연안 도시의 어메니티와 토지이용규제 완화의 공간적 대응 관계

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구 및 이론적 고찰

Ⅲ. 연구의 설계

2. 연구의 범위

본 연구의 공간적 범위는 부산광역시를 대상으로 한다. 부산은 해안선과 산지가 인접한 지형 위에 도시가 형성되어 있으며, 관광·항만·상업 기능과 주거 기능이 연안을 따라 중첩된 구조를 가진다. 이러한 특성으로 인해 개발 수요와 보전 요구, 그리고 토지이용 규제가 지속적으로 충돌해 왔으며(이한석 외, 2002; 김경수, 2007), 해안개발 및 재정비 수요가 반복적으로 제기되어 왔다(최임주·이병욱, 2013). 또한 부산권의 개발 잠재 지역은 규제의 중첩과 함께 규제 완화 기조가 병존하는 것으로 보고된 바 있다(김호용·김지숙, 2018). 이러한 맥락에서 부산은 어메니티가 공간 전반에 관여하고, 규제 완화가 공간적으로 누적되어 관측되는 대표적인 연안 도시로서 본 연구의 목적에 부합하는 사례로 판단하였다.

본 연구는 규제 완화를 정책 결정 과정 자체가 아니라, 공간적으로 관측되는 결과로 파악하고 그 분포가 공유하는 입지적·환경적 특성을 비교하는 데 목적을 둔다. 이에 따라 분석 단위 또한 정책 결정의 행정적 경계가 아니라, 규제 완화 결과가 누적되어 나타나는 공간을 관측할 수 있는 단위로 설정할 필요가 있다. 이에 따라 분석 단위는 행정구역이나 개별 필지 단위가 아닌 격자 기반 공간 단위로 설정하였다(그림 1). 행정 경계는 공간 규모와 형태가 불균등하고 내부 토지이용 구성의 이질성이 커서 규제 완화가 나타나는 미시적 공간 맥락을 충분히 반영하기 어렵다. 특히 연안 도시에서는 동일 행정구역 내에서도 해안 인접성, 조망 조건, 시가화 정도가 크게 달라질 수 있어, 행정구역 단위의 평균값은 규제 완화의 공간적 패턴을 희석시킬 가능성이 있다. 반면 개별 필지 단위는 공간적 정밀도는 높으나, 필지 면적과 형상 차이가 크고 표본 수가 과도하게 증가하여 변수 간 비교 가능성과 해석의 일관성이 저하될 수 있다.

Figure 1.

Study area and spatial units of analysis

이러한 한계를 고려하여 본 연구는 200m×200m 정방 격자를 분석 단위로 설정하여, 총 19,340개의 격자를 분석 대상으로 한다. 격자는 크기와 형태가 균질하여 영역 간 비교가 용이하고, 행정 경계에 종속되지 않은 연속적 공간 패턴을 분석할 수 있다는 장점이 있다. 또한 200m 격자는 도시 공간의 미시적 특성을 반영하면서도, 접근성, 중심성 등 다양한 어메니티 지표를 안정적으로 산정할 수 있는 해상도로서, 과도한 공간적 일반화와 측정 노이즈를 동시에 완화하는 데 유리하다. 나아가 규제 완화는 단일 지점에서 독립적으로 발생하기보다 인접 지역에서 군집적으로 나타나는 경향이 있으므로, 격자 단위는 규제 완화의 공간적 군집성과 전이부에서의 변화를 포착하는 데 적합한 분석 틀을 제공한다.

시간적 범위는 2000년부터 2023년까지로 설정하였다. 이 기간은 부산 연안을 중심으로 주거·상업 복합 개발과 관광 기반 개발이 본격화된 시기이며, 토지이용계획 변경 고시, 용도지역 상향, 개발밀도 완화 등 규제 완화 관련 자료를 일관되게 확보할 수 있는 최대 범위이다. 또한 장기간 누적된 규제 완화의 공간적 결과를 분석함으로써, 단기적 정책 효과가 아닌 구조적 공간 패턴을 검토할 수 있다는 장점이 있다.

3. 분석 변수 및 데이터

본 연구는 연안 도시에서 규제 완화가 발생한 공간이 공유하는 입지적·환경적 특성을 정량적으로 분석하기 위해, 규제 완화 지표를 종속변수로 설정하고, 어메니티 및 접근성 요인을 중심으로 한 다차원적 공간 변수를 독립변수로 구축하였다(표 1). 모든 변수는 200m×200m 격자 단위로 표준화하여 산정함으로써, 서로 다른 성격의 공간 요인들이 동일한 분석 단위에서 비교할 수 있도록 설계하였다.

Table 1.

Variables and data sources used in the analysis

변수의 구분에 있어서 기존의 어메니티 연구는 (1) 환경·경관 편익 (2) 연안·수변과 같이 희소한 자원에 대한 접근성, (3) 공공재 및 서비스 접근성으로 확장하여 측정해 왔다. 이러한 논의에 따라 본 연구는 경관, 수변 및 녹지, 교통 서비스로 변수를 조직하였다. 또한, 개별 어메니티 이외에 개발 압력을 형성하는 주요 공간 구조 조건 두 가지를 통제변수로 포함하였다.

1) 종속변수: 토지이용규제 완화 지표

규제 완화 데이터는 2000년부터 2023년까지 고시된 토지이용 계획 변경, 용도지역 상향, 개발밀도 완화, 특례 적용 등 개발 관련 제도 조정을 기반으로 구축하였다. 규제 완화는 단일 사건이 아니라 누적적·공간적으로 집적되는 현상이라는 점을 고려하여, 본 연구에서는 규제 완화의 빈도, 규모, 강도를 각각 반영하는 세 가지 지표로 구분하여 산정하였다.

첫째, 규제 완화 건수(Deregulation_Count)는 각 격자 내에서 발생한 개별 규제 완화 사례의 수를 집계한 지표로, 규제 완화의 발생 빈도를 반영한다. 둘째, 규제 완화 면적(Deregulation_Area)은 완화가 적용된 필지 또는 구역의 면적을 합산한 값으로, 규제 완화의 공간적 규모를 나타낸다.

셋째, 규제 완화율(Deregulation_Rate)은 각 규제 완화 구역에서 발생한 개발밀도 상향 폭을 완화 구역의 면적 비율로 가중 평균한 지표로 정의하였다. 즉, 격자 내에서 규제 완화가 이루어진 경우, 상향 전·후 개발밀도 차이를 산정하고 이를 완화 구역 면적으로 가중하여 합산함으로써, 규제 완화가 해당 공간에서 어느 정도의 강도로 이루어졌는지를 나타내도록 설계하였다.

표현 식은 다음과 같으며, 식 (2)는 용적률의 상향 폭, 식 (3)은 격자 i안에서 완화 폴리곤 j가 차지하는 면적 비율을 의미한다.

$$

(1)

$$

(2)

$$

(3)

2) 독립변수: 어메니티 및 공간 특성 지표

규제 완화는 다양한 요인의 영향을 받지만, 본 연구는 그 결정 과정이 아니라 결과가 나타난 공간적 특성에 초점을 둔다. 이러한 관점에서는 규제 완화 이후에 형성된 환경이나 개발 결과가 아니라, 규제 완화 이전에 이미 존재하던 공간적 조건을 분석 변수로 설정하는 것이 중요하다. 즉, 규제 완화의 결과가 아니라, 규제 완화가 발생하기 이전부터 해당 공간에 축적되어 있던 개발 수요의 배경을 반영하는 지표가 요구된다.

이를 위해 본 연구는 독립변수의 수집 시점을 부산 도시공간 구조와 주요 기반 시설이 형성된 이후이면서, 주요 해안개발이 본격적으로 누적되기 이전 시점인 2000년으로 설정하고, 해당 시점의 수치표고모델(DEM), 토지피복지도, 기반 시설 및 정책자료 등을 활용하여 어메니티 및 접근성 변수를 구축하였다(그림 2). 해당 시점을 설정한 것은 규제 완화 이후의 토지이용 변화나 시설 입지를 설명 변수로 포함할 경우 발생할 수 있는 시간적 역인과성(endogeneity) 문제를 최소화하기 위한 선택이다. 또한 본 연구에서 고려한 변수들은 규제 완화 이전에도 상대적으로 공간적으로 고정되어 있으며, 단기간에 이동하거나 급격히 변화하지 않는 특성을 갖는다. 예를 들어 지하철역, 주요 도로망과 같은 인공 기반시설은 일단 구축되면 장기간 동일한 위치에 머물며 주변의 접근성과 개발 잠재력을 형성한다. 마찬가지로 해안선, 하천, 지형, 녹지와 같은 환경적 요소 역시 도시 구조 속에서 지속적으로 개발 수요를 유발하는 배경 조건으로 작용한다.

Figure 2.

Spatial distribution of independent variables

이러한 기준에 따라 본 연구의 독립변수는 규제 완화 이전 시점에 이미 존재하며, 개발 수요를 축적·유지하는 역할을 수행해 온 환경·경관 어메니티와 접근성 요인으로 구성하였다. 모든 변수는 규제 완화 변수와 동일한 200m×200m 격자 단위로 표준화하여 구축함으로써, 서로 다른 성격의 공간적 요인이 규제 완화의 발생 빈도와 강도와 어떠한 관계를 형성하는지를 비교·분석할 수 있도록 설계하였다.

또한, 본 연구에서 사용된 독립변수 중 각도 기반 지표(View_Angle)와 비율형 지표(View_Score, Frontier_Prs)를 제외한 연속형 변수들은 서로 상이한 단위와 범위를 갖는 점을 고려하여 min-max 정규화를 적용하여 0과 1 사이의 값으로 변환하였다. 이에 따라 모든 변수는 상대적 크기를 비교할 수 있는 무차원 지표로 해석된다. 또한, 접근성 지표는 분석의 직관성을 확보하기 위해 값이 클수록 해당 요소에 대한 접근성이 높은 것을 의미하도록 변환하였다.

녹지 비율(Green_Ratio)은 격자 중심을 기준으로 반경 1km 이내에 존재하는 녹지 면적의 비율로 산정하였다. 이는 개별 격자 내부의 토지이용 상태뿐 아니라, 주변 환경 맥락 속에서 인지되는 녹지 환경의 영향을 반영하기 위한 지표이다. 녹지 접근성(Green_Acc)은 녹지가 속하지 않은 격자 중심점을 기준으로 주요 공원 및 녹지까지의 최단 거리로 산정하여, 일상적 이용 가능성을 반영하는 접근성 지표로 구성하였다. 이는 녹지의 존재뿐만 아니라 실제 이용 가능성이 개발 선호에 중요한 역할을 한다는 기존 논의에 근거한다.

경관 어메니티의 경우 연안 도시의 핵심 특성인 경관 가치를 반영하기 위해 조망 각도와 조망점수를 구축하였다. 먼저, 조망 각도(View_Angle)는 ArcGIS Pro(3.6)를 활용하여 수치표고모형(DEM)을 이용한 가시권 분석을 통해 각 격자에서 가시 가능한 영역의 각도 범위를 산정한 지표로, 시각적 개방성과 조망 잠재력을 나타낸다. 다음으로 조망 점수(View_Score)는 조망의 공간적 개방성과 접근성을 종합적으로 반영하기 위해 다음 식 (4)와 같은 합성 지표로 산정하였다.

$$

(4)

여기서 View_Ratio는 사전 정의된 가시 범위 내에서 실제로 각 격자 중심점에서 가시 가능한 면적이 차지하는 비율을 의미하며, Near_Dist는 해당 격자 중심점으로부터 가장 가까운 가시 영역까지의 거리이다. 즉, 조망 범위가 넓을수록, 그리고 가시 영역이 가까울수록 높은 점수를 부여하는 구조이다. 이러한 접근은 단순한 조망 유무를 넘어, 시각적 개방성과 경관 접근성을 동시에 반영하기 위한 것이다. 이를 통해 단순히 조망의 존재 여부를 넘어 조망의 질적 수준과 공간적 개방성을 함께 반영하도록 하였다.

해안 접근성(Coast_Acc)과 하천 접근성(River_Acc)은 각각 해안선과 주요 하천까지의 최단 거리로 산정하였다. 연안과 주요 하천에 대한 접근성은 관광, 상업, 고급 주거 수요와 직접적으로 연결되는 핵심 입지 요인으로, 개발 압력의 공간적 집중을 설명하는 데 중요한 변수로 활용되어 온 바 있다.

교통 접근성은 지하철 접근성(Subway_Acc)과 도로 접근성(Road_Acc)으로 구성하였다. 두 변수는 공공재적 성격을 가지는 보편적 도시 어메니티로서 한 번 조성되면 해당 지역의 입지 조건으로 오랜 기간 불변하는 특성을 가지며 입지 선택의 주요 조건을 형성하는 요인이다. 즉, 지하철 접근성은 대중교통 서비스 전반을 대표하는 지표가 아니라 장기적으로 고정된 철도 인프라의 접근성을 반영하기 위한 변수이다.

통제변수인 도심 접근성(Center_Acc)은 당시 부산의 2도심 6부도심 전략에 맞춰 해당 지점까지의 거리를 산정하여 도시 내 중심성 효과를 반영하였다. 중심지 접근성은 개발 수요의 공간적 집적과 밀접하게 연관되며, 규제 완화가 단순히 주변부 개발 압력의 결과인지, 아니면 기존 중심 기능과 결합된 공간 재편 과정의 일부인지를 구분하기 위한 구조 변수로 기능한다. 두 번째 통제변수인 전이부 압력 지표(Frontier_Prs)는 시가화 지역과 비시가화 지역의 경계로부터의 거리 및 인접성을 기반으로 산정하였다. 이는 도시 확산 과정에서 개발 압력이 집중되는 ‘도시 전이부(frontier)’의 영향을 반영하기 위한 지표로, 비연속적 개발과 규제 완화의 공간적 발생 가능성을 설명하는 데 활용된다.

회귀모형 적용에 앞서 <표 2>에서는 독립변수의 정의와 해석, 그리고 변수 스케일의 차이를 명확히 인지할 수 있도록 각 지표의 값 범위를 정리하였다. 또한, 독립변수 간 다중공선성 여부를 점검하기 위해 공차 한계와 VIF를 함께 제시하였으며, 모든 변수에서 VIF가 3.12 이하의 범위로 나타나 회귀계수 추정에 영향을 줄 수준의 다중공선성은 관찰되지 않았다. 더불어 잔차의 자기상관 가능성을 참고하기 위해 Durbin-Watson 통계량을 함께 제시하였다.

Table 2.

Variable definitions and multicollinearity diagnostics(N=19,340)

또한, 회귀모형의 적합성을 검토하기 위해 잔차의 정규성 및 이분산성 여부를 추가적으로 점검하였다(표 3). 이를 위해 왜도와 첨도, Jarque-Bera 검정을 활용하여 잔차 분포의 특성을 확인하였으며, Breusch-Pagan 검정을 통해 이분산성 존재 여부를 검토하였다. 검토 결과, 잔차의 왜도와 첨도는 정규분포에서 크게 벗어나지 않는 수준으로 나타났고, Jarque-Bera 및 Breusch-Pagan 검정에서도 통계적으로 유의한 위반은 관찰되지 않았다. 이는 본 연구의 회귀모형이 정규성 및 등분산성 가정을 전반적으로 충족하고 있음을 시사하며, 추정된 계수와 통계적 추론의 신뢰성을 뒷받침한다.

Table 3.

Diagnostic tests for regression assumptions (normality and heteroskedasticity)

본 연구의 원자료는 서로 다른 출처와 형식으로 구성되며, 관측 단위 또한 개별 객체(점·선·면) 수준에서 상이하다. 이 때문에 원자료 수준에서 통계량을 제시하는 것은 변수 간 비교 가능성 측면에서 적절하지 않다. 이에 본 연구에서는 실제 분석에 투입되는 200m×200m 격자 단위를 기준으로 독립변수의 기초통계량을 제시하였다(표 4). 일부 변수는 분포의 비대칭성과 높은 첨도가 관찰되는데, 이는 연안 도시에서 어메니티가 특정 공간에 집적되고 개발 수요 및 규제 운영이 공간적으로 편중되는 구조적 특성과 결합되어 나타나는 결과로 해석할 수 있다. 다만 본 연구의 지표는 동일한 격자 단위에서 산정되고 0-1 범위로 표준화되어 있어, 분포 차이는 변수의 공간적 이질성을 점검하는 기초 정보로 활용하였다.

Table 4.

Descriptive statistics of grid-level independent variables

4. 연구 방법론

본 연구의 방법론은 공간자료의 특성을 사전에 점검하는 단계와 이를 토대로 분석 모형을 구성·적용하는 단계로 이루어진다. 공간적 자기상관성 검토에서는 200m 격자 단위로 구축된 자료의 공간적 의존 여부를 확인하여, 공간회귀모형의 적용 필요성을 점검하였다. 이후, 점검 결과를 전제로 다중회귀분석과 집단 간 차이 분석을 설정함으로써, 이후 규제 완화의 공간적 특성을 검토하기 위한 분석 틀을 구성하였다.

1) 공간적 자기상관성 검토

본 연구는 200m 격자 단위의 공간자료를 활용한 분석에 앞서, 회귀모형 잔차의 공간적 자기상관 여부를 검토하였다. 이는 인접한 공간 단위 간 관측값의 유사성이 통계적 추정 결과에 영향을 미칠 가능성을 점검하고, 공간회귀모형 적용 필요성을 판단하기 위한 사전 진단 절차이다.

이를 위해 Queen 인접성 기반 공간가중행렬을 구성한 후, Moran’s I 지수를 산출하였다. <그림 3>에서 규제완화율, 규제완화면적, 규제완화건수를 각각 종속변수로 설정한 회귀모형의 잔차에 대해 산출된 Moran’s I 산점도를 제시하고 있다. 각 모형의 Moran’s I 값은 각각 0.107, 0.168, 0.237로 나타났으며, 모두 약한 수준의 공간적 자기상관이 관찰되었다. 산점도 상에서도 관측값이 원점을 중심으로 비교적 분산된 형태를 보여 강한 군집이나 뚜렷한 공간적 편향은 확인되지 않는다.

Figure 3.

Moran’s I scatterplots of OLS residuals

이러한 결과는 규제 완화의 누적 분포가 공간적으로 완전히 무작위적이지는 않으나, 강한 공간적 의존성을 전제로 공간회귀모형을 필수적으로 적용해야 할 수준에는 이르지 않음을 시사한다. 이에 본 연구는 계수의 해석 가능성과 집단 간 비교 용이성을 고려하여 다중회귀분석과 다변량 차이 검정을 중심으로 규제 완화의 공간적 분포를 분석하였다. 이러한 다중회귀분석 및 해안/내륙 비교(MANOVA) 설계는 200m 격자 기반 누적 규제 완화 지표를 활용한 선행 연구의 분석 틀을 준용하였다(서세교 외, 2026).

2) 분석 모형

본 연구는 연안 도시에서 규제 완화가 나타난 공간이 공유하는 입지적·환경적 특성을 분석하기 위해 다중회귀분석을 적용하였다. 분석은 특정 시점의 변화를 설명하기보다, 안정적인 공간 조건 위에서 장기간 누적된 규제 완화의 분포가 어떠한 공간적 구조를 형성해 왔는지를 해석하는 횡단면적 공간 분석으로 설계되었다.

이를 위해 종속변수는 2000년부터 2023년까지 발생한 규제 완화 사례를 격자 단위로 누적하여 산정하였으며, 독립변수는 동일한 공간 단위에서 2000년 시점에 관측된 어메니티 및 공간 구조 지표로 구성하였다. 이러한 시간 구조는 특정 연도의 상황을 설명하기 위한 것이 아니라, 지역이 가진 지형, 경관, 접근성, 중심성과 같이 단기간에 변하지 않는 공간적 조건이 장기간에 걸쳐 도시 공간 구조와 개발 수요를 형성해 온 과정을 하나의 분석 틀 안에서 대응시키기 위한 것이다. 즉, 본 연구의 회귀분석은 시간적 변화의 인과를 직접적으로 추적하기보다, 초기 공간 조건과 누적된 제도 변화 간의 구조적 대응 관계를 비교·해석하는 데 초점을 둔다.

다중회귀분석에서는 동일한 독립변수 집합을 사용하되, 규제 완화의 서로 다른 측면을 반영하기 위해 세 가지 종속변수(규제완화율, 규제완화면적, 규제완화건수)를 각각 설정하였다. 이를 통해 개별 어메니티 요인이 규제 완화의 발생 빈도, 공간적 규모, 그리고 강도 측면에서 어떠한 관계를 보이는지를 비교할 수 있도록 하였다. 회귀모형의 적용에 앞서 잔차의 분포 특성을 점검함으로써 모형 추정 결과의 안정성과 해석 가능성을 함께 검토하였다.

한편, 회귀분석이 규제 완화의 발생 가능성과 공간적 강도를 연속적 관계로 설명하는 데 초점을 둔다면, 규제 완화가 집중적으로 나타난 공간이 해안과 내륙이라는 서로 다른 공간적 맥락에서 구조적으로 구분되는 특성을 보이는지 여부는 집단 간 비교 분석을 통해 별도로 검토할 필요가 있다. 이에 본 연구는 해안 지역과 내륙지역을 구분한 공간 집단 간 차이 분석을 추가로 수행하였다.

해안 지역 구분을 위해 본 연구는 해안선으로부터의 1km 거리를 기준으로 적용하였다. 유럽환경청과 EU의 DEDUCE Project에서는 연안 육역을 해안선으로부터 일정 거리 이내의 육상 공간으로 정의하고, 해당 범위를 연안 개발, 토지피복 변화, 인구 및 기반 시설 노출을 평가하는 핵심 분석 단위로 활용해 왔다. 특히 DEDUCE Project(2007)의 연안 지표체계에서는 해안선으로부터 1km 이내의 육역을 coastal zone의 핵심 범위로 설정하여, 연안부 토지이용 변화와 시가화 정도를 분석하는 기준으로 제시하고 있다(EEA, 2006; DEDUCE Project, 2007). 국내 문헌에서는 연안 육역의 범위를 특정 거리로 정량화하기보다는, 해안과의 상호작용 및 관리 필요성을 중심으로 개념적으로 정의하는 경향이 강하다. 본 연구는 이러한 국내 정책·연구의 개념적 정의를 수용하되, 해안과 인접한 공간에서 나타나는 개발 압력과 규제 완화의 구조적 특성을 보다 명확히 비교하기 위해 국제적으로 활용되어 온 표준적 분석 기준을 적용하였다. 이에 따라 해안선으로부터 1km 이내의 육역을 해안 지역으로, 그 외의 공간을 내륙지역으로 구분하였다.

해안 및 내륙으로 구분된 공간 집단 간 규제 완화 특성의 차이를 검토하기 위해, 본 연구는 다변량분산분석(MANOVA)을 적용하였다. 이는 규제완화율, 면적, 건수와 상호 연관된 복수의 종속변수를 개별적으로 분석할 경우 발생할 수 있는 제1종 오류의 증가를 방지하고, 규제 완화의 전반적 분포 구조에서 집단 간 차이가 존재하는지를 통합적으로 검정하기 위함이다. MANOVA 결과에서 집단 간 유의한 차이가 확인된 경우, 종속변수별 차이를 보다 구체적으로 파악하기 위해 후속적으로 일원분산분석(ANOVA)을 수행하였다. 이러한 단계적 분석 절차를 통해, 규제 완화의 발생 빈도, 공간적 규모, 강도 측면에서 해안과 내륙 공간이 어떠한 구조적 차이를 보이는지를 종합적으로 해석하였다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 가설 1과 2의 검증: 어메니티 요인과의 관계

본 연구는 어메니티 요인과 토지이용규제 완화 지표 간의 공간적 대응 관계를 점검하기 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 분석결과는 <표 5>에 제시하였으며, 종속변수로는 규제 완화 건수, 규제 완화 면적, 규제 완화 비율을 사용하였다.

Table 5.

Result of multiple regression analysis on land use deregulation

분석 결과, 경관 관련 변수인 View_Angle(조망각)과 View_Score(조망점수)는 세 종속변수 모두와 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 보였다. 이는 가시성이 우수한 지역에서 규제 완화 사례가 상대적으로 빈번하게 관찰되는 경향이 있음을 보여준다. 특히 단일 시점의 조망 특성뿐 아니라 종합적인 경관 노출도가 규제 완화 지표와 일관된 연관성을 보인다는 점에서, 경관 조건은 규제 완화가 누적되어 관측되는 위치의 공통된 공간 조건으로 해석할 수 있다.

Coast_Acc(해안접근성)은 세 종속변수 모두에서 상대적으로 큰 계수를 보이며, 규제 완화 지표들과 일관된 양(+)의 연관성을 나타냈다. 이는 해안 접근성이 높은 격자에서 규제 완화 지표가 더 크게 관측되는 경향이 있음을 의미하며, 연안 입지 조건이 규제 완화의 누적 분포와 밀접하게 결합되어 나타남을 시사한다.

River_Acc(하천접근성)은 세 종속변수 모두에서 규제 완화와 유의한 정(+)의 연관성을 나타냈다. 이는 하천 접근성이 높은 지역에서 규제 완화가 더 빈번하고 규모가 큰 형태로 관측되는 경향이 있음을 의미한다.

녹지와 관련해서는 Green_Ratio(녹지비율)가 규제 완화와 유의한 상관을 보이지 않는 반면, Green_Acc(녹지 접근성)는 세 모형 모두에서 약한 정(+)의 영향을 나타냈다. 이는 녹지 자체의 존재보다는, 녹지에 대한 접근 가능성이 토지이용 변화와 더 밀접하게 연관되어 있음을 의미하며, 녹지가 인접한 지역이 주거 및 개발 측면에서 선호되는 공간으로 작용할 가능성을 시사한다.

교통 접근성 변수 역시 유의한 설명력을 보였다. Subway_Acc(지하철 접근성)와 Road_Acc(도로 접근성)는 전반적으로 양의 계수를 나타내었으며, 특히 도로 접근성은 규제 완화 비율에서 상대적으로 높은 영향력을 보였다. 이는 교통 접근성이 높은 공간에서 규제 완화 지표가 함께 높게 나타나는 경향이 있음을 보여주며, 규제 완화의 누적 분포가 주요 교통축과 결합되어 관측될 수 있음을 시사한다.

통제변수에서는 Center_Acc의 영향이 제한적으로 나타난 반면, Frontier_Prs는 세 종속변수 모두에서 일관된 양(+)의 효과가 확인되었다. 이는 기존 도시 경계에 인접한 지역에서 토지이용 규제 완화 사례가 상대적으로 집중되어 나타나는 경향을 의미한다. 이러한 결과는 도시의 외연부나 토지이용 전이대는 상대적으로 규제 완화의 대상으로 선택될 가능성이 높으며, 이는 개발수요가 집중되는 방향성과 공간적 확장 논리를 반영하는 결과로 해석할 수 있다. 또한 Frontier_Prs의 계수가 다른 접근성 변수들과 비교해 비교적 안정적으로 나타났다는 점은, 단순 접근성 수준보다 ‘경계 인접성’이 규제 완화의 누적 분포와 더 일관된 결합 양상을 보일 수 있음을 시사한다. 결과적으로 규제 완화는 도시공간 전반에서 균질하게 분포하기보다, 기존 개발 경계를 따라 형성된 전이부 주변에서 반복적으로 관측되는 경향을 보였다.

분석 결과는 어메니티 요인과 토지이용 규제 완화 지표 간에 통계적으로 유의한 대응 관계가 존재함을 보여주며, 이는 연구가설 1을 지지하는 결과로 해석할 수 있다. 조망 특성, 해안 접근성, 교통 접근성 등 다양한 어메니티 변수들이 규제완화지표와 통계적으로 유의한 양(+)의 관계를 보였으며, 이는 어메니티가 우수한 공간에서 규제 완화가 상대적으로 더 빈번하거나 큰 규모로 관측되는 경향이 있음을 보여준다. 또한 어메니티 요인 간 계수의 크기 차이도 확인되었는데, 해안 접근성과 경관 관련 변수는 다른 요인들에 비해 상대적으로 큰 계수를 보여 규제 완화 지표와의 연관 강도가 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 어메니티 전반이 규제 완화의 누적 분포와 유의한 대응 관계를 갖는 동시에, 연안 어메니티가 상대적으로 더 큰 설명력을 가질 수 있음을 시사하며, 이는 가설 2를 지지하는 실증적 근거로 해석될 수 있다.

2. 가설 3의 검증: 규제 완화의 공간적 특성

분석 격자를 해안선 기준 1km 이내에 위치한 해안 격자(coastal)와 그 외 내륙 격자(inland)로 구분하고, 두 집단 간 규제 완화 지표의 평균 벡터가 통계적으로 동일한지 여부를 다변량 관점에서 검토하였다. 종속변수는 규제완화건수, 규제완화면적, 규제완화 비율로 구성하였으며, 세 지표는 동일한 규제 완화 현상을 서로 다른 척도로 측정한다는 점에서 단변량 비교보다는 다변량 차이 검정을 통해 종합적으로 판단하는 것이 타당하다고 판단하였다. 이에 따라 본 연구는 해안/내륙 집단을 독립변수로 하고, 세 규제 완화 지표를 종속변수 집합으로 설정한 MANOVA를 수행하였다.

MANOVA 수행에 앞서, 집단 간 공분산 행렬 동질성 가정을 Box’s M 검정으로 점검하였다(표 6). 검정 결과 Box’s M 값은 33.8로 나타났으며, 이에 대한 F검정은 유의하지 않았다. 즉, 해안 격자와 내륙 격자 간에 종속변수들의 공분산 구조가 통계적으로 동일하다는 가정을 기각할 근거가 없으므로, 본 연구의 MANOVA 결과는 공분산 동질성 측면에서 해석 가능성이 확보된 것으로 판단된다. 또한 본 연구는 표본 수가 크고, 집단 수가 2개로 단순한 구조를 갖는 점에서 네 종류의 다변량 검정 통계량들을 함께 제시하여 결과의 일관성을 확인하였다.

Table 6.

Test for homogeneity of covariance matrices

분석 결과, 해안지역과 내륙지역은 규제 완화 지표의 종합적 수준에서 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다(표 7). 즉, 규제 완화 건수, 면적, 비율을 하나의 종속변수 집합으로 고려할 때, 해안과 내륙은 규제 완화의 다변량 평균 구조가 통계적으로 동일하지 않으며, 해안지역 여부가 규제 완화의 공간적 특성과 관련되어 있음을 시사한다.

Table 7.

MANOVA results for deregulation indices by location

다변량 차이가 확인된 이후, 어느 규제 완화 지표에서 집단 차이가 두드러지는지를 확인하기 위해 후속 단변량 분석을 수행하였다(표 8). 집단이 해안과 내륙 두 수준으로 구성되므로, 사후검정은 별도로 필요하지 않으며 각 종속변수에 대해 일원 분산분석 결과를 제시하였다. 분석 결과, 모든 다변량 검정 통계량이 유의 수준 0.01 이하에서 통계적으로 유의하게 나타나, 해안지역과 내륙지역 간에는 규제 완화와 관련된 종속변수들의 조합에서 유의한 차이가 확인되었다. 이는 규제 완화가 공간적으로 균질하게 발생하는 것이 아니라, 해안과 내륙이라는 입지적 조건에 따라 차별적으로 나타난다는 점을 시사한다.

Table 8.

Follow-up univariate ANOVA results for deregulation indices by location

단, 효과의 크기가 0.009-0.012 범위로 나타난 점은, 집단 구분이 규제 완화의 차이를 설명하는 데 있어 매우 중요한 단일 요인이라기보다는, 다수의 요인이 중첩된 상황에서 규제 완화의 공간적 편차를 형성하는 하나의 구조적 요인으로 작동함을 의미한다. 특히 본 연구는 표본 수가 큰 공간 격자 자료를 기반으로 하고 있어 통계적 유의성이 상대적으로 쉽게 확보될 수 있으므로, 본 절에서는 p값과 함께 효과의 크기를 함께 제시하여 집단 차이의 실질적 크기를 병행해 해석하였다. 그럼에도 MANOVA 및 후속 ANOVA에서 일관되게 집단 차이가 확인되었다는 점은, 규제 완화가 도시공간 전반에서 균질하게 발생하기보다는 해안과 내륙이라는 공간적 맥락에 따라 상이한 양상으로 나타날 수 있음을 보여준다. 따라서, 규제 완화의 공간적 특성은 해안지역과 내륙지역 간에 유의한 차이를 보일 것이라는 연구 가설3을 지지하는 결과가 도출되었다.

Ⅴ. 결 론

본 연구는 연안 도시에서 어메니티가 형성하는 개발 수요가 토지이용 규제 완화라는 제도적 반응으로 전이되는 양상을 실증적으로 규명하고자 하였다. 기존 연구가 어메니티와 개발 수요, 혹은 규제 완화를 개별적으로 논의해 온 것과 달리, 본 연구는 규제 완화를 하나의 사건이 아니라 공간적으로 누적되어 관측되는 결과로 파악하고 해당 공간이 공유하는 입지적·환경적 특성을 정량적으로 분석하였다. 이를 통해 어메니티 기반 수요 논의와 규제 완화의 누적 분포를 동일한 분석 틀 안에서 함께 검토하고, 두 요소가 도시공간에서 어떤 방식으로 결합되어 관측되는지 확인하고자 하였다.

분석 결과, 연안 도시에서 규제 완화는 무작위적으로 관측되기보다 일정한 공간적 특성을 공유하는 지점에서 반복적으로 나타나는 경향을 보였다. 다중회귀분석 결과, 조망 특성, 해안 접근성, 교통 접근성, 도시 전이부 압력과 같은 어메니티 및 공간 구조 요인은 규제 완화의 발생 빈도·면적·강도와 통계적으로 유의한 대응 관계를 보였다. 특히 해안 접근성과 경관 관련 변수는 세 가지 규제 완화 지표 전반에서 상대적으로 큰 계수를 보여, 어메니티 지표가 높은 구간에서 규제 완화가 더 집중되어 관측될 수 있음을 시사한다. 이는 어메니티가 단순한 환경적 속성에 머무르지 않고, 제도 변화가 누적되어 관측되는 공간의 형성과 결합될 수 있는 구조적 배경 조건으로 해석될 여지를 제공한다.

본 연구는 해안과 내륙을 구분한 집단 간 비교 분석을 통해, 규제 완화의 공간적 특성이 입지 맥락에 따라 차별적으로 나타남을 확인하였다. 해안선으로부터 1km 이내를 해안지역으로 정의하고 MANOVA 및 후속 ANOVA를 수행한 결과, 해안과 내륙은 규제 완화 건수, 면적, 완화율의 결합 구조에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 이는 규제 완화가 도시 전반에서 균질하게 발생하는 현상이 아니라, 해안이라는 특정 공간 맥락에서 보다 집약적으로 나타나는 경향이 있음을 의미한다. 다만 집단 구분의 효과 크기가 제한적인 수준으로 나타났다는 점은 규제 완화가 단일 요인에 의해 설명되기보다는 어메니티, 접근성, 전이부 압력 등 다수의 공간적 요인이 중첩된 결과임을 의미한다. 또한, 본 연구는 규제 완화가 어메니티 요인에 의해 ‘설명된다’보다, 규제 완화가 반복적으로 나타난 공간과 어메니티 지표 사이의 공간적 대응 관계를 검증하는 데 초점을 두었다. 따라서 분석 결과는 인과관계라기보다, 제도 변화와 개발 수요가 동일한 공간 축 위에서 누적되는 경향성을 보여주는 것으로 해석해야 한다.

이러한 분석 결과는 연안 도시의 규제 완화를 이해하는 데 있어 몇 가지 중요한 함의를 제공한다. 첫째, 규제 완화는 정책 결정의 산물인 동시에 장기간 축적된 개발 수요가 특정 공간에 집중된 결과로 해석할 필요가 있다. 즉, 규제 완화는 예외적 조치라기보다 어메니티가 형성한 공간적 수요 구조 위에서 반복적으로 나타나는 정책적 응답으로 이해할 수 있다. 둘째, 연안 어메니티가 집중된 지역일수록 규제 완화 압력이 강화된다는 점에서 연안 도시의 토지이용 계획은 개발 수요에 대한 사후적 대응이 아니라 수요가 축적되기 이전 단계에서의 사전적 관리 전략을 포함할 필요가 있다.

예를 들어, 도시 전이부와 같이 개발 압력이 집중되는 공간에 대해서는 개발밀도 제한이나 완충지대 설정과 같은 선제적 토지이용 관리 수단을 검토할 수 있으며, 경관·조망 등 연안 어메니티 가치가 높은 지역에 대해서는 특별계획구역 지정이나 개발밀도 상한 기준을 통해 규제 완화의 적용 범위를 보다 체계적으로 관리할 필요가 있다. 또한 규제 완화 심의 과정에서 어메니티 수준과 전이부 압력과 같은 공간 지표를 사전 검토 기준으로 활용하는 방안은 규제 완화가 특정 공간에 반복적으로 집중되는 경향을 제도적으로 인지하고 관리하기 위한 하나의 접근이 될 수 있다. 이는 규제 완화를 사후적·개별적 대응이 아니라 개발 수요의 축적 과정 전반을 고려한 사전적 관리 전략으로 전환할 필요성을 시사한다.

마지막으로 본 연구는 몇 가지 한계를 지닌다. 본 연구는 누적된 규제 완화의 공간적 분포를 설명하기 위해 독립변수를 2000년 기준으로 구축하였다. 일부 접근성·공간 구조 변수는 분석 기간 중 변화할 수 있으며, 해당 변화가 누적 결과에 영향을 미쳤을 가능성을 완전히 배제할 수 없다. 또한 종속변수는 2000-2023년 기간의 규제 완화 사례를 동일 가중치로 누적하여 산정하였기 때문에, 초기 규제 완화가 선행 조건으로 작동했는지 또는 후기 규제 완화가 개발 압력의 결과로 나타났는지와 같은 시간 순서의 차이를 분리해 해석하는 데 한계가 있다. 연도별 효과의 차이와 시간적 이질성을 직접 추정하기 위해서는 규제 완화 발생 시점을 반영한 동태적 설계와 연도별 추정이 요구되며, 이는 후속 연구 과제로 남는다.

또한 부산은 규제 완화와 개발이 집중된 전형적인 연안 도시 사례이지만, 단일 도시 사례를 대상으로 분석하였다는 점에서 결과의 일반화에는 주의가 필요하다. 향후 연구에서는 다양한 조건의 연안 도시를 대상으로 비교 분석을 수행하거나 규제 완화 결정 과정과 공간적 결과를 연결하는 접근을 통해 보다 정교한 인과 구조를 규명할 필요가 있다. 본 연구는 연안 도시에서 어메니티와 규제 완화의 공간적 편중 사이의 관계를 실증적으로 제시함으로써 연안계획 및 토지이용계획 연구에 의미 있는 함의를 제공한다.

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