광역경제권의 기능적 상호의존과 고용성장: 지역정책에 대한 함의

1. 연구의 배경 및 목적

과거 대도시 중심의 도시발전 모델은 공간의 비효율적인 이용, 인구 및 산업의 집중으로 인한 도시문제 발생, 개발자본 중심의 도시개발로 인한 환경파괴 및 에너지비효율성 등의 문제가 언급되고 있으며, 최근 대안적 도시발전 모델로써 광역경제권·네트워크도시·세계도시 등이 제시되고 있다(김용창, 2011). 특히, 광역경제권은 미국, 유럽, 일본 등 세계 여러 국가에서 국경을 초월한 도시-지역단위의 공간 전략으로 경제발전과 연계하여 국가적 경쟁력을 확보하기 위해 적용되고 있다. 이러한 광역도시모델은 환경적·경제적·문화적·물리적으로 연계된 대도시들과 그 배후지간의 네트워크로써 정의 될 수 있으며 신자유주의의 글로벌 경제에서 국가적 경쟁력을 확보하고 지역 차원의 환경문제를 해결하기 위해 중요성이 인식되고 있다(Ross and Woo, 2009).

광역경제권의 중요성과 작동원리에 대해 여러 선행연구가 있으며(Gottman, 1957; Lang et al, 2005), 공통된 주요 요인으로 도시-지역 간의 네트워크 형성이 언급되고 있다. 네트워크 형성은 도시-지역 간 상호보완적 관계를 유도할 수 있으며, 산업·자본·인력·인프라·정보 등을 연계하여 도시권 전체의 역량을 극대화 할 수 있다(김동주 외, 2009). 따라서 도시를 구성하는 요소들이 서로 효율적이고 생산적인 상호작용 시스템 안에서 운용되는지에 따라 광역경제권 전략의 성공여부가 달라 질 수 있다. 국내에서는 2009년 제 4차 국토종합계획 수정계획에서 세계적 경제 환경변화에 대응하고 국내 지역경제를 활성화하기 위해 ‘5+2 광역경제권’을 도입하였으며, 성장거점의 자족성 확보와 주변지역과의 연계강화를 위해 인프라 조성사업을 실시하였다. 특히, 광역경제권이 글로벌 경쟁력을 갖기 위해서 성장거점 도시를 육성할 뿐 아니라 주변도시간의 연계성을 확보해야 함을 제시하고 있다(김동주, 2010).

하지만 광역경제권 내 연계성에 따른 네트워크 형성의 중요성이 언급되고 있음에도, 아직까지 국내의 연구는 권역설정이나 경쟁력확보를 위한 성장방안, 필요성의 정책적 논의를 중심으로 이루어져왔다. 특히, 연계성 측면에서 서로간의 네트워크를 추정한 연구도 있으나 통근통행을 중심으로 한 상호작용에 초점이 맞추어져 있어 실제 경제활동의 연계를 반영하기 어려웠다. 따라서, 본 연구의 목적은 광역경제권의 경제적인 상호의존을 정의하고 특성을 도출 하는데 있다. 특히, 상호의존에 따른 도시 간 고용성장 관계를 규명하여 상호작용과 고용성장 간의 관계를 분석하고자 한다.

본 연구의 결과는 네트워크에 따른 성장여부와 방향설정을 통해 효율적이고 생산적인 광역경제권의 시스템으로 나아가기 위한 기초자료로써 활용될 수 있으며, 지속가능한 도시 및 지역성장을 위한 정책적 시사점을 제공할 수 있다.

2. 연구의 범위 및 흐름

1) 연구의 범위

본 연구의 시간적 범위는 2003~2013년이며 공간적 범위는 6개 광역경제권(수도권, 강원권, 충청권, 대경권, 호남권, 동남권)을 대상으로 한다(그림1). 경제적인 상호작용을 측정하기 위해 국가교통DB의 2013년 화물OD데이터를 이용하며 고용성장은 2003년 및 2013년 전국사업체조사의 시군구별 고용변화량을 지표로 한다.

Figure 1.

Geographical scope of analysis

1. 광역경제권

2. 광역경제권과 네트워크

도시 간 재화의 흐름에 따른 기능적 관계(functional relation)는 네트워크의 효율적인 이용을 바탕으로 규모의 경제를 위한 임계규모의 달성과 상호보완성을 통해 지역의 경쟁력을 강화할 수 있다(변필성 외, 2015). 하지만 단순히 개별 도시에 대한 기능적 접근이 아닌 도시시스템 차원에서 살펴볼 필요가 있다. 이는 도시시스템 내에서 재화·서비스·자본·정보지식 등의 도시 간 패턴 및 정도가 달라짐에 따라 도시 간 노동의 분업과 특화가 변화하기 때문이다(Karlsson and Olsson, 2015).

따라서 도시시스템 내의 도시 간 구성을 살펴봄으로써 경제발전과정을 이해 할 수 있으므로(Anas and Small, 1999), 본 선행연구에서는 기능적 관계에 대한 실증연구를 네트워크 전략의 타당여부·도시체계 규명·권역설정에 대한 연구로 구분하였다.

3. 연구의 차별성

선행연구 결과, 지역발전전략으로써 광역경제권에 대한 본 연구의 차별성은 다음과 같다. 첫째, 국내 광역경제권 전략은 외국과 다르게 ‘지역균형발전’의 이념이 반영되어 도시 간 기능적 연계성보다는 행정경계와 인구규모를 중심으로 설정되었다. 즉, 도시 간 연계성에 따른 네트워크 효과의 극대화 보다는 형평성을 고려하여 권역이 설정되어 있어 향후 권역별로 네트워크 특성을 고려한 차등화 된 전략이 적용될 필요가 있다.

둘째, 네트워크 측정을 위해 이용된 통근통행, 지리적 인접여부, 산업연계, 정보교환 등은 실제 경제활동을 반영하기 어려우므로 지역 상호간 경제활동을 측정하기 위해 화물이동이 이용될 필요가 있다. 화물이동은 물리적인 재화의 이동으로써 경제활동의 생산·분배·소비 과정의 결과물로, 재화의 생산을 위한 원자재·중간재의 이동과 시장수요에 따른 최종재의 분배 과정이다.

셋째, 네트워크전략의 지속가능성을 확보하기 위해 상호의존 특성 및 성장관계가 고려되어야 한다. 이는 네트워크에 따라 위계가 다른 도시체계가 형성되며 파급효과가 상이하기 때문이다.

1. 상호의존의 정의 및 유형화

도시 간 상호의존관계는 산업경제활동의 공간적 분포와 산업구조에 따른 도시 간 재화 또는 사람의 흐름에 의해 발생한다(김주석, 2005). 본 연구에서는 도시 간 재화의 흐름에 따른 일방적 관계 보다는 서로간의 기능적인 연관성에 초점을 맞춰 양방향적 관계인 상호의존을 다음과 같이 정의한다.

w_ij : j지역에 대한 i지역의 상호의존
O_ij : i지역에서 j지역으로의 화물물동량
D_ij : j지역에서 i지역으로의 화물물동량
n : 전체 지역의 수

이 때, 자기상관을 제거하기 위해 출발지와 목적지가 같은 경우는 제외하였으며 서로 간의 상호의존성은 유입량과 유출량의 합을 총 물동량으로 나누어 상대적인 크기(row-standardized)를 산출한다. 따라서 i지역에서 j지역으로의 유출 및 유입량이 같더라도 i지역과 j지역의 총물동량의 크기가 달라 상호의존의 크기가 다르게 나타날 수 있으며 상호의존의 크기가 클수록 상호작용하는 상대도시에 대한 의존이 크다고 볼 수 있다.

이러한 상호의존은 van Oort(2010)가 제시한 그림2와 같이 도시 내의 상호작용(1), 도시권 내의 상호작용(2·3), 도시권 간 상호작용(4·5·6) 유형으로 구분 될 수 있다. 특히, 상호의존의 유형화는 각 도시권이 독립적인 도시 네트워크 체계로 기능하는지 분석하기 위해 이용 될 수 있다(Goei et al., 2010). 본 연구에서도 상호의존을 유형화하여 각 광역경제권의 네트워크에 따른 성장관계와 특성을 비교분석한다. 이를 위해 광역경제권 간 상호의존의 반영여부에 따른 전국차원(2·3·4·5·6), 권역 간(4·5·6), 권역 내(2·3)로 상호의존을 유형화하였다. 여기서 전국차원이라 함은, 광역경제권 경계와 상관없이 전국의 모든 시군구를 대상으로 한 분석을 의미한다.

Figure 2.

Classification of different types of urban interdependency (Source: van Oort et al. (2010))

2. 상호의존 특성

상호의존의 특성은 네트워크에서 기능적 상호작용에 따른 패턴 및 유형을 분석하며 선행연구를 바탕으로 의존성·복잡성·중심성으로 구분한다. 따라서, 전국차원·권역 간·권역 내 등 상호의존 유형에 따라 각 지수를 산출하여 비교분석한다.

첫째로, 의존성은 독자적인 권역으로의 기능여부를 분석하는 지표이다. van Oort at el(2010)는 권역 간보다 권역 내의 상호의존이 클 때 독자적인 권역으로 기능할 수 있음을 제시하였다. 따라서, 해당 도시의 전체 물동량 대비 권역 내 도시들 간의 물동량이 높을수록 권역에 대한 의존이 높다고 할 수 있다. 즉, i도시의 권역 내 의존성은 광역경제권 내의 모든 j도시들과 상호작용하는 i도시의 상호의존성 합과 같다. 또한 백분율로 나타나기 때문에 지수가 높을수록 해당 권역에 대한 의존성이 높고 타 권역에 대한 의존성이 낮으며, 권역 내 의존성과 권역 간 의존성의 합은 100%이다.

w_ij : j지역에 대한 i지역의 상호의존

둘째로, 복잡성은 다수의 도시와 상호작용하는지를 측정하는 지표이다. Marull et al.(2015)은 광역경제권에서 네트워크의 복잡성이 높을수록 상호작용에 따른 공간구조가 효율적이고 안정적임을 밝혀냈다. 특히, 국내에서의 화물이동은 국내 모든 도시 간에서 일어나므로 외부의 유출입이 없다. 따라서 모든 상호의존의 합은 1로 일정하기 때문에 상호의존의 크기가 균일할수록 네트워크의 복잡성을 지니는 공간구조라 할 수 있다. 본 연구에서는 변이계수를 이용하여 상호의존 분포가 집중 또는 분산된 정도를 비교한다. i도시의 복잡성을 측정하는 변이계수가 작을수록 평균과 근사한 분포를 보여 다수의 도시와 많은 상호작용을, 클수록 평균과 멀어진 분포를 보여 소수의 도시와 많은 상호작용을 한다고 볼 수 있다.

μ_i : 상호의존 유형에 따른 w_ij의 평균
σ_i : 상호의존 유형에 따른 w_ij의 표준편차

셋째로, 중심성은 특정 도시에 타 도시들이 얼마나 의존하는지 측정하는 지수로(윤철현 외, 2012), 결절지(node)로의 중요성을 의미한다. 특히, 중심성이 1보다 클 경우 요인분석의 고유값과 같이 해석될 수 있으며(김주석, 2005), 도시 간 네트워크에서 결절지로써 역할을 한다고 볼 수 있다. 따라서, 중심성이 클수록 네트워크의 상위 결절지라고 할 수 있다. 또한 상호의존이 상대적인 크기를 가지므로 모든 도시의 중심성의 합은 도시 전체 수와 같으며 권역 내의 중심성과 권역 간의 중심성의 합은 전국차원의 중심성과 같다. 즉, i도시의 권역 내 중심성은 i도시와 상호작용하는 광역경제권 내의 모든 j도시들의 상호의존성 합과 같다.

w_ji : i지역에 대한 j지역의 상호의존

3. 성장관계의 규명

1) Moran’s I

Anselin(1995)이 제시한 공간통계량인 Global 및 Local Moran’s I는 근린분석에서 이용되는 공간적 연관성을 측정하는 대표적 공간통계량이다. 이때, 각 변수를 표준화하였으므로 분석집단의 평균보다 크거나 작을 때 High·Low가 나뉘며, 대상지역과 그 이웃의 관계가 공간적으로 유의한 관계인지 표준정규분포 확률변수를 통해 유의성을 검증한다. 본 연구에서는 성장을 고용변화량으로 측정하며 w_ij를 행표준화 할 경우 다음과 같이 나타낼 수 있다.

$\[ {LocalMoran}^{\text{'}}{sI}_i=z_i\sum _j{w}_{ij}{z}_j \]$

$\[ {GlobalMoran}^{\text{'}}sI=\sum _i{I}_i/\sum _i{z}_i^2 \]$

z_i : 표준화된 고용변화량
w_ij : j지역에 대한 i지역의 상호의존
n : 전체 지역의 수

하지만 본 연구는 w_ij에 지역 간의 인접여부나 거리가 아닌 기능적인 상호의존을 반영하였기 때문에 통계적으로 유의하다면 기존의 Moran’s I와 다르게 해석될 수 있다.

첫 번째로, Global은 공간적 군집패턴이 아닌 기능적 상호의존에 따른 성장패턴으로 볼 수 있다. 기존 거리 가중치를 이용한 Moran’s I에서는 Global값이 클수록 해당 지역과 주변지역이 공간적으로 유사한 값들이 군집화 되고 Global값이 작을수록 분산된다고 해석하였다. 하지만 기능적 상호의존을 반영할 경우, Global값이 클수록 기능적 관계가 높은 지역들 간 성장패턴이 같으며(성장-성장 또는 쇠퇴-쇠퇴), 작을수록 상반된 성장패턴(성장-쇠퇴 또는 쇠퇴-성장)을 가진다고 볼 수 있다. 이때, 성장(또는 쇠퇴)-성장(또는 쇠퇴)은 해당지역은 성장(또는 쇠퇴)하고 상호의존하는 상대지역들 또한 성장(또는 쇠퇴)함을 의미한다.

두 번째로, 기존 Moran’s I에서의 Local값은 인접 또는 거리 등 공간적 관계에 따른 개별 도시 간의 High·Low 관계이다. 그러나 기능적 상호의존을 반영할 경우, 상호작용하는 도시 간 성장관계로 볼 수 있으며 다음과 같이 해석 할 수 있다(표1).

Table 01.

Interpretations of Local Moran’s I based on functional relationships

4. 성장관계에 따른 상호의존특성 비교

도시 간 상호의존 특성이 성장 유형에 어떤 영향을 주는지 분석하기 위해 다항로짓 모형을 사용한다. 성장관계가 유의한 도시들은 유의하지 않은 도시들과 상호의존 특성이 상이하게 나타날 것이다. 즉, 상호의존 유형에 따라 성장관계가 다르게 나타나므로 유형별 세 가지 모델을 구축하였다. 종속변수는 유의한 성장관계를 갖는 성장-성장 및 쇠퇴-성장과 유의하지 않은 도시들로 구분하였으며, 설명변수는 상호의존 특성인 의존성·복잡성·중심성 지수를 이용한다. 각 지수는 상호의존 유형 간 완전공선성이 있기 때문에 권역 간 및 권역 내 특성만 반영한다(표2).

Table 02.

Variables

본 연구처럼 종속변수가 연속변수가 아닌 이산변수일 경우, 설명변수를 비교하기 위해서는 다항로짓모형을 이용해야한다. 다항로짓모형은 확률선택모형을 기반으로 효용이 가장 높은 대안을 선택하는 모형이다. 이때, 설명변수가 유의하게 나타난다면 참조집단 대비 종속변수를 선택할 확률이 높거나 낮아지기 때문에 선택된 집단의 특성이라 볼 수 있다. 따라서 참조집단으로 성장관계가 유의하지 않은 도시들이 설정된다면 유의한 성장관계를 갖는 성장-성장 및 쇠퇴-성장 지역들의 상호의존 특성이 상이한지 비교분석 할 수 있다.

1. 상호의존 특성

화물이동에 따른 기능적 상호의존의 특성을 분석하기 위해 전국차원·권역 간·권역 내 등 상호의존 유형별로 의존성·복잡성·중심성 지수를 국토전체 평균 대비 비교분석한 결과는 다음과 같다(표3).

Table 03.

Characteristics of functional interdependence

1) 의존성

광역경제권이 독자적인 권역으로 기능 할 수 있는지 의존성을 통해 분석한 결과는 다음과 같다. 평균적으로 국토전체에서는 전체 물동량의 42%가 권역 내 도시들 사이에서 발생한다(표3). 동남권(55%)과 수도권(51%)은 국토전체 평균보다 높은 비율을 보여 권역 내 의존성이 높으며 이와 같은 권역은 권역 내 네트워크가 활발하다고 볼 수 있다. 반면, 강원권(22%)·충청권(29%)·대경권(32%)·호남권(40%)은 의존성이 국토전체 평균보다 낮게 나타나 타 권역에 대한 의존성이 더 높은 권역으로 볼 수 있다. 특히, 강원권과 충청권은 전체 물동량의 약 70% 이상을 타 권역의 도시들과 상호의존하고 있어 독자적인 권역의 기능보다는 국토차원에서 타지역과의 연계성이 높은 권역이다.

권역 간 75%이상 상호의존하는 도시들의 분포(그림3)를 보면, 강원도 및 광역경제권 경계를 중심으로 한 내륙지역에서 다수 나타나고 있다. 이와 같은 결과는 광역경제권이 설정되고 있음에도 권역 내 상호의존이 50%를 넘어서지 못해 독자적인 생태계로써 기능하지 못함을 의미한다.

Figure 3.

Dependency between mega-economic regions

반면, 권역 내 의존성의 공간적 분포를 보면, 동남권은 울산-부산-창원, 수도권은 서울-인천, 호남권은 광주-나주-영암 및 순천-여수로 연결되는 기능적 연담화된 지역이 나타나고 있다(그림4). 권역 내 상호의존이 50%이상을 넘는 도시가 대부분 수도권 및 동남권에 분포되어 이들 권역이 독자적인 권역으로 기능 할 수 있을 것으로 예상된다.

Figure 4.

Dependency within mega-economic region

2) 복잡성

상호의존 유형별로 다수 도시와의 상호작용이 높은지를 측정하는 복잡성을 분석한 결과는 다음과 같다. 모든 권역이 전국차원 보다는 권역 내에서 변이계수가 작게 나타나 권역 내에서의 상호의존 크기의 분포가 전국차원보다 균일한 것으로 나타난다. 전국차원에서는 강원권·동남권이 국토전체 대비 높게 나타나 소수의 도시와 많은 상호작용을 하는 권역이라고 볼 수 있다.

권역 간 복잡성을 비교해 보면, 강원권·동남권·충청권이 국토전체 대비 높게 나타나 권역 간 상호의존에서도 소수 도시와 많은 상호작용을 하는 권역으로 나타나며 대경권·수도권·호남권은 국토전체 대비 작게 나타나 다수의 도시와 많은 상호작용을 하는 권역으로 볼 수 있다.

권역 내 복잡성을 비교해 보면, 강원권·동남권·호남권은 국토전체 대비 높게 나타나 권역 내 소수의 도시들과 많은 상호작용을 하는 권역이다. 반면, 수도권은 국토전체와 비슷하게 나타나고 있으며 충청권·대경권은 국토전체 보다 작게 나타나 국토전체 대비 권역 내 소수의 도시와 많은 상호작용을 하는 권역으로 볼 수 있다.

이상의 결과를 종합해 볼 때, 모든 상호의존 유형에서 강원권·동남권은 국토전체 대비 복잡성 지수가 높게 나타나 소수의 도시와 많은 상호작용을, 수도권·대경권은 낮게 나타나 다수의 도시와 많은 상호작용을 하는 특성을 보인다. 충청권은 권역 간 소수의 도시와, 권역 내 다수의 도시와 많은 상호작용을 하며 호남권은 권역 간 다수의 도시와, 권역 내 소수의 도시와 많은 상호작용을 하는 것으로 나타난다.

상·하위 20%의 공간적 분포를 보면(그림 5·6·7), 전국차원 및 권역 내에서의 분포는 유사하며 내륙지역 도시들이 다수의 도시와, 해안지역 도시들이 소수의 도시와 상호작용하는 것을 볼 수 있다. 이는 고속도로 등 물리적 인프라의 영향에 따라 내륙지역이 다수의 도시와 상호작용하기 유리한 입지이기 때문인 것으로 보인다. 반면, 권역 간의 분포에서는 강원도 지역이 높은 값으로 나타나고 있다. 이와 같은 결과는 단양군 및 광양시 등 타 권역의 소수 도시와 상호작용 비율이 높아 나타난 결과로 해석된다.

Figure 5.

Complexity at the national level

Figure 6.

Complexity between mega-economic regions

Figure 7.

Complexity within mega-economic region

3) 중심성

특정 도시에 타 도시들이 얼마나 의존하는지, 즉 네트워크의 결절지로의 중요성을 나타내는 중심성을 상호의존 유형별로 분석한 결과는 다음과 같다.

전국차원에서는 충청권(1.19)·동남권(1.05)·수도권(1.01)이 1보다 큰 값을 가져 평균적으로 중심성이 큰 권역으로 나타난다. 반면, 호남권(0.92)·대경권(0.89)·강원권(0.84)은 1보다 작게 나타난다. 즉, 전국차원에서 충청권이 위계가 가장 높으며 강원권이 가장 낮다(표3). 공간적 분포를 보면(그림8), 수도권과 충청권, 동남권과 대경권사이로 중심성이 큰 도시들로 구성된 연담화된 지역이 나타나며, 호남권·강원권은 일부 지역에서 세 개의 도시들로 구성된 지역이 나타난다.

Figure 8.

Centrality at the national level

권역 간에서는 충청권(0.89)·강원권(0.62)이 높게 나타나며 권역 내 중심성 크기는 동남권(0.56)·수도권(0.52)이 국토전체 대비 높게 나타나고 있다(표3).

공간적 분포를 보면(그림9), 권역 간 중심성이 1보다 큰 도시는 충북권·강원권·대경권 간의 충주-원주-제천-단양 등 지역이, 대경권·동남권 간의 김해-양산-울주-경주-포항 등 연담화된 지역이 광역경제권 경계를 중심으로 나타나고 있다. 권역 내 중심성이 1보다 큰 도시가 수도권·동남권을 중심으로 나타나며 일부 대경권·호남권에서도 나타나고 있다(그림10).

Figure 9.

Centrality between mega-economic regions

Figure 10.

Centrality within mega-economic regions

이상의 결과를 종합해 볼 때, 동남권·수도권의 도시들은 해당 권역의 도시들 뿐 아니라 타 권역의 도시들에 대해서도 중심성이 높아 위계가 높은 권역으로 분류할 수 있으며 강원권·충청권은 타 권역에 대해서만 위계가 높은 것을 알 수 있다. 호남권은 권역 간 및 권역 내 에서 중심성이 크지 않아 위계가 낮은 것으로 나타난다. 특히, 권역 간 중심성이 높은 지역이 광역경제권 경계를 중심으로 나타나 권역을 초월하는 기능적 연계가 있는 것으로 판단된다.

2. 상호의존에 따른 고용성장 관계

Moran’s I 공간통계량을 이용해 도시 간 상호의존에 따른 성장관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 먼저 권역차원의 기능적 자기상관 여부를 Global 값으로 확인한 결과, 전국차원에서는 0.096의 유의한 양의 값을 나타내 해당 도시와 상호작용 하는 도시들 간 성장패턴이 유사하다. 반면 권역 간에는 –0.02의 유의한 음의 값을 보여, 개별 광역경제권 내 도시들은 타 권역의 상호작용하는 도시들과 상반된 성장패턴을 보임을 알 수 있다. 즉, 전국차원과 권역 간 상반된 성장관계를 보이며 전국차원에서 Global의 절댓값이 더 크게 나타나 전국차원의 유사한 성장패턴이 더 뚜렷하다. 권역 내에서는 통계적으로 유의하지 않아 권역 내 상호의존에 따른 기능적 자기상관은 없다(표4).

Table 04.

Global Moran’s I statistics by spatial interaction

도시차원의 기능적 자기상관 여부를 Local값으로 확인한 결과(표5), 성장-성장 및 쇠퇴-성장 유형만 나타나며 각 권역에서 유의하게 나타난 도시들의 비율을 국토전체 대비 비교한 결과는 다음과 같다.

Table 05.

Results of Local Moran’s I statistics by spatial interaction

상호의존에 따른 성장-성장은 국토 전체에서 전국차원(19.42%)·권역 간(17.36%)·권역 내(17.36%) 순으로 나타나 전국차원에서 모든 시군구를 대상으로 분석 했을 때 유의한 도시의 비율이 높다. 상호의존 유형별로 볼 때, 전국차원 및 권역 간에서 수도권(39.47%)·충청권(23.53%)이 유의한 도시의 비율이 높다. 반면 권역 내 상호의존만을 고려 할 때, 대경권(22.58%)·수도권(21.05%)·호남권(19.05%)·충청권(17.65%) 순으로 유의한 도시의 비율이 높다.

즉, 성장-성장 유형은 수도권과 충청권이 모든 상호의존 유형에서 국토전체 대비 유의한 도시의 비율이 높게 나타나 상호의존에 따른 성장관계가 가장 활발한 권역이다. 반면, 대경권과 호남권은 권역 내의 상호의존을 고려 할 경우만 유의한 도시의 비율이 높게 나타나고 있어 상호의존에 따른 지역차원의 성장관계가 활발한 권역이라고 볼 수 있다.

상호의존에 따른 쇠퇴-성장은 국토전체에서 전국차원(33.47%)·권역 간(38.84%)·권역 내(24.79%) 순으로 높게 나타나 권역 간 일 때 유의한 지역의 비율이 높다. 상호의존 유형별로 볼 때, 전국차원에서 충청권(50%)·대경권(47.94%)·호남권(42.86%)이 유의한 도시의 비율이 높다. 반면 권역 간에서는 수도권(1.32%)을 제외한 모든 권역에서 유의한 도시의 비율이 높게 나타나고 있다. 권역 내의 상호의존을 고려 할 때, 수도권(34.21%)·동남권(34.15%)·대경권(25.81%) 순으로 유의한 도시의 비율이 높다.

즉, 쇠퇴-성장 유형은 대경권이 모든 상호의존 유형에서 국토전체 대비 유의한 도시의 비율이 높게 나타나 상호의존에 따른 쇠퇴-성장관계가 가장 활발한 권역이다. 하지만 권역 내일 때 가장 작게 나타나 지역차원에서 상호의존에 따른 쇠퇴가 가장 적다. 권역 간의 상호의존을 고려 할 때, 수도권을 제외한 모든 권역이 국토전체 대비 유의한 도시의 비율이 높게 나타나 권역 간 불균등한 성장이 이루어지고 있다. 반면 수도권과 동남권은 지역차원의 쇠퇴-성장 관계가 유의한 도시의 비율이 국토전체 대비 높게 나타나 권역 내 불균등한 성장이 이루어지고 있다.

성장관계가 유의한 도시들의 공간적 분포를 보면(그림11·12·13), 성장-성장 유형은 수도권 및 충청권에서 연담화된 지역(용인-화성-평택-천안-청원 등)으로 나타난다. 특히, 권역 내에서만 성장-성장이 유의한 도시로는 호남권의 순천 및 익산-완주-전주(억진구), 대경권의 포항(남구)-경주-경산, 동남권의 양산시가 해당된다. 쇠퇴-성장 유형은 내륙지역을 중심으로 연담화된 지역이 나타난다. 특히, 권역 간에서 가장 넓게 분포하며(그림12) 권역 간 에서만 유의한 지역이 수도권을 제외한 모든 권역에 분포하고 있다.

Figure 11.

Relation of growth for the whole region

Figure 12.

Relation of growth for inter-region interactions

Figure 13.

Relation of growth for intra-region interactions

권역 별 성장패턴과 도시 간 성장관계를 분석한 결과는 다음과 같다. 국내 도시들은 성장패턴이 전국차원에서 유사하지만 권역 간에서는 상반된다. 특히, 도시 간 성장관계에서 성장-성장 및 쇠퇴-성장만이 나타나 상호작용에 의해 도시들이 전국차원에서는 성장하고 권역 간에서는 쇠퇴한다. 이러한 경향은 도시 간 성장관계에서도 분명히 나타난다. 수도권·충청권의 연담화된 지역이 모든 유형에서 성장-성장비율이 높고, 수도권을 제외한 모든 권역이 권역 간 쇠퇴-성장 비율이 높은 것이다. 즉, 경제적 상호작용에 따라 수도권 중심의 불균등한 성장이 있음을 보여준다. 하지만, 권역 내 상호작용만을 고려했을 때, 대경권·호남권의 성장-성장하는 도시 비율과 수도권의 쇠퇴-성장하는 도시 비율이 국토전체 대비 높게 나타난다. 이와 같은 결과는 광역경제권에서 네트워크 전략을 적용함에 있어, 국토차원 뿐 아니라 지역차원에서 함께 바라볼 필요성을 의미한다. 예를들어, 국토차원에선 수도권이 권역 간 불균등한 성장을 이끌고 있지만 수도권 지역 내에서는 불균등한 성장이 이루어지고 있으며 대경권·호남권은 국토차원에선 성장하는 도시가 나타나지 않지만, 지역차원에서 성장하는 도시가 나타나기 때문이다.

3. 성장관계에 따른 상호의존특성

다항로짓분석을 통해 상호의존특성이 고용성장관계에 미치는 영향을 분석한 결과는 다음과 같다(표6). 참조집단은 성장관계가 유의하지 않은 시군구이며, 상호의존 유형별로 성장관계가 다르기 때문에 전국차원·권역간·권역내 등 세 개의 모델로 구성하였다. 먼저 모델의 적합성을 판단한 결과 모든 유형이 유의수준 0이내에서 적합하다(표7). 이때, 상호의존 특성이 유의한 값을 갖는다면 성장관계를 가질 확률이 높거나 낮아진다고 해석 할 수 있다.

Table 06.

Results of multinomial logistic regression

Table 07.

Model suitability

전국차원의 상호의존을 반영한 model1을 볼 때, 권역 내 의존성은 모두 양의 값을 가지지만 성장-성장의 절대값이 더 크다. 따라서, 권역 내 의존성이 클수록 성장관계일 확률이 높으나 쇠퇴-성장보다는 성장-성장일 확률이 높다. 복잡성은 권역 간에서 쇠퇴-성장만이 음의 값을 보인다. 권역 내는 모두 음의 값이지만 쇠퇴-성장의 절대값이 더 크다. 따라서, 권역 간 다수의 도시와 상호작용할수록 쇠퇴-성장일 확률이 높으며, 권역 내 다수의 도시들과 상호작용 할수록 성장관계일 확률이 높으나 성장-성장 보다는 쇠퇴-성장일 확률이 높다. 즉, 권역 내 다수의 도시들과 상호작용이 높을수록 상호작용하는 권역 내 다른 도시들에게 고용성장에 긍정적인 영향을 준다고 해석할 수 있다. 중심성은 권역 간에서 모두 양의 값이지만 쇠퇴-성장의 절대 값이 더 크며 권역 내에서는 쇠퇴-성장만이 음의 값을 보인다. 즉, 권역 간 중심성이 클수록 성장관계일 확률이 높으나 성장-성장보다는 쇠퇴-성장일 확률이 높다. 하지만 권역 내에서는 중심성이 클수록 쇠퇴-성장일 확률이 매우 낮다.

권역 간 상호의존을 반영한 model2를 볼 때, 의존성은 쇠퇴-성장만이 음의 값을 보여 권역 내 의존성이 높을수록 쇠퇴-성장일 확률이 낮다. 복잡성은 권역 간은 쇠퇴-성장만이, 권역 내는 성장-성장만이 음의 값을 보인다. 따라서, 권역 간 다수의 도시와 상호작용할수록 쇠퇴-성장일 확률이 높아지며, 권역 내 다수의 도시와 상호작용 할수록 성장-성장일 확률이 높다. 중심성은 권역 간에서 성장-성장만이 양의 값을, 권역 내는 쇠퇴-성장만이 음의 값을 보인다. 즉, 권역 간 중심성이 클수록 성장-성장일 확률이 높으며 권역 내 중심성이 클 경우 쇠퇴-성장일 확률이 낮다.

권역 내의 상호의존을 반영한 model3을 보면, 의존성은 모두 양의 값을 갖지만 쇠퇴-성장의 절대값이 더 크다. 따라서, 의존성이 클수록 성장관계일 확률이 높으나 성장-성장보다 쇠퇴-성장일 확률이 높다. 복잡성은 권역 내에서 모두 음의 값을 보이고 있으나 쇠퇴-성장의 절대값이 더 크다. 따라서, 해당 권역의 다수 도시와 상호작용 할수록 성장관계일 확률이 높으나 성장-성장보다 쇠퇴-성장일 확률이 높다. 중심성은 권역 간에서 모두 양의 값이지만 쇠퇴-성장의 절대 값이 더 크며 권역 내에서는 쇠퇴-성장만이 음의 값을 보이고 있다. 즉, 권역 간 중심성이 클수록 성장관계일 확률이 높으나 성장-성장보다는 쇠퇴-성장일 확률이 높다. 하지만 권역 내 중심성이 클수록 쇠퇴-성장일 확률이 매우 낮다.

모델1·2·3을 종합한 결과는 다음과 같다(표8). 먼저, 상호의존특성의 부호가 model 간 같아 상호의존 특성이 성장관계에 미치는 영향에는 차이가 없다. 또한, 종속변수인 성장관계에서도 성장-성장과 쇠퇴-성장 간 부호가 같게 나타난다. 즉, 상호의존 특성이 성장관계에 미치는 영향은 상호의존의 유형 또는 성장관계에 따라 다르지 않다.

Table 08.

Characteristics of interdependence for growth-growth and decline-growth patterns

성장관계를 갖는 도시들의 상호의존 특성은 다음과 같다. 먼저, 의존성은 양의 값으로 권역에 대한 의존이 높을수록 성장관계를 가질 확률이 높다. 즉, 권역 내의 도시들에 대해 경제적 의존을 할수록 성장-성장 또는 쇠퇴-성장의 유의한 성장관계를 가질 확률이 높아진다. 복잡성은 음의 값으로 소수의 도시와 상호작용 할수록 성장관계를 가질 확률이 낮다. 중심성은 권역 간과 권역 내가 상반된 값을 보인다. 권역 간 중심성은 양의 값으로 타 권역에 대한 중심성이 클수록 성장관계를 가질 확률이 높지만, 권역 내 중심성은 쇠퇴-성장에서만 음의 값으로 나타난다. 즉, 모든 상호의존 유형에서 쇠퇴-성장관계를 갖지 않기 위해서는 권역 내 중심성을 증진시킬 필요가 있음을 암시한다.