I. 서 론
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적 및 내용
II. 이론적 배경
1. 주거환경만족도와 주거요인
2. 연령집단과 주거환경
3. 지역적 맥락과 시점 간 비교
III. 연구방법
1. 연구대상의 특성
2. 연구가설 및 모형
3. 변수구성
4. 분석 방법
IV. 연구결과 및 해석
1. 연구대상의 일반적 특성
2. 조사연도별 주거환경만족도 비교
3. 상관분석
4. 주거환경만족도 관련 요인
5. 연령집단별 주거환경만족도 관련 요인
V. 결론 및 함의
I. 서 론
1. 연구의 배경
과거에는 주거가 단순한 생활공간으로 여겨졌다면, 최근에는 물리적 거주공간의 의미를 넘어 삶의 질과 밀접하게 연관된 중요한 요소로 인식되고 있다. 이러한 인식의 변화에 따라 주거환경만족도라는 지표가 제시되고 이에 대한 중요성이 강조되었다. 주거환경만족도는 개인이 주거환경에 대하여 느끼는 전반적인 평가로서 일상생활의 편의성, 안전성, 쾌적성 및 사회적 관계 형성 등 다양한 측면과 연계된다. 특히 주거환경만족도는 주택 자체의 물리적 특성뿐 아니라 근린환경, 생활편의시설, 교통 접근성 및 이웃관계 등 복합적인 요인에 의해 형성되며(Hong, 2009; Park et al., 2015), 거주자의 연령, 소득수준 및 가족구성 등 인구사회학적 특성에 따라서도 차이가 나타난다(Kim, 2016; An & Jin, 2022). 다만 본 연구에서는 한국복지패널에서 제공하는 주거 관련 변수 중 주택 및 주거수준 특성을 중심으로 분석하였다.
최근 주거환경만족도에 대한 연구는 청년, 노인 및 저소득층 등 특정 집단을 대상으로 영향요인을 규명하는 방향으로 확대되고 있다. 청년층은 주거비 부담과 주거공간의 규모에 민감하게 반응하는 반면, 노년층은 주택의 안전성과 주거편의시설 및 근린환경에 대한 중요성이 상대적으로 높은 것으로 나타났다(Jang et al., 2020; Kim & Lee, 2022; Kim et al., 2023). 또한 취약계층의 경우 주택유형과 점유형태, 주거복지서비스 등이 만족도에 영향을 미치는 주요 요인으로 보고되고 있다(Chun & Oh, 2013; Lee & Lee, 2024). 그러나 기존 연구는 특정 연령집단이나 취약계층을 중심으로 한 경우가 많아, 연령집단별 차이를 함께 비교한 연구는 많지 않다.
한편 우리 사회는 지난 10여 년간 저출산･고령화, 1인 가구 증가, 주택시장 변화 및 주거복지정책 확대 등 사회･경제적 환경의 변화를 경험하였다. 특히 수도권 지역은 지속적인 인구 유입과 주택가격 상승, 생활권 변화가 동시에 진행되면서 주민들의 주거소비 및 주거인식이 변화하였다(Choi & Yoon, 2013; Lee et al., 2013; Hwang, 2022).
그러나 기존 연구에서는 한국복지패널 자료를 활용하여 수도권과 비수도권의 주거환경만족도 결정요인을 비교하거나(Lee, 2017), 서울과 경기･인천지역의 주거환경 및 주거비 차이를 시점별로 비교한 연구가 수행되어 왔다(Lee & Lim, 2022). 그러나 이러한 연구들은 지역 간 차이나 전체 집단의 변화에 주로 초점을 두고 있어, 동일 지역을 대상으로 장기간의 시차를 두고 연령집단별 주거환경만족도 영향요인의 차이를 함께 비교한 연구는 상대적으로 부족하다.
특히 사회구조와 주거환경이 빠르게 변화하는 상황에서 주거환경만족도 관련 요인이 시점과 연령집단에 따라 어떻게 달라지는지를 파악하는 것은 향후 주거정책 수립을 위한 중요한 과제이다.
이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 경기･인천지역을 분석대상으로 설정하였다. 경기･인천지역은 서울과 통근･통학 및 생활권을 공유하며, 주거 선택 과정에서 통근이나 교통 접근성의 영향이 크게 작용하는 대표적인 수도권 지역이다(Cho & Lee, 2024). 또한 경기･인천은 서울과 기능적으로 연계되어 있으면서도 수도권 외곽 주거지역으로서 공통된 특성을 가진다는 점에서, 서울을 포함한 수도권 전체보다 경기･인천지역에 연구범위를 한정하였다.
이에 본 연구는 경기･인천지역을 대상으로 2014년과 2025년의 한국복지패널 자료를 활용하여 연령집단별 주거환경만족도 관련 요인을 비교･분석하고자 한다. 이를 통해 2014년과 2025년 두 시점의 주거환경만족도 결정요인 차이를 확인하고, 연령집단별 특성을 고려한 주거정책 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
2. 연구의 목적 및 내용
본 연구는 서울을 제외한 수도권 지역인 경기･인천지역을 대상으로 2014년과 2025년의 한국복지패널 조사자료를 활용하여 연령집단별 주거환경만족도 관련 요인을 비교･분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 2014년과 2025년 두 시점의 주거환경만족도 결정요인 차이를 확인하고, 연령집단별 특성을 고려한 주거정책 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
구체적인 연구 내용은 다음과 같다. 첫째, 경기･인천지역 거주자의 인구사회학적 특성과 주거 특성을 파악하고 2014년과 2025년의 주거환경만족도 수준을 비교한다. 둘째, 주거환경만족도와 주요 변수 간 상관관계를 확인하고 개인･가구 특성 및 주거 특성과 주거환경만족도의 관련성을 분석하여 두 시점의 차이를 비교한다. 셋째, 청년층, 중년층, 장년층 및 노년층으로 구분한 연령집단별 관련 요인을 분석한다. 넷째, 분석결과를 바탕으로 연령집단별 특성을 고려한 주거정책 및 주거복지정책의 시사점을 제시한다.
II. 이론적 배경
1. 주거환경만족도와 주거요인
주거환경만족도는 개인이 거주하고 있는 주택과 주거환경에 대하여 느끼는 전반적인 평가를 의미한다(Lee & Lee, 2020). 본 연구에서는 주거만족도와 주거환경만족도를 동일한 개념으로 보고 주거환경만족도로 통일하여 사용하였다. 주거환경은 단순한 물리적 주거공간만을 의미하는 것이 아니라 주택이 위치한 주변 환경과 시설, 교통 접근성, 이웃관계 및 안전성 등 다양한 요소를 포함한다(Oh & Ryoo, 2022; Kim et al., 2023). 다만 본 연구는 2014년과 2025년 두 시점의 주거환경만족도 관련 요인을 동일한 기준으로 비교하는 데 목적이 있으므로, 두 시점에서 공통적으로 활용 가능한 한국복지패널의 개인･가구 특성과 주택 및 주거수준 관련 변수를 중심으로 분석범위를 설정하였다. 이에 따라 근린환경, 교통 접근성 및 이웃관계 등 주거환경의 일부 외부적 요소는 분석범위에 포함하지 않았다.
선행연구에 따르면 주거환경만족도는 인구통계학적 특성과 주거 특성에 의해 결정된다. 인구통계학적 특성으로는 연령, 성별, 학력, 소득 및 고용상태 등이, 주거 특성으로는 점유형태, 주택유형, 주택규모 및 주택성능 등이 주요 변수로 사용되고 있다. Hong(2009)은 공공임대주택 거주자에 대한 연구를 통해 주택 자체의 물리적 특성뿐 아니라 주변시설에 대한 만족도도 중요하다는 점을 보여주었다. Chun and Oh(2013)는 노인가구의 주거환경만족도 영향요인을 분석하여 물리적 요인, 주변시설, 이웃관계뿐만 아니라 주거복지제도 역시 영향요인으로 작용한다고 설명하였다. 기존 연구들은 주거환경만족도에 영향을 미치는 다양한 요인을 제시하고 있으나, 특정 주거유형이나 집단, 특정 시점을 중심으로 분석한 경우가 많아 시점과 연령집단에 따른 차이를 비교하는 데에는 한계가 있다.
2. 연령집단과 주거환경
생애주기(life cycle)는 개인 또는 가구가 시간의 흐름에 따라 경험하는 사회적･경제적･가족적 변화과정을 의미한다(Kim et al., 2018). 일반적으로 개인은 학업, 독립, 취업, 결혼, 출산, 양육 및 은퇴에 이르는 과정을 경험하며, 이러한 과정에서 주거 요구와 선호의 변화가 수반된다. 따라서 생애주기는 주거 선택을 이해하는 데 중요한 기준이 되며, 연령 역시 생애과정의 차이를 구분하는 하나의 기준으로 볼 수 있다.
주거 관련 연구에서 생애주기 이론의 기초가 되는 연구는 Rossi(1955)의 생애주기 이론이다. Rossi는 가구구성의 변화가 주거수요와 주거선택의 변화로 이어진다고 설명하였다. 생애과정이 다르면 연령집단별로 주거 특성과 주거 요구도 서로 달라질 수 있다. 청년층은 경제적 어려움으로 인해 주거선택이나 주거이동이 경제적 요인과 밀접한 관련성을 갖는 반면(Hwang, 2022; Cho & Lee, 2024), 중장년층은 주거내부환경과 입지환경, 노년층은 주거공간의 안전성과 의료･생활편의시설 접근성이 중요한 것으로 나타났다(Lim & Lee, 2016; Jang et al., 2020).
생애주기는 연령뿐 아니라 혼인, 출산, 가구구성 및 경제활동 상태 등을 함께 고려하는 개념이다. 특히 혼인과 출산 등의 생애사건이 발생하는 시기는 사회･경제적 여건에 따라 달라질 수 있으므로, 동일한 연령집단이라도 조사연도에 따라 생애과정에서 놓인 위치가 같다고 보기 어렵다. 따라서 본 연구는 생애주기를 직접 변수화한 것이 아니라 조사 당시의 연령을 기준으로 청년층, 중년층, 장년층 및 노년층을 구분하였다. 분석결과도 생애주기의 변화가 아니라 2014년과 2025년 각 조사시점에서 나타난 연령집단별 차이로 해석하였다.
3. 지역적 맥락과 시점 간 비교
주거환경만족도는 주택 자체의 물리적 특성뿐 아니라 거주지역의 사회･경제적 환경과 생활권 특성에 의해 영향을 받는다. 수도권은 서울, 경기도 및 인천으로 구성되며, 경기･인천지역은 서울과 함께 수도권을 구성하는 대표적인 생활권이다(Kim, 2014). 특히 경기･인천지역은 지속적인 인구 유입과 주택공급 확대가 이루어지고 있으며 서울과 통근･통학 생활권을 공유하고 있다. 경기･인천은 서울로의 통근이 지속적으로 이루어지는 수도권 외곽 주거지역으로서 공통된 생활권 특성을 가지는 반면, 서울은 중심도시로서 주택시장과 주거환경의 구조가 경기･인천과 구별되는 특성을 가진다(Shin & Woo, 2021). 이에 본 연구에서는 서울을 포함한 수도권 전체를 하나의 지역집단으로 분석하기보다, 서울과 기능적으로 연계되어 있으면서 외곽 주거지역이라는 공통성을 가지는 경기･인천지역을 통합하여 분석하였다.
주거환경만족도는 특정 시점에서 고정적으로 형성되는 개념이 아니라 사회･경제적 환경 변화에 따라 지속적으로 변화하는 특성을 가진다(Lee & Lee, 2020). 주택시장 구조, 인구구조, 생활양식, 주거복지정책 및 교통체계의 변화는 주민들의 주거환경에 대한 인식과 평가에 영향을 미친다.
본 연구가 2014년과 2025년을 선택한 것은 2014년이 2015년 주거기본법 제정 이전의 시점이고, 2025년은 주거복지정책이 본격적으로 제도화된 이후 약 10년이 경과한 시점이기 때문이다. 주거기본법 제정 이후 주거급여 개편, 공공임대주택 확대, 청년･신혼부부를 위한 행복주택 공급 및 주거복지로드맵 등이 추진되었다. 본 연구에서는 이러한 정책의 효과를 직접 추정하기보다 2014년과 2025년 두 시점의 주거환경만족도 관련 요인을 비교하였다. 이를 통해 시점과 연령집단에 따른 차이를 확인하고 정책적 시사점을 도출하고자 하였다.
III. 연구방법
1. 연구대상의 특성
본 연구는 경기･인천지역 거주자의 주거환경만족도 관련 요인을 살펴보기 위해 2014년과 2025년 한국복지패널 조사자료를 사용하였다. 한국복지패널은 전국 가구를 대상으로 구축된 대표적인 패널자료로서 개인 및 가구의 인구사회학적 특성, 소득과 경제활동, 주거 특성, 생활실태 및 사회복지서비스 이용 등에 관한 정보를 함께 제공한다(Lee et al., 2014; Lee et al., 2025). 한국복지패널에는 본 연구에서 필요한 개인･가구 특성, 주택 및 주거수준, 주거복지서비스 이용, 주거환경만족도 변수가 함께 포함되어 있다. 이런 점에서 두 시점을 같은 기준으로 비교하기에 적절한 자료라고 보았다. 표본에 저소득층이 충분히 포함되어 있다는 점도 주거복지와 관련된 가구 특성의 차이를 살펴보는 데 유리하다.
연구대상은 경기･인천지역에 거주하는 만 20세 이상 응답자이다. 분석 과정에서 결측치가 포함된 사례를 제외하여 2014년 2,306명, 2025년 1,934명을 최종 분석대상으로 선정하였다. 두 연도의 자료는 각각 분석한 후 결과를 비교하였다.
한국복지패널은 동일 가구와 가구원을 추적하는 패널자료이지만, 본 연구에서는 2014년과 2025년 자료를 각각 횡단면 자료로 분석하였다. 동일 개인의 장기적 변화를 추적한 것은 아니며, 주거기본법 제정 이전인 2014년과 이후 약 10년이 경과한 2025년을 기준시점으로 선정하여 두 시점의 차이를 비교하였다.
2. 연구가설 및 모형
주거환경만족도는 다양한 요인에 의해 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 선행연구들은 인구통계학적 요인(연령, 성별, 소득 등)과 주택요인(점유형태, 주택유형, 주택규모 등)이 주거환경만족도에 영향을 미친다고 보고하고 있다(Chun & Oh, 2013; Kim, 2016; An & Jin, 2022; Lee & Lee, 2024). 즉, 동일한 주거환경이라 하더라도 개인의 주거수준에 따라 평가가 달라질 수 있다. 또한 최근에는 사회구조의 변화와 함께 주택시장도 빠르게 변화하고 있다. 기존에는 주거특성을 중심으로 한 연구가 많았으나, 최근에는 직접적인 주거요인뿐 아니라 연령과 생애과정의 특성을 함께 고려한 연구도 이루어지고 있다(Jang et al., 2020; Kim & Lee, 2022; Kim et al., 2023). 따라서 조사시점과 연령집단에 따라 주거환경만족도와 관련된 요인의 양상이 다르게 나타날 가능성을 고려할 필요가 있다. 주거요인과 주거환경만족도의 관련성을 확인하기 위해 전술한 인구통계학적 요인(성별, 교육수준, 혼인상태, 가구규모, 가구소득, 취업상태)을 통제변수로 설정하였다.
이에 본 연구는 경기･인천지역을 대상으로 주거 특성과 주거환경만족도의 관련성을 분석하고, 관련 요인의 양상이 조사연도와 연령집단에 따라 어떠한 차이를 보이는지를 확인하기 위하여 다음과 같은 연구가설을 설정하였다.
H1. 주거 특성은 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보일 것이다.
H1-1. 자가 거주자는 비자가 거주자에 비해 주거환경만족도가 높을 것이다.
H1-2. 아파트 거주자는 비아파트 거주자에 비해 주거환경만족도가 높을 것이다.
H1-3. 주택면적이 넓고 방 수가 많을수록 주거환경만족도가 높을 것이다.
H1-4. 주택성능 기준을 충족하는 경우 주거환경만족도가 높을 것이다.
H1-5. 주거복지서비스 이용 여부는 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보일 것이다.
H2. 연령집단에 따라 주거환경만족도와 유의하게 관련된 요인의 양상이 다를 것이다.
H3. 2014년과 2025년 간 주거환경만족도와 유의하게 관련된 요인의 양상이 다를 것이다.
본 연구의 종속변수는 주거환경만족도이며, 통제변수는 개인･가구 특성, 독립변수는 주거 특성으로 구성하였다. 또한 연령을 기준으로 청년층, 중년층, 장년층, 노년층으로 구분하여 집단별 분석을 수행하였고, 2014년과 2025년 자료를 각각 분석한 후 결과를 비교하였다.
연구모형은 개인･가구 특성을 통제한 상태에서 주거 특성과 주거환경만족도의 관련성을 분석하고, 연령집단과 조사연도에 따른 관련 요인의 차이를 비교하는 방식으로 구성하였다. 이를 도식화한 연구모형은 <Figure 1>과 같다.
3. 변수구성
본 연구의 종속변수는 현재 거주하고 있는 주거환경에 대한 전반적인 만족 수준을 측정한 주거환경만족도이며, 5점 리커트 척도로 구성하였다.
통제변수는 성별, 교육수준, 배우자 유무, 가구원 수, 가구소득 및 취업상태로 구성하였다. 가구소득은 소득수준에 따른 집단 간 차이를 통제하기 위해 한국복지패널의 균등화소득 기준에 따라 중위소득 60% 미만을 저소득층 가구, 그 외를 일반가구로 구분하였다. 독립변수인 주거 특성은 주택점유형태와 주택유형, 주택면적･방 수･주택성능, 주거복지서비스 이용으로 구성하고 각각 주거형태 특성, 물리적 주거특성, 제도적 특성으로 구분하였다.
연령집단은 선행연구를 참고하여 청년층 20~34세, 중년층 35~49세, 장년층 50~64세, 노년층 65세 이상으로 구분하였다. 이 구분은 혼인, 출산, 가구구성 및 경제활동 상태를 결합한 생애주기 구분이 아니라, 조사시점의 연령을 기준으로 집단 간 차이를 비교하기 위한 분석적 구분이다. 본 연구에 활용된 변수에 대한 측정방법은 <Table 1>과 같다.
Table 1.
Variable Measurement Method
1) Household income was classified into general households (=0) and low-income households (=1). Low-income households were defined as households with equivalized current income below 60% of the median income, based on the Korea Welfare Panel Study classification.
4. 분석 방법
본 연구의 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 사용하여 다음과 같은 절차로 통계적 분석을 실시하였다. 연구대상의 특성을 파악하기 위해 빈도분석을 실시하였으며, 2014년과 2025년의 주거환경만족도 평균에 차이가 있는지를 확인하기 위하여 독립표본 t-검정을 실시하였다. 주거환경만족도와 주요 개인･가구 특성 및 주거 관련 특성 간의 관계를 확인하기 위하여 Pearson 상관분석을 실시하였으며, 주거환경만족도와 관련된 요인을 파악하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 또한 주거환경만족도와 관련된 요인이 연령집단과 조사연도에 따라 차이가 있는지를 확인하기 위하여 청년층, 중년층, 장년층 및 노년층으로 구분하여 2014년과 2025년의 다중회귀분석 결과를 비교하였다.
다중회귀분석에서는 공차한계(tolerance)와 분산팽창지수(VIF)를 통해 다중공선성을 확인하였으며, Durbin-Watson 통계량을 통해 잔차의 독립성을 검토하였다. 또한 기존 회귀분석 출력자료에서 제시된 표준화 잔차의 평균, 표준편차 및 범위를 확인하여 극단적인 잔차의 존재 여부를 검토하였다.
주거환경만족도는 5점 리커트 척도로 측정되었다. 본 연구에서는 2014년과 2025년의 조사시점 및 연령집단에 동일한 분석모형을 적용하여 주거환경만족도와 관련된 요인을 살펴보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 다만 5점 척도에 선형회귀모형을 적용할 경우 응답범주 사이의 간격을 동일하게 간주하게 되며, 잔차의 분포와 예측값의 범위에서도 한계가 발생할 수 있다. 따라서 회귀계수를 만족도 범주별 발생확률이나 인과적 효과로 해석하지 않고, 독립변수와 주거환경만족도 간 관련성의 방향과 통계적 유의성을 파악하는 범위에서 해석하였다. 상기 통계분석은 유의수준 5%를 기준으로 통계적 유의성 여부를 판단하였다.
IV. 연구결과 및 해석
1. 연구대상의 일반적 특성
본 연구를 위해 2014년과 2025년 한국복지패널조사 자료 중 경기･인천지역에 거주하는 만 20세 이상 응답자의 자료를 활용하였다. 2014년 자료에서 경기･인천지역 20세 이상 2,941명 중에 결측치 635명을 제외하고 2,306명의 자료를 분석에 이용하였고, 2025년 자료에서는 경기･인천지역 20세 이상 2,884명 중에 결측치 950명을 제외하고 1,934명의 자료를 분석에 이용하였으며, 연도별 연구대상의 개인･가구 특성과 주거수준 요인은 <Table 2>와 같다.
Table 2.
Personal, Household, and Housing Characteristics
2014년에는 중년층이 31.7%로 가장 많았고, 2025년에는 노년층이 31.6%로 가장 많았다. 성별은 2014년 여자 54.6%, 2025년 여자 54.0%로 모두 여자의 비율이 높았고, 교육수준은 두 시점 모두 고등학교 졸업이 가장 많았으나, 대학교 졸업 비율은 2014년 23.1%에서 2025년 32.6%로 증가하였다. 배우자가 있는 경우는 2014년 66.1%, 2025년 59.9%로 감소하였고, 1인 가구는 2014년 10.0%에서 2025년 16.6%로 증가하였다. 주거수준 요인을 살펴보면, 자가 비율은 2014년 56.7%에서 2025년 65.3%로 증가하였고, 아파트 거주 비율도 2014년 42.1%에서 2025년 56.3%로 증가하였다. 또한 주택성능 충족 비율은 2014년 79.0%, 2025년 85.7%로 나타나 주거수준이 개선된 경향을 보였다.
2. 조사연도별 주거환경만족도 비교
본 연구에서 활용한 조사자료의 2014년과 2025년 주거환경만족도의 수준을 비교하기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였으며, 그 결과는 <Table 3>과 같다.
Table 3.
Comparison of Residential Environment Satisfaction by Survey Year
| Variables | 2014 | 2025 | t | p |
| Mean ± SD | Mean±SD | |||
| Residential environment satisfaction | 3.54 ± 0.77 | 3.74 ± 0.75 | -8.761*** | < .001 |
주거환경만족도의 평균은 2014년 3.54점, 2025년 3.74점으로 나타났으며, 두 시점 간 평균 차이는 통계적으로 유의하였다(t = -8.761, p < .001). 2025년 조사대상의 주거환경만족도 평균이 2014년보다 높게 나타났으나, 평균 차이는 약 0.20점으로 차이의 크기는 크지 않았다.
3. 상관분석
본 연구의 변인 간 상관관계를 파악하기 위해 Pearson의 상관분석을 실시하였다. 그 결과는 <Table 4>와 같다.
Table 4.
Correlation among Variables
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | |
| 1. Sex (female) | 1 | -.179*** | -.077*** | -.095*** | .100*** | -.182*** | -.059** | -.011 | -.034 | -.026 | -.004 | .006 | -.023 |
| 2. Education level | -.188*** | 1 | .178*** | .341*** | -.494*** | .301*** | .035 | .265*** | .232*** | .187*** | .105*** | -.027 | .130*** |
| 3. Spouse status (spouse) | -.109*** | .139*** | 1 | .280*** | -.176*** | .115*** | .179*** | .150*** | .260*** | .228*** | .057* | -.091*** | .081*** |
| 4. Household size | -.044* | .339*** | .214*** | 1 | -.397*** | .142*** | .260*** | .177*** | .361*** | .392*** | .141*** | -.101*** | .008 |
|
5. Household income (low-income household) | .093*** | -.437*** | -.181*** | -.414*** | 1 | -.317*** | -.121*** | -.200*** | -.255*** | -.204*** | -.108*** | .086*** | -.112*** |
|
6. Employment status (employed) | -.258*** | .275*** | .163*** | .174*** | -.266*** | 1 | -.008 | .008 | .031 | .001 | -.018 | -.019 | .044 |
|
7. Housing tenure (owner) | -.024 | -.039 | .100*** | .085*** | -.093*** | -.013 | 1 | .095*** | .340*** | .359*** | .052* | -.380*** | .108*** |
|
8. Housing type (apartment) | -.017 | .279*** | .139*** | .143*** | -.176*** | .005 | .011 | 1 | .356*** | .188*** | .173*** | .068** | .240*** |
| 9. Housing area | -.026 | .238*** | .227*** | .302*** | -.277*** | .045* | .297*** | .308*** | 1 | .737*** | .168*** | -.162*** | .248*** |
| 10. Number of rooms | -.021 | .180*** | .186*** | .370*** | -.265*** | .038 | .343*** | .121*** | .729*** | 1 | .113*** | -.218*** | .181*** |
|
11. Housing condition (meets standard) | -.014 | .096*** | .099*** | .043* | -.096*** | .046* | .125*** | .204*** | .143*** | .115*** | 1 | -.043 | .188*** |
|
12. Housing welfare services (user) | .013 | -.027 | -.053* | -.037 | .060** | -.042* | -.227*** | .195*** | -.120*** | -.177*** | .012 | 1 | -.026 |
|
13. Residential environment satisfaction | -.006 | .078*** | .098*** | .018 | -.146*** | .003 | .181*** | .252*** | .339*** | .265*** | .315*** | .017 | 1 |
1) Dummy variables: Sex (male = 0), Spouse status (no spouse=0), Household income (general household = 0), Employment status (unemployed = 0), Housing tenure (non-owner = 0), Housing type (non-apartment = 0), Housing condition (below standard = 0), Housing welfare services (non-user = 0).
변수 간 상관관계를 살펴본 결과, 주거환경만족도는 교육수준, 배우자 유무, 가구소득, 주택점유형태, 주택유형, 주택면적, 방 수, 주택성능과 유의한 관련성을 보였다. 2014년에는 주거환경만족도가 교육수준(r = .078, p < .001), 배우자 있음(r = .098, p < .001), 자가(r = .181, p < .001), 아파트(r = .252, p < .001), 주택면적(r = .339, p < .001), 방 수(r = .265, p < .001), 주택성능 충족(r = .315, p < .001)과 유의한 정(+)적 상관관계를 보였고, 저소득가구와는 유의한 부(-)적 상관관계를 보였다(r = -.146, p < .001).
2025년에도 유사한 경향이 나타났다. 주거환경만족도는 교육수준(r = .130, p < .001), 배우자 있음(r = .081, p < .001), 자가(r = .108, p < .001), 아파트(r = .240, p < .001), 주택면적(r = .248, p < .001), 방 수(r = .181, p < .001), 주택성능 충족(r = .188, p < .001)과 유의한 정(+)적 상관관계를 보였으며, 저소득가구와는 유의한 부(-)적 상관관계를 보였다(r = -.112, p < .001).
종합적으로 볼 때, 2014년과 2025년 모두 주거환경만족도는 주거의 물리적 특성과 사회경제적 특성 모두와 관련되어 있었다. 다만 상관계수의 크기를 비교해 보면, 주거환경만족도와 주택면적의 상관관계는 2014년(r = .339)에서 2025년(r = .248)로 낮게 나타났고, 방 수 역시 2014년(r = .265)보다 2025년(r = .181)에 낮게 나타났다. 주택성능 또한 2014년(r = .315)보다 2025년(r = .188)에 낮게 나타난 반면, 교육수준과 주거환경만족도의 상관관계는 2014년(r = .078)보다 2025년(r = .130)에 높게 나타났다. 이는 두 조사시점에서 주거환경만족도와 관련된 요인의 상관 정도에 일부 차이가 있음을 보여준다.
한편 주택면적과 방 수 간에는 비교적 높은 상관관계가 나타났다(2014년 r = .729, 2025년 r = .737). 이에 두 변수를 함께 투입한 회귀분석에서 다중공선성 여부를 확인하기 위해 공차한계와 분산팽창지수(VIF)를 검토하였다.
4. 주거환경만족도 관련 요인
상관분석 결과를 바탕으로 개인･가구 특성 및 주거 관련 특성과 주거환경만족도의 관련성을 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였으며, 그 결과는 <Table 5>와 같다. 회귀모형을 검증한 결과, 2014년 회귀모형의 F = 55.136(p < .001), 2025년 회귀모형의 F = 23.500(p < .001)으로 통계적으로 유의하였으며, 모형의 설명력은 2014년 22.4%, 2025년 12.8%로 나타났다. 공차한계(tolerance)는 .391~.946, 분산팽창지수(VIF)는 1.057~2.556으로 나타났으며, Durbin-Watson 통계량은 2014년 1.619, 2025년 1.585로 나타났다. 또한 전체 집단 회귀모형의 표준화 잔차는 2014년 -4.121~2.529, 2025년 -4.292~2.619의 범위로 나타났으며, 두 시점 모두 평균은 0에 근접하였고, 표준편차는 .997로 나타났다. 일부 사례에서 절대값 3을 초과하는 표준화 잔차가 확인되었다. 이에 회귀분석 결과는 변수 간 관련성의 방향과 통계적 유의성을 중심으로 제한하여 해석하였다.
Table 5.
Factors Associated with Residential Environment Satisfaction
| Variables | 2014 | 2025 | |||||
| B | SE | β | B | SE | β | ||
| (Constant) | 2.690 | 0.084 | 2.960 | 0.103 | |||
|
Personal & household characteristics | Sex (female) | 0.003 | 0.030 | .002 | -0.009 | 0.033 | -.006 |
| Education level | -0.022 | 0.015 | -.034 | 0.037 | 0.018 | .054* | |
| Spouse status (spouse) | 0.012 | 0.032 | .007 | 0.028 | 0.035 | .018 | |
| Household size | -0.077 | 0.013 | -.135*** | -0.104 | 0.016 | -.171*** | |
| Household income (low-income household) | -0.157 | 0.040 | -.088*** | -0.074 | 0.050 | -.039 | |
| Employment status (employed) | -0.016 | 0.032 | -.010 | 0.053 | 0.036 | .034 | |
|
Housing level factors | Housing tenure (owner) | 0.107 | 0.031 | .069*** | 0.089 | 0.039 | .057* |
| Housing type (apartment) | 0.204 | 0.033 | .131*** | 0.228 | 0.036 | .151*** | |
| Housing area | 0.005 | 0.001 | .212*** | 0.003 | 0.001 | .144*** | |
| Number of rooms | 0.093 | 0.032 | .083** | 0.065 | 0.037 | .059 | |
| Housing condition (meets standard) | 0.451 | 0.036 | .239*** | 0.304 | 0.047 | .143*** | |
| Housing welfare services (user) | 0.141 | 0.063 | .044* | 0.046 | 0.061 | .017 | |
| F-value | 55.136*** | 23.500*** | |||||
| R2 (adj R2) | .224(.220) | .128(.123) | |||||
<Table 5>에 제시된 바와 같이, 2014년과 2025년의 주거환경만족도 관련 요인을 분석한 결과, 두 시점 모두 가구원 수, 주택점유형태, 주택유형, 주택면적 및 주택성능이 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보였다. 2014년에는 가구소득, 방 수 및 주거복지서비스 이용도 유의한 관련성을 보였으나 2025년에는 유의하지 않았다. 반면 교육수준은 2014년에는 유의하지 않았으나 2025년에는 주거환경만족도와 유의한 정(+)의 관련성을 보였다. 구체적으로 자가 및 아파트 거주, 넓은 주택면적, 주택성능 기준 충족은 높은 주거환경만족도와 관련된 반면, 많은 가구원 수는 낮은 주거환경만족도와 관련된 것으로 나타났다. 표준화 회귀계수를 살펴보면, 2014년에는 주택성능(β = .239)과 주택면적(β = .212)의 계수가 상대적으로 크게 나타났으며, 2025년에는 가구원 수(β = -.171)와 주택유형(β = .151)의 계수가 상대적으로 크게 나타났다. 다만 이 결과는 각 변수가 만족도 범주에 미치는 인과적 효과나 범주별 발생확률을 의미하는 것이 아니라, 다른 변수를 통제한 상태에서 나타난 통계적 관련성으로 해석하였다. 모형의 설명력은 2014년 22.4%, 2025년 12.8%로 나타났다. 이상의 분석 결과를 종합하면, 두 시점 모두 주택점유형태, 주택유형, 주택면적 및 주택성능이 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보였다. 또한 교육수준은 2025년에만, 가구소득은 2014년에만 유의한 것으로 나타났다.
5. 연령집단별 주거환경만족도 관련 요인
다음으로 연령집단에 따라 주거환경만족도와 유의하게 관련된 요인의 양상이 다르게 나타났다. 구체적인 분석결과는 <Table 6>과 같다.
Table 6.
Factors Associated with Residential Environment Satisfaction by Age Group
| Variables |
Young adults (2014) |
Young adults (2025) |
Middle-aged adults (2014) |
Middle-aged adults (2025) | |||||||||
| B | SE | β | B | SE | β | B | SE | β | B | SE | β | ||
| (Constant) | 3.037 | 0.281 | 3.900 | 0.340 | 2.057 | 0.202 | 2.592 | 0.300 | |||||
|
Personal & household characteristics | Sex (female) | -0.032 | 0.079 | -.019 | -0.040 | 0.077 | -.025 | 0.013 | 0.055 | .009 | -0.041 | 0.068 | -.029 |
| Education level | -0.076 | 0.069 | -.055 | -0.058 | 0.074 | -.042 | 0.044 | 0.040 | .039 | 0.019 | 0.055 | .017 | |
| Spouse status (spouse) | 0.025 | 0.090 | .014 | 0.179 | 0.108 | .085 | 0.135 | 0.079 | .067 | 0.213 | 0.096 | .121* | |
| Household size | -0.119 | 0.038 | -.168*** | -0.219 | 0.039 | -.355*** | -0.060 | 0.026 | -.089* | -0.165 | 0.035 | -.261*** | |
|
Household income (low-income household) | -0.325 | 0.157 | -.100* | -0.080 | 0.158 | -.025 | -0.125 | 0.102 | -.044 | 0.161 | 0.154 | .052 | |
| Employment status (Employed) | -0.056 | 0.083 | -.034 | 0.004 | 0.090 | .002 | 0.019 | 0.066 | .010 | 0.162 | 0.086 | .093 | |
|
Housing level factors | Housing tenure (owner) | 0.160 | 0.088 | .097 | 0.082 | 0.100 | .051 | 0.096 | 0.052 | .063 | 0.152 | 0.073 | .105* |
| Housing type (apartment) | 0.170 | 0.085 | .102* | 0.132 | 0.089 | .082 | 0.091 | 0.057 | .060 | 0.180 | 0.086 | .119* | |
| Housing area | 0.004 | 0.002 | .140* | 0.007 | 0.002 | .276*** | 0.006 | 0.001 | .208*** | 0.003 | 0.002 | .107 | |
| Number of rooms | 0.127 | 0.084 | .107 | -0.018 | 0.085 | -.017 | 0.191 | 0.063 | .151** | 0.219 | 0.082 | .176** | |
| Housing condition (meets standard) | 0.558 | 0.101 | .258*** | 0.163 | 0.122 | .066 | 0.451 | 0.064 | .240*** | 0.444 | 0.098 | .211*** | |
| Housing welfare services (user) | 0.048 | 0.138 | .017 | 0.046 | 0.128 | .019 | 0.145 | 0.129 | .038 | -0.284 | 0.116 | -.120* | |
| F-value | 8.459*** | 5.232*** | 19.818*** | 9.872*** | |||||||||
| R2 (adj R2) | .210(.185) | .142(.115) | .249(.236) | .246(.221) | |||||||||
| Variables |
Late middle-aged adults (2014) |
Late middle-aged adults (2025) |
Older adults (2014) |
Older adults (2025) | |||||||||
| B | SE | β | B | SE | β | B | SE | β | B | SE | β | ||
| (Constant) | 2.620 | 0.185 | 2.366 | 0.218 | 2.963 | 0.139 | 3.130 | 0.176 | |||||
|
Personal & household characteristics | Sex (female) | 0.036 | 0.065 | .022 | 0.008 | 0.060 | .006 | -0.060 | 0.057 | -.042 | -0.011 | 0.066 | -.007 |
| Education level | -0.011 | 0.033 | -.013 | 0.063 | 0.041 | .066 | -0.066 | 0.029 | -.092* | -0.033 | 0.032 | -.048 | |
| Spouse status (spouse) | -0.061 | 0.084 | -.031 | 0.072 | 0.088 | .040 | -0.015 | 0.058 | -.010 | 0.041 | 0.075 | .028 | |
| Household size | -0.077 | 0.029 | -.122** | -0.105 | 0.032 | -.153** | -0.083 | 0.024 | -.136*** | -0.063 | 0.045 | -.072 | |
|
Household income (low-income household) | -0.264 | 0.085 | -.130** | 0.016 | 0.122 | .006 | -0.101 | 0.056 | -.072 | -0.106 | 0.070 | -.071 | |
| Employment status (Employed) | 0.049 | 0.074 | .026 | 0.045 | 0.076 | .024 | 0.042 | 0.055 | .028 | 0.005 | 0.062 | .003 | |
|
Housing level factors | Housing tenure (owner) | 0.198 | 0.073 | .121** | 0.204 | 0.075 | .125** | 0.062 | 0.060 | .042 | 0.111 | 0.072 | .071 |
| Housing type (apartment) | 0.232 | 0.072 | .139** | 0.278 | 0.062 | .186*** | 0.269 | 0.061 | .175*** | 0.198 | 0.067 | .132** | |
| Housing area | 0.005 | 0.002 | .199** | 0.002 | 0.001 | .104 | 0.006 | 0.001 | .277*** | 0.003 | 0.001 | .145* | |
| Number of rooms | 0.042 | 0.071 | .036 | 0.143 | 0.070 | .119* | 0.051 | 0.052 | .053 | 0.049 | 0.065 | .045 | |
| Housing condition (meets standard) | 0.526 | 0.079 | .271*** | 0.428 | 0.089 | .190*** | 0.311 | 0.060 | .184*** | 0.222 | 0.078 | .117** | |
| Housing welfare services (user) | 0.163 | 0.125 | .055 | 0.260 | 0.127 | .091* | 0.293 | 0.122 | .092* | 0.118 | 0.122 | .044 | |
| F-value | 16.348*** | 10.218*** | 15.433*** | 5.482*** | |||||||||
| R2 (adj R2) | .283(.266) | .184(.166) | .222(.205) | .099(.081) | |||||||||
1) Reference groups for dummy variables were as follows: Sex (male = 0), Spouse status (no spouse = 0), Household income (general household = 0), Employment status (unemployed = 0), Housing tenure (non-owner = 0), Housing type (non-apartment = 0), Housing condition (below standard = 0), and Housing welfare services (non-user = 0).
먼저, 청년층의 경우 2014년에는 가구원 수, 가구소득, 주택유형, 주택면적 및 주택성능이 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보였다. 가구원 수가 많고 저소득가구일수록 만족도가 낮게 나타났으며, 아파트에 거주하고 주택면적이 넓으며 주택성능 기준을 충족한 경우 만족도가 높게 나타났다. 반면 2025년에는 가구원 수와 주택면적만 유의하였으며, 가구원 수는 부적 회귀계수(β = -.355), 주택면적은 정적 회귀계수(β = .276)를 보였다. 이는 다른 조건을 통제한 상태에서 청년층의 가구원 수가 많은 경우 주거환경만족도가 상대적으로 낮게 나타났음을 의미하며, 제한된 주거공간에서의 혼잡 가능성과 관련될 수 있다. 또한 2014년에 유의하였던 주택유형과 주택성능이 2025년에는 유의하지 않은 것으로 나타나, 두 시점에서 청년층의 주거환경만족도 관련 요인에 차이가 있음을 확인하였다.
다음으로 중년층의 경우 2014년에는 가구원 수, 주택면적, 방 수 및 주택성능이 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보였다. 가구원 수가 많을수록 만족도가 낮게 나타났고, 주택면적과 방 수가 많으며 주택성능 기준을 충족한 경우 만족도가 높았다. 2025년에는 배우자 유무, 가구원 수, 주택점유형태, 주택유형, 방 수, 주택성능 및 주거복지서비스가 유의하였다. 배우자가 있고 자가 및 아파트에 거주하며 방 수가 많고 주택성능 기준을 충족한 경우 만족도가 높았으며, 반면 가구원 수가 많을수록 만족도가 낮았고 주거복지서비스를 이용은 부적인 관련성을 보였다. 즉, 중년층에서는 가구구성과 주택규모가 주거환경만족도와 관련될 가능성을 보여준다. 또한 2025년 주거복지서비스 이용과 주거환경만족도 사이에 부적인 관련성이 나타난 것은 서비스 이용자가 상대적으로 취약한 주거여건을 가진 집단이라는 특성이 반영된 결과일 수 있다. 다만 본 연구에서는 서비스 이용의 인과적 효과를 확인한 것이 아니므로 해석에 주의할 필요가 있다.
장년층의 경우 2014년에는 가구원 수, 가구소득, 주택점유형태, 주택유형, 주택면적 및 주택성능이 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보였다. 저소득가구이고 가구원 수가 많을수록 만족도가 낮게 나타났으며, 자가 및 아파트에 거주하고 주택면적이 넓으며 주택성능 기준을 충족한 경우 만족도가 높게 나타났다. 2025년에는 가구원 수, 주택점유형태, 주택유형, 방 수, 주택성능 및 주거복지서비스가 유의하였다. 자가와 아파트 거주, 방 수, 주택성능 및 주거복지서비스 이용은 주거환경만족도와 정적인 관련성을 보였으며, 가구원 수는 부적인 관련성을 보였다. 두 시점 모두 주택성능이 유의한 관련 요인으로 나타났다. 2025년 주거복지서비스 이용의 정적인 관계는 정책효과가 아니라 주거복지서비스 이용과 주거환경만족도 간의 통계적 관련성으로 해석할 필요가 있다.
마지막으로 노년층의 경우 2014년에는 교육수준, 가구원 수, 주택유형, 주택면적, 주택성능 및 주거복지서비스가 주거환경만족도와 유의한 관련성을 보였다. 교육수준과 가구원 수는 부적인 관련성을 보였고, 아파트 거주, 주택면적, 주택성능 및 주거복지서비스 이용은 정적인 관련성을 보였다. 2025년에는 주택유형, 주택면적 및 주택성능만 유의하였으며, 아파트에 거주하고 주택면적이 넓으며 주택성능이 양호한 경우 주거환경만족도가 높게 나타났다. 노년층에서는 두 시점 모두 주택유형, 주택면적 및 주택성능과 같은 물리적 주거특성이 주요 관련 요인으로 나타났다. 이는 노년층의 주거환경만족도가 주택 자체의 물리적 조건과 밀접하게 관련되어 있음을 보여준다.
연령집단별 회귀모형의 설명력은 2014년 청년층 21.0%, 중년층 24.9%, 장년층 28.3%, 노년층 22.2%로 나타났다. 2025년에는 청년층 14.2%, 중년층 24.6%, 장년층 18.4%, 노년층 9.9%로 나타났다.
연령집단별 회귀모형의 표준화 잔차를 확인한 결과, 평균은 모두 0에 근접하였고 표준편차는 .984~.991의 범위로 나타났다. 다만 일부 집단에서는 절대값 3을 초과하는 잔차가 확인되었다. 이러한 결과와 종속변수가 5점 척도로 측정되었다는 점을 고려하여, 회귀분석 결과는 변수 간 관련성의 방향과 통계적 유의성을 중심으로 제한하여 해석하였다.
특히 2025년 노년층의 설명력이 9.9%로 상대적으로 낮게 나타난 것은 본 연구에 포함된 개인･가구 특성과 주거 관련 특성만으로는 노년층의 주거환경만족도를 충분히 설명하는 데 한계가 있음을 보여준다. 이는 의료시설, 대중교통, 생활편의시설, 돌봄서비스, 이웃관계 및 지역사회 안전성 등 본 연구에 포함되지 않은 근린환경 요인이 추가적으로 관련될 가능성을 시사한다.
V. 결론 및 함의
본 연구는 경기･인천지역을 대상으로 2014년과 2025년 한국복지패널 자료를 활용하여 주거환경만족도 관련 요인의 두 시점 간 차이와 연령집단별 차이를 분석하였다. 주요 변수 간 상관관계를 확인한 후 다중회귀분석을 통해 각 요인과 주거환경만족도의 관련성을 분석하였다.
분석 결과 첫째, 주거환경만족도의 평균은 2014년 3.54점, 2025년 3.74점으로 나타났으며 두 시점의 차이는 통계적으로 유의하였다. 그러나 평균 차이는 0.20점으로 크지 않았고, 2025년에는 2014년에 비해 자가 비율, 아파트 거주 비율, 주택면적 및 주택성능 충족 비율이 상대적으로 높게 나타났다. 이러한 결과는 주거환경만족도가 주택 자체의 특성뿐 아니라 주택가격, 임대료, 통근여건, 교통, 교육환경 및 생활편의시설 등 다양한 요인과도 관련될 수 있음을 보여준다.
둘째, 상관분석과 회귀분석 결과 두 시점 모두 자가 거주, 아파트 거주, 넓은 주택면적 및 주택성능 기준 충족은 주거환경만족도와 정적인 관계를 보였고, 가구원 수는 부적인 관계를 보였다. 다만 다른 요인을 통제한 회귀분석에서는 일부 변수의 통계적 유의성과 표준화 회귀계수에 차이가 있었다.
셋째, 전체 집단 분석에서 2014년에는 주택성능과 주택면적의 표준화 회귀계수가 상대적으로 크게 나타났던 반면, 2025년에는 주택유형과 가구원 수의 표준화 회귀계수가 상대적으로 크게 나타났다. 따라서 두 시점에서 주거환경만족도와 상대적으로 크게 관련된 요인에는 차이가 있었다.
넷째, 연령집단별로 청년층은 주택면적과 가구원 수, 중년층은 가족구성과 주택성능, 장년층은 주택유형과 주택성능, 노년층은 주택유형･주택면적･주택성능과의 관련성이 두드러졌다. 이처럼 연령집단별로 주거환경만족도와 관련된 요인이 다르게 나타난 만큼, 획일적인 주택공급보다는 각 연령집단의 주거특성과 수요를 고려한 정책이 필요하다.
청년층에게는 단순한 공급물량 확대보다 가구원 수에 적합한 최소 주거면적 확보와 공간 활용성 개선이 필요하다. 특히 청년 및 신혼부부를 대상으로 공급되는 소형 공공임대주택의 경우 공급량뿐 아니라 실제 생활이 가능한 면적과 공간구조를 함께 고려해야 한다.
중년층에게는 가구원 수와 가족구성에 적합한 규모의 주택과 방 수 확보가 중요하다. 또한 노후주택 거주가구를 대상으로 주택성능 개선과 에너지 효율 향상 지원을 확대할 필요가 있다.
장년층에게는 노년기 진입 이전부터 노후주택 개보수, 미끄럼 방지시설 및 안전손잡이 설치 등 예방적인 주거지원이 필요하다. 또한 2025년 장년층에서는 주거복지서비스 이용과 주거환경만족도 간에 정적인 관계가 나타났다. 다만 본 연구에서는 서비스 이용의 인과적 효과를 확인한 것이 아니므로, 두 변수의 관계는 추가적으로 검토할 필요가 있다.
노년층에게는 주택 내부의 안전성과 이동편의성을 고려한 무장애 설계와 주택성능 개선이 필요하다. 또한 2025년 노년층 회귀모형의 설명력이 낮았다는 점에서, 의료시설, 대중교통, 돌봄서비스 및 생활편의시설 등 본 연구에 포함되지 않은 근린환경 요인도 함께 고려할 필요가 있다.
본 연구는 동일한 경기･인천지역을 대상으로 2014년과 2025년의 주거환경만족도 관련 요인을 비교하고, 연령집단별 차이를 확인하였다는 데 의의가 있다. 특히 2025년에는 2014년에 비해 자가 비율, 아파트 거주 비율, 주택면적 및 주택성능 충족 비율이 높게 나타났지만 주거환경만족도의 차이는 크지 않았다. 이러한 결과를 고려할 때 향후 주거정책은 주택의 물리적 공급과 성능개선뿐 아니라 교통, 생활편의, 안전 및 지역사회 환경도 함께 고려할 필요가 있다.
전술한 시사점에도 불구하고 본 연구는 경기･인천지역만을 대상으로 하여 연구결과를 전국적으로 일반화하는 데 한계가 있다. 또한 5점 순서형 척도로 측정된 주거환경만족도에 다중선형회귀분석을 적용함에 따라 응답범주 사이의 간격을 동일하게 가정하고, 범주별 발생확률의 비선형성을 반영하지 못한 한계가 있다. 따라서 회귀분석 결과는 각 변수의 인과적 효과나 만족도 범주별 발생확률이 아니라, 변수 간 관련성의 방향과 통계적 유의성을 중심으로 해석할 필요가 있다. 또한 2014년과 2025년의 횡단면 자료를 비교하였기 때문에 동일 개인이나 가구의 변화를 직접 추적하지 못하였다. 연령집단도 조사시점의 연령을 기준으로 구분하였기 때문에 혼인, 출산, 가구구성 및 경제활동 상태 등 생애과정의 특성을 충분히 반영하지 못하였으며, 동일한 연령집단이라도 두 조사시점에서 동일한 생애단계에 있다고 보기 어렵다. 본 연구의 주거 관련 변수도 주택 및 주거수준 특성을 중심으로 구성되어 교통 접근성, 생활편의시설, 의료･돌봄서비스, 이웃관계 및 지역사회 안전 등 근린환경을 충분히 포함하지 못하였다. 주거복지서비스 역시 이용 여부로만 측정하여 서비스 유형, 이용 강도, 지원 기간 및 실제 주거개선 효과를 충분히 반영하지 못하였다.
향후 연구에서는 장기 패널자료를 활용하여 개인과 가구의 주거환경만족도 변화를 추적하고, 연령뿐 아니라 혼인상태, 가구구성 및 경제활동 상태 등도 함께 고려할 필요가 있다. 또한 교통 접근성, 생활편의시설, 의료･돌봄서비스, 이웃관계 및 지역사회 안전 등 근린환경 요인을 포함할 필요가 있다. 주거복지서비스의 경우에도 이용 여부뿐 아니라 서비스 유형과 이용 정도를 구분하여 주거환경만족도와의 관계를 보다 구체적으로 살펴볼 필요가 있다. 아울러 향후에는 순위형 로지스틱 회귀분석 등 순서형 종속변수에 적합한 분석방법을 적용하여, 분석방법에 따라 연구결과가 일관되게 나타나는지를 검토할 필요가 있다.
