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문제 정의
- 본 연구는 공간적특성을 고려하여 시설물이 지가에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 시설물정보, 접근성 정보를 이용하였다.
- 본 연구는 국내의 시설(편의시설과 기피시설)의 접근성이 지가에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 행정구역상 동지역인 도시지역과, 읍면지역인 농촌지역을 구분하여 분석하였다.
- 본 연구에서는 도시지역과 농촌지역을 대상으로 님비시설물이 지가에 미치는 영향을 분석하였다.
- 더하여 본 연구는 종속변수와 독립변수의 이분산성을 줄이고 탄력성으로 해석하기 위해 로그-로그 변환을 이용하여 분석하였다. 최종적으로 본 연구에서는 기피시설이나 오염시설의 님비효과가 도시와 농촌지가에 어떠한 영향을 미쳤는지를 분석하였다. 이를 위하여 전국, 도시지역, 농촌지역을 분류하여 OLS모형과 공간종속성을 감안한 SAR, SEM 모형을 기반으로 님비현상을 파악하였다.
가설 설정
- SAR는 종속변수간에 공간적 자기상관이 존재한다고 가정한다. 공간간의 상호 작용효과로 각 지점에서 다른 모든 지점들이 서로 연관되어 있음을 의미한다(Anselin, 2001).
- 공간간의 상호 작용효과로 각 지점에서 다른 모든 지점들이 서로 연관되어 있음을 의미한다(Anselin, 2001). SEM에서는 모형에서 고려하지 못한 변수들 사이에 공간적 종속성이 있다고 가정한다. 이는 모형에서 고려하지 못한 독립변수가 주변지역의 독립변수에 의해 영향을 받게 되고, 이는 공간가중치행렬을 통해 모형에 반영된다.
제안 방법
- 님비현상을 넓은 범위에서 파악하고자 기피시설에 해당하는 3개 시설(납골당, 장례식장, 화장장)로부터 가장 근접한 거리와 오염물질 배출시설에 해당하는 4개 시설(쓰레기 소각장, 폐차장, 매립지, 폐수처리장)의 가장 근접한 거리를 이용하여 분석하였다. 일반적으로 공간계량모형에서는 모형의 접합성을 검정하는데 로그우도(Log-likelihood), AIC(Akaike Information Criterion), SC(Schwarz Criterion)을 사용하여, 로그우도가 증가하고 AIC 및 SC가 감소하면 모형적합성이 향상되었다고 할 수 있다(Anselin.
- SAC는 종속변수와 오차항에 존재하는 공간적 자기상관을 통제한다. 더하여 본 연구는 종속변수와 독립변수의 이분산성을 줄이고 탄력성으로 해석하기 위해 로그-로그 변환을 이용하여 분석하였다. 최종적으로 본 연구에서는 기피시설이나 오염시설의 님비효과가 도시와 농촌지가에 어떠한 영향을 미쳤는지를 분석하였다.
- 따라서 읍면과 동지역으로 분석을 하게 되면, 데이터 손실(Loss)이 많아지게 된다. 따라서 공간적 크기를 고려하여 동지역과 리지역을 기준으로 분석을 수행하였다.
- 전국, 도시, 농촌지역의 Breusch-Pagon(Koenker)와 Jarque-Bera 검정결과는 모두 유의하게 나왔다(Table 3). 따라서 모든 OLS모형의 오차항에서 이분산성과 비정규성의 존재를 확인하였다.
- 따라서 본 연구는 기피시설이나 오염시설의 입지와 지가가 가지고 있는 공간적 특성을 고려한 공간경제모형을 활용하여 기피시설이나 오염시설이 지가에 미치는 영향을 도시와 농촌을 구분하여 분석하였다.
- 본 논문에서는 공간계량경제모형 접근방법을 적용하여 공간적 효과를 반영하고, 최적의 지가모형을 제시하기에 앞서 OLS모형에 대하여 오차항의 이분산성, 비정규성, 공간종속성에 대한 검증을 실시하였다.
- 선행연구를 통하여 기피시설의 님비현상을 정량적으로 분석하기 위하여 님비를 유발하는 시설물을 변수로 설정하였으며, 공공의 성격으로 서비스를 제공하는 공공서비스시설을 통제변수로 포함하였다. 님비를 일으키는 시설물은 크게 4가지의 카테고리로 구분된다.
- 설정된 시설물을 기반으로 법정리에서는 마을회관, 행정동에서는동사무소/주민센터를 기준으로 각 시설물과의 유클리디안 거리(euclidean distance)를 산정하였으며, 법정리과 행정동의 경계내에 포함하는 지가의 평균을 산정하였다. 본 연구에서 사용된 지가는 거주가 가능한 건축물이 입지할 수 있는 지목 상 ‘대’를 기준으로 데이터를 취득하였으며, 공공데이터 포털에서 제공하는 개별공시지가정보서비스를 이용하여 추출하였다.
- 본 연구는 공간적특성을 고려하여 시설물이 지가에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 시설물정보, 접근성 정보를 이용하였다. 그러나 지가에 미치는 영향은 인구적특성, 경제적특성, 토지이용제도와 같은 규제적특성의 인자가 포함되어야 한며, 시설의 입지 전후와 시설에 의한 영향 범위등 다양한 관점에서 복합적이고 심층적으로 접근하여야 한다.
- 최종적으로 본 연구에서는 기피시설이나 오염시설의 님비효과가 도시와 농촌지가에 어떠한 영향을 미쳤는지를 분석하였다. 이를 위하여 전국, 도시지역, 농촌지역을 분류하여 OLS모형과 공간종속성을 감안한 SAR, SEM 모형을 기반으로 님비현상을 파악하였다.
- 본 연구는 국내의 시설(편의시설과 기피시설)의 접근성이 지가에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 행정구역상 동지역인 도시지역과, 읍면지역인 농촌지역을 구분하여 분석하였다.
대상 데이터
- 교육시설과 의료시설 정보는 공공데이터 포털에서 제공하는 교육부 교육행정정보와 건강보험심사평가원 국민 의료정보를 이용하여 추출하였으며(PDP, 2016), 행정시설, 금융시설, 오염물질처리시설, 기피시설은 행정안전부의 공개 DB인 도로명주소 DB의 정보를 통하여 추출하였다(MSPA, 2016).
- 따라서 본 연구에서는 기피시설(화장장, 납골당, 장례식장)과 오염물질 배출시설(쓰레기 소각장, 폐차장, 매립지, 폐수처리장)을 변수로 선정하였다. 더하여 편의시설은 통제변수로서 교육, 안전, 금융, 의료관련 변수를 선정하였으며 각각의 변수들은 Table 1과 같다.
- 본 연구에서 사용된 지가는 거주가 가능한 건축물이 입지할 수 있는 지목 상 ‘대’를 기준으로 데이터를 취득하였으며, 공공데이터 포털에서 제공하는 개별공시지가정보서비스를 이용하여 추출하였다.
- 본 연구의 공간적 범위는 대한민국의 법정리와 행정동의 전국을 대상으로 하였다. 이 가운데 군사접경지역과 차량으로 통행이 불가능한 도서지역을 제외한 16,318개의 동/리의 행정구역으로 한정하였다.
- 우선 기피시설이나 오염시설이 님비현상을 유발하여 지가에 영향을 미칠 것이라는 가설을 확인하기 위하여 전국을 대상으로 분석을 실시하였다(Table 5). 그 결과 OLS 모형에서는 기피시설과 오염물질 배출시설은 1% 유의수준에서 지가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
- 본 연구의 공간적 범위는 대한민국의 법정리와 행정동의 전국을 대상으로 하였다. 이 가운데 군사접경지역과 차량으로 통행이 불가능한 도서지역을 제외한 16,318개의 동/리의 행정구역으로 한정하였다. 행정구역의 위계상 읍⋅면⋅동으로 구분된다.
- 농업농촌 기본법 및 삶의 질 특별법에서 농촌지역을 읍⋅면 지역으로 설정하고 있고, 농촌진흥청에서 읍⋅면지역으로 규정하고 있기에, 읍⋅면지역을 농촌으로 설정하였다. 이 기준으로 도시는 2,050개 지역이며, 농촌은 14,268개 지역을 연구대상지로 설정하였다. 시간적 범위는 2016년도 기준으로 산정하였다.
데이터처리
- 또한 OLS모형에서 구한 잔차들에 대해 서로 공간적으로 상관되어 있는지 여부를 검증하기 위하여 Moran’s I와 LM(Lagrange Multiplier) error, LM lag 검정을 실시하였다(Table 4).
이론/모형
- 먼저 OLS모형에서 오차항의 이분산성을 검증하기 위하여 Breusch-Pagon(Koenker)검정법을 실시하였으며, 비정규성을 검증하기 위하여 Jarque-Bera 검정법을 실시하였다. 전국, 도시, 농촌지역의 Breusch-Pagon(Koenker)와 Jarque-Bera 검정결과는 모두 유의하게 나왔다(Table 3).
- Moran’s I를 구하기 위해서는 공간가중치행렬이 필요하며 공간가중치 행렬을 설정하는 방법에는 인접성(contiguity) 또는 좌표간 거리를 이용하는 방법이 있다. 본 논문에서는 Polygon 속성을 가진 행정구역도를 이용하였기 때문에 가중행렬 구축시 Contiguity Weights 방법중 queen criterion을 이용하였다. 공간가중행렬을 산출하는 방법은 rock, bishop, queen에 의한 방법이 있으며, 이 가운데 queen 방법은 경계면과 모서리를 모두 공유하는 방법으로 특정지역의 모든 인접지역에 대하여 가중치를 부여할 수 있는 장점이 있다(Anselin and Sergio, 2014).
- 일반적으로 지가 또는 부동산을 추정하는 방법으로는 헤도닉가격모형(Hedonic Price Model)을 이용한다. 헤도닉 가격모형은 Rosen(1974)의 다중적 특성을 가진 단일재화 시장에 대한 연구를 기초로, 외국의 경우 1970∼1980년대부터 지가 또는 주택가격 추정연구에 이용되어 왔다.
- 그러나 헤도닉가격모형은 다중공선성(multicollinearity)과 공간적 자기상관(spatial autocorrelation), 공간적 이분산성(spatial heterogeneity)에 대한 문제점을 내포하고 있다(Song and Paek, 2012). 헤도닉가격모형에서는 Ordinary Least Square(OLS)를 이용하여 모수를 추정한다. 이 추정 방법은 잔차는 독립적이며, 평균이 0이고, 분산이 일정하며, 공분산이 0이라는 가정조건을 기초로 한다.
성능/효과
- queen 방법을 적용하여 분석한결과 본 연구에서 사용된 세 모델의 종속변수인 지가의 Moran’s I는 전국은 0.873(p=0.00), 도시는 0.795(p=0.00), 농촌은 0.745(p=0.00)로 세 모델의 지가는 지역적으로 공간자기상관이 존재하는 것으로 나타났다(Figure 2).
- 그 결과 Moran’s I, LM-Lag, LM-Error 값의 통계치가 세 지역 모두 1%로 유의하여 공간종속성이 존재함을 확인하였다.
- 우선 기피시설이나 오염시설이 님비현상을 유발하여 지가에 영향을 미칠 것이라는 가설을 확인하기 위하여 전국을 대상으로 분석을 실시하였다(Table 5). 그 결과 OLS 모형에서는 기피시설과 오염물질 배출시설은 1% 유의수준에서 지가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 중 기피시설은 해당시설로부터 거리가 1% 멀어질 때 지가가 약 0.
- 5마일이내, 1마일 이내, 2마일 이내)로 구분하여 연구하였다. 그 결과 돼지 사육장에 가까운 주택일수록 주택가격에 부정적 영향(최대 8.4%)을 미친다는 것을 발견하였다. Ready and Abdalla(2005)는 GIS 기반 헤도닉모형을 이용하여 농촌지역의 시설이 주택가치에 미친 영향을 살펴본 결과 농장주변의 오픈스페이스는 주변의 주택가격을 상승시키나 대규모의 가축시설이나 버섯농장은 주택가격에 부정적 영향을 미친다고 하였다.
- Lin et al(2012)은 풍수를 기반으로 님비시설이 주택가격에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과 장례식장과 사당이 가까운 주택의 가격은 떨어지는 것으로 나타났다. Reichert(1997)는 매립지가 부동산 가격에 미치는 영향을 살펴본 결과 매립지로부터 6,500 ft(약 2km) 안에 있는 주택가격이 현저히 감소한다는 결과를 도출 하였다.
- 그 결과 전국적으로 기피시설과 오염물질 배출시설은 지가와 음의 관계를 가지고 있어 님비현상을 설명할 수 없었다. 그러나 이를 도시지역과 농촌지역을 구분하여 분석한 결과 서로 다른 결과가 도출되었다.
- 1% 감소하는 것으로 분석되었다. 기피시설 또한 SAR 모형을 제외한 SEM모형과 SAC모형에서 1% 유의수준에서 지가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 시설로부터 거리가 증가할수록 지가는 감소하는 것으로 나타났다. 즉, 기피시설과 오염물질시설은 지가에 부(-)의 영향을 보여주고 있어 님비현상은 나타나지 않는 것으로 나타났다.
- 농촌지역의 오염물질 배출시설로 부터의 거리가 멀어질수록 지가가 감소하는 것으로 나타났다. 이 시설물들은 매립지, 폐기물처리장, 폐수처리장, 폐차장으로 물질의 이동과 연관이 있다.
- 08% 감소하는 것으로 분석되었다(Table 7). 도시지역에서는 기피시설과 멀어질수록 지가가 증가한 반면, 농촌 지역에서는 감소하여 반대의 효과가 있는 것으로 나타났다. 이는 농촌지역에서 기피시설이 님비효과를 발생시키지 않는다는 것을 의미한다.
- 38% 감소되는 것으로 분석되었다. 또한 공간회귀모형인 SAR, SEM, SAC모형에서도 오염물질 배출시설이 1% 유의수준에서 지가에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 시설로부터 거리가 1% 멀어질 때 각각 0.09%, 0.07%, 0.1% 감소하는 것으로 분석되었다. 기피시설 또한 SAR 모형을 제외한 SEM모형과 SAC모형에서 1% 유의수준에서 지가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 시설로부터 거리가 증가할수록 지가는 감소하는 것으로 나타났다.
- 마지막으로 통제변수로 사용된 편의시설 변수들은 도시와 농촌에서 모두 음의 부호를 나타내고 유의하게 나와 편의시설이 지가에 긍정적 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.
- 반면에 농촌지역에서는 전국과 같이 기피시설과 오염물질 배출시설이 SAC모형 기준으로 10%와 1% 유의수준에서 부(-)의 부호를 나타내고 있으며, 기피시설이나 오염물질시설에서 거리가 1% 멀어지면 지가는 0.01%, 0.08% 감소하는 것으로 분석되었다(Table 7). 도시지역에서는 기피시설과 멀어질수록 지가가 증가한 반면, 농촌 지역에서는 감소하여 반대의 효과가 있는 것으로 나타났다.
- 그 결과 OLS 모형에서는 기피시설과 오염물질 배출시설은 1% 유의수준에서 지가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이 중 기피시설은 해당시설로부터 거리가 1% 멀어질 때 지가가 약 0.08% 감소되는 것으로 분석되었으며, 오염물질 배출시설은 1% 멀어질 때 약 0.38% 감소되는 것으로 분석되었다. 또한 공간회귀모형인 SAR, SEM, SAC모형에서도 오염물질 배출시설이 1% 유의수준에서 지가에 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 시설로부터 거리가 1% 멀어질 때 각각 0.
- 기피시설 가운데 장례식장은 사람이 모이기 쉬운 중심지(읍사무소 인근)에 위치하는 경향을 가지게 된다. 전국의 장례식장과 가장 가까운 읍면사무소까지의 거리가 평균 5.2km로 분석되었다. 읍면의 중심지 인근에 위치하여 님비의 효과가 나타나지 않는 것으로 볼 수 있다(Figure 4).
- 기피시설 또한 SAR 모형을 제외한 SEM모형과 SAC모형에서 1% 유의수준에서 지가에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 시설로부터 거리가 증가할수록 지가는 감소하는 것으로 나타났다. 즉, 기피시설과 오염물질시설은 지가에 부(-)의 영향을 보여주고 있어 님비현상은 나타나지 않는 것으로 나타났다. 통제변수로 사용된 교육, 안전, 의료, 금융 변수들은 대부분 1% 내에서 유의한 것으로 나타났으며 이 기관들로부터 멀어질수록 지가가 감소하는 것으로 나타나 편의시설의 접근성이 지가에 중요한 영향을 미친다고 할 수 있다.
- 즉, 기피시설과 오염물질시설은 지가에 부(-)의 영향을 보여주고 있어 님비현상은 나타나지 않는 것으로 나타났다. 통제변수로 사용된 교육, 안전, 의료, 금융 변수들은 대부분 1% 내에서 유의한 것으로 나타났으며 이 기관들로부터 멀어질수록 지가가 감소하는 것으로 나타나 편의시설의 접근성이 지가에 중요한 영향을 미친다고 할 수 있다.
후속연구
- 그러나 지가에 미치는 영향은 인구적특성, 경제적특성, 토지이용제도와 같은 규제적특성의 인자가 포함되어야 한며, 시설의 입지 전후와 시설에 의한 영향 범위등 다양한 관점에서 복합적이고 심층적으로 접근하여야 한다. 따라서 향후 연구에서는 공간 빅데이터 개념을 정립하고, 다양한 관점의 변수를 통하여 지가에 미치는 영향 분석이 수행되어야 할 것이다.
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