응용경제 제23권 제1호 2021년 3월, 한국응용경제학회
문화 기관 설립이 문화예술 참여와 여가 만족도에 미치는 영향: 국립아시아문화전당 사례 *
김형종
**, 박상곤
***초록
본 연구는 문화 기관 설립이 문화예술 참여와 여가의 만족도에 미친 영향을 다룬다. 연구 대상은 한국의 대표적 문화 기관 가운데 하나인 국립아시아문화전 당이다. 영향을 추정하기 위해서 약 41만 개의 개인 응답 자료를 사용하여 이 중차분법을 적용하였다. 추정 결과는 국립아시아문화전당이 광주 주민들의 문화 예술 참여 및 여가 만족도에 긍정적 영향을 준다는 것을 보여주었다. 동 결과는 다양한 모형설정에서 강건하다. 이는 문화 기관의 지리적 분포가 지역민의 문화 예술 참여 및 여가 만족도에 상당한 영향을 미친다는 것을 시사한다.
JEL 분류번호: P24, Z11
주제어: 문화 경제학, 지리적 분포, 영향 평가, 지역 발전, 지역 경제학
투고: 2020년 11월 9일, 수정: 2021년 1월 1일, 게재 확정: 2021년 3월 11일
* 본 논문은 국립아시아문화전당의 의뢰로 수행한 용역보고서(박상곤·김형종, 2019)의 일부 내용을 대폭 보완하고 발전시킨 결과물이다. 논문의 내용이나 결과는 소속 기관이 아니라 저자들의 견해이다. 유익한 논평을 주신 두 분의 심사위원께 감사드린다.
** 제1저자, 한국문화관광연구원, 부연구위원, E-mail: [email protected]
*** 교신저자, 한국문화관광연구원, 연구위원, E-mail: [email protected]
I. 서론
정부가 제공하는 무상 서비스나 가정의 육아 등은 가격이 존재하지 않고, 따 라서 그러한 재화나 서비스의 가치에 대한 의문이 필연적으로 발생하게 된다 (Stiglitz et al., 2010).
1)
이러한 문제는 문화 경제학 분야에서는 매우 일반 적이고 중요하다. 우리나라에서도 많은 문화 서비스가 정부 주도로 공급되기 때 문에 서비스의 가격이 없거나 서비스를 원가 대비 현저하게 낮은 가격으로 제 공하고 있다.2)
따라서 국내총생산에서 문화예술이 차지하는 비중은 상당히 낮 은 수준에 머무르고 있으며, 문화 서비스 및 그와 관련한 직간접적 영향의 화 폐적 가치는 상당히 논쟁적인 주제이다.우리나라에서는 문화 행사 또는 기관에 대한 사전적인 편익 추정 대부분을 조건부 가치 측정법(contingent valuation method)에 의존하고 있으며, 사후 적인 평가는 일시적인 설문조사를 통한 응답 비교 사례가 많다. 영향 평가 역 시 단기적인 지출 영향(short-run spending impacts)을 추정하는데 머무르 고 있다. 하지만 해외에서는 이미 문화예술 참여와 주관적 웰빙(subjective well-being)의 관계에 대하여 연구하고 있으며(Wheatley and Bickerton, 2017; Wheatley and Bickerton, 2019), 단기적인 경제적 영향뿐만 아니라, 문화적 활동을 간접적이면서 보다 장기적인 영향으로 간주할 수 있음에 대해서 논의하고 있다(Bille and Schulze, 2006).
그러나 현재와 같이 일시적인 조사에 의해 문화 기관의 영향을 분석하는 경 우에는 소위 ‘비수도권’ 지역에 더 나은 문화 서비스를 제공하는 일은 매우 어 려운 과업이 될 수 있다. 이미 주요한 문화 기관과 시설 다수가 수도권을 중심 으로 분포하고 있고, 그 이면에는 인구의 과반수가 서울·경기 지역에 거주하고 있다는 사실이 있다. 또한 정부가 국민의 세금으로 제공하는 문화예술 서비스의 경우 가장 많은 인원이 수혜를 입을 수 있는 서울·경기 지역을 중심으로 제공 하는 것이 바람직하다는 논리가 현재의 지리적 분포를 옹호하고 있다.
1) 또한 시장가격이 존재하더라도 가격이 사회의 내재 가치평가(society’s underlying valuation)와 괴리되었을 수도 있다(Stiglitz et al., 2010).
2) 예를 들면, 문화체육관광부 산하의 공연시설로 국립중앙극장, 국립국악원, 정동극장, 명동 예술극장, 국립아시아문화전당이 있으며, 예술단체로 국립극단, 국립발레단, 국립오페라단, 국립현대무용단, 국립합창단, 코리안심포니오케스트라가 있다. 서울예술단 역시 서울시가 아닌 문화체육관광부 산하이다.
비수도권 지역에서는 이에 대한 대응 논리로 지역경제 발전이나 정태적 파급 효과 등 지역에 미치는 경제적인 효과 입증에 집중하고 있으나 반론으로는 부 족한 점이 있다. 동태적인 변화들을 고려하지 않는 분석에서는, 더 많은 사람이 사는 지역에 문화 기관을 신설하면 언제나 더 많은 편익이 기대되기 때문이 다.
3)
수도권과 비수도권의 경제적 격차는 지속적으로 확대되는 동시에(박완규, 2008; 김종일, 2010), 비수도권 인구 감소 문제는 점점 악화되어 심각한 수준 에 도달하였다(김형종 등, 2013; 김병석·서원석, 2014; 조진우, 2020). 따라 서 기존의 분석이나 논리를 따르면 시설 투자로 인해 비수도권 지역에서 발생 할 것이라 기대되는 편익은 앞으로 더욱 작아질 것이고, 여러 가지 부족한 시 설로 인하여 인구가 수도권으로 더 유출되는 아이러니한 상황이 발생할 수도 있다.물론 지금까지 우리나라에서 인구이동으로 인한 수도권 인구집중과 규모의 경제 실현이 성장에 상당히 기여하였음은 부정할 수 없는 사실이지만 이제 비 수도권 지역에서 수도권 지역으로의 인구이동이 지속되기 어렵다는 점은 분명 해지고 있다. 왜냐하면 유출될 인구가 없는 지역이 점점 늘어나고 있기 때문이 다. 모든 인구를 수도권에 집중시키는 것이 우리의 최종 목표가 아니라면 적절 한 선에서 지역의 인구와 시장이 유지될 수 있도록 돕는 정책도 필요하다.
이러한 관점에서 본 연구는 지금까지 관련 경제학 연구들이 관심을 가지지 않았던 지역 거주자의 문화예술 참여와 주관적인 여가 만족도의 동태적 변화에 주목하였다. 상술한 바와 같이, 대다수의 관련 선행연구는 투자·지출이 지역에 미치는 파급효과의 계산이나 일시적인 설문조사를 통한 정태적 분석에 그치고 있다. 본 연구는 이중차분법(difference-in-differences)을 적용하여 ‘국립아 시아문화전당’이 성과변수(outcome variable)인 ‘문화예술 참여’와 ‘여가 만족 도’에 미친 영향에 대해서 분석을 시도하였다. (이하에서 ‘문화전당’은 국립아시 아문화전당을 지칭하는 약어로 사용한다.) 이중차분법은 실험군과 대조군만을 비교하는 자연과학의 실험과는 달리 개입 시점의 전후도 비교하기 때문에 시간 경과에 따른 변화분이 포착되므로, 일시적이고 정태적인 분석보다는 상대적으로 장기적인 변화와 영향을 포착할 수 있다.
문화예술 참여와 여가 만족도의 동태적인 변화 측정은 기존의 정태적 방법들 3) 동일한 금액으로 서울에 문화 시설을 신규로 건립하는 사업과 울릉도에 건립하는 사업의
편익을 비교하면 결과는 너무나도 자명하다.
과 비교하면 상당한 장점이 있다. 우선 공공 영역에서 신규 서비스나 재화를 공급하려는 경우의 대표적인 반대 논리 중 하나인 구축 효과(crowding-out effect)를 들 수 있다. 만약 문화전당에서 저렴한 가격에 우수한 품질의 문화 서비스를 지역에 제공하여 민간에서의 문화 서비스 공급이 감소한다면 이는 기 관 설립이 해당 지역에 부정적 영향을 주는 셈이다. 또한 기관 신설 이후, 문화 예술 참여가 감소하거나 또는 증가하지 않는다면 이는 구축 효과가 존재한다고 볼 여지가 상당하다. 지역의 수요가 고정된 상태에서 공급의 증가는 균형 거래 량의 증가로 귀결되기 때문이다. 정태적인 분석에서는 이러한 질문에 대답하기 어려웠으나, 본 연구에서는 문화예술 참여와 만족도의 변화를 직접적으로 추정 하여 제시하기 때문에 간접적이나마 구축 효과에 대해 검증할 수 있다.
한편 이스털린 이전에는 전통적으로 사회학적인 연구 영역으로 간주되었던 삶의 만족도는 이제 경제학적인 연구 주제의 일부로 간주되고 있다(조동훈, 2015; Easterlin, 1974; Frijters et al., 2004; Deaton, 2008;
Luechinger, 2010; Frijters et al., 2011). 여가 만족도는 삶의 만족도의 상당 부분을 설명하고 주관적 웰빙(subjective well-being)과도 관련성이 높 다(Ragheb and Griffith, 1982; Hribernik and Mussap, 2010). 그렇기 때문에 우리가 비수도권 지역에서의 여가 만족도 향상을 만들어낼 수 있다면, 그 결과는 우리 사회에 주는 시사점이 상당할 것이다. 스티글리츠 등은 1인당 국내총생산이 향상됨에도 만족하지 못하는 상황을 다음과 같이 설명하였다. “평 균 국내총생산이 증가하고 있음에도 불구하고 스스로 더 나빠졌다고 인식하는 이유의 하나는 실제로 더 나빠졌기 때문이다(Stiglitz et al., 2010).” 스티글 리츠 등의 표현대로, 집값도 비싸고 사람이 많고 공기도 나쁜 서울·경기에 사람 들이 계속 몰리는 이유도 실제로 서울·경기의 삶의 질이 그 외의 지역에 비해 더 좋기 때문일 수 있다. 2018년을 기준으로 지역 1인당 국내총생산이 서울보 다 높은 지역은 울산과 충남 정도이지만,
4)
지역내 1인당 민간소비나 개인소득 의 측면에서는 서울이 가장 높다(통계청, 2019a). 매우 어려운 일이지만, 우리 가 지역에 양질의 문화 서비스 등을 공급하는 방식으로 지역에서의 삶의 질을 서울보다 높은 수준으로 향상시킬 수 있다면, 현재 야기되는 수도권 집중과 지 역소멸 및 그와 관련된 많은 문제들이 자연적으로 완화될 개연성도 존재한다.4) 잘 알려진 것처럼, 울산에는 현대중공업, 충남에는 삼성전자와 관련한 생산설비가 많이 있 기 때문이다.
그러나 문화 기관 신설의 영향을 식별하는 작업은 용이하지 않다. 대부분의 문화 시설은 금액의 측면에서는 도로나 철도, 항만과 같은 사회간접자본에 비하 여 상당히 작기 때문에 국가적인 총량이나 지역 평균의 수준에서 그 영향이 식 별되지 않을 수도 있기 때문이다. 예를 들면 ‘우리 동네’의 새로운 멀티플렉스 (multiplex) 신설도 ‘우리 동네 주민’들의 문화생활에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 하지만 영화관, 공연장의 규모가 상당히 크지 않다면 그 영향이 미치는 범 위와 인원은 제한될 것이다. 따라서 국가적인 통계에서 문화 시설의 영향이 포 착되기 위해서는 물리적인 규모의 측면에서 상당하여야 한다는 제약이 따른다.
국립아시아문화전당은 총 7,065억원을 투자하여 광주광역시에 2015년 11월 25일 개관하였고 국립중앙박물관과 총면적으로 비교하면 약 1.2배 큰 규모의 국내 최대 융복합 문화시설이다. 따라서 다른 문화 기관과 달리 그 영향이 희석 되거나 거짓으로 효과가 발생할 우려는 낮고, 어떠한 형태로든지 기관의 위치를 중심으로 지속적인 영향을 미치게 될 것이다. 따라서 우리는 광주광역시에 문화 전당이 개관한 이후 수 년 동안 광주 지역 거주자와 타 지역 거주자의 문화예술 참여 및 여가 만족도의 변화를 측정·비교하여 영향의 유무를 확인하고자 한다.
본 연구의 이하 내용은 다음과 같다. 제2장에서는 분석 모형과 자료를 소개 한다. 제3장에서는 문화전당 설립이 광주 지역민의 문화예술 참여와 여가 만족 도에 미친 영향에 대한 분석 결과를 제시한다. 분석결과는 문화예술 참여와 여 가 만족도로 나누어 제시되며, 지역별로 상이한 시간추세를 허용하는 추정결과 도 보고한다. 강건성 점검(robustness check)을 위하여 다양한 추가 분석들 도 같이 보고한다. 제4장은 전체 연구를 요약하고 시사점을 제시한다.
II. 분석 모형 및 자료
1. 분석 모형
앞에서 언급한 바와 같이 본 연구에서는 2015년 11월 25일 문화전당이 광 주광역시에 개관된 사실을 활용해 문화 기관 설립이 지역에 미친 영향을 분석 하고자 한다. 구체적으로는 이중차분법을 사용하여 문화전당이 입지한 광주광역 시 거주자의 문화예술 참여와 여가 만족도의 변화를 문화전당 개관 전후에 따
라 비교한다. 구체적인 모형은 다음과 같다.
′
(1)위 식에서 성과변수 는 지역 의 연도 시점에서의 개인 의 문화예술 참 여나 여가 만족도를 나타낸다.
는 시간불변(time-invariant) 지역 고정효과,는 연도 효과를 의미한다. 는 개인 가 2016년 이후에 광주에 거주하면 1 의 값을 아니면 0의 값을 가지는 더미 변수로 문화전당의 영향을 포착하는 변 수이다. 따라서 광주를 제외한 지역은 연도에 관계없이 모두 0의 값을 갖는다.
마지막으로 는 개인 및 가구 특성을 포함하는 통제 변수의 벡터이다. 식 (1) 과 같은 통상적인 이중차분법의 식별 전략이 적절한지를 확인하기 위해 지역별 로 고유한 시간추세를 추가할 수 있다(Beasley and Burgess, 2004, p. 118).
시간추세가 있는 모형은 다음의 식 (2)의 형태로 쓸 수 있다.
⋅
′
(2)여기서 는 지역별로 연도에 따라 늘어나는 시간 추세의 계수이고, 따라서 식 (2)의 모형은 문화전당이 개관한 광주와 다른 통제 지역 사이에 상이한 시간 추세 존재를 허용한다. 만약 이러한 추세의 포함에도 불구하고 우리의 관심사인
의 추정치가 크게 변동하지 않았거나 해석상에서의 차이가 없다면, 그 결과는 강건하고(robust) 신뢰성 역시 높다고 볼 수 있다. 상기 식에서 의 추정치는 다음과 같은 방식으로 해석할 수 있다. 추정치 에 100을 곱한 값(100×)은 광주의 문화예술 참여 또는 여가 만족도가 평균적으로 100× 퍼센트 포인트 (%p) 변화하였음을 의미한다.
2. 분석 자료
분석 자료는 통계청에서 조사하는 ‘사회조사’를 사용하였다. 다만 사회조사에 서는 통상적으로 특정 주제에 대해 2년 또는 3년 주기로 조사하며 ‘문화와 여
가’ 역시 연속적으로 조사하지 않는다. 따라서 ‘문화와 여가’ 만을 조사한 연도 만을 골라 별도의 데이터를 구축하였다. ‘문화와 여가’가 조사된 시점은 각각 2000년, 2004년, 2007년, 2009년, 2011년, 2013년, 2015년, 2017년, 마 지막으로 2019년으로 총 9개년도이다.
특히 문화전당은 2015년 말에 개관하였으나 2015년 사회조사는 2015년 5 월 14일과 2015년 5월 29일 사이에 수행되었으므로 2015년 조사에는 문화 전당이 영향을 미칠 수 없다. 한편 2017년 조사는 2017년 5월 16일부터 2017년 6월 2일 사이에 수행되었으므로 문화전당의 영향이 존재한다고 볼 수 있다. 즉, 2015년 조사는 문화전당 개관 6개월 전의 자료이며 2017년 조사는 문화전당 개관 18개월 후의 자료이다. 따라서 만약 데이터 상에서 문화전당 개 관, 즉 2017년 이후의 사회조사에서 광주 지역 문화예술 참여나 여가 만족도 에 현저한 변화가 발생하였다면 이는 문화전당의 영향으로 해석할 수 있다. 여 기서 다시 강조하지만 문화전당은 국립중앙박물관 대비 약 1.2배 규모의 국내 최대 융복합 문화시설이다. 그 정도 규모의 공간에서 매년 수십 가지 이상의 문화예술 행사가 개최되기 때문에 광역시도 수준에서도 그 영향이 식별될 수 있다고 판단한다. 다만 분석기간 중 행정구역의 변화가 있었기 때문에 세종시는 충청남도로 통합하여 분석하였고 제주도의 경우는 제외하였다. 분석 데이터의 기술 통계량은 다음 <표 1>과 같다.
상기한 각 연도의 사회조사를 통합한 데이터에서 응답에 신뢰성이 의심되는 일부 관측치를 제외하면 총 관측치의 수는 411,588개이다.
5)
문화전당은 융복 합 시설이기 때문에 공연, 전시, 교육, 행사의 모든 기능을 구비하고 있다. 극 장, 미술관, 아카이브, 회의장 등의 시설이 모두 모여 있어 대부분의 문화예술 참여에 영향을 미칠 수 있다. ‘문화예술 참여’는 사회조사에서 음악연주회, 연극 뮤지컬, 미술관, 박물관에서 단 1회라도 참여하였으면 1의 값을 아니면 0의 값 을 가지는 더미 변수이다. 현재 사회조사에서 여가 만족 항목은 5점 척도(매우 불만족, 약간 불만족, 보통, 약간 만족, 매우 만족)로 조사된다. 여가 만족은 응 답자가 ‘매우 만족’ 또는 ‘약간 만족’을 선택하는 경우는 1의 값을 그 외의 경 우는 0의 값을 가지는 더미 변수이다. 여가 불만족은 응답자가 ‘매우 불만족’또는 ‘약간 불만족’을 선택하는 경우는 1의 값을 그 외의 경우는 0의 값을 가 5) 참여횟수에서 ‘99’나 ‘999’ 등 최대치로 응답한 경우 등을 제외하였다.
지는 더미 변수이다.
6)
연령, 여성, 기혼, 대졸이상, 경제활동은 응답자의 연령, 성별, 혼인여부, 학력, 경제활동 참여여부를 나타내며 연령을 제외하고는 더미 변수이다. 가구주 여부는 응답자가 가구주인지 아닌지를 나타내는 더미 변수이 다. 가구주 연령, 가구주 성별, 가구주 학력, 가구주 경제활동은 응답자와 같이 거주하는 가구주의 연령, 성별, 학력, 경제활동 여부를 의미하며 가구주 연령을 제외하면 나머지는 더미 변수이다. 1인가구, 도시거주는 각각 가구가 1인가구인 지 도시지역에 거주하는 가구인지를 나타낸다.변수명 관측치 평균 표준편차 최소치 최대치
문화예술 참여 411,588 0.254 0.435 0 1
여가만족 411,588 0.254 0.435 0 1
여가불만족 411,588 0.497 0.500 0 1
연령 411,588 45.079 17.652 15 109
여성 411,588 0.527 0.499 0 1
기혼 411,588 0.637 0.481 0 1
대졸이상 411,588 0.341 0.474 0 1
경제활동 411,588 0.586 0.493 0 1
가구주 여부 411,588 0.463 0.499 0 1
가구주 연령 411,588 50.653 13.586 15 103
가구주 성별 411,588 0.183 0.387 0 1
가구주 학력 411,588 0.335 0.472 0 1
가구주 경제활동 여부 411,588 0.807 0.394 0 1
1인가구 411,588 0.082 0.274 0 1
도시거주 411,588 0.781 0.414 0 1
<표 1> 기술 통계량
III. 분석 결과
분석 결과 제시에 앞서 본 절의 추정 방법론은 최소 자승법(least squares) 으로 제한하였다. 따라서 종속변수가 이진(binary)인 경우는 자연스럽게 선형 확률 모형(linear probability model)으로 귀결된다.
7)
6) 2009년 이전의 데이터는 만족과 불만족이라는 이진 값만 존재한다.
7) 다양한 응용 경제학 연구에서 프로빗(probit) 또는 로짓(logit)을 사용한 비선형 이중차분 법을 시도하고 있다. 그러나 이러한 비선형 모형에서 교호항(interaction term)의 식별과
1. 문화예술 참여에 미친 영향
<표 2>는 문화전당이 광주광역시 거주자의 문화예술 참여에 미친 영향을 분 석한 결과이다. 먼저 표에서 제1열은 지역 효과와 연도 효과를 포함하지 않는 나이브(naïve) 모형이다. (즉 식(1)에서 을 가정하는 모형이다.) 제1 열에서 지역과 연도의 고정효과를 통제하지 않을 경우, 문화전당의 개관으로 인 해 광주지역의 문화예술 관람률은 약 2.9%p 증가하는 것으로 나타났다. 제2열 은 식 (1)과 동일하게 지역 및 연도 고정효과를 모두 통제하는 통상적인 이중 차분법 추정 결과이다(Angrist and Pischke, 2008). 추정 결과에 따르면 문화 전당의 개관으로 인해 광주지역의 문화예술 관람률은 약 3.1%p 증가하는 것으 로 나타났다. 강건성 확인을 위해서 식 (2)와 같이 지역별로 고유한 추세를 모 형에 추가하는 경우에는 영향이 더 크게 추정되었다. <표 2>의 제3열 추정결 과에 따르면 문화전당의 개관으로 광주지역의 문화예술 관람은 약 7.7%p 증가 한 것으로 나타났다. 이러한 추정 효과가 어느 정도인지 직관적으로 살펴보기 위해서 2017년도 조사에서 지난 1년 동안 공연, 전시 및 스포츠를 한 번이라도 관람한 도시 사람의 비율은 69.5%로 2년 전의 69.6%과 비교하여 0.1%p 감소 하였으며(통계청, 2017), 2019년도 조사에서는 66.2%로 2017년과 비교하여 3.3%p 감소한 것으로 나타났다(통계청, 2019b). 즉 전국적으로는 문화예술 및 스포츠를 관람한 사례가 미미하나마 감소하고 있으나, 광주에서는 7.7%p 증가 하였다고 나타났다. 따라서 문화전당은 광주광역시 거주자의 문화예술 참여에 긍정적인 영향을 미치고 있다고 할 수 있고, 문화전당은 일시적인 행사나 시설 이 아니기 때문에 이러한 추세는 지속적으로 유지될 가능성도 높다.
해석은 상당한 주의가 요구되며(Ai and Norton, 2003; Karaca-Mandic et al., 2012;
Puhani, 2012), 로짓과 프로빗은 응용 경제학 연구에서 보편적으로 사용되고 있는 군집 화 표준오차를 단순하게 적용하기 어렵다는 문제점도 존재한다. 최소 자승법과 달리 최대 가능도(maximum likelihood) 추정법을 사용하는 로짓이나 프로빗에서 이분산성 (heteroskedasticity)의 존재는 추정량의 일치성(consistency) 문제와도 연결되기 때문이 다(Rhee and Kim, 2018). 상술한 사유들을 고려하여 본 연구에서는 비선형 이중차분 법이 논의 전개 과정에서 필수적이지 않다고 판단하였다. 별도로 보고하지는 않지만 실제 프로빗 또는 로짓의 한계 효과는 선형 모형에서 계산된 효과와 방향이나 크기의 측면에서 크게 다르지 않다.
종속변수: 문화예술 참여
(1) (2) (3)
문화전당 영향 0.029*** 0.031*** 0.077***
(0.009) (0.005) (0.005)
본인연령 -0.005*** -0.005*** -0.005***
(0.000) (0.000) (0.000)
본인성별(여성=1) 0.110*** 0.111*** 0.111***
(0.007) (0.007) (0.007)
본인혼인 0.053*** 0.050*** 0.050***
(0.006) (0.005) (0.005)
대졸이상 0.132*** 0.126*** 0.125***
(0.009) (0.008) (0.008)
경제활동 -0.016*** -0.017*** -0.017***
(0.004) (0.004) (0.004)
가구주 0.045*** 0.048*** 0.048***
(0.003) (0.003) (0.003)
가구주연령 0.002*** 0.002*** 0.002***
(0.000) (0.000) (0.000)
가구주성별(여성=1) -0.024*** -0.023*** -0.023***
(0.003) (0.003) (0.003)
대졸이상 0.137*** 0.128*** 0.128***
(0.005) (0.004) (0.004)
경제활동 0.032*** 0.030*** 0.030***
(0.004) (0.004) (0.004)
1인가구 0.001 -0.025*** -0.024***
(0.004) (0.004) (0.004)
도시지역 0.022*** 0.029*** 0.029***
(0.007) (0.005) (0.005)
상수항 0.122*** 0.124*** -12.828***
(0.007) (0.009) (0.558)
지역 고정효과 - 통제 통제
연도 고정효과 - 통제 통제
지역별 고유추세 - - 통제
관측치 갯수 411,588 411,588 411,588
결정 계수 0.115 0.122 0.122
주: 괄호 안의 수치는 광역시도 수준의 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)이다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으 로 유의함을 나타낸다. 에이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사 용하여도 관심 변수의 해석에는 차이가 없었다.
<표 2> 문화전당과 문화예술 참여의 관계
<표 2-1>은 일부 지역을 대조군에서 제외하여 분석한 결과이다.
8)
해당 표 는 지역 고정효과, 연도 고정효과, 지역별 고유추세를 모두 통제하였으며 문화 전당 영향 변수만을 보고한다.종속변수: 문화예술 참여 (1)
전남 제외 (2)
서울 제외 (3)
서울·전남 제외 문화전당 영향 0.075*** 0.077*** 0.073***
(0.004) (0.005) (0.005)
그 외의 통제변수 통제 통제 통제
지역 고정효과 통제 통제 통제
연도 고정효과 통제 통제 통제
지역별 고유추세 통제 통제 통제
관측치 갯수 388,891 359,529 336,832
결정 계수 0.122 0.115 0.115
주: 괄호 안은 광역시도 수준의 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)를 제시한다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다. 에이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용하여도 관심 변 수의 해석에 차이가 없었다. 그 외의 통제변수는 <표 2>에서 제시된 목록과 완전히 동일하다. 제1열은 대조군에서 전남을 제외한 결과이며, 제2열은 대조군에서 서울을 제 외한 결과이다. 마지막으로 제3열은 서울과 전남 모두를 대조군에서 제외한 결과이다.
<표 2-1> 문화전당과 문화예술 참여의 관계: 대조군 제한
<표 2-1>의 제1열에서 전라남도를 대조군에서 제외한 결과는 문화전당의 영향이 미세하게 작아졌으며, 전라남도 역시 광주와 같은 수준은 아니지만 아시 아 문화전당을 이용할 수 있음을 감안한다면 상식적인 결과라고 보인다. 제2열 은 우리나라에서 가장 많은 문화시설이 집중된 서울을 제외한 결과를 보고하며, 그 결과는 <표 2>의 제3열과 차이가 없었다. 마지막으로 <표 2-1>의 제3열 은 전라남도와 서울을 동시에 대조군에서 제외한 결과이다. 추정된 계수의 크기 가 다소 감소하였으나 여전히 1% 수준에서 유의하였다. 이는 대조군의 크기가 줄어들었기 때문에 전라남도를 제외한 영향이 보다 부각되었다고 보이며 1열과 2열의 결과와 같이 비교한다면 충분히 납득할 수 있는 결과로 판단한다.
9)
8) 대조군을 제한하는 분석을 제안해 주신 익명의 심사위원께 감사드린다.9) 그 외의 지역을 제외한 결과도 본문에 제시한 결과와 큰 차이가 없었다. 다만 더 작은 수 의 지역으로 대조군을 제한하는 분석은 자료상의 한계로 수행하지 않았다. 또한 여가 만 족도나 불만족도가 종속변수인 모형에서 대조군을 제한하는 분석도 수행하였다. 그 결과
2. 여가 만족 및 불만족에 미친 영향
앞에서의 분석은 문화전당이 광주 거주자의 문화예술 참여에 미친 영향 즉 양적인 성과에 대하여 분석하였다면, 여기서는 광주광역시 거주자의 여가에 대 한 만족도 즉 질적인 변화를 분석하려고 한다.
문화전당으로 문화예술 관람률이 증가하였다면 이러한 증가로 인해 지역민의 여가에 대한 만족도가 높아지고 불만족도는 낮아질 수 있다. 따라서 여기서는 앞선 분석 결과처럼 문화전당이 양적인 성과를 가져왔다면 이러한 성과가 질적 인 변화까지 있었는지를 분석하고자 한다. 여기서는 성과변수로 사회조사의 5 단계 척도를 이진 변수로 재부호화를 수행한 변수를 사용한다. 만약 사회조사에 서 ‘매우 만족’ 또는 ‘약간 만족’을 선택하였다면 성과변수 ‘여가 만족’은 1의 값을 가지며 그 외의 경우에는 0의 값을 가진다. 마찬가지로 사회조사에서 ‘매 우 불만족’ 또는 ‘약간 불만족’을 선택하였다면 성과 변수 ‘여가 불만족’은 1의 값을 가지며 그 외의 경우에는 0의 값을 가진다. <표 3>은 성과변수가 ‘여가 만족’인 분석이며 <표 4>는 성과변수가 ‘여가 불만족’인 변수이다.
<표 3>의 제1열, 제2열, 제3열은 각각 앞에서와 같이 나이브 모형, 통상적 이중차분법, 강건성 확인을 위해 지역별 선형추세를 가미한 이중차분법이다.
<표 3>의 모든 열에서 문화전당은 광주광역시의 여가 만족도에 긍정적 영향을 주었다고 나타났다. <표 4>의 각 열에서 제시하는 결과 역시 <표 2>와 <표 3>에서 제시하는 순서와 동일하다. 이전의 결과들이 어느 정도 예상 가능한 범 주에 속한다면, <표 4>의 결과에서는 다소 흥미로운 점이 존재한다. 제1열의 나이브 모형에서는 문화전당으로 인하여 광주광역시 거주자의 여가 불만족은 감소하였다고 나타났으나, 제2열과 제3열의 이중차분법 모형에서는 통계적으로 유의미한 효과가 존재하지 않았다. <표 2>, <표 3>, <표 4>의 결과를 동시에 고려하면 다음과 같은 해석을 내릴 수 있다.
우선 <표 2>에서 광주광역시 거주자의 문화예술 참여가 늘어난 사실로부터 문화전당의 긍정적 효과가 민간 구축효과를 충분하게 상쇄하고 있거나, 민간을 구축하는 효과가 상당히 작을 가능성이 있다고 추론할 수 있다.
는 여기서 보고한 결과와 대동소이하였다. 결과의 해석에서 큰 차이가 없었으므로 별도로 보고하지 않는다.
종속변수: 여가 만족
(1) (2) (3)
문화전당 영향 0.029*** 0.046*** 0.041***
(0.004) (0.006) (0.008)
본인연령 0.000 0.000 0.000
(0.000) (0.000) (0.000)
본인성별(여성=1) -0.014*** -0.015*** -0.015***
(0.002) (0.002) (0.002)
본인혼인 -0.039*** -0.035*** -0.035***
(0.004) (0.003) (0.003)
대졸이상 0.045*** 0.052*** 0.052***
(0.002) (0.003) (0.003)
경제활동 -0.023*** -0.025*** -0.025***
(0.003) (0.003) (0.003)
가구주 0.013*** 0.010*** 0.010***
(0.002) (0.002) (0.002)
가구주연령 0.001*** 0.001*** 0.001***
(0.000) (0.000) (0.000)
가구주성별(여성=1) -0.004* -0.007** -0.007***
(0.002) (0.002) (0.002)
대졸이상 0.058*** 0.067*** 0.067***
(0.003) (0.004) (0.004)
경제활동 0.025*** 0.027*** 0.027***
(0.004) (0.003) (0.004)
1인가구 -0.064*** -0.033*** -0.031***
(0.009) (0.005) (0.005)
도시지역 -0.030*** -0.012** -0.011**
(0.006) (0.005) (0.005)
상수항 0.216*** 0.233*** -0.408
(0.010) (0.009) (0.672)
지역 고정효과 - 통제 통제
연도 고정효과 - 통제 통제
지역별 고유추세 - - 통제
관측치 갯수 411,588 411,588 411,588
결정 계수 0.012 0.023 0.024
주: 괄호 안의 수치는 광역시도 수준의 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)이다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으 로 유의함을 나타낸다. 에이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용 하여도 관심 변수의 해석에는 차이가 없었다.
<표 3> 문화전당과 여가 만족의 관계
종속변수: 여가 불만족
(1) (2) (3)
문화전당 영향 -0.207*** -0.014** 0.006
(0.009) (0.005) (0.010)
본인연령 -0.001*** -0.001*** -0.001***
(0.000) (0.000) (0.000)
본인성별(여성=1) 0.024*** 0.022*** 0.022***
(0.003) (0.002) (0.002)
본인혼인 0.030*** 0.044*** 0.043***
(0.004) (0.003) (0.003)
대졸이상 -0.089*** -0.053*** -0.052***
(0.002) (0.002) (0.002)
경제활동 0.025*** 0.025*** 0.025***
(0.003) (0.003) (0.003)
가구주 0.008** -0.001 -0.001
(0.003) (0.002) (0.002)
가구주연령 -0.004*** -0.001*** -0.001***
(0.000) (0.000) (0.000)
가구주성별(여성=1) 0.038*** 0.012*** 0.013***
(0.007) (0.003) (0.003)
대졸이상 -0.103*** -0.047*** -0.047***
(0.005) (0.004) (0.004)
경제활동 -0.032*** -0.034*** -0.034***
(0.005) (0.004) (0.004)
1인가구 -0.100*** 0.050*** 0.048***
(0.008) (0.006) (0.006)
도시지역 0.020* 0.017*** 0.017***
(0.010) (0.005) (0.005)
상수항 0.806*** 0.780*** 50.292***
(0.010) (0.011) (0.647)
지역 고정효과 - 통제 통제
연도 고정효과 - 통제 통제
지역별 고유추세 - - 통제
관측치 갯수 411,588 411,588 411,588
결정 계수 0.039 0.211 0.212
주: 괄호 안의 수치는 광역시도 수준의 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)이다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다. 에이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용하여도 관심 변 수의 해석에는 차이가 없었다.
<표 4> 문화전당과 광주지역 여가 불만족과의 관계
또한 <표 3>의 결과에서 문화예술 참여가 단순하게 양적으로 증가한 것이 아니라 여가만족의 측면에서도 상당한 개선이 존재함을 알 수 있다. 앞에서 기 술한 바와 같이 여가 만족도와 삶의 만족도, 주관적 웰빙은 상당한 관련성이 있기 때문에 문화전당으로 인하여 광주광역시 거주자의 삶의 만족도 역시 개선 되었을 가능성은 상당하다(Ragheb and Griffith, 1982; Hribernik and Mussap, 2010). 마지막으로 <표 4>에서 문화전당과 여가 불만족에 대한 추 정결과가 통계적으로 유의하지 않다고 하더라도, 이는 앞에서의 결과와 일치하 는 결과로 해석할 수 있다. 문화전당 개관은, 구축 효과로 인한 균형거래량의 감소를 관측할 수 없었다는 점에 비추어보면, 광주광역시에서는 없었던 신규 문 화 서비스의 공급으로 볼 수 있으며 기존의 문화 서비스에 대한 불만족 사항을 개선하는 사업이 아니기 때문이다. 전체적인 분석 결과를 종합하면 문화전당이 광주광역시의 문화예술 참여와 여가 만족도에 모두 긍정적 영향을 주었다고 결 론내릴 수 있고, 문화기관이 위치한 지역에 미치는 동태적인 영향을 평균적으로 추정하였다는 점에서 본 연구의 결과는 상당한 의미가 있다.
10)
3. 추가 분석결과
<표 5>은 문화예술 참여가 성별 또는 연령별로 차이가 있는지 확인하기 위 하여 모형에 정책개입 변수와의 교호항(interaction term)을 추가하였다. 만약 교호항이 유의하게 추정된다면 이는 문화전당 개관이 이질적 영향 (heterogeneous impact)을 갖는다는 증거가 된다. <표 5>의 1열은 식 (1) 에 정책개입 변수와 성별변수의 교호항을 추가한 모형이며, 2열은 식 (2)에 동 일 교호항을 추가한 모형이다. 3열은 식 (1)에 정책개입 변수와 연령변수의 교 호항을 추가한 모형, 4열은 식 (2)에 동일 교호항을 추가한 모형이다.
10) 국립아시아문화전당의 효과가 전라남도 지역에도 미칠 수 있다는 주장도 제기될 수 있 다. 광주에서 가장 가깝고 인접한 광역시도가 전라남도이며, 문화전당의 규모가 상당한 만 큼 전라남도에서도 유의한 영향이 추정될 수 있을 것이다. 그러나 문화전당의 입지는 조선 대학교 인근으로 광주광역시에서도 동쪽 끝에 위치하고 있다. 그 위치는 전라남도 화순군 에 가까우며 추가적으로 이용객이 유입될 수 있는 지역들, 전라남도 동부의 광양·순천이나 서부의 목포와 같은 지역과는 상당한 거리가 있다. 따라서 전라남도에 미치는 효과는 광주 광역시에 비해서는 매우 제한될 것이며, 광주와의 거리에 따라 영향이 하락할 것으로 예상 한다. 다만 본 연구의 관심사가 인접지역에 미치는 영향의 추정까지 포함하지는 않기 때문 에 여기서는 분석하지 않는다.
종속변수: 문화예술 참여
(1) (2) (3) (4)
문화전당 영향 0.029*** 0.076*** -0.018 0.028***
(0.004) (0.006) (0.013) (0.009)
문화전당 영향 × 성별 0.004 0.004 - -
(0.006) (0.006) - -
문화전당 영향 × 연령 - - 0.001*** 0.001***
- - (0.000) (0.000)
본인연령 -0.005*** -0.005*** -0.005*** -0.005***
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 본인성별(여성=1) 0.111*** 0.111*** 0.111*** 0.111***
(0.007) (0.007) (0.007) (0.007) 본인혼인 0.050*** 0.050*** 0.050*** 0.050***
(0.005) (0.005) (0.005) (0.005) 대졸이상 0.126*** 0.125*** 0.126*** 0.125***
(0.008) (0.008) (0.008) (0.008) 경제활동 -0.017*** -0.017*** -0.017*** -0.017***
(0.004) (0.004) (0.004) (0.004) 가구주 0.048*** 0.048*** 0.048*** 0.048***
(0.003) (0.003) (0.003) (0.003) 가구주연령 0.002*** 0.002*** 0.002*** 0.002***
(0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 가구주성별(여성=1) -0.023*** -0.023*** -0.023*** -0.023***
(0.003) (0.003) (0.003) (0.003) 대졸이상 0.128*** 0.128*** 0.128*** 0.128***
(0.004) (0.004) (0.004) (0.004) 경제활동 0.030*** 0.030*** 0.030*** 0.030***
(0.004) (0.004) (0.004) (0.004) 1인가구 -0.025*** -0.024*** -0.025*** -0.024***
(0.004) (0.004) (0.004) (0.004) 도시지역 0.029*** 0.029*** 0.029*** 0.029***
(0.005) (0.005) (0.005) (0.005) 상수항 0.124*** -12.828*** 0.124*** -12.833***
(0.009) (0.558) (0.009) (0.557)
지역 고정효과 통제 통제 통제 통제
연도 고정효과 통제 통제 통제 통제
지역별 고유추세 - 통제 - 통제
관측치 갯수 411,588 411,588 411,588 411,588
결정 계수 0.122 0.122 0.122 0.122
주: 괄호 안의 수치는 광역시도 수준의 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)이다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으 로 유의함을 나타낸다. 에이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용 하여도 관심 변수의 해석에는 차이가 없었다.
<표 5> 성 및 연령의 영향 분해
추정결과 성별에 따른 이질적 영향은 없으나 연령에 따른 이질적인 영향은 존재하는 것으로 추정되었다. 즉 여자인지 남자인지는 문화예술 참여에 차이를 가져오지 않지만 연령이 증가할수록 문화예술 참여가 증가한다고 추정되었다.
따라서 연령의 효과를 보다 자세하게 분석하기 위해 <표 5-1>에서는 연령대에 따라서 문화전당의 영향을 구분한 추정을 시도하였다.
11)
<표 5-1>의 분석 결과에서는 두 열 모두 40대가 문화예술 참여 영향이 가 장 높은 것으로 나타났으며, 그 다음으로 70대가 문화예술 참여 영향이 높게 나타나고 있다.
12)
연령대가 30대에서 40대로 높아지면 문화예술 참여가 증가 하다가, 50대에서는 다시 하락하며 이후 60대에서 70대에 이르기까지 문화예 술 참여가 증가한다. 하지만 연령대가 80대에 도달하면 다시 효과가 급격하게 작아짐을 관찰 할 수 있다. 제1열에서는 문화전당 영향 계수가 음으로 추정되 고 있지만 지역별 고유추세를 통제하는 제2열에서는 계수의 통계적 유의성이 사라진다. 따라서 30대에서 80대까지의 연령을 제외한 연령대에서는 문화전당 의 영향은 통계적으로 나타나지 않는다고 할 수 있다. 이러한 결과는 여가 만 족도에 대한 연령의 영향은 비선형이라는 연구 결과와도 일치한다(e.g., Van Praag et al., 2003).여기서 문화전당의 영향이 쌍봉형이라는 점은 특기할만하다. 이는 연령의 효 과가 소득 및 여가시간의 효과와 완전하게 분리되지 않았기 때문일 수 있다.
50대의 경우는 10대나 20대 자녀가 있기 때문에 문화예술에 지출할 여력이 40대에 비해 부족할 수 있다. 또한 사회적으로도 중요한 역할을 담당하기 때문 에 문화예술에 참여할 시간이 부족할 수도 있다. 40대와 70대의 문화전당 영 향이 가장 높게 추정된다는 점은 이러한 추측을 지지한다고 보인다. 그러나 우 리의 데이터에서는 소득이 통제되지 않았으며, 우리나라에서 연령증가와 소득증 가는 상당한 관련이 있다. 우리나라의 연봉 제도는 성과에 따른 이익 배분이 보편적이지 않다고 보이며(취징징·이정현, 2020) 호봉제와 유사한 제도를 운영 11) 연령대별로 영향을 추정하는 것을 제안해 주신 익명의 심사위원께 감사드린다.
12) 연령대 구분을 위하여 다음과 같은 사항들을 고려하였다. 우리나라에서 10대와 20대의 다수는 학생으로 경제적으로 독립하지 못한 상태일 가능성이 높다. 따라서 문화전당 설립 과 관계없이 자발적인 문화예술 참여가 어려울 수 있다. 그리고 본 연구의 자료에는 15세 미만의 연령층이 포함되지 않았다. 매우 고령인 경우 거동이 불편하여 문화예술 참여가 어 려울 수 있다는 점도 고려할 필요가 있다. 또한 잘 알려진 것처럼, 모든 연령대를 완전히 구분하여 정책개입 변수와의 교호항으로 모형에 추가하는 경우에는 다중공선성 문제가 발 생한다. 따라서 연령대를 30대에서 80대까지 구분하는 것이 적합하다고 판단하였다.
하는 기관들도 여전히 존재한다. 따라서 현재의 데이터에서는 연령의 효과와 실 질소득의 효과를 완전하게 분리하기 어렵다. 마찬가지로 자료의 부족으로 연령 과 여가시간의 효과를 분리하기도 어렵다. 따라서 문화예술 참여에 대한 연령의 비선형적인 영향에 대해서는 추가적인 후속 연구가 필요하다고 보인다. 그럼에 도 불구하고 특정 연령대에서 높은 영향이 나타난다는 분석 결과는 지역의 공 공 문화 공급에 대해 상당한 정책적 시사점이 있다고 판단된다.
종속변수: 문화예술 참여
(1) (2)
문화전당 영향 -0.039*** 0.008
(0.008) (0.006) 문화전당 영향 × 30대 0.072*** 0.072***
(0.004) (0.003) 문화전당 영향 × 40대 0.136*** 0.136***
(0.005) (0.005) 문화전당 영향 × 50대 0.049*** 0.049***
(0.007) (0.007) 문화전당 영향 × 60대 0.067*** 0.067***
(0.010) (0.010) 문화전당 영향 × 70대 0.126*** 0.126***
(0.010) (0.010)
문화전당 영향 × 80대 0.020** 0.020**
(0.009) (0.009)
본인 연령 -0.005*** -0.005***
(0.000) (0.000)
그 외의 통제변수 통제 통제
지역 고정효과 통제 통제
연도 고정효과 통제 통제
지역별 고유추세 - 통제
관측치 갯수 411,588 411,588
결정 계수 0.122 0.122
주: 괄호 안은 광역시도 수준의 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)를 제시한다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으로 유의 함을 나타낸다. 에이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용하여도 관심 변수의 해석에 차이가 없었다. 그 외의 통제변수는 <표 5> 에서 제시된 목록 과 완전히 동일하다.
<표 5-1> 연령대별 영향 분해
<표 6>은 여가 만족도(life satisfaction)를 이진 변수(binary variable)로 재부호화하지 않고 5단계 리커트 척도 그대로 분석한 결과이다. 이 경우 5단계 리커트 척도로 조사되지 않은 2009년 이전 연도의 데이터는 분석에서 자연스 럽게 제외된다. <표 3>과 동일하게 리커트 척도로 측정된 여가 만족도 역시 국립아시아문화전당 개관 이후 증가하였다고 나타났으며 함의에 있어서는 앞에 서 제시한 결과들과 차이점이 없었다.
<표 7>은 각 열마다 상이한 종속변수를 사용하여 추정하였다. 1-2열은 음 악연주회 참여, 3-4열은 연극뮤지컬 참여, 5-6열은 박물관 참여, 7-8열은 미 술관 참여이다. 음악연주회와 미술관은 모형에 관계없이 문화전당 개관 이후 광 주 거주자의 참여가 유의하게 증가하였다. 연극뮤지컬과 박물관은 식 (1)의 모 형에서는 유의하지 않았으나, 식 (2)의 모형을 추정한 결과에서는 유의하였다.
식 (2)의 모형은 각 시도별로 고유한 시간 추세(time trend)를 허용하며, 이는 식 (1)의 모형보다 강건하다고 평가한다(Angrist and Pischke, 2008). 따라 서 문화전당 개관으로 광주 거주자의 모든 문화·예술 활동 참여가 증가하였다고 도 해석할 수 있다. 계수의 크기에 따라 비교한다면 음악연주회, 미술관, 연극 뮤지컬, 박물관 순으로 참여가 증가하였다고 보인다. 그러나 특정한 문화·예술 활동에 따라 문화전당의 영향, 즉 만족도 증가가 상이한 점은 문화전당에서 어 떠한 수준의 활동을 얼마만큼 제공하였는지에 상당부분 좌우될 것이므로, 이 결 과를 광주 거주자의 해당 콘텐츠에 대한 선호나 만족으로 바로 해석해서는 안 된다. 본 연구의 자료에는 관람자가 시청한 콘텐츠에 대한 정보가 포함되지 않 았고, 따라서 이를 통제하지 못하였기 때문이다.
지금까지 살펴본 모든 추가적인 분석에서도 문화전당의 영향은 유의한 것으 로 나타났다. 물론 여기서 제시하는 결과가 2015년 이후로 광주 거주자의 문 화예술 참여 및 만족도에 상당한 수준의 긍정적 변화가 존재함을 강하게 지지 하고 있음에도 불구하고, 우연히 아시아문화전당과 비슷한 시기에 문화예술에 상당한 긍정적 영향력을 행사하는 무언가가 광주에 발생하였을 가능성을 완전 하게 배제하지는 못한다. 그러나 연구진의 지식 한도 내에서, 2015년 이후로 광주지역에 이러한 수준의 영향을 미칠 수 있는 사건은 아시아문화전당의 개관 이외에는 없다. 따라서 우리는 제시한 영향의 상당 부분은 아시아문화전당 개관 에 직접적으로 기인하였다고 판단한다.
종속변수: 여가 만족 (매우 만족 = 5, 매우 불만족 = 1)
(1) (2) (3)
문화전당 영향 0.075*** 0.066*** 0.054**
(0.010) (0.011) (0.019)
본인연령 -0.005*** -0.006*** -0.006***
(0.000) (0.000) (0.000)
본인성별(여성=1) -0.023*** -0.021*** -0.021***
(0.006) (0.006) (0.006)
본인혼인 0.044*** 0.046*** 0.046***
(0.010) (0.010) (0.010)
대졸이상 0.146*** 0.139*** 0.138***
(0.010) (0.009) (0.009)
경제활동 -0.030*** -0.037*** -0.037***
(0.006) (0.007) (0.007)
가구주 0.028*** 0.030*** 0.030***
(0.006) (0.006) (0.006)
가구주연령 0.006*** 0.005*** 0.005***
(0.001) (0.000) (0.000)
가구주성별(여성=1) -0.041*** -0.043*** -0.044***
(0.010) (0.009) (0.009)
대졸이상 0.177*** 0.168*** 0.168***
(0.011) (0.011) (0.011)
경제활동 0.093*** 0.092*** 0.092***
(0.012) (0.012) (0.012)
1인가구 0.020 0.012 0.012
(0.012) (0.012) (0.012)
도시지역 -0.012 0.018 0.017
(0.017) (0.014) (0.014)
상수항 2.703*** 2.663*** -26.419***
(0.036) (0.034) (1.121)
지역 고정효과 - 통제 통제
연도 고정효과 - 통제 통제
지역별 고유추세 - - 통제
관측치 갯수 212,400 212,400 212,400
결정 계수 0.033 0.041 0.042
주: 괄호 안의 수치는 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)이 다. ***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다. 에 이커·후버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용하여도 관심 변수의 해석 에는 차이가 없었다.
<표 6> 리커트 척도 여가 만족
음악연주회 연극뮤지컬 박물관 미술관
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
문화전당 영향 0.029** 0.084*** 0.004 0.062*** 0.024 0.054*** 0.051*** 0.073***
(0.012) (0.008) (0.010) (0.016) (0.020) (0.015) (0.012) (0.010) 본인연령 -0.005***-0.005***-0.004***-0.004***-0.003***-0.003***-0.004***-0.004***
(0.000) (0.000) (0.001) (0.001) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 본인성별(여성=1) 0.163*** 0.163*** 0.168*** 0.168*** 0.151*** 0.151*** 0.115*** 0.115***
(0.014) (0.014) (0.026) (0.025) (0.020) (0.020) (0.010) (0.010) 본인혼인 -0.002 -0.003 -0.020 -0.020 0.032** 0.032** 0.153*** 0.153***
(0.015) (0.015) (0.018) (0.018) (0.013) (0.013) (0.010) (0.010) 대졸이상 0.204*** 0.204*** 0.204*** 0.204*** 0.246*** 0.246*** 0.217*** 0.216***
(0.020) (0.020) (0.027) (0.026) (0.024) (0.024) (0.010) (0.010) 경제활동 -0.012* -0.012* 0.033** 0.033** -0.028***-0.028***-0.040***-0.040***
(0.006) (0.006) (0.015) (0.015) (0.005) (0.005) (0.005) (0.005) 가구주 0.053*** 0.053*** 0.034*** 0.034*** 0.069*** 0.069*** 0.069*** 0.070***
(0.007) (0.007) (0.006) (0.005) (0.010) (0.010) (0.006) (0.006) 가구주연령 0.005*** 0.005*** 0.001*** 0.001*** 0.003*** 0.003*** -0.000 -0.000 (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) (0.000) 가구주성별 -0.016** -0.016**-0.025***-0.025***-0.025***-0.026***-0.028***-0.028***
(0.007) (0.007) (0.007) (0.007) (0.006) (0.006) (0.004) (0.004) 대졸이상 0.212*** 0.212*** 0.080*** 0.080*** 0.158*** 0.158*** 0.190*** 0.190***
(0.011) (0.011) (0.006) (0.006) (0.012) (0.012) (0.011) (0.011) 경제활동 0.046*** 0.046*** 0.002 0.002 0.026*** 0.027*** 0.042*** 0.042***
(0.009) (0.009) (0.007) (0.006) (0.006) (0.007) (0.008) (0.007) 1인가구 -0.012 -0.013 0.014* 0.016** 0.001 0.002 -0.013 -0.012 (0.012) (0.011) (0.008) (0.007) (0.009) (0.008) (0.010) (0.010) 도시지역 0.060*** 0.059*** 0.016 0.016 0.032** 0.032** 0.042** 0.041**
(0.011) (0.010) (0.012) (0.012) (0.011) (0.011) (0.015) (0.014) 상수항 -0.051 -20.171***0.221***-31.011*** -0.016 -24.057*** 0.030 -25.588***
(0.034) (1.200) (0.023) (1.514) (0.023) (0.839) (0.026) (1.200)
지역 고정효과 통제 통제 통제 통제 통제 통제 통제 통제
연도 고정효과 통제 통제 통제 통제 통제 통제 통제 통제
지역별 고유추세 - 통제 - 통제 - 통제 - 통제
관측치 갯수 411,588 411,588 411,588 411,588 411,588 411,588 411,588 411,588 결정 계수 0.032 0.032 0.041 0.041 0.032 0.033 0.042 0.042 주: 괄호 안의 수치는 지역 군집화 표준오차(standard errors clustered by region)이다.
***, **, *는 각각 1%, 5%, 10% 수준에서 통계적으로 유의함을 나타낸다. 에이커·후 버·화이트(Eicker-Huber-White) 표준오차를 사용하여도 관심 변수의 해석에는 차이 가 없었다.
<표 7> 문화전당이 개별 문화예술 참여에 미친 영향