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• 알고리즘 : 2013 - 2017년 상권정보 데이터를 활용한 GMM 모형
• 활용변수 : 동종업종 업체수, 상존인구(만명), 상주인구(만명), 직장인구(만명), 1인당 소득(백만원), 월매출, 동종업체 매출총합(백만원), 동종업체 매출 성장률,
공시지가(백만원/㎡), 공시지가 변동률,
동종업종 프랜차이즈 업체수, 임대료(백만원/㎡), 임대료 변동률, 전년도 동종업종 업체수
• 𝑁_𝑖 : 기업 i의 반경 500m 내 실제 동종 업체수
• 𝑁_𝑖^∗: 균형상태에서의 기업 i의 반경 500m 내 적정 동종 업체수
• α : 월매출액 규모로 관찰되는 기업특성(고정효과)
• Z : 창폐업에 영향을 미치는 상권특성
• 𝜆 : 조정속도
• ε : 오차항
생활밀착형 업종(100개)의 창업위험도로 폐업률과 3년 생존율의 결합지표
“위험”정도를 나타내는 데에는 어느 시점의 상대비교만으로는 충분하지 못함으로
표준화구간(3년)을 이용하여 (횡적*종적)상대화 지수를 구현
※ 활용데이터셋 - 상기업소DB
지표1 : z폐업률, 지표2 : z(1~3년 생존율)
개별지표 표준화(z점수) : (원점수-평균점수(표준화구간))/표준편차(표준화구간)
폐업률 : (y년도 t분기) 폐업 점포수 / (y년도 t분기) 점포수 * 100
3년 생존률 : (t-3)년 신생기업 중 (t)년까지 생존한 기업수 /(t-3)년 신생기업수 * 100)
※ 표준화구간(해당 분기 포함 이전 3년) : 2014.1Q ~ 2016.4Q (해당분기:2016년 4분기)
※ Z 점수 : 3.0보다 크거나 -3.0보다 작을 경우 각각 3.0과 -3.0으로 간주
창업위험도 = (z(1~3년 생존율) + z폐업률)/2, T점수 = Z점수 * 10 + 50
※ 표준화 : z점수
※ 결측데이터 처리 : 폐업수(0), 신생 점포수(null)
※ 개별지표 간 결합 시 하나의 지표가 결측값일 경우 나머지 하나의 지표로 지수 산출, 두개 지표 모두 없는 경우는 빈란
• 생존은 기업체 신생 이후, t년까지 소멸되지 않고 지속적으로 존속한 경우를 의미함
• 당해 연도 기업의 1~5년 생존율은 신생년도가 다르므로 n년 생존율이 n-1년 생존율보다 작을 수 있음
• 개•폐업이 거의 없는 업종은 생존율이 지나치게 높거나 낮을 수 있음
1년 생존율 : (t-1)년 신생기업 중 (t)년까지 생존한 기업수/(t-1)년 신생기업수*100
5년 생존율 : (t-5)년 신생기업 중 (t)년까지 생존한 기업수/(t-5)년 신생기업수*100
1년 생존율 : (t)년 신생기업 중 (t+1)년까지 생존한 기업수/(t)년 신생기업수*100
5년 생존율 : (t)년 신생기업 중 (t+5)년까지 생존한 기업수/(t)년 신생기업수*100
• 최근 10년 기준 : 현재시점으로부터 과거 10년간 개•폐업한 점포의 평균영업기간을 계산
• 최근 30년 기준 : 1990년부터 현재까지 개•폐업한 점포의 평균영업기간을 계산
• 서울상권검색/내점포분석 메뉴에서는 최근 10년 기준으로 정보제공
영업기간의 (폐업신고일-개업신고일) 평균
• 사업자등록번호 : 국세청에 사업을 영위하기 위해 발급받는 사업체 구분번호
당기 운영 점포수 + 폐업 점포수
• 전체 점포수 : 폐업 이력이 존재하지 않거나 해당 기간 內 폐업일자가 있는 점포
(당기 개/폐업신고점포수÷전체점포수)×100
• 생존은 기업체 신생 이후, t년까지 소멸되지 않고 지속적으로 존속한 경우를 의미함
• 당해 연도 기업의 1~5년 생존율은 신생년도가 다르므로 n년 생존율이 n-1년 생존율보다 작을 수 있음
• 개•폐업이 거의 없는 업종은 생존율이 지나치게 높거나 낮을 수 있음
1년 생존율 : (t-1)년 신생기업 중 (t)년까지 생존한 기업수/(t-1)년 신생기업수*100
5년 생존율 : (t-5)년 신생기업 중 (t)년까지 생존한 기업수/(t-5)년 신생기업수*100
1년 생존율 : (t)년 신생기업 중 (t+1)년까지 생존한 기업수/(t)년 신생기업수*100
5년 생존율 : (t)년 신생기업 중 (t+5)년까지 생존한 기업수/(t)년 신생기업수*100
• 최근 10년 기준 : 현재시점으로부터 과거 10년간 개•폐업한 점포의 평균영업기간을 계산
• 최근 30년 기준 : 1990년부터 현재까지 개•폐업한 점포의 평균영업기간을 계산
• 서울상권검색/내점포분석 메뉴에서는 최근 10년 기준으로 정보제공
영업기간의 (폐업신고일-개업신고일) 평균
| 항목 | 정보 출처 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 보정비율 | 서울시 | 연별/자치구/행정동/블록별/업종별 보정비율 |
| 카드승인금액 | BC/KB/SH | 월별/자치구/행정동/블록별/업종별 카드승인금액 |
| 추정매출액 | 서울시 | 추정매출액 = 카드승인금액 ÷ 보정비율 |
• 폭이 넓은 대로를 두개의 라인으로 분리하고, 보행이 불가능한 지역(도로 중앙, 도로간의 경계, 교차로 등)을 제외
• 1ha(1만㎡)당 인구밀도와 인구수 두가지 형태로 정보 제공
• 1ha(1만㎡)당 인구밀도와 인구수 두가지 형태로 정보 제공
• 1ha(1만㎡)당 인구밀도와 인구수 두가지 형태로 정보 제공
• 실제 시세와 오차가 있을 수 있으며, 임대료는 입지, 건물상태, 인지성에 따라 차이가 큼으로 현장 확인 필요
(보증금 × 12%)/12 + 월세
비아파트 세대수 = 전체 세대수 – 아파트 세대수
한국신용정보원과 공동 작성 정보
| 항목 | 정보 출처 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 대출잔액 | 한국신용정보원 | 월별 대출잔액 |
| 평균금리 | 한국은행 | 월별 예금은행 가중평균금리(연 단위) (중소기업대출 잔액 기준) |
| 금융비용 | 서울신보 | 대출잔액 × 평균금리 ÷ 12(월 단위) |
상업공간의 변화를 생존 및 폐업 사업체의 평균영업기간을 기반으로 상업공간을 4개로 분류
| 생존한 사업체의 평균영업기간 |
폐업한 사업체의 평균영업기간 | |
|---|---|---|
| Low | High | |
| Low | LL | LH |
| High | HL | HH |
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