국내 외국인 토지 보유 현황 분석 with 파이썬

https://newsis.com/view/?id=NISX20210730_0001532996 

[외국인 부동산 습격②]몰려드는 '차이나 머니'…中 큰손, 아파트 왜 사나?

https://newsis.com/view/?id=NISX20210801_0001533780 

[외국인 부동산 습격③] "내국인만 역차별 그만"…규제 움직임 확산

위 뉴스와 같이 외국인들의 국내 부동산 쇼핑이 큰 문제로 불거지고 있다. 내국인의 부동산 구매는 많은 규제로 제한되어 있는 반면 외국인이 국내 부동산을 취득하는 데 있어 큰 제한이 없어 역차별 문제가 심화되고 있다. 그래서 국내 부동산은 이러한 상황인데 부동산보다 더 중요하게 볼 수 있는 토지 상황은 어떤지 한번 이번 포스팅을 통해 분석해보고자 한다. 외국인이 토지 보유 면적이 부동산과 마찬가지로 늘어났는지 확인해보고 싶다. 데이터는 kosis 통계청에서 다운로드하여서 사용하였다. 

 

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1. 2016년 ~ 2020년 외국인 토지 보유 면적 현황

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
%config InlineBackend.figure_format='retina'

df=pd.read_csv('C:/Users/banad/Downloads/외국인_토지보유현황.csv',encoding='euc-kr')
total=df[(df['구분(1)']=='합계') & (df['항목']=='면적')]
plt.figure(figsize=(20,9))
plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams["font.size"] = 15

plt.plot(total['시점'],total['데이터'])
plt.title('전국 외국인 소유 토지 면적',fontsize=20)
plt.yticks(np.arange(0, 400000000,100000000))
for x,y in enumerate(list(total['데이터'])):
    plt.text(x, y, y, fontsize=17, color='#ff0000', 
                    horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom')

매년 꾸준히 우상향하는 추세이기는 하지만 막 엄청난 증가폭은 아니다. 2016년 상반기 대비 20년 하반기에 외국인 보유 면적량은 약 9% 증가한 수치이다. 

숫자로 봐서는 크게 막 변화가 나타나지 않아서 외국인 보유 면적량을 증가율을 계산해서 시가화해보도록 하겠다. 

 

plt.figure(figsize=(20,11))
plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams["font.size"] = 15

plt.bar(total['시점'],total['pct change'])
plt.title('외국인 토지 소유 면적 변화률',fontsize=20)
for x,y in enumerate(list(total['pct change'])):
    plt.text(x, y, '{:.2f}%'.format(y*100), fontsize=17, color='#ff0000', 
                    horizontalalignment='center', verticalalignment='bottom')

아래와 같이 반기별로 보았을 때 약 1%~2% 정도 증가하는 수치인 점을 확인할 수 있다. 딱히 뭐 변화가 없다고 봐도 무방할 듯싶다.

 

2. 2016년 ~ 2020년 전국 시도별 외국인 토지 보유 면적 현황

다음으로는 전국 시도별로 구분해서 외국인 토지 보유 면적을 보도록 하겠다. 

import seaborn as sns

sido=df[(df['구분(1)']!='합계') & (df['항목']=='면적')]
sido.columns=['시도','시점','항목','면적']
heat_df.drop(['항목'],axis=1)
heat_sido=sido.pivot(index='시도',columns='시점',values='면적')

plt.figure(figsize=(20,11))
plt.rcParams["font.family"] = 'Malgun Gothic'
sns.heatmap(heat_sido,cmap="Blues",annot=True,fmt=".0f")

시도별로 봐도 큰 변화가 있는 시도는 크게 없는 것으로 보인다. 4년 동안 전반적으로 약 10% 정도 증가하는 것으로 나타난다. 

위 데이터 분석 결과에서는 딱히 문제라고 볼 정도로 외국인 토지 보유 면적이 늘어나고 있지는 않다. 외국인 국적 별로 보면 또 달라지지 않을까 싶어서 다음 포스팅에서는 국적별 외국인 토지 면적을 분석해보도록 하겠다.