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영어

This study is to examine impact of spatial characteristics of cities on the number of crime based on spatial econometrics model. It selects characteristics of residents, population density, housing types, race heterogeneity, commerce area, socioeconomic disadvantage, and residential instability as variables for spatial characteristics of cities. It also uses total number of crimes, violent crimes, robbery crimes, and crimes of violence crimes as dependent variables. The study collects data from 229 cities in South Korea, and conducts spatial regression analysis on open source software R and GeoDa applying ordinary least square, spatial lag model, and spatial error model to the analytical model in order to reflect the characteristics of spatial data. As a result, it shows that spatial error model is higher in a fit of model than ordinary least square and spatial lag model in comparison with R2-value. It also represents that crime occurrence has close relationships with characteristics of residents, population density, housing types, race heterogeneity, commerce area, and residential instability, but not with socioeconomic disadvantage. The study finally tries to draw implication from the analytical results based on focusing on a criminological approach.

한국어

본 연구는 도시·지리 공학적 관점에서 벗어나 환경범죄학적 관점에 근거하여 도시 의 공간 구조적 특성과 범죄 발생 간의 인과성을 규명하고자 한다. 이에 도시 공간적 특성요인으로 거주 주민의 특성, 인구 밀집성, 주택 유형, 인종적 이질성, 밀집진 상업 용도의 시설, 사회경제적 취약성, 거주의 불안정성을 선정하였다. 본 연구는 이를 측정하기 위한 변수로 15∼29세 비율, 노령자 비율, 이혼율, 인구 밀 도, 단독주택 수, 아파트 수, 연립주택 수, 다세대주택 수, 외국인 비율, 숙박 및 음식업 소 수, 실업률, 전입·출에 의한 유동인구 수를 선정하였고 이들과 총 범죄, 강력범죄, 절 도범죄, 폭력범죄 간의 영향 관계를 분석하였다. 분석대상은 229개 시군구로 하였으며, 분석기법은 오픈 소스 소프트웨어 R과 GeoDa 1.12.1.129를 이용한 공간회귀분석을 실 시하였다. 분석 시 전통적 회귀분석모형(OLS), 공간시차모형(SLM), 공간오차모형 (SEM)의 3가지 모형을 적용하여 공간자료의 특성이 제대로 반영될 수 있도록 하였다. 분석결과, OLS모형과 SLM모형보다는 SEM모형에서 R2 값이 크고 범죄 발생에 영 향을 미치는 변수의 수가 증가하는 것으로 나타나 SEM모형이 가장 적합한 것으로 판 명되었다. SEM모형에 따르면, 15∼29세 비율, 노령자 비율, 이혼율, 인구 밀도, 숙박 및 음식업소 수, 유동인구 수, 아파트 수, 다세대주택 수, 외국인 비율이 범죄 발생과 유의 성을 가지는 것으로 나타났다.