[논문]공연예술 산업의 입지 특성과 지역 경제경관의 연계성

이수영; 이금숙

doi:10.23841/egsk.2016.19.3.437

공연예술 산업의 입지 특성과 지역 경제경관의 연계성
Locational Characteristics of Performing Art Industries and the Linkages with the Local Economic Landscape 원문보기

한국경제지리학회지 = Journal of the Economic Geographical Society of Korea, v.19 no.3, 2016년, pp.437 - 456

이수영 (성신여자대학교 지리학과 대학원) , 이금숙 (성신여자대학교 지리학과)

초록
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본 연구의 목적은 공연예술 산업의 입지적 특성을 파악하고, 그들의 지역 경제와의 연계성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 공연예술 산업이 가장 집중되어 있는 서울을 대상으로 소비자가 관련시설이 있는 장소를 방문해야 하는 소비의 유사성을 지닌 갤러리와 영화 상영관의 각 사업체의 주소자료를 이용하여 커널밀도분석과 공간적 자기상관성(Spatial Autocorrelation)분석을 실시한다. 특히 LISA(Local Indicator of Spatial Association)를 적용하여 국지적 핫스팟을 확인한다. 분석 결과 갤러리와 영화 상영관의 분산 분포와 달리 공연장은 대학로 일대를 중심으로 응집된 단일 핫스팟이 나타난다. 대학로 일대를 중심으로 하는 공연장 밀집지역에는 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들이 인근에 밀집분포하며 공연예술 산업의 클러스터를 형성하는 입지적 특성이 파악된다. 또한 다중회귀분석을 통하여 공연장의 분포를 설명하는 경제활동을 파악하여 지역 경제경관과의 연계성을 분석한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to understand the locational characteristics of performing art industries and to investigate the linkages with local economy. For the purpose, we examine the spatial concentration of cultural and artistic resources in Korea first, and than focus on Seoul where the resources of performing art industries are concentrated to the utmost. To distinguish the distribution aspect and locational characteristics of performing art industries, we apply the Kernel density analysis and LISA (Local Indicator of Spatial Association) on the address data of performing art theater, gallery, and movie theater. In contrast to galleries and movie theaters. the spatial distribution pattern of performing art theaters reveals a unique local cluster centered on the Daehakro area. We confirm that the Daehakro area constitutes a performing art industry cluster in their dense distribution of various related activities making up the value chain of the performing art industry. Multiple regression analysis probes the related economic activities to explain the distribution of performing art theaters as well as the linkages with the local economic landscape.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 서울을 대상으로 문화예술산업들의 입지와 연관된 문화예술시설 및 경제활동들의 입지연계성을 분석하였다. 특히 세계적으로 연극공연장의 밀집도가 높은 서울 종로구의 대학로 일대를 대상으로 공연예술의 가치사슬을 구성하는 주요 활동들의 공간적 분포 양상을 분석하였다.
서울시 전체를 대상으로 한 커널밀도 분석에서 연극 공연장의 분포 특징으로 대학로 일대에 단일핵을 가지고 밀집분포 되어 있는 핫스팟이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 공연예술 가치사슬(Performing Art Value Chain)과 관련하여 공연예술조직을 구성하는 다양한 요소들의 분포특성을 파악하기 위하여 대학로 일대의 연극공연단체, 극단, 공연기획제작사, 공연장의 분포를 각의 주소자료를 바탕으로 커널밀도 분석을 시도하였다. <그림 6>은 이들 각각의 커널밀도 분석 결과를 보이고 있다.
본 연구에서는 공연예술 산업의 입지와 지역 경제와의 연계성을 파악하기 위하여 다중회귀분석을 통하여 서울의 공연장 분포 분포를 설명하는 지역의 경제 및 문화활동 변수와의 관계를 분석하였다.⁷⁾ 특히 소비자의 방문이 요구되는 유사한 문화산업과의 입지연계성 및 관련 변수의 비교를 위하여 서울시의 공연예술 공연장, 미술전시 갤러리, 영화상영관의 사업체 수와 서울시 상위 10개 업종의 사업체 수를 적용하여 단계적 방법을 통한 다중회귀분석을 진행하였다.
본 연구에서는 문화예술 산업이 집중되어 있는 서울을 대상으로 문화예술 산업의 입지적 특성과 분포양상을 파악하고자 한다. 특히 문화예술 산업중에서도 상품의 소비가 공연 현장에서 이루어지므로 소비자가 직접 공연장이 위치한 장소를 방문해야 하는 공연예술 산업을 중심으로 분포특성을 분석한다.
본 연구의 목적은 문화예술 산업의 입지적 특성을 파악하고, 그들의 지역 경제와의 연계성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 먼저 우리나라에서 문화예술자원의 지역적 집중도를 분석하고, 이들이 가장 집중되어 있는 서울을 대상으로 그들의 입지분포에 나타나는 특성을 분석한다.
특히 문화산업 중에서도 매출액의 규모는 크지 않지만 그의 사회/문화적 기여도가 높으며 노동집약적인 산업의 특성으로 종사자수 및 사업체 수의 비중이 크고, 관람객이 공연장이 입지한 지점을 직접 방문하며 전·후 연결되는 활동들과 관련된 업체들의 입지효과가 높아 지역경제 및 경제경관에 미치는 영향이 클 것으로 판단되는 문화예술산업의 공간적 특성과 지역 산업과의 연계성을 분석해 보았다.

가설 설정

위의 도표에 나타내지 않았지만 공연예술 조직들은 a) 계층적 조직 울타리 안에서(hierarchy), b) 협력적 관계(partnership)를 통하여, 혹은 c) 독립을 유지하는 거래(market)에서 일차적 기능을 수행할건지 아니면 이차적 기능을 수행할건지를 선택할 수 있다고 가정한다. 예를 들어 공연공간이 필요할 때 공연사는 1) 자체의 무대나 극장을 소유하거나(hierarchy), 2) 특정 극장의 공간과 스케줄 잡기의 우선순위를 포함하여 기존의 관계를 유지하거나(partnership), 혹은 3) 새로운 공연마다 그에 적절한 극장공간을 찾거나(market) 할 수 있다. 공연예술 가치사슬의 마지막 부분에 해당하는 평판은 “공연예술의 모든 것”(Austin, 2000)이라고 할 정도로 중요한 것으로 청중을 물론 기부자 및 다른 지분 소유자들에게 민감한 역학 작용을 하는 중요한 것으로 공연예술 가치사슬에 있는 모든 활동들이 평판에 영향을 미친다(Preece, 2005).
원조는 공연예술조직들이 공연하거나 혹은 거주하는 지역의 지역사회에 연결하는 다리로 특별히 도안된 노력들을 포함한다. 위의 도표에 나타내지 않았지만 공연예술 조직들은 a) 계층적 조직 울타리 안에서(hierarchy), b) 협력적 관계(partnership)를 통하여, 혹은 c) 독립을 유지하는 거래(market)에서 일차적 기능을 수행할건지 아니면 이차적 기능을 수행할건지를 선택할 수 있다고 가정한다. 예를 들어 공연공간이 필요할 때 공연사는 1) 자체의 무대나 극장을 소유하거나(hierarchy), 2) 특정 극장의 공간과 스케줄 잡기의 우선순위를 포함하여 기존의 관계를 유지하거나(partnership), 혹은 3) 새로운 공연마다 그에 적절한 극장공간을 찾거나(market) 할 수 있다.

제안 방법

Moran’s I 측정 등을 통해 전역적 차원에서 전체 연구지역의 공간적 자기상관성이 존재함을 확인하고 국지적 차원에서 연구지역 내에서 발생할 수 있는 공간적 자기상관의 구조를 파악하기 위하여 LISA(Local Indicator of Spatial Association)분석을 실시하였다.
특히 이들의 밀집분포로 클러스터를 이루고 있는 대학로 일대를 중심으로 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들의 공간적 분포의 특성을 파악하였다. 또한 다중회귀분석을 통하여 공연장의 분포를 설명하는 지역 경제활동을 파악하고 지역 경제경관과의 연계성을 분석하였다.
특히 이들의 밀집분포로 클러스터를 이루고 있는 대학로 일대를 중심으로 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들의 공간적 분포의 특성을 파악한다. 또한 다중회귀분석을 통하여 공연장의 분포를 설명하는 지역 경제활동을 파악하여 지역 경제경관과의 연계성을 분석한다.
특히 관람객이 공연장이 입지한 지점을 직접 방문하며, 그들의 입지가 만들어내는 문화예술적 경관을 소비하고자 하는 수요로 지역 경제경관에 미치는 영향이 클 것으로 판단되는 공연예술산업을 대상으로 관련시설의 입지적 특성과 분포양상을 분석한다. 문화상품 소비자가 관련시설이 있는 장소를 방문해야 하는 소비의 유사성을 지닌 미술전시를 위한 갤러리와 영화 상영관의 경우와 비교하기 위하여 각 사업체의 주소자료를 이용한 커널밀도분석과 공간적 자기상관성(Spatial Autocorrelation) 여부를 분석하고, 국지적 클러스터를 확인하기 위하여 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 분석을 실시한다. 특히 이들의 밀집분포로 클러스터를 이루고 있는 대학로 일대를 중심으로 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들의 공간적 분포의 특성을 파악한다.
때문에 국지적 밀도를 추정하는데 있어서 가까이 있는 사건이나 개체에 더 많은 가중치를 부여하게 된다. 본 연구에서는 문화예술산업 간의 분포 특성을 파악하기 위하여 개체군에서 단위면적을 나눈 커널밀도함수 값으로 30m를 반경범위로 설정하였다. <그림 2>는 서울에서 공연장, 갤러리, 영화상영관의 커널밀도 분석 결과를 나타낸 그림이다.
즉, LISA에서 Local Moran’s I 값이 높은 속성 값을 갖는 특정지역의 핫 스팟(hot spots)과 낮은 속성 값을 갖는 특정지역의 콜드 스팟(cold spots)을 찾을 수 있다. 본 연구에서는 서울의 공연장, 갤러리, 영화상영관의 사업체를 동 단위를 기준으로 역거리 행렬(inverse distance matrix)를 사용하여 분석을 진행하였다. <그림 3>은 LISA 분석 결과를 나타낸 것이다.
특히 문화산업 중에서도 매출액의 규모는 크지 않지만 그의 사회/문화적 기여도가 높으며 노동집약적인 산업의 특성으로 종사자수 및 사업체 수의 비중이 크고, 관람객이 공연장이 입지한 지점을 직접 방문하며 전·후 연결되는 활동들과 관련된 업체들의 입지효과가 높아 지역경제 및 경제경관에 미치는 영향이 클 것으로 판단되는 문화예술산업의 공간적 특성과 지역 산업과의 연계성을 분석해 보았다. 소비자가 관련시설이 있는 장소를 방문해야 하는 소비의 유사성을 지니는 갤러리와 영화 상영관의 경우와 비교하기 위하여 각 사업체의 주소자료를 이용한 커널밀도분석과 공간적 자기상관성 여부를 분석하고, 국지적 클러스터를 확인하기 위하여 LISA 분석을 실시하였다. 특히 이들의 밀집분포로 클러스터를 이루고 있는 대학로 일대를 중심으로 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들의 공간적 분포의 특성을 파악하였다.
이들 간의 분포특성을 좀 더 확연히 드러날 수 있도록 이들의 분포를 분포밀도 차원에서 좀 더 일반화시켜 비교분석하기 위하여 연극 공연장, 갤러리, 영화상영관 각각의 주소자료를 이용한 커널밀도 분석을 시도하였다. 커널밀도 분석은 분석대상에 대한 연구지역 전체의 밀도를 계산하는 것으로 특정 격자로부터 일정한 크기의 대역폭을 설정하고 대역 폭 내에 포함된 점의 개체를 기준으로 하여 격자의 밀도를 조정한다.
본 연구의 목적은 문화예술 산업의 입지적 특성을 파악하고, 그들의 지역 경제와의 연계성을 분석하는 것이다. 이를 위하여 먼저 우리나라에서 문화예술자원의 지역적 집중도를 분석하고, 이들이 가장 집중되어 있는 서울을 대상으로 그들의 입지분포에 나타나는 특성을 분석한다. 특히 관람객이 공연장이 입지한 지점을 직접 방문하며, 그들의 입지가 만들어내는 문화예술적 경관을 소비하고자 하는 수요로 지역 경제경관에 미치는 영향이 클 것으로 판단되는 공연예술산업을 대상으로 관련시설의 입지적 특성과 분포양상을 분석한다.
이를 위하여 먼저 우리나라에서 문화예술자원의 지역적 집중도를 분석하고, 이들이 가장 집중되어 있는 서울을 대상으로 그들의 입지분포에 나타나는 특성을 분석한다. 특히 관람객이 공연장이 입지한 지점을 직접 방문하며, 그들의 입지가 만들어내는 문화예술적 경관을 소비하고자 하는 수요로 지역 경제경관에 미치는 영향이 클 것으로 판단되는 공연예술산업을 대상으로 관련시설의 입지적 특성과 분포양상을 분석한다. 문화상품 소비자가 관련시설이 있는 장소를 방문해야 하는 소비의 유사성을 지닌 미술전시를 위한 갤러리와 영화 상영관의 경우와 비교하기 위하여 각 사업체의 주소자료를 이용한 커널밀도분석과 공간적 자기상관성(Spatial Autocorrelation) 여부를 분석하고, 국지적 클러스터를 확인하기 위하여 LISA(Local Indicator of Spatial Association) 분석을 실시한다.
특히 문화예술 산업중에서도 상품의 소비가 공연 현장에서 이루어지므로 소비자가 직접 공연장이 위치한 장소를 방문해야 하는 공연예술 산업을 중심으로 분포특성을 분석한다.
본 연구는 서울을 대상으로 문화예술산업들의 입지와 연관된 문화예술시설 및 경제활동들의 입지연계성을 분석하였다. 특히 세계적으로 연극공연장의 밀집도가 높은 서울 종로구의 대학로 일대를 대상으로 공연예술의 가치사슬을 구성하는 주요 활동들의 공간적 분포 양상을 분석하였다. 그러나 본 연구에서는 그들의 공간적 분포 양상을 파악하는데 그쳤으나 추후 이러한 문화산업 클러스터 내부에서 이들 사이에 작업과정과 암묵적 지식의 형성과정 등을 비롯한 공연예술 산업의 가치사슬 자체에 대한 정교하고 치밀한 분석이 요구된다.
소비자가 관련시설이 있는 장소를 방문해야 하는 소비의 유사성을 지니는 갤러리와 영화 상영관의 경우와 비교하기 위하여 각 사업체의 주소자료를 이용한 커널밀도분석과 공간적 자기상관성 여부를 분석하고, 국지적 클러스터를 확인하기 위하여 LISA 분석을 실시하였다. 특히 이들의 밀집분포로 클러스터를 이루고 있는 대학로 일대를 중심으로 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들의 공간적 분포의 특성을 파악하였다. 또한 다중회귀분석을 통하여 공연장의 분포를 설명하는 지역 경제활동을 파악하고 지역 경제경관과의 연계성을 분석하였다.

대상 데이터

공연장의 핫스팟은 종로구 혜화동, 이화동, 종로1·2·3·4가동, 그리고 종로5·6가동과 성북구의 성북동과 삼선동에 걸쳐 나타난다(그림 3-가). 갤러리의 경우는 종로구 평창동, 부암동, 청운효자동, 삼청동, 가회동, 사직동과 성북구의 성북동, 중구의 소공동과 명동, 그리고 용산구의 한남동에 이르는 지역에 걸쳐 핫스팟이 나타난다. 영화상영관은 종로구의 삼청동, 가회동, 종로1·2·3·4가동, 사직동, 소공동과 중구의 명동, 을지로동, 광희동, 장충동, 필동, 마포구의 서교동, 강남구의 신사동, 논현동, 역삼동, 그리고 서초구의 반포동이 핫스팟으로 나타난다.
영화상영관은 종로구의 삼청동, 가회동, 종로1·2·3·4가동, 사직동, 소공동과 중구의 명동, 을지로동, 광희동, 장충동, 필동, 마포구의 서교동, 강남구의 신사동, 논현동, 역삼동, 그리고 서초구의 반포동이 핫스팟으로 나타난다.
이를 위하여 본 연구에서는 서울 연극센터에서 제공하는 2015년 기준 영업하고 있는 공연장 정보 279개, 미술품 전시회 정보를 월간으로 발행하는 ‘월간미술’지의 미술품 전시공간 정보 165개(이민수, 2014)3), 영화진흥위원회에서 제공하는 2015년 기준 85개의 영화상영관 정보를 이용하였다.
특히 문화예술 산업중에서도 상품의 소비가 공연 현장에서 이루어지므로 소비자가 직접 공연장이 위치한 장소를 방문해야 하는 공연예술 산업을 중심으로 분포특성을 분석한다. 특히 공연예술 공연장과 유사하게 상품의 소비를 위하여 소비자의 직접 방문이 이루어지는 미술전시를 위한 갤러리와 영화 상영관의 분포양상과 비교분석하기 위하여 서울에 위치한 공연장, 갤러리, 그리고 영화상영관의 주소자료를 이용한다. 이를 위하여 본 연구에서는 서울 연극센터에서 제공하는 2015년 기준 영업하고 있는 공연장 정보 279개, 미술품 전시회 정보를 월간으로 발행하는 ‘월간미술’지의 미술품 전시공간 정보 165개(이민수, 2014)³⁾, 영화진흥위원회에서 제공하는 2015년 기준 85개의 영화상영관 정보를 이용하였다.

데이터처리

7) 특히 소비자의 방문이 요구되는 유사한 문화산업과의 입지연계성 및 관련 변수의 비교를 위하여 서울시의 공연예술 공연장, 미술전시 갤러리, 영화상영관의 사업체 수와 서울시 상위 10개 업종의 사업체 수를 적용하여 단계적 방법을 통한 다중회귀분석을 진행하였다.
공연예술 공연장, 미술전시 갤러리, 영화상영관의 공간적 군집형태를 확인하기 위해 공간적 자기상관분석(Spatial autocorrelation analysis)을 시도하였다. 공간적 자기상관은 지리적 공간상에서 갖는 상호 의존성 및 상호작용을 의미하는 것으로 공간상에 분포하고 있는 실체(spatial entities)들이 위치의 유사성이 높아짐에 따라 이 실체들이 갖는 값의 유사성도 또한 높아 가는 현상이다(Anselin, 1995).

이론/모형

본 연구에서는 공간적 자기상관성을 측정하기 위해 가장 널리 사용되는 Moran’s I 측도(Moran, 1948)를 사용하였다().

성능/효과

영화상영관은 종로구의 삼청동, 가회동, 종로1·2·3·4가동, 사직동, 소공동과 중구의 명동, 을지로동, 광희동, 장충동, 필동, 마포구의 서교동, 강남구의 신사동, 논현동, 역삼동, 그리고 서초구의 반포동이 핫스팟으로 나타난다. LISA분석 결과를 종합하면 공연장, 갤러리, 영화상영관 모두 공통적으로 서울의 도심지역을 중심으로 핫스팟이 나타나지만 공연장의 경우는 특히 종로구의 대학로 일대와 그 주변지역에 단일 핵의 집중지를 형성하는 반면 갤러리와 영화상영관은 좀 더 광범위한 지역까지 확대되어 나타나는 분포양상의 특징을 보인다.
이중 양의 상관관계를 보이는 문화 및 경제활동은 갤러리, 음식점, 주점업이며, 음의 상관관계를 보이는 활동은 부동산자문 및 중개업과 영화상영관으로 나타나고 있다. 가장 많은 영향력을 보이는 변수는 갤러리로 0.711의 표준화계수값을 나타내며, 한식 음식점업과 기타 주점업 순으로 양의 상관관계를 가진다. 공연장 분포에 대한 다중회귀분석모형은 결정계수 R² 값이 약 0.
각 예술 영역별로 가장 높은 LQ값을 보이는 지역을 정리해 보면 음악은 강원도, 대중음악은 서울, 국악은 광주와 인천, 연극은 서울, 미술은 광주, 공예는 전북, 사진은 울산, 영화는 서울, 방송은 서울과 경기, 문학은 충북과 제주, 건축은 충북, 그리고 만화는 경기도이다. 서울은 모든 예술분야의 예술인이 대거 거주하고 있어 모든 예술분야에서 높은 절대값을 보이고 있지만(표 2), 특히 대중음악과 연극 등의 공연예술 분야와 영화와 방송 분야에서 전국에서 가장 높은 LQ 값을 보이고 있어 이러한 예술분야들이 특히 특화되었을 가능성이 높다고 판단할 수 있다.
커널밀도분석 결과를 보면 연극 공연장은 그림 2의 (가)에 나타나는 것과 같이 밀도 값이 가장 높게 나타나는 중심은 종로구의 남동부의 대학로 일대이며 여기서 성북구 방향으로 이어지는 단일 핵이 나타난다. 갤러리의 경우는 그림 2의 (나)에 나타나는 것처럼 밀도 값이 가장 높은 종로구 인사동을 중심으로 중구까지 이어지는 중심핵과 함께 종로구 내에 3개의 핵이 더 나타나고, 차상위 밀도값을 갖는 강남구 일대와 용산구, 서초구, 마포구에서도 핵이 나타남을 확인할 수 있다. 그러나 영화상영관의 경우는 그림 2의 (다)에 나타나는 것처럼 종로구와 중구를 중심으로 밀도 값이 가장 높게 나타나기는 하지만 전반적으로 지역 간의 밀도차가 적으며, 여러 개의 핵이 서울 전역에 걸쳐 분산 분포함을 확인할 수 있다.
586의 표준화 계수값을 가지며 기타주점업과 두발미용업 순으로 양의 상관관계를 가진다. 다중회귀분석 결과를 종합해보면 서울시에서 공연장, 갤러리, 영화상영관의 입지는 공통적으로 기타주점업, 부동산자문 및 중개업, 의복 도소매업과 상관관계를 갖는 것을 알 수 있다. 특히 공연장과 갤러리는 서로의 입지에 강한양의 상관관계를 가지나 그 외의 요인인 기타주점업과 부동산자문 및 중개업은 서로 상반된 관계를 갖는다.
대학로 일대를 중심으로 공연예술 산업의 가치사슬을 구성하는 다양한 활동들이 밀집분포하며 공연예술 산업의 클러스터를 이루고 있는 공간적 분포의 특성이 파악된다. 또한 다중회귀분석 결과 서울에서 공연장 분포에 가장 많은 영향력을 보이는 변수는 갤러리이며, 한식 음식점업과 기타 주점업도 양의 상관관계를 가지는 것으로 나타난다. 공연장이 밀집되어 있는 대학로 일대에는 공연장뿐만 아니라 공연물의 기획과 생산에 직접적으로 관여하는 공연기획제작사와 극단 및 공연단체들이 인접하여 분포하여 공연예술 산업의 클러스터를 이루고 있음을 확인할 수 있다.
서울시 전체를 대상으로 한 커널밀도 분석에서 연극 공연장의 분포 특징으로 대학로 일대에 단일핵을 가지고 밀집분포 되어 있는 핫스팟이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 공연예술 가치사슬(Performing Art Value Chain)과 관련하여 공연예술조직을 구성하는 다양한 요소들의 분포특성을 파악하기 위하여 대학로 일대의 연극공연단체, 극단, 공연기획제작사, 공연장의 분포를 각의 주소자료를 바탕으로 커널밀도 분석을 시도하였다.

후속연구

특히 세계적으로 연극공연장의 밀집도가 높은 서울 종로구의 대학로 일대를 대상으로 공연예술의 가치사슬을 구성하는 주요 활동들의 공간적 분포 양상을 분석하였다. 그러나 본 연구에서는 그들의 공간적 분포 양상을 파악하는데 그쳤으나 추후 이러한 문화산업 클러스터 내부에서 이들 사이에 작업과정과 암묵적 지식의 형성과정 등을 비롯한 공연예술 산업의 가치사슬 자체에 대한 정교하고 치밀한 분석이 요구된다. 또한 이들이 지역경제 및 지역 경제경관 형성에 미치는 구체적인 영향을 분석하는 한 단계 심화된 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공연예술 산업 종사자의 경제적 소득효과가 적은 이유는 무엇인가?	8%로 다른 문화 및 콘텐츠산업에 비해서 매출액 규모는 상대적으로 낮은 비중을 차지하므로 그 자체의 매출 규모나 사업 종사자의 경제적 소득효과는 그리 높지 않다. 그러나 공연예술 산업은 다른 문화산업에 비해서도 노동집약적 특성이 강하기 때문에 매출액 비중에 비해 업체수와 종사자수는 상대적으로 많은 편이다(임진욱, 2009). 문화산업 전체에서 공연산업 업체수가 차지하는 비중은 2.
	창조계층이란 무엇인가?	후기산업화 사회로 접어들면서 경제현상에 문화요소의 투입이 고도화되는 문화경제로의 전환이 가속되면서 지역정책 및 지역연구 부문에서는 부가가치가 높은 문화산업의 유치가 화두가 되고 있다(Barnett, 1988; Scott, 1997; Barnes, 2001; Pratt, 2001; Evans, 2003; Gibson and Kong, 2005). 특히 1998년 영국 문화미디어체육부가 문화산업의 개념을 확장하여 광고, 건축물, 미술과 골동품, 공예, 디자인, 디자이너 패션, 영화와 비디오, 컴퓨터 게임, 음악, 공연예술, 출판, 소프트웨어와 컴퓨터 서비스, 텔레비전과 라디오 등을 창조산업의 범주로 규정하면서(DCMS, 1998) 개인의 창의력과 아이디어가 투입되어 무형의 가치를 생산하는 ‘창조계층’의 존재가 지역 경제성장에 새로운 동력원으로 작동한다는 주장(Florida, 2002; Scott, 2002; Jeffcutt and Pratt, 2002; Mommaas, 2004; Garnham, 2005; Amin and Thrift, 2007; Pratt, 2008; Boschama and Fritsch, 2009; Davies and Sigthorsson, 2013)과 함께 ‘창조 도시’에 관심이 모아지면서 이러한 창조적 인력을 유인할 수 있는 고품격 문화 향유가 가능한 도시환경 및 지역의 문화자산에 대한 다양한 연구 주제가 부상하고 있다(Florida, 2003; Scott, 2006; Amin and Thrift, 2007; Evans, 2009).
	영국 문화미디어체육부에서 창조산업의 범주로 규정한 부분은 무엇인가?	후기산업화 사회로 접어들면서 경제현상에 문화요소의 투입이 고도화되는 문화경제로의 전환이 가속되면서 지역정책 및 지역연구 부문에서는 부가가치가 높은 문화산업의 유치가 화두가 되고 있다(Barnett, 1988; Scott, 1997; Barnes, 2001; Pratt, 2001; Evans, 2003; Gibson and Kong, 2005). 특히 1998년 영국 문화미디어체육부가 문화산업의 개념을 확장하여 광고, 건축물, 미술과 골동품, 공예, 디자인, 디자이너 패션, 영화와 비디오, 컴퓨터 게임, 음악, 공연예술, 출판, 소프트웨어와 컴퓨터 서비스, 텔레비전과 라디오 등을 창조산업의 범주로 규정하면서(DCMS, 1998) 개인의 창의력과 아이디어가 투입되어 무형의 가치를 생산하는 ‘창조계층’의 존재가 지역 경제성장에 새로운 동력원으로 작동한다는 주장(Florida, 2002; Scott, 2002; Jeffcutt and Pratt, 2002; Mommaas, 2004; Garnham, 2005; Amin and Thrift, 2007; Pratt, 2008; Boschama and Fritsch, 2009; Davies and Sigthorsson, 2013)과 함께 ‘창조 도시’에 관심이 모아지면서 이러한 창조적 인력을 유인할 수 있는 고품격 문화 향유가 가능한 도시환경 및 지역의 문화자산에 대한 다양한 연구 주제가 부상하고 있다(Florida, 2003; Scott, 2006; Amin and Thrift, 2007; Evans, 2009).

참고문헌 (62)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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