I. 서론

1. 연구 배경 및 목표

택배로 대표되는 소위 ‘생활물류’는 이미 우리 일상에 필수적인 요소로 자리매김하였다. 또한, 비대면 디지털 거래 활동이 강화되는 현대 경제 환경에서 생활물류서비스에 대한 대중의 의존은 더욱 커질 것이다. 하지만, 오래전부터 물류산업은 민간 부문이 담당하는 비즈니스 영역으로만 인식되었기에, 최근까지도 지역별 물류서비스 공급 및 수요 수준을 파악하고 이를 공간적 접근성, 형평성 관점에서 분석한 연구는 찾기 어렵다. 국내에서 생활물류서비스 시장 관련 정보는 유관 협회가 기업별 실적을 취합하여 주기적으로 발표하고 있으나, 전체 물동량 규모만 알 수 있기에 지역 차원에서의 세밀한 생활물류 실태는 파악할 수 없다. 최근 양질의 물류서비스에 대한 접근성 향상과 지역별 생활물류서비스 형평성 제고에 대한 국민의 관심이 높아지고 있으나, 이를 실현할 정책이나 사업 계획을 수립하기 위해 요구되는 적절한 분석기법 개발은 여전히 부족한 실정이다.

이에 금번 연구의 첫째 목표는 일반 대중에게 공개된 ‘공공 공간데이터’를 활용하여 생활물류의 지역별 수요를 추정하는 것이다. 이를 토대로 다양한 공간 수준에서 물류서비스 수요 대비 공급 수준을 평가하는 기법을 제안하는 것이 두 번째 목표이다. 나아가 동일한 지역 내에서 물류서비스 접근성이 취약한 세부 지역을 탐색하고 유형화함으로써, 서비스 공급자와 수요자 관점에서 생활물류서비스의 형평성을 제고하는 대안을 함께 모색하는 것을 최종 목표로 한다. 이와 같은 접근은 생활물류의 지역별 실상을 정확하게 이해하는데 큰 도움이 되는 동시에, 유관 정책입안자와 산업종자자에게 지역별 생활물류서비스 수준 향상을 위한 유용한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

2. 선행 연구 검토

1) 생활물류 관련 연구

국내뿐 아니라 글로벌 전역에서 개인, 가구 차원의 온라인 거래가 폭발적으로 증가함에 따라, 이를 지원하는 화물운송 관련 서비스 시장도 빠르게 성장하였고 학계의 관심도 자연스럽게 높아졌다. 특히, 택배(국제특송 포함)로 대표되는 소화물운송 관련 업종들은 국민 일상생활과 밀접하게 연관된다는 의미에서 몇 년 전부터 우리나라에서는 이를 ‘생활밀착형 물류비즈니스’(이하, 생활물류서비스산업)라 일컫고 있다. 현대 디지털 기반 경제생활의 필수적인 요소로 부상한 생활물류서비스산업에 관한 학문적 관심은 국내·외를 불문하고 크게 확산되는 중이지만, 지금까지 수행된 관련 연구의 주제들은 크게 두 가지 흐름으로 요약될 수 있다. 하나는 관련 물류서비스를 공급하는 주체(산업)의 관점에서 수많은 종사자와 다양한 인프라(시설 및 장비), 네트워크, 운송수단 등을 더욱 효율적으로 운영하는 방안을 모색하는 것이다(임현우, 2013; 이향숙 등, 2017). 이와 관련한 연구에서는 택배 배송권역의 효율적 할당, 터미널 간 및 말단 배송 네트워크의 최적화, 택배 물동량 분석, 적정 물류터미널 입지/갯수 선정, 택배종사자 노무 관리, 택배화물 처리 관련 자동화/기계화, 운송/보관/하역/포장/라벨링/정보시스템 개발 및 성능 개선 등을 다룬다. 다른 하나는 물류서비스의 이용자(소비자) 관점에서 생활물류서비스의 수준, 품질, 만족도 등을 평가하고 이의 개선 방안을 제시하는 것이다.

오래전부터 일반 국민을 위한 소화물배송 기능을 수행한 공공 주도의 ‘우정사업(postal service)’은 아직도 모든 사람이 동등하게 누리는 공공서비스의 하나로 작동하고 있지만, 택배로 대표되는 소위 ‘생활물류서비스’ 분야는 업무 특성이 전통적인 우정사업과 매우 유사함에도 불구하고 여전히 민간 부문의 사업 영역으로 간주되는 경향이 크다. 따라서 과거의 연구들은 대부분 생활물류서비스산업에 내재된 비즈니스 특성에 초점을 두었으며, 그 결과 물류서비스(공급)의 사회경제적, 지역적 격차를 분석하거나 물류서비스의 형평성 제고에 관심을 둔 연구 사례는 찾기 어렵다. 하지만 시간이 흐를수록 국민 실생활에서 생활물류 활동이 차지하는 중요성은 더욱 커졌고, 이에 우리나라에서도 최근 ‘생활물류서비스산업발전법(약칭: 생물법)’이 제정되어 공공 부문의 정책적인 노력과 함께 서비스 형평성 제고에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 흐름을 반영하여 관련 연구 동향에도 다소 변화가 관찰되는데, 특히 정부의 교통･물류정책 수립을 지원하는 츨연연구기관을 중심으로 기존 생활물류서비스산업의 한계점을 분석하고 향후 발전 방향을 모색하는 연구가 시도되고 있다(서상범 등, 2015; 허성호 등, 2016; 이지선 등, 2017; 신승진 등, 2020; 민연주 등, 2021).

이러한 접근 방법은 생활물류의 지역별 수요와 서비스 공급의 형평성 수준을 분석하는 금번 연구의 지향점과 유사하다. 하지만 기존 교통･물류 분야 연구 중 서비스 이용자의 접근성 향상과 서비스 공급의 공간적(지역적) 형평성을 강조하는 연구들은 대부분 도시철도와 같은 대중교통(여객) 분야에서 이루어졌다(윤종진･우명제, 2015; 송예나 등, 2019; 유경상･연준형, 2021). 반면, 물류(화물교통) 분야에서는 관련 연구가 크게 부족하다. 이는 전술한 바처럼 물류 분야가 공공이 아닌 민간 산업의 영역이라는 뿌리깊은 인식에서 기인한 것으로 판단되는데, 생활물류가 국민 일상생활에 필수 불가결한 요소로 자리잡은 현실을 고려하였을 때 물류 분야 연구에서도 앞으로 더욱 공공적인 관점에서 서비스 공급의 형평성과 이용 접근성 향상에 관심을 기울일 필요가 있다.

해외 학계에서도 생활물류와 관련된 연구는 기존 특송기업(Fedex, DHL, UPS 등)이나 아마존 같은 전자상거래 기반 유통업체의 배송 메커니즘이나 효율성을 분석하는 주제가 다수이다(Bowen, 2008; Rodrigue, 2020). 국내 연구 동향과 마찬가지로 관련 이슈를 지역적, 공간적 형평성의 관점에서 연구한 사례는 흔하지 않다. 특정 지역(도시)의 화물교통 시스템은 해당 지역의 공간적인 불평등과 교통 관련 의사 결정의 불균형한 권력 구조가 반영되었다는 점에는 많은 학자가 동의하고 있다, 이러한 문제를 분석하기 위한 연구 프레임으로 최근 ‘교통 분야에서의 정의(TJ, transportation justice)’ 또는 ‘이동성 측면에서의 정의(MJ, mobility justice)’가 제시되었지만, 기존 연구들은 주로 여객(대중)교통이나 개인의 이동성 분야에만 초점을 두었을 뿐 화물교통(물류) 분야에 관심은 매우 미미하였다(Fried et al., 2023). 그러나 최근에는 아마존 무인택배 보관함의 입지 분포를 배후지 이용자의 다양한 사회경제적 지표(소득, 정보통신활용, 교통, 인구)와 연계하여 분석함으로써, 지역별로 생활물류서비스 인프라에 대한 주민들의 접근성과 서비스 형평성에 차이가 존재함을 밝히고 있는데(Figliozzi and Unnikrishnan, 2021; Keeling et al., 2021; Lewis et al., 2021; Sanchez-Diaz et al., 2021; Schaefer and Figliozzi, 2021; Haider et al., 2022), 생활물류에 대한 관심과 수요가 더욱 커질수록 향후 지역(도시)내 다양한 화물교통(물류) 현상의 공간적 불평등과 형평성 문제를 다루는 연구가 보다 다양하게 등장할 것으로 예상된다.

2) 서비스/인프라에 대한 공간적 접근성과 형평성에 관한 연구

특정 서비스(인프라)에 대한 공간적 형평성 문제는 그동안 지리학뿐만 아니라 행정학, 보건학, 복지학, 경찰･소방･방재학 등 여러 분야에서 이용자의(또는 이용자에 대한) 공간적 접근성 수준을 분석하는 방식으로 많이 수행되었다(이희연, 2004; 김인, 2013; 최현묵, 2014; 김지훈, 2015; 이달별, 2017; 안재성 등, 2019; 전병윤 등, 2019; 이혜령 등, 2020; 정윤남 등, 2020). 공간적 접근성 개념을 형평성 분석에 활용하면 서비스에 대한 접근 용이성 수준을 정량적으로 측정할 수 있으며, 이를 통해 지역이나 수요자 간 상호 비교가 가능해지는 장점을 얻는다(조대헌 등, 2010). 공공서비스 시설 입지에서 ‘공간적 효율성(spatial efficiency)’은 비용을 최소화하거나 비용 대비 편익을 최대화하는 장소를 선택하는 것을 뜻하고, ‘공간적 형평성(spatial equity)’은 사회경제적 불평등 해소에 기여할 수 있는 방향으로 해당 시설의 입지를 결정하는 것을 의미한다(박혜현･이건학, 2021). 이처럼 서비스 시설의 입지 특성을 측정하고 평가할 수 있는 수단으로 활용할 수 있는 개념이 공간적 접근성이며, 특정 서비스의 공간적 형평성을 제고하는 것은 해당 서비스에 대한 공간적 접근성이 지역이나 이용자의 사회경제적 형편에 따라 차이가 발생하지 않도록 노력하는 영역으로 이해할 수 있다.

이런 특징으로 인해, 서비스(인프라)의 공간적 접근성을 분석하거나 형평성 수준을 판단한 기존 연구들은 대부분 공공 부문에서 제공하는 서비스 영역에 초점을 두었다. 아직 ‘공간적 접근성’에 대하여 학계에서 합의된 개념은 없지만, 공공서비스에 대한 공간적 접근성은 주로 ‘교류 기회의 잠재력(the potential of opportunities for interaction)’(Hansen, 1959)이라는 관점을 적극적으로 수용하고 있다(Stępniak et al, 2019). 이는 공공서비스의 공간적 접근성을 측정할 때 서비스에 대한 근접성(proximity)과 함께 이용자가 실제로 활용할 가능성을 동시에 고려하는 것이 중요하다는 뜻인데, 최근 국내에서도 이런 개념을 수용한 다양한 연구가 수행되고 있다. 공공서비스의 수요와 공급 특성을 동시에 고려하여 서비스 시설 입지의 공간적 접근성을 측정하고 평가한 최근 국내 연구 사례로는 공공보건서비스(조대헌 등, 2010), 노인복지시설(안재성 등, 2014), 응급의료서비스(박정환 등, 2017), 코로나-19 진료소(강전영･박진우, 2021), 119구급서비스(안재성 등, 2022) 등을 꼽을 수 있다. 하지만, 특정 서비스(또는 관련 인프라)에 대한 공간적 접근성을 측정하고 분석할 때, 서비스의 수요와 공급 요인을 동시에 고려하는 것이 중요하다는 사실은 해당 서비스가 공공이 아닌 민간 부문이 제공하는 것일 때 더욱 잘 부합된다. 공공 부문의 서비스는 수요나 공급 여건과 무관하게 형평성 제고 측면에서 서비스가 공급될 수 있지만, 민간이 제공하는 서비스는 특정 지역의 수요는 물론 공급 여건에 따라서도 서비스 공급에 제한이 발생할 수 있기 때문이다.

이에 본 연구는 일반 대중이 손쉽게 접근할 수 있는 공공 공간데이터(public spatial data)를 활용하여 지역별 생활물류의 잠재 수요를 추산하고, 이를 토대로 물류서비스 공급자와 수요자의 입장을 함께 고려해 생활물류서비스 접근성 향상과 형평성 제고가 필요한 지역을 탐색하는 방법론을 제안한다는 점에서 기존 연구 관점을 계승한다. 하지만 각 지역에 내재 된 차별적인 수요 때문에 자연스레 발생하는 물류서비스 공급 격차에 주목하는 것이 아니라, 서비스 수요가 충분한 특정 도시(행정구역) 내에서도 국지적인 인구 분포, 구성이나 지형, 도로망 같은 환경적 요인에 따라 물류서비스 접근성과 형평성 수준에 차이가 발생하는 현실을 분석하는 기법에 초점을 둔다는 점에서 차별성을 갖는다. 이러한 접근법을 통해 지역별 생활물류서비스에 대한 접근성과 형평성을 제고하는 방안이 서비스 공급자와 수요자 측면에서 함께 마련된다면, 유관 정책입안자나 산업종자자에게 보다 의미 있는 시사점이 제공될 것이다.

II. 활용 자료 및 분석 방법

1. 활용 자료

금번 연구는 지역별 생활물류 수요를 추정하고 서비스 수요 및 공급의 형평성 수준을 진단하기 위해 공공 부문에서 제공하는 다양한 공공 공간데이터(public spatial data)를 활용하였다. 연구진이 공공 공간데이터 활용에 주목한 이유는 대부분의 생활물류서비스가 민간사업자에 의해 수행되는 특성으로 인해 관련 산업의 정확한 통계가 크게 부족한 현실에 기인한다. 경쟁 수준이 높은 서비스 산업 분야에서 기업의 민감한 영업 관련 자료를 구하는 것은 매우 어렵기 때문에, 본 연구에서는 이러한 과정을 거치지 않으면서도 관련 연구자나 정책입안자들이 지역별 생활물류 수요와 공급 특성을 분석하고 합리적인 정책 대안을 마련하는데 도움이 될 수 있는 방법론을 제안하고자 하였다.

우선, 국토지리정보원이 제작한 ‘국토통계지도’는 전국을 격자 단위의 세부 하위 공간으로 구획하고, 각 지역(격자)의 인구, 주택, 토지, 국토지표와 관련된 많은 수치 정보를 포함하고 있다. 국토통계지도가 제공하는 분석 단위 지역(격자)의 크기는 한 변의 길이가 100m부터 100㎞에 이르기까지 다양하다. 금번 연구에서는 지역별 생활물류 (잠재)수요 추정을 위해, 분석 대상 지역의 공간적 규모에 따라 500m×500m(전국), 100m×100m(광역 및 기초지자체) 격자 형태 지역의 연령별 인구자료를 활용하였다. 또한, 국가교통DB의 하나인 ‘도로망 GIS DB’에는 2차선 이상의 모든 전국 포장도로에 대한 링크와 노드 정보가 망라되어 있다. 국내 생활물류서비스의 말단 수취와 배송이 대부분 소형 화물자동차(1톤 이하)에 의존한다는 사실을 고려하여 연구에서는 특정 지역(격자) 내에 입지한 실제 물류인프라/거점(영업소, 대리점 등)을 기준으로 네트워크 분석을 수행했는데,¹⁾ 이를 통해 해당 지역에서 생활물류서비스 인프라/거점으로부터 공급자가 지정하는 일정 거리(또는 시간)의 배후지 서비스 권역을 파악할 수 있다. 한편, 행정안전부의 주소 기반 산업지원 서비스에서는 ‘도로명주소 전자지도’를 제공 중인데, 이곳에서도 명칭이 부여된 전국 모든 도로의 길이, 폭 등의 정보를 얻을 수 있다. 이 정보를 활용하여 도로 속성(도로 폭, 포장상태 등)에 따른 물류배송 난이도를 판단함으로써 생활물류서비스 제공이 어려운 지역(협소한 도로, 비포장 등)을 식별할 수 있다. 마지막으로 국가공간정보포털에서 획득할 수 있는 ‘수치지형도 등고선’ 자료는 특정 지역의 수치표고모형을 제작하고 해당 지역 격자별 평균 경사도를 계산하여 지형 조건을 분석함으로써, 지역별 생활물류서비스 공급의 난이도 수준을 평가하는데 함께 활용할 수 있다. 금번 연구에서 활용한 주요 공공 공간데이터의 속성과 적용 방법을 요약하면 표 1과 같다.

2. 분석 방법

1) 생활물류 수요 산정

공공 공간데이터에 내재된 다양한 정보를 활용하여 지역별 생활물류 수요를 산정하는 분석은 전국 단위와 광역･기초지자체 단위에서 동시에 수행되었다. 생활물류 이용 행태가 지역별 인구 특성(성별, 연령대)이나 주거 유형, 소득 수준 등에 따라 크게 다르다는 현실을 고려하여, 여러 속성값 중 분석 지역(격자)의 인구 정보를 연령대별로 구분하고 생활물류 이용 실태를 반영한 수요를 각각 산출하여 합산하였다. 연령대별 생활물류 이용 실태는 최근 정부출연연구기관(KOTI)에서 발표한 ‘택배서비스 이용실태 및 만족도 조사(2022)’ 결과를 적용하였는데, 이때 분석 대상 지역(격자)별로 생활물류 수요를 구하는 공식은 식 (1)과 같다.

Dp : 생활물류수요

Popi : i연령대 인구

Pi : i연령대 월평균 택배 이용 건수

생활물류 수요 산정에 활용된 공간데이터의 분석 수준(격자 크기)은 대상 지역의 규모에 따라 전국 수준에서는 500m×500m, 광역 및 기초지자체 수준에서는 100m×100m로 각각 설정하였다. 이러한 과정을 거치면 지역별 전체 생활물류 수요가 모든 행정구역에 획일적으로 분산되는 형태가 아니라 해당 지역 내에서 실제 생활물류서비스 활동이 이루어지는 하위 지역에서만 서로 다른 규모로 산정되므로 보다 정교한 분석이 가능하다.

2) 지역별 생활물류 수요 대비 물류인프라 공급 수준

효율적인 생활물류서비스 체계를 구축하고 물류서비스의 공간적 형평성을 제고하기 위해서는, 지역별로 산출된 생활물류 수요에 비해 현재 운영 중인 물류인프라(거점)의 수가 적절한지 그리고 각 물류거점이 서비스 공급 측면에서 효율성(배송거리 및 시간)을 확보하고 있는지를 판단하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 전국 단위를 기준으로 생활물류 수요 대비 물류인프라 공급 수준을 진단하고 이를 광역지자체 간에 비교하였는데, 분석 수행 과정을 정리하면 그림 1과 같다.

그림 1.

지역별 생활물류 수요 대비 물류인프라 공급 수준 분석 흐름(전국)

전국 차원에서 500m×500m 지역(격자) 수준으로 산출된 생활물류 수요와 주요 택배기업이 실제 운영 중인 지역별 물류거점(대리점, 영업소 등)의 입지 자료를 결합하여 분석한다. 이를 위해서는 지역 내에 분포한 물류거점으로부터 인접 배후지까지 물류서비스가 도달하는 공간적 범위(서비스 권역)을 설정하는 작업이 필요한데, 이 범위는 제공되는 물류서비스의 특성과 서비스 공급자의 운영 전략을 고려하여 자유롭게 결정할 수 있다.²⁾ 이후 도로망 자료를 활용한 네트워크 분석을 통해 지역별 물류거점에서 처리할 수 있는 서비스 권역 레이어를 제작하고, 생성된 물류서비스 권역이 전체 분석 대상 지역의 생활물류 수요에 부응하는 수준을 광역지자체 간 비교하여 평가한다. 평가 방식 역시 다양한 방법이 적용될 수 있으나, 본 연구에서는 가장 직관적인 방식으로 전체 분석 대상의 하위 지역(격자) 대비 생성된 물류서비스 권역에 해당하는 지역(격자)의 비율로 판단하였다. 평가 요소는 물류서비스 ‘공급 면적’과 ‘수요 대응’의 두 가지 측면에서 이루어질 수 있는데, 단순하게 격자 수로만 분석할 경우 전체 물류서비스 대상 면적 대비 실제 서비스 공급 면적이 차지하는 비율로 해석할 수 있고, 해당 비율에 각 격자(지역)에 포함된 생활물류 수요를 추가로 반영하면 지역 전체 생활물류 수요 대비 실제 서비스 공급(처리) 수준을 계산할 수 있다.

3) 지역별 생활물류서비스 난이도 분석

특정 지역 내에서 물류서비스 접근성과 서비스 공급 환경이 상대적으로 취약한 지역을 탐색하는 난이도 분석은 생활물류 수요가 가장 많은 광역지자체인 서울특별시를 대상으로 수행하였다. 지역 물류수요 자체가 기본적으로 적은 지역은 물류서비스에 대한 접근성과 서비스 공급 수준이 당연히 낮을 것으로 예상되므로 분석의 실효성이 적기 때문이다.

분석 지역의 생활물류서비스 난이도는 대상 하위 지역(100m×100m 격자)의 고유한 지형 특성과 도로망 여건을 반영하여 산출하였다. 생활물류서비스의 시작과 마지막의 단계가 대부분 소형 화물차(1톤 이하)를 활용하는 현실을 고려하여, 해당 지역 전체 도로 중 폭이 좁은 도로의 비율이 높고 경사도가 급한 지역(격자)일수록 생활물류서비스 관련 난이도가 높은 지역으로 판단하고 그 반대의 경우에는 난이도가 낮은 지역으로 평가하는 방식이다. 본 연구에서 분석 대상 지역(격자)별 물류서비스 난이도 수준을 계산한 공식은 식 (2)와 같다.

Sd : 물류서비스 난이도

MEAN : 평균

Sm : 평균 경사도

Rr2 : 폭2m미만도로길이전체도로길이

물류서비스 난이도 분석은 물류서비스에 대한 접근성이나 지역 물류활동에 장애를 초래하는 다른 변수를 추가할 수도 있고 생활물류서비스 시장 특성에 적합하게 변수별 평가 가중치를 달리할 수 있지만, 금번 연구에서는 지역 도로 여건과 지형 요인의 영향력을 동일하게 간주하고 분석 대상 지역의 상대적인 난이도 수준을 계층화하였다.

4) 생활물류서비스 형평성 제고를 위한 대상 지역 유형화

분석 대상 지역(격자)의 생활물류서비스 수요와 해당 지역 물류서비스의 난이도 수준에 대한 분석을 결합함으로써, 생활물류 여건이 전반적으로 양호한 지역 내에서도 물류서비스 이용 및 공급 측면에서 각기 다른 형평성 제고 전략이 필요한 하위 지역(격자)을 유형화할 수 있다. 두 가지 상이한 공간데이터 분석 결과를 결합하는 방식은 그림 1과 유사하나, 실제 생활물류서비스 활동이 이루어지고 구체적인 대안 마련이 요구되는 광역 및 기초지자체 수준의 논의이므로, 물류서비스 수요와 서비스 난이도 분석의 단위 공간 규모는 각각 100m×100m 지역(격자)으로 설정하였다.

분석 결과의 유형화 방법은 다음과 같다. 첫째, X축을 지역(격자)별 생활물류 수요 정규화 값, Y축을 해당 지역(격자)의 물류서비스 난이도 정규화 값으로 지정하고 산포도를 작성한다.³⁾ 둘째, X축에 수요 평균을 통과하는 수직선을 그리고 Y축에 공급 난이도 평균을 통과하는 수평선을 그린다. 셋째, 두 개의 평균선이 교차하여 구획되는 네 영역에 HH, HL, LH, LL 기호를 부여한다. 네 개의 기호는 분석 대상 지역(격자)의 물류 수요와 서비스 난이도의 관계를 고려한 유형화 결과이다(그림 2). 이 때 HH는 분석 대상 지역 중 물류 수요는 많지만 배송 난이도는 상대적으로 낮은 하위 지역(격자)을 의미하고, LL는 물류 수요는 적지만 배송 난이도가 낮은 지역(격자)을 뜻한다. 이러한 분석 과정을 통해 유형화된 각 세부 지역(격자)은 물류서비스 공급자 및 수요자 관점에서 각각 생활물류서비스의 형평성을 제고하거나 물류 활동의 효율성을 높이기 위한 다양한 대안을 모색할 수 있다.

그림 2.

물류 수요와 서비스 난이도를 고려한 지역(격자) 유형화

III. 국내 생활물류서비스 시장의 성장과 지역별 수요

1. 국내 생활물류서비스 시장 성장 추이

2000년대 이후 전자상거래 시장의 폭발적 성장과 더불어 최근 COVID-19 사태를 계기로 비대면 경제활동이 더욱 활성화되면서, 이를 지원하는 생활물류서비스 시장의 규모도 놀랍게 커졌다. 국내 생활물류서비스산업의 대표 분야인 택배산업의 사례를 보면, 10년 전인 2013년에 연간 약 15.1억 건이었던 택배 물동량은 최근(2022년) 연간 물동량 규모가 약 41.2억 건으로 무려 2.73배나 증가하였다. 이는 우리나라 모든 국민이 1년에 80건 이상의 택배 서비스를 이용하는 규모인데, 최근 10년 간 택배 물동량의 연평균성장률(CAGR)은 11.8%에 이르고, 이러한 성장세는 COVID-19 사태가 마무리된 현재에도 꾸준히 지속되고 있다(그림 3).

그림 3.

국내 연간 택배물동량 추이(2013~2022)

더욱이 최근 제정된 ‘생활물류서비스산업발전법’의 영향으로 ‘택배업’이 별도의 신규 업종으로 독립함에 따라, 과거 화물자동차운송사업자(CJ대한통운, 한진, 롯데 등)가 주도하던 기존 택배시장에 쿠팡, 마켓컬리 같은 대규모 이커머스 기반 업체들이 추가로 진입하고 있다. 이러한 상황은 택배로 대표되는 생활물류서비스 시장이 앞으로도 빠른 속도로 성장할 것이며, 국민 일상에 미치는 영향력과 중요성도 그만큼 커질 것임을 의미한다.

2. 지역별 생활물류 수요

1) 분석 목표 및 절차

택배로 대표되는 생활물류서비스가 국민 일상에 더욱 깊숙이 뿌리내림에 따라, 전국은 물론 지역 차원에서 처리되는 물동량도 매우 빠르게 증가하고 있다. 이런 변화에 발맞추어 관련 산업 발전을 위한 법률 제정과 지원 정책이 수립되고 있으나, 지역별 생활물류 수요나 서비스 공급 실태를 분석한 연구는 아직 크게 부족하다. 이의 가장 큰 원인은 민간 주도 산업이라는 특성으로 인해 생활물류와 관련된 지역 수준의 자료 구득이 어렵기 때문이지만, 생활물류가 국민 일상에 미치는 영향력을 고려할 때 신뢰할 수 있는 데이터의 축적과 분석기법 개발의 중요성은 더욱 커지고 있다. 이에 본 연구에는 일반 대중이 손쉽게 접할 수 있는 공공 데이터와 공간분석 기법을 활용하여 지역별 생활물류의 수요를 추정하는 방법론을 제안하고자 하였다. 분석 대상 지역(격자)별 수요를 보다 정교하게 산정하기 위하여 정부출연연구기관에서 발표한 사회･경제적 속성에 따른 택배이용 실태 조사 결과를 추가로 반영하였다.

최근 ‘택배서비스 이용 실태 및 만족도 조사’(KOTI, 2022)에 따르면, 우리 국민의 월평균 택배 이용은 온라인 구매와 개인 소화물배송(개인 택배)을 모두 합해 여성(7.84회/월)이 남성(6.83회/월)보다 다소 많은 것으로 나타났다. 연령대별로는 20대가 월평균 8.32회로 택배를 가장 많이 이용하고 있으며, 그 다음으로 30대(8.21회/월), 40대(7.99회/월)의 순이었다. 주거 유형이나 거주지역에 따라서도 개인별 택배 이용 횟수는 큰 차이가 있는데, 주거 유형 중에서는 ‘도심/오피스’와 ‘아파트/주상복합’ 거주자의 택배 이용량이 많고 거주지역도 해당 주거 유형이 밀집된 서울과 수도권 주민의 택배 이용 횟수가 가장 많았다. 또한, 개인 소득 수준의 차이도 전체 택배 이용 횟수에 영향을 미치는데, 온라인 구매와 관련된 택배는 소득이 높을수록 더욱 많이 이용하는 경향을 보이지만 개인 소화물배송 부문에서는 소득 수준과 택배 이용 횟수의 증감 방향에 일관성이 나타나지 않았다(표 2).

이와 같은 특성을 지역(격자)별 공공 공간데이터와 결합하면, 해당 지역의 생활물류 (잠재)수요를 산정할 수 있다. 표 2의 다양한 사회･경제적 속성 중 공간데이터가 미구축된 소득 정보를 제외한 속성 정보는 모두 활용할 수 있지만, 속성별 결과가 동일한 현상을 중복하여 반영한다는 점을 감안하여 본 연구에서는 대표적인 인구 속성(연령대)만을 최종 분석에 적용하였다. 이를 통해 전국 수준에서는 500m×500m 단위 지역(격자), 광역 및 기초지자체 수준에서는 100m×100m 단위 지역(격자)별로 실제로 생활물류서비스가 수행되는 세부(하위) 지역에서만 차별적인 수요를 산정하였다.

2) 분석 결과 및 시사점

다음 그림 4는 전국과 광역･기초지자체 수준에서 지역(격자)별 생활물류 수요를 산정하고 그 결과를 계층화하여 도시한 자료이다. 먼저 전국 차원의 분석 결과를 보면 전반적인 인구 분포를 반영하여 서울을 비롯한 수도권과 광역시 그리고 일부 지방 중심도시의 생활물류 수요가 많은 현실이 잘 표현되고 있다. 흰색 지역은 500m×500m 단위로 설정된 격자(지역) 내에 생활물류 수요가 없음을 의미하고 노란색은 해당 지역(격자)에 관련 수요가 현저히 적은 것을 뜻하는데, 이들 대부분 상주인구가 희박하고 경제활동 수준이 미미한 산간, 도서, 농어촌지역으로 구성되어 있음을 알 수 있다. 이와 같은 결과는 공간 분석 단위를 작게 할수록 더욱 분명하게 드러나는데, 100m×100m 단위로 지역(격자)이 설정된 광역･기초지자체 수준의 분석에서는 전체 행정구역 중 생활물류 수요가 발생하지 않는 산지, 하천(강), 대규모 도시 인프라(공항, 군사시설, 국립묘지, 체육시설, 공원 등)가 위치한 곳과 그 인근에서 흰색과 노란색으로 표현되는 지역(격자)을 확인할 수 있다.

그림 4.

공공 공간데이터를 활용한 지역별 생활물류 (잠재)수요 분석 결과

이러한 분석기법은 지역별 생활물류 수요가 해당 행정구역의 모든 하위 세부 지역에 획일적으로 분산될 수밖에 없었던 기존 연구 방법론의 한계를 극복할 수 있다는 점에서 크게 유용하다. 현실에서 생활물류 수요는 동일한 행정구역(지자체) 내에서도 세부 지역의 인구 구성이나 주거 행태, 토지이용 패턴 등에 따라 상이하기 때문에, 행정구역 전체의 물류서비스 수요를 산정하는 것만으로는 해당 지역의 생활물류 환경을 세밀하게 파악하기 어렵다. 또한, 생활물류서비스 제공이나 인프라 공급 측면에서도, 특히 물류 수요가 많은 도시 지역에서는 동일 행정구역 내에 말단 수취･배송 서비스를 제공하는 인프라(영업소, 대리점)가 복수로 존재하므로, 거점별 실제 생활물류서비스는 행정구역보다 훨씬 좁은 지역 범위에서 이루어진다. 요컨대, 지역의 생활물류 수요와 이에 대응하는 물류인프라(영업소, 대리점 등)의 서비스 공급 특성을 정확하게 이해하기 위해서는 기존 행정구역보다 훨씬 조밀한 수준에서 관련 자료가 분석되어야 한다는 뜻이다. 이에 다음 장에서는 앞서 구축한 지역(격자)별 생활물류 수요를 바탕으로, 분석 대상 지역의 물류인프라 공급 수준을 평가하고 나아가 지역별 물류서비스 형평성 수준 제고를 위한 추가적인 시사점을 제공한다.

IV. 생활물류 수요 대비 물류인프라 구축 및 서비스 공급 수준

1. 생활물류서비스 인프라의 지역별 분포 특성

전국 각지에서 말단 생활물류서비스 활동을 지원하는 물류인프라(영업소, 대리점 등)와 서비스 네트워크는 대체로 해당 지역의 물류 수요(물동량)에 대응하여 구축된다. 앞서 살펴본 바와 같이 경제활동 인구가 많고 고밀도 주거 유형 비율이 높은 지역에서 생활물류 수요가 많이 발생하고, 이를 지원하는 물류인프라가 이들 지역에 집중적으로 분포하는 것은 시장원리에 따른 자연스러운 결과이다.

그러나 표 3에 나타난 바와 같이 택배 물동량의 지역별 비중과 물류인프라 수의 지역별 비중을 비교하면, 대도시 지역과 지방의 인프라 과부족 수준의 역전 현상이 나타난다. 대도시 지역은 일부 예외(인천)를 제외하면 물동량 규모에 비해 공급된 물류인프라 수가 상대적으로 적은 반면, 지방은 이와 반대로 물류인프라가 충분히 공급된 것으로 해석될 수 있다. 하지만 이와 같은 단편적인 사실만으로는 지방이 대도시보다 양호한 수준의 물류서비스를 제공하고 있다고 말할 수 없다. 대도시 지역에서는 물류인프라 1개소당 상대적으로 훨씬 적은 면적에서 많은 물동량이 처리되지만, 지방에서는 하나의 물류인프라에서 처리되는 물동량에 비해 담당해야 할 서비스 면적이 훨씬 크다는 현실이 제대로 반영되지 않았기 때문이다. 이처럼 행정구역 전체 수준에서 지역 물류인프라 구축 현황과 물류서비스 공급 수준을 분석하면 해당 지역의 실질적인 물류 환경을 정확하게 이해하기 어렵다. 이에 다음 절에서는 공공 공간데이터를 활용하여 지역의 생활물류 수요 대비 물류서비스 공급 수준을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 방안에 대해 논하고자 한다.

2. 지역별 생활물류 수요 대비 서비스 공급 수준

1) 분석 목표 및 절차

생활물류가 국민 일상에 미치는 영향력이 더욱 커짐에 따라, 지역 차원에서 이를 효율적으로 지원할 수 있는 물류인프라 및 네트워크의 구축은 공공과 민간 부문 모두에게 중요한 관심사가 되었다. 하지만 공개되어 있는 생활물류 관련 자료의 부족으로 인해, 기존의 지역 물류인프라가 제공하는 서비스의 효율성이나 형평성 수준을 정확하게 평가하는 데는 많은 어려움이 따른다. 이에 본 연구에서는 전술한 공공 공간데이터와 공간분석 기법을 활용하여 지역별 생활물류 수요 대비 물류인프라의 공급과 운영 수준을 분석하는 방법론을 제안하고자 한다. 이러한 노력은 지역 생활물류 실태에 대한 적절한 평가를 기반으로 생활물류서비스 수준 향상을 위한 대안 마련에 기여할 수 있을 것이다.

금번 분석에는 지역(500m×500m 격자)별로 산출된 생활물류 수요, 도로망 GIS DB 그리고 택배기업이 실제 운영 중인 지역 물류인프라 입지(주소) 정보를 활용하였다. 분석의 공간 단위는 전국으로 하되, 생활물류 수요 대비 물류인프라 구축 및 서비스 공급 수준을 분석한 결과는 광역지자체 차원에서 비교하였다. 이를 위해서는 먼저 지역 물류인프라의 서비스 권역을 지도화(지역별 서비스 공급 layer를 작성)하는 작업이 요구되는데, 본 연구에서는 전국 차원의 분석 규모를 고려하여 물류거점으로부터 20㎞ 이내 지역까지를 서비스 권역으로 설정하였다(그림 5).

그림 5.

생활물류서비스 관련 물류인프라의 분포 및 서비스 권역 분석 결과

이처럼 지역 물류인프라에서 물류서비스가 공급되는 권역을 분석한 결과를 ‘지역별 생활물류서비스 공급 layer’라고 간주하고, 광역지자체별로 생성된 layer가 해당 지역 생활물류서비스 전체 대상 면적과 수요에 부응하는 수준을 비교하였다. 이때의 평가 요소는 물류서비스 ‘공급 면적’과 ‘수요 대응’의 두 가지로 구분하여 볼 수 있다. 먼저, 생성된 서비스 공급 레이어에 포함된 하위 지역(격자) 수가 전체 지역(격자)에서 차지하는 단순 비율은 해당 지역에서 물류인프라가 처리하는 서비스 지역의 단순 면적 비율을 의미한다. 이때 물류인프라가 조밀하게 입지한 도시 지역은 거의 모든 행정구역이 서비스 권역에 포함되지만, 물류거점 간 거리가 이격된 지방에서는 전체 행정구역 중 일부만, 특히 주요 도로망에 인접한 하위 지역(격자)만 서비스 권역에 포함되는 현상을 확인할 수 있다. 나아가 이렇게 생성된 공급 layer에 포함된 모든 하위 지역(격자)에는 이미 산출된 생활물류 수요가 존재하는데, 이것의 합이 해당 지역 전체 수요에서 차지하는 비율을 해당 지역에서 물류인프라가 담당할 수 있는 서비스 수요 비율로 정의할 수 있게 된다.

2) 분석 결과 및 시사점

이러한 분석 과정을 거쳐 지역별 생활물류서비스 인프라 구축과 서비스 공급 수준을 광역지자체별로 요약한 결과는 표 4와 같다. 먼저 지역별 생활물류서비스 대상 면적은 각 광역지자체의 실제 행정구역 면적보다 훨씬 작은 것을 알 수 있다. 이는 동일한 행정구역에 속해 있더라도 실제로 생활물류 수요가 발생하지 않은 하위 지역(격자)은 분석에서 제외되기 때문이다. 이때 광역지자체별 하위 지역(격자)은 고유한 인구 속성(연령대)에 따라 서로 다른 생활물류 수요를 지니게 되며, 이를 통해 보다 정교한 생활물류서비스 실태 분석이 가능해진다.

분석 대상 물류인프라 수는 총 1,486개가 선정되었는데, 이는 국내 택배기업 중 지역별 생활물류서비스 인프라 구축이 가장 많이 이루어진 A사의 정보를 활용하였다. 전국 각지에 산재한 생활물류인프라는 더 많지만, 택배기업들의 지역별 물류인프라 구축 전략과 실제 분포가 매우 유사하기 때문에 시장 점유율이 가장 높은 기업의 사례만 반영하더라도 중복 문제를 해소하고 대표성을 확보할 수 있다고 판단하였다. 금번 연구에서는 A사 물류인프라 중에서도 동일한 주소에 중복된 시설들은 1개의 물류거점으로 통합하여 분석에 활용하였다.

광역지자체별 생활물류 지원 인프라는 대체로 해당 지역의 물류서비스 수요에 비례하여 구축되어 있다. 경기, 서울, 인천 등 수도권 지역의 물류인프라 수가 전체의 56.0%(831개)를 차지하고, 나머지는 광역지자체별 인구 및 산업 규모에 비례하여 인프라가 분포되어 있음을 알 수 있다. 흥미로운 점은 지역별로 물류인프라 하나당 처리하는 물동량의 차이(14.1만개~53.3만개)보다 물류인프라가 담당하는 서비스 면적의 편차(1.60㎢ ~156.26㎢)가 훨씬 크다는 것이다. 이런 사실은 물류서비스가 조밀한 지역 범위 내에서 활발히 수행되는 대도시 지역에 비해, 지방에서는 유사한 수준의 물류 수요가 존재하더라도 서비스 공급 여건이 취약할 수밖에 없음을 시사한다. 지역별 대상 면적 기준 물류서비스 공급 수준을 비교하면 이를 더욱 분명히 확인할 수 있는데, 대도시 지역과 경기, 제주 이외 지방에서는 물류인프라의 서비스 공급 면적이 전체 서비스 대상의 22.8~66.1% 수준에 머물고 있다.

하지만 이와 같은 특성은 이미 익히 알려진 내용이며, 생활물류서비스 여건이 기본적으로 우수한 대도시 지역과 그렇지 못한 지방의 물류인프라 구축과 서비스 공급 수준의 격차를 실제로 확인한다는 것 이상의 의미를 갖기 어렵다. 따라서 지역 생활물류서비스에 대한 접근성 차이나 형평성 수준을 대도시와 지방 간에 비교하는 분석은 실효성이 크지 않을 것으로 판단된다. 이에 다음 장에서는 동일한 지역(행정구역) 내에서 물류서비스에 대한 접근성 차이과 형평성 수준을 조금 더 정교하게 분석할 수 있는 방법론에 대해 논하고자 한다.

V. 생활물류서비스 난이도 분석과 물류 서비스 형평성 제고를 위한 지역 유형화

1. 지역별 생활물류서비스 난이도 분석

1) 분석 목표 및 절차

물류 수요가 큰 도시 지역에 비해 수요가 적은 지방에서 물류인프라 구축이나 서비스 수준이 높지 못한 것은 자연스러운 현상이다. 생활물류서비스의 공급 주체가 주로 민간기업이기에, 시장 수요 규모에 대한 고려없이 서비스 수준의 형평성을 강제하기도 어렵다. 반면, 물류비즈니스 환경이 양호한 도시 내에서도 물류서비스 이용과 공급 측면에서 상대적으로 취약한 지역이 존재한다. 생활물류서비스의 시작과 마지막 단계는 말단 지역에서 이루어지는 수취 또는 배송 활동인데, 지역 전체의 물동량(수요) 외에도 세부 하위 지역(격자)의 토지이용, 지형, 도로망 수준에 따라 물류서비스 공급자가 상대적으로 선호하는 지역과 기피하는 지역이 구분되기 때문이다. 또한, 물류서비스 이용자 입장에서는 전자에 거주하는 경우 다양한 물류서비스를 손쉽게 이용할 수 있지만, 후자에 속한 이용자는 도시 내에 거주하고 있음에도 물류서비스에 대한 접근성이 낮을 수 있다.

이처럼 특정 지역에서 물류서비스의 취약 수준이나 난이도를 분석하는 작업은 지역별 생활물류서비스의 형평성 수준을 평가하고 정책 지원 대상 지역을 탐색하는 과정에서 반드시 필요하다. 특히, 생활물류서비스 대부분을 민간기업이 제공하기 때문에, 지역별 물류서비스 수준 향상과 형평성 제고를 위한 노력은 수요자 측면에서 뿐만 아니라 공급자의 입장도 함께 고려하여 추진될 필요가 있다. 이에 금번 분석의 대상은 전통적인 도농 간 물류서비스 격차나 형평성 수준을 비교하는 것이 아니라, 물류서비스에 대한 접근성과 서비스 환경이 양호한 도시 지역 내에서도 물류서비스의 공급이나 이용이 상대적으로 취약한 지역을 탐색하는 것이다. 이런 관점에서 본 연구에서는 지역 차원의 생활물류서비스 난이도 분석을 물류서비스 수요가 가장 많은 서울특별시를 대상으로 수행하였다.

지역별 생활물류서비스 난이도는 물류서비스의 공급자 입장에서 서비스 대상 지역(격자)의 지형 특성과 도로망 여건을 반영하여 산출하였다. 생활물류서비스의 시작 및 최종 단계가 소형 화물자동차를 활용하는 택배기사에 의해 이루어지므로, 경사도가 매우 급하거나 폭이 좁은 도로의 비율이 높은 지역은 택배화물의 수취･배송 업무가 훨씬 어렵다는 현실을 반영하였다. 물류서비스 난이도 분석에서는 지역 물류활동에 장애를 초래하는 다양한 변수의 추가가 가능하고, 또한 제공되는 물류서비스 특성에 적합하게 변수의 가중치를 조정할 수도 있다. 금번 연구에서는 분석 대상 지역(격자)의 도로 여건과 지형 요인의 영향력을 동일하게 간주하고 분석 대상 지역의 물류서비스 난이도 수준을 계층화하였다. 도로 여건의 경우 소형화물자동차 진출입이나 교행이 어려운 일정 폭(2m)이하의 도로가 전체 도로에서 차지하는 비율을 적용하였다. 이러한 분석을 통해 생활물류 수요 여건이 양호한 대도시 내에서도 공급자 측면의 서비스 난이도가 높은 까닭에 전반적인 물류서비스 수준이 낮을 우려가 있는 하위 지역(격자)을 효과적으로 식별할 수 있다.

2) 분석 결과 및 시사점

공공 공간데이터(지형, 도로망)를 활용하여 서울특별시 내에서 생활물류서비스 공급 난이도가 높은 취약 지역(격자)을 분석하는 과정 및 결과를 정리하면 그림 6과 같다.

우선 서울특별시 전체 지형 데이터(A-1)에서 생활물류서비스 공급이 실제로 이루어지는 하위 지역(격자)만을 추출한 다음, 이들의 상대적인 경사도 수준을 분석하면 A-2와 같은 정보를 얻을 수 있다. 도로망 역시 서울시 전체 도로망 데이터(B-1) 중 생활물류서비스 공급 대상 지역(격자)에서만 분석을 수행한다. 지역(격자)별로 전체 도로 길이 중 폭 2m 이하 도로의 비율을 분석하여 5개 등급으로 구분하면 B-2와 같은 결과가 도출된다. 이처럼 실제 생활물류서비스 활동이 이루어지는 모든 세부 지역(격자)을 대상으로 지형(경사도)과 도로 여건을 종합한 결과를 ‘배송 난이도’라고 정의할 때, 지역(격자)별 배송 난이도의 상대적인 수준을 계층화하면 C와 같은 분석 결과를 얻을 수 있다.

분석 결과는 서울시 내부에서도 세부 지역(격자)의 지형과 도로망 여건에 따라 생활물류서비스 공급 난이도 수준에 큰 차이가 발생하는 현실을 잘 표현하고 있다. 동일한 하위 행정구역(기초지자체) 내에서도 산지 가까운 곳에 위치하여 언덕과 구릉이 많거나 도로 여건이 좋지 않아 물류서비스 공급이 어려운 지역(격자)들이 세밀한 공간 단위(100m×100m 격자)에서 분명하게 식별된다. 이와 같이 물류서비스 공급자의 관점에서 분석된 서비스 취약 지역(격자) 정보를 앞서 산출한 지역(격자)별 물류수요 정보와 결합하여 분석하면, 수요와 공급 측면을 동시에 고려하여 생활물류서비스 접근성 향상과 형평성 제고가 필요한 지역들을 유형화할 수 있다.

그림 6.

공공 공간데이터를 활용한 생활물류서비스 배송 취약지역 분석 결과(서울특별시 사례)

2. 생활물류서비스 형평성 제고를 위한 대상 지역 유형화

1) 분석 목표 및 절차

마지막 분석은 생활물류서비스 여건이 양호한 대도시 내에서도 세부 지역(격자)에 따라 물류서비스 이용과 공급 측면에서 접근성과 난이도가 크게 다른 현실을 밝히고, 이를 앞서 산출한 물류 수요와 결합하여 세부 지역(격자)의 생활물류 특성을 유형화하는 것이다. 이를 통해 특정 행정구역 내에서 유사한 생활물류서비스 정책 수립과 지원이 필요한 지역(격자)들을 서로 묶어낼 수 있다. 구체적인 분석 방법과 과정은 앞서 상술하였는데, 전체 지역(격자)별 물류 수요와 물류서비스 공급 난이도의 평균값을 기준으로 각 세부 지역(격자)의 생활물류서비스 수요･공급 특성이 4가지(HH, HL, LH, LL) 유형으로 구분된다.

이러한 분석의 목표는 동일한 행정구역 내에서도 생활물류서비스에 대한 접근성을 높이거나 물류활동의 효율성을 높이는 전략이 개별 지역(격자)의 특성에 따라 다양하게 설정되어야 함을 강조하는데 있다. 일례로 물류 수요도 많고 서비스 공급 난이도도 낮은 유형(HL)의 지역(격자)에서는 별다른 지원 없이도 높은 수준의 생활물류서비스가 지속될 수 있다. 그러나, 다른 지역에 비해 물류 수요도 적고 서비스 공급의 난이도도 높은 유형(LH)의 지역에서는 주민들의 물류서비스 접근성을 향상시키는 정책과 함께 물류서비스 공급자의 운영 효율성을 제고하려는 다양한 노력이 이루어질 필요가 있다. 이처럼 생활물류 수요와 서비스 공급 요인을 함께 고려하여 특성이 유사한 지역(격자)을 유형화하는 분석 방법론은, 앞으로도 지역 생활물류서비스의 접근성 향상과 형평성 제고를 위한 정책 수립과 지원에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

2) 분석 결과 및 시사점

우선, 서울시 세부 지역(격자)를 대상으로 물류 수요와 서비스 난이도에 따른 지역별 생활물류서비스 특성을 유형화 한 결과는 그림 7과 같다.

그림 7.

생활물류서비스 형평성 제고를 위한 지역별 특성 유형화 사례(서울특별시)

HH 유형으로 분류된 지역(격자)은 강북의 서북축, 동북축 인근과 서남부 방면에 많이 분포하고 있다. 이들 지역(격자)은 인구가 밀집되어 생활물류서비스 수요는 많지만 구릉이나 언덕이 많고 도로 여건이 좋지 못해 물류서비스 제공 난이도가 높은 특성을 지닌다. 수요가 뒷받침되는 지역이기에 공급 난이도가 다소 높더라도 일정 수준 이상의 물류서비스는 제공될 여지가 있다. 하지만, 물류서비스 공급자의 업무 부담을 줄이고 이용자의 서비스 접근성을 높일 수 있는 인프라 확충이나 정책 지원이 필요한 지역이라 할 수 있다. HL 유형의 지역(격자)은 도심을 제외한 외곽에 고르게 분포한다. 대규모 주택단지가 조성된 지역으로 생활물류서비스 수요도 많고, 주로 평지에 조성되어 서비스 공급자 측면에서도 업무 부담은 가장 적으면서 효율성은 가장 높은 유형이다. 사실상 서울특별시 내에서도 생활물류서비스 환경이 가장 우수한 지역으로 꼽을 수 있기에, 물류서비스에 대한 접근성 향상이나 형평성 제고를 위한 추가 지원의 우선순위는 높지 않다고 볼 수 있다. LH 유형은 물류서비스 수요는 적은 반면 배송 난이도는 높아, HL 유형과는 반대로 물류서비스에 대한 이용자의 접근성 향상과 서비스 공급자의 업무 부담 경감이 함께 이루어져야 하는 관심 지역에 해당한다. 따라서 이들 지역에는 생활물류서비스 편의 향상을 위한 인프라 확충이나 정책 지원이 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 마지막으로 LL 유형은 물류서비스 수요는 크지 않지만 배송 난이도 또한 높지 않은 특징을 갖는다. 상주인구는 밀집되지 않았으나 지형 및 도로 여건이 양호한 4대문 내부 도심과 외곽 저밀도 주거 지역이 해당된다. 그러나 다른 지역에 비해 물류 수요가 적은 것일뿐 일정 수준의 서비스 수요를 확보하고 있고, 물류서비스 공급의 난이도도 낮기에 HH 유형과 마찬가지로 일상적 수준의 물류서비스는 무난하게 제공될 것으로 판단된다. 그런데 분석 결과를 자세히 살펴보면, 이 유형에는 물류서비스 수요가 많은 도심과 강남의 핵심 업무지구까지 포함된 것으로 나타난다. 이런 결과는 분석에 활용된 자료가 센서스 상주인구 조사에 기초하였기 때문으로 판단되는데, 향후 관련 분석에서 공공 데이터의 특성을 정확하게 파악하는 것이 중요하다는 점을 시사하고 있다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 공공 데이터를 이용하여 특정 지역의 물류서비스 수요를 추정하고 서비스 공급의 난이도를 분석하는 기법은 일반적인 행정구역보다 세밀한 지역(격자) 수준에서 생활물류서비스 실태를 파악하고 지역 특성에 부합하는 물류서비스 발전 방향을 모색하는데 유용하다. 특히, 하나의 행정구역(광역 및 기초지자체) 내에도 다양한 생활물류서비스 여건을 지닌 지역(격자)이 혼재되어 있다는 사실은, 앞으로 지역 물류서비스 발전을 위한 연구와 정책 수립이 보다 정교한 지역 수준에서 이루어져야 함을 시사한다. 자료의 특성에 따라 분석 결과 해석에 세심한 주의가 요구되지만, 공공 데이터는 대중의 손쉬운 접근과 최신 정보가 안정적으로 갱신된다는 장점을 지니며, 무엇보다 일반 행정구역보다 세밀한 공간 단위에서 지역(격자) 특성을 분석할 수 있다는 점에서 그 활용 가치가 매우 높다. 이러한 분석을 통해 도출된 지역 유형별로 적절한 정책 수립과 지원이 이루어진다면, 특정 지역(행정구역) 전체의 생활물류서비스 접근성과 형평성 제고에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.

VI. 요약 및 결론

본 연구는 공공 공간데이터와 공간분석 기법을 활용하여 지역별 생활물류 수요를 추산하고, 물류 수요 대비 물류인프라 공급 수준을 평가하는 방법론을 제안하였다.

본 연구에서 분석한 내용은 다음과 같다. 첫째, 인구 구성을 반영하여 생활물류서비스 수요를 추정하였다. 전국 수준에서는 500m×500m 단위 지역(격자), 광역 및 기초지자체 수준에서는 100m×100m 단위 지역(격자)별 정보를 활용하였다. 격자별 정보를 활용하여 실제로 생활물류서비스가 수행되는 세부(하위) 지역을 대상으로 차별적인 수요를 산정하였다. 둘째, 광역지자체별 생활물류 지원 인프라 현황을 분석하였다. 물류서비스가 조밀한 지역 범위 내에서 활발히 수행되는 대도시 지역에 비해, 지방에서는 유사한 수준의 물류 수요가 존재하더라도 서비스 공급 여건이 취약할 수밖에 없음을 분석 결과에서 확인하였다. 셋째, 서울시를 대상으로 생활물류서비스 공급 난이도를 분석하였다. 산지 가까운 곳에 위치하여 언덕과 구릉이 많거나 도로 여건이 좋지 않아 물류서비스 공급이 어려운 지역(격자)들이 세밀한 공간 단위(100m×100m 격자)에서 분명하게 식별되었다. 넷째, 수요와 공급 측면을 동시에 고려하여 생활물류서비스 접근성 향상과 형평성 제고가 필요한 지역들을 네 가지로 유형화하였다. HH 유형으로 분류된 지역은 인구가 밀집되어 생활물류서비스 수요는 많지만 구릉이나 언덕이 많고 도로 여건이 좋지 못해 물류서비스 제공 난이도가 높은 특성이 있다. 이 지역에서는 물류서비스 공급자의 업무 부담을 줄이고 이용자의 서비스 접근성을 높일 수 있는 인프라 확충이나 정책 지원이 필요하다. HL 유형의 지역은 대규모 주택단지가 조성되어 있어 생활물류서비스 수요도 많고, 지형 조건과 도로 조건이 양호하여 서비스 공급자 측면에서도 업무 부담은 가장 적으면서 효율성은 가장 높다. LH 유형은 물류서비스 수요는 적은 반면 배송 난이도는 높다. 이 지역에서는 생활물류서비스 편의 향상을 위한 인프라 확충이나 정책 지원이 우선적으로 이루어져야 할 것이다. 마지막으로 LL 유형은 물류서비스 수요는 크지 않지만 배송 난이도 또한 높지 않다. 다른 지역에 비해 물류 수요가 적은 것일 뿐 일정 수준의 서비스 수요를 확보하고 있고, 물류서비스 공급의 난이도도 낮기에 일상적 수준의 물류서비스는 무난하게 제공될 것으로 판단할 수 있는 지역이다.

이상에서 살펴본 바와 같이, 공공 데이터를 이용하여 특정 지역의 물류서비스 수요를 추정하고 서비스 공급의 난이도를 분석하는 기법은 일반적인 행정구역보다 세밀한 지역 수준에서 생활물류서비스 실태를 파악하고 지역 특성에 부합하는 물류서비스 발전 방향을 모색하는데 유용하다. 금번 연구를 계기로 앞으로도 물류서비스의 공급자와 이용자의 관점이 균형 있게 반영되면서, 지역 생활물류서비스의 수준과 접근성, 형평성 제고에 기여할 수 있는 다양한 연구가 이루어지기를 기대한다.