The Changes in the Quality of Life Measure of the Seoul Metropolitan Area

The purpose of this research is to measure Quality of Life indices using Factor Analysis and Principle Component Analysis and to analyze the spatial patterns of Quality of life distribution in the Seoul Metropolitan Area in terms of spatial association using spatial statistics and spatial exploratory technique. In order to check the degree of clustering, this study used spatial autocorrelation indices, global Moran's I index. In addition, local scale analysis was conducted using Moran Scatterplot and Local Moran's I to identify the spatial association pattern and the high Quality of life. The analysis based on global statics showed that, in the Seoul Metropolitan Area, QoL Indices had been distributed with positive spatial association. According to the local spatial statistics, the general tendency of clustering H-H clusters which were mainly concentrated on the Seoul, L-H clusters were concentrated on the Kyunggi-Do and L-L Clusters showed the regional extent of lagging behind. However, in case of H-H, L-H Clusters they had been spread out in the Newtown as population increase.

수도권 삶의 질 지수 변동에 관한 연구

본 논문에서는 요인분석과 주성분분석을 이용해 수도권 지자체별 삶의 질 지수 측정하고 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성 관점에서 수도권 삶의 질의 공간적 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2002년, 2005년, 2009년 수도권 삶의 질 지수 대상으로 전역적 Moran's I를 이용한 분석을 실시하였다. 또한 공간 연관성의 유형을 파악하고 실제 높은 삶의 질 지수를 나타내는 지역을 판별하기위해 모란산점도와 국지적 Moran's I 지수를 이용한 국지적 분석을 시행하였다. 삶의 질 지수의 분석 결과 서울시를 중심으로 높은 삶의 질 지수를 나타내었고 경기도 지역의 신도시를 중심으로 삶의 질 지수가 높은 양상을 보였다. 특히 서울강남3구(강남구, 서초구, 송파구)와 경기도 성남시에서 높은 삶의 질 지수를 나타내었는데, 이는 지방세 징수 상위지역으로 공공재 공급의 원천인 지역별 재정력의 차이가 삶의 질의 차이와 격차에 중요한 요인이 됨을 알 수 있다. 또한 수도권의 삶의 질 분포는 정적(+)공간연관성을 나타내며 국지적 규모의 분석결과, 서울시를 중심으로 H-H 클러스터가 경기도, 인천시를 중심으로 L-H 클러스터가, 그리고 경기도 외곽지역으로 L-L 클러스터가 형성되었고 그 패턴에 시간상의 큰 변화는 없었다. 하지만 대규모 인구유입이 있는 신도시를 중심으로 H-H 및 L-H 군집의 확산을 볼 수 있었다.