Korea Planning Association
[ Article ]
Journal of Korea Planners Association - Vol. 50, No. 6, pp.225-240
ISSN: 1226-7147 (Print) 2383-9171 (Online)
Final publication date 16 Sep 2015
Print publication date Oct 2015
Received 17 Feb 2015 Revised 12 Aug 2015 Reviewed 31 Aug 2015 Accepted 31 Aug 2015
DOI: https://doi.org/10.17208/jkpa.2015.10.50.6.225

지식기반산업 창조인재의 지리적 이동성에 관한 연구 : 예술인력, IT인력, 연구인력을 대상으로

오은주**
Geographical Mobility of Creative Talent : Focused on artists, IT workers, and researchers
Oh, Eunjoo**
**The Seoul Institute eunjoh@gmail.com

Abstract

Over the last decade, the idea of creative economy has received considerable attention in academic and policy circles. However, the discussion on creative economy in Korea has tendency to focus on creative industry and creativity index of region. Little empirical research has been done on the locational patterns of creative talent. This paper aims to understand the geographical mobility of creative talent in Korea. Two questions are addressed: (i) which factors trigger the migration of creative class to other regions? (ii) which factors are contributing to its migration to large city such as Seoul and Daejeon? In doing so, this paper draws on survey data and employs logit and multinomial logit model. The result shows that occupational type of creative class, gender, service years in current company, and dissatisfaction with personal factor and economic factors trigger its out-migration to other regions. In addition, with regard to the mobility direction for large city or non-large city, dissatisfaction with personal factor and cultural amenity factor turn out to be significant factors to accelerate out-migration to large city, while those are not the case in non-large city model. In both large city model and non-large city model, artists are more likely to be mobile.

Keywords:

Creative Class, Geographical Mobility, Migration, Amenity, Life Cycle

키워드:

창조인재, 지리적 이동성, 이주, 어메니티, 생애주기

Ⅰ. 서 론

최근 들어 ‘창조성’(creativity)이 경제적 부가가치로 연결되는 창조경제에 대한 관심이 증대되고 있다. 창조경제 패러다임에서 중요한 지역 발전전략의 하나는 창조적 아이디어를 생산하는 ‘창조인재(creative class)’(Florida, 2002)를 육성하는 것이다. 이러한 창조인재 육성 전략은 창조인재의 양성, 지역 내 유인뿐만 아니라, 이미 존재하는 창조인재가 계속 지역에 머무르게 하는 지역의 유지(retention) 전략도 포함한다. 따라서 지역계획가는 창조인재가 선호하는 지역 환경과 지역 간 이동, 즉 지리적 이동성을 이해해야 한다.

창조인재에 대한 초창기 연구는 창조인재의 특수성 여부에 주목했다. 예를 들어, Florida(2002)는 창조인재들의 관용(tolerance), 개방성(openness), 문화 어메니티 등에 대한 욕구를 언급한다. 이에 반하여, Storper and Scott(2009)는 다른 인재들과 마찬가지로 창조인재도 경제적 기회에 민감하다고 주장한다. 하지만 최근에는 창조인재 연구가 진척되면서, 창조인재의 지리적 이동에 대한 생애주기 요인의 영향(Lawton et al., 2013)이나 창조인재의 유입(in-migration)과 유출(out-migration)에 대한 상이한 요인들(Darchen and Tremblay, 2010)에 대하여 탐색적인 연구가 진행 중이다.

서구와 달리, 우리나라에서는 창조인재에 대한 경험 연구가 최근에야 시작되었다. 강병수(2009)는 창조인재 담론 하에서 창조도시 건설전략을 논의하였으며, 일부 연구들(구문모·박정수, 2014; 김은란 외 2015)만이 창조인재의 지역별 분포 현황이나 지역 성장 간의 관계를 정량적으로 분석하고 있다. 또한, 일부 연구(전지훈, 2013)가 창조인재의 선호 환경을 경험적으로 분석하고 있어, 아직까지는 창조인재의 이동에 대한 연구는 제한적이다.

본 연구의 목적은 창조인재의 선호환경과 그에 따른 지리적 이동성을 이해하는 것을 목적으로 한다. 특히 여러 지리적 이동성 중에서 다른 시․군 지역으로의 주거 이동에 초점을 맞추고 있다. 이를 위하여 주거 이전에 대한 창조인재의 의사결정에 영향을 미치는 지역적 특성이 무엇인지를 파악하도록 한다. 이 분석 결과는 시․군에게 창조인재의 유인 노력과 함께 창조인재를 그대로 잔류시키는, 즉 유지하는 노력에 무엇이 필요한 지를 알려줄 것이다.


Ⅱ. 이론적 고찰

1. 창조인재의 개념

창조인재의 중요성을 최초로 부각시킨 Florida (2002: 8)는 창조인재를 ‘어떤 사람의 직무가 의미 있는 새로운 형태를 창조하는 것이라면 그 사람이 창조인재’라고 정의하였다. 그 후 경험분석 과정에서 Florida(2002)는 직무 성격를 바탕으로 창조인재와 비창조인재를 구분하고 창조인재도 슈퍼창조핵심인력(super-creative core)과 창조전문인력(creative professionals)으로 구분한다. 슈퍼창조핵심인력은 ‘새로운 아이디어, 새로운 기술, 새로운 창조적 콘텐츠를 개발함으로써 경제적 기능을 수행하는 사람’(Florida, 2002: 8)으로서, 창조경제 시대 아이디어 생산자 역할을 한다. 이에 비하여 창조전문인력은 슈퍼창조핵심인력을 보조하고 지원하는 역할을 수행한다. 전자는 예술, 디자인, 미디어 분야의 과학자, 공학자, 교육자, 연구자, 그리고 컴퓨터 프로그래머 등이며, 후자는 법률, 경영, 회계, 금융, 의료 등의 분야에서 고차적인 직무 수행자이다.

이러한 직무 성격별 창조인재 구분은 다음을 장점을 갖는다. 첫째, 비창조산업 내의 창조적 활동을 수행하는 인재도 창조인재로 포함시킬 수 있다. 또한, 역으로 창조산업에서 단순 작업을 하는 인력은 창조인재에서 제외시킴으로써, 직무의 성격(창조성)에서의 이질성은 감소시키는 장점이 있다.

직무에 기반한 창조인재 구분의 두 번째 장점은 창조인재와 고학력 종사자를 동일시하지 않는다는 점이다. 인적자본론(Becker, 1962)에서 인재는 고학력자를 의미한다. 하지만 창조인재는 교육 수준이 아니라 직무의 성격(창조성, 지식의 생산과정에의 관여 등)에 의해 구분된다.

하지만 여전히 창조인재가 속해 있는 소득수준, 경제적 상업화의 정도 등의 측면에서 매우 큰 이질성을 갖고 있어서, 전체 창조인재를 단일 그룹으로 두고 분석하는 데에는 주의할 필요가 있다. 예컨대, 우리나라 창조인재의 월 평균임금은 2012년에 319만원이지만 직업군별로 최저 약 180만원에서 최고 397만원으로(김은란 외, 2014), 매우 이질적이다. 또한 1인 창작을 담당하는 문화예술인력과 미디어산업에서 그래픽을 담당하는 문화예술인력의 경제적 안정성, 지불능력, 선호도는 차이가 존재한다.

이러한 창조인재 간 이질성의 많은 부분은 산업 간 차이에 기인하기도 한다. 따라서 본 연구에서는 지식기반산업에 종사하는 창조인재에 한정하여 분석함으로써 이질성의 문제를 다소 해결하고자 한다. 이를 위하여 지식기반산업 중에서 급성장하고 있는 바이오산업과 멀티미디어산업을 선정하고, 해당 산업 분야에서 창조적 직무를 수행하는 슈퍼창조핵심인력을 선별한다. 그 결과 바이오산업에서는 연구인력을, 미디어산업에서는 콘텐츠를 생산하는 예술인력과 콘텐츠의 디지털 구현을 담당하는 IT인력으로 한정하여 그들의 지리적 이동성을 살펴보도록 한다.

2. 창조인재의 지리적 이동성

창조인재의 지리적 이동성에 대한 연구는 크게 세 가지 형태로 진행 되고 있다.

첫 번째 접근인 창조인재 담론(Florida 2002, 2005; Roberts 2006)에 따르면, 창조인재들은 다른 인력들보다 더 이동성이 높으며 고용기회와 같은 경제적 요인을 희생하고라도 사회문화적 요인을 만족시키는 지역으로 이동한다. 대표적인 사회문화적 요인으로, Florida(2002)는 첫째 음악, 예술, 스포츠와 같이 문화 어메니티 자원이 풍부한 생활양식, 둘째 사회적 활력을 제공하는 상호작용이 활발한 곳, 셋째 다양하고 편견 없는 사고방식을 이해하며 개방적인 분위기의 다양성, 넷째 장소만의 독특한 분위기와 독창적 경험을 제공하는 장소 등을 주장한다.

<표 1>은 창조인재 담론을 지지하는 연구자들이 강조하는 장소의 속성들을 정리하고 있다(Lawton et al, 2013). Lawton et al.(2013)에 따르면 창조인재 담론의 연구들은 전반적으로는 창조인재의 다양성 지향, 독신 중심의 생활태도 등을 강조하면서 창조인재가 원하는 근린과 주택의 물리적·사회적 속성의 차별성을 강조하고 있다. 근린과 주택의 속성에 대하여 창조인재들은 정통적인(authentic) 건축양식이나 로프트를 선호하는 특정 취향을 갖고 있으면서 보행 친화적이고 소비지향적인 근린 지역을 선호한다.

창조인재의 이동성에 대한 두 번째 접근은 전술한 초창기 창조인재 담론 보다 더 다양한 요인들을 주장하고 있다. 물론 추기 창조인재에 대한 연구에서도 바, 카페, 레스토랑 등의 문화구역(cultural quarter)(Roberts, 2006)이나 갤러리, 박물관 등의 문화시설(Murphy and Redmond, 2009)은 여전히 중요하다. 하지만, Marlin-Berlot et al.(2010)은 창조인재가 선호하는 근린적 요소로 교통접근성, 안전, 양질의 대학 등의 전통적인 근린 요소들의 중요성을 평가하고 있다. 또한 창조인재를 유인·유지하는 요인으로 지역의 저렴한 생활비용(affordability)을 중요시한다(Gertler et al., 2014; Grant et al., 2014; Markusen and Schrock, 2006). 한편 사회적 교류의 중요성과 관련하여 Harvey et al.(2012)는 학습기회, 사회적 상호작용 기회를 증가시키는 ‘기회의 공간’(space of opportunities)이 창조인재의 추가적 유입을 유발함을 보여 준다. 요컨대 지역 내에 이미 일정 규모(momentum)의 창조인재가 존재할 경우, 학습기회, 일련의 사회적 상호작용 기회 등이 증가하고 그 결과 창조인재가 새롭게 유입되거나 현 장소에 잔류하기로 결정할 가능성이 높다는 것이다.

마지막으로 지리적 이동성에 대한 결정과정을 이해하기 위해서는 장소의 특성에 대한 요인뿐만 아니라 창조인재의 생애주기(life cycle) 요인이나 개인적 요인을 복합적으로 고려해야 한다는 주장이 제기되고 있다.

Residential preferences in ‘creative class’ arguments

Fig 1.

Analytic framework: geographical mobility of creative class

생애주기 요인에 대하여 Lawton et al.(2013)은 아일랜드 더블린 지역을 사례로 연령, 결혼, 자녀 등의 생애주기 관련 요인이 지역 선택에 영향을 미치고 있음을 보여 주고 있다. 기혼자일수록 이동성이 떨어지며 젊은 창조인재는 활기찬 도심을 나이든 창조인재는 교외지역을 선호한다. 또한 Martin-Berlot et al.(2010)은 창조인재의 개인적 요인, 즉 고향 여부, 가족이나 친척 거주, 대학, 친구 등의 요인들이 지리적 이동성에 미치는 영향을 살펴보고 있다.

또한 Darchen and Tremblay (2010)은 몬트리올과 오타와의 창조인재들을 분석한 결과, 창조인재의 유인과 유출에 미치는 영향을 다름을 밝히고 있다. 근린·문화어메니티는 유인 요인은 아니지만, 같은 지역에 창조인재를 잔류시킨다. 유럽의 11개 도시의 창조인재에 대한 연구(Martin-Brelot et al. 2010)는 창조인재를 잔류시키는 요인으로 개방적 태도, 관용, 문화적 다양성, 다양한 레저, 저렴한 거주비용 등을 보여주고 있다.

마지막으로, 창조인재 담론에 대한 비판적 접근이 존재한다. 이 접근은 Florida의 창조인재 담론에 대해 경험적으로 반박(Hansen and Niedomysl 2009; Markusen 2006)하거나 창조인재의 장소 선택과 지리적 이동성은 더욱 복잡한 조합에 의해 계산된다는 주장(Storper and Scott 2009)도 존재한다. 하물며 창조인재 담론을 주장한 Florida (2005)의 경험연구에서도 사회문화요인의 영향력은 모호하게 나타나고 있다. 분석 결과, 첨단산업, 가구소득, 레저어메니티, 기후생태어메니티, 다양성은 유의미한 것으로 나타나나 문화어메니티와 쿨니스 지수는 유의미하지 않은 것으로 나타나고 있다. 또한 창조인재 담론이 고학력 전문직만을 위한 도시재생사업을 정당화(Peck, 2005)하고 있다는 지적도 존재한다.

3. 선행연구의 종합 및 분석틀

본 연구는 창조인재의 주거 이동이라는 행위를 통하여 선호하는 환경을 이해하는 것을 목적으로 하고 있다. 선행연구의 검토 결과, 주거 이동과 관련된 요인은 개인의 생애주기 요인, 개인적 요인, 경제적 요인, 사회교류 요인, 근린어메니티 요인, 문화어메니티 요인, 환경어메니티 요인 등 7개 요인으로 정리된다(<표 2> 참조). 따라서 본 연구에서는 해당 요인별로 설문문항을 구성하고 이 요인이 주거지 이동에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴본다.

Literature summary on geographical mobility of creative class

이 과정에서 본 연구는 창조인재의 지리적 이동을 촉발하는 요인들에 대한 초기의 기대치와 주거 경험에 따른 만족 간의 “차이”, 즉 불만 정도를 분석하고 이 “차이”가 창조인재의 지역 내 잔류/지역 외부로의 이동 결정에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보도록 한다.

이러한 불만과 그에 따른 의사결정 과정은 창조인재의 이동에 대한 Hracs and Stolarick (2014)의 단계적 모형에 따른 것이다. 그들은 창조인재의 의사결정 단계를 (1) 기대 형성, (2) 입지 만족, (3) 이동 결정 등으로 설명한다.1) 즉, 개별 인재는 특정 요인에 대한 기대를 갖고 현 주거지로 이동하고 현 거주지에서의 경험이 만족스럽지 못할 경우 새로운 거주지를 찾아 이동한다는 것이다.

본 연구에서는 창조인재의 지리적 이동 형태를 세분하여 살펴보기 위하여 다음과 같이 2개의 연구질문을 설정하였다.

  • (연구질문 1. 불만족과 잔류 여부) 어떤 요인들이 창조인재의 지리적 이동을 초래하는가?
  • (연구질문 2. 불만족과 이동의 방향) 어떤 요인들이 창조인재를 대도시나 중소도시로의 이동을 초래하는가?

Ⅲ. 연구 설계

1. 자료 수집

본 연구는 설문 조사의 자료를 이용한다. 설문조사는 바이오산업과 멀티미디어산업이 집중하여 있는 서울의 상암 디지털미디어시티와 오송 과학산업단지에 소재해 있는 기업체 및 연구소에 종사하는 창조인재(연구인력, IT인력, 문화예술인력)를 대상으로 진행되었다.

응답의 정확성을 높이기 위하여 대인면접조사 방식이 실시되었고 설문기간은 2014년 8월 15일부터 9월 14일까지였다. 설문 대상자는 응답 적격자를 대상으로 무작위 추출하였다. 무응답이나 일관되지 않은 응답을 제출한 경우를 제외하고 총 400부의 유효설문지를 회수하였으며, 성별로는 남자가 54%, 여자가 46%로, 결혼 상태별로는 미혼 56%, 기혼 44% 등으로 대략 균등하게 분포하고 있다. 다만, 연령대를 보면 30대가 46%, 20대가 30%로 20, 30대가 많은 비중을 보이고 있다.

Survey respondents

2. 분석 모형

1) 방법론

본 연구는 2개의 연구질문을 다룬다. 창조인재의 잔류 여부에 대한 종속변수는 속변수가 ‘5년 이내 주거이전계획의 유무’라는 확률적 성격을 가지는 명목척도이므로 로짓(logit)모델을 사용한다.2)

(이항)로짓모델:

lnp1-p=Xβ, p=eXβ1+eXβ

p: 사건이 발생할 확률

두 번째 연구질문은 (1) 현재 지역 잔류, (2) 대도시 이동, (3) 중소도시 이동 등 서로 독립적인 선택 대안이 3개 이상이므로 다항로짓모델(multinomial logit)을 사용하도록 한다(Liao, 1994). 다항로짓모델에서 ‘현재 지역 잔류’를 기준범주로 설정하고 현재 지역 잔류 대비 대도시로의 이동 확률과 현재 지역 잔류 대비 중소도시로의 이동 확률을 분석한다(Long and Freese, 2014). STATA 10.0 통계패키지를 사용하여 로짓모델과 다항로짓모델을 분석하고 있다.

다항로짓모델:

lnpp=lnp1+p+plnpp=lnp1+p+p
2) 변수

본 연구는 창조인재의 지리적 이동에 대한 종속 변수에 대하여 “향후 5년 이내에 이전할 계획이 있습니까?, 있다면 어디로 이동할 것입니까?”라는 두 설문문항을 활용하고 있다(<표 4> 참조)3).

주거 이동의 공간 단위는 시․군․구이다. 동일 기초지자체 내에서 주거이동은 주거이동이 없는 것으로 간주하고, 오직 다른 기초지자체로의 이동만 이동으로 고려한다. 또한 ‘대도시로의 이동’은 서울이나 대전으로 이동계획이 있는 사람을, ‘중소도시로의 이동’은 그 외 지역으로의 이동계획이 있는 사람으로 정의한다. 예를 들어 서울 거주자의 경우 동일 자치구 내에서 이동하면 ‘현 지역 잔류’이며, 서울의 다른 자치구로 이동할 때에는 ‘이동’ 또는 ‘대도시로 이동’에 해당된다.4)

본 연구의 독립변수는 (1) 창조인재의 직장, (2) 생애주기, (3) 6개의 장소 관련 요인에 대한 불만 등으로 구성된다. 먼저, 창조인재의 직무 관련 변수는 창조인재의 유형, 그리고 현 직장에서의 근속기간이다. 창조인재의 직무 유형은 예술인력과 IT인력이라는 2개의 더미변수를 활용하며, 이 두 더미변수에서 모두 0의 값을 갖는 연구인력이 대표집단이 된다. 그리고 창조인재가 비정규직일 경우에 이직의 가능성이 높아 주거지 이동성이 높을 수 있다. 즉 직장 안정성과 주거지 이동이 일정 관계를 가질 수 있으므로, 이를 측정하기 위하여 현 직장에서의 근속기간 변수를 포함시킨다.

둘째, 생애주기 특성 관련 변수는 남/여, 취학자녀가 있는 여성 여부, 맞벌이 여부, 연령 등이다. 특히 여성, 취학자녀가 있는 여성, 맞벌이 부부, 그리고 더 높은 연령대의 사람들의 경우 이동성 제약이 상대적으로 클 것으로 예상된다.5)

셋째, 창조인재의 지리적 이동성에 영향을 미치는 장소 요인은 전술한 6개 요인(개인적 요인, 경제적 요인, 사회교류 요인, 근린어메티니, 문화어메니티, 환경어메니티)을 이용한다. 설문조사 과정에서 응답자들은 주거지 결정과정에서 33개 항목들의 중요성과 거주경험에서 오는 만족도를 5점 척도로 답하였다. 상기 33개 세부항목들의 중요도-만족도 차이의 평균값이 해당 항목에 대한 불만조도를 보여주는 독립변수가 된다.6) 각 항목들의 요인화에 대한 신뢰도를 체크하는 크론바흐 알파(α) 분석을 실시한 결과, 크론바흐 알파값이 개인적 요인의 경우 0.82, 경제적 요인 0.76, 사회교류 요인 0.89, 근린어메니티 0.84, 문화어메니티 0.91, 환경어메니티 0.91 등으로 매우 높은 신뢰도를 보이고 있다.

Variable description


Ⅳ. 창조인재의 지리적 이동성에 대한 실증분석

1. 장소 특성에 대한 인식

<표 5>는 창조인재의 지리적 이동 결정에 영향을 미치는 요인들 중에서 생애주기를 제외한 나머지 장소의 특성에 대한 6개 요인에 대한 응답을 정리하고 있다. 창조인재들이 지역을 선택할 때 가장 중요시하는 요인은 근린어메니티(5점 만점, 평균 3.757)였으며 그 다음으로 경제적 요인(3.714), 환경어메니티(3.615), 문화어메니티(3.176) 등으로 나타났다. 이는 문화어메니티의 중요성을 강조하는 창조인재 담론과 상반된 것으로, 창조인재도 다른 사람들과 차별적인 지역 선호를 보이지는 않는 것으로 보인다.

한편, 창조인재들이 현재 지역에 대해 갖는 만족도는 경제적 요인(3.266), 환경어메니티(3.248), 근린어메니티(3.242) 등의 순으로 나타나고 있다. 사회교류요인이 만족도와 중요도에서 모두 낮은 점수를 보이고 있어, Harvey et al.(2012)의 ‘기회의 공간’이 우리나라에서는 그리 중요하지 않는 것으로 보인다.

<표 6>은 주거환경에 대한 불만과 주거 이동 간 관계에 대한 t-검정 결과를 보여주고 있다. 분석 결과, 주거이동계획이 있는 창조인재들은 사회교류 요인을 제외한 나머지 5개 요인들에 대해서도 높은 불만을 보이고 있음을 알 수 있다.

Importance, satisfaction, and dissatisfaction of regional selection factors (N=500, 5 likert)

Dissatisfaction and moving plan (N=400)

2. 장소 특성과 주거지 이동계획

1) 요인별 불만과 주거지 이동계획

창조인재의 이동 결정에 대한 로짓모델의 유사 결정계수(pseudo R2)는 0.127이며 무제약 모델과 최종모델 간 로그우도(Log Likelihood)값의 차이인 LR chi2값이 50.11이고 카이검정량이 0.000수준에서 유의미한 것으로 나타나,7) 모델이 적합한 것으로 판단된다(<표 7> 참조).

로짓모델 분석 결과, 통계적으로 유의미한 변수는 예술인력, IT인력, 근속기간, 성별, 개인적 요인, 경제적 요인 등이다. 예술인력과 IT인력의 더미변수(occupation)는 예술인력, IT인력, 연구인력의 세 집단을 가리키므로 변수 해석에 주의해야 한다. 예술인력과 IT인력의 오즈비(odds ratio)가 1이상이고 예술인력의 오즈비가 IT인력의 오즈비가 보다 더 크므로, 다른 조건들이 동일할 때 다른 인재들보다 예술인력의 이동확률이 더 높으며, 그 다음이 IT인력의 이동확률이다.

Logit: moving in ther future?

다른 변수들이 중앙값(median)일 때 창조인재의 이동확률을 계산한 결과, 그 확률이 예술인력 56.5%, IT인력 43.2%, 연구인력 31.3%의 순으로 나타나고 있다(<표 8> 참조).8) 또한 근속기간(service year)의 오즈비가 1이하로 나타나, 근속기간이 1개월 증가할수록 비이동 대비 이동의 확률이 감소하는 것으로 나왔다. 즉 창조인재가 해당 직장에 오래 근무할수록 현재 주거지 잔류가 높아, 직장 안정성과 지역 내 밀착도과 상호 연관되어 있음을 알 수 있다. 이는 시․군 단위의 지역사회 안정성을 위해서는 직장 안정성을 높이는 방안을 모색해야 함을 암시한다.

생애주기 관련 변수 중에 유일하게 통계적으로 유의미하게 나타난 변수는 성별 변수로, 성별 변수의 회귀계수가 음(-)이고 오즈비가 1보다 낮게 나타나고 있어, 여성 창조인재의 주거이동 확률이 남성보다 상대적으로 적으리라 기대된다.

6개 장소 특성 요인과 관련해서는 개인적 요인과 경제적 요인만이 통계적으로 유의미한 변수이며, 두 변수의 오즈비가 모두 1보다 크게 나타났다. 개인적 요인의 오즈비는 1.41으로, 개인적 요인에 대한 불만이 1단위 증가할 때마다 잔류 대비 이동할 확률이 1.2배 증가함을 알 수 있다. 주거지를 선택할 때는 중요하게 여겨지지 않았던 개인적 요인이 창조인재의 지리적 이동성을 낮추는 데에 큰 영향을 미치고 있다.

장소 특성 요인 중에서 창조인재의 이동성을 증가시키는 또다른 요인은 경제적 요인이다. 즉, 본인이나 배우자의 직장, 월급, 더 좋은 직장으로의 이동가능성 등에 대하여 불만이 큰 경우에도 창조인재는 다른 시・군 지역으로 이사할 확률이 높다는 것을 알 수 있다. 오즈비를 보면, 경제적 요인에 대한 1단위 증가는 창조인재의 비이동 대비 이동 확률을 약 1.4배를 증가시키는 것으로 나타나, 오즈비를 기준으로 할 때 창조인재의 직무 유형 더미변수들 다음으로 경제적 요인이 창조인재의 이동성에 큰 영향력을 행사하는 것을 알 수 있다.

이 분석 결과는 문화어메니티와 환경어메니티를강조하는 서구의 창조인재 담론이 우리나라 창조인재의 이동 패턴을 설명하지 못하고 있음을 보여 준다. 다만, 본 연구의 분석에서도 성별과 개인적 요인에 대한 변수들이 유의미하게 나왔으므로, 최근 연구 경향인 창조인재의 생애주기 및 개인적 요인의 중요성은 우리나라에서도 일부 적용될 수 있음을 보여 준다.

Moving probability of creative class

2) 목적지 유형별 주거지 이동계획

대도시와 중소도시로의 유출에 대한 차별적 요인 분석을 위한 다항로짓모델은 잔류 대비 대도시로의 이동확률과 잔류 대비 중소도시로의 이동확률을 추정하고 있다. 다항로짓모델에서 상대적 위험도(RRR)는 로짓모델의 오즈비와 유사한 개념으로 1보다 클 때는 현재 지역에 잔류하기보다는 다른 지역으로 이동할 확률이 증가한다는 것을 의미한다.

다항로짓모델의 유사 결정계수는 Mcfadden이 0.114, MLE R2가 0.181이며, 단순모델과 최종모델 간의 로그우도값의 2배 차이(-2×log likelihood)가 79.80이고 카이검정값의 유의수준 p값이 0.000으로 나와, 모델은 적합한 것으로 판단된다(<표 9> 참조).

대도시로의 이동을 촉발하는 요인에 대한 분석 결과에 따르면(하위모델 I), 대도시로의 이동확률을 높이는 데에 영향을 미치는 요인은 예술인력, 성별, 맞벌이, 개인적 요인/경제적 요인/문화어메니티 요인에 대한 불만 등으로 나타나며, 성별과 맞벌이를 제외한 나머지 변수들의 위험도가 1보다 큰 것으로 나타난다.

즉, 여성일 경우, 그리고 맞벌이일 경우엔, 대도시보다는 현재 지역에 잔류할 확률이 높아 그들의 이동확률이 낮을 것으로 추정할 수 있다. 이에 비하여 예술인력은 비예술인력보다 대도시 지향성이 높으며, 개인적 요인/경제적 요인/문화어메니티 요인 등에 대한 불만이 대도시로의 이동을 초래하는 것을 알 수 있다.

로짓모델과 비교하면 대도시에 대한 다항로짓모델에서는 IT인력과 근속기간은 유의미하지 않은 변수가 되며 맞벌이와 문화어메니티가 유의미한 변수로 등장한다. 즉 IT인력과 연구인력은 특별히 대도시 선호를 드러내지 않는다. 또한 현 직장에서의 근속기간이 길다고 현 지역 잔류에 영향을 미치지 않는다.

한편, 중소도시 모델에 따르면, 예술인력, 성별, 성별*자녀, 근속기간, 경제적 요인에 대한 불만이 중소도시로의 이동에 영향을 미치는 유의미한 변수로 나타난다(하위모델 II). 예술인력 더미변수의 위험도가 여전히 1보다 큰 것으로 나타나, 다른 변수들의 동일 조건 하에서도 예술인력은 거주 이동의 목적지가 무관하게(대도시이든 중소도시이든 간에) 이동확률이 높은 것을 알 수 있다.

중소도시로의 이동을 초래하는 생애주기적 속성에서 유의미하게 나온 성별과 성별*자녀는 회귀계수의 방향이 각기 (-), (+)로 나타나, 여성일수록 현 지역에 잔류할 가능성이 높아지지만, 아이가 있는 여성의 이동성이 상대적으로 더 높은 것으로 나타난다. 그리고 대도시 이동 모델에서는 유의미하지 않았던 근속기간이 중소도시 이동 모델에서는 유의미하게 나타나고 있는데, 근속기간 변수의 RRR이 1보다 작아 근속기간의 증가가 중소도시로 이동하지 않고 현 지역에 잔류토록 하는 것으로 추정된다.

마지막으로 현재 지역 잔류보다 중소도시로의 이동 확률에 대한 분석 결과, 6개 장소적 요인 중에서 오직 경제적 요인에 대한 불만만이 중소도시로의 이동을 유도하고 있는 것으로 나타난다. 경제적 요인에 대한 불만의 위험도가 1.31로, 불만이 1단위 증가할 때마다 중소도시로의 이동확률을 1.3배 증가한다. 이는 기존 지역들이 다른 중소도시와의 경쟁에서 자신들의 창조인재를 지속적으로 정착시키도록 하기 위해서는 지역 내 경제적 요인을 강화시킬 필요가 있음을 보여 준다.

Multinomial Logit: Moving to where?


Ⅴ. 결론

본 연구는 창조인재의 시․군 간 지리적 이동성을 이해하기 위해서 창조인재의 직장 특성, 생애주기 특성, 그리고 장소 특성 등의 영향력을 살펴보고 있다. 이를 위하여 창조인재 대상 설문조사 자료를 기초로 향후 5년 이내 거주 이전 계획의 여부와 목적지에 대한 로짓 분석과 다항로짓 분석이 실시되고 있다.

연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 현재 거주지로 이동할 때 창조인재들은 장소의 특성들 중에서 근린어메니티 요인과 경제적 요인을 중요시한 것으로 나타났다. 즉 주택의 질 및 가격, 학군, 안전, 교통편의성, 병원 등의 편의시설의 존재 등이 양호할 경우에 창조인재의 유인에 도움이 되는 것으로 나타난다. 즉 창조인재가 경제적 요인보다는 다른 사회문화적 요소에 의해 유인된다고 강조하는 Florida(2002, 2005)의 창조인재 담론과는 상반되게, 여전히 전통적인 주거 이동 요소인 경제적 요인이 창조인재의 지역 선택에 중요한 역할을 하는 것을 알 수 있다.

둘째, 현재 거주지에서 느끼는 불만족도와 이동 계획 간의 관계를 살펴본 결과, 창조인재의 직무유형과 성별, 근속기간, 그리고 개인적 요인과 경제적 요인에 대한 불만이 이동계획과 관련이 있는 것으로 나타난다. 즉 다른 조건들이 같다면, 연구자에 비하여 IT인력이, 그리고 IT인력보다는 예술인력이 이동 성향이 높다. 또한 여러 조건이 동일한 상황에서는 남성일 경우, 근속기간이 짧을수록, 그리고 개인적 요인과 경제적 요인에 대한 불만족도가 높을수록, 창조인재가 다른 시․군으로 이동할 확률이 높아지는 것으로 추정된다.

셋째, 이동 방향과 관련하여 대도시/중소도시의 유인력에 대한 다항로짓 분석 결과, 대도시로의 이동과 중소도시로의 이동에 영향을 미치는 요인이 다소 상이함을 알 수 있다. 대도시이건, 중소도시이건, 예술인력, 성별, 경제적 요인에 대한 불만은 창조인재를 현 지역보다는 다른 지역으로 이동하게 하는 것으로 나타났다. 하지만 개인적 요인과 문화어메니티에 대한 불만이 높은 경우에만 대도시로의 이동확률을 높였으며, 외벌이일수록 대도시로의 이동확률이 높음을 알 수 있다. 또한, 중소도시 모델에서만 유의미한 변수는 성별*자녀, 근속기간 등으로, 자녀가 있는 여성 창조인재이고 현 직장에서의 근속기간이 짧은 창조인재일수록 현 지역보다는 다른 중소도시 지역으로 이동하려는 속성이 있음을 알 수 있다.

상기 분석들은 다음의 정책적 함의를 가진다. 첫째, 지방자치단체는 창조인재의 유인·유지를 위해서는 지역 어메니티의 개선에 한정된 전략을 수립해서는 안 된다. 경제적 요인은 여전히 창조인재의 유출을 촉발시키는 우선적인 요인으로 나타나고 있다. 특히, 본 논문에서 정의한 경제적 요인은 창조인재 자신만의 고용기회나 직장을 의미하는 것이 아니라, 배우자의 고용 기회도 포함하고 있음을 주지하여야 한다. 이는 배우자 일자리의 가능성이 적어서 창조인재가 타 지역으로 이동한다는 캐나다의 연구(Lepawsky et al., 2014) 결과와 일맥상통하는 것으로, 우리나라에서도 창조인재의 배우자들을 위한 다양한 일자리 정책이 수반될 필요가 있음을 보여준다. 따라서, 지역은 일반적인 산업 부흥뿐만 아니라 여성 일자리와 지역에 착근할 수 있는 사회적 경제 일자리가 조성될 수 있도록 하는 경제 기반 강화 노력을 지속적으로 수행해야 한다.

어메니티와 경제의 동반 성장 전략은 시․군 단독의 사업 추진만으로는 실현하기 어렵다. 그러므로 시․군은 정책 집행력을 높이기 위해서 지역 특성에 맞는 계획을 수립하되, 중앙정부 및 광역지방자치단체와의 협력을 통해 사업을 추진할 필요가 있겠다.

둘째, 지방자치단체는 자신의 경쟁 상대에 따라 우선적인 전략을 차별화할 필요가 있다. 도시가 인근 대도시 때문에 창조인재 유출을 경험하고 있다면, 대도시와 경쟁할 수 있는 문화어메니티를 갖추도록 노력할 필요가 있다. 중소도시가 대도시에서 제공하는 여타의 문화어메니티들을 전부 갖추기 힘드므로, 여러 종류의 공간, 즉 소비공간, 쇼핑공간, 유흥공간, 다양성공간, 스포츠레저 공간 등에서 어떤 것을 먼저 집중 육성할 지를 판단하고 전략을 수립해 나갈 필요가 있다.

마지막으로 도시 유형과 상관없이 창조인재 유형은 창조인재의 이동성에 영향을 미치는 공통적인 요인이었다. 예컨대 창조인재 중에서도 예술인력이 연구자에 비하여 상대적으로 이동성이 높으므로, 지역 내 예술인력을 유지하기 위한 부단한 노력이 진행될 필요가 있음을 암시한다. 장소의 특성에 대한 여러 요인들이 통제된 상황에서도 예술인력의 이동성은 높게 나타나고 있으므로, 동일한 상황에서도 예술인력의 이동성을 유발하는 것이 무엇인지에 대한 추가적인 연구가 필요하다고 할 수 있겠다. 또한 이와 유사하게 젊은 창조인재들이 대도시로 이동하려고 하는 요인들이 무엇인지에 대해서도 심도 깊은 사례 연구가 필요한 것으로 판단된다.

한편, 본 논문은 창조인재의 지리적 이동성에 영향을 미치는 특성들을 요인으로 그룹화하여 요인들 간 차이를 분석하는 데에 의의를 두었다. 그로 인하여 요인 내부의 개별 특성들 각각이 창조인재의 이동에 미치는 영향은 분석하지 못한 한계가 존재한다. 또한, 창조인재의 고용형태(정규직, 비정규직 등)가 이직과 지리적 이동성에 영향을 미칠 수 있으나 본 논문에서는 자료의 한계로 현 직장에서의 근속기간이라는 대리변수를 사용하였다. 향후 창조인재의 직장 내 위상을 고려한 추가 분석이 진행될 경우에 더욱 구체적인 창조인재의 이동 특성을 파악할 수 있을 것이다.

Acknowledgments

본 연구는 「창조인재 육성을 위한 창조환경 조성방안」(2014, 한국지방행정연구원)의 내용을 수정 보완한 것임

Notes

1) 기대와 만족 간의 차이에 따라 (1) 현 위치 잔류, (2) 근린 범위 내 이동, (3) 다른 지역으로 이동, (4) 기대의 재조정 등의 형태로 나타난다(Hracs and Stolarick, 2014).
2) 로짓모델은 확률적으로 발생하는 사건에 대하여 오즈비(Odds ratio: 발생할 확률/발생하지 않을 확률)의 확률누적분포를 자연대수(natural logarithm)화 함으로써, 회귀분석의 기본가정인 선형성을 확보해 준다(Liao, 1994).
3) 설문조사에서 현 거주지를 주관식으로 질문한 이후에, 향후 거주 지역에 대해서는 같은 시․군․구, 서울, 대전, 수도권의 다른 시․군, 그 외 다른 지역 등의 예시가 있는 객관식으로 질문하였다.
4) 대도시로의 이동을 서울과 대전으로 상정하였지만 서울에 거주하는 응답자 중에서 대전으로 이사를 계획하는 사람은 없었다.
5) 본 연구에서는 기혼/미혼과 별도로 취학자녀 유/무가 여성 활동에 영향을 미치는 것으로 보아, 취학자녀가 있는 기혼여성(gender*children) 더미변수를 추가한다.
6) 본 연구는 Hracs and Stolarick (2014)가 주장한 것처럼 기대(중요도)에 미치지 못하는 경험(만족/불만족)이 인재의 이동 결정에 영향을 미친다고 판단하여, 중요도와 만족도 간의 차이를 계산하여 변수로 사용하고 있다. 이는 개별 항목의 중요도를 절대 기준으로 하여 만족도를 상대화시킴으로써, 두 개의 장소 요인들이 동일한 점수의 만족도 점수를 갖더라도 주거 이동을 미치는 상대적 영향력을 측정할 수 있게 된다.
7) Long(1997)은 범주형 종속변수를 다루는 로지스틱 모델의 유사 결정계수(pseudo R2)는 OLS회귀모델의 결정계수와 다르게 아직까지 합의된 계산방식이 존재하지 않고 대체로 낮게 나오는 경향이 존재하므로 카이검정값과 같은 다른 적합도 평가방법과 같이 사용할 것을 권고하고 있다. 본 논문에서는 최근 가장 많이 사용하는 McFadden R2와 MLE R2를 사용하고 있다.
8) STATA는 prvalue라는 서브명령어를 사용하여 독립변수의 값에 따른 종속변수값(확률)을 계산할 수 있다(Long and Freese, 2014).

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Fig 1.

Fig 1.
Analytic framework: geographical mobility of creative class

Table 1.

Residential preferences in ‘creative class’ arguments

Place Dimensions key factors
Source::Modification from Lawton et al.(2013:49)
Neighborhood Physical Dimensions ∙Suburbs mentioned, but not focused upon as desired place for ‘creative class’ to live
∙Rejection of ‘monotonous’ appearance of suburban neighbourhoods in favour of ‘authentic’ old renovated buildings in established urban areas
∙Mix of functions within small blocks (Jacobs
∙Emphasis on physical quality of public realm(e.g. outdoor seating for restaurants)
Social Dimensions ∙Place as central feature of personal identity ∙Bike and pedestrian friendly
∙Desire for tolerant and diverse (‘authentic’) neighbourhoods
∙Focus on individuality, yet ability to interact with others
∙Focus on consumption orientated spaces(coffee shops, bars, restaurants)
Housing Physical Dimensions ∙Little specifics of physical dimensions of housing ; however, preference is for rejuvenated older houses; converted lofts; live-work units
∙Increased likelihood of living alone
Social Dimensions ∙Mention of children, but not a focus
∙Little mention of movement throughout the life-cycle

Table 2.

Literature summary on geographical mobility of creative class

Factor Items
Life-cycle -Lawton et al.(2013): age, marriage, children, etc.
Personal factor -Martin-Brelot et al.(2010): birthplace, family·friends, graduation university, etc.
Economic factor -Hansen and Niedomysl(2009): employment opportunity
-Martin-Brelot et al.(2010): my and partner’s job (mobility), employment opportunity, higher wage
Social interaction factor -Florida(2002): interaction space, thick labor market
-Harvey et al.(2012): space of opportunities (learning & interaction)
Neighborhood amenity -Gertler et al.(2014), Grant et al.(2014), Markusen and Schrock(2006): lower rents or housing affordability
-Martin-Brelot et al.(2010): university, good transport links, city size, safety
-Darchen & Trembly(2010): public transportation, social welfare, safety
Cultural amenity -Florida(2002): arts/sports-related facilities and programs, openness·diversity, place image → Florida(2005): coolness index, cultural amentiy index, leisure amenity index
-Roberts(2006): bar, restaurant, clubs
-Martin-Brelot et al.(2010): leisure·entertainment, cultural diveristy, diversity of built-environment, overall friendless
Environmental amenity -Florida(2002, 2005): pedestrian friendly, climate, etc.

Table 3.

Survey respondents

Variable freq. % Variable freq. %
gender male 216 54.0 Children yes 75 18.8
female 184 46.0 no 100 25.0
age 20-29 119 29.8 occupation IT person 99 24.8
30-39 184 46.0 artists 103 25.8
40-49 72 18.0 researcher 198 49.5
50+ 25 6.3
marital status single 225 56.3 service year at current office (year) mean:5.6, std.:6.7
median:3.0, max:30.3, min:0.1
married 175 43.8 career (year) mean:7.3, std.:6.7
median:5.0, max:30.3, min:0.1

Table 4.

Variable description

Variable description
dependent move in the future? stay=0, move = 1
future residential location? stay in current region(=1), move to large city(=2), move to small. medium city(=3)
independent job artists artists=1, IT person/researcher=0
IT person IT person=1, artists/researcher=0
service year service year at current office(months)
life-cycle gender female=1, male=0
gender*children gender*(children=1 or 0)
double job yes=1, no=0
age 20-29=1, 30-39=2, 40-49=3, 50+=4
dissatisfaction with (5 likert scale)* personal factor birthplace, family·relatives, friends·acquaintance, university(graduate school) entrance
economic factor my job, partner’s job, easier job mobility, higher wage
social interaction factor interaction with senior·junior, interaction with employers in same fields, training institutions, informal meetings and communities of practices
neighborhood factor housing price, housing quality, school(elementary/middle/high) quality, prestige university, safety from crime, convenient transportation, hospitals & banks
cultural amenity consumption space(cafe, restaurants, etc.), shopping space(dept. store, big mall, etc.), entertainment space(cultural performance, club, festival, etc.), diversity space(indie band, foreigners’ space, etc.), place image, friendly·open atmospheres, indoor sports(pool, bowling, etc.), outdoor sports(park, theme park, ski, etc.)
environmental amenity air quality, park, green space, bike, pedestrian environment

Table 5.

Importance, satisfaction, and dissatisfaction of regional selection factors (N=500, 5 likert)

Factors Importance Satisfaction Dissatisfaction
Mean Sth. Mean Sth. Mean Sth. Max Min
Note: dissatisfaction = importance – satisfaction.
personal factor 2.761 1.041 3.178 0.921 -0.416 1.148 -4 4
economic factor 3.714 0.886 3.266 0.853 0.449 1.046 -4 3.75
social interaction factor 2.723 0.932 2.957 0.756 -0.234 1.004 -4 2
neighborhood factor 3.757 0.797 3.242 0.759 0.515 1.003 -3.29 4
cultural amenity 3.176 0.898 2.912 0.861 0.265 1.064 -3.44 3.78
environmental amenity 3.615 0.976 3.248 0.921 0.368 1.171 -4 4

Table 6.

Dissatisfaction and moving plan (N=400)

Factors Moving? Dissatisfaction(mean) t
*p<0.1
**p<0.05
***p<0.01
personal factor Yes -0.221 2.835***
No -0.549
economic factor Yes 0.715 4.282***
No 0.268
social interaction factor Yes -0.142 1.510
No -0.296
neighborhood factor Yes 0.653 2.290***
No 0.421
cultural amenity Yes 0.400 2.106**
No 0.173
environmental amenity Yes 0.560 2.742***
No 0.236

Table 7.

Logit: moving in ther future?

Variable Coeff. Odds ratio
*p<0.1
**p<0.05
***p<0.01
obs=400, Log likelihood=-224.536, LR chi2(13)=65.07, Prob>chi2=0.000, Pseudo R2=0.127 McFadden R2=0.127, MLE R2=0.150
artists 1.049*** 2.85
IT person 0.511* 1.67
service year -0.007*** 0.99
gender -0.621** 0.54
gender*children 1.070 2.92
double job -0.348 0.71
age -0.225 0.80
dissatisfaction
with
personal factor 0.223* 1.25
economic factor 0.346*** 1.41
social interaction factor -0.134 0.87
neighborhood factor -0.112 0.89
cultural amenity 0.173 1.19
environmental amenity 0.181 1.20
constant -0.113 -

Table 8.

Moving probability of creative class

Prob. Researcher IT person Artist
Moving 31.3% 43.2% 56.5%
Stay 68.7% 56.8% 43.5%

Table 9.

Multinomial Logit: Moving to where?

Variable Stay vs Moving to large city(I) Stay vs small city(II)
Coefficient RRR Coefficient RRR
:*p<0.1
**p<0.05
***p<0.01
obs=400, Log likelihood=-311.30994, LR chi2(26)=79.80, Prob>chi2=0.000, Pseudo R2: McFadden R2=0.114, MLE R2=0.181
artists 1.107*** 3.02 0.993*** 2.70
IT person 0.537 1.71 0.488 1.63
service year -0.005 0.99 -0.008** 0.99
gender -0.560* 0.57 -0.701** 0.50
gender*children 0.176 1.19 1.428* 4.17
double job -0.813* 0.44 0.095 1.10
age -0.336 0.71 -0.125 0.88
dissatisfaction with personal factor 0.254* 1.29 0.180 1.20
economic factor 0.404*** 1.50 0.273* 1.31
social interaction factor -0.155 0.86 -0.099 0.91
neighborhood factor -0.230 0.79 0.028 1.03
cultural amenity 0.344* 1.41 -0.049 0.95
environmental amenity 0.214 1.24 0.153 1.17
constant -0.588 0.00 -1.092** 0.00