범죄연구에 있어 가변적 공간단위 문제(MAUP)의 스케일효과 검증 : 전국 읍면동과 시군구를 대상으로 한 성범죄 분석 Test of the Scale Effect of MAUP in Crime Study: Analyses of Sex Crime Using Nation-Wide Data of Eup-Myon-Dong and Si-Gun-Gu원문보기
본 연구는 지역사회 차원의 범죄연구에 있어 분석단위의 규모에 따라 결과가 달라지는 MAUP의 스케일 효과를 검증하고자 했다. 특히, 국내 최초로 전국의 모든 읍면동과 시군구를 대상으로 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄에 대한 공간적 자기상관, 변수들 간의 상관관계, 인과관계 분석을 시도했다. 분석 결과, 성범죄율의 자기상관은 가설과 달리 시군구의 Moran's I가 읍면동보다 큰 반면, 상관계수와 회귀분석의 결정계수는 가설에 맞게 대부분 시군구에서 더 큰 것으로 드러났다. 이는 합역수준이 높아질수록 자료의 통합으로 인해 발생하는 평균효과 때문으로 사료되었다. 성범죄의 원인에 대해서는 두 가지 특이한 점이 발견되었는바, 첫째, 비아파트거주비율이 읍면동과 시군구 단위에서 모두 성범죄를 감소시켰고, 둘째, 숙박음식업 비율은 읍면동 단위에서만 성범죄를 증가시키는 것으로 드러났다. 이는 향후 지역특성(예, 도시 vs. 시골, 풍요지역 vs. 빈곤지역)에 따른 세부적인 분석과 독립변수가 분석 단위별로 갖는 차별적 의미에 대한 추가적인 연구가 필요함을 시사한 결과였다. 본 연구가 지역사회 범죄연구를 촉진하고 성범죄에 대한 효과적인 대안 마련에 기여할 수 있기를 바란다.
본 연구는 지역사회 차원의 범죄연구에 있어 분석단위의 규모에 따라 결과가 달라지는 MAUP의 스케일 효과를 검증하고자 했다. 특히, 국내 최초로 전국의 모든 읍면동과 시군구를 대상으로 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄에 대한 공간적 자기상관, 변수들 간의 상관관계, 인과관계 분석을 시도했다. 분석 결과, 성범죄율의 자기상관은 가설과 달리 시군구의 Moran's I가 읍면동보다 큰 반면, 상관계수와 회귀분석의 결정계수는 가설에 맞게 대부분 시군구에서 더 큰 것으로 드러났다. 이는 합역수준이 높아질수록 자료의 통합으로 인해 발생하는 평균효과 때문으로 사료되었다. 성범죄의 원인에 대해서는 두 가지 특이한 점이 발견되었는바, 첫째, 비아파트거주비율이 읍면동과 시군구 단위에서 모두 성범죄를 감소시켰고, 둘째, 숙박음식업 비율은 읍면동 단위에서만 성범죄를 증가시키는 것으로 드러났다. 이는 향후 지역특성(예, 도시 vs. 시골, 풍요지역 vs. 빈곤지역)에 따른 세부적인 분석과 독립변수가 분석 단위별로 갖는 차별적 의미에 대한 추가적인 연구가 필요함을 시사한 결과였다. 본 연구가 지역사회 범죄연구를 촉진하고 성범죄에 대한 효과적인 대안 마련에 기여할 수 있기를 바란다.
This study attempted to test the scale effect of MAUP, particularly focusing on the spatial autocorrelation of sex crime, correlations among neighborhood structural variables, and causal mechanism leading to sex crime. Analysis results of nation-wide Eup-Myon-Dong and Si-Gun-Gu data discovered that ...
This study attempted to test the scale effect of MAUP, particularly focusing on the spatial autocorrelation of sex crime, correlations among neighborhood structural variables, and causal mechanism leading to sex crime. Analysis results of nation-wide Eup-Myon-Dong and Si-Gun-Gu data discovered that the spatial autocorrelation, correlations among independent variables, and determinant coefficient of multiple regression of Si-Gun-Gu level were generally bigger and stronger than those of Eup-Myon-Dong, which appeared to be due to the averaging effect. Regarding the causal effect to sex crime, two interesting results were found: First, the ratio of non-apartment residency lowered sex crime at both levels contrary to the hypothesis. Second, the ratio of food and lodging increased sex crime only at Eup-Myon-Dong level. These suggested that future research need to perform more detailed analyses dividing data into subsets such as urban vs. rural and/or economically advantaged vs. disadvantaged areas.
This study attempted to test the scale effect of MAUP, particularly focusing on the spatial autocorrelation of sex crime, correlations among neighborhood structural variables, and causal mechanism leading to sex crime. Analysis results of nation-wide Eup-Myon-Dong and Si-Gun-Gu data discovered that the spatial autocorrelation, correlations among independent variables, and determinant coefficient of multiple regression of Si-Gun-Gu level were generally bigger and stronger than those of Eup-Myon-Dong, which appeared to be due to the averaging effect. Regarding the causal effect to sex crime, two interesting results were found: First, the ratio of non-apartment residency lowered sex crime at both levels contrary to the hypothesis. Second, the ratio of food and lodging increased sex crime only at Eup-Myon-Dong level. These suggested that future research need to perform more detailed analyses dividing data into subsets such as urban vs. rural and/or economically advantaged vs. disadvantaged areas.
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문제 정의
다음으로 이상일[3]의 두 번째 지적과 같이 분석단위가 커질수록 변수들 간의 상관관계가 커지는지 살펴보았다. [표 2]는 읍면동, [표 3]은 시군구의 상관관계를 보여주는데, 대체로(인구이동비율과 외국인비율, 인구이동비 율과 이혼율, 이혼율과 1인가구비율 제외) 시군구의 상관관계가 더 강함을 알 수 있었다.
따라서 본 연구에서는 아파트에 거주하지 “않는” 비율, 즉 ‘비아파트거주비율’로 측정하고 이를 성범죄 유발요인으로 간주하였다. 더욱이 본 연구에서는 자료의 부족으로 인해 경제적 열악성을 반영하지 못했는데 비아파트거주비율이 경제적 열악성을 대신할 수도 있으리라 사료되었다. 물론 이에 대한 검증은 향후 연구에서 심도 있게 고려되어야 할 것이다.
본 연구는 지역사회 차원의 범죄연구에 있어 분석단위의 규모에 따라 결과가 달라지는 MAUP의 스케일효과를 검증하고자 했다. 특히, 국내 최초로 전국의 모든 읍면동과 시군구를 대상으로 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄에 대한 공간적 자기상관, 변수들 간의 상관관계, 인과관계 분석을 시도했다.
생태학적 관점은 경제적 열악성, 주거 불안정, 인종적 이질성, 가정해체, 상업적 토지이용 등 지역사회의 사회적·물리적 특성이 열악할수록 범죄율이 증가한다는 논리적 기술로서 본 연구 에서는 가능한 많은 자료를 수집하여 측정의 정확성과 신뢰성을 높이고자 했다.
숙박음식업비율이 분석단위의 규모에 따라 상이한 결과를 보인 것은 MAUP 효과를 지지한 결과임과 동시에, 개념적으로 다음과 같은 해석도 가능해보였다. 즉, 숙박 음식업비율이 높다는 것은 읍면동 단위에서는 주로 유흥, 향락과 같은 도시적인 현상을 반영하는 것이지만(물 론, 전술한대로 관광이 발달한 일부 시골지역에서는 숙박음식업비율이 매우 높기도 함), 시군구 단위에서는 다른 유형의 사업체에 비해 생계를 위한 숙박음식업 비율이 높은 시골적인 특성을 반영하는 것으로 볼 수 있었다.
이에 본 연구는 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄를 대상으로 전국 읍면동과 시군구에 대한 분석을 실시하여 과연 어떻게 상이한 결과가 도출되는지를 검증하고자 한다. 특히 이상일[3]이 지적한 세 가지 스케일효과가 그대로 발생하는지를 검토하고자 하는바, 이러한 연구가 활성화되어 각 분석단위별로 도출된 결과에 대한 올바른 해석과 정책수립에 도움이 되길 기대한다.
이와 같이 지역 연구에서 센서스 자료를 많이 사용할 수밖에 없는 국내 현실을 감안하여 강계화[7]는 서울시 강남구 논현2동의 센서스 자료를 이용하여 단위지역 (zone) 별로 자가비율에 대한 회귀모형이 어떤 결과를 도출하는지 살펴보았다. 기본 단위지역을 280개 존으로 설정한 다음 이를 두 개씩 묶어 140개 존, 네 개씩 묶어 70개 존, 여덟 개씩 묶어 35개 존 수준으로 구분하고 스케일효과를 분석하였다.
가설 설정
가정해체는 인구 천명당 이혼 건수인 ‘이혼율’로 측정하였다.
따라서 성범죄 관련 지역사회 연구가 극소수에 불과하고 분석 결과도 상이한 현실을 반영하여 개별 변인에 따른 가설의 방향을 설정하지 않고 모든 사회적·물리적 특성이 부정적일수록 성범죄가 증가할 것으로 가정하고 연구를 진행하였다.
그 결과를 종합하여 이상일[3]은 MAUP의 스케일효과에 대해 합역수준이 높아질수록 다음과 같은 현상이 발생할 수 있음을 지적했다. 첫째, 공간적 자기상관의 값이 작아진다. 둘째, 변수들 간의 상관관계가 커진다.
제안 방법
이와 같이 지역 연구에서 센서스 자료를 많이 사용할 수밖에 없는 국내 현실을 감안하여 강계화[7]는 서울시 강남구 논현2동의 센서스 자료를 이용하여 단위지역 (zone) 별로 자가비율에 대한 회귀모형이 어떤 결과를 도출하는지 살펴보았다. 기본 단위지역을 280개 존으로 설정한 다음 이를 두 개씩 묶어 140개 존, 네 개씩 묶어 70개 존, 여덟 개씩 묶어 35개 존 수준으로 구분하고 스케일효과를 분석하였다. 그 결과, 280개 존 수준의 경우 대부분의 변수에서 다른 수준의 스케일에 비해 매우 크거나 작은 회귀계수(beta)와 표준오차 값을 보였으며, 스케일이 작아질수록 통계치들의 분포가 더욱 다양해지는 패턴을 발견하였다.
따라서 본 연구에서는 아파트에 거주하지 “않는” 비율, 즉 ‘비아파트거주비율’로 측정하고 이를 성범죄 유발요인으로 간주하였다.
먼저, 주거 불안정은 전입자 수와 전출자 수를 합한 다음 분석단위별 인구수로 나누어 측정하고 ‘인구이동비율’이라 명명하였다.
본 연구의 종속변수는 성범죄율로서 10만명당 성범죄 발생건수로 측정하였다. 성범죄에는 형법상의 강간(교 사, 미수, 방조, 치상, 치사, 상해, 살인, 살인방조)과 강제 추행(교사, 미수, 방조, 치상, 상해)를 비롯하여 미성년자 대상 강간 및 강제추행, 성폭력범죄의처벌등에관한특례 법위반, 성폭력범죄의처벌및피해자보호등에관한법률 위반, 아동·청소년의성보호에관한법률 위반 등이 모두 포함된다.
상업적 토지이용은 전체 사업체 가운데 숙박·음식업이 차지하는 비율(‘숙박음식업비율’)로 측정하였다.
이에 본 연구는 정진성·김우중[2]의 연구를 보완하여 전국의 모든 읍면동과 시군구에 대한 분석을 시도했으며, 변수들에 대한 측정도 동일한 자료를 이용하였다. 아울러, 이상일[3]의 주장을 포괄적으로 검토하기 위해 공간적 자기상관에 대한 분석도 추가로 진행하였다.
범죄자료는 법정동 주소로 표시되어 있는데 반해 통계청 자료는 행정동 기준이어서 개별 범죄정보를 행정동으로 통합시켜야 했다. 이를 위해 ArcGIS 10.1 프로그램을 이용하여 범죄정보를 지오코딩(geocoding) 한 후 행정동에 매칭(matching) 시켰다. 주소가 불분명하거나 읍면동 정보가 누락된 경우 정확한 지오코딩이 이루어지지 않았는데, 총 81,316건 가운데 약 3.
이에 본 연구는 정진성·김우중[2]의 연구를 보완하여 전국의 모든 읍면동과 시군구에 대한 분석을 시도했으며, 변수들에 대한 측정도 동일한 자료를 이용하였다.
인종적 이질성은 전체 인구가운데 외국인 수가 차지하는 비율(‘외국인비율’)로 측정하였다.
본 연구는 지역사회 차원의 범죄연구에 있어 분석단위의 규모에 따라 결과가 달라지는 MAUP의 스케일효과를 검증하고자 했다. 특히, 국내 최초로 전국의 모든 읍면동과 시군구를 대상으로 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄에 대한 공간적 자기상관, 변수들 간의 상관관계, 인과관계 분석을 시도했다.
대상 데이터
전국 읍면동과 시군구의 성범죄 및 구조적 특성을 측정하기 위해 경찰청의 최근 3년간(2011-2013) 범죄통계 정보시스템 자료와 통계청의 2010년 주민등록인구통계, 주택총조사, 국내인구이동통계, 산업체총조사 등의 자료를 이용하였다. 2010년도 기준 전국에는 3,472개의 읍면동과 251개의 시군구가 존재했는데, 자료가 미상인 4개 읍면동을 제외하고 3,468개 읍면동과 251개 모든 시군구가 분석에 사용되었다.
전국 읍면동과 시군구의 성범죄 및 구조적 특성을 측정하기 위해 경찰청의 최근 3년간(2011-2013) 범죄통계 정보시스템 자료와 통계청의 2010년 주민등록인구통계, 주택총조사, 국내인구이동통계, 산업체총조사 등의 자료를 이용하였다. 2010년도 기준 전국에는 3,472개의 읍면동과 251개의 시군구가 존재했는데, 자료가 미상인 4개 읍면동을 제외하고 3,468개 읍면동과 251개 모든 시군구가 분석에 사용되었다.
1 프로그램을 이용하여 범죄정보를 지오코딩(geocoding) 한 후 행정동에 매칭(matching) 시켰다. 주소가 불분명하거나 읍면동 정보가 누락된 경우 정확한 지오코딩이 이루어지지 않았는데, 총 81,316건 가운데 약 3.4%(2,758건)가 제외된 78,558건이 분석에 사용되었다.
데이터처리
마지막으로 이상일[3]의 세 번째 지적인 분석단위가 커질수록 회귀분석의 결정계수가 커지는지를 검증하기 위해 중다회귀분석을 실시했다. 그 결과, [표 4]에서와 같이 읍면동보다 시군구의 결정계수가 훨씬 커 이상일 [3]의 주장을 뒷받침하였다.
이는 Wangㆍ Arnold[8]가 지적한대로 인구수가 상대적으로 적은 분석 단위에서 범죄율의 과다한 측정을 방지하기 위해 필요한 조치이기도 했다. 한편, 정확한 통계분석을 위해 성범죄 율의 정규성(normality)을 확인한 결과 상당히 정적으로 편포된(positively skewed) 분포를 보여 대수변환 (logarithmic transformation)을 실시하였다[표 1].
이론/모형
이를 검증하기 위해 성범죄율의 전역적 자기상관 지수인 Moran’s I 값을 측정해보았다. 이 때 공간 가중치 행렬은 Queen 기준(두 지역의 경계가 선이나 점으로 이어진 경우 인접 지역으로 간주)을 적용하고 이차 이웃들(second-order neighbors)까지 인접한 지역으로 간주하였다[5][19].
이를 검증하기 위해 성범죄율의 전역적 자기상관 지수인 Moran’s I 값을 측정해보았다.
성능/효과
1인가구비율은 평균이 26.76%였고 그 범위는 1.70%에서 71.54%에 달했다. 1인가구비율이 매우 높은 지역은 주로 대도시의 동지역이었지만 평균 이상 가운데 상당수가 읍면에 위치해 시골지역의 독거노인 증가현상을 반영하는 것으로 판단되었다.
54%에 달했다. 1인가구비율이 매우 높은 지역은 주로 대도시의 동지역이었지만 평균 이상 가운데 상당수가 읍면에 위치해 시골지역의 독거노인 증가현상을 반영하는 것으로 판단되었다.
기본 단위지역을 280개 존으로 설정한 다음 이를 두 개씩 묶어 140개 존, 네 개씩 묶어 70개 존, 여덟 개씩 묶어 35개 존 수준으로 구분하고 스케일효과를 분석하였다. 그 결과, 280개 존 수준의 경우 대부분의 변수에서 다른 수준의 스케일에 비해 매우 크거나 작은 회귀계수(beta)와 표준오차 값을 보였으며, 스케일이 작아질수록 통계치들의 분포가 더욱 다양해지는 패턴을 발견하였다. 이는 스케일이 커질수록(합역수준이 높아질수록) 평균효과의 특성으로 자료들이 통합되고 있음을 보여준 것으로서 이상일[3]이 정리한 MAUP의 일반적 영향과 일치하는 결과였다.
31%에 달했다. 다섯 개 농어촌 지역에서 외국인이 전혀 거주하지 않았고 주로 대도시의 동 지역에 많이 거주하는 것으로 드러났다. 그러나 상당수 읍면 지역에서도 평균 이상의 외국인비율을 보여 소규모 사업체 종사자나 결혼이주여성의 비중이 높아지고 있음을 짐작할 수 있었다.
다음으로, 전국 251개 시군구의 구조적 지역특성은 읍면동에 비해 대체로 평균과 표준편차가 다소 작은 것을 알 수 있었다. 이는 성범죄율과 마찬가지로 분석 단위의 규모가 커질수록 표본의 동질성이 커지는 현상을 반영한 자연스런 결과로 해석되었다[7].
첫째, 공간적 자기상관의 값이 작아진다. 둘째, 변수들 간의 상관관계가 커진다. 셋째, 회귀 분석에서 결정계수의 값이 커진다.
먼저, 시군구는 전국을 대상으로 한 반면 읍면동은 천안·아산에 국한되어 분석단위별로 차별적인 연구결과에 대한 신뢰성이 저하되었다. 둘째, 분석단위별로 공개되는 센서스 자료가 달라 독립 변수들에 대한 측정이 상이하였는바, 결국 동일한 자료에 대한 분석이 이루어져야 MAUP에 대한 정확한 진단이 가능하다는 점에 비추어 당해연구의 결과와 해석에 주의를 요했다. 이에 본 연구는 정진성·김우중[2]의 연구를 보완하여 전국의 모든 읍면동과 시군구에 대한 분석을 시도했으며, 변수들에 대한 측정도 동일한 자료를 이용하였다.
빈곤지역)에 따른 세부적인 분석이 필요한 것으로 이해하는 것이 바람직해보였다. 둘째, 숙박음식업비율이 읍면동 단위에서는 정적 영향을 미쳤지만 시군구 단위에서는 유의한 효과를 보이지 못했다. 이는 MAUP 효과를 지지한 결과임과 동시에 개념적으로 볼 때 숙박음식업비율의 의미가 읍면동과 시군 구에서 달리 해석될 수 있다고 판단되었다.
10)보다 컸는데(adjusted R2는 시군구가 더 컸음), 이는 당해 연구의 한계로 지적된 것처럼 천안·아산의 읍면동에 국한된 분석 때문으로 판단되었다. 따라서 본 연구의 분석 결과가 가설과 일치될 뿐만 아니라 신뢰성도 훨씬 높다고 사료되었다.
분석 결과, 성범죄율의 공간적 자기상관에 있어서는 이상일[3]의 지적과 달리 시군구의 Moran’s I가 읍면동 보다 컸는데, 이는 강계화[7]의 주장대로 합역수준이 높아질수록 자료의 통합으로 인해 성범죄의 유사성이 커지는 평균효과가 발생했기 때문으로 사료되었다.
대표적인 연구에는 WangㆍArnold[8]가 있는데, 그들은 시카고의 센서스 트랙, 지역 클러스터, 커뮤니티 권역에 따라 주거불안정과 직업접근성 두 변수가 살인율에 미치는 영향이 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 분석 결과, 센서스 트랙의 경우 두 독립변수들이 유의한 영향을 미치지 않았지만, 지역 클러스터와 커뮤니티 권역의 경우에는 유의한 영향을 미쳤다. 이에 저자들은 센서스 트랙 결과는 많은 트랙에서 인구가 적어 살인율이 과다하게 측정되었기 때문에 결과의 신뢰성에 의문이 간다고 주장하였다.
둘째, 변수들 간의 상관관계가 커진다. 셋째, 회귀 분석에서 결정계수의 값이 커진다.
왜도가 9.77로 매우 정적으로 편포되어 있어 정규성을 확보하기 위해 대수변환을 실시했고, 그 결과–1.40으로 상당히 정규분포에 가까워졌다.
45에 달했다. 읍면동과 비교하여 상대적으로 조밀하고 유사한 분포를 보였는바, 두 단위의 표준편차와 왜도를 보면 시군구가 확실히 작음을 알 수 있었다. 이는 강계화[7]의 주장과 같이 센서스 자료 뿐 아니라 범죄현상도 분석 단위가 커질수록 공간적 유사성이 커짐을 시사하는 결과였다.
이는 MAUP 효과를 지지한 결과임과 동시에 개념적으로 볼 때 숙박음식업비율의 의미가 읍면동과 시군 구에서 달리 해석될 수 있다고 판단되었다. 이상을 종합하면, 인구이동비율, 외국인비율, 이혼율, 1인가구비율은 읍면동과 시군구에서 모두 성범죄를 증가시키는 요인으로 드러났고, 비아파트거주비율은 감소시키는 요인으로 드러났으며, 숙박음식업비율은 읍면동 단위에서만 증가 요인으로 드러났다. 비아파트거주비율과 숙박음식업비율의 영향에 대한 정확한 해석은 지역특성을 반영한 보다 세부적인 분석이 추가되어야 할 것으로 사료되었다.
숙박음식업비율이 분석단위의 규모에 따라 상이한 결과를 보인 것은 MAUP 효과를 지지한 결과임과 동시에, 개념적으로 다음과 같은 해석도 가능해보였다. 즉, 숙박 음식업비율이 높다는 것은 읍면동 단위에서는 주로 유흥, 향락과 같은 도시적인 현상을 반영하는 것이지만(물 론, 전술한대로 관광이 발달한 일부 시골지역에서는 숙박음식업비율이 매우 높기도 함), 시군구 단위에서는 다른 유형의 사업체에 비해 생계를 위한 숙박음식업 비율이 높은 시골적인 특성을 반영하는 것으로 볼 수 있었다. 이러한 해석은 정진성·박현호[14]의 연구에서 도시지역 에서는 숙박음식업비율이 살인율을 증가시키는 요인이었지만 시골지역에서는 억제요인으로 드러난 것과 일맥 상통하는 결과였다.
마지막으로 성범죄의 원인에 대한 분석 결과를 살펴보면 두 가지 특이한 점이 발견되었다. 첫째, 비아파트거주 비율은 가설과 달리 읍면동과 시군구에서 모두 성범죄를 감소시키는 것으로 드러났다. 그런데 이에 대한 해석은 박성훈·김준호[15]의 연구결과를 참고하여 지역특성(예, 도시 vs.
후속연구
더욱이 본 연구에서는 자료의 부족으로 인해 경제적 열악성을 반영하지 못했는데 비아파트거주비율이 경제적 열악성을 대신할 수도 있으리라 사료되었다. 물론 이에 대한 검증은 향후 연구에서 심도 있게 고려되어야 할 것이다.
이는 결국 자료의 합역으로 인한 평균효과를 경계한 주장으로서 명확한 해결책은 없지만, 센서스 자료 공개를 위한 관계당국의 노력, 다양한 분석 단위를 연구대상으로 삼는 연구자들의 노력, 자료와 연구에 기반한 의사결정을 지향하는 형사사법기관의 노력이 서로 어우러져야 할 것이다. 본 연구가 지역사회 차원의 범죄연구를 촉진하고 성범죄에 대한 효과적인 대안마련에 조금이나마 기여하길 바란다.
이러한 연구가 필요한 이유는 특정 분석단위를 대상으로 한 연구 결과, 예컨대 숙박음식업비율이 시군구나 경찰서 단위에서 범죄와 무관한 요인으로 드러났을 경우, 이를 모든 지역 단위에 적용하여 해석하는 것을 경계할 수 있기 때문이다. 본 연구에서와 같이 읍면동 단위 에서는 숙박음식업비율이 범죄유발요인으로 드러난다면 그 의미에 대한 고민이 필요하며 정책적으로도 보다 세부적이고 적확한 접근이 가능할 것이다.
국내 범죄연구에서는 정진성ㆍ김우중[2]이 천안·아산의 36개 읍면동과 전국의 242개 시군구를 대상으로 살인 범죄의 MAUP 가능성을 실증분석한 것이 유일한 사례로 파악된다. 분석 결과, 읍면동 단위에서보다 시군구 단위에서의 상관관계가 커 이상일[3]의 주장과 일치하였고, 전반적으로는 분석단위별로 상관관계와 인과관계가 상이하여 범죄연구에 있어서도 MAUP에 대한 고려와 추가적인 연구가 필요함을 시사하였다.
이상을 종합하면, 인구이동비율, 외국인비율, 이혼율, 1인가구비율은 읍면동과 시군구에서 모두 성범죄를 증가시키는 요인으로 드러났고, 비아파트거주비율은 감소시키는 요인으로 드러났으며, 숙박음식업비율은 읍면동 단위에서만 증가 요인으로 드러났다. 비아파트거주비율과 숙박음식업비율의 영향에 대한 정확한 해석은 지역특성을 반영한 보다 세부적인 분석이 추가되어야 할 것으로 사료되었다. 아울러 성범죄율의 공간적 자기상관이 비록 강하진 않았지만 유의한 것으로 드러난 것은 향후 이를 반영한 공간 회귀분석이 필요함을 시사한 결과였다.
비아파트거주비율과 숙박음식업비율의 영향에 대한 정확한 해석은 지역특성을 반영한 보다 세부적인 분석이 추가되어야 할 것으로 사료되었다. 아울러 성범죄율의 공간적 자기상관이 비록 강하진 않았지만 유의한 것으로 드러난 것은 향후 이를 반영한 공간 회귀분석이 필요함을 시사한 결과였다.
하지만, 그들의 연구를 좀 더 자세히 살펴보면 아파트 거주가 범죄피해를 감소시키는 영향은 사회경제적 수준이 평균 이하인 지역에 서만 목격되는 현상임을 알 수 있다. 즉, 아파트 거주가 막연히 사회경제적 수준을 대리하는 변수라 하기에는 좀더 검증이 필요해보였고, 대도시, 중소도시, 농어촌지역과 같이 지역사회의 특성에 따라 보다 세분화된 분석이 필요함을 시사한 결과로 판단되었다.
이에 본 연구는 최근 이슈의 중심에 서있는 성범죄를 대상으로 전국 읍면동과 시군구에 대한 분석을 실시하여 과연 어떻게 상이한 결과가 도출되는지를 검증하고자 한다. 특히 이상일[3]이 지적한 세 가지 스케일효과가 그대로 발생하는지를 검토하고자 하는바, 이러한 연구가 활성화되어 각 분석단위별로 도출된 결과에 대한 올바른 해석과 정책수립에 도움이 되길 기대한다. 아울러 본 연구는 성범죄의 원인을 전국 읍면동과 시군구 단위에서 동시에 분석하는 국내 최초의 시도라는 점에서 또 다른 의의를 찾을 수 있겠다.
물론 정책적 차원에서 보면 읍면동도 그 범위가 넓어 다소 추상적인 제안에 머무를 수 있다. 하지만 이러한 시도를 통해 향후 보다 작은 단위(예, 리통반, 가로)에 대한 자료수집과 분석을 촉진하는 계기가 마련될 수 있을 것이다. 전술한대로 강계화[7]는 스케일이 커질수록 센서스에서 수집된 개인정보의 특성이 상실되는 정도가 커지게 되므로 가능한 작은 스케일의 단위를 사용하는 것이 바람직하다고 주장하였다[2].
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
가변적 공간단위 문제의 예는?
가변적 공간단위 문제(Modifiable Areal Unit Problem, 이하 MAUP)란 범죄, 교통, 지가 등 사회현상을 연구할 때 지역사회를 합역(合域)하는 양식(aggregation scheme)에 따라 분석결과가 달라지는 현상을 말한다[1]. 예를 들어, 미국의 많은 범죄연구에서 히스패닉 비율과 소득과의 상관관계가 도시 내 센서스 트랙을 분석단위로할 경우 부적 관계(negative correlation)를 보이는 반면 도시 자체를 분석단위로 할 경우에는 정적 관계(positive correlation)를 보이는 현상이 목격되고 있다[2]. 이처럼 어떻게 공간단위를 구축하느냐 하는 문제는 지리학의 전통적인 연구과제 중 하나로서[3], MAUP에 대한 이해 없이 막연히 정해진 행정구역에 따라 지역사회 연구를 진행하는 것은 분석결과의 정확한 해석과 효과적인 정책수립을 저해하므로 주의를 요한다.
가변적 공간단위 문제는 무엇인가?
가변적 공간단위 문제(Modifiable Areal Unit Problem, 이하 MAUP)란 범죄, 교통, 지가 등 사회현상을 연구할 때 지역사회를 합역(合域)하는 양식(aggregation scheme)에 따라 분석결과가 달라지는 현상을 말한다[1]. 예를 들어, 미국의 많은 범죄연구에서 히스패닉 비율과 소득과의 상관관계가 도시 내 센서스 트랙을 분석단위로할 경우 부적 관계(negative correlation)를 보이는 반면 도시 자체를 분석단위로 할 경우에는 정적 관계(positive correlation)를 보이는 현상이 목격되고 있다[2].
MAUP은 어떻게 구분되는가?
MAUP은 합역하는 지역의 ‘규모’에 따라 결과가 달라 지는 “스케일효과(scale effect)”와 합역하는 ‘방식’에 따라 결과가 달라지는 “구획효과(zoning effect)”로 구분된 다. 이 가운데 범죄와 같이 원래는 연속적인 특성이 강한점 자료(point data)를 읍면동이나 시군구처럼 정해진 행정구역에 따라 합역하여 생기는 이산적인 현상(areal vector data)으로 간주하고 연구를 진행할 경우 스케일 효과가 발생하게 된다[4].
참고문헌 (20)
S. Openshaw and P. Taylor, "A Million or so Correlation Coefficients: Three Experiments on the Modifiable Areal Unit Problem," In N. Wrigley(ed.), Statistical Applications in the Spatial Science, Pion: London, pp.127-144, 1979.
조일형, 권기헌, "서울시 성범죄 예방 정책의 효과 분석 : 이분산성을 고려한 패널데이터 회귀모형을 중심으로", 지방행정연구, 제25권, 제2호, pp.439-468, 2011.
오미진, 도시범죄에 영향을 미치는 도시환경특성에 관한 연구 : 서울시 5대 범죄를 중심으로, 홍익대학교, 석사학위 논문, 2011.
정진성, "강력범죄의 구조적 요인에 대한 공간회귀분석", 경찰학연구, 제13권, 제4호, pp.53-78, 2013.
R. D. Baller, L. Anselin, S. F. Messner, G. Deane, and D. F. Hawkins, "Structural Covariates of U.S. County Homicide Rates: Incorporating Spatial Effects," Criminology, Vol.39, pp.561-590, 2001.
R. J. Sampson and S. Raudenbush, "Systematic Social Observations of Public Spaces: A New Look at Disorder in Urban Neighborhoods," The Am. J. of Sociology, Vol.105, pp.603-651, 1999.
P. Wilcox, N. Quisenberry, D. T. Cabrera, and J. Shayne, "Busy Places and Broken Windows? Toward Defining the Role of Physical Structure and Process in Community Crime Models," Sociological Quarterly, Vol.45, pp.185-207, 2004.
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