What makes smart cities inclusive? The spillover effects of the intra-city digital divide on inter-city digital inequality

Jungho Kim, Dayoung Lee, 황준석, Junmin Lee (2025) · Sustainable Cities and Society 135:106939 · DOI ↗

스마트시티 의 intra-city 디지털 격차 (ICDD) 가 공간 회귀분석 의 spillover 를 통해 inter-city 디지털 불평등을 어떻게 재생산하는지를 한국 229 개 시·군·구로 검증한다. ICDD 는 Nonghyup 의 16,620 명 e-commerce 거래 빈도 점수의 도시별 분산으로 측정. ICT 인프라 (WIFI, CCTV), location-quotient 기반 지식집약산업 특화 (KIS), 지방정부 거버넌스 (LDO, LGN, SCP) 의 세 요인을 spatial-error-model (SEM, lambda = 0.498***) 에서 검증. ICT 인프라·KIS 는 격차를 확대, 거버넌스는 격차를 완화. SLM rho = 0.234***, Global Moran’s I = 0.218*** 으로 spatial spillover 확정.

• RQ: Smart city 의 어떤 요소가 intra-city digital divide (ICDD) 를 만들고, 그 격차가 spatial spillover 로 inter-city 불평등을 재생산하는가? Urban smartness 의 tangible (ICT 인프라, 지식산업) vs intangible (거버넌스) 요소는 ICDD 에 어떻게 differential 작용하는가?
• 방법론: 공간 회귀분석, spatial-error-model, spatial-lag-model, morans-i, lisa, ordinary-least-squares, location-quotient
• 데이터: 한국 229 개 2 차 행정구역 (시/군/구, 우편번호 5 자리 첫 3 자리 기준). ICDD = Nonghyup 16,620 명 (17 개 시·도) e-commerce 거래 빈도 점수의 도시별 분산 (2021). 독립변수·통제변수는 2019 년 기준
• 주요 발견: SEM (best-fit) lambda = 0.498*** (도시 간 spillover 50%). H1 (ICT 격차 확대): CCTV β = 935,210*, WIFI 비유의. H2 (KIS 격차 확대): β = 2,615.6*. H3 (거버넌스 완화): LGN β = -1,411*, SCP β = -2,542.4**. CIL β = -1.16**. SEM R² = 0.356 vs OLS R² = 0.192. LISA: low-low cluster 서울 인근 시흥·광명 (smart city 거버넌스 적극), high-high cluster 강원·경상 동남부 (고령화·인프라 정체)
• 시사점: ICT 인프라 확장만으로는 디지털 포용성 달성 불가능. 인접 도시 spillover 까지 고려한 multilevel governance 와 도시 간 지식 공유 네트워크 필요. 한국형 압축 도시 발전 (Sejong, 수도권 인근 smart-city pilot 집중) 의 구조적 reproduction 의 경험적 증거

요약

본 연구는 스마트시티 의 디지털 포용성 (digital inclusion) 문제를 한국 229 개 시·군·구의 ICDD spatial 분석으로 정량화한다. 기존 디지털 격차 문헌은 first-order divide (접근 격차) 와 second-order (활용 격차) 에 집중했으나 (Van Deursen & Van Dijk 2014, Caragliu & Del Bo 2023), 본 연구는 third-order divide (knowledge gap, ICT 활용 결과 격차) 를 e-commerce 거래 빈도 점수의 도시 내 분산으로 측정한다 — 한국이 Inclusive Internet Index 2022 에서 infrastructure 1 위지만 literacy 24 위인 역설을 직접 포착하는 지표.

저자들은 Caragliu & Del Bo (2023) 의 urban smartness 프레임 (tangible: ICT 인프라·지식산업; intangible: 거버넌스·역량) 을 따라 4 개 가설을 설정한다: H1 ICT 인프라 → ICDD 확대, H2 KIS → ICDD 확대 (location-quotient > 1 의 dummy), H3 거버넌스 (LGN smart city 협의회 가입, SCP 계획 승인, LDO 데이터 개방) → ICDD 완화, H4 ICDD 의 spatial autocorrelation. 데이터: 농협 발급은행의 2021 년 16,620 명 거래 빈도 점수의 도시별 분산이 ICDD. 독립·통제 변수는 2019 년 기준 (ICT 인프라: 인구당 WIFI·CCTV; 거버넌스: 지방정부 데이터 개방·smart city 협의회 가입·계획 승인 더미; KIS: 창조 디지털 산업 LQ > 1 더미; 통제: HCR 고학력 비율, EPR 고령 비율, CIL 시민 소득, UIA 도로 접면 주택 비율, UAS 면적).

방법론 chain: (1) Spatial weights matrix (인접 행정구역 binary → 행정구역별 정규화), (2) Global Moran’s I = 0.218 (p < 0.001) 으로 positive autocorrelation 확인, (3) LISA cluster map 으로 시흥·광명 low-low (서울 인근 smart city 거버넌스 활성) 와 울진·봉화 high-high (smart city 협의회 미가입 노령 농촌) 식별, (4) OLS → spatial-lag-model (SLM, rho = 0.234***) → spatial-error-model (SEM, lambda = 0.498***) 비교. LM-error robust 가 LM-lag robust 보다 유의해 SEM 이 best-fit (R² = 0.356, AIC 4628 최저). SEM 결과 CCTV (+935K, p < 0.1) 과 KIS (+2616, p < 0.1) 이 ICDD 를 확대, LGN (-1411, p < 0.1) · SCP (-2542, p < 0.05) · CIL (-1.16, p < 0.05) 이 완화. WIFI 는 SEM 에서 비유의화 → SLM 이 spatial autocorrelation 미반영으로 WIFI 의 격차 확대 효과 과대 추정 했음을 시사. Lambda = 0.498 의 함의: ICDD 의 error 항이 인접 도시 error 의 50% 영향을 받는다 — 디지털 격차는 도시 내 현상이 아니라 spatial contagion 현상.

저자들의 정책 함의: (i) ICT 인프라 확장 자체가 격차 완화 보장 못 함 — 디지털 리터러시 프로그램·user-oriented 교육 필요, (ii) KIS 의 metropolitan 집중 방지 — 지역 균형 발전 incentive 필요, (iii) 도시 간 smart city governance 네트워크 강화 — spillover 가 50% 라면 도시별 정책만으로는 한계. 황준석 author page anchor 의 제 5 기 (글로벌 스마트시티와 AI, 2024~2026) 의 “디지털 격차와 포용성”, “사회기술적 전환” 실타래의 정량적 정점이며, “ICT 인프라 투자 ↑ → 디지털 격차 ↓” 라는 통념의 경험적 반증.

핵심 결과

변수	OLS β	SLM β	SEM β (best-fit)	가설
Spatial coef	—	rho +0.234***	lambda +0.498***	H4
WIFI	+328,400*	+280,790*	+127,910 (n.s.)	H1
CCTV	+1,032,000*	+1,016,400*	+935,210*	H1
LDO	-353,500	-367,270	-299,770	H3 (n.s.)
LGN (smart city council)	-1,859**	-1,475*	-1,411*	H3
SCP (smart city plan)	-3,854***	-3,374***	-2,542**	H3
KIS (LQ > 1)	+3,015*	+2,869**	+2,616*	H2
CIL (시민 소득)	-1.30**	-1.26***	-1.16**	control
Observations	229	229	229
R² (adj)	0.192	0.279	0.356
AIC	4,651.98	4,643.80	4,628.40

ICDD mean = 17,555 (SD 6,765); WIFI/인구 평균 0.003; CCTV/인구 평균 0.007. SEM 이 LR test (LM-error robust p = 0.0003) 와 fit 지표 모두에서 best. 통제변수: HCR (n.s.), EPR (SLM 에서 비유의화), UIA (n.s.), UAS (SLM/SEM 에서 비유의화 — OLS 가 과대 추정).

LISA 사례: Low-low cluster 시흥-광명 — 시흥은 2018 년 국가전략 demo 도시 + 자체 smart city 조례 + 다이해관계자 거버넌스 council; 광명은 2023~2027 Smart City Plan + 시민 설문·전문가 자문. High-high cluster 울진-봉화 — 한국 Smart City Alliance 미가입 + 고령화·경제 정체.

방법론 노트

식별 핵심: spatial autocorrelation 을 무시한 OLS 는 Tobler (1970) 의 1차 지리 법칙 (“near things are more related”) 으로 Gauss-Markov 가정을 위반 → 계수가 biased/inefficient. SEM 은 error term 의 spatial autoregressive 구조로 omitted variable 의 spatial bias 를 흡수.

핵심 식:

$$ICDD_c = \frac{\sum_{i=1}^{u} (E_i - M_i)^2}{u}$$ $$LQ_i = \frac{e_i / e_T}{E_i / E_T}$$ $$\mathrm{ICDD}_c = \beta_0 + \beta_1 \mathrm{WIFI}_c + \beta_2 \mathrm{CCTV}_c + \beta_3 \mathrm{LDO}_c + \beta_4 \mathrm{LGN}_c + \beta_5 \mathrm{SCP}_c + \beta_6 \mathrm{KIS}_c + \beta_7 X_c + \varepsilon_c$$ $$\varepsilon = \lambda W \varepsilon + u \quad (\text{SEM 의 spatial error 구조})$$

여기서 $E_i$ 는 시민 $i$ 의 e-commerce 거래 빈도, $M_i$ 는 도시 $c$ 의 평균, $u$ 는 도시 내 표본 수. $LQ$ 는 산업 specialization 의 standard measure (지역 산업 비중 / 전국 산업 비중). $W$ 는 인접 행정구역 binary spatial weights matrix 의 row-normalized 형태, $\lambda$ 는 spatial autoregressive coefficient. Model selection: Anselin (1988) protocol 에 따라 LM-lag·LM-error·robust LM 4 개 진단 → Robust LM-error 만 유의 (12.74***) 로 SEM 채택. Global Moran’s I 와 LISA 는 spatial dependence 식별 도구.

연구 계보

본 연구는 세 갈래 문헌을 통합한다. 첫째, smart city 와 digital divide — Caragliu et al. (2011, 2023), Caragliu & Del Bo (2022, 2023), Mora et al. (2017), Hollands (2008), Albino et al. (2015), Wiig (2015), Kummitha (2024). 둘째, digital divide 의 다층 분류 — Van Deursen & Van Dijk (2014, 2019), Lythreatis et al. (2021), Liao et al. (2022), Vassilakopoulou & Hustad (2023), Heeks (2022). 셋째, spatial econometrics — Anselin (1988, 1995) lisa, Tobler (1970), Wang & Wang (2024), Song et al. (2020), Pick et al. (2015), Lucendo-Monedero et al. (2019).

황준석 author page anchor 의 제 5 기 (글로벌 스마트시티와 AI, 2024~2026) 의 “디지털 격차와 포용성” 실타래의 정량적 정점 — author page 도 이 paper 를 “기술 > 제도 통념에 대한 경험적 반증” 으로 명시. Building smarter cities together: Government-to-government partnerships in the development of smart cities 의 G2G smart city governance 사례 연구의 정량 자매 작업 (시흥의 G2G 거버넌스 사례가 본 paper 의 low-low cluster 로 cross-validate). ICT diffusion as a determinant of human progress 의 거시 cross-country ICT–HDI 분석을 도시 내 공간 으로 정교화한 후속.

See also

• 황준석
• Junmin Lee
• Jungho Kim
• Sustainable Cities and Society
• 스마트시티
• 디지털 격차
• ict-infrastructure
• local-governance
• multilevel-governance
• 공간 회귀분석
• spatial-error-model
• spatial-lag-model
• morans-i
• lisa
• location-quotient
• Building smarter cities together: Government-to-government partnerships in the development of smart cities
• ICT diffusion as a determinant of human progress

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논문 (3)

• Building smarter cities together: Government-to-government partnerships in the development of smart cities
• Cybersecurity challenges and adaptive strategies in smart mobility: a systematic literature review
• The power of regional centrality: specialization, diversity, and their effects on regional economic growth

인물 (1)

• 황준석