[ Research Article ]

The International Journal of The Korea Institute of Ecological Architecture and Environment - Vol. 24, No. 5, pp.75-81

ISSN: 2288-968X (Print) 2288-9698 (Online)

Print publication date 31 Oct 2024

Received 06 Aug 2024 Revised 26 Aug 2024 Accepted 30 Aug 2024

DOI: https://doi.org/10.12813/kieae.2024.24.5.075

쪽방 거주민의 주거 이동과 선호 주거유형 선택요인 : 다항 로짓모형을 활용한 서울시 실증분석

권형준^* ; 안용진^**

Housing Mobility and Preferred Housing Type Choice Factors Among Jjokbang Residents : A Multinomial Logit Model Approach to Empirical Analysis in Seoul

Hyeong-Jun Kwon^* ; Yong-Jin Ahn^**

*Master's Course Student, School of Architecture, Seoul National Univ., of Science and Technology, South Korea ksh05292@naver.com
**Corresponding author, Associate Professor, School of Architecture, Seoul National Univ., of Science and Technology, South Korea dadaist21@seoultech.ac.kr

Abstract

Purpose:

This study aims to identify the preferred housing types among jjokbang (slum-like dwellings) residents in Seoul and the factors influencing their choices. The goal is to provide a basis for developing effective strategies to support the residential mobility of these vulnerable residents. Understanding their preferences and the factors affecting their housing decisions is essential for crafting policies to improve their living standards.

Method:

The study focused on five major jjokbang areas in Seoul as of August 2023: Donui-dong, Changsin-dong, Dongja-dong, Namdaemun, and Yeongdeungpo. A survey was conducted with 203 residents from these areas. The data collected were analyzed using a multinomial logit model to determine the factors influencing housing choices, examining various demographic and socio-economic variables.

Result:

The analysis revealed that 16% of jjokbang residents preferred to stay in their current locations. Among those willing to move, 53% preferred public rental housing, 21% opted for private rental housing, 6% chose social welfare facilities, and 4% favored rural areas. Significant factors included age, health status, disability, income level, housing cost burden, and satisfaction with current housing. Residents with disabilities were more likely to prefer public rental housing, while younger and healthier individuals favored private rentals. Higher income and longer residency in jjokbang reduced the likelihood of choosing public or welfare housing. These findings underscore the need for tailored housing policies to meet the diverse needs of jjokbang residents.

Keywords:

Jjokbang Residents, Residential Mobility, Preferred Housing, Multinomial Logit Model

키워드:

쪽방주민, 주거이동, 선호주거, 다항로짓모형

1. 서론

1.1. 연구의 배경 및 목적

쪽방은 한국의 대표적인 주거 취약계층이 거주하는 형태 중 하나로, 최저 주거기준을 충족하지 못하는 비주거용 건물의 일종이다[1]. 일반적으로 쪽방이 밀집된 지역을 지칭하는 쪽방촌은 주로 대도시 내 낙후된 구도심 지역에 간헐적으로 분포하고 있으며, 낡은 건물 구조와 부족한 위생 시설, 열악한 치안 환경 등으로 주거환경이 매우 열악하다. 2023년 서울시 쪽방 건물 및 거주민 실태조사에 따르면, 쪽방 건물은 대부분 노후화되어 있으며 거주민들은 주로 50대 이상의 고령층과 1인 가구 위주의 저소득층으로 구성돼 있다. 이들은 대개 일상생활을 유지하는데 극심한 경제적 어려움을 겪고 있으며, 최저 주거기준을 충족하는 보다 안전한 주거공간으로의 이동이 시급하다[2]. 쪽방 거주민들은 더 나은 주거환경으로 이주를 희망하더라도, 이들은 사회 극빈층에 속해 기존 재개발 사업을 통해 재정착에 성공하기 쉽지 않다[3]. 이러한 현실 여건에 대한 대응으로 기존 연구에서는 주거 취약계층의 주거복지를 위한 정책 방향으로 저소득가구의 물리적 주거 상태 개선 필요성을 강조하거나[4], 주거 취약계층이 자력으로 주거 문제를 해결하기 어렵기에 맞춤형 주거 지원의 필요성을 제시한 바 있다[5]. 하지만 쪽방 건물의 물리적 주거 상태의 개선은 임대료 상승을 동반하여 쪽방 거주민의 경제적 부담이 증가하거나, 주거 상태 개선사업을 통해 쪽방 건물의 자산가치가 증가하여 실제 편익이 세입자가 아닌 건물 소유자에 귀속되는 문제가 발생한다. 따라서 이러한 쪽방 관련 문제의 해결을 위해서는 실제 쪽방 거주민들의 주거 이동에 초점을 둔 다양한 학문적 시도가 필요한 시점이다. 그러나 현재까지 쪽방에 관한 대부분의 연구는 쪽방의 주거 실태 분석에 집중됐다. 이에 본 연구는 기존 연구와의 차별점으로 공공임대주택, 민간주택, 사회복지 시설, 농촌의 주거 이동 중 ‘쪽방 거주공간의 대안으로써 쪽방 거주민들이 선호하는 주거유형은 무엇이며, 해당 주거유형을 선택하는 데 영향을 미치는 요인은 무엇인지’를 실증적으로 규명해 쪽방촌 주민들의 주거 이동에 효과적인 전략을 마련하기 위한 근거 기반의 기초정보를 제시하는 데 목적이 있다.

1.2. 연구의 범위 및 방법

앞서 제시된 연구 목적을 수행하기 위한 실증연구의 시공간적 범위는 2023년 8월 기준 서울시 5대 쪽방 밀집 지역인 돈의동, 창신동, 동자동, 남대문, 영등포로 일대로 선정하였다. 5개 쪽방촌에 거주 중인 거주민 203명을 대상으로 한 설문조사¹⁾와 응답된 설문결과에 기반한 통계 모형 구축 및 도출된 분석 결과 해석을 통해 실증 근거와 정책 시사점을 제시하였다(Fig. 1. 참조).

Fig. 1.

Research flowchart

서울시 쪽방촌 거주민들의 상당수는 현재의 쪽방에서 계속 살기를 희망하고 있다. 조사에 따르면 2023년 전체 쪽방 거주민의 69.1%가 쪽방에서 계속 살고 싶다고 응답했는데, 이는 대부분 거주민들이 마땅히 갈 곳이 없고, 쪽방상담소나 주민센터에서 제공하는 서비스와 친한 이웃들과의 관계 때문으로 조사됐다[2]. 이에 5개 쪽방촌 주민 설문을 통해 주거 이동 의사와 선호 주거유형 선택요인 분석에 초점을 둔 실증연구를 설계하였다.

1.3. 선행연구 고찰 및 본 연구의 차별성

본 연구와 관련된 주요 선행연구는 크게 쪽방촌의 열악한 주거환경 및 거주민의 생활실태를 다룬 연구, 주거 취약계층의 주거환경 개선 및 이주를 위한 연구, 쪽방 이외 주거유형의 주거 이동을 다룬 연구로 구분될 수 있다. 또한, 연구방법 측면에서, 쪽방촌 주민들의 주거 실태를 파악하고 이주대책을 모색한 다수의 선행연구는 대부분 설문 조사나 심층 면접을 통한 질적 연구방식을 수행한 바 있다. 구체적으로 김도형(2023)은 공공주택지구로 지정된 대전역 인근 쪽방촌 주민들이 임시 이주 시설을 거쳐 공공임대주택에 안정적인 재정착을 도모하기 위해 쪽방촌 주민들을 대상으로 주거환경, 건강상태, 사회적 관계, 재정착 의향 등의 설문 조사를 수행하였다. 설문결과 대전 쪽방촌 주민 대부분은 현재의 열악한 주거환경에서 벗어나고자 하는 의지가 강했으며, 임시 이주 시설의 개선과 공공임대주택 지원이 필요하다고 응답했다[5]. 박영윤(2020)은 대구 시민복지 기준에 따라 주거, 소득, 건강, 돌봄, 교육 등 다양한 생활 영역에서 대구지역 쪽방 주민들의 생활실태를 조사 분석하였다. 설문 조사를 통해 대구지역 쪽방 주민들의 인구통계학적 특성, 소득 수준, 주거환경, 건강상태 등을 분석한 결과, 많은 주민이 낮은 소득과 열악한 주거환경으로 인해 생활의 어려움을 겪고 있으며, 특히 주거비 부담과 건강 문제 등이 주요한 생활 고충으로 확인되었다. 결론적으로 이러한 문제 해결을 위해 주거 지원 확대와 맞춤형 복지 서비스 제공이 필요함을 강조했다[6].

쪽방 외에 주거 취약계층의 주거환경 개선을 다룬 연구로 김태완(2022)은 숙박업소, 판잣집, 비닐하우스, 고시원 등 비주택에 거주하는 1인 가구의 공공임대주택 입주의향에 영향을 미치는 요인을 연령별로 분석했다. 청년층의 경우 주거 지원 관련 정보 및 상담 경험이 입주의향에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 중장년층은 퇴거 위협 경험과 수도권 거주 여부가 중요한 요인으로 나타났다. 노년층은 경제활동 유무와 수도권 거주 여부가 공공임대주택 입주의향에 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 결론적으로, 해당 연구는 각 연령대의 특성을 고려한 맞춤형 정책이 필요하다는 점을 강조한 바 있다[7]. 유사하게 맞춤형 정책의 필요성을 제시한 손경환(2013)은 주거 취약가구의 소득 및 연령에 따른 주거 상태를 분석하고, 이를 바탕으로 주거복지 실현을 위한 정책적 접근 방안을 모색하였다. 구체적으로 저소득가구와 고령 가구는 주거환경이 열악하고 주거비 부담이 큰 것으로 나타나 이를 해결하기 위해서는 생애주기별 주거 지원과 함께 소득 격차 해소에 초점을 둘 필요가 있음을 주장하였다[3]. 또한 주거 취약계층이 직면한 다양한 문제를 분석한 이길제(2023)은 주거환경을 개선하기 위한 구체적인 지원 방안으로 정부의 적극적인 개입과 지속적인 주거복지 서비스 강화를 강조하였다[8].

주거 이동에 관한 연구는 주로 공공임대주택 등 특정 주거유형에 거주했던 주민의 주거 이동 결정 요인을 분석하는 과정에서, 가구 구성과 경제적 요인 등 개인 수준의 변수와 생활 편의성 등 지역 환경변수를 고려한 연구로 구분될 수 있다. 구체적으로 이다은(2023)은 서울시 공공임대주택 입주자의 향후 주거 선택요인 분석에 초점을 두었는데, 입주자의 사회경제적 특성, 차별 및 갈등 경험 등이 향후 주거 선택에 큰 영향을 미친다고 주장하였다. 특히 차별과 갈등 경험이 큰 입주자는 민간주택으로 이동하려는 경향을 보임에 따라 향후 주민들의 차별과 갈등을 완화하기 위한 공공임대주택 정책이 필요함을 주장하였다[9].

서울시 1인 가구의 공간 분포와 주거 이동패턴을 분석한 변미리(2019)의 연구는 1인 가구의 주거 이동과정에서 경제적 요인, 생활 편의성, 주거비용 요인의 영향을 실증적으로 규명하였다[10]. 반면에 박환수(2022)의 연구는 가구의 생애주기 단계에 따라 주거유형 변화 등 주거지 선택이 어떻게 달라지는지 분석했다. 구체적으로 해당 연구는 생애주기 단계에 따라 개별 가구의 주거환경에 대한 요구가 다르며, 이러한 요구는 주거 선택에 직접적인 영향을 미친다는 연구가설을 제시하였다. 실증분석 결과, 실제 가구의 생애주기 단계별 주거유형과 위치, 주거만족도가 다르게 나타났다[11].

가구 소득 계층별 주거 이동 특성을 분석한 연구로 오근상(2013)은 소득계층에 따른 주거 이동 유형과 그 결정 요인을 파악한 결과, 상위 소득계층은 주거 상향 이동을, 하위 소득계층은 주거 하향이동을 더 많이 경험하며, 주거 이동의 패턴이 소득계층별로 명확히 구분됨을 확인하였다[12]. 주거 이동과 주거만족도 사이의 연관성에 초점을 둔 권기현(2013)은 주거 이동 이후 주거만족도가 어떻게 변화하는지를 파악했다. 분석 결과, 주거 이동 후 주거만족도가 전반적으로 향상되었으며, 특히 주거환경과 주거시설의 개선이 주거만족도 향상에 크게 기여한 것으로 확인되었다[13].

전술된 기존 선행연구의 주요 사항과 한계점을 요약하면 아래와 같다. 첫째, 쪽방촌의 물리적 현황과 거주민들의 생활실태를 조사한 다수 연구들은 열악한 환경을 지적하면서 이에 대한 개선의 필요성과 맞춤형 복지 서비스 제공 등 주거 지원의 필요성을 강조했으나, 쪽방 거주민들의 주거 이동 희망 여부와 결정 요인에 대한 실증분석은 시도된 바 없다. 둘째, 포괄적인 주거 취약계층인 저소득층을 대상으로 한 주거 이동 관련 선행연구는 다양한 주민 유형과 주택 유형에 따른 주거 이동패턴과 이주 의향을 분석하고, 주거 이동에 유의미한 영향을 미치는 설명 변수들을 도출하였으나, 공공임대주택 거주민의 주거 이동 분석에 한정된 바 있다. 셋째, 선행연구들은 주로 단순 설문 조사를 통한 빈도분석과 소수의 거주민을 대상으로 한 심층 면접을 활용한 질적 연구방식을 수행하여 통계적 추론방식의 정량분석에 근거한 보다 객관적인 정책 시사점을 도출하는 데 한계를 보인다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 Table 1.과 같이 주거 이동 선행연구에서 사용된 영향요인들을 바탕으로 설문지를 구성하고, 쪽방촌 거주민 대상 설문 조사를 통해 수집된 데이터를 다항로짓 회귀모형에 적용하여 주거 이동 관련 다양한 연구가설을 통계적으로 검증함으로써 쪽방촌 주민의 이주 희망 주거유형을 선택하는 요인을 객관적이고 실증적으로 규명하는데 연구 차별성을 지닌다.

Table 1.

Variables used in previous studies on residential mobility

2. 실증분석을 위한 연구개요

2.1. 연구가설 및 변수구축

기존 주거 이동 선행연구에서 주목한 바와 같이, 주거 이동은 개인특성 변수의 영향력이 높기에 본 연구에서는 쪽방 거주민의 연령, 건강상태, 장애 여부, 주거비 부담 정도와 현 주거시설에 대한 만족도가 선호하는 주거유형, 주거 이동 의사에 미치는 영향을 규명하기 위한 6개의 연구가설을 아래와 같이 선정하였다.

1) 연령대가 낮을수록 민간주택을 선호할 것이다.
2) 건강상태가 나쁠수록 주거 이동 의사가 높을 것이다.
3) 장애가 있을 시 공공임대 주택을 선호할 것이다.
4) 주거비 부담이 클수록 주거 이동 의사가 높을 것이다.
5) 소득 수준이 높을수록 민간주택을 선호할 것이다.
6) 주거만족도가 낮을수록 주거 이동 의사가 높을 것이다.

Table 2.와 같이, 세부 가설을 설명하는 변수는 성별, 연령대, 가구원 수, 교육수준, 장애, 건강상태, 보조금, 월 소득, 직업, 거주기간, 월세, 거주비 부담, 주거만족도로 구성됐다.

Table 2.

Definition of variable

주요 통제변수인 성별(X1)과 나이(X2)에 따른 이주 희망 주택에 유의미한 차이가 존재하는지 검토하고, 가구원 수(X3)는 쪽방 주민들의 경우 대부분 1인 가구에 속함에도 가구원 수에 차이가 존재할 경우, 주거 선택에 어떠한 영향을 미치는지 검증하기 위해 모형에 반영하였다. 교육 수준(X4)은 쪽방 거주민의 최종학력이 주거 선택에 미치는 영향을 확인하고, 장애 유무(X5)와 건강상태(X6) 변수는 신체가 건강하지 못한 주민들의 경우 이주를 망설이게 될 것으로 판단해 이에 대한 통계적 유의미성을 검증하고자 했다.

연속형 변수인 기초수급비(X7)의 경우 정부로부터 지원을 많이 받는 거주민과 그렇지 않은 거주민의 이주 희망에 차이가 발생하는지 검토하고, 월 소득(X8)과 근로 상태 변수(X9)는 각 변수가 통계적으로 유의미한 결과를 나타낼 시 쪽방 거주민들을 위한 이주 이후, 일자리 제공 등의 정책이 필요할 것으로 판단했다. 쪽방 거주기간(X10)은 쪽방에 오래 거주할수록 다른 주거로의 이주를 망설일 것으로 예상해 변수화했으며, 월세(X11), 현 거주비용 부담(X12), 주거만족도 변수(X13) 역시 다른 주거로의 이주에 부정적인 영향을 미칠 것으로 예상하고 통계적 유의미성을 확인하고자 했다.

마지막으로 종속변수는 주민의 이주 희망 주거유형으로 이주 희망 여부와 이주 희망 시 4개 주거유형(정부 지원 공공임대주택, 민간 일반주택 전/월세, 양로/자활/보호 등 사회복지시설, 농촌 이주) 중에서 특정 유형을 택일하는 방식으로 측정되었다.

2.2. 다항로짓 회귀모형

다항로짓모형(Multinomial Logit Model, MNL)은 설문자의 선택 행동을 분석하는 데 사용되는 통계 모델로, 다양한 선택 대안 중 특정 대안을 선택할 확률을 추정한다. 이 모형은 각 대안의 효용을 관찰 가능한 설명 변수와 무작위 오차로 나누어 표현하며(강민승, 2022), 효용 함수는 Eq. 1과 같이 나타낼 수 있다[14].

U i j = V i j + ϵ i j

(Eq. 1)

U_i_j는 설문자 i가 대안 j를 선택 시 효용이고, V_i_j는 설명 변수에 의해 결정되는 효용, ε_i_j는 무작위 오차이다. 특정 대안을 선택할 확률은 로짓 함수로 표현되며 이는 Eq. 2와 같다. P_i_j는 설문자 i가 대안 j를 선택할 확률이고, J는 가능한 선택 대안의 총수를 나타낸다[14]. 설명 변수는 인구통계학적 특성이 포함되며, 설문 조사를 통해 수집된 자료는 SPSS 프로그램을 사용해 분석됐다.

P i j = e V i j ∑ k = 1 j e V i k

(Eq. 2)

2.3. 변수 기초통계량

최종모형에 반영된 변수의 기초통계량은 Table 3.과 같다. 유효한 설문 응답 중에서 이주를 희망하지 않는 비율은 16%, 공공임대주택으로 이주를 희망하는 비율은 53%로 가장 높지만, 민간주택과 농촌 이주 희망 비율은 각각 21%, 4%로 집계되었다. 마지막으로 사회복지시설 이주 희망은 6% 비율을 보였다.

Table 3.

Basic statistics of variables

범주형 독립변수의 기초통계량으로 조사 주민의 성별은 남성이 83%였으며, 연령대는 70대 이상이 31.52%, 60대가 26%, 50대 이하가 42%로 고령의 거주자가 많았다. 가구원의 규모는 93%의 거주자가 독신 가구로 조사됐으며 5%의 가구만이 2인 가구였다. 최종학력의 경우 초등학교 졸업 이하가 67%로 조사자 절반 이상이 해당했으며, 중학교와 고등학교 졸업이 31%, 대학교 졸업이 3%로 소수에 해당했다. 장애의 경우 17%가 정신적 장애를 겪고 있었으며, 29%의 조사자가 신체적 장애를 겪고 있었고, 그 외 주민들은 장애를 겪고 있지 않은 것으로 응답했다.

건강상태의 경우 매우 나쁨과 나쁨으로 응답한 주민이 약 60%로 확인되었다. 근로 상태의 경우 71%가 비근로 상태이며 15%가 민간근로, 13%가 공공근로의 현황을 보였다. 주거비 부담 수준은 ‘매우 부담된다’에서 ‘적정하다’고 응답한 비율이 고르게 분포했으며, 다수 이상의 응답(약 60%)이 현재 주거 상태에 만족하지 않은 것으로 확인되었다.

연속형 독립변수의 기초통계량으로 주민들은 기초수급비로 한 달 평균 51만 원을 받는 것으로 집계되었으며, 월 소득 평균은 약 28만 원, 평균 쪽방 거주기간은 12년, 월평균 쪽방 거주비로 약 25만 원을 지출하는 것으로 확인되었다.

3. 분석 결과

Table 4.에 제시된 바와 같이, 다항로짓 모형의 최대 우도 추정 계수와 이에 대한 추정 오즈비(Odds Ratio)에 근거했을 때 최종 분석된 다항로짓 모형은 적합한 것으로 나타났다. 구체적으로, 모형에 포함된 변수의 통계적 유의성을 검토한 결과, 정부 지원 공공임대 선택에 있어 장애 유무 중 정신적 장애, 기초수급비, 주거만족도가 유의미한 결과를 보였다. 장애가 없는 주민에 비해 신체적 장애를 가지고 있는 주민이 공공임대주택을 선택할 확률이 1.72배 높았으며, 정신적 장애를 앓고 있는 주민들의 경우 그렇지 않은 주민들에 비해 선택 확률이 5.63배 높았다. 또한, 기초수급비를 1만 원 많이 받을수록 1.02(1/0.98)배 낮아지는 것으로 확인되었으며, 주거만족도가 낮을수록 공공임대주택 이주를 희망할 확률이 증가하였다. 현재 쪽방 주거에 매우 불만족을 선택한 주민은 매우 만족하는 사람에 비해 공공임대 주택 이주를 선택할 확률이 12.6배 높았으며, 불만족을 선택한 주민의 경우 14.4배가 높았다.

Table 4.

Multinomial logistic regression model estimation

민간 일반주택 전월세 선택에 대한 추정모형 결과로 연령대와 건강상태, 주거만족도가 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 70대 이상 주민보다 50대 이하 주민들이 민간주택 전월세로 이동을 선택할 확률은 1.12(1/0.89)배 낮았으며, 60대 주민의 경우 11.36(1/0.088)배 낮았다. 이는 비교적 낮은 연령대의 주민들이 이주를 선택할 것이라는 예상과 다른 결과였다. 건강상태의 경우 주거에 불만족할 경우 민간주택을 선호할 확률이 29배 높았다. 또한, 주거만족도의 경우 쪽방 환경에 매우 만족한다고 응답한 주민들에 비해 매우 불만족과 불만족을 선택한 사람들의 이주 확률이 매우 높았다.

양로/자활/보호센터 등 사회복지 시설에 대한 모형 결과는 기초수급비 만이 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 기초수급비를 1만 원 많이 받을수록 사회복지시설로 이동을 선택 확률이 1.16(1/0.862)배 감소하는 것으로 확인됐다.

마지막 모형인 농촌 이주 모형은 연령 변수만이 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 70대 이상 연령층과 비교했을 때, 50대 이하 응답자가 농촌 이주를 선택할 확률이 14.92(1/0.067)배 높았으며, 60대 이하의 경우 55.55배 높아 농촌 정착은 선호 연령대가 명확히 한정됨을 알 수 있었다. 통계적 유의성이 확인되지 않은 변수를 포함한 전체 다항로짓 모형 결과에 대한 해석으로, 신체·정신적 장애가 있는 주민들은 공공임대 주택, 민간주택, 농촌 이주를 선호하였다. 이는 장애를 앓고 있음에도 사회복지센터 이주를 희망하지 않는 것으로 해석된다.

비록 통계적 유의성은 확인되지 않았으나, 전체 모형에서 근로 상태 변수는 공공근로 혹은 민간근로에 종사하는 경우 비근로 상태의 주민에 비해 주거 이동 의사가 적음을 알 수 있었다. 반면 월 소득액의 경우 소득이 증가할수록 공공임대 주택과 사회복지센터 이주를 선택할 확률은 감소하였으나, 민간주택과 농촌 이주 의사 확률은 증가하였다. 이외에 쪽방 거주기간은 농촌 정착을 제외한 모든 주택 유형 선택에 부(-)의 영향을 보였다.

4. 결론

서울시 쪽방 거주민을 대상으로 다양한 주택 유형으로 이동과 선택요인을 실증 분석한 결과를 요약하면 아래와 같다. 쪽방 거주민은 낮은 소득과 열악한 주거환경으로 생활의 불편함을 겪고 있으며, 이러한 문제는 주거비 부담과 건강 문제로 더욱 심화된다. 특히, 주거비 부담은 주민들의 경제적 안정성에 큰 영향을 미치며, 이는 주거 이동 의사에도 중요한 요인으로 작용할 수 있다.

세부적 주민들의 주거 이동 의사는 소득 수준, 주거만족도, 주거 기간 등에 따라 다르게 나타났다. 소득이 증가할수록 민간 주택과 농촌 장착을 선호하는 반면, 낮은 소득계층은 공공 임대주택과 사회복지센터를 선호하는 경향을 보였다. 이는 경제적 여건이 주거 선택에 큰 영향을 미친다는 것을 시사한다. 또한, 장기간 쪽방에 거주한 주민은 주거 이동에 의사가 낮은 것으로 분석되어 장기 거주자들을 위한 맞춤형 정책이 필요함을 알 수 있었다. 주민들의 건강상태 역시 주거 이동 의사에 큰 영향을 미쳤으며, 건강이 악화할수록 주거환경 개선을 원하는 경향이 강했다.

이러한 연구 결과를 바탕으로, 주거 취약계층의 다양한 유형별 정책 지원 방안은 아래와 같이 제안될 수 있다. 첫째, 쪽방촌 거주민들과 취약계층의 주거비 부담을 줄이기 위해 공공임대주택의 공급을 확대하고, 주거급여 제도를 강화할 필요가 있다. 본 연구의 설문결과, 선행연구[6]와 같이 쪽방 주민들은 공공임대주택으로의 이주를 가장 선호했기 때문에, 이는 전국의 쪽방촌 이주 정책에 적용될 수 있는 방안으로 판단된다. 이를 통해 저소득층이 안정적인 주거환경에서 생활할 수 있도록 지원할 수 있을 것이다. 둘째, 건강이 악화한 쪽방 주민들을 위한 의료 지원 및 건강 관리 프로그램을 제공하여, 주거 환경과 건강상태를 함께 개선할 수 있는 종합적인 복지 서비스가 고려될 필요가 있다. 셋째, 쪽방에 장기 거주한 주민들을 위한 특별 지원 프로그램을 통해 이들이 안정적으로 주거 이동을 선택할 수 있고 특정 주거유형으로 이주한 이후 원활한 정착을 위한 지원이 마련될 필요가 있다. 즉, 가구별로 주거급여뿐 아닌 공공임대주택 및 대출 등에 관한 정보 및 주거복지 프로그램에 대한 상담이 병행되어야 한다[5]. 마지막으로 주민들의 다양한 요구를 반영한 맞춤형 주거 지원을 위해서는 소득 수준, 주거만족도, 건강상태 등을 종합적으로 고려한 정책 수립을 통해 주거 취약계층의 실질적인 주거 문제를 해결할 수 있어야 한다. 결론적으로, 주거 취약계층의 주거 문제는 단순히 주택을 제공하는 것만으로 해결될 수 없을 것이다. 경제적 지원, 건강 관리, 장기 거주자 지원, 맞춤형 주거 지원 등이 포괄적으로 고려될 필요가 있다.

전술된 연구결론 및 시사점에도 불구하고, 본 실증연구는 한정된 설문자 수로 사회복지 센터와 농촌 지역 이주를 희망하는 주민들에 대한 충분한 표본을 확보하지 못해, 두 유형에 대한 신뢰도가 부족했다. 이는 사회복지 센터와 농촌 지역 이주에 대한 주민들의 부정적 인식이 존재하는 것으로 판단된다. 따라서 설문 규모를 확대하거나, 공공임대주택과 민간 임대주택 전월세 이주만으로 분석대상을 한정해 연구를 진행할 필요가 있다. 이외에, 본 연구에서 실증모형에 적용한 분석방법인 다항로짓 모형의 한계점으로 다양한 선택지로 인해 상대적 확률이 변화해 독립성²⁾이 위배될 가능성이 존재한다. 따라서 추후 연구에서는 다분류(Multiclass)로짓 회귀모형 등 독립성 가정 문제를 극복할 수 있는 방법론을 적용하여 본 연구의 실증분석 결과와 교차 비교 등을 통해 모형의 강건성을 확보할 필요가 있다.

Acknowledgments

이 논문은 2024년도 한국생태환경건축학회 춘계학술발표대회 논문집에 게재된 내용을 수정 보완하여 작성되었으며 2024년도 한국연구재단 연구비 지원(2021R1A2C1014274)에 의해 수행되었습니다.

Notes

1) 5개 쪽방촌별로 각각 45개 표본의 설문(총 225개)을 수행하였으나 결측치를 제외한 203개의 표본이 최종 분석에 활용됨.

2) IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)

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Characteristic	Variable	Kim, T.W. 2022	Lee, D.E. 2023	Byun,M.R. 2019	Park, H.S. 2022	Oh, K.S. 2013	Kwon, K.H. 2013
Personnel	Age		●		●	●	●
	Gender	●	●			●	●
	Education level	●	●	●		●	●
	Marital status					●	●
	Child, household		●	●	●	●	●
	Assets					●
	Income		●			●
	Income change		●
	Employment type					●
	Subsidy	●
	Working	●		●
	Health, disability			●
Residence	Region		●				●
	Housing type		●	●	●		●
	Housing structure						●
	Occupancy status		●				●
	Per capita area		●
	Residential period	●	●
	Mixed complex status		●
	Residential satisfaction		●				●
	Cost burden	●
Environment	Internal facilities		●
	External facilities		●	●			●
	Housing environment		●	●			●
	Discrimination experience		●
	Neighborhood conflict experience		●

Variable			Description
Dependent variable	Y1	Preferred housing type	0= Unwilling to moving, 1= Moving to Public rental, 2= Moving to Private rental, 3= Moving to Social welfare facility, 4= Moving to Rural area
Independent variable	X1	Gender	0= Man, 1= Woman
	X2	Age	0= Over 70^th, 1= 60^th, 2= Below 50^th
	X3	Household (HH)	0= Single, 1= 2 persons, 2= 3 persons, 3= 4 or more persons HH
	X4	Highest edu level	0= Below undergraduate, 1 = Middle or High school, 2= Bachelor or more
	X5	Disability	0= No handy cap, 1= Mental handy cap, 2= Body handy cap
	X6	Health	0=Very unhealthy, 4=Very healthy,
	X7	Subsidy	Unit: 10,000 won
	X8	Monthly income	Unit: 10,000 won
	X9	Working	0=Not working, 1=Private job, 2=Public job
	X10	Period	Unit: year
	X11	Wolse	Unit: 10,000 won
	X12	Housing cost burden	0=Fairly reasonable, 3=Seriously burden
	X13	Satisfaction	0=Very satisfied, 3=Very unsatisfactory

Variable			Model_1 Public rental			Model_2 Private rental				Model_3 Social welfare facility			Model_4 Rural immigration
Variable			ß	S.E	OR	ß	S.E		OR	ß	S.E	OR	ß	S.E	OR
X1	Gender	1	-0.2	0.7	0.8	0.5	0.9		1.6	-3.3	4.2	0.0	-2.1	1.9	0.1
X2	Age	1	-1.2	0.8	0.3	-2.4	1.0^*		0.1	10.3	8.3	28670.5	-4.0	1.7^*	0.0
X2	Age	2	-0.1	0.7	0.9	-0.1	0.8		0.9	7.6	7.2	2072.0	-2.7	1.3^*	0.1
X3	Household	1	14.0	5061.3	1205336.0	-0.3	7114.2		0.7	24.6	0.0	46367977703.0	1.8	10313.5	6.1
		2	17.6	3401.8	43662920.0	4.4	4676.5		82.3	-5.4	6549.3	0.0	7.0	5934.0	1053.5
		3	-1.3	1.1	0.3	-18.9	2156.3		0.0	17.0	10.9	24533341.0	-1.5	2.0	0.2
X4	Highest edu level	1	2.7	1.4	14.4	1.5	1.7		4.7	6.7	4394.8	809.2	15.9	4534.0	8109237
X4	Highest edu level	2	1.9	1.3	6.6	1.2	1.6		3.4	5.3	4394.8	200.2	15.7	4534.0	6655042
X5	Disability	1	1.7	0.8^*	5.6	1.1	1.0		3.2	-7.5	5.7	0.0	0.2	1.6	1.2
X5	Disability	2	0.5	0.6	1.7	0.1	0.7		1.1	-5.5	3.2	0.0	0.2	1.0	1.2
X6	Health	1	0.0	0.7	1.0	0.9	0.9		2.5	-4.7	4.0	0.0	0.6	1.3	1.8
		2	-0.7	0.8	0.5	-0.4	1.0		0.7	-7.2	4.9	0.0	-2.4	1.5	0.1
		3	1.2	1.1	3.2	3.4	1.3^**		29.3	-28.0	1211.0	0.0	1.9	1.8	6.5
		4	-1.0	1.1	0.4	0.0	1.3		1.0	-22.1	2057.9	0.0	-17.6	2003.4	0.0
X7	Subsidy		-0.0	0.0^*	1.0	0.0	0.0		1.0	-0.1	0.1^*	0.9	0.0	0.0	1.0
X8	Monthly income		-0.0	0.0	1.0	0.0	0.0		1.0	-0.1	0.1	0.9	0.0	0.0	1.0
X9	Working	1	-1.2	0.8	0.3	-0.6	0.9		0.6	-21.5	2179.2	0.0	-0.3	1.3	0.8
X9	Working	2	-0.1	0.8	0.9	-1.3	1.0		0.3	-2.0	3.6	0.1	-1.6	1.3	0.2
X10	Period		-0.0	0.0	1.0	-0.0	0.0		1.0	-0.1	0.1	0.9	0.0	0.0	1.0
X11	Wolse		0.1	0.0	1.1	0.1	0.1		1.1	0.2	0.4	1.2	0.0	0.1	1.0
X12	Housing cost burden	1	0.6	0.7	1.8	0.2	0.9		1.2	27.7	965.8	1065073363040.0	0.7	1.3	2.1
		2	-0.4	0.7	0.7	-0.5	0.8		0.6	26.4	965.8	292397107684.0	-0.6	1.3	0.6
		3	2.2	1.5	8.8	1.1	1.6		2.9	31.1	965.8	32290566502067.0	1.8	2.0	5.8
X13	Satisfaction	1	0.7	0.9	2.0	4.4	1.9^*		81.8	9.5	2412.0	12959.6	19.3	2205.6	2530682
		2	2.7	1.1^*	14.4	6.1	2.0^**		457.2	14.4	2412.0	1882714.1	22.8	2205.6	76794134
		3	2.5	1.1^*	12.6	5.5	2.0^**		247.8	-10.4	2602.0	0.0	21.6	2205.6	23491148
p<.05, p<.01, **p<.001
Log likelihood function								334.587
Restricted log likelihood								512.483
Chi-Square								177.895

Basic statistics of categorical variables
Variable			N			%
Y	Preferred housing type	0	33			16
		1	107			53
		2	42			21
		3	8			4
		4	13			6
X₁	Gender	0	168			83
X₁	Gender	1	35			17
X₂	Age	0	64			31.5
		1	53			26.1
		2	86			42.3
X₃	Household	0	189			93
		1	11			5
		2	2			1
		3	1			0.00
X₄	Highest edu level	0	135			67
		1	62			31
		2	6			03
X₈	Disability	0	107			52.7
		1	36			17.7
		2	60			29.5
X₆	Health	0	42			21
		1	73			36
		2	48			24
		3	26			13
		4	14			7
X₉	Working	0	145			71
		1	31			15
		2	27			13
X₁₂	Housing cost burden	0	44			22
		1	44			22
		2	80			39
		3	35			17
X₁₃	Satisfaction	0	14			7
		1	71			35
		2	68			33
		3	50			25
Basic statistics of continuous variables
Variable		N		Min	Max		Average	S.D.
X₇	Subsidy	203		0	180		51.749	38.325
X₈	Monthly income	203		0	200		28.754	50.621
X₁₀	Period	203		0.06	65		12.893	11.816
X₁₁	Wolse	203		0	45		25.360	7.250