세종시 기능적 영향권의 시·공간적 변화 패턴과 영향요인 분석

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 검토

2. 세종시 출범의 지역적 영향

1) 세종시 출범과 성장거점으로서의 특성

세종시는 「세종특별자치시 설치 등에 관한 특별법」(이하 세종시법)에 근거해 2012년에 출범한 단층제 지방자치단체로, 2025년 9월 기준 약 39만 8천 명의 인구가 거주한다(행정안전부 주민등록인구통계, 2025). 세종시법 제1조는 “행정중심복합도시인 세종특별자치시를 설치함으로써 수도권의 과도한 집중에 따른 부작용을 시정하고 지역개발 및 국가 균형발전과 국가경쟁력 강화에 이바지함”으로 세종시의 출범 목적을 명시하고 있다.

세종시의 신도시 영역인 행정중심복합도시는 2007년 착공되어 2030년까지 인구 50만 명의 자족도시를 목표로 건설이 진행되고 있다. 건설과정은 세 단계로 구분된다. 1단계(2007~2015년)는 중앙행정 기능 이전을 통한 도시기반 조성, 2단계(2016~2020년)는 교육·문화 기능 확충을 통한 정주기반 조성, 3단계(2021~2030년)는 도시 자족성 강화를 골자로 한다(행정중심복합도시건설청, 2017; 변은주 외, 2025, 재인용). 그 결과, 세종시 출범 당시 약 11만 명에 불과하던 인구는 10년 사이 세 배 이상 증가했으며, 도시 인프라 역시 지속적으로 확충되고 있다. 세부 내용은 <표 1>에 정리하였다.

Table 1.

Status of urban development by construction stage of the administrative city

세종시는 중앙행정 및 연구 기능이 집적된 성장거점이라는 점에서 독특한 특성을 보인다. 즉, 제조업 기반 성장거점과는 달리, 전문 인력의 이주가 고차서비스 수요를 창출함으로써 주변지역에 영향을 미칠 수 있다. 반면, 이 과정에서 주변지역의 유사 기능이나 인재를 흡수하는 경쟁관계가 형성될 수 있으므로, 세종시의 영향을 분석할 때는 이러한 기능적 특성을 반영할 필요가 있다.

2) 세종시 출범이 주변지역에 미친 영향

세종시의 빠른 인구증가와 도시 발전에 따라, 세종시 출범(또는 행정중심복합도시 조성)에 따른 주변지역 변화를 분석한 다수의 연구가 발표되었다. 초기 연구들은 주로 세종시로의 인구이동과 그에 따른 주변지역의 인구변화를 분석하는 데 집중되었다(김선덕 외, 2015; 임병호 외, 2015; 류주현·장동호, 2017; 이지현·전명진, 2018; 이호준 외, 2018). 이후 연구범위가 확장되면서 주택가격이나 부동산시장 변화, 고용창출 효과와 같은 다양한 측면에서 세종시 출범의 지역적 효과를 규명하려는 연구가 제시되었다(송재민 외, 2019; 김다희·홍성효, 2021; 김리영, 2021; 양준석·김현우, 2024).

그중 고용 측면의 효과를 분석한 연구들은 공통으로 세종시의 종사자 수는 증가하는 반면, 주변지역으로의 효과는 제한적이거나 성장 둔화가 관찰된다고 보고한다. 송재민 외(2019)는 세종시와 인접한 지역의 종사자 수 변화를 분석하여, 세종시의 종사자 수는 크게 증가한 반면 그 외 지역에서는 증가율이 둔화했음을 확인하였다. 양준석·김현우(2024)는 이중차분법(DID) 분석을 통해, 세종시의 종사자 수 증가는 주로 공공부문에 의한 것이며, 세종시와 가장 근접한 지역에서는 유의미한 고용 변화가 관찰되지 않았다고 밝혔다. 다만, 서비스업 종사자 수는 일부 인접지역에서 변화가 있었다. 이러한 연구 결과는 세종시 출범으로 인한 고용증가 효과가 세종시 내부에 집중되며, 주변지역으로의 파급효과는 제한적이거나 특정 산업에 국한될 수 있음을 시사한다.

요약하면, 세종시에 관한 선행연구는 주로 출범 초기 단기간의 영향을 분석하거나, 출범 전·후 특정 시점을 비교하는 방식으로 수행되어 도시 건설과정에서 나타나는 동태적인 변화를 포착하는 데 한계를 보였다. 또한 다수의 연구가 행정구역을 기반으로 분석범위를 설정함으로써 실제 영향권의 변화와는 다른 결론을 도출했을 가능성도 있다. 이 과정에서 세종시의 영향을 거리의 관점에서 접근하는 데 그쳐, 세종시라는 새로운 성장거점이 기존의 성장축이나 광역 교통망과 어떻게 상호작용하는지를 복합적으로 해석하지는 못하였다. 이에 본 연구는 세종시 출범 이후 10년 이상 축적된 자료에 기반해 기존의 한계를 보완하고, 기능적 영향권 내에서 세종시 출범이 다른 요인들과 어떻게 상호작용하여 차별적 패턴을 형성하는지를 체계적으로 분석하고자 한다.

Ⅲ. 분석방법

1. 분석의 흐름과 범위

본 연구는 세종시 출범 이후 기능적 영향권의 성장·쇠퇴 패턴과 그 특성을 규명하기 위해 세 단계로 분석을 진행하였다. 먼저, O-D 자료에 기반해 분석의 공간적 범위가 되는 ‘기능적 영향권’을 설정하였다. 그리고 설정된 영향권 내에서 인구수와 종사자 수 변화에 대한 시공간큐브(Space-Time Cube) 분석을 통해 성장과 쇠퇴의 시·공간적 패턴을 유형화하였다. 마지막으로, 통계모형을 활용해 이러한 성장·쇠퇴 패턴을 설명하는 영향요인을 추정하였다. 전체적인 분석의 흐름은 <그림 1>과 같다.

Figure 1.

Research flow chart

분석의 시간적 범위는 세종시가 출범한 2012년부터 2022년까지이며, 분석단위는 1년이다. 분석의 공간적 범위가 되는 기능적 영향권의 도출과정은 다음과 같다. 첫째, 2012년과 2022년의 인구이동 및 여객·화물통행 O-D 자료를 활용해 세종시와 주변 시·군 간의 상호작용 강도를 측정하였다. 둘째, 이 상호작용 강도와 도로망 기준 네트워크 최단거리를 연계 분석하여, 유의미한 상호작용이 유지되는 임계거리(55㎞)를 도출하였다. 최종 분석범위는 세종시로부터의 네트워크 거리가 이 임계거리 내에 포함되는 15개 시·군(297개 읍·면·동)으로 정의하였다(<그림 2> 참조).

Figure 2.

Spatial scope of the study

분석단위는 행정 읍·면·동이다. 분석대상 시·군에 도농복합도시가 다수 포함되어, 동일 시·군 내에서도 동지역과 읍·면지역의 성장·쇠퇴 패턴에 차이가 있을 것으로 예상되기 때문이다. 이때, 분석기간에 행정구역의 변경(분동 등)이 있는 경우, 과거 시점의 자료를 법정 읍·면·동 단위로 분할한 뒤 가장 최근 시점의 행정 읍·면·동 체계에 맞추어 재구성하였다.

2. 분석모형

1) 성장·쇠퇴 패턴 분석(시공간큐브 모형)

본 연구는 성장과 쇠퇴의 시·공간적 변화 패턴을 분석하기 위해 ArcGIS Pro에서 제공하는 시공간큐브와 국지적 핫스팟 분석(Emerging Hot Spot Analysis, 이하 EHSA) 기법을 활용하였다. 이 기법은 각 단위공간(읍·면·동)의 시계열 자료를 시공간큐브로 구축하는 것에서 시작한다. 시공간큐브는 공간(X, Y)과 시간(Z)을 3차원으로 통합하여 시공간의 최소단위(Bin)별로 데이터를 집계하는 분석구조이다(<그림 3> 참조).

Figure 3.

Conceptual diagram of the space-time cube modelSource: Esri (ArcGIS Pro)

EHSA는 시공간큐브를 기반으로 각 읍·면·동의 관측값과 인접 읍·면·동의 값을 비교하여 Getis-Ord 통계량을 산출한다. 통계량은 식 (1)과 같이 계산되며, 각 시점에서 해당 읍·면·동의 값이 주변에 비해 통계적으로 유의하게 높은지(핫스팟) 또는 낮은지(콜드스팟)를 판단한다.

$$

(1)

본 연구에서 시공간큐브 기반의 EHSA를 활용한 이유는 특정 지역의 변화가 일시적 현상인지 아니면 통계적으로 유의한 추세를 가지고 지속되는 패턴인지를 확인하기 위함이다. EHSA는 각 시점에 대한 Getis-Ord 통계량의 시간적 변화를 Mann-Kendall 검정으로 평가하여 유의미한 추세가 존재하는지를 판단한다(Mann, 1945). 이때 Mann-Kendall 검정의 최종 결과인 추세 Z값(Trend Z-Score)은 시간에 따른 변화의 방향과 통계적 강도를 보여주는 지표이다. 이 지표는 일시적 변동이 아닌 구조적 성장·쇠퇴지역을 식별하는 데 유용하며, <표 2>에 정리한 성장·쇠퇴 패턴의 근거가 된다. 이는 본 연구의 목적에 부합하는 핵심 지표이므로, 이어지는 회귀분석에서 각 지역의 성장·쇠퇴 패턴을 설명하기 위한 종속변수로 활용하였다.

Table 2.

Types and definitions of space-time patterns

2) 성장·쇠퇴 패턴의 특성 분석(시·군·구 고정효과모형)

시공간큐브 분석으로 도출한 성장·쇠퇴 패턴(추세 Z값)에 영향을 미치는 지역 특성을 규명하기 위해 회귀분석을 수행하였다. 연구의 분석단위인 각 읍·면·동은 특정 시·군·구에 속하는 위계적 데이터 구조를 가진다. 이러한 구조는 일반최소제곱(OLS) 회귀분석의 기본 가정인 관측치 간 독립성을 위배할 가능성이 높다. 실제로 기초모형 분석결과, 급내상관계수(ICC)가 인구 및 종사자모형에서 모두 약 0.333으로 높게 나타나, 전체 분산의 33.3%가 상위수준인 시·군·구의 고유 특성에서 비롯됨을 확인하였다. 이에 본 연구는 시·군·구 수준의 이질성을 통제하기 위해 일반 선형모형 기반의 시·군·구 고정효과(Fixed-Effects) 모형을 기본 분석 틀로 설정하였다.

모형을 구성하는 데 있어서, 지역의 성장·쇠퇴 패턴에 영향을 미칠 수 있는 다양한 공간적 요인들의 상대적 중요성을 파악하기 위해 2단계 분석 전략을 채택하였다. 즉, 지역 자체의 성장 잠재력이나 도시여건을 반영하는 요인으로 기본모형을 설정하고(1단계), 이 모형을 기준으로 세종시 출범과 관련된 상이한 광역적 접근성 변수를 비교·검증하고자 하였다(2단계). 이를 수식으로 표현하면 식 (2)와 같다.

$$

(2)

본 연구에서는 위의 식 (2)에서 지역의 내생적 요인(X_{local, ij})으로만 구성된 기본모형과, 서로 다른 광역적 접근성 변수(X_{hyp, ij})를 포함한 모형들의 결과를 각각 도출하였다. 그리고 이를 통해 지역의 내생적 요인을 통제한 상태에서 각 광역적 접근성 변수의 설명력을 비교하고자 하였다.

3. 변수선정 및 활용자료

1) 시·공간 패턴 분석 지표

앞서 검토한 바와 같이 도시의 성장과 쇠퇴는 인구, 경제, 사회, 환경 등 다양한 부문의 지표로 분석할 수 있다.

본 연구에서는 선행연구에서 널리 활용되는 동시에 도시의 성장과 쇠퇴를 대표하는 지표인 ‘인구’와 ‘고용’을 중심으로 분석을 수행하였다. 인구는 도시의 외형적 성장과 쇠퇴를 가늠하는 핵심지표다. 본 연구에서는 국가통계포털(KOSIS)에서 제공하는 행정안전부 주민등록인구현황 자료의 ‘총인구수’를 분석에 사용하였다. 이와 함께 도시의 기능적 성장, 특히 고용 측면의 변화를 파악하기 위해 ‘종사자 수’를 분석지표로 선정하였다. 종사자 수는 지역 경제활동의 규모와 활력을 나타내는 지표로서, 세종시 출범에 따른 고용 창출효과 또는 주변지역으로의 흡수효과를 파악하는 데 적합하다고 판단하였다. 종사자 수 자료는 통계지리정보서비스(SGIS)의 집계구 단위의 자료를 기초로 하여, 읍·면·동 단위로 재구성하였다.¹⁾

2) 성장·쇠퇴 패턴의 특성 분석 변수

회귀분석의 독립변수는 이론적 고찰과 선행연구 검토를 바탕으로 크게 지역의 ‘내생적 특성’과 ‘광역적 접근성’의 두 가지 범주로 구분하여 구성하였다. 독립변수는 인과관계의 명확성을 위해 세종시 출범 초기 시점(2012년)을 기준으로 구축하였으며, 자료 확보가 어려운 일부 변수는 가장 근접한 시점의 자료로 대체하였다. 변수 설정 과정에서는 각 변수의 분포특성을 진단하여 분포의 정규성 확보 또는 모형의 안정성 제고가 필요하다고 판단되는 경우, 로그나 로짓 변환을 적용하였다. 최종 분석에 사용된 변수의 구성 및 선정 근거는 다음과 같으며, <표 3>에 요약하여 제시하였다.

Table 3.

Definitions and data sources of variables

우선, ‘내생적 특성’은 각 지역이 가진 성장 잠재력과 고유한 도시여건을 반영하는 변수로서 회귀분석의 기본모형에 활용되었다. 이는 다시 인구구조와 산업구조, 물리환경의 세 가지 측면으로 구분된다. 인구구조 특성으로는 도시의 성장 잠재력과 집적수준을 반영하는 ‘인구밀도’(종사자모형의 경우 ‘종사자밀도’)와 구조적 쇠퇴요인을 통제하기 위한 ‘고령인구 비율’을 변수로 설정하였다. 단순 인구수가 아닌 밀도를 사용함으로써 행정구역의 면적 차이에 따른 규모효과를 통제하고자 하였다. 고령인구는 「노인복지법」에 따라 65세 이상의 인구로 정의하였다. 밀도변수는 분포 안정을 위해 로그변환하였고, 고령인구 비율은 비율 데이터의 특성을 고려하여 로짓변환을 적용하였다.

산업구조 특성은 세종시가 나타내는 ‘행정기능 주도형’ 성장거점의 효과가 산업부문별로 다르게 나타날 것이라는 가정하에 구성하였다. 지역의 경제기반을 측정하기 위해 단순 종사자 비율이 아닌 입지계수(LQ)를 활용하였고, 전통적 경제기반을 나타내는 ‘제조업 특화도’와 세종시와의 기능적 연계를 파악하기 위한 ‘지식서비스산업 특화도’를 주요 변수로 투입하였다. 이때 지식서비스산업의 범위는 「산업발전법 시행령」 제3조의 내용을 참조하여 구성하였다.

마지막으로 물리환경 특성은 세종시의 대규모 주택공급이 주변지역의 정주여건과 인구유·출입에 미치는 영향을 고려하여 설정하였다. 이에 주거선호도 및 주거환경의 질과 관련된 ‘아파트 비율’과 ‘노후주택 비율’을 포함하였다. 이때 노후주택은 「도시 및 주거환경정비법」 등 관련 법에서 활용되는 기준인 준공 후 30년 이상 경과한 주택으로 정의하였다. 또한 성장·쇠퇴 패턴이 지역 자체의 개발동력에 의해서도 영향을 받을 수 있다는 점을 고려하여, ‘신규개발지와의 거리’를 통제변수로 포함하였다. 이는 주변에서 진행되는 개발사업과의 공간적 관계를 나타내는 지표로서, 세종시가 출범한 2012년 시점에 실시계획 승인을 받은 100만m² 이상의 주요 개발사업지구를 기준으로 네트워크 최단거리를 산출하였다. 이 변수는 분포의 안정을 위해 로그변환을 적용하였다.

‘광역적 접근성’은 세종시 출범이 주변지역의 성장·쇠퇴에 미치는 영향을 평가하기 위한 변수이다. 이는 각 지역이 광역 공간구조에서 차지하는 상대적인 입지특성을 반영하며, ‘내생적 특성’으로 구성된 기본모형에 개별적으로 추가되어 그 효과를 비교하는 방식으로 활용되었다. 구체적으로는 다음 세 가지의 가설을 검증하기 위한 변수로 구성하였다.

첫째, 성장거점과의 근접성 가설을 검증하기 위해 세종시와의 지리적 거리를 나타내는 변수를 투입하였다. 성장거점과의 물리적 접근성은 파급효과의 공간적 범위를 결정하는 핵심 요인이며 (Friedmann, 1966; 김성길, 2007, 재인용), 이에 성장거점의 기본적인 거리 감쇠효과를 확인하기 위한 목적으로 선정하였다.

둘째, 기존 성장축과의 관계성 가설을 검증하기 위해 충청권의 전통적인 발전축인 경부고속도로와의 접근성을 나타내는 변수를 투입하였다. 이는 경부고속도로IC와의 거리변수를 활용하였으며, 시공간큐브 분석에서 관찰된 성장·쇠퇴 패턴이 단순히 기존 성장축의 연장선에서 기인한 것인지를 평가하기 위한 목적이다. 이 변수는 분포의 안정을 위해 로그변환을 적용하였다.

셋째, 기존 경부축과는 다른 광역적 연계 가능성을 검증하기 위해 고속철도망과의 접근성을 나타내는 변수를 투입하였다. 이는 세종시 출범과 함께 중요성이 부각된 KTX 오송역과 천안·아산역과의 거리변수를 활용하였으며, 세종시와 연계된 광역 교통망의 변화가 새로운 성장패턴을 형성하는 데 기여했는지 확인하기 위한 목적이다. 세 가지 접근성 변수는 모두 QGIS를 활용해 실제 도로망 기준의 네트워크 최단거리를 산출하여 사용하였다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 분석대상지의 기초통계

세종시의 기능적 영향권 내 총인구는 2012년 395만 명에서 2022년 427만 명으로 8.2% 증가하였다. 이는 같은 기간 대전·충청권 전체의 인구증가율(6.0%)을 웃도는 것으로, 세종시 출범 이후의 인구성장이 기능적 영향권에서 이루어졌을 가능성을 시사한다. 한편, 이를 시·도별로 구분하여 살펴보면 지역 간의 차별적인 변화를 확인할 수 있다. <그림 4>와 같이 세종시는 출범 이후 10년간 인구가 세 배 이상 급증했지만(11만 명⇒38만 명), 인접한 대전광역시는 지속적인 인구감소 추세를 보였다(152만 명⇒144만 명). 충청남도와 충청북도는 완만한 증가세를 유지했으나 세종시의 성장속도와는 큰 격차를 보인다. 이처럼 시·도 단위에서도 성장과 쇠퇴가 구분되는 양상으로 미루어 보아, 그 하위 단위인 읍·면·동 수준에서는 더욱 복합적인 패턴이 나타날 것으로 예상된다.

Figure 4.

Population trends in the functional region (2012-2022)Source: Ministry of the Interior and Safety, Resident registration population (2012-2022)

도시의 경제적 기반을 나타내는 총종사자 수는 2012년 139만 명에서 2022년 183만 명으로 증가하였다. 2019년에서 2020년 사이에는 COVID-19의 영향으로 일시 감소했으나, 이내 회복되어 전체 기간에서 약 31.8%의 증가율을 기록하였다. 다만 이러한 증가율은 같은 기간 대전·충청권 전체의 증가율(33.1%) 보다는 다소 낮은 수준을 보인다(<그림 5> 참조). 이는 기능적 영향권이 세종시 출범의 긍정적 파급효과를 받는 지역뿐 아니라, 기능 유출 등 부정적 역류효과를 겪는 지역까지 포함하고 있음을 시사한다. 따라서 권역 전체의 총량적 지표만으로는 파악하기 어려운 내부의 복합적인 성장·쇠퇴 패턴을 살펴볼 필요가 있다.

Figure 5.

Employee trends in the functional region (2012-2022)Source: Ministry of Data and Statistics, Census on Establishment (2012-2022)

이에 본 연구는 총량 변화의 양상을 미시적 수준에서 파악하고자, 성장·쇠퇴 패턴과 관련될 것으로 예상되는 다양한 변수를 활용하여 회귀분석을 수행하였다. <표 4>는 분석에 사용된 독립변수의 기초통계량을 요약한 것이다.

Table 4.

Descriptive statistics of independent variables

분석대상 읍·면·동의 특성을 살펴보면, 변수별로 상당한 편차를 보여 분석대상지가 도시적 특성과 농촌적 특성을 포괄하는 이질적 공간으로 구성되어 있음을 시사한다. 예를 들어, 인구밀도(로그)는 최솟값(2.87)과 최댓값(10.63) 간 차이가 커, 집적수준이 다양한 지역들이 포함되어 있음을 짐작할 수 있다. 또한, 쇠퇴의 구조적 요인으로 고려되는 고령인구 비율(로짓) 역시 표준편차(0.79)가 커, 고령화 수준이 지역별로 상이함을 시사한다. 산업구조의 경우, 제조업 특화도(평균 0.91)와 지식서비스산업 특화도(평균 0.93) 모두 평균값이 1에 가까워 전반적으로 특정 산업에 크게 편중되지 않았으나, 표준편차(각각 1.06, 0.45)를 고려할 때 지역 간 산업기반 차이가 존재함을 알 수 있다.

물리환경 측면에서 아파트 비율은 표준편차(35.50)가 평균값(41.53)에 근접할 정도로 커 주거형태의 편차를 보여주며, 노후주택 비율은 31.32%로 적지 않은 수준을 나타냈다. 또한, 지역 자체의 개발동력을 반영하기 위한 신규개발지와의 거리(로그) 역시 최솟값(0.59)과 최댓값(3.85) 간의 편차가 존재해, 읍·면·동별로 개발사업의 잠재적 영향이 다르게 나타날 수 있는 것으로 파악된다.

광역적 접근성 변수들의 경우, 세종시와의 거리나 KTX역과의 거리는 평균적으로 유사한 수준이나 표준편차(각각 15.68, 19.13)가 커, 광역철도축과의 접근성이 지역별로 크게 다름을 보여준다. 반면 기존의 주요 성장축으로 간주되는 경부고속도로IC와의 거리(로그)는 상대적으로 변동성이 작아(0.91) 기존 성장축과의 관계가 비교적 안정적임을 알 수 있다.

기초통계량 분석결과는 본 연구의 분석대상지가 인구구조, 산업기반, 물리환경 및 광역적 접근성 측면에서 매우 이질적인 특성을 갖고 있음을 보여준다. 이는 특정 지역의 성장과 쇠퇴를 세종시 출범이라는 단일 요인으로 설명하기 어려우며, 다양한 내생적 특성들과 광역적 요인들을 복합적으로 고려해야 할 필요성을 뒷받침한다고 할 수 있다.

2. 성장·쇠퇴의 시·공간적 패턴

1) 총인구수

<그림 6>은 ArcGIS Pro의 시공간큐브 분석도구를 활용하여 읍·면·동별 인구변화에 대한 EHSA 결과를 나타낸 것이다. 붉은색 계열은 인구증가 핫스팟을, 푸른색 계열은 인구감소 콜드스팟을 나타내며, 각 패턴은 시간적 추세의 지속성과 강도에 따라 구분된다. 주요 특성은 다음과 같다.

Figure 6.

Emerging hot spot analysis of total population by eup, myeon, and dong within the functional region (2012–2022)Source: Ministry of the Interior and Safety, Resident registration population (2012-2022); Analyzed using ArcGIS Pro

첫째, 기능적 영향권 내 인구변화가 모든 지역에서 고르게 나타나는 것이 아니라, 특정 지역을 중심으로 성장과 쇠퇴가 집중되는 ‘공간적 양극화’ 양상이 관찰되었다. 즉, 대전 유성구와 충북 청주시 남서부(흥덕구) 그리고 충남 천안시와 아산시 등 세종시 인근의 거점도시 일부 지역에서 성장이 두드러졌다. 주목할 점은 이들 성장지역이 세종시와 인접할 뿐만 아니라, 경부축이나 주요 KTX역과도 인접해 있다는 것이다. 이러한 공간적 패턴은 시공간큐브와 EHSA만으로는 지역의 성장이 세종시 출범에 따른 효과인지, 혹은 기존의 성장이 지속되는 것인지를 명확히 구분할 수 없게 한다.

둘째, 성장지역의 패턴은 ‘연속형(Consecutive)’과 ‘강화형(Intensifying)’ 핫스팟이 주를 이룬다. 이는 해당 지역들이 기존에도 성장 잠재력을 보유하고 있었으며, 세종시 출범 이후 그 성장세가 유지되거나 가속화되었음을 의미한다. 그러나 이들 거점도시의 전통적인 ‘원도심’에 해당하는 지역에서는 뚜렷한 성장패턴이 관찰되지 않았다는 점을 주목할 필요가 있다. 즉, 성장의 기회가 신개발지에 집중되고 원도심은 상대적으로 정체되는 차별적 성장이 발생한 것이다. 나아가 이는 주변 도시 내부의 기능적 중심이 이동하는 구조적 재편 가능성도 시사한다.

셋째, 쇠퇴지역은 두 가지의 뚜렷한 공간적 패턴으로 나타났다. 우선, 충남 청양군이나 부여군, 충북 영동군 등 세종시와 거리가 먼 농촌지역에서는 ‘강화형(Intensifying)’ 콜드스팟이 광범위하게 관찰되었다. 이는 해당 지역에서 인구감소가 오랫동안 지속되었을 뿐만 아니라, 그 강도가 심해지고 있음을 의미한다. 임석회(2019)는 소도시의 성장은 대도시(또는 성장거점)와의 거리와 밀접하게 연관되며, 특히 거리가 멀수록 성장의 파급효과를 얻기 어렵다고 지적한 바 있다. 즉, 이들 원거리 지역은 세종시 출범에 따른 긍정적 성장효과를 받지 못한 상황에서, 기존부터 진행되어 온 고령화·저출산 등의 내생적 쇠퇴요인이 더욱 강하게 작용하여 인구감소가 누적·심화된 것으로 해석할 수 있다.

한편, 세종시 서측에 인접한 충남 공주시 면(面) 지역에서도 콜드스팟이 관찰되었다. 공주시는 세종시와 지리적으로 매우 근접함에도 불구하고 유성구 등 다른 인접지역과는 상이한 패턴을 보인 것이다. 이는 단순히 성장거점과의 거리만으로는 지역의 성장과 쇠퇴를 설명할 수 없으며, 지역 고유의 특성이나 광역적인 조건이 성장패턴을 결정하는 데 복합적으로 작용했을 가능성을 시사한다.

마지막으로 세종시 내부에서는 행정중심복합도시 건설지역을 중심으로 ‘신생형(New)’과 ‘변칙형(Oscillating)’ 핫스팟이 관찰되어, 계획적인 대규모 인구유입의 효과가 시·공간 패턴에 반영됨을 보여준다.

이처럼 총인구의 시·공간적 패턴은 세종시 내부의 급격한 신생성장이 발생하는 동시에, 주변의 기능적 영향권 내에서는 기존 거점도시를 중심으로 한 선별적 성장과 농촌지역의 쇠퇴가 심화되는 ‘공간적 양극화’ 현상이 뚜렷하게 나타나고 있음을 시사한다고 할 수 있다.

2) 총종사자 수

<그림 7>은 동일한 방법으로 총종사자 수의 변화를 분석한 결과이다. 종사자 수 변화 패턴 역시 인구변화와 유사하게 특정 지역에 군집하는 경향을 보이지만, 그 입지와 유형에서 차이를 나타냈다.

Figure 7.

Emerging hot spot analysis of the total employees by eup, myeon, and dong within the functional region (2012–2022)Source: Ministry of Data and Statistics, Census on establishment (2012-2022); Analyzed using ArcGIS Pro

첫째, 종사자 핫스팟은 인구 핫스팟과 유사하게 주요 거점도시(대전 유성구·서구, 충북 청주시 북부, 충남 천안시·아산시)에 집중되는 경향을 보였다. 그러나 세부 입지에서는 차이가 있었다. 종사자 핫스팟은 세종시에 직접적으로 인접한 일부 지역과 오창·대덕 등 기존 산업기반이 발달한 지역을 중심으로 강하게 집중되는 특징을 보였다. 이는 기존에 성장 잠재력을 갖춘 지역이 세종시 출범이라는 새로운 계기로 더욱 강화된 성장추세(Intensifying)를 가져왔을 가능성을 시사한다. 즉, 일자리성장에는 지역 고유의 산업구조와 성장거점과의 관계가 복합적으로 작용한 결과로 해석할 수 있다.

둘째, 거점도시 내부의 공간적 분화 역시 일관되게 관찰할 수 있다. 인구분석과 마찬가지로 거점도시의 원도심 지역은 뚜렷한 성장패턴 없이 정체상태(No Pattern Detected)를 보였다. 이는 경제활동의 성장이 원도심보다는 기능적 연계가 용이한 신개발지 또는 산업단지에 집중되었음을 시사하며, 인구와 일자리의 동반정체는 원도심의 기능 약화로 이어질 수 있음을 의미한다.

셋째, 쇠퇴지역의 패턴에서도 차이가 발견된다. 충남과 충북의 군(郡) 지역에서 광범위한 콜드스팟이 발생한 점은 인구변화와 유사하다. 그러나 인구감소는 주로 ‘강화형(Intensifying)’ 콜드스팟으로 쇠퇴가 가속화되었지만, 종사자 감소는 ‘감소형(Diminishing)’ 콜드스팟이 상당수 관찰되었다. 이는 해당 지역의 쇠퇴 상태는 여전히 지속되고 있으나, 일자리 감소의 강도는 통계적으로 약화되고 있음을 의미한다. 즉, 농촌지역에서 겪는 쇠퇴 현상이 단순한 인구감소가 아니라, 정주인구의 유출은 가속화되는 동시에 일자리 쇠퇴는 둔화되는 복합적인 현상으로 나타나고 있을 가능성을 보여준다. 다만, 이러한 현상은 세종시 출범에 따른 효과만으로 설명하기는 어렵고, 전국적인 인구감소와 고령화 등 구조적 요인의 영향을 함께 고려할 필요가 있다.

마지막으로, 인구가 성장하면서 일자리는 쇠퇴하거나(Hot-Cold) 또는 일자리가 성장하면서 인구는 쇠퇴하는(Cold-Hot) 유형은 발견되지 않았다. 이는 인구와 일자리가 서로 다른 동력에 의해 움직이더라도, 지역의 성장이 지속되기 위해서는 어느 한쪽이 최소한의 안정성을 유지해야 가능한 것이라고 볼 수 있다.

EHSA를 통한 시·공간 패턴 분석으로 인구성장 및 종사자성장 간의 입지 차이와 함께 성장거점과의 관계나 기존 지역 기반의 영향이 서로 중첩되어 나타남을 확인할 수 있었다. 이어지는 회귀분석에서는 이러한 요인들의 상대적 영향력을 구체적으로 검토하고자 한다.

3. 성장·쇠퇴 패턴 영향요인

시공간큐브와 EHSA를 통해 확인된 성장·쇠퇴패턴의 영향요인을 규명하기 위해 시·군·구 고정효과 선형회귀 모형을 분석하였다. 지역의 내생적 특성 변수로 구성된 기본모형을 기준으로, 광역적 접근성 변수를 각각 추가한 모형들을 비교 분석하였으며, 분석결과는 <표 5>에 종합적으로 제시하였다.

Table 5.

Regression results on the determinants of growth and decline patterns

1) 인구모형 분석결과

먼저 세종시 기능적 영향권의 인구 성장·쇠퇴 패턴을 종속변수로 하는 모형을 분석한 결과이다. 시·군·구 고정효과를 통제한 기본모형의 수정 결정계수는 0.678로 나타났으며, F-통계량으로 볼 때 모형은 통계적으로 유의하였다.

분석 결과, 인구성장의 동력은 광역적 접근성보다는 지역의 ‘내생적 특성’에 의해 주로 설명되었다. 세 개의 광역적 접근성 변수를 기본모형에 추가해도 설명력이 향상되지 않았으며, 해당 변수들 모두 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 인구성장이 광역적 접근성 변화와는 무관하게 지역 자체의 여건에 의해 결정됨을 시사한다.

기본모형을 기준으로 주요 유의변수를 살펴보면, 신규개발지와의 거리는 5%의 유의수준에서 음(-)의 관계를 보였다. 이는 신규개발지에 인접할수록 인구성장이 활발함을 의미하며, 인구성장이 외부 거점의 파급효과보다는 지역 자체의 개발 잠재력에 기인할 수 있다는 해석을 뒷받침한다. 인구밀도 변수는 1% 유의수준에서 음(-)의 관계를 보여, 이미 고밀화된 지역(원도심 등)에서 인구증가 추세가 약해지는 경향을 나타냈다. 한편, 고령인구 비율 변수는 기본모형에서는 유의하지 않았으나, 경부IC와의 거리 변수를 추가한 모형에서는 10% 유의수준에서 음(-)의 관계를 보였다. 이는 광역적 접근성의 효과를 통제하자, 기존에 명확하지 않았던 지역의 고령화 수준이 인구성장에 미치는 부정적 영향이 유의하게 나타났음을 의미한다. 즉, 인구의 성장·쇠퇴 패턴은 광역 교통망 같은 외부적 요인보다는, 고령화 수준과 같은 지역의 내생적 쇠퇴요인에 더 직접적인 영향을 받는다고 할 수 있다.

2) 종사자모형 분석결과

다음은 종사자 성장·쇠퇴 패턴을 종속변수로 하는 모형을 분석한 결과이다. 기본모형의 수정 결정계수는 0.583으로 인구모형보다는 낮았으나, 모형 전체는 통계적으로 유의하였다.

분석 결과, 종사자 성장패턴은 인구모형과 달리 ‘광역적 접근성’ 변수에 의해 설명력이 향상됨을 확인할 수 있었다. 광역적 접근성 변화에 따른 성장패턴의 유의성을 검증하기 위해 기본모형에 각 변수를 추가한 결과, 세종시와의 거리와 KTX역과의 거리를 추가한 모형에서 수정 결정계수 값이 각각 0.591과 0.594로 유의하게 상승하였다. 특히 KTX역과의 거리를 추가한 모형은 전체 종사자모형 중 가장 높은 설명력을 보였으며, KTX역과의 거리 변수는 1% 유의수준에서 음(-)의 관계를 나타냈다. 이는 KTX역과의 접근성이 종사자 증가의 강력한 광역적 요인임을 시사한다. 더불어 세종시와의 거리 변수 또한 5% 유의수준에서 음(-)의 관계를 보여, 세종시와의 근접성 역시 일자리성장에 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있다. 반면, 경부IC와의 거리는 유의하지 않은 것으로 나타나, 일자리성장에 대한 광역적 동력이 기존 경부축이 아닌 KTX축에 집중되고 있음이 확인되었다. 이러한 결과는 세종시 출범이 주변지역의 성장에 전환점으로 작용하며, 기능적 영향권의 공간구조가 KTX축을 중심으로 재편되고 있다는 연구의 가설을 뒷받침한다.

한편, 지역의 내생적 특성 변수들 중에는 제조업 특화도가 모든 모형에서 5% 유의수준 하에 양(+)의 관계를 보였다. 이는 기존 산업기반이 발달한 지역에서 종사자 성장이 두드러지는 패턴을 뒷받침한다. 그러나 행정기능과의 연관성이 높을 것으로 예상되었던 지식기반산업 특화도는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 세종시 출범 이후 관찰된 일자리성장 패턴이 R&D나 전문과학기술 등 고차 지식산업의 동반성장으로는 명확하게 이어지지 못하고 있음을 시사한다. 고령인구 비율 역시 모든 모형에서 5% 유의수준 하에 음(-)의 관계를 보여, 고령화라는 구조적 요인이 일자리성장을 저해하고 있음을 확인하였다. 이와 더불어 인구모형에서 유의했던 신규개발지와의 거리는 종사자모형에서는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 일자리성장이 지역 내부의 개발행위보다는 광역적인 네트워크의 영향을 보다 크게 받아 움직인다는 것을 의미한다.

회귀모형 분석결과를 종합하면, 인구성장 패턴과 종사자성장 패턴의 영향요인이 명확히 분리되어 작동하고 있음을 확인할 수 있다. 즉, 인구성장은 지역의 내생적 특성이 핵심동력으로 작용하였고, 이는 인구유입이 광역적 접근성보다는 새로운 주거지 공급과 정주환경의 질에 더 민감하게 반응했음을 시사한다.

반면, 종사자성장은 지역 자체의 개별동력과는 유의한 관계가 나타나지 않았으며, 대신 KTX축과의 접근성, 세종시와의 거리 등 광역적 접근성 요인과 기존 산업구조요인에 의해 주로 설명되었다. 나아가 이러한 분석결과는 세종시 기능적 영향권 내 성장 패턴이 단순 거리에 의존하는 것이 아니라, 지역의 특성 및 교통 네트워크의 종류와 상호작용하며 차별적인 동력을 가짐을 보여준다.

Ⅴ. 결 론

국토 균형발전이 국가적인 과제로 오랫동안 다루어져 왔음에도 불구하고, 수도권으로의 집중이 지속되고 있으며 비수도권 내에서도 지역 간 성장 격차가 심화되고 있다.

본 연구는 이러한 문제 인식에 따라, 국가 균형발전의 핵심 정책으로 출범한 세종시가 기능적 영향권의 성장과 쇠퇴에 어떠한 영향을 미쳤는지를 시·공간적으로 분석하고자 하였다. 이에 세종시 출범 이후 약 10년간의 읍·면·동 단위 총인구와 총종사자 수 변화를 시공간큐브와 시·군·구 고정효과 회귀모형으로 분석하였으며, 주요 결과는 다음과 같다.

첫째, 세종시의 기능적 영향권 내 성장과 쇠퇴는 특정 지역을 중심으로 뚜렷하게 분화되는 ‘공간적 양극화’ 현상을 보였다. 시공간큐브 분석결과, 성장은 대전 유성구·서구, 충북 청주시 북서부, 충남 천안·아산시 등 도시 기반이 양호한 거점도시에 집중된 반면, 충북 옥천군·영동군, 충남 부여군·청양군 등의 농촌지역과 인접한 공주시 일부에서는 쇠퇴가 심화되는 패턴이 나타났다. 이는 기능적 영향권 전반에 걸쳐 성장동력이 균일하게 작동하지 않았음을 시사한다.

둘째, 이러한 공간적 양극화는 거점도시 내부에서도 확인되었다. 대전·천안·청주 등에서 관찰된 성장세는 주로 신시가지 등 신규 개발지역에 집중된 반면, 전통적인 원도심 지역은 인구와 일자리 모두 상대적인 정체 양상을 보였다. 이는 세종시 출범 이후의 새로운 성장기회가 특정 지역에 집중되면서, 원도심의 상대적 위축과 기능 약화를 야기할 수 있음을 시사한다.

셋째, 회귀분석 결과, 인구성장과 종사자성장의 시·공간적 패턴을 결정하는 핵심요인이 서로 다르게 나타났다. 인구성장은 신규개발지와의 거리나 노후주택 비율 등 지역의 내생적 특성에 의해 주로 설명되었으며, 광역적 접근성 변수들은 유의한 영향을 미치지 못했다. 반면, 종사자성장은 KTX역과의 거리 및 세종시와의 거리 등 광역적 접근성과 제조업 특화도나 고령인구 비율과 같은 기존 지역구조 요인이 주요한 요인으로 작용하였다. 이는 인구성장은 국지적인 주거공급 및 환경요인에, 일자리성장은 광역 네트워크 및 산업기반에 차별적으로 반응한다는 것을 보여준다.

넷째, 이러한 결과는 세종시 출범의 영향이 주변지역의 내생적 특성 및 광역적 접근성과 상호작용하며 선별적으로 나타남을 시사한다. 특히, 일자리성장에서 기존의 전통적인 성장축(경부축)이 아닌 KTX축의 중요성이 부각된 점은 주목할 만하다. 이는 세종시 출범이 충청권의 공간구조 재편에 매개요인으로 작용하여, 새로운 광역 성장패턴의 형성을 촉진했을 가능성을 시사한다. 그러나 동시에 지식서비스산업 특화도는 유의하지 않아, 세종시에 집중된 중앙행정 기능 중심의 성장이 아직 고차 지식산업의 동반성장으로는 연계되지 못하고 있음을 보여준다.

이러한 분석결과는 향후 세종시와 주변지역의 상생발전을 위한 정책 수립에 중요한 시사점을 제공한다. 무엇보다 인구와 일자리의 성장동력이 다르다는 점을 고려하여 차등적인 지역 발전 전략이 필요하다. 인구증가는 신규 주택공급 및 정주환경 개선과 같은 국지적 요인에 민감하게 반응하므로, 계획적인 택지 개발·관리와 더불어 기존 주거지의 환경 개선을 통해 인구성장을 유도할 필요가 있다. 반면, 일자리성장은 광역 교통망이나 기존 산업기반과 밀접한 관련을 보이므로, KTX축을 중심으로 한 광역 연계 강화와 지역의 제조업 기반 육성을 병행하는 전략이 효과적일 것이다.

한편, KTX축의 중요성이 부각된 만큼 이를 활용한 충청권의 광역 네트워크 구축 노력이 요구된다. 세종시를 중심으로 KTX 역세권 및 인접 산업단지를 연계하는 교통망을 확충하고, 기능적 연계를 강화하여 새로운 성장축으로서의 잠재력을 극대화해야 한다. 이는 기존 경부축 중심의 발전 전략을 보완하고, 충청권 전체의 균형 발전을 도모하는 데 기여할 수 있을 것이다.

동시에 지역의 내생적 특성에 기반한 맞춤형 정책 지원도 필요하다. 특히 고령화가 진행되는 지역이나 산업기반이 취약한 농촌지역은 성장에서 소외될 가능성이 크므로, 생활인프라 확충, 지역 특화산업 육성 등 별도의 지원책을 마련해야 한다. 또한, 시·공간 분석에서 확인된 원도심 지역의 상대적 정체 현상에 대응하기 위한 정책도 병행되어야 한다.

마지막으로 세종시의 자족성 강화와 연관 산업 육성은 여전히 중요한 과제라고 할 수 있다. 본 연구의 분석 결과로 확인하였듯이, 지식서비스산업의 동반성장 효과는 아직 뚜렷하지 않았다. 향후 세종시가 행정기능을 넘어 자족적인 성장거점으로 발전하기 위해서는 민간 부문의 혁신기업 유치, 인근 연구개발특구 및 산업단지와의 실질적인 연계 강화 등 고차 산업생태계 조성을 위한 적극적인 노력이 요구된다.

본 연구는 다음과 같은 측면에서 한계를 지닌다. 첫째, 분석 모형의 엄밀성을 높이고자 노력하였으나, 사용된 데이터의 한계로 인과관계를 규명하는 데는 한계가 있었다. 특히 광역적 접근성과 성장 간의 관계는 상호 영향을 미칠 수 있으므로 해석에 신중할 필요가 있다. 둘째, 분석에 포함되지 못한 다양한 변수들이 존재한다. 지자체별 정책 역량이나 산업생태계의 질적 측면, 개별 기업의 입지 결정 등 계량화하기 어려운 요인들이 성장·쇠퇴 패턴에 영향을 미쳤을 수 있으나 본 연구에서는 고려하지 못했다.

그러나 이러한 한계에도 불구하고, 본 연구는 세종시 기능적 영향권의 성장·쇠퇴 패턴을 인구와 종사자로 구분하여 분석하고, 그 동력이 되는 내생적 특성과 광역적 접근성의 역할을 실증적으로 비교함으로써 기존 연구를 심화시켰다는 점에서 학술적 의의를 지닌다. 특히 인구와 일자리의 성장동력이 분리됨을 밝히고 KTX축의 중요성을 확인한 결과는 향후 관련 정책수립 및 후속 연구에 중요한 기초자료를 제공할 것으로 기대된다. 이에 후속 연구에서는 데이터 보완을 통한 인과관계 분석, 질적 사례연구를 통한 심층분석 등으로 본 연구의 한계를 보완할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 2025년 4월 대한국토·도시계획학회 춘계산학학술대회에서 발표한 논문을 수정·보완하여 작성하였음

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