결제 서비스 발전 등에 힘입어 전년 동월 대비 29.7% 증가하였다. 본 연구에서는 소매업인 온라인 쇼핑몰은 매년 20%대의 성장률을 보이고 있는 점에 주목해서 온라인 쇼핑몰의 매출 성과와 연관이 있는 방문 의도에 미치는 변수를 연구하고자 한다. 해마다 판매자가 증가하고 있는 온라인 쇼핑몰 업계는 치열한 경쟁과 늘어나는 마케팅 비용을 감당하지 못해 폐업의 수순을 밟고 있는 경우가 많다. 온라인쇼핑 운영자들이 하고 있는 대표적인 마케팅 방법인 블로그, 키워드 검색광고, SNS 채널 마케팅이 온라인 쇼핑몰의 방문 의도에 얼마나 영향을 미치고 있는지 연구 조사하고자 한다. 특히 온라인 쇼핑몰에 방문하는 사람들의 개인적 특성인 충동구매 성향, 다양성 추구 성향, 자기조절 성향을 조절 변수로 하여 개인 성향에 따라 각 독립변수들과의 방문 의도 상관관계를 알아보려 한다. 독립변수들이 방문 의도와의 관계를 실증 분석하여 온라인쇼핑몰의 준비하는 예비창업자나 기창업자들에게 보다 지속적인 기업성장과 매출성과에 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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