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통계연구(2013), 제18권 제1호, 1-15 사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 정진성 1) 홍성욱 2) 요약 본 연구는 지역사회의 사회구조적 특성이 범죄에 어떤 영향을 미치는 지 살펴보기 위해 동 단위 와 구 단위로 구성된 다층모형분석을 시도했다. 이를 위해 국내 최초로 서울시의 모든 424개 행 정동과 25개 구를 대상으로 최근 5년간(2007-2011) 발생한 살인율에 대한 위계적 선형모형을 분석하였다. 그 결과 동 단위의 사회구조적 변인들 가운데 기초수급자비율과 세대당인구수가 살 인율에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 구 단위의 사회구조적 변인들은 어떤 직접효과나 동 단 위 변인들과의 층위간 상호작용효과를 미치지 못하였다. 이를 통해 서울시의 살인범죄는 동 차 원의 사회구조적 특성들, 특히 경제적 여건과 가족구성 상황에 영향을 받기 때문에 지역경제를 활성화시키고 경제적 불평등을 완화하며, 가정의 기능을 회복시키는 등의 정책적 노력이 필요함 을 알 수 있었다. 연구대상이 서울시와 살인범죄에 국한되어 일반화시키는데 어려움이 있었지만, 생태학적 범죄이론에 근거한 동 단위와 구 단위의 다층모형분석을 국내 최초로 시도했다는 점에 서 본 연구의 의의를 찾을 수 있었다. 주요용어 : 다층모형분석, 위계적 선형모형, 생태학적 범죄이론, 층위간 상호 작용효, 사회구조적 특성 1. 서론 1.1 연구목적 인간은 환경적 동물로서 필연적으로 환경의 영향을 받으며 살아간다. 전통적인 범 죄학적 관점에서 개인을 둘러싼 환경이라 하면 가정, 학교, 지역사회, 문화 등을 일컫 고 비교적 최근 발달한 환경범죄학에서는 도시디자인과 같은 건축환경을 비중 있게 다루기도 한다. 이처럼 다양한 환경적 요인들과 개인과의 유기적인 상호작용 속에서 범죄의 원인을 찾고자 하는 이론이 생태학적 관점인데(박성훈, 김준호, 2012; 윤우석, 2012; 이성식, 1998; 정진성, 곽대훈, 2008), 이 관점을 설득력 있게 검증하기 위해서는 개인적 특성과 환경적 특성의 다층적이며 위계적인 관계(multi-level and hierarchical relationship)를 모델링 할 수 있는 통계적 모형이 반드시 이용되어야 한다. 왜냐하면, 개인(하위) 단위의 특성을 요약하여 환경(상위) 단위의 차원에서 분석한 후 개인 수준 의 결론을 내리면 생태학적 오류(ecological fallacy)의 위험성이 있고, 반대로 환경(상 위) 단위의 특성을 개인(하위) 단위의 변인으로 취급하여 분석하면 통계적 오류 (statistical fallacy)의 위험성이 생기기 때문이다(이재열 등, 2007). 이러한 문제를 염 1) 충남 아산시 신창면 읍내리 646, 순천향대학교 경찰행정학과, 교수. E-mail: [email protected] 2) 교신저자. 서울시 양천구 신월7동 331-1 국립과학수사연구원, 연구관. E-mail: [email protected]

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 · 사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 3 일차 유발요인들이다(정진성,

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통계연구(2013), 제18권 제1호, 1-15

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석

정진성1) ‧ 홍성욱2)

요약

본 연구는 지역사회의 사회구조적 특성이 범죄에 어떤 영향을 미치는 지 살펴보기 위해 동 단위

와 구 단위로 구성된 다층모형분석을 시도했다. 이를 위해 국내 최초로 서울시의 모든 424개 행

정동과 25개 구를 대상으로 최근 5년간(2007-2011) 발생한 살인율에 대한 위계적 선형모형을

분석하였다. 그 결과 동 단위의 사회구조적 변인들 가운데 기초수급자비율과 세대당인구수가 살

인율에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 구 단위의 사회구조적 변인들은 어떤 직접효과나 동 단

위 변인들과의 층위간 상호작용효과를 미치지 못하였다. 이를 통해 서울시의 살인범죄는 동 차

원의 사회구조적 특성들, 특히 경제적 여건과 가족구성 상황에 영향을 받기 때문에 지역경제를

활성화시키고 경제적 불평등을 완화하며, 가정의 기능을 회복시키는 등의 정책적 노력이 필요함

을 알 수 있었다. 연구대상이 서울시와 살인범죄에 국한되어 일반화시키는데 어려움이 있었지만,

생태학적 범죄이론에 근거한 동 단위와 구 단위의 다층모형분석을 국내 최초로 시도했다는 점에

서 본 연구의 의의를 찾을 수 있었다.

주요용어 : 다층모형분석, 위계적 선형모형, 생태학적 범죄이론, 층위간 상호

작용효, 사회구조적 특성

1. 서론

1.1 연구목적

인간은 환경 동물로서 필연 으로 환경의 향을 받으며 살아간다. 통 인 범

죄학 에서 개인을 둘러싼 환경이라 하면 가정, 학교, 지역사회, 문화 등을 일컫

고 비교 최근 발달한 환경범죄학에서는 도시디자인과 같은 건축환경을 비 있게

다루기도 한다. 이처럼 다양한 환경 요인들과 개인과의 유기 인 상호작용 속에서

범죄의 원인을 찾고자 하는 이론이 생태학 인데(박성훈, 김 호, 2012; 윤우석,

2012; 이성식, 1998; 정진성, 곽 훈, 2008), 이 을 설득력 있게 검증하기 해서는

개인 특성과 환경 특성의 다층 이며 계 인 계(multi-level and hierarchical

relationship)를 모델링 할 수 있는 통계 모형이 반드시 이용되어야 한다. 왜냐하면,

개인(하 ) 단 의 특성을 요약하여 환경(상 ) 단 의 차원에서 분석한 후 개인 수

의 결론을 내리면 생태학 오류(ecological fallacy)의 험성이 있고, 반 로 환경(상

) 단 의 특성을 개인(하 ) 단 의 변인으로 취 하여 분석하면 통계 오류

(statistical fallacy)의 험성이 생기기 때문이다(이재열 등, 2007). 이러한 문제를 염

1) 충남 아산시 신창면 읍내리 646, 순천향 학교 경찰행정학과, 교수. E-mail: [email protected]

2) 교신 자. 서울시 양천구 신월7동 331-1 국립과학수사연구원, 연구 . E-mail: [email protected]

2 정진성 ‧ 홍성욱

두에 두고 다층모형분석을 시도한 Hay 등(2006)은 가정환경이 청소년의 학교폭력에

향을 미치지만 그 향은 경제 으로 열악한 지역사회에 국한된다고 주장하 다.

이는 경제 으로 양호한 지역사회에 치한 학교에서는 가정환경이라는 요한 변인

이 청소년의 폭력행 에 향을 미치지 않는다는 주장으로, 지역사회와 가정환경이

미치는 향을 다층 ( 계 )으로 모델링하 기 때문에 도출될 수 있었던 타당한 결

론이었다. 이처럼 개인을 둘러싼 환경의 다층 이며 계 인 구조를 모델링할 수 있

는 기법 가운데 표 인 것이 계 선형모형(Hierarchical Linear Model)으로서, 이

는 범죄 뿐 아니라 교육, 심리, 행정, 복지 등 계 구조를 띤 상이라면 거의 모

든 분야에 용될 수 있는 통계기법이다(이재열 등, 2007; Raudenbush, Bryk, 2002).

외국에서는 이미 지역사회 차원의 범죄연구에서 활발히 용되고 있으나, 국내에서는

아직 그 사례를 손에 꼽을 수 있을 정도로 드물게 활용되고 있는 실정이다( , 김 호

등, 2010; 박정선, 이성식, 2010; 윤우석, 2010, 2012; 정진성, 곽 훈, 2008; 정진성,

2009). 따라서 본 연구는 지역사회의 구조 특성이 범죄, 특히 살인범죄에 어떤 향

을 미치는지를 계 선형모형을 구축하여 검증해보고자 한다.

개인과 환경과의 계 뿐 아니라 환경 자체도 그 범 가 다양해서 다층 이며

계 인 계를 띤다고 볼 수 있다. 컨 , 리통반과 같은 지역사회는 읍면동에 속해

있으며 읍면동은 시군구 할에 존재하여 구조 향을 받고 있다. 따라서 읍면동의

사회구조 특성이 살인범죄에 미치는 향은 그 상 단 인 시군구의 사회구조

특성에 따라 달라질 수도 있을 것이다. 이러한 개념 논의에 근거하여 읍면동을 기

분석단 ( 벨1)로 하고 시군구를 상 분석단 ( 벨2)로 한 계 선형모형도 구

축해서 분석할 충분한 의의를 갖는다. 그러나 아쉽게도 국내에서는 이러한 시도가 이

루어진 이 없다. 지역사회 차원의 거시연구가 그 요성을 인정받으며 양 으

로 확 되고 있지만, 부분 읍면동이나 시군구 차원의 단 수 연구에 머물러 있어

보다 구체 이고 효과 인 정책제안이 도출되지 못하는 아쉬움이 있다. 따라서 본 연

구는 국내 최 로 읍면동과 시군구 차원의 사회구조 특성들을 단일 모형에서 동시

에 고려하는 분석을 시도하는 다른 의의를 가지고 있다.

1.2 지역사회의 구조적 특성과 범죄

술한 바와 같이 개인 특성에 국한되지 않고 좀 더 거시 인 차원에서 범죄의

원인을 설명하고자 하는 시도가 생태학 인데, 이에는 사회해체이론을 비롯하여

집합효율성이론, CPTED(환경설계를 통한 범죄 방), 일상활동이론, 합리 선택이론,

깨진유리창이론 등 다양한 이론들이 포함된다. 각 이론들은 사회해체, 집합효율성, 지

역 기능성과 같은 과정을 시하는 매개요인과 사회구조 특성, 물리 특성, 집합

생활양식, 환경 특성과 같은 구조를 시하는 독립요인에 을 맞춘 독자 인

인과모형을 제시하고 있다(박성훈, 김 호, 2012). 하지만 이 이론들은 지역사회 수

의 거시요인들이 범죄율의 차등 분포를 유발하는 일차 인 요인이라는데 의견을 같

이 한다. 특히 경제 불이익, 주거 불안정, 인종 이질성, 가정해체, 높은 인구 도

등의 사회구조 특성은 부분의 생태학 이론들에서 공통 으로 시하는 범죄의

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 3

일차 유발요인들이다(정진성, 곽 훈, 2008).

생태학이라는 이론명에서 유추할 수 있듯, 인간의 삶은 환경과의 계 속에서 경

쟁과 공생을 이어가며 유지된다고 본다. 거기에는 일정한 룰이 존재하는데, 부족한 재

원에 한 경쟁이 심해지면 공정하지 않은 방식으로 재원을 획득하려는 과정에서 범

죄가 발생한다고 보는 것이다. 이러한 여건은 지역사회가 경제 으로 풍요롭지 못하

거나, 인구 도가 높아 지나친 경쟁이 발생할 경우 조성될 수 있다. 한 구성원들의

잦은 이동으로 인해 상호교류와 이해가 어렵고 당해 지역사회의 경쟁에 한 룰을 인

식하지 못하는 경우에도 가능하다. 외국인 비율이 빠른 속도로 증가하고 있는 국내

실을 고려하면, 동질한 인종 구성이 다양화되면서 문화 충돌과 집단 이기주의

가 발생하고 서로에 한 오가 악화되어 범죄로 이어질 수도 있는 상황이 조성되고

있다. 마지막으로, 가정해체는 청소년에 한 한 교육과, 감시, 통제가 어려워지고

통문화와 습이 제 로 달되지 못하는 단 상을 일으킬 수 있다. 한 보호자

의 부재로 인한 피해의 가능성도 커지는 등 범죄환경에 노출될 험이 증가하는 문제

를 래할 수 있다(정진성, 강욱, 2013: 154).

이러한 이유로 해외 범죄학 선진국에서는 지역사회의 사회구조 특성에 한

심과 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 양과 다양성이 무 방 하여 일률 으로 결

론짓기는 힘들지만 체로 앞서 제시한 사회구조 변인들이 범죄를 증가시키는 요인

이라고 보고하고 있다. 특히 살인범죄와 련한 표 연구들을 살펴보면 지역의 특

성에 따른 분석을 많이 시도하고 있는데, 표 인 로 Weisheit와 Wells(2005)는 도

시지역과 농어 지역에서 발생하는 살인범죄의 패턴을 비교분석하 다. 그 결과 경제

요인으로서 빈곤은 지역에 상 없이 살인범죄를 증가시켰고, 연령구성과 인종

이질성은 상 으로 도시지역에서 큰 향을 미쳤으며, 인구변화는 시골지역에서 큰

향을 미쳤다고 보고하 다. Kposowa와 Breault(1993)는 도시지역과 시골지역을 구

분한 연구에서 경제 불평등이 도시지역의 살인범죄에 향을 미쳤지만 시골지역의

살인율에는 향을 미치지 않았다고 보고하면서 지역의 특성에 따라 살인범죄에 향

을 미치는 요인이 달라진다고 주장하 다. 두 연구 모두 지역별로 차별화된 응책이

필요함을 시사해주고 있는바, 본 연구에서와 같이 지역의 수 (규모)도 지역의 요한

특성 가운데 하나라는 을 고려하면, 본 연구와 같은 시도가 더 많이 이루어져야 할

것으로 보인다. 마지막으로 Kubrin(2003)은 살인범죄의 유형에 따른 보다 세부 인 분

석을 시도하 는데, 고의가 인정되는 범죄 형태의 살인은 주거불안정에 향을 받

았지만 과실로 인한 살인은 경제 불이익과 련된 것으로 보고하 다(정진성, 박

호, 2010). 이처럼 살인의 유형에 따라 인과 계가 달라질 수 있다는 경험 연구도

향후 국내에서 더 많이 시도되어야 할 것으로 보인다.

국내에서도 2000년 들어서면서부터 지역사회 차원의 범죄연구가 양뿐만 아니라

질 으로도 매우 향상되고 있다. 컨 , 박성훈과 그의 동료들(2000, 2011, 2012)은

일상활동이론 등 범죄피해에 한 이론들을 심으로 다양한 생태학 변인을 통제한

모형을 검증하 다. 윤우석(2010, 2012)은 집합효율성과 비공식 사회통제 등 주로

과정을 시하는 매개요인들의 효과성을 검증한 연구들을 진행하 고, 정진성과 그의

동료들(2008, 2010)은 사회구조 특성의 일차 원인 규명에 집 한 연구들을 진행하

4 정진성 ‧ 홍성욱

다. 살인범죄에 국한한 연구도 시도되고 있는데, 를 들면 정진성·황의갑(2010)은

국 241개 시군구를 상으로 한 공간회귀분석 결과, 다양한 사회구조 변인들 가

운데 이혼율이 살인범죄에 가장 큰 향을 미쳤다고 보고하 으며, 정진성·박 호

(2010)는 도시지역과 시골지역을 구분한 음이항 회귀분석 결과, 역시 이혼율이 지역에

상 없이 가장 큰 향을 미치는 것으로 보고하 다.

본 연구는 정진성과 그의 동료들이 수행한 연구들과 련이 큰 사회구조 변인들

의 향에 한 분석을 시도하고자 하며, 술한 바와 같이 국내 최 로 읍면동과 시

군구 단 의 계 모형 구축을 통해 보다 구체 인 정책제안을 도출해내고자 하는

목 을 가지고 있다. 비록 국외에서는 경제 요인이, 국내연구에서는 이혼율로 표

되는 가정해체가 지역사회의 살인율에 가장 큰 향을 미치는 것으로 보고되고 있으

나, 지역사회 수 의 국내연구가 아직은 기단계라는 을 고려하여 본 연구에서는

모든 사회구조 변인들에 해 동등한 입장을 부여하고 이들 모두 살인범죄에 유의

미한 향을 미칠 수 있다는 일반 인 가설을 검증하고자 한다. 이를 해 서울시의

모든 구와 행정동을 상으로 연구를 진행하고자 하는바, 본 연구가 국내 지역사회

연구의 분석 상과 분석기법의 다양성 확 에 일조할 수 있기를 기 한다.

2. 연구방법

2.1 연구자료

서울시의 범죄와 사회구조 특성은 경찰청의 범죄통계정보시스템 자료와 서울시

홈페이지에 공개되어 있는 센서스 자료를 이용하여 측정하 다. 자료의 기 년도는

2009년으로서 당시 서울시는 25개 구에 424개의 행정동으로 이루어져 있다. 송 구가

가장 많은 27개 행정동으로 구성되어 있고 천구는 가장 은 11개 행정동으로 이루

어져 있다. 424개의 행정동은 벨1의 분석단 로, 25개의 구는 벨2의 분석단 로

이용되었다.

경찰청의 범죄통계정보시스템 자료는 개별 사건에 한 주소정보가 표시되어 있어

행정동의 센서스 자료에 통합시킬 수 있었는데, 문제는 법정동 주소를 사용하고 있는

이었다. 이를 해결하기 해 범죄통계정보시스템의 개별 주소정보를 ArcGIS 10.1

로그램을 이용하여 지오코딩(geocoding)한 후 행정동에 통합시키는 과정을 거쳤다.

2.2 변수의 측정

본 연구의 종속변수는 행정동의 범죄율로서 10만명당 살인율로 측정하 다. 살인

은 가장 표 인 범죄일 뿐만 아니라 통계 으로도 암수가 거의 없어 타당도와 신뢰

도가 높은 장 이 있다. 살인율은 최근 5년간(2007-2011) 발생한 살인 건수를 각 행정

동의 인구수로 나 다음 100,000을 곱하여 산출하 다. 정확한 통계분석을 해 살인

율의 정규성(normality)을 확인한 결과 상당히 편포된(skewed) 분포를 보여 수변환

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 5

(logarithmic transformation)을 실시하 다(<표 3.1> 참조). 살인은 발생빈도가 매우

낮고 해마다 편차가 심해 다년간의 합으로 계산하는 것이 일반 이기 때문에 5년간의

합을 토 로 측정하 다(김진 , 2002; 정진성, 박 호, 2010; Baller et al., 2001). 해당

기간 동안 서울시에서 발생한 총 살인 건수는 1,204건으로, 주소 미상이나 불분명으로

인해 정확한 지오코딩이 이루어지지 않은 147건을 제외하고 1,057건이 본 연구에 사

용되었다.

행정동 단 에서 사회구조 특성은 경제 불이익, 주거 불안정, 인종 이질성,

가정해체, 인구 도로 측정되었다. 각 변인을 표할 수 있는 리변수를 하나씩 구성

하 는데, 먼 경제 불이익은 동별 인구 가운데 국민기 생활보장수 자(이하 “기

수 자”) 수가 차지하는 비율로 측정하 다.

주거 불안정은 입자 수와 출자 수를 합한 다음 동별 인구수로 나 어 측정하

고 주거이동비율이라 명명하 다. 입자 수에서 출자 수를 뺀 순 입자 수나, 외

국에서와 같이 세, 월세 등 세입자비율로 측정하는 방법보다 국내 실정에 더 합

한 방법이라 사료되었다(정진성, 황의갑, 2012).

인종 이질성은 체 인구가운데 외국인 수가 차지하는 비율로 측정하 다.

가정해체는 일반 으로 흔히 이용되는 이혼율 자료를 동 단 에서는 구할 수가 없

어 안으로 세 당인구수로 측정하 다. 격한 사회변화에 따라 나홀로 가구가 증

가하고 있는 추세는 엄 히 따지면 가정해체로 보기 어렵겠지만 새로운 가족구성의

형태라는 에서 한 리변수가 될 수 있을 것으로 사료되었다.

마지막으로, 인구 도는 1km2당 거주하는 인구수로 측정하 다.

구 단 에서 사회구조 특성은 은 표본 수(n=25)로 인해 선택에 신 을 기했다.

독립변수 1개당 통상 10-20개의 표본이 필요하다는 일반 기 을 고려하면 2개 정도

의 변수가 가능했는데(이재열 등, 2007),3) 합리 선택을 해 사후 방법을 택하

다. 다시 말하면, 동 단 만을 상으로 다회귀분석을 실시한 다음4) 살인율에 유의

한 향을 미치는 변인들만을 구 단 에서의 통제변수로 사용하기로 했다. 그 결과,

경제 불이익(기 수 자비율)과 가정해체(세 당인구수)가 선정되었는데, 보다 정확

한 측정을 해 구 단 에서 구할 수 있는 최선의 정보를 활용하 다. 결과 으로, 경

제 불이익은 자치구의 재정자립도로 측정하고 가정해체는 이혼율(1,000명당 이혼 건

수)로 측정하 는데, 첨언하자면 동 단 에서도 이와 같은 자료들에 한 공개가 이루

어졌으면 하는 연구자로서의 바람이 있다.

2.3 분석기법

동 단 의 사회구조 특성은 동 단 의 살인율에 직 향을 미치고, 구 단 의

사회구조 특성도 동 단 의 살인율에 직 향을 미치며, 아울러 구 단 의 사회

3) 독립변수 수와 표본 수에 한 명확한 기 은 없지만 이러한 주장도 있다 : 회귀분석 결과의 타당성은

독립변수 1개당 최소 5개의 사례(sample)를 요하며, 일반 으로는 10개의 사례를 요구하고 많게는 분석

기법에 따라 40개의 사례가 필요한 경우도 있다(http://www.palgrave.com/pdfs/0333734718.pdf).

4) 본 연구의 두 번째 모형인 구 내 모형(임의계수 모형) 분석결과와 거의 일치했다.

6 정진성 ‧ 홍성욱

구조 특성이 동 단 의 사회구조 특성과의 상호작용을 통해 살인율에 향을 미

치는 과정(층 간 상호작용효과, Cross-Level Interaction Effect)은 계 선형모형을

통해 검증할 수 있다. 식(2.1)은 동 단 의 회귀모형을, 식(2.2)는 구 단 의 회귀모형

을 보여주고 있다.

⋯ (2.1)

⋯ (2.2)

식(2.1)에서 는 동의 살인율(로그), 는 동의 사회구조 변인들, 는 편,

∼ 는 회귀계수, 은 측오차를 나타낸다. 즉, 동 단 의 사회구조 변인들이

동 단 의 살인율에 향을 미치는 직 효과는 ∼의 통계 유의성을 보고 단

할 수 있다.

식(2.2)에서 는 구의 사회구조 변인들, ∼ 는 편, ∼ 는 회귀계수,

는 측오차를 나타낸다. 즉, 구 단 의 사회구조 변인들이 동 단 의 살인율에

향을 미치는 직 효과는 ∼ 를 통해 단할 수 있고, 구 단 의 사회구조

변인이 동 단 의 사회구조 변인과 상호작용을 통해 살인율에 향을 미치는 상호

작용효과는 ∼ 를 보고 단할 수 있다.

분석의 과정은 계 선형모형의 일반 처리과정에 따라 이루어졌다. 먼 집단

내(구 내) 분산과 집단 간(구 간) 분산을 구분하기 해 일원분산분석(One-Way

ANOVA)과 동일한 무조건 모형(Unconditional Model)을 검증하 다. 이는 살인율이

과연 구 마다 차이가 있는지를 살펴 으로써, 만약 구 마다 차이가 존재한다면 구 단

의 변수를 이용해 추가로 설명하기 함이었다. 다음으로 구 내 모형, 즉 임의계수

모형(Random-Coefficient Model)을 검증하여 과연 어떤 동 단 변인들이 살인율에

향을 미치는 지를 확인하 다. 마지막으로 구 간 모형, 즉 조건 모형(Conditional

Model or Intercepts- and Slopes-as-Outcomes Model)을 구축하여 구 단 에서의 직

효과와 구와 동 간의 상호작용효과를 검증하 다.

3. 분석결과

3.1 연구자료의 일반적 특성서울시 424개 행정동의 5년간(2007-2011) 살인율은 평균 11.40이었고 그 범 는 0

에서 199.53에 달했다. 왜도가 5.97로 매우 정 으로 편포되어 있어 정규성을 확보하

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 7

기 해 수변환을 실시했다. 그 결과(살인율(로그)) 왜도가 -0.41로 매우 정규분포에

가까워졌다.

경제 불이익의 리변수인 기 수 자비율은 평균 0.02 고 그 범 는 0에서

0.16에 달했다. 즉, 서울시민 가운데 약 2%가 기 수 상자임을 알 수 있었고,

기 수 자가 없는 동이 있는 반면, 가장 많은 동은 약 16%에 달해 매우 큰 편차

를 보이고 있었다.

<표 3.1> 표본의 특성

평균 표 편차 최소값 최 값 왜도

동 단 ( 벨1) 변수

살인율 11.40 17.28 0.00 199.53 5.97

살인율(로그) 1.95 1.15 0.00 5.30 -0.41

기 수 자비율 0.02 0.02 0.00 0.16

주거이동비율 0.37 0.12 0.20 2.21

외국인비율 0.03 0.04 0.00 0.34

세 당인구수 2.48 0.30 1.50 3.32

인구 도 25785 13528 522 96673

구 단 ( 벨2) 변수

재정자립도 50.30 17.61 29.20 85.70

이혼율 2.34 0.34 1.67 3.09

주거불안정의 리변수인 주거이동비율은 평균이 0.37이었고 그 범 는 0.20에서

2.21에 달했다. 서구에 비해 주거이동비율이 체로 높은 편이었는데, 입과 출이

가장 많은 지역은 강동구에 소재했으며 그 합이 주민수보다 2배 이상 많아 흥미로웠

다. 그 외 지역은 모두 주민수가 이동자 수보다 많았다.

인종 이질성의 리변수인 외국인비율은 평균이 0.03이었고 그 범 는 0.005)에서

0.34에 달했다. 외국인의 비율이 가장 높은 지역은 구로구와 구의 특정 동이었다.

가정해체의 리변수인 세 당인구수는 평균이 2.48이었고 그 범 는 1.50에서

3.32에 달했다. 이 역시 상했던 것보다 편차가 큰 편이었는데, 한 가지 주의할 은

다른 변수들과 달리 세 당인구수가 증가할수록 통 인 가족구성이 잘 유지되고 있

다고 해석되어야 했다.

인구 도는 평균이 1km2당 25,785명이었고 그 범 는 522에서 96673에 달했다. 가

장 낮은 인구 도를 보인 동은 서 구에 소재했고 가장 높은 곳은 양천구의 특정 동

으로 드러났다.

구 단 변수 가운데 재정자립도는 평균이 50.30% 고 그 범 는 29.20에서 85.70

에 달했다.

이혼율은 평균이 1,000명당 2.34건이었고 그 범 는 1.67에서 3.09에 달했다.

5) 표에서는 최소값이 0.00으로 표시되어 외국인이 살지 않는 동이 있는 것처럼 보이나 실제로는

0.0005126으로서 약간 명이 살고 있다.

8 정진성 ‧ 홍성욱

3.2 무조건 모형(Unconditional Model)

살인율이 구 마다 차이가 있는지를 살펴보기 해 아래와 같은 무조건 모형, 즉

일원분산분석 모형을 구축, 분석하 다. <표 3.2>에서와 같이 각 구의 살인율은 분산

이 0.06으로서 통계 으로 유의했다. 이는 구 마다 살인율이 다르기 때문에 구 단 의

변수를 추가로 이용해 설명할 필요가 있음을 보여 결과 다.

(3.1)

(3.2)

살인율의 체 분산 가운데 구 간 분산이 차지하는 비 을 살펴보기 해 내상

계수(ICC, Intraclass Correlation)를 계산해보았다. 그 결과 구 간 분산이 체 분산

가운데 약 4.38%6)를 차지하고 구 내 분산이 약 95.62%를 차지했다. 이를 통해 구 간

분산이 유의하긴 했지만, 살인율은 주로 구 내, 즉 동별 구조 특성에 향을 받는

것을 알 수 있었다.7)

<표 3.2> 무조건 모형(One-Way ANOVA)

고정효과(Fixed Effect) 계수 표 오차 p

체 구 평균 살인율, 1.96 .07 <0.001

임의효과(Random Effect) 분산 자유도 카이제곱 p

각 구 살인율( 벨2), 0.06 24 42.39 0.012

각 동 살인율( 벨1), 1.26

추정계수의 신뢰도(Reliability of Coefficient Estimate)

각 구 평균 살인율, 0.43

3.3 구 내 모형(Random-Coefficient Model)

동의 어떤 사회구조 변인들이 살인율과 련 있는지 살펴보기 해 아래와 같은

구 내 모형, 즉 임의계수 모형을 분석하 다.8) <표 3.3>에서 보여지 듯, 기 수 자비

율과 세 당인구수가 살인율에 향을 미쳤는데, 기 수 자비율이 높을수록, 세 당

인구수가 을수록 살인율이 증가하는 것으로 드러났다.

6)

7) 은 사례수로 인해 구 단 에서의 독립변수를 최 2개 밖에 설정할 수 없는 상황을 고려하면 다행스

런 결과로도 볼 수 있었다.

8) HLM 로그램의 원활한 구동을 해 유의한 계수들( , , )에 해서만 임의효과를 부여했다.

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 9

⋯ (3.3)

⋮ (3.4)

동의 사회구조 변인들을 포함시킴으로써 살인율의 구 내 분산이 얼마나 감소했

는지 살펴보았다. 그 결과, 동의 사회구조 변인들이 살인율 분산의 약 17.34%9)를

설명하는 것으로 드러났다.

<표 3.3> 구 내 모형(Random-Coefficient Model)

고정효과(Fixed Effect) 계수 표 오차 p

편, 4.66 0.71 <0.001

기 수 자비율, 13.27 4.38 0.006

주거이동비율, 0.62 0.46 0.174

외국인비율, 1.84 1.41 0.192

세 당인구수, -1.26 0.24 <0.001

인구 도, -0.00 0.00 0.346

임의효과(Random Effect) 분산 자유도 카이제곱 p

각 구 살인율( 벨2), 3.17 24 33.94 0.086

각 동 살인율( 벨1), 1.05

구 내 모형이 무조건 모형에 비해 더 설명력이 강한지 알아보기 해 편차통계량

(deviance statistics)을 비교하는 다변량 우도비검증(multivariate likelihood-ratio test)

을 실시하 다. 그 결과, 두 모형 간 편차통계량의 차이가 61.22로서 이를 자유도가 5

인 카이제곱 값과 비교해보았을 때 통계 으로 유의한 것으로 나타났다.10) 이는 구

내 모형의 필요성을 정당화시켜 결과 다.

<표 3.4> 편차통계량 검증

모형 모수의 수 편차

무조건 모형 2 1318.05

구 내 모형 7 1256.83

마지막으로 각 구 살인율의 분산을 검토한 결과, 그 크기가 3.17으로서 동 단 의

사회구조 변인들을 통제한 이후에는 통계 유의성이 사라져버렸다(p=0.086). 이는

구 단 의 사회구조 변인들이 살인율에 향을 미치지 못함을 시사했는데, 그럼에

9) 설명된구내분산

10) 카이제곱 분포에서 자유도가 5일 때 유의수 0.05에서의 임계값은 11.07임.

10 정진성 ‧ 홍성욱

도 불구하고 구 단 에서의 직 효과와 구와 동 단 에서 발생할 수 있는 층 간 상

호작용효과를 검증하기 해 구 간 모형, 즉 조건모형을 구축, 분석해보았다.

3.4 구 간(조건) 모형(Intercepts- and Slopes-as-Outcomes Model)

아래 수식과 같은 구 간 모형을 분석해 본 결과, 구 단 의 어떤 변수들도 살인율

에 향을 미치지 못했고, 층 간 상호작용효과도 발생하지 않았다. 한 재정자립도

와 이혼율을 통제한 이후에도 기 수 자비율과 세 당인구수의 계수가 유의한 상태

로 유지되었다<표 3.5>. 이는 앞선 구 내 모형에서 어느 정도 상된 결과 다.

⋯ (3.5)

재정자립도 이혼율 재정자립도 이혼율 (3.6) 재정자립도 이혼율

구 간 모형의 설명력 향상도를 평가하기 한 다변량 우도비검증 실시 결과에서도

오히려 구 간 모형의 편차통계량이 증가하여 구 간 모형의 실효성이 없는 것으

로 드러났다.

결론 으로, 서울시의 살인범죄는 구 마다 차이가 존재하긴 하지만, 동 단 의 사

회구조 특성만으로 충분히 설명이 가능하다는 것을 알 수 있었다. 즉, 구 단 의 사

회구조 변인들은 어떠한 직 효과나 동 단 변인들과의 상호작용효과를 미치지 못

하는 것으로 드러났다.

<표 3.5> 구 간 모형

고정효과(Fixed Effect) 계수 표 오차 p

살인율, 4.78 0.78 <0.001

재정자립도, -0.02 0.04 0.553

이혼율, 1.64 2.06 0.435

기 수 자비율, 11.98 4.75 0.019

재정자립도, 0.21 0.24 0.395

이혼율, 6.19 13.82 0.658

세 당인구수, -1.30 0.27 <0.001

재정자립도, 0.00 0.01 0.809

이혼율, -0.72 0.76 0.350

임의효과(Random Effect) 분산 자유도 카이제곱 p

각 구 살인율( 벨2), 4.76 22 33.30 0.057

각 동 살인율( 벨1), 1.04

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 11

<표 3.6> 편차통계량 검증

모형 모수의 수 편차

구 내 모형 7 1256.83

구 간 모형 7 1259.84

4. 결론

본 연구는 지역사회의 사회구조 특성이 범죄에 어떤 향을 미치는 지 살펴보기

해 동 단 와 구 단 로 구성된 다층모형분석을 시도했다. 이를 해 국내 최 로

서울시의 모든 행정동과 구를 상으로 최근 5년간(2007-2011) 발생한 살인율에 한

계 선형모형을 구축, 분석하 다. 무조건 모형 분석결과, 살인율은 구 마다 차이

가 있는 것으로 드러나 다층모형분석이 필요함을 보여주었다. 하지만, 구 간 분산이

살인율의 체 분산 가운데 4.38%를 차지하는 것에 불과하여 주로 동 차원의 사회구

조 특성이 살인에 향을 미치는 것으로 보 다. 구 내 모형(임의계수 모형) 분석결

과, 동 단 에서 살인에 유의한 향을 미치는 변수는 기 수 자비율과 세 당인구

수로 드러났다. 이는 지역경제의 활성화와 더불어 경제 불평등을 완화시키고, 가정

의 기능을 회복시키는 등의 정책 노력이 필요함을 시사하는 결과 다. 마지막으로,

구 간 모형(조건 모형) 분석에서는 어떠한 구 단 의 사회구조 변수들도 살인율에

유의한 향을 미치지 못했고, 동 단 특성들과 결합된 층 간 상호작용효과도 발견

되지 않았다.

국내 시군구 단 의 연구에서 일 되게 요한 변인으로 드러난 가정해체(이혼율)

가 동 단 연구에서도 유의한 결과는 시사하는 바가 큼과 동시에 해석에 주의를 요

했다. 세 당인구수가 을수록 해당 지역사회에서 나홀로 가구나 결손가정이 차지하

는 비율이 높고 이것이 가정해체의 세태를 반 한다면, 우리나라와 같이 통 규범

과 문화가 여 히 요시되는 사회에서는 가정해체가 사회해체와 범죄로 이어질 가능

성이 크기 때문에 가정의 요성에 한 지속 인 홍보와 교육, 나홀로 가구나 결손

가정에 한 물질 ·정신 지원 등의 정책이 극 요구된다고 할 수 있다. 나홀로 가

구의 증가나 결손 등의 이유로 소규모화되가는 가정의 모습은 보호자의 통제 부재,

애착이나 유 감 부족, 책임의식의 결여 등 비단 범죄유발요인의 증가 뿐 아니라 보

호자의 보호 부족, 이웃 감시의 부족 등 범죄피해요인의 증가도 부추길 수 있는 원인

이 됨을 주지해야 한다.

하지만 세 당인구수가 다고 하여 반드시 가정해체를 의미한다고 볼 수는 없을

것이다. 오히려 은 세 당인구수는 고 자녀가 없는 맞벌이부부가 다수 거주하는

지역일 가능성도 있고 3명 의 비교 많은 세 당인구수는 편부모에 평균 2명 정도

의 자녀가 생활하는 이혼 가족이 다수 거주하는 지역일 가능성도 있기 때문이다. 따

라서 각 지역의 가족구성에 한 보다 정 한 찰이 선행되어야 정확한 해석이 가능

할 것으로 보이는바, 이 자체가 향후 훌륭한 연구주제로서 활용될 수 있을 것이다.

기 수 자비율이 유의한 변인으로 드러난 것은 서구의 연구 결과와 유사한데, 이

역시 범죄유발요인임과 동시에 범죄피해요인이 될 수 있음을 주의해야 한다. 기 수

12 정진성 ‧ 홍성욱

자비율이 높다는 것은 체 인 경제사정이 열악하다는 것과 동시에 일면 경제 불

평등이 심하다는 것을 시사하기 때문에 지역경제의 활성화와 더불어 경제 불평등을

완화시키기 한 노력이 병행되어야 할 것으로 보인다. 한 가지 흥미로운 사실은

소득의 나홀로 여성, 아동, 노인 가구의 범죄피해 가능성이 매우 높다는 것이다.11) 이

는 건 한 가정의 육성과 경제 기능의 활성화가 동시에 진행되어야 함을 시사한다고

볼 수 있다.

하지만 본 연구의 결과와 와 같은 해석은 다음과 같은 몇 가지 한계로 인해 주

의를 요한다. 우선, 본 연구는 서울지역에 국한되어 일반화에 한계가 있기 때문에 다

른 지역사회를 상으로 한 다양한 연구가 수반되어야 할 것이다. 선행연구 분석에서

드러난 바와 같이 도시지역과 시골지역, 도시지역 내에서도 소도시와 도시의 특

성이 다르고 범죄에 이르는 과정도 상이할 수 있을 것이다. 비록 본 연구가 지역사회

의 수 을 고려한 분석을 시도하 고 이 역시 지역사회의 특성에 따른 분석 유형에

해당되지만, 향후 보다 다양한 지역사회의 특성을 고려한 연구가 수행되어야 더욱 효

과 인 정책 한 제시가 가능할 것이다. 한, 살인범죄에 국한된 분석을 하 는데,

강도나 강간, 도, 폭력 등 범죄는 그 유형에 따라 독특한 특성을 가지고 있고 인과

과정이 다를 수 있다는 일반 인 사실에 비추어보면(정진성, 곽 훈, 2008; Clarke,

1997), 향후 다양한 종류의 범죄, 더 나아가 살인범죄 가운데서도 세부 형태에 따른

연구가 더 많이 시도되어야 할 것이다.

더불어 한 가지 아쉬운 은 동 단 의 사회구조 변인들을 측정함에 있어 자료

의 부족으로 인해 타당도 확보에 어려움이 있었다는 것이다. 특히, 이혼율은 가정해체

를 표하는 변수로서 국내 연구에서도 일 되게 요한 범죄 련요인으로 보고되고

있는데, 동 단 에서는 자료를 구할 수 없어 세 당인구수로 체했다. 물론 술한

로 세 당인구수도 최근 증하고 있는 나홀로 가구 상을 반 하는 좋은 지표가 될

수 있지만, 엄 히 말해 가정해체를 뜻한다고 보기는 어려운 것이 사실이다. 이에

계당국에서는 센서스 자료에 한 공개범 를 확 하여 더욱 양질의 연구가 진행될

수 있도록 조치했으면 하는 바람이다(정진성, 김우 , 2012). 연구 윤리를 엄격히 수

하고 연구 결과의 공표범 를 히 제한한다면 큰 문제는 없을 것으로 사료된다.

이러한 한계 들과 층 간 상호작용효과가 발견되지 않았다는 아쉬움이 있긴 하지

만, 국내 지역사회 차원의 생태학 범죄연구가 분석기법과 연구자료 측면에서 향상

되는데 조 이나마 공헌했다는 데 본 연구의 의의가 있다. 향후 더욱 다양한 지역을

상으로 다양한 범죄유형에 해 다층모형분석이 이루어져 사회구조 차원에서의

범죄원인 규명이 효과 으로 이루어졌으면 하는 바람이다. 아울러 본 연구의 모형에

포함된 사회구조 변수들은 살인율 분산의 약 16.67%를 설명했는데, 이는 앞으로 사

회구조 변인들 외에도 다양한 환경 , 물리 변인들에 한 연구가 병행될 필요가

있음을 시사해주었다.

(2013년 2월 5일 수, 2013년 3월 31일 수정, 2013년 4월 8일 채택)

11) 한국경제, 2012년 11월 15일, http://kmomnews.hankyung.com/news/apps/news.sub_view? popup=

0&nid=02&c1=02&c2=01&c3=00&nkey=201211151156441

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 13

참고문헌

김 호, 박 수, 박성훈 (2010). 한국의 범죄피해에 향을 미치는 요인에 한 연구,

<형사정책연구>, 21(3), 135-172.

김진 (2002). 살인범죄의 특성 응방안, <한국공안행정학회보>, 11(2), 29-63.

박성훈 (2011). 범죄기회요인과 지역특성이 가구범죄피해에 미치는 향, <형사정책연

구>, 22(3), 327-357.

박성훈, 김 호 (2012). 범죄 상에 한 사회생태학 근 : 지역요인 간의 계를

심으로, <형사정책연구>, 23(2), 259-293.

박정선, 이성식 (2010). 범죄두려움에 한 다수 근 : 주요 모델들의 검증, <형

사정책연구>, 21(3), 173-203.

윤우석 (2010). 경찰의 공식 사회통제가 지역사회의 유 와 비공식 사회통제에 미

치는 향검증, <형사정책연구>, 21(3), 381-407.

윤우석 (2012). 지역사회의 집합 효율성과 범죄피해의 계검증 : 구지역을 심

으로, <형사정책연구>, 23(1), 319-354.

이성식 (1998). 범죄피해에 있어 개인수 요인들의 지역 조건 효과 : 거시이론과

미시이론의 통합 이론 근, <한국공안행정학회보>, 22(1), 85-109.

이재열, 강상진, 방하남, 이명진, 박경숙, 은기수, 한 , 이윤석 (2007). <사회과학의 고

계량분석 : 원리와 실제>, 서울 학교출 부, 서울.

정진성 (2009). 학교폭력의 원인에 한 연구 : 지역사회의 향을 심으로, <한국공

안행정학회보>, 18(1), 363-394.

정진성, 강욱 (2013). 도시지역의 사회구조 특성과 살인범죄와의 인과 계 : 서울시

행정동을 심으로, <한국콘텐츠학회논문지>, 13(3), 152-161.

정진성, 곽 훈 (2008). 지역사회의 생태학 변인이 범죄율에 미치는 향 : 성장곡선

모형을 이용한 종단 분석, <형사정책연구>, 19(3), 251-290.

정진성, 김우 (2012). 지역사회 범죄연구와 가변 공간단 의 문제(MAUP), <경찰

학연구>, 12(2), 27-47.

정진성, 박 호 (2010). 지역사회의 구조 특성이 살인범죄에 미치는 향 : 국 시

군구를 상으로 한 음이항 회귀분석, <형사정책연구>, 21(1), 91-119.

정진성, 황의갑 (2010). 살인범죄의 원인에 한 거시 분석 : GIS를 활용한 공간회

귀모델링, <형사정책>, 22(1), 157-184.

정진성, 황의갑 (2012). 방범용 CCTV의 범죄 방효과에 한 연구 : 천안아산 지역

읍면동을 심으로, <한국공안행정학회보>, 21(1), 183-209.

Baller, R.D., Anselin, L., Messner, S.F., Deane, G. and Hawkins, D.F. (2001).

Structural Covariates of U.S. County Homicide Rates: Incorporating

Spatial Effects, Criminology, 39, 561-590.

Clarke, R.V. (1997). Introduction, In R.V. Clarke(Ed.), Situational Crime

Prevention: Successful Case Studies(2nd ed.), Harrow and Heston, New

York.

14 정진성 ‧ 홍성욱

Hay, C. Fortson, E.N., Hollist, D.R., Altheimer, I. and Schaible, L.M. (2006). The

Impact of Community Disadvantage on the Relationship between Family

and Juvenile Crime, Journal of Research in Crime and Delinquency,

43(4), 326-356.

http://kmomnews.hankyung.com/news/apps/news.sub_view?popup=0&nid=02&c1=02&

c2=01&c3=00&nkey=201211151156441

http://www.palgrave.com/pdfs/0333734718.pdf

Kposowa, A. and Breault, K.D. (1993). Reasoning the Structural Covariates of

Violent and Property Crimes in the USA: A Community Level Analysis.

British Journal of Sociology, 46, 79-105.

Kubrin, C.E. (2003). Structural Covariates of Homicide Rates: Does Type of

Homicide Matter? Journal of Research in Crime and Delinquency, 40,

139-170.

Raudenbush, S.W. and Bryk, A.S. (2002). Hierarchical Linear Models: Applications

and Data Analysis Methods, Sage, Thousand Oaks.

Weisheit, R.A. and Wells, L.E. (2005). Deadly Violence in the Heartland:

Comparing Homicide Patterns in Nonmetropolitan and Metropolitan

Communities. Homicide Studies, 9(1), 55-80.

사회구조적 지역특성과 살인범죄에 관한 다층모형분석 15

Multi-Level Analysis on the Relationship between Neighborhood Structural Characteristics and Homicide

Jinseong Cheong1) · Sungwook Hong2)

Abstract

This study attempted a multi-level analysis to examine the effect of neighborhood structural characteristics on crime. Using the entire 424 Dong-areas and 25 Gu-districts of Seoul, this study constructed a hierarchical linear model for recent homicide rates (2007-2011). Results showed that variables for economic disadvantage and family disruption increased the homicide rates at Dong-level, while the others did not. Not a direct effect at Gu-level nor a cross-level interaction effect was found. Related policy implication was that efforts to infuse life into neighborhood economy and mitigate economic disparity and to rehabilitate family functions need to be made. Notwithstanding the issue of limited generalizability due to inadequate data, this study could find its own value in that the first attempt was made to construct a multi-level model using both Dong- and Gu-level data based on the ecological crime theory in the field of Korean crime research.

Key words : Multi-Level Analysis, Hierarchical Linear Model, Ecological Crime Theory, Cross-Level Interaction Effect, Structural Characteristics

1) Professor, Dept. of Police Administration, Soon Chun Hyang University, 646 Eupnae-Ri,

Sinchang-Myon, Asan, Chungnam 336-745, Korea. E-mail: [email protected]

2) (Corresponding author) Senior Scientist, National Forensic Service, 331-1, Shinwol-Dong,

Yangcheon, Seoul, 158-097, Korea. E-mail: [email protected]