[논문]혁신도시 이전공공기관 종사자의 거주이전 결정요인 분석

노용식; 이영환

doi:10.15207/jkcs.2021.12.2.221

혁신도시 이전공공기관 종사자의 거주이전 결정요인 분석
An Analysis of the Migration of the Public Institutes workers on Resettlement to Local cities 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.2, 2021년, pp.221 - 231

노용식 (경제.인문사회연구회 국제협력부) , 이영환 (원광보건대학교 사회복지학과)

초록
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본 논문은 인구이동의 이론에 따라 혁신도시 이전기관 종사자 구성세대의 이동 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향을 설명하고자 하였다. 개인 및 가구변수와 거리와 인구의 중력모델, 네트워크변수, 지방재정·지역경제·교육·문화·주택 등 전입지와 전출지의 상대적 유용성판단의 지역변수를 선정하였다. 종속변수의 이산성과 데이터의 구조를 감안하여 다층로짓모형 구축하였고 최종모형은 확률절편모델을 선택하였다. 실증분석 결과 개인·가구변수에서는 남성보다 여성이, 30대 미만보다는 30-40대가, 대졸이하보다는 박사학위취득자가, 취업한 배우자보다는 미취업배우자의 이전종사자가 주민등록을 더하였다. 지역변수에서는 중력모델과 관련하여 기관까지 거리가 멀수록 주민등록을 더 한 반면, 이전 시기(t-1)의 일반 유입이 클수록 주민등록 이전을 덜 하였다. 지역간 상대적 유용성과 관련하여 전입지의 지역경제, 교육환경, 주거환경이 클수록 이전을 더하였고 지방재정의 경우는 반대였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper identify factors of migration of employees' household who work for relocated public institutions. As a factors of migration, we consider individual and household characteristics, the gravity model of distance and population and so on. Considering discrete dependant variable and structure of data, we employ the logistic multilevel model and random intercept model. The result indicates employees' who are female, 30s and 40s, higher education level(PhD) and whose spouse are unemployed tend to transfer their residential registration to new city near relocated public institution. Regarding regional variable, the distance from employee's previous residential location and number of migration of prior year are statistically significant. Also the model indicate regional economy, educational and residential environment of new city influence employee's decision for transferring residential registration.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Decision making Framework of The Migration Source: Jessica Hagen-Zanker(2008). pp.19
그림 Fig. 2. The Process of establishing a suitable Model for multi-level logit
그림 Fig. 3. The Migration on the Public Institutes relocating to Local cities
표 Table 1. Variables (unit: one million won, Km, person, %)
표 Table 2. Descriptive Statistics (unit: 만원, km, 명)
표 Table 3. The results of The Multi-level logit

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 인구이동의 이론에 따라 혁신도시 이전기관종사자 구성세대의 주민등록이전의 요인을 추출하고 요인들의 상대적 영향력을 설명하고자 하였다. 모형에서는 개인․가구변수와 시군구를 지역단위로 하여 전출지․전입지 지역변수로 모형을 구축하였다.
본 연구에서는 공공기관 이전 종사자의 혁신도시로 의이동의 요인을 분석하고자 한다. 본 연구는 다음과 같이세 가지 측면에 중점을 두었다.
이에 참여정부(2003-2008)는 ‘21 세기 혁신주도형 균형발전전략’을 제시하였다. 서울과 수도권 중심의 단핵집중구조를 다핵거점형구조로 재편하고 행복 도시․혁신도시․기업도시 등을 개발하여 각 지역별로 특성화된 발전전략을 추진한다는 것이다. 특히 혁신도시는 혁신주체의 지방분산을 위해 정주환경을 조성하고, 시․도별 지역전략산업과 관련된 공공기관을 이전시켜 혁신환경을 조성을 목표로 하였다.
둘째, 직장을 찾아 가족이 이동하는 일반 인구이동과 국가의 정책으로 직장이 이전되어 가족이 이동하는 이동과의 차이를 주민등록이전이라는 결과의 관점에서 서로 비교하였다. 셋째, 향후 혁신도시 추진과 관련하여 추가적인 정책 발굴 등에 도움이 되고자 하였다. 공공기관종사자의 인구이동은 직장이동이 전제된다는 점에서 일반적인 인구이동과는 구별되기 때문이다.
이러한 배경 하에서 본 연구에서는 인구이동에 관한 이론을 배경으로 이전공공기관 종사자세대의 혁신도시로의 이주에 영향을 미치는 결정요인들을 추출하고 이들 요인의 상대적인 영향력을 비교․분석하고자 한다.

가설 설정

특히, 1수준에서 개인․가구를 동일수준으로 간주하였다. 설문응답자의 데이터가 가구 데이터에 포섭되지(nested)않는 점, 이동은 가구단위에서 최종선택한다는 선택적 과정설을 고려하였다. 개인․가구 변수는 성(남녀), 교육, 직업 등 사회경제적 요인을 고려하여 나이, 학력, 결혼여부, 배우자 취업여부, 월평균 소득액 (세전)을 변수로 하였다.
전출지의 지역 환경적 요소와 비교하여 전입지가 더 나은 지역으로 판단하여 이동한다는 것을 가정하였다. 지역환경요소는 지방재정, 지역경제, 교육환경, 문화환경, 주거환경을 고려하였다.

제안 방법

LR검정과 결과, 모든 모형에서 귀무 가설을 기각하여 모형이 타당하였지만, 확률절편모형과 확률계수모형간 LR검정결과, 귀무가설을 인용하기 때문에 확률 절편모형을 본 연구의 최종모형으로 선택하였다. 모형 추정 결과는 다음과 같다.
설문응답자의 데이터가 가구 데이터에 포섭되지(nested)않는 점, 이동은 가구단위에서 최종선택한다는 선택적 과정설을 고려하였다. 개인․가구 변수는 성(남녀), 교육, 직업 등 사회경제적 요인을 고려하여 나이, 학력, 결혼여부, 배우자 취업여부, 월평균 소득액 (세전)을 변수로 하였다. 일반적으로 남성일수록, 젊은 연령층일수록, 교육정도가 높을수록, 미혼일수록, 배우자가 직업이 없을수록, 월평균 소득액이 높을수록 전출의 비율이 높을 것으로 예상할 수 있다.
인구이동은 이론에 따라서 미시․거시적인 다층분석모형으로 분석해야하고, 데이터 구조․변수 형태에 따라서 적합한 모형을 선정해야 하며, 지역 간 이동은 상대적 유용성 관점에서 모형을 설계해야 한다. 둘째, 직장을 찾아 가족이 이동하는 일반 인구이동과 국가의 정책으로 직장이 이전되어 가족이 이동하는 이동과의 차이를 주민등록이전이라는 결과의 관점에서 서로 비교하였다. 셋째, 향후 혁신도시 추진과 관련하여 추가적인 정책 발굴 등에 도움이 되고자 하였다.
먼저 종속변수는 이전공공기관 종사자 구성세대의 주민등록 여부로 하였다. 거주할 목적으로 일정한 장소에 주소를 가진 자는 30일 이내에 주민등록을 하게 되어 있다.
모형에서는 개인․가구변수와 시군구를 지역단위로 하여 전출지․전입지 지역변수로 모형을 구축하였다. 분석모형은 다층로짓분석모형에서 확률절편모델을 선택하였다.
본 연구에서 데이터는 종속변수는 주민등록 여부(주민등록=1; 하지 않은 경우=0)로 이산변수이고, 독립변수는 개인․가구속성변수(=1수준)와 지역 속성변수(=2수준)로 구성되어 있는 위계 구조를 갖고 있다. 그러므로 다층로짓분석모형(Multiple logistic regression Model)이 적합하다.
밝히고 있다. 인구이동 요인을 분석하기 위해 개인적 특성에 따른 인구이동 현상과 공간적 측면에서의 우리나라 인구이동의 흐름을 분석하였다. 위계선형모형 추정 결과 종속변수인 도시간 전입자수의 차이의 약 66% 는 1수준의 이동흐름을 나타내는 변수들인 거리, 전출지 인구수, 지역내 이동에 의해 설명되었고, 나머지 34%는 고용 기회와 주택기회, 지역 매력도에 의해 설명되었다.
종속변수인 주민등록여부에 영향을 미치는 설명변수들은 인구이동이론과 선행연구에 입각하여 1․2수준 계층모델을 구성하였다. 특히, 1수준에서 개인․가구를 동일수준으로 간주하였다.
공공기관종사자의 인구이동은 직장이동이 전제된다는 점에서 일반적인 인구이동과는 구별되기 때문이다. 지역 관점에서 판단할 때는 정치․행정의 기초가 되는 기초지방자치단체를 공간분석단위로 하였다.
지역변수는 전출지 대비 전입지의 상대적 비율을 사용하였다. 전출지의 지역 환경적 요소와 비교하여 전입지가 더 나은 지역으로 판단하여 이동한다는 것을 가정하였다.
지역변수는 중력모델을 사용하였다. 전출지에서 기관이 존재하고 있는 혁신도시까지의 유클리드 거리를 구하여 활용하였다.
본 연구는 다음과 같이세 가지 측면에 중점을 두었다. 첫째, 인구이동의 분석방법론에 맞게 분석하였다. 인구이동은 이론에 따라서 미시․거시적인 다층분석모형으로 분석해야하고, 데이터 구조․변수 형태에 따라서 적합한 모형을 선정해야 하며, 지역 간 이동은 상대적 유용성 관점에서 모형을 설계해야 한다.

대상 데이터

데이터 분석을 위해 본 연구에서 사용한 소프트웨어는 STATA 13.1, ArcGIS 10.2이다.
본 연구에서 사용한 자료는 개인·가구 속성의 미시적 자료와 시군구 지역자료로 구성된다. 미시적 개인․가구 자료는 국토연구원의 이전공공기관 종사자 설문조사(2015.7.17.~8.17) 를 활용하였다. 이 자료는 2015년 6월 말 기준으로 이전 공공기관 종사자를 대상으로 구성세대의 주민등록 이전 여부에 관해 조사한 결과를 포함하고 있다.
인구이동에 있어 시간의 흐름이나 이슈 등이 중요한 요인임에도 불구하고 횡단면적인 데이터를 바탕으로 분석하고 있어 연구결과를 일반화하기에는 한계가 있다. 본 연구는 2015년 기준 이전한 기관종사자를 대상으로 설문 조사한 자료를 사용하였다. 2017년 현재 수도권 공공기관이 이전이 완료되었으므로 추후에 동일한 방법 틀을 가지고 분석할 필요가 있다.
국내 지역 간 이동(Inter-Region)이다. 본 연구에서 사용한 자료는 개인·가구 속성의 미시적 자료와 시군구 지역자료로 구성된다. 미시적 개인․가구 자료는 국토연구원의 이전공공기관 종사자 설문조사(2015.
17) 를 활용하였다. 이 자료는 2015년 6월 말 기준으로 이전 공공기관 종사자를 대상으로 구성세대의 주민등록 이전 여부에 관해 조사한 결과를 포함하고 있다. 2015년은 공공기간의 이전에 따른 혁신도시 건설 3단계 중, 1단계인 “도시인프라 구축과 공공기관의 이전(‘07-’15)”의 만료가 되는 시점이기 때문이다.
지역변수는 중력모델을 사용하였다. 전출지에서 기관이 존재하고 있는 혁신도시까지의 유클리드 거리를 구하여 활용하였다. 장차 이동이라는 전입지와 전출지의 인구는 서로 교차하여 변수로 구성하였다.
2015년은 공공기간의 이전에 따른 혁신도시 건설 3단계 중, 1단계인 “도시인프라 구축과 공공기관의 이전(‘07-’15)”의 만료가 되는 시점이기 때문이다. 조사방법은 이전 공공기관으로부터 종사자 이메일을 송부받거나 온라인 링크를 발송하여 얻었으며 혁신도시 내 39개 기관 1, 901명이 응답하였다[4].
정치․행정․세수입지출의 기본단위는 시․군․구라는 점, 지역수준의 데이터를 쉽게 얻을 수 있다는 점, 많은 선행연구에서 기초적인 이동권역단위로 간주하고 있다는 점[5, 6]에서 시․군․구를 지역단위로 하였다. 지역데이터는 행정안전부 지방재정 365, 2015경제총조사, 2015 인구총조사, 통계청 지역 통계․지역통계, 전국문화기반시설총람 등이다.

이론/모형

모형에서는 개인․가구변수와 시군구를 지역단위로 하여 전출지․전입지 지역변수로 모형을 구축하였다. 분석모형은 다층로짓분석모형에서 확률절편모델을 선택하였다.
적합한 모델설정은 다음과 같이 가장 단순한 모델부터 점차 모수(parameter)를 추가시키면서 적합한 모델을 찾는 상향식(bottom-up)방식을 사용하기로 한다[36, 37].

성능/효과

서울인구의 이동 사유는 서울시 내부이동은 주택문제 이동이 가장 많았고, 시도 간이 동은 직업이동이 가장 큰 비중을 차지하였다. 그리고 서울시 25개 자치구의 인구이동 특성을 파악하기 위해 인구이동 특성과 지역 특성을 나타내는 변수를 이용해 군집 분석을 실시한 결과 1인가구 밀집지역, 경제중심 도심지역, 교육중심 아파트 밀집지역, 주거 상공업 지역, 전입 이동이 적은 노후 공동주택 밀집지역 등 5가지 유형으로 인구이동 특성이 분류되어 서울시 권역별 특성에 따라 인구이동 패턴과 이동 사유가 서로 다른 결과를 보여준다.
넷째, 전년도에 혁신도시로의 일반전입인구가 많을수록 이전기관종사자 구성세대의 주민등록이 적게 이루어졌다. 이는 인구이동이 많은 지역으로 이동이 더 많이 발생하는 네트워크의 외부효과가 발생하지 않음을 의미한다.
다섯째, 이전기관 종사자는 기관이전지역이 멀수록 주민등록을 더 많이 이전하였다. 일반적인 인구이동은 거리가 제약요인으로 작용하지만, 직장이 먼 지역으로 이동해야 하는 상황에서는 개인․가구는 시간적·비용적인 손익을 계산하여 혁신도시로의 이동을 결정하였다 라는 점을 확인할 수 있었다.
둘째, 이전기관 종사자의 배우자가 취업한 경우에는 상대적으로 이전등록을 적게 하는 것으로 나왔다. 전 세계 혁신클러스터를 조사하여 성공요인을 분석한 자료에 따르면 “부인이 살고 싶음”이 중요 기준으로 제시되어 있다[37].
2017년 현재 수도권 공공기관이 이전이 완료되었으므로 추후에 동일한 방법 틀을 가지고 분석할 필요가 있다. 둘째, 인구이동 결정과정은 미시․거시적 요인의 교차의 결과로도 발생한다. 앞으로 다양한 요인발굴과 시사점을 발굴하는 노력이 필요하다.
첫째, 개인․가구변수에서 남성보다 여성일수록 더 많이 이전하였고, 수입이 높을수록 이전이 줄어들었다. 둘째, 지역변수에서 전입지와 전출지 거리가 멀수록 이전을 더하였고, 전년도(t-1) 일반이동이 많을수록 이전이 줄어들었다.
모형분석결과, 개인․가구변수에서는 남성보다 여성이, 30대 미만보다는 30-40대가, 대졸이하보다는 박사 학위취득자가, 취업한 배우자보다는 미취업배우자의 이전 종사자가 혁신도시로의 주민등록 이전을 더하였다. 그리고 30대 미만보다 50대 이상에서, 미혼보다는 기혼의 이전 종사자가 이동을 덜 하였다.
셋째, 박사학위를 받은 이전기관 종사자들이 주민등록을 더하였다. 이는 혁신도시의 관련분야의 창조적 계층이 지역사회로 전입했음을 의미한다.
아홉째, 일반적인 인구이동과 달리 혁신도시 이전 종사자의 경우는 직장의 이전으로 이동의 동기가 제약된다는 점에서 유발된 이동으로 볼 수 있을 것이다. 이론[20]에 따라 이전종사자는 경제적·생애주기적인 기준에 따라 이동을 결정하게 되므로 국가와 지방자치단체는 패널티보다는 인센티브 메커니즘으로 정책을 수립하는 것이 타당할 것이다.
여덟째, 전출지 대비 전입지의 재정자립도가 더 높을수록 주민등록이전을 덜 하였다. 지방재정자립도는 시군구의 예산대비 자주재원(세수입․세외수입)의 비율이다.
여섯째, 임금이 높을수록 주민등록이전을 덜 하였다. 임금이 상대적으로 높다면 기존 주거환경에 대한 만족도가 클 개연성이 있고, 이전된 공공기관으로의 출퇴근의 시간·경제적 비용이 상대적으로 크지 않다고 느낄 수 있다.
인구이동 결정요인을 분석한 결과, 연령대가 낮을수록 고용여건의 영향을 크게 받는 것으로 밝혀졌다. 연령대에 상관없이 삶의 질과 연관 있는 제반요인(전세가격, 문화서비스 혜택, 교육여건 등) 이영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상호[23]는 지역간 이동의 결정요인과 임금효과에 대해 분석하였다.
인구이동 요인을 분석하기 위해 개인적 특성에 따른 인구이동 현상과 공간적 측면에서의 우리나라 인구이동의 흐름을 분석하였다. 위계선형모형 추정 결과 종속변수인 도시간 전입자수의 차이의 약 66% 는 1수준의 이동흐름을 나타내는 변수들인 거리, 전출지 인구수, 지역내 이동에 의해 설명되었고, 나머지 34%는 고용 기회와 주택기회, 지역 매력도에 의해 설명되었다. 이 연구는 도시간 이동 흐름에 영향을 미치는 요인들을 수준을 달리하여 추정하는 경우 인구 이동 흐름을 보다더 정확하게 설명할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의를 가진다.
결정요인을 분석하였다. 인구이동 결정요인을 분석한 결과, 연령대가 낮을수록 고용여건의 영향을 크게 받는 것으로 밝혀졌다. 연령대에 상관없이 삶의 질과 연관 있는 제반요인(전세가격, 문화서비스 혜택, 교육여건 등) 이영향을 미치는 것으로 나타났다.
일곱째, 전출지 대비 전입지역의 상대적 유용성 지표와 관련하여 주거환경변수가 상대적으로 제일 높았다. 전입 지역의 주택이 전출지보다 상대적으로 많을수록 주민등록을 더 많이 이전하였다.
지역환경요소는 지방재정, 지역경제, 교육환경, 문화환경, 주거환경을 고려하였다. 재정자립도의 비율이 높을수록, 일자리 창출이 되는 지역매출액이 많을수록, 사설 학원 등 교육환경이 좋을수록, 문화를 향유할 수 있는 시설이 많을수록, 생활환경(주거․구매 환경)이 좋을수록 전출의 비율이 높을 것으로 예상할 수 있다. 이 외에 2014년 전 입 지역의 총 인구이동을 변수로 사용하였다.
5였다. 전입지와 전출지의 상대적 지역 환경변수 중 편차가 가장 큰 변수는 문화환경 변수이고, 주거환경변수, 교육환경변수, 경제환경변수, 지방재정변수 순 이었다.
전출지 대비 전입지의 상대적 유용성에서 지방재정, 지역경제, 교육환경, 주거환경 변수가 유의하였다. 전출지보다 전입지의 재정자립도가 높을수록 주민등록을 덜하였다.
전출지보다 전입지의 재정자립도가 높을수록 주민등록을 덜하였다. 하지만 직장이 옮겨져 조직구성원이 강제적으로 이주하여야 하는 상황에서 재정자립도의 이와 같은 영향을 일반화하기에는 어려운 것으로 판단된다.
“다져진 길 효과(The ideas of beaten path effect)”와 네트워크화된 이동이 대표적이다[15]. 종합하면, 처음의 이동은 수요에 영향을 받지만 나중의 이동은 축적된 인과경향에 따른 공급에 영향을 받게 된다.
이상호[23]는 지역간 이동의 결정요인과 임금효과에 대해 분석하였다. 지역간 이동의 원인에 대한 분석결과를 살펴보면, 연령이 낮고 학력이 높을수록 이동률이 증가하는 한편, 지역의 경제적 특성 역시도 이동의 방향을 결정하는데 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 이동선택에 선별 성이 존재한다는 기존의 연구결과를 재확인하는 한편, 개인 특성을 통제하더라도 지역적 특성(특히 경제적 요인) 이 중요하다는 것을 의미한다.
첫째, 개인․가구변수에서 30-40대가 주민등록 이전을 제일 활발하게 하였고, 50대 이상의 종사자는 주민등록 이전을 제일 소극적으로 하였다. 지방자치단체는 이전기관종사자를 혁신도시로 유치하기 위해서는 생애주기별 맞춤형 전략이 필요하다는 것을 의미한다.
첫째, 개인․가구변수에서 남성보다 여성일수록 더 많이 이전하였고, 수입이 높을수록 이전이 줄어들었다. 둘째, 지역변수에서 전입지와 전출지 거리가 멀수록 이전을 더하였고, 전년도(t-1) 일반이동이 많을수록 이전이 줄어들었다.

후속연구

가진다. 첫째, 자료의 한계이다. 인구이동에 있어 시간의 흐름이나 이슈 등이 중요한 요인임에도 불구하고 횡단면적인 데이터를 바탕으로 분석하고 있어 연구결과를 일반화하기에는 한계가 있다.

참고문헌 (40)

Ministry of Land, Infrastructure and Transport. (2017). Relocation of Public Agencies. Sejong: MOLIT
Statistic Agency. (2015). Population and Housing Census. Dea Jeon: Statistic Agency.
P. Friedrich. (1988). Regional Effects of the Establishment of Public Offices. in Urban and Regional Policy in Korea and International Experiences edited by Harry W. Richardson and Myong-Chan Hwang, Seoul: Korea Research Institute for Human Settlements.
Regional Develovelemt Committee. (2015). The effect of relocation of Public Agency. Seoul: RDC.
S. C. Kwon. (2009). Migration Regions in Korea: Analyses for Migration Fields and the Spatial Population Redistribution Role Regions. The Society of Korean Christian Social Ethics, 12(2), 49-63.
S. H. Hong & S. Y. Yu. (2012). Determinate of Interregional Migration by Age Cohort among Korean Cities, Counties or Wards. Seoul City Research, 13(1), 1-19.
J. Hagen-Zanker. (2008). Why do people migrate? A review of the theoretical literature. Maastricht: Maastricht University
H. Y. Lee. (2005). Demography : Understanding of Population with geography. Seoul: BubMunSa
E. G. Ravenstein. (1985). The Laws of Migration, Journal of the Statistical Society of London, 48(2), 167-235.

상세보기
R. Wright & M. Ellis. (2016). Perspectives on Migration Theory: Geography. In International Handbook of Migration and Population Distribution(11-30). Netherlands: Springer.
W. R. Tobler. (1970). A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, 46, 234-240.

상세보기
I. S. Lowry. (1966). Migration and metropolitan growth: Two analytical models. San Francisco: Chandler Pub. Co.
R. King. (2012). Geography and migration studies: Retrospect and prospect. Population, space and place, 18(2), 134-153.

상세보기
R. L. Florida. (2002). The rise of the creative class: And how it's transforming work, leisure, community and everyday life. New York: Basic Books.
D. S. Massey. (1990). Social Structure, Household Strategies, and the Cumulative Causation of Migration. Population Index, 56, 3-26.

상세보기
E. S. Lee. (1966). A theory of migration. Demography, 3(1), 47-57.

상세보기
L. Sjaastad. (1962). The Costs and Returns of Human Migration. Journal of Political Economy, 70(5), 80-93.

상세보기
S. F. Harbison. (1981). Family Structure and Family Strategy in Migration Decision Making. Migration Decision Making. G. d. Jong and R. Gardner. New York: Pergamon Press.
D. S. Massey, J. Arango, G. Hugo, A. Kouaouci, A. Pellegrino & J. E. Taylor. (1993). Theories of international migration - A review and appraisal. Population and Development Review, 19(3), 431-466.

상세보기
W. A. V. Clark & J. L. Onaka. (1983). "Life Cycle and Housing Adjustment as Explanations of Residential Mobility," Urban Studies, 20(1), 47-57.

상세보기
B. G. Min & M. R. Byun. (2017). Residential Mobility of the Population of Seoul, Seoul City Research, 18(4), 85-102.
C. Y. Lee & J. C. Moon. (2016). An Analysis on the Determinants of Population Migration in Gwangju and Jeonnam by Age and Movement Area. Research of Industry and Economic 29(5), 239-2266.
S. H. Lee. (2010). Determinants and Wage Effects of Inter-regional Migration in Korea, Journal of the Korean regional science Association, 26(1), 45-70
H. Y Lee & S. C. Rho. (2010), An Analysis of the Migration Flow Using Hierarchical Linear Model. The Korea Spatial Planning Review, 6, 123-142.
J. H. Sim. (2012). Analysis of Occupational Mobility of college graduates. The Korea Spatial Planning Review, 75, 37-51.
F. W. Porell. (1982). Intermetropolitan migration and quality of life. Journal of Regional Science, 22(2), 137-158.

상세보기
G. J. Borjas. (2008). Labor Economics. Fourth Edition. McGraw-Hill International/Irwin.
S. W. Lee. (2001). The Impacts of Regional Characteristics on Population Migration : Onward - and Return - Migration. The Korean Regional Development Association, 13(3), 19-43.
S. K. Ha. (2005). A Study on the Actual Conditions and the Determinants of Interregional Migration. The Korean Journal of Local Government Studies, 9(3), 309-332.
J. H. Choi. (2008). Selectivity and Reasons for Move of Inter_Provincial Migrants in Korea: With Special Reference to the Capital Region. The journal of population association of Korea, 31(3), 159-178.
S. C. Kwon. (2003). Migration and Human Capital Drain: comparing Migrants' Attributes to and from Jeju, Journal of Korean Urban Geographical Society, 5-73.
H. Y. Lee. (2008). Development of the Extended Migration Model and Its Empirical Analysis. Anyang: KRIHS.
R. G. Krieg. (1993). Black-white regional migration and the impact of education: a multinomial logit analysis. The Annals of regional science, 27(3), 211-222.

상세보기
Y. S. Choi, M. Y. Kim & U. Lim. (2015). The Effects of Local Labor Market Characteristics on Migration of Prime-Age Workers in Korea. Journal of Korea Planning Association, 50(5), 25-42
P. N. Ritchey. (1976). Explanations of migration. Annual Review of Sociology, 2(1), 363-404.
H. Y. Lee & S. C. Rho. (2012). Advanced statistical Analysis- Theory and Practice. Seoul: BubMunSa.
J. Hox. (2010). Multilevel Analysis: Techniques and Applications(2nd ed.), New York: Routledge
I. S. Min & P. S. Choi. (2015). Advanced Panel Data Analysis. Seoul :JI Pil Media
M. N. Islam. (1989). Tiebout hypothesis and migration-impact of local fiscal policies. Public Finance Finances publiques, 44(3), 406-18.
Y. S. Kwon. (2005). A Study on the Innovation Cluster Strategy for Regional Specialization. AngYang: KRIHS.

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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