본 연구에서는 수도권 개별입지 제조업 공장의 전국, 수도권 입지형태를 분 석함으로서 수도권 지향형 제조업의 입지패턴을 분석하고 이를 통해 향후 수 도권 성장관리를 위해 필요한 입지규제 완화의 기본원칙을 설정하는데 있다.
수도권 제조업의 입지성향분석은 공간집중을 분석하는 hot spot analysis를 활용할 수 있으나 hot spot analysis는 공간집중에 영향을 미치는 시간적 변수를 고려하지 못하는 단점이 있다. 공간적 집중을 분석하는 경우 입지환경의 시계 열적 변화요인과 같은 시간적 변수를 고려하지 못하게 된다. 따라서 시공간 분 석을 활용함으로서 ‘어디’에 개별입지가 집단화 되었는지 와 함께 ‘언제’ 입지 했는가에 대한 분석이 동시에 가능해 질 수 있다.
즉, 시공간집중분석기법을 활용함으로서 시공간의 동시분석, 통계적 유의성 의 확보 할 수 있으면서 동시에 분석시간을 절약하는 것이 가능하다.
시공간집중분석방법은 이론적으로 가장 먼저 고려된 Knox test를 비롯해 Local Knox test, Kulldorff의 space-time scan statistics, Mantel test, space-time k function등 다양한 방법이 존재한다. 시공간 분석기법은 크게 범역적 방법과 국 지적 방법으로 구분될 수 있는데 범역적 방법(global analysis)는 전체 시공간데 이타를 한 번에 처리해 ‘시공간 집중이 발생했는지, 아닌지’를 분석하는 것으 로 언제 어디서 구체적으로 시공간 집중이 발생했는지에 대한 분석은 불가능 (Knox, Mantel, space-time K function). 이와 반면에 국지적 방법(local analysis)은 시공간데이타를 순차적으로 분석하면서 분석대상이 되는 시간과 공간의 면적 을 변화하고 확대해 나가면서 시공간집중이 발생한 지역과 시기를 구체적으로 탐색하고 찾아내는 방식이다. 국지적인 시공간집중분석기법 중 local Knox test 와 Kulldorff의 space-time scan statistics가 가장 대표적이다.
제 4 장∙수도권 산업입지의 시공간집중 분석 65
Local Knox test는 시공간 집중이 언제 형성되기 시작했는지 시계열로 관찰 하면서 하나의 공장이 입지하고 이어서 특정시간과 공간 임계치 안에 얼마나 많은 공장이 입지했는지를 분석하는 방법이다. 그러나 공장이 입지할 때마다 local Knox 통계치를 구하게 될 경우 중복계산의 문제가 발생하므로 이를 해결 하기 위해 누적합기법을 동시에 고려하기도 한다.(권영섭 외, 2009). 그럼에도 불구하고 local Knox test는 분석결과가 다양하게 제시되어 해석상 문제가 발생 한다는 단점이 있다. 또한 아래 그림에서처럼 로컬녹스통계치를 통해 분석한 시공간집중이 발생한 시간적 범위가 명확하게 설명되지 못하는 한계를 가지고 있다. 즉 임계치를 넘어선 그래프에서 시공간 집중이 발생했다고 볼 수 있으나 가장 높은 임계치에서 가장 높은 시공간 집중이 발생한 것인지, 아니면 평균적 으로 높은 임계치를 보인 시점에 시공간 집중이 발생한 것인지 자의적 해석이 가능하다는 단점이 있음
<그림 4-7> 경남 김해 산업입지 로컬녹스통계치의 z-score 누적합그래프
자료: 권영섭 외, 2009
이와 대조적으로 Kulldorff의 space-time scan statistics는 대상지역(읍, 면,동) 에 대해 인근지역을 포함하는 하나의 원을 투영하고 이를 인근지역으로 옮겨 투영된 원의 외부와 내부에 존재하는 기업체들의 가능도비(log likelihood)를 계
산(kulldorff and Hjalmars, 1999; 강호제 2007)해 시공간 집적을 추적하는 시공 간 집중분석방법으로서 시공간집중이 발생했는지를 탐색(explore)하는 방법이 라고 할 수 있다.
<그림 4-8> 시공간검색통계량 분석원리
그림에서와 같이 시공간검색통계량(space-time scan statistic)은 각 지점, A, B, C를 중심으로 일정한 반경을 가진 원통(cylinder)을 설정하고 해당 반경 내에 위치하는 공장들의 수를 분석하는 것이 Space-time scan statistics의 기본적인 분 석방법이다. 원칙적으로 공간적인 집중을 분석할 때는 높이가 일정한 원통을 통해 분석이 이루어지지만 시간개념이 도입된 시공간 집중을 분석하기 위해서 원통의 높낮이가 다른 원통(cylinder)을 각각의 지점, A, B, C에 이동시켜 가며 시공간 집중을 분석해 내게 된다. 이때 원통의 높이는 시간의 범위를 가정하므 로 일정한 크기의 원통은 시간적, 공간적으로 유사한 배경을 가진 공장을 포함 하게 되는 것이다.
시공간 집중분석의 과정을 보다 상세하게 설명하면 먼저 A를 중심으로 하 는 원통에서 공장의 개수를 분석하고, 동일한 크기, 높이의 원통이 B, C로 차 례로 이동하면서 공장의 시공간집적도를 분석하게 된다. 이때 분석은 단순히 공장의 개수를 확인하는 것이 아닌 최대가능도비를 통해 분석하게 되는데, 최
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대가능도비(maximum likelihood)는 각각의 원통에서 관측된 공장의 수와 원통 의 외부에서 관측된 공장의 수를 비교해서 시공간 집중의 정도를 파악하게 된 다. A에서 C까지 모든 최대가능도비를 통한 분석이 끝나면 다시 원통의 지름 (공간적범위)과 높이(시간적범위)가 확대되면서 다시 A, B, C를 순차적으로 분 석하게 된다.
이와 같은 과정을 통해 가장 많은 공장의 공간적 집적과 시간적 집적이 동 시에 관측되는 지점을 시공간집적으로 인식하게 되는데 space-time scan stastics 는 단순히 시공간집적만을 인식하는데 그치지 않고 시공간 집적지로 파악된 지역(행정구역)과 시간대(년도)가 통계적으로 유의한 수준인지 몬테카를로 시 뮬레이션(Monte Carlo simulation)을 거치게 된다. 본 연구에서는 1,000번의 반 치환(permutation)을 통해 통계치를 검증하였고, 99.9% 이상의 유의도를 갖는 결과만을 시공간집중으로 채택하였다.
<그림 4-9> Kulldorff의 space-time scan stistics를 활용한 미국 Columbus, Ohio의 산업별 시공간 집적지 변화 사례
자료: Kang, 2010
Space-time scan statistics를 이용할 경우분석결과를 정리하면 위의 표에서처 럼 산업구조의 변화와 산업입지의 공간적 변화를 시계열적으로 살펴 볼 수 있 다. 위의 그림은 미국 오하이오주의 주도인 콜럼버스 시의 산업구조 변화를 시 공간 분석으로 도출 한 것인데 초기에는 주로 전통제조업에서 시공간 집중이 발생하였고, 이후 첨단산업의 집적지가 각각 시기적ㆍ공간적으로 다르게 형 성되는 것을 통계적으로 살펴볼 수 있다.
이와 같이 시공간분석이 진행될 경우 도출된 결과를 바탕으로 해당제조업 이 집중하게 된 특정시기, 지역에 대해 정성적 분석을 진행할 수 있다. 주로 문헌, 기존연구, 신문 등을 통해 해당지역과 시기에 특정 산업의 개별입지 시 공간 집중이 발생한 원인을 추적하는 형태로 분석이 진행되는데 이를 통해 개 별입지의 집중원인, 주변의 환경적 요소를 파악하는 것이다. 결국 시공간 집중 에 대한 분석은 그 자체로 의미를 갖는 다기 보다는 분석결과를 바탕으로 수도 권 스마트성장을 저해하는 개별입지와 난개발이 집중적으로 발생한 지역을 찾 는 targeting 기법이라고 할 수 있다.