I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
세계적으로 유례없는 최단기간 초고속 경제성장은 산업화와 도시화 과정에서 우리나라 대표 가구유형을 핵가족으로 변모시켰고 이어 진행된 현대화와 탈산업화는 가구의 소핵화(nuclearlization)를 가속화시켰다. 고도 개발 성장시대였던 1970년대와 1980년대 가장 흔한 가구유형은 5인 이상 가구였으나(1970년 61.5%, 1980년 49.9%) 1990년대와 2000년대는 4인 가구로 탈바꿈시켰다(1990년 29.5%, 2000년 31.1%) (Lee, 2014; Statistics Korea, 2019). 이어 2010년 2인 가구 비율(24.3%)이 가장 높았고 급기야 2015년부터 전체 가구의 1/4 이상(27.2%)을 차지한 1인 가구가 오늘날 대표하는 가구유형이 되었다(Lee, 2017; Statistics Korea, 2019). 과거 1인 가구는 주로 가족해체(예, 사별, 이혼, 별거 등)에 의해 발생하였으나 최근 학업 및 구직기간 연장, 결혼 지연 또는 포기, 여성의 적극적인 경제활동 참여 등으로 청년층이 유입되면서 1인 가구는 연령대의 양극화 경향을 보인다(Ronald, 2006; Forrest, 2012; Lee & Kim, 2018). 저출산의 장기화1)로 청년층 인구의 급감하는 가운데 1인 가구 증가세가 지속되면서 최근 주택정책의 집중대상층으로 청년층이 포함되었고 이들을 위한 주거안정의 중요성이 커졌다. 실제 청년층 인구는 경제성장의 중심축인 동시에 소비시장의 핵심적인 역할을 맡으므로 청년층 인구 및 가구 감소(또는 증발)는 국가와 사회 전반(예, 재정, 교육, 국방 등)에 걸쳐 막대한 영향을 주며, 주택 소비와 자산 시장 나아가 도시구조와 주거문화까지 재편시킨다(Lee & Kim, 2018). 아울러 경제 세계화(economic globalization)로 노동시장의 유연성(예, 저임금의 비정규직)은 고용불안을 야기하고 근로빈곤층을 양산하며 높아진 주거비를 감당하기 힘든 주거불안을 초래하였다. 또한 저성장과 인구 고령화로 구직난이 심화되는 고용 환경에서 청년층 실업률2)은 악화되고 노동시장에 갓 진입한 청년층도 소득여력이 크지 않아 주택시장에서 불리한 위치로 흡수된다. 이러한 상황에서 독립된 가구를 형성하는 청년층은 부모 지원이 없으면 열악한 주거수준이나 과도한 주거비 부담 같은 주거문제를 경험하게 되는 주거불안층으로 내몰리고 특히 청년층 1인 가구는 미취업 시 주거빈곤층으로 전락할 수 밖에 없다. 비록 최저주거기준의 도입과 개정이 오래 전 이루어졌음에도 불구하고 전국 청년층 1인 가구의 주거실태를 파악하고 이들의 주거수준을 살펴본 종단적 연구는 극히 제한적이다. 따라서 본 연구는 신(新)주거불안계급 및 신(新)주거취약계층으로서 청년층 1인 가구의 주거수준을 종단면으로 비교하고 이와 관련하여 가구의 주관적인 평가에 영향을 주는 변인을 분석하고자 한다. 구체적으로 2008년과 2016년 2개년도의 미시자료를 이용하여 수도권과 비수도권 지역으로 나뉘어 청년층 1인 가구의 사회경제적 차이를 살펴보고 주택특성과 주거 및 전체적인 만족도의 변화를 분석하며, 가구의 주거 및 전체적인 만족도 평가에 영향을 주는 변인을 파악한다.
2. 연구의 방법 및 범위
본 연구는 청년층 1인 가구의 사회경제적 특성과 주거수준의 변화를 종단적으로 분석하고자 2008년도 및 2016년도 주거실태조사(Korea Housing Survey, KHS)를 활용하였다. 본 연구의 청년층 가구는 KMLIT(2017a)의 주거복지로드맵에서 제시한 청년 연령(만 19-39세)에 근거하여 단독 가구를 형성한 경우로 한정하였다. 주거와 관련하여 다양한 항목들을 포함하는 주거실태조사(KHS)는 2017년부터 연차 조사 시행, 표본 확대(6만 가구), 문항 보완 등으로 개편되어 적시성이 매우 높으나 본 연구가 최저주거기준 개정 전후의 청년층 1인 가구 주거수준을 비교하기 위해 조사 자료의 연속성이 중요하게 고려되었다. 이에 본 연구의 의도에 부합하는 격년제 실태조사에서 동일한 설문문항으로 구성된 미시자료로 제한한 후 조사기간 간격을 극대화할 수 있는 점을 고려하여 2008년과 2016년 조사 데이터를 사용하였다. 조사대상 청년층 1인 가구를 선별하여 결측치를 제외한 결과 2008년 1,227 가구와 2016년 754 가구의 총 1,981가구를 추출하여 다음과 같은 연구문제에 따라 8년 간의 변화를 추정하였다.
<연구문제 1> 청년층 1인 가구의 사회경제적 특성에 어떠한 변화가 있는가?
<연구문제 2> 청년층 1인 가구의 주거수준에 어떠한 변화가 있는가?
<연구문제 3> 청년층 1인 가구의 주거 및 전체적인 만족도 평가에 영향을 주는 변인은 무엇인가?
SPSS 25.0 통계프로그램을 이용하여 카이검정, 티검정, 요인분석, 일괄투입방식의 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였고, 아래와 같은 분석 모형으로 각 시기별 가구의 주관적인 평가에 영향을 주는 변인을 추정하였다. 종속변수는 주거 만족도와 전체적인 만족도 두가지로 구분하였고, 독립변수 중 가구주의 성별(여성=1), 교육수준(대졸 미만=1), 근로 여부(비근로=1), 거주지역(비수도권=1), 주택점유형태(월세=1), 주택유형(공동주택=1), 최저주거기준 충족 여부(미달=1) 등 변수 값을 더미변수로 설정하였다.
II. 선행연구 고찰
1. 청년층 인구 및 1인 가구의 현황
청년층 정의는 국가와 사회(예, OECD의 15-29세)에 따라 다를 뿐만 아니라 국내 지자체 조례(예, 청년 기본 조례의 만 34세 이하)나 각종 법령(예, 청년고용촉진 특별법의 15-29세, 계류 중인 청년기본법 안의 18-34세, 대통령직속청년위원회의 19-39세 등)에서 조차 다양하게 규정된다(KMGL, 2019). 이에 본 연구에서는 KMLIT(2017a)의 주거복지정책대상인 청년층 연령 기준으로(만 19-39세) 설정한다. 아울러 통계청이 규정하는 가구 정의인 1인 또는 2인 이상이 모여서 취사, 취침 등 생계를 같이 하는 생활단위를 기초하였다. 따라서 본 연구에서 청년층 1인 가구는 19-39세의 성인 1인이 독립된 가구를 형성하여 독자적으로 살림을 꾸리는 주생활단위를 의미한다.
Statistics Korea(2019)에 따르면 우리나라 청년층(19-39세) 인구는 2008년 1,647만 명(33.3%)이었으나 2016년 1,491만 명(29.2%)으로 줄어들었다. 8년 간 총 인구가 소폭 증가(171만명, 3.5%,)한 것과 대조적으로 청년층 인구는 156만명(−9.5%) 축소되었고 특히 청년층 여성인구의 감소폭(−10.5%)이 남성(−8.5%)보다 더 컸다(Statistics Korea, 2019). 청년층 인구 감소로 청년층(20-39세) 가구주 수도 줄어들어 2008년 500만 가구(29.6%)에서 2016년 455만 가구(23.6%)로 감소(−8.9%)하였다(Statistics Korea, 2019).
한편 청년층(20-39세) 1인 가구는 2016년 기준 전체 가구(1,937만 가구)의 9.7%(188만 가구)로, 이는 총 1인 가구(약 540만 가구)의 1/3(34.8%)이었고, 청년층 1인 가구 중 남성 비율(59.2%)이 여성(40.8%)보다 더 높았다(Statistics Korea, 2019). 또한, 동년 청년층 1인 가구의 거주 지역은 수도권(52.3%)이 비수도권(47.7%)보다 약간 더 높았고, 청년층 1인 남성 가구가 수도권(49.8%)과 비수도권(50.2%) 지역 간 거주 비율이 비슷한 반면 청년층 1인 여성 가구는 수도권(55.4%) 거주 비율이 약간 더 높았다(Statistics Korea, 2019). 한편, 통계청의 2016년 인구총조사에 따르면, 청년층 1인 가구 절대 다수는 주택에 거주하고 있었으나 주택 외 거처에 거주하는 비율(13.1%)이 상당하였다. 주택에 거주하는 청년층 1인 가구 중 과반수 이상(57.9%)은 단독주택에 거주하였으며, 그 다음으로 아파트(25.7%), 다세대주택(11.7%), 연립주택1.4%) 순이었고 오피스텔에 거주하는 비율(4.2%, 22.5만 가구)도 적지 않았다(Statistics Korea, 2019). 이러한 청년층 1인 가구의 주택유형별 거주 비율은 성별에 상관없이 유사하였다.
2. 관련 선행연구 고찰
청년층 1인 가구에 관한 주거 연구는 상당수 있었으나 생애주기별, 세대별, 연령층별로 살펴보는 비교 연구의 일부로 다루고 있거나(Kim & Chung, 2011; Sung, 2013; Park, Kim, & Choi, 2013; Joung & Oh, 2014; Kwon & Park, 2014; Kang & Lee, 2016; Lee, 2016; Kang, 2017; Kwon & Choi, 2018) 특정 지역에 국한된 횡단면 연구(Kim, 2013; Kim & Kim, 2017; Jo & Kim, 2018; Kim, 2018)로 연구내용의 일부(예, 주택소비, 주거환경만족도와 주택점유형태의 결정요인, 주거범죄의 취약성, 주거이동 등)만 다루고 있었다. 또한 청년층 1인 가구에 관한 연구(Ha, Kim, & Kim, 2017; Park et al., 2017) 조차 연령범위(19-34세)가 제한되어 포괄적인 연령범위의 청년층(19-39세)을 대상으로 미시자료를 활용한 종단 연구는 전무하였다. 주요 선행 연구들 중 본 연구와 직간접적으로 관련된 내용을 발췌하여 간략하게 요약하면 다음과 같다. 먼저 청년층 1인 가구의 특성을 살펴보면, 청년층(35세 이하) 1인 가구는 만혼으로 형성되며 도심지향적 거주가 뚜렷하다(Kim, 2013). 청년층(20-39세) 1인 가구는 중년층(40-64세)과 노년층(65세 이상)보다 그 이질성과 다양성이 더 클 뿐만 아니라 대체로 고학력의 미혼 남성들이 도시지역에 월세로 거주하고 원가족으로부터 경제적 독립을 유지하며 저임금의 상용직 종사 비율이 대체로 높아 고용불안과 경제적 불안이 크다(Kang & Lee, 2016). 이로 인해 1인 청년들(만 19-34세)의 독립은 주거비 지원의 부모의존이 불가피하다(Park et al., 2017). 또한 청년층(34세 이하) 1인 가구의 소비지출 중 주거비 부담 정도에 따라 4가지(다양한 활동지향형, 음식숙박비지출 중심형, 주거비지출 중심형, 교통비지출 중심형)로 구분하였을 때, 주거비지출 중심형은 총 지출의 2/5 이상(44%)이 주거비였고 주로 도시 월세 거주자였다(Sung, 2013). 또한 주거비지출 중심형은 소득, 가계지출규모가 다른 유형과 비교하여 가장 낮은 반면 비취업자의 비율이 가장 높았으며 적자가구의 비율도 가장 높았다(Sung, 2013). 이처럼 경제적 요인은 청년층 1인 가구의 주거수준에 결정적인 영향을 준다. 실제 40세 미만 1인 가구는 소득이 대체로 낮아 자가보다 차가를 더 선택하고(Park, Kim, & Choi, 2013), 30대 이하 소형가구의 주택점유형태는 소득, 자산, 주거비용 등에 의해 결정되며(Kim & Chung, 2011), 20-30대 12인 가구의 주택점유형태는 슈바베지수와 같은 경제적 여건이 좌우하고(Joung & Oh, 2014; Lee, 2016), 청년(20-34세) 1인 가구는 항상소득과 연령이 높을수록 자가를 그리고 상대가격이 높을수록 차가를 선택한다(Jo & Kim, 2018).
한편, 청년층 1인 가구의 주거 평가는 다양한 요인으로 설명될 수 있는데, Kim(2018)은 청년층(20-39세) 1인 가구가 상당히 이질적임에도 불구하고 주거자산 축적 및 주거안정은 중년층(40-64세)과 노년층(65세 이상)보다 낮지만 주거환경 만족도와 삶의 만족도는 더 높은 공통점을 보인다고 주장하였다. 아울러 1인 가구의 주거만족도는 인구학적, 경제적, 입지적 특성과 정(+)의 관계를 보이나(Kim & Kim, 2017), 청년층(30대 이하) 1인 가구의 주거환경 만족도 영향요인은 주택 만족도, 치안 만족도, 출퇴근시간 만족도 순으로 통계적 유의성을 나타내며, 고소득층 청년층 1인 가구는 주택점유형태에 대한 관심이 높은 반면 저소득층 청년층 1인 가구는 온전한 주택여부, 문화시설, 출퇴근시간, 치안문제가 더 주효한 요인이었다(Kwon & Park, 2014). 흔히 청년층 1인 가구는 주거지가 취약한 경우가 많아 범죄에 쉽게 노출된다. 1인 가구는 다른 가구유형보다 전체범죄피해율 뿐만 아니라 신체, 재산, 주거침입 피해율이 높았으며, 청년(33세 이하) 1인 가구의 범죄 피해가능성은 성인(34-64세)이나 노인(65세 이상)보다 컸고, 특히 33세 이하 1인 여성 가구의 피해가능성이 높았다(Kang, 2017). 실제 청년 1인 가구의 범죄피해 가능성은 거주지역의 물리적 무질서 수준이 높을수록 크고 청년 1인 여성 가구의 범죄 피해 가능성과 주거침입피해는 남성보다 각각 2.3배와 11배 높았다(Kang, 2017). 이와 함께 Ha, Kim, and Kim(2017)은 주거침입 범죄두려움과 자기보호 행동은 1인 가구가 다인 가구보다 그리고 여성이 남성보다 더 높았으며, 주거침입 범죄두려움의 결정요인은 주거지 근처의 무질서인 반면 주거침입 자기보호 행동의 예측 변인은 주거지 무질서 인식과 가구 방범수준이라고 강조하였다. 또한 경제적 요인과 환경적 요인으로 청년층 1인 가구는 자발적 또는 비자발적 주거이동이 빈번할 수 밖에 없는데, Kwon and Choi(2018)은 청년기(39세 이하) 1인 가구의 주거이동에 결정 변인으로 주택점유형태를 지적하였고 임차가구가 자가보다 6.9배 더 크고 지상층 거주 청년가구의 주거이동확률이 지하층 거주 가구보다 2.7배 더 높으며 원룸에 거주하지 않는 가구의 주거이동 가능성이 원룸에 거주하는 가구보다 1.6배 더 크다고 주장하였다. 이상에서 살펴보았듯이 청년층 1인 가구는 사회경제적 특성이 매우 다양하고 고용상태와 소득 등 한정된 가용자원이 주거수준을 결정하며 나아가 입지적 요소와 함께 주거 질과 거주성 평가에 영향을 준다.
III. 결과분석 및 논의
1. 청년층 1인 가구의 사회경제적 특성
조사대상 청년층 1인 가구의 사회경제적 특성이 시 계열적, 지역적으로 어떻게 변화되었는지 살펴보고자 <Table 1>로 정리하였다. 전체적으로 청년층 1인 가구 수는 2008년과 비교하여 2016년 들어 대폭 감소하였고(−62.7%), 지역별 성비 하락폭은 비수도권의 여성(−82.7%)에서 더 두드러졌다. 이는 자연 감소 뿐만 아니라 비수도권 지역의 전출이 동시에 발생한 결과로 해석된다.
Table 1.
Changing Socioeconomic Characteristics of Young One-Person Households
| Category | Total | χ2 or t-value | Seoul Metropolitan Area (SMA) | χ2 or t-value | Non-SMA | χ2 or t-value | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2008 | 2016 | 2008 | 2016 | 2008 | 2016 | |||||
| Gender | Male | 684(55.7%) | 439(58.2%) | 1.167 | 323(52.8%) | 173(49.6%) | 0.916 | 361(58.7%) | 266(65.7%) | 5.023** |
| Female | 543(44.3%) | 315(41.8%) | 289(47.2%) | 176(50.4%) | 254(41.3%) | 139(34.3%) | ||||
| Total | 1,227(100%) | 754(100%) | 612(100%) | 349(100%) | 615(100%) | 405(100%) | ||||
| Age (years old) | Mean | 28.8 | 29.4 | 2.478** | 29.7 | 30.4 | 2.037** | 27.9 | 28.6 | 1.888* |
| S.D. | 5.282 | 5.534 | 4.832 | 5.142 | 5.565 | 5.736 | ||||
| Median | 28.0 | 29.5 | 29.0 | 31.0 | 27.0 | 28.0 | ||||
| Minium | 19 | 19 | 19 | 19 | 19 | 19 | ||||
| Maximum | 39 | 39 | 39 | 39 | 39 | 39 | ||||
| 19-24 | 280(22.8%) | 174(23.1%) | 18.770**** | 93(15.2%) | 47(13.5%) | 7.465* | 187(30.4%) | 127(31.4%) | 12.456*** | |
| 25-29 | 428(34.9%) | 203(26.9%) | 226(36.9%) | 106(30.4%) | 202(32.8%) | 97(24.0%) | ||||
| 30-34 | 308(25.1%) | 201(26.7%) | 179(29.2%) | 110(31.5%) | 129(21.0%) | 91(22.5%) | ||||
| 35-39 | 211(17.2%) | 176(23.3%) | 114(18.6%) | 86(24.6%) | 97(15.8%) | 90(22.2%) | ||||
| Total | 1,227(100%) | 754(100%) | 612(100%) | 349(100%) | 615(100%) | 405(100%) | ||||
| Educational Attainment | High school diploma & lower | 589(48.1%) | 344(45.6%) | 1.168 | 254(41.5%) | 123(35.2%) | 3.653* | 335(54.7%) | 221(54.6%) | 0.003 |
| College graduate | 635(51.9%) | 410(54.4%) | 358(58.5%) | 226(64.8%) | 277(45.3%) | 184(45.4%) | ||||
| Total | 1,224(100%) | 754(100%) | 612(100%) | 349(100%) | 612(100%) | 405(100%) | ||||
| Employment Status | Employed | 907(73.9%) | 530(70.3%) | 3.086* | 515(84.2%) | 279(79.9%) | 2.741* | 392(63.7%) | 251(62.0%) | 0.326 |
| Unemployed | 320(26.1%) | 224(29.7%) | 97(15.8%) | 70(20.1%) | 223(36.3%) | 154(38.0%) | ||||
| Total | 1,227(100%) | 754(100%) | 612(100%) | 349(100%) | 615(100%) | 405(100%) | ||||
| Employment Position | Salaried worker | 796(88.2%) | 476(90.2%) | 0.822 (a) | 452(88.1%) | 250(89.6%) | 0.402 (a) | 344(88.4%) | 226(90.8%) | 0.405 (a) |
| Regular worker | 666(73.8%) | 390(73.9%) | 376(73.3%) | 210(75.3%) | 290(74.6%) | 180(72.3%) | ||||
| Irregular worker | 130(14.4%) | 86(16.3%) | 76(14.8%) | 40(14.3%) | 54(13.9%) | 46(18.5%) | ||||
| Self-employed | 106(11.8%) | 52(9.8%) | 1.867 (b) | 61(11.9%) | 29(10.4%) | 0.480 (b) | 45(11.6%) | 23(9.2%) | 2.922 (b) | |
| Small business owner | 106(11.8%) | 52(9.8%) | 61(11.9%) | 29(10.4%) | 45(11.6%) | 23(9.2%) | ||||
| Total | 902(100%) | 528(100%) | 513(100%) | 279(100%) | 389(100%) | 249(100%) | ||||
| Household Income (ten thousand KRW) | Mean | 149.2 | 170.6 | 3.660**** | 173.9 | 192.9 | t=2.247** | 124.4 | 151.3 | 3.413*** |
| S.D. | 114.258 | 132.362 | 109.148 | 133.615 | 113.974 | 128.359 | ||||
| Median | 150.0 | 200.0 | 180.0 | 200.0 | 120.0 | 170.0 | ||||
| Minium | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | ||||
| Maximum | 1000 | 1000 | 1000 | 1000 | 1000 | 500 | ||||
| 49 & less | 282(23.6%) | 210(27.9%) | 101.303**** | 88(14.7%) | 68(19.5%) | 34.430**** | 194(32.5%) | 142(35.1%) | 76.528**** | |
| 50-149 | 230(19.2%) | 57(7.6%) | 103(17.2%) | 29(8.3%) | 127(21.3%) | 28(6.9%) | ||||
| 150-249 | 455(38.1%) | 224(297%) | 256(42.8%) | 116(33.2%) | 199(33.3%) | 108(26.7%) | ||||
| 250 & more | 228(19.1%) | 263(34.9%) | 151(25.3%) | 136(39.0%) | 77(12.9%) | 127(31.4%) | ||||
| Total | 1,195(100%) | 754(100%) | 598(100%) | 349(100%) | 597(100%) | 405(100%) | ||||
Note: 1) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001; 2) For educational attainment of householder, no graduate degree was detected so college graduate only was available; 3) For self-employed, the number of non-paid worker was 2 in non-SMA of 2016 only, so the variable was excluded for chi-squared test; 4) a for chi-squared test between salaried worker and self-semployed, and b for chi-squared test among regular worker, irregular worker and small business owner
청년층 1인 가구의 평균 연령은 8년 사이 0.6세 가 량 줄어들었고, 연령층 분포에서 수도권과 비수도권 모두 20대 후반 비율의 감소폭이 비교적 큰 반면 30대 후반 비율의 감소폭은 상대적으로 작았다. 이는 8년 전 20대 후반 연령층의 자연스러운 연령 증가와 결혼과 함께 가족을 형성하면서 탈1인화에 주로 연유하지만, 만혼으로 인한 증가세도 동시에 작용한 결과로 풀이된다. 또한 8년 전후를 비교할 때 수도권의 30대 연령층 증가와 대조적으로 비수도권의 20대 연령층 감소로 지역 간 연령층 분포에 변화를 보였다. 즉 이는 취업준비와 일자리 기회가 상대적으로 취약한 비수도권 지역의 내재적인 특성에 기인한 것으로 유추된다. 가구주 교육수준은 전체적으로 8년 동안 대졸자가 늘어나면서 고학력자가 증가하였고 특히 수도권의 증가폭(6.3%)이 두드러졌다. 이러한 결과는 대학진학율 증가3)와 함께 수도권에 전국 상위권 대학과 유명 학원들이 밀집되어 있을 뿐만 아니라 졸업 후 구직 준비와 취업정보 접근의 용이성, 국내 주요 상장기업 본사의 수도권 집중, 상대적으로 풍부한 고용기회 등 학업과 취업을 위한 고학력 청년층 인구의 잔류와 유입이 가속화된 결과로 추측된다. 또한, 청년층 1인 가구의 근로 비율은 8년 간 소폭 줄어든 가운데 비수도권(−1.8%)보다 수도권(−4.2%)에서 그 감소폭이 더 컸다. 이는 취업난으로 인한 고용시장 진입장벽이 높아지면서 취업 준비에 전념하는 기간의 장기화, 그리고 취업준비생의 유입 등 복합적인 요인에 따른 결과로 추정된다. 또한 종사상의 지위에서 8년 간 자영업자의 감소폭(−2.3%)과 임금근로자의 증가폭(2%)이 동조화 현상이 비수도권에서 나타났다.
청년층 1인 가구의 월평균 소득은 8년 간 14.3% 향상되었고 수도권(10.9%)보다 비수도권(21.7%)의 증가폭이 컸다. 소득 구간별로 시차와 지역 간 차이가 뚜렷하였는데 2008년 150-250만원 구간의 비율이 가장 높았으나 2016년 250만원 이상 구간의 비율이 현저히 높아졌다. 이는 단순히 고학력 청년층의 고임금직 종사라고 볼 수 있으나 8년 전 취업한 20대 청년층의 경력 누적에 따른 임금 향상, 혁신도시 건설과 공공기관 비수도권 이전 등의 고임금 근로자의 유입과 같은 인위적인 영향으로 볼 수 있다. 반대로 8년 동안 비수도권의 50만원 미만의 임금을 받는 청년층 비율이 개선되지 않은 점은 취업 준비나 학업 병행으로 비정규직의 단기 고용직에 따른 결과로 해석될 수 있으며 나아가 20대 청년층에게 비호의적인 고용시장(예, 비정규직, 저임금 서비스직)에 따른 결과로 판단된다.
이상의 결과에서 살펴본 바와 같이 청년층 1인 가구 수는 저출산 여파로 급감하였고 평균 연령은 소폭 낮았으며, 인구의 자연 감소 추세와 만혼의 영향으로 20대 후반 연령층 비율 감소폭과 30대 후반 연령층 비율의 감소폭 간의 차이가 컸다. 특히 비수도권에서는 8년 간 인구 자연 감소와 함께 인구 전출입으로 성비 불균형이 두드러진 경향을 보였다. 또한 동기간 청년층 가구주의 평균연령과 근로하지 않는 비율이 소폭 증가한 반면 월평균 소득은 향상되었으나 소득구간의 비대칭적 분포가 뚜렷하였다. 이는 고용여건 악화로 상대적으로 경쟁력이 약한 청년층에게 더욱 불리하고 취업준비 기간의 장기화라는 불가항력적인 상황이 반영된 결과다.
2. 청년층 1인 가구의 주거수준 변화
1) 청년층 1인 가구의 주택특성
조사대상 청년층 1인 가구의 주택특성을 2008년과 2016년으로 구분하여 정리하면 <Table 2>에서 보는 바와 같이 주택점유형태에서 자가 소유가 미약하게 증가한 가운데 절대 다수의 청년층 1인 가구는 시차와 지역에 상관없이 9/10 이상이 임차인이었고 임차인 중 월세 거주자 비율이 전세보다 우세하였다. 특히 8년 간 수도권 지역의 차가 가구 중 월세 가구의 증가폭(14.6%)이 컸는데, 이는 장기화된 저금리 기조로 임차시장의 전세 물량 급감과 월세 전환 급증에 따른 영향으로 해석된다.
Table 2.
Changing Housing Characteristics of Young One-Person Households
| Category | Total | χ2 or t-value | Seoul Metropolitan Area(SMA) | χ2 or t-value | Non-SMA | χ2 or t-value | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2008 | 2016 | 2008 | 2016 | 2008 | 2016 | |||||
| Current Housing Tenure Type | Owned | 65(5.3%) | 48(6.4%) | 0.991 (a) | 28(4.6%) | 20(5.7%) | 0.625 (a) | 37(6.0%) | 28(6.9%) | 0.330 (a) |
| Rented | 1,162(94.7%) | 706(93.6%) | 584(95.4%) | 329(94.3%) | 578(94.0%) | 377(93.1%) | ||||
| Chonsei | 396(32.3%) | 164(21.8%) | 24.687**** (b) | 260(42.5%) | 99(28.4%) | 18.928**** (b) | 136(22.1%) | 65(16.0%) | 5.434* (b) | |
| Monthly rent | 655(53.4%) | 466(61.8%) | 307(50.2%) | 221(63.3%) | 348(56.6%) | 245(60.5%) | ||||
| Others | 111(9.0%) | 76(10.1%) | 17(2.8%) | 9(2.6%) | 94(15.3%) | 67(16.5%) | ||||
| Total | 1,227(100%) | 754(100%) | 612(100%) | 349(100%) | 615(100%) | 405(100%) | ||||
| Current Housing Structure Type | APT | 257(20.9%) | 167(22.1%) | 0.402 (c) | 100(16.3%) | 32(9.2%) | 9.645*** (c) | 157(25.5%) | 135(33.3%) | 7.280*** (c) |
| Non-APT housing | 970(79.1%) | 587(77.9%) | 512(83.7%) | 317(90.8%) | 458(74.5%) | 270(66.7%) | ||||
| Single-family home | 54(4.4%) | 12(1.6%) | 40.063**** (d) | 19(3.1%) | 7(2.0%) | 69.275**** (d) | 35(5.7%) | 5(1.2%) | 23.219**** (d) | |
| Multifamily housing | 760(61.9%) | 426(56.5%) | 394(64.4%) | 175(50.1%) | 366(59.5%) | 251(62.0%) | ||||
| Officetel | 134(10.9%) | 144(19.1%) | 82(13.4%) | 132(37.8%) | 52(8.5%) | 12(3.0%) | ||||
| Others | 22(1.8%) | 5(0.7%) | 17(2.8%) | 3(0.9%) | 5(0.8%) | 2(0.5%) | ||||
| Total | 1,227(100%) | 754(100%) | 612(100%) | 349(100%) | 615(100%) | 405(100%) | ||||
| Current Housing Size (m2) | Mean | 37.4 | 35.0 | –2.494** | 35.9 | 33.7 | –1.543 | 38.9 | 36.0 | -2.091** |
| S.D. | 22.600 | 18.174 | 23.241 | 16.332 | 21.879 | 19.578 | ||||
| Median | 33.0 | 29.7 | 33.0 | 29.7 | 33.0 | 26.4 | ||||
| Minium | 3.0 | 6.6 | 3.0 | 6.6 | 7.0 | 9.9 | ||||
| Maximum | 365.0 | 141.9 | 365.0 | 112.2 | 330.0 | 141.9 | ||||
| 19 & smaller | 109(9.2%) | 135(17.9%) | 71.148**** | 75(12.8%) | 71(20.3%) | 16.214*** | 34(5.6%) | 64(15.8%) | 70.156**** | |
| 20-29 | 353(29.6%) | 296(39.3%) | 181(30.9%) | 124(35.5%) | 172(28.4%) | 172(42.5%) | ||||
| 30-39 | 354(29.7%) | 147(19.5%) | 162(27.6%) | 80(22.9%) | 192(31.7%) | 67(16.5%) | ||||
| 40-49 | 152(12.8%) | 65(8.6%) | 74(12.6%) | 35(10.0%) | 78(12.9%) | 30(7.4%) | ||||
| 50 & larger | 223(18.7%) | 111(14.7%) | 94(16.0%) | 39(11.2%) | 129(21.3%) | 72(17.8%) | ||||
| Total | 1,191(100%) | 754(100%) | 586(100%) | 349(100%) | 605(100%) | 405(100%) | ||||
| Security Deposit (ten thousand KRW) | Mean | 3932.5 | 6587.3 | –13.276**** | 4995.8 | 9219.9 | 13.281**** | 2833.5 | 4202.8 | 9.127*** |
| S.D. | 3029.828 | 4585.954 | 3479.074 | 5011.919 | 1947.640 | 2322.077 | ||||
| Median | 3527.0 | 5516.0 | 4500.0 | 8423.0 | 3000.0 | 4521.5 | ||||
| Minium | 40.0 | 140.0 | 119.0 | 191.0 | 40.0 | 140.0 | ||||
| Maximum | 38000.0 | 47097.0 | 38000.0 | 47097.0 | 24262.0 | 14152.0 | ||||
Note: 1) *p<0.1, **p<0.05, ***p<0.01, ****p<0.001; 2) Multi-family housing included all kinds 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; 3) a for chi-squared test between owned and rented, b for chi-squared test among Chonsei, monthly rent and others, c for chi-squared test between APT and non-APT housing, and d for chi-squared test among single-family home, multifamily housing, officetel and others
주택유형에서 임차인이 대다수인 청년층 1인 가구는 2008년과 2016년 모두 1/3 내외(각각 36.7%, 33.7%)가 비교적 저렴한 주택유형인 다가구 주택에 거주하였다. 아파트 거주 비율은 8년 간 소폭(1.2%) 증가한 가운데 비수도권의 증가폭(7.8%)이 두드러져 2016년 아파트 거주 비율이 1/3에 이르렀다. 반면 수도권은 아파트 거주 비율이 급감한(−7.2%) 대산 아파트 외 공동주택, 특히 오피스텔 거주 비율이 1/3 이상을 차지하였다. 이는 수도권의 월세 주택 공급 증가와 무관하지 않으며 대표적인 월세 주택으로 오피스텔 개발이 활발해진 추세와 무관하지 않고, 비수도권의 아파트 거주 비율 증가는 혁신도시를 중심으로 아파트 신규 공급에 따른 결과로 보인다.
한편, 조사대상 청년층 1인 가구가 거주하는 주택규모는 8년 사이 지역에 상관없이 비슷한 수준으로 축소되었으며(−6.5%), 2008년 소형과 중소형 주택에 거주하는 비율이 비슷하게 분포되었으나 2016년 소형 주택으로의 쏠림이 심화되었다. 특히 8년 간 중소형 주택 거주 비율의 급감과 함께 초소형 주택 거주 비율이 급증하였으며, 이러한 경향은 비수도권에서 현저하였다. 또한 청년층 1인 가구 대부분이 임차인으로 이들의 보증금은 8년 동안 67.5% 상승하였으며 수도권의 증가폭(84.6%)이 비수도권(48.3%)보다 훨씬 컸다.4) 즉, 높은 주택수요, 지가, 주거비 등 수도권의 주택시장 특성이 반영되어 임대보증금은 1.8배 가량 올랐다.
이상에서 살펴본 바와 같이 청년층 1인 가구 다수는 소형 다가구 주택에 거주하는 임차인이었으며, 8년 간 수도권 지역의 전세 감소와 함께 월세 증가, 수도권의 오피스텔 거주 비율 급증과 비수도권의 아파트 거주 비율 증가, 수도권 및 비수도권 지역의 주택규모 감소와 임차 보증금의 상승이 두드러졌다. 특히 8년 간 주택규모의 감소폭은 비수도권에서, 임차보증금의 증가폭은 수도권에서 더 컸다.
2) 청년층 1인 가구의 주거 및 전체적인 만족도 변화
청년층 1인 가구의 현 주거수준을 판단할 수 있는 근거로 총 13가지 항목에 대한 주관적인 평가를 실시한 결과 <Table 3>에서 요약한 바와 같다. 8년 동안 비수도권의 교육환경과 공공기관에 대한 만족도만 하락하였을 뿐 나머지 모든 항목에서 만족도가 향상되었다. 청년층 1인 가구의 주거 만족도와 전체적인 만족도는 <Figure 1>에서 보는 바와 같이 8년 간 큰 폭으로 높아진 가운데 전체적인 만족도가 주거 만족도보다 더 높았다. 특히 수도권 거주 청년층 1인 가구가 비수도권보다 훨씬 더 긍정적으로 평가하여 주거만족도와 전체적인 만족도의 증가폭이 월등히 컸다. 즉 8년 전 수도권 거주 청년층 1인 가구의 주거 만족도가 전체적인 만족도보다 낮았으나 8년 후 전체적인 만족도보다 높았다. 이는 앞서 살펴본 주택유형 변화와 관련되는데, 수도권 지역의 1인 가구를 위한 주택으로 소형 오피스텔 신규 공급이 활발해지면서 주거환경의 쾌적성과 거주환경의 편의성이 개선되어 만족도가 모두 상승한 결과로 볼 수 있다. 아울러 수도권 지역 특성 상 인구밀도가 높아 각종 다양한 생활편의시설들(예, 교통, 쇼핑, 치안 등)이 근거리에 밀집되어 있고 이러한 입지요소는 청년층 1인 가구에게 주거지 선택의 매력으로 작용하였을 개연성이 크다.
Table 3.
Changing Housing Satisfaction and Overall Satisfaction of Young One-Person Households
| Category | Total | t-value | Seoul Metropolitan Area (SMA) | t-value | Non-SMA | t-value | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2008 | 2016 | 2008 | 2016 | 2008 | 2016 | |||||
| Schools & Educational Services | Mean | 2.9 | 3.0 | 1.946* | 2.9 | 3.1 | 3.213*** | 2.9 | 2.9 | -0.624 |
| S.D. | 0.608 | 0.654 | 0.627 | 0.720 | 0.589 | 0.581 | ||||
| Public Institutions | Mean | 2.9 | 3.0 | 2.022** | 2.9 | 3.1 | 4.534**** | 2.9 | 2.8 | -1.447 |
| S.D. | 0.629 | 0.677 | 0.601 | 0.699 | 0.657 | 0.630 | ||||
| Public Transportation | Mean | 2.9 | 3.1 | 7.966**** | 2.9 | 3.3 | 8.311**** | 2.8 | 2.9 | 3.306*** |
| S.D. | 0.735 | 0.663 | 0.743 | 0.673 | 0.721 | 0.599 | ||||
| Health Facility & Medical Services | Mean | 2.9 | 3.0 | 4.826**** | 2.9 | 3.2 | 6.032*** | 2.8 | 2.9 | 1.175 |
| S.D. | 0.661 | 0.665 | 0.674 | 0.648 | 0.648 | 0.650 | ||||
| Shops & Retail Premises | Mean | 2.8 | 3.0 | 5.535**** | 2.8 | 3.2 | 7.077**** | 2.8 | 2.9 | 0.979 |
| S.D. | 0.663 | 0.678 | 0.695 | 0.680 | 0.629 | 0.643 | ||||
| Air Pollution | Mean | 2.8 | 2.9 | 4.496**** | 2.8 | 2.9 | 2.012** | 2.8 | 3.0 | 4.511**** |
| S.D. | 0.649 | 0.607 | 0.6257 | 0.711 | 0.626 | 0.497 | ||||
| Waste Management | Mean | 2.8 | 3.0 | 5.915**** | 2.8 | 3.0 | 4.536**** | 2.8 | 2.9 | 4.030**** |
| S.D. | 0.673 | 0.654 | 0.642 | 0.727 | 0.656 | 0.581 | ||||
| Safety & Security | Mean | 2.8 | 3.0 | 8.498**** | 2.7 | 3.0 | 6.849**** | 2.8 | 3.0 | 4.982**** |
| S.D. | 0.649 | 0.597 | 0.678 | 0.676 | 0.649 | 0.520 | ||||
| Housing | Mean | 2.8 | 3.0 | 7.858** | 2.7 | 3.1 | 9.605**** | 2.8 | 2.8 | 2.105** |
| S.D. | 0.541 | 0.572 | 0.493 | 0.604 | 0.519 | 0.521 | ||||
| Overall Satisfaction | Mean | 2.7 | 3.0 | 10.145**** | 2.7 | 3.1 | 10.707**** | 2.8 | 2.9 | 3.701**** |
| S.D. | 0.548 | 0.556 | 0.553 | 0.575 | 0.525 | 0.524 | ||||
| Parking Spaces | Mean | 2.7 | 2.7 | 1.762* | 2.6 | 2.8 | 2.175** | 2.7 | 2.7 | 0.136 |
| S.D. | 0.777 | 0.850 | 0.796 | 0.971 | 0.757 | 0.729 | ||||
| Social Network | Mean | 2.6 | 3.0 | 12.963**** | 2.6 | 3.0 | 10.099**** | 2.6 | 3.0 | 9.567**** |
| S.D. | 0.673 | 0.533 | 0.661 | 0.592 | 0.686 | 0.475 | ||||
| Noise Disturbances | Mean | 2.6 | 2.8 | 7.590**** | 2.6 | 2.9 | 5.421**** | 2.6 | 2.8 | 5.327**** |
| S.D. | 0.762 | 0.701 | 0.762 | 0.792 | 0.761 | 0.613 | ||||
한편, 청년층 1인 가구의 주거수준을 가늠하는 12가지 세부 항목에 대한 요인분석을 실시한 결과 Eigenvalue 1.0 이상을 기준으로 거주환경(7가지 항목)과 생활인프라(5가지 항목) 2가지 요인이 도출되었고 이에 대한 신뢰성을 검증 하였다. 그 결과를 정리하면 <Table 4>와 같으며, 이어 도출된 거주환경과 생활인프라 두 가지의 요인에 대한 청년층 1인 가구의 세부 평가를 도식화하였다<Figure 2, 3>. 수도권 거주 청년층 1인 가구는 8년 후 비수도권보다 거주환경과 생활인프라 요인 모두에서 훨씬 더 큰 폭의 긍정적인 만족감을 보였다. 특히 거주환경 요인의 항목 중 이웃과의 관계, 주거환경, 치안 및 방범, 그리고 생활인프라 요인의 항목 중 대중교통과 쇼핑 및 상업시설 등 총 5가지 항목에 대한 만족도의 약진이 두드러졌다. 이와는 대조적으로 비수도권은 생활인프라 요인보다 거주환경 요인에 대한 긍정적 평가가 소폭 상승하였고 특히 거주환경 요인의 항목 중 이웃과의 관계만 개선이 있었을 뿐이었다. 따라서 청년층 1인 가구의 거주성을 긍정적으로 향상시키기 위한 요소로 유대관계, 접근성, 편의성, 안전성 등 4가지로 정리될 수 있다.
Table 4.
Factory Analysis of Satisfactions of Young One-Person Households with Residential Environment and Amenities
3. 청년층 1인 가구의 주거 및 전체적인 만족도 평가 영향 변인
청년층 1인 가구의 주관적인 현 주거수준 평가에 영향을 주는 변인을 파악하고자 주거 만족도와 전체적인 만족도 두 가지를 종속변수로 설정한 후 회귀분석을 실시하였다. <Table 5>에서 보는 바와 같이 주거 만족도의 영향 변인은 거주환경 및 생활인프라에 대한 만족도로 통계적 유의성(p<0.05)을 보였다. 2008년과 2016년을 비교할 때, 청년층 1인 가구의 주거 만족도는 8년 전 유의했던 사회인구학적 특성(예, 가구주 연령, 소득)과 주택특성(예, 거주지역, 최저주거기준 충족 여부)의 영향력이 8년 후 약해져 주택규모만 유의한 영향력을 보였다. 또한, 8년 전 통계적으로 유의하지 않았던 생활인프라에 대한 만족도의 영향력이 8년 후 비약적으로 커졌을 뿐만 아니라 그 회귀모형의 설명력을 16%에서 28%로 상승시켰다.
Table 5.
Regression Analysis for Predicting Housing Satisfaction of Young One-Person Households
| Variables | 2008 | 2016 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| B | SE | Beta | B | SE | Beta | |
| (Constant) | 1.728 | 0.199 | 1.079 | 0.278 | ||
| Gender of Householder (male=0, female=1) | -0.070 | 0.038 | -0.065* | 0.072 | 0.046 | 0.073 |
| Age of Householder | -0.009 | 0.004 | -0.089** | -0.002 | 0.005 | -0.027 |
| Educational Attainment of Householder (college graduate=0, high school diploma & lower=1) | -0.005 | 0.040 | –0.004 | 0.018 | 0.053 | 0.018 |
| Employment Status (employed=0, unemployed=1) | -0.102 | 0.062 | -0.082* | -0.137 | 0.070 | -0.132* |
| Monthly Income | -0.001 | 0.000 | -0.106** | 0.000 | 0.000 | -0.028 |
| Location (SMA=0, Non-SMA=1) | 0.111 | 0.040 | 0.105*** | 0.003 | 0.048 | 0.003 |
| Housing Tenure Type (chonsei=0, monthly rent=1) | 0.001 | 0.041 | 0.001 | -0.015 | 0.052 | -0.013 |
| Housing Structure Type (APT=0, Non-APT housing=1) | 0.099 | 0.089 | 0.041 | 0.202 | 0139 | 0.064 |
| Housing Size | 0.000 | 0.001 | 0.017 | -0.007 | 0.002 | -0.183**** |
| Housing Adequacy (adequate=0, inadequate=1) | -0.266 | 0.094 | -0.104*** | -0.004 | 0.112 | -0.002 |
| Satisfaction with Residential Environment | 0.419 | 0.048 | 0.345**** | 0.432 | 0.062 | 0.366**** |
| Satisfaction with Amenities | 0.040 | 0.045 | 0.036 | 0.237 | 0.056 | 0.227**** |
| F-value | 11.825**** | 13.571**** | ||||
| R2adj. | 0.160 | 0.284 | ||||
| N | 685 | 382 | ||||
한편, 청년층 1인 가구의 전체적인 만족도에 영향을 주는 변인을 규명하기 위한 회귀분석 결과는 <Table 6>로 정리될 수 있다. 8년 전 거주환경 및 생활인프라에 대한 만족도가 통계적 유의성(p<0.05)을 보인 독립변수였으나 8년 후 주택유형, 거주환경 및 생활인프라 만족도가 유의하였으며 특히 생활인프라에 대한 만족도의 영향력이 커지면서 그 회귀식 설명력은 8년 동안 34.7%에서 51.5%로 크게 증가하였다. 따라서 청년층 1인 가구의 주거 만족도 결정요인은 시간 변화에 상관없이 거주환경에 대한 만족도였으며, 전체적인 만족도는 거주환경 및 생활인프라에 대한 만족도가 가장 주효하였다. 특히 생활인프라에 대한 만족도는 청년층 1인 가구의 주거수준을 평가하는데 있어 설명력이 큰 변인이었다.
Table 6.
Regression Analysis for Predicting Overall Satisfaction of Young One-Person Households
| Variables | 2008년 | 2016년 | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| B | SE | Beta | B | SE | Beta | |
| (Constant) | 0.766 | 0.164 | -0.046 | 0.243 | ||
| Gender of Householder (male=0, female=1) | -0.043 | 0.031 | -0.044 | 0.053 | 0.040 | 0.051 |
| Age of Householder | 0.001 | 0.003 | 0.007 | -0.002 | 0.004 | -0.024 |
| Educational Attainment of Householder (college graduate=0, high school diploma & lower=1) | -0.030 | 0.033 | -0.030 | -0.030 | 0.046 | -0.030 |
| Employment Status (employed=0, unemployed=1) | 0.016 | 0.051 | 0.014 | -0.123 | 0.061 | -0.112 |
| Monthly Income | 0.000 | 0.000 | -0.091* | 0.000 | 0.000 | 0.039 |
| Location (SMA=0, Non-SMA=1) | 0.048 | 0.033 | 0.049 | -0.019 | 0.042 | -0.018 |
| Housing Tenure Type (chonsei=0, monthly rent=1) | -0.011 | 0.034 | -0.011 | 0.000 | 0.045 | 0.000 |
| Housing Structure Type (APT=0, Non-APT housing=1) | 0.150 | 0.077 | 0.064* | 0.320 | 0.121 | 0.096*** |
| Housing Size | -0.001 | 0.001 | -0.030 | -0.002 | 0.002 | -0.061 |
| Housing Adequacy (adequate=0, inadequate=1) | -0.195 | 0.078 | -0.082 | 0.131 | 0.097 | 0.050 |
| Satisfaction with Residential Environment | 0.412 | 0.037 | 0.390**** | 0.414 | 0.050 | 0.344**** |
| Satisfaction with Amenities | 0.290 | 0.036 | 0.280**** | 0.542 | 0.047 | 0.488**** |
| F-value | 30.735**** | 34.689**** | ||||
| R2adj. | 0.347 | 0.515 | ||||
| N | 672 | 382 | ||||
IV. 결 론
본 연구는 청년층 1인 가구의 주거수준을 파악하고자 시기와 지역으로 구분하여 사회경제적 특성, 주택특성, 주거 및 전체적인 만족도를 비교하였으며 주거 및 전체적인 만족도 평가의 영향요인을 분석하였다. 종단 분석 결과를 간략하게 정리하면 다음과 같다. 첫째, 조사대상 청년층 1인 가구의 수는 8년 동안 큰 폭으로 감소하였고, 지역 간 성비 분포의 불균형이 나타났다. 청년층 1인 가구는 대체로 대졸이상의 고학력 20대 후반 남성의 월 200만원 미만 임금근로자였으며, 지난 8년 간 연령층과 소득구간의 지역 간 비대칭적 분포가 심화되었다. 둘째, 청년층 1인 가구는 주로 중소형 규모의 아파트 외 주택(다가구 또는 다세대 주택)에 거주하는 임차인 이었으며, 8년 사이 평균 주택규모는 약 7% 축소된 반면 평균 임차보증금은 68%가량 상승하였다. 지난 8년 동안 지역 간 주택특성 변화의 차이는 주택유형, 주택규모 구간, 평균 임차 보증금에서 현저하였는데, 수도권 거주 청년층 1인 가구가 비수도권보다 더 작은 곳에서 더 비싼 주거비를 부담하고 있었다. 한편, 청년층 1인 가구의 주거수준으로 주관적으로 평가한 주거 만족도와 전체적인 만족도 모두 긍정적이었고 특히 전체적인 만족도가 8년 간 크게 개선되었으며 그 증가폭은 수도권 거주 가구에서 더 컸다. 아울러 주거수준과 관련한 세부 항목들을 요인분석한 결과 거주환경 요인과 생활인프라 요인으로 대별되었고, 8년 간 거주환경 및 생활인프라에 대한 만족도 모두 상승하였으며, 수도권 거주 가구에서 거주환경 및 생활인프라 만족도 모두 크게 약진하였다. 셋째, 청년층 1인 가구의 주거수준 평가에 영향을 주는 변인을 살펴본 결과, 2008년과 2016년 모두 주거만족도는 거주환경 만족도, 전체적인 만족도는 거주환경 만족도와 생활인프라 만족도가 가장 큰 영향을 보였으며, 생활인프라 만족도의 영향력이 비약적으로 커졌다.
본 연구는 청년층 1인 가구에 관한 선행 연구들과 달리 청년층 1인 가구를 시기와 지역에 따라 구분하여 비교 분석을 한 점에서 차별화된다. 분석결과에서 나타난 바와 같이 청년층 1인 가구는 이질성이 강함에도 불구하고 고용시장의 높은 진입장벽과 제한된 가용자원으로 주택시장에서 주거지위가 불안하여 주거수준이 쉽게 취약해진다. 즉 좋은 입지와 양호한 주거 질이라는 갈림길에서 열악한 수준의 주거환경 또는 주거비 부담이라는 양자 선택을 택일할 수 밖에 없다. 따라서 청년층 1인 가구의 주거복지대책은 거주성을 향상시키기 위해 접근성, 편의성, 안전성, 유대관계라는 4가지 측면을 고려하여 양질의 거주환경 확보와 저렴한 주거비 제공을 통한 주거안정이 모색되어야 할 것이다. 오늘날 노동시장의 구조적인 요인과 주택시장의 내생적인 속성으로 청년층 1인 가구는 근로빈곤층과 주거빈곤층이라는 이중 덫에 갇힐 개연성이 크므로 그들의 사회경제적 특성(예, 성별, 연령, 근로상태, 주거비 지불 가능성 등)과 주거수준(예, 거주지역, 주택점유형태, 주택유형 등)에 따른 맞춤형 주거지원을 다각적으로 마련하는 동시에 탄력적인 운용의 묘미가 요구된다.
