공폐가 밀집지역의 시･공간 패턴과 근린 부동산 가격에 미치는 영향 - 부산광역시를 대상으로 -^*

본 연구는 부산시의 201개 행정동¹⁾을 대상으로 2005년, 2010년, 2015년도의 공폐가 밀집지역의 시･공간 패턴을 분석하고 공폐가 밀집지역에 거주하는 사람들의 인구･사회학적 특성과 주택환경 특성 및 근린 주거환경 특성을 분석하고자 한다. 공폐가 밀집지역의 시･공간 패턴을 분석하는데 있어서 가장 중요한 것은 공폐가 밀집지역의 추출방법이다. 본 연구에서는 공폐가 밀집지역을 추출하기 위해 4단계로 연구를 수행하였다.

(1단계) 2005년, 2010년, 2015년 각 년도의 행정동별 공폐가 비율 산출

(2단계) ArcGIS 핫스팟 분석을 통해 세 시점에서 $G_i^{*}$≥2.58 지역을 밀집지역으로 추출

(3단계) ArcGIS 중첩기능을 활용하여 공폐가 밀집지역의 시･공간 패턴 분석

(4단계) 추출된 공폐가 밀집지역의 거주자, 주택환경, 근린 주거환경 특성 분석

먼저 공폐가 밀집지역을 추출하기 위해 ArcGIS의 클러스터 분석방법의 하나인 핫스팟(Hot Spot)분석을 수행하였다. 핫스팟 분석은 객체의 군집도를 보여주는 방법으로 Getis-ord$G_i^{*}$ 통계값이 Z-Score값으로 산출된다. 해당지역과 주변지역의$G_i^{*}$ 값이 큰 양의 값(Z-Score≥1.96)을 보이면서 군집을 이루면 그 지역은 핫스팟으로 추출되며, 반대로 해당지역과 주변지역의$G_i^{*}$ 값이 작은 음의 값(Z-Score≤-1.96)을 가지면서 군집하면 그 지역은 콜드스팟으로 추출된다(이희연 외, 2015). Getis-ord$G_i^{*}$ 산출 식은 다음 식(1)과 같다.

$G_i^{*}=\frac{{\displaystyle \sum _{j=1}^n{w}_{i,j}{x}_j-}\overline{X}{\displaystyle \sum _{j=1}^n{w}_{i,j}}}{s\sqrt{\frac{\left[{{\displaystyle \sum _{j=1}^n{w}_{i,j}^2-\left({\displaystyle \sum _{j=1}^n{w}_{i,j}}\right)}}^2\right]}{n-1}}}$

$\begin{array}{l}{x}_j:j지역의속성값\\ w_{i,j}:i와j의공간가중치\\ n:총지역수\end{array}$

$\overline{X}=\frac{{\displaystyle \sum _{j=1}^n{x}_j}}{n},S=\sqrt{\frac{{\displaystyle \sum _{j=1}^n{x}_j^2}}{n}-{\left(\overline{X}\right)}^2}$

먼저 $G_i^{*}$≥1.96을 기준으로 핫스팟 동들을 추출하였다. 그 결과 총 201개 동 가운데 2005년에는 43개(약 21%), 2010년 82개(약 41%), 2015년 97개(약 48%)가 추출되었다. 2005~2015년 산출된 각 동의$G_i^{*}$ 값의 분포를 히스토그램으로 나타내면 <그림 1>과 같다. $G_i^{*}$≥1.96을 기준으로 동을 추출하는 경우 너무 많은 동들이 추출되어 공폐가 밀집지역의 분포 특성을 파악하기 다소 어렵다. 이에 따라 본 연구에서는$G_i^{*}$≥2.58로 상향시켜 밀집지역을 추출하였다. 그 결과 2005년에는 23개(약 11%), 2010년 61개(약 30%), 2015년 86개(약 43%)가 추출되었으며, 비교적 공폐가 밀집지역의 공간분포가 뚜렷하게 나타났다. 본 연구에서는 추출된 동들을 대상으로 2005~2015년 동안 공폐가 밀집지역의 분포가 특정 공간으로 고착화되는지, 아니면 그 주변으로 확산 또는 축소되고 있는지를 파악하기 위해 ArcGIS 중첩기능을 활용하였다. 또한 3개 시점에서 모두 추출된 공폐가 밀집지역 19개동(상위 10%)을 대상으로 거주자의 인구･사회학적 특성과 주택환경 및 근린 주거환경 특성을 분석하였다.

그림 1. 부산시 동별 값 분포와 ≥2.58 분포

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공폐가 밀집지역 추출을 위해 사용한 자료는 통계청의 2005, 2010년 인구주택총조사의 빈집 자료²⁾와 2015년 부산시 공폐가 실태조사 자료이다. 본 연구에서는 공폐가란 장기간 사용되지 않거나 노후화된 채로 방치되어 있는 건축물로 한정하고, 노후화된 채로 1년 이상 장기 방치되어 있는 빈집이 공동주택보다는 단독주택에서 주로 발생할 것이라는 전제 하에서 인구주택총조사 자료에서 단독주택이면서 1년 이상 비어있는 빈집만을 추출하여 해당 년도의 동별 단독주택수로 나누어 2005년과 2010년 동별 공폐가 비율을 산출하였다. 아직까지 2015년 인구주택총조사가 실시되지 않았기 때문에 2015년의 경우 부산시 자체에서 2013년부터 지속적으로 매년조사한 공폐가 실태조사 자료를 사용하여 동별 공폐가 비율을 산정하였다. 이에 따라 2010년과 2015년의 동별 공폐가수를 직접적으로 비교하기에는 한계가 있다³⁾.

또한 공폐가 밀집지역에 거주하는 사람들의 인구･사회학적 특성과 이들의 주택환경 특성 및 근린의 물리적 특성 분석을 위해 2010년 인구주택총조사 마이크로데이터와 부산시 각 구별 통계연보 및 2014 부산시 독거노인 현황자료를 사용하였다. 특히 공폐가 밀집지역에 거주한 취약계층들이 얼마나 열악한 주택환경에서 거주하고 있는지, 또한 이들이 거주하는 근린의 물리적 환경이 얼마나 불량한가를 파악하는데 초점을 두었다. 더 나아가 이러한 공폐가 밀집지역을 대상으로 지자체에서 수행하고 있는 다양한 사업들의 특징도 고찰하였다.