도농통합형 행정구역 개편이 도시성장에 미치는 영향 분석

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론 및 선행연구 검토

2. 도농분리론과 도농통합론

도농분리형 행정구역체제는 성장핵이론을 토대로 한 지역개발론인 성장거점이론에 근거하고 있다. 성장핵이론은 프랑스 경제학자 Perroux가 주장한 이론으로써, 지역계획에서는 제한된 특정 지역들에 투자를 집중하는 방식으로 경제활동을 촉진시키고 지역 내 부를 향상시키는 전략을 말한다(Parr, 1999). 특정 지역들에 대한 집중적 개발의 파급효과를 통해 주변지역에까지 사회·경제적 발전이 촉진·확산되어가는 것을 전제로 한다(김영모, 2005). 우리나라의 경우, 과거 경제개발이 급속히 진행되면서, 집적이익 극대화식 행정구역 개편을 추구하였다. 군지역 내 읍의 인구가 5만명 이상일 경우 시로 승격시키는 방식으로 도시와 농촌을 분리하였고, 이에 따라 많은 지역들이 ‘구멍 뚫린 도너츠’ 형태의 시·군 분리를 겪었다(이재원 외, 1997). 이후, 공공서비스 공급의 중복 및 비효율성, 생활권과 행정권의 불일치, 농촌지역의 공동화 등 도농분리형 행정구역체제에 대한 다양한 문제점들이 제기되면서 80년대 후반부터 도농통합형 개편에 대한 논의가 생겨났다.

도농통합형 행정구역체제는 Friedmann과 Douglass가 1975년 주장한 도농접근법에 바탕을 둔다. 도농접근법은 모든 사람이 품위 있는 생활을 누리기 위해 필요한 최소한의 재화와 서비스를 제공해주는 기초수요이론에 입각하여, 도·농단위 개발전략을 통해 성장거점이론의 한계를 극복하고 도농 간 균형발전을 도모하는 이론이다(임승달, 1995). 우리나라에서는 1994년 김영삼 정부가 지방자치제의 실시를 앞두고, 지방자치법을 개정하여 도농복합시 설치를 위한 법적근거를 마련하였다. 이를 통해, 1995년에 역사적 배경과 생활권 등이 같은 41개 시와 39개 군을 40개 시로 대대적으로 통합하였다. 그 이후에는 양주시, 포천시, 안성시, 계룡시 등이 도농통합이 아닌 자체적 승격을 통하여 개편을 이루었다. 최근에는 마산시, 창원시, 진해시가 2010년에 시지역 간 통합으로 창원시가 되었고, 청주시와 청원군이 2014년 청주시로 도농통합을 이루었다. 도농통합의 효과로는 행정비용 감소, 재정적 효율성 향상, 지역경쟁력 강화 등이 제시되고 있으며(유재원 외, 2009), 도농통합과 도농분리의 효과에 대해 비교정리하면 표 1과 같다.

Table 1.

Effects of city-county consolidation and separation

4. 도농통합 관련 국내연구

국내연구들 또한 행정적·경제적 측면에서의 도농통합 효과에 관해 논의한 연구들이 다수를 차지한다. 조석주·이재기(2000)의 연구에서는 31개 도농통합시를 대상으로 공무원 인건비, 문화·체육행사비, 공공시설운영비, 유사중복기관 보조금 등의 행정비용을 T검정을 통해 통합 전후로 비교한 결과, 도농통합에 따른 행정비용절감 효과는 없는 것으로 나타났다. 김영철·이우배(2013)은 경남지역 통합시들을 대상으로 통합 이후의 성과를 효율성과 형평성 측면에서 비교분석한 결과, 대체로 만족할 만한 성과가 나타났으나, 이 역시 지역의 여건에 따라 상이한 결과를 보이고 있다. 박지형·홍준현(2007)의 연구에서는 경제기반분석과 변화할당분석을 통해 40개 도농통합시의 현재와 장래의 경제성장을 평가하였으며, 이를 토대로 회귀분석을 실시하여 지역의 기업규모, 지방세부담액, 재정자립도 등이 향후 도농통합시의 경제성장에 영향을 미칠 것으로 분석하였다. 장덕희·목진휴(2010)의 연구에서는 31개 도농통합시와 8개 통합무산지역의 통합 전후 일정 기간을 비교분석한 결과, 도농통합시의 공무원 규모 및 1인당 일반행정비 지출규모는 감소한 한편, 제조업체수 및 종사자수는 증가한 것으로 확인되었다. 김종섭(2015)에서도 긍정적인 결과가 나타났는데, 강원도 내 도농통합지역의 각종 행정지출 중 몇 가지 항목들이 통합 이후 지역경제 성장에 긍정적인 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

도농통합지역의 내부 성장관계를 비교분석한 연구들 중, 홍준현(2005)의 연구에서는 도농통합지역들의 성장유형을 분류한 결과, 많은 도농통합지역이 지역 전체의 성장뿐만이 아닌 도시와 농촌 사이의 균형적 성장을 겪은 것으로 확인되었다. 이와는 달리, 이순배·화채수(2009)의 연구에서는 40개 도농통합시 내 농촌지역의 읍면별 주민세를 활용하여 지역간 경제력 격차를 분석한 결과, 읍면의 재정력이 큰 일부지역에서만 격차가 완화된 반면, 그 외 대부분의 지역에서는 중심지로 인구 및 경제력이 집중된 것으로 나타났다. 인구규모를 활용하여 도시지역과 농촌지역 간 양상을 비교분석한 손승호(2013)의 연구에서도, 통합시 내의 도시지역은 성장하는 반면, 농촌지역은 침체되는 불균형적인 모습을 확인하였다. 최광식·김선범·임충신(2001)의 연구에서는 울산광역시의 토지이용 및 지가 변수를 활용하여 울산의 도농통합에 따른 토지이용 변화를 분석한 결과, 통합에도 불구하고 농촌지역의 특정 지역을 제외하고는 대부분 도시지역에서만 제한적으로 변화가 나타난 것으로 확인되었다. 선행연구들의 분석 방법과 결과를 요약하면 표 2.와 같다.

Table 2.

Summary of literature review

Ⅲ. 연구 방법 및 데이터

1. 연구 범위

본 연구에서는 1995년 대대적으로 시행된 도농통합형 행정구역 개편이 도시 성장에 미치는 영향을 도농통합이 무산된 도시들과의 비교를 통해 분석 한다. 이를 위해 1995년 통합을 이룬 38개 도농통합시를 실험집단으로, 통합을 시도했으나 무산된 6개 도농분리시를 비교집단으로 설정하여 1995년부터 2010년까지 통합 이후 15년간의 도시 성장을 비교분석한다. 이 때, 6개 도농분리시는 현재까지 도농 간 개별적인 행정구역을 형성하고 있으므로, 해당 시와 군을 합쳐 하나의 분석 단위로 다룬다. 또한 전국 행정구역 중 주변에 군이 없는 단일 시 지역과 주변에 시가 없는 단일 군 지역은 분석에서 제외한다. 따라서 분석의 공간적 범위는 전국 38개 시(도농통합시)와 6개 시+군(도농분리시)이다¹⁾. 그림 1의 도농통합시는 현재는 통합되었으나 과거 구분되어 있던 도너츠식 시-군 구조를 보여주며, 도농분리시는 현재도 분리된 행정구역을 유지하고 있다. 시간적 범위는 1995년부터 2010년까지로 한다.

Figure 1.

Analysis units (38 consolidated city+county, 6 separated city+county)

3. 연구 방법 및 데이터

1) 도시성장 내생변수 설정

앞서 언급된 바와 같이, 도시성장은 양적 성장과 질적 성장으로 구분가능하며, 도시성장을 표현하는데 있어 주로 양적 성장을 활용한다(김영모, 2005). 본 연구에서도 양적 성장을 고려하여, 인구변화율, 고용변화율, 시가화면적변화율, 재정변화율을 모형의 내생변수로 활용한다. 모두 1995년부터 2010년까지의 변화율을 나타낸다.

인구변화율은 인구총조사 자료를 활용하며, 고용변화율은 전국사업체조사 자료를 토대로 한 산업종사자수를 이용한다. 시가화면적변화율은 환경부 환경공간정보서비스(egis.me.go.kr)의 토지피복지도 래스터자료에서 시가화건조지역을 분석단위별로 추출한 면적을 이용한다. 재정변화율은 지방세통계의 시군구별 지방세입액을 활용한다.

2) 도시성장 외생변수 설정

4개 도시성장 내생변수 각각에 미치는 영향 및 자료의 구득 가능성 등을 고려하여 표 3과 같이 영향변수를 설정한다. 변수들은 크게 시차변수, 사회적 특성 변수, 물리적 특성 변수, 경제적 특성 변수, 입지적 특성 변수, 도농통합 관련 변수 등 총 6개 범주로 구분할 수 있다.

Table 3.

Variables in the analysis

우선, 시차변수로는 각 내생변수와 관련된 인구, 고용(종사자수), 시가화면적, 재정(지방세입)의 초기 년도(1995년) 값을 반영한다. 이는 초기년도의 양적 규모가 이후 도시성장의 중요한 영향요소로서 작용할 수 있기 때문이다. 또한, 시차변수들은 각 모형의 식별변수로 작용한다. 4개 시차변수를 제외한 모든 변수들은 이후년도인 2010년을 기준으로 하거나 변화율을 활용한다.

사회적 특성 변수로는 고학력자비율, 통근통학인구비율, 노령화지수²⁾를 반영한다. 고학력의 젊은 인구가 많고, 노령인구의 비율이 작을수록 도시 성장의 잠재력이 큰 것으로 알려져 있다(엄현태·우명제, 2014). 3개 변수 모두 통계청 인구총조사 자료를 활용한다.

물리적 특성 변수들은 주택수, 사업체수, 신시가지 개발면적, 그리고 각종 산업단지 면적을 포함한다. 주택수와 사업체수는 4개 모형의 내생변수 모두와 상관관계를 지니며, 그 중에서도 인구 및 고용에 큰 영향을 미칠 것으로 판단된다. 단, 두 변수 간에는 다중공선성이 높기 때문에, 인구변화율 모형과 시가화면적변화율 모형에는 주택수를, 고용변화율 모형과 재정변화율 모형에는 사업체수를 사용한다. 주택수는 통계청 주택총조사 자료를 이용하고, 사업체수는 전국 사업체조사 자료를 가공하여 활용한다. 신시가지개발면적은 국토교통부의 신시가지개발 관련 통계자료를 이용하며, 국가산업단지 면적, 일반산업단지 면적, 농공단지 면적은 한국산업단지공단의 통계자료를 이용한다.

경제적 특성 변수로는 각종 산업단지의 생산성, 제조업점유비율 변화율 그리고 산업다양성지수를 사용한다. 생산성 변수는 산업단지의 고용자수 대비 연간 생산액으로 계산하며 고용변화율 모형과 재정변화율 모형의 외생변수로 사용한다. 지역의 산업 분야별 비율을 토대로 산출한 산업집중도지수³⁾와 산업 분야 가운데에서도 지역의 고용에 큰 영향을 줄 것으로 고려되는 제조업의 변화율을 4개 모형에 모두 반영한다. 산업집중도, 제조업변화율 모두 전국 사업체조사 통계자료를 가공하여 산출한다.

마지막으로, 수도권 및 지방대도시권의 입지적 이점에 따른 도시 성장 정도를 파악하기 위해, 수도권 및 지방대도시권에 속하는 지 여부를 각각 입지적 특성 더미변수로 반영한다. 수도권은 서울·경기·인천지역으로 정의가 비교적 명확하나, 지방대도시권은 구체적인 정의가 없다. 지방대도시권에 속하는 도농통합시 및 분리시를 규정하기 위해, 본 연구에서는 지역노동시장권⁴⁾ 개념을 이용하였으며, 이를 통해 김해시, 경산시, 나주시를 식별하였다.

3) 도농통합 관련 변수 설정

식별된 도시성장 영향변수에 더하여, 본 연구에서 중점적으로 보고자 하는 도농통합 관련 변수를 반영한다. 첫째, 도농통합 여부를 더미변수로 반영하여, 도농통합시와 도농분리시 간 도시 성장에 미치는 영향을 측정한다.

$\[ {CON}_{dummy}=\begin{array}{c}1 \text{if} Consolidated\hfill \\ 0 otherwise\hfill \end{array} \]$

둘째, 도시지역과 농촌지역 간의 균형·불균형적 성장이 지역 전체의 도시성장에 미치는 영향을 분석하기 위해 인구, 고용, 시가화면적, 재정의 도농 간 성장 격차 변수를 사용한다.

$\[ X_{gap}=\frac{X_{city10}/X_{city95}}{X_{county10}/X_{county95}} \]$

$\[ \mathit{X}\ni \mathit{P}\mathit{O}\mathit{P},\mathit{E}\mathit{M}\mathit{P},\mathit{A}\mathit{R}\mathit{E}\mathit{A},\mathit{F}\mathit{I}\mathit{N}\mathit{C} \]$

(population, employment, urbanized area, finance)

셋째, 위에서 설명한 통합여부 더미변수와 성장격차 변수를 곱한 상호작용 변수를 모형에 반영하여, 도시지역과 농촌지역 간 균형·불균형적 성장과 도농통합의 상호작용이 지역 전체 도시성장에 어떤 영향을 미치는지 분석한다.

$\[ {POP}_{ch}={\beta }_0+{\beta }_1\left({POP}_{gap}\right)+{\beta }_2\left({CON}_{dummy}\right)+{\beta }_3\left({POP}_{gap}*{CON}_{dummy}\right) \]$

위의 예를 보면, 도농통합시는 더미 값이 1이므로, 도농간인구격차변수의 계수가 β₁+β₃인 반면, 도농분리시의 경우 더미 값이 0이므로, β₁이 된다. 즉, 도농 간 인구격차변수가 지역 전체 인구성장에 미치는 영향을 통합여부에 따라 구분하여 비교 가능하다.

4) 3단계 최소자승법

본 연구에서 설정한 4개 도시성장 지표 변수인 인구변화율, 고용변화율, 시가화면적변화율, 그리고 재정변화율은 도시성장에 있어 독립적인 관계가 아닌, 서로 영향을 주고받는 관계에 있다. 그러므로 4개 모형 각각의 종속변수들이 타 모형에서는 설명변수로 작용한다. 따라서, 각 모형이 3개의 다른 모형 종속변수를 설명변수로 포함하는 모형들이 구축된다.

이때, 설정된 4개 모형 간 동시성(Simultaneity)은 설명변수의 내생성(Endogeneity) 문제를 야기하므로, 각각 회귀 분석할 경우 올바로(unbiasedly) 추정될 수 없다. 내생성 문제를 치유하기 위해 본 연구에서는 연립방정식 모형의 추정기법인 3단계 최소자승법(3 Stage Least Squares, 3SLS)을 활용한다. 3단계 최소자승법은 2단계 최소자승법(2 Stage Least Squares, 2SLS)에 겉보기 무관회귀(Seemingly Unrelated Regression, SUR) 방식을 더한 것이다(Henningsen et al., 2007).

2단계 최소자승법(2SLS)은 종속변수의 오차항이 독립변수와 상관성을 지닐 때, 즉 내생성 문제가 발생할 때 이를 해결하기 위해 활용가능하며, 다음과 같은 상황에 적용된다.

$\[ Y_1={\beta }_0+{\beta }_1{Y}_2+{\beta }_2{X}_1+ϵ \]$

위의 회귀식에서 Y₂는 내생변수이고, X₁은 외생변수이다. 오른쪽 항에 내생변수를 포함하고 있으므로 그대로 회귀분석할 경우 편향된 추정으로 이어질 수 있다. 이를 해결하기 위해 2단계 최소자승법(2SLS)에서는 다음의 두 단계를 거친다.

$\[ {\widehat{Y}}_2={\gamma }_0+{\gamma }_1{X}_1+{\gamma }_2{Z}_2+v \]$

먼저 내생변수 Y₂에 대해 선결변수 X₁ 및 도구변수 Z₂를 독립변수로 설정한 뒤, OLS 추정을 통해 $$ {\widehat{Y}}_2$$추정치를 얻는다.

$\[ Y_1={\beta }_0+{\beta }_1{\widehat{Y}}_2+{\beta }_2{X}_1+v \]$

1단계에서 얻은 $$ {\widehat{Y}}_2$$추정치를 이용하여 원래 모형의 Y₂를 대체한 후, 모형을 추정하는 방식으로 내생성을 치유한다.

$\[ {POP}_{ch}={\beta }_1+{\beta }_2\left({EMP}_{ch}\right)+{\beta }_3\left({AREA}_{ch}\right)+{\beta }_4\left({FINC}_{ch}\right)+{\beta }_5\left({POP}_{95}\right)+{\beta }_6\left({CON}_{dummy}\right)+{\beta }_7\left({POP}_{gap}\right)+{\beta }_8\left({CON}_{dummy}*{POP}_{gap}\right)+\Gamma X+u \]$

$\[ {EMP}_{ch}={\beta \text{'}}_1+{\beta \text{'}}_2\left({POP}_{ch}\right)+{\beta \text{'}}_3\left({AREA}_{ch}\right)+{\beta \text{'}}_4\left({FINC}_{ch}\right)+{\beta \text{'}}_5\left({EMP}_{95}\right)+{\beta \text{'}}_6\left({CON}_{dummy}\right)+{\beta \text{'}}_7\left({EMP}_{gap}\right)+{\beta \text{'}}_8\left({CON}_{dummy}*{EMP}_{gap}\right)+\Gamma \text{'}X+u\mathit{\text{'}} \]$

$\[ {AREA}_{ch}={\beta \text{'}\text{'}}_1+{\beta \text{'}\text{'}}_2\left({POP}_{ch}\right)+{\beta \text{'}\text{'}}_3\left({EMP}_{ch}\right)+{\beta \text{'}\text{'}}_4\left({FINC}_{ch}\right)+{\beta \text{'}\text{'}}_5\left({AREA}_{95}\right)+{\beta \text{'}\text{'}}_6\left({CON}_{dummy}\right)+{\beta \text{'}\text{'}}_7\left({AREA}_{gap}\right)+{\beta \text{'}\text{'}}_8\left({CON}_{dummy}*{AREA}_{gap}\right)+\Gamma \text{'}\text{'}X+u\text{'}\mathit{\text{'}} \]$

$\[ {FINC}_{ch}={\beta \text{'}\text{'}\text{'}}_1+{\beta \text{'}\text{'}\text{'}}_2\left({POP}_{ch}\right)+{\beta \text{'}\text{'}\text{'}}_3\left({EMP}_{ch}\right)+{\beta \text{'}\text{'}\text{'}}_4\left({AREA}_{ch}\right)+{\beta \text{'}\text{'}\text{'}}_5\left({FINC}_{95}\right)+{\beta \text{'}\text{'}\text{'}}_6\left({CON}_{dummy}\right)+\Gamma \text{'}\text{'}\text{'}X+u\text{'}\text{'}\mathit{\text{'}} \]$

Y_ch : Y변수의 변화율
Y₉₅ : Y변수의 초기년도(1995년) 값
Y_gap : 도시-농촌지역 간 Y변수값 변화 비율 (Y∋POP, EMP, AREA, FINC)
CON_dummy: 도농통합 더미변수
X : 도농통합 더미변수 도시성장 관련 통제변수

겉보기 무관회귀(SUR)는 여러 개의 회귀식으로 구성된 선형 회귀 모형의 일반화 형태로, 각 회귀식들은 서로 다른 종속변수와 외생적 설명 변수들을 갖는다. 각 회귀식들은 개별적으로 OLS를 사용해도 유효하므로, 겉보기에 무관한 회귀라고 불린다. 그러나 회귀식의 오차항들 간 상관관계가 존재할 경우, 개별적인 OLS로는 효율적인 추정이 어렵다. 겉보기 무관회귀(SUR)은 특정 형태의 분산-공분산 행렬을 이용한 FGLS(Feasible Generalized Least Squares) 기법을 통해, 오차항들 간 상관관계가 존재할 때 더 정확한 추정을 가능하게 한다(Zellner, 1962).

3단계 최소자승법(3SLS)는 2단계 최소자승법(2SLS)의 겉보기 무관회귀(SUR) 버전으로, 방정식의 오차항들 간의 상관성을 추정하는 과정은 겉보기 무관회귀(SUR)와 동일하며, 내생성의 문제를 해결하는 과정은 2단계 최소자승법(2SLS)을 활용한다. 3단계 최소자승법(3SLS)은 2단계 최소자승법과 비교해 점근적으로(asymptotically) 더 효율적인 추정이 가능하다(Henningsen et al., 2007).

본 연구에서는 다음과 같은 구조방정식 모형을 토대로 3단계 최소자승 분석을 실시한다. 도시성장 지표인 POP_ch(인구변화율), EMP_ch(고용변화율), AREA_ch(시가화면적변화율), FINC_ch(재정변화율)은 모형에서 각각 1개의 종속변수와 3개의 설명변수로 작동한다.

POP₉₅, EMP₉₅, AREA₉₅, FINC₉₅은 모형별 지표의 초기년도 값으로 각 모형의 식별변수 역할을 하며, 초기년도의 규모에 따른 성장영향을 측정한다.

도농통합더미변수(CON_dummy)는 도농통합이 4가지 측면의 도시성장에 미치는 영향을 파악하기 위해 적용한다.

POP_gap, EMP_gap, AREA_gap, FINC_gap은 모형별 지표의 도시지역과 농촌지역 간 변화 비율로, 즉 도시지역과 농촌지역 간의 성장이 얼마나 균형적·불균형적인지를 나타낸다. 이를 통해 도시지역과 농촌지역 간 성장패턴이 지역 전체의 도시성장에 미치는 영향을 분석할 수 있다.

또한, 도농통합 더미변수에 도농간 변화비율변수를 곱한 상호작용 변수(CON_dummy×Y_gap)를 추가하여 도농통합 여부에 따라 어떠한 차이를 보이는지 파악한다. 단, 재정변화율 모형의 경우 자료 구득의 한계로 인해 도농간 재정변화 비율변수 및 상호작용변수는 모형에서 제외하였다.

Ⅳ. 분석 결과

1. 기초통계분석

38개 도농통합시와 6개 도농분리시를 대상으로 한, 종속·독립변수들의 기초통계량은 표 4와 같다.

Table 4.

Descriptive statistics of variables

통합 실시년도인 1995년의 도시성장 지표들을 비교해보면, 도농분리시가 도농통합시보다 전반적으로 규모가 더 큰 것으로 나타난다.

고학력자비율, 통근통학인구 비율은 도농분리시가 각각 6%, 8% 가량 높은 반면, 노령화 지수는 도농통합시에서 더 높게 나타난다. 주택수와 사업체수는 도시규모의 영향으로 도농분리시에서 훨씬 높고, 신시가지개발면적도 마찬가지로 높게 나타난다.

전체 산업 중 제조업이 차지하는 비율의 변화율은 도농통합시가 91%, 도농분리시가 70% 수준으로 도농분리시가 더 큰 비율 감소를 겪었다. 산업집중도 지수는 도농통합시가 더 높게 나타난다.

시군 간 도시성장(인구, 고용, 시가화면적) 변화 격차 변수는 시지역의 변화율을 군지역의 변화율로 나눈 것으로, 1을 기준으로 클수록 시지역의 변화율이 더 높음을 의미한다. 도농통합시의 경우 인구의 변화 격차는 1보다 높게, 고용의 변화 격차는 1보다 작게 나타난 반면, 도농분리시는 인구, 고용 모두 1보다 작게 나타났다. 시가화면적의 변화 격차는 0.78, 0.79로 두 집단이 유사하게 나타났다.

2. 통합 전후비교

도농통합의 효과를 파악하기 위해, 전국, 도농통합시, 도농분리시 세 집단의 통합 전후 시기를 비교하였으며, 통합이 이루어진 1995년 이전 시기의 자료 구득에 한계가 있어, 인구총조사 및 전국사업체조사 등의 제한적인 자료를 활용하였다.

1) 인적자원지표 전후비교

표 5는 1985년, 1995년, 2010년 세 시점의 인구, 노령화지수, 고학력자비율을 전국, 도농통합시, 도농분리시로 구분하여 정리한 것이다. 전국 변화율에는 도농통합시·분리시를 비롯하여 광역시 및 단일시, 군이 모두 포함된다.

Table 5.

Comparison of human capitals between consolidated and non-consolidated cities

인구의 경우, 전국 총 변화율은 통합 전 110.3%에서 통합 이후 107.6%로 감소한 반면, 도농통합시는 100.8%에서 104.0%로 3% 이상 상승하였다. 도농분리시는 지속적으로 전국 총 변화율을 웃도는 인구성장율을 보였지만, 통합 전후 비교에 있어서는 10% 가량 변화율 감소를 보였다.

노령화 지수의 경우, 모든 집단에서 큰 폭의 상승을 겪었다. 도농통합시의 경우, 통합 이전 전국 변화율보다 훨씬 큰 평균 변화율을 보였으나, 통합 이후 전국 변화율보다는 낮고 도농분리시 평균과는 유사한 수준으로 바뀌었다.

고학력자비율의 경우, 절대적인 수치에 있어서는 도농통합시가 전국 및 도농분리시보다 낮지만, 전국 총 변화율보다 높은 평균 변화율을 보이고 있다.

2) 산업구조 전후비교

표 6은 1994년과 2010년의 산업분류별 점유비율 및 산업집중도지수를 전국, 도농통합시, 도농분리시로 구분하여 산출한 것이다.

Table 6.

Comparison of industrial structure between consolidated and non-consolidated cities

분류된 산업들 중 두드러진 점유비율 변화를 보인 산업은 제조업과 서비스업이다. 전국의 전체 산업 대비 제조업 점유비율은 1994년 29.4%에서 2010년 19.4%로 10% 감소하였으며, 도농분리시도 이와 비슷하게 8.4% 감소하였다. 반면, 도농통합시는 3.4%로 상대적으로 적게 감소하였다. 각종 서비스업⁵⁾은 도농통합시에 비해 전국 및 도농분리시에서 더 큰 증가를 보였다. 이는 저성장기 진입 및 정보사회 도래로, 제조업 비중의 감소와 서비스업 비중의 증가가 두드러지게 나타난 결과로 보인다. 단, 도농통합시의 경우 전국 및 도농분리시에 비해 그 상충 효과가 작았던 것으로 해석된다.

공공행정산업은 도시성장에 직접적인 영향을 주는 변수라고 할 수 없지만, 공공행정산업의 변화 양상은 도농통합의 행정적 측면의 효과에 대한 지표 역할을 할 수 있다. 도농통합은 비효율적인 이중 행정 및 불필요한 공공행정인력 공급을 줄여 경제적 효과를 불러올 것으로 예상되었다. 실제로 도농통합시의 전산업 대비 공공행정산업의 점유 비율은 통합 이후 1.1% 가량 감소하였다. 이 수치는 전국 0.4%, 도농분리시 0.3% 감소와 비교하여 고무적인 결과이다. 평균종사자수로 비교하면, 16년간 도농통합시는 약 280명, 도농분리시는 약 3,300명의 공공행정인력이 증가하였다고 볼 수 있다.

또한, 통합 이전 도농통합시의 산업집중도 지수는 도농분리시보다 낮았지만, 통합 이후 타 집단에 비해 감소폭이 작아 2010년의 산업집중도 지수는 더 높게 나타났다.

3. 3단계 최소자승분석

표 7은 4개 모형에 대한 3단계 최소자승법 분석 결과이다. 본 결과를 성장변수 간 상호작용, 변수별 도시성장 영향, 통합여부 및 도농 간 성장격차에 따른 도시성장 측면에서 살펴보면 다음과 같다.

Table 7.

Results of three stage least squares analysis

1) 성장변수 간 상호작용

연립방정식 모형은 서로 다른 종속변수를 독립변수로 갖는다. 즉, 종속변수들이 상호 간에 영향을 주고받는 관계에 있다. 종속변수 간의 영향관계는 3단계 최소자승법(3SLS)을 통해 파악할 수 있으며, 영향관계의 크기 비교도 가능하다. 표 7에서 가장 위에 보여지는 4개 결과는 인구·고용·시가화면적·재정변화율 변수가 각각 자신을 제외한 나머지 3개 내생변수에 의해 어떠한 영향을 받는지를 보여준다.

우선, 인구 변화율 모형에서는 고용 변화율, 시가화면적 변화율, 재정 변화율 모두 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.

고용 변화율 모형에서는 시가화면적 변화율과 재정 변화율이 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 시가화면적 변화율과 재정 변화율이 각각 1% 증가할 때, 고용 변화율은 0.05%, 0.12% 증가한다.

시가화면적 변화율 모형에서는 인구 변화율이 유의한 음의 영향, 고용 변화율이 유의한 양의 영향을 미친다. 이는 인구 증가의 경우 재개발, 재건축과 같은 고밀개발로 시가화면적의 증가에 영향을 주지 않은 것으로 보이며, 도시 외곽 지역에 개발이 일어날 경우 인구 증가는 고밀개발로 흡수되지만 고용의 증가는 상대적으로 저밀 개발되어 시가화 면적 증가를 가져오는 것으로 판단된다.

마지막으로, 재정 변화율 모형에서는 인구 변화율, 고용 변화율, 시가화면적 변화율 변수 모두 유의하지 않게 나타났다.

내생변수들 중 고용 변화율과 시가화면적 변화율만이 상호 간 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 변수 모두 서로에게 양의 상관관계를 갖지만, 계수값의 크기를 비교해봤을 때, 시가화면적 변화율이 고용 변화율에 미치는 영향보다 고용 변화율이 시가화면적 변화율에 미치는 영향이 더 크다고 볼 수 있다.

2) 변수별 도시성장 영향

각 모형의 식별변수 역할을 하는 인구, 고용, 시가화면적, 재정의 초기년도(1995년) 값 모두 매우 유의한 것으로 나타났다. 초기년도의 인구, 고용, 시가화면적, 재정은 이후 각각의 변화율에 음의 영향을 미친다. 이는 초기년도의 인구, 고용, 시가화면적, 재정 측면에서 규모가 컸던 도시들에 비해 규모가 작았던 도시들이 성장의 비율 측면에서 값이 더 크게 산출되었기 때문으로 해석할 수 있다.

사회적 특성 변수들은 인구변화율모형에서만 유의하게 나타났다. 이 중 고학력자비율은 양의 영향, 통근통학인구비율과 노령화지수는 음의 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 한 도시에 고학력자가 많고, 통근통학인구비율 및 노령인구비율이 적을수록 인구성장 잠재력이 크게 나타난다고 볼 수 있다.

주택수는 인구변화율과 시가화면적 변화율에, 사업체수는 고용변화율에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 주택 및 사업체의 절대적 양이 큰 도시가 도시성장도 클 확률이 높다고 해석된다.

각종 산업단지의 규모는 모두 부분적으로 유의하며 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 생산성 변수 중에서는 일반산업단지의 생산성만이 유의하게 나타났다. 일반산업단지의 생산성은 고용변화율에는 음의 영향을, 재정변화율에는 양의 영향을 미친다. 이는 산업단지의 높은 생산성이 고용자수의 증가를 불러오지는 않지만, 도시의 재정에는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 해석할 수 있다.

전산업 중 제조업 점유비율의 변화율은 모두 유의하지 않은 것으로 나타났으며, 산업집중도 지수는 모든 모형에서 양의 영향을 미치는 것으로 나타나 특정 주력산업 유무의 정도가 도시성장 잠재력에 긍정적 영향을 주는 것으로 해석할 수 있다.

수도권 포함 여부는 인구변화율과 고용변화율에 유의한 음의 영향, 지방대도시권 포함 여부는 시가화면적변화율과 재정변화율에 양의 영향을 주는 것으로 나타나, 서울시와 지방광역시 간 인접지역에 미치는 영향이 다른 것을 확인하였다. 예상과 달리, 수도권 더미변수의 부정적 효과는 수도권 내 도시들의 초기년도 인구 및 고용수치가 크기 때문에, 인구 및 고용변화율 산정시 분모가 커져 변화율이 작게 산출된 것에 기인한 것으로 추측된다.

3) 통합여부 및 도농 간 성장격차에 따른 도시성장 비교

도농통합 더미 변수는 통합·분리 여부에 따른 도시성장의 차이를 나타내는 변수로서, 본 연구에서 가장 핵심적으로 다루고자 하는 변수이다. 도농통합 더미 변수는 4개 모형 모두에 반영되었으며, 인구변화율 모형과 시가화면적 변화율 모형에서 유의하게 나타났다. 두 모형에서 모두 양의 값을 갖는 것으로 나타나, 도농통합이 인구 및 시가화면적의 성장에 긍정적인 영향을 갖는 것으로 해석된다.

인구·고용·시가화면적의 도농 간 성장격차비율은 도시지역과 농촌지역 간의 균형·불균형적인 성장이 전체 도시성장에 미치는 영향을 파악하기 위한 변수이다. 여기에 이 변수들과 도농통합 더미 변수를 곱한 상호작용 변수를 각각 추가함으로써, 도농 간 성장격차비율 변수의 영향을 도농통합시와 도농분리시로 구분하여 파악할 수 있다. 즉, 표 7의 도농 간 변화 비율 변수의 계수값은 도농분리시의 효과를, 도농 간 변화 비율 변수의 계수와 상호작용 변수의 계수를 더한 값은 도농통합시의 효과를 나타낸다고 할 수 있다.

도농분리시의 경우, 인구·고용·시가화면적의 도농 간 변화 비율 변수의 계수가 각각 1.01, 0.63, 5.34로, 전체 인구·고용·시가화면적 변화율에 각각 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 농촌 지역 대비 중심 도시 지역이 크게 성장할수록 해당 도시 전체의 성장에 긍정적인 영향을 불러오며, 이는 주변지역의 소외현상을 유발하는 불균형적 성장 패턴이라고 해석할 수 있다.

반면 도농통합시의 경우, 인구·고용·시가화면적 변화율 모형에서 도농 간 변화 비율 변수의 계수에 상호작용 변수의 계수를 더하면 각각 –0.103, -0.007, -0.187이 된다. 이는 주변 농촌지역에 비해 중심도시의 인구·고용시가화면적증가율이 높을 경우, 즉 불균형적인 성장일 경우, 전체 지역 성장에는 음의 영향을 주는 것으로 해석할 수 있다. 따라서 도농 간 불균형적 성장과 도시 전체의 성장 간에 양의 상관관계가 성립되지 않으며, 이것은 종합적 균형발전이라는 도농통합형 행정구역 개편의 바람직한 효과로 볼 수 있다.

Ⅴ. 결 론

‘지방행정체제 개편에 관한 특별법’의 도입과 함께, 도시-농촌 지역 간 행정구역 통합에 다시금 관심이 모이고 있다. 도농통합은 단순한 행정구역의 변경이 아닌, 지역의 경제, 사회, 정치, 역사, 문화 등 다양한 측면에 영향을 끼치는 지역정책이다. 따라서, 이 정책은 궁극적으로 지역의 도시 성장에도 영향을 줄 것으로 예상할 수 있다. 이미 `95년 대대적인 도농통합 이후 많은 연구들이 다양한 방법론을 통해 의견을 제시해 왔으나, 도농통합의 효과에 대해서는 연구자에 따라 상이한 결과가 도출되어 왔다.

이에 본 연구에서는 38개 도농통합시와 6개 도농분리시를 대상으로, 도시 성장 지표 및 영향 요인들을 식별한 뒤, 인적자원지표 및 산업구조 전후비교와 3차원 최소자승분석을 통해 도농통합이 도시성장에 미치는 영향을 분석하였다.

우선, 인적자원지표의 통합시기 전후비교와 3단계 최소자승분석 결과를 함께 해석한 결과, 도농통합시의 평균적인 인적자원지표 현황은 도농통합시의 도시 성장 잠재력이 상대적으로 낮았음을 보여준다. 하지만 통합 전후 시기 간 변화율 비교에서 전국 및 도농분리시의 인구증가율이 감소한 데 비해, 도농통합시는 인구증가율이 상승했다는 점은 주목할 만하다. 즉, 통합 전후 변화 양상에 따르면 도농통합이 긍정적으로 작용한 것으로 예측 가능하다.

다음으로 산업구조 전후비교와 3단계 최소자승분석 결과를 함께 해석한 결과, 통합 직전인 1994년과 통합 이후인 2010년 사이 제조업과 서비스업 간에 두드러진 상쇄 효과가 나타났으며, 도농통합시의 경우 상대적으로 그 현상이 작게 나타났다. 그러나 분석 결과에 따르면, 이것이 도시 성장에 관한 논의에 있어 유의미한 이슈라고는 볼 수 없다. 다만, 산업집중도지수가 도시 성장에 유의미한 양의 영향을 미치며, 제조업의 점유비율이 산업집중도지수에 결정적인 영향을 준다는 점을 고려했을 때, 도농통합시의 높은 산업집중도지수 및 제조업 점유비율은 지역의 경제적 기반 유지라는 도농통합의 효과에 대한 방증으로 해석 가능하다. 또한, 공공행정업 점유 비율이 상대적으로 크게 감소한 점 역시 공공행정 분야의 효율성 향상이라는 도농통합의 긍정적 효과를 보여준다.

최종적으로 3단계 최소자승분석의 도농통합 여부 더미변수의 해석 결과, 도농통합은 도시의 인구 및 시가화면적 변화율 증가에 유의미한 양의 효과를 가지는 것으로 나타난다. 또한, 도농간 도시성장격차변수 및 상호작용변수의 해석 결과, 도농통합시는 도농분리시와 달리 도농간 종합적 균형발전의 잠재력을 갖는 것으로 해석된다.

이상의 분석을 통해 도농통합과 도시성장 간에 긍정적 상관관계가 성립함을 확인하였고, 그것의 구체적인 효과들을 식별하였다. 본 연구결과가 `10년 특별법 제정 이후 통합을 실시한 마산·창원·진해와 청주·청원, 그리고 여전히 통합을 논의 중인 의정부·양주·동두천과 전주·완주 등의 지방자치단체들에게 유용한 정책적 참고자료가 되기를 기대한다.

Acknowledgments

이 논문은 2016년도 정부(미래창조과학부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 기초연구사업임 (NRF-2015R1A2A2A01007793).

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