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본 연구의 목적은 기초자치단체 간 사회복지지출의 공간적 자기상관성을 살펴보고, 사회복지지출 규모에 영향을 미치는 요인을 분석하는 데 있다. 본 연구에서는 공간적 자기상관성을 고려한 공간오차모형을 적용하여 복지지출에 영향을 미친 영향요인을 분석하였다. 분석결과 지자체 간 1인당 사회복지지출의 공간적 자기상관성이 나타났다. 그리고 공간회귀분 석을 통해 선행연구에서 도출된 각 요인들이 1인당 사회복지지출에 미치는 영향을 살펴보면, 사회·경제적 요인, 행정적 요인 그리고 재정자주도 요인은 지자체 복지지출에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 전년도 복지예산, 정치적 요인, 지방세 등은 복지지출에 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 선행 연구와는 달리 지자체 간 복지지출 의 공간적 자기상관성을 확인하고 영향요인을 살펴본 데 의의가 있다. 본 연구에서는 횡단적 분석만을 실시하였기에, 향후에 는 다년도 사회복지지출 자료를 활용한 시계열 분석이 이루어질 필요성이 있다.

The purpose of this study is to analyse the determinants of the change in the welfare expenditure of local governments in 2015. This study analyzed the spatial correlation of welfare expenditure among neighboring local governments and determined the factors affecting the welfare expenditures. According to the results of the study, spatial correlation of welfare expenditure among local governments appears. Determinants, such as socio-economic factors, administrative factors, public financial factors are affecting the amount of the welfare expenditures, but local political factors, and local tax, last year’s budgets are not correlated with the amount of local welfare expenditures. In this study, it is significant to found out that the spatial correlation of welfare expenditure among the local governments and to examine the determinants. If possible, it is necessary to analyze the time-series analysis using the multi-year welfare expenditure data, expecially self-welfare expenditures.

이 논문은 고속도로가 기업체 입지에 어떠한 영향을 미치는지를 미국 미주리주의 카운티(counties)들을 대상으로 살펴보았다. 총산업, 제조업, 도소매업을 대상으로 고속도로가 기업입지의 공간적 분포에 어떠한 영향을 주는지를 분석하였다. 기본모델은 공간계량모형중 공간에러모형(spatial error mode)이고, 기준연도는 1990년과 2000년으로 하였다. 공간에러모형에서 공간적 영향을 나타내는 공간자기회기계수(spatially‐autoregressive coefficient)인 람다(λ)가 모두 통계적으로 유의하고, 정(+)의 값을 나타냈다. 총산업, 제조업, 도소매업 모두에서 미주리 지역의 카운티에 기업이 입지하도록 하는데 고속도로 투자가 어떠한 영향을 주는지를 나타내는 값들이 통계적으로 모두 유의성이 없는 것으로 나타났다. 공간적으로 이웃해 있는 카운티들의 고속도로 투자는 통계적으로 유의하고 부(-)의 값을 갖는 것으로 나타나 경계를 접하고 있는 카운티가 고속도로를 개선하면 다른 이웃 카운티의 기업입지가 줄어들 수 있음을 알 수 있었다. 그리고, 집적경제측면에서는 총산업, 제조업, 도소매업에서 분야별 특화(sector specializations)는 통계적으로 유의한 정(+)의 값을 갖는 것으로 분석되어 해당지역의 경제의 규모가 클수록 기업을 끌어들이는데 유리함을 증명하고 있다. 그러나 결론적으로 미주리주의 고속도로에 대한 직접 투자가 새로운 기업이 입지하도록 하는데 긍정적인 영향을 미친다고 하는 결론을 얻지는 못하였다.

본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 국내 쯔쯔가무시증 발병 분석에 적합한 회귀모형을 선정하고, 이에 영향을 미치는 공간 생태학적 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 통하여 향후 쯔쯔가무시증 방역사업 및 대상지 선정에 이론적 배경을 제시하고자 한다. 이 연구는 일반선형회귀모형, 공간오차모형, 아이겐벡터 공간필터링 모형 세 모형을 비교하였고, 이 중 아이겐벡터 공간필터링 모형이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증 발병 요인 분석 결과 가을 기온, 가을 강수량, 가을 습도, 가을 NDVI, 논경작인구비율이 유의미한 변수로 나타났다. 한편 일반선형회귀모형의 상대적 중요도 분석 결과 논 경작 인구비율이 결정계수 중 가장 큰 비중을 차지하여, 자연환경변수보다 인문환경이 쯔쯔가무시증 발병률에 더 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었다.

This research aims to identify appropriate regression models and suggest relevant space-ecological variables for scrub typhus disease occurrence analysis in Korea. This study expects to provide theoretical backgrounds for anti-epidemic measures of scrub typhus disease. Statistical tests for three different regression models, such as ordinary least square (OLS) model, spatial error model (SEM), and eigenvector spatial filtering model, present that the eigenvector spatial filtering model performs best. The analysis results show that six covariates (fall temperature, fall precipitation, fall humidity, fall NDVI, and paddy farm population rate) are statistically significant predictors for scrub typhus disease occurrence. Meanwhile, the OLS model indicates that rice farming population rate is the most significant factor in the covariance analysis. From the study, we concluded that socioeconomic factors are relatively more influential determinants of scrub typhus occurrence compared to environmental variables.

The ordinary least squares based estimator of the disturbance variance in a regression model for spatial panel data is shown to be asymptotically unbiased and weakly consistent in the context of SAR(1), SMA(1) and SARMA(1,1)-disturbances when there is measurement error in the regressor matrix.