한국 토지시장의 지가변동에 나타나는 공간적 자기상관성의 시계열적 변화와 경제변수 및 정책과의 관련성 분석 doc_id PCY_201504030331025611_1

부동산시장의 움직임이나 토지이용의 변화를 진단하는 수단으로 공간분포, 즉 공간패턴(spatial pattern)의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 공간패턴은 공간상에서 특정한 현상이 서로 군집되거나 분산되어 나타나는 것을 말한다. 공간패턴의 특징은 Tobler(1970)의 지리학 제1법칙(the first law of geography)에 잘 나타나 있다. 그에 의하면 “공간상에서 인접한 것들은 서로 관련되어 있으며 가까이 있는 것이 멀리 있는 것보다 관련성이 더 높다” 는 것이다. 이 같은 공간현상을 공간적 자기상관이라 한다. 공간적 자기상관은 자연에서는 물론 우리의 일상에서도 일반적으로 나타나는 현상이다. 부동산시장에서는 특히 공간상의 관계가 가격의 결정이나 이용에 중요한 역할을 한다. 도시의 발전이나 개발계획 또는 경제력 집중은 동일 가격권으로 인접지역이 군집을 이루게 한다. 군집 경향은 도시나 시대에 따라 그 패턴이 다르게 나타나고 있다. 이러한 공간적 자기상관성의 유의성은 관련 지수를 통해 판단할 수 있다. 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. 게다가 시계열적으로 고정되어 있지 않고 시장을 변화시키는 요인도 시간에 따라 그 역할이 달라 시간에 따른 변동성이 어느 재화보다 강하게 나타나는 특징을 가지고 있다. 그러므로 공간적으로 인접한 토지끼리 주고받는 영향 또한 시간의 변화에 따라 일정할 수는 없다. 셋째, 토지의 이용에 공간적 자기상관성이 작용한다는 연구로는 Conway et al.(2010), 변병설(2004), 최열, 이재송, 김성(2013) 등이 있다. Conway et al.(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, 도심 기능의 군집형성 과정과 위치는 서로 상이하기는 하였으나 동일 기능이 모여 형성되거나 상호 보완적 기능이 모여 형성된 것으로 나타났다. 특히, 소매업의 입지형태가 공간적 자기상관이 강하게 존재하는 것으로 나타났다. 최열, 이재송, 김성(2013)은 토지의 용도지역이 지역의 총생산에 미치는 영향력을 분석하기 위해 총생산에 대한 공간적 자기상관을 통제한 공간오차모형을 도출하고 지역 총생산에 공간효과가 있음을 실증하였다. 넷째, 부동산정책에 의해 가격변동 방향이 국지적 클러스터를 형성한다는 손학기, 박기호(2008)의 연구는 투기가 발생할 가능성이 높은 지역은 타 지역에 비해 가격상승 폭이 크고 주변 부동산들은 가격변동 방향이 동질적인 특성을 가질 것으로 보고, 가격변동의 공간 클러스터 탐색과 국지적 모란지수를 이용하여 공간 클러스터 내의 개별 부동산들이 주변 부동산과 가격변동의 방향에 공간 연관성을 가지는가를 강남˙서초˙송파구를 대상으로 분석하였다. 그 결과 일부 지역에서 노무현정부의 정책에 따라 가격변동 핫스팟과 콜드스팟이 발생하는 것을 발견하고 정책에 의한 부동산가격의 공간적 자기상관성을 입증하였다. 그밖에 오피스의 가격이나 임대료 결정에 공간적 특성이 작용한다는 연구로는 이현석, 박성균(2010), 박종기, 이상경, 강승일(2011) 등이 있다. 토지가격의 공간효과에 관한 선행연구는 제한적인 공간범위를 대상으로 공간적 자기상관의 존재 여부나 공간효과에 의한 모형의 설명력을 실증하는 데 치우치고, 지역이나 시간의 흐름에 따른 공간적 변화 분석에 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. 토지의 이용이나 가격은 공간적으로 인접한 지역의 영향을 받아 군집을 이루며 시간적으로 변하는 특성을 가지고 있다. 그러나 공간효과에 관한 선행연구는 한정된 시간이나 지역을 대상으로 공간적 자기상관을 검증하거나 공간특성을 감안한 모형의 우수성을 확인하는 데 그치고 있다. 토지시장에 대한 시공간적 변화를 확인하고 그 특성을 밝힐 필요가 있다. 이에 본 논문은 서울˙수도권과 전국 시군구의 시계열적 토지가격 변동률을 분석한 모란지수에 의해 토지가격의 시계열적 공간적 자기상관성의 변화를 확인하고, 국지적 공간분포의 패턴 및 모란지수와 경제변수의 관련성을 분석하여 시간 변화에 따라 한국 토지시장에 나타나는 지가변동의 공간적 특성과 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과, 전국시장과 서울˙수도권시장 모두 지가변동의 공간적 자기상관이 시간에 따라 다름이 확인되었고, 그 공간적 자기상관은 지가변동률이나 국민소득과 반비례하는 특성을 보였다. 지가변동성이 국지적으로 군집한 지역 또한 시대별로 다르게 나타났다. 토지정책의 입안이나 토지가격 평가에 공간효과를 고려할 필요가 있다. 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. 이는 이 시대에 지가변동이 국지적으로 변동성이 높거나, 낮은 지역끼리 클러스터하는 지역이 많았거나, 인접의 영향에 의한 변동성이 크게 나타났다는 것을 의미한다.