가구와 주택특성이 거주기간에 미치는 영향 = The Effects of Household and Housing Characteristics on the Duration of Residence

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Panel survey data basically provide useful information such as movement and status change of households because the same subject is repeatedly investigated by follow-up studies. However, making a history data containing the dynamics of household or individual requires the expertise and compactness in the data management. In this study, we describe the process of building residential history data based on Korean Labor & Income Panel Study(KLIPS) data. It is expected that this history data will be a useful asset for related researchers. In order to examine the completeness and applicability of developed data, we present the estimation results of the survival analysis model of residential duration influenced by the characteristics of household and residence. Empirical evidence from the shared-frailty survival model shows that age and education level of household head, household income, the number of children under high school and the non-metropolitan residence variable yield the positive effect of increasing the residential duration in a specific residence. Meanwhile, the effect of marital status and rental household is negatively associated with the duration. Step-by-step explanation for the building process of residential history data can be used as a guide for reference and practical assistance in creating similar types of historical data.

국문 초록 (Abstract)

패널조사 데이터는 기본적으로 동일 대상을 여러 차수에 걸쳐 관찰하고 추적 조사한 내용을 토대로 하기 때문에 조사대상의 이동 및 상태 변화와 같은 유용한 정보를 제공한다. 그러나 이러한 이력 변화를 분석용 데이터로 만드는 일은 전문성과 치밀성을 요구한다. 본 논문에서는 한국노동패널조사(KLIPS) 데이터에 근거하여 조사가구의 주거력 데이터를 구축하는 과정을 설명한다. 이러한 이력 데이터는 관련 패널분석 연구자들에게 유용한 자료가 될 수 있을 것으로 예상한다. 주거력 데이터의 완성도 및 활용 가능성을 검토하기 위해 가구특성과 주택특성이 거주기간에 미치는 영향을 생존분석모형 추정결과를 통해 제시한다. 반복 사건을 고려한 Shared-Frailty모형 추정결과, 가구주의 나이와 교육수준, 가구소득, 고등학생 이하 자녀수, 비광역시 거주변수는 특정 주거력에서의 거주기간을 증가시키는 양(+)의 효과를 보인 반면, 기혼 유배우 또는 전월세 가구의 경우에는 거주기간과 부(−)적인 관계를 나타내었다. 주거력 데이터 구축 과정에 대한 단계별 설명은 유사한 형태의 이력 데이터를 만들 때 참고 및 실질적 도움이 되는 가이드라인으로 기여할 수 있다.

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