I. 서론
코로나19 이후 사회 전반에 걸친 변화는 인류가 만들어낸 발전의 산물로서, 새로운 사회문제를 야기하고 있다. 이러한 사회문제는 위험의 내용과 특성이 더욱 복잡해지고 전문성을 요구하게 되었으며, 따라서 전문가와 국가의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있다. 김수진(2021)은 이러한 변화 속에서 미래사회의 위험이 장기간 일상적인 위협과 더불어 노출 범위와 취약성의 경계를 한정하기 어려운 복잡성을 띠고 있다고 지적하였다. 이러한 상황에서 국민들의 안전에 대한 불안감을 해소하고, 사회 전반의 안전 수준을 높이기 위해서는 범정부적인 노력이 필수적이다(이미숙·여관현, 2021).
최근의 사회 변화는 정부와 지자체가 안전을 위한 다양한 정책을 수립하고 집행하는 동기를 부여하였다. 대표적인 정책으로 행정안전부에서 2015년부터 공표하고 있는 지역안전지수가 있다. 이 지수는 안전에 관한 다양한 통계를 활용하여 자치단체별 안전 수준을 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병이라는 6개 분야로 계량화한 수치이다. 이를 통해 각 지역의 안전 수준을 객관적으로 평가하고, 안전 수준의 개선을 위한 구체적인 대책을 마련하는 데 중요한 기초 자료를 제공하고 있다(신진동 외, 2016; 김태현, 2017; 오후 외, 2018; 송창영, 2020).
지역안전지수의 활용은 지역 사회의 안전 수준을 파악하고, 이를 기반으로 정책을 수립하는 데 중요한 역할을 한다. 그러나 단순히 지수를 제공하는 것만으로는 충분하지 않으며, 이를 효과적으로 활용하기 위해서는 보다 정교한 분석과 평가가 필요하다. 예를 들어, 특정 지역의 특성을 고려한 맞춤형 정책을 개발하고, 지역 간 비교를 통해 보다 효율적인 자원 배분이 이루어져야 한다. 이러한 맥락에서, 이 연구는 잠재계층분석을 활용하여 지역의 특성에 적합한 다차원적 위험관리 전략 및 정책 방향을 제안하는 것을 목표로 한다.
잠재계층분석은 여러 가지 변수들을 고려하여 서로 다른 특성을 가진 집단을 식별하고, 각 집단의 특성에 맞춘 정책을 제안하는 데 유용한 방법론이다. 이를 통해 단순히 평균적인 접근이 아닌, 지역별로 특화된 맞춤형 전략을 수립할 수 있다. 예를 들어, 지역안전지수에 따른 연구 결과로 3개의 계층으로 분류되었고, 이들 계층의 공간적 분포는 범죄를 제외한 안전등급이 주로 수도권에 집중되어 있는 것으로 나타났다. 지방에서는 인구가 상대적으로 많은 도시에서 지역안전지수 위험도가 높은 지역이 발견되었다. 범죄 위험도가 높은 경우, 안전 예산 지출액의 비율이 다른 계층에 비해 높았다. 이는 지자체의 안전 관련 예산과 범죄 발생 사이에 유의미한 관계가 존재하지 않음을 시사한다. 범죄를 제외하면, 전체 고위험군은 다른 항목에 비해 인구소멸지수가 높았고, 총예산 대비 안전 예산 지출액의 비율이 낮은 것으로 나타났다.
따라서 한국의 안전 수준을 향상하기 위해서는 범정부적인 노력이 지속해서 이루어져야 하며, 지역안전지수와 같은 객관적인 정보를 기반으로 한 정책 수립과 실행이 필요하다. 이 연구는 이러한 배경에서 출발하여, 잠재계층분석을 활용하여 지역 특성에 맞는 다차원적인 위험관리와 정책적 방향을 제시하고자 한다(박근우, 2019; 봉태호 외, 2020; 신현두·여차민, 2021). 이를 통해 지역 간 비교 연구를 보다 용이하게 수행하고, 정책 결정 과정에서 보다 명확한 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Ⅱ. 이론적 논의와 선행연구의 검토
지역안전지수는 행정안전부에서 안전에 관한 국가 주요 통계를 활용하여 지자체 안전수준을 분야별로 계량화한 수치이다. 이를 통해 지자체 안전관리 책임을 강화하고, 취약부문에 대해 개선을 유도하며, 사망자수나 사고발생건수와 같은 지표를 가중 또는 경감하여 계산한다. 위해지표는 결과지표를 의미하며, 교통사고 사망자수, 환산사망자, 5대 주요 범죄(살인, 강도, 강간, 폭력, 절도) 발생건수, 생활안전 구급건수, 법정감염병 사망자 수 등을 의미한다. 취약지표는 원인지표를 의미하며, 재난약자수, 의료보장 사업장수, 자동차 등록대수, 안전벨트 착용률, 노후건축물수, 연립/다세대 주택수, 창고 및 운송관련 서비스업 업체순, 접객시설순, 건설업 종사자수, 독거노인수, 기초수급자 수, 감염병 취약 인구수 등을 의미한다(행정안전부, 2021).
마지막으로 경감지표는 처방지표로 CCTV대수, 발생건수당 화재구조실적, 소방정책 예산 비율, 안전신문고 신고건수, 자살예방 전담공무원 수, 격리병상수 등을 의미하고, 구체적인 산술식은 다음과 같다(행정안전부, 2021).
지역안전지수는 다양한 분야에서 안전을 평가하고, 이를 통해 지자체가 개선해야 할 부분을 명확히 하는 데 중요한 역할을 한다. 지역안전지수가 높다는 것은 해당 지자체에서 사고 발생이나 사망자 수가 적고, 다른 지역보다 안전 수준이 높다는 의미이다. 따라서 지자체는 지역안전지수를 향상시키기 위해 취약지표와 경감지표를 면밀히 분석하고, 위해지표 감축을 위한 정책 및 계획을 먼저 수립해야 한다. 또한, 취약 요인별 연관 지표를 고려한 다양한 개선 사업을 통해 분야별 안전 등급을 상향 조정할 필요가 있다(송창영, 2020).
특히, 지역안전지수는 다음과 같은 다양한 활용 방안을 제공한다. 첫째, 이 지수를 통해 각 지역의 안전 수준을 파악함으로써 안전 관리의 현황을 확인하고 개선할 점을 찾을 수 있다. 둘째, 지역안전지수를 통해 각 분야의 안전 수준을 비교함으로써 안전 관리에 있어 우선순위를 정할 수 있다. 예를 들어, 교통사고 분야에서 안전 수준이 낮다면, 그 분야에 대한 추가적인 자원 배분과 정책적 개입이 필요함을 알 수 있다. 셋째, 안전 관리 정책의 효과성을 평가하는 도구로 활용될 수 있다. 이를 통해 지역사회의 안전성을 종합적으로 관리하고 개선하는 데 기여할 수 있다(조민상, 2023).
또한, 지역안전지수는 다양한 이해관계자들에게 중요한 정보를 제공한다. 예를 들어, 주민들은 지역안전지수를 통해 자신이 거주하는 지역의 안전 수준을 이해하고, 이를 토대로 생활 방식을 조정할 수 있다. 지자체 관리자는 이를 바탕으로 보다 효과적인 안전 정책을 설계하고 시행할 수 있다. 중앙 정부는 지자체별 안전 수준을 비교 분석하여 전국적인 안전 관리 전략을 수립할 수 있다.
지역안전지수의 산출과 활용은 지역사회의 안전을 향상하기 위한 중요한 과정이다. 이를 통해 각 지역의 특성에 맞는 맞춤형 안전 정책을 개발하고, 지역 주민들의 안전한 삶을 보장하는 데 큰 역할을 할 수 있다. 따라서 지역안전지수를 지속적으로 모니터링하고, 이를 기반으로 한 적극적인 개선 노력이 필요하다.
지역안전지수에 관한 연구는 일반적으로 지역별 취약성을 개선하기 위한 연구와 공간적 연구로 나눌 수 있다. 먼저, 지역안전지수 개선 연구는 지자체의 취약한 지표를 분석하고, 이를 개선하기 위한 정책적 방안을 제안하는 데 초점을 맞추고 있다. 오후 외(2018)는 특정 지자체의 취약 지표를 분석하고, 다양한 정책적 방안을 제시하였다. 송창영(2020)은 지역안전지수를 향상시키기 위해 필요한 구체적인 지표와 정책적 접근 방법을 제시하였으며, 신현두와 여차민(2021)도 취약 지표를 중심으로 한 분석과 정책적 제언을 통해 지역안전지수 개선 방안을 연구하였다.
한편, 지역안전지수의 공간적 분석 연구는 특정 지자체의 낮은 지표를 개선하기 위한 분석에 초점을 맞추고 있다. 이미숙과 여관현(2021)은 특정 지역의 안전지수를 공간적으로 분석하여, 그 지역의 취약성을 개선하기 위한 구체적인 방안을 모색하였다. 여창건 외(2011)도 역시 지역안전지수를 공간적으로 분석하여, 지자체별로 차별화된 개선 방안을 제시하였다. 이러한 연구들은 단순히 수치를 제시하는 것을 넘어서, 공간적 시각화를 통해 지역별 취약성을 명확히 파악하려는 시도를 포함하고 있다.
지역안전지수와 관련된 공간적 분석 연구들은 주로 지역안전지수를 공간적으로 표현하기보다는 다른 지표들을 개발하거나 활용하는 데 중점을 두고 있다. 예를 들어, 임현철과 박윤환(2017)은 특정 지역을 사례로 하여 그 지역의 안전 취약성을 개선하기 위한 다양한 방안을 제시하였다. 김형균(2021)도 특정 지역을 중심으로 안전지수를 개선하기 위한 구체적인 방안을 모색하였다. 이들 연구는 특정 지역의 사례 분석을 통해 지역안전지수를 개선하기 위한 구체적인 방안을 제시하고 있으며, 이를 통해 지역의 안전성을 향상하는 데 기여하고 있다.
그러나 실제로 지역안전지수를 활용하여 지표 간의 연계나 공간적 특성을 분석한 연구는 제한적이다. 대부분의 연구는 지자체별로 구체적인 취약 지표를 분석하고, 이를 개선하기 위한 정책적 방안을 제시하는 데 중점을 두고 있다. 따라서, 지역안전지수를 효과적으로 활용하기 위해서는 공간적 특성을 고려한 종합적인 분석이 필요하다. 이를 통해 지역별로 차별화된 개선 방안을 모색하고, 지역안전지수의 신뢰성과 유용성을 높일 수 있을 것이다.
최근에는 공간 정보 시스템(GIS)을 활용하여 지역안전지수를 시각화하고, 이를 통해 지역별 취약한 부분을 명확히 파악하려는 연구들이 증가하고 있다. 이러한 연구들은 지역안전지수의 공간적 특성을 고려한 분석을 통해 보다 구체적이고 효과적인 개선 방안을 제시할 수 있다. 또한, 지역안전지수와 관련된 다양한 지표들을 종합적으로 분석하여, 지역별로 차별화된 정책적 접근 방법을 모색할 수 있다.
이러한 연구들은 지역안전지수를 보다 효과적으로 활용할 가능성을 보여준다. 앞으로 이러한 연구들이 지속해서 이루어지면, 지역안전지수의 신뢰성과 유용성이 더욱 높아질 것이다. 이를 통해 지역사회의 안전성을 종합적으로 평가하고, 개선하는 데 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
Ⅲ. 연구방법
이 연구에서는 행정안전부에서 공개한 2022년 지역안전지수(2021년 통계 기준)를 통해 각 차원별로 등급이 유사한 지역을 분류하고, 분류된 지역의 특성을 파악하고자 한다. 지역안전지수는 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병과 같은 6개의 분야에 대해 각각 지역별로 위해지표, 취약지표, 그리고 경감지표를 계산하여 1등급부터 5등급까지 분류하였다. 이 결과를 통해 지역별로 6개 분야에 대한 안전 정도를 파악하기 위한 자료로 사용된다.
지역안전지수를 통해 지역의 6개 분야별 등급이 유사한 지역들을 분류하고, 분류된 지역들 간의 특성을 파악하기 위해 지역의 안전에 영향을 줄 수 있는 요인을 살펴보고자 한다. 지역의 안전에 영향을 줄 수 있는 요인으로는 지역의 안전에 관한 관심을 살펴보기 위한 인구소멸지수와 인구이동, 지방자치단체의 안전에 관한 관심을 살펴보기 위한 안전 관련 예산 지출의 비율, 지역의 안전 취약성을 가진 인구를 파악하기 위해 1인 가구의 비율, 그리고 지역의 경제수준을 파악하기 위한 지역내총생산이다.
이 연구에서는 지역안전지수를 통해 지역의 분야별 안전정도가 유사한 지역을 묶어 살펴보고자 한다. 지역안전지수는 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병과 같은 6개의 분야에 대해 1등급부터 5등급까지 부여되었다. 이들 5개의 등급을 그대로 이용하여 분야별 안전정도가 유사한 지역들을 분류하게 된다면 매우 많은 집단으로 분류될 수 있을 것이다. 이에 따라 지역안전지수에 따른 분야별 등급을 5개에서 3개로 축소하여 분석에 사용하도록 한다. 즉, 1등급과 2등급을 하나의 등급으로, 3등급을 하나의 등급으로, 그리고 4등급과 5등급을 하나의 등급으로 재부호화하였다. 이러한 방식으로 등급을 재부호화하여 안전등급이 ‘높은 등급’, ‘중간 등급’, 그리고 ‘낮은 등급’으로 분류하였다.
연구에서 종속변수인 지역안전등급을 재부호화하여 '높은 등급', '중간 등급', 그리고 '낮은 등급'으로 분류하여 분석에 사용하였다. 이러한 접근법은 연구의 실용성과 분석의 용이성을 높이며, 결과의 명확성을 증가시킬 수 있다. 종속변수의 등급을 재부호화한 이유는 복잡성을 줄이고, 해석을 쉽게 하기 위함이다. 세부적인 5등급 체계는 많은 집단을 형성하여 데이터 분석을 복잡하게 만든다. 따라서 3개 등급 체계로 축소함으로써, 분석을 단순화하고, 결과의 해석을 쉽게 할 수 있다.
또한, 실제 정책적 활용이나 지역 간 비교 연구에서 세부적인 5등급 체계는 과도하게 세분되어 실질적인 정책 적용에 어려움을 초래할 수 있다. 3개 등급 체계는 정책적 접근에 있어 더 실용적이고 효과적인 방안을 제공할 수 있다.
선행연구들(예: 송창영, 2020; 김형균, 2021)은 지역안전지수를 단순화하여 사용함으로써 분석의 효율성과 실용성을 높이는 방법론을 지지하고 있다. 특히, 지역 안전성 평가와 관련된 연구들에서는 복잡한 등급 체계를 단순화하여 지역 간 비교를 쉽게 하고, 정책적 적용성을 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있다.
또한, 종속변수를 지역안전유형으로 선택한 것은 정부나 지자체에서 실제로 지역 안전을 평가하고 개선하는 과정에서 단순화된 등급 체계가 정책 결정자들이 더욱 명확한 기준을 가지고 접근할 수 있도록 돕기 때문이다. 예를 들어, '높은 등급', '중간 등급', '낮은 등급'으로 분류된 데이터는 특정 지역의 안전 개선을 위한 우선순위 설정에 유용하게 사용될 수 있다.
선행연구들에서는 지역안전지수의 활용과 관련된 다양한 접근 방법이 제안되어 왔다. 김형균(2021)은 특정 지역을 중심으로 안전지수를 개선하는 방향을 모색하였으며, 송창영(2020)은 지역안전지수를 향상하는 데 필요한 구체적인 지표와 정책적 접근 방법을 제시하였다. 이러한 연구들은 복잡한 지표 체계를 단순화하여 실용적인 분석과 정책적 적용성을 높이는 방향으로 연구가 진행되고 있음을 보여준다.
따라서 이 연구에서도 지역안전지수를 3개 등급 체계로 재부호화하여 분석함으로써 연구의 실용성과 정책적 적용성을 높이고자 한다. 이를 통해 지역 간 비교 연구를 보다 쉽게 수행하고, 정책 결정 과정에서 더욱 명확한 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구에서는 지역안전등급을 설명하기 위한 요인으로 다음과 같은 독립변수를 선정하였다. 인구소멸지수, 인구이동, 안전관련 예산 지출 비율, 1인 가구 비율, 지역내총생산(GRDP)으로 선정하였다.
첫째, 인구소멸지수는 지역의 인구 구성과 사회적 활력을 반영하는 중요한 지표이다. 인구소멸이 진행되는 지역은 젊은 인구가 감소하고 고령화가 진행되면서 사회적 안전망이 약해질 가능성이 높다. 이러한 지역에서는 안전사고 발생 가능성이 높아지므로, 인구소멸지수는 지역안전등급을 설명하는 중요한 변수이다. 신현두와 여차민(2021)의 연구는 인구 구조 변화가 지역 안전에 미치는 영향을 조사하였으며, 김형균(2021)은 인구 감소와 고령화가 지역사회 안전성에 미치는 영향을 분석하였다. 이들 연구는 인구소멸지수가 지역 안전성에 중요한 영향을 미친다는 점을 강조하고 있다.
둘째, 인구이동은 지역의 사회적 이동성과 경제적 활력을 나타내는 지표이다. 높은 인구 이동률은 지역의 경제적 기회와 사회적 활력을 반영하며, 이는 지역 안전 수준에도 영향을 미칠 수 있다. 인구의 유입은 지역 경제와 사회적 구조에 긍정적인 영향을 미치며, 이는 안전지수에도 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 이미숙과 여관현(2021)은 인구 이동과 지역 안전성 간의 관계를 분석하였으며, 송창영(2020)은 인구 유입이 지역 안전 수준에 미치는 영향을 연구하였다. 이들 연구는 인구 이동이 지역 안전성에 중요한 역할을 한다는 것을 보여준다.
셋째, 안전관련 예산 지출 비율은 지자체가 지역 안전을 위해 얼마나 많은 자원을 투자하고 있는지를 나타내는 지표이다. 높은 안전 예산 지출 비율은 지역 안전망 강화와 직접 연관되며, 이는 안전지수 향상에 중요한 역할을 한다. 오후 외(2018)는 지방정부의 안전 예산이 지역 안전에 미치는 영향을 연구하였고, 조민상(2023)은 안전 예산 지출과 지역 안전성 간의 상관관계를 분석하였다. 이들 연구는 안전 예산 지출이 지역 안전성을 증대시키는 중요한 요인임을 강조하고 있다.
넷째, 1인 가구 비율은 사회적 고립과 안전 취약성을 나타내는 지표이다. 1인 가구가 많을수록 사회적 지원망이 약해질 가능성이 있으며, 이는 안전사고 발생 시 취약성을 증가시킬 수 있다. 임현철과 박윤환(2017)은 1인 가구 증가가 지역사회 안전성에 미치는 영향을 분석하였고, 송창영(2020)은 1인 가구 비율이 높을수록 사회적 고립이 심화하여 안전사고 발생 위험이 증가한다고 지적하였다. 이러한 연구들은 1인 가구 비율이 지역 안전성에 큰 영향을 미친다는 점을 보여준다.
다섯째, 지역내총생산(GRDP)은 지역의 경제적 번영을 나타내는 지표로, 경제적 번영은 지역 안전 수준에 중요한 영향을 미친다. 높은 GRDP는 지역 경제가 활발하며, 이는 지역 안전 인프라와 자원에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 여창건 외(2011)는 지역 경제 수준과 안전성 간의 관계를 분석하였으며, 김형균(2021)은 GRDP가 높은 지역일수록 안전지수도 높은 경향이 있음을 보여주었다. 이들 연구는 지역내총생산이 지역 안전성을 향상시키는 중요한 요인임을 강조하고 있다.
지역안전지수가 특별시와 광역시, 시, 그리고 군별로 교통사고, 화재, 범죄, 생활안전, 자살, 감염병과 같은 6개의 분야에 대한 등급이 부여되었다. 즉, 각 지역의 등급은 특·광역시별, 시별, 그리고 군별로 해당되는 분야의 위험수준을 등급으로 나누었다. 따라서 독립변수로 사용할 변수들은 특·광역시별, 시별, 그리고 군별로 표준화한 점수를 계산하여 분석에 사용하였다.
이 연구에서는 이들 독립변수를 사용하여 지역안전등급을 분석함으로써 지역의 안전성을 보다 정확하게 평가하고, 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 이를 통해 지역 간 비교 연구를 보다 쉽게 수행하고, 정책 결정 과정에서 더욱 명확한 기준을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 지역안전지수에서 나타난 분야별 안전 수준이 유사한 지역들을 묶고, 이들 지역의 특성을 파악하고자 한다. 이를 위해 잠재계층분석(latent class analysis)을 이용한다. 관찰값이 유사한 표본에 따라 집단을 분류하는 방법으로 군집분석이 사용될 수 있다. 그러나 군집분석은 군집의 수를 결정하기 위한 통계적 지표를 제공하지 않아, 연구자의 주관적 판단에 따라 결정될 수 있다. 이에 비해 잠재계층분석은 AIC, BIC, 그리고 entropy 등의 지표로 계층의 수를 결정할 수 있다(이상균, 2015).
또한, 이 분석 방법은 계층의 수가 정해지면, 각 표본의 특성에 따라 각 계층에 포함될 확률을 구하고, 가장 큰 확률을 나타낸 계층에 포함되게 한다. 이 과정에서 잠재계층분석에서 사용될 수 있는 척도 수준은 명목척도도 가능하다. 반면에 군집분석은 3개 이상의 명목척도에는 사용할 수 없으므로, 이 연구에 적합한 분석 방법으로는 잠재계층분석이라 할 수 있다. 잠재계층분석은 R 프로그램의 ‘poLCA’ 패키지를 사용하여 분석하였다.
잠재계층분석을 통해 지역안전지수의 분야별 안전 수준이 유사한 집단을 구성하고, 각 집단 간 차이를 설명하고자 한다. 이들 집단 간 차이를 설명하기 위해 종속변수로는 2개의 집단으로 재부호화하여 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 이용하여 통계적으로 검증하였다. 이들 집단 간 차이를 설명하는 요인으로는 <그림 1>에서와 같이 인구소멸지수, 인구이동, 안전예산 지출액의 비율, 1인 가구의 비율, 그리고 지역내총생산을 가정하였다.
Ⅳ. 분석결과
잠재계층분석에서 우선 살펴보아야 할 부분은 계층의 수를 결정하는 것이다. 이를 위해 AIC, BIC, 그리고 entropy를 통해 판단할 수 있다. 지역안전지수에서 6개의 분야에 대한 잠재계층의 수를 결정하기 위한 추정치는 <그림 2>와 같다.
AIC와 BIC 지수는 절대값이 0에 가까울수록 상대적으로 정확한 분류가 되었다고 볼 수 있다. 분석 결과에서 AIC는 계층 수가 3개일 때까지 감소하였고, 이후 계층 수가 많아질수록 증가하는 경향을 보였다. BIC는 계층 수가 2개일 때 가장 낮게 나타났고, 이후 계층 수가 많아질수록 증가하였다. 또 다른 지수인 entropy는 각 개별 관측값들의 분류 정확도 평균을 의미하며, 1에 가까울수록 잠재계층의 분류가 정확하게 이루어졌다고 볼 수 있다. 이 지수는 계층 수가 많아질수록 1에 가까워지는 경향을 보였다. AIC, BIC, 그리고 entropy 지수의 결과를 종합해 보면, AIC 지수는 계층 수가 3개, BIC 지수는 계층 수가 2개일 때 가장 낮았다. 그리고 entropy는 계층 수가 많을수록 1에 가까워지므로, 잠재계층의 수를 3개로 결정하는 것이 적절하다고 판단하였다.
잠재계층별 추정치를 통해 결정된 3집단에 대해 지역안전지수의 분야에 대한 계층별 특성을 살펴보면 <그림 3>과 같다. 첫 번째 잠재계층은 범죄 분야를 제외하고, 나머지 분야에서 1등급 혹은 2등급일 확률이 높은 지역으로 나타났다. 이 잠재계층은 '범죄 이외 높은 등급 계층'이라 명명하였다. 두 번째 잠재계층은 범죄 분야를 제외하고, 4등급 혹은 5등급일 확률이 낮은 지역이었다. 이 잠재계층은 '범죄 한정 위험 계층'이라 명명하였다. 세 번째 잠재계층은 범죄 분야를 제외한 다른 분야에서 4등급 혹은 5등급일 확률이 높은 지역이었다. 따라서 이 잠재계층은 '범죄 이외 낮은 등급 계층'이라 명명하였다.
3개의 잠재계층의 공간적 분포를 살펴보면 <그림 4>와 같다. 첫 번째 잠재계층인 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’은 대체로 수도권에 많이 분포하고 있고, 일부 광역시나 지역에서 상대적으로 인구규모가 큰 도시에 분포하고 있는 것으로 나타나고 있다.
3개 잠재계층에 따른 독립변수에 대한 기술통계는 <표 2>와 같다. 우선, 인구소멸지수는 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’이 평균 0.80으로 가장 높았고, 그 다음으로 ‘범죄 한정 위험 계층’(평균 0.69), 그리고 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’(평균 0.25)의 순으로 나타났다. 인구소멸의 문제가 가장 심각한 지역은 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’ 지역인 것으로 나타났다. 인구이동은 ‘범죄 한정 위험 계층’에서 1년 평균 2,168.84명이 증가하는 반면, ‘범죄 이외 높은 등급 계층’에서는 1년 평균 2,415.50명이 감소하고 있었다. ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’에서는 1년 평균 51.87명이 증가하고 있어, 다른 계층에 비해 인구이동이 크지 않았다.
안전예산 지출액의 비율에 대해서는 ‘범죄 한정 위험 계층’이 평균 25.25%로 가장 높았고, 그 다음으로 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’(평균 23.49%), 그리고 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’(평균 11.19%)의 순으로 나타났다. 1인 가구의 비율은 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’이 평균 18.34%로 가장 높았고, 그 다음으로 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’(16.05%), 그리고 ‘범죄 한정 위험 계층’(14.51%)의 순이었다. 지역내 총생산은 ‘범죄 한정 위험 계층’이 평균 13,420,158.17백만 원으로 가장 높았고, 그 다음으로 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’(평균 12,534,586.59백만 원), 그리고 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’(평균 2,266,956.23백만 원)의 순으로 나타났다.
지역안전지수의 분야별 등급을 통해 3개의 잠재계층으로 구분하고, 각 잠재계층의 특성을 살펴보고자 한다. 우선, ‘범죄 이외 높은 등급 계층’을 1로 재부호화하고, 나머지 계층인 ‘범죄 한정 위험 계층’과 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’을 0으로 재부호화하였다. 계층별 차이를 설명할 요인으로 인구, 인구소멸지수, 인구이동 비율, 그리고 안전예산 지출액의 비율을 독립변수로 투입하여 로지스틱 회귀분석을 시행하였다.
이를 분석한 결과는 <표 3>과 같다. 독립변수로 가정한 인구소멸지수, 인구이동 비율, 안전예산 지출액의 비율, 1인 가구의 비율, 그리고 지역내총생산 중에서 인구소멸지수와 1인 가구의 비율만이 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이 두 변수 중 인구소멸지수는 정적인(positive) 영향을 미치고 있어, 인구소멸지수가 높을수록 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’에 포함될 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 이에 비해 1인 가구의 비율은 부적인(negative) 영향을 미치고 있었다. 즉, 1인 가구의 비율이 낮을수록 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’에 포함될 확률이 높아지는 것으로 나타났다.
다음으로, ‘범죄 한정 위험 계층’과 다른 계층 간의 특성을 살펴보기 위해 ‘범죄 한정 위험 계층’을 1로 재부호화하고, 나머지 계층을 0으로 재부호화하여 분석하였다. 이에 대한 결과는 <표 4>에 나타나 있다. 독립변수로 가정한 요인들 중에서 인구소멸지수, 인구이동 비율, 그리고 안전예산 지출액의 비율이 통계적으로 유의하게 나타났다. 이들 요인 중 인구소멸지수와 안전예산 지출액의 비율은 정적인 영향을 미쳐, 인구소멸지수가 높을수록, 안전예산 지출액의 비율이 높을수록 ‘범죄 한정 위험 계층’에 포함될 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 반면, 인구이동 비율은 부적인 영향을 미쳐, 전입인구에 비해 전출인구가 많아질수록 ‘범죄 한정 위험 계층’에 포함될 확률이 높은 것으로 나타났다.
‘범죄 이외 높은 등급 계층’과 ‘범죄 한정 위험 계층’을 비교해 보면, 두 계층 모두 인구소멸지수가 높아 인구소멸의 위험성이 낮은 지역이라는 공통점을 가지고 있다. 안전예산 지출액의 비율에 대해서는 ‘범죄 이외 높은 등급 계층’에서는 유의한 영향을 미치지 못했지만, ‘범죄 한정 위험 계층’에서는 정적인 영향을 미쳤다. 이 지역에서는 안전예산 지출액이 높아 많은 분야에서 위험성이 낮지만, 범죄 분야에서는 낮은 등급으로 나타나고 있어, 안전예산의 효과가 범죄 분야에서는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 볼 수 있다.
‘범죄 이외 낮은 등급 계층’과 다른 계층 간의 특성을 살펴보기 위해 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’을 1로 재부호화하고, 나머지 계층을 0으로 재부호화하여 분석한 결과는 <표 5>와 같다. 독립변수로 가정한 요인들 중에서 인구소멸지수, 인구이동, 안전예산 지출액의 비율, 그리고 1인 가구의 비율이 통계적으로 유의하게 나타났다. 이들 요인 중 인구소멸지수와 안전예산 지출액의 비율은 부적인 영향을 미쳐, 인구소멸지수가 낮을수록, 안전예산 지출액의 비율이 낮을수록 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’에 포함될 확률이 높아지고 있었다. 반면, 인구이동과 1인 가구의 비율은 정적인 영향을 미쳐, 인구이동이 많을수록, 1인 가구의 비율이 높을수록 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’에 포함될 확률이 높아지고 있었다.
인구소멸의 위험성이 높은 지역의 경우, 재정 문제뿐만 아니라, 지방정부 자체의 위험으로 이어질 수 있어, 지역의 안전에도 영향을 미칠 수 있음을 시사하고 있다(서인석 외, 2021). 또한 앞선 <표 4>의 결과에서와 같이 ‘범죄 이외 낮은 등급 계층’에서 안전예산 지출액의 비율이 낮은 특징을 가지고 있으나, 범죄 분야의 위험성은 다른 분야에 비해 상대적으로 크지 않은 것으로 나타났다. 이는 지역의 안전예산이 범죄 분야에 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 인구이동과 1인 가구의 비율은 범죄에는 영향을 미치지 않으나, 다른 분야의 안전에는 영향을 미칠 수 있다. 특히 1인 가구의 비율이 높을수록 화재 관리와 생활안전에 대한 부주의 증가, 사회적 고립감으로 인한 자살 증가에 영향을 미칠 수 있다.
Ⅴ. 논의 및 결론
이 연구의 목적은 지역안전지수를 잠재계층분석을 활용하여 특성에 맞는 다차원적인 위험 관리와 정책적 방향을 제시하는 것이다. 연구 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다.
첫째, 연구를 통해 3개의 계층 유형으로 지역을 구분하였다. 첫 번째 계층은 범죄를 제외하고 높은 등급인 지역이며, 두 번째 계층은 범죄 위험이 큰 지역, 세 번째 계층은 범죄를 제외하고 전반적으로 낮은 등급인 지역이다. 이러한 구분은 지역안전지수의 다양한 측면에서 지역 간의 안전 수준을 효과적으로 비교할 수 있도록 해준다.
둘째, 계층의 공간적 분포를 살펴본 결과, 범죄를 제외하고 높은 등급인 지역은 주로 수도권에 밀집되어 있으며, 지방에서는 광역시 또는 인구 규모가 큰 도시에서 지역안전지수의 위험도가 높게 나타났다. 이는 수도권과 일부 지방 대도시가 상대적으로 높은 안전 수준을 유지하고 있다는 것을 시사한다.
셋째, 범죄 위험도가 높은 계층의 경우, 다른 계층에 비해 전체 예산 대비 안전 관련 예산 지출 비율이 높았다. 이는 지자체의 안전 관련 예산과 범죄 발생 간에 유의미한 상관관계가 없음을 나타낸다. 따라서 범죄 예방을 위한 예산 지출이 반드시 범죄 발생률 감소로 이어지지 않는다는 점을 고려할 필요가 있다.
넷째, 범죄를 제외하고 전반적으로 위험도가 높은 계층의 경우, 인구소멸지수가 높고, 전체 예산 대비 안전 관련 예산 지출 비율이 낮았다. 이는 인구 감소와 낮은 안전 예산이 지역의 전반적인 안전 수준에 부정적인 영향을 미친다는 것을 보여준다.
이에 따른 정책적 대안은 다음과 같다.
첫째, 지역의 안전 관련 예산 지출 비율을 증대해야 한다. 범죄 한정 위험도가 높은 계층에서는 안전 관련 예산 지출 비율이 높았으나, 다른 계층에서는 낮은 편이었다. 따라서 지자체는 안전 관련 예산 지출을 증대하여 지역의 안전망을 강화할 필요가 있다. 이는 지역사회의 전반적인 안전 수준을 높이는 데 중요한 역할을 할 것이다(정창훈 외, 2019; 김경우 외, 2021; 이제복, 2021).
둘째, 지역사회의 인구 소멸 방지 정책을 적극적으로 지원해야 한다. 전반적으로 위험도가 높은 계층에서는 인구소멸지수가 높게 나타났다. 따라서 인구 소멸을 방지하기 위한 정책을 마련하고, 해당 지역 주민들이 안정적인 생활을 할 수 있도록 지원하는 것이 필요하다. 이는 지역사회의 지속 가능성을 확보하는 데 중요한 요소가 될 것이다(이상대 외, 2021; 김지영 외, 2022).
셋째, 균형 잡힌 지역 발전을 위한 정책을 개발해야 한다. 지방의 균형 잡힌 발전을 촉진하기 위해 지역 간 안전 격차를 줄이고, 모든 지역이 안전한 환경을 누릴 수 있도록 해야 한다. 이를 위해 지역 특성에 맞는 맞춤형 발전 전략을 수립하고, 지역 간의 불균형을 해소하기 위한 종합적인 정책을 마련해야 한다(구주영, 2021; 정세희, 2022).
이 연구는 지역안전지수를 활용한 잠재계층분석을 통해 각 지역의 안전 수준을 다차원적으로 분석하고, 이를 토대로 효과적인 위험 관리와 정책적 방향을 제시하였다. 이러한 접근은 지역별로 특화된 안전 전략을 수립하고, 전반적인 사회 안전망을 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다.
