수목원·식물원의 이미지가 수용력 정책 지지도에 미치는 영향^†

본 조사는 수목원·식물원의 이미지 및 수용력에 대한 기초 탐색 연구로, 만 15-79세 전체 국민의 수를 모집단의 크기로 설정하였다. 따라서 표본의 크기는 유한 모집단의 표본의 크기 산정 방법을 활용하였으며, Statistics Korea(2016)의 인구주택총조사 결과에 근거하였다. 조사응답자들은 앞서 언급한 바와 같이 만 15-79세로 한정하였으며, 수목원 및 식물원에 대해 인지하고 있는 응답자들로 선정하였다. 이 중 만 15-19세까지의 응답계층은 미성년자이나 독립적 의사결정이 가능하고, 수목원·식물원의 주요 미래 방문수요 계층이라고 판단하여 포함하였다. 반면 80세 이상 노년층의 경우 거동이 불편하여 방문수요관련 조사대상자에 적합하지 않아 제외하였다.

구체적으로 Statistics Korea(2016)의 인구주택총조사 결과, 만 15-79세 인구는 총 40,466,137명으로 조사되었다. 이 중 만 15-19세는 2,715,405명으로 전체 모집단의 6.7%를 차지하고 있어, 20대-30대와 통합하여 조사하였다. 유한 모집단의 표본의 크기 설정시, 요구정밀도 10%, 99% 신뢰수준일 경우의 표준정규분포 비율, 50%의 모집단 예상비율을 적용하였다. 또한 설문조사시 결측치 및 무성의한 응답발생 비율을 고려하여 5%를 가산하여 조사를 진행하였다. 산정결과, 최종 표본의 크기는 700부로 도출되었으며(유효 표본의 크기 666부 + 5% 가산분), 이는 상기 모집단 규모의 99% 이내에서 통계적으로 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있다는 것을 의미한다(Table 1 참조).

상기의 표본의 크기 설정에 기초하여 할당표집방법(quota sampling)을 이용하여 표집(샘플링)을 진행하였다. 할당표집방법은 응답자들의 대표성을 높이는 데에 가장 많이 활용되는 방법 중 하나로, 본 연구에서는 인구통계적 특성인 성별, 연령, 거주지역의 세 개 구분기준에 기초하여 표본을 할당하였다. 먼저 성별의 경우, 가장 최근 자료인 Statistics Korea(2016) 인구주택총조사 결과, 남성은 50.12%, 여성은 49.88%로 나타났으며, 모집단의 성비가 거의 유사하게 나타나 남녀의 비율을 동일하게 배분하였다. 연령비율의 경우, 만 15-39세, 40-59세, 60- 79세의 세 그룹으로 구분하였다. 이 때 Statistics Korea (2016) 인구주택총조사 결과, 15-39세 인구비율 38.97%, 40-59세 40.60%, 60-79세 20.44%를 적용하여 그룹별로 표본을 할당하였다. 마지막으로 거주지역의 경우, 전국을 서울, 경기(인천), 강원, 충청(대전, 세종), 경상(부산, 대구, 울산), 전라(광주, 제주)의 6개 지역으로 구분하였으며, 이 역시 Statistics Korea (2016)의 전체 인구수 대비 해당 지역비율을 고려하였다. 구체적으로 서울 19.13%, 경기(인천) 30.40%, 강원 2.97%, 충청(대전, 세종) 10.75%, 경상(부산, 대구, 울산) 25.53%, 전라(광주, 제주) 11.22%로 나타났으며, 이 비율을 이용하여 표본을 할당하였다(Table 1, Figure 1 참조).

Figure 1. Survey process

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수목원·식물원 관련 이미지 및 수용력 관련 정책 연구들은 아직 많이 진행되지 못하였다. 따라서 본 연구는 수목원·식물원에 적합한 이미지 형용사를 추출하기 위하여, 환경 및 관광목적지관련 형용사 이미지들을 종합하여 연구를 진행하였다. 구체적으로 Byeon(2005), Yoon et al.(2018), Yun and Lee (2012), Lee et al.(2017)의 연구를 종합하여, 인지적 이미지와 정서적 이미지, 물리적 이미지와 비물리적 이미지 등을 모두 통합하여 형용사쌍을 구성하였으며, 모두 24개의 형용사쌍이 선정되었다. 구체적인 이미지 평가는 형용사를 이용하는 어의구별척(semantic differential scale)과 7점 쌍체비교척도를 이용하였다. 또한 본 연구는 수목원·식물원의 이미지관련 초기연구로, 대상을 특정하지 않고 일반적인 수목원·식물원의 이미지로 조사를 진행하였다.

수목원·식물원의 수용력 관련 정책 지지도 항목의 경우, 역시 기존 연구에서 진행된 바가 없기 때문에 국내 수목원·식물원에서 많이 진행되고 있는 주요 정책을 도출하여 세부 변인을 구성하였다. 구체적으로 사전 예약입장제, 입장객수 제한정책, 입장료 인상의 3개 변인으로 구성되었으며, 이들 변인은 모두 현재 많은 수목원·식물원에서 시행되고 있는 정책으로 응답자들이 이해하는 데에 큰 무리가 없다고 판단하였다. 수용력 관련 정책 지지도 항목의 측정은 이미지와 동일하게 7점 리커트 척도(1=전혀 그렇지 않다, 4=보통이다, 7=매우 그렇다)를 이용하였다. 마지막으로 응답자 일반현황의 경우, 성별, 연령, 거주지 항목이 포함되었으며, 모두 명목척도로 조사되었다(Table 2, Table 3 참조).

본 연구는 앞서 설정된 유효 표본의 크기 및 표본할당에 따라 6개 지역에서 조사를 진행하였다. 조사는 사전에 동일한 교육을 받은 총 3팀, 9명이 동시에 진행하였다. 조사시 해당지역에 실제 거주하고 있는지, 수목원 혹은 식물원에 대해 인지하고 있는지를 확인하기 위해 조사자들이 구두로 이들 내용을 확인하였으며, 이들 내용이 검증된 이후 설문조사를 진행하였다. 설문 조사는 출력된 설문지를 이용하여 면대면 방식으로 진행되었으며, 응답자들의 가독력이 확보될 경우 자기기입방식을 이용하였다. 또한 3개 팀별 조사의 시간오차를 줄이기 위해 가급적 유사한 시간대에 조사하는 것을 원칙으로 하였다. 조사기간은 2018년 10월 말부터 11월 말까지 약 한 달간 진행되었으며, 사전조사와 본조사, 추가조사를 순차적으로 진행하였다. 구체적으로 10월 27일 사전조사를 통해 설문항목의 타당성을 검증하였고, 11월 03일부터 11월 16일까지 3주간 6개 지역에서 본조사를 진행하였다. 또한 본 조사 결과, 일부 응답결과에 결측치가 포함되어 있음이 발견되어 11월 29일 추가조사를 진행하였다. 조사는 통행량이 많아 응답자 모집이 용이한 금요일 포함 주말에 진행되었다.

6개 지역별 구체적인 조사장소는 지역민들이 가장 많이 이용하는 공공공간 중, 대표 대중교통 결절지점인 주요 철도역을 기점으로 진행하였다. 이 때 조사장소의 통일성을 확보하기 위해 버스터미널, 지하철역 등의 대중교통지점은 포함하지 않았다. 구체적으로 지역별 1개소~2개소의 주요 철도역을 선정하여 조사를 진행하였으며, 지역별 표본의 크기가 100부를 넘어갈 경우 2개 지점에서 조사를 진행하였다. 구체적으로 서울지역의 경우 용산역과 서울역, 경기(인천) 지역은 인천부평역과 수원역, 강원지역은 남춘천역, 충청(대전, 세종) 지역은 대전역, 경상(부산, 대구, 울산) 지역은 부산역과 대구역, 전라(광주, 제주) 지역은 광주역에서 조사를 진행하였으며, 총 조사지점은 9개소였다. 조사결과 결측치 및 무성의한 응답자를 제외한 전체 유효 응답자수는 723명으로 나타났으며, 이는 연구방법에서 설정한 표본의 크기인 666부, 5% 가산분을 포함한 700부보다 많게 조사되었다. 이 때 결측치 및 무성의한 응답자들은 주로 수목원·식물원 관련 이미지 문항 중 일부 항목을 누락하거나 동일 점수로 일괄체크한 경우 등이 포함되었다. 마지막으로 자료의 분석은 SPSS 24.0과 AMOS 24.0을 사용하여 진행되었으며, 빈도분석, 기술통계분석, 탐색적 요인분석, 확인적 요인분석, 상관분석, 구조모형검증을 실시하였다.

응답자들의 일반현황 분석결과는 Table 2와 같다. 먼저, 전체 조사참여자들의 성별은 여성과 남성의 비율이 49.7%, 50.3% 로 거의 유사하게 나타났다. 연령의 경우 만 15~39세 그룹이 40.4%, 만 40~59세 그룹이 39.7%, 만 60~79세 그룹이 19.9%로 나타나 각 그룹의 표본할당 비율인 38.97%, 40.60%, 20.44% 와 거의 유사하게 조사되었다. 거주지역의 경우, 서울 18.5%, 경기 30.0%, 강원 4.4%, 충청 10.9%, 전라 11.3%, 경상 24.8%로 나타났으며, 사전에 수립된 지역별 표본할당비율과 거의 유사하게 조사되었다. 이때 강원지역의 경우 목표로 한 유효 표본의 크기가 22부였으나, 그룹별 정규분포를 만족시키기 위해 10부를 추가하여 조사하였다. 이상의 성별 및 연령별, 거주지역별 비율은 모두 초기 표본할당비율과 거의 유사하게 조사되어 표본의 대표성이 확보되었다(Table 1, Table 2 참조).

수목원·식물원 관련 이미지 평가항목인 24개 형용사쌍에 대한 기술통계 분석결과는 Table 3과 같다. 7점에 근접한 우세 이미지 형용사로는 높은, 큰, 넓은, 오래된, 무딘, 세련된 형용사들이 도출되었으며, 이 중 넓은 형용사가 평균 5.484로 가장 높았고, 다음으로 큰(5.287), 높은(4.765) 순으로 분석되었다. 1점에 근접한 우세 이미지 형용사들은 깨끗한, 둥근, 부드러운, 밝은, 좋은, 즐거운, 소박한, 아름다운, 인상적인, 매력적인, 친숙한, 조화로운, 독특한, 자연스러운, 안정감있는, 단순한, 뚜렷한, 규칙적인 형용사들로 분석되었으며, 이 중 아름다운(2.019), 안정감있는(2.190), 좋은(2.193), 자연스러운(2.195) 형용사 값이 더 1에 가깝게 나타나 강한 이미지를 형성하고 있는 것으로 나타났다. 수용력 관련 정책 지지도의 경우 전반적으로 지지하는 것으로 나타났으며(Table 3 참조), 사전 예약입장제 정책이 평균 5.603점으로 가장 높게 나타났다. 일부 입장료 인상관련 정책은 5.465, 1일 이용가능 입장객수 제한정책의 경우 평균 4.619점으로 나타났다. 이상의 결과들은 잠재 수요자들이 수목원·식물원 방문시 공간이용 및 방문행위관련 의사결정에 제한을 받을 수 있음에도 불구하고, 이들 정책을 지지하고 있다는 것을 밝혀낸 의미있는 연구결과라고 판단된다.

본 연구는 수목원·식물원에 대한 이미지와 수용력 관련 연구가 거의 진행되지 않아 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis)을 통해 이미지 및 수용력 요인을 사전 탐색하였다. 이후 탐색적 요인분석에 기초하여 모형의 타당도와 신뢰도 검증을 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis), 상관관계분석(correlation analysis)을 실시하였다. 먼저 탐색적 요인분석결과, 17개의 형용사쌍이 5개 요인으로 도출되었으나(KMO=.873, p=.000, 총설명력 63.822%), 확인적 요인분석 결과 3개 요인과 10개 형용사쌍으로 재수렴되어, 이를 기초로 모형의 타당도와 신뢰도 분석을 진행하였다.

확인적 요인분석 결과, 모형의 적합도는 표본의 크기나 관찰변수의 수에 따라 구분하여 제시되고 있으며(Hair et al., 2009), 관련 모형을 도입한 선행연구들은 GFI, AGFI, CFI, IFI, TLI, SRMR, RMSEA 등 다양한 지표를 활용하고 있다(Byrne, 2009; Hair et al., 2009). 따라서 본 연구에서는 선행연구에 기초하여 모형적합도를 판단하는 지수로 Chi-square, NFI, RFI, IFI, TLI, CFI, RMSEA를 선정하였고, 이들 지수의 판단기준을 NFI, RFI, IFI, TLI, CFI는 .9이상, RMSEA .8이하로 적용하였다. Table 4에 나타난 확인적 요인분석 결과, 모형 적합 지수를 살펴보면, Chi-square(d.f)=184.784(48), p-value =.000, NFI=.943, RFI=.907, IFI=.957, TLI=.930, CFI=.957, RMSEA=.063으로 나타났으며, 제시된 모형 적합도 기준에 충족되는 것으로 나타났다.

모형의 집중타당성의 경우, 대부분의 관찰변수의 표준화 람다(λ)값이 .5이상이고, 잠재요인별 AVE(average variance extracted) 값이 기준치인 .5를 상회하고 있으므로(Byrne, 2009; Hair et al., 2009), 각각의 요인들은 집중타당성을 확보한 것으로 나타났다. 다만, 수용력 관련 정책 중 사전예약입장 변수의 경우 표준화 람다값이 .497보다 근소하게 낮았으나, 모형의 적합도가 우수하여 충분히 수용 가능하다고 판단하였다. 다음으로 판별타당성을 검증하기 위해 본 연구는 요인별 AVE값이 상관계수의 제곱값(R²)보다 크면 다른 요인들과의 상관관계보다 내적으로 더 높은 상관성을 갖고 있다고 판단하는 Ping(2004)의 연구에 기반하여 분석을 진행하였다. Table 5의 분석결과, 본 연구에서 제시된 연구모형은 위의 조건에 충족되므로 구성개념 간 판별타당성이 확보되었다고 판단하였다.

탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석 결과, 수목원·식물원의 이미지는 정서적 요인, 인지적 요인, 형태적 요인으로 형성되어 있는 것으로 나타났다. 이는 수목원·식물원 이미지에 대한 초기 연구로 수목원·식물원이 인지적 요인과 정서적 요인을 포함한다는 점에서 일반 관광목적지와 유사하나(Kim and Yoon, 2003; San Martín and Del Bosque, 2008), 공간의 물리적 특성과 밀접한 형태적 요인이 포함된다는 점에 있어 차별된다. 이는 수목원·식물원이 자연자원으로 공간에 기초한 환경적 요인에 따라 주요 가치가 결정되기 때문으로 판단되며, 수목원의 선호이미지 요인 중 공간성 요인을 도출한 Kim and Cho (2017)의 연구결과를 일부 지지한다. 정서적 요인에는 매력성과 조화성, 심미성, 안정성, 자연성, 인지적 요인에는 질감과 밝기, 형태적 요인에는 크기와 넓이와 관련된 형용사들로 구성되었다. 수용력 관련 정책 지지도에는 인원제한과 사전예약입장과 관련된 관찰변인들이 포함되었다. 이들 관찰변인들 역시 기존 연구에서는 발견되지 않았던 것으로, 추후 연구에서는 이들 변인들을 고려하여 수목원·식물원의 수용력 정책관련 연구들로 확장될 수 있을 것으로 기대한다.

상기의 요인분석에 기초한 구조모형 분석결과는 다음과 같다(Table 6, Figure 2 참조). 연구모형의 적합도 지수는 Chi-square (d.f)=184.784(48), p-value=.000, NFI=.943, RFI=.907, IFI= .957, TLI=.930, CFI=.957, RMSEA=.063으로 나타났으며, 모두 적합도 지수의 기준치를 충족하였다. 구조방정식 분석을 통한 영향관계 분석결과, 수목원·식물원의 이미지 중 정서적 요인과 형태적 요인은 수용력 관련 정책의 지지도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 이미지 중 인지적 요인의 경우 수용력 제한정책에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 영향관계를 살펴보면 수목원·식물원의 이미지 중 인지적 요인은 부드러운(1)-딱딱한(7), 밝은(1)-어두운(7), 둥근(1)-각진(7) 변수로 구성되었으며, 이용자들이 수목원·식물원에 대해 부드럽고 밝고 둥근 이미지로 인지할 경우 수용력정책을 지지하는 것으로 나타났다. 이는 수목원·식물원에 대한 인지적 이미지가 긍정적일수록 수용력 관련 정책을 더 지지하는 것으로 해석할 수 있다.

Figure 2. Result of SEM

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이상의 연구결과를 종합해 보면, 수목원·식물원의 인지적 이미지의 경우 환경에 대한 1차적 이미지와 비교적 객관적인 이미지들로 구성되어 있어 이들 이미지들이 수용력 조절이라는 논리적이고 객관적인 정책에 유의미한 영향을 주었다고 판단된다. 이는 특정 인물이나 단체, 기업, 이벤트 등에 대한 이미지가 관련 정책의 지지도에 긍정적 영향을 미친다고 주장한 Akis et al.(1996), Hong et al.(2011), Kang et al.(2012), Ryu et al.(2011), Yoon(2009)의 연구결과를 일부 지지한다. 그러나 이들 연구는 공간이나 환경을 대상으로 한 연구결과가 아니므로 단순 비교하기에는 다소 무리가 있을 수 있다고 판단된다.

반면, 이용자들의 감정적 가치와 주관성에 더 무게를 두고 있는 정서적 이미지는 수용력 관련 정책 지지도에 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 마찬가지로 수목원·식물원의 이미지 요인 중 형태적 요인, 즉 공간과 밀접한 직접적인 물리적 요인 역시 수용력 관련 정책 지지도에 영향을 주지 않는 것으로 분석되었다. 이상의 연구결과는 정서적 이미지가 이용자들의 태도에 긍정적인 영향을 준다는 Lee et al.(2017), San Martín and Del Bosque(2008) 등의 연구와 다소 상반되는 것으로, 이용자들의 태도 특성이나 대상에 따라 정서적 이미지의 영향 여부와 정도가 달라질 수 있음을 의미한다. 즉, 본 연구처럼 수용력 정책 지지도와 같은 이용자들의 태도는 논리적이고 객관적 판단에 의한 결과물로서 정서적 요인에 영향을 받지 않을 수 있다. 이러한 연구결과는 수목원·식물원 정책입안자들이 수용력 조절 정책을 수립할 경우, 이용자들의 감정이나 정서적 요인에 어필하는 것이 아니라, 논리적이고 객관적인 정보를 제공하고, 이에 기반하여 이용자들의 참여와 기여를 이끌어 내는 것이 효율적일 수 있음을 의미한다. 반면, 수목원·식물원의 이미지 요인 중 형태적 요인의 경우 기존 이미지 연구에서는 도출되지 않았던 요인으로, 추후 다양한 공간 및 환경을 대상으로 이미지 요인 연구들이 보완될 필요가 있다고 판단된다.