고양시 상가 공실률 데이터를 활용한 지역 상권 활력 진단하기

서론

고양시는 경기 북부를 대표하는 대도시로 성장하며, 다양한 상권이 동시다발적으로 형성된 독특한 구조를 가지고 있다. 특히 일산신도시, 덕양 중심지, 삼송신도시 등 서로 다른 배경을 가진 지역들이 복합적으로 발전하면서 상권 규모와 이용자 특성이 뚜렷하게 달라졌다.

 

이런 변화 속에서 상가 공실률은 단순히 빈 점포 수를 의미하는 지표가 아니라, 지역경제의 흐름을 읽어낼 수 있는 민감한 신호로 기능한다. 한 지역의 상권이 활력을 잃으면 가장 먼저 드러나는 현상이 바로 공실률 상승이기 때문이다.

 

고양시가 공개한 상가 데이터는 지역별 상권의 건강성을 평가하는 데 매우 유용하며, 이러한 데이터 분석을 통해 상권의 생존 가능성, 소비자 이동 흐름, 소상공인의 경영 환경까지 폭넓게 파악할 수 있다.

 

이 글은 고양시 공실률 데이터를 중심으로 지역별 상권 활력을 진단하고, 변화를 설명하는 요인을 분석하며, 그에 따라 어떤 정책적 접근과 민간 전략이 필요한지 구체적으로 살펴보는 데 목적을 두었다.

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1. 고양시 상가 공실률 데이터의 특징과 구성

고양시는 상가 현황 정보를 정기적으로 수집하며, 점포 위치·층수·업종·임대면적·임대료·입주일·공실 여부 등 비교적 세밀한 자료를 제공한다.

 

이 데이터는 상권분석 서비스나 직접 현장조사에 의존하는 기존 방식보다 훨씬 정확한 구조를 갖고 있어 지역경제 분석에 적합하다.

 

데이터를 구역별로 정리하면 일산동구·일산서구·덕양구라는 세 축을 중심으로 상가 분포가 크게 나뉘며, 그 안에서도 지하철역 인접지역, 신도시 중심 상권, 주거 밀집지역 등 유형별 차이가 분명히 나타난다.

 

공실률은 특정 시점의 공실 점포 수를 전체 점포 수로 나눈 값으로 계산되는데, 고양시는 분기별 데이터가 축적되고 있어 추세 분석까지 가능하다.

 

이런 데이터 구조 덕분에 상가 공실 문제를 단순한 현상으로 보는 것이 아니라, 해당 상권의 수요·공급 균형, 소비자 접근성, 임대료 변화 같은 다양한 요인을 종합적으로 고려할 수 있는 여건이 마련된다.

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2. 지역별 공실률 비교를 통한 상권 활력 진단

공실률 데이터를 기반으로 상권을 비교하면 지역별로 뚜렷한 온도 차이가 나타난다.

일산동구는 백석동·마두동·정발산동을 포함하며, 기존부터 상권이 잘 형성된 지역이다

 

이 지역은 대형 문화시설과 교통 접근성 덕분에 공실률이 상대적으로 낮게 유지된다. 반면 일산서구는 지하철역 중심 지역을 제외하면 주거 중심지 비중이 커 상권의 파급력이 일정하지 않은 특징을 보인다.

 

그 결과 일부 생활상권 공실률이 일산동구보다 높게 나타난다. 덕양구는 삼송·원흥·향동 등 신도시 개발로 신규 상가 공급이 빠르게 증가했기 때문에, 공급 속도를 수요가 따라가지 못하는 구간에서는 공실률이 단기적으로 상승하는 경향을 보인다.

 

지역별 공실률을 수치로 보면 다음 특징이 드러난다.

• 일산동구: 평균 공실률이 낮고 장기 임차 유지 비율이 높다.
• 일산서구: 주거형 상가 비중이 높아 공실 편차가 크다.
• 덕양구: 신도시 상가 중심으로 신규 공실이 집중된다.

이 결과는 상권의 활력이 단순히 유동인구만으로 만들어지지 않으며, 주변 산업 구조, 교통망, 거주 패턴 등이 복합적으로 영향을 준다는 사실을 보여준다.

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3. 공실률 상승 또는 하락의 원인 요인 분석

공실률 변화는 지역경제의 전반적인 흐름과 직결되며, 그 원인은 여러 요소가 동시에 작용한다.

첫째, 공급 과잉이 대표적인 원인이다. 신도시 개발 지역에서는 건물 준공 시기가 집중되기 때문에 한꺼번에 많은 상가가 시장에 등장하고, 소비 수요가 충분히 형성되기 전까지 공실이 증가한다. 덕양구의 일부 지역에서 나타나는 현상이 여기에 해당한다.

둘째, 업종 불균형도 중요한 요소다. 특정 업종이 특정 구역에 과도하게 몰리면 경쟁이 심해지고, 차별성이 부족한 점포가 먼저 빠지면서 공실이 발생한다. 예를 들어 카페·음식점이 밀집한 구역은 공급이 많아 비교적 공실이 빨리 나타나는 경향이 있다.

셋째, 교통 접근성의 변화도 공실률에 직접적 영향을 준다. 새로운 버스노선 개편이나 지하철역 개통 예정지 주변은 공실률이 낮아지는 현상이 나타나며, 반대로 접근성이 떨어진 지역은 점포 유입이 줄어든다.

넷째, 임대료 수준도 지역 상권 활력을 가르는 중요한 지표다. 임대료가 지나치게 상승하면 매출 대비 비용 부담이 커지고, 이는 공실로 이어지기 쉽다. 반대로 임대료가 안정적으로 유지되는 지역은 장기 임차 비율이 높아 공실률이 낮게 유지된다.

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4. 데이터 시각화를 통한 상권 구조 이해

공실률 데이터는 지도 기반 시각화(GIS)를 활용하면 상권 구조를 더욱 직관적으로 이해할 수 있다.

지도로 표현하면 중심상권과 주변상권의 온도차가 색상으로 구분되어 상가 분포의 구조적 문제가 명확하게 드러난다.

 

예를 들어 정발산역과 마두역 주변은 짙은 푸른색으로 표시되어 공실률이 낮은 편이며, 신도시 상가 밀집 지역은 붉은 계열로 공실 비율이 높게 나타난다. 이렇게 범위를 구역화하면 소비자 이동 흐름과 상권 확장 방향까지 추적할 수 있다.

 

또한 시계열 차트를 활용하면 공실률이 시간에 따라 어떻게 변해왔는지도 비교할 수 있다. 특정 지역의 공실률이 지속적으로 감소하고 있다면 소비 기반이 안정적으로 성장하고 있음을 의미한다. 반대로 임대료는 높지만 공실률이 정체 상태라면 상권이 포화되었다고 해석할 수 있다.

 

이런 방식의 시각화는 단순한 수치 분석보다 훨씬 설득력 있게 상권의 현재를 보여준다.

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5. 공실률 데이터가 제시하는 상권 활성화 전략

공실률 분석 결과는 정책 수립과 민간 시장 전략 모두에 중요한 시사점을 남긴다.
첫째, 지자체는 공실률이 높은 구역을 중심으로 점포 리모델링 지원, 청년 창업 공간 조성, 업종 다변화 지원 정책을 시행할 수 있다.

 

단순히 상가를 채우는 것이 아니라, 지역에 필요한 업종을 유도하는 방식이 효과적이다.
둘째, 상권 내 임대료 안정화 정책도 필요하다. 임대료가 지나치게 상승하면 신규 창업자의 유입이 어려워지고 상권 교체 주기가 짧아져 공실이 반복되기 때문이다.

셋째, 민간 입장에서는 공실률 데이터가 매출 전망과 직결되므로 창업 후보 지역을 선택할 때 매우 중요한 기준이 된다. 공실률이 하락하는 지역은 경쟁이 증가할 가능성을 내포하지만, 소비 기반이 빠르게 늘고 있어 성장 기회가 클 수 있다.

넷째, 공공과 민간이 협력해 상가 점포를 지역 커뮤니티 공간, 복합문화 공간으로 활용하는 전략도 상권 활성화에 도움이 된다.

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결론

고양시 상가 공실률 데이터는 단순한 ‘빈 점포 수치’가 아니라, 지역 상권의 활력과 소비 흐름을 보여주는 중요한 경제 지표다. 지역별·업종별·시간별로 데이터를 분석하면 어떤 상권이 성장 중이며 어떤 지역이 구조적 개선이 필요한지 명확하게 드러난다.

 

이러한 분석은 창업자에게 실질적인 의사결정 도구가 되고, 지자체에게는 효율적인 지원정책을 설계할 근거가 된다. 앞으로 고양시가 더 다양한 상권 데이터를 개방하고 이를 사용자 중심으로 활용할 수 있도록 한다면, 지역경제는 더욱 균형 있게 성장할 것이다.