집단 정치성향 변화의 공간적 구성: 이산 공간통계모형을 응용한 …kostat.go.kr/file_total/20-2-02.pdf · 진, 2005; 박찬욱, 2013; Lee, 1998). 유일하게

통계연구(2015), 제20권 제2호, 46-69

집단 정치성향 변화의 공간적 구성:

이산 공간통계모형을 응용한 수도권 제16∼19대 총선 분석

황재희1) ․ 이성우2) 요약

본 연구의 목적은 집단 정치성향의 변화를 공간적으로 구성하고, 선거 결과가 함축하는 사회변

화의 특징을 규명하는 것이다. 이에 선거 결과에 대한 인접 선거구 간 공간적 유사성 약화 여부

를 검정하기 위하여, 제16∼19대 수도권 총선에서 나타난 정당 선호 결정요인 변화를 실증 분석

하고 있다. 분석 단위로는 선거구로 구획된 공간 단위를 활용하며, 분석 방법으로는 이산형 공간

계량모형과 지리가중회귀분석을 순차적으로 적용한다. 분석 자료는 인구주택총조사, 표준지공시

지가 및 중앙선거관리위원회의 선거구 현황자료를 선거구별 집계자료 형태로 구성하여 활용한

다. 분석 결과, 민주당 당선에 대한 수도권 내 공간적 군집은 전반적으로 약화 또는 해체되고 있

는 것으로 나타난다. 공간계량 결과에서는 제16대 총선을 제외하고 민주당 선호에 대한 공간적

결집을 찾아보기 어렵다. 인접 선거구 간 정당일체감으로 표현할 수 있는 잔차 내 공간적 상호

작용은 매우 미미한 수준이며, 수도권 지역의 투표행태는 점차 인접 선거구와의 정당일체감 공

유보다 동일 선거구 내 유권자들 간 결집에 의존하는 경향을 보인다. 또한 청년층 및 호남출신

비중은 비교적 일관되게 민주당 당선에 정(+)의 방향으로, 대졸이상 비중의 경우 부(-)의 방향으

로 영향을 미치고 있음이 확인되었다. 그러나 각 분석 시기별 추정계수의 크기, 방향, 직접 및

간접효과, 지리적 분포는 한국 사회의 변화 동향에 따라 상이하게 나타난다. 본 연구의 의의는

이산 공간통계모형의 정치지리학적 응용으로 수도권 지역의 선거지형 변화를 통계적으로 해석한

다는 데 있으며, 수도권 내 각 선거구들이 독자적인 정치적 선호를 형성해 나가고 있다는 실증

결과는 정치의 개인화 및 거주지 내 실리적·단기적 이해관계가 정치적 선택의 주요 요인으로 부

상하고 있음을 시사한다.

주요용어 : 선거, 사회변화, 공간통계, 이산공간계량모형, 이산GWR모형

1. 서론

사회 구성원의 가치관과 집단 내 담론의 변화는 사회 진화의 주요 동인이다. 진화

의 방향은 여전히 논쟁의 대상이나, 사회가 시간의 흐름에 따라 각종 담론을 생산하

고 구성원의 의식 변화를 반영해 나간다는 것은 자명하다. 따라서 개인 ‧집단의 가치관 변화를 확인하는 것은 사회의 변화상과 그 방향을 가늠하는 척도로 작용한다.

사회를 구성하는 개인과 집단의 가치관은 선거라는 공적 행위를 통해 배태된 주관

에서 실존적 사실로 전환된다. 정치적 선택의 권리와 의무를 부여 받은 유권자 집단

은 투표행위를 통해 가치관을 표현하고, 선택의 결과는 선거구로 구획된 공간적 범위

1) 주저자. 서울시 관악구 관악로 1, 서울대학교 지역정보전공 박사과정.2) 교신저자. 서울시 관악구 관악로 1, 서울대학교 지역정보전공 교수. E-mail: seonglee@snu.

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집단 정치성향 변화의 공간적 구성 47

로 규합되어 나타난다. 이에 선거 결과를 분석하여 유권자 집단의 정치적 견해를 공

간적으로 구성하는 것은 해당 사회가 잉태한 집단적 가치관을 대변한다.

선거 결과는 집단적 가치관의 변화, 즉 사회의 변화 방향을 설명할 수 있는 실증

자료를 제공한다. 현대 사회의 가장 합리적이고 민주적인 집단 의사결정 수단이 선거

라면, 선거 결과는 다수의 합의를 전제한 객관적인 지표로서 사회의 변화상을 보여

줄 수 있기 때문이다. 이러한 관점에서, 장기적으로 선거구 특성과 선거 결과 간 인과

효과의 변화를 조망함으로써 한국 사회의 변화 과정을 해석하는 연구 또한 요구되고

있다.

그러나 선거 분석을 통해 한국 사회의 변화를 이해하고자 한 기존의 연구는 선거

결과에 투영되는 공간적 상호관계 부분을 결여하고 있다. 선거구는 표의 등가성(等價性)이 보장되는 지리적 경계를 기준으로 획정된 공간적 개념인 까닭에, 선거 분석에는 유권자의 집단적 행동에 영향을 미치는 공간적 의존성과 이질성이 고려될 필요가 있

다. 반면 선거 분석에 공간적 자기상관3)(Spatial Autocorrelation)을 대입한 연구가 증

가하고 있음에도 불구하고(Kohfeld & Sprague, 1995; Macallister et al., 2001;

Lacombe & Shaughnessy, 2007; Cutts & Webber, 2010; Jensen et al., 2012;

Lacombe & LeSage, 2013), 자료 및 방법론 활용의 한계로 인해 체계적인 공간분석

결과를 제시하는 연구는 미진한 실정이다.

특히, 한국의 선거 연구는 유권자 개인의 행태분석 및 선거제도 분야에 치중되어

있다(강원택, 2010; 이남영, 2006; 이내영‧서현진, 2013; 정준표, 2008; 장승진, 2013). 공간 개념을 활용하는 연구의 경우에도 지역주의 투표성향 분석을 위해 지역 차원을

대입한 것이 대부분이다(김범준, 2002; 김영태, 2009; 김진하, 2010; 김형국, 1989; 문우

진, 2005; 박찬욱, 2013; Lee, 1998). 유일하게 황재희‧이성우(2014)의 연구가 한국 선거 결과 분석에 공간통계기법을 도입하고 있으나, 다양한 설명변인을 활용한 장기(長期) 분석으로 사회의 변화상을 포착하는 데에는 한계가 있다.

본 연구는 “선거 결과에 대한 인접 선거구 간 공간적 유사성은 약화되고 있다”는

연구가설 규명을 중심으로, 선거 결과에 반영되는 공간적 특질, 소위 수도권 선거구

간 지역주의적 투표 성향이 어떻게 변화하고 있는지를 포착하고자 한다. 이어 분석

결과 해석을 통해 선거 결과에 용해되어 있는 유권자의 가치관 변화 양상을 선거 당

시의 사회상과 결부지어 해석하고 있다.

연구에서 상정하고 있는 공간적 유사성은 수도권 내 인접 선거구 간에 유사하게

나타나는 정치적 선호, 즉 복수의 선거구 간에 형성되는 정치성향의 군집을 지칭한다.

공간통계 용어로는 상술한 공간적 자기상관과 맥락을 같이 한다. 또한 민주당 당선

여부가 종속변인인 관계로, 본 연구의 공간적 자기상관은 설명변인을 통해 관찰되지

는 않으나 민주당 선호에 영향을 미치는 공간 속성을 의미한다. 보다 직관적인 개념

으로 환언하면 선거구별로 내재하고 있는 정당일체감으로 이해 가능하다. 공간적 자

3) 황재희·이성우(2014)에 따르면, 공간적 자기상관은 지리적으로 가까운 공간 간의 상호작용이 특정한 공간적 위상관계를 형성하여 각 공간의 속성에 영향을 미치는 것을 의미함. 본 논문에서 언급되는 공간적 군집, 공간적 영향력, 공간적 의존성, 공간적 이질성은 이러한 공간적 자기상관의 기본 개념에 근거하고 있음.

48 황재희 · 이성우

기상관을 반영한 분석 방법으로는 거시적 차원에서 정당 선호 결정요인을 확인할 수

있는 공간계량모형(Spatial Econometrics)과 보다 미시적인 차원의 지리가중회귀분석

(GWR, Geographically Weighted Regression)을 활용하고 있다.

논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 선거 분석을 통한 사회변화의 해석 가능성

과 공간개념 도입에 대한 이론적 논의를 다룬다. 3장은 분석에 활용한 방법론과 자료

를 상세히 설명하고 있으며, 4장은 해당 분석 방법으로 도출된 제16∼19대 총선 분석

결과를 해석한다. 마지막으로 5장에서는 분석 결과의 의의와 한국 사회 및 향후 연구

에 대한 시사점을 제언한다.

2. 연구 배경

정치적 선택은 개인의 가치관을 반영한다(Lazarsfeld et al., 1968; Warf & Leib,

2011; Wolfinger & Rosenstone, 1980). 그리고 선거제도가 투표의 등가성을 보장하는

한, 개별 유권자들의 상이한 가치관이 투표행위에 투영된다. 나아가 선거 결과에 따라

제한된 수의 정치적 대리인이 선출된다는 원칙에 근거하여, 개인의 선택은 공동의 가

치 선택으로 규합된다. 선거 결과에 집단의 가치관이 반영되는 원리는 사회구성원 전

체가 참여하는 의사결정 체계와 동일하며, 이에 선거 결과를 분석하는 것은 사회적

가치관의 움직임을 파악할 수 있는 기회를 제공한다.

선거 결과는 선거구를 기준으로 공표된다. 유권자의 개인적 특징은 선거 결과에

영향을 미치는 주요 요인이나, 선거 결과는 선거구로 구획된 유권자들의 집단적 속성

에 절대적으로 의존한다. 현대 선거 제도가 선거구 내 다수의 의견을 따르는 다수결

의 원칙을 존중하는 까닭이다. 따라서 선거 결과를 통해 사회의 변화상을 포착하기

위해서는 선거구를 분석 단위로 활용한 공간분석이 필수적이다.

수도권 지역을 대상으로 한 2000∼2012년 총선의 정당별 당선 분포에서 볼 수 있

듯이( 참조), 각 정당의 당선 지역은 공간적인 군집을 형성하고 있다4). 이

러한 분포 형태는 특정 정당에 대한 지지에 공간적인 자기상관이 존재할 것임을 암시

한다. 물론 공간적 자기상관과 군집패턴이 통계적으로 확인되는지 여부는 공간통계기

법의 적용을 통해 검정되어야 할 부분이지만, 지리적으로 도식화 한 정당별 당선 현

황만으로도 공간 개념을 적용한 선거 분석의 필요성을 식별할 수 있다.

에 따르면, 한나라당의 경우 강남-서초구 일원을 중심으로 한 서울 남동

부와 경기 북동부 지역에서 지속적인 공간적 군집을 보이고 있다5). 반면 민주당은 수

도권 지역구 총선에서 한나라당의 약진이 두드러진 2008년 총선을 제외하고 서울 강북

4) 시기 변화에 대한 이해를 돕기 위해, 본 논문은 16∼19대 총선을 각 선거가 치러진 연도에 준하여 2000, 2004, 2008, 2012년 총선으로 기입하고 있음. 참고로, 16대 총선은 2000.04.13., 17대 총선은 2004.04.15., 18대 총선은 2008.04.09., 19대 총선은 2012.04.11.에 실시되었음.

5) 본 연구는 분석 결과 설명과 이해의 편의를 위해, 분석 대상 4개 연도에서 가장 많이 사용되거나 또는 일반인에게 가장 친숙한 당명으로 통칭하고자 함. 이에 한나라당과 새누리당은 ‘한나라당’으로, 새천년민주당, 열린우리당, 통합민주당, 민주통합당은 ‘민주당’으로 지칭함.


일대와 경기 남서부 지역을 주요 지지기반으로 확보하고 있는 것을 확인할 수 있다.

공간 개념을 대입한 선거 분석의 필요성을 바탕으로, 본 연구는 공간적 이산선택

모형을 응용하여 총선 결과에 대한 실증 분석을 실시하고 있다. 연구의 공간적 범위

는 수도권 지역으로, 시간적 범위는 2000∼2012년에 한정한다. 수도권의 경우, 정치성

향이 비교적 중립적이고, 투표행태에 반영되는 비정책적인 영향이 상대적으로 적은

연유로 분석 결과의 편의를 상당 부분 제거할 수 있는 분석 대상 지역이다(황재희·이

성우, 2014). 2000, 2004, 2008, 2012년의 총선결과를 분석함으로써 정당 선호 요인의

변화를 비교적 장기적으로 조망하는 과정 또한 정치성향의 공간적 변화 경향 해석에

필수적이다. 따라서 본 연구는 서울·경기·인천 지역 선거구의 제16∼19대 국회의원 총

선 결과에 일련의 공간통계기법을 대입함으로써 한국 사회의 변화상 해석을 시도한다

는 데 의의가 있다.

2000년(N=97) 2004년(N=109)

2008년(N=111) 2012년(N=112)

주: 범례에 기입된 당명은 각 총선 연도 기준의 당명이며, 괄호 안의 N은 선거구 수를 의미

2000∼2012년 총선의 정당별 당선 분포


3. 분석방법 및 자료

3.1 분석 방법

본 연구의 실증분석은 공간계량모형을 차용하여 정당 선호의 결정요인을 밝히고,

지리가중회귀분석 방법인 GWR로 선거구별 정당 선호 요인의 차이를 규명하는 순서

로 진행된다.

첫 번째 단계로, 전역적인 공간적 자기상관에 대한 가설검정을 진행함으로써 정당

선호에 대한 공간적인 군집패턴이 존재하는지 여부를 확인한다. 이어 공간계량경제모

형 활용에 대한 통계적 당위성이 확인되었으면, 계량분석에 앞서 지역 간 공간적 위

상관계를 설정하는 공간가중행렬(Spatial Weights Matrix)을 구성한다. 본 연구의 경

우 선거구 간 관계에서는 물리적인 거리 또는 중력가중 개념보다 인접 여부에 영향을

더 많이 받는 공간 구성을 예상해 볼 수 있다. 따라서 지리적 경계를 공유하는 모든

지역을 인접지역으로 가정하는 공간적 위상관계를 설정하고 있다6).

본 연구의 종속변인은 특정 정당의 당선 여부를 기준으로 한 이산형 변인이며, 베

이지안의 접근방식을 활용한 공간회귀 함수를 구성하고 있다. 이어 연계함수로 프로

빗(Probit) 함수를 적용한 SAR(Spatial Autoregressive Model) 프로빗, SEM(Spatial

Error Model) 프로빗을 활용하여 회귀분석 결과를 도출하고 있다.

SAR 프로빗은 특정 지역의 이산적 종속변인이 주변 지역과의 공간적 인접도에 영

향을 받는다는 가정에 따른다. 회귀식은 식(3.1)과 같이 구성되며, 공간적 상호작용을

반영하기 위해 우변에 포함된 에 기 구축한 공간가중행렬인 W를 곱한다. 이어 종속

변인의 공간적 자기상관을 나타내는 추정계수 가 추가적으로 도출된다.

∼ (3.1)

: 종속변인 의 공간적 시차항 계수

: n×k 설명변수 행렬

: 설명변인의 계수벡터 k×1

: 오차항

SAR의 추정계수를 정확히 이해하기 위해서는 직접효과, 간접효과, 총효과를 분리

하여 계산·해석할 필요가 있다(LeSage & Pace, 2009). 공간계량모형을 활용한 대부분

의 연구는 SAR 추정계수를 분해하지 않은 채 그대로 해석하고 있는데, 식(3.1)과 같

6) 공간가중행렬은 분석대상 지역 내 개별 공간단위들의 지리적 상호관계를 규정하는 행렬인데, 공간단위 간 거리(역거리) 또는 인접 여부를 기준으로 구성하는 것이 일반적임. 예를 들어, 분석대상 공간개체가 3개라면 공간가중행렬은 거리 또는 인접 여부에 따라 3×3 형태로 구성되며, 해당 행렬이 규정하는 공간적 상호관계는 잔차 내 공간적 자기상관의 존재를 가정하는 공간통계기법 활용의 근간이 됨.


이 종속변인이 좌변과 우변에 모두 포함되어 있음에도 이를 분해하지 않는다면 재귀

적인(Recursive) 영향에 따라 추정계수 해석이 왜곡될 가능성이 있다.

먼저, 직접효과는 i 지역의 설명변인이 동일한 지역의 종속변인에 대해 가지는 평

균적인 영향을 의미한다. 반면 간접효과의 경우 i 지역의 설명변인이 i 지역을 제외한

기타 (N-1)개 지역의 종속변인에 대해 가지는 평균적인 영향을 나타낸다. 간접효과는

인접지역으로 영향력이 확산되는 확산효과(Spillover Effect)로도 해석 가능하다. 총효

과는 직접효과와 간접효과를 합산한 크기이며, SAR 추정계수와 총효과의 크기 차이

는 종속변인이 다시 설명변인에 영향을 미치는 환류효과로 인해 발생한다. 이러한 환

류효과는 종속변인과 설명변인 간 시차(Time Lag)를 고려하는 시계열 또는 패널 분

석에 보다 적절하게 응용될 수 있는 연유로, 본 연구에서는 환류효과 해석을 생략하

고 있다.

SEM 프로빗 모형은 공간적 자기상관이 오차항과 밀접한 상관관계가 있다는 SEM

의 일반 가정을 바탕으로 하며, 연계함수로 프로빗 함수를 적용한다. 이에 오차항

에 공간적 자기상관 개념을 대입한 구조를 보이며, 식(3.2)를 회귀식으로 가진다. SAR

과는 달리 추정계수 로 오차항의 공간적 자기상관 존재 여부를 검정할 수 있으며,

SAR의 가 모형의 공간적 래그(Spatial Lag)를 설명해 주는 반면 SEM의 는 공간

적 의존성을 오차항 부분에 포함시킴으로써 공간적 자기상관 개념에 보다 근접한 설

명을 해 준다. 즉, SEM에서는 를 통해 관찰치 간 공간적 상호작용이 오차항 간 독

립성이라는 회귀분석의 기본 가정에 위배되는지 여부를 확인하게 된다. 두 모형 간

해석 상의 차이는 분석 결과 부분에서 다루고자 한다.

∼ (3.2)

마지막 단계로, 개별 선거구에 주목하여 비교적 미시적 차원에서 정당 선호 결정

요인을 확인할 수 있는 이산형 GWR 프로빗 분석을 실시한다. 종속변인은 공간계량

모형에 활용한 바와 같이 특정 정당의 당선 여부이며, 설명변인 또한 동일한 변인을

적용한다. GWR 분석은 각 선거구별로 선거 결과에 영향을 미치는 결정요인이 차등

적일 것이라는 논의에 근거하며(황재희·이성우, 2014), 추정 결과는 선거구별로 상이한

GWR 프로빗 계수를 제공한다. GWR 프로빗 모형의 회귀식은 식(3.3)과 같이 개별 i

선거구에 대한 kth변인의 추정치인 를 도출해 주는 형태이다(이성우 외, 2006;

Brunsdon et al., 1998; Harris et al. 2010). 는 지역간 관계를 규정하는 공간

가중행렬의 역할을 담당하는데, 본 분석에서는 커널함수(Kernel Function)에 Gaussian

분포를 적용함으로써 정규분포의 분산을 대입한 공간적 상호관계를 설정하고 있다.

(3.3)

(3.4)


본 연구는 GWR 프로빗 계수를 선거구 지도 위에 도식화 하여 각 선거구별 정당

선호 결정요인의 공간적 분포를 압축적으로 보여준다. 해당 도식화 결과는 각 설명변

인에 대해 유사한 특성을 보이는 선거구들을 군집화 된 형태로 확인할 수 있게 해 준다.

3.2 분석 자료

분석 자료로는 통계청 마이크로데이터서비스시스템(MDSS)에서 제공하는 인구주

택총조사 표본자료와 국토교통부에서 수집하는 읍면동 단위 표준지공시지가, 중앙선

거관리위원회의 선거구 및 선거구별 국회의원 당선 현황 자료를 활용하고 있다. 또한

국내 선거법을 고려하여 자료 집계 대상을 만 19세 이상 유권자로 제한한다.

분석에 적용할 종속변인으로는 선거구별 민주당 당선(=1) 및 낙선(=0)의 이산형

변인을 활용한다. 민주당의 당선 여부에 준한 종속변인 설정은 한나라당에 대한 선호

보다 민주당에 대한 선호가 선거구 내 정당일체감 등의 영향을 더 강하게 받는다는

논의에 근거한다(김영태, 2009). 특히, 본 연구에서는 호남출신을 출신지역 설명변인으

로 활용하는 관계로 민주당 지지에 대한 호남 출신의 높은 편상관 수준 또한 고려되

었다.

설명변인은 인구통계학적 특성과 사회경제적 특성으로 분리하여 구성하였으며( 참조), 인구주택총조사 표본자료와 표준지공시지가를 결합한 선거구별 집계자료

에 근거한다. 인구통계학적 변인에는 세대요인, 지역주의 투표성향, 성별, 가족구성 상

의 특성을 설명하는 변인들을 활용한다. 특히, 청년세대와 기성세대 간 정치적 견해

차이로 대변되는 세대요인은 2002년 대선 이후 정치지형을 재편할 수 있는 주요 결정

요인으로 작용하고 있다는 점에서 유용하게 활용될 수 있다(안순철 ‧조성대, 2005; 어수영, 2006; 이남영, 2006). 또한 지역주의 투표성향은 선거구별 호남출신의 비중을 통

해 확인해 보고자 하는데, 본 연구가 지칭하는 호남출신은 출신지역이 전라남 ‧북도이면서 현재 수도권 내에 거주하고 있는 유권자이다. 이는 출신지역에 따라 내재화된

지역적 정체성이 다른 지역으로 이주한 이후에도 정치적 선택 및 집단적 동질감에 영

향을 미친다는 논의를 반영한 결과이다(김범준, 2002; 김영태, 2009; 박찬욱, 2013; 황

재희‧이성우, 2014).사회경제적 변인으로는 선거구별 대졸이상 비율과 표준지공시지가를 활용한다. 두

변인은 직업 유형 및 사회적 지위, 또는 자녀교육을 위한 거주지 선택 등 부차적으로

설명 가능한 부분 이외에도, 해당 선거구에 거주하는 유권자들의 평균적인 소득 수준

을 대변할 수 있다는 특징이 있다. 본고는 미시적 공간단위 대상의 소득 자료를 확보

하기 어려운 통계 현실을 감안하여, 대졸이상 비중과 평균지가를 통해 두 변인의 수

치가 높은 선거구일수록 민주당 당선에 부(-)의 영향이 있을 것임을 예상하고 있다.


변인 설명

변 인 변인 설명

종속변인 민주당 당선 여부 당선=1, 비당선=0

설명변인

인구통계학적

요인

청 년 층 만 19∼39세 유권자 비율, %

호남출신 호남출신 유권자 비율, %

여 성 여성 유권자 비율, %

취학자녀 만 7∼19세 자녀가 있는 유권자 비율, %

사회경제적

요인

대졸이상 4년제 대졸 유권자 비율, %

지 가 ln(표준지공시지가 평균, 원)

주: 분석 연도별 설명변인의 다중공선성은 에 첨부자료: 인구주택총조사(2000년 및 2010년), 중앙선거관리위원회 선거통계시스템(http://info.nec.go.kr),

국토교통부 부동산공시가격 알리미(http://www.kais.kr/realtyprice/gsstandard)

본 연구의 자료구축 과정은 종속변인과 설명변인 간 공간단위 차이를 보정함으로

써, 기존의 미시자료를 선거 분석이 가능한 집계자료 형태로 구성하는 것을 핵심으로

한다. 이에 각 표본자료의 공간단위에 준하는 집계자료 형태의 설명변인을 선거구 기

준으로 재편하는 작업을 진행하였다7). 가령, 서울특별시의 관악구갑 선거구는 2012년

을 기준으로 보라매동, 은천동, 성현동, 중앙동, 청림동, 행운동, 청룡동, 낙성대동, 인

헌동, 남현동, 신림동으로 이루어진 총 11개 동을 포함하고 있으며, 해당 11개 동에

해당하는 집계자료를 선거구 중심으로 재집계하여 2012년의 1개 관찰치로 변환하는

방식을 취하고 있다. 따라서 최종 분석에 적용된 관찰치는 수도권 지역의 선거구와

동일하며, 그 수는 2000년 97개, 2004년 109개, 2008년 111개, 2012년 112개이다.

인구주택총조사 변인의 집계자료 구성에는 2000년의 읍면동 단위 2% 표본과 2010

년의 시군구 단위 10% 및 읍면동 단위 전수 자료를 활용하였다. 응답자 연령의 경우,

2000, 2004, 2008, 2012년의 연령으로 조정하는 작업을 거쳐 해당 연도의 유권자 연령

특성을 정확히 반영하고자 하였다. 그러나 여타 변인의 경우 임의적인 변경이 불가능

한 관계로 2000년과 2004년 분석에는 2000년 인구주택총조사의 집계자료를8), 2008년

과 2012년에는 2010년의 집계자료를 원용하고 있다. 본 연구가 활용하고 있는 인구주

택총조사 자료의 공간 단위와 표본의 크기는 연도별로 상이하나, 백분율(%) 단위로

표준화하여 활용하고 있는 관계로 모두 대표성을 지니는 집계자료라고 할 수 있다.

이어 해당 집계자료에 표준지공시지가의 평균값을 결합하여 설명변인 행렬을 구축하

였으며, 지가 평균은 자료의 한계에 따라 선거구 내 읍면동 공시지가의 최댓값과 최

솟값을 활용하여 계산하였다.

7) 선거구 기준의 집계자료 구성은 공간자료를 활용한 분석 결과가 공간단위를 설정하는 방식에 의존한다는 MAUP (Modifiable Areal Unit Problem) 개념에 근거함.

8) 2004년(17대) 총선 결과는 2005년 인구주택총조사의 집계자료와 결합하는 것이 타당하나, 2005년 자료에는 본 연구에서 주요하게 활용하는 출신지역이 조사되지 않은 관계로 2000년 자료와 결합함.


4. 분석 결과

4.1 기초통계치 현황

분석 대상 선거구 내 유권자 중 만 19～29세 미만의 청년층이 차지하는 비율은 평균

적으로 약 40～50% 수준을 유지하고 있으며, 호남출신이 차지하는 비율은 평균적으로

약 20%이다. 여성과 만 7～19세 미만 취학자녀를 둔 유권자 비율은 각 50%, 20% 정도

이며, 선거구별 여성 비중의 차이는 매우 미미한 수준이다.

대졸이상 비중의 경우, 변인 평균은 약 20%이나 상대적으로 높은 표준편차를 통해

고학력 집단이 일부 선거구를 중심으로 밀집 거주하고 있음을 보여준다. 선거구별 표준지

공시지가의 평균값은 2004～2012년 내 유사한 수준으로 유지되고 있으며, 평균값을 활용

한 관계로 선거구별 차이는 상대적으로 낮은 편이다.

기초통계치 분석 결과

변 인2000년 2004년 2008년 2012년

평 균 표준편차 평 균 표준편차 평 균 표준편차 평 균 표준편차

인구

통계

청 년 층 52.26 4.48 45.93 3.71 45.19 4.51 38.99 3.99

호남출신 19.59 4.95 20.10 4.78 17.80 3.37 16.90 3.16

여 성 51.81 1.01 51.54 1.05 51.94 1.48 51.98 1.37

취학자녀 28.18 5.14 22.00 5.45 18.83 4.15 16.87 3.74

사회

경제

대졸이상 18.32 9.39 16.93 8.44 26.90 11.55 25.25 10.78

지 가 15.40 0.65 15.70 0.63 16.10 0.68 16.11 0.69

민주당 당선 비율 57.73 69.72 23.42 58.04 (선거구 수) 97 109 111 112

주: 각 변인별 측정단위는 의 변인 설명 참조

4.2 정당 선호 결정요인의 변화: 이산형 공간계량 분석 결과

전역적 모런지수(Global Moran’s I) 확인 결과( 참조), 공간적 자기상관에

대한 통계적 유의성은 2000년과 2004년 총선 결과에서만 확인되고 있다. 본 연구에서

활용한 모런 검정의 귀무가설은 인접 선거구들 간에 민주당 당선에 대한 공간적인 의

존관계가 존재하지 않는다는 것이므로, 이를 기각한 2000년 및 2004년 총선 결과에서

는 민주당 당선에 대한 인접 선거구 간 군집이 형성되는 것으로 해석할 수 있다. 반

면 2008년에는 이러한 경향이 확인되지 않고, 2012년 총선 결과는 p


전역적 모런지수

연 도 2000년 2004년 2008년 2012년

Moran’s I 0.1979 0.1306 0.0525 0.0895

p-value 0.0006 0.0144 0.2717 0.0811주: 공간가중행렬로 Queen(1st-order) 인접행렬을 적용

더불어 Moran’s I 통계치의 크기와 통계적 유의성은 시간이 흐름에 따라 현저히

감소하고 있는데, 이는 투표행태에 대한 인접지역 간 상호작용이 약화되고 있음을 방

증한다. 즉, 동일한 선거구 내 유권자들이 공유하는 집단적 속성이 인접 선거구 유권

자와 공유하는 속성보다 강화되고 있는 것으로 해석 가능하다.

그러나 2008년 총선의 경우, 공간적 자기상관이 유의미하게 관찰되지 않는 현상을

단순히 투표행위의 개인적 특성 강화로만 치부하기에는 어려움이 있다. 2008년 총선

에서 미미한 수준의 공간적 의존성 및 이질성이 나타난 배경으로는 2007년 3/4분기부

터 2008년 4월에 실시된 총선까지 이어진 노무현 대통령에 대한 10%대의 낮은 지지

도가 민주당 지지층의 집결에 부정적으로 작용했음을 들어볼 수 있다9). 앞서 의 정당별 당선 분포에서도 확인할 수 있듯이, 2008년 총선의 수도권 내 민주당 당

선 선거구는 2004년 대비 50개 정도 급감한 상황이다. 반대로 2008년 한나라당 당선

에 대한 공간적 군집패턴이 p


민주당 당선에 대한 공간계량 결과

변 인Spatial Lag Probit (SAR) Spatial Error Probit (SEM)

2000 2004 2008 2012 2000 2004 2008 2012

상수항 -6.6776 4.5224 -2.2008 -11.9498 * -21.9335 * 5.6253 -2.8452 -13.4845 *

인구

통계

청 년 층 0.0688 * 0.1582 *** 0.1053 ** 0.0548 0.1232 ** 0.1728 *** 0.1138 ** 0.0628 *

호남출신 0.0738 ** 0.1019 ** 0.0689 0.1682 *** 0.1917 *** 0.1079 ** 0.0636 0.1755 ***

여 성 0.0556 0.0494 -0.0998 0.1890 * 0.2051 0.0545 -0.0646 0.2059 *

취학자녀 0.0099 -0.0065 0.0635 * 0.0152 0.0437 -0.0170 0.0558 0.0211

사회

경제

대졸이상 -0.0437 ***-0.0684 *** -0.0507 ** -0.0359 ** -0.0847 ***-0.0682 ***-0.0539 ** -0.0396 **

지 가 -0.0386 -0.9425 *** 0.0120 -0.1263 0.1220 -1.0649 ***-0.0557 -0.1141

rho 0.3237 * -0.0229 -0.2746 -0.0488

lamda 0.6877 *** 0.1144 0.1871 -0.0045

R2 0.4053 0.7490 0.5487 0.4173 -0.8969 0.7242 0.4484 0.4195

N 97 109 111 112 97 109 111 112

주: *** p


독자적인 의사결정이 보다 강하게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 본고의 연구가설

과 결부지어 보면, 인접 선거구와 공유하는 정당일체감이 시간이 지남에 따라 약화되

고 있는 것으로 해석 가능하다. 또한 이러한 분석 결과는 영남권, 호남권, 충청권을

기준으로 지역주의 투표성향을 분석하던 기존의 연구와는 다른 차원의 지역주의 투표

행태, 즉 미시적 차원에서 정치적 성향의 공간적 응집과 영향력이 어떻게 발현되는지,

나아가 왜 이러한 현상이 나타나는지에 대한 연구 필요성을 제기한다.

상기 과 의 분석 결과는 다음과 같이 해석해 볼 수 있다. 먼저,

청년층 비중은 2000년 대비 2004년 이후의 총선 결과에 보다 결정적으로 작용하고 있

다. 특히, 2004년 총선에서 20∼30대 청년층의 영향이 강하게 나타나는 것을 확인할

수 있다. 이는 2002년 대선을 거치며 주요 정치적 이슈에 대한 세대 간 정책성향의

차이가 가시화 되었고, 정치적 의견 개진에 대한 청년층의 진입장벽이 낮아졌기 때문

인 것으로 보인다(안순철‧조성대, 2005; 이남영, 2006; 황재희‧이성우, 2014). 청년층의 정치적 영향력 확대에는 쌍방향 정책 논의와 인터넷 및 전자기기를 활용한 소통채널

이 본격화 된 2002년 이후의 정치환경이 상당 부분 기여했을 것으로 보인다. 2004년

에는 청년층의 직접효과가 매우 크게 계산되는 등 선거구 내 높은 청년층 비율이 해

당 지역의 민주당 당선 확률을 증가시키는 경향이 강하게 나타난다( 참조).

반면 2012년에는 민주당 당선에 대한 청년층의 영향력이 상대적으로 약하게 나타

난다. 이는 2008∼2009년에 발생한 글로벌 재정위기 이후 취업난, 결혼비용, 출산, 주

택마련 등 청년층이 직면한 사회적 혼란이 심화되고, 사회문제 해결에 대한 정치적

불신이 가중되면서 나타난 민주당 지지에 대한 입장 변화가 원인이 되었을 것으로 예

상된다. 또한 일부 연구 결과는 세대균열은 한국 선거 판도를 결정하는 주요 요인으

로 성장하고 있으나, 유권자 구성비의 절대적인 차이로 인해 선거 결과에 작용하는

청년층의 영향력은 여전히 제한적이라 지적하고 있다(이내영‧정한울, 2013). 더불어 2008년 이후 청년층의 간접효과가 부(-)의 방향으로 전환됨에 따라( 참조), 청년층의 비율이 높은 공간적 속성은 인근 지역의 민주당 당선에 오히려

부정적인 확산효과를 주고 있음을 살펴볼 수 있다. 이러한 현상은 청년층 결집에 대

한 부정적인 인식 또는 청년층의 정치적 영향력 확대에 대한 위기감 등의 발현으로

나타날 수도 있으며, 또는 청년층 유권자가 특정 지역을 중심으로 거주하여 인근 선

거구에는 상대적으로 만 40세 이상 유권자들이 다수 거주하고 있기 때문일 가능성도

배제할 수 없다.

출신지역의 경우, 2008년 총선에서는 민주당 당선에 대한 호남출신 변인의 유의미

한 영향이 확인되지 않는다. 이는 SAR과 SEM에서 동일하게 나타나는 결과로, 모든

분석년도 중 2008년이 유일하다. 당시 총선은 17대 대통령 선거(2007.12.19.)를 앞두고

치러진 관계로, 노무현 대통령에 대한 임기 말 지지율이 강하게 작용하였다. 대통령과

소속 정당에 대한 지지도가 밀접하게 연계되는 한국 정치의 특성에 따라, 총선 당시

의 낮은 대통령 지지율은 견고하게 형성되어 있던 민주당 지지층을 일시적으로 해체

시켰다고 해석할 수 있다.

또한 호남출신 변인의 간접효과는 청년층 변인과 마찬가지로 2008년 이후 부(-)의

방향을 향하고 있다. 이러한 결과는 청년층과 유사하게, 호남비중이 높은 선거구에 인


접한 여타 선거구들의 반발심리 또는 거주지 분화에 의해 발생하였을 가능성이 높다.

그러나 명확한 원인을 규명하려면 별도의 이론을 근거로 이러한 현상을 세밀히 관찰

해 보는 것이 필요하다.

여성 유권자 비율은 2012년의 SAR과 SEM 결과에서 공통적으로 민주당 당선에

유의미한 지지를 보내고 있다. 민주당 선호에 대한 여성 비율의 통계적 유의성은 분

석 년도 중 2012년 결과에서 처음 드러나는 것으로, 민주당 지지에 대한 여성의 영향

력이 최근 들어 가시화되었음을 확인할 수 있다. 나아가 한국의 경우 여성이 교육 및

복지 등 최근의 정치적 쟁점 사안에 보다 민감하게 반응한다는 점을 고려한다면,

2012년 여성 변인 추정계수의 방향(+)과 통계적 유의성은 현실 변화를 적절히 반영하

는 것으로 보인다.

만 7∼19세 미만의 취학연령 자녀가 있는 유권자 비율은 2008년의 SAR 모형에서

유일하게 통계적 유의성을 확보하고 있다. 또한 해당 연도에는 정(+)의 추정계수를 보

이고 있는데, 이는 당시 민주당의 주요 캐치프레이즈(Catchphrase)가 가족과 자녀를

중심으로 구성되었던 것과 연계될 수 있다. 반면 자녀교육에 대한 여성의 전통적 역

할을 근거로 정당 선호에 대한 여성의 인과효과와 취학자녀 변인의 인과효과가 유사

하게 나타날 것이라는 예상과는 달리, 두 변인의 추정치 방향과 통계적 유의성은 연

도별로 상이하게 나타나고 있다. 일차적으로는 모든 여성 유권자가 취학연령의 자녀

교육과 직접적으로 관련된 것은 아니라는 점에서 그 원인을 찾을 수 있으나, 실제로

정당 간 교육정책의 차별성이 적고 향후 교육방향에 대한 명확한 비전 제시가 부재한

까닭에 두 가지 변인이 유사한 형태의 인과효과를 나타내지 않을 가능성도 잔존한다.

유권자 집단의 사회경제적 지위를 대표하는 교육수준과 지가 변인은 대부분 분석

연도에서 부(-)의 인과효과를 시현하고 있다. 사회경제적 지위가 높은 집단일수록 상대

적으로 보수적인 정치적 성향을 가진다는 이론에 근거하면(Wolfinger & Rosenstone,

1980), 대졸이상 및 지가 변인의 추정계수는 기존의 논의와 일치하는 결과를 보인다.

더욱이 민주당의 우세가 두드러진 2004년 총선에서는 두 변인 모두 매우 높은 수준의

통계적 유의성을 나타내는데, 이는 민주당의 우세라는 불안감 속에서 민주당의 낙선

을 위한 집단적 결집이 보다 강화된 것으로 해석 가능하다. 그러나 두 변인의 간접효

과는 2012년 들어 정(+)의 방향으로 나타나고 있고, 이러한 결과는 특정 선거구에 사

회경제적 지위가 높은 유권자들이 집중적으로 거주하고 있을 경우, 여타 지역에서 민

주당이 당선될 확률은 일부 상승한다는 것을 의미한다. 즉 비교적 높은 사회경제적

지위를 향유하는 유권자들이 다수 거주하는 선거구에서는 민주당 낙선의 확률이 증가

할지라도, 인근 선거구의 민주당 당선에는 일부 기여하는 것으로 볼 수 있는 것이다.

4.3 선거구별 정당 선호 결정요인의 변화: 이산형 GWR 분석 결과

이산형 GWR 분석 결과에 따르면, 수도권 내 각 선거구에서는 정치적 선택에 대

한 설명변인의 영향력이 상이하며, 과 에서 볼 수 있듯 인접 선

거구 간에 공간적 군집을 형성하고 있다. 그러나 추정계수의 크기, 즉 영향력의 규모

가 선거구별로 상이함에도 불구, 각 변인에 대한 선거구별 추정계수는 모든 분석 연


도에 걸쳐 동일한 방향을 향하고 있다( 참고). 또한 해당 부호가 상단의

공간계량 결과와도 동일한 관계로, GWR을 통한 인과효과 해석은 공간계량의 결과

해석과 유사하다.

본고의 연구가설과 관련하여 GWR 분석 결과가 보여주는 내용은 민주당 선호에

영향을 미치는 호남출신과 지가 변인의 공간적 군집이 비교적 불안정하게 나타난다는

점이다. 물론, 청년층 비중 또한 민주당 선호에 긍정적인 영향을 미치는 군집이 적게

나타나고 있으나, 호남출신 비중 및 평균지가 변인은 각 선거구의 정당일체감을 보여

준다기보다 총선 당시 사회의 변화상을 반영하는 측면이 더 크다. 반면 대졸이상 변

인의 경우, 공간적 군집의 의미가 퇴색되기는 했으나 전반적으로 민주당 선호에 긍정

적인 영향을 미치는 형태로 변화하고 있다.

하지만 당초 GWR의 적용이 선거구별로 정당 선호의 결정요인이 상이하게 나타난

다는 배경에서 출발하는 까닭에, 본고는 민주당 선호에 대한 선거구별 집단적 영향력

의 크기가 여전히 차등적이라는 분석 결과에 주목하고자 한다.

청년층과 호남출신은 본 분석이 통제하고 있는 인구통계학적 변인들 중, GWR 추

정치의 유의수준이 전체 선거구에 걸쳐 p


4분위로 분류하여 수도권 선거구 구획도에 표시한 결과이며, 해당 변인들 또한 모든

선거구에서 90% 신뢰구간 내 통계적 타당성을 확보하고 있다. 의 경우, 색

상이 옅은 지역은 해당 설명변인의 수치가 높을수록 민주당 후보 낙선에 보다 결정

적으로 작용하는 선거구에 해당한다.

대졸이상 및 지가는 모두 민주당 당선에 부(-)의 영향을 미치는 변인이며, 가장 짙

은 색상으로 표시된 4분위에 해당하는 지역들은 민주당 낙선에 대한 각 변인의 인과

효과가 상대적으로 낮은 지역을 의미한다. 다시 말해, 높은 대졸이상 비율과 지가 수

준이 제한적으로나마 민주당 당선에 기여하고 있는 지역이라 할 수 있다.

4년제 이상 대학졸업자 비율이 높아질수록 민주당 당선에 다소 긍정적인 지역은

서울시, 주로 남서부 일대에 분포되어 있다. 그러나 2012년 총선에서는 강남 3구에 해

당하는 강남-서초-송파구가 이러한 지역에 포함된다는 점에서, 일반적으로 언급되는

사회경제적 지위가 높은 유권자들을 일컬어 보수적 정치성향을 가진 집단이라고 치부

하는 것이 의도적으로 또는 비의도적으로 정치적 균열을 조장하는 행위일 수도 있음

을 예상해 볼 수 있다. 이러한 최근의 경향은 사회경제적 지위 상승과 보수 정치성향

간 유착관계를 논하는 사회적 통념과도 상이하다.

그러나 지가 변인의 경우, 전 분석 연도에서 유사한 분포를 보이지는 않는다. 그

원인 중 하나로, 신도시 및 뉴타운 개발로 수도권 지역의 지가 변동이 비교적 불규칙

적으로 이루어졌다는 점을 언급해 볼 수 있다. 반면 지가 추정계수의 급격한 분포 변

화에도 불구하고, 오랜 기간 상대적으로 높은 지가를 유지하고 있는 서울시내 지역은

민주당 당선과는 지속적으로 거리를 유지하고 있다. 이에 민주당의 낙선에 가장 강한

영향력을 지니는 선거구들은 서울시 일원, 2012년 총선의 경우 경기 남동부와 서울

강남-송파-강동-광진구 일대로 확인된다.

더불어 과 에서 공통적으로 확인되는 점은 각 변인들의

2000년 및 2008년의 분포가 상당히 유사하다는 사실이다. 2000년에는 민주당이 상대

적으로 많은 수도권 의석을 차지한 시점이고, 2008년은 한나라당에서 압도적으로 우

위를 점한 시점이라는 것을 고려한다면, 두 시기 간 분포 형태를 유사하게 만든 원인

에 대해 향후 면밀한 분석을 진행해 볼 필요가 있다.


연 도 청 년 층 호남출신

2000년

2004년

2008년

2012년

주: 각 선거구에 대한 변인별 GWR 추정계수는 p


연 도 대졸이상 지 가

2000년

2004년

2008년

2012년

주: 각 선거구에 대한 변인별 GWR 추정계수는 p


5. 결 론

인간의 삶은 무수한 선택의 연속이다. 그리고 모든 개인에게 동등하게 주어지는

선택 중 사회적 파급력이 가장 강한 선택은 정치적 대리인을 선출하는 투표라 할 수

있다. 선거는 이러한 정치적 선택의 기회를 공식적으로 보장하는 제도이며, 이에 선거

결과는 사회 구성원들이 공유하고 있는 집단적 가치관을 방증한다. 따라서 본 연구는

“선거 결과에 대한 인접 선거구 간 공간적 유사성은 약화되고 있다”는 연구가설 규명

을 중심으로, 2000∼2012년에 걸친 선거결과에 공간분석을 적용함으로써 구성원의 가

치관이 반영된 사회 변화 양상을 통계적으로 해석하고 있다.

이산 공간계량모형과 GWR을 활용한 분석 결과, 청년층 및 호남출신 비중 등의

인구통계학적 변인은 민주당 당선에 정(+)의 방향으로, 교육수준 및 지가를 대변하는

사회경제적 변인의 경우 부(-)의 방향으로 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다.

이어 추정계수의 크기, 방향, 직접 및 간접효과, 지리적 분포는 선거 당시의 사회상과

함께 각 분석 시기별로 상이한 결과를 보여준다.

먼저, 민주당 당선에 대한 수도권 내 공간적 군집은 전반적으로 약화 또는 해체되

고 있는 것으로 보인다. 특히 2008년 이후에는 인접 선거구들 간 민주당 당선의 공간

적인 의존관계를 검정하는 Moran’s I 통계치의 크기와 통계적 유의성이 현저히 감소

되었으며, 이는 정당 선호에 대한 인접지역 간 상호작용이 약화되고 있음을 방증한다.

둘째, 공간계량모형을 적용한 분석 결과 또한 2000년을 제외하고는 민주당 선호에

대한 공간적 결집을 찾아보기 어렵다. 계량모형에 통제된 변인들 외에 인접 선거구

간 정당일체감으로 표현할 수 있는 잔차 내 공간적 상호작용은 매우 미미한 수준이

며, 수도권 지역의 투표행태가 점차 인접 선거구들과의 정당일체감 공유보다 동일한

선거구에 포함되는 유권자들 간 결집에 의존하고 있음을 시현한다. 인구통계학적 변

인 중에는 청년층과 여성 유권자 비율이 민주당 당선에 유의미한 지지를 보내고 있

고, 이러한 경향은 시간이 지남에 따라 보다 확대 또는 가시화되고 있다. 반면 유권자

집단의 사회경제적 지위를 대표하는 교육수준(대졸이상) 및 평균지가 변인은 대부분

분석 연도에서 민주당 당선에 부정적으로 작용하고 있다.

셋째, 선거구별 민주당 당선의 결정요인 차이를 확인한 GWR 결과에서는 각 변인

에 대한 추정계수의 크기가 선거구별로 상이함에도 불구, 계수의 방향은 모든 분석

연도에 걸쳐 동일하게 나타나고 있다. 또한 청년층과 호남출신 비중이 민주당 선호에

강하게 작용하는 선거구들은 주로 경기 북동 지역을 중심으로 한 수도권 외곽 지역에

분포되어 있으나, 이러한 효과는 인접지역으로 확산되어 공간적 군집을 형성시킬 만

큼의 파급력을 지니지는 못하는 것으로 보인다.

넷째, 본고에 제시된 분석 결과를 통해 정치의 개인화 개념과 유사한 맥락의 투표

행태 변화 또한 추론해 볼 수 있다. 본 분석은 인접 선거구 간 민주당 선호의 공간적

유사성이 약화되고 있음을, 전언하면 수도권 내 각 선거구들에서 점차 독자적인 정치

적 선호가 형성되고 있음을 실증하며 한국의 정치지형 변화를 설명한다. 물론, 엄밀한

의미의 정치의 개인화 논의에는 미시적 접근이 요구되나, 본 분석 결과가 보여주는

선거 결과에 대한 공간적 군집의 약화 또는 해체 경향을 정당 선호의 선거구별 독립


성 강화로도 해석해 볼 수 있다. 그렇다면 무엇이 다소 광범위하게 형성되어 있던 수

도권 내 지역주의적 투표 성향을 개별 선거구에 국한된 독립적인 정당 선호 경향으로

전환시킨 것일까. 주요 원인 중 하나로는 복수의 선거구에 걸쳐 나타나던 정당일체감

보다 각 유권자 집단이 거주하고 있는 지역의 실리적·단기적 이해관계가 정치적 선택

의 주요 요인으로 부상하고 있음을 지목해 볼 수 있다. 사회경제적 요인을 중심으로

한 인접 선거구 간 유사한 정당 선호 경향이 둔화되고, 사회적 이슈 및 유권자들의

가치관 변화가 선거구별로 독립적인 정당일체감 형성을 재촉하고 있는 것이다.

특히 중 각 변인들의 간접효과 대비 직접효과의 크기 변화는 이러한 해석을 일부 뒷받침하고 있다. 2000년 총선의 경우 사회경제적 변인의 간접효과 대비 직접효과의 크기 차이가 인구통계학적 변인들을 압도하였으나, 2012년에 이르면 청년세대, 여성 이슈, 취학자녀 여부 등에서 각 선거구 내 민주당 당선에 미치는 직접효과의 규모가 간접효과 대비 대폭 증가한 것을 확인할 수 있다. 소득을 중심으로 한 사회경제적 특성이 거주지역의 분포 및 인접지역들 간 정당일체감 공유를 좌우하는 주요 기준으로 작용했던 반면, 최근 들어 유권자 집단의 인구통계학적 특성에 따른 이해(利害) 변화가 선거구별 정당 선호의 독립성 강화를 유인하였을 개연성이 높다. 물론, 이러한 해석의 타당성을 확보하기 위해서는 수도권 내 민주당 선호에 대한 공간적 군집 해체가 민주당 선호에 국한된 건인지, 또는 특정 정당에 대한 정당일체감 형성 방식 및 체계에 공간적 유사성을 약화시킬만한 사회적 변화가 등장한 것인지에 대한 후속 연구가 요구된다. 해당 후속 연구는 본 분석 결과가 시현하는 결과의 타당성 및 공간분석 활용의 유용성을 보완해 줄 것이라 확신한다.

본 연구는 공간계량 결과의 직접효과와 간접효과를 분리하여 해석하고, 선거구별 GWR 계수를 활용하여 공간적 군집을 도출하는 등 여타 분야에서도 간헐적으로 등장, 또는 전무하던 해석 방법으로 한국의 선거지형과 사회변화를 탐색하고 있다. 현행 선거제도가 유지되는 한 개별 선거구의 공간적 속성을 고려한 선거분석은 그 중요성 및 파급력을 지속하게 될 것이며, 본 연구과 같이 선거구를 기준으로 공간분석을 수행하는 것은 투표행위에 투영되는 유권자 집합체의 가치관 변화 또는 정치적 이해관계의 변화를 설명해 주는 단초가 될 것이다. 뿐만 아니라, 분석결과는 인접 선거구 간 공유하는 정당일체감의 약화를 보여줌으로써 투표 행태 분석에 새로운 접근 대입의 필요성을 시사한다.

선거와 공간분석을 결합한 비교적 새로운 연구방식에도 불구, 2004년과 2008년 총선의 경우 분석 연도와 불일치하는 인구주택총조사 자료로는 인구통계·사회경제학적 속성을 정확히 대변하기 어렵다는 것이 본 연구의 한계로 지적된다. 가령 편의가 매우 적은 상태로 조정이 가능한 연령 변인의 경우 총선 년도에 맞추어 일부 조정하고, 지가평균의 경우에는 각 총선년도와 동일한 읍면동 지가 자료를 찾아 선거구별로 종합하여 분석에 활용하였으나, 여타 설명변인의 미약한 대표성은 여전히 분석의 한계로 남는다. 나아가 통계청이 확보하고 있는 주요 미시자료에 공간개념을 대입하여 다층모형(Multi- level Model)을 응용할 수 있는 자료 확보가 가능하다면 선거분석을 통한 사회 변화상 탐색을 보다 정확하게 진행할 수 있을 것이라 기대하는 바이다.

(2015년 3월 19일 접수, 2015년 5월 6일 수정, 2015년 6월 1일 채택)


감사의 글

본 논문은 2014년 통계개발원에서 실시한「제12회 대학원생 논문공모」의 최우수

논문 수상작을 일부 수정한 결과물이며, 연구 내용 발전에 도움을 주신 통계개발원과

익명의 심사자 분들에게 감사드립니다.


부 록

VIF를 통한 다중공선성 확인 결과

변 인 2000년 2004년 2008년 2012년

인구

통계

청 년 층 1.8 1.8 1.7 1.7호남출신 1.7 1.9 1.6 1.6여 성 1.6 1.5 2.1 1.8취학자녀 1.5 2.0 1.6 1.9

사회

경제대졸이상 1.6 1.7 3.3 3.2지 가 1.8 3.0 3.3 3.7

민주당 당선에 대한 GWR 추정 결과

연 도 변 인 평 균 표준편차4분위 기준 (Interquartile Range, IQR)

Minimum Lower Quar. Median Upper Quar. Maximum

2000

상 수 항 -8.9821 0.0430 -9.1574 -9.0047 -8.9822 -8.9533 -8.8946청 년 층 0.0910 0.0002 0.0908 0.0909 0.0910 0.0911 0.0919호남출신 0.1300 0.0003 0.1297 0.1299 0.1299 0.1300 0.1315여 성 0.0737 0.0006 0.0721 0.0733 0.0737 0.0740 0.0760취학자녀 0.0248 0.0002 0.0244 0.0248 0.0248 0.0249 0.0254대졸이상 -0.0727 0.0002 -0.0732 -0.0727 -0.0726 -0.0726 -0.0725지 가 -0.0749 0.0006 -0.0772 -0.0752 -0.0750 -0.0746 -0.0735

2004

상 수 항 7.5837 0.0519 7.5159 7.5458 7.5645 7.6128 7.7755청 년 층 0.2346 0.0005 0.2341 0.2343 0.2345 0.2347 0.2366호남출신 0.1523 0.0003 0.1521 0.1521 0.1522 0.1523 0.1541여 성 0.0806 0.0008 0.0787 0.0800 0.0807 0.0812 0.0830취학자녀 -0.0134 0.0002 -0.0140 -0.0135 -0.0133 -0.0133 -0.0131대졸이상 -0.1023 0.0002 -0.1032 -0.1024 -0.1022 -0.1022 -0.1022지 가 -1.4096 0.0028 -1.4217 -1.4099 -1.4087 -1.4079 -1.4073

2008

상 수 항 -2.1086 0.0320 -2.2004 -2.1287 -2.1184 -2.0900 -2.0143청 년 층 0.1371 0.0002 0.1370 0.1370 0.1370 0.1371 0.1385호남출신 0.0800 0.0003 0.0793 0.0798 0.0800 0.0802 0.0816여 성 -0.1177 0.0007 -0.1201 -0.1180 -0.1174 -0.1172 -0.1166취학자녀 0.0707 0.0002 0.0705 0.0706 0.0707 0.0708 0.0714대졸이상 -0.0620 0.0001 -0.0626 -0.0620 -0.0619 -0.0619 -0.0618지 가 -0.0414 0.0015 -0.0474 -0.0423 -0.0412 -0.0405 -0.0371

2012

상 수 항 -18.6735 0.0586 -19.0507 -18.7023 -18.6635 -18.6303 -18.6063청 년 층 0.0871 0.0002 0.0869 0.0870 0.0870 0.0871 0.0883호남출신 0.2456 0.0005 0.2453 0.2453 0.2454 0.2457 0.2480여 성 0.2922 0.0008 0.2915 0.2916 0.2920 0.2925 0.2966취학자녀 0.0266 0.0002 0.0264 0.0265 0.0266 0.0267 0.0274대졸이상 -0.0539 0.0001 -0.0547 -0.0539 -0.0539 -0.0538 -0.0538지 가 -0.1802 0.0017 -0.1858 -0.1812 -0.1801 -0.1790 -0.1763


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A Spatial Approach on Changes of Political Preference

in Seoul Metropolitan Area

JaeHee Hwang1) · SeongWoo Lee2)

Abstract

The electoral results imply what people expect from their political representative. The purpose

of this study is to identify observable outcomes of social change and political preference

through the 16～19th general election results in the Seoul Metropolitan Area (SMA). This

study analyzes changes in the determinants of casting a ballot for the democratic party in the

area incorporating spatial econometrics models and Geographically Weighted Regression

(GWR) models with discrete dependent variable. We utilize the census of population and

housing, election results provided by National Election Commission, and Officially Assessed

Reference Land Price (OARLP) data for the analyses. We restructure the data by the

electoral districts utilizing the lowest level of administrative units to match the administrative

units to the electoral boundary. We found that honam-born and 20-30s age bracket have had

positive (+) causal effects on the selection of democratic party, whereas education level has

negatively (-) influenced the choice for the democratic party. The findings show consistent

trend during the election periods. On the other hand, gender, electorate with school-aged

children, land price show some fluctuations at different periods of time in election, reflecting

different political preferences for social issues confronted at that time.

Key words : election, political preference, social change, spatial econometrics,

GWR, spatial discrete choice models

1) PhD. Candidate, Program in Regional Information, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 151-921 Korea.

2) (Corresponding author) Professor, Program in Regional Information, Seoul National University, 1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul, 151-921 Korea. E-mail: [email protected]

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집단 정치성향 변화의 공간적 구성: 이산 공간통계모형을 응용한 …kostat.go.kr/file_total/20-2-02.pdf · 진, 2005; 박찬욱, 2013; Lee, 1998). 유일하게