Current Issue

본 연구에서는 도시 성장을 측정하기 위한 지표로서, 인구 및 고용성장률을 측정한다. 인구와 고용지표는 다양한 연구들에서 성장, 쇠퇴를 측정하기 위한 대표적인 지표로써 활용되고 있다. 본 연구에서 사용하는 인구와 고용의 성장률은 각 시군구를 단위로 하며, 2005년도 값 대비 2015년의 값을 탄력성 개념을 통해 계산한다. 이 값은 0을 기준으로 하며, 0보다 클 경우 인구성장 혹은 경제적 성장을 경험한 것으로 볼 수 있다. 산출식은 아래와 같다.

Pop_i : i 도시의 인구 성장률
P_i,t : t 년도 i 도시의 인구
Emp_i : i 도시의 고용성장률
E_i,t : t 년도 i 도시의 고용자 수

중심도시와의 네트워크 지표는 2005, 2015년도 통행 및 물동량 Origin-Destination(OD)자료를 이용하여 구성한다. 해당 OD자료는 국가교통 DB에서 제공하는 자료를 활용하였다. 이를 통하여, 수도권 내 각 시군구가 지니고 있는 서울시와의 상호작용량과 상호작용 비중을 네트워크 지표로 산정한다. 산출식은 아래와 같다.

O_i : i 도시에서 서울로의 통행량(물동량)
D_i : 서울에서 i 도시로의 통행량(물동량)
I_i : i 도시의 서울과의 상호통행량(물동량)
W_i : i 도시의 서울과의 상호통행량(물동량)비중
n : i 도시를 제외한 도시 수

O_i는 각 시군구로부터 서울시로의 통행량(물동량)이며, D_i는 서울시로부터 각 시군구로의 통행량(물동량)을 의미한다. 위 두 값을 합한 값(I_i)을 각 시군구가 지니고 있는 중심도시와의 네트워크 양으로 정의한다. 네트워크 양(I_i)지표의 경우, 총 목적 통행과 물동량 규모를 보여주는 지표로써, 도시의 규모에 따라 해당 지표도 크게 변화할 우려가 있다. 이를 보정하기 위하여 각 시군구별 중심도시와의 네트워크 비중 지표(W_i)를 함께 산출한다. W_i는 수도권 내 각 시군구가 지니고 있는 중심도시와의 네트워크 비중 지표로써, 각 시군구별 수도권 내 전체 통행량(물동량) 대비 서울시와의 네트워크 양(I_i)을 값으로 취한다. 이러한 네트워크 지표를 기반으로, 2005년~2015년 네트워크의 변화율 지표를 추가로 산출한다.

본 연구에서는 위와 같은 방법으로 산출한 네트워크 지표가 도시성장에 미치는 영향을 분석한다. 중심도시와의 통행 네트워크는 중심도시와 교외도시 간의 인적교류를 의미하며, 물류 네트워크는 물적 교류를 나타낸다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 지표를 통하여 중심도시와의 공간적 인접성에 따른 도시성장의 영향을 설명하는 기존의 중심지 이론에서 한층 더 나아가, 중심도시와의 기능적 관계가 도시의 성장에 미치는 영향을 측정하고 그 영향의 형태를 분석하고자 한다.

본 모형에서의 사회적 변수로는 인구밀도와 노령화지수를 포함하였다. 인구밀도 변수는 도시의 생활쾌적성과 도시의 공간적 특성을 반영한 변수로, 높은 생활쾌적성은 인구유입을 유발할 수 있다. 최근 수도권 외곽에 위치한 저밀도 지역으로의 주거이동과 함께 수도권 스프롤 현상이 나타나고 있으며(엄현태·우명제, 2015), 인구밀도 변수는 이러한 현상을 반영할 것으로 기대되는 변수이다. 노령화지수는 도시의 고령화 정도를 측정하기 위한 변수로서, 높은 고령화 정도는 도시 내 경제활동 인구가 적은 것을 의미하며, 도시 경제에 부정적 영향을 줄 수 있다(Bloom et al., 2010).

경제적 변수로는 사업체 수, 사업체 수 변화율, 1인당 사업체 수, 산업구조 변수가 모형에 포함되었다. 사업체 수, 사업체 수 변화율은 일자리 창출에 직접적인 영향을 줄 수 있는 변수이다. 사업체 수 변화율은 인구변화율과는 내생성의 우려가 있어 인구성장 모형에서는 제외하였다. 1인당 사업체 수 변수는 사업체 밀도에 관한 변수로 인구밀도 변수를 대체하여 고용성장률을 종속변수로 하는 모형에 포함하였다. 도시의 산업구조는 기존의 연구들에서 도시의 성장과 쇠퇴에 영향을 주는 주요 요인으로서 다수 사용되어 왔다(Fraser, 2003; Bontje and Musterd, 2008). 이에 본 연구에서는 경제활력지수 산출에 이용되는 제조업, 도소매업, 음식·숙박업의 종사자 수 비율을 모형에 포함하였다.

도시의 물리적 특성 변수로는 도시 내 노후주택, 신규주택, 소형주택 비중 변수를 포함하였다. 노후주택 변수의 경우, 도시쇠퇴측정 지표 중 하나로, 도시성장에 부정적인 영향을 줄 것으로 예상되는 변수이다. Glasser and Gyourko(2005)의 연구에서는 노후주택을 저가주택으로 보고, 주택가격과 인구감소 사이의 관계를 분석하였다. 소형주택 비중 또한 저가주택을 반영하는 변수로써, 모형에 함께 포함하였다. 이와는 반대의 영향을 줄 것으로 기대되는 신규주택 비율 변수를 추가로 포함하였다. 이와 함께, 많은 수의 주거공간은 인구와 고용자 수의 유입에 영향을 줄 수 있으므로, 주택 수 변수를 모형에 포함하였다.

본 연구에서는 중심도시와의 네트워크가 도시 성장에 미치는 영향이 어떠한 기점에서부터 달라질 수 있음을 가정한다. 도시 간 네트워크의 긍정적인 효과는 도시 간 상호교류로 의한 집적의 경제로 인해 발생하며, 부정적 효과를 동반한다. 본 연구에서 도시 간 네트워크로써 측정하고 있는 통행 및 물류이동은 통행 혼잡, 온실가스 배출 등과 같은 부정적 외부효과를 가져올 수 있다. 이로 인해 나타나는 부정적 영향의 증가와 중심도시와의 네트워크가 가지는 긍정적 영향은 중심도시와의 네트워크 양과 비중에 따라 달라질 것이다. 이에 본 연구에서는 두 지표 간의 관계가 앞장에서 설명한 도시규모와 도시효용과의 관계와 유사한 형태를 지닐 수 있음을 가정하여, 네트워크 특성 변수를 이차 함수의 형태로서 모형에 포함한다. 도시 네트워크의 이차항 변수가 유의한 음의 값을 가진다면, 도시성장에 대한 도시 간 네트워크 함수는 역 U자 형태로, 어느 적정량을 기점으로 그 영향형태가 달라지는 것으로 볼 수 있다.

수도권 내 시군구의 2015년 네트워크 지표, 네트워크 지표의 변화량과 도시성장지표 간의 상관관계를 분석한 결과는 <표 3>과 같다. 분석결과, 네트워크 양과 네트워크 양의 변화율 지표는 2015년 인구 및 고용자 수와 유의한 양의 상관관계를 지니고 있는 것으로 분석되며, 앞서 기초통계량 분석을 통해 예측한 결과와 일관된 결과를 보여주었다. 반면에 네트워크의 비중 지표는 도시규모의 특성으로 볼 수 있는 인구, 고용자 수와는 큰 상관성이 없는 것으로 나타났다.

도시성장 지표인 인구변화율, 고용자 수 변화율 변수와의 상관분석 결과, 통행 및 물류 네트워크 양의 변화율 변수와 유의한 양의 상관관계로 나타났다. 이는 앞선 2015년 도시규모와의 상관관계 분석결과와 일관된 결과로 볼 수 있다. 네트워크 비중의 변화량 변수는 두 성장지표와 모두 유의하지 않게 나타나며, 직접적인 선형 상관성은 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 중심도시와의 네트워크와 도시성장과의 비선형적 관계를 가정함으로, 도시성장율 지표와 선형적 관계를 지니지 않는 것으로 나타난 중심도시와의 네트워크 비중 변화율 지표를 네트워크의 영향 측정을 위한 변수로써 모형에 포함하였다.

중심도시와의 네트워크 비중 변화에 따른 도시성장 추세를 파악하기 위한, 2005~2015년 10년간의 시계열적 패턴 분석결과는 <표 4>와 같다. 분석은 앞선 기초통계량 분석을 통해 식별한 중심도시와의 통행, 물류 네트워크 비중의 변화가 큰 인천시 중구, 고양시 일산동구를 대상으로 진행하였다.

10년간 네트워크 비중 변화에 따른 도시성장의 형태는 두 도시 간 상이한 결과를 보여주었다. 통행 네트워크 비중의 변화가 가장 크게 나타난 인천시 중구의 경우, 중심도시와의 통행 네트워크가 연도별로 증가함에 따라 인구와 고용자 수가 증가하는 추세를 보여주었다. 이와는 반대로 고양시 일산동구는 중심도시와의 통행 네트워크 비중이 점차 감소하며 인구와 고용이 증가하는 추세로 분석되었다. 중심도시와의 물류 네트워크 비중의 변화가 가장 크게 나타난 고양시 일산동구는 물류 네트워크와 인구 및 고용의 변화가 양의 상관관계의 추세를 띄는 것으로 분석되었으나, 인천시 중구는 이와는 반대의 추세를 보여주었다.

이러한 서로 상반되는 두 도시의 네트워크와 도시성장의 관계는 중심도시와의 네트워크가 가지는 도시성장에 대한 영향이 반드시 긍정적이지 않을 수 있음을 보여주는 분석결과이다. 또한 이를 도시성장률 측면에서 보면, 인천시 중구는 연도별 중심도시와의 통행 네트워크 증가와 물류 네트워크의 감소와 함께 인구성장률은 점차 증가하다가 다시 감소하는 역 U자형의 성장률 추세가 나타났다. 고양시 일산 동구는 중심도시와의 통행 네트워크 감소와 물류 네트워크의 증가와 함께 인구 성장률과 고용성장률은 점차 감소하다가 소폭 증가하는 U자형의 추세로 분석되었다. 이러한 두 도시의 성장률 추세는 중심도시와의 네트워크 비중의 변화에 따라 도시성장률에 미치는 영향이 달라질 수 있음을 보여주는 분석결과이다. 하지만, 인구 및 고용성장률은 다양한 영향요인에 의하여 변화함을 고려할 때, 이와 같은 시계열 패턴에 따른 분석결과는 중심도시와의 네트워크가 도시성장률의 변화 추세에 영향을 주었다고 말하기는 어려울 수 있다. 이에 본 연구에서는 도시성장요인을 포함한 다중회귀모형을 구축하여 중심도시와의 네트워크 변화가 도시의 인구 및 고용성장에 미치는 영향을 실증 분석하였다.

네트워크 비중 변화율의 2차항을 포함하고 있지 않은 모형 1과, 2차항을 포함한 모형 2의 분석결과, 모형의 통제변수로 포함된 사회적·경제적·물리적 변수는 두 모형에서 대체로 유사한 결과를 보여주었으며, 선행연구와 일관된 결과로 분석되었다. 경제적 변수로는 음식·숙박업 종사자 수 비율 변수가 두 모형에서 모두 유의한 음의 값을 지니는 것으로 분석되었다. 이는 식당 및 숙박업소의 증가는 도시 내 인구성장에는 부정적인 영향을 주는 것으로 해석된다. 이는 서비스업의 증가에 따른 주거지역의 감소 혹은 수도권 내 관광도시와 업무중심도시에서 나타나는 식당 및 숙박업소의 증가가 영향을 준 것으로 판단된다.

물리적 변수로는 노후주택과 소형주택 비율변수가 두 모형에서 모두 유의한 음의 값을 지니는 것으로 분석되었다. 두 변수는 대표적인 쇠퇴영향변수로, 선행연구들과 일관된 결과로 볼 수 있다. 주택 수 변수는 유의한 양의 값으로 분석되었으며, 이는 많은 주택을 보유한 도시일수록 인구를 유입시켜 인구성장에 긍정적인 영향을 주는 것으로 해석 가능하다. 하지만 그 영향 정도는 크지 않은 것으로 나타났다.

네트워크 특성변수 중 중심도시와의 거리 변수가 두 모형에서 모두 유의한 양의 값으로 나타나며, 서울시와 먼 거리에 위치한 도시일수록 인구가 성장하는 것으로 분석되었다. 서울과 인접한 제1기 신도시의 준공과 이와 비교적 더 먼 지역에 위치한 제2기 신도시가 최근 건설되고 있는 수도권의 현황을 고려할 때, 이러한 분석결과는 수도권 광역화 현상이 반영된 결과로 볼 수 있다.

네트워크 비중 변화율 변수는 모형 1에서 통행과 물류 네트워크가 모두 유의한 양의 값을 지는 것으로 분석되었다. 이는 중심도시와의 통행 및 물류 네트워크 비중이 높아질수록 도시의 인구성장에 긍정적인 것으로 해석할 수 있다. 하지만, 네트워크 비중 변화율의 2차항을 포함하고 있는 모형 2에서는 통행과 물류 네트워크에 대한 2차항 변수가 모두 유의한 값으로 분석되며, 중심도시와의 네트워크가 인구성장과 단순 선형관계를 가지지 않는 것으로 나타났다.

통행 네트워크의 경우, 2차항 변수가 유의한 음의 값을 가지는 것으로 분석되었다. 이는 중심도시와의 통행 네트워크가 인구성장에 대하여 역 U자형 형태의 영향을 미치고 있는 것으로 볼 수 있다. 이러한 분석결과는 중심도시와의 통행비중의 증가는 초기에 도시성장에 긍정적인 영향을 줄 수 있으나, 어느 적정수준을 넘어서게 되면 오히려 인구성장에 부정적인 영향을 줄 수 있는 것으로 해석된다. 즉, 수도권 내 한 교외도시가 타 도시와의 인적교류보다 중심도시인 서울시와의 인적교류의 비중을 더 크게 가질수록 어느 적정 비중까지는 인구성장에 긍정적인 영향을 준다. 서울시와의 인적교류 비중이 증가한 도시는 서울시와의 기능적 거리가 가까워진 것으로 볼 수 있다. 서울시가 수도권 내 최대 인구·경제 중심지임을 고려할 때, 이러한 서울시와의 향상된 기능적 접근성은 이를 통한 경제적 효용, 삶의 편의성 등을 유발하며 인구 유입에 긍정적 영향을 미친 것으로 판단된다. 하지만, 일정 수준을 넘어선 서울시와의 통행비중은 단일도시와의 과도한 통행을 의미하며, 통행량의 증가, 교통정체 등과 같은 부정적 외부효과를 유발할 수 있다. 이러한 부정적 외부효과가 긍정적 효과를 넘어서는 중심도시와의 통행비중을 지닐 때, 영향계수는 오히려 감소하기 시작한다. 본 모형의 분석결과인 역 U자형의 영향형태는 이러한 현상을 보여주고 있다.

물류 네트워크는 2차항과 1차항 모두 유의한 양의 값을 가지는 것으로 분석되었다. 이는 물류 네트워크 비중의 변화가 인구성장에 미치는 영향이 단순한 선형관계가 아닌 U자형 형태를 지니고 있다는 것을 보여주는 분석결과이다. 앞선 수도권 네트워크의 특성분석에서 나타난 바와 같이, 각 교외도시에서 나타나고 있는 중심도시와의 물류 네트워크 비중 변화가 크게 감소하고 있는 추세임을 감안할 때, 중심도시와의 물류 네트워크 비중의 감소는 어느 수준까지는 인구성장에 부정적인 영향으로 작용하며 양의 상관관계를 갖는 것으로 해석할 수 있다. 이는 일정 수준 내에서의 통행 네트워크 비중의 증가는 인구성장과 양의 상관관계를 갖는다는 앞선 통행 네트워크의 영향과 일관된 분석결과이다. 하지만 일정 수준 이상의 감소가 나타날 경우, 물류 네트워크의 비중감소 영향 형태는 반등하며 도시성장에 긍정적인 영향을 주는 것으로 분석되었다.

중심도시와의 물류 네트워크를 물류이동 방향에 따라 구분한 <표 7>에 따르면, 중심도시로의 방향을 갖는 물류 네트워크 비중의 평균 감소율은 26.6%로, 중심도시로부터 교외도시로의 물류 네트워크 평균 감소율(14.2%)보다 약 2배 높은 감소율을 보이고 있다. 중심도시와의 물류 네트워크 비중의 감소는 전반적으로 모든 방향에서 나타나고 있으나, 대체로 큰 폭의 감소는 중심도시로의 물류이동에서 나타나고 있음을 보여주는 결과이다. 본 연구의 모형에서 포함하고 있는 물류 네트워크의 비중 변수는 중심도시와의 상호교류에 기반하고 있어 각 네트워크 방향에 따른 구분된 효과를 보여주진 못하는 한계를 지니고 있다. 하지만, 위와 같은 수도권 물류 네트워크의 특성을 고려할 때, 물류 네트워크 비중의 감소 중 일정수준 이상의 감소는 서울로의 화물이동 및 판매에 경제적 기반을 두고 있는 산업도시에서 나타날 가능성이 높은 것을 알 수 있다. 수도권 내 산업도시들의 경우, 수도권 광역화 및 광역교통의 발전과 함께 다양한 도시들과 물류 네트워크를 구축하며 서울시로의 물류 의존성은 감소하고 있고, 산업단지를 배후로 한 주거지역이 점차 증가하며 인구성장이 나타나고 있다. 본 모형의 분석결과에서 나타나고 있는 과도한 물류 네트워크 비중 감소의 도시성장에 대한 긍정적인 영향은 이러한 수도권 내 산업도시들의 현황이 반영된 것으로 해석된다.

고용 변화율을 종속변수로 취하고 있는 모형 3과 모형 4의 분석결과, 통제변수는 대체로 유사한 결과값을 보여주었다. 2015년 사업체 수는 두 모형에서 모두 유의한 음의 값을 가지나 그 영향 정도는 미미한 것으로 분석되었으며, 사업체 수 변화율 변수는 두 변수에서 모두 유의한 양의 값을 가지는 것으로 나타나며 사업체 수의 증가는 고용자 수를 증가시키는 것으로 분석되었다. 음식·숙박업 종사자 수 비율 변수는 인구성장모형과는 반대로, 유의한 양의 값을 지니는 것으로 분석되었으며, 이는 앞서 설명한 분석결과와 일관된 것으로 볼 수 있다.

네트워크 특성변수의 경우, 2차항을 포함하지 않은 모형 3에서는 모두 유의하지 않게 분석되었으나, 2차항이 포함된 모형 4에서는 물류 네트워크 비중 변수가 1차항, 2차항에서 유의한 음의 값을 지는 것으로 분석되었다. 이는 중심도시와의 물류 네트워크 비중이 고용성장에 미치는 영향의 형태가 역 U자형 형태를 지니고 있음을 의미한다. 이러한 영향형태는 앞선 인구성장 모형 분석결과의 해석과 같이 전반적인 중심도시와의 물류네트워크 비중이 점차 감소하고 있는 추세임을 고려할 때, 중심도시와의 물류 네트워크 비중의 감소는 고용증가에 긍정적인 영향을 주나 일정 수준 이상의 감소가 나타날 경우에는 오히려 고용증가에 부정적 영향을 주는 것으로 해석된다.

위 분석결과는 중심도시와의 물류 네트워크가 인구성장에 미치는 영향과는 반대의 결과로써, 수도권 내 도시들의 물류이동 특성이 반영된 결과이다. 앞서 해석한 바와 같이, 물류 네트워크의 큰 폭의 감소는 대체로 산업도시에서 나타나고 있으며, 인구성장과 함께 나타나고 있다. 이는 주거지역의 산업용지 대체와 함께 고용성장률의 감소에도 영향을 미친 것으로 볼 수 있다. 또한 중심도시와의 물류 네트워크 비중이 감소한다는 것은 단일도시와의 네트워크보다는 다양한 도시와 교류하며 네트워크의 복잡성이 증가하는 것으로도 볼 수 있다. 이는 권역 내 네트워크의 복잡성이 높을수록 다른 도시들에게는 고용성장에 긍정적인 영향을 주나, 해당 도시에서는 고용쇠퇴가 나타날 확률이 더 높다는 기존연구와 일관된 분석결과이다(윤종진·우명제, 2017).