외국인 증가와 주거이동과의 공간 상관관계 분석

Ⅰ. 서 론

취업, 결혼, 이민, 유학, 단기방문 등 다양한 목적으로 한국에 체류하는 외국인 수는 1998년 308,339명 (불법체류자 99,537명 포함)에서 2015년 1,899,519명 (불법체류자 214,168명 포함)으로 6배 이상 증가하였다 (2015년 출입국·외국인정책 통계연보). 이와 더불어, 외국인 범죄 발생건수는 1998년 2,300건에서 2014년 28,456건으로 12배 이상 증가하였고, 폭력범죄, 교통범죄, 지능범죄 순으로 발생건수가 많았다 (경찰범죄통계 - 07 범죄자 유형 - 7. 외국인범죄자). 국내 체류 외국인 수 및 외국인에 의한 범죄 발생 증가는 다양한 사회 문제들과 관련이 있으며, 이에 대해 다양한 연구들이 진행되어 왔다.

Park et al. (2009)에 따르면, 외국인들은 주로 공단배후 노동자거주지, 대도시 저렴주택지, 외국관련시설 주변지역, 전문인력의 고급주거지 등 4가지 유형의 지역에 밀집되어 거주하는 것으로 조사되었다. 외국인의 밀집정도는 내/외국인 범죄 발생과 관련이 있는 것으로 밝혀졌으며, 4개 외국인 밀집지역(서울시 구로구, 영등포구, 경기도 안산시, 시흥시)에서의 내국인 범죄발생률과 서울시 구로구에서의 외국인 범죄발생률은 전국 평균치를 현저하게 상회하는 수준이라고 한다 (한국형사정책연구원 연구총서 12-AA-09). 중국인 밀집 대표지역인 서울시 구로구의 범죄 특성과 원인에 대해 연구한 Kim et al. (2013)에 따르면, 서울시 구로구에서 내국인에 의한 5대 범죄발생률보다 중국인에 의한 경우가 훨씬 높으며, 중국인 밀집지역 고유의 범죄 위험이 높고, 범죄를 통제할 수 있는 지역사회 내부의 규범적∙문화적 기능들이 약해 우발적 폭력 행위가 살인범죄로 확대되는 경우가 빈번하다고 한다.

국내 체류 외국인 수 증가와 함께 외국인에 의한 범죄 발생도 증가하고 있으며 범죄가 점점 흉포화 (또는 조직화)되고 있어 문제가 되고 있다 (Kim, 2009). 하지만, 외국인에 의한 범죄 발생은 내국인에 의한 범죄 발생보다 현저히 낮음에도 불구하고, 언론에서 보다 더 자주 다뤄지고 있다. 또한, 외국인에 의한 강력범죄는 주로 외국인들간의 싸움인 경우가 많음에도 불구하고, 내국인들이 범죄에 대해서 느끼는 막연한 두려움 및 불안감은 외국인들로부터 기인하는 경우가 많다. 여성가족부에 의한 2015 국민 다문화수용성 조사 결과에 따르면, ‘외국인 노동자 및 이민자를 이웃으로 삼고 싶지 않다’고 응답한 국민은 31.8%로 독일(21.5%), 미국(13.7%), 호주(10.6%), 스웨덴(3.5%)에 비해 상당히 높은 편이며, 이는 외국인에 대한 내국인의 막연한 두려움과 경계심이 높음을 알 수 있다.

Roh (2014)에 따르면, 외국인 밀집지역에서의 내국인 및 외국인의 범죄 발생률이 높고, 해당 지역의 주민들은 다른 지역의 주민들에 비해 범죄에 대해 더 많은 두려움을 갖는다고 한다. 이러한 범죄에 대한 두려움은 “개인의 정신건강 및 신체건강에 부정적인 영향을 미치고, 삶에 대한 전반적인 만족도를 낮추게 된다” (Stafford et al., 2007; Hanslmaier, 2013; Roh, 2014). 따라서, 범죄발생건수가 많은 국적의 외국인 수 증가는 주민들이 범죄에 대한 두려움을 갖게 하고, 이는 주거이동 의사결정에도 영향을 미칠 것으로 생각된다.

주거이동에 대한 연구는 국내외 연구자에 의해 상당히 많이 진행되어 왔다. 주거이동에 대한 국내연구에서는 자녀의 나이와 자녀수 (Jung and Park, 2015), 교통시설, 의료시설, 근린·상업시설, 커뮤니티 시설 (Kim and Chung, 2015), 생애주기, 주택 및 전세가격 변화 (Lim, 2013), 소득 및 자산수준 (Ryu et al., 2013), 주택유형 및 주택점유형태, 소득, 주거 만족도, 거주지역 및 거주기간 (Go and Choi, 2014) 등 다양한 변수들이 주거이동에 영향을 미치는 주요 변수로 확인되었다. 주거이동에 대한 최근 해외연구들은 주거이동이 젠트리피케이션 (Gentrification) 현상, 인종 간 주거지 분리 (Ethnic segregation) 현상, 사회 양극화 (Social polarization) 현상 등과 같이 다양한 현상들과 관련이 있음을 확인하였다 (Crowder et al., 2012; Hedin et al., 2012). 주거지 분리는 서로 다른 인종, 민족, 소득수준, 교육수준, 직업 등에 따른 공간분리와 관련이 있으며, 특히 인종이 가장 핵심적인 요인이라고 할 수 있다. (Emerson et al., 2001; Massey, 2012).

본 연구에서는 서울시 행정동별 순이동 (전출인구수 – 전입인구수)이 범죄발생건수가 많은 국적의 외국인 수와 유의한 관계가 존재하는지 분석하였다. 분석 데이터는 서울통계에서 제공하는 행정동별 데이터를 사용하고, 행정동별 순이동에 대한 공간자기상관을 고려하기 위해 공간회귀모형을 활용하였다. 본 연구를 통해 서울시 행정동별 전출입 원인을 파악하여 행정동별 인구계획에 유의미한 정보를 제공하고자 한다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 주거지 분리 및 주거이동과 관련된 선행연구를 검토하고, 3장에서는 본 연구에 사용된 데이터와 방법론에 대해 설명하였다. 4장에서는 서울시 순이동 (전출 - 전입)에 공간회귀모형을 적용한 결과를 제시하고, 5장에서는 결론을 제시하였다.

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 데이터와 방법론

1. 데이터

본 연구는 서울시 25개구 423개동을 대상으로 분석을 수행하였으며, 행정동별 중국, 미국, 몽골 국적의 외국인 수를 설명변수로 고려하였다. 이와 더불어, ‘주거이동’ 관련 선행연구에서 주거이동에 유의한 영향을 미치는 변수로 파악되었던 변수들 중에서 교육시설과 편의시설을 설명변수로 함께 고려하였다. 변수들에 대한 자료는 서울통계 홈페이지(http://stat.seoul.go.kr/) 및 서울교육통계 홈페이지(http://statistics.sen.go.kr/)에서 얻었으며 (표 1), 평균, 표준편차, 최소값, 최대값에 대한 정보는 표 2에 제시되었다.

Table 1.

Variables (분석에 사용된 변수)

Table 2.

Summary statistics of variables (변수 통계량)

인구수, 총 전입자수, 총 전출자수, 서울시 내부, 시도간 인구 전출입은 행정동별로 많은 차이를 보였으며, 2014년 기준 가락 1동에 1,237명, 신정 3동에 56,535명이 거주하였고, 2015년에 가락1동으로 142명이 전입 (418명 전출), 세곡동으로 11,539명이 전입 (4,414명 전출), 소공동에서 354명이 전출 (312명이 전입), 역삼1동에서 10,515명 전출(10,523명이 전입)하였다. 2015년 서울시 내부 인구이동 통계에서는, 가락1동으로 107명이, 세곡동으로 7,999명이 전입하였고, 을지로동에서 259명이, 개포2동에서 6,994명이 전출하였다. 전출자수가 전입자수보다 훨씬 많았던 행정동은 고덕 2동이며, 전입자수가 전출자수보다 훨씬 많았던 행정동은 남가좌1동이었다. 2015년 시도간 인구이동 통계에서는, 시외에서 가락1동으로 35명 전입, 역삼1동으로 4,547명 전입하였고, 가락1동에서 시외로 92명 전출, 역삼1동에서 시외로 4,224명 전출하였다. 시외로 전출자수가 시외에서 전입자수보다 훨씬 많았던 곳은 고덕2동이며, 시외에서 전입자수가 시외로 전출자수보다 훨씬 많았던 곳은 세곡동이었다.

2014년 국내 등록외국인 수는 1,091,531명이며, 국적별로 중국 (546,746명, 한국계중국인 포함), 베트남 (122,571명), 필리핀 (43,155명), 인도네시아 (38,718명), 캄보디아 (37,299명) 순으로 등록외국인 수가 많았고, 주로 서울 (266,360명)과 경기도 (352,166명)에 거주하였다 (법무부 출입국ㆍ외국인정책본부, 출입국ㆍ외국인정책 통계월보 [2014년 12월호]⁾.

Figure 1.

Spatial distribution of foreigners by nationality in dong district unit of Seoul, in 2014

2014년 서울시 외국인 국적별 행정동별 외국인 거주 분포는 그림 1²⁾를 통해 확인할 수 있으며, 외국인 국적별 거주지역 분포가 상이함을 확인할 수 있다. 2014년 기준 서울시에 거주하고 있는 한국계중국인 수는 144,358명으로 2014년 서울시 등록외국인 266,360명의 54.20%를 차지하였다. 한국계중국인은 서울 전역에 거주하고 있으며, 특히 대림2동 (8,659명), 구로2동(7,461명), 가리봉동(6,792명)에 집중 거주하였다.

국내 체류 외국인 수 증가와 함께 외국인에 의한 강력범죄 증가로 인해 외국인에 대한 두려움이 커지고 있어, 범죄 발생건수가 다른 국적의 외국인에 비해 상대적으로 많았던 중국, 미국, 몽골 국적의 외국인 수를 설명변수로 사용하였다. 2014년 기준 외국인에 의한 범죄 발생 30,930건에서 17,979건(58.13%)이 중국 국적의 외국인에 의해 발생하였다. 강력범죄(흉악) 790건 중에서 329건(41.65%)이 중국 국적의 외국인에 의해 발생하였다. 2014 등록외국인 수 대비 강력범죄(흉악) 발생건수가 많았던 나라는 미국(24,890명, 61건)과 몽골(17,334명, 42건)이었다. 강력범죄(폭력) 8,028건 중에서 5,520건(68.76%)이 중국 국적의 외국인에 의해 발생하였다. 2014 등록외국인 수 대비 강력범죄(폭력) 발생건수가 많았던 나라는 미국(24,890명, 386건)과 몽골(17,334명, 318건)이었다 (2014 검찰청 범죄분석통계). 본 연구에서는 중국인을 한국계중국인과 비한국계중국인으로 구분하여 설명변수로 활용한다. 한국에 체류 중인 한국계중국인이 비한국계중국인보다 더 많고, 한국계중국인은 노동자 비율이 높고, 비한국계중국인은 유학생 비율이 높다. 두 그룹은 체류목적뿐 아니라 거주지분포에서도 차이가 있다. 또한, 한국계중국인은 다소 공격적인 성향을 지니고 있고, 흉기 사용도 많은 편이어서 지역 주민들에게 더욱 위협적일 수 있다 (Kim et al., 2013).

학교, 병원, 보육시설, 노인복지시설 중 행정동별 편차가 높은 시설/기관은 병원과 보육시설이며, 2014년 기준으로 신사동에 644개의 병원이 있으며, 창신3동을 포함한 70개의 행정동에는 병원이 존재하지 않았다. 보육시설은 장지동에 67개가 존재하며, 잠실7동에는 보육시설이 존재하지 않았다. 대형마트, 백화점, 쇼핑센터는 일부 행정동에만 존재하여 행정동별 편차가 심한 편이다.

2. 방법론

본 연구에서는 공간자기상관 (Spatial autocorrelation) 또는 공간적 의존성 (Spatial dependency)를 고려하기 위해 공간회귀분석을 수행하였다. 공간자기상관 (Spatial autocorrelation)이란, “인문사회적 또는 자연적 현상들이 지리적 공간에서 갖는 상호의존성 및 상호작용”을 의미한다 (Kim, 2003). “공간상의 실체들은 공간에 무작위적으로 분포하지 않고 서로 영향을 주고 받으며 그 영향은 공간실체 간의 거리나 인접성이 높을수록 더 커진다고 할 수 있다” (Tobler, 1970; Kim, 2003; Lee and Sohn, 2015). 이러한 공간상의 실체 (Spatial entities)들을 분석하는 데 일반적인 최소제곱법 (Ordinary Least Squares)을 적용할 경우, 표준오차 추정량 (Standard error estimator)을 과소 추정하는 문제가 발생할 수 있다 (Griffith, 1996; Kim, 2003). 따라서 통계분석 수행 전에 공간자기상관 검증을 우선적으로 수행하여야 한다.

공간자기상관을 파악하기 위해 Moran’s I 공간자기상관계수 (Moran’s I statistic of spatial autocorrelation)와 국지공간자기상관지표 (Local indicators of spatial association, LISA)가 많이 사용된다. Moran’s I 공간자기상관계수는 인접지역들이 갖는 값을 비교하여 산출되며, 연구 대상 전체 지역에 대해 공간자기상관관계를 하나의 값으로 나타내는 대역 지수 (Global index)이고, -1에서 1사이의 값을 갖는다. -1일 경우를 부적 공간자기상관 (Negative spatial autocorrelation)이라 하며, 서로 다른 값을 갖는 공간상의 실체들이 모여있는 경우를 의미한다. 이와 반대로, 1일 경우에는 정적 공간자기상관 (Positive spatial autocorrelation)이라 하며, 서로 비슷한 값을 갖는 공간상의 실체들이 모여있는 경우를 나타낸다. 국지적 공간자기상관지표는 연구 대상 지역 내에서도 위치에 따라 공간자기상관 관계가 다를 수 있다는 것을 고려한 지표이다. 본 연구에서는 Moran’s I 공간자기상관계수를 활용하여 서울시 행정동별 순이동에 대한 공간자기상관을 파악하였다.

공간자기상관을 측정하기 위해, 먼저 공간 가중치 행렬 (Spatial Weight Matrix)을 도출하여야 한다. 공간단위간 인접관계를 나타내는 공간 가중치 행렬은 공간단위간 거리의 역수 이용, 근접 이웃 공간 수 이용 (K-nearest neighbors), 경계 공유 이웃 공간 수 이용 (Rook), 경계 및 꼭지점 공유 이웃 공간 수 이용 (Queen)을 통해 도출될 수 있다. 이와 같이 공간 가중치 행렬은 다양한 방법에 의해 정의 및 측정될 수 있으므로, 연구 목적에 부합하고 분석에 적절한 공간 가중치 행렬을 찾아야 하나, 이웃 구성 및 가중치 종류에 대한 표준은 없는 실정이다 (Lee and Park, 2013). 본 연구에서는 경계 및 꼭지점을 공유하는 이웃 공간에 대해 가중치를 부여하는 Queen 방법으로 생성된 공간 가중치 행렬을 공간자기상관 측정 및 공간회귀분석에 사용하였다.

본 연구에서 고려하는 설명변수들과 종속변수에 일반선형회귀모형을 적용하여 잔차 (Residual)를 도출한 뒤, Luc Anselin에 의해 개발된 GeoDa를 이용하여 종속변수와 잔차 각각에 대한 공간자기상관계수를 도출하였다. 서울시 내부 순이동 (종속변수)에 대한 공간자기상관계수는 0.0233 (p-value: 0.167), 잔차에 대한 공간자기상관계수는 0.0066 (p-value: 0.394)로 공간자기상관이 존재하지 않는 것으로 나타났다. 시도간 순이동 (종속변수)에 대한 공간자기상관계수는 0.4324 (p-value: 0.001), 잔차에 대한 공간자기상관계수는 0.2897 (p-value: 0.001)으로 공간자기상관이 존재하는 것으로 나타났다. Moran scatter plot은 그림 2와 3에 제시되었다.

Figure 2.

Moran scatter plot for net intra migration in SeoulIn the left of Figure 2, X-axis is the standardized number of net intra migration in Seoul of dong district i (yi), and Y-axis is spatial lag of standardized number of net intra migration in Seoul of dong district i (Wy). In the right of Figure 2, X-axis is the standardized residuals of dong district i (ei), and Y-axis is spatial lag of standardized residuals of dong district i (We).

Figure 3.

Moran scatter plot for net intercity migrationIn the left of Figure 3, X-axis is the standardized number of net intercity migration of dong district i (yi), and Y-axis is spatial lag of standardized number of net intercity migration of dong district i (Wy). In the right of Figure 3, X-axis is the standardized residuals of dong district i (ei), and Y-axis is spatial lag of standardized residuals of dong district i (We).

공간자기상관계수 도출을 통해 시도간 순이동에 공간자기상관이 존재하는 것을 파악하였고, 이를 통제하기 위해 공간회귀분석을 수행하였다. 공간회귀분석모형으로는 공간오차모형 (Spatial Error Model, SEM)과 공간시차모형 (Spatial Lag Model, SLM)이 많이 활용되고 있으며, SEM은 공간자기상관을 오차항에 포함시켜 이를 통제하는 방법이며, SLM은 종속변수의 공간자기상관을 통제하기 위해 공간자기상관을 또 하나의 설명변수로 활용하는 방법이다 (Kim, 2003). 본 연구에서는 공간분석에서 가장 많이 활용되고 있으며, 비교 및 해석이 명확한 공간오차모형 및 공간시차모형과, 두 모형을 결합한 일반공간모형 (General Spatial Model)을 활용하였다 (Lee and Park, 2013).

Ⅳ. 분석 결과

본 연구는 국내에서 범죄 발생빈도가 높은 국적의 외국인 수와 순이동 (전출-전입)간에 유의한 관계가 있는지 파악하고자 하며, 이를 위해 일반적인 최소제곱법 (Ordinary Least Squares), 공간시차모형 (Spatial Lag Model), 공간오차모형 (Spatial Error Model), 일반공간모형 (General Spatial Model)을 분석에 사용하였다. 분석에 사용된 설명변수는 행정동별 한국계중국인 수 (V1), 비한국계중국인 수 (V2), 미국인 수 (V3), 몽골인 수 (V4), 초중고 학교 수 (V5), 병원 수 (V6), 보육시설 수 (V7), 노인여가 복지시설 수 (V8), 대형마트/백화점/쇼핑센터 면적 (V9), 주차면수 (V10), 그리고 행정동 총인구수 (V11)이다.

선형회귀모형에서의 오차항에 대한 가정은 종속변수에 대한 선형회귀모형의 잔차에 대해 Pearson chi-square test와 Breusch-Pagan test를 수행하여 정규성과 등분산성을 확인하였다. 검증 결과, 등분산성 가정이 만족함을 확인하였다. 설명변수들의 VIF (Variance Inflation Factors) 값은 표 3에 제시되었으며, VIF의 제곱근이 2 이하의 값을 가져 다중공선성이 존재하지 않음을 확인하였다.

Table 3.

Variance Inflation Factors

다음으로, 공간오차모형, 공간시차모형, 일반공간모형의 공간자기상관 계수 (Spatial autocorrelation coefficients)들의 유의성 검증과 모형비교 (표 4)를 통해 일반공간모형을 선택하였다.

Table 4.

The comparison with four models (모형 비교)

서울시 내부 순이동에 대한 다중회귀분석 결과, 비한국계중국인이 많을수록 순이동이 증가하고, 보육시설 수와 노인여가 복지시설 수가 많을수록 순이동이 감소한다. 즉, 비한국계중국인이 많을수록 서울시 내 다른 행정동으로의 전출이 다른 행정동으로부터의 전입보다 많고, 보육시설 수와 노인여가 복지시설 수가 많을수록 다른 행정동으로부터의 전입이 다른 행정동으로의 전출보다 많다.

비한국계중국인 대부분이 유학생이고, 대학가 근처에 거주하고 있다는 것을 감안하면, 대학가 특성상 내외국인 대학생들이 졸업과 동시에 서울시내 직장 근처로 이사 가는 경우가 많기 때문에 전출인구가 전입인구보다 더 많을 수 있다. 비한국계중국인이 많은 지역에서 순이동이 많은 것은 비한국계중국인이 많이 거주하는 지역 (예, 대학가)의 특성을 반영한 결과로 볼 수 있다. 하지만, 비한국계중국인 수 증가가 전입보다 전출에 더 직접적으로 영향을 미치는지를 파악하기 위해서는 개인단위의 설문조사가 필요하다.

시도간 순이동에 대한 선형회귀분석과 공간회귀분석 결과를 종합하면, 한국계중국인 수, 비한국계중국인 수, 초중고 학교 수, 보육시설 수, 노인여가 복지시설 수, 주차면수, 행정동 총인구수가 시도간 순이동에 유의한 변수로 파악되었다.

비한국계중국인 수가 많을수록 서울시외에서 해당 동으로의 전입인구가 해당 동에서 시외로의 전출인구보다 많다. 이에 대한 해석은 앞서 서울시 내부 순이동 모형 분석 결과에서 설명한 것과 같이, 비한국계중국인이 많이 거주하는 지역 (예, 대학가)의 특성을 잘 반영한 결과로 볼 수 있다. 서울시내 대학가 근처에는 서울시외에서 온 많은 국내외 학생들이 자취 또는 하숙을 하기 때문에 서울시외에서 해당 동으로의 전입인구가 해당 동에서 시외로의 전출인구보다 많을 수 있다. 노인여가 복지시설과 주차장이 잘 갖춰져 있을수록 서울시외에서 해당 동으로의 전입인구가 해당 동에서 서울시외로의 전출인구보다 많다.

다음으로, 한국계중국인 수, 초중고 학교 수, 보육시설 수, 행정동 총인구수가 많을수록 순이동이 많다, 즉, 서울시외로의 전출인구가 서울시외에서 해당 동으로의 전입인구보다 많다는 것이다. 한국계중국인이 많이 거주하는 지역들 (예, 구로구, 금천구, 관악구 등)에는 많은 한국계중국인들이 밀집되어 거주하며, 이러한 밀집 지역에서는 중국인들에 의한 강력 범죄가 빈번하게 발생하고 있다. 한국계중국인이 많은 지역의 특성을 반영하면, 외국인에 의한 강력범죄 발생을 두려워하여 서울시외로의 인구전출이 더 많이 발생할 수 있다

초중고 학교 수와 보육시설 수가 많을수록 보통 전입인구가 더 많을 것으로 예상할 수 있다. 하지만, 본 연구 분석 결과에서는, 초중고 학교 수와 보육시설 수가 많을수록 시도간 전출인구가 전입인구보다 더 많은 것으로 파악되었다. 학교 수와 보육시설 수는 주택가치 및 주택가격 증가에도 영향을 미치는 변수들이다. 학교 및 보육시설에 대한 수요가 있는 인구는 높은 주택 매매/전월세가격에도 불구하고 학교 및 보육시설이 잘 갖추어진 지역으로 이동할 것이다. 반대로, 학교 및 보육시설이 잘 갖추어진, 그리고 주택 전월세가격이 높은 행정동에서 학교 및 보육시설에 대한 수요가 없는 인구는 다른 지역으로 이동할 것이다. 학교 및 보육시설수와 시도간 순이동(전출-전입)간의 양(+)의 유의한 관계는, 서울시에서 다른 시도로 전출하는 주요 이유가 주택문제라는 사실을 바탕으로, 학교 및 보육시설이 잘 갖추어져있는, 그리고 주택 전월세가격이 높은 행정동에서 상대적으로 주택가격이 저렴한 다른 시도(특히, 경기도)로의 전출이 많음을 파악할 수 있다.

Table 5.

Multiple regression analysis for net intra migration in Seoul (서울시 내부 순이동에 대한 다중회귀분석 결과)

Table 6.

Spatial regression analysis for net intercity migration (시도간 순이동에 대한 공간회귀분석 결과)

Ⅴ. 결 론

본 연구는 서울시 25개구 423개 행정동을 대상으로 분석을 수행하였고, 외국인에 의한 범죄 발생건 중에서 높은 비중을 차지한 국가(중국)의 외국인 수, 등록외국인 수 대비 강력범죄 발생이 높은 국가(미국, 몽골)의 외국인 수와 함께, ‘주거이동’관련 선행연구에서 중요변수로 파악되었던 교육시설과 편의시설을 설명변수로 사용하였다.

‘서울시 내부 순이동’에는 공간자기상관이 없음을 파악하였고, 다중회귀분석을 이용하여 ‘서울시 내부 순이동’에 영향을 미치는 중요 요인을 파악하였다. ‘시도간 순이동’에는 공간자기상관이 존재함을 파악하였고, 모형비교를 통해 일반공간모형을 선택하였으며, 일반공간모형을 이용하여 ‘시도간 순이동’에 영향을 미치는 중요 변수를 파악하고자 하였다.

먼저, 5% 유의수준 하에서, ‘서울시 내부 순이동’에 유의하게 영향을 미치는 변수로는 비한국계중국인 수, 보육시설 수, 노인여가 복지시설 수가 있다. 비한국계중국인 수가 많을수록 해당 동에서 서울시 내에 다른 동으로의 전출이 많은 경향이 있고, 보육시설 수와 노인여가 복지시설 수가 많을수록 서울시 내에 다른 동에서 해당 동으로의 전입이 많은 경향이 있다.

다음으로, 유의수준 5% 하에서, ‘시도간 순이동’에 유의하게 영향을 미치는 중요 요인으로는 한국계중국인 수, 비한국계중국인 수, 초중고 학교 수, 보육시설 수, 노인여가 복지시설 수, 주차면수, 행정동 총인구수가 있다. 비한국계중국인 수, 노인여가 복지시설 수, 그리고 주차면수가 많을수록 서울시외에서 해당 동으로의 전입이 많은 경향이 있고, 한국계중국인 수, 초중고 학교 수, 보육시설 수, 그리고 행정동 총인구수가 많을수록 해당동에서 서울시외로의 전출이 많은 경향을 보였다.

본 연구를 통해, 전체 외국인 범죄자 중에서 가장 많은 비중을 차지했던 중국인(대체로 한국계중국인)과 시도간 순이동(전출-전입)간의 유의한 상관관계를 파악하였으며, 국적별 등록 외국인 수 대비 강력범죄자 수의 비율이 높았던 미국인과 몽골인 수는 주거이동에 유의한 영향을 미치지 않는 것을 파악하였다. 또한, 비한국계중국인 수와 보육시설 수는 서울시내 행정동간 순이동과 시도간 순이동에 각기 다른 방향으로 영향을 미치는 것을 알 수 있었고, 노인여가 복지시설 수는 서울시내 순이동 및 시도간 순이동과 음(-)의 상관관계가 있음을 파악하였다.

본 연구 결과는 각 행정동별 인구계획에 있어 유용하게 활용될 것으로 기대된다. 또한, 외국인 수 및 외국인에 의한 범죄 발생이 증가하고 있음에도 불구하고, ‘외국인 증가’와 ‘주거이동’간의 관계를 파악한 국내연구가 전무한 상황에서, 본 연구는 이들 간의 관계를 파악한 연구로서 학문적으로 기여하는 바가 있다고 생각된다.

하지만, 본 연구의 한계점은 다음과 같다. 순이동과 관련된 다양한 변수들이 존재할 수 있고, 내외국인별로 또는 전출입 주체자의 여러 가지 상황에 따라 인구 전출입의 이유가 상이할 수 있다. 외국인이 급격히 증가하고 있는 상황에서 외국인관련 변수와 주거이동과의 더욱 명확한 관계를 규명하기 위해서는 개인 레벨의 설문조사를 통한 추후 연구가 필요하다.

Acknowledgments

* 본 연구는 ‘국토교통부 국토공간정보연구사업 국토공간정보의 빅데이터 관리, 분석 및 서비스 플랫폼 기술개발 (17NSIP-B081011-04)과제’의 연구비 지원에 의해 연구되었음.

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