도시공간구조가 소득수준별 통근거리에 미치는 영향에 관한 연구

Abstract

지난 수십 년 동안 도시계획 분야에서는 도시 내에서 발생하는 다양한 활동의 원인을 이해하기 위해 도시공간구조(urban spatial structure)의 개념과 특성에 관한 논의를 지속해왔다. 특히, 도시공간구조의 특성은 주거지와 직장지의 분포를 잘 나타낸다는 점에서 이를 통해 도시민들의 통근패턴을 설명하고자 하는 시도가 이루어졌다. 이와 관련해, 고용밀도의 공간적 분포를 바탕으로 도시공간구조의 특성을 이해하고 부도심 지역을 선별할 수 있는 방법론이 다양하게 제시되어왔다. 이들은 동반입지 가설, 일자리탐색 이론, 시간예산 이론 등을 기반으로 도시공간구조의 다핵화 또는 분산이 통근행태에 미치는 영향을 살펴보았으며, 도시계획의 측면에서 지향해야 할 방향을 제시하였다. 한편, 도시민들의 통근패턴은 각 통근자의 인구사회경제적 특성에 따라 서로 다른 모습을 보인다. 구체적으로, 기존연구에서는 통근자의 연령, 성별, 인종, 소득수준, 직종, 교육수준 등에 따라 통근시간, 통근거리, 통근수단이 다르다고 보고하고 있다. 이와 같이, 통근행태는 통근자의 개별 속성에 따라 다름에도 불구하고, 도시공간구조 특성이 통근행태에 미치는 영향을 인구사회경제적인 특성에 따라 구분하여 살펴보고 있는 연구는 거의 수행되지 않았다. 이러한 측면에서, 도시공간구조의 특성이 통근행태 미치는 영향이 소득수준에 따라 어떠한 차별적 특징을 가지는지 살펴볼 필요성이 있다. 통근행태의 경우, 통행시간, 거리, 수단 등의 요소를 포함하는데, 거리의 측면에서 통행의 효율성을 살펴보기 위해 초과통근에 대한 개념이 제시되었다. 초과통근 개념을 적용하고 있는 연구에서는 대표적으로 최소통근거리와 최대통근거리에 대한 지표를 활용한다. 여기서 최소통근거리는 주거지 및 직장지 위치를 고정한 상태에서, 통근자들이 통근비용을 최소화하는 방향으로 통행했을 때의 통근거리를 의미하며, 최대통근거리는 통근비용이 최대화되었을 경우를 가정한다. 특히, 도시공간구조가 통근자의 최소통근거리나 최대통근거리에 미치는 영향을 살펴봄으로써, 도시공간구조가 평균통근거리에 미치는 영향을 더 잘 설명할 수 있다. 이러한 맥락에서, 도시공간구조가 인구사회경제적 특성별 통근자의 최소·최대통근거리와 평균통근거리에 미치는 영향을 종합적으로 이해할 필요성이 있다. 이러한 배경 하에, 본 연구는 LEHD 자료를 이용하여 미국에 위치한 161개 대도시권 지역(metropolitan statistical area, MSA)을 대상으로, 도시공간구조 특성이 소득수준별 평균통근거리에 미치는 영향을 살펴본다. 구체적으로, 본 연구에서는 도시공간구조 특성과 소득수준별 최소·최대통근거리 간의 관계를 우선적으로 고찰함으로써, 각 도시공간구조 특성과 평균통근거리 간의 관계를 심도 있게 살펴본다. 또한, 본 연구에서는 2005년과 2017년에 대한 종단면 분석을 수행함으로써, 도시공간구조 특성 변화가 소득수준별 평균통근거리 변화에 유의미한 영향을 미치는지 확인한다. 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 본 연구의 결과를 통해 다음과 같은 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 도시공간구조 계획에 있어 모든 소득수준별 통근자의 평균통근거리를 줄이기 위해서는 어느 정도 다핵과 분산의 특성을 혼합해 반영할 수 있어야 한다. 직장지의 분산은 주로 저소득 통근자와 밀접한 관련이 있으며, 이는 저소득 통근자의 직주근접을 유도한다. 한편, 도시공간구조의 다핵화는 주로 소득수준이 높은 직장지와 관계가 있으며, 이를 통해 고소득 통근자의 통근효율성을 개선할 수 있다. 본 연구의 결과는 어느 한쪽에 치우친 도시공간구조 계획은 특정한 소득수준별 통근자의 통행행태를 악화시킬 수 있음을 시사한다. 둘째, 도시공간구조 다핵화를 통해 고소득 통근자의 평균통근거리를 줄이고자 할 때에는 부도심 지역의 규모와 위치를 중요하게 고려해야 한다. 분석결과에서 살펴보았듯이, 부도심의 규모가 클 때 고소득 통근자는 직주근접하는 경향을 보인다. 해당 결과는 부도심의 규모가 어느 정도 수준 이상일 때, 다양한 산업 및 직종의 직장지를 수용할 수 있으며, 고소득 통근자의 교차통근을 줄인다는 것을 의미한다. 또한, 부도심지가 도심으로부터 멀리 떨어진 지역에 위치할 때 고소득 통근자가 직주근접하는 것으로 확인되었다. 이는 부도심을 계획할 때 고소득 통근자의 일자리 탐색반경을 중요하게 고려해야 함을 시사한다. 셋째, 도심 및 그 주변에 직장지를 집중적으로 분포시킴으로써 저소득 통근자의 평균통근거리를 줄일 수 있으며, 이를 위해서는 대중교통 서비스의 공급이 함께 이루어져야 한다. 도심지의 밀도를 충분히 높게 유지할 때, 결과적으로 대중교통 서비스를 공급할 수 있고, 이는 저소득 통근자의 대중교통 이용 증진과 함께 평균통근거리를 줄일 수 있다. 특히, 본 연구의 대상지가 미국인만큼, 주요 대중교통 결절지의 부담가능한 주택(affordable housing)의 공급이 필요함을 시사한다. 마지막으로, 고소득 통근자는 저소득 통근자보다 교차통근의 기회에 민감하게 반응하며, 도시공간구조 계획을 통해 최대통근거리의 증가를 억제해야 한다. 고소득 통근자의 경우, 자가용에 대한 의존도가 높음과 동시에, 직장지나 주거지를 선택하는데 있어서 개인의 선호특성이 중요하게 작용한다. 이에 따라, 최대통근거리를 제한하지 않으면 계속해서 고소득 통근자의 장거리 통근을 유발할 수 있다. 본 연구는 비교적 오랜 기간 동안 논의되었던 도시공간구조와 통근거리의 관계를 소득수준 집단별로 나누어 살펴보았다는 점에서 의의가 있다. 기존 연구에서는 대도시권의 도시공간구조 특성이 소득수준별 통근자에게 미칠 수 있는 차별적 영향을 충분히 다루고 있지 못하다. 또한, 도시공간구조와 통근행태 간의 관계에 대한 일관성 있는 실증결과가 부재하여 뚜렷한 정책적 시사점을 도출해내는데 어려움이 있었다. 이와 관련해, 본 연구에서는 도시공간구조와 통근거리에 대한 관련논의를 소득수준별로 살펴봄으로써, 도시공간구조 계획의 중요성을 다시 환기하며, 소득수준별 통근자의 근본적인 차이를 고려하여 도시공간구조의 중요성을 확인할 수 있음을 보인다. 나아가, 본 연구에서는 도시공간구조와 통근거리 간의 관계를 보는데 있어 최소통근거리 및 최대통근거리의 개념을 활용함으로써 보다 체계적인 분석결과를 제시한다. 해당 결과는 도시공간구조가 통근거리에 미치는 영향의 구조를 이해하는데 도움을 줄 것으로 판단된다. 특히, 본 연구에서는 최소통근거리 및 최대통근거리를 소득수준별로 산출하였다는 점에서 의의가 있으며, 도시공간구조가 “직주근접의 기회”나 “교차통근의 기회”에 소득수준별로 다른 영향을 미칠 수 있음을 설명하였다. 이러한 접근방법은 이후 도시공간구조나 주거지 및 직장지의 공간적 분포에 대한 계획을 수립하는데도 기여할 것으로 기대된다. 마지막으로, 본 연구에서는 도시공간구조와 관련된 지표인 도심 집중화 정도, 직장지 군집화 정도, 분산 정도, 도심 대비 부도심의 평균규모, 부도심 개수, 도심과 부도심 간 평균거리가 소득수준별 통근행태에 미치는 차별적 영향을 확인하였다. 또한, 도시공간구조 특성, 최소·최대통근거리, 그리고 평균통근거리 간의 종합적인 관계를 확인하는데 있어, 각 소득수준별 통근자 집단의 특성을 고려하였다는 점에서 의의가 있다. 구체적으로, 저소득 집단은 주로 직장지의 분산 및 도심 지역의 집중화 정도와 밀접한 관련이 있는 것으로 파악되었으며, 소득수준이 높아질수록 도심 및 부도심의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. 해당 결과는 통근행태와 관련된 형평성 문제를 개선하는데 기여할 것으로 기대된다.; During the past decades, numerous works in the planning field have discussed the concept and characteristics of urban spatial structure to better understand various urban activities. To add, a number of literatures have suggested ways to quantify the diverse aspects of urban spatial structure and identify employment centers based on the spatial distribution of job density. Considering that the attributes of urban spatial structure are intimately associated with the spatial distribution of jobs and housings, several works have examined its’ impact on commuting behavior. Additionally, former studies have examined the effect of polycentric development or land-use dispersal on commuting behavior based on theories including the co-location hypothesis as well as the search theory, and further suggested implications for planners. Meanwhile, commuters show different travel patterns according to their socioeconomic attributes. Specifically, previous literatures have reported that commuting outcomes, such as time, distance, and mode choice results differ depending on the commuter’s age, gender, race, income level, occupation type, education level, and etc. As such, although the commuting behavior differs according to the commuter’s individual attributes, few studies have examined the discrepant effects of urban spatial structure on commuting outcomes by socioeconomic groups. In this aspect, it is necessary to gain a better understanding about the association between urban spatial structure attributes and commuting outcomes according to income levels. To measure commuting efficiency, especially in terms of travel distance, previous literatures have developed the excess commuting concept. In detail, previous studies applying the excess commuting concept have focused on indices such as the minimum and maximum commute. Here, the minimum commute is calculated based on the presumption that commuters select their workplace and residence to minimize the global travel cost of the region, while constraining the number of jobs and workers per spatial unit. On the other hand, the maximum commute is computed by assuming that the commuters try to maximize their travel distance. In particular, these indices can be applied to better understand the relationship between urban spatial structure and commuting. To conclude, it is important to investigate the impact of urban spatial structure on both minimum and maximum commute, as well as the actual commute while considering the socioeconomic status of commuters. This study examines the relationship between urban spatial structure and the average commuting distance by income groups based on 161 metropolitan statistical areas (MSA) of the United States using the Longitudinal Employer- Household Dynamics data. In detail, this study first discusses the association between urban spatial structure and excess commuting indices to further address the determinants of the average commuting distance. To add, this study employs the data from 2005 and 2017 to examine whether the changes in urban spatial structure lead to a significant change in the average commuting distance by income level of commuter groups. Based on the analysis results, following lessons are learned. First of all, the results imply that both aspects of polycentric development and dispersal could contribute to shortening the commuting distance. In particular, the dispersion of workplace turned out to provide better jobs-housing balance for low-income commuters, further leading to shorter commute. On the other hand, polycentric development was intimately associated with the workplace of high-income commuters, providing potentials for enhancing commuting efficiency levels. In sum, the development of urban spatial structure towards the extreme ends of either dispersal or polycentric structure could lead to lengthening the commuting distance for certain commuter groups by income level. Second, the results indicate that the size and location of sub-centers are significant attributes that planners should focus to reduce the commuting distance. More in detail, high-income commuters tend to shorten their travel distance when the size of sub-centers are large. This result implies that large sub-centers are likely to accommodate diverse types of industry and occupation, further leading to less cross-commuting behavior in high-income groups. Additionally, commuting distances were negatively associated with the average distance between the city center and other sub-centers. This finding further implies that planners should consider the job search radius of high-income commuters when designing new sub-centers. Third, increasing the job density in the city center as well as its peripheral areas could shorten the commuting distance of low-income commuters. More in detail, the high density in the city center could enable better transit services, which would promote transit use and reduce the commuting distance of low-income commuters. In particular, regarding that the analysis is based on the metropolitan areas located in the United States, this finding indicates that affordable housing policies could focus on major transit nodes when supplying new housing for low-income commuters. Finally, high-income commuters were more sensitive to the potential of cross-commuting compared to low-income commuters. This result implies that the goal of planning urban spatial structure should focus on minimizing, or at least maintaining the maximum commuting distance. Especially, high-income commuters have high dependency on automobile, while they exhibit particular propensity towards certain workplace or residential area. Thus, without trying to limit the maximum commuting distance of the metropolitan area, it would be unavoidable to shorten the commuting distance of high-income commuters. This study contributes to the long history of research on urban spatial structure and commuting behavior by focusing on the discrepancy among different income groups. In detail, this study provides a systematic empirical result on the relationship between urban spatial structure, minimum and maximum commute, and the average commuting distance. Moreover, this study shows that the urban spatial structure attributes could have different impact on both the minimum commute and the maximum commute by income levels. To add, this study provides meaningful results regarding the effect of urban spatial structure measures such as centrality, concentration, dispersion, and the size and location of sub-centers on the average commuting distance. In sum, low-income commuters were more sensitive to the centrality and dispersion levels of job density, while high-income commuters showed relationship with the attributes of major employment centers. The results of this dissertation are expected to contribute to addressing the equity issues in the transportation field, especially regarding the commuting outcomes.