수도권 개별입지 공장의 시공간적 입지특성 분석*
1황선근** ·이수기***
2·박정일****
3 4Spatial-Temporal Pattern Analysis of Unplanned Factory Locations in the Seoul Metropolitan Area Using FEMIS Data
Hwang, Sun-Geun * , Lee, Sugie ** , Park, Jeong-Il ***
국문요약 본 연구는 수도권을 대상으로 개별공장의 시공간적 확산을 분석하고 정책적 시사점을 제공하는 데 목 적이 있다. 공장의 입지는 개별입지와 계획입지로 나눌 수 있다. 계획입지의 경우, 공장 설립의 기간이 오래 걸리 고 높은 비용과 규제 때문에 개별공장의 설립이 쉽지 않다. 그러나 개별입지 공장은 설립 절차가 간단하여 지대 가격이 저렴한 비도시지역을 중심으로 개별입지 공장 난개발이 증가하였다. 공장 난개발의 문제점은 공장 주변의 도로 및 환경오염 처리 시설과 같은 인프라 부족을 야기하고, 쾌적한 환경과 도시 경관을 훼손하며, 주변지역 거 주민의 생활환경을 악화시킨다. 본 연구의 분석자료는 공장설립온라인지원시스템 자료를 ArcGIS Pro를 활용하여 2001년부터 2016년까지 수도권 지역에 설립된 개별공장의 입지를 시공간적으로 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 수도권 전체적으로 살펴보면 개별입지 공장은 기존의 산업단지나 공업입지 주변에 집중적으로 형성 되는 것을 발견하였다. 이러한 이유는 집적지 주변에서 얻을 수 있는 외부효과라고 판단된다. 둘째, 서울시의 경 우 개별입지 공장은 주거지역에 많이 설립되고 있어 주거와 공장의 혼재가 발생하고 있다. 셋째, 경기도의 개별입 지 공장은 비도시지역 내 관리지역에 많이 입지하는 것으로 나타났다. 비도시지역 내 관리지역에서의 공장 난개발 은 경관 훼손, 인프라 부족 등 사회적 비용을 초래할 수 있다. 본 연구는 수도권지역을 대상으로 개별공장의 시공 간 확산과정과 특징을 분석하여 향후 개별공장 난개발을 제어하기 위한 정책적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
주제어 개별입지 공장, 시공간 패턴분석, 핫스팟분석, 공장설립온라인지원시스템 자료
Abstract : The purpose of this study is to analyze the spatial-temporal proliferation of individual factories in the
Seoul Metropolitan Area and to provide policy implications. The location of the factory is divided into individual locations and planned locations. In the case of individual locations, it takes a long time to establish factories. Also, due to high cost and regulation, the establishment of individual factories is not easy. However, since the establish- ment process is simple and the price of land is low, the establishment of individual factories has led to an increase in*이 논문은 2017년 12월 한국지역학회 후반기 학술대회에서 발표한 논문을 수정·보완한 것임.
** 한양대학교 도시공학과 석사과정(주저자: [email protected])
*** 한양대학교 도시공학과 교수(교신저자: [email protected])
**** 계명대학교 도시계획학전공 조교수(공동저자: [email protected])
1. 서론
우리나라에서는 1960년대 이후 산업의 집적을 통 한 국토의 효율적 이용과 환경오염 방지, 지역산업 의 경쟁력 강화를 위해 산업단지를 조성하여 산업의 계획적 입지를 유도하여 왔다. 또한, 기업의 자유의 사에 의해 산업단지 외의 지역에 공장 부지를 매입하 여 공장을 설립하는 개별입지 제도는 기업입지 수요 의 탄력적 대응과 유효토지의 적기 개발에 기여하고 있다. 공장설립에서의 계획입지는 각종 금융 및 세금 에 대한 수혜가 가능하며, 산업기반시설, 생활편의시 설, 동력, 용수, 수송 등의 지원시설이 양호하다는 장 점이 있다(이성룡 외, 2009). 또한, 다른 업체와의 정 보교환, 기술교류 및 협업이 가능하고 공장 설립 절차 가 간단하다. 하지만 계획입지는 선 분양 후 입주 방 식이기 때문에 공장설립자가 원하는 시기에 공장 입 주가 어려우며, 기업이 원하는 지역에 건축하기 어렵 고 분양가가 높다는 단점을 가지고 있다(강호제·류승 한, 2011; 이성룡 외, 2009). 반면 개별입지는 공장설 립자가 원하는 시기, 장소에 공장을 설립할 수 있고, 사업을 확장하거나 증축하는 것이 편리하다는 장점이
있다. 또한, 저렴한 지대로 인해 공장 설립에 대한 비 용이 계획입지에 비해 크게 절감할 수 있는 장점이 있 다(노근호·고영구, 1998; 손상락, 2010). 개별입지 공 장은 금융 및 세금 혜택을 받기 어렵고, 기반시설이 미비하다는 단점에도 불구하고 선호도가 높은 실정이 다. 2017년 6월 말 기준으로 개별입지 공장의 수는 전 체 신규공장의 64.9%를 차지할 정도로 높은 비중을 나타낸다(한국산업단지공단, 2017). 이는 개별입지가 기업이 원하는 지역에 비교적 저렴한 비용으로 적기 개발이 가능하다는 점에 기인한다고 볼 수 있다.
개별입지와 관련한 선행연구는 공장입지의 난개발, 특히 비도시지역에서의 개별입지 공장의 난개발 연 구가 주를 이룬다(반영운 외, 2013; 양원탁·이희연, 2016; 이경주·권일, 2012; 이경주·권일, 2013; 이성 룡 외, 2009). 이들 연구는 개별입지 공장의 공간적 분포를 분석하여 비도시지역에서의 입지 및 환경관리 에 초점을 두고 있다. 하지만 대다수의 관련 선행연 구는 소규모 지역을 대상으로 하거나 비도시지역만을 대상으로 하고 있어 좀 더 거시적 공간에서의 입지특 성을 파악하는데 한계가 있다.
따라서 본 연구의 목적은 수도권 지역의 도시지역 the number of individual factories. The problem of the undeveloped factories is that the lack of infrastructure such as the road and environmental pollution treatment facilities around the factory deteriorates the pleasant environment and the cityscape and deteriorates the health of the residents in the surrounding area. In this study, we analyzed the location of individual factories established in the Seoul metropolitan area from 2001 to 2016 by using ArcGIS Pro.
The results of the analysis are as follows. First, individual location factories are formed around existing industrial complexes and industrial sites. The reason for this is considered to be the external effect that can be obtained from the surrounding area. Secondly, since the Seoul city’s individual location factories are established in many residential areas, it shows the conflicting result of the mixture of residence and factory. Third, the Gyeonggi province’s individu- al location factories have a high proportion of non-urban areas. This is because the Gyeonggi province’s management area occupies a larger proportion than other areas in Gyeonggi province . This study analyzed the spatial - temporal spreading process of individual factories and the unfolding of individual factories in the metropolitan area, and it can provide policy implications to control the over development of individual factories in the future.
Key Words : Unplanned Factory Locations, Spatial-Temporal Pattern Analysis, Seoul Metropolitan Area, FEMIS
Data과 비도시지역을 대상으로 2001년부터 2016까지 공 장설립온라인지원시스템(FEMIS)에 등록된 개별공장 데이터를 바탕으로 시공간 분석기법을 활용하여 개별 공장의 입지패턴과 시공간 입지특성의 변화를 도출하 고 개별공장 난개발을 관리하기 위한 정책적 시사점 을 제공하는 것이다.
연구 대상지를 수도권으로 선정한 이유는 수도권 지역이 도시지역과 비도시지역을 포함하면서 2017년 6월 기준 전국 공장의 64.9%를 차지하고 있으며(산업 입지공단, 2017), 도시지역과 비도시지역의 개별공장 입지특성과 변화를 분석하는데 적당하다고 판단되었 기 때문이다.
2. 개별입지 공장 관련 연구
개별입지 공장에 관련한 선행연구는 크게 개별입지 공장의 입지패턴을 분석한 연구와 공장입지에 영향을 미치는 요인을 분석한 연구로 구분할 수 있다. 먼저 개별입지 공장의 입지패턴에 관한 선행연구는 주로 공간통계 또는 GIS공간분석을 활용한 연구들이다. 양 원탁·이희연(2016)은 수도권의 비도시지역에 유입된 제조업 개별공장의 입지패턴을 커널밀도 분석 등을 통해 분석하였다. 분석 결과, 수도권의 개별공장의 입 지는 서울과 같은 대도시와 인접한 지역에 군집하는 경향을 보이며, 이들은 주로 소규모 업체로 화학물질 배출량이 많은 업종이었다. 이경주·권일(2012)의 연 구는 경기도 화성시를 대상으로 개별입지 공장의 시 계열적 분포특성을 파악하였는데, 1994년 준농림제도 시행 후 비도시지역에서의 개별입지 공장의 군집이 강화되는 패턴이 나타났다고 주장하였다. 더 나아가, 이경주·권일(2013)의 연구는 개별입지 공장의 군집을 난개발의 유형의 하나로 보고 개별입지 공장의 난개 발을 모니터링하는 공간통계학적 기법을 개발하여 경 기도 화성시에 적용하였다. 또한, 반영운 외(2015)는 500m×500m 격자분석을 통해 경기도 김포시의 개별 입지공장의 입지패턴을 분석한 바 있으며, 강호제·류 승한(2011)은 시공간집중분석을 통해 수도권 제조업
개별입지 공장은 서울을 구심으로 한 나선형으로 확 산되는 입지패턴을 보인다고 하였다. 이상의 연구들 은 주로 수도권, 특히 수도권의 비도시지역을 대상으 로 한 연구가 많은 것이 특징이다. 한편 강호제(2008) 는 전국을 대상으로 개별입지 공장의 집적지를 분석 하였다. 이 연구는 최근린군집분석을 통해 개별입지 공장의 입지패턴은 수도권, 부산광역시 등 대도시 주 변에 소규모 집적 경향을 보임을 밝힌 바 있다.
개별공장의 입지에 영향을 미치는 요인에 관한 연 구는 제도적 측면과 기업의 입지선호도에 초점을 맞 추고 있다. 특히 제도적 연구는 비도시지역으로 제조 업 공장들이 대량 유입되어 난개발을 촉진시킨 법·
제도적 문제점에 관한 연구가 다수이다(반영운 외, 2015; 이성룡 외 2009, 이왕기·정승현, 2012; 최창 규·이원영, 2008). 이들 연구는 주로 비도시지역에 서의 개발행위허가제, 개별법의 공장의 입지기준, 시 설물의 용도변경에 기준 등에서 비도시지역에서의 개별공장의 난개발의 원인으로 지적한다. 구체적으 로 2000년대 초반 「국토의 계획 및 이용에 관한 법률」
의 시행과 더불어 계획관리지역을 중심으로 비도시지 역에서 신규공장 설립의 심의기준이 미흡하였다. 이 에 따라 오염시설과 대규모 시설을 제외한 작은 공장 들은 대부분 쉽게 허가를 받을 수 있게 되었다. 또한,
「산지관리법」과 「농지법」과 같은 개별법에 의한 산지 및 농지전용 기준과 기존 시설 공장의 용도변경에 대 한 기준이 느슨하게 적용되면서 비도시지역으로 개별 입지 공장의 난개발이 심화되고 있다. 개별공장의 입 지요인을 기업의 수요측면에서 분석한 연구는 기반시 설 및 노동력에 대한 접근성, 저렴한 지가 등을 주요 한 요인으로 보고 있다. 강호제(2008)는 대도시 주변 에 집중하려는 개별입지 공장의 입지경향은 도시기반 시설에 이용의 편리성과 노동력 확보, 기술개발, 중간 생산물 교류의 이점에 기인하는 것으로 보았다. AHP 방법을 통해 경기도 화성시내 개별입지 공장의 입지 요인을 분석한 최창규·이원영(2008)의 연구는 저렴 한 지가가 개별입지 공장의 입지에 가장 중요한 요인 임을 밝힌 바 있다.
이상에서 살펴본 바와 같이, 개별입지 공장한 관련
한 연구들은 일부 연구를 제외하고는 대부분은 소규 모 지역(주로 시, 군)에 한정되어 있다. 다른 한편으로 지금까지 비도시지역을 대상으로 공장 난개발에 관한 연구는 다수 진행되었지만, 수도권의 도시지역과 비 도시지역의 개별입지 공장의 시공간 패턴을 분석한 연구는 매우 부족한 실정이다.
3. 자료 및 분석방법
1) 분석 자료
수도권 개별입지 공장의 시공간 분포 특성을 분석 하기 위한 공장자료는 한국산업단지공단에서 제공 하는 공장설립 온라인 지원시스템(Factory Establish- ment Management Industrial System, FEMIS)의 공 장등록자료를 활용하였다. FEMIS 공장등록자료는 1989년부터 현재까지 설립된 산업단지와 개별입지를 포함한 전국의 등록공장의 정보를 제공한다. 여기에 는 회사명, 용지면적, 건축면적, 종업원 수, 업종, 규 모, 설립구분과 공장설립연도 등의 정보가 포함되어 있다. 본 연구는 개별입지 공장을 대상으로 하기 때문 에 산업단지 공장을 제외하고 2001년부터 2016년 사 이에 수도권에 설립된 개별공장 자료만 추출하였다.
FEMIS 공장등록자료는 추출시점에 존재하는 공장 의 정보를 제공하여 폐업 혹은 이전으로 사라진 공장 에 대한 정보는 없기 때문에 시계열 분석에서 한계가 존재한다. 즉, 자료 추출시점으로부터 과거로 갈수록 누락된 정보가 많아 시계열분석에서 편의(bias)가 발 생할 수 있어 주의가 필요하다. 그럼에도 불구하고 개 별공장이 시간이 지남에 따라서 분포하는 것을 확인 하고 개별공장의 난개발을 제어할 수 있는 정책적 시 사점을 제공하기 위해서 본 연구가 필요한 실정이다.
본 연구에서 활용한 용도지역 자료는 2016년을 기 준으로 국가공간정보포털에서 제공하는 수도권의 지 적도 자료와 토지이용계획정보 자료를 결합하여 분석 에 활용하였다. 토지이용계획정보 파일에는 도로, 제 한구역 등 다양한 정보가 포함되어 있어 용도지역만 을 추출하는 과정이 필요하다.
2) 분석 방법
본 연구에서 FEMIS에서 추출된 개별 공장자료는 주소정보를 기반으로 지오코딩(Geocoding) 과정을 통해 점(point) 형태의 공간자료로 변환하였다. 이후 공장등록일 정보를 활용하여 신설된 개별입지 공장의 개수를 1km×1km 격자에 연도별로 집계하여 지도상 에 나타내었다.
수도권 개별입지 공장의 시공간적 분포 특성을 분 석하기 위해 ESRI사의 ArcGIS Pro에서 제공하는 핫 스팟 분석(Hot Spot Analysis)을 진행하였다. 이 분석 을 위해서는 <그림 1>과 같은 시공간 큐브(Time Space Cube)의 생성이 필요하다. GIS 공간상에서 개별입지 공장의 위치는 점 형태의 공간객체로 나타낼 수 있는 데 공장설립연도의 시간 속성정보를 활용하면 시공간 큐브의 생성이 가능하다. ArcGIS Pro에서는 제공하 는 Create Space Time Cube By Aggregating Points 도 구는 시간단위와 격자 크기를 설정할 수 있도록 하며, 이를 활용하면 점 형태의 객체를 NetCDF(Network Common Data Format)로 변환이 가능하다(ESRI, 2017a). NetCDF이 생성된 이후에는 Emerging Hot Spot Analysis와 Visualize Space Time Cube in 3D 도 구를 활용하여 2차원 혹은 3차원 형태의 핫스팟 분석 이 가능하다. 이 분석의 결과는 <표 1>과 같이 신규 형, 연속형, 강화형, 영구형, 감소형, 산발형, 진동형, 과거형의 총 8개의 핫스팟 유형으로 나타난다(ESRI, 2017b). 이때 8개의 유형에 속하지 않는 큐브는 패턴 이 없는 큐브로 정의된다. 기존의 핫스팟 분석이 횡
<그림 1> 시공간 큐브 생성의 개념 출처: ESRI (2017a)
단면적 공간적 군집을 알려주는데 머물렀다면 핫스팟 분석은 시간적 군집을 결합하여 3차원적 시공간 특성 분석이 가능하다는 장점이 있다.
4. 분석 결과
1) 개별입지 공장의 입지패턴
2001년부터 2016년까지 수도권 개별입지 공장의 입지패턴은 <그림 2>와 같다. 이 지도는 공장등록일 을 기준으로 2001, 2005, 2010, 2016년에 설립된 개 별입지 공장의 누적된 개수를 1km×1km 격자에 집 계한 결과이다. 각 년도의 입지패턴을 비교하면 수도 권의 신설 개별입지 공장은 기존의 집적지를 중심으 로 군집하여 확산하는 형태를 나타낸다. 즉 공장이 입 지한 지역 주변으로 계속해서 신규의 공장들이 설립 되며 그 결과 공장입지의 군집 크기가 시간이 지날수 록 커지는 양상을 볼 수 있다.
개별입지 공장의 공간적 군집의 강화는 Moran’s I 값의 변화를 통해 확인할 수 있다. Moran’s I 값은 <그 림 2>와 같이 격자단위로 개별공장의 개수를 집계하 여 연도별로 산출할 수 있다. Moran’s I 값은 –1에서 부터 1사이의 값을 가지는데 군집경향이 강할수록 1 에 가까워지며 반대의 경우는 –1에 가까워진다. <표 2>에서 Moran’s I 값은 연도별로 증가하고 있어 시간
이 지날수록 수도권 개별입지 공장의 군집은 더욱 강 화되고 있음을 통계적으로 확인할 수 있다.
서울시 구별 개별입지 공장의 입지특징은 <표 3>에 서 살펴볼 수 있다. 2001년에서 2016년 사이 서울시 에서 개별입지 공장이 가장 많이 신설된 곳은 성동구 이며 그 비중은 서울시 전체의 10.4%에 달한다. 그 다 음은 영등포구(8.8%), 금천구(8.5%), 중량구(6.5%), 강서구(6.5%), 송파구(6.1%) 순으로 높은 비중을 차지 한다. 성동구의 경우에는 성수역 주변 준공업지역에
<표 1> 핫스팟 유형과 정의
구분 정의
New(신규형) 마지막 시간 단계에서만 핫스팟이 발생하는 지역
Consecutive(연속형) 이전 시간 단계부터 마지막 시간까지 연속으로 핫스팟이 발생된 지역 Intensifying(강화형) 마지막 시간 단계까지 강도가 증가면서 핫스팟이 발생하는 지역 Persistent(영구형) 시간의 변화에 따라 핫스팟 강도와 관계없이 일정하게 핫스팟인 지역 Diminishing(감소형) 시간의 변화에 따라 핫스팟의 강도가 크게 감소하는 지역
Sporadic(산발형) 핫스팟지역과 핫스팟이 아닌 지역이 반복적으로 발생하는 지역
Oscillating(진동형) 콜드스팟이 발생하다가 마지막시간 단계에서 핫스팟이 일어나는 지역 Historical(과거형) 최근을 제외하고 과거 90%가 핫스팟인 지역
출처: ESRI (2017b)
<표 2> 수도권 개별입지 공장의 Moran’s I 값
연도 Moran’s I 값 p-value
2001 0.254 0.00
2002 0.251 0.00
2003 0.232 0.00
2004 0.226 0.00
2005 0.234 0.00
2006 0.248 0.00
2007 0.283 0.00
2008 0.272 0.00
2009 0.266 0.00
2010 0.253 0.00
2011 0.261 0.00
2012 0.265 0.00
2013 0.327 0.00
2014 0.335 0.00
2015 0.328 0.00
2016 0.331 0.00
서의 개별 공장의 집적을 보이고 있으며, 영등포구, 금천구, 강서구는 서울디지털국가산업단지 주변으로 개별입지 공장이 입지하고 있다.
인천시의 구별 개별공장의 입지는 <표 4>와 같다.
인천시 전체 개별공장의 42.6%가 서구에 입지하고 있 는데, 이는 일반 공업지역과 산업단지가 존재하여 산 업단지 주변에 개별공장들이 입지하는 것으로 파악된
다. 남동구와 부평구도 일반 공업용지가 있어 개별공 장이 많이 설립 되었다고 판단할 수 있었다. 특히 서 구는 신설공장의 연도별 증가 추이에서도 다른 구들 에 비해 큰 증가를 보여주고 있다.
<표 5>는 경기도 시군별 개별입지 공장의 분포를 연도별로 나타내고 있다. 경기도의 경우에는 서울시 와 인천시와는 달리 지역이 넓기 때문에 다른 지역보
<그림 2> 개별입지 공장의 입지패턴(2001-2016)
다 많은 개별공장의 데이터를 포함하고 있다. 경기도 의 경우에는 안양시, 부천시, 평택시, 고양시, 남양주 시, 군포시, 용인시, 파주시, 안성시, 화성시, 광주시, 양주시와 포천시에 개별공장이 많이 설립된 것을 확 인할 수 있었다. 안양시, 부천시, 군포시를 제외한 나 머지 지역은 경기도 외곽지역에 위치하고 있고 지역 주변으로 산업단지가 조성되어 있어 대부분의 개별공 장이 산업단지 주변으로 형성되는 것을 확인할 수 있 었다.
반대로 안양시, 부천시, 군포시 같은 경우에는 제1 기 신도시 주변 지역임에도 불구하고 개별공장의 설 립이 많이 이루어졌다. 안양시와 군포시에는 1기 신도 시인 평촌과 산본을 포함하고 있는 지역이지만 많은
개별공장이 설립되어 있으며, 이러한 이유로는 군포 시에 형성 있는 공업지역으로 판단된다. 또한, 부천시 에 개별공장이 많이 발생하게 된 원인은 부천시 주변 으로 서울 산업단지가 형성되어 있기 때문에 개별공 장의 난개발이 발생하고 있다고 판단되며, 이러한 이 유는 경기도에서 많은 개별공장이 설립된 지역에서도 나타는 결과이다.
한편, 의정부시, 동두천시, 과천시, 오산시, 하남시, 여주시, 연천군, 가평군과 양평군과 같은 경우에는 개 별입지 공장의 설립수가 적은 것을 확인할 수 있으며, 이들 지역 중 과천시의 경우에는 경기도의 모든 시군 중에 가장 적은 비율을 나타내고 있다. 과천시의 경우 에는 세종특별시, 전국 여러 혁신도시로 공공기관이 옮겨가기 전까지 행정수도로 대부분의 토지이용이 주 거 및 녹지 또한, 서울시를 둘러싸고 있는 개발제한구 역이기 때문이라고 판단된다. 그 외에 다른 시군은 경 기도 외곽지역에 있는 지역이며, 자연녹지 및 보전지 역이 지역에 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 개별 입지 공장의 설립이 많이 이루어지지 않았다고 판단 된다.
종합적으로 수도권의 개별입지 공장들은 현재 입 지하고 있는 산업단지 또는 공업입지 주변에 형성되 는 특징을 가지고 있다. 개별입지 공장은 기업의 자유 의사에 의해 산업단지 외의 지역에 공장 부지를 매입 하여 공장을 설립하는 것이지만, 기존의 산업단지 혹
<표 3> 서울시 구별 개별입지 신설공장 개수
시군구 연도별 신설공장 개수 전체 합계
2001 2005 2010 2016 2001-2016 (%)
강남구 6 11 12 11 161 (4.7)
강동구 2 3 8 7 99 (2.9)
강북구 2 4 4 6 76 (2.2)
강서구 25 7 13 14 222 (6.5)
관악구 2 2 4 6 58 (1.7)
광진구 4 2 13 9 121 (3.6)
구로구 5 10 14 24 158 (4.6)
금천구 21 21 15 13 288 (8.5)
노원구 0 0 1 5 48 (1.4)
도봉구 8 2 4 7 98 (2.9)
동대문구 1 6 7 24 179 (5.3)
동작구 0 3 2 3 28 (0.8)
마포구 2 0 11 8 70 (2.1)
서대문구 3 4 4 5 51 (1.5)
서초구 6 9 9 12 157 (4.6)
성동구 23 22 24 26 353 (10.4)
성북구 4 4 6 11 80 (2.3)
송파구 6 10 18 18 208 (6.1)
양천구 2 1 7 8 72 (2.1)
영등포구 10 11 31 36 300 (8.8)
용산구 1 4 3 10 63 (1.8)
은평구 1 4 3 10 69 (2.0)
종로구 3 2 7 14 79 (2.3)
중구 35 3 2 8 149 (4.4)
중랑구 6 6 18 42 220 (6.5)
합계 178 151 240 337 3,407 (100.0)
<표 4> 인천시 구별 개별입지 신설공장 개수
시군구 연도별 신설공장 개수 전체 합계
2001 2005 2010 2016 2001-2016 (%)
강화군 3 1 1 13 108 (4.3)
계양구 9 13 11 32 259 (10.2)
남구 4 5 12 12 138 (5.5)
남동구 8 20 30 37 342 (13.5)
동구 4 4 6 19 151 (6.0)
부평구 13 19 30 32 395 (15.6)
서구 38 72 44 134 1,078 (42.6)
연수구 0 0 1 4 23 (0.9)
중구 4 2 5 10 38 (1.5)
합계 83 136 140 293 2,532 (100.0)
은 공장 집적지 주변에 개별입지 공장이 입지하는 경 향은 흥미로운 패턴으로 볼 수 있다. 이러한 경향은 산업단지 내외의 기반시설과 기존 산업의 집적효과와 같은 산업단지 또는 공업입지 주변에 입지함으로써 누릴 수 있는 외부효과에 기인하는 것으로 파악된다 (강호제, 2008).
2) 용도지역별 입지특성
개별입지 공장의 용도지역별 입지특성은 <표 6>에 서 살펴볼 수 있다. 서울시의 경우 개별입지 공장은 도시지역 내 주거지역에서 입지 비중이 69.5%로 매우 높게 나타났다. 이는 공업지역 내 입지 비중인 26.3%
를 훨씬 상회하는 결과이다. 특히 주거지역과 공업지 역 내 입지 비중은 2005년에서 2010년 사이 크게 변 화하였다. 전통적으로 주거지에서 공장입지는 소음 및 공해로 인해 민원 발생의 소지가 크고 거주민의 건 강악화 우려가 있어 주거와 공업 기능은 서로 이격하 는 것을 원칙으로 하였으나, 본 연구의 결과는 주거와 공업기능의 혼재라는 상반된 결과를 나타내고 있다.
이는 최근 산업의 융 복합과 제조업의 서비스업화, 4 차 산업혁명과 스마트 공장의 등장과 같은 일련의 글 로벌 트렌드와 함께 대도시에 입지수요가 있는 산업 들의 독특한 입지형태로 파악된다(장철순 외, 2017).
인천의 경우에는 공업지역 비율이 58.6%로 큰 비중 을 차지하고 있다. 한편 주거지역 내의 비율은 17.7%
에 머물고 있어 서울보다 주거지에서 공장의 설립이 적은 편이다. 한편 경기도의 개별입지 공장은 비도시 지역 내 관리지역에서의 비중이 63.9%로 압도적으로 높다.
관리지역에서 발생하는 공장 난개발은 대부분의 소 규모 공장들이 군집하면서 영역을 점차 넓혀나가고 있는 특징이 있다. 이러한 비도시지역인 관리지역에 서의 난개발은 자연환경 훼손이나 용도간의 상충으로 인한 민원발생 등 다양한 부작용을 야기할 수 있다.
3) 시공간적 입지특성 핫스팟 분석
수도권 개별입지 공장의 시공간적 입지특성을 파악 하기 위해 핫스팟 분석을 진행한 결과는 <표 7>과 <그 림 3>에 나타나 있다. 먼저 <표 7>에서 핫스팟 유형별 입지 특성을 살펴보면, No Pattern Detected(87%), 산 발형(6.7%), 연속형(3.0%), 신규형(1.6%) 순으로 비율 이 높은 것을 확인할 수 있다. 이 중 패턴이 없는 지역 은 분석하기에 시공간 자료가 충분하지 않아 ArcGIS 에서 핫스팟 유형을 정의할 수 없어 패턴이 없는 지역 으로 분류된 것이다. 다음으로 산발형의 경우에는 시
<표 5> 경기도 시군별 개별입지 신설공장 개수
시군구 연도별 신설공장 개수 전체합계
2001 2005 2010 2016 2001-2016 (%)
가평군 2 1 3 6 66 (0.2)
고양시 24 36 64 98 985 (3.6)
과천시 0 0 3 0 17 (0.1)
광명시 10 9 17 7 188 (0.7)
광주시 77 87 116 145 1,772 (6.5)
구리시 8 2 8 2 85 (0.3)
군포시 13 31 30 35 515 (1.9)
김포시 231 148 146 330 3,407 (12.5)
남양주시 54 89 99 145 1,601 (5.9)
동두천시 3 0 5 5 52 (0.2)
부천시 33 45 55 116 1,048 (3.8)
성남시 38 19 15 24 276 (1.0)
수원시 7 9 16 22 217 (0.8)
시흥시 16 20 25 31 414 (1.5)
안산시 5 14 18 22 241 (0.9)
안성시 71 49 58 78 1,056 (3.9)
안양시 21 30 43 35 510 (1.9)
양주시 42 76 60 81 1,120 (4.1)
양평군 2 1 2 8 60 (0.2)
여주시 26 12 24 12 298 (1.1)
연천군 4 2 8 3 63 (0.2)
오산시 5 7 3 11 95 (0.3)
용인시 93 57 46 92 1,063 (3.9)
의왕시 6 6 15 13 166 (0.6)
의정부시 1 3 1 10 79 (0.3)
이천시 18 36 41 52 579 (2.1)
파주시 91 78 163 250 2,343 (8.6)
평택시 32 26 51 105 922 (3.4)
포천시 128 99 162 176 2,259 (8.3)
하남시 6 2 21 9 186 (0.7)
화성시 248 256 290 534 5,681 (20.8) 합계 1,315 1,250 1,608 2,457 27,364 (100.0)
간의 변화에 따라 핫스팟 유형이 생겼다가 없어졌다 를 반복하는 유형으로 정의하고 있다. 산발형 핫스팟 은 수도권 대부분의 지역에서 많이 나타나고 있으며, 이러한 결과를 통해 수도권 지역에서 설립되는 개별 공장 대부분이 시간의 관계없이 무작위로 설립되고
있다고 볼 수 있다. 다음 연속형 핫스팟 유형은 큐브 의 가장 상단인 2016년까지 연속적으로 핫스팟 유형 으로 나타내는 지역으로 수도권에서 두 번째로 많이 나타나는 유형이다. 연속형 핫스팟은 수도권 지역 중 인천지역(4.9%)에서 가장 많이 나타나고 있다. 신규
<표 6> 용도지역별 개별입지 신설 공장 개수
시도 용도지역
연도별 개별공장 용도지역 2001-2016
(16년 전체 합계 )
2001 2005 2010 2016
개수 % 개수 % 개수 % 개수 % 개수 %
서울 도시
주거 105 59.0 98 64.9 178 74.2 245 72.7 2,369 69.5
상업 15 8.4 1 0.7 7 2.9 19 5.6 132 3.9
공업 58 32.6 52 34.4 55 22.9 72 21.4 895 26.3
녹지 0 0.0 0 0.0 0 0.0 1 0.3 11 0.3
합계 178 100.0 151 100.0 240 100.0 337 100.0 3,407 100.0
인천 도시
주거 10 12.0 24 17.6 33 23.6 48 16.4 444 17.5
상업 2 2.4 2 1.5 8 5.7 11 3.8 79 3.1
공업 45 54.2 89 65.4 79 56.4 171 58.4 1,487 58.7
녹지 21 25.3 18 13.2 17 12.1 49 16.7 397 15.7
비도시 관리 3 3.6 2 1.5 2 1.4 6 2.0 67 2.6
농림, 자연환경 2 2.4 1 0.7 1 0.7 8 2.7 58 2.3
합계 83 100.0 136 100.0 140 100.0 293 100.0 2,532 100.0
경기 도시
주거 171 13.0 126 10.1 174 10.8 199 8.1 2,673 9.8
상업 15 1.1 14 1.1 22 1.4 26 1.1 296 1.1
공업 88 6.7 132 10.6 136 8.5 181 7.4 2,301 8.4
녹지 282 21.4 187 15.0 157 9.8 272 11.1 3,321 12.1
비도시 관리 714 54.3 742 59.4 1,051 65.4 1,651 67.2 17,548 64.1
농림, 자연환경 45 3.4 49 3.9 68 4.2 128 5.2 1,225 4.5
합계 1,315 100.0 1,250 100.0 1,608 100.0 2,457 100.0 27,364 100.0
<표 7> 수도권 지역별 핫스팟 유형 분석
핫스팟구분 서울 인천 경기 합계
개수 비율(%) 개수 비율(%) 개수 비율(%) 개수 비율(%)
New (신규형) 15 3.6 7 2.5 49 1.3 71 1.6
Consecutive (연속형) 12 2.9 14 4.9 106 2.9 132 3.0
Intensifying (강화형) 0 0.0 3 1.1 21 0.6 24 0.5
Persistent (영구형) 2 0.5 1 0.4 15 0.4 18 0.4
Diminishing (감소형) 3 0.7 0 0.0 0 0.0 3 0.1
Sporadic (산발형) 24 5.8 27 9.5 244 6.6 295 6.7
Oscillating (진동형) 0 0.0 0 0.0 0 0.0 0 0.0
Historical (과거형) 1 0.2 0 0.0 0 0.0 1 0.0
No Pattern Detected 360 86.3 232 81.7 3,281 88.3 3,873 87.7
합계 417 100.0 284 100.0 3,716 100.0 4,417 100.0
<그림 3> 수도권 개별입지 공장의 시공간적 입지특성을 위한 핫스팟 분석(2001-2016)
형 핫스팟의 경우에는 큐브의 가장 최상단의 연도인 2016년만 공장이 많이 설립된 지역을 나타내고 있으 며, 서울지역의 경우 다른 지역보다 신규형 핫스팟이 발생하는 것을 확인할 수 있다.
<그림 3>은 시공간 분석 결과를 진행한 그림으로 서울시, 경기도와 인천시의 시공간 분석을 나타내고 있다. 서울시의 신규형 핫스팟의 경우 중랑구와 구로 구에서 발생하고 있으며, 과거형 핫스팟지역이 성동 구에 위치하고 있다. 또한, 영등포구, 구로구와 중구 에 형성되어 있는 산업단지 주변에서 산발적으로 공 장의 확산이 이루어지는 것을 확인하였다. 다른 수도 권지역인 경기도와 인천시의 경우에는 최근부터 꾸 준하게 공장들이 입지했던 지역을 나타내는 연속형과 오래전부터 꾸준하게 공장이 입지한 것을 나타내는 영구형 핫스팟이 경기도 외곽지역에서 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 김포시의 경우에는 대부분의 시공 간 핫스팟 유형이 대부분 나타나는 것을 확인할 수 있 었다. 파주시와 포천시는 산발적 핫스팟유형과 신규 형 핫스팟이 발생하고 남양주시에서는 기존의 공장들 주변으로 연속형과 산발적으로 공장의 설립이 이루어 지는 것을 확인하였다. 경기 남부지역과 같은 경우에 는 안양시, 군포시, 화성시와 광주시에 공장의 확산이 이루어지는 것을 확인할 수 있었다. 화성시와 같은 경 우에는 지역 내에서 공장의 확산이 이루어지고 있으 며, 신규형 핫스팟이 여러 지역에서 나타나는 것을 보 아 공장의 확산이 계속해서 이루어지는 것을 확인하 였다. 군포시, 부천시와 안양시의 경우에는 신규형 핫 스팟은 발생하지 않으며, 연속형, 산발형과 강화형 핫 스팟이 계속해서 형성되어 있다. 이 결과는 개별입지 공장들이 집중해서 형성되는 것을 확인할 수 있는 결 과이다.
인천시는 부평구와 동구 지역에서 대부분의 시공간 핫스팟 유형을 확인할 수 있다. 또한, 서구 북쪽에는 신규형 핫스팟이 형성되고 있고, 반대 지역인 서구 남 쪽 지역에서는 개별입지 공장의 설립이 연속적, 집중 적으로 설립되는 것을 확인할 수 있는 결과라고 볼 수 있다.
<그림 4>은 용도지역, 산업단지와 개별공장의 분포
를 확인한 그림이다. 지역별로 확인한 것과 마찬가지 로 서울지역에서 구로지역과 성동구지역에서 개별공 장이 발생하고 있으며 주거지역에도 개별공장의 설립 이 활발한 것으로 확인되었다. 경기도 지역에서는 산 업단지 주변과 더불어 녹지지역과 비도시·관리지역 에서 개별공장의 설립이 많으며, 또한 주거지역에도 많이 설립된 것을 확인하였다. 마지막으로, 인천시 또 한 주거지역, 녹지지역, 공업지역과 산업단지 주변으 로 개별공장의 형성이 활발하게 이루어지고 있다.
5. 결론
본 연구는 수도권을 대상으로 2001년부터 2016년 까지 16년 동안 개별입지 공장의 입지패턴을 지역별, 용도지역별로 구분하여 분석하고 시공간적 특성을 도 출하고자 하였다.
본 연구의 분석 결과를 토대로 수도권 개별입지 공 장들의 입지 특성을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 수 도권의 개별입지 공장들은 현재 입지하고 있는 산업 단지 또는 공업입지 주변에 형성되는 특징이 있다. 개 별입지 공장은 기업의 자유의사에 의해 산업단지 외 의 지역에 공장부지를 매입하여 공장을 설립하는 것 이지만, 기존의 산업단지 혹은 공장 집적지 주변에 개 별입지 공장이 입지하는 경향은 흥미로운 패턴이다.
이러한 경향은 개별공장이 산업단지 내부의 기반시설 과 동종 기업 간의 집적효과 등을 누리기 위해 산업단 지 주변으로 개별공장이 설립하는 것으로 파악된다.
둘째, 개별입지 공장의 입지를 용도지역별로 구분 하여 분석한 결과, 서울시의 개별입지 공장들은 도시 지역 내 주거지역의 비중이 높은 특징이 있다. 전통적 으로 주거지에서 공장입지는 소음 및 공해로 인해 민 원발생의 소지가 크고 거주민의 건강악화 우려가 있 어 주거와 공업 기능은 서로 이격하는 것을 원칙으로 하였으나, 본 연구의 결과는 주거와 공업기능의 혼재 라는 상반된 결과를 나타내고 있다. 이는 최근 산업 들 간의 융·복합이 이루어지고 중소 규모의 제조업과 서비스업 그리고 4차 산업혁명과 더불어 스마트 공장
<그림 4> 수도권 산업단지 및 용도지역 현황(2016)과 개별입지 공장의 입지(2001-2016)
의 등장으로 인해 최근 도심에 입지하는 독특한 입지 형태로 파악된다. 향후 연구에서는 이러한 도심 속에 위치한 공장의 업종, 규모, 환경기준과 같은 추가적인 분석을 통해 도심 속 공장들의 입지특성을 좀 더 구체 화할 수 있을 것으로 기대한다.
셋째, 개별입지 공장의 입지를 용도지역별로 분석 한 결과, 경기도의 개별입지 공장들은 비도시지역 내 관리지역에서의 비중이 높게 나타났다. 보존되어야 할 지역임에도 불구하고 공장의 난개발로 인해 자연 환경이 훼손되고, 차후에 있을 개발에서도 문제점을 발생시키고 있다. 또한, 대부분의 소규모 공장들은 군 집하면서 영역을 점차 넓혀나가고 있는 특징이 있어 이러한 비도시지역인 관리지역에서의 난개발은 도시 에 있는 기반시설의 악화를 가져와 다른 사회적 비용 을 야기할 수 있다. 이는 관리지역의 경우 다른 지역 에 비해서 지대 가격이 낮고 공장의 규모에 따라서 쉽 게 확장할 수 있기 때문이라고 판단된다.
본 연구의 한계점과 향후 연구과제는 다음과 같다.
첫째, 시군구를 대상으로 분석을 진행하였기 때문에 소규모 공장의 입지 특성을 파악하기엔 분석의 단위 가 크다고 볼 수 있다. 향후 연구에서는 개별 입지나 행정동 단위로 분석을 진행할 경우 소규모 공장의 시 공간적 분포특성에 이해하는데 도움이 될 것이다.
둘째, 본 연구에서 사용된 FEMIS데이터는 2001년 부터 2016년 개별입지 공장 데이터를 사용하였다. 하 지만 용도지역은 2015년의 데이터를 사용하였기 때 문에 2015년과 시간적인 차이가 많이 날수록 용도지 역의 변경 가능성이 있다. 이 부분은 과거의 용도지역 자료를 구득하여 보완할 필요가 있다.
셋째, FEMIS데이터는 현재 남아있는 공장의 데이 터만 제공하기 때문에 없어진 공장의 설립에 대한 시 계열 분석을 진행하는데 한계를 가지고 있다. 향후 연 구에서는 FEMIS 자료와 더불어 연도별 공장 설립 자 료와 폐업자료를 구득하여 분석할 필요가 있다.
마지막으로, 소규모 공장의 유형이나 종류를 분류 하여 입지패턴과 시공간 분석을 진행할 필요가 있다.
최근 서울시 일부지역에 소규모 공장의 증가가 두드 러지게 나타나고 있는 것을 본 연구에서 확인하였다.
이러한 도시형 공장의 유형과 입지 패턴을 파악하여 정책적 시사점을 제공할 필요가 있다.
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게재신청 2018.03.13.
심사일자 2018.03.20.
게재확정 2018.03.21.
주저자: 황선근, 교신저자: 이수기, 공동저자: 박정일
