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지리가중회귀모형을 이용한 지역별 차별 출산력 분석

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Authors
정명구
Advisor
조영태
Major
보건대학원 보건학과
Issue Date
2017-08
Publisher
서울대학교 보건대학원
Keywords
합계출산율저출산지역별 차별출산력지리가중회귀모형GIS공간분석계량지리학
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 보건대학원 보건학과, 2017. 8. 조영태.
Abstract
대한민국은 2000년 초저출산국가(합계출산율 1.3 이하)에 진입한 이후로 장기적인 저출산 현상을 경험하고 있다. 저출산 문제에 대응하기 위한 정부의 적극적인 재정투입과 출산장려정책 시행에도 불구하고 합계 출산율은 2016년 1.17을 보이며 OECD국가 중 최하위를 기록하고 있다.
본 연구는 지리가중회귀모형을 활용하여 전국 시군구 252개 지역의 차별 출산력을 분석하였으며, 지역별 출산력은 유사한 출산수준을 보이는 지역끼리 서로 밀집해 있을 것이라는 가정 하에 공간효과, 즉 공간자기상관성(Spatial Autocorrelation)을 고려하여 지역별 출산요인을 분석하였다. 이는 기존의 공간적인 동질성을 가정한 전역적 회귀모형과는 달리 공간적 이질성을 고려하여 지역별 회귀모형을 적용한 것이다. 지리가중회귀모형 적용의 타당성을 입증하기 위하여 시군구별 합계출산율의 공간자기상관성 검정을 실시하였고, 그 결과에 따라 지리가중회귀모형을 사용하여 지역별 차별 출산율에 영향을 주는 출산요인에 대해 분석 하였다.
분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 2010년과 2015년 시군구 합계출산율은 전역적(global), 국지적(local)으로 공간자기상관성을 가지고 있었다. 전역적 공간자기상관성 검정을 위해 Morans I 지수를 활용하였으며 그 결과는 0.3(P<0.01) 이상으로 지역별 출산율이 정적인(+) 공간자기상관성을 가지고 있음을 확인하였다. 지역별 출산율의 국지적인 공간자기상관성 패턴을 분석하기 위하여 Getis-Ord Gi* 지수를 활용하였으며, 이를 통해 통계적으로 유의하게 출산수준이 비슷한 지역끼리 군집현상을 보이는 것을 확인하였다. 높은 출산율을 가진 지역끼리 군집현상을 보이는 핫스팟(Hot-Spot) 지역은 전라남도에서 주로 일어났으며, 낮은 출산율의 지역적 군집현상이 일어나는 콜드스팟(Cold-Spot) 지역은 서울특별시의 대부분 지역, 그리고 경기도와 부산광역시의 일부 대도시에서 확인되었다. 이를 통해 지역별 출산율의 전역적, 국지적 공간자기상관성을 통계적 검정을 통해 확인하였으며, 이에 따라 지리가중모형을 이용한 지역별 출산력 분석의 타당성을 확보하였다.
둘째, 지역별 출산요인에 대한 분석을 위하여 지리가중회귀모형을 이용하였다. 연구의 종속변수는 출산력 수준을 비교하기 위해 대표적으로 사용되는 지표인 합계출산율을 사용하였으며, 독립변수는 문헌고찰과 국가통계포털에서 수집이 가능한 시군구별 인구·결혼, 지역경제와 출산환경, 여성, 노인 관련 변수를 선정하였다. 그중 지리가중회귀모형 분석을 위해 다중공선성 문제가 발생하지 않는 변수를 최종 선정하여 분석을 실시하였다. 그 결과 인구·결혼 변수에서 2010년 가임기여성 관련 변수가 출산율에 미치는 영향의 지역별 차이가 상대적으로 컸기 때문에 지역별 차별 출산율의 원인으로 작용했을 가능성이 큰 것으로 확인되었다. 하지만 2015년에는 가임기여성 관련 변수 효과의 지역별 차이가 줄어들어 차별출산력을 설명할 수 있는 변수로 선정하기 어려웠다. 여성관련 변수는 2010년, 2015년 모두 여성취업인구비율의 효과가 지역별로 차이가 컸으며, 여성취업인구비율이 높을수록 출산율이 높아지는 양(+)의 효과를 보이는 지역과 반대로 음(-)의 효과를 보이는 지역도 있었다. 지역경제변수에서는 2010년, 2015년에 걸쳐 높은 아파트 전세값이 출산율 낮추는 음(-)의 효과가 서울과 수도권지역에서 지속적으로 강하게 나타났고, 아파트 전세값이 연구 변수 중 공간자기상관성이 가장 높은 변수로 확인되어 수도권지역에 집중된 저출산 현상의 원인으로 추정할 수 있었다. 반면 노인관련 변수는 지역별 차별 출산력에 미치는 영향이 매우 적은 것으로 나타났다.
본 연구의 한계점은 첫째, 2010년과 2015년 2개년도 자료를 사용하여 분석을 실시하였기 때문에 장기적인 변화에 대한 분석을 실시할 수 없었다. 따라서 장기적인 데이터를 활용하여 시계열분석과 공간분석을 결합하여 분석한다면 지리가중모형 분석결과에 대한 설명력을 높일 수 있을 것으로 생각된다. 둘째, 지리가중회귀모형은 다중공선성의 문제가 발생하면 연산이 어려워지기 때문에 변수들 간의 다중공선성문제를 해결할 수 있는 공간분석방법을 활용한다면 모형의 적합성과 설명력이 개선된 지역별 차별 출산력 분석이 가능할 것이다.
위의 한계점에도 불구하고 본 연구는 국내 출산 연구에서 부족했던 지역별 출산력에 대한 공간자기상관성 분석과 지역별 차별 출산력에 대한 계량 지리학적(Quantitative Geography) 접근을 시도하였다는 측면에서 의의가 있다. 위에서 언급된 한계점이 보완된 출산력 연구들이 수행된다면 지역별 특성을 반영한 지방자치단체들의 효과적인 출산장려 정책수립과 출산환경조성에 기여할 수 있을 것이다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/137697
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Appears in Collections:
Graduate School of Public Health (보건대학원)Dept. of Public Health (보건학과)Theses (Master's Degree_보건학과)
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