범죄예방 정책대상자 선별을 위한 탐색적 연구:서울의 범죄취약계층을 중심으로
An Exploratory Study on the Selection of Policy Targets for Crime Prevention: Focusing on Crime-vulnerable Groups in Seoul
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초록
본 연구는 서울 지역의 범죄취약계층을 대상으로 범죄예방 정책의 효율성을 높이기 위해, 적절한 정책대상자를 분석하기 위한 탐색적 연구이다. 관련 선행연구 및 범죄학 이론은 아동, 여성, 고령자 등과 같이 성별 및 연령 등의 단일 기준에 기초하여 범죄취약계층으로 주로 정의하였다. 그러나 본 연구는 범죄피해통계, 범죄두려움 인식, 생활방식, 거주지 등에 대한 분석을 통해 실질적으로 범죄에 취약한 계층을 중첩적 기준에 기초하여 보다 세부적으로 선별하고자 하였다. 공간상관성 통계량, 공간회귀분석 등의 통계 기법을 활용하여 분석한 결과, 보호자의 상시 보호를 벗어난 초등학교 저학년과 1인 가구 20대 여성이 범죄에 가장 취약한 집단임을 확인하였다. 아동이 속한 가정과 여성 1인 가구는 자신의 범죄취약성을 인식하고 범죄를 피하고자 유해시설이 적은 곳에 거주하거나 늦은 시간에도 안전하게 귀가할 수 있는 지하철역 근처에 거주하는 것을 확인하였다. 본 연구는 이러한 분석에 기초하여, 범죄예방 정책을 시행하면서 정책대상자를 획일적으로 선정하는 것이 아니라, 과학적이고 증거 기반의 방법을 활용하여 제한된 형사정책 자원을 효율적으로 활용할 것을 제안하였다.
Abstract
This study is an exploratory analysis conducted to enhance the efficiency of crime prevention policies by identifying and analyzing appropriate policy target groups among vulnerable populations in Seoul. Related prior studies and criminological theories have primarily defined at-risk groups based on single criteria such as gender and age, categorizing children, women, and the elderly as vulnerable populations. However, this study examined crime victimization statistics, fear of crime perceptions, lifestyles, and residential data using an overlapping criteria-based approach to more specifically identify populations that are practically vulnerable to crime. Utilizing spatial correlation statistics and spatial regression analysis, the findings indicate that lower-grade elementary school children without constant parental supervision and women in their 20s living alone are the most vulnerable groups. Households with children and single women in their 20s recognize their vulnerability and take preventive measures by residing in areas with fewer harmful facilities or near subway stations to ensure safer commutes during late hours. Based on this analysis, the study recommends moving away from uniform selection of policy targets in crime prevention efforts and adopting a scientific, evidence-based approach to allocate limited resources effectively.