성범죄의 유형별 · 지역특성별 거시원인 연구: 전국...

통계연구(2015), 제20권 제2호, 70-92

성범죄의 유형별 · 지역특성별 거시원인 연구:

전국 읍면동을 대상으로 한 음이항회귀분석

정진성1) ‧ 박종하2)

요약

본 연구는 성범죄의 거시원인에 대한 분석을 유형별(강간 vs. 강제추행), 지역특성별(도시 vs. 시

골)로 시도하여 부족한 국내외 성범죄 관련 연구를 보완하고 보다 효과적인 예방책 마련에 기여

하고자 했다. 이를 위해 전국의 3,468개 읍면동 자료를 이용하여 최근 4년간(2010-2013) 발생한

성범죄를 대상으로 생태학적 관점에 근거한 음이항회귀모형을 구축·분석했다. 전체적으로 성범죄

의 유형별 차이는 크게 드러나지 않았으나 지역특성별 차이는 확연했다. 인구이동비율은 도시지

역에서만 정적 영향을 미쳤고, 비아파트거주비율은 시골지역에서만 부적 영향을 미쳤다. 1인가구

비율은 도시에서 정적 영향을 미친 반면, 시골에서는 부적 영향을 미쳤다. 다른 변수들(외국인비

율, 이혼율, 숙박음식업비율)은 지역특성과 관계없이 모두 정적 영향을 미쳤다. 이러한 결과들은

지역특성에 따라 보다 세분화된 연구와 정책개발이 필요함을 시사했다. 경제적 열악성과 같은

주요 변수가 모형에서 제외된 점 등의 한계가 있었지만, 국내외를 불문하고 보다 체계적인 성범

죄 연구와 예방책 마련을 위한 경험적 시도라는 점에서 본 연구의 의의를 찾을 수 있었다.

주요용어 : 성범죄 유형, 지역특성(규모), 거시원인, 읍면동, 생태학적 관점, 음

이항회귀분석

1. 서론

1.1 연구목적

성범죄는 “인간이 사회 속에서 봉착하는 근본적인 문제”로서 보다 심층적인 탐구

와 다양한 해결책을 요한다(Lasswell, 1970: 3-14; 권기헌, 2007: 30-35; 조일형, 권기

헌, 2011: 441에서 재인용). 성범죄는 그 피해가 당사자에게 뿐 아니라 가족과 지역사

회 전반에 큰 악영향을 미치는데, 특히 여성에게는 어떤 범죄보다 더 두려움을 증가

시키고 삶의 질을 저하시키는 주범이 된다. 이는 최근 주목받고 있는 ‘성폭력의 그림

자 가설(the shadow of sexual assault thesis)’로 표현되는 현상으로서, 여성들이 강

도나 주거침입, 폭행 등의 범죄를 두려워하는 이유는 결국 그러한 범죄들이 성범죄로

이어질 가능성이 크다고 믿기 때문이다(김은영, 2012: 171).

이러한 성범죄를 적절히 예방하기 위해서는 여타 범죄와 마찬가지로 성범죄의 지

1) 제1저자. 충남 아산시 신창면 순천향로 22, 순천향대학교 경찰행정학과, 부교수. E-mail: cjs2047@ sch.ac.kr

2) 교신저자. Gainesville, Florida 32611, U.S. 플로리다대학교 범죄학과, 박사과정수료. E-mail: [email protected]

성범죄의 유형별 · 지역특성별 거시원인 연구 71

역적 특성에 대한 이해가 중요하다. 예컨대, 지역사회가 경제적으로 열악하거나 인구

이동이 빈번하고 이혼율이 높으면 범죄율이 증가한다는 주장이 있는바, 이러한 거시

원인에 대한 연구는 서구는 물론 국내에서도 최근 활발히 진행되고 있다(김준호 등,

2010; 박성훈, 2011a, 2011b; 정진성 등, 2015). 체계적인 거시적(지역적) 접근은 서구

에서 이미 범죄예방의 주요 패러다임으로 자리 잡았고 국내에서도 주로 셉테드3)와 지

역사회 경찰활동을 중심으로 기반을 다져가고 있는 상황으로서, 성범죄에 있어서도

가해자에 대한 처벌과 치료, 피해자에 대한 구제 및 상담 등 기존의 미시적(개인적)

차원에서 이루어지던 사후 접근에 더하여 거시적 특성을 감안한 균형 잡힌 정책개발

이 필요한 시점이다.

그런데 성범죄와 관련된 국내외 거시연구들을 살펴보면 전체적으로 그 수가 매우

적을 뿐 아니라(김준호 등, 2010; 오미진, 2011; 조일형, 권기헌, 2011; 정진성, 2013;

정진성 등, 2015), 성범죄의 하부 유형, 예컨대 강간이나 강제추행을 구분한 연구가 거

의 없는 실정이다. 과연 강간과 강제추행에 이르는 거시적 인과과정이 어떻게 다른지

는 본 연구를 비롯하여 향후 지속적인 검증을 요하지만, 상식적으로 예컨대 강간이

강제추행에 비해 실내에서 더 많이 발생한다거나, 강간의 경우 아파트 보다는 원룸·오

피스텔 등에서 더 많이 발생할 것으로 예상할 수 있다. 실제로 한국형사정책연구원의

연구보고서(박준휘 등, 2014: 99)에 따르면 2010년 이후 4년간 발생한 성범죄 가운데

강간의 경우 집안이나 유흥시설 등 실내에서 66.8%가 발생하고 노상이나 차량 등 실

외에서 13.73%가 발생한 반면, 강제추행은 실내 32.44%, 실외 38.31%로 확연한 차이

를 보였다. 또한 아파트에서는 전체 성범죄 4,764건 가운데 강간이 2,791건(58.6%), 강

제추행이 1,973건(41.4%)으로 큰 차이를 보이지 않았지만 다세대·원룸·연립/오피스텔

에서는 전체 3,640건 가운데 강간이 2,664건(73.2%), 강제추행이 976건(26.8%)으로 강

간이 주를 이루었다. 따라서 본 연구는 거시변인들이 성범죄에 미치는 영향을 강간과

강제추행으로 구분하여 검증함으로써 성범죄 관련 연구와 효과적인 정책 개발에 기여

하고자 한다.

또한 최근의 거시연구 동향을 살펴보면 지역사회의 특성 또는 규모에 따라 범죄에

이르는 인과과정이 달라질 수 있다는 점에 주목하고 있다. 예컨대, 정진성·박현호

(2010)의 연구에서 숙박음식업비율4)이 도시지역에서는 살인범죄를 증가시키는 요인이

었지만 시골지역에서는 살인범죄를 억제시키는 요인으로 드러났다. 박성훈·김준호

(2012)의 연구에서는 아파트거주비율이 가구범죄피해를 감소시키는 효과가 있었지만

이는 사회경제수준이 평균 이하인 지역에서만 드러나는 현상으로 밝혀졌다. 이와 같

은 연구결과들은 각 변인이 갖는 의미가 지역사회의 특성이나 규모에 따라 다를 수

있기 때문에 모든 지역에 동일한 정책을 시행하는 오류를 줄이도록 제안한다(정진성

등 2015). 따라서 본 연구에서도 도시지역과 시골지역으로 구분한 검증을 시도하여 보

다 지역사회의 특성에 적합한 정책대안 마련에 도움이 되고자 한다. 지역사회 차원의

범죄예방이 갖는 본래 의미가 각 지역에 적합한 대책을 시행하기 위한 것이라는 점을

3) CPTED(Crime Prevention through Environmental Design, 환경설계를 통한 범죄예방)4) 각 지역에 존재하는 전체 사업체 가운데 숙박업과 음식업이 차지하는 비율로서 상업적 토지

이용을 측정하는 변인으로 사용되었다.

72 정진성 ‧ 박종하

고려하면 본 연구와 같은 접근이 더 많이 필요할 것으로 사료된다.

이상을 요약하면, 본 연구는 전반적으로 매우 부족한 국내외의 성범죄 관련 거시

연구를 두 가지 차원에서 보완하고자 했다. 첫째, 강간과 강제추행으로 구분된 세부

연구를 진행하고 둘째, 도시지역과 시골지역으로 구분하여 성범죄에 이르는 인과과정

을 보다 상세히 검증하고자 했다. 이를 위해 전국의 모든 읍면동을 분석 대상으로 삼

아 각 읍면동에서 발생한 성범죄수에 대한 음이항회귀분석(Negative Binomial

Regression Analysis)을 시도하였다. 지역사회의 특성에 따른 성범죄의 유형별 거시원

인 연구는 국내는 물론 국외에서도 선례를 찾기 힘든 만큼 본 연구가 갖는 의의와 정

책대안에 대한 기대가 크다 하겠다.

1.2 성범죄건수와 음이항회귀분석

본 연구의 종속변수는 성범죄건수(강간건수, 강제추행건수)로서 이와 같은 가산자

료(count data)는 음의 값을 가질 수 없는 비음정수(non-negative integer)이고 이산적

(discrete)이며 한쪽으로 치우쳐진 비대칭 분포(skewed distribution, 편포)를 이룬다.

이럴 경우 일반적으로 많이 사용되는 최소자승법(OLS)에 기초한 전통적인 선형회귀

모형에 의존할 경우 몇몇 핵심적인 전제들(assumptions)을 어기게 되어 추정결과가

왜곡되고 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 예를 들어 첫째, 종속변수인 성범죄와 독

립변수인 지역사회의 구조적 특성은 비선형적 관계를 갖게 되는데 선형회귀모형을 따

를 경우 음의 추정치를 양산하게 되는 문제가 있고, 둘째, 독립변수의 정도에 따라 잔

차의 변산도(variability of residuals)가 달라지는 이분산성(heteroscedasticity) 문제가

발생하게 되며, 마지막으로 잔차가 독립변수와 상관성을 띄는 문제가 발생할 수 있게

된다.

이러한 문제들은 종속변수, 즉 성범죄건수의 어떠한 수학적 변환을 통해서도 해결

될 수 없다. 예컨대, 범죄율 분석에서 일반적으로 많이 사용되는 로짓 변환(logit

transformation)을 실시할 경우 절단되지 않은 종속변수를 가능케 하고 분포의 대칭성

을 높여주지만 이분산성과 비선형성 문제를 해결하지는 못한다. 또한 제곱근 변환을

해도 항상 양의 가치를 갖게 되며 이분산성 문제가 그대로 남게 된다. 따라서 가장

효과적인 해결책은 포아송 확률분포함수(Poisson probability distribution function)와

같은 가산자료에 적합한 확률분포함수에 근거한 비선형모형을 이용하는 것인데, 대표

적인 분석방법에는 포아송회귀분석과 음이항회귀분석이 있다(Raudenbush, Bryk, 2002;

Sturman, 1999; Cheong, 2008).

서구에서는 가산자료인 종속변수의 분포 특성과 종속변수와 독립변수간 관계 특성

에 가장 적합한 모형을 찾아내고 적용하는 작업이 활발히 이루어지고 있고 국내에서

도 관광, 외식, 전시, 스포츠, 교통 등 다양한 분야에서 연구가 진행되고 있으나(예, 소

국섭, 이희찬, 2009; 한은진, 2009; 박순찬, 2008; 송운강, 이혜진, 2007) 아직 범죄나 일

탈문제 연구에 있어 포아송이나 음이항 회귀분석이 사용된 사례는 많지 않다(정진성,

박현호, 2010; 정진성 등, 2015). 따라서 본 연구는 형사사법 분야에서 효과적으로 적

용될 수 있는 분석모형을 실제 자료에 적용해봄으로써 실증연구 활성화에 기여하고자


하는 부차적인 목적도 가지고 있다. 포아송과 음이항 회귀모형에 대한 상세한 논의는

후술하기로 한다(정진성, 박현호, 2010: 93-94)

2. 성범죄의 거시원인

그 유형을 막론하고 범죄의 거시원인에 대한 연구는 시카고학파의 사회해체이론

(Shaw, McKay, 1942)을 배경으로 급속히 발전했다는데 이론이 없다. 20세기 후반 지

역사회 차원의 거시연구가 범죄예방의 주요 패러다임으로 발전하면서 현재는 생태학

적 관점(ecological perspective)5)으로 통용되고 있는바, 그 기본 명제는 범죄는 인간과

환경 간 상호작용의 산물로서 지역사회마다 범죄율이 다른 이유는 각 지역의 구조적

특성(예, 경제적 열악성, 주거 불안정, 인종적 이질성, 가정해체, 상업적 토지이용, 높

은 인구 도 등)이 다르기 때문이라는 것이다. 물론 구조적 특성도 최근에는 도시디자

인이나 방범시설과 같은 물리적·상황적 여건, 무질서 등 보다 세부적인 특성에까지 주

목하고 있지만, 여하튼 전통적인 관점에서 일차적 거시원인은 앞서 예시한 변인들이

주를 이룬다. 또한 비공식적 사회통제나 집합효율성과 같이 주민들의 집단적 의식과

행동성향이 구조적 특성의 영향을 매개하거나 또는 이를 넘어서는 중요한 영향을 미

친다는 명제가 존재하지만(정진성 등, 2015: 6-8) 이에 대한 검증은 본 연구의 범위를

벗어나기에 상세한 논의는 생략하기로 한다.

요약하면, 성범죄의 거시원인에 대한 연구는 생태학적 관점에 기초하고 있으며 본

연구에서는 해당 관점의 일차적 명제인 구조적 지역특성과 성범죄 간 인과관계 규명

에 집중하고자 했다. 이와 관련된 국내외의 연구들을 광범위하게 검색해 본 결과 국

외에서 두 편, 국내에서 다섯 편 정도 찾을 수 있었다.

먼저 국외연구들을 살펴보면, Felson(1998)은 미국의 도시지역을 대상으로 한 연구

에서 인구 도가 낮은 지역이 높은 지역에 비해 더 높은 강간율을 보이는 것을 발견

했다. 이에 대해 생태학적 관점의 일종인 일상활동이론의 주창자로서 Felson은 감시

역할을 하는 사람들의 이목이 적기 때문일 것이라 추론하였다. 인과관계를 검증한 연

구는 아니지만 Miethe와 McCorkle(1998)은 미국에서 강간의 발생비율이 높은 지역의

특성을 다음과 같이 요약했다. 인종이 다양하고, 인구이동이 빈번하며, 다세대 임대

주거지가 집되어 있는 지역으로서 이런 특성은 대도시의 저소득 지역에서 많이 목

격되며 실업률이 높은 경향도 공유하는 것으로 드러났다(김지영, 정선희, 2011: 42).

강간에 대한 분석이 주를 이룬 국외 연구와 달리 다섯 편의 국내 연구를 살펴본

결과 한 편(오미진, 2011)만이 강간에 대한 분석을 시도하고 나머지 네 편(김준호 등,

2010; 조일형, 권기헌, 2011; 정진성, 2013; 정진성 등, 2015)은 강간과 강제추행을 모

두 포함하는 성범죄에 대한 분석을 시도했다. 성범죄 특화 여부를 기준으로 분류해보

면 세 편(김준호 등, 2010; 오미진, 2011; 정진성, 2013)은 다른 유형의 범죄와 함께 연

5) 생태학적 관점에 속하는 이론들은 다음과 같이 크게 네 그룹으로 분류된다. 셉테드, 상황이론(일상활동이론, 합리적선택이론, 범죄패턴이론), 집합효율성이론(신사회해체이론), 깨진유리창이론.


구되었고 두 편(정진성 등, 2015; 조일형, 권기헌, 2011)은 성범죄에 특화된 분석을 시

도하였다. 마지막으로 본 연구의 두 번째 의제인 지역사회의 특성이나 규모에 따른

분석을 시도한 연구는 전혀 존재하지 않았다.

국내 연구들을 성범죄 특화여부를 기준으로 간단히 요약하면 다음과 같다. 먼저

김준호와 그의 동료들(2010)은 2009년 실시된 전국범죄피해조사(KCVS) 자료를 174개

시군구로 통합하여 근접성, 비공식적 통제, 공식적 통제, 주거불안정성 등 네 가지 거

시변인6)이 재산, 폭력, 성폭력 범죄에 미치는 영향을 분석했다. 위계적선형모형(HLM)

분석 결과, 성폭력에 대해서는 근접성이 유발요인으로, 공식적 통제가 억제요인으로

드러났다. 오미진(2011)은 서울시 31개 경찰서를 대상으로 다양한 사회 구조적(인구

도, 지하철 유동인구수, 기초생활보장수급자수, 재산세), 물리 구조적(유흥업소수, 주차

장수, 공원 도, 주거대비 공업시설면적, 주거대비 상업시설면적) 변인들이 강간을 비

롯한 5대범죄에 미치는 영향을 분석했는데, 공간회귀분석 결과 유동인구수와 유흥업

소수 만이 강간 유발요인으로 드러났다. 정진성(2013)은 서울시의 모든 424개 행정동

을 대상으로 본 연구와 유사한 거시변인들(기초수급자비율, 주거이동비율, 외국인비율,

세대당인구수, 인구 도, 숙박음식업비율)이 강도와 성범죄에 미치는 영향을 검증했다.

성범죄에 대한 공간회귀분석 결과 주거이동비율, 외국인비율, 숙박음식업비율은 유발

요인으로, 세대당인구수와 인구 도는 억제요인으로 드러났다.

조일형과 권기헌(2011)은 서울시의 성범죄 예방정책이 얼마나 효과적인지 알아보

기 위해 25개 구를 대상으로 패널데이터 회귀분석을 실시하였다. 그들의 주요 관심사

인 정책변수들은 공식적 사회통제(경찰인력, 순찰차수), 비공식적 사회통제(자율방범대

수), 그리고 방범용 CCTV, 보안등과 같은 상황적 범죄예방책으로 구성되었는바, 이들

의 효과성을 검증하기 위해 유흥업소수, 가구평균소득 등의 지역특성 변인들을 통제

하였다. 분석 결과, 공식적 사회통제와 비공식적 사회통제, 방범용 CCTV가 성범죄를

감소시킨 반면, 유흥업소수와 가구평균소득은 오히려 성범죄를 증가시키는 요인으로

드러났다. 마지막으로 정진성과 그의 동료들(2015)은 본 연구와 마찬가지로 전국의 모

든 3,468개 읍면동을 대상으로 인구이동비율, 외국인비율, 이혼율, 여성1인가구비율, 숙

박음식업비율, 비아파트거주비율 등 구조적 특성변인들이 성범죄에 어떤 영향을 미치

는지 검증하였다. 분석 결과, 인구이동비율, 외국인비율, 이혼율, 숙박음식업비율은 성

범죄 유발요인으로 드러났고 비아파트거주비율은 가설과 달리 성범죄를 감소시키는

요인으로 드러났다.

전반적으로 국내외를 막론하고 인과관계를 분석한 연구가 소수에 불과하고 그 목

적과 분석모형, 분석결과도 서로 상이하여 성범죄의 거시원인에 대한 패턴을 찾기가

어려웠다. 다만 도시지역에 국한하여 살펴볼 경우, Miethe와 McCorkle(1998)은 저소

득 및 높은 실업률, 빈번한 인구이동, 다양한 인종구성, 다세대 임대 주거지 집 등

을 강간 유발요인으로 지적하였고, 정진성(2013)은 주거이동비율, 외국인비율, 숙박음

6) 여기에서 근접성(proximity)은 잠재적 피해자가 사는 지역과 잠재적 범죄 인구가 상대적으로 많은 지역 간의 물리적 거리를 의미하고(Cohen et al., 1981), 비공식적 (사회)통제는 주민들이 범죄문제에 적극 개입하여 해결하려는 의지 및 행동양식을 의미하며, 공식적 (사회)통제는 경찰 등 형사사법기관의 범죄통제 기제를 의미한다.


식업비율을 성범죄 유발요인으로 지적하여 주거이동과 인종구성이 도시지역에서 성범

죄를 증가시키는 공통된 요인으로 판단되었다. 반면 인구 도는 Felson(1998)과 정진

성(2013)의 연구에서 공히 성범죄를 억제시키는 요인으로 드러나 일반적인 가설과 반

대되는 흥미로운 결과를 보이기도 했다. 그렇다면 이러한 결과들이 전술한대로 도시

지역의 특성(규모)에 따라 결과가 달라지는지를 검증해볼 가치가 있는바, 과연 시골지

역에서도 유사한 결과가 도출되는지 본 연구를 통해 살펴보고자 했다.

이상의 논의를 토대로 본 연구는 정진성과 그의 동료들(2015)이 수행한 자료를 이

용하여 그들이 분석한 모형과 유사하게 생태학적 관점의 일차적 명제인 지역사회의

구조적 특성이 성범죄에 미치는 영향을 성범죄의 유형과 지역사회의 특성(규모)에 따

라 분석하고자 했다. 정진성과 동료들(2015)의 연구는 국내 최초로 전국의 모든 읍면

동을 대상으로 성범죄에 특화된 분석을 시도하여 그 가치가 매우 크다고 사료되나,

그들이 스스로 밝혔듯 인구이동비율이 과거 연구들과 달리 유독 성범죄에 대해서는

증가요인으로 드러난 점,7) 숙박음식업비율이나 외국인비율, 비아파트거주비율이 지역

의 특성에 따라 달리 해석될 여지가 있는 점 등에 대해 추가적인 검증이 필요해 보였

다. 따라서 본 연구는 그들의 허가를 득하여 동일한 자료를 대상으로 추가적인 분석

을 시도하였는바, 분석 모형과 과정, 방법, 논의 등이 매우 유사함을 밝힌다(정진성 등

2015: 11-16 참조). 다만, 본 연구에서는 그들이 사용한 여성1인가구비율을 1인가구비

율로 대체하였는바, 그 이유는 본 연구의 목적이 성범죄의 거시원인을 규명하는 것이

기 때문에 여성1인가구를 원인변수로 설정할 경우 여성이 대부분 피해자인데도 불구

하고 마치 홀로 거주하는 여성이 성범죄를 유발하는 원인이 되는 듯한 오해를 초래할

수 있기 때문이었다. 아울러 1인가구의 증가가 최근 중요한 사회적 이슈로 대두되고

있어 논의의 필요성이 더 크다는 점을 고려하였다.

3. 연구방법

3.1 연구자료

전국 읍면동의 성범죄 및 구조적 특성을 측정하기 위해 경찰청의 최근 4년간

(2010-2013) 범죄통계정보시스템 자료와 통계청의 2010년 주민등록인구통계, 주택총조

사, 국내인구이동통계, 산업체총조사 등의 자료8)를 이용하였다. 2010년도 기준 전국에

는 3,472개의 읍면동이 존재했는데, 자료가 미상인 4개 읍면동을 제외하고9) 총 3,468

개의 읍면동이 분석에 사용되었다. 이 가운데 지역사회의 특성(규모)에 따른 분석을

시도하기 위해 2,062개 동은 도시지역으로 1,406개 읍면은 시골지역으로 분류하였다.10)

7) 과거 연구에서는 다른 유형의 범죄들과의 관계에서 인구이동비율이 전혀 영향을 미치지 않거나(박성훈, 2011b; 박성훈, 김준호, 2012; 이대성, 이강훈, 2009; 정진성, 곽대훈, 2008; 정진성, 강욱, 2013) 오히려 감소시키는(윤우석, 2012) 효과를 보여왔다.

8) 본 연구에 사용된 일부 자료는 비공개 자료로서 통계청의 허가를 득하고 사용하였다. 9) 인천시 중구 신포동, 강원도 철원군 근북면, 경남 통영시 도남동, 경남 통영시 인평동.


성범죄자료는 법정동 주소로 표시되어 있는데 반해 통계청 자료는 행정동 기준이

어서 개별 범죄정보를 행정동으로 통합시켜야 했다. 이를 위해 ArcGIS 10.1 프로그램

을 이용하여 범죄정보를 지오코딩(geocoding) 한 후 행정동에 매칭(matching) 시켰다.

주소가 불분명하거나 읍면동 정보가 누락된 경우 정확한 지오코딩이 이루어지지 않았

는데, 총 81,316건 가운데 약 3.4%(2,758건)가 제외된 78,558건(강간 31,736건, 강제추

행 46,822건)이 분석에 사용되었다.

3.2 변수의 측정

본 연구의 종속변수인 성범죄는 경찰청 자료를 이용하여 최근 4년간(2010-2013)

발생한 성범죄건수, 강간건수, 강제추행건수로 측정하였다. 일반적으로 성범죄는 절도

나 폭력에 비해 발생빈도가 매우 적고 해마다 그 차이가 커서 측정의 신뢰도와 타당

도를 높이기 위해 4년간의 합을 기준으로 했는데, 특히 본 연구와 같이 시군구나 경

찰서보다 규모가 작고 범죄발생빈도가 낮은 읍면동을 분석단위로 하는 경우에는 이러

한 접근이 더욱 필요했다(Baller et al., 2001; 정진성, 박현호, 2010).11)

전술한대로 범죄를 유발시키는 것으로 간주되는 주요 구조적 지역특성에는 경제적

열악성, 주거 불안정, 인종적 이질성, 가정해체, 상업적 토지이용, 인구 도 등이 있다.

본 연구에서는 자료의 부족으로 인해 경제적 열악성이 제외되었고 가산자료인 종속변

수의 특성을 고려하여 인구 도 대신 인구수를 통제하였다. 반면 최근 급속히 증가하

여 우리나라의 새로운 거주형태로 자리잡고 있는 1인가구가 추가되었으며, 아울러 우

리나라의 독특한 주거문화를 보여주는 아파트거주가 추가로 고려되었다(박성훈, 김준

호, 2012).

먼저, 주거 불안정은 전입자와 전출자 수를 합한 후 읍면동별 인구수로 나눈 ‘인구

이동비율’로 측정하였다. 이는 전입자에서 전출자 수를 뺀 순 전입자 수나 서구에서와

같이 전세, 월세 등 세입자 비율로 측정하는 방법보다 주거이동을 잘 대표하는 방법

이라 사료되는바, 특히 읍면동별 분석에서는 지역 내 이동보다는 지역 간 이동이 주

를 이룬다는 점에서 적절한 방법이라 볼 수 있었다.

인종적 이질성은 읍면동 인구 가운데 외국인 수가 차지하는 비율, 즉 ‘외국인비율’

로 측정하였다.

가정해체는 인구 천명당 이혼 건수인 ‘이혼율’로 측정하였다.

10) 212개의 읍 가운데 일부는 도시지역으로 분류될 수 있을 만큼 인구수가 많았지만(예, 김해시 장유면, 파주시 교하읍, 남양주시 진접읍, 아산시 배방읍 등), 그 수가 매우 소수이고 대부분 면과 인접하여 시골지역으로 구분하는 것이 타당하다고 사료되었다. 실제로 시골지역에서 읍을 제외하고 분석을 시도한 결과 포함시킨 경우와 큰 차이가 없어 모든 읍면을 시골지역으로 분류하였다.

11) 모든 범죄유형들 가운데 성범죄가 가장 측정이 어렵고 암수가 많은 것은 주지의 사실이다. 더욱이 우리나라의 경우 관련 법률이 자주 개정되거나 새로운 규정이 생겨나면서 경찰 등 형사사법기관의 자료수집 방식도 빈번히 변화해왔는데, 다행스럽게 2010년도에 성폭력 관련 특별법이 대대적으로 정비된 이후에는 비교적 안정적인 측정이 가능해졌다(박준휘 등, 2014; 전영실 등, 2012: 72-73). 참고로 본 연구에서 성범죄를 강간과 강제추행으로 구분하는 방법은 형법 및 각종 특별법에 따라 경찰청에서 사용하는 기준을 그대로 적용하였다.


상업적 토지이용은 전체 사업체 가운데 숙박·음식업이 차지하는 비율(‘숙박음식업

비율’)로 측정하였다. 서구에서는 일반적으로 전체 건물 가운데 상업용 건물이 차지하

는 비율로 측정하는 경우가 많지만(Sampson, Raudenbush, 1999; Wilcox et al.,

2004), 모든 상업용 건물이 범죄를 유발하는 특성을 가지고 있다고 보기 어렵기 때문

에 본 연구의 측정법이 더 타당하다고 사료된다.

1인가구는 전체 가구수 가운데 홀로 거주하는 가구의 비율(‘1인가구비율’)로 측정

하였다.

아파트거주는 서구의 경우 일반적으로 경제적으로 열악하고 범죄와 관련이 깊은

것으로 간주되지만, 우리나라의 경우에는 중산층의 대표적인 주거형태로 자리 잡고

있어 오히려 범죄로부터 안전한 것으로 평가된다(박성훈, 김준호, 2012). 따라서 본 연

구에서는 아파트에 거주하지 “않는” 비율, 즉 ‘비아파트거주비율’로 측정하고 이를 성

범죄 유발요인으로 간주하였다. 더욱이 본 연구에서는 자료의 부족으로 인해 경제적

열악성을 반영하지 못했는데 논란의 여지는 있겠지만 비아파트거주비율이 경제적 열

악성을 대신할 수도 있으리라 사료되었다.

마지막으로 본 연구에서는 성범죄 발생건수를 종속변수로 사용하기 때문에 읍면동

의 인구수가 분석결과에 미치는 영향력이 매우 커 이를 통제할 필요가 있었다.

3.3 분석모형

앞서 소개한대로 성범죄는 가산자료로서 비음정수이고 이산적이며 한쪽으로 치우

쳐진 비대칭 분포를 따른다. 이러한 자료를 분석함에 있어서는 가산자료에 적합한 분

포함수를 가진 모형을 구축, 분석하는 것이 더 바람직한바, 여기에서는 포아송 분포에

근거한 포아송모형과 음이항회귀모형에 대해 좀 더 자세히 살펴보고자 한다.

특정 지역이나 시간대에서 성범죄가 발생하는 건수는 아래와 같은 확률분포함수를

갖는 포아송 분포를 따르게 된다.

(3.1)

이 수식에서 는 성범죄, 는 비음정수인 성범죄 발생건수, 는 성범죄가 건 발

생할 확률, 는 자연로그의 밑(=2.71828...), 는 추정되어야 할 모수로서 성범죄건수의

평균과 분산을 나타낸다. 이 공식은 성범죄가 건 발생할 확률이 오로지 에 의해서

만 결정되는 무조건모형을 나타낸다.

그런데 표준 포아송모형은 각 분석단위가 고유한 모수()를 가지고 각 단위마다

모수들이 다른 이유가 일련의 독립변수들( )에 의해 결정되는 조건모형을 지칭한다.

이러한 조건모형에서는 특정한 지역 가 건의 성범죄를 경험할 확률이 아래 식(3.2)

로 표현되고, 추정되어야 할 모수인 는 식(3.3)과 같이 표현된다.

(3.2)


(3.3)

식(3.3)에서 는 추정되어지는 회귀계수로서 특정 지역이 특정 건수의 성범죄를

경험할 확률은 모수에 영향을 미치는 일련의 독립변수들에 의해 결정되어진다. 따라

서 지역마다 성범죄 발생건수가 다른 이유는 독립변수들이 지역마다 다르게 분포하고

있기 때문이라는 수식이 성립되는 것이다(Beck, Tolnay, 1995; Cameron, Trivedi,

1998).

한 가지 흥미로운 사실은 포아송 분포가 사건(즉, 성범죄)의 평균과 분산이 같은

동산포(equidispersion) 특성을 가지고 있다는 점이다. 그러나 대개의 경우 가산자료는

분산이 평균보다 큰 과산포(overdispersion)의 형태를 띠고 있어 포아송모형을 과산포

된 가산자료에 그대로 적용할 경우 추정된 계수의 표준오차가 작아지고 결과적으로

존재하지 않는 인과관계를 존재하는 것처럼 보이게 하는 일종오류를 범하게 되는 문

제가 발생한다. 또한 식(3.3)은 모형에 포함된 독립변수들에 의해 종속변수가 오차 없

이 완벽하게 설명되는 비현실적인 형태를 띠고 있다.

(3.4)

(3.5)

이러한 문제점들을 해결하기 위해 대안으로 모색된 것이 위와 같은 음이항회귀모

형이다. 식(3.4)는 식(3.3)에 실제치와 추정치의 차이인 오차()를 포함하고 있어 보다

현실에 가까운 형태를 띠고 있고, 식(3.5)는 종속변수의 분산을 나타내는 공식으로서

과산포의 정도를 나타내는 가 0보다 클 경우 분산이 평균보다 커지게 되어 과산포

문제가 해결됨을 알 수 있다. 따라서 본 연구에서는 음이항회귀모형을 이용하여 읍면

동의 구조적 특성들이 성범죄에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고자 했고 이를 위해

STATA12.0을 이용했다(Cheong, 2008; Land et al., 1996; 한은진, 2009).

4. 분석결과

4.1 연구자료의 일반적 특성

<표 4.1>은 본 연구의 음이항회귀모형을 구성하는 변수들에 대한 기술적 통계를

보여준다. 전국 3,468개 읍면동의 최근 4년간 성범죄 발생건수는 평균 22.64건이었고

그 범위는 0에서 422건에 달했다. 강간 발생건수는 평균 9.14건에 최소 0에서 최대

206건의 분포를 보였으며, 강제추행은 평균이 13.50이었고 범위는 0-295건이었다. 왜

도(skewness)를 살펴보면 성범죄, 강간, 강제추행 모두 4,4 이상으로 강한 정적 편포

를 보였고, 분산 역시 평균보다 훨씬 큰 과산포 특성을 보여 음이항회귀분석이 적절

한 분석방법임을 알 수 있었다.


<표 4.1> 연구자료의 일반적 특성(전국)12)

평균 표준편차 최소값 최대값 왜도

성범죄건수(‘10-’13) 22.64 35.67 0 422 4.51

강간건수(‘10-’13) 9.14 14.15 0 206 4.41

강제추행건수(‘10-’13) 13,50 23.40 0 295 5.33

인구이동비율 32.88 10.18 7.96 215.88

외국인비율 1.22 2.10 0.00 34.31

이혼율 2.54 1.44 0.00 24.98

1인가구비율 26.76 9.32 1.70 71.54

숙박음식업비율 10.05 4.80 0.00 38.97

비아파트거주비율 62.30 34.33 0.00 100

인구수 14002.59 12512.84 202 121301

<표 4.2> 연구자료의 일반적 특성(도시지역 vs. 시골지역)

도시지역(n=2,062) 시골지역(n=1,406)

t 평균 표준편차 평균 표준편차

성범죄건수(‘10-’13) 33.54 41.90 6.66 11.62 27.62**

강간건수(‘10-’13) 13.09 16.65 3.36 5.57 24.60**

강제추행건수(‘10-’13) 20.45 27.78 3.30 6.64 26.93**

인구이동비율 35.84 9.75 28.54 9.20 22.14**

외국인비율 1.19 2.10 1.27 2.09 -1.10

이혼율 2.53 1.61 2.55 1.16 -0.48

1인가구비율 23.68 9.36 31.27 7.17 -27.01**

숙박음식업비율 9.11 3.51 11.44 5.96 -13.20**

비아파트거주비율 44.54 30.23 88.35 20.63 -50.73**

인구수 19338.80 11446.65 6176.66 9543.36 36.74**

** p<.01

<표 4.2>는 도시지역과 시골지역으로 구분한 일반적 특성을 보여주고 있는데, 예

상한대로 성범죄, 강간, 강제추행 모두 도시지역에서 훨씬 많이 발생하고 있음을 알

수 있었다. 두 지역 간 차이를 통계적으로 분석한 t-검정 결과 0.01수준에서 유의한

차이를 보였다.

인구이동비율은 전국 읍면동 평균이 32.88%였고 최소 7.96%에서 최대 215.88% 사

이에 분포했다. 다섯 개 읍면동에서 100%가 넘는 인구이동비율을 보였는데 대부분 화

성시 동탄과 같이 수도권에 위치하는 신도시 지역들이었다. 성범죄와 마찬가지로 도

시지역에서 더 높은 인구이동비율을 보였다.

12) 성범죄건수와 이혼율을 제외한 모든 변수들의 단위는 퍼센트(%)이다.


외국인비율은 평균이 1.22%였고 그 범위는 0에서 34.31%에 달했다. 다섯 개 시골

지역에서 외국인이 전혀 거주하지 않았고 주로 대도시의 동 지역에 많이 거주하는 것

으로 드러났다. 그런데 상당수 읍면 시골지역에서도 평균 이상의 외국인비율을 보여

소규모 사업체 종사자나 결혼이주여성의 비중이 높아지고 있음을 알 수 있었다. 실제

로 평균을 보면 통계적으로 유의한 차이는 없지만 시골지역이 도시지역보다 더 높은

비율을 보였다.

이혼율은 평균이 2.54, 범위가 0에서 24.98이었다. 주로 시골 지역의 21개 읍면동에

서 이혼율이 0이었고 대도시의 9개 지역에서 10이상의 높은 이혼율을 보였다. 그런데

평균적으로 따져보면 시골지역이 도시지역보다 약간 더 높아 이혼이 꼭 도시적인 현

상만은 아님을 알 수 있었다.

1인가구비율은 평균이 26.76%였고 그 범위는 1.70%에서 71.54%에 달했다. 1인가

구비율이 높은 지역을 검토해본 결과 대도시 뿐 아니라 시골 면지역에도 다수 분포하

고 있었고, 실제로 두 지역 간 평균을 비교해본 결과 시골지역에서 훨씬 높은 비율을

보였다. 이는 예컨대 증가하는 독거노인 수를 반영하는 측면도 있는 등 향후 분석에

서 1인가구비율이 성범죄에 미치는 영향이 지역별로 다르게 나타날 수 있고 또한 그

해석 역시 달리해야 함을 암시한 결과였다.

숙박음식업비율은 평균이 10.05%, 최소값은 0, 최대값은 38.97%였다. 숙박음식업비

율이 낮은 지역도 면이 대부분을 차지했지만 높은 지역 역시 면, 특히 관광업이 발달

한 지역에서 대부분 목격되었다. 평균적으로도 시골지역이 도시지역보다 더 높았는데,

이는 꼭 시골지역에 더 많은 숙박음식업이 존재한다기 보다는 다른 유형의 사업체가

전체적으로 도시지역에 비해 적기 때문에 숙박음식업의 비중이 큰 것으로 해석할 수

있었다.

비아파트거주비율은 평균이 62.30%였고 그 범위는 0에서 100에 달했다. 모든 가구

들이 비아파트로 구성된 지역이 863개였고 아파트로만 구성된 지역도 28개나 존재하

는 것으로 드러났다. 예상한대로 시골지역의 비아파트거주비율이 도시지역에 비해 매

우 높음을 알 수 있었다.

마지막으로 전국 읍면동 평균 인구수는 2010년 기준 약 14,003명이었는바, 가장 인

구수가 적은 지역은 경기도 연천군 중면으로서 202명이 거주하였고, 가장 많은 지역

은 121,301명이 거주하는 경남 김해시 장유면이었다. 전반적으로 동 지역이 인구가 많

고 면 지역은 인구가 적은 반면, 읍 지역의 인구수가 상대적으로 많은 편에 속하였다.

도시지역과 시골지역으로 구분한 t-검정 결과 예상한대로 도시지역의 인구수가 훨씬

많은 것으로 드러났다.

4.2 이변량 상관관계

음이항회귀모형을 구축하기에 앞서 독립변수들 간의 상관관계에 대해 살펴보았다.

<표 4.3>은 전국, <표 4.4>는 도시지역, <표4.5>는 시골지역의 결과를 보여주는데,

대부분의 거시변인들은 통계적으로 유의한 상관관계를 형성하고 있었다.


1 2 3 4 5 6 7

1. 인구이동비율 1.00

2. 외국인비율 .11** 1.00

3. 이혼율 .18** .15** 1.00

4. 1인가구비율 -.05** .08** .16** 1.00

5. 숙박음식업비율 -.03 -.07** .03 .25** 1.00

6. 비아파트거주비율 -.20** .09** .23** .63** .22** 1.00

7. 인구수 .11** -.01 -.17** -.51** -.17** -.70** 1.00

1 2 3 4 5 6 7


2. 외국인비율 .11** 1.00

3. 이혼율 .19** .17** 1.00

4. 1인가구비율 .26** .23** .26** 1.00

5. 숙박음식업비율 .09** .04 .02 .35** 1.00

6. 비아파트거주비율 .14** .18** .39** .52** .16** 1.00

7. 인구수 -.19** -.03 -.27** -.34** -.06** -.48** 1.00

1 2 3 4 5 6 7


2. 외국인비율 .14** 1.00

3. 이혼율 .20** .12** 1.00

4. 1인가구비율 -.19** -.19** -.06** 1.00

5. 숙박음식업비율 .03 -.18** .05 .00 1.00

6. 비아파트거주비율 -.25** -.08** -.00 .54** .04 1.00

7. 인구수 .09** .07** .00 -.48** -.06** -.76** 1.00

<표 4.3> 독립변수들 간 상관관계(전국)

** p<.01

<표 4.4> 독립변수들 간 상관관계(도시지역)

** p<.01

<표 4.5> 독립변수들 간 상관관계(시골지역)

** p<.01


그런데 도시지역과 시골지역을 비교해보면 확연한 차이를 확인할 수 있었는바, 도

시지역은 인구수를 제외하고 모든 변인들이 정적 상관을 보인 반면(일부는 통계적으

로 유의하지 않았음), 시골지역은 절반 정도가 부적 상관을 보였다. 본 연구를 포함하

여 일반적인 지역사회 범죄연구에서 거시변인들은 모두 범죄를 유발할 것으로 추정되

는바(가설), 대부분 정적 상관을 이루는데 반해13) 우리나라의 경우 그러한 추정이 도

시지역에 국한됨을 암시하는 결과였다. 주로 전국과 시골지역에서 관찰되는 부적 상

관은 앞서 일반적 특성에서 살펴본바와 같이 인구이동비율과 인구수를 제외한 다른

변수들은 모두 시골지역에서 더 높았기 때문으로 판단할 수 있었다.

한편, 지역을 불문하고 1인가구비율과 비아파트거주비율의 상관성이 비교적 강했

는데, 이처럼 강한 피어슨 상관계수는 독립변수들 간의 다중공선성(multicollinearity)

문제를 의심케 하였다. 다중공선성은 추정된 회귀계수의 표준오차를 증가시키고 신뢰

도를 떨어뜨리는 문제를 야기할 수 있는바, 단순한 이변량적 관계에서 뿐만 아니라

두 개 이상의 독립변수가 선형결합(linear combination)해서 발생할 수도 있기 때문에

보다 정확한 진단을 위해 공차한계(tolerance)와 분산팽창계수(variance inflation

factor)를 살펴보고 상태수검증(condition number test)을 실시하였다(정진성 등, 2015:

18). 그 결과(<부록> 참조) 추정된 계수에 영향을 줄 정도로 심각한 문제가 도출되지

않아 모든 변수들을 연구모형에 포함시키고 음이항회귀분석을 시도하였다.

4.3 음이항회귀분석

성범죄의 유형별·지역특성별 거시원인을 파악하기 위한 분석 결과는 <표 4.6> ~

<표 4.8>에 정리되어 있다. 카이제곱(Chi-Square) 검정 결과 모든 모형들이 통계적으

로 유의한 설명력을 지니고 있음을 알 수 있었다.

먼저 전체 성범죄에 대한 분석 결과를 살펴보면, 전국적으로는 비아파트거주비율

만 부적 영향을 미치고 다른 변수들은 모두 정적 영향을 미치는 것으로 드러났다. 그

런데 도시지역과 시골지역으로 구분한 분석 결과는 사뭇 다른 패턴을 보였는바, 인구

이동비율은 시골지역에서 영향을 미치지 않았고, 1인가구비율은 시골지역에서 부적

영향을 미쳤으며, 비아파트거주비율은 도시지역에서 영향을 미치지 않았다. 정진성·박

현호(2010)의 시군구 연구에서는 숙박음식업비율이 지역에 따라 상이한 영향을 미쳤

는데, 읍면동을 대상으로 한 본 연구에서는 지역 구분 없이 모두 정적 영향을 미쳤다.

이어서 강간과 강제추행에 대한 분석 결과를 살펴보면, 전반적으로 전체 성범죄

결과와 큰 차이를 보이지 않았는바, 특히 강제추행은 성범죄와 동일한 결과를 보였다.

유이한 차이는 도시지역에서 강간에 미치는 외국인비율과 비아파트거주비율의 영향이

었는데, 외국인비율은 도시지역에서 강간에 영향을 미치지 않았으며 비아파트거주비

율은 정적 영향을 미쳤다.

13) 본 연구는 분석모형의 특성을 반영하여 인구 도 대신 인구수를 통제하였는바, 도시지역을 따로 분류했을 경우 인구수가 갖는 의미가 크지 않아 다른 변인들과의 부적 상관에 대한 논의를 생략하였다.


<표 4.6> 구조적 특성이 성범죄에 미치는 영향

독립변수 (1) 전국 (2) 도시지역 (3) 시골지역 계수 z 계수 z 계수 z

인구이동비율 0.041*** 18.95 0.018*** 7.07 -0.004 -1.33 외국인비율 0.051*** 5.92 0.040*** 4.23 0.065*** 5.24 이혼율 0.139*** 10.80 0.087*** 6.94 0.095*** 3.79 1인가구비율 0.020*** 8.56 0.032*** 12.34 -0.021*** -5.34 숙박음식업비율 0.022*** 5.53 0.035*** 6.08 0.032*** 7.35 비아파트거주비율 -0.006*** -8.06 0.001 1.25 -0.013*** -6.49 인구수 0.000*** 35.17 0.000*** 26.85 0.000*** 11.76 관측수(n) 3468 2062 1406 Log Likelihood -12799.88 -8812.94 -3503.81 Chi-Square 2586.68(p<.000) 1044.52(p<.000) 1165.67(p<.000)

*** p<.001 ** p<.01 * p<.05

<표 4.7> 구조적 특성이 강간에 미치는 영향


인구이동비율 0.030*** 13.47 0.011*** 4.51 -0.005 -1.56 외국인비율 0.030** 3.45 0.011 1.21 0.051*** 3.70 이혼율 0.159*** 11.52 0.113*** 8.18 0.114*** 3.99 1인가구비율 0.023*** 9.69 0.033*** 12.23 -0.015** -3.14 숙박음식업비율 0.026*** 6.39 0.047*** 7.60 0.028*** 5.64 비아파트거주비율 -0.004*** -5.19 0.003** 3.09 -0.014*** -5.81 인구수 0.000*** 32.30 0.000*** 24.77 0.000*** 9.70 관측수(n) 3468 2062 1406 Log Likelihood -10127.67 -6968.81 -2817.52 Chi-Square 2035.96(p<.000) 944.87(p<.000) 830.32(p<.000)

*** p<.001 ** p<.01 * p<.05

<표 4.8> 구조적 특성이 강제추행에 미치는 영향


인구이동비율 0.049*** 20.26 0.022*** 8.17 -0.004 -0.99 외국인비율 0.063*** 6.75 0.058*** 5.59 0.076*** 5.44 이혼율 0.123*** 9.07 0.072*** 5.56 0.081** 2.69 1인가구비율 0.018*** 7.38 0.031*** 11.24 -0.028*** -5.96 숙박음식업비율 0.017*** 3.98 0.027*** 4.53 0.036*** 6.79 비아파트거주비율 -0.007*** -8.85 0.000 0.07 -0.015*** -6.29 인구수 0.000*** 33.34 0.000*** 25.80 0.000*** 10.09 관측수(n) 3468 2062 1406 Log Likelihood -10961.45 -7845.20 -2641.22 Chi-Square 2493.12(p<.000) 976.75(p<.000) 990.46(p<.000)

*** p<.001 ** p<.01 * p<.05


주요 결과를 요약 설명하면 다음과 같다. 먼저, 인구이동비율은 성범죄 유형에 관

계없이 도시지역에서는 정적 영향을 미쳤지만 시골지역에서는 아무런 영향을 미치지

않았다. 인구이동비율은 주거 불안정을 대표하는 변수로서 주민들 간의 유대를 약화

시켜 지역사회의 자기통제력을 상실케 하는 것으로 여겨지는바, 이러한 결과는 도시

지역에서 더욱 두드러지는 것으로 판단되었다. 한 가지 흥미로운 사실은 전술한 바와

같이(각주 7 참조) 그간 국내 연구에서는 인구이동비율이 다른 유형의 범죄와 관련이

없거나 오히려 감소시키는 요인으로 드러났는데, 유독 성범죄에 대해서는 증가요인으

로 밝혀지고 있다는 점이다(정진성 등, 2015). 비교적 사회변화가 빠르고 전월세 비중

이 높은 우리나라의 경우 특히 주거가 불안정한 도시지역에서 이웃과의 교류가 줄어

들고 타인의 상황에 무관심으로 일관하는 경향이 늘고 있는바, 이러한 구조적 맥락에

서 다른 유형의 범죄에 비해 심리적 영향을 많이 받는 성범죄의 위험성이 더욱 커지

는 것으로 사료되었다.

1인가구비율은 성범죄 유형에 관계없이 도시지역에서는 정적 영향을 미쳤지만 시

골지역에서는 반대로 부적 영향을 미쳤다. 이는 그간 추정만 되어오던 1인가구비율의

의미와 영향이 지역의 규모에 따라 다를 수 있음을 입증한 결과였다. 이희연 등(2011)

은 전국 1인가구를 네 그룹으로 구분하여 지역적 분포 특성을 살펴보았는데, 1그룹(대

학이상 학력, 자기소유 아파트 거주, 25-44세)은 주로 수도권과 광역시, 지방 대도시에

분포했고, 2그룹(대학이상 학력, 월세 단독주택 거주, 25-44세)은 주로 대학이 입지한

지역에 분포했으며, 3그룹(고졸이하 학력, 자기소유 단독주택 거주, 65세 이상)은 주로

농촌에 거주하는 독거노인들이었고, 4그룹(고졸이하 학력, 월세 단독주택 거주, 65세

이상)은 주로 대도시에 거주하는 독거노인들이었다(이효란, 2013: 13). 이를 토대로 도

시지역에 거주하는 1인가구는 소득과 학력, 연령 등 인구사회학적 특성이 다양하지만

시골지역에 거주하는 1인가구는 주로 자기소유의 단독주택에 거주하며 안정적인 삶을

살고 있는 노년층임을 알 수 있는바, 최소한 시골지역에서는 왜 1인가구비율이 성범

죄와 무관하거나 감소시키는 요인인지에 대해 추론할 수 있었다.

비아파트거주비율은 시골지역에서는 성범죄 유형에 관계없이 부적 영향을 미쳤지

만 도시지역에서는 강간에 정적 영향(전체 성범죄와 강제추행에는 영향 없음)을 미쳤

다. 비아파트거주비율은 우리나라의 대표적인 주거문화로서 아파트가 갖는 의미에 대

해 검증하고자 추가한 변수로서 박성훈·김준호(2012)의 추론에 따라 비아파트거주비율

이 성범죄를 증가시킬 것이라 가정하였지만, 도시지역의 강간에만 증가요인으로 작용

했고 오히려 시골지역에서는 강간과 강제추행 모두에 감소요인으로 작용하였다. 시골

지역에서의 감소효과는 앞서 1인가구비율이 감소효과를 보인 것과 일맥상통하게, 시

골의 비아파트 거주는 주로 단독주택에 해당하고 이는 비교적 안정된 삶을 영위하는

주민들의 일반적 주거형태로 볼 수 있기 때문으로 판단되었다. 향후 보다 다양한 형

태의 주거유형과 범죄유형에 대한 추가적인 검증을 요하지만, 여하튼 이러한 결과는

정진성 등(2015)의 주장과 같이 비아파트거주비율의 의미가 도시와 시골에서 달리 해

석될 수 있다는 사실을 입증한 결과였다.

기타 외국인비율, 이혼율, 숙박음식업비율은 성범죄 유형이나 지역의 특성과 관계

없이 일관되게 증가요인으로 드러났다. 물론 외국인비율이 도시지역에서 강간에 유의


한 영향을 미치지 않았지만 크게 주목할 현상은 아니라고 판단되며, 다만 본 연구와

같은 지역사회 차원의 거시연구 결과를 해석함에 있어 반드시 주의해야 할 생태학적

오류(ecological fallacy)에 대해 강조하고자 한다. 생태학적 오류란 지역이나 집단을

분석단위로 한 연구결과를 개인적 차원에 적용하는 오류를 뜻하는바, 예컨대 본 연구

에서와 같이 외국인비율, 이혼율, 1인가구비율, 비아파트거주비율 등이 성범죄 증가요

인으로 드러날 경우 외국인, 이혼 가정의 구성원, 혼자 거주하는 사람, 아파트가 아닌

주거지에 사는 사람이 성범죄를 더 저지른다는 해석은 명백히 오류임을 명심해야 한

다. 오히려 그들이 (성)범죄의 피해자가 될 가능성이 더 크다고 볼 수도 있는바, 관리

나 혐오의 대상이 아닌 관심과 보호의 대상으로 바라봐야 할 것이다(정진성, 2013:

71; 정진성 등, 2015: 23).

5. 결론

본 연구는 성범죄의 거시원인에 대한 연구를 유형별(강간 vs. 강제추행), 지역특성

별(도시 vs. 시골)로 시도함으로써 보다 세부적이고 효과적인 예방책 마련에 기여하고

자 했다. 이를 위해 정진성 등(2015)이 사용한 연구자료를 이용하여 전국의 모든 읍면

동을 대상으로 최근 4년간(2010-2013) 발생한 성범죄건수에 대한 음이항회귀모형을

구축·분석하였다.

일반적인 특성에 대한 분석 결과, 성범죄건수, 강간건수, 강제추행건수, 인구이동비

율은 예상대로 동으로 구성된 도시지역이 더 많거나 높았지만, 1인가구비율, 숙박음식

업비율, 비아파트거주비율 등은 읍면으로 구성된 시골지역이 더 높았고, 외국인비율과

이혼율은 유사한 것으로 드러났다. 상관관계분석에서는 도시지역에서만 생태학적 관

점에서 추론되는 것처럼 거시요인들 간 정적 상관을 확인할 수 있었고 시골지역에서

는 절반가량이 부적 상관을 보여 우리나라의 경우 생태학적 관점, 특히 본 연구와 같

이 1차적인 구조적 특성들은 도시지역에 보다 적합함을 알 수 있었는바, 시골지역에

대해서는 새로운 관점에서 바라봐야 할 것으로 판단되었다.

음이항회귀분석 결과를 살펴보면, 성범죄의 유형에 따른 차이는 크게 드러나지 않

았으나 지역특성별 차이는 상당히 두드러졌는바, 특히 인구이동비율, 1인가구비율, 비

아파트거주비율의 영향이 지역 간 큰 차이를 보였다. 이러한 거시요인들이 갖는 함의

에 대해 나름 상세한 추론을 시도하였고, 외국인비율, 이혼율, 숙박음식업비율 등 다

른 거시요인들의 영향에 대해서도 그 의미와 해석상 주의점에 대해 논의하였는바, 특

히 독자들이 빠지기 쉬운 생태학적 오류에 대해 경계해야 함을 강조하였다.

하지만 분석 결과에 대한 이상의 논의는 필자들의 주관이 개입된 해석으로서 추가

적인 검증을 요하는 부분이 많았고, 또한 다음과 같은 몇 가지 한계를 지적할 필요가

있었다. 첫째, 본 연구에서는 생태학적 관점의 주요 거시변인 중 하나인 경제적 열악

성이 제외되었다. 비록 비아파트거주비율이 경제적 열악성을 대신할 수도 있으리라

밝혔지만 보다 정확한 측정을 위해서는 기초수급자비율이나 재산세 등에 대한 자료수

집이 필요해보였다. 둘째, 보다 진정한 의미의 인과관계 검증을 위해서는 종단적 연구


설계가 필요했는바, 인과관계를 구성하는 세 가지 요소 중 독립변수가 종속변수에 선

행해야 한다는 점을 확실히 보완할 필요가 있었다. 이러한 한계점을 보완하기 위해서

는 연구목적을 위한 관련 기관의 정보공개가 더욱 원활해져야 하고 연구자들 역시 지

속적인 자료수집과 다양한 분석기법을 적용하기 위해 노력해야 할 것이다.

그럼에도 불구하고 본 연구는 국내외를 불문하고 성범죄의 거시원인에 대한 탐구

를 보다 체계적으로 수행하기 위해 성범죄 유형별, 지역 특성별 분석을 시도한 선도

적 연구라는 점에서 그 가치가 인정된다 하겠다. 향후 읍면동보다 세부적인 지역 단

위를 대상으로 한 분석, 도시지역 내에서도 예컨대 대도시와 중소도시로 구분된 분석

등 보다 다양한 거시연구가 진행되어 효과적이고 구체적인 성범죄 예방대책이 마련되

길 기대한다.

(2015년 8월 5일 접수, 2015년 9월 5일 수정, 2015년 9월 17일 채택)

감사의 글

본 연구는 순천향대학교 학술연구비 지원으로 수행하였음.


<부록> 다중공선성 진단

<부록 표 1>은 본 연구에 사용된 독립변수들의 공차한계(TOL)와 분산팽창계수

(VIF)를 보여준다. 분산팽창계수는 공차한계의 역수로서 일반적으로 공차가 .25 보다

클 경우 또는 분산팽창계수가 4보다 작을 경우 심각한 다중공선성 문제가 없다고 결

론지을 수 있다. 결과를 보면 모든 독립변수들의 분산팽창계수가 3보다 작아 다중공

성선 문제가 없어보였다.

<부록 표 1> 공차한계 및 분산팽창계수

독립변수전국 도시 시골

TOL VIF TOL VIF TOL VIF

인구이동비율(PM) .88 1.13 .90 1.11 .86 1.17

외국인비율(FOR) .95 1.06 .92 1.08 .91 1.11

이혼율(DIV) .88 1.13 .81 1.23 .94 1.06

1인가구비율(SH) .58 1.73 .60 1.66 .67 1.50

숙박음식업비율(FL) .92 1.09 .87 1.15 .95 1.05

비아파트거주비율(NAPT) .38 2.66 .58 1.74 .35 2.84

인구수(POP) .50 1.99 .73 1.37 .40 2.52

그런데 분산팽창계수는 여러 변수들 간에 얽혀 있는 다중공선성 문제를 정확히 진

단하기 어려운 단점이 있다. 따라서 상태수 검증을 실시했고 그 결과는 <부록 표 2>

에 나타나 있다. Belsley 등(1981)에 의하면, 상태수가 30 이상인 고유근에 대해 각 변

수별로 분산 비율(variance proportions)이 어떻게 퍼져 있는가를 보면 여러 변수들

간에 얽혀 있는 다중공선성을 진단할 수 있는데, 그 기준은 분산 비율이 0.50 이상인

변수들이 두 개 이상 존재하면 그들 사이에 공선성이 서로 얽혀 있다고 볼 수 있다.

따라서 본 연구에 사용된 독립변수들 간에는 다중공선성이 존재하지 않는 것으로 결

론지을 수 있었다.

<부록 표 2.1> 상태지수 검증(전국)

차원 고유근 상태수분산 비율

PM FOR DIV SH FL NAPT POP

1 .71 2.95 .00 .92 .00 .00 .01 .00 .01

2 .64 3.09 .00 .01 .00 .00 .00 .03 .24

3 .21 5.38 .00 .04 .72 .01 .18 .01 .00

4 .13 6.85 .01 .02 .18 .05 .77 .09 .03

5 .10 7.92 .51 .00 .07 .00 .00 .15 .33

6 .05 11.33 .10 .00 .02 .85 .00 .51 .01

7 .02 17.15 .38 .01 .00 .09 .03 .21 .38


<부록 표 2.2> 상태지수 검증(도시)

차원 고유근 상태지수분산 비율


1 .71 2.99 .00 .88 .00 .00 .00 .00 .01

2 .47 3.66 .00 .08 .05 .00 .00 .12 .20

3 .21 5.49 .00 .00 .80 .03 .06 .07 .02

4 .13 7.09 .03 .00 .02 .02 .18 .64 .36

5 .09 8.52 .32 .00 .10 .02 .56 .01 .04

6 .06 10.03 .13 .02 .01 .92 .13 .12 .05

7 .02 16.33 .52 .01 .01 .01 .07 .05 .31

<부록 표 2.2> 상태지수 검증(시골)

차원 고유근 상태지수분산 비율


1 .78 2.80 .00 .27 .00 .00 .01 .00 .19

2 .68 2.99 .00 .57 .00 .00 .01 .00 .16

3 .18 5.85 .01 .09 .14 .00 .86 .00 .00

4 .14 6.65 .00 .00 .75 .04 .08 .01 .02

5 .09 8.40 .75 .02 .08 .03 .00 .01 .05

6 .02 16.89 .00 .03 .02 .87 .02 .31 .01

7 .01 29.76 .23 .00 .00 .06 .02 .66 .58


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Macro-Level Factors of Sex Crime Depending on Its

Type and Community Size: Negative Binomial

Regression Analysis Using Nation-Wide

Eup·Myeon·Dong Data

Jinseong Cheong1) · Jongha Park2)

Abstract

This study attempted to discover macro-level factors leading to sex crime, depending on its

type (rape vs. harassment) and community size (urban vs. rural). Using the entire 3,468

Eup·Myeon·Dong data, this study constructed a Negative Binomial Regression model for sex

crime in recent four years (2010-2013) based on the ecological perspective. Results showed

that there is little difference between the types. But those of community size discovered

notable differences: While population mobility made a positive effect only in urban areas,

non-apartment residency negatively affected only in rural communities. Single household

increased sex crime in urban neighborhoods, but lowered it in rural areas. Other structural

variables made a positive effect regardless of the community size. It suggested that more

detailed and systematic research and policy initiative are necessary to fit the community

characteristics.

Key words : Sex Crime Type, Community Characteristics (Size), Macro-Level

Factor, Eup·Myeon·Dong, Ecological Perspective, Negative Binomial Regression

Analysis

1) Professor, Dept. of Police Administration, Soon Chun Hyang University, 22 Soonchunhyang- Ro, Sinchang-Myeon, Asan, Chungnam 336-745, Korea. E-mail: [email protected]

2) (Corresponding author) Doctoral Student, Dept. of Criminology & Law, University of Florida, Gainesville, Florida 32611, U.S. E-mail: [email protected]

성범죄의 유형별 · 지역특성별 거시원인 연구: 전국...

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