삶의 질 지표에 기반한 농어촌 지역별 유형분류 및 요인분석

Abstract

농산물 시장개방으로 도?농간 소득격차는 갈수록 확대되고 있을 뿐만 아니라 농촌과 도시지역의 후생 및 복지시설도 상당한 격차를 보이고 있다. 이에 따라 농어촌 인구는 지속적으로 감소하고 있으며 일부 지역에서는 공동화 현상도 걱정해야 하는 상황에 직면하였다. 향후 정부는 농어촌인구 비중을 일정수준 이상 유지하는 목표를 설정하고 있는데, 이를 위해서는 농어촌지역의 삶의 질을 높이는 방안이 마련되어야 한다. 삶의 질이라는 것이 기본적으로 개별 주체의 만족도이기 때문에 정량적 기준 설정이 어렵지만 삶의 질에 영향을 미치는 요인들은 객관적 지표로 설정할 수 있고 이를 제고하기 위한 대책수립이 필요하다. 이 연구에서는 삶의 질의 객관적 지표로 5개 분야 17개 지표를 선정하였다. 그리고 각각의 지표에 대해 농어촌 지역을 대상으로 지역별 유형을 분류하였다. 이러한 유형별 결정요인을 다항로짓모형으로 분석하고, 설명변수별 한계효과도 동시에 분석하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 삶의 질 지표는 유?초등학교 등 교육분야, 의료 및 보육의 복지분야, 상?하수도 및 생활편의시설의 생활환경분야, 문화 및 체육시설 등 문화?여가분야로 선정하였다. 주요 지표의 선정기준은 통계자료의 획득가능성과 객관적 평가 가능성, 정책 접근성 등을 고려하였다. 둘째, 농어촌 지역을 대상으로 삶의 질 지표에 기반한 유형을 분류한 결과 세가지 특성이 나타났다. 1유형은 하수도 보급률, 도로포장율 등 생활환경이 우수한 지역으로 나타났으며, 2유형은 노인복지 및 보건소 등 복지시설이 우수한 지역으로 분석되었다. 마지막으로 3유형은 유치원, 병원, 공원 등 교육, 문화?여가시설이 우수한 지역으로 나타났다. 셋째, 다항로짓모형을 통해 유형별 특성에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 인구수, 유치원수, 약국수, 금융기관수가 유의미한 변수로 나타났다. 금융기관수가 한 단위 증가할 경우, 제2유형에 속할 확률은 0.155% 감소하는 반면, 제1유형에 속할 확률은 0.037%, 제3유형에 속할 확률은 0.118%씩 증가하는 것으로 분석되었다. 농어촌 지역의 삶의 질에 기반한 실효성 있는 유형분류를 위해서는 보다 구체적이고 정확한 통계자료 구축이 필요하다. 본 연구에서는 객관적 지표만을 기준으로 유형을 분류하였는데, 주관적 기준에 의한 삶의 질 만족도가 구축된다면 주관적 요소도 반영할 수 있다. 또한 군단위의 통계자료가 아니라 읍?면 단위의 삶의 질 지표가 조사되면 보다 세분화된 유형 분류도 가능하다. 삶의 질 지표에 있어 접근성 등 지리공간정보는 중요한 변수이므로 이러한 특성을 반영할 수 있는 공간계량정보도 구축해야 한다. 즉 주요 시설과의 거리 등 접근성 지표와 온도, 강수량 등 기상학적 요인 등을 분석할 수 있는 지리정보시스템이 도입된다면 보다 세분화된 삶의 질 유형을 분류할 수 있을 것이다.

This paper aims to classify rural areas by using the multivariate techniques of factor and cluster analysis. These methods are applied to rural areas cross sectional data from 2005, categorizing relatively homogeneous rural areas in terms of public education, medical service, social welfare services and amenities. The results of a cluster analysis indicate the presence of three clusters. The classification of rural areas thus results in three distinctively different types. Also, the results show that the clustering is influenced mainly by population, kindergarten, pharmacy, financial agency, and public garden. These findings highlight the importance of differentiated planning for the improvement of quality of life in rural areas.