I. 서 론
II. 선행연구
1. 저층 주거지 내 상업화에 대한 논의
2. 야간경제와 근린 환경의 외부효과
III. 연구방법
1. 분석 자료
2. 변수의 구성
IV. 분석 결과
1. 기초통계
2. 다항 로지스틱 회귀분석 결과
V. 결론 및 시사점
I. 서 론
최근 세계 주요 도시에서 도시 경제 활성화의 핵심 동력으로 야간경제를 주목하며 야간 상업활동을 장려하고 있다(Yoo et al., 2021; Shin et al., 2025). 이러한 야간 상업활동의 확산은 도시의 경제적 활력을 높이는 한편, 소음, 교통 혼잡, 쓰레기 문제 등 부정적 외부효과로 인해 상업시설과 인접한 주민의 삶의 질과 근린 환경에 심각한 영향을 미친다(Ngesan & Karim, 2012; Roberts & Gornostaeva, 2007). 야간은 주민의 휴식과 직접적으로 충돌할 가능성이 큰 시간대이다. 이에 따라 주거환경 관리 관점에서 시간대를 고려한 논의의 필요성이 제기된다.
국내에서는 제2종 일반주거지에서 건물의 상업적 전용이 전반적으로 증가하고 있다(Yoon & Yang, 2012). 이 중 저층 주거지는 세밀한 가로망과 소규모 필지 구조를 띠고 있어, 주거지 내부로 상업 기능이 유입되기에 용이한 물리적 조건을 지닌다(Lee & Byun, 2022). 이러한 구조는 주거지 내부에 상업시설이 혼재되는 환경을 형성하며, 주간에는 생활 편의를 제공하는 긍정적 기능을 수행하는 한편, 외부 통행을 유발하여 주거환경에 부정적 영향을 미칠 가능성이 있다(Yoon & Yang, 2012). 따라서 저층 주거지는 상업활동과 주거환경이 밀접하게 교차하는 공간으로 야간 상업활동의 공간적 특성에 대한 분석이 요구되는 지역이다.
그러나 선행연구들은 주로 상업 시설의 총량적 증가 및 평면적인 공간 확산 중심으로 논의되어왔다(Chae & Lee, 2023; Lee et al., 2018; Yoon & Yang, 2012). 야간 주거환경에 직접적 원인이 되는 시간적 차원을 독립적으로 조명하지 못했다는 한계를 지닌다. 주민이 체감하는 야간 주거환경은 상업 시설의 단순한 물리적 존재가 아닌, 야간에 영업 중인 상업활동에서 비롯한다.
본 연구는 서울시 저층 주거지를 대상으로 22시 이후 상업활동이 발생하는 공간적 특성을 점포 단위에서 분석하여 이를 통해 주거환경 관리의 시간적 경계를 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 야간 주거환경 분석 대상을 상업 시설의 위치에서 상업활동 운영 여부로 확장한다. 영업 종료시각을 주간, 야간, 심야로 구분하고, 가로 특성, 혼합 및 집적, 업태 및 배후 수요 특성이 시간대별 영업 연장과 어떠한 공간적 연관성을 보이는지 분석한다. 이를 통해 저층 주거지 야간 환경의 취약 지점을 식별하고, 일률 규제가 아닌 공간 조건 기반의 차등적 관리 방향을 제안하고자 한다.
II. 선행연구
1. 저층 주거지 내 상업화에 대한 논의
저층 주거지는 보행자의 동선 연결을 원활하게 하는 공간 구조를 지닌다. 이는 상업 시설 입지에 유리한 환경을 제공한다(Lee et al., 2018; Lee & Byun, 2022). Yoon and Yang(2012)은 지하철역과의 거리가 짧을수록, 그리고 교차로가 형성되는 코너부 필지일수록 상업적 전용 확률이 높음을 실증하였다. 또한, Chae and Lee(2023)은 가로망의 구조적 중심성이 유동 인구를 유발하여 상업 시설의 입지를 유인함을 밝혔으며, Lee et al.(2018)는 주거지역 내에서도 도로 길이가 길고 교차로 밀도가 높으며 도로율은 낮은 지역에서 상업화가 활발하게 일어남을 확인하였다. 이는 저층 주거지에 입지한 상업 시설에 보행 편의성이 중요한 요인임을 의미한다.
그러나 이들 연구는 상업 시설의 위치에 집중해왔다. 상업 시설의 존재는 설명되었으나, 주민이 실제로 노출되는 시간대별 운영에 대한 분석은 공백으로 남아있다. 해당 시설들이 어느 시간대까지 영업을 지속하며 주민에게 어떻게 차별적인 영향을 미치는지에 대한 시간적 기제는 분석하지 못했다는 한계를 지닌다.
2. 야간경제와 근린 환경의 외부효과
야간경제는 저녁부터 새벽까지 이루어지는 상업 및 여가문화 활동을 포괄하는 개념으로 단순히 낮의 연장이 아닌 상이한 이용 특성을 보인다(Bianchini, 1995). 야간경제에 관한 국내 연구들은 주로 관광 및 경제 활성화 측면(Shin et al., 2025; Yoo et al., 2021)이나 야간 유동인구의 공간적 분포(Jo & Kim, 2025)를 중심으로 실증하였다. 야간 근린 환경은 심리적, 환경적 요인의 특수성 때문에 주간의 모습으로 일반화할 수 없다(Wu et al., 2023). 주간 인구의 집적 및 이동이 주로 출퇴근 등 목적 지향적인 통행에 영향을 받는 반면(Lin & De Meulder, 2012), 야간활동은 안전감이나 편안함과 같은 주민의 주관적인 환경 지각에 크게 의존하므로 주간과는 다른 접근방식이 필요하다(Wu et al., 2023). 국내에서도 Jo and Kim(2025)이 야간 생활인구 밀도를 중심으로 야간 밀집 공간의 패턴을 확인한 바 있다. 해당 연구는 서울시 행정동을 대상으로 분석한 결과, 상업 및 주거지역의 비율, 토지이용 혼합도, 공공시설의 비율이 높을수록 특정 근린에 야간 생활인구가 강하게 밀집하는 경향이 있음을 밝혔다.
한편, 상업 시설이 근린 환경에 깊숙이 침투함에 따라 발생하는 외부효과와 갈등 양상을 분석한 연구들도 주요한 축을 이룬다. Roberts(2006)는 영국의 도심을 중심으로 야간 상업활동에 의한 소음, 폭력, 무질서 등을 지적하며 주변 주거지와의 갈등 관리를 위한 규제 정책의 필요성을 주장했다. Tiesdell and Slater(2006) 역시 야간 상업 및 여가 시설의 밀집이 주민의 수면과 안락함을 침해하는 주요 요인임을 밝혔다. 반면 긍정적인 측면도 존재한다.
이처럼 야간 상업활동은 인근 주거환경에 소음, 무질서 등 부정적 외부효과를 유발하는 한편 지역 경제 활성화에도 기여하는 다층적 성격을 지닌다. 그러나 현재까지의 논의는 야간경제의 거시적 효과나 규제 정책 방향에 집중되어 있다. 주거지 내부에서 야간영업이 발생하는 미시적 공간 조건을 점포 단위로 규명한 연구는 제한적이다. 야간 상업활동의 외부효과를 실효적으로 관리하기 위해서는, 어떠한 공간적 조건에서 야간영업이 나타나는지를 선행적으로 파악할 필요가 있다.
III. 연구방법
1. 분석 자료
본 연구의 공간적 범위는 서울시의 제2종 일반주거지역 7층 이하 주거지로 한정한다. 저층 주거지는 ｢국토의 계획 및 이용에 관한 법률｣에 의한 제2종 일반주거지역 중 7층 이하의 건축물 높이 제한이 적용되는 지역을 의미한다. 서울시에서는 이를 저층 주거지 관리계획의 대상으로 지정하여 주거환경 보호와 난개발 방지를 위한 관리 대상 지역으로 운영한다. 서울시 내 저층 주거지 면적은 131 km2로 전체 주거지의 41.8%를 차지한다(Seoul Metropolitan Government, 2022).
분석 대상은 지역 수요에 민감한 생활밀착형 업종인 외식업으로 선정하였다(Wu et al., 2021). 이를 위해 외식업 영업시간 자료는 2025년 11월 기준 카카오맵에 공개된 영업시간 정보를 수집하였다. 카카오맵의 영업시간은 사업자가 직접 등록 및 수정하는 구조로 실제 운영 상황을 반영하는 1차 자료이다. 영업시간이 미등록된 점포는 분석 대상에서 제외하였으며, 수집된 자료는 행정안전부 지방행정 인허가 데이터의 업종 분류 및 개업일 정보와 교차검증하여 폐업 점포는 제거하였다. 2025년 11월 기준 행정안전부 지방행정 인허가 데이터와 국토교통부 브이월드(VWorld)의 데이터를 활용하여 점포의 시설 규모 및 개업 연수, 공시지가 등 건물 및 필지 특성을 구축하였다. 또한 국토교통부의 도로 중심선 자료를 활용하여 교차로 밀도와 도로 위계를 산출하였다.
전처리 과정에서 변수값이 누락된 비정상값을 제거하였으며, 새벽 5시 이전 개점 점포와 24시간 영업 점포는 종속변수 정의상 제외 대상으로 설정하였다. 정제 후 최종 분석 표본은 12,020개이며, 해당하는 행정동은 341개이다.
2. 변수의 구성
1) 종속변수
종속변수는 점포의 영업 종료시각을 기준으로 3개 범주로 조작적 정의하였다. 야간을 22시부터 익일 5시로 규정하는 기후에너지환경부의 ｢소음･진동관리법 시행규칙｣에 따라 주간은 22시 이전 종료, 야간은 22시 이후, 심야는 24시 이후로 구분한다. 22시는 법적 소음규제 시간대의 기점으로서 주민이 야간 환경을 체감하는 제도적 기준이다. 다만 영업 패턴의 자연적 분기점이 반드시 22시와 일치하지 않을 수 있으나, 본 연구에서는 주거환경 관리의 관점에서 법적 기준을 따라 22시를 야간의 경계로 설정했다. 심야의 기준은 대부분의 대중교통 운행이 종료되는 24시를 기점으로 지정했다. 주간을 기준범주로 설정하였다.
2) 독립변수
독립변수는 물리적 조건, 혼합 및 집적, 배후 수요의 세 차원으로 구성하였다. 변수 선정은 주거지 상업화의 확산이 역과의 거리, 코너부 입지, 집산도로 연결, 도로 폭 등 물리적 접근성 및 가로 조건과 관련이 있는 것으로 보고된 선행연구(Yoon & Yang, 2012)를 바탕으로 이루어졌다. 지하철 거리 더미, 각지 접면, 도로 등급, 교차로 밀도 등의 변수로 구체화하였다. 또한 저층 주거지의 개발 및 이용이 가로구역 및 도로 조건과 밀접한 관련이 있음을 제시한 연구들(Shin & Lee, 2018; Yoo & Kim, 2015)을 참고하여 건물 층수(지하 여부, 2층 이상)와 접면 도로 등급을 변수에 포함하였다.
혼합 및 집적, 가로 특성 변수 산출의 공간 범위는 점포 중심으로부터 반경 100 m로 설정하였다. 반경 100 m는 점포 주변의 즉각적인 근린 환경을 반영하기 위한 공간 범위이며, 주민이 체감하는 미시적인 환경 반경이다(Lee, Sung, & Woo, 2017). 해당 범위 내에서 업종 혼합도와 건축물 용도 혼합도, 점포 밀도, 24시간 영업비율을 산출하였다. 또한 야간 생활인구가 주거 및 상업 비율, 토지이용 혼합도 등에 영향을 받는다는 선행연구(Jo & Kim, 2025)에 따라, 해당 변수들을 독립변수로 구성하였다.
혼합도 측정에는 섀넌(Shannon) 다양성 지수를 활용하였다(Shannon, 1948). 섀넌 다양성 지수는 범주의 다양성과 균등도를 동시에 반영하는 지표로, 토지이용 및 기능 혼합도를 측정하는 데 활용된다(Brown et al., 2009; Iannillo & Fasolino, 2021). 본 연구에서는 반경 100 m 내 업종 구성과 건축물 용도 구성에 대해 각각 혼합지수를 산출하였다(Kim et al., 2024).
인구 구성 변수는 1인 가구의 외식 지출과 빈도가 상대적으로 높게 나타난다는 Song et al.(2018)의 결과를 바탕으로 행정동 1인세대 비율을 배후 수요의 대리변수로 활용했다. 지역적 이질성을 통제하기 위해 서울시 5대 권역생활권을 기준으로 권역 더미변수를 포함하였다(Shin et al., 2019)<Table 1>.
Table 1.
List of Variables
3) 분석 방법
본 연구의 종속변수는 영업 시간대가 주간(0), 야간(1), 심야(2)의 3개 범주로 구분한 범주형 변수이다. 이에 따라 분석에는 다항 로지스틱 회귀모형을 적용하였다. 다항 로지스틱 회귀모형은 기준범주 설정 후, 기준범주 대비 각 범주에 속할 상대적 승산을 설명변수의 함수로 모형화하여 범주별 선택확률을 추정하는 방법으로 3개 이상 범주의 종속변수를 분석하는 데 활용된다(Lee, 2020). 다항 로지스틱 모형은 다음과 같다.
는 점포의 영업 시간대 범주, 는 설명변수 벡터, 는 범주 에 대한 계수 벡터이다. 본 연구는 주간 범주를 기준범주로 설정하고 야간(1) 및 심야(2)에 대한 계수를 추정하였다. 추정계수의 지수값 exp(𝛽)는 기준범주 대비 해당 범주에 속할 오즈비(odds ratio)로 해석된다(Lee, 2020).
한편, 미시 공간자료에서는 동일 행정동 내 점포들이 유사한 지역적 맥락을 공유함에 따라 오차항의 군집 상관이 발생할 가능성이 있다. 이를 고려하여 추정 과정에서는 행정동 단위의 군집 강건 표준오차(cluster-robust standard errors)를 적용하였다(Cameron & Miller, 2015). 또한 분석 결과의 공간적 자기상관 가능성을 확인하기 위해 Moran’s I 검정을 실시하였다. 검정 결과, Moran’s I 값이 0에 근접한 수준(I = 0.085, p = 0.014)으로 나타나 공간적 자기상관의 영향은 제한적인 것으로 판단하였다. 모형의 적합도 평가는 우도비(LR) 검정과 함께 Pseudo R2, AIC, BIC를 종합적으로 수행하였다.
IV. 분석 결과
1. 기초통계
본 연구의 분석 표본은 서울시 저층 주거지에 위치한 외식업 점포 12,020개이다. 종속변수는 점포의 영업 종료시각을 기준으로 주간(22시 이전), 야간(22~24시), 심야(24시 이후)로 구분하였다. <Table 2>는 주요 변수의 기술 통계량을 정리한 것이다. 더미변수의 평균은 해당 범주의 비율을 의미한다. 자정 이후의 시간은 24를 초과하는 연속형 시(hour) 변수로 환산하여 계산하였다.
Table 2.
Descriptive Statistics
Note: Dummy variables are coded as 0/1; means of dummy variables represent the proportion of the category. Business-type diversity and land-use diversity are measured using the Shannon entropy index (Shannon, 1948).
주간 영업 점포는 5,305개(44.1%), 야간영업 점포는 4,793개(39.9%), 심야영업 점포는 1,922개(16.0%)로 나타났다. 즉, 저층 주거지 내 외식업 점포의 55.9%가 22시 이후까지 영업을 지속하고 있다. 평균 종료시각은 주간 19.81시(SD = 1.91), 야간 22.81시(SD = 0.81), 심야 25.95시(SD = 1.05)로 나타났다. 전체 평균 종료시각은 21.99시(SD = 2.63)이다. 독립변수의 전체 평균을 보면, 도로 조건에서는 소로(8 m 미만) 접면 비율이 35.7%로 가장 높았고, 용도 혼합도의 평균은 0.828, 업종 혼합도는 0.667로 나타났다. 1인 세대 비율의 평균은 49.4%였다.
서울시 5대 생활권별 영업시간 분포를 살펴보면, 야간 및 심야 비율은 서남권(60.7%)이 가장 높고, 동북권(58.0%), 서북권(56.2%), 동남권(53.9%), 도심권(47.4%) 순으로 나타났다. 도심권은 야간 및 심야 비율이 가장 낮으며 평균 종료시각도 21.53시로 상대적으로 이르다. 반면, 서남권은 평균 종료시각이 22.22시로 가장 늦게 나타났다. 이는 저층 주거지 내 야간 상업활동이 생활권 수준에서도 분화되어있음을 보여준다.
다항 로지스틱 회귀분석에 앞서 분산팽창계수(VIF)를 산출한 결과, 모든 변수의 VIF 값이 3.64 이하로 나타났다. 이는 기준치 10을 크게 밑도는 수준으로, 다중공선성의 문제는 없는 것으로 판단된다. 가장 높은 VIF는 동북권 더미(3.64)였으나 허용 범위 내에 있다.
2. 다항 로지스틱 회귀분석 결과
본 연구의 다항 로지스틱 회귀모형은 우도비 검정 결과 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀모형에서 사용되는 Pseudo R2는 선형회귀의 결정계수(R2)와 동일한 기준으로 해석되기 어려우며(Hosmer et al., 2013; Menard, 2000), 모형의 특성상 절대적인 값이 크게 나타나지 않는 경향이 있다(Hu, Shao, & Palta, 2006). 본 연구의 Pseudo R2는 0.139로 나타났으며, 우도비 검정 결과 χ2 = 3,412.5(p < 0.001)로 귀무모형 대비 통계적으로 유의한 설명력 향상이 확인되었다. 분석 결과는 <Table3>과 같다.
Table 3.
Multinomial Logistic Regression Results
| Night (22-24 h) vs. Daytime | Late-night (> 24 h) vs. Daytime | |||||
| B | S.E. | Exp(B) | B | S.E. | Exp(B) | |
| Store / Operation | ||||||
| Land price (ln) | 0.247* | (0.114) | 1.280 | 0.031 | (0.223) | 1.032 |
| Facility size (ln) | 0.483*** | (0.040) | 1.620 | 0.215** | (0.067) | 1.240 |
| Years in operation (ln) | 0.060* | (0.026) | 1.061 | -0.066 | (0.049) | 0.936 |
| Building / Location | ||||||
| Floor: basement | -0.287* | (0.116) | 0.751 | 0.008 | (0.153) | 1.008 |
| Floor: 2nd+ | -0.293*** | (0.075) | 0.746 | -0.270* | (0.105) | 0.764 |
| Terrain: slope/highland | 0.391*** | (0.093) | 1.478 | 0.234 | (0.156) | 1.264 |
| Building: Multi-Family housing | -0.031 | (0.094) | 0.969 | -0.026 | (0.155) | 0.974 |
| Building: detached house | -0.044 | (0.059) | 0.957 | 0.104 | (0.085) | 1.109 |
| Road / Network | ||||||
| Road: medium (12-25 m) | 0.251*** | (0.074) | 1.285 | 0.538*** | (0.139) | 1.712 |
| Road: minor (8-12 m) | 0.181* | (0.071) | 1.198 | 0.530*** | (0.116) | 1.699 |
| Road: major (25 m+) | -0.062 | (0.139) | 0.939 | 0.241 | (0.240) | 1.273 |
| Intersection density | 0.015** | (0.005) | 1.015 | 0.020* | (0.008) | 1.021 |
| Corner lot | -0.042 | (0.045) | 0.959 | -0.018 | (0.070) | 0.982 |
| Accessibility (ref: over 800m) | ||||||
| Subway: 0-200 m | 0.013 | (0.121) | 1.013 | 0.165 | (0.193) | 1.179 |
| Subway: 200-400 m | 0.086 | (0.099) | 1.090 | 0.115 | (0.189) | 1.122 |
| Subway: 400-800 m | -0.046 | (0.087) | 0.955 | -0.066 | (0.165) | 0.936 |
| Diversity / Agglomeration | ||||||
| Business-type diversity | 0.202* | (0.081) | 1.224 | 0.206 | (0.141) | 1.229 |
| Land-use diversity | 0.243** | (0.074) | 1.275 | 0.393*** | (0.118) | 1.481 |
| Store density (100 m) | -0.001 | (0.003) | 1.000 | 0.006 | (0.004) | 1.006 |
| 24h operation ratio | 0.789 | (0.585) | 2.201 | 1.384 | (0.752) | 3.990 |
| Business type (ref: general dining) | ||||||
| Bar | 2.294*** | (0.268) | 9.912 | 4.596*** | (0.262) | 99.120 |
| Cafe | -0.741*** | (0.063) | 0.477 | -1.698*** | (0.128) | 0.183 |
| QSR | 0.132* | (0.065) | 1.141 | 0.716*** | (0.094) | 2.047 |
| Resident structure | ||||||
| Single-person HH ratio | 0.083 | (0.308) | 1.086 | 1.508** | (0.465) | 4.515 |
| District FE (ref: southeast) | ||||||
| Urban core | -0.191 | (0.147) | 0.826 | -0.860** | (0.272) | 0.423 |
| Northeast | 0.328* | (0.144) | 1.389 | 0.142 | (0.225) | 1.153 |
| Northwest | 0.107 | (0.146) | 1.113 | 0.072 | (0.243) | 1.075 |
| Southwest | 0.404** | (0.149) | 1.498 | 0.463* | (0.233) | 1.588 |
| Constant | -6.678*** | (1.778) | -4.543 | (3.430) | ||
| N | 12,020 | |||||
| Log-Likelihood | -10,563.0 | |||||
| LR χ2 | 3,412.5*** | |||||
| Pseudo R2 | 0.139 | |||||
| AIC / BIC | 21,242 / 21,671 | |||||
본 분석에서 가장 일관된 요인은 가로 특성이다. 중로와 소로 접면은 야간과 심야에서 모두 유의한 정(+)의 효과를 보였다. 특히 심야에서 중로와 소로의 승산비가 각각 1.712와 1.699로 수렴하면서, 야간에는 중로가 주된 보행 흐름을 유발하지만, 심야로 갈수록 소로 수준의 세분화된 가로망이 목적형 보행 동선과 밀접하게 연관될 가능성을 시사한다. 교차로 밀도 역시 야간과 심야에서 모두 유의하여, 보행 결절점의 밀도가 높을수록 야간 상업활동이 활발한 기존 연구의 결과를 재확인했다(Lee et al., 2018). 층수 요인에서도 보행 접근성이 낮은 2층 이상 점포는 야간과 심야에서 유의한 부(-)의 효과를 보였다. 이는 보행 친화적 환경에 민감한 외식업의 특성(Kim & Woo, 2022)이 야간과 심야에 강화됨을 보여준다.
반면 선행연구에서 주간 상업화의 주요 요인으로 제시된(Yoon & Yang, 2012) 지하철 접근성은 모든 거리 구간에서 야간과 심야 범주 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 비유의성은 대중교통 운행이 종료되는 24시 이후의 심야 범주에서도 동일하게 나타났다. 심야 교통수단의 부재가 영업 입지의 제약 요인으로 작용한다면 지하철역 인접 점포에서 심야영업의 승산이 유의하게 변화할 것으로 예상되나, 본 분석에서는 그러한 경향이 관찰되지 않았다. 앞서 확인한 바와 같이 중로 및 소로 접면과 교차로 밀도가 유의하였다는 점과 대조된다. 이러한 결과는 야간 외식 수요가 광역적 교통망에 의존하기보다는 거주지 인근의 도보 통행에 기반한 근린 밀착형 소비 구조와 연관될 가능성을 시사한다.
경사지는 야간 범주에서만 정(+)의 효과를 보였으며, 심야 범주에서는 통계적으로 유의하지 않았다. 한편 시설규모(ln)는 심야(Exp(B) = 1.240)보다 야간(Exp(B) = 1.620)에서 상대적으로 높은 승산비를 보여, 점포 규모의 영향이 야간 범주에서 더 크게 나타났다. 이는 야간에서 심야로 갈수록 영업 지속과 관련되는 요인의 구성이 다소 달라질 수 있음을 시사한다.
업종 혼합도는 야간에서는 유의하였으나 심야에서는 유의하지 않았다. 그러나 건물의 용도 혼합도는 야간과 심야 모두에서 강한 정(+)의 효과를 보였으며, 심야에서 그 효과가 더 크게 나타났다(Exp(B) = 1.481). 이는 다양한 건축물 용도가 혼재한 근린에서 시간대에 걸친 활동의 연속성이 유지됨을 의미한다. 이러한 결과는 용도 다양성이 도시 활동과 관련될 수 있다는 기존 논의(Jacobs, 2010)와 일정 부분 맥락을 같이하는 것으로 해석될 수 있다. 한편 점포 밀도는 두 범주 모두에서 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 점포의 단순 집적 규모보다는 용도의 구성과 특성이 야간 영업과 밀접한 요인임을 보여준다.
1인 세대 비율은 야간영업에서 유의하지 않았으나 심야영업에서 Exp(B) = 4.515로 모형 내 큰 승산비를 보였다. 이는 심야영업이 지속되는 점포가 1인 세대 비율이 높은 행정동에서 더 높은 확률로 나타남을 의미한다. 심야 이전까지 독립적 효과로 유의하지 않던 인구 구성이었으나 심야 시간대에는 시간적 자유도가 높은 1인 가구의 특성(Yang & Hwang, 2025)이 야간영업 지속과 높은 연관성을 보이는 것으로 나타났다. 이는 1인 세대 밀집 행정동의 주거환경이 심야 외식업 영업의 외부효과에 구조적으로 노출되어 있음을 시사한다.
업태 더미는 이러한 수요 구조의 차이를 공급 측면에서 뒷받침한다. 주점업(Bar)의 승산비는 야간 9.912, 심야 99.120으로, 심야 상업활동의 압도적 공급 주체임을 확인하였다. 간편식(QSR)은 야간과 심야 모두에서 유의했다. 간편식 분류에 포함된 패스트푸드 및 분식류 점포가 야간 간편 식사 수요에 대응하고 있다. 반면 카페(Cafe)는 강한 부(-)의 효과를 보여 주간 중심 영업 패턴을 재확인하였다.
V. 결론 및 시사점
본 연구는 서울시 저층 주거지 외식업 점포 12,020개를 대상으로 영업 종료시각을 주간･야간･심야로 구분하고, 시간대별 영업 발생의 공간적 특성을 다항 로지스틱 회귀모형으로 분석하였다. 그 결과, 저층 주거지 내 위치한 외식업 점포의 55.9%가 22시 이후까지 영업을 지속하며, 야간 상업활동의 공간적 특성은 선행연구가 밝혀온 주간 상업화 특성과 차이를 보였다. 주간 상업화가 광역적 접근성에 의해 설명된 것(Yoon & Yang, 2012)과 달리, 야간 상업활동은 근린 내부의 가로 특성과 밀접한 연관성을 보였다.
야간과 심야 사이에서도 차이를 확인할 수 있었다. 야간영업에 가로 특성, 시설 규모, 용도 혼합도 등 물리적 조건 변수가 유의하게 나타났다. 반면, 심야영업은 소로 가로망, 1인 세대 비율, 주점업 중심의 업태가 통계적으로 유의했다. 이는 시간대에 따라 영업 지속 특성이 달라지며, 광역적 요인에서 근린 내부 요인으로 비중이 이동함을 시사한다.
이러한 결과는 다음의 시사점을 제공한다. 첫째, 주간과 다른 공간적 특성을 보이는 야간 상업활동에 대해서 영업시간을 고려한 주거환경 관리 체계로 확장될 필요가 있다. 야간영업 밀집도가 높은 가로구역을 야간 상업활동 구역으로 지정하여 시간대별 허가 조건을 차등화하는 방안을 검토할 수 있다.
둘째, 야간 영업과 유의한 연관성을 보이는 근린 내부 가로 특성에 대해 시간대별 가로 단위의 상업활동 관리 전략이 요구된다. 구체적으로, 중로 및 소로의 교차로 밀도가 높은 구간에서 야간 소음 모니터링 장비의 설치 등 가로 단위의 세분화된 환경관리가 필요하다.
셋째, 1인 세대 비율이 높은 지역에서 심야영업의 승산비가 높게 나타난 것은 해당 지역이 심야 외식업 외부효과에 구조적으로 노출되어 있음을 의미한다. 이러한 지역에서는 주점과 같은 심야영업 업종에 대한 선별적 모니터링과 함께, 주거 밀집 가로에서의 심야업종 제한 등 인구 구성 특성을 반영한 맞춤형 관리 방안이 필요하다.
본 연구는 저층 주거지 상업활동을 시간적 운영 차원에서 구분하여 분석함으로써, 영업시간이 주거지 내 상업활동의 공간적 특성과 밀접하게 관련됨을 실증했다. 이는 주거환경 연구에서 물리적 환경 요소에 더해 시간적 노출 조건을 함께 고려할 필요성을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다.
다만 본 연구는 플랫폼 기반 영업시간 데이터의 특성상 사업자의 갱신 주기에 따른 실제 영업시간과의 괴리 가능성이 있다. 또한 횡단면 자료에 기반하므로 인과관계 도출에 한계가 있으며 상업활동과 배후 수요 간 상호작용에 따른 내생성 문제를 배제하기 어렵다. 권역 고정 효과를 통해 이를 부분적으로 통제하였으나, 향후 패널자료를 활용한 분석이 필요하다.
한편 동일 업종 내에서도 배달 및 포장 등 서비스 방식에 따라 야간영업의 양태와 외부효과가 상이할 수 있으나, 현 자료에서는 이를 구분하기 어렵다는 한계가 있다. 향후 운영 서비스 방식이 포함된 업종 분류가 가능한 자료를 구축한다면 야간 상업활동의 유형별 특성을 정밀하게 규명할 수 있을 것이다.
마지막으로 본 연구 결과를 타 용도지역과 업종으로 일반화하는 데에는 한계가 있다. 그러나 영업시간을 기준으로 상업활동을 구분하고 공간적 특성과의 관계를 분석하는 본 연구의 틀은 향후 상업지역이나 다른 생활밀착형 업종으로 확장 적용 가능성을 지닌다.
