전통시장 디지털 지원사업의 정책 효과 실증: 온ㆍ오프라인 통합 지표 기반 분석

Q: 이 논문에서 정의한 전통시장 디지털 전환 지원사업이란 무엇인가?

전통시장의 경쟁력 회복과 디지털 격차 해소를 목표로, 온라인 판로 구축, 디지털 결제, 배송 서비스 지원 등을 통해 시장의 접근성과 운영 효율성을 높이는 정책이다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 유통 구조의 근본적 변화를 의미한다.

Q: 전통시장 디지털 전환 지원사업의 단기적 효과는 무엇인가?

연구 결과, 전통시장 디지털 전환 지원사업은 단기적인 매출 증대나 소비자 인식 변화보다는 시장의 공실률을 유의미하게 낮추어 구조적 안정성을 강화하는 데 기여한다. 이는 상인과 시장 조직의 학습 및 적응 과정에 시간이 필요하기 때문이다.

신건율; 류민호

doi:10.52558/ISM.2025.12.26.3.51

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 신건율 (동아대학교) 류민호 (동아대학교)

저널정보: 한국정보사회학회 정보사회와 미디어 정보사회와 미디어 제26권 제3호

발행연도: 2025.12

수록면: 51 - 83 (33page)

DOI: 10.52558/ISM.2025.12.26.3.51

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

본 연구는 전통시장 디지털 전환 지원사업이 시장 활성화에 미치는 실질적 효과를 실증적으로 검증하였다. 전통시장은 지역경제의 근간이자 사회적 교류의 중심 공간이지만, 급속히 디지털화된 유통 환경에서 경쟁력이 약화되고 있다. 이에 본 연구는 부산광역시 전통시장을 대상으로 2019–2023년 패널데이터를 구축하고, 카드 소비액(경제적 성과), 점포 공실률(구조적 지속성), 긍정 리뷰 비율(소비자 인식)로 구성된 온·오프라인 통합 지표를 활용하여 정책 효과를 분석하였다. 이중고정 효과 패널 회귀 결과, 지원시장은 미지원시장에 비해 공실률이 낮아 구조적 안정성이 강화되는 경향이 확인되었으며, 카드 소비액과 긍정 리뷰 비율은 정(+)의 부호를 보였으나 단기적 유의성은 제한적이었다. 이는 디지털 전환의 효과가 상인들의 학습·적응 과정을 거쳐 시장의 지속성 및 평판 개선으로 점진적으로 나타남을 시사한다. 이에 본 연구는 고령 상인과 청년 상인 간의 협력 학습을 기반으로, 상인들의 디지털 역량을 강화하기 위한 교육 프레임워크를 제안한다.

#전통시장 #전통시장 지원 사업 #전통시장의 디지털 전환 #정책 효과 분석 #온·오프라인 종합지표 #Traditional markets #Support programs for traditional markets #Digital transformation of traditional markets #Policy effect analysis #Integrated online–offline indicators

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095671555

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)