주택 수요 변화는 가구 형태 변화와 밀접한 연관이 있는데, 이는 가구가 주택 수요의 주체가 되기 때문이다. 또한 가구 형태에 따라 가구의 주거이동 결정도 달라진다. 따라서 가구 형태별 주거이동 특성을 분석하고 주거이동의 지리적 영역을 설정하는 것이 가구 형태별로 주택 수요를 파악하고 이에 따른 적실한 주택정책을 수립하는데 매우 필요하다.
본 연구는 수도권을 대상으로 가구 형태별로 상이하게 나타나는 주거이동 특성을 종합적으로 분석하고, 가구 형태별 주거이동구역을 설정하는데 목적을 두었다. 이를 위하여 먼저 가구 형태 구분 기준을 통해 가구 형태를 구분하였고, 탐색적 데이터 분석 방법을 적용해 인구이동 마이크로 데이터를 분석하였다. 더 나아가 개인의 행태를 반영한 네트워크 분석 방법을 이용하여 주거이동구역을 설정하였다.
가구 형태별 주거이동 특성을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 지난 10년간 1인 가구와 2세대 혼합가구의 주거이동 빈도가 크게 감소하였으며, 이러한 감소 추세는 젊은 연령층에서 더욱 두드러지게 나타났다. 점차 주거이동 횟수가 감소하며, 코호트별로 주거이동 경향이 이어지지 않는다. 둘째, 주거이동 거리가 주거이동에 영향을 주지만 중력모델과 같이 선형적인 관계를 보이지 않는다. 인접 지역으로 전입하는 경우가 많지만 장거리로 이동하는 경우도 상당히 나타나고 있다. 셋째, 신도시 개발이나 택지 개발 등으로 인한 대규모 공동 주택 공급지역은 주거이동을 유인하지만, 신규주택으로 인한 가구 유인 효과는 주로 인접지역에서 나타났다. 넷째, 1인 가구의 주거이동 특성이나 전입지 분화는 남성과 여성 간에 차이를 보이고 있다. 이는 남성과 여성의 제조업 일자리에 대한 수급 차이로 풀이할 수 있다. 다섯째, 2세대 혼합가구의 경우 부모의 생애주기보다는 미성년자 자녀 연령이 주거이동에서 보다 중요한 것으로 나타났으며, 특히 첫째 자녀의 나이가 주거이동에 큰 영향을 준다. 자녀가 둘 이상일 경우에도 첫째 자녀의 나이가 둘째 자녀의 나이보다 주거이동에 더 영향을 주는 것으로 나타났다.
다음으로 Infomap 알고리즘을 사용해 가구 형태별 주거이동구역을 설정한 결과를 보면, 첫째, 주거이동구역은 주거이동거리와 연관이 있으며, 주거이동거리가 짧은 가구일수록 세분화된 구역이 나타난다. 둘째, 주거이동구역이 높은 응집력을 갖고 있다. 셋째, 가구 형태별로 주거이동구역이 다르게 나타나고 있는데, 이는 가구 형태별 주택 수요 차이에 기인하는 것으로 풀이할 수 있다.
본 연구는 인구이동 마이크로데이터를 활용하여 가구 형태별 주택 수요 기반의 주거이동을 분석하여 수도권내에서 발생하는 주거이동의 이해도를 높이고, 주거이동구역 도출에 있어 기존 방법론의 단점을 개선할 수 있는 방법을 제안했다는 학술적 의의를 갖는다. 뿐만 아니라 본 연구에서 밝혀진 주거이동 특성과 설정된 주거이동구역은 향후 가구 형태별 주택 시장 분석이나 주택 수요 계획을 수립하는데 활용될 수 있다. 예를 들어 1인 가구의 경우 이동 거리가 길고 주거이동구역이 상당히 크므로 행복주택이나 청년전세임대주택과 같은 정책 수요 결정이 보다 넓은 공간적 영역에서 다뤄져야 한다. 또한 서울 내에서도 강남이나 강북의 주거이동구역이나 주거이동 패턴이 상이하고, 수도권 내에서도 서울과 경기도의 주거이동구역이나 주거이동 패턴이 상이하며 이러한 차이가 성별이나 연령 등 인구학적 특성에 기인하므로 이를 고려하여 맞춤형 정책을 수립할 수 있을 것이다. 2세대 혼합가구는 미성년자 자녀 양육에 민김하므로 이에 따른 도시계획이나 주택정책이 필요하다. 단순히 주택만 공급하는게 아닌 자녀 양육에 적합한 환경을 만들어 주는 것이 중요할 것이다. 부동산 규제에 있어서도 주거이동 특성과 주거이동 구역을 고려하여 연관성 높은 지역에 대한 규제가 필요할 것이다. 이처럼 가구 형태별 주거이동구역이 도시계획 및 주택 수급에 매우 필요한 정보를 제공할 수 있다.

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