개별건축물 데이터를 활용한 대구광역시 빈집 발생의 공간적 분포 및 발생요인 분석 Spatial Pattern and Causative Factor Analysis of Vacant Housing in Daegu, South Korea Using Individual-level Building DB원문보기
본 연구는 개별 건축물 데이터를 활용하여 대구광역시의 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통해 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과, 대구광역시 도심을 중심으로 도넛형태의 빈집밀집 구역이 존재하고 있음을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물의 물리적 특성과 지역의 사회 경제적 특성을 함께 고려하여 분석하였다. 빈집의 발생요인 분석 결과, 개별 건축물의 물리적 특성 중에는 건물면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 건물면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높았다. 지역특성 측면에서는 정비구역 내 입지 유무, 최근 5년간 인구성장률, 노인인구 비율과 더불어 인접빈집수가 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율이 낮을수록 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 인접빈집수가 많을수록 빈집 발생 확률도 높게 나타나 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재함을 실증적으로 보여준다.
본 연구는 개별 건축물 데이터를 활용하여 대구광역시의 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통해 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과, 대구광역시 도심을 중심으로 도넛형태의 빈집밀집 구역이 존재하고 있음을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물의 물리적 특성과 지역의 사회 경제적 특성을 함께 고려하여 분석하였다. 빈집의 발생요인 분석 결과, 개별 건축물의 물리적 특성 중에는 건물면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 건물면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높았다. 지역특성 측면에서는 정비구역 내 입지 유무, 최근 5년간 인구성장률, 노인인구 비율과 더불어 인접빈집수가 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율이 낮을수록 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 인접빈집수가 많을수록 빈집 발생 확률도 높게 나타나 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재함을 실증적으로 보여준다.
This research aims to examine the spatial patterns of vacant housings and the factors determining housing vacancy in Daegu using individual-level building DB. The results of the spatial pattern analysis showed a donut shaped-spatial concentration of vacant housings in the central areas of the city. ...
This research aims to examine the spatial patterns of vacant housings and the factors determining housing vacancy in Daegu using individual-level building DB. The results of the spatial pattern analysis showed a donut shaped-spatial concentration of vacant housings in the central areas of the city. The results of logistic regression analysis revealed that not only individual building characteristics, such as building area, number of floors, and building age, but also socio-economic characteristics of community, such as urban redevelopment district, number of adjacent vacancies, recent population change, and ratio of elderly, are important factors affecting housing vacancies.
This research aims to examine the spatial patterns of vacant housings and the factors determining housing vacancy in Daegu using individual-level building DB. The results of the spatial pattern analysis showed a donut shaped-spatial concentration of vacant housings in the central areas of the city. The results of logistic regression analysis revealed that not only individual building characteristics, such as building area, number of floors, and building age, but also socio-economic characteristics of community, such as urban redevelopment district, number of adjacent vacancies, recent population change, and ratio of elderly, are important factors affecting housing vacancies.
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문제 정의
이 자료는 주소정보를 활용하여 빈집 발생의 정확한 위치를 공간상에 나타낼 수 있으며, 이를 통해 다양한 공간단위에서 분석을 가능하게 한다. 둘째, 본 연구는 소규모 지역에 국한하지 않고 대구광역시 전체를 대상으로 하여 도시 차원에서 빈집 발생의 공간적 특성을 파악하고자 하였다. 마지막으로, 빈집의 발생요인 분석은 기존 연구들이 주로 다루고 있는 지역의 사회·경제적 특성과 더불어 개별건축물 자료를 활용하여 개별 건축물이 가지는 고유한 물리적 특성이나 근린주거환경 특성을 주요한 설명변수로 포함시켰다.
본 연구는 개별 건축물 단위의 빈집정보를 활용하여 대구광역시를 대상으로 빈집 발생의 공간적 분포와 발생요인을 분석하고자 하였다. 본 연구의 분석 결과를 요약하면 다음의 몇 가지로 정리할 수 있다.
본 연구는 대구광역시를 대상으로 빈집 발생의 공간패턴 분석과 발생요인 분석을 하였다. 먼저 빈집 발생의 공간패턴은 ArcGIS 10.
빈집의 발생은 인접지역에서 또 다른 빈집을 발생시킬 수 있음을 선행연구(권혁삼 외, 2017; 손은정 외, 2015; 전영미·김세훈, 2016; 한수경·이희연, 2017; Morckel, 2014)에서 주장한 바 있으나, 국 내에서 이를 통계적 방법을 통해 실증적으로 보여준 사례는 드물다. 본 연구의 결과는 빈집 발생은 인접지역에서의 빈집 발생과 공간적 연관성이 높다는 점을 실증적으로 보여준 사례이다.
특히 빈집의 발생은 인접지역에서의 빈집 발생과 공간적 연관성이 높을 수 있음을 다수의 선행연구들이 주장한 바 있다(권혁 삼 외, 2017; 손은정 외, 2015; 전영미·김세훈, 2016; 한수경·이희연, 2017; Morckel, 2014). 이를 실증적으로 분석하기 위해 본 연구는 대구광역시 전체를 대상으로 공간적 군집도를 하나의 통계량으로 나타내는 전역적 모란지수를 산출하였다. <표 3>에서 나타난 전역적 모란지수는 0.
이에 본 연구는 개별 건축물 단위의 빈집정보를 활용하여 전 도시 차원에서 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하고자 한다. 본 연구에서 활용한 빈집 자료는 실제 발생위치를 알려주는 공간자료로서 국가 공간정보포털의 GIS건물통합정보와 세움터의 건축물대장 등과 같은 다양한 자료와 결합하여 개별 건축물DB로 구축하였다.
5를 활용하여 전역적 모란지수(Global Moran’s I)와 핫스팟(hot spot) 분석을 진행하였다. 전역적 모란지수는 빈집 발생의 공간적 군집도를 하나의 통계적 값으로 나타내기 위해 진행 하였다. 이를 위해 개별 건축물 단위로 구축된 공간자료를 활용하여 500m×500m 격자 내에 빈집수를 집계한 후 모란지수를 산출하였다.
빈집의 발생요인을 분석한 기존 연구들이 주로 지역의 사회·경제적 특성에 초점을 두었다면, 본 연구는 개별 건축물DB에 포함된 면적, 층 수, 노후도, 구조, 주택구분 등 건축물의 고유한 물리적 특성이나 근린주거환경 특성을 지역의 사회·경제적 특성과 함께 고려했다는 특징이 있다. 특히 본 연구는 인접빈집수를 설명변수를 포함하여 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재하는지를 실증적으로 분석하고자 하였다.
핫스팟 분석은 빈집 발생의 국지적 공간적 연관성을 파악하기 위해 진행하였다. 핫스팟 분석은 분석단위별로 Getis-ord Gi* 통계량 산출하는데, 해당지역과 주변지역의 높은 빈집 밀도를 보이며 밀집되면 핫스팟으로 추출되며 반대의 경우에는 콜드스팟으로 나타난다.
제안 방법
개별 건축물의 특성을 고려한 변수에는 건축물의 바닥면적, 건축물 층수, 건축물 연식을 기준으로 한 노후도, 블록·목·석과 철근·콘크리트로 구분한 건축물 구조, 단독주택과 공동주택으로 분류한 주택구분을 포함하였다.
대구광역시 빈집 발생의 국지적 공간적 연관성은 핫스팟 분석을 통해 과 같은 결과를 도출하였다.
대구광역시 빈집자료는 PNU코드 등을 활용하여 국가공간정보포털의 GIS건물통합정보와 세움터의 건축물대장 등과 결합하여 빈집 정보가 포함된 개별 건축물DB로 구축하였다. GIS 건물통합정보는 연속지 적도를 기반의 건물 공간정보와 건축행정시스템(세움터)의 건축물대장 속성정보를 건물단위로 통합한 자료로 건물통합식별번호, 고유번호, 법정동, 지번, 건축물의 구조, 대지면적, 연면적, 건축면적, 높이, 승인 일자 등 다양한 속성정보들이 포함하고 있어 빈집의 발생요인 분석에 활용할 수 있다.
기초생활수급자 비율, 전 사업체와 제조업 성장 률을 변수에 포함하여 지역의 사회·경제적 특성을 반영하고자 하였다. 더불어 주변의 빈집 발생이 해당 주택에 미치는 영향을 분석하기 위해 개별 건축물로부 터 500m 이내 빈집 수를 공간분석을 통해 산출하여 변수에 포함하였다.
마지막으로, 빈집의 발생요인 분석은 기존 연구들이 주로 다루고 있는 지역의 사회·경제적 특성과 더불어 개별건축물 자료를 활용하여 개별 건축물이 가지는 고유한 물리적 특성이나 근린주거환경 특성을 주요한 설명변수로 포함시켰다.
먼저 빈집 발생의 공간패턴은 ArcGIS 10.5를 활용하여 전역적 모란지수(Global Moran’s I)와 핫스팟(hot spot) 분석을 진행하였다.
본 연구의 분석 결과를 요약하면 다음의 몇 가지로 정리할 수 있다. 먼저, 대구광역시 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과는 도심을 중심으로 빈집의 공간적 집중을 확인하였다. 대구의 대표적 도심지역인 중구, 남구, 북구, 동구 일대를 중심으로 빈집은 군집패턴을 보였으나 중심업무지구에는 공극을 나타내어 이른바 도넛 형태의 군집을 나타내고 있었다.
이에 본 연구는 개별 건축물 단위의 빈집정보를 활용하여 전 도시 차원에서 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하고자 한다. 본 연구에서 활용한 빈집 자료는 실제 발생위치를 알려주는 공간자료로서 국가 공간정보포털의 GIS건물통합정보와 세움터의 건축물대장 등과 같은 다양한 자료와 결합하여 개별 건축물DB로 구축하였다. 빈집의 발생요인을 분석한 기존 연구들이 주로 지역의 사회·경제적 특성에 초점을 두었다면, 본 연구는 개별 건축물DB에 포함된 면적, 층 수, 노후도, 구조, 주택구분 등 건축물의 고유한 물리적 특성이나 근린주거환경 특성을 지역의 사회·경제적 특성과 함께 고려했다는 특징이 있다.
빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물을 분석 단위로 하고 있어 면적, 층수, 노후도, 구조, 토지이용, 정비구역, 인접 빈집수와 같은 요인은 개별 건축물 단위로 변수를 집계하였다. 한편 인구변화, 노인인구, 청년인구, 가임여성인구, 순인구이동, 기초생활수급자, 사업체 성장, 제조업 성장과 같은 요인은 분석 자료의 한계로 읍면동 단위로 집계된 자료를 활용하여 개별 건축물에 할당하는 방식으로 변수를 정리하였다.
이를 위해 개별 건축물 단위로 구축된 공간자료를 활용하여 500m×500m 격자 내에 빈집수를 집계한 후 모란지수를 산출하였다.
지역특성을 고려한 변수에는 토지이용, 정비구역 유무와 더불어 최근 5년간 인구변화율, 65세 이상 노인인구 비율, 20~29세 청년인구 비율, 가임여성 (15~49세)인구 비율, 순인구이동(전출자 수-전입자 수),1) 기초생활수급자 비율, 전 사업체와 제조업 성장 률을 변수에 포함하여 지역의 사회·경제적 특성을 반영하고자 하였다.
이에 본 연구는 다음과 같은 차별성을 가진다. 첫째, 활용된 자료는 행정구역 단위로 집계된 자료가 아닌 개별건축물 단위의 빈집자료를 활용하였다. 이 자료는 주소정보를 활용하여 빈집 발생의 정확한 위치를 공간상에 나타낼 수 있으며, 이를 통해 다양한 공간단위에서 분석을 가능하게 한다.
빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물을 분석 단위로 하고 있어 면적, 층수, 노후도, 구조, 토지이용, 정비구역, 인접 빈집수와 같은 요인은 개별 건축물 단위로 변수를 집계하였다. 한편 인구변화, 노인인구, 청년인구, 가임여성인구, 순인구이동, 기초생활수급자, 사업체 성장, 제조업 성장과 같은 요인은 분석 자료의 한계로 읍면동 단위로 집계된 자료를 활용하여 개별 건축물에 할당하는 방식으로 변수를 정리하였다.
대상 데이터
본 연구는 대구광역시 도시재창조국 도시정비과에서 제공받은 2016년 대구광역시 빈집자료를 분석에 활용하였다. 본 자료는 주소정보를 포함한 점(point) 형태의 공간자료로서 빈집 발생의 정확한 위치를 파악할 수 있으며, 행정구역, PNU(Parcel Numbering Unit)코드, 주소, 건축년도, 토지면적, 연면적 등의 속성 정보도 포함하고 있다.
본 자료에 의하면 2016년 대구광역시에는 2,731개의 빈집이 존재하는 것으로 파악되었다. 본 연구는 주택만을 연구대상에 포함하므로, 이 중 1,873개의 주택 빈집을 추출하였다.
본 연구에서 구축한 개별 건축물DB에는 158,099 개의 주택용 건축물 존재한다. 이중 빈집의 개수는 1,873개로 전체의 1.
본 연구는 대구광역시 도시재창조국 도시정비과에서 제공받은 2016년 대구광역시 빈집자료를 분석에 활용하였다. 본 자료는 주소정보를 포함한 점(point) 형태의 공간자료로서 빈집 발생의 정확한 위치를 파악할 수 있으며, 행정구역, PNU(Parcel Numbering Unit)코드, 주소, 건축년도, 토지면적, 연면적 등의 속성 정보도 포함하고 있다. 본 자료에 의하면 2016년 대구광역시에는 2,731개의 빈집이 존재하는 것으로 파악되었다.
데이터처리
빈집의 발생요인 분석은 종속변수가 빈집과 빈집이 아닌 일반으로 구분되는 이항형 변수인 점을 고려하여 로지스틱 회귀분석을 활용하였다. 빈집 발생의 요인에는 개별 건축물의 특성을 반영하는 변수들과 지역의 사회·경제적 특성을 나타내는 변수들을 함께 고려하였다.
먼저 노민지·유선종(2016)은 2010년 인구주택총조사 자료를 활용하여 전국의 빈집 발생의 요인을 시군구단위로 분석하였다. 이들의 다중회귀분석 결과는 주택매매가 격지수, 신규주택 비중, 노후주택 비중이 빈집 발생에 유의한 정(+)의 관계에 있는 변수로 확인하였다.
이론/모형
이때 500m 정방형 격자의 구성은 일반적으로 도보권 거리가 500m 이내 라는 점을 고려하여 해당 크기의 격자를 근린지구 단위로 상정하여 유휴·방치 부동산의 공간분포 특성을 분석한 한수경·이희연(2016)의 분석방법을 차용하였다.
성능/효과
1) 단위 지역의 인구변화는 출생·사망에 의한 자연적 증가와 전입·전출에 의한 사회적 증가(순인구이동=전출자 수-전입자 수)로 구분할 수 있다.
3%의 분포를 나타내었다.2) 용도지역별로는 빈집의 대다수가 주거지역(86.65%)에 분포하고 있으며, 그 뒤를 상업지역(12.6%), 공업지역(0.43%), 녹지지역 (0.32%), 비도시지역(0.00%) 순으로 나타났다. 정비구역에 해당하는 빈집은 17.
다음으로, 대구광역시의 빈집 발생의 요인을 분석 한 결과, 개별 건축물이 가지고 있는 고유한 물리적 특성 중 건축물의 면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 주택의 면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높은 것으로 나타났다.
이들 연구의 결과, 부산광역시에서 공폐가는 원도심에 집중하여 고착화되는 경향을 보이며 주변 지역으로 확산되는 패턴도 나타났다. 더불어 공폐가의 비율이 높은 지역에서 주거용 필지의 평균 지가는 낮게 나타나 공폐가가 근린 부동산 가격에 부정적 영향을 줄 수 있다고 주장하였다.
마지막으로, 빈집 발생 요인에서 지역특성 측면에서는 인접빈집 수, 정비구역 유무, 최근 5년간 인구성 장률 및 노인인구 비율이 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 인접빈집수가 많을수록, 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율은 낮을수록 증가하는 것으로 나타났다.
이희연·이영성(2017)은 대도시에서 빈집 발생은 주로 재개발·재건축을 위해 정비구역으로 지정된 지구에서 노후·불량 주택들의 장기간 방치로 집중될 수 있 다고 하였다. 본 연구의 결과도 정비구역 변수는 빈집 발생과 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계를 가진다. 이는 정비구역 외부에 있는 주택에 비해 정비구역 내 위치한 주택이 빈집 발생 확률이 높음을 통계적으로 입증한 것이다.
노인인구에 관한 결과는 특이하다. 본 연구의 분석 결과는 노인인구가 빈집 발생과 유의미한 부(-)의 관계를 나타내어, 노인인구 비율이 높을수록 빈집 발생 확률은 낮아짐을 보여준다. 지방(수도권 및 5대 광역 시를 이외 지역)을 대상으로 빈집 발생 요인을 분석한 노민지·유선종(2016)의 연구에서 노인인구 증가율 변수가 종속변수와 정(+)의 관계를 나타내어 본 연구의 결과와는 상반되나, 그들의 연구 결과는 노인인구가 상대적으로 많은 농촌지역의 특성인 점을 감안할 필요가 있다.
광주광역시 전체를 대상으로 빈집의 분포특성을 분석한 김화환 외(2017)의 연구에서는 빈집의 실제 위치를 기반으로 행정동 단위에서 공간통계량을 산출하였다. 빈집 발생은 광주광역시 구도심과 초기 도시개발 지역에서의 군집과 외곽지역의 산발적 패턴이 함께 발견되었으며, 국지적 공간자기상관 분석 결과는 구도심에서 빈집이 발생하는 핫스팟 구역을 나타내었다.
35%)의 비중이 상대적으로 높았다. 빈집은 단독주택의 유형이 99.79%로 대부분을 차지한 반면, 빈집이 아닌 경우는 단독주택이 90.7%, 공동주택이 9.3%의 분포를 나타내었다.2) 용도지역별로는 빈집의 대다수가 주거지역(86.
다음으로, 대구광역시의 빈집 발생의 요인을 분석 한 결과, 개별 건축물이 가지고 있는 고유한 물리적 특성 중 건축물의 면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 주택의 면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높은 것으로 나타났다. 이는 소규모 지역을 대상으로 하거나 집계자료를 활용하여 건축물의 물리적 특성을 고려하지 못한 선행연구의 한계를 극복하고 도시 전체를 대상으로 개별 건축물의 물리적 특성이 빈집의 발생에 주는 영향을 실증적으로 분석하였다는데 의미가 있다.
마지막으로, 빈집 발생 요인에서 지역특성 측면에서는 인접빈집 수, 정비구역 유무, 최근 5년간 인구성 장률 및 노인인구 비율이 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 인접빈집수가 많을수록, 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율은 낮을수록 증가하는 것으로 나타났다. 특히 빈집의 발생이 인접지역의 빈집 발생과 공간적 연관성이 있음은 본 연구가 밝힌 흥미로운 연구결과의 일부이다.
손은정 외(2015)는 부산광역시를 전체를 대상으로 공폐가의 시·공간 패턴과 밀집 지역의 특성을 분석하였다. 이들 연구의 결과, 부산광역시에서 공폐가는 원도심에 집중하여 고착화되는 경향을 보이며 주변 지역으로 확산되는 패턴도 나타났다. 더불어 공폐가의 비율이 높은 지역에서 주거용 필지의 평균 지가는 낮게 나타나 공폐가가 근린 부동산 가격에 부정적 영향을 줄 수 있다고 주장하였다.
00%) 순으로 나타났다. 정비구역에 해당하는 빈집은 17.35%인 반면 빈집이 아닌 경우는 5.83%의 비중을 보여 상대적으로 빈집이 정비구역 내에 위치하는 비중이 더 높았다.
지역특성 측면에서는 인접빈집 수, 정비구역 유무, 최근 5년간 인구변화율과 노인인구 비율이 빈집 발생에 유의미한 요인으로 나타났다. 먼저 인접빈집 수는 종속변수와 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계를 나타내고 있다.
김현중 외(2016)는 전라북도 완주군을 대상으로 빈집 발생의 요인을 분석하였는데 주소정보가 포함된 빈집정보를 20m×20m 격자 단위로 집계하여 분석하였다. 확률선택모형을 통해 빈집 발생의 요인을 분석한 결과, 토지이용 혼합도, 주거지 집중도, 도시기반 시설에 대한 접근성이 낮은 지역에서 빈집 발생의 확률이 높다고 하였다.
후속연구
3) 하지만 대도시의 빈집 발생이 특정 지역에 군집하는 이유가 정비구역 지정 이후 정비사업의 지연이 노후·열악한 단독주택의 장기방치에 따른 것이라는 일련의 주장(이희연·이영성, 2017)에 근 거할 때, 정비구역 내 위치한 빈집에 대해서는 좀 더 체계적인 관리와 정비방안이 마련되어야 할 것으로 보인다.
이와 같은 집계자료는 행정구역 단위에 의존하여 빈집 발생의 특성을 세밀한 공간단위에서 분석을 수행하는데 한계가 있다. 더 나아가 빈집의 발생요인을 분석하는 데 개별 건축물이 가지는 고유한 물리적 특성이나 근린주거환경을 고려하지 못하는 한계가 있다. 전영미·김세훈(2016)과 같은 일부 연구는 정성적 방법을 통해 열악한 물리적 환경이 빈집을 발생시키는 주요 요인임을 밝혔으나, 소규모 지역에 한정하여 전 도시 차원에서 빈집 발생의 공간적 분포나 발생요인을 파악하지 못한 한계가 있다.
더불어 빈집의 발생은 인접한 지역에서 추가적인 빈집 발생을 야기할 수 있다는 점에서 빈집이 발생한 지역에 대해서는 세심한 관심과 신속하고 적절한 대책 마련이 필요할 것으로 판단된다. 마지막으로, 빈집의 발생은 도시외곽 개발에 직간접적인 영향을 받을 수 있으므로 빈집정비 정책은 개별 정비사업 단위에 머물기보다 도시관리 차원의 도시성장관리 정책 등과 연계하여 수립할 필요가 있다.
먼저 빈집정비 사업은 도심지역을 중심으로 물리적으로 양호하지 못한 저층 노후 주택 지역에 대한 우선적인 대책마련이 필요하며, 정비구역 지정과 해제 과정에서 방치 주택을 양산하지 않도록 해야 한다는 점이다. 물론 정비구역지정과 빈집 발생 사이의 선후관계를 규명하기 위해서는 추가적인 분석이 요구된다.3) 하지만 대도시의 빈집 발생이 특정 지역에 군집하는 이유가 정비구역 지정 이후 정비사업의 지연이 노후·열악한 단독주택의 장기방치에 따른 것이라는 일련의 주장(이희연·이영성, 2017)에 근 거할 때, 정비구역 내 위치한 빈집에 대해서는 좀 더 체계적인 관리와 정비방안이 마련되어야 할 것으로 보인다.
3) 여기에는 정비구역 지정 이후 빈집 발생이 증가하였는지 이미 빈집이 많은 곳에 정비구역을 지정하였는지에 대한 분석 등이 포함될 수 있다. 본 연구는 빈집에 대해서는 횡단면 자료를 활용하였으며 정비구역에 대해서도 구역 유무로만 구분한 한계를 가지고 있다. 후속연구들에서 빈집의 발생 및 방치기간 자료나 정비구역 지정이후 경과기간 등을 파악할 수 있는 패널형태의 자료가 구축된다면 좀 더 다양한 분석이 가능할 것으로 기대한다.
하지만 좀 더 직접적으로 인구의 유출·유입에 따른 빈집 발생 확률을 나타내는 변수인 순인구이동 변수는 통계적 유의성을 나타내지 않고 있다. 빈집의 발생이 일시적이라기보다 주로 장기적 방치라는 점을 고려하면 2016년 한해의 순인구이동수가 아닌 과거 몇 년간의 순인구이동수를 고려한 분석이 추가적으로 필요하다.
먼저 기존 연구는 시군구나 읍면동 단위로 집계된 자료에 의존하고 있다. 이와 같은 집계자료는 행정구역 단위에 의존하여 빈집 발생의 특성을 세밀한 공간단위에서 분석을 수행하는데 한계가 있다. 더 나아가 빈집의 발생요인을 분석하는 데 개별 건축물이 가지는 고유한 물리적 특성이나 근린주거환경을 고려하지 못하는 한계가 있다.
본 연구는 빈집에 대해서는 횡단면 자료를 활용하였으며 정비구역에 대해서도 구역 유무로만 구분한 한계를 가지고 있다. 후속연구들에서 빈집의 발생 및 방치기간 자료나 정비구역 지정이후 경과기간 등을 파악할 수 있는 패널형태의 자료가 구축된다면 좀 더 다양한 분석이 가능할 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
빈집은 무엇으로 인식되는가?
도시쇠퇴 및 도시축소의 물리적 현상 중 가장 두드러지는 문제는 빈집의 발생이다. 빈집은 단순히 거주하지 않거나 사용하지 않는 건물이 아니라 도시쇠퇴의 결과물이며 추가적인 도시쇠퇴의 원인으로 작용하는 만큼 도시쇠퇴의 중요한 위험 요인으로 인식되고 있다(전영미·김세훈, 2016).
빈집 발생확률은 어느 경우에 증가하는가?
마지막으로, 빈집 발생 요인에서 지역특성 측면에서는 인접빈집 수, 정비구역 유무, 최근 5년간 인구성 장률 및 노인인구 비율이 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 인접빈집수가 많을수록, 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율은 낮을수록 증가하는 것으로 나타났 다. 특히 빈집의 발생이 인접지역의 빈집 발생과 공간적 연관성이 있음은 본 연구가 밝힌 흥미로운 연구결과의 일부이다.
빈집의 문제점은?
빈집은 도시미관과 근린주거환경을 해치고, 주변 지역의 부동산 가치를 하락시킬 뿐 아니라 화재, 붕괴 등 안전사고나 범죄발생 위험을 높일 수 있다(손은정 외, 2015; 유재성·이다예, 2017; Cohen, 2001; Han, 2014; Immergluck and Smith, 2006). ‘깨진 유리창 이론(broken windows theory)’이 설명하듯, 빈집의 발생은 그 주변 일대의 주거환경과 안전을 위협하여 주거만족도와 주택가격 하락을 야기할 수 있으며, 지역 주민의 타 지역 유출 증가는 또 다른 빈집을 발생시키는 등 악순환이 반복될 수 있다(Schilling, 2002).
Immergluck, D., 2015, Examining changes in long-term neighborhood housing vacancy during the 2011 to 2014 U.S. national recovery, Journal of Urban Affairs, 38(5), pp.607-622.
Morckel, V. C., 2013, Empty neighborhoods: Using constructs to predict the probability of housing abandonment, Housing Policy Debate, 23, pp.469-496.
Nam, J., Han, J., & Lee, C., 2016, Factors contributing to residential vacancy and some approaches to management in Gyeonggi Province, Korea, Substantiality, 8(4),367.
Schilling, J. M., 2002, The revitalization of vacant properties: Where broken windows meet smart growth. International City/County Management Association.
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