본 연구는 일반신뢰, 자원봉사⋅기부가 개인의 님비 태도 변화에 어떠한 영향을 미치는가를 분석한 다. 이를 위해 한국복지패널조사 1⋅4⋅7⋅10차 종단자료(13,821명)를 대상으로 성장혼합모...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
국문 초록 (Abstract)
본 연구는 일반신뢰, 자원봉사⋅기부가 개인의 님비 태도 변화에 어떠한 영향을 미치는가를 분석한 다. 이를 위해 한국복지패널조사 1⋅4⋅7⋅10차 종단자료(13,821명)를 대상으로 성장혼합모...
본 연구는 일반신뢰, 자원봉사⋅기부가 개인의 님비 태도 변화에 어떠한 영향을 미치는가를 분석한 다. 이를 위해 한국복지패널조사 1⋅4⋅7⋅10차 종단자료(13,821명)를 대상으로 성장혼합모형 (GMM)을 적용하였다. 연구결과, 님비 태도 잠재계층은 님비 태도 변화 속도에 따라 빠른 증가 집단, 중간 증가 집단, 느린 증가 집단, 세 집단으로 구분되었으며, 일반신뢰, 자원봉사, 기부 각각은 갈등 을 완화하기도 하고 촉진하기도 하는 효과의 이중성을 보였다. 일반신뢰는 님비 태도의 중간⋅빠른 증가 집단 대비 낮은 속도 증가 집단에 속할 확률을 높였고, 자원봉사와 기부는 빠른 증가 대비 중간 속도 증가 집단에 속할 확률을 높였다. 다른 한편으로, 일반신뢰는 중간 속도 그룹 대비 빠른 속도 그룹에 속할 확률을, 자원봉사와 기부는 낮은 속도 증가 집단 대비 중간⋅빠른 속도 증가 집단 에 속할 확률을 높이기도 하였다. 마지막으로 본 연구의 분석결과가 갖는 이론적 의의, 정책적 함의 를 제시하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
The key thesis of this paper is to analyze the impact of social capital (general trust) and civic engagement (volunteering and giving) on Nimbyism, an attitude ascribed to persons who object to the siting of unwanted public facilities in their own nei...
The key thesis of this paper is to analyze the impact of social capital (general trust) and civic engagement (volunteering and giving) on Nimbyism, an attitude ascribed to persons who object to the siting of unwanted public facilities in their own neighborhood. To explore this, a growth mixture model was applied to the Korean Welfare Panel Study (2006-2015). The results showed that three latent classes were identified (low-rapidity NIMBYism, mid-rapidity NIMBYism, and high-rapidity NIMBYism), and that general trust, volunteering and giving not only lowered but also enhanced NIMBYism, depending on how fast NIMBYism increased. Finally, theoretical and policy implications of these findings were discussed.
목차 (Table of Contents)
A Study on the Developmental Trajectory and Predictors of Depression among the Physically Disabled
Dokdo Volunteer Forces’ Crisis Management and Modern Spirit of Righteous Army
A Survey of 119 Paramedics about the Introduction of Severity Classifier in Disaster