청년층의 지역 간 이동과 주거이동 결정요인 분석

주거란 한 단위 이상의 가구가 실제 생활을 영위하는 물리적 공간 및 그 안에서 이루어지는 생활 그 모든 것을 포함하는 개념으로, 주거이동의 동기는 일반적으로 욕구 불충족과 주거의 물리적·심리적 효용 충족 또는 증대를 위하여 발생한다(장선영 외, 2020). 또한 주거이동이란 주거와 관련된 환경에 적응해 나가기 위하여 주택소비를 합리적으로 조절해 나가는 과정을 말하는데, 이는 소득수준, 가구원 수와 가족구성, 주거형태 및 선호하는 위치 등과 같은 가구의 내부적 요인과 주택정책 및 주택시장 여건 등과 같은 외부적 요인의 변화에 적응하기 위하여 행하는 경우가 많다.

주거이동 이론은 개인이나 가구가 주거지를 이동하는 이유와 과정을 설명하는 이론으로 주요 요소는 경제적 요인(소득 수준, 주거비용, 고용 기회 등 경제적 상황), 사회적 요인(가족, 친구와의 관계, 지역 사회의 특성 등 사회적 요소), 정치적 요인(정부 정책, 세금 제도, 주택 공급 정책 등), 환경적 요인(생활 환경의 질, 학교, 교통 인프라 등), 심리적 요인(개인의 가치관, 생활 방식, 안전에 대한 인식 등) 등으로 구성되어 있으며, 이러한 요소들이 복합적으로 작용하여 개인이나 가구의 주거지를 변화시키는 과정을 거치게 된다.

주거이동을 인구이동의 관점에서 보면, 미시적 관점과 거시적 관점에서 다루어져 왔으며, 이러한 관점에 따라 분석에 사용된 모형과 변수들도 다양화 및 차별화되었다. 거시적 관점에서의 연구는 지역 간 인구이동에 영향을 미치는 결정요인을 분석하는데 초점을 맞추고, 실업률, 소득, 취업 기회 등과 같은 경제적 요인이나 교육, 주택, 문화시설 및 삶의 질과 같은 요인들을 통해 지역 간 인구이동을 설명하고 있다(이희연·노승철, 2010). 한편, 미시적 관점에서의 연구는 개개인의 이동행태나 성향을 중시하고, 개개인이 특정한 목적지를 선택하는 의사결정과정을 통해 인구이동을 설명하고 있다(이희연·노승철, 2010).

이론적 관점에서의 주거이동은 크게 이동 동기와 이동거리에 의해 구분할 수 있다. 여기서 주거이동의 동기는 학자마다 그 원인을 다르게 정의하고 해석하나, 크게 자발적·강제적·환경적 요인으로 분류한다. Peterson(1958)은 주거이동을 천재지변에 의한 원시 이동과 자의에 의한 자유 이동으로 구분하였고, Clark and Onaka(1983)는 주거이동을 철거, 강제 퇴출에 의한 강제이동 및 자발적 이동으로 구분하였다. 또한 자발적 이동을 주택 특성, 주거 환경 특성 선택에 의한 조절이동과 직장이동 및 생애주기 변화에 의한 유도이동으로 정의하였다. 또한 위치·거리의 관점에서 Moore(1980)는 주거이동을 동일지역 내 이동, 지역 간 이동, 국가 간 이동으로 구분하고, 동일지역내 이동은 한 도시권 내에서의 이동을, 지역 간 이동은 농촌에서 도시로의 이동을, 국가 간 이동은 이민과 같은 장거리 이동으로 정의하고 있다.

또한, Myers(1983)는 주거 이동을 개인 및 가구의 경제적, 사회적 지위 상승과 밀접하게 연결된 과정으로 설명하며, 특히 “필터링 이론”에 중점을 두고 설명하고 있다. 필터링 이론(filtering theory)은 주거 이동을 시장 내 기존 주택의 이용과 관련하여 설명한다. 이 이론에 따르면, 새로운 고급 주택이 공급되면 상대적으로 부유한 가구들이 이를 구입하면서 기존의 중급 또는 저급 주택은 소득 수준이 낮은 계층에게 이동하게 된다. 이러한 과정은 계층 간 주택 점유의 재배치를 유도하며, 이를 통해 다양한 소득 수준의 가구가 자신의 경제적 능력에 맞는 주거지를 확보할 수 있게 된다. Myers(1983)는 주거 이동이 필터링 과정을 통해 이루어지는 동시에, 가구의 경제적 상승을 촉진하는 요소로 작용한다고 주장한다. 개인의 소득 향상이나 가족 구조 변화와 같은 사회경제적 요인이 주거 이동의 중요한 동인임을 강조하며, 이러한 변화가 필터링 과정에 따라 지역사회와 주택 시장에 영향을 미친다고 분석하고 있다. 또한, Myers(1983)는 주거 이동이 단순히 개인적 선택에 의해서만 이루어지지 않으며, 정책, 시장의 공급 역학, 지역 개발 계획 등이 필터링 과정에 영향을 미친다고 주장한다. 특히 정부의 주택 정책은 필터링 과정을 가속화 하거나 둔화시키는 요인으로 작용할 수 있으며, 이로 인해 주거 이동의 기회와 형평성이 달라질 수 있다고 해석하고 있다. 이와 같이, Myers(1983)는 주거 이동 이론을 통해 개인의 경제적 이동성과 사회적 구조가 어떻게 주택 시장에서의 움직임으로 연결되는지 설명하며, 이는 주거 정책 수립 및 도시 계획에 중요한 시사점을 제공한다.

다음으로 가족 생애 주기 이론의 관점에서 주거이동을 살펴보고자 한다. 가족 생애 주기 이론(family life cycle theory)은 개인과 가족의 생애 주기에 따라 주거지 선택 및 이동이 변화하는 과정을 설명하는 이론이다. 이 이론에 따르면, 개인과 가구는 결혼, 자녀 출생, 자녀의 성장과 독립, 은퇴 등과 같은 가족의 주요 생애 단계에 따라 주거지에 대한 요구가 변하게 되며, 이로 인해 주거 이동이 일어난다. 가족 생애 주기 이론은 주거지 선택과 이동의 주요 원인으로 생애 주기를 꼽는다. 예를 들어, 독립 초기의 개인은 보통 경제적 부담이 적은 소규모 주택이나 임대 주택을 선호한다. 이 때에는 경제적 여건이나 생활 편의성 등을 고려하여 위치를 선택하는 경향이 강하다. 이후 결혼이나 동거를 통해 가구의 형태가 바뀌면, 기존의 주거지가 충분히 넓지 않거나, 가족 생활에 적합하지 않을 경우 더 넓은 주거지를 찾게 된다. 특히 자녀가 출생하게 되면 가구의 주거 요구는 더욱 변동되며, 가족 구성원 모두가 쾌적하게 생활할 수 있는 넓은 주택으로 이동하고자 한다.

자녀의 성장 또한 주거 이동에 중요한 역할을 한다. 자녀가 학교에 진학하면 부모는 교육 환경이 좋은 지역으로 이주하고자 하며, 교육 및 안전에 대한 접근성이 좋은 지역을 선호하게 된다. 이러한 과정에서 특정 지역으로의 주거 이동이 촉진된다. 반대로 자녀가 독립을 하면, 가구의 주거 공간 요구가 줄어들게 되며, 이에 따라 주거 비용을 줄이거나 관리가 용이한 작은 주택으로 이동하는 경향이 있다. 이 과정은 가구의 생애 주기에 따라 거주지 선택이 변화하는 전형적인 예로 볼 수 있다. 은퇴 이후에도 주거 요구는 다시 한번 변하게 된다. 은퇴한 고령 가구는 경제적 부담을 줄이고, 생활 편의를 중시하는 주거지를 선호한다. 예를 들어, 의료 접근성이 좋은 곳이나 공공 서비스가 잘 갖춰진 지역으로 이동하는 경우가 많으며, 고령 가구는 계단이 없는 편리한 구조의 주택을 찾거나, 공공 편의 시설이 잘 마련된 지역으로의 주거 이동을 선택하기도 한다.

가족 생애 주기 이론은 주거이동의 원인을 경제적 요인뿐만 아니라, 생애 주기에 따른 변화된 주거 요구와 필요에 초점을 맞춘 점에서 의미가 있다. 이러한 주거 이동은 생애 단계별로 자연스럽게 발생하며, 이를 통해 가족의 구조적 변화가 주거 이동을 촉진한다는 점을 강조한다. 이는 주택 수요를 예측하고, 연령대별 주거 환경을 이해하는 데 중요한 지표가 된다. 가족 생애 주기 이론은 현대의 복잡한 주거 이동 현상에도 여전히 유용한 틀을 제공하지만, 모든 가구가 동일한 생애 주기를 따르지는 않는다는 점에서 한계를 지닌다. 최근 결혼과 출산을 미루거나 포기하는 가구가 늘어나고, 독신 가구나 비전통적 가족 형태의 가구가 증가하면서 생애 주기의 틀에 맞지 않는 사례들이 나타나고 있다.

따라서 가족 생애 주기 이론은 주거 이동의 전반적 경향을 설명하는 유용한 도구로 작용하지만, 이를 현재의 다양한 가구 유형에 적용할 때는 일정한 유연성을 필요로 한다. 가족 생애 주기 이론을 바탕으로 주거지 선택의 요인을 분석함으로써, 정책 입안자들은 각 생애 단계별 주거 요구에 적합한 주택 정책을 마련할 수 있으며, 이를 통해 주거 환경의 질을 높이는 데 기여할 수 있다.

여기서는 주거이동(지역 간 주거이동)에 대한 몇 가지 선행연구를 검토해보고자 한다. 김경수·임하경(2011)의 연구에서는 광역경제권 내 주거이동 성향을 분석하였으며, 광역경제권 내 각 도시들의 역할과 향후 개발계획에 대한 방향 설정을 위해 광역경제권 내 도시 규모별 지역 간 주거이동 결정요인을 분석하였다. 분석 결과, 부산광역시의 경우 타 도시로의 이주를 희망하는 경우 가장 큰 요인은 자녀들의 교육 여건에 대한 불만족에 기인하고 있으며, 이들은 서울로의 이주를 희망하는 것으로 나타났다. 또한 교육 여건이 지역 간 이주에 영향을 끼치는 정도는 동남권 도시들의 공통적인 사항으로 나타났는데, 더 이상 교육은 도시 내 주거지 선호에 영향을 끼치는 근린환경적 요소가 아니라, 타 지역으로의 인구유출을 발생시킬 수 있는 중요한 요인으로 각 도시는 이에 대한 대책방안을 수립하지 않으면 심각한 인구유출 문제에 봉착할 것이라고 경고하였다.

최열·김형준(2012)의 연구에서는 주거이동을 수도권과 비수도권의 이주에 따른 시대별 차이를 분석하여 미래의 주거이동에 실질적으로 어떤 요인이 영향을 미치는지 분석하였다. 분석 결과, 1999년도에는 가구주의 특성이 수도권에서 이주하든, 비수도권에서 이주하든 영향을 강하게 미쳤는데, 이는 가구주의 연령이 낮거나 근로소득이 높거나, 주거기간이 짧을수록 이주하는 확률이 높았다. 또한 이 중에서 남자이면서, 학력이 낮을수록 이주 안 하는 가구보다 비수도권에서 이주하는 확률이 높은 것으로 나타났다. 하지만, 9년이 지난 2008년도에서는 이러한 가구주의 특성들도 유의하지만, 이전과는 다르게 경제적 특성들이 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다. 즉, 가구의 경제가 여유롭고, 주거비에 비용을 많이 내고 있는 가구일수록 수도권에서 이주하는 확률이 높게 나타났다.

다음으로 장선영 외(2020)의 연구에서는 서울에서 경인지역으로 전출 또는 경인지역에서 서울로 전입한 가구를 대상으로 주거이동에 영향을 미치는 요인, 즉 인문·사회·경제·주택·환경특성에 따른 주거이동 요인을 분석하고자 하며, 대규모 주거이동 현황과 지역 간 이동에 있어 과연 사회적으로 가장 중요한 이슈는 무엇인지 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 저자들은 서울에서 경인으로의 주거이동에 점유형태, 주택 면적, 주택의 노후연한이 영향을 미친다는 점은 공공의 인구 유출 방지 또는 인구 분산 정책 수립 간 궁극적으로 물리적 주거환경의 우선적 고려가 요구됨을 제시하였다. 이에 정부와 지자체는 주거복지 관점에서의 각 가구수에 따른 주거면적의 재검토, 노후 주거 재건축 또는 개·보수 지원을 통해 행정경계에 구속받지 않는 물리적 주거환경 개선을 위한 주택-건축-도시계획/개발정책이 요구됨을 역설하였다.

정수영(2021)의 연구는 수도권 내 주거 이동 방향에 따라 주거 면적의 상향 및 하향 이동의 차이와 영향을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구는 두 가지 질문에 답하기 위해 t-test를 통해 주거면적 변화의 통계적 차이를 검정하고, 이항 로지스틱 회귀분석을 통해 영향 요인을 파악하였다. 분석 결과, 경인지역에서 경인지역으로 이동한 가구는 주거면적 상향 비율이 높았고, 반면 경인지역에서 서울로 이동한 가구는 주거면적 하향 비율이 가장 높았다. 서울로 이동한 가구는 상향 이동 시 이전 거주지가 서울인 경우가 많았고, 경인으로 이동한 가구는 상향·하향 이동 모두 대부분 경인 내 이동이었다. 각 이동 방향별로 상향 이동에 영향을 미치는 요인은 다르게 나타났으며, 서울에서 서울로 이동한 가구는 원룸 유무, 자가 여부, 아파트 여부, 접근성, 연령, 가구원 수 등이 주요 요인이었고, 경인에서 서울로 이동한 가구는 원룸 유무, 비아파트 여부, 접근성, 자가보유의식 등이 영향을 미쳤다. 연구는 소득이 높고 젊은 가구도 서울로 이동하는 경우가 많아, 필터링 이론이 수도권 주거 이동을 설명하기에 한계가 있음을 시사하고 있다. 또한 향후 주택 정책이 이동 방향과 영향 요인을 고려해 가구의 주거 이동 안정성을 높일 수 있도록 다양한 주택 공급과 제도 보완이 필요하다는 정책적 함의를 제시하였다.

이어서 최효비·최열(2022)의 연구에서는 최근 5년간의 주거실태조사 자료를 활용하여 부산, 울산, 경남 지역 노인 가구의 주거이동 의사와 이동 계획 지역에 대한 결정 요인을 분석했다. 노인 가구의 인구사회학적, 주거환경적, 경제적 특성을 반영하는 변수를 선정하고, 표본 선택 이변량 프로빗 모형을 활용해 분석을 진행했다. 분석 결과, 가구주의 연령이 높을수록 주거이동 의사가 낮아지며, 이동이 있을 경우 대부분 현재 거주 지역 내 이동을 선택하는 것으로 나타났다. 또한 가구주의 학력과 가구원 수는 주거이동 의사에만 영향을 미쳤고, 은퇴 여부는 결과 모형에서 지역 간 이동을 유도하는 것으로 나타났다. 주택 점유형태는 주거이동 의사와 이동 계획 지역 모두에 중요한 영향을 미쳤으며, 자가에 거주하는 가구는 주거이동 의사가 낮고, 임차나 무상주택 거주 노인 가구는 지역 외 이동 가능성이 높았다. 경제적 특성 중에서는 주거비 부담과 주택 자산이 주거이동 의사와 이동 선택에 유의미한 영향을 미쳤다. 주거비 부담을 느끼는 노인 가구는 이동 의사가 낮았으며, 주택 자산이 많을수록 주거이동 의사가 높고, 지역 외 이동을 선택할 가능성이 있었다. 이러한 결과는 노인 가구의 주거 이동을 위한 정책적 우선순위로 주택 점유형태, 자산에 기반한 주거 지원 방안 마련이 필요함을 시사하고 있다.

마지막으로 김주영(2023)의 연구에서는 고령가구의 노년기 주거이동의 영향요인 분석을 실시하였다. 분석결과, 고령층 가구 중 약 40%가 노년기에 주거이동을 경험한 것으로 확인되었으며, 주거이동을 결정짓는 변수로는 가구구성과 가구주 성별에서 주거이동 가능성을 상승시키는 요인으로 추정되었다. 주거이동 요인 중에서 청년 및 장녀층 등 다른 생애주기와의 차별적인 요인으로는 자녀 유무와 이사경험 횟수가 유의미한 변수로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 고령가구의 생애주기를 고려하고, 고령가구 내에서도 주택을 선호하는 다양성을 충분히 고려하여 고령자주택정책이 필요함을 제안하였다.

본 연구는 이상의 선행연구에 대하여 다음과 같은 차별점을 갖는다. 먼저 본 연구는 한국고용정보원에서 제공하는 청년패널(youth panel, 이하 YP2007) 4~14차 자료를 사용한다. 청년패널은 2007년 기준 만15~29세를 대표하는 표본에 대해 매년 추적조사하는 종단면조사(longitudinal survey)로 모든 청년층을 포괄할 수 있는 청년층 특화 자료이다(황광훈, 2022). 본 연구의 목적을 위해 10여 년간의 자료를 패널자료 형태로 병합 및 구축하여 대규모의 분석 표본 수를 확보하였다. 그리고 본 연구는 청년층을 대상으로 분석을 실시하였다. 현재 대부분의 주거이동 연구는 전체 가구 또는 고령층을 대상으로 분석하고 있는데 반해, 본 연구는 청년층을 중심으로 주거이동 결정요인을 추정하였다. 아울러 이러한 현상을 정확하게 분석하기 위해서는 최근의 청년층 데이터를 중심으로 상세하게 분석하였다. 이를 위해 청년패널 자료 YP2007 코호트를 중심으로 2010~2020년까지 구성된 패널자료를 활용하여 분석하였다. 또한 실증분석에 앞서 청년층의 주거이동(지역 간 이동) 현황과 특징을 상세하게 다루어 분석하였다. 시도별 15~29세 청년인구 비율 추이, 시도별 15~29세 청년 취업자 비율 추이, 청년층의 지역 간 인구이동, 청년층의 지역별(시도별) 인구 유입 및 유출 현황, 청년층의 권역내 지역 간 인구이동 등의 현황을 매우 상세하게 분석하였다. 다음으로 실증분석의 경우, 자료의 특성을 최대한 고려함과 동시에 모형의 정확한 인과관계를 밝히기 위해 횡단면 프로빗 모형과 함께 개인의 미관찰 특성이 고려된 패널 프로빗 모형을 도입하여 추정하였다. 대다수의 선행연구들은 실태조사와 같은 횡단면 자료를 중심으로 일반적인 횡단면 로짓 또는 프로빗 모형을 도입하고 있으나, 본 연구는 패널자료의 특성을 고려하여 패널 프로빗 모형을 활용하여 엄밀하고 정확한 추정 결과를 제시하고자 한다. 패널자료는 횡단면 및 시계열 자료의 특성들을 모두 가지고 있기 때문에 일반적으로 오차항의 동분산성 가정을 위배 또는 오차항의 자기상관이 존재할 가능성이 높다. 따라서 합동(pooled) 프로빗이나 합동로짓 모형 등으로 추정할 경우, 일치추정량을 얻을 수 어렵게 되는 문제점이 발생하게 된다. 이 문제를 개선 및 해결하기 위해서는 오차항에 대한 패널 개체특성들을 추가적으로 고려해야 한다.

본 연구에서는 한국고용정보원의 청년패널(YP2007) 4~14차(2010~2020년) 전체자료를 활용하도록 한다. 청년패널조사는 청년층의 학교생활, 사회·경제활동, 가계배경 등을 반영하는 기초 자료를 수집하여 청년실업 해소를 위한 고용정책의 수립 및 관련 연구 발전에 기여를 목적으로 실시하고 있다. 2007년 기준 만15~29세 청년층 대상(10,206명)의 YP2007 코호트는 2020년까지 총 14회에 걸친 추적 조사가 진행된 후 종료되었다. 청년패널조사 자료의 자세한 내용에 대한 설명 등은 <부록 1>을 참조하기 바란다.

최종적으로 분석목적 및 내용에 맞게 구축한 표본 구성은 다음과 같은 과정을 거쳐 완성하였다. 2010~2020년까지 총 11개의 각 연도별 전체자료를 개별적으로 구축한 뒤, 하나의 데이터 셋으로 병합하였다. 병합 과정에서는 분석에 활용하게 되는 주요 변수들을 모두 추출하여 구축하였으며, 기초통계 및 실증분석 목적에 맞게 응답값을 리코드(recode)하거나 더미 변수의 형태로 재구성 하였다.

본 연구에서는 청년층의 지역 간 인구이동과 특징 등을 기술통계 형태로 정리하여 제시한 뒤, 주거이동 결정요인은 실증분석 모형을 활용하여 추정하도록 한다. 실증분석에서는 이항 로지스틱 회귀분석(binary logistic regression)과 이변량 프로빗(probit) 모형을 함께 사용하게 된다. 일반적으로 회귀분석은 설명변수와 종속변수의 인과관계(종속구조)를 실증적으로 밝혀내는 분석방법으로 주로 종속변수와 설명변수(통제변수)가 연속적으로 측정되거나 관찰된 경우에 사용한다. 그러나 종속변수가 연속적인 형태의 변수가 아닌 질적인 특성을 가진 경우(주거이동=1, 주거 비이동=0)는 로지스틱 회귀분석을 이용할 수 있다. 여기서는 종속변수가 이변량(0과 1의 값) 특성을 가진 모형이기 때문에 로지스틱 회귀모형을 활용하여 실증분석을 실시하도록 한다. 또한 프로빗 회귀 모형(probit regression model)¹⁾은 종속변수가 이진 변수일 경우에 사용되는 회귀 모형 중 하나로 어떤 사건이 발생할 확률을 설명하기 위한 회귀 모형으로, 정규 분포의 누적분포함수를 이용한다(황광훈, 2023).

주거이동 결정요인 추정은 종속변수를 주거이동 여부로 규정하여 이동인 경우는 ‘1’의 값, 비이동은 ‘0’의 값을 부여하였다. 통제(설명)변수로는 자가여부, 아파트 거주 여부, 성, 연령, 학력, 경제활동상태, 가구주 여부, 지역(수도권, 중부권, 경북권, 경남권, 전라권), 부모로부터 경제적 지원 수혜 여부 등의 인구학적 특성 변인들이 있다. 추가적으로 취업자 집단에 대한 분석을 위해 취업특성 변인들인, 종사상 지위, 기업체 규모, 월평균 임금 분포 등의 항목과 부채여부 항목을 모형에 투입하였다. 또한 10여 년간의 기간을 포함한 분석임을 감안하여 연도 더미를 모형에 투입하였다.

실증분석에 사용된 표본의 분포와 특징을 요약하면 “<표 6> 기초통계량 Ⅰ” 및 “<표 7> 기초통계량 ”와 같다. <표 6>은 전체 청년층(91,532개)에 대한 인구학적 특성에 대한 기초통계량이고, <표 7>은 주거이동 경험 여부에 따른 각 집단별 인구학적 특성에 대한 기초통계량이다. 우선 청년층 표본 전체를 기준으로 보면, 주거이동 경험자는 11%이고, 입주형태가 자가 비율인 경우가 66%, 주택종류가 아파트인 청년층 비율은 59%로 나타났다. 다음으로 남성 비율은 47%로 여성(53%) 비율보다 낮았으며, 학력별 분포에서는 고졸 이하 41%, 전문대졸 20%, 대졸 이상 39%로 나타났다. 경제활동상태에서는 취업자 52%이고, 가구주인 청년층은 19%, 거주지역이 수도권인 경우가 52%로 가장 높았다. 현재 부모를 포함한 가족으로부터 경제적 지원을 받고 있는 경우가 26%로 나타났다. 다음으로 취업자 그룹에 대하여 취업 특성을 중심으로 요약해보면, 고용형태에서는 상용직 80%, 임시/일용직 12%, 비임금근로자 8%로 나타났고, 기업체 종사자 규모에서는 소기업 47%, 중기업 18%, 대기업 35%의 비율을 차지하고 있다. 또한, 임금분포에서는 ‘200만 원 미만’ 30%, ‘200~300만 원 미만’ 40%, ‘300~400만 원 미만’ 18%, ‘400만 원 이상’ 9%로 나타났다.

다음으로 주거이동 경험자와 비경험자에 대한 기초통계를 요약해보면 다음과 같다. 주거이동자는 총 10,118개(11%)로 추출되었고, 입주형태가 자가 비율인 경우가 41%, 주택종류가 아파트인 청년층 비율은 59%로 나타났다. 남성 비율은 44%, 평균 연령 28.8세, 고졸 이하 33%, 전문대졸 21%, 대졸 이상 46%로 나타났다. 경제활동상태에서는 취업자 63%이고, 가구주인 청년층은 37%, 거주지역이 수도권인 경우가 56%, 경제적 지원을 받고 있는 경우가 18%로 나타났다. 반면, 주거이동 비경험자는 총 81,414개(89%)로 추출되었고, 입주형태가 자가 비율인 경우가 69%, 주택종류가 아파트인 청년층 비율은 59%로 나타났다. 남성 비율은 47%, 평균 연령 27.7세, 고졸 이하 42%, 전문대졸 20%, 대졸 이상 38%로 나타났다. 경제활동상태에서는 취업자 55%이고, 가구주인 청년층은 17%, 거주지역이 수도권인 경우가 51%, 경제적 지원을 받고 있는 경우가 27%로 나타났다.

본 연구모형에 투입된 주요 설명(통제)변수들 간의 상관관계를 추정한 결과에서는 주요 설명변수들 간의 상관관계 정도의 크기는 대부분 높지 않으며, 본 연구의 추정결과에 편의를 가져올 정도의 수준이 아닌 것으로 판단하였다(<부록 표 1> 참조).

주요 추정결과를 제시하면 다음과 같다. 전체 청년층을 대상으로 추정한 결과(<표 8> 참조), 입주 형태가 자가인 청년층의 주거이동 확률은 비자가(전월세 등)인 청년층과 비교하여 낮은 것으로 나타났고, 주택 종류가 아파트인 청년층의 주거이동 확률은 비아파트(단독, 연립/다세대, 오피스텔 등) 형태의 주택에 거주하고 있는 청년층과 비교하여 높게 나타났다. 성별에서는 남성의 주거이동 가능성이 낮고, 연령은 높아질수록 주거이동 확률이 높게 나타났다. 학력은 고학력층일수록 주거이동 가능성이 높은 것으로 확인되었으며, 경제활동 상태에서는 취업자의 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 거주지역에서는 중부권(충청지역)을 기준으로 경북권과 전라권의 주거이동 가능성이 높게 나타났으며, 경제적 지원을 받고 있는 청년층일수록 주거를 이동할 가능성은 낮은 것으로 확인된다. 시기별 이동 가능성에서는 2010년을 기준으로 모든 시기에서는 주거이동 확률은 높게 나타나고 있으나, 2016년을 기점으로 주거이동 확률은 다소 낮아지는 추세를 보이고 있다.

주요결과를 바탕으로 요약해보면, 자기 집을 소유한 청년층의 주거이동 가능성이 낮은 것은 자연스럽게 나타난 추정결과로 보이는데, 즉 전월세 등의 형태로 주거중인 청년층은 계약기간이 만료될 경우, 일부는 재계약 등 갱신하는 경우도 있지만, 상당수는 다른 주거지역으로 이동해야 하기 때문에 주거이동 가능성이 높지만, 자가 소유자인 경우는 본인의 주거이동을 어떠한 제약 없이 선택할 수 있으므로 상대적으로 주거이동 가능성은 매우 낮을 것으로 판단된다. 다음으로 아파트 거주자의 주거이동 확률이 높은 것으로 나타났는데, 이는 다음과 같이 추정해 볼 수 있다. 청년층 중 경제적 독립을 한 경우는 상당수가 아파트 형태의 주택종류를 점유할 가능성이 높을 것이다. 현재 우리나라의 주택종류는 단독주택, 연립/다세대 종류보다는 아파트 형태가 급격하게 증가하고 있는 추세로 나타나고 있다. 물론 오피스텔 주택도 상당부분 주택시장에 보급되고 있다. 다만, 현재의 추정결과에서는 경제적 독립을 한 청년층 중 상당수는 전/월세 형태의 아파트에 거주하고 있는 것으로 보인다. 이들 청년층은 계약 만료 등으로 이동 가능성이 높을 것으로 추정해 볼 수 있다.

즉, 청년층에서 주거 형태가 월세인 경우와 아파트에 거주하는 경우 주거 이동 가능성이 높은 이유는 경제적, 환경적, 사회적 요인이 결합된 결과로 설명할 수 있다. 특히, 월세 계약은 일반적으로 단기 계약(1~2년)으로 이루어지며, 이는 청년층이 상황 변화에 따라 쉽게 이사를 결정할 수 있는 유연성을 제공한다. 청년층은 학업, 취업, 결혼 등 삶의 전환점에서 거주지를 옮길 필요가 생기는데, 월세는 이러한 이동에 있어 부담이 적은 형태라 볼 수 있다. 또한, 월세 주거는 자가 소유나 전세에 비해 경제적 부담이 상대적으로 적어 초기 자립 과정에서 선호되는 방식이며, 이는 이동 가능성을 높이는 요인으로 작용하게 된다. 다음으로 아파트는 동일한 지역 내에서 다양한 크기와 가격대의 주택 옵션을 제공하므로, 경제적 여건이나 가구 구성원의 변화에 따라 쉽게 이동할 수 있다. 특히, 아파트는 교통 접근성과 생활 편의성이 상대적으로 뛰어나 주거 이동을 고려할 때 선택지로 자주 등장하게 된다. 예를 들어, 직장 근처로의 이동이나 더 큰 평수로의 확장을 위해 아파트 거주자들이 주거 이동을 선택하는 경우가 많다.

청년층 내에서 여성, 고연령층, 고학력층, 그리고 가구주의 주거 이동 가능성이 높은 이유는 경제적 독립성과 사회적 역할 변화가 결합된 결과로 분석할 수 있다. 경제적 독립의 가능성은 주거 이동의 중요한 결정 요인이다. 여성, 고연령층, 고학력층은 경제적 독립을 이룰 가능성이 상대적으로 높으며, 이는 주거 이동을 실현할 수 있는 재정적 여건을 갖추는 데 기여한다. 특히 고학력층은 교육을 통해 얻은 전문성과 직업적 안정성으로 인해 안정적인 소득을 확보할 가능성이 높아, 부모로부터 경제적 지원 없이 독립적인 주거 선택을 실행할 여건을 마련할 수 있다. 그리고, 청년층 중 고연령층(예: 20대 후반에서 30대 초반)은 사회 진출과 자립의 시기가 도래하면서 독립적인 생활을 위한 주거지를 마련하려는 경향이 강해진다. 이들은 부모로부터 독립하기 위한 첫 주거지 선택, 결혼이나 동거 등 새로운 가족 구성으로 인한 주거 변화 요구를 경험하며, 이는 주거 이동 가능성을 크게 높인다고 볼 수 있다. 다음으로 고학력층은 일반적으로 노동 시장에서의 이동성이 높아, 더 나은 직업적 기회를 위해 지역 간 이동을 감수할 가능성이 크다고 할 수 있다. 이들은 경제적 자립성을 기반으로 학업 또는 직업과 연계된 주거지를 선택하거나 부모로부터 분리된 독립적인 주거 공간을 확보하려는 경향이 두드러진다. 또한 여성의 사회적 역할 변화와 자립 의지로 인해 주거 이동 가능성을 높이는 요인으로 작용한다. 과거와 달리 여성의 경제적 참여와 독립성이 증가하면서, 청년 여성은 부모로부터 독립해 개인적 삶의 질을 높이기 위한 주거 선택을 활발히 할 수 있는 위치에 있다. 마지막으로 청년층 중 가구주로 등록된 개인은 가족 구성원을 위해 더 나은 주거 환경을 제공하려는 책임감을 가지며, 이는 주거 이동 결정에 강력한 동기로 작용하게 된다. 가구주의 경제적 독립과 가족 구성원의 필요를 고려한 주거지 선택은 필연적으로 이동 가능성을 증가시킨다.

다음으로 수도권과 비수도권 지역으로 집단을 분리하여 추정한 결과를 정리하도록 하겠다(<표 9> 및 <표 10> 참조). 수도권 거주 청년층을 대상으로 추정한 결과, 입주 형태가 자가인 청년층의 주거이동 확률은 비자가(전월세 등)인 청년층과 비교하여 낮은 것으로 나타났고, 주택 종류가 아파트인 청년층의 주거이동 확률은 비아파트(단독, 연립/다세대, 오피스텔 등) 형태의 주택에 거주하고 있는 청년층과 비교하여 높게 나타났다. 성별에서는 여성의 주거이동 가능성이 높고, 연령은 높아질수록 주거이동 확률이 높게 나타났다. 학력에서는 대졸 이상 고학력에서만 주거이동 가능성이 높은 것으로 확인되었으며, 경제활동 상태에서는 취업자의 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 또한 가구주는 주거이동 가능성이 높은 반면, 경제적 지원을 받고 있는 청년층의 경우 주거를 이동할 가능성은 낮은 것으로 확인된다.

다음으로 비수도권 거주 청년층을 대상으로 추정한 결과, 입주 형태가 자가인 청년층의 주거이동 확률은 비자가(전월세 등)인 청년층과 비교하여 낮은 것으로 나타났고, 주택 종류가 아파트인 청년층의 주거이동 확률은 비아파트(단독, 연립/다세대, 오피스텔 등) 형태의 주택에 거주하고 있는 청년층과 비교하여 높게 나타났다. 성별에서는 여성의 주거이동 가능성이 높고, 연령은 높아질수록 주거이동 확률이 높게 나타났다. 학력에서는 학력이 높아질수록 주거이동 가능성이 높은 것으로 확인되었으며, 경제활동 상태에서는 취업자의 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 또한 가구주는 주거이동 가능성이 높은 반면, 경제적 지원을 받고 있는 청년층의 경우 주거를 이동할 가능성은 낮은 것으로 확인된다.

주요결과를 바탕으로 요약해보면, 수도권과 비수도권 지역 청년층의 경우도 자기 집을 소유한 청년층의 주거이동 가능성이 낮았으며, 전월세 등의 형태로 주거중인 청년층은 주거이동 가능성이 높은 것으로 추정되었다. 또한 공통적으로 여성, 고연령층, 고학력층, 가구주의 주거이동 가능성이 높은 것으로 나타났는데, 대부분 부모로부터 경제적 독립을 할 가능성이 높기 때문에 주거이동 가능성이 높은 것으로 추정된다. 앞서 설명하였듯이 청년층의 경우 경제적 독립은 대부분 전/월세 등의 입주 형태를 갖추기 때문에 주거를 이동할 가능성이 높을 것으로 추정할 수 있으며, 자가소유를 할 만큼 경제적 기반을 충분히 갖추지 못했기 때문에 향후 지속적으로 주거를 이동할 가능성은 높을 것으로 예상된다.

다음으로 취업자를 대상으로 주거이동 결정요인을 추정한 결과(<표 11> 참조), 입주 형태가 자가인 청년층의 주거이동 확률은 비자가(전월세 등)인 청년층과 비교하여 낮은 것으로 나타났고, 주택 종류가 아파트인 청년층의 주거이동 확률은 비아파트(단독, 연립/다세대, 오피스텔 등) 형태의 주택에 거주하고 있는 청년층과 비교하여 높게 나타났다. 성별에서는 남성의 주거이동 가능성이 낮고, 연령은 높아질수록 주거이동 확률이 높게 나타났다. 학력의 경우 대졸 이상 고학력층에서만 주거이동 가능성이 높은 것으로 확인되었으며, 가구주의 경우 이동가능성이 높았다. 거주지역에서는 중부권(충청지역)을 기준으로 경북권과 전라권의 주거이동 가능성이 높게 나타났으며, 경제적 지원을 받고 있는 청년층일수록 주거를 이동할 가능성은 낮은 것으로 확인된다. 취업자의 취업 특성에서는 대기업 종사자의 이동가능성이 높게 나타났고, 부채가 있는 청년층의 주거이동 가능성이 높게 나타났다.

주요결과를 바탕으로 요약해보면, 취업자 집단의 경우도 전체 청년층 집단과 마찬가지로 자기 집을 소유한 청년층의 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 반면, 아파트 거주자의 이동가능성이 높은 것으로 나타나고 있는데, 이들 청년층은 아파트에 거주하지만 대부분 전/월세 형태로 입주한 것으로 추정된다. 또한 여성, 고연령층, 고학력층, 가구주의 주거이동 가능성이 높은 것으로 나타나 취업자 그룹내에서도 이들은 대부분 부모로부터 경제적 독립을 할 가능성이 높기 때문에 주거이동 가능성이 높은 것으로 보인다. 즉, 청년층의 경우 경제적 독립은 대부분 전/월세 등의 입주 형태를 갖추기 때문에 주거를 이동할 가능성이 높을 것으로 추정할 수 있다.

지금부터는 패널자료의 특성을 최대한 고려하여 개인의 미관찰 특성이 고려된 패널 프로빗 모형을 도입하여 추정하도록 한다.

패널 프로빗 모형은 이산 선택 데이터를 분석하는 데 사용되는 모형으로, 패널 데이터를 활용할 수 있다. 패널 데이터에서 임의효과(random effects)와 고정효과(fixed effects)를 모두 고려할 수 있지만, 몇 가지 중요한 점과 제한이 있다. 임의효과 모델은 개인별 이질성(individual heterogeneity)을 고려하면서, 이를 확률적으로 모델링하게 된다. 패널 프로빗 모형에서 임의효과를 도입하면, 개인별 효과를 확률적 분포로 가정하여 모델링할 수 있는 장점이 있다. 또한 통계적으로는 적합성이 높을 경우 계산이 비교적 용이하다. 반면 고정효과 모델은 각 개인의 고유한 특성(관측 불가능한 이질성)을 제어하기 위해 개인별 상수를 도입한다. 하지만 고정효과를 포함한 비선형 모형(예: 프로빗)은 계산적으로 복잡하며, 고정효과와 특정 변수의 계수를 분리하기 어려운 문제(incidental parameter problem)가 존재한다.

결국, 고정효과 프로빗 모형은 일반적으로 계산이 복잡하므로, 사용자는 소프트웨어 패키지에서 제공하는 특화된 함수 또는 알고리즘을 사용해야 하는 반면, 임의효과 프로빗 모형은 다양한 통계 패키지에서 구현이 잘 되어 있어, 비교적 쉽게 분석할 수 있다.

여기서는 임의효과 프로빗 모형을 도입하여 추정한 결과를 제시하도록 하겠다(<표 12> 참조).

먼저, 입주 형태가 자가인 청년층의 주거이동 확률은 비자가(전월세 등)인 청년층과 비교하여 낮은 것으로 나타났고, 주택 종류가 아파트인 청년층의 주거이동 확률은 비아파트(단독, 연립/다세대, 오피스텔 등) 형태의 주택에 거주하고 있는 청년층과 비교하여 높게 나타났다. 성별에서는 남성의 주거이동 가능성이 여성보다 낮고, 연령은 높아질수록 주거이동 확률이 높게 나타났다. 학력은 고학력층일수록 주거이동 가능성이 높게 나타나고 있으며, 경제활동 상태에서는 취업자의 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 거주지역에서는 중부권(충청지역)을 기준으로 모든 권역에서 주거이동 가능성이 높게 나타나고 있으며, 경제적 지원을 받고 있는 청년층일수록 주거를 이동할 가능성은 낮은 것으로 확인된다. 또한 수도권과 비수도권 지역을 집단을 분리하여 각각 추정한 결과도 전체 추정결과와 유사한 것으로 확인된다. 다만 비수도권 지역은 경제적 지원을 받는 청년층일수록 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타나고 있으며, 수도권 지역은 통계적으로 유의한 결과가 나타나지는 않았다.

전반적으로 앞서 추정한 pooled 프로빗 추정결과와 유사한 것으로 확인된다. 즉, 패널 모형을 통해 보더라도 여성, 고연령층, 고학력층, 가구주의 주거이동 가능성이 높게 나타나고 있으며, 이는 이들 대부분이 부모로부터 경제적 독립을 할 가능성이 높기 때문에 주거이동 가능성이 높은 것으로 추정해 볼 수 있다.

다음으로 취업자 전체와 수도권 및 비수도권 취업자를 대상으로 패널 프로빗 모형을 통해 주거이동 결정요인을 추정한 결과이다(<표 13> 참조). 입주 형태가 자가인 청년층의 주거이동 확률은 비자가(전월세 등)인 청년층과 비교하여 낮은 것으로 나타났고, 주택 종류가 아파트인 청년층의 주거이동 확률은 비아파트(단독, 연립/다세대, 오피스텔 등) 형태의 주택에 거주하고 있는 청년층과 비교하여 높게 나타났다. 또한 성별에서는 남성이 여성보다 주거이동 가능성이 낮고, 연령은 높아질수록 주거이동 확률이 높게 나타났다. 학력의 경우 대졸 이상 고학력층에서만 주거이동 가능성이 높은 것으로 확인되었으며, 가구주의 경우 이동가능성이 높았다. 거주지역에서는 중부권(충청지역)을 기준으로 모든 권역에서 주거이동 가능성이 높게 나타났다.

취업한 직장 특성에서는 기업체 규모에서만 통계적으로 유의한 결과가 나타났으며, 대기업 종사자의 이동가능성이 높게 나타났다. 그리고 부채가 있는 청년층의 주거이동 가능성이 높게 나타났다.

결국, 앞서 분석한 pooled 프로빗 모형과 유사한 결과가 나타난 것으로 보이며, 전체 청년층 집단과 마찬가지로 자기 집을 소유한 청년층의 주거이동 가능성이 낮은 것으로 나타났다. 반면, 아파트 거주자의 이동가능성이 높은 것으로 나타나고 있다. 또한 여성, 고연령층, 고학력층, 가구주의 주거이동 가능성이 높은 것으로 나타나 취업자 그룹내에서도 이들은 대부분 부모로부터 경제적 독립을 할 가능성이 높기 때문에 주거이동 가능성이 높은 것으로 보인다. 즉, 청년층의 경우 경제적 독립은 대부분 전/월세 등의 입주 형태를 갖추기 때문에 주거를 이동할 가능성이 높을 것으로 추정할 수 있다.