1. 서 론

정부는 공유수면 매립사업의 계획적인 관리를 위해 공유 수면 매립기본계획을 수립하고 있다. 이 계획은 기본적으로 10년 주기로 수립되며, 개별 사업의 타당성을 5년마다 검토 하여 변경하고 있다(공유수면 관리 및 매립에 관한 법률 제 22조(계획수립) 및 제27조(계획변경)). 또한 사회, 경제적 변 화에 대응할 수 있도록 수시변경 절차를 허용하고 있다.

이러한 수시변경 절차로 인해, 다음과 같은 문제들이 제 기되고 있다. 우선, 수시변경이 빈번해짐에 따라, 매립기본 계획의 성격이 훼손되고 있다. 실제로 2011년 수립된 제3차 매립기본계획의 경우, 2021년까지 총 53개 지구, 2.3 km²의 매 립 계획을 포함하였다. 그러나 Korea Maritime Institute(2018) 에 따르면, 11회에 걸친 수시변경 및 타 법률의 의제 처리를 통해, 104개 지구 17.9 km²가 추가 반영된 것으로 나타나, 매 립기본계획의 취지를 무색하게 한다는 비판을 받고 있다.

또한, 매립기본계획은 단순히 매립 계획 설정뿐만 아니라 향후 공유수면 매립 관리 정책의 기본 방향을 설정하고, 이에 기반하여 매립사업의 타당성을 검토하고 있다. 그러나, 수시 변경의 경우 이러한 평가체계가 이행되지 않아 상대적으로 반영되기 쉽다는 평가를 받고 있다. 실제로, 매립기본계획보 다 수시변경을 통한 사업을 추진하는 경우가 큰 비중을 차지 하고 있어 제도의 실효성에 대한 비판이 제기되고 있다.

이 문제를 해결하기 위해서는 매립기본계획 수립 과정에 서부터 미래 매립 수요에 대한 면밀한 검토과정이 요구된 다. 그러나 예산 및 검토 일정과 같은 여러 현실적인 제약 하에서 사업의 타당성 검토가 부족하다는 비판이 지속적으 로 제기되었다. 특히 매립 수요와 관련하여 개별 매립사업 이 지역 경제 현황 및 사회, 경제적 필요에 따라 추진되어 왔기 때문에 개별 사업보다는 전국적으로 통일된 수요 전망 에 대한 연구는 아직 미진한 상황이다. 실제로 현재까지 상 당수 연구들이 개별 매립 사업의 현황 분석에 그쳐 향후 수 요 전망과 관련한 연구는 미진한 것으로 조사되었다(Korea Legislation Research Institute, 2003;Ministry of Oceans and Fisheries, 2017;Korea Maritime Institute, 2018).

이에 본 연구에서는 우선 개별 사업의 추진 배경이나 사 회경제적 원인보다는 그것의 총합으로 발생하는 연도별 국 내 총 매립 면적자료에 기반하여 장기 수요 추세를 전망한 다. 분석 방법론으로는 자료의 추세를 식별하고 미래를 예 측하는 추세 분석(trend analysis)을 수행한다. 이 방법론은 시 계열 자료의 변동 과정에서 형성된 추세를 통계적으로 분석 한다. 이는 보다 합리적이고 객관적인 수요 전망을 가능케 함으로써, 향후 관련 정책 수립에 있어서 기초 자료로 활용 가능하다.

이후의 본 고는 다음과 같이 구성된다. 2장에서는 국내 공 유수면 매립 현황이 제시되어 있으며, 3장에서는 연구방법 론, 4장에서는 분석 결과가 제시되어 있다. 마지막 장에서는 결론이 제시되어 있다.

2. 국내 공유수면 매립 현황

공유수면 매립은 연안 지역에서 토지를 확보하는 대표적 인 수단 중 하나로, 1970년대 이후, 매립사업은 총 1,478개 지구에서 약 2,769 km² 규모에 이르고 있다. 이 중 488개 지 구가 준공되어, 전체 계획 면적의 26 %인 약 731.6 km²의 공 유수면이 육지로 바뀌었다(Ministry of Oceans and Fisheries, 2015;Korea Maritime Institute, 2018).

이 중 제1차 매립기본계획 이전, 즉 90년대 이전의 경우 약 54개 지구, 면적은 595 km²으로 전체 계획 면적의 21 % 수 준을 차지하고 있다. 이 시기에는 식량 확보 및 경제 발전을 위한 농지와 산업단지 확충에 대한 필요성이 강조되었다. 이에 삽교천 지구와 충남 서산, 태안, 홍성군에 걸친 AB 지 구의 경우 각각 245.7 km²와 154.1 km²에 달하는 대규모 매립사 업이 추진되었다. 이러한 경향은 90년대까지 지속되어, 1991 년부터 수립된 제1차 매립기본계획의 경우, 새만금(401 km²), 시화호(122 km²)와 같은 농지확보를 위한 국가 주도형의 대 규모 간척사업이 주를 이룬 것으로 나타났다.

한편, 1990년대 이후 공유수면 매립사업은 10년 주기의 매 립기본계획 체제로 전환되었다. 이를 통해, 제1차 매립기본 계획이 1991년부터 2001년까지 시행되었으며, 이후에도 제2 차 및 3차 매립기본계획이 수립되어왔다. 다음 Table 1에 따 르면, 제1차 매립기본계획의 경우 총 459개 지구에 걸쳐 960.7 km² 규모의 매립사업이 추진되었으며, 2차의 경우 373 개 지구 76.6 km², 3차의 경우 157개 지구 20.2 km²의 사업이 추진된 것으로 나타나, 전체 매립 수요는 지속적으로 하락 하고 있는 것으로 나타났다.

다음 Table 2는 제2차 및 3차 매립기본계획의 변경현황이 제시되어 있다. 이에 따르면 제2차 매립기본계획의 경우, 186개 지구, 38.2 km²의 규모의 사업이 계획에 반영되었다. 그 러나 이후 계획 변경을 통해 최종적으로 373개 지구, 76.6 km² 의 사업이 반영되었다. 이러한 경향은 제3차 매립기본계획 에서도 나타나고 있다. Korea Maritime Institute(2018)에 따르 면, 2011년 고시된 최초 계획에서는 53개 지구, 2.3 km²의 매 립 계획이 반영되어 있었음에도, 이후 수시 변경을 통해 2018년 기준 157개 지구의 20.1 km² 로 증가하였다.

국내 공유수면 매립현황을 요약하면 다음과 같다. 우선 사업 건수와 면적이 전반적으로 감소하였다. 제2차 매립기 본계획과 제3차 매립기본계획 수립 당시를 비교하면 매립기 본계획에 반영된 건수는 186건에서 53건으로 10년 만에 약 1/3 수준으로 감소하였으며, 계획 면적은 38.2 km²에서 2.3 km² 수준으로 크게 감소하였다. 그러나 초기 계획 대비 수시 변 경을 통해 반영되는 사업의 비중이 상당히 높은 수준으로 나타났다. 이로 인해 10년 주기의 매립기본계획의 실효성에 의문이 제기되고 있다. 실제로 Korea Maritime Institute(2018) 은 이 문제가 국가 장기적인 전략에 기초한 정책 추진이 미 흡했으며, 또 사업의 사회/환경평가 및 사후 관리보다는 수 요자 편의와 매립지 조성을 우선시하는 정책 기조로 인해 야기되었음을 지적하였다.

한편 2021년 8월 제4차 공유수면 매립기본계획이 발표되 었다. 이에 따르면, 총 신청면적은 8.19 km²이었으나 실제 반 영 비중은 12.3 %(1.01 km²)인 것으로 나타났다. 즉 기존 매립 기본계획과 마찬가지로 현행 계획 역시 추진과정에서 수시 변경을 통한 사업 반영의 가능성을 배제하기 어렵다. 따라 서, 현재 제4차 매립기본계획 운영 과정에 있어서, 우선적으 로 향후 10년간의 매립 수요 추세를 기반으로 장기적인 전 략을 구축하고, 이에 기초하여 개별 사업의 타당성 및 관리 방안들을 검토할 필요가 있다.

3. 추정방법론

3.1 분석방법론

본 연구에서는 추세 분석(trend analysis)을 통해 국내 공유 수면 매립 수요를 전망한다. 추세 분석은 주어진 시계열 자 료의 변동이 일정한 추세를 따른다는 전제하에, 이를 식별 하고 이에 기반하여 미래를 예측하는데 중점을 두고 있다 (Woodward et al., 2017).

시계열 자료에서의 추세는 확정적 추세(deterministic trend) 와 확률적 추세(stochastic trend)로 구분된다. 우선, 확정적 추 세는 다음 식 (1)과 같이 표현된다.

여기서 y_t 는 t시점에서의 매립 면적이며, β₀은 상수항, β₁은 t시점에서의 추세에 대한 모수를 의미한다. ϵ_t 는 t시 점의 오차항, 즉 백색잡음(white noise)으로 평균이 0, 분산이 σ²를 가지는 정규분포를 따른다. 즉, β₁이 양수일 경우, 매 립 실적은 시간에 따라 증가하게 되며, 음수일 경우 시간에 따라 하락하는 형태로 나타난다.

이와 달리 확률적 추세를 가지는 시계열 자료는 다음 식 (2)와 같이 표현된다.

여기서 δ는 표류항(drift)로 알려져 있다. 위 식 (2)는 다음 식 (3)과 같이 변형된다.

즉, 시계열 자료가 확률적 추세를 가질 경우, y_t 는 초기값 (y₀ )과 시간 추세 (δ_t), 그리고 과거의 예상하지 못한 변동의 합 (∑ j = 0 ∈ t − j)의 합으로 구성된다.

본 연구에서는 국내 연간 매립 면적 자료를 활용하여 확 정적, 확률적 추세 분석을 수행한다. 그리고 이들 간의 결과 를 비교 검토하여, 보다 적절한 모형을 선택하여 미래 수요 를 전망한다.

3.2 모형 선택 및 진단

앞서 살펴본 대로, 추세 모형은 확정적 혹은 확률적 추세 모형으로 구분된다. 따라서, 어떤 모형을 선택할 것인가에 대해서는 객관적인 모형 선택 기준에 따라 선택할 필요가 있 다. 본 연구에서는 시계열 모형 선택 기준으로 주로 활용되 고 있는 Akaike Information Criterion(AIC)와 Bayesian Information Criterion(BIC)를 고려하였다(Yoo et al., 2013).

AIC와 BIC는 다음 각각의 식을 통해 표현된다.

여기서 g는 계수의 개수, n은 자료의 개수, L ^ 은 각각의 모형에서 추정된 최대 우도함수 값(maximum likelihood value) 을 의미한다. 각 모형 별로 AIC와 BIC가 작은 값을 가지는 모형이 최적 모형으로 간주된다.

한편, 모형 진단 단계는 추정된 모형이 관측된 시계열을 잘 적합하는가를 판단하는 단계이다. 이를 위해서는 주로 잔차 분석이 적용되는데, 이는 모형의 잔차가 백색잡음의 성질을 가지고 있는가를 확인하는 단계이다.

우선 자기상관함수(Autocorrelation Function, ACF)와 편자기 상관함수(Partial Autocorrelation Function, PACF)를 기준으로 자 기상관관계 여부를 확인한다. ACF와 PACF는 다음 식을 통 해 표현된다.

여기서 ∈ t − k ^는 t - k 시점의 잔차를 의미하며, 결국 ACF 와 PACF를 통해, t시점과 t - k시점 사이의 잔차 간의 상관 관계를 검증하는 것으로, 두 값이 충분히 0에 가까운 값이 나올 경우, 잔차 간의 자기 상관관계가 없음을 의미한다.

추가적으로 본 연구에서는 Box-Ljung Q 검정을 통해, 모형 의 적합성을 진단하였다. 이 검정 역시 잔차 간의 자기 상관 관계 여부를 검정하는 것으로, 이 검정을 위한 검정 통계량 은 다음 식과 같이 정의된다.

여기서, n은 전체 관측치 개수, ρ_k는 ϵ_t 와 ϵ_{t - k}와의 자기 상관 계수, h는 검정을 위한 시차를 의미한다. 이를 통해 산 정된 Q 통계량은 자유도가 h인 카이제곱분포를 따른다. 최 종적으로 해당 통계량의 잔차 간의 자기 상관관계가 존재하 지 않는 다는 귀무가설을 검정하게 된다(Yoo et al., 2013;Hamilton, 2020).

최종적으로 식별된 모형에 기반하여 2021–2030년의 국내 매립 수요를 전망한다.

4. 분석결과

4.1 분석 결과

Table 3은 추세 분석 결과가 제시되어 있다. Model 1은 1974–2020년간의 연간 매립 면적 자료를 모두 활용하였으 며, Model 2는 제1차 매립기본계획이 수립된 1991년 이후의 실적자료를 활용하였다. 또한, 특이치(outlier) 및 분산의 안정 성을 위해, 연도별 매립 면적 자료에 log 변환을 수행하였다.

분석 결과, 추세의 성격에 따라 분석결과가 상이한 것으 로 도출되었다. 우선, 확정적 추세의 경우 Model 1/2 모두 추 세 변수(β₁ )가 모두 음수로 도출되었으며 통계적으로 유의 한 것으로 나타났다. 즉, 국내 매립 수요는 시간에 따라 지 속적으로 하락하고 있는 것으로 나타났다. 이와 달리, 확률 적 추세의 경우, 표류항(δ)의 추정 결과가 Model에 따라 상 이하게 도출되었으며, 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나 타났다.

마지막으로 각 모형에서 도출된 AIC와 BIC의 경우, 확정 적 추세 모형의 AIC와 BIC가 확률적 추세 모형에 비해 작은 것으로 나타났다. 즉, 확정적 추세 모형이 국내 매립 실적 자료를 모형화하는 데 보다 적합한 것으로 나타났다.

4.2 모형 진단

본 절에서는 확정적 추세를 통해 분석한 Model 1과 2의 적합성을 잔차의 ACF와 PACF를 통해 진단한다. Fig. 1과 2 에는 Model 1, Fig. 3과 4는 Model 2의 ACF와 PACF 추정 결 과가 제시되어 있다. 그림 속의 점선은 각각의 추정 결과의 95 % 신뢰구간을 의미한다. 분석 결과, Model 1의 경우 전 기 에 걸쳐 ACF와 PACF가 유의수준에 비해 작은 것으로 나타 나 잔차가 백색잡음의 성질을 가지고 있는 것으로 나타났 다. Model 2의 경우 11번째 시차의 ACF를 제외하고 신뢰구 간 내에 존재하고 있는 것으로 나타났다.

다음 Table 4는 Box-Ljung Q 통계량이 제시되어 있다. 이에 따르면, 두 Model에서 산정된 통계량이 잔차간의 자기 상관관 계가 없다는 귀무가설을 기각하지 못하는 것으로 나타났다.

4.3 수요 전망

Table 5는 각 Model 추정 결과에 따라 2021–2030년의 매 립 수요 전망 결과가 제시되어 있다. 우선 Model 1의 경우, 2021년 이후 연 평균 매립 수요를 약 1,379,329.5 m²(1.38 km²) 수준으로 전망하였다. 이와 달리, Model 2의 경우 연간 매립 수요가 172,897.8 m²(0.17 km²) 수준으로 나타났다.

이러한 차이는 Model 1이 매립 수요가 높았던 과거 정보 반영 여부에 기인하고 있는 것으로 판단된다. 또한 Model 2 의 경우, 비교적 최근 매립 추세 정보를 반영하여 수요를 예 측하였다는 장점이 있지만, 분석에 활용한 정보가 많지 않 다는 단점이 있다. 즉, 각 Model 별로 장/단점이 존재하는 만 큼, 각 모델에서 제시된 예측치를 통해 향후 매립 수요의 최 대/최소 구간을 고려할 필요가 있다.

5. 결 론

본 연구에서는 연도별 매립지 면적에 기반한 추세 분석 을 통해 국내 매립 수요 추세를 분석하였다. 분석 결과, 1970년대 이후 국내 공유수면 매립 수요는 완만하게 감소 하는 것으로 나타났다. 특히, 매립기본계획 체제로 전환된 1990년대 이후, 감소 추세는 뚜렷이 나타나고 있음을 확인할 수 있었다. 추가적으로 추정 결과에 기반하여, 향후 10년간 의 연간 매립 수요를 전망하였다. 이에 따르면, 2030년까지 연 평균 매립 수요는 최소 172,897.8 m²(0.17 km²) 수준에서, 최대 1,379,329.5 m²(1.38 km²) 수준으로 산정되었다. 즉, 향후 10년간 국내 공유수면 총 매립 수요는 최대 13.8 km²에서 최 소 1.7 km² 수준으로 전망된다. 앞서 언급하였듯이, 제4차 공 유수면 매립기본계획의 경우 총 신청면적의 12.3 %만이 반 영되었다. 즉, 기존 기본계획과 마찬가지로 수시 변경을 통 한 사업의 추가 반영될 가능성이 존재한다. 본 연구의 분석 결과는 전체 매립 수요 대비 개별 사업의 타당성을 평가함 에 있어, 중요한 정책적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 판 단된다.

본 연구는 다음과 같은 점에서 의의를 지닌다. 첫째, 본 연구에서는 국내 공유수면 매립 수요가 지속적으로 감소하 고 있음을 통계적으로 검증하였다. 따라서 향후 관련 정책 수립에 있어 매립 수요 감소 추세를 반영한 정책 수립이 요 구된다. 예를 들어, 기존 매립지 조성에 초점을 맞추고 있는 정책 기조를 매립지 운영 관리 및 유휴매립지 복원과 같은 사후 관리 강화를 위한 정책들이 마련될 필요가 있다.

둘째, 기존 매립기본계획의 경우 초기 계획에 반영된 사 업 대비 수시변경 절차를 통해 반영된 사업의 비중이 상당 부분 차지하고 있어, 제도의 실효성에 대한 비판이 제기되 고 있다. 이에 본 연구에서는 향후 객관적인 장기 수요 전망 에 기반한 정책 기준점을 제시하였다는 점에서 정책적 의의 를 지닌다.

마지막으로 보다 엄밀한 매립 수요 분석을 위해서는 연도 별 매립 면적뿐만 아니라 개별 매립지 개소 수의 변동 역시 고려할 필요가 있다. 그러나 개별 매립지의 면적, 목적 및 사업기간이 상이하여 이들의 추세를 분석하는데 있어 다소 한계가 있었다. 시기에 따른 개별 매립지 개소 변동에 대한 보다 엄밀한 연구는 향후 연구에서 다룰 필요가 있다.