Current Issue

농촌의 사전적 정의를 살펴보면, 농촌진흥청 농업용어사전에는 ‘주민의 대부분이 농업을 생업으로 삼는 지역이나 마을, 농가가 모여 있는 마을’로 정의되며, 두산백과에서는 ‘농업에 종사하는 사람들이 모여 사는 지역사회, 농업에 종사하는 농업인이 주로 모여 사는 지역 또는 마을로 제2, 3차 산업 종사자가 밀집한 도시에 대응되는 말이다’라고 설명하고 있다. 이와 같이 농촌의 사전적 정의는 농업에 기반을 둔 지역임을 강조하고 있다. 따라서 농촌을 정의함에 농지와 농업종사자 현황이 중요한 요소임을 알 수 있다.

법률적 정의를 살펴보면 「농업·농촌 및 식품산업 기본법」은 농촌을 읍·면의 지역과 그 외 지역 중 농업, 농업 관련 산업, 농업인구 및 생활여건 등을 고려하여 농림축산식품부장관이 고시하는 지역으로 정의하고 있다. 이와 같이 법률적 정의는 사전적 정의를 포함하면서 농촌을 구분하는 공간적 단위를 행정구역으로 제시하고 있다. 읍·면 지역을 농촌으로 구분하는 기준은 행정구역 기준 관련 법률인 「지방자치법」과 관련되는데, 읍의 경우 도시의 형태를 갖추고 인구 2만 이상(혹은 군사무소 소재지)이 되어야 한다고 정의되어 있어 농촌으로 볼 수 있는지 명확하지 않다. 지도상에서 살펴보면 <Figure 1(a)>에서 동지역을 제외한 읍과 면지역이 농촌에 해당한다.

Figure 1. 
City and rural area as defined by law

도시계획에서 사용되는 농촌은 도시 이외의 지역으로, 도시의 구분은 「국토계획법」상의 용도지역을 기준으로 구분된다. 국토계획법 제36조상의 용도지역 중 도시지역은 주거·상업·공업·녹지 지역이며, 이 외 관리, 농림, 자연환경보전지역은 비도시지역으로 구분된다. 국토교통부 통계상 도시화율은 이러한 용도지역 기준과 읍급 이상 행정구역 인구비율로 산정하며, 2018년 기준 각각 91.8%, 91%로 나타났다. 용도지역도 <Figure 1(b)>에서 도시지역과 그 외 비도시지역을 살펴보면 읍면동 지역구분도와 유사한 도시 분포를 보이면서 동지역이 아닌 읍·면 지역에서도 도시지역인 용도지역이 존재함을 알 수 있다.

미국의 경우, 농촌에 대한 합의된 정의가 없고 인구 규모, 밀도, 도시화 수준을 참고하여 다양한 정의가 존재한다. 미 인구조사국(U.S. Census Bureau), 예산기관(The Office of Management and Budget), 미 농무부(United States Department of Agriculture)의 기준들이 농촌 보건 프로그램에 활용되고 있다(Rural Health Information Hub, 2020). Miller(2013)는 계획가들은 주로 도시를 대상으로 하며, 다양한 기관과 지역에서 서로 다르게 농촌을 정의하고 있음을 비판하고 농촌에 대한 계량 가능한 정의가 필요하다고 지적하였다.

국내에서는 2016년 「농어촌 삶의 질 실태와 주민 만족도 보고서」(정도채 외, 2016)에서 OECD의 도시-농촌 분류 기준에 해당하는 인구 기준과 함께 도시-농촌의 연계성을 기준으로 하여 시군구지역을 ‘완연한 도시지역, ‘중간지역’, ‘중심도시연계형 중간지역’, ‘중심도시연계형 농촌지역’, ‘완연한 농촌지역’으로 분류한 바 있다. 연계기준은 ‘중심도시로의 통근 및 역통근율 10% 이상’의 충족 여부가 기준이 되었으며, 44개 지역이 원격지 농촌의 성격을 띠는 ‘완연한 농촌지역’으로 분류되었다.

심재헌 외(2017)는 농림축산식품부에서 다루는 농촌 정책의 공간 대상이 ‘읍·면’지역임을 언급하며 연구에서 농촌의 공간적 범위를 법적 정의에 따라 ‘읍·면’으로 구분하였다. 농촌의 공간적 범위에 대한 논란을 줄이기 위해 사람들의 현 거주지와 거주지에 대한 인식을 연계하는 조사를 수행한 결과, 다수가 읍·면지역을 농촌지역으로 인식하는 것으로 나타났다. 세부적으로는 면지역에서 거주하면서 도시라고 응답한 사람들은 인구밀도가 높고 농업 외 직업에 종사하는 주민들이 많기 때문이라는 응답하였으며, 거주하고 있는 곳이 ‘농촌’이라고 응답한 사람들은 “농지가 많고 농업활동에 종사하는 주민들이 다수 있기 때문”이라고 하여 사람들의 인식에서도 인구밀도와 농업활동이 농촌을 구분하는 주요한 요인으로 나타났다.

FAO는 UN(2004)의 자료를 인용하면서 전 세계의 도시를 하나로 정의하기 힘들며, 도시 이외의 지역으로 주로 정의되는 농촌도 국가별로 다를 수 있다고 말하고 있다(Salvatore et al., 2005). Dijkstra et al.(2018)도 UN 기준인 30만 명 이상 인구 기준으로 도시가 구분될 수 있으나, 나라별 행정구역 면적, 인구밀도의 차이로 전 세계 동일한 기준으로 도시 및 농촌을 구분하기는 어렵다고 지적하였다.

OECD와 EU는 일정한 지역 분류 기준을 정하여 이를 통해 농촌과 도시를 분류하고 있다. 먼저 OECD는 인구밀도 150명/km² 이하인 지역을 농촌 단위지역(rural local unit)¹⁾으로 규정하고, 인구의 50% 이상이 농촌 단위지역에 거주하는 지역을 농촌지역으로 정의한다. 또한, 도시와의 접근성을 기준으로 농촌지역을 오지 농촌지역, 중간 농촌 지역, 경제적 통합 농촌 지역으로 구분하고 있다. 즉, 인구밀도와 접근성에 의해 농촌을 정의하고 있다(임상봉 외, 2006; Brezzi et al., 2011). OECD(2011) 보고서를 살펴보면 우리나라는 TL2 (Territorial level 2)²⁾는 7개 지역, TL3(Territorial level 3)³⁾는 17개 시도로 나타나 있으며, 단위지역(local unit)을 시군구로 설정하여, <Figure 2>와 같이 도시, 중간지역, 농촌으로 구분되어 있다. 서울, 인천, 경기, 대전, 대구, 광주, 울산, 부산 8개 시도가 도시지역으로, 충남, 전북, 경남지역이 중간지역, 강원도, 충북, 경북, 전남, 제주, 5개 지역이 농촌으로 분류됨을 알 수 있다.

Figure 2. 
OECD regional typology - Korea (OECD, 2011)

유럽 연합은 2014년, 비교 가능성을 향상하고 농촌 또는 도시 공동체를 식별하기 위해 1km×1km 인구 그리드를 사용하여 농촌과 도시의 구분 기준을 변경하였다(Dijkstra and Poelman, 2014). 1km²의 그리드 셀이 1,500명/km²의 인구밀도를 가지며, 연속된 셀이 50,000명 이상의 인구일 때, 도시중심지(high-density cluster or urban center), 300명/km²의 인구밀도를 가지며, 5,000명 이상 인구를 가질 경우 도시 클러스터, 그 외 지역은 농촌 그리드 셀로 구분된다. 이러한 그리드셀 인구밀도에 의해 지역의 인구 50% 이상이 농촌 그리드셀에 살 경우 농촌지역(Thinly populated area, rural area), 도시중심지에 사는 인구가 50% 이상일 경우 도시(densely populated area, cities), 농촌 그리드셀과 도시 중심지에 사는 인구가 각각 50% 이하일 경우 소도시와 교외지역(intermediate density area, town and suburbs)으로 구분된다.

본 연구에서는 시군구의 농촌지역 판별을 위해 시군구 하위 행정구역 단위인 읍면동 단위 인구데이터, 1km 그리드 단위 인구데이터, 용도지역 인구데이터를 사용하였으며, 2018년도 자료를 사용하였다. 국토통계지도(http://map.ngii.go.kr)에서 제공하는 자료와 국토교통부 국토통계누리(http://stat.molit.go.kr) 자료를 사용하였으며, 용도지역 인구데이터의 경우, 2018년 도시계획현황통계의 시군구별 도시지역 인구와 비도시지역 인구 통계를 사용하였다. 읍면동 인구 및 그리드 인구 자료는 지역단위별 인구밀도를 계산하는 데 이용되었다(<Figure 3> 참조).

Figure 3. 
Population density by local unit

연구방법으로는 OECD 기준을 적용하여 우리나라 250개 시군구(행정시, 자치구가 아닌 구 포함)를 도시, 중간지역, 농촌으로 구분하였다. 지역단위(local unit)로 각각 읍면동(Local unit Ⅰ), 1km 그리드(Local unit Ⅱ), 용도지역(Local unit Ⅲ)을 적용하였으며, OECD 인구밀도 기준을 적용하여 시군구를 도시, 중간지역, 농촌으로 구분하고 각 기준에 따른 분류된 지역 리스트를 비교하였다(Figure 4). 그리드 규모는 유럽연합의 농촌과 도시의 구분 방법에서 사용된 규모를 고려하여 1km×1km로 결정하였다.

Figure 4. 
Research method for regional typology

OECD 지역분류 기준은 인구밀도를 기반으로 하며, 인구밀도가 150명/km² 이하인 지역을 농촌 지역단위(rural local unit)로 보는데 일본과 우리나라와 같이 300명/km² 이상으로 인구밀도가 높은 나라는 그 기준이 500명/km² 이하를 적용한다. 지역단위를 상위 TL3지역으로 취합하여 도시, 중간지역, 농촌으로 분류하는데, 농촌 지역단위에 거주하는 인구비율을 기준으로 한다. 농촌지역단위에 거주하는 인구비율이 15% 미만의 경우 도시(predominantly urban), 50% 이상의 인구가 농촌지역단위에 거주하면 농촌(predominantly rural)으로 분류되며, 그 사이 지역은 중간지역(intermediate)으로 분류된다. TL3지역 내 50만 명 혹은 100만 명 이상의 도시중심을 포함하는 경우에는 농촌으로 분류된 지역이 중간지역으로, 중간지역으로 분류된 지역이 도시지역으로 재분류된다. 본 연구에서는 단위지역의 크기를 더 세분화하였기에 도시중심 포함 여부와 도시접근성에 의한 분류기준은 적용이 불가능하여 제외하였다.

용도지역 인구데이터의 경우, 농촌지역단위를 인구밀도 기준이 아닌 용도지역에서 비도시지역인 관리지역, 농림지역, 자연환경보전지역으로 가정하여 농촌지역단위에 거주하는 인구비율을 적용하여 도시, 중간지역, 농촌지역을 구분하였다.

시군구별 농업특성 데이터를 구축하기 위해 통계청 국가통계포털(http://kosis.kr/) 자료를 이용하였다. 2018년 농림어업조사 통계, 행정안전부 주민등록인구현황 자료, 국토교통부 지목통계, 2016년 각 시도별 지역내총생산 자료를 이용하여, 250개 시군구별 농업이 차지하는 GRDP 비율, 전체 면적 중 전답 비율, 농가인구비율을 농업특성 데이터로 구축하였다. 시군구별 경제활동별 지역내총생산 자료 중 구득 가능한 최신자료가 2016년으로 2018년도에 가장 가까운 2016년 자료를 사용하였다. 또한 도시지역(광역시 이상 및 일반구) 내 농가인구비율 데이터는 시군구별로 제시되어 있지 않아 해당 지역은 광역시 및 시 평균값을 입력하였다.

이러한 자료를 바탕으로 OECD기준에 의한 농촌, 중간지역, 도시 분류 결과가 각 지역분류에 따라 지역별 농업특성이 차이가 존재하는지 통계분석을 통해 살펴보았다. 독립변수는 항목을 3개(도시, 중간지역, 농촌) 가지는 항목변수이며, 종속변수는 농업특성인 3개의 연속변수를 갖는다. 이 경우 각 항목별 평균이 서로 다름을 분석하기 위해 모수분석의 경우 분산분석을 사용할 수 있으며, 비모수 분석으로는 Kruskal-Wallis를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 SPSS를 이용하여 Kolmogorov-Smirnov & Shapiro-Wilk법을 통해 정규성 검정을 시행하고, 검정 결과에 따라 비모수 분석법인 Kruskal-Wallis 방법을 사용하였다. 각 단위지역에 따라 Kruskal-Wallis 결과를 비교하기 위해 각 분류 결과를 독립변수로 입력하여 통계분석을 시행하였다.

기존 OECD 보고서에서 우리나라는 단위 지역을 시군구로 설정하여 시도 단위로 농촌과 도시가 구분되어 있어 실제 연구나 정책 시행 단위와 크게 다른 한계를 가진다. 시군구 단위에서 어느 지역이 농촌인지, 도시인지 파악하기 위해 읍·면·동 행정구역 자료(Local unit Ⅰ), 그리드 인구자료(Local unit Ⅱ), 용도지역 자료(Local unit Ⅲ)를 이용하여 분석하였으며, 그 결과 <Figure 5>와 같이 분류되었으며, <Table 1>과 같이 도시, 중간지역, 농촌지역으로 분류된 지역 수는 서로 큰 차이를 보였다.

Figure 5. 
Maps of classification results

먼저 기존 지역 연구에서 주로 사용하던 도, 시군구, 읍면동 행정구역 체계를 각각 TL2, TL3, local unit으로 적용하였다. 즉, 읍면동 단위를 단위 지역으로 사용하여 시군구 단위에서 도시, 중간지역, 농촌을 구분하였다. 읍면동 단위에서 인구밀도가 500명/km² 이하인 지역을 선정하고 해당 시군구의 인구 중 이들 지역에 거주하는 인구비율을 산정하여 그 비율이 15% 미만, 15~50%, 50% 이상으로 구분한 결과, 250개 시군구 중 도시는 123개 지역, 중간지역은 44개, 농촌지역은 83개 지역으로 분류되었다(<Figure 5(a)> 참조). 다른 분류 결과보다 농촌지역 수가 가장 많이 나타났다.

1km 그리드 인구를 이용하여 기준 인구밀도 500명/km² 이하인 그리드를 농촌 단위 지역으로 두고 시군구별 그리드 인구 합을 계산하여 구분한 결과, <Figure 5(b)>와 같이 139개 도시지역, 51개 중간지역, 60개 농촌지역으로 구분되었다. 읍면동을 단위 지역으로 사용했을 때와 달리 농촌으로 구분된 지역이 확연히 줄어들었는데, 이는 인구가 거주하지 않은 그리드가 시군구 내 저밀 그리드의 인구비율 계산에 들어가지 않기 때문으로 판단된다.

용도지역 자료를 이용하여 시군구 내 도시지역이 아닌 관리지역, 농림지역, 자연환경보전지역에 거주하는 인구비율을 이용하여 도시와 농촌을 구분한 결과, <Figure 5(c)>와 같이 142개 도시, 중간지역 73개, 농촌지역은 35개 지역으로 나타나, 가장 적은 수의 농촌지역을 갖는 분류를 보였다.

이와 같이 기초 지역단위를 다르게 하여 각 시군구의 농촌과 도시를 분류한 결과(<Table 1> 참조), 도시의 수는 123, 139, 142개로 그리드 단위와 용도지역 인구를 적용한 경우 크게 차이가 나지 않았으나 농촌으로 분류된 지역은 83, 60, 35개로 기준에 따라 큰 차이를 보였다. 82개 군지역 중 충북 증평군, 대구 달성군, 부산 기장군, 울산 울주군, 강원 철원군은 적용된 단위지역에 따라 도시지역으로 분류되기도 하였다. 이를 통해 도시지역은 명확하게 구분되기 쉬우나 농촌과 중간지역의 경우 구분이 용이하지 않음을 알 수 있었다.

세 가지 단위지역 기준에 따른 분류 결과 모두에서 도시지역으로 나온 지역은 119개 시와 구, 중간지역은 19개 시와 군, 농촌지역은 35개 군지역으로 나타났다(<Figure 5(d)> 참조). 모든 기준에서 도시지역으로 나타난 지역은 서울 및 광역시의 67개 구, 1개 특별자치시, 38개 시, 13개 도농복합시로 나타났다. 중간지역의 19개 지역 중 도농복합시가 14개, 군지역이 5개로 나타나 도농복합시 비중이 높게 나타났다. 또한 중복하여 농촌지역으로 나타난 지역은 35개 지역으로 인천의 2개 군을 포함해 모두 군지역이었다. 중복된 농촌지역은 전체 250개 시군구 중 14%를 차지하며, 지역리스트를 살펴보면(<Table 2> 참조) 주로 전라남북도와 경상남북도에 위치하는 것으로 나타났다.

교차테이블을 통해 분류 결과를 비교하면 <Table 3>과 <Table 4>와 같다. 교차테이블을 살펴보면 읍면동 기준 분류 결과와 가장 유사한 것은 1km 그리드를 사용한 것으로 나타났다. 경남 통영시와 충북 증평군은 읍면동 기준에서는 도시지역으로 분류되었으나 그리드 기준에서 중간지역으로 분류되었으며, 읍면동 기준 중간지역 중 18개 지역은 그리드 기준에서 도시지역으로, 경북 문경시는 농촌지역으로 분류되었다. 읍면동 기준 농촌지역 중 24개 지역은 그리드 기준에서 중간지역으로 분류되었다.

읍면동 기준과 용도지역 기준 분류 결과를 비교해보면 읍면동 기준 도시지역 중 경상남도 통영시, 충청북도 증평군, 경기도 광주시, 경기도 화성시가 용도지역 기준에서 중간지역으로 분류되었으며, 읍면동 기준에서 중간지역으로 분류된 광역시의 군지역, 제주시 등 21개 지역이 용도지역 기준에서 도시지역으로 분류되었다. 또한 읍면동 기준 농촌지역으로 분류되었던 지역 중 제주 서귀포시와 강원 철원군은 도시지역으로, 46개 지역이 용도지역 기준상 중간지역으로 분류되어 읍면동 기준과 용도지역 기준은 매우 큰 차이를 보였다. 특히 용도지역 기준에서는 다른 기준의 중간지역이 도시로 분류되는 경향이 크게 나타났다. 이는 행정구역과 달리 인구가 주로 거주하는 공간을 도시지역인 용도지역으로 설정되어 있기 때문으로 판단된다. 또한 도농복합시 중 31개 지역이 도시지역으로 분류되어 다른 분류 결과보다 도시로 분류된 지역이 많은 특징을 보였다.

그리드 기준과 용도지역 기준은 유사한 분류 결과를 보였는데, 그리드 기준에서 도시지역으로 분류된 지역 중 5개 지역(경남 거제시, 충남 안산시, 경기 양주시, 광주시, 화성시)이 중간지역으로, 중간지역으로 분류된 지역 중 8개 지역(제주 서귀포시, 전북 익산시, 충북 제천시, 강원 철원군, 태백시, 강릉시, 경기 용인시 처인구, 울산 울주군)이 도시지역으로 분류되는 차이가 존재하였다. 또한 그리드 기준 농촌지역 중 25개 지역이 용도지역 기준에서는 중간지역으로 분류되어 용도지역 기준 농촌지역은 35개 지역만 해당한다. 이들 두 기준의 공통점으로는 제주시와 광역시의 군지역이 도시지역으로 분류되는 특징을 보였다.

OECD 기준은 농촌을 인구밀도를 기준으로 분류하고 있으나, 농촌에 대한 사전적, 법률적, 사회적 정의에는 농업특성이 반영되어 있다. 따라서 도시와 농촌의 분류에 따라 농업특성이 차이가 난다면 분류 결과가 적합하다고 볼 수 있을 것이다. 지역별 농업특성을 살펴볼 변수는 농업인구 비율(Ag_person), 농업면적 비율(Ag_land), 농업 GRDP 비율(Ag_GRDP)로 선정하였으며, 250개 시군구별 지역의 농업 특성 변수별 통계량은 다음 <Table 5>와 같다.

데이터의 정규성 검정을 위해 Kolmogorov-Smirnov & Shapiro-Wilk 분석법을 시행하였다. 이 분석법의 귀무가설은 “표본의 모집단이 정규분포를 이루고 있다”이므로, 분석 결과(<Table 6> 참조) 세 변수 모두 유의확률 0.01 이하로 정규분포를 이루지 않는 것으로 나타났다. 따라서 비모수 분석방법인 Kruskal-Wallis 분석법을 이용하여 지역 분류에 따라 지역의 농업특성이 차이가 있는지 비교하였다.

Kruskal-Wallis 분석은 세 집단 이상의 평균 비교를 하는 분산분석의 비모수적인 방법이다. 모집단의 분포가 정규분포를 따르지 않을 때 사용하는 분석법으로 귀무가설은 “모집단의 중앙값은 모두 같다”이며, 독립변수를 도시, 중간지역, 농촌인 범주형 변수, 종속변수는 시군구별 농가인구비율, 농지면적비율, 지역총생산에 농업이 차지하는 비율을 두고 각 범주별 종속변수에 차이가 존재하는지 분석하였다.

Kruskal-Wallis 분석 결과(<Table 7> 참조), 단위지역으로 사용한 읍면동, 그리드, 용도지역에 따른 도시-농촌 분류 3종류 모두 0.001 이하의 유의확률을 보여 지역 분류에 따라 농업지역 특성이 서로 다른 것으로 나타났다. 즉, 세 기준에 따라 도시-농촌 분류가 하나 이상의 농업 특성에서 차이가 존재하는 것으로 나타났다.

단위지역에 따른 분류 세 종류 모두 지역분류별 농업특성이 서로 다른 결과를 보였으나, 대응별 비교 결과를 통해 농업특성을 가장 잘 분류한 기준이 무엇인지 살펴보았다. 대응별 비교를 위해 항목 2개씩 짝을 묶어 Mann-Whitney 검정결과를 살펴보았다. 분석 결과, 읍면동, 그리드, 용도지역 3개 기준 모두 농지면적비율에서 농촌지역과 중간지역 분류가 유의하지 않은 것으로 나타났다(<Tables 8~10> 참조). 즉, 농촌지역과 중간지역의 농지면적비율에서 차이가 있다고 말할 수 없다.

쌍대비교에서의 유의수준을 비교한 결과 읍면동 지역단위를 단위지역으로 한 농촌도시 분류가 가장 유의한 차이를 보였으며(<Table 8> 참조), 읍면동 기준 다음으로는 1km 그리드 기준에 의한 농촌 도시 분류가 유의한 것으로 나타났다. 용도지역 기준에 의한 분류에서는 모든 변수에서 중간지역과 농촌지역 간의 유의확률이 다른 기준보다 높게 나타나(<Table 10> 참조), 읍면동 지역단위와 그리드 단위에 의한 분류 결과보다 용도지역에 의한 도시-농촌 분류가 농업특성을 잘 반영하지 못하는 것을 알 수 있다.