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SunHee Lee, Master’s Student, Dept. of GeoInformatics University of Seoul. [email protected] DongHyeun Yoon, Doctor’s Student Dept. of GeoInformatics University of Seoul. [email protected]
JuneHwan Koh, Professor, Dept. of GeoInformatics University of Seoul. [email protected] (Corresponding Author)
다중회귀분석을 이용한 서울시 1인 가구의 연령별 분포요인에 관한 연구
A Study on the Age Distribution Factors of One Person Household in Seoul using Multiple Regression Analysis
이선희*․ 윤동현* ․ 고준환***
SunHee Lee ․ DongHyeun Yoon ․ JuneHwan Koh
요 약 최근 몇 년간 서울시는 총 인구 수가 꾸준히 감소하고 있으나, 소형가구의 증가로 인해 총 가구 수는 증가하는 양상을 보이고 있다. 수도권 내 소형가구는 2010년 기준 전체가구의 44%를 차지하고 있으며, 통계청에서는 2020년에 는 전국의 1인 가구 수가 전체가구의 약 30%이상을 차지할 것이라고 예상하였다. 1인 가구 관련 선행연구에 따르면 1인 가구가 연령별로 선호하는 주택유형이나 주변 환경 등이 다르게 나타나며, 본 연구에서는 연령별 차이가 1인 가구의 공 간적 분포로 이어질 것이라는 연구가설을 제시하고자 한다. 따라서 1인 가구의 공간적 분포 요인이 되는 시설들을 대상 으로 네트워크에 기초한 서비스 권역 분석 후 도출된 면적을 공간적 단위의 면적 비율로 계산하여 이를 독립변수로 적용 한 다중회귀분석을 실시하였다. 공간적 단위는 서울시 집계구이며, 이를 토대로 연령별 1인 가구 수와 분포요인간의 상 호작용을 살펴보았다. 또한 더미변수로 서울시 공간권역인 도심권, 동북권, 동남권, 서북권, 서남권으로 설정하고 각각 의 권역별 결과를 도출하였다. 그 결과, 연령별로 주로 분포하고 있는 공간권역이 각기 다르게 나타났으며, 20대는 대학 가 근처 주택, 30대는 전월세 주택, 40~50대는 월세주택, 60대 이상은 연면적 40m2 이하의 주택을 선호하는 것으로 나타 났다. 이와 같이 1인 가구는 연령별로 선호하는 주택환경이 다르기 때문에, 이를 고려한 주택정책이 제시되어야 할 것이다.
키워드 : 1인 가구, 다중회귀분석, 서비스 권역 분석
Abstract While the number of total population in Seoul has been on the constant decline for the last few years, the number of household has increased due to the rising tendency of the smaller households. In 2010, the small households in the metropolitan areas accounted for 44% of the entire households, and Statistics Korea has reported that one person household, which will take up more than 30% of the whole household, will have been the most common type of household by 2020. This reason of rise will be differently shown according to age like the preferred housing type or surrounding environments, this research is suggest to research hypothesis that distinction of age leads to the spatial distribution of one person household. Therefore, this research is to exercise a multiple regression analysis targeting on the facilities, which become the spatial distribution factor of one person household, with the independent variable gained from the concluded area calculated with the area ratio of the spatial unit followed by the service area analysis based on network. The spatial unit is the census output of Seoul, and based on this the interaction between the number of one person household according to age and the factors of its distribution. Also, the spatial regions - downtown, northeast, southeast, northwest, southwest - are designed as dummy variables and the results of each region are found out. As a result, the spatial regions occupied according to age are found to be varied - people in their 20s prefer housings near the college, 30s lease or the monthly rental housings, 40s the monthly rental housings, and over 60s the housing with the floor area of less than 40m
2. Likewise, one person household has different types of housing environments preferred according to age, and thus a housing policy concerning this will have to be suggested.
Keywords : One Person Household, Multiple Regression Analysis, Service Area Analysis
1. 서 론
지난 2000년부터 2010년까지의 서울시 인구는 약
30 만 명 가까이 감소하는 추세에 들었다. 그러나 소형
가구의 증가로 인하여 가구 수는 약 50만 가구가 증가
하였고 수도권 내 소형가구는 2010년 기준 전체가구
Table 1. Previous Research
Author Title Contents of the study
Sang Young Shin(2010)
A Study on the Spatial Distribution of One Person Households : The Case of
Seoul
One households are conducted to cluster analysis targeting dense areas, after typified to examine
the characteristics of the housing.
Jea Soon Lee(2011)
A Study on the Spatial Distribution and regional Characteristics of One Person
Households
To target one households of between 2000-to-2005, to apply the multiple regression
analysis and LQ index Sung Jo Hong,
Young Jin Kim, Kun Hyuck Ahn(2011)
Residential Mobility Patterns and Pull-factors of Small Households in Seoul
Analysis of residential mobility patterns of small-sized households of Seoul in 2004
Jae Su Lee, Jae Seob Yang(2012)
Housing Policy Directions for Single- and Two-Person Households in Seoul
Analysis of increase factor of small-sized households lived in Seoul 2010 ; age and
income level-specific socio-economic characteristics, residential, lifestyle, dense residential area of type and characteristics
Hyo Ran Lee(2013)
(A)study on the spatial distribution characteristics of female single households
in the Seoul metropolitan area
Location coefficient of female single households is extracted (LQ index), by age, to visualize the
regional concentration of residence
Jeong Eun Chae, So Yeon Pak, Byung Seol
Byun(2014)
An Analysis of Spatial Concentrated Areas of Single Person Households and
Concentrating Factors in Seoul
Basis of number of households in 2000-2010 years by Population and Housing Census was conducted to the LISA analysis and hot spot analysis, to derive one-person households dense
region Chang Ju Yoo, Kwang
Woo Nam(2014)
Spatio-Temporal Distribution Analysis of One-Person Household - The Case of
Busan City -
Using in the period between 200-to-2010 census data, to see the time-series variation, the
distribution characterization in the space 의 44.1%를 차지하고 있으며, 2030년에는 51.8%에 이
를 것으로 예상하고 있어 가장 보편적인 가구가 될 것으로 전망되고 있다.
1 인 가구의 증가가 점차 가속화됨에 따라 최근 소형 주택에 대한 수요가 증가하고 있으며, 정부는 이에 대 응하고자 도시형생활주택 공급, 주차장법 완화, 건축 법 완화 등의 정책을 내놓고 있다[3]. 1인 가구의 거주 실태에 대한 연구에 따르면, 연령별로 밀집 주거지의 유형과 특성이 각각 다르며 특히 이러한 현상은 20~30 대 청년가구와 60대 이상의 고령가구로 양극화 를 보이고 있다[11]. 이러하듯 연령별로 다른 주거패 턴을 만족 시킬만한 정책들은 미비한 상황이며 각 연 령별 1인 가구의 분포요인의 차이점을 제시할 연구 또한 필요하다. 통계청의 인구주택 총 조사에 의하면 1 인 가구는 혼인상태, 교통수단, 점유형태, 통근통학 등 추이가 연령별로 다른 것으로 나타났다. 이는 연령 대 별 원하는 주택유형이나 시설환경이 각자 다르기 때문이며 1인 가구의 연령별 공간적 밀집 분포로 이끄 는 요인이라고 사료된다. 본 연구에서는 서울시 집계
구별 1인 가구의 연령별 가구 수를 중심으로 공간적 분포요인과 어떠한 상호작용을 하는지 분석한 후, 연 령별 분포요인의 차이점을 서울시 공간권역별로 비교 하고자 한다. 이러한 연구결과는 향후 1인 가구의 주 택수요 대응방안과 정책의 기초자료로서 활용되길 기 대한다.
2. 선행연구 검토
2.1 1인 가구 관련 연구 고찰
1 인 가구와 관련된 연구는 주로 주택이나 가구와
연관된 연구들이 많이 이루어지고 있다(Table 1). 특히
공간적 밀집요인에 대해 연구한 사례가 많았는데, 먼
저 Yoo[15]는 2010년 1인 가구 데이터를 군집분석을
활용하여 부산시 1인 가구의 밀집지역의 유형화를 실
시하였고, Chae[1]는 LISA 분석을 통해 서울시 1인
가구의 공간적 밀집지역을 도축하고 밀집요인을 알아
보았다. Shin[14]은 1인 가구가 밀집된 지역들을 대상
으로 군집분석을 활용하여 유형별 주거특성을 살펴보 고, 1인 가구의 공간적 분포와 지역적 특성의 관계를 알아보고자 회귀분석을 실시하였다. Lee[7]는 수도권 여성 1인 가구 주거지의 공간적 분포 특성을 LQ지수 및 공간회귀분석을 통해 분석하였으며, 주거지 분포 에 영향을 주는 도시 계획적 요인을 통해 시사점을 도출하였다. Lee[10] 또한, LQ지수를 활용하여 20대 이하 1인 가구와 60대 이상 1인 가구의 주거특성과 공간적 분포특성을 나누어 살펴보았다.
또한, 1인 가구뿐만 아니라 2인 가구와 함께 소형가 구로 묶어 연구를 한 사례도 있었는데, Hong[3]은 회 귀분석을 통하여 서울시 2인 이하 소형가구의 주거이 동 패턴 및 유입요인을 분석하였고, Lee[11]는 2010년 서울 1·2인 가구의 밀집유형 및 특성을 종합적으로 분석하여 주택정책의 방향을 제시하였다. 이와 같이 1 인 가구 관련 선행연구는 주거특성과 공간적 분포를 주로 다루고 있으며, 분석방법에서는 회귀분석 등 통 계분석을 실시한 연구들이 대다수였다. 여기에서 1인 가구가 밀집하는 요인이 되는 독립변수들이 대부분 공간적 단위별 개수나, 단순 연면적으로 적용된 사례 를 볼 수 있었는데, 이는 시설에 대한 접근성을 배제한 한계점으로 보인다. 특히 공공시설 변수는 단순 개수 가 아닌, 접근성을 척도로 하는 변수로 도출되어야 한 다. 이러한 시설들의 접근성을 분석하는 기능 중 네트 워크 분석과 버퍼 분석이 있다. 네트워크 분석은 서로 연관된 선형 형상물인 고속도로, 철도, 도로와 같은 교통망이나 하천, 전기, 전화, 상하수도 등의 관망의 연결성과 경로를 분석하는 것이다[8]. 버퍼분석은 어 느 지점을 중심으로 원하는 거리만큼 버퍼를 생성 및 활용하여 분석한다. Lee[10]은 버퍼분석을 통해 산출 된 대학, 병원 요소의 면적을 동별 면적비율로 변환하 여 해당 변수로 사용하였다. 그러나 이는 공공시설이 도로망을 중심으로 공급되는 특성을 고려하지 못한 것으로 보인다.
그리하여 본 연구는 선행연구의 한계점을 개선하기 위해 서비스 권역을 적용한 네트워크 분석을 실시하 고자 한다. 1인 가구 관련 선행연구에서는 서비스 권 역 분석을 실시한 사례가 없기 때문에 기존연구와 차 별성이 있고, 기존과는 다른 연구결과가 나올 수 있다 고 판단되기 때문이다. 본 연구에서 수행하는 서비스 권역 분석은 시설별로 사람이 최대로 이동 가능한 거 리인 이용권을 서비스 권역으로 설정하고자 하기 때문 에 이에 따른 관련 선행연구도 같이 살펴보기로 한다.
2.2 서비스 권역을 적용한 네트워크 분석 관련 연구 고찰
이용권은 공공시설을 중심으로 영향을 미치는 권역 을 말하며, 보행권 및 생활권과 연관이 깊다. 여기서 보행권이란, 페리의 근린주구의 개념에서 비롯된 것 으로 걸어서 필요한 시설이나 행동을 할 때 적용되는 척도이다. 또한 이용권은 주거단지, 공공시설 등과 맞 물려 연구되어지고 있다. Oh[13]는 거리와 시설물 관 계를 통해, 공공시설, 문화시설, 주변시장 등을 800m 이상으로 분류하였고, Kim[5]은 즐겁게 걸을 수 있는 보행한도에서 인간이 적정하게 보행할 수 있는 한도 를 300~400m로 설정하였으며, 버스 등 다른 대체 교 통수단을 이용하면 700m, 걷는 의욕의 감소거리를 500m 로 설정하고, 300~500m는 도시적 보행거리 한 계라고 하였다. C.A.Perry는 보행거리의 한계를 통상 1,000m 로 설정하였으며, 유치원, 놀이터, 구멍가게는 반경 100m로, 약국, 세탁소, 초등학교는 반경 250m, 동사무소, 파출소, 은행, 슈퍼마켓, 중학교는 반경 500m, 고등학교, 근린공원, 쇼핑센터는 반경 1,000m 로 설정하였다[6].
한편, 네트워크 분석을 활용한 선행연구는 위의 연 구들을 토대로 한 이용권역을 적용한 사례가 많았는 데, Ma[12]는 노인의 보행권을 3차 권역으로 나누어 300/500/1,000m 로 설정하였으며 노인복지시설을 중 심으로 네트워크 분석을 수행하였다. Jeon[4]은 보행 거리를 250/500/1,000m로 설정 후 네트워크 분석을 실시하여 근린생활권 공공시설의 보행이용권을 분석 하였다.
이러하듯 공공시설의 접근성을 다룬 선행연구를 토 대로 기존 1인 가구의 분포요인으로 적용되었던 공공 시설 개소 수 또는 면적, 시설까지의 거리 등 단순 양 적 지표 수준을 벗어나 시설별 도로망과 같은 네트워 크를 기초한 서비스 권역 분석을 통해 도출된 결과를 분포요인으로 적용한다면 선행연구와는 다른 연구결 과를 기대해볼 수 있을 것이다.
3. 연구범위 및 방법
3.1 연구범위 및 요인설정
Table 2 와 같이 연령별 1인 가구 분포를 살펴본 결
과, 20~30대와 60대 이상에 많이 몰려있는 양상을 확
인 할 수 있다. 기존 1인 가구 관련 선행연구에서는
20 대, 60대 이상만을 살펴본 연구들이 대다수였으나,
본 연구에서는 10대 이하 1인 가구를 제외한 전 연령
Table 2. The Number of One Person Household and Rate
20s 30s 40s 50s More than 60’s Total
The Number of One Person Household 203,552 199,971 109,741 80,733 168,504 762,501
One Person Household Rate 27% 26% 14% 11% 22% 100%
Total Household Rate 6% 6% 3% 2% 5% 22%
Table 3. Set of Variables
Division Description Source Set of
Variables One Person
Household
Rate of One Person Household
Ratio of Total Households to 20s and 30s, 40~50s, more than 60s One
Person Household
2010 Population and Housing Census, Statistics
Korea
Dependent Variable
Independent Variable Society and
Economy Number of Companies The Number of Companies according to Census Output Area in 2010
House and Household
Ratio of Total Housing to Tenure Housing
Ratio of Total Housing to Owner-Occupied Housing and Lease,
Monthly Rent in 2010 Ratio of Total Housing
to Type of Housing
Ratio of Total Housing to Detached House and Multi-Unit Dwelling in
2010 Ratio of Total Housing
to Floor Area of Housing
Ratio of Total Housing to Floor Area under 40m
2and Floor Area over 40m
2Housing in
2010 Officially Assessed
Individual Land Price
Officially Assessed Individual Land Price according to Census Output
Area in 2010
2010 Officially Assessed Individual Land Price,
Seoul Real Estate Information Plaza
Traffic
Subway
Ratio of Census Output Area to Service Area of Subway(700m) in
2010
2010 Urban Planning Information DB, UPIS
Bus Stop
Ratio of Census Output Area to Service Area of Bus Stop(400m) in
2010
Humanity and Society DB, Biz-GIS
Convenient Facility
Welfare Facility and General Hospital
Ratio of Census Output Area to Service Area of Welfare Facility(800m) and General
Hospital(1,000m) in 2010
2010 Urban Planning Information DB, UPIS
Park and Green Area Ratio of Census Output Area to Park and Green Area in 2010
Humanity and Society DB, Biz-GIS
Commercial Facility
The Number of Commercial Facility according to Census Output Area in
2010 Education College
Ratio of Census Output Area to Service Area of College(1,000m) in
2010 Dummy
Variable Spatial Region in Seoul
The Downtown compared with Northeast, Southeast, Northwest,
Southwest
2010 Population and Housing Census, Statistics
Korea
Table 4. Set of Service Area According to Facility
Division Bounds Facilities Scale Facilities dealt
with this study
Setting of Using Area Small Living
Area Walking Distance
Dong Office, Post Office, Center for Senior Citizens, Community
Center
within a 300~400 meter
radius
Bus Stop 400m
Subway 700m
Medium Living Area
2~4 Small Living Area
Welfare Center, Police Station, Middle School,
High School, General Hospital
within a 800~1,000 meter
radius
Welfare Facility 800m General Hospital 1,000m Big
Living Area District Unit General Hospital, City Hall, College
over a 1,000
meter radius College 1,000m
층의 분포요인에 대한 차이점을 분석하고자하기 때문 에 20대 이상의 연령대를 다음 네 개의 분류로 나누었다.
20 대는 대부분 대학교를 다니거나 취업준비생으로 대학교 중심에 밀집하고 있을 것이라 판단하여 20대 를 따로 두어 ‘20대’로 분류하고, 30대는 사회초년생 으로 회사중심에 밀집하고 있을 것이라 판단하여 ‘30 대’로 분류하였다. 40~50대는 이혼, 사별 등 가구 상태 와 연관이 있을 것이라고 판단하여 ‘40~50대’로 분류 하였으며, 60대 이상 1인 가구는 독거노인의 문제 등 으로 인하여 사회적 이슈인 만큼 60대를 따로 묶어
‘60 대 이상’으로 분류하였다. 다음으로 1인 가구를 밀 집시키는 요인에 따른 변수설정을 실시하였는데, 회 사를 다니는 1인 가구를 밀집시키는 요인으로 ‘총사업 체 수’를 ‘사회 및 경제’ 변수로, ‘점유형태’와 ‘주택유 형’, ‘연건평 별 주택 유형’, ‘공시지가’도 1인 가구를 밀집시키는 요인이라 판단하여 ‘주택 및 가구’ 변수로 묶었다. 또한, 1인 가구가 교통수단을 이용하기 위해
‘ 버스정류장’ 및 ‘지하철’ 위치를 주거지를 선택할 때 중요하게 생각 할 요인으로 판단해 ‘교통’ 변수로 설 정하였고, ‘복지시설’ ‘종합병원’, ‘공원 및 녹지’, ‘상 업시설’을 ‘편의시설’로 묶어 변수로 지정하였다. 여 기서 ‘복지시설’과 ‘종합병원’은 서비스 권역 분석을 따로 실시 후 도출된 서비스 권역을 합쳐 같은 변수로 묶었다. 특히, ‘복지시설’은 기존 연구에서 다루지 않 았던 요인들로 1인 가구 수와 어떠한 상관성이 있는지 연구할 가치가 있다고 판단되었다. 마지막으로 20대 이상 1인 가구가 학업을 위해 ‘대학교’ 근처에 거주할 것이라고 판단하여 ‘교육’이라는 변수로 설정하였으며, 서울시 5개의 공간권역 중 도심권을 기준으로 하는 총 4개의 공간권역 더미변수를 생성하였다(Table 3).
이리하여 총 5가지 밀집 요인과 연령별 1인 가구가 어떠한 상관관계가 있는지 서비스 권역 분석과 다중
회귀분석을 통해 살펴보고자 한다.
3.2 서비스 권역 분석
1 인 가구를 밀집시키는 요인 중 교통(지하철, 버스 정류장), 편의시설(복지시설 및 종합병원), 교육(대학 교)는 공공시설이므로 독립변수로 설정하기에 앞서 각 시설별 서비스 권역을 설정 후 네트워크 기반의 서비스 권역 분석을 수행한다. 본 연구의 네트워크 모 델에서 중간점은 자원을 배분하는 곳으로 공공시설들 을 의미하고, 결절점은 공공시설을 이용하는 개체인 1 인 가구의 수를 말한다. 이때 사용하는 1인 가구 수는 모든 연령대를 사용하기로 하고, 집계구에 골고루 퍼 져있다고 가정하며, 링크는 서울시 도로중심선을 사 용한다.
본 연구에서는 서비스 권역 분석을 실시할 변수로 공공시설인 지하철, 버스정류장, 복지시설, 의료시설, 대학교를 설정하였다. Chung[2]은 Table 4와 같이 시 설별 생활권을 소 생활권, 중 생활권, 대 생활권으로 나누었는데, 소 생활권은 초등학교, 경로당, 복지센터 를 중심으로 반경 300~400m로, 중 생활권은 2~4개의 소 생활권을 범위로 하고 종합복지센터, 경찰서, 중학 교, 종합병원 등이 고려되며 반경 800~1,000m의 규모 를 가진다. 대 생활권은 대단위 종합병원, 시청, 대학 교 등이 위치를 하게 되며 반경 1,000m 이상의 규모를 가진다.
그리하여 본 연구에서는 서비스 권역 분석을 실시
할 시설을 3개의 생활권에 대입하였다. 먼저 버스정류
장은 주거지에서 도보로 이동하는 경우가 대부분이기
때문에 Kim[5]이 제시한 걷기에 적정한 거리인 400m
를 서비스 범위로 적용하였으며, 지하철은 위의 연구
에서처럼 버스 등 다른 대체 교통수단을 이용하는 경
우가 많기 때문에 700m를 적용하였다. 그리고 복지시
Figure 2. Flow Chart of The Study Figure 1. Diagram of Service Area Analysis
설은 Oh[13]가 정한 800m이내의 시설에 포함되므로 서 비스 범위를 800m로 설정하였다. 종합병원은 Chung[2]
이 설정한 중-대 생활권 내에 포함되는 시설이므로 서
비스 범위를 1,000m로 설정하였으며, 대학교는 C.A.
Perry[6] 의 근린주구 이론 중 통학권은 최대 1,000m로 설정하기 때문에 1,000m를 적용하여 서비스 권역 분 석을 실시한다.
Figure 1 과 같이 서비스 권역 분석 결과로 각 시설별 서비스 권역이 추출되는데, 이를 집계구 면적으로 나 누어 집계구별 공공시설 서비스 권역 면적 비율을 계 산한다. 이 결과는 각 시설별 독립변수에 대입하여 다 중회귀분석에서 다루고자 한다.
3.3 다중회귀분석
다중회귀분석은 2개 이상 복수의 독립변수들을 이
용한 회귀분석으로, 독립변수가 종속변수에 미치는
영향력의 크기를 파악하고 이를 통하여 독립변수의
Figure 3. Result of Analysis about Bus Stop
Figure 4. Result of Analysis about Welfare facility and General Hospital
Figure 5. Result of Analysis about College 일정한 값에 대응하는 종속변수 값을 예측하는 모형
을 산출 하는 방법이다. 회귀분석은 특정한 독립변수 값에 해당하는 종속변수 값들은 정규분포를 해야 하 며, 모든 정규분포의 분산은 동일해야한다. 또한, 종속 변수 값들은 통계적으로 서로 독립적 이어야하고, 다 중회귀분석의 경우 독립변수들 간에 다중공선성이 존 재하지 않아야한다[9]. 본 연구에서는 위의 전제조건 을 만족하며, Table 3과 같이 1인 가구를 밀집시키는 요인을 사회 및 경제, 주택 및 가구, 교통, 편의시설, 교육으로 나누어 독립변수로 설정하고, 집계구별 1인 가구 수를 연령별로 총 가구 수에 대한 비율로 계산한 값을 종속변수로 하는 다중회귀분석을 실시하고자 한 다. 또한 서울시 공간권역을 더미변수로 하여 권역별 분포요인을 살펴보고자 한다. 먼저 변수별 척도가 각 기 다르기 때문에 원 자료를 표준화 점수로 변환시킨 후 이를 활용하기로 한다. 또한 종속변수가 정규분포 하는지, 분산은 동일한지 살펴보고, 다중공선성 등 문 제를 일으키는 변수는 제거하여 회귀분석을 재실시
한 후, 도출된 회귀식이 유의한지 잔차와 VIF, F-test를 통해 살펴본다. 그리고 연령별 1인 가구 수와 독립변 수간의 관계를 회귀계수와 결정계수를 통해, 연령별 1 인 가구의 선호요인과 요인순위를 도출하고, 선호요 인의 연령별 변화를 살펴보고자 한다(Figure 2).
4. 분석결과
4.1 서비스 권역 분석 결과
5 개의 시설을 중심으로 서비스 권역 분석을 수행한
후, 결과물인 서비스 권역을 집계구 레이어와 intersect
를 실시하여 각 집계구 내 서비스 권역의 비율을 계산
하였다. 그리고 Quantile로 Reclassify 한 결과, Figure
3~Figure 6 와 같은 결과를 얻을 수 있었다. 복지시설
과 종합병원은 각각 서비스 권역 분석을 수행 한 후,
Figure 4 와 같이 하나의 레이어로 합쳤다. Figure 5는
대학교 서비스 권역과 더불어 인덕대학교와 광운대학
Figure 6. Result of Analysis about Subway
교 일대의 서비스 권역을 확대하였으며, Figure 6은 강남구 대치역 일대의 서비스 권역을 확대하였다. 버 스정류장과 복지시설 및 종합병원은 설치되어있는 수 가 많고, 주거지와 밀접하게 분포되어있기 때문에 서 울시의 대부분을 서비스하고 있다. 지하철 또한 철로 를 따라 서비스 권역이 분포하고 있음을 알 수 있으며, 대학교는 대부분 강북권에 위치하고 있어 20~30대의 1 인 가구의 공간적 분포에도 영향을 미칠 것이라고 판단된다. 각 결과는 집계구별로 구축 후 독립변수로 설정하여 다중회귀분석을 실시하였다.
4.2 연령별 다중회귀분석 결과
연령별 1인 가구의 분포요인의 차이를 살펴보기 위 해 다중공선성 등 문제를 일으키는 변수였던 “점유형 태별 가구” 변수 중 “자가” 변수는 제거하고 다중회귀 분석을 실시한 결과, Table 5와 같이 다중회귀분석 결 과가 도출되었다. 전 연령대 회귀모형 모두 잔차의 정 규성 및 선형성, 공선성은 유의하게 나타났으며 연령 별 비교를 위해 유의확률이 0.05보다 높게 나온 변수 들도 회귀모델에 포함하였다.
먼저 “사업체” 변수에서는 전 연령대와 정(+)의 관 계를 보이고 있어, 사업체가 1인 가구의 분포에 영향 을 미치고 있음을 알 수 있으며, 특히 30대에서 다른 연령대에 비해 높은 관계를 보이고 있다. “점유형태별 가구” 변수에서 “전세”, “월세”는 전 연령대에서 대체 적으로 정(+)의 관계를 갖고 있으며 특히, 20대부터 50 대는 월세를 더 선호하는 것으로 보이는데, 이는 서 울시내 부동산의 전세 매물이 월세 매물보다 적기 때 문으로 판단되어진다. 그러나 60대 이상에서는 월세 와 부(-)의 관계를 보이고 있어 월세보다는 전세를 선
호하는 양상을 보이고 있다. “주택유형별 주택”변수
에서는 20대와 30대 모두 단독주택과 공동주택에서
정(+)의 관계를 보이고 있으나, 공동주택에서 더 높은
정(+)의 관계를 가지고 있어, 단독주택에 비해 공동주
택에서 더 주거하고 있음을 알 수가 있다. 그러나
40~50 대와 60대 이상 1인 가구는 단독주택에서 정(+)
의 관계를, 공동주택에서는 부(-)의 관계를 띠고 있어,
40 대 이상부터는 단독주택을 선호하는 것을 알 수 있
다. “연건평별 주택”에서는 연면적 40m
2이하와 연면
적 40m
2이상을 변수화 하여 살펴보았는데, 전 연령대
모두 40m
2이하의 주택에서 정(+)의 관계를 보이고, 그
이상의 면적을 갖는 주택에서는 부(-)의 관계를 가지
고 있어, 40m
2이하의 소형주택을 선호하고 있음을
알 수가 있다. 다음으로 “공시지가” 변수에서는 20~30
대에서는 정(+)의 관계를 40대 이상에서는 부(-)의 관
계를 나타내고 있어, 젊은 층일수록 공시지가가 높은
지역, 예를 들면 역세권 등에서 주거하고 있음을 알
수가 있다. 20~30대는 대학교나 회사 등 근처에 주거
하고 있을 확률이 높고, 그 일대는 많은 유동인구 등으
로 지가가 높게 형성되어 있기 때문에 지가와 20~30
대 1인 가구의 관계가 정(+)의 관계로 나타났다고 판
단되어진다. “교통”변수에서 지하철은 20~30대에서
정(+)의 관계를, 40대 이상 1인 가구에서는 부(-)의 관
계를 보이고 있다. 이는 공시지가와 역시 등교나 출근
등을 위해 지하철역 근처에서 젊은 층이 40대 이상
가구보다 많이 살고 있음을 보여준다. 그러나 버스에
서는 20대만이 부(-)의 관계를 나타내고 있어 이들이
주로 이용하는 시설이 보행권 내에 위치하고 있다고
판단되어진다. “편의시설” 변수에서 복지시설 변수는
30 대와 40~50대에서만 정(+)의 관계를, 20대는 부(-)
Table 5. Result of Multiple Regression Analysis (* Result Value of Service Area Analysis)
model
20s One Person Household
30s One Person Household
40~50s One Person Household
more than 60s One Person Household B Beta p-value B Beta p-value B Beta p-value B Beta p-value
(constant) 2.122 0.000 2.391 0.000 1.840 0.000 1.873 0.000
Companies Companies 0.019 0.030 0.012 0.057 0.103 0.000 0.041 0.088 0.000 0.010 0.023 0.044
Tenure Housing
Owner-Occu
pied Housing - - - - - - - - - - - -
Lease 0.074 0.078 0.000 0.141 0.228 0.000 0.105 0.176 0.000 0.021 0.039 0.000 Monthly Rent 0.718 0.710 0.000 0.349 0.561 0.000 0.192 0.330 0.000 -0.033 -0.065 0.000
Type of Housing
Detached
House 0.016 0.023 0.010 0.041 0.081 0.000 0.022 0.043 0.008 0.023 0.048 0.002 Multi-Unit
Dwelling 0.162 0.228 0.000 0.089 0.178 0.000 -0.121 -0.246 0.000 -0.158 -0.349 0.000
Floor Area of Housing
Floor Area
under 40㎡ 0.024 0.024 0.224 0.045 0.085 0.000 0.041 0.089 0.000 0.160 0.363 0.000 Floor Area
over 40m
2-0.038 -0.075 0.000 -0.003 -0.005 0.819 -0.021 -0.038 0.119 -0.030 -0.058 0.001 Officially
Assessed Individual Land Price
Officially Assessed Individual land Price
0.066 0.084 0.000 0.057 0.103 0.000 -0.014 -0.026 0.047 -0.060 -0.118 0.000
Traffic Subway* 0.091 0.113 0.000 0.051 0.094 0.000 -0.024 -0.044 0.000 -0.013 -0.027 0.004 Bus Stop* -0.024 -0.028 0.006 0.002 0.003 0.769 0.007 0.012 0.275 0.010 0.021 0.032
Convenient Facility
Welfare Facility and
General Hospital*
-0.010 -0.007 0.483 0.018 0.025 0.012 0.003 0.004 0.729 0.000 0.000 0.987
Park and
Green Area -0.025 -0.024 0.009 -0.008 -0.014 0.119 -0.001 -0.002 0.851 0.002 0.003 0.723 Commercial
Facility 0.019 0.026 0.010 0.048 0.089 0.000 0.045 0.085 0.000 -0.008 -0.015 0.111 Education College* 0.122 0.176 0.000 0.000 0.000 0.961 -0.051 -0.098 0.000 -0.023 -0.050 0.000
Dummy Variable
Southeast -0.104 -0.053 0.003 -0.016 -0.012 0.021 -0.122 -0.089 0.000 -0.327 -0.259 0.000 Northwest 0.162 0.070 0.000 0.042 0.026 0.086 -0.153 -0.097 0.000 -0.174 -0.123 0.000 Southwest 0.129 0.076 0.000 0.022 0.019 0.324 -0.126 -0.109 0.000 -0.239 -0.227 0.000 Northeast 0.069 0.040 0.030 -0.088 -0.075 0.000 -0.091 -0.080 0.000 -0.141 -0.138 0.000 R square
(adjusted R square)
0.504 (0.503)
0.347 (0.346)
0.277 (0.275)
0.287 (0.286)
F-value 323.233 238.181 165.046 203.131
N 16,230
의 관계, 60대 이상에서는 전혀 관계가 없음이 나타났 다. 이는 20대와 60대는 복지시설과 관계없이 분포하 고 있음을 나타내며, 공원 및 녹지에서는 60대 이상에
서만 정(+)의 관계를 나타내고 있어 다른 연령대보다
공원 근처에서 주거하는 것을 선호하는 것으로 보여
진다. 한편 상업시설에서는 60대 이상 가구에서만 부
(-) 의 관계를 나타내고 있어 상업시설이 주로 밀집하 고 있는 상업지구 등과 멀리 떨어진 곳에 분포하고 있음을 알 수가 있다. 다음으로 “교육” 변수에서 20대 1 인 가구만이 대학교와 정(+)의 관계를 나타내고 있어 20 대 1인 가구는 대학교 주변에 분포하고 있고, 다른 연령대 1인 가구에서는 이와 관계가 없는 것으로 보여 진다.
한편, 공간권역별로 설정한 더미변수와의 관계를 살펴본 결과 20대는 서북권-서남권에 주로 분포하고 있으며, 30대는 서북권과 서남권 변수결과가 유의하 게 나오지 않아 도심권-동남권에 주로 분포하고 있음 을 알 수가 있다. 40대 이상부터는 대부분 다른 권역들 보다 도심권에 분포하고 있는 양상을 보여 공간권역 별로 연령대별 1인 가구의 분포가 확연히 다름을 알 수가 있다.
연령별로 주요 분포요인을 표준화 계수인 베타 값 으로 살펴보았을 때, 20대에서는 월세, 공동주택, 지하 철, 대학교와 높은 관계를 보이며, 30대에서는 다른 요인들에 비해 전세, 월세, 공동주택으로 인하여 분포 하고 있음을 보여주고 있으며, 다른 연령대에 비해 공 시지가와 높은 정(+)의 관계를 나타내고 있다. 40~50 대에서도 전세와 월세에 높은 정(+)의 관계를 보이나, 공동주택에서는 부(-)의 관계를 보이는 양상을 띠고 있다. 60대 이상 가구에서는 40~50대와 마찬가지로 공동주택과 강한 부(-)의 관계를 보이고 있으며, 다른 연령대에 비해 연면적 40m
2이하의 주택에서 분포하 고 있는 것을 알 수가 있으며, 다른 연령대에 비해 공 시지가와 강한 부(-)의 관계를 나타내고 있다.
한편, 회귀모델의 설명력을 나타내는 설명계수가 20 대 모델에서는 0.503, 30대에서 0.346, 40-50대에서 0.275, 60 대 이상의 모델에서는 0.286을 나타내고 있 어 20대를 제외한 연령대의 모델에서 설명계수를 높 이기 위한 추가연구가 필요하다.
5. 결론 및 향후연구
본 연구에서는 서울시 1인 가구의 연령별 분포요인 의 차이가 공간적 분포로 이어질 것이라고 가정하고 이를 알아보기 위해 연령별 1인 가구 비율을 종속변수 로, 분포의 요인이 되는 변수를 “사회 및 경제”, “주택 및 가구”, “교통”, “편의시설”, “교육”으로 나누어 독 립변수로 설정하여 공간권역을 더미변수로 하는 다중 회귀분석을 실시하였다. 독립변수들 중 공공시설이 되는 버스정류장과 지하철, 복지시설 및 종합병원과 대학교는 각각의 서비스 권역을 설정하여 네트워크
분석을 실시 한 후 도출된 서비스 권역이 각각의 집계 구에서 얼마나 차지하는지에 대해 계산하여 변수화 하였다.
그 결과 연령별 분포요인이 다르게 나타났는데 이 를 주거정책으로 적용하면, 20대 1인 가구를 위한 주 거정책에서는 대학교와 역세권 주변에 월세형 소형주 택을 공급해야 하고, 30대 1인 가구를 위한 주거정책 에서는 사업체와 역세권 주변에 전·월세형 소형주택 을 공급해야 하며, 40대 이상에서는 전세위주의 소형 단독주택을 공급하는 정책을 제시해야 할 것이다. 또 한 모든 연령대의 1인 가구는 주로 40m
2이하의 소형 주택을 선호하는 것으로 나타나는데 현행 소형주택 공급관련 정책을 살펴보면, 도시형생활주택과 준주택 등이 이에 포함되고 있어, 1인 가구를 위한 주거정책 에서는 이러한 소형주택이 지원되어야 할 것이다[3].
한편, 1인 가구 관련 선행연구 중 Shin[14]의 연구에 서는 지하철 변수를 지하철 반경 500m 이내의 면적 비율로 계산하여 회귀분석을 실시하였는데 1인 가구 에 큰 영향을 끼치지 않는 것으로 보였으나 본 연구에 서는 지하철 변수는 20~30대와 높은 정(+)의 관계를 보이고 있다. 또한, Lee[10]의 연구에서도 공공시설들 을 단순 500m~1,000m 이용권을 부여하여 버퍼분석 을 수행한 결과로 회귀분석을 실시하였는데, 지하철 변수, 대학교 변수 등이 높은 정(+)의 관계가 나오지 않았다. 이를 토대로 본 연구에서 시설별 이용권을 분 류한 후 네트워크에 기초한 서비스 권역 분석을 수행 한 결과로 회귀분석을 실시한 것이 유의미하다고 판 단된다. 그러나 2010년 인구주택 총 조사 자료를 토대 로 수행하였기 때문에 조사 자료가 갱신되면 최신자 료를 토대로 연구하여 이와 다시 견주어봐야 할 것이 며, 성별 1인 가구에 대한 분포요인의 차이에 대한 추 가적 연구와 20대를 제외한 회귀모델의 설명계수가 높지 않았기 때문에 이를 개선한 연구가 필요하다.
끝으로, 1인 가구는 청년층의 만혼, 장년층의 이혼,
노년층의 독거 등 국내의 경제 및 사회적 현상으로
계속 증가하고 있어 이들을 위한 정책 및 인프라 또한
계속적으로 공급되어야 한다. 이를 위해 서울시에서
는 도시형생활주택 등의 공급을 실수요중심과 여러
인센티브를 통한 정책을 세우고 있으며, 특히 2020년
까지 1-2인가구를 위한 주택을 30만호 공급하고자 하
는 계획을 가지고 있다. 그러나 본 연구에서 도출된
결과와 같이 연령대별 특히, 20~30대와 40대 이상의
1 인 가구가 분포하는 요인과 지역이 다른 만큼 이를
고려해야 할 것이며, 1인 가구가 다른 가구들에 비해
경제적 수준이 높지 않기 때문에 임대주택 등 다방면
주거공급을 위해 정책을 개선해야 할 것이다.
References
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Received：2015.03.20 Revised ：2015.05.12 Accepted：2015.05.22
