Current Issue

Barnes(1954)에 의해 고안된 사회 네트워크 이론은 사람, 정보, 지역 등의 연결 관계를 네트워크형 구조로 표현하는 것이다(한관종, 2003). 사회 네트워크 분석에서의 네트워크들은 그래프 이론을 기반으로 하여 결절점(nodal point)과 연결선(edge)으로 이루어지며, 이들 간의 관계는 중심성(centrality), 포괄성(inclusiveness), 밀도(density) 등의 지표를 통해 분석된다. 이 중 ‘중심성 지표’는 네트워크 구조 내에서 특정 노드가 중심에 위치한 정도로, 중심성과 해당 지역의 독립성, 지배력, 영향력 등은 비례 관계를 가진다(이종상·서덕수, 2020).

Freeman(1978)은 연결정도 중심성(degree centrality), 근접 중심성(closeness centrality), 매개 중심성(betweenness centrality) 등을 중심성의 측정 지표로 제시하였다. 먼저 연결정도 중심성에서는 하나의 노드(node)에 직접 연결된 연결선(edge) 혹은 노드의 개수로 중심성을 측정하며, 여기서 연결 개수와 연결정도 중심성은 양의 상관관계를 갖는다. 근접 중심성은 한 노드와 다른 노드 간 거리의 평균을 기준으로 분석하는데, 그 평균이 짧을 때 중심성이 높다고 판단한다. 매개 중심성은 네트워크상에서 특정 노드가 다른 노드들 사이에 위치한 정도로(Bonacich, 1987), 다른 노드들이 이동할 때 특정 노드를 많이 거쳐 간다면, 해당 노드의 중심성이 높다고 판단한다. 따라서 매개 중심성은 네트워크 흐름에 대한 ‘통제력’ 측정에 용이하다.

한편, 연결정도 중심성의 확장개념으로, 고유벡터 중심성(eigenvector centrality)과 보나시치 베타 중심성(Bonacich Beta centrality)이 등장했다. 이들은 연결된 상대 노드의 중심성 및 중요성을 함께 고려하는 개념으로, 영향력이 상대적으로 높은 노드와 연결이 되거나, 둘 간의 유동량이 많으면 그 중심성도 증가한다고 본다. 이때, 고유벡터 중심성의 경우 노드 간에 보완적 관계가 형성되어있음을 전제한다. 그러나 교환이론과 같은 경쟁 관계에 놓인 경우, ‘상호보완’의 관계가 성립하지 않는다. 따라서 경쟁 관계 속에서도 사용할 수 있도록 고유벡터 중심성을 일반화시킨 것이 보나시치 베타 중심성이다. 여기선 β 값의 부호를 통해 노드 간의 관계가 규정된다(이종상 외, 2018).

이처럼 사회 네트워크 분석방식에서 중심성은 네트워크에서 특정 노드의 권력과 영향력 측정을 위해 개발되었으며, 특정 노드가 전체 네트워크에서 중심에 위치하는 정도를 표현하는 지표로 정의된다(이수상, 2012). 사회 네트워크 분석을 통해 중심성을 도출하는 것은 특히 네트워크상에서 지역 간의 관계를 규명하고 이를 바탕으로 공간구조를 파악하는 데 효과적이다(Irwin and Hughes, 1992; Pereira et al., 2013; Clark et al., 2018). 대표적인 지역 중심성 분석연구로는 연결정도 중심성(이종상, 2008; 김효진, 2008; 김효성·구동회, 2019; Lee and Seo, 2021), 고유벡터 중심성(이희연·김홍주, 2006; 김희철·안건혁, 2012; 김성록, 2014; Ahn et al., 2021), 보나시치 베타 중심성(박시현 외, 2012; 이성용·하창현, 2014; 이종상 외 2018; 이종상·서덕수, 2020) 등이 있다.

공공기관 이전정책의 파급효과는 정책 시행 이전부터 활발히 논의되어 왔으나, 일관성 있는 결과가 도출된 것은 아니다. 크게 정책의 긍정적 측면과 부정적 측면 두 갈래로 나뉘어 진행되었는데, 전자의 경우 정책을 통해 수도권의 인구와 기능이 분산되고, 과밀이 해소되어 지역의 균형발전을 도모할 수 있다고 주장한다(손동글·허재원, 2018). 특히, 수도권에 거주하는 공공부문 종사자 및 가족, 유관 기업의 종사자들이 이동함으로써 해당 지역의 경제활성화에 긍정적 파급효과를 가진다는 것이 주요 골자이며(김안제, 2003; 2005; 권일·류상규, 2007; 변창흠, 2010), 이를 통한 국가경쟁력 강화가 가능하다는 것이 그들의 주장이다. 반면 공공기관 지방 이전으로 인한 주택가격 급락 및 공동화 현상을 우려하는 목소리도 적지 않다. 최상철(2003), 최막중(2003), 김형국(2003) 등은 본 정책만이 국가균형발전을 이루는 유일한 수단이 아님을 강조하며, 공공기관의 정부주도 이전만으로는 수도권의 인구분산을 달성할 수 없을 것으로 예측하였다. 이외에도 정부 기관의 분산배치로 인한 국가경쟁력 약화 및 중앙행정의 효율성 감소 초래 또한 함께 논의되었다(Jun, 2007; 임형백, 2011).

한편 공공기관의 지방 이전정책에 관한 연구는 참여정부 집권 당시인 2002년부터 현재까지 시기에 따라 다른 양상을 보인다. 크게 2002년, 신행정수도 건설을 푯대로 한 국가균형발전정책의 시작부터 이전계획 및 혁신도시가 모두 선정된 2007년까지는 주로 정책의 효과성 예측(권일·류상규 2006; 이정록 2006; 송건섭·이곤수 2007), 공공기관 지방 이전의 해외사례 검토(배준구, 2006; 김태환, 2004; 김태환, 2007) 등의 연구가 주를 이루었다. 이후 2008년부터 착공이 마무리될 시점인 2019년까지는 개별사업 주체의 역할(채성주, 2012; 양현석, 2014), 이전에 따른 행정조직의 변화(이준태·하규수, 2014; 최윤정, 2013), 청사 건설사업방안(이종수·황세인, 2013) 등의 연구가 주를 이루었다.

공공기관의 이전이 마무리될 시점부터 현재까지는 정책의 실효성 분석, 타당성 검토, 효과성 검증 및 국토 공간구조에 미친 영향분석 등이 골자를 이룬다. 효과성 검증과 관련하여서 김민곤 외(2017)는 패널 분석을 통해 세종특별자치시와 혁신도시를 중심으로 공공기관 지방 이전이 기반 고용비율, 지역 내 총생산, 지방 세입에 어떠한 영향을 미쳤는지를 검증하였다. 분석결과 공공기관 이전이 지방 세입 증가에는 긍정적인 영향을 미쳤지만, 지역 내 총생산과 기본고용비율의 증가에는 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 조규민·손동욱(2020)은 공공기관 이전으로 인한 지역 성장의 기여효과를 인구지표, 지방세, 종사자 수 지표를 활용하여 분석했다. 분석결과 수도권과 비수도권의 인구증가율 격차는 점차 완화됐으나, 지방세 격차의 측면에서는 그 효과가 미비한 것으로 판명되었다. 비수도권의 고용자 수 증가율 변화량은 수도권의 증가율 변화량을 추월하여 공공기관 지방 이전의 효과가 나타났다. 공공기관 지방 이전에 의한 국토 공간구조 변화를 사회 네트워크 분석을 통해 규명한 연구는 김효성·구동회(2019), Ahn et al.(2021)가 있다.

공공기관 지방 이전정책의 핵심은 지역경제 활성화를 통한 지역분권뿐만 아니라, 수도권의 집중화 해소와 질적 성장을 견인하는 데 있다. 하지만 상기 대부분 연구는 혁신도시 내지는 비수도권 도시에만 초점을 맞추었기에, 수도권의 집중화 해소 및 질적 성장 견인이라는 목표는 반영하지 못하였다. 따라서 수도권의 공공기관 지방분산 정책을 통해, 수도권으로의 밀집 양상이 해소되었는지를 검증하는 연구가 진행되어야 하며, 본 연구는 이러한 맥락에서 그 중요성 및 의의를 지닌다.

본 연구에서는 중심성 측정 및 공간구조 파악을 위해 국가교통 DB(https://www.ktdb.go.kr/)에서 제공하는 전국 지역 간 통근통행 OD(Origin-Destination) 데이터를 활용하였다.

사회 네트워크 분석을 통해 중심성을 도출하기 위해서는 통근통행, 유·무선 통화, 데이터 송수신 등 기점과 종점 간의 유동량을 나타내는 OD 데이터가 요구된다. 그중에서도 특히 공간구조 규명을 목적으로 지역 중심성을 도출할 때에는 주거지와 직장 간의 이동을 의미하는 통근통행 OD 데이터를 활용하는 것이 효과적이다. 통근통행은 공간적 마찰의 제약을 받으면서 나타나는 도시민의 일상적인 행위를 반영하기 때문이다(조일한 외, 2011). 또한 통근통행량에 따라 지역의 토지이용 패턴과 인구밀도가 변화되고, 중심지역이 생겨나는데(Fleming and Hayuth, 1994; Wang et al., 2011), 이는 즉, 지역 간 인구 및 그에 따른 정보 이동이 증가할수록 지역들 사이의 개발 격차가 심화된다는 것을 의미한다(Ter Wal and Boschma, 2009). 이런 이유로 지역 중심성을 도출하기 위한 사회 네트워크 분석 연구에서는 통근통행 OD 데이터가 활발히 활용된다(이희연·김홍주, 2006; 이종상 외 2018; 김효성·구동회, 2019; 이종상·서덕수, 2020; Ahn et al., 2021; Lee and Seo, 2021).

통근통행 OD 데이터는 특정 지역 i에서 j으로의 통행량인 T_ij를 원소로 가지며, 그 단위는 ‘사람통행/일(하루 동안 지역 간 통행한 사람의 수)’로 환산 및 추정된다.

153개 공공기관 이전은 2008년에 본격적으로 시행되어 2019년에 마무리되었다(그림 1). 따라서 정책에 따른 중심성 수치의 변화를 비교·분석하기 위해, 정책이 시행되기 이전과 이후인 2007년과 2020년의 데이터 확보가 요구된다. 하지만 본 연구에서는 2020년 발생한 코로나 펜데믹으로 인한 통근통행량의 왜곡을 우려하여, 2007년과 2019년의 자료를 분석하였다.

Figure. 1. 
Location of 153 public agencies in seoul metropolitan areas

사회 네트워크 분석을 통해 지역 중심성을 도출하는 것은 국토 공간구조를 파악하는 데 있어 효과적이다. 이러한 점에서 공공기관 이전사업 전후의 수도권 지역 중심성의 변화를 분석하는 것은 곧 수도권 지역의 영향력, 지배력, 독립성의 변화를 파악하여 공공기관 이전 사업이 수도권으로의 집중을 완화시켰는지 평가할 수 있는 적절한 방법이다.

구체적인 중심성 지표로는 연결정도 중심성, 고유벡터 중심성을 사용하였다. 먼저 연결정도 중심성은 한 지역에서 다른 지역으로 연결된 링크의 개수로 측정되며, 링크의 개수가 많을수록 주변에 대해 해당 노드의 영향력은 증가한다. 통근통행 OD 데이터를 활용하여 연결정도 중심성을 분석할 경우, 다른 지역으로부터의 유입, 유출 통행량이 많은 지역이 연결정도 중심성이 높은 지역이 되며, 이들은 공간 구조상 중요한 곳으로 해석된다. 본 특징을 기반으로, 연결정도 중심성은 공간구조를 파악함에 있어서 가장 기본적인 척도로 활용된다(이종상·서덕수, 2020). 연결정도 중심성의 계산식은 다음과 같다.

(1)

고유벡터 중심성은 영향력이 높은 지역과 연결되었을 때, 본인의 중심성도 함께 높아지도록 가중치를 부여하여 계산한다. 이는 현실적으로 지역 간 관계를 표현하기에 적합하며, 연결정도 중심성과 더불어 공간구조 파악을 위한 척도로 활용된다(이희연·김홍주, 2006; 김희철·안건혁, 2012; 이수상, 2012; 김성록, 2014; 이성용·하창현, 2014). 고유벡터 중심성의 계산식은 다음과 같다.

(2)

중심성 측정은 R-Studio의 ‘igraph’ 패키지와 UCINET 6를 사용하였고, 분석결과의 시각화를 위해 ArcGIS를 사용하였다.

2007년 수도권 내 연결정도 중심성 1위 지역은 관악구가 차지하였다. 이어서 송파구, 노원구, 강남구, 강서구, 성북구 등의 지역이 뒤를 이었는데, 서울 소재의 지역들이 상위권에 있었음을 알 수 있다(표 2).

하지만 이와 달리, 2019년은 2007년에 비해 경기도 지역의 상위권 진입이 두드러졌다. 화성시가 연결정도 중심성 1위를 차지하였고, 이어서 부천시, 강남구, 송파구, 관악구, 남양주시, 서초구 등이 상위권에 분포하였다(표 2). 2007년에는 상대적으로 영향력이 있는 지역이 서울시에 국한되었다면, 2019년에는 수도권 전역으로 확대된 것이다(그림 2).

고유벡터 중심성은 한 지역과 연결된 다른 지역의 개수에 더하여, 실제 통행량 및 지역의 영향력을 반영한다.

2007년 수도권 고유벡터 중심성 1위는 강서구가 차지하였고, 이어서 성남시 분당구, 노원구, 금천구, 중구 등이 그 뒤를 이었다(표 3). 2019년은 2007년에 비해 경기도 지역의 상위권 진입이 두드러졌다. 화성시가 고유벡터 중심성 1위를 차지하였고, 이어서 강남구, 수원시 영통구, 서초구, 평택시, 성남시 분당구 등이 상위권에 진입했다(표 3). 그러나 연결정도 중심성의 경우, 수도권 전역으로 골고루 확장됐지만, 고유벡터 중심성의 경우엔 경기 서남부지역으로 편중 확대된 양상을 보인다(그림 3).

수도권 내 지역들의 자체적인 중심성을 비교·분석하는 것을 넘어, 전국단위에서 수도권이 차지하는 영향력을 분석하는 것 또한 필요하다. 정책의 실효성을 증명하기 위해선 수도권 자체의 중심성 감소는 물론이거니와 전 국토에서 수도권이 차지하는 중심성 수치 또한 감소해야 하기 때문이다. 이에 본 연구는 전국단위 중심성 순위변화를 파악하기 위해, 2007년과 2019년의 전국 연결정도 & 고유벡터 중심성 상위 25순위를 분석하였다(그림 4, 5).

Figure. 4. 
Changes in top 25 ranks of degree and eigenvector centrality (2007 and 2019)

Figure. 5. 
Top 25 ranks of degree and eigenvector centrality in nationwide area (2007 and 2019)

2007년 연결정도 중심성의 상위 5개 지역은 관악구, 송파구, 노원구, 강남구, 강서구로 모두 서울지역이 차지하였다.

총 25개 지역 중 수도권 지역은 총 20곳, 비수도권 지역은 5곳이 상위권에 진입하였다. 2019년의 상위 5개 지역은 화성시, 부천시, 광주광역시 북구, 강남구, 송파구이다. 순위권에 포함된 수도권 지역은 총 17곳이며, 비수도권 지역은 8곳이 진입하였다. 2007년에 비해 비수도권 지역의 상위권 진입이 증가한 것이다.

고유벡터 중심성의 경우, 2007년 상위 5개 지역은 강서구, 성남시 분당구, 부산시 동구, 노원구, 금천구가 차지하였으며, 수도권 지역 총 21곳, 비수도권 지역 총 4곳이 상위 25개 지역에 입지하였다. 또한 포함된 4곳의 비수도권 지역은 모두 부산시 관할구였다. 2019년 상위 5개 지역은 화성시, 강남구, 수원시 영통구, 서초구, 평택시가 위치했다. 본 경우, 상위 25개 구 전부 수도권 소재의 지역이 차지하였다.

정책 시행 의도와 달리, 비수도권 지역이 아닌 경기도 지역이 중심성 수치에 있어 약진을 거듭했다. 이에 서울을 중심으로 결집되어 온 사회 네트워크는, 경기도 지역을 아우르는 광역 네트워크로 확장되었고, 결과적으로 수도권 전 지역의 중심성을 증가시켰다.

물론 2019년도 연결정도 중심성에서 상위 25위에 포함된 비수도권 지역이 늘어났다(그림 4, 5). 하지만 이는 비수도권이 다른 지역과 단순연결된 사례가 2007년에 비해 크게 증가했기 때문이다. 즉 연결정도 중심성은 각 지역의 영향력에 따른 가중치를 계산하지 않기 때문에, 늘어난 비수도권 지역이 수도권의 중심성 약화를 의미한다고 보기는 어렵다. 오히려 통행량과 다른 지역의 영향력을 모두 고려한 고유벡터 중심성 순위에서 비수도권 지역이 모두 제외되었다는 것은 수도권의 종주성이 더욱 강화되었다는 것을 의미한다(그림 5). 이러한 결과는 공공기관이 지방 이전으로는 수도권 과밀해소와 지방 경제 활성화를 기대하기 어렵다는 그동안의 주장들과 맥락을 같이하며(최상철, 2003; 최막중, 2003; 김형국, 2003; 정창무, 2003; 이정록, 2006; 최봉문 외, 2007; 서준교, 2008; 임형백, 2011), 특히 사업이 완료된 시점에서 통근통행 OD 데이터를 활용해 지역 중심성을 도출하여 사업 완료 후 수도권의 종주성이 더욱 강화되었다는 것을 과학적으로 밝혔다는 점에서 시사하는 바가 크다.

한편 고유벡터 중심성 상위 25개 지역에서 경기도 소재의 지역들이 다수 입지하였다. 이는 서울시 인구가 경기도로 유출되는 현상과 관련이 깊다. 실제로 서울시 인구가 경기도로 유출됨에 따라 화성시, 성남시, 고양시, 용인시, 남양주시 등 경기 지역의 인구가 급격히 증가하였다(이외희 외, 2011). 이러한 현상 발생의 가장 큰 요인은 서울의 높은 주거비용으로 인한 주거 젠트리피케이션(Residential Gentrification)이 심화되었기 때문이다(진선미·서충원, 2019). 즉, 서울시민들이 상대적으로 주거비가 저렴한 경기도로 주거지를 이동했지만, 여전히 주요 업무지는 서울과 연결되면서 서울의 네트워크가 경기도를 포함한 수도권 전 지역으로 확장된 것이다.

경기도 화성시는 2007년 이후 압도적인 중심성 증가 폭을 보이며, 2019년 연결정도 중심성과 고유벡터 중심성 모두 1위를 기록하였다. 이러한 급증은 공공기관 이전정책의 시행과 역행하는 수도권 중심의 개발사업과 이에 따른 편중된 일자리 창출 및 인구 유입에 기인한다.

실제로 화성시에는 삼성전자를 포함한 총 22개의 대기업 사업장 및 연구소가 자리 잡고 있으며, 향남 제약단지, 발안 일반산업단지, 마도 일반산업단지를 포함한 11개의 산업단지가 조성되었다. 이와 더불어 동탄, 향남, 봉담 등 신도시 개발로 정주 여건이 향상되었다. 또한, 기존의 경부고속도로뿐 아니라, 제2 서해안 고속도로, 평택-화성고속도로, 비봉-매송고속도로, 수인선 복선전철, 서해선 복선전철, GTX 수도권 광역철도, SRT 동탄역이 건설 완료 및 건설 중이며, 이로 인해 교통 편리성이 크게 증가하였다. 이러한 개발 동향은 모두 화성시의 일자리 창출과, 그에 따른 인구 유입을 초래하였고, 공공기관의 이전에도 불구하고, 지역의 중심성이 대폭 상승한 결과를 가져온다. 실제 화성시의 순 인구는 2005년 288,718명에서 2020년 834,378명으로 급증하였다(경기통계, 2021).

2019년 고유벡터 중심성 순위 2위를 기록한 강남구의 경우 순 인구가 2005년 508,108명에서 2020년 539,231명으로 증가하였다(국가통계포털, 2021b). 강남구에 소재해있던 공공기관 임직원 수가 약 54,931명에 달했음에도, 오히려 지역 인구가 증가한 모순된 상황이 발생한 것이다. 이는 앞선 화성시의 사례와 유사하게, 강남구의 도시개발과 그에 따른 일자리 창출 및 인구 유입이 공공기관 지방 이전정책의 기대효과를 압도하기 때문이다. 강남구는 2016년에 제시한 ‘비전 2030 실행전략’을 통해 다방면에서의 도시개발 프로젝트를 진행하고 있다. 대표적인 예로 압구정 로데오-삼성역-학여울역 일대 한류 관광 문화 산업 벨트, 신사역-논현역-강남역 일대의 상업 및 의료관광 산업 벨트, 테헤란로 중심의 벤처 산업 벨트, 마이스 산업 벨트 육성 등이 본 전략에 포함된다. 특히 마이스 산업 벨트를 통해서 무려 121만 5000개의 신규일자리가 예상되는데(최재원, 2019), 이러한 개발은 공공기관 지방 이전정책의 기대효과를 무산시키는 것을 넘어, 오히려 인구의 집적을 유도하였다.

2019년 고유벡터 중심성 순위 3위를 기록한 수원시 영통구는 삼성전자 본사를 포함한 사업장, 다수의 제조업 기업이 집중된 지역이다. 또한, 영통구 내의 광교신도시는 영동고속도로, 경부고속도로, 용인·서울 고속도로의 교차지점에 위치해 있기에 타 지역으로의 출퇴근이 매우 용이하다. 이에 따라 타 지역과의 연결 개수 및 통행량이 증가하였고, 그 결과 고유벡터 중심성 수치가 크게 증가하였다. 수원시 영통구는 화성시, 강남구와 동일하게 영통구 인구는 2013년 317,196명에서 2019년 376,091명으로 증가하였다(수원통계 DB, 2021).

이렇듯 종래의 수도권 중심의 개발 패러다임은 2019년 기준 전국 사업체의 47.2%, 전국 제조업체의 49.8%가 수도권에 위치하는 결과를 초래하였다(이진희·이만형, 2019). 그에 따라, 2020년 12월 기준 2652만 6000명의 취업자 중 1338만 2000명이 수도권에 몰려있는 상황이다(통계청, 2021). 일자리와 같은 직업요인은 지역 간 인구이동과 밀접한 인과관계를 가지기 때문에(오정일·안기돈, 2007; 최진호, 2008; 이찬영·이흥후, 2016), 수도권에 편중된 일자리는 수도권 인구집중 해소를 위해 필수적으로 해결되어야 할 요소라고 볼 수 있다. 그러나 이러한 일자리의 편중은 전술한 바와 같이 수도권 중심의 경제거점시설 및 인프라 확충에 의해 오히려 심화되고 있는 추세이며, 공공기관 지방이전 정책과 무관하게 수도권의 중심성을 증가시키고 있다. 따라서, 공공기관을 이전한다고 할지라도 수도권 중심의 개발 패러다임이 변화되지 않는 한, 수도권의 과밀화 현상을 극복하기는 힘들 것이다.

종전부동산이란, 「국가균형발전 특별법」 및 「공공기관 지방 이전에 따른 혁신도시 건설 및 지원에 관한 특별법」에 의해 수도권에서 혁신도시, 세종시 등 지방으로 이전하여야 하는 공공기관이 수도권에서 소유하고 있는 청사 등의 건축물과 그 부지를 의미한다(국토교통부 혁신도시발전추진단, 2021c). 이들 대부분은 수도권 핵심 거점지역 내에 입지하며, 상권 등 주변 개발 여건이 성숙된 지역에 입지한다. 또한, 교통 접근성이 양호한 지역에 위치하는 경우가 많아서 도시 공간에도 매우 큰 영향을 미친다. 이러한 종전부동산의 매각은 공공기관의 신규 부지 매입, 신축 및 이전비용의 재원조달을 위해 필수적이다. 그렇기에 종전부동산의 매각방식과 활용방안은 중심성의 증감에 영향을 미치는 매우 중요한 요인이다.

현재 종전부동산의 매각은 주로 일반매각방식으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 방식에서는 종전부동산이 수익성 창출 위주로만 활용될 염려가 있다. 물론 LH공사, 한국농어촌공사 등이 종전부동산을 매각하는 공공기관 매각방식도 이루어지나, 이는 해당 공공기관의 재정난을 가중시킬 우려가 있다. 따라서 공공기관이 종전부동산을 매각하더라도 매입비용 환수를 위해 주거단지 개발사업을 추진하거나, 용도 변경 후 일반인에게 재매각하는 사례가 대부분이다(김광익 외, 2012). 결국, 종전부동산의 활용은 매각을 통한 수익 창출을 최우선 과제로 진행되고 있다. 문제는 그러한 활용이 이전대상 공공기관이 소재했던 시군구의 중심성을 오히려 증가시킬 수 있다는 것이다. 한 예로, 한국전력공사의 강남구 삼성동 종전부동산은 현대자동차 그룹의 글로벌 비즈니스센터(GBC)로 활용될 예정이다. 한국전력공사의 임직원은 1531명이나 GBC 건립 후 예상 상주인구는 23,813명으로(이창명, 2021), 약 15배가 넘는 신규 유입인구가 발생하는 것이다. 또 다른 예로 용인시 기흥구가 있다. 본 지역에 소재했던 경찰대학과 법무연수원 종전부동산은 기업형 임대주택 단지로 개발될 예정인데, 이로 인한 예상 상주인구는 이전한 임직원 수의 약 65배에 달한다(이창명, 2021). 고양시 덕양구도 마찬가지다. 국방대학교의 종전부동산은 미디어밸리 및 주거지로 계획되었으며, 6060명의 상주인구가 예상된다. 이는 이전한 490명의 임직원의 약 12배에 달한다(이창명, 2021).

이처럼 개발 수익성의 극대화가 중심이 된 종전부동산 매각으로 인하여 향후 수도권 지역의 종주성이 더욱 심화될 것으로 예상된다. 따라서 수도권의 중심성을 낮추기 위해서는 종전부동산이 민간주도의 업무·상업 개발보다 오히려 공원, 커뮤니티시설 등 공용공간으로 개발되도록 유도돼야 할 것이다.