수도권과 비수도권의 정보격차 현황과 정책방향 연구

□지방정부연구□ 제7권 제1호(2003 봄) : 7∼24

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□지방정부연구□ 제7권 제1호(2003 봄) : 75∼95

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A Study on the Digital Divide between the Seoul-Metropolitan

Area and Local Region

김 주 찬(경상대학교 행정학과 교수)

민 병 익(경상대학교 행정학과 박사과정)

기존의 정보격차에 대한 논의는 소득수준, 교육정도, 그리고 이에 따른 직업과 세대, 성별에 의한 격차 연구가 대부분이고 정부의 정책적 대응도 이러한 격차해소에 초점이 맞추어져 있다. 이 논문은 정보격차를 수도권과 비수도권의 격차라는 관점에서 접근하고 있다. 수도권과 비수도권간의 격차문제는 지난 16대 대통령 선거의 중요 이슈중 하나로서 부각된 바 있으며 □지방분권과 국가균형발전□은 노무현 대통령의 12대 국정과제로 설정될 정도로 다양한 수준에서의 정책적 처방이 필요한 상황이다. 정보화 사회에서 정보불평등이 경제, 사회적 불평등의 원인이 될 수 있음을 감안하면 수도권과 비수도권의 정보격차는 수도권과 비수도권의 제반 격차를 더욱 심화시키는 원인으로 작용할 수 있다.

수도권과 비수도권에 대한 실증 분석의 결과 양 지역간에 정보격차가 존재하고 있음을 확인할 수 있었다. 우선 컴퓨터 보유현황등 정보기반에서 수도권과 비수도권간의 격차가 존재한다. 즉 컴퓨터 보유에서는 10% 포인트 정도의 차이가 존재하고 인터넷 접속률도 12% 포인트의 차이를 보이고 있어 양 지역간의 정보기반이 격차가 있음을 알 수 있다. 컴퓨터의 이용여부나 이용시간을 측정한 결과 역시 수도권과 비수도권의 격차가 존재하고 있음을 확인할 수 있었다.

이들 결과를 기존에 정보격차의 원인으로 제시되었던 학력, 소득, 그리고 성, 연령등의 변수를 통제하여 분석한 결과 역시 수도권과 비수도권간에는 정보기반이나 정보이용 면에서 상당한 수준의 격차가 있음이 나타나고 있다. 이러한 격차의 원인은 제한된 컨텐츠의 문제와 제한된 망효과를 들 수 있으며 정보격차 문제를 해결하기 위해서는 특히 가장 취약한 계층으로 분석된 비수도권 저소득층 주민에 대한 정부의 적극적인 정책 지원이 필요하다.

주제어: 정보격차, 수도권-비수도권, 정보기반격차, 정보이용격차

digital divide, non-metropolitan area, information access, information usage

Ⅰ. 서론 : 연구의 대상 및 방법

우리 사회에서 지난 수십년간 지속되어 온 수도권의 과대성장은 비수도권 지역의 국민들로 하여금 상대적 박탈감과 소외감을 안겨주기에 충분하다. 지역 균형 발전을 위한 정부의 수도권 집중 억제 정책과 비수도권 지역에 대한 각종 정책적 지원에도 불구하고 수도권 집중의 문제는 경제, 교육, 문화, 그리고 정치등 사회 각 방면에서 심화되고 있다. 이제 수도권 집중의 문제는 향후 사회적 균열을 심각하게 초래할 수 있는 문제로 인식되고 있으며 이에 따라 지역균형 발전과 지방분권을 위한 지식인, 시민사회 단체의 활동도 점차 활발해져 가고 있다.

수도권과 비수도권간 각종 격차의 문제는 각종 기회의 차이에서 비롯된다. 자원과 정보가 서울을 중심으로 한 수도권에서 집중적으로 생산되고 수도권 주민을 중심으로 분배되게 된다. 수도권 중심의 분배구조하에서 비수도권 지역 주민들과 수도권 주민들 사이에 기회의 불평등이 발생하게 되며 기회의 불평등은 다시 각종 사회, 경제적 불평등 구조를 강화시키는 역할을 하게 된다.

수도권과 비수도권의 정보격차 현황과 정책방향 연구

□지방정부연구□ 제7권 제1호(2003 봄) : 75∼95

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□지방정부연구□ 제6권 제2호(2002 가을) : ∼

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□지방정부연구□ 제6권 제2호(2002 가을)

□지방정부연구□ 제7권 제1호(2003 봄)

우리사회에서 지난 몇 년간 급속도로 진행되고 있는 정보사회의 실현은 이러한 불평등 구조를 완화하는 유용한 방법이 될 수 있을 것이다. 정보화의 진전에 따른 우리생활의 변화들, 즉 인터넷을 통한 재화와 서비스의 구매와 전자결제, 인터넷 진료, 화상회의, 재택근무의 확대와 사이버 교육의 활성화등 정보통신기술의 발달은 시간과 공간에 의한 제약을 극복하고 보다 균등한 기회를 공동체 구성원에게 제공해 줄 것으로 많은 사람들이 믿고 있다.

그러나 정보통신 기술이 가져다 줄 기회의 균등은 정보 통신기술의 접근성과 이용성에 있어서의 균등이 보장될 때 달성될 수 있다. 정보불평등은 정보사회에서 사회불평등의 가장 중요한 차원이 될 것이며 더 나아가 정보불평등이 각종 사회불평등을 초래하는 원인으로 작용할 수 있다. 즉 정보사회에서 정보는 권력의 원천이면서 부가가치 창출의 원천이기 때문에 정보불평등의 존재는 소득 불평등등 각종 사회불평등을 재생산하는 기제로 작용하게 될 것이다(박재흥 2000).

따라서 정보불평등의 문제는 정보사회의 진전에 따라 해결해야 할 새로운 정책문제로 제기되고 이에 대한 공동체의 해결책을 모색하게 되는 것이다. 지역간 정보불평등의 문제, 특히 수도권과 비수도권간의 정보불평등의 문제는 경제, 사회부문의 각종 격차의 한 현상일 뿐만 아니라 향후 정보 사회의 진전에 따라 수도권과 비수도권간의 격차를 더욱 심화시킬 수 있는 원인이 될 수 있다. 이와 같은 문제의식을 바탕으로 이 연구에서는 수도권과 비수도권간에 정보격차가 존재하는가 또 존재한다면 그 격차의 크기는 어느 정도인가 하는 실태 파악을 일차적 목적으로 하고 있으며 지역간 정보불평등 문제에 대한 정부 개입의 필요성에 대해서 논의하고 있다. 이러한 연구의 수행을 위해 정보불평등에 대한 이론적 논의를 간단히 소개하고 우리나라의 정보화 불평등 현황을 살펴본 후 한국정보문화센타의 □2001 국민정보생활 및 격차 현황 실태조사□를 1차자료로 활용하여 수도권과 비수도권의 정보불평등 실태에 대한 분석을 하였다. 여기서 수도권이라 함은 수도권정비계획법과 동 시행령에 의해 규정된 서울특별시와 인천광역시 그리고 경기도를 포함한 지역을 의미한다. 연구단위로서 수도권과 비수도권의 구분이 정책분석이나 이에 따른 정책처방의 대상으로서 적합한 구분인가에 대해서는 이론이 있을 수 있다. 그러나 수도권과 비수도권간의 격차문제가 매우 심각하다는 것에 대한 인식의 공유는 이루어지고 있으며 특히 지난 16대 대통령 선거에서 주요 정책과제로 각 정당의 후보 모두가 수도권 집중문제의 해결과 수도권과 비수도권의 균형발전을 주요 공약으로 제시하고 있음을 감안하면 수도권과 비수도권의 구분에 의한 분석은 현시점에서 시급한 현실적 과제라 할 것이다.

) 사회학적 입장에서 정보격차의 문제를 다루고 있는 박재흥(2000)의 연구에서는 □정보□를 부, 권력, 권위등과 함께 사회불평등의 한 차원으로 인식하고 정보격차를 정보불평등의 하위개념으로 규정하여 부의 불평등이 소득격차라는 현상으로 나타나듯 정보불평등은 정보격차라는 보다 구체화된 현상으로 나타난다고 본다. 특히 정보격차의 문제에 대해서 관심을 가지는 중요한 이유는 정보 격차 혹은 정보 불평등이 경제, 사회적인 면에서 불평등을 재생산한다는데 있기 때문이다. 정보사회에서의 정보는 중요한 권력의 원천이며 또한 그것은 부가가치 창출의 원천이 된다는 특징을 가지고 있다. 경제, 사회적 불평등으로 인해 정보 불평등이 생기고 정보 불평등으로 인해 다시 경제, 사회적 불평등이 강화되는 구조가 될 가능성이 높다는 것이다.

) 귀중한 자료의 사용을 허가해 준 한국정보문화센타에 감사의 뜻을 표시한다.

) 수도권과 비수도권간의 지역격차문제를 부문별로 다루고 있는 이시원등 (2002)의 연구에 의하면 우리나라의 수도권 집중도는 흔히 그 집중도가 상대적으로 높은 것으로 알려진 일본, 프랑스, 영국, 멕시코등과 비교해도 그 정도가 심각한 상황이다. 수도권 집중 및 과밀화에 따라 수도권은 주택란, 교통란 그리고 심각한 환경오염에 시달리고 있으며, 반면에 비수도권은 기반시설, 생활편익시설, 문화공간의 부족뿐만 아니라 취업과 정보접근의 기회가 빈약해서 공동화 현상이 심화되다. 이에 더하여 IMF 사태 이후 수도권집중의 가속화로 인한 상대적 박탈감도 점점 커져가고 있다는 것이다.

Ⅱ. 정보격차에 대한 개념적 논의

1. 정보격차의 원인과 정부의 역할

기존의 연구와 보고서들에서 정의하고 있는 정보격차의 개념은 조금씩은 차이가 있다. OECD는 정보격차를 □여러 사회 경제적 계층의 개인간, 가정간, 기업간, 그리고 지역간에 나타나는 정보통신기술에 대한 접근기회의 차이 및 다양한 형태의 활동을 위한 인터넷 활용 수준에 있어서의 차이□로 정의한다(OECD, 2001a: 5). 정보격차 해소에 관한 법률에서는 정보격차를 경제·지역·신체적 또는 사회적 여건으로 인하여 정보통신망을 통한 정보통신서비스에 접근하거나 이용할 수 있는 기회에 있어서의 차이를 의미하는 것으로 규정하고 있다(정보격차 해소에 관한 법률 제2조1항). 한국전산원(2000)의 □정보격차 해소를 위한 종합방안 연구보고서□에서는 정보격차를 □디지털 혹은 온라인 정보에 접근하여 이를 적극 이용하는 집단이 있는 반면 그렇지 못한 집단이 존재하는 상황□으로 정의하고 정보격차의 주체에 따라 성별, 계층별, 지역별 정보격차가 존재하며, 격차가 발생하는 정보의 종류에 따라 아날로그 정보격차와 디지털 정보 격차, 일상생활 정보격차와 업무관련 정보격차 등으로 구분하여 보다 체계적인 접근을 시도하고 있다. 또한 정보 격차의 심화정도에 따라 정보 접근 및 이용이 불편한 정보취약, 정보접근이 원천적으로 불가능한 정보단절, 그리고 집단간 정보보유의 현격한 차이로 인해 발생하는 정보 계층화 혹은 정보계급화 등이 있고 정보 유통의 여러 측면에 따라서도 정보접근 격차, 정보활용격차, 정보생산격차 등으로 정보격차의 유형을 구별하고 있다.

) 정보 불평등 혹은 정보격차와 관련한 연구는 크게 정보 보유자와 정보 미보유자의 현황이 어떠한지 하는 실태조사에 중점을 두고 있는 연구와 이러한 차이가 이들의 경제, 사회적 수준에 어떻게 영향을 미치게 될 것인가 하는 연구, 그리고 정보불평등 혹은 정보격차의 원인규명과 해소방안에 관심을 가진 연구로 대별된다. 한국정보문화센타에서 매년 실시하고 있는 □국민 정보생활 및 격차 현황 실태조사□와 한국인터넷정보센터의 □인터넷 이용자수 및 이용행태 조사□는 우리나라의 정보격차 현황에 대한 실태파악에 중점을 두고 있는 대표적인 연구이다.

정보격차의 원인에 대해서는 다양한 설명이 제기되고 있다. 우선 정보의 사유재적 성격으로 인해 경제능력에 따른 정보격차가 발생한다고 보는 견해가 있다. 즉 정보화가 진전됨에 따라 정보 생산에 대한 부가가치가 높아지고 이에 대한 상품화가 진행됨에 따라 정보 수요자의 정보에 대한 접근이 시장 구조하에서 이루어지게 되고 결국 지불능력에 따른 정보격차 문제가 심화된다는 것이다. 즉 공급자의 입장에서는 투자 비용과 이윤의 회수를 위하여 정보의 유료화가 가능하고 소비수요가 높은 계층이나 지역에서 서비스를 제공하려하기 때문에 정보 취약 계층 및 지역의 정보격차 심화의 가능성이 존재한다(이동수, 2002).

또 경제능력과 함께 정보를 검색하고 이용하기 위해서는 컴퓨터를 비롯한 정보통신 기술에 대한 접근성과 함께 이의 활용능력이 필수적이다. 따라서 접근성의 확보와 정보 활용을 위한 교육에 비용이 수반되어 결국 경제수준과 교육 수준에 의해 정보 불평등 문제가 발생하게 된다. 미국 상무성의 조사(2002)에서도 소득과 교육수준이 정보격차의 주된 원인임을 보여주고 있으며 그중에서도 특히 교육이 중요한 요소임을 알 수 있다. 즉 소득이 낮지만 학력이 높은 층이 소득은 높지만 학력이 낮은 층보다 인터넷 접속정도에 있어 높게 나타나고 있는 것이다. 소득과 교육이외에 미국의 경우에는 인종과 지역에 의한 정보격차 현상이 발생하는 것으로 조사된 바 있다(Leigh and Atkinson, 2001). 이와 같은 소득, 교육정도 이외에도 정보 수용자의 정보화에 대한 태도와 관련하여 정보 기술의 선택과 이용을 수용자의 의도에 따라 능동적으로 실천할 수 있는 심리적 동기와 기초지식, 컴퓨터 해득능력에 따라 정보격차가 발생하게 되며 콘텐츠에 의해서도 정보격차가 발생한다(Cullen, 2001; 서진완, 2002).

) Leigh 와 Atkinson(2001)의 연구에 의하면 소득이 10,000불 증가하면 인터넷 접속율은 3.3% 포인트 증가하고 1년의 정규교육의 차이는 5.0% 포인트의 컴퓨터 보급율, 4.7% 포인트의 인터넷 접속율 증가를 가져오는 것으로 조사된 바 있다. 또한 도·농간의 차이도 다른 요인이 같은 경우 약 5%의 보급율 차이를 가져오는 것으로 조사되었다.

정부격차의 문제를 해결하기 위하여 각 국가들은 정보격차를 줄이기 위한 정부차원의 노력, 즉 컴퓨터를 소유하고 인터넷의 접속이 가능한 인구를 늘리기 위한 정책수단을 펴고 있다. 그러나 이러한 각국 정부의 노력에도 불구하고 소득계층간, 교육정도에 따라 정보격차의 문제는 계속 존재하고 있으며 따라서 보다 적극적인 정부의 개입을 주장하는 경우가 많다(OECD, 2001a). 그러나 정보격차의 문제가 그간 정부의 적극적 개입으로 상당부분 해소되고 있어 더 이상의 정부개입은 오히려 시장의 왜곡과 비효율을 초래할 가능성이 높으므로 신중을 기해야 할 것이라는 신중론도 대두되고 있다. 즉 역사적 관점에서 새로운 신기술의 도입이 어떠한 방식으로 확산되어 왔는가 그리고 이러한 신기술들의 보급과정과 정보통신 기술의 확산과 어떤 유사점과 차이점이 있는가에 대한 의견의 차이에서 적극 개입론(정보격차 확산론)과 신중론(정보격차 수렴론)으로 나뉜다고 할 것이다.

이른바 정보격차 수렴론의 입장은 새로운 기술이 보급되기 시작하면 초기 단계에는 매우 적은 엘리트 계층만 이 기술의 수용이 가능하게 되어 기술의 수용과 확산이 느리게 진행되지만 성숙단계에 이르게 되면 다수가 기술을 수용할 수 있게 되어 기술확산이 급속하게 이루어지고 다시 어느 시점이 지나게 되면 거의 모든 계층이 이러한 기술을 수용하게 된다는 것으로 요약될 수 있다. 즉 정보화가 진전되면서 정보격차의 문제도 자연스럽게 해소된다는 입장으로 신기술 보급의 S자 모형에 의한 격차 수렴가설이라고도 불리운다.

반면, 정보통신 기술은 TV나 라디오와는 달리 정보화에 따라 그 격차가 오히려 확산, 심화될 수 있다는 입장이 정보격차 확산론이다. 정보통신 기술 혹은 인터넷은 급속도로 진화하는 매체로서 TV나 라디오와는 확연히 구분되는 특징이 있다. 정보통신기술은 과거의 기술들과는 달리 끊임없이 새로운 격차를 발생시키며 과거의 신기술과는 달리 각종 정보통신기기의 이용 및 활용능력의 차이가 정보격차를 확산시키는 요인으로 작용한다. 이러한 정보격차 확산론은 인터넷이라는 매체의 특성이 진화하는데 있으며 따라서 구형 컴퓨터와 신형 컴퓨터간, 저속 인터넷과 고속인터넷 방식, 유선인터넷과 무선인터넷 이용자간의 격차등 새로운 격차가 계속해서 발생하게 된다.

그러나 정보격차의 존재 그 자체가 정부에 의한 적극적 정책 개입의 정당성을 부여한다고 보기는 어렵다. 정보격차 이외에 다른 기술들 예를 들어 자동차의 보급과 같은 것 역시 불평등한 상태이지만 이러한 불평등을 해소하기 위해 정부가 어떤 정책대안을 가지고 있어야 할 이유는 없다. 정보격차에 대한 정부의 개입은 망효과나 사회자본의 축적을 통해 긍정적 외부효과를 유발하는 경우 정당화 될 수 있다. 예를 들어 인터넷망으로 연결되어 있는 공동체의 경우 지역의 중요한 의사 결정에 공동체 구성원이 보다 더 적극적으로 참여할 수 있게될 것이다. 긍정적 외부효과나 망효과 이외에도 컴퓨터나 인터넷의 접속이 어린이들과 청소년들의 학습능력 향상에 도움이 된다면 역시 정부의 개입은 정당화 될 수 있을 것이며, 인터넷을 통한 정부 서비스 제공이 비용면에서 보다 더 효율적이라면 정당화 될 수 있다. Leigh & Atkinson(2001)은 정보격차 문제가 노동시장의 경쟁력과 직결된다면 저소득층에 대한 정보격차 해소를 위해 정부가 개입할 필요가 있으며, 이는 저소득계층의 교육기회 확충차원에서 정당화된다고 주장하였다.

) 미국의 경우 일부연구에서 중고등학교 학생들의 학습능력 향상에는 도움이 되는 것으로 조사된 바 있다(Leigh and Atkinson, 2001).

2. 정보격차의 일반적 현황

본 연구의 1차적 실증분석 자료는 한국정보문화센터에서 실시한 □2001 국민정보생활 및 격차 현황 실태조사□의 자료이다. 2001년도 조사는 비례할당 및 다단계 집락 추출법에 의해 전국의 가구를 표본 추출하고 조사 대상 가구에 거주하는 7세이상 65세 미만의 가구 구성원에 대해 조사를 실시하였다. 조사항목은 PC 보유현황, 인터넷접속현황, 정보화 투자현황등 가구와 관련된 조사와 개인 PC이용현황, 인터넷이용현황등 개인의 정보화 정도에 대한 조사로 구분된다. 이 자료와 한국인터넷정보센터(2002)에서 실시한 □인터넷 이용자수 및 이용행태조사□ 한국전산원의 □2001 정보화 통계집,□그리고 정보통신부의 각종 자료에 나타난 정보화 현황과 정보 격차의 실태를 요약하면 다음과 같다.

) 국민정보생활 및 격차현황 조사는 1988년부터 우리 국민들의 정보생활변화 추이와 정보격차 현황을 파악하기 위하여 매년 실시하고 있는 조사이다. 특히 2001년 조사는 표본조사 대상이 만명으로 증가하여 정보화 실태를 보다 정확히 파악할 수 있게 되었다.

우선 정보화기반에 대해 살펴보면 2002년 6월 기준 우리나라 가구의 PC 보급율은 78.6%에 달하고 있어 2001년 조사시 73.0%에 비하여 5.6% 포인트의 증가세를 보이고 있다(한국인터넷정보센터, 2002). 또한 PC 이용률의 측면에서 보면 2001년의 조사에서 조사대상자의 72%가 PC를 이용하고 있는 것으로 나타나 2000년 조사시의 약 50%의 이용률에 비해 20%이상 PC 사용인구가 늘었음을 보여주고 있다(한국정보문화센타 2002). 정보활용면에서 살펴보면 전체 조사대상자의 58%인 2,565만명이 인터넷을 사용하고 있는 것으로 조사되었는데 이는 2000년 12월 조사시의 1,904만명에 비해 사용인구의 비율이 13.3% 증가한 수치이다(한국인터넷정보센터, 2002). 이와같은 수치를 비슷한 시기에 미국을 대상으로 한 연구(U.S. Department of Commerce, 2002)와 비교해 보면 전체가구의 56.5%가 컴퓨터를 보유하고 있고 절반정도의 가구가 인터넷 접속이 가능한 것으로 조사되었고 컴퓨터 사용자는 전체조사대상자의 65.6%, 인터넷 사용자는 전체조사 대상자의 53.9%에 달하는 것으로 조사되어 미국보다 우리나라의 정보화가 상대적으로 조금 더 진행되어 있음을 실증적으로 보여주고 있다. 특히 초고속 인터넷 이용가구는 2002년 10월말 1,000만 가구를 넘어섬으로서 보급율이 69%에 이르고 있다. 이를 인구 100명당 가입자수를 기준으로 다른 나라와 비교해 보면 우리나라는 17.16명이 가입하여 캐나다(8.4명), 스웨덴(4.96명), 미국(4.47명), 일본(2.23명)에 비해 그 보급이 널리 이루어져 있으며 OECD 국가 평균 (2.90명)의 5배 이상 보급이 이루어진 상태이다.

인구사회학적 변수별로 보면 성별의 경우 남성의 컴퓨터 이용률은 78.6%, 여성은 65.2%로 13.4% 포인트의 격차를 보이고 있으나 1999년의 17.2%, 2000년의 16.8%의 격차와 비교해 보면 그 차가 점차 감소하고 있어 성에 따른 정보격차가 점차 완화되어가는 추세를 보여주고 있다 (한국전산원 2002). 연령대 별로 컴퓨터 이용률을 살펴보면 10대의 경우 96.3%, 20대의 경우 88%, 30대 72.7%, 40대 59.2% 그리고 50대 이상은 26.4%로 조사되어 연령이 높을수록 특히 50대 이상에서 컴퓨터 이용자가 급격히 줄어드는 것으로 나타나고 있다. 그러나 2000년의 조사와 비교해 보면 40대와 50대 이상의 이용률이 배이상 늘어나는 급격한 증가세를 보이는 것으로 나타나고 있다. 지역별로는 대도시 지역과 중소도시 그리고 읍·면지역간의 정보격차가 뚜렷이 존재하는 가운데 그 격차의 크기도 지난 7년간 일정하게 유지되고 있다. 대졸 이상의 조사대상자 90%가 컴퓨터를 이용하고 86%가 인터넷을 이용하는 것으로 조사된 가운데 고졸 혹은 중졸이하의 학력자들의 경우 상대적으로 그 비율이 적은 것으로 조사되었다. 직업별로는 학생과 화이트칼라 종사자들의 컴퓨터와 인터넷 이용률이 높게 나타난 반면 농/임/어업 종사자의 인터넷 이용률은 매우 낮은 것으로 조사되었다. 주부와 자영업자가 전년도 대비 증가 추세가 높은 반면 농·임·어업 종사자의 경우 이용률 증가가 저조한 것으로 조사되었다. 소득계층별로는 월 가구소득 200만원 이상인 조사대상자는 컴퓨터 이용률이 90%를 넘고 인터넷 이용률도 80% 정도인 것으로 조사되어 중산층 이상의 가정에 컴퓨터와 인터넷 보급은 거의 완료된 것으로 나타났다(부록 1. 참조).

컴퓨터의 사용시간을 좀 더 자세히 분석해보면 조사대상자들이 일일 평균 145분간 컴퓨터를 사용하고 있으며 그중 인터넷 사용시간은 113분에 달하고 있어 2시간 가까이를 인터넷 활용에 사용하는 것으로 조사되었다. 이를 컴퓨터 사용자에 국한하여 분석해 보면 일일 평균 컴퓨터 사용시간은 204분에 이르고 이중 인터넷 사용시간은 179분에 달해 일일평균 3시간 정도를 인터넷 활용에 사용하고 있다. 이러한 결과는 PC의 이용용도에 대한 조사에서도 뒷받침되고 있는데 PC의 이용용도가 인터넷사용인 경우가 80%정도로 가장 높고 오락게임 (63%), 문서작성 (53%)의 순으로 나타나 인터넷 사용이 보편화되어있음을 보여주고 있다.

) 예를 들어 온라인 뱅킹 사용자 통계를 살펴보면 2002년 9월말 현재 인터넷 뱅킹 서비스를 제공하고 있는 국내은행 및 우체국에 등록된 고객수가 1700만명에 육박하고 이 수는 2001년 말 등록된 고객수 1,131만명에 비해 약 50% 가까이 증가한 수치이다(중앙일보 2002년 9월 30일).

이상의 자료를 바탕으로 교육과 소득의 차이에 의한 정보격차 현황을 분석하여 보았다. 즉 같은 소득계층 안에서도 교육에 의한 인터넷 이용률의 차이가 큰 것으로 조사되었다. 예를 들어 월 가구 소득이 300-399만원인 경우 조사대상자가 저학력자인 경우 (중졸이하)와 고학력자 (대졸이상)인 경우 4배 이상의 이용률 격차를 보이는 것으로 조사되었다. 또한 같은 학력 계층안에서는 소득에 의한 인터넷 이용률 격차가 있다. 예를 들어 월 100만원이하 소득계층의 고졸학력자의 이용률 28.9%는 월 400만원 이상 소득계층의 고졸학력자의 이용률 62.9%의 절반에도 미치지 못하는 수준이다.

) 이 분석을 위하여 한국정보문화센타의 자료중 소득은 가구소득을 이용여부는 조사대상자의 이용여부를 활용하였다. 초등학생을 비롯한 학생층의 경우 가구소득과는 관계없이 인터넷 이용률이 높은 것을 감안하여 연령별로 10대 이하와 대학생은 분석대상에서 제외하여 20대 이상의 성인 응답자중 대학재학생을 제외한 경우를 분석대상으로 하였다. 이는 소득 변수에 대한 검증이 가능토록 하기 위한 것이다. 25세 이상의 응답자를 대상으로 조사하고 있는 미국의 경우와 비교해 보면 우리나라의 경우 상대적으로 소득에 의한 격차보다는 교육에 의한 격차가 두드러진 것으로 조사되었다.

인터넷 이용시간을 정보격차 발생의 주요 변수로 취급되는 소득과 학력을 기준으로 살펴보면 <그림 2>와 같이 나타난다. 그림에서 보는 바와 같이 소득과 교육차이에 의한 인터넷 사용시간을 조사해 본 결과 교육 수준이 높을수록 그리고 학력 수준이 높을수록 인터넷 접속시간은 늘어나는 것으로 조사되었고 특히 소득보다 학력에 의한 접속시간 차이가 두르러지는 것으로 조사되었다. 즉 같은 소득계층안에서 응답자의 학력에 따른 접속시간의 격차가 같은 학력수준에서 소득계층의 차이에 따라 나타나는 접속시간의 차이에 비해 훨씬 두드러진 것으로 조사되고 있다. 즉 학력과 소득 모두 정보격차의 원인이지만 학력에 따른 격차의 차이가 소득에 따른 격차의 차이보다 훨씬 두드러진 것으로 나타나고 있다.

<그림 1> 소득과 교육차이에 의한 인터넷 이용율 격차

<그림 2> 교육과 소득차이에 의한 인터넷 사용시간 차이

Ⅲ. 수도권과 비수도권간 정보격차 분석방법

정보격차의 수준을 측정하고 있는 대부분의 연구에서는 한국정보문화센터에서 매년 실시하고 있는 □정보생활 실태 및 정보화인식 조사□ 결과를 토대로 주민의 인구사회적 배경 즉 성별, 연령, 지역, 학력, 직업, 소득 등에 따른 정보인식격차, 정보접근격차, 정보역량격차, 정보이용격차를 지니계수로 지수화하여 살펴본 후 이러한 각 분야의 지수를 종합한 전체 정보불평등 지수를 분석하고 있다. 그러나 이러한 선행연구를 주의 깊게 살펴보면, 각 분야의 격차를 측정하기 위한 변수의 설정에 있어 다소 문제가 있는 것으로 보인다.

) 한국전산원(2000), 박재흥(2000), 한국정보문화센터(2001), 이동수(2002)의 연구에서는 한국정보문화센터의 □정보생활 실태 및 정보화인식 조사□ 결과를 토대로 정보불평등을 정보사회의 이해와 수용정도를 측정하는 □정보인식지수□, 초고속망과 모뎀 등의 네트워크 접근성과 컴퓨터 등의 정보 기기 보유여부를 측정하는 □정보접근지수□, 컴퓨터 이용능력을 측정하는 □정보역량지수□, 컴퓨터와 인터넷의 사용정도를 측정하는 □정보이용지수□ 4개 부문으로 나누고 있다.

첫째, 정보인식격차의 경우 그 수준을 측정하기 위한 변수로 선행연구에서는 정보화와 정보사회에 대한 인지정도, 정품소프트웨어 구입여부, 온라인 서비스 이용희망 정도 등을 설정하고 있다. 그러나 정보화와 정보사회에 대한 인지정도를 측정함에 있어 각각 단일 문항을 통해 그 정도를 측정함으로 인해 신뢰도 문제가 발생할 가능성이 높다. 정보인식 정도를 측정하기 위해 사용하고 있는 온라인 서비스 이용 희망 정도 등은 적절한 척도로 보기 어렵다. 왜냐하면 정보화 및 정보사회에 대해 부정적 인식정도가 높은 주민들은 이를 이용하지 않을 가능성이 높고, 설문조사에서 측정하고 있는 서비스가 자신의 업무 혹은 일상생활과 거리가 멀다고 판단한다면 정보화에 대한 인식정도가 높다할지라도 이용의사가 낮게 나타날 수 있기 때문이다. 둘째, 정보접근 격차의 경우 측정 변수로 선행연구에서는 컴퓨터 가정보유 대수, 고속/저속 통신에의 접근 여부 등을 설정하고 있으나 컴퓨터 보유 대수등의 경우 컴퓨터의 소유여부 및 기종을 측정하는 것이 더 나을 수 있을 것이다. 셋째, 정보역량 격차를 측정하기 위한 변수로 선행연구에서는 컴퓨터교육 이수경험 여부와 컴퓨터 이용능력 정도를 설정하고 있다. 그러나 컴퓨터교육 이수경험 여부가 반드시 컴퓨터 활용 역량이 높다는 것을 의미하지는 않는다. 넷째, 정보이용격차를 측정하기 위한 변수로 선행연구에서 사용하고 있는 컴퓨터 이용시간, PC통신 이용시간, 인터넷 이용시간 등은 정보이용 정도의 측정에 타당한 것으로 판단된다. 그러나 컴퓨터, 인터넷 등의 활용여부도 이용정도에 대한 중요한 측정항목이 될 수 있으며, 더욱 세부적인 분석을 위해 이를 활용하고 있는 주민을 중심으로 이용격차를 다시 한번 살펴본다면 다양한 논의를 전개할 수 있을 것이다.

) □정보생활 실태 및 정보화인식 조사□에서 온라인 서비스 이용 희망정도를 측정하기 위한 온라인 서비스로 원격영상제사, 온라인 뱅킹, 온라인 쇼핑, 원격영상인사, 원격투표, 원격영상진료, 원격회의, 원격근무, 원격교육을 설정하고 있다.

이러한 선행연구의 검토를 통해 본 연구에서는 수도권·비수도권간 정보격차의 수준을 다음과 같은 방법으로 측정하고 있다. 첫째, 정보격차를 정보기반 격차와 정보이용 격차로 구분하고자 한다. 선행연구에서 구분하고 있는 정보인식과 정보역량의 경우 주관적인 판단의 소지가 많고, 이러한 격차가 정보기반과 정보이용에 포함될 가능성이 높을 뿐만 아니라 본 연구에서 1차 자료로 활용하고 있는 한국정보문화센타의 □2001 국민정보생활 및 격차 현황 실태조사□에서 이를 측정하기 위한 설문문항이 위에서 언급한 바와 같이 해당 문항으로는 부적절한 것으로 판단되기 때문이다.

둘째, 수도권·비수도권간 정보기반 및 정보이용 격차를 측정하기 위한 변수는 다음 <표 1>과 같이 설정하였다. 정보기반 격차를 살펴보기 위한 변수로는 컴퓨터 보유 여부, 컴퓨터 보유 기종, 인터넷 접속여부, 컴퓨터 보유가구의 인터넷 접속여부, 정보화 비용, 인터넷 컴퓨터 접속가구의 정보화 비용 등으로 구성하였고, 정보이용격차를 살펴보기 위한 변수로는 컴퓨터 이용여부, 컴퓨터 이용시간, 인터넷 이용여부, 인터넷 이용시간, 홈페이지 보유여부, 전자우편 보유여부, 전자우편 이용정도, 인터넷 쇼핑몰 이용여부, 인터넷 쇼핑몰 이용정도 등을 설정하였다.

<표 1> 정보격차 분석을 위한 각 분야별 측정 변수

정보격차분야	측정변수
정보기반	□컴퓨터 보유 여부, 컴퓨터 보유 기종 □인터넷 접속여부, 컴퓨터 보유가구의 인터넷 접속여부 □정보화 비용, 인터넷 컴퓨터 접속가구의 정보화 비용
정보이용	□컴퓨터 이용여부, 컴퓨터 이용시간, 보유자의 컴퓨터 이용시간 □인터넷 이용여부, 인터넷 이용시간, 이용자의 인터넷 이용시간 □인터넷 이용자의 홈페이지 보유여부 □인터넷 이용자의 전자우편 보유여부, 이용자의 전자우편 이용정도 □인터넷 쇼핑몰 이용여부, 이용자의 인터넷 쇼핑몰 이용정도

셋째, 각 분야의 정보격차를 분석함에 있어 기존 선행연구와는 달리 보다 세부적인 분석을 시도하였다. 예를 들어 인터넷 이용시간의 차이를 살펴봄에 있어 인터넷을 이용한 경험이 없는 주민까지 포함하는 전체 주민의 수도권·비수도권간 인터넷 이용시간의 차이, 인터넷 이용 경험이 있는 주민만을 대상으로 한 인터넷 이용시간의 차이를 분석함으로써 정보격차를 더욱 세부적으로 살펴보았으며, 이러한 분석방식은 가능한 해당 변수 모두에 적용하였다.

넷째, 수도권·비수도권간 정보격차가 수도권·비수도권이라는 실질적인 지역에 의한 차이인지 아니면 해당 지역 주민의 인구사회적 배경의 차이에 따른 격차인지를 분석하기 위해 정보기반과 정보이용에 있어 대표적인 변수라 할 수 있는 컴퓨터·인터넷 보유 및 접속여부, 컴퓨터·인터넷 이용여부, 컴퓨터·인터넷 이용시간 등을 인구사회적 특성 변수를 통제하여 수도권·비수도권간 정보격차를 분석하였다. 즉 문제의 핵심은 수도권과 비수도권간 동일한 인구사회적 특성을 가진 주민들간에 정보격차가 존재하느냐에 있다는 것이다. 동일한 인구사회적 특성내에서 수도권과 비수도권간 격차가 존재한다면 이는 정부의 정책적 개입이 필요함을 의미하며, 본 연구는 이러한 측면에 초점을 두고 있다. 동일한 인구사회적 특성을 가진 주민이라 할지라도 정보인프라의 구축정도가 높은 수도권 지역의 주민이 비수도권 지역의 주민에 비해 정보격차가 높을 것이라는 것이 본 연구의 주요 가설이라 할 것이다.

) 정보격차와 관련된 선행연구를 살펴볼 때 주민의 인구사회적 특성에 따라 정보격차가 존재하는 것을 확인할 수 있다. 정보화의 인식이 높은 주민일수록, 정보화 교육의 정도가 높은 주민일수록, 정보화의 생활화 정도가 높은 주민일수록 정보화 수준이 높은 것으로 분석되고 있다. 이러한 분석결과를 통해 수도권·비수도권간 정보격차를 예견해 보면 거시적 수준에서 인구구성과 산업구조의 불균형이 정보격차를 초래할 것임을 예측할 수 있다. 수도권의 경우 전인구의 47%, 산업의 45-50%, 대학의 41%, 의료기관의 47%, 금융기관의 68%정도가 집중해 있으며, 지역총생산비중의 47%를 차지하고 있는 반면 비수도권은 노령화와 산업의 지역이탈이 심각한 문제로 대두 되고 있다. 즉, 인구구성에 있어 수도권은 정보화의 정도가 높은 젊은층, 고학력층, 고소득층이 차지하는 비중이 비수도권에 비해 높은 것이다. 그러므로 주민의 인구사회적 특성을 통제한 상태의 정보화 수준 비교에서가 필요하며 그렇지 않은 경우 수도권이 비수도권에 비해 정보화 수준이 높다고 보는 것이 타당할 것이다.

다섯째, 정보격차의 정도를 살펴보기 위한 분석방법으로는 교차분석, t-test, 분산분석 등을 활용하여 수도권·비수도권간 정보격차를 전반적으로 확인하는 수준의 분석방법을 택하였다. 그리고 이를 위한 통계패키지로는 SPSS 10.0을 활용하였다.

Ⅳ. 수도권과 비수도권의 정보격차 실태

1. 정보기반 격차

정보사회 구현을 위한 가장 근원적인 문제는 그 사회가 과연 어느 정도의 정보기반을 구축하고 있느냐에 있을 것이다. 정보기반이 폭넓게 구축되어 있지 않으면 아무리 훌륭한 정보기술을 보유하고 있다 할지라도 이를 사회 전반적으로 확산하는데 많은 어려움을 겪게 될 것이다. 즉 정보기반의 격차는 다양한 측면의 정보격차 가운데 가장 기초적인 문제이며 다른 분야의 격차를 만들어내는 원인이라 할 수 있을 것이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 수도권과 비수도권간의 정보기반 격차를 살펴보기 위해 컴퓨터 보유현황, 인터넷 접속정도, 정보화 비용 등의 차이를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다.

먼저, 가구별 컴퓨터 보유 현황에서는, 수도권의 경우 83.8%, 비수도권은 74.2%의 가구에서 컴퓨터를 보유하고 있다. 시도별 순위를 보면 서울특별시와 경기도가 각각 1, 2위를 차지하고 있으며, 전반적으로 광역시 지역이 도지역에 비해 보유율이 높은 것으로 나타났다. 한편, 컴퓨터를 보유하고 있다 할지라도 원활한 인터넷 정보검색 등이 이루어지기 위해서는 보유 컴퓨터 성능의 지속적인 개선이 필요하다. 이러한 측면에서 컴퓨터 보유가구를 대상으로 □팬티엄 Ⅲ급이상□ 기종의 보유여부를 조사한 결과에서는 수도권·비수도권 모두 대략 52%의 가구가 □팬티엄Ⅲ급 이상□을 보유하고 있으며, 통계적인 차이도 미미한 것으로 드러났다. 이러한 결과는 수도권과 비수도권 간에 컴퓨터의 보유에 있어서는 일정한 차이를 보이고 있지만 보유한 컴퓨터의 성능에 있어서는 별 차이가 없음을 의미한다.

) 수도권내 컴퓨터 보유정도의 차이를 살펴보기 위해 서울시 강남구와 서초구를 수도권 핵심지역, 파주, 여주를 수도권 주변지역으로 구분하여 분석할 결과, 수도권 핵심지역은 보유율이 89.0%인데 비해 주변지역은 78.0%로 나타났다. 이러한 결과는 수도권 주변지역의 경우 전국평균과 비슷한 수준이고, 핵심지역은 수도권 평균보다도 높은 보유율로서 수도권 내에서도 컴퓨터 보유율에 있어 일정한 차이가 존재함을 의미한다 할 것이다.

) 각 시·도의 가구별 컴퓨터 보유 정도를 분석한 결과, 서울 84.5%, 경기 83.3%, 대전 82.1%, 광주 81.0%, 울산 81.0%, 대구 79.7%, 충북 78.7%, 부산 76.7%, 인천 76.5%, 전북 73.7%, 전남 70.6%, 강원 70.2%, 경북 70.1%, 경남 70.1%, 충남 69.7%, 제주 66.1% 순으로 나타났다.

<표 2> 컴퓨터 보유여부 및 보유기종

컴퓨터 보유여부	구분	있다	없다	전체	□2, df, p
	수도권	4016(83.8%)	779(16.2%)	4795(100.0%)	□2 = 138.615 df = 1 p = .000
	비수도권	4125(74.2%)	1431(25.8%)	5556(100.0%)
	전체	8141(78.6%)	2210(21.4%)	10351(100.0%)
컴퓨터 보유기종	구분	팬티엄Ⅲ급이하	팬티엄Ⅲ급이상	전체	□2, df, p
	수도권	1880(48.1%)	2030(51.9%)	3910(100.0%)	□2 = .047 df = 1 p = .828
	비수도권	1934(48.3%)	2068(51.7%)	4002(100.0%)
	전체	3814(48.2%)	4098(51.8%)	7912(100.0%)

둘째. 인터넷 접속정도를 살펴본 결과에서는 수도권 지역의 71.7%의 가구에서 인터넷 접속이 되어 있는 반면 비수도권지역은 59.0%만이 접속되어 있으며, 그 차이는 통계적으로 유의미한 것을 볼 수 있다. 또한 자치단체간의 순위에서도 서울특별시 1위, 경기도 2위, 인천광역시 5위로 수도권 지역이 타지역에 비해 인터넷 접속율이 높은 것으로 나타났다. 그리고 인터넷 접속정도의 차이를 더욱 구체적으로 알아보기 위해 컴퓨터 보유가구를 대상으로 인터넷 접속여부를 분석한 결과에서도 수도권 지역의 접속율이 비수도권 지역의 접속율에 비해 높은 것으로 나타나 수도권·비수도권간 가구별 인터넷 접속정도에 있어 일정한 차이가 있음을 확인하였다.

) 수도권 핵심지역과 주변지역 간의 인터넷 접속정도의 차이를 분석한 결과 핵심지역은 81.1%인데 비해 주변지역은 65.0%로 나타났다.

) 각 시·도의 가구별 인터넷 접속정도를 살펴본 결과, 서울 73.9%, 경기 69.7%, 대전 69.2%, 울산 68.5%, 인천 64.3%, 대구 64.0%, 부산 62.0%, 광주 62.0%, 경북 59.7%, 충남 58.5%, 강원 57.6%, 전북 56.5%, 충북 56.3%, 전남 54.4%, 경남 50.8%, 제주 50.4%의 순으로 분석되었다.

<표 3> 인터넷 접속여부 및 컴퓨터 보유가구의 인터넷 접속여부

인터넷 접속여부	구분	있다	없다	전체	□2, df, p
	수도권	3406(71.7%)	1347(28.3%)	4753(100.0%)	□2 = 153.432 df = 1 p = .000
	비수도권	3260(59.0%)	2270(41.0%)	5530(100.0%)
	전체	6666(64.8%)	3617(35.2%)	10283(100.0%)
컴퓨터 보유 가구의 인터넷 접속여부	구분	접속되어 있음	접속되어 있지 않음	전체	□2, df, p
	수도권	3305(83.9%)	632(16.1%)	3937(100.0%)	□2 = 50.287 df = 1 p = .000
	비수도권	3107(77.7%)	893(22.3%)	4000(100.0%)
	전체	6412(80.8%)	1525(19.2%)	7937(100.0%)

셋째, 컴퓨터의 하드웨어 및 소프트웨어, 정보통신 이용료, 정보화 교육비 및 정보화 도서구입비 등을 합산한 1년 평균 정보화 비용을 조사한 결과에서는 수도권이 78,129원으로 비수도권지역의 60,347원보다 훨씬 높은 것으로 나타났다. 그리고 컴퓨터를 보유하고 있으면서 인터넷 접속을 하고 있는 가구를 대상으로 정보화 비용을 조사한 결과에서도 수도권 지역이 100,779원으로 비수도권 지역의 95,263원보다 높은 것을 볼 수 있다. 즉 수도권 지역의 주민들이 비수도권 지역의 주민들에 비해 정보화에 더욱 많은 투자를 하고 있다고 보는 것이 타당할 것이다.

<표 4> 정보화 소요 비용 및 컴퓨터·인터넷 보유 가구의 정보화 소요 비용

구분		표본	평균	t값	유의확률
정보화 비용	수도권	3950	7.8129	9.005	.000
	비수도권	5029	6.0347
컴퓨터·인터넷 보유 가구의 정보화 비용	수도권	2759	10.0779	2.058	.040
	비수도권	2764	9.5263

이 연구에서는 수도권과 비수도권간 정보기반 격차가 양 지역의 구성원인 주민의 인구사회적 특성 차이에 따른 부수적인 결과인지 아니면 그야말로 순수한 수도권·비수도권간 격차인지를 규명하기 위해 표본의 인구사회적 특성을 통제하여 컴퓨터 보유여부 및 인터넷 접속여부의 차이를 다시 분석하였다. 그 결과 <부록 2>에 나타난 바와 같이, 컴퓨터 보유 여부에 있어 □중졸이하□ 학력층에서만 유의수준 5%이하에서 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았을 뿐 전반적으로 수도권과 비수도권 간에는 주민의 인구사회적 배경에 따라 컴퓨터 보유여부와 인터넷 접속여부에서 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 확인할 수 있다. 정보격차를 설명하는 주요 변수인 교육과 소득수준의 경우를 예를 들어보면 동일 소득계층내에서도 수도권 주민과 비수도권 주민간에는 컴퓨터와 인터넷 이용에 차이가 있고, 학력별로도 고졸이상이나 대졸이상의 학력층에서 수도권 주민과 비수도권 주민간에 차이가 나타나는 등 수도권과 비수도권의 정보기반 격차가 발견되고 있다. 또 동일 연령 계층간의 비교나 동일 직업군간의 비교에서도 수도권 응답자와 비수도권 응답자의 정보 기반은 일정한 격차가 발견된다. 이와같이 기존의 정보기반격차를 설명하는 여러 변수들의 효과를 통제해도 수도권과 비수도권의 차이가 존재한다는 것, 즉 다른 조건이 동일하더라도 수도권과 비수도권의 정보기반 격차가 존재한다는 것은 분석단위로서의 수도권과 비수도권의 구분이 의미를 가질 수 있다는 것을 의미하며 정책적으로는 비수도권의 정보기반 확충을 위한 대책마련이 필요함을 입증한다.

2. 정보이용 격차

정보격차의 원인이라 할 수 있는 정보기반에 있어 수도권과 비수도권 간에는 일정한 격차가 존재함을 확인할 수 있었다. 그렇다면 이러한 격차가 정보화의 실질적인 활용측면이라 할 수 있는 정보이용에서는 어떻게 나타나고 있는가를 살펴보는 것도 중요한 의미가 있을 것이다. 이에 수도권과 비수도권의 정보이용 정도의 차이를 살펴보기 위해 컴퓨터 이용여부, 컴퓨터 이용시간, 인터넷 이용여부, 인터넷 이용시간, 홈페이지 보유여부, 인터넷 쇼핑이용정도, 전자우편 보유여부, 전자우편 이용정도 등을 변수로 설정하여 정보이용 격차를 분석하였다. 이러한 측면에서의 분석결과는 다음과 같다.

첫째, 컴퓨터 이용관련 변수들의 격차를 살펴보면, 컴퓨터 이용률의 경우 수도권 지역이 76.7%인데 비해 비수도권 지역은 67.9%에 불과한 것으로 나타났다. 그리고 컴퓨터 이용시간에 있어서도 수도권은 1일 평균 163분인데 비해 비수도권지역은 1일 평균 130분 정도이며, 컴퓨터 이용자만을 대상으로 분석한 이용시간의 차이에서도 수도권이 214분대로서 비수도권의 192분대보다 더욱 높은 이용시간을 보여주고 있다. 따라서 수도권과 비수도권 간에는 컴퓨터의 이용에 있어서도 일정한 격차가 있다고 볼 수 있을 것이다.

<표 5> 컴퓨터 이용여부 및 이용시간

구 분		이용함	이용하지 않음	전체	□2, df, p
컴퓨터 이용여부	수도권	3678(76.7%)	1117(23.3%)	4795(100.0%)	□2 = 99.515 df = 1 p = .000
	비수도권	3771(67.9%)	1785(32.1%)	5556(100.0%)
	전체	7449(72.0%)	2902(28.0%)	10351(100.0%)
구 분		표본수	평균	t	유의확률
전체를 대상으로 한 컴퓨터이용시간	수도권	4789	163.87	9.451	p = .000
	비수도권	5551	130.14
컴퓨터 이용자의 컴퓨터 이용시간	수도권	3652	214.89	5.185	p = .000
	비수도권	3747	192.80

둘째, 수도권과 비수도권의 인터넷 이용정도의 차이를 분석한 결과, 수도권의 경우 70.3%가 인터넷을 이용하고 있고, 비수도권은 60.3%가 이용하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 인터넷의 이용정도를 의미하는 이용시간에서는 수도권의 경우 1일 평균 134분이고 비수도권은 95분 정도이며, 인터넷 이용자들의 이용시간 비교에서도 수도권은 197분으로 비수도권의 163분보다 많은 이용시간을 보여주고 있다. 그러므로 수도권과 비수도권 간에는 인터넷의 이용에 있어서도 일정한 차이가 존재한다.

<표 6> 인터넷 이용여부

구분		이용함	이용하지 않음	전체	□2, df, p
인터넷 이용여부	수도권	3367(70.3%)	1422(29.7%)	4789(100.0%)	□2 = 112.384 df = 1 p = .000
	비수도권	3349(60.3%)	2202(39.7%)	5551(100.0%)
	전체	6716(65.0%)	3624(35.0%)	10340(100.0%)
구분		표본수	평균	t	유의확률
전체를 대상으로 한 인터넷이용시간	수도권	4752	134.09	11.758	p = .000
	비수도권	5352	95.01
인터넷 이용자의 인터넷 이용시간	수도권	3091	196.60	7.753	p = .000
	비수도권	3128	162.56

셋째, 인터넷 상의 홈페이지 보유여부의 차이에서도 수도권은 인터넷 이용자의 20.4%가 홈페이지를 보유하고 있고 비수도권은 18.4%가 보유하는 것으로 나타났으며, 그 차이는 통계적으로 유의미함을 알 수 있다. 그러나 전자우편의 보유정도에서는 수도권의 경우 인터넷 이용자의 78.1%, 비수도권은 76.1%가 하나이상의 전자우편을 가지고 있으며, 전자우편 이용자의 이용정도(수신 및 발신 건수)에 있어서도 수도권·비수도권 모두 대략 26건으로서 수도권과 비수도권 간에 통계적으로 유의미한 차이를 보이지 않았다.

<표 7> 인터넷 이용자의 홈페이지 보유여부, 전자우편 보유여부 및 이용정도

구분		있다	없다	전체	□2, df, p
인터넷 이용자의 홈페이지 보유여부	수도권	685(20.4%)	2673(79.6%)	3358(100.0%)	□2 = 4.296 df = 1 p = .038
	비수도권	615(18.4%)	2728(81.6%)	3343(100.0%)
	전체	1300(19.4%)	5401(80.6%)	6701(100.0%)
인터넷 이용자의 전자우편 이용여부	수도권	2623(78.1%)	737(21.9%)	3360(100.0%)	□2 = 3.785 df = 1 p = .052
	비수도권	2546(76.1%)	801(23.9%)	3347(100.0%)
	전체	5169(77.1%)	1538(22.9%)	6707(100.0%)
구분		표본수	평균	t	유의확률
전자우편 이용자의 전자우편 이용정도	수도권	2509	26.91	.886	p = .379
	비수도권	2428	25.77

넷째, 인터넷 이용자를 대상으로 3개월간 인터넷 쇼핑몰 이용여부를 조사한 결과에서는 수도권의 경우 인터넷 이용자의 22.6%, 비수도권의 경우 인터넷 이용자의 20.0%가 쇼핑물을 이용해 본 경험이 있는 것으로 나타났으며, 이용자들의 평균 횟수에서도 수도권 지역의 이용자들이 13.87회로 비수도권 지역의 이용자의 5.79회보다 더욱 높은 이용정도를 보여주고 있다. 그러므로 수도권과 비수도권 인터넷 이용자들중 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 비율은 비슷하나 쇼핑몰 이용자간에는 그 이용정도에서 많은 차이가 존재한다고 보아야 할 것이다.

<표 8> 인터넷 쇼핑몰 이용여부

구분		이용함	이용하지 않음	전체	□2, df, p
인터넷 쇼핑몰 이용여부	수도권	760(22.6%)	2597(77.4%)	3357(100.0%)	□2 = 7.215 df = 1 p = .007
	비수도권	667(20.0%)	2676(80.0%)	3343(100.0%)
	전체	1427(21.3%)	5273(78.7%)	6700(100.0%)
구분		표본수	평균	t	유의확률
인터넷 쇼핑몰 이용자의 이용횟수	수도권	760	13.87	2.134	p = .033
	비수도권	667	5.79

정보이용 격차가 수도권과 비수도권간 순수한 격차인지 아니면 주민의 인구사회적 특성 차이에 따른 격차인지를 파악하기 위해 정보이용에 있어 대표적인 변수라 할 수 있는 컴퓨터·인터넷 이용여부, 컴퓨터·인터넷 이용시간를 중심으로 표본의 인구사회적 특성을 통제하여 교차분석 및 t-test를 실시하였다. <부록 3>에 나타난 분석 결과를 살펴보면 연령별로 10대 이하의 계층에서만 수도권과 비수도권의 정보이용 격차가 없었을 뿐 20대 이상의 계층에서는 동일 연령 계층내에서 수도권과 비수도권의 정보이용, 즉 컴퓨터나 인터넷의 이용여부에 있어서 격차가 존재하는 것으로 조사되었으며 그 차이는 각 연령계층에 따라 10% 포인트를 넘어서는 것으로 나타나고 있다. 특히 저소득 계층에서 정보이용 격차가 존재하여 200만원 이하의 소득계층군에서 특히 비수도권의 정보이용률이 낮게 나타나고 있다. 직업별로는 수도권 자영업자나 주부들의 정보이용률이 비수도권 자영업자나 주부들의 정보이용률보다 높은 것으로 분석되었다. 또 같은 대도시 지역이라도 수도권지역 보다 비수도권 지역의 정보이용률이 낮은 것으로 조사되었다.

한편 <부록 4>의 컴퓨터·인터넷의 이용시간을 연령계층별로 살펴보면 10대의 컴퓨터 이용시간이외에는 비수도권 주민의 컴퓨터와 인터넷 이용시간이 수도권 주민의 이용시간보다 낮은 것으로 나타났다. 학력별 변수를 통제한 결과 역시 동일 학력 계층내에서 수도권주민의 이용시간이 비수도권 주민의 이용시간보다 높은 것으로 조사되어 컴퓨터 이용시간은 학력 계층별로 10분에서 20분 인터넷 이용시간은 20분에서 30분정도의 이용시간 격차가 존재하는 것으로 분석되었다. 소득을 통제한 결과 이용시간의 격차역시 저소득층에서 큰 것으로 조사되었다. 직업별로는 거의 모든 직업계층에서 수도권 주민의 이용시간이 긴 것으로 조사되었는데 예을 들어 같은 화이트 칼라 계층이라도 비수도권 응답자의 경우 수도권응답자에 비해 컴퓨터 이용시간은 30분 인터넷이용시간은 50분 정도 적은 것으로 분석되었다.

지금까지 살펴본 수도권과 비수도권간 정보이용 격차를 정리하면, 전반적으로 수도권 지역이 비수도권 지역에 비해 컴퓨터, 인터넷, 홈페이지, 인터넷 쇼핑몰 등을 더욱 많이 이용하고 있는 것으로 나타났으며, 컴퓨터 혹은 인터넷 이용자만을 대상으로 한 비교분석에서도 정보이용격차가 존재하는 것으로 나타났다. 또한 표본의 인구사회적 특성 변수를 통제한 정보이용의 격차에서도 대체적으로 수도권과 비수도권 간에는 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 격차는 앞서서 살펴본 정보기반 격차에 따른 결과로도 볼 수 있을 것이다. 그러나 정보화의 추진이 수도권과 비수도권간 각종 격차를 해결하는 수단으로서 역할을 하기보다는 오히려 현재의 정보격차 수준은 수도권과 비수도권간 격차를 확대하는 결과, 즉 정보불평등이 경제, 사회적 불평등의 원인이 될 수 있음을 나타내는 결과라 할 수 있을 것이다.

Ⅴ. 요약 및 결론

이 글에서는 정보격차의 문제를 수도권과 비수도권의 격차라는 관점에서 접근하고 있다. 정보격차가 경제, 사회적 불평등의 원인이 될 수 있다는 주장에 의하면 결국 수도권과 비수도권의 정보격차는 정보 사회의 진전에 따라 수도권과 비수도권의 정치, 경제, 사회적 격차를 더욱 심화시키는 원인으로 작용할 수 있기 때문이다. 그간 정보격차에 대한 논의는 소득수준, 교육정도, 그리고 이에 따른 직업과 세대, 성등에 의한 격차가 대부분이었고 정부의 정책적 대응도 이러한 격차해소에 초점이 맞추어져 있다.

수도권과 비수도권에 대한 실증 분석의 결과 양 지역간에 정보격차의 문제가 심각하게 존재하고 있음을 확인할 수 있었다. 우선 컴퓨터 보유현황에서도 양 지역간에는 10% 포인트 정도의 차이가 존재하고 있었으며 인터넷 접속여부에서도 12% 포인트 정도의 차이를 보이고 있어 양 지역간의 정보기반이 현격한 격차가 있음을 알 수 있다. 정보화 비용면에서도 수도권 가구의 평균 정보화 비용은 월 7만8천원 수준으로 비수도권 지역의 6만원에 비해 월등히 많은 액수를 정보화 비용으로 지출하고 있었다. 컴퓨터의 이용여부나 이용시간을 측정한 결과 역시 수도권과 비수도권의 격차가 존재하고 있음을 확인할 수 있었다. 인터넷 이용자들중 전자우편과 인터넷 홈페이지 보유여부, 인터넷 쇼핑몰 이용정도에 대한 조사결과도 수도권 이용자들이 비수도권 이용자들에 비해 보유율과 이용률이 높은 것으로 나타났다. 그러나 전자우편 이용자들의 전자우편 이용정도는 수도권과 비수도권 사용자간에 차이가 없는 것으로 조사되었다.

이들 결과를 기존에 정보격차의 원인으로 제시되었던 변수들, 즉 학력, 소득, 그리고 성, 연령등의 변수를 통제하여 분석한 결과 역시 수도권과 비수도권간에는 정보기반이나 정보이용 면에서 상당한 수준의 격차가 있음을 나타내고 있다. 즉 같은 성별끼리의 비교에서도, 같은 학력층에서도, 또 같은 소득계층 등에서도 비수도권지역의 정보기반이 수도권의 기반에 비해 상당히 뒤쳐지는 것으로 조사되었고 정보이용면에서도 거의 많은 변수에서 이와같은 차이가 발견되고 있다. 특히 비수도권지역 저소득층의 정보화 수준이 가장 뒤떨어지는 것으로 조사되었다.

이상의 결과를 종합해 보면 정보의 지역간 격차 현상이 우리사회에 존재하고 있으며 이러한 격차는 정보기반에서뿐만 아니라 컴퓨터 사용자간의 분석을 주로하고 있는 정보이용면에서도 발견되고 있어 그 원인 규명과 처방이 필요하다고 할 것이다. 여기서 가설적으로 제기해 볼 수 있는 격차 원인은 제한된 컨텐츠의 문제와 제한된 망효과를 들 수 있다. 인터넷에서 자신이 가지고 있는 관심사나 지역 공동체의 문제를 충분히 다루고 있지 못한 경우 인터넷 접속의 필요성이 줄어들게 될 것이며 망 효과 또한 제한적이 될 수밖에 없을 것이다. 컨텐츠 제공자의 입장에서 보면 정보 소비자의 정보기반도 미약하고 사용자수도 제한되어 있다면 정보 제공으로 인한 수익을 기대하기 어렵게 된다. 기존의 연구에서도 정보기반격차의 해소를 위한 노력과 함께 다양한 컨텐츠의 개발을 향후 추진할 주요 정보격차 해소 정책의 하나로 제시하고 있다(박재흥, 2000; 127-8). 즉 정보 소외계층의 일상생활 및 경제활동에 직접적인 도움을 줄 수 있는 컨텐츠의 개발이 필요하다는 것이다. 수도권과 비수도권간 정보격차의 문제의 해소를 위해 정보 기반의 격차를 해소하기 위한 기존의 노력들 위에 망효과가 상대적으로 적은 비수도권지역 정보소외계층을 위한 컨텐츠 개발에 대해 중앙 정부 및 지방자치단체의 직·간접적인 지원이 필요한 시점이라 판단된다. 특히 가장 취약한 계층으로 분석된 비수도권의 저소득층 주민에 대한 정부의 적극적인 투자가 필요하다고 할 것이다.

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金周贊: 미국 조지워싱턴대학교에서 정책학 박사학위를 받고(논문: Defense Planning and Military Expenditure in Korea, 1998) 현재 경상대학교 행정학과 조교수로 재직하고 있다. 주요관심분야는 정책분석론, 재무행정 등이며 논문으로는 "수도권과 비수도권의 정보격차 실태연구(2002), □정책과정에서 NGO의 역할: 국방정책을 중심으로 (2003)□등이 있다. <E-mail: jckim@nongae.gsnu.ac.kr>

민병익: 경상대학교 행정학과 박사과정에 재학중이며 주요관심분야는 행정정보체계론, 인사행정론이다. 논문으로는 □기초자치단체 홈페이지 기능분석(2001)□, □지방자치단체 온라인 주민참여 실명제 도입의 영향분석(2002)□, □기초자치단체 홈페이지 구축수준, 그 영향요인과 효과(2002)□ 등이 있다.

<E-mail: mbi0919@yahoo.com/논문접수일: 2003.2.23./심사완료일: 2003.4.15.>

<부록 1> 컴퓨터와 인터넷 이용률 (1995-2001)

(단위: %)

1995년 조사				1998년 조사			2000년 조사			2001년조사
구분		컴퓨터	인터넷	구분	컴퓨터	인터넷	구분	컴퓨터	인터넷	구분	컴퓨터	인터넷
성별	남성	39.3	3.5	남성	51.1	17.2	남성	58.7	45.1	남성	78.6	63.0
	여성	24.5	0.5	여성	32.5	7.7	여성	41.9	28.8	여성	65.2	49.1
연령	-			10대	72.0	18.2	10대	91.7	73.3	초등학생 10대	93.2 96.3	74.6 93.5
	20대	48.2	2.2	20대	56.8	23.7	20대	71.7	60.0	20대	88.0	84.1
	30대	29.6	2.3	30대	38.1	9.7	30대	46.1	29.5	30대	72.7	64.2
	40대	24.4	1.8	40대	20.2	4.7	40대	31.6	17.2	40대	59.2	53.0
	50대이상	13.1	1.4	50대이상	6.9	1.2	50대이상	10.2	4.9	50대이상	26.4	20.7
지역	대도시	34.3	2.6	대도시	47.7	14.1	대도시	53.0	39.4	대도시	79.5	65.2
	중소도시	30.3	2.3	중소도시	41.3	12.8	중소도시	49.1	35.8	중소도시	72.9	56.8
	읍·면지역	28.2	0.3	읍·면지역	21.0	4.9	읍·면지역	44.2	31.5	읍·면지역	62.4	44.0
학력	중졸 이하	3.4	0.7	초졸 이하 중졸 고졸	1.9 4.3 27.5	0.6 0.0 4.4	중졸 이하	6.3	1.9	초등학교 재학 중졸 이하	93.1 47.1	74.3 43.4
	고졸	26.2	0.7	중재 고재	70.8 68.3	11.5 14.5	고졸 중고생	38.2 91.6	21.8 72.7	고졸	62.4	54.5
	대재이상	58.3	4.9	대재 대졸이상	97.9 65.1	60.4 23.5	대학(원)생 대졸이상	98.4 74.0	91.9 62.4	대졸이상	89.8	85.6
소득	70만원이하	24.9	1.6	100만원이하	20.2	5.0	100만원이하	32.4	24.5	100만원이하	28.1	18.0
	-	-	-	100-199만원	43.0	10.7	100-199만원	46.0	31.8	100-199만원	73.0	53.2
	71-120만원	32.0	1.7	200-299만원	57.4	22.4	200-299만원	56.9	43.1	200-299만원	90.3	77.0
	-	-	-	300-399만원	76.0	24.0	300-399만원	62.1	48.2	300-399만원	93.8	82.2
	120만원이상	40.2	3.1	4백만원이상	54.5	15.2	4백만원이상	62.5	53.4	4백만원이상	89.5	80.2
직업	화이트칼라	59.0	4.8	판매/서비스 사무/기술직 경영/관리직 전문/자유직	47.1 75.7 50.0 62.5	13.7 27.7 0.0 37.5	화이트칼라	81.1	64.0	화이트 칼라	92.7	89.7
	블루칼라	26.9	2.3	기능/숙련공 일반작업직	14.8 6.5	3.3 3.2	블루칼라	41.9	27.8	블루칼라	55.0	45.3
	농/임/어업	5.6	1.4	농/임/어업	4.2	0.6	농/임/어업	14.6	7.3	농/임/어업	16.5	10.7
	자영업	26.4	0.7	자영업	37.2	7.4	자영업	31.9	18.7	자영업	53.5	45.6
	학생	70.7	4.3	중고등학생 대학(원)생	69.5 97.9	13.1 60.4	중고등학생 대학(원)생	91.6 99.4	72.7 94.1	초등학생 중고대학생	93.2 97.7	74.4 95.2
	주부	12.2	0.3	주부	19.0	2.8	주부	21.4	11.0	주부	49.4	42.0
	기타·무직	35.1	1.3	무직 기타	32.4 100.0	6.9 100.0	기타·무직	54.1	43.4	기타·무직	67.7	63.0
전체 (n = 1,500)		31.8	2.0	전체 (n = 1,503)	41.7	12.4	전체 (n = 3,000)	50.4	37.1	전체 (n = 10,340)	72.0	65.0

자료 :한국정보문화센타, 1995, 『초고속정보통신기반구축사업 대국민여론조사 보고서』

한국정보문화센타, 1998, 『국민 정보화인식 및 정보생활 실태조사』

한국정보문화센타, 2000, 『2000 정보생활 실태 및 정보화인식조사』

한국정보문화센타, 2001, 『2001 국민 정보생활 및 격차현황 실태조사』

1995, 1998, 2000 조사부분은 박재흥(2000) 참조 재구성.

<부록 2> 인구사회적 특성 변수를 통제한 수도권·비수도권간 정보기반 격차

구 분			컴퓨터 보유여부		인터넷접속여부
			보유하고 있음	□2 , p	접속되어 있음	□2 , p
성	남자	수도권	3589(84.8%)	□2=111.600 p = .000	3066(73.1%)	□2=160.174 p = .000
		비수도권	3728(76.0%)		2958(60.5%)
	여자	수도권	427(75.7%)	□2=29.277 p = .000	340(60.8%)	□2=22.814 p = .000
		비수도권	397(61.2%)		302(47.0%)
연령	10대	수도권	556(91.6%)	□2=7.296 p =.007	492(81.6%)	□2=9.633 p = .002
		비수도권	663(87.0%)		565(74.5%)
	20대	수도권	851(82.8%)	□2=34.167 p = .000	729(71.5%)	□2=43.524 p = .000
		비수도권	869(72.4%)		696(58.0%)
	30대	수도권	950(82.0%)	□2=28.031 p =.000	772(67.5%)	□2=28.290 p = .000
		비수도권	848(72.9%)		654(56.8%)
	40대	수도권	741(88.2%)	□2=9.606 p = .002	662(79.1%)	□2=18.440 p = .000
		비수도권	783(83.0%)		659(70.2%)
	50대이상	수도권	450(68.5%)	□2=43.426 p =.000	375(57.6%)	□2=71.075 p = .000
		비수도권	470(51.9%)		325(36.0%)
학력	중졸이하	수도권	240(62.0%)	□2=3.138 p = .076	184(48.4%)	□2=5.469 p = .019
		비수도권	657(56.9%)		478(41.6%)
	고졸	수도권	1628(80.2%)	□2=36.128 p = .000	1332(66.3%)	□2=47.360 p = .000
		비수도권	1806(72.6%)		1392(56.2%)
	대졸(전문대 포함)이상	수도권	2043(91.0%)	□2=10.700 p = .001	1806(80.9%)	□2=22.711 p = .000
		비수도권	1559(87.8%)		1319(74.6%)
소득	100만원 미만	수도권	126(55.8%)	□2=7.598 p = .006	95(42.4%)	□2=11.025 p = .001
		비수도권	277(45.0%)		185(30.2%)
	100-199만원	수도권	962(77.0%)	□2=13.779 p = .000	759(61.6%)	□2=16.945 p = .000
		비수도권	1560(71.2%)		1183(54.3%)
	200-299만원	수도권	1463(87.2%)	□2=12.070 p = .001	1231(73.9%)	□2=11.598 p = .001
		비수도권	1388(83.0%)		1142(68.5%)
	300-399만원	수도권	777(90.2%)	□2=4.603 p = .032	702(82.0%)	□2=20.355 p = .000
		비수도권	448(86.5%)		371(71.6%)
	400만원이상	수도권	342(93.7%)	□2=4.888 p = .027	318(87.4%)	□2=7.997 p = .005
		비수도권	219(88.7%)		193(78.8%)
거주지역	대도시	수도권	2342(84.6%)	□2=32.453 p = .000	2037(74.2%)	□2=67.519 p = .000
		비수도권	1773(78.3%)		1424(63.4%)
	중소도시	수도권	1469(82.9%)	□2=45.113 p =.000	1199(68.4%)	□2=37.799 p =.000
		비수도권	1606(74.0%)		1273(58.8%)
	읍·면	수도권	205(80.4%)	□2=19.093 p = .000	170(67.5%)	□2=24.308 p = .000
		비수도권	746(66.4%)		563(50.3%)
직업	농/임/어업	수도권	39(69.6%)	□2=3.844 p =.050	33(60.0%)	□2=8.682 p = .003
		비수도권	268(55.9%)		188(39.3%)
	자영업	수도권	1240(84.0%)	□2=29.395 p = .000	1042(71.1%)	□2=37.518 p = .000
		비수도권	1211(76.2%)		959(60.6%)
	블루칼라	수도권	420(72.0%)	□2=4.074 p =.040	338(58.7%)	□2=8.643 p = .003
		비수도권	684(67.2%)		518(51.0%)
	화이트칼라	수도권	1820(90.6%)	□2=11.094 p = .001	1581(79.2%)	□2=18.882 p = .000
		비수도권	1443(87.1%)		1202(73.0%)
	주부	수도권	152(74.1%)	□2=5.130 p =.024	124(61.1%)	□2=8.145 p = .004
		비수도권	152(64.1%)		111(47.4%)
	무직/기타	수도권	250(69.4%)	□2=6.743 p =.009	205(58.1%)	□2=9.111 p = .003
		비수도권	293(60.8%)		228(47.5%)

부분 이외의 나머지 부분은 유의수준 5% 이하에서 유의미한 차이 있음, 즉 수도권과 비수도권 간에 차이가 존재함

<부록 3> 인구사회적 특성 변수를 통제한 수도권·비수도권간 정보이용 격차 Ⅰ

구 분			컴퓨터 이용 여부		인터넷 이용 여부
			이용하고 있음	□2 , p	이용하고 있음	□2 , p
성	남자	수도권	1987(82.1%)	□2=34.219 p = .000	1851(76.6%)	□2=49.189 p = .000
		비수도권	2128(75.5%)		1912(67.9%)
	여자	수도권	1691(71.2%)	□2=69.581 p = .000	1516(63.9%)	□2=66.808 p = .000
		비수도권	1643(60.0%)		1437(52.6%)
연령	10대	수도권	588(96.9%)	□2=.845 p = .358	573(94.4%)	□2=1.483 p = .223
		비수도권	731(95.9%)		705(92.8%)
	20대	수도권	940(91.4%)	□2=21.142 p = .000	906(88.3%)	□2=24.709 p = .000
		비수도권	1022(85.1%)		967(80.6%)
	30대	수도권	900(77.7%)	□2=28.905 p = .000	810(70.1%)	□2=34.260 p = .000
		비수도권	789(67.8%)		680(58.4%)
	40대	수도권	542(64.5%)	□2=18.844 p = .000	491(58.5%)	□2=19.390 p = .000
		비수도권	513(54.4%)		453(48.1%)
	50대이상	수도권	230(35.0%)	□2=42.959 p = .000	199(30.3%)	□2=64.030 p = .000
		비수도권	183(20.2%)		124(13.7%)
학력	초등학교 재학	수도권	465(94.5%)	□2=2.726 p = .099	376(76.6%)	□2=2.550 p = .110
		비수도권	525(91.9%)		412(72.3%)
	중졸이하	수도권	306(58.2%)	□2=37.924 p = .000	285(54.2%)	□2=37.017 p = .000
		비수도권	462(41.9%)		421(38.2%)
	고졸	수도권	1112(65.4%)	□2=12.548 p = .000	998(58.7%)	□2=22.757 p = .000
		비수도권	1195(59.8%)		1017(50.9%)
	대졸(전문대 포함)이상	수도권	1617(90.0%)	□2=.305 p = .581	1544(86.2%)	□2=.968 p = .325
		비수도권	1460(89.5%)		1386(85.0%)
소득	100만원 미만	수도권	118(52.2%)	□2=15.994 p = .000	106(46.9%)	□2=15.856 p = .000
		비수도권	227(36.9%)		197(32.0%)
	100-199만원	수도권	884(70.8%)	□2=15.595 p = .000	766(61.4%)	□2=10.921 p = .001
		비수도권	1406(64.2%)		1219(55.6%)
	200-299만원	수도권	1322(78.8%)	□2=2.737 p = .098	1207(72.1%)	□2=3.248 p = .072
		비수도권	1279(76.4%)		1156(69.2%)
	300-399만원	수도권	709(82.3%)	□2=.100 p = .752	677(78.8%)	□2=1.415 p = .234
		비수도권	430(83.0%)		394(76.1%)
	400만원이상	수도권	311(85.2%)	□2=.544 p = .461	300(82.2%)	□2=5.277 p = .022
		비수도권	205(83.0%)		184(74.5%)
거주지역	대도시	수도권	2138(77.2%)	□2=24.804 p = .000	1993(72.1%)	□2=39.500 p = .000
		비수도권	1608(71.1%)		1441(63.8%)
	중소도시	수도권	1354(76.5%)	□2=34.385 p =.000	1204(68.1%)	□2=22.905 p =.000
		비수도권	1475(68.0%)		1316(60.7%)
	읍·면	수도권	186(72.9%)	□2=12.324 p = .000	170(66.7%)	□2=16.472 p = .000
		비수도권	688(61.2%)		592(52.7%)
직업	농/임/어업	수도권	2(16.7%)	□2=.000 p =.988	2(16.7%)	□2=.479 p = .489
		비수도권	32(16.5%)		20(10.3%)
	자영업	수도권	385(57.6%)	□2=8.124 p = .004	336(50.4%)	□2=10.981 p = .001
		비수도권	416(50.2%)		346(41.8%)
	블루칼라	수도권	215(56.3%)	□2=.415 p =.519	181(47.4%)	□2=1.119 p = .290
		비수도권	306(54.2%)		248(43.9%)
	화이트칼라	수도권	908(92.8%)	□2=.094 p = .759	880(90.2%)	□2=1.370 p = .242
		비수도권	711(92.5%)		680(88.4%)
	주부	수도권	584(56.7%)	□2=41.452 p =.000	511(49.6%)	□2=46.731 p = .000
		비수도권	490(42.9%)		401(35.1%)
	무직/기타	수도권	225(75.0%)	□2=12.883 p =.000	211(70.6%)	□2=13.210 p = .000
		비수도권	239(62.1%)		219(57.0%)

부분 이외의 나머지 부분은 유의수준 5% 이하에서 유의미한 차이 있음, 즉 수도권과 비수도권 간에 차이가 존재함

<부록 4> 인구사회적 특성 변수를 통제한 수도권·비수도권간 정보이용 격차 Ⅱ

구 분			컴퓨터 이용 시간				인터넷 이용 시간
			표본	평균	t	p	표본	평균	t	p
성	남자	수도권	2418	209.00	7.530	.000	2289	169.35	9.226	.000
		비수도권	2817	166.51			2716	120.24
	여자	수도권	2371	117.85	6.293	.000	2243	98.10	7.801	.000
		비수도권	2734	92.67			2636	69.01
연령	10대	수도권	607	187.81	-.004	.997	562	180.99	2.943	.003
		비수도권	762	187.84			724	156.33
	20대	수도권	1027	261.07	4.892	.000	964	223.23	6.418	.000
		비수도권	1200	214.08			1152	164.12
	30대	수도권	1156	183.22	6.303	.000	1101	141.86	7.623	.000
		비수도권	1161	133.31			1119	87.95
	40대	수도권	839	119.11	3.625	.000	788	92.46	4.274	.000
		비수도권	942	92.03			920	64.76
	50대이상	수도권	656	50.91	5.763	.000	638	37.92	6.189	.000
		비수도권	906	23.68			893	13.33
학력	초등학교 재학	수도권	491	113.97	2.154	.031	468	78.22	2.104	.036
		비수도권	571	102.26			536	66.72
	중졸이하	수도권	525	94.25	3.846	.000	501	80.12	5.207	.000
		비수도권	1103	69.86			1081	50.27
	고졸	수도권	1698	126.36	4.774	.000	1603	105.12	6.090	.000
		비수도권	1998	100.80			1926	73.49
	대졸(전문대 포함)이상	수도권	1794	238.82	2.308	.021	1691	196.62	4.516	.000
		비수도권	1629	222.04			1564	166.16
소득	100만원 미만	수도권	226	130.40	4.822	.000	216	99.31	4.264	.000
		비수도권	615	65.26			608	47.41
	100-199만원	수도권	1247	153.54	6.388	.000	1183	122.39	6.418	.000
		비수도권	2190	112.18			2106	81.91
	200-299만원	수도권	1674	163.54	1.841	.066	1577	133.19	3.274	.001
		비수도권	1670	152.03			1598	114.08
	300-399만원	수도권	861	172.56	-1.416	.157	809	147.58	1.537	.125
		비수도권	517	188.46			499	133.04
	400만원이상	수도권	364	191.02	.750	.453	346	157.45	1.945	.052
		비수도권	247	179.05			237	130.70
거주 지역	대도시	수도권	2766	165.13	5.395	.000	2617	137.58	6.451	.000
		비수도권	2261	137.61			2159	106.86
	중소도시	수도권	1768	163.02	5.816	.000	1680	129.63	6.737	.000
		비수도권	2168	129.06			2105	92.66
	읍·면	수도권	255	156.10	3.000	.003	235	127.07	3.761	.000
		비수도권	1122	117.20			1088	76.02
직업	농/임/어업	수도권	12	25.00	.756	.451	12	52.50	.985	.346
		비수도권	194	13.77			192	8.13
	자영업	수도권	667	111.87	2.709	.007	641	87.73	3.427	.001
		비수도권	827	88.16			801	61.53
	블루칼라	수도권	382	105.20	1.762	.079	363	86.85	2.271	.024
		비수도권	565	87.28			537	62.27
	화이트칼라	수도권	978	315.12	2.913	.004	925	238.19	5.383	.000
		비수도권	767	282.38			749	183.43
	주부	수도권	1027	62.26	6.273	.000	976	52.37	7.226	.000
		비수도권	1141	40.97			1109	28.29
	무직/기타	수도권	300	178.70	3.607	.000	276	150.43	3.761	.000
		비수도권	385	127.12			375	99.03

부분 이외의 나머지 부분은 유의수준 5% 이하에서 유의미한 차이 있음, 즉 수도권과 비수도권 간에 차이가 존재함