		2021. 2. 10.(수) 석간용
		이 보도자료는 2021년 2월 10일 오전 06:00부터 보도할 수 있습니다.
								보도자료
담당부서 :	스마트도시정책관 빅데이터담당관						빅데이터담당관	이수재	2133-4260
							빅데이터분석팀장	김은경	2133-4293
사진없음 □				사진있음 ▣		매수 : 13쪽	담 당 자	김학준	2133-4271
빅데이터로 본 서울시민 코로나 1년…거리두기 빛났지만 경제 회복 과제 - 서울시, 인구‧경제‧모빌리티‧민원 등 시민 삶 반영 다양한 빅데이터 분석결과 발표 - 시민 거리두기 참여로 3차 대유행 당시 생활인구(7.4%), 지하철수송(41%) 최대 폭↓ - 오프라인 상점매출 약 9조 감소…명동 등 관광‧대학상권, 지역상권보다 타격 커 - 온라인소비 4조 증가…언택트 소비 트렌드 확산, 5060세대 新 소비계층 등장

□ 코로나19 국내 첫 확진자가 발생한 지 1년여가 지났다. 서울시가 다양한 분야 빅데이터로 코로나19로 변화한 서울을 분석한 결과, 시민들의 사회적 거리두기 참여는 빛났지만 코로나가 골목경제에 미친 경제적 충격은 회복해야 할 과제로 남았다.

□ 서울시민들은 코로나19 확산세마다 자발적으로 거리두기에 적극 동참해 이동을 줄인 것으로 확인됐다. 특히, 3차 대유행으로 정부가 방역단계를 2.5단계로 격상(12.8.) 이후 12월 넷째(12.21.~12.27) 주말에 생활인구가 7.4% 감소해 연간 최대 감소치를 보였다. 지하철 이용인구도 3차 대유행이 절정이던 작년 12월 전년 대비 41%가 감소해 코로나 이후 가장 큰 감소폭을 보였다.

□ 그러나 거리두기가 확대되면서 지역경제는 위축됐다. 오프라인 상점 매출은 약 9조 원이 감소했고, 특히 명동‧이태원 같은 관광상권과 대학가 상권은 생활권에 비해 타격이 더 컸다. 반면, 온라인쇼핑 매출은 전년 대비 4조 원 이상 증가하고, 2040세대가 주를 이뤘던 온라인 시장에 5060세대가 새로운 소비계층으로 진입했다.

□ 서울시는 코로나19 1년을 맞아 코로나19가 지난 1년 간 서울을 어떻게 바꿔놓았는지 빅데이터를 통해 들여다본 결과를 발표했다. 인구, 경제, 모빌리티, 환경, 민원 등 서울시민의 삶을 반영할 수 있는 다양한 빅데이터를 총 망라하고, 시와 신한카드, KCB, 서울연구원 등 총 8개 기관이 참여해 도출한 결과다.

○ 서울시 빅데이터담당관은 앞서 4일(목) 8개 기관이 참여하는 ｢헬로우 서울 빅데이터｣ 세미나(주제 : COVID19는 서울을 어떻게 변화시켰나?)를 열고, 분석 결과를 공유하는 시간을 가졌다.

분 야	참여기관	분석주제
이동성(Mobility)	∙서울시 ∙시립대학교	∙COVID-19 영향, 서울 생활인구 중심 ∙코로나19 이후 대중교통이용 변화
경제활동	∙서울연구원 ∙신한카드 ∙신용보증재단 ∙KCB	∙마스크 쓴 1년, 마스크 쓴 소비(매출과 소비 변화) ∙카드데이터로 살펴 본, 코로나19에 따른 변화 ∙COVID-19와 서울시 상권의 동태적변화 ∙With 코로나시대19시대 –사회 양극화 현상 -
민원행정분야	∙디지털재단	∙코로나 이후 서울시민의 정책수요 변화
기타(환경 등)	∙기술연구원	∙데이터로 본 코로나19 전·후 대기질 변화

		코로나19와 이동

□ 이번 분석결과에서 가장 주목되는 점은 사회적 거리두기 캠페인에 대한 서울시민들의 적극적인 참여가 검증되었다는 데 있다.

○ 서울시 일일 평균 생활인구는 코로나19 심각단계(`20.2.23)이후 단기체류 외국인 급감 등으로 하락한 이후, 전년 수준을 회복하지 못했다.

구분	주중	주말	구분	주중	주말
심각단계 발령 (2.24~3.1)	0.6%	△1.5%	거리두기 2단계 (11.23~11.29)	△5.2%	△6.4%
거리두기 발령 (3.23~3.29)	△2.6%	△2.9%	거리두기 2.5단계 (12.7.~12.13.)	△6.0%	△6.7%
이태원 지역확산 (5.18~5.24)	△1.6%	△3.7%	거리두기 2.5단계(계속) (12.21.~12.27.)	△6.3%	△7.4%
거리두기 2단계 (8.17~8.23)	△4.3%	△3.4%	거리두기 2.5단계(계속) (12.28.~1.3.)	△6.1%	△7.0%
거리두기 2.5단계 (8.31~9.6)	△5.0%	△5.3%	거리두기 2.5단계(계속) (1.4.~1.10.)	△5.9%	△5.7%
거리두기 1.5단계 (11.16~11.22)	△4.9%	△6.0%	거리두기 2.5단계(계속) (1.11.~17.)	△5.8%	△6.3%
전년대비 동일주차 대비 총생활인구 비교 (출처 : 서울시 빅데이터담당관)

○ 특히 12월 3차 대유행 시기 서울 생활인구는 서울 외 지역에서의 인구 유입이 줄어들어 최대 7.4%감소했다. 이는 시민들의 적극적인 사회적 거리두기 참여가 있었음을 보여준다.

□ 외국인 관광객 감소 및 재택근무 등 사회적 거리두기의 일상화로 도심지 생활인구는 감소한 반면, 시 외곽지역은 상대적으로 인구가 증가한 것으로 나타났다.

○ 자치구별 생활인구 증감률을 분석해본 결과 대표적인 업무·상업지역인 중구의 경우 평일 30%감소, 주말은 39% 감소한 반면 강동구, 은평구, 중랑구 등 주거지가 밀집한 자치구의 생활인구는 소폭 증가했다.

2020년 12월말 자치구별 생활인구 증감률(서울시 빅데이터담당관)

구 분		생활인구 감소 상위 TOP 3			생활인구 증가 TOP 3
		중구	종로구	강남구	강동구	은평구	중랑구
생활인구 증감률(%)	주중	△29.8	△19.0	△12.5	1.9	0.6	0.3
	주말	△38.6	△22.8	△13.3	1.2	0.2	0.3

○ 중구, 종로구, 강남구 생활인구 감소의 1차적인 원인은 단기체류
외국인 입국자수 급감에 기인한 것으로 보인다. 코로나19 확산이 시작된 2월초 기준, 서울시내 단기체류 외국인 수는 중구 △93%, 마포구 △90%, 종로구 △86% 등의 순감소가 나타났다.

□ 코로나19로 인해 시민들의 발도 묶였다. 서울시에서 거주하는 시민들의 자치구간 이동은 최대 4만 4천명 감소했고, 대중교통 이용률 역시 최대 △41%, 평균 △27%감소했다.

○ 거주지에서 목적지로의 이동을 분석할 수 있는 서울 생활인구 관내이동데이터 분석결과, 거의 모든 자치구가 상호 연결되어 있던 2019년에 비해 2020년은 자치구 간의 연결성이 유의미하게 떨어졌다.(`20.12월 평일 오전 기준)

○ 목적지 기준으로는 강남구와 중구, 종로구로의 이동은 각각 4만 6천명(△18%), 4만 4천명(△25%), 3만 2천명(△23%) 줄었고, 출발지 기준으로는 관악구 2만 7천명(△19%), 송파구 2만6천명(△22%), 동작구 2만 5천명(△25%)으로 타 지역으로의 이동이 감소했다.

'19.12월 평균 평일 오전 생활인구 관내이동	'20.12월 평균 평일 오전 생활인구 관내이동
(※구별 3천명 이상이 이동한 경우만 시각화)

구 분		관내이동 감소량 TOP3 (목적지 기준)			관내이동 감소량 TOP3 (출발지 기준)
		강남구	중구	종로구	관악구	송파구	동작구
관내이동량 및 증감률	이동량	△46,819	△44,939	△32,066	△27,561	△26,862	△25,660
	증감률	△18%	△25%	△23%	△19%	△22%	△25%

○ 대중교통 이용자 역시 감소했다. `19년과 `20년의 지하철 이용인구를 비교한 결과, 코로나19 이후의 이용인구는 전년대비 27%, 최대 41% 감소했다. 특히 `20년 12월엔 코로나19 3차 대유행으로 인해 지난 3월(△39%) 기록한 대중교통 이용객 최고 감소율을 경신했다.

`19-`20 월간 지하철 수송실적(출처 : 서울교통공사)

구 분	2020년 수송인원(천명)	2019년 수송인원(천명)	전년대비(%)	증 감(천명)
합 계	1,979,125	2,726,249	△27.4%	△747,124
1 월	209,268	224,844	△6.9%	△15,576
2 월	172,357	191,511	△10.0%	△19,154
3 월	142,319	234,317	△39.3%	△91,998
4 월	150,728	236,322	△36.2%	△85,594
5 월	165,544	242,891	△31.8%	△77,347
6 월	173,205	220,970	△21.6%	△47,765
7 월	184,842	230,766	△19.9%	△45,924
8 월	154,525	220,518	△29.9%	△65,993
9 월	144,665	213,091	△32.1%	△68,426
10 월	168,564	240,569	△29.9%	△72,005
11 월	172,478	233,392	△26.1%	△60,914
12 월	140,630	237,058	△40.7%	△96,428

		코로나19와 경제생활

□ 서울시 생활인구, 자치구간 이동인구, 대중교통 이용률 감소 등 시민들의 적극적인 거리두기 참여가 확인되었으나, 이로 인한 경제적 충격은 심각했다.

○ 상점매출은 전년대비 9%하락(약 9조원)했다. 서울시 연간 상점매출은 설연휴와 신학기가 시작하는 2-3월, 여름휴가와 추석이 겹치는 8-9월, 연말 등 ‘대목’에 집중되었으나, `20년의 경우 코로나19 대확산 국면과 겹치며 매출액 감소폭이 더 컸다.

○ 전년대비 매출액이 증가한 시점은 `20.5월 11일~6월 21일사이로, 5월초 연휴와 국가 긴급재난지원금 지급이 이루어진 시기였다. 반면 가장 심각한 격차가 발생한 시점은 3차 대유행이 현실화된 시점인 연말이었다. 이 시기 매출액은 전년대비 약 0.7조원(△34%)하락했다.

연간 상점매출액 비교표 및 코로나19확진자 수(출처 : 서울연구원·신한카드)

○ 업종별로는 한식(2.6조원), 기타요식(1.1조원), 양식(0.4조원), 중식(0.2조원)등 요식업의 매출타격이 심각했고, 학원과 의류(0.5조원) 등에서도 전년대비 15%이상 매출이 하락했다. 면세점, 여행사 등 레저 관련 업종과 유흥주점 등은 거리두기 영향으로 전년대비 매출액이 50%이상 급락했다.

○ 반면 일반병원, 약국 등 건강관련 업종은 전년대비 매출이 상승했고, 요식업 소비 축소경향을 반영하듯 정육점, 할인점, 편의점에서의 매출 상승이 확인됐다.

업종별 매출 증가액(단위:억원, 출처 : 서울연구원·신한카드)

구 분		전년대비 매출액 감소율 TOP5					전년대비 매출액 증가율 TOP5
		면세점	여행사	유흥 주점	기타유흥업소	스포츠시설	가구	기타의료	정육점	약국	자동차 서비스
상점매출액 및 증감률 (단위:억원, `19년 연매출 1천억원 이상 업종)	2019년 매출액	2,692	1,507	6,168	3,940	2,625	2,777	8,270	8,260	17,798	11,920
	2020년 매출액	475	533	2,902	1,901	1,414	3,400	9,923	9,823	20,655	13,705
	격차액	-2,217	-974	-3,266	-2,039	-1,211	623	1,653	1,563	2,857	1,786
	증감비	-82.4%	-64.6%	-52.9%	-51.8%	-46.1%	22.4%	20.0%	18.9%	16.1%	15.0%

구 분		매출액 감소업종 TOP5					매출액 증가업종 TOP5
		한식	기타 요식	학원	의복/ 의류	양식	약국	일반병원	할인점/슈퍼마켓	자동차 서비스	기타의료
상점매출액 및 증감률 (단위:억원, `19년 연매출 1천억원 이상 업종)	2019년 매출액	142,355	74,842	38,008	25,607	17,641	17,798	58,196	109,463	11,920	8,270
	2020년 매출액	116,446	63,385	32,598	20,466	13,623	20,655	60,765	111,507	13,705	9,923
	격차액	-25,908	-11,457	-5,411	-5,140	-4,019	2,857	2,569	2,045	1,786	1,653
	증감비	-18.2%	-15.3%	-14.2%	-20.1%	-22.8%	16.1%	4.4%	1.9%	15.0%	20.0%

□ 서울시 발달상권 32개소에서의 매출액 증감 패턴 분석결과, 상권별 경제충격의 정도가 상이한 것으로 나타났다.

○ 전년도 매출액을 1로 가정하고 주요 상권별 평균 매출액을 산출한 결과, 관광상권(이태원, 인사동 등)과 대학상권(홍대, 이대 등)의 매출 타격이 상대적으로 컸고, 문정역 등 지역상권과 을지로3가 등 유통상권의 매출은 상대적으로 선방한 것으로 나타났다.

구분	관광상권	대학상권	유통상권	지역상권
	명동역, 이태원, 잠실롯데 등 4개 상권	건대, 경희대, 교대, 대학로 등 12개 상권	신설동, 양재역, 영등포역 등 6개 상권	개봉현대아파트, 도산공원 등 10개 상권
평균	71%	74%	90%	89%
2020-01	84%	84%	84%	88%
2020-02	73%	73%	89%	77%
2020-03	63%	66%	86%	78%
2020-04	68%	71%	87%	88%
2020-05	78%	81%	90%	104%
2020-06	74%	79%	89%	95%
2020-07	78%	81%	95%	94%
2020-08	66%	68%	100%	92%
2020-09	62%	62%	91%	89%
상권패턴별 월간 매출액 평균 증감율(출처 : 서울신용보증재단)

○ 상점매출액 분포 역시 자치구별로 상이한 것으로 나타났다. 매출 감소율 기준 가장 큰 충격을 받은 자치구는 주요 공기관 및 본사가 집중된 중구(△19%)와 종로구(△14%), 대학가 상권이 집중된 서대문구(△18%), 이태원이 포함된 용산구(△15%) 등이었다.

○ 반면 주거지역이 밀집된 중랑구(△3%), 양천구(△4%), 강동구,
은평구(△5%)등은 상대적으로 매출액 하락폭이 낮았다.

□ 매출액이 하락한 상점/상권매출과는 달리 온라인 소비액은 전년대비 4조원 이상 증가하며 코로나19로 인한 언택트 트렌드 확산이 재확인되었다.     (*상점매출액:상점 소재지 기준|카드소비액:소비자 거주지 기준)

○ 서울시민들의 신용카드 소비액은 전년대비 약 3%감소(△3.5조원)하는 데 그쳤다. 상점매출액이 9조원 이상 줄어든 것을 고려할 때 상대적으로 적은 폭의 하락을 보였다.

전년대비 온/오프라인 소비 증감률(출처 : 서울연구원·신한카드)

○ 이러한 차이의 원인은 전년대비 4조원 이상 증가한 온라인 및 결제대행 서비스 매출액 증가에서 찾을 수 있다. 신한카드사의 자료에 따르면 `19년도에도 월평균 23%증가한 온라인쇼핑 이용 건수 증가율이 `20년에 이르면 월평균 36%이상 증가하며 온라인쇼핑이 일상화되었다.

온라인쇼핑 이용건수 증가율(출처 : 신한카드)

○ 특히 5060세대가 새로운 디지털 소비계층으로 진입한 것이 눈에 띄었다. 연령별 간편결제 이용 결제율 및 스트리밍 서비스, 배달앱 이용 증가율은 5060세대가 2040세대를 압도했으며, 중고거래 등 ‘가성비’트렌드에도 합류하며 눈길을 끌었다.

연령대별 간편결제 이용 증가율(출처 : 신한카드)

		코로나19의 그림자

□ 4년 이상 영업을 지속한 업체(약 31만)에 대한 신용정보를 분석한 결과, 매출 상위 30%에 해당하는 업체보다 하위 30%에서 전년대비 매출액 감소비율이 크게 나타나며 ‘양극화’우려가 제기되었다.

○ 매출 규모가 큰 업체들은 거리두기 충격으로부터 빠르게 회복할 수 있었던 반면, 영세한 업체들은 언택트 환경으로의 전환 등 급변하는 상황에서의 적응이 어려웠던 것으로 나타났다.

월평균매출 상·하위 30%사업자의 (19→20)전년대비 매출변화 (출처:KCB)

○ 또한 매출규모 30%이하 업종 사업주들의 연령은 상대적으로 60대 이상의 비중이 높았고, 영업기간은 10년 이상으로 나타나며 코로나19가 촉발시킨 변화에 능동적으로 대응하지 못할 가능성을 시사했다.

연평균매출 상하위 30%의 사업자 연령분포	연평균매출 상하위 30%의 영업기간 분포
(출처 : KCB, 빅데이터담당관 재가공)

□ `19~`20년 동안 서울시에 접수된 응답소 민원 약 450만건에 대한 분석 결과, 건강/식품위생(358%), 경제/산업(182%)에서의 민원은 급증한 반면 문화(△70%), 환경(△46%)민원은 급감한 것으로 나타났다.

○ 코로나19관련 민원은 약 7만건으로 나타났고, 강남구(1,179건), 서대문구(648건)등으로 나타났다.

○ 코로나19 관련 민원에 대한 텍스트 분석 결과, ①방역수칙 미준수에 따른 확산 우려와 ②단속을 요청하는 민원, ③코로나19 사전검사 및 ④자가격리 관련 민원, ⑤소상공인 지원 문의 등이 주요 토픽으로 분석되었다.

연간 서울시 접수민원의 변화 (출처 : 서울디지털재단)

□ 이원목 서울시 스마트도시정책관은 “코로나19 확산에 따라 급박하게 지나온 지난 1년을 사회·경제적 측면에서 데이터를 통해 확인해 본 결과, 시민들의 사회적 거리두기 참여 덕분에 더 크게 번질 수 있었던 위기를 비교적 빠르게 수습할 수 있었다”며 “데이터에 근거한 포스트 코로나 정책을 수립하는 등 과학행정을 통해 민생안정을 최우선 하겠다”고 말했다.