정책주거 젠트리피케이션 분석
도시 양극화 분석 및 시뮬레이션
- 개요
- KCB의 인구와 지역단위 경제활동 (통계) 정보, 공간정보, 기타 공공 정보 등을 융합하여 소지역 단위로 주거관련 젠트리피케이션 가능성을 측정해보고, 이에 대한 정책 시사점을 발굴하는 연구 실시 (국토연구원)
- 수행 기간
- 2017.6.19 ~ 2017.11.30
- KCB 사용정보
01.배경
저성장 시대에 접어들면서 사회경제적 계층 간 이동의 기회도 함께 감소함에 따라 사회경제 양극화 문제가 대두됨
특히, 사회경제 양극화, 도시 개발은 *도시 양극화(*젠트리피케이션)로 발생, 진행, 고착
주거 양극화를 구체적으로 파악, 진단 모니터링, 예측 할 수 있는 지수를 개발하여 도시 균형개발, 발전에 활용하고자 함
*젠트리피케이션 : 주택가격이 저렴한 낙후된 지역에 중산층 이상의 사람이 몰리고 지역이 발전하면서 기존에 거주 중이던 원주민을 밀어내는 현상
*도시 양극화 : 동일한 평 단가, 비슷한 규모의 주택이 대거 공급됨으로 인해 주택을 소유하는 소득계층의 균질화가 발생하는 현상
- 젠트리피케이션 예측 미흡 및
사후 대응 중심 - 데이터의 정확성·최신성 부재
- 데이터 기반의
합리적 정책수립 한계
- 다양한 공간특성의 융합
-
교통 특성 지하철역까지의 거리,
도로로부터의 거리 등근린 특성 유통, 관공서 등
경제 특성 공시지가, 소득 등
저면 특성 표고, 경사 등
- 도시양극화 현상 탐색
- 기초현상 및 파악
- 도시양극화 수준 진단
- 도시양극화 패턴 및 영향요인 분석
- 도시양극화 요인 도출 및 예측
- 수준별 의사결정지원 마련
도시양극화 방지를 위한 기초자료로 활용
02.분석 및 모델 개발
도시양극화의 공간적 특성을 파악하기 위해 금융데이터와 공간빅데이터를 융합
부산광역시 전체를 대상으로, 공간데이터 (행정경계, 토지, 건축물 등 특성)를 100m 격자 단위로 가공하고, KCB 금융 데이터를 동일한 지역단위로 집계하여 융합분석 진행
- 금융데이터
- 직업, 소득, 부채수준소비,
성별, 연령
- 공간데이터
- 행정경계, 토지특성 건축물,
교통, 법제도 자연환경
- 융합
-
격자/소구역 단위 융합
도시양극화 분석지표 가공
03.주거젠트리피케이션 발생확률
| 항목 | Estimate (계수) |
Std.Error (표준오차) |
z value (표주화 계수) |
Pr(>IzI) (유의수준) |
|---|---|---|---|---|
| 상수항 | -2.838e+00 | 7.878e-02 | -36.016 | * * * |
| Dem(고도) | -1.401e-02 | 1.242e-03 | -11.286 | * * * |
| Slope(경사도) | 6.921e-02 | 6.305e-03 | 10.978 | * * * |
| income(소득) | 9.326e-06 | 3.561e-06 | 2.619 | * * |
| Subway(지하철) | -7.308e-04 | 5.969e-05 | -12.243 | * * * |
| Govermentoffice(관공서) | -3.046e-04 | 3.505e-05 | -8.690 | * * * |
| Retail(유통시설) | -6.188e-04 | 5.596e-05 | -11.684 | * * * |
※ ROC(AUC: area under ROC) : 0.9085741
소득구간별 공간분석 결과 상위 20% 소득계층은 주로 초고층 주상복합건물과 대규모 아파트 단지를 중심으로 밀집되어 있으며, 하위 20% 소득계층은 노후불량주택지역, 정책이주단지 등을 중심으로 밀집되었음을 확인
이후, 해당 모형결과를 바탕으로 부산광역시 전체를 대상으로 적용, 주거분야 젠트리피케이션 발생 우려지역을 2차원 및 3차원 지도로 시각화 하여,
도시개발 정책관련자들을 대상으로 제공
