COVID-19 시기 도시 활력의 회복탄력성 및 영향 요인에 관한 연구

Abstract

COVID-19 was first reported in December 2019 in Wuhan city of China and had an unprecedented and enormous impact on various fields worldwide. To minimize face-to-face contact and infection rate, various countermeasures have been implemented such as social distancing, border closure, the mandatory wearing of masks, business hours restrictions, teleworking, remote learning, and reduced public transportation, which have changed people's daily lives in many ways. Three years have passed since the outbreak of the pandemic, and many parts of our lives have been going back to normal.

Recovery signs are emerging from everywhere and this is the time to diagnose the resilience of urban vitality during COVID-19. Interest in urban resilience and sustainability is increasing day by day, but not much research on cities regarding infectious diseases has been conducted so far. Therefore, the purpose of this study is to analyze the resilience of urban vitality and its influencing factors.

The spatial scope of this study covers 249 major trade areas in Seoul, and the temporal range is from the first quarter of 2020 to the second quarter of 2022. In this study, the living population is used as an indicator of urban vitality, and the concept of engineering resilience is applied to measure the resilience of urban vitality. In addition, this study uses multiple regression analysis to find out determinants of the resilience. Explanatory variables include demographic characteristics, quantitative characteristics of a commercial district, qualitative characteristics of a commercial district, change index of a commercial district, accessibility, and regional characteristics.

In the case of demographic characteristics, the resident population, the working population, the number of households, and the income level have a positive effect on resilience. In the case of quantitative characteristics, industries including F&B, healthcare, leisure, and retail have a positive effect on resilience, while the service industry and accommodation industry have a negative effect on resilience. In the case of qualitative characteristics, industry diversity and low franchise ratio have a positive effect on resilience. In addition, the face-to-face industry has a negative effect on resilience, while the ban-gathering industry and emergency-relief-funds available industry have a positive effect on resilience. In the case of the change index, among the stagnant index, declining index, growing index, and circulating index, the stagnant index has the most negative effect on resilience of all. In the case of accessibility, the number of facilities has a negative effect on resilience, and buses have a positive effect than subways. In the case of regional characteristics, the area of commercial districts has a positive effect on resilience, but the ratio of other commercial districts in administrative dongs has a negative effect on resilience. Lastly, the ratio of urban park area has a negative effect on resilience.

This study has the following three meanings. First, the two indicators of engineering resilience, robustness and rapidity, are both taken into consideration when measuring resilience of urban vitality. Second, the temporal range of the study is set in the long term which is from the time of outbreak to the time of recovery. Third, the commercial characteristics are comprehensively examined by dividing them into three categories: quantitative characteristics, qualitative characteristics, and change index of a commercial district.

However, this study has the following three limitations. First, the living population used as an indicator of urban vitality does not reflect the actual reality. Second, since there is no criterion in selecting the proper resilience, it should be noted that using a resilience concept other than engineering resilience may result in different results from this study. Finally, this study only takes the size of the resilience triangle into consideration and excludes the shape, sign, and slope of the triangle. Therefore, these limitations should be supplemented in subsequent studies.

COVID-19는 2019년 12월 중국 우한에서 시작하여 전 세계적으로 퍼져나가 여러 방면으로 막대한 영향을 미쳤다. 대면접촉과 감염 피해를 최소화하기 위해 사회적 거리두기, 국경 봉쇄, 마스크 착용 의무화, 영업시간 제한, 재택근무, 원격 수업, 대중교통 운행 감축 등 여러 대응책을 시행하였고, 이는 사람들의 일상생활에 많은 변화를 가져다주었다. 백신과 치료제 개발, 안정적인 의료체계 확보 등 무수한 노력 끝에 COVID-19가 창궐한 지 3년이 지난 지금, 잃어버린 일상을 점차 되찾아가는 중이다.

곳곳에서 COVID-19의 영향에서 벗어나려는 회복 신호가 나타나고 있으며, 이때가 COVID-19에 대한 지역의 회복탄력성을 점검해야 할 적기라고 생각한다. 도시 리질리언스와 지속 가능성에 대한 관심이 나날이 높아지고 있지만, 지금까지 감염병 차원에서 도시를 살펴본 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 COVID-19 영향에 대한 도시 활력의 회복탄력성을 진단하고, 그 영향 요인을 분석하여 향후 감염병 사태를 대비하는 도시정책에 활용되고자 한다.

본 연구의 공간적 범위는 서울시 발달상권 249곳을 대상으로 하며, 시간적 범위는 2020년 1분기부터 2022년 2분기까지다. 본 연구에서는 도시 활력을 진단하기 위한 지표로 생활인구를 선택하였고, 공학적 회복탄력성 관점에서 도시 활력의 회복탄력성을 측정하였다. 또한 회복탄력성에 미치는 영향 요인에 대해 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 설명 변수로는 인구학적 특성, 상권 양적 특성, 상권 질적 특성, 상권 변화 지표, 접근성, 지역 특성이 있다.

분석 결과, 인구 특성의 경우, 상주인구, 직장 인구, 가구 수와 소득 수준은 회복탄력성에 긍정적인 영향을 미친다. 상권 양적 특성의 경우, 외식업, 의료업, 문화·여가, 도소매업 점포 밀도는 회복탄력성에 긍정적인 영향을 미치지만, 서비스업과 숙박업은 부정적인 영향을 미친다. 상권 질적 특성의 경우, 업종 다양성과 낮은 프랜차이즈 비율은 회복탄력성에 긍정적인 영향을 미친다. 또한 대업 업종의 매출 비율이 낮고, 집합 제한·금지 업종과 긴급재난지원금 사용처 업종의 매출 비율이 높을수록 회복탄력성에 긍정적인 영향을 미친다. 상권 변화 지표의 경우, 정체형, 쇠퇴형, 성장형, 순환형 상권 중 정체형 상권의 특징이 회복탄력성에 가장 부정적인 영향을 미친다. 접근성의 경우, 집객시설은 회복탄력성에 부정적인 영향을 미치고, 버스는 지하철보다 회복탄력성에 긍정적인 영향을 미친다. 지역 특성의 경우, 상권 면적은 회복탄력성에 긍정적인 영향을 미치지만, 행정동 내 기타 상권의 면적 비율은 각 상권의 도시 활력 회복탄력성에 부정적인 영향을 미친다. 마지막으로 도시공원 면적 비율은 회복탄력성에 부정적인 영향을 미친다.

본 연구는 다음과 같은 세 가지 의의를 지닌다. 첫째, 공학적 회복탄력성의 두 가지 지표인 Robustness와 Rapidity를 종합적으로 고려하여 회복탄력성을 분석하였다. 둘째, 연구의 시간적 범위를 COVID-19 발생 시점부터 회복 시점까지 설정하여 거시적인 관점에서 도시 활력 변화를 분석하였다. 셋째, 상권의 특성을 상권 양적 특성, 상권 질적 특성, 상권 변화 지표 3가지로 구분하여 상권의 특성을 종합적으로 살펴보았다.

하지만 본 연구는 다음과 같은 세 가지 한계점을 지닌다. 첫째, 도시 활력의 지표로 사용된 생활인구 데이터는 유동 인구와 상주인구까지 고려하여 실제 현실을 반영하지 못한다. 둘째, 공학적 회복탄력성이 아닌 다른 회복탄력성 관점을 사용하는 경우, 본 연구와 다른 결과가 나올 수 있음에 유의해야 한다. 마지막으로 본 연구는 리질리언스 삼각형의 면적만을 고려하여 회복탄력성을 분석하고, 삼각형의 모양, 부호, 기울기 등은 고려 대상에서 제외하였다. 따라서 후속 연구에서는 이러한 한계점을 보완해야 할 것이다.