도시스프롤 현상이 중심도시 쇠퇴에 미치는 영향과 도시재생에 대한 함의: 수도권을 대상으로

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구 검토

2. 도시스프롤 측정방법

도시스프롤에 관한 연구들은 다양한 방법을 통해 스프롤현상을 측정하였으며, 크게 공간통계학적 분석방법과 통계자료를 이용한 시각적 분석방법으로 구분 가능하다.

1) 공간통계학적 분석방법

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.

2) 통계자료를 이용한 시각적 분석방법

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).

Table 1.

The pros and cons of measurement methods of urban sprawl

Ⅲ. 연구 방법 및 데이터

본 연구는 도시 스프롤 현상이 중심도시 쇠퇴에 미치는 영향을 수도권을 대상으로 분석하고자 한다. 이를 위해 수도권 스프롤 정도를 측정하며, 서울시 각 행정동별 쇠퇴정도를 분석한다. 이어서 스프롤 현상을 대표할 수 있는 변수를 선정하여 수도권 스프롤이 서울시 쇠퇴에 미치는 영향 측정을 위한 모형을 구축하며 이를 분석한다.

2. 서울시 쇠퇴측정 방법

서울시의 쇠퇴측정은 423개 행정동을 단위로 측정한다. 측정지표는 쇠퇴를 나타내는 가장 대표적 지표인 인구 및 고용 관련 지표와 쇠퇴정도를 종합적으로 측정할 수 있는 복합쇠퇴지수를 사용하였다. 복합쇠퇴지수는 도시재생사업단(2010)에서 제시한 읍·면·동 쇠퇴지표 및 산출법을 참고하였으며， 이는 사회·경제적 특성과 함께 물리적 특성을 평가할 수 있는 장점이 있다. 복합쇠퇴지수 산출에 사용한 지표는 표 2와 같으며, 산출방식은 아래에 나와 있는 단순 순위값 환산법을 사용한다. 이를 통하여 서울시의 인구 및 고용쇠퇴 정도를 측정하며, 서울시 내 쇠퇴지역의 분포를 분석한다.

$\[ {\mathit{MDI}}_{\mathit{i}}=\sum _{\mathit{n}=1}^{13}{\mathit{DI}}_{\ni } \]$

MDI_i : I동 의 복합쇠퇴지수 (높을수록 쇠퇴정도가 높음을 의미)
DI_∋ : n번째 쇠퇴지표에서의 i동 순위

Table 2.

Multiple deprivation index and calculation formula

3. 모형 및 변수

수도권 스프롤이 서울시 쇠퇴에 미치는 영향정도를 측정하기 위해 본 연구에서는 2000년~2010년 사이의 인구변화율, 고용변화율을 종속변수로 하는 2가지 회귀모형을 구축한다. 각 모형의 설명변수로는 수도권 스프롤 영향 변수, 물리적 특성 변수, 경제적 특성 변수, 사회적 특성 변수를 사용한다.

수도권 스프롤 영향 변수는 2000~2010년간 수도권의 외연적 확산으로 인해 서울에서 수도권으로 이동한 인구수를 이용하였으며, 각 행정동의 규모 차이에 따른 오차를 줄이기 위하여 이를 각 동의 2010년 인구수로 나누어준 ‘1인당 수도권으로의 유출인구 변수’를 사용하였다. 이는 통계청의 인구이동통계자료를 활용하였다.

이 외에 서울시 쇠퇴 정도를 설명하는 통제변수인 경제적·물리적·사회적 특성 변수는 도시쇠퇴측정과 관련된 선행연구를 바탕으로 선정하였다. 사회적 변수로는 노령화지수와 노령화지수 변화율을 사용하였다. 노령화지수는 복합쇠퇴지수의 지표중 하나로서, 그 값이 높아질수록 지역 내 경제활동인구가 적어지며 쇠퇴에 영향을 주는 것으로 볼 수 있다(엄현태·우명제, 2014). 경제적 변수로는 사업체수 변화율, 상업활력지수, 산업구조 비율 변수를 사용하였다. 상업활력지수와 산업구조 비율은 지역내 도소매업, 음식·숙박업, 제조업의 종사자 비율을 보여주는 변수로서, 그 차이에 따라 인구 및 고용 변화에 영향을 준다(김광중, 2010). 물리적 변수로는 행정동 면적, 주택 수 변화율, 소형주택 수 변화율을 사용하였다. 주택 수의 감소는 지역 내 인구감소에 영향을 주는 변수이며, 소형주택 수의 증가는 지역 내 주거수준의 낙후를 보여주는 쇠퇴원인 중 하나이다(김광중, 2010).

각 모형은 모든 변수에 log를 취하여 log-log 모형을 구축하였으며 각각의 모형식은 아래와 같다. 표 3은 모형에 사용된 변수와 산출식을 정리한 것이다.

Table 3.

Model and variable

(1)Pop_i=F(S_i, E_i, P_i, U_i) (2)Emp_i=F(S_i, E_i, P_i, U_i)

Pop_i : i동 인구 변화 ; Emp_i : i동 종사자수 변화

S_i,E_i, P_i: i동의 사회·경제·물리적 특성

U_i : i동의 스프롤 영향변수

Ⅳ. 분석결과

1. 수도권 스프롤 측정 결과

인구밀도를 활용한 시가화 확산지수 산출결과는 표 4와 같다. 2000년도에는 72.22의 값을 가지는 것으로 분석되었으며, 2010년도에는 75.37의 값을 가지는 것으로 분석되었다. 또한 저밀인구지역(S)의 값이 2000년도에는 44.99%, 2010년도에는 51.22%의 값을 보이며 저밀주거지역이 확산되고 있음을 보여준다. 이는 수도권 스프롤 정도가 점차 심화되고 있다는 것으로 해석 가능하다.

Table 4.

Sprawl index in the Seoul capital region

인구증가대비 시가화면적 확산지표의 산출결과, 2000년-2005년은 4.2, 2005년-2010년은 2.95의 값을 보여 그 정도가 2000년대 후반에 점차 감소하는 것으로 나타나며, 이는 금융위기 이후 부동산시장의 침체와 연관이 있을 것으로 판단된다. 그러나 2000년-2010년의 값이 3.94의 값을 보이며, 인구증가 속도보다 시가화지역의 확산 속도가 4배 가까이 큰 것으로 나타나 수도권 전체적으로 높은 스프롤정도를 가진 것으로 해석 할 수 있다.(표 5 참조).

Table 5.

Spread index of urbanization area on population increase

2. 서울시 쇠퇴 측정 결과

서울시 각 행정동을 단위로 2000-2010년 인구 및 고용 변화율을 살펴본 결과, 총 423개의 행정동 중 256개의 행정동이 인구쇠퇴를, 122개의 행정동이 고용쇠퇴를 경험한 것으로 나타났다. 또한 88개의 행정동이 고용쇠퇴와 인구쇠퇴를 둘 다 경험한 것으로 분석되며, 서울시 일부 지역에서 확연한 도시쇠퇴 현상이 일어나고 있음을 보여주었다.

그림 1~3은 인구 및 고용쇠퇴 지역의 분포를 보여주고 있다. 인구쇠퇴와 고용쇠퇴를 경험한 지역은 서울시 전역에 걸- 산재된 분포를 보이고 있으며, 인구쇠퇴 및 고용쇠퇴를 둘 다 경험한 지역의 경우 주로 서울시 중심부와 외곽지역에 분포 되어있는 것으로 나타났다．이는 복합쇠퇴지수 상위 20%에 속하는 행정동의 분포와 유사한 분포를 띄고 있다(그림 4). 복합쇠퇴지수와 인구변화율, 고용변화율과의 상관분석 결과, 통계적으로 유의하게 분석되며 종합적인 쇠퇴지역과 인구·고용쇠퇴를 경험한 지역 사이에 상관성이 존재함을 알 수 있다(표 6 참조).

Fig. 1.

Distribution of areas experiencing population decline

Fig. 2.

Distribution of areas experiencing employment decline

Fig. 3.

Distribution of areas experiencing both population and employment declines

Fig. 4.

Distribution of areas in the top 20 on Multiple deprivation index

Table 6.

Correlation analysis between multiple deprivation index and changes in population and employment

표 7은 각 자치구별 쇠퇴한 행정동 개수의 비율을 기준으로 상위 10개 구를 정리한 것이다. 대체로 동북권에 속한 자치구가 높은 비율을 띄고 있는 것으로 분석되었으며, 동남권은 인구·고용쇠퇴와 복합쇠퇴지수 모두 상위권에 속하지 않으며, 상대적으로 쇠퇴의 영향을 받지 않는 것으로 나타난다. 서남권에서는 서울 외곽지역에 위치한 금천구, 관악구, 양천구, 구로구의 쇠퇴지역 비율이 높은 것으로 분석되었으며, 서북권 또한 외곽지역의 은평구, 이와 인접한 서대문구의 쇠퇴지역 비율이 높게 나타난다. 도심권의 경우, 중구와 종로구가 인구와 고용쇠퇴를 둘 다 겪는 것으로 나타나며, 많은 미국 중심도시에서 관찰되어 왔던 중심부 쇠퇴와 비슷한 양상을 보이고 있다. 수도권 자체는 미국의 대도시권 크기와 비슷하지만 중심도시인 서울시는 지리적 크기에서 미국 대도시권의 중심도시들에 비해 매우 큰 편이다. 따라서 서울시 전체는 쇠퇴정도가 심하지 않더라도 내부지역에서 쇠퇴하는 행정동들이 군집으로 존재한다면 이를 미국 대도시권의 중심도시 쇠퇴에 상응하는 현상으로 바라볼 필요가 있다.

Table 7.

Gu(Administrative districts) in the top 10 of decline area rate

3. 수도권 스프롤의 서울시 쇠퇴에 대한 영향분석

앞서 기술한 두 가지 회귀모형에 사용된 변수의 기초통계량 분석결과는 표 8과 같으며, 회귀분석 결과는 표 9와 같다. 모형 1은 종속변수를 인구변화율로 하여 각 변수들이 인구감소 및 변화에 어떠한 영향을 주었는가를 분석하였으며, 모형 2에서는 종사자수 변화율을 종속변수로 하여 각 변수들이 고용변화율에 어떠한 영향을 주었는가를 분석하였다.

Table 8.

Descriptive analysis of variables

Table 9.

Impacts of urban sprawl in the capital region on Seoul’s decline

분석결과, 수도권 스프롤 영향변수인 1인당 수도권으로의 인구유출 변수가 인구변화량을 종속변수로 하는 모형1에서 서울시 쇠퇴에 영향을 주는 것으로 분석되었으며, 통제변수로 사용된 사회적·경제적·물리적 변수들은 대체로 기존문헌과 유사한 결과를 보여주고 있다.

1) 인구변화에 미치는 영향

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．

2) 고용변화에 미치는 영향

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.

Ⅴ. 결론

최근「도시재생활성화및지원에관한특별법」의 제정과 함께, 단순히 물리적 개발만이 아닌, 경제적·사회적 요소들을 개선시켜 쇠퇴도시를 다시 활성화 시키고자 하는 정책적 목적이 도시계획의 큰 이슈로 떠오르고 있다. 이러한 쇠퇴된 도시를 다시 활성화 시키는 것은 분명 도시계획의 중요한 과제이지만, 그 이전에 도시의 쇠퇴현상을 지역 차원에서 바라보며 미연에 방지·예방하는 것 또한 도시재생에서의 중요한 과제라고 볼 수 있다.

이에 본 연구는 최근 도시의 확장과 함께 중요한 도시문제로 떠오르고 있는 도시스프롤 현상을 수도권을 중심으로 측정하고, 2000년부터 2010년까지를 시간적 범위로 하여 수도권 도시스프롤이 중심도시인 서울시 쇠퇴에 미치는 영향을 분석하였다． 이를 통해 도시재생 정책에서의 중심도시 쇠퇴현상 방지를 위한 정책적 시사점을 제공하고자 하였다.

수도권 스프롤 측정은 “도시의 외연적 확산”과 “저밀개발”을 주요 측정지표로 하여 총 2가지 방법을 사용하였다. 2가지 측정결과 모두 지난 10년간 수도권의 스프롤 정도가 높게 나타난 것으로 분석되었다.

서울시 쇠퇴 측정은 인구변화, 고용변화, 복합쇠퇴지수를 사용하여 측정하였다, 측정결과 서울시의 과반수 행정동이 10년간 인구쇠퇴를 경험한 것으로 나타났다. 인구 및 고용쇠퇴를 모두 경험한 지역의 경우 복합쇠퇴지수 상위 20% 지역과 유사한 분포를 보이며, 대체로 서울시 중심부와 외곽에 분포되어 있는 것으로 분석되었다.

수도권 스프롤의 서울시 쇠퇴 영향 측정을 위한 다중회귀모형은 총 2가지 모형을 구축하여 실시하였다. 각 모형은 인구 변화율, 종사자수 변화율을 종속변수로 하였다. 다중회귀분석 결과, 통제변수로 사용된 사회적·물리적·경제적 특성 변수는 대체로 유의한 값을 지니며 서울시 쇠퇴 요인들로 나타났다.

수도권 스프롤 영향변수인 1인당 수도권으로의 유출인구 변수는 종사자수 변화율을 종속변수로 하는 모형2에서는 유의하지 않게 분석되며, 고용쇠퇴에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 하지만 인구 변화율을 종속변수로 하는 모형1에서 유의한 음의 값을 지니는 것으로 나타나며, 서울시 인구쇠퇴에 영향을 미치고 있는 것으로 분석되었다. 문헌에 의하면 미국 대도시권에서는 스프롤이 중심도시의 인구와 고용쇠퇴에 영향을 주고 있지만, 본 분석결과에 의하면 우리나라 수도권의 경우 1인당 수도권으로의 유출인구로 측정된 스프롤은 수도권 중심지역의 인구쇠퇴에는 영향을 주지만 아직까지 고용쇠퇴까지는 이어지지 않고 있음을 알 수 있다.

즉, 최근 수도권 스프롤 현상은 점차 심화되고 있으며, 이러한 현상으로 인해 서울시 내에서 인천·경기 지역으로 빠져나가는 인구 유출현상은 서울시 내부 일부지역의 인구쇠퇴에 영향을 주고 있는 것으로 볼 수 있다. 특히, 서울 도심부와 동북권, 서울시 외곽지역이 비교적 높은 쇠퇴정도를 보이고 있으며, 수도권 스프롤이 위 지역의 쇠퇴정도에 영향을 주고 있는 것으로 분석되었다.

현재까지는 서울시의 전체적인 쇠퇴양상은 두드러지게 나타나지 않고 있으나, 이러한 현상이 지속될 경우 미국 중심도시 쇠퇴와 같은 현상이 서울시에도 발생할 가능성이 있으며， 미국 대도시권에서 겪고 있는 저밀개발 위주의 외연적 확산과 중심도시의 쇠퇴와 같은 도시스프롤 문제가 수도권에도 나타날 수 있음을 의미한다． 이는 이러한 현상을 미연에 방지하기 위하여 현재 지구단위 차원의 도시재생 기법에서 더 나아가 서울을 중심도시로 하는 수도권이라는 지역 또는 대도시권 차원의 도시성장관리정책 및 도시재생 정책을 수립할 필요가 있음을 시사한다.

Acknowledgments

* 본 논문은 서울연구원이 주최하는 「공공데이터를 활용한 2014 서울연구논문 공모전」에서 제공한 데이터를 토대로 수행되었습니다.

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