Relatório sobre a vitalidade e as variações nas vendas das áreas comerciais de Seul no 1º trimestre de 2026
Período: 2026년 1분기 · Traduzido do original em coreano.
Entre as 1.542 áreas comerciais de Seul, o tipo comum é o mais numeroso, com 384 áreas, enquanto o tipo em retração soma 33. A mediana da variação nas vendas em relação ao ano anterior foi de +12,2% para o tipo em crescimento, enquanto o tipo em retração registrou uma queda de 9,1%.
Principais achados
- Há 384 áreas do tipo comum, 362 do tipo estável e 333 do tipo em crescimento.
- Há 227 áreas do tipo zona comercial de alta rotatividade, cuja mediana da variação nas vendas é de 6,6%.
- Há 203 áreas do tipo em observação de alto risco, cuja mediana da variação nas vendas é de -3,8%.
- Há 33 áreas do tipo em retração, cuja mediana da variação nas vendas é de -9,1%.
- A mediana da variação nas vendas é de 12,2% para o tipo em crescimento, 1,5% para o tipo estável e -6,8% para o tipo comum.
- A área comercial apresentada com a maior queda nas vendas é Yangcheonhyanggyo Station Exit 5, com uma variação de -44,9% em relação ao ano anterior.
Análise
O tipo comum é o mais numeroso
Entre as 1.542 áreas comerciais, o tipo comum é o mais numeroso, com 384 áreas. Foram contabilizadas 362 áreas do tipo estável, 333 do tipo em crescimento, 227 do tipo zona comercial de alta rotatividade, 203 do tipo em observação de alto risco e 33 do tipo em retração.
As variações nas vendas diferem conforme o tipo
A mediana da variação nas vendas em relação ao ano anterior foi de 12,2% para o tipo em crescimento, 6,6% para o tipo zona comercial de alta rotatividade e 1,5% para o tipo estável. Os valores foram de -6,8% para o tipo comum, -3,8% para o tipo em observação de alto risco e -9,1% para o tipo em retração. As medianas por tipo mostram a tendência das vendas nos grupos de áreas comerciais e não representam os resultados de estabelecimentos específicos.
Áreas comerciais com queda nas vendas apresentadas na tabela
Entre as linhas apresentadas, as vendas na área comercial de Yangcheonhyanggyo Station Exit 5 caíram 44,9% em relação ao ano anterior, enquanto as da área comercial de Hwanghak-dong Jubang Gagu Geori Sangjeomga caíram 44,5%. As vendas na área comercial de Bondong Injeong Sijang (perda de função) recuaram 43,6%. As pontuações de risco de fechamento e as taxas de abertura e fechamento desses locais são diferentes entre si.
Diferença entre zona comercial de alta rotatividade e tipo em retração
Uma zona comercial de alta rotatividade é definida como uma área comercial que está entre os 30% com maior risco de fechamento e tem uma taxa de abertura igual ou superior à mediana de Seul, ou está entre os 25% com maiores vendas e teve aumento nas vendas. Uma área do tipo em retração está entre os 30% com maior risco de fechamento, tem uma taxa de abertura abaixo da mediana de Seul, não está entre os 25% com maiores vendas e registrou queda nas vendas ao longo de um ano.
Principais áreas comerciais com queda nas vendas em relação ao ano anterior
| Área comercial | Distrito | Tipo | Variação nas vendas (em relação ao ano anterior) | Taxa de abertura (4º trimestre) | Taxa de fechamento (4º trimestre) | Pontuação de risco de fechamento | Variação da área comercial |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 양천향교역 5번 | 강서구 | 골목상권 | -44,9% | 1,82% | 2,48% | 56,4 | 다이나믹 |
| 황학동주방가구거리상점가 | 중구 | 전통시장 | -44,5% | 1,94% | 1,82% | 48,7 | 정체 |
| 본동인정시장(기능상실) | 동작구 | 전통시장 | -43,6% | 0% | 3,45% | 62,7 | 정체 |
| 우면주공아파트 | 서초구 | 골목상권 | -26,8% | 1,52% | 2,59% | 51 | 상권확장 |
| 북가좌초등학교 | 서대문구 | 골목상권 | -25,7% | 0,9% | 4,5% | 51,9 | 상권축소 |
| 용두동신동아아파트 | 동대문구 | 골목상권 | -24,9% | 1,06% | 2,48% | 59,2 | 정체 |
| 서울지방병무청 | 영등포구 | 골목상권 | -16,5% | 1,87% | 2,28% | 52,5 | 정체 |
| 남부터미널역 1번 | 서초구 | 골목상권 | -16% | 0,73% | 2,55% | 55,8 | 정체 |
| 오거리공원 | 중랑구 | 골목상권 | -15,5% | 1,35% | 2,62% | 58,3 | 상권축소 |
| 독산동성당 | 금천구 | 골목상권 | -15,1% | 1,96% | 1,88% | 49,4 | 상권축소 |
| 암사역 3번(천호동자전거거리) | 강동구 | 골목상권 | -14,5% | 1,26% | 1,89% | 51,2 | 다이나믹 |
| 평화시장(통일상가, 동화상가) | 중구 | 전통시장 | -14,4% | 0,61% | 1,77% | 70,2 | 정체 |
| 제기동역 6번 | 동대문구 | 골목상권 | -13% | 1,79% | 3,08% | 56,3 | 다이나믹 |
| 까치산역 1번 | 강서구 | 골목상권 | -12,3% | 1,79% | 3,3% | 66,9 | 다이나믹 |
| 장지동주민센터(한림연예예술고교) | 송파구 | 골목상권 | -12,2% | 1,95% | 2,99% | 59,5 | 상권축소 |
| 공군호텔 | 영등포구 | 골목상권 | -10,8% | 1,63% | 1,74% | 51,6 | 상권축소 |
| 세명컴퓨터고등학교 | 은평구 | 골목상권 | -9,1% | 1,96% | 3,04% | 55,7 | 정체 |
| 고덕동성당 | 강동구 | 골목상권 | -9% | 1,78% | 3,01% | 57,6 | 다이나믹 |
| 마장역 2번 | 성동구 | 골목상권 | -7,8% | 0,93% | 2,68% | 55,7 | 정체 |
| 한강성심병원 | 영등포구 | 발달상권 | -6,4% | 1,86% | 2,79% | 49,9 | 정체 |
| 신대방역 4번 | 동작구 | 골목상권 | -6,2% | 1,98% | 2,84% | 64,3 | 상권축소 |
| 배화여자대학교(박노수미술관) | 종로구 | 골목상권 | -5,6% | 1,39% | 1,62% | 52,8 | 다이나믹 |
| 공항시장역 1번 | 강서구 | 골목상권 | -5,2% | 1,77% | 3,08% | 61,4 | 정체 |
| 영등포청과시장교차로 | 영등포구 | 발달상권 | -5,1% | 1,85% | 2,16% | 52,9 | 다이나믹 |
| 개봉1동주민센터 | 구로구 | 골목상권 | -4,1% | 1,5% | 3,31% | 59,7 | 상권축소 |
| 송정체육공원 | 성동구 | 골목상권 | -3,6% | 1,93% | 2,07% | 49,5 | 상권축소 |
| 방학1동주민센터 | 도봉구 | 골목상권 | -2,9% | 1,79% | 3,06% | 50,9 | 다이나믹 |
| 서울남부지방법원 | 양천구 | 발달상권 | -2,8% | 1,67% | 2,15% | 68,6 | 상권축소 |
| 중곡역 3번 | 광진구 | 골목상권 | -2,4% | 1,85% | 2,61% | 63,8 | 상권축소 |
| 숙대입구역 1번 | 용산구 | 골목상권 | -2,3% | 1,88% | 2,89% | 57,9 | 정체 |
| 신당역 3번 | 중구 | 골목상권 | -2,2% | 1,78% | 2,2% | 52,2 | 다이나믹 |
| 난우초등학교 | 관악구 | 골목상권 | -1,7% | 0,77% | 1,54% | 49,8 | 상권축소 |
| 양평역 | 영등포구 | 발달상권 | -1,1% | 0,78% | 2,21% | 57,6 | 상권축소 |
Leia com cautela
- A pontuação de risco de fechamento é uma previsão de um modelo treinado com dados públicos por área comercial e pode aumentar junto com o número de estabelecimentos e o volume de vendas. Não deve ser interpretada como a probabilidade de fechamento de um estabelecimento específico.
- As áreas comerciais são classificadas de acordo com a definição de cada tipo. A mediana da variação nas vendas por tipo não representa diretamente as mudanças nas vendas de uma área comercial ou estabelecimento específico.
- Como a tabela apresenta apenas as linhas superiores fornecidas, é difícil generalizar os exemplos nela contidos como se fossem representativos da distribuição de todas as áreas comerciais de Seul.
Método e fontes
Os números foram agregados por código a partir dos dados de origem; o comentário foi escrito por IA usando apenas esses números.