Earticle

본 연구는 도시 공간적 특성에서 살인사건의 발생 원인을 규명해보고자 한다. 이에 살인사건에 영향을 미치는 도시 공간적 특성요인으로 주택 유형, 인종적 이질성, 거주 불안정성, 인구 과밀화, 상업지역, 청소년과 성인 초기 그리 고 노인 인구비율을 선정하였다. 분석자료는 229개 시군구를 대상으로 2016년 국가통계포털, 17개 광역자치단체의 통계연보 등을 활용하여 수집하였으며 공간오차모형(SEM)을 활용한 회귀분석을 실시하였다. 공간회귀분석을 실시한 결 과, 주택 유형 중 아파트, 인종적 이질성, 거주 불안정성, 인구 과밀화는 유의수준 0.01에서 그리고 주택 유형 중 다세대 주택은 유의수준 0.1에서 살인사건에 유의미한 영향을 미치는 도시 공간적 특성요인으로 확인되었다. 하지만, 주택 유 형 중 단독주택과 연립주택, 상업지역, 거주민의 특성인 청소년과 성인 초기 그리고 노인 인구비율은 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 선행연구에 비해 확장된 연구모형을 적용함으로써 사회구조적 측면에서 살 인사건의 원인에 관한 이해와 설명을 확대하는데 기여하였다. 향후 살인사건의 발생 원인을 사회행태적 측면과 사회구 조적 측면을 결합한 후속 연구의 필요성이 적지 않다.

This study is to examine the impact of spatial characteristics of cities on homicide based on spatial econometric model. It selects housing types, racial heterogeneity, residential instability, overcrowding, commercial area, rate of 15 to 29 ages, and rate of the elderly as variables for spatial characteristics of cities. This study employs spatial regression analysis applying the spatial error model to analyze the data from 229 locals collected from Korean Statistical Information Service and Statistical Year Book of local governments. As a result, it shows that homicide has close relationships with apartment and multi-housing as housing types, racial heterogeneity, residential instability, and overcrowding, but not with the commercial area, rate of 15 to 29 ages, and rate of the elderly. The study contributes to expanding understanding and explanation on the causes of homicide focusing on social-structure approach for criminology by analyzing a more advanced model in applying variables than one of existing literature. This study suggests follow-up research on homicide based on both social-behavior approach and social-structure approach in the near future for the development of criminological theory.

본 연구는 인구 유입을 그간 단순히 한 지역에서 다른 지역으로 인구가 이동하는 정책 적 의지가 약한 개념에서 벗어나, 지방정부가 인구를 적극적으로 유치하기 위해 다른 지 역에 비해 경쟁력을 강화하는 역동적이고 정책 지향적인 개념인 인구경쟁력이라는 용어 를 사용하여 이의 결정요인을 실증적으로 검정하고자 한다. 이를 위해 지역의 공간적 특 성을 토대로 지방정부의 인구경쟁력에 영향을 미치는 12개 요인을 가정하고 229개 시군 구를 대상으로 2010년부터 2017년까지 수집된 자료를 활용하여 공간회귀분석을 실시하였 다. 본 연구는 전통적 회귀분석모형(OLS), 공간시차모형(SLM), 공간오차모형(SEM)의 3 가지 모형을 적용하여 공간자료의 특성이 제대로 반영될 수 있도록 하였다. 분석결과, OLS모형과 SLM모형보다는 SEM모형이 더 적합한 것으로 나타났다. SEM모형에 따르 면, 고용률, 대중교통 차량 수, 고령화, 소득세, 범죄 발생 건수가 지역의 인구경쟁력에 영향을 미치는 요인으로 확인되었다.

This study is to identify the determinants of population competitiveness of local governments. It assumes 12 determinants of population competitiveness from spatial characteristics of regions and collects data from 229 cities from 2010 to 2017. The study conducts spatial regression analysis on open source software R and GeoDa applying ordinary least square, spatial lag model, and spatial error model to the analytical model in order to reflect the characteristics of spatial data. As a result, it shows that the spatial error model is higher in the fit of a model than ordinary least square and spatial lag model in comparison with R2-value. It also represents that employment, movement convenience, high income, aging, and crime occurrence have an influence on net migration. The study finally tries to draw an implication from the analytical results based on an explanation for the difference between regions with population growth and ones with population decrease.

최근 인구고령화가 심화됨에 따라 개방적인 외국인 정책을 실시해야 한다는 의견이 힘을 얻고 힘을 얻기 시작하고 있으나, 고용 없는 성장(jobless growth)이 지속되면서 한정된 일자리를 두고 경쟁이 치열해지고 있는 상황에서 내국인 고용을 대체해버릴지도 모르는 외국인 고용을 무분별하게 받아들이기 어려운 상황임을 고려할 필요가 있다. 이러한 맥락에서 본 연구는 국내 노동자 중 취약한 계층에 속하는 고령자 고용(employment of the elderly)과 외국인 고용(employment of foreigners)의 관계가 확인되지 않은 상황에서 외국인 고용을 무분별하게 장려하는 정책을 추진하는 것은 오히려 고령자의 고용을 저해하는 역효과를 불러올 수도 있음을 실증적으로 분석하였다. 구체적으로 본 연구는 탐색적 공간자료 분석(exploratory spatial data analysis)을 통해 외국인 고용의 공간적 군집을 확인하고, 이와 같은 공간 효과를 반영할 수 있는 공간회귀분석(spatial regression analysis)을 이용하여 외국인 고용과 고령자 고용의 관계를 실증적으로 분석하였다. 공간회귀분석을 실시한 결과에 의하면, 고령화율이 높은 지역일수록 외국인 고용 비율도 높은 경향이 있는 것으로 나타나, 인구고령화의 대책으로 도입된 외국인 고용 도입이 그 정책적 목적을 잘 수행하고 있음을 알 수 있었다. 다음으로, 외국인 고용과 고령자 고용의 관계가 대체 관계를 형성하고 있을 가능성이 드러나, 무분별한 외국인 고용자의 유입이 고령자의 경제활동을 저해하여 일자리를 빼앗을 가능성이 존재하는 것을 알 수 있었다. 마지막으로, 전체 외국인 고용을 숙련도에 따라 고숙련 외국인 고용과 저숙련 외국인 고용으로 구분한 후 분석한 결과에 의하면, 설명변수의 영향은 크게 차이가 없었으나 일부 통제변수의 영향이 다를 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 개별적으로 주목받아온 외국인 고용과 고령자 고용에 대한 논의를 연결시키고 있다는 점에서 의의를 가진다. 외국인 고용과 내국인 고용의 관계에 대한 연구는 다소 진행된 반면에, 외국인 고용과 특정한 내국인 집단의 고용의 관계를 분석하는 연구는 부재한 점을 고려하였다. 다음으로, 본 연구는 외국인 고용의 공간적 군집을 분석에 반영할 필요성이 있음을 인지하여 공간회귀분석을 활용하였다는 점에서 방법론적 의의를 가진다. 마지막으로, 본 연구는 외국인 고용을 장려하는 계획과 고령자 고용을 장려하는 계획을 개별적으로 수립하기 보다는, 개별 집단별 고용간 관계를 고려하는 포괄적인 관점에서 정책적 접근을 시도할 필요가 있음을 제시하였다는 점에서 정책적 의의가 있다.

There is a lack of research on relationship between the domestic labor and the foreign labor. It is quite possible that the aged are highly vulnerable in several policies that could be effective in promoting employing foreign labor. In this context, this study examines the impact of the employment of foreigners on the employment of the elderly in Korea based on data for 225 small administrative areas. According to the results, a statistically significant positive relationship between the employment of foreigners and the proportion of the aged appears to exist. On the other hand, it turns out that the relationship between the employment of foreigners and the employment of the elderly is statistically significant and has a negative sign. These results suggest that inappropriate policies designed to induce labor migration have a adverse influence on the aged who want to save their jobs or who want to back to work. A cautious approach should be taken when attracting foreign labor. It now requires additional studies to reveal a hidden mechanism between the migrant employment and population ageing.

본 연구는 혁신도시 유형을 도심형, 신시가지형, 신도시형으로 구분하고 도심형은 부산대연, 신시가지형은 경남진주, 신도시형은 광주전남을 대상으로 지역 특성이 유형별 지역 활성화 방안을 제시하고자 했다. 유형별 특 성을 분석하기 위해 혁신도시 성과분석, 지가변동 특성과 관련된 인구, 경제, 토지이용, 공간구조, 정주 환경, 공공 기관, 지가로 구분하고 그에 따른 분석지표를 구성하여 각 유형별 데이터를 취합했다. 분석 데이터는 공공통계데 이터, 공간데이터를 활용하여 분산분석 및 공간회귀분석을 실시했다. 그 결과 다음과 같은 결론을 제시했다. 첫째, 도심형 혁신도시에서는 새로운 혁신 도심지(CBD) 설정 및 도시공간 최적화하는 개선이 필요하다. 둘째, 신시가지 형 혁신도시에서는 혁신도시생활권 중심의 활성화 전략이 필요하다. 셋째, 신도시형 혁신도시는 지속가능하며, 혁 신적인 도시구축을 위한 질적 향상이 필요하다.

This study classified inno-city types into Urban type, New town type, and New city type, and Urban type was Busan Daeyeon, New town type was Jinju, Gyeongsangnam-do, and New city type was to suggest ways to revitalize regions by type by type. In order to analyze the characteristics of each type, population, economy, land use, spatial structure, house, public instruments, and Land price related to balanced development, innovative city performance analysis, and land price were collected. For the analysis data, variance analysis and spatial regression analysis were performed using public statistical data and spatial data. As a result, the following conclusions were presented. First, in Urban type, it is necessary to establish a new urban center (CBD) and improve urban space optimization. Second, in New town type, a revitalization strategy centered on the living area is needed. Third, New city type is sustainable and needs to be improved in quality for innovative city construction.

차량 중심으로 계획된 도시는 지금껏 교통사고, 건강, 환경오염 등 다양한 사회적 문제를 발생시켜왔다. 이에 맞서 보행 중심의 도시로 변화하기 위한 다양한 정책과 연구가 진행되고 있지만 보행 안전에 관한 문제는 여전히 심각하게 남아있다. 그중에서도 무단횡단에 대한 심각성은 우리나라에서 자주 제기되어 왔다. 도로교통공단에 의하면 우리나라의 무단횡단사고는 점점 증가하는 추세이며 2016년에는 무단횡단 교통사고 수와 사상자 수가 근 5년간 최고치를 기록했다(교통사고 분석시스템 TAAS, 2016). 이에 2017년 9월 26일 행전안전부가 발표한 「보행안전 종합대책」 보도자료에서는 2021년까지 보행자 교통사고 사망자 수를 42% 감축하는 방안을 제시하고 있다. 이는 현재 안전한 보행환경을 위한 사회적 관심이 증가하고 있으며 무단횡단 교통사고 감소를 위한 본격적인 정책이 절실함을 보여주고 있다. 이에 본 연구에서는 보행자 교통사고 중 특히 무단횡단사고를 중심으로 사고발생에 영향을 미치는 가로환경을 분석하고자 한다. 사고 데이터는 도로교통공단 TAAS의 2010년에서 2015년까지의 무단횡단 다발지역 자료를 활용하였다. 가로환경 요인으로는 도로구조, 조경시설, 보행유발시설 등을 변수로 구축하였으며 공간회귀분석을 실시하였다. 분석 결과로 신호등이 있는 횡단보도가 오히려 무단횡단을 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 소로, 대로이상의 도로, 지하보도의 유무, 버스정류장 밀도, 개발밀도 등이 무단횡단 교통사고를 증가시키는 요인으로 나타났다. 본 연구를 통하여 보행자 교통사고에서도 무단횡단 교통사고를 집중적으로 연구할 필요성과 무단횡단의 특성상 도시계획, 교통계획, 조경학, 심리학 등 다양한 학문 분야에서 연구할 필요가 있음을 시사한다. 또한 도시문제인 무단횡단 발생을 저감 시키고 차량위주의 도시를 벗어나 보행자가 안전한 도시를 계획하기 위한 정책적 제언이 가능하다.

Jaywalking, which is an illegal act crossing a road without a crosswalk, hasbeen considered as a serious urban safety problem for a long time. 40.1% of trafficaccidents causing death took place while walking. However, There are less studies thatpay attention to the relationship between jaywalking and pedestrian collisions. Therefore,in this study, this study tries to analyze the street physical environments affecting trafficaccidents occurred around the jaywalking hot spot. The data of pedestrian crashes wasbased on the TAAS data of the Road Traffic Corporation from 2010 to 2015. Inaddition, a spatial regression analysis was performed by constructing variables such asroad structure, landscaping facilities, and walking-causing facilities. The OLS, SEM andSLM models were compared and the SEM model had the strongest explanatory power. Asa result of the analysis, crosswalks with traffic lights increased the jaywalking accidents. Also, so-ro, dae-ro, underground sidewalks, bus stop density, and development densityhad a statistical significance with the pedestrian collisions. This study suggests thenecessity of intensive and empirical study of jaywalking accidents for better pedestriansafety. It is possible to make an effective policy development to reduce the jaywalking,which is a urban safety problem, and to plan a pedestrian-safety city out of thevehicle-centered city.

전문 인력의 유입은 글로벌 도시로의 발전을 위한 중요한 요인 중의 하나다. 본 연구에서는 도시 어메니티와 근로자의 거주지 결정간 관계를 확인하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 도시 어메니티를 경제, 편의, 문화 및 환경으로 구분하고 각각의 어메니티가 초과거주비율에 미치는 영향을 분석했다. 주요 결과로는 첫째, 직업군별로 거주지 결정에 미치는 어메니티 요인이 다르게 나타났는데, 이는 직업별 공유하는 가치관 및 특성이 상이하기 때문이다. 둘째, 관련 산업의 공간적 집중으로 창의직업 및 사무직의 초과거주비율은 정(+)의 공간적 의존성이 나타났다.

The workforce inflow is the important role for developing global cities. This paper is aimed to identify the relation between the urban amenities and the determinants of residential location choice. We use the jobs-housing ratio as a proxy for the residential location decision, and estimate the effects of economic, convenient, cultural and environmental characteristic using spatial econometrics method. We find that the effects of amenities on jobs-housing ratio vary in each job group because of job characteristic differences. Spatial dependence appears in locational choice of creative and office job worker groups due to geographic concentration in industries related to those jobs.

본 연구는 지리정보시스템(GIS)을 이용하여 지역사회서비스 투자사업의 지역간 공간접근성을 분석하고 Geoda를 이용한 공간회귀분석을 진행하여 서비스 유형별 공간접근성 영향요인을 분석하였다. 이를 통해 첫째, 지역사회서비스 투자사업의 지역별 공간접근성 영향요인 분석에 있어 공간자기상관성을 통제한 공간회귀분석의 적용이 필요함을 검증하였다. 둘째, 지역사회서비스 투자사업 서비스 제공 범위가 광역으로 확대 되어야 할 필요성과 그 근거를 제시하였다. 셋째, 지역사회서비스 투자사업 서비스 전달체계에 있어 지역내 제공기관이 부족하거나 이용자의 접근성이 떨어지는 비도시의 경우 전달체계가 재가서비스 중심으로 설계되어야 할 필요성과 근거를 제시하였다.

The objectives of this study were to analyze the spatial accessibility of community social services investment projects by using the geographic information system(GIS) and the spatial accessibility influence factors by service type by using a spatial regression analysis. The implications of this study are as follows. First, it was the first study to analyze the spatial accessibility and the influence factors of institutional visit services and home visit services targeting nationwide users, providers, and personnel providing the services of community social services investment projects. Secondly, it was a presumptive study that applied multi-dimensional analyses including spatial accessibility analysis using GIS and spatial regression analysis using Geoda. Thirdly, it verified that it would be necessary to apply a spatial regression analysis with controlling spatial autocorrelation to analyze the spatial accessibility influence factor of community social services investment projects by region. Fourthly, it suggested the necessity of expanding the community social services investment project to a wider area. Lastly, it suggested the necessity and foundation of designing the delivery system with focusing on the home-based service to areas with lacking local providers or having low accessibility(e.g., non-urban areas).

도시화의 진행으로 다양한 도시 문제가 발생하고 있다. 서울시에서는 이를 해결하기 위하여 민원 플랫폼을 설치하는 등 다양한 노력을 기울이고 있지만, 민원은 계속해서 증가하고 있다. 특히 최근 들어 생활환경에 대한 관심 증가로 전체 민원 중 청소 민원과 환경 민원의 비중이 증가하고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 서울시에서 제공하는 ‘서울 스마트 불편신고’ 데이터를 활용하여 청소 민원 및 환경 민원에 영향을 미치는 도시 특성 요인을 분석하고 민원을 줄일 수 있는 정책적 시사점을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 공간적 범위는 서울특별시이며 행정동 단위로 분석을 진행하였다. 분석 방법으로는 민원 데이터가 갖고 있는 공간 특성을 고려한 공간회귀분석을 사용하였다. 분석결과, 청소 민원과 환경 민원에서 유의하게 도출된 변수는 재건축·재개발 지역 밀도, 1인 가구, 40~60대 상주인구, 공시지가, 버스노선수로 나타났다. 본 연구의 분석을 통해 재개발·재건축 현장의 관리, 세대별 민원 요구에 대한 대응 등이 필요함을 확인하였다.

With the progression of urbanization, various urban problems are arising. In an effort to resolve these problems, Seoul city has implemented a citizen complaint platform and has made various efforts. However, despite these efforts, the number of complaints continues to increase. Recently, a growing interest in the living environment leads to an increase in the proportion of complaints related to cleanliness and environment among all complaints. Against this backdrop, this study aims to analyze the urban characteristics that influence cleanliness and environmental complaints and to provide policy implications for reducing complaints, using data of the “Seoul Smart Report” provided by the Seoul city government. The spatial scope of this study is limited to Seoul, and the analysis is conducted at the administrative district level. The analytical method employed in this study is spatial regression analysis, considering the spatial characteristics inherent in the complaint data. The results of the analysis reveal significant variables that influence cleanliness and environmental complaints, including reconstruction and redevelopment area density, single-person households, population of residents aged 40-60, official land prices, and the number of bus routes. Through this study's analysis, the need for improved management of reconstruction and redevelopment areas and tailored responses to the complaint demands of different age groups have been identified.

본 연구의 목적은 공간가중회귀모형(Geographically Weighted Regression, GWR)을 이용하여 2012년 대선 투표율 및 지지율에 나타난 인구사회학적 변수들의 공간적 변이와 분포 특성을 살펴보는 것이다. 일반적으로 투표율 및 지지율과 관련성이 높다고 알려진 인구사회학 변수들인 연령, 교육수준 등을 독립변수로 통계청 온라인 데이터베이스를 활용하였고, 선거관리위원회의 2012년 18대 대선의 시군구별 투표율을 종속변수로 하여 보수적 성향의 그룹과 진보적 성향의 그룹간의 분포특성을 분석하였다. 모형 추정결과 2012년 선거는 투표율에 있어서 세대 및 교육수준에 따라 전반적으로 유의미한 차이가 나타나고 있지만, 지역과 지지하는 후보에 따라 공간적인 차이가 나타남을 확인하였다. 기존의 연구들이 일반회귀분석(OLS)을 이용하여 표본으로부터 모집단 전체의 특성을 추정한 것과는 달리 이 연구에서는 GWR을 이용하여 통계청 및 선거관리위원회 통계자료로부터 시군구 단위의 국지적 수준의 회귀계수를 추정함으로써 투표율에 영향을 주는 인구사회학적 변수들의 공간적 분포특성을 세부적으로 탐색할 수 있었다는 점에서 의의가 있다.

In this study, we analyzed the spatial relationship between the 2012 presidential election turnouts, support rates, and the demographic factors using Geographically Weighted Regression (GWR). Until recently, understanding he voter behavior of election has been pursued through the traditional regression analysis with the selected sample data. On the contrary, this study investigated the 2012 election with the aggregated data at the national level using GWR with spatial variation. It is well known that the voter turnout and support rate are generally associated with demographic factors such as age and education level. Thus, we select these as the independent variables and turnout and support rate as the dependent variables. We also explore the regional variation of the model with conservative groups and progressive groups. The data for the dependent variable were acquired from the National Election Commission web site and the data for independent variables from Statistics Korea web site. The results indicated that the GWR models predicted the presidential election turnout and the each candidate's support rates better than the traditional OLS (Ordinary Least Squares) model at the goodness of fit of the model and also provided useful information regarding the spatial variation of the demographic factors such as the age and education level affecting the regional turnout rates and the each candidate's support rates.

This study purposed to analyze the spatial characteristics of primary care organizations within a metropolitan city. Study city was one of the six metropolitan cities in Korea and had a population over 1.5 million. For the analysis, 500m x 500m cells were created on the map and then study variables were calculated in each cell. Data was from the 5 ward offices and public health centers. Variables which could not calculated directly from each cell such as the number of total population, number of people over 65 year old, number of business, and number of employee were estimated in each cell. Ordinary Least Square (OLS) based regression analysis model as well as Geographic Weighted Regression (GWR) model were developed with the number of primary care organizations, clinics and oriental medicine clinics, as the dependent variable. Road areas, number of subway gate, and number of hospital variables in each cell showed higher significant coefficients than that of population variable. Road areas and number of subway, and number of hospital variables showed large standardized regression coefficients. GWR-based model showed better model performance than that of OLS model. The study model can be used for analyzing the characteristics of local health clinic market and for preparing the policy decisions for distributing health resources.

When a spatial regression model that uses kernel density values as a dependent variable is applied to retail business data, a unique model cannot be selected because kernel density values change following kernel bandwidths. To overcome this problem, this paper suggests how to use the point pattern analysis, especially the L-index to select a unique spatial regression model. In this study, kernel density values of retail business are computed by the bandwidth, the distance of the maximum L-index and used as the dependent variable of spatial regression model. To test this procedure, we apply it to meeting room business data in Seoul, Korea. As a result, a spatial error model (SEM) is selected between two popular spatial regression models, a spatial lag model and a spatial error model. Also, a unique SEM based on the real distribution of retail business is selected. We confirm that there is a trade-off between the goodness of fit of the SEM and the real distribution of meeting room business over the bandwidth of maximum L-index.

Landslides are major natural geological hazards that result in a large amount of property damage each year, with both direct and indirect costs. Many researchers have produced landslide susceptibility maps using various techniques over the last few decades. This paper presents the landslide susceptibility results from the geographically weighted regression model using remote sensing and geographic information system data for landslide susceptibility in the Inje area of South Korea. Landslide locations were identified from aerial photographs. The eleven landslide-related factors were calculated and extracted from the spatial database and used to analyze landslide susceptibility. Compared with the global logistic regression model, the Akaike Information Criteria was improved by 109.12, the adjusted R-squared was improved from 0.165 to 0.304, and the Moran’s I index of this analysis was improved from 0.4258 to 0.0553. The comparisons of susceptibility obtained from the models show that geographically weighted regression has higher predictive performance.

The aim of this study is to apply and crossvalidate a spatial logistic multiple-regression model at Boun, Korea, using a Geographic Information System (GIS). Landslide locations in the Boun area were identified by interpretation of aerial photographs and field surveys. Maps of the topography, soil type, forest cover, geology, and land-use were constructed from a spatial database. The factors that influence landslide occurrence, such as slope, aspect, and curvature of topography, were calculated from the topographic database. Texture, material, drainage, and effective soil thickness were extracted from the soil database, and type, diameter, and density of forest were extracted from the forest database. Lithology was extracted from the geological database and land-use was classified from the Landsat TM image satellite image. Landslide susceptibility was analyzed using landslide-occurrence factors by logistic multiple-regression methods. For validation and cross-validation, the result of the analysis was applied both to the study area, Boun, and another area, Youngin, Korea. The validation and cross-validation results showed satisfactory agreement between the susceptibility map and the existing data with respect to landslide locations. The GIS was used to analyze the vast amount of data efficiently, and statistical programs were used to maintain specificity and accuracy.

Seemingly unrelated regressions are a type of multi-equational econometric formulation. The SUR framework assures increased efficiency by estimating the system jointly rather than by processing each equation separately. Also, in recent decades we have seen an increased interest in the use of seemingly unrelated regressions models (SUR) in spatial context, in which incorporate spatial effects and correlated error terms across equations. In this paper, we examine big transportation card users of 736,873 observations about individual bus card tagging information, from July 1 to July 4, 2018, Gyeonggi-do province, South Korea. At first, we obtain Origin-Destination matrix and kernel density plot of hour, and so on, during the phase of EDA. And we consider two dependent variables : “Within” and “Exit”. “Within” is defined by the number of intra-provincial trips and “Exit” is defined by the inter-provincial trips, in province “i” and day “t”. We analyze the trip data using SUR-spatially independent model (SUR-SIM), SUR-spatial lags in the Xs model (SUR-SLX), SUR-spatial lag model (SUR-SLM), and SUR-spatial error model (SUR-SEM), with various weighting matrices and many independent variables.

공공도서관 접근성은 도서관의 이용에 직접적인 영향을 끼치며, 접근성의 불균형적인 분포는 도서관 서비스의 공평한 제공을 제한하는 결정적인 요인이 된다. 이러한 관점에 근거하여 본 연구는 부산지역 공공도서관의 공간적 접근성을 분석하고, 공간회귀분석을 통해 공공도서관의 접근성 영향요인을 분석하였다. 분석 결과, 부산지역 공공도서관 접근성은 지역별로 편차가 크게 나타나고 있었으며, 공공도서관이 인구수나 대중교통 이용과 무관하게 입지하고 있을 뿐 아니라 사회적 형평성 측면에서도 공공도서관 입지의 효율성이 떨어지는 것으로 볼 수 있었다. 이 연구의 결과를 통해 부산지역 공공도서관 접근성 현황을 이해하고, 접근성에 영향을 미치는 요인을 파악할 수 있으며, 향후 공공도서관 접근성 격차 완화 및 신규 입지 선정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

Public library accessibility directly affects library usage, and the disproportionate distribution of accessibility is a decisive factor limiting the equitable provision of library services. In this regard, this study analyzed the spatial accessibility of public libraries in Busan and identified the factors affecting accessibility of public libraries using spatial regression analysis. As a results of the analysis, the accessibility of public libraries in the Busan showed large deviations by region. Also, spatial distribution of public libraries had no correlation with the settled population and use of public transportation, and location of public libraries was inefficient, in terms of social equity. The results of this study will assist to understand the spatial accessibility of public libraries in Busan, to identify factors that affect the accessibility. Moreover, this study is expected to be utilized as fundamental data for releasing disparities of the spatial accessibility and selecting new location of public library in Busan.

사회과학분야에서 정부 간 경쟁, 정책의 파급효과, 정책확산 등 국가나 정부 간의 상호작용에 대한 학술적 관심은 증가했으나, 국내 경험적 연구는 증가한 학술적 관심에 비해 부족한 실정이다. 본 논문은 공간단위들 간의 상호작용으로 인해 발생하는 공간의존성을 회귀모형에 반영하여 분석할 수 있는 공간회귀분석에 대해 살펴보고자 했다. 이를 위해 공간회귀분석의 논리적 단계에 따라 공간의존성의 구조 설정과 공간가중행렬의 작성, 공간의존성의 검증, 공간의존성을 반영한 적절한 회귀모형의 설정, 대안적 공간회귀모형의 추정방법 등에 대해 살펴보았다. 또한 각 단계별로 공간회귀분석의 기법과 절차를 적용한 사례분석 결과를 제시했다. 사례분석 결과는 공간의존성을 구조화하는 공간가중행렬의 작성, 공간의존성의 검증, 적절한 공간회귀모형의 선택, 적절한 추정방법의 선택 등을 위해 이론, 통계에 기초한 다양한 선택 기준, 다양한 공간회귀모형의 추정결과를 종합적으로 비교･평가하여 신중하게 결정하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.

Despite the growing academic interests in intergovernmental interaction such as intergovernmental competition, policy spillover effect, and policy diffusion, empirical studies examining intergovernmental interaction are very limited in Korea. We introduce the spatial regression analysis which incorporates the spatial dependence induced by intergovernmental interaction in the regression model. Following the logical procedures of the spatial regression analysis, we introduce criteria for structuring spatial dependence and constructing the spatial weight matrix, methods for testing spatial dependence, procedures for selecting proper spatial regression models, and methods for selecting proper estimation methods. We also provide the results of a case study in which we applied the procedures and techniques of the spatial regression analysis to the local birth subsidy policy. The results of the study show that, in searching for the proper spatial weight matrix, the proper spatial regression model, and the proper estimation method, we need to consider comprehensively theories, various selecting criteria and techniques based on statistics, and estimation results of alternative spatial regression models.

최근, 더욱 상세하고 정확한 추정 결과를 위해 소지역추정(small area estimation; SAE)의 연구가 많이 진행되고 있다. 그 중 공간회귀모형 (spatial regression model)을 이용한 방법이 주를 이루고 있는데 이를 사용하기 위해서는 공간이웃 (spatial neighbor)의 정의가 필요하다. 본 연구에서는 공간이웃을 정의하는 방법으로 도로네 삼각망 (Delaunay triangulation; DT)을 소개하고 k-최근접 (k-nearest neighbor; KNN)과 비교하여 분석한다. 두 가지 공간이웃을 정의하는 방법중에서 어떤 방법으로 이웃을 정의하는 것이 효율적인지 알아보기 위해 시뮬레이션을 실시하였고, 지가 (land price)데이터를 이용하여 실 데이터를 분석하였다.

Recently, numerous small area estimation studies have been conducted to obtain more detailed and accurate estimation results. Most of these studies have employed spatial regression models, which require a clear definition of spatial neighborhoods. In this study, we introduce the Delaunay triangulation as a method to define spatial neighborhood, and compare this method with the k-nearest neighbor method. A simulation was conducted to determine which of the two methods is more efficient in defining spatial neighborhood, and we demonstrate the performance of the proposed method using a land price data.

본 연구의 목적은 무조건부 보조금(보통교부세)이 지방자치단체의 지출에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 2005년에서 2016년까지 전국 149개 시･군 자치단체의 자료를 활용하여 보통교부세의 끈끈이 효과를 분석했다. OLS 회귀분석 뿐만 아니라, 변수의 공간적 자기상관을 반영한 공간시차모형, 공간오차모형을 적용하여 끈끈이 효과를 분석했다. 주요 분석결과는 첫째, 종속변수와 오차항에 공간적 자기상관이 존재하는 것으로 나타나 OLS 회귀모형에 비해 공간회귀모형이 실증분석에 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 우리나라 시･군 자치단체의 경우 보통교부세의 끈끈이 효과가 존재하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 정부지출과 관련된 연구에 있어 지방자치단체 간 공간적 자기상관을 고려해야 함을 시사하며 우리나라의 제도적 환경에서 보통교부세가 지역주민의 소득수준에 비해 정부지출에 큰 영향을 미친다는 것을 보여준다.

The objective of the study is to analyze the effect of unconditional grants on the expenditure of local government in Korea. Using 149 local governments’ fiscal data from 2005 to 2016, this study employed spatial regression models reflecting spatial autocorrelation among regions to analyze the flypaper effect of unconditional grants. The major findings are as follows. First, spatial autocorrelation exists between dependent variable and error term. Therefore, spatial regression model is more suitable for empirical analysis than OLS regression model. Second, the unconditional grants appear to have flypaper effects at the local level in Korea. These findings suggest that spatial autocorrelation among local governments should be considered when we conduct analysis on government expenditure and that unconditional grants may have greater effects on government expenditure than regional income level.

본 연구에서는 AIC, BIC, Mallow's Cp 등 다중 기준 함수를 이용한 최적 모델 선택과정과 공간회귀모델 분석과정을 고찰하였으며 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 모델 선택 시 사용되는 정보기준(AIC, BIC, Mallow's Cp)에 따라서 선택되는 변수도 달라졌다. 이러한 결과는 선택된 변수에 따라서 최적 모델도 달라질 수 있기 때문에 모델을 선택할 때는 한 두 개의 변수선택 기준보다는 다양한 기준과 방법으로 신중하게 접근하여야 함을 알 수 있다. 둘째, 다중 공선성이 존재하지 않거나 상대적으로 낮을 때 단계적 회귀 분석(Stepwise Regression Analysis) 방법에 의한 순차적 변수 선정 결과와 다중 기준 함수를 이용한 모든 조합가능한 회귀분석(All Possible Regression Methods) 방법에 의한 변수 선정 결과는 다르지 않았다. 셋째, 단계적 회귀 분석(Stepwise Regression Analysis) 방법과 모든 조합가능한 회귀분석(All Possible Regression Methods) 방법에 의한 변수 선정 등 자동변수 선택 방법에 의존하기 보다는 연구자의 전문성과 이론, 선행연구 결과 등을 활용한 판단이 필요하다. 넷째, 다양한 분야의 노동력을 필요로 하는 제조업이 고용기회를 창출하고, 신규주택 비율 등 쾌적한 도시 환경이 갖춰지며, 기존 도시의 인구규모가 클수록 지방권 중소규모 도시의 인구성장에 유리하다. 따라서 정부나 지방자치단체에서는 지방 도시의 인구 유출을 차단하고 지역경제발전과 인구성장을 도모하기 위해서는 양질의 일자리 창출과 물리적 도시환경 개선을 위한 지속적인 노력이 필요하다.

Variables selected according to the information criteria (AIC, BIC, Mallow's Cp) used for model selection were also different. These results show that a concise and explainable model can be different depending on the selected variables, so it is necessary to approach carefully with various criteria and methods rather than one or two variable selection criteria when selecting a model. The variables selected were different according to the criteria when selecting the model, showing that the parsimonious & explainable models may also vary depending on the selected variable, so it is necessary to approach carefully with various criteria and methods rather than one or two variable selection criteria when selecting a model. When multi-collinearity does not exist or is relatively low, the result of sequential variable selection by the Stepwise Regression Analysis Methods and by the All Possible Regression Methods using multiple criterion functions was not different. It is necessary to make a judgment based on the researcher’s expertise, theory, and previous research results rather than relying on an automatic variable selection method. The manufacturing industry, which requires labor in various fields, creates employment opportunities and provides a pleasant urban environment, such as the ratio of new housing. Therefore, local governments need continuous efforts to create quality jobs and improve the urban environment in order to block the outflow of population from local cities and promote regional economic development and population growth.