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모든 경로의 유의성이 확인된 만큼, 총간접효과도 모든 경로에서 유의한 결과를 도출하였 다. 이를 통해 사회적 네트워크(SNW)가 관광개발 지지(STD)에 미치는 영향이 가장 크고, 두 번째로는 사회적 신뢰(ST)가 관광개발 지지(STD)에 미치는 영향이, 그리고 사회적 규범 (SN)이 관광개발 지지(STD)에 미치는 영향이 상대적으로 작은 것을 알 수 있다.

특정 경로 간접효과는 경로 모형에서 매개변수를 포함하여 영향 관계를 파악할 수 있는 모 든 경로에 대한 경로 효과(β) 값을 확인할 수 있도록 가능한 경로를 모두 표시하여 나타낸다.

총 4개의 경로에 대한 본 연구모형의 경우 총간접효과는 다음의 <표 4-10>에 제시한 ‘특정 경로 간접효과 분석’ 결과와 동일하다. 즉, 장소 정체성(PI)은 사회적 신뢰(ST), 사회적 규 범(SN), 그리고 사회적 네트워크(SNW)의 모든 요인에 대하여, 관광개발 지지(STD)를 매 개한다는 가설(H5)은 통계적으로 유의하다는 결과를 도출하였다.

<표 4-10> 특정 경로 간접효과 분석 결과

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001

다중집단분석에서 기존의 유사한 접근 방식은 부트스트래핑을 이용한 추정치의 표준편차를 사용하여 짝을 이루지 않는 1 sample t-test 검정을 활용하며, 이는 모수를 가정한 정규성 을 가진 연속형 데이터에서만 활용이 가능한 것으로, 이러한 가정을 충족하지 못하는 경우 분 석이 어렵다는 단점을 가지고 있다(Chin, 2000). 그러나 최소자승법 기반의 경로 모델을 활 용할 경우, 모수를 가정하지 않는 비모수적 방법을 기반으로 한 PLS-SEM의 알고리즘은 기 존의 다중집단분석 방법의 단점을 보완하여 분석이 가능하다(Henseler, 2012).

즉, 모수적 접근 방식으로 표본에 대하여 하위 집단을 구분하여 그룹으로 나누고, 각 그룹 에 대해 경로모델을 추정할 때 부트스트래핑을 이용하여, 추정치를 구하는 방식이다. 따라서 단순히 분포를 가정하는 대신 수집된 표본에 대해 무작위 복원 추출을 통해 다량의 샘플을 생 성한 후 신뢰구간을 통한 가설 검정을 거치는 방법으로써 매개분석의 간접효과에 대한 유의 성을 검정할 수 있다(Ringle et al. 2007). 본 연구에서는 5,000회의 부트스트래핑을 수행 하였고 95%의 신뢰구간을 설정하여, 상한 97.5%와 하한 2.5%에 위치한 값을 추출할 수 있도록 설정하였다.

본 연구에서는 비교적 단순한 경로(가설 4개)에 대한 두 집단 간의 차이는 물론 세 집단 간의 차이도 함께 검증하였다. 최근 소비자의 행동 의도 관찰을 위한 구조방정식의 경로 효과 에 대한 조절효과를 검증하는 실증분석에서 자주 활용되는 최소자승법 기반 다중집단분석은 두 개 이상의 하위 그룹에 대한 분석에서도 적용되고 있다(Lamberti, 2021; Li et al., 2021).

<표 4-11> 거주지 구분에 따른 다중집단분석 결과

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001 경로 (Path)

경로효과

(original β) T Statistics

경로효과차이 (β-diff)

P-값 차이 (A vs B)

P ValuesNew (A vs B) 제주

원도심 (A)

제주 기타지역

(B)

제주 원도심

(A)

제주 기타지역

(B)

ST → PI 0.270 0.197 3.076 1.932 0.002 0.053 0.592 SN → PI 0.206 0.313 2.818 3.189 0.005 0.001 0.380 SNW → PI 0.269 0.302 3.542 4.212 0.000 0.000 0.749 PI → STD 0.453 0.449 8.605 6.421 0.000 0.000 0.967

전체 응답자를 도시재생사업 대상 지역인 원도심을 기준으로 해당 지역에 거주하는 지역주 민과 생활권자 즉 그 외 지역에 거주하는 주민으로 구분하여 분석한 결과는 위에 제시한 <표 4-11>과 같다. 거주지를 기준으로 분류하여 비교해 본 결과, 그에 따른 각 경로 가운데 두 집 단의 차이가 통계적으로 유의한 부분은 나타나지 않았다.

다음으로 응답자들의 출생 지역 분류 기준에 따른 차이를 조사하였다. 조사에 참여한 전체 응답자를 사업대상지인 원도심에서 태어난 사람, 원도심이 아닌 제주 기타지역에서 출생한 사람, 그리고 제주도 외에서 출생한 이주민으로 나누었다. 분석 결과는 다음의 <표 4-12>에 제시한 바와 같이, 제주 원도심 출생자(A 그룹), 제주 기타지역 출생자(B 그룹), 제주도 외 출생자(C 그룹)로 나누어, 각기 두 그룹의 차이를 비교하는 방식으로, A 대 B, A 대 C, B 대 C, 이렇게 세 경우에 대하여 얻어진 새로운 p 값을 기준으로 얻어낸 결과이다.

제주 원도심 출생자(A 그룹)와 제주 기타지역 출생자(B 그룹)의 비교에서는 SN→ PI(사 회적 규범 → 장소 정체성) 경로에서 두 그룹의 차이가 있는 것으로 나타났고, 제주 기타지역 출생자(B 그룹)와 제주도 외 출생자(C 그룹)의 비교에서는 SN→ PI(사회적 규범 → 장소 정체성) 경로 및 PI→STD(장소 정체성 → 관광개발 지지) 경로에서 두 그룹 간의 차이가 통 계적으로 유의한 것으로 나타났다.

즉, 제주 원도심에서 출생한 집단(β=0.141, t=1.300)과 제주 기타지역에서 태어난 사 람들(β=0.410, t=4.992)은 사회적 규범을 기반으로 장소 정체성을 느끼는 정도의 차이가 있는데(p=0.042), 제주 기타지역 출신의 대상자 그룹들이 그 두 변인의 관계에서 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났다. t 통계값으로 비교해 본다면, 원도심 출생자보다는 제주 기타 지역 출생자들이 느끼는 영향이 더 높다고 볼 수 있다.

그보다 더 현저한 차이를 보이는 집단은 사회적 규범이 장소 정체성에 미치는 영향 관계이 다. 제주 기타지역 출생자(β=0.410, t=4.999)들과 타 시도에서 제주로 이주해온 도외 출 생자 그룹(β=0.031, t=0.268)이다. 즉, 이 두 집단 역시 사회적 규범에 따른 장소 정체성 의 인식 변화에 대해 모두 유의한 차이(p=0.008)를 보였는데, 제주 기타지역 출생자들이 타시도 출생자들보다 영향을 더 높게 받는 것으로 나타났다.

또한 이 두 그룹(B와 C)은 장소 정체성이 관광개발 지지에 미치는 영향에 큰 차이를 보였 다. 즉, 제주 기타지역 출생자(β=0.371, t=5.008)들과 타 시도에서 제주로 이주해온 도외 출생자 그룹(β=0.574, t=10.115)이 받는 영향의 차이(p=0.028)로 유의한 결과를 보였 다. 이들 또한 t 통계값의 비교에서 도외 출생자들이 받는 영향이 훨씬 높게 나타났다.

<표 4-12> 출생 지역 구분에 따른 다중집단분석 결과

*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001 경로 (Path)

경로효과

(original) 차이 T Statistics

경로효과 (β-diff)차이

P-값 차이 (A vs B)

New P Values (A vs B) 원도심제주

(A)

기타지역제주 (B)

원도심제주 (A)

기타지역제주 (B)

ST → PI 0.214 0.210 1.805 1.982 0.004 0.486 0.972

SN → PI 0.141 0.410 1.300 4.992 -0.270 0.979 0.042*

SNW → PI 0.341 0.216 3.047 2.953 0.124 0.175 0.350

PI → STD 0.514 0.371 6.778 4.988 0.143 0.089 0.178

경로 (Path)

경로효과

(original) 차이 T Statistics

경로효과 차이 (β-diff)

P-값 차이 (A vs B)

New P Values (A vs B) 제주

원도심(A)

제주도 외 (C)

제주 원도심(A)

제주도 외 (C)

ST → PI 0.214 0.365 1.814 3.495 -0.152 0.832 0.336

SN → PI 0.141 0.031 1.307 0.269 0.110 0.237 0.474

SNW → PI 0.341 0.415 3.060 4.457 -0.074 0.700 0.601

PI → STD 0.514 0.574 6.747 9.996 -0.060 0.735 0.530

경로 (Path)

경로효과

(original) 차이 T Statistics

경로효과차이 (β-diff)

P-값 차이 (A vs B)

P ValuesNew (A vs B) 기타지역제주

(B)

제주도 외 (C)

기타지역제주 (B)

제주도 외 (C)

ST → PI 0.210 0.365 1.996 3.406 -0.156 0.849 0.301

SN → PI 0.410 0.031 4.999 0.268 0.379 0.004 0.008**

SNW → PI 0.216 0.415 2.987 4.469 -0.199 0.953 0.094

PI → STD 0.371 0.574 5.008 10.115 -0.203 0.986 0.028*