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공공투자사업의 관리에 있어 가장 중요한 사항은 어떤 사업을 선정하여 추진할 것인가에 대한 문제이다. 대규모 공공투자는 장기간 공사가 진행되고 매몰비용이 커 불가역적인 성격을 갖고 있다는 점(Flyvbjerg, 2014)을 고려할 때 잘못된 사업의 추진은 정부재정 및 국가경제에 큰 부담을 안겨줄 수 있다(Ansar et al., 2016). 이러한 재정부담은 비단 건설단계뿐만 아니라 운영단계까지 이어지기 때문에 지역의 수요 및 정책목적에 부합한 사업을 선정하는 것은 공공투자관리에 있어 핵심적인 사항이라고 할 수 있다.

지역의 수요 및 정책목적에 부합한 사업을 선정하기 위해서는 공공투자사업의 선정체계가 지역의 특성 및 정부의 투자방향과 밀접하게 연결되어야 한다. 인구가 성장하는 지역의 경우 인프라 시설에 대한 수요가 높아지기 때문에 필요한 공공투자사업이 선정되고 추진될 필요가 있다. 아울러 정부가 정책적으로 낙후된 지역의 기반시설을 확충하여 해당 지역 주민들의 생활여건을 개선하고 외부에서의 접근성을 높이고자 한다면 선정 체계에서 이러한 기준을 담고 있어야 한다. 그러므로 공공투자사업의 선정체계가 지역특성과 어떠한 관계를 맺고 있는지를 분석하는 것은 중요하다고 할 수 있다.

우리나라의 공공투자사업 선정체계의 가장 큰 특징은 중앙정부의 재정당국에 의한 일괄 관리체계이다. 우리나라는 1997년 외환위기 이후 재정지출 효율화를 위해 1999년 예비타당성조사(이하 ‘예타’라 한다)를 도입하였다. 국가재정법 제38조에서 따라 총사업비가 500억원 이상이고 중앙정부의 재정지원이 300억원 이상인 신규 공공투자사업을 추진하기 위해서는 예타라는 관문심사를 통과해야 한다.

공공투자사업의 선정기준은 비용-편익분석을 중심으로 한 경제성뿐만 아니라 공공투자에 대한 정부의 정책방향이 반영된다. 낙후된 지역은 경제성만 고려한다면 투자가 진행되기 어렵다. 그러나 경제성이 일정 수준 이하인 사업을 정책적 고려로 무조건 추진하는 것도 바람직하지 않을 수 있다. 결국 경제성과 형평성의 적절한 조합으로 공공투자가 결정되는 것이 바람직하다(김상봉, 2006; 변창흠, 2006; 정일호 외, 2011; 김유찬·이남수, 2015). 예타에서도 형평성을 반영하기 위해 정책성과 지역균형발전을 평가항목으로 고려하고 있으며, 형평성 평가항목은 지속적으로 강화되어 왔다.

이러한 평가항목이 지역특성과 적절하게 반영하고 있는지를 분석하는 것은 의미가 있다. 지역의 인구와 소득은 대표적으로 공공투자의 수요와 연결되는 변수로, 인구와 소득이 높을수록 경제성을 확보할 가능성이 높다. 반면 인구가 적거나 고령인구비율이 높은 낙후된 지역의 경우 경제성은 낮을 수 있으나 정부정책 및 지역균형발전 측면에서 필요성이 높아질 수 있다. 많은 인구는 경제성을 높일 수 있지만 반대로 형평성을 낮출 수 있는 요인으로도 작용할 수 있다. 즉 지역특성은 공공투자사업 선정과정에서 경제성 및 형평성과 복합적으로 연결되어 선정결과에 영향을 미치는 것이다.

이에 본 연구에서는 지역특성이 공공투자사업 선정에 미치는 영향에 초점을 맞춘다. 특별히 대규모 공공투자사업에 대한 예타 결과를 활용하여 사업이 추진되는 지역의 수요측면의 특성을 중심으로 선정결과에 어떤 영향을 미치는지를 분석한다. 세부적으로 예타 평가항목이 경제성과 형평성으로 나눠지는 점에 착안하여 지역특성이 평가항목별 결과에 미치는 영향을 분석한다. 이러한 분석을 통해 현재 공공투자사업 선정 체계가 수요측면의 지역특성과 어떠한 관계를 갖고 있는지를 보이고 의미와 한계를 논하고자 한다. 만약 수요측면의 지역특성과 공공투자사업의 선정이 관계가 없다면 현재의 공공투자사업 체계가 지역의 필요를 반영하지 못함을 의미하는 것으로 해석할 수 있으며 연관성이 있다면 현재의 체계가 의미를 갖고 있는 것으로 해석할 수 있을 것이다.

수식 (3)으로 지역특성이 시행배율에 미치는 효과를 추정한 결과는 <표 4>와 같다. 세부모형을 2개로 구분한 것은 예타 평가항목을 통제한 이후에도 지역특성이 시행배율에 영향을 미치는지를 살펴보기 위함이다. 모형(1)을 보면 인구밀도, 인구증가율, 제조업종사자 비율이 높은 지역에서 공공투자 시행배율이 높아지는 것으로 나타났다. 인구밀도(천명/㎢)가 0.1단위 증가하면 시행배율은 약 0.145% 증가하며, 인구증가율이 1%p 상승할 경우 시행배율은 약 0.77% 상승하는 것으로 나타났다. 제조업종사자비율의 경우도 1%p 상승할 때 시행배율은 약 1.05% 상승하여 생산기반 및 생산소득과 공공투자사업 선정이 관련되어 있음을 확인할 수 있다. 인구밀도, 인구증가율, 제조업종사자비율은 공공투자의 수요를 늘리는 요인으로 공공투자사업 선정이 지역의 수요에 영향을 받고 있는 것으로 해석할 수 있다. 반면 지가상승률이 1%p 증가하면 시행배율은 0.38% 감소하여, 높은 지가상승률은 공공투자사업 시행배율을 낮추는 요인으로 작용할 수 있음을 보여준다. 다만 모형의 설명력은 5.7% 수준으로 높지 않아 지역특성 이외에 다른 요인들이 선정에 영향을 미칠 수 있음을 예상해 볼 수 있다.

모형(2)와 같이 B/C, 지역균형발전 가중치, 정책성 가중치를 변수로 추가했을 때 모형의 설명력이 높아지고 인구밀도와 제조업종사자비율의 통계적 유의성이 사라졌으며, 인구증가율 및 지가상승률 계수의 절댓값은 작아지는 것으로 나타났다. 아울러 고령인구비율은 선정에 중요한 영향을 미치는 요인으로 변화되었다. 이를 통해 먼저 지역특성들이 예타의 B/C 및 가중치와 밀접하게 연관되어 있음을 확인할 수 있다. 인구밀도나 제조업종사자비율은 B/C와 중복되는 효과를 제외할 경우 오히려 음(-)의 계수 값으로 추정된 것은 이를 잘 보여준다. 두 번째로 평가항목을 통제하더라도 인구증가율이 높거나 지가상승률이 낮은 지역에서 추진되는 공공투자사업의 선정 가능성이 높음을 볼 수 있다. 세 번째로 고령인구비율이 중요한 요인으로 나타난 것은 B/C와 지역균형발전 가중치를 통제변수로 포함한 것과 관련이 있음을 확인할 수 있다. 이는 B/C와 지역균형발전 가중치가 통제된 상태에서 고령인구비율이 높은 지역은 지역낙후도순위가 높아져 시행배율이 올라가기 때문이다. 반면 평가항목을 통제하기 전에는 고령인구비율이 높은 지역의 경우 B/C가 낮을 가능성이 높기 때문에 낙후도 측면에서 정(+)의 효과와 상쇄됨에 따라 통계적 유의성도 확보하지 못하고 계수 값의 크기도 낮게 나타난 것으로 해석할 수 있다.

모형(2)를 기준으로 다른 설명변수들의 효과를 살펴보면 선행연구들과 같이 B/C가 시행배율에 미치는 영향이 절대적이다. 지역균형발전가중치가 높아질수록 시행배율이 낮아지는데 이는 다수의 사업이 지역균형발전 측면에서 감점을 받는 발전된 지역에서 추진됨에 따라 지역균형발전 가중치가 올라갈수록 시행배율이 낮아지기 때문으로 해석할 수 있다. 다만 정책성 가중치는 시행배율과 연관성이 없음을 볼 수 있다. 사업유형의 경우 B/C 등 다른 요건이 동일하더라도 건축사업에 비해 다른 유형의 사업이 선정에 우호적인 것으로 나타났다. 정부에 따라서는 평가항목을 통제하지 않았을 때 이명박 및 박근혜 정부의 시행배율이 김대중 정부에 비해 낮아지는 것으로 나타났다.

<표 5>는 수식 (4)와 같이 선정여부를 이항변수로 하여 지역특성이 선정여부에 미치는 영향을 분석한 결과이다. 지역특성 중 인구밀도만 사업시행 확률을 높이는 요인으로 작용하고 있는 것으로 나타나 앞서 시행배율을 종속변수로 한 분석결과와 차이가 있다. 인구증가율과 제조업종사자비율은 시행배율을 상승시키지만 사업의 선정여부까지는 영향을 주지 못하는 것이다. 이러한 결과는 일부 지역특성 변수의 경우 시행배율에는 영향을 주지만 사업의 선정여부까지는 영향을 주지 못할 수 있음을 보여준다. B/C, 지역균형발전 및 정책성 가중치를 추가했을 때 인구밀도 또한 통계적 유의성을 확보하지 못하여 앞서 시행배율 결정 요인 분석과 같이 선정여부를 종속변수로 한 분석에서도 지역특성이 B/C, 지역균형발전가중치, 정책성가중치와 연관됨을 보여준다. 결과적으로 시행배율 모형과의 차이는 시행배율에 영향을 주는 것과 이해관계자들이 관심을 갖는 선정여부에 영향을 주는 것은 다른 문제일 수 있음을 시사한다. 즉 지역특성이 시행배율에 영향을 줄 수 있으나 선정여부에는 영향을 주지 않을 수 있는 것이다.

<표 6>은 지역특성이 경제성 점수와 형평성 점수에 미치는 영향을 SUR 모형으로 분석한 결과로, 경제성과 형평성에 영향을 주는 요인들을 보다 명확하게 구분할 수 있다. 인구밀도와 인구증가율, 제조업종사자비율이 높고 고령인구비율이 낮은 지역에서 경제성 점수가 높은 것으로 나타났다. 공공투자에 대한 수요측 요인이 클수록 경제성 점수가 높아지는 것이다. 반면 인구밀도가 낮고 고령인구비율이 높은 지역은 형평성 점수가 높음을 확인할 수 있다. 특히 인구밀도는 경제성 점수와 형평성 점수에 동시에 영향을 미치나 절댓값의 크기가 경제성이 더 크고 고령인구비율의 경우 그 반대로 나타나고 있음을 볼 수 있다. 이는 지역특성이 현재 체계에서 평가항목에 복합적으로 영향을 미치고 있음을 보여준다.

건축사업에 비해 도로, 철도 등 토목사업이 경제성 및 형평성에서 우호적으로 평가되는 것으로 나타났다. 토목사업의 형평성 점수가 높은 것은 고속도로구축계획, 국도·국지도 건설계획, 국가철도망 구축계획, 항만기본계획 등 상위계획에 해당 사업이 포함되어 있고 정형화 수준이 높아 정책성 평가 시 건축사업에 비해 높은 점수를 받기 때문으로 해석할 수 있다. 정부의 경우 이명박 및 박근혜 정부에서 김대중 정부 대비 형평성 점수가 낮은 것으로 나타나 이 시기 형평성이 약화된 것으로 보인다.

<표 7>은 지역특성이 공공투자사업 선정에 미치는 영향이 사업유형별로 차이가 있음을 보여준다. 가장 큰 특징은 토목사업의 경우 인구밀도, 인구증가율, 제조업종사자비율과 같은 수요측 요인과 경제성 점수가 밀접한 연관성을 보이나 건축사업은 연관성이 없는 것으로 나타난다는 점이다.

토목사업은 이용자에 기반한 수요 및 편익추정 방식을 채택하고 있는 반면 박물관, 과학관, 공연장 등이 주를 이루는 건축사업은 비시장재화라는 특성을 고려하여 전 국민을 대상으로 한 설문조사로 지불의사액을 추정한다는 점은 이러한 결과를 설명하는 한 가지 요인이 될 수 있다. 조건부가치추정법으로 가구당 연간 지불의사액을 추정하고 이를 예상 수요와 상관없이 전국 가구 수에 곱하는 방식으로 접근하기 때문에 공간적 범위가 넓어 상대적으로 다른 사업에 비해 해당 지역의 특성이 반영되기 어려울 수 있는 것이다. 이러한 현상은 모형의 설명력을 통해서도 확인된다. 전반적으로 형평성 분석의 설명력은 사업유형에 따라 큰 차이가 없는 반면 경제성 분석의 설명력은 사업 간 큰 차이가 있음을 볼 수 있다. 이는 도로 및 철도사업의 경우 수요 및 편익추정 방법이 다른 사업에 비해 직접 이용자인 인구, 소득 및 산업과 밀접하게 관련된 것과 무관하지 않은 것으로 보인다.

인구밀도는 건축사업을 제외한 나머지 사업유형의 경제성을 중심으로 통계적 유의성을 확보하는 것으로 나타났으며, 그중 도로사업에서 경제성과 형평성 점수에 미치는 영향을 더한 값이 가장 높은 것으로 나타나 전반적으로 가장 중요한 지역특성 변수임을 볼 수 있다. 형평성 측면에서는 모든 사업유형에서 고령인구비율이 가장 중요한 지역특성 변수로 작용하고 있는 것으로 나타났다. 정부 더미의 경우 건축사업과 철도사업의 경제성 분석에서 통계적 유의성이 뚜렷하게 나타났다. 건축사업은 경제성 분석에서는 김대중 정부 대비 가점을 받은 반면 형평성 분석에서는 감점을 받았으며 철도의 경제성 분석은 김대중 정부 대비 이후 감점을 받았음을 볼 수 있다. 다만 정부에 따른 차이를 정부 성향의 차이로 보는 것은 한계가 있다. 시간에 따라 사업의 종류, 계획의 수준 등이 달라질 수 있기 때문이다.

본 연구는 예타 수행사업의 자료와 지역자료를 연계하여 수요측면의 지역특성이 공공투자사업의 선정에 미치는 영향을 분석하였다. 분석모형은 종속변수에 따라 시행배율에 로그를 취한 선형모형과 사업의 선정여부로 구분한 이항모형을 사용하였으며, 지역특성 요인들이 경제성 및 형평성 점수에 미치는 영향을 분석하기 위해 SUR 모형을 활용하였다. 설명변수로는 지역특성 변수 이외에 평가항목(B/C, 정책성 가중치, 지역균형발전 가중치)과 기타 더미를 추가하였다. 지역자료는 선행연구들에서 적용한 변수들을 토대로 다중공선성 및 내생성 문제를 최소화할 수 있는 변수로 구성하였다.

분석결과를 종합하면, 먼저 인구밀도를 중심으로 인구증가율, 제조업종사자비율과 같은 공공투자의 수요측 지역특성 변수들은 공공투자사업의 선정에 중요한 요인으로 작용하고 있는 것으로 나타났다. 특히 인구증가율은 평가항목을 통제한 상태에서도 시행배율을 높이는 요인으로 작용하였으며, 인구밀도는 지역특성 변수들 중 유일하게 선정여부에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 변수들은 형평성 점수를 낮추는 요인으로 일부 작용하기도 하지만 경제성 점수를 더 크게 높임으로써 공공투자사업의 선정 가능성을 상승시키는 것이다. 아울러 전반적으로 인구증가율보다 인구밀도의 계수 값의 크기가 높게 나타나고 있는데 이는 인구의 증가수준보다 밀집여부가 더 중요한 요인임을 보여주는 것이다. 낙후지역의 특성을 반영하고 있는 고령인구비율은 평가항목 통제 시 시행배율과 형평성 점수에 중요한 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이는 공공투자사업 선정과정에서 고려하고 있는 형평성이 실제 지역의 낙후수준으로 적절히 반영하고 있음을 보여주는 것이라고 할 수 있다. 이와 같은 결과는 현재의 공공투자사업 선정체계가 수요측면의 지역특성과 동떨어지지 않고 연결되어 있는 것으로 해석될 수 있다.

두 번째로 지역특성 변수들의 영향은 사업유형에 따라 다른 것으로 나타났다. 특별히 건축사업은 다른 사업과 달리 경제성에서 지역특성과 연관성이 없는 것으로 나타났는데 이는 수요 및 편익추정 방법과 연결되어 있음을 언급하였다. 사업유형에 따라 경제성 점수의 모형 설명력이 형평성 점수 모형에 비해 큰 차이를 보이고 있다는 점도 수요 및 편익추정 방법에 따라 지역특성이 선정에 미치는 영향이 달라질 수 있음을 보여주는 근거로 해석될 수 있다. 동일한 사업유형이더라도 사업의 구체적인 내용에 따라 영향권 범위가 달라질 수 있기는 하지만 공공투자사업이 지역에 미치는 영향이 크다는 점을 고려할 때 지역특성을 적절히 반영할 수 있는 선정체계 및 조사방법 마련은 여전히 중요할 것으로 보인다.

그러나 지역특성 변수들이 선정에 미치는 효과의 크기와 관련해서는 모호한 부분이 있다. <표 6>의 추정결과를 기준으로 보면 인구밀도가 1단위(천인/㎢) 늘어날 때 경제성 점수는 0.0051점 증가하고 형평성 점수는 0.0017점 감소한다. 각각 1%p 증가할 때 인구증가율은 경제성 점수가 0.0015점 증가, 제조업종사자비율은 경제성 점수 0.0033점 증가, 고령인구비율은 형평성 점수가 0.0055점 증가한다. AHP 종합점수 0.5점을 기준으로 선정여부가 결정된다는 점을 고려할 때 이러한 효과의 크기는 결코 작다고 말하기 어렵다. 실제 선정과정에서 0.005점은 매우 큰 값이고 이보다 작은 값에 의해 선정여부가 판가름 날 수 있기 때문이다. 그러나 수식 (4)와 같이 선정여부를 종속변수로 한 이항모형 분석결과를 보면 인구밀도를 제외하고 다른 지역특성 변수들은 모두 통계적 유의성을 확보하지 못하는 것으로 나타났다는 점과 평가항목을 설명변수에서 제외했을 때 모형의 설명력이 매우 낮다는 점은 효과의 크기가 선정여부를 바꿀 정도로 큰 수준은 아닌 것으로 해석될 수 있다. AHP 종합점수에 미치는 영향과 선정여부에 미치는 영향은 다를 수 있기 때문에 이러한 결과를 모순되는 것으로 해석할 필요는 없으나 효과의 적정 크기를 판단하기에는 한계가 있다.

이상의 연구 결과는 예타를 중심으로 하는 현재의 공공투자사업 선정체계는 수요측면의 지역특성과 일정부분 연관성을 갖고 있음을 보여준다. 이는 공공선택론에 근거한 것으로, 재정지출에 영향을 미치는 수요측 요인들이 공공투자사업의 선정과 무관하지 않음을 의미한다. 다만 수요측면의 지역특성이 공공투자사업의 선정과 어느 정도 연결이 되어야 하는지에 대해서는 기준도 없고 본 연구의 결과도 명확하지 않다. 즉 연관성의 크기는 사업의 유형 및 종속변수의 형태에 따라 달라지는 것으로 나타나 높다, 낮다를 판단하기는 어렵다.

연구 과정에서 도출된 본 연구의 한계로 설명변수의 누락과 사업지를 기준으로 시·군 행정구역으로 지역특성 변수를 구축한 점을 생각해볼 수 있다. 먼저 모형의 설명력이 높지 않은 점은 공공투자사업 선정에 영향을 미칠 수 있는 다양한 요인을 통제하지 못하였음을 보여준다. 본 연구는 공공선택론 관점에서 수요측면의 요인들이 선정에 미치는 영향에 초점을 맞췄으나 그 외에도 사회적, 정치적, 제도적 요인들이 영향을 줄 수 있다. 특히 예산이 정치적인 과정이라는 점을 고려할 때 선행연구에서 살펴보았듯이 공급측면에서 정치적인 요인들(중앙정부와 지방정부의 일치성, 선거 시점, 투표율 등)의 영향이 중요할 수 있다. 예타 조사를 수행하고 평가하는 주체의 특성(전공, 거주지 등)이 미칠 수 있는 영향도 배제할 수 없다. 아울러 경제성 및 형평성 분석의 결과는 현재 사업지역의 유사 기반시설 현황과도 밀접하게 연관될 수 있으나 본 연구에서 이러한 요인까지 통제하지는 못하였다. 이러한 요인들을 통제할 수 있다면 지역특성의 영향을 보다 정교하게 추정할 수 있을 것이다.

다음으로 지역특성 구축 시 공간의 단위를 시·도에서 시·군으로 축소하여 구축하였으나 공공투자사업의 공간적 영향 범위와 일치하지 않을 수 있다는 점도 분석의 한계이다. 사업지를 기준으로 행정구역 단위로 접근하였기 때문에 행정 경계에 위치한 사업, 해당 지역을 통과만 하는 사업 등과 같은 경우에는 본 연구에서 구축한 지역특성 변수와 관련성이 높지 않을 수 있다. 지리정보시스템을 활용하여 영향권의 범위를 설정하거나 사업의 유형을 보다 세분화하여 접근한다면 이러한 한계를 조금이나마 줄일 수 있을 것이다.

마지막으로 본 연구는 지역특성 중 어떤 요인들이 공공투자사업의 선정에 영향을 미치는지를 종합적으로 분석하지는 못하였다. 이는 선행연구들에서 주요하게 사용한 변수들을 토대로 설명변수를 구축하였기 때문이다. 사업유형의 범위를 축소하여 유사한 사업을 대상으로 가이드라인에 제시된 수요 및 편익 추정 방법론에서 사용하는 기초자료를 검토하고, 본 연구에서 사용한 지역특성 자료 이외에 다양한 형태의 변수와 시점자료를 활용한다면 공공투자사업의 선정에 미치는 지역특성과 시점을 보다 정교하게 분석할 수 있을 것이다. 지역특성 변수의 선택은 모형의 설명력 또는 미리 정해둔 유의수준을 기준으로 변수를 추가하거나 소거하는 방식으로 중요한 특성변수를 추출할 수 있다. 아울러 지역특성 변수들은 상관성이 높아 다중공선성이 발생할 가능성이 높다. 본 연구에서는 모형의 VIF 수준으로만 다중공선성을 고려하였으나 필요시 요인분석이나 주성분분석을 통해서 주성분이나 요인을 추출하여 설명변수로 활용할 수 있을 것이다. 다만 이러한 방법은 중요한 요인들을 설명변수로 고려할 수 있다는 장점은 있지만 지역특성의 직접적인 효과를 추정할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 또한 지역특성들 간의 상호관계 및 효과의 경로는 경로분석으로 접근해볼 수 있다. 지역특성들을 범주화(수요, 공급요인 등)하여 위계 및 관계를 설정하여 분석한다면, 회귀분석 시 도출된 직접적인 효과 이외에 상호 연관성 및 매개변수를 통한 효과의 경로를 파악할 수 있을 것이다. 이상의 분석을 통해 공공투자사업 선정체계 제도개선 시 중복성을 최소화하면서 중요하게 고려해야 하는 지역특성을 추출하여 활용할 수 있다. 예를 들어 예타에서 지역낙후도순위 산정에 사용되는 변수들(고령인구비율, 인구증가율, 제조업종사자비율) 중 고령인구비율만 형평성 점수와 연관되어 있다는 분석결과는 나머지 변수들이 의미가 없음을 보여주는 것으로 해석할 수 있다. 이러한 결과는 향후 제도개선 시 영향이 없는 변수들을 제외하는 논거로 활용될 수 있다.