지가변동의 시대별 공간적 특성에 관한 연구

시장에서 형성된 토지가격은 다양한 역할을 한다. 토지의 이용과 연관된 산업에서는 비용으로 작용하고 국가적으로는 세원 확보나 경제정책의 방향이 됨은 물론, 토지거래의 지표가 되기도 하며 때로는 투기의 판단 수단이 되기도 한다. 이러한 토지가격은 토지 자체의 물리적 특성이나 경제적 상황 또는 법률적 환경요인뿐만 아니라 시간 요인에 의해서도 변동하는 것으로 알려져 있다. 일반적으로 토지가격은 횡단면 자료에 의해 회귀모형으로 설명되고 있으나 토지가격 변동을 정확히 설명하기란 쉽지 않다. 토지 주변의 환경이 시간의 흐름에 따라 변하기 때문이다. 우리 주변의 자연현상이나 사회현상들에서도 이웃하는 것들이 시간을 두고 서로 영향을 주고받아 변화를 일으키는 경우가 있다. 토지가격 역시 인접한 토지의 영향을 받아 변동성이 크거나 작은 것끼리 군집을 이루거나 영향을 미친다는 연구가 많다. 이같이 토지가격이 군집을 이루며 변동하는 것을 선행연구에서는 공간적 자기상관(spatial autocorrelation)으로 이해하고 있다. 공간적 자기상관을 판단하여 인접한 토지의 공간효과를 가격모형에 포함함으로써 토지시장의 설명력을 높일 수 있다는 것이다. 특히, 토지시장은 위치의 고정성으로 인해 지역마다 가격이 다르게 형성된다. 부동산가격이나 이용의 공간효과에 관한 연구는 공간적 자기상관성의 존재를 실증하거나 공간회귀모형의 유용성 및 공간적 토지이용의 특성에 관한 분야에 집중되어 있다. 첫째, 주택가격에서 공간적 자기상관의 영향이 존재한다는 연구는 다음과 같다. Basu(1998)는 1991년부터 1993년까지 거래된 댈러스의 단독주택 5천 세대의 가격을 대상으로 헤도닉모형과 공간적 자기상관을 감안한 모형을 각각 구축하고 거래가격에 공간적 자기상관이 존재함을 밝혔다. Wong, Yiu and Chau(2013)는 아파트 가격의 수평적 의존성은 물론 건물 내 수직적 공간에도 의존도가 존재할 가능성을 진단하기 위하여 홍콩에 있는 아파트 1만 8천 건의 거래 단위를 분석한 결과 수평공간 의존성보다는 수직공간 의존성이 강함을 실증하였다. 그 외 Xin and Zheng(2014)은 중국 청두(成都) 주택시장을 통해 공간적 자기상관성의 중요성을 설명하였다. 둘째, 공간적 자기상관을 이용하여 토지가격을 설명한 연구로 Liu et al.(2006)과 Cellmer(2013)가 있다. Liu et al.(2006)은 중국 창저우(常州) 시의 토지시장에서 수집한 8,379건의 자료를 분석하여 주거용이나 산업용 토지보다는 상업용 토지가 공간적 상관성이 높음을 실증하고 공간효과를 반영한 토지가격 예측을 주장하였다. 또한 Cellmer(2013)는 토지 거래가격을 공간적 자기상관을 고려한 회귀모델에 의해 예측하여야 한다고 주장하였다. 셋째, 토지의 이용에 공간적 자기상관성이 작용한다는 연구로는 Conway et al.(2010), 변병설(2004), 최열, 이재송, 김성(2013) 등이 있다. Conway etal.(2010)은 로스앤젤레스의 주택시장을 대상으로 이웃하는 녹지의 공간적 자기상관이 주택가격에 큰 영향을 미치는지 분석하고 주변의 녹지가 주택가격 형성의 중요한 변수임을 실증하였다. 변병설(2004)은 공간적 자기상관분석을 이용하여 서울시 중심부 토지이용의 군집현상을 분석하였다. 분석 결과, 도심기능의 군집형성 과정과 위치는 서로 상이하기는 하였으나 동일 기능이 모여 형성되거나 상호 보완적 기능이 모여 형성된 것으로 나타났다. 토지가격의 공간효과에 관한 선행연구는 제한적인 공간범위를 대상으로 공간적 자기상관의 존재 여부나 공간효과에 의한 모형의 설명력을 실증하는 데 치우치고, 지역이나 시간의 흐름에 따른 공간적 변화분석에 소홀하다. 또한 경제변수는 지가변동의 중요한 변인이므로 당연히 공간적 변화에 영향을 미칠 것인데 이에 대한 분석이 없다. 토지시장 전체를 대상으로 공간효과의 시간적˙지역적 변화 및 경제변수와의 관련성을 확인할 필요가 있다. 이에 본 논문은 서울˙수도권과 전국 시군구의 공간적˙시계열적 토지가격 변동률을 이용한 모란지수(Moran’s I)에 의해 시간에 따른 공간적 자기상관의 변화와 정부별 국지적 공간분포의 패턴을 확인하고 경제변수와의 관련성을 통해 한국 토지시장에 나타나는 지가변동의 시간적˙공간적 특성과 정책적 시사점을 찾아내는 데 목적이 있다. 지가변동에 대한 공간적 자기상관을 판단하기 위해서는 지가변동 자료가 공간적으로 충분하게 분포해야 하고, 공간적 변화의 패턴을 파악하기 위해서는 시계열적이어야 한다. 분석에 이용된 자료는 공간적으로 전국의 229개 시군구를 충족하는 온나라부동산정보의 지가변동률이다. 분석 기간은 1987년부터 2013년까지 27년간이다. 그러나 이 자료는 실제 거래된 가격이 아니고 감정원에 의뢰되어 표본을 평가한 것이므로 감정평가사의 개인적 차이나 정부 의지에 따른 현실화율(시가반영률)의 차이가 분석의 결과에 영향을 미칠 수 있고, 시군구 단위로 클러스터링clustering)함으로써 지가변동성이 행정단위와 다른 경우 이를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 본 논문은 세 가지 과제를 다음 분석방법에 의해 해결하고자 한다. 첫째, 시간에 따른 지가변동의 공간적 자기상관 변화를 판단하기 위해서 연도별 전역적 모란지수를 산출한다. 서울˙수도권 부동산 시장은 수급의 상황이나 가격이 다른 지역시장과 매우 다르므로 서울˙수도권과 전국을 대상으로 각각 분석한다. 둘째, 국지적 공간분포의 패턴, 즉 공간적 변화를 이해하기 위해 LISA지수를 산출하고 지도화하여 나타낸다. 지가변동의 공간적 자기상관과 시계열적 변화를 알아보기 위해 27년간의 모란지수(Moran’s I)를 산출하고 선도표를 제시하였다. 모란지수를 산출하기 위해서는 먼저 공간상의 공간가중행렬(spatial weighted matrix)을 구축하여야 한다. 본 논문에서는 공간가중행렬을 공간인접성(spatialcontiguity)을 기준으로 하는 방법과 공간거리(spatial distance)를 기준으로 하는 방법 모두에 대해 도출하였다. 그 결과 두 지역이 변과 모서리가 인접하여 직접 경계선을 공유하는 경우에 모란지수가 가장 높고 유의하여 이를 분석에 이용하였다. 공간적 자기상관성을 나타내는 모란지수는 본 연구의 시간적 범위 안에서는 거의 양(+)의 방향성을 나타냈다. 즉, 한국의 지가변동은 시간적으로 공간적 자기상관성을 유지하고 있다고 볼 수 있다. 다만 공간적 자기상관의 정도를 나타내는 모란지수의 크기에서는 시간에 따라 차이가 있음을 알 수 있다. 정부별로는 국민의 정부와 참여정부에서 모란지수가 상대적으로 높게 나타났다. 문민정부에서는 토지이용에 대한 용도지역을 단순화한 영향으로 개발 가능지역이 확대되어 난개발의 부작용이 있었으나 부동산실명제의 시행으로 지가는 비교적 안정되었다. HH 클러스터 지역은 강원동남부, 경북 청도와 울주군 등이며, LL 클러스터 지역은 한강 이남 일부와 대전시 대덕 등지에서 나타났다. 개발계획이나 정책적 이슈 없이 지가가 안정이 되면 공간효과도 낮음을 알 수 있다. 국민의 정부는 IMF의 금융지원을 극복하기 위해 부동산시장을 해외에 개방하고 대부분의 부동산 규제를 완화한 시기다. 경제 상황은 좋지 않았으나 공간 효과는 큰 것으로 나타나고 있다. HH 클러스터 지역은 서울시 일부, 서울시 주변 경기지역, 전남 중서부 지역이며, LL 클러스터 지역은 경남, 대구시와 그 주변지역이다. 전남 일부와 영남 일부에서 상반된 클러스터 지역이 나타나고 있다.