메가리전 식별 및 권역 간 성장패턴의 차이에 관한 연구

Ⅰ. 서 론

우리나라는 대도시 중심의 도시발전을 통해 인구와 산업 등이 대도시에 집중되어 주택, 환경 등 다양한 도시문제를 야기하였다(김도형·우명제, 2018). 또한, 인구의 절반이 수도권에 거주하는 등 수도권이 거대해지고 있으나, 대부분의 중소도시는 인구감소를 경험하며 국토균형발전의 발전전략 역시 대도시 중심의 정책적 성격이 강해 중소도시의 도시문제는 소외받는다고 평가할 수 있다(정윤영 외, 2013). 이 같은 중소도시의 지속가능성을 위해 거점을 중심으로 자원 및 기능이 상호 연계되어 지역경쟁력을 확보하는 협력적 네트워크 형성의 필요성이 부각되었다(이성근, 2002; 김선배, 2004).

네트워크 도시이론에 따르면 도시 간 상호작용은 개별 도시들이 서로 다른 기능을 연계함으로써 상호보완하는 형태로, 자원의 효율적 분배 측면에서 그 중요성이 증대된다(변필성 외, 2015). 따라서, 지역 간 네트워크 구축은 개별 도시가 아닌 여러 도시들이 상생 발전할 수 있다는 점에서 필수적이며, 도시 간 다양한 상호작용은 기존 행정경계를 모호하게 하고 기능적, 경제적으로 군집화되는 광역화로 이어진다(최인호, 2017). 정부 또한 광역차원의 도시계획적 접근으로 초광역권 계획을 제시하고 있으며, 권역 내 중추 거점도시를 중심으로 혁신생태계를 조성하고자 노력하고 있다. 다만, 초광역권계획은 어떤 전략이 유효할지에 대하여 도심융합특구 등의 대안이 제시되고 있으나(김현수 외, 2022; 김영수, 2022), 단순히 광역권 내의 혁신생태계뿐만 아니라 중심도시 간 연계 및 그 외 지역의 공간적, 기능적 연계를 의미하는 메가리전(Megaregion)(Ross et al., 2016)의 형성 또한 주의깊게 바라볼 필요성이 있다.

메가리전은 대도시권 간 상호연결된 클러스터로서 지리적 인접성, 교통 등의 물리적 연계와 산업적·경제적, 사회적, 문화적인 연계, 환경 문제 등 명확한 경계에 대한 확정이 없더라도 공통의 유대감을 갖는 지역으로 정의할 수 있다(Ross et al., 2016; Woodall et al., 2023). 메가리전 식별에 대한 다수의 연구는 연결성의 척도로써 교통을 중요하게 고려하는 공통점이 존재하는데(Woodall et al., 2023), 메가리전 차원의 교통 인프라는 기능적 연계를 강화하는 중요한 수단으로 노동시장권의 확장을 통한 도시의 응집력 강화 등 경제적 파급효과를 가져올 수 있다(Ross et al., 2016). 또한, 대도시권 차원에서 중심도시의 쇠퇴는 주변지역을 넘어 대도시권 전체에 악영향을 미칠 수 있지만, 메가리전의 경우 유일한 성장동력을 통해 도시권을 견인하는 대도시권과 달리 다중심적인 공간구조로 인해 서로 성장의 영향력을 주고 받는다는 점에서 대도시권과 차이를 갖는다(Florida et al., 2008). 이와같이 메가리전 내 중심도시와 교외지역은 기능적 연계를 통해 산업 집적과 재화의 효율적 활용 및 지역 경쟁력 강화 등의 이점을 가질 수 있기 때문에(Glocker, 2018) 계획에 있어 메가리전에 대한 시각을 가지는 것이 필요하다(Ross et al., 2016). 그러나, 국내 연구의 경우 대도시권에 대한 논의는 활발히 이루어지고 있으나 메가리전에 대한 논의가 부족하며, 도시 간 연결성 확보와 비수도권 광역시의 쇠퇴를 고려할 때 메가리전에 대한 논의가 더욱 활성화될 필요가 있다.

기존 도시권과 관련된 연구는 중심도시를 기준으로 물리적 거리, 가로망 등을 고려하여 도시권을 설정한 장환영·문태헌(2012), 주승민 외(2014) 등의 연구와 중심도시와의 연계성을 중심으로 도시권을 설정하는 이상걸·우명제(2016), 김도형·우명제(2019) 등의 연구로 구분된다. 김도형·우명제(2019), 이상걸·우명제(2016) 등의 연구는 마코프-연쇄 모형(Markov-chain model)을 통해 보다 객관적인 기준으로 도시·지역 간 연계성을 기능적 거리의 형태로 산출하고 도시권을 설정하였다는 차이점이 있지만, 개별 도시의 기능에 대한 고려가 미비하고 메가리전의 형성 가능성을 배제한 것에 한계가 있다. 수도권과 부산권의 매개기능을 통해 충청권이 네트워크 결절지로서 새로운 중심지가 형성되었듯(조병설 외, 2015) 도시권과 도시권의 경계에 위치한 도시는 결절지의 역할과 동시에 메가리전 형성에 기여하는 도시일 수 있음에 주목할 필요가 있다. 또한, 메가리전은 기존 국가 단위에서 이루어진 노동과 자본의 재정립 과정이 지역 단위인 메가리전 내에서 일어날 수 있기 때문에(Florida et al., 2008), 권역 내 도시의 위계별 성장 패턴에 대한 분석을 통해 강한 네트워크를 갖는 메가리전 내 거점도시와 배후지역 간 시너지 효과의 존재를 확인할 필요가 있다.

따라서, 본 연구는 둘 이상의 광역 대도시권 간 기능적 연계를 고려하여 메가리전의 식별 및 그 경계를 획정하고, 메가리전과 비메가리전 권역 간 성장지표의 비교분석을 통해 성장패턴의 차이를 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저, 중심도시의 위계를 구분하여 광역중심도시와 하위 중심도시 체계를 정의하고, 광역중심도시를 중심으로 도시권을 획정하여 메가리전을 식별한다. 이후 메가리전과 비메가리전 권역 간 성장지표 변화를 비교분석하여 메가리전의 형성이 권역 내 도시의 응집성 강화 등 성장 패턴의 차이에 미친 영향을 분석한다. 본 연구는 국내의 메가리전 존재와 경계를 식별하고 권역 내 경제 성장 패턴의 차이를 확인함으로써 잠재적 이해관계자 간 논의 활성화 및 국토균형발전 차원의 중소도시 대응 방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구 및 이론 검토

1. 메가리전 정의 및 용어 정리

대도시권(metropolitan area)이 20세기 중반 이후 지속적으로 확장되면서 Gottmann(1957)이 ‘메갈로폴리스’의 개념을 제시하였고, 동시에 국가 단위로 여겨진 경제적 발전과 성장 개념이 지역단위로 옮겨지며 거대도시권에 대한 논의가 시작되었다(Ross, 2008; Hagler, 2009; Chen, 2021). 단, 거대도시권을 묘사하는 용어는 메가시티, 메가시티-리전, 메가리전 등 다양하게 사용되고 학술적·정책적 중요성에도 불구하고 혼용되어 사용되는 문제가 있어(Chen, 2021; 박경현 외, 2020) 용어 정리를 통해 국내에 적용되는 메가리전의 정의가 재정립될 필요가 있다(<표 1> 참조).

Table 1.

Features and definitions of large urban areas

1) 메갈로폴리스(Megalopolis)

메갈로폴리스는 Gottmann(1957)이 제시한 개념으로 대도시권의 경제적 성장에 의해 생성된 새로운 도시 형태를 의미하고 경제적 허브로 부상한 보스턴-워싱턴 지역을 대표적인 사례로 볼 수 있다. 또한, Gottman(1961)은 인접한 대도시권 체인을 메갈로폴리스로 정의하며 다핵 도시체계로서 충분한 연속성과 내부적 상호연결성에 주목해야 한다고 밝혔다(박경현 외, 2020). Gottman의 논지는 메갈로폴리스가 형성되는 재구조화 과정에서 해당 지역들이 국가 및 국제적 차원의 중요한 거점으로 기능할 것이라는 의미를 담고 있다(박경현 외, 2020). 메갈로폴리스는 매우 큰 도시를 의미하는 그리스어에서 유래했다는 점에서(Florida et al., 2008) 하나의 도시가 확장되는 개념으로 이해될 수 있지만, 둘 이상의 도시체계가 연담화되는 것을 의미한다는 것에서 메가리전의 토대가 되었다고 평가된다(박경현 외, 2020; Ross et al., 2008). 단, 수십 년의 논의가 진행되었음에도 그 경계를 명확히 획정하기 어렵다는 한계가 있다(Georg et al., 2018).

2) 메가시티-리전(Mega-city region)

메가시티는 일반적으로 대도시 이상의 규모를 갖는, 인구 1,000만 명 이상의 거대도시를 의미하지만, 최근 국내에서 논의되고 있는 메가시티는 권역의 거점도시를 중심으로 생활권 및 경제권을 공유하는 광역권의 의미로 보는 것이 타당하다(박경현 외, 2022). 이같은 측면에서 거대한 중심도시로부터 점차 분산화되어 주변 도시로 그 영향권이 확장되는 형태를 의미하는 Hall and Pain(2006)의 메가시티-리전을 사용하는 것이 적절할 수 있다. Hall and Pain(2006)은 메가시티-리전을 20개 – 50개 도시들이 물리적으로 분산되어 있으나, 기능적으로 연계되어 있는 형태로 정의하며 중심도시 주변으로 집적되어 경제성장과 노동의 기능적 분화에 대한 새로운 특징이 나타난다고 주장한다. 이처럼 메가시티-리전은 일반적으로 그 경계 내에서 ‘집중화된 분산화(concentrated deconcentration)’가 나타난다(Guo and Liu, 2018). 이는 국내의 대도시권 개념과 대응되고, 국내 중소도시권의 경우 시티-리전에 대응된다고 할 수 있다. 메가시티-리전의 대표적인 사례로는 런던 메가시티-리전이 있으며, 높은 글로벌 네트워크 연결성을 갖는 중심도시 런던이 주변 도시들을 포섭 및 확장하고, 주변 주요 도시들은 글로벌 연계를 통해 다양한 고차 생산자 서비스업 집적이 진행되었다(박경현 외, 2020). 또한, 메가시티-리전은 세계도시 문헌에서 주목받지 못한 다른 도시권까지 포함하는데, 네덜란드의 란스타드 메가시티-리전은 강력한 영향력을 가진 중심도시가 없이 주변도시와 기능적 연계는 취약하지만 해당 지역 내 도시들 간 뚜렷한 전문화 및 분업화 양상을 가지는 형태를 보인다(Hall and Pain, 2006). 이처럼 메가시티-리전은 강력한 중심도시 여부에 따라 런던형과 란스타드형으로 구분할 수 있을 것이다. 다만, 중심도시로부터의 분산화에 의해 그 영역이 확장된 거대도시권이라는 점에서 둘 이상의 도시체계가 연담화되는 메갈로폴리스 개념과 차이가 있으며, Taylor and Pain(2007)은 메가리전의 형성과정과 특성 또한 다르다고 언급하고 있으므로 용어 구분에 대한 필요성이 제기된다.

3) 메가리전(Megaregion)

메가리전이라는 용어는 1990년대 동아시아의 거대한 지리적 응집체, 대표적으로 중국의 주강 삼각주 및 장강 삼각주, 일본의 도쿄-오사카 등의 거대한 인구집중 및 광역적 성장패턴을 묘사하기 위해 사용되었다(박경현 외, 2020). 메가리전의 정의는 연구자마다 상이하게 사용되고 있는데, Harrison and Holyer(2015)는 거대한 인구규모(Mega-city)와 외연적 도시확산(Region) 두 가지로 규정되는 ‘Population-inspired mega-city region’이라고 평가하였다. 이같은 정의는 앞서 언급한 메가시티-리전과 혼동될 수 있다. 반면, 형태적인 측면에서 메가리전을 병렬적 거대 도시 구조(parallel macro-structure)(Florida et al., 2008), 고속도로 및 철도에 의한 대도시권 중심도시 간의 확장된 네트워크, 대도시권 간 상호 연계된 지역(Ross and Woo, 2009) 등 둘 이상이 도시체계가 연담화된 메갈로폴리스를 이론적 토대로 메가리전이 발전되어온 것을 고려할 때, 둘 이상의 대도시권 간 연계된 광역도시권을 메가리전의 형태적인 공통점으로 보는 것이 타당하다. 다만, 메가리전은 형태적 특징을 넘어 환경적, 경제적, 문화적, 인프라 등을 공유하고(Ross, 2008) 기존 국가 단위에서 이루어진 경제성장 단계 중 노동과 자본의 재정립 과정이 지역 단위인 메가리전 내에서 일어나는 등의 특징을 갖는다. 이를 종합하면 메가리전은 둘 이상의 대도시권이 중심도시와 배후지역 간 지리적 근접성 및 교통 등의 물리적 연계, 사회·문화적 연계, 경제적 연계, 환경 문제에 대한 공통점 등을 갖는 상호연결된 집합체(Ross et al., 2016)로 명확한 경계에 대한 확정이 없더라도 공통의 유대감을 갖는 지역으로 정의할 수 있다.

Ⅲ. 연구의 방법

2. 분석의 틀

1) 중심도시 식별 및 중심도시 위계 구분

도시권의 중심도시를 식별하기 위해서 상호의존과 중심성 지수를 활용한다. 상호의존은 도시 상호작용 흐름에 의한 관계로 일방적이 아닌 상호 양방향 관계로 해석된다(김도형·우명제, 2019). 상호의존은 상대적 크기로, 그 값이 클수록 해당 도시와의 연계성이 높다고 볼 수 있으며(김도형·우명제, 2018) 다음과 같이 산출한다.

$$

(1)

중심성 지수는 상호의존 값을 활용해 다음과 같이 산출한다.

i도시와 상호작용하는 모든 j도시의 상호의존 값의 합은 j도시의 중심성과 같다(윤종진·우명제, 2017). 즉, 중심성 지수는 도착지에 대하여 다른 도시들의 상호의존값을 모두 더한 것으로 중심성 지수가 1보다 클 경우 네트워크 중심지의 지위를 가진다고 볼 수 있다(윤철현·황영우, 2012).

네트워크 제약지수는 도시의 영향권을 파악하는 데 사용되는데, 중심지-주변 배후지의 계층 관계가 두 도시 간의 관계만으로 한정할 수 없기 때문에 각 도시가 맺는 나머지 도시와의 관계를 고려한 포섭 가능성을 지수화한 것이다(변필성 외, 2020). <그림 1>은 이를 도식화한 것이며 그 식은 다음과 같다.

네트워크 제약지수를 통해 <그림 1>의 도시 A와 B, A와 C의 관계를 설명하면, 도시 A와 연결된 도시 B의 경우 도시 B와 연결된 D, E 또한 A와 연결되어 있기 때문에 C_BA값은 C_CA에 비해 높게 나타나게 된다. 이와 같이 네트워크 제약지수는 배후지 선정에 앞서 두 도시 간 관계만이 아닌 나머지 도시의 포섭가능성을 고려한다는 점에서 중심도시 간 네트워크 제약지수 산출을 통해 중심도시의 위계를 파악하는 데 활용될 수 있다.

Figure 1.

Network constraint index example

이를 활용해서 먼저, 전국 159개 시군 중 중심성 지수가 1 이상으로 나타난 43개 도시를 대상으로 네트워크 제약지수를 파악한다. 이후 각 도시를 도착지로 하는 네트워크 제약지수의 합에 대해 중윗값 이상을 갖는 도시 중 스스로에 대한 네트워크 제약지수 이상인 하위 중심도시를 가지며 인구 50만 이상인 도시를 광역중심도시로 식별한다. 하위 중심도시 체계의 경우, 광역중심도시를 도착지로 할 때, 광역중심도시 스스로에 대한 네트워크 제약지수 이상의 네트워크 제약을 받는 도시에 대하여 광역중심도시의 하위체계인 지역중심도시로 정의한다. 또한, 그 외의 중심도시는 하위체계를 갖지 않는 중심도시인 지역 중심도시로 정의하여 43개의 중심도시를 총 3개의 중심도시 체계로 구분한다. 다만, 광역중심도시로 식별되지 못한 광주광역시의 경우 전라권 내 유일한 광역시로서 대도시권의 중심도시 역할을 한다는 선행연구가 다수 존재하기 때문에(이상걸·우명제, 2016; 김도형·우명제, 2018; 김도형·우명제, 2019) 광역중심도시로 식별한다.

2) 메가리전 식별 및 경계획정

메가리전의 식별 및 경계획정은 도출된 광역중심도시를 기준으로 지역 간 기능 연계성을 기능적으로 측정하는 마코프-연쇄 모형(Markov-Chain Model)과 MFPT(Mean First Passage Time)을 사용한다(이상걸·우명제, 2016). 마코프-연쇄 모형은 시간의 경과에 따른 상태의 확률적 변화 과정을 이용해 미래 변화를 예측하는 추계적 과정을 나타내는 모형으로, 마코프-연쇄 모형을 활용할 경우 미래의 상태를 현재의 상태만 주어지면 과거의 상태와 무관하게 확률적으로 추산할 수 있다(이상걸·우명제, 2016). 마코프-연쇄 모형은 전이행렬, 제한행렬, MFPT 행렬로 구성되며, 전이행렬은 각 출발지별 통행량의 합을 도착지 각각에 대해 나누어 산출하는데(김도형·우명제, 2019), 전이행렬을 연속적으로 거듭제곱할 경우 출발지에서 도착지로의 전이확률이 출발지에 관계없이 같은 분포를 가지도록 수렴하고 이를 제한행렬이라 한다(김도형·우명제, 2018).

MFPT는 출발지에서 도착지에 최초로 도달할 때 걸리는 시간에 대한 평균으로, 마코프-연쇄 모형을 통해 도출한 제한행렬, 전이횟수와 그 확률의 곱으로 산출되고 그 식은 다음과 같다(이상걸·우명제, 2016).

위 식을 통해 MFPT를 산출한 이후 도착지를 광역중심도시로 하는 MFPT를 변수로 사용하여 DBSCAN 알고리즘을 활용한 군집분석을 진행한다. OD 매트릭스를 활용한 군집화 알고리즘으로 K-means 알고리즘과 DBSCAN 알고리즘이 존재한다(이민혁 외, 2017). 다만, DBSCAN 알고리즘은 밀도 기반의 군집화 방식으로, 임의의 데이터를 중심으로 주변 탐색을 위한 반경(eps)과 군집으로 인정되는 반경 내 최소 데이터의 개수(minPts)를 이용하는데, 군집 형성의 목적을 고려할 때 DBSCAN이 K-means에 비해 군집 성능이 뛰어나다(이민혁 외, 2017). DBSCAN 알고리즘은 다음과 같은 절차로 군집을 구분하고 <그림 2>는 이를 도식화한 그림이다.

Figure 2.

The process of DBSCAN algorithm clustering analysis example

먼저, 임의의 데이터에서 나머지 데이터 간 거리를 계산 후 주어진 최대 반경(eps) 내의 데이터 개수를 계산한다. 이후 반경 내 데이터의 개수가 군집 형성을 위한 최소 개수(minPts)보다 크면 해당 데이터를 중심점(core point)로 지정하고 반경 내 중심점 외의 데이터를 대상으로 같은 과정을 반복하여 군집을 확장한다. 군집의 확장 이후 어떤 군집에도 포함되지 않은 지점을 잡음(noise)로 처리한다(김태경·정진혁, 2014). DBSCAN 알고리즘을 이용한 군집분석은 K-means 군집분석과 구별되는 특징이 존재하는데, 군집 개수를 초기에 지정할 필요가 없고, 잡음(noise)의 개념이 존재해 이상치에 민감하지 않은 장점 등이 존재한다(김태경·정진혁, 2014). 이 같은 DBSCAN의 특징을 고려할 때, 광역중심도시에 대한 영향권 및 기능적 연계를 고려하기 위한 메가리전의 식별에 적합한 분석 방법으로 볼 수 있다.

구체적인 메가리전의 식별 및 경계를 획정과정은 다음과 같다. 먼저, 광역중심도시를 도착지로 하는 MFPT 값을 산출한다. 이후 광역중심도시인 서울, 부산, 대구, 대전, 전주, 천안 그리고 광주의 산출된 MFPT값을 변수로 하는 DBSCAN 군집분석을 진행하여 최종적인 메가리전 및 그 외 도시권을 식별하고 그 경계를 획정한다.

Ⅳ. 분석결과

1. 위계별 중심도시 식별

중심성 지수가 “1” 이상으로 나타난 중심도시는 총 43개로 나타났으며, <표 2>는 43개 도시를 대상으로 네트워크 제약 지수를 통해 각 도시를 도착지로 하는 네트워크 제약지수의 합을 산출한 후 해당 값이 중윗값 이상으로 나타난 22개의 도시에 대한 네트워크 제약지수의 합과 중심성 지수, 그리고 인구수를 나타낸 결과이다. 이후 각 도시를 도착지로 하는 네트워크 제약지수 중 도착지 스스로에 대한 네트워크 제약 지숫값 이상의 제약을 받는 도시들을 해당 도착지의 하위 중심지 체계로 구분하였다. 또한, 하위 중심지 체계를 갖는 중심도시를 광역 중심도시와 지역 중심도시를 구분하기 위해 인구 50만 이상이며 중윗값 7.4% 이상의 네트워크 제약지수 합을 갖는 도시를 광역중심도시로 식별하였다. 최종적인 위계별 중심도시 식별 결과는 <표 3>과 같다. 단, 광주광역시의 경우, 중심성 지수 7로 매우 높은 중심성을 보이고,전라권 내 유일한 광역시로서 대도시권의 중심도시 역할을 한다는 기존 대도시권과 관련된 연구(김도형·우명제, 2018; 김도형·우명제, 2019)를 참고하여 광역중심도시로 선정하였다.

Table 2.

Status of cities above the median centrality index (Sum of the network constraint index, the centrality index, and the population)

Table 3.

Results of distinguishing core cities by hierarchy

2. 메가리전 설정

1) 메가리전 식별 및 경계 획정 결과

도시 간 연계성을 통한 메가리전의 식별을 위해 식별된 광역 중심도시를 기준으로 하는 MFPT 값과 DBSCAN 알고리즘을 이용한 군집분석을 활용하였다. 광역 중심도시인 서울, 부산, 대전, 대구, 천안, 전주, 광주를 도착지로 하는 MFPT 값을 변수로 DBSCAN 알고리즘을 이용한 군집분석을 통해 도시 간 기능적 연계성을 반영한 도시권을 식별하였는데, 그 결과는 <표 4>와 같고 <그림 3>은 이를 시각화한 것이다. 도시권 획정 결과, 메가리전은 서울-대전 메가리전과 부산-대구 메가리전으로 나타났으며, 광역대도시권으로서 메가시티-리전으로 정의되는 광주권과 전주권, 시티-리전으로 정의되는 순천권이 식별되었다. 서울-대전 메가리전은 그 범위가 수도권과 충청도 및 강원도를 모두 포섭한 것으로 나타나 기존 국내 도시권 식별에 관한 연구들과 큰 차이를 보였다. 다만, 메가리전의 형성 자체가 긍정적 영향을 내포한다고 주장할 수 없으므로 도시권 유형별 성장패턴의 차이에 대한 추가적인 분석을 진행하였다.

Table 4.

Delineating megaregions and other regions

Figure 3.

Delineating megaregions and other regions

2) 식별된 도시권 내 중심지 간 의존성 분석 결과

권역 간 성장지표의 비교분석에 앞서, 권역 내 의존성 수준을 파악해 다중심적 공간체계 구성 여부를 알아볼 필요가 있다. 지역중심도시는 다중심적 공간체계의 주요 구성 요소로서 권역 내 지역중심도시 간 의존성이 높다면, 광역중심도시뿐만 아니라 모든 위계별 중심도시 간 높은 연계성을 가짐을 의미한다. 이는 메가리전 내 중심도시 간 기능적 연계를 통해 서로 성장의 영향을 주고 받고(Florida et al., 2008), 중소도시는 네트워크를 통해 응집성을 빌려 시장 규모 등 규모의 한계를 극복한다는 점을 고려할 때(Glocker, 2018), 메가리전의 이점을 발휘하기 위한 필요조건일 가능성이 있다.

권역 내 지역중심지 간 의존성 분석을 진행한 결과는 <표 5>와 같다. 서울-대전 메가리전과 부산-대구 메가리전은 권역 내 지역중심지 간 의존성에서 큰 차이를 보이는데, 부산-대구 메가리전의 경우 전주 메가시티-리전보다 낮은 의존성 수치를 보이는 것으로 나타났다. 낮은 의존성은 권역 내 지역중심지의 모호한 기능을 의미하는 결과일 수 있어 광역중심지를 포함한 권역 내 모든 중심도시의 의존성 수준을 분석하였다. <표 6>을 통해, 부산-대구 메가리전의 권역 내 모든 중심도시의 의존성은 <표 5>와 비교해 2배 이상 높아진 것을 알 수 있다. 이는 부산-대구 메가리전 내 지역중심지의 기능이 모호하고 광역중심도시인 부산광역시와 대구광역시가 과도한 집중성을 가짐을 의미하기 때문에, 다중심적 공간체계가 약하고 메가리전의 이점이 발휘되기 어려운 상황인 것으로 해석할 수 있다.

Table 5.

Average of dependency between 2nd tier core cities

Table 6.

Average of dependency between core cities (including 1st tier and 2nd tier core cities)

3. 도시권 내 성장 패턴 비교 분석

도시권 획정 결과 국내 도시권은 메가리전과 비메가리전으로 구분됨을 알 수 있는데, 앞선 선행연구에서 언급된 메가리전의 이점인 기능적 연계성을 통해 권역 내 도시가 상호 간 성장의 영향력을 주고 받는 효과가 국내의 메가리전에도 적용되는지에 대한 추가적 분석의 필요성이 있다. 따라서, 본 연구는 인구, 고용, 규모 성장 등을 식별된 도시권 간 비교·분석하였으며 그 결과는 <표 7>과 같다.

Table 7.

Comparative analysis results of growth indicators across regions

서울-대전 메가리전과 부산-대구 메가리전은 모두 메가리전으로 식별되었음에도 눈에 띄는 차이를 갖는 것으로 나타났다. 특히, 인구와 청년인구에 있어 서울-대전 메가리전은 광역중심도시보다 하위 도시체계에서 더 큰 성장률을 보이는 것으로 나타나 메가리전 내 연결성 강화를 통해 도시 규모 등 규모의 한계를 극복하는 메가리전의 긍정적 효과(Glocker, 2018)가 발휘되는 것으로 볼 수 있다. 또한, 인구가 감소한 광역중심지를 포함해 모든 도시체계에서 타 도시권에 비해 가장 높은 고용 및 GRDP 성장률을 보이고 있다는 점에서 어느 정도 지역경쟁력이 형성되어 있다고 해석된다. 수도권을 제외할 경우 경제 지표는 지역중심지에서 모든 도시권 중 가장 높은 성장률을 보이고 있으며, 상대적으로 규모가 영세한 배후지역의 경우 낮은 고용 및 GRDP 성장률을 보이지만, 서울-대전 메가리전은 다른 도시권과 비교해 인구 증가, 낮은 청년인구 감소율을 가진다.

반면, 부산-대구 메가리전의 경우 권역 내 모든 도시체계의 경제 지표가 가장 낮은 수준을 보이고 있다. 특히, 지역중심지의 경우 유일하게 GRDP 성장률이 음수를 가지며 배후지역의 인구 및 청년인구는 가장 큰 유출을 보인다. 이는 도시 간 네트워크가 성장에 큰 유의성을 가진다는 것을 고려할 때(Glocker, 2018), 앞선 분석에서 나타난 부산-대구 메가리전 내 지역중심지 간 낮은 연결성 수준은 다중심적 공간체계가 미비함과 동시에 성장 둔화에도 큰 영향을 보인다고 볼 수 있다. 또한, 메가리전은 복수의 광역중심지를 성장동력으로 도시권의 경쟁력을 견인하는 것을 고려할 때(Florida et al., 2008), 부산광역시와 대구광역시가 지속적 인구 유출 및 쇠퇴를 겪고 있다는 점은 메가리전 내 성장동력의 역할을 한다고 보기 어렵다. 즉, 부산-대구 메가리전은 도시권 내 높은 네트워크 수준을 바탕으로 메가리전이 형성되었음에도 그 이점을 발휘하기 위한 성장동력이 매우 미약한 것으로 해석된다.

마지막으로 비 메가리전의 경우 고용과 GRDP 성장률에 있어 모든 도시체계에서 양의 값을 가진다. 다만, 인구와 청년인구 유출이 하위 도시체계인 지역중심지 및 배후지역에서 나타나고 있으며, 청년인구는 광역중심지에서 유일한 양의 값을 갖는다. 이는 복수의 광역중심지 간 네트워크를 통해 성장의 외연성을 갖는 메가리전과 달리 단일 광역중심지의 존재로 인해 청년인구가 광역중심지 및 타 권역으로 쏠림이 심화되는 빨대효과가 나타난다고 볼 수 있다.

Ⅴ. 결 론

우리나라는 대도시 중심의 도시발전을 통해 인구와 산업 등이 대도시에 집중되어 대부분의 중소도시가 인구 감소를 겪는 등 많은 도시문제를 야기하였다. 이에 따라 균형발전 차원의 대응 전략 필요성이 제시되었으며, 중소도시의 지속가능성을 위해 도시 간 상호 연계를 통한 지역경쟁력을 창출하는 네트워크 도시 등장 이후 대도시권, 초광역권 등 다양한 개념이 등장하였다. 다만, 단순히 광역권 내의 혁신생태계뿐만 아니라 중심도시 간 연계 및 그 외 지역의 공간적, 기능적 연계를 의미하는 메가리전에 대한 국내 연구는 미비하다. 메가리전은 기존 국가 단위에서 이루어진 노동 및 자본의 재정립 과정을 지역단위에서 이루고, 유일한 성장동력을 갖는 대도시권의 한계를 극복한다는 장점을 가져 도시권 경쟁력 강화를 위한 대안으로 제시된다. 또한, 도시권 내 중소도시는 응집성을 빌려와 규모의 한계를 극복한다는 점에서 중소도시의 지속가능성과 도시권의 경쟁력 등 우리나라의 균형발전에 대한 유용한 시사점을 제시할 수 있다.

이에 따라 본 연구는 국내에 적용되는 메가리전의 개념을 정의하고, 전국 159개 시군을 대상으로 네트워크를 기반으로 기능적 연결성을 갖는 국내 메가리전의 존재를 확인한 후, 성장패턴의 차이를 분석함으로써 각 도시체계 간 네트워크를 통한 성장의 외연성을 관찰하고자 하였다. 이를 위해 중심도시의 위계를 네트워크 제약지수를 활용해 광역중심도시, 하위중심도시, 지역중심도시를 식별하였으며, MFPT와 DBSCAN 알고리즘을 통해 메가리전을 식별, 이후 메가리전과 비메가리전의 성장지표 비교분석을 통해 성장패턴의 차이를 파악하였다. 이를 통해 복수의 광역중심지를 갖는 두 메가리전인 서울-대전 메가리전과 부산-대구 메가리전을 식별하고 두 메가리전 간 성장패턴의 차이를 규명하였으며 그 결과를 종합하면 다음과 같다.

메가리전 식별 결과 서울-대전 메가리전과 부산-대구 메가리전이 식별되어 기존 도시권에 관련된 연구결과와 달리 국내의 메가리전이 존재하는 것으로 나타났다. 또한, 메가시티-리전인 광주권과 전주권, 그리고 시티-리전인 순천권이 식별되었다.

식별된 도시권의 성장패턴 차이를 파악하기 위해 성장지표의 비교분석을 진행하였으며, 대부분의 도시권 내 도시체계는 고용 및 GRDP 성장을 경험한 것으로 나타났다. 다만, 인구와 청년인구 성장에 있어 큰 차이를 나타냈는데, 서울-대전 메가리전의 경우 권역 내 하위 도시체계에서 큰 증가율을 보이고 있으며, 수도권을 제외하더라도 권역 내 지역중심지는 모든 도시권 중 가장 큰 폭의 증가율이 나타났다. 그러나, 부산-대구 메가리전의 경우 지역중심지의 GRDP 성장률이 유일하게 음의 값을 보이는데 이는 낮은 지역중심지 간 연결성에 의한 결과로 판단된다. 또한, 모든 도시체계에서 높은 인구 및 청년인구 유출을 보이는 것으로 나타났다.

특히, 본 연구에서 집중해 바라본 대도시권과 달리 복수의 광역중심도시가 성장동력으로서 도시권을 견인하고, 도시권 내 중소도시는 네트워크를 통해 응집성을 빌려 규모의 한계를 극복한다는 메가리전의 이점은 서울-대전 메가리전의 성장패턴에서 관찰할 수 있었으나, 부산-대구 메가리전의 경우 이러한 이점이 나타나지 않는 것으로 분석되었다. 서울-대전 메가리전은 강한 영향력을 갖는 수도권을 제외한 경우에도 지역중심지의 성장 지표에서 가장 높은 수준을 보이며 메가리전 내 하위 도시체계의 균형발전 차원의 시사점을 얻을 수 있었으나, 부산-대구 메가리전의 경우 성장동력인 부산광역시와 대구광역시가 지속적으로 쇠퇴를 경험하고 있어 하위 도시체계의 성장을 견인하지 못한 것으로 해석된다. 또한, 부산-대구 메가리전은 비 메가리전과의 비교분석에서도 낮은 성장 지표, 그 중에서도 인구 유출이 큰 폭으로 나타나고 있어 권역 내 지역경쟁력 향상을 위한 다양한 방안들이 모색될 필요성이 있다.

끝으로 비 메가리전의 경우 양호한 고용 및 GRDP 성장률을 보이지만, 하위 도시체계의 인구 및 청년인구 유출이 관찰되었다. 이는 복수의 광역중심지를 갖는 메가리전과 달리 단일 광역중심지라는 공간구조 차이로 인해 빨대효과 현상이 나타난 것으로 해석된다.

광역차원의 도시계획적 접근은 도시권의 경쟁력 창출을 넘어 도시권 내 중소도시의 규모 한계를 극복하고 네트워크를 통해 성장의 영향력을 주고받을 수 있다는 점에서 그 중요성이 부각된다. 다만, 본 연구를 통해 메가리전의 존재와 각 도시권의 성장패턴 차이를 규명한 결과, 메가리전과 비 메가리전 간 형태적 차이에도 불구하고 낮은 다중심적 공간체계 수준을 갖는 부산-대구 메가리전과 비-메가리전에서 지속적 인구유출이 나타나고 있어, 혁신 생태계 조성을 통한 청년인구 유출 방지와 동시에 도시권 내 연결성 강화를 고려할 필요성이 제기된다. 또한, 향후 수도권과 비수도권의 격차를 넘어 서울-대전 메가리전과 그 외 지역 간 격차가 고착화될 가능성이 있으므로, 이에 대응할 수 있는 부산-대구 지역의 거점화가 필요한 시점이다. 특히, 현재 논의되고 있는 초광역권 협력에 있어 개별 지자체의 지역개발사업 외에 광역중심도시와 지역중심도시의 역할 정립과 중심도시 간, 중심도시와 주변 시군 간의 기능적 연계 전략 논의가 부산-대구권 메가리전 차원에서 선행될 필요가 있다. 또한, 광역 및 지역중심지의 역할정립 및 연계 전략 논의와 더불어 권역 내 중소도시의 경쟁력 강화를 위해 물리적 교통 네트워크 확충을 통한 중심지와의 연결성 강화 및 인센티브 제공, 세제 혜택 등을 통한 연계 산업 유치 등 중심지와의 산업적·기능적 연계 강화를 위한 노력이 요구된다. 이를 통해 광역중심도시, 지역중심도시, 권역 내 중소도시들 간 스마트전문화로 네트워크 도시로서의 장점을 극대화할 수 있다.

Acknowledgments

이 논문은 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임. (NRF-2022R1A2C1093303)

이 논문은 전재병의 2024년도 석사 학위논문의 데이터를 활용하여 재구성하였음.

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