Research Article

국토지리학회지. 31 March 2024. 67-83
https://doi.org/10.22905/kaopqj.2024.58.1.5

ABSTRACT


MAIN

  • I. 서 론

  • II. 이론적 고찰

  •   1. 인구감소 위기와 대응 정책

  •   2. 기초생활인프라 시설 범위

  •   3. 선행연구 고찰

  • III. 분석의 틀

  •   1. 평가 및 유형화 방법론

  •   2. 대상지 및 영역 설정

  •   3. 취약성 및 개선도 등급화

  •   4. 개선수준 유형화 방식

  • IV. 개선수준 및 유형 분석

  •   1. 기능시설별 접근성

  •   2. 지역별・시기별 취약성

  •   3. 기초생활인프라 개선수준 평가

  •   4. 인구감소지역 유형화 및 비교 분석

  • V. 결 론

I. 서 론

기초생활서비스 정책의 기본목표는 국민 누구에게나 필요한 기초시설을 확충하여 어디에서 살더라도 일정 수준 이상의 삶의 질을 누릴 수 있게 하는 것이다. 이에 정부는 국민이 인간다운 삶을 보장받으며 함께 잘 살 수 있도록 다양한 생활 여건의 개선 정책을 추진하고 있다. 이 과정에서 지역이 처한 여건을 충분히 반영하고, 최소수준 이상을 확보할 수 있도록 생활서비스 공급 체계를 유지해야 한다. 특히 수요가 있으나 소외된 사람들이 많은 지역이 어디인지, 부족한 시설은 무엇인지 등을 주기적으로 파악하고, 주민의 요구에 적극 대응해야 마땅하다. 하지만 정부와 지자체의 지원이 시급한 취약지역 및 우선순위를 도출하는 데 필요한 데이터는 여전히 미흡하며, 대부분 제도상 공개가 제한되어 있어 실무적인 활용이 어려운 상황이다.

기초생활인프라 지원 정책은 지자체가 주도하고 중앙정부가 돕는 방식으로 전환되었지만, 누구나 삶의 질을 보장받으며 함께 정주할 수 있는 여건 조성에 필요한 기준 및 목표를 정량적으로 확인하거나 설명하는 자료는 매우 부족하다(임은선 등, 2021). 점차 인구감소 및 지역소멸에 대한 우려가 현실이 되면서 지방 중소도시는 시설이 노후되어도 수요 부족으로 확충되지 못하고, 신도시에서도 주민의 전입 시기와 생활인프라 조성 시기가 달라 불편이 가중되고 있다. 지역마다 기초생활인프라 수요와 공급 여건이 서로 다르다는 점을 고려하면, 지역 현황을 객관적으로 평가하고 점검하여 적재적소에 해당 시설을 공급하는 방법론이 필요한 시점이다.

이러한 관점에서 본 연구는 인구 위기 대응을 위해 정부가 지정한 인구감소지역에 관심을 두고, 주민 삶의 질 개선과 지속 가능한 성장을 위한 공정한 환경 조성에 연관성이 깊은 기초생활인프라 개선수준 평가에 중점을 두었다. 세부적으로는 광역자치단체 중에 인구감소지역이 가장 많은 전라남도를 대상으로 기초생활인프라 취약성을 진단하되, 인구감소지역 지정 시기를 포함한 최근 5년간(2018~2022)의 생활서비스 개선수준을 정량적으로 평가하였다. 나아가 기능시설 구분에 따른 개선도 유형화를 통해 인구감소지역과 비인구감소지역의 유형별 특성을 비교하고 시사점을 도출하였다.

결과적으로 지역마다 천차만별인 여건하에 기초생활인프라 시설에 대한 수요와 공급 수준의 변화를 복합적으로 평가함으로써 지방소멸 대응 및 낙후지역 활성화, 교육・돌봄・의료・복지 서비스 강화 및 사각지대 해소 등의 정책 수립에 활용될 수 있을 것이다.

II. 이론적 고찰

1. 인구감소 위기와 대응 정책

인구감소와 지방소멸 위기에 대응하기 위해 행정안전부는 관련 법령을 개정하고, 인구감소 지표 및 지수를 도입하여 인구감소지역(89곳)을 지정・고시했다. 「국가균형발전 특별법 시행령」을 비롯한 법률적 고려 사항, 통계적 객관성, 인구감소 현상의 대표성 등을 검토하여 8개 지표를 선정하고, 이를 종합해 인구감소지수를 산정한 것이다(행정안전부, 2021). 정부가 지정한 인구감소지역 현황을 보면 전국 82개 군 단위 지자체 중에서 무려 70곳, 시 단위는 75곳 중 13곳이 지정되었다. 또한 광역시 자치구 69곳 중에서도 5곳이 포함되었다(장문현, 2023).

최근에는 인구감소지역 지정에 대한 비판도 나오고 있다. 주로 인구감소지수 지정 기준과 지정 결과로 요약되는데, 전자는 기존 지표와 무차별, 지수의 난립, 지수산출 근거 비공개, 경제적 결정요인 및 체류인구 배제, 읍・면・동 분석의 필요성 등이며, 후자는 지정 규모의 기준 불명확, 대도시 지역구 선정 등이 제기되었다(김민영・이소영, 2023).

한편 인구감소 현상을 계량화한 진단 지수가 주기적으로 발표되고 있으며, 여러 기관의 다양한 지표와 해석 차이를 두고 의견이 분분하여 지표 통일의 필요성도 일고 있다. 후속적으로 행정적・재정적 지원도 뒤따르고 있다. 즉 2022년부터 매년 1조 원 규모의 지방소멸대응기금을 10년 동안 투입하여 인구 활력 증진 사업을 뒷받침하는 것이 골자다. 지자체가 인구감소 원인을 진단하고 지역 특성을 반영한 계획을 수립하면, 정부는 재정지원 및 특례 부여 등을 통해 제도적으로 지원하는 것이다(행정안전부, 2022). 특히 농촌은 도시에 비해 공간에 대한 계획수립 부재와 난개발 방치 등으로 정주 여건이 악화하여 인구 유출 및 소멸 위기가 심화하고 있다. 이에 농식품부는 「농촌공간 재구조화 및 재생지원에 관한 법률」을 제정함으로써 도시계획과 마찬가지로 공간을 체계적으로 관리・지원할 수 있는 법률적 토대를 마련했다(농림축산식품부, 2023). 따라서 지자체는 인구감소 현상을 면밀하게 분석하고 고유의 잠재력과 특화된 자원을 적극 활용해야 한다. 결국 거시적 관점에서 창의적이고 차별화된 실행계획을 지역사회가 스스로 마련해야 한다는 점을 시사하고 있다.

2. 기초생활인프라 시설 범위

기초생활인프라의 개념은 2013년 「도시재생 활성화 및 지원에 관한 특별법(이하, 도시재생특별법)」 제정을 통해 “도시재생 기반시설 중 도시주민의 생활편의를 증진하고 삶의 질을 일정한 수준으로 유지하거나 향상시키기 위하여 필요한 시설”로 정의했다(도시재생특별법 제2조). 시설의 범위 및 국가적 최저기준은 「국가도시재생기본방침」에 포함하여 10년 단위(재검토 5년)로 수립하도록 명시하고 있다(도시재생특별법 제4조). 이어서 정부는 공공이 공급하는 기반 시설뿐만 아니라, 필수적인 민간 시설 및 생활밀착형 시설을 포함하는 것으로 재정의하여 기본방침에 반영하였다(국토교통부, 2019).

기초생활인프라의 범위는 주민 다수가 일상에서 필요로 하는 시설 여부, 공공 공급 및 민간 시설 지원의 필요성, 생활밀착형 시설 여부 등을 감안하고, 법령과의 정합성을 기준으로 마을단위(11개) 및 지역거점단위(7개) 시설로 분류된다(양승환 등, 2020). 이를 토대로 국민이 보편적 생활서비스를 제공받을 수 있도록 「기초생활인프라 국가적 최저기준 개정」을 공고하였다(국토교통부, 2019). 하지만 지방에서는 인구감소에 따라 필요한 시설이 적시에 공급되지 못하거나, 이미 건립된 시설마저도 제대로 활용되지 못해 주민의 삶의 질에 부정적 영향을 미치고 있다.

이처럼 수요와 공급의 격차는 생활 수준의 공간적 불평등으로 작용하기 때문에 어느 곳에 어떠한 시설과 서비스가 공급되어야 하는지가 매우 중요하다. 국제사회에서도 기초생활인프라에 대한 계층 및 지역 간 격차를 경제성장의 저해 요소로 평가하고, 이에 대한 대책 마련을 촉구하고 있다(구형수 등, 2019). 사회기반시설의 공급 정책이 경제적 가치를 넘어 사회적 가치 중심으로 전환하는 흐름도 시기적으로 고려할 필요가 있겠다. 이와 같은 맥락에서 본 연구는 인구감소 및 소멸 위기에 처한 지역사회의 기초생활인프라 공급 정책 마련에 기여할 것이다.

3. 선행연구 고찰

연구 주제와 관련한 선행연구는 인구감소지역 변화와 비교, 기초생활인프라 및 서비스 공급에 관한 연구로 나누어 볼 수 있다. 먼저 인구감소와 관련해서는 일본의 지방소멸(마스다 히로야, 2015) 진단 사례를 국내에 적용(이상호, 2016)한 이후, 후속 연구가 진행되었다(임정민, 2018; 이희환, 2019; 구양미, 2021). 그 후로 사회적 위기감이 현실로 표출되면서 대응책과 함께 극복을 위한 연구(유한별 등, 2021; 김광용, 2022; 이소영, 2022)가 수행되었다. 특히 인구감소지역 선정 결과가 발표되자 해당 지자체 중심의 대응 및 유형화(장인수・정찬우, 2022; 정주원・이아라, 2022; 장문현, 2023)에 집중된 것으로 나타났다. 최근에는 지방소멸대응기금 지원에 따른 지역 정책(유태현, 2021; 신유호, 2022)을 비롯한 인구감소지역과 비인구감소지역의 인구 변화를 비교한 연구(장인수, 2023) 등이 성과를 보였다.

다음으로 기초생활인프라 공급에 대해서는 노후 주거지의 시설 접근성 분석(성은영 등, 2013)을 기반으로 서비스 공급의 현황과 정책 추진 실태조사(조판기 등, 2013)가 이루어졌다. 후속적으로 지역별 공급 기준을 산정하는 연구(이소영・박진경, 2014)와 공급의 형평성과 운영의 효율성을 조화롭게 추구하는 방안(구형수 등, 2019) 등이 제시되었다. 최근 들어서는 공간빅데이터 기반의 농촌지역 취약성 진단(장문현・이정록, 2022) 및 인구감소지역 중심의 기초생활시설 입지 적정성을 평가(장문현・안영진, 2023)하는 영역까지 연구 범위가 확대되고 있다.

이처럼 기초생활인프라 기초현황 및 공급에 관한 연구의 외연 확장과 성과에도 불구하고, 인구감소지역과 비인구감소지역의 생활인프라 격차에 관한 연구는 부족한 실정이다. 특히 시간적 흐름에 따른 지역별 취약성 및 소외지역 등의 개선수준을 연구한 사례는 미미한 수준이다. 이에 본 연구는 광역자치단체를 대상으로 일정 기간에 걸친 인구감소지역과 비감소지역의 기초생활인프라 개선도를 평가하고, 이를 기능지역 중심으로 유형화함으로써 기존 연구와 차별성을 두었다.

III. 분석의 틀

1. 평가 및 유형화 방법론

인구감소지역의 기초생활인프라 개선 수준을 평가하고, 그 결과를 유형화하기 위해서는 체계적인 방법론이 요구된다. 전체적인 연구의 수행 과정은 5단계로 접근하였다. 첫 번째 단계에서는 연구 주제와 관련한 국토교통부 지침과 가이드라인 등의 고찰을 통해 주요시설 및 지표를 설정하였다. 앞장에서 제시한 국토교통부(2019)의 ‘기초생활인프라 위계 및 시설 범위’를 토대로 마을단위(8개)와 지역거점(6개) 시설을 포함한 14개 영역을 분석 지표로 삼았다. 두 번째 단계는 평가대상지 및 시점을 결정하는 과정으로 공간적 범위는 전라남도를 대상지로 택하였다. 왜냐하면 광역자치단체 중에서 인구감소지역에 포함된 지자체가 가장 많기 때문이다. 시간적 범위는 데이터 구득성(국토지표)과 인구감소지역 선정(2021) 시기 등을 고려하여 최근 5년간(2018~2022)으로 설정하였다. 세 번째 단계는 기초생활인프라 취약성 및 개선수준을 평가하기 위한 측정 단위를 일치시키는 과정이다. 공간분석에는 기본적으로 격자구조를 도입하고, 행정구역 경계를 보조적으로 활용하였다. 평가지표 및 지수는 표준화와 가중치를 적용함으로써 차원이 다른 시설 및 서비스 수준을 보정 하였다. 네 번째 단계에서는 시기별 취약성 및 개선도 산정을 위해 비교 시점 내에서 지수의 범주 및 등급 구간을 규정하였다. 즉 기초생활인프라 취약성은 5등급, 개선도는 3등급으로 각각 분류하였다. 마지막 단계는 개선도 변화에 따른 인구감소지역 유형과 특성 비교에 중점을 두었다. 이를 위해 대상지를 인구감소지역과 비감소지역으로 구분하고, 마을 및 지역거점 단위의 기능별 개선도 변화를 조합하여 4가지로 범주화하였다. 연구의 흐름과 분석의 틀을 제시하면 그림 1과 같다.

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그림 1.

연구의 분석 틀

2. 대상지 및 영역 설정

평가대상지는 전라남도(5시・17군)로 설정하였으며, 정부가 지정한 인구감소지역에 집중하였다. 2023년 기준으로 전국 대비 면적률은 12.3%(12,348㎢)이며, 인구수 180만 4천 명, 인구밀도 57.3명/㎢ 수준이다(통계청, 2023). 세부적인 변화를 보면, 인구가 자연 감소하는 데드크로스 현상(2021년)이 이미 7년이나 빠른 2013년에 발생하였다. 인구감소 속도는 전국 평균(-0.75%)에 비해 4배 이상 빠르고, 고령화율(25.6%)도 가장 높은 상황이다(호남지방통계청, 2023).

한국고용정보원의 지방소멸위험지수(2021년)1)를 인용한 통계청 분석에 따르면, 전남의 소멸위험지수(0.36)는 17개 시・도 가운데 가장 위험도가 높고, 전국 평균(0.72)에 비해서도 현격한 차이를 보였다(호남지방통계청, 2023). 관내 22개 시・군 중 18곳(81.8%)이 소멸위험지역에 포함되었는데, 이는 지난 2000년과 비교해 10곳이 늘어난 셈이다.

특히 전라남도는 정부가 선정한 인구감소지역(89곳) 중에 최다 지자체(16곳)가 분포한다(행정안전부, 2021). 행정구역 위계에 의하면 5시(광양시・나주시・목포시・순천시・여수시) 및 1군(무안군)을 제외한 모든 군이 해당하는 결과이다. 연구의 효율적인 수행과 분석을 위해 대상지는 인구감소지역(16군, 182읍・면)과 비인구감소지역(6시・군, 115읍・면・동)으로 대별 하였다. 이를 공간분석 기본단위인 격자구조(500m×500m)로 산정하면 총 56,551개 중에 전자는 43,087개이며, 후자는 13,464개로 분류된다. 대상지의 분류별 집계 결과를 정리하면 표 1과 같다.

표 1.

평가대상지 분류 현황

구분 지자체 행정구역(개) 격자(개)
시군 읍면동 500m×500m
인구감소
지역
강진군, 고흥군 곡성군, 구례군
담양군, 보성군 신안군, 영광군
영암군, 완도군 장성군, 장흥군
진도군, 함평군 해남군, 화순군
16 182 43,087
비인구감소
지역
광양시, 나주시 목포시, 순천시,
여수시, 무안군
6 115 13,464
합계 - 22 297 56,551

3. 취약성 및 개선도 등급화

기초생활인프라 취약성 및 개선수준을 평가하기 위한 공간분석에는 격자구조를 적용하였으며, 국토지리정보원이 제시한 ‘격자체계 및 지표 생산기준’을 준용하였다(국토지리정보원, 2022). 서로 차원이 다른 데이터의 비교 분석은 적정한 표준화 기법과 중요도에 따른 가중치 적용이 필요하다. 따라서 보편적으로 많이 이용되고 있는 최소-최대 스케일링(Min-Max Scaling)2)으로 전처리하고, AHP(Analytic Hierarchy Process)3)를 활용한 선행연구(김동우 등, 2020)의 가중치를 원용하여 재조정했다. 또한 이용자는 거주지로부터 최단거리에 위치하는 시설 이용을 전제로 하되, 접근성 진단은 시간거리를 반영하였다. 여기서 마을단위시설은 도보 기준으로 평균 3㎞/h, 지역거점시설은 차량 기준으로 평균 25㎞/h를 각각 적용했다.

취약성 등급화는 국가적 최저기준을 참조하되, 그 격차가 심한 대상지의 현실을 고려하여 평균 지수에 기초한 5등급(양호-보통-우려-위험-소외)의 등간척도로 분류하였다. 개선도는 2018년 대비 2022년의 취약성 변화를 지수로 표출했으며, 변화 정도와 분석 용이성을 고려해 3등급(개선-정체-쇠퇴)으로 분류하였다. 세부적으로는 전체 지수 범위(최대-최소) 내에서 개선수준이 미약한 구간(0%~10%)을 ‘정체’ 등급, 양(+)의 변화와 음(-)의 변화 구간은 ‘상승’ 및 ‘하락’ 등급으로 각각 구분했다. 이에 따라 공간별 취약성 및 영역별 개선도 분석을 수행했으며, 등급 분류 기준은 각각 표 23과 같다.

표 2.

취약성 등급 분류 기준

구분 양호지역 취약지역
양호 보통 우려 위험 소외
전역 0.815 이하 0.816~ 1.547 1.548~ 2.280 2.281~ 3.012 3.013 이상
거주지 0.600 이하 0.601~ 1.118 1.119~ 1.636 1.637~ 2.154 2.155 이상
표 3.

개선도 등급 분류 기준

구분 취약성 개선수준
하락 정체 상승
전역 -1.890 ~ -0.001 0.000 ~ 0.100 0.101 ~ 2.640
거주지 -1.249 ~ -0.001 0.000 ~ 0.100 0.101 ~ 2.526

4. 개선수준 유형화 방식

앞서 도출한 개선도 평가 결과를 기반으로 대상지의 취약성 개선수준을 유형화하였다. 기초생활인프라 공급 대상지를 기능과 규모 등에 의해 마을단위와 지역거점으로 구분한다는 점에 착안한 것이다. 이를 도입함으로써 인구감소지역을 4가지 범주(유형1~4)로 분류하는 기준을 마련하였다(표 4).

여기서 유형1은 마을단위와 지역거점의 개선도가 모두 증가한 영역을 말한다. 유형2는 마을단위 개선도는 증가하고 지역거점이 감소한 경우이며, 유형3은 이와 반대인 경우가 여기에 해당한다. 또한 유형4는 마을단위와 지역거점의 개선도가 모두 감소한 영역을 지칭한다. 이와 같은 단계별 공간분석 및 통계 분류를 통해 인구감소지역과 비인구감소지역을 상호 비교하고, 유형별 특성 및 시사점을 도출하였다.

표 4.

평가대상지 유형분류 기준

구분 기능지역 개선도 지수변화
마을단위 지역거점
유형1 증가 증가 양(+)/양(+)
유형2 증가 감소 양(+)/음(-)
유형3 감소 증가 음(-)/양(+)
유형4 감소 감소 음(-)/음(-)

IV. 개선수준 및 유형 분석

1. 기능시설별 접근성

연구 대상지의 기초생활인프라 취약성 및 개선수준 평가에 앞서 기능시설별 접근성(2022년)을 검토하였다. 기능시설은 지표설정 기준에 따른 마을단위시설(8개)과 지역거점시설(6개)로 구분하되, 상세한 접근성 산정 방식은 국토교통부의 ‘기초생활인프라 범위 및 국가적 최저기준(2019)’에 의거했다. 즉 접근성 분석의 거리 단위는 실제 이동거리(m)를 시간거리(분)로 환산하고, 최저기준은 최대 허용치를 비교 분석에 적용하였다. 기초생활서비스를 위한 대상지의 기능시설별 접근성을 시각화하면 그림 23과 같다.

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그림 2.

마을단위 기초생활인프라 접근성

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그림 3.

지역거점 기초생활인프라 접근성

기능시설별 접근성은 최소 분석단위인 격자의 중심점에서 해당 시설까지 소요되는 실거리를 산출한 것이다. 여기서 마을단위시설은 이용자의 도보 이동을, 지역거점시설은 차량 이동을 전제로 하였다. 또한 거주지에 기초한 국가적 최저기준치와 비교하기 위하여 대상지 전역에서 거주지를 별도로 추출하였다. 즉 접근성 측정값의 평균치를 산출하여 국가적 최저기준 대비 대상지 전역 및 거주지의 접근성이 시설별로 어느 정도의 수준인지를 계량적으로 집계한 것이다(표 5).

표 5.

기능시설별 접근성 분석

구분 분류 국가적
최저기준(분)
평균 시간거리(분) 전역 충족 수준 거주지 충족 수준
전역 거주지 격자수(개) 비율(%) 격자수(개) 비율(%)
마을
단위
(도보)
교육 15 139.6 90.2 837 1.5 780 4.4
학습 15 290.8 199.8 720 1.3 659 3.8
돌봄 10 109.4 68.9 658 1.2 653 3.7
의료 10 213.2 141.6 380 0.7 375 2.1
체육 10 390.8 251.0 267 0.5 250 1.4
휴식 15 298.0 216.2 791 1.4 673 3.8
생활편의 10 190.3 122.4 222 0.4 220 1.3
교통 10 217.9 144.1 1,114 2.0 908 5.2
지역
거점
(차량)
학습 10 52.7 38.0 4,437 7.8 2,757 15.7
돌봄 30 58.9 46.9 16,582 29.3 7,342 41.9
의료 30 11.9 8.0 53,023 93.8 17,183 98.0
문화 20 39.1 29.6 18,409 32.6 7,998 45.6
체육 30 24.3 15.9 46,648 82.5 16,022 91.3
휴식 10 61.7 46.4 21,830 38.6 2,477 14.1

주: 국가적 최저기준은 최대 허용치, 시간거리는 마을단위(도보기준) 3㎞/h, 지역거점(차량기준) 25㎞/h를 적용함.

도보를 기준으로 하는 마을단위시설의 접근성 분석 결과를 보면, 전체적으로 국가적 최저기준에 크게 못 미치는 매우 열악한 수준으로 나타났다. 예컨대, 교육시설의 국가적 최저기준인 도보 시간 15분(750m) 거리에 반해, 대상지의 거주지 접근성은 평균 90.2분(4,510m)으로 집계되었으며, 전역 접근성은 평균 139.6분(6,980m)으로 큰 차이를 드러냈다. 의료시설도 국가적 최저기준인 도보 시간 10분(500m)과 비교해 대상지의 거주지 접근성이 평균 141.6분(7,080m), 전역 접근성은 평균 213.2분(10,660m)으로 현저하게 낮았다.

특히 접근성 차이가 가장 큰 분야는 체육시설로 국가적 최저기준(10분) 대비 거주지는 약 25배(251분), 전역은 무려 39배(391분)가량 더 소요되는 것으로 파악된다. 이는 시설별 이용자 연령층을 반영하지 못했다는 점을 고려하더라도, 주요 중심지 및 생활거점을 제외한 대부분이 전반적으로 국가적 최저기준을 크게 초과하는 수치이다.

차량 이동을 전제로 하는 지역거점시설 접근성의 경우 의료시설(8.0분, 11,644m)과 체육시설(15.9분, 3,211m)의 거주지 평균이 국가적 최저기준을 충족하는 것으로 나타났다. 또한 전역 평균의 경우도 의료시설과 체육시설을 제외한 나머지 시설들은 최저기준을 충족하지 못하였다. 이에 대한 후속적인 대응과 정책 지원의 필요성을 시사하고 있다.

다른 한편으로 국가적 최저기준에 대한 기능시설별 평균 충족도를 비교하면, 마을단위시설 3.2%, 지역거점시설 51.1% 수준으로 나타났다. 이들 중에서 마을단위는 교통시설(2.0%) 충족도가 가장 높고 생활편의시설(0.4%)이 가장 낮았다. 지역거점은 의료시설(93.8%) 충족도가 가장 높고 학습시설(7.8%)이 가장 낮은 것으로 분석되었다.

전술한 바와 같이 기초생활인프라 접근성 격차를 인식한 정부는 국가와 지자체가 국가적 최저기준 달성을 위해 노력하되, 지자체의 여건과 지역별 공급 현황을 고려하도록 권고하고 있다(국토교통부, 2019). 결과적으로 지역 현실을 반영한 기초생활서비스 기준 재설정과 취약성 진단을 위한 국가 차원의 지원체계 마련이 필요한 것으로 나타났다.

2. 지역별・시기별 취약성

기초생활인프라의 접근성 고찰 결과를 기반으로 지역별 및 시기별 취약성 분석을 수행하였다. 세부적인 공간분석 및 등급 분류 등은 앞서 제시한 격자구조 및 공간통계분석 방식을 활용했다. 주지하다시피 대상지는 국가적 최소기준과 많은 격차가 발생하기 때문에 현실적인 여건을 반영하는 차원에서 전역 및 거주지 평균 지수를 취약성 평가 기준으로 삼았다. 또한 지역별 차이와 시기별 변화를 파악하기 위해 대상지를 인구감소지역(16군)과 비인구감소지역(5시・1군)으로 나누고, 2018년과 2022년의 취약성 지수를 각각 도출한 다음, 그 결과를 도면화하였다(그림 4).

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그림 4.

인구감소지역 기초생활인프라 시기별 취약성

지역구분에 따른 인구감소지역과 비감소지역의 격자수는 43,087개 및 13,464개로 집계되었다. 먼저 인구감소지역의 연도별 평균 취약성 지수를 전역 기준으로 비교하자면, 2018년(3.521) 대비 2022년(2.848)의 지수가 상당히 낮아졌고, 거주지를 기준으로도 2018년(2.629)에 비해 2022년(2.075)의 취약성이 일정 부분 해소된 것으로 나타났다.

마찬가지로 비인구감소지역의 경우도 전역 및 거주지 기준 취약성 지수 변화가 0.510점 및 0.388점이 각각 낮아져 기초생활서비스가 향상된 것으로 분석되었다. 연도별 취약성 지수변화를 종합하면, 인구감소지역이 비감소지역에 비해 변화 정도가 한층 더 커졌다. 이는 상대적으로 부족한 기초생활서비스 개선의 여지와 지역 주민의 요구, 해당 지자체의 공급 지원사업 등이 함께 반영된 결과로 풀이된다(표 6).

표 6.

지역별・시기별 취약성 기술통계

구분 연도 적용범위 격자수(개) 취약성 지수
평균 최소 최대 표준편차
인구감소
지역
2018년 전역 43,087 3.521 0.143 13.555 2.905
거주지 12,866 2.629 0.143 13.555 2.257
2022년 전역 43,087 2.848 0.110 12.118 2.659
거주지 12,593 2.075 0.110 12.118 2.048
비인구감소
지역
2018년 전역 13,464 2.716 0.127 13.555 2.722
거주지 5,025 1.843 0.127 13.555 1.951
2022년 전역 13,464 2.207 0.083 12.118 2.464
거주지 4,947 1.454 0.083 12.118 1.784

주: 인구감소지역 및 비감소지역 구분은 행정안전부 선정(2021) 결과를 반영함.

시・군 단위로 세분화해서 보면, 인구감소지역 16개 군 중에서 2018년 평균 취약성 지수가 가장 높은 곳은 신안군(6.217)이며, 다음으로 완도군(6.069), 진도군(4.118) 등의 순으로 나타났다. 이들은 모두 도서권에 해당하며, 지역의 이동성 및 교통 접근성이 낮다는 공통점을 지닌다. 또한 2022년에도 취약성 지수에 대한 상・하위권의 순위는 큰 변동이 없었다. 반대로 취약성 지수가 낮은 군은 연도에 상관없이 담양군, 장성군, 영암군, 함평군 등의 순서이며, 지리적으로 광주대도시권에 인접하는 것이 특징이다. 반면에 비인구감소지역으로 분류되는 6개 시・군 중에서는 여수시의 취약성 지수가 가장 높았고, 광양시(2018년)와 나주시(2022년)가 낮은 지수분포를 보였다. 시기별 취약성 변화를 지역단위로 비교하면, 인구감소지역은 0.554점, 비인구감소지역은 0.364점의 취약성 감소가 나타났다. 이 중에서 취약성 지수가 가장 많이 감소하여 기초생활서비스 증진이 잘 이루어진 곳은 당초에 취약성이 가장 높았던 도서권(신안・완도・진도)과 여수시로 파악되었다. 또한 낮은 취약성 감소세를 보인 곳은 인구감소지역 중에 보성군과 광주에 인접한 지자체(장성・담양・함평), 비인구감소지역 중에서는 목포시로 분석되었다(표 7).

표 7.

지역별 거주지 취약성 지수

구분 시군 2018년 2022년
격자수 (개) 평균 지수 격자수 (개) 평균 지수
인구감소지역 강진군 662 1.854 661 1.398
고흥군 1,139 2.357 1,116 1.911
곡성군 543 2.101 535 1.560
구례군 412 1.916 400 1.517
담양군 719 1.453 710 1.069
보성군 877 1.967 839 1.705
신안군 1,060 6.217 1,028 5.151
영광군 872 1.839 844 1.402
영암군 904 1.487 881 1.115
완도군 746 6.069 728 5.107
장성군 805 1.467 785 1.095
장흥군 708 2.322 702 1.617
진도군 585 4.118 586 3.044
함평군 755 1.687 729 1.260
해남군 1,340 2.360 1,302 1.828
화순군 739 2.029 747 1.597
비인구감소지역 광양시 627 1.358 608 1.034
나주시 1,261 1.376 1,230 1.007
목포시 174 1.696 172 1.465
무안군 978 1.637 954 1.230
순천시 1,057 1.727 1,054 1.344
여수시 928 3.147 929 2.676

이와 같은 공간 규모별 취약성 분석은 거시적인 비교에 적합하지만, 미시적인 비교에는 미흡한 측면이 있다. 따라서 실제로 일상생활을 영위하는 거주지만을 추출하여 취약성 지수를 기반으로 5등급(양호-보통-우려-위험-소외), 지역 특성을 반영하여 양호지역(양호-보통) 및 취약지역(우려-위험-소외)으로 분류하였다. 전남의 거주지 격자는 2018년(17,891개)에서 2022년(17,540개)까지 4년간 351개가 줄어들었다. 시기별로 양호지역은 37.9%(6,775개)에서 35.7%(6,258개)로 감소하였고, 취약지역은 62.1%(11,116개)에서 64.3%(11,282개)로 확대되었다.

특히 인구감소지역의 경우 취약성이 가장 심각한 소외등급이 전체의 21.0%(2,700개)에서 23.2%(2,926개), 비인구감소지역의 경우도 2.9%(375개)에서 4.0%(510개)로 각각 증가했다. 이는 대상지의 거주지 감소 및 시설공급 변화와 무관하지 않은 것으로 판단된다. 따라서 보다 면밀한 변화를 파악하기 위해 취약성 개선수준에 대한 평가와 증감 현황을 분석하였다. 지역구분에 따른 거주지의 취약성 등급 및 분석 결과는 표 8과 같다.

표 8.

지역별 거주지 취약성 등급 분석

구분 시군
(개소)
2018년 2022년
격자수
합계(개)
양호지역 취약지역 격자수
합계(개)
양호지역 취약지역
양호 보통 우려 위험 소외 양호 보통 우려 위험 소외
전남 22 17,891 1,731 5,044 5,105 2,936 3,075 17,540 1,599 4,659 4,704 3,142 3,436
인구
감소
지역
강진군 662 43 192 260 126 41 661 36 92 381 141 11
고흥군 1,139 53 296 343 214 233 1,116 39 195 337 242 303
곡성군 543 29 119 146 196 53 535 28 111 153 163 80
구례군 412 23 133 119 103 34 400 10 107 138 79 66
담양군 719 80 384 157 80 18 710 83 413 111 64 39
보성군 877 55 207 349 217 49 839 12 185 241 233 168
신안군 1,060 0 65 83 82 830 1,028 0 51 55 73 849
영광군 872 79 336 304 104 49 844 68 289 343 112 32
영암군 904 115 394 336 46 13 881 83 411 310 57 20
완도군 746 0 55 85 56 550 728 0 34 68 151 475
장성군 805 73 390 298 43 1 785 77 376 228 88 16
장흥군 708 59 99 147 237 166 702 59 101 173 248 121
진도군 585 0 33 139 104 309 586 14 64 144 129 235
함평군 755 40 231 399 76 9 729 32 235 338 119 5
해남군 1,340 48 171 388 495 238 1,302 27 134 359 456 326
화순군 739 60 195 185 192 107 747 59 168 146 194 180
소계 12,866 757 3,300 3,738 2,371 2,700 12,593 627 2,966 3,525 2,549 2,926

인구
감소
지역
광양시 627 140 269 160 44 14 608 137 245 154 45 27
나주시 1,261 208 609 364 60 20 1,230 208 608 328 56 30
목포시 174 143 10 1 0 20 172 144 7 3 0 18
무안군 978 77 383 367 141 10 954 86 370 309 161 28
순천시 1,057 198 266 280 224 89 1,054 191 279 204 236 144
여수시 928 208 207 195 96 222 929 206 184 181 95 263
소계 5,025 974 1,744 1,367 565 375 4,947 972 1,693 1,179 593 510

3. 기초생활인프라 개선수준 평가

전술한 취약성 분석 결과를 토대로 기초생활인프라 개선도를 평가하였다. 2018년에서 2022년까지의 개선수준을 3등급(상승-정체-하락)으로 구분하고, 다시 인구감소지역과 비감소지역, 전역과 거주지로 나누어 시각화하였다(그림 5). 거주지로 한정한 개선도를 살펴보면, 대상지 전체의 연평균 개선도는 0.115, 4년간의 종합 개선도는 0.460으로 산출되었다. 이 중에 인구감소지역의 연평균 개선도(0.139)가 비감소지역(0.091)보다 높게 나타났고, 종합 개선도에서도 인구감소지역(0.555)이 비인구감소지역(0.365)보다 더 많이 향상된 것으로 파악되었다. 하지만 두 영역 간의 시기별 취약성 격차는 여전히 존재하는 것으로 나타났다(표 9).

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그림 5.

인구감소지역 기초생활인프라 개선도

표 9.

지역별 거주지 개선도 종합 분석

구분 시군
개소수(개)
합계
격자수(개)
평균
인구수(명)
평균 취약성 지수 개선도
2018년 2022년 연평균 종합
전라남도 22 17,540 1,850,753 2.201 1.741 0.115 0.460
인구감소지역 16 12,593 711,355 2.578 2.023 0.139 0.555
비인구감소지역 6 4,947 1,139,397 1.824 1.459 0.091 0.365

비교 범위를 세분화하여 거주지를 중심으로 종합 개선도를 산출하고, 인구감소지역 및 비인구감소지역의 평균 개선도를 기준으로 지자체의 증감 수준을 비교해 보았다. 먼저 인구감소지역에서 종합 개선도가 가장 높은 곳은 진도군(1.074)이며, 그다음 신안군(1.066), 완도군(0.863), 장흥군(0.705), 곡성군(0.541), 그리고 해남군(0.531) 등의 순으로 집계되었다. 반면에 비인구감소지역 중에서는 여수시(0.417), 무안군(0.407), 순천시(0.383), 나주시(0.369), 광양시(0.324), 그리고 목포시(0.231)의 순서를 보였다.

유사한 맥락에서 전체지역 평균 개선도 대비 각 시・군의 개선도 변화를 중심으로 살펴보면, 인구감소지역에서 평균 대비 개선도가 증가한 곳은 6개 군(곡성・신안・완도・장흥・진도・해남)이었다. 이 중에 가장 높게 증가한 곳은 진도군(0.615), 가장 낮게 증가한 곳은 해남군(0.072)이며, 이들의 종합 개선도 증가세는 평균 0.354 수준인 것으로 산출되었다. 이와 반대로 종합 개선도 평균과 대비하여 감소한 곳은 보성군(-0.198), 장성군・영암군(-0.087), 담양군(-0.075) 등을 포함해 10개 군이며, 평균적으로 –0.061의 감소 수준인 것으로 나타났다.

다른 한편으로 비인구감소지역에서의 개선도 증감을 보면, 여수시(0.012)가 유일하게 증가하였고, 나머지 5개 시・군(광양・나주・목포・무안・순천)은 모두 감소하는 특성을 보였다. 이들의 감소세는 평균 –0.101 수준으로 집계되었다. 이와 같은 개선도 증감 수준에 대해 인구감소지역과 비인구감소지역을 비교한 결과, 전자의 경우 후자에 비해 개선도 증가세는 더 강화되고, 감소세는 상대적으로 축소되는 것이 특징적이다(표 10).

표 10.

지역별 거주지 개선도 상세 분석

구분 시군 평균
인구수(명)
취약성 지수 종합
개선도
전체 평균
대비 증감
비고
2018년 2022년
인구감소
지역
강진군 34,591 1.854 1.398 0.456 -0.003
고흥군 63,851 2.357 1.911 0.445 -0.014
곡성군 28,229 2.101 1.560 0.541 0.082
구례군 25,858 1.916 1.517 0.399 -0.060
담양군 46,341 1.453 1.069 0.384 -0.075
보성군 40,510 1.967 1.705 0.262 -0.198
신안군 39,310 6.217 5.151 1.066 0.607
영광군 53,052 1.839 1.402 0.437 -0.023
영암군 53,671 1.487 1.115 0.372 -0.087
완도군 49,662 6.069 5.107 0.963 0.503
장성군 44,502 1.467 1.095 0.372 -0.087
장흥군 37,574 2.322 1.617 0.705 0.246
진도군 30,547 4.118 3.044 1.074 0.615
함평군 32,078 1.687 1.260 0.428 -0.032
해남군 68,812 2.360 1.828 0.531 0.072
화순군 62,768 2.029 1.597 0.432 -0.027
비인구감소
지역
광양시 224,352 1.358 1.034 0.324 -0.135
나주시 153,556 1.376 1.007 0.369 -0.090
목포시 115,460 1.696 1.465 0.231 -0.228
무안군 86,189 1.637 1.230 0.407 -0.053
순천시 280,270 1.727 1.344 0.383 -0.076
여수시 279,571 3.147 2.676 0.471 0.012

주: ▲는 전체 평균 개선도 대비 시・군의 개선도가 증가한 경우, ▽는 감소한 경우를 각각 의미함.

인구감소지역의 취약성 개선수준을 등급별로 분류한 결과, 전역에 대하여 상승 64.0%, 정체 31.6%, 하락 4.3% 비율이며, 거주지로 한정할 경우는 상승 54.3%, 정체 41.7%, 하락 4.0%의 비율로 나타났다. 반면 비인구감소지역은 전역의 개선 등급이 상승 53.1%, 정체 42.4%, 하락 4.5%를 차지했고, 거주지 기준인 경우는 상승 42.0%, 정체 55.3%, 하락 2.7%의 비율로 각각 분석되었다. 전체적으로 상승 등급의 비율이 인구감소지역에서 높게 나타났으며, 정체 등급의 비율은 비인구감소지역이 더 높은 것으로 평가되었다. 반면에 하락 등급의 경우 거주지를 제외하면, 두 지역에서 매우 유사한 비율로 나타났다(표 11).

표 11.

지역별 취약성 개선도 등급 분석

구분 시군
개소수(개)
적용
범위
합계
격자수(개)
상승 정체 하락
N % N % N %
인구감소지역 16 전역 43,087 27,593 64.0 13,624 31.6 1,870 4.3
거주지 12,593 6,838 54.3 5,250 41.7 505 4.0
비인구감소지역 6 전역 13,464 7,143 53.1 5,710 42.4 611 4.5
거주지 4,947 2,078 42.0 2,736 55.3 133 2.7

4. 인구감소지역 유형화 및 비교 분석

이번 단계에서는 개선도 평가 결과를 토대로 기능지역 구분과 개선도 증감 여부에 집중하였다. 기초생활인프라 공급 대상지는 기능에 의해 마을단위와 지역거점으로 구분된다. 따라서 인구감소지역을 2개의 기능지역으로 나누고, 유형분류 기준에 따라 4가지 범주, 즉 유형1~4로 구분하였다. 인구감소지역에 대한 2022년도 전역 및 거주지의 개선도 유형을 분류한 결과는 그림 6과 같다.

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그림 6.

인구감소지역 기초생활인프라 개선유형

공간분석의 기초가 되는 격자구조로 개선유형 분류 및 특성을 고찰하였다. 먼저 전역을 대상으로 전체적인 양상을 살펴보면, 마을단위 및 지역거점의 개선도가 모두 증가한 유형1(49,053개)의 격자가 가장 많았다. 다음으로 마을단위 개선도가 감소하고, 지역거점 개선도가 증가한 유형3(4,435개), 그 반대인 유형2(2,032개) 순이며, 그 개선도가 모두 감소한 유형4(1,031개)는 가장 적게 분포하였다. 이를 인구감소지역 지정 여부에 따라 비교해 보면, 두 지역에서 유형1이 86.7% 및 87.0%의 비율로 절대다수를 차지했고, 유형3은 인구감소지역(9.1%)에서, 유형2・4는 비감소지역(6.9%, 2.3%)에서 각각 우위를 점하였다.

다음으로 거주지역의 경우, 전체적인 유형별 양상은 전역 기준과 비교해 대동소이한 결과를 보였다. 여기서도 유형1(15,410개)의 비율이 87.9%로 가장 높았고, 유형4(222개)가 1.3%로 가장 낮게 나타났다. 그 외에 유형2(603개) 3.4%, 유형3(1,305개) 7.4%의 비율을 보였다. 이를 다시 인구감소지역과 비인구감소지역으로 구분하면, 유형1은 전자의 비율(87.3%)보다 후자의 비율(90.2%)이 높았고, 앞서 전역 기준인 경우보다 더 큰 격차를 나타냈다. 또한 유형4는 인구감소지역과 비감소지역이 같은 비율(1.3%)이었고, 유형2・3은 전역 기준과 그 비율 차이가 비슷한 수준이었다(표 12).

표 12.

인구감소지역 개선유형 분류 및 특성

구분 분류 인구감소지역 격자수(개) 개선도 특성
합계 지정 비지정 마을
단위
지역
거점
전역 유형1 49,053 37,335 11,718 증가 증가
유형2 2,032 1,097 935 증가 감소
유형3 4,435 3,929 506 감소 증가
유형4 1,031 726 305 감소 감소
거주지 유형1 15,410 10,949 4,461 증가 증가
유형2 603 336 267 증가 감소
유형3 1,305 1,151 154 감소 증가
유형4 222 157 65 감소 감소

전술한 비교 특성을 종합하자면, 인구감소지역과 비감소지역의 유형별 분포는 마을단위와 지역거점의 개선도가 모두 증가한 유형1이 기초생활서비스 증진을 주도하였고, 유형2・3은 취약성 개선의 보조적인 역할을 하는 것으로 유추되었다. 특히 개선도가 모두 감소한 유형4의 경우, 그 지역에 미치는 영향력이 미미한 것으로 분석되었다.

이에 더하여 인구감소지역과 비감소지역에 해당하는 시・군의 공간적 특성을 비교하기 위해 기초생활인프라 개선유형을 지자체 단위로 재집계하였다(표 13). 이때 행정구역 면적 및 거주지 규모의 차이를 고려하여 각 지자체의 개선유형을 비율로 산출하였다. 그 결과, 인구감소지역 중에서 유형1의 비율이 가장 높은 곳은 진도군(99.7%)이었고, 그다음 완도군(95.6%), 화순군・장흥군(94.6%), 담양군(94.5%) 등의 순이다. 비인구감소지역 중에서는 유일한 군 지역인 무안군(94.7%)을 필두로 나주시(92.8%), 광양시(92.6%), 여수시(92.4%) 등의 순으로 높게 나타났다. 반면, 유형1의 비율이 가장 낮은 곳은 인구감소지역에서 보성군(57.0%), 그다음으로 곡성군(76.3%), 고흥군(79.8%), 해남군(83.0%), 강진군(83.4%) 등의 순서였다. 비인구감소지역에서는 순천시(79.8%)와 목포시(89.5%)가 상대적으로 낮은 분포를 보였다.

표 13.

지역별 거주지 개선유형 비교 분석

구분 시군 격자수(개) 유형1 유형2 유형3 유형4
N % N % N % N %
인구감소
지역
강진군 661 551 83.4 1 0.2 103 15.6 6 0.9
고흥군 1,116 890 79.7 28 2.5 170 15.2 28 2.5
곡성군 535 408 76.3 106 19.8 12 2.2 9 1.7
구례군 400 343 85.8 23 5.8 24 6.0 10 2.5
담양군 710 671 94.5 0 0.0 27 3.8 12 1.7
보성군 839 478 57.0 94 11.2 240 28.6 27 3.2
신안군 1,028 938 91.2 0 0.0 84 8.2 6 0.6
영광군 844 797 94.4 25 3.0 14 1.7 8 0.9
영암군 881 771 87.5 14 1.6 83 9.4 13 1.5
완도군 728 696 95.6 0 0.0 29 4.0 3 0.4
장성군 785 695 88.5 0 0.0 77 9.8 13 1.7
장흥군 702 664 94.6 2 0.3 33 4.7 3 0.4
진도군 586 584 99.7 2 0.3 0 0.0 0 0.0
함평군 729 675 92.6 15 2.1 31 4.3 8 1.1
해남군 1,302 1,081 83.0 10 0.8 203 15.6 8 0.6
화순군 747 707 94.6 16 2.1 21 2.8 3 0.4
비인구감소
지역
광양시 608 563 92.6 14 2.3 14 2.3 17 2.8
나주시 1,230 1,142 92.8 23 1.9 58 4.7 7 0.6
목포시 172 154 89.5 1 0.6 15 8.7 2 1.2
무안군 954 903 94.7 15 1.6 30 3.1 6 0.6
순천시 1,054 841 79.8 172 16.3 18 1.7 23 2.2
여수시 929 858 92.4 42 4.5 19 2.0 10 1.1

이처럼 유형1에 속하는 공간들은 기초생활인프라의 기능적 측면에서 마을단위 및 지역거점 개선도가 모두 증가한 곳이다, 따라서 개선수준 평가 기간 내에 다른 지역에 비해 원활한 시설공급과 접근성 증진이 이루어졌다고 해석할 수 있다. 하지만 동시에 기존의 기초생활서비스가 그만큼 취약했던 공간이자 상대적으로 소외된 영역이었음을 방증하는 결과이기도 하다.

다른 한편으로 마을단위 및 지역거점 개선도가 모두 감소한 유형4의 분포 비율을 보면, 인구감소지역 중에는 보성군(3.2%), 고흥군・구례군(2.5%) 등의 비율이 높았다. 또한 비인구감소지역 중에서는 광양시(2.8%), 순천시(2.2%), 목포시(1.2%) 등이 여기에 포함되었다. 해당 지자체마다 주민을 위한 기초생활인프라 공급 및 정책 지원이 이루어졌다는 전제하에 유형4의 존재는 다각적인 해석이 필요한 부분이다. 특히 유형1과 비교해 매우 낮은 비율이기는 하지만, 개선도의 감소는 곧 기초생활인프라 접근성 및 서비스 수준이 취약해졌다는 것을 의미하기 때문이다. 다른 곳에 비해 정주 여건이 불량하고 지역쇠퇴의 징후가 높다고 평가할 수 있다. 따라서 각 시・군에서는 유형4에 포함된 공간을 중심으로 개선도 감소의 원인 파악과 함께 개선도 증진을 위한 대응 방안이 조속히 강구되어야 할 것이다.

V. 결 론

국민 누구나 잘 사는 균형발전과 기본적인 삶을 영위하는 데 필요한 기초생활인프라를 적정하게 공급하기 위해서는 지역의 현실을 직시해야 한다. 또한 주민의 수요와 지역 여건에 부합하는 정책 지원이 필수적이다. 하지만 지역에 특화된 생활서비스 수요를 정확히 파악하고 취약한 영역을 점검할 수 있는 객관적 근거와 정량적 자료는 여전히 부족하다. 특히 지역사회의 낙후된 정도나 쇠퇴수준을 나타내는 지표는 특정 시점 및 관심 영역에 한정되고, 행정구역 단위에서 시설의 과부족을 진단하는 데 그치고 있다. 이에 본 연구는 전라남도의 인구감소지역을 중심으로 기초생활인프라 취약성을 진단하고, 최근 5년간(2018~2022)에 걸쳐 개선된 생활서비스 수준을 3등급(상승-정체-하락)으로 정량 평가하였다. 이를 기초로 기능시설 구분에 따른 개선유형(유형1~4)을 분류한 다음, 인구감소지역과 비인구감소지역에 대한 거주지 유형별 특성을 비교 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 몇 가지 시사점이 도출되었다.

첫째, 도보로 이동하는 마을단위시설과 차량 이동을 전제로 하는 지역거점시설의 접근성을 분석한 결과, 전자는 국가적 최저기준에 못 미치는 열악한 수준이었고, 후자는 거주지 의료 및 체육시설이 기준을 충족하였으나, 전역 평균의 경우 모든 시설이 최저기준을 충족하지 못하였다. 둘째, 지역별・시기별 취약성을 분석한 결과, 인구감소지역의 연도별 평균 취약성 지수는 전역 기준으로 2018년 대비 2022년의 지수가 상당히 낮아졌고, 거주지 기준으로도 취약성이 일정 부분 해소되었다. 비인구감소지역의 경우도 전역 및 거주지 기준 취약성 지수 변화가 낮아져 기초생활서비스가 향상된 것으로 분석되었다. 셋째, 최근 5년간(2018~2022)의 기초생활인프라 개선도를 평가한 결과, 거주지 전체의 연평균 및 종합 개선도가 모두 증가한 것으로 나타났다. 그럼에도 시기별 취약성 격차는 여전히 존재하였다. 넷째, 인구감소지역을 기능별 유형분류 기준에 따라 4가지 범주로 유형화한 결과, 마을단위와 지역거점의 개선도가 모두 증가한 유형1이 기초생활서비스 증진을 주도하였고, 유형2・3은 취약성 개선을 보조하는 것으로 파악되었다. 무엇보다 기능별 개선도가 모두 감소한 유형4는 그 영향력이 매우 작은 것으로 나타났다.

기초생활인프라 공급 및 지원이 원활히 진행되었다고 가정할 경우, 유형4로 분류된 공간에 대해서는 다각적인 해석이 요구된다. 그 비율은 상대적으로 낮지만, 기초생활인프라 접근성 및 서비스 수준이 시간 흐름에 따라 더욱 취약해졌음을 의미하기 때문이다. 즉 정주 여건이 더욱 불량해지고 지역쇠퇴의 징후까지 높은 대표적인 소외지역으로 평가할 수 있다. 따라서 각 지자체에서는 개선도 감소의 원인 파악과 단계적 증진을 위한 방안이 마련되어야 할 것이다. 특히 지역사회의 현실을 반영한 기초생활서비스 기준 재설정, 취약성 진단 및 개선도 평가를 위한 지원체계 구축이 시급한 것으로 판단되었다.

이렇듯 본 연구 결과는 장기적 측면의 기초생활인프라 공급계획 지원, 국가 및 지역별 최저기준 설정, 기초생활서비스 기능의 연계와 복합화 추진에 기여할 것이다. 하지만 지자체 차원의 최저기준을 제시하지 못한 점, 국가적 최저기준과의 정합성 및 시설 복합화 방안 등에 관한 논의가 부족했던 점은 보완이 필요한 부분이다. 향후 지역 수요를 고려한 시설의 재배치 및 공급 수준 변화에 대한 모니터링체계 구축을 통해 연구의 외연을 더욱 확장할 계획이다.

Acknowledgements

이 논문은 2020년 대한민국 교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2020S1A5B5A16083833)

[4] 1) 지방소멸위험지수는 내국인 상주인구 기준으로 만 20~39세 여성인구를 65세 이상 고령인구로 나눈 상대적 비를 지수화하여 적용한 것이며, 소멸 위험지역은 시군구 기준으로 ‘위험 진입+고위험’ 지역을 통칭한 표현이다(호남지방통계청, 2023).

[5] 2) 최소-최대 스케일러(Min-Max Scaler)는 최솟값을 0으로, 최댓값을 1로 변환하여 모든 데이터를 동일 범위로 스케일링하는 방식이다. 데이터 간의 상대적 크기를 비교할 때 유용하며, 다른 방식에 비해 이해하기 쉽고 계산이 간단하다(서울대학교 AI연구원, 2024).

[6] 3) AHP(Analytic Hierarchy Process)는 의사결정 계층구조를 구성하고 있는 요소 간의 쌍대비교(Pairwise comparison)를 통해 평가자의 지식, 경험 및 직관을 포착하고자 하는 의사결정 방법론이다(장문현 등, 2016).

References

1
구양미, 2021, "인구 변화와 도시 쇠퇴의 지역 불균형 : 저출산과 지방소멸 문제에 대한 시사점," 국토지리학회지 55(3): 301-320. 10.22905/kaopqj.2021.55.3.5
2
구형수・이다예・박정은, 2019, 지역밀착형 생활SOC의 전략적 공급・활용 방안 연구, 국토연구원.
3
국토교통부, 2019, 지역의 기초생활인프라 공급 현황 자료 및 분석 안내서.
4
국토지리정보원, 2022, 국토조사를 위한 격자체계 설정 및 지표 생산기준, 국토조사과.
5
김광용, 2022, "인구감소시대, 지방소멸 위기 극복을 위한 방안," 지방재정 2022(2): 104-111. 10.36532/kulri.2022.104.81
6
김동우・이민석・한다혁, 2020, "AHP를 활용한 중소도시 생활SOC 주요지표의 중요도 평가," 한국농촌건축학회논문집 22(4): 35-42. 10.14577/kirua.2020.22.4.35
7
김민영・이소영, 2023, 인구감소지역 지정 비표 검토 및 개선방안, 한국지방행정연구원.
8
마스다 히로야, 2015, 지방소멸, 서울: 와이즈베리.
9
서울대학교 AI연구원, 2024, AI 용어사전(aiis.snu.ac.kr).
10
성은영・임유경・임현성, 2013, 노후 주거지의 기초생활인프라 공급 현황 및 수준 분석, 건축도시공간연구소.
11
신유호, 2022, "지방소멸대응기금 도입과 효과적인 운용 방안," 지방재정 2022(2): 38-53.
12
양승환・이병준・윤성수, 2020, "기초생활인프라 최저기준에 따른 보은군의 생활인프라 시설 충족도 분석 및 유형화," 한국농공학회논문집 62(3): 15-27.
13
유태현, 2021, "문재인 정부 재정분권의 성과와 과제," 지방행정연구 35(4): 37-72.
14
유한별・탁근주・문정승, 2021, "한국 지방소멸 요인과 극복 방안에 관한 연구," 지방정부연구 24(4): 443-476. 10.20484/klog.24.4.18
15
이상호, 2016, 한국의 지방소멸에 관한 7가지 분석, 한국고용정보원.
16
이소영, 2022, "지방소멸대응을 위한 메가시티 조성 방안," 지방세포럼 62: 32-50.
17
이소영・박진경, 2014, 지역맞춤형 기초생활시설 공급방안: 문화・체육・청소년시설을 중심으로, 한국지방행정연구원.
18
이희환, 2019, "인구절벽과 지방소멸 부채질하는 수도권 중심주의," 황해문화 105: 362-372.
19
임은선・손재선・이영주・이보경・장요한・이경주, 2021, 지역밀착형 생활SOC 정책을 위한 복합결핍지수 개발 및 활용 방안, 국토연구원.
20
임정민, 2018, "지방소멸의 실태 및 극복 정책-일본," 도시문제 53(592): 28-31.
21
장문현, 2023, "지방소멸 위기에 따른 인구감소지역의 유형화 연구," 국토지리학회지 57(1): 21-32. 10.22905/kaopqj.2023.57.1.2
22
장문현・안영진, 2023, "인구감소지역의 기초생활인프라 입지 적정성 우선순위 평가 연구 : 융복합 돌봄시설을 사례로," 한국지역지리학회지 29(2): 161-175. 10.26863/JKARG.2023.05.29.2.161
23
장문현・이민석・김화환, 2016, "지방 대도시의 도시재생정책지원을 위한 쇠퇴지표 적용 연구," 국토지리학회지 50(4): 455-473.
24
장문현・이정록, 2022, "공간빅데이터 기반의 농촌지역 기초생활인프라 취약성 진단 연구," 국토지리학회지 56(1): 35-50. 10.22905/kaopqj.2022.56.1.3
25
장인수, 2023, "인구감소지역과 비인구감소지역 간 인구 변화의 종단적 차이와 정책적 함의," 경제와사회 138: 12-40. 10.18207/criso.2023..138.12
26
장인수・정찬우, 2022, "인구감소지역의 인구 변화 특성과 향후 정책 방향," GRI연구논총 24(4): 1-28.
27
정주원・이아라, 2022, "인구감소지역 유형에 따른 특성 분석," 한국행정연구 31(3): 61-87.
28
조판기・민범식・손경환・박세훈・김성수・김재철・김동근・서민호・이승욱・박근현・이지은, 2013, 생활인프라 실태의 도시간 비교분석 및 정비방안, 국토연구원.
29
통계청, 2023, 인구동향조사.
30
행정안전부, 2021, 인구감소지역 89곳 지정-지방 살리기 본격 나선다-, 지역균형발전과 보도자료.
31
행정안전부, 2022, 연1조 지방소멸대응기금, 인구감소지역에 집중 투자한다-지방소멸대응기금 배분 기준 고시 제정 등-, 지방자치분권실 보도자료.
32
호남지방통계청, 2023, 격자통계로 보는 호남권 지방소멸 변화상, 지역통계과 보도자료.
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