서울대도시권의 산업별 고용분포 변화분석(2000~2010)
Longitudinal Change of Employment Distribution in Seoul Metropolitan Area between 2000 and 2010
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본 연구는 서울대도시권의 행정읍면동별 고용밀도를 이용하여 산업대분류별 고용분포의 특징과 지난 10년간(2000~2010년)의 고용분포 변화패턴을 분석하였다. 전체 대분류 산업 중 시계열분석이 가능하고 뚜렷한 특징을 보이는 8개 산업을 선정하였으며, 통계청의 행정구역 면적과 종사자 수 자료를 사용하였다. 전역적 모란지수의 변화와 국지모란지수 및 핫스팟분석을 통해 산업별 공간분포의 특징을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 전체고용자의 분포는 점차적으로 전통적인 고용중심지 집중도가 약화되면서 경기도와 인천의 외곽지역에 고밀고용지가 증가하는 패턴을 보였다. 둘째, 전통적인 기반산업인 제조업, 건설업 등은 외곽으로의 고용이전이 급격하게 진행되어 지가가 저렴한 지역에 집중하는 경향을 보였다. 반면, 금융보험업 및 부동산업 등은 거의 변화를 보이지 않으면서 오히려 전통적인 고용중심지인 도심, 영등포, 강남에 더욱 집중하는 추세를 보였다. 셋째, 공공성이 강한 교육서비스업, 보건 및 사회복지서비스업 등은 공간적으로 고르게 분포하며 10년 동안 외곽으로 꾸준히 확산되는 패턴을 보였다. 이상의 결과는 도시공간에서 일어나는 고용분포가 산업별로 매우 다르게 나타난다는 것을 방증한다. 그러므로 산업의 분산이나 집적을 통해 향후 산업생산성을 향상시키고 도시공간구조의 효율성을 높이고자 한다면 전체고용자의 분포패턴 뿐만 아니라 산업별 분포패턴을 함께 고려할 필요가 있음을 시사한다. 또한주택정책에 있어서도 산업별 고용분포의 차이를 고려하면 보다 효과적인 직주근접효과를 얻을 수 있음을 시사한다. 예를 들어 제조업 종사자들을 위한 공공임대는 외곽에 금융보험업 종사자들을 위한 주택은 전통적 고용중심지에 입지시키는 것과 같이 주요수요자들의 고용지 분포를 고려한 주택정책이 고려될 수 있을 것이다.
Abstract
This Study investigates time-series change of employment centers by nine industries between 2000 and 2010. The study discusses different distribution pattern of employment centers of Seoul Metropolitan Area (SMA) by industries. The spatial concentration level is calculated by Global Moran’s I and Local Moran’s I. The results are summarized as follows. First, overall employment distribution change shows decentralization. High density areas were connected to the traditional employment centers and made employment corridor. Second, basic industries like manufacturing and transportation had moved from the old business centers to outskirts. Third, public services including education and human health and social work activities have been relatively well distributed and showed minor change during the study period. Fourth, finance and insurance and real estate activities are clustered in the 3 major centers. The results imply that employment distribution analysis by major industries are necessary as well as total employment distribution in order to improve efficiency of urban spatial structure. For instance, if we can assume the different housing demand by industries, employees of manufacturing companies need to move to near suburban areas while residential buildings for FIRE industries are planned in the traditional business centers.
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