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논문KCI 등재

공간통계기법을 활용한 선거구 특성과 정당 선호 결정요인 분석

Spatial Interpretation on Political Orientations: An Empirical Analysis of the 16~17th General Election in Seoul Metropolitan Area

이성우|황재희
국토연구원|2014.06|국토연구 (The Korea Spatial Planning Review)|제81권 |pp. 35-53|DOI 10.15793/kspr.2014.81..003

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선거공간분석Spatial Analysis수도권ElectionSocial ConflictsSeoul Metropolitan Area선거지리사회갈등 요인Electoral Geography

초록

본 논문은 공간계량모형과 이산 GWR(Geographically Weighted Regression) 모형, LISA(Local Indicator of Spatial Association) 분석을 복합˙적용함으로써, 16~17대 국회의원 선거에서 나타난 수도권 지역의 정치 성향을 공간적으로 구성하고 있다. 분석의 종속변수는 각 선거구의 한나라당 당선 여부로 설정하며, 국내 선거 결과에 결정적인 영향을 미치는 지역˙계층˙세대 간 갈등을 대변하는 설명변수로 선거구별 호남 출신, 대졸 이상, 20~39세 유권자 비중을 활용하고 있다. 2000년과 2004년 총선 분석 결과, 공간계량모형과 GWR 모형은 호남 출신과 20~30대 비중이 한나라당 당선에 부(\_ )의 방향으로, 대졸 이상 유권자 비중은 정(+)의 방향으로 영향을 미친다는 공통적인 결과를 보여준다. 이어 GWR 계수를 도식화한 결과는 한나라당 당선에 대한 설명변인의 인과효과가 인접지역 간에 유사함을 방증하며, 선거구별 GWR 계수에 근거한 핫스팟 및 콜드스팟과 비슷한 분포를 보인다. 본 논문을 통해 확인 가능한 학제 간 접근 방식과 실증분석 방법 및 결과는 지역계획의 이론적 지평을 확대하고, 정치, 사회갈등, 선거, 공간에 대해 보다 심도 있는 논의의 생산에 기여할 것이라 기대되는 바다.

Abstract

In terms of the voting behavior, political orientations in the local constituencies have a decisive influence on the election results. This study approaches the spatial analysis on the political orientations shown in 16~17th general election of SMA(Seoul Metropolitan Area), incorporating spatial econometrics and GWR(Geographically Weighted Regression) with discrete dependent variable. In order to interpret spatially collective political preference, it is selected as dependent variable to whether saenuri-party is elected in each constituency. Moreover, the explanatory variables are specified by constituency-specific percentage of place of birth, diploma level, and 20~30s age bracket. It sequentially conducts LISA(Local Indicator of Spatial Association) analysis to identify hot- and cold-spot for the variables based on GWR coefficients. The result provides an understanding of the electoral geography and dynamics of spatially varying voting behavior within SMA. Additionally, the results can be discussed as part of a research agenda for exploring spatial dependence and heterogeneity in research focusing on electoral geography and regional planning.

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