강남과 강북지역의 공동주택단지 생활환경 비교 평가 연구

Ⅰ. 서 론

2. 연구의 범위 및 방법

1) 연구의 범위

공간적 범위는 서울시 전체 25개구를 대상으로 아파트 중 임대아파트와 특수 아파트 등 시세정보의 구득이 어려운 단지를 제외한 일반아파트 2,709개 단지를 대상으로 한다. 생활환경 비교 평가 지역은 2013년을 기준으로 준공 된지 15년 이상 된 아파트 세대수가 가장 많이 분포(그림 1 참조)한 6개 자치구를 선정한다. 강남지역에서는 강남구(75.3%), 서초구(64.5%), 송파구(58.5%)로 선정하였고, 강북지역에서는 노원구(71.1%), 도봉구(72.9%)로 선정되었다. 강북지역 중 강남지역과 생활환경을 비교 평가하기 위해 노원구, 도봉구와 지리적으로 인접해 있는 강북구를 추가 분석대상지¹⁾에 포함시켰다.

Fig. 1.

Rate of Remodeling Business Target

시간적 범위는 서울시에서 가장 오래된 아파트 준공연도를 기준으로 1967년부터 2013년까지로 한다.

내용적 범위는 주거지의 생활환경 개선을 위해서는 물리적 환경뿐만 아니라 사회적·경제적인 환경개선이 동반되어야 하나, 본 연구에서는 공동주택단지의 생활환경 평가요인을 교통·교육·자연환경 및 편의시설 등 기반시설 위주의 물리적 환경 요인만을 한정하여 생활환경을 평가한다.

2) 연구의 방법

연구는 다음과 같은 순서로 진행한다.

첫째, 서울시의 개별 아파트단지별로 단지 중심점에서 반경 500m로 버퍼를 주어 근린생활권 생활환경 요인 관련 데이터를 추출하고, 반경 1.5km로 버퍼를 주어 지역생활권 생활환경 요인 데이터를 추출한다. 공간데이터와 속성데이터를 수집하여 공간데이터에서 각 지역의 인접성(이웃)을 정의하고 공간가중행렬을 구축한다. 둘째, 종속변수인 주택가격이 자기상관성을 갖고 있는지를 검정하기 위해 Moran’s I 검정을 실시하여 전연적 공간자기상관의 유의성을 판정하고, LISA분석을 실시하여 지역별 군집현상을 분석한다. 셋째, 공간회귀분석을 실시하기 전에 공간 상에서 실측한 변수이므로 공간자료의 불확실성에 대한 문제를 해결하기 위하여 퍼지함수로 변환²⁾하여 분석한다. 넷째, OLS회귀분석을 실행하여 OLS추정결과 산출된 잔차분석을 통해 공간적 의존성이 나타나는가를 다시 확인하고, 공간회귀분석을 실행하여 추정할 통계 모형(SLM, SEM 모형)의 기본 가정을 확인한 후 어떤 모형이 최적의 설명력을 가지는지를 진단한다. 다섯째, 지역별 비교를 위한 생활환경 요인을 선정하기 위하여 선정된 최적의 모형으로 주택가격에 영향을 미치는 생활환경 요인을 도출한다. 마지막으로, 도출된 생활환경 요인을 중심으로 Kernel 분석 등을 통해 강남과 강북지역의 생활환경의 차이를 비교‧평가해 본다.

각 분석모형에 대한 공간회귀분석은 GeoDa프로그램을 사용하였으며, 독립변수는 지리정보시스템(GIS)인 ArcMap 10.2프로그램을 이용하여 추출하였고, 자기상관검정과 Kernel분석, 생활환경시설의 분포도를 시각화 하는데 활용하였다.

II. 이론 및 선행연구 고찰

III. 분석의 틀

1. 변수의 선정 및 자료구축

생활환경을 평가하기 위한 시설들을 선정하기 위해서 주택가격을 종속변수로 하여 주택가격에 영향을 미치는 생활환경요인을 도출하고자 한다. 그 이유는 선행연구들을 보면 주택가격 결정에 생활편의시설과 접근성 등 생활환경 요인(김소연 외, 2013;윤효묵 외, 2013;이성현,2011 등)들이 미치는 영향력이 점차 커지고 있음을 알 수 있다. 또한 주택은 주거생활을 위해 원하는 종류의 서비스를 원하는 만큼만 구입하는 것이 아니라 다양한 서비스와 주거환경이 하나의 묶음으로 구성된 주택의 한 단위를 구입하는 것이다. 따라서 주택가격은 주택이 제공하는 각각의 서비스와 환경의 혼합으로 볼 수 있다(정원석, 2010). 따라서, 생활환경을 평가하기 위한 요인을 주택가격에 미치는 영향요인을 도출하는 데에는 큰 영향이 없을 것으로 판단된다.

독립변수 선정을 위하여 먼저 근린생활권과 지역생활권의 구분은 다음 그림 2의 생활권 위계구분도에 의하여 설정한다.

Fig. 2.

Rank-Classification map of living spaceSource: Korea Planning Association, 2014, Estate planning

근린주구는 보행 가능한 거리로서 중심부와 연결이 가능하며, 초등학교, 근린상가, 근린공원 등 공동 서비스시설을 공유하는 범위로 반경 500m를 기준으로 하고 있다. 근린주구가 3~4개 정도이면 근린지구가 된다. 이 기준에 따라 근린생활권은 단지중심점에서 반경 500m 범위 내로 한정하였으며, 지역생활권은 반경 1.5km 범위 내로 근린지구보다는 상위 위계로 중생활권 정도의 범위를 지역생활권으로 설정한다.

변수선정은 선행연구를 통하여 주택가격에 미치는 생활환경요인과 관련된 변수들을 살펴보았고, 생활권 위계별 공공편익시설의 종류⁴⁾를 참조하여 변수를 선정하였다. 변수의 선정은 표 2와 같다. 자료 수집방법으로 종속변수인 아파트 매매가격은 부동산 114 Reps의 정보를 활용하였다. 생활환경에 대한 자료는 서울시 내부자료, KLIS, 통계지리정보서비스(SGIS), 한국교통연구원 내부자료 등을 활용하였다.

Table 2.

Selecting Variables

근린생활권 변수들은 쾌적한 주거환경과 편의시설 등 생활환경의 수준을 대변할 수 있는 변수로 가격에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예측해 볼 수 있다. 초등학교는 어린자녀의 통학과 관련하여 근접성 여부에 따라 주택을 선택할 수 있으며 이는 주택가격에 영향을 미칠 수 있는 변수로서 아파트단지 중심에서 가장 가까운 초등학교까지의 거리로 실측하여 근접성을 측정하였다. 마트는 근린생활시설로 공동주택 주변의 입지 여부는 주거생활의 필수품 구입기회의 정도를 파악할 수 있어 생활편익에 일정한 역할을 제공하는 시설이다. 마트는 단일점포, 슈퍼마켓, 소형마트 등 소규모 소매점을 포함하여(단, 대형할인점은 제외함) 단지 중심점에서 500m 버퍼 안에 입지하고 있는 개수로 추출하였다. 문화시설은 주민 간의 커뮤니티를 제공하고 생활환경에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 변수로서 박물관, 미술관, 문화센터, 공연장, 주민자치센터, 복지관 등 시설들이 포함되어 있다. 지하철은 대중교통 수단 중에 하나로서 주거활동수단의 선택문제와 통근거리 등에 민감하여 지하철역까지의 접근성은 주거생활의 편익이 예상되는 변수(이성현, 2011)이다. 지하철역과의 거리는 단지중심점에서 가장 가까운 지하철역 출입구까지의 거리로 실측하였다. 간선도로는 아파트 단지에서 간선도로의 진출입로까지의 거리가 가깝고 주변에 간선도로가 잘 발달되어 있는 경우에는 교통 편리성이 확보될 수 있는 변수이다. 간선도로는 아파트단지 중심에서 500m로 버퍼를 주어 그 범위 내에 아파트단지가 포함되면 1의 값을 주었고, 포함되지 않은 단지는 0의 값을 주어 간선도로의 유무로 변수를 추출하였다.

공원은 녹색공간을 제공하여 친화적 환경을 조성하고 주민의 정서를 함양할 수 있는 휴식공간을 제공할 수 있는 시설로서 공원의 존재 유무는 주거편익의 중요한 요인으로 작용한다. 공원은 근린공원을 비롯하여 어린이공원, 시민공원 등을 포함하여 아파트단지 중심점에서 가장 가까운 공원까지의 거리를 실측하여 구축하였다. 하천은 한강을 포함하여 한강에서 연결된 서울시 내에 흐르는 하천을 모두 포함하여 아파트단지에서 500m 버퍼를 주어 그 범위 내에서 하천의 존재 유무로 자료를 추출하였다.

지역생활권의 변수로 중·고등학교는 아파트단지 중심에서 가장 가까이 있는 학교와의 거리로 실측하였다. 중·고등학교는 교육의 중요성으로 인하여 학교와의 접근성 및 학군에 따라 생활환경에 중요한 요인이라고 판단하였다(조미정‧이명훈, 2015).

종합의료시설은 질병 치료와 예방을 통해 수명연장을 높여 줄 수 있는 시설로서 가까운 거리에 위치함에 따라 생활의 편익에 긍정적인 영향을 줄 수 있는 변수로 판단되어 선정하였다. 종합의료시설의 자료 구축은 종합병원, 전문병원, 부속병원 등을 포함하였으며 근린생활권의 병·의원과 다르게 많은 시설이 분포되어 있지 않으므로 지역생활권 시설로 선정하였다. 체육시설은 주민들의 건강과 지역 주민 간의 유대관계를 높여주는 역할을 하는 장소이며 오락과 여가선용의 중요한 척도로도 이해할 수 있는 변수(윤효묵, 2012)이다. 체육시설의 종류에는 구민체육센터, 골프연습장, 테니스장, 수영장, 종합운동장 등을 포함하여 반경 1.5㎞ 버퍼를 주어 그 범위 내에 포함된 개수로 추출하였다.

대형 상업시설은 대형할인점, 시장, 전문상가 등의 데이터로 구축하였고, 이는 생활의 편리성을 높여주며, 주거생활에 필수적으로 필요한 시설로서 지역 내에 상업시설의 유무는 생활환경에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 변수이다. 행정기관은 편의시설로서 긍정적인 영향을 줄 것으로 예측하였으나 구단위 통계데이터로 위계선형모형을 이용한 윤효묵·정성용(2013)연구에서는 행정기관 수가 많을수록 주택가격에 부정적인 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 따라서 반경 1.5㎞ 내에 존재하는 행정기관의 수가 미치는 생활환경의 영향력이 공간효과를 고려할 경우 선행연구와의 차이점이 있는지를 분석해 보기 위하여 선정하였다. 행정기관에는 관공서, 우체국, 경찰서, 세무서 등 공공기관을 포함하고 있다.

교통의 흐름에 가장 큰 영향을 주는 도로는 주거지역 내부에 넓은 도로가 발달되어 있는 경우에는 교통의 편리성이 확보될 수 있는 변수로서 광로 40m 이상, 소로 12m 미만으로 선정하였다. 도로 면적은 아파트와 접한 도로 면적을 반경 1.5㎞ 버퍼를 주어 그 범위 내에 포함된 면적을 GIS상에서 계산하여 추출하였다. 주차시설은 증가하는 차량 보유대수에 능동적으로 대처하지 못하여 심각한 주차장 난을 겪는 지역들이 존재한다(조미정‧이명훈, 2015). 준공된 지 오래된 노후 공동주택은 주차장이 협소하여 아파트단지의 주변으로 노상주차가 많이 이루어지면서 주민의 주거환경에 많은 불편함이 발생하기도 한다. 변수의 구축은 개인이 운영하는 사설주차장은 제외시키고 공영주차장으로 한정하였다.

공업시설은 주거환경의 쾌적성에 민감하게 반응하는 중요한 요인으로서 주변에 공업시설의 유무에 따라 생활환경에 미치는 영향이 달라질 것으로 판단되어 선정하였다.

Ⅳ. 실증분석

1. 공간상관성 검정

본 연구에서는 공간회귀분석에 앞서 종속변수인 주택가격에 대한 공간상관성이 존재하는지 검증하였다. 이를 위하여 Moran’s I 공간자기상관 계수(Moran’s I statistic of spatial autocorrelation) 및 Anselin(1995)이 제시한 LISA(Local indicators of spatial association)분석을 통해 공간자기상관성을 살펴보았다. 이때 적용하는 공간가중치 행렬은 거리척도(distance measure)를 기준으로 하였다. 두 공간단위의 거리가 임계값보다 클 경우 두 주택 간의 직접적인 연관성이 없는 것으로 5km⁵⁾를 기준으로 하여 가중치 행렬을 구성하였다.(조미정‧이명훈, 2015).

Moran’s I를 통해 서울시 주택가격의 공간적 패턴이 군집화(clustered) 되었는지 흩어져 있는지(dispersed) 혹은 랜덤(Random)한지를 판단할 수 있다. Moran’s I의 값이 양의 값을 가지면 공간실체들이 서로 유사한 값을 가지고 군집화 되는 경향이 있다는 것이며, 음의 값을 가지면 공간실체들이 서로 상이한 값들로 흩어지는 경향이 있다는 것이고, 0의 값은 랜덤한 공간적 패턴을 의미한다(홍지연, 2013).

분석대상별 Moran’s I 통계량을 산출한 결과는 그림 3과 같다. Moran’s I 통계량은 1% 유의수준에서 9.14734로 공간적 자기상관성이 높게 나타났다.

Fig. 3.

Test Results of Moran's I regarding the price of apartment

LISA분석을 통해 해당 지역과 주변지역의 공간자기상관이 모두 높은 값을 갖는 HH(High-High) 유형, 해당 지역과 주변지역이 모두 낮은 값을 갖는 LL(Low-Low)유형, 해당 지역의 통계량은 낮은데 비해 주변값이 높은 LH(Low-High)유형 및 해당 지역의 통계량은 높은데 주변값은 낮은HL(High-Low)유형으로 군집화 되어 표출된다.

LISA분석을 통해 유의수준 내 1%에서 자기공간자기상관이 존재하는 사업대상 아파트 그룹별 HH(High-High)지역과 LL(Low-Low)지역을 나타내는 클러스터맵(Cluster Map)을 구현하였다. 그림 4에 의하면, HH유형은 양천구, 용산구, 영등포구 내의 일부 지역에서 나타난 반면, 강남구와 서초구, 송파 등은 지역 내 전역에 걸쳐 HH유형이 나타났다. 강남지역에 집중되어 HH유형이 나타나는 것은 강남지역 일대에 주택가격이 높은 아파트단지들이 군집되어 있음을 알 수 있다.

Fig. 4.

Price of Apartment LISA Cluster Map

LL지역은 서울시의 서쪽지역으로 강서구, 구로구, 금천구 일대와 북쪽지역으로 강북구, 노원구, 도봉구, 중랑구, 동대문구에 주택가격이 낮은 아파트단지들이 군집하는 것으로 나타났다.

2. 최적합 모형의 선정

서울시의 아파트 가격에 대한 자기상관성을 추정한 결과 공간적 자기상관성이 존재하고 있는 것으로 나타났다.

공간적 자기상관성이 존재하므로 일반회귀모형(OLS), 공간시차모형(SLM)，공간오차모형(SEM)중 가장 적절한 모형을 판단하기 위하여 Lagrange Multiplier(LM) 통계량을 이용한다. 산출한 결과는 다음 표 4와 같다.

Table 4.

Lagrange Multiplier(LM)Verification

LM검정 결과, SLM모형과 SEM모형 모두 LM(lag)․ LM(error)통계량이 통계적으로 유의하게 나타나 OLS모형보다 더 적절한 모형인 것으로 나타났다. SLM모형과 SEM모형이 모두 유의하므로 Robust LM 통계량을 이용하여 더 적합한 모형을 판단하였다. Robust LM(lag)값은 1654.387이며, Robust LM(error)값은 274.362이다. 따라서 LM(lag)값이 더 크므로 공간시차모형이 더 적합하다.

일반회귀모형(OLS)과 공간시차모형(SLM)，공간오차모형(SEM))으로 추정한 결과는 다음 표 5와 같다. 추정 결과를 분석하기에 앞서 다중공선성 문제, 모형의 설명력, 적합성 등을 검증한다.

Table 5.

Result of Model Estimation

SLM모형에서 R-Square값은 0.7454이며, SEM모형은 0.7345로 OLS모형의 0.4735보다 설명력을 높여주는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 공간회귀모형의 설명력이 모두 0.7 이상으로 양호한 설명력을 보여주었다.

다중공선성은 Condition Number를 통하여 진단하게 되며 20.028로 다중공선성에는 문제가 없는 것으로 추정되었다⁶⁾. 오차항의 비정규성을 진단하는 Jarque-Bera 통계량은 137.383(p=0.000)로 유의하게 나타나 강한 비정규성을 보여주고 있다. 오차항의 이분산성을 검증하는 Breusch-Pagan 통계량의 추정 결과, OLS모형은 324.7011(p=0.000), SLM모형은 290.279(p=0.000) SEM모형은 241.716 (p=0.000)으로 모두 유의하게 나타났다. 일반회귀모형에서 비정규성 및 이분산성 문제가 발생하면 공간가중치행렬을 포함하여 분석하는 공간시차모형과 공간오차모형을 사용함으로써 해결될 수 있다(최열·이백호, 2006 ; 이희연·노승철, 2013).

공간회귀 모형의 적합도는 일반회귀모형에서 추정된 R²가 아닌 로그우도 AIC(Akaike information Criterion), SC(Schwarz Criterion)를 이용하여 모형의 적합성을 검정한다. 공간회귀 모형에서의 R²는 일반회귀모형에서 R²와 비교할 수 없는 pesudo-R²이기 때문이다. 일반적으로 공간회귀모형은 일반회귀모형보다 로그우도(Log likelihood)가 증가하고 AIC와 SC가 감소하면 모형의 적합도가 높다는 것을 나타낸다(Anselin, 2005 ; 최열·이백호, 2006 등).

로그우도(Log likelihood)는 OLS모형의–360.702에 비하여 SEM모형은 491.412, SLM모형에서는 522.78로 증가하였다. AIC는 OLS모형에서 767.404에서 –793.119와 –999.569로 SC는 903.203에서 –793.119와 –863.769로 감소하였다. OLS모형보다는 SEM모형이, SEM모형보다는 SLM모형의 적합도가 향상되는 것으로 나타났다. SLM모형이 가장 적합하게 나옴에 따라 주변 공동주택단지의 가격이 양(+)의 방향으로 움직일 때 시차를 가지고 움직인다는 것을 알 수 있다. 공간시차변수의 계수ρ값은 공간적 파급효과를 나타내는 것으로서 개별단지의 가격은 이웃하는 주변지역의 공동주택단지의 평균 주택가격에 약 85%의 영향을 받는다고 해석할 수 있다. 앞서 검증한 LM검증 결과와 동일하게 가장 적합도가 높은 모형은 SLM모형이었다. 따라서 SLM모형의 추정 결과에 초점을 맞추어 분석한다.

3. 지역별 생활환경 비교 평가

1) 생활환경 평가 요인

근린생활권 변수 중 주택가격에 영향을 미치는 유의한 변수는 문화시설, 지하철역과의 거리, 간선도로와의 접근성, 공원과의 거리로 나타났다.

교통환경 변수 중에서는 지하철역과의 거리가 가까울수록, 간선도로가 500m이내에 있어서 접근성이 좋은 경우 주택가격에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 공원과의 거리는 모든 모형에서 유의하며, 공원과의 거리가 감소할수록 가격은 증가하는 것으로 추정되었다.

지역생활권 변수는 종합의료시설, 대형 상업시설, 넓은 도로 면적, 주차시설이 유의미한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 종합의료시설이 아파트단지에서 반경 1.5km 내에 있는 경우 주택가격에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 이성현(2012)의 연구에서는 통계 데이터로 위계선형모형을 이용한 대구시의 경우 중·저소득층이 거주하는 지역에 풍부한 의료·복지시설의 조성은 주택가격에 음(-)의 효과가 있다는 연구 결과와는 상반된 결과가 나왔다. 반면에, 대형 상업시설은 주택가격과 음(-)의 관계를 보이는 것으로 나타났다. 대형 상업시설의 수가 많을수록 주택가격에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 대형 상업시설이 대형마트뿐만 아니라, 지역의 시장, 대형쇼핑몰 등을 포함하고 있어 대형 상업시설이 입지하고 있음으로써 교통의 혼잡이나 많은 유동인구 등으로 인하여 오히려 주거환경에는 부정적인 영향을 미친 것으로 해석된다. 이성현(2012)의 연구에서 대구시에서도 상업시설의 수가 많을수록 주택가격에 음(-)의 영향을 미치는 결과와도 일치한다. 교통환경 변수 중에서는 도로 폭이 넓을수록, 공영주차장의 수가 많을수록 주택가격에 양(+)의 효과를 미치고 있다. 도로 폭이 넓을수록 주택가격에 긍정적인 영향을 주고 있었는데, 도로의 폭은 원활한 교통의 흐름과 지역이 주는 개방감과 같은 쾌적성에 영향을 주는 중요한 요인임을 알 수 있다. 주차공간은 주거환경 여건을 평가하는 데 있어 중요한 시설이다. 주거지역의 주차공간 부족문제는 주거환경의 질을 떨어뜨리는 대표적인 요인(신상영, 2008)으로서 주차시설이 잘 되어 있는 지역일수록 주택가격에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

분석결과 교통의 편리성, 주거환경의 쾌적성, 편의시설 환경 등 기반시설들이 잘 갖추어져 있을수록 주택가격에 긍정적인 영향들을 주고 있었다. 15년 이상 된 노후 공동주택단지들이 많이 분포되어 있는 강북지역과 강남지역에는 주택가격에 영향을 주고 있는 생활환경 시설의 분포에 차이가 있는지 파악하기 위하여 비교․평가하였다.

2) 근린 생활환경 비교 평가

① 문화시설

문화시설은 강남지역과 강북 지역이 가장 많이 차이는 보이는 시설 중 하나로 유의수준이 높고 다른 변수에 비해 계수값⁷⁾도 크게 나타났다. 강남지역에서 아파트단지 중심에서 반경 1.5㎞ 범위 내에 평균적으로 8.5개 정도 포함되어 있는 것으로 나타났으나, 강북지역은 1.5개 정도만이 설치되어 있는 것으로 볼 때, 강북지역의 문화시설은 강남지역에 비하여 굉장히 열악하다는 것을 알 수 있다(그림 5 참조).

Fig. 5.

Kernel Anaysis of cultural facility

강남지역 중 서초구는 아파트단지 주변으로 문화시설이 11개 이상 분포되어 있는 반면, 강북지역의 강북구, 노원구, 도봉구 3개 지역 모두 1.5개 정도만이 분포되어 있어 강북지역은 다른 자치구에 비하여 문화시설이 절실히 필요함을 알 수 있다.

최근 경제성장과 라이프 스타일의 변화로 문화에 대한 수요 및 참여 욕구가 상승하고 있으므로 효율적인 문화시설에 대한 공급이 요구된다. 이와 더불어, 정부에서는 사회‧경제적 환경에 따라 변화된 문화욕구변화에 대한 수요를 반영하여 문화시설 관련 예산지원을 대폭 증대하였다.⁸⁾ 향후 지속적으로 문화시설에 대한 수요의 증가를 예상해 볼 수 있으므로 강북지역에도 거주자의 수요 의사를 반영하여 문화시설 확충에 대한 계획이 필요하다는 것을 시사한다.

② 지하철역과의 거리

그림 6에서 보는바와 같이 지하철역과 아파트 단지와의 평균 거리는 강남구가 407.27m, 서초구는 409.09m, 송파구는 400.91m로 강남지역의 평균 거리는 405.75m로 나타났다. 강북지역에서 강북구의 평균 거리는 990.74m, 노원구 510.16m, 도봉구 764.53m로 강북지역의 평균 거리는 755.15m로 나타났다. 강남과 강북지역을 비교한 결과 아파트단지에서 지하철역과의 거리는 약 350m 이상 차이를 보여 강남지역에 위치한 아파트단지들이 강북지역의 아파트단지들보다 교통의 편리성이 더 우세하다는 것을 알 수 있다.

Fig. 6.

Distance to the subway station

지하철은 대표적인 교통시설 중의 하나로서 지하철역까지의 접근성은 주거활동수단의 선택문제와 통근거리 등에 민감하여 생활환경의 편리성에 미치는 영향이 크게 나타나는 시설이다. 지하철역의 신설은 단기간에 이루어질 수 없고, 광역 도시기반시설로서 지자체 내에서 해결할 수 있는 부분이 아니므로 효율적 분배 및 계획을 위해서는 지역 간 협력이 필요하다. 즉, 광역 교통계획⁹⁾을 토대로 교통기반시설이 열악한 도봉구, 강북구 등 강북지역에 위치한 자치구는 기반시설 확보를 위해 그 주변지역에 인접하고 있는 경기도의 구리시, 남양주시, 의정부시 등 지자체간 협력이 필요하다. 또한 지하철 노선수의 확대 및 연장선 등은 계획을 통해서만 이루어지므로 지하철역의 신설은 단 기간 내에 이루어지기는 쉽지 않다. 따라서 강북지역에 교통의 편리성을 증대하기 위해서는 버스노선 수의 확대, 연계교통 마련 등을 통해 교통의 편리성을 증대시켜야 할 것이다.

③ 간선도로와의 접근성

간선도로와의 접근성은 강남지역에서는 반경 500m 이내의 범위에 속하는 단지는 평균 49%를 차지하고 있는 반면, 강북지역에서는 반경 500m 이내의 범위에 25%만이 간선도로와 근접하고 있었다. 강남지역의 아파트단지들이 강북지역의 아파트단지들보다 간선도로에서 가까운 곳에 위치해 있어 간선도로의 접근성은 강남지역이 더 좋은 것으로 분석되었다(그림 7 참조).

Fig. 7.

Rate of Accessibility with main roads

교통시설 중 간선도로의 주 기능은 대량의 교통수요 처리의 기능, 연계도로 체계 및 결절점의 기능 강화로 중·장거리 교통 처리의 기능, 통행의 신속성 및 쾌속성 확보 기능을 하고 있다(신성일 외, 2002). 간선도로의 접근성은 출발지에서 목적지까지 신속한 이동이 가능하게 하여 생활의 편리성을 더해준다. 따라서 강북구와 도봉구에 간선도로의 접근성을 높여주기 위해서는 우회도로 건설이나 접근성의 역할을 하는 국지도로와 분산도로와의 연결성을 높일 수 있는 방안이 필요하다.

④ 공원과의 거리

공원과의 평균거리는 강남지역은 787m, 강북지역은 1,384m로 두 권역 간의 평균 거리는 약 579m 이상 차이가 나고 있다. 이 지역 중 송파구는 507m로 다른 자치구에 비하여 아파트단지를 중심으로 공원이 잘 조성되어 있는 반면에, 도봉구는 평균 거리가 1,815m로 공원의 조성 비율이 다른 자치구에 비하여 열악하다는 것을 알 수 있다. 그림 8에서 보는 바와 같이 강남지역은 아파트단지를 중심으로 근접거리에 공원이 많이 분포되어 있는 반면, 강북지역은 강남지역 보다 분포되어 있는 공원의 수가 작아 아파트단지로부터의 근접성이 떨어짐을 알 수 있다. 강북지역은 강남지역에 비하여 아파트단지에서 공원까지의 평균거리가 약 579m 이상의 차이를 보이면서 아파트단지 주변에 근린공원 조성이 강남지역보다 열악하여 도보로 이동이 어려운 거리에 공원이 조성되어 있다.

Fig. 8.

Distance to the Park

공원은 지역주민이 이용하는 개방된 공간으로서 계층 간의 구분 없이 누구나 쉽게 접근하여 이용할 수 있는 만남의 장소를 제공하기도 하고, 지역 주민에게 정신적 및 신체적 피로를 해소하고 내일의 생활에 필요한 에너지를 재충전시키는 다양한 사회적 활동이 이루어지는 공간이다(Michael & Kathy, 1995;전용배, 2008). 따라서 기반시설 중 공원은 도시계획의 중요한 요인으로서 필수적으로 반영되어야 함을 본 연구 결과를 통해서 확인할 수 있었다.

3) 지역 생활환경 비교 평가

① 종합의료시설

종합의료시설은 대형시설로서 근린생활권의 병·의원과 다르게 많이 분포되어 있지 않으므로 아파트단지의 중심으로부터 반경 1.5㎞ 내의 지역생활권 범위 내에 시설이 있는지 없는지에 대한 유무로 분석하였다.

강남지역에서는 한 개의 아파트단지를 중심으로 지역생활권 범위 내에 포함되어 있는 비율이 평균75%인 것으로 나타났으며, 강북지역에서는 평균 52%인 것으로 나타났다(그림 9 참조).

Fig. 9.

Kernel Analysis of Medical center

종합의료시설은 영리를 목적으로 하는 사적 부문에 의해서만 공급될 경우 시장원리에 의해 수익성이 높은 지역에 집중하여 분포할 가능성이 높고, 그렇지 않은 지역은 소외될 수 있는 시설이기도 하다. 연구 결과에서도 강남지역이 강북지역보다 더 많이 의료시설이 분포되어 있음을 알 수 있다. 종합의료시설은 지역 주민의 생명, 건강 유지와 직결되는 시설이므로 사회·복지적 차원에서 지역 주민의 사회적 지위나 소득 수준 등에 관계없이 적정량의 서비스를 누구나 쉽게 제공받을 수 있도록 의료자원의 공간적 분포가 이루어져야 한다(이금숙, 1998). 예를 들어, 강남구 삼성동에 입지해 있던 서울의료원은 시설이 노후화되어 시설의 개·보수가 필요하였다. 그러나 서울시는 공공의료 서비스가 부족한 강북에 균형 있는 공공의료 서비스를 제공하고, 강남·북 지역의 균형적인 발전과 후생경제 복지를 위해 중랑구 신내동으로 신축이전을 결정하였다. 서울의료원이 강북지역에 이전됨으로써 의료시설의 균형배치가 이루어지고 동북권 8개구(중랑구ㆍ성동구ㆍ광진구ㆍ강북구ㆍ노원구ㆍ성북구ㆍ도봉구ㆍ동대문구)의 주민, 저소득층 등이 의료혜택을 받음으로써 강남·북의 공공의료 격차 해소에도 기여하는 부분이 크다.¹⁰⁾ 이와 같은 사례를 본보기로 하여 의료시설의 공급을 시장원리에만 의존하지 말고 공공이 도시계획적 차원에서 그 지역의 의료서비스에 대한 수요와 공급의 특징을 파악하고 지역의 특성을 반영하여 적절히 배분할 필요가 있다.

② 대형상업시설

대형 상업시설은 강남지역에서 반경 1.5㎞ 범위 내에 평균적으로 1.9개 정도 분포되어 있는 것으로 나타났으나, 강북지역은 평균 4개 정도가 분포되어 있는 것으로 나타나 강남지역에 비하여 약 2배 이상 더 많이 분포되어 있다(그림10 참조). 최근의 대형 상업시설은 단순히 쇼핑의 목적만을 위한 시설이 아니라, 다양한 문화시설과 컨텐츠, 엔터테인먼트 요인을 갖춰 수요를 유인하는 시설로 성격이 변화되고 있다. 이러한 성격의 대형 상업시설은 생활환경에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 예상하였으나, 앞서 추정한 공간회귀모형에서는 대형 상업시설이 많을수록 주택가격에 부정적인 영향을 주는 것으로 나타나고 있다. 이는 대형 상업시설이 공적인 측면보다 사적 영리 목적을 우선 시하여 입지선정을 함으로써 시장 원리에 의한 수익성, 지가, 임대료 등을 고려한 공급이 이루어지고 있는 것이 현 실정이다. 이러한 이유로 지가가 높은 강남지역 보다는 상대적으로 지가 및 임대료의 부담이 작은 강북지역에 더 많이 입지한 것으로 판단된다.

Fig. 10.

Kernel Analysis of Large commercial complex

③ 넓은 도로면적

도로의 현황을 강남지역과 강북지역을 비교해 보면, 그림 11에서 보는 바와 같이 강남지역은 도로망이 격자형으로 잘 구획되어 있는 모습을 살펴볼 수 있으나, 강북지역의 도로망은 좁은 도로 폭이 불규칙적으로 형성되어 있음을 알 수 있다. 특히, 강북구와 도봉구는 40m 이상의 광로보다는 12m 미만의 좁은 도로가 더 많이 형성되어 있다. 또한 도로의 면적을 비교해 볼 때, 강남지역은 40m 이상 되는 넓은 도로면적은 평균 26,800㎢로 강북지역의 1,921㎢에 비하여 약 13배 정도 넓게형성되어 있으나, 12m 미만의 좁은 도로의 면적은 강남지역과 강북지역이 큰 차이를 보이고 있지않다. 강북지역의 도로현황은 강남지역에 비하여 많이 열악함을 알 수 있다. 도로환경 개선에 관한 사업은 소요기간이 장기화 되고, 단기에 해결될 수 있는 문제는 아니다. 따라서 정비사업 및 리모델링 사업을 실시할 경우, 사업계획단계에서 민관과 공공이 분담 가능한 범위를 설정하고, 토지 소유자의 적극적인 참여를 유도할 수 있는 방안이 필요할 것이다. 도로 사업을 개별 사업이 아닌 지역주민의 의견수렴과 주민 참여를 촉진하여 도시계획과 도로계획을 일원화하여 사업시행기간을 단축시킬 수 있도록 적극적으로 지원할 필요가 있다.

Fig. 11.

Area of the road

Ⅴ. 결론

본 연구에서는 노후 공동주택 단지가 밀집되어 있음에도 불구하고 주택가격이 높게 형성되고 있는 지역과 상대적으로 낮은 주택가격 수준을 보이고 있는 지역의 생활환경을 비교 평가해 보았다.

이와 같은 과정에서 도출된 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 주택가격을 기준으로 지역별 공간자기상관 관계가 뚜렷하게 관측되었다. 주택 가격 수준이 높은 지역은 강남3개 지역(강남구, 서초구, 송파)이었으며 가격이 낮은 지역은 강북지역과 강서지역에 밀집되는 성향이 나타났다. 둘째, 각 모형을 비교 분석한 결과 공간시차모형이 적합모형으로 도출 되었다. 근린생활환경에서는 문화시설, 지하철역과의 거리, 간선도로와의 접근성, 공원과의 거리 등이 도출되었고, 지역생활권에서는 종합의료시설, 대형상업시설, 넓은 도로 폭, 주차시설이 유의미한 영향을 미치는 시설로 도출 되었다.

마지막으로 노후 공동주택 비율이 높은 강남3구와 강북3구의 생활환경을 비교‧평가한 결과 강북지역이 강남지역에 비하여 문화시설, 교통시설, 공원, 종합의료시설 등이 더 열악함을 알 수 있었다.

이를 토대로 공동주택 노후화에 따른 지역쇠퇴의 예방과 생활환경 개선을 위한 정책적 시사점을 다음과 같이 도출할 수 있었다. 자치구 단위에서 개선이 가능한 문화시설과 공원시설 등 관리에 중점적으로 관심을 기울이며 계획적 도시기반 시설 지원 정책을 도입할 필요가 있다고 판단된다. 반면 교통망과 같이 자치구 위주로 접근하기 힘든 생활시설은 광역단위의 적극적인 지원 대책이 필요하다. 구체적으로는 첫째, 강북3구는 강남3구에비하여 문화시설이 현저히 열악하므로 자치구별로 인구, 시설의 수, 면적 등을 고려하여 생활권별로 문화시설의 최소 기준을 수립하여 계획에 따른 순차적인 건립, 문화공간의 확보 등 다양한 정책이 필요하다.

둘째, 공원시설이 부족한 강북구와 도봉구에 추가적인 공원조성계획이 필요하다. 이들 지역에 대해서는 활용도가 낮은 소규모 국유지를 쌈지공원으로 활용하는 등 공원조성계획의 수립이 필요하다. 또한 리모델링이나 재건축사업의 시행 시 그 공간을 개방할 수 있는 설계를 통해 지역주민들과 공유할 수 있도록 함으로써 공원시설을 확보하는 것이 필요하다.

셋째, 강북지역에는 교통환경이 열악하므로 교통의 접근성 및 교통환경을 개선할 수 있는 현실적인 방안이 필요하다. 이를테면, 인접한 경기도의 시ㆍ군 지역 단위 협의를 통한 광역 교통계획을 수립하는 것은 그 방안 중의 하나가 될 수 있다. 또한 정비계획 및 리모델링 기본계획의 수립 시 사업계획단계에서 도로계획을 함께 수립함으로써 민관과 공공이 분담 가능한 범위를 설정하고, 토지 소유자의 적극적인 참여를 유도할 수 있는 방안이 필요하다.

넷째, 강북구의 경우, 종합의료시설이 다른 지역에 비하여 부족하게 나타났다. 균형적인 공공의료 서비스를 제공하기 위해서는 입지선정을 시장원리에만 맡기기 보다는 지역의 균형발전과 후생복지 차원에서 사회적 측면에서의 개입을 통한 입지의 불균형을 해소 방안을 강구할 필요가 있다.

본 연구에서 생활환경요인 선정 시 경제적요인, 정책변화, 교육의 질적환경, 단지특성(재건축 대상 단지의 대지지분, 용적률, 평형 등) 등의 영향은 오차에 포함된 한계가 있다. 또한 시계열자료가 아닌 일정 시점의 횡단면 자료를 사용함으로써 시장흐름의 변화에 따른 변화를 반영하지 못했다. 이 부분에 대해서는 향후 연구 과제로 남겨둔다.

Acknowledgments

본 논문은 조미정의 한양대학교 도시대학원 박사학위논문(2015) 일부를 수정·보완하여 작성하였음.

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• http://resources.arcgis.com/.