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리질리언스(resilience)는 본래 ‘jump back’의 의미를 가진 라틴어 ‘resilio’에서 유래되었으며, 일반적으로 ‘이전상태로 되돌아가는 능력’을 의미한다. 리질리언스(resilience) 개념은 Holling(1973)에 의해 논의되기 시작하였다. Holling은 회복탄력성을 ‘시스템의 지속 능력(persistence of systems) 및 외부 변화와 교란(change and disturbance)을 흡수(absorb)하여 현 상태와 동일한 관계를 유지하는 능력’이라 정의하였다(이대웅, 2019). 재난 분야에서는 Timmerman(1981)에 의해 리질리언스 개념이 도입되었으며, ‘위험한 사건(hazardous event)의 발생을 흡수(absorb)하고 복구(recover)하는 역량’이라 정의하였다(이대웅, 2019). Timmerman이 처음으로 자연재해 분야에 Resilience 개념을 사용한 이래로 연구 영역과 대상 그리고 방법에 따라 ‘회복탄력성’에 대한 정의가 다양하게 나타나고 있다(이대웅, 2019). 그밖에 정의를 살펴보면 ‘재난으로 인한 사회분열을 최소화하고 재해위험의 영향을 완화하는 사회구성단위의 능력(Bruneau et al., 2003)’, ‘손실로부터 저항하거나 복구하는 능력(Norris et al., 2008)’, ‘재난으로부터 반응하고 복구하기 위한 사회적 시스템의 능력(Cutter et al., 2008)’으로 정의되었으며, 충격을 흡수하고 사건에 대응할 수 있게 하는 본질적인 구성요소를 포함⁵⁾하는 개념으로 보기도 하였다. Vugrin et al.(2011)은 회복탄력성 비용을 제시하였는데 ‘재난으로 인한 시스템의 피해영향을 최소화하고 손상된 시스템을 복구하는데 드는 노력을 최소화하는 지역의 역량’이라고 정의하였다(이대웅, 2019). 이처럼 회복탄력성에 대한 정의는 다양하나 기존의 방식이 아닌 지역 자체의 대응력과 회복력을 강조했다는 데 공통점이 있다.

본 연구에서는 ‘재난 회복탄력성(disaster resilience)을 위험 요인(hazards) 발생으로 인한 충격을 흡수(absorb)하고 복구(recover)하는 대처능력(capability)’ 으로 정의하고, 지자체의 역량(capacity)을 통해 재난으로 인한 피해영향과 그 복구비용을 최소화할 수 있다고 본다.

재난 회복탄력성은 성과(outcome)와 과정(process) 두 가지 요소를 포함하고 있는데, 재난 회복탄력성의 측정 문제는 연구자가 재난 회복탄력성 개념 가운데 어디에 중점을 두는가에 따라 달라진다(Manyena, 2006). 구조적 접근법은 시스템의 구조와 일반적 행태를 관찰함으로써 시스템의 회복탄력성을 설명하며, 성과기반 접근법에서는 양적으로 시스템의 성과를 측정함으로써 재난 회복탄력성을 측정한다(Biringer et al, 2013). 이들 연구에서는 회복탄력성의 구성요소를 외부 충견을 견디는 흡수력(absorptive capacity)과 피해에 적응하는 적응력(adaptive capacity), 빠르고 쉽게 복구할 수 있는 시스템 역량이 복구력(restorative capacity)으로 보고 회복탄력성 비용을 산출한다(Vugrin et al., 2011; 유순영, 2011; 유순영 등, 2014; 이대웅, 2019). 특히 Vugrin et al.(2011)은 회복탄력성 요소에 근거하여 <식 1>과 같이 회복탄력성 비용(resilience cost)을 산출하였다. 여기서 SI(system impact)는 시스템 영향, TRE(total recovery effort)는 총 복구노력, α는 가중치와 단위 환산을 위한 계수다. 여기서 시스템 영향(SI)은 <식 2>와 같이 TSP(target system performance)와 SP(system performance)간의 간격을 통해 측정 가능하며, 총복구노력(TRE)은 <식 3>과 같이 복구 기간 투입된자원의 양을 의미한다. 재난으로 인해 기존 시스템 성능의 목표치(TSP)에서 현재 시스템 성능(SP)간의 간격이 크고 오래 지속될수록, 재난으로 인해 새롭게 나타난 복구노력(RE)의 면적이 크고 오래 지속될수록 회복탄력성은 낮으며 회복탄력성 비용은 높은 것이다(Vugrin et al., 2011, pp.281-283).

유순영은 Vugrin et al.(2011)의 연구를 기반으로 국가와 지역사회 재난 취약성을 평가하기 위해 다음 <식 4>와 같이 회복탄력성 비용지수를 개발하였다. 산정식에서 L(t)는 피해액, R(t)는 복구액, V(t)는 노출인자이며, t₀와 t_f사이에 발생한 피해액과 이를 복구하기 위해 소요된 복구비용의 합으로 이해할 수 있다(유순영 등, 2014).

본 연구에서는 Vugrin et al.(2011) 연구를 기반으로 유순영 등(2014)이 제시한 회복탄력성 비용지수를 사용하여 재난 회복탄력성을 산출한다. 재난 회복탄력성은 Vugrin et al.(2011)이 말한 시스템 영향(system impact) 지표인 총 피해액과 총 복구노력(total recovery effort) 지표인 총 복구액의 합을 노출인자인 인구수로 나눈 값으로 재난 회복탄력성 비용 지수(Resilience Cost Index)를 나타낸다. 따라서 재난 회복탄력성 비용이 클수록 재난 회복탄력성은 작아지며, 재난 회복탄력성 비용이 적을수록 재난 회복탄력성은 커진다고 해석할 수 있다.

재난 회복탄력성 영향요인을 분석한 연구는 크게 재난 복원탄력성에 관한 연구와 지역차원의 회복력에 관한 연구로 구분할 수 있다. 먼저, 재난 복원탄력성에 관한 선행연구에서는 주로 사회적, 경제적, 제도적, 물리적, 생태적 차원의 지표를 통해 연구되어 왔다(Cutter et al., 2008; Shaw et al., 2010; Burton, 2012; 강상준 등, 2013; 김연수, 2016; 이대웅, 2019). 재난 복원탄력성 영향요인에 관한 연구의 특징은 도시시스템에 부정적 영향을 미치는 기후변화를 고려한 연구가 이루어졌다는 점이다(Shaw et al., 2010; 심우배 등, 2011; Typer et al., 2014). 충북 지역의 집중호우에 관해 분석한 연구에 따르면, 2010년대 이후 기후변화로 인하여 장마전선 등의 성질이 변화함에 따라 피해 규모와 집중호우 발생 양상이 변하고 있는 추세로 나타났다(김가영 등, 2020). 따라서 기후변화를 고려한 재난 회복탄력성 연구가 이루어질 필요가 충분하다고 본다. 이에 본 연구는 기후변화 기반의 재난 복원탄력성을 연구한 Shaw et al.(2010) 연구 등 재난 복원탄력성의 영향요인을 분석한 선행연구를 통하여 경제적, 물리적 차원의 지자체 역량을 독립변수로 설정한다.

선행연구에서 물리적 요인을 소방시설이나 의료시설의 수, 공공주택 비율, 도로연장 등 시설 및 인프라로 접근한 것과 달리 본 연구에서는 토지이용 측면에서 방재기능이 있는 녹지, 도시공원, 하천, 저류지의 비율을 물리적 역량 지표로 사용했다는 점이 선행연구와 차별된다.

다음으로 지역 회복력에 관한 선행연구는 경제구조 등 경제적 요인, 인적자본 등 인구･사회적 요인, 사회적 취약계층 등 지역사회 역량의 지표를 통해 연구되어 왔다. 이들 연구의 특징은 지역경제 회복력에 대한 논의가 이루어졌다는 점에 있다(Foster, 2010; Advantage West Midland, 2010; Ekosgen, 2011; 하수정 등, 2014; 박주언, 2017; 전은영･변병설, 2017). 지역경제의 회복력이 연구관심사가 된 주된 이유는 경제적 충격 이후 지역경제가 회복되는 시간이 지역마다 상당히 다르다는 점 때문이다(하수정 등, 2014). 따라서 지역 회복력을 다루는 연구들은 외부충격에 따른 회복반응 정도의 차이를 설명하거나 지역 내 산업구조, 지역경제 개방성, 인적자본과 노동시장, 지역을 구성하는 가구, 주택시장 등 지역 경제의 속성과 요인들을 파악하고 있다(하수정 등, 2014). 산업구조가 크고 지역경제가 활성화된 지역은 높은 인구밀도를 보이며, 청장년층 인구가 많아 재난 발생 시 복구인력으로 활용할 수 있다. 또한, 지역 커뮤니티가 잘 갖추어진 지역은 사회참여와 네트워크가 활발하여 많은 자원봉사가 이루어질 것이다. 따라서 지역경제 회복력에 영향을 미칠 수 있는 인적 역량 또한 독립변수로 설정한다.

본 연구에서는 위에서 살펴본 선행연구를 바탕으로 지자체의 역량을 경제적, 물리적, 인적 역량으로 보고, 재난 회복탄력성의 독립변수로 선정하였다. 한편, 자연재난으로 인해 발생하는 피해와 투입되는 복구비용은 발생하는 자연재난의 빈도와 규모에 의해 강한 영향을 받음(Cutter et al., 2008)에 따라 재난 회복탄력성에 영향을 줄 수 있는 기후적 요인, 지형적 요인, 재난규모를 통제하여 지자체 역량이 재난 회복탄력성에 미치는 영향을 분석한다.

본 연구는 지자체의 역량이 재난 회복탄력성에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 선행연구를 통해 독립변수를 지자체의 경제적, 물리적, 인적 역량으로 설정하였으며, 그 외 영향요인이 될 수 있는 기후적 요인, 지형적 요인, 재난규모는 통제변수로 설정하였다. 종속변수인 재난 회복탄력성은 Vugrin et al.(2011)이 말한 시스템 영향(system impact) 지표인 총 피해액과 총 복구노력(total recovery effort) 지표인 총 복구액의 합을 노출인자인 인구수로 나눈 값으로 재난 회복탄력성 비용 지수(Resilience Cost Index)를 나타낸다. 공간적 범위는 17개 광역자치단체이며, 시간적 범위는 2009년부터 2018년까지 10년간이다.

<그림 1>  
분석의 틀

본 연구는 지자체 역량이 재난 회복탄력성에 미치는 영향을 확인하기 위하여 전국 17개 광역자치단체를 대상으로 분석였다. 이를 위해 2009년부터 2018년까지 10년간의 패널데이터를 구축하여 분석에 사용하였다. 종속변수에 사용되는 재난 피해액과 복구액은 행정안전부가 제공하는 『2018 재해연보』중 최근 10년간 피해액 및 복구액 현황을 활용하였고(행정안전부, 2018), 그 외 변수들은 KOSIS 국가통계포털(kosis.kr)을 이용하여 수집하였다. 수집된 자료들은 STATA 통계프로그램(버전 14.0)을 사용하여 상관분석 및 패널회귀분석을 실시하였다.

본 연구의 종속변수인 재난 회복탄력성과 그 영향요인이 되는 지자체 역량 간의 상관성을 확인하기 위하여 상관관계 분석을 실시하였다.

재난 회복탄력성과 영향요인 간 상관성 분석결과, 재난 회복탄력성은 인적 역량 중 재난취약자(r=.217, p<.01)와 유의미한 양(+)의 상관성이 있으며 강수량(r=.313, p<.01), 하천연장(r=.188, p<.05), 호우피해액(r=.576, p<.01)과도 유의미한 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 한편 재난 회복탄력성은 경제적 역량 중 지방세(r=-.242, p<.01)와 물리적 역량 중 도시공원비율(r=-.199, p<.05), 인적역량 중 인구밀도(r=-.186, p<.05)와 유의미한 음(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 여기서 재난 회복탄력성은 제2장에서 논의한 것과 같이 재난 회복탄력성 비용 지수(Resilience Cost Index)를 의미하며 재난 회복탄력성 비용이 클수록 재난 회복탄력성은 작아지고, 재난 회복탄력성 비용이 적을수록 재난 회복탄력성은 커진다. 따라서 재난 회복탄력성에 대해 재난취약자와 강수량, 하천연장, 호우피해액이 갖는 양(+)의 상관성은 부정적이며, 재난 회복탄력성에 대해 지방세, 도시공원비율, 인구밀도가 갖는 음(-)의 상관성은 긍정적으로 볼 수 있다.

한편, 기후적 요인인 강수량, 지형적 요인인 지역면적과 하천연장, 재난규모인 호우피해액은 종속변수인 재난 회복탄력성과 재난 회복탄력성의 영향요인이 되는 독립변수들에 대하여 상관성을 보임과 동시에 이들 지표 사이에도 다소 높은 상관관계(r=±0.3~0.7)를 보였다. 먼저 강수량의 경우 호우피해액(r=.353, p<.01)과 유의미한 양(+)의 상관성을 보이며, 하천연장(r=-.300, p<.01)과는 유의미한 음(-)의 상관성을 보였다. 두 번째로 지역면적은 하천연장(r=.587, p<.01)과 호우피해액(r=.386, p<.01)과 유의미한 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 하천연장은 호우피해액(r=.305, p<.01)과 유의미한 양(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 따라서 자기상관성이 높은 강수량, 지역면적, 하천연장, 호우피해액 4개의 지표를 통제변수로 설정하고, 패널회귀분석을 통하여 재난 회복탄력성과 영향요인 간의 영향력을 밝힌다.

지자체 역량이 재난 회복탄력성에 미치는 영향을 밝히기 위한 패널회귀분석(Panel Regression Analysis)을 실시한 결과는 <표 8>과 같다. 패널회귀모형은 하우스만(Hausman) 검정을 통해 확률효과모형(Random Effect Model)이 적절한 것으로 도출되었고, 이분산성(Heteroskedasticity)이 존재하며 자기상관(Autocorrelation)은 존재하지 않는 것으로 나타났다.

패널회귀분석 결과, 통제변수인 강수량(β=0.002, p<.05), 하천연장(β=2.925, p<.1), 호우피해액(β=6.052, p<.01)이 재난 회복탄력성에 대하여 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 물리적 역량 중 도시공원비율(β=-2.596, p<.1)과 하천비율(β=-0.596, p<.1)은 재난 회복탄력성에 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 여기서 재난 회복탄력성은 호우로 인한 피해액과 이를 복구하기 위해 소요된 복구비용의 합을 노출인자인 인구수로 나눈 값으로 재난 회복탄력성 비용 지수(Resilience Cost Index)를 나타내며, 재난 회복탄력성 비용과 재난 회복탄력성은 반대되는 성질을 갖는다. 따라서 강수량이 많을수록, 하천연장이 길수록, 호우피해액이 클수록 재난 회복탄력성 비용은 커지며, 재난 회복탄력성은 작아진다. 반면에 공원비율과 하천비율이 높을수록 재난 회복탄력성 비용은 작아지며, 재난 회복탄력성은 커진다.¹¹⁾ 물리적 역량 중 도시공원의 불투수면적은 빗물 침투기능을 가지고 있어 홍수와 같은 재해피해의 대응책으로 활용될 수 있음(Laura, 2010; ARUP, 2014)을 보여주는 결과이며, 하천의 배수 및 방재기능과 수변공간이 그린인프라로 작용함을 보여주는 결과이다. 한편 지자체 역량 중 경제적 역량과 인적 역량은 재난 회복탄력성에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 밝혀졌다.