도시환경, 사회적 자본, 주관적 웰빙의 관계에 관한 연구

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 환경대학원 환경계획학과, 2024. 2. 박인권.In the contemporary urban context, Subjective Well-Being (SWB) assumes a pivotal role as an indicator of social development. Improving the tangible quality of life for urban residents mandates a comprehensive exploration of the determinants of SWB. Urban scholars and experts are increasingly engaged in understanding the effects of social capital and the urban environment on SWB. The relationship between social capital and SWB is intricate, extending beyond the individual to encompass the regional level. In addition, studies exploring the impact of urban environments such as social inequality, social diversity, and spatial access to public services on SWB are increasing. Moreover, a small number of empirical studies are focusing on the spatial dependence of SWB by approaching it from a spatial perspective, and recently, new attempts have been made to explore the nonlinear relationship between personal characteristics and SWB through machine learning techniques using big data. Notwithstanding the positive strides made in existing studies, certain limitations persist. Firstly, there is a deficiency in the in-depth exploration of the spatial mechanisms elucidating SWB from a spatial perspective. Specifically, in terms of spatial autocorrelation of SWB, insufficient verification exists regarding the potential spatial spillover effects arising from social capital and the urban environment. Secondly, from a multi-layered perspective, there is a dearth of empirical inquiries into whether social capital exerts a mediating effect on the relationship between the urban environment and SWB. Thirdly, within the realm of machine learning, few studies empirically analyze the non-linear relationship between the relative importance of various dimensions of the urban environment and social capital with SWB. To address these research limitations, this dissertation comprises three essays. The first essay (Chapter 3) aims to scrutinize the spatial ripple effect of social capital and the urban environment on SWB employing a spatial panel model. This analysis encompasses 219 cities, utilizing data from the Community Health Survey (KCHS) spanning four years, confirming the existence of spatial dependence in SWB. Secondly, certain types of social capital exhibit a significant positive relationship with SWB, primarily manifesting direct effects at the local level. Thirdly, economic factors and urban parks are identified as factors with both direct and indirect effects on SWB. Notably, cultural opportunities such as leisure activities and cultural facilities were found to directly enhance SWB, while fiscal soundness and the incidence of automobile accidents did not significantly impact The second essay (Chapter 4) endeavors to examine the potential multi-layered mediating effect of social capital on the relationship between the urban environment and SWB. Utilizing 2019 KCHS data, a multi-layered mediating effect model is employed. The analysis reveals, in the 1-1-1 model, a direct positive relationship between subjective urban environment indicators (perceived residential environment satisfaction, perceived quality of public services) and SWB at both individual and urban levels. Additionally, it is confirmed that social capital has a positive mediating effect on the relationship between the subjective urban environment and SWB. In the 2-1-1 model, the objective urban environment at the urban level not only exhibits a direct effect on SWB but also exerts an indirect effect through social capital. The third essay (Chapter 5) investigates the non-linear relationship between the urban environment, social capital, and SWB through a series of machine-learning techniques. Utilizing a mixed-effect machine learning approach with 2019 KCHS data, the study reveals that household income, age, and health status are of paramount importance, followed by social capital at both individual and urban levels. Additionally, certain urban environment variables, including ethnic diversity, distance from parks, and the ratio of public rental housing, display a significant degree of importance. Moreover, variables such as ethnic diversity, contact with relatives at the city level, social gatherings at the city level, household income, health status, and age manifest positive effects, while distance from parks, the ratio of public rental housing, and distance from public health centers exhibit negative effects, with most displaying a non-linear relationship with SWB. These results indicate that different dimensions of urban environment and social capital have complex impact paths on SWB, and emphasize the need to comprehensively understand the relationships between these factors from different mechanisms such as spatial spillover effects, multi-level mediation effects, and nonlinear effects. These findings are expected to contribute to drawing new insights for living SOC expansion projects and urban inclusion planning and provide significant empirical evidence for follow-up studies of its kind.현대 도시환경에서 주관적 웰빙은 사회 발전을 측정하는 중요한 지표로 평가되고 있다. 실질적인 도시민들의 삶의 질을 증진하기 위해서는 주관적 웰빙의 영향요인을 심도 있게 다루는 작업이 필요하다. 특히, 도시 학자 및 전문가들은 사회적 자본과 도시환경이 주관적 웰빙에 미치는 영향에 대한 관심이 증가하고 있다. 사회적 자본은 개인 수준뿐만 아니라 지역 수준에서도 주관적 웰빙과 밀접한 관계가 있다. 또한, 사회적 불평등, 사회 다양성, 공공서비스에 대한 공간적 접근성 등과 같은 도시환경이 주관적 웰빙에 대한 영향을 탐색하는 연구도 늘고 있다. 한편, 소수의 실증연구에서는 공간적 관점으로 접근해서 주관적 웰빙의 공간 의존성에 초점을 두고 있으며, 최근에 빅데이터를 이용해서 개인 특성과 주관적 안녕 간의 비선형적 관계를 머신러닝 기법을 통해 탐색하려는 새로운 시도도 이루어지고 있다. 그러나 기존 연구들은 긍정적 성과들에도 불구하고 몇 가지 한계를 가지고 있다. 첫째, 공간적 관점에서 주관적 웰빙을 설명하는 공간 메커니즘을 심도 있게 다루는 않았다. 특히 주관적 웰빙의 공간적 자기상관성에 있어서 사회적 자본과 도시환경이 공간적 파급효과가 있는지에 대한 검증이 부족했다. 둘째, 다층적 관점에서 도시환경과 주관적 웰빙 간의 관계에 있어서 사회적 자본이 매개효과가 있는지에 대한 경험적 탐구가 많지 않았다. 특히, 매개효과에 있어서 도시환경의 2가지 측정 방식, 즉 객관적과 주관적 측정을 구분해서 어떻게 다르게 나타나는지에 대한 검토가 부족했다. 셋째, 머신러닝 관점에서 도시환경과 사회적 자본의 다양한 차원들의 상대적 중요성과 주관적 웰빙 간의 비선적 관계를 실증적으로 분석하지 못했다. 또한, 대부분 기존 연구에서는 분석 데이터의 위계적 구조에서 비롯된 혼합효과를 충분히 고려하지 않았다. 이러한 연구 한계를 보완하기 위해 이 연구는 3개 에세이로 구성하였다. 첫 번째 에세이(제3장)는 공간패널모형을 활용하여 사회적 자본과 도시환경이 주관적 웰빙에 미치는 공간적 파급효과를 분석하고자 한다. 이를 위해 4개 연도의 지역사회건강조사(KCHS) 자료를 이용해서 219개 도시를 대상으로 공간패널모형을 실시했다. 분석한 결과,주관적 웰빙의 공간적 의존성이 존재한 것을 확인했다. 둘째, 일부 유형의 사회적 자본은 주관적 웰빙과 유의미한 정의 관계를 보여줬지만 국지적으로 직접효과만 있는 것으로 나타났다. 셋째, 경제적 요인은 주관적 웰빙에 직접 및 간접적인 효과가 모두 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 여가활동, 문화시설, 공원 등 문화적 기회는 주관적 웰빙의 수준을 높이는 반면, 재정건전성, 자동차사고 건수 등은 주관적 웰빙에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 두 번째 에세이(제4장)는 도시환경과 주관적 웰빙의 관계에 대한 사회적 자본의 다층적 매개효과가 있는지를 검토하고자 한다. 이를 위해 2019년 KCHS 자료를 활용하고 다층적 매개효과 모형을 실시했다. 분석한 결과, 우선, 1-1-1모형에서, 개인수준과 도시수준 모두에서 주관적 도시환경(인지된 주거환경의 만족도, 인지된 공공서비스의 질)은 주관적 웰빙과 직접적으로 긍정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. 특히, 주관적 도시환경과 주관적 웰빙의 관계에 있어서 사회적 자본이 긍정적인 매개효과가 존재한 것을 확인했다. 이어 2-1-1모형에서, 도시 수준에서 객관적 도시환경(소득 불평등, 민족 다양성, 공원과의 거리, 보건소와의 거리)은 주관적 웰빙에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 사회적 자본을 통해 주관적 웰빙에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 번째 에세이(제5장)는 일련의 머신러닝 기법을 적용해서 도시환경, 사회적 자본이 주관적 웰빙과의 비선형 관계를 규명하고자 한다. 이를 위해 2019년 KCHS 자료를 활용하고 분석 데이터의 위계적 구조를 고려한 혼합효과 머신러닝 기법을 활용했다. 연구결과, 가구소득, 연령, 건강상태가 가장 중요하게 나타났고, 개인수준과 도시수준의 사회적 자본이 뒤를 잇고 있었다. 또한, 민족 다양성, 공원과의 거리, 공공임대주택의 비율 등 일부 도시환경 변수들은 일정 정도의 중요성을 나타냈다. 한편, 민족 다양성, 도시수준의 친척 연락, 도시수준의 친목모임, 가구소득, 건강상태, 연령 등은 긍정적인 영향을, 공원과의 거리, 공공임대주택의 비율, 보건소와의 거리 등은 부정적인 영향을 보였으며 대부분이 주관적 웰빙과 비선형적인 관계를 보여줬다. 이상의 분석 결과는 도시환경과 사회적 자본이 주관적 웰빙에 미치는 경로가 복합적임을 나타내며, 공간적 파급효과, 다층적 매개효과, 비선형적 효과 등 다양한 메커니즘에서 이들 요인 간의 관계를 종합적으로 이해할 필요가 있음을 강조한다. 이러한 결과를 통해 향후 생활밀착형 SOC 확충사업이나 도시 포용성 증진을 위한 도시계획 수립에 중요한 시사점과 후속 연구에 실증적 증거를 제공할 것으로 기대한다.Chapter 1. Introduction · 1 1.1 Research Background 1 1.2 Theoretical Framework and Research Purpose 10 1.3 Related Term Definition 11 1.4 Data and Methodology 13 1.5 Organization of the Chapters · 15 Chapter 2. Theory and Literature Review 17 2.1 Concepts of SWB, Social capital, and the Urban Environment 17 2.1.1. SWB 17 2.1.2. Social capital 24 2.1.3. Urban environment · 32 2.2 Relationship between SWB, Social Capital, and the Urban Environment 34 2.2.1. Urban environment and SWB 34 2.2.2. Social capital and SWB · 38 2.2.3. Urban environment and social capital · 40 2.2.4. Mediating effects of social capital · 43 2.3 Differentiation from Previous Studies · 44 2.3.1. Limitations of previous research · 44 2.3.2. Significance of the dissertation 49 Chapter 3. Spatial Effect of Social Capital and Urban Amenities 51 3.1 Introduction 51 3.2 Data and Methods 53 3.2.1. Data and measures 53 3.2.2. Test for spatial autocorrelation · 62 3.2.3. Spatial panel models · 64 3.3 Results and Findings 66 3.4 Conclusion 72 Chapter 4. Multi-level Mediating Effects on SWB 75 4.1 Introduction 75 4.2 Data and Methods 77 4.2.1. Data and participants 77 4.2.2. Measurements · 78 4.2.3. Statistical analysis · 83 4.3 Results and Discussion · 86 4.4 Conclusion 92 Chapter 5. Relative Importance and Nonlinear Effects on SWB 95 5.1 Introduction 95 5.2 Data and Participants · 97 5.3 Measurement 98 5.4 Analytical model 104 5.5 Results and Discussion · 106 5.5.1. Model performance and relative importance 106 5.5.2. Association between key predictors and SWB ·· 110 5.4 Conclusions 117 Chapter 6. General Conclusion · 122 6.1 Summary and Policy Implications 122 6.2 Limitations and Further Research 127 Bibliography 129 Abstract in Korean 151 List of Table [Table 1-1] Related terms definition and their description · 12 [Table 3-1] Description of variables and data sources · 60 [Table 3-2] Global Morans I 65 [Table 3-3] Spatial SWB model estimation results · 67 [Table 3-4] LR test for selection of spatial panel models · 69 [Table 3-5] Direct, indirect, total effects of SAR, SDM 70 [Table 4-1] Descriptive statistics of variables 79 [Table 4-2] Result of confirmatory factor analysis · 81 [Table 4-3] Correlation coefficients between subjective and objective urban environments at the city level 87 [Table 4-4] Parameter estimates for 1–1–1 multi-level mediation model of subjective urban environment, social capital and SWB 89 [Table 4-5] Parameter estimates for 2–1–1 multi-level mediation model of objective urban environment (income inequality, ethnic diversity), social capital and SWB 90 [Table 4-6] Parameter estimates for 2–1–1 multi-level mediation model of objective urban environment (distance to parks, distance to public health center), social capital and SWB 92 [Table 5-1] Descriptive statistics of variables 102 [Table 5-2] Summary of the cross-validated model fits · 107 [Table 5-3] Relative importance and standardized coefficients of the top-30 explanatory variables on SWB 108 [Table 5-4] Results for segmented linear mixed models · 115 List of Figure [Figure 1-1] Theoretical framework of this dissertation · 11 [Figure 1-2] The organization of the chapters 16 [Figure 2-1] The ecological systems theory (1977) 23 [Figure 3-1] Trend in overall average SWB scores and SWB inequality 55 [Figure 3-2] Spatial Distribution of mean SWB scores in South Korea · 56 [Figure 3-3] Spatial Distribution of SWB inequality in South Korea 57 [Figure 3-4] Scatter plots between SWB inequality and mean SWB levels 58 [Figure 3-5] The LISA clusters of mean SWB in South Korea 63 [Figure 4-1] Conceptual diagrams of 1-1-1 and 2-1-1 multilevel mediation model · 84 [Figure 5-1] PD plots of urban environment features on SWB 111 [Figure 5-2] PD plots of city-level social capital on SWB 112 [Figure 5-3] PD plots of individual-level social capital on SWB 113 [Figure 5-4] PD plots of individual characteristics on SWB 114박