혁신모델진단 - 단양군

0. 본 자료의 성격

이 자료는 단양군의 내부 문서·부서 계획·담당자 면담 없이, 공개된 통계와 지역혁신 사례 856건만으로 작성한 0차 가설입니다. 최종 정책 권고가 아니라, "이런 혁신모델이 비어 있을 수 있으니 함께 확인해 보자"는 검토용 출발점입니다. 수치는 출처와 연도를 붙였고, 확인하지 못한 값은 [보정필요]로 남겨 두었습니다.

진단은 지역혁신 참조모델 24개(6개 기능군)를 단양군에 전수 대조해, 필요는 높은데 아직 비어 있는 혁신모델(공백)과 이미 작동하는 강점을 한 표로 정리하는 방식입니다. 내부자료·부서별 지표·이해관계자 의견·주민 의견·단체장 의지 5종은 반영되지 않았으므로, 실제 적용은 이 초안을 지역이 내부자료로 보정해 완성합니다.

0.1 진단 결과 요약

단양군은 '관광객이 스쳐가기만 하는 소도시'가 아니라, 경관을 머무는 체험으로 바꾼 힘은 단단한데 그 방문 흐름을 관계·반복성으로 묶는 틀은 아직 비어 있는 관광형 소도시입니다.

단양군은 연 85만 명이 찾는 만천하스카이워크와 단양강 잔도(한국관광 100선), 도담삼봉으로 대표되는 전국급 경관·체류 관광 자산을 가진 관광형(T4) 지역이면서, 동시에 인구 26,656명(2026.4, 행정안전부)·노인 비율 37.6%(2024.11, 단양군 노인등록통계)의 초고령 소도시입니다. 잘하는 것과 비어 있는 것이 뚜렷합니다. 이미 작동하는 축은 경관을 체험 상품으로 바꾸는 힘(만천하스카이워크가 4년 연속 충북 유료입장객 1위, 단양강 잔도)과 마늘·석회암 지질경관 같은 1차산업·경관 자산의 상품화이고, 노인 절반 이상이 경제활동에 참여(노인 고용률 55.8%, 2024 하반기, 단양군 노인등록통계)한다는 점은 고령 자산화의 드문 토대로 보입니다. 반면 비어 있는 축은 85만 방문 흐름을 정주 단일 지표가 아니라 관계·반복성으로 관리하는 틀(생활인구 포트폴리오), 한 시설에 몰리는 방문을 총량·양립 관점에서 관리하는 수용력 틀, 그리고 관광 성과를 30년+ 장기 재원으로 묶는 신탁 구조입니다.

핵심 공백 영역: B 관계·인구 (필요 높음 × 현재 비어 있는 기회), 생활인구 8유형 포트폴리오주1. 연 85만 규모의 방문·체류를 정주인구·방문객 총량이 아니라 관계 밀도·반복성으로 유형화해 관리하는 틀이 비어 있습니다. 보조 공백으로 F 토대·재원(관광 수용력 관리·장기 신탁)과 C 정주여건·생활복지(생활만족도·고령자산화)가 함께 상위에 있습니다.

진단결과. 우수참조모델 매칭률 73%주2. 단양에 적용 가능한 모델로 선정된 11건 중 8건은 착수·검토가 확인됩니다(진행확인). 실행밀도(가중 실행도) 33%주2. 매칭률과 실행밀도의 격차는 착수는 넓되 작동은 얕다를 뜻합니다(관광·경관·1차산업 축은 프로그램이 돌지만, 관계·재원·수용력 축은 아직 비어 있음). 실행밀도가 낮은(미충족 기전이 있는) 모델의 작동 조건은 아래 비교진단표 ④ 필수기전과 ⑥·⑦열에서 확인하실 수 있습니다.

핵심 메시지: 단양은 "관광은 성공했는데, 그 성공이 관계·재원·정주로 남지 않는" 지역입니다. 방문 흐름을 유형화해 관리하고, 집중을 총량으로 다스리며, 성과를 장기 재원으로 묶는 세 가지가 다음 과제입니다.

(실행 제안·진단 근거 전체는 정식 진단으로 확장 시 추가됩니다.)

0.2 강점 — 단양이 전국에 보여줄 수 있는 것

경관을 '머무는 체험'으로 바꾼 힘. 만천하스카이워크(해발 320m 전망대)는 2023년 유료입장객 85.7만 명으로 4년 연속 충북 유료입장객 1위이고(출처: 뉴데일리 2024.12), 단양강 잔도와 도담삼봉은 한국관광 100선급 자산입니다. 당일 경유지를 체류형 관광지로 키운 실증이며, 정식 진단에서 국내 대표 혁신사례로 등재를 검토합니다.

고령을 부담이 아니라 자산으로. 노인 비율 37.6%(2024.11, 단양군 노인등록통계)의 초고령 지역이면서도 노인 고용률이 55.8%(2024 하반기, 같은 통계)에 이릅니다(전국 65세+ 고용률은 대체로 30%대 후반이라 상대적으로 높은 편으로 보입니다). 도내 군 단위 최초로 노인등록통계를 작성·공표해(발표 2026.1) 고령 노동·소득 실태를 관리하기 시작한 점은 고령자산화(M10)의 이른 출발선입니다.

1. 지역혁신 참조모델 비교진단표

참조모델 24개를 단양군에 전수 대조해 선정한 11개입니다. 공백심각도(필요 높음 × 현재 비어 있음) 내림차순으로 정렬했고, 상단일수록 우선 검토 대상입니다.

범례: [핵심] = 핵심 공백(공백심각도 상위·우선 검토). ⑥ ◎ 강함 · ○ 있음 · △ 부분·검토 · ✗ 공개자료 미확인. 처음에는 ⑥·⑦·⑧열만 보셔도 됩니다.

2. 표 해설

강점(○). 하단의 1차산업·미식·경관 상품화, 체류형 체험여행, 고령자산화가 단양이 이미 프로그램으로 작동시키는 축입니다(만천하스카이워크·잔도의 체류관광, 마늘·지질경관의 상품화, 노인 경제활동이 실제로 돌아갑니다. 강점이므로 정렬 하단에 둠). 더 할 것의 우선순위는 상단 핵심 공백에 있습니다: ① 생활인구 포트폴리오(85만 방문을 관계·반복성으로 유형화), ② 관광 수용력 관리(스카이워크 집중을 총량·양립으로), ③ 출향민 장기신탁(관광·기부 성과를 30년+ 재원으로 묶기)이 비어 있고 필요가 큽니다. 그다음으로 웰니스·회복 거점, 생활권 고립 대응, 생활만족도, 농촌 모빌리티가 초고령·산악 여건에서 부분(△) 상태입니다. 피해야 할 것은 방문객 총량·정주인구 단일 지표 발표, 집중 완화 없는 대형 시설 추가, 단발·단년 보조금으로 성과를 소진하는 관성입니다. 전수 검토 후 제외한 모델과 사유: 대학·산업 앵커(M14)·영업법인(M15)·재생에너지 주민자립(M18)·경계자산 거버넌스(M21)·젠트리 표준계약(M23)은 전제 자산 부재(P=0)로 정당한 비움(권고 대상 아님), 학교 앵커(M11)·거버넌스 토대(M20)·지역기업 결합(M16)·의료 전달(M13)·디지털 거점(M19)·예술제(M01)·평생학습망(M05)·협동조합 금융(M17)은 S≤4로 경계·제외 처리했습니다(전수 합집합 24, [보정필요] 항목은 정식에서 재판정).

3. 누가 할 일인가 — 스케일 귀속

산정 근거와 도출

[보정필요] 목록 - 재정자립도·보통교부세: 공개자료에서 단양군 최신 수치 미확인 [보정필요] - 2024 고향사랑기부제 단양군 모금액: 전국 총액(879억, 2024)만 확인, 단양군 개별액 미확인 [보정필요] - GRDP·청년 고용률·산업구조 세부: KOSIS 클라이언트 렌더로 값 미확보 [보정필요] - 만천하스카이워크 2024 유료입장객 정확 수치: 언론 '85만 명 이상'만 확인(2023년 85.7만 명은 확인) [보정필요]

5종 미반영 한계. 내부자료·부서별 지표·이해관계자 지도·주민 의견·단체장 의지 5종은 반영되지 않은 0차 가설이며, 정식 진단·내부자료 보정으로 확정됩니다.

[주1] 핵심 공백 영역 = B 관계·인구(생활인구 8유형 포트폴리오, M06). 도출: F-5 공백심각도(S×(1−w), S=원인적합도로 쓰는 S점수 0~8·A축 단일 항 아님·w=⑥ 충족도: ◎1·○⅔·△⅓·✗0) 내림차순. M06은 S=7(원인적합2·전제자산1·유형2·제도2)·⑥=✗(w=0)로 공백심각도 7.00으로 전 모델 중 최상위(동점 M24와 병렬 상위이나, 방문 흐름을 관계로 전환하는 상위 재구성이라 대표 핵심 공백으로 둠). 근거: 연 85만 방문·체류 자산은 두터우나 8유형 분해·반복성 KPI·평가체계(A7 필수기전 3)가 공개자료로 미확인, 근본원인 A1(정주 단일 KPI) 직결.

[주2] 매칭률 73% · 실행밀도 33%. 매칭률 = 진행 확인(◎○△) 8 ÷ 선정 11 = 73%. 실행밀도 D = Σw ÷ 선정 = (○ 3×⅔ + △ 5×⅓ + ✗ 3×0) ÷ 11 = 3.67 ÷ 11 = 33%. 선정 기준 = S점수(A·P·T·J 각 0~2, 합 0~8) S≥5 선별·4 경계·≤3 제외, 전수 합집합 24모델. 관광·경관·1차산업·고령 축에 착수가 넓으나(○ 3·△ 5) 관계·재원·수용력 축의 기전은 미착수(✗ 3: M06·M24·M22)여서 실행밀도가 낮음(착수는 넓되 작동은 얕음). 산식은 운영 휴리스틱이며 절대 척도가 아닙니다.

이 초안은 공개자료 기반 1차 진단입니다. 사업계획·보고자료·공모사업으로 완성하는 일은 지역 내부자료·기존 사업목록·담당부서 의견을 반영해 지역이 직접 수행합니다. 데이터랩은 그 적용을 돕고(적용 지원), 방법론대로 됐는지 검수·완성판정합니다(검수·인증).