Constructing a Spatial Public Service Availability Index (PSAI) for a Developing-Country Context: Development and Spatial Application in Bangladesh

현대 사회에서 한 개인의 삶의 기회는 종종 그가 태어난 지도에 의해 결정되곤 합니다. 어떤 마을의 아이는 집 근처에 학교와 병원이 있는 반면, 불과 몇 마일 떨어진 다른 마을의 아이는 가장 가까운 클리닉까지 먼 길을 걸어야 하고 집에는 안정적인 전력 공급조차 되지 않을 수 있습니다. 이러한 공공 서비스(교육, 의료, 도로, 유틸리티 등)의 불균등한 분포는 공정한 사회를 건설하려는 정부들이 직면한 핵심 과제입니다. 이러한 불평등을 측정하는 것은 어렵습니다. 왜냐하면 서비스는 서로 다른 형태로 존재하기 때문입니다. 어떤 것은 건물 수로 계산되고, 어떤 것은 도로의 길이로, 또 어떤 것은 연결된 가구의 비율로 측정됩니다. 전체적인 그림을 이해하기 위해 연구자들은 이러한 다양한 유형의 데이터를 하나의 명확한 점수로 결합하여 한 지역과 다른 지역을 비교할 수 있어야 합니다. 이것이 바로 복잡한 사실들의 망을 단순한 순위로 바꾸어 주는 도구인 '복합 지수(composite index)'를 만드는 작업이며, 이는 계획가들이 어디에 도움이 가장 절실한지를 파악할 수 있게 해줍니다.

방글라데시 쿨나 대학교(Khulna University)의 연구팀은 국가 전체의 공공 서비스 가용성을 지도화하기 위해 이 과제에 도전했습니다. 그들은 인구 밀도와 지형이 번화한 수도에서부터 외딴 산악 접경 지역에 이르기까지 차이가 극심한 방글라데시의 64개 행정 구역에 집중했습니다. 연구진은 전기나 물과 같은 단일 부문만을 고립시켜 보는 것을 넘어, 새로운 도구인 '공공 서비스 가용성 지수(Public Service Availability Index)'를 구축하고자 했습니다. 이 지수는 교육, 의료, 교통, 전기, 가스 공급, 그리고 상수도라는 여섯 가지 뚜렷한 영역을 살펴봅니다. 연구진은 인구 조사 자료와 오픈 소스 디지털 지도를 수집하여, 각 지역에 거주하는 인구 대비 얼마나 많은 시설과 연결이 존재하는지를 반영하는 모든 구역의 점수를 만들었습니다. 목표는 서비스가 얼마나 좋은지를 측정하는 것이 아니라, 단순히 현장에 얼마나 많은 서비스가 존재하는지를 측정하는 것이었습니다.

과정은 각 구역의 기초 수치를 수집하는 것으로 시작되었습니다. 학교, 병원, 철도역의 경우, 팀은 해당 개수를 세고 이를 구역 인구로 나누어 1인당 비율을 구했습니다. 도로와 철도의 경우, 총 길이를 측정하고 이를 구역 면적으로 나누어 네트워크의 밀도를 확인했습니다. 전기, 가스, 수도와 같은 가구 유틸리티의 경우, 연결된 가구의 비율을 사용했습니다. 이러한 수치들은 서로 다른 단위와 척도를 가지고 있기 때문에, 연구진은 공정한 경쟁을 위해 표준화된 방법을 사용했습니다. 그들은 어느 구역에서 발견된 최저값을 0으로 설정하고, 최고값을 1로 설정한 뒤, 나머지 구역의 점수들을 이 두 지점 사이에 펼쳐 놓았습니다. 이를 통해 서로 다른 유형의 점수를 합산할 수 있었습니다. 그들은 각 카테격이 동일하게 중요하다고 간주하여 최종 계산에서 동일한 가중치를 부여했습니다.

결과가 나왔을 때, 그 모습은 극명한 불평등을 그려냈습니다. 64개 구역의 점수는 최저 0.451에서 최고 5.598까지 나타났습니다. 수도인 다카(Dhaka) 구역은 거의 모든 카테고리에서 강력한 성과를 반영하며 5.598이라는 최고점을 기록했습니다. 반대로 스펙트럼의 끝에는 동남부 산악 지대인 라ing마티(Rangamati) 구역이 있었으며, 이곳의 점수는 0.451로 가장 낮았습니다. 전국 평균 점수는 1.975였습니다. 특히 흥미로웠던 점은 높은 종합 점수가 반드시 그 구역이 모든 면에서 풍족하다는 것을 의미하지는 않는다는 것이었습니다. 예를 들어, 바게르하트(Bagerhat) 구역은 가스 공급 기록이 전혀 없었음에도 불구하고 의료와 교육 점수가 우수하여 종합 순위에서 3위를 차지했습니다. 마찬가지로 나라양간지(Narayanganj) 구는 교육과 의료 점수가 매우 낮았음에도 불구하고 가스와 수도 연결 수준이 높아 6위를 기록했습니다. 이는 단일한 숫자가 어떤 서비스는 강하고 어떤 서비스는 부족한지에 따라 매우 다른 현실을 숨길 수 있음을 보여주었습니다.

연구는 또한 어떤 서비스는 널리 보급되어 있는 반면 어떤 것은 드물다는 사실을 드러냈습니다. 전기는 대부분의 구역에서 거의 모든 가구에 보급되어 평균 커버리지가 약 96%에 달했습니다. 이와 대조적으로, 배관 가스와 상수도는 매우 적은 사람들에게만 제공되었는데, 각각 평균 커버리지가 약 6%와 5%에 불과했습니다. 이는 어떤 구역을 전기 그리드만으로 판단하면 매우 잘 갖춰진 것처럼 보일 수 있지만, 가스나 수도 접근성으로 판단하면 심각하게 결핍된 상태로 보일 수 있음을 의미했습니다. 연구진은 가스와 수도 공급이 높은 상관관계를 보이며, 즉 특정 구역에 함께 나타나는 경향이 있다는 것과 교육과 의료 또한 밀접하게 연결되어 있다는 것을 발견했습니다. 그러나 교통 네트워크는 반드시 학교나 병원과 일치하지 않았습니다. 어떤 구역은 도로 네트워크는 조밀하지만 교육 기관은 적었고, 그 반대의 경우도 있었습니다.

연구진이 지도를 보며 이러한 고득점 구역들이 서로 모여 있는지 확인했을 때, 결과는 미묘했습니다. 그들은 유사한 점수를 가진 구역들이 이웃하고 있는지 확인하기 위해 통계적 방법을 사용했습니다. 분석 결과, 고득점 구역들이 국가 중심부인 수도 주변에 모여 있는 약한 경향성이 있음이 나타났습니다. 그러나 이 패턴은 확정적인 국가적 추세로 간주될 만큼 강력하지는 않았습니다. 무작위성을 배제하기 위해 엄격한 보정을 적용한 결과, 통계적으로 유의미한 클러스터(군집) 상태를 보이는 구역은 단 두 곳뿐이었습니다. 하나는 주변에 고득점 이웃들을 두고 있는 중앙 지역의 구역이었고, 다른 하나는 저득점 지역에 둘러싸인 고득점 섬 형태의 동남부 구역이었습니다. 나머지 지역에서는 명확하고 일관된 클러스터링 패턴이 나타나지 않았습니다. 이는 수도 지역이 서비스 가용의 허브 역할을 하고 있기는 하지만, 나머지 국가 전체가 단순한 '핵심과 주변부(core-and-edge)' 구조를 따르고 있지는 않음을 시사합니다.

연구진은 자신들의 작업에 대한 한계를 주의 깊게 언급했습니다. 이 지수는 지도와 인구 조사 표에 기록된 것을 측정하는 것이지, 서비스의 질이나 사람이 실제로 얼마나 쉽게 도달할 수 있는지를 측정하는 것이 아닙니다. 지도에 표시된 병원은 인력이 배치된 병원과 동일하게 취급되며, 도로는 포장 여부와 상관없이 도로로 계산됩니다. 더욱이 데이터의 시점이 서로 달랐는데, 인구 수치는 2022년 자료이고 지도 데이터는 2025년경의 자료였기에, 이 지수는 단일한 순간의 기록이라기보다 혼합된 스냅샷입니다. 또한 데이터의 공백도 존재했습니다. 특정 구역의 일부 대학이나 철도역에 대한 기록 누락이 있었는데, 연구진은 이를 0으로 처리했으나 이것이 실제 서비스의 완전한 부재가 아닌 데이터 오류를 반영할 수도 있음을 인정했습니다. 그럼에도 불구하고, 이 연구는 구역들을 비교할 수 있는 투명하고 재현 가능한 방법을 제공합니다. 이 연구는 다카와 같은 지역이 모든 면에서 잘 연결되어 있는 반면, 다른 지역들은 특정 서비스의 고립된 부족 문제를 겪고 있음을 보여줍니다. 이 지수는 구역의 삶의 질에 대한 최종 판결이 아니라, 계획가들이 정확히 어떤 서비스가 부족한지, 그리고 어디에 그것을 구축해야 하는지를 조사하기 위한 출발점 역할을 합니다.