총 251페이지
16페이지 본문시작
2
지방소멸 요인의 지역별 특성 분석과 타당성 조사에의 시사점
표준코드를 키(Key) 값으로 하여 MSSQL 쿼리를 통해 연계했다. 원자료의 시계열자료 구축 기간이
짧은도로, 교통, 문화, 복지분야 접근성지표의경우 유사한 성격의 대체지표를 수집했으며, 결측값은
이동평균대체법을 이용해 보간했다. 이와 같은 과정을 거쳐 지방소멸위험지수 4개, LIMAC 지역발전
지표 23개, PIMAC 지역낙후도 지표 및 대체 지표 51개 지표, COFOG 지표 116개 지표 등 총
194개 지표를 분석자료로 구축했다.
이 연구의 분석은 탐색적 자료 분석, 계량분석을 이용한 지방소멸 요인의 영향추정, 머신러닝을
이용한 지방소멸 요인 추정 및 지방소멸위험지수 장래 예측 등 크게 세 파트로 구성했다.
첫째, 탐색적자료분석에서는 지방소멸위험지수의기술통계와분포를 살피고, 지방소멸위험지수에
영향을 주는 요인을 관측했다. 분석 방법으로 LASSO 모형, CART 모형, GAM 평활화 분석, ACF
군집분석, 주성분 분석을 적용했다. 먼저 LASSO-CART 모형 결합분석을 통해 지역소멸위험지수에
영향을미치는주요요인을분석했다. 일반지역소멸위험지수의경우‘초등학교서비스권역내학령인구
비율’, ‘로그 1인당 GRDP’, ‘로그 전문과학 및 기술서비스업 종사자수’, ‘생활공원 접근성’, ‘도로율’,
‘경찰서접근성’이, 전출입지역소멸위험지수의경우‘초등학교서비스권역내학령인구비율’, ‘도로율’,
‘생활권공원접근성’, ‘경찰서접근성’, ‘병원의료시설접근성’, ‘로그전문과학및기술서비스업종사자
수’, ‘로그제조업종사자수’가주요요인으로도출되었다. 다음으로도출된주요요인들이지방소멸위험
지수에어떻게영향을미치는지를살펴보기위해비선형접근인GAM평활화를이용하여주요요인과
지방소멸위험지수 간의 패턴을 거시적으로 살폈다. 그리고, 이를 다시 지역별로 미시화하여 평활화한
결과거시적인패턴과는다르게지역별로지방소멸위험지수에영향을미치는요인이다양하게나타나는
것을관측할수있었다. 한편지역별로지방소멸위험지수의시계열적변화가유사하게나타나는지역끼
리 묶기 위해 자기상관계수의 비유사성을 이용한 군집분석(ACF Clustering Analysis)을 수행했고,
그결과3개의군집이도출됐다. 이를비모수분산분석(Kruskal-WallisRank SumTest) 및사후검정
(Games-Howell Test)한결과, 단조감소하는지방소멸위험지수를갖는군집과는평균과분산이통계
적으로 이질적인 군집들이 존재함을 관측했다. 끝으로 주성분 분석을 활용하여 지방소멸위험지수에
영향을미치는요인을주성분으로축약하고, 주성분-지방소멸위험지수와의상관성과주성분을이루는
요인들의 가중치를 비교하여 어떤 요인들이 지방소멸위험지수 개선에 영향을 미치는지를 살펴봤다.
둘째, 계량모형을 활용한 분석에서는 패널화된 데이터를 활용하여 pooled OLS 추정을 수행했다.
그 결과, 종사자 1인당 소득(GRDP), 제조업?과학기술서비스업 일자리, 공교육?사교육 접근성 관련
변수들이 전국적 차원에서 지방소멸위험지수에 영향을 주는 요인으로 나타났다. 한편 광역, 지역별로
차등화된요인들을분석했을때1인당소득이나일자리, 교육관련변수들은대부분의지역에서지방소
멸위험지수에영향을주는것으로나타났고, 교통관련접근성의개선은수도권, 충청권, 강원제주권에
서, 의료 관련 접근성의 개선은 수도권, 호남권에서, 산업용지 분양률 상승은 충청권과 호남권에서
통계적으로 유의미하게 주요한 요인으로 추정됐다. 지역을 일반, 인구감소 지정지역, 인구감소 관심
지역으로 나누어 살펴보았을 때는 1인당 소득?일자리 관련 변수와 도로율, 도서관?응급의료시설병원
지방소멸 요인의 지역별 특성 분석과 타당성 조사에의 시사점
표준코드를 키(Key) 값으로 하여 MSSQL 쿼리를 통해 연계했다. 원자료의 시계열자료 구축 기간이
짧은도로, 교통, 문화, 복지분야 접근성지표의경우 유사한 성격의 대체지표를 수집했으며, 결측값은
이동평균대체법을 이용해 보간했다. 이와 같은 과정을 거쳐 지방소멸위험지수 4개, LIMAC 지역발전
지표 23개, PIMAC 지역낙후도 지표 및 대체 지표 51개 지표, COFOG 지표 116개 지표 등 총
194개 지표를 분석자료로 구축했다.
이 연구의 분석은 탐색적 자료 분석, 계량분석을 이용한 지방소멸 요인의 영향추정, 머신러닝을
이용한 지방소멸 요인 추정 및 지방소멸위험지수 장래 예측 등 크게 세 파트로 구성했다.
첫째, 탐색적자료분석에서는 지방소멸위험지수의기술통계와분포를 살피고, 지방소멸위험지수에
영향을 주는 요인을 관측했다. 분석 방법으로 LASSO 모형, CART 모형, GAM 평활화 분석, ACF
군집분석, 주성분 분석을 적용했다. 먼저 LASSO-CART 모형 결합분석을 통해 지역소멸위험지수에
영향을미치는주요요인을분석했다. 일반지역소멸위험지수의경우‘초등학교서비스권역내학령인구
비율’, ‘로그 1인당 GRDP’, ‘로그 전문과학 및 기술서비스업 종사자수’, ‘생활공원 접근성’, ‘도로율’,
‘경찰서접근성’이, 전출입지역소멸위험지수의경우‘초등학교서비스권역내학령인구비율’, ‘도로율’,
‘생활권공원접근성’, ‘경찰서접근성’, ‘병원의료시설접근성’, ‘로그전문과학및기술서비스업종사자
수’, ‘로그제조업종사자수’가주요요인으로도출되었다. 다음으로도출된주요요인들이지방소멸위험
지수에어떻게영향을미치는지를살펴보기위해비선형접근인GAM평활화를이용하여주요요인과
지방소멸위험지수 간의 패턴을 거시적으로 살폈다. 그리고, 이를 다시 지역별로 미시화하여 평활화한
결과거시적인패턴과는다르게지역별로지방소멸위험지수에영향을미치는요인이다양하게나타나는
것을관측할수있었다. 한편지역별로지방소멸위험지수의시계열적변화가유사하게나타나는지역끼
리 묶기 위해 자기상관계수의 비유사성을 이용한 군집분석(ACF Clustering Analysis)을 수행했고,
그결과3개의군집이도출됐다. 이를비모수분산분석(Kruskal-WallisRank SumTest) 및사후검정
(Games-Howell Test)한결과, 단조감소하는지방소멸위험지수를갖는군집과는평균과분산이통계
적으로 이질적인 군집들이 존재함을 관측했다. 끝으로 주성분 분석을 활용하여 지방소멸위험지수에
영향을미치는요인을주성분으로축약하고, 주성분-지방소멸위험지수와의상관성과주성분을이루는
요인들의 가중치를 비교하여 어떤 요인들이 지방소멸위험지수 개선에 영향을 미치는지를 살펴봤다.
둘째, 계량모형을 활용한 분석에서는 패널화된 데이터를 활용하여 pooled OLS 추정을 수행했다.
그 결과, 종사자 1인당 소득(GRDP), 제조업?과학기술서비스업 일자리, 공교육?사교육 접근성 관련
변수들이 전국적 차원에서 지방소멸위험지수에 영향을 주는 요인으로 나타났다. 한편 광역, 지역별로
차등화된요인들을분석했을때1인당소득이나일자리, 교육관련변수들은대부분의지역에서지방소
멸위험지수에영향을주는것으로나타났고, 교통관련접근성의개선은수도권, 충청권, 강원제주권에
서, 의료 관련 접근성의 개선은 수도권, 호남권에서, 산업용지 분양률 상승은 충청권과 호남권에서
통계적으로 유의미하게 주요한 요인으로 추정됐다. 지역을 일반, 인구감소 지정지역, 인구감소 관심
지역으로 나누어 살펴보았을 때는 1인당 소득?일자리 관련 변수와 도로율, 도서관?응급의료시설병원
16페이지 본문끝
메뉴
현재 포커스의 아래내용들은 동일한 컨텐츠를 가지고 페이지넘김 효과및 시각적 효과를 제공하는 페이지이므로 스크린리더 사용자는 여기까지만 낭독하시고 위의 페이지이동 링크를 사용하여 다음페이지로 이동하시기 바랍니다.