Earticle

본 연구는 정보통신기술이 2001년부터 2017년 기간 중 OECD 국가들의 ‘경제성장 수렴’ 에 어떻게 작용하는 지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 ‘공간계량모형’ 을 추정하는 데 있어서 다양한 “공간가중치”를 고려한다. 이러한 공간가중치로써 본 연구는 지리적 거리를 이용한 가중치와 경제적 거리를 이용한 가중치를 이용한다. 본 연구 결과에 따르면 경제성장 수렴은 ‘공간적 전이’ 를 통해 발생한다. 또한 본 연구 결과에 따르면, 경제적 거리를 이용한 공간가중치를 이용할 때 인구성장률과 인적 자본은 그 유의성이 지리적 거리를 이용한 공간가중치를 이용할 때에 비해 더 큰 것으로 나타난다. 이와 대조적으로, 물리적 자본과 정보통신기술 수준은 지리적 거리를 이용한 공간가중치를 이용할 때 그 유의성이 경제적 거리를 이용한 공간가중치 를 이용할 때에 비해 더 큰 것으로 나타난다. 이러한 본 연구 결과에 따르면 인터넷과 이동전화 등은 경제적으로 가까운 국가들에 전이되지 않고, ‘지리적으로’ 가까운 국가들 사이에서 전이되는 것으로 나타난다. 한 편, 인적 자본 관련된 요인들은 ‘경제적으로’ 유사한 국가들 사이의 전이 효과를 이해 하는데 있어서 중요하다는 시사점을 본 연구는 제시한다.

In this paper, we examine how Information and Communication Technology (ICT) affect the convergence of economic growth rates for OECD countries from 2001 to 2017. To do so, we apply spatial regression models with various spatial weights: geographic distance weight and economic distance weight. Our results confirm that economic growth convergence can occur in spatial dimension. We also find that population growth and human capital have stronger spillover for economic distance weight than geographic distance weight. On the other hand, physical capital and ICT variables have more significant spillover effects for geographic distance weight than economic distance weight. According to our results, Internet and mobile phone can be geographically spilled over different countries rather than economically close countries. In the meantime, human-related factors still deserve more attention for better understanding of spillover among economically similar countries.

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.

본 연구는 범죄경력자의 거주지 분포와 지역의 사회환경적 요인 간의 관계를 살펴보고자 하였으며 이를 통해 범죄경력자의 거주지 선택과 연관된 요인이 무 엇인지 확인하여 이들의 성공적인 사회 복귀와 적응을 위해서 어떠한 정책적 접 근이 필요한지 논의하고자 하였다. 이를 위해 서울시를 연구대상 지역으로, 행정 동을 지역적 분석단위로 하여 등록된 범죄경력자 수와 사회환경적 변인들 사이 의 관계를 분석하였다. 이때 공간적 효과를 고려할 수 있는 공간회귀모형과 공간적 비정상성을 고려할 수 있는 공간가중회귀모형을 활용하여, 변수들 사이의 관 계를 명확히 확인하고자 하였다. 분석결과, 범죄경력자 수와 기초생활수급가구비 등 모든 변수 내에서 공간적 군집성이 확인되었으며, 지역의 기초생활수급가구비 가 높을수록, 추정소득이 적을수록, 1인가구비가 높을수록, 인구 1천 명당 주류업 소 수가 많을수록, 주택유형 중 다세대주택비율이 높을수록 해당 지역에 거주하 는 범죄경력자의 수가 많은 것으로 나타났다. 한편 국지적 관점에서 독립변수들 과 종속변수의 상관관계를 확인할 수 있는 공간가중회귀모형을 적용하여 분석한 결과, 지역마다 그 연관성이 상이하게 추정됨을 확인하였으며, 공간적 비정상성 을 고려한 공간가중회귀모형에서 적합도와 설명력이 가장 높게 나타남을 확인하 였다. 연구결과를 통해 범죄경력자 밀집지와 사회환경적 변인들 사이의 상관관계 를 확인하고, 출소자들이 성공적으로 사회에 재진입하기 위해서는 지역별로 특성 에 맞춘 정책적 접근이 필요함을 논의하였다.

This study was intended to examine the relationship between the residential distribution of ex-offenders and the social-environmental factors of the region, thereby identifying the factors associated with the residential selection of ex-offenders and discussing what policy approaches are needed for their successful return to the society. To this end, the relationships between the number of registered ex-offenders and the social-environmental variables were analyzed, using Seoul as a research area and the administrative district as a regional analysis unit. Also the relationships between the variables were to be more clearly identified by using the spatial regression which can take into account spatial effects and the geographically weighted regression which can take into account spatial non-stationarity. According to the analysis, spatial clusters were identified within all variables, including the number of ex-offenders living in the area and the ratio of basic living allowance households. It was found that the higher the ratio of basic living allowance households in the region, the lower the estimated income, the higher the number of single-person households, the higher the number of liquor stores per 1,000 people, and the higher the ratio of multi-household housing, the higher the number of ex-offenders living in the area. On the other hand, the analysis by applying a spatial weighted regression that can check the correlations between independent variables and dependent variable from a local perspective confirmed that the correlations are estimated differently from region to region. The geographically weighted regression model showed the highest suitability and explanatory power. Through the results, the correlations between the distribution of the residential area of ex-offenders and social-environmental variables were confirmed, and what policy approach is needed for ex-offenders to successfully return to the society was discussed.

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).

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.

Amenities including natural and sociocultural resources have affected to regional economy development and income distribution. This study intends to analyze the correlation of natural amenities and sociocultural amenities, and clarify the influence between regional economy indicators and diverse amenities using OLS, SLM and SEM. For these purposes, this study chooses 17 natural and sociocultural amenities based on the literature reviews, and collects the statistical data of these amenities. The spatial analysis unit of this study is nationwide 146 Si and Gun except Gu areas of metropolitan city. The main results of this study show that the of SLM and SEM are higher than OLS because natural and sociocultural amenities are relevant to regional spaces and have spatial autocorrelation. In addition, both natural and sociocultural amenities have affected to the regional economy, therefore the policy makers of regions should adopt both amenities in order to boost the regional economy. In conclusion, it is suggested that further researches need to use additional spatial regression models considering diverse amenity resources.

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 4차 산업 혁명 관련 산업의 집적이 지역 간 인구 이동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 산업별 특성에 따른 차별적 효과를 규명하는 데 목적이 있다. 2023년 전국 229개 기초자치단체의 데이터를 활용하여, 산업 특화도는 Flegg's Location Quotient (FLQ)로 측정하였으며, 인접 지역 간의 공간적 파급 효과를 포착하기 위해 공간회귀모형을 적용하였다. 분석 결과, 4차 산업의 집적은 인구 이동 유형에 따라 상이하였다. 첫째, 4차 산업 전체의 집적은 지역의 전입과 전출을 동시에 증가시키는 것으로 나타났다. 이는 4차 산업 기반 지역이 인구의 일방적인 유입지라기보다는, 인구 유입과 유출이 활발히 이루어지는 '흡인-순환 구조'의 거점으로 기능하고 있음을 시사한다. 둘째, 4차 산업을 세부 산업군으로 나누어 분석한 결과, 산업별 영향력은 뚜렷한 이질성을 보였다. 전문·과학 및 기술 서비스업은 전입, 전출, 순이동, 시군구 내 이동 등 모든 유형의 인구 이동에 걸쳐 가장 강력하고 긍정적인 영향을 미쳐 , 연구개발 및 네트워크 기반 지식 산업이 지역 인력의 외부 유입과 내부 순환을 모두 활성화하는 핵심 동력임을 입증하였다. 반면, 제조업은 전출과 시군구 내 이동을 촉진하여 지역 내 근거리 순환에 기여했으나 외부 유입 효과는 제한적이었으며, 금융 및 보험업은 전출과 시군구 내 이동을 억제하여 지역의 정주 안정성을 강화하는 방향으로 작용하였다. 이러한 결과는 향후 지역 정책은 4차 산업을 단일한 산업군으로 접근하기보다 산업별 고용 특성을 고려한 차별화된 전략이 필요함을 시사한다. 특히 전문·과학·기술서비스업과 같은 지식 기반 산업을 중심으로 R&D 허브 조성, 산학연 협력체계 구축 등 '외부 유입형 인력 정책'을 강화할 필요가 있다.

This study examines the relationship between the agglomeration of Fourth Industrial Revolution(4IR) industries and regional population mobility in South Korea. The 4IR sector comprises four sub-industries: manufacturing; publishing, broadcasting, telecommunications and information services; finance and insurance; and professional, scientific and technical services. Using 2023 data for 228 municipal-level jurisdictions, industrial specialization was measured by Flegg’s Location Quotient(FLQ), and a spatial regression model was employed to model spatial dependence across neighboring regions. Higher levels of 4IR industrial agglomeration are associated with increases in both in- and out-migration, indicating a bidirectional mobility pattern rather than simple concentration. Sectoral differences are clear: professional, scientific and technical services are positively related to all mobility types; 4IR-related manufacturing mainly to out-migration and short-distance mobility; finance and insurance show stabilizing effects; and publishing, broadcasting, telecommunications and information services exhibit no significant relationship. These results suggest that 4IR industries reshape regional mobility through sector-specific mechanisms and that policy responses should consider heterogeneous mobility dynamics and spatial interactions among regions.

걷기는 인간을 위한 가장 기본적인 교통수단으로서, 특히 어린이들에게는 더욱 그렇다. 어린이들의 보행은 주로 등하교시 발생하므로, 안전한 통학로를 조성하는 것은 중요하다. 본 연구의 목적은 초등학교 주변의 보행자 교통사고와 건조 환경과의 연관성을 분석하는 것이다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 학교 주변의 도로 폭이 좁을수록 보행자 교통사고는 더욱 빈번하게 발생한다. 둘째, 초등학교 주변의 횡단보도와 교차로 수가 많을수록 보행자 교통사고가 발생할 가능성이 높아진다. 셋째, 초등학교 주변의 과속방지턱, 가로수, 공원은 많을수록 보행자 교통사고가 덜 발생한다. 넷째, 대중교통시설은 보행자 교통사고를 더욱 유발하는 시설임을 알 수 있다. 본 연구는 초등학교 주변의 보행자 교통사고에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다. 향후 이 연구의 결과는 초등학교 주변의 안전한 보행환경 조성에 실증적 근거로 사용될 것으로 예상한다.

Walking is the most basic transportation for human beings, especially for children. It is necessary to build safe routes to school. The purpose of this study is to identify the association between built environment factors and pedestrian traffic accidents around elementary schools. Independent variables used the factors of road type, road facilities, public transportation, land use, and land development density provided in the country. Built environmental variables were generated into the geo-database system with the use of Arcgis. A spatial regression model was employed for the consideration of spatial autocorrelation. The main results are as follows. First, as the width of the roads was narrow, pedestrian traffic accidents occurred more frequently. Second, crosswalks, intersections, speed bumps, roadside trees, and parks showed a negative relationship with pedestrian traffic accidents. Third, public transportation had a positive correlation with pedestrian traffic accidents. This research is expected to be used as an empirical basis for creating safe walking environment around elementary schools.

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.

우리나라 아파트 가격 결정 요인에 대한 선행연구 중 공간적 의존성을 반영한 연구가 많이 있으나 공간시차변수의 내생성 문제를 고려한 연구는 거의 없는 실정이다. 이에 따라 본 연구는 공간시차변수를 포함한 2단계 분위수 회귀분석으로 부산의 아파트 가격 결정 요인을 분석하였다. 실증분석 결과, 공간시차변수의 회귀계수는 0.5 이상으로 1% 수준에서 통계적으로 유의적이어서, 인근 아파트 가격이 다른 아파트 가격에 미치는 영향이 매우 큰 것이 확인되었다. 그리고 아파트 구입자는 면적이 넓고, 총층수와 거주층수가 높으며, 거실의 방향이 남향이고 바다가 보이는, 지하철역, 고등학교 및 해안에 인접한 아파트를 선호하는 것으로 나타났다. 예상과는 다르게, 산조망은 빌딩조망 보다 덜 선호하는 것으로 나타났는데, 이것은 산조망 아파트는 거실이 북향으로 저가 아파트 지역에 주로 위치하고 있기 때문인 것으로 추정된다. 또한 분위수 회귀분석이 OLS 추정보다도 아파트가격에 대한 주택특성의 효과를 더 잘 설명하였다. 예컨대 아파트 거실이 남향인 것은 저가 아파트에 비하여 고가 아파트에서 아파트 가격에 2배 정도 더 큰 정의 영향을 미치고, 해안에 인접한 아파트에 대한 가격효과도 고가 아파트가 저가 아파트에 비하여 10배 정도 큰 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다.

Lots of previous researches on determinants of apartment prices in Korea consider spatial dependence while few studies regard endogeneity of spatial lag by adding a spatial lag to an OLS regression. Thus, this study intends to include this spatial lag in its analysis of determinants of apartment price in Busan by using a two-stage quantile regression. The empirical results are : the coefficient of spatial lag variable is more than 0.5 and is statistically significant at 1% level. From this result we can confirm that the effect of the price of nearby apartment on that of another apartment is very big. We also find that apartment buyers prefer larger size, height in both the total floors and living floor, south-facing living room with a ocean view, and proximity to metros, high school and coast. Unlike our expectation, however, mountain view is less favored than building view, which we can guess is because apartments with mountain views are mostly located in the low-priced apartment area where some of their living rooms face north. Quantile regression also explains the effect of hedonic characteristics on apartment price better than OLS estimation. For instance, the effect of south facing living room variable on the price is twice larger in high-price apartments than in low-price counterparts. And the effect of vicinity to the coast or the ocean is ten times bigger in high priced apartments.

폐기물 발생은 온실가스 배출과 마찬가지로 환경의 질적 저하에 따른 사회경제적 비용을 증가시키기 때문에 폐기물의 처리는 지역경제의 성장 측면에서도 중요하다. 따라서 폐기물을 효율적으로 관리하기 위해 사회경제적, 환경적, 인구통계적 조건 등 다양한 발생 요인들을 우선 확인해야 한다. 그러나 폐기물 발생과 같은 공간데이터는 변수들의 관계에서 공간적 불안정성이 존재할 수 있다. 따라서 공간적 불안정성의 문제를 극복하기 위해서는 서로 다른 지역에서의 상대적인 의미의 변화, 그리고 폐기물 발생에 영향을 주는 다양한 잠재적 요인들을 고려해서 분석해야 한다. 이러한 측면에서 본 연구는 공간적 불안정성을 고려할 수 있는 지리가중회귀(Geographically Weighted Regression: GWR)모형을 이용하여, 우리나라 폐기물의 발생요인과 공간패턴을 분석하였다. 본 연구에서는 2010년도를 기준으로 206개 기초자치단체의 폐기물 발생량에 대한 각 분류별 공간적 자기상관성을 확인하였다. 그 결과, 생활폐기물과 건설폐기물은 1% 유의수준에서 공간적 자기상관성이 존재하였고, 이것은 데이터 상에 공간적 편의가 존재하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 지리가중회귀모형을 이용하여 생활폐기물과 건설폐기물 발생량에 대해 공간패턴을 분석한 결과를 보면, GWR은 OLS에 비해 공간적 자기상관성을 완화시켰고, 폐기물 발생에 대한 설명변수들의 공간적 패턴이 상이한 것을 확인할 수 있었다.

The increase of wastes can cause rising costs as well as greenhouse gas emission and poor quality of environment. So it is very important to manage the generation and disposal of wastes in terms of regional economic growth. However, a spatial data such as waste generation could have a spatial instability characteristic among regions. Thus, we should consider not only a change of spatial relative sense but a variety of potential sources that affect waste generation. In other words, it is also important to figure out the waste generation, itself, and the spatial pattern of determinants that affect the waste generation for more details about determinants. In this respect, this study identifies the spatial pattern of waste emission in Korea. Cross-section data is set up for the local governments and the spatial pattern of waste generation is analyzed by Geographically Weighted Regression Model in space econometic model. The results are as follows; according to Local Moran Index, the municipal and construction wastes in Gangwon Province has bringing out the increase of wastes in the immediate area. This is called HH type. The academic meaning on which this study focuses along with political and thought-provoking conditions is to apply Geographically Weighted Regression Model to research on wastes. This study shows that Geographically Weighted Regression Model using spatial weighted matrix is more appropriate than General Regression Model in empirical analysis using spatial data.

최근 미세먼지 농도가 높은 날이 늘면서 국민들의 관심도 증가하고 있다. 미세먼지의 분포는 공간적으로 상이하며 그 발생도 지역별로 다르게 기인하는데도 불구하고 미세먼지 저감을 위한 정책은 차별성 없이 이루어지고 있기 때문에 미세먼지의 공간적 이질성을 반영한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미세먼지 농도에 영향을 미치는 자연요소와 인문요소를 함께 고려하여 요인을 선정 후 OLS, GWR, GWRR기법을 이용하여 미세먼지 분포의 공간 패턴을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, OLS 분석 결과 자연요인의 경우 강수량과 대기정체일이 적을수록 그리고 주변고도가 낮을수록 미세먼지의 높은 농도의 기여율이 높았으며, 축사나 공업시설과 같은 인문요인의 경우 대부분 미세먼지와 양의 관계가 있음이 파악되었다. 둘째, GWRR 분석 결과 각 하위 지역별로 미세먼지의 분포에 영향을 주는 변수나 그 정도는 다르게 나타났다. 셋째, GWRR의 효용성 평가 결과 GWRR이 다른 두 모델에 비해 향상된 결과를 보였으며, 이는 미세먼지 뿐만 아니라 다양한 대기오염물질의 분석에도 적용이 가능함을 확인하였다.

Recently, people are giving more attention to the high concentration of particulate matter (PM10). The distribution of PM10 depends on spaces and the occurrence is also different according to regions. In spite of these, the government does not take the difference into account and implement identical policies in order to reduce the concentration of PM10, Therefore, there is a need for a research which reflects the spatial heterogeneity. This research analyzes spatial patterns of PM10 concentration considering both natural and human factors using OLS, GWR, and GWRR. The findings are as follows. First, the OLS analysis has found, in case of natural factor, low precipitation, atmosphere stagnation, and low ambient are the major contributors causing the high concentration of PM10. In case of human factors, they are relevant to the amount of PM10. Second, GWRR analysis shows that factors influencing on the distribution of PM10 and the degree vary according to sub-regions. Third, by comparing the three methods, GWRR shows the best performance and it has been identified that GWRR can be applied for not only PM, but also various atmospheric pollutants.

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.

본 논문은 전통적 회귀분석의 기본 가정들을 비판적으로 검토하고 데이터들의 공간분포의 특성에 주목한다. 공간을 준거로 하는 데이터(geo-referenced data)들은 공간상에 무작위적(random)으로 분포하고 있지않으며 서로 상호의존적인 특성을 갖는다. 이러한 공간 데이터들이 갖는 상화의존성인 공간자기상관(spatial autocorrelation)은 전통적 회귀분석으로 통제되지 못한다. 본 논문은 공간데이터의 공간자기상관을 탐색하는 방법과 공간자기상관을 통제할 수 있는 공간회귀분석 모델들을 소개한다. 먼저 공간자기상관을 탐색하는 방법으로 데이터 지도그리기, Moran 공간자기상관계수, 국지공간자기상관지표, 그리고Moran 산점도 등을 소개한다. 또한 공간정보를 공간회귀분석 틀로 도입하기위해 거리척도나 인접성 척도를 이용해 공간가중치 메트릭스를 구축하는 방법을 소개한다. 마지막으로 공간자기상관을 통제하기 위한 공간회귀분석의 모델로 공간오류모델 공간자기회귀모델 그리고 혼합공간모델을 소개한다.

This study aims to analyze whether spatially contiguous or remote local governments are more likely to affect other local governments in deciding how much they spend on their regional festivals by applying spatial regression with panel data, 2006~2009. In the past 20 years, regional festivals have widely diffused and it has been argued that many local governments have imitated successful festivals, thereby increasing competition among local governments. This raises the question, which governments do they mimic? We suggest four hypotheses; pioneer (or reference), contiguous, similar (by the criteria of population and financial self-sufficiency), and sisterhood-networked group. Our results show that in fact local governments do not always imitate others. Key findings are that, first, the portion of festival budget increases in the pioneer group, and second, the portion is negatively related to the contiguous governments and sisterhood-networked governments. So local governments hold festivals imitating the pioneer group, but avoid competition with neighborhood or sisterhood governments. Also this study examines the usefulness of spatial regression by reporting different results from the OLS without the spatial effects.

Recently, a profit analysis in hospital management is considered as an important marketing concept. When spatial variability is presented, we must analyze the hospital data with spatial statistical methods. In this study, we present a regression model using spatial covariance for adjustment. And we compare the nonspatial model with spatial model.