ρ : 공간자기회귀계수 W y : 공간가중치행렬
2. 녹색국토 도시연구 ·
2-1
취약계층을 배려한 도시재생정책 방향에 관한 연구국토연 2010-27 정윤희이영아이진희박근현김범진․ ․ ․ ․
연구방법론 위계적 선형모형분석
1) 연구의 개요
본 연구는 취약계층이 밀집하여 거주하고 있는 지역에 대한 물리적 사회적․ ․ 경제적 특성 및 문제점 분석을 통해 기존 도시재생정책의 개선방안을 모색하고 새로운 도시재생정책 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다 이를 위하여 취약계. 층의 분포를 다각적인 측면에서 판단할 수 있는 다양한 지표와 현장답사 전문가, 자문 등을 활용하여 도시 규모별 사례대상지를 선정한 후 문헌조사와 현장답사, , 심층면담을 통해 취약계층 밀집지역 주민의 삶 및 지역현황을 파악하고 밀집지 역을 유형화하였다 그 후 각 유형별 사례대상지 주민을 대상으로 설문조사를. , 실시하고 그 결과를 위계적 선형모형을 활용 분석하여 지역의 유형과 내부적 요, 인 외부적 환경 요인 개인의 특성이 어떠한 연관관계를 가지고 있는지를 파악, , 하였다 이 연구의 분석 틀은 다음 그림에서 제시된 바와 같다. .
사회적 관계망 : 이웃에 대한 신뢰 및 이웃 간의 교류
•
사회적 통제 : 집합적 효능감을 통한 지역의 비공식적 사회적 통제 유지
•
사회적 낙인 : 취약계층 밀집지역 거주로 인한 사회적 분리 및 개인적 스트레스
•
범죄 위험: 지역의 범죄 위험 수준
•
경제 및 고용환경 : 타 지역과 비교한 동네의 경제 및 고용환경
•
서비스 수준 : 지역의 교육 보육 보건 복지 등의 서비스 수준
• ․ ․ ․
<그림 1-21> 취약계층 밀집지역 분석틀
다수준 자료를 분석하는 최선의 방법은 하나의 분석 안에서 집단 내 뿐만 아니 라 집단 간 관계를 고려하기 위하여 집단 내에서의 설명되어지지 않은 변이 와 집단 간에 설명되어지지 않은 변이를 무작위적인 것으로 간주하는 (Variation)
것이다 서로 다른 동네에 살고 있는 주민들의 예를 들면 주민들 사이의 설명되. , 어지지 않은 변이뿐만 아니라 동네들 사이의 설명되어지지 않은 변이까지도 무 작위적 변이성(Random Variability)을 갖는 것으로 간주하는 방식이다 이러한 구. 조는 무작위 계수(Random Coefficients)를 가진 통계모형으로 표현될 수 있으며, 위계적 선형 모형은 이러한 무작위 계수 모형의 대표적인 예이다 곽현근( , 2007).
본 연구에서는 이와 같이 여러 수준 변수의 독립적인 영향을 확인할 수 있는 통계기법인 위계적 선형모형‘ (Hierarchical Linear Model, HLM)’을 적용하였으며, 특히 무작위 절편모형‘ (Random Intercept Model)’을 기본모형으로 설정하고 분석 을 수행하였다. 위계적 선형모형을 다루는 통계프로그램으로는 가장 널리 일려 진 HLM 6.02를 사용하였다 강상진( (1995, 1998), Kreft & Leeuw(2000), Snijders &
유정진 이성우 곽현근 등을 참조
Bosker(2002), (2006), (2006), (2007) ).
위계적 선형모형
위계적 선형 모형은 여러 수준의 변수를 동시에 고려하여 분석하는 다수준 분 석모형의 하나로 위계적으로 구조화된 자료(Hierarchically Structured Data)를 분석 하기 위하여 설계된 모형이다 위계적으로 구조화된 자료란 본 연구에서 사용한. 표본추출방법과 같이 집단이 먼저 선정되고 그 집단에 속하는 개인을 다시 선정 하는 방식으로 표본이 구성되는 자료를 말한다 이렇게 수집된 개인에 관한 자료. 는 상위단계인 각 집단 사이에서는 독립성이 유지되나 하위단계인 동일 집단에 속한 개인들은 각 집단의 고유한 영향을 공유한다고 볼 수 있다 따라서 이러한. 위계적 자료에 대하여 각 자료들이 독립적이라고 가정하는 통상적인 통계모형과 같은 분석기법을 적용한다면 연구결과는 타당성을 잃게 된다 반면 위계선형 모형. 들은 표본들이 각기 다른 특성을 지닌 상위 수준에 속하는 위계구조를 지니고 있 다는 전제 하에서 분석이 이루어진다.
변수의 구성
기본모형 분석결과는 설명변수를 포함시켰을 때 동네수준의 분산과 개인수준
고정효과(Fixed effects) Coefficient std. error t-value df p-value 상수 -0.044639 0.11451 -0.39 7 0.708 임의효과(Random effects) SD V.C. df chi-square p-value
개인수준분산 0.55364 0.30652
동네수준분산 0.31252*** 0.09767 7 108.77915 0.000
상수항의 신뢰도 0.931
고정효과(Fixed effects) Coefficient std. error t-value df p-value 상수 -0.068900 0.138394 -0.498 7 0.633 임의효과(Random effects) SD V.C. df chi-square p-value
개인수준분산 0.76670 0.58783
동네수준분산 0.37330*** 0.13935 7 81.58210 0.000
상수항의 신뢰도 0.909
고정효과(Fixed effects) Coefficient std. error t-value df p-value 상수 0.117856 0.126534 0.931 7 0.383 임의효과(Random effects) SD V.C. df chi-square p-value
개인수준분산 0.83367 0.69500
동네수준분산 0.33422*** 0.11170 7 58.50823 0.000
상수항의 신뢰도 0.872
고정효과(Fixed effects) Coefficient std. error t-value df p-value 상수 -0.030860 0.130222 -0.237 7 0.820 임의효과(Random effects) SD V.C. df chi-square p-value
개인수준분산 0.76027 0.57801
동네수준분산 0.34933*** 0.12203 7 75.53446 0.000
상수항의 신뢰도 0.899
범 죄 위 험
고정효과(Fixed effects) Coefficient std. error t-value df p-value 상수 -0.192565 0.125358 -1.536 7 0.168 임의효과(Random effects) SD V.C. df chi-square p-value
개인수준분산 0.74968 0.56201
동네수준분산 0.33535*** 0.11246 7 69.96143 0.000
상수항의 신뢰도 0.894
참고: * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001에서 유의
표
< 1-27> 취약계층 밀집지역 내부적 요인에 대한 위계적 선형모형 분석 기본모형:
계층 유형별 차이에 의해서도 상당부분 설명되어짐을 보여주고 있다.
2 24.16% 19.16% 13.85% 17.43% 16.67%
표
< 1-28> 집단 내 상관계수 계산
분석하였다 연구모형 분석결과 본 연구에서 선정한 취약계층 밀집 사례지역에. 서 분류된 지역 유형 및 외부적 환경 요인은 내부적 요인에 부분적으로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다 지역의 경제 및 고용환경과 서비스 수준은 개인수. 준의 변수와는 크게 유의미한 관계를 갖지 않았으며 오히려 취약계층 밀집지역, 유형에 영향을 받는 것으로 분석되었다.
개인 수준의 변수 중에서는 주택소유유형 성별 거주기간 및 연령이 통계적으, , , 로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다 구체적으로 설명하면 임대아파트. , 에 사는 사람들일수록 여성일수록 배우자가 없는 경우일수록 취약계층 밀집지, , 역의 내부적 요인에 대해 부정적인 영향으로 작용하였다 그러나 거주기간이 길. 고 연령대가 높아질수록 반대로 긍정적인 요인으로 작용하고 있다 주목할 만한. 것은 지역의 외부적 환경을 드러내는 경제 및 고용환경과 서비스 수준이 모두, 상당히 높은 수준으로 내부적 요인에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다는 것이다 이는 취약계층이 밀집한 동네의 교육 및 공원 의료서비스 등. , 과 같은 자원 권리 재화 등의 부족과 결핍이 주민들로 하여금 주류사회가 자신․ ․ 들을 방치 해 온 증거라고 생각하게 하며 이로 인한 다차원적인 불리함이 내부의, 빈곤 상황을 더욱 중층적으로 만들 수 있다는 취약계층 밀집지역의 사회적 배제 에 대한 가설이 사례지역에도 적용된다는 것을 입증한다 또한 본 연구의 취약계. 층 밀집 사례지역에서 개인적 특성이 동일한 경우에도 취약계층이 집단적으로 거 주하는 동네에 살고 있다는 조건이 개인의 사회경제적 지위를 넘어 개인의 사회 적 태도나 행동 및 삶에 질에 있어서 부정적인 영향을 미친다는 동네효과가 존재 함을 나타내고 있다고도 해석할 수 있다.
고정효과(Fixed Effects) Coefficient Std. error T-ratio df P-value 동네수준 경제 및 고용환경 0.187167 0.046898 3.991 332 0.000***
서비스 수준 0.272019 0.038757 7.019 332 0.000***
지역수준
지역유형1 0.110446 0.231673 0.477 4 0.658 지역유형2 0.239603 0.231552 1.035 4 0.360 지역유형4 0.509851 0.231815 2.199 4 0.089*
개인변수
성별 여성( =1) -0.098675 0.053712 -1.837 332 0.067*
연령 0.005489 0.002028 2.707 332 0.008***
배우자 유( =1) -0.081290 0.065779 -1.236 332 0.218 소득 0.001968 0.016669 0.118 332 0.907 주택소유유형 임대( =1) -0.142411 0.060299 -2.362 332 0.019**
거주기간 0.000436 0.000174 2.507 332 0.013**
임의효과(Random Effects) S.D V.C Chi-square df P-value 차수준 분산
1 R 0.45910 0.21077
차수준 분산
2 U0 0.21858 0.04778 44.38719 4 0.000***
Deviance 508.497803
임의효과 모수의 수 2
상수항의 신뢰도 0.906 참고 : * p<0.05, ** p<0.01, *** p<0.001에서 유의
표
< 1-29> 취약계층 밀집지역의 내부적 요인에 영향을 미치는 요인
내부적 요인들을 구성하는 각각의 항목에 개별 변수들이 어떤 영향을 주는 가 를 나타내는 세부 요소에 대한 분석 결과 사회적 관계망에 있어서는 거주기간과, 연령 주택유형이 유의미하게 나타났으며 사회적 통제에는 지역의 외부적 환경, , 요인이 영향을 주는 것으로 분석되었다 사회적 낙인에서는 성별 거주기간 연. ․ ․
고정효과(Fixed Effects) Coefficient Std. error T-ratio df P-value 동네수준 경제 및 고용환경 0.156586 0.071577 2.188 332 0.029**
서비스 수준 0.224786 0.059160 3.800 332 0.000***
지역수준
지역유형1 0.118062 0.337340 0.350 4 0.744 지역유형2 0.340346 0.337150 1.009 4 0.370 지역유형4 0.477078 0.337567 1.413 4 0.230
개인변수
성별 여성( =1) -0.069352 0.081963 -0.846 332 0.398 연령 0.00835 0.003094 2.699 332 0.008***
배우자 유( =1) -0.029743 0.100377 -0.296 332 0.767 소득 0.024775 0.025434 0.974 332 0.331 주택소유유형 임대( =1) -0.289495 0.091995 -3.147 332 0.002***
거주기간 0.000562 0.000265 2.119 332 0.035**
임의효과(Random Effects) S.D V.C Chi-square df P-value 차수준 분산
1 R 0.70079 0.49110
차수준 분산
2 U0 0.31647 0.10015 38.98938 4 0.000***
Deviance 788.960983
고정효과(Fixed Effects) Coefficient Std. error T-ratio df P-value 동네수준 경제 및 고용환경 0.237413 0.080313 2.956 332 0.004**
서비스 수준 0.228288 0.066379 3.439 332 0.001**
지역수준
지역유형1 0.062574 0.380018 0.165 4 0.878 지역유형2 0.305236 0.379805 0.804 4 0.467 지역유형4 0.405098 0.380271 1.065 4 0.347
개인변수
성별 여성( =1) -0.005305 0.091968 -0.058 332 0.954 연령 0.001527 0.003472 0.440 332 0.660 배우자 유( =1) -0.131698 0.112630 -1.169 332 0.244 소득 -0.023367 0.028539 -0.819 332 0.414 주택소유유형 임대( =1) -0.143167 0.103226 -1.387 332 0.166 거주기간 0.000455 0.000298 1.529 332 0.127 임의효과(Random Effects) S.D V.C Chi-square df P-value
차수준 분산
1 R 0.78631 0.61828
차수준 분산
2 U0 0.35673 0.12725 41.20415 4 0.000***
Deviance 865.449429
고정효과(Fixed Effects) Coefficient Std. error T-ratio df P-value 동네수준 경제 및 고용환경 0.196692 0.071005 2.770 332 0.006***
서비스 수준 0.256834 0.058708 4.375 332 0.000***
지역수준
지역유형1 0.199289 0.297987 0.669 4 0.540 지역유형2 -0.018012 0.297787 -0.060 4 0.955 지역유형4 0.461023 0.298239 1.546 4 0.196
개인변수
성별 여성( =1) -0.135193 0.081268 -1.664 332 0.097**
연령 0.000472 0.000263 1.792 332 0.074*
배우자 유( =1) -0.137352 0.099527 -1.380 332 0.169 소득 -0.014945 0.025212 -0.593 332 0.553 주택소유유형 임대( =1) -0.040648 0.091160 -0.446 332 0.656 거주기간 0.256834 0.058708 4.375 332 0.000***
임의효과(Random Effects) S.D V.C Chi-square df P-value 차수준 분산
1 R 0.69549 0.48370
차수준 분산
2 U0 0.27444 0.07532 32.12382 4 0.000***
Deviance 782.979601
고정효과(Fixed Effects) Coefficient Std. error T-ratio df P-value 동네수준 경제 및 고용환경 0.161033 0.067490 2.386 332 0.018**
서비스 수준 0.376212 0.055902 6.730 332 0.000***
지역수준
지역유형1 0.063450 0.198375 0.320 4 0.765 지역유형2 0.333879 0.198178 1.685 4 0.166 지역유형4 0.693387 0.198714 3.489 4 0.037**
개인변수
성별 여성( =1) -0.185890 0.077061 -2.412 332 0.017**
연령 0.006279 0.002902 2.163 332 0.031**
배우자 유( =1) -0.034069 0.094379 -0.361 332 0.718 소득 0.019311 0.023876 0.809 332 0.419 주택소유유형 임대( =1) -0.096904 0.086183 -1.124 332 0.262 거주기간 0.000240 0.000250 0.962 332 0.337
<표 1-33 범죄 위험에 대한 인식에 영향을 미치는 요인>
심층면담 설문조사 및 위계적 선형모형 분석을 통한 연구의 결론을 요약하면, 다음과 같다 첫째 취약계층 밀집지역의 유형과 해당 지역의 특성에 따라 차별. , 되는 소지역 단위 맞춤형 정책의 필요성이다 취약계층 밀집지역에 대한 심층면. 담 결과는 취약계층이 밀집된 요인과 환경이 악화되고 있는 과정 특히 심각한, 문제 등에 있어서 지역별로 차이가 있음을 보여주고 있다 설문조사 및 위계적. 선형모형을 이용한 계량분석 결과는 각 개별지역이 유형으로 분류되어 분석될 수 있음을 나타내고는 있으나 동시에 분류된 유형이 개별 지역이 갖는 의미보다,
심층면담 설문조사 및 위계적 선형모형 분석을 통한 연구의 결론을 요약하면, 다음과 같다 첫째 취약계층 밀집지역의 유형과 해당 지역의 특성에 따라 차별. , 되는 소지역 단위 맞춤형 정책의 필요성이다 취약계층 밀집지역에 대한 심층면. 담 결과는 취약계층이 밀집된 요인과 환경이 악화되고 있는 과정 특히 심각한, 문제 등에 있어서 지역별로 차이가 있음을 보여주고 있다 설문조사 및 위계적. 선형모형을 이용한 계량분석 결과는 각 개별지역이 유형으로 분류되어 분석될 수 있음을 나타내고는 있으나 동시에 분류된 유형이 개별 지역이 갖는 의미보다,