I. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

어린이공원은 ｢도시공원 및 녹지 등에 관한 법률｣(이하 공원녹지법)에 근거한 도시공원의 한 유형으로서, 1960년대 이후 지속적으로 조성되어 왔다. 비록 그 규모는 작지만 전체 도시공원 중 가장 많은 수를 차지하는 생활밀착형 공공시설이다(박소현 등, 2014). 어린이공원은 대체로 주거지를 중심으로 배치되어 있어 어린이뿐만 아니라 지역 주민의 일상적 이용도가 높은 시설로서, 생활권공원 중에서도 특히 정주지 근접성과 이용 접근성이 높은 공간적 특성을 갖는다(박천보, 2000).

서울 열린데이터 광장에 공개된 통계자료에 따르면 서울시의 1인당 도시공원 면적은 2023년 기준 12.38 m²로, 법정 기준을 상회하는 수준으로 나타났다. 그러나 이는 도시자연공원구역의 높은 비중이 반영된 결과로서, 실제 생활권 내 공원 접근성과 지역 간 분포의 형평성 측면에서는 여전히 한계가 존재하는 것으로 평가된다(박소현 등, 2014). 이러한 물리적･공간적 불균형은 어린이공원의 제도적 배경 및 공급 구조와 밀접한 관련이 있다.

제도적 측면에서 어린이공원의 본격적인 조성은 1980년 도시공원법 제정을 기점으로 이루어졌는데, 당시 급격한 산업화 및 도시화 과정에서 나타난 높은 주거 밀도와 아동의 놀이공간 부족에 대한 대응으로 주택지 인근에 집중적으로 설치되었다. 이후 대규모 주택단지 개발 및 택지개발사업 등과 연계되어 광범위한 공급이 이루어졌으나, 당시의 공급은 수요기반보다는 계획적 할당 또는 기계적 배분의 가능성이 존재한다는 점에서 현재의 도시 공간구조와 사회적 수요 변화에 부합하는지에 대한 재검토가 필요한 시점이다(이경복, 2021).

이에 본 연구에서는 서울특별시를 사례지역으로 하여, 어린이공원의 공간적 분포가 공급의 효율성과 형평성 측면에서 어떠한 특성을 가지는지를 알아보고자 한다. 도시공간 내 공공자원의 입지와 배분은 이용 접근성과 기회의 균등 측면에서 중요한 의미를 가지므로, 효율성과 형평성 기준을 통한 어린이공원 입지분석은 계획의 타당성과 사회적 정당성을 검토하는 적절한 방법이라 할 수 있다. 이와 함께, 본 연구는 어린이공원의 입지에 영향을 미치는 제반 요인을 함께 분석함으로써, 어린이공원 분포의 특성을 진단하고 향후 수요 기반의 입지 개선방향을 제안하는 데 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다.

2. 연구의 범위 및 방법

본 연구의 공간적 범위는 서울특별시이며, 분석 단위는 426개 행정동으로 설정하였다. 서울시의 경우 어린이공원 공급 현황과 인구 및 사회경제 통계가 행정동 단위로 구축되어 있어, 입지 특성과 지역별 분포의 종합적 검토가 가능하다는 점을 고려하여 행정동을 분석단위로 설정하였다. 시간적 범위는 최신자료가 제공되는 2023년으로 설정하였다.

연구의 분석 절차는 다음과 같다. 먼저 서울시 행정동별 어린이공원 공급 면적과 어린이 인구를 기초로 Coulter(1980)의 방법을 활용하여 형평성을 평가한다. 효율성 평가에 있어서는 어린이공원의 공간적 배치의 적절성을 검토하기 위해 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis)을 활용한다. 이어서 어린이공원 입지의 공간적 패턴을 검토하기 위해 LISA(Local Moran’s I)분석을 수행하고, 각 행정동별 어린이공원 비율의 공간적 군집성을 규명한다. 이를 통해 중심과 주변이 모두 높은 High-High(HH)와 모두 낮은 Low- Low(LL) 유형을 도출한다. 이들 군집 유형을 종속변수로 설정하고, 사회경제 및 물리적 요인을 독립변수로 하여 이항 로지스틱 회귀분석을 실시한다. 이러한 연구 과정을 통해 어린이공원의 입지 특성, 형평성과 효율성 수준을 종합적으로 검토하고자 한다.

II. 이론 및 선행연구 고찰

1. 도시공원과 어린이공원

도시공원은 도시민에게 휴식과 레크리에이션을 제공하는 공간이자, 건강하고 지속가능한 도시환경을 뒷받침하는 핵심 기반시설이다(이재준 등, 2009). 공원녹지법에서 도시공원은 쾌적한 도시환경을 조성하고 주민의 보건･휴양 및 정서생활의 향상에 기여하기 위해 설치되는 공공시설로 정의된다(제1조, 제2조). 같은 법 제15조에서는 도시공원의 세부 유형과 기준을 규정하고 있는데, 도시공원은 크게 국가도시공원, 생활권공원, 주제공원으로 구분된다. 생활권공원에는 소공원, 어린이공원, 근린공원이 포함되며, 주제공원은 역사공원, 문화공원, 체육공원, 묘지공원, 수변공원 등으로 세분된다.

공원녹지법에서 어린이공원은 “어린이의 보건 및 정서생활의 향상에 이바지하기 위하여 설치하는 공원”으로 정의된다. 따라서 어린이를 주사용자로 고려하고 있음을 확인할 수 있다. 어린이공원은 도시공원 중 소공원과 함께 면적은 작지만, 주거지 인근에 입지하며 이용도가 높다는 특성으로 인해 그 역할과 중요성이 부각되는 시설이다(이우걸 등, 2012). 이러한 점에서 어린이공원은 전체 도시공원 유형 중 가장 많은 개소를 차지하며, 단위면적은 작지만 생활권 내 어린이뿐만 아니라 지역 주민 전체의 삶의 질에 직접적인 영향을 미치는 생활밀착형 도시 서비스 시설로 평가된다(박소현 등, 2014).

어린이공원은 거주지 인근에 위치한다는 장점에도 불구하고, 천편일률적인 패턴으로 조성되어 지역 주민의 다양한 요구를 수용하지 못한다는 평가를 받고 있다(유지현, 2023). 또한 다수 어린이공원은 조성 이후 체계적인 관리 및 평가가 이루어지지 않은 채, 초기 결정 당시의 유형을 그대로 유지하면서 시설 보수에만 치중하고 있는 것으로 보고된다(이우걸 등, 2012). 이러한 운영 방식은 급속한 저출산･고령화라는 환경변화 앞에서 변화하는 이용 계층과 행태를 충분히 반영하지 못하는 한계를 드러낸다. 최근 연구에서는 고령층 이용 비율이 과거보다 크게 증가하였고, 아동층과 중장년층 등 다양한 연령층의 이용이 확인되어, 어린이공원의 기능과 운영 방향을 재정의할 필요성이 제기되고 있다(염정헌, 2022).

한편, ｢도시공원 및 녹지 등에 관한 법률 시행규칙｣에서는 도시공원의 확보 기준으로 1인당 6㎡를 제시하고 있을 뿐, 개별 도시공원의 설치 면적이나 수급 기준이 구체적으로 명시되어 있지 않아 활용과 평가가 어렵다는 한계가 지적되고 있다(박소현 등, 2014). 특히 서울시의 경우, 도시공원의 1인당 면적은 법적 기준을 충족하고 있음에도 생활권 내 공급 편차와 지역 간 불균형이 여전히 존재하는 것으로 알려져 있다(홍성언･박수홍, 2003). 이에 따라 어린이공원의 입지와 공급 수준을 체계적으로 평가하기 위해 지역별 설치 현황, 형평성, 효율성 등을 종합적으로 검토하는 분석이 필요함을 알 수 있다.

본 연구에서는 서울시 도시공원의 현황을 파악하기 위해 서울열린데이터광장에서 제공하는 “서울시 공원 통계” 데이터를 활용하였다. 2023년 기준 서울시 전체 도시공원 수는 총 2,254개로, 그 중 어린이공원이 1,243개(55.1%)¹⁾로 수적인 측면에서 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 근린공원 385개, 소공원 447개, 문화공원 9개, 역사공원 22개, 수변공원 14개, 생태공원 2개, 가로공원 9개가 분포하고 있음을 확인하였다(표 1, 그림 1).

그림 1.

서울시 도시공원 분포(좌) 및 어린이공원 분포(우)

2. 선행연구 검토

도시공원의 입지 특성과 공간 분포를 분석한 연구는 다수 이루어져 왔다. 이들 연구에서는 주로 입지 결정 요인을 실증적으로 규명하고 배치의 타당성과 형평성을 평가하고자 하는 시도가 이루어져 왔다. 그러나 이들 연구는 대부분 도시공원 전반 또는 근린공원을 분석 대상으로 하였으며, 어린이공원만을 독립된 분석 단위로 다룬 연구는 제한적이다.

먼저, 도시공원의 입지와 관련된 연구를 살펴보면 다음과 같다. 조규현･이인성(2001)은 GIS 기반의 공간정보처리 기법과 의사결정분석 기법을 통해 도시공원의 입지선정 지원 시스템을 제안하고, 행정적 효율성과 입지 적정성을 제고하고자 하였다. 김형준(2011)은 우리나라 7대 도시를 대상으로 이용적 측면에서 도시공원의 불균형 수준을 평가하였다. 불균형이 존재하는 것으로 평가된 도시를 대상으로 세부적 불균형 평가를 수행하여 공원 부족지역을 추정하고 도시공원 입지계획을 제언하였다. 배민기(2013)는 GIS 네트워크 분석과 이항 로지스틱 회귀 및 다중회귀 분석을 활용하여 도시공원의 공간 접근성과 사회경제적 속성 간의 관계를 실증적으로 분석하고 입지 전략을 제시하였다. 김용국(2019)은 7대 광역시를 대상으로 GIS 분석을 통해 읍면동별 공원서비스 면적 비율을 조사하고 상관분석 및 군집분석을 통해 공원서비스의 포용성 문제를 확인하였다. 조민균(2019)은 통신사 데이터를 이용하여 도시민의 유입 분포를 분석하고 국지적 군집패턴을 통해 공간자기상관성을 파악한 후 핫스팟을 도출함으로써 도시공원의 영향권을 설정하였다. 강지현(2021)은 생활권공원 중 주거지 및 상업지역에 조성된 공원을 대상으로, 격자 기반의 인구 데이터를 활용하여 도시환경 요인과 도시공원 서비스 수준의 관계를 분석하고 입지적 대안을 제시하였다. 문지영(2023) 역시 생활권공원을 대상으로 공급 실태 및 영향요인에 대한 로지스틱 회귀분석을 통해 도시 생활권공원의 형평한 공급방안을 제언하였다. 박혜림(2024)은 도시공원에 대한 공간회귀분석을 실시하여 도시공원과 인구･사회학적 변수 간의 관계를 검증하였다.

반면, 어린이공원에 대한 연구 중 입지 특성을 분석한 사례는 상대적으로 부족한 실정이다. 신병철･이은엽(2018)은 저출산･고령화와 같은 인구구조 변화를 배경으로, 입지계수(LQ) 및 GIS 공간분석을 통해 어린이공원 주변의 인구구조를 분석하였다. 박소현 등(2014)은 서울시 자치구를 단위로 수정된 Huff 모형과 사회경제적 변수를 활용하여 어린이공원의 공급 및 수요 지수를 산출하고, 수급 적정성을 평가하였다. 최희윤 등(2004)은 서울시 4개 자치구를 대상으로 GIS 공간분석을 실시하여 어린이공원과 초등학교 간에 존재하는 입지 불균형을 진단하였다. 그밖에 어린이공원과 관련된 연구들이 일부 존재하나, 주로 설문조사나 이용실태 분석과 같은 1차 자료 기반의 질적 연구에 치중되어 있으며, 공간적 분포 특성과 입지 요인을 종합적으로 고찰한 실증연구는 드문 편이다.

3. 시사점 및 차별성

이상 살펴본 것처럼 도시공원의 입지특성을 다룬 연구는 비교적 활발하게 수행되었다. 하지만 어린이공원의 입지특성을 다룬 연구는 많지 않으며, 다수 연구가 1차자료에 기반한 이용행태 분석에 주력하고 있음을 확인하였다. 이에 따라 어린이공원의 분포 및 입지특성을 체계적으로 파악하는데 일정한 한계가 있음을 확인할 수 있다. 선행연구들은 분석방법 측면에 있어서도 주로 GIS 기반 공간분석에 의존하여 위치와 이용권 파악에 주력함으로써, 입지에 영향을 미치는 사회경제 및 물리적 요인들과 공원입지 간의 관계성을 파악하는 데는 일정한 한계를 보였다. 더욱이 어린이공원 입지의 형평성과 효율성을 살펴본 연구는 전무한 실정이다.

이에 본 연구는 어린이공원이 형평하고 효율적으로 배치되었는지를 확인하기 위해 서울특별시 어린이공원에 대한 형평성과 효율성을 파악하고자 한다. 또한, 선행연구의 성과를 토대로 어린이공원의 입지특성 변수를 조작적으로 정의하고, 실증분석을 통해 어린이공원의 입지요인을 규명하고자 한다.

III. 분석의 틀

1. 형평성 및 효율성 분석

1) Coulter의 비형평성 계수

공공서비스 시설의 입지 형평성은 도시계획의 수립에서 중요하게 고려되는 주제이다. 쿨터(Coulter)의 비(非)형평성 계수(Coefficient of Inequity)는 자원이나 서비스의 공간적 분포가 인구 등 수요에 비례하여 적절하게 배분되었는가를 수치적으로 보여줌으로써 공공서비스의 형평성 수준을 평가하는 지표이다(Coulter, 1980). 쿨터 계수의 장점은 계산의 단순성과 해석의 명확성에 더해, 공간분석의 유용성으로 인해 도시 분야에서의 정책적 활용도가 높다는 점에서 찾아진다. 이러한 맥락에서 이영범(2004)은 쿨터 계수를 활용하여 상수도 서비스의 지역 간 불균형 수준을 평가한 바 있으며, 조근식･서정욱(2023)은 아동돌봄서비스(돌봄센터, 어린이집 등)가 어느 지역에서 얼마나 형평하게 공급되고 있는지를 평가하였다.

본 연구에서는 어린이공원의 공급면적에 대한 형평성을 Coulter(1980)가 제시한 비형평성 계수를 활용하여 측정하였다. 쿨터 모형에서 비형평성은 다음 모형의 산식에 의해 계산된다. 여기서 I는 비형평성의 정도를 나타내는 계수이고, S는 전체 어린이공원 면적, X_i​ 는 i지역에 실제 공급된 공원 면적, E_i​ 는 해당 지역의 어린이 인구 비율에 기초하여 계산한 기대 공급량을 의미한다(표 2). 이를 통해 계수의 값이 커질수록 공급의 비형평성이 증가함을 알 수 있다.

I=100∑i=1nXS-Ei21+∑i=1nE2i-2minEi

이 연구에서는 상기 쿨터 모형을 사용하여 어린이공원 공급의 형평성을 측정하기 위해 형평성 기준 변수로 어린이 인구를 사용하였다. 서울시 전체 어린이공원 면적 대비 각 행정동의 어린이공원 면적의 비율과 서울시 전체 어린이 수 대비 각 행정동의 어린이 수 비율이 일치하면 완전한 형평성을 가지고 있는 것으로 판단하였다.

하지만, 공원녹지법에서는 별도로 어린이공원의 1인당 필요면적에 대한 기준을 제시하고 있지 않아 법적으로 기대 공급량을 구하는데 있어 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 객관적 기준을 적용하고자, 서울과 같은 고밀 대도시인 영국 런던시의 󰡔Guide to Preparing Play Strategies󰡕에서 제시된 기준을 척도로 활용하였다(City of London, 2005). 해당 지침에서는 전체 야외 여가공간의 적정 공급 기준을 인구 1,000명당 2.4ha로 설정하고, 이 중 어린이 놀이공간은 전체 여가공간의 1/3에 해당하는 0.8ha로 제시하고 있다. 공원녹지법 시행규칙에서 도시공원의 확보기준을 인당 6m²로 제시하고 있으므로, 런던시의 기준을 준용하면 어린이 놀이공간의 면적은 도시공원 기준면적의 1/3에 해당하는 인당 2m² 수준으로 해석할 수 있다.

본 연구에서는 쿨터모형을 통해 서울시 행정동 단위 어린이공원의 형평성 수준을 평가하고, 이렇게 도출된 비형평성 계수(I)를, Coulter(1980)가 제시한 기준에 맞춰 해석하고자 한다(표 3).

2) DEA 지수

본 연구에서는 어린이공원 공급의 효율성을 평가하기 위해 자료포락분석방법(DEA)을 사용하였다. DEA는 동종의 여러 의사결정단위가 사용하는 투입과 산출 자료를 기반으로, 상대적인 효율성을 계량적으로 측정하는 기법이다. DEA는 투입물과 산출물을 동시에 다룰 수 있으며, 시장가격이 존재하지 않는 비시장적 재화를 투입 또는 산출물로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 투입과 산출 요인을 동시에 고려할 수 있어, 공공서비스처럼 복합적인 자원 운영 체계를 분석하는데 적합하다는 장점이 있다(Charnes et al., 1978).

DEA는 고속도로유지(Cook et al., 1990), 지방정부 서비스(임동진･김상호, 2000; 전병관, 2002), 의료 서비스(윤경준, 1996), 경찰서 분포(윤경준, 1998), 쓰레기 수거사업(남기범, 2001; 이상섭･김규덕, 1998), 재난안전 서비스(유종훈･변병설, 2019) 등 다양한 연구 분야에서 효율성을 측정하는데 활용되고 있다.

DEA는 관측된 자료를 바탕으로 가장 효율적인 단위들이 형성하는 경계선, 즉 효율적 생산경계(efficient frontier)를 설정한 후, 각 단위가 이 경계에 얼마나 근접하는지를 기준으로 상대적 효율성을 평가하는 기법이다(Charnes et al., 1978). 효율적 생산경계는 동일한 투입 하에서 최대 산출을 달성한 단위들로 구성되며, 이 경계 위에 위치한 단위는 기술적으로 효율적인 상태로 간주된다. 반면, 경계 아래에 위치한 단위는 동일한 자원으로 더 나은 성과를 달성할 수 있었음에도 그렇지 못한 비효율적인 상태로 해석된다. DEA는 효율성을 0~1 범위의 점수로 제시하는데, 이때 1은 상대적으로 가장 효율적인 상태를 의미한다. DEA에 따른 효율성 지수는 다음 산식에 의해 계산된다. 이때, Y_rj는 j 조직의 산출물 r의 수준이고, X_ij는 j조직에 의해 사용되는 투입물 i의 양, u_rj와 w_ij는 각각 산출물과 투입물에 배당된 가중치를 의미한다.

∑rurjYrj/∑iwijXij

Charnes et al.(1978)은 각 단위조직들이 투입 대 산출의 비율을 최대화할 수 있도록 가중치를 객관적으로 부여하는 대신, 그 비율의 최대값을 1로 제한하기 위하여 다음과 같은 식을 이용하였다.

maximize

hk=∑r=1sμrkYrk

subject to

$$\begin{gathered} ∑r=1sμrkYr,j-∑i=1mvikXi,j≤0;j=1,…,n \\ ∑i=1mvikXik=1 \\ μrk≥0;r=1,…,s \\ vik≥0;i=1,..,m \end{gathered}$$

본 연구에서는 어린이공원의 입지 효율성을 분석하기 위해, 투입변수로는 어린이공원 이용권(250m 버퍼 기준)을, 산출변수로는 어린이 1인당 어린이공원 면적 및 초등학교 통학권(400m)과 어린이공원 이용권(250m) 간의 중첩 비율을 설정하였다.

어린이공원의 권역은 ｢도시공원의 설치 및 규모의 기준｣ 에서 제시하는 유치거리 250m 이하 기준을 사용하였다(제민희･정승현, 2020). 초등학교 통학권의 공간적 범위는 페리(Clarence Perry)의 근린주구론에 근거하여 반경 400m로 설정하였다. 도시계획시설규칙에서는 초등학교의 통학거리를 1.5km로 설정하고 있으나, 비현실적이라고 판단하여 페리의 통학권을 사용하였다.

본 연구에서는 이상의 기준에 근거하여, 초등학교 통학권과 어린이공원 버퍼 간의 공간적 중첩 정도를 통해 어린이공원이 실제 아동의 생활권 내에 정합적으로 입지하고 있는지를 정량적으로 평가하고자 하며, 해당 비율을 DEA의 산출변수로 활용하였다(표 4).

2. LISA 분석

전역적 모란지수(Global Moran’s I)는 분석 대상 전체 공간 단위의 평균적인 공간적 자기상관성을 나타내는 지표로, 데이터 전반의 군집 경향을 파악하는 데는 유용하나, 개별 지역 수준에서 나타나는 국지적 차이와 공간적 이질성을 충분히 설명하기 어렵다는 한계가 있다. 반면에 Anselin(1995)이 제안한 국지적 모란지수(Local Indicator of Spatial Association, LISA)는 특정 지역이 주변과 유사하거나 상반된 공간적 패턴을 형성하는지를 구체적으로 파악하는데 유용하다. LISA 통계량은 다음 식에 의해 산출된다(Anselin, 1995).

Local Moran's I=zi∑j=1Nwi,jzjii≠j

zi, zj = 지역 간 평균과의 편차,

wij = 가중치

LISA 분석에 따라 각 공간 단위는 중심 지역과 주변 지역 값의 조합에 따라 High-High(HH), Low-Low(LL), High-Low(HL), Low-High(LH)의 네 가지 유형으로 분류된다. 이 중 국지적 수준에서 공간적 군집이 존재하는 유형은 HH와 LL이며, HL과 LH는 공간적 이례지역에 해당된다(노승철･이희연, 2013). HH 유형은 중심과 주변이 모두 평균보다 높은 고밀도 군집을 의미하며, LL 유형은 중심과 주변 모두 평균보다 낮은 저밀도 군집에 해당한다. HL과 LH 유형은 중심 지역과 주변 지역 간 값이 상반되는 공간적 이례성을 나타낸다.

공원은 공원이 입지한 행정동 주민뿐만 아니라 인접한 행정동 주민들도 함께 이용하는 시설이므로, 특정 지역의 공급 수준을 평가할 때는 인접 지역과의 공간적 연계를 함께 고려할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 공원의 군집도 평가를 위해 공간적 자기상관성을 반영하는 LISA 분석 결과 중 HH 유형(매우 밀집)과 LL 유형(매우 희박)을 로지스틱 회귀분석의 종속변수로 활용하였다. 즉, HH는 1, LL은 0으로 종속변수 값을 설정하여 입지특성인 독립변수와의 관련성을 분석하였다.

3. 이항 로지스틱 회귀분석

1) 기본모형

로지스틱 회귀분석은 종속변수가 0 또는 1로 구분되는 이분형(binary) 변수일 경우, 해당 사건이 발생할 확률을 여러 독립변수의 함수로 추정하는 통계 기법이다. 기본모형은 아래와 같다. 이때 𝑝는 종속변수가 1이 될 확률, 즉 사건이 발생할 확률을 의미한다.

logp1-p=β0+β1X1+β2X2+⋯+βkXk

이항 로지스틱 회귀모형은 선형회귀모형과 달리 종속변수가 확률로 표현되기 때문에 예측값이 0과 1로 제한되며, 오차항의 정규성이나 등분산성 등 전통적인 회귀모형의 엄격한 가정을 요구받지 않아 실증 분석에서 널리 활용된다. 이때 독립변수의 영향력은 회귀계수를 지수화한 오즈비(Odds Ratio)로 해석되며, 이는 특정 변수의 변화가 사건 발생 가능성에 미치는 상대적인 효과를 나타낸다. 일반적으로 오즈비가 1보다 크면 해당 변수의 증가가 사건 발생 가능성을 높이는 것으로 양(+)의 관계, 1보다 작으면 그 가능성을 낮추는 음(-)의 관계로 해석된다.

2) 변수 설정

본 연구에서는 선행연구를 토대로 어린이공원의 입지 특성과 관련된 다양한 사회경제, 물리적 환경, 토지이용 요인을 독립변수로 선정하였다(표 5).

우선 사회･경제적 요인으로 상주인구 밀도, 생활인구 밀도, 어린이인구 비율, 노인인구 비율, 장애인인구 비율, 평균소득, 저소득층 비율, 평균 공시지가를 독립변수로 설정하였다. 상주인구 밀도는 해당 지역의 고정적인 거주 인구 수준을 나타내며, 어린이공원의 잠재적 수요를 설명하는 변수이다(조민균, 2019; 배민기, 2013; 강지현, 2021; 박혜림, 2024; 조규현･이인성, 2001; 문지영, 2023; 김용국, 2019). 이와 함께 실제로 해당 지역에 머무는 실질적 인구를 반영함으로써 공원 수요에 미치는 영향을 보다 현실적으로 파악하고자 생활인구 밀도를 고려하였다(조민균, 2019; 김응준, 2025).

인구구성 측면에서는 어린이‧노인‧장애인 인구 비율을 함께 고려하였다. 이는 어린이공원 이용자의 변화하는 특성을 반영하여, 그 이용자를 특정 연령층만으로 한정하지 않고 실질적‧잠재적 이용자를 모두 고려한 것이다(염정헌, 2022; 강지현, 2021; 박소현 등, 2014; 박혜림, 2024; 신병철･이은엽, 2018; 최희윤 등, 2004; 문지영, 2023; 김용국, 2019; 백지현, 2018).

평균 소득은 지역 주민의 생활수준을 반영하는 대표적 지표로, 소득 수준이 높은 지역일수록 쾌적한 주거환경에 대한 요구가 높고 공공시설의 질적･양적 수준 또한 높게 유지될 가능성이 있다는 점을 고려하여 변수에 포함하였다. 저소득층 비율은 시설 배분의 형평성을 보여주는 주요 지표라는 점에서 정책적 함의가 크다고 판단하여 변수에 포함하였다(박혜림, 2024; 김용국, 2019; 김종성, 2024; 백지현, 2018). 평균 공시지가는 토지 가격을 나타내는 지표로, 상대적으로 지가가 낮은 지역에 공공시설이 입지할 가능성이 높다는 다수 선행 연구의 분석 결과를 고려하여 변수에 포함하였다(배민기, 2013; 강지현, 2021; 박소현 등, 2014; 조규현･이인성, 2001; 문지영, 2023).

환경 요인으로는 도시공원 비율, 도시자연공원구역 비율, 수역면적 비율, 평균 표고를 변수로 설정하였다. 먼저 어린이공원 입지는 전체 도시공원 공급계획의 일부로서 고려될 수 있다는 점에서 타 도시공원 분포와의 연관성을 파악하고자 도시공원 비율을 독립변수로 포함하였다(조민균, 2019; 박소현 등, 2014; 조규현･이인성, 2001; 백지현, 2018). 도시자연공원구역은 법적 지정 방식과 지형적 특성, 접근성 측면에서 일반 도시공원과 차이를 보이나, 그 비중이 매우 크고(표 1 참조), 주민의 일상적 이용이 이루어진다는 점에서 별도로 구분하여 변수화하였다. 수역면적 비율과 평균 표고(조민균, 2019; 조규현･이인성, 2001; 백지현, 2018)는 공원의 입지에 있어 기본적으로 영향을 미치는 자연환경 요소이므로 변수에 포함하였다.

마지막으로 토지이용 요인으로는 아파트 비율, 건축밀도, 주거지역 비율, 상업지역 비율, 업무지역 비율을 변수로 설정하였다. 아파트 비율은 신시가지 개발 및 재개발사업을 통해 아파트 단지의 조성과 함께 주변지역이 함께 정비되었을 가능성이 높다는 측면에서 변수로 포함하였다(백지현, 2018). 건축밀도는 고밀개발 지역일수록 공원 확보가 어려울 수 있으나, 한편으로는 환경의 질 향상 및 주민복지를 위한 공공공간 확보의 필요성이 높아질 수 있다는 이중적 가능성을 파악하고자 변수에 포함하였다. 또한 토지의 용도에 따른 연관성을 파악해 보고자 토지의 기능별 용도를 주거지역, 상업지역, 업무지역 비율의 3가지 범주로 대별하여 변수화하였다.

위 최초변수 17개 변수 중 다중공선성을 검토하는 과정에서 VIF 값이 높게 나타난 상주인구 밀도(24.43), 장애인인구 비율(10.34), 건축 밀도(25.63)를 최종변수에서 제외하였다. 특히 상주인구밀도의 경우 생활인구밀도와 높은 상관성을 보였는데, 공원의 실제 이용 행태와 더 밀접한 관련성을 가진다고 판단되는 생활인구 밀도를 분석 변수로 유지하고, 상주인구 밀도는 제외하였다

이에 따라 최종 독립변수 14개가 확정되었다. 사회･경제적 요인으로는 생활인구밀도, 어린이인구 비율, 노인인구 비율, 평균소득, 저소득층 비율, 평균 공시지가를, 환경 요인으로는 도시공원 비율, 도시자연공원구역 비율, 수역면적 비율, 평균 표고를, 토지이용 요인으로는 아파트 비율, 주거지역 비율, 상업지역 비율, 업무지역 비율을 독립변수로 설정하였다. 변수의 정의는 표 6과 같다. 이 중 평균 공시지가는 분산이 크고, 분포상 왜도(skewness)가 존재하여 회귀계수 추정에 왜곡된 영향을 미칠 우려가 있다는 점을 고려하여, 정규성을 확보하고 극단 값의 영향을 완화하기 위해 해당 변수에 자연로그 변환(ln)을 적용하였다.

IV. 실증분석

1. 효율성 및 형평성 분석

1) 형평성 분석

쿨터 계수를 활용한 서울시 전체 어린이공원 공급의 형평성 분석 결과는 표 7과 같다.

분석 결과, 비형평성 계수가 5.50으로 나타나서, 서울시 행정동별 어린이공원의 공급면적은 어린이 수 측면에서 거의 형평하게 배분되고 있는 것으로 파악되었다. 그러나 쿨터의 비형평성 계수는 어린이 수에 비례하여 자원이 ‘상대적으로’ 얼마나 공평하게 분포되어 있는지를 측정하는 지표로, ‘절대적인’ 기준의 충족 여부는 보여주지 못한다. 따라서, 앞서 언급한 어린이 1인당 적정 공원면적 기준(2m²)에 근거하여, 각 행정동별로 공급이 해당 절대 기준을 충족하고 있는지를 확인하였으며, 그 결과는 그림 2와 같다.

그림 2.

서울시 행정동별 어린이 공원 분포의 형평성

어린이공원 면적이 ‘어린이 수 × 2m²’에 해당하는 수준으로 공급되어야 한다는 기준의 관점에서 보았을 때, 서울시 전체 차원에서는 총 어린이 수 755,036명에 대한 기준 면적 1,510,072m² 대비 실제 공급면적은 1,651,823m²로, 전반적으로 형평한 수준이라는 평가가 가능하다. 그러나 그림 2에서 볼 수 있는 것과 같이 개별 행정동 단위로 분석할 경우, ‘비형평한’ 행정동의 비중이 매우 높게 나타났다. 이는 일부 지역은 기준을 크게 초과하나 대부분의 지역은 기준에 크게 미달하는 등 상대적으로 큰 격차가 존재하는 것에 기인하는 결과로 판단된다. 따라서, 개별 행정동 단위의 형평성 개선이 필요함을 확인할 수 있다.

전체 생활권을 대상으로 분석한 결과, 약 70%에 가까운 행정동이 비형평한 수준으로 나타났으며, 서남권과 서북권 전체의 형평성이 상대적으로 높은 반면, 도심권과 동북권의 비형평성이 높게 나타났다(표 8). 따라서 어린이공원 분포의 형평성을 제고하기 위해서는 도심권과 동북권의 형평성 제고가 필요함을 확인할 수 있다.

2) 효율성 분석

그림 3은 DEA를 이용하여 서울시 426개 행정동을 대상으로 어린이공원 공급의 효율성을 분석한 결과이다. 서울시 전체 효율성 점수의 평균은 0.53으로 나타났으며, 효율성이 가장 낮은 행정동은 0.058을 기록한 잠원동으로 파악되었다. 반면, 남영동, 삼선동, 창신2동, 창신3동, 합정동, 화곡8동, 마천1동은 1(만점)을 기록하며 효율성이 높은 지역으로 평가되었다. 그러나 효율적이라고 볼 수 있는 행정동은 총 23개로 전체의 약 5%에 불과한 것으로 파악되었다. 이러한 결과는 대부분의 지역에서 어린이 1인당 공원 면적이 기준에 미치지 못하거나, 초등학교 통학권(400m) 내에 공원이 분포하지 않아 이용 접근성이 낮음을 시사한다.

그림 3.

서울시 행정동별 어린이 공원 분포의 효율성

공원공급의 효율성을 분석한 결과, ‘비효율적’으로 분류된 행정동이 전체의 약 70%를 차지하는 것으로 나타났다. 반면, ‘효율적’인 행정동의 비율은 약 5%에 불과해서, 서울시 전역에서 공원공급의 구조적 비효율성이 일반화되어 있음을 알 수 있다. 특히 동북권과 서남권의 경우 각각 89%와 82%의 행정동이 ‘비효율적’인 것으로 분류되어, 해당 권역 내 어린이공원의 분포 및 이용 효율성에 심각한 성과 격차가 존재하는 것으로 파악되었다(표 9). 반면에, ‘효율적’ 또는 ‘준효율적’으로 분류된 행정동은 대부분의 생활권에서 1~8개동에 그쳐, 극히 일부 지역에서만 제한적으로 효율성이 확보되고 있음을 확인할 수 있다.

3) 소결

분석 결과는 향후 서울시 어린이공원 조성 정책이 양적 총량보다는 형평성과 효율성 제고 측면에 초점을 맞출 필요가 있음을 시사한다. 따라서 향후 신규 어린이공원 공급 시, 형평성 측면에서는 행정동별 어린이 인구규모에 비해 공급면적이 부족한 지역을, 효율성 측면에서는 1인당 어린이공원 면적이 2m² 미만이거나 초등학교 이용권역과 어린이공원 이용권역 간의 중첩 면적이 상대적으로 작은 지역에 대한 입지를 우선적으로 고려할 필요가 있다.

2. 입지특성 분석

1) 기초통계분석

(1) LISA 분석

본 연구에서는 각 행정동 단위에서 어린이공원 수를 해당 지역의 어린이 인구수로 나눈 비율을 변수로 하여 공간적 자기상관성의 통계치를 산출하였다. 이는 단순히 공원 개수의 절대적 크기가 아니라, 지역별 어린이 인구 규모를 고려한 상대적 공급 수준을 반영하여 공간적 분포를 평가하기 위함이다. 이를 통해 어린이공원의 상대적 분포와 공간적 군집성을 분석하였다. 우선, Global Moran’s I 값의 경우 0.235(p-value= 0.00)가 나와서 전체적으로 약한 공간적 자기상관성이 존재하는 것으로 파악되었다.

LISA 분석 결과, 총 426개 행정동 중 109개(25.6%)에서 통계적으로 유의미한 공간적 자기상관성이 나타났다(그림 4). 이 중 High-High(HH) 유형은 41개로, 해당 지역과 인접 지역 모두에서 어린이공원이 밀집된 공간적 군집을 의미한다. 반면 Low-Low(LL) 유형은 49개로, 어린이공원이 해당 지역과 인접 지역 모두에서 희박하게 입지한 지역에 해당된다. High-Low(HL)와 Low-High(LH) 유형은 각각 9개와 10개로 상대적으로 적은 행정동이 이들 유형에 해당되었다. 나머지 317개 행정동은 통계적으로 유의미하지 않은 분포를 보여서, 전체적으로는 일부 지역에서만 뚜렷한 공간적 군집성이 관찰되었다.

그림 4.

LISA 분석에 따른 HH/LL의 입지

LISA분석을 통해 도출된 공간적 군집 패턴을 그림 4와 같이 HH와 LL로 시각화하였다. 빨간색으로 표시된 HH지역은 어린이공원 공급 수준이 상대적으로 높은 고밀도 군집지역을 의미하며, 파란색의 LL지역은 저밀도 군집지역에 해당한다. 본 연구에서는 이러한 군집 유형을 종속변수로 설정하여, 각 지역의 사회경제 및 물리적 요인이 어린이공원의 분포 패턴에 미치는 영향을 파악하였다.

(2) 기술통계

표 10과 같이 독립변수의 평균, 표준편차, 최대값 및 최소값을 분석한 결과 이상치가 없는 것으로 파악되었다. 또한, 독립변수의 VIF 값이 모두 4 이하로 나타나서, 다중공선성의 문제 역시 없는 것으로 판단하였다.

2) 이항로지스틱 회귀분석

LISA 분석 결과 어린이공원의 군집도가 HH인 41개 행정동은 종속변수 1로, LL인 49개 행정동은 종속변수 0으로 그 값을 설정한 뒤, 종속변수와 사회경제･물리적 요인 간의 관계를 정량적으로 파악하기 위해 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 이때, 독립변수의 유의수준은 10%로 설정하였다. 표 11은 이항 로지스틱 회귀분석 결과이다. 분석 결과 모형의 Cox & Snell R²는 0.314로 약 31%의 설명력을 보여주며, LLR p-value는 0.0022로 모형이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 유의한 변수로는 생활인구 밀도(-), 노인인구 밀도(-), 평균소득(+), 평균 공시지가(-), 주거지역 비율(+)이 도출되었다.

오즈비를 통해 각 독립변수의 영향 정도를 분석할 수 있다. 이때 종속변수를 HH=1, LL=0으로 설정하였으므로, 음의 회귀계수를 가진 변수는 오즈비의 역수를 통해 LL일 확률이 증가하는 것으로 해석하였다. 생활인구 밀도가 1인/1000m² 증가할 때 어린이공원 군집도가 LL일 확률이 약 162% 증가하고, 노인인구 비율이 1% 증가할 때 LL일 확률이 약 159% 증가, 평균소득이 만원 증가할 때 어린이공원 군집도가 HH일 확률이 약 221% 증가, 평균 공시지가가 100% 증가할 때 LL일 확률이 95% 증가²⁾, 주거지역 비율이 1% 증가할 때 HH일 확률이 약 229% 증가하는 것으로 나타났다.

분석 결과를 해석하면 다음과 같다. 생활인구 밀도가 높은 지역일수록 어린이공원이 밀집할 확률이 낮게 나타났다. 서울 생활인구 데이터는 주민등록 인구 외에 통근, 통학, 관광, 업무 등의 이유로 해당 지역에 방문하여 일정 시간 이상 머무는 사람들까지를 포함하는 자료이다(서울특별시, 2018). 김응준(2025)은 생활인구 밀도가 높은 지역이 주로 도심 상업지구나 유동인구가 많은 지역이며, 이러한 지역은 경제활동이 집중되고 통근･관광 인구가 밀집하는 반면, 녹지 공간은 상대적으로 매우 부족하다는 점을 지적한 바 있다. 본 연구의 결과는 이와 같은 해석과 일치하는 결과로 볼 수 있다. 따라서, 생활인구가 높은 도심 지역일수록 어린이공원 확보가 상대적으로 취약함을 알 수 있는데, 이는 그림 4를 통해서도 확인되는 부분이다.

노인인구 비율에 있어서는 노인인구 비율이 높은 지역일수록 어린이공원이 밀집할 확률이 낮게 나타났다. 이는 도시 생활권 공원의 공급에 있어 60대 인구 비율이 음(-)의 영향을 준다는 선행연구의 분석과 유사한 결과로 볼 수 있다(문지영, 2023). 생활권공원의 한 유형인 어린이공원 역시, 노인인구의 분포와 반비례하는 입지를 보이며, 입지에 있어 고령층의 물리적 접근성이 고려되고 있지 못한 현실을 보여준다.

평균소득에 있어서는 평균소득이 높을수록 어린이공원이 밀집될 확률이 높게 나타났다. 이는 소득이 높은 지역에 어린이공원 서비스가 더 많이 공급됨을 보여주는 결과이다. 김종성(2024)은 서울시에서 지정한 직영공원과 주요 공원의 접근성을 고려한 연구에서, 저소득층 주거지가 고소득층 주거지보다 공원 접근성이 더 좋다는, 본 연구의 분석과 상반되는 결과를 보고한 바 있다. 단, 본 연구의 경우 분석 대상이 어린이공원이라는 점에서 해석에 있어 주의가 요구된다.

평균 공시지가에 있어서는 평균 공시지가가 높은 지역일수록 어린이공원이 밀집할 확률이 낮은 것으로 나타났다. 이는 토지시장에서 토지이용의 경합성이 떨어지는 어린이공원이 상대적으로 지가가 낮아 토지비용의 부담이 적은 지역에 주로 입지하였음을 보여준다.

주거지역 비율에 있어서는 주거지역 비율이 높은 지역일수록 어린이공원이 밀집할 확률이 높게 나타났다. ｢도시공원･녹지의 유형별 세부기준 등에 관한 지침｣ 4장 1절 2항에서, 어린이공원은 “근린에 거주하는 어린이의 보건 및 정서생활의 향상을 목적으로 하는 놀이공간으로서 근린주구의 공원이다”라고 정의되어 있다. 이때 ‘근린주구’란 주민들이 공공시설을 공유하는 단위 생활권(거주권역)으로 정의할 수 있다(황용주, 1996, 328). 따라서, 주거지역의 비율이 높을수록 어린이공원이 밀집할 가능성이 높다는 본 연구의 분석 결과는 어린이공원의 입지가 계획 원칙에 맞게 공급되고 있음을 시사한다.

한편, 어린이인구 비율과 어린이공원 밀집도는 통계적으로 관련성이 없는 것으로 파악되었다. 공원녹지법의 정의에 따라 어린이인구 비율이 어린이공원 입지에 중요한 변수로 기능할 것이라 예상하였으나, 유의하지 않은 변수로 파악됨에 따라 어린이공원의 설치가 반드시 어린이인구 분포를 반영하여 배치되고 있지는 않다는 사실을 확인하였다. 이는 어린이공원의 공급이 계획적･체계적으로 이루어지지 않았을 가능성을 시사하는 결과이다. 어린이공원이 주로 지가가 낮은 곳에 위치한다는 분석결과는 입지결정에 있어 비용적 측면이 주된 요인으로 고려되고 있음을 시사하는 결과로 볼 수 있다. 한편 분석결과는 상술한 형평성 및 효율성 분석결과와도 일치하는 결과로서 향후 정책적 검토와 개선이 필요하다고 판단된다.

V. 결론

본 연구는 서울시 426개 행정동을 대상으로 어린이공원이 형평하고 효율적으로 분포되어 있는지 살펴보고, 어떠한 입지특성이 존재하는지를 종합적으로 분석하였다. 먼저, 형평성 분석 결과, 서울시 전체적으로는 어린이 인구 대비 공원 면적 배분이 형평한 수준으로 파악되었으나, 어린이 1인당 2m²의 절대기준에 따른 분석에서는 형평성이 낮은 행정동의 비중이 매우 높게 나타났다. 효율성 수준도 매우 낮게 나타나서, 효율적인 행정동이 서울시 전체의 약 5%에 불과한 것으로 파악되었다.

이항 로지스틱 회귀분석 결과, 평균소득과 주거지역 비율이 높은 지역일수록 어린이공원이 밀집하는 경향성이 나타났으나, 평균 공시지가, 노인인구 비율, 생활인구 밀도가 높은 지역에서는 밀집도가 낮게 나타났다. 특히 어린이 인구 비율은 통계적으로 유의하지 않게 나타나서 어린이공원의 입지가 어린이 인구 분포를 충분히 반영하고 있지 않음을 확인하였다.

본 연구는 어린이 인구 비율과 어린이공원 입지 간의 상관성이 높지 않음을 파악함으로써, 어린이공원의 공급이 계획적･체계적으로 이루어지지 않았을 가능성을 확인하였다. 이러한 분석 결과는 어린이공원은 어린이를 주이용자로 계획･조성되는 공간이라는 기존 인식의 재검토가 필요함을 시사한다. 즉, 저출산과 인구구조의 변화 속에서 어린이공원의 기능과 의미가 새롭게 정의되어야 함을 확인할 수 있다.

정책 대안을 장단기로 구분해서 제시하면 다음과 같다. 단기적으로, 형평성이 낮은 행정동을 우선 공급 대상으로 선정하여, 공원 접근성 격차를 해소하는 전략이 필요하다. 이를 위해서는 어린이 인구, 생활인구, 취약계층(노인, 장애인, 저소득층 등) 분포 등을 종합적으로 고려한 맞춤형 공급 전략이 마련되어야 한다. 아울러, 현행 원단위 기반의 기계적 공원배치 기준에서 벗어나, 실제 이용자의 접근성과 편의성을 반영한 배치 기준의 도입이 필요하다.

장기적으로는 어린이공원을 어린이뿐만 아니라 노인･장애인 등 다양한 계층이 함께 이용할 수 있는 다기능･다계층형 생활밀착 오픈스페이스로 전환할 필요가 있다. 이 과정에서 본 연구의 효율성 분석결과 비효율적으로 평가된 어린이공원을 우선적인 전환 대상으로 고려할 수 있을 것이다. 이는 급속한 저출산･고령화와 지속적인 인구 감소라는 사회적 변화에 대응하여 어린이공원을 단순한 어린이 놀이공간에서 지역 커뮤니티의 중심이 되는 복합 이용공간으로 재구조화하는 전략과 맥을 같이 하는 것이다.

본 연구는 어린이공원의 형평성과 효율성을 분석하고, 입지에 영향을 미치는 요인에 대해서 종합적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있으나, 다음과 같은 한계를 지닌다. 첫째, 분석이 단일 시점(2023년)에 국한되어 있어, 시간에 따른 변화 추세와 장기적 변화를 고려하지 못한 한계가 있다. 둘째, 본 연구는 통계자료의 제한으로 서울시 426개 행정동 단위 자료를 활용하여 분석을 진행하였으나, 공원을 중심으로 250m 이용권을 설정하여 분석을 진행할 수 있다면 보다 정밀한 분석결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다. 셋째, 행정동별 형평성과 효율성을 도출하였으나, 이를 최종 회귀분석과 연결하지 못한 것은 본 연구의 한계로 볼 수 있다.