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문제 정의
- 특히 수도권과 같이 연구대상 지역이 넓은경우, 지역별로 상이한공간연관성 패턴이 나타날 수 있기 때문에 이를고려한분석의 필요성이 제기된다. 따라서 본 연구에서는 국지적 공간 연관성 지수(LISA :Local Indicators of Spati이 Association)의 일종인 Local MorarTsI를 통하여 공간연관성의 국지적 변이를 파악하였다. Local Moran's I는 아래 식 (4)와 같이 분석단위들의 Z- score에 기초하여 산출된다(Anselin, 1995).
- 이는 도시 의 삶의 질을 평 가하는 시 설물의 영향력 이 한 도시에만 국한되어 있는 것이 아니고 주변지역과도 밀접한 연관을 맺고 있는 것이므로 삶의 질 분포를 분석함에 있어서 공간상에서 나타나는 공간연관성(Spatial Association)을 고려해야 하는 것이다. 이러한 배경에서 본 연구는 먼저 수도권 각 지역 별 삶의 질 지수를 산정하고 그 분포를 공간 연관성 관점에서 파악하는데 그 목적을 두고 있다.
제안 방법
- 표4와 같다. 300인 이상 사업 체수 300인 이상 사업 체 종사자 수 지방세, 구 공유재산이 제 1요인에 속하며 이는 고용 및 경제 환경 에 관련한 삶의 질 수준을 대 변하는 것으로 해석 하였다. 65세 이상 고령 자 수 병 원 수, 병상 수 공중 위생업소 수, 교원 1 인당 초등학교 학생 수는 제 2요인에 속하며 건강 및 교육환경과 관련한 삶의 질 수준을 나타낸다.
- 4개 요인을 기반으로 한 지역별 삶의 질 지수를 산정하기 위해 주성분 분석(PCA)을 시행하여 세부 변수에 대한가중치(W1)를 구하였으며, 이를 바탕으로 각 요인별 삶의 질 지수를 산출하였다. 또한 산출된 4가지 요인별 삶의 질 지수를 대상으로 다시 주성분 분석을 시행함으로써 각 요인에 대한 가중치(W2)를 선정하였으며, 이를 모두 합산하여 지역별 TOTAL QOL 지수를 산출하였다(표5).
- 두 번째는 요인 분석 및 주성분 분석을 활용한 지자체별 삶의 질 지수를 산정하는 부분이다. 65개 시군구 지자체를 대상으로 삶의 질 지표를 추정하여 지자체 별 삶의 질의 상대 적 격 차를 파악하였다. 또한 2002년, 2005년, 2009년 3개년 도에 대하여 측정함으로써 삶의 질 수준의 변화정도를 파악하였다.
- 구성된 변수를 대상으로 먼저 요인분석(Factor Analysis)을 실시해 변수가 함축하고 있는 몇 개의 요인을 추출하였다. 그리고 추출된 각 요인별로 주성분 분석(PCA : Principle Component Analysis)을 실시해 각 세부변수가 각요인에 미치는 기 여도(W1)를 파악하고, 각 변수 값에 추출한 기여도를곱한 값들을모두합하여 요인별 삶의 질 지수를 산정하였다.
- 그리고 추출된 각 요인별로 주성분 분석(PCA : Principle Component Analysis)을 실시해 각 세부변수가 각요인에 미치는 기 여도(W1)를 파악하고, 각 변수 값에 추출한 기여도를곱한 값들을모두합하여 요인별 삶의 질 지수를 산정하였다. 이렇게 산정된 요인별 삶의 질 지수를 대상으로 주성분 분석을 다시 실시해 요인별 기여도(W2)를 산출하고 이를 바탕으로 수도권 지역 별 통합 삶의 질 지 수를 최종적으로 산정하였다.
- 65개 시군구 지자체를 대상으로 삶의 질 지표를 추정하여 지자체 별 삶의 질의 상대 적 격 차를 파악하였다. 또한 2002년, 2005년, 2009년 3개년 도에 대하여 측정함으로써 삶의 질 수준의 변화정도를 파악하였다.
- 판단하였다. 또한 베리멕스 (Verimax)회전법을 사용하여 요인추출 과정 중 요인의 수가 최소가 되도록요인 축을 직각회전 시켰다.
- 지수를 산출하였다. 또한 산출된 4가지 요인별 삶의 질 지수를 대상으로 다시 주성분 분석을 시행함으로써 각 요인에 대한 가중치(W2)를 선정하였으며, 이를 모두 합산하여 지역별 TOTAL QOL 지수를 산출하였다(표5). 이러한 가중치 산정과이에 따른삶의 질 지수의 산출 과정은 다음 표5.
- 지수를 이용해 분석하였다. 또한 실제 삶의 질 분포 의지 역 별 특성을 살펴 보기 위해 Local Moran'I 지 수를 이용한 국지적 분석을 시 행 하였다.
- 본 연구에서는 2002년, 2005년, 2009년 3개 년도의 수도권을 분석대상으로 설정하여 각 지역의 삶의 질 지수를 요인분석과 주성분 분석을 통해 산정하여 비교, 분석하고 삶의 질 분포에 공간연관성이 나타나는지 전역적 공간 연관성 지수를 이용해 분석하였다. 또한 실제 삶의 질 분포 의지 역 별 특성을 살펴 보기 위해 Local Moran'I 지 수를 이용한 국지적 분석을 시 행 하였다.
- 본 연구의 수도권 65개 시군구의 삶의 질 지수를 산정하기 위해 먼저 2002년, 2005년, 2009년의 각 자치구별 통계자료를 수집한 뒤, 삶의 질에 영향을 미치는 변수를 선정하기 위해 선행연구를 통해 삶의 질을 결정하는 지 역경제, 주거환경, 교육문화, 사회복지, 공공안전 다섯 개의 공통부문을 구성하였다. 이러한 선행연구를 바탕으로 삶의 질에 영향을 미 칠 것으로 생각되는 총 19개의 변수를 선정하였다.
- 수도권 삶의 질 지수 분포의 공간연관성 존재 여부를 판단하기 위해 중심거 리행렬(Centroid distance matrix)를 작성 하고 Moran'I 지 수를 산출했으며 이를 토대 로 모란 산 점도로 나타낸 그래프는 다음과 같다.
- 그리고 추출된 각 요인별로 주성분 분석(PCA : Principle Component Analysis)을 실시해 각 세부변수가 각요인에 미치는 기 여도(W1)를 파악하고, 각 변수 값에 추출한 기여도를곱한 값들을모두합하여 요인별 삶의 질 지수를 산정하였다. 이렇게 산정된 요인별 삶의 질 지수를 대상으로 주성분 분석을 다시 실시해 요인별 기여도(W2)를 산출하고 이를 바탕으로 수도권 지역 별 통합 삶의 질 지 수를 최종적으로 산정하였다. 위와 같은삶의 질 지수의 산출과정은 아래 식(1)과 같이 표현된다.
- 그러나 본 연구에서 다루고자 하는 목적 이 삶의 질의 공간적 분포이므로 이는 시설을 이용하려는 지역 별 인구이동으로부터 기인하는 현상이기 때문에 공간가중치 행렬을 설정함에 있어서 각 지역 간 상호작용의 정도를 반영 하는 것이 타당하다. 이에 따라 분석단위들의 지리적 중심 간 거 리를 기준으로 작성되는 공간가중치 행렬을 작성하고 분석에 적용시켰다. 이 경우 분석단위 i와 또 다른 분석단위 j의 중심 간의 거리가 기준거리 보다 짧으면 i행 j열의 값이 1로, 그렇지 않은 경우 0으로 설정된다.
대상 데이터
- 본 연구의 공간적 범위는 서울특별시와 인천광역시, 그리고 경기도(옹진군 저}외)를 포함하는 수도권이다. 분석의 공간적 단위는 65개 시군구로 설정하였고, 연구의 시간적 범위는 2002년, 2005년, 2009년 3개 년도에 대해 실시하였다.
- 분석의 공간적 단위는 65개 시군구로 설정하였고, 연구의 시간적 범위는 2002년, 2005년, 2009년 3개 년도에 대해 실시하였다.
- 구성하였다. 이러한 선행연구를 바탕으로 삶의 질에 영향을 미 칠 것으로 생각되는 총 19개의 변수를 선정하였다. 변수는 모두 지 자체 별 인구수로 표준화 하였고, 변수 구성은 다 음표 L과 같다.
이론/모형
- 하나의 값으로 산출된다. 본 연구에서는 수도권 삶의 질 분포에 있어 공간연관성의 존재 여부를 통계적으로 파악하기 위한 방법으로 Moran's I Index를 사용하였다.
성능/효과
- 05 유의수준에서 도식화한 것이다. 결과를 통해 삶의 질 지수가높은분석단위들이 집중되어 있는지 역(H-H Cluster, Hot Spot), 낮은 단위들이 집중되어 있는지 역(L-L Cluster), 그리고 삶의 질 지수는 낮으나 높은 곳과 이웃하고 있는 지역(L-H Cluster)이 명확히 대조를 이루며 분포하고 있음을 확인할 수 있다.
- 로 지자체별 삶의 질 지수의 지역적변동이 있었음을 알 수 있다. 또한 각 지 역별 기 술통 계량을 보면 서울시의 경우 최소값이 경기도, 인천시의 평균보다 높은 경우도 있었으며 평균 또한 서울시의 경우 가장 높은 것을 알 수 있으며, 2002년엔 서울시가 경기도 삶의 질 지수의 2배임을 확인해 볼 수 있다. 이처럼 수도권 내에서도 삶의 질 지수의 지역적 불균형이 뚜렷함을확인할 수 있다.
- 사회복지 시설, 노인여가복지지설, 지 역문화 복지시설, 공원면적은 제 3요인에 속하며 이는 여가 및 복지환경과 관련한 삶의 질 수준을 나타낸다. 마지막으로 대 기오염 배출시설, 수질오염 배출시설, 인구밀도는 제 4요인으로 추출되었으며, 이는 도시의 쾌적한 주거환경과 관련한 삶의 질 요인으로 해석하였다.
- 산출된 4가지 요인에 대하여 신뢰성을 테스트하기 위해각 요인의 크론바하 알파(Cronbach's alpha)값을 산출해 본 결과 1요인 0.890, 2요인 0.825, 3요인 0.723, 4요인 0.833으로 각 변수들이 요인을 신뢰성 있게 대변하고 있는 것으로파악되 었다. 또한 2002년, 2009년 변수에 대한 크론바하 알파 값을통한확인적 요인분석을 결과는 1요인 0.
- 같다. 지수 산정 결과 서울시를 중심으로 높은 삶의 질 지수를 나타내었고 서울시 주변 경기도 지역의 신도시 및 대형 아파트 단지 가 밀집 된 지역 에서 삶의 질 지수가 높은 양상을 보였다. 특히 서울 강남3구(강남, 서초, 송파) 와경기도 성남시에서 높은 삶의 질 지수를 나타내었는데, 이 지역은 지방세 징수상위지역으로 공공재 공급의 원천인 지역별 재정력의 차이가삶의 질의 격차에 중요한 요인이 됨을 추측 할 수 있을 것이다.
- L-L 클러스터의 경우도 마찬가지로 2005 년에 잠시 연천과 포천이 제외되고, 2009년에 동두천시가 포함된 사실 이외에 분석 기간 동안 큰 변화 없이 수도권 외곽을 따라 분포하는 모습을 보였다. 하지만 표의 기 술통 계를 살펴보면 L-L 클러스터의 수는2002년 대비 2009년에는 감소하였지만 최소값의 수치는 3배 이상 증가하였고, 평 균 또한 증가한 것으로 보아 낙후지역 의 삶의 질 수준 이점 차 향상되고 있음을 확인할 수 있다.
후속연구
- 덧붙여 본 연구에서는 지자체별 삶의 질 지수산정뿐만 아니 라 삶의 질 분포의 공간적 연관성 분석도 수행할 것이다. 이는 도시 의 삶의 질을 평 가하는 시 설물의 영향력 이 한 도시에만 국한되어 있는 것이 아니고 주변지역과도 밀접한 연관을 맺고 있는 것이므로 삶의 질 분포를 분석함에 있어서 공간상에서 나타나는 공간연관성(Spatial Association)을 고려해야 하는 것이다.
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