20·30대 청년가구의 결혼 여부에 따른 주거이동 패턴과 요인 비교 연구 : 2001~2020년 서울대도시권 가구이동

1. 연구의 배경 및 목적

최근 정부는 주거약자 중에 하나로 볼 수 있는 청년층을 위한 정책으로 무주택자를 위한 공공분양 50만호 공급, 개인별 여건에 따른 주거선택권 제공, 획기적 내집마련 지원을 위한 초저리 모기지 신설, 3기 신도시 사전청약 조기 공급, 세대별 수요에 맞는 민간분양 청약제도 개편을 발표하였다(국토교통부 보도자료; 22.10.26).

20·30대 청년가구는 생애주기 단계에서 처음으로 독립된 가구로 형성되는 단계로 결혼 여부에 따라 주거이동 패턴과 특성이 다르게 나타난다고 본다. 왜냐하면 주거이동 목적이상대적으로 뚜렷하게 차이가 있고 결혼이라는 이벤트는 가구특성에서 중요한 변화이기 때문이다(박환수·이재수, 2022). 청년가구는 거주요건에 따라 구분한 범위이며 원가구와 달리 부모와 따로 거주하는 가구로 청년 본인과 배우자 및 자녀를 포함하였다(국토교통부 보도자료; 22.08.18).

기본적으로 주거이동은 가구가 주거 공간으로부터의 불만을 해소하기 위해 실행하는 적극적 주거소비 조정 과정으로 해석할 수 있다(Brown and Longbrake, 1970; Brown and Moore, 1970). 가구의 상당수는 특정한 지역에서만 거주하기보다는 다양한 요인에 의해 다른 지역으로 여러 번 주거이동을 한다(이창효, 2020). 주거이동은 가구들이 지니는 특성이 함께 이동하기 때문에 이동지역의 인구·사회학적 특성이 재구성되는 요인으로 작용한다(Simmons, 1968; 이창효·이승일, 2012). 주거 관련 정책을 수립하기 위해서는 20·30대 청년가구가 결혼 여부에 따라 왜, 어디로, 얼마나 이동했는지 살펴볼 필요가 있다.

사회경제적 환경의 변화, 선호의 변화, 가구 구성의 변화 등 다양한 요인에 의해 주거욕구의 변화가 생기고 이로 인하여 주택의 실질적 수준과 요구수준 간에 차이가 있을 때 이러한 불만을 조절하기 위해 주거이동을 하게 된다. 주거이동은 일반적으로 가구소득 및 이동가구의 생애주기에 수반되는 사회경제적 요인의 영향을 받는다(천현숙, 2004). 가구는 일반적인 생애주기 단계¹⁾인 형성-확장-수축-소멸 단계에 따라 선호하는 주택의 규모, 시설, 점유형태의 선호도가 다르게 나타난다(정희수·권혁일, 2004). 결혼 전에는 학교, 직장을 기준으로 근접한 지역으로 이동하며 결혼 초에는 가구주와 배우자의 통근거리를 우선하여 보금자리를 마련한다(최열 외, 2010).

이러한 이유로 지난 20년간 서울대도시권 내 주거이동량이 가장 많은 20·30대 청년가구를 결혼 여부에 따라 구분하여 주거이동 패턴 및 이동요인을 장기적 관점에서 연구한 분석이 필요하다. 가구특성은 장기적 측면에서 변화하는 성질을 갖고 있으며 생애주기 단계의 변화는 가장 많이 언급된다(이창효·이승일, 2012). 즉, 결혼 여부는 가구 구성원 변화에 따른 공간에 대한 요구의 변화가 발생한 것이고(Brummell, 1979; Chevan, 1971; Moore, 1972), 최종적으로 주거이동의 원인으로 작용하게 된다. 지금까지 20·30대 청년가구의 주거이동과 관련된 선행연구는 특정 시점 또는 단기간을 기준으로 주거이동 특성, 이동요인 분석 등 미시적 관점에서 접근하였고 거시적 관점에서도 결혼이라는 이벤트를 반영하지 못하였다.

이 연구의 목적은 서울대도시권 내 2001년부터 2020년까지 지난 20년간 20·30대 청년가구의 결혼 여부에 따른 주거이동 패턴과 이동요인을 비교·분석하는 것이다. 결혼이라는 조절효과만 반영하기 위해 기혼가구는 자녀가 없는 부부가구로만 한정하였다. 이동요인은 서울을 기준으로 전입·전출을 구분하였고 서울 전입은 미혼가구를 중심으로, 서울 전출은 부부가구를 중심으로 분석하였다. 설명변수는 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인으로 구성된 변수로 설정하였고 증가속도도 중요하기 때문에 변수 각각의 전년대비 평균 변화율도 반영하였다. 이는 수요자 관점에서 장래의 주거이동 패턴과 이동요인을 이해할 수 있는 근거가 되며 향후 정부와 지방자치단체의 주거정책의 수립과 시행에도 시사점을 제공한다고 본다.

2. 연구의 범위 및 방법

이 연구는 서울시, 경기도와 인천시를 포함하는 서울대도시권 내 66개 시·군·구를 연구의 공간적 범위로 한다. 시간적 범위는 2001년부터 2020년까지 지난 20년간 주거이동한 20·30대 청년가구를 대상으로 한다. 이는 단년도 또는 단기간의 특수성으로 생긴 오류를 최소화하기 위한 것이다. 2000년 이후 서울대도시권에서는 동일한 시·군·구 내 이동을 제외하고 매년 평균 208.3만 가구가 이동했고 지난 20년간 총 4,166.0만 가구가 이동하였다. 이 중 이 연구에서 20·30대로 구분한 청년가구의 지난 20년간 총 이동량은 1,323.5만 가구로 31.7%를 차지한다. 다시 결혼 여부에 따라 총 이동량은 미혼가구는 1,232.9만, 부부가구는 90.6만이다. 결혼이라는 속성만을 비교하기 위해 기혼가구는 자녀가 없는 가구로 한정하였다.

주거이동 패턴 분석을 위한 자료는 MDIS(Microdata Integrated Service) 국내인구이동통계 자료를 이용하여 2001년부터 2020년까지 추출하였다. 전입신고 코드를 바탕으로 가구주 연령(20~39세)과 결혼 여부로 구분하여 데이터를 추출하였다. 이를 기초로 서울대도시권 내 20·30대 미혼 및 부부 가구 주거이동량을 산출하고 지리정보체계 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 주거이동 네트워크 및 평균 이동거리를 산출하였다. 전출입 비율은 도형표현도(Graduated Symbol Map)를 통해 한 지역 내 전입 가구수와 전출 가구수를 구한 후 순전출입 가구수가 차지하는 비율을 구했다.

주거이동 사유는 국토교통부에서 조사한 MDIS(Microdata Integrated Service) 주거실태조사(2006년, 2010년, 2020년)를 바탕으로 미혼가구와 부부가구로 구분 정리하였다.

주거이동 요인은 수정 중력모형을 기반으로 서울 전입과 서울 전출로 구분하여, 종속변수는 2001년부터 2020년까지 누적된 미혼 및 부부가구 주거이동량을, 설명변수는 중력모형에서 다루었던 이동거리, 가구수를 반영하였고 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인으로 구분하고 요인별 세부 변수들을 선정하였다. 이동거리와 가구수를 제외하고 추가로 설정된 설명변수는 수정중력모형 및 선행연구(이재수·원재웅, 2017)에 따라 도착지(D)에서 출발지(O)를 차감한 값이다. 증가속도도 중요하기 때문에 변수 각각의 전년대비 평균 변화율도 설명변수로 채택하였다. 통계적으로 주거이동 사유를 보완한 것이다.

1. 주거이동

주거이동은 지금까지의 주거불만족을 해소하기 위해 더 나은 환경의 주거입지를 선택하여 이주하는 사건으로 주거지의 탐색과 비교 및 평가를 통해 의사결정이 이뤄진다(Moore, 1972). 이처럼 주거이동의 결정은 가구주의 의사결정에 따른 결과이지만 그 과정에서 가구원의 속성과 가구주의 특성 등 다양한 내적 요인이 반영된다. 동시에 주거이동의 외적 요인에 해당하는 주택, 교통, 근린, 여가, 서비스 등 지역특성을 고려함으로써 의사결정 주체는 대안을 극대화하는 선택을 통해 최종 주거입지를 선택한다(정일호 외, 2010; 최열 외, 2010; 이창효·이승일, 2012).

주거이동 선택은 Ando and Modigliani(1963)이 고안한 생애주기이론에 의해 일반적으로 설명되고 있다(유창형, 2015). 가구의 생애주기는 출생부터 사망까지의 기간 중 이벤트(혼인, 출산, 육아, 자녀출가, 노후, 가구의 해체)가 발생하는 것으로 단계별로 특성이 다르기 때문에 가구의 집단을 구분하고 특성을 파악하는 데 효과적이다. 가구의 생애주기를 나누는 기준은 대표적으로 가구주의 연령이 이용되는데, 이는 가구 전체의 경제력을 종합적으로 반영하는 기준이 된다(정희수·권혁일, 2004). 그 외로 가구의 생애주기를 나누는 기준은 가구주 연령뿐 아니라 자녀 유무나 자녀의 연령, 혼인상태, 가구규모 변화 등이 활용된다.

주거이동의 설명 또는 예측방법은 접근 수준에 따라 거시적 방법과 미시적 방법으로 구분할 수 있다. 전자는 일정 기간동안 발생한 주거이동의 총량이 왜 발생하였는지에 관심을 두고, 후자는 가구의 사회적, 경제적, 심리적 특성과 지역적 특성이 이동에 어떤 영향을 미치는지에 초점을 둔다(이재수·원재웅, 2017). 주거이동의 거시모형은 중력모형이 대표적이다. 중력모형(grayity model)은 만유인력의 법칙을 이용하여 두 지역 간 이동량이 지역의 인구수에 비례하는 반면, 거리에 반비례하는 형태로 설정되었다. Lee(1966)는 인구 및 주거이동에 있어서 압출요인(push factor)과 흡인요인(pull factor)이 작용하는 이론을 발표하였다. 두 지역 간 이동량은 두 지역의 인구수, 거리와 경제적 요인 이외에 다양한 요인들이 영향을 미친다고 설명하였다(이재수·원재웅, 2017).

2. 선행연구 검토와 차별성

주거이동 선행연구는 주거이동 패턴과 이동의 특성을 규명한 연구와 주거이동에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 시사점을 제시하는 연구로 구분할 수 있다. 주거이동 패턴과 이동의 특성을 규명한 연구로 천현숙(2004)은 수도권 5개 신도시 거주자들의 사회경제적 특성과 주거이동 동기와 유형을 설문조사를 통해서 살펴보았다. 주거이동 사유는 주택가격과 시설 등 주택자체의 요인도 있지만 주거환경의 쾌적성을 중시하고 있다. 주거이동의 유형은 차가에서 자가로 이동한 비율이 높게 나타났고 신도시 개발에 있어서도 사회문화적 접근이 필요하다고 주장하였다. 박천규 외(2009)는 가구생애주기별 주택수요특성을 정리하여 주택소비 실태를 요약하였다. 첫째, 연령대가 높아질수록 자가점유율이 높다. 둘째, 30·40대는 아파트 거주비율이 높다. 셋째, 주택면적은 50대까지 점차 증가하다가 60대 이상에서 감소한다. 넷째, 연령이 증가할수록 소득수준에 비해 주택소비 수준은 높다. 다섯째, 주택가격은 50대에서 가장 높게 나타났다.

최열 외(2010)는 생애주기에 따른 주거이동 특성을 주택필터링 개념을 반영하여 분석하였다. 부산시 거주 만 40세 이상 성인을 대상으로 결혼 이후 주택부터 현재 거주하는 주택까지 주거경력을 분석하였다. 대부분의 가구들은 결혼 이후 평균 3회 이상 6회 미만의 주거이동을 경험하고 주거이동에 따라 상향의 주택필터링을 경험하며, 생애주기에 따라 주택규모를 확장한다고 하였다. 자가소유는 평균 6.6년이 소요되는 것으로 나타났다. 이재수·성수연(2014)은 국내 인구이동통계를 기초로 2001∼2010년 서울대도시권에서 누가, 어떻게 이동했는가를 분석하였다. 서울 전출입 가구의 이동패턴, 가구특성, 연령대별 이동특성, 주거실태조사를 토대로 서울 전출입 가구의 이동 사유도 설명하였다. 분석결과, 근거리 지역 간 가구이동의 비중은 감소하고 평균 이동거리는 점차 증가하여 서울대도시권의 광역화가 확대되는 것으로 나타났다. 서울 전출가구가 전입가구보다 활발한 이동을 하는 것으로 나타났다.

변미리 외(2019)는 서울시 1인 가구를 청년층(20~39세), 중년층(40~64세), 노년층(65세 이상) 세 집단으로 구분하여 집단별 공간 분포와 주거이동 유형을 분석하였다. 서울 시내이동은 세 집단 모두 주택으로 인한 비중이 크게 나타났지만, 서울시와 경기도 간 이동의 경우 청년층은 직업으로 인한 이동사유가 더 크게 나타났다. 중년층과 노년층의 이동은 서울 시내이동과 서울시와 경기도 간의 이동 모두 주택문제의 비중이 가장 컸다. 박환수·이재수(2022)는 국내인구이동통계를 기초로 2001∼2020년 서울대도시권에서 생애주기 단계별 가구의 주거이동 패턴 및 특성을 비교 분석하였다. 6단계로 구분된 가구의 주거이동 특성이 모두 다르게 나타났다. 형성 1기는 일자리를 우선으로 이동했고 형성 2기는 일자와 주거환경을 고려한 이동을 했다. 확장 1기는 내집마련과 교육을 고려했고 확장 2기는 교육 관심이 더 높아서 서울 강남 진입 경향이 높았다. 수축기는 서울보다는 경기·인천 전입 경향이 높았고 소멸기는 가구상황에 맞게 조정을 하는 시기로 서울 전출 경향이 더 높았다. 생애주기 단계별 수요자 관점에서 주택정책을 제안한 것에 시사점이 있다.

주거이동에 영향을 미치는 요인을 분석한 연구로 이창효·이승일(2012)은 가구 생애주기 단계의 변화에 따른 구성원 증감으로 인해 적극적인 주거소비 조정 과정인 주거이동이 발생한다는 선행연구를 전제로 하여 주거이동 패턴에 미치는 영향 요인을 설명하였다. 가구 구성원 변화 이후에 기존 주택에서 거주를 유지하는 기간은 평균 24.75개월로 나타났다. 가구주 연령이 많을수록, 단독주택에 거주할수록, 그리고 자가 가구일수록 기존 주택에서 장기간 거주하였다.

이재수·원재웅(2017)은 국내인구이동통계를 기초로 2001∼2010년 서울대도시권에서 서울 전출입 가구의 이동특성과 이동요인을 분석하였다. 이는 지리학적 관점에서 거시적 방법으로 주거이동 메커니즘을 설명한 것으로 서울대도시권의 시·군·구 간 가구의 이동은 가구수, 지역경제 등 사회·경제적 요인, 학업 성취도와 학원수 등 교육환경 요인, 주택수, 주택가격과 신규 주택공급량 등 주택시장 요인, 대중교통과 도로 등 교통 요인, 문화, 의료시설 등 어메니티 요인에 영향을 받는 것으로 나타났다.

이창효(2020)는 국내인구이동통계를 활용하여 2005년, 2010년, 2015년을 연령계층별 주거이동 방향성 차이를 분석하였다. sWLDM(가중선형방향성평균)을 활용하여 연령계층(30세 미만, 30∼39세, 40∼49세, 50∼64세, 65세 이상) 간 주거이동 방향성에 유의미한 차이가 있음을 나타냈다. 고령층의 주거이동 방향성 차이는 감소하고, 청년, 사회초년생, 신혼부부의 방향성은 증가하였다. 이는 생애주기 단계별 특성의 변화와 함께 서울 외곽의 주택공급으로 인한 서울 거주 가구들의 교외화와 경기 및 인천지역 거주 가구들의 주거지 선택의 다변화, 연령계층별로 주거문제에 대한 반응과 선택 차이로 설명하였다.

정수영(2021)은 수도권 지역의 주거이동 방향에 따라서 주거면적의 상향적, 하향적 이동패턴과 영향 요인을 분석하였다. 주택필터링 이론에 따라 고소득층이 점유하고 있던 기존 주택이 노후화되면서 고소득층은 교외로 빠져나가고 저소득층이 노후화된 주택을 점유한다는 것을 토대로 연구하였다. 그러나 필터링 이론은 수도권의 주거이동에 적용하기에는 한계가 있다고 보았다. 조강현 외(2021)는 2001∼2019년 서울대도시권에서 누가, 어디로, 왜 이동하는가를 총량적으로 분석하였다. 분석 결과, 서울지역은 전출 경향성이 강하게 나타났고 경기지역은 서울로부터 유입되고 있고 주거이동 네트워크는 연령대별로 차이가 존재함을 밝혔다. 20·30대는 학업, 직장 영향 및 독립세대 분화로 이동량이 많았다. 이동거리와 가구수는 주거이동에 큰 영향을 미치는 요인으로 나타났다.

주거이동에 관한 선행연구들은 첫째, 일정시점 또는 단기간의 횡단면 자료를 활용하여 분석함으로써 일정기간 또는 장기간 발생하는 거시적 접근의 주거이동 패턴과 특성을 분석하는 데 한계가 있었다. 둘째, 주거이동이 가장 활발하지만 주거약자로 볼 수 있는 20·30대 청년가구에 국한하여 결혼 여부에 따른 이동요인을 거시적 관점으로 연구하지는 못했다. 그러나 이 연구는 우리 사회에서 가장 관심 있는 20·30대 청년가구의 결혼 여부에 따른 주거이동 패턴과 이동요인을 2000년 이후 20년간 장기적 데이터를 활용하여 실증한 점에서 차별성이 있다.

1. 자료구성 및 정리

이 연구는 20·30대 청년가구의 결혼 여부에 따른 주거이동 패턴과 요인을 비교 분석하기 위해 MDIS(Microdata Integrated Service) 국내인구이동통계 자료를 2001년부터 2020년까지 추출했다. 주거이동 네트워크는 66개 시·군·구를 서로 교차하고 동일한 시·군·구 내 이동을 제외한 4,290개(66개*65개) 네트워크로 구성된다. 이 중 이동량이 많은 100개 네트워크만 스파이더맵을 통해 나타냈으며 네트워크 간의 상대적 크기를 효과적으로 나타나기 위해 Jenks Natural Breaks를 활용해 구분하여 도면에 표현하였다.

스파이더맵은 아이디어와 생각을 체계화하는 데 도움이 되는 개념적 지도 유형으로 관련된 정보를 빠르게 액세스 할 수 있고 시각적으로 명확하게 정리해 주는 장점이 있다(조강현 외, 2021). 스파이더맵으로 서울대도시권을 20·30대 미혼 가구 및 부부가구로 구축하였고 Zelinsky(1971)의 인구이동변천이론을 바탕으로 네트워크의 상대적 크기 분포가 달라질 것으로 예상되는 점을 감안하여 관측년도는 2001~2020년으로 하였다.

주거이동 특성으로 시·군·구 별 가구의 유입이 많은지, 유출이 많은지를 보기 위해 도형표현도(Graduated Symbol Map)를 통해서 나타내었다. 한 지역내 전입 가구수와 전출 가구수를 더하고 2로 나눈 가구수를 분모로 하고 순전출입 가구수를 분자로 하면 전출입 비율을 파악할 수 있다. 양(+)의 값을 나타내면 전입이 상대적으로 많은 시·군·구이고 음(-)의 값을 나타내면 전출이 상대적으로 많은 것이며 원의 크기로 상대적 양을 나타냈다. 주거이동 거리는 지리정보체계 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 시·군·구별 중심을 기준으로 가구별 출발지(O)와 도착지(D)의 거리 측정이 가능하며 이 또한 20·30대 미혼가구 및 부부가구로 구분 정리하였다.

주거이동 사유는 국토교통부에서 조사한 MDIS(Microdata Integrated Service) 주거실태조사(2006년, 2010년, 2020년)를 바탕으로 미혼가구와 부부가구로 구분 정리하였다.

20·30대 청년가구의 결혼 여부에 따른 주거이동 패턴과 요인 비교 연구 주거이동 요인은 수정 중력모형을 기반으로 서울 전입과 서울 전출로 구분하였다. 종속변수는 2001년부터 2020년까지 누적된 미혼 및 부부 이동가구 수이고 설명변수는 기준연도의 지역 특성변수뿐만 아니라 평균 변화율 변수도 포함한다. 지역 간 주거이동의 원인을 설명하기 위해서 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인 설명변수가 기준연도에 어느 정도인지도 중요하지만, 일정기간 동안 얼마나 변화하였는지를 분석하는 것도 중요하다. 증감률 변수는 각 변수가 매년 얼마나 누적적으로 증가 또한 감소하였는지를 나타내기 때문이다(이재수·원재웅, 2017). <Table 1>과 같이 자료가 기준연도부터 제공되지 않은 교육(수능성적, 사설학원수)요인, 주택(아파트실거래가)시장, 문화접근성(문화기반시설수)요인 변수는 자료의 한계로 2001년부터 정리하지 못했다. 또한 수정 중력모형에 부합하도록 대부분의 설명변수는 로그변환을 시행하였다.

Table 1.

Variable measurement and data sources

2. 수정 중력모형과 변수 선정

서울대도시권 내에서 20·30대 미혼가구 및 부부가구의 서울 전입·전출 이동요인들을 설정하고 분석하기 위해 기존 중력모형을 연구목적에 맞게 수정하였다. Lee(1966)는 초기 중력모형에서 고려한 인구수, 거리, 경제적 요인 이외에 지역 특성을 나타내는 다양한 요인들이 영향을 줄 수 있다고 주장하였다. H_ij를 i지역과 j지역 간 가구이동량, D_ij를 i지역과 j지역 간 거리, H_i와 H_j를 i와 j의 가구 수, X_i와 X_j를 i와 j지역의 특성 변수, β₀를 상수라 하면, 일반적인 중력모형의 형태는 식 (1)과 같다.

이 연구는 2001년부터 2020년까지 서울대도시권 내에서 시·군·구 간 이동한 20·30대 미혼 및 부부 이동가구 수를 대상으로 한다. 종속변수는 20년간 누적된 이동가구 수이고 설명변수는 기준연도의 지역특성 변수뿐만 아니라 평균 변화율 변수도 포함해야 한다. 지역 간 누적적 가구이동의 원인을 설명하기 위해서 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인 설명변수가 기준연도에 어느 정도인지도 중요하지만, 일정기간 동안 얼마나 변화하였는지를 분석하는 것도 중요하다. 증감률은 해당 변수가 매년 얼마나 누적적으로 증가 또한 감소하였는지를 나타내며 이를 고려한 수정 중력모형은 식 (2)와 같다.

CH_ij : i지역에서 j지역으로 간 누적 가구이동량

D_ij : i지역과 j지역 간 거리

H_i : i지역 총 가구수, H_j : j지역 총 가구수

∆H_i : i지역 가구수 증감률, ∆H_j : j지역 가수수 증감률

X_i : i지역 특성 변수, X_j : j지역 특성 변수

∆X_i : i지역 특성 변수 증감률, ∆X_j : j지역 특성 변수 증감률

β₀ : 상수

위 식에서 X_in과 ∆X_in은 압출 요인이므로 계수의 부호는 이론상 음이 된다. 반면 X_jn과 ∆X_jn은 흡입요인이므로 계수의 부호는 양이 된다. 양변에 자연로그를 취하고 β를 설명변수의 계수, e_ij를 오차라 하고, β_kn를 기준연도 도착지와 출발지의 설명변수의 차이 변수(lnX_jn-lnX_in=ln(X_jn/X_in)의 계수, β_ln을 증감률 변수(∆X_jn-∆X_in) 간 차이의 계수라 하면, 위 식을 다음 식 (3)과 같이 재정리할 수 있다. 이는 주거이동은 도착지와 출발지의 다양한 특성 변수의 차이를 고려하여 효용을 극대화하려는 선택을 통해 이루어진다는 선택이론과 부합한다(Ben-Akiva and Lerman, 1985).

20·30대 미혼가구 및 부부가구의 거시적인 주거이동을 설명하기 위한 변수를 선정하기 위해 수정 중력모형과 선행연구(이재수·원재웅, 2017)를 검토하였다. 이동거리, 출발지 및 도착지의 가구수와 연평균 증감률 변수는 기존 중력모형에 근거하여 선정하였다. <Table 1>과 같이 이동요인 변수들은 선행연구(이재수·원재웅, 2017)의 검토를 통해 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인의 5개 부문으로 구분하고 총 17개 변수를 고려하였다. 설명변수 간 다중공선성의 문제를 고려하여 교육 요인은 주요 4과목 평균 수능성적, 교통·접근성 요인은 지하철이용객수 및 평균 변화율, 주택시장은 아파트실거래가 및 평균 변화율, 일자리·경제 요인은 사업체수 및 평균 변화율, 문화접근성 요인은 문화기반시설수 및 평균 변화율로 총 9개 변수로 정리되었고 기존 중력모형으로 설명하는 이동거리, 출발지 및 도착지의 가구수와 연평균 증감률 변수는 유지하였다. 이중 자료 구득의 한계로 교육 요인 수능성적은 2010년 단년도, 주택시장 아파트실거래가는 2006년부터, 문화접근성 요인 문화기반시설수는 2003년부터 적용하였다.

1. 주거이동량 및 이동거리

2001~2020년 서울대도시권 내에서 총 4,166만 가구가 주거를 이동하였다. 이 중 20·30대 미혼가구는 <Table 2>와 같이 총 1,232.9만 가구로 29.5%, 부부가구는 총 90.6만 가구로 2.1%다. 여기에 포함되지 않은 2,842.5만 가구는 40세 이상 1인 가구, 기혼 중 자녀가 있는 가구, 형제자매 가구, 이혼 및 사별로 인한 편부모 가구 등이다. 서울대도시권 내에서 가장 많이 이동한 가구는 20·30대 미혼가구로 주거이동하는 데 제약이 거의 없고 주거환경보다는 학업과 일자리를 우선하는 경향이 높기 때문이다(박환수·이재수, 2022). 20·30대 부부가구는 주거이동량이 적은데 가구원 수가 한 단위 많으면 주거이동 확률이 0.86배 감소하는 것으로 확인되었다(이창효·이승일, 2012). 주거이동은 가구 구성원 개인의 의사를 종합적으로 판단해야 하는 의사결정이기 때문이다. 내집마련에 대한 관심도 있는 가구라서 주거이동 시 지역에 대한 미래가치도 고려된다고 본다.

Table 2.

Residential mobility and moving distance by marriage status from 2001 to 2020

주거이동 거리는 <Table 2>와 같이 2010년 이후 미혼가구는 19.8km에서 21.4km, 부부가구는 17.8km에서 18.8km로 이동거리가 둘 다 증가되었고 증가폭은 미혼가구가 더 높다. 2000년 이후 근거리 지역 간 가구이동의 비중은 감소하고 평균 이동거리가 증가하는 서울대도시권의 광역화가 선행연구(이재수·성수연, 2014)보다 더 심화되고 있는 것으로 판단된다.

2. 청년가구 주거이동 패턴 및 요인 비교

1) 미혼가구

미혼가구는 20~39세 1인 가구로 지난 20년간 주거이동량이 29.5%로 가장 활발하다. 미혼가구의 활발한 주거이동량 원인은 주거이동을 선택하는데 학업 및 직장을 우선적으로 고려하고 차가 비율이 높아 계약기간에 영향을 받기 때문으로 판단된다. 20년간 가장 큰 주거이동 패턴은 <Figure 1>과 같이 서울(관악-동작, 서초-강남), 경기(파주-고양, 시흥-안산, 화성-수원-용인-성남), 인천(미추홀-남동)으로 나타났다. 파주, 안산, 화성, 남동은 대규모 산업공단이 있는 지역이고, 관악, 강남, 수원, 미추홀은 1인 가구가 많은 지역으로 볼 수 있다. 특히 관악을 중심으로 서울(구로, 금천, 영등포, 동작, 강남, 서초)로 방사형 형태로 주거이동 패턴이 나타났고 경기(성남, 수원)까지 약하게 주거이동이 나타났다. <Table 3>과 같이 주거실태조사에서 미혼가구는 직주근접 또는 직장변동 항목이 상대적으로 가장 높은 비율(2006년 39.7%, 2010년 37.9%, 2020년 19.3%)을 차지한다. 선행연구에서도 청년 1인 가구의 주거이동은 주택 요인보다는 고용 및 경제적 특성이 크게 영향을 미치고 일자리가 많은 지역으로 이동하는 것으로 나타났다(조미현·송재민, 2020).

Figure 1.

Residential mobility pattern and transfer in/out ration in Seoul Metropolitan Resion by marriage status

Table 3.

Reason for residential mobility by marrige status(Unit: %)

20년간 전출입 비율은 서울 및 서울 인접 경기 대부분 전입·전출 경향이 균형을 이루고 있으며 서울에서 강서, 마포, 용산은 전입 경향이 높고 양천, 도봉, 노원, 강북은 전출 경향이 높다. 경기는 화성, 오산, 하남이 전입 경향이 높다. 인천은 동구의 전출 경향이 높고 중구는 전입 경향이 높다. 미혼가구는 부부가구에 비해 서울 전입·전출 경향이 크게 차이가 나지 않고 균형을 이루는 것으로 나타났다. 이런 현상은 취업기회와 1인 가구가 많은 서울 강서, 마포, 관악으로 이동을 고려하기 때문으로 판단된다. 미혼가구는 주거이동 시 가구 구성원으로 본인 이외에 고려할 요인이 없다. 1인 가구는 주거시설 편의성이 중요한 생애주기 단계로 판단되며 선행연구에서도 다세대, 다가구, 오피스텔 등 1인 가구 주거시설 편의성이 높은 지역으로 이동하는 특성이 있다(홍성조 외, 2011).

3) 이동요인

지역 간 거리가 증가할수록 지역 간 이동가구수는 감소한다. 이로 인해 지역 간 이동거리는 거리마찰(friction of distance)로 표현된다(이재수·원재웅, 2017). 20·30대 미혼 및 부부 가구도 <Table 4>와 같이 이동가구 수와 이동거리 상관관계가 부(-)로 나타나지만, 미혼가구가 부부가구보다는 거리마찰이 적어서 평균 이동거리가 더 멀리 나타난 결과를 알 수 있다.

Table 4.

Correlation between moving distance and the number of moving households

미혼가구는 서울 전입 가구가 서울 전출 가구보다 상관관계가 더 낮게 나왔으며 이는 더 멀리 이동한다는 것으로 이해할 수 있다. 그러나 부부가구는 서울 전출 가구와 서울 전입 가구 상관관계가 비슷하게 나와서 이동거리 차이가 크지 않음을 알 수 있다.

<Table 5>는 서울 전입·전출 가구의 주거이동 요인 변수 출발지(O)-도착지(D) 간 차이의 기초통계량을 나타낸다. 서울 지역과 경기·인천 지역을 비교하면, 종속변수 중 미혼 이동가구 수는 서울 전입이 더 많고, 부부 이동가구 수는 서울 전출이 더 많음을 알 수 있다.

Table 5.

Descriptive statistics

수능성적은 서울 지역이 더 높고 아파트실거래가와 아파트실거래가 변화율 모두 서울이 더 높고 빠르게 증가하였음을 알 수 있다. 지하철이용객수는 서울 지역이 더 많고 지하철이용객수 변화율은 경기·인천 지역이 더 높다. 이는 경기·인천 지역으로 신규 지하철 노선 개통과 노선 연장으로 이해할 수 있다. 문화기반시설수와 사업체수는 서울 지역이 모두 많으며, 문화기반시설수 변화율과 사업체수 변화율은 경기·인천 지역이 더 높다.

<Table 6>과 <Table 7>은 서울대도시권 내에서 20·30대 미혼가구 및 부부가구의 서울 전입·전출 이동요인을 수정 중력모형을 통해 분석한 결과이다. 수정 중력모형의 설명력 제고 및 변수들 간의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 주택수 및 평균 변화율, 재정자립도 및 평균 변화율, 사설학원수 및 평균 변화율, 도로포장률 및 평균 변화율 변수는 제외하였다.

Table 6.

Result of the effects of regional factors on residential mobility

Table 7.

Result of the effects of regional factors on residential mobility

(1) 서울 전입 요인

기본적 설명변수는 이동거리, 출발지(O) 가구수 및 가구수 변화율, 도착지(D) 가구수 및 가구수 변화율이다. 이동거리는 미혼가구 및 부부가구 둘 다 음(-)의 영향을 미치며 부부가구보다는 미혼가구가 이동거리에 덜 민감함을 알 수 있다. 출발지(O) 가구수 및 가구수 변화율, 도착지(D) 가구수 및 가구수 변화율은 미혼가구 및 부부가구 둘 다 양(+)의 영향을 미친다. 도착지보다는 출발지 표준화계수가 더 높다. 이는 경기·인천의 가구수 및 가구수 변화율이 미혼가구와 부부가구의 주거이동에 더 밀접한 관계가 있다고 볼 수 있다.

수정 중력모형에서는 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인을 고려하여 이동요인을 분석하였다. 미혼가구의 주거이동은 주택가격보다는 고용 및 경제적 특성이 크게 영향을 미치고 일자리가 많은 지역으로 이동하는 것으로 나타났는데(조미현·송재민, 2020), 통계적으로 일자리·경제 요인 사업체수는 양(+)의 영향을 미치고 주택시장 아파트실거래가도 양(+)의 영향을 미친다. 표준화계수는 사업체수(0.319)가 아파트실거래가(0.030)보다 미혼가구의 주거이동에 더 큰 영향을 미친다고 볼 수 있다.

부부가구는 가구 구성원이 있는 2인 가구로 주거이동 시 일자리도 우선순위이지만 주거환경에 대한 관심도 많다(박환수·이재수, 2022). 통계적으로 일자리·경제 요인 사업체수는 양(+)의 영향을 미치고 주택시장 아파트실거래가는 음(-)의 영향을 미치는데 주거이동 시 일자리도 중요하지만, 주택가격에 대해서 고려하고 있음을 알 수 있다. 표준화계수는 사업체수(0.340)와 아파트실거래가(-0.217)는 반대 방향으로 나타났다.

교육 요인 수능성적은, 미혼가구는 통계적으로 유의미하지 않고 부부가구는 양(+)의 영향을 미친다. 수능성적은 자녀가 있는 가구에서 관심이 있는 분야로 부부가구만 주거이동 시 미래계획이 반영된 것으로 판단된다. 교통·접근성 요인 지하철이용객수는 미혼가구와 부부가구 둘 다 양(+)의 영향을 미친다. 서울 전입 시 지하철 이용을 고려함을 알 수 있다. 문화접근성 요인 문화기반시설수는 미혼가구와 부부가구 둘 다 음(-)의 영향을 미친다. 서울 전입 시 문화기반시설은 상대적으로 덜 중요한 것으로 나타났다. 서울에서 문화접근성이 높은 지역은 주택가격이 비싸기 때문에 상대적으로 접근성이 낮은 비교적 저렴한 주거지역으로 이동한 것으로 판단된다.

(2) 서울 전출 요인

기본적 설명변수는 이동거리, 출발지(O) 가구수 및 가구수 변화율, 도착지(D) 가구수 및 가구수 변화율이다. 이동거리는 미혼가구 및 부부가구 둘 다 음(-)의 영향을 미치며 부부가구보다는 미혼가구가 이동거리에 덜 민감함을 알 수 있다.

출발지(O) 가구수 및 가구수 변화율, 도착지(D) 가구수 및 가구수 변화율은 미혼가구 및 부부가구 둘 다 양(+)의 영향을 미친다. 출발지보다는 도착지 표준화계수가 더 높다. 이는 경기·인천의 가구수 및 가구수 변화율이 미혼가구와 부부가구의 주거이동에 더 밀접한 관계가 있다고 볼 수 있다. 이동거리와 가구수 및 가구수 변화율은 서울 전출입과 상관없이 주거이동 시 동일한 결과를 가져오는 기본적 설명변수이고 선행연구와도 부합한다.

수정 중력모형에서는 교육 요인, 교통·접근성 요인, 주택시장, 일자리·경제 요인, 문화접근성 요인을 고려하여 이동요인을 분석하였다. 부부가구는 통계적으로 경제요인 사업체수는 음(-)의 영향을 미치고 주택시장 아파트실거래가는 양(+)의 영향을 미친다. 표준화계수는 사업체수(-0.191)와 아파트실거래가(0.096)는 반대방향으로 나타났고 미혼가구 아파트실거래가(0.107)보다 낮다. 부부가구는 서울 전출 시 주택가격이 비교적 덜 오른 지역으로 이동함을 알 수 있다.

미혼가구는 통계적으로 일자리·경제 요인 사업체수는 음(-)의 영향을 미치고 주택시장 아파트실거래가는 양(+)의 영향을 미친다. 표준화계수는 사업체수(-0.195)와 아파트실거래가(0.107)는 반대방향으로 나타났고 부부가구 아파트실거래가(0.096)보다 높다.

교육 요인 수능성적은, 부부가구는 통계적으로 유의미하지 않고 미혼가구는 음(-)의 영향을 미친다. 수능성적은 자녀가 있는 가구에서 관심이 있는 분야로 미혼가구는 주거이동 시 고려하는 요인은 아닌 것 판단되지만 통계적으로는 덜 중요한 것으로 나타났다. 교통·접근성 요인 지하철이용객수는 부부가구와 미혼가구 둘 다 음(-)의 영향을 미친다. 서울 전출 시 지하철 이용을 고려하겠지만, 신규 역사 및 지하철 노선 확대 지역으로 이동한 결과로 판단되다. 문화접근성 요인 문화기반시설수는 부부가구와 미혼가구 둘 다 양(+)의 영향을 미친다. 서울 전출 시 문화기반시설은 서울 전입과 반대로 상대적으로 문화접근성이 높은 주거지역으로 이동한 것으로 보인다. 경기·인천은 서울보다는 문화기반시설이 부족하기 때문에 주거이동 시 고려하는 요인으로 판단된다.