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지역애착의 영향요인 파악을 위한 다수준 검증 = Multilevel Analysis for Examining the Effective Factors on Community Attachment
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2017
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Korean
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학술저널
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107-151(45쪽)
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이 연구의 목적은 지역애착에 영향을 미치는 요인들을 다수준 분석을 통해 파악하는 것이다. 지역애착은 지역사회 주거환경에 대한 정서적 감정을 의미하며 지역사회의 통합과 통제력에 중요한 영향을 미치는 개념이다. 이 연구를 수행하기 위해 대구시 44개동에서 923명의 설문조사자료를 HLM 7.0프로그램을 이용하여 위계선형회귀분석을 실시하였다. 개인의 인구사회학적 특성에 따른 지역애착의 차이를 분석한 결과 교육수준과 연령을 제외하고 성별, 집주인 여부, 주거형태, 범죄피해경험, 가구소득, 거주기간, 범죄두려움에서 모두 차이가 존재했다. 여성, 가구주, 아파트 거주자, 범죄피해가 없는 사람의 지역애착이 높았으며 가구소득이 낮고(300만원 기준), 범죄두려움을 많이 느끼고, 거주 기간이 짧을수록 지역애착이 낮은 것으로 나타났다. 또한 지역변인들 간의 상관관계 분석 결과, 지역사회의 구조적 특성을 파악하기 위해 응답자들의 인식을 기준으로 변인들을 측정하였는데 지역수준에서 직장이 좋고 거주기간이 긴 지역일수록 지역애착의 수준이 높게 나타났다. 또한 사회유대, 이웃관계, 그리고 공식적 사회통제는 지역애착에 정적인 관련성을 보여주었다. 다만 지역 무질서는 지역애착과 관련성이 없는 것으로 나타났다. 지역애착은 개인과 집단수준의 다수준 접근이 유용한 것으로 나타났는데 지역애착 변량값의 16%가량이 지역 간 차이에 의해 결정되는 것으로 나타났다. 이에 위계선형회귀분석을 개인수준, 지역수준, 그리고 전체모델을 통해 분석하였는데 전체모델에서 개인수준에서는 성별, 집주인 여부, 거주기간, 가디언숫자, 그리고 범죄두려움이 유의미한 영향요인으로 나타났으며 지역수준에서는 주거 불안정성과 직장의 질에 관한 구조적 특성요인만이 유의미한 영향요인으로 파악되었다. 상대적으로 기존 논의에서 중요시되던 변인들을 지역수준에서만 고려하였다는 한계점에서 개인수준에서도 동일하게 지역변인들을 포함시킨 결과 상당히 개선된 결과를 보여주었다. 지역과 개인수준에서 동일한 변인들을 동시에 고려한 모델에서 유의미한 개인수준의 영향요인으로 연령, 집주인 여부, 거주기간, 가구소득, 범죄두려움, 사회유대, 이웃관계, 공식적 사회통제, 무질서, 직장의 질이었다. 즉, 지역애착은 비록 지역과 개인수준에서 동시에 고려해야 하는 개념이지만 개인수준에서 주요변인들의 영향력이 보다 큰 것으로 나타나 지역애착을 개선시키고 위한 전략 역시 개인의 인식개선을 중심으로 논의되어야 할 것으로 보인다.
더보기The primary aim for this study is to figure out the effective factors on community attachment through using multi-level analysis. Community attachment is defined as an affective feeling about residential environment around community and is a primary concept to expect social integration and community control. To accomplish this goal, this study attempted to use the data collected from 923 questionaries derived from 44 communities in Dae-gu City and adopted hierarchical linear regression models throughout using HLM 7.0. Statistical results from mean differences of community attachment across participants` characteristics show that there are statistical differences across gender, home ownership, types of houses, victimization, house income, length of residence, and fear of crime. Female, homeowner, non-victim persons show a lower level of attachment whileas persons with monthly house income less than3 million-won, higher fear of crime, short length of living in community are more likely to show lower level of attachment. In addition, correlation, occupation and length of residence in community level are positively related to community attachment. Moreover, except for disorder, social cohesion, neighboring, and formal social control are also positively related to attachment. the variance of community attachment was explained by 16% in the basis model by using HLM which meant that community attachment needed to examine in the multi-level analysis. In the final model, gender, home ownership, length of residence, social ties, and fear of crime in individual level of explaining factors were found significant variables whileas only residential instability and occupation had significant effects on attachment among community level variables. Since community effects were too small, the author attempted to adopt an additional analysis simultaneously considering the same variables(social cohesion, formal social control, neighboring, diroder and so on) in individual and community levels. The results have shown that several individual variables including age, home ownership, length of residence, home income, fear of crime, social cohesion, neighboring, formal social control, disorder, and occupation were shown significant effects to predict community attachment. As a result, to predict community attachment, individual level of effective factors is more important than community level of predictors. So that it is necessary to discuss a way to promote community attachment by using a strategy to innovate individual level of perceptions.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
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2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 1.24 | 1.24 | 1.14 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.09 | 0.97 | 1.211 | 0.55 |
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