본 연구는 전통시장의 배송활동 수준에 따라 소상공인의 온라인 판매 비중 과 점포 순이익 간 연관성이 달라지는지를 분석하였다. 「2023년 기준 전통시 장·상점가 실태조사」와 점포경영 실태조사를 결합하여 점포 40,418개가 시장 1,884개에 내재된 위계자료를 구축하고 랜덤절편 다층모형을 적용하였다. 전체 표본에서는 온라인 판매 비중과 순이익 간 정(+)의 연관성이 관찰되었으나 배 송활동 수준의 주효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 온라인 판매 비중과 배 송활동 수준의 상호작용은 유의한 부(-)의 방향으로 나타나, 배송활동 수준이 높을수록 두 변수 간 정(+)의 기울기가 상대적으로 작게 관찰되었다. 배송서비 스 실시시장과 양의 배송건수 시장에 동일한 모형을 적용한 결과에서는 부(-) 의 방향이 유지되었으나 통계적으로 명확하지 않았다. 반면 순이익에 역쌍곡선 사인 변환을 적용하고 온라인 판매 비중을 시장 내·시장 간으로 분해한 정교화 분석에서는 동일한 방향의 상호작용이 다시 확인되었다. 다만 이상치 제외, 시 장 고정효과 및 일반화추정방정식에서는 유의성이 유지되지 않았다. 따라서 결 과는 배송활동의 인과효과가 아니라 일부 분석사양에서 관찰된 탐색적 조건부 연관성으로 해석할 필요가 있다. 정책적으로는 배송건수뿐 아니라 참여점포, 주문처리 역량, 배송자원 및 운영비용을 함께 고려할 필요가 있다.

This study examines whether the association between online sales share and store profit varies with delivery activity in traditional markets. Data from the 2023 Survey of Traditional Markets and Shopping Districts and the corresponding Store Management Survey yielded 40,418 stores nested within 1,884 markets. Random-intercept multilevel models showed a positive association between online sales share and self-reported average daily net profit, while the main effect of delivery activity was not significant. The interaction was significantly negative in the full sample, indicating that the positive association weakened as delivery activity increased. It remained negative but insignificant in basic restricted-sample models, whereas refined analyses using an inverse hyperbolic sine transformation and a within-between decomposition showed the same negative pattern. However, the result was not robust to outlier exclusion, market fixed-effects estimation, or generalized estimating equations. The findings should therefore be interpreted as model-sensitive exploratory associations rather than causal effects.

논문요약
Ⅰ. 서론
II. 이론적 배경 및 선행연구
    1. 전통시장 디지털 전환과 배송서비스
    2. 배송활동 확대와 점포 성과의 조건부 관계
    3. 선행연구의 한계와 본 연구의 분석관점
Ⅲ. 연구설계 및 방법
    1. 연구문제
    2. 자료와 분석표본
    3. 변수의 조작적 정의
    4. 분석모형
    5. 제한표본 및 민감도분석
IV. 실증분석 결과
    1. 분석자료와 변수 구성
    2. 주요 변수의 기술통계와 분포
    3. 전체표본 다층모형 분석
    4. 제한표본·정교화 및 민감도분석
Ⅴ. 결론
<참고문헌>

• 윤홍준(소상공인시장진흥공단 소상공인정책연구소) | Hong-jun Yoon (Policy Research Office, SEMAS)