현재 우리나라는 총 인구 감소 속에서도 1인가구는 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 1인 가구의 증가는 사회적, 제도적인 관심사로 부각되고 있으며 이에 따라 1인가구의 증가로 인하여 주택수요의 변화뿐만이 아니라 사회적 약자, 독거노인가구 등 생활 취약계층을 위하여 국가적 차원에서 사회 경제적 대응을 해야 할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 부산시 1인가구의 분포를 알아보기 위해 센서스 자료를 이용하여 1인가구의 증가지역, 고밀지역, 다수지역 등을 중심으로 접근하였다. 2000년, 2005년, 2010년 각 년도별 시계열적 변화에 따른 공간적 분포에 초점을 두어 주택특성을 고려한 1인가구 밀집지역을 중심으로 대상지를 선정하고 정책적 효율성 차원에서 우선적으로 지원해야 할 밀집지역 선정을 위하여 부산의 6066개의 집계구 데이터를 활용하여 파악하였다. 그 결과 젊은층의 1인가구는 대학가, 오피스시설, 역세권 주변에 많이 분포하고 있었으며 중장년층의 1인가구는 부산의 원도심 지역과 산복도로 상에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 특성들을 종합하여 군집 분석을 실시한 결과 부산의 1인가구 밀집지는 4개의 유형으로 나눌 수 있었다. 이러한 연구는 향후 1인가구의 주택수요 증가 대응방안이나 소형주택공급정책 측면의 업무를 지원하는 기초자료로서의 활용을 기대한다.
현재 우리나라는 총 인구 감소 속에서도 1인가구는 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 1인 가구의 증가는 사회적, 제도적인 관심사로 부각되고 있으며 이에 따라 1인가구의 증가로 인하여 주택수요의 변화뿐만이 아니라 사회적 약자, 독거노인가구 등 생활 취약계층을 위하여 국가적 차원에서 사회 경제적 대응을 해야 할 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구에서는 부산시 1인가구의 분포를 알아보기 위해 센서스 자료를 이용하여 1인가구의 증가지역, 고밀지역, 다수지역 등을 중심으로 접근하였다. 2000년, 2005년, 2010년 각 년도별 시계열적 변화에 따른 공간적 분포에 초점을 두어 주택특성을 고려한 1인가구 밀집지역을 중심으로 대상지를 선정하고 정책적 효율성 차원에서 우선적으로 지원해야 할 밀집지역 선정을 위하여 부산의 6066개의 집계구 데이터를 활용하여 파악하였다. 그 결과 젊은층의 1인가구는 대학가, 오피스시설, 역세권 주변에 많이 분포하고 있었으며 중장년층의 1인가구는 부산의 원도심 지역과 산복도로 상에 많이 분포하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 특성들을 종합하여 군집 분석을 실시한 결과 부산의 1인가구 밀집지는 4개의 유형으로 나눌 수 있었다. 이러한 연구는 향후 1인가구의 주택수요 증가 대응방안이나 소형주택공급정책 측면의 업무를 지원하는 기초자료로서의 활용을 기대한다.
At present, Korean one-person households have been continuously increased in spite of the reduction of total population. The increasement of one-person household has become a social and institutional issue. It is necessary to response socially and economically to not only changes of housing demand b...
At present, Korean one-person households have been continuously increased in spite of the reduction of total population. The increasement of one-person household has become a social and institutional issue. It is necessary to response socially and economically to not only changes of housing demand but also the disadvantaged classes such as the socially weak and single elderly household from the national level. In this respect, this research examined the spatial distribution (such as the increasing area, high-density area, and majority area) of one-person household with census data in the city of Busan. The clusters of one-person households were selected by focusing on the spatial distributions by time series changes of 2000, 2005, and 2010 and considering their housing characteristics. In terms of policy efficiency, the clusters of one-person households to be supported by priority were derived by analyzing the census data from 6066 output areas in the city of Busan. As a result, lots of one-person households of juniors were distributed around the university town, office facility, and station service area. Lots of one-person households at middle-aged class were distributed in Busan's original downtown and mountain-side road. Generalizing these characteristics, cluster analysis was conducted. As a result, one-person household dense area in Busan could be classified into four types. This research should be utilized as a counterplan for increasing the housing demand of one-person household or basic data for supporting small housing supply policies in the future.
At present, Korean one-person households have been continuously increased in spite of the reduction of total population. The increasement of one-person household has become a social and institutional issue. It is necessary to response socially and economically to not only changes of housing demand but also the disadvantaged classes such as the socially weak and single elderly household from the national level. In this respect, this research examined the spatial distribution (such as the increasing area, high-density area, and majority area) of one-person household with census data in the city of Busan. The clusters of one-person households were selected by focusing on the spatial distributions by time series changes of 2000, 2005, and 2010 and considering their housing characteristics. In terms of policy efficiency, the clusters of one-person households to be supported by priority were derived by analyzing the census data from 6066 output areas in the city of Busan. As a result, lots of one-person households of juniors were distributed around the university town, office facility, and station service area. Lots of one-person households at middle-aged class were distributed in Busan's original downtown and mountain-side road. Generalizing these characteristics, cluster analysis was conducted. As a result, one-person household dense area in Busan could be classified into four types. This research should be utilized as a counterplan for increasing the housing demand of one-person household or basic data for supporting small housing supply policies in the future.
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문제 정의
이에 본 연구에서는 기존에 사용되었던 소규모 표본조사 자료보다는 통계청에서 제공하는 센서스(인구주택총조사) 자료를 이용하였다. 더욱 미세적인 결과를 바탕으로 부산의 1인가구 분포와 유형을 연구해보고자 한다.
주택수요 특성 관점에서의 1인가구 분포 변화를 분석하기 위해 부산시를 대상으로 2000년, 2005년, 2010년 5년 단위의 시계열적, 공간상 1인가구 분포를 파악하고 1인가구의 다수지역, 고밀지역, 증가 지역을 중심으로 지역들의 특징을 분석하였다. 또한 부산시의 1인가구 유형화를 하는 것을 목적으로 하고 주택수요 특성 관점에서 1인가구의 주거지 현황과 공간적 분포 특성에 연구의 초점을 두었다. 이러한 연구는 향후 1인가구의 주택수요 증가 대응방안이나 소형주택공급정책 측면의 업무를 지원하는 기초자료로서의 활용을 기대한다.
본 연구는 부산시의 1인가구를 대상으로 집계구단위의 센서스 자료를 활용하여 1인가구의 시공간적 분포 분석을 통하여 공간적 분포에 차이가 있는지 확인하였다. 이러한 연구결과는 단순히 주택수요의 변화를 읽어내는 것 이상의 사회적 준비 또는 대응이 필요하다고 이야기할 수 있다.
이에 본 연구에서는 2010년 1인가구 밀집지역의 유형별 특성을 분석하기 위해 먼저 주성분분석을 통하여 변수들 간의 내적구조를 살펴 변수를 단순화하는 작업을 실시하여 각각의 특성 요인을 도출하였다. 이를 토대로 1인가구 밀집지역의 유형화를 통해 유사 유형에 속한 대상지별 특성을 살피기 위한 군집분석을 실시하고자 하였다. 1인가구 밀집지역은 표 6과 같이 2010년 부산시의 일반가구 대비 1인 가구 비율인 23.
이에 본 연구는 부산시를 대상으로 1인가구의 분포를 살펴보고자 한다. 주택수요 특성 관점에서의 1인가구 분포 변화를 분석하기 위해 부산시를 대상으로 2000년, 2005년, 2010년 5년 단위의 시계열적, 공간상 1인가구 분포를 파악하고 1인가구의 다수지역, 고밀지역, 증가 지역을 중심으로 지역들의 특징을 분석하였다.
, 2014). 이에 본 연구에서는 2010년 1인가구 밀집지역의 유형별 특성을 분석하기 위해 먼저 주성분분석을 통하여 변수들 간의 내적구조를 살펴 변수를 단순화하는 작업을 실시하여 각각의 특성 요인을 도출하였다. 이를 토대로 1인가구 밀집지역의 유형화를 통해 유사 유형에 속한 대상지별 특성을 살피기 위한 군집분석을 실시하고자 하였다.
제안 방법
1인가구 밀집지역의 유형화를 하기 위한 변수는 사회 경제적 특성, 지역특성, 주택 및 거주 특성으로 구분하여 각 요인에 맞는 변수들을 선정하였다. 사용된 변수로는 연령, 평균지가, 사업체수, 대학접근성, 지하철역 접근성, 주택 점유형태, 주택면적, 주택유형 등이며 이는 표 7에 자세하게 제시되어 있다.
0을 이용하여 인구, 가구, 주택별로 부산시 집계구 단위로 추출하여 선행연구 검토 및 개념정의 후 1인가구 특성을 파악하였다. 1인가구에 대한 구체적 현황 분석은 2010년을 기준으로 진행하였으며, 2000년에서 2010년까지의 시계열적 변화를 살펴보고 공간적 분포변화 분석을 통하여 부산시 1인가구 주거지의 공간상 분포 특성을 파악하였다. 또한 SPSS를 통하여 주성분 분석과 군집 분석을 통하여 부산시 1인가구 밀집지역의 유형화를 실시하였다.
군집분석에 앞서 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 실시하였다. 군집분석은 회귀분석이나 판별분석 등과는 달리 의미 없는 설명변수들을 제외시키는 기능이 없고, 특히 최종결과에 대한 통계적 유의성 검정 방법이 없으므로 설명변수의 선정에 유의하여야 한다(Won and Jeong, 2001).
군집분석은 회귀분석이나 판별분석 등과는 달리 의미 없는 설명변수들을 제외시키는 기능이 없고, 특히 최종결과에 대한 통계적 유의성 검정 방법이 없으므로 설명변수의 선정에 유의하여야 한다(Won and Jeong, 2001). 따라서 본 연구에서는 SPSS의 주성분 분석을 통하여 다량의 변수들을 몇 개의 성분으로 차원감소 시켜, 많은 변수들을 설명하는 주된 요인을 선정한 후 산출된 각 요인들의 요인부하량으로 군집분석을 실시하였다. 분석한 결과, 3개 특성 내 10개의 변수들을 이용하여 고유값 1.
1인가구에 대한 구체적 현황 분석은 2010년을 기준으로 진행하였으며, 2000년에서 2010년까지의 시계열적 변화를 살펴보고 공간적 분포변화 분석을 통하여 부산시 1인가구 주거지의 공간상 분포 특성을 파악하였다. 또한 SPSS를 통하여 주성분 분석과 군집 분석을 통하여 부산시 1인가구 밀집지역의 유형화를 실시하였다.
앞선 분석결과 1인가구의 밀집을 보이는 지역은 크게 도심지역의 역세권 주변과 대학가 주변에서 나타났다. 먼저, 1인가구가 역세권 주위에 얼마나 분포되어 있는지 알아보기 위하여 1인 가구수 상위 3% 지역을 추출하여 역세권 주변 1인가구 분포를 살펴보았다. 1인 가구수 상위 3% 지역을 추출하여 분포 특성을 살펴본 이유는 센서스 데이터의 특성상 집계구의 수가 많아 6,066개의 집계구를 모두 활용하여 역세권 지역의 1인가구 분포 특성을 살펴보기는 어려우며, 상위 3%인 181개의 집계구가 역세권 지역의 분포 특성을 분석하기에 대표적 특성을 가지므로 상위 3%의 데이터를 활용하였다.
본 연구는 집계구로 분석을 실시하였는데, 그 이유는 집계구는 읍·면·동의 1/30 크기의 소지역까지 통계정보를 제공하며 기존의 동 단위나 통 단위보다도 더욱 미시적인 결론을 도출할 수 있다는 장점이 있다.
본 연구에서는 요인부하량 +0.3이상 또는 –0.3이하의 변수들을 중심으로 설명하여 표8에 자세하게 제시하였으며 각 성분별 요인부하량을 종합하여 4개의 주요 요인을 추출하였다.
연구의 방법은 통계지리정보서비스에서 제공하는 2000년, 2005년, 2010년 센서스 데이터를 ArcGIS 10.0을 이용하여 인구, 가구, 주택별로 부산시 집계구 단위로 추출하여 선행연구 검토 및 개념정의 후 1인가구 특성을 파악하였다. 1인가구에 대한 구체적 현황 분석은 2010년을 기준으로 진행하였으며, 2000년에서 2010년까지의 시계열적 변화를 살펴보고 공간적 분포변화 분석을 통하여 부산시 1인가구 주거지의 공간상 분포 특성을 파악하였다.
또한 Koo(1999)의 연구에서는 GIS로 인하여 센서스의 방법론과 과정이 좀 더 효율적으로 진행될 수 있다고 하였다. 이에 본 연구에서는 센서스 자료를 활용하여 공간분석 단위를 집계구로 분석하였다.
전술한바와 같이 주성분 분석 및 군집분석에 앞서 1인가구 분포특성을 살펴보았다. 군집분석이란 데이터를 구성하고 있는 관측대상을 어떤 기준에 의하여 분류하는 통계기법으로 데이터의 구조를 알 수 있는 유효한 수단이다(Ahn et al.
이에 본 연구는 부산시를 대상으로 1인가구의 분포를 살펴보고자 한다. 주택수요 특성 관점에서의 1인가구 분포 변화를 분석하기 위해 부산시를 대상으로 2000년, 2005년, 2010년 5년 단위의 시계열적, 공간상 1인가구 분포를 파악하고 1인가구의 다수지역, 고밀지역, 증가 지역을 중심으로 지역들의 특징을 분석하였다. 또한 부산시의 1인가구 유형화를 하는 것을 목적으로 하고 주택수요 특성 관점에서 1인가구의 주거지 현황과 공간적 분포 특성에 연구의 초점을 두었다.
대상 데이터
먼저, 1인가구가 역세권 주위에 얼마나 분포되어 있는지 알아보기 위하여 1인 가구수 상위 3% 지역을 추출하여 역세권 주변 1인가구 분포를 살펴보았다. 1인 가구수 상위 3% 지역을 추출하여 분포 특성을 살펴본 이유는 센서스 데이터의 특성상 집계구의 수가 많아 6,066개의 집계구를 모두 활용하여 역세권 지역의 1인가구 분포 특성을 살펴보기는 어려우며, 상위 3%인 181개의 집계구가 역세권 지역의 분포 특성을 분석하기에 대표적 특성을 가지므로 상위 3%의 데이터를 활용하였다. 확인 결과 그림2와 같이 오피스 시설이 다수 밀집되어 있는 부산진구의 서면역, 범내골역과 해운대구의 해운대역, 장산역이 지하철 주위 500m 내에 대부분 분포되어 있는 것으로 확인되었다.
본 연구의 시간적 범위는 2000년부터 2010년까지로써 2000년, 2005년, 2010년 5년 단위이며 통계청에서 제공되는 인구주택 총 조사 자료를 활용하여 인구, 가구, 주택의 분포를 분석하였고 공간적 범위는 부산시를 대상으로 연구하였다. 본 연구는 집계구로 분석을 실시하였는데, 그 이유는 집계구는 읍·면·동의 1/30 크기의 소지역까지 통계정보를 제공하며 기존의 동 단위나 통 단위보다도 더욱 미시적인 결론을 도출할 수 있다는 장점이 있다.
따라서 본 연구에서는 SPSS의 주성분 분석을 통하여 다량의 변수들을 몇 개의 성분으로 차원감소 시켜, 많은 변수들을 설명하는 주된 요인을 선정한 후 산출된 각 요인들의 요인부하량으로 군집분석을 실시하였다. 분석한 결과, 3개 특성 내 10개의 변수들을 이용하여 고유값 1.0 이상인 4개의 성분으로 압축하였다. 본 연구에서는 요인부하량 +0.
이러한 정의들을 토대로 종합하여 볼 때 본 연구에서는 단독으로 거주하며 독립적으로 취사, 취침 등 생계가 가능한 성인을 1인가구의 연구대상으로 설정하였다.
1인가구의 시·공간적 분포 관점에서 보았을 때, 기존의 연구들은 주거환경, 주거실태나 주거선호 요인 연구가 주류를 이루었다. 이에 본 연구에서는 기존에 사용되었던 소규모 표본조사 자료보다는 통계청에서 제공하는 센서스(인구주택총조사) 자료를 이용하였다. 더욱 미세적인 결과를 바탕으로 부산의 1인가구 분포와 유형을 연구해보고자 한다.
데이터처리
표 9를 토대로 추출된 4개 성분의 요인부하량을 이용하여 SPSS의 군집분석을 실시하여 4개의 유형으로 1인가구 밀집지역의 유형화를 할 수 있었다.
성능/효과
1인가구의 공간상의 집적도를 확인하기 위하여 부산의 단위면적당 1인가구 밀도를 분석해본 결과 부산진구가 가장 높은 것으로 나타났다. 표5를 보면, 밀도 상위 10개 지역 중 7개의 지역이 부산진구에 분포해 있었으며 특히 부산진구의 범천동, 전포동이 높은 것으로 분석되었다.
남구, 동래구, 금정구는 노령인구는 적게 분포하고 있으며 주택면적 40m²이하인 가구도 적게 분포하는 것으로 분석되었다. 60세 이상 인구 비율이 낮은 지역은 대부분 오피스시설이 밀집되어 있는 지역과 대학가 인근의 지역들로써 젊은 층의 1인가구가 많이 분포하는 것으로 분석되었다.
표5를 보면, 밀도 상위 10개 지역 중 7개의 지역이 부산진구에 분포해 있었으며 특히 부산진구의 범천동, 전포동이 높은 것으로 분석되었다. 가장 밀도가 높은 지역은 범천 4동, 전포 1동, 범천 1동 순이었으며 상위 5개 지역까지는 부산진구가 분포되어 있는 것으로 확인되었다.
남구, 동래구, 금정구는 노령인구는 적게 분포하고 있으며 주택면적 40m²이하인 가구도 적게 분포하는 것으로 분석되었다.
넷째, 유형4는 요인1(원도심 주변부, 노후밀집 주거 특성)이 매우 높게 나타났으며 요인4(고령층·소형주택 밀집 주거 특성)는 매우 낮은 값을 나타낸다.
둘째, 요인 2는 대학 접근성과 지하철역 접근성이 1에 가까운 매우 높은 숫자로 나왔으며‘대학가 주변부, 역세권 밀집 주거 특성 요인’으로 볼 수 있다.
둘째, 유형2는 요인2(대학가 주변부, 역세권 밀집 주거 특성)와 요인4(고령층·소형주택 밀집 주거 특성)가 높게 나왔으며 요인3(오피스·상업시설 밀집 특성)이 낮게 나왔다.
따라서 본 연구에서는 먼저 구의 특성을 살펴보기 위해서 2010년의 1인가구라고 판단되는 주택면적 40m²이하의 소형주택 가구와 연령별 분포를 살펴본 결과 그림4에서 보듯이 중구, 동구, 서구, 영도구는 60세 이상인 노령인구가 많이 분포하고 있으며 주택면적 40m²이하인 가구도 많은 것으로 드러났다.
마지막 요인 4는 지가와 주택면적 40m²이하의 비율이 다소 높으며 60세 이상 인구 비율이 매우 높았으며 반면에 다세대·연립주택 비율이 매우 낮게 나온 것으로 보아‘고령층·소형주택 밀집 주거 특성 요인’으로 볼 수 있다.
본 연구는 부산광역시 1인가구의 시·공간적 분포를 밀도, 주택면적, 연령, 역세권 등의 요인들에 의한 분석을 통해 1인가구가 분포하고 있는 것을 확인하였다.
부산시의 1인가구를 2000년, 2005년, 2010년 별로 행정구 위치별로 분포를 살펴보면 확인 결과 해운대구의 좌2동이 1인가구 수가 가장 높은 것으로 나타났다. 그밖에도 부산진구나 해운대구에 1인가구가 많이 분포하고 있는 것으로 나타났는데 그림 1은 5년 단위의 연도별로 부산시의 1인가구 분포를 본 것이다.
분석결과 젊은 층과 중장년층의 1인가구 밀집지역은 확연히 차이가 나는데 젊 층은 역세권, 대학가 주변에 주로 분포해 있었으며 연령대에 따라 차이가 있지만 젊은 층의 경우 상대적으로 교통이 편리한 역세권 주변 지역과 대학가, 오피스시설이 많은 지역에 뚜렷한 밀집현상을 보이고 있었으며 노년층의 경우 고도 50m∼150m의 원도심 주변 지역과 산복도로상의 노후주거지에 밀집하고 있는 현상을 보였다.
둘째, 요인 2는 대학 접근성과 지하철역 접근성이 1에 가까운 매우 높은 숫자로 나왔으며‘대학가 주변부, 역세권 밀집 주거 특성 요인’으로 볼 수 있다. 셋째, 요인3은 사업체수와 평균지가의 요인부하량이 높고 자가 거주 비율이 낮게 나왔으며 속해있는 지역들은 대부분이 교차로 주변부에 위치하며 오피스시설과 상업시설이 주를 이루고 있다. 이러한 결과들을 종합하여 요인 3은‘오피스·상업시설 밀집 특성 요인’으로 정하였다.
셋째, 유형3은 요인4(고령층·소형주택 밀집 주거 특성)이 매우 높게 나타났으며 반면에 요인1(원도심 주변부, 노후밀집 주거 특성)과 요인3(오피스·상업시설 밀집 특성)이 매우 낮게 나타났다.
이러한 결과들을 종합하여 요인 3은‘오피스·상업시설 밀집 특성 요인’으로 정하였다.
이러한 점들을 종합하여 볼 때 요인 1은‘원도심 주변부, 노후밀집 주거 특성 요인’으로 볼 수 있다.
첫째, 요인1은 월세거주 비율이 매우 낮게 나타났으며 자가 거주 비율과 단독주택 비율이 매우 높게 나타났다. 또한 40m²이하인 소형주택 비율이 상대적으로 낮게 나타났다.
첫째, 유형1은 요인1(원도심 주변부, 노후밀집 주거 특성)의 값이 매우 낮으며 요인2(대학가 주변부, 역세권 밀집 주거 특성)가 다소 낮고 요인3(오피스·상업시설 밀집 특성)의 값이 매우 높다.
표 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 1인가구의 비율을 살펴보았을 때 2010년 중구가 38.8%로 부산에서 가장 높은 비율을 차지하였고 서구는 30%, 동구가 29.1% 순으로 높은 지역이 나타났다. 2005년 대비 증가율 또한 중구가 7.
1인가구의 공간상의 집적도를 확인하기 위하여 부산의 단위면적당 1인가구 밀도를 분석해본 결과 부산진구가 가장 높은 것으로 나타났다. 표5를 보면, 밀도 상위 10개 지역 중 7개의 지역이 부산진구에 분포해 있었으며 특히 부산진구의 범천동, 전포동이 높은 것으로 분석되었다. 가장 밀도가 높은 지역은 범천 4동, 전포 1동, 범천 1동 순이었으며 상위 5개 지역까지는 부산진구가 분포되어 있는 것으로 확인되었다.
확인 결과 경성대·부경대역은 주변에 동명대학교와 부산외국어대학교가 있었으며 부산대·장전동역 또한 부산대학교와 대동대학이 있는 것으로 나타났다.
1인 가구수 상위 3% 지역을 추출하여 분포 특성을 살펴본 이유는 센서스 데이터의 특성상 집계구의 수가 많아 6,066개의 집계구를 모두 활용하여 역세권 지역의 1인가구 분포 특성을 살펴보기는 어려우며, 상위 3%인 181개의 집계구가 역세권 지역의 분포 특성을 분석하기에 대표적 특성을 가지므로 상위 3%의 데이터를 활용하였다. 확인 결과 그림2와 같이 오피스 시설이 다수 밀집되어 있는 부산진구의 서면역, 범내골역과 해운대구의 해운대역, 장산역이 지하철 주위 500m 내에 대부분 분포되어 있는 것으로 확인되었다.
후속연구
마지막으로 유형4 원도심·노후주거 밀집지 형의 경우 원도심 주변지역과 산복도로상의 고지대에 분포하고 있는 경향이 높으므로 복지시설의 집적정도나 교통, 의료, 주거, 문화, 주택가격 등을 복합적으로 고려한 저가의 주택을 공급하여야 할 것이다.
유형3 고령층·소형주택 밀집지 형은 월세거주비율은 매우 낮고, 자가 거주 비율과 단독주택의 비율이 높은 특징으로 보아 젊은층의 1인가구가 많이 분포하고 있는 유형1, 유형2와는 다르게 월세나 전세의 형태보다는 임대주택이나 준주택의 노인복지주택 등 저가의 주택을 공급하는 방안으로 소형주택 공급방안 문제를 해결해 나가야 할 것이다.
또한 부산시의 1인가구 유형화를 하는 것을 목적으로 하고 주택수요 특성 관점에서 1인가구의 주거지 현황과 공간적 분포 특성에 연구의 초점을 두었다. 이러한 연구는 향후 1인가구의 주택수요 증가 대응방안이나 소형주택공급정책 측면의 업무를 지원하는 기초자료로서의 활용을 기대한다.
이러한 연구결과는 단순히 주택수요의 변화를 읽어내는 것 이상의 사회적 준비 또는 대응이 필요하다고 이야기할 수 있다. 집계구 단위의 1인가구 밀집지역 데이터는 의료, 문화, 교육 등의 서비스 또는 인프라의 배치나 대중교통 노선 조정을 통한 사회서비스와의 연계 강화 등을 위한 자료가 될 수 있을 것이며, 이러한 연구는 향후 1인가구의 주택수요 증가 대응방안이나 소형주택공급정책 측면의 업무를 지원하는 기초자료로서의 활용을 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
1인 가구 증가율이 높게 나타나는 이유는?
4%로 네 가구당 한 가구는 1인가구인 것으로 나타났다. 1인가구는 특히 수도권 지역과 지방대도시의 1인 가구 증가율이 상대적으로 높게 나타났는데 이는 저소득, 미취업, 결혼지연에 따른 1인가구, 독거노인, 이혼, 사별 등 비자발적인 요인과 골드미스·골드미스터, 라이프 스타일 추구로 인한 자발적인 요인으로 나눌 수 있다.
부산의 가구구조는 급격히 변화하고 있으며, 1인가구가 사회적, 제도적 관심사로 부각되면서 1인가구 관련 주택 제도들이 도입되기 시작하였는데, 구체적으로 어떠한 제도들인가?
앞에서 제시한 다양한 요인에 의하여 부산의 가구구조는 급격히 변화하고 있으며 소규모 독립가구가 형성되고 있다. 또한 1인가구가 사회적, 제도적 관심사로 부각되면서 1인가구 관련 주택 제도들이 도입되기 시작하였는데, 주거 안정을 위하여 필요한 곳에 신속하고 저렴하게 주택을 공급할 수 있도록 주택건설 기준을 적용하지 않거나 완화한 도시형 생활주택(2009년 도입)이나 주택 외의 건축물과 그 부속 토지를 주거시설로 이용 할 수 있는 준주택이 이에 해당된다.
2010년 1인가구가 차지하는 비율은?
8%씩 증가하여 부산시 전체 가구 중 1인가구는 290,902가구이다. 전체가구 중 1인가구가 차지하는 비율은 2010년 기준 23.4%로 네 가구당 한 가구는 1인가구인 것으로 나타났다. 1인가구는 특히 수도권 지역과 지방대도시의 1인 가구 증가율이 상대적으로 높게 나타났는데 이는 저소득, 미취업, 결혼지연에 따른 1인가구, 독거노인, 이혼, 사별 등 비자발적인 요인과 골드미스·골드미스터, 라이프 스타일 추구로 인한 자발적인 요인으로 나눌 수 있다.
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