[논문]농촌 지역 빈집 발생의 영향 요인

김성록; 김두순

doi:10.22640/lxsiri.2018.48.2.65

농촌 지역 빈집 발생의 영향 요인
Factors affecting the Occurrence of Rural Vacant Houses 원문보기

지적과 국토정보 = Journal of cadastre & land informatix, v.48 no.2, 2018년, pp.65 - 77

김성록 (공주대학교 지역개발학부) , 김두순 (충청남도농촌활성화지원센터)

초록
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빈집 연구에 있어 발생 영향 요인 파악은 매우 중요하다. 연구의 목적은 농촌 지역의 빈집 발생에 영향을 주는 요인을 분석하는 것이다. 121개 연구 대상 지역을 설정하고, 8개의 독립변수(노후 주택 비율, 주택 거래 비율, 주택 보급률, 지역 소멸 지수, 순 이동률, 지역 노령화 지수, 인구 대비 종사자수, 재정자립도)와 1개 종속변수(빈집 비율)를 선정하였다. 연구 결과, 첫째, 일반농산어촌 지역 전체를 대상으로 하는 모형 1과 군 지역을 대상으로 하는 모형 2는 모두 통계적으로 유의미하였으며, 잔차의 독립성에 문제가 없었다. 둘째, 지역 소멸 지수 및 노후 주택 비율의 경우 모형 1과 모형 2에서 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었으며, 셋째, 주택 보급률의 경우, 모형 1에서만 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었고, 주택 거래 비율의 경우, 모형 2에서 통계적으로 유의미한 반(-)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 연구의 시사점가 도출되었다. 첫째, 가구 및 인구 증가가 없는 주택 보급률의 상승은 지역 내 빈집의 발생 확률을 높이는 것을 시사하고, 노후 주택 비율이 높을수록 빈집 발생 확률이 높아진다. 둘째, 주택 거래 활성화를 위해서는 지역의 중장기 발전을 위한 투자 유입이 필요하다. 셋째, 지역 소멸 지수는 빈집 비율과 유의미한 관계를 가지므로, 지역의 영속성을 위해 장기적인 시각에서 지역 활성화 정책이 도입되어야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

It is very important to understand the factors affecting the occurrence of vacant houses in research on them. The purpose of this study is to analyze the factors affecting the rural vacancy occurrence. This study set 121 research areas and selected eight independent variables (Aged house rate, housing transaction rate, house diffusion ratio, local extinction index, net migration rate, regional aging index, the ratio of the number of employees to population and financial independence rate) and one dependent variable (vacant house rate). As a result of the study, first, both Model 1 for the entire general agricultural fishing village area and Model 2 for the county (gun) area were statistically significant, there was no problem with the independence of residual. Second, local extinction index and aged house rate had a statistically significant positive (+) relationship in both Model 1 and Model 2. Third, diffusion ratio of house had a statistically significant positive (+) relationship only in Model 1, and housing transactions rate had a statistically significant negative (-) relationship in Model 2. The implications of the study were drawn as follows: First, the increase in the house diffusion ratio without growth in households and population suggests the increase of the probability of the vacancy occurrence in the area, and the higher the aged house rate, the higher the probability of the vacancy occurrence. Second, for the revitalization of housing transactions, it is necessary to have an investment inflow in the area for mid- to long-term development. Third, local extinction index has a significant relationship with vacant house rate, it is necessary to introduce a local revitalization policy from a long-term perspective for the permanence of the area.

주제어

표/그림 (3)

표 Table 1. Configuration and Definition of Variables
표 Table 2. Basis Statistics Analysis Result
표 Table 3. Regression Analysis of Empty House Occurrence

AI 본문요약
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문제 정의

그러나 서울 등 대도시와 농촌 지역의 빈집 발생 원인이 상이하므로, 본 연구에서는 빈집 발생의 지역적 특성을 분석을 위해 농림축산식품부가 주관하는 ‘일반농산어촌 지역과 일반농산어촌 지역 내 군 지역(농촌 지역)’을 분석하고자 한다.
이에 본 연구는 시·군 단위의 데이터를 이용하여 ‘일반농산어촌 지역과 일반농산어촌 지역 내 군 지역’을 대상으로 빈집에 영향을 미치는 요인에 대해 분석하였다.

제안 방법

그동안 빈집 발생에 관한 선행연구들의 경우, 분석 단위를 수도권 및 광역시와 그 밖의 지역 등으로 나누어 연구를 수행하였다. 그러나 서울 등 대도시와 농촌 지역의 빈집 발생 원인이 상이하므로, 본 연구에서는 빈집 발생의 지역적 특성을 분석을 위해 농림축산식품부가 주관하는 ‘일반농산어촌 지역과 일반농산어촌 지역 내 군 지역(농촌 지역)’을 분석하고자 한다.
독립 변수의 경우 노민지·유선종(2016)이 지적하였듯이 개별주택이 아닌 시·군 지역을 대상으로 분석하는 경우 자료 이용의 한계 상 다양한 변수를 고려할 수 없으므로, 선행연구에서 사용된 변수를 바탕으로 이 연구의 특징에 맞게 수정·보완하였다.
한편, 일반농산어촌 지역은 창원시, 용인시, 천안시와 같이 인구 50만이상의 대도시가 포함되어 있어 엄격한 기준에서는 농촌 지역이라 하기에는 무리가 있다. 따라서 분석 모형 2는 일반농산어촌 지역 내의 군 지역을 따로 추출하여 분석을 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 모형의 적합도 검증 결과, 모형 2는 통계적으로 유의미하였으며(F=12.
이홍대(2018)는 2015년 인구 주택 총 조사 자료를 활용하여 서울특별시, 경기도 및 광역시와 그 밖의 지역을 대상으로 다중 회귀 분석을 수행하였다. 빈집 발생에 영향을 주는 변수로 가구 증가율, 노인 인구 증가율, 취업 인구 비율 등의 사회 경제적 요인과 주택 매매 거래 현황, 노후 주택 비율, 가구 수 대비 주택 비율 등의 주택 시장 환경 요인을 분석에 활용하였다. 한수경·이희연(2017)은 익산시 4개 사례 지구를 대상으로 빈집 자체뿐만 아니라 물리적 환경 특성(과소 필지, 불량 도로, 노후 주택, 지붕 불량), 거주자 특성(고령자, 독거노인, 기초 생활 수급자 비율), 주택 시장 및 주택 건축 현황(세대 변화율, 주택 거래 건수, 주택 건축 비율) 등의 근린 주거 환경 지표를 통해 빈집 지구를 유형화하였다.
노인이 많은 지역에서는 상대적으로 주택이 정상적으로 관리되지 못할 가능성이 높고, 생산 활동과 소비 활동이 상대적으로 감소하게 하는 요인이 된다. 이 연구에서는 65세 이상 노령 인구 대비 유소년 인구 비율 값을 의미하는 지역 노령화 지수를 활용하였으며, 종속변수와 정(+)의 관계를 가질 것으로 예측된다.
이를 위해 종속변수로 ‘지역 내 주택 대비 빈집 사유가 폐가 및 기타인 빈집 비율’을 선정 하였고, 독립 변수로 ‘노후 주택 비율’, ‘주택 거래 비율’, ‘주택 보급률’, ‘지역 소멸 지수’, ‘순 이동률’, ‘지역 노령화 지수’, ‘인구 대비 종사자 수’, ‘재정 자립도’를 이용하여 분석하였다.
정삼철(1996)은 충북지역 빈집에 대한 실태를 분석하고 문제점을 검토한 후, 농촌 빈집의 생산적 활용 방안을 제시하였다. 활용방안으로는 선행적인 기초조사 연구와 활용 방안에 대한 지속 연구, 지역 특화 숙박시설로 활용, 다양한 프로그램을 통한 활용, 예술창작촌으로 활용, 지역마을 공동의 농촌기반시설로 활용을 제시하였다. 한수경(2018)은 축소도시에 속하는 전북 익산시를 사례로 빈집의 공간적 군집을 실증하고 빈집 군집지역의 특성을 밝혔으며, 군집지역 내 빈집의 고착화가 이루어지고 있는지를 확인하고, 고착화의 요인 및 과정 을 분석하였다.

대상 데이터

‘노후 주택 비율’, ‘주택 거래 비율’, ‘주택 보급률’, ‘지역 소멸 지수’, ‘순 이동률’, ‘지역 노령화 지수’, ‘인구 대비 종사자 수’, ‘재정 자립도’ 등 총 8개를 선정하였다(Table 1).
주택이 노후화가 진행될수록 물리적 감가와 자산 가치 하락이 가속화되고, 상향여과 활동이 수행되지 않을 경우 방치될 확률이 증가할 것이다. 따라서 지역 내 주택 대비 건축 후 30년 이상 된 주택 비율을 의미하는 노후 주택 비율의 경우 종속변수와 정(+)의 관계에 있을 것으로 예측되며, 2015년 인구 주택 총 조사 자료를 활용하였다. 주택 거래가 활발한 지역의 경우 실 수요자 및 투자자에 의한 상향여과 활동이 발생할 가능성이 높고, 지방세 수입의 증대가 예상된다.
이 연구에서는 농촌을 농림축산식품부가 주관하는 일반농산어촌개발사업의 대상 지역인 123개 시·군으로 정의하고자 한다.
종속 변수로 사용된 빈집의 경우 ‘지역 내 주택 대비 빈집 사유가 폐가 및 기타인 빈집 비율’로 2015년 인구 주택 총 조사 자료를 이용하였다.
또한 주택 거래가 활발할 경우 빈집 발생 가능성이 현저하 게 낮아질 것이므로, 종속 변수와 반(-)의 관계를 가질 것으로 예상된다. 주택 보급률은 지역 내 일반 가구 수 대비 주택 수를 의미하며, 2015년 인구주택 총 조사 자료를 이용하였다. 주택 보급률은 지역에 필요로 한 주택의 양으로, 농산어촌 지역의 경우 상대적으로 노령 인구가 많다는 점을 고려한다면 주택 보급률이 높을수록 빈집의 발생 가능이 높아질 것이다.
따라서 재정자립도의 경우 종속변수와 반(-)의 관계가 있을 것으로 예측된다. 지역의 경제적 활력 및 장기 거주를 의미하는 지표로 인구 대비 종사자 수를 모형에 투입하였으며, 2015년 경제 총 조사 자료를 이용하였다. 인구 대비 종사자 수의 증가는 지역 경제의 활성화 및 지역의 장기 거주를 유발하는 요인으로 종속 변수와 반(-)의 관계가 있을 것으로 예측된다.
지역의 빈집 발생에 대한 정책적·행정적인 대응능력을 의미하는 지표로 재정자립도를 투입하였으며, 2015년 기준 통계청 KOSIS 자료를 이용하였다.

데이터처리

‘기타’로 분류된 빈집을 종속 변수로 하는 회귀 모형을 설정하고, 사회 경제적 요인과 주택 시장 환경 요인을 이용하여 분석하였다.
이 연구에서는 일반농산어촌 지역의 빈집 발생에 영향을 미치는 지역 특성을 분석하고자 다중 회귀 분석을 실시하였다. 종속 변수로 사용된 빈집의 경우 ‘지역 내 주택 대비 빈집 사유가 폐가 및 기타인 빈집 비율’로 2015년 인구 주택 총 조사 자료를 이용하였다.

성능/효과

0.5 미만인 곳이 소멸 위험 지역에 해당하고, 0.2미만인 지역의 경우 소멸 고 위험 지역을 의미하는 지역 소멸 지수의 경우 조사 대상 평균이 0.53으로 소멸 위험 지역에 가깝게 분석되었다. 이 가운데 의성군이 0.
박정일·오상규(2018)는 대구광역시를 대상으로 로지스틱 회귀 분석을 통한 빈집 발생 요인을 분석하였다. 개별 건축물의 물리적 특성에서는 건물 면적이 좁을수록, 층수는 낮을수록, 노후도가 심할수록 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 지역 특성 측면에서는 정비 구역 지정 여부, 인구 성장률, 노인 인구 비율 및 인접 빈집 수를 중요한 요인으로 파악하였다. 이홍대(2018)는 2015년 인구 주택 총 조사 자료를 활용하여 서울특별시, 경기도 및 광역시와 그 밖의 지역을 대상으로 다중 회귀 분석을 수행하였다.
102). 구체적으로 살펴보면, 모형 1과 동일하게 지역 소멸 지수, 노후 주택 비율, 주택 보급률, 지역 노령화 지수의 수준이 높아질수록 종속 변수인 빈집 비율 이 정(+)의 영향을 받는 것으로 분석되었으며, 반면 순 이동률, 주택 거래 비율, 인구 대비 종사자 수의 경우 반(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 이 가운데 지역 소멸 지수(β=.
003). 구체적으로 살펴보면, 지역 소멸 지수, 노후 주택 비율, 주택 보급률, 지역 노령화 지수의 수준이 높아질수록 종속 변수인 빈집 비율이 정(+)의 영향을 받는 것으로 분석되었다. 반면 순 이동률, 주택 거래 비율, 인구 대비 종사자 수의 경우 반(-)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 변수의 예측과 모두 일치하였다.
군 지역만을 별도로 기초 통계량을 분석한 결과, 재정 자립도와 지역 소멸 지수가 더욱 낮아 지역 영속성이 훼손되고 있음을 예측할 수 있다. 그리고 주택 보급률은 상대적으로 높지만 이와 동시에 노후 주택 비율 역시 높으며, 주택 거래 비율이 낮아 주택 및 지역의 상향여과 활동이 미진함을 알 수 있다.
황정임 외(2012)는 빈집 관리 및 활용을 위한 기초 연구로서 빈집 소유주들의 관리와 활용 실태 및 인식에 대한 조사 분석을 통해 대응 방향을 모색하고자 하였다. 그 결과, 빈집 소유주 특성, 빈집 특성, 소재지 특성 등을 도출하였다.
김윤이(2011)은 일본의 이주지원사업에 대한 소개와 함께 이주지원방식의 유형화 시도를 통하여 그 특성과 사례를 살펴보았다. 그 결과, 이주지원 및 정보제공, 빈집 은행 운영, 이주주택 등 정비, 거주 체험, 생활 지원 및 커뮤니티 지원, 주택구입비 및 개선비 보조 등 6가지 유형으로 구분하였다. 심재승(2017)은 일본에서의 빈집대책 및 활용에 관한 제도(법)의 충실성과 그에 근거한 행정적 대응책을 함께 고찰했다.
심재승(2017)은 일본에서의 빈집대책 및 활용에 관한 제도(법)의 충실성과 그에 근거한 행정적 대응책을 함께 고찰했다. 그 결과, 지자체는 국가차원의 대응과 병행해 지역적 특성을 살리면서 행정적 대응을 보여주고 있다는 것을 확인했다. 유재성·이다예(2017)는 인천 광역시 숭의동 일대를 대상으로 현장 조사를 통해 빈집의 물리적 실태와 유형을 분류하였다.
아울러 비슷한 조건이라면 신규 공급 주택에 비해 노후 주택의 수요가 상대적으로 낮을 것이므로, 노후 주택 비율이 높을수록 빈집의 발생 확률 역시 높아질 것이다. 둘째, 주택 거래가 활성화된다는 것은 지역에 대한 투자 가치가 상승한다는 의미가 내포되어 있으며, 나아가 지역에 대한 상향여과 활동을 기대할 수 있게 한다. 그러나 주택 거래 활성화를 위한 정책을 기초 자치 단체 차원에서 추진하는 것은 여의치 않으므로, 거래 활성화를 유도하기 위한 직접적인 정책보다는 지역의 중장기적인 발전을 위한 신규 투자의 유입에 대한 고민이 더 필요하다.
첫째, 일반농산어촌 지역 전체를 대상으로 하는 모형 1과 군 지역을 대상으로 하는 모형 2는 모두 통계적으로 유의미하였으며, 잔차의 독립성 역시 큰 문제가 없었다. 둘째, 지역 소멸 지수 및 노후 주택 비율의 경우 모형 1과 모형 2에서 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 주택 보급률의 경우 모형 1에서만 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가, 주택 거래 비율의 경우 모형 2에서 통계적으로 유의미한 반(-)의 관계가 있는 것으로 분석되었다.
모형의 적합도 검증 결과, 모형 2는 통계적으로 유의미하였으며(F=12.269, p<0.001), 모형의 설명력은 61.3%로 분석되었다.
김경혜 외 (2018)은 서울시 424개 행정동 분석을 통해 지역적으로 상이한 빈집 발생 영향 요인을 파악하고자 하였다. 빈집 발생과 양의 상관관계가 있는 변수는 건축경과 5년 미만 주택 비율, 전용면적당 아파트 평균 매매가, 도시정비사업(관리처분 계획인가 단계 구역수, 착공 단계 구역수, 일반분양단계 구역수), 전체 사업체 중(운수업 사업체 비율, 전문 과학기술 및 서비스업 사업 체 비율)로 나타났다. 김현중 외(2016)는 완주군을 대상으로 확률 선택 모형을 통해 빈집 발생요인을 분석한 결과 토지 이용 혼합도, 주거지 집중도, 도시 기반 시설에 대한 접근성이 낮은 지역에서 빈집 발생 확률이 높아짐을 확인하였다.
57%로 인구 유입이 가장 높게 나타났다. 생산 연령에 유입되는 인구에 비하여 장래에 부양해야 할 노년 인구가 상대적으로 많아짐을 의미하는 지역 노령화 지수는 화성시가 0.40으로 가장 낮았으며, 군위군의 경우 5.97로 가장 높게 나타났다. 인구 대비 종사자 수는 남양주시가 23.
둘째, 지역 소멸 지수 및 노후 주택 비율의 경우 모형 1과 모형 2에서 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 주택 보급률의 경우 모형 1에서만 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가, 주택 거래 비율의 경우 모형 2에서 통계적으로 유의미한 반(-)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 종합하면, 농촌 지역은 지역의 영속성과 관련한 인구 정책에 초점을 두는 정책이 더 필요하며, 빈집 정책은 지역별 특성을 반영할 수 있도록 시행되어야 한다는 것이다.
그러나 주택 거래 활성화를 위한 정책을 기초 자치 단체 차원에서 추진하는 것은 여의치 않으므로, 거래 활성화를 유도하기 위한 직접적인 정책보다는 지역의 중장기적인 발전을 위한 신규 투자의 유입에 대한 고민이 더 필요하다. 셋째, 해당 지역에 더 이상 거주자가 없어질 경우 지역에 존재하는 모든 주택이 빈집이 되기 때문에, 지역의 영속성을 의미하는 지역 소멸 지수의 경우 종속 변수인 빈집 비율과 유의미한 관련성을 가진다. 이러한 결과는 농촌 지역에 신규 주택 공급에 대한 다각화된 정책이 필요함을 시사한다.
순 이동률의 평균은 0.76%로 조사 대상 지역으로의 인구 유입이 증대되는 것으로 조사된 가운데, 강진군의 경우 –2.81%로 인구 유출이 가장 낮게 나타났으며, 세종시의 경우 26.57%로 인구 유입이 가장 높게 나타났다.
우선 일반농산어촌 지역 121개 시·군 전체를 대상으로 하는 모형 1은 통계적으로 유의미하였으며(F=32.856, p<0.001), 모형의 설명력은 70.1%로 분석되었다.
일반농산어촌 지역 전체를 대상으로 분석한 모형 1과 일반농산어촌 지역 내 군 지역만을 추출한 모형 2의 분석 결과 유의하게 추정된 변수는 다르게 나타났으나, 유의하게 추정된 변수인 지역 소멸 지수와 노후 주택 비율의 부호는 일치하였다. 일반농산어촌 지역 전체를 대상으로 하는 모형 1의 지역 소멸 지수 계수 값보다 군 지역을 대상으로 하는 모형 2의 지역 소멸 지수 계수 값이 더 컸다.
36으로 가장 높게 나타났다. 재정 자립도의 경우 조사 대상 평균은 21.33%이며 이 가운데 신안군이 7.40%로 가장 열악함을 보였고, 화성시가 61.50%로 가장 높게 분석되었다.
Table 2는 계룡시와 울릉군을 제외한 일반농산어촌 지역 121개 시·군 단위로 구성된 변수들의 기초 통계량이다. 종속 변수인 빈집 비율은 평균 1.42%이며, 가장 높은 지역은 의성군으로 3.85%, 가장 낮은 지역은 남양주시로 0.04%이다. 다음으로 노후 주택 비율의 평균은 32.
셋째, 주택 보급률의 경우 모형 1에서만 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가, 주택 거래 비율의 경우 모형 2에서 통계적으로 유의미한 반(-)의 관계가 있는 것으로 분석되었다. 종합하면, 농촌 지역은 지역의 영속성과 관련한 인구 정책에 초점을 두는 정책이 더 필요하며, 빈집 정책은 지역별 특성을 반영할 수 있도록 시행되어야 한다는 것이다.
주요 특성으로는 첫째, 빈집 정비를 위한 다양하고 직접적인 대응 수단 마련되어 있다는 점, 둘째, 지역여건을 반영한 중장기적인 빈집 활용을 이끌어내는 정비실행체계를 마련해가고 있다는 점, 셋째, 중앙정부 지원정책은 지역에서의 정비활용 실효성을 제고할 수 있도록 강화되고 있다는 점, 넷째, 도시 빈집 활용 유도하고 있는 점, 다섯째, 중앙정부와 지방정부의 중장기적인 주택정책 기조 속에 전략적이고 체계적으로 관리되고 있다는 점이 있다.
52%로 거래가 활발하였다. 주택 보급률은 조사 대상 지역 평균이 100%를 상회한 가운데 경산시가 80.74%로 가장 낮았으며, 평 창군이 113.80%로 높게 나타났다.
023)이 유의미한 변수로 분석되었다. 즉, 지역 소멸 지수가 1단위 증가하면 지역의 빈집이 0.9% 증가하고, 노후 주택이 1% 증가하면 지역의 빈집이 5.1% 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 지역의 주택 보급률이 1% 상승하는 경우 역시 지역의 빈집이 2.
분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 일반농산어촌 지역 전체를 대상으로 하는 모형 1과 군 지역을 대상으로 하는 모형 2는 모두 통계적으로 유의미하였으며, 잔차의 독립성 역시 큰 문제가 없었다. 둘째, 지역 소멸 지수 및 노후 주택 비율의 경우 모형 1과 모형 2에서 모두 통계적으로 유의미한 정(+)의 관계가 있는 것으로 분석되었다.
이 연구의 분석을 통해 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있다. 첫째, 주택 보급률의 경우 가구가 감소하거나, 주택의 공급이 증가할 경우 주택 보급률이 상승하므로, 다른 조건이 일정할 경우 지역 내 가구 수가 감소한다면 빈집이 증가하는 것으로 판단된다. 주택 공급에 의한 주택 보급률의 상승할 경우, 농촌 지역은 대도시 지역과 달리 인구 및 가구 증가가 어려우므로 신규 공급주택의 수요는 지역 내 주거 이동에 의해 충당될 가능성이 높다.

후속연구

이 연구의 한계점은 독립변수 구성에 있어서 치밀한 연구가 필요하다는 것이다. 즉, 빈집 발생에 영향을 줄 수 있는 다양한 변인들에 대한 추가적인 연구가 필요하다.
즉, 빈집 발생에 영향을 줄 수 있는 다양한 변인들에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 이에 후속적인 연구들이 이어지길 기대해 본다.
이 연구의 한계점은 독립변수 구성에 있어서 치밀한 연구가 필요하다는 것이다. 즉, 빈집 발생에 영향을 줄 수 있는 다양한 변인들에 대한 추가적인 연구가 필요하다. 이에 후속적인 연구들이 이어지길 기대해 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	농촌 지역 빈집 발생이 요인과 문제점은?	결국 농촌 지역 빈집의 재산가치가 현저하게 떨어지는 것이 소유주로 하여금 빈집으로 방치하게 하는 원인이 된다(이창후·이재우, 2015). 이러한 빈집은 그 주변 일대의 주거 환경과 안전을 위협하여 주거 만족도와 주택 가격 하락을 야기할 수 있으며, 이는 또 다른 빈집을 발생하게 하는 악순환을 야기한다 (Schilling, 2002; 강미나·김진범, 2013). 한편 도시지역의 주요 빈집 발생 지역은 도심공동화에 따라 인구가 감소한 배후주거지역과 산업공단주변지역이다.
	빈집의 개념은?	빈집의 개념은 일반적으로 농어촌정비법 제2조의 “시장·군수·구청장이 거주 또는 사용 여부를 확인한 날부터 1년 이상 아무도 거주하지 아니하거나 사용하지 아니하는 농어촌 주택이나 건축물”을 준용한다. 이러한 우리나라의 빈집에 관한 정의는 도시 지역과 농어촌 지역에 모두 적용되고, 이에 따라 빈집 실태조사의 범위 역시 도시 및 농어촌 지역을 대상으로 한다(권혁삼 외, 2017).
	빈집 발생을 유발하는 요인은?	빈집 발생을 유발하는 요인은 지역별로 상이한 가운데(유재성·이다예, 2017), 지역의 산업 구조 변화 및 신시가지 개발로 인한 인구 이동, 고령화·저출산과 같은 인구 감소 등의 원인이 대표적이다. 특히 농촌 지역의 경우 인구의 자연 감소와 인구 유출이 동시에 발생하는 경우가 많아 빈집 수가 증가하며, 이러한 인구 감소 및 빈집 증가는 지역의 위축을 야기한다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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