상업 젠트리피케이션 지수와 공실률에 대한 탐색적 분석^*:

중산층 및 자본의 투입으로 인하여 쇠퇴한 지역이 부유화(富裕化)되는 과정을 설명하는 용어인 젠트리피케이션은 최근 들어 언론에서 빈번하게 논의되고 있는 도시문제 중 하나이다. 1964년 영국의 사회학자인 루스 글래스(Ruth Glass)가 젠트리피케이션 개념을 소개한 이후 북미와 유럽 등지에서는 시기별로 다양한 학술적 논의가 이루어져 왔다. 1970년대에는 도시 측면에서 젠트리피케이션 현상의 의미나 주로 발생하는 지역에 초점을 맞춘 연구가 주를 이루었다(김걸·남영우, 1998). 1980년대에 들어 센서스 기반의 대규모 인구학적, 사회경제적 자료의 활용이 가능해지면서 젠트리피케이션을 계량적으로 분석하고자 하는 시도가 진행되었다. 그 일환으로 Ley(1986)는 캐나다 도시 내 쇠퇴지역(inner city)에서 발생한 젠트리피케이션을 분석하기 위한 지수를 제안하였으며, 시카고와 포틀랜드를 포함한 미국 여러 주에서는 센서스 자료를 활용하여 근린의 변화를 감지할 수 있는 젠트리피케이션 진단 체계를 마련하였다(이진희 외, 2017). 최근에는 젠트리피케이션의 정치적, 경제적 측면과 비자발적 이주와 같은 외부효과에 대한 논의가 활발하며, 아시아 등 과거 젠트리피케이션 논의에서 제외되었던 지역에서의 연구가 늘어가고 있다.

2000년대 이전 젠트리피케이션이라는 용어는 국내에서 매우 생소한 개념이었다. 언론에서도 2010년부터 본격적으로 젠트리피케이션이 사용되기 시작했고, 2015년 들어 이를 다룬 기사가 급격히 증가하였다.¹⁾ 관련 연구 역시 2010년대 들어 활발해지기 시작하였다. 북미나 유럽에서 주거 젠트리피케이션에 주목하여 연구가 진행된 것과 달리 국내에서는 상업 젠트리피케이션에 더 큰 관심이 집중되었다. 주요 연구 대상지는 대부분 서울이나 부산, 대구와 같은 대도시이고, 젠트리피케이션에 따른 문제나 발생 과정 및 특성, 정책적 문제 등이 주로 논의되었다. 최근 들어 문화예술 젠트리피케이션이나 투어리스티피케이션과 같이, 보다 한정적인 젠트리피케이션 현상에 관한 연구가 주목받고 있다.

젠트리피케이션에 대한 언론과 정책적, 학술적 관심과 달리 젠트리피케이션 현상 자체를 정량적으로 분석하고자 하는 시도는 국내에서 대체로 이루어지지 않았다. 이는 젠트리피케이션 현상 자체가 사회적 문제로 계량화하기 어려운 측면이 있으며, 활용 가능한 자료의 부족 때문으로 생각해볼 수 있다. 주거 젠트리피케이션과 달리 국내에서 더 큰 문제가 되는 상업 젠트리피케이션은 임대료나 보증금, 매출액 등 개인의 상업활동 관련 자료가 분석에 요구되나, 개인 정보 침해 등의 이유로 구득에 한계가 있다. 이러한 이유로 젠트리피케이션 문제가 지속적으로 제기되고 있음에도 불구하고 실제 진행 여부를 파악하기 어렵다. 따라서 정량화된 수치를 통해 체계적으로 상업 젠트리피케이션 발생과 진행을 진단할 수 있는 종합지수를 통하여 실제 젠트리피케이션 발생을 지속적으로 파악하는 것이 중요하다. 젠트리피케이션을 수치로서 측정하게 되면, 젠트리피케이션 발생 자체를 사전에 인지할 수 있고 이에 선제적으로 대응하기 용이해진다.

또한, 상업 젠트리피케이션의 부정적 영향으로 비자발적 이주나, 그로 인한 공실 발생, 지역 정체성 상실 등이 많이 논의되어 왔고, 그 결과가 최근 지역 쇠퇴의 주요 원인으로 지적되고 있다. 이러한 이유로 젠트리피케이션 자체를 부정적인 시각에서 바라보고, 지역 활성화를 방지하고자 하는 시도 역시 존재한다. 하지만 실제로 젠트리피케이션의 발생이 이러한 부정적 결과로 이어졌는가에 대해서 정량적으로 분석한 사례가 부족하다. 젠트리피케이션이 실제로 지역 쇠퇴로 이어지는가를 파악하게 되면, 젠트리피케이션에 따른 부정적 영향에 선제적으로 대응할 근거가 된다. 특히 지역 쇠퇴의 결정적인 결과로서 자주 논의되는 공실률 증가는 정량적인 자료를 토대로 파악이 가능하므로, 젠트리피케이션 발생 단계에 따라 실제 지역 내에 공실이 증가하는가를 실증을 통하여 확인하는 작업이 필요하다.

이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 간접 변수를 활용하여 서울시를 대상으로 상업 젠트리피케이션 지수를 측정하였다. 다음으로 젠트리피케이션이 발생하였다고 진단된 지역에 지역 쇠퇴 현상 중 하나인 공실률이 실제로 증가하였는가를 확인하였다. 상업 젠트리피케이션 지수는 선행연구에서 개발한 방식을 활용하여 서울시를 대상으로 실증함으로써, 실제 젠트리피케이션 발생과 공실로 이어지는 부정적 결과 사이의 상관관계를 밝히는 데 초점을 맞췄다. 이를 통하여 상업 젠트리피케이션의 문제와 선제적 대응의 필요성을 알 수 있을 것이다.

본 연구의 목적은 상업 젠트리피케이션 발생 여부와 진행 단계를 통합지수 방식을 통하여 파악하고, 젠트리피케이션 발생과 공실과의 상관관계를 탐색적으로 확인하는 것이다. 상업 젠트리피케이션은 지역의 인구학적, 사회경제적, 상업활동의 종합적 변화를 수반하므로 다양한 변수가 상관관계를 갖는다. 따라서 여러 변수를 통합한 종합지수를 개발하여 공간에 정량화된 수치를 적용하면 어떠한 지역에 젠트리피케이션 문제가 진행되고 있는가를 알 수 있다. 또한, 젠트리피케이션이 발생하면 상권 내 임대료가 상승하여 비자발적인 이주가 일어나면서 공실이 발생한다고 논의되고 있으나 이에 관한 정량적인 연구가 부족하기 때문에, 정책적 대응을 위해 상업 젠트리피케이션의 결과로서 공실 문제는 실증을 통한 확인이 필요하다.

이를 위해 본 연구에서는 선행연구에서 사용한 통합지수 방식을 적용하여 서울시를 대상으로 젠트리피케이션 지수를 산정하였다. 다음으로 젠트리피케이션과 선후관계에 있는 공실률의 변화를 파악하였다. 젠트리피케이션 지수는 서울시 전체를 대상으로 2015년부터 2021년까지 1년 단위로 산정하였으며, 공간적 분석 단위는 블록이다. 블록은 서울시에서 다양한 공간 자료 구축을 위해 사용하는 단위로, 집계구를 3개 정도로 나눈 값이며 필지보다는 큰 단위이다. 집계된 자료를 활용할 경우, 주어진 단위 내 다양한 특성이 하나의 숫자로 특정되는 과정에서 생태학적 오류가 발생할 수 있다(이진희 외, 2018: 115). 하지만 블록은 집계구보다 크기가 작아 이러한 생태학적 오류를 줄일 수 있으며, 매년 변화하는 집계구와 달리 고정되어 있어 본 연구에서 사용한 자료의 최소 분석 단위로 젠트리피케이션과 같이 미시적인 변화를 파악하는 데 효과적이다. 서울시 전체 블록 수는 68,216개이다. 젠트리피케이션 발생 여부와 공실과의 관계 파악 역시 젠트리피케이션 지수 측정과 동일하게 2015년부터 2021년까지의 중대형 상가 공실률 자료를 활용하여 지역별로 비교·검토하는 방식으로 진행하였다.

Glass(1964)는 런던 북켄싱턴 지역의 주거 중심 근린의 변화를 설명하기 위해 젠트리피케이션을 처음 언급하였다. 그에 따르면 젠트리피케이션은 중·상위계급이 도심으로 유입되어 기존에 거주하던 노동자 계급이 외부로 이주하게 되는 과정이다(Glass, 1964; Hamnett, 2003: 2401에서 재인용). 젠트리피케이션의 원인으로는 생산적 측면과 소비적 측면, 공공의 개입이 주로 논의되고 있는데(이진희 외, 2017), 특히 생산적 측면에서 Smith(1979)는 임대료 격차를 언급하며 도심의 낮은 임대료가 외부 자본을 끌어들여 젠트리피케이션을 발생시킨다고 주장하였다.

이와 같은 맥락에서 상업 젠트리피케이션(commercial gentrification)은 임대료가 상대적으로 저렴한 지역으로 자본이 유입되어 활성화는 과정에서 주거지의 상업화와 지역 명소화 등으로 기존 거주민이나 영세 상인들이 타 지역으로 이주하는 현상으로 정의된다(송지은·이용우, 2016). Zukin et al.(2009)에 따르면 1970년대 뉴욕에서 상업 젠트리피케이션이 발생하였는데, 그 과정에서 할렘(Harlem)이나 윌리엄스버그(Williamsburg)와 같은 취약지역에 특정 종류의 레스토랑과 카페, 부티크 등의 상점이 들어서고 이들이 지역 내 사회경제적 변화를 초래하였다.

국내도 비슷한 과정을 겪었다. 젠트리피케이션 현상은 그 주체와 원인에 따라 대도시에 한정될 수 있는데(김걸·남영우, 1998), 특히 상업 젠트리피케이션은 대부분 상권이 많이 형성되고 자본이 집중되는 도심지에 발생한다. 국내 상업 젠트리피케이션의 경우 서울시에서 가장 먼저 그리고 가장 많이 목격되었다. 김상일·허자연(2016)과 허자연 외(2015)에 따르면 이미 1960년대 명동과 1980년대 신촌에서 상업 젠트리피케이션이 발생하였다. 2000년대 말부터는 홍대 인근과 가로수길, 삼청동과 경리단길 등 주요 상업지역의 젠트리피케이션 문제가 불거져 나왔다(이진희 외, 2018). 홍대 주변이나 대학로, 성수동이나 이태원, 삼청동 등지의 경우 최근 들어 젊은 감성을 보이는 상점과 카페, 루프 탑 바 등이 들어서면서 독특한 문화를 형성하고 이에 따라 지역이 활성화되면서 거주민과 상인이 교체되는 모습이 목격된다(심경미 외, 2018; 이진희 외, 2018). 이러한 맥락에서 서울시에서 발생한 상업 젠트리피케이션은 임대료가 저렴한 구도심에 예술가들의 거점과 식음료업종이 밀집하게 되고, 이에 따라 유동인구 증가와 프랜차이즈 유입으로 상대적으로 취약한 임차인들이 외부지역으로 이주하게 되는 과정으로 해석된다(서울특별시, 2015).

젠트리피케이션에 영향을 미치는 요인을 파악하고, 해당 현상을 정량적으로 분석하고자 하는 시도는 1980년대부터 시작되었다. 여러 유형의 젠트리피케이션에 대한 논의가 진행되었지만, 대부분의 초기 지수 연구나 미국 등 실제 정책에 활용되기 위해 개발한 지수는 주거 젠트리피케이션이나 부작용으로 볼 수 있는 비자발적 이주를 파악하는 데 초점을 맞춰 왔다. 하지만 국내의 경우 주거지역 내에 근린 상권이 형성되어 있거나 상업 젠트리피케이션의 문제인 주거지의 상업화 과정을 파악하기 위해서는 주거와 사업의 복합적 측면에서 젠트리피케이션을 파악하고자 하는 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 비록 상업 젠트리피케이션을 진단하고, 그에 영향을 미치는 요소를 파악하는 것을 목표로 하고 있음에도 불구하고, 주거 젠트리피케이션이나 비자발적 이주 등 관련된 지수 개발에 포함된 변수를 전반적으로 검토하고, 이 중 국내 사례에 적용 가능한 자료를 선정하였다.

먼저 Ley(1986)는 캐나다 도심에서 발생한 젠트리피케이션을 설명하기 위해 인구학적 변화, 주택 시장의 변동, 지역 경제 기반을 검토하였고, 지역 내 고학력·전문직 종사자 비율을 활용한 지수를 제시하였다. <표 1>에서 보이듯이 이후 연구에서는 학력수준과 직업 외에도 부동산 가치와 소득 및 연령과 같은 개인의 특성을 나타내는 변수가 사용되었다(김걸, 2007; 오창화·김영호, 2016; 이진희 외, 2018; Chapple, 2009; Chapple and Zuk, 2016; Cho et al., 2014; Zuk, 2015).

젠트리피케이션이 지역의 활성화나 부유화로 설명되는 반면, 비자발적 이주(displacement)는 젠트리피케이션의 결과로 기존 주민이 외부로 축출되는 과정으로 이해된다. 또한, 비자발적 이주가 지속되면 이는 공실률 증가를 야기하고, 활성화되었던 지역이 재쇠퇴하는 악순환을 거칠 수도 있다. 이러한 의미에서 비자발적 이주는 젠트리피케이션의 결과물로 인식되며, 일부 연구에서는 젠트리피케이션이 아닌 비자발적 이주의 위험성을 정량적으로 분석하기도 하였다. 일반적으로 비자발적 이주 현상은 젠트리피케이션과 반대로 저소득·저학력 인구의 감소로 설명되며, 여러 연구에서 인구학적, 사회경제적, 주택 시장 관련 변수를 사용, 비자발적 이주 가능성 및 영향 요인을 분석하였다(이진희 외, 2018; Chapple et al., 2013; Chapple et al., 2017; Corriston et al., 2017; Freeman and Braconi, 2004; Hendey and Cohen, 2017).

상업 젠트리피케이션을 정량적으로 파악하고자 하는 연구는 주거 젠트리피케이션에 비하여 많이 이루어지지 않았다. 이는 관련 데이터 확보의 어려움 때문으로 이해된다. 관련 연구에서는 상업 젠트리피케이션 진단을 위해 주로 상업활동이 얼마나 활성화되었는가를 파악하였는데, 이를 위해 업종, 합필 등의 개발행위, 공시지가나 임대료 및 매출액, 프랜차이즈 또는 비체인 영세 업체의 비중, 창폐업, 영업기간 등이 활용되었다(김상현·이한나, 2016; 남기범, 2015; 심경미 외, 2018; 오창화·김영호, 2016; 윤윤채·박진아, 2016; 이진희 외, 2018; 허자연 외, 2015; Chapple et al., 2017). 이와 함께 상권 활성화 관련된 변수로는 유동인구가 가장 빈번하게 사용되었다(심경미 외, 2018; 이진희 외, 2018; 전상현 외, 2016; 허자연 외, 2015).

젠트리피케이션을 외부 자본에 의한 지역 활성화로 해석한다면, 이는 고소득·고학력 인구의 유인과 자본의 재투자를 통한 도시환경 개선이나 활성화의 시작점이 될 수 있다(이진희 외, 2017). 보다 구체적으로 지역이 활성화될 경우 더욱 많은 경제적 기회가 창출되고, 사회적·경제적 통합을 유도할 수도 있다. 이러한 이유에서 Atkinson (2004)은 젠트리피케이션의 긍정적 효과로 빈곤의 집중 약화, 양호한 공공서비스 공급 확대, 범죄율 감소 등을 꼽았다. 특히 쇠퇴지역이 활성화될 경우 개선된 도시환경이 매력적으로 작용하면서 사람들이 유입하여 정착하게 되고, 그 과정에서 공실이 감소하고 지역이 안정화되는 등의 선순환이 발생할 수 있다고 주장하였다.

반면에 부정적 효과로 저소득층을 위한 저렴주택 감소와 계층 간 갈등, 지속적 투기로 인한 비자발적 이주 발생과 이로 인한 범죄와 공실 증가 역시 가능하다고 언급하였다(Atkinson, 2004). 김상일·허자연(2016)과 유민태·박태원(2021), 천상현·김지은(2022) 역시 젠트리피케이션의 결과로서 공실 증가를 지적하였다. 상업 젠트리피케이션과 공실의 상관관계는 젠트리피케이션에 의하여 높아진 임대료와 일부 업종의 집중적 증가 현상 때문으로 해석된다(김상일·허자연, 2016). 젠트리피케이션이 발생한 지역의 매출액이 임대료 상승폭을 따라가지 못하게 되면 점포는 폐업하게 되고, 이러한 현상이 지속되면 폐업이 장기화되면서 공실률이 증가하게 된다. 이러한 모습은 문화 주도 젠트리피케이션에서 보다 자주 목격된다. 심경미 외(2018)와 유민태·박태원(2021)은 젠트리피케이션의 결과로 공실률 변화를 추적하기도 하였다.

공실에 대한 연구에서는 공실의 원인으로 임차인 교체 과정에서의 일시적 방치(민성훈·고성수, 2012; 임재만·서윤희, 2011), 시장의 수급 불균형(김경민·박정수, 2009), 지역 내 유사 업종과의 경쟁(김승희 외, 2018) 등을 원인으로 꼽았다. 젠트리피케이션에서 발생하는 공실의 경우 지역 활성화에 따른 임대료 상승을 임차인이 부담할 수 없는 상황이나 과잉 상업화로 인하여 유사한 업종이 지나치게 밀집하게 되는 상황에서 주로 발생하므로, 시장의 수급 불균형이나 경쟁에 의한 공실로 간주할 수 있다.

젠트리피케이션, 특히 상업 젠트리피케이션은 사회적으로 큰 이슈가 되고 있는 도시 현상이며, 여러 긍정적·부정적 영향이 있다. 젠트리피케이션을 통하여 쇠퇴한 상권이 활성화될 수도 있고, 추가적인 투자를 통하여 지역의 경쟁력을 강화하고 지방 재정을 늘릴 수도 있다. 반면에 비자발적 이주 등의 갈등을 야기하여 공동체를 해체하거나 지역 정체성을 상실할 수도 있다(Atkinson, 2004). 따라서 젠트리피케이션의 신호를 선제적으로 파악하고 그에 대응하는 것이 필요하다. 이를 위해서는 정량적인 자료를 토대로 젠트리피케이션 발생을 진단하는 것이 중요하고, 특히 젠트리피케이션의 결과가 무엇인가를 파악하는 것이 요구된다.

이러한 배경에서 본 연구의 차별성은 다음과 같다. 첫째, 선행연구에서 젠트리피케이션을 특정 시기와 지역에 한정하여 진단하거나, 이차적인 자료를 토대로 파악한 것과 달리, 서울시 전역을 대상으로 시계열 자료를 토대로 장시간 상권이 어떻게 변화되어 왔는가를 파악하였다. 둘째, 젠트리피케이션의 결과로 지역 재쇠퇴의 주요 원인이 되는 공실률 변화가 실제로 발생하는가를 젠트리피케이션이 발생한 지역을 중심으로 탐색적으로 측정하였다. 만약 젠트리피케이션의 결과로 공실이 증가한다면, 그것을 코로나19 팬데믹 이후 쇠퇴한 상권의 활성화에 제약이 되어 빠른 회복을 어렵게 할 수 있다. 반면에 젠트리피케이션이 실제 공실로 이어지지 않는다면, 젠트리피케이션을 정책적으로 활용하여 지난 2년여 동안 쇠퇴한 상권의 효과적인 활성화에 도움을 줄 수 있다. 따라서 본 연구의 결과는 코로나19 팬데믹 이후 쇠퇴한 상권을 체계적으로 회복시키고 효율적으로 관리할 수 있는 근거가 되며, 동시에 젠트리피케이션의 부정적 효과를 최소화하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.

서울시를 대상으로 2015년부터 2021년까지 젠트리피케이션 지수값을 산정한 결과는 <표 5>와 같다.²⁾

젠트리피케이션 발생 이전인 초기단계는 2016년 이후 점차 감소하였으나, 코로나19가 발생한 2020년 이후 급격하게 증가한 모습을 보인다. 젠트리피케이션이 시작되는 주의단계 역시 2015년에 가장 높은 수치를 보인 이후 감소하였으나, 전반적으로 20%대를 유지하였다. 다만 코로나19 발생 이후 2%~3%대로 낮은 수치를 보였다. 젠트리피케이션 위험 징후로 볼 수 있는 경계단계와 위험단계를 살펴보면, 2015년 이후 젠트리피케이션이 지속적으로 진행되어 2018년 가장 심화된 모습을 보인 이후 2019년부터 상대적으로 완화되었다. 코로나19 이후인 2020년과 2021년에는 젠트리피케이션 경계 및 위험단계 비율이 급격히 줄어 상권이 전반적으로 쇠퇴한 것으로 해석된다.

서울시 자치구별 젠트리피케이션 지수 분석 결과는 <표 6>과 같다. 젠트리피케이션 현상은 가로 상가나 주요 상권 등 미시적 단위에서 주로 발생한다. 하지만 서울시의 경우 언론에서도 상권과 함께 주요 자치구에 대한 문제를 제기하고 자치구별 젠트리피케이션 대응 정책을 추진하고 있으므로 본 연구에서는 지수 분석 결과의 자치구별 비교를 우선 진행하였다.

개별 자치구의 젠트리피케이션 지수값 변화는 서울시 전체와 다른 모습을 보였다. 경계단계 블록 비율은 낮게는 2%대에서 높게는 25% 이상으로 진단되었고, 위험단계는 진단되지 않은 0%부터 심할 경우라도 0.55%로, 1%를 넘지 않았다. 경계단계와 위험단계 블록 비율이 대체로 낮은 자치구는 노원구와 종로구이며, 가장 높은 자치구는 마포구로 나타났다. 먼저 25개 자치구 중 젠트리피케이션 문제가 가장 심화된 지역은 마포구와 금천구, 광진구, 강남구 등이다.

마포구는 2015년부터 2018년까지 지속적으로 경계단계와 위험단계가 증가하는 모습을 보였다. 위험단계의 경우 2015년에서 2019년 사이 약 두 배로 증가하였으며, 경계단계는 두 배 이상인 약 15%p 늘어났다. 이는 젠트리피케이션 문제가 심화된 블록수가 2015년 이후 급격히 증가하여 2018년과 2019년 정점을 찍은 것을 보여준다. 특히 2018년의 경우 서울시 전체와 비교했을 때, 경계단계는 1.2배(17.72% : 21.75%) 더 많이 진단된 것으로 나타났다. 또한, 코로나19 이후 전반적으로 지역이 쇠퇴한 상황에서도 2021년 마포구의 경계 및 위험단계 비율은 0.66%로 전체 25개 자치구 중 가장 높은 수치를 보였다.

광진구 역시 2015년에서 2018년 사이 경계단계와 위험단계 비율이 꾸준히 증가하여 2015년과 비교할 때 경계 및 위험단계 비율은 3배 이상(17.78%p) 증가한 후, 2019년에는 전년도 대비 반 이하로 감소하였다. 2020년과 2021년에도 상대적으로 높은 경계 및 위험단계 비율을 기록했다. 광진구가 지난 4년간 젠트리피케이션이 점차 심화된 것으로 나타난 반면, 강남구의 경우 2015년 높았던 경계단계 비율이 2016년 감소한 다음, 2017년 이후 급증하였다 2019년 다시 급감하는 모습을 보인다. 코로나19 발생 직후인 2020년에는 상대적으로 높은 경계 및 위험단계 비율을 보였으나, 2021년에 들어 그 순위는 하락하였다.

위험단계는 5.12%에서 2.82%로 하락하였다. 특히 2015년에는 종로구에서 위험단계 비율이 가장 높게 분석되었으나, 2018년에 들어 25개 구 중 약 8번째로 위험단계 비율이 높은 것으로 나타났다. 종로구의 경우 서울시 전체 패턴과 같이 2015년과 2017년에는 심화된 모습을, 2016년과 2018년에는 완화된 모습을 보였다.

젠트리피케이션 발생과 공실률의 상관관계를 확인하기 위하여 중대형 상가의 공실률을 지역별로 조사한 결과는 <표 7>과 같다. 코로나19로 대응을 위한 사회적 거리두기가 진행된 2020년과 2021년의 경우, 이전 시기와 비교할 때 공실 발생이 심각하게 증가한 것으로 보인다. 따라서 본 연구에서는 코로나19의 영향이 없었던 2020년 이전을 중심으로 젠트리피케이션과 공실률과의 관계를 확인하였다.

먼저 2015년에서 2019년으로 시간이 흐를수록 전반적으로 공실률이 증가하는 모습을 보이며, 특히 공실률 2% 내외의 양호한 지역이 사라지고 있다. 지자체별로 공실률의 변동이 큰 지역이 있는 반면, 일정한 수치를 유지하는 지역도 확인된다. 젠트리피케이션으로 언론의 큰 관심을 받았던 용산구 이태원의 경우 공실률이 10% 이상으로 대체로 높은데, 특히 2017년 이후 꾸준히 증가하는 모습을 보인다. 반면에 용산역 인근의 경우 상대적으로 낮은 공실률을 기록하다 2019년 약간 증가하였다. 종로구나 중구 등 도심 지역은 2015년과 2016년 타 지역과 비교할 때 다소 높았으나, 이후 낮은 공실률을 기록하였고, 광진구와 동대문구, 성북구, 강북구의 경우 젠트리피케이션이 계속 진행된 2015년부터 2018년 사이 일부 지역에서 높은 공실률을 보였으나, 전반적으로 낮은 수치로 확인되었다. 젠트리피케이션을 논할 때 자주 언급되었던 서대문구와 마포구 중 신촌 지역만이 젠트리피케이션이 가장 심화된 2018년과 2019년 높은 공실률을 보였고, 마포구 지역은 오히려 2015년과 2016년 공실률이 더욱 높았다. 강서구 화곡의 경우 꾸준히 높은 공실률 수치를 보이나, 2015년 이후 감소하고 있는 반면, 동작구 사당의 경우 매우 낮은 공실률에서 2019년 급한 모습이 확인되었다. 관악구 신림의 경우 상대적으로 낮은 공실률을 보이는데, 2015년 이후 꾸준히 공실이 감소하고 있다. 강남구는 지역별로 공실률 변화에 차이가 있는데, 전반적으로 2015년에도 높은 공실률을 보였다 다소 감소한 다음, 2019년으로 갈수록 재증가하는 경향을 보인다. 송파구와 강동구 지역은 2019년 가장 높은 공실률을 기록하였다.

2015년에는 지자체 간 젠트리피케이션 경계 및 위험단계 비율 차이가 크지 않았으나 그 사이에서 가장 높은 경계 및 위험단계 비율을 보인 지자체는 송파구, 도봉구, 영등포구, 중랑구, 동대문구 순이다. 해당 지역들 중 동대문구 동대문이 상대적으로 높은 공실률을 보였고, 송파구와 영등포구는 8%대로 어느 정도 공실을 가지고 있는 것으로 나타났다. 2016년에는 이전 년도와 비교할 때 젠트리피케이션이 다소 완화되었는데, 그래도 광진구, 금천구, 강북구, 동작구, 도봉구의 경계 및 위험단계 비율이 높았고, 이들 중 강북구만이 상대적으로 높은 공실률을 보였다. 오히려 2015년 높은 젠트리피케이션 단계를 보인 영등포구와 동대문구 일부 지역의 공실률이 증가한 모습이다. 2017년에는 젠트리피케이션이 많이 진행되었고, 그 중 마포구, 강동구, 중랑구, 용산구, 강북구의 경계 및 위험단계 비율이 높았다. 하지만 마포구, 용산구, 강북구의 경우 오히려 공실률이 이전 년도보다 감소하였다. 젠트리피케이션이 가장 심화된 모습을 보였던 2018년에는 광진구, 중구, 강북구, 금천구, 마포구의 경계 및 위험단계 비율이 높았는데, 중구의 공실률은 소폭 상승하였으나, 강북구는 공실률이 급감하였고, 광진구와 마포구는 큰 변화가 없었다. 코로나19 발생 이전, 젠트리피케이션이 약간 완화되는 모습을 보인 2019년에는 마포구, 금천구, 중랑구, 광진구, 강북구의 경계 및 위험단계 비율이 높았고, 이 중 마포구, 광진구, 강북구 모두 이전 년도와 비교할 때 큰 차이가 없었다.

젠트리피케이션이 가장 심화되었던 2018년과 2019년을 중심으로 젠트리피케이션 진단 결과와 공실률을 비교하면 <그림 1>과 같다. 각 연도별로 공실률이 높았던 지역과 젠트리피케이션 경계 및 위험단계가 밀집된 상황을 비교하면, 해당 지역의 젠트리피케이션 단계가 심화된 지역이 일부 밀집되어 있지만, 주변과 큰 차이가 확인되지는 않는다. 특히 2018년의 경우 공실률이 높은 지역 보다는 주변의 젠트리피케이션 정도가 더욱 높은 모습을 보인다. 2018년 젠트리피케이션 경계 및 위험단계가 밀집한 마포구 홍대·합정 일대나 광진구 건대입구, 성북구 성신여대 주변의 공실률은 2년 전인 2016년 공실률이 가장 높아 오히려 젠트리피케이션이 발생하면서 공실률이 감소하는 경향이 보인다. 강동구 천호만이 2018년 높은 젠트리피케이션 단계를 보인 후 2019년 공실률이 증가한 것이 목격되었다. 용산구 이태원의 경우 젠트리피케이션 지수로도 2015년 이후 젠트리피케이션이 심화되는 모습을 보이며, 이와 함께 공실률 또한 증가하였다.

그림 1. 젠트리피케이션 지수 진단 결과 자료 : 박효숙·이진희(2021)를 참고하여 재가공.

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본 연구에서는 젠트리피케이션을 객관적으로 진단할 수 있는 진단체계를 서울시에 적용하여 실제 어떠한 방향으로 활용될 수 있는지를 확인하였다. 젠트리피케이션은 긍정적 효과도 있으나 부정적 효과 또한 야기한다. 최근 서울시 등 대도시에서는 젠트리피케이션 문제에 따른 여러 부작용, 즉 비자발적 이주로 인한 임대인과 임차인의 극심한 갈등과 기존 공동체의 해체 등의 문제가 빈번하게 목격되고 있다. 하지만 젠트리피케이션 발생 여부나 진행 단계에 대한 객관적인 근거는 희박한 실정이다. 이에 따라 실제 지역 내에서 발생한 문제를 적기에 파악하지 못하거나 적절한 대응이 늦어져서 더 큰 부작용을 초래하기도 한다. 또한, 젠트리피케이션에 대한 적극적인 대응, 즉 임대료 상승을 제한하거나 임대인과 임차인의 관계에 공공이 개입할 경우 여러 반발을 불러일으키거나 사유재산을 침해할 가능성이 높다.

젠트리피케이션 지수 산정 결과, 서울시 젠트리피케이션은 2015년 이후 전반적으로 많이 진행된 것으로 보이나, 지역에 따라 대부분의 지역이 활성화되는 상황에서도 쇠퇴한 지자체가 확인되었다. 대체로 강남 일대의 젠트리피케이션 진행이 상대적으로 조금 빨랐던 것으로 보이고, 상대적으로 저활성화되었던 강북지역의 젠트리피케이션 진행이 2015년 이후 활발했던 것으로 해석된다. 이러한 결과는 서울시가 2015년 발표한 젠트리피케이션 종합대책과도 연결되는데, 여기서는 대학로, 신촌·홍대·합정 등 강북 중심으로 젠트리피케이션 문제 지역을 선정하였다.

젠트리피케이션과 공실률과의 관계를 탐색적으로 살펴본 결과에서는 유의미한 선행관계가 파악되지 않았다. 젠트리피케이션이 발생한 이후 비자발적 이주로 인하여 공실이 증가한다는 여러 언론 보도 등이 있었지만, 젠트리피케이션 진단 결과 경계 및 위험단계가 밀집된 지역에서 공실률이 증가하는 사례는 많지 않았다. 오히려 공실률이 높았던 지역이 젠트리피케이션 진행 이후 공실이 감소하는 결과가 일부 확인되었다. 이러한 결과는 코로나19 팬데믹 이후 쇠퇴한 상권 회복에 있어 커다란 정책적 시사점을 준다. 젠트리피케이션의 부정적 효과로 비자발적 이주로 인한 공실 증가가 논의되었으나, 실제 시장에서는 그러한 현상이 목격되지 않는다면, 오히려 젠트리피케이션을 쇠퇴 상권 회복을 위한 정책적 수단으로 활용할 수 있다. 특히 팬데믹 기간 동안 서울시 전반적인 지역에서 쇠퇴가 확인되었기 때문에, 체계적인 회복을 위해서는 젠트리피케이션의 긍정적 효과를 얻기 위한 정책이 필요하다. 따라서 젠트리피케이션 대응에 있어 부정적 영향에만 초점을 맞추는 것에서 나아가 체계적인 진단을 통하여 쇠퇴 상권을 활성화하기 위한 다양한 지원, 예를 들어 소상공인 컨설팅이나 빈 점포의 다양한 목적으로의 활용, 주민협의체 구성을 통한 지속적 교육과 네트워크 형성 등이 이루어져야 한다. 이러한 내용은 개별 지자체에서 수립한 젠트리피케이션 관련 조례에 포함되어 지속적인 모니터링을 통한 적절한 정책 적용을 도모할 수 있는 기반을 마련하는 것을 시작으로 하여야 한다.

본 연구에서 활용한 젠트리피케이션 지수는 지역의 실제 문제를 정량적으로 진단하고 지속적인 모니터링을 통해 선제적으로 대응할 수 있는 정책적 도구가 될 수 있다. 동시에 지역 내에서 젠트리피케이션 문제에 대한 이해를 높이고, 정책 추진의 좋은 근거를 제공할 수 있다. 학술적으로는 지역 및 근린의 변화 과정을 정량적 자료를 통하여 분석할 수 있다는 이점 역시 가지고 있다. 젠트리피케이션과 공실과의 관계 역시 실제 지역에서는 논의한 바와 달리 나타날 수 있다. 따라서 일관성있는 자료 수집과 측정 방법을 토대로 지속적으로 지역의 변화를 측정하고 정책적으로 대응하는 것이 필요하다. 이를 위해서는 각 지방자치단체 및 부동산 관련 정보를 구축하고 분석하는 중앙 부처의 산하 기관 등에서 젠트리피케이션 지수를 지속적으로 산정하고 공개하는 방안을 고려할 수 있다. 젠트리피케이션은 긍정적 또는 부정적 영향 모두를 수반하기 때문에, 시그널에 맞춰 적절한 정책을 적용하는 것이 중요하다. 하지만 젠트리피케이션을 측정하기 위한 자료는 개인이 구축하기에는 한계가 있다. 따라서 각 지방자치단체의 빅데이터를 담당하는 조직 등에서 상권 관련 자료를 꾸준히 구축하고, 이를 공무원 및 연구 기관 등과 공유하여 젠트리피케이션 진단이 지속적으로 이루어지도록 하여야 한다.

상업 젠트리피케이션은 앞서 언급한 것과 같이 임대료와 밀접한 관계가 있다. 하지만 임대료 자료는 구득에 어려움이 있으며, 후행 지표로 활용될 수도 있는 문제가 있다. 따라서 향후 연구에서는 임대료 자료를 직접적으로 활용하거나 임대료 문제를 보다 명확하게 파악할 수 있는 발전된 형태의 지수 개발이 필요하다. 이는 젠트리피케이션 문제의 가장 큰 부작용 중 하나인 비자발적 이주의 정책적 대응에 필수적인 연구라 할 수 있다. 여러 변수를 활용하여 통합지수를 구축한 경우, 개별 변수의 측정이 잘못되면 결과를 신뢰하기 어려워진다. 이는 지역에 실제로 큰 폭의 사회경제적 변화가 발생한 것으로 해석될 수도 있으나, 자료의 오류로 인한 결과일 수도 있다. 따라서 해석 과정에서 보다 면밀한 조사가 필요하다. 젠트리피케이션 지수는 문제를 정량적으로 파악하기에 매우 용이하나, 실제 지역의 문제를 정확하게 파악하기에 한계가 있으므로, 현장조사나 관계자 인터뷰 등의 정성적 방법을 통한 검증이 요구된다.

이와 함께 젠트리피케이션 문제 대응은 단순한 발생 여부의 진단을 넘어 얼마나 빨리 진행되느냐, 즉 속도를 파악하는 것이 중요하다. 따라서 향후 연구에서는 개발된 젠트리피케이션 지수 적용 결과를 정성적인 방법을 통하여 검증하고 더욱 정밀화 할 수 있는 방안과 함께 속도를 진단하는 방법이 고민되어야 할 것이다. 또한, 본 연구에서는 서울시를 대상으로 젠트리피케이션 지수를 적용하였다. 도출된 결과에서 보이듯이 젠트리피케이션은 지역별 특성에 따라 각기 다른 양상을 보인다. 그러므로 서울시가 아닌 타 도시, 특히 전혀 다른 성격을 가진 지방 소규모 도시에서는 전혀 다른 모습으로 적용될 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 서울시가 아닌 타 지역에서 적용 가능한 젠트리피케이션 지수, 즉 지역 맞춤형 지수 개발에 대한 고민이 필요하다.

마지막으로 앞서 언급한 것과 같이 젠트리피케이션과 공실률과의 관계를 탐색적 분석을 넘어 통계적으로 확인하는 작업이 요구된다. 본 연구에서는 분석 단위를 맞춰 젠트리피케이션과 공실률과의 관계를 통계적으로 분석한 것이 아니며, 코로나19 발생 이후에는 사회적 거리두기의 영향에 의한 공실을 제어하지 못했기 때문에 보다 구체적이고 심도 있는 추가 연구가 필요하다고 이해할 수 있다. 앞서 언급한 것과 같이 젠트리피케이션과 같은 문제는 가능한 한 작은 단위에서 분석하여야 지역의 특성을 적절하게 반영할 수 있고 오류를 최소화할 수 있다. 따라서 젠트리피케이션 문제가 지속되는 지역의 경우 공실과 같은 부정적 영향에 대한 자료를 보다 작은 단위에서 구축하고, 이를 젠트리피케이션 지수와 연계하여 지속적으로 확인하는 작업이 필요하다. 향후 공실에 대한 작은 단위의 질높은 자료가 구축될 경우, 젠트리피케이션 지수와의 상관관계를 보다 체계적으로 파악하는 연구가 진행되어야 한다. 공실이 젠트리피케이션의 부정적 결과로 보아야 하는지, 공실 감소를 젠트리피케이션의 긍정적 영향으로 보아야 하는지에 대한 판단은, 코로나19로 인한 심각한 상권쇠퇴를 어떻게 극복하느냐에 중요한 단서가 될 수 있다. 만약 젠트리피케이션이 지역 활성화 과정에서 공실률을 감소시키는 데 영향을 미칠 수 있다면, 정책을 통한 건강하고 체계적인 젠트리피케이션 유도가 필요한 시점이다.