1. 연구 배경 및 목적

도시의 사회･경제적 성과는 도시 공간에서 이루어지는 다양한 상호작용이 축적되어 나타나는 결과이며, 그 수준과 발현 양상은 도시의 공간적 조건, 즉 도시 구조와 밀접하게 관련된다. 따라서 도시 구조가 도시 성과를 어떻게 형성하고 제약하는지를 규명하는 것은 도시의 작동 원리를 이해하고 정책적 대응 방향을 설정하는 데 중요한 과제이다. 본 연구는 이러한 문제의식에 기반하여 도시 성과의 구체적 차원으로서 도시 활력(urban vitality)에 주목하고자 한다.

도시 활력에 관한 선행연구는 활력의 형성과 지속에 영향을 미치는 핵심 요인으로 도시의 공간구조를 주목해왔다. Jacobs(1961)는 활력의 원천이 도시 공간의 조직 방식에 있다고 보았으며, 이후 관련 논의는 밀도, 접근성, 연계성 등 구조적 특성이 인구 이동, 상업 활동, 생활서비스 이용과 같은 상호작용의 빈도와 범위를 규정하고, 나아가 도시 활력의 수준과 지속성에 영향을 미친다는 방향으로 확장되었다. 그러나 이러한 연구는 대체로 대도시를 중심으로 축적되어 왔으며, 중소도시 내부의 구조적 다양성과 그에 따른 활력의 차이를 체계적으로 검토한 실증연구는상대적으로 제한적이었다

이에 본 연구는 이러한 연구 공백에 주목하여 한국 중소도시를 대상으로 도시 구조와 도시 활력의 관계를 실증적으로 분석하고자 한다. 중소도시는 하나의 범주로 묶여 논의되는 경우가 많지만, 실제로는 밀도, 기능 집적, 외부 연계 수준 등에서 상당한 구조적 이질성을 보인다. 따라서 본 연구는 도시 구조를 압축성(compactness)과 연계성(connectivity)의 두 차원으로 개념화하고, 한국의 중소도시를 구조적 특성에 따라 유형화한 뒤, 유형별로 구조적 요인이 사회적･경제적 활력에 미치는 영향의 방향과 형태를 분석하고자 한다. 이를 통해 중소도시의 구조–활력 관계가 지닌 이질성을 규명하고, 도시 활력에 대한 유형별･맥락적 접근의 필요성을 제시하고자 한다.

2. 이론적 배경 및 선행연구

1) 도시 활력(Urban Vitality)

(1) 도시 활력 개념의 형성과 확장

도시 활력(urban vitality)은 도시 공간에서 인구, 자본, 정보가 상호작용하는 과정에서 나타나는 동태적 역량으로, 도시에서 관찰되는 사회･경제적 활동의 수준과 밀도를 반영하는 개념이다. 이러한 점에서 도시 활력은 도시 공간에서 실제로 발생하는 도시의 성과(urban performance)를 비교적 직접적으로 드러내는 개념으로 이해될 수 있다.

도시 활력에 대한 논의는 도시 공간이 단순한 물리적 배경이 아니라, 다양한 활동이 교차･집적되는 장이라는 인식과 함께 발전해 왔다. 대표적으로 Jacobs(1961)는 『The Death and Life of Great American Cities』에서 토지이용의 혼합, 작은 블록, 다양한 건축물, 높은 밀도와 같은 물리적 조직 방식이 사람들의 교류와 체류를 촉진하고 사회･경제적 활동의 활발함을 만들어낸다고 주장하였다. 이후 Lynch (1981)는 도시 활력을 시민이 완전하고 의미 있는 삶을 영위할 수 있도록 지원하는 도시의 역량으로 정의하고, 물리적 배치와 디자인, 다양한 용도의 공간을 주요 조건으로 제시하였다. Maas(1984) 또한 도시의 활력을 이동 인구와 상업･여가 활동의 결합에서 발생하는 것으로 보며, 보행자 밀도, 공간의 연속성, 다양성 등 도시 구조적 조건이 활력 형성에 핵심적임을 강조하였다. 이러한 논의는 도시 활력을 단순한 개념이 아니라, 도시 구조와 활동의 상호작용이 축적되어 나타나는 결과로 이해하는 데 기여하였다.

한편 Jacobs의 도시 활력 가설은 충분한 과학적 검증 없이 도시계획 및 연구 분야에서 폭넓게 수용되어 왔다는 비판을 받아왔다(Marshall, 2012). 아울러 Markusen(2003)은 활력 개념을 지역연구에서 명확한 정의와 식별 기준 없이 빈번하게 사용되는 fuzzy concepts의 대표적 사례로 언급하였다. 이는 도시 활력 개념이 연구자, 정책결정자, 주민 집단의 관점에 따라 상이하게 해석될 수 있음을 의미하며, 동일한 용어가 서로 다른 가치판단과 정책 목표를 포괄하는 방식으로 사용될 수 있음을 지적한 것이. 또한 Markusen (2013)은 활력과 같은 개념이 직접 관찰되기 어렵다는 이유로 다양한 대리변수에 의존하는 경향을 비판하면서, 이러한 지표들이 실제 활력 자체라기보다 활력으로 간주되는 일부 현상만을 선택적으로 반영할 가능성이 있다고 보았다.

그럼에도 도시 활력은 도시 공간에서 발생하는 사회･경제적 상호작용의 축적과 그 결과를 포착할 수 있다는 점에서, 도시의 기능 수행 수준과 매력도를 진단하는 유용한 개념으로 여전히 의미를 가진다. 특히 활력이 높은 도시는 인구와 경제활동을 지속적으로 유인･재생산할 가능성이 높다는 점에서 삶의 질과 거주 매력도를 평가하는 주요 개념으로 활용되고 있다(Liu et al., 2022). 또한 최근에는 도시 활력이 지속가능성과 회복탄력성 논의와도 연결되면서, 외부 충격과 구조적 변화에 대응하는 도시 역량을 진단하는 지표로 확장되고 있다(Dale et al., 2010). 따라서 도시 활력 개념은 포괄적이고 규범적인 개념으로 무비판적으로 사용하는 데에는 한계가 있으나, 적용 범위와 측정 지표가 포착하는 차원을 명확히 전제할 경우 여전히 유효한 분석 틀로 기능할 수 있다. 이러한 문제의식에 따라 본 연구는 도시 활력을 중소도시에서 관찰 가능한 사회･경제적 활동의 결과 차원에 한정하여 접근하며, 사회적 활력과 경제적 활력이라는 두 측면을 중심으로 도시 구조와의 관계를 실증적으로 분석하고자 한다.

(2) 도시 활력 측정 방식의 변화

도시 활력에 관한 초기 연구는 주로 인구 규모, 경제성장률, 고용률과 같은 거시적 통계지표를 활용하여 도시의 활력 수준을 간접적으로 파악하는 방식으로 이루어져 왔다. 그러나 도시 활력을 도시 공간에서 발생하는 상호작용의 결과로 이해하는 관점이 확장되면서, 최근에는 이동통신, 카드매출, 대중교통 이용, POI, 야간 위성영상 등 대규모 시공간 데이터를 활용하여 도시 활동의 분포와 변화를 보다 미시적인 수준에서 포착하려는 접근이 확산되고 있다(김영롱, 2020). 이는 도시 활력을 단순한 잠재력이나 조건이 아니라, 도시 공간에서 실제로 나타나는 활동 강도와 소비 흐름의 결과로 계량화하려는 측정 방식의 전환으로 이해될 수 있다. 이러한 빅데이터 기반 접근은 대규모 표본의 활용, 자료 수집 및 갱신의 신속성, 시간･공간 단위의 미시적 분석 가능성이라는 점에서 도시 활력 연구의 중요한 방법론적 전환을 제공하였다.

대표적으로 Zeng et al.(2018)은 POI 데이터를 활용하여 시카고와 우한의 도시 활력을 비교하였고, Liu et al.(2022)은 인구･경제･사회･환경 관련 빅데이터를 통합한 지표를 통해 도시 활력을 다차원적으로 측정하였다. 또한 Jiang et al.(2024)은 야간 위성영상과 인구 이동 데이터를 활용하여 물리적 환경과 도시 활력 간의 관계를 분석하였다. 국내에서도 대도시를 중심으로 휴대전화, 교통카드, 카드매출 자료 등을 활용하여 도시 활력의 시공간적 패턴을 추정하거나(정시윤･전병운, 2020), 물리적 환경과 활력 간의 관계를 분석하는 연구(조월･이수기, 2021), 사회적 활력과 경제적 활력을 구분하여 측정하고 유형화하려는 연구들이 축적되어오고 있다(김영롱, 2020; Kim, 2018).

한편 도시 활력은 단일 지표로 충분히 포착되기 어려운 다차원적 성격을 지니므로, 최근 연구에서는 이를 하위 차원으로 구분하여 이해하려는 경향을 보이고 있다. 특히 활동의 발생, 이동, 체류를 중심으로 한 사회적 차원과 소비 및 매출과 같은 경제적 성과를 중심으로 한 경제적 차원을 구분하는 접근은 도시 활력의 구성요소를 보다 정교하게 해석할 수 있게 한다. 본 연구는 이러한 관점에 기초하여 도시 활력을 사회적 활력과 경제적 활력으로 구분하여 측정하고, 각각이 도시 구조 요인과 맺는 관계를 실증적으로 분석하고자 한다.

2) 도시 구조와 도시 성과의 관계: 압축성과 연계성

도시에서 나타나는 사회･경제적 성과는 도시 공간에서 발생하는 다양한 상호작용의 누적된 결과이며, 그 수준과 발현 양상은 도시의 공간적 조건, 즉 도시 구조와 밀접하게 관련된다. 특히 도시 활력은 인구의 이동과 체류, 상업 활동, 서비스 이용, 기능 간 상호작용이 반복적으로 축적되면서 형성되는 현상이라는 점에서, 이를 설명하기 위해서는 도시 공간이 어떠한 방식으로 조직되어 있고, 또 외부와 어떠한 관계를 맺고 있는지를 함께 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 구조를 도시 내부의 공간 조직과 도시 외부와의 기능적 관계를 함께 포괄하는 구조적 조건으로 이해하고, 이를 압축성(compactness)과 연계성(connectivity)의 두 차원으로 개념화하였다. 이때 압축성과 연계성은 서로 분리된 두 속성이 아니라, 도시 활력이 형성되는 공간 조건을 설명하는 상호보완적 차원으로 이해할 수 있다.

선행연구에 따르면, 압축성은 도시 내부의 밀도, 토지이용의 집약, 생활기반시설에 대한 근접성을 통해 도시공간의 효율적 조직 방식을 설명하는 개념으로 도시 내부 상호작용의 밀도와 일상적 접근 조건을 설명하는 내부 구조의 차원으로 이해되어 왔다(Burton, 2000; 2002). 반면 연계성은 개별 도시가 인구･물류･교통･기능의 흐름을 통해 외부 도시와 얼마나 연결되어 있는지를 나타내는 개념으로, 개별 도시가 인구, 자원, 기능, 정보의 흐름을 통해 다른 도시와 맺는 물리적･기능적 연결을 의미한다(Batten, 1995). 이러한 점에서 압축성은 도시 내부에서 인구･활동･기능이 얼마나 밀집･집약적으로 배치되어 있는가를 보여주는 조건이라면, 연계성은 인구･물류･교통 등의 흐름을 통해 도시가 외부와 얼마나 연결되어 있는가를 보여주는 조건이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구는 압축성과 연계성을 서로 분리된 개념으로 다루기보다, 중소도시의 사회적･경제적 활력을 설명하는 도시 구조의 두 축으로 상정하였다. 이러한 틀을 바탕으로 본 연구는 압축성과 연계성이 사회적 활력과 경제적 활력에 어떠한 관계를 형성하는지를 분석하고, 도시 활력의 구조적 작동 양상을 실증적으로 검토하고자 한다.

(1) 압축성(Compactness)

압축성(compactness)은 도시 내부에서 인구･활동･기능이 얼마나 밀집･집약적으로 배치되어 있는지를 나타내는 도시 구조 개념으로, 제한된 토지와 기반시설 위에서 도시 공간이 어떠한 방식으로 조직되는지를 설명한다. 일반적으로 압축적 도시 구조는 대중교통과 기반시설 제공의 효율성을 높이고, 일상적 이동거리를 단축하며, 도시 기능의 집적을 통해 상호작용의 기회를 확대하는 조건으로 이해되어 왔다(Burton, 2000; Burton et al., 2003). 이러한 점에서 압축성은 단순히 물리적 밀도의 높고 낮음을 뜻하는 개념이 아니라, 도시 내부에서 사람과 기능이 얼마나 가까운 거리에서 조직되어 상호작용할 수 있는지를 보여주는 구조적 특성으로 볼 수 있다.

선행연구는 압축성을 주로 밀도, 토지이용, 인프라 접근성의 세 측면에서 설명해 왔다. 첫째, 밀도는 인구와 활동이 일정 공간 내에 얼마나 응축되어 있는지를 보여주는 가장 기본적인 조건으로, 압축도시 논의에서 핵심적인 구성 요소로 다루어져 왔다(Burton, 2002; Kotharkar et al., 2014). 둘째, 토지이용은 주거･상업･업무･서비스 기능이 도시 내부에 얼마나 집약적이고 복합적으로 배치되어 있는지를 보여주는 요소로, 압축적 도시 구조의 효율성과 기능적 조직 상태를 설명하는 데 활용된다(이경주 등, 2021; OECD, 2012). 셋째, 인프라 접근성은 학교, 의료시설, 공원, 생활서비스 시설 등 일상적 기능에 대한 도달 가능성을 의미하며, 생활권 차원에서의 근접성과 효율성을 설명하는 차원으로 이해된다(하지혜･강정은, 2022; 이나은, 2024; OECD, 2012). 이 세 요소는 도시 간 비교 가능성을 확보하면서도, 압축성을 단일한 밀도 개념으로 환원하지 않고 도시 내부의 구조적 조건을 보다 복합적으로 포착할 수 있게 하는 상호보완적 틀이라고 할 수 있다.

보다 구체적으로 압축성에 대한 논의는 주로 도시의 효율성과 지속가능성 측면에서 전개되어 왔다. Burton et al. (2003)은 압축도시가 기반시설 공급과 토지 이용의 효율성을 높일 수 있다고 보았으며, 인구감소나 저성장 국면에서도 기존 시가지의 재조직을 통해 도시 운영 비용을 줄이고 기능을 재배치할 수 있는 구조적 가능성에 주목하였다. 국내에서도 인구감소와 도시의 쇠퇴가 현실화되면서 압축성은 축소도시 논의의 주요 개념으로서 주요하게 활용되고 있다(이영철, 2022). 예컨대 이경주 등(2021)는 전국 162개 도시를 대상으로 건축물대장 자료를 활용해 도시 공간 밀도를 산정함으로써, 인구감소 국면에서의 공간 이용 실태를 진단하고 지속가능한 공간 계획 수립을 위한 기초 자료를 제시하였으며, 하지혜･강정은(2022)는 소멸위험이 높은 87개 시･군･구를 대상으로 인구, 토지이용, 생활서비스 접근성, 교통 접근성 등의 지표를 통해 압축성을 평가하고, 상대적으로 압축성이 높은 지역일수록 소멸위험이 낮을 가능성을 논의하였다. 또한 이나은(2024)은 도시 축소 전략과 지방재정 지출의 관계를 분석하여, 인구밀도와 토지이용 다양성이 인프라 관련 지출비용 완화에 기여할 수 있음을 제시하였다.

다만 압축성이 항상 긍정적인 결과만을 가져오는 것은 아니다. 과도한 밀집은 교통혼잡, 환경 부담, 개발 압력, 젠트리피케이션과 같은 부정적 외부효과를 야기할 수 있으며(Breheny, 1992), 기능의 과도한 집중이 특정 공간에 부담을 집중시키는 결과를 낳을 수도 있다. 따라서 압축성은 그 자체로 바람직한 상태라기보다, 도시 내부의 집적 구조가 어떠한 방식으로 형성되어 있고 그것이 도시 성과와 어떠한 관계를 맺는지를 경험적으로 검토해야 하는 대상이라고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 압축성을 주요 설명요인으로 설정하여, 도시 성과의 특정 차원으로서 사회적･경제적 활력과의 관계를 분석하고자 한다.

(2) 연계성(Connectivity)

도시 간 연계성(connectivity)은 개별 도시가 인구･자원･기능･정보 등의 흐름을 인접 도시와 공유하고 상호보완적 역할을 수행하는 과정에서 형성되는 물리적･기능적 연결을 의미한다(Batten, 1995). 이는 도시를 하나의 행정 경계 내부에서만 작동하는 폐쇄적 단위가 아니라, 도시 간 네트워크를 통해 상호작용하며 기능이 분화･결합되는 관계적 공간으로 이해하는 관점에 기반한다. 이러한 시각은 도시의 성과가 개별 도시의 내부 조건뿐 아니라, 외부와의 연결을 통해 매개되는 교류의 강도와 범위에 의해서도 달라질 수 있음을 시사한다.

선행연구는 도시 간 연계성이 도시 성과에 영향을 미치는 경로를 다각도로 제시해 왔다. 첫째, 연계성은 상위 서비스 기능을 주변 도시와 공유함으로써 도시 규모의 한계를 보완하는 규모 차용(borrowed size) 효과를 통해 성과를 창출할 수 있다(Burger and Meijers, 2012; Meijers and Burger, 2017). 둘째, 산업 기능의 분업과 상호의존을 바탕으로 네트워크 차원의 통합 효과를 강화하는 네트워크 도시 구조가 도시 경쟁력과 성장에 기여할 수 있다(손정렬, 2011; 최병두, 2015; Capello, 2000; Castells, 2000). 셋째, 기반시설의 공동 운영과 정책 협력을 통해 공공투자의 효율성을 높이는 방식으로도 성과가 나타날 수 있다(Dieleman and Faludi, 1998; Kloosterman and Musterd, 2001).

국내 연구에서도 도시 간 연계성은 교통･통신망, 기능 분담, 경제적 상호작용의 측면에서 꾸준히 논의되어 왔다. 손정렬(2011)은 수도권과 영남권의 교통･통신 인프라 자료를 활용하여 네트워크 도시의 형성과정을 분석하고, 특히 영남권에서 다핵적 연계 구조가 상호보완적 협력 가능성을 내포하고 있음을 논의하였다. 이어 손정렬(2015)은 교통 네트워크의 시간거리와 유동량 자료를 바탕으로 도시 간 상보성을 정량화하여, 유동 유형별로 차별화된 공간 네트워크가 존재함을 확인하였다. 또한 최병두(2015)는 영남권 도시들의 경제 연계성과 교통 인프라를 분석하여 네트워크 활성화를 위한 협력적 거버넌스의 필요성을 제기하였고, Kwon and Seo(2018)는 교통 OD 자료를 활용해 다중심성과 경제 성과 간의 관계를 분석하였다. 나아가 권규상(2019)은 연계성을 기준으로 기능적 지역을 구분하는 접근을 시도하였으며, 신재은･우명제(2023)는 산업 특화 지표와 기능적 연계 지표를 회귀모형에 투입하여 연계성 강화가 지역 경제 성과에 유의미한 영향을 미친다고 보고하였다. 이러한 연구들은 도시 간 연계성이 개별 도시의 규모･기능적 한계를 보완하고, 네트워크 차원의 집적 효과를 통해 성과를 창출할 수 있음을 보여준다. 또한 도시 간의 연계성 자료를 바탕으로 도시 권역을 구분해 볼 수 있으며, 인접 도시들과의 네트워크를 통해 외부효과를 공유하고 경쟁력을 확보할 수 있다는 점에서 연계성의 중요성을 보여준다(권규상, 2018; Kresl and Letri, 2014).

다만 기존 논의는 연계성이 경쟁력･성장･경제성과에 미치는 영향을 주로 강조해 왔으며, 이러한 함의가 도시 공간에서 실제로 관측되는 활동 수준, 즉 도시성과 차원의 도시 활력과 어떻게 연결되는지는 추가적인 검토가 필요하다. 특히 연계성은 인구･물류･교통 흐름을 통해 유입과 교류를 확대함으로써 도시의 활력을 높일 가능성이 있는 반면, 강화된 연결이 반드시 지역 내 활동과 소비로 귀결되지 않고 외부로의 유출이나 통과 흐름으로 나타날 경우 활력 제고 효과가 제한될 가능성도 존재한다. 따라서 연계성과 활력 간 관계는 도시의 맥락과 구조적 조건에 따라 상이하게 나타날 수 있으며, 이를 실증적으로 확인할 필요가 있다.

이에 본 연구는 연계성을 도시 간 상호작용 강도로 조작화하고, 이를 흐름(flow)과 망(network)의 차원에서 포착하였다. 흐름은 도로･철도 등 교통망을 매개로 도시 간에 실제로 발생하는 이동･교류의 규모와 방향을 의미하며, 본 연구에서는 이를 인구와 화물 이동 지표를 활용하였다. 망은 이러한 흐름이 발생･유지되는 구조적 기반으로서 도시 간 연결 가능성을 의미하며, 본 연구에서는 이를 교통 연결 강도로 측정하였다. 따라서 본 연구는 흐름과 망을 상호보완적으로 고려함으로써, 도시 구조의 연계성이 사회적･경제적 활력과 어떠한 경험적 관계를 갖는지 분석하고, 도시 성과의 특정 차원으로서 활력에 대한 구조적 관련성을 확인하고자 한다.

3. 연구 방법 및 데이터

본 연구는 한국 중소도시에서 구조 요인과 사회적･경제적 활력 간 관계를 분석하였다. 연구는 다음과 같은 순서로 진행되었다. 먼저 4장에서는 압축성과 연계성 지표를 활용하여 83개 중소도시를 유형화하고, 유형별 공간적 특성과 지표의 차이를 분석하였다. 이를 통해 유사한 압축, 연계 수준을 가진 지역들을 분류한 후, 각 유형별로 어떠한 특성을 지니는지 분석하였다. 이후 5장에서는 사회적, 경제적 활력 지표를 종속변수로 설정하여, 구조 지표(압축, 연계)와의 관계를 GAM을 통해 분석하였다. 먼저 Global GAM 분석을 통해 전체 중소도시의 구조-활력 관계를 검토한 뒤, 앞선 군집 분석 결과를 바탕으로 Local GAM 분석을 수행하여 군집별 구조 반응의 차이를 시각적으로 해석하였다. 구체적으로 연구에 활용한 데이터와 연구 방법은 다음과 같다.

1) 연구 범위

중소도시에 대한 개념과 분류 기준은 명확하게 정의되어 있지 않아 연구자마다 그 정의가 조금씩 상이하다. 본 연구는 분석 범위 설정의 자의성을 줄이기 위해 「지방자치법」에서 제시하는 시(市) 설치의 요건(인구 5만 이상)과 인구 규모에 따른 대도시 특례 적용의 기준(인구 50만 이상 등)을 중소도시 구분의 기준으로 활용하였다. 이러한 법적 기준을 바탕으로 본 연구는 2025년 기준 특별시, 광역시, 세종특별자치시를 제외한 인구 5만 명 이상 50만 명 미만의 83개 도시를 중소도시로 정의하고 분석 대상으로 삼았다.

2) 연구 데이터

(1) 사회적･경제적 활력 수준 지표 구성

도시 활력은 본질적으로 ‘사람’과 ‘장소’의 상호작용에서 발생하는 역동적 현상으로, 도시 공간 내 다양한 활동의 밀도와 흐름을 통해 가시화된다(김영롱, 2020). 활력의 구성 요소에 대한 접근은 다양하지만, Thomas and Bromley (2002)는 이를 ‘유동인구에 의해 형성되는 북적거림’과 ‘도시 내 소비와 상업 활동’이라는 두 가지 측면으로 구분하여 제시하였다. 이 같은 구분은 도시 공간에서의 사회적 상호작용과 경제적 기능을 각각 설명할 수 있는 유용한 틀로 활용될 수 있다.

이에 본 연구는 도시 활력을 사회적 활력(social vitality)과 경제적 활력(economic vitality)으로 구분하여 분석하였다. 사회적 활력은 도시 내부의 인구 흐름(이동･체류)에, 경제적 활력은 소비･거래･투자 등 자본 흐름에 구성의 초점을 두었다. 각 지표의 측정은 유동인구 빅데이터와 신용카드 거래 데이터를 활용하였다. 이러한 빅데이터 기반의 자료는 기존의 정태적 통계자료에 비해 시의성이 높고 도시 활동을 보다 세밀하게 포착할 수 있어, 지역 간 활력 수준의 차이를 보다 정밀하게 비교･분석하는 데 장점을 지닌다.

구체적으로 사회적 활력은 SK텔레콤(SKT)의 모바일 통신 기반 유동인구 빅데이터를 활용하여 거주인구 대비 유동인구수 비율을 산출, 이를 활용하여 도시의 사회적 활력 수준을 측정하였다. SKT의 유동인구 데이터는 통신 기지국 접속 정보를 기반으로 대규모 인구의 실시간 위치 이동을 추적할 수 있는 자료로, 시공간 단위의 상세한 인구 흐름을 확인할 수 있다. 해당 지표는 정주인구만을 기반으로 한 활력 평가의 한계를 극복하고, 도시 내 활동하는 전체 인구의 규모와 흐름을 반영할 수 있다는 점에서 사회적 활력의 정량적 지표로 활용하였다. 경제적 활력은 SDC 통계데이터센터에서 제공하는 BC카드 지역별 신용카드 거래 데이터를 활용하여, 거주인구 1인당 카드 매출액을 산출함으로써 측정하였다. 카드매출 자료는 특정 시점과 장소에서 발생하는 소비 흐름을 포착할 수 있어 상업･서비스 기능의 운영 수준을 간접적으로 반영하기에 도시의 경제적 활력 수준을 나타내는 정량 지표로 활용하였다.

(2) 도시 구조 지표: 압축성과 연계성

압축성은 도시 내부에서 인구･활동･기능이 근접･집약적으로 배치되는 정도와, 그에 기반한 일상 서비스 접근 여건을 포괄하는 구조적 특성으로 이해할 수 있다. 이에 본 연구는 압축성을 밀도, 토지 이용, 접근성의 세 측면에서 조작화하여 (1) 1인당 주거면적, (2) 건폐율(건축면적/대지면적), (3) 근린생활시설 접근성 지표를 구성하였다.

1인당 주거면적은 주택사용면적을 가구원 수로 나누어 산정한 지표이다. 본 연구에서 이 지표는 개인의 주거복지 수준을 평가하기 위한 것이 아니라, 도시 차원에서 주거 기능이 얼마나 집약적 또는 분산적으로 배치되는 경향을 보이는지를 파악하기 위한 구조 지표로 활용하였다. 즉, 인구 1인당 점유하는 주거공간의 규모를 통해 도시 내 주거 기능의 집약 또는 분산 경향을 보여주는 지표로 해석할 수 있다. 일반적으로 값이 클수록 주거 기능이 넓은 공간에 분산된 저밀 경향을, 값이 작을수록 제한된 공간에 보다 많은 인구와 주거 기능이 수용되는 집약 경향을 시사한다. 다만 해당 지표는 주거 유형의 차이, 도시 내부에서의 분포 패턴, 특정 지역에의 집중 여부 등 형태학적 특성을 직접 반영하지 못한다는 한계를 가진다. 그럼에도 본 연구가 83개 중소도시를 동일한 행정단위 기준에서 비교하는 데 목적을 두고 있다는 점에서, 행정구역 전체 면적에 영향을 크게 받는 단순 인구밀도에 비해 실제 주거공간 기준의 수용 정도를 보완적으로 보여줄 수 있다고 판단하였다. 따라서 본 연구는 1인당 주거면적을 압축성 전체의 직접 측정치라기보다, 주거 기능의 집약･분산 경향을 나타내는 지표로 이를 활용하였다.

건폐율은 행정구역 전체 면적 대비 건축면적의 비율로 산출한 지표로, 도시 내 토지이용의 공간적 집약 정도를 파악하기 위해 활용하였다. 이는 일반적으로 별 필지 단위에서 대지면적 대비 건축면적의 비율로 정의되는 법적･제도적 의미의 건폐율과는 차이가 있다. 본 연구에서는 도시 내 토지이용의 공간적 집약 정도를 파악하기 위하여 해당 지표를 활용하였다. 따라서 값이 높을수록 도시화된 공간의 평면적 이용 강도가 큰 지역으로 해석할 수 있으며, 행정구역 단위에서 토지이용의 집약 정도를 비교하는 데 활용할 수 있다. 한편 용적률 역시 토지이용 강도를 보여주는 중요한 지표이지만, 실제 총연면적 자료를 구성하는 데 필요한 기초자료의 정비 수준이 도시별로 상이하여 도시 간 일관된 기준으로 산정하는 데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 행정구역 단위에서 비교적 안정적으로 산출 가능하고, 도시 공간의 평면적 점유와 이용 밀도를 보여주는 건폐율을 토지이용 차원의 보조지표로 활용하였다. 다만 동일한 건폐율 값을 가지더라도 도시 내부의 집중･분산 양상이나 특정 지역으로의 집적 여부를 직접적으로 반영하지는 못한다. 따라서 본 연구는 건폐율을 도시 전체 압축성을 직접적으로 측정하는 지표라기보다, 도시 간 비교 가능한 토지이용 지표로 해석하였다.

근린생활시설 접근성 관련 지표는 행정구역 내 제1종 및 제2종 근린생활시설의 총연면적을 활용하여 산출한 것으로, 주민의 일상생활 서비스와 관련된 공급 기반 접근 조건을 파악하기 위해 활용하였다. 이는 실제 이동시간이나 생활권 내 도달 범위를 직접 측정한 의미의 접근성 지표라기보다, 주민이 일상적으로 이용할 수 있는 서비스 기능이 행정구역 차원에서 어느 정도 집적･공급되어 있는지를 보여주는 구조적 지표로 이해할 수 있다. 따라서 값이 높을수록 일상생활에 필요한 서비스 기능의 공급 기반이 상대적으로 풍부한 구조를, 값이 낮을수록 그러한 공급 기반이 상대적으로 제한된 구조를 시사한다. 본 연구는 전국 중소도시를 동일한 기준에서 비교하는 데 목적이 있었기 때문에, 생활권 단위의 실제 이용 범위나 서비스 도달권을 직접 측정하기보다는, 근린생활시설의 공급 규모를 통해 일상서비스 접근 여건을 간접적으로 파악하고자 하였다. 다만 이 지표는 실제 생활권 내 이용 행태나 서비스 접근정도를 직접 반영하지 못한다는 한계를 가지므로, 본 연구에서는 이를 압축성의 접근성 차원을 완전하게 대표하는 지표라기보다, 일상서비스 공급 기반 접근 조건을 보여주는 지표로 활용하였다.

연계성은 도시가 외부와 맺는 상호작용의 강도와 범위를, 인구･물류･교통 네트워크의 흐름을 통해 파악할 수 있는 구조적 특성으로 이해할 수 있다. 이에 본 연구는 연계성을 (1) 인구 이동 흐름, (2) 화물 이동 흐름, (3) 교통 연결 강도의 세 측면에서 조작화하여 도시별 지표를 구축하였다.

인구 이동 흐름 지표는 한국교통연구원의 전국 OD 통행자료를 활용하여 산출한 지표로, 거주인구 대비 이동인구의 규모를 통해 도시 간 인구 교류의 정도를 파악하기 위해 활용하였다. 이는 단순한 이동 규모 자체를 나타내는 지표라기보다, 통근, 통학, 업무, 쇼핑 등 다양한 목적의 이동을 포함하여 해당 도시가 인구 규모에 비해 외부 도시와 얼마나 활발하게 상호작용하고 있는지를 보여주는 구조적 지표로 이해할 수 있다. 따라서 값이 높을수록 거주인구에 비해 도시 간 인적 교류가 활발하고 외부와의 기능적 연계가 강한 구조를, 값이 낮을수록 인구 이동을 매개로 한 도시 간 상호작용이 상대적으로 제한된 구조를 의미한다. 다만 본 지표는 총유입･총유출의 절대 규모를 직접 나타내기보다, 순흐름을 통해 도시 간 인적 이동의 방향성과 상대적 연결 경향을 보여주는 성격이 강하다. 따라서 본 연구는 이를 도시 간 교류 규모 자체의 직접 측정치라기보다, 생활권 및 활동권 차원의 외부 연계성을 반영한다는 점에서 이를 연계성의 측정지표로 활용하였다.

화물 이동 흐름 지표는 한국교통연구원의 전국 도로 화물 OD 자료를 활용하여 산출한 지표로, 도시 간 물류 교류와 경제적 연계 수준을 파악하기 위해 활용하였다. 이는 단순한 물동량 규모를 의미하는 지표라기보다, 산업별 물류 흐름을 통해 한 도시가 외부 지역과 얼마나 긴밀하게 생산･유통 네트워크를 형성하고 있는지를 보여주는 구조적 지표로 이해할 수 있다. 따라서 값이 높을수록 도시가 물류 흐름을 매개로 외부 지역과 강하게 연결된 구조를, 값이 낮을수록 경제적 교류와 기능적 연계가 상대적으로 약한 구조를 의미한다. 한편 화물 이동량은 주민 수에 비례하는 일상적 이동이라기보다 산업 구조, 물류 거점 기능, 광역 교통망과의 연결 조건 등에 의해 결정되는 성격이 강하므로, 본 연구에서는 이를 인구 또는 면적 기준으로 별도 표준화하지 않고 총량 자료를 활용하였다. 이는 도시가 실제로 수행하는 산업･물류 중심지로서의 기능 규모와 도시 간 경제적 연계 수준을 보다 직접적으로 반영하기 위한 것이다. 다만 이러한 지표는 도시 규모 효과를 완전히 배제하지 못한다는 한계가 있으므로, 본 연구에서는 이를 도시 간 산업 및 물류 네트워크의 연결 정도를 보여주는 연계성 지표로 해석하였다.

교통 연결 강도는 국토교통부에서 제공하는 시외버스, 고속버스, 열차 등 대중교통 운행 데이터를 활용하여 산출하였다(Yin et al., 2021). 이는 도시 간 이동이 가능하게 되는 교통망의 공급 수준과 네트워크 연결 잠재력을 보여주는 구조적 지표로 이해할 수 있다. 따라서 값이 높을수록 해당 도시가 광역 교통망 내에서 상대적으로 높은 접근 가능성과 연결 구조를 갖는 것을, 값이 낮을수록 외부 도시와의 교통망 연계가 상대적으로 제한된 구조를 시사한다. 교통 연결 강도 산출에 활용된 수식은 구체적으로 다음과 같다.

먼저 수식 (1)에서 Gpq, Dpq, Kpq 및 Bpq는 도시 𝑝에서 도시 𝑞까지의 운송수단별 일일 운행 횟수를 의미한다. 𝐺는 KTX 고속열차 운행 횟수, 𝐷는 ITX 특급･급행열차 운행 횟수, 𝐾는 일반열차 운행횟수, 𝐵는 시외 및 고속버스 운행 횟수를 의미한다. 𝑎, 𝑏, 𝑐 및 𝑑는 각 운송수단의 속도에 따른 가중치로 KTX 고속열차의 속도(300km/h)를 기준으로 𝑎에는 1, 𝑏에는 150/300 = 0.5, 𝑐에는 100/300 = 0.3, 𝑑에는 80/300 = 0.26의 가중치를 부여하였다. 아울러 산출 과정에서 역이 부제한 지역의 경우 해당 운행 수단의 값은 0으로 처리하였다.

연구에서 철도 운행 등급(고속･특급･급행･일반)은 한국철도공사 운전취급규정 제55조(열차의 등급)를 기준으로 구분하였으며, 속도에 따른 가중치는 열차별 최고운행속도를 기준으로 부여하였다. 시외･고속버스는 도로교통법 시행규칙 제19조 제3항의 최고속도 기준을 참고하여 가중치를 설정하되, 전국에 산재하여 있는 중소도시의 연계성을 평가하는 연구 특성을 고려해 편도 1차로 일반도로 기준(80km/h)을 적용함으로써 과대평가 가능성을 줄이는 보수적 접근을 취하였다. 각 도시별 Tpq를 구한 이후에는 도시 𝑝에서 도시 𝑞로의 교통 연결 강도를 산출하였으며(2), 최종적으로는 도시 𝑝의 교통 연결 총 강도를 계산하여 산출한 후 지표화 하였다(3). 본 연구에서 활용한 지표들의 설명 및 출처는 표 1과 표 2와 같다. 각 변수는 연구 수행 시점에서 확보 가능한 최신 자료를 기준으로 구축하였으며, 자료 제공 기관과 공표 시점의 차이로 인해 인구 이동 및 화물 이동 지표는 2023년 자료를 그 외 지표는 2024년도 자료를 활용하였다.

3) 연구 방법

연구는 다음과 같은 순서로 진행되었다. 첫째, 도시 구조의 유형화를 위해 압축성과 연계성의 6개 세부 지표를 수집, 표준화한 후 계층적 군집분석을 실시하였다. 계층적 군집분석은 Ward 결합방식을 활용하였으며(Ward, 1963), 덴드로그램의 변곡점을 활용해 적정 군집 수를 결정하였다(Murtagh and Legendre, 2014). 이를 통해 구조적 특성이 유사한 중소도시들을 유형화하였다. 둘째, 도시 구조와 활력 간 관계를 추정하기 위해 Generalized Additive Model (GAM)을 활용하였다. GAM은 종속변수의 기댓값을 각 독립변수에 대한 smooth term의 가법적 합으로 표현함으로써, 선형 가정에 제약되지 않고 비선형 관계를 유연하게 추정할 수 있다는 장점을 가진 준모수적 회귀모형이다(Hastie and Tibshirani, 1986; Wood, 2017).

GAM 분석은 두 단계로 이루어졌다. 첫 번째 단계에서는 기본 형태의 GAM을 활용하여, 83개 중소도시를 대상으로 도시 구조 지표(압축성･연계성)가 도시 활력 수준에 미치는 전반적(Global) 영향 구조를 분석하였다. 이 모형은 전체 중소도시 집단을 하나로 보고, 구조 지표가 사회적 활력(유동인구)과 경제적 활력(카드매출)에 영향을 미치는지 모형의 설명력을 통해 파악하는 데 목적이 있다. 모형은 다음과 같이 구성된다(4). g()는 link function, E[Y]는 종속변수의 기대값, Si(Xi)는 i번째 독립변수에 대한 smooth term을 의미한다. 이를 통해 도시의 압축성과 연계성이 활력에 미치는 영향력을 전체적으로 확인하였다.

모형의 적합도는 Adjusted R²와 GAM모형이 종속변수의 변동을 얼마나 잘 설명하는지를 나타내는 Deviance Explained을 통해 평가하였다. 추가적으로, GAM 모형의 구조적 적합성과 변수의 독립성을 검증하기 위해 2가지 보조 진단 지표, Basis dimension 안정성과 concurvity 측정을 활용하였다(Wood, 2017). Basis dimension의 안정성은 GAM에서 각 독립변수의 스플라인(spline) 함수가 데이터의 구조적 특성을 얼마나 적절하게 반영하고 있는지를 평가하는 항목이다. 일반적으로 추정된 유효 자유도(edf)와 사전에 설정한 기저 함수 수(k) 간의 비율인 k-index가 0.9 이상이고 대응 p값이 0.05 이상일 경우 데이터 구조에 적합한 스무딩이 이루어졌다고 판단한다. concurvity는 선형 모델의 다중공선성과 비슷한 개념으로 비선형 회귀 모델에서 회귀 모형 내의 특정 smooth term이 다른 term 또는 이들의 조합에 의해 종속되어 있는 현상을 의미한다. concurvity 여부는 R의 mgcv 패키지, concurvity()에서 제공하는 estimate 값을 활용하여 판단하며, 0.8 이상일 경우 변수 간의 독립성이 낮다고 판단하였다(Wood, 2017).

두 번째 단계에서는 계층적 군집분석 결과를 활용하여 도시 구조 유형에 따른 활력 반응의 차이를 분석하기 위한 GAM 모형(Local GAM)을 구성하였다. 이는 83개 도시를 단일 집단으로 간주하고 도시 구조와 활력간의 관계를 추정하는 Global GAM과 달리, 유사한 도시 구조 특성을 공유하는 유형 내부에서 압축성과 연계성 지표가 사회적 활력(유동인구)과 경제적 활력(카드매출)에 미치는 영향이 유형별로 서로 다른 형태로 나타나는지를 검토하는 접근이다. 즉, 전체 집단을 대상으로 한 분석에서 평균화 과정에 의해 희석될 수 있는 구조적 이질성(structural heterogeneity)을 드러내고, 압축성과 연계성으로 정의되는 구조 유형별로 활력과의 관계가 어떠한 차이를 보이는지 규명하고자 하였다. 이를 통해 동일한 ‘중소도시’ 범주로 묶여 온 도시들에서도 구조 유형에 따라 도시 구조–활력 관계가 상이하게 나타나는지를 확인하고자 하였다.

이를 위해 군집분석으로 도출된 4개의 군집유형을 범주형 변수로 설정하고, 각 구조 지표에 대해 군집별 비선형 반응 곡선을 추정하는 조건부 스무딩(conditional smoothing)을 활용하였다. 본 연구의 Local GAM은 군집별 표본을 분할하여 각각 독립적인 GAM 모형을 시행한 방식이 아니라, 전체 도시 표본을 활용한 하나의 통합 모형 내에서 군집을 factor형 변수로 포함하여 유형별 smooth term을 추정한 방식이다. 이는 GAM 모형에 범주 변수를 고정효과(fixed effect)로 설정하여 동일 모형 내에서 유형별 smooth term을 추정하는 방식으로, 유형별로 회귀모형을 별도로 반복 추정하는 경우 발생할 수 있는 과도한 자유도 소모 및 통계적 불안정성을 방지할 수 있다는 장점이 있다(Wood, 2006; 2017).

즉, 도시 구조 지표와 활력 간의 관계가 군집에 따라 서로 다른 형태로 나타날 수 있음을 반영하되, 군집별로 별도의 모형을 반복 추정하는 방식보다 전체 자료의 정보량을 유지한 상태에서 유형 간 반응 차이를 비교할 수 있도록 구성하였다. 또한 각 스무딩 항의 복잡성은 패널티를 통해 자동 조정되므로, 군집별 곡선을 허용하였다는 이유만으로 모형 자유도가 일률적으로 과도하게 증가하는 것은 아니다. 따라서 본 분석은 군집별 도시 수가 제한적인 상황에서 개별 군집의 절대적 효과를 확정적으로 추정하기 위한 목적이라기보다, 도시 구조 지표와 활력 간 관계가 유형별로 어떻게 다르게 나타나는지를 탐색적으로 비교･해석하기 위한 분석으로 이해할 수 있다. 모형은 다음과 같이 표현된다(5). 모형은 R의 mgcv패키지를 활용하여 구성되었으며, 각 스무딩 함수에는 충분한 자유도(k)를 부여하고, by 옵션을 활용해 군집에 따른 독립적인 곡선 추정하였다.

Local GAM 모형의 적합도는 Global GAM과 마찬가지로 Adjusted R²와 Deviance Explained를 활용하여 분석하였으며, 구조 유형(Cluster)별 압축성과 연계성 지표에 대한 통계적 평가는 smooth term의 근사 p-value와 유효자유도(edf)를 중심으로 분석하였다. 근사 p-value는 F-통계량에 기반한 근사 검정을 통해 해당 smooth term이 곡선 전 구간에서 통계적으로 유의한지를 평가하며, edf는 평활 곡선의 복잡도를 나타내는 지표로 값이 1에 가까울수록 선형적 관계에, 값이 증가할수록 비선형적 형태에 가까운 것으로 해석된다.

다만 이러한 검정은 각 변수의 곡선 전체에 대한 유의성을 평가하기 때문에, 특정 구간에서의 기울기 변화나 비선형 특성을 직접적으로 포착하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 절에서는 이를 보완하기 위해, 압축성 및 연계성 각 지표에 대해 유형별 반응 곡선을 시각화하여 곡선의 형태와 구간별 변화를 중심으로 구조적 반응 양상을 보다 정밀하게 해석하였다. 이를 통해 통계적으로 유의하지 않은 변수라 하더라도 특정 구간에서 의미 있는 경향이 관찰되는지 시각적으로 확인하고, 유형 간 구조 반응의 차이를 보다 구체적으로 해석하고자 하였다.

4. 중소도시 유형화 및 공간 특성

83개 중소도시들을 대상으로 압축성과 연계성을 나타내는 6개 지표(1인당 주거면적, 건폐율, 생활시설 접근성, 인구 이동, 화물 이동, 교통 연결 강도)를 표준화한 뒤 Ward 방법을 적용한 계층적 군집분석을 수행하였다. 분석 결과 그림 1과 같은 덴드로그램이 도출되었으며, 군집 내 동질성과 군집 간 분리도의 균형, 그리고 해석 가능성을 고려하여 최적 군집 수를 4개로 설정하였다. 군집 분류 결과는 표 3과 같으며 이를 시각화한 결과는 그림 2와 같다.

그림 1.

계층적 군집분석 덴드로그램

그림 2.

계층적 군집분석 시각화

각 군집의 특성 검토는 분석에 활용된 압축성, 연계성 지표의 군집별 z-score 평균값을 활용하여 진행하였다. 표 4는 군집별로 압축 및 연계 지표들의 z-score 평균 값을 나타낸 표이며, 그림 3은 각 군집별 z-score 평균을 시각화한 차트이다.

그림 3.

군집별 z-score 평균 시각화

압축성과 연계성의 결합 양상에 따라 네 가지 유형으로 분류된 중소도시군의 각 군집들의 특성은 다음과 같다. Cluster A는 중소도시 표본 내에서 건폐율, 생활시설 접근성, 인구 이동이 상대적으로 높고 1인당 주거면적은 가장 낮게 나타나, 중소도시들 가운데서는 비교적 밀도가 높고 대외･대내 이동이 활발한(연계성이 높은) 구조로 해석된다. 제한된 주거 공간 내에 생활 기능과 인구가 밀집된 도시 형태를 지닌 수도권 및 광역시 인접 중소도시가 다수 포함되었다.

Cluster B는 건폐율과 화물 이동이 상대적으로 높지만 교통 연결 강도와 생활시설 접근성은 낮아, 중소도시 표본 내에서 산업･물류 기능의 비중이 큰 반면 일상 생활 접근성과 교통 연결은 상대적으로 약한 유형으로 나타났다. 산업 기능이 특화된 중규모 도시들이 다수 포함되는 특징을 보인다. Cluster C는 1인당 주거면적이 가장 높고 건폐율, 생활시설 접근성, 연계 지표가 전반적으로 낮아, 중소도시 중에서도 정주 밀도가 낮고 기능적 중심성이 약한 저밀･저연계 구조를 보였다. 비수도권의 농촌지역이 다수 포함된 것을 확인할 수 있다. 마지막으로 Cluster D는 교통 연결 강도와 화물 이동이 상대적으로 높아, 중소도시 집단 내에서 권역 간 접근성과 네트워크 연결 수준이 두드러지는 고연계형 유형으로 구분된다. 각 권역 내 중규모 이상의 중심도시들이 주로 포함되었다.

이상의 군집분석은 분석 대상인 중소도시 집단 내부에서도 압축성과 연계성의 조합이 상이하게 나타나며, 이에 따라 구조적 특성으로 구분 가능한 유형을 도출할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 이러한 4개 유형을 분석을 위한 틀로 활용하여, 유형별로 도시 구조–활력 관계가 서로 다른 방향과 형태로 나타나는지 실증적으로 검토하고자 한다. 이는 중소도시를 하나의 집단으로 다루는 접근의 설명력과 한계를 점검하고, 유형별로 상이한 구조적 특성이 활력과의 관계 분석 결과에 미치는 영향을 확인할 수 있게 해준다.

5. 도시 구조와 활력 간 관계 분석

1) Global GAM 분석 결과

사회적 활력과 경제적 활력의 Global GAM 분석 결과 표 5 사회적 활력은 Adjusted R²가 0.696, Deviance Explained는 74.4%로 나타났으며, 경제적 활력은 Adjusted R²가 0.739, Deviance Explained는 77.5%로 나타났다. 이는 도시의 압축성과 연계성이 사회적, 경제적 활력의 변동을 70% 내외 수준까지 설명하고 있음을 의미하며, 도시의 구조적 특성이 활력 수준에 통계적으로 유의미한 영향을 미치고 있음을 의미한다.

표 6 Basis dimension 진단 결과, 사회적, 경제적 활력의 모든 스무딩 항목에서 k-index가 0.9 이상을 기록하였다. p-value 또한 모두 0.05 이상으로 나타나, 모형이 과도하게 단순하거나 복잡하게 추정되지 않고, 안정적인 형태로 추정되었음을 확인하였다.

표 7 GAM 모형 concurvity 진단 결과, 대부분 스무딩 함수 간의 값이 0.5 미만으로 모형의 smooth term의 독립성이 확보되었음을 확인하였다. 일부 지표 간(압축_1인당 주거면적, 생활시설 접근성, 건폐율) 0.5 이상의 값이 확인되었으나, 일반적으로 제시되는 경계값(0.8)을 초과하지 않았기에 해석의 안정성을 유지하고 있다고 할 수 있다.

4) Local GAM 분석 결과

표 8 Local GAM 분석 결과, 사회적 활력과 경제적 활력의 Adjusted R²값은 각각 0.826, 0.881, Deviance Explained은 각각 90.1%, 93.3%로 Global 모형 대비 설명력이 유의하게 개선되었다. 이는 조건부 스무딩을 활용한 모델 설계 방식이 유효함을 보여준다.

유형별로 도시의 압축 및 연계 지표가 사회적, 경제적 활력에 미치는 영향을 분석한 결과는 다음과 같다. 표 9와 표 10은 각각 도시 구조 유형(A, B, C, D)별 smooth term에 대한 유효자유도(edf)와 basis dimension 진단 결과 k-index 값이다. edf는 각 구조 지표와 활력 간 관계의 곡선 복잡도를 나타내며, 값이 1에 가까울수록 선형에 가까운 관계, 값이 증가할수록 보다 비선형적인 관계로 해석할 수 있다. smooth term의 p-value는 해당 곡선 효과의 통계적 유의성을 의미하며, 0.05 미만이면 유의한 관계가 있는 것으로 해석하였다. k-index는 해당 smooth term에 설정한 basis dimension(k)이 자료의 패턴을 충분히 반영하고 있는지를 점검하는 진단값으로, 일반적으로 1에 가까우며 대응 p-value가 0.05 이상이면 k 설정이 대체로 적절한 것으로 볼 수 있다. 그림 4와 그림 5는 도시 압축 및 연계 변수가 각 활력에 미치는 영향을 유형별로 비교한 시각화 자료이다.

그림 4.

사회적 활력 Local GAM 시각화

그림 5.

경제적 활력 Local GAM 시각화

사회적 활력을 종속변수로 한 Local GAM 분석 결과, 1인당 주거면적에 대한 smooth term은 Cluster C와 Cluster D에서 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 시각화 결과, Cluster C에서는 완만한 양(+)의 기울기를 갖는 선형 구조가 관찰된 반면, Cluster D에서는 중간 구간까지 효과가 증가한 이후 추가적인 증가가 제한되는 비선형적 반응 양상이 확인되었다. 건폐율의 경우 Cluster A에서만 유의한 양(+)의 선형 관계가 나타났고, Cluster B, C, D는 통계적으로 유의하지 않았으나 곡선 중간 구간에서 완만한 증가 경향이 관찰되었다. 근린생활시설 접근성의 경우에도 Cluster A만 통계적으로 유의미 하였다. 다만, 건폐율과 다르게 유의한 음(-)의 선형 관계를 보였다.

연계성 지표에서 인구 이동은 Cluster A에서 통계적으로 유의하며, 비선형적 반응을 보였다. 시각화 결과 반응 곡선은 중간 구간까지 상승하는 구조를 보이다가, 이후 급격히 감소하는 형태를 보였다. 이는 일정 수준까지의 인구 유입은 사회적 활력 증가와 연관되나, 특정 임계 수준을 초과할 경우 과도한 이동이 오히려 활력 저하로 이어질 수 있음을 시사한다. 화물 이동의 경우, Cluster A에서 통계적으로 유의미한 음(–)의 관계가 나타났으며, Cluster C에서도 물동량이 증가할수록 사회적 활력이 감소하는 방향의 반응 곡선이 관찰되었다. 교통 연결 강도는 Cluster A에서만 통계적으로 유의미한 양(+)의 선형 관계를 보였다. 반면, Clusters B, C, D에서는 반응 곡선의 기울기와 변화 폭이 전반적으로 작고, 신뢰구간이 넓게 나타나 구조적 반응을 해석하기에는 설명력이 제한적인 것을 확인하였다.

경제적 활력을 종속변수로한 Local GAM 분석 결과, 1인당 주거면적은 네 개의 모든 군집에서 smooth term의 통계적 유의성이 확인되지 않아, 경제적 활력과의 구조적 관계는 전반적으로 뚜렷하지 않은 것으로 나타났다. 건폐율의 경우, Cluster C에서만 통계적으로 유의미한 반응을 보였으며, 시각화된 곡선은 전반적으로 음(–)의 방향성을 갖는 비선형적 구조를 나타냈다. 그 외 군집에서는 반응 곡선이 대체로 평탄한 형태를 보여, 경제적 활력에 대한 구조적 영향은 제한적임을 확인하였다. 근린 생활시설 접근성도 Cluster C에서만 통계적으로 유의한 반응이 확인되었으며, 시각화된 곡선은 완만한 우상향의 선형 구조를 보였다. 반면 Cluster A, B, D는 모두 곡선이 거의 수평에 가깝고, 데이터 분포가 특정 값대에 편중되어 있으며 신뢰구간도 넓게 형성되어 있어 구조적 반응이 뚜렷하지 않게 나타났다.

인구 이동의 경우, 네 개의 모든 군집에서 smooth term p-value 0.05이하의 통계적 유의성은 확인되지 않았으나, 곡선 시각화를 통해 군집별로 상이한 추세를 확인할 수 있었다. Clusters B와 D에서는 인구 이동이 증가함에 따라 경제적 활력이 완만하게 증가하는 경향이 나타났으며, Cluster A에서는 중간 구간에서 일시적으로 상승한 이후 급격히 감소하는 비선형적 반응 구조가 확인되었다. 이는 A지역에서는 일정 수준을 초과하는 인구 유입이 경제적 활력과의 관계에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 화물 이동은 군집 간 상반된 구조적 반응을 보였다. 통계적으로 유의미한 Cluster A에서는 물동량 증가에 따라 경제적 활력이 지속적으로 감소하는 음(–)의 선형적 반응 구조가 관찰되었다. 반면, Cluster D에서는 완만한 양(+)의 선형 곡선이 나타나, 물동량 증가가 경제적 활력 증가와 연관되는 경향을 보였다. Clusters B와 C에서는 통계적 유의성이 확인되지 않았으며, 곡선의 신뢰구간과 기울기가 매우 넓고 수평에 가까운 형태를 보였다. 교통 연결 강도는 네 개의 모든 군집에서 통계적으로 유의미한 smooth term은 확인되지 않았으나, 시각화 결과 Cluster C에서 완만한 양(+)의 기울기를 갖는 곡선 구조가 관찰 되었다. 다만 신뢰구간의 범위를 고려할 때 구조적 효과를 단정적으로 해석하기에는 신중함이 요구된다.

분석 결과를 종합하면, 중소도시 집단 내부에서도 압축성과 연계성으로 대표되는 도시 구조가 활력과 결합하는 방식은 단일하지 않았으며, 다수 지표에서 비선형 반응이 확인되었다. 이는 중소도시의 활력을 단순히 상주인구 규모와 같은 단일 변수로 설명하기 어렵고, 동일한 중소도시 범주에 속한 도시들 사이에서도 구조적 맥락에 따라 구조–활력 관계의 작동 메커니즘이 상이하게 나타날 수 있음을 보여준다.

유형별로 보면, Cluster A(중소도시 표본 내 상대적으로 고밀･고연계형)에서는 구조 지표의 영향이 비교적 뚜렷하게 나타났다. 특히 인구이동은 사회적 활력과 경제적 활력 모두에서 일정 수준까지는 양(+)의 반응을 보이다가 이후 음(–)의 방향으로 전환되는 비선형 반응을 보여, 연계성 강화의 효과가 선형적으로 지속되지 않을 가능성을 시사하였다. 생활시설 접근성은 사회적 활력과 음(-)의 선형 관계를 보였으며, 화물 이동은 사회적 활력과 경제적 활력 모두에서 음(–)의 관계를 나타냈다. 반면 건폐율과 교통 연결 강도는 사회적 활력과 양(+)의 관계를 보여, 고밀･고연계형 구조 내부에서도 일부 물리적･네트워크 지표는 사회적 활동의 발생과 축적에 긍정적으로 작용할 수 있음을 확인하였다. 다만 경제적 활력은 전반적으로 구조 지표와의 관계가 상대적으로 약하게 나타나, 중소도시 내 고밀･고연계 구조가 소비 기반 활력으로 직접 귀속되는 데에는 추가적인 조건이 필요할 가능성을 시사한다.

Cluster B(산업기능 특화형)에서는 압축성 및 연계성 지표의 다수가 사회적 활력과 경제적 활력 모두에서 유의한 관계를 보이지 않았다. 이러한 결과는 해당 유형의 도시구조를 가진 중소도시에서 도시구조와 활력 성과 간의 관계가 일상적 이동･체류･소비 활동과 충분히 결합되지 않는 맥락을 반영할 가능성을 시사한다. Cluster C(저밀･저연계형)에서는 동일한 구조 지표가 사회적 활력과 경제적 활력에 상이한 방향으로 작동하는 분기형 구조 반응이 확인되었다. 1인당 주거면적은 사회적 활력에는 양(+)의 반응을, 경제적 활력에는 음(–)의 반응을 보여, 동일한 구조 지표가 활력의 차원에 따라 다른 방향으로 작동할 가능성을 시사하였다. 이는 해당 군집에서 분산적 주거 구조의 확대가 생활권 내 이동･방문 등 사회적 활동의 발생에는 기여할 수 있으나, 그 효과가 지역 내 소비로 직접 전환･귀속되지는 않을 수 있음을 의미한다. 건폐율 역시 사회적 활력에서는 양(+)의 방향으로 반응하였는데, 이는 저밀･분산 구조 내부에서의 국지적 공간 활용 증가 또는 생활거점 강화가 도시의 사회적 활력을 증가시킬 가능성이 있음을 시사한다고 할 수 있다. 반면 경제적 활력에서는 건폐율이 음(–)의 방향으로 나타나, 물리적 밀도 증가가 곧바로 상업 집적 또는 소비 축적으로 이어지지 않을 수 있음을 보여준다. 한편 생활시설 접근성은 경제적 활력에서만 유의하게 작동하였으며, 다수의 연계성 지표가 유의하지 않게 나타난 점은 저밀･저연계형 도시에서 정주 구조와 소비･이동 구조 간 기능적 분리가 활력 형성의 제약으로 작용할 가능성을 시사한다.

마지막으로 Cluster D(중소도시 표본 내 상대적으로 고연계 거점형)에서는 사회적 활력의 경우, 1인당 주거면적은 중간 수준까지는 양(+)의 효과가 증가하나 이후에는 추가 증가 효과가 제한되는 비선형 반응 패턴을 보였다. 건폐율은 통계적으로 유의하지 않았으나, 곡선의 중간 구간에서 사회적 활력이 완만하게 증가하는 경향이 관찰되었다. 반면 경제적 활력은 인구이동 증가에 따라 완만한 증가 경향을 보였으며, 화물 이동과는 완만한 양(+)의 선형 관계가 나타나 화물량 증가가 경제적 활력 증가와 연관되는 경향을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 중소도시에서도 구조 요인의 효과가 활력의 차원(사회적/경제적)에 따라 다르게 작동할 수 있음을 시사한다. 본 연구의 중소도시 표본에서 압축성과 연계성은 활력에 대해 유형별로 서로 다른 방향과 강도, 그리고 비선형･조건부 반응을 나타냈다. 이는 도시 구조–활력 관계를 보편적･단선적인 인과로 환원하기 어려움을 보여주고, 특히 중소도시를 하나의 집단으로 취급하는 접근이 도시 구조적 특성에 기반한 이질성을 가릴 수 있음을 시사한다. 따라서 중소도시의 구조–활력 관계는 구조 유형이라는 맥락 속에서 해석될 필요가 있음을 시사한다.

6. 결론

본 연구는 중소도시를 대상으로 도시의 압축성과 연계성이 사회적･경제적 활력과 어떠한 관계를 갖는지 실증적으로 분석하였다. 도시 활력은 인구･자본･정보･기능의 상호작용을 통해 형성되는 도시의 동적 역량을 나타내는 개념이다. 최근 연구와 정책 논의에서는 높은 압축성과 연계성을 가진 공간 구조가 도시에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 주목해왔다. 그러나 이러한 논의가 실제로 중소도시의 맥락에서도 성립하는지 대해서는 실증적 검토가 충분하지 않았다. 이에 본 연구는 도시가 지닌 구조적 특성에 따라 활력과의 관계가 상이할 수 있을 것이라는 점에 주목하여, 압축성과 연계성 지표를 기반으로 중소도시를 구조 유형으로 구분하고, 군집별 분석을 통해 구조–활력 관계를 검토하였다.

분석 결과, 도시 구조와 활력 간의 관계는 보편적이거나 단선적인 인과관계로 설명되기 어려운 것으로 나타났다. 압축성과 연계성은 군집별로 사회적･경제적 활력에 대해 서로 다른 방향과 강도로 작동하였으며, 일부 지표에서는 비선형적 반응도 확인되었다. 이는 높은 압축성과 연계성이 모든 중소도시에서 활력을 자동적으로 증진시키는 요인으로 작동하는 것은 아니며, 동일한 중소도시 범주 내부에서도 구조적 맥락에 따라 구조–활력 관계의 작동 방식이 달라질 수 있음을 보여준다.

구체적으로 본 연구를 통해 도출할 수 있는 결론은 다음과 같다. 첫째, 도시 구조 유형을 반영한 Local GAM은 Global GAM에 비해 전반적으로 더 높은 설명력과 적합도를 보였다. 이는 중소도시를 하나의 동질적 집단으로 간주하는 접근만으로는 구조–활력 관계를 충분히 설명하기 어렵고, 구조 유형을 고려한 분석이 도시 구조와 활력 간 관계를 보다 정교하게 포착하는 데 유용함을 시사한다. 즉, 중소도시의 구조–활력 관계를 이해하는 데에는 단일한 글로벌 모형뿐 아니라 구조 유형을 반영한 접근이 분석적으로 의미 있는 대안이 될 수 있다.

둘째, Cluster A는 고밀･고연계형 중소도시에서도 구조 지표의 효과가 단순 선형적으로 작동하지 않음을 보여주었다. 특히 인구 이동은 사회적 활력과 경제적 활력 모두에서 일정 수준까지는 양(+)의 효과를 보이다가 이후 음(–)의 방향으로 전환되는 비선형 반응을 나타냈다. 이는 임계 수준을 초과하는 과도한 이동은 오히려 사회적 활력을 저하시킬 수 있음을 시사한다. 또한 경제적 활력은 전반적으로 구조 지표와의 관계가 상대적으로 약하게 나타나, 고밀･고연계 구조 자체만으로 소비 기반 활력이 자동적으로 보장되는 것은 아님을 보여주었다. 이러한 결과는 고밀･고연계형 중소도시에서 단순한 유동 확대보다 체류의 질, 소비 목적지 형성, 기능적 전환 조건의 강화가 중요할 수 있음을 시사한다.

셋째, Cluster C는 저밀･저연계형 중소도시에서 구조 지표가 사회적 활력과 경제적 활력에 서로 다른 방향으로 작동할 수 있음을 보여준다. 특히 1인당 주거면적과 건폐율은 사회적 활력에는 양(+)의 반응을, 경제적 활력에는 음(–)의 반응을 나타내어, 동일한 구조 변화가 활동의 발생에는 기여하더라도 그것이 지역 내 소비의 축적과 귀속으로 곧바로 이어지지 않을 수 있음을 보여주었다. 이는 도시 활력을 단일한 성과로 환원하기보다 사회적 활력과 경제적 활력이라는 상이한 차원으로 구분하여 해석할 필요가 있음을 시사한다. 또한 저밀･분산형 중소도시에서 경제적 활력의 개선을 위해서는 물리적 구조 변화만이 아니라 상업 기능의 집적, 소비 목적지 형성, 체류의 질 제고와 같은 보완적 조건이 함께 고려될 필요가 있음을 보여준다.

넷째, 본 연구는 중소도시의 구조–활력 관계를 설명하고 대응하기 위해서는 도시를 하나의 범주로 환원하기보다 구조 유형과 맥락을 함께 고려하는 차별화된 접근이 필요함을 확인하였다. Cluster A와 Cluster C에서 확인된 대표적 반응 패턴은 동일한 구조 지표라도 도시 유형에 따라 활력에 미치는 영향의 방향과 형태가 달라질 수 있음을 보여주었다. 반면 Cluster B와 Cluster D에서는 보다 부분적이고 제한적인 반응이 관찰되었는데, 이 역시 구조–활력 관계가 일관된 단일 메커니즘으로 작동하지 않음을 보여주는 결과로 해석할 수 있다. 따라서 중소도시 활력에 대한 해석과 정책 접근에서는 획일적 처방보다 구조 유형과 도시 맥락을 함께 고려하는 맞춤형 접근이 필요하다.

이러한 분석 결과는 중소도시 정책이 모든 도시에 동일한 구조 개선 목표를 적용하기보다, 유형별 구조–활력 반응을 고려한 차별적 접근 위에서 설계될 필요가 있음을 시사한다. 그 예시로 Cluster A와 같은 고밀･고연계형 중소도시에서는 인구 이동이 일정 수준을 넘어서면 사회적･경제적 활력에 부정적으로 전환되는 비선형 반응이 확인된 만큼, 단순한 유동인구 확대나 광역 접근성 강화 자체를 목표로 삼기보다 과도한 이동과 혼잡을 관리하고, 보행 친화 공간, 체류 거점, 생활편의 기능을 확충함으로써 활력의 질을 높이는 방향이 우선될 필요가 있다. 또한 이 유형에서는 고밀･고연계 구조가 곧바로 지역 내 소비 기반 강화로 이어지지 않았다는 점에서, 외부 유입이 실제 소비와 체류로 귀속될 수 있도록 중심 상업지, 생활문화 거점, 복합체류공간 등 소비 목적지를 형성하는 전략이 함께 검토될 필요가 있다고 할 수 있다. 반면 Cluster C와 같은 저밀･저연계형 중소도시에서는 동일한 구조 변화가 사회적 활력과 경제적 활력에 서로 다르게 작동하는 분기형 반응이 확인되었으므로, 물리적 밀도 제고를 일률적으로 추진하기보다 생활서비스와 소비 기능이 실제로 머물 수 있는 거점 중심의 선택적 집적 전략이 요구된다. 특히 생활시설 접근성이 경제적 활력과 연결된 점을 고려할 때, 생활 SOC, 근린상업, 공공서비스를 소규모 중심지에 집중하여 일상적 방문과 소비가 지역 내부에 머물 수 있도록 하는 방향이 보다 실효적일 수 있다.

Cluster B의 경우 구조 지표와 활력 간 관계가 전반적으로 제한적으로 나타난 만큼, 단기적으로는 대규모 공간 재편보다 산업･물류 기능과 지역 내 상업･생활 기능의 연계를 강화하여 산업 활동이 지역 내부의 체류와 소비로 이어지도록 하는 보완 전략이 적절할 수 있다. Cluster D는 고연계 거점형 구조를 바탕으로 일부 경제적 활력 반응이 확인된 만큼, 광역교통 및 물류상의 이점을 지역 내 중심 기능과 연계하여 교통 결절점 주변의 체류･소비 기능을 강화하는 방향이 검토될 수 있다. 종합하면, 중소도시 활력 정책은 압축성과 연계성의 수준을 일률적으로 높이는 방식이 아니라, 각 도시가 위치한 구조적 유형 안에서 어떠한 활동이 실제로 지역 내부에 축적되고 귀속되는지를 고려하는 맞춤형 접근으로 정교화될 필요가 있다.

본 연구는 다음과 같은 한계를 가진다. 첫째, 도시 구조와 활력 변수는 가용 가능한 자료에 기반하여 조작적으로 구성되었기 때문에, 도시 구조와 활력의 복합적 성격을 충분히 포착하는 데 한계가 있다. 둘째, 도시 구조를 압축성과 연계성이라는 두 차원 중심으로 분석함에 따라 산업적･제도적･역사적 조건과 같은 다른 요인이 충분히 반영되지 못하였다. 따라서 본 연구의 결과는 압축성과 연계성을 중심으로 한 구조–활력 관계로 해석될 필요가 있다.

그럼에도 본 연구는 대도시 중심의 기존 논의에서 상대적으로 덜 조명되어 온 중소도시를 대상으로, 도시 구조와 활력 간 관계를 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 특히 중소도시 집단 내부에서도 압축성과 연계성의 조합에 따라 구별 가능한 구조 유형이 도출되었고, 구조 지표가 사회적･경제적 활력과 맺는 관계 역시 유형별로 상이한 방향과 형태를 보인다는 점을 확인하였다. 이는 중소도시가 단일하고 동질적인 집합이 아니라, 구조적 차이에 따라 활력 형성의 경로가 달라지는 이질적인 도시 집합임을 보여준다. 이러한 결과는 대도시를 중심으로 축적된 이론이나 정책적 가정을 중소도시에 무비판적으로 적용하는 접근에 대한 신중한 검토가 필요함을 시사한다. 본 연구는 압축성과 연계성이라는 도시 구조 지표를 중심으로 중소도시의 구조–활력 관계를 유형화하고, 그 이질성과 비선형성을 실증적으로 제시함으로써, 중소도시 정책과 계획 논의에서 보다 세밀하고 맥락적인 접근이 요구됨을 뒷받침한다는 점에서 의의를 지닌다.