마지막 분석으로는 앞에서 전체 연구지역을 걸친 공간적 의존성을 측정한 단일지 표의 전역적 모란지수와 구별되는 하위 공간단위들에서의 공간적 연관성을 살펴보기 위하여 국지적 공간자기상관지수(LISA)를 측정해 분석하였다. 이러한 LISA 분석을 활용하면 인접 지역 간 속성값의 수치적 유사성을 근거로 정(+)적인 공간적 자기상관이 형성되는 핫스팟(hot spot)과 반대로 부(-)적인 공간적 자기상관이 형성되는 콜드스팟(cold spot)을 확인할 수 있어서 해당 변수가 갖는 공간적 특색을 좀더 구체적으로 살펴볼 수 있다. 아래 [그림 5]는 노인인구비율과 노인복지서비스의 국지적 모란지수에 대한 군집성 지도이다. 이미 앞에서 두 변수의 전역적 모란지수가 각각 0.41과 0.38로 매우 뚜렷한 정적인 공간적 자기상관성을 갖는다는 점을 확인하였다. 이러한 패턴은 LISA 군집성 지도에서도 국지적으로 확인되는 공간적 연관성의 존재로 뚜렷하게 나타나고 있다. 우선 좌측의 노인인구비율의 LISA 군집성 지도를 살펴보면, 대부분의 호남 및 상당수 경북의 시군들이 모두 High-High 패턴을 보여서 해당 자치구와 이웃한 주변 지역이 모두 노인인구비율이 높은 hotspot 지역임을 확인하였다. 이에 반해서 서울을 중심으로 수도권 대부분 지역과 울산권 일부 지역에서는 Low-Low 패턴을 나타내어 해당 시군구 및 이웃한 주변 지역이 대부분 낮은 노인인구비율을 띠고 있음을 보여준다. 광주의 다수 지역(광주북구, 광주남구, 광주서구), 전남의 일부 지역(목포, 순천, 여수, 광양), 전북의 일부 지역(전주, 군산), 경남 진주 및 경북의 일부 지역(달성, 칠곡, 경산, 구미), 충북제천과 강원도 동해시는 Low-High 패턴을 띠는 주요 지역들로 해당 지역의 노인인구비율은 낮은 데 반해서 이웃 지역의 노인인구비율은 높은 상태임을 알려준다. 마지막으로 경기도의 농촌 지역(가평, 양평)과 인천 강화 및 경북 성주군은 High-Low 패턴을 갖는 지역들로 이웃한 주변 지역의 낮은 노인인구비율과는 대비되는 높은 수준의 노인인구비율을 보여주고 있다.