[논문]문화공연에 대한 사회·경제적 수요 특성 분석

이주석; 곽승준; 조승국

doi:10.5762/kais.2015.16.5.3155

초록
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본 연구에서는 전국 1,000 가구를 대상으로 시행된 일대일 개별 설문자료를 바탕으로 일반 국민들의 사회 경제적 변수가 공연관람 및 공연관람지출에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 한편 설문자료를 활용하여 수요를 분석할 경우 공연관람 경험이 없거나 공연관람 지출이 전혀 없는 다수의 응답자를 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 Two-equation 모형과 Tobit모형을 활용하여 이를 고려하고자 한다. 본 연구의 분석결과를 정리하면 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. 우선 소득수준이 높을수록, 여성일수록, 연령대가 상대적으로 젊을수록, 상대적으로 교육수준이 높을수록, 서울 거주자일수록 문화공연에 대한 수요가 많은 것으로 확인할 수 있었다. 또한 소득에 대해서는 비탄력적이며 일정연령(peak age)가 지나면 오히려 수요가 증가함을 확인할 수 있었다.

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This paper attempts to analyze the socio-economic determinants of demanders for cultural performance. To take into account zero responses (no expenditure or no experience for cultural performance, this paper employed a two-equation model and tobit model. the results of this study can be obtained the...

This paper attempts to analyze the socio-economic determinants of demanders for cultural performance. To take into account zero responses (no expenditure or no experience for cultural performance, this paper employed a two-equation model and tobit model. the results of this study can be obtained the following conclusion. The demands of performing arts tend to be increased to people as they were younger, women, more earned and higher educated. In addition, the income is inelastic to demand. And after a certain age (peak age), the demand is increased.

주제어

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문제 정의

이에 본 연구에서는 전국 1,000 가구를 대상으로 시행된 일대일 개별 설문자료를 바탕으로 일반 국민들의 사회 · 경제적 변수가 공연관람 및 공연관람지출에 미치는 영향을 분석함으로써 학술적인 측면과 정책적인 측면에서 시사점을 제공하고자 한다. 한편 본 연구의 설문조사결과 응답자의 70% 가까이가 공연관람 경험이 없거나 공연관람 지출이 전혀 없다고 응답하였다.

제안 방법

본 연구에서는 이중로그 형태의 two-equation 모형을 통해 관람여부와 관람지출에 영향을 미치는 사회 · 경제적 변수와 이의 탄력성을 살펴보고자 한다. 또한 관람지출금액과 관람횟수를 종속변수로 하는 선형형태의 tobit 모형을 활용하여 관람여부와 관람지출에 영향을 미치는 사회 · 경제적 변수와 추정 계수를 활용하여 peak age 즉, 공연관람이 감소했다가 다시 증가하는 연령대를 살펴보고자 하였다. 한편 본 연구에서는 관람지출금액과 관람횟수를 종속변수로 하는 two-equation을 우선적으로 활용하고자 했으나 관람횟수의 경우 관람횟수가 대부분 5회 미만이고 0의 응답이 많아 유의한 결과를 얻지 못했고 이에 대한 대안으로 tobit모형을 활용하였다.
는 설명변수 벡터이다. 본 연구에서 활용한 설명변수는 응답자의 성별, 연령, 교육수준, 소득, 그리고 여가시간의 측정수단으로 주당 근로시간과 서울거주여부를 활용하였다. 또한 y_1i의 값은 관측되지 않으며 y^*_1i이 0보다 큰지 아닌지만 관측된다.

대상 데이터

본 연구의 설문대상은 소득이 있는 가구의 가구주 또는 배우자이며, 표본은 제주도를 제외한 전국의 시(市) 단위 이상 지역의 가구수 비중을 기준으로 설계하여 총 1,000명의 응답자들을 대상으로 일대일 개별면접 방식의 설문 조사를 실시하였다. 이 중 최근 1년간 공연을 관람한 경험이 있는 응답자들은 전체의 29.

이론/모형

공연관람이 없거나 지출이 전혀 없다는 응답자들의 판단은 합리적인 소비결정의 결과이기 때문에 이들을 제외하고 분석하는 것은 불완전한 결과를 얻을 수 있다. 기존의 해외 연구에서는 영(0)의 관측 자료를 고려하기 위하여 표본 선택모형(sample selection model)과 유사한 two-equation 모형을 적용하였다[7,8]. 이에 본 연구에서는 two-equation 모형과 tobit모형을 적용하고자 한다.
본 연구에서는 이중로그 형태의 two-equation 모형을 통해 관람여부와 관람지출에 영향을 미치는 사회 · 경제적 변수와 이의 탄력성을 살펴보고자 한다. 또한 관람지출금액과 관람횟수를 종속변수로 하는 선형형태의 tobit 모형을 활용하여 관람여부와 관람지출에 영향을 미치는 사회 · 경제적 변수와 추정 계수를 활용하여 peak age 즉, 공연관람이 감소했다가 다시 증가하는 연령대를 살펴보고자 하였다.
기존의 해외 연구에서는 영(0)의 관측 자료를 고려하기 위하여 표본 선택모형(sample selection model)과 유사한 two-equation 모형을 적용하였다[7,8]. 이에 본 연구에서는 two-equation 모형과 tobit모형을 적용하고자 한다.
공연관람 경험이 없다는 응답자들 역시 자신들의 의사결정에 따른 것이기 때문에 이를 반영하지 않고 분석을 할 경우 불완전한 결과를 얻을 수밖에 없다. 이에 본 연구에서는 영(0)의 관측치를 고려하기 위하여 tobit 모형과 two-equation 모형을 활용하고자 한다.
또한 관람지출금액과 관람횟수를 종속변수로 하는 선형형태의 tobit 모형을 활용하여 관람여부와 관람지출에 영향을 미치는 사회 · 경제적 변수와 추정 계수를 활용하여 peak age 즉, 공연관람이 감소했다가 다시 증가하는 연령대를 살펴보고자 하였다. 한편 본 연구에서는 관람지출금액과 관람횟수를 종속변수로 하는 two-equation을 우선적으로 활용하고자 했으나 관람횟수의 경우 관람횟수가 대부분 5회 미만이고 0의 응답이 많아 유의한 결과를 얻지 못했고 이에 대한 대안으로 tobit모형을 활용하였다.

성능/효과

우선 소득수준이 높을수록, 여성일수록, 연령대가 상대적으로 젊을수록, 상대적으로 교육수준이 높을수록, 서울 거주자일수록 문화공연에 대한 수요가 많은 것으로 확인할 수 있었다.
본 연구의 분석결과에 따르면 우선 문화 공연 관람을 경험한 응답자의 비중 자체가 30% 미만으로 여전히 일반인들이 쉽게 접근하기 어려움을 알 수 있었다. 특히 소득과 교육수준이 문화공연 관람의 수요에 영향을 미치는 것으로 보아 일반인들에게는 여전히 고급문화로 인식되고 있음을 확인할 수 있었다. 한편 젊은 연령대뿐만 아니라 50대 초반 이후 중 · 노년 연령대에서도 문화공연 관람에 대한 수요가 증가하는 것으로 보아 상대적으로 여가시간이 많은 중·노년층을 위한 보다 많은 프로그램의 제공이 필요한 것을 확인할 수 있었다.

후속연구

한편 문화공연의 수요는 관람료와 시설 등 보다는 공연 수준과 내용에 따라 큰 변동을 보이고 있다. 따라서 향후 문화공연 관람의 보다 엄밀한 수요분석을 위해서는 뮤지컬, 연극, 음악회 등 보다 세분화된 장르별 분석이 필요할 것으로 판단된다.
이러한 본 연구의 분석결과는 여러 가지 정책적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 우선 본 연구의 분석결과는 막대한 예산이 투자되는 대형공연시설 건설과 관련된 수요 예측에 중요한 판단근거로 활용될 수 있다. 예를 들어 대형문화공연시설의 건립을 추진 중인 대상 지역의 사회 · 경제적 특성이 상대적으로 전국 평균보다 소득이 적거나 연령대가 높거나 교육수준이 낮다면 대상지역의 수요가 제한적임을 유추할 수 있다.
한편 본 연구의 분석결과는 향후 문화공연산업의 발전을 위한 전략수립에 정성적 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구의 분석결과에 따르면 우선 문화 공연 관람을 경험한 응답자의 비중 자체가 30% 미만으로 여전히 일반인들이 쉽게 접근하기 어려움을 알 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	tobit 모형과 two-equation 모형의 특징은?	Two-equation 모형은 관람여부를 결정하는 방정식과 관람할 경우 관람 수준을 결정하는 방정식으로 이루어진 두 수준의 결정 구조로 이루어져 있으므로 분석에 있어서 관람하지 않는 대상의 영향을 반영할 수 있고, 관람여부에 영향을 미치는 요인과 관람 시 관람 횟수나 지출에 영향을 미치는 요인들을 동시에 분석할 수 있는 장점이 있다. 또한 Tobit 모형의 경우 종속변수가 제한적인 변수인 경우에 적용되며 일반적으로 종속변수가 비율 혹은 양(positive)의 연속변수 형태로 나타나는 자료에 적합한 모형이다. Tobit 모형은 일반적인 선형확률모형(linear probability model)에서 발생할 수 있는 음(-)의 추정치를 사전에 예방할 수 있는 장점을 갖고 있다.
	문화공연시설의 수요예측 기법은 어떻게 나누어지는가?	일반적으로 문화공연시설의 수요예측 기법은 시계열 (time-series) 자료를 활용하여 과거의 추세가 미래에도 지속될 것이라는 가정 하에 미래의 수요를 예측하는 시계열모형과 횡단면(cross-sectional)자료를 활용하여 독립변수와 종속변수 간의 인과관계를 함수로 나타내어 수요를 예측하는 횡단면분석으로 나눌 수 있다. 시계열 분석의 경우 국내에 관련 자료가 제한적이고, 개별적인 신규 공연시설에 대한 수요예측에는 부적절하다.
	공연관객수의 변화는 어떻게 나타났는가?	국민들의 소득수준이 높아짐에 따라 공연예술에 대한 수요도 크게 증가하고 있다. 실제로 문화체육관광부의 ‘공연예술 실태조사’에 따르면 2008년의 공연관객수는 약 24백만명 수준이었으나 2011년에는 30백만명 수준으로 증가하였다[1]. 이러한 국민들의 공연문화에 대한 수요 증가에 발맞추어 신규 공연시설의 건립뿐만 아니라 질적인 측면에서도 보다 수준 높은 양질의 대규모 공연에 대한 수요도 증가하고 있다.

참고문헌 (10)

Ministry of culture, sports, and tourism, The survey of performing art. 2014.
Zieba, M., "Full-Income and Price Elasticities of Demand for German Public Theatre," Journal of Cultural Economics, Vol. 33(2), 2009, 85-108. DOI: http://dx.doi.org/10.1007/s10824-009-9094-2

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Throsby, D. and Withers, G. A., Economics for the Performing Arts, Gregg Revivals, 1983.
Gray, H.P., "Culture and Economic Performance : Policy as an Intervening Variable, " Journal of Comparative Economics, 23(3), 1996, 278-291. DOI: http://dx.doi.org/10.1006/jcec.1996.0065

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Lee C-J. and Kim, J-B., Demand for Classical Music Concerts from Transaction Cost Perspectives, Journal of Cultural Economics, Vol 17 (2), 2014, 3-28.
Sung, J-H. A Study of the Effect of Art Specific Human Capital on the Demand for Artistic-Cultural Goods, Journal of Industrial Economics, Vol. 25 (1), 2012, 657-677)
Bhat, C. R., "Imputing as a Continuous Income Variable from Grouped and Missing Income Observations", Economics Letter, Vol. 46, 1994, pp. 311-319. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/0165-1765(94)90151-1

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Deaton, A., The Analysis of Household Surveys: Microeconometric Analysis for Development Policy, Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 1997. DOI: http://dx.doi.org/10.1596/0-8018-5254-4
Heckman, J. J. Sample selection bias as a specification error, Econometrica, 47, 153-161, 1979.

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Amemiya, T. Tobit models: a survey, Journal of Econometrics ,24, 3-61, 1984.

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