공공기관 지방이전의 수도권 인구집중 완화 효과에 관한 연구

Ⅰ. 서론

수도권 집중억제 문제는 우리나라 지역정책의 가장 중요한 정책 과제 중의 하나이다. 수도권은 우리나라 국토면적에서 차지하는 비중이 11.8%에 불과하지만, 중추관리기능, 산업, 국제교류기능, 대학 등의 집중도가 매우 높아 인구집중 문제가 지속적으로 대두되어왔다. 이러한 이유로 정부에서는 수도권 집중을 억제하기 위한 규제정책을 1970년대 수도권정비계획법을 비롯하여 다양하게 추진해왔지만 큰 효과가 나타나지 않았다.

이러한 시대적 문제를 안고 2003년 출범한 참여정부는 수도권의 인구집중 완화와 국가균형발전을 국정의 최우선과제로 설정하고, 이를 위한 구체적인 수단으로 행정중심복합도시, 혁신도시, 기업도시 건설을 추진하였다. 참여정부는 공주·연기지역에 행정중심복합도시(세종시)라는 새로운 도시를 건설하여 정부기관을 분산·배치하고, 전국 10개 도시에 혁신도시를 건설하여¹⁾ 수도권 소재 공공기관의 지방이전과 함께 민간기업의 지방이전 및 정착을 유도하고자 하였다.

공공기관 이전정책은 시장의 상황과 관계없이 정부의 의지로 이전시기와 이전규모, 입지를 결정할 수 있다는 점에서 가장 강력한 인구분산 정책으로 논의되어 왔다. 하지만, 공공기관 이전정책에 모두 일관성 있는 견해를 보이는 것은 아니다. 공공기관 이전정책에 긍정론자는 수도권의 과도한 인구집중을 완화하고 지역균형발전을 도모할 수 있다고 주장하며, 비판론자는 투자대비 효과가 크지 않고, 공공기관 종사자와 가족 등이 이동하더라도 수도권 과밀해소와 지역균형발전 효과를 기대하기 힘들다고 주장한다. 그러나, 이러한 논의는 정책시행 이전의 자료를 바탕으로 예측 및 평가한 연구들의 주장이며, 정책시행 후 10여년이 지난 현시점에서 공공기관 이전정책이 수도권 인구집중 완화에 어떠한 영향을 미치는지 실증 분석된 연구는 이루어지지 않았다.

이러한 배경 하에 본 연구는 공공기관 이전정책이 수도권 인구집중 완화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해 공공기관 이전정책에 대한 기존 선행연구를 검토하고, 수도권을 대상으로 시계열분석을 수행하였다. 수도권의 범위는 생활권, 경제권, 계획의 범위에 따라 다르게 정의될 수 있으나 본 연구에서는 수도권정비계획법 시행령에 의거하여 서울시, 인천시, 경기도를 포함하는 권역을 수도권으로 정의하여 분석대상으로 설정하였다.²⁾ 본 연구에서 분석대상 공간범위로 수도권을 설정한 이유는 수도권을 구성하는 세 지역간 공간적 연계가 너무도 긴밀하여 하나의 공간적인 단위로 간주해도 무리가 없기 때문이고, 공공기관 이전정책에 해당되는 대부분의 공공기관 및 정부 산하기관들이 수도권에 집중되어 있기 때문이다. 마지막으로 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구 검토

Ⅲ. 분석의 틀

1. 자료 및 변수선정

본 연구는 수도권을 대상으로 1982년부터 2015년까지의 34개 시계열자료를 활용하여 공공기관 이전정책이 수도권 인구집중 완화에 어떠한 영향을 미치는지 시계열분석(Time Series)을 수행하였다. 종속변수는 인구순유입을 사용하였고,³⁾ 독립변수는 6개의 통제변수(control variable)와 공공기관 이전정책을 목표변수(target variable)로 더미 처리하여 총 7개의 변수를 사용하였다. 통제변수는 수도권과 비수도권 간에 차이가 발생한다는 점을 고려하여 사업체,⁴⁾ 천인당 주택수, 십만명당 학교수, 1인당 주민세, 지가변동률을 비수도권 대비 수도권으로 측정하여 분석에 사용하였다.⁵⁾ 또한, 고속교통 수단의 발전이 수도권 인구이동에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 KTX 개통 시점인 2004년을 기점으로 더미변수 처리하여 실증분석에 포함시켰다. 마지막으로 본 연구의 목표변수인 공공기관 이전정책은 공공기관 이전 1단계 시점인 2011∼2015년과 더불어 이주민을 위한 최초 아파트 입주시기를 고려하여 2011년을 기점으로⁶⁾ 더미변수 처리하여 사용하였다(<Table 1> 참고). 이들 변수들은 모두 인구이동을 결정하는 선행연구에서 유의미한 변수로 검증된 변수들이다.⁷⁾

Table 1.

Variable Description

구체적으로 변수에 대해 살펴보면, 인구이동 결정요인에 관한 대부분의 선행연구에서 사업체는 유의미한 결과 값을 나타내고 있는데 이동하고자 하는 지역에 경제적인 기회가 있을 경우 사람들은 이동을 결정하게 된다고 설명하고 있다(Hicks, 1932; Lewis, 1954; Todaro, 1980; 이번송·김석영, 2002; 권상철, 2005; 김병석·서원석, 2014). 다음으로 천인당 주택수는 주거여건의 변화가 인구이동에 중요한 영향을 미칠 수 있다는 점에서 선정하였고(이외희, 2000), 십만명당 학교수는 교육여건이 인구이동에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 선정하였다(권상철, 2005). 또한, 소득관련 변수는 주민세⁸⁾를 사용하였으며(Tiebout, 1956), 지가변동률은 토지가격의 변동이 주택가격에 영향을 주어 결과적으로 인구이동에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 선정하였다(김현아, 2008). 이외에도 선행연구에서는 KTX역이 있는 지역을 중심으로 인구유입이 증가한 것으로 나타났으며, 추가적인 인구유입이 이루어질 가능성이 높은 것으로 설명하고 있다(이성우 외, 2004; 문경원, 2004; 김현수 외, 2016). 이에 KTX 개통여부를 분석에 포함하였다.

분석에 사용된 변수들의 기초통계량을 살펴보면, 먼저 <Figure 1>은 본 연구의 종속변수인 수도권 인구 순유입을 나타내고 있다. 인구 순유입은 1983년 이후 지속적으로 감소추세를 보이는데, 이 같은 트렌드는 그동안 시행된 수도권 인구 억제정책과 시장경제에 의해 수도권으로의 인구유입이 어느 정도 조절되고 있었음을 보여준다. 다만, 2011년 이전까지 순유입⁹⁾이 순유출¹⁰⁾보다 크게 나타나고 있었는데 2011년도를 기점으로 순유입과 순유출이 역전된 것을 볼 수 있다. 2011년은 공공기관 이전 1단계가 본격적으로 시작된 시점이며, 이와 더불어 이주하는 이주민을 위한 아파트의 최초 입주가 시작된 시기이기도 하다. 공공기관 이전과 더불어 이주민의 이동으로 공공기관 이전정책의 가시화가 예상되는 시점이라고 볼 수 있다. 따라서 공공기관 이전정책의 시행은 순유입의 트렌드를 바꾼 것은 아니지만 가속화 혹은 순유입과 순유출이 역전되는 시점을 앞당겼을 수 있을 것이라는 점을 추측해 볼 수 있다.

Figure 1.

Population Migration of the SMA

Table 2.

Descriptive Statistics

Table 3.

ADF Unit Root Test Result

다음으로 독립변수들의 기초통계를 살펴보면, 사업체는 평균 1.12%로 나타났고, 천인당 주택수는 평균 0.9%, 십만명당 학교수는 평균 0.40%로 나타났다. 1인당 주민세는 평균 5.18%이고, 지가변동률은 평균 0.12%로 나타났다(<Table 2> 참고).

2. 분석모형 설정

분석에 앞서 시계열 자료의 안정성(stationary) 여부를 검토하기 위해 ADF(Augmented DickeyFuller) 검정방법을 이용하여 단위근을 파악하였다. 검정결과, 천인당 주택수와 지가변동률을 제외한 모든 변수가 단위근이 존재하는 것으로 나타났으며, 사업체, 십만명당 학교수, 1인당 주민세는 1차 차분하여 변수의 안정성을 확보하였다.

통상적으로 단위근이 존재하는 경우 차분을 통해 안정적인 시계열로 만든 다음 분석을 실시한다. 그러나, 개별적인 변수들이 단위근이 존재하더라도 이들 간에 안정적인 시계열을 생성하는 선형결합이 존재할 때 그 회귀모형은 공적분(cointegration)관계에 있다고 한다. 그리고 이 경우 전통적인 회귀분석을 적용할 수 있고, 변수들을 차분하지 않고도 모형추정의 적합성을 담보할 수 있으며, 차분자료를 사용함에 따른 장기적인 균형관계의 손실을 방지할 수 있다(Engle & Granger, 1987; 정창무·김지순, 2005; 박헌수·김태경, 2008). 이에 본 연구에서는 요한슨 공적분 검정(Johansen’s Cointegration Test)을 이용하여 변수들 간의 공적분관계를 확인하였다.

검정결과, <Table 4>에서와 같이 귀무가설 r=0, r=1, r=2에서 5% 유의수준에서 3개의 공적분관계가 존재하는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 차분변수와 수준변수를 회귀방정식 내 동시에 포함하는 오차수정모형(ECM, Error Correction Model)을 이용하여 시계열 모형을 추정하는 것이 바람직할 것으로 판단하였다.¹¹⁾

Table 4.

Johansen’s Cointegration Result

이를 수식으로 표현하면 식 (1)과 같다. 여기서 △Pt 는 t시기의 인구 순유입의 변화량이고, △Si 는 독립변수들의 변화량이며, D2는 본 연구에서 보고자하는 정책적 더미변수, Pi 는 시차변수, α는 상수항 $$ {\widehat{\epsilon }}_{t-1}$$는 오차수정항을 의미한다.

$\[ ∆P_t=\alpha +\sum _{i=1}^p{\lambda }_{1_i}∆S_{1(t-1)}+\sum _{i=1}^p{\lambda }_{2_i}∆S_{2(t-1)} + \cdots + \sum _{i=1}^p{\lambda }_{5_i}∆S_{5(t-1)} +\sum _{i=1}^p{\beta }_{1_i}{D}_{1(t-1)}+\sum _{i=1}^p{\beta }_{2_i}{D}_{2(t-1)}+ \hat{\epsilon }{ }_{t-1}+{\upsilon }_t \]$

(1)

Ⅳ. 실증분석 결과

본 연구는 공공기관 이전정책이 수도권 인구집중 완화에 미치는 영향을 파악하기 위해 오차수정모형을 이용하여 시계열분석을 수행하였다(<Table 5> 참고). 분석결과, 모형의 조정결정계수는 0.743으로 높은 설명력을 보이는 것으로 나타났으며, 각 변수에 대한 VIF(Variance Inflation Factor)값은 모두 10이하로 다중공선성은 없는 것으로 나타났다.

Table 5.

Empirical Analysis Result

구체적으로 살펴보면, 지가변동률을 제외한 모든 변수들이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 먼저, 본 연구의 목표변수인 공공기관 이전정책은 1% 수준에서 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 수도권 인구집중 완화에 효과가 있는 것으로 나타났으며,¹²⁾ 다른 요인들과 비교해보았을 때 KTX개통 다음으로 인구집중 완화에 효과가 있는 것으로 나타났다.

다음으로 통제변수들의 분석결과를 살펴보면 사업체와 천인당 주택수는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 비수도권 대비 수도권에 고용기회와 자산증식의 기대효과가 높기 때문에 이동을 결정하게 된다고 볼 수 있다. 반면, 십만명당 학교수의 경우, 일반적으로 교육여건이 좋은 수도권에 인구가 집중하게 되는 것으로 알려져 있으나, 본 연구의 결과는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 비수도권지역 중에서도 세종시와 혁신도시를 중심으로 교육인프라가 확충되고 있기 때문인 것으로 판단된다. 1인당 주민세는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났는데, 높은 주민세는 이주자의 전입에 부정적인 영향을 미친다는 기존의 연구결과와 같은 맥락으로 해석할 수 있다(Tiebout, 1956; Cebula and Kafoglis, 1986; Cuthbertson, et al., 1982; Islam, 1989; Fox, et al., 1989).

마지막으로 KTX개통의 경우 빨대효과 여부로 많은 논쟁이 진행되어왔다. 하지만 본 연구의 분석결과는 KTX개통은 수도권으로 인구를 유입시킬 것이라는 주장과는 달리 수도권 인구집중 완화에 기여하는 것으로 나타났다. 이는 고속교통수단의 발전이 수도권의 인구를 비수도권지역으로 이동시키는데 크게 기여하고 있음을 알 수 있다. 이같은 결과는 선행연구에서 KTX역이 있는 지역을 중심으로 인구유입이 증가한 것으로 나타난 결과를 뒷받침해주고 있다(이성우 외, 2004; 문경원, 2004; 김현수 외, 2016).

Ⅴ. 결론 및 시사점

본 연구는 공공기관 이전정책이 수도권 인구집중 완화에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고, 분석결과를 바탕으로 정책적 시사점을 제시하는 것이 목적이다. 이를 위해 수도권의 1982년부터 2015년까지 34개 시계열자료를 활용하여 오차수정모형으로 시계열분석을 수행하였다. 분석결과와 정책적 함의를 정리하면 다음과 같다.

분석결과, 본 연구의 목표변수인 공공기관 이전정책은 수도권 인구 순유입에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 수도권 인구집중 완화에 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 즉, 공공기관 이전정책은 수도권의 인구집중을 완화시키고자 했던 정책목적을 달성한 것으로 볼 수 있다. 다만, 정책의 효과를 다음과 같이 조심스럽게 판단해 볼 수 있다. 수도권의 기존 순유입 트렌드를 살펴보면 공공기관 이전정책이 없었더라도 감소하는 추세가 지속되었을 것이라고 판단된다. 그러나 공공기관 이전정책이 수도권 인구순유입의 감소추세를 가속화시켜서 순유출이 순유입을 초과하는 그 시점을 앞당기는데 기여했을 것이라는 추론은 해 볼 수 있다. 물론 이같은 결론은 좀 더 세부적인 검토가 필요하다. 그러나 본 연구결과로 봤을 때 공공기관 이전정책이 수도권 인구변화 트렌드에 충격(Shock)을 가해 순유입을 좀 더 빨리 낮추는 형태로 변화시켰다는 추론이 가능하다.

다음으로 수도권 인구패턴 변화에 가장 큰 영향을 주는 변수는 KTX와 같은 고속교통수단의 발달인 것으로 나타났다. 이같은 결과는 그간 논란으로 남아있던 KTX의 빨대효과에 대한 반증으로 KTX 개통이 수도권의 인구집중의 심화가 아닌 완화에 기여하고 있음이 확인되었다. 또한, 고속교통수단의 발전이 수도권의 인구를 비수도권 지역으로 이동시키는데 크게 기여하고 있음을 알 수 있었으며, 선행연구에서 KTX역이 있는 지역을 중심으로 인구유입이 증가하는 것으로 나타난 결과(이성우 외, 2004; 문경원, 2004; 김현수 외, 2016)를 뒷받침해주고 있다.

마지막으로 수도권 인구이동에 영향을 주는 요인은 KTX, 공공기관 이전정책, 사업체, 주택, 학교, 주민세 순으로 나타났으며, 이중 사업체와 주택은 인구이동에 정(+)의 영향을 주고 KTX와 공공기관 이전정책, 학교, 주민세는 인구이동에 부(-)의 영향을 주는 것으로 나타났다. 따라서, 향후 인구집중 완화를 위한 지역정책에서는 이같은 특성을 고려한 정책개발이 필요할 것으로 판단된다.

본 연구는 연구공백으로 남아있던 공공기관 이전정책의 효과를 실증분석하였다는 점에서 중요한 연구의 의의가 있지만 다음과 같은 연구의 한계점을 갖는다.

첫째, 기존 연구들이 활용했던 변수들을 검토하여 보다 풍부한 자료를 사용하고자 하였으나 시계열 자료의 한계로 데이터 구득이 용이하지 않았고, 한정된 자료를 분석에 이용할 수밖에 없었다는 점에서 한계점을 갖는다.¹³⁾

둘째, 공공기관 이전정책의 효과검증에 있어 정책변수를 더미변수로 처리한 접근법은 분석의 실용성 확보에는 유용하지만, 이전정책의 효과를 중첩시킴으로서 현시점의 정책효과를 정확히 파악하는데에 한계가 있을 수 있다.

마지막으로, 본 연구결과가 공공기관 이전에 사용된 투자비용 대비 효과를 정당화 하는 것은 아니다. 이 논쟁은 또 다른 연구주제로서 다양한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 본 연구는 단정적인 결론을 제시하기보다는 시험적 결론을 제시한다고 볼 수 있으며, 공공기관 이전정책의 효과에 대한 실증분석 연구가 미흡한 실정인 만큼 향후 후속연구들을 위한 촉매제 역할을 할 수 있을 것이라 기대한다.

향후 후속연구에서는 본 연구에서 사용된 양적인 변수 외에 질적인 변수들을 반영하여 분석한다면 보다 면밀한 정책효과를 살펴볼 수 있을 것으로 판단되며, 이 같은 결과가 지역정책수립에 활용되어지기를 바란다.

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