The Korean Housing Association
[ Article ]
Journal of the Korean Housing Association - Vol. 33, No. 2, pp.79-87
ISSN: 2234-3571 (Print) 2234-2257 (Online)
Print publication date 25 Jun 2022
Received 07 Mar 2022 Revised 07 Apr 2022 Accepted 13 Apr 2022
DOI: https://doi.org/10.6107/JKHA.2022.33.2.079

주거지원 프로그램 이용 여부에 영향을 주는 1인가구의 특성

전세란* ; 김세용**
*정회원(주저자), 고려대학교 건축학과 박사과정
**정회원(교신저자), 고려대학교 건축학과 교수
Characteristics of Single-person Households Affecting the Use of Housing Support Programs: Focus on Demographics characteristics, Socio-economics characteristics, and Residential Characteristics, Housing Perception
Jeon, Seran* ; Kim, Seiyong**

Correspondence to: Sei-yong Kim, Department of Architecture, Korea University, Anam-dong, Seongbuk-gu, Seoul 02841, Korea E-mail: kksy@korea.ac.kr

Abstract

In order to improve the effectiveness of the housing support program, this study analyzed the characteristics of single-person households that influence the use of the program and suggested policy. It was found that single-person households have relatively lower educational levels and housing price level than multi-person households, and notably have low-income. As a result of analyzing the characteristics of single-person households that use the housing supply program, the utilization rate of single-person households willing to buy their own homes and households willing to move into public housing was low. It is noteworthy that the utilization rate of households living in the metropolitan area and self-owned households is low, and the utilization rate of the elderly is higher than that of other age groups. The housing needs of single-person households are different according to each regional situation, and this response can be used to establish appropriate housing policies when cooperation between the central and local governments is achieved. In addition to the policies currently in operation, we hope that this study will serve as a starting point for establishing measures to improve the effectiveness of the housing support program for single-person households in the future.

Keywords:

single person households, housing assistance programs, using

키워드:

1인 가구, 주거지원 프로그램, 이용여부

I. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

1인가구 비율은 세계 여러 국가의 주요 도시를 중심으로 매우 빠르게 증가하고 있다. 2020년 통계청 사회지표에 따르면, 전국의 1인가구는 전체 가구 중 31.7%로 가장 큰 비중을 차지한다. 이러한 추세는 2047년까지 이어져 17개 시도의 1인가구 비중이 37.3%로 높아질 것으로 전망된다. 중앙정부는 1인가구의 주거안정을 위해 ‘1인가구 종합계획 시행’과 주거자금 및 주택 공급, 주거급여, 집수리지원 등 다양한 프로그램을 운영하고 있다. 하지만 온라인플랫폼과 다양한 매체를 통한 홍보에도 불구하고, 주거지원 프로그램 인지도와 이용률이 낮아 1인가구의 정부 지원 체감도는 미흡한 실정이다(Jang, 2018). 1인가구의 사회경제적 취약점, 지원정책의 한계, 증가 양상 등을 종합하여 고려할 때, 프로그램 실효성 제고를 위한 세분화된 주거지원 프로그램 운영방안이 필요한 시점이다. 본 연구는 1인가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 측면에서 분석하고 중앙정부의 주거지원 프로그램 이용 여부에 영향을 미치는 직접적인 요인을 분석하여 주거안정을 위한 맞춤형 주거정책 개선 방안을 제시하는 것에 목적을 두고 있다.

2. 연구의 방법 및 범위

본 연구는 통계청에서 제공한 2020년 주거실태조사 자료를 활용하여 통계분석으로 진행하였다. 1인가구 증가 양상과 향후 전망, 주거지원 프로그램의 특성과 현황을 파악하기 위해 문헌연구를 선행하였다. 통계분석을 위해 현재 시행중인 중앙정부의 주거지원 프로그램을 주거자금지원 프로그램, 주택공급 프로그램, 기타 주거지원 프로그램으로 구분하였다. 공간적 범위는 지역에 따른 특성의 상이함을 반영하기 위해 전국을 대상으로 하며, 분석대상 1인가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거 특성, 주거 인식 측면에 따라 이용여부에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 분석결과를 종합하여 1인가구의 주거지원 프로그램, 주택공급 프로그램, 기타 주거지원 프로그램의 실효성제고를 위한 정책적 대안을 제시하였다.


II. 이론적 배경

1. 1인가구 주거지원 프로그램 관련 선행연구

국내외 1인가구의 주거지원 프로그램 관련 선행연구를 주거자금 지원, 주택공급 지원, 기타 주거지원으로 구분하여 살펴보면 <Table 1>과 같다.

Previous Studies on Housing Assistance Programs for Single-Person Households

1인가구의 주거비 부담을 감소하기 위한 연구는 주로 연령대별 특성을 고려하여 차별화된 재정지원과 금융정책 확대가 필요함을 강조(Kim & Jo, 2020; Kim, 2020)한다. 1인가구의 주거안정을 위한 주택공급 측면의 연구는 임대주택 규모기준 변경과 소형 임대주택 공급의 확대, 청약제도 개선 제시(Shin, 2017)와 고령 1인가구를 위한 수요자 중심의 지원 방안이 필요함을 제기(Lee, 2017)하는 연구가 진행되었다. 1인가구의 생애주기를 고려하여 주거안정성과 사회적 연대강화를 함께 개선할 수 있는 방안에 대한 연구(Kim, 2021)에서는 1인가구를 위한 주거, 교육, 사회, 복지 분야 등 다차원적 정책의 필요성을 강조하였다.

선행연구 분석 결과를 도출하면 다음과 같다. 첫째, 주로 1인가구의 특성 파악과 분포변화, 주거특성, 주거인식을 파악하여 정책 제안을 진행하였다(Park et al, 2017; Shin, 2017; Lee, 2017; Kim & Yoo, 2019; Kim, 2020). 둘째, 많은 연구가 고령, 청년 등 특정 연령층의 평균적인 특성을 위주로 이루어졌다(Jo & Kim, 2018; Kim & Lee, 2021). 셋째, 국내 연구는 주택공급과 주거자금 지원방안 위주의 정책을 제안하고 있으며, 국외 연구(Naďa Hazuchov, 2019; Soma, 2019)는 사회복지제도를 통해 1인가구의 시민권 보호와 사회 통합을 목표로 시행되고 있음을 알 수 있다.

현재 시행 중인 주거지원 프로그램 선택에 영향을 미치는 요인을 분석한 국내 연구는 없는 실정으로 정책의 실효성 제고를 위한 연구가 필요한 시점이다. 또한 1인가구 지원정책 마련 시 주거안정과 사회적고립 등의 문제점을 함께 개선할 수 있는 주거, 사회, 복지 측면의 종합지원체계 구축이 필요하다.

본 연구는 1인가구의 다양한 특성을 인구통계학적, 사회경제학적, 주거특성, 주거인식으로 구분하여 세분화된 변수를 개발하고, 주거지원 프로그램 선택에 직접적으로 영향을 미치는 요인을 미시적으로 분석하여 정책적 시사점을 제시했다는 점에서 선행연구와의 차별성을 갖는다.

2. 1인가구 주거지원 프로그램 유형별 특징

본 연구에서는 현재 시행되고 있는 주거지원 프로그램 중 1인가구를 대상으로 하거나 우선 지원하는 사업으로 주거실태조사를 통해 설문결과가 확보된 10개 사업을 대상으로 주요 특징을 정리하였다.

1인가구의 주거비 부담 완화를 위해 주거비와 대출을 지원하는 주거자금 지원 프로그램은 주거안정 월세대출, 주택 전세자금대출, 주택 구입자금대출을 종속변수로 두었다. 주택공급 프로그램은 공공임대주택, 공공분양주택, 민간분양 특별공급으로 한정하였고, 기타 주거지원 프로그램은 임차급여, 수선유지급여, 주택개량·개보수 지원, 주거복지 상담 및 정보이용으로 분류하였다.

주거자금 지원 프로그램은 사회초년생, 무주택자, 저소득층 세입자의 주거비 부담 감소를 위해 저리로 전월세자금을 대출해주거나 무주택 서민의 내집마련 기회를 확대하기 위해 시행되고 있다(Kim, 2020). 주택공급 프로그램은 공공지원을 투입해 주변 시세보다 저렴한 임차주택을 임대·분양하여 저소득층의 주거안정과 주거환경 향상을 목적으로 한다. 주거급여는 주거취약계층의 주거비 부담 감소와 주거수준 향상을 위한 프로그램이다. 임차급여는 임차수급자를 대상으로, 수선유지급여는 자가수급자를 대상으로 주택 노후도에 따라 구조물 개선과 수선을 지원한다(Jin, 2017). 주거의 탐색·정착·유지를 지원하기 위해 읍면동 사무소 등에서 제공하는 주거지복지 상담 및 정보이용 프로그램과 주택개량·개보수 지원도 기타 주거지원 프로그램으로 분류하였다.


III. 연구 방법

1. 분석대상

본 연구는 2020년 주거실태조사를 활용하였다. 주거실태조사는 주거생활 관련 사항을 전반적으로 조사하여 주택정책 수립을 위한 기초데이터를 마련하고 국민의 다양한 특성에 부합하는 주택정책을 마련하기 위해 2006년부터 시행 중이다. 주거실태조사는 국토교통부와 국토연구원, 전문조사기관이 과업별로 역할을 분담하여 구조화된 조사표를 바탕으로 훈련된 면접원을 통한 대면면접조사를 수행한다. 주요지표의 시계열적 변화 분석을 통해 새로운 정책방향 도출을 2차적인 목적으로 지속적인 통계자료를 축적하고 있다. 2020년 주거실태조사는 제10차 조사로 조사기간은 2020년 7월 13일부터 12월 23일까지 약 5개월간 이루어졌다. 본 연구는 1인가구의 특성을 분석하는데 그 목적이 있으므로 전체 51,421가구 중 “1인가구”로 기표된 가구만을 추출하여 13,826명을 분석대상으로 확정하였다.

2. 분석내용

본 연구의 내용은 다음과 같다. 첫째, 분석의 틀을 설정하기 위해 선행연구를 검토한 후 중앙정부의 주거지원 프로그램을 주거자금 지원 프로그램, 주택공급 지원 프로그램, 기타 주거지원 프로그램으로 구분하였다. 둘째, 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis) 및 카이제곱 검정(chi-squared test)을 통해 1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 요인이 주거지원 프로그램 이용여부에 미치는 영향을 검증하였다. 셋째, 분석내용을 바탕으로 1인가구의 주거지원 프로그램의 활용성 제고를 위한 정책방안을 제안한다.

3. 분석방법

먼저 조사대상자의 빈도, 비율, 평균, 최소값, 최대값, 표준편차를 산출하여 기술통계분석을 실시하였다. 주거지원 프로그램 이용여부에 영향을 미치는 1인가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석 및 카이제곱검정을 사용하였다. 상기 통계분석은 유의수준 5%를 기준으로 통계적 유의성 여부를 판단하였다. 1인가구의 인구통계학적 특성에 따른 주거지원 프로그램 영향 요인을 분석하기 위해 성별, 연령, 거주지역으로 구분하였다.

본 연구의 분석 틀을 주거자금 지원 프로그램, 주택공급 지원 프로그램, 기타 주거지원 프로그램으로 구분하여 설정하였다 주거자금 지원 프로그램은 주거안정 월세대출, 주택 전세자금대출, 주택 구입자금 대출 지원이 해당되며, 주택공급 프로그램은 공공임대주택, 공공분양주택, 민간분양 특별공급으로 분류하였다. 주거급여 중 임차급여와 수선유지급여, 주택 개량·개보수 지원, 주거복지 상담 및 정보 이용 프로그램은 기타 주거지원 프로그램으로 분류하였다.

공간적 범위는 전국을 대상으로 하며, 지역에 따른 특성의 상이함을 반영하기 위해 수도권(서울, 인천, 경기), 광역시 등(부산, 대구, 광주, 대전, 울산, 세종), 도지역(강원, 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남, 제주)으로 구분하였다.

기준연령은 고용기회 및 복지혜택 외 많은 이유로 논의되는 부분이다. 본 연구에서 기준연령은 성인이 된 후 사회활동과 독립을 시작하는 청년(18-34세), 사회활동이 활발하게 이루어지는 장년(35-49세), 경제활동 후반기로 은퇴 및 노후에 대한 대비가 필요한 중년(50-64세), 기초연금 등 복지혜택 대상자에 해당하는 전기노인(65세-74세), 의료관리와 별도의 사회적 고려가 필요한 후기노인(75세 이상)으로 설정하였다.

사회경제학적 요인인 소득계층은 하위(1-4분위), 중위(5-8분위), 상위(9-10분위)로 구분하여 소득계층별 특성을 면밀히 분석하였다. 주거특성에 따른 영향 요인 분석을 위해 주택유형(단독주택, 아파트, 기타), 점유형태(자가, 임차), 원룸여부를 파악하였다.

주거인식은 공공임대주택 입주의향, 내집마련 의향, 주택 만족도와 주거환경 만족도에 따른 특성을 중심으로 영향 요인을 파악하였다.

2020년 주거실태조사는 인구주택총조사 결과를 활용한 모집단 정보와 부합하도록 가중치를 보정하여 적용했기 때문에 가구의 특성은 인구주택총조사나 유사 표본조사의 결과값과 차이를 보일 수 있다(Ministry of Land, Infrastructure and Transport, 2020). 또한 가중치는 추정량의 비편향성을 유지하기 위해 부여되는 것으로 가중치의 산포도가 커질 수 있고, 추정량의 분산 증가가 될 수 있다(Kim, 2011). 따라서 본 연구에서는 추정의 효율 저하 방지를 위해 가중치를 제외하고 분석을 진행하였다.


IV. 분석결과 및 논의

1. 응답자 특성

본 연구에서 추출한 분석대상을 인구통계학적, 사회경제학적, 주거특성으로 구분하여 살펴보면 다음과 같다. 총 유효 분석대상 13,826명 중 여성(59.0%)의 비율이 남성(41.0%)보다 많다. 연령대는 후기노인(75세 이상)의 비율 30.0%로 가장 많았으며, 장년(20.2%), 전기노인(19.5%), 청년(16.9%), 중년(13.4%)순으로 나타났다. 거주지역은 도지역(40.1%), 수도권(32.6%), 광역시(27.3%)순으로 나타났으며, 1인가구는 소득 하위 가구(82.2%)와 임차 가구(63.4%), 단독주택 거주 가구(49.3%) 비율이 높다는 특징을 보인다.

고령층 1인가구의 증가 추세를 고려할 때, 현재 고령층 특성에 적합한 정책수립과 함께 현재 중장년층(35-64세)에 대한 대책이 필요함을 알 수 있다. 또한 소득 하위 가구가 다수인 1인가구의 특성을 고려할 때, 저소득 연령대에 적용할 수 있는 전국적인 정책 지원이 요구된다.

현재 중앙정부의 1인가구 주거지원 프로그램이 특성별로 운영되고 있지만, 실제 1인가구의 이용경험과 만족도를 살펴보면, 자금지원 프로그램 이용비율과 주택공급 지원 프 로그램 이용비율이 각각 16.6, 21.7%로 낮은 수준을 보이고 있다. 1인가구의 주거지원 프로그램 이용률을 높여 주거비 부담을 줄이고 주거만족도를 높일 수 있는 정책 개선이 필요하다는 것을 보여준다.

Characteristics of Subjects (Discrete Variable)

Characteristics of Subjects (Continuous Variable)

2. 1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거 인식

요인이 주거자금지원 프로그램 이용 여부에 미치는 영향 1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 요인이 주거자금 지원 프로그램 이용 여부에 미치는 영향을 검증하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였고 결과는 <Table 4>와 같다. Hosmer & Lemeshow 검정 결과, 회귀모형은 적합한 것으로 나타났으며(χ2=9.919, p> .05), 독립변수들의 대출 지원 프로그램 이용 여부에 대한 설명력은 16.8%로 나타났다(Nagelkerke R2= .168).

Factors Affecting Single-Person Households’ House Loan Use

회귀계수의 유의성 검증 결과, 나이, 지역, 주택유형, 주택에 대한 전반적인 만족도는 주거자금 지원 프로그램 이용 여부에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 나이의 경우 후기노인(75세 이상)에 비해 청년(18-34세)(OR=8.191, p< .001), 중년(35-49세)(OR=4.931, p< .001), 장년(50-64세)(OR=2.814, p< .001), 전기노인(65-74세)(OR=2.318, p< .001)이 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 각각 8.191배, 4.931배, 2.814배, 2.318배 정도 높은 것으로 나타났다. 지역구분의 경우 도지역에 비해 수도권(OR=1.685, p< .001)이 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 약 1.685배 높은 것으로 나타났다. 소득계층의 경우 상위에 비해 하위(OR=0.455, p< .01)가 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 약 0.455배 정도 낮은 것으로 나타났다. 주택유형의 경우 기타에 비해 단독주택(OR=0.722, p< .05)이 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 약 0.722배 낮은 것으로 나타났고, 기타에 비해 아파트(OR=1.445, p< .01)가 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 각각 1.445배 높은 것으로 나타났다. 주택구조의 경우 원룸형이 아닌 경우에 비해 원룸형인 경우(OR=0.281, p< .001)에 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 약 0.281배 낮은 것으로 나타났다. 또한, 주택에 대한 전반적인 만족도(OR=1.667, p< .001)가 한 단계 증가하면 주거자금 지원 프로그램 이용 가능성이 약 1.667배 증가하는 것으로 나타났다.

1인가구는 상대적으로 소득 하위계층이 많으며, 학력수준과 주거 만족도 수준이 낮은 비율로 나타났다. 주 수혜 대상이 되어야 하는 가구의 주거자금 지원 프로그램 이용률이 낮다는 연구 결과는 소득 하위가구, 임차가구, 고령층에 대한 지원 방식에 대한 재검토가 필요하다는 것을 의미한다. 현재 청년층 위주의 지원방식을 고령층을 포함한 모든 연령층으로 확대하고, 소득이 없거나 낮은 가구의 주거비 부담을 완화할 수 있는 프로그램 개선이 필요하다. 또한 수도권에 거주하는 청년층과 중장년층 1인가구의 주거비 지출이 높고 상대적으로 이들의 프로그램 이용률이 낮다는 점을 고려해야 한다. 1인가구의 특성에 적절히 대응할 수 있는 지역별 맞춤형 정책 방안과 함께 수혜 대상 가구를 위한 홍보 등 프로그램 인지율과 이용률 증진 방안이 필요한 시점이다.

3. 1인 가구의 주거 점유형태에 따른 주거자금지원 프로그램 이용 여부

1인가구의 주거자금지원 프로그램 이용 여부에 영향을 미치는 주거 점유형태 특성 검증은 모형 적합도를 높이기 위해 별도로 카이제곱검정을 실시하였으며, 결과는 <Table 5>와 같다.

Factors Influencing Using on Housing Loan by Ownership Status of Single Person Households Frequency (%)

주거 점유형태에 따른 대출 지원 프로그램 이용 여부를 살펴보면, 자가는 현재 미이용 809명(76.8%), 현재 이용 244명(23.2%)으로 나타났고, 임차는 현재 미이용 2,212명(86.0%), 현재 이용 359명(14.0%)으로 나타났다. 유의성 검증 결과, 이러한 차이는 통계적으로도 유의하게 나타났다(χ2=45.669, p< .001).

1인가구는 자가비율이 낮고, 1인 임차가구의 주거자금 지원 프로그램 이용률도 낮다는 점을 고려할 때, 주거비 절감과 구입 및 전세거주를 안정적으로 지원할 수 있는 방안이 필요하다.

4. 1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 요인이 주택공급 프로그램 이용 여부에 미치는 영향

1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거 특성 요인이 주택 공급 프로그램 이용 여부에 미치는 영향을 검증하기 위해 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 실시하였고 결과는 <Table 6>와 같다. Hosmer & Lemeshow 검정결과, 회귀모형은 적합한 것으로 나타났으며(χ2=11.778, p> .05), 독립변수들의 주택 공급 프로그램 이용 여부에 대한 설명력은 66.7%로 나타났다(Nagelkerke R2= .667).

Factors Influencing Using on Housing Supply Scheme of Single Person Households

회귀계수의 유의성 검증 결과, 나이, 소득계층, 주택유형, 점유형태, 공공임대주택 의향, 내 집 보유에 대한 생각과 주택에 대한 전반적인 만족도는 주택 공급 프로그램 이용 여부에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

나이의 경우 후기노인(75세 이상)에 비해 청년(18-34세)(OR=0.203, p< .001), 중년(35-49세)(OR=0.202, p< .001), 장년(50-64세)(OR=0.427, p< .001), 전기노인(65-74세)(OR=0.741, p< .05)이 주택 공급 프로그램 이용 여부 가능성이 각각 0.203배, 0.202배, 0.427배, 0.741배 정도 낮은 것으로 나타났다. 소득계층의 경우 상위에 비해 중위(OR=0.271, p< .001)가 주택 공급 프로그램 이용 가능성이 약 0.271배 정도 낮아지는 것으로 나타났다. 주택유형의 경우 기타에 비해 단독주택(OR=1.521, p< .05), 아파트(OR=46.084, p< .001)가 주택 공급 프로그램 이용 가능성이 각각 1.521배, 46.084배 높은 것으로 나타났고, 점유 형태의 경우 임차에 비해 자가(OR=0.029, p< .001)가 주택 공급 프로그램 이용 가능성이 약 0.029배 정도 낮은 것으로 나타났다. 공공임대주택 입주 의향의 경우 공공임대주택 입주 의향이 없는 경우에 비해 있는 경우(OR=2.689, p< .001)에 주택 공급 프로그램 이용 가능성이 약 2.689배 높은 것으로 나타났고, 내 집 보유에 대한 생각의 경우 내 집 보유 의향이 없는 경우에 비해 있는 경우(OR=0.538, p< .001)에 주택 공급 프로그램 이용 가능성이 약 0.538배 낮은 것으로 나타났다. 주택에 대한 전반적인 만족도(OR=1.865, p< .001)는 한 단계 증가하면 주택 공급 프로그램 이용 가능성이 약 1.865배 증가하는 것으로 나타났다. 주택에 대한 전반적인 만족도는 현재 거주하는 주택의 불량 및 양호 정도를 측정한 결과로 난방, 단열, 방수, 환기, 채광 등 다양한 영향요인을 응답자의 주관적 판단으로 도출한 결과이다. 주택 만족도와 이용 가능성에 관한 분석결과는 선행연구에서도 유사한 맥락을 확인할 수 있다. 정책인지도가 높을수록 정책과정과 영향력에 대한 관심이 높아지며(Hwang & Seo, 2015), 주거만족도는 주거복지정책 만족도에 대해 유의한 정(+)의 영향이 있다(Kim & Jo, 2018). 분석결과와 종합하면 거주주택에 대한 긍정 인식이 높을수록 지원 프로그램에 대한 관심과 기대가 높아지고 이는 주거지원 프로그램을 이용하는 원인이 될 수 있음을 유추할 수 있다.

내집마련 의사가 있는 1인가구와 공공주택 입주의향이 있는 1인가구의 프로그램 이융률이 낮다는 점에 주목할만하다. 현재 공공임대주택 입주는 다인가구에게 유리한 구조로 시행되고 있어 상대적으로 1인가구의 입주 기회가 적은 실정이다. 또한 청년층과 고령층 위주의 현재 공공주택정책에 대한 대응으로 사각지대에 놓여 있는 중장년층 1인가구에 대한 예방적 정책 대응이 필요한 시점이다.

5. 1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 요인이 기타 주거지원 프로그램 이용 여부에 미치는 영향

1인 가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 요인이 기타 주거지원 프로그램 이용 여부에 미치는 영향을 검증하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였고 결과는 <Table 7>과 같다.

Factors Influencing Using on Other Housing Assistance Programs of Single Person Households

Hosmer & Lemeshow 검정결과, 회귀모형은 적합한 것으로 나타났으며(χ2=6.595, p> .05), 독립변수들의 기타 프로그램 이용 여부에 대한 설명력은 51.0%로 나타났다(Nagelkerke R2= .510). 회귀계수의 유의성 검증 결과, 나이, 지역, 소득계층, 점유형태, 공공임대주택 의향, 내 집보유에 대한 생각, 주택에 대한 전반적인 만족도와 주거환경에 대한 전반적인 만족도는 기타 주거지원 프로그램 이용 여부에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

나이의 경우 후기노인(75세 이상)에 비해 청년(18-34세)(OR=0.032, p< .001), 중년(35-49세)(OR=0.173, p< .001), 장년(50-64세)(OR=0.258, p< .001), 전기노인(65-74세)(OR=0.479, p< .001)이 기타 프로그램 이용 여부 가능성이 각각 0.032배, 0.173배, 0.258배, 0.479배 정도 낮은 것으로 나타났다. 지역구분의 경우 도지역에 비해 수도권(OR=0.577, p< .01)이 기타 프로그램 이용 가능성이 약 0.577배 낮아졌고, 소득계층의 경우, 상위에 비해 중위(OR=0.070, p< .001)인 경우에 기타 프로그램 이용 가능성이 약 0.070배 정도 낮아지는 것으로 나타났다. 점유형태의 경우 임차에 비해 자가(OR=0.118, p< .001)가 기타 프로그램 이용 가능성이 약 0.118배 정도 낮은 것으로 나타났다. 공공임대주택 입주 의향의 경우, 공공임대주택 입주 의향이 없는 경우에 비해 있는 경우(OR=1.774, p< .01)에 기타 프로그램 이용 가능성이 약 1.774배 높은 것으로 나타났고, 내 집 보유에 대한 생각의 경우, 내 집 보유 의향이 없는 경우에 비해 있는 경우(OR=0.674, p< .01)에 기타 프로그램 이용 가능성이 약 0.674배 낮은 것으로 나타났다. 주택에 대한 전반적인 만족도(OR=0.587, p< .001)는 한 단계 증가하면 기타 프로그램 이용 가능성이 약 0.587배 감소하는 것으로 나타났고, 주거환경에 대한 전반적인 만족도(OR=0.712, p< .05)는 한 단계 증가하면 기타 프로그램 이용 가능성이 약 0.712배 감소하는 것으로 나타났다.

주거급여, 주택개량·개보수, 주거복지 상담 및 정보이용 여부를 포함하는 기타 주거지원 프로그램 이용여부 분석결과의 특징은 수도권 거주가구, 자가가구, 고령층 1인가구의 이용률이 낮다는 점이다. 청년 1인가구의 경우, 소득이 불안정하고 주택계약 과정에서 이해도가 낮은 시기이므로 주거지원 프로그램에 대한 정보 제공과 교육이 함께 이루어지는 것이 적절하다. 중장년층의 자가마련 정보제공 방법 개선을 통해 지원정책을 쉽게 접할 수 있도록 개선하고 노년 이후 생활자금을 적절히 활용할 수 있는 정보와 사회적 고립을 방지할 수 있는 통합적 프로그램이 요구된다.


V. 결 론

1인가구의 급증은 전 세계적인 현상으로 가구구조의 단독, 소형가구로의 변화는 주택과 주거정책에 대한 재검토와 예방적 접근이 필요함을 시사한다. 특히 1인가구의 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식을 파악하여 주거만족도와 주거안정성을 높이는 맞춤형 정책이 필요한 시점이다. 이에 본 연구는 중앙정부의 주거지원 프로그램 실효성 제고를 위해 프로그램 이용여부에 영향을 미치는 1인가구의 특성을 분석한 후 정책방안을 제시하였다.

연구결과를 바탕으로 1인가구의 주거지원 프로그램의 실효성 제고 방안을 프로그램 특성별로 제시하면 다음과 같다. 첫째, 1인가구의 주거자금 지원 프로그램의 이용 특성을 분석한 결과, 주 수혜 대상이 되어야 하는 고령층, 소득 하위가구, 임차가구, 원룸 거주가구의 주거자금 지원 프로그램 이용률이 낮은 것으로 나타났다. 다수의 선행연구(Ko, 2019; Jeong, 2021)에서 알 수 있듯이, 1인가구는 다인가구에 비해 상대적으로 학력수준과 주거수준이 모두 낮으며, 특히 저소득가구 비율이 많은 비중을 차지하는 것을 알 수 있다. 이러한 결과를 종합할 때, 기존의 지원 방식에 대한 재검토가 필요한 시점임을 알 수 있다. 현재 청년층 위주의 주거비 지원을 무주택 저소득 고령가구로 확대하고 주거비 부담을 완화하여 주거여건과 만족도를 높일 수 있는 개선이 필요하다.

둘째, 1인가구의 주택공급 프로그램 이용 특성을 분석한 결과, 내집마련 의사가 있는 1인가구와 공공주택 입주의향이 있는 가구의 이용률이 낮게 나타났다. 공공임대주택 입주조건은 가구원수와 장기간 거주 가구에게 유리한 구조로 1인가구의 입주는 상대적으로 불리한 상황이다. 또한 현재 중앙정부의 1인가구 주택공급 프로그램은 주로 청년층과 노년 및 고령층 중심으로 시행되고 있어 중장년층은 정책 사각지대에 놓여 있다. 따라서 중장년층 1인가구를 대상으로 한 예방적 정책 대응이 필요하며, 향후 고령층으로 전환된 시기에 공급할 정책과 지원이 충분한지에 대한 재검토가 함께 이루어져야 한다.

셋째, 1인가구의 기타 주거지원 프로그램 이용 특성을 분석한 결과, 수도권 거주 가구와 자가 가구의 이용률이 낮고, 고령층의 이용률이 다른 연령층에 비해 높다는 점에 주목할 만하다. 수도권에 거주하는 청년 및 중장년층 1인가구의 경우 주거비 지출이 높아 다른 지역과 다른 연령대에 비해 높은 주거비 부담을 가지고 있다. 그럼에도 불구하고 수도권 거주가구와 청년 및 중장년층의 주거지원 프로그램 이용률이 낮다는 연구결과는 현재 정책 방식의 개선이 필요한 시점이라는 것을 시사한다. 이에 주거급여 지원대상 확대를 위해 중위소득의 기준을 상향하고, 지급대상과 신청방법에 대한 접근과 문의가 용이하도록 홍보를 강화하여 프로그램 인지율과 이용률을 높여야 한다.

1인가구의 주거지원 프로그램 이용여부와 인구통계학적, 사회경제적, 주거특성, 주거인식 특성을 요약하여 정책방안을 도출하면 다음과 같다.

첫째, 1인가구의 주거문제는 거주지역과 연령대별로 유형에 따른 주거취약성을 고려하여 대응해야 한다. 현재 가장 규모가 큰 연령대인 청년가구와 양적증가가 예상되는 고령가구, 고령화에 대한 대응이 필요한 중장년가구에 대한 차별화된 접근이 동시에 추진되어야 한다. 자가비율이 낮고 주거비 부담이 높은 청년층을 위한 주택 탐색 및 임대차 교육, 자가소유 욕구가 높은 중년층을 위한 재무교육, 공공임대 주택 선호도가 높은 노년층을 위한 주택 개보수 지원과 노후 생활자금 활용 교육 등은 연령별 차별적 대응방안이 될 수 있다.

둘째, 주거와 서비스를 결합한 중앙정부 차원의 종합 지원체계 구축이 필요하다. 기존의 가구형태와 다른 특성을 지닌 1인가구는 취약성 여부와 정도에 따른 차별적 지원이 필요하다. 다인가구 중심의 지원 정책 체계에서 1인가구를 일부 포함하는 현재 방식으로 유지된다면 1인가구가 보편적 가구 형태로 자리잡는 근미래에는 복지 사각지대의 문제점을 개선할 수 없기 때문이다. 저소득 고령가구를 위한 주거와 서비스 연계 구축의 효과는 선행연구(Mollica & Morris, 2005; Kim & Lee, 2021)에서도 확인할 수 있는데, 1인 노인가구의 정서적 안정감 증가, 우울과 불안 감소, 신체기능 약화로 인한 돌발 상황 대처능력향상 등의 효과를 위해서 통합적 주거복지 정책이 필수적이다.

셋째, 1인가구의 주거안정을 위해 주거지원 프로그램 인지율와 이용률을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 정책인지가 반드시 정책지지로 이어지는 것은 아니지만, 정책인지율을 높이면 정책과정과 영향력에 대한 관심이 높아진다(Hwang & Seo, 2015). 이는 본 연구의 관점과 유사한 맥락으로 1인가구의 사회복지서비스 전달체계 개선이 필요한 시점임을 의미한다. 이를 위해 1인가구를 특성별로 분류하고, 연령 및 학력, 거주지역 등 각 계층별 정보격차를 줄일 수 있는 서비스 개선이 필요하다. 자취 청년층의 경우 주거관련 정보·교육·상담 프로그램을 제공받는 것을 주거문제 해결의 중요한 방법으로 인식하고 있으며, 향후 주거지원 프로그램 참여의향도 높게 나타난다(Moon & Lee, 2019). 청년가구는 다른 연령층에 비해 상대적으로 인터넷, SNS 등의 이용도가 높다는 점을 고려하여 비전문적인 자료가 아닌 공신력 있는 자료 제공에 주의를 기울여야 한다. 대학 교양과목 중 한 세션으로 주거관련 교육을 포함하거나 사내교육으로 활용한다면 학생 및 직장인 청년이 프로그램을 탐색하는 시간적 부담을 줄일 수 있다. 현재 ‘찾아가는 주거복지 상담’제도를 통해 인터넷 활용 및 방문상담이 어려운 주거취약계층을 대상으로 주거환경을 개선하고 맞춤형 정보를 제공하고 있다. 하지만 국가의 복지정책은 지방재정이 수반하는 반면, 지자체는 복지수요가 불가능한 실정이라는 점에서 해당 제도에 대한 문제점이 지속적으로 제기되고 있다(Chungnamilbo, 2022). 정부예산이 필요한 대상자에게 적기에 집행되고, 복지 사각지대에 대한 대처 발굴을 위한 제도 점검이 필요한 시점이다.

1인가구 급증과 가구구조 개편의 경향은 가속화될 전망이며, 이러한 변화를 대비한 포용적 정책은 1인가구의 주거여건 개선과 주거 만족도를 높이기 위해서 필수적이다. 본 연구는 1인가구가 주거지원 프로그램을 선택하는 영향 요인을 분석하여, 프로그램 특성별 대응방안을 제시했다는 점에서 연구의 의의를 지닌다. 각 지역실정에 따라 1인가구의 주거요구는 상이하며, 이러한 대응은 중앙정부와 지방정부의 협력이 이루어질 때 적합한 주거정책을 수립할 수 있다. 현재 운영 중인 정책과 더불어 본 연구가 향후 해당 1인가구 주거지원 프로그램 실효성 제고 방안 수립에 시발점이 되기를 기대한다.

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Table 1.

Previous Studies on Housing Assistance Programs for Single-Person Households

programs Authors Key needs highlighted in previous studies
Housing Loan Jo & Kim (2018) Role of the financial market for youth households.
Kim & Yoo (2019) Financial support and program by age group.
Kim (2020) Reduction of ing housing cost burden for the youth. Complements real estate financial products for the middle-aged. Housing pension and senior welfare housing for the elderly.
Housing Supply
Scheme
Kim & Lee (2021) Affordable housing and community housing for elderly.
Park et al (2017) Consumer-centered housing for elderly.
Shin (2017) Rental housing standards renewal. Expansion of small rental housing supply.
Improvement of housing subscription system.
Lee (2017) A multidimensional public and social policy for poor households.
Other housing
assistance
programs
Naďa Hazuchov et al (2019) Complex policy and programs development in the fields of population, family, education and society.
Soma Bhatta charjee (2019) Securing housing safety and strengthening social solidarity.
Kim (2021) Important for securing housing safety and strengthen social solidarity.

Table 2.

Characteristics of Subjects (Discrete Variable)

Variable Type Variable Name Frequency Proportion (%)
Dependent variables Use Experience Loan Products Yes 603 16.6
No 3,021 83.4
Housing Supply Scheme Yes 1,268 21.7
No 4,586 78.3
Other housing assistance programs Yes 1,353 74.3
No 469 25.7
Independent
variables
Demo
graphics
Gender Man 5,667 41.0
Woman 8,159 59.0
Age (years) Young (18 to 34 years) 2,332 16.9
Middle-Aged (35 to 49 years) 1,854 13.4
Prime-Aged (50 to 64 years) 2,797 20.2
young-old (65 to 74 years) 2,693 19.5
old-old (75 years+) 4,150 30.0
Residential region Capital Region 4,505 32.6
Metropolitan Cities 3,779 27.3
Other areas 5,542 40.1
Socio
economics
Income quintile Lowest Quartile (1-4decile) 11,370 82.2
Median Quartile (5-8decile) 2,073 15.0
Top Quartile (9-10decile) 383 2.8
Housing
Characteristics
Structure type single-family house 6,817 49.3
Apartment 3,793 27.4
Other types 3,216 23.3
Tenure type Owned 5,057 36.6
Rent 8,769 63.4
Bedroom
composition
Efficiency type 3,475 25.0
Othere 10,351 74.9
Housing
Perception
Intention to move into public rental housing Yes 6,043 43.7
No 7,783 56.3
Intention of home purchase Yes 10,987 79.5
No 2,839 20.5

Table 3.

Characteristics of Subjects (Continuous Variable)

Variable Type Variable Name Frequency Proportion
(%)
Min Max Average Standard
Deviation
Independent
variables
Housing
Perception
Unit satisfaction 13,826 100.0 1 4 2.89 0.560
Residential Environment satisfaction 13,826 100.0 1 4 2.90 0.533

Table 4.

Factors Affecting Single-Person Households’ House Loan Use

Independent variables p OR 95% CI
Min Max
Hosmer & Lemeshow test: Chi-square=9.919 (p> .05)
Cox & Snell's R2= .100, Nagelkerke R2= .168
dummy variable: Gender (Woman=0), Age (senior (75 years+))=0), Residential region (Other areas=0), Income Classes (Top-Incomes=0), Structure type (other types=0), Tenure type (Rent=0), Efficiency type (Othere=0), Intention to move into public rental housing (No)=0), Intention of home purchase (No=0)
*p< .05, **p< .01, ***p< .001
Age (Ref=senior (75 years+))
 Young (18 to 34 years) <.001 8.191*** 5.395 12.438
 Middle-Aged (35 to 49 years) <.001 4.931*** 3.224 7.542
 young-old (65 to 74 years) <.001 2.814*** 1.856 4.268
 old-old (75 years+) <.001 2.318*** 1.504 3.573
Residential region (Ref=Other areas)
 Capital Region <.001 1.685*** 1.318 2.154
 Metropolitan Cities .289 1.156 0.884 1.512
Income quintile (Ref=Top Quartile)
 Lowest Quartile (1-4decile) .003 0.455** 0.272 0.759
 Median Quartile (5-8decile) .061 0.608 0.361 1.024
Structure type (Ref=other types)
 single-family house .011 0.722* 0.561 0.929
 Apartment .005 1.445** 1.118 1.866
Efficiency type (Ref=Othere)
 Efficiency type <.001 0.281*** 0.216 0.365
 Unit satisfaction <.001 1.667*** 1.327 2.095
 Residential Environment satisfaction .242 0.879 0.708 1.091

Table 5.

Factors Influencing Using on Housing Loan by Ownership Status of Single Person Households Frequency (%)

Variables Factors Tenure type Total χ2
(p)
Owned Rent
*p< .05, **p< .01, ***p< .001
Using of
Housing
Loan
on-Use 809
(76.8)
2,212
(86.0)
3,021
(83.4)
45.669***
(<.001)
Use 244
(23.2)
359
(14.0)
603
(16.6)
Total 1,053
(100.0)
2,571
(100.0)
3,624
(100.0)

Table 6.

Factors Influencing Using on Housing Supply Scheme of Single Person Households

Independent variables p OR 95% CI
Min Max
Hosmer & Lemeshow test: Chi-square=11.778 (p> .05)
Cox & Snell's R2=.433, Nagelkerke R2= .667
dummy variable: Gender (Woman=0), Age (senior (75 years+))=0), Residential region (Other areas=0), Income Classes (Top-Incomes=0), Structure type (other types=0), Tenure type (Rent=0), Efficiency type (Othere=0), Intention to move into public rental housing (No)=0), Intention of home purchase (No=0)
*p< .05, **p< .01, ***p< .001
Gender (Ref=Woman)
 Man .275 1.122 0.913 1.378
Age (Ref=senior (75 years+))
 Young (18 to 34 years) <.001 0.203*** 0.141 0.292
 Middle-Aged (35 to 49 years) <.001 0.202*** 0.141 0.290
 young-old (65 to 74 years) <.001 0.427*** 0.319 0.571
 old-old (75 years+) .046 0.741* 0.553 0.994
Residential region (Ref=Other areas)
 Capital Region .942 1.009 0.790 1.289
 Metropolitan Cities .388 1.123 0.877 1.439
Income quintile (Ref=Top Quartile)
 Lowest Quartile (1-4decile) .530 1.229 0.646 2.339
 Median Quartile (5-8decile) <.001 0.271*** 0.136 0.542
Structure type (Ref=other types)
 single-family house .025 1.521* 1.055 2.194
 Apartment <.001 46.084*** 32.297 65.757
Tenure type (Ref=Rent)
 Owned <.001 0.029 0.020 0.042
Efficiency type (Ref=Othere)
 Efficiency type .293 0.865 0.660 1.133
Intention to move into public rental housing (Ref=No)
 Yes <.001 2.689*** 2.147 3.369
Intention of home purchase (Ref=No)
 Yes <.001 0.538*** 0.432 0.669
 Unit satisfaction <.001 1.865*** 1.471 2.364
 Residential Environment satisfaction .735 0.960 0.757 1.217

Table 7.

Factors Influencing Using on Other Housing Assistance Programs of Single Person Households

Independent variables p OR 95% CI
Min Max
Hosmer & Lemeshow test: Chi-square=6.595 (p> .05)
Cox & Snell's R2=.347, Nagelkerke R2=.510
dummy variable: Gender (Woman=0), Age (senior (75 years+))=0), Residential region (Other areas=0), Income Classes (Top-Incomes=0), Structure type (other types=0), Tenure type (Rent=0), Efficiency type (Othere=0), Intention to move into public rental housing (No)=0), Intention of home purchase (No=0)
*p< .05, **p< .01, ***p< .001
Gender (Ref=Woman)
 Man .166 0.810 0.601 1.091
Age (Ref=senior (75 years+))
 Young (18 to 34 years) <.001 0.032*** 0.017 0.059
 Middle-Aged (35 to 49 years) <.001 0.173*** 0.098 0.306
 young-old (65 to 74 years) <.001 0.258*** 0.169 0.393
 old-old (75 years+) <.001 0.479*** 0.316 0.726
Residential region (Ref=Other areas)
 Capital Region .003 0.577** 0.401 0.830
 Metropolitan Cities .949 0.988 0.679 1.437
Income quintile (Ref=Top Quartile)
 Lowest Quartile (1-4decile) .063 2.164 0.960 4.876
 Median Quartile (5-8decile) <.001 0.070*** 0.024 0.209
Structure type (Ref=other types)
 single-family house .182 1.295 0.886 1.891
 Apartment .126 1.400 0.909 2.156
Tenure type (Ref=Rent)
 Owned <.001 0.118*** 0.077 0.179
Efficiency type (Ref=Othere)
 Efficiency type .449 0.866 0.597 1.256
Intention to move into public rental housing (Ref=No)
 Yes .001 1.774** 1.278 2.462
Intention of home purchase (Ref=No)
 Yes .019 0.674* 0.485 0.938
 Unit satisfaction <.001 0.587*** 0.432 0.799
 Residential Environment satisfaction .045 0.712* 0.511 0.992