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Journal of the Korean Housing Association. 25 February 2021. 59-70
https://doi.org/10.6107/JKHA.2021.32.1.059

Changing Household and Housing Statuses in Shrinking Cities of Non-Seoul Metropolitan Area

축소도시의 가구 및 거주특성 변화와 지역 간 비교
Hyunjeong Lee*
이현정 *
*정회원(주저자 및 교신저자), 경희대학교 주거환경학과 교수, PhD
Corresponding AuthorHyunjeong Lee, Dept. of Housing & Interior Design, Kyung Hee University, 26 Kyungheedae-Ro, Dongdaemun-Gu, Seoul 02447, South Korea (ROK) E-mail: ecohousing@khu.ac.kr

ABSTRACT

This research is a longitudinal study that describes household and housing characteristics and examines changing households’ assessment on their residential environment by three distinctive groups of shrinking cities located in seven provinces of the non-Seoul Metropolitan Area-Gwandong-Hoseo area, Honam area, and Yongnam area, Using the 4th and 13th Korea Welfare Panel Study (KoWePS), this study employed both descriptive and inferential statistics. The findings show that many households in the nine-year period became older, more feminized, and smaller in size while a vast majority of them were home-owners. Although the housing outcomes among three areas were unvaried, the housing status in Honam area was largely improved, Obviously, a growing number of households used social services and most of them heavily depended on in-cash support and Medicaid. It’s noteworthy to witness increased satisfactions with job, housing and leisure out of seven domains of residential environment assessment in the studied period. While households in Honam area were satisfied with all seven components, those in Yongnam area were dissatisfied with health and income statuses. Further, the statistical analysis indicates that the assessment of overall residential environment was positively associated with all seven factors, of which social network and leisure became of significance.

Keywords
Shrinking cities
Housing welfare
Social services
Urban growth management
키워드
축소도시
주거복지
사회서비스
도시성장관리

MAIN

I. 서 론

1. 연구의 배경 및 목적

동아시아의 주요 개발주의 국가 (developmental state)인 우리나라는 초단기 간 괄목할만한 경제성장을 달성하고자 산업구조를 급속히 변화시켰고 그 과정에서 도시화를 통해 인구 이동과 도시공간의 빠른 외연 확장으로 국토 지형을 획기적으로 탈바꿈시켰다. 도시화율은 1970년 50.1%에서 2018년 91.8%로 대약진하였으나 연간 인구성장율은 1970년 2.2%에서 2018년 0.3%로 크게 하락하였다(Statistics Korea, 2020). 산업사회의 인구성장 시대는 후기 산업사회의 인구감소 시대로 전환되면서 수도권으로의 인구 유입과 비수도권의 인구 유출로 지역 간 인구 분포의 불균등이 더욱 가속화되었고, 특히 만성적인 초저출산과 초고속 인구 고령화는 비수도권 지역의 초고령화와 인구 자연감소를 더욱 심화시켜 인구절벽 위기를 앞당기는 중이다. 총 인구에서 비수도권 인구가 차지하는 비율은 1970년 71.7% (2,215만명)에서 2018년 50.2% (2,591만명)로 급감한 반면 수도권 인구 비율은 각각 28.3% (873만명)에서 49.8% (2,571만명)로 급증하였고, 2019년 지역 간 인구 비율이 동등해지면서 수도권 인구 수(2,589만명)는 비수도권 인구(2,588만명)를 초월하였다(Statistics Korea, 2020). 실제 수도권으로의 전입과 비수도권으로의 전출을 차감한 수도권 인구 순이동은 최근 들어 증가세를 보이는데 2009년 43,987명에서 2018년 59,797명으로 증가하였고 2019년 82,741명으로 대폭 늘어났다(Statistics Korea, 2020). 반면 비수도권 광역자치단체(道)별 인구 순이동에서 2009년 경북(-8.3천명), 전남(-7.4천명), 전북(-4.8천명), 제주(-1천명) 순으로 유출이 많았으며, 2018년 전북(-13.7 천명), 경북(-9.2천명), 전남(-8천명), 경남(-5.8천명), 강원(-3.8천명) 순이었고, 2019년 전북(-12.7천명), 경남(-9.3천명), 전남(-8.8천명), 경북(-4.5천명) 순으로 인구 유출이 계속되었다. 이처럼 수도권으로부터 지리적으로 떨어진 영남지역과 호남지역에서 인구 유출1)은 매년 꾸준히 지속되었다. 비수도권 인구 유출은 생산가능인구(15-64세)를 중심으로 이루어지면서 인구 고령화가 가파르게 진행되었고 비수도권의 평균 연령과 중위 연령 모두 전국 평균 이상을 상회하는2) 동시에 가구의 소핵화를 촉진시켰다. 실제 비수도권 지역의 가구당 평균 가구원 수는 1970년 전국 평균(5.3명)을 웃돌았으나(5.4명) 2009년 전국 평균(2.9명) 아래로 떨어진(2.8명) 후 2018년과 2019년 전국 평균(2.6명)을 밑돌았다(2.5명) (Statistics Korea, 2020). 가구규모 축소의 영향으로 비수도권 지역의 1인 가구 비율은 2009년 전국 평균(23.1%) 보다 높았고(24.5%), 이러한 경향은 2018년과 2019년(30.6%, 31.2%)에도 계속되어 전국평균(29.2%, 29.8%) 상승에 일조하였다(Statistics Korea, 2020). 이처럼 비수도권 지역에서 진행 중인 급격한 인구구조의 변화는 도시 쇠퇴를 초래하고, 중심 시가지의 공동화, 도시 인프라 부실, 생활 서비스 공급 불안 등으로 생활 난민을 양산하면서 거주민 삶의 질을 위협한다. 즉, 도시축소는 근본적으로 정주환경을 악화시키고 도시 생존력을 위태롭게 할 뿐만 아니라 지역 간 불균형과 양극화로 국가 경쟁력의 근간을 흔든다. 이에 본 연구에서는 인구감소가 현실화된 시점에 비수도권 지역의 중소도시에 거주하는 가구와 거주 특성 변화를 종단적으로 살펴보고 지역 간 가구의 거주환경 평가를 비교함으로써 향후 축소도시의 정주환경 개선 방안을 모색하기 위한 기초 자료로 제공하고자 한다.

2. 연구의 방법 및 범위

조사대상 축소도시를 선정하고자 비수도권 지역의 광역자치단체 중 특별·광역시, 특별자치시·도를 제외한 7개도(道)의 47곳 도시에 대한 인구변화 추이를 파악하였다. 통계청의 인구주택총조사, 장래인구추계, 행정안전부의 주민등록인구를 활용하여 각 도시의 인구가 정점기 이후 장기적으로 감소세를 보인 총 21곳을 선별하였다. 즉 강원도 5곳(강릉, 동해, 삼척, 속초, 태백), 충북 2곳(제천, 충주), 충남 3곳(공주, 논산, 보령), 전북 5곳(군산, 김제, 남원, 익산, 정읍), 전남 2곳(목포, 여수), 경북 6곳(경주, 문경, 상주, 안동, 영주, 영천) 경남 5곳(마산, 밀양, 사천, 창원, 통영)으로,3) 인구감소폭은 정점기 대비 조사년도(2009년, 2018년)까지 최소 –3.3%부터 최대 –30.2%에 이르기까지 도시 간 격차가 컸다. 조사대상 축소도시들을 인구유출 지속성과 지리적 인접성에 따라 크게 관동호서, 호남, 영남지역 3가지로 나누었으며, 수도권 지역과 원거리에 있는 호남 지역(전라남·북도)과 영남지역(경상남·북도)의 축소도시 수(10곳)가 근거리의 관동호서 지역(강원도, 충청남·북도)의 축도도시 수(16곳) 보다 다소 많았다. 이어 조사대상 비수도권 지역의 축소도시에 거주하는 가구의 특성과 거주환경의 주관적 평가를 종단적으로 살펴보고자 한국복지패널(Korea Welfare Panel Study, KoWePS)4) 조사 자료를 이용하였다. 조사항목의 연속성과 일치성을 고려하여 동일 설문지의 최초 사용 시점인 2009년(4차 웨이브)과 국내 생산가능인구의 정점기인 2018년(13차 웨이브) 2개 년도를 선정한 후 축소도시들의 유효 표본 가구를 선별하였다. 비수도권 축소도시에 거주하는 가구는 2009년 총 1,092가구와 2018년 1,529가구였으며, 지역별 가구 및 주택 특성, 주거 및 복지 서비스 이용실태, 주거 만족도를 비교하였고 아래의 분석모형에 따라 지역별 가구의 거주환경 평가에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다.

분석모형: Y=β0+βhhXhh+βhsgXhsg+βrsXrs+ε

Y: 거주환경 평가

Xhh: 가구특성

Xhsg: 주택특성

Xrs: 거주환경 요소

SPSS 25.0 통계프로그램을 활용하여 기술통계와 추리통계(χ2 검정, t검정, 분산분석 회귀분석 등)를 실시하였으며, 지역별 거주환경 평가를 살펴보고자 독립변수 중 가구주의 성별(여성=1), 혼인상태(기혼 이외=1), 주택점유형태(차가=1), 주택유형(단독주택 이외 주택=1), 주택성능(결함=1), 최저주거기준(미달=1), 주거 및 복지서비스(미이용=1) 등을 더미변수로 설정하였다.

II. 선행연구 고찰

1. 축소도시 개념 및 특징

도시발달과정의 일환으로 그리고 도시생애주기의 한 단계로 접근하는 축소도시는 과거 도시 쇠퇴라는 부정적인 측면에서 탈피하여 도시 기능의 재조정이라는 긍정적인 측면을 강조하고, 도시 성장의 기회로 이해되면서 최근 본격적인 논의가 진행되었다(Weon, Chae & Song, 2010; Lee & Han, 2014; Kim & Seo, 2016; Koo et al., 2016; Lee, 2017; Lim, 2017; Lee & Choi, 2019; Kim, 2020). 축소도시의 개념은 학자들마다 다양한 정의를 제시하고 있어 현재까지 공통된 학술적 정의는 부족한 실정이지만 그 발생 원인은 정치적 요인(예, 전쟁, 정치체제 변형), 경제적 요인(예, 경제 세계화에 따른 탈산업화, 교외화, 자원고갈 등), 환경적 요인(예, 기후변화에 따른 자연재해, 환경오염), 인구학적 요인(예, 생산가능인구의 인구유출, 저출산·고령화) 등 4가지로 정리된다(Weon, Chae & Song, 2010; Lee & Han, 2014; Chun & Chun, 2016; Koo et al., 2016; Kim et al., 2017; Kang, 2019). 도시팽창에 따른 교외화로 중심 시가지의 수축, 탈산업화와 같은 산업구조 전환에 따른 고용감소, 기존 산업도시의 쇠퇴로 인한 도시 노후화, 경기부진에 따른 도시 침체 등 주로 인구학적 및 경제적 요인이 복합적으로 얽혀 축소도시가 초래된다. 특히 인구학적 요인으로 인구감소가 축소도시를 결정하는 가장 보편적인 기준으로 손꼽힌다(Weon, Chae & Song, 2010; Lee & Han, 2014; Seong et al., 2015; Koo et al., 2016; Lee, Jeon & Lee, 2018). 즉 지속적으로 인구가 줄어들어 도시의 구조적인 위기로 경기침체가 이어지고 이로 인해 주택 스톡과 도시기반시설 등 도시 환경과 기능이 과잉 공급되는 현상이 일반적이다(Weon, Chae & Song, 2010; Lee & Han, 2014; Koo et al., 2016; Park, 2019). 따라서 축소도시는 인구 유출 또는 감소, 유·무형 자원과 자본의 이탈, 공가 또는 폐가 증가, 시설 유휴화에 따른 운영 적자, 도시 인프라의 낙후 등의 확산적인 도시 수축 현상들을 동반한다. 결국 인구 감소와 경기 침체의 상호인과성으로 도시의 구조적인 쇠락을 재촉하며 인구 고령화, 공공서비스의 지원 대상자 증가, 소득 감소, 자산 가격 하락, 주택 수요와 구매력 약화, 지자체 재원 감소 등 연쇄적인 파급효과를 낳으므로, 축소도시 거주자들의 생활 편익이 급감되고 삶의 질이 떨어진다. 이러한 특성들을 고려할 때, 축소도시는 지속적인 인구감소로 도시 기능이 수축되어 적정수준의 생활서비스 소비가 어렵고, 거주환경이 약화되어 삶의 질이 저하되는 도시라 할 수 있다.

2. 축소도시의 거주환경

축소도시에 관한 연구 대부분은 도시계획과 도시관리 분야의 거시적 접근으로 다루었으며 가구 단위의 거주환경을 살펴본 미시적 접근은 전무하였다. 도시관리 측면에서 비수도권 지역의 축소도시를 조명한 연구가 일부 있었지만 특정 지역으로 한정되었다. 선행연구들 중 비수도권의 축소도시를 대상으로 인구감소, 공공서비스, 주택 스톡에 관한 내용을 중심으로 발췌·정리함으로써 거주환경 실태를 간접적으로 조명하고자 한다. 인구감소 폭으로 비수도권 축소도시 20곳을 선정한 Koo et al.(2016)는 축소도시 모두 인구정점기를 지나 인구 감소세가 10년2005-2015년) 동안 매년 지속되었으며, 이로 인해 인구 고령화가 심화되었고 독거노인이 빠르게 증가하였다고 밝혔다. 또한 이들 축소도시에서 공가 급증 또는 주택 공급의 급감이 관찰되었고, 특히 공동주택(예, 연립·다세대주택, 아파트)의 공실 급증이 두드러졌다. 아울러 축소도시의 거주자들을 대상으로 실시한 설문조사에서 응답자 중 약 3/4은 인구 감소를 실감하였고, 주로 도시로 떠나는 사람이 많을 때나 빈집 증가를 통해 인구 감소를 체감하였으며, 상당수의 응답자들은 거주지 인근에 빈집이 있고 빈집을 공동체 붕괴나 범죄의 온상으로 인식하였다. 또한 응답자의 2/5 이상이 원거리 서비스, 불편한 교통 등 생활서비스 접근성에 불만족하였고, 저소득층에서 그 불편함을 호소한 비율이 높았다.

Lee and Han(2014)은 비수도권 축소도시와 비(非)축소도시 29곳의 변화를 10년 간(2000-2010년) 비교한 결과, 축소도시는 저출산과 젊은 층의 인구 유출로 인구감소세가 매년 계속되었고, 비축소도시보다 고령화와 독거노인가구의 증가세가 빠르게 진행되었으며, 기초생활보장수급자와 자가 비율이 훨씬 더 높았다고 발표하였다. 또한 축소도시는 비축소도시보다 대졸 이상의 고학력 인구 비율이 현저히 낮았고 범죄발생 건수도 더 많았으며, 노후주택의 비율과 공가 비율이 2-3배 더 높은 반면 신규주택 비율은 절반 수준에 불과하였다.

충북의 축소도시를 대상으로 장기간(1980-2005년) 변화과정을 추적한 Weon, Chae and Song(2010)에 의하면, 고령층(65세 이상)의 급증, 유아층(5세 이하)의 급감, 주거지의 감소가 뚜렷하였고, 거주자들의 생활환경 소생을 위해 도시규모의 축소(Shrinking smart or creative shrinkage)와 도시 간 연계가 불가피함을 역설하였다. 따라서 비수도권 축소도시는 물리적 및 경제적 쇠퇴(예, 인구감소율, 노후 건축물 비율)가 심할수록 도시관리비용 부담이 커지므로(Kim, 2020), 도시 축소 전략으로 비교적 낮은 재정지출을 요구하는 대중교통시설의 확충을 우선적으로 고려할 필요가 있다(Yun, 2017; Lee, 2019). 이는 축소도시 거주자의 거주성과 생활서비스의 접근성을 확보할 뿐만 아니 축소도시의 악순환(인구 감소와 고령화, 공가 및 유휴시설 증가, 자산 가격 하락, 지자체 재원 감소와 공공자원 의존 증가, 지역경제 침체) 고리를 끊는 선제적인 방안이 될 수 있다.

III. 결과분석 및 논의

1. 축소도시 거주 가구의 일반적 특성

1) 지역별 가구 특성

수도권 이외 지역의 축소도시들을 크게 3곳(관동·호서지역, 호남지역, 영남지역)으로 구분하여 지역별 거주하는 가구의 특성을 종단 분석한 결과, 전(全) 지역에서 그 변화가 뚜렷하였다<Table 1>. 대체로 조사대상 지역 3곳 모두 축소도시 가구 수는 9년 간 증가하였으며(관동·호서지역 338가구와 506가구, 호남지역 410가구와 571가구, 영남지역 344가구와 452가구), 수도권과 상대적으로 가까운 관동·호서지역(49.7%)의 가구 증가 폭이 호남지역(39.3%)과 영남지역(31.4%) 보다 더 높았다. 지역과 시기에 상관없이 남성 가구주 비율이 높은 가운데 가구주 고령화에 따른 여성가구주의 증가세가 두드러졌으며 여성 가구주의 증가 폭은 영남지역(13.8%p)과 관동·호서지역(10.5%p)에서 컸다.

Table 1.

Household Status in Shrinking Cities of Non-Seoul Metropolitan Area (SMA)

CategoryGwandong-Hoseo Areaχ2 or t-value
(A&B)		Honam Areaχ2 or t-value
(C&D)		Yongnam Areaχ2 or t-value
(E&F)
2009(A)2018(B)2009(C)2018(D)2009(E)2018(F)
Gender of HouseholderMale268(79.3%)348(68.8%)χ2=11.364***269 (65.6%)377(66.0%)χ2=0.018282(82%)308(68.1%)χ2=19.492****
Female70(20.7%)158(31.2%)141 (34.4%)194(34.0%)62(18%)144(31.9%)
Total338(100%)506(100%)410 (100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Mean53.361.6t=10.487****58.261.8t=-0.13550.860.2t=4.464****
Median51.063.062.064.048.060.0
S.D.16.3916.816.816.515.316.2
Minimum23.019.016.021.019.023.0
Maximum98.092.098.095.088.089.0
Age of Householder
(years old)		34 & younger48(14.2%)28(5.5%)χ2=39.033****40(9.8%)30(5.3%)χ2=11.990***45(13.1%)26(5.8%)χ2=51.106****
35-49107(31.6%)112(22.1%)108(26.3%)126(22.1%)140(40.7%)110(24.3%)
50-6478(23.1%)120(23.7%)77(18.8%)135(23.6%)77(22.4%)120(26.5%)
65 & older105(31.1%)246(48.7%)158(45.1%)280(49.0%)82(23.8%)196(43.4%)
65-7471(21.0%)102(20.2%)χ2=20.199****105(25.6%)114(20.0%)χ2=13.256***49(14.2%)75(16.6%)χ2=10.901***
75-8429(8.6%)120(23.7%)69(16.8%)131(22.9%)27(7.8%)102(22.6%)
85 & older5(1.5%)24(4.8%)11(2.7%)35(6.1%)6(1.7%)19(4.2%)
Total338(100%)506(100%)410(100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Educational Attainment of HouseholderHigh school diploma & lower251(74.3%)385(76.1%)χ2=3.503326(79.7%)436(76.4%)χ2=5.923238(69.2%)334(73.9%)χ2=9.305
College degree & higher87(25.7%)121(23.9%)83(20.3%)135(23.6%)106(30.8%)118(26.1%)
Total338(100%)506(100%)409(100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Marital Status of HouseholderMarried231(69.2%)286(56.5%)χ2=15.500***241(59.1%)331(58.0%)χ2=3.221244(70.9%)285(63.1%)χ2=7.055**
Bereaved51(15.3%)126(24.9%)110(27.0%)158(27.7%)49(14.2%)108(23.9%)
Never married21(6.3%)38(7.5%)17(4.2%)35(6.1%)17(4.9%)19(4.2%)
Others31(9.3%)56(11.1%)40(9.8%)47(8.2%)34(9.9%)40(8.8%)
Total334(100%)506(100%)408(100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Household size (persons)Mean2.72.3t=-6.607****2.52.4t=-1.5012.82.4t=-5.239****
Median3.02.02.02.03.02.0
S.D.1.351.271.351.321.301.21
Minimum1.01.01.01.01.01.0
Maximum7.07.07.09.06.06.0
One72 (21.3%)177 (35.0%)χ2=25.561****119 (29.0%)179 (31.3%)χ2=4.94764 (18.6%)129 (28.6%)χ2=27.286****
Two96 (28.4%)150 (29.6%)114 (27.8%)183 (32.0%)90 (26.2%)156 (34.5%)
Three59 (17.5%)74 (14.6%)73 (17.8%)79 (13.8%)67 (19.5%)64 (14.2%)
Four & more111 (32.8%)105 (20.8%)104 (25.4%)130 (22.8%)123 (35.8%)103 (22.8%)
Total338 (100%)506 (100%)410 (100%)571 (100%)344 (100%)452 (100%)
Monthly Household Income
(ten thousand KRW)		Mean271.4337.7t=6.795****204.9328.7t=7.409****344.6381.2t=1.641
Median209.08244.4146.9220.3298.7295.7
S.D.248.5317.5182.34301.06294.81323.44
Minimum1.327.98.723.013.141.9
Maximum2186.02591.61200.01847.62674.33004.1
Lower than 10093(27.5%)107(21.1%)χ2=7.128*159(38.8%)145(25.4%)χ2=49.556****72(20.9%)67(14.8%)χ2=20.240
100-19969(20.4%)109(21.5%)84(20.5%)121(21.2%)51(14.8%)106(23.4%)
200-399102(30.2%)145(28.6%)111(27.1%)123(21.5%)109(31.7%)102(22.6%)
400 & more74(31.0%)144(28.6%)56(13.6%)182(31.9%)111(32.6%)177(39.2%)
Total338(100%)(1)505(100%)410(100%)571(100%)343(100%)452(100%)

Note. *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001

가구주의 평균 연령은 세 지역 모두 50대에서 60세 이상으로 높아졌으며 가구주의 고령화는 영남지역(9.3세)과 관동·호서지역(8.3세)에서 그 속도가 빨랐다. 가구주의 연령층 분포에서 지난 9년 동안 전체적으로 청년층(35세 미만) 및 중년층(35-49세) 비율 감소와 장년층(50-64세) 및 노년층(65세 이상) 비율 증가로 상반된 모습을 보였고, 전체 가구주 대비 청년층 가구주 비율은 관동·호서지역(−8.7%p), 영남지역(−7.3%p), 호남지역(−5.2%p) 순으로 급감하였고 노년층 가구주의 비율은 영남지역(19.5%p), 관동·호서지역(17.6.%p), 호남지역(7.8%p) 순으로 급증하였다. 지난 9년 간 65세 이상의 노인 가구주 수가 2배 가량 상승하면서 특히 85세 이상의 후기 노인 가구주 수도 대폭 늘어났다(관동·호서지역 4.8배, 영·호남지역 각각 3.2배). 가구주의 교육수준은 지역과 시기에 따른 통계적으로 유의미한 차이 없이 고졸 이하의 비율이 3/4 안팎으로 높은 반면 대졸 이상의 고학력 가구주의 비율은 적었다.

한편 조사대상 모든 지역에서 가구주의 혼인상태는 기혼 비율이 높은 가운데 그 감소폭은 관동·호서지역(−12.6%p)과 영남지역(−7.9%p)에서 컸다. 이처럼 배우자가 있는 기혼 비율의 감소는 가구주의 고령화로 사별 비율의 증가에 따른 결과로 추정된다. 가구주의 고령화 영향으로 혼인상태에 변화가 발생함에 따라 자연스럽게 가구당 평균 가구원 수 감소로 이어졌고, 영남지역과 관동·호서지역(−0.4명)의 하락 폭은 통계적 유의성을 보이며 확연하였다. 세 지역 모두 1인 가구의 상승 폭은 관동·호서지역(13.7%p)과 영남지역(9.9%p)에서 두드러진 가운데 청년층과 중년층 가구주의 유출로 4인 이상 가구의 감소 폭도 영남지역(–13.0%p)과 관동·호서지역(−12.1%p),에서 뚜렷하였고 이들 두 지역의 가구유형 변화는 통계적으로 유의미하였다.

조사대상 축소도시의 가구당 월평균 소득은 전체적으로 300만원대로, 9년 간 가구 소득 상승 폭은 호남지역(60.4%)이 가장 컸고, 소득 구간별로도 200만원 미만의 가구 비율 감소폭(−13.4%p)과 400만원 이상의 증가 폭(18.2%p)이 호남지역에서 두드러져 9년 간 호남지역의 소득수준이 우상향됨을 알 수 있었다.

이상에서 살펴본 바와 같이 축소도시에 거주하는 가구는 가구주의 연령층만 세 지역 모두 공통적으로 종단적 차이가 통계적 유의성을 보였으며, 가구주의 성별, 연령, 혼인상태, 가구규모, 가구 소득의 통계적으로 유의미한 차이는 관동·호서지역과 영남지역에서 발견되었고 가구소득은 호남지역과 관동·호서지역에서만 유의성있는 차이를 나타냈다. 조사 기간 중 축소도시는 연령구조에서 청년층 가구주의 감소와 노년층 가구주의 증가로 고령화가 빨라졌고, 가구주의 고령화로 사별 가구의 증가, 유배우 기혼가구의 자연 감소, 여성 가구주의 증가, 가구 규모 축소, 1인 가구의 증가 등이 연쇄적으로 이어졌다. 지역적으로 가구주의 고령화와 여성화, 1인 가구 비율은 영남지역과 관동·호서지역에서 현저히 증가하였고, 가구당 평균 소득증가 폭은 호남지역에서 훨씬 컸다.

2) 지역별 주택 특성

조사대상 가구의 주택 특성을 살펴본 결과, <Table 2>에서 보는 바와 같이 주택점유형태, 주택유형, 주택규모, 방 수에서 지역 간 그리고 종단적으로 큰 차이가 나타나지 않았다. 먼저 주택점유형태는 세 지역 모두 자가 비율이 대체로 높은 가운데, 조사기간 동안 자가 가구 비율은 호남지역(7.9%p)과 관동·호서지역(7.2%p)에서 늘어난 반면 차가 가구 비율이 줄어들었다. 주택유형은 가구 수 증가에 비례하여 아파트, 단독주택, 아파트 외 공동주택에 거주하는 가구 수가 세 지역 모두 골고루 소폭 증가한 가운데, 9년 간 아파트와 단독주택에 거주하는 가구 비율의 격차가 줄어들었으며, 영남지역에서만 아파트 거주 비율 감소와 단독주택 거주 비율 증가가 나타났다. 이처럼 주택점유형태와 주택유형의 변화는 축소도시 특성 상 노동집약적 산업을 기반으로 하는 경제구조와 대도시보다 상대적으로 저렴한 주거비를 형성하는 지역 주택시장 특성과 연관된다.

Table 2.

Housing Status in Shrinking Cities of Non-SMA

CategoryGwandong-Hoseo Areaχ2 or t-value
(A&B)		Honam Areaχ2 or t-value
(C&D)		Yongnam Areaχ2 or t-value
(E&F)
2009(A)2018(B)2009(C)2018(D)2009(E)2018(F)
Housing Tenure TypeOwning176(52.1%)300(59.3%)χ2=5.539*226(55.1%)360(63.0%)χ2=0.117235(68.3%)302(66.8%)χ2=6.236**
Chonsei53(15.7%)45(8.9%)39(9.5%)44(7.7%)31(9.0%)24(5.3%)
Monthly rent58(17.2%)88(17.4%)80(19.5%)89(15.6%)47(13.7%)70(15.5%)
Others51(15.1%)73(14.4%)65(15.9%)78(13.7%)31(9.0%)56(12.4%)
Total338(100%)506(100%)410(100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Housing Structure TypeApartments143(42.3%)204(40.3%)χ2=1.847160(39.0%)246(43.1%)χ2=2.413177(51.5%)205(45.4%)χ2=4.7152*
Single-family home120(35.5%)203(40.1%)187(45.6%)233(40.8%)72(20.9%)132(29.2%)
Multifamily housing71(21.0%)95(18.8%)59(14.4%)90(15.8%)92(26.7%)113(25.0%)
Others4(1.2%)4(0.8%)4(1.0%)2(0.4%)3(0.9%)2(0.4%)
Total338(100%)506(100%)410(100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Housing Size ( m 2 )Mean79.879.6t=0.42278.480.6t=0.84280.479.9t=-0.230
Median79.079.069.079.079.079.0
S.D.32.8730.6848.4532.1632.4029.64
Minimum8.016.013.016.010.013.0
Maximum231.0198.0594.0287.0198.0198.0
Smaller than 60 m2103(30.5%)139(27.5%)χ2=2.530136(33.2%)165(28.9%)χ2=11.318**89(25.9%)117(25.9%)χ2=0.008
60-85 m2105(31.1%)178(35.2%)161(39.3%)190(33.3%)117(34.0%)153(33.8%)
86-102 m263(18.6%)82(16.2%)45(11.0%)86(15.1%)65(18.9%)85(18.8%)
103 m2 & larger67(19.8%)107(21.1%)68(16.6%)130(22.8%)73(21.2%)97(21.5%)
Total338(100%)506(100%)410(100%)571(100%)344(100%)452(100%)
Number of BedroomsMean2.72.6t=-0.3132.62.7t=2.550**2.662.6t=-0.657
Median3.03.03.03.03.003.0
S.D.0.850.790.760.740.800.71
Minimum1.01.01.01.01.001.0
Maximum6.05.07.06.05.005.0
One25(7.4%)44(8.7%)χ2=5.78825(6.1%)28(4.9%)χ2=8.849**30(8.7%)32(7.1%)χ2=7.236*
Two86(25.4%)160(31.6%)147(35.9%)160(28.0%)97(28.2%)134(29.6%)
Three183(54.1%)253(50.0%)212(51.7%)334(58.5%)181(52.6%)260(57.5%)
Four & more44(13.0%)49(9.7%)26(6.3%)49(8.6%)36(10.5%)26(5.8%)
Total338(100%)506(100%)410(100%)571(100%)344(100%)452(100%)

Note. 1) *p<0.1, **p<0.05; 2) Multifamily housing included all sorts of non-apartment housing such as maisonette, row houses, mixed-use houses while others did non-residential building, single room occupancy, shanty house, plastic paper house, and others

축소도시에 거주하는 가구의 평균 주택규모는 80 m2 안팎(78.4-80.6 m2)이었고, 주택규모 구간별에서 중소형(60 m2 미만)과 소형(60-85 m2) 주택에 거주하는 가구가 과반 이상을 차지하였다. 평균 주택규모와 주택규모 구간 분포는 지역과 시간에 따른 큰 차이가 없었으나, 주택규모 구간에서 중소형(86-102 m2)과 중대형(103-135 m2) 주택의 거주 비율(6.2%p)이 늘어난 호남지역에서만 통계적 유의성을 보였다. 또한 축소도시에 거주하는 가구의 평균 주택규모가 80 m2 내외의 소형주택인 점을 고려할 때 평균 방수도 3개 미만이었고 방 수의 지역별 편차와 종단적 변화는 없었다. 실제 방 수에 따른 구간 분포에서 지역과 기간에 무관하게 과반수 이상의 가구가 방이 3개인 주택에 거주하였고, 특히 방 3개 주택의 거주 비율이 늘어난 호남지역에서만 통계적으로 유의하게 증가세를 보였다. 따라서 축소도시에 거주하는 가구의 주택 특성은 지역과 시계열적 편차가 크지 않은 가운데 대체로 방 3개가 딸린 80 m2 내외 소형주택의 자가 소유주가 많았으며, 호남지역에서 자가 비율, 주택규모, 방 수의 증가세가 뚜렷하였다.

2. 축소도시 가구의 주거 및 복지 서비스 이용 실태

1) 지역별 주거 실태

조사대상 비수도권 축소도시에 거주하는 가구의 주거실태를 4가지의 주택 성능(내구성, 기능성, 친환경성, 안전성) 영역으로 나뉘어 살펴보면 <Table 3>에서 보는 바와 같이 주택 성능의 결함을 호소한 가구 수는 모든 지역에서 등락이 엇갈리는 가운데 평균 성능 결함 건수는 지역과 시기에 상관없이 2개 미만이었으며, 대략 과반 안팎의 가구들이 1건의 성능 결함을 지적하였고, 주로 내구성과 기능성이 치중되었다. 주택 성능 영역별 개선은 지역마다 다소 차이를 보였는데, 성능 결함 건수가 절반으로 크게 줄어든 호남지역은 4가지 세부 영역에서 모두 큰 감소세를 보인 반면 결함 건수가 오히려 소폭 상승한 관동·호서지역은 친환경성 결함만 개선되었고 영남지역은 안전성을 제외한 영역에서 결함 건수가 감소되었다.

Table 3.

Description of Substandard Housing in Shrinking Cities of Non-SMA

CategoryGwandong-Hoseo Areaχ2 or t-value
(A&B)		Honam Areaχ2 or t-value
(C&D)		Yongnam Areaχ2 or t-value
(E&F)
2009(A)2018(B)2009(C)2018(D)2009(E)2018(F)
Number of Housing Inadequacya)Mean1.71.6t=-1.2141.71.8t=0.2281.91.7t=-1.502
Median1.01.01.02.02.01.0
S.D.0.820.740.940.980.910.89
One38(52.8%)42(53.2%)44(51.8%)19(48.7%)38(43.2%)49(55.7%)
Two22(30.6%)27(34.2%)χ2=0.56924(28.2%)13(33.3%)χ2=0.34026(29.5%)22(25.0%)χ2 =2.919
Three & more12(16.7%)10(12.7%)17(20.0%)7(17.9%)24(27.3%)17(19.3%)
Total72(100%)79(100%)85(100%)39(100%)88(100%)88(100%)
Housing InadequacyDurability49(40.8%)53(41.7%)χ2=3.086*59(39.6%)19(27.1%)χ2=39.905****61(36.8%)56(37.8%)χ2=4.448**
Functionality37(30.8%)53(41.7%)χ2=0.04744(29.5%)21(30.0%)χ2=19.193****60(36.1%)44(29.7%)χ2=10.216****
Environmental resilience30(25.0%)11(8.7%)χ2=19.692****30(20.1%)22(31.4%)χ2=5.705**40(24.1%)34(23.0%)χ2=3.905**
Safety & security4(3.3%)10(7.9%)χ2=0.78116(10.7%)8(11.4%)χ2=6.256**5(3.0%)14(9.5%)χ2=2.265
Total120(100%)127(100%)149(100%)70(100%)166(100%)148(100%)
Number of Housing Deficitsb) Mean1.61.5t=-1.830*2.01.5t=-2.215**2.12.0t=-0.491
Median1.01.02.01.02.01.0
S.D.0.891.011.021.091.161.15
One32(61.5%)27(77.1%)χ2=3.32120(37.0%)27(77.1%)χ2=14.474****16(42.1%)15(51.7%)χ2 =1.159
Two12(23.1%)3(8.6%)20(37.0%)3(8.6%)9(23.7%)4(13.8%)
Three & more8(15.4%)5(14.3%)14(25.9%)5(14.3%)13(34.2%)10(34.5%)
Total52(100%)35(100%)54(100%)35(100%)38(100%)29(100%)
Housing DeficitsHeating33(39.8%)22(42.3%)χ2=9.755****21(19.3%)21(39.6%)χ2=1.21516(20.0%)10(17.5%)χ2=3.677*
Toilet24(28.9%)10(19.2%)χ2=13.763****43(39.5%)14(26.4%)χ2=28.159****26(32.5%)18(31.6%)χ2=4.783**
Bathroom21(25.3%)12(23.1%)χ2=7.959***32(29.4%)10(18.9%)χ2=21.340****25(31.3%)20(35.1%)χ2=2.959*
Kitchen5(6.0%)5(9.6%)χ2=0.41813(11.9%)6(11.3%)χ2=5.647**8(10.0%)7(12.3%)χ2=0.638
Water & sewerage0(0.0%)3(5.8%)χ2=2.0110(0.0%)2(3.8%)χ2=1.4395(6.3%)2(3.5%)χ2=2.291
Total83(100%)52(100%)109(100%)53(100%)80(100%)57(100%)

Note. 1) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001; 2) a & b for minium (1.0) and maximum (4.0) except maximum (5.0) of Honam Area in 2018

한편, 주거의 질적 수준을 측정하는 최저주거기준은 5가지 영역(난방시설, 화장실, 목욕시설, 부엌, 상·하수도)에서 그 충족 여부를 조사한 결과, 기준 미달의 주택에 거주하는 가구 수는 9년 간 모든 지역에서 줄어들었으며, 호남지역의 미달 가구 수가 절반 이하로 하락하였다<Table 3>. 실제 최저주거기준 미달 건수가 세 지역 모두 대략 평균 2건 내외였으나, 호남지역에서 평균 건수와 복수 결함 건수 모두에서 감소폭이 가장 컸고 화장실, 목욕시설, 부엌의 기준 미달이 크게 개선되었다.

주택 성능과 최저주거기준 요건을 불충족한 주택에 거주하는 가구는 호남지역에서만 대폭 하락하였고 관동·호서지역과 영남지역의 감소 폭은 크지 않았다. 주택 성능이 적절하게 뒷받침되고 최저주거기준을 충족한 주택은 삶의 질에 직접적인 영향을 주는 거주성 확보와 직결되므로 시급히 해결되어야 할 중요한 사안이다. 역으로 성능과 기준 미달 주택을 장기간 방치 시 공가와 폐가로 이어지면서 도시 쇠퇴를 재촉하는 요인이 되며 나아가 도시의 경쟁력과 지속가능성을 잠식시키는 요인이 된다. 따라서 정기적인 주택 개·보수 지원, 체계적인 공가 정비 등 인구 유입을 위한 유인책으로서 지자체의 주택 스톡관리가 요구된다.

2) 지역별 주거 및 복지서비스 이용실태

축소도시에 거주하는 가구가 이용 중인 공공부문의 주거와 복지 서비스의 종류는 대략 8가지(의료비, 생계비, 물품, 직업 및 훈련, 가정 봉사, 식사 배달, 주택, 기타)로 구분되었고, 조사기간 동안 지역별 가구 수 증가를 고려할 때 서비스 항목별 이용 가구수가 모든 지역에서 크게 늘어났다<Table 4>. 공공서비스를 이용하는 가구 수는 관동·호서지역(112가구에서 331가구로 3배), 영남지역(107가구에서 283가구로 2.6배), 호남지역(204가구에서 381가구로 1.9배) 순으로 증가하였고, 가구당 이용 중인 서비스 종류의 평균 건수는 전체적으로 1건 미만(관동·호서지역 0.6건, 호남지역 0.9건 영남지역 0.5건)에서 2배 이상(관동·호서지역 1.5건, 호남지역 1.4건, 영남지역 1.3건) 급증하였으며, 특히 영남지역(2.7배)과 관동·호서지역(2.5배)의 증가 폭이 호남지역(1.6배) 보다 훨씬 높았다. <Table 4>에서 요약한 바와 같이 8가지 이용 서비스 중 특정 서비스(생계비, 의료비) 2가지의 쏠림 현상이 두드러졌다. 조사대상 세 지역 모두 9년 전 생계비의 이용률이 압도적으로 높았으나 이후 의료비의 이용률이 현저히 늘어났고 의료비 이용 가구 수 증가폭은 영남지역(7.7배)과 관동·호서지역(6.5배)이 호남지역(3.9배) 보다 훨씬 컸다.

Table 4.

Distribution of Housing and Social Services Used by Households in Shrinking Cities of Non-SMA

CategoryGwandong-Hoseo Areaχ2 or t-value
(A&B)		Honam Areaχ2 or t-value
(C&D)		Yongnam Areaχ2 or t-value
(E&F)
2009(A)2018(B)2009(C)2018(D)2009(E)2018(F)
Number of Services UsedMean1.72.2t=4.200****1.82.1t=3.923****1.52.0t=4.565****
Median1.02.01.02.01.02.0
S.D.1.040.971.030.900.800.93
Minimum1.01.01.01.01.01.0
Maximum6.05.06.05.04.05.0
Medicaid46(13.6%)297(58.7%)χ2=170.752****88(21.5%)341(59.7%)χ2=141.939****31(9.0%)238(52.7%)χ2=166.296****
Social Security100(29.6%)259(51.2%)χ2=38.679****189(46.1%)297(52.0%)χ2=3.342*95(27.6%)205(45.4%)χ2=26.170****
Necessity Goods26(7.7%)82(16.2%)χ2=13.161****50(12.2%)73(12.8%)χ2=0.07618(5.2%)43(9.5%)χ2=5.095**
Job & Training9(2.7%)48(9.5%)χ2=14.982****14(3.4%)63(11.0%)χ2=19.151****15(4.4%)46(10.2%)χ2=9.339****
Housekeeping6(1.8%)32(6.3%)χ2=9.752****10(2.4%)30(5.3%)χ2=4.835**5(1.5%)30(6.6%)χ2=12.486****
Meal Delivery3(0.9%)7(1.4%)χ2=0.42610(2.4%)4(0.7%)χ2=5.127**1(0.3%)2(0.4%)χ2=0.120
Housing Support5(1.5%)2(0.4%)χ2=2.895*7(1.7%)2(0.4%)χ2=4.835**0(0.0%)4(0.9%)χ2=3.060*
Others0(0.0%)5(1.0%)0(0.0%)2(0.4%)0(0.0%)4(0.9%)

Note. 1) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001; 2) Others including such social services as counseling, financial service, asset management available from 2018

의료비와 생계비 이외에도 직업 및 훈련 지원과 물품지원에 대한 수요가 상당히 늘어났는데 관동·호서지역은 물품 지원, 영남지역과 호남지역에서 직업 및 훈련 지원서비스의 이용이 대폭 늘어났다. 즉, 서비스 이용 가구에게 공공서비스 편익이 높은 현금 급여 서비스가 가장 선호되는 가운데 다양한 현물 급여 서비스의 이용이 많았으며, 특히 고령화에 따른 재가복지서비스인 가정봉사와 식사배달 서비스의 이용이 급증하였다. 반면 주택 관련 서비스 이용 가구 수가 감소한 가운데 영남지역에서만 증가하였는데 이는 성능 결함과 최저주거기준 미달 주택 수가 다른 지역들 보다 많은 점과 연관된다. 이처럼 주거 및 복지 서비스 이용 추이는 소득 및 자산, 연령에 기반한 공공서비스의 공급 특성상 축소도시에서 그 수요가 높을 수 밖에 없으며, 향후 공공서비스 수요는 축소도시의 인구구조 변화와 지역경제 상황에 연동하여 더욱 올라갈 수 있다.

3. 축소도시 가구의 거주환경 평가

1) 지역별 거주환경 만족도

조사대상 축소도시 거주 가구의 거주환경에 대한 주관적인 만족도를 살펴보면 <Table 5>에서 보는 바와 같이 모든 지역에서 전체적인 거주환경을 긍정적으로 평가하였고, 관동·호서지역의 가구가 가장 높게 만족한 반면 영남지역이 가장 낮은 만족도를 보였으며, 그 상승 폭은 호남지역에서 가장 컸다. 거주환경의 만족도를 각 세부 항목별로 살펴보면, 전체적인 거주환경에 대한 만족도의 평균을 웃도는 항목은 가족관계, 사회적 교류, 주거였으며 평균 이하를 밑도는 항목은 직업, 여가생활, 건강, 소득이었고 이러한 경향은 지역에 상관없이 유사하였다. 지역별 세부 항목의 변화폭에서 관동·호서지역은 여가, 직업, 주거, 그리고 호남지역은 거의 모든 항목(소득, 직업, 건강, 여가, 주택, 가족관계)에서 통계적으로 유의미하게(p<0.05) 향상되었다. 반면 영남지역은 여가, 직업, 소득에 대한 만족도가 증가하였으나 건강에 대한 만족도는 감소하여 지역의 소득 지원 방안과 의료 서비스의 공급이 절실히 요구되었다.

Table 5.

Domains of Residential Assessment of Households in Shrinking Cities of Non-SMA

CategoryGwandong-Hoseo Areat-value
(A&B)		Honam Areat-value
(C&D)		Yongnam Areat-value
(E&F)
2009(A)2018(B)2009(C)2018(D)2009(E)2018(F)
Overall SatisfactionMean3.53.74.479****3.43.65.128****3.33.54.422****
Median4.04.03.04.03.04.0
S.D.0.670.630.670.630.720.65
Satisfaction with Family RelationshipMean3.83.91.1513.83.92.262**3.93.8-1.213
Median4.004.004.004.004.004.00
S.D.0.790.650.760.610.770.64
Satisfaction with Social NetworkMean3.73.80.5423.73.71.756*3.73.70.613
Median4.04.04.004.04.04.0
S.D.0.720.600.790.580.830.58
Housing SatisfactionMean3.63.72.366**3.53.74.099****3.53.61.651*
Median4.04.04.04.04.04.0
S.D.0.770.690.820.660.890.73
Occupational SatisfactionMean3.23.65.377****3.13.46.206****3.23.43.903****
Median3.04.03.04.03.03.0
S.D.0.870.800.890.761.020.72
Satisfaction with LeisureMean3.13.57.517****3.13.45.612****3.03.34.654****
Median3.04.03.04.03.03.0
S.D.0.850.700.890.750.930.75
Satisfaction with HealthMean3.13.21.5452.93.35.695****3.33.1-2.481**
Median3.03.03.03.04.03.0
S.D.1.081.011.031.011.030.93
Satisfaction with IncomeMean2.73.04.3732.63.18.725****2.72.93.384****
Median3.03.03.03.03.03.0
S.D.0.830.920.840.880.970.86

Note: 1) * p<0.1, ** p<0.05, **** p<0.001; 2) All domains of residential assessment with minimum(1.0) and maximum(5.0) but minimum(2.0) for overall satisfaction in both Gwandong-Hoseo Area of 2009 and Yongnam Area of 2018, for social network among Gwandong-Hoseo Area of 2009 and Honam and Yongnam Areas of 2018, and for leisure in Gwandong-Hoseo Area of 2018

2) 지역별 거주환경 평가의 영향 변인

지역별 축소도시 가구의 주거와 전체적인 거주환경 평가에 영향을 주는 변인을 살펴보고자 다중회귀분석을 실시한 결과 <Table 6>에서 정리한 바와 같다. 주거 만족도의 영향 요인은 지역별 차이를 보인 가운데 대체로 주거실태와 거주환경을 구성하는 세부 항목들이 통계적으로 유의한 설명변수였으며 회귀식의 설명력은 지역과 시기에 상관없이 30% 안팎(29.4-33.4%)이었다. 관동·호서지역의 주거 만족도에 영향을 주는 변수는 9년 전 주택규모, 주택 성능 충족 여부, 가족관계, 사회적 교류, 직업가 통계적으로 유의미한 독립변수였으나 9년 후 주택유형, 주택성능 충족 여부, 최저주거기준 충족 여부, 가족관계, 여가, 소득으로 나타났다. 호남지역은 주택점유형태, 주택규모, 주택 성능 충족 여부, 최저주거기준 충족 여부, 직업, 소득에서 가구원 수, 주택유형, 주택규모, 주택 성능 충족여부, 최저주거기준 충족 여부, 가족관계, 사회적 교류, 건강, 소득으로 변동이 있었다. 영남지역의 영향 요인은 주택유형, 주택 성능 충족 여부, 사회적 교류, 소득에서 주택유형, 주택 성능 충족 여부, 최저주거기준 충족 여부, 주거 및 복지서비스 이용 여부, 가족관계, 여가, 소득으로 확대되었다. 세 지역 모두 주택 성능 충족 여부가 시기에 상관없이 부(−)적 관계의 영향 요인이었으며 그 영향력은 이전 보다 다소 감소하였다. 반면 9년 후 주요 변수로 주택유형, 최저주거기준 충족 여부, 가족관계, 소득이 등장하였으며 가족관계의 영향력이 비교적 커졌다.

Table 6.

Regression Analysis for Housing Satisfaction in Shrinking Cities of Non-SMA

VariablesGwandong-Hoseo AreaHonam AreaYongnam Area
200920182009201820092018
BSEBetaBSEBetaBSEBetaBSEBetaBSEBetaBSEBeta
(Constant)1.7680.3971.1380.3081.4720.3801.5710.3002.0870.4711.6100.379
Gender of Householder (D)0.1280.1240.068-0.0260.082-0.017-0.1570.144-0.091-0.1380.085-0.099-0.3520.162-0.153*-0.0970.099-0.062
Age of Householder0.0000.004-0.0050.0040.0030.0970.0040.0040.0800.0000.003-0.004-0.0020.005-0.041-0.0050.003-0.100
Educational Attainment-0.0510.043-0095-0.0140.031-0.0290.0030.0470.0060.0200.0290.045-0.0390.057-0.058-0.0350.035-0.067
Marital Status (D)-0.0560.120-0.0340.0020.0910.0010.2030.1440.1220.1000.0860.075-0.0390.157-0.0200.1900.1070.126
Household Size-0.0580.039-0.103-0.0020.035-0.003-0.0690.042-0.115-0.0640.030-0.129**0.0180.0500.027-0.0550.041-0.092
Household Income0.0000.000-0.0740.0000.0000.0130.0000.000-0.0770.0000.0000.0020.0000.000-0.106-0.0000.000-0.043
Housing Tenure Type (D)0.1580.0820.103*0.1080.0610.077*0.2260.0800.137***-0.0340.057-0.0250.1760.1110.0930.0890.0730.057
Housing Structure Type (D)0.0500.0880.0320.1380.0580.097**0.0750.0850.0450.1560.0520.117***0.3900.1000.221****0.1990.0690.135***
Housing Size0.0060.0020.270****0.0020.0010.1050.0020.0010.126**0.0030.0010.157***0.0030.0020.1240.0030.0020.119*
Number of Bedrooms-0.0490.059-0.0550.0030.0520.0040.0720.0600.0680.0210.0450.0240.0610.0840.0550.0370.0600.036
Housing Inadequacy (D)-0.5770.094-0.305****-0.2250.074-0.134***-0.2910.098-0.144***-0.1930.096-0.075**-0.4710.105-0.232****-0.3340.079-0.182****
Housing Deficits (D)-0.0710.112-0.033-0.3750.105-0.139****-0.2830.123-0.118**-0.4740.104-0.174****-0.0460.158-0.016-0.2700.132-0.090**
Housing & Social Services (D)-0.0440.095-0.027-0.1280.073-0.088*0.0990.0940.0610.0080.0660.006-0.0120.110-0.0060.1670.0800.111**
Satisfaction with Family Relationship0.1390.0530.142***0.2420.0470.226****0.1170.0580.109*0.1310.0440.121***0.1080.0630.094*0.2590.0550.226****
Satisfaction with Social Network0.1400.0580.132**0.0650.0570.0550.1210.0600.117*0.1630.0510.144****0.1550.0620.145**0.0910.0620.072
Occupational Satisfaction0.1510.0490.171***0.0520.0420.0600.1250.0500.137**0.0780.0420.090*0.0340.0520.0390.0120.0510.012
Satisfaction with Leisure0.0810.0470.090*0.1360.0450.137***-0.0330.053-0.0350.0390.0390.044-0.0330.055-0.0340.1240.0490.126**
Satisfaction with Health0.0350.0420.0500.0300.0330.0440.0360.0440.0450.1050.0300.160****0.0270.0520.032-0.0230.040-0.029
Satisfaction with Income-0.0100.051-0.0110.1140.0370.151***0.1510.0550.155***0.0650.0330.088**0.1860.0550.205***0.1010.0420.119**
F-value9.082****12.954****8.097****13.139****7.811****11.130****
R2adj.0.3340.3280.2650.3020.2940.316
N324490395563328439

Note. * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01, **** p<0.001

한편, 전체적인 거주환경의 주관적인 평가에 영향을 주는 변인은 지역과 시기에 관계없이 공통적으로 그 세부항목 7가지 변수들(가족관계, 사회적 교류, 주택, 직업, 여가, 건강, 소득)이 통계적 유의성을 보이며, 회귀식의 설명력을 60% 내외(58.4-68.7%)로 높였고 그 개별 변수들의 영향력은 조사 기간 중 다소 줄었으나 주택과 여가 변수의 영향력은 향상되었다<Table 7>. 이는 거주환경에 대한 주관적인 평가에 영향을 주는 변수들이 다양하지만 양질의 정주 환경은 물리적 생활터전(hardware), 생활서비스(software), 정서적 교감(heartware)이라는 삼각대(tripod)로 완성되며, 축소도시는 이 연결고리가 취약하여 생활난민으로 전락할 위기가 내재됨을 함의한다.

Table 7.

Regression Analysis for Overall Satisfaction with Residential Environment in Shrinking Cities of Non-SMA

VariablesGwandong-Hoseo AreaHonam AreaYongnam Area
200920182009201820092018
BSEBetaBSEBetaBSEBetaBSEBetaBSEBetaBSEBeta
(Constant)0.4690.284-0.1920.2040.0140.224-0.3300.1990.3000.2670.2050.259
Gender of Householder(D)0.0390.0860.024-0.0030.053-0.0020.0100.0830.007-0.0530.055-0.0400.0160.0890.009-0.0120.066-0.009
Age of Householder0.0010.0030.0220.0000.0020.0120.0060.0020.158***0.0020.0020.044-0.0040.003-0.077-0.0030.002-0.072
Educational Attainment-0.0200.030-0.0420.0060.0200.014-0.0300.027-0.0680.0270.0190.064-0.0630.031-0.116**-0.0050.023-0.011
Marital Status(D)-0.0010.083-0.001-0.0120.060-0.009-0.0180.083-0.0140.0030.0550.0020.0180.0860.0110.0130.0720.009
Household Size0.0070.0270.015-0.0010.023-0.0020.0140.0240.0290.0240.0190.0500.0060.0270.010-0.0280.027-0.053
Household Income0.0000.0000.0330.0000.0000.0100.0000.0000.0350.0000.000-0.0540.0000.0000.0450.0000.0000.047
Housing Tenure Type(D)0.0120.0580.0090.0700.0400.055*0.0280.0470.0210.0590.0370.046-0.0220.061-0.0140.0760.0490.056
Housing Structure Type(D)-0.0110.061-0.0080.0230.0380.0180.0400.0490.029-0.0490.034-0.0390.0810.0560.056-0.0000.0470.000
Housing Size0.0000.001-0.010-0.0010.001-0.0320.0000.001-0.0240.0010.0010.0340.0010.0010.0510.0010.0010.062
Number of Bedrooms-0.0510.041-0.0650.0610.0340.077*-0.0420.035-0.048-0.0140.029-0.017-0.0040.046-0.004-0.0670.040-0.073*
Housing Inadequacy(D)-0.1560.069-0.095**0.0500.0490.0290.0630.0570.038-0.0520.062-0.0210.0590.0600.036-0.1030.054-0.064*
Housing Deficits(D)-0.0260.078-0.014-0.1080.070-0.044-0.0600.072-0.0300.0650.0680.0250.0810.0870.035-0.0160.089-0.006
Housing & Social Services(D)-0.0960.066-0.0670.0180.0480.013-0.0660.054-0.049-0.0130.043-0.010-0.0490.061-0.0310.0240.0540.018
Satisfaction with Family Relationship0.1380.0370.161****0.1380.0320.143****0.1770.0340.202****0.0840.0280.081***0.1480.0350.158****0.1790.0380.177****
Satisfaction with Social Network0.2250.0400.243****0.2320.0370.216****0.1540.0350.180****0.2680.0330.248****0.2080.0340.239****0.2530.0410.226****
Housing Satisfaction0.0360.0400.0410.1220.0300.134****0.1230.0300.150****0.1750.0280.185****0.0780.0310.095**0.0960.0330.109***
Occupational Satisfaction0.2180.0340.284****0.1150.0270.146****0.1070.0290.142****0.1330.0270.162****0.1260.0290.178****0.1740.0340.194****
Satisfaction with Leisure0.1730.0330.220****0.2690.0300.300****0.1830.0310.243****0.2670.0250.320****0.1440.0300.187****0.1790.0330.207****
Satisfaction with Health0.0450.0290.0730.0670.0220.107***0.0880.0250.135****0.0750.0200.121****0.0890.0290.127***0.0630.0270.091**
Satisfaction with Income0.1100.0360.135***0.0800.0250.116****0.1100.0320.137****0.0390.0220.055*0.1670.0310.226****0.0820.0280.109***
F-value22.405****44.447****33.482****56.953****34.704****33.404****
R2adj.0.5840.6510.6340.6760.6870.608
N321490394563323439

Note: * p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01, **** p<0.001

IV. 결 론

탈산업사회로 접어든 우리나라는 성장 동인이 강력했던 고성장-인구증가 시대의 도시 팽창에서 저성장-인구감소시대의 도시 축소로 이행 중이며, 비수도권의 중소도시를 중심으로 인구절벽에 따른 도시 소멸이라는 위기감이 고조되고 있다. 최근 수도권 인구 수가 비수도권 인구 수를 역전하면서 비수도권 축소도시와 지역 주민의 생활 수준이 국가 경쟁력 제고와 국토관리의 새로운 당면과제로 떠오르게 되었다. 이에 본 연구에서는 비수도권 지역의 중소도시 중 장기간 인구 감소가 진행 중인 도시, 일명 축소도시에 거주하는 가구와 거주 특성을 지역별로 나뉘어 그 변화를 종단적으로 분석하였다. 그 주요 결과를 간략하게 요약하면, 조사대상 축소도시 거주 가구는 과거 기혼 중년층 남성 가구주의 4인 가구가 많았으나 생산가능 연령인구인 청·중년층 가구의 유출에 의한 인구 감소는 가구주의 고령화를 가속화시켜 유배우 가구의 사별로 인한 여성 가구주, 후기 고령인구, 가구 규모의 축소에 따른 1-2인 가구가 현저히 증가하였다. 지역별 특징에서 관동·호서지역과 영남지역은 가구 수축, 호남지역은 가구소득 상승이 뚜렷하였다.

조사대상 가구들이 거주하는 주택은 대체로 방 3개의 소형으로 자가 소유였고, 조사기간 중 호남지역에서 중소형 이상의 주택 거주 비율과 방 수 증가로 거주 여건이 개선되었다. 대부분의 가구들은 주택 성능과 최저주거기준이 충족된 주택에 거주하였으나 일부 가구들은 미달된 주택에 거주하였으며 조사기간 중 감소세를 보였다. 지역별로 호남지역에서 주택 성능과 최저주거기준 미달 주택에 거주하는 비율이 현저히 감소된 반면 나머지 지역에서 개선 여지가 여전히 남았다. 관동·호서지역에서 주택성능(친환경성)과 주거기준(화장실, 난방시설, 목욕시설) 미달 주택에 거주하는 가구 수가 줄었으며, 영남지역에서 주택성능(기능성, 내구성, 친환경성)과 기준(화장실)이 미달된 주택에 거주하는 가구 비율이 다소 감소하였다. 인구 고령화의 영향으로 주거 및 복지 서비스 이용이 크게 늘어났고, 가구당 이용 서비스 건수의 증가에도 불구하고 의료비와 생계비와 같은 특정 공공서비스(현금급여)에 편중되었다.

마지막으로 전체적인 거주환경에 대한 주관적 평가는 긍정적이었으며, 세부적으로 소득, 직업 건강, 여가, 주택 등 하위 항목에 대한 만족도 향상이 두드러졌고, 관동·호서지역과 영남지역은 여가와 직업에 대한 만족도가 증가하였으나 영남지역은 건강과 소득에 대한 만족도가 부정적이었다. 이들 세부 항목들은 전체적인 거주환경 평가의 중요한 설명변수였으며, 특히 사회적 교류와 여가의 영향력이 모든 지역에서 높아졌다. 이처럼 축소도시에 거주하는 가구들은 공통적인 특성을 보였으나 거주환경은 지리적 위치와 시간에 따른 차이가 있었고, 전체적인 거주환경의 평가에 영향을 주는 요인은 주거기반의 일상생활 제반요소로 그 영향력은 이전보다 더욱 커졌다.

초고령 사회의 진입이 앞당겨지고 인구절벽 시대가 도래한 상황에서 축소도시는 인구감소와 경제쇠퇴가 본격화됨에 따라 스마트 전략을 통해 도시 축소를 기회로 국면전환을 모색할 필요가 있다. 무엇보다 지역 간 생활문화의 격차가 더욱 커지므로 지역 주민들에게 양질의 생활수준 보장이 무엇보다 시급하다. 따라서 중심도시와 인근도시를 아우르는 거점형 통합생활권역을 지정하여 각 권역별 인적 및 물적 자원의 수급 재조정, 지역 간 문화 교류와 상생 협력 체계 구축, 도시 인프라와 생활 서비스의 공유, 지역밀착형의 주거 및 생활서비스의 전달체계 재편, 지역 공동체 문화 연계 등이 요구된다. 아울러 주택성능과 최저주거기준이 미달된 주택의 수선, 공가 및 거주 부적합 주택의 정비 등을 통한 주택 스톡 관리가 요구되며, 지역 특성에 따른 공공서비스 수급 및 관리 계획를 탄력적으로 재수립해야 한다. 이를 위해 주거기반 생활서비스의 표준화와 정확한 지역사회 욕구 사정이 선행되어야 하므로 정책조사 수립과 시행이 이루어져야 한다.

Notes

[8] 1) 호남지역과 영남지역의 인구유출은 광역자치단체 중 가장 높으며 최근 2000년부터 20년 간 지속되었고, 유출된 인구 상당수는 수도권으로 유입되었음(Statistics Korea, 2020)

[9] 2) 2018년과 2019년 총인구의 평균 연령은 각각 41.8세, 42.4세였으며, 전남(45.4세, 45.9세), 경북(44.4세, 45.0세), 강원(44.3세, 44.9세), 전북(43.9세, 44.5세), 충북(42.4세, 42.9세), 경남(42.3세, 42.9세) 충남(42.3세, 42.8세), 서울(41.9세, 42.4세), 제주(41.1세, 41.6세), 인천(41.0세, 41.5세), 경기(40.3세, 40.8세) 순으로 높았고, 전국 중위 연령은 42.7세, 43.3세였으며, 전남(47.5세, 48.1세), 강원(46.2세, 46.9세), 경북(46.1세, 46.9세), 전북(45.4세, 46.2세), 경남(43.7세, 44.5세), 충북(43.5세, 44.1세), 제주(42.1세, 42.7세), 서울(42.1세, 42.5세), 인천(41.9세, 42.4세), 경기(41.0세, 41.5세) 순으로 높았음(Statistics Korea, 2020).

[10] 3) 조사대상 비수도권 축소도시들은 선행연구들의 결과와 유사함(Lee & Han, 2014; Koo et al., 2016; Koo, Kim, & Lee, 2017).

[11] 4) 한국복지패널(KoWePS)은 보건복지부의 대표적인 복지정책 수립용 전국 대상의 종단면 조사로, 2006년부터 한국보건사회연구원과 서울대사회복지연구소가 공동 수행해 오며, 연령, 소득계층, 경제활동상태 등에 따라 다양한 인구집단의 생활실태와 복지욕구 등을 역동적으로 파악하는 국내 가구단위 패널조사 중 두 번째로 가장 큼(Korea Welfare Panel Study, 2020).

Acknowledgements

본 논문은 2018년도 정부(교육부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었음(과제번호: 2018R1D1A1B07040295).

References

1

Chun, K.-K., & Chun, H.-J. (2016). A study on the planning issues of shrinking communities for smart decline. Journal of the Korean Regional Development Association, 28(1), 1-28.

2

Kang, I. H. (2019). An empirical study of the state and urban shrinkage in Korean small cities. Journal of The Korean Regional Development Association, 31(5), 45-72.

3

Kim, H., & Seo, J. (2016). Gentrification. Seoul: Communication Books.

4

Kim, J.-G. (2020). Regional development policy focusing on the urban decline and urban management costs. Journal of the Association of Korean Geographers, 9(1), 147-156.

10.25202/JAKG.9.1.10
5

Kim, S., Koo, H., Lim, J., Kwon, Y., Lim, J., & Oh, Y. (2017). Opportunity of population decline toward shrinking cities. Urban Information Service, 427, 4-21.

6

Korea Welfare Panel Study (2020). Korea welfare panel study portal. Retrieved from https://www.koweps.re.kr:442/data/data/list.do

7

Koo, H., Kim, T., & Lee, S. (2016). Urban Shrinkage in Korea: Current Status and Policy Implications. Sejong Special Self-Governing City: Korea Research Institute for Human Settlements.

8

Koo, H., Kim, T., & Lee, S. (2017). City diet of shrinking cities. KRIHS Policy Brief 616, 1-8.

9

Korea Ministry of the Interior & Safety (2020). Statistics on registered population portal. Retrieved from https://jumin.mois.go.kr/index.jsp

10

Lee, D.-G. (2019). A Study of Visualization about Shrinking Phenomenon in Small and Medium-sized Local Cities and Experimental Forecast about the Impacts. Master Thesis, Graduate School of Kyungpook National University

11

Lee, H. (2017). Upsizing shrinking cities. Urban Information Service, 427, 2-3

12

Lee, H., & Han, S. (2014). Shrinking Cities in Nowhere. Anyang City, Gyeonngi Province: Korea Research Institute for Human Settlements.

13

Lee, H,, & Choi, K. (2019). Regional disparities of housing outcomes in non-Seoul metropolitan areas facing depopulation and deurbanization. Journal of the Korean Housing Association, 30(3), 87-99.

10.6107/JKHA.2019.30.3.087
14

Lee, S.-S., Jeon, H.-J., & Lee, J.-S. (2018). An investigation into the evaluation criteria, cases and causes of urban shrinkage. SH Urban Research & Insight, 8(3), 83-100.

10.26700/shuri.2018.12.8.3.83
15

Lim, H. B. (2017). Urban planning using shrinking city in population declining age. Journal of the Korean Urban Management Association, 30(2), 87-114.

10.36700/KRUMA.2017.06.30.2.87
16

Park, M.-H. (2019). Classification and Urban Regeneration Plan Assessment for the Shrinking Cities. Master Thesis, Graduate School of University of Seoul.

17

Seong, E., Lim, Y., Sim, K., & Yoon, Z. (2015). Shrinking Smart. Strategies and Planning for Revitalization of Shrinking Communities. Sejong Special Self-Governing City: Architecture & Urban Research Institute.

18

Statistics Korea (2020). National statistics portal. Retrieved from https://kosis.kr/index/index.do

19

Weon, K.-H., Chae, S.-J., & Song, C.-S. (2010). Strategies to Revitalizing Shrinking Cities in a Population-Declining Era: Through the Small- and Medium-sized Cities of Korea. Cheongju City: Chungbuk Research Institute.

20

Yun, T. (2017). A DSGE model for shrinking cities in Korea. Journal of Economic Theory and Econometrics, 28(2), 1-28.

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