본 연구는 통계청의 2018년도 주거실태조사자료를 사용하여 특성가구별 자가주택점유를 높이는 결정요인이 무엇인지를 살펴보는데 그 목적이 있다. 종속변수는 점유형태(자가, 차가)를 사용하였으며, 독립변수는 주거정책요인(공공임대주택입주의향), 가구특성요인(성별, ...

본 연구는 통계청의 2018년도 주거실태조사자료를 사용하여 특성가구별 자가주택점유를 높이는 결정요인이 무엇인지를 살펴보는데 그 목적이 있다. 종속변수는 점유형태(자가, 차가)를 사용하였으며, 독립변수는 주거정책요인(공공임대주택입주의향), 가구특성요인(성별, 연령, 가구원수, 결혼유무, 교육수준), 경제적특성요인(소득, 자산, 부채, 주거관리비부담정도), 주거 및 주거환경요인(주택유형, 주택면적, 주거환경만족도)변수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 핵심변수인 공공임대주택입주의향변수의 분석결과를 살펴보면, 다른 변수들을 통제한 상태에서도 특성가구 모두 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 자가주택점유를 높이기 위해서는 공공임대주택입주를 늘리는 것이 필요하다는 것을 의미한다. 승산비의 결과를 살펴보면, 청년가구는 수도권은 1.976배, 비수도권은 3.616배로 나타났고, 신혼부부가구는 수도권은 2.264배, 비수도권은 3.976배, 노인가구는 수도권은 3.537배, 비수도권은 3.264배, 소득하위가구의 수도권은 4.202배, 비수도권은 5.204배로 비교적 높게 나타났다. 둘째, 청년가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 정(+)의 영향을 미치는 변수는 가구원수, 교육수준, 자산, 주거환경만족도 변수인 것으로 나타났으며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 소득, 부채, 주택유형변수인 것으로 나타났다. 신혼부부가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 정(+)의 영향을 미치는 변수는 연령, 가구원수, 근무형태, 소득, 자산변수인 것으로 나타났으며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 부채, 주택면적변수인 것으로 나타났다. 노인가구의 자가주택점유요인 분석결과 정(+)의 영향을 미치는 변수는 가구원수, 교육수준, 자산변수이며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 연령, 부채변수로 나타났다. 소득하위가구의 자가주택점유요인 분석결과, 정(+)의 영향을 미치는 변수는 연령, 가구원수, 교육수준, 자산, 주거환경만족도변수로 나타났으며, 부(-)의 영향을 미치는 변수는 결혼유무, 부채, 주택면적변수인 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 특성가구들의 주거안정과 삶의질을 높이고 자가점유형태를 높이기 위해서는 공공임대주택입주를 늘리는 정책을 대폭 확대할 필요가 있다.

The purpose of this study is to examine the determinants of increasing the occupancy of self-owned houses by characteristic household by using the 2018 housing survey data of the National Statistical Office. The dependent variable used the occupancy t ...

The purpose of this study is to examine the determinants of increasing the occupancy of self-owned houses by characteristic household by using the 2018 housing survey data of the National Statistical Office. The dependent variable used the occupancy type (ownership, difference), and the independent variable was the housing policy factor (orientation to move into public rental housing), household characteristics factors (gender, age, number of household members, marital status, education level), economic characteristics factors Income, assets, liabilities, housing management cost burden), and housing and residential environment factors (housing type, housing area, and housing environment satisfaction) variables were used. The analysis results are as follows. First, looking at the analysis results of the public rental housing tenant variable, which is the core variable of this study, it was analyzed that all of the characteristic households had a statistically significant positive (+) effect even when other variables were controlled. It means that it is necessary to increase the occupancy of public rental housing in order to increase the occupancy of self-owned houses.
Looking at the results of the odds ratio, youth households were 1.976 times in the metropolitan area and 3.616 times in the non-metropolitan area, while newlyweds were 2.264 times in the metropolitan area, 3.976 times in the non-metropolitan area, 3.537 times in the metropolitan area for the elderly, and 3.264 times in the non-metropolitan area. In the metropolitan area, 4.202 times in the metropolitan area and 5.204 times in the non-metropolitan area for households with double and low income income. Second, as a result of analyzing the factors of self-occupancy of youth households, it was found that the variables that had a positive (+) effect in both the metropolitan and non-capital regions were the number of household members, education level, assets, and residential environment satisfaction variables, and the negative (-) effect. It was found that the variables influencing were income, debt, and housing type variables. As a result of analysis of the factors of self-household occupancy of newlyweds, it was found that the variables that had positive (+) effects in both the metropolitan and non-capital regions were age, number of household members, working types, income, and assets, and negative (-) influences. It was found that the variables affected were debt and housing area variables. As a result of analyzing the factors of self-occupancy of elderly households, the variables that affect positive (+) are the number of household members, education level, and asset variables, and the variables that affect negative (-) are age and debt variables.
As a result of the analysis of the factors of self-occupancy of low-income households, the variables that affect positive (+) are age, number of households, education level, assets, and housing environment satisfaction variables, and the variables that affect negative (-) are Marriage status, debt, and housing area were found to be variables. Based on these analysis results, it is necessary to significantly expand the policy to increase the occupancy of public rental housing in order to improve the housing stability and quality of life of characteristic households and to increase the self-occupancy form.

본 연구는 통계청의 2018년도 주거실태조사자료를 사용하여 특성가구별 자가주택점유를 높이는 결정요인이 무엇인지를 살펴보는데 그 목적이 있다. 종속변수는 점유형태(자가, 차가)를 사용하였으며, 독립변수는 주거정책요인(공공임대주택입주의향), 가구특성요인(성별, ...

본 연구는 통계청의 2018년도 주거실태조사자료를 사용하여 특성가구별 자가주택점유를 높이는 결정요인이 무엇인지를 살펴보는데 그 목적이 있다. 종속변수는 점유형태(자가, 차가)를 사용하였으며, 독립변수는 주거정책요인(공공임대주택입주의향), 가구특성요인(성별, 연령, 가구원수, 결혼유무, 교육수준), 경제적특성요인(소득, 자산, 부채, 주거관리비부담정도), 주거 및 주거환경요인(주택유형, 주택면적, 주거환경만족도)변수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 핵심변수인 공공임대주택입주의향변수의 분석결과를 살펴보면, 다른 변수들을 통제한 상태에서도 특성가구 모두 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 자가주택점유를 높이기 위해서는 공공임대주택입주를 늘리는 것이 필요하다는 것을 의미한다. 승산비의 결과를 살펴보면, 청년가구는 수도권은 1.976배, 비수도권은 3.616배로 나타났고, 신혼부부가구는 수도권은 2.264배, 비수도권은 3.976배, 노인가구는 수도권은 3.537배, 비수도권은 3.264배, 소득하위가구의 수도권은 4.202배, 비수도권은 5.204배로 비교적 높게 나타났다. 둘째, 청년가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 정(+)의 영향을 미치는 변수는 가구원수, 교육수준, 자산, 주거환경만족도 변수인 것으로 나타났으며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 소득, 부채, 주택유형변수인 것으로 나타났다. 신혼부부가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 정(+)의 영향을 미치는 변수는 연령, 가구원수, 근무형태, 소득, 자산변수인 것으로 나타났으며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 부채, 주택면적변수인 것으로 나타났다. 노인가구의 자가주택점유요인 분석결과 정(+)의 영향을 미치는 변수는 가구원수, 교육수준, 자산변수이며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 연령, 부채변수로 나타났다. 소득하위가구의 자가주택점유요인 분석결과, 정(+)의 영향을 미치는 변수는 연령, 가구원수, 교육수준, 자산, 주거환경만족도변수로 나타났으며, 부(-)의 영향을 미치는 변수는 결혼유무, 부채, 주택면적변수인 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 특성가구들의 주거안정과 삶의질을 높이고 자가점유형태를 높이기 위해서는 공공임대주택입주를 늘리는 정책을 대폭 확대할 필요가 있다.

본 연구의 결과는 핵심변수인 공공임대주택입주의향변수의 분석결과를 살펴보면, 다른 변수들을 통제한 상태에서도 특성가구 모두 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 청년가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 ...

본 연구의 결과는 핵심변수인 공공임대주택입주의향변수의 분석결과를 살펴보면, 다른 변수들을 통제한 상태에서도 특성가구 모두 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 다음으로 청년가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 정(+)의 영향을 미치는 변수는 가구원수, 교육수준, 자산, 주거환경만족도 변수인 것으로 나타났으며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 소득, 부채, 주택유형변수인 것으로 나타났다. 신혼부부가구의 자가주택점유요인 분석결과, 수도권과 비수도권 모두 정(+)의 영향을 미치는 변수는 연령, 가구원수, 근무형태, 소득, 자산변수인 것으로 나타났으며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 부채, 주택면적변수인 것으로 나타났다. 노인가구의 자가주택점유요인 분석결과 정(+)의 영향을 미치는 변수는 가구원수, 교육수준, 자산변수이며 부(-)의 영향을 미치는 변수는 연령, 부채변수로 나타났다. 소득하위가구의 자가주택점유요인 분석결과, 정(+)의 영향을 미치는 변수는 연령, 가구원수, 교육수준, 자산, 주거환경만족도변수로 나타났으며, 부(-)의 영향을 미치는 변수는 결혼유무, 부채, 주택면적변수인 것으로 나타났다. 이러한 분석결과를 바탕으로 특성가구들의 주거안정과 삶의질을 높이고 자가점유형태를 높이기 위해서는 공공임대주택입주를 늘리는 정책을 대폭 확대할 필요가 있다.
본 연구의 활용방안은 특성가구별(청년가구, 신혼부부가구, 노인가구, 소득하위가구) 주택정책수립을 위한 기초자료로 제공할 수 있으며, 청년가구, 신혼부부가구, 노인가구, 소득하위가구의 주거안정정책과 삶의 질을 높이는데 활용될 수 있다. 또한 특성가구의 자가점유율을 높이는 주택정책 마련에 활용할 수 있다.