I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
II. 이론적 배경 및 선행연구
1. 근린환경 인식과 지속거주의향의 관계
2. 사회적 자본과 지속거주의향의 관계
3. 팬데믹과 지속거주의향의 관계
4. 선행연구의 한계 및 차별성
5. 연구의 가설 및 연구모형
III. 연구방법
1. 분석자료 및 표본
2. 변수의 구성 및 측정항목
3. 연구의 방법
IV. 실증분석
1. 기초통계
2. 확인적요인분석(Confirmatory Factor Analysis)
3.구조모형 분석 (팬데믹 전후 지속거주의향)
V. 결 론
I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
COVID-19 팬데믹은 단순한 감염병을 넘어 도시 생활양식과 거주공간 인식 전반에 유의한 변화를 동반한 사회현상으로 평가된다. 재택근무 확산과 사회적 거리두기는 생활 인프라와 근린환경의 중요성을 부각시켰다. 실제로 2020년 2월 대비 2021년 9월 서울시민의 공원 이용은 54.2% 증가한 반면, 직장 이동은 8% 감소하고 사회적 고립도는 23.1% 증가한 것으로 보고되었다(Google Mobility Report, 2021; Statistics Korea, 2022). 이러한 변화는 보행권과 생활권 인프라의 필요성을 강조하는 동시에 지역사회 네트워크의 약화를 시사하며(Lee & Choi, 2023), 장기적 거주의사와의 연관 가능성을 제기한다.
선행연구는 주거환경과 근린환경이 정주의사와 밀접한 관련이 있음을 꾸준히 확인해 왔다. 주거의 물리적 조건과 안전, 녹지환경(An, Aoki, & Suzuki, 2021), 보행환경과 교통 접근성(Moon, 2019), 교육･편의시설(Kim & Kim, 2016) 등이 주요 요인으로 제시되었고, 이웃과의 관계 역시 중요한 관련성을 보였다(Cho & Koo, 2025; Choi & Moon, 2021). 특히 사회적 자본은 신뢰, 상호작용, 협력, 참여 등으로 정의되며(Putnam, 2000), 거주 안정성과의 연관성이 보고되어 왔다(Sampson et al., 1997). 한편 팬데믹 국면에서 감염 위험으로 대면 교류가 축소되고 거리두기가 일상화되면서, 지역사회 네트워크의 구성과 작동 방식에 변화가 있었을 가능성이 있다. 이러한 맥락에서 기존 연구만으로는 변화된 정주 행태를 충분히 설명하기 어렵다는 한계가 제기된다.
지속거주의향에 연관된 요인은 연령대별로 상이하다는 점도 주목된다. 청년층은 결혼･출산 등 생애주기 요인(Sung, 2023), 중장년층은 의료･복지(Kim & Heo, 2023), 노년층은 경제･사회적 요인(Lee & Lee, 2020; Kim & Kang, 2020)에 상대적으로 크게 연관된 것으로 보고된다. 특히 청년층의 경우 직주근접성은 팬데믹 전후 모두에서 핵심적 요인으로 작용해 온 바 있으며, 재택근무 확대와 이동 제약은 그 상대적 중요성을 높였을 가능성이 있다. 반면 노년층에서는 신체 기능 약화와 거리두기 장기화에 따른 고립감 증가가 보고된다(Seo & Kim, 2023). 그럼에도 다수의 기존 연구는 단일 시점 분석에 머물러 팬데믹 전후 변화를 직접 비교하거나 세대 간 구조적 차이를 실증적으로 제시하는 데 한계가 있었다.
이에 본 연구는 2018년(팬데믹 이전)과 2023년(이후)의 서울시민 자료를 활용하여, 근린환경과 사회적 자본이 지속거주의향과 맺는 구조적 연관을 연도별로 파악하고, 그 양상이 연령대별로 어떻게 달라지는지를 제시하고자 한다. 이를 통해 팬데믹이 가져온 정주 구조 변화 가능성을 조망함과 동시에, 세대 간 차이를 실증적으로 드러내는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 지속거주의향 연구의 분석 틀을 확장하고, 포스트 팬데믹 시대의 맞춤형 주거정책과 지역사회 회복력 강화를 위한 기초 자료를 제공한다.
II. 이론적 배경 및 선행연구
1. 근린환경 인식과 지속거주의향의 관계
근린환경은 주거지를 둘러싼 일상적 생활권을 의미하며, 주거환경, 보행로, 교통 접근성, 치안, 녹지, 교육･문화･편의시설 등 다양한 요소를 포함한다(Cho & Koo, 2023; Cho & Koo, 2025). 근린환경에 대한 주관적 만족도는 삶의 질뿐 아니라 지속거주의향과 유의한 연관이 있다(Lee & Lee, 2020).
기존 연구들은 주택 자체보다 근린환경 요인이 지속거주의향과 더 밀접하게 연관된다고 보았다. 예를 들어 Amérigo and Aragonés(1997)와 An, Aoki, and Suzuki(2021)는 안전, 프라이버시, 녹지, 인프라, 이동성, 이웃 관계를 중요한 요소로 지적하였으며, Lee and Park(2024)은 이러한 결과를 한국 도시 맥락에서 검증하였다. 국내 연구에서는 교육 및 상업시설 만족도가 지속거주의향을 높이고(Kim & Kim, 2016), 공공서비스･교육･문화･보육･녹지환경에 대한 만족이 이주 가능성을 억제하는 효과를 보였다(Kim & Yoo, 2012). Cho and Koo(2025)는 근린환경 인식이 지속거주의향에 유의미한 연관을 실증적으로 보고하였다.
특히 녹지환경은 단순한 생활 편의를 넘어 회복적 환경으로 기능하며(Kaplan & Kaplan, 1989; Kweon, Sullivan, & Wiley, 1998), ART(주의회복이론)는 녹지가 인지적 피로 완화와 삶의 질 향상에 기여함을 강조한다. 따라서 녹지환경은 주거･교육･교통 인프라와 구별되는 독립적 차원으로 지속거주의향과 연관될 수 있다.
한편, 대도시에서는 생활 방식과 필요가 세대별로 달라 중요하게 인식되는 요인도 차이를 보인다. 최근 연구들은 청년층은 주거와 의료환경을, 중년층은 자녀 교육과 생활편의시설을, 노년층은 녹지･보행환경･대중교통을 더 중시한다고 보고한다(Cho & Koo, 2025). 이는 연령대별로 지속거주의향을 결정하는 요인이 서로 다르게 작용할 수 있음을 보여준다.
2. 사회적 자본과 지속거주의향의 관계
사회적 자본은 공동체 내 신뢰, 규범, 네트워크를 통해 협력과 상호작용을 촉진하는 자원으로 정의되며(Putnam, 1993; Coleman, 1990), 지역사회의 안정성과 회복력을 유지하는 데 핵심적 역할을 한다(Sampson et al., 1997). Forrest and Kearns(2001)는 공동체의 연결성이 주민의 안정감과 소속감을 높이는 데 중요한 역할을 한다고 지적하였으며, Kawachi et al.(1999)은 신뢰, 상호호혜, 참여 등 사회적 자본 지표가 건강과 삶의 질 향상에 기여함을 보여주었다.
국내 연구도 비슷한 경향을 확인할 수 있다. Lee, Jung, and Jung(2018)은 서울시 사례에서 연대 의식과 소속감이 장기 거주의 핵심 요인으로 작용함을 제시하였고, Moon(2019)은 부산의 중장년층과 고령층에서 신뢰와 네트워크가 지속거주의향을 높이는 요소임을 발견하였다. 또한 Choi and Moon(2021)은 사회참여와 네트워크, 신뢰 수준이 지속거주의향 강화와 직접적으로 연결된다는 점을 실증적으로 확인하였다.
그러나 사회적 자본의 영관성은 항상 긍정적이지 않다. 과도한 집단 내 응집력은 외부와의 단절을 심화시킬 수 있고(Portes, 1998), 특정 네트워크는 개인의 자율성과 이동성을 억제하는 부정적 효과를 가져올 수 있다(Field, 2003). Cho and Koo(2025)는 사회적 자본이 근린환경과 상호작용하는 과정에서 긍정적 효과와 부정적 효과가 동시에 나타날 수 있음을 확인하였다. 따라서 사회적 자본은 지속거주의향을 설명하는 데 있어 양면적 성격을 지니며, 그 연관성은 집단의 특성과 맥락에 따라 달라진다. 청년층은 네트워크 확장이 취업과 주거 안정으로 이어지는 반면(Granovetter, 1973), 노년층은 신뢰와 호혜적 관계가 일상 안정성과 직접 연결된다(Phillipson et al., 2001). 또한 근린환경 인식은 사회적 자본을 매개로 지속거주의향과 연관되며, 쾌적한 주거･보행･녹지 환경은 주민 교류와 신뢰를 촉진하고(Yoo & Lee, 2015), 이는 다시 지역 애착과 지속거주의향으로 이어질 수 있다(Oh, 2018).
3. 팬데믹과 지속거주의향의 관계
우리나라는 2020년 1월 첫 확진자 발생 이후 강력한 방역 조치를 시행하였으며, 2022년에는 자가진단･재택치료 중심으로 전환되었고, 2023년에는 마스크 의무가 해제되며 코로나19는 엔데믹 단계에 접어들었다(Chung & Lee, 2025). 팬데믹은 메르스보다 큰 불안과 스트레스를 유발한 것으로 보고되며(Lee, 2020), 특히 고령층을 비롯한 주민들이 외출과 사회활동을 자제하면서 일상 위축과 단절을 경험하였다(Lee & Kang, 2020; Chon et al., 2021). 사회적 거리두기와 비대면 일상은 주민 간 접촉･신뢰･응집력을 약화시킨 것으로 보고된다. 반면 근린환경의 중요성은 강화되어, 공원과 녹지는 사회적 접촉과 정서 회복의 장으로 기능하였다(Choi et al., 2023). 또한 원격근무 확산과 외출 자제는 대중교통과 보행 인프라의 쾌적성에 대한 요구를 증대시켰다.
즉, 팬데믹은 사회적 자본을 약화시키는 한편 근린환경의 중요성을 부각시켜, 지속거주의향에 복합적인 연관을 형성했을 가능성이 크다. 따라서 팬데믹 이후 근린환경과 사회적 자본의 관계 구조와 세대별 차이를 규명하는 것은 학문적으로 중요한 연구 과제로 제기된다.
4. 선행연구의 한계 및 차별성
기존 연구들은 근린환경과 사회적 자본이 서울시민의 지속거주의향과 유의한 연관을 보인다는 점을 제시해 왔으며(Lee, Jung, & Jung, 2018; Park, 2019), 연령대별 차이 가능성도 제기되었다(Kim & Kang, 2021; Lee & Park, 2024; Cho & Koo, 2025). 그러나 이러한 연구들은 대체로 단일 시점의 단면 자료에 국한되어 있어 시간에 따른 변화를 설명하지 못했고, 특히 팬데믹이라는 외부 충격 이후 근린환경-사회적 자본-지속거주의향의 구조와 연령대별 차이를 실증적으로 규명하지 못했다.
예를 들어 Kwak & Lee (2023)은 공동주택 거주자를 대상으로 SEM을 적용해 팬데믹 전후 주거환경과 지속거주의향을 분석하였으나, 연구 범위가 일부 자치구에 한정되고 연령대별 특성을 반영하지 못했다. 또한 SEM은 범주형 변수 처리에 제약이 있어 순서형, 이항형, 범주형 등 주요 변수를 충분히 반영하기 어려웠다(Woo, 2014).
본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해, 첫째, 서울시민 전체를 대표하는 ｢서울서베이｣ 자료를 활용하여 25개 자치구를 포괄하였다. 둘째, GSEM을 적용하여 연속형･순서형･범주형 변수를 동시에 분석하였다. 셋째, 다중집단분석을 통해 청년･중년･노년 세대 간 경로 구조의 차이를 점검하였다. 따라서 본 연구는 팬데믹 이후 서울시민의 지속거주의향을 도시 전역 단위, 범주형 변수를 반영한 GSEM, 연령대별 비교 분석으로 규명함으로써 기존 연구의 지역적･방법론적･세대적 한계를 보완한다.
5. 연구의 가설 및 연구모형
본 연구는 선행연구와 이론적 검토를 바탕으로 다음의 가설(H1~H5)을 설정하였다.
H1. 근린환경(NbhEn1, NbhEn2, NbhEn3)은 지속거주의향(IntrLat)과 정(+)의 관계를 보일 것이다.
H2. 사회적 자본(SocCap)은 지속거주의향(IntrLat)과 정(+)의 관계를 보일 것이다.
H3. 근린환경(NbhEn1, NbhEn2, NbhEn3)은 사회적 자본(SocCap)을 매개로 지속거주의향(IntrLat)과 간접적 관계를 보일 것이다.
H4. 근린환경･사회적 자본･지속거주의향 간 경로 구조는 연령대(청년･중년･노년)에 따라 상이할 것이다.
H5. 팬데믹 전후(2018 vs. 2023) 각 연도별 추정치를 서술적으로 비교할 때, 근린환경 관련 경로의 상대적 크기는 더 크고, 사회적 자본 관련 경로는 더 작게 나타나는 경향을 보일 것이다.
이러한 가설을 검증하기 위해 <Figure 1>과 같은 연구모형을 설정하였다. 근린환경은 세부 요인(NbhEn1, NbhEn2, NbhEn3)으로 구분하여 직접･간접 경로를 검증하고, 사회적 자본을 매개변수로 설정하였다. H4는 다중집단분석을 통해 연령대별 차이를, H5는 2018년과 2023년 ｢서울서베이｣ 자료의 연도별 결과를 서술적으로 비교하여 확인한다.
III. 연구방법
1. 분석자료 및 표본
본 연구의 자료는 서울시가 매년 실시하는 ｢서울서베이 도시정책지표조사｣이다. 서울서베이는 약 2만 가구, 4만 6천 명을 대상으로 시민의 생활과 인식을 종합적으로 파악하는 대표적 공공조사이다. 분석에는 코로나19 이전인 2018년과 팬데믹 이후 일상 회복기인 2023년 자료를 활용하였다. 2019년 조사는 ‘지속거주의향’ 문항이 포함되지 않아 제외하였다. 분석 단위는 가구주 응답이며, 결측치와 이상치(Boxplot 기준)를 제거한 최종 표본은 2018년 18,967명, 2023년 19,348명이다.
2. 변수의 구성 및 측정항목
본 연구에서 사용된 주요 변수는 <Table 1>과 같다. 종속변수(DV)는 “10년 후에도 서울에 계속 거주하고 싶은가”에 대한 응답으로 측정한 지속거주의향(Intr)이며, 5점 순서형 척도로 수집된 단일 문항을 단일지표 잠재변수(IntrLat) 로 모형화하였다.
Table 1.
List of Variables
독립변수(IV)는 근린환경 인식(NbhEn1, NbhEn2, NbhEn3)이다. 근린환경은 상위 개념이지만 분석에서는 단일 요인으로 묶지 않고 세 차원으로 구분하여 각각 독립 잠재변수로 설정하였다. 구체적으로 NbhEn1은 주거환경(hous), 복지･의료환경(medi), 교육환경(edv) 만족도로, NbhEn2는 대중교통(bus, subw)과 보행환경(walk) 만족도로 구성하였다. NbhEn3은 녹지환경(park) 만족도로, 이론적･통계적 독립성이 확인되어 단일지표 잠재변수로 별도 설정하였다.
매개변수(MV) 인 사회적 자본(SocCap)은 조사 연도별로 문항 구성이 달랐다. 2018년에는 이웃신뢰(trust1), 관청신뢰(trust2), 협력(coop)으로, 2023년에는 인지(know)･소통(talk)･협력(coop)･참여(join)로 측정되었다. 두 시점의 측정문항이 상이하므로 동일한 요인구조를 적용하지 않고 연도별 문항에 근거하여 각각 잠재변수를 구성하였다.
통제변수(Ctrl.)는 성별(Gend), 연령대(Age), 학력(Edu), 혼인 여부(Marr), 가구 규모(Hhsz), 월평균소득(Incm) 등 인구사회학적 특성으로 구성하였다. 이는 선행연구에서 지속거주의향에 관련되는 요인으로 반복 확인된 바 있으며(Kim & Kang, 2021; Cho & Koo, 2025), 주요 독립변수의 효과를 보다 명확히 파악하기 위해 모형에 포함하였다.
모든 만족･인식 문항은 5점 Likert 척도(1=전혀 만족하지 않는다, 5=매우 만족한다)로 측정되었으며, 응답자의 주관적 평가에 기반한다.
3. 연구의 방법
본 연구는 관측･잠재변수의 관계를 동시에 추정하기 위해 일반화 구조방정식모형(GSEM)을 적용하였다(Muthén, 2004). 분석은 Mplus 8.11에서 수행하였고, 순서형･비정규 변수에 적합한 WLSMV(평균･분산 보정 가중최소제곱)를 사용하였다.분석은 표본의 인구사회학적 대표성을 확보하기 위해 서울서베이에서 제공하는 표준화된 표본가중치(이하 ‘표본가중치’)를 적용하였다. 모형 적합도는 RMSEA(90% CI), CFI, TLI로 평가하고, 실무 기준은 RMSEA ≤ .08, CFI/TLI ≥ .90으로 설정하였다(Hooper et al., 2008). 연령대 다중집단 비교는 WLSMV DIFFTEST로 검정하였고, 필요 시 ΔCFI･ΔRMSEA를 보조지표로 참고하였다. 사회적 자본은 2018･2023 문항 구성이 상이하여 연도 내 해석만 제시하되, 근린환경의 공통 문항에 대해서는 MG-CFA 결과를 보고하였다<Table A1>. 판별타당성은 Fornell-Larcker 기준에 따른 결과를 <Table A2>에 제시하였다.
기술통계와 집단 간 평균 비교는 표본가중치가 적용된 OLS(robust SE) 에서 추정한 조건부 평균(marginal mean/prediction)을 제시하고, 차이의 유의성은 설계기반 Wald 대비(contrast) 검정으로 평가하였다(<Table A3>, <Table A4>).
IV. 실증분석
1. 기초통계
본 연구는 서울 거주 20세 이상 가구주를 대상으로 한 ｢서울서베이｣ 2018년(코로나19 이전, N=18,967)과 2023년(코로나19 이후, N=19,348) 자료를 활용하였다. 기술통계는 표본가중치 적용한 평균･비율로 산출하였고, 표본수(N)는 비가중 수를 제시하였다(<Table 2>, <Table 3>).
Table 2.
Descriptive Statistics by Age Group (2018, Weighted)
Table 3.
Descriptive Statistics by Age Group (2023, Weighted)
2018년 표본은 청년층(20-39세) 22.3%, 중년층(40-59세) 42.9%, 노년층(60세 이상) 34.8%. 지속거주의향(Intr) 가중 평균은 3.75로 청년층(3.82)이 가장 높았다. 근린환경 만족도는 ‘대중교통･보행’이 상대적으로 높았고, 사회적 자본(SocCap)은 연도 내 평균 약 3.15 수준이었다.
2023년 표본은 청년층 21.1%, 중년층 39.1%, 노년층 39.9%. 지속거주의향은 3.69로 2018년 대비 소폭 낮았다. 근린환경 만족도는 전반적으로 유지 또는 상승했으며(예: 주거･의료･교육 3.60, 대중교통･보행 3.71, 녹지 3.52), 소통･참여 중심의 사회적 자본(해당 연도 문항 구성) 평균은 약 2.77로 다른 영역에 비해 낮았다. 종합하면, 팬데믹 이후 지속거주의향은 소폭 하락했고 근린환경 평가는 전반적으로 상승하였다. 사회적 자본은 연도 간 문항 구성이 상이하므로 연도 간 직접 비교는 지양하고, 각 연도 내 수준으로 해석한다. 인구･사회경제적 특성에서는 학력 수준 상승과 가구원 수 감소가 확인되었다.
추가로, 가중치 반영 평균 차이 검정에서 2018-2023년 간 차이가 다수 유의하였고<Table A3>, 연령별 ANOVA(가중) 결과 두 연도 모두 집단 간 평균 차이가 유의하였다(Omnibus F 및 쌍대비 결과는 <Table A4>). 이러한 결과는 이후 구조모형의 연령별 경로 해석에 참고하였다.
2. 확인적요인분석(Confirmatory Factor Analysis)
본 연구의 CFA는 WLSMV로 추정하였고, 표준화된 표본가중치를 적용하였다. 근린환경(NbhEn1, NbhEn2)과 사회적 자본(SocCap)의 측정 타당성을 검토하기 위해 2018년과 2023년 자료로 CFA를 수행하였다. 표본 수가 매우 커 χ2는 모두 유의했으므로, RMSEA･CFI･TLI･SRMR 등 상대 지표를 중심으로 평가하였다(Hu & Bentler, 1999).
1) 모형 적합도
<Table 4>에 따르면 2018년 모형은 TLI가 다소 경계였으나, RMSEA와 SRMR이 기준을 충족하여 수용 가능한 수준이었다. 2023년 모형은 모든 지표가 기준(CFI/TLI ≥ .90, RMSEA ≤ .08)을 만족하여 적합도가 양호하였다. 아울러 근린환경(NbhEn1/2) 공통 문항만으로 연도 간 다군 CFA를 수행하였다. 구성동일성 모형의 적합은 양호하였고( CFI = .949, TLI = .952, RMSEA = .046 [.044-.048], SRMR = .033 ), 부하 동등 제약(Metric)에서는 DIFFTEST가 유의하여(χ2(8) = 188.31, p < .001) 형식적 의미의 완전 계량불변성은 기각되었다. 다만 ΔCFI = .001, ΔRMSEA = .004로 변화가 미미하여, 대규모 표본에서의 과민성을 고려해 실질(approximate) 계량불변성을 수용하였다<Table A1>.
Table 4.
Model Fit Indices for CFA (2018 & 2023)
| Survey Year | χ2 | df | CFI | TLI | RMSEA (90% CI) | SRMR |
| 2018 (Pre-COVID-19) | 1,222.811 | 24 | 0.914 | 0.871 | 0.051 [0.049, 0.054] | 0.039 |
| 2023 (Post-COVID-19) | 1,787.101 | 32 | 0.976 | 0.966 | 0.053 [0.051, 0.055] | 0.037 |
2) 수렴타당성과 신뢰도
<Table 5>에 따르면, 2018년 잠재변수(NbhEn1, NbhEn2, SocCap)의 AVE는 모두 .50 미만으로 수렴타당성에 한계가 있으나, CR은 대체로 .60 이상(일부 항목은 .60 미만의 경계 수준)으로 나타나 경계 수준의 신뢰도를 보였다(Fornell & Larcker, 1981; Hair et al., 2010). 2023년은 다수 잠재변수가 AVE ≥ .50, CR ≥ .70을 충족하여 전반적으로 수렴타당성과 신뢰도가 확보되었다. 다만 NbhEn2(2023)는 AVE가 다소 낮지만 CR ≥ .60으로, 개념 유지가 가능하다고 판단해 조건부 수용하였다. 또한 Fornell-Larcker 기준에 따르면 두 연도 모두 각 잠재변수의 AVE 제곱근(√AVE)이 상관계수보다 커 판별타당성이 확보되었다<Table A2>.
Table 5.
CFA Loadings, AVE, and CR by Year
Note. Loadings are standardized (STDYX). Estimator = WLSMV; survey weight applied. AVE < .50 is flagged (†) and interpreted with caution. Discriminant validity: see <Table A2> Interpretation is within-year only.
사회적 자본(SocCap)은 2018･2023년의 문항 구성이 상이하여 연도 간 측정 등가성 검정이 불가능하므로, 각 연도별로 별도 CFA의 수렴･판별타당성과 신뢰도만 보고하며, 표의 계수값은 연도 내 해석으로 한정한다.
3.구조모형 분석 (팬데믹 전후 지속거주의향)
1) 구조모형 적합도 검증
<Table 6>에 제시된 바와 같이, 2018년 모형은 CFI와 TLI가 권장치에 다소 미달했으나 RMSEA와 SRMR이 안정적으로 낮아 전반적으로 수용 가능한 적합도를 보였다. 2023년 모형은 RMSEA, SRMR, CFI, TLI가 모두 기준을 충족하여 양호한 적합도를 보였다. 모든 추정은 WLSMV와 표본가중치를 사용하였고, 해석은 연도 내 추정치에 한한다.
Table 6.
GSEM Fit Indices by Year (Overall and Multi-Group by Age)
2) 전체 구조모형
지속거주의향에 대한 팬데믹 전후 분석 결과는 <Table 7>과 <Figure 2>와 같다. 2018년에는 근린환경의 세 구성(NbhEn1: 주거･의료･교육, NbhEn2: 대중교통･보행, NbhEn3: 공원･녹지)이 모두 지속거주의향에 유의한 직접효과를 보였고, 신뢰 기반의 사회적 자본은 정(+)의 직접효과와 함께 완만한 매개효과를 나타냈다. 즉, 팬데믹 이전에는 근린환경이 사회적 자본을 경유하여 지속거주의향을 강화하는 경로가 작동하였다.
Table 7.
GSEM Path Estimates by Year (Overall)
Figure 2.
GSEM Results for Residential Intention: Comparison of Overall Models (2018 & 2023)
Note. tandardized coefficients (β, STDYX) are shown on arrows. Solid lines = positive effects; dashed lines = negative effects; bold = p < .05; thin = n.s. Models estimated with WLSMV and survey weights. Effects are interpreted within year; social capital items differ across years, so cross-year comparisons for SocCap are not made.
2023년에는 근린환경의 직접효과 가운데 대중교통･보행과 공원･녹지의 영향력이 상대적으로 커진 반면, 주거･의료･교육의 영향력은 약화되었다. 소통･참여 중심으로 측정된 사회적 자본은 지속거주의향에 부(-)의 직접효과를 보였고, 매개효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 팬데믹 이후 개인의 지속거주의향 형성에서 지역 내 사회적 교류보다 이동･보행 편의와 근린 녹지와 같은 물리적 환경의 상대적 중요성이 커졌음을 시사한다. 모형의 설명력(R2)은 팬데믹 이후 증가하였다.
3) 다중집단모형
연령대별 다중집단 GSEM 결과는 <Table 8>과 같다. 2018년에는 주거･의료･교육(NbhEn1)이 청년층과 노년층에서 지속거주의향에 정(+)의 직접효과를 보였고, 중년층에서는 유의하지 않았다. 대중교통･보행(NbhEn2)은 모든 연령대에서 정(+)의 직접효과가 크게 나타났으며, 녹지(NbhEn3)는 노년층에서만 정(+)의 직접효과가 유의하였다. 사회적 자본(SocCap)의 직접효과는 중･노년층에서 정(+), 청년층에서는 유의하지 않았다. 근린환경이 사회적 자본에 미치는 경로는 대체로 정(+)이었으나, 근린환경이 사회적 자본을 매개로 지속거주의향에 이어지는 간접효과는 노년층에서만 긍정적으로 나타났다(특히 NbhEn1･NbhEn3 경로). 총효과는 주로 직접효과에서 기인하였다.
Table 8.
Multi-Group GSEM Path Estimates by Age Group (2018 & 2023)
2023년 결과에서는 대중교통･보행이 전 연령대에서 뚜렷한 정(+)의 직접효과를 보였고, 녹지는 중･노년층에서 정(+)의 직접효과가 유의한 반면 청년층에서는 약한 음(-)으로 나타났다. 주거･의료･교육은 중년층에서만 정(+)의 직접효과가 유의하였다. 사회적 자본의 직접효과는 전 연령대에서 부(-)로 관찰되었고 그 절대값은 청년층에서 상대적으로 크게 나타났다. 이에 따라 간접효과는 다수 경로에서 유의하지 않거나 부(-)로 관찰되었으며, 총효과는 대부분 직접효과가 주도하였다.
종합하면, 근린환경 요인 가운데 대중교통･보행은 2023년에 전 연령대에서 뚜렷한 정(+)의 직접효과가 관찰되었고, 녹지는 노년층에서 긍정적 연관성이 두드러진 반면 청년층에서는 약한 음(-)의 연관성이 확인되었다. 주거･의료･교육은 중년층에서만 유의하였다. 사회적 자본은 2018년에는 중･노년층에서 정(+), 2023년에는 전 연령대에서 부(-)로 각각 각 연도 내에서 관찰되었으며, 매개효과는 전반적으로 제한적이었다. 모형의 설명력(R2)은 두 연도 모두 연령대별로 차이가 있었으며, 노년층에서 가장 크게 관찰되었다. 이러한 연령대별 차이는 팬데믹 시기 감염위험에 대한 인지와 타인지원에 대한 기대 변화가 동시에 작동했을 가능성과도 부합한다. 즉, 일부 집단에서는 대면 접촉 회피와 네트워크 위축으로 사회적 자본의 긍정적 기능이 약화되었을 수 있다(Chon et al., 2021; Kim & Oh, 2022).
4) 가설 검증 결과 및 해석
<Table 7>과 <Table 8>의 분석 결과에 따른 가설 검증과 해석은 다음과 같다. 본 분석은 팬데믹 전후의 변화를 중심으로, 근린환경과 사회적 자본의 직접･간접효과 및 연령대별 차이를 종합적으로 검토하였다.
첫째, H1(근린환경 → 지속거주의향)은 2018년과 2023년 모두에서 근린환경 요인(NbhEn1, NbhEn2, NbhEn3)이 유의한 정(+)의 직접효과를 보여 채택되었다. 2023년에는 대중교통･보행과 녹지환경의 효과 크기가 전반적으로 크게 관찰되었고, 청년층에서는 녹지환경(NbhEn3)의 직접효과가 부(-)로 나타나 세부 요인별 차이가 드러났다. 이는 청년층이 소규모 생활권 녹지보다 대규모 공원을 선호하고 팬데믹 이후 생활권 녹지 이용이 감소했다는 선행연구(Park, 2022)와 일치한다. 또한 중년층에서는 주거･의료･교육환경의 연관성이 두드러져, 팬데믹 이후 청년층에서는 대중교통･보행환경이, 가족구성원이 많은 중년층에서는 주거･의료･교육환경이 지속거주의향에 더 중요한 요인으로 작용하였다. 이러한 결과는 재택근무와 원격수업 확산으로 도시 이동성이 줄고 생활권 중심의 일상이 강화되었다는 논의(Lee & Choi, 2023)와도 맥을 같이한다.
둘째, H2(사회적 자본 → 지속거주의향)은 2018년에는 정(+)의 경로가, 특히 중년과 노년층에서 유의하게 나타났다. 2023년에는 전 연령대에서 부(-)의 직접효과가 관찰되었다. 이는 가설의 방향성과 상반되는 결과로, 팬데믹 이후 소통･참여 중심의 사회적 자본이 지속거주의향에 긍정적 자원이라기보다 개인의 자율성과 이동을 제약하는 부담으로 작용했을 가능성을 시사한다. 대면 교류 감소로 지역 신뢰와 네트워크가 약화되었다는 연구(Chon et al., 2021; Kim & Oh, 2022)와 사회적 자본이 과도할 경우 개인의 자유를 제약할 수 있다는 논의(Field, 2003; Portes, 1998)와도 부합한다. 따라서 H2는 부분적으로만 지지되었다.
셋째, H3(근린환경 → 사회적 자본 → 지속거주의향)은 팬데믹 이전에는 전반적으로 긍정적 방향을 보였으나, 팬데믹 이후에는 대부분 유의하지 않은 것으로 나타났다. 연령대별로는 상이했는데, 팬데믹 이전 노년층에서만 관찰되던 긍정적 매개효과가 이후에는 상실되거나 일부 부정적으로 관찰되었다. 이는 특히 노년층이 감염 위험과 이동 제약에 민감하게 반응했다는 점(Seo & Kim, 2023)에서 설명 가능하다. 즉, 사회적 자본이 근린환경의 긍정적 효과를 매개하지 못하고, 일부에서는 그 효과를 약화시키는 경로로 작동하였다. 이는 사회적 자본의 효과가 사회적･환경적 맥락에 따라 달라질 수 있으며, 이로 인해 팬데믹 시기에는 부정적 매개가 관찰되었음을 시사한다. 따라서 H3은 제한적으로 채택되었다.
넷째, H4(연령대 다중집단 차이)는 효과 크기와 방향성에서 유의한 차이가 확인되어 채택되었다. 주거･의료･교육환경(NbhEn1)은 중년층에서 상대적으로 크게 작용하였고, 대중교통･보행환경(NbhEn2)은 2018년에는 중년층에서, 2023년에는 모든 연령대에서 유의하였으며 특히 청년층에서 두드러졌다. 녹지환경(NbhEn3)은 2018년에는 노년층에서만 연관성이 나타났다. 반면 2023년에는 모든 연령대에서 유의한 결과가 나타났으나 청년층에서는 부(-)의 방향이 관찰되었다. 요약하면, 팬데믹 이후 중년층은 양육･가구 특성과 관련되어 전반적 근린환경의 중요도가 높게 나타났고, 노년층에서는 대중교통･보행과 녹지환경이 지속거주의향으로 이어지는 주요 경로로 관찰되었다. 이는 팬데믹에 상대적으로 취약한 집단일수록 생활권 이동성과 녹지 접근성이 거주의사에 중요한 요인으로 작동했음을 시사한다.
다섯째, H5(팬데믹 전후의 연도 내 비교: 근린환경의 강화, 사회적 자본의 약화)는 부분적으로 지지되었다. 2023년에는 2018년에 비해 근린환경의 직접효과가 전반적으로 확대되었으나, 주거･의료･교육의 연관성은 전체표본에서 약화되었고 중년층에서는 유의하게 나타났다. 반면 대중교통･보행과 녹지는 강화되는 양상이 확인되었다. 사회적 자본의 직접효과는 2023년 각 연도 내 해석에서 부(-)로 관찰되었다. 즉, 근린환경의 모든 요인이 일괄적으로 강화된 것은 아니며, 교통･보행/녹지의 강화와 주거･의료･교육의 약화가 병존하여 가설의 방향성과 부분적으로 부합한다. 이러한 결과는 팬데믹으로 인한 사회적 관계망 약화와 함께 이동･보행 편의 및 녹지 등 물리적 근린환경의 상대적 중요성 부각으로 해석되며, 실제 통계에서 확인된 근린환경 이용 증가와 사회적 고립 심화 추세와도 맥락을 같이한다(Google Mobility Report, 2021; Statistics Korea, 2022).
V. 결 론
COVID-19 팬데믹은 서울시민의 생활양식과 거주환경 인식에 변화를 가져왔으며, 그 과정에서 근린환경의 중요성이 더욱 부각되었다. 동시에 사회관계망의 약화는 사회적 자본이 지속거주의향에 어떤 방식으로 작용하는지를 새롭게 조명할 필요성을 보여주었다. 이러한 변화는 주거 안정과 지역사회 회복력에 대한 관심을 높였으며, 이에 본 연구는 팬데믹 전후인 2018년과 2023년 서울시민 자료를 활용해 두 요인이 지속거주의향에 미치는 구조적 관계와 연령별 차이를 비교･분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다.
첫째, 2023년에는 대중교통･보행과 녹지에서 직접효과가 전반적으로 더 크게 관찰되었고, 주거･의료･교육은 중년층에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났다. 이러한 패턴은 팬데믹 이후 생활권 중심 활동의 강화와 이동･야외활동 선호의 변화와 맥을 같이한다(Lee & Choi, 2023; Google Mobility Report, 2021).
둘째, 사회적 자본의 직접효과는 2023년 전 연령대에서 부정적 연관성으로 관찰되었다. 이는 대면 교류 감소로 지역 신뢰와 네트워크가 약화되었다는 논의(Chon et al., 2021; Kim & Oh, 2022)와, 사회적 자본이 과도할 경우 개인의 자율성을 제약할 수 있다는 기존 논의(Field, 2003; Portes, 1998)와 부합한다.
셋째, 매개효과는 전반적으로 크지 않았다. 팬데믹 이전에는 노년층에서 제한적 긍정이 관찰되었으나, 이후에는 대체로 통계적으로 유의하지 않거나 부정적 양상으로 나타났다. 특히 감염 위험과 이동 제약에 민감한 노년층(Seo & Kim, 2023)의 경우, 사회적 자본이 근린환경의 긍정적 영향 경로를 매개하기보다는 일부 상황에서 약화시키는 경향이 확인되었다.
넷째, 통제변수에서도 변화가 관찰되었다. 청년층에서는 학력과 소득이 지속거주의향과 유의한 정적 연관을 보였고, 결혼･출산에 따른 가구 규모 증가는 이주 가능성의 증가와 맞물려 지속거주의향과 부적 연관을 나타냈다(Sung, 2023; Cho & Koo, 2025). 중년층에서는 고학력이 유의한 정적 연관으로 확인되었다. 이러한 결과는 팬데믹 전후 사회적 맥락의 변화를 반영하며, 세대별 특성에 적합한 정책 설계의 필요성을 시사한다.
정책적 시사점으로는, 첫째, 생활권 기반 인프라(주거･교육･의료, 교통 접근성, 보행 및 녹지)의 확충이 위기 상황에서도 생활 안정성을 지지하는 핵심 과제로 확인된다. 둘째, 사회적 자본이 부정적 방향으로 관찰된 점을 고려해 비대면 교류 채널과 위기 대응형 커뮤니티 프로그램을 병행할 필요가 있다. 셋째, 세대별 상이한 결정요인을 반영해 청년층은 주거비･고용 안정, 중년층은 가족 친화적 환경, 노년층은 의료･교통･보행 인프라를 우선하는 맞춤형 전략이 요구된다.
동일 조사체계를 바탕으로 다중집단 GSEM을 적용하여 연도별 구조와 세대별 차이를 동시에 검증했다는 점에서 학문적 의의가 있다. 이를 통해 근린환경과 사회적 자본의 직접･간접 연관을 함께 확인함으로써 단일 시점 연구의 한계를 보완하였다.
본 연구의 한계는 다음과 같다. 첫째, 반복횡단 관측자료(2018･2023년)를 이용했으므로 동일 개인에 대한 시간적 추적과 내생성 통제가 제한된다. 따라서 추정된 경로는 인과효과라기보다 구조적 연관으로 해석한다. 둘째, 사회적 자본의 연도별 측정 문항이 상이하여 다군 CFA를 통한 엄밀한 측정등가성 검증(구성･계량)이 제한되었다. 셋째, 분석 범위가 서울시에 한정되었고, 개인의 장기 거주 이동을 추적하지 못했다. 넷째, 지표 구성은 주로 오프라인 사회적 자본에 초점을 두고 있어 팬데믹 이후 중요성이 커진 디지털 사회적 자본(온라인 커뮤니티･비대면 교류)을 충분히 반영하지 못했다.
향후 연구에서는, 첫째, 인과 식별 강화를 위해 패널자료, 차분의 차분(DID), 도구변수(IV), 성향점수매칭(PSM) 등 준실험적 설계를 적용할 필요가 있다. 둘째, 사회적 자본 문항의 공통 핵심지표를 구축하고 다군 CFA로 측정등가성을 재검토하되, 추정법･척도 변화에 대한 민감도 분석을 병행한다. 셋째, 표본을 수도권･타 대도시로 확장해 외부타당성을 점검하고, 종단자료를 활용하여 거주이동과 지속거주의향의 시간적 변화 추이를 분석한다. 넷째, 디지털 사회적 자본 지표(온라인 네트워크 참여, 비대면 상호작용 빈도 등)를 포함한 다차원 지표 체계를 개발･적용한다. 다섯째, 정책 연결성을 높이기 위해 표준화계수에 근거한 생활권 인프라 우선순위를 제시하고, 생활권 접근성･고령친화 교통접근성 등 평가지표를 구체화하는 후속 연구를 추진한다.
종합하면, 본 연구는 팬데믹 전후 서울시민의 지속거주의향에 관한 구조적 연관을 다중집단 GSEM으로 실증 제시하여 단일 시점 연구의 한계를 보완했고, 도시 회복력 강화와 세대별 맞춤형 정책 수립을 위한 근거를 제공한다.
