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문제 정의
- 임업[9]은 본 연구에서 사용된 방법인 공간계량경제학의 관점에서 미국의 170여개 BEA 경제지역을 공간적 분석단위로 하여 탐색적 공간자료 분석 기법을 통해 공간적으로 유의미한 자기상관관계를 확인하였다. 그의 연구에서는 공간적 자기상관관계의 유의미성을 밝혀 지리적으로 연계된 공간에서 파급되는 효과를 측정 하였다.
- Porter의 클러스터라는 개념을 이용 하여 영상산업의 클러스터 개념을 정의하고, 영상교육 프로그램 작성을 위한 국내외 영상산업클러스터환경 분석에서 국내와 국외, 특히, 미국의 영상산업 클러스터 환경을 비교하여 설명하였다. 그의 연구에서는 헐리우드 클러스터와의 비교를 통한 국내영상산업클러스터의 취약점과 경쟁력을 증진시키기 위한 방법을 제시하였다. 또한, 국내 영상산업 클러스터도 외국과 같이 비전제시자, 시스템 통합자, 전문 공급자의 3개 주체로 이루어졌다고 주장하며, 최근 강남으로 영상산업이 집적하게 되는 이유로는 주변 환경에 맞게 산업의 이동이 이루어졌다고 하였다.
- 기존의 연구에서는 동종유사업체가 대상 업체의 주변에 많이 입지할수록 대상 업체의 이용도와는 부(-)의 관계를 나타낸다고 하였으나, 본 연구에서는 서울시의 영화상영관의 스크린 수를 이용하여 유사 동종의 업체가 주변에 같이 입지하여 규모의 경제를 나타내는 영화상영관 입지패턴의 공간적인 연계성이 존재함을 밝히는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 분석대상으로 사용된 영화상영관은 모든 영상관련 산업의 최종 결과물을 상영하는 곳으로써의 역할을 하기 때문에, 영상산업의 결과물을 대중에 제시하는 장소의 역할과 이와 연관된 배급소 및 제작소와의 연관관계가 있는 것으로 나타났다.
- 따라서 본 연구는 영화상영관의 입지패턴을 지역의 공간적인 연계성을 통해서 밝히는 것을 목적으로 한다. 영화상영관은 모든 영상관련 산업의 최종 결과물을 시사하는 곳으로서의 역할을 하기 때문에 첫째, 영상산업의 결과물 장소의 역할을 하며, 둘째, 이와 연관된 배급소 및 제작소와의 관계가 있음을 가정하여 그 관계를 도출한다.
- 본 연구의 분석대상인 영화상영관은 영화상영관 단독 입지를 통해서 주변으로의 영향력이 확산하는 것이 아니라, 단일 영화상영관이라도 최근에는 멀티플렉스로 다수의 스크린을 가지고 있는 상영관으로의 변화가 일어나고 있기 때문에 영화상영관의 스크린 수를 대상으로 한 주변파급력 분석과 이에 영향을 주는 공간적 결정요인을 분석한다. 따라서 영화상영관의 입지를 결정하는 공간요인의 분석을 통하여 영상산업의 집적에는 어떠한 유인이 작용하는지 분석이 가능하며, 유인력의 정도 분석과 신규입지 시 고려하여할 요소를 제시하였다.
- 따라서 어떠한 요인에 의하여 영화상영관스크린 수가 공간적으로 영향을 주는지를 분석하기 위하여 기존의 전통적 회귀분석과 공간적인 연계성을 고려한 공간 회귀모형을 이용하여 영화상영관스크린 수 영향력에 영향을 주는 주요요인을 분석하였다. 또한, 주요결정요인 외에 공간적으로 파급되는 규모의 경제는 어느 정도인지를 분석결과와 함께 제시하였다.
가설 설정
- 공간수렴오차모형에서는 모형에 고려하지 않은 변수들 사이에 공간종속성이 있다는 것을 가정한다. 즉, 모형에서 고려하지 않은 독립변수가 주변지역의 독립변수들의 영향을 받게 되고 이는 공간가중치행렬을 통해 모형에 반영된다.
- 또한, 영화상영관의 파급효과는 단순히 영화상영관의 스크린 수 및 시설에 의해서가 아니라, 주변시설과의 연계성과 주변지역과의 연계성에 의해서 증가된다고 가정하였다. 따라서 지역별 상주인구, 인구이동, 총 사업체 종사자수는 영화상영관을 이용할 수 있는 기본 인구수를 고려하기 위한 대리변수로 사용하였으며, 개별공시지가 평균지가, 지방세징수액은 영화상영관이 입지하기 위해 고려해야할 지역의 물리적 환경 대리변수로 사용되었다.
- 따라서 본 연구는 영화상영관의 입지패턴을 지역의 공간적인 연계성을 통해서 밝히는 것을 목적으로 한다. 영화상영관은 모든 영상관련 산업의 최종 결과물을 시사하는 곳으로서의 역할을 하기 때문에 첫째, 영상산업의 결과물 장소의 역할을 하며, 둘째, 이와 연관된 배급소 및 제작소와의 관계가 있음을 가정하여 그 관계를 도출한다.
제안 방법
- 본 연구는 수도권 중 서울시의 25개구와 24개 변수를 사용하였으며, 모든 시점은 2005년으로 맞춰 분석에 사용하였다. 단, 스크린 수는 1999년부터 2005년까지의 스크린 수를 사용하여 영화상영관의 공간 파급력을 분석 하였다. 영화상영관의 파급효과를 분석하기 위해서 공간분석을 위한 Z축은 영화상영관의 스크린 수를 이용하였으며, GIS ArcView spatial analyst를 사용하였다.
- 따라서 스크린 수를 고려한 영화상영관의 집적결정 요인은 기존의 전통적 회귀모형보다 공간적인 연계성을 고려하여 분석하는 것이 보다 효율적인 것으로 분석되었으며, 이를 검증하기 위하여 공간오차모형과 공간 시차모형을 구축하여 공간적인 연계성을 고려한 영화상영관 스크린 수에 미치는 결정요인 분석을 시행하였다.
- 따라서 어떠한 요인에 의하여 영화상영관스크린 수가 공간적으로 영향을 주는지를 분석하기 위하여 기존의 전통적 회귀분석과 공간적인 연계성을 고려한 공간 회귀모형을 이용하여 영화상영관스크린 수 영향력에 영향을 주는 주요요인을 분석하였다. 또한, 주요결정요인 외에 공간적으로 파급되는 규모의 경제는 어느 정도인지를 분석결과와 함께 제시하였다.
- 또한, 영화상영관의 파급효과는 단순히 영화상영관의 스크린 수 및 시설에 의해서가 아니라, 주변시설과의 연계성과 주변지역과의 연계성에 의해서 증가된다고 가정하였다. 따라서 지역별 상주인구, 인구이동, 총 사업체 종사자수는 영화상영관을 이용할 수 있는 기본 인구수를 고려하기 위한 대리변수로 사용하였으며, 개별공시지가 평균지가, 지방세징수액은 영화상영관이 입지하기 위해 고려해야할 지역의 물리적 환경 대리변수로 사용되었다. 또한, 은행과 백화점, 쇼핑센터는 영화상영관을 이용하게 될 때 부가적으로 주변에서 함께 이용할 수 있는 시설의 대리변수로 사용하였으며, 지역별 도로율은 자치구당 인접거리를 이용한 공간가중행렬로 자치구 간 인접도를 표시할 수 있지만 도로율을 통해 접근의 용이함을 나타내는 대리변수로 사용하였다.
- 또한 영화상영관이 지역별로 어떠한 요인에 의해서 집적되는지를 규명하기 위하여 인구, 관련 산업, 산업종사자 등 지역별 특성을 나타내는 요인과 관련 산업의 정도를 나타내는 요인으로 구분하여 지역별 영상산업의 집적도를 분석하였다. 이를 분석하기 위하여 기존의 전통적 회귀모형과 Anselin이 제시한 공간회귀모형을 비교ㆍ분석하였다.
- 영화상영관의 파급효과를 분석하기 위해서 공간분석을 위한 Z축은 영화상영관의 스크린 수를 이용하였으며, GIS ArcView spatial analyst를 사용하였다. 또한, 가시적인 상태에서의 영화상영관의 파급력을 나타내기 위하여 서울시 수치지도와 GIS의 TM좌표를 이용하여 영화상영관의 위도, 경도 좌표를 생성하였다.
- 출판, 음반, 공연, 영화 제작ㆍ배급ㆍ이용은 영화상영관과 관련된 관련사업의 집적을 나타내는 대리변수로 사용하였다. 또한, 방송과 광고는 영화상영관에 대한 선전 및 방송을 나타내는 대리변수로, 비디오 및 DVD 대여점은 영화상영관과의 대체효과를 측정하기 위한 대리변수로 사용하였다.
- 또한, 분석 시 일치성 있는 결과를 도출하기 위하여 모든 변수들의 단위는 단위변화를 고려하기 위한 개수를 사용하였다. 이중 백화점과 쇼핑센터 같은 편의시설은 개수보다는 연면적이 보다 효율적으로 사용될 수 있기 때문에 1000m2 단위로 분석에 사용하였으며, 도로 율은 자치구 면적에서 공급된 도로의 면적을 %로 나누어서 사용하였다.
- 따라서 지역별 상주인구, 인구이동, 총 사업체 종사자수는 영화상영관을 이용할 수 있는 기본 인구수를 고려하기 위한 대리변수로 사용하였으며, 개별공시지가 평균지가, 지방세징수액은 영화상영관이 입지하기 위해 고려해야할 지역의 물리적 환경 대리변수로 사용되었다. 또한, 은행과 백화점, 쇼핑센터는 영화상영관을 이용하게 될 때 부가적으로 주변에서 함께 이용할 수 있는 시설의 대리변수로 사용하였으며, 지역별 도로율은 자치구당 인접거리를 이용한 공간가중행렬로 자치구 간 인접도를 표시할 수 있지만 도로율을 통해 접근의 용이함을 나타내는 대리변수로 사용하였다. 출판, 음반, 공연, 영화 제작ㆍ배급ㆍ이용은 영화상영관과 관련된 관련사업의 집적을 나타내는 대리변수로 사용하였다.
- ArcView 커버리지의 작성 후, 3D analyst를 이용하여 3D 등고선을 구축 하였고, 이에는 지역별 영화상영관의 스크린 수가 고도 값으로 사용되었다. 또한, 지역별로 어느 정도의 스크린이 입지하여 있는지를 고려하기 위해 지역별 스크린 위치를 TM 좌표를 이용하여 폴리곤을 만들어 같이 제시 하였다.
- 본 분석의 분석자료 기초분석에서 영상산업과 관련된 변수들의 기초분석을 시행하였고, 일반적인 기술분석 외에 변수별 공간연계성을 검정한 결과 지역적으로 공간연계성이 존재하는 것으로 분석되었다. 변수들 중 종속변수로 사용하게 될 영화상영관의 스크린이 공간 적으로 지역에 어느 정도 영향력이 있는지를 ArcView의 Spatial analyst와 3D analyst를 이용하여 분석하였다.
- 본 분석을 위해서 서울시의 특성을 갖는 속성자료와 영화관련 산업 및 영화상영관 대체재, 지역별 기본 속성, 영화상영관으로의 유인속성을 결합하여 GIS ArcView 속성자료를 구축하였다. ArcView 커버리지의 작성 후, 3D analyst를 이용하여 3D 등고선을 구축 하였고, 이에는 지역별 영화상영관의 스크린 수가 고도 값으로 사용되었다.
- 본 연구에서는 위에서 제시한 4가지 방법에 의해 작성된 공간가중행렬과 자치구의 거리를 이용하여 작성된 공간가중치행렬의 비교를 통해 자치구가 연계성이 가장 높게 나오는 공간가중행렬을 모형에 적용하였다.
- 본 연구의 분석 중 영화상영관의 공간적인 영향권 분석은 지역별 영화상영관 스크린 수가 지역에 어떠한 파급효과를 주는지를 분석하기 위하여 분석되었으며, 스크린 수를 분석의 Z축으로 설정하여 스크린의 지역별 표고(contour)와 밀도(density)를 분석하였다. 또한, 가시적인 분석결과추출을 위하여 Arc/view 분석 툴인 Buffering Analysis와 Spatial Analysis와 Network Analysis를 사용하여 영향력을 분석하였다.
- 본 연구의 분석대상인 영화상영관은 영화상영관 단독 입지를 통해서 주변으로의 영향력이 확산하는 것이 아니라, 단일 영화상영관이라도 최근에는 멀티플렉스로 다수의 스크린을 가지고 있는 상영관으로의 변화가 일어나고 있기 때문에 영화상영관의 스크린 수를 대상으로 한 주변파급력 분석과 이에 영향을 주는 공간적 결정요인을 분석한다. 따라서 영화상영관의 입지를 결정하는 공간요인의 분석을 통하여 영상산업의 집적에는 어떠한 유인이 작용하는지 분석이 가능하며, 유인력의 정도 분석과 신규입지 시 고려하여할 요소를 제시하였다.
- 분석결과는 지역별/영화상영관별 스크린으로 생성된 등고선을 활용한 영향력 분포와 이를 다시 3D로 표현한 3D 영향력 두 가지로 제시되었다.
- 지자체별 영상산업의 인프라 및 정책 비교에 대한 그의 연구결과, 영상산업의 클러스터를 영상산업형 클러스터, 영상 미 관광사업 연계형 클러스터로 구분하였다. 영상산업형 클러스터는 서울, 경기, 부산지역을 국제거점으로 활용하기 위해서 영상산업 클러스터를 이용하자고 제의하였으며, 강원, 충청, 제주 등 그 외의 지역의 영상산업클러스터는 지역의 발전을 유도하는 세트장 및 관광단지와 연계하여 개발하는 정책을 제시하였다.
- 아래의 [그림 4]는 서울시 영화상영관스크린 수의 2D, 3D 공간 영향력 분석결과이다. 영화상영관스크린 수의 영향력 2D 결과를 공간적으로 어느 정도 영향력이 분산되는지를 분석하기 위하여 3D를 이용하여 공간 영향력을 분석하였다. 분석결과, 종로구를 중심으로 한 강북은 영향력이 높게 생성되었으며, 강남구와 영등포구, 강동구의 영화상영관 스크린 수의 공간 영향력은 종로구에 비해 좀 더 공간적으로 넓게 분산되는 것으로 분석되었다.
- 또한 영화상영관이 지역별로 어떠한 요인에 의해서 집적되는지를 규명하기 위하여 인구, 관련 산업, 산업종사자 등 지역별 특성을 나타내는 요인과 관련 산업의 정도를 나타내는 요인으로 구분하여 지역별 영상산업의 집적도를 분석하였다. 이를 분석하기 위하여 기존의 전통적 회귀모형과 Anselin이 제시한 공간회귀모형을 비교ㆍ분석하였다. Anselin의 공간회귀모형은 공간오차모형과 공간시차모형으로 구분하여 영상산업 자료와 모형의 결과해석에 가장 적합한 모형을 구축하였다.
- 자치구 지역간의 거리를 중심으로 한 공간가중행렬 작성 시 지역간의 거리차를 6km로 하여 공간가중행렬을 작성하였다. 작성된 공간가중행렬을 사용하여 지역간의 연계성이 우선적으로 검증되는지 확인한 후에야 본 분석에서 사용하고자하는 공간회귀모형이 기존의 전통적인 회귀모형보다 효율적이고 올바른 결과를 제시할 수 있다.
- 지역에 관계없이 영화상영관이면 구비하고 있는 스크린 수를 분석의 Z값으로 설정하여 영화상영관이 나타내는 고도값의 대리변수로 사용하였으며, 이를 이용해 GIS의 3D analyst 표고값을 계산하였다. 2D를 이용한 영화상영관 스크린의 영향력 분석결과, 서울의 영화상영관은 강북, 강남, 강서, 강동 4개 지역을 중심으로 영향력이 생성되는 것으로 분석되었다.
대상 데이터
- 끝으로 본 연구는 서울시 25개 구의 영상산업을 대상으로 분석을 진행하였다. 그러나 향후에는 구 단위에서 동단위의 자료를 형성하여 분석을 진행한다면 보다 자세하고 의미 있는 연구결과가 제시될 것으로 판단된다.
- 본 연구의 공간적 범위는 영화상영관이 소재한 서울시 25개 구를 대상으로 하고 있다. 대상 지역 중 2005년 도봉구는 영화상영관이 없는 것으로 나타나 있으나, 지역의 공간연계성을 분석하기 위하여 분석의 범위에 포함시켰다. 또한, 연구의 시간적 범위는 1999년∼2005년이나, 공간 연계성을 고려한 모형구축에는 2005년을 대상으로 하여 분석하였다.
- 또한, 연구의 시간적 범위는 1999년∼2005년이나, 공간 연계성을 고려한 모형구축에는 2005년을 대상으로 하여 분석하였다.
- 본 연구는 수도권 중 서울시의 25개구와 24개 변수를 사용하였으며, 모든 시점은 2005년으로 맞춰 분석에 사용하였다. 단, 스크린 수는 1999년부터 2005년까지의 스크린 수를 사용하여 영화상영관의 공간 파급력을 분석 하였다.
- 본 연구의 공간적 범위는 영화상영관이 소재한 서울시 25개 구를 대상으로 하고 있다. 대상 지역 중 2005년 도봉구는 영화상영관이 없는 것으로 나타나 있으나, 지역의 공간연계성을 분석하기 위하여 분석의 범위에 포함시켰다.
- 또한, 분석 시 일치성 있는 결과를 도출하기 위하여 모든 변수들의 단위는 단위변화를 고려하기 위한 개수를 사용하였다. 이중 백화점과 쇼핑센터 같은 편의시설은 개수보다는 연면적이 보다 효율적으로 사용될 수 있기 때문에 1000m2 단위로 분석에 사용하였으며, 도로 율은 자치구 면적에서 공급된 도로의 면적을 %로 나누어서 사용하였다. 다음 [표 1]은 사용된 분석 자료에 대한 기초분석결과이다.
데이터처리
- 본 연구의 분석 중 영화상영관의 공간적인 영향권 분석은 지역별 영화상영관 스크린 수가 지역에 어떠한 파급효과를 주는지를 분석하기 위하여 분석되었으며, 스크린 수를 분석의 Z축으로 설정하여 스크린의 지역별 표고(contour)와 밀도(density)를 분석하였다. 또한, 가시적인 분석결과추출을 위하여 Arc/view 분석 툴인 Buffering Analysis와 Spatial Analysis와 Network Analysis를 사용하여 영향력을 분석하였다.
이론/모형
- 따라서 지역간의 공간적 연계성을 검정 하는 방법에는 Moran's I와 Geary's C가 있으나, 본 연구에서는 Moran's I를 사용하였다.
- 공간회귀모형은 기존의 최소자승법를 사용하게 되면 편의성이 생기기 때문에 도구변수법, 최우추정법, 2단계최소자승법, 적률추정법 등으로 추정한다. 본 연구에서는 최우추정법을 사용하여 공간연계정도를 분석하였다.
- 단, 스크린 수는 1999년부터 2005년까지의 스크린 수를 사용하여 영화상영관의 공간 파급력을 분석 하였다. 영화상영관의 파급효과를 분석하기 위해서 공간분석을 위한 Z축은 영화상영관의 스크린 수를 이용하였으며, GIS ArcView spatial analyst를 사용하였다. 또한, 가시적인 상태에서의 영화상영관의 파급력을 나타내기 위하여 서울시 수치지도와 GIS의 TM좌표를 이용하여 영화상영관의 위도, 경도 좌표를 생성하였다.
- 이상일[3]은 기존 회귀분석 결과에서 도출되는 잔차들이 공간적으로 자기상관을 고려하지 못하였다는 비판과 함께 공간적인 요소를 고려한 SAR(spatial autoregressive model)을 사용하였다. 분석결과 공간성을 고려한 모형은 그렇지 않은 기존의 회귀식에 비해 보다 유의한 값을 나타냈으며, 탐색적 공간자료 분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주었다.
성능/효과
- 2D를 이용한 영화상영관 스크린의 영향력 분석결과, 서울의 영화상영관은 강북, 강남, 강서, 강동 4개 지역을 중심으로 영향력이 생성되는 것으로 분석되었다. 중심축별로 강북의 경우 종로구, 중구, 서대문구, 용산구, 강남의 강남구, 서초구, 강동의 강동구, 송파구, 강서의 영등포구의 영화상영관의 지역별 영향력이 가장 높은 것으로 나타났다.
- 4개 주요 중심축의 영향력파급결과, 상대적으로 영화상영관스크린 수가 많은 지역의 파급력은 평면적으로 넓게 파급되기보다는 지역 내에서 높게 영향력이 생성 되는 것을 보여 주변인구가 영화상영관이 있는 지역으로 이동하여 영화매체를 관람하는 것으로 분석되었다. 반면, 영등포구의 주변지역은 상대적으로 다른 중심축 주변지역보다 영화상영관의 스크린 수가 적기 때문에 주변으로의 영향력 파급력이 공간적으로 넓게 나타나는 것으로 분석되었다.
- 4개 주요 중심축의 영향력파급결과, 상대적으로 영화상영관스크린 수가 많은 지역의 파급력은 평면적으로 넓게 파급되기보다는 지역 내에서 높게 영향력이 생성 되는 것을 보여 주변인구가 영화상영관이 있는 지역으로 이동하여 영화매체를 관람하는 것으로 분석되었다. 반면, 영등포구의 주변지역은 상대적으로 다른 중심축 주변지역보다 영화상영관의 스크린 수가 적기 때문에 주변으로의 영향력 파급력이 공간적으로 넓게 나타나는 것으로 분석되었다.
- 결론적으로 지역의 특성을 나타내는 시설의 입지는 단순히 경쟁업체와의 경쟁 속에서 입지를 선정하는 것이 아니라, 보완재 성격을 갖는 업체와의 집적 속에서 규모의 경제를 나타내는 것으로 분석되었다.
- 영화상영관스크린의 공간파급력 분석결과, 영화상영관은 지역별로 4개의 축을 형성하며 입지를 하였고, 25개 구의 스크린 공간연계성을 검정결과, 지역별로 공간적 연계성이 높은 것으로 분석되었다. 공간시차모형을 적용한 경우에는 모형의 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었고, 1.6036만큼의 공간적인 영향력이 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 공간오차모형을 사용하여 영화상영관의 영향력 결정요인을 분석한 결과, 전통적인 회귀모형보다 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었으며, 공간적인 영향력은 1.
- 분석 자료별 기초분석에서 나타난 바와 같이, 지역별로 해당 변수가 없는 지역이 존재함으로, 지역별 최솟값은 0으로 나타났다. 공영제작과 영화배급이 지역별로 편차가 가장 작은 것으로 나타났으며, 인구를 제외한 백화점이 편차가 가장 큰 것으로 나타났다. 또한, 관련 영상산업 중에서는 출판제작과 광고, 대여점이 편차가 큰 것으로 나타나 지역적인 분포가 고르지 않은 것으로 분석되었다.
- 영상관련 산업의 강남으로의 이전은 주변시설 발달로 인해 발생된 유인력에 의해 이전이 활성화되었으며, 영화상영관 및 엔터테인먼트 회사의 입지로 인하여 패션 및 영상 클러스터로 주변시설이 변하였다는 견해로 구분되고 있다. 그러나 영화상영관 및 영상산업의 입지는 주변의 관련 산업에 의한 유인에 의해서 입지를 하게 되었으며, 시간이 흐를수록 집적의 정도가 커지며, 이에 따른 집적의 경제효과도 증가하는 것으로 나타났다.
- 끝으로, 인구이동이 많은 지역에는 상권이 발달하는 상권입지이론에 의하여 고려된 인구이동 변수는 인구 이동이 많은 지역일수록 영화상영관의 스크린 수가 증가하는 것으로 분석되어 유의한 변수인 것으로 나타났다. 그러나 t 검정 결과 유의도에는 미치지 않는 것으로 분석되었다.
- 셋째, 비단 정량적인 분석틀을 사용하였더라도 개별 지표를 사용하여 분석하는 방법이 영상산업관련 분석에서는 많이 사용되나, 종합예술인 영상산업의 특성을 폭넓게 반영하기 위한 변수구성이 이루어지지 않았다. 넷째, 영상산업의 정책제시 및 효과분석을 연구하는 방법은 다른 대상을 연구대상으로 한 기존의 연구[10]에서 적용한 방법처럼 여러 가지 방법이 있음에도 불구하고, 극히 일률적이고 단순한 연구결과가 제시되었다. 따라서 다양한 방식에 의한 영상산업 분석은 향후 영상 산업의 발전을 위한 지침서의 역할을 할 것이다.
- 따라서 기존의 연구에서 나타난 결과에서 간과한 공간적 연계성에 따른 결정요인 분석결과 영화상영관의 규모의 경제는 증가하는 것으로 분석되었으며, 비디오대여점과 같이 시설이용 유형이 틀린 유사업종의 주변으로의 입지는 영화상영관의 이용에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 시설이용 유형이 유사한 출판, 음악, 공연 이용은 영화상영관의 이용도를 높이는 것으로 분석되었다.
- 2313으로 공간적으로 연계된 것으로 분석되었다. 따라서 영상산업 중 배급, 제작을 담당하는 업체는 공간적으로 연계된 것으로 나타나, 영상매체의 최종산출물의 영화상영관스크린 수와 지역적으로 연계된 특성을 갖는 것으로 나타났다.
- 또한, 영상관련 산업 역시 수도권으로의 편중이 심해져간다고 주장하였다. 따라서 영상산업이 밀집된 지역은 첫째로 지역의 자연자원 및 환경을 잘 활용할 수 있는 지역이며, 둘째, 지역 영상산업활성화를 위한 선도 기업이 입지한 지역이며, 끝으로, one-stop 서비스를 통해 주변에 입지한 관련기업과의 연계성을 통해 효율성을 극대화시킬 수 있는 지역이라고 분석하였다.
- 따라서 영화상영관의 스크린 수에 직접적으로 영향을 미치는 요인은 출판, 음반, 공연 관련 업체가 많을수록 영화상영관의 스크린 수가 증가하는 것으로 나타났다. 즉, 동종 유사업체가 많은 지역일수록 영화상영관의 입지가 증가하는 것으로 분석되어, 최근 멀티플랙스화 및 유사업체가 집적되어가는 경향을 반영하는 것으로 나타났다.
- 강남은 강남구와 서초구의 영화상영관이 두 자치구를 전체 커버하고, 주변의 송파구, 동작구, 관악구까지 영향력이 파급되는 것으로 분석되었다. 또한, 강동의 강동구, 송파구는 주변 광진구, 중랑구까지 영향력이 파급되는 것으로 나타났으며, 강서의 영등포구는 영등포구를 중심으로 양천구, 강서구, 구로구, 금천구, 동작구, 마포구, 용산구까지 영향력이 파급되는 것으로 분석되었다.
- 공영제작과 영화배급이 지역별로 편차가 가장 작은 것으로 나타났으며, 인구를 제외한 백화점이 편차가 가장 큰 것으로 나타났다. 또한, 관련 영상산업 중에서는 출판제작과 광고, 대여점이 편차가 큰 것으로 나타나 지역적인 분포가 고르지 않은 것으로 분석되었다.
- 따라서 공간연계성을 고려하기 위하여 공간시차모형을 적용한 경우에는 모형의 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었다. 또한, 영화상영관스크린 수에 대한 지역별 공간연계성은 고려하지 않았을 때보다 1.6036만큼 증가 하는 것으로 나타나 공간적인 영향력이 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 공간오차모형을 사용하여 영화상영관의 영향력 결정요인을 분석한 결과, 전통적인 회귀 모형보다 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었으며, 공간적인 영향력은 1.
- 또한, 영화상영관에 이용자를 유인하게 되는 요인으로 설정된 광고, 도로율, 백화점, 은행, 인구이동, 총사업체 역시 모두 공간적으로 연계성이 존재하는 것으로 분석되었다. 이중 지역별인구는 지역적으로 0.
- 즉, 동종 유사업체가 많은 지역일수록 영화상영관의 입지가 증가하는 것으로 분석되어, 최근 멀티플랙스화 및 유사업체가 집적되어가는 경향을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 영화상영관의 대체재로써 작용하는 비디오대여점은 영화상영관 스크린 수에 반비례하는 것으로 분석되었다.
- 2의 공간적 연계성을 갖는 것으로 분석되었다. 또한, 인구이동과 도로율 역시 각각 0.1734, 0.1232의 공간적 연계성을 갖는 것으로 나타나 각각의 변수를 사용할 때에는 지역적으로 연계된 특성을 고려해야 하는 것으로 분석되었다. 반면, 영화상영관의 대체재로써 고려되는 비디오 대여점의 경우 지역적으로 0.
- 영화상영관스크린의 공간적 영향력에 대하여 23개 요인에 대한 분석결과, 은행, 백화점, 쇼핑센터와 같은 주변 시설물과 공시지가, 인구, 종사자수와 같은 지역고유특성, 지역의 인프라 및 재정 상태는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한, 출판, 음반, 공연의 유사 업체 제작업체는 영화상영관스크린의 수에 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다.
- 6036만큼 증가 하는 것으로 나타나 공간적인 영향력이 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 공간오차모형을 사용하여 영화상영관의 영향력 결정요인을 분석한 결과, 전통적인 회귀 모형보다 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었으며, 공간적인 영향력은 1.9814만큼 증가하는 것으로 분석되었다. 즉, 공간회귀모형을 사용했을 때에는 기존 회귀모형보다 영향력은 증가하는 것으로 나타났다.
- 6036만큼 증가 하는 것으로 나타나 공간적인 영향력이 증가하는 것으로 분석되었다. 반면, 공간오차모형을 사용하여 영화상영관의 영향력 결정요인을 분석한 결과, 전통적인 회귀 모형보다 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었으며, 공간적인 영향력은 1.9814만큼 증가하는 것으로 분석되었다. 즉, 공간회귀모형을 사용했을 때에는 기존 회귀모형보다 영향력은 증가하는 것으로 나타났다.
- 반면, 공간오차모형의 공간파급효과는 공간시차모형보다 큰 것으로 나타났지만, 모형의 설명력과 적합도를 고려하여 공간시차모형이 보다 적합한 것으로 나타났다. 영화상영관스크린의 공간적 영향력에 대하여 23개 요인에 대한 분석결과, 은행, 백화점, 쇼핑센터와 같은 주변 시설물과 공시지가, 인구, 종사자수와 같은 지역고유특성, 지역의 인프라 및 재정 상태는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
- 4개 주요 중심축의 영향력파급결과, 상대적으로 영화상영관스크린 수가 많은 지역의 파급력은 평면적으로 넓게 파급되기보다는 지역 내에서 높게 영향력이 생성 되는 것을 보여 주변인구가 영화상영관이 있는 지역으로 이동하여 영화매체를 관람하는 것으로 분석되었다. 반면, 영등포구의 주변지역은 상대적으로 다른 중심축 주변지역보다 영화상영관의 스크린 수가 적기 때문에 주변으로의 영향력 파급력이 공간적으로 넓게 나타나는 것으로 분석되었다. 아래의 [그림 4]는 서울시 영화상영관스크린 수의 2D, 3D 공간 영향력 분석결과이다.
- 본 분석의 분석자료 기초분석에서 영상산업과 관련된 변수들의 기초분석을 시행하였고, 일반적인 기술분석 외에 변수별 공간연계성을 검정한 결과 지역적으로 공간연계성이 존재하는 것으로 분석되었다. 변수들 중 종속변수로 사용하게 될 영화상영관의 스크린이 공간 적으로 지역에 어느 정도 영향력이 있는지를 ArcView의 Spatial analyst와 3D analyst를 이용하여 분석하였다.
- 본 연구의 분석 결과, 서울시 25개 구에는 평균 14.2개의 스크린을 구비한 영화상영관이 입지해있는 것으로 나타났으며, 강북의 종로구, 중구, 서대문구와 강남의 서초구, 강남구, 송파구에 주로 영화상영관이 입지한 것으로 분석되었다.
- 기존의 연구에서는 동종유사업체가 대상 업체의 주변에 많이 입지할수록 대상 업체의 이용도와는 부(-)의 관계를 나타낸다고 하였으나, 본 연구에서는 서울시의 영화상영관의 스크린 수를 이용하여 유사 동종의 업체가 주변에 같이 입지하여 규모의 경제를 나타내는 영화상영관 입지패턴의 공간적인 연계성이 존재함을 밝히는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 분석대상으로 사용된 영화상영관은 모든 영상관련 산업의 최종 결과물을 상영하는 곳으로써의 역할을 하기 때문에, 영상산업의 결과물을 대중에 제시하는 장소의 역할과 이와 연관된 배급소 및 제작소와의 연관관계가 있는 것으로 나타났다.
- 이상일[3]은 기존 회귀분석 결과에서 도출되는 잔차들이 공간적으로 자기상관을 고려하지 못하였다는 비판과 함께 공간적인 요소를 고려한 SAR(spatial autoregressive model)을 사용하였다. 분석결과 공간성을 고려한 모형은 그렇지 않은 기존의 회귀식에 비해 보다 유의한 값을 나타냈으며, 탐색적 공간자료 분석과 지리적 가중회귀분석의 결과는 공간적 이질성이 존재한다는 점을 보여주었다. 그의 연구는 임업[9]의 연구와 같은 공간적 자기상관성의 활용 방안 및 필요성을 제시 하였다.
- 분석결과 지방세징수를 제외하고 모든 변수에서 공간적 연계성이 있는 것으로 분석되었다. 영화상영관 스크린 수의 공간연계성은 0.
- 분석결과, 분석에 사용된 모형 중 전통적 회귀모형은 모형의 설명력과 적합도가 공간시차모형과 공간오차모형에 비해서 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 지역별로 변수들 간 공간연계성이 존재하기 때문에 전통회귀모형의 사용은 올바르지 않은 것으로 나타났다.
- 분석결과, 영화상영관의 스크린 수에 직접적으로 영향을 미치는 요인은 출판, 음반, 공연 관련 업체가 많을수록 영화상영관의 스크린 수가 증가하는 것으로 나타났다. 즉, 동종 유사업체가 많은 지역일수록 영화상영관의 입지가 증가하는 것으로 분석되어, 최근 멀티플랙스화 및 유사업체가 집적되어가는 경향을 반영하는 것으로 나타났다.
- 영화상영관스크린 수의 영향력 2D 결과를 공간적으로 어느 정도 영향력이 분산되는지를 분석하기 위하여 3D를 이용하여 공간 영향력을 분석하였다. 분석결과, 종로구를 중심으로 한 강북은 영향력이 높게 생성되었으며, 강남구와 영등포구, 강동구의 영화상영관 스크린 수의 공간 영향력은 종로구에 비해 좀 더 공간적으로 넓게 분산되는 것으로 분석되었다.
- 분석에 사용된 변수 중 공간적 연계성이 가장 크게 나타난 변수는 영화제작업체로써 지역별로 영화제작업체는 0.6453으로 공간에 의존하는 것으로 분석되었다. 즉, 다른 변수들에 비해서 영화를 제작하는 업체는 공간적으로 연계되어 입지되는 것으로 분석되었다.
- 셋째, 비단 정량적인 분석틀을 사용하였더라도 개별 지표를 사용하여 분석하는 방법이 영상산업관련 분석에서는 많이 사용되나, 종합예술인 영상산업의 특성을 폭넓게 반영하기 위한 변수구성이 이루어지지 않았다. 넷째, 영상산업의 정책제시 및 효과분석을 연구하는 방법은 다른 대상을 연구대상으로 한 기존의 연구[10]에서 적용한 방법처럼 여러 가지 방법이 있음에도 불구하고, 극히 일률적이고 단순한 연구결과가 제시되었다.
- 분석결과 지방세징수를 제외하고 모든 변수에서 공간적 연계성이 있는 것으로 분석되었다. 영화상영관 스크린 수의 공간연계성은 0.0653으로 분석되어 다른 변수들에 비해서 작은 공간적 연계성이 있는 것으로 나타났으나, 지역별 영화상영관스크린에는 공간연계성이 존재함으로써 기존의 회귀모형을 사용한 파급력분석은 올바르지 않은 것으로 분석되었다.
- 반면, 공간오차모형의 공간파급효과는 공간시차모형보다 큰 것으로 나타났지만, 모형의 설명력과 적합도를 고려하여 공간시차모형이 보다 적합한 것으로 나타났다. 영화상영관스크린의 공간적 영향력에 대하여 23개 요인에 대한 분석결과, 은행, 백화점, 쇼핑센터와 같은 주변 시설물과 공시지가, 인구, 종사자수와 같은 지역고유특성, 지역의 인프라 및 재정 상태는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한, 출판, 음반, 공연의 유사 업체 제작업체는 영화상영관스크린의 수에 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다.
- 영화상영관스크린의 공간파급력 분석결과, 영화상영관은 지역별로 4개의 축을 형성하며 입지를 하였고, 25개 구의 스크린 공간연계성을 검정결과, 지역별로 공간적 연계성이 높은 것으로 분석되었다. 공간시차모형을 적용한 경우에는 모형의 설명력과 적합도가 증가하는 것으로 분석되었고, 1.
- 자치구 지역간의 거리를 중심으로 한 공간가중행렬 작성 시 지역간의 거리차를 6km로 하여 공간가중행렬을 작성하였다. 작성된 공간가중행렬을 사용하여 지역간의 연계성이 우선적으로 검증되는지 확인한 후에야 본 분석에서 사용하고자하는 공간회귀모형이 기존의 전통적인 회귀모형보다 효율적이고 올바른 결과를 제시할 수 있다. 따라서 지역간의 공간적 연계성을 검정 하는 방법에는 Moran's I와 Geary's C가 있으나, 본 연구에서는 Moran's I를 사용하였다.
- 2D를 이용한 영화상영관 스크린의 영향력 분석결과, 서울의 영화상영관은 강북, 강남, 강서, 강동 4개 지역을 중심으로 영향력이 생성되는 것으로 분석되었다. 중심축별로 강북의 경우 종로구, 중구, 서대문구, 용산구, 강남의 강남구, 서초구, 강동의 강동구, 송파구, 강서의 영등포구의 영화상영관의 지역별 영향력이 가장 높은 것으로 나타났다. 강북의 경우에는 주로 중구와 종로구에 영화상영관이 분포되어 있으나, 이는 주변의 성북구, 동대문구, 성동구, 용산구, 마포구, 은평구까지 영향력이 파급되는 것으로 분석되었다.
- 9814만큼 증가하는 것으로 분석되었다. 즉, 공간회귀모형을 사용했을 때에는 기존 회귀모형보다 영향력은 증가하는 것으로 나타났다.
- 따라서 영화상영관의 스크린 수에 직접적으로 영향을 미치는 요인은 출판, 음반, 공연 관련 업체가 많을수록 영화상영관의 스크린 수가 증가하는 것으로 나타났다. 즉, 동종 유사업체가 많은 지역일수록 영화상영관의 입지가 증가하는 것으로 분석되어, 최근 멀티플랙스화 및 유사업체가 집적되어가는 경향을 반영하는 것으로 나타났다. 또한, 영화상영관의 대체재로써 작용하는 비디오대여점은 영화상영관 스크린 수에 반비례하는 것으로 분석되었다.
- 이상의 선행연구들을 종합해 볼 때 몇 가지 특징이 발견된다. 첫째, 기존의 영상산업에 관한 연구들은 대부분 정책제시에 그치고 있다는 것이다. 또한 제시된 특정한 대안이 앞으로의 추진계획을 포함한 실천적 계획이 아니라, 추진방향만을 제시하고 있다.
후속연구
- 끝으로 본 연구는 서울시 25개 구의 영상산업을 대상으로 분석을 진행하였다. 그러나 향후에는 구 단위에서 동단위의 자료를 형성하여 분석을 진행한다면 보다 자세하고 의미 있는 연구결과가 제시될 것으로 판단된다.
- 넷째, 영상산업의 정책제시 및 효과분석을 연구하는 방법은 다른 대상을 연구대상으로 한 기존의 연구[10]에서 적용한 방법처럼 여러 가지 방법이 있음에도 불구하고, 극히 일률적이고 단순한 연구결과가 제시되었다. 따라서 다양한 방식에 의한 영상산업 분석은 향후 영상 산업의 발전을 위한 지침서의 역할을 할 것이다.
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