포용성장을 위한
도시양극화 및 국토균형발전 분석과 시사점
2019. 3. 26 국토연구원 김동한 연구위원
· 빅데이터 분석사례
도시양극화 분석 국토균형발전 분석
· 시사점 및 정책제언
발표개요
빅데이터의 특성
통계데이터
빅데이터
purpose-built survey based
aggregated static
by-product transaction-based
disaggregated
dynamic
빅데이터의 특성
빅데이터는 과거에 우리가 접하던 데이터에 비교할 때, 보다 구체적 이고 현장 중심적 인 성격을 가지고 있음
- 빅데이터는 미시적이고 동태적인 분석과 활용에 유용
- 빅데이터의 활용은 새로운 분석방법, 체계적 분석모형에 기반할 필요
- 빅데이터의 본질은 데이터 : All data are BAD (incomplete, inaccurate),
but at the same time they are BAD(Best Available Data).
“Cult of Data”, “Data Phobia” 유의 필요
도시양극화 분석
사례 개요
연구과제
- 2017년 빅데이터 플래그쉽 시범사업
중점 데이터
- 코리아크레딧뷰로(KCB)의 개인 금융 데이터
분석방법
- 기술통계분석, 공간적유사성분석, 로지스틱회귀분석, 행위자기반모델링, 동태적시각화
기반기술
- 오픈소스 소프트웨어 : R, Repast Simphony, Mapbox 등
점차 심화되고 있는 경제 양극화 문제 해소를 위해 정부는 노력 중
- 경제성장이 둔화되고 고착되면서 양극화 문제가 우리나라의 새로운 국가사회적 문제로 대두됨에 따라 기획재정부는 2018년도 예산투자 4대 핵심분야의 하나로 ‘양극화 대응’을 선정
그러나 양극화는 사회 경제적 현상일 뿐만 아니라 뚜렷한 공간적 현상으로 나타나고 있음
- 도시 양극화 해소와 완화를 위해 국토·도시 관점에서 보다 적극적인 개입 필요도시양극화를 진단, 모니터링 예측할 수 있는 구체적인 데이터와 과학적 분석 모형 필요
배경 및 문제 제기
소득양극화
주거양극화
(젠트리피케이션, 세그리게이션)
도시개발
도시양극화
City center 소규모
Inner city area 소·중규모
Outer city area 중·대규모
· 젠트리피케이션(Gentrification)이란?
- 주택가격이 저렴한 낙후된 지역에 중산층 이상의 사람들이 몰리고 지역이 발전하면서 기존에 거주 중이던 원주민을 밀어내는 현상
· 세그리게이션(Segregation)이란?
- 서로 다른 계층간 주거지 등이 분리되는 현상(선진국 등에서는 주로 인종별 분리 현상) 으로 최근 우리나라의 경우 소득에 따른 분리 현상은 나타나고 있는 것으로 파악됨
· 도시양극화는 동일한 평당가, 비슷한 규모의 주택이 대거 공급됨으로 인해 주택을 소유하는 소득계층의 균질화 발생, 대부분 경우 소득이 많은 계층의 사람들이 대규모의 신규개발 된 아파트에 거주
- 이를 해소하기 위하여 공간구조 구상, 도시개발사업 인허가, 도시재생 사업추진 등의 정책 개입 필요
배경 및 문제제기
주요 내용
• 자발적 주거선택
• 비자발적 주거이주
• 택지개발, 신도시개발 사업
• 재건축, 재개발 사업
• 혁신도시 건설사업
• 국가인프라 건설사업
• 등은 도시양극화에 어떠한 영향을 미치는가?
주요 내용
공적인 측면에서 urban form, urban activity
에 영향
주요 내용
시연 예정 !
• 저소득 계층의 주거입지 선호지역과
• 고소득 계층의 주거입지 선호지역은
• 어디인가?
주요 내용
주거 젠트리피케이션 발생 확률
Estimate (계수)
Std. Error (표준오차)
z value (표준화 계
수)
Pr(＞|z|) (유의수준)
상수항 -2.838e+00 7.878e-02 -36.016 ***
Dem
(고도) -1.401e-02 1.242e-03 -11.286 ***
Slope
(경사도) 6.921e-02 6.305e-03 10.978 ***
Income
(소득) 9.326e-06 3.561e-06 2.619 **
Subway
(지하철) -7.308e-04 5.969e-05 -12.243 ***
Govermentoffi ce (관공서)
-3.046e-04 3.505e-05 -8.690 ***
Retail
(유통시설) -6.188e-04 5.296e-05 -11.684 ***
ROC(AUC; area under ROC) : 0.9085741
주요 내용
종속변수: 2000년 이후 재건축, 재개발사업 완료지역
도시양극화 시뮬레이션: 시나리오 1
- 현추세 연장시나리오 : 현재와 같은 패턴으로 고층아파트 개발이 확산되고 이들 지역에 고소득 계층의 입주가 지속될 경우
주요 내용
모형구동: 자체개발 행위자 기반 공간변화 시뮬레이션 모형 (agent based model)
도시양극화 시뮬레이션: 시나리오 2
- 정책시나리오: 고층아파트 개발을 억제하고 저소득 계층이 입지를 선호하는 지역을 중심으로 소규모주택정비를 활성화할 경우
주요 내용
모형구동: 자체개발 행위자 기반 공간변화 시뮬레이션 모형 (agent based model)
부산만의 현상인가?
주요 내용
저소득층 고립지수 고소득층 고립지수 양극화 지수
주요 내용
경기도 화성시 사례
- 공간분리지수를 활용하여 행정구역별로 분기별로(2013-2018) 분석을 수행하고 양극화 변화 곡선을 도출
- 50미터 격자 등 미시적 데이터가 기본적으로 구축되어 있을 경우
분석 대상지는 필요에 따라 자유롭게 설정 가능
- 분석결과, 도시개발이 없었던 농촌지역의 경우 저소득 계층이 고소 득 계층보다 공간적 우세를 보이는 패턴이 유지되고 있음
- 반면, 신도시개발 등이 시행된 지역은 저소득 계층과 고소득 계층 이 공간적 비중이 역전되는 현상이 나타남
- 세종시 등 타 도시도 유사한 경향이 관찰됨
공장난개발 신도시개발
국토균형발전 분석
국토균형발전 분석·모니터링 체계의
구축과 활용 필요(사회경제 빅데이터를 활용하여 시공간적 최신성과 구체성 확보 필요)
문재인 정부는 국가의 균형발전을 국정의 4대 복합·혁신과제로 선정국가균형발전특별회계에 기반하여 연간 10조원의 예산 투자 예정
그러나 합리적 예산배분과 정책목표 달성을 위한 지역격차 실태분석 및 균형발전
모니터링 체계는 부재
국토도시 현안문제
사례 개요
연구과제
- 2018년 국토연구원 수시과제
- 2019년 국토연구원 기본과제 (수행중)
중점 데이터
- 코리아크레딧뷰로(KCB)의 개인 금융 데이터 - 한국기업데이터(KED)
의 기업 금융 데이터
분석방법
- 기술통계분석, 동태적 시각화
기반기술
- 오픈소스 소프트웨어 : R, Shiny, Mapbox 등
• 국토의 발전 잠재력을 빅데이터로 파악할 수는 없는가?
• 빅데이터를 전 국토 차원에서 활용할 수는 없는가?
• 우리 국토는 고르게 발전하고 있는가?
• 산업입지가 지역주민의 소득을 성장시키는가?
• 국가균형발전을 위한 혁신도시의 현주소는 어떠한가?
사례 개요
주요 내용
부산시 신생기업 동향 부산시 신생기업 입지선호
센텀시티 지역
지하철1호선 관통 원도심 지역
통계청의 기업생멸(Business Demography) 통계는 시도 단위로만 공표!
주요 내용
존속기간 5년 이하 기업의 분포
존속기간 30년 이상 기업의 분포 시도별 기업체수
통계청의 사업체 통계는 위치정보 부재!
주요 내용
우리나라 지역별 연평균 소득 분포 소득 5분위(상위소득) 공간분포
소득 1분위(하위소득) 공간분포
주요 내용
시연 예정 !
시사점 및 정책제언
포용적 국토도시를 위한 빅데이터의 역할
(Gartner, 2013)
증거기반 국토도시정책
미래예견적
국토도시정책
기존의 GIS
소프트웨어로만으로는 빅데이터 활용에 한계
상용 소프트웨어, 오픈소스 소프트웨어 등을 적절히 활용한 분석모형 연구개발 필요
강결합 또는 약결합
시각화 (Visualisation)
시공간 분석 (Analysis)
시뮬레이션 (Simulation)
공간 빅데이터 활용의 세가지 축 (three pillars) : V-A-S
포용적 국토도시를 위한 빅데이터의 역할
Jane Jacobs
THE Death and Life of Great American Cities(1961)
