서울시 1인 가구의 거주지선택 요인에 관한 연구

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 최근 가구의 새로운 형태로 자리매김하고 있는 일인가구의 증가원인과 현황 분석 및 거주지 선택 요인을 분석함으로써 앞으로의 도시 정책의 방향에 함의를 주고자 함이다. 이전의 도시행정은 인구의 양적 성장에만 치중해 이루어졌다고 볼 수 있다. 미래에는 인구나 가구의 질적 변화를 파악하고 이를 반영한 도시 정책이 이루어져야할 것이다.따라서 본 연구에서는 서울시에서 거주하고 있는 청장년 일인가구와 노년 일인가구를 기준으로 이들이 많이 거주하고 있는 지역의 특성을 파악하고 일인가구가 거주지 선택으로 중요하게 생각하는 요인을 도출하고자 하였다.일인가구가 증가하는 원인은 다양하다. 우선, 초혼 연령의 상승으로 인한 미혼 일인가구가 증가하고 있으며, 이혼율의 증가로 발생한 일인가구 또한 존재한다. 이 밖에도 개인주의의 확산으로 인해 가족으로부터 분리된 개인 일인가구도 증가하고 있는 추세이다. 또한 인구의 고령화로 인한 노년 일인가구도 증가하고 있다.가구가 거주지 선택에 중요하게 생각하는 요인은 내부적으로는 그 가구가 필요로 하는 사항에 대한 기대감 그리고 외부적으로는 입지적 특성에 기초하여 주거입지를 결정하게 된다. 최근 가구의 주거 이동은 결혼이나 직장, 학업 등 가구주의 생애주기와 밀접한 관련이 있다.따라서 본 연구에서는 대학교의 분포와 주택의 매매비용 및 임대비용 그리고 사업체의 분포가 일인가구의 거주지 선택에 영향을 미치는지 분석하는 것을 그 내용으로 하고 있다.우선 대학교 분포와 일인가구의 거주 분포를 살펴보면, 대학교의 분포가 일인가구의 거주지 선택에 미치는 영향을 지역에 따라 상이했다. 서대문구가 이에 따라 영향을 받는 것으로 나타났으며, 이는 청장년층에 그 의미가 크고 노년층의 거주지 선택과는 밀접한 관련이 없는 것으로 나타났다.두 번째로 주택비용을 통한 일인가구의 거주 분포를 살펴보면, 청장년층과 노년층 모두 주택비용에 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 이는 노년 일인가구의 거주지 선택에 더 밀접한 관련이 있다. 도봉구와 노원구 등은 경제활동 중심지로부터의 접근성이 매우 낮지만 저렴한 주택비용을 보이고 있어서 노년 일인가구 비중이 높게 나타나고 있었다. 반면, 청장년층은 높은 주택비용을 보이는 중구와 강남구 등 경제활동 중심지에 거주하는 비중이 높게 나타나 주택비용보다는 직주근접성을 거주지 선택에 더 중요하게 고려하는 것으로 분석되었다. 또한 관악구의 경우 직접적인 경제활동의 중심지는 아니지만 저렴한 주택비용과 비교적 양호한 근접성 등을 이유로 서울시 25개 구 중에서 청년층의 일인가구 증가율이 가장 크게 나타난 지역이었다.세 번째로 사업체 종사자수와 일인가구와의 관계를 분석하였는데, 이 변수는 청장년층과 노년층 모두에게 의미가 있지만 특히 청장년층에 더 밀접한 관련이 있는 것으로 나타났다. 마포구의 경우 평균적인 주택가격을 보이는 데다 직주근접성이 좋아 청장년층의 일인가구 증가율이 매우 높게 나타났다.본 연구는 기존의 연구들에서 잘 다루고 있지 않았던 일인가구의 거주지 선택에 미치는 영향 요인을 규명하고 앞으로의 도시 정책에 함의를 주고자 한 데 그 의의가 있다고 하겠다.하지만 이 연구는 5년간의 자료만을 분석하였으므로 일반화시키기에는 무리가 있으며 자료의 양이 충분치 않아 변수들의 영향을 계량적으로 분석하지 못한 데에 그 한계가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to analyze a cause of the increase and the factor of residence selection of single person household. And this study is to contribute to direction of future city's policy. The city policy has been focus to quantitive paradigm. Now, the city government must be understand of demographic or household's qualitive difference. And then this factor must be reflect in city's policy. So, This study is to analyze characteristics of area that a young-aged single person household or a old-aged single person household select in those residence frequently.A cause of the increase of single person household is various. First, a first marriage age is more higher, also a divorce rate is higher, too. In addition, a spread of individualism is a cause of the increase of single person household. And a old-aged single person household be increasing. Because a rate of old-aged person become higher.The factor of single person household's selection of residence was set up that the geographical distribution of a University and a work place, a purchase cost and a rent cost of a house. The result about the geographical distribution of a University shows the power of effect was different by regional group. The area that was effected is Seodaemun-gu. This effect come out in young-aged single person household visibly.Second, a purchase cost and a rent cost of house effects on young-aged and old-aged single person household. But this effect come out in old-aged single person household more directly. While, young-aged single person household's resident rate is higher in Jung-gu and Gangnam-gu, though both area's a purchase cost and a rent cost of house is higher than the other areas. So, young-aged single person household's factor of selection of residence is a degree of approach with a work place.Third factor is a amount of employee. This factor effects on both young-aged and old-aged single person household. But this effect shows in young-aged single person household more directly. In Mapo-gu shows an average cost of residence and a distance with a work place is very short. So a increase rate of young-aged single person household is very high.This study was to analyze a factor of residence selection that did not treat in existing research. So, this study contribute to city government's policy.But this study was analyze only 5 years data. So there are impossibility on generalization. And there are limitation. Because a amount of data are not enough and the effect of factors can not a statistical analysis.