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도시스프롤은 현재까지 학계에서 명확하게 정의되지 않고 있지만, 이 현상에 대해 많은 연구들이 진행되어 왔다(Woo & Guldmann, 2011).

Brueckner(2000)의 연구에서는 도시스프롤을 도시공간의 지나친 성장으로 정의하였으며, 이러한 도시스프롤의 패턴 속에서 주거지역 개발과 비주거지역 개발이 중심도시로부터 접하지 않는 지역에 발생하는 것을 문제점으로 지적하였다. Burchell et al.(1998)의 연구에서는 도시스프롤을 주거지역의 확산을 중심으로 설명하였다. 주거지역의 경우 주로 교외의 전원주택 개발로 이루어지게 되며, 기존 대도시지역을 넘어 농경지를 소비하며 연속적으로 이루어진다. 이러한 개발을 도시스프롤의 전형적인 형태로 정의하였다. Neuman(2005)은 미국 도시의 외연적 확산의 특징을 낮은 주거밀도, 비지적개발 등 10가지로 분류하여 정리하며, 이를 도시스프롤 현상으로 정의하였다.

그러나 Weitz & Moore(1998)의 연구에서는 도시스프롤을 명확히 정의하기 위해서는 기존에 주로 지적되어온 도시스프롤의 비연속적 개발 이외에 개발밀도, 형태, 도시서비스 등 다른 특성들 또한 고려되어야 한다고 지적하고 있다. 또한 Galster et al.(2001)의 연구에서는 연속성과 함께 밀도, 집중도, 군집성, 중심성, 다핵성, 토지혼용도, 근접성 등 총 8가지 특징적인 토지이용패턴을 종합하여 도시스프롤 현상을 규명하고자 하였다. Ewing(1994)의 연구에서는 도시스프롤 현상의 특징을 분산적 개발, 비지적 개발, 선형 또는 리본형태의 개발, 연속적인 저밀도 개발 등 바람직하지 않은 토지이용패턴으로 간주하고 있다.

국내연구 중 신정엽·김진영(2012)은 현대도시가 대도시화와 더불어 단핵 도시구조에서 다핵 도시구조로 변화하고 있으며, 다핵 도시 공간구조는 교외화 진행과정에서 두드러지게 나타나고, 동심원 모델과는 달리 비연속적이고 불규칙한 형태를 가진다고 분석하였다. 이러한 형태의 도시 기능 배열을 가리켜 도시 스프롤이라고 정의하였다. 또한 신정엽·김진영(2012)은 위와 같이 도시스프롤의 정의를 논한 다양한 해외 연구들의 결과를 종합하며 공통적으로 도시스프롤을 기존도시의 경계 또는 그 주변에서 나타나는 교외화 현상의 하나로 보고 있으며, 저밀도ㆍ분산ㆍ비계획적인 토지이용이 나타난다고 주장하였다.

이와 같이 국내외 연구들은 도시스프롤을 다양한 관점으로 정의하고 있으며, 과도한 도시의 외연적 확산과 함께 단독주택 위주의 저밀개발을 공통적인 특징으로 기술하고 있다.

도시스프롤 현상에 대해서는 다양한 정의만큼 여러 가지 쟁점들이 존재한다. Richardson & Gordon(2000)은 도시스프롤이 쾌적한 생활환경, 범죄로부터의 안전성, 이동의 편리성 등을 높여주므로 도시스프롤에 대한 긍정적인 견해를 보이고 있으며, Brueckner(2000)는 도시스프롤에 의한 저밀도 개발이 교통 혼잡을 완화하고 오픈스페이스와의 접근성을 향상시킨다고 주장하였다. Gilham(2002)의 연구에서는 도시스프롤 현상에 대한 찬·반 논리를 비교 정리하여, 충분한 토지와 에너지 기술의 발전, 도심지역의 높은 생활비용, 교외지역의 높은 삶의 질 등이 도시스프롤의 긍정적인 측면임을 보여주고 있다.

반면, 도시스프롤의 부정적 측면은 다음과 같이 세 가지로 정리될 수 있다.

첫째, 도시스프롤은 교통에 부정적인 영향을 준다. Ewing(1994)은 미국 샌디에고(San Diego) 지역을 대상으로 도시스프롤이 통행거리 및 교통정체에 미치는 영향을 분석하였으며, 해외 다수의 연구들 또한 도시스프롤이 과도한 통행 및 교통정체에 영향을 준다고 주장하였다. 진장익 외(2013)의 연구에서는 통행영향지수를 활용하여 도시스프롤 현상이 수도권 도시의 통행 혼잡에 미치는 부정적 영향을 보여주었다. 전명진(2003)은 수도권에서 80년대 이후 다핵화 및 도시 확산이 빠른 속도로 진행되고 있으며, 이로 인해 통근거리가 길어지고, 주거의 교외화 및 직장의 교외화 수준의 차이로 직주분리정도가 심화되며 통행비용도 상승되고 있음을 지적하고 있다. 또한 진은애 외(2013)의 연구에서도 스프롤과 함께 도시 외곽지역에 주택이 대량으로 공급됨에 따라, 직주불일치 현상이 나타나고 이는 장거리 통행, 장시간 통근 등 비효율적 통근패턴과 에너지 과다소비 등의 문제를 발생시킬 수 있음을 지적하고 있다.

둘째，도시스프롤이 에너지 소비 및 환경오염의 정도를 증가시킨다는 것이다. 도시 스프롤이 에너지 소비 및 환경오염에 미치는 영향을 분석한 다수의 연구들은 도시 스프롤과 함께 외연적으로 확산된 형태를 지닌 도시는 대체로 저밀개발이 이루어지며 과도한 도시기반시설 및 교통에너지의 소비로 인해 압축도시에 비해 에너지 소비 및 환경오염의 정도가 높음을 밝히고 있다(이재영, 2002; Camagni et al., 2002； Balchin at al.,2000; Ewing, 1994).

셋째, 도시지역의 중심도시 쇠퇴이다. 도시스프롤에 의한 시가지 확산은 고용중심지를 외곽으로 이전시키며 새로운 일자리를 창출시키기도 하였지만, 중심도시 내 고용중심지를 분산시키며 인구이동 및 고용이동을 야기하여 중심도시 쇠퇴의 원인으로 작용하였다(Rienow at al., 2014). 또한 저소득층들은 대중교통 서비스가 가능한 도심 및 그 주변부에 남게 되며, 이는 중심도시의 쇠퇴를 가속화시키기도 한다(Bank of America, 1995).

최근 우리나라 전국 도시를 대상으로 한 엄현태·우명제(2014)의 연구에서는 도시의 확산현상 중 하나인 신시가지 개발이 공공청사 이전을 동반하며, 중심도시의 인구 및 고용율을 감소시켜 쇠퇴를 촉진시키고 있음을 실증적으로 밝히고 있다. 또한 양재섭·김상일(2007)의 연구에서는 수도권 확산의 영향과 함께 신도시 및 대규모 주택공급지역이 생겨나며, 이로 인한 서울시 인구 유출의 증가로 서울인구는 감소하는 반면 경기 인구는 점차 증가하고 있음을 보여주고 있다.

위와 같은 스프롤의 부정적 영향에 관한 대부분의 연구들은 주로 해외 연구가 다수이며, 국내에서는 많은 연구들이 수도권 스프롤현상을 밝히고 있음에도 불구하고 그 파급효과에 대한 실증적 연구는 미흡한 실정이다.

공간통계학적 분석은 공간구조를 나타내는 지표 및 통계자료를 통해 스프롤을 측정하는 방법이며, 주로 전국 또는 일정 권역을 대상으로 거시적인 스프롤을 측정 할 때 사용되는 분석방법이다. 공간통계학적 분석방법을 사용한 대표적인 국내 연구로는 신정엽·김진영(2012), 임은선 외(2006), 최남희(1997) 등이 있으며, 해외 연구로는 Lopez ＆ Hynes(2003), Fulton et al.(2001), Galster et al.(2001) 등을 들 수 있다. 공간통계학적 분석방법을 사용한 연구들은 주로 인구, 고용, 토지이용, 공간기하 측면을 중심으로 스프롤을 측정하였다.

Lopez & Hynes(2003)의 연구는 인구밀도를 중심으로 도시스프롤을 측정하였으며, Fulton et al.(2001) 연구에서는 인구밀도와 토지이용의 변화 비율을 측정하여 스프롤을 측정하였다. Guldmann & Woo(2011) 연구에서는 단핵지수함수모델로부터 추정된 고용 및 인구밀도경사도를 토대로 미국 도시지역의 확산정도를 분석하였다. Stoll(2005)의 연구에서는 고용스프롤 측정을 목적으로, 고용밀도 및 CBD지역의 면적을 활용하여 연구를 진행하였다.

국내 연구로는 서울의 인구 및 고용, 지가 등의 변화를 분석하여 수도권 공간구조의 변화를 분석한 최남희(1997), 수도권의 무분별한 도시스프롤에 대하여 도심, 근교, 원교 및 기타지역으로 분류하여, 인구밀도를 활용하여 산출한 시가지확산지수로 그 실태를 파악한 황금회(2008)의 연구 등이 있다.

김재익(2008)의 연구는 스프롤의 특징 중 하나인 저밀개발을 측정한 대표적인 연구로, 전국을 범위로 인구, 시가화면적, 주거지면적 등을 이용한 난개발 지표를 산정하여, 국내 대도시 및 주변지역의 시가지 확산과 저밀개발 정도를 비교 분석하였다.

Frenkel & Ashkenazi(2008)는 공간기하 측면의 스프롤 측정방법을 사용한 대표적 연구로서 도시화지역과 그 외접원의 비율을 이용한 Shape index와 Leapfrog index를 제시하며, 이를 통해 스프롤을 측정하였다. 신정엽·김진영(2012)의 연구는 위와 같은 분석방법을 이용하여 총 5가지 방식(인구밀도, 공간기하, 토지이용, 고용변화, 지가분포)을 활용하여 다양한 측면으로 도시 스프롤을 측정하였다.

위와 같은 분석 방법들은 인구 및 고용, 토지이용 등과 같은 단편적인 지표들을 사용하여 비교적 측정이 쉽고 간단하지만, 밀도만을 고려하는 단점이 존재한다. 이를 보완하기 위한 기타 연구들에서는 여러 지표들을 종합하는 방식을 사용하여 스프롤 측정을 시도하였다.

Galster et al.(2001)는 집중도·중심도·다핵성 등의 6개 스프롤 지수를 선정하고 이를 종합하여 미국 도시들의 스프롤을 측정하였으며, Cutstinger et al.(2005)은 이를 보완하여 7개의 지표를 활용하여 스프롤지수를 산출하였다. 임은선 외(2006)는 불균형 수준, 분산도 수준, 군집도 수준, 중심에서의 거리를 지표로 종합지수를 산출하여 도시의 확산-압축 정도를 측정하였다.

통계자료를 이용한 시각적 분석방법은 통계자료와 GIS 및 영상위성자료를 결합한 분석방법으로, 주로 사례지역을 중심으로 도시 내 공간구조의 특징을 상세히 분석하는 미시적인 스프롤 측정에 사용되는 방법이다.

통계자료를 이용한 시각적 분석방법을 활용한 대표적 국내 연구로는 장영호(2010), 사공호상(2004), 김태진·사공호상(2006) 등이 있으며, 해외 연구로는 Feng & Li(2012), Li et al.(2011) 등을 들 수 있다. 장영호(2010)는 표준편차 거리, Moran I 지수를 통해 공간구조를 측정하였으며 이를 Landsat TM 위성영장자료와 함께 화성 및 포천의 공간구조와 성장패턴을 분석하였다. 김태진·사공호상(2006)은 수도권 토지이용 공간 데이터를 시각적으로 분석하여, 수도권의 연도별 도시화지역의 공간적 확산 정도를 분석하였다. 사공호상(2004)의 연구에서는 Landsat 위성영상자료를 이용하여 토지피복분류를 하였으며, 이와 지리정보자료를 연계하여 수도권 도시화지역의 확산 특성을 분석하였다.

해외 연구로는 위성영상자료와 함께 경관생태학적 방법을 활용하여 중국 난징시 장닝구역의 도시스프롤을 살펴본 Feng & Li(2012)의 연구, Landsat TM 위성영상자료와 GIS 모델링 방법을 활용하여 중국 란저우시의 도시스프롤을 분석한 Li et al.(2011)의 연구가 대표적이다.

이러한 통계자료를 통한 시각적 분석방법은 결과분석이 용이하며 스프롤의 공간적 변화 및 양상을 분명하게 보여준다는 장점이 있지만, 공간지리적 자료와 같은 세부적인 자료가 필요하며, 스프롤에 대한 객관적 수치를 제공하기 어렵다는 단점을 가지고 있다(표 1 참조).

우리나라는 급격한 경제성장과 함께 빠른 속도의 도시화 과정을 경험하였다. 1970년에는 약 50%였던 도시화율이 2000년대에는 88%로 급격히 증가하였다(김태진·사공호상, 2006). 이러한 도시화율의 증가는 도시의 외연적 확산과 함께 이루어졌으며, 그 중 수도권 스프롤 현상이 가장 광범위하게 이루어지고 있음을 다수의 연구를 통해 알 수 있다.

신정엽·김진영(2012)의 연구에서는 수도권의 범위가 서울을 중심으로 비연속적으로 발달하며 수도권의 공간구조가 재편되는 형태의 스프롤 현상을 띄고 있음을 보여주고 있다. 또한 최남희(1997)는 수도권의 공간구조를 분석하여, 서울의 교외화 현상이 특정지역의 인구 및 지가 집중, 고용의 분산에 영향을 주며 수도권 스프롤 현상을 야기하고 있음을 보여주었다. 사공호상(2004)의 연구에서도 서울 도시화지역이 지형적·교통적 요소 등의 영향으로 점차 외곽으로 확산되고 있음을 규명하였다. 진은애 외(2013)는 수도권의 도시특성 변화를 고용 및 토지이용면적을 이용하여 분석한 결과, 수도권 내 서울시 이외의 지역을 저밀 주거도시라는 유형으로 분류하며, 수도권 확산 현상이 저밀개발과 함께 발생함을 보여주었다. 위의 연구들은 서울을 중심으로 수도권 스프롤이 일어나고 있으며, 점차 그 정도가 심해짐을 보여주고 있다.

황금회(2007, 2008)의 연구에서는 도심에서부터 수도권 원교로 갈수록 스프롤정도가 점차 심해지고 있음을 지적하며, 서울 내에서는 종로구와 용산구, 강남구 등이, 인천에서는 강화군과 옹진군 등이, 경기권에서는 강화, 광주, 가평 등의 외곽 지역에서 그 정도가 특히 높게 나타난다고 밝혔다. 임은선 외(2006)의 연구에서는 경기도 25개 도시의 공간구조를 분석한 결과, 광주의 도시스프롤이 가장 큰 것으로 나타났다. 정현욱·김재익(2003)의 연구는 수도권 난개발 여부를 밝히며, 특히 광주군, 용인, 의정부, 남양주 등의 난개발 정도가 심하고 스프롤 현상이 나타나고 있음을 주장하였다.

본 연구의 궁극적 목적은 수도권 스프롤이 현재 중심도시인 서울의 쇠퇴에 어떠한 영향을 미치고 있는가를 실증적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 현재까지 진행되어온 관련 선행연구들을 살펴보면, 대부분의 연구들이 단순히 수도권 스프롤을 증명하는 데에 치중되어 왔으며, 이에 대한 영향을 보고자 하는 연구들은 인구 및 고용 등의 도시쇠퇴를 측정하는 지표를 토대로 수도권 차원에서 그 추세를 분석하는 데에 그치고 있다.

최남희(1997)는 수도권을 대상으로 인구, 고용, 지가자료를 사용하여 수도권 공간구조의 불균등성, 중심이동성, 집중·분산성, 중심지로부터의 거리에 따른 밀도 경사도를 산출하여 공간구조의 변화 방향과 이에 따른 특징적 영향을 분석하였다. 특히, 수도권의 교외화 현상이 진행되며 이는 인구와 지가가 점차 교외지역에 집중되고 있음을 밝히고 있다. 박제인(2006)은 수도권 내 도시확산현상과 그에 따른 인접지역과의 상호작용을 검증하였다. 인구 및 통근자료의 시계열 분석과, 인구 순위변화지수를 통해 수도권 확산패턴을 분석하였으며，수도권 내부 개발 현황 등을 종합하여 도시확산 현상으로 인해 주변지역의 자족성이 높아질수록 서울의 의존도가 낮아짐을 확인하였다.

시가화 확산지수는 인구 밀도를 중심으로 한 지표로서, 지표값이 100에 가까울수록 스프롤이 많이 진행된 것으로 볼 수 있다.

SI_i : 대도시권(i )의 시가지확산지수,
D% : 전체 인구수 중 전체 그룹의 인구밀도 중앙값(Median)보다 높은 인구밀도를 갖는 그룹의 인구수 비율
S% : 전체 인구수 중 전체 그룹의 인구밀도 중앙값(Median)보다 낮은 인구밀도를 갖는 그룹의 인구수 비율
※ 단, SI_i 는 0에서 100까지의 범위를 갖는다.

측정단위 및 자료는 통계청에서 제공하는 통계지역경계(집계구)별 인구자료를 사용하였으며, 2000년, 2005년, 2010년을 시간적 범위로 하여 각 년도 별 지수를 산출하였다. 이를 통해 각 년도의 지표값을 비교해 봄으로써, 수도권 내 저밀주거지역의 변화 정도를 파악하여 스프롤 정도를 측정한다.

시가화지역 확산지표는 인구증가 대비 시가화면적 증가율을 나타내는 지표로서, 도시의 외연적 확산 및 저밀개발 정도를 측정한다.

PUA_1-0 : 기준시점(0)으로부터 비교시점(1)으로 이행되는 기간동안의 사가화지역 확산지표
UA₁ : 비교시점의 시가화면적 ; UA₀ : 기준시점의 시가화면적
P₁ : 비교시점의 인구수 ; P₀ : 기준시점의 인구수

지표값이 1보다 높은 경우, 도시 스프롤 정도가 높은 것으로 볼 수 있다. 환경부의 환경공간정보서비스(egis.me.go.kr)에서 제공하는 토지피복도를 활용하여 2000년, 2005년, 2010년 각 년도 시가화 면적을 산출하였으며, 이를 이용하여 위 지표를 산출하였다.

모형 1의 분석결과, 사회적 특성변수인 2010년 노령화지수가 유의한 음의 값을 가지며 노령화지수가 1% 증가할 때 인구변화율이 0.08% 감소하는 것으로 해석된다.

경제적 특성 변수로는 상업활력지수 변화율, 도소매업 종사자수 비율이 유의한 음의 값을 지니며, 각각 1% 증가할 때 인구변화율이 0.16%, 0.02% 감소하는 것으로 분석되었다. 사업체수 변화율은 유의한 양의 값으로 분석되며 1% 증가할 때 인구변화율은 0.21% 증가하는 것으로 해석되었다.

물리적 변수로는 소형주택 수 변화율이 유의한 음의 값을 지니는 것으로 나타나며, 1% 증가할 때 인구변화율을 0.08% 감소시키는 것으로 분석되었다. 행정동 면적과 주택수 변화율은 둘 다 유의한 양의 값을 가지며, 각각 1% 증가할 때 인구변화율을 0.03%, 0.65% 증가시키는 것으로 분석되었다.

본 모델의 주요 관심변수인 수도권 스프롤 영향변수（1인당 수도권으로의 유출인구）는 유의한 음의 값을 지니는 것으로 분석되며, 1% 증가할 때 인구변화율을 0.05% 감소시키는 것으로 해석된다. 이는 수도권 스프롤현상에 기여하는 행정동 인구대비 수도권으로의 유출인구가 많을수록 해당 행정동의 인구감소를 가져옴으로써 쇠퇴를 촉진시킬 수 있음을 시사한다．

모형 2의 분석결과, 경제적 특성 변수로는 2010년 상업활력지수, 상업활력지수 변화율, 사업체 변화율이 유의한 양의 값을 지니는 것으로 분석되며, 각각 1% 증가할 때 종사자수 변화율을 0.05%, 0.4%, 0.5% 증가시키는 것으로 해석된다. 산업구조 변수는 세 변수가 모두 유의한 음의 값을 지니는 것으로 분석되며 도·소매업, 제조업, 음식·숙박업 종사자 비율이 각각 1% 증가할 때 종사자수 변화율이 0.03%, 0.15%, 0.08% 감소하는 것으로 나타났다.

물리적 변수로는 행정동 면적과 주택 수 변화율이 유의한 양의 값을 지니는 것으로 분석되었으며, 각각 1% 증가할 때 종사자수 변화율이 0.04%, 0.52% 증가시키는 것으로 해석된다.

수도권 스프롤 영향변수인 1인당 수도권으로의 유출인구 변수는 모형 1과는 달리 유의하지 않게 분석되었다. 이는 수도권 스프롤 현상으로 인해 서울에서 인근 경기·인천지역으로 빠져나가는 인구유출 현상이 서울시 고용에 미치는 영향은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 해석된다.