LAMBENCY
DeepCaffein · 공개 데이터 시리즈 · 09 · 상가 임대

월세는 이미 알고 있다
무엇이 상가의 생존을 가르나 상가 임대 · 서울 59개 상권 임대료 × 424개 동 생활인구 × 72개 업종 매출·개폐업 · 공개 데이터 분석

Caff · 2026년 9월
사용 데이터 — 한국부동산원 상업용부동산 임대동향조사(상권별·분기, 소규모 상가, 18분기), 서울 열린데이터광장 상권분석서비스(제공기관 서울신용보증재단)의 추정매출·점포·개폐업, 서울 생활인구(행정동×24시간). 내부 데이터 0건.

앞의 글에서 카페를 하겠다는 친구의 질문을 셋으로 쪼갰다 — 해도 되나, 어디서, 어떤 형태로. 답을 들은 친구의 다음 질문은 정해져 있다. 「그래서 월세는 얼마까지 내도 되는 거야?」 그 질문에 답하려고 임대료 데이터를 열었다가, 더 큰 것을 발견했다.

임대료는 우리가 아는 것을 이미 알고 있었다. 매출이 높게 잡히는 동네의 조건을 데이터에서 찾아내고 그 동네로 가면, 임대료가 정확히 그만큼 비싸서 남는 게 같아진다. 그리고 폐업률이 낮은 동네로 피하면, 그곳은 안전한 동네가 아니라 아무도 새로 열지 않는 동네다. 이 글은 그 두 개의 헛수고를 숫자로 보인 다음, 그래도 남는 선택이 무엇인지를 쓴다.

01손님이 빠지는 동안 월세는 올랐다

먼저 큰 그림. 같은 2년이다.

같은 기간 (2024 → 2026)변화
서울 커피 매출−11.9%
서울 커피 결제 건수−18.6%
서울 소규모 상가 임대료+5.3%
커피 매출이 줄어든 동네306 / 384 (80%)
임대료가 오른 상권49 / 59 (83%)
80 90 100 24·02Q 24·04Q 25·02Q 25·04Q 임대료 +4.8% 매출 -11.9% 건수 -18.6% 2024년 2분기 = 100 · 세 계열이 모두 있는 구간 (2024.2Q~2026.1Q) 수요는 내려가고 비용은 올라간다 — 두 선 사이가 벌어진 만큼이 압박이다

그림 1 · 서울 커피 매출·결제 건수와 소규모 상가 임대료, 2024년 2분기 = 100

다섯 동네 중 넷에서 손님이 빠지는 동안, 다섯 상권 중 넷에서 월세가 올랐다.

임대료를 내린 상권은 59개 중 10개, 최대 인하 폭이 −4.2%다. 18분기를 이어 봐도 서울 소규모 상가 임대료는 +7.8% — 추세가 한 번도 꺾이지 않았다. 매출과 임대료가 반대로 가는 이 구조에는 임대인의 산수가 있다. 임대인 수익의 4분의 3은 임대료가 아니라 건물값에서 나오고(소득수익률 연 1.6% vs 자본수익률 연 4.4%), 건물값은 월세에서 전환율(7.04%)로 역산된다 — 월세 1만 원이 건물값 170만 원이다. 월세를 내리는 것은 임대인에게 수입이 아니라 자산을 깎는 일이라, 그는 인하 대신 공실을 견딘다. 빈 가게 앞의 「임대문의」가 오래 붙어 있는 이유는 어리석음이 아니라 산수다.

02월세는 어떤 동네가 비싼가 — 낮이 정한다

그럼 임대료는 무엇을 따라 움직이나. 서울 424개 행정동의 생활인구를 시간대·연령으로 갈라 상가 월세와 붙였다. 붙는 변수가 셋 나온다.

상가 월세와 같이 움직이는 것상관 (스피어만)
밤낮비 (밤 인구 ÷ 낮 인구)−0.38 — 낮에 붐비는 동네일수록 비싸다
생활인구 총량−0.31 — 대단지 주거지일수록 오히려 싸다
40대 비중+0.27 — 40대가 많은 동네일수록 비싸다
0 200 400 600 0.4 0.7 1.0 1.3 ← 직장가 밤낮비 주거지 → 월세 (만원) 상관 −0.38 · 동 210 낮에 붐비는 동네(왼쪽) 월세 중위 296만원 → 주거지(오른쪽) 179만원

그림 2 · 서울 210개 동의 밤낮비와 상가 월세. 점선은 3분위 중위

상가 월세를 정하는 것은 사람의 수가 아니라 사람이 있는 시간이다. 낮에 붐비는 동네가 비싸고, 밤에만 사람이 도는 대단지 주거지는 싸다.

이건 임대료 시장이 합리적이라는 뜻이다. 장사가 되는 조건 — 낮 유동, 소비 연령 — 을 임대료가 이미 가격에 넣어 두었다. 그리고 바로 그 합리성이 세입자에게는 함정이 된다.

03매출 좋은 동네를 골랐다. 부담률은 그대로였다

업종별로 매출이 높게 잡히는 동네의 조건은 실제로 찾아진다. 23개 업종을 생활인구 변수들과 붙여 다중검정 보정까지 걸고 남는 상관만 추리면, 업종마다 제일 세게 붙는 변수가 하나씩 나온다.

업종가게당 매출이 높은 동네상관
커피-음료생활인구가 많은 동네+0.44
한식음식점낮에 붐비는 동네−0.44 (밤낮비)
일식음식점낮에 붐비는 동네−0.42
호프-간이주점60대 이상이 적은 동네−0.40
치킨전문점생활인구가 많은 동네+0.36
일반교습학원10대 이하가 많은 동네+0.32
양식음식점40대가 많은 동네+0.30

표만 보면 답을 찾은 것 같다. 커피는 사람 많은 데로, 한식은 낮 동네로, 학원은 아이 많은 데로. 그런데 이 조건들은 2절에서 임대료를 올리던 바로 그 변수들이다. 그래서 매출 대신 부담률 — 임대료를 가게당 매출로 나눈 값 — 로 다시 재면 이렇게 된다.

상관
밤낮비 ↔ 가게당 매출업종 대부분에서 유의 (위 표)
밤낮비 ↔ 상가 월세−0.38
좋은 동네 조건 ↔ 부담률+0.01 (p=0.94, n=210)
월세 (만원) −0.38 ← 직장가 주거지 → 296 → 179 부담률 (%) +0.01 ← 직장가 주거지 → 17 → 17 월세는 낮 동네에서 두 배 넘게 비싸지만, 매출로 나눈 부담률은 거의 같다 — 임대료가 프리미엄을 먼저 가져갔다

그림 3 · 같은 가로축(밤낮비)에 월세와 부담률. 왼쪽은 기울고 오른쪽은 평평하다

매출이 높은 동네는 임대료가 정확히 그만큼 비싸다. 부담률로 보면 차이가 사라진다. 임대료 시장이 프리미엄을 먼저 가져갔다.

「매출 좋은 동네」를 고르는 것만으로는 아무것도 얻지 못한다는 뜻이다. 그 정보는 공개돼 있고, 임대인도 중개사도 같은 것을 보며, 값에 이미 들어가 있다. 세입자가 값을 치르지 않고 가져갈 수 있는 것은 딱 두 가지다. 임대료가 아직 반영하지 못한 변화(앞 글의 「수요가 공급보다 먼저 도착한 동네」 — 임대료 통계는 계약 평균이라 느리게 따라온다), 그리고 평균이 아닌 자기 가게의 실행이다.

04폐업률 낮은 동네는 안전한 동네가 아니었다

그럼 위험 쪽은 어떤가. 자리를 고르는 사람은 폐업률 지도를 열고 빨간 동네를 피한다. 그 직관도 재 봤다. 업종×동 3,581쌍, 최근 4분기 누적이다.

폐업률과 붙여 본 것상관
임대료 부담률−0.05 — 관계 없음
가게당 매출+0.04 — 관계 없음
개업률+0.45 — 유일하게 붙는다

폐업률은 위험의 지표가 아니라 회전의 지표였다. 많이 닫는 동네는 많이 여는 동네다. 폐업률이 낮은 동네는 안전한 게 아니라, 아무도 새로 열지 않는 동네일 수 있다.

비싼 월세도, 낮은 매출도 폐업률을 끌어올리지 못한다는 것은 이상하게 들린다. 설명은 회전에 있다 — 자리가 도는 동네에서는 개업과 폐업이 같이 많고, 굳은 동네에서는 둘 다 적다. 폐업률 지도는 「죽는 동네」 지도가 아니라 「자리가 도는 동네」 지도다. 들어갈 자리를 찾는 사람에게 회전은 나쁜 소식만도 아니다 — 자리가 나온다는 뜻이기도 하다.

05업종이 37%, 동네는 4%

그렇다면 폐업이라는 결과에서, 업종을 고르는 일과 동네를 고르는 일은 각각 얼마나 무거운가. 같은 3,581쌍에서 분산을 갈라 봤다.

폐업률의 분산을 설명하는 몫
무슨 업종인가37%
어느 동네인가4%
둘 다로 설명되지 않는 것 (운영·자본·자리 조건)59%

무슨 장사를 하느냐가 어느 동네서 하느냐보다 아홉 배 무겁다. 동네 지도를 들여다보는 시간의 아홉 배를 업종 선택에 써야 한다는 뜻이다.

이 숫자는 앞 글의 순서 — 업종을 정하고, 동네를 고르고, 형태를 정한다 — 가 맞는 순서였다는 것을 사후에 증명한다. 그리고 남은 59%가 이 글 전체의 한계선이다. 공개 데이터가 설명하는 것은 절반이 안 된다. 나머지는 누가 어떻게 운영하는가에 있고, 그건 어떤 지도에도 없다.

06그 37%의 정체 — 업종 간 폐업률은 8.4배 벌어져 있다

업종이 폐업의 37%를 설명한다면, 실제로 어느 업종이 위험한지를 봐야 쓸모가 있다. 점포 20개 이상인 칸이 30개 넘는 72개 업종을, 4분기 누적 폐업률로 줄 세웠다.

폐업률 (4분기 누적)
최고 — 전자상거래업4.3%
중위1.7%
최저 — 법무사사무소0.5%
최고 ÷ 최저8.4배

같은 서울, 같은 시기에 문 닫는 비율이 업종에 따라 여덟 배 넘게 갈린다. 이것이 「37%」의 실제 모습이다.

그런데 폐업률만 보면 절반을 놓친다. 많이 닫는 업종이 많이 열기도 하기 때문이다(4절의 회전). 그래서 폐업률과 개업률을 같이 놓고 넷으로 가른다.

폐업개업순증
호프-간이주점4.2%2.5%−1.7%p
커피-음료4.0%3.5%−0.5%p
중식음식점3.9%3.8%−0.1%p
전자상거래업4.3%0.1%−4.2%p
스포츠클럽2.6%6.5%+3.9%p
피부관리실2.8%5.6%+2.8%p
외국어학원1.7%4.3%+2.6%p
슈퍼마켓2.3%4.5%+2.2%p

읽는 법은 이렇다. 커피(폐업 4.0% · 개업 3.5%)는 위험하지만 회전이 도는 시장이다 — 많이 닫고 거의 그만큼 연다. 자리도 나오고 경쟁도 계속 들어온다. 전자상거래업(4.3% · 0.1%)은 다르다 — 닫기만 하고 새로 열지 않는다. 회전이 아니라 축소다. 같은 4%대 폐업률인데 성격이 정반대다.

반대편에는 스포츠클럽(2.6% · 6.5%)이 있다. 폐업률이 중위보다 높은데도 순증 +3.9%p — 시장이 커지는 중이라 닫는 곳보다 여는 곳이 훨씬 많다. 폐업률이 높다는 것과 들어가면 안 된다는 것은 다른 말이다.

개업 = 폐업 1% 1% 2% 2% 3% 3% 4% 4% 한식음식점 호프-간이주점 커피-음료 · 회전 슈퍼마켓 전자상거래업 · 축소 스포츠클럽 · 성장 법무사사무소 폐업률 → 개업률 → 업종 72개 · 4분기 누적 ↑ 선 위 — 여는 곳이 더 많다 ↓ 선 아래 — 닫는 곳이 더 많다 폐업률만 보면 커피와 전자상거래가 나란히 위험하다. 대각선에서 얼마나 떨어졌는지가 회전과 축소를 가른다

그림 4 · 72개 업종의 4분기 누적 폐업률과 개업률. 대각선 위는 순증, 아래는 순감

폐업률만 보면 커피와 전자상거래가 나란히 위험해 보인다. 개업률을 같이 보면 하나는 도는 시장이고 하나는 사라지는 시장이다.

07어느 동네인가로 업종을 고른다 — 역방향으로 쓰기

3절에서 「좋은 동네를 고르는 것」은 헛수고라고 했다. 임대료가 이미 그 값을 가져갔기 때문이다. 그런데 같은 표를 거꾸로 읽으면 값을 치르지 않고 쓸 수 있다. 동네를 골라 업종을 맞추는 게 아니라, 이미 정해진 동네에 맞는 업종을 고르는 것이다. 대개 자리는 예산과 연고가 먼저 정한다 — 그렇다면 그 자리의 프로필에 맞는 업종을 고르는 일이 남은 선택의 전부다.

서울 424개 동의 생활인구를 시간과 연령으로 갈라 눈금을 만들면 이렇게 된다.

내 동네의 프로필하위 25%중위상위 25%
밤낮비 (밤 인구 ÷ 낮 인구)1.141.361.50
10대 이하 비중12%15%18%
30대 비중14%16%19%
40대 비중15%16%18%
60대 이상 비중18%22%26%

이 눈금에 자기 동네를 얹고, 3절의 동인 표를 뒤집으면 후보가 나온다.

내 동네가 이렇다면가게당 매출이 높게 잡히는 업종
낮에 붐빈다 (밤낮비 1.14 이하)한식음식점 · 일식음식점 · 중식음식점 · 분식전문점 · 문구 · 외국어학원
사람이 많다 (생활인구 상위)커피-음료 · 호프-간이주점 · 치킨전문점 · 피부관리실 · 안경
10대 이하가 많다 (18% 이상)일반교습학원 · 스포츠 강습
40대가 많다 (18% 이상)양식음식점 · 치킨전문점 · 일식음식점 · 운동/경기용품
60대 이상이 적다 (18% 이하)호프-간이주점 · 미용실 · 네일숍 · 가방
30대가 많다 (19% 이상)한식음식점 · 의료기기 · 가구

동네는 대개 예산과 연고가 먼저 정한다. 그렇다면 남은 선택은 그 동네에 무엇을 여느냐 하나뿐이고, 그 하나가 폐업의 37%를 쥐고 있다.

여기서 두 표를 겹치는 것이 실제 방법이다. 동네 프로필이 지목한 업종 후보6절의 폐업·개업 4분면을 얹으면, 「이 동네에 맞으면서 시장이 줄지 않는 업종」이 남는다. 예를 들어 10대 이하가 많은 동네라면 후보는 일반교습학원과 스포츠 강습인데, 둘 다 순증이 플러스인 쪽(외국어학원 +2.6%p · 스포츠클럽 +3.9%p)에 가깝다. 반대로 60대가 적은 젊은 동네의 후보 중 호프-간이주점은 순증 −1.7%p라 같은 조건에서도 방향이 반대다. 동네가 맞다고 시장까지 맞는 것은 아니다.

다만 이 표는 「그 동네로 가라」가 아니라 「그런 동네에서 이 업종의 가게당 매출이 높게 잡힌다」까지다. 상관이지 인과가 아니고, 3절에서 봤듯 그 프리미엄의 상당 부분은 이미 임대료에 들어가 있다. 이 표의 쓸모는 자리가 정해진 뒤 업종을 좁히는 데 있지, 자리를 고르는 데 있지 않다.

08감당의 산수 — 그래도 월세 상한은 계산하고 들어가라

구조를 알았으니 산수로 내려온다. 부담률의 식은 하나다.

``` 임대료 부담률 = (상권 ㎡당 임대료 × 점포 면적) ÷ 그 동네·그 업종의 가게당 월매출 ```

서울 중위 상권 임대료는 ㎡당 월 5만 1,500원, 10평(33㎡)이면 월 170만 원이다. 분모를 앞 글의 커피 매출로 넣으면 같은 월세가 이렇게 갈린다.

같은 가게, 같은 월세 170만 원점포당 월매출부담률
상위 10% 동네1,855만 원9%
중위 동네651만 원26%
하위 10% 동네214만 원79%

그리고 계약은 시간 위에 있다. 지난 2년의 실측 기울기 — 분모(커피 건수) −18.6%, 분자(임대료) +5.3% — 가 계약 기간만큼 이어지면 오늘 26%는 2년 뒤 32%가 된다. 서명은 오늘의 부담률이 아니라 갱신일의 부담률로 해야 한다.

협상도 산수를 따라야 한다. 임대인의 장부에서 월세는 수입이 아니라 자산의 크기다.

세입자가 보는 것 임대인이 보는 것 월세 10만 원 깎아 달라 연 120만 원 · 2년이면 240만 원 내 손익에서는 한 달 재료비쯤 건물값 1,700만 원 장부에서 지워진다 10만 원 × 12개월 ÷ 전환율 7.04% 대출이 건물값에 걸려 있으면 약정까지 그래서 명목 인하 대신 이렇게 요구한다 — 실질은 같고 장부는 안 건드린다 무상 임대 기간 3개월 = 월세 인하 12.5% 시설 · 인테리어 지원 초기 자본을 임대인이 분담 인상 상한 조항 추세가 나쁠수록 값이 커진다

그림 5 · 같은 10만 원이 세입자에게는 연 120만 원이고 임대인에게는 자산 1,700만 원이다

이 비대칭이 협상의 전부다. 세입자가 요구하는 크기와 임대인이 잃는 크기가 열네 배 차이 나니, 명목 인하는 잘 움직이지 않는다. 움직이는 것은 무상 임대 기간, 시설 지원, 인상 상한 — 건물 장부를 건드리지 않는 형태들이다. 3개월 무상은 2년 계약에서 월세 12.5%를 깎은 것과 실질이 같은데, 임대인의 장부에서는 월세가 그대로다.

09이 데이터를 쓰려면 먼저 알아야 하는 것 넷

첫째, 공실률의 0은 절반쯤 믿어라. 공실률 데이터에서 0인 칸이 4,748개 중 876개(18.4%)인데, 앞뒤 분기는 양수인데 가운데만 0인 칸이 21건 있다(강남대로 0 → 15.0 → 0). 진짜 공실 0과 표본 없음이 같은 0으로 적혀 있다.

둘째, 부담률의 분모가 카드에 안 잡히는 업종이 있다. 도매·B2B 성격 업종은 카드 매출이 실체보다 작게 잡혀 부담률이 폭발한다 — 실측에서 가게당 월매출 12만 원짜리 행이 통과해 부담률 2,016%가 찍힌 적이 있다(컴퓨터·주변장치 판매). 매출이 터무니없이 작으면(가드: 월 300만 원 미만) 비율을 내지 말아야 한다. 분모를 못 믿는데 비율만 정확할 수는 없다.

셋째, 폴백을 그 동네 값처럼 쓰면 안 된다. 상권 통계에 안 잡히는 동네를 조회하면 시스템은 상위 집계 — 권역 소계나 서울 평균 — 를 대신 내려준다. 자기가 속한 권역 소계면 「일대 평균」이라 밝히고 쓸 수 있지만, 「기타지역」 소계와 서울 평균은 그 동네를 대표하지 않는다. 다른 동네 평균을 그 동네 값처럼 보여주느니 비워야 한다.

넷째, 이 임대료는 호가가 아니다. 계약 임대료 평균이라 갱신 계약이 섞여 천천히 움직인다. 신규 호가는 이보다 위에서 시작하는 경우가 많다. 「지금 들어가면 얼마」가 아니라 「이 상권의 수준과 방향」으로 읽어야 한다.

10그래서 무엇을 하라는 것인가

여덟 개를 나란히 놓으면 무엇부터 볼지 알 수 없다. 순서가 있다 — 업종을 고르고, 그 다음 자리를 보고, 마지막에 값을 협상한다. 앞 단계에서 걸리면 뒤는 볼 필요가 없다.

STEP 1 — 무엇을 하나 업종 폐업률과 개업률을 같이 본다 폐업률만 보면 도는 시장과 사라지는 시장이 구분되지 않는다 폐업↑ · 개업↑ 회전한다 — 커피 4.0 / 3.5 조건부로 본다. 자리가 나온다 폐업↑ · 개업↓ 사라진다 — 전자상거래 4.3 / 0.1 피한다 폐업↓ · 개업↑ 자란다 — 스포츠클럽 2.6 / 6.5 1순위 후보 업종이 폐업의 37%를 설명한다 · 동네는 4% — 검토 시간을 그 비율로 STEP 2 — 어디서 하나 자리가 정해졌다면, 그 동네 프로필로 후보를 좁힌다 동네 프로필 밤낮비(중위 1.36) · 연령(60대+ 22%) 동인 표를 뒤집어 후보를 얻는다 프리미엄 검사 좋은 동네 조건 ↔ 부담률 +0.01 매출 지도로 자리를 고르지 않는다 폐업률 재해석 폐업률 ↔ 개업률 +0.45 (나머지 무관) 낮은 폐업률을 안전으로 읽지 않는다 STEP 3 — 얼마에 하나 부담률을 세 시나리오로 계산하고 서명한다 중위 · 하위 사분위 · 추세 커피 기준 26% → 추세 반영 32% 하위에서 무너지면 자리를 바꾼다 가게당 월매출이 300만 원 미만이면 부담률을 계산하지 않는다 — 카드에 안 잡히는 업종이다

그림 6 · 판단은 업종 → 자리 → 값 순서다. 앞에서 걸리면 뒤는 보지 않는다

그림은 어느 순서로 보는가까지다. 각 단계에서 실제로 무엇을 어떻게 재고, 걸리면 무엇을 하는지는 아래 표에 있다. 그림으로 자리를 잡고 표로 실행한다.

단계어떻게 재나기준걸리면 무엇을 하는가
1 · 업종순서 배분 폐업률 분산에서 업종이 설명하는 몫과 동네가 설명하는 몫 업종 37% vs 동네 4% — 아홉 배 검토 시간을 그 비율로 배분한다. 동네 지도 앞에서 밤새우지 않는다
1 · 업종업종 4분면 그 업종의 4분기 누적 폐업률과 개업률을 같이 놓는다. 분모는 유사업종 점포수 폐업↑·개업↑ = 회전(커피 4.0/3.5) · 폐업↑·개업↓ = 축소(전자상거래 4.3/0.1) · 폐업↓·개업↑ = 성장(스포츠클럽 2.6/6.5) 축소는 피한다. 회전은 자리가 나온다는 뜻이니 조건부. 성장은 1순위 후보
2 · 자리동네→업종 역방향 내 동네 밤낮비(밤÷낮 인구)와 연령 비중을 서울 눈금에 얹고, 업종 동인 표를 뒤집는다 밤낮비 중위 1.36(하위 25%는 1.14) · 60대+ 중위 22% · 10대 이하 중위 15% 후보 업종을 좁힌 뒤 1단계 4분면을 겹쳐 시장이 줄지 않는 쪽만 남긴다
2 · 자리프리미엄 검사 그 동네의 「좋은 조건」이 임대료에 이미 반영됐는지 — 매출 동인과 부담률의 상관 매출 동인(밤낮비 등) ↔ 부담률 +0.01 (p=0.94, n=210) 매출 지도만 보고 고르지 않는다. 임대료가 아직 안 따라온 변화(신흥 주거지 등)를 찾는다
2 · 자리폐업률 다시 읽기 그 동네 폐업률을 개업률과 나란히 놓는다 폐업률 ↔ 개업률 +0.45, 부담률(−0.05)·매출(+0.04)과는 무관 낮은 폐업률을 안전으로 읽지 않는다. 높은 회전은 자리가 나온다는 뜻으로도 읽는다
3 · 값부담률 (세 시나리오) (㎡당 임대료 × 면적) ÷ 가게당 월매출 — 분모를 중위 · 하위 사분위 · 추세 반영으로 세 번 커피 기준 중위 26% → 추세 반영 32% (2년 건수 −18.6% 대입) 하위 시나리오에서 무너지면 협상이 아니라 자리를 바꾼다. 서명은 갱신일의 산수로
3 · 값분모 신뢰 하한 그 칸의 가게당 월매출이 신뢰 하한을 넘는지 300만 원 미만이면 카드에 안 잡히는 업종이다 부담률을 계산하지 않는다. 2,016% 같은 숫자를 내느니 비운다
3 · 값임대인 산수 읽기 인하 요구액 × 12개월 ÷ 전환율 전환율 7.04% — 월세 10만 원 = 건물값 1,700만 원 명목 인하 대신 무상 기간·시설 지원·인상 상한으로 설계한다

11이 데이터로 못 보는 것

1. 상관은 인과가 아니다. 「낮에 붐비는 동네로 가면 매출이 오른다」가 아니라 「그런 동네에서 그 업종의 가게당 매출이 높게 잡힌다」까지다. 2. 59%는 설명되지 않는다. 운영·자본·개별 자리 조건은 공개 데이터 밖이다. 이 글의 어떤 표도 그 절반 너머를 대신하지 못한다. 3. 상권과 행정동의 경계가 다르다. 임대료는 상권 단위, 매출·인구는 행정동 단위다. 동↔상권 매핑으로 잇되, 매핑이 없는 동네는 비웠다. 4. 보증금·권리금이 빠져 있다. 전환율로 보증금의 월세 환산은 가능하지만 권리금은 공개 통계 자체가 성기다. 5. 수익률·전환율은 서울 평균이다. 대출 없이 오래 보유한 임대인의 산수는 전혀 다르다. 6. 업종별 폐업률은 유사업종 점포를 분모로 한 4분기 누적이다. 그 업종 점포수로 나누면 4배 부풀려진다(08편에서 확인한 함정). 점포 20개 이상인 칸이 30개 넘는 72개 업종만 남겼으므로, 표본이 얇은 업종은 애초에 표에 없다. 7. 폐업률 분산 분해는 최근 4분기다. 1분기만 쓰면 폐업 0인 칸이 52%라 업종 차이가 묻힌다 — 누적으로 33%까지 줄인 뒤의 값이다.

12그래서 이 글이 하고 싶은 말

월세 데이터를 열면서 기대한 것은 「감당 가능한 월세」의 계산이었다. 계산은 나왔다 — 같은 170만 원이 동네에 따라 매출의 9%이기도 79%이기도 하고, 추세를 넣으면 오늘의 26%가 갱신일엔 32%가 된다. 그런데 더 큰 발견은 계산 바깥에 있었다. 매출 좋은 동네의 조건은 임대료에 이미 들어가 있어서, 그 조건을 따라가면 부담률은 제자리다(+0.01). 폐업률 낮은 동네는 안전한 동네가 아니라 굳은 동네다(개업률과만 +0.45). 그리고 폐업이라는 결과의 37%는 업종이, 4%만이 동네가 정한다.

그 37%의 실체도 봤다. 업종 간 폐업률은 8.4배 벌어져 있고(전자상거래 4.3% ↔ 법무사 0.5%), 폐업률만으로는 도는 시장과 사라지는 시장이 구분되지 않는다 — 커피(4.0/3.5)와 전자상거래(4.3/0.1)는 폐업률이 같은데 하나는 회전이고 하나는 축소다. 개업률을 같이 놓아야 갈린다.

그래서 순서가 결론이다. 업종 선택에 아홉 배의 시간을 쓰되 폐업률과 개업률을 같이 보고, 자리가 이미 정해졌다면 그 동네의 밤낮비와 연령 프로필로 업종을 거꾸로 고르고, 서명은 갱신일의 부담률로 하고, 협상은 임대인의 장부를 건드리지 않는 형태로 한다. 공개 데이터가 데려다주는 곳은 여기까지고 — 남은 59%는 당신의 운영이다.

입장별로 먼저 볼 것

당신이먼저 볼 것
가게를 얻으려는 사람후보 업종의 폐업률과 개업률을 같이. 그 다음 내 동네 프로필로 후보를 좁히고, 마지막에 부담률 세 시나리오
다점포 운영매장별 부담률 추세와, 그 동네 개업률. 폐업률 낮은 동네 확장이 안전 전략이 아닐 수 있다
임대인내 상권의 임대료가 매출 프리미엄을 다 흡수했는가(+0.01) — 더 받을 여지와 공실 위험은 그 균형 위에 있다
중개사세입자에게 부담률을, 임대인에게 역산 가치를 같은 화면에서 — 거래가 막히는 지점이 대개 그 사이다

마지막으로 — 이 글의 계산은 우리가 만드는 부동산·상권 진단 도구 hicce가 동네 단위로 돌리고 있는 것이다. 동네를 고르면 그 동네의 월세가 나오고(받고자 하는 월세가 실거래 중위에 견줘 합당한지까지), 그 위에 업종별 임대료 부담률 — 이 글의 식 그대로, 그 동네 1층 실거래 면적과 상권 임대료와 가게당 매출로 — 이 얹힌다. 위의 가드들(분모 하한·폴백 거절·표본 미달이면 비우기)도 그 화면의 규칙이다. 지금은 중개사 대상 베타로 돌고 있다 — hicce.co.kr

방법론 · 한계

임대료·공실률·수익률·전환율은 한국부동산원 상업용부동산 임대동향조사(상권별·분기, 소규모 상가)다. 서울 개별 상권 59개는 C1 코드 계층(A02 하위 7자리)으로 골랐다. 매출·결제 건수·개폐업은 서울 열린데이터광장 상권분석서비스(제공기관 서울신용보증재단), 생활인구는 서울 생활인구(행정동×24시간)다.

상관 분석은 행정동 단위 스피어만이며, 703개 검정에 Benjamini-Hochberg FDR 보정을 걸어 q<0.05, |ρ|≥0.25만 남겼다(23개 업종). 밤낮비는 밤 인구 ÷ 낮 인구로 만든 파생값이다. 부담률 평탄(+0.01, p=0.94)은 n=210, 폐업률 분석은 업종×동 3,581쌍 · 최근 4분기 누적, 분산 분해(업종 37% · 동네 4%)도 같은 표본이다. 부담률 식의 면적은 그 동네 1층 상가 실거래 면적 중위를 쓰고, 없으면 서울 기본값(40㎡)을 가정임을 밝히고 쓴다 — 이 글의 서울 산수는 10평(33㎡) 기준이다.

상관은 인과가 아니며, 폐업률-개업률 +0.45는 회전이라는 해석을 지지하지만 강제하지 않는다. 재현 스크립트: 임대_지표.py(임대) · 상권_지표.py(매출) · hicce scripts/analyze_burden_corr.py(상관·분산 분해). 개별 사업자는 이 자료에 나오지 않는다.

Caff · 2026년 8월

여기까지가 공개 데이터로 보이는 것입니다. 재구매·증분·귀속 — 결정을 바꾸는 숫자는 귀사 데이터 안에 있고, 그걸 세울 수 있는 상태로 만드는 것이 Lambency가 하는 일입니다.

caffrey.w.lee@gmail.com