I. 서 론

제주지역의 인구는 최근 들어 중요한 변화의 시기를 맞이하고 있다. 2023년에는 순유출 현상이 발생하였으며, 2024년 제주지역의 총인구(주민등록인구+등록외국인)가 감소세로 전환되었다. 이는 그동안 제주지역이 인구 유입 지역으로 인식되었으나, 지역사회와 주택정책에 중요한 영향을 미칠 수 있는 변화이다. 이러한 인구 변화는 단순한 수치의 변화로 끝나는 것이 아니라 거주지 선택, 경제활동, 지역 발전에까지 파급효과를 미친다.

인구이동은 개인이나 가구가 기존의 거주지에서 다른 지역으로 이동하는 것을 의미하며, 이러한 이동은 물리적 이동과 함께 거처의 변화를 수반한다는 점에서 주거이동과 밀접하게 연관된다. 주거이동은 인구이동의 필수적인 결과로, 새로운 주택을 선택하는 과정에서 다양한 요인이 영향을 미친다. 따라서 인구이동을 분석할 때 주거이동을 중심으로 접근하는 것은 개인의 이동 패턴과 주택시장의 상호작용을 명확히 파악하는 데 필수적이다. 이러한 특성으로 인해 주택 선택은 매우 중요한 결정이며, 그 결정에 신중해질 수밖에 없다. 주거이동은 또한 단순히 개인 혹은 가구의 장소적 이동만을 뜻하는 것이 아니라 그 개인이 가지고 있는 가치도 함께 이동한다고 할 수 있다. 따라서 주거이동은 공간적 패턴을 재구성하고 사회적･문화적･경제적 집단의 재배치를 유도하는 과정이라고 할 수 있다(Choi & Kim, 2012). 더 나아가 주거이동은 단순히 개별 가구의 장소적 이전만이 아니라 주거이동 가구들이 지니고 있는 특성을 함께 가지고 이동함으로써 도시공간의 인구･사회학적 패턴을 재구성하는 요인으로 작용한다(Yim, Lee, & Sohn, 2002). 이는 주거이동이 개인적 차원을 넘어 지역사회 전체의 공간구조 변화를 이끄는 중요한 동력임을 의미한다.

최근 소득의 증가로 인해 주택, 주거이동 선택이 다양해졌고, 앞으로도 개인, 가구에 따라서 주거 선택에 차별성이 생길 것으로 보인다. 따라서 사람들은 주거이동을 위해 현재 거주하고 있는 지역과 비교함으로써 각자 원하는 기준을 바탕으로 주택을 선택한다. 그에 따라 사회적･문화적･경제적, 주변 환경 등 그 가구의 효용이 최대가 이루어지는 방향으로 결정된다(Choi & Kim, 2012). 주거이동은 개인의 사회경제적 변화를 가져오기도 하지만, 이동하는 지역의 여건변화도 함께 수반한다. 따라서 주거이동 특성 파악은 개인 및 지역사회를 위한 효과적인 주택정책을 수립에 중요한 과제라고 할 수 있다(Seo, 2019).

이러한 배경을 바탕으로 본 연구의 목적은 제주지역에서 타지역으로 전출한 인구의 주거이동에 영향을 미치는 요인을 실증 분석하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 제주시 및 서귀포시와 비교한 타 시군구의 지역 특성이 제주시 및 서귀포시 전출에 미치는 영향을 분석하고 전출에 영향을 미치는 지역 특성을 분석하여, 제주지역의 정주 안정성을 확보하기 위한 정책적 시사점을 제시하고자 한다. 이를 통해, 향후 타 시도에서 제주지역으로 전입하는 인구와 비교･연계할 수 있는 기초자료로 활용하고자 한다.

II. 이론 및 선행연구 고찰

1. 주거이동 이론적 고찰

인구이동(migration)과 주거이동(residential mobility)을 구분하는 기준은 명확하지 않다. 그러나 인구이동이 주거지 변화를 필연적으로 수반하기 때문에 인구이동과 주거이동은 긴밀히 연결되어 있으며, 특정 상황에서는 상호 호환적으로 볼 수 있다(You, 2018). 따라서 본 고에서는 인구이동과 주거이동 이론에 대해 종합적으로 고찰하고자 한다.

주거이동은 전통적으로 ‘하나의 주택에서 다른 주택으로 이동’하는 것을 전제로 하며, 주택의 불만족을 조정하는 행위로 보고 있다. 다시 말해, 주거이동은 현재의 주거에 대한 불만족을 해결하기 위해 현재보다 더 나은 환경의 주거를 선택하여 이동하는 것을 의미한다(Moore, 1972). 일반적으로 주거이동은 현재 거주하고 있는 주택에 대한 불만족이나 여러 요인 때문에 이동 필요성을 인지했을 때 발생한다. 이는 가구원 수, 소득 등 가구 내부요인과 주택시장, 정부의 주택정책 등 외부요인 변화에 적응하기 위해 합리적 주택소비를 조절하고 균형점을 찾아가는 일련의 과정이다(Ha, 2006).

주거이동은 단순히 새로운 거처를 옮기는 행위가 아니라 개인과 가구의 삶의 질을 개선하는 과정으로 볼 수 있다. 이러한 관점에서 주거이동을 설명하는 다양한 이론이 등장했다.

지난 반세기 동안 주거이동에 관한 여러 이론이 정립되고 수많은 경험적 연구가 수행되어 왔다. 주거이동 이론은 학문적 접근방식에 따라 다양한 관점에서 설명할 수 있으며, 이 연구에서는 도시생태학적 접근, 사회적 접근, 주거학적 접근, 경제적 접근, 지리적 접근으로 구분하였다(Kang, 2017; Uhm, 2019; Park, 2023).

첫째, 도시생태학적 접근에서는 도시가 중심업무지구를 중심으로 확장되면서 주거이동이 발생하고, 소득 수준에 따라 계층별로 주거지가 분화되며, 특정 소득층에서 주거이동이 시작되어 점진적으로 확산된다고 보았다. Burgess(1925)의 도시 동심원이론, Hoyt(1939)의 도시분절이론, Hoover and Vernon(1959)의 필터링 이론 등이 대표적이다. Burgess(1925)는 도시가 중심업무지구를 중심으로 동심원 형태로 확장되면서 주거이동이 발생한다고 보았다. Hoyt(1939)는 도시 내에서 특정 계층이 선호하는 지역으로 이동하고 있다고 주장하였으며, Hoover and Vernon(1959)는 새로운 주택이 공급되면, 기존 주택을 점유하던 고소득층이 이동하고 그 자리를 중산층과 저소득층이 점유하는 필터링 과정을 통해 주거이동이 발생한다고 하였다.

둘째, 사회학적 접근에서는 주거이동이 개인과 가구의 사회적 특성과 밀접한 관계가 있다고 본다. 가구의 생애주기 변화에 따라 주거 요구가 달라지며, 이러한 변화가 이동을 유발하는 중요한 요인이 된다. 이를 기반으로 Rossi(1955)는 생애주기 이론을 통해 결혼, 출산, 은퇴, 배우자 사망 등 생애주기 변화로 주거 요구가 변화하며 주거이동이 발생한다고 보았으며, Brown and Moore(1971)는 행태적 이론을 통해 주거환경에 대한 불만족이 이동의 동기로 작용한다는 점을 강조하며, 주거이동이 가구의 주거환경에 대한 불만족을 해소하는 과정이라고 보았다. 또한 Logan and Molotch(1987)은 사회적 관계망 이론을 통해 개인이 속한 사회적 네트워크와 지역사회가 주거이동 결정에 미치는 영향을 분석하였다.

셋째, 주거학적 접근에서는 주거이동이 가구의 주거조정 과정에서 이루어진다고 설명하고 있다. Morris and Winter(1975)는 주거조정 이론을 통해 생활주기에 따른 주거환경과 기대 수준 간의 불일치를 해결하기 위한 과정으로 주거이동을 보았으며, Hanushek and Quigley(1978)는 불균형이론을 통해 주택시장 내 소비량과 기대 수준의 차이가 이동을 유발하는 요소라고 분석하였다. Turner(1982)의 주거이동 구조 이론은 주거이동이 개별 가구의 선택뿐만 아니라 사회의 정책과 경제적 여건에 의해서도 영향을 받는다고 설명한다.

넷째, 경제적 접근에서는 주거이동을 시장경제 및 주택시장과 관련된 소비 행위로 해석한다. 가구는 교통비용과 주거비용의 균형을 고려하여 가장 효용이 높은 주거입지를 선택하며, 이러한 개념은 Alonso(1964)의 효용극대화 이론으로 정립되었다. 이 이론에 따르면, 사람들이 주거입지를 선택할 때 직장에 대한 접근성을 나타내는 교통비용과 주거비용의 상쇄관계(trade off) 속에서 효용을 극대화하는 지점을 선택한다. 즉, 도시가구는 주어진 소득수준 내에서 주거비와 교통비, 그리고 다른 재화에 대한 구입비용을 고려하여 효용이 최대가 되는 지점에서 주거입지를 결정할 것이라는 이론이다. Turner(1982)의 주거이동 시장구조 이론에서는 주거이동이 단순한 개별 소비자의 선택이 아니라 주택시장 내 계층적 구조와 정책적 환경의 영향을 받는다고 보았다.

다섯째, 지리적 접근에서는 주거이동을 공간적 패턴을 중심으로 설명하며, 이동의 거리가 이동의 빈도와 밀접한 관계를 갖는다는 점을 강조한다. Ravenstein(1885)의 인구이동 법칙은 인구이동이 주로 단거리에서 발생하며, 경제적 기회와 밀접한 관련이 있다고 주장하였다. 그는 인구이동의 방향성과 규모가 일정한 법칙을 따른다고 보았으며, 이러한 법칙이 주거이동의 공간적 패턴을 설명하는 데 활용될 수 있다고 하였다.

이와 같이 주거이동은 다양한 학문적 접근을 통해 설명할 수 있으며, 단순한 개인의 선택이 아니라 주택시장, 사회적 관계, 경제적 여건, 공간적 요인이 복합적으로 작용하는 다층적 현상임을 고려해야 한다. 앞서 고찰한 주거이동 이론을 토대로 주거이동을 이해하기 위해서는 주거이동을 유발하는 다양한 요인을 파악하는 것이 중요하다. 주거이동은 개인 및 가구의 생애주기 등과 같은 미시적 차원뿐만 아니라 주택시장, 정부 정책, 도시 구조 등 거시적 차원에 의해서도 영향을 받는 복합적인 현상이다. 즉, 미시적 차원에서는 개인과 가구의 경제적･사회적 특성이 주거이동을 결정하는 주요 요소로 작용하며, 거시적 차원에서는 지역 간 경제적 격차, 정책적 요인, 도시환경 등이 주거이동을 촉진하거나 억제하는 요인으로 작용한다(Lee & Won, 2017).

미시적 관점에서 주거이동은 개인과 가구의 특성에 의해 결정되며, 경제적 요인뿐만 아니라 사회적, 심리적 요인도 중요한 역할을 한다. 미시적 차원의 주거이동 영향요인을 분석한 모델은 비용-편익 모델, 헤도닉 인구이동 모델, 인구이동 의사결정 모델 등이 대표적이다. 비용-편익 모델은 Sjaastad(1962)에 의해 제시되었으며, 인구이동을 경제적 투자로 간주하며 이동의 결정은 비용과 편익의 비교를 통해 이루어진다고 본다. 주거이동 시 소요되는 비용(주택가격, 임대료, 교통비 등)과 기대되는 편익(소득 증가, 생활환경 개선 등)이 고려되며, 편익이 비용을 초과하는 경우 이동이 발생한다(Park, 2023). 헤도닉 인구이동 모델은 Rosen(1974)에 의해 제안되었으며, 주거이동을 소비재 선택의 과정으로 보고 특정 지역의 편의성과 쾌적성이 주거이동 결정에 영향을 미친다고 가정한다. 소득이 증가하면 더 나은 주거환경을 제공하는 지역으로 이동하려는 경향이 강해지며, 주거지의 물리적･환경적 특성이 중요한 요인으로 작용한다(Park, 2023). 인구이동 의사결정 모델은 Brown and Moore (1970)에 의해 제시되었으며, 개인과 가구가 거주지에 대해 불만족을 느끼는 상태에서 주거이동을 결정한다고 본다. 가구의 경제적･사회적 상황에 따라 이동 가능성이 달라지며, 주택공급의 상황과 개인의 선호도가 이동 결정에 영향을 미친다. 주거 불만족이 이동의 주요 요인이라면, 이는 주거이동 연구에서 중요한 개념적 틀이 된다(You, 2018).

거시적 관점에서는 주거이동이 지역 간 경제적, 사회적 요인에 의해 결정되며, 국가 및 지역의 정책과 도시구조가 주요 변수로 작용한다. 거시적 차원의 주거이동 영향요인을 분석한 모델은 중력모델, 압출-흡인모델 등이 대표적이다. 중력모델은 Ravenstein(1885)의 인구이동 법칙을 바탕으로 Zipf (1946)가 발전시킨 이론으로, 두 지역 간 이동량이 인구 규모에 비례하고 거리의 제곱에 반비례한다는 원리를 적용하여 이동 패턴을 설명한다. 지역 간의 인구이동은 전출지와 전입지의 경제적 기회와 이동 비용 간의 균형에 의해 결정된다(Park, 2023). 압출-흡인 모델은 Lee(1966)가 제시하였으며, 인구이동이 출발지의 압출요인(높은 주거비용, 열악한 주거환경, 실업률 증가 등)과 도착지의 흡입요인(풍부한 일자리, 양질의 주택 공급, 도시 인프라 등)의 상호작용에 의해 발생한다고 설명한다. 이는 기존 중력모델의 한계를 보완하여 주거이동을 결정짓는 다양한 요인을 고려할 수 있도록 한다(Park, 2023).

2. 주거이동 선행연구

주거이동에 관한 연구는 개인과 가구의 경제적･사회적 특성과 지역 및 주택시장의 구조적 요인이 상호작용하는 복합적인 맥락에서 이루어져 왔다. 기존 연구들은 주거이동이 단순히 개인의 자율적 선택이 아닌, 가구의 생애주기, 경제적 여건, 사회적 관계, 그리고 주택시장과 정책적 환경 등 다양한 요인이 결합되어 나타나는 현상임을 강조하고 있다.

이동거리는 가장 기본적인 주거이동 결정 요인으로 꾸준히 논의되어 왔다. Ravenstein(1885)과 Zipf(1946)의 이론은 주거이동이 가까운 거리에서 더 빈번히 발생한다는 ‘근거리 이동의 원칙’을 제시하였으며, 이는 국내 연구에서도 확인되었다. 특히 Choi and Cho(2005)은 서울시 내부의 인구이동에서 이동거리가 짧을수록 이동량이 증가한다고 밝혔고, Yang and Kim(2007)은 근거리 이동이 주로 유사한 사회경제적 특성을 지닌 인접 지역 간에 발생하며, 소득이 높고 자가 보유 가구일수록 더 먼 거리로 이동하는 경향이 있다고 분석하였다. Yim, Lee, and Sohn(2002)는 서울 주변 지역의 주거이동에서 수도권 내 인구의 재배치 경향이 뚜렷하며, 지역별 이주 동기를 파악해 향후 이동 양상을 예측하였다.

지역 간 사회경제적 격차도 역시 주거이동의 중요한 배경이다. Tiebout의 이론에 기반한 국내 연구들은 수도권 및 대도시 내 신규 택지개발과 주택 공급이 인구 유입에 영향을 미치고 있음을 알 수 있다(Lee, 2000; Yoon & Park, 2003; Yang & Kim, 2007). 도심의 업무, 상업 기능 밀집 지역에서 외곽 주거지로의 이동 또한 지속적으로 관찰되고 있으며(Kim, 2006; Cho, 2021), 이 같은 경향은 교통망 확충, 공공시설 입지 등과 밀접한 관련이 있다.

개인 및 가구 수준의 결정요인에서는 생애주기 이론이 핵심 이론으로 작용한다. Rossi(1955)는 가족 형성, 확대, 축소라는 생애 변화에 따라 주거이동이 일어난다고 주장하였으며, 이는 Park and Lee(2022)는 이를 국내의 실증 분석을 통해 입증하였다. Jeong and Park(2015)는 자녀의 나이가 어릴수록 교육 목적의 주거이동 가능성이 크다고 하였으며, Park, Lee, and Sohn(2009)는 연령 증가에 따른 주거소비 특성과 자가점유율의 변화 양상을 분석하였다. Kim and Yang(2013)은 임차가구의 주택 점유 형태가 시장 변동과 생애주기에 따라 어떻게 달라지는지를 보여주었고, Lee(2018)은 연령대별 인구이동의 방향성과 결정요인을 제시하였다.

경제적 요인도 주거이동 연구에서 주요한 요인으로 작용하고 있다. Alonso(1964)의 효용극대화 이론에 따르면, 가구는 주택비용, 접근성 등 거주 여건을 종합적으로 고려하여 주거지를 선택한다. 국내 연구에서는 Kim(2005), Choi and Cho(2006) 등이 주택가격의 상대적 차이에 따른 이동 경향을 분석하였으며, Ryu, Joung, and Suh(2013)는 소득 및 자산 수준이 높은 가구일수록 우수한 주거환경을 찾아 자발적으로 이동하는 반면, 낮은 소득계층은 주로 비자발적 이동을 경험한다고 밝혔다. Lee, Lim, and Lee(2009)는 가구 구성과 소득수준에 따라 주택유형 선택이 달라지는 점을 지적하였다.

주거이동이 사회구조적 요인의 영향을 받는다는 점도 다수의 연구에서 공통적으로 지적된다. Turner(1982)는 사회경제적 지위가 높은 가구일수록 주거환경이 양호한 지역으로 이동하는 경향이 있다고 제시하였으며, Cho, Park, and Lee(2021), Byun, Min, and Park(2019), Joo et al.(2016) 등은 소득계층에 따른 주거이동의 경로와 한계를 실증적으로 제시하였다. 특히 젠트리피케이션과 관련하여 Lee and Sim(2009)은 젠트리파이어와 일반 이주자 간 이동 결정요인의 차이를 분석하였고, 이러한 사회적 재편성은 주거 안정성에 영향을 미친다.

주거이동의 또 다른 주요 요인으로 주거 불만족과 관련된 주거환경의 품질이 있다. Morris and Winter(1975)는 물리적 주거환경, 소음, 오염 등 생활 여건의 질적 측면이 이주를 유도한다고 하였고, Jeong, Lee, and Ko(2008)는 아파트 만족도가 주거이동에 영향을 미치는 요인임을 설문조사를 통해 실증적으로 밝혔다. Ji et al.(2011)은 이주동기별로 주거만족도에 영향을 주는 요인이 다르다는 점을 밝혀 주거환경과 만족도 간의 밀접한 관계를 확인하였다.

기존 주거이동 연구들은 이동거리, 지역 불균형, 생애주기, 경제적 효용, 사회구조, 주거환경, 주거조정 등 다양한 요인과 이론을 통해 주거이동의 원인을 설명하고 있다. 특히 국내 연구는 수도권을 중심으로 집중되어 있으며, 주로 교육환경, 주택가격, 교통 접근성, 일자리 등 거시적 변수와 가구의 생애주기, 소득 수준 등 미시적 변수를 활용해왔다. 그러나 이러한 변수들은 수도권의 맥락에 최적화된 해석일 뿐, 제주지역의 주거이동을 설명하는 데에는 한계가 있다. 제주지역은 지역적 고립성과 관광 중심 산업 구조, 한정된 교육자원과 문화 인프라 등으로 인해 주거이동의 결정요인이 수도권 또는 타 비수도권 지역과 다를 수 있다. 따라서 선행연구에서 제시되는 주거이동 영향요인은 기존주거지와 새로운 주거지의 지역 특성에 따라 차이가 나타날 것이라는 점을 전제로 하여 제주지역의 주거이동 특성을 실증적으로 검증하고자 한다. 이를 통해 기존 연구의 공간적 편향을 보완하고, 지역 특화형 주거정책 수립을 위한 실증적 근거를 제공하고자 한다.

주거이동과 관련하여 선행연구 고찰한 바와 같이 본 연구는 다음과 같은 측면에서 기존 연구와 차별성이 있다. 최근 제주지역의 인구 변화는 전입･전출 등과 같은 사회적 이동에 의해 결정되고 있으나, 제주지역의 주거이동과 관련한 선행연구는 미비한 상황이다. 제주지역은 타 지역에 비해 단독주택 비율이 높고, 관광업･농수산업 중심의 산업구조를 가지며, ｢제주특별자치도 설치 및 국제자유도시 조성을 위한 특별법｣에 의해 제도적 자율성을 가지는 등 다른 지역과 구별되는 고유의 특성이 있다. 따라서 수도권 또는 타 지역의 주거이동 특성을 일반화하여 제주지역에 적용하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 제주지역과 타 시군구와의 상대 비교를 통해 전출 영향요인을 규명한다는 점에서 기존 선행연구와 차별성이 있다.

III. 연구방법

1. 분석 범위

이 연구는 제주지역 주거이동에 영향요인을 규명하기 위해 국내인구이동통계 마이크로데이터를 활용하여 실증 분석을 실시하였다. 국내인구이동통계는 당해연도의 전입신고서를 기반으로 수집된 자료로, 주거이동 인구의 연령, 성별, 이동지역, 이동사유 등 이동인구에 대한 기본 정보를 포함하고 있다. 이를 통해 제주지역 전출인구의 특성을 체계적으로 파악할 수 있다.

분석대상은 2023년 한 해 동안 발생한 제주지역-타 시군구 전출인구로 설정하였다. 국내인구이동통계에 따르면, 2023년 제주지역에서 타 시군구로 주거지를 이동한 전출인구는 32,457명이며, 구체적으로 제주시 전출인구는 21,921명, 서귀포시 전출인구는 10,536명으로 나타났다.

2. 변수 설정

2023년 제주지역에서 타시군구로 전출한 인구를 대상으로 주거이동 영향요인을 파악하기 위해, 아래의 표와 같이 분석 변수를 설정하였으며, <Table 1>과 같다. 종속변수는 제주시 및 서귀포시의 전출인구 수이며, 독립변수는 선행연구를 토대로 지역의 구조적 특성을 반영할 수 있도록 인구특성, 주택특성, 산업특성, 교육특성, 근린특성으로 구분하였다. 첫째, 인구특성은 지역 내 주거수요의 규모와 구성을 반영하는 지표로, 인구수, 가구수, 평균 가구원수를 변수로 활용하였다. 선행연구에 따르면 인구 및 가구 규모, 구성원의 변화 등은 주거이동의 핵심적인 결정요인으로 작용한다(Rossi, 1955; Park & Lee, 2022). 둘째, 주택특성은 지역의 주택구조 및 시장 여건을 나타내는 지표로서, 주거 선택에 직접적인 영향을 미치는 요소로 확인된다(Kim, 2005; Choi & Cho, 2006). 이에 따라 주택유형별 비율과 주거용지 지가변동률을 주요 변수로 설정하였다. 셋째, 산업특성은 지역 내 고용 기반과 산업구조를 반영하는 요인으로, Ravenstein(1885)의 인구이동 법칙을 비롯하여, Turner(1982), Ryu, Joung, and Suh(2013)의 연구에서도 소득과 직업 기회가 주거이동의 주요 동인임이 강조된 바 있다. 이에 본 연구에서는 산업경제 환경을 설명하는 변수로 인구 1천명당 사업체 수, 인구 1천명당 종사자 수, 산업다양성 지수를 포함하였다. 특히 산업다양성 지수는 해당 지역의 고용이 얼마나 다양한 산업부문에 분포하고 있는지를 측정하는 척도라 할 수 있다. 통계청 전국 사업체 조사 자료를 통해 구득한 산업분류별 종사자수에 대해 엔트로피 지수를 적용하여 산출하였으며, 값이 클수록 산업구조가 다양하게 분포하고 있음을 의미한다.

넷째, 교육특성은 교육환경 여건을 나타내는 지표로 가족구성원의 생애주기에 따른 욕구가 주거이동에 영향을 미치고 있음을 반영하여(Morris & Winter, 1975; Jeong & Park, 2015) 학원 수와 대학 수를 변수로 선정하였다.

다섯째, 근린특성은 생활환경 및 주거만족도와 관련된 지역의 질적 특성을 반영하는 지표로, 생활편의시설, 공공서비스, 녹지공간 등 근린환경이 이주 결정에 영향을 미친다는 연구 결과를 기반으로(Morris & Winter, 1975; Jeong, 2008; Ji et al., 2011), 인구 10만명당 문화시설 수, 의료시설 수, 1인당 도시공원면적, 정류장 공급도를 변수로 선정하였다.

3. 분석 방법

이 연구는 제주지역의 주거이동에 영향을 미치는 지역 특성을 분석하기 위해, 시군구 단위의 통계 데이터를 활용하여 정량적 분석을 실시하였다. 분석대상은 2023년 한 해 동안 제주시 및 서귀포시에서 타 시군구로 전출한 인구이다. 종속변수는 제주시 및 서귀포시 전출인구 수이며, 또한 제주시 및 서귀포시에 대해 전출사유(직업, 가족, 주택, 교육)별로 세분화한 종속변수를 추가하였다. 독립변수는 선행연구를 바탕으로 지역의 구조적 특성을 반영할 수 있도록 인구특성, 주택특성, 산업특성, 교육특성, 근린특성으로 구분하고 13개의 세부 지표를 설정하였다. 모든 독립변수는 해당 시군구 데이터를 제주지역 내 행정시 데이터로 나눈 상대값으로 산출하였다.

분석 절차는 다음과 같다. 먼저, 변수의 분포와 특성을 파악하기 위해 기술통계 분석을 실시하고, 독립변수 간 Pearson 상관분석을 통해 다중공선성 문제 가능성을 점검하였다. 이후 다중회귀분석(Multiple Linear Regression)을 통해 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 분석하였다. 회귀모형은 다음과 같이 표현된다:

Yi(g,r)=β0(g,r)+∑k=113βk(g,r)Xki+ϵi(g,r)

Yi(g,r): i번째 시군구에서 제주지역 행정시 r(제주시 또는 서귀포시)로 이동한 전출 인구 수, 행정시별 이동사유 g(전체, 직업, 가족, 주택, 교육)에 해당하는 전출 인구 수

Xki​: i번째 시군구의 𝑘번째 독립변수 (상대값 기준)

βk(g,r)​: 이동사유 g, 행정시 r에 따른 독립변수의 회귀계수

ϵi(g,r)​: 오차항

회귀분석 단계에서 행정시 전체 전출 모형과 이동사유별 세부 회귀모형을 병행하여 추정함으로써 주거이동 영향요인의 차이를 다각도로 검증하였다. 회귀분석 실시 전 다중공선성(VIF) 검정을 통해 독립변수 간 높은 자기상관을 보이는 변수를 제외하였다. 또한, 회귀분석 결과의 타당성을 확보하기 위해 잔차 독립성 검정(Durbin-Watson), 이상치 영향도 분석(Cook’s Distance)을 실시하였다. 모든 통계분석은 SPSS 28.0 프로그램을 사용하여 수행하였다.

IV. 실증 분석 결과

1. 기술 통계 분석 결과

제주지역 주거이동 영향요인을 규명하기 위해 추출된 지표의 분포와 지역 간 편차 수준을 파악하고자 기술통계분석을 실시하였으며, 분석결과는 <Table 2>와 같다.

종속변수 분석 결과, 행정시 간 전출 패턴에 차이가 있는 것으로 나타났다. 제주지역에서 타 시군구로 전출한 인구는 총 32,405명(제주시 21,872명, 서귀포시 10,533명)이었다. 시군구별 평균 전출인구는 제주시 88.19명(SD = 91.91명), 서귀포시 42.47명(SD = 43.46명)으로 나타났다. 이는 서귀포시 전출인구 규모가 제주시보다 작은 것으로 해석 된다. 또한 전출인구 수는 최소 0명에서 최대 588명으로 분포하여 지역 간 차이가 큰 것으로 나타났다. 이는 제주지역 내에서도 행정시별 주거이동 양상에 차이가 존재함을 나타내는 것으로, 주거이동 분석에서 행정시 구분이 중요함을 의미한다.

인구 특성 분석 결과, 시군구 간 인구규모 격차가 큰 것으로 나타났다. 총인구수는 평균 206,039명(SD = 169,431.91명)으로, 최소 8,418명에서 최대 974,156명까지 분포하고 있었다. 총가구수도 평균 90,491가구(SD = 71,902.55가구)로 큰 편차를 보이고 있었다. 한편, 평균 가구원 수는 2.13명(SD = 0.18명)으로 비교적 일관된 수준을 나타냈다. 평균 가구원 수가 낮은 지역의 경우, 1인가구의 비율이 높을 것으로 예측할 수 있다. 이와 같이 인구 및 가구규모의 격차는 주거이동 수요에 직접적인 영향을 미칠 가능성이 크다.

주택 특성 분석 결과, 단독주택 중심의 주거구조가 두드러진 것으로 나타났다. 단독주택 비율은 평균 48.04%(SD = 24.29%)로 가장 높은 비중을 차지하였고, 아파트 비율은 평균 1.60%(SD = 1.52%), 연립･다세대주택 비율은 평균 0.35%(SD = 0.50%)로 나타났다. 이는 분석대상 시군구가 전반적으로 단독주택 중심의 주거구조를 가지고 있으며, 주택유형 다양성 측면에서는 제한적임을 의미한다. 주거용지 지가변동률은 평균 0.096(SD = 0.133)이며, 최소 -0.19%에서 최대 0.67%의 편차가 나타났다. 이와 같은 주택유형별 비율과 지가변동률은 주거이동에 직접적인 영향을 미칠 것으로 예측된다.

산업 특성 분석 결과, 사업체수와 종사자수 규모에서 시군구별 차이가 있는 것으로 나타났다. 인구 1천명당 사업체 수는 평균 33,762개(SD = 31,954.77개), 인구 1천명당 종사자 수는 평균 305,567명(SD = 337,559.77명)으로 분포하였다. 산업다양성지수는 평균 2.31(SD = 0.10)로, 시군구별 편차가 상대적으로 적었다. 이러한 지역별 경제활동 기반의 차이는 생활편의성이나 고용기회의 차이를 유발할 수 있으며, 이는 주거이동에 일정한 영향을 미칠 가능성이 있다.

교육 특성 분석 결과, 시군구별 교육인프라에 차이가 있는 것으로 나타났다. 인구 1천명당 학원 수는 평균 2.24개(SD = 1.36개), 대학 수는 평균 1.44개(SD = 1.95개)로 시군구별 교육서비스 접근성에 차이가 큰 것으로 나타났다. 특히, 일부 지역은 대학이 전혀 없는 반면, 특정 지역은 10개 이상의 대학이 밀집하여 불균형한 분포를 보였다. 이러한 교육인프라 격차는 학령기 자녀를 둔 가구나 청년층의 주거이동과 밀접한 관련성이 있을 것으로 예측된다.

근린 특성 분석 결과, 문화, 의료, 녹지 등 근린환경 인프라에서도 시군구별 차이가 확인되었다. 인구 10만명당 문화시설 수는 평균 11.52개(SD = 11.30개), 의료시설 수는 평균 201.35개(SD = 72.32개), 1인당 도시공원면적은 평균 14.56 m²(SD = 13.78 m²)로 나타났다. 일반적으로 근린환경 인프라가 풍부한 지역은 생활환경의 수준이 높다고 인식되며, 이는 주거이동에 영향을 미칠 가능성이 있다.

이와 같은 기술통계 분석 결과, 인구 및 가구규모, 경제활동 기반, 교육인프라, 근린환경 인프라 등에서 시군구 간 격차가 뚜렷하여 주거이동의 특성을 설명하는 데 중요한 변수로 작용할 가능성이 크다. 반면, 산업다양성 지수나 평균 가구원 수 등은 상대적으로 변동 폭이 작아, 주거이동 영향력이 상대적으로 제한될 것으로 예상된다.

2. 상관관계 분석 결과

해당 행정시 전출인구 수와 지역 특성 간 상관관계 분석을 통해 변수 방향성을 파악하였으며, 분석결과는 <Table 3>와 같다.

제주시와 서귀포시 전출인구는 각각의 행정시를 기준으로 한 독립변수들과 유의한 상관관계를 보였다. 인구특성에서는 총 인구수(제주시 r = 0.850, 서귀포시 r = 0.837)와 총 가구수(제주시 r = 0.873, 서귀포시 r = 0.837)가 양(+)의 상관계수로 제주시 및 서귀포시 모두 해당 지역보다 인구 규모가 큰 시군구로 전출이 집중되는 경향을 보이고 있다. 평균 가구원 수도 모두 양의 상관관계를 보이고 있으며(제주시 r = 0.429, 서귀포시 r = 0.533), 이는 평균가구원 수가 높은 지역, 즉 1~2인가구 비율이 높은 지역으로 이동하는 경향으로 해석할 수 있다.

주택특성에서는 아파트 비율(제주시 r = 0.765, 서귀포시 r = 0.797), 연립･다세대주택 비율(제주시 r = 0.701, 서귀포시 r = 0.617), 주거용지 지가변동률(제주시 r = 0.351, 서귀포시 r = 0.309) 모두 제주시 및 서귀포시에서 전출인구와 유의한 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 공동주택 비율이 높고 지가가 상승하는 지역으로의 전출이 많은 경향을 보이고 있음을 나타낸다. 반면, 단독주택 비율은 통계적으로 유의하지 않았다.

산업특성에서는 사업체 수(제주시 r = 0.751, 서귀포시 r = 0.816)와 종사자 수(제주시 r = 0.700,서귀포시 r=0.778) 모두 전출인구와 강한 양의 상관관계가 나타났다. 이는 각 행정시보다 산업 및 고용 기반이 잘 갖춰진 시군구로의 전출이 상대적으로 많음을 보여주며, 경제 활동 조건이 전출과 일정 수준의 관련성을 가질 수 있음을 시사한다. 산업다양성지수는 통계적으로 유의하지 않았다.

교육특성에서는 학원 수(제주시 r = 0.314, 서귀포시 r = 0.412), 대학 수(제주시 r = 0.412, 서귀포시 r = 0.334) 모두 전출인구와 유의한 양(+)의 상관관계를 나타냈다. 이는 교육 인프라가 풍부한 지역으로 전출하는 경향을 보여주며, 교육서비스 접근성이 주거이동과 관련된 요인일 수 있음을 시사한다.

근린특성에서는 문화기반시설 수(제주시 r = -0.494, 서귀포시 r = -0.494)와 공원면적(제주시 r = -0.223, 서귀포시 r = -0.212)이 유의한 음(-)의 상관관계가 나타났다. 이는 문화시설과 공원면적이 각 행정시보다 적은 시군구로의 전출이 많은 것을 의미한다. 의료기관 수는 통계적으로 유의하지 않았다.

3. 회귀분석 결과

상관분석 결과를 토대로 주거이동과 지역 특성간의 인과적 구조를 검토하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 회귀모형에 포함된 독립변수 간 다중공선성 여부를 진단하기 위해 분산팽창지수(VIF)를 확인한 결과, 일부 독립변수에서 VIF 값이 10을 초과하는 것으로 나타났다. 다중공선성 문제를 해결하기 위해 총인구 수, 총가구 수, 연립･다세대 주택 비율, 총사업체 수를 분석에서 제외하였으며, 제외 후 조정된 변수의 다중공선성을 재진단한 결과, 최대 VIF 값이 3.885로 공선성에 문제가 없는 것으로 확인되었다.

1) 제주시 전출인구

제주시에서 전출에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해, 제주시 전체 전출인구를 종속변수로 설정한 기본모형과 이동사유별(직업, 가족, 주택, 교육) 전출인구를 종속변수로 설정한 5개의 다중회귀모형을 구축하였다. 회귀분석 결과는 <Table 4>와 같다.

제주시 전출인구 모형의 결정계수 R²은 0.835(adj.R² = 0.697)로 나타나, 제주시 전출인구 영향요인의 약 83.5%를 설명하는 것으로 나타났다(F = 49.262, ρ < 0.001). 제주시 전출은 아파트 비율(β = 0.578, ρ < 0.001)가 가장 영향이 큰 요인이며, 종사자 수(β = 0.293, ρ < 0.001), 평균 가구원 수(β = -0.231, ρ < 0.001), 단독주택 비율(β = -0.141, ρ < 0.01), 대학 수(β = 0.122, ρ < 0.01), 문화기반시설 수(β = -.113, ρ < 0.05), 산업다양성 지수(β = 0.106, ρ < 0.01), 주거용지 지가변동률(β = 0.100, ρ < 0.05), 의료기관 수(β = -0.099, ρ < 0.05), 1인당 공원면적(β = -0.078, ρ < 0.05)가 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 제주시보다 아파트 비율, 종사자 수, 대학 수, 산업다양성 지수, 주거용지 지가변동률이 높은 지역으로, 제주시보다 평균 가구원 수, 단독주택 비율, 문화기반시설 수, 의료기관 수, 1인당 공원면적이 낮은 지역으로 제주시에서 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다.

이동사유별 제주시 전출 영향요인은 다음과 같다.

직업사유로 인한 제주시 전출은 아파트 비율(β = .629, ρ < 0.001)가 가장 큰 영향요인이며, 단독주택 비율(β = -0.188, ρ < 0.001), 종사자 수(β = 0.177, ρ < 0.05)가 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 제주시보다 아파트 비율, 종사자 수가 높은 지역으로, 제주시보다 단독주택 비율이 낮은 지역으로 제주시에서 직업사유로 인한 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.736, F = 25.309, ρ < 0.001).

가족사유로 인한 제주시 전출은 아파트 비율(β = 0.434, ρ < 0.001)이 가장 큰 영향요인이며, 종사자 수(β = 0.424, ρ < 0.001), 평균 가구원 수(β = -0.306, ρ < 0.001), 의료기관 수(β = -0.210, ρ < 0.01), 단독주택 비율(β = -0.144, ρ < 0.01), 문화기반시설 수(β = -.142, ρ < 0.05), 산업다양성 지수(β = 0.124, ρ < 0.05), 주거용지 지가변동률(β = 0.115, ρ < 0.05)의 순서로 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 제주시보다 아파트 비율, 종사자 수, 산업다양성 지수, 주거용지 지가변동률이 높은 지역으로, 제주시보다 평균 가구원 수, 의료기관 수, 단독주택 비율, 문화기반시설 수가 낮은 지역으로 제주시에서 가족사유로 인한 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.905, F = 97.028, ρ < 0.001).

주택사유로 인한 제주시 전출은 아파트 비율(β = 0.716, ρ < 0.001)이 가장 영향이 큰 요인이며, 종사자 수(β = 0.189, ρ < 0.001), 1인당 공원 면적(β = -0.092, ρ < 0.01), 단독주택 비율(β = -0.088, ρ < 0.01), 주거용지 지가변동률(β = .076, ρ < 0.01)의 순서로 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 제주시보다 아파트 비율, 종사자 수, 주거용지 지가변동률이 높은 지역으로, 제주시보다 1인당 공원면적, 단독주택 비율이 낮은 지역으로 제주시에서 주택사유로 인한 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.796, F = 37.208, ρ < 0.001).

교육사유로 인한 제주시 전출은 대학 수(β = 0.474, ρ < 0.001)이 가장 영향이 큰 요인이며, 다음으로 아파트 비율(β = 0.240, ρ < 0.05), 평균 가구원 수(β = -0.238, ρ < 0.01), 단독주택 비율(β = -0.220, ρ < 0.01), 문화기반시설 수(β = -0.184, ρ < 0.01), 산업다양성 지수(β = 0.148, ρ < 0.01), 주거용지 지가변동률(β = 0.133, ρ < 0.05)이 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 제주시보다 대학 수, 아파트 비율, 산업다양성 지수, 주거용지 지가변동률이 높은 지역으로, 제주시보다 평균 가구원 수, 단독주택 비율, 문화기반시설 수가 낮은 지역으로 제주시에서 교육사유로 인한 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.791, F = 35.901, ρ < 0.001).

제주시 전출인구 영향요인 회귀모형을 진단하기 위해 잔차 독립성 검정(Durbin-Watson), 이상치 영향도 분석(Cook’s Distance)을 실시하였다. 진단 결과, Durbin-Watson 통계량은 1.642~2.148의 범위로 나타나 잔차 간 자기상관이 존재하지 않았다. 또한, Cook의 거리 최대값이 0.569으로 영향치 기준(1.0 미만)에 해당되어 회귀계수 추정에 과도한 영향을 미치는 관측치가 발견되지 않았다. 따라서, 제주시 전출인구 회귀모형은 기본적인 통계적 가정을 충족하여 적합함을 알 수 있다.

2) 서귀포시 전출인구

서귀포시에서 전출에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해, 서귀포시 전체 전출인구를 종속변수로 설정한 기본모형과 이동사유별(직업, 가족, 주택, 교육) 전출인구를 종속변수로 설정한 5개의 다중회귀모형을 구축하였다. 회귀분석 결과는 <Table 5>와 같다.

서귀포시 전출인구 모형의 결정계수 R²은 0.863(adj.R² = 0.745)으로 나타나, 서귀포시 전출인구 영향요인의 약 86.3%를 설명하는 것으로 나타났다(F = 62.813, ρ < 0.001). 서귀포시 전출은 종사자 수(β = 0.460, ρ < 0.001)가 가장 큰 영향요인이며, 아파트 비율(β = 0.444, ρ < 0.001), 산업다양성 지수(β = 0.089, ρ < 0.05), 문화기반시설 수(β = -0.082, ρ < 0.05)이 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 서귀포시보다 종사자 수, 아파트 비율, 산업다양성 지수가 높은 지역으로, 서귀포시보다 문화기반시설 수이 낮은 지역으로 서귀포시에서 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다.

이동사유별 서귀포시 전출 영향요인은 다음과 같다.

직업사유로 인한 서귀포시 전출은 종사자 수(β = 0.399, ρ < 0.01)가 가장 큰 영향요인이며, 아파트 비율(β = 0.378, ρ < 0.001), 문화기반시설 수(β = -0.146, ρ < 0.05)가 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 서귀포시보다 종사자 수, 아파트 비율이 높은 지역으로, 서귀포시보다 문화기반시설 수가 낮은 지역으로 직업사유로 인한 서귀포시에서 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0717, F = 22.669, ρ < 0.001).

가족사유로 타 시군구에서 서귀포시로 전출하는 인구는 아파트 비율(β = 0.452, ρ < 0.001)이 가장 큰 영향요인이며, 종사자 수(β = 0.396, ρ < 0.001), 평균 가구원 수(β = -0.131, ρ < 0.01), 산업다양성 지수(β = 0.091, ρ < 0.05), 1인당 공원면적(β = -0.085, ρ < 0.05)의 순서로 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 서귀포시보다 아파트 비율, 종사자 수, 주산업다양성 지수가 높은 지역으로, 서귀포시보다 평균 가구원 수, 1인당 공원면적이 낮은 지역으로 가족사유로 인한 서귀포시에서 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.867, F = 65.176, ρ < 0.001).

주택사유로 인한 서귀포시 전출은 아파트 비율(β = 0.525, ρ < 0.001)이 가장 큰 영향요인이며, 종사자 수(β = 0.435, ρ < 0.001), 문화기반시설 수(β = -0.115, ρ < 0.05)의 순서로 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 서귀포시보다 아파트 비율, 종사자 수가 높은 지역으로, 서귀포시보다 문화기반시설 수가 낮은 지역으로 주택사유로 인한 서귀포시에서 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.808, F = 40.466, ρ < 0.001).

교육사유로 인한 서귀포시 전출은 아파트 비율(β = 0.311, ρ < 0.01)이 가장 큰 영향요인이며, 대학 수(β = 0.307, ρ < 0.001), 문화기반시설 수(β = -0.179, ρ < 0.01), 주거용지 지가변동률(β = 0.162, ρ < 0.01), 단독주택 비율(β = -0.151, ρ < 0.05), 1인당 공원면적(β = -0.132, ρ < 0.05)이 유의한 영향을 미쳤다. 즉, 서귀포시보다 아파트 비율, 대학 수, 주거용지 지가변동률이 높은 지역으로, 서귀포시보다 문화기반시설 수, 단독주택 비율, 1인당 공원면적이 낮은 지역으로 교육사유로 인한 서귀포시에서 전출이 증가하는 경향을 보이고 있었다(R² = 0.654, F = 15.966, ρ < 0.001).

서귀포시 전출인구 영향요인 회귀모형을 진단하기 위해 잔차 독립성 검정(Durbin-Watson), 이상치 영향도 분석(Cook’s Distance)을 실시하였다. 진단 결과, Durbin-Watson 통계량은 1.685~2.010의 범위로 나타나 일반적으로 허용되는 기준(1.5~2.5)을 충족하여 잔차 간 자기상관이 존재하지 않았다. 또한, Cook의 거리 최대값이 0.721으로 영향치 기준(1.0 미만)에 해당되어 회귀계수 추정에 과도한 영향을 미치는 관측치가 발견되지 않았다. 따라서, 서귀포시 전출인구 회귀모형은 기본적인 통계적 가정을 충족하여 적합함을 알 수 있다.

V. 결 론

이 연구는 2023년 순유출이 발생한 제주지역의 전출인구를 대상으로 타 시군구로의 주거이동 영향요인을 실증 분석하였다. 전출지역을 시군구로 구분하고, 시군구별 지역 특성에 따른 주거이동 영향요인을 파악하였다. <Figure 1>은 모형별 표준화계수(β)의 부호･크기를 표현한 것이다. 파란색계열은 양(+)의 영향을 나타내며, 빨간색계열은 음(-)의 영향을 나타낸다. 색의 농도는 |β| 크기를 나타내는 것으로 농도가 짙어 표준화계수(β)가 높음을 의미한다.

Figure 1.

Regression Heat Map
note. color legend: red (-) / blue (+); color density: |β|

연구 결과, 전출한 시군구의 아파트 비율, 종사자 수, 주거용지 지가변동률, 산업 다양성지수 등이 제주지역보다 높은 경우 전출하는 경향을 보이고 있으며, 단독주택 비율, 평균 가구원 수, 문화기반시설 수, 1인당 공원면적 등이 제주보다 낮은 시군구로 전출하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 구체적인 연구 결과는 다음과 같다.

첫째, 인구 특성의 경우, 평균 가구원 수가 제주시보다 작은 지역으로 직업 또는 교육 사유로 인한 주거 이동이 발생하는 것으로 나타났다. 이는 1~2인 가구 비중이 높은 시군구로 주거이동이 이루어지고 있음을 의미하며, 생애주기 변화에 따른 주거이동을 제시한 Rossi(1955)와 가구 규모 축소에 따라 주거를 이동한다는 Morris and Winter(1975)의 이론을 뒷받침하고 있다.

둘째, 주택 특성에서는 아파트 비율이 제주지역보다 높은 지역으로 이동하는 경향이 매우 높고, 단독주택 비율이 제주보다 낮은 지역으로 이동이 집중되고 있었다. 또한, 주거용지 지가변동률이 제주보다 높은 지역으로 전출하는 경향이 나타났다. 이는 아파트 비율이 높고, 지가 상승에 대한 기대가 있는 지역으로 주거지 이동을 결정하고 있음을 의미한다. 선호하는 주거유형 불일치로 인해 주거지를 이동한다는 주거조절이론(Morris & Winter, 1975)과 주거비가 이주에 영향을 미친다는 효용극대화 이론(Alonso, 1964)을 뒷받침하고 있다.

셋째, 산업 특성에서 종사자 수와 산업 다양성 지수가 제주보다 높은 시군구로 이동하는 경향이 나타났다. 이는 노동시장의 규모와 다양한 산업구조가 제주지역 거주자의 주거지 이동을 유인한다는 것을 의미하며, 경제적 기회가 풍부한 곳으로 이동한다는 Ravenstein(1885)의 인구이동 법칙을 재검증한 결과로 볼 수 있다.

넷째, 교육 특성에서 학원 수는 주거지 이동에 영향을 미치지 않았으나, 대학 수는 교육 사유의 이동에 영향을 주는 요인으로 나타났다. 대학이 밀집한 지역으로 주거지 이동이 발생한다는 점에서 Tiebout(1956)의 공공재 선택 이론을 뒷받침하고 있으며, Jeong and Park(2015)의 연구결과와도 연계된다.

다섯째, 근린 특성에서 문화기반시설 수, 1인당 공원 면적 등이 제주지역보다 적은 지역으로 주거이동이 이루어지고 있었다. 이는 근린 환경이 주거이동을 제어하지 못하고 있음을 나타내는 결과이다. 주택 특성, 산업 특성 등에 비해 영향력이 제한된다는 점에서 Ji et al.(2011) 연구의 생활편의 한계 가설을 뒷받침하는 결과로 볼 수 있다. 즉, 근린 환경의 여건이 일정 수준을 넘어서면 주택 유형 및 가격, 고용 규모 등에 비해 영향력이 제한됨을 알 수 있다.

이와 같은 연구를 통해 전출지역의 주택특성과 산업특성 즉, 주거유형 불일치와 노동시장의 기회가 2023년 제주지역 주거이동에 영향을 미치고 있음을 실증적을 확인하였다. 이러한 결과는 주거 조정 이론(Morris & Winter, 1975)에서 제시한 주거유형-수요 간 불일치 해소를 위해 주거를 이동한다는 점과, 흡인-압출 모형(Lee, 1966) 및 Ravenstein(1885)에서 경제적 기회가 풍부한 지역으로 주거이동을 한다는 사실을 뒷받침하는 것이다. 이를 토대로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출하였다.

첫째, 주거유형 불일치 해소를 위해 아파트 공급 및 재구조화 전략이 필요하다. 연구결과에서와 같이 아파트 비율이 제주지역보다 높은 시군구로 주거 이동이 집중되는 현상은 주거 조정이론에 따른 주거유형-수요 불일치로 해석된다. 따라서 제주지역 내 중･고밀 아파트를 확대하고, 노후 주택지를 정비하여 주거선택 유형을 다양화 할 필요가 있다.

둘째, 제주지역의 사업다양성 제고 및 고용기회 확대 전략이 필요하다. 제주지역보다 종사자 수가 많고, 산업다양성이 풍부한 지역으로 주거이동이 이루어지고 있다. 제주지역에 관광업 편중 및 5인 미만 사업체 중심의 산업구조를 내실화할 필요가 있다. 현재 제주에서는 민간 우주 산업, 그린수소 글로벌 허브, 관광형 UAM, 청정 바이오산업 등 4대 신산업 육성 정책을 추진 중이며, 이를 토대로 제조업 비율 10%로 끌어올리는 계획을 추진 중이므로, 이와 연계하여 노동시장의 기회 확대가 주거이동 유인책으로 이어지도록 해야 할 것이다.

셋째, 주거-고용을 연계한 전략이 필요하다. Alonso(1964)의 효용극대화이론은 주거비･통근비의 trade-off 최적화를 강조한다. 제주에서도 아파트 공급을 고용 밀집지역 인근에 배치하고, 대중교통 체계를 개선하여 타시군구로의 주거이동 억제가 필요하다.

넷째, 고등교육 인프라 확충 및 지역 인재 순환 체계 구축이 필요하다. 대학 수가 교육 사유 전출을 유의하게 촉진한다는 점은 Tiebout의 공공재 선택 논리를 재확인하는 것이다. 산학협력 분교 또는 공동캠퍼스 유치, 특수목적 고등학교(IB 학교, 영어 학교 등) 확충을 통해 교육 인프라를 강화함으로써 제주지역 인재의 유출을 완화할 필요가 있다.

마지막으로 본 연구가 제주지역의 전출인구를 대상으로 타 시군구 상대값을 활용하여 주거이동 영향요인을 규명하였으나, 연령계층별 차이를 세분화 하지 못했다는 점, 공간 단위가 읍면동과 같이 보다 세분화하지 못했다는 점, 연구 범위를 전출로 한정함에 따라 전입인구의 유입 영향요인을 함께 비교･검증하지 못했다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 연령계층별 다층 회귀모형, 읍면동 단위의 미시적 공간 분석, 전입 인구를 포함한 양방향 회귀모형 등이 추가되어 이 연구의 한계를 보완할 필요가 있다.