고속철도가 지역균형발전에 미치는 영향
전은하*․이성우**
1)
The Effects of Rapid Rail Transit on Balanced Regional Development
EunHa Jun*․SeongWoo Lee**
요약 :본 연구의 목적은 고속철도 개통에 따른 지역별 접근도 변화를 분석하고,이를 이용하여 지역별 고용 및 인구변화를 예측하는 것은 물론,이러한 예측에 기초해 경부 및 호남고속철도의 완전개통이 국토 의 균형발전에 미치는 영향을 분석하는데 있다
.
본 연구에서는3가지 유형의 공간계량경제모형을 적용하
여 본 연구와 같이 공간자료를 이용한 횡단면분석에서 혹 야기될 수 있는 공간적 종속성과 자기상관성에 따르는 통계적 문제점을 최소화하였다.본 연구에서 밝혀진 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 고속철도 개통을 기 경험한 선진국의 사례에 따르면 고속철도 개통에 따른 지역 간 경제력의 차이가 더욱 심화될 가능성이 있다.
특히 고속철도 정차역과의 연계망이 잘 구비되지 않은 지역일수록 이러한 격차는 더욱 심화되는 것으로 나타났다.둘째,
우리나라의 경우 고속철도 개통에 따라 지역 간 격차는 더욱 확대 될 가능성이 높은 것으로 분석되었다.이러한 경향은 경부고속철도와 호남고속철도의 전용선이 완비된 이후 더욱 확대될 가능성이 있는 것으로 분석되었다.이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 비정 차 지역에 대한 기타 연계 교통망의 확충, 정차역 주변지역에 대한 역세권 개발,
지역경제 활성화 대책 마련 및 주변지역과의 연계망 강화를 통한 범정부 차원에서의 균형발전 제고노력을 제시하였다.주제어：고속철도, 인구분포, 공간계량경제모형
,
접근도,
지역균형발전ABSTRACT：The present study intends to evaluate impacts of high-speed rail transit on population
distribution in Korea. Does the initiation of the transit result in the population dispersion from such developed regions as Seoul or Busan? Does construction of high-speed rail transit lead to the reduced regional disparities in terms of population distribution? To answer these questions, we construct a spatial econometrics model and simulation analyses are carried out for two alternative hypothetical scenarios of the rapid rail transit network of which the first step would be initiated in 2007, 2012. We found that cities linked to the rapid rail corridor have population gains, however, other regions remoted from the corridor expected to lose the net migration. The loss is predicted to be particularly serious for KangWon and Northern Jolla that are far distant from the main corridor. We also found that rural areas in all regions will be losers in net population migration. The most important finding in this study, however, is that the rapid rail transit might increase the regional disparities. The present study concludes with suggesting some policy implications that may alleviate the disparities caused by the rapid rail transit.
Key Words：rapid rail transit, population distribution, spatial econometrics, accessibility, balanced
regional development
*서울대학교 농경제사회학부 지역정보전공 석사과정(Master Program Student in Regional Information, Department of Agricultural Economics and Rural Development, Seoul National University)
**서울대학교 농경제사회학부 지역정보전공부 교수(Associate Professor, Department of Agricultural Economics and Rural Development, Seoul National University),교신저자([email protected])
Ⅰ .
서 론본 연구의 목적은 고속철도 개통에 따른 지역 별 접근도 변화를 분석하고
,
이를 이용하여 지역 별 고용 및 인구변화를 예측하는 것은 물론,
이러 한 예측에 기초해 경부 및 호남고속철도의 완전개 통이 국토의 균형발전에 미치는 영향을 분석하는 데 있다.
고속철도 전용선 개통은 경부선의 경우2010
년,호남선의 경우2016
년으로 예정되어 있지 만 고속철도 개통에 따른 공간적 파급효과는 정차 역과 그 주변지역을 중심으로 이미 부분적으로 감 지되고 있다(이용우 외, 2006).
고속철도의 개통은 인구 및 물류의 유통이 가 장 많은 경부선의 시간거리가
4시간 30분 ～6시간
대에서
2시간대 이하로 떨어진다는 것을 의미하
며 전체적으로 약
3배 이상의 시간 단축효과를 가
져올 것으로 보인다(조남건 외, 2003).
이러한 시 간거리 개념의 변화는 단순한 물류속도의 변화를 넘어 접근성 향상 및 여러 파급효과를 통해 국토 전 공간에 걸친 지역적인 변화로 이어질 것으로 예측되고 있다.
고속철도의 건설은 공간적 편향성과 같은 시장 실패를 해결하기 위한 지역개발정책이기보다는 첨 단 교통망 확립을 통한 시간비용 절감은 물론 물 류의 소통능력 및 지역 간 접근성 제고를 통한 국 제경쟁력 확보를 위한 국가기간망 건설정책이다
.
하지만 고속철도는 정부정책에 따른 공간적 변화 를 야기할 요인을 가지고 있다는 측면에서 지극히 공간정책이라 할 수 있다(이성우 외, 2004).
즉,
첨 단 교통망 구축에 따른 지역 간 접근성 제고는 특 정 지역에서는 성장을 위한 정(+)의 기회요인으
로 작용할 수 있지만,
연계망에서 소외된 지역의 경우 지역자원의 유출에 따른 위협요인으로 작용 할 가능성을 배제할 수 없다.
요약하면,고속철도의 개통은 정차역을 중심으 로 한 특정지역의 접근성을 향상시켜 교통체계를 변화시키며
,
결국 고용 및 인구변화와 같은 지역 경제 부침의 요인으로 작용할 가능성이 있다.반 면 연계망에서 소외된 지역의 경우 고용 및 인구 등에 부(-)의 효과를 야기하리라 예측된다.
즉,
고 속철도의 개통은 지역 간 통행패턴과 인구정주 체 계 및 산업의 입지와 같은 국토공간구조의 변화를 가져올 것으로 예상되며,
국토균형발전을 위해 이 러한 긍정적,부정적인 변화에 대응할 방안을 반 드시 강구해야 할 필요가 있다.Ⅱ .
연구배경불균형개발이론에 입각한 정부정책의 집행에 따른 공간적 파급효과는
‘상충 이념’의 대립과 대
안선택의 과정이라 할 수 있다. 가장 전형적으로 대립되는 이념은Rawls와 Hayek의 논쟁으로 거
슬러 올라가는 효율성(efficiency)과 형평성 (equity)
의 논제로 귀결된다. 1960년대 이래 한국의 지역
개발사는 이러한 경제적 거점개발방식이 정치적 개발방식(하향적 개발방식)과 접합된 전형적인
효율 지향적 개발방식으로 요약된다.
우리나라의 경우 정부 정책의 수혜여부에 따른 상충의 전형적 유형은 정부 정책에 따른 수혜지역 과 비수혜지역간 이해관계의 대립으로 표출된다
.
경인지역과 남동임해권으로 설정된 성장거점전략 은 성장축이라 할 수 있는 경부축에서 소외된 강 원과 호남지역의 경우,이 지역 출신주민들의 낮 은 복지수준으로 귀결되는 결과를 낳고 있다(이 성우 외2002;
이성우 외2003).
이러한 초기 불균 형개발의 문제가 지역 간 정치적 편향성과 결부되 어 정부의 불균형개발정책에 따른 공간적 불균형 의 주제가 일정 정도 침식된 것이 사실이다.하지만 우리나라의 지역 간 격차는 최근 시간 경과에 따라 그 정도가 심화되고 있으며 이에 따른 인적
-
물적 자원의 불균형 정도에 대해서는 다수가 우려 하고 있는 상황이다.
지역격차 현상에 대한 정부의 대응은 다양한 정책을 통한 정부의 시장개입으로 나타난다
.
자본 주의 경제체제하에서는 정부가 복지적 성격의 정 책집행을 실시하지 않는 한,
정부의 공간정책에 따른 지역 간 차이는 집행 이후의 시장의 역할에 좌우되는 것이 일반적이다.
하지만 시장실패를 시 정하기 위한 정부의 적극적 시장개입은 국내-
외 를 막론하고 통용되는 지역개발의 이론 및 실증분 석의 주요 배경이기도 하다(Friedmann and Alonso, 1964; Higgins and Savoie, 1997; Todaro, 1994;
대한국토
․도시계획학회 , 1998).
우리나라는
2011년 경부고속철 전용선 개통에
이어
2017년에는 호남고속철도의 개통이 예정되
어 있다
.
고속철도 개통이 정차역을 중심으로 한 주변지역에 미치는 긍정적인 측면은 충분히 예견 되고 있다. 고속철이 통과하는 지역의 경우 해당 지역의 활성화된 지역경제가 최근 정부가 추진하 고 있는 다양한 지방화 정책과 맞물려 정(+)의
시너지
(Synergy)
효과를 가져 올 것으로 예측된다
.
하지만 고속철도를 이미 운용하고 있는 다른 선진국의 사례는 이러한 기간망 건설이 지역불균 형을 더욱 가속시키는 요인이 될 가능성을 배제할 수 없음을 보여주고 있다.
고속철도 건설에 따른 공간적 불균형의 가속화 는 고속철이 기 건설된 일본
(Haynes, 1997;
Sasaki et al., 1997),
독일(Vickerman, 1997), 그 리고 스페인(Rus and Inglada, 1997)
등과 같은 국가의 사례에서도 잘 나타나있다.
또한 고속철 건설에 따른 국토공간의 변화도 국가별로 그 효과 에 있어 차이가 있는 것으로 드러났다.
프랑스의경우 수도 파리를 중심으로 한 수도권에서의 지방 분산 효과가 있는 것으로 나타났으나
,
정부기관의 지방 분산정책과 동시에 실시된 연유로 이것이 순 수 고속철에 의한 효과인지는 입증된 바 없다.
특 히 스페인 고속철의 경우 경제적 측면에서의 편익 이 건설하지 않았을 경우보다 낮은 것으로 분석되 었다(Rus and Inglada, 1997). 일본의 경우 연계 역이 위치한 도시에서의 인구 및 산업의 증대가 있었으나 오히려 효과가 반감된 지역도 있었으며,
동경과 오사카 등과 같은 주요 도시에서의 집적의 분산은 별다른 효과가 없는 것으로 나타났다(Sasaki et al., 1997).
우리나라에서의 고속철도의 영향에 관한 연구 는 논의가 시작된
1990년대 초반부터 진행되어 왔
다. 일본의 사례에 기반한 김영모(1995)의 연구 역시 일본의 고속철인 신간선 개통에 따른 정차역 과 비정차역 간 인구분산효과를 설명하고 있다.
김광식(1995)은 고속철도 건설로 서울중심의 인 구 및 고용집중 패턴이 완화되어 분산될 것이며,
그 결과 정차역 대도시의 인구집중은 완화되고 천 안,경주 등과 이들 도시의 인접지역은 인구가 증 가할 것으로 전망하고 있다.
박양호(2001)는 수도
권에 인구와 산업이 집중되어 있는1극 형태의 국
토구조를 유지한 채로 세계경제의 자유화 물결을 맞이하면 지역불균형문제를 가중시킬 우려가 크 다고 보았다.특히 일본의 사례에서 보듯이 지방 도시의 흡인력이 낮은 상태에서 고속철도가 개통 되면 수도권으로 인구․산업이 몰리는 블랙홀 현 상이 발생할 것으로 우려하였다.
문경원․
이범규(2001)는 고속철도 개통이 대전지역에 미치는
“교통,
지역개발,
지역경제,
사회문화”등의 영향 을 분석하였으나,
이들 연구 역시 일본의 사례를 빌려 설명하는 간접연구의 수준에 머무르고 있다.
국토공간구조의 변화에 관한 연구는 국토개발연구원
(1995)
｢고속철도와 지역균형개발에 관한 연구｣,
서울대학교 국토문제연구소(1997)
｢고속 철도와 국토공간｣등이 있으나,
이들의 분석내용 역시 주로 외국의 사례를 중심으로 설명되고 있 다.
국토연구원(2003)의
｢고속철도 개통에 따른 국토공간구조의 변화전망 및 대응방안 연구｣에서 는 고속철도 개통에 따른 지역 간 인구분포를 예 측하고 있으나 이 연구의 대상이 광역시도에 한정 되어 기초자치단체별 분석은 시행되지 않았다.
가 장 최근에 이루어진 이용우 외(2006)의 연구에서 는 경부선과 호남선에서의 고속철도 개통에 따른 파급효과 및 정책방안을 주로 공간변화 및 역세권 개발 방향을 중심으로 설명하고 있다.
하지만 이 연구에서도 고속철도 개통에 따른 지역균형발전 효과에 대한 분석은 이루어지지 않고 있다.
지금까지 살펴보았듯이 기존의 연구들은 대체로 외국의 사례를 중심으로 설명되어 있거나 고속철 개통에 따른 정차역 주변의 역세권개발 방향 등과 같은 기술적
,
정책적 주제에 집중되어 있으며 고속 철 개통에 따른 지역균형발전효과에 대한 계량분 석은 전무한 형편이다.
본 연구에서는 다음에서 설 명하고 있는 계량기법을 적용하여 고속철도 개통 에 따른 지역균형발전효과를 분석할 예정이다.
Ⅲ .
자료 및 연구방법1.
자 료본 연구에서는 고속철도 개통에 따른 고용 및 인구의 지역 간 변화의 분석에 있어 연구자가 개 발한 새로운 계량모형을 정립하여 고속철도 개통 이 지역에 미치는 영향을 분석하였다
.
지역경제학의 주류 이론에 의하면
(McDonald, 1997; O'Sulliban,
2000)
지역의 고용 및 인구변화는 가구와 기업의입지변화에 많은 영향을 받으며 이러한 입지 선택 에는 지역의 사회-경제적 현황이 영향을 미치게 된다. 이러한 이론에 근거해 본 연구의 분석에서 사용된 독립변수는 이러한 이론에 부합하는 변수 들과 다양한 선행연구(이성우
, 2002, 2004;
조규 영 외, 2005; Cushing, 1993; Graves and Mueser,1993; Lee and Zhee, 2001)의 결과 및 자료의 가
용성 여부,
그리고 모형 정립에 따른 통계적 문제 점(다중공선성 등)을 고려하여 채택되었다 .
본 연구에서 사용된 자료는 통계청에서 제공하 는 시군구자료와 한국교통연구원 국가교통
DB센
터의
2004년 네트워크와 O/D,
그리고 고속철도개통에 따른 미래효과를 측정하기 위해 동 연구원 에서 제공하는
2011, 2016
및2021년 지역 간 네트
워크와
O/D이다 .
본 연구에서 사용된 접근도는교통연구원의 자료를 이용하여 다음과 같은 경제 적 접근도를 계산하여 사용하였다1)
.
경제적 접근 도
로 표현되고,
여기에서
는
의 연도별 도착 승객 수(목적 통행량
),
그리고
는
와 지역 간 연도별 통행시간을 의미한다.
본 연구에서는 이들 자료를 이용하여 고속철도 개통 에 따라 변화된 지역별 경제적 접근도를 추정하고 다음의 계량모형을 적용하여 지역 간 접근도 차이 가 지역 고용 및 인구변화에 미치는 영향을 분석 하였다.2.
연구방법1) 인구추정 모형
고속철도 개통에 따른 고용량 및 인구변화를
1)한국교통연구원 국가교통DB센터의 죤은247개로 되어 있으나 제주도를 제외하면243개임.
추정하기 위해 본 연구에서는 다음과 같은
2단계
모형을 사용하였다.
고용추정에 사용된 모형의 정 립에는 지역의 노동 및 주택시장이 가장 많은 영 향을 미친다는 전통적인 도시 및 지역경제학의 이 론(McDonald, 1997; O'Sulliban, 2000)에 따라 다
음의 식
(1)과 같은 고용모형을 정립하였다 .
(1)
여기에서
,
=
총 종사자수
=
접근도지수2)
=
인구당사업체수
=
지방세징수액
=
아파트비율1단계에서는 전대수(log-log)모형을 이용하였
으므로 실행모형은 다음의 식(2)와 같다.
(2)
여기에서
,
=
상수의 계수
=
접근도지수의 계수
=
인구당사업체수의 계수
=
지방세징수액의 계수
=
아파트비율의 계수이다.
따라서 식
(2)를 통해 추정된
는 식(3)와 같
다.
=
×
×
×
×
(3)
식
(1)~(3)에서 고속철도가 있을 때의 접근도
지수를 이용하여 분석하였을 때의 추정치를
′,
고속철도가 없을 때의 접근도지수를 이용하여 분 석하였을 때의 추정치를
라고 하면
″=
′-
은 고속철도 개통으로 인해 변화한 총 종사자 수이다.2단계는 인구 추정 모형으로 다음의 식 (4)와
같이 표현된다
.
(4)
여기에서,
=
총 인구수
=
월평균 총 고용자수
=
재정자립도
= 1인당생활폐기물
=
주택총수지역별 주택시장의 여건은 지역의 인구 수 및 인구이동에 영향을 미친다
(Lee and Myers, 2003).
따라서 이 분석에서는 지역별 주택총수와 지역 내 아파트 비율을 독립변수로 채택하여 공급측면에 서의 주택시장을 통제하였다
. Tiebout(1956)가 주
장하였듯이 지방자치단체의 재정적 여건은 지역 인구이동에 영향을 미치는 변수이므로,자치단체 별 재정자립도를 사용하여 지방재정이 인구변화 에 미치는 영향을 분석하였다.
지역의 환경적 특 성 역시 인구변화에 영향을 미치므로(Cushing,
1993)
지역별 생활폐기물 발생량을 인구추정모형2)접근도 값이 작을수록 접근도가 높다.변수를 표준화하고 해석을 용이하게 하기 위해 가장 작은 접근도를 갖는 지역이 가장 큰 접근도 값을 갖도록 접근도지수를 만들어 이용하였다.
에서 사용하였다
.
이 변수는 지역의 경제적 활성 화 정도를 반영하는 효과를 내재하고 있기도 하지 만 낮은 수준의 환경 수준을 반영하고 있기도 하 다(Graves and Mueser, 1993).
이러한 독립변수들과 고속철도 개통에 따른 고 용량변화를 포함한
2단계 인구추정모형에서도 전
대수
(log-log)모형을 이용하였으며 2단계 실행모
형은 다음의 식
(5)와 같다.
(5)
여기에서
=
상수의 계수
=
월평균 총 고용자수의 계수
=
제정자립도의 계수
= 1
인당생활폐기물의 계수
=
주택총수의 계수따라서 식
(5)를 통해 추정된
는 식(6)과 같
다.
=
×
×
×
×
(6)
식
(4)~(6)에서 고속철도가 있을 때의 고용자
수를 이용하여 분석하였을 때의 추정치를
′,고 속철도가 없을 때의 고용자수를 이용하여 분석하 였을 때의 추정치를
라고 하면
″=
′-
은 고속철도 개통으로 인해 변화한 총 인구수이다.본 연구에서는 실행모형인 식
(2)와 (5)의 연계함
수로서 다음과 같은 공간계량경제모형(spatial econometrics models)을 도입하였다 .
2) 연계 계량 모형: 공간계량경제모형
교란항의 분산이 일정하다고 가정하는 표준선 형 회귀모형(OLS)은 다음과 같다
.
=
ε (7)
은 지역별 총인구(고용량)
변수의n×l
벡터 이고
는 접근도를 포함하여 인구(고용량)
변화 의 결정요인을 포함하는n×k
행렬이다.
벡터β는 설명변수에 의해서 측정될 모수k를 나타내며 ,
ε 는n
잔차의iid
벡터이다.본 연구에서는
LeSage(1999)가 제안한 공간적
의존도를 고려한 세 개의 대안적 모형을 적용할 예정이다. 첫 번째 모형은 공간적 자기회귀모형(SAR)이다 .
이 모형은 공간적 의존도가 공간적시차에 걸쳐서 영향을 미친다는 가정에 기초한다
.
=
∼
(8)
여기에서
은 총 종속변수(여기서는 지역별
고용량과 총인구)의n×l
벡터이며, X
는 지역별 접 근도를 포함하여 인구의 결정요인을 포함하는n×k
행렬을 의미하고,는 공간적 가중 행렬 (spatial weighted matrix)을 나타낸다.
스칼라
는 공간적 자기회귀(SAR)
모수이며는 설명변
수로부터 추정될 모수k이다 .
두 번째 모형은 공간적 오차 모형이다
(SEM).
이것은 공간적 의존도가 교란항과 밀접한 상관관 계가 있다는 가정에 기초한다.
=
=
∼
(9)
여기에서λ는 수량적
(scalar)
공간 오차 계수이다.
만약 공간적 시차와 오차항
2가지 모두에 있어
공간적 의존관계가 존재한다는 증거가 있다면 일 반적공간모형(SAC)이 가장 적합하다 . Anselin(1988)
과
LeSage(1999)는 만약 공간적 의존관계의 증거
가
SAR
추정으로부터 도출된 오차구조에 존재한 다면 이 모형이 실증분석에의 적용이 가장 바람직 하다고 주장한다. SAC
모형은 다음과 같이 공간 적 시차항(spatial lagged term)과 더불어 공간적 오차 구조를 포함한다.
=
=
∼
(10)
식
(8), (9), (10)에서 나타나는 공간적가중행
렬(spatial weighted matrix)은 다른 지역과 연결
된 특정 지역들의 배열을 나타낸 것으로 이 모형 이 가지는 주요 특성이다.
인접 지역의 종속성을 추론하기 위하여 일반적으로 많이 이용되는 것은 공간상의 경도,위도 좌표와 연결된 삼각형을 사 용하는 다음과 같은 공간적 인접 행렬W
의 구조 를 가지는데 이는 다음과 같다.
≠
where
식
(8), (9), (10)은 시계열분석에서 나타나는 AR(1)의 형태를 띤 것으로 본 연구와 같은 공간
계량경제모형에서는SAR1(1계 )으로 지칭될 수
있다.
상기의 가중치는 그 구조가 상대적으로 단 순하지만 국내-외의 선행연구들에서 최근까지도
가장 많이 이용되는 유형의 하나다.
모형(8), (9),
그리고
(10)을 적용해 분석된 고용 및 인구의 변
화가 지역격차에 미치는 영향에 대한 분석에서는
다음과 같은 타일계수를 이용하였다
.
3) 지역격차 분석: 타일계수
본 연구에서는 지역간 격차를 측정하기 위한 지표로 타일계수를 사용하였다. 타일계수(Theil
coefficient)는 각 지역의 인구를 평균인구로 나눈
값에 그 값의 자연로그 형태의 값을 곱한 것의 총 합을 전체 지역의 숫자로 나눈 것이다.이를 수식 으로 나타내면 다음과 같다.
(11)
여기에서,
=
타일계수 =
총 지역수
=
지역i의 인구수(또는 고용량)
p
=
평균인구수(또는 평균 고용량 )를 의미한다 .
식(11)을 통해 추정된 타일계수값이 커지면 지 역 격차가 증가하고,계수값이 작아질수록 격차는 줄어들게 된다.타일계수는 지역격차를 측정하는4가지 주요 지표 (지니 ,
변동, 타일,
순위규모)중
지니와 변동계수가 가지는 표본 분포의 차이에 의 해 야기될 수 있는 문제를 해결할 수 있다는 측면 에서 지역격차 측정에 유용한 지표로 간주된다(대한국토 ․도시계획학회 , 1999:
제9장).
Ⅳ .
분석 결과1.
고속철 개통에 따른 고용변화아래의
<표 1>은 식 (2)를 이용하여 지역별 고
용량 변화를 추정하는데 사용된 변인에 대한 설명변인 설명 비고 종속변인
ln고용자수 Log(2004년 산업분류별 종사자수(명)) 2004통계청
독립변인 ln접근도 ln인구당사업체수 ln지방세징수액 ln아파트비율
Log(2004년 접근도 지수(고속철 유무에 따른)) Log(산업분류별 사업체수(개)/주민등록인구수(명)) Log(지방세징수액)(백억))
Log(아파트수(가구)/주택총수(가구))
교통연구원 2004통계청 2004통계청 2005통계청 공간분산행렬
W 1계Spatial Weight Matrix 연구자 작성
<표1>고용모형의 변인설명
변인 SAR SEM SAC
coeff. asym.t coeff. asym.t coeff. asym.t
intercept 10.763*** 13.306 11.077*** 11.422 11.011*** 11.788
ln접근도 10.308*** 11.708 10.536*** 12.525 10.417*** 11.888
ln인구당사업체수 10.930*** 17.773 10.929*** 17.889 10.930*** 17.931
ln지방세징수액 10.636*** 10.777 10.700*** 11.380 10.692*** 11.333
ln아파트비율 10.233*** 14.955 10.199*** 14.314 10.201*** 14.352
rho 10.142*** 13.300 10.067*** 11.337
lambda 10.348*** 14.586 10.290*** 13.082
N 242 242 242
R2 0.797 0.819 0.818
adjusted R2 0.793 0.816 0.815
Log-Likelihood -158.104 -154.185 -14.874
*** p<.01 **p<.05 *p<.10
<표2>고용모형의 분석 결과(공간계량모형)
을 나타내고 있으며
, <표 2>는 연계함수별 회귀분
석 결과를 나타내고 있다.
<
표2>의 결과에서 보듯이 모형의 설명력은 잔
차의 공간적종속성을 통제하는SEM모형이 가장
높은 것으로 나타났으나(81.9%),
고용모형에 미 치는 독립변수의 효과는3가지 모형 모두에서 비
슷한 결과를 보이고 있다.
종속변수만의 공간적 자기상관성을 통제한SAR모형의 경우 이를 나타
내는
RHO가 p<.01수준에서 통계적 유의성을 갖
는 것으로 나타났으며
,
잔차의 공간적 자기상관성을 가정하는
SEM
모형 역시LAMBDA
가p<.01
수 준에서 통계적으로 유의성한 것으로 나타났다.하 지만 종속변수와 잔차의 자기상관성을 모두 통제한
SAC모형의 경우에는 RHO의 통계적 유의성이
존재하지 않는 것으로 분석되었다. 따라서
SEM
모형을 고용량 추정에서 가장 신뢰도가 높은 모형 인 것으로 판단하고,
개별 독립변인들에 대한 해 석은SEM
모형을 중심으로 실시하기로 한다.세 가지 모형 모두에서 지역별 경제적 접근도 의 향상은 지역의 고용을 증진시키는 것으로 나타
변인 설명 비고 종속변인
ln인구수 Log(2005년 주민등록인구수(명)) 2005통계청
독립변인 ln고용지수 ln재정자립도 ln1인당생활폐기물 ln주택총수
Log(월평균 총 종사자수(명)+고용량변화)
Log(제정자립도(%))
Log(생활폐기물(톤/일)/주민등록인구(명)) Log(주택총수(가구))
2004통계청 2004통계청 2004통계청 2005통계청 공간분산행렬
W 1계Spatial Weight Matrix 연구자 작성
<표3>인구모형의 변인설명
변인 SAR SEM SAC
coeff. asym.t coeff. asym.t coeff. asym.t
intercept -0.543*** --5.023 -0.811*** -7.796 -0.690*** --6.340
ln고용자수 -0.011*** --2.938 -0.010*** -2.805 -0.009*** --2.636
ln재정자립도 -0.078*** --6.876 -0.066*** -5.858 -0.066*** --5.943
ln1인당생활폐기물 -0.033*** --2.635 -0.026**- -2.241 -0.025** --2.147
ln주택총수 -0.982*** 142.121 -0.984*** -8.484 -0.984*** 154.640
rho -0.017*** --3.932 -0.012*** --2.928
lambda -0.539*** -8.484 -0.497*** --7.126
N 242 242
R2 0.996 0.997
adjusted R2 0.996 0.997
Log-Likelihood 421.196 437.642
*** p<.01 **p<.05 *p<.10
<표4>고용변화가 인구변화에 미치는 영향(공간계량모형)
났으며 이러한 효과는
SEM모형의 경우가 가장
높은 것으로 드러났는데, SEM모형의 경우 지역
의 접근도가1%
증가할 경우 지역고용량은 약0.54%
증가하는 것으로 분석되었다(p<.05).
인구 당 사업체수1%
의 증가는 약0.93%에 달하는 지
역고용의 증가를 가져 올 것으로 분석되었고,
지 역경제의 활황정도를 반추하는 지방세 징수액의 증가 역시 고용량 증가와 밀접한 관련성을 가지는 것으로 분석되었는데 두 변수 모두p<.01
수준에 서 통계적 유의성을 보이고 있었다.
지역주택시장에서 차지하는 아파트비율이 높을수록 지역고용 은 증가할 것으로 예측되었는데
,
아파트비율이1%
증가할 경우 약0.2%
정도의 고용량이 증가할 것으로 분석되었다(p<.01).2.
고속철 개통에 따른 인구변화<표 3>은 식 (5)를 이용하여 지역별 인구 변화
를 추정하는데 사용된 변인에 대한 설명을 나타내 고 있으며, <
표4>는 3가지 공간계량경제모형의 적
용에 따른 회귀분석 결과를 나타내고 있다
.
인구변 화의 추정에 사용된 독립변수들 고용량추정의 결 과와 마찬가지로 예상된 효과를 보이고 있다.모형의 설명력은
3가지 모형 모두에서 약 99%
를 상회하는 것으로 나타나
1단계모형에서 추정
된 고용의 변화가 통제된2단계모형의 설명력은
대단히 높은 것으로 판단된다.종속변수와 잔차의 공간적 자기상관성을 통제한SAR모형과 SEM
모형
,
그리고2가지를 도시에 통제한 SAC
모형 모두에서
RHO
와RAMBDA 2개 모수가 p<.01수준의
통계적 유의성을 나타내고 있으므로 공간적 자기 상관성 또는 공간적 종속성을 통제하지 못하는OLS류의 분석은 적절하지 않은 것으로 여겨진다.
3가지 모형 모두에서 지역고용이 약 1%
증가할때 지역인구는 약
0.1%
증가하는 효과가 있는 것 으로 나타났다.지방자치단체의 재정자립도 역시 지역인구의 증가와 정(+)의 관련성이 있는 것으
로 나타났는데1%
의 재정자립도 증가는 약0.8%(SAR)와 0.7%(SEM, SAC)
정도의 인구 증 가효과가 있는 것으로 분석되었다.
반면1인당 생
활폐기물의 증가는 지역인구의 감소로 귀결되는 것으로 나타났는데,약1%
정도의1인당 생활폐
기물의 증가는 약0.3%
정도의 지역인구 감소효 과가 있는 것으로 분석되었다.지역주택시장의 여 건 역시 지역인구증가에 정(+)의 효과를 보이고
있는 것으로 분석되었는데,
지역의 주택총수가 약1%
증가했을 경우 약0.98%의 인구증가 효과가
있는 것으로 나타났다.
이들 독립변인들은SEM, SAC
모형의1인당폐기물 변수의 p<.05를 제외하
면 모두 다p<.01수준의 높은 통계적 유의수준을
보였다.
3.
지역 고용 및 인구변화의 공간적 분포<그림 1>은 식 (3)을 이용하여 고속철도 개통에
따른 지역별 고용 변화를 추정한 것이고, <
그림2>
은 식
(6)을 이용하여 고용변화에 따른 지역별 인
구변화를 추정한 것이다
. <그림 1>
은<
표2>의 3가
지 모형 중 모형의 설명력과 공간적 자기상관성에 서 가장 좋은 결과를 보였던SEM
모형을 적용한 결과다.3)<그림 2>
는 고용추정은SEM,
그리고 인구추정은
SAC모형을 적용한 결과를 보이고 있다 .
<그림1>고속철도 개통에 따른 지역별 고용량 변화, 2004-2021 (SEM모형 적용)
SEM
2004년 2011년
2016년 2021년
3) SAR, SAC모형의 추정결과 역시SEM의 결과와 비슷한 결과를 보이고 있다.이것에 대한 시물레이션 결과는 저자에게 요청할 경우 제공할
예정이다.
<그림 1>
에 따르면 고속철 연계역을 확보하지 못한 지역,즉 상대적 접근도가 낮아지는 지역에 서의 고용감소가 예측되었고 연계역이 들어서는 지역을 중심으로 고용증대 요인이 생길 것으로 분 석되었다.
강원도 및 전라북도가 가장 많은 고용 의 감소를 보일 것으로 예측되었고,
고속철 연계 역을 확보한 수도권 및 부산-
경남권,그리고 전라 남도지역은 고용이 증가할 것으로 예측되었다.
<그림2>고속철도 개통에 따른 지역별 인구 변화, 2004-2021 (SEM-SAC모형 적용)
SEM - SAC
2004년 2011년
2016년 2021년
인구증감효과를 나타내는
<그림 2>의 결과는
<
그림1>의 고용증감효과와 동일한 결과를 나타
내고 있다.
고속철도 전용선이 개통되기 이전인2004년의 경우 서울을 중심으로 한 수도권과 대
전, 그리고 경남지역 일부에서 인구증가 효과가 예측되었다
.
하지만 경부축의 고속철 전용선이 개 통된 이후인2011
년에는 영남지역에 대한 인구증 가효과가 더욱 광범위해지는 것으로 나타났다.이 러한 효과는 호남지역의 경우에도 비슷한 효과를 보이고 있는데 호남선 고속철 전용선이 완공되는2016년 이후 익산,
광주,
목포 등 주요 정차역을중심으로 인구증가효과가 예측되었다.
이러한 결과는 고속철이 통과하는 주변지역에 대한 보다 적극적인 대책이 없을 경우 고속철이
통과하는
4대 거점도시인 서울과 부산 ,
그리고 대전 및 광주를 중심으로 주변지역에서의 인구유출 을 통한 인구집중이 더욱 가속화될 수 있음을 시 사하고 있다
.
다음의 분석에서 드러나듯이 고속철 도 개통에 따른<
그림2>
와<
그림3>
의 고용 및 인 구에 대한 분산 및 집중의 효과는 우리나라의 지 역간 격차를 더욱 확대할 개연성이 있는 것으로 판단된다.4.
고속철도가 지역격차에 미치는 영향<표 5>는 242개 시-
군-구별 타일계수를 구한
것이고<표 6>은 제주도를 제외한 15개 시 -도에
대한 타일계수를 계산한 것이다.본 연구에서 설 정한 모든 모형의 분석결과는 고속철도 개통에 따 른 지역 간 접근도차이의 변화로 인해 지역 간 격 차가 확대될 것으로 분석되었다.경부선과 호남선 의 고속철도 전용선이 마련된 이후인2016년과 2021년 이후는 지역격차가 더욱 심화되는 것으로
나타났다.기초자치단체의 경우 고용모형에서 최적의 결 과를 보이고 있는
SEM모형을 적용한 경우 2004
년에는 고속철개통과 미개통에 대한 타일계수의 차이가0.010(0.614-0.604)이었으나, 2016
년에는SAR SEM SAC
2004 2011 2016 2021 2004 2011 2016 2021 2004 2011 2016 2021
1.고용모형
개 통 0.612 0.609 0.614 0.612 0.614 0.610 0.617 0.614 0.599 0.596 0.602 0.600 미개통 0.605 0.604 0.605 0.604 0.604 0.602 0.604 0.601 0.592 0.590 0.591 0.590
2.인구모형
SAR-
개 통 0.352 0.351 0.354 0.352 0.347 0.345 0.349 0.347 0.342 0.340 0.343 0.342 미개통 0.347 0.346 0.347 0.346 0.339 0.338 0.339 0.338 0.336 0.335 0.335 0.334 SEM-
개 통 0.351 0.349 0.352 0.351 0.345 0.343 0.347 0.345 0.340 0.339 0.342 0.340 미개통 0.345 0.344 0.345 0.344 0.337 0.336 0.337 0.336 0.334 0.333 0.334 0.333 SAC-
개 통 0.347 0.345 0.348 0.347 0.342 0.340 0.343 0.342 0.337 0.335 0.338 0.337 미개통 0.341 0.341 0.341 0.340 0.334 0.333 0.333 0.332 0.330 0.330 0.330 0.329
<표5>타일계수를 이용한 시-군-구별 지역격차
SAR SEM SAC
2004 2011 2016 2021 2004 2011 2016 2021 2004 2011 2016 2021
1. 고용모형
개 통 0.433 0.428 0.434 0.432 0.442 0.436 0.444 0.440 0.430 0.425 0.431 0.428 미개통 0.424 0.423 0.425 0.423 0.430 0.428 0.430 0.427 0.420 0.419 0.421 0.418
2. 인구모형
SAR-
개 통 0.259 0.256 0.259 0.258 0.261 0.258 0.262 0.260 0.256 0.253 0.257 0.255 미개통 0.253 0.253 0.253 0.252 0.254 0.254 0.254 0.253 0.250 0.249 0.250 0.249 SEM-
개 통 0.257 0.254 0.257 0.256 0.259 0.256 0.260 0.258 0.254 0.251 0.255 0.253 미개통 0.251 0.251 0.252 0.250 0.252 0.252 0.252 0.251 0.248 0.248 0.248 0.247 SAC-
개 통 0.255 0.252 0.256 0.254 0.258 0.254 0.259 0.256 0.252 0.249 0.253 0.251 미개통 0.250 0.249 0.250 0.249 0.251 0.250 0.251 0.249 0.246 0.246 0.247 0.245
<표6> 15개 시도별 타일계수
0.013(0.617-0.604), 2021년 역시 0.013(0.614-0.601)
으로 확대되는 것으로 나타났다.
최적의 인구모형(SEM-SAC)에서도 지역 간 격차가 확대될 것으
로 분석되었는데2004년 타일계수의 차이가 0.007(0.337-0.330)에서 2016년과 2021년에는 0.008
로 그 격차가 커질 것으로 예측되었다.
기초자치단체 수준에서의 지역 간 격차의 확대
는
15개 광역시도에 적용할 경우에도 동일할 것으
로 예측되었다. SEM모형을 적용한 고용량 변화 의 경우 고속철도 개통에 따른 지역 간 격차는
2004년 0.012(0.442-0.430)에서 2016
년에는0.014 (0.444-0.430), 2021년에는 0.013(0.440-0.427)로 증
가될 것으로 나타났다.
인구모형에서 최적의 예측모형
(SEM-SAC)을 적용할 경우 고속철도 개통
에 따른 지역격차는
0.006에서 2016년에는 0.007
로 확대될 것으로 분석되었다.
지역 간 격차는 오랜 시간 헤아릴 수 없이 많은 요인에 의해 결정된다
.
따라서 본 연구에서 분석 된바와 같이 고속철도 개통에 따른 지역 간 격차 의 확대가 일면 미미한 수준의 지역 간 격차로 보 이지만 단일 사업에 의해 이러한 격차가 발생할 수 있다는 점을 감안하면 결코 간과할 수 없는 분 석결과로 판단된다.Ⅴ .
결론본 연구에서는 고속철도 개통에 따른 지역 간 접근도의 변화가 개별 지역의 고용 및 인구변화에 미치는 영향을 기초로 하여 지역 간 격차수준 변 화를 분석하였다
.
고속철도 개통에 따른 고용 및 인구의 지역별 변화의 분석에 있어 본 연구자가 새롭게 개발한 계량모형을 정립하여 고속철도 개 통이 지역에 미치는 영향을 분석하였다.본 연구 에서 적용된 연계함수로는 공간자료의 분석 시 혹 야기될 수 있는 공간적 종속성과 공간적 자기상관 성과 같은 통계적 문제점을 해결할 수 있는3가지
공간계량경제모형을 적용하여 고속철도 개통에 따른 지역별 고용 및 인구변화를 분석하였다.
본 연구에서 밝혀진 주요 연구결과를 요약하면 다음과 같다
.
첫째,고속철도 개통을 기 경험한 선 진국의 사례는 고속철도 개통에 따른 지역 간 경 제력의 차이가 더욱 심화될 가능성이 있는 것으로 나타났다.
특히 고속철도 개통에 따른 정차역과의 연계망이 잘 구비되지 않은 지역일수록 이러한 격차는 더욱 심화되는 것으로 나타났다.또한 종착 역 주변지역의 경제적 토대가 기타 지역보다 잘 구비된 경우 이들 지역으로의 빨대효과(straw
effect)가 더욱 심화될 가능성이 있는 것으로 분석
되었다.둘째,
본 연구와 같이 집계자료(aggregated data)를 이용하여 특정 연도에 대한 지역별 고용
및 인구변화를 분석하는 횡단면분석에서는,
공간 적 종속성과 자기상관성과 같은 통계적 문제점이 야기할 가능성이 높은 것으로 분석되었다.
따라서 이러한 문제점을 해결할 수 있는 다양한 공간계량 모형의 적용이 필요할 것으로 판단된다.
셋째,고 속철의 도입이 지역의 고용 및 인구변화에 미치는 영향은 매우 다양한 것으로 나타났는데,
지역별 접근도 변화,
노동 및 환경,
그리고 주택시장에 관 련된 다양한 변수들이 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 마지막으로,
고속철도 개통에 따라 지역 간 격차는 더욱 확대될 가능성이 높은 것으로 분 석되었다.이러한 경향은 경부고속철도와 호남고 속철도의 전용선이 완비된 이후 더욱 확대될 가능 성이 있는 것으로 분석되었다.
따라서 비 정차지 역에 대한 기타 연계 교통망의 확충,정차역 주변 지역에 대한 역세권 개발,지역경제 활성화 대책 마련 및 주변지역과의 연계망 강화를 통한 범정부 차원에서의 균형발전 제고노력이 필요할 것으로 판단된다.자본주의 경제체제에서의 계층 및 지역 간 격 차는 일면 불가피한 측면이 존재한다.사실 이러 한 불균형은 전통경제학에서 설명하는 일시적 불 균형의 현상일 수 있고, 장기적으로는 균형 상태 에 도달할 가능성이 존재한다. 하지만 고속철도 개통과 같이 정부의 정책 결정에 의한 사업에 의 해 이러한 격차가 발생한다면
,
본 연구에서 밝혀 진 고속철도 개통에 따른 지역 간 격차의 확대 가 능성은 결코 간과할 수 없는 결과로 판단된다.
특히
,
본 연구에서 분석된바와 같이 정부의 정책에 의한 지역 불균형이 특히 지난 수십년 간 주로 정 부의 불균형 개발정책에서 야기된 낙후지역에 더 욱 불리한 효과를 가져 온다면 범정부차원에서 정 책의 실패를 만회할 수 있는 대안이 마련되어야 할 것으로 판단된다.
정책의 실패로 인한 불균형의 발생과 이로 인한 지역 간 격차의 피해는 현 세대 는 물론 향후 그 지역에 거주할 미래 세대에게도 그 영향을 미치기 때문이다.
이러한 점은 특히 우 리나라는 정부정책에 의한 지역 간 격차가 기 존재 해왔던 국가라는 점에서 특히 중요하다 하겠다.
특히,최근 한 국가의 인구 증감이 자연적 변화
(주로 출생과 사망 등과 같은 )보다는 사회적 변화
(인구이동 등과 같은)에 의한 영합게임(zero-sum
game)의 성격이 짙기 때문에,
특정한 국가정책에의한 일부지역의 인구증가 및 기타 지역에서의 인 구감소 효과는 다양한 대책을 통한 보완이 필요한 것으로 생각된다
.
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최종원고채택일：2007년 12월 6일
